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内容提要本文实证研究发现，我国的收费公路养护绩效处于较低水平，在收费公路行业中，虽然投入了大量养护资金、劳动力和其他相关资源，但养护绩效却差强人意，这主要是由于我国过度行政垄断的体制造成的。本文指出，要想提高基础设施养护绩效，需要合理配置市场机制和行政垄断以促进收费公路行业的发展，同时要消除所有制歧视，兼顾收费公路企业的经济属性和社会属性，改变收费公路养护资源错配现象，为促进我国经济实现高质量增长做好基础保障。
关键词基础设施收费公路养护绩效评价影响因素
〔中图分类号〕F512.3〔文献标识码〕A〔文章编号〕0447-662X（2019）01-0044-08
一、引言
随着改革的不断深入，我国经济发展所带来的成果丰硕，尤其是公路基础设施。经过几十年的高速发展，截至2016年底，我国的收费公路里程已达17.11万公里，是全球收费公路总里程的56%左右，位居世界第一。①在收费公路里程逐渐增加的同时，早期高等级收费公路的服务年限逐渐逼近，根据公路质量要求，2000年以前建成的1万多公里高速公路已全面进入大修期，2008年底以前建成的5万多公里高速公路也普遍进入缺陷责任期后的正常维修养护期，养护工作量越来越大。②人民的出行要求和公路养护要求使得我国高等级公路建设与养护并重，但由于经济的飞速发展和人民需求的日益增加，高等级公路始终难以满足社会需求，从而使得其长期处于“建设为主”的状态，这种状态促使高等级公路基础设施养护一直处于薄弱产业群体。交通运输部公布的2013-2016年《收费公路统计公报》显示，收费公路总支出从2013年的4312.76亿元增加到2016年的8691.73亿元，其中养护支出从2013年的390.43亿元增加到了2016年的476.3亿元，尽管收费公路养护费用随着收费公路支出而有所增加，但养护费用占总支出的比例却在降低，2013年9%、2014年8%、2015年7%、2016年5%。③面对收费公路基础设施总量的增加，以及收费公路养护需求的快速增长，沉重的建设任务下形成的“重建轻养”观念等，再加上社会对高等级公路行车安全性和舒适性要求的提高，使得高等级公路养护形势异常严峻。
对于收费公路养护绩效评价研究，国内主要侧重于绩效指标体系构建层面。王芳等在合理选择指标构建方法以及明确指标选择原则的基础上，构建了双层评价指标体系，认为应从路面行驶质量、路面损坏指数和路面车辙深度三个方面构建养护质量指标。王芳、苏小军、胡兴华：《高速公路养护及服务质量评价指标体系研究》，《重庆交通大学学报》（自然科学版）2009年第3期。为了客观评价公路养护绩效，朱洁等构建了相关指标体系，针对具体案例构建了四维度评价指标体系。朱洁、陈长、孙立军：《公路养护绩效评价指标体系的构建方法》，《同济大学学报》（自然科学版）2012年第6期。何亚伟等将指标细分为24个，采用改进的层次分析法研究干线公路养护资金使用绩效问题。何亚伟、朱弘珊、薛鹏涛：《干线公路养护资金使用绩效评价研究》，《筑路机械与施工机械化》2016年第10期。相对于养护业务，收费公路产业运营、投资等绩效评价的研究成果较为丰富。郑方辉从社会福利、政策效率和制度导向方面对收费公路的政策绩效进行了评价。郑方辉：《中国收费公路的制度安排及其绩效评价》，《学术研究》2009年第4期。王婕妤从有效竞争入手研究发现，我国收费公路产业经济绩效可以通过提高规模效率得以改善。王婕妤、徐海成：《基于实现有效竞争的基础设施产业规模效率研究》，《西北大学学报》（哲学社会科学版）2013年第1期。Sabyasachee借助二项分布模型对公路安全项目的资源配置效率加以分析。Sabyasachee Mishra， “A Synchronized Model for Crash Prediction and Resource Allocation to Prioritize Highway Safety Improvement Projects，” Procedia-Social and Behavioral Sciences， no.104， 2013， pp.992～1001.在收费公路行业绩效评价的影响因素方面，郑方辉认为影响收费公路绩效的关键原因是垄断价格，而王婕妤等和白鹏锐等则认为行政垄断才是根本原因。郑方辉：《中国收费公路的制度安排及其绩效评价》，《学术研究》2009年第4期;王婕妤、徐海成：《收费公路行业行政垄断程度测度及治理》，《西安交通大学学报》（社会科学版）2012年第4期;白鹏锐、徐海成：《我国收费公路资源配置及其影响因素》，《中国流通经济》2018年第8期。归纳可知，收费公路产业绩效的影响因素主要有制度、体制、结构、行为、技术等方面。
针对已有在收费公路养护绩效评价和影响因素分析方面的研究不足，本文在综合收费公路养护特点的基础上选择三阶段DEA方法并构建指标体系测算收费公路产业养护绩效水平，进而对养护绩效的影响因素及其根源展开分析并针对养护绩效问题提出相应的整改措施。
二、收费公路养护绩效量化评价
1.收费公路养护绩效测度模型选择
随着我国大批高等级公路养护工程的开始，收费公路基础设施的养护绩效问题逐渐成为行业专家关注的焦点。评价方法选择是绩效评价的关键环节，现有产业绩效量化评价方法主要有主观评价和客观评价两类。比较两类具体方法，本文选择三阶段DEA模型评价收费公路养护绩效，主要基于以下三点考虑：一是三阶段DEA综合了非参数化和剔除外部影响等优点，模型更加科学。不同于AHP等方法，三阶段DEA可以客观评价研究对象。另外，三阶段DEA第一、三阶段为DEA-BCC模型，保留了非参数化特性，第二阶段为SFA模型，可剔除外部环境和随机干扰。二是三阶段DEA在其他交通基础设施行业应用广泛，模型更具有可借鉴性。该方法目前已被学者们用来测算港口、公路、航空、城市公交等交通运输行业的运营业务效率，均得到了满意的结果，具有一定的应用基础。白鹏锐、徐海成：《我国收费公路资源配置及其影响因素》，《中国流通经济》2018年第8期;丁彩虹、陶永宏：《长江经济带战略视角下的江苏省大型港口绩效评价研究——基于三阶段DEA模型》，《江苏科技大學学报》（社会科学版）2018年第2期;张培文、景崇毅、孙宏：《基于三阶段DEA的航空运输企业运营效率研究》，《交通运输系统工程与信息》2016年第6期;章玉、黄承锋、许茂增：《中国城市公共交通的效率研究——基于三阶段DEA模型的分析》，《交通运输系统工程与信息》2016年第1期。三是收费公路基础设施的养护特点适合通过投入产出衡量养护绩效。收费公路养护是收费公路市场化程度较高的行业，养护的多元性、养护对象的广泛性、养护环节的复杂性、养护业务的高成本性使其测算养护绩效更为准确、合理。 2.收费公路养护绩效评价指标体系
对于公路养护质量，交通运输部出台的《公路技术状况评定标准（2015-11-29）》已有明确规定，但是该标准指标组成复杂，检测周期长，且在数据客观性上也存在质疑。本文针对公路养护业务过程，根据养护业务绩效测度模型和可行性、不重叠性、全面性等指标选择原则，朱洁、陈长、孙立军：《公路养护绩效评价指标体系的构建方法》，《同济大学学报》（自然科学版）2012年第6期。参考已有基础设施行业指标选择，确定以下收费公路养护绩效评价的指标体系。
（1）投入产出指标
①收费公路里程。收费公路基础设施存在于有限资源空间之内，收费里程长短直接影响着养护业务的多少。收费公路里程长，养护业务的基数就大，潜在的养护业务量就较多。②养护费用。养护是保护公路资产和实现公路通达的必要手段，养护费用是收费公路资金支出的重要组成部分，直接反映了收费公路行业以及企业在公路养护业务方面资金投入的力度，决定着养护的工程量和质量。③养护相关员工人数。养护人员的多寡不仅能体现出企业在养护业务上的投入，还能反映出企业养护的技术水平，有效的人员配置是在合理人数控制和有效人员配置下实现的。④道路车流量。高质量的道路养护工作必然能给道路使用者提供高质量的道路服务，进而吸引大量的道路服务需求者，使得车流量上升。⑤营业收入。养护质量越高，道路使用者增加，通行费收入就越高，依附于公路的服务区经营等收入就越多。
（2）外部环境指标
①地理条件。地理位置不同，收费公路发展也不同。东部由于处于经济发达地区，科学技术水平变革快，先进养护技术的应用也较早，西部地区恰恰相反。本文将全国分为东部和中西部两类，规定东部地区为1，中西部地区为0。②地区GDP。收费公路只有在良好的宏观经济环境下，管养合理分配，才能为公路养护提供资金和设施支持。③企业国有化比重。国有企业和非国有企业面对不同的政府政策和市场竞争压力，企业效率存在不同。刘伟：《中国高新技术产业研发创新效率测算——基于三阶段DEA模型》，《数理统计与管理》2015年第1期。收费公路行业，国有化程度越高的企业，其运营、养护等效率普遍较低。白鹏锐、徐海成：《我国收费公路资源配置及其影响因素》，《中国流通经济》2018年第8期。④企业人员受高等教育比重。教育是人力资本强化的主要途径，养护人员的人力资本积累，有助于提高养护技能水平和专业知识，也有助于实现养护智能化节约养护成本。⑤市场竞争压力。公路等五种运输方式与途径的选择在一定范围内是非此即彼的选择，一种运输方式市场份额的增加必然会导致其他运输方式市场份额的减少，公路必然承受着来自于其他运输方式的竞争压力。⑥政府支持。收费公路是准公共产品，各级政府出于公益性的考虑，会给予收费公路企业相应的支持，政府补贴越多，养护业务可获得资金的基数就越大。⑦养护投入占比。对于企业而言，资本投入方向性某种程度上决定了企业发展的侧重点。随着公路养护需求的日益增加，企业必定将经营重点从建设转向养护，资金、人力等投入的增加势必带来养护市场的繁荣。
3.收费公路养护绩效测度及结果评价
（1）样本选择与数据采集
基于收费公路产业特点和样本科学性要求，本研究从《中国工业企业数据库》中选择了47家收费公路企业来进行收费公路产业养护绩效定量评价，其中地方公路融资平台公司28 家、高速公路上市公司19 家，其经营的公路分为政府还贷公路和经营性公路，这些企业均有收费公路养护业务，尤其是海南高速公路股份有限公司，其唯一主营业务是高等级公路养护。本文具体数据来源于2015-2017年公路融资平台的公司募集债券说明书、债券跟踪评级报告、财务年度报告以及上市公司年度报告。需要说明的是，由于企业信息透明度不够，本文所涉数据并非均为企业的最新数据，而是数据完整且年份较近的样本数据。综合考虑上述因素，确定指标统一、覆盖全国且具有养护业务的47家收费公路企业数据进行养护绩效分析。
（2）基于三阶段 DEA的收费公路养护绩效测度
①第一阶段：DEA实证分析养护绩效
利用 DEAP2.1软件对我国 47家收费公路经营企业的养护绩效水平和所处规模报酬状态进行分析。由表1可知，全国收费公路养护绩效的综合效率较低，仅有0.466，出现这一现状的主要原因是由于收费公路的养护纯技术效率低（0.511）引起的。相对而言，全国收费公路的养护规模效率较为理想（0.923）。全国共有8家企业的综合效率、纯技术效率、规模效率均达到了养护绩效前沿面，达到养护绩效前沿面较多的地区是华东地区，具体为江苏、安徽、山东、浙江的4个企业，中南、西南、西北、东北地区各有1个省份达到养护绩效前沿面，而华北地区省份没有一家达到前沿面。养护绩效水平呈现由东部地区向西部地区以及由南部地区向北部地区逐渐降低的趋势，华北地区的收费公路养护绩效最低（0.307），华东地区的最高（0.556）。
具体企业而言，在不考虑招商局公路网络科技控股股份有限公司的情况下，三项效率值均未达到前沿面的企业有 36家，养护纯技术效率单独达到前沿面的企业有3家、养护规模效率单独达到前沿面的企业没有;养护综合效率最低的为宁夏交通投资有限公司（0.139），养护纯技术效率最低的是山西交通开发投资集团有限公司（0.012），养护规模效率最低的是吉林省高速公路集团有限公司（0.365）。养护规模效率未达到前沿面的企业中，27家位于规模收益可变模型（VRS）的规模收益递增区域，9家位于 VRS的规模收益递减区域。结合在全国均有收费公路业务的招商局公路网络科技控股股份有限公司效率情况并比较所有企业的三个效率值可知，纯技术效率是影响企业养护绩效的主要原因。
②第二阶段：SFA回归结果估计
由于七个环境变量对不同企业的收费公路养护绩效的影响有所不同，为排除企业所处环境和随机误差对企业养护绩效评价的影响，了解企业内部养护现状并探索现状原因，本文利用 SFA模型对第一阶段DEA实证分析养护绩效结果进行误差分解和投入指标调整处理。对除地理位置外的其他外部环境因素进行标准化处理的基础上，根據相似 SFA 模型，首先确定目标投入变量与实际投入产量之间的松弛变量，以第一阶段得出的投入指标松弛变量为因变量，以地区GDP、地理条件等七个外部环境因素为自变量，利用 Frontier41软件进行回归分析。其次，根据管理无效率和随机误差期望值等计算公式确定松弛变量与环境变量之间的关系、分离随机因素。最后，根据变量调整公式求取相应的调整后的投入指标值，郭四代等：《基于三阶段 DEA模型的省际真实环境效率测度与影响因素分析》，《中国人口资源与环境》2018年第3期。见表2。 由表2可知，七个变量对收费里程、养护费用、养护相关人员数量三个投入松弛变量的系数均能通过显著性检验，说明外部影响对收费公路企业养护绩效存在显著影响。三种投入松弛变量的γ值均接近于1，且达到1%的显著性水平，说明三种投入中管理因素的影响占据主导地位;三个投入松弛变量 SFA回归的单边似然比检验统计量 LR 均大于检验标准值，由此可以判定，该模型估计结果总体可以接受。通过投入松弛变量与各外部环境变量之间的回归系数判断两者间的相关关系。正相关表明两者间为不利关系，负相关表明两者间为有利关系。
③第三阶段：修正投入后的DEA测算养护绩效
将第二阶段投入变量调整结果与产出原始数据组成新的投入产出数据分析表。利用 DEAP2.1 软件计算得到剔除环境变量之后的企业养护绩效评价的综合效率值、纯技术效率值和规模效率值，这三个新的效率值能够更加准确地反映企业养护绩效水平（表1）。剔除外部影响之后，我国收费公路企业养护绩效水平有较大改善，养护的综合效率、纯技术效率、规模效率的平均值分别为0.288、0.880、0.324，纯技术效率与规模效率之间变化最为明显，相对而言，全国收费公路养护纯技术效率较为理想。全国有4家企业的综合效率、纯技术效率、规模效率均达到了养护效率前沿面，达到养护效率前沿面较多的地区仍然是华东地区，具体为江苏、山东、浙江的3个企业，西北地区有1个省份达到养护效率前沿面，而没有一家达到前沿面的地区有中南、西南、华北、东北4个地区。养护绩效水平呈现东部地区向中部地区马鞍状的降低趋势，东北地区的收费公路养护绩效最低（0106），华东地区仍然最高（0.448）。
在企业中，同样在不考虑招商局公路网络科技控股股份有限公司的情况下，三项效率值均未达到前沿面的企业有 34家，养护纯技术效率单独达到前沿面的企业有9家，同样没有养护规模效率单独达到前沿面的企业;养护综合效率最低的为山西交通开发投资集团有限公司（0.139），养护纯技术效率最低的是江西省高速公路投资集团有限责任公司（0.593），养护规模效率最低的是山西交通开发投资集团有限公司（0.01）。养护规模效率未达到前沿面的企业中，34家均位于规模收益可变模型（VRS）的规模收益递增区域。根据表1并比较所有企业的三个效率值可知，规模效率是影响企业养护绩效的主要原因。
④结果分析
根据表1对比第一、三阶段，显著的不同在于反映企业养护绩效的具体指标，纯技术效率和规模效率的变化。异于第一阶段，第三阶段中黑龙江交通发展股份有限公司、安徽皖通高速公路股份有限公司、现代投资股份有限公司、四川省交通投资集团有限责任公司4家企业变为未达到前沿面，而达到前沿面的企业没有变化。剔除外部环境影响变量后的第三阶段，收费公路企业养护绩效的综合效率、规模效率的全国平均值相比第一阶段均有所降低，但是纯技术效率却在增加，其中江苏、山东等四个省份的4家企业的效率值一直处于较高水平。剔除外部变量之后的效率值更能反映企业真实情况，因此企业养护绩效的综合效率值为0288。但值得注意的是，江苏、安徽、湖北、湖南、广东、云南的6家企业剔除外部影响因素后的综合效率值是上升的，其中上升最明显的是江苏交通控股有限公司，由此可见外部环境对企业作用不同，有些具有正效应、有些具有负效应。
外部环境因素和随机干扰对大多数收费公路企业养护绩效中的综合效率crste的影响不大，除海南高速、龙江高速、皖通高速三家企业波动较大（0.9以上）外，其他企业的上下浮动均低于0.2。与综合效率不同，在纯技术 率vrste方面，仅有13家企业不受或较小受到外部环境干扰，三分之二以上的企业受到外部环境强烈影响，上下浮动平均值达到0.38。收费公路养护绩效的三个效率中，受外部环境干扰较大、影响较广的是规模效率sacle，仅有8家企业轻微受到外部环境干扰（低于0.2），其他企业上下浮动平均值高达06，其中有6家企业的效率值波动达到0.9以上。但是，包含公路融资平台公司和上市公司两者在内的综合效率、纯技术效率和规模效率无论是调整前还是调整后均远低于以上市公司为样本的相应效率值（综合效率为 0.890，纯技术效率为 0.928，规模效率为0.956）。王婕妤、徐海成：《基于实现有效竞争的基础设施产业规模效率研究》，《西北大学学报》（哲学社会科学版）2013年第1期。
三、收费公路产业养护绩效的影响因素分析
根据表1中第一、三阶段DEA分析得出的crste，vrste，scale，结合收费公路养护绩效评价中第二个阶段SFA回归分析可知，在1%、5%、10%的显著性水平下，地理位置、市場竞争强度、养护资金占比与收费公路里程的回归系数为负，说明地理位置的优越程度、市场竞争强度适度增加、养护资金占比合理提高都将会通过优化收费公路养护里程给养护绩效带来正效应;地区GDP、国有化比重、政府补贴占比与养护费用的回归系数为负，说明地区GDP增长、国有化比重增加、政府补贴倾斜将有利于合理化养护费用提高收费公路养护绩效;员工受高等教育程度比例与职工人数的回归系数为负，说明员工受高等教育程度比例越大越有助于企业提高收费公路养护绩效。由此可知，上述影响因素都通过不同途径间接影响收费公路养护绩效。分析上述指标可总结产生收费公路养护绩效现状的原因主要有以下几个方面：
（1）政策制度层面。政府对收费公路产业和企业的支持可以通过对不同性质企业的政府补贴反映出来。收费公路属于大型公益性基础设施，经营企业在获取经济价值的同时须兼顾公益服务，政府为了鼓励社会资源投身社会公益服务，满足人们对公路基础设施的需求，势必给企业提供补贴，但问题的关键是政府补贴无法得到公平分配。这是因为：收费公路行业，国有企业由于与相关行政事业单位联系紧密，政府补贴政策受行政干预较为明显，所以获得的政府补贴明显高于非国有企业。养护资金占比对于扩大收费公路增加具有显著作用，养护资金占比越高，公路养护的质量也就相对越好。而公路质量改善必然能吸引更多的道路使用者，从而使得所养护公路营业收入提高，最终促使收费公路的养护绩效得到改善，养护资金占比也在一定程度上反映了企业现阶段的政策导向和投资趋势。 （2）产业与产权结构层面。国有化比重反映了国有经济对行业或者企业的控制程度，国有化比重越大，所构筑的壁垒就越高，非国有企业就越难进入和生存，壁垒内的国有企业市场竞争性就越弱。具有养护业务的收费公路企业主要由国有企业和非国有企业组成，国有企业全部由国有经济构成，如公路融资平台公司中的北京首都公路发展集团有限公司。而非国有企业也几乎是由国有经济控股，如广西五洲交通股份有限公司，国有经济控股50.67%。虽然适当的国有化比重有益于集中资源完成大型基础设施的养护任务，但是国有化比重过大则会制约养护市场正常发展，而收费公路中的企业正处于国有化比重较大程度。市场竞争存在效率边界，适度竞争有助于完善市场、提高企业创造力，但是目前的收费公路企业早已逾越了有效竞争的效率边界，该状态下收费公路的产权结构和产业结构制约了收费公路养护绩效的提高。
（3）企业行为层面。教育水平对提高收费公路养护绩效具有巨大推动作用，教育水平的提高意味着企业人力资本质量的提高，有利于提高员工对新技能新方法的接受和吸收能力，有利于产业组织分工和业务环节协调。企业中接受高等教育的人越多，员工的知识储备就越大，接受新技能的速度就越快，收费公路养护时间成本就越小，养护效率就越高，养护绩效就越好。
（4）社会经济水平层面。GDP是衡量地区经济发展程度的重要指标。经济基础较好的地区拥有较强的公路养护资源投入能力，如大量养护资金的注入和人力资源投入，这些资源的进入势必会促进公路养护产业的发展。经济水平较强的地区，可以利用雄厚资本和发达的技术，将科技成果转化到公路基础设施领域，通过提高通行速度来缩短区域之间的距离。经济能力的提升，虽然不会改变地区之间的物理位置，但会缩短地区之间的时间距离，弱化地理位置对养护绩效的影响。
通过上述分析不难发现，无论政府补贴和国有化比重还是市场竞争度和地方资本使用，都直接或间接地受制于行政干预;养护资金占比、企业员工接受高等教育比重又受制于国有企业垄断，而政府行政权力与国有企业垄断的结合正是行政垄断的必要组成部分。因此，造成收费公路经营企业养护低绩效的根本原因是不适度的行政垄断，其引发了收费公路养护资源的错配。樊建强等对政府还贷公路经营绩效的研究以及徐海成等对收费公路行政垄断程度衡量的结论都证明了这一论断。樊建强、李丽娟：《收费公路行业行政垄断及其社会成本测度》，《经济问题》2012年第2期;徐海成、白鹏锐：《行政垄断程度评价指标体系构建及衡量——以收费公路为例》，《技术经济与管理研究》2015年第8期。
四、结论与政策启示
养护是收费公路系统不可或缺的环节，是收费公路基础设施投入生产后保证经济价值长期保值的重要手段和措施。面对沉重的养护需求、薄弱的养护基础，分析养护绩效意义重大。本文利用三阶段DEA分析收费公路养护绩效发现：我国的收费公路养护绩效处于较低水平（0.466，剔除外部环境影响后0.288）。收费公路行业中，大量养护资金、劳动力和其他资源投入的结果却是养护绩效的差强人意。养护绩效的影响因素存在于制度、结构、行为等层面，但归根结底是过度行政垄断造成的。根据新制度经济学的路径依赖理论可知，我国收费公路行业的行政垄断是制度博弈并不断强化的结果，很难在短期内消除，但是可以逐渐削弱。基于以上分析，本文认为降低行政垄断，提高收费公路养护绩效，应从以下两个主要方面入手：
第一，明确政府与市场边界，协调市场机制和行政垄断。只有合理配置市场机制和行政垄断才能促进行业发展，我国收费公路行业的行政垄断过度主要是由于政府和市场边界不清造成的。王婕妤、徐海成：《收费公路行业行政垄断程度测度及治理》，《西安交通大学学报》（社会科学版）2012年第4期;白鹏锐、徐海成：《我国收费公路资源配置及其影响因素》，《中国流通经济》2018年第8期。在社会主义市场经济体制下，公路养护行业想要正常发展既需要市场机制的刺激进行有效竞争，又需要政府宏观调控弥补市场机制的不足。行政垄断是政府宏观调控的重要手段，适度的行政垄断可以避免资源浪费、产生规模经济效益，我国的收费公路里程占到世界收费公路总里程的一半以上，如此庞大的收费公路系统，没有政府干预下的行政垄断是难以维持的。但是，過度的行政干预会影响收费公路养护的效率。因此，想要提高收费公路养护绩效，首先就要明确政府和市场边界，协调市场机制和行政垄断之间的关系。
第二，兼顾经济属性和社会属性，消除所有制歧视，深化国有企业改革。收费公路属于准公共产品，兼具经济和社会公益属性。在收费公路行业，不同类型企业的公路养护绩效具有明显差异，国有企业地方融资平台公司无论是养护纯技术效率还是养护规模效率均都低于非国有企业上市公司。地方融资平台公司主要运营的是政府还贷公路，注重公路的社会属性，正是因为其忽视了经济属性，才造成了养护的低绩效，而上市公司经营的是经营性公路，讲究公路的经济价值，其养护绩效往往较高。王婕妤、徐海成：《基于实现有效竞争的基础设施产业规模效率研究》，《西北大学学报》（哲学社会科学版）2013年第1期。尽管融资平台公司养护绩效较低，但其完全由政府部门控股，与政府渊源较深，因此经常能获得财政补贴等政府支持，享有高于非国有企业的诸多权利，这些特权的存在使得企业丧失了竞争动力，从而造成了效率的降低。因此，提高收费公路养护绩效，还需要消除所有制歧视，以效率与公益并重为目标进行国有企业改革。
作者单位：王建康，长安大学经济与管理学院、陕西省社会科学院科研处;白鹏锐，山西财经大学管理科学与工程学院;徐海成，长安大学经济与管理学院
责任编辑：韩海燕
关键词基础设施收费公路养护绩效评价影响因素
〔中图分类号〕F512.3〔文献标识码〕A〔文章编号〕0447-662X（2019）01-0044-08
一、引言
随着改革的不断深入，我国经济发展所带来的成果丰硕，尤其是公路基础设施。经过几十年的高速发展，截至2016年底，我国的收费公路里程已达17.11万公里，是全球收费公路总里程的56%左右，位居世界第一。①在收费公路里程逐渐增加的同时，早期高等级收费公路的服务年限逐渐逼近，根据公路质量要求，2000年以前建成的1万多公里高速公路已全面进入大修期，2008年底以前建成的5万多公里高速公路也普遍进入缺陷责任期后的正常维修养护期，养护工作量越来越大。②人民的出行要求和公路养护要求使得我国高等级公路建设与养护并重，但由于经济的飞速发展和人民需求的日益增加，高等级公路始终难以满足社会需求，从而使得其长期处于“建设为主”的状态，这种状态促使高等级公路基础设施养护一直处于薄弱产业群体。交通运输部公布的2013-2016年《收费公路统计公报》显示，收费公路总支出从2013年的4312.76亿元增加到2016年的8691.73亿元，其中养护支出从2013年的390.43亿元增加到了2016年的476.3亿元，尽管收费公路养护费用随着收费公路支出而有所增加，但养护费用占总支出的比例却在降低，2013年9%、2014年8%、2015年7%、2016年5%。③面对收费公路基础设施总量的增加，以及收费公路养护需求的快速增长，沉重的建设任务下形成的“重建轻养”观念等，再加上社会对高等级公路行车安全性和舒适性要求的提高，使得高等级公路养护形势异常严峻。
对于收费公路养护绩效评价研究，国内主要侧重于绩效指标体系构建层面。王芳等在合理选择指标构建方法以及明确指标选择原则的基础上，构建了双层评价指标体系，认为应从路面行驶质量、路面损坏指数和路面车辙深度三个方面构建养护质量指标。王芳、苏小军、胡兴华：《高速公路养护及服务质量评价指标体系研究》，《重庆交通大学学报》（自然科学版）2009年第3期。为了客观评价公路养护绩效，朱洁等构建了相关指标体系，针对具体案例构建了四维度评价指标体系。朱洁、陈长、孙立军：《公路养护绩效评价指标体系的构建方法》，《同济大学学报》（自然科学版）2012年第6期。何亚伟等将指标细分为24个，采用改进的层次分析法研究干线公路养护资金使用绩效问题。何亚伟、朱弘珊、薛鹏涛：《干线公路养护资金使用绩效评价研究》，《筑路机械与施工机械化》2016年第10期。相对于养护业务，收费公路产业运营、投资等绩效评价的研究成果较为丰富。郑方辉从社会福利、政策效率和制度导向方面对收费公路的政策绩效进行了评价。郑方辉：《中国收费公路的制度安排及其绩效评价》，《学术研究》2009年第4期。王婕妤从有效竞争入手研究发现，我国收费公路产业经济绩效可以通过提高规模效率得以改善。王婕妤、徐海成：《基于实现有效竞争的基础设施产业规模效率研究》，《西北大学学报》（哲学社会科学版）2013年第1期。Sabyasachee借助二项分布模型对公路安全项目的资源配置效率加以分析。Sabyasachee Mishra， “A Synchronized Model for Crash Prediction and Resource Allocation to Prioritize Highway Safety Improvement Projects，” Procedia-Social and Behavioral Sciences， no.104， 2013， pp.992～1001.在收费公路行业绩效评价的影响因素方面，郑方辉认为影响收费公路绩效的关键原因是垄断价格，而王婕妤等和白鹏锐等则认为行政垄断才是根本原因。郑方辉：《中国收费公路的制度安排及其绩效评价》，《学术研究》2009年第4期;王婕妤、徐海成：《收费公路行业行政垄断程度测度及治理》，《西安交通大学学报》（社会科学版）2012年第4期;白鹏锐、徐海成：《我国收费公路资源配置及其影响因素》，《中国流通经济》2018年第8期。归纳可知，收费公路产业绩效的影响因素主要有制度、体制、结构、行为、技术等方面。
针对已有在收费公路养护绩效评价和影响因素分析方面的研究不足，本文在综合收费公路养护特点的基础上选择三阶段DEA方法并构建指标体系测算收费公路产业养护绩效水平，进而对养护绩效的影响因素及其根源展开分析并针对养护绩效问题提出相应的整改措施。
二、收费公路养护绩效量化评价
1.收费公路养护绩效测度模型选择
随着我国大批高等级公路养护工程的开始，收费公路基础设施的养护绩效问题逐渐成为行业专家关注的焦点。评价方法选择是绩效评价的关键环节，现有产业绩效量化评价方法主要有主观评价和客观评价两类。比较两类具体方法，本文选择三阶段DEA模型评价收费公路养护绩效，主要基于以下三点考虑：一是三阶段DEA综合了非参数化和剔除外部影响等优点，模型更加科学。不同于AHP等方法，三阶段DEA可以客观评价研究对象。另外，三阶段DEA第一、三阶段为DEA-BCC模型，保留了非参数化特性，第二阶段为SFA模型，可剔除外部环境和随机干扰。二是三阶段DEA在其他交通基础设施行业应用广泛，模型更具有可借鉴性。该方法目前已被学者们用来测算港口、公路、航空、城市公交等交通运输行业的运营业务效率，均得到了满意的结果，具有一定的应用基础。白鹏锐、徐海成：《我国收费公路资源配置及其影响因素》，《中国流通经济》2018年第8期;丁彩虹、陶永宏：《长江经济带战略视角下的江苏省大型港口绩效评价研究——基于三阶段DEA模型》，《江苏科技大學学报》（社会科学版）2018年第2期;张培文、景崇毅、孙宏：《基于三阶段DEA的航空运输企业运营效率研究》，《交通运输系统工程与信息》2016年第6期;章玉、黄承锋、许茂增：《中国城市公共交通的效率研究——基于三阶段DEA模型的分析》，《交通运输系统工程与信息》2016年第1期。三是收费公路基础设施的养护特点适合通过投入产出衡量养护绩效。收费公路养护是收费公路市场化程度较高的行业，养护的多元性、养护对象的广泛性、养护环节的复杂性、养护业务的高成本性使其测算养护绩效更为准确、合理。 2.收费公路养护绩效评价指标体系
对于公路养护质量，交通运输部出台的《公路技术状况评定标准（2015-11-29）》已有明确规定，但是该标准指标组成复杂，检测周期长，且在数据客观性上也存在质疑。本文针对公路养护业务过程，根据养护业务绩效测度模型和可行性、不重叠性、全面性等指标选择原则，朱洁、陈长、孙立军：《公路养护绩效评价指标体系的构建方法》，《同济大学学报》（自然科学版）2012年第6期。参考已有基础设施行业指标选择，确定以下收费公路养护绩效评价的指标体系。
（1）投入产出指标
①收费公路里程。收费公路基础设施存在于有限资源空间之内，收费里程长短直接影响着养护业务的多少。收费公路里程长，养护业务的基数就大，潜在的养护业务量就较多。②养护费用。养护是保护公路资产和实现公路通达的必要手段，养护费用是收费公路资金支出的重要组成部分，直接反映了收费公路行业以及企业在公路养护业务方面资金投入的力度，决定着养护的工程量和质量。③养护相关员工人数。养护人员的多寡不仅能体现出企业在养护业务上的投入，还能反映出企业养护的技术水平，有效的人员配置是在合理人数控制和有效人员配置下实现的。④道路车流量。高质量的道路养护工作必然能给道路使用者提供高质量的道路服务，进而吸引大量的道路服务需求者，使得车流量上升。⑤营业收入。养护质量越高，道路使用者增加，通行费收入就越高，依附于公路的服务区经营等收入就越多。
（2）外部环境指标
①地理条件。地理位置不同，收费公路发展也不同。东部由于处于经济发达地区，科学技术水平变革快，先进养护技术的应用也较早，西部地区恰恰相反。本文将全国分为东部和中西部两类，规定东部地区为1，中西部地区为0。②地区GDP。收费公路只有在良好的宏观经济环境下，管养合理分配，才能为公路养护提供资金和设施支持。③企业国有化比重。国有企业和非国有企业面对不同的政府政策和市场竞争压力，企业效率存在不同。刘伟：《中国高新技术产业研发创新效率测算——基于三阶段DEA模型》，《数理统计与管理》2015年第1期。收费公路行业，国有化程度越高的企业，其运营、养护等效率普遍较低。白鹏锐、徐海成：《我国收费公路资源配置及其影响因素》，《中国流通经济》2018年第8期。④企业人员受高等教育比重。教育是人力资本强化的主要途径，养护人员的人力资本积累，有助于提高养护技能水平和专业知识，也有助于实现养护智能化节约养护成本。⑤市场竞争压力。公路等五种运输方式与途径的选择在一定范围内是非此即彼的选择，一种运输方式市场份额的增加必然会导致其他运输方式市场份额的减少，公路必然承受着来自于其他运输方式的竞争压力。⑥政府支持。收费公路是准公共产品，各级政府出于公益性的考虑，会给予收费公路企业相应的支持，政府补贴越多，养护业务可获得资金的基数就越大。⑦养护投入占比。对于企业而言，资本投入方向性某种程度上决定了企业发展的侧重点。随着公路养护需求的日益增加，企业必定将经营重点从建设转向养护，资金、人力等投入的增加势必带来养护市场的繁荣。
3.收费公路养护绩效测度及结果评价
（1）样本选择与数据采集
基于收费公路产业特点和样本科学性要求，本研究从《中国工业企业数据库》中选择了47家收费公路企业来进行收费公路产业养护绩效定量评价，其中地方公路融资平台公司28 家、高速公路上市公司19 家，其经营的公路分为政府还贷公路和经营性公路，这些企业均有收费公路养护业务，尤其是海南高速公路股份有限公司，其唯一主营业务是高等级公路养护。本文具体数据来源于2015-2017年公路融资平台的公司募集债券说明书、债券跟踪评级报告、财务年度报告以及上市公司年度报告。需要说明的是，由于企业信息透明度不够，本文所涉数据并非均为企业的最新数据，而是数据完整且年份较近的样本数据。综合考虑上述因素，确定指标统一、覆盖全国且具有养护业务的47家收费公路企业数据进行养护绩效分析。
（2）基于三阶段 DEA的收费公路养护绩效测度
①第一阶段：DEA实证分析养护绩效
利用 DEAP2.1软件对我国 47家收费公路经营企业的养护绩效水平和所处规模报酬状态进行分析。由表1可知，全国收费公路养护绩效的综合效率较低，仅有0.466，出现这一现状的主要原因是由于收费公路的养护纯技术效率低（0.511）引起的。相对而言，全国收费公路的养护规模效率较为理想（0.923）。全国共有8家企业的综合效率、纯技术效率、规模效率均达到了养护绩效前沿面，达到养护绩效前沿面较多的地区是华东地区，具体为江苏、安徽、山东、浙江的4个企业，中南、西南、西北、东北地区各有1个省份达到养护绩效前沿面，而华北地区省份没有一家达到前沿面。养护绩效水平呈现由东部地区向西部地区以及由南部地区向北部地区逐渐降低的趋势，华北地区的收费公路养护绩效最低（0.307），华东地区的最高（0.556）。
具体企业而言，在不考虑招商局公路网络科技控股股份有限公司的情况下，三项效率值均未达到前沿面的企业有 36家，养护纯技术效率单独达到前沿面的企业有3家、养护规模效率单独达到前沿面的企业没有;养护综合效率最低的为宁夏交通投资有限公司（0.139），养护纯技术效率最低的是山西交通开发投资集团有限公司（0.012），养护规模效率最低的是吉林省高速公路集团有限公司（0.365）。养护规模效率未达到前沿面的企业中，27家位于规模收益可变模型（VRS）的规模收益递增区域，9家位于 VRS的规模收益递减区域。结合在全国均有收费公路业务的招商局公路网络科技控股股份有限公司效率情况并比较所有企业的三个效率值可知，纯技术效率是影响企业养护绩效的主要原因。
②第二阶段：SFA回归结果估计
由于七个环境变量对不同企业的收费公路养护绩效的影响有所不同，为排除企业所处环境和随机误差对企业养护绩效评价的影响，了解企业内部养护现状并探索现状原因，本文利用 SFA模型对第一阶段DEA实证分析养护绩效结果进行误差分解和投入指标调整处理。对除地理位置外的其他外部环境因素进行标准化处理的基础上，根據相似 SFA 模型，首先确定目标投入变量与实际投入产量之间的松弛变量，以第一阶段得出的投入指标松弛变量为因变量，以地区GDP、地理条件等七个外部环境因素为自变量，利用 Frontier41软件进行回归分析。其次，根据管理无效率和随机误差期望值等计算公式确定松弛变量与环境变量之间的关系、分离随机因素。最后，根据变量调整公式求取相应的调整后的投入指标值，郭四代等：《基于三阶段 DEA模型的省际真实环境效率测度与影响因素分析》，《中国人口资源与环境》2018年第3期。见表2。 由表2可知，七个变量对收费里程、养护费用、养护相关人员数量三个投入松弛变量的系数均能通过显著性检验，说明外部影响对收费公路企业养护绩效存在显著影响。三种投入松弛变量的γ值均接近于1，且达到1%的显著性水平，说明三种投入中管理因素的影响占据主导地位;三个投入松弛变量 SFA回归的单边似然比检验统计量 LR 均大于检验标准值，由此可以判定，该模型估计结果总体可以接受。通过投入松弛变量与各外部环境变量之间的回归系数判断两者间的相关关系。正相关表明两者间为不利关系，负相关表明两者间为有利关系。
③第三阶段：修正投入后的DEA测算养护绩效
将第二阶段投入变量调整结果与产出原始数据组成新的投入产出数据分析表。利用 DEAP2.1 软件计算得到剔除环境变量之后的企业养护绩效评价的综合效率值、纯技术效率值和规模效率值，这三个新的效率值能够更加准确地反映企业养护绩效水平（表1）。剔除外部影响之后，我国收费公路企业养护绩效水平有较大改善，养护的综合效率、纯技术效率、规模效率的平均值分别为0.288、0.880、0.324，纯技术效率与规模效率之间变化最为明显，相对而言，全国收费公路养护纯技术效率较为理想。全国有4家企业的综合效率、纯技术效率、规模效率均达到了养护效率前沿面，达到养护效率前沿面较多的地区仍然是华东地区，具体为江苏、山东、浙江的3个企业，西北地区有1个省份达到养护效率前沿面，而没有一家达到前沿面的地区有中南、西南、华北、东北4个地区。养护绩效水平呈现东部地区向中部地区马鞍状的降低趋势，东北地区的收费公路养护绩效最低（0106），华东地区仍然最高（0.448）。
在企业中，同样在不考虑招商局公路网络科技控股股份有限公司的情况下，三项效率值均未达到前沿面的企业有 34家，养护纯技术效率单独达到前沿面的企业有9家，同样没有养护规模效率单独达到前沿面的企业;养护综合效率最低的为山西交通开发投资集团有限公司（0.139），养护纯技术效率最低的是江西省高速公路投资集团有限责任公司（0.593），养护规模效率最低的是山西交通开发投资集团有限公司（0.01）。养护规模效率未达到前沿面的企业中，34家均位于规模收益可变模型（VRS）的规模收益递增区域。根据表1并比较所有企业的三个效率值可知，规模效率是影响企业养护绩效的主要原因。
④结果分析
根据表1对比第一、三阶段，显著的不同在于反映企业养护绩效的具体指标，纯技术效率和规模效率的变化。异于第一阶段，第三阶段中黑龙江交通发展股份有限公司、安徽皖通高速公路股份有限公司、现代投资股份有限公司、四川省交通投资集团有限责任公司4家企业变为未达到前沿面，而达到前沿面的企业没有变化。剔除外部环境影响变量后的第三阶段，收费公路企业养护绩效的综合效率、规模效率的全国平均值相比第一阶段均有所降低，但是纯技术效率却在增加，其中江苏、山东等四个省份的4家企业的效率值一直处于较高水平。剔除外部变量之后的效率值更能反映企业真实情况，因此企业养护绩效的综合效率值为0288。但值得注意的是，江苏、安徽、湖北、湖南、广东、云南的6家企业剔除外部影响因素后的综合效率值是上升的，其中上升最明显的是江苏交通控股有限公司，由此可见外部环境对企业作用不同，有些具有正效应、有些具有负效应。
外部环境因素和随机干扰对大多数收费公路企业养护绩效中的综合效率crste的影响不大，除海南高速、龙江高速、皖通高速三家企业波动较大（0.9以上）外，其他企业的上下浮动均低于0.2。与综合效率不同，在纯技术 率vrste方面，仅有13家企业不受或较小受到外部环境干扰，三分之二以上的企业受到外部环境强烈影响，上下浮动平均值达到0.38。收费公路养护绩效的三个效率中，受外部环境干扰较大、影响较广的是规模效率sacle，仅有8家企业轻微受到外部环境干扰（低于0.2），其他企业上下浮动平均值高达06，其中有6家企业的效率值波动达到0.9以上。但是，包含公路融资平台公司和上市公司两者在内的综合效率、纯技术效率和规模效率无论是调整前还是调整后均远低于以上市公司为样本的相应效率值（综合效率为 0.890，纯技术效率为 0.928，规模效率为0.956）。王婕妤、徐海成：《基于实现有效竞争的基础设施产业规模效率研究》，《西北大学学报》（哲学社会科学版）2013年第1期。
三、收费公路产业养护绩效的影响因素分析
根据表1中第一、三阶段DEA分析得出的crste，vrste，scale，结合收费公路养护绩效评价中第二个阶段SFA回归分析可知，在1%、5%、10%的显著性水平下，地理位置、市場竞争强度、养护资金占比与收费公路里程的回归系数为负，说明地理位置的优越程度、市场竞争强度适度增加、养护资金占比合理提高都将会通过优化收费公路养护里程给养护绩效带来正效应;地区GDP、国有化比重、政府补贴占比与养护费用的回归系数为负，说明地区GDP增长、国有化比重增加、政府补贴倾斜将有利于合理化养护费用提高收费公路养护绩效;员工受高等教育程度比例与职工人数的回归系数为负，说明员工受高等教育程度比例越大越有助于企业提高收费公路养护绩效。由此可知，上述影响因素都通过不同途径间接影响收费公路养护绩效。分析上述指标可总结产生收费公路养护绩效现状的原因主要有以下几个方面：
（1）政策制度层面。政府对收费公路产业和企业的支持可以通过对不同性质企业的政府补贴反映出来。收费公路属于大型公益性基础设施，经营企业在获取经济价值的同时须兼顾公益服务，政府为了鼓励社会资源投身社会公益服务，满足人们对公路基础设施的需求，势必给企业提供补贴，但问题的关键是政府补贴无法得到公平分配。这是因为：收费公路行业，国有企业由于与相关行政事业单位联系紧密，政府补贴政策受行政干预较为明显，所以获得的政府补贴明显高于非国有企业。养护资金占比对于扩大收费公路增加具有显著作用，养护资金占比越高，公路养护的质量也就相对越好。而公路质量改善必然能吸引更多的道路使用者，从而使得所养护公路营业收入提高，最终促使收费公路的养护绩效得到改善，养护资金占比也在一定程度上反映了企业现阶段的政策导向和投资趋势。 （2）产业与产权结构层面。国有化比重反映了国有经济对行业或者企业的控制程度，国有化比重越大，所构筑的壁垒就越高，非国有企业就越难进入和生存，壁垒内的国有企业市场竞争性就越弱。具有养护业务的收费公路企业主要由国有企业和非国有企业组成，国有企业全部由国有经济构成，如公路融资平台公司中的北京首都公路发展集团有限公司。而非国有企业也几乎是由国有经济控股，如广西五洲交通股份有限公司，国有经济控股50.67%。虽然适当的国有化比重有益于集中资源完成大型基础设施的养护任务，但是国有化比重过大则会制约养护市场正常发展，而收费公路中的企业正处于国有化比重较大程度。市场竞争存在效率边界，适度竞争有助于完善市场、提高企业创造力，但是目前的收费公路企业早已逾越了有效竞争的效率边界，该状态下收费公路的产权结构和产业结构制约了收费公路养护绩效的提高。
（3）企业行为层面。教育水平对提高收费公路养护绩效具有巨大推动作用，教育水平的提高意味着企业人力资本质量的提高，有利于提高员工对新技能新方法的接受和吸收能力，有利于产业组织分工和业务环节协调。企业中接受高等教育的人越多，员工的知识储备就越大，接受新技能的速度就越快，收费公路养护时间成本就越小，养护效率就越高，养护绩效就越好。
（4）社会经济水平层面。GDP是衡量地区经济发展程度的重要指标。经济基础较好的地区拥有较强的公路养护资源投入能力，如大量养护资金的注入和人力资源投入，这些资源的进入势必会促进公路养护产业的发展。经济水平较强的地区，可以利用雄厚资本和发达的技术，将科技成果转化到公路基础设施领域，通过提高通行速度来缩短区域之间的距离。经济能力的提升，虽然不会改变地区之间的物理位置，但会缩短地区之间的时间距离，弱化地理位置对养护绩效的影响。
通过上述分析不难发现，无论政府补贴和国有化比重还是市场竞争度和地方资本使用，都直接或间接地受制于行政干预;养护资金占比、企业员工接受高等教育比重又受制于国有企业垄断，而政府行政权力与国有企业垄断的结合正是行政垄断的必要组成部分。因此，造成收费公路经营企业养护低绩效的根本原因是不适度的行政垄断，其引发了收费公路养护资源的错配。樊建强等对政府还贷公路经营绩效的研究以及徐海成等对收费公路行政垄断程度衡量的结论都证明了这一论断。樊建强、李丽娟：《收费公路行业行政垄断及其社会成本测度》，《经济问题》2012年第2期;徐海成、白鹏锐：《行政垄断程度评价指标体系构建及衡量——以收费公路为例》，《技术经济与管理研究》2015年第8期。
四、结论与政策启示
养护是收费公路系统不可或缺的环节，是收费公路基础设施投入生产后保证经济价值长期保值的重要手段和措施。面对沉重的养护需求、薄弱的养护基础，分析养护绩效意义重大。本文利用三阶段DEA分析收费公路养护绩效发现：我国的收费公路养护绩效处于较低水平（0.466，剔除外部环境影响后0.288）。收费公路行业中，大量养护资金、劳动力和其他资源投入的结果却是养护绩效的差强人意。养护绩效的影响因素存在于制度、结构、行为等层面，但归根结底是过度行政垄断造成的。根据新制度经济学的路径依赖理论可知，我国收费公路行业的行政垄断是制度博弈并不断强化的结果，很难在短期内消除，但是可以逐渐削弱。基于以上分析，本文认为降低行政垄断，提高收费公路养护绩效，应从以下两个主要方面入手：
第一，明确政府与市场边界，协调市场机制和行政垄断。只有合理配置市场机制和行政垄断才能促进行业发展，我国收费公路行业的行政垄断过度主要是由于政府和市场边界不清造成的。王婕妤、徐海成：《收费公路行业行政垄断程度测度及治理》，《西安交通大学学报》（社会科学版）2012年第4期;白鹏锐、徐海成：《我国收费公路资源配置及其影响因素》，《中国流通经济》2018年第8期。在社会主义市场经济体制下，公路养护行业想要正常发展既需要市场机制的刺激进行有效竞争，又需要政府宏观调控弥补市场机制的不足。行政垄断是政府宏观调控的重要手段，适度的行政垄断可以避免资源浪费、产生规模经济效益，我国的收费公路里程占到世界收费公路总里程的一半以上，如此庞大的收费公路系统，没有政府干预下的行政垄断是难以维持的。但是，過度的行政干预会影响收费公路养护的效率。因此，想要提高收费公路养护绩效，首先就要明确政府和市场边界，协调市场机制和行政垄断之间的关系。
第二，兼顾经济属性和社会属性，消除所有制歧视，深化国有企业改革。收费公路属于准公共产品，兼具经济和社会公益属性。在收费公路行业，不同类型企业的公路养护绩效具有明显差异，国有企业地方融资平台公司无论是养护纯技术效率还是养护规模效率均都低于非国有企业上市公司。地方融资平台公司主要运营的是政府还贷公路，注重公路的社会属性，正是因为其忽视了经济属性，才造成了养护的低绩效，而上市公司经营的是经营性公路，讲究公路的经济价值，其养护绩效往往较高。王婕妤、徐海成：《基于实现有效竞争的基础设施产业规模效率研究》，《西北大学学报》（哲学社会科学版）2013年第1期。尽管融资平台公司养护绩效较低，但其完全由政府部门控股，与政府渊源较深，因此经常能获得财政补贴等政府支持，享有高于非国有企业的诸多权利，这些特权的存在使得企业丧失了竞争动力，从而造成了效率的降低。因此，提高收费公路养护绩效，还需要消除所有制歧视，以效率与公益并重为目标进行国有企业改革。
作者单位：王建康，长安大学经济与管理学院、陕西省社会科学院科研处;白鹏锐，山西财经大学管理科学与工程学院;徐海成，长安大学经济与管理学院
责任编辑：韩海燕