政府付费公路PPP项目财务风险评估模型研究
时间：2023-02-17 22:45:05 来源：千叶帆 本文已影响人
谭嘉宁
(广东海洋大学，广东 阳江 529500)
PPP项目具有合作期限长、不确定性因素多、投资收益性较差的特点，所以评估PPP项目风险对实现多方共赢、提高项目落地率十分重要。项目风险评估指对风险损失程度的判别和发生概率的估计。PPP项目面临政策、市场、技术、工程、投资、融资等多种风险因素，对项目投资和融资的风险评估，需要通过财务分析方法进行。本文以政府付费公路PPP项目为研究对象，构建其财务风险评估模型，为政府付费公路PPP项目投融资提供决策依据。
本文构建政府付费公路PPP项目的财务风险评估模型时，充分考虑绩效评价机制的影响，将模型应用于实际项目，采用蒙特卡罗模拟法(MCS)对项目进行风险评估，识别影响政府付费公路项目收益的关键风险因素，为政府付费PPP项目投融资提供决策依据，弥补PPP项目财务风险评估研究领域的不足。
从财务或经济角度评估风险，传统的方法有现金流折现法(DCF)和敏感性分析法。
费雪提出的现金流折现法(DCF)是传统的实物资产投资决策和风险评估方法，是基于未来现金流确定性的假设，没有考虑评估未来现金流的风险[1]。因此，DCF只适用于短期投资项目评估，不适合投资期较长的PPP项目评估。由于DCF方法的灵活性有限，学者们倾向于将DCF与其他方法结合起来进行风险评估[2]。
敏感性分析法通过分析某些不确定性因素，预测项目投资效益指标的变化程度，逐一找出有重要影响的敏感因素。单纯的敏感性分析对不确定性因素造成的风险影响难以量化，在处理复杂的不确定性影响时效果不佳[3]。
处理复杂的不确定性，蒙特卡罗模拟(MCS)是一个很好的选择。MCS是基于概率和统计的仿真方法，通过不确定性因素的概率分布研究投资项目效益指标的连续概率分布，计算投资项目的风险。该方法可以捕获输入变量的统计波动，推导出NPV的概率密度分布[4]。近年来，MCS在PPP项目财务风险评估领域发挥了重要作用，成为主流的财务风险评估方法。
Kumar等[5](2018)将蒙特卡罗模拟法和NPV-at-Risk模型结合，应用于印度PPP公路基础设施项目，分析投资项目的盈利能力和财务风险。潘华等[6](2018)采用蒙特卡罗模拟方法，运用NPV、IRR等指标评估水污染生态补偿PPP项目投资收益风险。金红玉等[7](2019)以PPP运输项目为例，通过蒙特卡罗模拟计算NPV，探讨政府与私人投资之间金融风险的分担决策。韩红霞等[8](2020)运用蒙特卡罗模拟与投资风险计量指标，构建了城市交通轨道项目基于VAR+CVAR的净现值分析、基于标准离差率的内部收益率分析、多因素敏感分析三部分的投资风险评估模型。
国内外学者的研究集中在收费型PPP项目(可行性缺口补助和使用者付费)财务风险评估模型，很少研究政府付费型PPP项目财务风险评估模型。政府付费是PPP项目中非常重要的回报机制，且政府根据对私人资本的考核结果付费，收益机制与收费型PPP项目完全不同。研究政府付费PPP项目的财务风险评估模型，并在模型中充分考虑绩效评价机制的影响，具有重要意义。
2.1 风险因素识别与概率分布
PPP项目会受到各种风险因素的影响，本文将风险因素分为确定性因素和不确定性因素。
2.1.1 确定性因素
(1)建设期和运营期。建设期间投资方是没有收入的，所以投资方一般会想方设法在规定的建设期限内完工。运营期由合同决定。假设项目建设期和运营期是确定的，按照PPP项目惯例，PPP项目合作期限一般不少于10年，最长不超过30年。
(2)资本金比例。根据《国务院关于加强固定资产投资项目资本金管理的通知》(国发〔2019〕26号)规定，公路项目资本金比例不低于20%。假设资本金比例和政府投资占比是确定的。
(3)中标的回报率和中标的首年养护成本下浮率。这两项由中标企业在标书中写明，可以认为是确定性因素。
(4)税率。税率长期保持不变，所以是确定性因素。
2.1.2 不确定性因素
(1)可用性服务费和运营维护服务费。政府付费是PPP模式中社会资本取得投资回报的三种方式之一，另外两种是使用者付费和可行性缺口补助。通常，使用者付费适用于现金流能完全覆盖投资运营成本的经营类项目，可行性缺口补助适用于现金流不能完全覆盖投资运营成本的准经营类项目，政府付费适用于无现金流的纯公益类项目。在交通运输领域，前两者适用于具有通行费和沿线设施经营性收入的收费公路项目，后者适用于完全免费通行的普通国省道和农村公路项目[9]。政府付费决定了此类项目的年收入，年收入的不确定性是可能导致该类项目财务失败的关键风险因素之一[10]。项目建成后，政府通过每年的建设绩效考核及运营绩效考核结果，向项目公司支付可用性服务费及运营维护服务费。可用性服务费是指项目公司的资本性总支出需要获得的服务收入，主要包括项目建设投资、融资成本、税费及必要的合理回报。运营维护服务费指项目公司为维持本项目正常运作的运营维护服务而需要获得的服务收入，主要包括经营成本、税费及必要的合理回报。
可用性服务费和运营维护服务费按年支付，这两项费用由建设期和运营期考核系数、社会资本的中标收益率确定。政府制订考核方案，每年根据得分给予相应的考核系数。
常用的建设期考核方式如下：建设期考核指标全部达成，考核系数为1；
第1次整改后达成指标，系数为0.95；
需要继续整改，系数为0.9。假设建设期考核系数服从三角分布，最大值是1，最小值是0.9，最可能值是0.95。
常用的运营期考核方式如下：100分≥绩效得分≥85分，考核系数为1；
85分>绩效得分≥80分，考核系数为0.95；
80分>绩效得分≥70分，考核系数为0.9；
70分>绩效得分≥60分，考核系数为0.8；
60分以下则进行整改后再付费。假设运营期考核系数服从三角分布。最大值是1，最小值是0.8，最可能值是0.95。
(2)建设投资。项目的建设投资是形成项目长期资产的建设期支出，包括建筑安装工程费、设备和工器具购置费、工程建设其他费用、预备费。投资者的目标是承担最小的成本，因此最大的概率发生在较低的成本值，因此它遵循对数正态概率分布。
(3)运营维护成本。运营维护成本是指在建设完成和服务开始后，所有与项目有关的运营维护和管理费用。对于公路项目，运营期首年养护成本决定了以后年份每年的运营维护成本，也是高度不确定的支出。假设首年运营维护成本服从正态概率分布。
(4)贷款利率。银行贷款利率以5年期LPR上浮或下浮一定的基点表示，并服从正态分布。
(5)折现率。折现率是指DCF分析中确定未来现金流量现值的利率。DCF分析中的折现率不仅要考虑货币的时间价值，还要考虑未来现金流的风险或不确定性。Brealey等[10](2011)认为在蒙特卡罗模拟中应使用无风险贴现率，因为市场风险已经通过不确定性因素的概率分布予以考虑了。对于PPP项目，《建设项目经济评价方法与参数》(第三版)规定要使用手册上的折现率。理论折现率是确定性因素，现实中折现率往往受通货膨胀和利率的影响，随市场形势发生变化，因此现实中其是不确定性因素。根据历史经济数据，假设折现率服从正态分布[11]。
(6)通货膨胀率。运营维护成本的估算应考虑物价上涨因素。一般在PPP项目合同中，双方会约定各年运营维护服务费，根据国家统计局公布的价格指数变化幅度每年进行一次调整，以降低运营维护成本的通货膨胀影响。假设通货膨胀率服从正态分布。
2.2 财务风险评估模型
构建财务风险评估模型NPV-at-Risk和IRR-at-Risk。NPV-at-Risk是通过绘制NPV累积概率分布图计算一定置信度水平下产生的NPV，IRR-at-Risk是通过绘制IRR累积概率分布图计算一定置信度水平下产生的IRR。NPV和IRR是财务评估中的经典评价指标，其优势在于即使缺乏财务知识的利益相关方也能理解这两个指标的含义。建立模型的第一步是将所有参数分为确定性参数和不确定性参数，然后是分别给出不确定性参数的概率分布，并给出不确定性参数的均值和标准差。通过不确定性参数的不同取值可以计算出不同的NPV，从而得到NPV的累积概率分布。
成本包括建设投资、建设期利息和运营期的运营维护成本。收入则包括政府许诺的可用性服务费和运营维护服务费。公式变量表见表1。
Rt=R1t+R2t
R1t=Pv×(A/Pv,i,n)×∂1×Jt+Pv×(A/Pv,i,n)×(1-∂1)×kt
Pv=(1-∂2∂3)I
R2t=C1(1-∂4)(1+i)(1+f)t
NPV-at-Risk模型为
IRR-at-Risk模型为
建立模型后，将所有参数的静态值输入Excel MCS模型，通过蒙特卡罗模拟计算现金流量和内部收益率，可以得到NPV和IRR的累积概率分布图。
表1 公式变量表
3.1 案例背景
本文以某一级公路PPP项目为例进行分析。该公路工程全长17.824km，为四车道一级公路标准，拟改扩建为六车道一级公路。该项目建设期2年，运营期13年，采用“设计—建设—融资—运营—移交”(DBFOT)合作模式，于2019年12月启动，于2022年开始运营。该项目总投资136 665.205 5万元，建设投资129 449万元。项目资本金设置为27 333万元，约占项目总投资的20%，其中政府出资1%，社会资本出资99%。
3.2 数据收集
大部分与项目相关的数据来源于全国PPP综合信息平台。LPR来源于全国银行间同业拆借中心网站，5年期及以上的LPR为4.65%。通货膨胀率以CPI为准。对每一个不确定性参数赋予概率分布，是蒙特卡罗方法的第一步。不确定性参数的概率分布、均值、标准差通过文献收集、专家咨询等方法确定。各个变量的数据和概率分布见表2。
3.3 仿真结果分析
将所有参数的数据输入Excel MCS模型，通过蒙特卡罗模拟计算现金流量和内部收益率，模拟次数为2000次，可以得到NPV和IRR的累积概率分布图(图1～图4)。图1和图2是从项目现金流量角度分析NPV和IRR的累积概率分布，NPV大于0的累积概率只有6%，IRR大于5%的累积概率只有2.3%；
图3和图4是从资本金现金流量角度分析，NPV大于0的累积概率只有10%，只有2.45%的累积概率大于6%。从模拟结果来看，该项目财务风险较大。
图1 项目NPV
图2 项目IRR
表2 各个变量的数据和概率分布
图3 资本金NPV
图4 资本金IRR
旋风图反映影响NPV的关键敏感因素。从项目现金流量角度分析(图5)，影响整个项目NPV的关键敏感因素分别是建设期考核系数和运营期考核系数。这两个因素直接决定了项目收入。从资本金现金流量角度分析(图6)，影响资本金现金流的关键敏感因素依次是建设期考核系数、建设投资、运营期考核系数和折现率。总结而言，项目收入是影响现金流的最关键因素。
3.4 风险对策
根据以上分析结果，可以从政府部门、投资者和借款人三个利益相关方的角度提出相应的风险对策。
3.4.1 政府部门的风险对策
从政府角度来说，政府希望以合理的利润率吸引私人投资者完成公共产品的供给。对于政府付费的PPP项目来说，最主要的影响因素是建设期考核系数和运营期考核系数。首先，政府应制订行之有效的考核方案激励投资者。现在的政府付费PPP项目考核系数最大值为1，这对投资者的正向激励是不够的，可以将考核系数最大值提高到1.1，以引导和激励投资者更出色地完成工作。其次，政府应加大运营期的考核力度。从资本金现金流关键敏感因素可以看出，对投资者来说最关键的是建设期的工作，建设期的工作决定了建设期考核系数和建设投资，这两者是影响投资者现金流最主要的因素。但是对政府和公众来说，运营期的工作(包括对道路的养护和管理)也是非常重要的，所以政府应重视运营期的考核，加大运营期的考核力度。
3.4.2 投资者的风险对策
从投资者角度来看，影响其现金流最主要的因素是建设期考核系数和建设投资，两者均在建设期已定型。鉴于建设期考核系数是由政府来评价的，投资者控制风险的最重要措施就是控制建设投资成本，尽量将建设投资控制在预算之内。
折现率也是进行财务可行性的关键要素，折现率实质上体现的是投资者要求的最低回报率。加权平均资金成本估算法(WACC)是理论界最推崇的测算折现率的方法，实际工作中往往直接以银行贷款利率或国家公布的行业基准收益率作为项目的折现率。若以银行贷款利率作为折现率会低估企业的资金成本，导致评估时过于乐观，做出错误评价。若以国家公布的行业基准收益率作为项目的折现率，无法反映项目资本结构、风险特点、环境条件等的独特性。
图5 项目现金流关键敏感性因素
图6 资本金现金流关键敏感性因素
3.4.3 借款人的风险对策
从借款人的角度来看，借款人最关心贷款本金是否能够偿还和利息是否能够支付。从分析结果来看，本案例的项目财务风险太大，不适合借款。如果是财务风险适中的项目，银行可以考虑贷款，并落实担保措施。银行可以与投资者谈判以获取较高的利率。从图6可以看出，对于投资者来说，贷款利率并不是影响投资者现金流的敏感因素，较高的利率其实并不会对投资者的利益产生太大影响，但是银行却能获取更高的利息收入。
本文建立了政府付费公路PPP项目的财务风险评估模型，并应用蒙特卡罗方法分析了现实案例，提供了一套适用于现实PPP项目财务风险分析的模型和方法。该模型和方法能够计算项目NPV和IRR的概率分布，进行早期的经济可行性分析，有助于对项目的财务风险做出较准确的判断。投资者可以根据评估结果进行投资决策，借款人可以根据评估结果进行融资决策，政府可以根据评估结果调整PPP合同的内容，使之既能吸引投资者又能兼顾公共利益。本文还讨论了项目现金流的关键影响因素，让利益相关方能够测算项目的成本和收益，并从政府、投资者和借款人三个利益相关方的角度讨论了风险对策。由于该模型的不确定性参数概率分布是根据专家意见和实践经验确定的，下一步研究将探索更客观的数据分析方法确定其概率分布。
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