我国各地区促进PPP项目发展的环境效率研究

摘 要：PPP模式在我国的应用日益广泛，实践中各地区的PPP项目投资额却呈现出明显的地区差异，这显然与各地区的政治、经济和社会发展环境密不可分。本文通过收集我国30个省级行政区和直辖市2011—2013年的环境要素数据以及2012—2014年PPP项目投资额数据，运用DEA分析模型建立我国各地区促进PPP项目发展的环境效率评价体系，分析地方政府促进PPP项目发展的环境效率差别并得出相关结论。

关键词：PPP模式；DEA模型；环境效率

中图分类号：F283 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2019）02-0176-03

一、 研究背景

PPP（Public-Private-partner-ship），意為公私合作伙伴关系，是公共部门和私人部门为提供公共产品或服务、实现特定公共产品的公共效益而建立的项目全生命期合作的契约关系。PPP项目是获取公共项目建设资金的融资模式，也是公共产品的一种供给方式。17世纪，英国领港公会和私人投资者合作建造灯塔开启了公共项目公私合作的序幕。英国财政大臣肯尼斯·克拉克为了提升基础设施水平、解决公共服务的资金匮乏和公共部门缺少有效性及资金效率等问题，率先提出“公私合作”的概念。

20世纪80年代以来，我国开始实施一大批以BOT为主的PPP项目，对促进国内的基础设施建设发挥了重要作用。2013年起，中国财政部开始大力推广PPP模式。2014年9月，中国财政部发布《关于推广运用政府和社会资本合作模式有关问题的通知》，宣布在全国范围内开展政府和社会资本合作模式项目示范，由此在全社会掀起了一股PPP热潮。随着各地区PPP投资项目的火热开展，地区差异也逐渐显现出来。本文从推进PPP项目发展的宏观环境出发，研究地区政治环境、经济环境和社会环境的发展情况对地区PPP项目投资规模的影响，并为地区PPP项目的发展提供相应的建议。

二、 研究方法及数据来源

（一）数据包络分析

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA），是以相对效率概念为基础发展起来的一种效率评价方法。该方法主要通过保持决策单元（DMU）的输入和输出不变，借助数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，将每个DMU投影在DEA的生产前沿面上，并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。DEA模型方法是评价具有多投入和多产出决策单元资源配置效率非常有效的工具。另外，DEA方法并不直接对数据进行综合，决策单元的最优效率指标与投入指标值及产出指标值的量纲选取无关，因此应用DEA方法建立模型无须对数据进行无量纲处理。

本文中PPP项目发展的环境效率是指当前的地区政治、经济和社会环境对地区PPP项目投资额的影响程度。采用数据包络分析法，将政治、经济和社会等环境要素视为投入要素，将地区PPP项目的投资额视作产出要素，研究各环境要素对PPP项目投资额的促进作用。

（二）数据来源

本文选取了全国30个省级行政区和直辖市作为评价对象，每个省级行政区或直辖市就是一个决策单元。2011—2013年省级环境要素数据主要是根据中国国家统计局官方网站、《中国审计年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》以及《中国国土资源年鉴》等资料分析整理，PPP 投资额数据是根据中国财政部全国PPP综合信息平台项目库整理而成。由于西藏自治区的PPP投资额数据不完整，本文未对其进行研究分析。

三、 效率评价体系的构建与描述性统计

（一）效率评价体系的构建

1. 指标选取

影响地区PPP项目投资额发展的环境要素复杂多样，分析模型难以全部要素考虑在内。因此，本文将PPP项目投资额发展的宏观环境细化为政治环境、经济环境和社会环境，每种环境类型都选取了适当的指标进行量化定义，力求全面多样地反映不同地区的环境效率。

政治环境方面选取了晋升激励指标和政府对地方财政的审计监督力度作为投入因素。我国的地方官员处在一场以经济指标为核心的晋升锦标赛之中，这种强激励形式导致地方官员表现出强烈的政绩需求及明显的GDP政绩动机，并且晋升激励越大的地区，地方官员越倾向于选择投入大、规模大、难度大的PPP工程项目进行合作，以此来向上级政府传达积极的政绩信号，以求获得升迁的机会。地方财政受到的监督力度大小也会影响政府的选择，如果地方财政受到的监督力度大，地方官员可能会选择规模相对较小的公私合作项目。

经济环境方面选取了人均固定资产投资额、人均社会消费品零售额、人均国有土地供应出让收入以及财政分权程度等作为投入要素。PPP项目本质上是政府与社会资本之间的一种合作方式，而社会资本的逐利性就决定了PPP项目受经济因素的驱动力较大。人均固定资产投资额和人均社会消费品零售额较多以及第二产业增长较快的地区往往伴随着更多市场需求和获利空间，更容易吸引投资者的目光。同样，地方政府同样也需要财政收入来支持地方基础建设，如果政府的可支配财政收入较少（用人均国有土地供应出让收入和中央与地方的财政分权程度来衡量），作为地方政府融资新方式的PPP项目将会更加受到青睐。

社会环境方面则选取了城镇化率指标作为投入要素。城镇化率较高地区的基础设施和其他设施已经比较完善，已经不需要再进行过多的投资建设，即使该地区的经济发展水平可能对PPP项目具有强大的吸引力，反之城镇化率较低可能意味着广阔的市场需求。

产出指标方面选用的是地区PPP项目投资额。考虑到地方政府往往在年初就制定地区发展的本年度规划，所以在制定规划是往往考虑的是前一年的发展环境，因此PPP项目的投资对地区环境反映具有明显的滞后性。因此，本文将当期的PPP项目投资额作为产出要素，滞后一期的环境指标作为模型的投入要素，即 2012年的产出指标对应于 2011年末的投入指标。

2. 效率评价体系的构建

如表1所示是根据选取的指标构建的各地区促进 PPP项目发展的环境效率评价体系。对于晋升激励，学术界目前还统一的测度方法。本文从地区经济生产总值增长率、财政盈余与城镇失业率三个角度出发来考察地方官员的晋升激励程度。由于晋升激励的区域性明显，因此本文又根据地理分区将我国划分为东部地区、东北地区、中部地区以及西部地区四大分区分别测算地区晋升激励。具体的测算方法如下：每个分区以其所包含的各省区的人均地区生产总值为权重分别计算分区的地区生产总值增长率、财政盈余与失业率的加权平均数。然后再将计算出的各地区加权平均指标与该地区所包括的各省区的对应指标分别进行比较：当某省区的地区生产总值增长率或财政盈余小于其所在地区的加权平均值时，则赋值为1，反之，则赋值为0；当某省区的失业率大于其所在地区的加权平均值时，则赋值为1，反之，则赋值为0。将上述3个得分加总就得到晋升激励指标，该指标的取值范围在0—3，分值越高代表晋升激励程度越大由于DEA对虚拟变量的识别效果较差，本文对晋升激励指标进行了取对数处理。。

財政分权也并没有统一的测度方法。本文采用了比较常用的方法，即用下级政府的财政支出与全国财政支出的比值来刻画财政分权度。考虑到人口规模的影响，本文采用人均财政支出来度量地区财政分权。

（二）描述性统计

如表2的描述性统计所示，不同省份的各个指标之间存在较大差异，这从表2中的方差项可以明显看出，尤其是人均固定资产投资额、人均社会消费品零售额以及人均国有土地供应出让收入之间的地区差异明显，即各地区在促进PPP项目发展的环境方面存在着较大差距，而下文的DEA效率测算将具体计算不同省份之间的环境效率差别。

四、 实证分析

在我国各地区促进PPP项目发展的环境效率DEA模型中，技术效率主要是指地方政府对政治环境、经济环境和社会环境中的各要素进行整合的效率，即对应于一定规模的PPP项目投资额，这些环境要素是否形成了最优的匹配结构；规模效率主要是指在现有的环境要素结构中，地区PPP项目的投资额增加对地区总校率的贡献度，主要受PPP项目投资规模的影响，即用来衡量项目投资是否出现不足或冗余情况；综合效率则反映了地方政府在促进地区PPP投资规模增长对政治环境、经济环境和社会环境等要素的综合效率。

（一）区域分析

如表3所示的是利用DEA模型计算出的2012—2014年全国30个省级行政区的综合效率、技术效和规模效率的加权平均效率。就总效率而言，不论是从地区个体还是从整体平均水平来看，都呈现出了明显的区域特征，东北地区和中部地区的总效率都要低于东部地区和西部地区：在总校效率排名前10的地区中，东部地区就占到了6个，而有3个是来自西部地区，其中就包括总效率最高的贵州省；而东部地区和西部地区的平均总效率也明显高于东北地区和中部地区，如表3所示。究其原因，可能还是因为在目前的政治、经济和社会环境结构中，东部地区对PPP项目的投资吸引力要高于其他地区。西部地区则受惠于当前国家大力提倡的西部大开发政策，并且由于西部地区的基础设施水平依然有待提升，因而对 PPP 项目具有较强的政策吸引力和市场吸引力。在这种情况下，既没有经济优势又没有政策支持的中部地区和东北地区在促进地区PPP项目发展的环境效率方面就明显落后于了东部地区和西部地区。但在经济环境发展相对充分的上海和天津，它们的总效率却处于表中最低的水平，这可能与当地的基础设施发展的完善程度以及地区政府财务能力有很大的关系，地方政府通过PPP 项目推动基础设施建设，拉动地区经济发展的需求激励不足。

在技术效率方面，各地区的差距较小，这说明地方政府对政治、经济和社会环境中各要素的配置效率差异不大，也就是说即使在各项指标都与其他地区差异较大的情况下，地方政府依然可以通过调整环境内部结构来达到配置的高效率。真正对地区环境构建效率产生较大影响的是规模效率，这从观察总效率、技术效率和规模效率三者之间的排名关系就可以明显看出。总效率的排名非常接近规模效率的排名，也就是说在我国目前的环境下，地区的环境结构化差异较小，各地区促进PPP项目发展的环境效率更大程度上取决于PPP项目投资规模的贡献度大小。

（二）趋势分析

利用DEA模型，计算出2012—2014年全国30个省级行政区的综合效率、技术效率、规模效率以及规模报酬（表4）。如表4所示，从横向来看，地区总效率在2012年和2014年之间既有回落也有上升，但总体上依然是朝着总效率提升的方向发展。总效率的提升离不开技术效率和规模效率的发展，地区的技术效率和规模效率也呈现出明显的上升趋势，这与地区政治、经济和社会环境机构的优化以及PPP项目的投资额逐年增加密切相关。但本文也注意到即使在项目投资额上升的情况下，因为技术效率的下降依然可能带来总效率的下降。例如，江苏省2014年的技术效率下降带来了总效率的下降，这说明虽然规模效率对总效率的影响更明显。但地方政府如果不注重对环境结构的整合，PPP项目投资可能会因为缺乏合适的成长环境而丧失效率。从纵向来看，地区总效率、技术效率和规模效率之间的差距有逐渐缩小的趋势，而总效率差距的缩小主要得益于规模效率差距的缩小，说明环境整合效率和 PPP投资规模都在朝着更加均衡化的方向发展。

从规模报酬来看，截至2014年，在目前的政治、经济和社会环境结构下，我国绝大多数地区PPP项目的规模报酬都处于递增的状态，也就是说我国绝大多数的地区PPP项目投资正处于上升发展阶段，规模并未达到饱和，具有巨大的市场发展潜力。随着地区PPP项目投资规模的增长，规模报酬由递增转为不变的地区也在增多，从2012年的3个（北京市、广东省和贵州省）发展到2014年的7个（北京市、江苏省、浙江省、山东省、四川省、贵州省和宁夏回族自治区）。因此，地方政府在吸引PPP项目投资的时候需要注意当前政治、经济和社会环境的承载能力，优化当前的环境结构配置使之发挥最大的经济和社会效益，但也不要造成过多的环境负担。值得注意的是，广东省和福建省的规模报酬分别在2012年和2013年已经不变，而2014年的规模报酬又开始递增，但它们的PPP投资项目规模依然是在增加的，因此必然是各环境要素内部的调整优化使规模报酬实现更高水平的发展，直到实现更高水平的均衡。这也提醒我们各地区虽然都实现了规模报酬均衡，但却不是不同环境发展水平上的均衡，地区可以通过优化环境结构配置达到更高水平的规模报酬不变。

五、 结论与建议

通过运用环境效率模型对我国各地区促进PPP项目发展的环境效率进行评价分析，主要得出以下结论：①地方促进PPP项目发展的环境效率具有明显区域特征，东部地区和西部地区的环境效率要高于东北地区和中部地区，这与PPP项目投资规模的地区差异密切相关；②在本研究期间，地区总效率、技术效率和规模效率都有所提升，并且地区之间的横向差距逐渐缩小，PPP项目投资的政治、经济和社会环境以及PPP项目投资规模都在朝着更加均衡化的方向发展；③截至2014年底，我国巨大多数地区PPP项目发展仍处于规模报酬递增的阶段，发展潜力巨大，并且地区可以通过优化环境配置达到更高水平的规模报酬均衡。因此，在目前 PPP 项目规模加速发展的阶段，各地区不能一味地扩大PPP项目的投资规模，需要构建起与地区投资规模相适应的政治、经济和社会环境结构，实现最大的规模效益。同时要注意地区之间的经验借鉴和交流，努力缩小地区差异，使PPP项目能够发挥出最大的经济和社会效益。

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作者简介：

晋萍，同济大学经济与管理学院公共管理专业研究生。