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基于区间模糊Shapley值的PPP模式的风险分担方法研究
引言
目前，随着PPP模式的不断推广和应用，越来越多的市政工程和公共服务设施建设采用该模式进行风险分担。然而，PPP模式的实际应用过程中，存在着各种风险和不确定性因素，包括市场竞争、技术创新、政策环境等多方面因素的影响。这些因素对PPP项目的风险程度和风险分担方式都产生了重要影响。因此，如何分析PPP模式的风险分担问题具有重要的理论意义和实践价值。
当前，存在一些研究成果，如Shapley值和区间模糊理论等，已被应用到PPP模式的风险分担中，得到了一定的成果，但受到数据不确定性的限制，这些方法的评估结果不够准确和可靠。为解决此类问题，本文借鉴了区间模糊Shapley值的理论，提出了PPP模式的新的风险分担方法。该方法通过应用模糊数学的思想，可以准确地评估和分析PPP合作伙伴之间的风险分担问题，同时可以全面考虑不确定性因素的影响。
一、PPP模式的风险分担问题
1.1PPP模式的概念和优势
PPP模式是指政府和私营部门合作，在公共服务领域中，由政府和民间资本共同投资、共同建设、共同拥有和共同运营的项目。PPP模式的实施可以分别从政府和企业的角度得出以下优势：
政府方面优势：
（1）降低政府财政压力，减轻政府债务负担；
（2）优化资源配置、提高社会服务水平；
（3）增强政府职能及其能力、推进政府行政现代化。
企业方面优势：
（1）获取投资机会和良好的盈利收益；
（2）提高企业管理水平，拓宽企业经营范围，推进企业现代化；
（3）促进公司法人治理结构建设和管理制度完善。
1.2PPP项目中的风险分担问题
PPP模式在应对公共服务领域的发展和建设有着诸多优势，但同时，这个模式也面临许多的风险和不确定性因素。大多数PPP项目在实施过程中，往往面临政策环境不确定、市场风险高、技术创新快等多方面问题，这些因素对PPP项目的风险程度和风险分担方式产生了影响。
PPP合作伙伴在参与PPP项目时，应该全面考虑不确定性因素的影响，并进行合理的风险分担，以便确保项目的顺利实施。合理的风险分担是一项复杂的难题，涉及到许多细节问题，例如投资责任分配、收益分配、利益分享、财务风险分摊等等，这些问题的解决，直接关系到PPP项目的成败。
二、区间模糊Shapley值的理论与方法
2.1区间模糊集理论
区间模糊数学是应用于刻画不确定或模糊信息和经验知识的数学工具。在区间模糊数学中，偏序关系和矩阵式乘法都是与标准模糊数学稍有不同的。一个区间模糊数可以表示为两个实数之间的一个闭区间，通常也写成一个有序对的形式，例如[a,b]，其中a、b为实数。如果a≤b，则称该区间模糊数为正常的区间模糊数。
区间模糊数可以用来描述不确定性信息，例如来源于调查的数据，投票的结果或者是专家意见等。在实际应用中，区间模糊数常常被用于决策分析、风险评估、优化问题等领域中，其优点是可以避免因精度不足而引起的信息不对称或误差。而在实际应用中，由于不确定性因素的影响，区间模糊数通常仅能提供有限的信息，需要采用更加精细的技术和方法来分析和处理。
2.2Shapley值
Shapley值是由LloydS.Shapley于1953年提出的，它是一种针对博弈参与者付出贡献程度的衡量方法。Shapley值的核心思想是根据每个参与者的贡献程度的大小，来分配合理的收益或者费用。换言之，Shapley值方法将组合收益（组合效均）或者组合费用（组合贡献）分配给每个参与者，以反映他们在该游戏中的贡献程度。
2.3区间模糊Shapley值
在实际决策分析中，决策内容常常具有一定的不确定性，例如数据不确定、模糊的客观事实和专家不同的意见。针对于这些问题，Liu等人提出了区间模糊Shapley值的方法，该方法通过对Shapley值和区间模糊理论的结合，一方面考虑了决策因素之间的相互影响，另一方面可以建模分析不确定性信息。因此，区间模糊Shapley值方法具有较好的适用性和较强的实用性。
三、基于区间模糊Shapley值的PPP模式风险分担方法
3.1模型假设
本文研究的PPP模型基于以下假设：
（1）PPP项目的风险分别影响政府和企业；
（2）PPP合作伙伴可能发生风险，需要进行风险分担；
（3）PPP合作伙伴的投资额度相对稳定。
3.2模型构建
针对上述假设和前面提到的区间模糊Shapley值理论和方法，本文提出了基于区间模糊Shapley值的PPP模式风险分担方法。
模型的主要步骤如下：
（1）确定PPP项目风险发生的概率和影响程度；
（2）采用区间模糊理论建立PPP风险模型；
（3）确定PPP合作伙伴的Shapley指数和贡献程度；
（4）基于Shapley值确定PPP合作伙伴之间的风险分担方式。
3.3区间模糊Shapley值的计算流程
PPP合作伙伴的S