李东骏 孙玉梅
摘 要：高速公路PPP项目是一个具有较长建设周期、众多参与方的大型项目，其风险管控是一个复杂的过程，风险识别作为风险管理的第一步也是最关键的一步，识别的准确性及全面性对管理成效有着直接的影响，而常规的风险识别法很难准确全面地识别项目中潜在的众多风险因素。基于此，文章采用等级全息模型法（HHM）对高速公路项目潜在的风险因素进行了较为全面的识别，识别出公路PPP项目潜在的风险因素，为后续的风险评估及管控奠定了良好的基础。
关键词：高速公路；
PPP；
HHM；
风险识别
中图分类号：F283;F542.3文献标识码：A文章编号：1005-6432（2024）18-0057-04
DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.18.015
1 引言
随着“十四五”发展规划对公路交通行业作出的详尽指示，国内加快了高速公路的建设进程，尤其是中西部地区。PPP作为目前高速公路项目的主要建设模式，风险的识别与管理一直是各参与方十分重视的一项工作。由于高速公路项目投资巨大、回收周期长、市场不确定性强等，再加上西部地区复杂的地质与气候条件，在建设项目全生命周期时常会遇到各种风险，有些风险一旦发生，对项目造成的损失是难以想象的。准确识别建设项目的潜在风险，能为项目参与方在各阶段实行动态管理和安全调度提供科学依据，尽可能降低各参与方面临的风险。
2 文献回顾
高速公路PPP项目的风险识别作为一个具有重大理论意义和实践意义的课题，近年来在风险层次的划分、识别方法的选取等方面的研究都取得了一些成果。一种基于PPP/PFI项目风险因素三个层次的风险分类方法被提出[1]，这三个层面包括：宏观风险、中观风险和微观风险。柯永建[2]通过案例分析法分析了16个典型的PPP项目失败案例，总结导致其失败的风险因素，从国家级、市场级和项目级的视角来进行风险分析，整理出导致项目失败的初步风险清单。刘曦[3]基于文献分析法对高速公路PPP项目的案例研究和实证对比进行核查，集合多种工程项目风险核对表，将高速公路PPP项目收益风险分为系统性风险和非系统性风险两大类，然后进行风险因素的识别与归纳。潘琰和毛腾飞[4]通过调查问卷法得到了45个风险因素，经筛选后以全生命周期视角对各风险因素进行了整理归纳，建立了风险识别指标体系。
当前的高速公路PPP项目在风险层次划分方面，主要使用的就是以上几种方式，而对于风险识别方法的运营，除了常用的文献分析法、问卷调查法和案例分析法之外，还有一些很实用的识别方法。袁义淞[5]运用德尔菲法针对该高速公路项目运用BOT-TOT-PPP集成融资模式对不同阶段遇到的风险进行了探讨，进行风险识别，汇总整理各位专家的意见，汇总得出13类主要风险因素。林涛涛等[6]运用核查表法分析和罗列已发生的高速公路工程项目风险事件或与之相近的风险事件产生的原因及影响，从而科学合理地预测其所面临的风险，并将这些风险根据一定的依据和标准进行分类。傅博琦[7]结合流程图、WBS 方法，将高速公路PPP项目按实施阶段进行工作分解，然后利用头脑风暴法分析识别出各阶段的项目风险。
目前的高速公路PPP项目风险识别研究方法中，已有的风险识别方法在实践中都有广泛的应用，不同的方法各有其优势和适用性。针对传统的方法不能全方位、多视角、多层次地反映风险系统的特征和本质，同时综合管廊PPP项目参与方众多，边界条件模糊，而HHM方法作为近年来出现的系统化的风险识别方法，符合从整体上对风险系统进行全面识别的要求[8]。
3 基本原理
HHM （hierarchical holographic modeling），即等级全息建模，是一种系统的思想和方法论，能够从多个方面、视角、维度和层级中捕捉和展现一个系统的内在不同特征和本质[9]。等级全息模型中的“等级”是指风险识别的不同层级，“全息”是指风险识别的多个视角，依据该模型的风险识别思想，可实现项目风险识别的系统性和全面性[10]。HHM方法能够将多个子模型集成于一体，也能将一个整体的系统风险模型分解为多个子模型，分别进行定量管理[11]。较其他风险识别方法，HHM法识别出来的风险会更全面，对关键风险的识别也更准确。
4 高速公路PPP项目的风险识别
鉴于高速公路PPP项目风险的复杂性、多样性等特征，在构建HHM框架时，通过自身经验与专家的交流访谈和文献的分析整理对公路PPP项目风险因素进行研究，笔者从高速公路项目的主要参与方、全生命周期、目标管理、损失类型、风险层次五个维度分析其潜在的风险因素。五个维度分别代表高速公路风险因素识别的5个视角，作为风险识别框架模型的第一个层次，5个维度下可以进一步延伸包含的子维度作为识别框架模型的第二个层次，若有必要，还可以对各维度下的子维度再次扩展延伸。
作为一个概括性、指导性的框架模型，文章没有再对各个子维度做进一步的细分，在识别项目风险时，以一个反复迭代的方式，以框架模型为指导分析识别高速公路PPP项目可能的风险来源。同时按照实际收集到的风险数据确定是否需要增加新维度和扩展子维度。文章基于这5个维度开发了一个用于高速公路PPP项目风险因素识别的初步HHM框架，初步确定了高速公路PPP项目风险识别的范围和边界，如图1所示。
图1 山区公路PPP项目风险识别HHM框架
从HHM框架中可以看到，主要参与方、全生命周期、目标管理、损失类型、风险层次在同一维度。主要参与方有：政府、社会投资者、勘察设计单位、施工单位、监理单位、供应商等；
全生命周期阶段划分为：决策阶段、准备阶段、建设阶段、运营阶段以及移交阶段；
目标管理角度有：安全管理、合同管理、成本控制、进度控制、质量控制、环保效益；
损失类型有：经济损失、社会损失和环境损失；
风险层次分为：宏观层次、中观层次和微观层次。
在使用该框架进行风险识别的过程中，可以分别考虑各维度及其子维度可能存在的风险因素，如以项目参与方视角为例，考虑政府、社会投资者、施工单位等参与方可能造成或承担的风险因素有哪些，结合专家建议、案例和文献等方法全面地分析识别出参与方可能引发的风险因素，其余四个维度都基于该方式逐一识别各维度及其子维度可能的风险因素。但需注意的是，各维度风险因素可能存在交叉重叠性，在识别过程中，需剔除与其他维度识别到的表述相近的风险。
另外，还可以通过考虑各维度及其子维度之间相交互可能存在的风险来进行风险识别，但实际操作时，对每一维度识别得到的风险因素一般已较为全面，且在项目管理时，各方各层管理者通常也只关注与之相关的某一层面的风险。因此，选择一个特定的视角来识别风险就可以满足全面性的要求，通过等级全息子模型可以实现不同层面的管理者所关注的不同视角。图2是基于跨区域重大工程项目的全生命周期阶段， 从主要参与的视角进行项目的风险因素识别。
图2 参与方-全生命周期视角交互HHM子模型
在上述HHM子模型中，以参与方为基础视角，全生命周期为上层视角，将参与方视角下的7个子系统 （X1～X5） 与全生命周期视角下的5个子系统 （Y1～Y5） 进行两两交互， 交互结果理论上可以生成35个风险情景，如表1所示。
表1中“X1Y1”这一风险情景表示的是人民政府行为在决策阶段可能导致的风险因素，如在决策阶段，若政府的 PPP项目经验较少或对项目认知不足，可能会引发决策失误等风险；
再如，“X4Y3”这一风险情景表示的是施工单位在建设阶段可能造成的风险，如因为技术和管理原因造成项目的进度延误和成本超支等风险。以此类推，根据实际情况建立如图2所示的其他视角相交互的等级全息子模型，但需注意的是像“X4Y1”这类风险情景，很明显施工单位是不可能产生影响到决策阶段的风险因素的，并不是一定会生成35个风险情景。根据HHM框架进行多次这样的交互，最终得到所有的进度风险因素，分类后完成高速公路PPP项目的风险识别，保证了风险识别的质量和效率[12]。
5 高速公路PPP项目风险识别指标体系构建
文章在HHM方法的风险识别思路上，用文献分析法和专家访谈法，得到78个高速公路PPP项目的风险影响因素，并基于全生命周期视角对各风险因素进行归类，建立了项目的风险识别指标体系，具体见表2。
6 结论
文章基于HHM框架，对高速公路PPP项目潜在风险的全面识别进行了研究，通过构建HHM框架，以框架为指导，结合文献分析、专家经验等方法，较为全面地识别出了高速公路PPP项目潜在的风险因素，研究结论可为决策者针对各风险因素制订针对性的风险管控措施提供理论依据。此外，文章所进行的研究只是为高速公路PPP项目风险识别提供了一个指导框架， 得到的风险因素较为全面，可能存在一些风险因素不具备管控的意义或管控成本高于风险损失成本，后续相关研究可以通过运用相应的风险筛选方法来完成关键风险因素的识别与提取，使风险因素更具管理意义。
参考文献：
[1]LI B， AKINTOYE A， EDWARDS P J， et al. The allocation of risk in PPP/PFI construction projects in the UK[J]. International journal of project management， 2005， 23（1）：
25-35.
[2]柯永建. 中国PPP项目风险公平分担[D].北京：清华大学，2010.
[3]刘曦. 高速公路PPP项目风险管理研究[D].西安：西安科技大学，2012.
[4]潘琰，毛腾飞.基于变权可拓物元和证据理论的收费公路PPP项目风险预警[J].交通运输系统工程与信息，2018，18（5）：5-11.
[5]袁义淞.基于ISM模型和模糊综合评判的BOT-TOT-PPP项目集成融资风险研究[J].昆明理工大学学报（自然科学版），2014，39（5）：109-116.
[6]林涛涛，李洁，江妍，等.收费公路PPP项目运营期风险定量分析——基于偏最小二乘回归[J].土木工程与管理学报，2018，35（5）：145-151.
[7]傅博琦. CF市G508段公路PPP项目风险管理研究[D].大连：大连理工大学，2022.
[8]杨肖. 城市地下综合管廊PPP项目风险评价研究[D].西安：西安建筑科技大学，2018.
[9]苏青福，赵涛.基于HHM的生态工业园风险识别研究[J].求索，2011（6）：1-4.
[10]赵俊利. GY高速公路PPP项目风险评价研究[D].西安：西安建筑科技大学，2018.
[11]刘家国，崔进，周欢，等.基于HHM-RFRM的船舶航行风险评估方法研究[J].中国管理科学，2019，27（5）：174-183.
[12]颜功达，董鹏，余鹏，等.HHM在舰船维修进度风险识别中的应用[J].舰船电子工程，2019，39（2）：132-136.
［作者简介］李东骏（1998—），男，硕士研究生，研究方向：项目投融资分析、BIM技术应用；
孙玉梅（1970—），女，硕士研究生，教授，研究方向：房地产、项目融资分析、安装工程造价、建设项目经济评价。
