description, and measurement. These

description, and measurement. These factors are measured by their particular features on a five-point Likert scale, such as system instability and process complexity. A single index is further obtained from these factors to measure project environmental uncertainty using a weighted average method (see Jin and Doloi (2008a)).
The partners' organizational risk management capability in the theoretical framework is operationalized as the risk management mechanism of a partner and is measured by its maturity level on a five-point Likert scale. Based on the PMBOK, risk management involves the processes of risk

identification; analysis; response planning; and monitoring and control (PMI, 2004). These individual processes together determine the soundness of the whole system. Therefore, the aggregated maturity level of all processes is used to measure the maturity level of a partner's risk management mechanism. The difference between public and private partners' risk management capability has an impact on the selection of risk allocation strategy and is thus included in the model as an input.
The governance structures of a risk management service transaction are operationalized as different RA strategies, which


are measured by the proportion of a given risk to be transferred from public partner to private partner on a five-point Likert scale, where 1, 3, and 5 denote ‘retain (almost) all’, ‘equally share’, and
‘transfer (almost) all’, respectively. According to TCE, the governance structures include hierarchy (internal or ‘make’), market (external or ‘buy’), and hybrid mode (both ‘make’ and
‘buy’) (Williamson, 1996). Correspondingly, in a given situation of the aforementioned features in a PPP project, a specific RA strategy, i.e. a specific proportion of a given risk to be transferred from the public partner to the private partner, will be agreed by partners in order to economize transaction cost. This proportion or strategy can be 100% (entirely transfer or ‘buy’), 0% (entirely retain or ‘make’), or somewhere in-between (‘make and buy’), e.g. 50% (equally bear).
The framework has been tested and generally supported by using multiple linear regression (MLR) technique (Jin, 2010). However, MLR analysis bears a number of inherent limitations, which include only considering linear relationship, being probability-oriented, and being unable to identify all the factors necessary to reflect realistic situations (Tsoukalas and Uhrig,
1997). Therefore, non-probability-based analysis techniques are required and nonlinear relationships need to be considered for accurately modelling risk allocation decision-making process (Jin and Doloi, 2008b). One suitable approach is using artificial neural networks (ANNs), which possess the capability to handle nonlinearity and complexity that are involved in most risk allocation decision-making processes (Jin, 2010). Additionally, ANN's strong learning ability helps to make the system suitable for prediction. Therefore, the discovery and validation of the mechanisms of risk allocation decision-making processes by using ANN techniques adds significant value to this study.


3. Research methodology

While it is admitted that risk allocation strategies may vary from risk to risk and from project to project, the mechanism of risk allocation decision-making remains the same for different risks in the TCE view of governance decision. Therefore, to follow the principle of parsimony in academic research, the risk of ‘demand below anticipation’ in operation stage (coded as RO) is selected as an example. This risk is not only the major but the most controversial risk in PPP projects (Tiong, 1990). It has been deemed as one of the major challenges that PPPs face (Carrillo et al., 2006; Jin and Doloi, 2008b; Tiong, 1990, 1995). Demand forecasts were found to vary widely from reality often by 20–30% and thus accurate demand forecasts are extremely difficult (Medda, 2007; Ng and Loosemore, 2007). Such overestimation often leads to project underperformance or even failure because infrastructures are usually inflexible to adapt to unforeseen demand scenarios due to their large scale, indivisibility and immobility (Miller and Lessard, 2001). The Cross City Tunnel project in Sydney, Australia is a recent example of disastrous impact of such risks. Its patronage was barely a third of the 90,000 daily trips forecast (Salusinszky,
2006). The project went into receivership in December 2006

because it was unable to service AU$580 million in debts
(Dasey, 2007).
In order to evaluate the theoretical frameworks (see Fig. 1), different models using ANNs were developed accordingly. Based on the operationalized constructs, a set of questionnaire was designed for an industry-wide survey (see Appendix 1). The questionnaire asked respondents to provide reliable information about a PPP project, in which they had appropriate involvement and/or knowledge. The main informa

Kết quả (Việt) 1:

Mô tả và đo lường. Những yếu tố này được đo bằng tính năng đặc biệt của họ trên một quy mô Likert năm điểm, chẳng hạn như hệ thống ổn định và quá trình phức tạp. Một chỉ số duy nhất tiếp tục thu được từ các yếu tố này để đo lường các dự án môi trường bằng cách sử dụng một phương pháp trung bình trọng số không chắc chắn (xem Jin và Doloi (2008a)).Năng lực quản lý rủi ro tổ chức các đối tác trong lý thuyết miêu operationalized như là cơ chế quản lý rủi ro của một đối tác và được đo bằng mức độ trưởng thành của mình trên quy mô Likert năm điểm. Dựa trên PMBOK, quản lý rủi ro liên quan đến các quá trình của rủi ro nhận dạng; phân tích; phản ứng lập kế hoạch; và giám sát và kiểm soát (PMI, 2004). Các quá trình riêng lẻ với nhau xác định soundness của toàn bộ hệ thống. Do đó, mức độ trưởng thành tổng hợp của tất cả các quy trình được sử dụng để đo mức độ chín của cơ chế quản lý rủi ro của một đối tác. Sự khác biệt giữa năng lực quản lý rủi ro đối tác trong khu vực chung và riêng có ảnh hưởng trên việc lựa chọn chiến lược phân bổ rủi ro và do đó được bao gồm trong các mô hình như là một đầu vào.Các cấu trúc quản trị của một giao dịch Dịch vụ quản lý rủi ro được operationalized như là chiến lược RA khác nhau, mà được đo bằng tỷ lệ rủi ro nhất định để được chuyển giao từ đối tác khu vực để riêng đối tác trên quy mô Likert năm điểm, nơi 1, 3 và 5 biểu thị ' giữ lại (hầu như) tất cả ', 'đều chia sẻ', và'chuyển (hầu như) tất cả', tương ứng. Theo TCE, cấu trúc quản trị bao gồm hệ thống phân cấp (nội bộ hoặc 'làm'), chợ (bên ngoài hoặc 'mua'), và chế độ hybrid (cả hai 'làm' và'mua') (Williamson, 1996). Tương ứng, trong một tình huống nhất định các tính năng nói trên trong một dự án PPP, một chiến lược cụ thể RA, tức là có một tỷ lệ cụ thể của một rủi ro nhất định để được chuyển giao từ các đối tác khu vực để các đối tác tư nhân, sẽ được sự đồng ý của đối tác để tiết kiệm chi phí giao dịch. Tỷ lệ hoặc chiến lược này có thể là 100% (hoàn toàn chuyển hoặc 'mua'), 0% (hoàn toàn giữ lại hoặc 'làm'), hoặc một nơi nào đó ở giữa (' thực hiện và mua'), ví dụ như 50% (bằng nhau gấu).Khuôn khổ đã được thử nghiệm và thường được hỗ trợ bằng cách sử dụng nhiều kỹ thuật hồi quy tuyến tính (MLR) (Jin, 2010). Tuy nhiên, phân tích MLR mang một số lượng hạn chế vốn có, bao gồm chỉ xem xét mối quan hệ tuyến tính, được định hướng khả năng và không thể xác định tất cả các yếu tố cần thiết để phản ánh các tình huống thực tế (Tsoukalas và Uhrig,Năm 1997). vì vậy, không-xác suất dựa trên phân tích kỹ thuật được yêu cầu và mối quan hệ phi tuyến cần phải được xem xét một cách chính xác mô hình rủi ro phân bổ ra quyết định quá trình (Jin và Doloi, 2008b). Một cách tiếp cận phù hợp bằng cách sử dụng nhân tạo mạng nơ-ron (ANNs), mà có khả năng xử lý nonlinearity và phức tạp có liên quan trong nhất nguy cơ phân bổ ra quyết định quá trình (Jin, 2010). Ngoài ra, ANN's mạnh học khả năng giúp để làm cho hệ thống phù hợp với dự báo. Do đó, phát hiện và xác nhận của các cơ chế của quá trình ra quyết định phân bổ rủi ro bằng cách sử dụng kỹ thuật ANN thêm giá trị đáng kể cho nghiên cứu này.3. nghiên cứu phương phápTrong khi nó được thừa nhận rằng phân bổ rủi ro chiến lược có thể khác nhau từ nguy cơ rủi ro và từ dự án này đến dự án, các cơ chế ra quyết định phân bổ rủi ro vẫn tương tự cho các rủi ro khác nhau trong chế độ xem TCE của quyết định quản lý nhà nước. Vì vậy, để thực hiện theo các nguyên tắc của sự cẩn thận trong nghiên cứu học tập, nguy cơ 'yêu cầu dưới đây dự đoán' trong giai đoạn hoạt động (mã hoá như RO) được chọn là một ví dụ. Nguy cơ này là không chỉ lớn nhưng nguy cơ gây tranh cãi nhất trong các dự án PPP (Tiong, năm 1990). Nó đã được coi là một trong những thách thức lớn mà phải đối mặt PPPs (Carrillo et al., năm 2006; Jin và Doloi, 2008b; Tiong, năm 1990, năm 1995). Dự báo nhu cầu đã được tìm thấy là khác nhau từ thực tế thường 20-30% và do đó chính xác nhu cầu dự báo là cực kỳ khó khăn (Medda, năm 2007; Ng và Loosemore, 2007). Như vậy overestimation thường dẫn đến dự án underperformance hoặc thậm chí thất bại vì cơ sở hạ tầng là thường thiếu để thích ứng với tình huống không lường trước nhu cầu do quy mô lớn, indivisibility và bất động (Miller và Lessard, 2001). Dự án Cross City hầm ở Sydney, Úc là một ví dụ gần đây của các tác động tai hại của những rủi ro như vậy. Sự bảo hộ là barely một phần ba các 90.000 hàng ngày chuyến đi của thời (Salusinszky,Năm 2006). các dự án đã đi vào receivership tháng 12 năm 2006 bởi vì nó đã không thể dịch vụ AU 580 triệu đô la trong khoản nợ(Dasey, 2007).Để đánh giá khung lý thuyết (xem hình 1), mô hình khác nhau bằng cách sử dụng ANNs được phát triển cho phù hợp. Dựa trên cấu trúc operationalized, một tập hợp các câu hỏi được thiết kế cho một cuộc khảo sát ngành công nghiệp-rộng (xem phụ lục 1). Các câu hỏi yêu cầu người được hỏi để cung cấp các thông tin đáng tin cậy về một dự án PPP, trong đó họ có thích hợp tham gia và/hoặc kiến thức. Informa chính