政府和社會資本合作（PPP）項目成功運作的智能預測模型研究
——基于國內PPP案例分析

■ 劉紅勇 羅瑞 尹佳旭 姚燦

西南石油大學土木工程與測繪學院 成都 610500

0 引言

以政府作為領導者、監督者和合作者，私人部門作為投資者、合作者的一種新型的項目投融資模式——政府和社會資本合作（Public-Private Partnership,PPP）模式正在滲入我國各個領域的項目。根據財政部政府和社會資本合作中心統計[1]，截至2020年9月1日，我國PPP綜合信息平臺項目管理庫中入庫PPP 項目已達9667個，項目金額149589 億元。近年來，國家大力推廣PPP 模式，鼓勵社會資本積極參與該類項目的投資建設與運營管理，這種模式不僅可以減輕政府的財政壓力，而且可以刺激經濟發展，吸收私人資金以及提高建設和運營效率，改善民生，增強人民的致富意識。然而PPP 模式在我國的應用尚處于探索中，該模式相比傳統模式有合作期限長，投資人的資金回收期、實現預期投資收益的周期長，涉及的資金規模大、融資難度大、人員結構復雜等問題，所以項目運作將會面臨較大的風險，甚至導致PPP項目運作失敗。因此在項目各階段進行動態監控，能夠有效預防風險，推進項目順利運營。

在PPP 項目的研究中，對PPP 項目運作的影響因素研究不斷趨于成熟，王守清等[2]對中國16 個失敗的PPP案例進行了原因分析，發現影響項目失敗的因素相互關聯，并從政府及民營機構的角度提出了風險應對措施。楊麗花和王喆[3]認為研究影響私人資本積極參與PPP 項目建設的因素，很大程度上有助于PPP 項目的落地率和成功率。張余鈺等[4]從參與主體、外部環境、合同與采購3 個維度發現控制關鍵成功因素將有助于改善PPP 項目績效，促進項目成功。羅倩玉[5]在文獻中提到，PPP 模式的運用過程中還存在諸多問題，要提高項目的運作成功率，應基于PPP 項目的特性來進行成功因素的研究。由此可見，從根源上分析影響項目成功或失敗的因素，有針對性的控制因素可以推進PPP 項目的成功運作。然而在PPP 的全生命周期中，影響各階段項目運作的因素不同，劉勇等[6]在PPP 項目評價與立項階段研究了物有所值評價的影響因素，艾冰[7]從PPP 融資和采購階段分析了影響項目運作的影響因素，孫慧等[8]從再談判階段找出了PPP 項目關鍵影響因素，王凱妮[9]通過對青島地鐵4號線PPP項目實例分析得出影響運營階段的關鍵因素。以上研究大多是對單一階段的PPP 項目運作的影響因素研究，但PPP 是一個全生命周期的項目，階段性的成功不能表示整個項目成功運作，所以應該從PPP 項目的各個階段著手，對各個階段的關鍵成功因素進行識別才能更全面促進項目成功。然而，通過對已有項目成功或失敗的影響因素進行人為總結，提出規避風險的建議存在過多的主觀性。PPP 項目是個復雜系統工程，項目實際情況各有不同，根據現有經驗進行主觀性決策會導致管理者對項目的客觀條件誤判，所以需要建立客觀的智能預測模型來綜合、科學地判斷項目實施結果，為管理者提供全面而有力的決策依據，還可進一步根據判斷結果找出影響不同階段失敗或成功的關鍵因素，提前采取相應對策來促進項目成功運作。并且考慮到PPP項目存在較長的生命周期，各個階段的影響因素彼此關聯。因此，建立適用于項目各階段的預測模型是十分必要的。K近鄰算法[10]適合于類域的交叉或重疊較多的待分樣本集，此性質剛好適用于具有關聯性的PPP 項目影響因素，因此選擇該算法建立智能預測模型。

在前人的研究基礎上，本文選取了部分成功或失敗的PPP 案例進行分析，識別PPP 項目運作過程中受哪些因素的影響，并分析出對項目各個階段影響較大的因素，最后基于K 近鄰算法建立客觀的、準確的智能模型來預測PPP 項目的成敗，在項目的各個階段提前判斷風險，跟蹤可能導致項目失敗的因素，以期為項目管理者提供決策依據，以及為提高項目成功率提出合理建議。

1 PPP項目成功或失敗的案例選取

從國家發展改革委發布的前兩批PPP 項目典型案例名單中選取了部分成功案例，以及在世界銀行官網中獲得了典型的PPP 項目失敗案例。結合文獻[11-16]與案例梳理出部分項目的成功或失敗原因，如表1涵蓋了我國若干領域的部分PPP項目。

2 PPP項目運作的影響因素識別

2.1 基于流程分析的PPP項目影響因素識別與分析

上述PPP 項目案例主要來自水治理、垃圾處理、高速公路、隧道、橋梁和電廠等領域，結合文獻和案例成功或失敗的原因分析，從政府方、私營方、公眾方以及社會、政策、合同、績效7 個維度識別了影響PPP 項目成功運作的32個因素[17]，如表2。

為進一步闡述影響項目運作的關鍵因素，從財政部頒發的PPP 操作流程可知，一個項目的運作在其整個生命周期的各個階段均受不同因素的影響，因此本文從項目識別、準備、采購、執行和移交5個階段[18]，結合案例原因進一步對各階段影響較大的因素進行了分析，以期為項目管理者提供經驗借鑒。

PPP項目識別階段的重點工作是對項目進行評估篩選，確定適合使用PPP 模式的項目。如何對項目進行考察和判斷則取決于這一階段的關鍵影響因素，如從政府方的利益考慮，項目采用PPP 模式與政府傳統采購模式相比，能否通過物有所值評價；從政策的角度考慮，成熟的制度環境與體制、良好的政策環境等因素將有利于判斷項目能否采用PPP模式進行運作[18]。

項目的準備階段是編制項目實施方案從而推進項目進展，主要受精簡審批流程、合同體系與組織監管架構，合理的風險分擔及利益分配等因素的影響[19]，如北京第十水廠項目因審批程序復雜、政治決策失誤和過程冗長導致投資者撤資，因此在準備階段提前考慮這些因素將更有利于PPP項目的成功運作。

項目的采購階段通過良性的競爭性方式選擇合適的社會資本方，可根據社會資本方的資產能力、融資能力以及運營能力進行選擇，如寧夏自治區中寧縣能源互聯網項目的投資主體資金與技術強大使項目順利運營；然而杭州灣跨海大橋項目卻因民營企業資產不雄厚，造成其他大橋通行的分流競爭，可見合適的合作方是項目成功運作的堅實基礎。

在項目的運營階段，更是涉及多方因素的影響，如南京長江隧道項目缺乏有效的監管機制，公眾滿意度低導致項目達不到預期收益最終被政府收購，所以此階段在保障資金順利的前提下，需要政府部門的大力配合與監管協調，社會的大力支持，以及各方強有力的統籌管理能力來獲得持續的收益，從而使社會福利最大化。

由于PPP 項目特許經營期較長，并在我國起步較晚，移交階段的項目較少，在此階段的項目是否采用約定的移交形式、補償方式、移交內容和標準，移交項目后的績效評價都將對新項目的成功運作提供參考意見。

表1 我國PPP項目成功與失敗的典型案例

2.2 PPP項目成功運作的關鍵影響因素選取

基于PPP 項目的操作流程，將各個階段的PPP 項目運作成功或失敗影響因素整理后發放了問卷，在發放的196 份問卷中，有80%受訪者是從事PPP 研究的人員以及高校、企業人士。本問卷是對PPP 項目成功運作的影響因素重要程度打分，用了李克特量表打分法，“1”表示不重要，“2”表示有點重要，“3”表示重要，“4”表示很重要，“5”表示非常重要。通過計算各因素重要性得分均值后按分數大小對影響因素進行的排序情況如表3所示，從表中可以發現21-32 的影響因素分數低于3 分，相比而言對項目的影響程度較低，所以本文選取了前20個因素作為PPP項目成功運行的關鍵影響因素。

表2 影響PPP項目成功運作的因素

表3 PPP項目成功運行的影響因素重要性排序表

3 PPP項目成功運作的智能預測模型及實例論證

3.1 構建PPP項目成功運作的智能預測模型

PPP項目運作的持續周期長，涉及的影響因素多，所以作為決策者來說更應在項目運作的各個階段控制風險，以最小的損失獲得最大的回報。如何對項目各個階段的狀態進行動態預測，有效地減小風險，本文建立了PPP 項目成功運作的智能預測模型，其流程如圖1所示。通過邀請專家按照評價標準對影響各案例成功或失敗的20 個關鍵因素進行打分，以{差、較差、一般、良好、優秀}五個等級作為評價標準，并用{1、2、3、4、5}表示對應的等級，再將各案例的打分均值作為樣本，運用K 近鄰算法進行樣本數據訓練，從而將上述案例分為項目成功和失敗兩個類別，當有新項目輸入時，模型可自動判斷此項目是否成功。在項目運作的各個階段均可使用此模型進行預測，在項目識別階段通過有經驗的專家對影響項目成功運作的關鍵因素進行評分，再將評分數據輸入模型，模型則將根據已有的大量案例數據進行運算從而給出預測結果，若預測結果顯示該項目失敗，說明項目具有一定的風險，那么決策者能提前根據該項目各影響因素的專家打分情況來進行失敗原因分析，有針對性的對風險因素進行預判，進而決定該項目能否進入下一階段；在項目準備階段后可根據項目的實際情況，對各影響因素再次進行專家打分評價，從而動態地對項目運作狀態進行判斷，最終及時發現問題并采取措施來規避風險；在項目移交后，可繼續將評價后的項目納入PPP數據庫以幫助模型進行更加準確的判斷。

圖1 PPP項目成功運作的智能評價模型流程

廣泛用于數據挖掘的K 近鄰算法的原理是：存在一個已有標簽的數據樣本，當輸入未知標簽的數據時，新的數據會根據每個特征與樣本集中數據對應的特征進行比較，然后提取與樣本最相似的K 個數據的分類標簽作為新數據的分類標簽。其算法步驟[20]如下：

（1）計算已知類別數據集中的點與新樣本點之間的距離（歐幾里得距離）；

（2）按照距離從小到大進行排序；

（3）選取與新樣本點距離最小的K個點；

（4）統計前K個點所在類別的出現次數；

（5）將前K 個點所出現次數最多的類別作為新樣本點的預測結果。

3.2 基于PPP項目案例的智能預測模型實證分析

本文將33 個PPP 項目的專家打分作為模型的輸入數據，見表4，其中序號1-33 分別為選取的PPP 項目案例，X1-X20為提取的20個關鍵影響因素，標簽為預測結果，用1表示項目成功（success），用0表示失敗（fail）。

表4 智能評價模型的特征值與期望值

根據評分等級對以上33 個PPP 項目的關鍵影響因素分別進行了專家打分，并將打分均值數據輸入模型中進行了訓練和預測。并選用數據可視化的方式分析各影響因素對于項目成功失敗的關系，如圖2選取了資金支持和資金監管兩個因素進行展示，紅色點區域為成功案例，失敗案例為橘色點區域，當項目受強大的資金支持、有效的政府資金監管時項目更趨近于成功，反之亦然，實驗結果說明模型能夠準確的根據影響因素的評分進行結果的預測。

圖2 影響因素可視化

本實驗以失敗的北京第十水廠PPP 項目作為測試案例進行分析。將未訓練的樣本作為測試數據輸入訓練得到的模型，通過專家打分得到每個影響因素的評分值[0.3，2.7，2.6，2.4，0.5，2.7，0.2，1.6，2.1，2.3，2.4，0.2，2.9，1.3，1.4，2.5，1.3，1.1，0.7，0.3]，將其作為測試樣本的特征值，通過運用K近鄰模型預測PPP項目是否成功，得到結果為[0，2]，表明PPP 項目會失敗，項目的預測結果與真實結果一致，說明了模型的準確性。

實驗結果顯示，精簡的審批流程、分工明確的部門，辦事效率高、社會的支持、公眾滿意度這幾項因素中得分很低，并且從上文的案例分析中可知，北京第十水廠投資者之所以撤資，主要原因是未能在項目識別與準備階段預料到審批程序冗雜和政治環境失穩，公眾不給予支持，證明我們的實驗分析結果和實際的項目失敗原因吻合。為了進一步驗證模型可用性與實用性，我們通過提高以上幾個因素的評分值，再次輸入模型進行預測，預測結果顯示項目成功。以上結果說明，通過預測模型能夠動態判斷項目運作是否成功，若不能成功，通過分析與調整失敗原因能大大增加項目成功的幾率。

5 結論與建議

5.1 結論

（1）PPP項目因其復雜性受到多種因素影響，各因素之間存在著關聯性。通過專家打分確定的影響因素重要度排序來看，政府方的監管協調以及提供的大力支持、私營方雄厚的資產支持和強大的技術與運營能力，以及雙方合理的風險分擔合同對于PPP 項目的運作具有較大的影響，因此投資者在選用PPP 模式時應更加注重這些方面的判斷，及時采取措施應對風險。

（2）本文基于項目流程分析得到影響PPP 項目各階段的主要因素，構建PPP 項目成功運作的智能預測模型，能在項目各階段客觀而準確地幫助決策者提前預測項目失敗，并對失敗因素重點跟進及時調整。若無法進行有效地控制和調整影響項目失敗的因素，就應慎重考慮項目是否要進一步推進，從而減小損失。

（3）本模型采用的K 近鄰算法，其適用于未知分布的相關聯的數據，能夠針對樣本數據本身進行訓練，提高了預測的準確性。由于收集的項目有限導致訓練樣本過少，而更多的訓練樣本將有利于提高預測的準確性，達到更好的決策效果。因此使用大數據建立更加豐富的PPP案例庫，將有利于模型效果的提升。

5.2 建議

PPP 模式已進入規范且高質量發展的快車道，各PPP項目間存在差異性與相似性。多主體的PPP項目成功與否不是僅僅依靠單一的因素控制，而是項目識別、準備、運營和移交階段的各種影響因素相互作用共同決定的。綜合各項目成功或失敗的因素，從政府層面和社會資本方層面分別對項目各個階段提出相關建議如下：

（1）項目識別階段，政府作為PPP 項目的主要發起人，其行為對項目的決策與運作的成功起到至關重要的作用。建立PPP 項目物有所值評價的動態監控體系，通過細化定性評價指標與標準、開展定量評價，提高物有所值評價的客觀性和合理性。并且為促進公眾參與，以減少公眾對PPP 項目的反對，政府應在此階段進行訪談或聽證會來征詢公眾的意見。

（2）項目準備階段，政府應完善公私合作項目的決策體系與建立清晰的組織架構，針對不同的PPP 項目設立工作小組，明確各部門職能，推進項目運作。政府方還應提高信用等級，以提高政府聲譽。通過提供足夠的信息來支持評級機構，并應避免進行政治干預，為PPP項目的投資創造良好的環境。此外，建議在PPP 合同中建立動態調整機制，政府向私營部門提供補貼以彌補因收入減少而造成的收入短缺需求，或建立收入分配機制，當私人企業在盈利增加時與政府分享超額收入。

（3）項目采購階段，政府應綜合考慮社會資本方的資產能力、融資能力以及運營能力來進行選擇，并在過程中保持過程透明，信息公開。為防止融資失敗，政府應改進招標程序，以綜合實力和信譽篩選出競標者，然后為私營部門提供融資支持。作為社會資本方，應該增強自身經濟實力和運營能力，可通過加強企業間的合作，組成強大的私營聯合體來提高綜合實力。

（4）項目運營階段，政府應加強對私營部門的監管，并建立激勵和懲罰機制，以激勵私營方提供令人滿意的產品或服務。例如，如果項目產出不符合要求，政府有權減少付款或罰款。反之，如果項目產出達到或超過要求，政府可以增加一定比例的付款作為獎勵。政府和資本方還應定期發布建設階段的項目狀況，依托全國PPP綜合信息平臺，對各階段信息進行實時更新調整，進一步收集數據，完善智能預測模型，以預測項目在運營階段的運作狀況。

（5）項目移交階段，建議明確移交范圍，制定合理的移交方案，選擇適合的移交方式，確保移交各項工作落到實處。