本文是一篇项目管理论文，本文创新地将机器学习技术应用于PPP项目合同失败的预测中，通过对大量历史数据的分析和建模，证明了PPP项目合同失败是可以被预测的。同时比较了机器学习模型在预测不同发展中国家地区的PPP项目结果方面的表现，为不同地区选择最合适的机器学习模型提供了一条途径。
1绪论
1.1研究背景
近年来，由于政府的财政限制和对公共服务的需求日益增加，PPP模式（Public-Private Partnership）作为一种引入社会资本的公私合营模式，成为了广受欢迎的选择。该模式不仅能够缓解政府部门的财政压力并提高资源利用效率，同时还使得私营部门有机会进入公共服务市场，提供更优质的公共服务和管理[1]。因此，PPP模式在我国基础设施建设与运营中得到广泛应用。
2014年，财政部颁布了《财务部关于推广运用政府和社会资本合作模式有关问题的通知》，这标志着中国PPP行业正式在部委层面得到定义和广泛的发展与应用。2022年4月26日，中央财经委员会第十一次会议中提及强化基础设施建设支撑保障，推动政府和社会资本合作模式规范发展、阳光运行，引导社会资本参与市政设施投资运营[2]，这体现了PPP模式在未来基建项目投资中将担当重任。根据财政部PPP综合信息平台数[3]统计，截至2022年三季度末数据，全国累计入库项目10331个，总投资额超16.5万亿元，共涵盖了19个行业领域（见图1-1）。但从项目落地率来看，我国的PPP项目落地率较低，仅有64.4%。根据世界银行PPI数据库表明[4]，截止2021年末，其收录来自全球不同发展中国家地区的7477个项目（均为重大型项目）中，被取消或处于财政危机中的PPP项目共有280例（见图1-2），终止项目总投资额高达97654百万美元，其中我国项目取消数量共有34例，总投资额为4796百万美元。可见，PPP模式正处于大力发展阶段，但PPP项目合同失败时常发生，且会对政府部门与私营部门造成不同程度的影响。
1.2研究意义
1.2.1理论意义
科学有效的决策是实施PPP项目的先决条件。目前国内外PPP项目决策的相关研究侧重于定性评价，对定量评价的研究相对较少。本文首先从PPP项目合同失败预测视角来辅助PPP项目的决策，通过分析不同的因素（如机构与法律、宏观经济、项目特定因素等）对PPP项目合同最终状态的影响，并从定量的角度基于机器学习模型对PPP项目合同失败进行预测，构建PPP项目合同失败预测模型，实现了预测模式从经验主义到数据驱动的转变，不仅促进PPP项目的成功率，推动PPP项目的落地和有效实施，而且帮助决策者在项目决策过程中做出科学有效的决策，为目前的决策问题提出解决措施，也是对PPP项目决策的创新。
其次，利用SHAP方法对机器学习的预测结果进行模型解释，不仅可以对影响PPP项目的主要因素进行特征重要性排名，探究其中的影响机制，还能够分析各特征因素之间的交互作用，为提高PPP项目落地率提供了理论基础和技术支撑。
2相关理论基础及研究方法
2.1 PPP模式概述
2.1.1 PPP模式概念与特征
PPP是Public-Private Partnership的英文缩写，一个P是Public，代表公共部门也就是政府部门，第二个P是Private，代表私营部门，第三个Partnership，代表两者间的关系。该模式起源于英国，主要是指政府部门和私营部门之间的一种长期且有效的合作关系，政府部门授予私营部门设计、投资、建设、运营和维护公共基础设施并向公众提供相关产品或服务的权利[19]。PPP模式具有以下三个重要的特征：
（1）伙伴关系
贾康认为PPP第一大特征是伙伴关系，所有成功实施的PPP项目都是建立在伙伴关系之上的[39]；叶晓甦等学者认为PPP的伙伴关系包涵满意、信任、承诺，伙伴关系依靠它们实现PPP主体之间的良性互动，从而创造价值[40]。余晓钟等学者认为PPP的伙伴关系是指项目各参与主体在签订书面契约的基础上，基于信任与理解建立起的不同于传统项目参与方关系的风险共担、利益共享、多方共赢、创造机遇的团结协作关系[41]。因此，PPP的伙伴关系具有目标一致性、良好信任与沟通、全生命周期合作的特点。
（2）利益共享
利益共享是维持项目利益相关方伙伴关系的基础[19]，但利益共享并不意味着共同利益。由于PPP的利益相关方众多，在追求成本最小化、政府寻求公共价值最大化、企业寻求利润最大化的情况时，公私双方都有着不同的利益诉求[41]。为了实现公共利益最佳目标，公众满意服务，同时企业获得合理利润，从而维持可持续性的伙伴关系，那么合理的收益分配是关键要素。
2.2国家经济发展对PPP的影响
经济发展水平对于PPP项目的规模和成败有着重要影响。经济发达的国家由于其经济实力和市场效率方面的优势，通常具有稳定和良好的经济环境，为PPP项目提供了有力的经济基础和财政保障，并有助于提升基础设施PPP项目的规模与效率[47]。同时，这些国家的经济发展水平较高，资本市场、金融市场和企业集群发展成熟，更容易吸引到更多的私人资本参与PPP项目[48]。良好的宏观经济环境可以吸引私人部门积极投入先进技术、管理经验以及创新能力，更好地通过发挥社会资本的优势来提高基础设施PPP项目的建设与经营效率[49]。所以，国家经济发展水平有利于促进私人投资活动和PPP模式的发展。
相比之下，经济落后的国家可能会面临一些挑战。尽管这些国家为PPP项目的实施提供了很多空间，但是由于经济发展水平的影响，这些国家的PPP相关法律和制度建设尚不完善，部分国家专业人才储备不足，对PPP模式的认识也尚不清晰[50]。同时，政府的财力和公信力可能不足以支持PPP项目的推进，私人资本的发展也可能受到限制，这可能导致PPP项目的规模和效率不如在经济发达的国家。
3 数据预处理与描述性统计分析 ............................... 28
3.1 PPP项目合同失败影响因素初步分析 ................... 28
3.2 数据来源与收集 ................ 29
4 PPP项目合同失败预测模型构建及分析 ................................ 42
4.1 PPP项目合同失败预测思路分析 ................................ 42
4.2 数据处理 ......................... 43
5 模型可解释分析 ................................ 64
5.1 特征重要性分析 ..................................... 64
5.2 基于SHAP的模型可解释性分析 ....................... 67
5模型可解释分析
5.1特征重要性分析
特征重要性是评估自变量的相对重要性的一种方法。它可以用来识别哪些自变量最具影响力，从而更好地预测因变量。在PPP项目合同失败预测中，每个特征的重要性被解释为失败因素的排序。失败因素的变量重要性越高，失败因素就越重要。为了清楚地了解不同的因素如何影响PPP项目的最终状态，本文利用特征重要性来识别哪些自变量与合同失败之间的关系最强，并将其归类为失败因素。
本文利用Python获得失败因素的重要性大小并排序表示。如表5-1显示了不同区域的特征重要性程度最大的前15个失败因素，其中黑色加粗的失败因素为五个区域共有的因素，如GDP平减指数、法律法规、政府效能、项目类型、合同期等，可以看出不同区域的PPP项目存在一些共同且重要的失败因素，这些共同因素对模型的预测有很大的影响，值得所有发展中国家更进一步关注和分析。
基于以上分析，我们发现特征重要性虽然能在一定程度上反映出特征对模型的影响，有一定的全局解释作用，但也有一些不足的地方，比如无法具体地表示出这些特征取值的大小对模型预测有正向影响还是负向影响，这使得我们不能对预测结果做出有效解释，导致模型输出结果的可信度并不高。因此为了探索分析各个特征是如何影响PPP项目合同失败的预测，本文选取SHAP工具来对随机森林模型进行可视化的解释性分析，它可以通过计算特征对预测结果做出的贡献来解释模型。
6结论与展望
6.1研究结论
随着全球各国对PPP模式的引进和应用，PPP项目的数量日益增多，这不仅降低了政府的财政负担，还为公众提供了更好的服务。但PPP项目合同失败仍然是一个问题，特别是在发展中国家，还要面临不可预测的环境和管理经验欠缺的问题。为了使PPP项目相关方能够更好地分析PPP项目的可行性，并更加全面地识别风险，本研究使用机器学习模型来预测PPP项目最终成功或失败。本研究的结论如下：
(1)通过文献综述和理论分析，明确PPP模式的优缺点以及PPP模式引进和应用的必要性。从对PPP项目成败影响因素、PPP项目合同、不同国家经济发展下PPP项目的发展情况分析以及传统风险分析方法和机器学习在PPP项目的应用这几个方面对国内外研究综述，发现PPP项目的成功与失败不能仅仅归结为单一的因素，而是由多种因素的复杂相互作用决定的，但目前的研究存在一定主观性，研究方法较为传统，未能利用大数据的优势，因此提出基于机器学习的PPP项目合同失败预测研究，借助历史数据挖掘其中的规律来辅助PPP项目的风险识别与决策。
(2)本文通过文献分析，初步识别了三类PPP项目合同失败的影响因素：项目特定因素、机构与法律因素和宏观经济因素。同时从世界银行数据库中收集1990年-2021年的数据，发现数据中存在数据缺失、数据不平衡等问题，本文利用数据分析法对收集到数据进行处理，最终获得38个特征变量。
参考文献（略）