PPP对公共基础设施供给效率的影响
梅建明 罗惠月
(中南财经政法大学 财政税务学院,湖北 武汉 430073)
摘要： 自2014年我国全面推广PPP以来，PPP作为公共基础设施长效供给模式的定位逐渐清晰。本文采用DEA-Malmquist模型分别测算公共基础设施的静态和动态供给效率及其分解项(技术变化和效率变动)，再通过构建PPP综合指数，运用Clad模型评价PPP对供给效率的影响及内在机制。结果表明：PPP能够显著提高公共基础设施的静态供给效率，但对东部和中西部地区的影响存在区域异质性，西部地区受益最大。由于PPP全面推广时间不长，其优势体现具有滞后性，导致PPP对动态供给效率和效率变动的影响不够显著，也未能促进技术进步。进一步检验还发现，市场开放度越高、私人资本发展越成熟，PPP的实施效果就越佳。
关键词： PPP; 公共基础设施供给效率; DEA-Malmquist模型；Clad模型
2014年之后，我国在公共服务和公共基础设施领域全面推广PPP模式。截至2019年8月底，我国在库的PPP项目已有9036个，总投资额达到136186.62亿元。其中投资规模最大的三大类分别为交通运输、市政工程和城镇综合开发，占比分别为：26.45%、26.14%和12.03%；项目数量最多的三大类分别为市政工程、交通运输、生态建设和环境保护，占比分别为：39.85%、14.14%和9.72%。然而，PPP在我国的推广之路并不顺畅。五年多来，PPP历经了大力推广、迅速发展、清理整顿和规范运行四个阶段的转换，人们对PPP的认识也逐渐从缓解财政压力的短暂融资工具转变为补齐基础设施短板的长效供给模式。那么，在PPP的推广进程中，PPP的实施效果到底如何？PPP对公共基础设施的供给效率是否产生影响？如果产生，这一影响是积极的还是消极的？另外，公共基础设施的建设和运行都是长期的过程，那么PPP对公共基础设施跨期供给效率的影响如何？本文试图从公共基础设施供给效率的角度入手，希望实现三个研究目的：一是评价PPP对公共基础设施年度静态供给效率的影响；二是评价PPP对公共基础设施供给效率的跨期变动的影响；三是探讨PPP对公共基础设施供给效率影响的作用机制。
一、文献综述
早期部分学者将PPP视为缓解政府财政支出和减少政府债务的工具，所以这期间的文献集中于PPP与地方债务的关系。然而，学者们逐渐认识到PPP本身并不能解决财政赤字，反而制造了一种PPP能够解决财政赤字的假象[1]。正因为如此，学术界逐渐放弃了PPP是一种财政工具的观点，也不再强调PPP减缓地方财政支出压力的作用[2]。学术界对PPP定位进行了重新思考，也逐步认识到PPP是政府从一次性的资金模式转为追求供给质量和供给效率的长期性供给模式[2]。研究PPP对公共基础设施供给效率，对PPP的实施效果进行评价则成了现在PPP研究的重点和热点。
部分学者运用理论分析、案例分析、调查问卷等形式得出PPP能够促进公共基础设施供给效率的提升，且该影响的核心在于私人资本的作用。正如Shen等所述，PPP模式下私人部门能够将其专业技术、管理经验、技能和创新等引入公共产品和公共服务领域，有效提高了服务质量的改进和供给效率的上升[3]。Moszoro指出，在公共建设中采用公私混合的资本结构，能够将公共部门的财务优势和私人部门的管理优势内部化，也能够实现私人部门的“知识转移”，这样不仅能够降低融资成本，还能节省项目全生命周期的成本[4]。 国内学者王宝顺等指出，企业参与PPP提高了其避税程度,降低了税负水平[5]。项目特征和外部环境因素主要通过对风险溢价的偏离程度影响回报率水平；公私双方的“讨价还价”能力,导致绝大部分PPP项目的合同回报率存在不同程度的“扭曲”[6]。在PPP模式下，有关资产产权的剩余控制权方面的研究最著名的还是诺贝尔经济学奖获得者Hart的研究。他以监狱为例，建立一个理论模型去验证地方基础设施的提供者具有提高产品质量或者减少成本投入的动机。他认为如果私人部门和公共部门签署的合约是不完全性的，那么将剩余控制权赋予私人部门，就会激励私人部门很积极提高地方基础设施质量的同时降低投入成本。但是，如果私人部门和公共部门签署的合约是完备的，那么私人部门只会有兴趣去降低投入成本来获取超额利润，而不会去关注他们建成的地方基础设施质量是否得到了提升。除了理论上的探讨外，实践中PPP的运用也确实提高了公共产品的供给水平和供给效率[7]。Falch和Henten分析电信工程领域内的PPP项目，发现公共资本和私人资本的紧密结合提高了宽带的安全性。并且电信工程领域中私人资本的参与有助于政府将财政资金投入到其他领域，比如科研和教育领域等，从而提高了政府投资效率[8](P3-30)。Välilä研究发现在私营部门参与下，道路、隧道、学校及其他基础设施的建设、运营成本都低于只有公共部门参与的传统模式下的成本，供给效率也更高[9]。Moszoro和Gasiorowski从PPP模式的应用效率研究认为，民间资本参与地方基础设施项目的投资可以激发民营机构进行技术创新的热情，以实现项目成本的降低[10]。
尽管多数学者肯定了PPP对基础设施供给效率的正向作用，但学术界同时认为PPP能够促进基础设施供给效率的提升是受限于一定的条件下的。特别是在我国，PPP全面推广的时间不长，PPP的实施效果更是对外部环境的影响反应灵敏。余逢伯认为在新常态下推动PPP模式会面临着机遇和挑战。虽然在经济新常态下政府应用PPP模式满足了地方基础设施投融资的需求，提高了公共产品及服务的供给效率，但是PPP模式进一步的推广面临着作用认识不清晰，政府合作诚信基础不坚固，配套法律法规不完善，项目运行机制不健全等挑战[11]。Wang表示，目前中国还处于PPP项目的初级阶段，PPP项目的长期性和高投资性受信息不对称、风险识别不精确和风险分配不均等问题制约，从而会降低PPP模式对公共基础设施供给的效率[12]。另外，刘穷志和彭彦辰研究发现由于我国各省份的资源禀赋不同，经济水平有差异，城镇化发展水平不均衡，所以各省份对基础设施的需求也有所不同，PPP项目在各省的投资效率也存在差异[13]。
虽然以往的研究较为丰富，但仍存在一些相对不足：一方面，已有的文献主要从理论和案例分析的角度进行研究，实证研究的文献不多。在一些实证研究中，学者们对基础设施供给效率的把控不够，如有学者以PPP项目的产出效率为研究对象，但现有数据中PPP项目的产出数据仅为预期数据而非实际数据，这导致研究结论与实际产生偏离。并且现有的实证研究中尚未发现合适的PPP的代理变量。另一方面，PPP的实施是一种长期行为，而现有文献并没有研究PPP对项目供给效率的跨期影响。对此，本文尝试弥补上述文献不足，希望在以下方面有所创新：第一，本文认为PPP的核心是将私人资本引入公共基础设施领域，所以私人资本在项目中所占的比重应在PPP的代理变量中得到体现。对此本文运用改进后熵权法将PPP项目投资额、PPP项目数量和PPP项目中私人资本所占比重分别赋权后加总，构建了PPP综合指数，作为PPP代理变量，为PPP的后续研究奠定基础。第二，现有的研究效率及其影响因素的文献多以DEA-Tobit模型进行，但Tobit模型具有很强的依赖性，大多数文献都忽略了此缺陷，未对模型进行检验，而直接采用Tobit模型进行后续研究。本文结合数据和模型的特点，采用DEA-Clad模型对上述问题展开研究。第三，本文在研究PPP对公共基础设施年度供给效率的影响的同时也评价了PPP的跨期实施效果。
二、公共基础设施供给效率测算
(一)公共基础设施综合产出值的测算
t时期的全要素生产率：
在运用DEA模型时，必须要先设定好公共基础设施的投入产出项目。根据《1994年世界发展报告》中对公共基础设施的定义可知，公共基础设施分为经济性基础设施和社会性基础设施，其中经济性基础设施主要包括电力、电信、水利和交通运输等硬件基础设施；社会基础设施包括文教、医疗、健康、养老等。另外，根据世界银行PPI(Private Participation In Infrastructure)数据库中2008～2017年我国PPP项目所属行业仅为能源业、水务业及污水处理业和交通运输业3个行业，因此，本文在能源业、水务业及污水处理业和交通运输业中选取指标求出的综合产出指标代表公共基础设施产出。结合张军、高远等学者计算基础设施产出值选取的指标体系[14]和PPI数据库中PPP项目的种类，本文选取电力生产量、电力消耗量、天然气供应量和天然气管道长度测算能源业的产出；选取城市供水量、城市污水管管道长度、城市污水处理能力和城市排水管道长度测算自来水业及污水处理行业的产出值；选取公路里程、桥梁数量、铁路营业里程、铁路客运量、内航航道里程、水运客运量和地区航线里程来计算交通运输业的产出值。以上各指标的数据来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《从统计看民航2017》和国家统计局官网、国泰君安数据库。
2.公共基础设施综合产出值的计算
再后来，我又出国进修了。这一次，我到了发达国家，物流便利，勤劳的江浙移民几乎可以帮你搞到这颗星球上任意一个国家生产的任何一种产品。所以，妈妈其实再也不用担心我会吃不好饭了。然而，她并不快乐，因为她再也无法通过寄自制食物来表达对儿子的牵挂了。
由于每个行业的产出都可以通过不同的度量指标进行反映，因此，计算公共基础设施的综合产出效率可以通过对各分项指标进行赋权后进行加总获得。大多数客观赋权的方法仅适用于截面数据，却无法对面板数据赋权，如普通熵权法、变异系数法。在此，本文引用杨丽和孙之淳的方法[17]，加入时间变量，改进熵权法，计算公共基础设施的综合产出值。具体计算过程如下：首先选取指标：设有r个年份，m个省份，n个子指标，则xrmn代表第r年m省的第n个子指标值；再进行标准化处理，即
接下来求出P矩阵
再求出熵值：
其中k>0,k=ln (rm)及效用值Dj=1-Ej；最后计算各指标的权重：
确定出各产出指标权重后，对各指标赋权加总后得出该省该年的公共基础设施综合产出值。测算结果显示，占比最高的是交通运输业，比重为53.79%；而能源业和水务业及污水处理业的比重分别为23.81%和22.40%。
(二)公共基础设施静态和动态供给效率的测算
1.模型设定
水样总氮（TN）采用碱性过硫酸钾-紫外分光光度法测定；无机氮（DMN）采用AA3自动分析仪测定，由于稻田田面水中无机氮的主要形式是硝态氮和铵态氮，同时亚硝态氮质量浓度过小，可忽略不计（闫凤超等，2017），因此本文无机氮为硝态氮和铵态氮之和；有机氮为可溶性氮与无机氮之差，可溶性氮先过0.45 μm滤膜后（李瀚等，2015），再采用碱性过硫酸钾-紫外分光光度法测定。
计算公共基础设施供给效率需要借助模型进行，目前测算效率的方法主要由参数方法下的随机前沿法(SFA)和非参数方法下的数据包络分析法(DEA)。相对于SFA，数据包络分析法不需要考虑生产函数的表达式及参数的分布形式，只需要思考投入和产出的项目，适用于拥有多投入和多产出的研究对象。因此，本文选择用DEA的方式测算公共基础设施供给效率。
智慧树网是基于互联网教育信息化下全球大型的学分课程运营服务平台，实现“以学生为中心”的在线自主学习讨论，跨校大课堂直播互动，在国内拥有超过1 900家高等院校会员，覆盖超过1 000万名大学生。智慧树网能够帮助会员高校间实现跨校的课程共享和学分互认。近几年，学校也在智慧树网上开设了一些公共选课，实行“互联网+教育”混合式教学，将“线上”与“线下”学习有机结合，将“课堂讲授”与“自主学习”有机结合，将“接受学习”与“探究学习”有机结合，使学校的“食品安全学”公共选修课在开课的3年中教学效果良好。
胆碱是化妆品中常用的营养性原料，在护肤品中使用能增加皮肤的保湿能力；胆碱的渗透性好，营养作用明显，可预防皮肤失调，有抗衰效用；在发用品中使用，能协助育发和生发。
然而BCC模型只适合单周期内效率的测算，有些决策单元(DMUs)却存在跨期的效率变化。对此，Fare、 Grosskopf、 Norris等学者引入Malmquist指数，用于分析各决策单元动态的效率变化。Malmquist指数的计算和DEA一样，属于非参数的方法。该指数描述了决策单元(DMUs)不同年份的全要素生产力的变化，并将全要素生产力拆分为技术变动和效率变动两部分。计算Malmquist指数需要先确定DMUs在t和t+1时期分别与前沿面技术相比较的距离函数(该函数以E方程表示)，具体的计算公式[16]如下：
1.数据来源及指标选择
数据包络分析是用于评价决策单元(decision-making units, DMUs)效率和生产力的一种方法。该方法最早由美国著名运筹学家Charnes和Cooper提出，他们把单一投入、单一产出的工程效率推广到多投入、多产出的有效性评价中，为决策单元(DMUs)之间的相对效率评价提供了可行的方法和有效的工具。该方法的原理是保持决策单元(DMUs)的投入或产出不变，通过数学方法和统计数据确定相对有效的生产前沿面，将每个决策单元投射到该前沿面上，比较决策单元与前沿面的偏离程度来评价他们的有效性。其中决策单元(DMUs)指效率的测度对象，它被看作是一个经济系统或是一个生产过程。该方法最大的优势在于决策单元的效率与投入、产出指标的量纲选取无关，因此，运用该方法时不需要对数据进行无量纲化处理。本文选用产出导向的规模可变的DEA模型，即BCC模型测算公共基础设施静态供给效率。
借助教学内容渗透德育。教学对学生最显而易见的道德影响体现在教材中，心理健康教育所含的认知、情感、意志、性格、气质、能力、动机、学习、人际交往等内容，是影响学生学习、生活及学生做人的重要因素，含有大量的道德教育资源。因此，心理教师要树立正确的课程价值观，充分发掘教材的道德教育内容，将德育寓于心理健康教育中，并贯穿始终。
(1)
t+1时期的全要素生产率：
(2)
Malmquist指数通过对式(1)和式(2)式取几何平均数获得，即：
(3)
Malmquist指数可以被拆分为技术变化(TECHCH)和效率变动(EFFCH)两个子指标。
2.指标相关性检验
为了提高公共基础设施供给效率估计结果的准确性，选用的投入产出变量就应该有较强的相关性，从而避免由于指标选取的不合理导致测算结果被高估或低估。一般而言，对变量相关性可以通过皮尔逊(Pearson)相关系数或者斯皮尔曼(Spearman)相关系数进行检验。因此，本文运用SPSS 24.0版本对公共基础设施综合产出值与能源业投入额、水务业及污水处理业投入额、交通运输业投入额进行相关性检验，结果表明公共基础设施综合产出值分别与三大行业的投入额呈显著的正相关，这充分说明产出指标与投入指标符合同向性、合理性要求，可以运用该投入产出体系进行DEA模型的效率分析。
有时，其他连队做豆腐时，也会派专人来我所在连队拉水去做。在上世纪九十年代初，团场群众生活发生了翻天履地的变化，团场投资为各连队安装了自来水，要用水时，把水龙头轻轻一打开，水就潺潺流出来，群众全都吃上了方便卫生的自来水。家里通了自来水，人们再也不用去井里挑水吃了。没有人使用井水了，水井渐渐被废弃了，群众将生活垃圾扔进去，井里填满了各种垃圾，井水也被污染了，无法再饮用了。那口养育了几代团场人的水井，早已被人们遗忘。经历近六十年风霜雪雨洗礼的水井，如同开发建设团场第一代军垦人，他们默默无闻地为团场奉献着自己的余热，永远无怨无悔，永远不会在我心里消失。
三、PPP对公共基础设施供给效率影响的实证分析
(一)数据来源与样本选择
本文PPP的相关数据来源于世界银行PPI数据库。该库的PPP项目的投资总额分为协议金额和实际投资额，本文选取实际投资额进行研究。市场开放度、私人资本发展程度的数据皆来自王小鲁、樊纲等人编制的《中国分省份市场化指数报告(2018)》[17]，但该报告提供的市场化指数中各分项的得分只更新到2016年。参照钱先航和曹廷求对市场化的处理方法[18]，本文参考2016年的数据作为2017年的数据;评价省份创新指数的数据是根据寇宗来和刘学悦共同编写的《中国城市和产业创新能力报告2017》处理后得出[19]。本文选取的样本为2008～2017年我国31个省、自治区和直辖市(不含港澳台地区)，总共有310个研究对象，其他数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国财政年鉴》。
当前，城市商业银行的产品开发工作，相关银行不乏产品品种，但由于许多产品的创新力度不足，达不到消费者的需求和要求。近些年来，各城市商业银行针对传统的银行业务也开发了许多新的服务项目和银行产品，但若仔细分析这些服务和产品就会发现，这些产品服务的创新度不够，具有自己银行特色的产品并不算多，许多服务和产品都是银行之间的复制和模仿，导致了银行产品内容同类化，无法形成自身的核心竞争优势。
(二)模型设定与变量选择
本文运用Stata15.0版本分别对Tobit模型和Clad模型进行回归，结果见表5。
由于BCC模型计算出的公共基础设施静态供给效率值介于0～1之间;Malmquist指数估计的跨期的动态供给效率值显著大于0。由此可知，上文所求的公共基础设施供给效率值具有归并数据的特征。一般情况下可采用Tobit模型进行回归分析，但Tobit模型对分布的依赖性很强以致结果不够稳健，估计结果产生偏差。因此，在使用Tobit模型时需要检验其正态性与同方差性，如果模型的扰动项不服从正态性或存在异方差，则需要用更加稳健的“归并最小绝对离差法”(Clad)代替Tobit模型进行回归检验。
本文设定i表示省份，t表示时间，其中i为我国31个省(市、自治区)中的某个省(市、自治区)，t为2008～2017年之间的任一年份。
2.1.2 质谱条件 Q Exactive高分辨质谱仪：离子源采用HESI源（heated ESI），辅助气体积流量为10 μL/min，辅助气温度为300 ℃，离子传输管温度320 ℃；正离子模式：鞘气体积流量40 μL/min，喷雾电压3.50 kV；负离子模式：鞘气体积流量38 μL/min，喷雾电压2.80 kV。扫描方式采用正、负离子Full MS/dd-MS2模式，其中包括1次一级全扫描（分辨率为70 000 FWHM）和1次数据依赖的二级扫描（分辨率为17 500 FWHM）2个事件，质荷比窗口宽度设置为2，碰撞能梯度为20、30、40 eV，扫描范围m/z 80～1 200。
sesit=β0+β1pppit+β2xit+…+βnxit+ui+εit
(4)
desit=β0+β1pppit+β2xit+…+βnxit+ui+εit
(5)
tgit=β0+β1pppit+β2xit+…+βnxit+ui+εit
脑梗死为临床常见的脑血管疾病，病死率及致残率高。经手术治疗后，患者多会出现不同程度的后遗症，如头昏、高血压、便秘等。常规西医护理方法，以给药、健康宣教及病情监测为主，患者后遗症发生率较高。有研究指出，将中医护理手段应用到脑梗死后遗症患者的护理中，有助于促进病情康复，提高患者的生活质量。为改善预后，本文于本院2016年6月—2018年6月收治的脑梗死后遗症患者中，随机选取78例作为样本，阐述了脑梗死后遗症患者的中医护理方法，并观察了护理效果。
(6)
effit=β0+β1pppit+β2xit+…+βnxit+ui+εit
(7)
2.变量选择
参考上文的方法，运用改进后的熵权法对PPP综合指标赋权结果如表1所示。
我随手揿亮了灯具，看见白丽筠独自坐在沙发里，我们曾在那个沙发上尽情地做爱狂欢。白丽筠说，你坐吧，我给你煮一杯咖啡去。
(1)被解释变量：本文以BCC模型测算的年度效率值代表公共基础设施静态供给效率(static efficiency of supply,简称ses)为式(4)中的被解释变量；以Malmquist求出的跨期全要素生产率代表公共基础设施动态供给效率(dynamic efficiency of supply,简称des)为式(5)的被解释变量。为分析PPP影响公共基础设施动态供给效率的途径，本文分别以全要素生产的分解项技术变化(technical change,简称tg)和效率变动(rate of technical efficiency chage,简称eff)作为式(6)和式(7)的被解释变量作进一步研究。
(2)解释变量：本文通过构建PPP综合指标代替PPP作为回归分析的解释变量。该变量的数据是通过整理世界银行PPI数据库2008～2017年各省(市、自治区)PPP项目的投资额、项目数量和PPP项目中私人资本平均占比3项赋权加总获得。整理时，PPP项目投资额是根据中国外汇交易中心官网上每年人民币对美元的年平均汇率进行换算而得；PPP项目中私人资本平均占比可通过式(8)计算而得。
PPP项目的私有资本平均占比
(8)
③在供水区域内，拟由近及远实施供水；农业灌溉用水高峰期、特殊干旱期、地区用水矛盾突出时，水资源调出（流出）所在地适度优先用水，同时采取限制和错峰措施，保障沿线及供水末梢地区的基本用水权益。
表 1 PPP综合指标权重表
(3)控制变量
公共基础设施供给效率不仅受供给模式的影响，还受地方宏观经济环境、地方政府和外部市场环境等诸多因素影响。正如孙早、杨光等所述，基础设施投资与经济增长的关系存在区域异质性，因此地区经济的发展水平对公共基础设施的供给效率有一定的影响[20]。城市人口密度的上升也会带来公共基础设施需求的增多，居民对公共基础设施的质量、供给水平和供给效率的要求也就越高[21]。另外，从财权和事权在中央和地方之间明确划分后，地方政府逐步成为地方基础设施供给的主导者，政府治理能力的高低对该地区公共基础设施的供给都有一定的影响[16]。除此之外，在PPP成为公共基础设施供给模式之后，政府与私人资本之间的合作不断加深，从传统的短期交易转化为长期共存的关系，那么私人资本的发展及其发展的外部环境对公共基础设施的供给效率也会产生一定的影响。基于此，本文选取了人均GDP、人口密度、居民受教育水平、地方政府治理能力、财政分权、市场开放程度、私人资本的发展程度和城市创新能力作为控制变量。考虑到PPP是政府与私人资本在公共基础设施供给上的合作，并且私人资本需要发挥更加重要的作用，负责全生命周期的基础设施供给的职责，那么当地私人资本所在的市场环境、私人资本自生的发展程度和该地区的创新能力、市场活跃程度都会对PPP在公共基础设施供给中的作用产生影响，因此，本文在研究时分别将PPP与市场开放程度、私人资本发展程度和城市创新能力相乘，作为回归分析中的交互项，变量的具体信息见表2。
为了减少数据变化带来的异方差的影响，本文在进行实证检验前分别对人均GDP、人口密度、居民受教育水平和城市创新能力4个指标进行对数化处理。以上变量的描述性统计结果见表3。
表 2各变量的描述表
表 3各变量的描述性统计特征
(三)实证结果及分析
1.扰动项的正态性检验
突然艾莉深刻地相信，在这样的豪宅里，在这样的女人面前，她与秦川，永远不可能再有爱情。或许在外面也未曾有过吧？在外面，她与秦川的所谓爱情，不过是她的一厢情愿。她是咖啡杯，是茶壶，是浴缸，是马桶，是诸多供秦川使用的器具之一。她连女佣都不如，连狗都不如。很多时，她没有尊严。
表 4全样本模型的扰动项正态性检验结果
本文对各模型的扰动项都进行了正态性检验。检验结果见表4。
在表4中，模型1代表被解释变量为公共基础设施静态供给效率的模型；模型2代表被解释变量为公共基础设施动态供给效率的模型；模型3代表被解释变量为技术变化的模型；模型4代表被解释变量为效率变动的模型。分析检验结果可知，除了模型3,其他模型的CM统计量对应的P值都在5%的显著性水平之下，拒绝原假设，因此，Clad模型更优于Tobit模型。为了结果具有对比性，本文在分析结果时对模型3也只分析Clad回归结果。
2.PPP对公共基础设施静态供给效率的影响结果及分析
1. 模型设定
表 5 Tobit模型和 Clad模型回归结果
注：***、**、*分别代表在1%、5%、10%的水平上显著，下表同。
由表5可见，Tobit模型和Clad模型的回归系数存在一定的差异，且Clad模型的标准误整体上小于Tobit模型的标准误。不仅如此，Clad模型大大提高了回归结果的显著性。这也说明在本研究中Tobit模型的结果确实存在偏误，Clad模型的结果更准确且更稳健。这与扰动项正态性检验的结论一致。基于此，本文后续的研究将统一采用Clad模型。表5显示，Clad模型Ⅰ中PPP显著提高了公共基础设施静态供给效率。Clad模型Ⅱ中，虽然单独的PPP对静态供给效率的影响为负，但加上交互项的影响后的总效应值为正向0.109，这表示PPP能够提高公共基础设施静态供给效率。因此，本文分析主要依据Clad模型Ⅰ。一方面，在我国城市化进程的发展阶段，地区对基础设施的需求较大。PPP作为新的公共基础设施供给模式，将私人资本引入公共领域，扩宽了地区基础设施建设的投资渠道，使地方在规划城市建设、提供基础设施服务时不再受限于财政资金不足，促进了地区基础设施的供需平衡，提高了规模效率。另一方面，私人资本投资更加注重投资回报率，因此，私人资本参与公共基础设施中必定会运用其先进的知识技能和丰富的管理经验节约资金成本、促进项目更高效运作，有效地提高公共基础设施供给的纯技术效率。由DEA模型所知，静态供给效率可以被拆分为规模效率和纯技术效率，两种效率的同时上升必然提高了静态供给效率。除此之外，政府治理能力越强，地方政府财政自由度越高，市场开放程度越大、越透明，地方城市创新能力越强，越有活力，地方公共基础设施的静态供给效率就越高。不同的是，私人资本的发展程度与静态供给效率呈显著的负相关，这与我国国情有关。相比于私人企业，国有企业更能享受到政策的红利；国有企业无论在政府补助上还是金融融资上都能获得更多更好的福利和优惠。因此，私人资本在公共基础设施建设的竞争中处于劣势，地方政府也更愿意与国有企业进行合作。
3. PPP对公共基础设施静态供给效率的影响分区域检验结果
由于我国各地区资源禀赋不同、经济和社会环境不同、地方政府治理能力水平也有所不同，所以为进一步评价各地区PPP的实施效果，分析PPP的影响是否存在区域异质性，本文对我国内地31个省、自治区和直辖市分东部、中部和西部地区再次进行验证。区域划分标准参考国家统计局官网，Clad模型的实证结果如表6所示。
表6显示，东部地区PPP对公共基础设施静态供给效率影响不明显，但影响方向为负；中部地区PPP对静态供给效率的影响显著为负，但影响系数不大，为0.004;西部地区PPP显著提升了该地区的公共基础设施的静态供给效率。这是因为东部和中部地区基础设施建设相对比较完善，PPP的兴起刺激地方政府扩大基础设施建设反而造成资金浪费和供需不匹配。而西部地区更需要加强基础设施建设，促进地区经济发展，丰富当地居民的生活。PPP为地方政府提供了公共基础设施供给的有效途径，化解了地方财政不足和地方基础设施需求过大的矛盾。充分地将政府和私人资本在公共基础设施建设和运营中的优势相结合，促进了静态供给效率的提升。
4. PPP对公共基础设施动态供给效率、技术变化和效率变动的影响
表7显示，就全国而言，PPP对公共基础设施动态供给效率以及效率变动的影响虽然不显著，但回归系数都为正。另外，现行的PPP没有促进公共基础设施供给模式的技术进步。这是因为PPP对公共基础设施供给效率的影响存在东部、中部和西部地区的地区差异，各地效果不一，整体水平作用时相互抵消，使得整体效果不显著。另一方面，我国全面推广PPP是在2014年之后。一直以来，我国的公共基础设施的主要供给者都为各级政府，由政府部门将设计、建设、运营等分阶段向市场购买服务，且承包对象多为国有企业。而PPP的出现将设计、建设和运营融为一个整体，需要私人资本对全生命周期负责，且政府的主要职责为监督[22]。全新的供给模式让地方政府、市场以及私人资本得到全面认知需要时间。这导致前期运行中会出现很多不符合PPP内在含义的行为发生，低估了PPP的实施效果，造成了技术退步。除此之外，现行的政府治理能力显著地降低了动态供给效率和效率变动，对技术变化的影响虽然不明显，但系数方向为负。这说明地方政府亟需改变其角色定位，原有的命令性的政府已经无法适应新的公共基础设施供给模式。财政分权度对动态供给效率呈负相关，但却能极大地促进公共基础设施供给的技术进步，这说明地方政府掌握了一定的财权和事权后，更有动力去激活地方市场，激励地方企业改革创新。市场开放度显著地提高了动态供给效率和效率变化，但却未能促进技术进步。这是因为市场的竞争机制能够刺激供给者节约成本，提供高质量的公共基础设施，但供给者的行为需要地方政府进行有效指引。私人资本的发展程度对动态供给效率和技术变化呈显著负相关，但正向影响效率变动。城市创新能力对动态效率和效率变动的影响不显著，却负向影响技术变化。这说明，私人部门对公共基础设施供给的信息不足，投资回报预期不高，缺乏动力创新。
保时捷进一步践行以性能为导向的混动策略，全新Cayenne E-Hybrid车型在2018广州车展中国首发。作为全新Cayenne家族的第四款车型，也是第一款插电式混合动力车型，全新Cayenne E-Hybrid拥有强劲且高效的混合动力驱动系统。系统采用一台2.0升涡轮增压发动机（251马力）搭配一台永磁同步电机（136马力），总功率最高可达386马力，峰值扭矩可达600牛·米。电池容量提升至14.1千瓦时，纯电续航里程可达51公里。
表 6分区域检验结果
表 7实证研究结果
5.进一步检验
以上研究表明市场开放程度、私人资本发展程度和城市创新能力都会影响PPP对公共基础设施供给效率的作用程度。因此，本文开展进一步检验，检验结果如表8所示。
表 8进一步检验的结果
分别计算总效应后得知，市场开放程度能够加强PPP对公共基础设施静态、动态供给效率和技术变化的影响，但减弱了PPP对效率变动的影响；私人资本的发展程度削弱了PPP对静态供给效率和效率变动的影响，却加强了动态供给效率和技术进步的影响；城市创新能力只提高了PPP对效率变动的影响。
四、结论与政策建议
本文通过DEA-Malmquist方法分别计算2008～2017年我国内地31个省、自治区和直辖市的公共基础设施静态供给效率、动态供给效率及其分解项，再通过归并最小绝对离差法(Clad)评价了PPP对公共基础设施供给效率的影响及其机制。研究表明，PPP显著提高了公共基础设施的静态供给效率，但对动态供给效率影响不明显。在分区域验证中，PPP对东部地区的静态供给效率影响不显著，但对中部和西部地区的影响十分显著。进一步研究发现，高市场开放度和成熟私人资本都能够提高基础设施的供给效率，但现有的创新水平对PPP在基础设施供给的促进还不够明显。基于以上结论，本文提出以下政策建议：
第一，加快地方政府角色转换，重新定位其基础设施职能。传统模式下，地方政府在基础设施建设中扮演着绝对领导的角色，但PPP模式下，政府需要与私人企业合作共事，真正成为服务型政府。
第二，扶植私人资本健康发展。PPP模式下，私人资本成为公共基础设施建设的主要供给者。但在我国，国有资本对私有资本的挤出效应十分明显，阻碍了私人资本的发展。对此，我国政府可以合理引导国有资本走向国际市场，减少对私人资本在国内市场的挤出。另外，中央及地方政府应对信誉好、实力强的私人资本提供政策性融资渠道和税收优惠。也可对提高了供给效率的私人资本发放额外的专项奖励和补贴。
第三，进一步开放基础设施市场，促进政府与私人资本的合作。以往在公共基础设施建设时，政府为主导力量，私人资本发挥作用有限。政府在选择供应商时也只选与其关系紧密的企业。不仅如此，在项目实施中也会出现政府方失信的现象。这在一定程度上降低了私人资本对基础设施建设参与热情，降低了基础设施的供给效率。为此，地方政府应增强契约精神，开放市场，遵循市场竞争原则，激发私人资本的活力。
参考文献：
[1] 赖丹馨,费方域.公私合作制(PPP)的效率:一个综述[J].经济学家,2010，(7):97—104.
[2] 廖振中,刘嘉,罗佳意.政府与社会资本合作(PPP)的检视——一个文献综述[J].财经科学,2018，(3):80—92.
[3] Shen, L.Y., Platten, A., Deng, X.P.Role of Public Private Partnerships to Manage Risks in Public Sector Projects in Hong Kong[J]. International Journal of Project Management,2006,24 (7), 587—594.
[4] Marian, M. Efficient Public-Private Capital Structures[J].Annals of Public and Cooperative Economics, 2014，(85):103—126.
[5] 王宝顺,邓粞元,刘冰熙.参与PPP能否减轻企业税负——基于准自然实验的证据[J].贵州财经大学学报,2019，(4):31—39.
[6] 温来成，孟巍PPP项目社会资本合理回报率影响机制研究[J].山东财经大学学报，2019，31(3)：5—19.
[7] Hart，O. Incomplete Contracts and Public Ownership: Remarks ,and an Application to Public-Private Partnerships [J]. Economic Journal, 2003,(113):69—76.
[8] Li, B., Akinitoye, A. Public Private Partnerships: Managing Risks and Opportunities[M]. Blackwell Publishing Ltd, 2003.
[9] Välilä, T. How Expensive are Cost Savings? On the Economics of Public-Private Partnerships[Z]. EIB Papers,2005,10(1):95—119.
[10] Mozoro, M., Gasiorowski, P.Optimal Capital Structure of Public Private Partnerships[Z]. IMF Working Paper,2008.
[11] 余逢伯. 新常态下PPP模式的机遇、挑战与对策[J].金融论坛,2015,(8):75—80.
[12] Jiangnan,W. On Risks of PPP Projects in Urban Infrastructure [J].International Core Journal of Engineering,2017，(3): 93—99.
[13] 刘穷志,彭彦辰.中国PPP项目投资效率及决定因素研究[J].财政研究,2017，(11):34—46+84.
[14] 张军,高远,傅勇,张弘.中国为什么拥有了良好的基础设施?[J].经济研究,2007，(3):4—19.
[15] 杨丽,孙之淳.基于熵值法的西部新型城镇化发展水平测评[J].经济问题,2015，(3):115—119.
[16] 章祥荪,贵斌威.中国全要素生产率分析:Malmquist指数法评述与应用[J].数量经济技术经济研究,2008，(6):111—122.
[17] 王小鲁,樊纲,胡李鹏.中国分省份市场化指数报告(2018)[M].北京:社会科学文献出版社,2019.
[18] 钱先航,曹廷求.钱随官走:地方官员与地区间的资金流动[J].经济研究,2017,52(2):156—170.
[19] 寇宗来,杨燕青.中国城市和产业创新力报告2017[R].上海：复旦大学经济学院第一财经研究院，2017.
[20] 孙早,杨光,李康.基础设施投资促进了经济增长吗——来自东、中、西部的经验证据[J].经济学家,2015，(8):71—79.
[21] 王明浩,李小羽.中国城市经济的发展[J].城市发展研究,2009,16(9):8—14.
[22] 贾康,孙洁.公私伙伴关系(PPP)的概念、起源、特征与功能[J].财政研究,2009，(10):2—10.
中图分类号： F812. 7
文献标识码： A
文章编号： 1003-5230(2019)06-0094-09
收稿日期： 2019- 07- 19
基金项目： 国家社会科学基金项目“跨区城水资源生态补偿中政府调控与市场机制协同研究”(14BJY001)
作者简介： 梅建明(1971— )，男，湖北枣阳人，中南财经政法大学财政税务学院教授，博士生导师；
罗惠月(1988— )，女，湖北十堰人，中南财经政法大学财政税务学院博士生。
(责任编辑：肖加元)
标签：ppp论文; 公共基础设施供给效率论文; DEA-Malmquist模型论文; Clad模型论文; 中南财经政法大学财政税务学院论文;