刘 赤 张 瑶
(华东交通大学土木建筑学院 江西南昌 330013)
基于DPSIR模型的垃圾焚烧发电PPP项目绩效评价
刘 赤 张 瑶
(华东交通大学土木建筑学院 江西南昌 330013)
为提高垃圾焚烧发电PPP项目实施效率,促进PPP模式在垃圾处理领域的更好开展,文章从利益多方视角对垃圾焚烧发电PPP项目绩效评价进行研究。将DPSIR模型用于垃圾焚烧发电PPP项目绩效评价指标体系的选择中,构建包含3层15个指标的综合绩效评价指标体系,结合区间AHP和模糊物元理论提出垃圾焚烧发电PPP项目绩效评价模型,并通过实证分析对模型有效性进行验证。
PPP;绩效评价;垃圾焚烧发电;DPSIR模型;模糊物元
随着城市人口的不断增长,许多大城市陷入生活垃圾处理的困境。据环保部统计数据显示,现阶段我国年产生城市生活垃圾近亿吨,城市生活垃圾累积堆存量超过70亿吨,据预测2020年城市垃圾年产量将达到2.1亿吨[1]。对垃圾进行焚烧处理不仅能够使垃圾体积重量大幅度降低,还能利用焚烧产生的热能转换为清洁电能,受到国家大力扶持。垃圾焚烧发电投资高、技术难度大且回收期较长,政府财政资金有限,通过PPP模式可以吸收民间资本参与进项目建设和运营中。截止2016年12月31日,我国财政部政府和社会合作中心平台上记录在案的垃圾焚烧发电PPP项目就有131个,其中大部分处于立项阶段。在垃圾焚烧发电PPP项目迅速增长的同时,由于决策失误、技术不成熟、缺乏经验等原因,也出现了一批失败的案例。对垃圾焚烧发电PPP项目进行绩效评价,有助于项目品质和管理水平的提高。
目前,关于垃圾焚烧发电PPP项目绩效评价研究较少,相关研究主要集中在风险分析[2]、工艺对比分析[3]以及经济技术评价[4]方面,评价方法有层次分析法[5]、平衡计分卡[6]、模糊综合评价法[7]等,本文在DPSIR模型的基础上从多利益相关方角度结合模糊物元综合评价方法进行绩效评价,该方法能够较好地描述事物,适用于处理涉及多因素、模糊性及主观判断的问题,且结果清晰,便于操作。
垃圾焚烧发电PPP项目生命周期长,利益相关方较多,绩效影响因素众多,对整个周期进行详细评价困难较大且不具备针对性,确立合理全面的评价指标体系至关重要。本文依据DPSIR模型[8]的基本理论和方法,以利益多方为视角,从“驱动力、压力、状态、影响、响应”五个方面构建垃圾焚烧发电PPP项目绩效评价指标体系。DPSIR模型是基于驱动力-压力-状态-影响-响应的框架模型,能够直观地反映指标间的因果关联,可以系统、动态地揭示影响因子间的内在逻辑和传递关系。选用该模型可以避免确定指标时的重叠和遗漏,能更为准确地评价被评估对象的绩效水平[9]。本文在借鉴现有研究的基础上[10~11],结合垃圾焚烧发电PPP模式的组织结构(如图1),构建基于DPSIR模型的垃圾焚烧发电PPP项目绩效评价指标体系,如表1所示。
图1 垃圾焚烧发电PPP模式基本结构
其中,驱动力(Driving Force)代表影响垃圾焚烧发电PPP项目绩效的源动力,对于公共部门为对生活垃圾的有效处理、对于私营部门则是项目的合理利润;压力(Pressure)代表能够影响到垃圾焚烧发电PPP项目绩效水平的直接因素,包括政府资金的到位情况以及垃圾处理技术的可靠性;状态(State)代表垃圾焚烧发电PPP项目在建设运营期的实际执行情况,包括自有资金的到位情况、焚烧发电的执行水平;影响(Response)代表上述指标的执行所产生的效果,包括垃圾处理的效果、对污染的控制以及民众对于该项目的满意程度;响应代表系统对上述行为的响应,包括对项目验收的达标程度、用户收费配合度以及带来的社会效益等。
对所选15个指标进行问卷调查,了解业内专家对这些指标作为垃圾焚烧发电PPP项目关键绩效评价指标的认同程度,通过5级李克特量表打分考察指标重要程度,1分表示不重要,2分表示一般,3分重要,4分很重要,5分非常重要。发放调查问卷10份,收回7份。选用信度系数法对问卷进行信度检验,所得系数为0.873〉0.7,表明问卷一致性较好,结果可靠。根据问卷反馈结果,所选的15个指标,得分值都超过3分,表明专家认可这些指标作为垃圾焚烧发电PPP项目关键绩效指标。
表1 垃圾焚烧发电PPP项目绩效评价指标体系
层次分析法(AHP)将各影响因素根据内在关系分成有顺序的层次,从而使复杂的结构简单化,非常适合对多目标决策问题的处理。在实际决策时,受到事物复杂、不确定性的影响,决策信息常以区间数而非具体数值的形式表现。区间AHP是一种改进的AHP法,以区间数判断矩阵取代传统判断矩阵进行计算[12]。
权重向量为:
针对垃圾焚烧发电PPP项目绩效影响因素众多,指标层次复杂的特征,本文选用模糊物元理论对其开展绩效评价。模糊物元综合评价模型能够较好地描述事物,且结果清晰,便于操作。根据模糊物元综合评价方法构建的垃圾焚烧发电PPP项目绩效评价模型如图2。
图2 垃圾焚烧发电PPP项目绩效评价模型
(一)模糊物元理论。模糊物元理论用有序三元组“事物、特征、模糊量值”对事物进行描述,记为。若m个事物用其共同的n个特征C1,C2,…,及其相应的模糊量值描述,称为个事物的维模糊复合物元,记作
(二)从优隶属度。各评价指标对应的模糊量值,从属于标准方案各评价指标相应模糊量值的隶属程度,即为从优隶属度[13]。评价指标分为正向型和负向型,正向指标越大越优,负向指标越小越优,计算公式如下:
(三)关联度。关联度是对事物间关联性大小的度量。对模糊物元进行关联分析,可以得到事物的主要关系,发现影响评价目标的重要因素。对评价样本对于标准样本的关联系数进行加权平均计算就能够求出第j个比较事物Mj与标准事物M0之间的关联度k0j,
k表示第j个比较事物Mj与标准事物M0之间关联系数向量;W为第j个比较事物Mj与标准事物M0之间的关联系数权重向量;*为运算符号。本文采用M(●,+)算法进行计算,根据公式(8)建立单项评价模糊复合物元,记作Rk:
建立综合评价模糊复合物元。为克服片面性,将各主要因素对应权重的模糊量值的平均值、最大值和最小值一同作为评价指标,分别记作,则:
dj表示第j种评价等级的综合评价值:
采用关联度最大原则对模糊物元进行评价,综合评价值dj的最大值dmax所对应的等级M即为评价对象所属等级,由此可确定最终垃圾焚烧发电PPP项目的绩效水平。
表2 垃圾焚烧发电PPP项目指标权重及取值区间
某市垃圾焚烧发电PPP项目总投资50106万元,其中私营部门资金12405万元,银行贷款24810万元,政府资金12890万元。电厂采用机械炉排炉焚烧工艺,设计规模为年处理生活垃圾26.4万吨,年产清洁电量8000万千瓦时,烟气排放执行欧盟垃圾焚烧污染物排放2000标准。目前项目处于稳定运营期。
(一)数据收集。定量指标数据根据政府主管部门的备案和项目的原始数据确定。定性指标除公共产品服务满意度为问卷调查法收集,其余指标采用专家打分法获取。
(二)绩效评价。各指标经典域取值区间和指标权重如表2所示,指标权重根据专家打分采用区间AHP方法获得,各指标值如表3所示。
表3 垃圾焚烧发电PPP项目绩效评价指标值
由指标值和隶属度得到绩效评价准则层模糊复合物元如表4所示:
表4 垃圾焚烧发电PPP项目绩效评价准则层模糊复合物元
将权重物元和模糊复合物元代入公式(11),可得准则层评价模糊复合物元为:
(三)结果分析。结合计算结果,根据关联度最大原则可得该垃圾焚烧发电PPP项目绩效执行水平为良好,评价结果符合对项目的调研、对当地主管部门和周边群众的访谈所得实际情况。由指标模糊量值可得,驱动力指标绩效执行效果最好,这也表明该项目较好地实现了公共部门和私营部门这两个利益相关方的期望,能够有效缓解城市垃圾堆放污染问题。同时,公共满意度指标表现一般,这是由于无法做到零污染,民众始终对焚烧垃圾产生有害物质造成二次污染心怀芥蒂,造成严重的“邻避效应”,应在未来的运营期间需始终做好污染控制工作,做到排放指标符合国家要求,使民众放心。
本文将DPSIR模型引入垃圾焚烧发电PPP项目绩效评价体系的构建,从“驱动力”“压力”“状态”“影响”“响应”五个层面对绩效影响因素进行分析归纳,所得评价指标体系包含经济、技术、环境和社会等方面因素,较为系统和完整。使用区间AHP和模糊物元综合评价方法对垃圾焚烧发电PPP项目展开绩效评价。区间AHP相对传统AHP更为精确合理,模糊物元综合评价模型包含信息全面,评价过程直观清晰。最后通过实证分析验证了模型的合理性和有效性。
[1]李程.天津滨海新区第一垃圾焚烧发电厂项目后评价研究[D].北京:华北电力大学,2013.
[2]宋金波,宋丹荣,孙岩.垃圾焚烧发电BOT项目的关键风险:多案例研究[J].管理评论,2012(9):42-50.
[3]方源圆,周守航,阎丽娟.中国城市垃圾焚烧发电技术与应用[J].节能技术,2010(1):76-80.
[4]叶苏东.城市垃圾焚烧发电BOT项目的偿付机制[J].北京交通大学学报(社会科学版),2014(4):25-30+74.
[5]焦琳晓.基于生态效率的垃圾焚烧发电项目选址评价体系的构建[J].安徽农业科学,2010(21):11333-11334.
[6]Mendes P,Santos A C,Perna F,et al.The balanced scorecard as an integrated model applied to the Portuguese public service:a case study in the waste sector[J].Journal of Cleaner Production,2012,24(24):20-29.
[7]魏亮,陈滢,刘敏,等.城镇污水处理厂的综合绩效评价[J].环境工程学报,2016(1):490-494.
[8]曹红军.浅评DPSIR模型[J].环境科学与技术,2005(S1): 110-111+126.
[9]张力,陈文,蒋建军.基于DPSIR和BP神经网络的安全绩效评估模型[J].中国安全科学学报,2014(12):76-82.
[10]袁竞峰,李启明,邓小鹏.基础设施特许经营PPP项目的绩效管理与评估[M].东南大学出版社,2013.
[11]袁竞峰,Skibniewski Miroslaw J.,邓小鹏,等.基础设施建设PPP项目关键绩效指标识别研究[J].重庆大学学报(社会科学版),2012(3):56-63.
[12]陈骑兵.基于区间AHP与粗糙集的决策系统的排序[J].模糊系统与数学,2011(1):140-145.
[13]阳大兵,王正中,马希明.基于模糊物元模型的工程项目生态影响后评价[J].水利与建筑工程学报,2012(2):93-96.
[责任编辑 郑丽娟]
TU712
A
2095-0438(2017)09-0148-05
2017-05-11
刘赤(1993-),女,河南邓州人,华东交通大学土木建筑学院硕士研究生,研究方向:工程管理。
江西省研究生创新专项资金项目(YC2015-S234);教育部工程研究中心资助项目(15TM04)。