PPP項目盈利能力績效評價研究

張泳 魯旭騰 童帆

(1.武漢市建筑節能辦公室,湖北 武漢 430000;2.武漢理工大學,湖北 武漢 430070;3.越秀地產華中區域公司,湖北 武漢 430000)

0 引言

隨著我國城市化進程的不斷推進，城市公共基礎設施的投資需求越來越大?；A設施項目往往投資金額巨大、建設運營周期較長且投資主要由政府承擔，導致地方政府財政壓力較大。為了解決這一難題，政府引入社會資本投資基礎設施項目，采用政府與社會資本合作模式(Public Private Partnership，PPP)。PPP模式的應用有效緩解了地方政府的財政壓力，激活了社會資本的投資活力，促進了城市基礎設施的建設與發展[1]。

但是，目前PPP項目績效監管體系尚未完全建立，缺乏完善的標準體系，且績效變化難以預見，導致PPP項目長期收益的不確定性較高，制約了PPP項目的發展[2-4]。因此，急需建立一套科學的PPP項目績效評價體系，為企業投資決策提供數據支撐。

本文采用數據包絡模型(Data Envelopment Analysis，DEA)和Entropy法相結合的方式開展PPP項目盈利能力績效評價[5-6]。首先，通過文獻分析篩選出輸入指標(項目總投資、項目資本金、項目計算期、項目補貼額)以及輸出指標(凈現值、項目內部收益率、項目投資回收期)[7]，從財政部政府和社會資本合作中心網站搜集30個PPP項目案例基本信息作為樣本，進行數據包絡分析；其次，運用Entropy法對各關鍵因素進行賦權，得到績效評價結果；最后，依據計算結果，開展PPP項目盈利能力綜合評價。

1 理論基礎與方法

1.1 盈利能力績效評價

項目績效評價是指對項目決策、準備、實施、竣工和運營過程中某一階段或全過程進行評價。項目績效評價內容主要包括：分析項目實現績效目標的可能性及未來發展前景；分析項目的績效和影響；評價項目目標的實現程度；總結經驗教訓并提出對策建議等。常見的項目績效評價方法有層次分析法、灰色綜合評價法、人工神經網絡、德爾菲法、數據包絡模型(DEA)[8]等。

PPP項目盈利能力績效評價是指圍繞PPP項目盈利績效目標完成情況開展的評價活動，其評價步驟、評價目的、評價內容、評價方法、評價標準及評價指標體系的設置與其他項目績效評價基本一致。本文采用DEA與Entropy法相結合的方法，將凈現值(NPV)、內部收益率(IRR)、投資回收期作為PPP項目盈利能力績效評價指標，進行綜合評價分析[9]。

1.2 DEA數據包絡分析

DEA數據包絡分析是基于相對效率評價概念的一種非參數檢驗方法。在計算過程中，受評估的單位被稱為決策單元(Decision Making Unit，DMU)[10]。數據包絡分析通過選取決策單元的多項投入和產出數據，利用線性規劃，以最優投入與產出作為生產前沿，構建數據包絡曲線。其中，有效點位于前沿面上，效率值標定為1；無效點位于前沿面外，通常被賦予一個大于0但小于1的相對效率值指標。每個DMU都代表一項決策的經濟行為。假設有k個決策單元DMU，每個決策單元有m種類型的產出和n種類型的投入，則DMUi的投入為Xi=(X1i,X2i,…,Xni)T；產出為Yi=(Y1i,Y2i,…,Yni)T。

假設DMU的投入指標向量權重為v=(v1i,v2i,…,vni)T；產出指標量向權重為u=(u1i,u2i,…,uni)T[11]，則DMUi效率為

(1)

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1.3 Entropy法

Entropy法的基本思想是根據指標的變異性確定指標的客觀權重[12]。如果一個指標的信息熵越小，說明該指標的變異程度越大，提供的信息越多，在綜合評價中能發揮的作用越大，其權重也越大。相反，一個指標的信息熵越大，說明該指標的可變性越小，提供的信息越少，在綜合評價中發揮的作用越小，權重也越小。

2 PPP項目盈利能力績效評價模型構建

2.1 指標選取與數據來源

采用文獻分析法，參考相關企業、項目的可行性研究報告、物有所值評價報告等資料，篩選出4個輸入指標(項目規模、項目總投資、項目資本金、政府扶持資金額度)和3個輸出指標(凈現值、項目內部收益率、項目投資回收期)。從財政部政府與社會資本合作中心PPP項目案例庫中搜集30個PPP項目案例，從30個案例的可行性研究報告、物有所值報告中提取能夠反映PPP項目盈利能力的重要指標。

2.2 運算過程及結果

2.2.1 DEA評估結果

運用DEAP 2.1軟件對30個PPP項目案例進行績效評價。如果θ*=1，則證明DEA有效；如果θ*<1，則證明DEA無效。經模擬結果可知，共有13個案例DEA有效，17個案例DEA無效。

考慮到項目規模是PPP項目盈利能力績效評價的重要影響因素，將該因素納入評價指標體系。本文的PPP項目規模是指PPP項目的實際占地面積。由于各統計量單位不統一，在進行計算之前進行歸一化處理。歸一化公式為

(3)

使用Matlab 2017b軟件進行編程，得到Entropy法賦權結果，見表1。

表1 Entropy法得到的權重結果

PPP項目盈利能力績效評價公式如下

(4)

式中，Q表示每個項目的績效得分；inputi表示輸入變量；outputi表示輸出變量。

Q值計算結果見表2。

表2 Q值計算結果

2.2.2 綜合評價結果

DEA模型僅基于各項目的投入產出比，沒有考慮項目規模的影響；Entropy法考慮了各項目的規模，指標更為全面，但沒有突出直接衡量項目盈利能力的指標。本文將兩者相結合，建立PPP項目盈利能力績效指標評價綜合方程，即

Scorei=α1θ*i+α2Qi+ε

(5)

式中，α1+α2=100；θ*表示DEA模型得到的各項目的相對生產效率，θ*∈[0,1]；Qi表示基于Entropy法計算出的各項目的績效得分；ε表示誤差，ε∈(0,δ)。

本文偏向于PPP項目盈利能力績效評價，故以Entropy法作為輔助。令α1=70、α2=30。由此得到30個PPP項目盈利能力績效綜合評價排名，見表3。

表3 PPP項目盈利能力績效綜合評價結果

3 研究結論與建議

3.1 研究結論

本文通過文獻分析法，篩選出8個PPP項目盈利能力績效評價影響因素，并將其分為兩大類：投入指標(項目規模、項目總投資、項目資本金、政府扶持資金額度等)和產出指標(凈現值、項目內部收益率、投資回收期)。將DEA和Entropy法相結合，構建PPP項目盈利能力績效評價綜合模型?？紤]到項目規模對PPP項目盈利能力的影響，將該指標納入模型。研究結論如下：

(1)在17個DEA無效項目中，多數項目技術規模未達到最優，導致DEA無效。

(2)綜合得分在60分以上的案例有19個。17個項目規模效率不足導致DEA無效，對PPP項目的各項輸入和輸出影響較小。

3.2 具體建議

為了提高PPP項目盈利能力，提出以下三點建議[13-15]。

3.2.1 完善科技人才用人機制

加強科技人才儲備對提高PPP項目科技效率十分重要。雖然我國科技人才儲備總量位居世界前列，但專業技術隊伍體系還不夠完善，年齡結構趨于年輕化。因此，需要加強對科技人才的培養和教育。高新技術企業應建立合理的用人機制，通過優厚的待遇、廣闊的發展空間和良好的培訓機會等，一方面，留住現有的高新技術人才；另一方面，設法吸引外部人才。另外，通過建立試驗基地等方式與高等院校、科研機構合作，為企業發展提供充足的應用型技術人才。

3.2.2 確定融資方式和規模

PPP項目的盈利能力與公司的股權結構和項目債權融資方式緊密相關。在實際生產經營中，企業可以選擇多元化的融資方式，如發行公司債券、項目融資證券化等。通過合理選擇投融資方式，既可以滿足資金需求，也能夠降低資金成本和公共支出。

3.2.3 重視PPP項目回報機制的影響

PPP項目的補償機制可分為三種類型：政府支付模式、用戶支付模式和可持續缺口補貼模式。每種補貼模式所帶來的收益和風險都是不同的，這就需要政府補貼并引入公共定價。以交通運輸PPP項目為例，目前，票價收入通常是根據預測的客流量和實際票價計算得到，這樣可以準確掌握運營成本并對損失進行補貼。但公共部門也要對項目進行評估，監督PPP項目合同實施過程，及時調整項目財政補貼措施。

4 結語

本文基于PPP項目特點，綜合考慮多種因素對PPP項目盈利能力的影響，采用DEA與Entropy法相結合的方式，構建PPP項目盈利能力績效評價模型。以30個PPP項目為研究樣本，通過Matlab 2017b、Deap 2.1軟件得到30個案例的投入產出綜合評價排名，驗證了該模型的可靠性。

本文也存在一些不足，如評價指標體系不夠全面。由于PPP項目的融資方式、企業的負債能力等因素均會對項目盈利造成影響，今后，可結合項目自身特點進行深入探討。