高校新校区建设BOT项目成功的关键影响因素研究

俞 昀

（无锡职业技术学院，江苏 无锡 214073）

我国实施科教兴国战略以来，高等教育大规模扩招已历经二十余载。根据中华人民共和国教育部公布的教育发展统计公报，2020年，全国各类高等教育在校生约4 377万人[1]。高校办学规模不断扩大，在校人数逐年增加，高校面临现有教育资源与日益增长的学生数量不匹配的挑战。许多高校开始筹备新校区建设，扩充高等教育资源。目前，许多高校陷入新校区建设资金相对紧缺的困境，单靠财政拨款，资金数量明显有限，难以支撑整个新校区建设费用，而过度依赖固定资产贷款，导致高校负债率增长，资金支付能力不足，财务风险增高，高校可能会因新校区建设而陷入债务危机。BOT模式被国家积极推广，成为新形势下适合我国高等教育行业的融资模式。高校新校区建设BOT（Build-Operate-Transfer，缩写BOT）项目，是指高校在新校区建设期间引入社会资本，由社会资本方筹资修建设施或者建筑，在项目建成后，社会资本方在特许经营权有效期内，享有并自由支配该项目带来的经济收益，同时负有维护项目设施或建筑的义务，在特许经营期满后，在高校组织对项目再次验收合格的基础上，社会资本方将设施或建筑无偿转交给高校，该模式适用于学生浴室、餐厅等盈利场所。剖析高校新校区建设BOT项目成功的关键影响因素研究，对减轻政府的财政压力，缓解高校建设资金紧张、优化校园资源配置，提升高校的综合竞争力，对推动我国高校和高等教育的可持续发展具有重大意义。

一、模型构建及研究假设

目前，学者们对高校新校区建设BOT项目的研究多集中在高校管理效能、政府政策保障、社会资本方能力。如，冯欣欣、张云华等提出高校应参与BOT项目全过程管理，从加强市场调研、技术分析，建立全生命周期协调机制、监督机制、风险管控机制，培养专业的BOT项目管理人才等方面，着手提升管理效能，助推高校新校区建设BOT项目成功[2]；王欢等提出，政府政策支持、立法保障是高校BOT项目成功的关键因素之一[3]；杨启浩、李倩等认为，我国当前尚未出台专门针对高校BOT项目的立法，建立健全的法律体系有利于保障BOT项目的合法性，规范社会资本方行为，保护高校、社会资本双方利益，规范化推进高校BOT项目，推行税费减免等鼓励政策，有利于优化高校BOT项目的投资环境，保障高校BOT项目顺利实施[4]；崔淑林、马锐等认为社会资本方能力对高校新校区建设BOT项目的成功产生一定影响，其中企业信用、服务水平及维护能力、融资能力、项目管理能力、风险承担能力的影响作用尤为突出[5]。

基于文献综述，本研究将高校管理效能、政府政策保障、社会资本方能力作为潜在变量，以探讨它们对高校新校区建设BOT项目成功的影响程度，并构建高校新校区建设BOT项目成功关键影响因子理论模型，如图1所示。该模型的理论假设共有三条，分别是：

图1 高校新校区建设BOT项目成功关键影响因子理论模型

H1：高校管理效能对高校新校区建设BOT项目成功产生正向影响；

H2：政府政策保障对高校新校区建设BOT项目成功产生正向影响；

H3：社会资本方能力对高校新校区建设BOT项目成功产生正向影响。

二、高校新校区建设BOT项目成功关键影响因素量表的构建

（一）量表设计

本研究的调查对象为参与高校新校区建设BOT项目的高校人员及企业人员，采用抽样问卷调查法进行数据采集，旨在对高校新校区建设BOT项目成功关键的影响因素进行验证性研究。本次问卷属于结构式问卷，由五部分组成，分别为高校管理效能量表、政府政策保障量表、社会资本方能力量表、高校新校区建设项目成功量表和受访者基本信息。问卷所有问题的选项均采用李克特（Likert）五级评分量表，分别为非常不同意、比较不同意、不确定、比较同意、非常同意，并依次用1到5进行赋值。

（二）量表修正

在调查问卷正式发放前，调查组提前发放了50份预调查问卷，回收有效问卷39份，并运用软件SPSS 23.0对回收的预调查问卷结果进行分析，删除了信度、效度未达标的条目，最终形成如表1所示的高校新校区建设BOT项目成功关键影响因素正式调查量表，该量表包含了高校管理效能、政府政策保障、社会资本方能力、高校新校区建设项目成功这四个潜在变量，以及风险管控机制、协调机制等15个观察变量。

表1 高校新校区建设BOT项目成功关键影响因素变量一览表

三、研究结果与路径探析

（一）样本基本信息

调查组实地走访了无锡、南京等多所地方高校及BOT项目实施企业，共发放问卷520份，回收有效问卷387份，有效回收率为74.43%。根据李克特（Likert）五级评分法对问卷中所有问题的答案进行数字编码，最终形成可用于分析的面板数据，为保证数据的准确性，本研究复查了超过20%的编码。从受访者类别看，高校人员占比74.68%，企业人员占比25.32%。

（二）问卷的效度分析

结构效度是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度，结果效度分析常用的方法是因子分析，其中探索性因子分析（EFA）可用于探索影响观测变量的潜在因子数量。本研究运用软件SPSS 23.0，对四个潜在变量进行因子分析。根据著名学者Hair提出的检验标准，当KMO≥0.70，Bartlett球体检验p＜0.05时，说明量表适合因子分析[12]。样本分析结果显示，KMO值为0.870，p值为0.000，小于0.05，由此可以判定本次调研的量表适合进行因子分析。另外，如表2所示，共四个因子被提取，累计方差贡献率为77.581%，说明四个因子可解释77.581%的总方差，因此本次问卷具有较好的结构效度。

表2 累计方差贡献率表

（三）结构方程模型分析

结构方程模型由测量模型和结构模型构成，是一般线性模型的扩展，是多元数据分析的重要工具。由于结构方程模型可运用软件快速建模，且处理数据灵活，能同时检测多个变量[13]，因此，本研究选用结构方程模型分析高校新校区建设BOT项目的关键影响因素。根据Hair等人提出的结构方程模型分析程序，模型构建完成后还需进行以下三个步骤：第一，检验测量模型与采集的数据是否适配；第二，检验模型拟合指标是否达标；第三，检验效度和信度是否达标；第四，假设检验[13]。

1.结构方程模型拟合

验证性因子分析是结构方程模型中的测量模型，用于验证模型的建构与采集的数据是否相匹配。本次研究运用AMOS 23.0软件构建测量模型，图2展示了测量模型的架构及数据分析结果。以潜在变量高校管理效能为例，由于高校管理效能无法直接测量得到，只能通过观察变量风险管控机制（Q1），协调机制（Q2），全过程监管（Q3），市场调研、技术分析（Q4），专业的BOT项目管理队伍（Q5）所测得的数据代替，所以将Q1、Q2、Q3、Q4、Q5设置为潜在变量高校管理效能的观察变量，并设置了残差项e1、e2、e3、e4、e5，旨在避免测量误差带来的影响，因残差项e4、e5的修正指标MI大于15，故将e4与e5设为“自由参数”，使得模型的修正指标MI小于15。根据模型适配度检验标准，当模型简效适配指标NC小于5，增量适配指标CFI大于0.9，绝对拟合指标RMSEA小于0.08时，代表测量模型拟合良好[13]。在本研究中，高校新校区建设BOT项目成功关键影响因素测量模型的简效适配指标NC值为1.949，增量适配指标CFI值为0.982，绝对拟合指标RMSEA值为0.049，模型各项拟合指标均符合要求，由此说明此测量模型与样本数据相匹配。

图2 高校新校区建设BOT项目成功的关键影响因素验证性因子分析

2.结构方程模型的信度、效度分析

Koller提出应先讨论测量模型的信度和效度，再将潜在变量及观察变量导入结构模型[14]。首先，信度可以检验测量条目的稳定性和一致性[12]。克朗巴哈系数是目前应用最广泛的信度判断方法，本次研究问卷整体量表的克朗巴哈系数为0.884，高校管理效能量表、政府政策保障量表、社会资本方能力量表、高校新校区建设项目成功量表这四个分量表的克朗巴哈系数分别为0.917，0.902，0.898，0.737，可见所有潜在变量的克朗巴哈系数都大于临界值0.70，说明信度达标。

其次，效度检验包含聚合效度、结构效度及区分效度检验。经计算，模型中各变量平均方差提取值（AVE）均大于临界值0.50，由此说明该模型通过聚合效度检验。高校新校区建设BOT项目成功关键影响因素测量模型各项拟合指标均符合要求（如图2所示），说明结构效度达标。另外，测量模型达到区分效度有两个要求：第一，测量模型不存在冗余项，第二，各变量之间的相关系数小于0.85。在本模型中，模型根据修正指标MI将e4与e5、e10与e11设为“自由参数”，使得模型的修正指标MI小于15，实现了消除冗余项的目标；四个潜在变量之间的皮尔逊相关系数均小于0.85，如表3所示，由此说明本次模型的区分效度良好[12]。

表3 变量之间的相关系数

3.假设检验

由于高校新校区建设BOT项目成功关键影响因素测量模型的效度和信度均达到要求，测量模型中的潜在变量及观察变量可以导入结构模型，高校新校区建设BOT项目成功关键影响因素结构模型如图3所示，模型各项拟合指标均达到适配临界值。表4显示了假设检验结果，高校管理效能对高校新校区建设BOT项目的成功的标准化路径系数为0.525且在1%的水平上显著，说明假设H1成立，即高校管理效能对高校新校区建设BOT项目的成功产生显著的正向影响。政府政策保障对高校新校区建设BOT项目的成功的标准化路径系数为0.214且在1%的水平上显著，因此，假设H2得到验证，说明政府政策保障对高校新校区建设BOT项目的成功产生显著的积极影响。社会资本方能力对高校新校区建设BOT项目的成功的标准化路径系数为0.292且在1%的水平上显著，表明假设H3得到支持，说明社会资本方能力对高校新校区建设BOT项目的成功产生显著的正向影响。

表4 假设检验结果

图3 高校新校区建设BOT项目成功的关键影响因素结构模型

四、建议

本文实证分析了高校新校区建设BOT项目成功的关键影响因素，收集了387份有效问卷，采用描述性分析、推理统计等统计方法分析数据，研究发现，政府政策保障、社会资本方能力、高校管理效能对高校新校区建设BOT项目的成功产生正向影响，且影响力依次递增。因此，政府强化政策保障，社会提高资本方能力，高校提升管理效能，都将助推高校新校区建设BOT项目的成功。

（一）政府推行鼓励政策，完善法律保障体系

政府可从完善融资平台、健全政策保障体系等方面着手，推进高校新校区建设BOT项目有序进行。第一，完善融资平台。政府完善融资平台，帮助社会资本方解决融资困难的问题，推动依法高效融资。第二，给予政策扶持，政府在政策上给予补息贴息、税费减免等支持。第三，健全法律保障体系。加快建立专门针对高校BOT模式的统一法律法规，从根本上解决现有的BOT模式相关法规制度不统一、不明确、不契合等问题，通过法律法规提升高校BOT项目各环节的规范化程度，实现利益均衡，提高社会资本参与高校新校区建设项目的积极性。

（二）高校提升监管力度，构建融资风险控制机制

高校加强社会资本BOT项目的建设、经营、移交等各环节的监管力度。在建设阶段，高校应加强对工程质量、安全施工等方面的监督；在经营阶段，高校应加强对社会资本方在价格制定、服务质量、设施维护等方面的监督；在移交阶段，高校应加强对资料移交、资产清点评估等方面的监督。此外，高校应强化风险防控意识，建立项目全生命周期风险控制机制。首先，高校需构建一支专业的队伍，在项目论证阶段，实施充分的市场调研、技术分析，规划高校新校区建设BOT项目的基本思路、重点工作，采取有效措施，积极应对和控制风险。其次，规范BOT项目管理流程，建立与社会资本方沟通协调机制。绘制流程图，明确流程节点及各流程步骤的关键控制措施，制定风险控制管理制度，畅通与社会资本方的信息沟通渠道，优化管理过程，确保BOT项目规范有序进行。再次，全面科学地识别风险项目准备、建设、运营、移交各阶段的风险点，建立风险预警机制，完善风险控制体系。最后，针对高校新校区建设BOT项目的特点建立高校风险预警系统，通过预警系统进行风险监测和预报，防范风险的产生，对已存在的风险进行跟踪，并做出相应的风险管理和控制，保障新校区建设BOT项目的持续推进。

（三）社会资本方强化服务意识，提升项目管理能力

社会资本方在追求经济利益的同时需提高服务意识，树立“以师生为本”的理念，始终坚持以满足广大师生需求为导向，提高服务质量及项目维护能力。此外，社会资本方需提升高校新校区建设BOT项目“全生命周期”的管理能力，制定项目管理总体规划，以信息化新技术为驱动，构建BOT项目智慧综合管理平台，提升项目准备、设计、建设、运维、移交等全过程管理精细化程度，提升服务水平，推进高校新校区建设BOT项目的高质量发展。