（1） （1）PPP模式

自从PPP模式被国际上广泛接受后，国外学者对其研究也渐渐感兴趣起来，并在自己的研究中对PPP模式给出了定义，国内PPP模式的引进和发展上，很多学者做了大量的研究工作，为PPP模式的定义及分类研究奠定了基础。Garvin (2003)是这样定义PPP的，他认为，在公共基础设施建设方面，PPP是公共部门与私人企业双方通过协议达成的一种长期合同关系。Klijin.E.H (2010)等人则认为，PPP模式是公共部门与私人企业之间通过共同利益而建立的一种长期合作关系，在项目运作期间，彼此为对方或项目提供服务，并分摊项目风险和收益共享。王守清（2008)等人认为，PPP模式应有广义和狭义之分，广义的PPP模式是指公共部门与私人企业为完成公共基础设施的建设所建立的合作关系；而狭义的PPP模式则是指多种融资方式，如BTO、BOT等，强调的是在项目中双方的风险分摊和收益分配。王灏（2004)对PPP模式的各种分类进行了详细的介绍，并提出了适合中国PPP模式的分类方式，即外包类、特许经营类以及私有化类以及适合中国的轨道交通项目的PPP创新模式，即前补偿模式和后补偿模式。张结（2008)定义的PPP的从以下三个层次出发定义了PPP模式：第一个层次，从公众学位点的产品来看，PPP公共部门的长期合作与私营部门合作生产的公共品（准公共物品）的合同关系；第二级，程度的公众可测量水平的角度来看，PPP是从基础设施的角度来看操作的各类合同，公共部门和私营部门之间的合作提供基础设施。第三级程度，PPP是一种特定类型的契约形式来提供基础设施。

（2）政府补偿

最早研究PPP项目政府补偿的是Mason和Baldwin（1988），他们将政府补偿看作一种期权而对项目进行评价，而Ho和Liang（2002）基于实物期权理论，给出了PPP项目融资可行性的政府补偿模型。在此基础上，Cheah（2006）以马来西亚高速公路项目为例，使用蒙塔卡洛仿真方法给出了政府担保的期权定价。Fearnley 等（2004）根据交通项目的实际绩效，讨论了挪威城际轨道项目的政府补贴计算问题。Vanreeven（2008）建立了公共项目的一般补贴模型，认为政府补贴与莫宁效应不相关。Chowdhury等（2009）通过对亚洲四国PPP项目的实证研究，认为政府补贴是影响项目融资的重要因素之一。国内学者对政府补偿的研究始于21世纪初，仝允桓（2001）在构建交通项目最优票价模型的基础上，给出了政府补偿原则和计算方法。王健等（2006）考虑到PPP项目公益性，认为政府补贴标准应为恰好能补偿项目亏损为宜。杨帆等（2010）通过建立公共交通补偿优化模型，给出了最优政府补偿额度测算方法。王刚等（2006）将PPP融资模式分为前补贴和后补贴两种，即认为政府在项目建设期的直接投资是前补贴，而在运营期的资金支持认为是后补贴。廖楚辉等（2011）通过建立前后两种补贴比例的最优化模型，分析了建设期和运营期的不同财政补贴方式。凌六一等（2012）通过建立一个环保属性模型，将政府补贴分为补贴消费者、补贴产品和补贴制造商三种情形。谭志加等（2013）利用双目标规划模型研究了收费公路项目容量、通行费与政府补贴的联合决策问题，为政府政策的制定提供了理论指导。

(3)损失规避

损失规避由Kahneman and Tversky在前景理论框架下首先提出，随后他们又对损失规避在非风险选择情况下进行了研究。损失规避是心理学一个重要概念。近年来在经济分析中受到越来越多关注，见于经济和消费等领域，它能解释很多与传统选择理论相背的现象，如禀赋效应、现状偏差、股权溢价之迷和赢者的诅咒等。对损失规避的定义，人们大都从效用函数U出发。Kahneman and Tverskv(1979)把损失规避定义为对所有xgt;0，一U(一x)gt;U(x)成立，把损失规避系数定义为一U(一x)／U(X)在x上的平均值或中值。Tversky and Kahneman(1992)用一U(一s1)／U(s1)表示损失规避指数。Wakker and Tversky(1993)定义损失规避为U(一x)gt;U(x)，对所有xgt;0：表示效用函数在损失区域某点斜率大于等于获得区域的对应点斜率，损失规避系数可以由U(一x)／U x)的平均值或中值给出。Bowmarl等(1999)给出了更严格的定义，指出只有当效用函数损失区域每一处斜率都大于等于获得区域斜率时，损失规避才成立，即U(一x) ≥U (Y)对所有正的x和y成立；损失规避系数定义为infU(-x)／supU(y)，x，ygt;0(inf表示最大下界，sup表示最小上界)。Neilson(2002)提出通过一U(一x)／-x ≥U(Y)／y(对所有正的x和y成立)定义损失规避。 Abdellaoui等人(2007)在没有任何参数假设情况下，通过试验得出效用函数图形，得到了损失规避系数。

近年来，国内外学者多将损失规避作为影响零售商决策的重要因素来研究供应链中的订货问题，Schweitzer和Cachon（2000）在不考虑缺货损失的条件下，借助经典的报童模型研究了损失规避零售商的最优订货量决策问题，采用了分段线性的损失规避效用函数。国内学者文平（2005）在前景理论框架下对损失规避的报童模型进行了研充得到了报童模型的最优解。而Wang和Webster（2007）则在Schweitzer和Cachon模型的基础上添加了缺货损失成本，他们发现：当缺货成本较低时，损失规避型决策者的订货量严格小于风险中性的订购数量，且随着损失规避程度的增加而降低(与Schweitzer和Cachon的结论基本相同)。Geng等（2010）则通过采用s型指数效用函数去刻画决策者的效用，研究了单期报童问题，他们通过数值分析，也发现损失规避决策者的最优订货量小于经典报童模型得到的订货量。在此基础上，周永务等（2012）假定期望需求是广告费用的一般函数的前提下，提出了一个损失规避零售商订货量和广告费用的联合决策模型，给出了寻求最优订货量和广告费用的分析方法。损失规避问题得到了越来越多学者的重视，刘欢等（2009）发表了一篇题为行为经济学中的损失规避，对损失规避的基本概念和测量方法进行了阐述和总结，并介绍了损失规避在行为经济学中的诸多应用。近两年，随着电子商务的发展，也有学者开始将电商环境作为研究背景，比如甘小冰等（2013）就在电商环境下对包含一个风险中性的生产商和一个损失规避的零售商的两级生鲜供应链进行了优化和协调的相关研究。

参考文献：

[1] Albert P C. Critical success factors for PPPs in infrastructure developments: Chinese perspective [J]. Journal of Construction Engineering and Management, 2010, (5):484-494.