我国 PPP项目落地率及其影响因素研究

马恩涛 李 鑫

(山东财经大学财政税务学院，山东 济南 250014)

[摘 要 ]在我国PPP项目数量庞大、投资高额的背后，其落地率低的困境也一直存在。为了研究这一困境及其背后的原因，利用AHP层次分析法对影响PPP项目落地率的因素进行了权重赋值。在此基础上，结合各因素的客观数据计算出各省份PPP项目落地率的具体得分，并对东、中、西部地区进行比较分析。通过PPP项目落地率与各影响因素之间的回归分析，进一步明确了各影响因素对PPP项目落地率的影响效应，进而根据实证结果提出一些相应的政策建议。

[关键词 ]PPP；落地率；影响因素；地区差异

一、引言

自20世纪90年代以来，政府与社会资本合作(PPP)作为一种介于传统政府投资与完全私有化之间的新型模式，在世界范围内备受关注和推崇。当然，各国政府采取PPP模式的初衷可能有所不同：有的是出于将私人部门管理技术和经营效率引入到公共部门的考虑，有的是出于基础设施供需缺口与赤字和预算压力的考虑(马恩涛、李鑫，2017)^[1]。特别是我国自进入经济新常态以来，一方面，伴随着地方财政收入的增速放缓与新《预算法》的颁布实施，地方政府融资途径和融资能力严重受限；另一方面，公众对基础设施的投资需求却并未降低；因此政府不得不寻找新的融资途径来保证其基础设施投资职能的实现。鉴于PPP模式对缓解地方政府财政负担，化解地方政府债务风险，推进基础设施建设所具有的积极作用，故各级地方政府都积极推动PPP模式的运用和发展。根据财政部政府和社会资本合作中心数据，截至2018年9月底，全国累计PPP项目总数达到8289个、投资额达12.3万亿元，PPP模式已俨然成为地方政府提供公共产品和服务的一种重要形式。

目前，小头畸形2型在治疗上主要以对症治疗、预防严重症状的出现为主，尚无有效的治愈手段。由于其临床表型差异大，也无法准确预测其严重程度，因此，做好遗传咨询和产前诊断工作，通过有效的分子遗传学检测避免受累家庭再生育患儿尤为重要。本研究丰富了常染色体隐性遗传的原发性小头畸形2型疾病的基因突变谱，并为临床医生认识该疾病提供了更多的遗传学信息及对应的疾病临床表型，也为该家庭的再次妊娠时的产前基因诊断提供了遗传咨询信息。

然而，在我国PPP项目总量庞大、投资高额的背后，其落地率低也一直困扰着理论界和实务部门。从PPP项目完整生命周期即识别阶段、准备阶段、采购阶段、执行阶段和移交阶段来看，所谓的PPP项目落地率在数值上等于执行阶段和移交阶段的项目数量之和与除去识别阶段外剩余四个阶段的项目总量的比值。根据政府和社会资本合作中心公开的全国PPP综合信息平台项目库第1-12季度数据显示，自2016年以来各季度的PPP项目落地率分别为19.6%、21.7%、23.8%、26%、31.6%、34.5%、34.2%、35.2%、38.2%、44.8%、47.3%和49.3%，特别是截至2018年9月底，我国PPP项目累计落地总数仅有4089个，投资额6.3万亿元，落地率仅为49.3%，情况不容乐观。理论界和实务部门对PPP模式的推崇与PPP项目落地率如此之低引发了学者们对个中原因的探讨。

目前，国内外学者针对PPP模式的研究多集中于其产生的问题以及如何进行风险管理，只有少部分学者针对PPP项目落地率及其影响因素进行研究。在对影响PPP项目落地率因素进行研究时，学者们的关注点也有所差异。有的学者侧重于研究PPP项目所在国的制度质量对PPP项目成功率所产生的影响，如Banerjee et al．(2006)^[2]和 Panayides et al．(2015)^[3]通过实证分析认为，PPP项目所在国的制度质量对PPP项目成功率具有显著的负面效应，这也就是说，一国制度质量越高，其PPP项目成功率反而越低。有的学者侧重于研究金融机构对PPP项目支持力度对PPP项目成功率所产生的影响，如Estache(2005)^[4]与Galilea和Medda(2010)^[5]发现，当 PPP 项目融资中存在国际金融机构的支持时，项目的成功率就会显著提升；包许航和叶蜀君(2018)^[6]还通过建立博弈模型重点分析了开发性金融对PPP项目落地的促进作用。有的学者将PPP实施国的制度质量和金融机构支持结合起来进行研究，如罗煜等(2017)^[7]和霍伟东等(2018)^[8]分别基于非洲国家和“一带一路”沿线 46 个发展中国家的PPP项目数据，探究了项目所在地政府的制度质量和多边金融机构支持是如何影响PPP项目成效的。凤亚红等(2017)^[9]基于对我国28个PPP项目实施过程的分析也认为，完善的 PPP 制度环境与体制、健全的金融体系及政府的契约精神是PPP项目成功的关键。还有部分学者从宏观经济环境和效率角度出发探讨了PPP项目成功的关键，如Hammami et al. (2006)^[10]与杨丽花和王喆(2018)^[11]从PPP项目所在国的经济发展水平、市场需求以及对外开放程度等角度分析了PPP项目的落地率和成功率；而乔虹(2017)^[12]与刘穷志和彭彦辰(2017)^[13]从项目投资效率特别是经济效率、政策效率和社会效率三个方面分析了PPP项目效率的影响因素。PPP项目落地率除了受到上述外部因素影响外，部分学者如Bing et al.(2005)^[14]、Percoco(2014)^[15] 以及Schepper et al．(2015)^[16]还认为PPP项目的内部特征如社会资本投资者数量、项目风险结构以及项目持续时间与资金投资总额同样会对其成功率产生重要影响。

从以上国内外学者对PPP项目落地率影响因素的分析来看，其既涉及外部环境因素，也涉及内部自身因素；当然，出于各自的研究目的，学者们关注的侧重点可能有所差别。并且，少有学者将现有的外部环境因素与内部自身因素统一纳入到一个分析框架中去。鉴于PPP模式已然成为我国经济新常态下基础设施投资的不二选择，因此亟需我们对PPP项目落地率及其影响因素这一问题进行深入研究。为此，本文在已有研究的基础上,结合我国PPP项目落地率的现实状况试图回答两个问题：一是影响PPP项目落地率的因素有哪些？二是我国各省份的落地率状况如何，省际有何差异？如果我们能够科学回答上述两个问题，相信必将有助于加强对我国PPP项目管理和提升PPP项目的落地率。

二、PPP项目落地率影响因素的指标体系构建

通过借鉴国内外学者对PPP项目落地率影响因素的研究，我们将PPP项目落地率影响因素的指标体系归为两大类，即影响PPP项目落地率的外部环境因素指标和影响PPP项目落地率的自身因素指标。PPP项目外部环境因素指标主要是指贯穿于PPP项目整个生命周期中的经济因素、制度因素和社会因素；而对于PPP项目自身因素指标，我们主要选取总投资额、项目持续时间以及项目属性这三个指标。

(一)外部环境因素指标选择

1.经济因素指标选择

经济因素是影响PPP项目落地率外部环境因素中的关键。从世界范围来看，PPP模式的出现是社会经济发展到一定阶段的产物。在此阶段，不仅有从政府角度而言的对PPP模式的需求，而且有从市场角度而言的社会资本与金融服务所具备的条件。为此，本文用人均GDP、市场稳定性、市场需求、民营经济发展程度以及金融化指数五个表现经济发展阶段性特征的指标来作为各省份影响PPP项目落地率经济因素的测度。

2.PPP项目落地率得分

市场稳定性对PPP项目落地率具有促进作用。市场稳定性指标用1-CPI增长率来测度。1-CPI增长率越高表明该省份的物价波动越小，PPP项目中社会资本参与方的未来收益现金流风险越小(乔虹，2017)，PPP项目的落地率越高。

市场需求与PPP项目落地率呈正相关。学术界通常用公共预算支出总额测度市场需求。一般而言，公众对城市基础设施的需求越高，越有利于PPP模式的进一步发展，同时政府也会越重视PPP项目的运营，使得PPP项目落地率有所保障。

民营经济发展程度对PPP项目落地率具有正向作用。以民营企业法人单位数与企业法人单位数的比值作为衡量民营经济发展程度的指标。民营企业是PPP项目的重要参与方，民营企业发展较好的省份，其PPP项目的资金来源相对稳定，有利于提升PPP项目的落地率。

趾板布置在坝体上游防渗面板周边，与面板共同作用，形成坝基以上的防渗体，并与基础岩石通过固结灌浆、帷幕灌浆连成整体，封闭了地面以下的渗漏通道，形成一个完整的防渗体系。

2.制度因素指标选择

为了进一步研究各因素对PPP项目落地率的影响，我们建立回归模型对其进行分析，具体模型如下：

3.社会因素指标选择

社会因素指标包括常住人口、常住人口增长率以及常住人口城镇化率。常住人口越多、常住人口城镇化率越高的省份，其公众对于城市公共基础设施的需求更大、要求更高，而常住人口增长率越高的省份，其公众对城市基础设施的更新速度和多样化提出了更高的标准(贾康等，2014)，这会对PPP项目的发展起到促进作用，同时对PPP项目的落地率产生更高要求。

(二)PPP项目自身因素指标

本文以PPP项目总投资额、项目持续时间以及项目属性三个指标作为PPP项目自身参数研究其对项目落地率的影响。

项目总投资额、项目持续时间与PPP项目落地率之间存在负相关性。项目总投资额越大，持续的时间越长，其涉及的参与方越多，面临的融资风险和运营风险就越大，项目最终落地的可能性越低。对于项目属性，财政部政府和社会资本合作(PPP)中心将其划分成三类：使用者付费、可行性缺口补助和政府付费。采用可行性缺口补助以及政府付费模式的项目多为基础设施等民生工程，政府支持力度相对较大，故本文用政府付费和可行性缺口补助的项目数与总项目的比值作为衡量指标，此指标越大意味着在项目回报机制中政府付费的可能性越大，对社会资本的吸引力越大，PPP项目落地可能性越大。

三、实证研究

(一)AHP指标权重计算

为了计算PPP项目落地率各影响因素的权重，本文首先构建了三级指标体系如表1所示。这一指标体系源于上文对PPP项目落地率影响因素的分析。其次，邀请PPP相关专家对各因素的重要性进行打分。由于不同行业领域的PPP专家所站角度不同，其对PPP项目落地率影响因素重要程度的认知也会有所差异，故为了保证结果的客观性，本次问卷调查邀请的参与专家包括财政部门、项目管理部门、第三方评价机构以及从事PPP研究的高校和科研院所相关人员。以表1为基础，依据专家打分对每个影响因素进行两两比较进而构建判断矩阵。最后，根据判断矩阵的数值计算出各影响因素指标的权重。由于专家打分之间存在差异性，本文最终选取各专家打分的算数平均值作为各影响因素的权重值。以外部环境因素的二级指标为例，在对影响PPP项目落地率的外部环境因素进行评价时(以专家1打分结果为例)，专家1认为经济因素比制度因素重要，具体重要程度介于两者同等重要与一方比另一方稍显重要之间，经济因素比社会因素重要，其重要程度介于明显重要与强烈重要之间，制度因素比社会因素明显重要，具体打分如表2所示。

为了验证专家矩阵标度的内在逻辑性和权重运算的科学性，本文借助yaahp软件对每位专家的判断矩阵进行一致性检验。若C.R.值小于0.1，则说明矩阵符合一致性要求，可以作为计算各影响因素权重的合理依据。专家1的判断矩阵如表3所示，由结果可得专家1的判断矩阵均通过了一致性检验，故该矩阵得出的各指标权重完全符合客观思维判断逻辑，因此，后文中利用该权重计算出的各省PPP项目落地率的测算值也将客观有效。

产业结构的区域差异性是制约我国经济发展的重要因素，学术界关于我国产业结构区域特征的研究由来已久。中国产业结构的确存在区域差异性（Naughton，2003），但这种差异性在趋同作用下逐渐衰减且呈收敛特征（Poncet，2003）。三大产业的发展成本有所不同，其中第三产业的发展能降低加工成本和交易成本，有利于提高社会整体的经济效率（吴敬琏，2014）。

通过一致性检验后，根据各判断矩阵的标度值，借助yaahp软件计算出各指标的权重值，结果如表4所示。在PPP项目落地率影响因素的一级指标中，外部环境因素指标体系的权重(0.525)略高于PPP项目自身因素指标体系的权重(0.475)，从数值大小来看两者接近1:1的比例，这说明对于PPP项目落地率来说，外部环境因素和内部自身因素都相当重要，不能过分强调其中的一方面而忽视另一方面。在二级指标因素中，经济因素所占权重最大(0.6716)，制度因素指标次之(0.2371)，社会因素指标所占权重最小(0.0913)。这表明多数专家认为在PPP项目的外部环境因素中，经济因素对于PPP项目落地率的影响最大，社会因素对其影响最小，故改善经济环境是各省提高PPP项目的落地率的重要手段。具体到三级指标，经济因素指标体系中，各指标权重由大到小依次为市场需求(0.4096)、人均GDP(0.2660)、金融化指数(0.1953)、市场稳定性(0.0709)和民营经济发展程度(0.0702)，该权重排名说明一个省份对于基础设施的需求和该省份的经济发展程度对于PPP项目落地率的影响最明显。制度因素指标体系中，政府是否出台专门的支持PPP项目发展的文件(0.7764)对PPP项目落地率的影响程度高于设立PPP发展基金(0.2236)对其的影响，表明多数专家倾向于希望政府出台专门性文件支持PPP项目的发展。社会因素指标中，城镇化率所占权重最大(0.6427)，在数值上表现为一半以上，常住人口数次之(0.2394)，常住人口增长率最小(0.1179)，这说明PPP项目落地率与城镇化发展有着密切关系，政府不能忽视城镇化的发展。针对PPP项目的内部影响因素，项目总投资额、项目属性和项目持续时间所占权重依次是0.5320、0.2730和0.1950，从三者权重的具体数值上来看，大多数专家认为对PPP项目落地率影响最大的因素是项目投资额，投资额度越大，PPP项目所要面临的风险则越大，给PPP项目落地率带来的负面效应也将增加，这确实是各省份面临的实际问题之一。

表 1 PPP项目落地率影响因素指标体系

注：上述数据均来自《中国统计年鉴》、财政部政府和社会资本合作(PPP)中心。基于数据的可获得性，本文均选用2016年相关数据。

表 2二级指标判断矩阵

注：限制于文章篇幅，本表仅以专家1打分为依据进行说明，最终权重为各专家打分的算数平均值。

表 3 PPP项目落地率判断矩阵一致性检验表

表 4 PPP项目落地率影响因素指标权重表

注：总权重W=W₁×W₂×W₃。

(二)AHP实证结果分析

基于上文所得权重，结合各省客观数据，我们计算出各省最终得分。由于文章篇幅有限，本文将全国31个各省份按照东、中、西部地区分别对PPP项目落地率进行解释。文章的原始数据来自《中国统计年鉴》和财政部政府和社会资本合作(PPP)中心相关数据库。

1.描述性统计

金融化指数对PPP项目落地率具有正相关性。金融化指数用金融业增加值/GDP总额来衡量。一个省份的金融化指数越高证明其金融行业发展越好，PPP模式推进时资金调配可得性越强(李勇等，2015)，PPP项目落地的可能性越高。

PPP项目落地率各影响因素指标的描述性统计如表5所示。就外部环境因素的各影响指标而言，从各指标均值来看，经济因素指标体系中，东部地区最大，中部地区次之，西部地区最小，这与我国地区间经济发展不平衡现状相一致，东部地区经济较于中、西部地区相对发达，对PPP项目落地率具有一定程度的促进作用。制度因素指标分值从高到低依次是中部地区、东部地区、西部地区，且西部地区的分值与中、东部地区差异较小。这说明在中、西部地区经济不太发达的境况下，地方政府选择从制度和政策上大力支持PPP模式来弥补该地区城市基础设施的财政缺口。从PPP发展基金建立情况来看，全国共9个省设立PPP发展基金，其中属于西部地区的有4个，3个属于中部地区，2个属于东部地区，这也进一步说明了政府制度因素对PPP项目落地率的正面影响。社会因素指标分值最大的是东部地区，其次是西部地区和中部地区，同时地区间分值差距很小，这说明我国一直推行的缩小地区间收入差距的政策效果显著，同时这也证明了社会因素权重赋值小是相对合理的，进一步验证了本文赋值结果的科学性。

为了研究我国各省PPP项目落地率及其影响因素，利用AHP层次分析法对影响PPP项目落地率的因素进行权重赋值，发现外部环境因素(0.525)比PPP项目自身因素(0.475)稍显重要；外部环境因素包括经济因素(0.6716)、制度因素(0.2371)和社会因素(0.09128)，经济因素对PPP项目落地率的影响程度较大，比制度因素与社会因素之和还多；经济因素指标中市场需求(0.4096)、人均GDP(0.2660)、金融化指数(0.1953)相对重要，制度因素指标中，政府是否出台专门性文件支持PPP项目(0.7764)很大程度上对PPP项目落地率产生影响，社会因素指标中，城镇化率(0.6427)占到半数以上，说明城镇化率对PPP项目落地率的影响较其他两个因素明显偏大；PPP项目自身影响因素指标中，项目总投资额(0.532)所占比重最大，是最能够影响落地率的因素。

在PPP项目自身参数体系中，项目总投资额分值排名从高至低分别为中部地区、西部地区、东部地区，且中、西部地区分值接近一致，这说明相比于东部地区，中、西部地区开展的PPP项目需要更大的投资，再加上中、西部地区政府性债务风险较高，很容易导致PPP项目半路夭折，降低该地区的落地率；中部地区项目属性的分值最高，其次是东部地区，西部地区分值最低，这说明相对于西部地区，政府更相信中、东部地区的PPP项目能够顺利开展，对中、东部地区PPP项目的运营阶段提供了更多的担保，提高其落地的可能性；项目持续时间分值从高至低依次为西部地区、中部地区和东部地区，原因在于项目持续时间越长，其面临的不论是经济风险还是政治风险都会增加，致使其不能顺利进行，从而降低了该地区PPP项目的落地率。

表 5描述性统计表

人均GDP和PPP项目落地率呈正比。一般而言，一个省份人均GDP越高，其经济发展水平越快，对城市基础设施要求就会越高，无论是政府还是民众均更加需要PPP项目融资，故而PPP项目落地的可能性增大。

[4]吴边，吴信才. Cloud GIS关键技术研究[J]. 计算机工程与设计. 2011，32(4):1342-1346.

表6为各省PPP项目落地率分值表。通过整理财政部政府和社会资本合作(PPP)中心的季报，计算了2016年我国31个省份的PPP项目落地率并进行排名(见表6实际名次)，由于数据的不完整性可能导致存在一定的偏差，但最终名次与上文中计算的名次大体一致。根据表6显示的平均值来看，东部地区PPP项目落地率分值最大，中部次之，西部地区最小。究其原因，东部地区相较中、西部地区，经济环境好，城镇化率高，对基础设施的需求大，故其PPP落地率较高，与上文权重赋值相符，这也进一步说明经济环境因素和城镇化率确实对PPP落地率具有相当大的影响。具体到各省份排名状况，东部地区除了上海、海南和广西，其余省份的排名都相对靠前，江苏、山东、浙江、北京、福建、广东、河北均位居全国落地率前十名，这与东部地区市场环境优越、经济发展水平高息息相关。与此同时，上海作为经济强省，在各方面条件都相对优越的条件下，其计算出的落地率却排名靠后，这是因为由于截止到2016年底，上海市的PPP项目仅有2个，原因可能是上海经济发达，财政资金充足且各基础设施相对完备，政府不需要依赖PPP模式来缓解财政资金缺口，故对PPP模式并没有过多的支持，这也进一步证明了政府支持力度也是影响PPP项目落地率的重要因素之一。海南和广西虽然属于东部地区，但其经济发展水平一直较为落后，这也是导致其落地率分值低的重要原因；中部地区和西部地区的各省份排名相对靠后，但也不难发现内蒙古、河南以及四川的排名十分乐观，这是因为政府十分重视PPP模式的发展，给予了很大的支持，出台了大量专门支持PPP发展的文件，同时内蒙古和河南还建立了PPP发展基金确保PPP项目正常开展。

结合各影响因素的客观数据，本文最终通过计算得出各省份落地率具体分值并进行排序，同时将31个省份按照东、中、西部地区进行分析，得到结论：大部分位于东部地区的省份排名靠前，排名前10名的省份有7个位于东部地区；中、西部地区的省份虽然相较于东部地区省份的排名落后，但是在政府对中、西部地区PPP模式政策性倾斜的背景下，东、中、西部地区的差距将会逐渐缩小。

表 6各省份 PPP项目落地率分值表

3.回归模型与结果

PPP项目能否顺利落地，也取决于地方政府和社会资本双方之间的博弈能否实现均衡，而这种均衡是建立在双方动态信任特别是社会资本对于地方政府信任的基础上。如果地方政府能在制度设计上出台一些有利于增进其与社会资本之间互信的制度措施，那将会更有利地促进PPP项目的落地。为此，我们将政府是否出台专门支持PPP项目的文件和政府是否设立PPP发展基金这两个指标来作为制度因素指标进行考虑。一般情况下，政府制度或政策的支持力度同PPP项目落地率呈正比。有专门的支持文件或者设立PPP发展基金的省份，其PPP模式发展相对较好，更有利于PPP项目的落地，提高该省份的落地率。

PPP_lr=β₁lnLFexp+β₂GDPpc+β₃Stability+β₄PEdep+β₅FI+C+μ_i(i=1,2,…，31)

(1)

PPP_lr=β₁lnLFexp+β₂GDPpc+β₃Stability+β₄PEdep+β₅FI+β₆Policy
+β₇Fund+C+μ_i(i=1,2,…，31)

(2)

PPP_lr=β₁lnLFexp+β₂GDPpc+β₃Stability+β₄PEdep+β₅FI+β₆Policy
+β₇Fund+β₈RP+β₉RPGR+β₁₀Urban+C+μ_i(i=1,2,…，31)

(3)

PPP_lr=β₁lnLFexp+β₂GDPpc+β₃Stability+β₄PEdep+β₅FI+β₆Policy+β₇Fund+β₈RP
+β₉RPGR+β₁₀Urban+β₁₁lnInvest+β₁₂Nature+β₁₃Time+C+μ_i(i=1,…，31)

(4)

模型(1)为只有经济因素指标时各变量对PPP项目落地率的影响效应，模型(2)(3)(4)依次添加制度因素、社会因素和PPP项目自身因素，具体回归结果以及各变量说明如表7所示。模型(1)中市场需求因素(地方财政一般预算支出)在10%的置信水平上显著，市场稳定性在5%的置信水平上显著，从系数取值上看得出结论：地方财政一般预算支出每增加1.86%，PPP项目落地率增加1%。模型(1)-(4)中人均GDP对PPP项目落地率都具有显著的负向作用，这与现实状况不符，可能是因为存在像上海这样人均GDP高，但其PPP发展规模小的省份，具体原因还有待进一步研究。模型(1)(2)(3)中市场稳定性均为5%的置信水平上显著，但其系数为负，即市场稳定性与PPP落地率具有负相关关系，这与现实状况不符，继续添加因素指标发现市场稳定性不再显著，说明模型(1)(2)(3)中市场稳定性的系数不具有现实意义，不再进行解释。金融化指数在四个模型中系数均显著为负，原因可能是本文选取金融业增加值而非金融业基数值作为指标，因而导致系数为负的情况，但是不难发现四个模型中金融化指数均对PPP项目落地率具有显著的影响作用。模型(2)(3)中增加制度因素后都不太显著，继续添加变量，发现模型(4)中在5%的显著性水平下，设立PPP项目基金对PPP项目落地率存在正向影响，由于该变量为虚拟变量，我们得出结论设立PPP发展基金的省份比不设立PPP发展基金的省份的落地率高2.13%。模型(4)中还可以得出如下结论：常住人口增长率和常住人口城镇化率都与PPP项目落地率呈正相关，常住人口增长率每增加1.88%，PPP项目落地率增加1%；常住人口城镇化率每提高2.18%，PPP项目落地率提升1%；项目总投资额与PPP项目落地率呈负相关关系，每增加1.92%，PPP项目落地率减少1%。从以上回归结果中我们可以看出经济因素指标、制度因素指标、社会因素指标以及PPP项目自身因素指标中均有不同数量的变量存在一定的显著性，虽然并非所有三级指标均对PPP项目落地率有显著的影响效应，但是这也在某种程度上说明本文选取的指标具有一定的可行性，可以作为研究PPP项目落地率大小的影响因素。

表 7回归结果

注：括号内为普通标准误，***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。

四、结论及政策建议

(一)结论

雌激素受体拮抗剂对人子宫内膜样癌Ishikawa细胞增殖的影响及可能的作用机制(刘俊江)(7):652

根据正式运行时的检测数据分析矿化床对渗沥液的处理效果。以渗沥液矿化床处理工程2017年2月的数据为样本进行分析。

特务由招财亲自扮演，藏在屋后上港至孝女坡的山上，民兵们分头去搜索，谁要搜到了，奖励一条毛巾和一只把缸。出发前，招财悄悄把杏子喊到一边，说我会藏在铁路下面的涵洞里，那里非常隐蔽，人们一般只会注意山上，不会注意路下。

本文还建立回归模型进一步验证了各影响因素对PPP项目落地率的影响效应，得出结论：市场需求、是否设立PPP发展基金、常住人口增长率和常住人口城镇化率对PPP项目落地率有显著的正向作用，而金融化指数、项目总投资额对落地率具有一定的反向作用。

(二)政策建议

基于以上结论，本文提出提高PPP项目落地率的如下建议：

1.优化PPP项目所处的外部环境

改善PPP项目所处的经济环境。中央和地方政府应大力改善适应PPP模式发展的经济环境。具体而言，首先是加大力度发展地方经济，提升人民生活水平，从而提高居民对于城市基础设施的需求。其次，确保金融行业持续健康稳定发展。金融行业是PPP项目的融资源头和重要中介，PPP社会资本参与方大多是通过银行等金融机构进行融资，因此一个地区金融行业的发展很大程度上影响该地区PPP模式的发展。这就需要我们加强对金融行业支持PPP项目发展的政策支持力度。最后，维持市场稳定性，提升民营经济发展程度。市场稳定性对参与PPP项目的民营企业方有很大影响，通过影响其未来收益现金流来影响其发展程度。一般情况下，市场越稳定，民营企业未来收益现金流面临的风险越低，发展趋势越好，越有助于PPP项目的落地和运营。

（二）利用多媒体等科技方法进行教学。多媒体技术应用于课堂教学，大大提高了教学效率，让学生们能够学到更多的知识。对于高中音乐教学来说，利用多媒体教学是最基本的要求，由于学科的特性，使其不能使用传统的板书教学。多媒体教学可以有效地打破地域、空间以及时间的限制，为学生们学习音乐提供更多的空间。多媒体教学还具有形象、直观的特点，以增强学生们的理解能力。

改善PPP项目所处的制度环境。政府应该从政策层面加强对PPP模式的支持：一是中央政府应该出台更多且更加明确的有利于PPP项目落地的法律法规和制度文件，特别是加快推进PPP的立法；地方政府也应该贯彻落实中央政府出台的相关制度规定；二是政府出台的文件应该涵盖PPP项目的识别、准备、采购、执行和移交五个阶段，并对每个阶段都做严格要求，避免大批量退库现象的发生；三是加快PPP发展基金的建设，并对该基金进行严格的监管，确保专款专用和提高资金的使用效率，协调好PPP发挥基金与政府引导基金和产业发展基金之间的关系。

教育实践按以上步骤，贯穿于整个人才培养的环节中。从新生入校到如期毕业，从学科知识、教师技能、能力素养的学习，到职业技能训练、教育见习、教育实习、毕业实习和创新创业实践等。具体而言，教育实践内容可细分为三层次：基础层，特点是以间接体验为主，依托相关课程，开展第二课堂、相关技能考核等训练，强化教学技能；综合层，特点是以直接体验为主，学生在专业和教育理论学习的基础上，在掌握相应的教学技能基础上，进行各类技能训练，包括教学设计、说课、模拟课堂及微格教学等；提高层，特点是以反思体验与内化为主，加强学校与基础教育的联系与合作，组织学生课程见习和教育实习，以及校外实训基地的顶岗实习，强化教育实践的环节。

改善PPP项目所处的社会环境。PPP项目受社会环境影响比较大，而如何优化社会环境来提高PPP项目落地率，有如下两个方面建议：一方面，贯彻落实全面二孩政策，增加常住人口的基数和增长率，加大对基础设施的需求，促进PPP模式的发展；另一方面，提高城镇化率，PPP模式多用于民生及公益性的城市公共交通和基础设施项目上，城市化水平的提升会使得政府更加重视PPP模式的落地情况。

改革开放以来，在倡导独立自主和引进外资技术方面，我们一度出现过反复。在部分阶段和时期，我们曾以为用资金可以买来先进技术实现我国技术的更快突破。但是现实情境却是，西方国家对我们的技术封锁从来没有停止过。如果我们不能掌握核心技术，最终只能受制于人，只能用极高的代价获取并不是最先进的甚至是即将淘汰的技术。

2.重视PPP项目自身因素

PPP项目自身因素也会对落地率产生影响。从前面的实证结果来看，PPP项目投资额与PPP项目落地率成反向关系，因此，我们应该适当减少单个PPP项目的投资额，尽量避免进行大规模政绩工程建设。另外，考虑到PPP项目持续时间过长会致使其面临过高的政治和经济风险，可能会造成政府的隐性债务，故适当缩短单个PPP项目的持续时间也是很有必要的；鉴于使用者付费的项目更多依赖于市场需求，不可预见性较高，PPP项目落地的可能性没有保障，为了吸引社会资本，因此应适当加大政府付费和可行性缺口补助所占的比例，然而考虑到政府付费以及可行性缺口补助可能会在未来给政府带来一定的支出责任和财政负担如或有债务等，故在PPP项目回报机制的选择上也应该更加审慎一些。

框架是研究小波分析的主要工具, 对小波分析的发展起到了非常重要的作用。 自1946年起, 人们开始研究框架理论，但直到1986年, 框架的相关理论才得到真正的关注和研究[1-3]。如今框架理论已广泛应用于各个领域。

参考文献 ：

[1]马恩涛, 李鑫. PPP政府债务风险管理:国际经验与启示[J].当代财经, 2017，(07):24-34.

[2]Banerjee S G,Oetzel J M,Ranganathan R.Private provision of infrastructure in emerging markets:Do institutions matter? [J].Development Policy Review, 2006, 24(2):175-202.

[3]Panayides P M, Parola F, Lam J S.The effect of institutional factor on public-private partnership success in ports [J]. Transportation Research Part A: Polily and Practice, 2015, 71(71):110-127.

[4] Estache A. PPI partnership vs.PPI divorces in LDCs [Z].World Bank Policy Research Working Paper，2005：3470.

[5]Galilea P, Medda F.Does the political and economic context influence the success of a transport project? An analysis of transport public-private partnerships[J].Research in Transportation Economics, 2010,30(1):102-109.

[6]包许航,叶蜀君.试论开发性金融对提高PPP项目落地率的特殊作用——基于三方相互威慑讨价还价模型[J].中央财经大学学报,2018，(02):13-22.

[7]罗煜,王芳,陈熙.制度质量和国际金融机构如何影响PPP项目的成效——基于”一带一路”46国经验数据的研究[J].金融研究,2017，(04):61-77.

[8]霍伟东,陈若愚,李行云.制度质量、多边金融机构支持与PPP项目成效——来自非洲PPP项目数据的经验证据[J].经济与管理研究,2018，(03):52-64.

[9]凤亚红,李娜,左帅.PPP项目运作成功的关键影响因素研究[J].财政研究,2017，(06):51-58.

[10]Hammami M, Ruhashyankiko J F, Yehoue E B.Determinants of public-private partnerships in infrastructure [Z]. IMF Working Paper,2006.

[11]杨丽花,王喆.私人资本参与PPP项目的影响因素分析——基于亚投行背景下的经验分析[J].亚太经济,2018，(01):53-61.

[12]乔虹.我国各省份PPP模式推进效率测度研究——基于AHP分析法[J].财经论丛,2017，(09):38-44.

[13]刘穷志,彭彦辰.中国PPP项目投资效率及决定因素研究[J].财政研究,2017，(11):34-46.

[14]Bing A, Akintoye A, Edwards P J, et al.The allocation of risk in PPP/PFI construction projects in the UK [J].International Journal of Project Management, 2005, 23(1): 25-35.

[15]Percoco M.Quality of institutions and private participation in transport infrastructure investment:Evidence from developing countries [J].Transportation Research Part A: Policy and Paractice, 2014, 70(10):50-58.

[16]Schepper S, Haezendonck E, Dooms M.Understanding pre-contractual transaction costs for public-private partnership infrastructure projects [J].International Journal of Project Management, 2015, 33(4): 932-946.

[17]李勇,梁琳.PPP模式、政府投资效率与金融集聚区建设研究[J].理论与改革，2015，(04):85-88.

[18]贾康,孙洁.公私合作伙伴机制:新型城镇化投融资的模式创新[J].中共中央党校学报，2014，(01):64-71.

Research on the Landing Rate of PPP Projects and Its Influencing Factors in China

MA Entao，LI xin

(School of Public Finance and Taxation ,Shandong University of Finance and Economics ,Jinan 250014,China )

Abstract :Behind large amount and high investment volume of PPP projects in China, the low landing rate has always existed. This paper uses Analytic Hierarchy Process (AHP) to assign weights to the factors that affect the landing rate of PPP projects, calculates the specific scores of each province's landing rate of PPP projects based on the objective data of each factor, and makes a comparative analysis between the eastern, central and western regions. By establishing a regression model, this article further studies the impact of various influencing factors on the landing rate of PPP projects and puts forward corresponding policy recommendations.

Key Words :PPP；Landing rate；Influencing factors；Regional difference

[DOI编码 ]10.13962/j.cnki.37-1486/f.2019.02.003

[中图分类号 ]F812.2

[文献标识码] A

[文章编号] 2095-3410(2019)02-0032-12

[基金项目 ]国家社会科学基金重点项目“我国银行业政府或有债务风险及其财政成本研究”(17AJY024)；山东省社科联人文社会科学课题“山东新旧动能转换的财政政策研究”(17-JS-20)

[作者简介 ]马恩涛(1976- )，男，山东德州人，山东财经大学财政税务学院教授、博士生导师。主要研究方向：财税体制与政府债务。

(责任编辑 ：路春城 )

标签：ppp论文;  落地率论文;  影响因素论文;  地区差异论文;  山东财经大学财政税务学院论文;