公共自行车服务系统运营项目绩效再评价分析——基于绩效评价指标标杆值设计的视角

●蒙圆圆

公共自行车服务系统运营项目绩效再评价分析
——基于绩效评价指标标杆值设计的视角

●蒙圆圆

指标体系是开展绩效评价的基础。一般而言，绩效评价指标体系由评价指标、指标标杆值、评分规则等构成。其中，指标标杆值的设计直接影响着评价结果，其重要性不言而喻。然而，要确定科学的指标标杆值并非易事，首先需结合项目内容考虑不同指标适用的标杆值测算路径（如行业标准、历史标准、计划标准等），其次需要在此路径下确定符合项目实际的标杆值。本文从南通公共自行车服务系统绩效再评价案例切入，探讨如何科学确定绩效评价指标的标杆值问题。

一、项目概况

公共自行车对解决城市居民 “最后一公里”出行有重要意义。近年来，公共自行车在我国得到了快速发展。公共自行车服务系统已遍布我国上海、浙江、江苏、广东等多个省份。江苏省是我国较早推行公共自行车服务系统的省份之一。截至2013年初，江苏省南京、苏州、徐州等11座城市都建立了城市公共自行车服务系统。

南通市位于江苏中部，其市区公共自行车服务系统共建设站点200个，安装锁柱5000个，投放公共自行车4000辆，于2013年1月1日开始试运行。站点主要分布于崇川区与港闸区的重要公共场所，包括公交站台、商业区、广场、绿地、学校、医院、市场、住宅小区周边等区域，覆盖面积为 349.23平方千米，覆盖人口95.33万。为保障公共自行车服务系统的有效运营，南通市自2013年起，连续5年每年投入500余万元用于网点建设、锁柱安装、自行车购置、其他配套设施建设以及整个系统的运营管理、调度和维护维修服务。

二、评价指标标杆值设计思路

评价组根据绩效再评价的基本原理，结合公共自行车系统服务运营的特点与功能以及南通自身的情况，遵循相关性原则、重要性原则与系统性原则，从投入、管理、产出、效果四个角度设计了评价指标体系。由于共性指标侧重于立项与管理的合规性、合法性核查，指标标杆值与评分规则已相对成熟，而个性指标本身侧重考察公共自行车服务系统的具体运营情况与运营效果，相对而言更具有研究价值。因此，本文主要从产出与效果类指标中选取部分个性指标进行分析说明，具体指标与指标解释详见表1。

标杆值的设计需要解决两个问题：一是采取何种标杆值测算路径；二是标杆的具体数值如何计算得出。按照标准的来源，产出与效果类指标标杆值的测算标准大致可以分为行业标准、历史标准、横向标准、计划标准、极值等几种类型。行业标准一般来自于国家公布的行业指标数据；而历史标准则主要通过同类项目相同指标的历史数据进行比较；类似地，横向标准则是通过同类项目相同指标的地区间横向比较；计划标准是既定投入下的预期值或计划值；极值则是一定时空内的理想状态。一般而言，项目如有相关规划、计划，可考虑采取计划标准；如项目所在行业有国家公布的相关数据或标准，可采取行业标准；如项目有同类历史数据或地区数据，可参考历史标准和横向标准；如上述几种标准无法使用，可考虑使用极值。确定标杆值的测算路径后，再结合实际情况进行具体标杆值的计算与确定。

表1 部分个性指标与指标解释

在此过程中，需注意以下几点：第一，参考行业标准时，需充分考虑当地该行业的发展状况与特色，对相关标准进行适当调整。第二，参考计划标准时，需考虑相关的规划、计划以及项目自身进度有无重大调整，如有调整或因客观原因造成的规划、计划滞后，需对相关指标标杆值进行相应调整。第三，参考历史标准时，是与同类历史数据进行纵向对比。由于单年数据可能因当年调整或特殊情况而具有一定的不稳定性，无法恰当表达历史情况，因此建议首选多年均值进行比较，其次再考虑单年数据。第四，参考横向标准时，其参考的地区须与项目所在地区的经济、社会发展相近，才具有可比性。且需要按照两地在同类项目上的投入水平进行相应的调整。第五，参考极值标准时，应尽量采用客观数据，避免主观臆测，并给予充分的依据，增强标杆值的说服性。

三、指标标杆值的确定过程与结果

结合南通市2013年公共自行车服务系统的特点，评价组在设置指标标杆值的时候做了如下处理：

（一）与公共自行车站点建设计划相关的指标，采取计划标准

站点建设按计划应完成200个站点的建设，因此“站点建设完成率”的标杆值设为100%；同时，根据合同站点建设与公共自行车配置到位应于2013年1月1日前完成，故“建设完工及时性”的标杆值为及时。

（二）与公共自行车使用相关的指标，在理论基础上参考公共自行车行业经验值

考虑到部分指标行业特性较强，评价组在设置标杆值的过程中，一方面充分利用公共自行车的相关理论基础进行研究，另一方面也参考了资深运营商的相关经验值。

以“站点车辆占桩比例”为例，从公共自行车使用的合理程度来分析，要充分发挥公共自行车的效用，公共自行车站点车辆占桩比例应低于80%，以保证借车者可以随停随还；同时站点车辆占桩比例应高于20%，保证站点至少有20%的车辆可供使用，方便市民随时借车。故站点车辆占桩比例的标杆值区间为[20%，80%]。

就“公共自行车日使用频次”而言，从公共自行车使用效率的发挥来看，一方面公共自行车使用率越高，公共自行车效率发挥越好；另一方面，公共自行车使用率过高，反过来会加重公共自行车的维修成本并降低公共自行车的使用寿命。因此，每辆公共自行车日使用频次在2-4次为佳。考虑到2013年是南通市公共自行车运营的第一年，使用频次可以适当降低，标杆值设置为1.5-3次。从公共自行车对城市公共交通压力的缓解情况来看，高峰时段的公共自行车使用率应高于日均使用率。

就公交站点衔接情况而言，从公共自行车站点的布局上看，要解决出行“最后一公里”的问题，需要实现公共自行车站点与所有公交站点的衔接。考虑到2013年南通市公共自行车服务系统还处于初期阶段，故而将标准适当降低为实现公共自行车站点与重要公交站点而非所有公交站点的完全衔接。此处定义“重要公交站点”为“有5条公交线路以上的公交站点”。

就 “公共自行车站点覆盖密度”而言，根据居民合理步行距离为300-400米，以合理步行距离为公共自行车网点的服务半径，计算其服务覆盖面积，则每平方千米可设置2-4个站点。同时考虑不同城区人口密度不同，对不同区域的站点密度进行适当调整。如中心城区崇川区，服务半径应该取较小值300米，则站点覆盖密度参考值为4个/平方千米；港闸区服务半径可相对取较大值500米，则站点覆盖密度参考值为1-2个/平方千米。

（三）进行横向比较，参考其他城市同类数据的均值

如前所述，2013年是南通市公共自行车服务系统运营的第一年，无法开展纵向比较 （与历史情况对比），同时考虑到江苏省是公共自行车系统发展较为健全的省份，具备横向比较的基础，因此评价组在部分指标标杆值的确定上，主要以不同城市的同类数据为参考。

表2 指标标杆值与标杆值来源

以 “公共自行车人车比”为例，由于尚无历史数据，因此评价组通过与其他城市同类数据进行横向比较，参考其他城市同类数据的均值设置标杆值。杭州作为公共自行车模范城市，人车比约为91.43人/辆。苏州公共自行车人车比约为150.66人/辆，徐州约为174.27人/辆，南通约为238.33人/辆。如果以杭州的人车比作为参照值，苏州、徐州、南通都需要增加公共自行车，降低人车比。考虑到南通公共自行车处于初期运营阶段，参考杭州及三个城市的平均值，南通公共自行车人车比可相对低于苏州、徐州、南通三个城市平均值，适当高于杭州人车比，标杆值可取100-180人/辆。

（四）采用理想状态下的极值

极值标准，顾名思义，为“最优”，通常适用于一些共性指标中的合规性、合法性指标。在产出效果中，如前几类标准均不适用的话，可以采用极值作为一种努力奋斗希望达到的理想状态。

以“自行车完好率”为例，在实际运用过程中，出于正常车辆磨损、交通事故、使用不当等原因，不可能每辆自行车均达到完好的状态。但由于该考察指标受客观因素影响较大，主观努力并不能完全保证车辆完好，因此计划标准不适用。同时，没有行业标准来认定90%或者85%的完好率是合适的，也没有历史和横向数据可供参考。因此，可将100%完好作为一种努力的目标。虽然有各种客观因素影响，但该标杆值可促使主管部门和项目单位加强维修巡查、监管、引导公众正确使用等。

根据以上测算思路，各指标标杆值与标杆值来源情况详见表2。

四、关于标杆值设计的进一步探讨

综上所述，在设计指标标杆值时，不同项目所需要的数据与所能获取的数据不同，除遵循一般思路进行标杆值设置外，还需要注意以下问题：

（一）行业标准的选择与变通

如果所在行业已有国家公布的相关行业指标数据，可在考虑当地情况的基础上适当调整行业指标数据以确定标杆值。当评价项目尚无确定的相关行业指标数据时，可考虑对行业相关理论值或经验值进行研究，以理论值或经验值为参考标杆值。本案例中的部分指标在理论研究的基础上充分利用了资深运营商的经验值。

（二）历史数据与横向数据的使用与互补

如项目为经常性项目，且可取得单年或多年的历史同类数据，标杆值则可参考多年均值或单年数据。如无纵向数据，则可考虑利用横向数据或其他数据作为补充。本案例中标杆值的确定参考了江苏省其他城市的同类数据均值，同时考虑了公共自行车典型城市——杭州的同类数据，以此作为历史数据缺失的弥补，反之亦然。

（三）结合实际合理设置标杆值，避免过高或过低

在设置标杆值的过程中，无论采取何种标准设置标杆值，都需注意结合项目特点以及实际情况对标杆值进行合理设置，避免出现标杆值过低或过高的情况，以保证绩效评价的客观性、合理性。

（四）通过数据积累与模型分析建立标准

对于没有标杆值的绩效指标，则需要通过同类项目不同地区、不同年份大量数据的积累，运用分析模型进行模拟或预测，使其标杆值更加科学合理。例如人车比，有更多地区和年份的数据，其标杆值区间可进一步缩小；再例如自行车完好率，运用分析模型，考虑事故发生率、车辆损耗周期等因素，可进一步测算出相比100%更为精确的数值。■

（作者单位：上海闻政管理咨询有限公司）

（本栏目责任编辑：王光俊）

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