姚雪松，李 明

（1.深圳大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，廣東深圳518060；2.西南交通大學(xué)交通運輸與物流學(xué)院，四川成都

610031)

0 引言

交通基礎(chǔ)設(shè)施是國家經(jīng)濟社會發(fā)展的基礎(chǔ)和前提，當前我國經(jīng)濟進入新常態(tài)發(fā)展階段，經(jīng)濟發(fā)展方式向綠色型、高效型和集約型轉(zhuǎn)變，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)性調(diào)整腳步加快，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也面臨轉(zhuǎn)型升級，交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率對于交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的重要性日益凸顯出來。從2005年始，國務(wù)院出臺相關(guān)政策，允許和鼓勵民間資本進入交通基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，開放交通基礎(chǔ)設(shè)施投資準入等，這些政策為金融支持交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供了條件。與此同時，近年來金融發(fā)展提高了儲蓄向交通基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的投資轉(zhuǎn)化效率，拓寬了交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)資金來源，從而顯著減緩了財政支持交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的資金壓力。

關(guān)于金融發(fā)展對交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的影響，Gurley[1]認為金融發(fā)展通過動員儲蓄，加速儲蓄向交通基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的投資轉(zhuǎn)化影響交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率，認為金融發(fā)展不僅極大地降低了動員儲蓄的成本，并且大大改善了儲蓄—投資的轉(zhuǎn)化效率，從而可以提高交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資效率。Romer[2]認為金融發(fā)展通過降低投資信息獲取成本，提高投資相關(guān)信息質(zhì)量，提高交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資效率。而隨著金融的發(fā)展，各種金融機構(gòu)、金融工具和金融業(yè)務(wù)活動不斷豐富創(chuàng)新，金融支持交通基礎(chǔ)設(shè)施項目將會進一步加強，此時金融對于信息質(zhì)量的需求將促使交通基礎(chǔ)設(shè)施類企業(yè)相關(guān)信息更加透明、完善。Acemoglu[3]認為金融發(fā)展使得相關(guān)信息質(zhì)量的提高能夠有效降低由于信息不對稱造成的逆向選擇和道德風(fēng)險，從而使交通基礎(chǔ)設(shè)施類企業(yè)能夠以更低成本、更小風(fēng)險獲得資本的支持，同時降低企業(yè)因信息不充分而導(dǎo)致的非效率投資行為發(fā)生的可能性，進而提高交通基礎(chǔ)設(shè)施類企業(yè)投資和運營效率。Levine[4]認為金融發(fā)展通過引入外部監(jiān)督，改善企業(yè)股權(quán)治理結(jié)構(gòu)提高交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資效率，認為交通基礎(chǔ)設(shè)施投資企業(yè)接受了外部的資金后，企業(yè)不得不接受資金供給方的監(jiān)管，有更強的外部壓力迫使企業(yè)提高資金利用效率，從而有效減少企業(yè)非效率投資情況的發(fā)生。張光南等[5]認為金融發(fā)展可以加強交通基礎(chǔ)設(shè)施投資，規(guī)避流動性風(fēng)險，提高交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資效率。陳銀娥等[6]認為金融發(fā)展促使交通基礎(chǔ)設(shè)施類企業(yè)可獲得的資金將大大增加，企業(yè)本身也可以通過資產(chǎn)配置實現(xiàn)新增項目投資風(fēng)險的對沖和轉(zhuǎn)移，從而實現(xiàn)企業(yè)投資效率的提高。姚雪松等[7]認為金融發(fā)展通過引入監(jiān)督機制、改善股權(quán)結(jié)構(gòu)、加強風(fēng)險管理、提高投資信息質(zhì)量等方式為交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)創(chuàng)造了良好的投資決策環(huán)境，從而促進了交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的提高。馬玉坤等[8]認為通過金融手段整合交通基礎(chǔ)設(shè)施資源，不僅可以提高交通基礎(chǔ)設(shè)施的物流效率，同時也可以提高投資效率。李強等[9]認為通過PPP等投融資模式可以增加交通基礎(chǔ)設(shè)施的資金來源，有效化解傳統(tǒng)投融資模式的部分風(fēng)險，對交通基礎(chǔ)社會設(shè)施投資效率具有積極影響。

綜上所述，交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的提高對當前我國經(jīng)濟發(fā)展具有重要作用，金融發(fā)展對交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率具有重要影響。為此，在既有研究成果基礎(chǔ)上，通過建立計量模型，實證分析我國金融發(fā)展對交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的影響，為進一步提高我國交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率提供啟示。

1 金融發(fā)展對交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率影響

1.1 模型設(shè)定

在模型設(shè)定中，主要分析金融發(fā)展對交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的影響，被解釋變量為交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率，解釋變量為金融發(fā)展和其他可能影響交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的控制變量。金融發(fā)展通常被認為表現(xiàn)為金融深度和金融相關(guān)比率程度2個方面，而且國家的金融深度和金融相關(guān)比率越高，意味著可用于投資的社會資本越多。另外，金融深度和金融相關(guān)比率越高，會促進更多的民間資本投資積極性的增加。經(jīng)驗數(shù)據(jù)表明，民間資本投資交通基礎(chǔ)設(shè)施的占比越大，交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率會越高。因此，采用金融深度和金融相關(guān)比率程度2個變量作為金融發(fā)展的代理變量，選用2個模型進行估計?？刂谱兞糠矫?，認為投資交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)的企業(yè)規(guī)模、負債水平和增長機會對交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率會有重要的影響，因而加入了這3個變量作為設(shè)定模型的控制變量。設(shè)定的模型如下。

式中：IEi,t為被解釋變量，代表第i個企業(yè)第t年的交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率；βi(i= 0，1，2，3，4)和γi(i= 0，1，2，3，4)為系數(shù)；δ和φ為隨機擾動項；fi di,t，firi,t作為解釋變量和金融發(fā)展的代理變量，分別代表第i個企業(yè)第t年面臨的金融深度和金融相關(guān)比率程度；sizei,t，growi,t，levi,t為控制變量，分別代表第i個企業(yè)第t年的企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模、增長機會和負債水平。

公式 ⑴ 為金融深度作為金融發(fā)展代理變量設(shè)定的模型，公式 ⑵ 為金融相關(guān)比率程度作為金融發(fā)展代理變量設(shè)定的模型。

1.2 指標度量

1.2.1 交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率

關(guān)于交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的度量問題，選用我國上市的交通基礎(chǔ)設(shè)施類投資企業(yè)投資效率來度量，運用Richardson殘差度量模型方法測度這類企業(yè)的投資效率。該模型將企業(yè)總投資支出分為2個部分，一是保持現(xiàn)有資產(chǎn)的投資，二是新增資產(chǎn)投資。其中，新增資產(chǎn)投資又進一步劃分為企業(yè)新增資產(chǎn)預(yù)期內(nèi)投資和企業(yè)新增資產(chǎn)預(yù)期外投資2部分，預(yù)期外投資為企業(yè)非效率投資部分，通過對企業(yè)新增資產(chǎn)構(gòu)建回歸模型，以殘差值作為企業(yè)投資效率水平的衡量指標，從而得以判斷企業(yè)是否存在過度投資或投資不足，并得以定量分析企業(yè)非效率投資的程度。該方法通過對企業(yè)新增資產(chǎn)構(gòu)建回歸模型，以模型的殘差值作為企業(yè)投資效率水平的衡量指標，殘差絕對值越大表明企業(yè)投資效率越低(殘差值大于零表示企業(yè)存在過度投資行為，小于零則存在投資不足)，殘差絕對值越小表明投資效率越高。Richardson建立的模型如下。

式中：invt表示企業(yè)第t年新增投資；?i(i= 0，1，…，6)為系數(shù)；levt表示企業(yè)第t年負債水平；casht表示企業(yè)第t年現(xiàn)金持有量；aget表示企業(yè)第t年年齡；lnsizet表示企業(yè)第t年資產(chǎn)規(guī)模的對數(shù)；roat表示企業(yè)第t年盈利能力；invt-1表示企業(yè)t- 1年新增投資；ε表示殘差，即企業(yè)新增資產(chǎn)預(yù)期外投資，即企業(yè)非效率投資部分，殘差絕對值越大說明企業(yè)非效率投資水平越高，當ε＞ 0表示企業(yè)存在過度投資行為，反之，則存在投資不足。

1.2.2 金融發(fā)展

選用金融深度和金融相關(guān)比率2個指標作為金融發(fā)展的代理變量。其中，金融深度指標由Shaw提出，并用貨幣存量與國民生產(chǎn)總值的比率表示。借鑒Shaw的思想，用廣義貨幣存量與GDP的比率作為金融深度的代理變量。廣義貨幣包括流通中的現(xiàn)金、企業(yè)活期存款、定期存款、居民儲蓄存款和其他存款。金融相關(guān)比率由Goldsmith提出，并用金融資產(chǎn)總量與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比率表示。借鑒Goldsmith的思想，用金融機構(gòu)各項貸款余額與GDP的比率作為金融相關(guān)比率的代理變量。金融深度和金融相關(guān)比率對交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的影響機制如圖1所示。

1.2.3 控制變量

選取投資交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)的企業(yè)規(guī)模、負債水平和增長機會作為控制變量，企業(yè)規(guī)模選用資產(chǎn)總額的自然對數(shù)作為代理變量，用企業(yè)的資產(chǎn)負債率指標作為負債水平的代理變量，用企業(yè)營業(yè)收入增長率作為企業(yè)增長機會的代理變量。

1.3 數(shù)據(jù)來源

2005年8月開始我國陸續(xù)出臺全國性政策文件，全面降低交通基礎(chǔ)設(shè)施投資準入門檻，鼓勵民間資本進入其中，在這樣的背景下，國內(nèi)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率顯著提高。因此，按照證監(jiān)會最新行業(yè)分類標準，選取2006—2016年我國滬深兩市A 股交通基礎(chǔ)設(shè)施類上市企業(yè)為研究樣本，去除一部分財務(wù)數(shù)據(jù)缺失，以及ST、*ST 的上市企業(yè)，經(jīng)篩選，最終獲得290個觀察樣本，上市企業(yè)的相關(guān)原始數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，金融發(fā)展等其他原始數(shù)據(jù)來自2006—2016年《中國統(tǒng)計年鑒》和國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

2 模型估計方法和估計結(jié)果

2.1 估計方法

圖1 金融深度和金融相關(guān)比率對交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的影響機制Fig.1 In fl uence mechanism offinancial depth andfinancial related ratio on the efficiency of transportation infrastructure investment

設(shè)定模型所選取的數(shù)據(jù)為靜態(tài)短面板數(shù)據(jù)，對于靜態(tài)短面板數(shù)據(jù)而言，有3種可供選擇的估計模型，分別是混合回歸模型、固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型。其中固定效應(yīng)模型又可進一步分為個體固定效應(yīng)模型和時間固定效應(yīng)模型，隨機效應(yīng)模型又可進一步分為個體隨機效應(yīng)模型和時間隨機效應(yīng)模型。具體選擇何種模型進行回歸，需要根據(jù)樣本數(shù)據(jù)表現(xiàn)出的特征而定。靜態(tài)面板模型設(shè)定如表1所示。

表1 靜態(tài)面板模型設(shè)定Tab.1 Static panel model setting table

表1為不同樣本數(shù)據(jù)特征下的最優(yōu)模型選擇。由表1可知，當樣本數(shù)據(jù)既不存在個體的異質(zhì)性(個體效應(yīng))，也不存在時間上的變化(時間效應(yīng))時，應(yīng)當使用混合回歸模型；當樣本數(shù)據(jù)存在個體效應(yīng)但不存在時間效應(yīng)，且擾動項與某個解釋變量存在相關(guān)性時，應(yīng)當使用個體固定效應(yīng)模型；當樣本數(shù)據(jù)存在個體效應(yīng)但不存在時間效應(yīng)，且擾動項與所有解釋變量均不相關(guān)時，應(yīng)當使用個體隨機效應(yīng)模型；當樣本數(shù)據(jù)不存在個體效應(yīng)但存在時間效應(yīng)，且擾動項與所有解釋變量均不相關(guān)時，應(yīng)當使用時間隨機效應(yīng)模型；當樣本數(shù)據(jù)不存在個體效應(yīng)但存在時間效應(yīng)，且擾動項與某個解釋變量存在相關(guān)性時，應(yīng)當使用時間固定效應(yīng)模型。

當選擇的最優(yōu)模型構(gòu)建出來后，還應(yīng)檢驗?zāi)Ｐ驮O(shè)定的合理性，以確保回歸估計的無偏性、有效性和一致性。檢驗方法主要有約束條件檢驗(Chow的F檢驗)和Hausman檢驗。

先后采用混合回歸模型、固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型進行實證回歸，對比分析各模型所得回歸結(jié)果后，發(fā)現(xiàn)隨機效應(yīng)模型回歸結(jié)果最優(yōu)。通過F檢驗發(fā)現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)存在個體效應(yīng)，通過Hausman檢驗發(fā)現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)擾動項與所有解釋變量均不相關(guān)，對照參考表1可知，選用個體隨機效應(yīng)模型最有效率。因此，最終選用個體隨機效應(yīng)模型估計方法作為設(shè)定模型的估計方法。

2.2 估計結(jié)果

先后使用金融深度、金融相關(guān)比率作為金融發(fā)展的代理變量(分別對應(yīng)設(shè)定模型⑴和模型⑵)，為了清晰呈現(xiàn)所得的實證結(jié)果，將金融深度、金融相關(guān)比率影響交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率進行逐一回歸和檢驗。估計結(jié)果如表2和表3所示。

由表2、表3可以看出，無論采用混合回歸模型、固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型，金融深度、金融相關(guān)比率指標均高度顯著(5%的水平下顯著)，F(xiàn)統(tǒng)計量或Wald卡方統(tǒng)計量均在0.001的水平下顯著，其中固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果顯著性高于混合回歸模型，隨機效應(yīng)模型回歸結(jié)果顯著性高于固定效應(yīng)模型，由此可以確定金融深度、金融相關(guān)比率與交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率之間存在顯著相關(guān)性。由表2可知，金融深度的真實系數(shù)值介于-0.028 7 ～-0.023 7之間。由表3可知，金融相關(guān)比率的真實系數(shù)值介于-0.037 4 ～ -0.030 0之間，各回歸模型下金融深度、金融相關(guān)比率系數(shù)值相差不大，且符號均為負號，說明金融深度、金融相關(guān)比率與交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率之間具有顯著正相關(guān)關(guān)系(由于使用的交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的代理變量值越大表示投資效率越低，值越小表示投資效率越高，因此，系數(shù)為負表示為正相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為正表示負相關(guān)關(guān)系)，即金融深度、金融相關(guān)比率的提高能夠促進交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的提高。

表2 金融深度對交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的回歸結(jié)果Tab.2 Regression results offinancial depth (fid) on transportation infrastructure investment efficiency

表3 金融相關(guān)比率對交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的回歸結(jié)果Tab.3 Regression results offinancial related ratio (fir) on transportation infrastructure investment efficiency

對最終模型的選擇上，由表2、表3可知，二者Chow的F檢驗、P值都為0.000 0 ＜ 0.001，故強烈拒絕原假設(shè)“H0:all μi= 0”，認為存在個體效應(yīng)，固不應(yīng)選擇混合回歸模型進行回歸，應(yīng)考慮使用個體固定效應(yīng)模型或個體隨機效應(yīng)模型。同時，表2中Hausman檢驗結(jié)果顯示P值= 0.596 6 ＞ 0.05，表 3 中 Hausman 檢驗結(jié)果顯示P值= 0.582 5 ＞ 0.05，故二者都接受原假設(shè)“H0:μi與xi，zi不相關(guān)”，認為應(yīng)該使用個體隨機效應(yīng)模型，而非個體固定效應(yīng)模型。因此，最終以表2、表3中個體隨機效應(yīng)模型回歸結(jié)果作為對象進行解釋分析。

（1）從表2可以看出，金融深度(fi d)與交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)投資效率(IE)在0.001的水平上顯著負相關(guān)，影響系數(shù)為-0.024 8。這說明金融深度水平越高，交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)的投資效率就越高，金融深度水平每上升1個單位，交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率提高0.024 8個單位，表明我國金融深度水平的提升對交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率提高具有較大的積極影響。

（2）從表3可以看出，金融相關(guān)比率(fi r)與交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)投資效率(IE)在0.001的水平上顯著負相關(guān)，影響系數(shù)為-0.037 4。這說明隨著金融相關(guān)比率的提高，交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)的投資效率也會相應(yīng)提高，金融相關(guān)比率每上升1個單位，交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率提高0.037 4個單位。表明我國金融相關(guān)比率的提升能夠促進交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的提高。

（3）在表2、表3中，企業(yè)規(guī)模(lnsize)與交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)投資效率(IE)的系數(shù)分別為正，說明企業(yè)規(guī)模越大，交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資效率便越低，企業(yè)規(guī)模(lnsize)每增加1%，交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)的投資效率便分別下降0.020 6和0.020 4個單位。

（4）在表2、表3中，企業(yè)增長機會(grow)對交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)投資效率的影響系數(shù)分別為-0.000 020 6和-0.000 020 5，但未通過顯著性檢驗，表明企業(yè)增長機會對該交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率影響并不顯著。

（5）在表2、表3中，企業(yè)負債(lev)對交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)投資效率的影響系數(shù)分別為0.000 071 8和0.000 071 2，但未通過顯著性檢驗，表明企業(yè)負債水平對交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率并無顯著影響。

3 研究結(jié)論

通過實證分析，表明金融發(fā)展對交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率具有重要的影響。2006—2016年我國金融深度水平每上升1個單位，交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率便提高0.024 8個單位；金融相關(guān)比率每上升1個單位，交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率便提高0.037 4個單位。而一般理論認為對投資效率具有影響的企業(yè)增長機會和企業(yè)負債水平對交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率并沒有顯著的影響，企業(yè)規(guī)模對交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率反而具有負影響。因此，應(yīng)努力促進我國金融發(fā)展，包括支持各類金融機構(gòu)立足所長，發(fā)揮各自優(yōu)勢積極開拓市場，鼓勵民間資本參與金融活動和金融創(chuàng)新，促進我國金融深度和金融相關(guān)比率的提升，通過BT、BOT、PPP等投融資模式引導(dǎo)社會資本和金融資本投入到交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中，促進我國交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和投資效率的提高。