基礎設施建設PPP項目關鍵績效指標識別研究

摘要：中國城市公用事業的民營化改革是當前中國的重要政策，PPP模式被廣泛應用到中國的各類基礎設施建設中。在實際的工作中政府卻缺乏行之有效的關鍵績效指標體系（Key Performance Indicators，KPI），不能夠為項目的績效考核提供可以依據的標準，最終致使項目的政府監管缺位，績效無法跟蹤，項目產出受到影響，社會公眾的福利難以得到保障。文章針對此問題，在以往研究和問卷調查的基礎上，運用結構方程模型對48個績效指標進行進一步分析，為政府監管PPP項目識別出41個KPI，并分析了指標分組之間的關系，對中國的基礎設施建設和運營提供了保障，為PPP項目績效提高提供了可供參考的重要依據。

關鍵詞：公私合營（PPP）；項目管理；關鍵績效指標（KPI）；結構方程模型

中圖分類號：F294，TU723 文獻標志碼：A 文章編號：10085831(2012)03005608

一、引言

PPP模式包括數量眾多的BOT、TOT等項目［1］，在中國被廣泛應用于基礎設施建設和運營之中，重在引入私人資本投資—建設—運營基礎設施項目，強調公私方之間長期、穩定、和諧的合作關系，強調相互得利的“雙贏”局面，為基礎設施的發展提供了全新的視角，值得在中國進行更大規模的推廣應用，可為地方政府的基礎設施發展提供充裕的資金、先進的技術和管理技巧以及有效的風險分擔機制［1］。

中國城市公用事業的民營化改革是當前中國的重要政策。《國務院關于鼓勵和引導民間投資健康發展的若干意見》（國發〔2010〕13號）已經于2010年5月出臺，簡稱“新36條”，確定了鼓勵和引導民間投資健康發展的政策措施，進一步拓寬了民間投資的領域和范圍，鼓勵和引導民間資本進入包括交通、電信、國防、保障性住房、市政等多個基礎設施領域，充分說明了黨中央、國務院高度重視中國城市公用事業的改革問題以及當前中國城市公用事業改革的重要性和緊迫性［2］。然而，在實踐過程中不少PPP項目出現了問題，特別是項目績效的監控處于無章可循的狀態［3］。究其根本，政府在實際的工作中缺乏行之有效的關鍵績效指標體系（Key Performance Indicators，KPI），不能為項目的績效考核提供可以依據的標準，最終致使項目的政府監管缺位，績效無法跟蹤，項目產出受到影響，社會公眾的福利難以得到保障［1，4］。

“新36條”的第三十五條進一步指出“在放寬市場準入的同時，切實加強監管”，說明了政府對引入民間投資的監督和管理非常重要。針對PPP項目監管缺乏績效指標的問題，在筆者以往研究和問卷調查的基礎上，運用結構方程模型對數據進行進一步分析，為政府監管PPP項目提供可以依據的KPI，對中國的基礎設施建設和運營提供保障。

二、相關研究綜述

（一）PPP項目的關鍵績效指標

英國建筑業中，建設項目的績效水平（Project Performance）受到普遍關注。績效改進的重點在于預測能力增加、成本減少、工期縮短、質量缺陷減少、安全事故減少、生產率增加和利潤率增加［5］。在21世紀，眾多學者對建設項目的績效進行了大量研究，指出通過KPI來控制項目的績效優于在企業生產管理中廣泛采用的EFQM方法和平衡計分法（Balance Scorecard，BSC）。原因在于EFQM強調質量指標，而BSC強調財務指標，均不能很好地權衡工程項目中遇到的各種問題［6］。KPI被KPI Working Group認為是可以很好評測項目績效的工具［7］。近年來，有諸多KPI的模型、框架和系統被提出，KPI也從傳統的進度、成本和質量向更大范圍擴展，如環境與安全、技術應用、變更處理等［8-10］，取得了大量成果，其中最具代表性的是Takim和Akintoye提出的從效率和效能兩個角度來定義KPI指標體系的工程項目KPI概念模型（T-A模型）［11］。

然而，PPP項目特定的復雜性、高風險性和長時間跨度使得以往的研究成果難以被復制。一些學者提出應運用新的思維設定PPP項目的KPI，采用新的指標衡量PPP項目的生存能力、風險大小、利益相關者滿意度、運營能力等［12-14］。由于PPP項目涉及的資本巨大，且特許權期限往往長達20~30年，投資回收壓力很大，因而相關的績效指標往往數量眾多且較為繁雜，包括特許權獲得者的指標、財務指標、項目相關風險指標、項目管理等［15-17］，涉及項目宏觀層面和微觀層面的管理。筆者在以往的研究中提出了PPP項目績效指標的概念模型，并通過廣泛的問卷調查，得到了48個PPP項目績效指標［1，4］。

如圖1所示，績效指標模型包括三個部分：（1）PPP項目的物理特征指標，反映了PPP項目的物理特征，可以視為項目的輸入，其從PPP項目的概念設計和規劃階段開始影響項目的績效，決定了項目在一定的政治經濟法律環境下能否獲得成功；（2）PPP項目利益相關者的需求，包括項目的財務融資和開發市場能力、創新能力和組織學習能力、利益相關者的滿意度三個部分，該部分充分反映了利益相關者在經濟性、利益分享、創新、文化等需求；（3）PPP項目的進程控制，項目績效提高離不開有效的進程控制，因而，這一部分是影響建造、運營、維護和項目轉移等過程的因素。在第二和第三部分，所有的績效指標是動態并可量度的，能夠反映項目特殊需求、顧客滿意度、效率變化和商業過程變動。通過量度這些指標可以發現項目在未來發展中的提升空間與方向，反映績效隨時間的變化。整個績效指標系統如圖2所示。

PPP項目的KPI概念模型包括了反映利益相關者需求的動靜態指標。該模型不僅強調質量、進度和成本，更關注由PPP項目提供的公共服務，期待PPP模式能夠比傳統采購模式創造更優的價值［1］。另一方面，該指標體系也存在指標過多的問題，無法在實際工程中被有效應用，且指標間的關系不清晰，因而有必要運用一定的工具精簡指標，并明晰指標間的關系。

（二）結構方程模型在指標體系研究中的應用

結構方程模型（Structural Equation Modeling，簡稱SEM）將事物的客觀狀態以因果假設的方式加以呈現，然后以量化的資料加以驗證，是一種實證分析模型方法。SEM方法已被較多地應用于各類指標體系中，如企業管理、高校管理和戰略管理等［18-20］。

圖2 PPP項目的績效指標系統

完整的SEM存在建構的潛變量（即不可直接測量的變量，包括外生潛變量ξ和內生潛變量η）與適當的顯變量（即可直接測量的觀測變量，包括外生觀測變量x和內生觀測變量y）間的關系和依據理論建立的潛變量與潛變量間的回歸關系，包含測量模型次體系和結構模型次體系。SEM中，變量相互之間的連接關系是以結構參數來呈現的［18］。依據指標體系，構建SEM后，可以對量化資料加以驗證，得到相應結構參數。該參數是計算指標權重的重要根據，可以實現評估和優選指標等目的，能夠識別指標之間的因果關系，可以很好解決在PPP項目關鍵績效指標選取中出現的指標過多、內部關系復雜且不易梳理的問題。

三、PPP項目績效指標的SEM-I構建與分析

（一）結構方程模型I的構建

PPP項目的績效指標的SEM-I模型可如圖3示，此時并不考慮各個指標分組之間的關系。PPP項目的績效指標模型中有5個外生潛變量ξ1－ξ5、1個內生觀測變量η、48個外生觀測變量x1－x48，潛變量與觀測變量之間的因果關系由箭線表示。內生觀測變量y在模型中未考慮，原因在于模型僅僅是為了描述PPP項目績效指標之間的關系。潛變量ξ1－ξ5與測量變量x1－x48成了SEM的測量方程，η與ξ1－ξ5之間的關系構成了結構方程，二者統一稱為SEM，該模型直觀表達了PPP項目績效與績效指標及分組間的關系，如圖3所示。圖3（路徑圖）清晰描述了結構參數及指標之間的路徑系數（或效應），其中的變量由矩形框表示，假設變量間的因果關系由直箭線表示，原因變量通過箭頭指向結果變量，變量間沒有箭線表示假定變量間不存在直接聯系。

圖3 PPP項目績效指標的SEM-I及其路徑圖

理論模型建立之后，對模型的求解被稱為模型擬合，主要是模型參數估計。在SEM分析中，總體協方差矩陣∑(θ)與x的樣本協方差矩陣S應盡可能接近，定義∑(θ)與S之間的距離為擬合函數F(S， ∑(θ))。參數估計要求出，使得F(S， ∑(θ))達到最小值，∑()就是再生協方差矩陣。若F(S， ∑(θ))較小，則表明所提出的理論模型SEM-I是可接受的，否則理論模型與實際情況不吻合，需要修正。采用SEM驗證性因子分析中最常用的估計方法——極大似然估計法進行參數估計。問卷數據預處理后，用軟件LISREL854對SEM-I進行求解，求解結果有模型參數估計與擬合指數：觀測變量和潛變量的非標準化系數LAMBDAX（包括參數估計值、標準誤差SE和顯著性指標t值）、觀測變量間誤差協方差矩陣THETA-DELTA和擬合度指標，如表1所示。

（二）結構方程模型I的解釋分析

得到了擬合模型之后，需要對擬合模型的優劣進行判斷，主要包括兩個方面：（1）用各種擬合指數對模型做整體的評價，主要有卡方χ2、自由度Df、比較擬合指數CFI和近似誤差均方根RMSEA；（2）檢驗參數的顯著性，評價參數的意義和合理性，主要有標準誤差SE和顯著性指標t值。

通常，理論模型擬合良好的范圍是RMSEA≤005；擬合較好的范圍是005010。同時，即使擬合指數顯示模型擬合較好或者良好，也可能有些參數的估計量并不合理或者缺乏實際意義，因此，要進行參數的顯著性水平檢驗。由于每個參數都有標準誤差和t統計量的值，這樣就可采用標準誤差SE和t統計量對參數做顯著性水平檢驗。SE的范圍應在008～036之間；當t>196時，表示估計參數已達005顯著性水平；當t>258時，表示估計參數已達001顯著性水平。在模型擬合效果接受的前提下，可以通過結構參數進行顯著性檢驗進一步判斷模型假定的關系是否成立［20］。由表1可以得到，指標PI1、PI2、PI3、PI4和PI42未能通過顯著性檢驗。SEM-I模型中，PPP項目績效與5個指標分組（也是5個主要因素）都存在著正相關關系；除去未通過檢驗的指標，其余43個指標與各自所在的指標分組（主要因素）存在著正相關關系。

根據SEM-I參數估計結果中的路徑系數，影響PPP項目績效的最關鍵因素是PPP項目的利益相關者滿意度（096）和物理特征指標（095），項目進程控制指標（092）也很重要，影響程度較輕的是創新能力和組織學習能力指標。PPP項目績效P與績效指標之間的關系可以通過用結構方程模型表示，如式1：

P=095×ξ1+087×ξ2+065×ξ3+096×ξ4+092×ξ5

（1）

依據參數估計的路徑系數確定各分組的權重分配，可以直觀表達各績效分組對PPP項目績效的貢獻程度。將相應的路徑系數歸一化，如式2所示：

w1∶w2∶w3∶w4∶w5＝022∶020∶015∶

022∶021

（2）

通過構建SEM-I，PPP項目績效與績效指標分組、績效指標之間的關系可以被清晰地描述出來，可以從中發現對PPP項目績效貢獻最為突出的分組和指標。此外，一些路徑系數較小（<055）的指標和顯著性檢驗未能通過的指標，可以從中剔除出來，包括PI1、PI2、PI3、PI4、PI23 、PI42和PI43（雖然PI30和PI48的路徑系數小于055，但是這兩個指標在問卷調查中的均分排序在前10名，故予以保留，具體數據可參見文獻［4］）。

四、PPP項目績效指標SEM-II的構建與分析

事實上，各個績效指標分組之間的相互關系并未在SEM-I中考慮，而明確這些關系對于最終利用KPI進行績效評測具有重要意義。當各分組之間存在潛在的相互影響關系時，將影響各分組的路徑系數，權重也將變化，筆者基于圖3構建了SEM-II（圖4）。

模型的參數估計與擬合指數如表2所示，全部指標達到005的顯著性水平。與SEM-I相比，SEM-II的擬合指數有較小的變化（χ2、Df和RMSEA有所降低），原因是SEM-II中減少了一階隱變量，但指標分組之間的路徑也增加了，說明SEM-II的擬合程度較好。

SEM-II的計算結果同時表示在圖4中，指標分組1 對其他四組都有較強的影響，這也符合指標體系構建時的假設，其中對于創新能力和組織學習能力影響較弱（055），說明提高創新能力和完善培訓機制在績效管理過程中相對獨立于物理特征指標，即項目初期對二者的影響較小。四個動態分組中的相互影響也較大，其中過程控制指標與其余三組的影響最大，說明控制PPP項目的過程異常重要，特別是過程控制與利益相關者滿意度的相互影響極高（092），同時融資財務指標與過程的相互影響也相當重要（078），說明控制過程是影響PPP項目績效的重要分組，也驗證了SEM-I計算結果的合理性。在這些關系中，創新能力和組織學習能力與利益相關者滿意度的相互影響最弱，只有050，說明利益相關者對技術、管理和組織的創新需求較弱。通過SEM-II，辨析了各分組間的關系，為利用KPI進行績效評估提供了基礎。

圖4 PPP項目績效指標的SEM-II及其路徑圖

五、結語

通過對模型SEM-I和SEM-II的計算，對PPP項目的績效指標體系進行了精簡，也對指標之間的關系進行了分析。對SEM-I的計算表明48個指標的分組假設是正確的，同時第一分組（物理特征指標）和第五分組（即第三部分，項目進程控制指標）對PPP項目的貢獻最大，也符合在概念模型構建時的假設，同時貢獻最小的是第三分組（創新和學習型組織的構建指標），5個分組之間的權重也可根據SEM的計算結果得到，為022、020、015、022和021。根據路徑系數和顯著性檢驗，PI1、PI2、PI3、PI4、PI23 、PI42和PI43被剔除出來，剩余的41個績效指標作為潛在的關鍵績效指標。在此基礎上對剩余的41個績效指標構建了模型SEM-II，一方面是考察各指標分組之間的關系，另一方面是為了考察41個指標能否通過檢驗。結果表明，指標分組之間存在不同程度的影響，靜態指標分組（第一分組，物理特征指標）對動態指標分組都有較強影響，而靜態指標分組內部進程控制與利益相關者的滿意度相關度最高（092），創新和學習型組織的構建與利益相關者的滿意度的聯系最弱，僅050。同時，41個指標的路徑系數和顯著性檢驗均通過，可以認為41個指標就是PPP項目的KPI，能全面反映PPP項目在過程中各種績效變化，能夠對PPP項目實施PPP項目績效評價提供幫助。

通過采用SEM方法幫助PPP項目有效識別了KPI，明晰了指標分組之間的關系。但識別出的KPI仍較多，不利于績效評估的快捷，原因在于未能充分考慮SEM-II計算得到的指標分組間的關系，這是未來深化本研究的方向，目標是能獲取更實用和精簡的KPI。

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（責任編輯 傅旭東）