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| 国企纾困民营地产企业风险管理研究 |
| 第740期 作者：□文/李卫敏 时间：2024/11/1 16:40:06 浏览：21次 |
［提要］ 在全球经济遭受冲击的背景下，地方平台公司作为区域金融的“稳定器”，需要积极参与房地产不良资产处置，以防范系统性金融风险。然而，随着纾困资金的注入，地方平台公司也面临着一系列问题和风险，因此建立系统的风险评价模型至关重要，以提高决策的科学性，防范和化解项目可能出现的风险，确保项目的顺利推进。
关键词：纾困；风险控制；民营地产企业
中图分类号：F27 文献标识码：A
收录日期：2024年5月9日
2022年以来，国家出台一系列政策扶持保交楼项目的运行，将专项借款作为纾困基金注入到各受困项目。然而，随着纾困资金的注入，一系列的问题及风险也愈发显著。故急需一套系统的风险评价模型，提高决策的科学性，对项目可能出现的风险进行防范和化解，以期从源头规避风险，为项目的顺利推进提供保障。
一、理论基础与文献综述
（一）纾困的概念及模式。纾困，意为缓解困难。纾困可谓是利好民营经济的重要举措，主要有债权纾困、债股结合纾困以及股权纾困三种模式。债权纾困主要有两种：一是债券纾困，主要是发行纾困专项债券；二是金融机构再担保，帮助企业增信再发行债券。股权纾困模式是指纾困方通过大额资金入股上市公司或成为公司控股股东，使得上市公司的控股股东或者大股东获得暂时性流动资金以应对公司资金危机。本文的主要研究内容为债权纾困，即纾困基金纾困的模式。
（二）风险管理的概念及方法。风险管理包括风险的量度、评估和应变策略，并将风险发生的概率及程度作为评估的指标，理想地处理可能引发最大损失或最可能发生的事情，而相对风险较低的事情则押后处理。现实情况中，优化的过程往往很难决定，因为风险和发生的可能性通常并不一致，所以要权衡两者的轻重，以便作出最恰当的决定。通常是基于风险识别、风险评估和风险应对的方式进行风险的管理。
风险管理的方法包括文献分析法、专家调查法、头脑风暴法等，而风险评估的方法常见熵权法、模糊层次分析、贝叶斯网络等方法。
（三）贝叶斯概念及方法。贝叶斯网络是一种以描述随机变量之间依赖关系为模式的图形。它们是图论和概率论的结合，并使用有向无环图作为具体表示，生动直观地表示变量之间的逻辑关系和条件概率分布。将数据处理成图形知识并进行基于概率推理关于图形知识解决不确定性问题的分析或预测，被广泛应用于社会科学的各个方面，智能地解决不确定性的问题。贝叶斯网络具体表示为由几个节点变量、几个有向连接边和每个节点对应的条件概率表组成的有向无环图。
（四）文献综述
1、研究现状
（1）纾困风险研究现状。国有资本纾困民营企业，虽然在一定程度上缓解了民营企业经营困难，但是在选择及执行的过程中却面临一些风险。需要对标的企业潜在风险进行严格控制，才能在帮助民营企业持续发展的同时保证国有资产保值增值。房地产纾困基金有助于解决购房者的困境，但其在运作过程中会涉及诸多风险。
房地产纾困基金有助于解决购房者的困境，但其在运作过程中，在项目交付前也会涉及一些风险。停工楼盘多由全国布局的大中型出险房企开发，共同的特点是表外负债量大、资产负债情况复杂。项目公司与集团总部之间存在“关联交易链”。暂停的建设项目涉及施工方、材料供应商、分包单位等数十个主体之间的复杂债务纠纷，难以厘清资产负债情况。部分金融机构虽有参与资产盘活的意愿，但不具备快速确定项目资产负债底线的专业能力，参与积极性受到影响。
不良资产处置的风险主要集中在地方平台公司收购资产时往往需要很短的时间。银行通常要求尽职调查、估值和报价在一周左右完成，这使得尽职调查难以全面，包括不亲自访问收购公司和检查实物资产；原始债务和贷款信息不完整，产权档案存在严重不足。同时，收购的不良资产地域分布广、时间跨度长、行业多样、市场信息失真，处置过程中难以收集全面信息，信息不对称风险普遍存在。其次是现存资产质量差，大多数用来抵债的房产、地产均有法律瑕疵或者他项权利限制，处置的遗留问题很多。
法律风险是纾困过程中一种非常重要的风险，因此该风险急需合适的解决方案。民营企业的纾困主要表现在资金困难上。民营企业迫切需要资金来注入和维持其生存资金链。股权交易目的明确，但客观上存在交易目的违反法律规范的情形。同时，民营企业负债、股权抵押现象严重，法律上明确界定的资产归宿问题存在争议，但民营企业在交易中存在隐瞒、财务信息披露造假等问题，交易主体存在法律争议。
（2）风险管理研究现状。1956年，针对风险管理领域的研究开始受到各相关学者、组织的高度关注。20世纪80年代，美国项目管理协会（PMI）发表了一篇研究报告，题目为“项目管理知识体系”，之后经过各大专业组织全面、广泛的讨论。20世纪90年代，经过修订的项目管理知识体系（PMBOK）成为关于项目管理的国家标准。对于风险管理的运行过程，Boehm认为一个完整的风险管理过程应当包含风险的识别、评价与应对。在风险识别方面，Tworek等对项目的风险识别进行研究，采用分析方法对主要风险因素识别；Biljana提出以RBS方法进行风险识别，提升风险识别的全面性。在风险评估与应对方面，Didraga等对项目风险评估以及评估后的应对措施进行研究，对项目关键风险因素进行识别，并针对性提出相关对策。
2、文献述评。面对我国民营地产亟须纾困的严峻问题，解决房地产行业内的危机问题，能够持续维持需纾困项目投资，对我国来说是一个非常重要的课题，对纾困项目完成后的资金回笼问题也逐步得到重视。通过对大量文献的阅读，发现学者通过对纾困项目的现状分析以及对地方平台企业的固定资产盘活等方面的多种影响因素用不同的方法进行现状分析的可行性，并对投资环境中的不利因素提出改进意见。但是我国学者对理论和保交楼项目的实际投资环境还缺乏系统性的研究，且目前在实际的推进过程中，以政府帮扶为主，且具有一定的公益性，未系统考虑实施过程中的风险问题。本文通过纾困项目的研究，建立客观合理的风险理论体系，并将理论体系运用到实例中，验证该体系的合理性和科学性。
二、风险管理模型构建
国企对私营地产纾困的风险大致分为五种类别，包括施工阶段风险、政策风险、法律风险、管理风险及不良资产风险，而各个阶段的风险来源、风险类别、风险概率及其影响程度不尽相同，例如施工阶段风险包括前期债务风险、合同风险、供应商风险等。而不良资产风险主要包括选择纾困企业时信息不对称、现存资产质量较差等风险。因此，建立完善的前期决策风险评价指标体系显得十分重要。目前关于债权纾困的风险影响因素的系统研究较少，缺乏完善的、系统的评价指标体系。依据目前纾困情况发展趋势，亟须降低风险发生的概率，助力项目有序推进。本文针对性解决现有研究中的问题，基于相关风险管理理论，结合目前国企在纾困过程中的困难，建立纾困风险评价指标体系。
风险因素识别：
（一）初始风险清单。基于科学性原则，主要根据地方平台公司已完成或正在进行的救助项目、类似项目、小组讨论和研究历史文献等信息，对救助项目的风险因素进行选择和分类，获得初始风险清单，如表1所示。在初始风险列表的基础上，设计并进行问卷调查，以获得风险影响程度和发生概率的经验数据，并以此为基础创建贝叶斯网络模型。（表1）
（二）问卷调查过程。风险清单中应涵盖在项目实施过程中各阶段所出现的潜在风险，并应初步确定上述风险清单。根据表1中的初始风险清单中的22个风险因素设计调查问卷。问卷设计的主要目的是获得两个重要指标：风险发生的概率和完整性，确定最适合救济风险评估的风险因素，改进风险识别过程，并根据表2中的评分标准进行评分。（表2）
问卷经过规范化处理，得到各类别风险因素的风险等级分布情况，如表3所示。（表3）
三、模型应用研究
（一）项目概况。项目位于某市示范区，共计30个项目，总建筑面积约40万平方米，地处某市新区，为该市重点发展区域，配套待完善。目前30个项目中已提交抵押的有28个，抵押标的物可与借款持平的项目有8个。抵押标的物包括住宅、商业、车位、储藏间等。按还款计划，若到底无法归还本金及利息，抵押标的物归该市平台公司所有。该示范区住宅去化分析，截至2019年11月底，市场住宅库存量为380万平方米，月均去化19.2万平方米，去化周期19.8个月；项目所处新区库存量152万平方米，占比全市住宅总库存的40%，月均去化14.5万平方米，去化周期10.5个月，该区域属于核心成交区域，同时为高库存区域。对项目整体评估，回收资金风险较高。
（二）风险因素分析。在上文建立的纾困风险清单基础上，结合本项目的实际情况，咨询了现场工程师，并翻阅相关项目资料，梳理出的风险清单与上述清单基本一致。因此，以此指标体系对该项目的风险因素进行分析与评价。
1、基于因果关系建立贝叶斯初始网络结构。（图1）
2、参数学习。根据上述节点示例，按同样步骤计算其余各节点处于L、H风险状态下的概率值。将得出的概率值输入GENIE2.0软件中，使贝叶斯网络拓扑结构中各节点的风险状态与计算出的概率值相匹配。以最大似然估计法进行参数学习，得出各节点的最终概率值，参数学习结果如图2所示。可以看出，风险状态为L的概率为42%，为H的概率为30%。该学习结果仅为根据专家意见得出的各风险状态下的风险发生概率，不能直观的认定为实际风险发生概率，整体风险等级的判定需要结合各风险状态所占权重进行判定。此部分参数学习结果旨在结合后文的反向推理分析和敏感性分析。（图2）
3、反向推理分析。在国企纾困民营企业风险贝叶斯网络拓扑结构中，目标节点E1的父节点为F1、F2、F4、F5分别表示施工阶段风险、政策风险、法律风险、不良资产处置风险和管理风险。现以E1、F1、F2、F3、F4、F5组成的分析链进行反向推理分析，即将目标节点E1和其父节点F1、F2、F4、F5的风险状态等级H的概率同时设置为100%，其余风险状态等级均为0，然后观察在此种结果下各节点各风险状态等级H的变化情况。在图3反向推理分析图中，将风险状态等级H变化较为显著的风险因素作为该纾困项目关键风险因素，分别为M1（前期债务风险）、M18（现存资产质量较差）、M14（信息不对称）、M15（信用评级）、M21（不当决策），应重点关注上述5项风险因素，及时采取必要的风险防控措施。（图3）
（三）风险应对措施。根据贝叶斯网络分析法得出的关键风险因素和项目整体以及各风险指标的风险等级，提出针对性的应对措施，为降低项目前期决策风险提供参考。
1、施工过程风险应对措施。通过上述研究发现施工过程风险等级为一般风险，在施工风险下设的前期债务风险指标为关键风险因素。因此，在项目纾困的过程中，厘清停工项目的债权债务关系和剩余货值底数，按照先易后难的原则确定处置优先序。纾困资金仅用于后续建设，不用于偿还前期债务，统筹安排协调建设过程中总分包的关系，推进项目持续进行。
2、不良资产处置风险应对。不良资产处置风险等级为一般风险，但其下设的现存资产质量差、信息不对称、信用评级风险均为关键风险因素。因此，在项目纾困的过程中，评估公司在进入到项目承接阶段时，相关工作人员必须对资产情况进行深入调查了解，调查信息应尽可能地全面准确，不仅应通过访谈了解客户的基本情况，还应通过业务和固定资产档案查询等方法对客户的实际情况进行全面调查。
3、管理风险。管理风险等级为一般风险，下设的不当决策风险程度较高，因此提高公司内的业务人员职业能力和综合素质将直接影响到公司的风险管理质量。因此，公司人员应积极提高自身业务能力，注重经验积累，提高风险预测水平。公司还需要加强对业务人员的技能培训，为他们提供开阔视野的途径，并利用绩效和相应的奖惩制度来增强他们的责任感和职业意识。公司应确保理论知识与实际工作相结合，积极推动资产处置业务方式的发展和创新，努力引进各类人才为公司注入新鲜血液，保持公司的先进性。
四、结论
本文以降低纾困项目风险为出发点，探究了纾困项目全过程风险管理的问题。首先，以项目全过程风险识别模型，构建风险清单；其次，通过发行问卷进行数据收集，采用相关性分析和主成分分析方法对风险清单进行筛选，建立项目全过程风险评价指标体系；最后，在分析传统贝叶斯网络方法的基础上，建立基于社会网络分析法与贝叶斯网络分析法相结合的城市老旧小区改造项目前期决策风险评价模型，并通过应用研究检验该评价模型的有效性与可行性。
基于此，本文得出以下研究结论：（一）分析纾困风险的研究现状，发现现有研究中对风险相关研究成果较少。然而，在纾困的执行过程中风险无处不在，且风险指标间相互作用较为明显，忽视对风险间相互关系的研究。因此，本文针对现有研究中的问题，以相关文献和文件为参考，全方位进行风险影响因素识别，以此构建风险清单。（二）以构建的风险清单为基础，为使最终构建的指标进行风险评价时更高效、更准确，采用相关性分析和主成分分析方法进行风险影响因素筛选，删除冗余的风险因素，根据风险因素筛选结果建立最终风险评价指标体系，该评价指标体系分为3层，分别为指标层、准则层和目标层，指标层为筛选后的22个风险指标，准则层为风险识别模型确定的五大风险源。（三）针对传统贝叶斯网络分析法结构优化主观性太强的问题，提出基于社会网络分析法进行贝叶斯网络拓扑结构优化的方法。传统的贝叶斯网络结构优化主要依赖于专家经验，最终建立的贝叶斯网络拓扑结构具有较强主观性，对评价结果准确性产生不利影响，以社会网络分析法中线的中间中心度理论计算得出的前5个关键风险关系进行贝叶斯网络拓扑结构的优化，以定量分析法进行结构优化，很大程度上降低了贝叶斯网络结构的主观性。
（作者单位：河南财经政法大学）
主要参考文献：
［1］金浩然，邓郁松.分类推进“保交楼”的思路与建议［J］.重庆理工大学学报（社会科学版），2023.37（05）.
［2］何福林，彭秋玲.地方国有AMC不良资产处置风险问题探讨及防范［J］.营销界，2020（47）.
［3］李月明.担保公司不良资产的风险管理研究［J］.经济视角（下），2012（09）.
［4］王亮亮.地方AMC参与不良资产处置的运行机制及政策建议［J］.浙江金融，2020（11）.
［5］解彦玮.地方政府投融资平台公司风险管控对策探讨［J］.企业改革与管理，2023（17）.
［6］赵学军.担保公司不良资产的风险管理［J］.财会学习，2021（14）.
［7］边瑞灼.“保交楼”背景下收购房企项目股权之风险［J］.中国房地产，2022（28）.
［8］杨兵兵.充分发挥商业银行作用做好“保交楼、稳民生”金融服务［J］.清华金融评论，2023（01）.
［9］张榕.银行不良资产处置法律风险及防范对策［J］.现代金融，2014（10）.
［10］费军鸣.国资管理公司不良资产处置面临四大风险［J］.浙江经济，2004（01）.
［11］管建华.国有资产管理公司金融不良资产处置风险管理研究［D］.昆明：云南大学，2012.
［12］张淑霄，徐霞.清收处置不良资产中道德风险的防控［J］.农业发展与金融，2005（08）.
［13］梅赞，余跃先.不良资产处置中的风险防范［J］.财政监督，2003（09）.
［14］陈中贤，宋敦峰.不良资产处置中的风险与防范［J］.湖北农村金融研究，2007（05）.
［15］张志刚.XD资产管理公司不良资产处置风险评价模型构建及应用研究［D］.济南：山东大学，2018.
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