我国基础设施投资结构性失衡问题研究

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1、我国基础设施投资结构性失衡问题研究  一、引言  基础设施作为国民经济的基础和社会发展的先行资本,对推动经济和社会进步都有着至关重要的作用。然而,近年来我国基础设施投资快速发展的同时,由于投资决策缺乏科学性和正确性导致了投资的混乱和无序,基础设施建设出现了不平衡和不协调性,具体表现为,为了投资而投资,缺乏明确目标的投资,重复建设投资等[3][7][8]。  关于基础设施投资的研究,现有文献中多以基础设施投资经济效应的显著程度来判断基础设施投资规模的适度性.在实证研究中,大多数学者以基础设施投资的经济效应是否达到

2、最大化作为评价投资规模适度性的标准[2]。例如,认为拉动GDP增长是基础设施投资的最主要作用,并以对GDP是否表现出正向的拉动作用作为基础设施投资是否过度的判断标准。其他有关基础设施投资规模适度性评价的研究参见[1][3][4][5][8][10]。  另外,基础设施投资作为促进经济发展和城镇化过程的重要手段,其投资规模具有很强的政策性,所以近年来一些学者开始通过基础设施的投资效率比较研究来探讨其投资规模的适度性[6]。例如,建立了基础设施投入和产出的综合指标体系,并应用二阶段数据包络法对我国各省份的基础设施总

3、体投资效率进行了比较与评价。  综上所述,以往对于基础设施投资的研究具有以下缺陷。首先,绝大多数研究均针对基础设施投资的总量或总体存量,只有少数文献着眼于具体部门或行业,但仅涵盖了交通,电力等对经济增长作用明显的行业;从而就不能对改善基础设施投资效率提出全面的建议。其次,对基础设施投资规模适度性的研究,通常只考虑了其对经济增长的推动作用,而忽略其社会发展效应。  为克服上述缺陷,本文采用DEA方法,以基础设施投资相关数据作为投入变量,以经济增长和城镇化增长的指标作为产出变量,利用我国31省市2004-2013年

4、的数据综合评价基础设施投资的效率,并将该效率值作为衡量整个基础设施投资对社会综合产出影响大小的指标;其次以该效率值作为因变量,以各类基础设施投资额作为解释变量,运用Tobit模型进行回归,分析各类基础设施投资对该效率的影响,通过回归系数的符号对其投资规模适度性做出判断。  二、基础设施投资概论和基础理论分析  (一)基础设施的界定  在关于基础设施的研究中,学者对于基础设施的内涵和界定并没有统一,精确的定义,往往根据自己的理解和研究的需要自行定义:国内外的相关研究多从两个角度来界定基础设施,第一,从行业部门角度

5、将其分为交通,通信,电力,供水,教育,卫生社会保障等;第二,从职能的角度将其分为经济性和社会性基础设施。本文主要研究基础设施投资效率和各类基础设施投资结构及规模适度性问题,结合本文内容,世界银行的报告以及我国《国民经济行业分类标准》,本文中关于基础设施的界定如图2.1所示。  (二)基础设施投资规模适度性判定  基础设施作为国民经济的基础和社会发展的物质载体,其综合承载能力决定着一定时期社会的综合产出水平。这里,综合产出水平涵盖经济和社会发展两个方面,各类基础设施对整个系统社会综合产出的影响如2.1式所示:  

6、G=Min{MaxGi}  MaxG1=f(I1)……MaxGi=f(Ii)……MaxGn=f(In)(2.1)  这里,Ii为第i类基础设施的存量水平,Gi为由其确定的最大社会综合产出,G为整个基础设施系统所决定的最大社会综合产出水平;若G1=G2=…Gn=G,则达到最理想情况。然而,在现实情况下,各类基础设施中,有些处于短缺状态,而另外一些处于过度状态,这种不平衡就造成了资源浪费,导致基础设施系统的综合产出不高。此时,基础设施投资的目的就是作为增量部分,优先投资短缺的而减少对相对过度的基础设施的投资,尽可能

7、平衡各类基础设施的水平。  本文以各类基础设施投资对整个投资效率的影响在模型中的正负作为判断投资规模适度性的标准。若某类基础设施对整个投资效率的影响为正,则说明其投资规模相对不足,应增加其投资规模来提高整体效率;若某类基础设施对投资效率的影响为负,则说明该类基础设施投资过度,应降低其投资速度。  三、我国基础设施投资效率实证分析  相比于应用参数方法的单一产出指标评价体系,应用非参数方法的数据包络分析法从多产出角度研究基础设施投资的效率更为全面。为分析规模适度性问题,我们首先应用DEA数据包络分析方法对2004

8、-2013年我国31省市的基础设施投资效率进行计算和评价。  (一)基础设施投资效率评价的理论框架  1、DEA方法的原理与评价模型。DEA方法是一种用来评价同类性质的决策单元之间相对效率的非参数方法,该方法是通过数学规划模型来计算各个决策单元之间的相对效率,并据此来进行相对有效性评价。与参数方法相比,DEA方法无需构造具体的生产函数就可以对决策单元的效率进行评价,而且能够对分散的数据

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