基于SNA视角的PPP项目合同提前终止风险

刘 华， 李文娟

(西安建筑科技大学 管理学院， 陕西 西安 710055)

PPP模式的引进能充分利用私人部门的融资渠道、技术与管理经验，以多主体合作来提高基础设施及公共服务供给效率。但由于PPP模式涉及利益主体众多、合同关系复杂、周期漫长，政府与私人部门在拟定合同时无法将所有可能发生的意外事件纳入合同中。因此，当利益冲突与矛盾升级时，合同很可能会被迫提前终止。根据世界银行PPI数据库显示，1990—2018上半年全球7028个不同领域的项目中，有364个项目被取消，总投资达103824 百万美元[1]。PPP项目合同提前终止不仅给公共部门和私人部门带来巨大损失，对社会公众福利也会造成一定影响。随着PPP模式广泛应用，未来公私合作中合同终止的领域很可能会增加[2]，因此，开展PPP项目合同提前终止风险的研究具有重要意义。

目前已有部分学者对PPP合同的提前终止进行了研究，Talus[3]提出监管薄弱、法律变更、融资失败、利益纠纷以及不可抗力等因素可能引起PPP项目的提前终止。Odoemena等[4]利用现有信息来确定与终止的PPP合同相关的属性，认为合同类型是影响合同终止的一个重要因素。Marcelo等[5]验证得出早期的PPP项目为减少未来合同失败的可能性提供了重要的经验教训。张红平等[6]将PPP项目提前终止划分为实体终止与关系终止，并验证得出关系终止发生频率要大于实体终止发生的频率。周国光等[7]以交通基础设施PPP项目为例，总结出相关法律法规不完善、项目规模不合理等因素是项目失败的源头因素。

综上所述，大多学者对PPP项目合同提前终止的风险因素进行了识别及分析，且大多从一个或几个角度展开，对PPP项目合同提前终止的风险因素识别缺乏一定的全面性。此外，现有研究将各风险因素看作彼此孤立的点，更侧重其独立性分析，忽视了风险因素间的相互依赖关系。PPP项目处于一个复杂环境中，影响PPP合同提前终止的风险因素间相互作用，在整个项目周期内会形成复杂的风险网络关系，其导致的连锁效应增加了合同提前终止的可能性。因此，本文基于社会网络分析方法，从风险间关联关系视角对PPP项目合同提前终止的风险展开研究。

1 PPP项目合同提前终止的风险因素识别

1.1 风险因素体系

影响PPP项目实施的因素包括内部因素、外部干扰和人的作用[8]。其中，内部因素可解释为PPP项目本身特征，如项目类型、项目规模与范围及技术复杂性等对PPP项目合同履行同样具有驱动或抑制作用[4,9]。外部干扰是指PPP项目所处的外部环境对项目实施造成的直接影响，如社会政治问题、宏观经济等。在内外部因素的影响下，合同主体基于权利-利益信息的不对称，导致的不同行为模式增加了项目失败的可能性，这三个方面相互影响、共同作用于PPP合同提前终止风险的产生。因此，本文从项目特征、制度与环境、合同主体行为三个层面研究PPP项目合同提前终止的风险因素，风险体系如图1所示。

图1 PPP项目合同提前终止的风险体系

1.2 风险因素识别

基于上述PPP项目合同提前终止的风险体系，从三个层面对PPP 项目合同提前终止的风险因素进行识别。根据PPP项目特点，对现有文献及相关案例进行整理分析并结合专家访谈，通过补漏合并，剔除重要程度较低的因素，最终得到31个PPP项目合同提前终止的风险因素，如表1所示。

表1 PPP项目合同提前终止的风险因素

(续表)

2 基于SNA视角的PPP项目合同提前终止风险网络分析

2.1 方法介绍

社会网络分析法(Social Network Analysis，SNA)继早期在社会学研究中应用，目前已被应用于工程管理领域。该方法一是用来分析项目背景下不同行动者间存在的关系，如马恩涛等[10]利用SNA方法对PPP项目所涉及众多参与方及其之间的复杂网络关系进行研究；二是用于识别项目中一组元素之间的相互依赖关系，如 Fang[11]等基于社会网络分析方法研究了大型工程项目风险网络的构建，分析了存在的关键风险及其之间复杂的相互依赖关系，从而促进风险管理。可见该方法对于网络和关系度量的强调以及在研究因素间关联关系方面的可行性。因此，本文基于SNA方法，对PPP项目合同提前终止的风险因素及其复杂关联关系展开评价研究。

2.2 风险关系识别及网络可视化

2.2.1 风险关系识别

在风险关系的分析中，采用0-1邻接矩阵对各风险关联关系进行识别。将邻接矩阵中行位置所在因素与列位置所在因素进行对比，若存在影响关系，则用“1”来表示，反之用“0”表示。通过对风险因素间相互影响关系的问卷调查及有效问卷整理，并根据Ucinet 6.0软件中Tools→Consensus Analysis操作进行一致性分析，最终得到风险关系267个，如表2所示。

表2 PPP项目合同提前终止的风险因素关系邻接矩阵

2.2.2 风险网络可视化

利用Netdraw软件对风险关系矩阵进行可视化分析，可得到PPP项目合同提前终止的风险因素网络图，如图2所示。

图2 风险网络关系

2.3 核心风险因素分析

2.3.1 整体网分析

块模型是研究整个风险网络位置模型的方法，代表的是网络的总体结构。将网络中风险因素按照一定标准分成几个离散的子集，并称之为“块”，每个块均为邻接矩阵的一部分。块模型可以提供各个位置之间的关系，进而分析整个网络的总体特点[12]：首先利用CONCOR方法对合同提前终止的风险因素进行分区，得到不同的块；其次采用块模型理论中最常用的α-密度指标确定块的取值，即以整体网络密度作为α来确定各个块为1-块还是0-块。

利用Ucinet 6.0软件中Network→Roles&Positions→CONCOR操作进行分块，可得到整个风险网络的分块矩阵及密度矩阵表，如表3，4所示。

表3 风险网络分块矩阵

表4 块模型密度矩阵

根据计算结果，将密度矩阵表中的数值与整体网络密度相比，大于0.2871的数值替换为1，反之替换为0。通过比较，可得到风险网络的像矩阵，如表5所示。

表5 风险网络的像矩阵

根据伯特对位置的分类研究[13]，从表5中可以看出：块1、块2、块4均只有发出关系，没有接受关系，处于孤立位置；块3、块6、块7和块8既发送也接受外部关系，且内部关系紧密，处于首属人位置；块5既存在发出关系，又接受外部关系，但与内部成员联系少，处于经纪人位置。风险网络中的核心块应当既有发出关系，又能接受外部关系，因此，处于核心位置的块应当为首属人位置及经纪人位置所在块。综上所述，块3、块5、块6、块7、块8均处于核心地位。

由式(29)、式(30)和式(31)可构成一个方程组，在该方程组中Ptt0、ar和L为未知量，其余参数均已知，因此可求出Ptt0.

2.3.2 个体网分析

个体网分析主要依据节点指标的分析来确定占据关键地位的风险因素。本文利用“中心性”中点的度数中心度与中间中心度对个体网络进行研究，可帮助确定网络中某一风险因素具有怎样的权力或居于怎样的中心地位[12]。

(1)点的度数中心度

在网络图中，节点的度分为出度和入度，点出度表示从节点a出发，指向其他节点的关系的数量，表示对网络中其他风险节点的影响作用；点入度为从其他节点出发指向a的关系的数量，表示受到其他风险节点的影响作用。点出度越大，则表示该点与其他点交往关系越密切，影响力越强。根据计算结果，出度位于前8位的风险因素如表6所示。

表6 风险因素的节点度

从表6中可以看出，与制度和环境相关的政治环境动荡R25、法律政策不完善、变更R24、发生不可抗力R30具有较大的点出度，其中R25具有最大的出度，可见政治环境与法律政策对PPP项目实施的影响力，作为风险网络中的源头风险，很大程度会引起后续一系列风险的产生。政府及私人部门缺乏相关PPP项目经验及与政府相关的项目评估与决策失误R8，相比受其他风险因素的影响，其本身具有更强烈的影响力，对于PPP项目开启及实施具有重要影响，需要重点关注。此外，与项目特征有关的技术与管理要求复杂R3、项目规模大、周期漫长R2同样具有较强的影响作用，在进行PPP项目决策与实施时不容忽视。

(2)点的中间中心度

中间中心度表示风险节点控制网络中其他节点之间交往的能力，测量的是一个点位于网络中其他点的“中间”的程度[12]。如果一个风险节点处于许多交往路径上，则可认为该风险因素具有较强的控制传导作用，其他风险因素的交往需要经过该风险因素才能进行。

表7 风险因素的中间中心度

从表7中可以看出，中间中心度最高的为政府履约失信R11，作为风险传播的“中介者”，在网络中具有较强连接风险发起者与接受者的作用，可见政府信用在整个风险网络的中心地位。与项目外部环境有关的同类项目竞争R29、市场需求变化R28及与项目特征有关的项目信息不完备R5在网络中担任连接多个风险的中间角色，发挥着较强控制其他因素间交往的作用。此外，与合同主体行为有关的融资能力不足R17、合同再谈判频发、效率低R22、合同策划不完备R9等均具有较高的中间中心度，表现出私人部门的融资能力与合同再谈判能力在整个风险网络中的控制作用以及对于PPP项目资金保障、实施顺利性的关键作用；另外对项目整个实施过程中具有主导作用的合同策划，作为影响者及被影响者，同样具有重要的控制作用。

2.3.3 核心风险识别

综合整体网与个体网分析，可帮助确定整个网络中的核心风险因素。若个体网中确定的关键风险因素位于整体网络分析的核心块中，可确认为PPP项目合同提前终止的核心风险因素。在度数中心度分析中，项目评估与决策失误R8、技术与管理要求复杂R3处于核心块3中，其余风险因素均处于非核心块。在中间中心度分析中，政府履约失信R11位于核心块6中、合同策划不完备R9、项目信息不完备R5位于核心块3中、融资能力不足R17处于核心块8中、合同再谈判频发、效率低R22、运营能力不足R20处于核心块7中，其余处于非核心块。因此，综合以上分析结果，可确定PPP项目合同提前终止的核心风险因素为R8，R3，R11，R9，R5，R17，R22，R20。

2.4 关键风险关系分析

网络中关键风险关系的识别可通过线的中间中心度来确定。线的中间中心度表示某一风险关系位于网络中其他关系“中间”的程度，衡量的是一条线对信息的控制程度[12]。如果某一风险关系位于许多交往路径上，则可认为该风险关系在网络中具有较强控制传导作用。

利用Ucinet 6.0软件对线的中间中心度进行计算，位于前十二位的风险关系如表8所示。

表8 关键风险关系识别

上述12个风险关系可确认为PPP项目合同提前终止的风险网络中具有控制传导作用的关键。可以看出上述风险关系大多数与核心风险因素有关，表明了PPP合同提前终止风险因素的主要原因或可能后果。

3 风险控制

根据识别的核心风险及风险关系可看出，除风险关系R29→R28外，其余关键关系均与核心风险因素有关，因此可借助对核心风险因素的控制以及时切断风险传播，避免风险进一步扩大，从而减少PPP项目合同提前终止的发生。结合识别的风险因素间相互影响关系，针对风险因素与风险关系提出了控制措施，如表9所示。

表9 风险控制措施

4 结 论

本文对PPP项目合同提前终止的风险进行了研究，构建了风险体系，全面分析了PPP项目合同提前终止的风险因素，同时考虑了风险间的相互依赖关系，并得出以下结论：

(1)在整体网分析中，利用块模型对整个网络结构进行划分，根据风险网络的像矩阵，总结出风险网络中5个核心块；在个体网络分析中，利用度数中心度与中间中心度对风险节点进行了分析，分别得到了发挥较强影响作用与较强控制传导作用的前8位风险因素。综合整体网与个体网分析结果，最终确定PPP项目合同提前终止的8个核心风险因素。

(2)根据线的中间中心度对网络中关键风险关系进行分析，确定了具有较强控制传导作用的前12位风险关系，并发现这些关键风险关系大多与核心风险因素有关，表现出两者的一致性。另外，在整个风险网络中，关键风险关系发挥着较强的传播效应，切断这些风险，整个网络的风险也会随之降低。

(3)在风险因素及风险关系的分析中发现，政府与私人部门的不确定行为在网络中发挥着重要的控制传导作用，其引起风险事件的一系列连锁反应可能会增加PPP项目合同提前终止的可能性，导致两者合作关系提前结束。此外，除对PPP项目实施过程中所受外部制度与环境的关注外，与项目特征有关的因素在PPP项目合同履行过程中同样具有较强的影响作用，可能直接或间接导致合同提前终止，需要引起重视。