基于成功度的高速公路BOT+EPC项目后评价

彭 丹，敖谷昌，曹一铄

（1.重庆交通大学 交通运输学院，重庆 400074，E-mail：agc2002@163.com；2.重庆长安民生物流股份有限公司，重庆 401120）

高速公路建设作为具有准公共产品属性的资本密集型行业，具有投资规模大、回报周期长、运营成本高等特征，其前期、准备、施工、运作等各环节多为政府部门主导，产业进入的壁垒高[1]。在巨大的资金需求面前，各级财政需要通过政府主导的BOT模式引入社会资本来解决高速公路项目资金缺口问题[2]。但由于社会资本持有者并不一定具有高速公路项目建设及管理经验，可能导致工期延误、经营可持续性困难等问题。因此，将施工单位主导的EPC模式引入高速公路BOT项目已成为我国高速公路投资建设主流[3]。BOT的本质是融资解决资金，EPC的本质是项目建设管理，两者的结合强化了施工方作为投资人的责任主体地位，有利于整合社会资源、控制工程质量、缩短建设工期、降低成本费用[4]。但随着越来越多高速公路BOT+EPC项目进入运营阶段，影响项目可持续发展的风险也日益显现，比如因车流量低于预测值导致的收益不足风险、运营期补贴无法兑现的政府信用风险[5，6]。因此，将高速公路BOT+EPC项目纳入建设项目后评价体系具有十分重要的理论和现实意义。

高速公路后评价研究涉及到评价指标和评价方法，其中评价指标的构建取决于评价对象，评价方法的选择则与项目特点密切相关[7]。在评价指标和权重确定方面，赵丽等[8]基于发展性、和谐度和持久性3个层面建立了PPP投资可持续性的评估框架。申泽宾等[9]基于AHP-ISM法对PPP+EPC项目的架构、实施影响指标和内在机理进行了分析。许秀娟[10]基于决策者风险偏好，利用正反判断矩阵确定了高速公路BOT项目融资风险指标权重。在高速公路后评价方面，孙慧等[11]、王建民等[12]分别构建了基于模糊综合法和结构方程的后评价模型。Ahmed A等[13]考虑5个性能标准，从运营方的公路维护和修复策略角度进行了项目后评价。钟琦等[14]运用灰色系统模型测算了高速公路对沿线国民经济增长的贡献。孙祥龙等[15]采用粗糙集理论构建了一套可以量化的社会效益后评价指标体系。在高速公路后评价的其他方面。Shen等[16]利用模糊集理论建立了KAIs（Key Assessment Indicators），并通过案例研究为评价基础设施项目的可持续性提供了解决方案。Welde M[17]展示了以目标为导向的项目后评价框架，该框架不但包括传统的资金价值衡量标准，还以最初的目标映射出计划结果。邱兆文等[18]运用灰色定权聚类分析评价了高速公路工程质量。曹雪娟等[19]针对BOT+EPC项目在安全协同管理上的优势，构建了基于DEA的高速公路安全效益评价模型。朱文喜等[20]以公司的视角构建投资控制有效性评价体系，借助ANP模型确定了各评价指标之间的相互作用关系。Bae D S等[21]提出了一个基于等价净现值约束条件的重新谈判框架，表明在BOT项目中，可以在保持私营部门净现值的同时减少政府的财务风险。时维强等[22]基于系统动力学方法建立高速公路工程造价控制指标体系，实现了对高速公路工程造价模型的动态控制。吴广源等[23]基于TOPSIS和灰色关联法对公路施工安全进行了综合评价。

从上述文献可以看出高速公路后评价对象大多局限在某个侧面，重点解决的是主观性指标如何量化，以及定量化指标如何测算的问题，较少对高速公路从投资、设计到施工和运营的综合性、一体化评价，而这恰好是BOT+EPC项目的特点。本文以KK高速公路的全过程评价为研究对象，结合成功度评价法的全面高效、结论清晰等特点，构建高速公路BOT+EPC项目的后评价指标体系，利用灰色理论和模糊综合法对项目进行全面、多层次的成功度评价，从而达到总结项目失败经验并给予相应对策建议的目的。

1 BOT+EPC项目成功度评价指标体系的构建及权重确定

成功评价法是项目后评价中常用的一种综合评价方法。通常以目标的实现过程和经济效益的评价结论为分析依据。根据专家经验，以项目成功的关键因素为出发点，构建合理的评价指标体系。结合实际情况，采用适当的方法对各指标进行权重分配，实现从定性判断到定量形式的处理[24]。

1.1 评价指标体系的构建

根据《公路建设项目后评价报告编制办法》（交计发〔1996〕1130号）的内容框架要求[7]，参考孙慧[11]、王建民[12]、冯辉红等[25]提出的后评价指标体系，在分析各指标要素间逻辑关系及其重要性并进行合理筛选的基础上，本文构建了表1所示的高速公路BOT+EPC项目成功度评价指标体系。

表1 高速公路BOT+EPC项目成功度评价指标体系

1.2 基于层次分析法的权重确定

本文采用主客观层次分析法确定指标权重；通过成对比较相同级别元素，采用1~5标度法反映每个元素的相对重要性，最大程度保证了指标权重的科学合理，减少人为主观判断的影响。各级指标权重的确定步骤如下：

（1）构造判断矩阵。设aij为指标i相对于指标j的重要性比较结果，构成判断矩阵A[aij]n×n，(i，j∈1，2，…，n)，其中n为各层指标数量，aij=1/aji，aii=1，aij>0。

（2）各指标权重计算。计算判断矩阵各行元素乘积的n次根，即：

将该矩阵的每一列进行归一化处理，即：

Wi= (W1,W2, … ,Wn)T即为所求的特征根向量。

（3）一致性检验。

式中，CI为一致性指标，RI则为平均随机性指标。当一致性比率CR＜0.1时，认为判断矩阵一致性较好，可接纳；反之，则完全一致性较差，需对其进行修正改进。

1.3 基于灰色关联度法确立相关权重

1.3.1 参照数列的确定

对于存在m个评价指标、n个评价对象的系统，可形成如下矩阵：

式中，k为第k个评价指标的序号，K=(1，2，…，m)；Xik即为第i个评价对象在第k个评价基准下的值。

1.3.2 数据列的确定分析

选取各指标在m个评价基准下的最大值构成母序列X0(k)，待评价指标定义为子序列Xi(k)，即

1.3.3 关联系数的计算

综上，可得关联系数矩阵：

各层次的灰色关联度可表示为：

1.4 组合赋权

为减少主观权重的影响，将式（3）所确定的各层次权重Wi与所求出的对应层次的灰色关联度βi进行组合赋权，权重可表示为：

2 基于灰色理论的多层次模糊评价模型

针对表1所示的多层次评价指标体系，为使评价结果更具权威有效性，本文引入模糊评价法进行成功度计算。在各指标隶属矩阵构建的同时，引入灰色理论来构建白化权函数。

2.1 构建评审要素集合

高速公路BOT+EPC项目成功度评价的评审要素集合U={u1，u2，…，un}，第一级因素集指标对应表1所示的4个一级指标；第二级指标集即为表1所示的22个二级指标。

2.2 评价基准的确定

根据一般等级估计法，各指标评分以百分制为计分规则，通过各目标实现程度来确定“完全成功”“基本成功”“部分成功”“较为失败”“失败”等5个评价基准，各等级得分为E={5，4，3，2，1}，具体如表2所示。

表2 高速公路项目成功度评价等级

2.3 样本评分矩阵的确定

假设有n(n=1，2，…，k)名专家，根据项目实际完成度，借鉴相关标准，组织其对该体系中各指标按相关评价基准进行评判打分，得到一个样本评分矩阵q：

式中，qijk表示第k位专家对指标qij所做的评分。

2.4 评价灰类的确定

根据上文所确定的成功度评价等级，可设评价灰类为五类：完全成功、基本成功、部分成功、较为失败、失败，p（p=1，2，…，e）表示其灰色等级数，则与评价灰类相对应的白化权函数如下：

第一灰类：完全成功。

第二灰类：部分成功。

第三灰类：基本成功。

第四灰类：较为失败。

第五灰类：失败。

2.5 灰色评价系数的确定

对于指标qij在第e个评价灰类下的灰色评价系数可记为，该指标属于各评级灰类的总灰色评价系数可表示为

2.6 灰色评价权向量及权矩阵的确定

对于指标qij，不同专家评分值在第e个评价灰类下的评价灰色权数为：

关于指标qij在所有评价灰类下的评价权向量记为γij=(γij1,γij2,γij3,γij4,γij5)，其所对应的权矩阵可表示为：

2.7 灰色评价权矩阵的确定

考虑到系统多指标、多层次的属性，各层次灰色关联度拟采用通过 AHP确立的各权系数行向量与之相对应的隶属矩阵的乘积，加权得到：

根据评价等级来进一步确定该项目成功度值，记为Score，即进行对该项目整体成功度的评判。

3 实例

KK高速公路全长41.2km，是渝东北地区的一条重要出省通道。项目开工于2012年8月8日，正式通车于2015年2月4日，为重庆市“新千公里”高速公路的BOT+EPC重点建设项目。本文以该项目为例，对提出的成功度评价指标体系及评价方法进行验证。

3.1 各层次权重的确定

以项目功能与工程技术目标a1为例，基于AHP，通过两两比较可得到表3所示的判断矩阵，以及5个子指标的权重。

表3 项目功能和工程技术目标指标权重

通过一致性计算，λmax=5.0017，CR=0.00038<0.1，故判断矩阵符合一致性要求。同理可求目标层及其余各准则层的判断矩阵并通过一致性检验。

针对项目功能和工程技术目标层5项子指标，采用定性方法确定其成功度等级及相应分值，根据式（9）、式（10）对其分值进行处理，求出灰色关联度为（0.466，0.823，0.769，0.832，0.582）。同理求出其余各层灰色关联度，按照式（11）进行组合赋权，最终结果如表4所示。

表4 项目目标成功度指标权重表

3.2 灰色评价权值的确定

为保证专家打分的可靠性，邀请10名专家（其中交通管理部门2名、高速公路集团2名、高速公路运营企业2名、设计院2名、监理单位和教育机构各1名，基于双盲法对指标完成度进行多轮打分；在每轮打分结束后根据反馈结果将与专家评分均值差异较大的数据进行修正，最后根据相关标准确定其所对应的1~5级分值。其中项目运行效果和效益指标分值如表5所示。

表5 项目运行效果和效益指标分值

根据白化权函数（13）~式（19）确定相关灰色评价系数。以项目经营a31指标为例，其在第一评价灰类即“完全成功”下的灰色评价系数计算如表6所示，据此得到项目经营a31的灰色权向量：

表6 项目经营a31灰色评价系数

同理可得a32、a33、a34、a35、a36等指标的灰色权向量。关于项目运行效果和效益指标的模糊权矩阵则为：

关于该准则层的灰色模糊综合评价向量为：

对于项目整体成功度目标层，该层指标集的模糊权矩阵为：

项目目标成功度的灰色模糊评价向量为SA=ωa1-a5·S= ( 0.359,0.358,0.239,0.044,0)。

项目成功度目标层得分Score=ET·SA=(5,4,3,2,1)T(0.359，0.358，0.239，0.044，0)=4.029，表示该项目基本成功。同理可得，项目运行效果和效益成功度a3得分为 3.799，属于部分成功；项目功能和工程技术目标成功度a1得分为4.055，项目建设过程成功度a2得分为4.259，项目可持续性成功度a4得分4.117，这3项指标均属于基本成功。

3.3 评价结论及对策建议

利用项目后评价工作特有的“反馈功能”可得出以下结论：

（1）KK高速公路项目建设决策正确，不仅优化和完善了渝东北和川渝地区间的综合运输体系，产生的社会效益也较为显著。在BOT+EPC建设模式中，能较好控制工程质量、进度、成本和安全。

（2）BOT+EPC项目多以施工企业为投资主体，决策前期更多关注的是总承包利润，对项目运营期的关注较少，易导致项目财务效益低下。当交通量与收费标准的降低，项目盈利能力不仅达不到预期，且还本付息困难。

为提高KK高速公路项目可持续发展能力，并为同类项目提供参考，建议如下：

（1）对于KK高速公路而言，需要合理安排项目贷款计划及其还款时间，降低运营初期面临的债务压力，提高项目的财务风险抵御能力；同时，还应积极寻求政府在税收和财政补贴方面的优惠政策，以降低项目的投资风险。

（2）在可行性研究阶段，高速公路BOT+EPC项目需要加强交通量预测的准确性；针对大部分项目运营初期存在的资金缺口，需要综合考虑总承包利润和收费期亏损，实现综合效益最大化。

4 结语

本文在项目后评价理论的基础上，基于成功度建立了高速公路BOT+EPC项目评价体系；分析比较各指标适宜性及实现度，引入层次分析法及灰色关联度对各相关参数进行组合赋权，合理确定其权重，降低了人为主观因素的影响。在保证专家评分合理可靠的前提下，建立各评价灰类所对应的白化权函数，基于灰色理论构建BOT+EPC项目成功度模糊评价模型。通过实例论证了该模型的合理性。基于全过程的成功度评价指标体系的定性因素较多，这些指标虽能弥补定量指标过于刚性的不足，但需通过专家进行打分赋值，容易受个人主观因素影响，在今后的研究中还需进一步完善。