特許經營制度下公共交通行業的財政補貼效應
——基于超越對數成本函數模型的實證

章　玉　黃承鋒　許茂增

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·部門經濟·

特許經營制度下公共交通行業的財政補貼效應
——基于超越對數成本函數模型的實證

章玉黃承鋒許茂增

[摘要]針對特許經營制度下城市公共交通行業的財政補貼政策，基于超越對數成本函數模型研究了我國30個大中城市2010-2013年間財政補貼對公交企業成本函數和生產率的變動效果和影響程度。結果表明：實施財政補貼后公交企業的成本在2010-2011年間有小幅下降，但從2012年開始營運成本有上升的趨勢；公交財政補貼導致生產率有下降趨勢，而技術變動效果為下降的主要原因，占比達到94%，財政補貼效果對生產率變動的貢獻非常微小，平均在5.4%。在當前的補貼水平及分配方式下，補貼對公交全要素生產率的影響有限。建議完善公交財政補貼機制，建立與運營產出和服務質量相掛鉤的績效補貼，使政府在有限的預算下能最大程度上發揮補貼的效益。

[關鍵詞]城市公共交通行業； 特許經營制度； 財政補貼； 政策效應； 成本和生產率

一引言

我國自2004年開始對城市公共交通行業(以下簡稱“公交”)實施特許經營管理制度，明確公交的經營模式、準入退出機制和公用事業定位。2005年國務院出臺關于優先發展城市公共交通的意見，進一步提出公交優先發展的理念和公益性定位。特許經營制度的實施，使得公交的經營發生了較大變化，主要表現在：(1)公交經營體制的轉變，2004年以前，對城市公交的管理實施放松管制，允許民營企業等資本進入，政府給予部分國有公交企業補貼；2004年以后，受公交服務水平的影響，為了提高城市公交服務質量和管理水平，地方政府通過回購、兼并、退出等多方式將原有的民營企業轉變為國有經營，逐步實現國有企業主導或控股的經營體制。(2)公交企業的規?；\營，為了進一步規范公交服務和政府監管，由原有一個城市多家企業經營逐漸整合為由一至兩家大型國有主導或國有控股的企業經營。(3)特許經營制度下，公共交通的公益性地位逐漸體現，由于逐步實現國有化運營和準入管制，政府加大對企業運營虧損和政策性虧損的補貼，其中全國城市公交運營補貼從2004年的20.2億元增加到2014年的315.2億元，增長了14.6倍，增長幅度居高不下。

目前，我國對公交的補貼主要是顯性補貼，即以財政資金直接撥付的方式來實現，顯性補貼又可再細分為“建設投資補貼”和“運營補貼”。建設投資補貼是對公交企業的基礎設施建設和大的資產成本(如車輛、站場建設等)給予直接的資金援助。運營補貼則主要對由于公交服務的社會效益造成過高成本，超過合理收入部分給予的補貼，常用的方法包括車公里補貼、人公里補貼、據實補貼、定額補貼等。公交作為服務于社會民生的公用事業，在特許經營制度下，政府對其進行補貼可在一定程度上改進公眾的社會福利和城市的人居環境，但面對高額增長的補貼和現行的補貼執行機制，補貼政策效果如何，是否有利于促進公交企業提高生產率和改善市民公交出行的服務水平，這是值得關注和研究的問題。為此，本文從微觀視角開展實證研究，探討分析當前財政補貼政策的效應，為政府制定和完善財政政策提供依據。本文接下來的結構安排是：第二部分為文獻綜述；第三部分為研究設計；第四部分為數據來源與模型估計；第五部分為結果分析；最后是政策與建議。

二文獻綜述

補貼可定義為經政府的意愿而給予某一團體或企業的協助或利益，基于經濟、環保及社會公平性等考慮，政府大都將發展城市公交作為公共交通政策的優先戰略。然而，在私家車出行快速增長背后，公交因提供社會福利服務而經營常面臨虧損，為了維持公交服務水平，政府對公交行業進行運營補貼。隨著公交補貼的大規模上升，國外從20世紀70年代開始，不少學者研究了公交補貼的效果，從經濟學的角度認為補貼確實存在著“社會公平性”與“企業經營效率”的問題，對公交的補貼更是持不同觀點，如：政府通過補貼對公交行業進行干預，將損害利伯維爾場(代表完全市場自由的經濟理論)的市場自由；補貼可能導致企業缺乏改善服務或激勵的動機，而使公交經營無效率；公交的需求彈性較低，低票價能否真正吸引更多私家車擁有者乘坐，產生轉移效益，值得懷疑；補貼將造成政府財政負擔，進而對其他政策產生排擠作用(Averch等，1962)[1]。

圖1　補貼導致的投入要素配置扭曲

公交行業多屬受管制的產業，經營企業享有路線經營權的壟斷性。根據Averch等(1962)[1]的證明：在既定的產出下，補貼的多少及報酬率的管制將影響壟斷廠商的要素投入組合，補貼會造成資本要素的浪費，從而形成投資過當。根據Kim和Spiegel(1987)[2]的研究，由生產理論可知：當廠商的生產擴展線在{πMAX,E}上時，要素投入達到最優組合狀態，可保證生產成本的最小化。Z(h0,S0)表示均等報酬率軌跡，即在政府補貼水平為h0下，廠商在此軌跡線上任一點從事生產，均可獲得相等的報酬率S0。若公交企業的收益來源只包含兩部分：乘客的票價收入P(Y)×Y及政府的現金補貼h0，則企業在面對管制報酬率S0下，最大利潤的產出為Y0；投入要素組合為B(K0,L0)，顯然并不會在{πMAX,E}上，生產要素投入未達最有效率組合，也不會對應最低成本。如今政府若將補貼增加至h1水平，則在維持原先產出Y0下，廠商新的要素投入組合將由B變動至D，將更加偏離效率組合A，從而使生產要素資源分配被扭曲的狀況更加嚴重，如圖1所示。

由上述理論可知：政府補貼預算的增加，可能導致公交企業在固定水平產出下，營運成本隨之上升。因此，財政補貼對企業的產出與成本結構的影響效果和程度，將是一個值得深入探討的問題。國外學者的研究結果顯示，補貼對企業的生產率、成本、票價及載客量均有直接影響。Bly等(1980[3]，1986a[4]，1986b[5])對歐美地區15個國家的59個公交企業1965-1976年間的財務狀況做分析，發現此期間各國對公交的補貼大幅增加，使得補貼占企業營運成本的比例也大幅提高，其結果為補貼占成本之比每提高1%，產出增加0%-0.3%，載客人數增加0.2%，票價降低0.5%-0.7%，勞務生產率降低0.15%-0.3%，每車公里成本上升0.4%-0.6%；Pucher等(1983)[6]將營運成本作為因變量，補貼金額作為其中一項自變量，以多元回歸方法分析營運成本與補貼的關系，結果發現政府補貼水平提高，將導致企業營運成本增加，并建議各級政府對公交的補貼應以企業的營運績效為基礎；Pucher(1982)[7]以面板數據資料來分析補貼對美國公交企業營運成本、生產率及工資的關系，結果顯示補貼造成營運成本上升，且聯邦政府的補貼約為州政府的2倍，補貼使公交行業生產率下降，尤其以聯邦政府的補貼影響較大，為州政府補貼效果的3倍；Anderson(1983)[8]的研究則是以美國74個公交系統1960-1975年間的面板數據為基礎，結果顯示各級政府的補貼均造成企業營運成本的上升，公營企業的實質票價較民營企業低，在補貼對班次產出及票價的影響方面，聯邦政府補貼與州政府補貼的效果差異較大；Robert(1988)[9]以1980年世界上18個國家的都市公共交通系統為研究對象，研究顯示補貼導致企業營運成本上升、票價下降，但載客量也減少；Shughart等(1988)[10]也發現，美國各級政府對公共交通的補貼均使企業營運成本上升，并建議建立能直接監督補貼資源使用的機制，以避免補貼所造成的負面影響持續擴大；Obeng等(1985[11]，1986[12]，1997[13])的研究則進一步指出，補貼將導致公共交通系統資源分配的扭曲，造成燃料及勞務要素相對于資本而言有過度使用的現象，而此資源分配扭曲的程度又因公、民營不同的經營方式而有所差別。

成本函數被廣泛應用于經濟研究的實證分析中，對于運輸產業，定價、補貼等皆與成本有著密不可分的關系，因此，成本具有重要意義。在運輸業產業結構的研究上，早期學者多以“生產函數”作為研究工具。然而，生產函數在實證分析上，常違反“解釋變量與誤差項獨立”的假設，致使參數估計產生偏差；此外，生產函數在數據收集上也會面臨困難。相對于生產函數，以成本函數研究方法進行公交產業分析具有下列優點：公交屬于受管制的行業，一般經營者對其產出水平并無完全的控制能力，即產出水平受到管制或由市場需求決定，故可視為外生變量，即可假設產量與誤差項無關；另外，要素價格取決于要素市場，不與誤差項相關。因此，利用成本函數可避免如生產函數在估計參數時所產生的偏誤，進而改善估計效率。

假設廠商在生產過程中以追求成本的最小化為目標，在所有生產要素皆可變化時，成本最小化問題以數學式表示如下：

(1)

其中，Y為產出向量，W為要素價格向量，X為要素需求向量，t為技術條件向量，F(Y,X;t)=0為生產轉換函數。式(1)說明若廠商為理性生產者，則在既定的生產技術下，對于任一產出水平，必會在市場要素價格(wi)下，決定最優的要素投入組合(xi)，使總成本(C)達到最小。滿足成本最小化的要素價格及產出水平的組合即為成本函數。若F滿足正規性和嚴格凸向性，則式(1)經由拉格朗日乘數法可推導成本函數C(Y,W;t)。再利用謝潑德引理( Shephard’s Lemma)可求出最小成本下的條件要素需求量：

(2)

將式(1)的成本函數與式(2)的要素需求函數組成聯合方程組進行參數估計，成本函數必須滿足以下4個特性：(1)成本函數是生產要素價格的一次齊次函數；(2)成本函數是生產要素價格的非遞減函數；(3)成本函數是生產要素價格的連續二次可微分函數；(4)成本函數是生產要素價格的凹函數。假設廠商在生產過程中追求成本最小化，則成本函數必須滿足上述條件。

在進行成本函數的構建時，首先必須明確函數形式。早期的成本函數多具有函數形式簡單、參數估計容易的優點，典型的如Cobb-Douglas成本函數、CES成本函數等；然而，這類函數對產業的成本結構默認了嚴格的限制條件，如規模報酬固定、要素替代彈性和要素需求比例固定及技術變化中立等，致使無法合適描述產業結構。而彈性成本函數出現后，因其無需預設限制條件，逐漸取代了早期的成本函數。典型的彈性成本函數，如超越對數成本函數(陳林等，2014)[14]、廣義超越對數成本函數(黃薇，2007)[15]及對超越對數成本函數的改進研究(陳林等，2015)[16]等，是以近似函數來逼近真實函數，是對任一特定函數在特定點上做泰勒級數的展開。在成本函數估計方法上，文獻[14]-[16]均顯示，超越對數成本函數與傳統的SFA成本函數相比，包括了謝潑德引理方程和約束條件式，且受要素的同期相關性影響，超越對數成本函數模型不能使用一般的聯立方程模型估算而應該使用似不相關回歸法(簡稱SUR)，SUR回歸還可以在一定程度上克服樣本數據的異方差性。

現有的文獻研究表明，政府對公交行業進行財政補貼會影響企業的成本及生產率，鑒于國內外學者鮮有研究我國特許經營制度下公交行業補貼政策的效應，本文基于成本視角，以實證的方法研究補貼的影響。

三研究設計

為了反映特許經營制度下公交行業財政補貼政策的效應，本文選用成本彈性和全要素生產率兩類指標來反映各因素對效果的影響程度，以勞務、資本和中間要素作為投入要素，將財政補貼額作為重要的影響參數，以公交企業的運營車公里為產出指標，建立公交的成本函數模型，具體設計如下：

(一)投入產出要素

針對成本函數的產出和投入及其相關變量說明如下：

產出指標(Y)。在產出指標的考慮上，根據Fielding等(1985)[17]提出的運輸行業政策評價框架，績效評價應同時考慮效率與效果。其中，效率是衡量要素投入(如勞務、燃料、資本等)對服務產出(如車公里)的關系；而效果則是服務產出被利用的程度(如人車公里)。本研究的主要目的在于評價公交行業的成本及其生產率的變化，從產出效率角度研究，成本函數的構建選取“車公里”為產出指標。

投入指標(w)。投入指標包括勞務(元/日)、資本(元/輛)及中間投入要素(元/車公里)三項，其中，勞務價格以總勞務成本除以總員工數得到；資本價格則為車輛折舊成本之和除以總配車數；至于中間要素投入的價格則以每車公里成本扣除上述兩項計算。各項投入指標與價格的計算如下：

(3)

(4)

(5)

財政補貼金額(h)：財政補貼是成本函數中的重要參數，現行的公交補貼政策包括中央的燃油補貼、購車補貼和地方政府的虧損補貼及運營補貼等，本文以企業所獲取的補貼總額作為研究指標，計算每條線路平均每天的補貼金額。其計算公式為：

(6)

時間變量(t)：為測度隨時間改變而變化的“技術變動效果”對成本及生產率變動影響的程度，成本函數加入時間變量。

(二)成本函數模型

本文考慮資料收集、成本效率特性和產業經濟特性，基于生產率分析的合理性與便利性，選擇超越對數成本函數來構建公交行業的成本函數。超越對數成本函數在產業的成本結構方面沒有嚴格的限制條件，在規模報酬固定、要素替代彈性和要素需求比例固定及技術變動中立等方面更具有彈性。成本函數的一般化模型如下：

C=g(w,Y,h,t)

(7)

其中，C為總成本，w為要素投入指標，Y為產出指標，h為補貼金額，t為時間變量， 對式(7)進行泰勒級數展開后，轉換如下：

(8)

式(8)即為公交行業的成本函數模型。根據對偶理論，成本份額方程式(Si)直接與超越對數成本函數有關。在一般形式的成本函數中，利用謝潑德引理可由成本函數推導出要素需求(xi)；而就超越對數形式而言，成本函數直接對要素價格偏微分導出即可得到成本份額方程式。利用謝潑德引理可推導出Si：

(9)

成本函數的一次齊次及對稱條件如下：

(10)

四數據來源與模型估計

(一)數據來源

研究數據來源于《中國城市建設統計年鑒2010-2013》、《中國交通運輸統計年鑒2010-2013》及部分地方交通統計年鑒，本文收集了我國30個大中城市2010-2013年間共120個觀測值的公交運營數據和公交財政補貼金額數據，研究城市包括北京、天津、石家莊、太原、呼和浩特、沈陽、長春、哈爾濱、上海、南京、杭州、合肥、福州、南昌、濟南、鄭州、武漢、長沙、廣州、南寧、重慶、成都、貴陽、昆明、西安、蘭州、烏魯木齊、青島、寧波、深圳，研究數據描述性分析見表1。

表1　變量描述性分析

(二)模型估計

在成本函數的參數估計方法上，本文采用近似無相關反復回歸法(ISUR)聯立方程組估計參數。在實際的估計過程中，SUR假設待估計的3個方程式間，其同期的干擾項呈相關性，而不同期的干擾項呈獨立性，采用反復估計的方法(ISUR)聯合估計3個方程式，則可得到同時滿足無偏性及有效性的估計值。且任選3個成本份額方程式中的兩個與成本函數聯合估計，可提高自由度且均可獲得相同的結果。因此，本文選取勞務份額(S1)與中間投入份額(S3)方程式與成本函數組成方程組聯合估計，其模式設定為：

(11)

參數估計結果如表2所示，統計檢驗結果見表3。

表2　成本函數估計結果

注：*表示t值不顯著。

成本函數的估計結果中，由參數估計值t統計量的觀察可知：28個參數中有4個參數的t值不顯著(AT、HB3、TB1、TB3)；由判定系數R2值來看，R2值為0.955，表明回歸方程的結果較好。此外，D-W統計量值為1.826，拒絕原假設，即無一階自身回歸誤差。同時，為檢驗ISUR回歸是否合理，本文根據LM檢驗統計量，假設檢驗各方程間擾動項同期不相關的原假設，回歸的相關性檢驗結果顯示，計量方程組均在1%的顯著性水平下同期相關。據此判斷，ISUR回歸法的使用是合理的。添加時間變量后，計量結果的顯著性及擬合優度均無大的變化，說明本計量模型的結果具有一定的穩健性。對成本函數進行技術進步中立檢驗，當技術進步呈中立情況時，則時間與其它變量無交互影響關系，彼此獨立，也即接受H0：C(Y,w,t)=A(t)·g(Y,w)的原假設。本文所構建的成本函數與時間變量t有交互影響的相關參數包括AT、HT、TB1、TB2、TB3，其估計值見表2。經F檢驗結果顯示，拒絕H0：AT=HT=TB1=TB2=TB3=0的原假設，即表示受補貼企業在分析期間，不為技術進步中立狀態。

表3　成本函數估計結果的統計檢驗值

此外，由表3可知，成本份額方程式S1(勞務)及S3(中間投入要素)的R2值分別為0.962及0.969，擬好結果較好。D-W統計量顯示，拒絕原假設，也即無一階自身回歸誤差。

五結果分析

(一)投入要素價格的成本彈性分析

投入要素價格變化將導致成本曲線隨之改變，其影響程度可由“要素價格成本彈性”觀測。在超越對數成本函數形式中，“要素價格成本彈性”即為“要素成本份額”。表4所示即補貼各期的要素成本份額。就分析期間的樣本平均數而言，成本函數的三項投入要素價格成本彈性依次為勞務>中間要素>資本。從表中數據可以看出，2010-2013年間，勞務、資本和中間要素的成本彈性呈現小幅波動，勞務和資本成本彈性有下降趨勢，而中間要素投入成本彈性小幅上升，總體變動不大，三項投入要素價格成本彈性中，勞務占比最高，其次為中間要素，最后是資本。這說明勞務價格的變動對公交企業的成本影響最大，其次為中間投入要素，而運營車輛折舊價格對成本的影響最小。從財政補貼政策的分類來看，企業獲得的補貼主要包括車輛購置補貼和燃料補貼，車輛購置補貼主要影響資本價格，中間要素成本包括燃料投入，表4的結果顯示中間要素的成本彈性有上升趨勢，從2010年的0.201上升至2013年的0.289，年均增幅達11%，說明雖然給予企業燃料補貼，但不斷上漲的燃料成本仍然對企業的投入成本有一定影響。

表4　生產要素價格成本彈性估計值

(二)要素使用情況分析

各項投入要素的Allen偏替代彈性、自身價格彈性及交叉價格彈性可根據前述的公式求得。表5和表6分別為公交系統在分析期間內以樣本平均數計算的各項彈性點估計值。

表5　生產要素Allen偏替代彈性估計值

注：括號內數值為標準偏差。

表6　生產要素的自身價格與交叉價格彈性估計值

注：括號內數值為標準偏差。

一般而言，當投入要素價格上漲時，其需求量將隨之降低，也即要素自身價格彈性應為負值，由上表觀察可知，在分析期間的勞務要素價格彈性為-0.266，符合需求原則，但也發現其他兩項要素(資本、中間要素)的價格彈性估計值均有正值出現，這是因為公交車輛的折舊成本核算或燃料投入都隨著營運里程而增加，所以即使這些要素價格上漲，要素的需求量(投入量)也不會減少。此外，根據自身價格彈性的定義，彈性的絕對值小于1，表示要素投入為必需品(必要的生產投入)。由成本函數的自身價格彈性點估計值來看，三項要素價格彈性絕對值大小依次為資本>勞務>中間要素，意味著資本要素投入量受車輛或其他設備折舊費用波動的影響最大，中間要素投入量則對價格最不敏感。在交叉價格彈性方面，成本函數均顯示：(1)勞務要素與資本要素具有互補關系；(2)勞務要素與中間要素具有替代關系；(3)資本要素與中間要素具有替代關系。然而，由彈性的絕對值來看，三者間的替代或互補關系不強。Allen偏替代彈性具有對稱性，也即以勞務替代中間要素或以中間要素替代勞務具有相同意義。由表5成本函數三項投入要素的Allen偏替代彈性可以看出：(1)勞務要素與資本要素具有互補關系；(2)勞務要素與中間要素具有替代關系；(3)資本要素與中間要素具有替代關系。

(三)產出成本彈性與邊際成本分析

產出成本彈性衡量的是產出的增減對總成本的影響。產出成本彈性(ECY)可定義為：

(12)

其中，MC為產出的邊際成本，AC為產出的平均成本。由表7可知，產出成本彈性在2010-2013年內均趨近于1，且有緩慢下降趨勢，由2010年的1.014下降至2013年間的0.995，說明公共交通車公里產出的增減對總成本的敏感程度越來越小。在每車公里平均成本與邊際成本方面，本文的估計值與實際成本數據差異不大，表示成本函數的估計結果良好。

表7　每車公里成本、產出成本彈性估計值

注：平均成本、邊際成本的計算單位為：元/每車公里。

(四)規模經濟分析

公交行業的規模經濟定義如下：

(13)

由上式可知，規模經濟與平均成本及邊際成本直接相關，當SE值為正時，即表示具有規模經濟；SE值為負時，為規模不經濟；當SE為零時，則為固定規模報酬。由表8可知，在分析期間內，公交系統的規模經濟趨近于固定規模報酬狀況。這是由于我國實行公共交通特許經營制度，通過并購、回購等多種方式，公交的運營模式逐步由以前的小、散、多演變為由一至兩家大型國有企業運營的體制，規模經濟的效果逐步體現。

(五)補貼成本彈性分析

補貼成本彈性可衡量政府核定補貼額的增減對公交經營者營運成本的影響，定義為：

(14)

若利用本文的成本函數估計結果來估計ECh，則計算式為：

(15)

由表8可知，財政補貼在2010-2011年對企業的運營成本有降低現象，然而從2012年開始，成本上升，且有持續走高的趨勢。2010-2013年間我國公交財政補貼額由178億增加到311億，年均增長幅度達18.6%，在大規模補貼的背景下，研究顯示公交企業的成本有上升趨勢。分析我國現有的補貼制度，政府主要根據企業上報的年度數據核定補貼，包括政策性虧損補貼、票價補貼等，以定額補貼或據實補貼的方式實施，忽略了對乘客服務效果和服務水平相掛構的監督考核機制，導致企業為了完成政府的社會福利任務，在車輛調度排班上以滿足基本出行為目標，運營車公里產出較高，例如：對于偏遠或客流密度較低的服務性線路，企業收入減少，但發班密度仍然維持政府設定的服務水平，導致企業政策性虧損增加，政府補貼持續升高。

表8　補貼成本彈性估計值

(六)全要素生產率影響效應

在公交企業財政補貼情況下，全要素生產率的變動關系計算如下：

(16)

由式(16)即可計算全要素生產率的變動，其中等式右邊第一項為“技術變動效果”，第二項為“規模經濟效果”，而第三項則是“補貼效果”，由此計算30個大中城市公交行業生產率的變動效果見表9。由表9可以看出，財政補貼期間，全要素生產率有下降趨勢，且在2012-2013年間為-0.0882，說明補貼造成公交行業全要素生產率下降。對全要素生產率進行分解后發現，分析期間內全要素生產率的變動，主要歸因于“技術變動效果”，平均占總效果的94%。而相較于技術變動效果，其他兩項效果對全要素生產率變動的貢獻，則顯得非常微小。就規模經濟效果來看，公交營運狀況接近固定規模報酬，平均占比為0.45%。補貼效果方面，在當前的補貼水平及分配方式下，財政補貼對公交行業全要素生產率的影響很有限，平均為5.4%，且在分析期間內其補貼效果呈逐年下降趨勢，由正面影響效果變為負面影響，對全要素生產率的變動影響越來越小。進一步說明在當前的補貼政策和機制下，財政補貼雖然在滿足公眾出行基本服務上發揮了一定的作用，但面對不斷攀升的補貼金額，由于缺乏對企業的激勵和考核機制，補貼對公交行業生產率帶來負面影響。

表9　公共交通行業全要素生產率的影響效應

六結論與建議

本文針對特許經營制度下2010-2013年間我國30個大中城市公交行業的發展情況，基于超越對數成本函數將財政補貼額作為成本函數的重要因素，研究了公交行業的財政補貼效應，主要結論是：首先，勞務、資本和中間要素的成本彈性呈現小幅波動，且勞務和資本成本彈性有下降趨勢，三項投入要素價格成本彈性中，勞務占比最高，其次為中間要素，最后是資本；產出成本彈性分析中，產出成本彈性在2010-2013年間均趨近于1，且有緩慢下降趨勢，由2010年的1.014下降至2013年間的0.995，說明公共交通車公里產出的增減對總成本的敏感程度越來越?。还恍袠I逐步呈現規模經濟運營的效果；財政補貼在2010-2011年對企業的運營成本有降低現象，然而從2012年開始，成本上升，且有持續走高的趨勢。其次，財政補貼期間，全要素生產率有下降趨勢；對全要素生產率進行分解后發現，分析期間內全要素生產率的變動，主要歸因于“技術變動效果”，平均占總效果的94%。而相較于技術變動效果，其他兩項效果對全要素生產率變動的貢獻，則顯得非常微小；公交營運狀況接近固定規模報酬；在當前的補貼水平及分配方式下，財政補貼對公交行業全要素生產率的影響很有限，平均為5.4%，且在分析期間內其補貼效果呈逐年下降趨勢。

在現行的公交補貼政策下，補貼方式包括車公里核算、人公里核算和固定基數等，以上方式因機制的不完善導致補貼政策的作用難以真正發揮，公交財政補貼每年支出額度劇增，企業獲得了更多的補貼但未達到政府補貼的效果，公交企業運營成本有上升的趨勢且生產率逐步下降。因此，在公交優先發展和特許經營制度下，公交行業正逐漸呈現規模經濟的運營效果，但從政府補貼政策達到社會福利最優目標的角度考慮，為提高公交的服務水平，建議完善公交財政補貼機制，建立與運營產出和服務質量相掛鉤的績效補貼方式，將乘客的服務滿意度和企業的考核納入補貼核定中，使政府在有限的預算下更有效率地發揮補貼效益，達到公交補貼的政策目標，建設可持續發展的公共交通體系。

[參考文獻]

[1] Averch, H., Johnson, L. L.. Behavior of the Firm Under Regulatory Constraint[J].AmericanEconomicReview, 1962, 52(5): 1052-1069.

[2] Kim, M., Spiegel, M.. The Effect of Lump-sum Subsidies on the Structure of Production and Productivity in Regulated Industries[J].JournalofPublicEconomics, 1987, 34(1): 105-119.

[3] Bly, P. H., Webster, F.V., Pounds, S.. Effects of Subsidies on Urban Public Transport[J].Transportation, 1980, 9(4): 311-331.

[4] Bly, P. H., Oldfield, R. H.. An Analytic Assessment of Subsidies to Bus Services[J].TransportationScience, 1986, 20(3): 200-212.

[5] Bly, P. H., Oldfield, R. H.. The Effect of Public Transportation Subsidies on Demand and Supply[J].TransportationResearchA, 1986, 20(6): 415-427.

[6] Pucher, J., Markstedt, A.. Consequences of Public Ownership and Subsidies for Mass Transit: Evidence from Case Studies and Regression Analysis[J].Transportation, 1983, 11(4): 323-345.

[7] Pucher, J.. Effects of Subsidies on Transit Costs[J].TransportationQuarterly, 1982, 36(4): 549-562.

[8] Anderson, S. C.. The Effect of Government Ownership and Subsidy on Performance: Evidence from the Bus Transit Industry[J].TransportationResearchA, 1983, 17(3): 191-200.

[9] Robert, C.. Cost and Performance Impacts of Transit Subsidy Programs[J].TransportationResearchB, 1988, 22B(1): 45-54.

[10] Shughart, W. F., Kimenyi, M. S.. A Public Choice Analysis of Public Transit Operating Subsidies[J].ResearchinLawandEconomics, 1988, 22B(1): 45-54.

[11] Obeng, K.. Bus Transit Cost, Productivity and Factor Substitution[J].JournalofTransportationEconomicandPolicy, 1985, 19(2): 183-203.

[12] Obeng, K., Benjamin, J., Addus, A.. An Initial Analysis of Total Factor Productivity for Public Transit[J].TransportationResearchRecord, 1986, 1078: 48-55.

[13] Obeng, K., Azam, G.. Type of Management and Subsidy-induced Allocative Distortions in Urban Transit Firms[J].JournalofTransportEconomicsandPolicy, 1997, 31(2): 193-209.

[14] 陳林, 劉小玄. 自然壟斷的測度模型及其應用[J]. 中國工業經濟, 2014, (8): 5-17.

[15] 黃薇. 中國保險業范圍經濟的實證研究——基于廣義超越對數成本函數的分析[J]. 數量經濟技術經濟研究, 2007, (11): 86-95.

[16] 陳林, 湯秀梅, 劉小玄. 全要素生產率會影響成本函數估計嗎[J]. 統計研究, 2015, 32(11): 26-35.

[17] Fielding, G. J.. Performance Evaluation for Bus Transit[J].TransportationResearchA, 1985, 19(1): 73-82.

[責任編輯: 陳林]

[DOI]10.14007/j.cnki.cjpl.2016.03.010

[引用方式]章玉, 黃承鋒, 許茂增. 特許經營制度下公共交通行業的財政補貼效應——基于超越對數成本函數模型的實證[J]. 產經評論, 2016, 7(3): 118-129.

Study the Effect of Public Transport Industry Financial Subsidy Policy Under Franchise Institution——Based on Trans-logarithm Cost Function

ZHANG YuHUANG Cheng-fengXU Mao-zeng

Abstract:This paper studies the effect of transport financial subsidy policy under franchise institution based on translog cost function which take the financial subsidies as the key parameter, using public transport industry annual operation data of 30 large cities in China from 2010 to 2013. The research shows that: the operating costs of public transport declined slightly from 2010 to 2011 year after implementing subsidy policy, but increased from 2012 to 2013 year. While the effect of financial subsidies on productivity has declined, the technological effect change is the main reason, accounting for 94%. We also found the subsidies effect on productivity change is very small and limited under the current level and mode of subsidies, only 5.4%. It is proposed that improve the mechanism of financial subsidies, and to establish a performance subsidy method which is linked with the operational output and service quality is the key, so that the government can use the subsidies more efficiently under the limited budget.

Key words:urban public transport industry; franchise institution; financial subsidies; policy effect; cost and productivity

[收稿日期]2016-02-22

[作者簡介]章玉，重慶交通大學經濟與管理學院博士研究生，主要研究方向為交通運輸經濟與政策；黃承鋒，重慶交通大學國際學院教授、博士生導師，主要研究方向為交通運輸經濟與政策；許茂增，重慶交通大學經濟與管理學院教授、博士生導師，主要研究方向為物流與供應鏈管理。

[中圖分類號]F57.6

[文獻標識碼]A

[文章編號]1674-8298(2016)03-0118-12