收费公路产业行政垄断及产业效率的计量分析

2015-02-18 04:57朱贻宁
统计与决策 2015年11期
关键词:收费公路测度收费

朱贻宁

(西安交通大学 经济与金融学院,西安710061)

1 问题的提出

改革开放至今,我国的公路建设发展迅速。大规模公路建设所需的费用大多来源于贷款,从而出现了普遍的公路收费之中国现象。不可否认,公路收费曾经很大程度上缓解了建设经费不足的压力。但收费公路产业中长期的行政垄断,已经导致了社会公众的普遍质疑。

Pavlos(帕乌罗斯)指出,行政垄断实质上会严重影响市场竞争的自由程度,在特定历史时期或特定经济背景下可以起到调控的作用,但因行政垄断限制了自由竞争也就会损害社会福利[1]。杨欣对于我国的交通运输产业链条展开了研究,尤其指出了行政垄断下一些行业的产业效率不高的问题,并通过构建具体的模型进行了相关验证性研究[2]。龙涌认为,高速公路建设需要大量资金,以公路收费偿还建设贷款是具体国情下的产物,但这个收费标准、收费依据、收费周期的制定,应该更多地提取社会公众声音,避免行政垄断的出现[3]。袁剑波指出,公路收费是符合我国国情和时代背景的产物,但如何在这个问题中更好地体现公众的话语权,并让企业行为代替或部分代替政府主导是今后的必然趋势[4]。王利彬指出,随着我国的公路里程不断增加,如何收费和是否收费都应该寻求理论上的依据,让原本毫无透明性的政府行为社会化、公开化[5]。曹军念的研究视角转向了公路收费的参与者问题上,他指出完全的政府行政垄断必然会在民主程度升高的中国引起民众的质疑,而公路收费是否真正地提升了公路行业的产业效率也值得推敲[6]。张道奎指出,在公路收费的产业效率分析中,构建基于投入产出的乘数效应模型是一种有效的手段,对于定量的实证分析具有较强的实用性[7]。陈唐民指出,随着高速铁路和高速公路的大规模出现,我国交通运输行业得到了前所未有的良好发展机遇,而现行体制的一系列问题(包括公路收费问题)可能已经起到了负面影响[8]。王军通过分析指出,中国的公路收费制度存在严重的不合理性,不但自身效率低下而且会导致整个公路运输产业的产业效率低下[9]。陆正峰指出,要合理地解决公路收费问题,就要设置公路收费的合理周期和最佳收费模式,并且这个周期和模式应该是能让广大公众所接受和支持的。

本文在前人研究成果的基础上,试图从全新的角度测度收费公路产业的行政垄断程度,并分析其和产业效率的相关关系,以期建立更加合理的公路收费机制。

2 行政垄断测度和产业效率模型

2.1 行政垄断测度

如何计算行政垄断的程度,实际上是对一种制度体制的量化处理过程。而对于制度体制的量化,显然是很难直接进行或构建具体评测指标的。为此,本文针对收费公路产业的行业特征,佐之以行政垄断的内涵外延特征,借助其它行业对于行政垄断的量化方法,构建间接的但特征明确的测度指标。本文最终建立的用于测度收费公路产业行政垄断的指标共有9项,分别是赫佛因德指数、国家股份占比、行业市场份额、第一产权占比、产业链集中度、技术革新比率、人员内定比率、收费内定比例,如图1所示。

图1 本文构建的收费公路产业行政垄断的8项测度

依据图1所示的有关收费公路产业行政垄断的测度关系,对各个指标进行逐一的解释,如下:

(1)赫佛因德指数。赫佛因德指数主要用于表示收费公路行业的行业集中率,所谓行业集中率是指在收费公路产业中买方和卖方的相对关系以及对应结构,一般可以用行业的企业总数量以及其达到的规模进行计算。根据赫佛因德指数的描述,行业集中率越大表明收费公路产业壁垒越高,反自由竞争效应越强烈。

(2)国家股份占比。计划经济体制曾在我国执行多年,因此国家对于行业的行政控制很大程度上表现为国家股份在行业中的占比。一般而言,国家股份占比越大,表明收费公路产业的行政垄断程度越高。

(3)行业市场份额。行业市场份额,是考察一个行业的市场分布情况。相对来讲,市场份额越分散表明行业的多元化发展态势越好。市场份额越集中,表明行业的垄断程度越高。如果国家控股的企业占据了绝对的市场份额,则表明行政垄断程度越高。

(4)第一产权占比。第一产权占比,在我国的收费公路产业中,也就是国有产权占比。可以通过次行业排名比较靠前的8~10位公司的相关数据进行统计,如果第一产权占比越高,则表明收费公路产业的行政垄断程度越高。

(5)产业链集中度。如果一个行业的自由竞争态势良好,整个产业链的资源配置、基础建设都会趋于均衡的分散装太,产业链集中度数值会比较小。如果产业链集中度仍然居于高位,则表明这个行业的行政垄断特征明显。

(6)技术革新比率。如果一个行业的行政垄断程度太深,就会导致市场竞争压力的缺乏甚至丧失。在没有竞争压力的情况下,行业的技术革新将变得非常困难。因此,对于行政垄断程度比较高的产业,其技术革新比率会比较低。

(7)人员内定比率。在行政垄断的行业力,公司的人事制度将会越来越官僚化、继袭化。因为行政垄断会导致行业权利的出现,使得内部工作机会具有更大的吸引力。但这些机遇往往很难下放到企业外围,而直接以人员内定的形式出现。

(8)收费内定比率。公路收费实质上在这些年已经被国家制度化,而收费标准和依据也很难吸纳足够的公众意见。虽然近几年我国的民主化不断提高,但公路收费的内定比率仍然较高,这也是反映收费公路产业行政垄断的重要指标之一。

2.2 产业效率模型

有关行政垄断程度和收费公路产业效率之间的关系研究,是后续实证研究的第二个内容。因此如何构建收费公路产业的产业消费模型是一项重点工作,这里本文采用的是三层次DEA产业效率模型。

(1)第一个层次,是运用评估决策单元(DMU),对收费公路产业的投入产出关系执行一般的DEA分析。

(2)第二个层次,是对降低评估决策单元(DMU)性能的各种变量执行随机前沿分析(SFA),相关的数学处理如公式(1)所示。

公式中,n=1,2,…,N 、i=1,2,…,I表示的就是第i个样本数据的第 n 个影响变量;zi=(z1i,z2i,z3i,…,zki)代表的就是数目为k的可观测变量;fn(zi,βn)代表的就是投入变量之冗余作用;vni代表的是随机因素之作用;uni代表的是管理失效之作用。

进一步对评估决策单元(DMU)执行调整处理,相关过程如公式(2)所示。

2.3 多元回归分析

为了探求公路产业行政垄断程度和产业效率的关系,可以采用回归分析的计量学工具。但如果仅仅考虑行政垄断程度对于产业效率的影响,可能会因为变量遗漏而导致内生性的产生。为此,本文选取多元回归分析的计量模型。

假设共有m个自变量,它们和因变量的多元回归模型如下所示:

式中,β1、β2、…、βm对应于各个自变量对于因变量的回归参数。

3 实证分析

整个实证分析过程从两个方面展开,分别是:收费公路产业的行政垄断测度分析、收费公路产业效率与行政垄断程度相关性分析。

3.1 收费公路产业的行政垄断测度分析

为了便于展开收费公路产业的行政垄断测度分析,本文依托前面构建的9个指标体系,分别从《2014年中国统计年鉴》、《2014年中国交通年鉴》中获得相关原始数据,并进一步整理出赫佛因德指数(P1)、国家股份占比(P2)、行业市场份额(P3)、第一产权占比(P4)、产业链集中度(P5)、技术革新比率(P6)、人员内定比率(P7)、收费内定比例(P8)的表征数据,其统计分析情况如表1所示。

表1 收费公路产业行政垄断测度的原始数据

之后,对表1中的数据分别执行效度分析、信度分析和因子分析,以求得我国收费公路的行政垄断程度。

执行效度分析后,Cronbach系数为0.814,从而证实了表1中数据的有效性。

执行信度分析后,KMO检验结果为0.733,Bartlett检验结果为0.000,从而证实了表1中数据的可用性。

执行因子分析后,P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7、P8对于行政垄断程度L的影响程度如表2所示。

表2 各个测度对于收费公路行政垄断的影响权重

再结合表1的数据,可以算出收费公路的行政垄断程度为:

从上面的计算结果可以看出,我国收费公路的行政垄断程度高达0.877(完全垄断为1.000),这一指标已经超过了铁路运输的行政垄断行为。

3.2 收费公路产业效率与行政垄断程度计量分析

针对收费公路的产业效率计算问题,本文依据前述的三层次DEA产业效率模型,并为其遴选相应的投入产出参数如表3所示。

表3 三层次DEA分析过程中的投入产出参数

为了能从广度上覆盖我国的收费公路行业企业的投入产出情况,本文遴选了全国范围内的12条收费公路的相关数据,分别跨越了我国的东部地区、中部地区和西部地区。时间跨度上覆盖了从2010~2014年的5个年度,最终计算的产业效率数据如表4所示。

表4 2010~2014年收费公路的产业效率情况

从表4的相关数据可知,从2010~2014年收费公路的产业效率分别是0.715、0.734、0.631、0.614、0.529,这说明近5年收费公路的产业效率呈现出总体下降的趋势。虽然2011年有所起伏,但已经从2010年的0.715下降到2014年的0.529。

为了进一步分析行政垄断程度和收费公路产业效率之间的关系,我们利用公式(3)所述的多元回归分析模型,参照文献[10]和文献[11],选择了收费公路里程和公路建设投入作为表征收费公路规模和投入的变量,和行政垄断程度一同列入多元回归分析,二者的数据情况如表5所示。

表5 2010~2014年收费公路里程和建设投入情况

在SPSS软件上,执行三个变量与收费公路产业效率的多元回归分析结果如表6所示。

表6 多元回归分析的结果

从表6中的数据可以看出,收费公路里程和公路建设投入对于收费公路产业效率的影响都是正向的,回归系数分别为0.227和0.148;而行政垄断程度对于收费公路产业效率的影响是负向的,回归系数为-0.089。这说明,收费公路的行政垄断已经对产业效率的提高产生了负面的影响,行政垄断程度每加深1个单位,收费公路的产业效率会降低0.089个单位。

4 对策建议

根据本文的实证分析过程和实证分析结论不难看出,现有的公路收费体制已经对公路运输产业的进一步发展形成了严重的制约。为了切实地解决收费公路产业的行政垄断问题,本文给出如下的对策建议:

(1)逐步引入市场运作机制,削弱行政垄断成分。从实证分析的各项数据可以看出,收费公路行业的技术革新率低下、人员配置和收费标准制定基本处于绝对垄断地位,行政干预已经超出了正常的调控范围,在某些角度体现出政府失灵的特征。

公路作为交通运输行业的一部分,而公路收费作为公路运输行业的一部分,进入市场化运作已经成为大势所趋。因此,如何在其中削弱行政垄断成分、引入市场运作机制,已经成为当务之急。只有市场运作和自由竞争介入其中,才能给遭人非议的公路收费注入新鲜血液,将其带入良性循环的轨道。

(2)渐进式重组产权结构,减少国家控股比例。要真正地削弱公路收费过程中的行政垄断程度,降低国有股份比例、降低国有产权是切实可行的办法。让出国家控股,使得收费公路行业的产权结构形成灵活的动态组合模式,才是把收费公路行业真正纳入市场竞争机制的有效手段,才能从根本上改变行政垄断程度过高的现状,才能促使这个行业在产业效率和公众认可度方面取得合适的位置。

[1]Kanaroglou P S,Anderson W P.Economic Impacts of Highway Infrastructure Improvements[J].Journal of Transport Geography,2008,6(3).

[2]杨欣.交通运输业建设项目地区经济效益研究方法及其模型[J].系统工程理论与方法,2012,(7).

[3]龙涌,蒋葛夫,冯去才.高速公路收费标准制定方法探讨[J].西南交通大学学报,2011,(8).

[4]袁剑波,张起森.公路收费标准制定的基本方法研究[J].中国管理科学,2011,(12).

[5]王利彬,吴群琪.关于中国收费公路收费理论的探讨[J].长安大学学报(社会科学版),2012,(3).

[6]曹军念,李晓明.中国公路收费经营与政府行业管理相关问题[J].交通运输工程学报,2011,(4).

[7]张道奎.投入产出分析中的乘数效应与凯恩斯意义下的乘数效应[J].经济科学,2008,(2).

[8]陈唐民.我国公路运输发展及汽车工业面临的新机遇[J].武汉汽车工业大学学报,2010,(2).

[9]王军,杨立岩.高速公路收费制度的效率分析[J].兰州大学学报(社会科学版),2013,(3).

[10]陆正峰.收费高速公路最优收费费率的研究[J].西安公路交通大学学报,2011,(9).

[11]闫淑荣,齐晓林.收费公路DEA投资效率分析与建议[J].中国公路,2012,(4).

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