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张泳 鲁旭腾 童帆
(1.武汉市建筑节能办公室,湖北 武汉 430000;2.武汉理工大学,湖北 武汉 430070;3.越秀地产华中区域公司,湖北 武汉 430000)
随着我国城市化进程的不断推进，城市公共基础设施的投资需求越来越大。基础设施项目往往投资金额巨大、建设运营周期较长且投资主要由政府承担，导致地方政府财政压力较大。为了解决这一难题，政府引入社会资本投资基础设施项目，采用政府与社会资本合作模式(Public Private Partnership，PPP)。PPP模式的应用有效缓解了地方政府的财政压力，激活了社会资本的投资活力，促进了城市基础设施的建设与发展[1]。
但是，目前PPP项目绩效监管体系尚未完全建立，缺乏完善的标准体系，且绩效变化难以预见，导致PPP项目长期收益的不确定性较高，制约了PPP项目的发展[2-4]。因此，急需建立一套科学的PPP项目绩效评价体系，为企业投资决策提供数据支撑。
本文采用数据包络模型(Data Envelopment Analysis，DEA)和Entropy法相结合的方式开展PPP项目盈利能力绩效评价[5-6]。首先，通过文献分析筛选出输入指标(项目总投资、项目资本金、项目计算期、项目补贴额)以及输出指标(净现值、项目内部收益率、项目投资回收期)[7]，从财政部政府和社会资本合作中心网站搜集30个PPP项目案例基本信息作为样本，进行数据包络分析；
其次，运用Entropy法对各关键因素进行赋权，得到绩效评价结果；
最后，依据计算结果，开展PPP项目盈利能力综合评价。
1.1 盈利能力绩效评价
项目绩效评价是指对项目决策、准备、实施、竣工和运营过程中某一阶段或全过程进行评价。项目绩效评价内容主要包括：分析项目实现绩效目标的可能性及未来发展前景；
分析项目的绩效和影响；
评价项目目标的实现程度；
总结经验教训并提出对策建议等。常见的项目绩效评价方法有层次分析法、灰色综合评价法、人工神经网络、德尔菲法、数据包络模型(DEA)[8]等。
PPP项目盈利能力绩效评价是指围绕PPP项目盈利绩效目标完成情况开展的评价活动，其评价步骤、评价目的、评价内容、评价方法、评价标准及评价指标体系的设置与其他项目绩效评价基本一致。本文采用DEA与Entropy法相结合的方法，将净现值(NPV)、内部收益率(IRR)、投资回收期作为PPP项目盈利能力绩效评价指标，进行综合评价分析[9]。
1.2 DEA数据包络分析
DEA数据包络分析是基于相对效率评价概念的一种非参数检验方法。在计算过程中，受评估的单位被称为决策单元(Decision Making Unit，DMU)[10]。数据包络分析通过选取决策单元的多项投入和产出数据，利用线性规划，以最优投入与产出作为生产前沿，构建数据包络曲线。其中，有效点位于前沿面上，效率值标定为1；
无效点位于前沿面外，通常被赋予一个大于0但小于1的相对效率值指标。每个DMU都代表一项决策的经济行为。假设有k个决策单元DMU，每个决策单元有m种类型的产出和n种类型的投入，则DMUi的投入为Xi=(X1i,X2i,…,Xni)T；
产出为Yi=(Y1i,Y2i,…,Yni)T。
假设DMU的投入指标向量权重为v=(v1i,v2i,…,vni)T；
产出指标量向权重为u=(u1i,u2i,…,uni)T[11]，则DMUi效率为
(1)
(2)
1.3 Entropy法
Entropy法的基本思想是根据指标的变异性确定指标的客观权重[12]。如果一个指标的信息熵越小，说明该指标的变异程度越大，提供的信息越多，在综合评价中能发挥的作用越大，其权重也越大。相反，一个指标的信息熵越大，说明该指标的可变性越小，提供的信息越少，在综合评价中发挥的作用越小，权重也越小。
2.1 指标选取与数据来源
采用文献分析法，参考相关企业、项目的可行性研究报告、物有所值评价报告等资料，筛选出4个输入指标(项目规模、项目总投资、项目资本金、政府扶持资金额度)和3个输出指标(净现值、项目内部收益率、项目投资回收期)。从财政部政府与社会资本合作中心PPP项目案例库中搜集30个PPP项目案例，从30个案例的可行性研究报告、物有所值报告中提取能够反映PPP项目盈利能力的重要指标。
2.2 运算过程及结果
2.2.1 DEA评估结果
运用DEAP 2.1软件对30个PPP项目案例进行绩效评价。如果θ*=1，则证明DEA有效；
如果θ*<1，则证明DEA无效。经模拟结果可知，共有13个案例DEA有效，17个案例DEA无效。
考虑到项目规模是PPP项目盈利能力绩效评价的重要影响因素，将该因素纳入评价指标体系。本文的PPP项目规模是指PPP项目的实际占地面积。由于各统计量单位不统一，在进行计算之前进行归一化处理。归一化公式为
(3)
使用Matlab 2017b软件进行编程，得到Entropy法赋权结果，见表1。
表1 Entropy法得到的权重结果
PPP项目盈利能力绩效评价公式如下
(4)
式中，Q表示每个项目的绩效得分；
inputi表示输入变量；
outputi表示输出变量。
Q值计算结果见表2。
表2 Q值计算结果
2.2.2 综合评价结果
DEA模型仅基于各项目的投入产出比，没有考虑项目规模的影响；
Entropy法考虑了各项目的规模，指标更为全面，但没有突出直接衡量项目盈利能力的指标。本文将两者相结合，建立PPP项目盈利能力绩效指标评价综合方程，即
Scorei=α1θ*i+α2Qi+ε
(5)
式中，α1+α2=100；
θ*表示DEA模型得到的各项目的相对生产效率，θ*∈[0,1]；
Qi表示基于Entropy法计算出的各项目的绩效得分；
ε表示误差，ε∈(0,δ)。
本文偏向于PPP项目盈利能力绩效评价，故以Entropy法作为辅助。令α1=70、α2=30。由此得到30个PPP项目盈利能力绩效综合评价排名，见表3。
表3 PPP项目盈利能力绩效综合评价结果
3.1 研究结论
本文通过文献分析法，筛选出8个PPP项目盈利能力绩效评价影响因素，并将其分为两大类：投入指标(项目规模、项目总投资、项目资本金、政府扶持资金额度等)和产出指标(净现值、项目内部收益率、投资回收期)。将DEA和Entropy法相结合，构建PPP项目盈利能力绩效评价综合模型。考虑到项目规模对PPP项目盈利能力的影响，将该指标纳入模型。研究结论如下：
(1)在17个DEA无效项目中，多数项目技术规模未达到最优，导致DEA无效。
(2)综合得分在60分以上的案例有19个。17个项目规模效率不足导致DEA无效，对PPP项目的各项输入和输出影响较小。
3.2 具体建议
为了提高PPP项目盈利能力，提出以下三点建议[13-15]。
3.2.1 完善科技人才用人机制
加强科技人才储备对提高PPP项目科技效率十分重要。虽然我国科技人才储备总量位居世界前列，但专业技术队伍体系还不够完善，年龄结构趋于年轻化。因此，需要加强对科技人才的培养和教育。高新技术企业应建立合理的用人机制，通过优厚的待遇、广阔的发展空间和良好的培训机会等，一方面，留住现有的高新技术人才；
另一方面，设法吸引外部人才。另外，通过建立试验基地等方式与高等院校、科研机构合作，为企业发展提供充足的应用型技术人才。
3.2.2 确定融资方式和规模
PPP项目的盈利能力与公司的股权结构和项目债权融资方式紧密相关。在实际生产经营中，企业可以选择多元化的融资方式，如发行公司债券、项目融资证券化等。通过合理选择投融资方式，既可以满足资金需求，也能够降低资金成本和公共支出。
3.2.3 重视PPP项目回报机制的影响
PPP项目的补偿机制可分为三种类型：政府支付模式、用户支付模式和可持续缺口补贴模式。每种补贴模式所带来的收益和风险都是不同的，这就需要政府补贴并引入公共定价。以交通运输PPP项目为例，目前，票价收入通常是根据预测的客流量和实际票价计算得到，这样可以准确掌握运营成本并对损失进行补贴。但公共部门也要对项目进行评估，监督PPP项目合同实施过程，及时调整项目财政补贴措施。
本文基于PPP项目特点，综合考虑多种因素对PPP项目盈利能力的影响，采用DEA与Entropy法相结合的方式，构建PPP项目盈利能力绩效评价模型。以30个PPP项目为研究样本，通过Matlab 2017b、Deap 2.1软件得到30个案例的投入产出综合评价排名，验证了该模型的可靠性。
本文也存在一些不足，如评价指标体系不够全面。由于PPP项目的融资方式、企业的负债能力等因素均会对项目盈利造成影响，今后，可结合项目自身特点进行深入探讨。
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