宋健民，刘清璐，陈灵敏
（郑州大学 水利与土木工程学院，河南 郑州 450001，E-mail：LiuQL_2001@163.com）
垃圾焚烧发电可缓解我国传统能源短缺现状，助力我国实现双碳目标，为减轻地方财政压力，逐渐引入了PPP模式。但由于其存在投资额度大、运营周期长、即期效益低下、内外部环境复杂等特性，易引发收益波动及项目再谈判，导致投资者参与此类公共服务项目的积极性较低。合理的投资回报率作为公私双方博弈的焦点，关系着PPP项目对于社会资本方是否具有较强的吸引力，识别PPP项目投资回报率的影响因素，并分析因素重要程度是确定项目投资回报率的基础工作。
杜亚灵等[1]对29个PPP项目案例研究发现，投资回报率的确定受行业类型、双方议价能力、社会资本方自身实力的影响。刘海春[2]通过Eviews 9对PPP项目投资回报率的影响因素构建多元线性回归模型进行定量分析。温来成等[3]认为PPP项目投资回报率受到双方“讨价还价”能力的影响。Chen Shu等[4]根据PPP项目特点和利润分配原则构建了PPP项目利润分配的影响因素体系，采用模糊综合评价法进行影响因素评价。徐顺青等[5]对PPP项目投资回报率影响因素进行分析但模型中没有考虑到 PPP项目的非系统风险。现有对垃圾焚烧发电PPP项目为研究对象的角度和方法繁多，多基于提高项目运行合作效率、促进行业PPP模式规范发展的目标。对PPP投资回报、利润分配的影响因素研究也是PPP研究的一个热点，其中不乏多案例分析、建立模型等方法，但出于各自的研究目的和研究对象，学者们的侧重点也有所差异。鲜有文章结合定性与定量方法，同时考虑外部环境和项目自身产生的影响，将模糊DEMATEL-ANP法应用到PPP项目投资回报率的影响因素研究中；
且目前缺乏对垃圾焚烧发电PPP项目为对象的针对性研究，对于实践中社会资本参与垃圾焚烧PPP项目确定投资回报率的依据缺乏学术参考，限制了行业的高质量发展。
鉴于我国经济新常态下垃圾焚烧发电行业的大力发展及逐利性导向的社会资本参与积极性较低的现状，本文通过案例分析法等识别垃圾焚烧发电PPP项目投资回报率的影响因素，应用模糊 DEMATELANP法优化影响因素体系并计算各因素权重，针对权重较大的关键因素进行重点关注和管控，以充分发挥垃圾焚烧发电行业采用PPP模式的效率。
决策试验与评价实验室法（Decision-making Trial and Evaluation Laboratory，DEMATEL）是为解决现实中的复杂问题而提出的一种系统分析方法，可实现系统内因素之间影响与被影响关系的结构可视化及因素之间相互影响程度的量化。网络分析法（Analytic Network Process，ANP）是在层次分析法（AHP）的基础上提出的，打破了 AHP层次布局中各元素相互独立，不存在反馈等约束限制，增加了元素间间接优势度的比较，与实际中元素间彼此影响的复杂运用条件相契合。模糊DEMATEL-ANP法可以有效解决DEMATEL法假设各因素具有一致的重要程度开展计算的弊端。客观条件下，垃圾焚烧发电PPP项目外部环境复杂，投资回报率受各因素的作用大小也有差异[6]，因此结合ANP法对于探究因素权重准确性的提高具有实际意义。
1.1 影响因素的选取
从宏观层面，垃圾焚烧发电PPP项目受政策、经济、行业等环境因素对项目造成的系统性风险。同时，研究对象具有的建设技术要求高[7]、资金需求大、管理复杂等特征均对项目投资回报率产生显著影响，因此项目自身建设、运营和管理方面的非系统因素也需考虑在内。本文采用文献识别、案例分析、专家调查法初步建立了影响因素体系，通过对“PPP项目收益”“投资回报率”为核心词及固废行业权威解读等20余篇论文及PPP项目库中20个垃圾焚烧发电国家级示范PPP项目进行分析，并进行统一整理和剔除，构建出垃圾焚烧发电PPP项目投资回报率影响因素体系如图1所示。其中，一级影响因素6个，二级影响因素30个。
图1 垃圾焚烧发电PPP项目投资回报率影响因素体系
1.2 模糊DEMATEL法实施过程
构建影响因素体系后，邀请长期从事PPP领域及垃圾焚烧发电行业的专家学者对因素间相互影响程度进行打分，采用“0~4标度”，并根据表1进行模糊化处理，以降低专家打分主观性和不确定性，建立模糊初始直接影响矩阵。
表1 模糊语言与其对应的三角模糊数
借助CFCS方法[8]去模糊化，得到初始直接影响矩阵A：
式中，i,j= 1 ,2,3,…,n
对其归一化处理，得到规范影响矩阵N：
在矩阵N基础上计算综合影响矩阵T：
根据综合影响矩阵，计算各因素影响度Di与被影响度Cj，中心度Mi与原因度Ri。
因素中心度越大表明其重要程度越高。若原因度Ri>0，认为该因素对其他因素产生影响，为原因因素；
若原因度Ri<0，则为结果因素；
据此绘制影响因素的因果图。基于专家商定法[9]设置中心度阈值，剔除中心度较小的非核心因素。
1.3 ANP网络结构构造
对于因素较多的网络层次分析法，其计算过程比较复杂，本文借助超级决策软件（Super Decision，SD）进行数据处理。
（1）根据图1的影响因素体系，在SD软件中创建以一级影响因素为对象的元素集，对元素集依次添加二级影响因素，在SD软件中建立垃圾焚烧发电PPP项目投资回报率优化后的影响因素体系。
（2）依据优化的结果及反映因素间关联关系的综合影响矩阵T中的数据，借助Visio绘制网络结构图。根据因素间关联情况及网络结构图，在SD软件中建立起因素间依存、反馈关系。
（3）结合网络结构关系和初始直接影响矩阵A设计调查问卷。为了比较下级两个影响因素相对于上级影响因素的重要程度，在采用 ANP法时选用1~9的整数及其倒数的比例标度[10，11]，邀请专家根据打分标度（见表2）进行两两因素的优势度比较，若因素之间无影响关系，则二者之间不设计调查问卷。在Pi准则下将Uj中的元素Ujnj和Ui中的元素Uini进行两两比较，建立影响因素比较判断矩阵，并确保矩阵满足一致性检验，如表3所示。汇总问卷数据，将每一个因素影响下的所有关联因素之间的重要度矩阵输入SD软件中。
表2 各级打分标度
表3 Pi准则下Ujnj和Uini进行两两比较
（4）借助SD软件依次生成各矩阵。包括未加权超矩阵W、加权超矩阵、极限超矩阵和因素全局权重ω。
计算混合权重z，所求得的z经过归一化处理后，即可得到最终的因素权重。
对影响因素混合权重进行排序，即可得到对垃圾焚烧发电PPP项目投资回报率影响较大的几个因素，应对其进行重点管控。
2.1 模糊DEMATEL法优化并建立依存反馈关系
2.1.1 计算综合影响矩阵
由图1所示的影响因素体系，发布调查问卷对垃圾焚烧发电PPP项目投资回报率影响因素之间的相互影响程度进行评估，发放问卷42份，回收27份，删除无效问卷5份，共得到有效问卷22份。此次的评估专家来自投资单位、施工单位、咨询单位及研究领域为PPP模式的高校学者。经过三角模糊化处理后根据建立初始直接影响矩阵，经式（1）~式（5）计算后得到综合影响矩阵，如表4所示。限于篇幅，此处仅展示综合影响矩阵的部分数据。
表4 综合影响矩阵
2.1.2 绘制因素间因果关系图
根据综合影响矩阵计算得到Di、Cj、Mi、Ri，以Mi数据为横轴，Ri数据为纵轴，绘制投资回报率影响因素之间的因果关系图，如图2所示。
图2 影响因素因果关系图
由因果关系图得：
（1）因素对投资回报率的重要程度。U12（项目规划变更）、U11（政策及法律变化）、U68（政府补贴）、U43（收益分享机制）、U31（行业增长空间）因素处于中心度的前五位，在影响因素体系中处于核心地位，表明这些因素对垃圾焚烧发电PPP项目投资回报率产生的影响程度较大。
（2）因素之间的相互影响程度。原因因素有13个，表明U11、U14、U22等这些因素对其他因素产生影响；
结合影响度的计算结果，得出政策及法律变化（U11）、项目规划变更（U12）、不可抗力（U14）因素对其他因素的影响较大。DEMATEL法强调优先改善原因因素[12]，故以上因素的改善可以有效提高项目投资回报率水平。结果因素有 17个，结合被影响度的计算结果，得出收益分享机制（U43）、政府补贴（U68）、项目获准风险（U32）因素受其他因素的影响较大。
2.1.3 影响因素体系优化
专家商定法是利用专家或决策者的经验来设定阈值以简化系统要素的影响关系，是普遍认同的一种阈值确定方法。考虑到因素之间非独立性的特点，本文基于专家商定法根据专家意见将中心度阈值设置为0.9，影响因素的中心度小于0.9意味着其对后续研究过程的作用可以忽略不计，即非核心因素可以剔除：U56、U34、U55、U44。通过上述分析，本文识别并经优化后确定垃圾焚烧发电PPP项目投资回报率的影响因素共26个。
2.2 ANP法确定影响因素权重
2.2.1 借助Visio绘制网络结构图
根据图1的影响因素体系及之间的依存反馈关系并结合综合影响矩阵建立ANP网络结构图，为确定因素之间相对权重大小提供基础。限于篇幅，列出一级影响因素间的网络结构图，如图3所示。
图3 一级影响因素间ANP网络结构图
2.2.2 关联因素间的间接优势度比较
设计问卷进行关联因素间的间接优势度比较。在某个因素下，发布关联因素间相对重要性程度的调查问卷，进行汇总处理，得到因素间重要度矩阵。以U21为例，调查结果如表5所示。
表5 U21影响下关联因素间相对重要度调查情况
2.2.3 借助SD软件计算各影响因素权重
整理数据并将各因素重要度矩阵输入SD矩阵中。以U21影响下，U4维度下重要度矩阵及一致性检验为例，随机一致性比率CR=0.08062<0.1，具有满意的一致性。
利用SD软件自动计算W、、，以及因素全局权重ω。基于式（6）计算出各影响因素的混合权重，并对混合权重处理得到各二级影响因素归一化权重，如表6所示。
表6 各影响因素局部权重和全局权重
2.3 结果与讨论
（1）在探究垃圾焚烧发电 PPP项目投资回报率影响因素类别中，系统因素权重（0.48）略低于非系统因素权重（0.52），两者接近 1:1，这说明对于垃圾焚烧发电PPP项目投资回报率来说，系统性因素和非系统性因素都非常重要，不可顾此失彼，应协调考虑对投资回报率的影响。
（2）在一级影响因素中，运营管理因素（U6）所占权重最大，因此合理预测和动态跟踪运营期间的垃圾处理生产管理活动是确定项目投资回报率的重要手段，避免为了利用垃圾焚烧PPP项目的利好政策获取政府补贴等目的或规划阶段需求估算盲目乐观而进入垃圾焚烧发电 PPP项目中[13]；
同时，应动态跟踪运营阶段垃圾热值、供应量、处理单价等情况，使项目保持良好稳定发展以实现预期投资回报率。
（3）二级影响因素“归一化权重”相较于“全局权重”综合考虑了因素之间相互影响关系和相对重要性权重，故以“归一化权重”分析因素权重更加准确。结果表明，行业环境中项目唯一性（U33）因素权重（0.0736）、运营管理阶段的政府补贴（U68）因素权重（0.0726）、融资利率（U21）因素权重（0.0717）、政策及法律变化（U11）因素权重（0.0710）、项目规划变更（U12）因素权重（0.0628）较大，且所占权重远超其他因素。
在行业环境中，垃圾焚烧发电PPP项目是否具有唯一性（U33）对公私双方确定投资回报率的影响非常明显，当项目具有唯一性时，垃圾处理项目运营收入增加，意味着实现泰勒科学管理理论中“做大蛋糕”的目的，双方获得的利益同时增加，实现双方绝对利益份额增加，通过转移公私双方对投资回报相对利益的焦点而降低双方博弈程度，从而客观高效地确定项目合理投资回报率。合理的政府补贴（U68）能激发社会资本科学管理创造价值的主观能动性，且适当的激励类型和激励规模能为PPP项目创造良好的投资环境，从而改善社会资本参与积极性不高的现状。融资利率（U21）是确定项目融资成本的核心因素，其高低直接影响项目的建设投资额，是确定项目资本结构的关键依据，也是判断项目是否盈利及盈利水平高低的一项参考标准，因此在确定投资回报率时应予以重点考虑。对垃圾焚烧发电PPP项目投资回报率水平产生影响的政策及法律（U11）主要包括：税收优惠政策、国家补贴政策、垃圾分类制度、环境保护规范标准及生活垃圾处理设施维护规范标准等；
如垃圾分类制度可以有效提高垃圾热值，提高运营效率的同时还可以增加垃圾焚烧的吨发电量，进而增加项目发电收入，提高项目投资回报率。
综上，垃圾焚烧发电PPP项目投资回报率的影响因素基本上是通过影响项目公司的成本或收入，进而对项目投资回报率产生影响。项目的成本和收入作为决定项目投资回报率的核心，以最低的成本投入实现收益最大化是每个投资者的目标，所以重点管控对成本和收入影响较大的因素可以有效提升项目的投资回报水平。
3.1 建立项目唯一性客观环境及政府补贴救济
（1）在前期决策阶段，政府方可委托第三方机构预测项目发电供应量和社会需求量，降低与实际运行中的偏差；
在运行阶段，政府可采取阶梯电量价格、发布垃圾焚烧发电利好政策等配套措施使电量达到供需平衡，综合促进项目唯一性的客观电量供需平衡环境形成。
（2）政府方要在其行政管辖范围内保证已签约项目的市场份额和价格，使其符合项目在预期空间位置内唯一性特征，不应审批可能降低垃圾焚烧发电价格和社会需求量的非必要竞争性项目，从项目需求角度保证预期投资回报。若出现非签约政府层级权利可控范围外的原因，政府应给予补贴、延长服务时间等，防止社会资本因收益缺口而触发的道德风险发生，保证垃圾焚烧发电PPP项目切实发挥惠民生、促低碳的作用。
3.2 提升融资团队专业能力建设
（1）建立健全内部融资团队建设，加强融资谈判能力，提升对项目可持续价值挖掘及呈现能力，以同类型项目历史数据、垃圾焚烧发电行业利好政策、碳中和目标战略意义等角度向金融机构展示融资项目的盈利潜力和发展前景，建立SPV母公司担保等外部增信机制，提升金融机构对项目按时还本付息能力的信心，降低项目公司融资交易成本。
（2）项目公司专业化融资团队要创新融资方式，垃圾焚烧发电PPP项目满足“盈利性”和“不动产”特征，因此可采用 ABS资产证券化、基础设施 REITs、项目收益债券、保险资金投资计划等融资方式，减少融资成本，增大财务杠杆作用，保证项目社会资本取得合理投资回报。
3.3 合作治理视角协调各方损失最小化
PPP项目规划变更实质是对项目采购前经投资主管部门批复的可行性研究报告确定的项目内容进行变更。政府应主导做好PPP项目“两评一案”工作的严格执行和落实，在项目合同中约定边界清晰的标准化PPP项目产品和变更导致的风险分担机制；
项目变更发生时，应以合作治理视角协调各部门制定缓和方案，将各价值主体损失降到最低，提出规范的变更程序和措施，尽量避免项目变更引起的与原合同实质性内容不同或重新采购，浪费社会资本方时间成本和已投入资金的机会成本，损害社会资本方利益。
本文识别出30个垃圾焚烧发电PPP项目投资回报率的影响因素，采用模糊DEMATEL法分析影响因素间的相互作用关系，得到因素的因果关系图并设置阈值0.9剔除4个非核心因素，从而实现垃圾焚烧发电PPP项目投资回报率影响因素体系的优化。并运用 ANP法构建影响因素评价模型，确定了系统性因素和非系统因素的权重。
本文仅借助一定的方法得出了各因素相对影响程度的权重大小，但并未说明是正相关或负相关的影响方向。在未来研究中可以采用回归模型进一步研究各因素对垃圾焚烧发电PPP项目投资回报率的影响，分析各因素的显著置信水平及正向或负向影响，从模型系数取值上定量研究各影响因素对投资回报率的敏感性分析。
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