政府視角下海綿城市PPP項目運作模式選擇研究

趙 輝，石 芳，崔嘉晉

(1.青島理工大學 管理工程學院，山東 青島 266520; 2.廣聯達科技股份有限公司，北京 100089)

伴隨著社會經濟發展和城鎮化進程的加速，我國從以往的粗放式發展向綠色化、低碳化、智慧化、集約化方向發展。粗放式的發展破壞了人與自然之間的動態平衡，一方面雨季城市內澇現象頻發，另一方面城市缺水嚴重，造成旱澇并存的現象，所以雨水資源高質量管理的新概念——“海綿城市”應運而生[1]。海綿城市在國際上被稱為“低影響開發雨水系統構建”，將系統工程和可持續發展理念融入雨水利用領域，實現雨水利用效率的最大化。

關于海綿城市的研究，國外以美國、澳大利亞、英國、德國、瑞士等為代表，目前已形成了成熟的雨水系統理論體系，積累了豐富的實踐經驗[2]。Zhu等[3]提出了多目標管理下低影響開發有效性評估，創造性地提出了雨水管理模型并將其與宏觀環境的分析耦合以自動校準模型的參數。Leimgruber等[4]提出選擇具有成本效益的低影響開發策略，該策略作為一種多目標評估措施被引入，為項目決策提供了合理的依據。

我國海綿城市的概念最早可以追溯到2012年4月，在“2012低碳城市與區域發展科技論壇”中被提及，經過近十年的發展，從國家到地方出臺了一系列政策。究其發展歷程，可以劃分為政策制定期、試點建設期、試點驗收期、持續發展期。海綿城市項目建設既有市政項目的公共影響屬性，也有生態建設項目的可持續性，具有很強的公益性，但營利性和經營性較弱。住房和城鄉建設部提供的數據表明，從投資成本來看，海綿城市建設成本高達1.6億～1.8億元/平方公里[2]。為緩解政府財政壓力，提升海綿城市建設和運營效率，2015年我國發布《關于開展海綿城市建設專項規劃與PPP模式投融資戰略合作的若干意見》，提出海綿城市PPP項目運作流程，見圖1。自此政府和社會資本結合的模式開始助力海綿城市建設運營[5]。

圖1 海綿城市PPP項目運作流程

通過對海綿城市PPP項目的相關文獻研究可以發現，研究熱點主要集中在融資風險、物有所值評價、績效評價等方面，對于影響項目全生命周期的建設和運營效率的PPP項目運作模式選擇研究，多以公共基礎設施項目為主，缺乏針對海綿城市PPP項目的選擇指標和方法的研究。

通過分析可以發現，我國關于PPP項目運作模式選擇的研究時間短，主要集中在大型公共基礎設施項目、城市軌道交通項目，研究領域覆蓋面不全。

基于這種研究現狀，有必要構建適合我國經濟發展特色且與海綿城市特性契合的PPP項目運作模式選擇指標和方法。

本研究立足政府視角，結合PPP項目的分類及運作模式實施特點，參考《海綿城市建設績效評價與考核評價辦法(試行)》，分析構建具有海綿城市建設特色的PPP項目運作模式選擇指標體系。根據綜合評價的實施步驟“建立評價指標→獲取評價指標原始數據(預處理、一致化、無量綱化)→確定權重系數→選擇評價模型→計算評價值→方案排序→實例研究”展開研究，探討海綿城市PPP項目運作模式選擇，通過指標構建和選擇模型優化，推進我國海綿城市PPP項目快速健康發展。

一、海綿城市PPP項目發展現狀

截至2021年6月，根據財政部全國PPP綜合信息平臺提供的數據可知，海綿城市PPP項目入庫數量71個，儲備清單項目12個，多數為關系民生的重要項目，投資金額大，以政府付費為主，合作期限長，建設運營風險較大。項目實施過程中，不同的PPP項目運作模式對于項目建設實施影響深遠，所以初期合理確定PPP項目運作模式對社會資本的全面激活及項目后期建設和運營效率的提升有重要價值。

二、PPP項目運作模式分類探討

由于世界各國國情和政策的差異，對PPP模式的分類也各不相同。世界銀行將PPP項目劃分為服務外包、特許經營、租賃、管理外包、資產剝離和BOT等6種模式[6]。加拿大PPP國家委員會按照私人部門在項目中風險分擔的不同將其分為12種模式[7]。

本研究結合2014年財政部發布的《政府和社會資本合作模式操作指南(試行)》及現階段PPP項目的發展特點和相關文獻研究，歸納了目前我國大眾對于PPP項目運作模式分類中比較認可的分類模式，將PPP項目按照私有化程度分為外包類、特許經營類、私有化類共三大類，每一大類下設二級和三級分類，具體見表1。

表1 我國PPP項目運作模式分類

三、政府視角下海綿城市PPP項目運作模式選擇指標體系構建

海綿城市PPP項目運作模式選擇屬于多目標屬性決策，政府視角下的決策指標體系的確定應當立足于項目全壽命周期，公正客觀地突出社會公眾的利益需求，符合可持續發展的需要，同時考慮海綿城市的項目特點及區域適應性。本研究根據現階段我國社會經濟發展特點，結合文獻研究[8-11]和海綿城市入庫項目特征，初步選定28個選擇指標，按照李克特五分量表進行問卷統計分析，共計發放問卷150份，回收144份，其中有效問卷123份。利用SPSS 26.0統計分析軟件計算問卷的可靠性，通過計算得到問卷信度指標克隆巴赫Alpha=0.901>0.7，問卷效度指標KMO為0.831>0.8，證明問卷，通過因子可靠性良好。經過KMO和Bartlett檢驗(見表2)，說明問卷數據適用因子分析法，然后分析提煉主成分因子，最終從項目特性、政府能力、技術框架、綜合效益、項目風險、社會影響6個準則層確定17個指標組成海綿城市PPP項目運作模式選擇指標，具體見表3。

表2 KMO和Bartlett檢驗

表3 政府視角下海綿城市PPP項目運作模式選擇指標

四、海綿城市 PPP 項目運作模式選擇模型的構建

由表3可知，基于政府視角進行海綿城市PPP項目運作模式決策需立足多個目標，基于系統工程的思路考慮多參與方、多指標、多要素的協調統一。政府項目發起方在準備階段進行運作模式決策時，基于主觀想法或已有經驗片面評價模式優劣顯然不夠科學嚴謹。通過對上文確定的6個維度17個選擇指標的分析可以發現，最優運作模式的確定不是簡單的線性規劃或定性分析，而是一種多目標非線性決策。通過對文獻研究可知，傳統數學模型無法實現較強的自學習和自適應能力，泛化能力和容錯能力有限，對解決運作模式的選擇問題可用性一般。為克服以上缺點，本研究擬采用BP神經網絡模型進行數據處理，構建完整有效的海綿城市PPP項目運作模式選擇模型，見圖2。

圖2 政府視角下海綿城市PPP項目運作模式選擇模型

(一) BP神經網絡結構的確定及激活函數選取

多層前饋神經網絡，即BP神經網絡，與生物神經元構成的神經系統類似,可以模擬生物神經系統對外界信息的傳遞和處理模式對信息進行分類、預測、評價。該模型在1986年被提出[12]，通過設定相關訓練參數和自主學習訓練可以實現滿足誤差要求的非線性擬合，其中誤差反饋型BP神經網絡應用最多。

單個隱含層的BP神經網絡，通過適當神經元節點個數的增加對非線性映射函數在閉區間上進行逼近[13]。本研究采用常用的三層神經網絡，即輸入層、隱含層、輸出層數量均為一層。由于通過因子分析確定的17個指標數值是BP神經網絡輸入層數據來源，因而可以確定輸入層節點數m=17，其中矩陣每一列代表一個訓練樣本。根據海綿城市入庫項目特征統計及前文PPP項目模式分類，選取外包類(DBO)、特許經營類(ROT、BOT、TOT)、私有化類(BOO)5種運作模式作為選擇對象，用(x，y，z)三維向量作為5種運作模式的表征，每種運作模式采用3個歸一化坐標值表示，所以輸出層的節點數n=3。給3個輸出神經元分別賦值0或1代表不同的運作模式，其中：(1，0，0)代表ROT模式，(0，1，0)代表DBO模式，(0，0，1)代表BOT模式，(1，0，1)代表TOT模式，(0，1，1)代表BOO模式。

隱含層節點數計算公式為

(1)

式中：h為隱含層節點數，目前沒有統一的確定規則和標準，已有經驗公式較多，其中式(1)應用最為廣泛[14]，經多次嘗試訓練，可找到合適的取值；m和n分別為根據指標和輸出值特征確定的輸入節點數和輸出節點數；a為常數，取值范圍通常為1～10。激活函數選取原則為方便求導、不易陷于極端值及利于量綱規劃，故選擇雙極S形函數tansig：

(2)

隱含層節點數過多會造成網絡計算復雜化，增加訓練時間，其確定的基本原則是在滿足誤差范圍和計算精度的前提下,取盡可能少的隱含層節點數，以方便迭代訓練，加快訓練速度。通過經驗公式和多次嘗試訓練，本研究最終選取隱含層節點數為10，神經網絡參數設置見表4。

表4 神經網絡參數設置

(二)訓練及測試樣本數據獲取及歸一化處理

邀請政府部門專家5人、高校海綿城市研究領域專家5人和PPP項目領域專家5人，對文中5種運作模式根據打分標準進行打分，將原始打分歸一化后，作為BP神經網絡模型的輸入層值，專家打分參考標準見表5。

表5 專家打分參考標準

因隱含層激活函數tansig的值域為(-1，1)，為消除數據量綱影響和方便數據統計分析，本研究用matlab中mapminmax函數將原始打分數據進行歸一化至[-1，1]，將歸一化后的數值作為輸入層數據。

(3)

(三) BP神經網絡初始化和訓練驗證

根據BP神經網絡訓練樣本和驗證樣本數量分配經驗值，本研究從上述三個領域的各5名專家中再各選3名專家，將9名專家的評價數據作為訓練樣本，其余6名專家的評價數據作為驗證樣本。訓練樣本指標數據經歸一化后形成17×45(以9位專家對5種運作模式按17個指標的打分數據作為列向量)的標準化矩陣作為輸入層數據A，9名專家運作模式決策值構成 3×45矩陣(與P對應的三維向量)作為輸出層數據B；通過訓練得到收斂誤差滿足小于0.001時訓練結束，訓練完成的神經網絡模型作為目標神經網絡，為下一步的模型驗證提供基礎。經過129次訓練，BP神經網絡累計誤差達到0.00098383，滿足訓練目標誤差要求(見圖3、圖4)。利用Matlab 2018a進行BP神經網絡參數設置及驗證代碼如下：

圖3 BP神經網絡訓練圖

圖4 BP神經網絡訓練性能曲線

net=newff(minmax(p),[17,10,3],{′tansig′,′tansig′,′purelin′},′trainlm′)；

net.trainParam.epochs=5000;

net.trainParam.goal=0.001;

[net,tr]=train(net,inputn,outputn);

inputn_test=mapminmax(′apply′,input_test,inputps);

an=sim(net,inputn_test)

輸入驗證數據，對得到的仿真選擇結果進行分析，發現輸出的結果數據位于[0，1]，說明BP神經網絡存在訓練誤差，本研究設定輸出結果數據位于[0，0.35]，近似為0，輸出結果數據位于[0.65，1]，近似為1。經過驗證，仿真選擇結果與實際結果數據之間匹配精度為95.43%，證明模型精度較高。

五、案例分析

山東省青島市海綿城市試點區(李滄區)建設PPP項目位于李滄區，北起湘潭路—重慶路—遵義路，南到汾陽路—唐山路，西起衡陽路—四流路一帶，東到城陽區交界，面積10.16平方公里。該試點區及海綿城市項目類型包括管網建設、水系生態、建筑小區改造、公園綠地等，總投資規模21.7億元，合作期限20年(建設期2年，合作經營期18年)，運營期采用可行性缺口補助，采用BOT運作模式[15]。社會資本方包括北京建工集團有限責任公司、北京泰寧科創雨水利用股份有限公司，政府方為青島市李滄區園林綠化工程有限公司，三方組建項目公司，名稱為青島京建城市建設投資有限公司。

依據前文確定的海綿城市PPP項目運作模式選擇評價體系，邀請10名專家按照打分表根據項目實際情況對17項選擇指標進行打分。10名專家包括政府部門相關人員4人，高校海綿城市研究專家3人，PPP項目領域專家3人，專家打分詳情見表6。

表6 專家打分表

將專家打分矩陣歸一化，計算每行指標數據均值，將該列向量作為目標BP神經網絡的輸入層數據，P=(1.0000，-0.2000，0.4000，0.4667，-0.4667，0.0667，0，-0.2000，-0.2000，-0.0667，-0.2000，-0.2000，-0.2000，-0.4667，-0.2000，-0.2000，0.3333)，經過選擇評價，得到輸出向量T=(0.0824，0.0059，0.9146)。根據近似規則，對應的預選向量為(0，0，1)。根據前文，對應的運作模式為BOT，與該項目準備階段確定的運作模式相同。

六、結論及建議

本研究分析了海綿城市及PPP項目運作模式研究現狀，對財政部PPP項目中心入庫海綿工程項目進行統計分析，結合海綿城市建設評價標準，立足政府視角，參考公共基礎設施、城市軌道交通、地下綜合管廊等PPP項目運作模式選擇指標，初步構建了海綿城市PPP項目運作模式選擇指標體系。然后通過因子分析降維，構建了項目特性、政府能力、技術框架、綜合效益、項目風險、社會影響6大類17個指標，完善了具有海綿城市特色的PPP項目運作模式選擇指標體系。在選擇方法上，本研究基于專家打分法和BP神經網絡的誤差反饋訓練功能，對連接輸入層、隱含層、輸出層的權重和閾值進行修正，訓練出滿足誤差需求同時具有運作模式選擇功能的目標BP神經網絡模型。最后通過青島市海綿城市試點區(李滄區)建設PPP項目實例驗證模型有效性，為后續海綿城市建設PPP項目運作模式選擇提供參考。在研究過程中，由于海綿城市PPP項目相關參考數據不夠充足，因而相關研究仍存在一定缺陷。在后續的研究中，可針對不同的海綿城市項目建設類型，考慮不同地區特性，完善指標體系，尋找關鍵指標，優化指標權重設計，探索其他有效的選擇評價模型，以求進一步推動海綿城市PPP項目精細化管理水平提升和可持續發展。