基于ISM模型的PPP項目落地率影響因素分析

鐘信敏 ZHONG Xin-min；倪俊 NI Jun

（江西理工大學經濟管理學院，贛州 341000）

0 引言

隨著我國經濟的發展，經濟模式的多樣化大大提高，其中PPP（Public-Private Partnership）模式，即政府與社會資本合作，是公共基礎設施中的一種項目運作模式。據財政部PPP中心2021年3月報顯示，截至2021年3月末，全國PPP綜合信息管理庫累計落地項目數10,079個、投資額15.6萬億元，累計簽約落地項目7,236個、投資額11.8萬億元，落地率為71.8%，可以看出PPP項目存在著落地率低、落地難等問題。識別出影響PPP項目落地的因素，進而有針對性地提出策略，是解決問題的關鍵。本文在文獻研究的基礎上，構建了解釋結構模型以挖掘影響因素，從而為加快PPP項目落地、發揮PPP項目作用提供技術支持和決策參考。

1 PPP落地率影響因素識別

影響因素識別是影響因素之間關系的前提，故本文采用文獻研究法對PPP落地率影響因素進行識別分析。本文在CNKI（中國知網）上以“PPP”“落地率”等2個關鍵詞和“影響因素”作為共同關鍵詞進行搜索，總計得到37篇文獻。經過篩選對比分析，挑選其中6篇文獻進行重點研究[1-6]，本文對文獻中涉及的影響因素分析、案例以及建議與意見等進行了分析和梳理，得到了來自三個層面一共17個因素。政府層面：S1政府制度或政策的支持力度、S2政府財政能力、S3政府組織能力、S4該地過去的PPP經驗、S5負責項目的領導個人能力、S6政府執行政策的能力；社會層面：S7項目所在國的制度質量、S8金融機構的支持力度、S9項目投資效率特別是經濟效率、S10人均GDP、S11市場穩定性、S12政府執行政策的制度環境、S13政府執行政策的社會經濟環境；項目本身：S14社會資本投資者數量、S15項目總投資額、S16項目持續時間、S17項目的復雜程度。

2 PPP落地率影響因素的ISM模型構建

由于傳統對因素分析的方法忽略了因素與因素之間客觀存在的聯系，使管理者很難直接了解影響因素之間的關系，嚴重降低了管理者對影響因素的控制能力[7]。近年來，國內外一些學者利用層次分析法（AHP）[8]、模糊集定性比較分析法[9]等方法分析影響因素間的關系，為決策者科學管理影響因素提供了一定的依據，但這些方法無法直觀地顯示影響因素間的層次關系和傳導路徑。解釋結構模型（Interpretative Structural Modeling，ISM），由美國的華費爾教授特于1973年提出，該方法主要以定性分析為主，基于矩陣運算關系，把復雜的系統拆分為多個子系統，從而將模糊不清的子系統轉變為更直觀的構造關系模型[10，11]，現已成為有效分析現代系統工程的方法之一。為此，本文利用解釋結構模型，分析PPP落地率影響因素相互之間的邏輯關系，為PPP項目的管理者和決策者更容易提升對PPP影響因素相互之間影響關系的認識和更高效的管控提供更良好的基礎。

為了分析任意兩種因素之間可能存在的相互影響關系，本文通過對以往文獻的研究以及專家問詢的方式，確定了PPP落地率影響因素之間的邏輯關系。創建表格來表示17個因素之間相互影響的關系，如果因素i對因素j有影響，則表中的第i行第j列的數值為1。反之如果因素i對因素j沒有影響則為0，如表1所示。

表1 PPP落地率影響因素關系

以17個PPP落地率影響因素指標為基礎，構建PPP落地率影響因素的ISM模型[12]，主要步驟如下：

①首先根據各因素之間的相互影響關系建立“鄰接矩陣”（即原始數據矩陣），在計算的過程中通常基于表2的基礎上，得到鄰接矩陣A，A為17階方陣，A元素的定義為aij=1（Ii直接影響Ij）或aij=0（Ii不直接影響）Ij。

②鄰接矩陣A屬于布爾矩陣，遵循布爾代數運算規則（即邏輯加，邏輯乘，邏輯反）：0+0=0；0+1=1；1+1=1；1×0=0；0×1=0；1×1=1。基于此運算規則，如果矩陣滿足式（2）和（3）的條件，則稱R為A的可達矩陣。

式1是單位矩陣，運用SPSS軟件對鄰接矩陣A進行相對應運算可以得到其可達矩陣，即：當K=7時，有即該ISM模型的可達矩陣可以表示為，結果如表2所示。

表2 可達矩陣R

③區域劃分：通過表1可以看到，影響PPP落地率的各因素之間相互聯系，為一個全連通集，即不存在區域劃分。

④層級劃分：根據ISM模型的運算規則，把可達矩陣M的所有風險因素分為三個集合：可達集、先行集、共同集，通過級位劃分的步驟，可以將整個系統里所有因素之間的上下級影響關系清晰的表現出來[13]。由于PPP落地率影響因素較多，運用SPSS軟件進行運算，可以得到8個PPP落地率影響因素層級。

⑤構建層次遞階結構圖，依據層級劃分的結果和風險因素間的影響關系可以構建出PPP落地率影響因素的層次遞階結構圖，結果如圖1所示。

3 ISM模型分析

在ISM模型中，各個層級風險因素之間存在著關聯遞進關系，較低層級的風險因素會對相對更高層級的風險因素形成影響。而每個風險因素都會經過相應的傳遞途徑對項目形成影響，從而共同形成了風險鏈[13]。從圖1可以看出，PPP落地率影響因素體系可以劃分為八層，結合我國PPP項目落地的實際情況，將其劃分為表層、中間層以及深層影響因素，分析如下：

3.1 深層影響因素

位于模型底層的影響因素為第1、2、3層因素共有4個，它們是影響PPP項目落地的最深層次的因素。PPP模式項目作為政府與社會資本合作的項目，存在著許多未知的風險，而是否有PPP項目成功落地的經驗，會在很大程度上影響著風險的規避，所以當地過去的PPP經驗是最底層且最根本的因素。而第二層中政府組織能力和負責項目的領導個人能力則受到PPP過去經驗的影響，進而對第三層政府執行政策的能力造成影響，最終遞進地影響到PPP的落地。

政府部門在PPP項目開始到落地過程中應當起到一個牽頭領導的作用，地方政府應當組織學習其他城市的PPP項目的經驗，提升政府層面對PPP項目風險的把控以及提升領導人在細節上對項目的掌控能力。政府的組織能力和領導個人能力的兩方面的提高可以推動政府對于執行政策的能力的提升，從而影響下一階段的因素，實現對PPP項目落地的協調推進。

3.2 中間層影響因素

位于模型中間層的影響因素為第4、5、6層共有6個，這些因素都是間接影響因素，它們有著風險傳導的能力，這些因素在PPP項目落地過程中起到了承上啟下的作用，PPP項目的最終落地離不開這些因素。

通常，一個城市的人均GDP越高，PPP項目落地的概率越高[2]，從圖1可以看出項目所在國的制度質量和政府執行政策的制度環境是相互關聯的，如果制度質量和制度環境好，這意味著政府有實力提供更完善的基礎設施以及服務，這也說明了政府有能力和經驗來推動PPP項目的落地。人均GDP和當地的制度質量直接影響著市場的穩定性，而當地的制度質量和制度環境在一定程度上影響著政府的財政能力。政府和社會資本之間的平衡也是決定PPP項目能否順利落地的主要因素，而市場穩定性高以及政府的財政能力強說明政府執行政策的社會經濟環境良好，這也意味著市場活力高，社會資本會更有意向和政府合作，有利于PPP項目的落地。

圖1 PPP落地率影響因素層次遞階結構圖

3.3 表層影響因素

位于模型頂層的影響因素為第7、8層共有7個。根據風險傳遞的規律，中間層和深層因素遞進地往上傳遞風險，最終在表層直接影響PPP項目的落地。

一般而言，政府制度政策以及金融機構的支持力度和PPP的落地率成正比，專門的政策支持和金融機構的支持可以規避很多政府層面和資金層面的風險，提升項目的投資效率特別是經濟效率進而直接促進項目的落地。從圖1可以看到，最直接影響PPP項目落地的有三個因素，其中項目持續時間和項目復雜程度都是來自項目本身。社會資本投資者數量越多則產生的融資風險越大；項目投資總額越大則項目所涉及的層面越多從而導致項目的持續時間增長以及項目的復雜程度增大。項目持續時間和項目的復雜程度兩者之間相互影響，項目越復雜則持續時間越長，反之亦然。而項目持續時間和項目的復雜程度與PPP落地率成反比，從這個層面分析應當減少單個項目的投資額來降低其復雜程度以及盡量縮減單個項目的持續時間，以此來提高PPP項目的落地率。

4 結論

本文從政府、社會、項目本身三個層面構建了PPP項目落地的影響因素體系，選取了17個影響因素，運用ISM模型來將這些因素的相互關系進行分析，構建了層次遞階結構圖。先將各個因素之間的定性關系分析，再利用ISM模型對PPP落地率影響因素進行定量分析。可以將層次遞階結構圖劃分為表層、中間層以及深層，由深層到表層的層層遞進使分析更具有條理性。用層級結合政府、社會以及項目本身三方影響因素分析，使得分析更加全面且具體，為PPP落地率影響因素研究提供依據。

根據本文的研究結果可知在影響PPP項目落地率的因素中政府層面的因素為最深層次的因素，項目本身的因素則最直接地影響著PPP項目的落地。從深層因素出發，完善政府政策制度、加強組織能力、優化社會環境、獲取政策及金融機構的支持、縮減項目時間、縮減單個項目資金投入以降低項目的復雜程度等方面是提高PPP項目落地率的有效途徑，可為政府相關部門完善PPP項目落地相關政策提供參考，更可以在多個方面有效規避風險。