《表3 基于中国数据的稳健性检验 (1990—2013)》

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《“一带一路”背景下融资方公私合营模式的资本结构分析》

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注:各行业成本单位分别为百万美元/兆瓦、百万美元/吞吐量、百万美元/千米、百万美元/1000立方米。数据来源:由作者计算、整理得到。

前文利用国际电力行业数据进行了实证分析，验证了PPP模式的两种效应和“U”型成本曲线。为使结论更加稳健（尽量排除行业异质性对实证结论的影响），也为了切合中国的实际国情，本文再利用中国交通基础设施行业数据进行稳健性分析，结果如表3和表4所示。本部分数据来自世界银行PPI数据库和RESSET数据库（http://www2.resset.cn/product/），以无风险利率替代公共部门折现率，以商业银行平均贷款利率替代私人部门折现率。剔除数据不完整的样本后，剩余中国电力PPP项目110个、港口PPP项目22个、公路PPP项目108个以及污水处理PPP项目293个。由于港口项目的样本较少，估计结果可能失真，因此表3中港口一列不做重点考察。首先，以（3）式进行成本测算，并将测算结果除以对应产出转化为单位产出的成本，结果由表3给出。从表3看出四个行业内BOT项目的平均成本均高于非BOT项目，这与表2的结论一致。比较表3中成本的平均数和中位数可以看出，在四个基础设施行业内平均数均大于中位数，因此成本数据呈右偏态分布，这暗示本文进行随机边界分析较为适宜。此外，也对中国数据进行类似表2中模型4的随机边界分析，估计结果显示，除港口行业外，投资方程中私人份额的估计值均为正值，在电力、公路和污水处理行业的估计系数分别为1.72、3.15和0.01；无效率方程中私人份额的估计系数均为负值，在电力、港口、公路和污水处理行业的估计系数分别为-1.56、-0.30、-0.40和-5.33，与表2的估计结果相比系数符号一致。由此可见，以中国数据进行实证分析时也存在融资约束效应和知识转移效应，因此本文关于PPP模式两种效应的结论比较稳健。