PPP项目失败诱因的组态识别与机器学习分析

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近些年来,政府与社会资本合作(即Public-Private Partnership,PPP)模式在基础设施和公共服务领域越来越受到国家热衷和推广。一方面,PPP模式缓解了当地政府基础设施建设的资金压力、拓宽了社会资本的投资领域,另一方面,它有效的提高了基础设施项目运营效率和产品服务质量。推广使用PPP模式,是公共基础设施领域的一大创新举措,对推动深化我国供给侧改革、创新驱动发展具有重大意义,然而伴随着我国大量PPP项目在推广过程中出现被取消、提前终止等现象,对PPP失败项目影响因素的研究成为当下至关重要的问题。本研究在大量阅读已有文献的基础上,采用单案例和多案例相结合的方法,对国内一些典型PPP项目失败案例进行深入分析研究。首先,选用“北京鸟巢”项目为典型单案例,基于事件系统理论的划分依据,运用定性比较分析的研究方法进行实证研究。结果表明“北京鸟巢”PPP项目存在5种失败构型,其中新颖非颠覆型失败模式、新颖“自主型”失败模式、新颖“外围”型失败模式、关键“过程”型失败模式的覆盖率超过了 90%。其次,选用30个典型PPP项目失败案例,运用定性比较分析的研究方法进行实证研究。研究结果表明,PPP项目失败存在5种失败构型,其中国企经济兜底失败的组态构型、能力匹配的失败组态构型、国有企业政策性失败组态构型、一线城市政策性失败组态构型、经营失效型组态构型覆盖率占到整个案例的90%。最后,将单案例和多案例划分指标相结合,并加入6个公共变量指标,一共21个变量指标,基于决策树ID3算法,将其中数据全面的10个案例进行训练预测20个数据缺失的待预测案例的内部影响因素并进行分析说明。本研究丰富和发展了 PPP项目失败的相关理论,突破了影响因素梳理总结的传统模式,侧重分析多个影响因素的变量交互效应和多重并发因果关系,从而为PPP项目失败机理的探索打造一个新途径和思路,希望本文的研究成果对规避PPP项目失败影响因素、提高PPP项目落地率有一定借鉴作用。
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