政府和社会资本合作模式（P u bl ic-P r iv a t e Partnership, PPP）是政府和社会资本之间建立的一种利益共享、风险共担、优势互补的长期合作伙伴关系，也是世界银行推荐的基础设施、公用事业和公共服务项目的主要供给形式之一。PPP模式具有减轻地方政府财政负担、提高项目管理效率和服务质量、促进政府职能转变等优点。然而，PPP模式在引入社会资本的过程中，也存在增加融资成本、沟通和交易成本等风险，从而降低项目绩效。在中国本轮PPP模式快速发展的过程中，各界对于PPP是否真正提升了公共产品和服务的供给效率，存在巨大争议。因此，深入研究影响PPP项目绩效的因素有助于解决PPP应用过程中的问题、发挥PPP模式的优势，利于PPP的可持续发展。

自2013年以来，国务院、财政部和发改委等政府部门出台了200余份与PPP相关的法规政策、指导意见和操作指南等，文件数量大约是1985年至2012年期间的五倍。在本轮PPP的发展进程中，政府发挥了关键性的推动作用，但是却忽略了PPP项目的绩效管理。很多地方政府仅把PPP模式作为获取财政拨款或补贴的手段，无视项目性质和类型是否适用、是否物有所值，仅着眼于短期内的政绩提升和财政收入。随着PPP的滥用，地方政府变相举债、项目投资额虚增、大批项目无法落地，不仅无法缓解地方财政压力，更没有提高基础设施和公共服务的供给效率和质量。那么，究竟哪些政府行为影响了PPP项目绩效，每种行为在具体实践中的应用情况如何，是本研究关注的核心问题。

本文所研究的“政府行为”特指在PPP项目全生命周期过程中，由政府方发起或执行、有可能对PPP绩效产生一定影响的行为。本研究首先利用文献梳理出影响PPP项目绩效的四类政府行为；其次，采用扎根理论（Grounded Theory），利用Nvivo软件从数量庞大的政府文件资料里，逐层编码并识别出PPP项目中的政府行为；最后，通过专家研讨会和问卷调研对行为清单进行分析，确保政府行为分类的准确度和适用性。在确定政府行为清单以后，本研究进一步通过问卷调研的方法对各个行为在具体实践中的应用情况进行调研分析，得出结论并给出改进建议。

政府在PPP项目的发起、招标谈判、合同管理、全流程监管、财政补贴等各个方面都发挥着重要作用，进而影响PPP项目的绩效水平。现有文献将影响PPP项目绩效的政府行为主要分为四个方面：政府前期准备、项目治理、政府服务、政府补贴。

政府前期准备主要指的是政府在发起PPP项目时所进行的各类准备工作，体现了与PPP有关的政策法律的完备程度。Chan等分析了基础设施PPP项目中的关键成功因素，得出政府采购程序、风险分担和项目的经济性是三个最为重要的影响因素。Grubisic对多个高速公路PPP项目进行案例分析后发现，政府前期准备不足的特许经营交易将对PPP项目的运营绩效产生不利影响。

项目治理主要涉及政府在PPP项目操作过程中的各类监管措施和激励手段。Abednego等通过对印度尼西亚的收费公路项目进行案例研究，发现在PPP中运用短期监管和长期战略等项目治理手段，可以实现项目的适当风险分配，从而进一步提高项目绩效。Panayides等对港口PPP项目进行实证分析后发现，监管质量、政府合同执行力、市场开放性是港口PPP项目绩效改善的重要决定因素。Sabry从制度经济学和新公共管理的角度出发，发现监管质量和政府效率对PPP项目中私人投资结果有显著的积极影响。

政府服务水平主要指的是政府在合作过程中所体现的服务态度、沟通水平、可信度、政府承诺等。尽管政府服务水平不属于PPP项目操作流程中规定的范畴，但很多研究已经论证了双方的合作关系可以对项目绩效产生显著影响。Hardcastle等和Jefferies在对相关研究进行综述和总结后提出，公私间承诺是PPP关键的成功因素之一。Ansell和Gash通过对137个PPP项目进行案例分析，发现加强沟通、信任和承诺、共同理解的合作治理方式也对项目顺利进行起到了至关重要的作用。Warsen等通过对参与荷兰PPP项目的144位受访者的调查数据进行多层次分析，其结果表明公私间的信任可以提升合作效率，并进一步提升项目绩效。张喆等对中国高科技生物制药行业PPP项目的合作进行研究，其结果显示，公共部门和私人部门之间的信任能够达到增强合作的效果。张万宽等通过文献综述和专家访谈，识别出11个PPP绩效评价指标和17个影响因素指标，并通过OLS和logistic回归分析发现政府信用是影响绩效的关键因素之一。尹贻林等通过对60位工程项目的项目经理进行半结构性访谈，认为在工程项目中信任对于风险分担和合作关系具有积极的影响作用。

政府补贴主要指的是，政府为了保证社会资本在参与PPP项目时能够收回成本并获得合理回报而给予的各种财政支持。An等从项目经济效益的角度出发，研究不同的政府补偿机制对水环境治理PPP项目绩效的激励作用。Li等也利用博弈模型分析了PPP项目的最优补偿机制。Wu等基于PPP项目收入的不确定性和私人投资者的公平偏好建立对策测量博弈模型，研究结论认为政府的最优补偿合同是对私人投资者的公平激励，能够有效保证项目达到预期收益。

为了确定政府行为清单，本研究采用了两个步骤开展工作。第一步，利用扎根理论借助Nvivo软件从庞大的文本资料中识别出初步清单；第二步，在初步清单的基础上，分别采用专家访谈和问卷调研两种方法以确定最终清单。

本研究选定的政府行为识别材料包括各国家部委、省级和市级政府部门发布的PPP操作指南、指导意见、实施细则、合同和财政管理办法等相关政策条文，以及近年来国家发布的PPP标准合同范本和示范项目研究报告。政策条文中包含了大量PPP实施流程的相关规定、鼓励和引导社会资本的相关激励措施以及项目治理等方面的操作意见，与本研究中的政府行为直接相关。PPP项目合同本质是对政府和企业双方在项目执行过程中的行为、责任、义务等方面约定的集中体现，也是较为理想的识别材料。研究搜集到的政策文件共计210份，包括国务院发布的42份、发改委发布的44份、财政部发布的64份和各地方政府发布的60份。为了保证一般性，主要搜集了各个行业PPP项目的特许经营合同示范文本，共计10个。

从PPP相关政策文件和示范合同中系统提炼出PPP政府行为清单是一个质性研究归纳的过程。利用扎根理论对框架中每个工作元素可能出现的政府行为进行归纳提炼。扎根理论是一种典型的质性研究方法，运用一些系统而又灵活的准则分析数据，通过不断反复的编码过程开始区分、归纳和综合这些数据，并最终从数据中形成理论，具体过程如图1所示。

扎根理论的优点是可以在没有任何理论假设的情况下，从大量详实的资料中自下而上的归纳并演绎核心概念，构建完善成为实质性理论，同时具有较高的信度与解释力。因此，选用此方法对PPP全生命周期流程中的政府行为进行系统性的归纳总结能够帮助研究构建完整的政府行为清单和分类。

由于研究参考的文字识别资料数量庞大（约20万字），编码过程中不仅需要对政策条文和合同条款进行逐条分析，还需要反复地多维度分类比较，因此使用Nvivo 11软件协助进行。该软件可以针对选取的文本资料进行逐条分析，提炼其中与政府行为相关的内容，即政策与标准合同中要求、鼓励地方政府在PPP项目中执行的具体行为，进一步将出现频率较高、且有所关联的行为填充进四大类政府行为（政府前期准备、项目治理、政府服务、政府补贴）中。

识别出政府行为的初步清单后，本研究基于专家访谈和问卷调研两种方法检验政府行为各个分类中内涵的关联性，确保政府行为分类的准确度和适用性。

在初步政府行为清单的基础上，通过召开专家研讨会，对清单中的具体内容和分类进行补充和讨论。本次专家研讨会共邀请到11位专家参与，其中6位专家来自学术界，5位来自实操界。学术界的专家均为副教授及以上的专家，所发表的PPP类论文在15篇以上，具有丰富的PPP理论基础。实操界的专家均有从事PPP领域相关工作5年以上经验，实际参与过的PPP项目数在10个以上，实践经验丰富。

在专家研讨会以后，本研究于2018年9月对所有行为在实际项目中的应用情况开展问卷调研。本次调研面向有经验的PPP项目社会资本方参与者发放，要求受访人根据某一个具体的PPP项目进行回答。调研主要考察各项行为影响PPP项目顺利执行的“支持力度”。受访人需要针对各项行为分别打分，分值按照李克特（Likert) 5点式设置（1重要性低～5重要性高），同时，各问题还添加选项“0”，代表实际项目中并未采取该行为。本次问卷共发放350份，回收有效样本126份。

借助SPSS软件对回收的有效样本的数值进行探索性因子分析，进一步提炼公因子以判断各项行为分类的准确性。公因子个数的确定需要综合考虑各公因子特征值的大小、特征值对总方差的累积贡献率大小等因素，本研究中公因子的提取原则参照了Kaiser和Stevens等学者的研究结论，即：成分因子的特征值均大于1，满足Kaiser特征值判断准则，且成分因子对总方差解释的贡献率大于Hair准则中可接受的50%。通过公因子的Varimax正交旋转，确认各公因子的初始指标构成，即确定每个影响因素下受该影响最大的各项决策。然后计算各公因子的Cronbach’s Alpha系数，以检验公因子按如此构成下的数据信度。

本研究最终识别出来的政府行为清单共有44个，分别对应着文献中所提到的四个分类，政府前期准备（7项）、项目治理（13项）、政府服务（8项）、政府补贴（16项）。值得一提的是，文献中所提到的“政府补贴”主要涉及政府财政补贴行为，然而在中国PPP实践过程中政府为了促进项目顺利开展，会与社会资本方商定项目优惠政策、政府保证机制、政府补贴、财政支持等措施。因此，根据专家研讨会的建议，将“政府补贴”改为“政府支持与保证”。政府行为清单具体内容见表1:

进一步探索各项政府行为在具体PPP实践中的应用情况有助于更准确地认识政府在当前PPP发展中所发挥的作用，从而为改进政府行为提出更具针对性的建议。本研究关注两个核心的应用情况：各项行为在PPP项目中的“应用频率”和影响项目顺利执行的“支持力度”。基于前文所提到的问卷设计，“应用频率”等于非零值数量占有效样本的比例，分值越高说明该行为在PPP实践中出现的次数越多；“支持力度”等于剔除零值以后的样本均值，分值越高表明该行为在PPP项目执行过程中的支持力度越大。各项行为的“支持力度”和“应用频率”得分详见表1。

本研究利用44项政府行为的“应用频率”和“支持力度”两个指标得分绘制二维散点图（见图2），用以分析各项行为在实践中的应用情况。从图2可以看出，代表各项行为的散点主要分布在图的对角线附近，说明各项行为对项目的“支持力度”越大其“应用频率”也会越高，表明在具体的PPP实践中，政府是相对理性的，更倾向于将精力花在能产生更大效用的工作方面。从各项行为的分类来看：代表政府前期准备的7个实心三角形集中在右上方，表明各项行为对项目的“支持力度”大，同时“应用频率”也高。相对而言，政府针对本项目配置了推进小组或服务专员（ID=6）对项目的“支持力度”大，但是在具体项目中的应用频率略低。代表项目治理的13个黑色实心点较为分散，政府对重要决策有一票否决权（ID=14）、绩效评价与政府支付挂钩（ID=12）、采取定期绩效评价（ID=9）、采取定期履约监管（ID=8）、调价机制（ID=17）以及争议解决机制（ID=18）的“支持力度”最大且“应用频率”高；代表政府服务的8个黑色空心点相对集中，其中，建立本级PPP项目综合信息平台（ID=22）和项目整个流程的责任主体分明（ID=21）的“支持力度”和“应用频率”均较高；政府支持与保证中的16个行为措施呈现出“支持力度”越大“应用频率”越高的趋势，其中“支持力度”最大的五项行为是法律变更保证（ID=33）、限制竞争保证（ID=32）、国家级/省级示范项目奖励（ID=41）、现金补贴（ID=37）、政府行为风险保证（ID=29）。值得一提的是，政府支持与保证类行为占了“支持力度”和“应用频率”最小的前10项中的7个和8个。

基于44项政府行为两个指标得分可以计算四大类型政府行为的均值。结果显示，政府前期准备的“支持力度”和“应用频率”都是第一位的，得分分别为3.36和95%；项目治理（“支持力度”3.16，“应用频率”81%，下同）和政府服务（3.07, 78%）的两项得分均位列第二和第三，政府支持与保证的两项得分最低（2.89, 62%）。

本研究基于多种方法相互交叉验证，最终识别出了44项政府行为，对应四大类：政府前期准备（7项）、项目治理（13项）、政府服务（8项）以及政府支持与保证（16项）。本研究在政府行为清单的基础上，进一步分析了各项行为在具体实践过程中对PPP项目的“支持力度”和“应用频率”。结果表明，政府前期准备的“支持力度”最大，“应用频率”也最高，政府支持与保证类行为的“支持力度”最小，“应用频率”也最小。本研究的结论虽然表明了政府在推动PPP发展中是理性的，但仍有一些行为在实践中对PPP项目的支持力度大但应用频率较低, 诸如政府针对本项目配置了推进小组或服务专员、建立本级PPP项目综合信息平台以及限制竞争保证, 因此, 政府应该重点加强此类行为措施的推广应用, 以进一步提升PPP项目绩效水平。