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摘要：近年来，PPP模式逐渐成为政府进行基础设施建设时的重要选择，同时，随着“一带一路”计划的开展，中国将加大对沿线国家基础设施建设的投入，PPP模式也将成为引入社会资本的首要方式。基于PPP项目落地率和地方政府一般财政支出预算的月度数据建立VAR模型，并进行脉冲响应分析，结果显示，我国的PPP发展仍然较大程度上依赖于政府，需要加大社会资本的参与度。
关键词：PPP模式;落地率;财政支出;VAR模型;脉冲响应
一、引言
PPP（PublicPrivatePartnership）项目融资模式是指政府与社会资本合作，共同完成基础设施建设或提供公共服务，以特许权协议为基础，彼此之间形成一种伙伴式的合作关系，从而使政府的财政负担减轻，社会主体的投资风险减小。PPP模式在国外发展始于上世纪70年代，经过数十年的发展，已具备较为成熟的模式和体系：而在中国则起步较晚，中国第一例PPP项目可追溯至1996年的新宁公路项目，随后发展速度十分缓慢。近年来，随着地方政府负债压力的加重.PPP模式逐渐成为政府进行基础设施建设时的重要选择，同时，随着“一带一路”计划的开展，中国将加大对沿线国家基础设施建设的投入，PPP模式也将成为引入社会资本的首要方式。2014年4月，国家发改委、财政部、住建部、交通运输部、水利部、中国人民银行等权威部门联合发布了《基础设施和公用事业特许经营管理办法》，该办法对PPP模式从融资到运营、移交等各个阶段均进行了详细规范，被视为PPP模式的“基本法”，随后，国务院办公厅对《关于在公共服务领域推广政府和社会资本合作模式指导意见的通知》（国办发[2015] 42号）文件进行转发，统一了财政部和发改委对PPP模型的界定、规定等方面中的不同之处。与此同时，一系列具体的规范性文件和法律法规相继出台，使得我国PPP模式的发展体系日趋完善，发展速度迅速提高。财政部最新发布的《全国PPP综合信息平台项目库第9期季报》显示，截至2017年12月末，全国政府和社会资本合作（PPP）综合信息平台收录管理库和储备清单PPP项目共14.424个，总投资额达18.2万亿元，增幅分别为28.1%、34.8%，PPP模式在各地区各行业广为应用，PPP项目数量和投资额持续增长。然而，尽管PPP模式在我国正处于迅猛发展阶段，但是仍存在着不少问题，如社会资本面临在投资高速公路等基础设施项目时面临的财务和运营风险过大，并且项目的回报机制中政府财政资金参与度高且呈不断上升态势，政府付费和可行性缺口补助类项目投资额占比近7成（此二种回报机制涉及政府财政资金的使用）.这意味着PPP项目的发展水平可能在一定程度上仍取决于政府在项目的支出。为定量分析PPP项目的发展水平与政府支出之间的关系，本文基于我国PPP项目的落地率和地方政府一般公共支出预算的历史数据，建立了VAR模型，并进行脉冲响应分析，对二者之间存在的关联机制进行深入分析，从而得出相关结论和政策建议。
二、研究方法
Sims于上世纪80年代提出了向量自回归模型（VAR），该模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量滞后值的函数来构造模型。VAR（p）模型的可以表示成如下形式：
yt= A1yt-1+Appyt-p+ Bxt+εt
其中，t=1，2，…，T，yt是k维内生变量向量，xt是d维外生变量向量.P是滞后阶数，T是样本个数kxk维矩阵A1，…，Ap和k×d维矩阵，B是要被估计的系数矩阵，εt是k维误差向量。
对于PPP模式发展水平的量化，已有文献多是采用财务指标、政府绩效指标等评价指标体系来量化，这种量化方式只能对单个项目或某个特定区域进行量化，无法对全国的宏观水平进行度量。本文选用财政部全国政府和社会资本合作（PPP）综合信息平台发布的我国PPP项目落地率作为衡量PPP模式发展水平的指标，该指标是指执行和移交两个阶段项目数之和与准备、采购、执行、移交等4个阶段项目数总和的比值，我国在官网统计报告以及媒体报道中多采用该指标衡量PPP模式的发展水平。另外，对于地方政府财政支出的量化，本文选择地方政府一般公共支出预算作为量化指标。
综上所述，本文选择2016年- 2017年的我国PPP项目落地率（ros）和地方政府一般公共支出预算（gov）的月度数据作为建立VAR模型的变量，上述数据来源于财政部政府和社会资本合作中心（http：//www.cpppc.org/）和中经网统计数据库（ http：//db.cei.cn/page/Default.aspx）。
三、模型分析
1.平稳性检验
对时间序列数据进行分析，首先要检验数据的平稳性，本文采用ADF单位根检验，检验所选取指标序列的平稳性，检验结果如表1所示。dros和dlngov表示ros和Ingov的一階差分序列。
由表1可知，两组时间序列在均接受原建设，即存在单位根，故上述两个指标的序列均为非平稳序列。在此基础上，对上述指标取一阶差分后再进行单位根检验，结果显示ADF统计量均小于10%显著水平的临界值，因此可以拒绝原假设，说明差分后的序列不存在单位根，为平稳序列。故两组序列均为一阶单整，符合进行协整检验的条件。
检验结果显示，在5%的显著水平下，原假设“O个协整向量”被拒绝，故Ingov和ros两组指标之间存在一组协整关系。传统的VAR理论要求模型中每一个变量都是平稳的，而协整理论认为，对于非平稳时间序列，只要各变量之间存在协整关系也可以直接建立VAR模型，故上述三组序列符合建立VAR模型的条件。 一般而言，可根据Akaike信息准则（AIC）、Hannan&Quinn信息准则（HQ）以及Schwarz信息准则（sc）来确定合理的模型形式。因此，本文分别尝试滞后阶数分别为1—4的各种MS-VAR模型，经过对比这些模型的AIC准则、HQ准则和sc准则的值，我们发现一阶滞后的VAR模型的HQ值、sc值均最小。故下文将建立关于财政支出（Ingov）和PPP项目落地率（ros）的VAR（1）模型。基于EViews平台进行参数估计，估计结果如表3所示。
VAR模型的结果显示，滞后一期的财政支出对当期财政支出具有较强的负向冲击，滞后一期的财政支出对当期落地率具有较弱正向冲击：滞后一期的落地率对当期落地率具有非常强的正向冲击，滞后一期的落地率对当期财政支出具有比较强的正向冲击。
2.脉冲响应分析
为进一步分析财政支出和落地率之间的相互作用机制，本文基于已构建的VAR（1）模型进行脉冲响应分析，结果如图1与图2所示。其中，横轴代表追溯期数，纵轴表示因变量对自变量的响应，实线和虚线分别表示估计值和5%的置信区间带。
（a）落地率对地方政府财政支出冲击的响应（b）地方政府财政支出对落地率冲击的响应
图1脉冲响应分析结果
图l（a）显示，当地方政府财政支出发出正向冲击后，PPP项目落地率将迅速提高，并长期保持正向影响，直至收敛。图l（b）显示，当PPP项目落地率发出正向冲击后，地方政府财政支出将迅速提高，在第2期达到最大值，随后仍保持增长趋势，直至最后平稳。 综上分析，地方政府财政支出的增加能够对PPP项目落地率产生长期持久的正向影响，同时，PPP项目落地率的提高也会使地方政府财政支出不断增加。这意味着我国PPP模式的发展目前仍在极大程度上依赖于政府资金的支持，社会资本的参与程度仍需提高。这一结论与财政部公布的最新数据一致：由政府财政直接支出的可行性缺口补助类和政府付费类项目的比重一直处于上升趋势，达到了70%以上。
四、结论和建议
本文基于2016年～ 2017年我国PPP项目落地率和地方政府一般公共支出预算的月度数据建立了VAR模型，并进行脉冲响应分析，分析结果表明，我国PPP模式的发展仍对政府资金存在较大程度的依赖，社会资本地位需要提高。因此，政府需要继续制定相关政策和措施，完善收益分配机制，提高PPP项目对社会资本的吸引力，健全风险分担机制，降低社会资本的风险，进一步鼓励社会资本参与，减轻对政府财政的依赖程度，例如，进一步完善相关法律法规，加强对项目评估过程的监管，提高入库门槛，从而提高项目质量，减少高风险项目，构造多层次融资平台，积极推进ABS资产证券化、CDS信用违约互换等金融衍生品与PPP项目深度融合，使得社会资本的退出机制更加多元化、融资保障体系进一步完善，从而提高社会资本对PPP项目的参与度。
参考文献：
[1]王力，程鸿.中国PPP模式现状及问题研究[J].现代工业经济和信息化，2015（13）：5-7.
[2]胡恒松，孙久文，基于PPP項目构建多层次融资体系[J].甘肃社会科学，2018（1）.
[3]王鹏，曾靓.PPP融资项目风险量化研究[J].现代经济信息，2015（6）：71- 72.
[4] SimsCA. MacroeconomicsandReality[J].Econometrica，1980，48（1）：1-48.
[5]高铁梅，计量经济分析方法与建模[M].北京：清华大学出版社.2016.
关键词：PPP模式;落地率;财政支出;VAR模型;脉冲响应
一、引言
PPP（PublicPrivatePartnership）项目融资模式是指政府与社会资本合作，共同完成基础设施建设或提供公共服务，以特许权协议为基础，彼此之间形成一种伙伴式的合作关系，从而使政府的财政负担减轻，社会主体的投资风险减小。PPP模式在国外发展始于上世纪70年代，经过数十年的发展，已具备较为成熟的模式和体系：而在中国则起步较晚，中国第一例PPP项目可追溯至1996年的新宁公路项目，随后发展速度十分缓慢。近年来，随着地方政府负债压力的加重.PPP模式逐渐成为政府进行基础设施建设时的重要选择，同时，随着“一带一路”计划的开展，中国将加大对沿线国家基础设施建设的投入，PPP模式也将成为引入社会资本的首要方式。2014年4月，国家发改委、财政部、住建部、交通运输部、水利部、中国人民银行等权威部门联合发布了《基础设施和公用事业特许经营管理办法》，该办法对PPP模式从融资到运营、移交等各个阶段均进行了详细规范，被视为PPP模式的“基本法”，随后，国务院办公厅对《关于在公共服务领域推广政府和社会资本合作模式指导意见的通知》（国办发[2015] 42号）文件进行转发，统一了财政部和发改委对PPP模型的界定、规定等方面中的不同之处。与此同时，一系列具体的规范性文件和法律法规相继出台，使得我国PPP模式的发展体系日趋完善，发展速度迅速提高。财政部最新发布的《全国PPP综合信息平台项目库第9期季报》显示，截至2017年12月末，全国政府和社会资本合作（PPP）综合信息平台收录管理库和储备清单PPP项目共14.424个，总投资额达18.2万亿元，增幅分别为28.1%、34.8%，PPP模式在各地区各行业广为应用，PPP项目数量和投资额持续增长。然而，尽管PPP模式在我国正处于迅猛发展阶段，但是仍存在着不少问题，如社会资本面临在投资高速公路等基础设施项目时面临的财务和运营风险过大，并且项目的回报机制中政府财政资金参与度高且呈不断上升态势，政府付费和可行性缺口补助类项目投资额占比近7成（此二种回报机制涉及政府财政资金的使用）.这意味着PPP项目的发展水平可能在一定程度上仍取决于政府在项目的支出。为定量分析PPP项目的发展水平与政府支出之间的关系，本文基于我国PPP项目的落地率和地方政府一般公共支出预算的历史数据，建立了VAR模型，并进行脉冲响应分析，对二者之间存在的关联机制进行深入分析，从而得出相关结论和政策建议。
二、研究方法
Sims于上世纪80年代提出了向量自回归模型（VAR），该模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量滞后值的函数来构造模型。VAR（p）模型的可以表示成如下形式：
yt= A1yt-1+Appyt-p+ Bxt+εt
其中，t=1，2，…，T，yt是k维内生变量向量，xt是d维外生变量向量.P是滞后阶数，T是样本个数kxk维矩阵A1，…，Ap和k×d维矩阵，B是要被估计的系数矩阵，εt是k维误差向量。
对于PPP模式发展水平的量化，已有文献多是采用财务指标、政府绩效指标等评价指标体系来量化，这种量化方式只能对单个项目或某个特定区域进行量化，无法对全国的宏观水平进行度量。本文选用财政部全国政府和社会资本合作（PPP）综合信息平台发布的我国PPP项目落地率作为衡量PPP模式发展水平的指标，该指标是指执行和移交两个阶段项目数之和与准备、采购、执行、移交等4个阶段项目数总和的比值，我国在官网统计报告以及媒体报道中多采用该指标衡量PPP模式的发展水平。另外，对于地方政府财政支出的量化，本文选择地方政府一般公共支出预算作为量化指标。
综上所述，本文选择2016年- 2017年的我国PPP项目落地率（ros）和地方政府一般公共支出预算（gov）的月度数据作为建立VAR模型的变量，上述数据来源于财政部政府和社会资本合作中心（http：//www.cpppc.org/）和中经网统计数据库（ http：//db.cei.cn/page/Default.aspx）。
三、模型分析
1.平稳性检验
对时间序列数据进行分析，首先要检验数据的平稳性，本文采用ADF单位根检验，检验所选取指标序列的平稳性，检验结果如表1所示。dros和dlngov表示ros和Ingov的一階差分序列。
由表1可知，两组时间序列在均接受原建设，即存在单位根，故上述两个指标的序列均为非平稳序列。在此基础上，对上述指标取一阶差分后再进行单位根检验，结果显示ADF统计量均小于10%显著水平的临界值，因此可以拒绝原假设，说明差分后的序列不存在单位根，为平稳序列。故两组序列均为一阶单整，符合进行协整检验的条件。
检验结果显示，在5%的显著水平下，原假设“O个协整向量”被拒绝，故Ingov和ros两组指标之间存在一组协整关系。传统的VAR理论要求模型中每一个变量都是平稳的，而协整理论认为，对于非平稳时间序列，只要各变量之间存在协整关系也可以直接建立VAR模型，故上述三组序列符合建立VAR模型的条件。 一般而言，可根据Akaike信息准则（AIC）、Hannan&Quinn信息准则（HQ）以及Schwarz信息准则（sc）来确定合理的模型形式。因此，本文分别尝试滞后阶数分别为1—4的各种MS-VAR模型，经过对比这些模型的AIC准则、HQ准则和sc准则的值，我们发现一阶滞后的VAR模型的HQ值、sc值均最小。故下文将建立关于财政支出（Ingov）和PPP项目落地率（ros）的VAR（1）模型。基于EViews平台进行参数估计，估计结果如表3所示。
VAR模型的结果显示，滞后一期的财政支出对当期财政支出具有较强的负向冲击，滞后一期的财政支出对当期落地率具有较弱正向冲击：滞后一期的落地率对当期落地率具有非常强的正向冲击，滞后一期的落地率对当期财政支出具有比较强的正向冲击。
2.脉冲响应分析
为进一步分析财政支出和落地率之间的相互作用机制，本文基于已构建的VAR（1）模型进行脉冲响应分析，结果如图1与图2所示。其中，横轴代表追溯期数，纵轴表示因变量对自变量的响应，实线和虚线分别表示估计值和5%的置信区间带。
（a）落地率对地方政府财政支出冲击的响应（b）地方政府财政支出对落地率冲击的响应
图1脉冲响应分析结果
图l（a）显示，当地方政府财政支出发出正向冲击后，PPP项目落地率将迅速提高，并长期保持正向影响，直至收敛。图l（b）显示，当PPP项目落地率发出正向冲击后，地方政府财政支出将迅速提高，在第2期达到最大值，随后仍保持增长趋势，直至最后平稳。 综上分析，地方政府财政支出的增加能够对PPP项目落地率产生长期持久的正向影响，同时，PPP项目落地率的提高也会使地方政府财政支出不断增加。这意味着我国PPP模式的发展目前仍在极大程度上依赖于政府资金的支持，社会资本的参与程度仍需提高。这一结论与财政部公布的最新数据一致：由政府财政直接支出的可行性缺口补助类和政府付费类项目的比重一直处于上升趋势，达到了70%以上。
四、结论和建议
本文基于2016年～ 2017年我国PPP项目落地率和地方政府一般公共支出预算的月度数据建立了VAR模型，并进行脉冲响应分析，分析结果表明，我国PPP模式的发展仍对政府资金存在较大程度的依赖，社会资本地位需要提高。因此，政府需要继续制定相关政策和措施，完善收益分配机制，提高PPP项目对社会资本的吸引力，健全风险分担机制，降低社会资本的风险，进一步鼓励社会资本参与，减轻对政府财政的依赖程度，例如，进一步完善相关法律法规，加强对项目评估过程的监管，提高入库门槛，从而提高项目质量，减少高风险项目，构造多层次融资平台，积极推进ABS资产证券化、CDS信用违约互换等金融衍生品与PPP项目深度融合，使得社会资本的退出机制更加多元化、融资保障体系进一步完善，从而提高社会资本对PPP项目的参与度。
参考文献：
[1]王力，程鸿.中国PPP模式现状及问题研究[J].现代工业经济和信息化，2015（13）：5-7.
[2]胡恒松，孙久文，基于PPP項目构建多层次融资体系[J].甘肃社会科学，2018（1）.
[3]王鹏，曾靓.PPP融资项目风险量化研究[J].现代经济信息，2015（6）：71- 72.
[4] SimsCA. MacroeconomicsandReality[J].Econometrica，1980，48（1）：1-48.
[5]高铁梅，计量经济分析方法与建模[M].北京：清华大学出版社.2016.