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An Evidence-Based Risk Governance Framework for Public-Private Partnerships in Saudi Arabia: An Uncertainty-Aware Prioritization Framework

本研究通过将系统性文献综述与对205名利益相关者的定量分析相结合，构建了一个针对沙特阿拉伯政府和社会资本合作（PPP）项目的循证且具备不确定性感知能力的风险治理框架，旨在识别政治动荡、成本上升和沟通失败为顶级风险，并最终将这些发现与可操作的全生命周期控制及合同分配相联系。

原作者： Musab Hamed ALshammari, Fikry Abdou Salem, Mohamed Osami Rageh, Dina M. Mansour

发布于 2026-11-05

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CC BY 4.0

原作者： Musab Hamed ALshammari, Fikry Abdou Salem, Mohamed Osami Rageh, Dina M. Mansour

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

公共基础设施项目，从新建公路到水处理厂，往往过于庞大且复杂，以至于单一政府无法独立完成建设。因此，许多国家转向了公私合作伙伴关系（PPP），即政府与私营公司合作，共同为这些必要的服务提供融资、建设和运营。虽然这种协作带来了资金和专业知识，但也创造了一个错综复杂的风险网络，可能导致项目停滞数十年。这些风险范围广泛，从法律的突然变更和政治动荡，到成本超支、施工延误，以及各参与方之间沟通的破裂。对于领导者而言，挑战不仅在于列出所有可能出错的事项，更在于弄清楚在特定国家哪些风险最有可能发生，以及哪些风险一旦发生会造成最大的破坏。如果没有一种清晰的方法来确定这些危险的优先级，资源就会被浪费在微小的细节上，而重大的威胁却处于无人管理的状态。

一组研究人员致力于专门解决这一问题，并将其应用于沙特阿拉伯，该国正在迅速扩大利用此类合作伙伴关系来建设社会和经济基础设施。他们希望超越国际教科书中那些通用的风险列表，建立一个基于沙特市场从业人员实际经验的系统。他们的目标是建立一个透明、基于证据的指南，能够告诉项目经理应密切关注哪些风险、如何分配责任，以及哪些具体的迹象应当触发立即响应。

研究人员首先收集了大量现有的关于公私合作伙伴关系的现有研究，通过分析数百份文件来识别出曾被提及过的每一个风险因素。他们仔细筛选了数千条陈述，将一般的观察与特定的、可重复的风险区分开来。从这个庞大的档案库中，他们提炼出了41种不同的风险，并将其缩减为15种与沙特背景最为相关的风险。为了了解这些风险在当地是如何被感知的，他们对205名在沙特建筑和基础设施领域工作的专业人士进行了调查。这些受访者包括政府官员、私营公司高管和顾问，他们都在一个简单的量表上对这15种风险的发生可能性和潜在影响进行了评分。

研究结果揭示了一个与全球文献所指略有不同的清晰危险等级。根据沙特利益相关者的观点，最关键的风险是政治和安全不稳定。这一因素被认为既具有较高的发生概率，又具有造成严重中断的潜力。紧随其后的是成本升级与超支，以及各方之间协调与沟通的失败。有趣的是，尽管监管和法律的不确定性在国际研究中常被视为首要关注点，但沙特的当地专家将其评定为显著低于其他风险。这表明，虽然法律问题确实存在，但当地专业人士认为这些问题比政治变动或财务螺旋式恶化带来的直接威胁更易于管理或更为熟悉。

为了确保这些发现并非偶然的调查结果，研究人员使用了先进的统计方法来测试其结果的稳定性。他们通过重新排列数据模拟了数千种不同的情景，以观察排名是否会发生变化。前三大风险始终保持在顶端，但研究人员发现，对于许多其他风险而言，其重要性的差异并不足以形成严格的顺序。因此，他们没有强行追求错误的精确度，而是将15种风险中的14种归入“第一梯队”类别，这意味着它们都需要高度的关注和监测。只有一种风险——监管不确定性，被归入了较低的梯队，尽管它仍被列入观察名单。这种方法承认了在现实世界中，许多风险是紧密相连且难以分割的，因此采取广泛且警觉的方法通常比试图以绝对确定性进行排序更为有效。

研究人员还倾听了参与者的开放式评论，这为数字增添了一层人文背景。这些回应强调了对强大领导力的需求、在人员变动时保持机构知识传承的重要性，以及技术过时日益增长的威胁。这些见解并未用于改变排名，而是被编织进一个新的、实用的管理框架中。该框架作为一个“活手册”，将每种风险与项目的生命周期阶段（从初始规划到最终移交）联系起来。它为每种风险分配了明确的所有者，定义了预防或减轻问题的具体行动，并设定了特定的预警信号（即“触发机制”），告知管理者何时应将问题上报至高级领导层。

最终，这项研究提供了一份将抽象风险数据转化为具体行动的路线图。它不再认为项目经理仅仅需要一份避免出错的清单，而是提供了一个动态系统，在该系统中，风险被持续监测，责任被明确界定，且应对措施由现实数据触发。通过专注于沙特市场的特定现实，研究人员创建了一个工具，帮助领导者在复杂的公私合作伙伴关系领域中航行，确保最危险的威胁能得到最坚实的防御。

技术摘要：基于证据的沙特阿拉伯公私合营（PPP）风险治理框架

问题陈述
沙特阿拉伯的公私合营（PPP）项目面临着“复合型证据与治理差距”。现有文献往往在未区分分析单位的情况下对风险因素进行聚合，导致术语异质化且研究间的可比性缺失。此外，传统的风险优先级排序方法通常依赖于点估计或均值乘积，这掩盖了受访者层面的依赖关系和排名不确定性。至关重要的是，目前缺乏一个统一的框架，能够将源自文献的风险清单转化为具有本土针对性、具备不确定性感知能力的优先级排序及操作性治理登记册。目前的沙特相关研究虽提供了特定领域的证据，但未能提供一条从证据合成到阶段性问责、控制及监测触发机制的统一且可追溯的路径。

研究方法
本研究采用了一种序列化的多阶段设计，主要为定量研究并嵌入定性研究环节，共分为七个阶段：

证据架构与标准化： 对 43 篇全文来源（2010–2025年）进行了审计。从包含 519 条逐字陈述的 15 个来源级条目存档中，判定有 495 条为因素级风险。通过严格的标准化过程，确定了 14 个“可重复出现”的来源，用于计算研究级频率（ $F_i$ ）和文献流行度（ $LP_i$ ），最终形成一个包含 41 个因素的登记册。
问卷设计与筛选： 基于文献重复性、相关性和非重叠性，构建了一份包含 15 个具有概念差异且与沙特相关的风险因素的锁定问卷。
数据收集： 通过非概率目的抽样获取了 205 名沙特 PPP 利益相关者的数据。数据筛选排除了缺失值和超出范围的评分，但保留了“直线型回答者”（即反应一致的受访者）用于初步分析，仅在进行敏感性测试时将其排除。
具备不确定性感知的优先级排序：
- 关键性评分： 计算了受访者层面的关键性指数（ $CI_{ij}$ ），该指数为概率（ $P$ ）与影响（ $I$ ）之积除以 25，从而保留了每个参与者评分的配对关系。
- 统计推断： 使用 Friedman 检验和经 Holm 调整的 Wilcoxon 符号秩检验进行重复测量推断。
- 自助法重采样（Bootstrap Resampling）： 使用参与者向量自助法（ $B=5,000$ ）来估计排名不确定性、中位数排名和优势概率（ $D_{ab}$ ）。
- 层级构建： 通过迭代非支配前沿生成优先级层级，避免了人为设定的截断值。只有当风险根据严格标准不被其他风险支配时（即满足 $D_{ab} \ge 0.95$ 、显著的 Holm 调整后 p 值且方向一致），才会被分配到特定层级。
证据对齐： 使用秩相关 Spearman 检验和置换检验比较文献重复度（ $F_i$ ）与市场关键性（ $CI_i$ ），从而将风险分类为四类证据类别（核心型、沙特/新兴型、成熟/背景调节型、次要型）。
子组与稳健性分析： 使用 Mann-Whitney U 检验和 Kruskal-Wallis 检验（配合 Benjamini-Hochberg FDR 校正）评估不同经验组之间的差异。通过包括排除直线型回答者和使用替代评分估计量在内的六种情景对稳健性进行了测试。
定性整合： 对开放式回答进行归纳编码以提取主题。这些主题被映射到定量风险中，或被识别为“新兴候选因素”，用以为治理控制提供参考，但不改变定量排名。

核心结果

风险优先级排序： 排名第一的风险是政治与安全不稳定（ $CI = 0.5243$ ；95% 自助法置信区间：0.4835–0.5647），其次是成本上升与超支（ $CI = 0.5173$ ）和协调与沟通失败（ $CI = 0.5151$ ）。
优先级层级： 优势分析将 15 个风险中的 14 个分配到了 第 1 层级（非支配集合），仅有监管与法律不确定性（ $CI = 0.4459$ ）被分配到 第 2 层级。这表明，尽管存在统计学差异，但证据并不支持对大多数风险进行尖锐的等级排序；庞大的第 1 层级集合反映的是统计分离度有限，而非风险程度相等。
证据对齐： 文献重复度与市场关键性之间的相关性为正，但并不显著（ $\rho_s = 0.400$ ； $p = 0.1403$ ）。值得注意的是，政治与安全不稳定属于“沙特/新兴型风险”（高市场关键性，低文献重复度），而监管与法律不确定性属于“成熟/背景调节型”（高文献重复度，最低市场关键性）。
子组敏感性： 具有直接 PPP 经验的利益相关者对六项风险的评分显著高于无经验者。然而，主要的排名顺序在所有敏感性场景下都保持高度稳定（Spearman's $\rho \ge 0.858$ ），且在除最小的“最高置信度”样本组之外的所有场景中，执行层面的前三大风险均得以保留。
定性发现： 开放式回答强调了领导力权威、制度连续性和流动性等主题。研究识别了三个“新兴候选因素”（质量/安全保障、技术/网络安全以及制度记忆），用于未来的监测，但并未将其纳入定量排名。

核心贡献

可审计的“证据-治理”路径： 本研究建立了一个可追溯的工作流，将证据库、条目级存档、重复度分母和最终问卷筛选清单进行分离，防止了因单一来源内存在多个陈述而导致的风险频率虚高。
具备不确定性感知的优先级排序： 通过保留受访者层面的 $P \times I$ 配对并利用自助法重采样，本研究量化了排名不确定性和优势概率，实现了从确定性排名向概率性风险显著性理解的跨越。
基于优势理论的层级划分： 研究未使用人为设定的数值截断值，而是利用非支配前沿算法构建优先级层级，为区分“执行关注”风险与更广泛的“强化监测”集合提供了科学严谨的基础。
操作性治理框架： 本文将分析输出转化为拟议的基于证据的沙特 PPP 风险治理框架。该框架将每项风险与生命周期阶段、责任归属、三层响应控制（预防、缓解、应急）、关键风险指标（KRI）、触发阈值及升级规则相联系。

意义与主张
本文旨在弥合学术风险识别与沙特背景下实际操作治理之间的鸿沟。作者认为，一个可靠的优先级系统必须将文献重复度与实地评估的关键性区分开来，并将这些发现转化为阶段性的问责制与控制措施。本研究并非声称提供一个通用的规范模型，而是提供了一个透明且具适应性的结构，用于连接实证风险证据与实际治理行动。

作者强调，该框架属于“拟议”性质，需要针对具体项目进行阈值和所有权归属的校准。其意义在于提供了一种透明的逻辑，将证据层（文献、利益相关者评估、不确定性分析）与治理领域（所有权、控制措施、监测）相连接，同时避免了证据的双重计数或掩盖不确定性。研究结论指出，虽然政治与安全不稳定、成本上升和协调失败构成了执行层面的前三大风险，但由于缺乏强有力的统计分离度，大多数风险仍需纳入第 1 层级进行监测，因此治理方法应侧重于对广泛风险登记册的整体监督，而非仅仅聚焦于极少数的前三名。

技术摘要：基于证据的沙特阿拉伯公私合营（PPP）风险治理框架

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