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表11990―2001年武漢市房地產開發投資、基本建設投資GDP及增長率
資料來源：《武漢年鑒》1989年～2002年各版
從表可以看山，武漢市房地產投資呈現山如下一些特點：
（1）年度房地產開發投資增長快。1990年武漢市房地產投資總額僅為3.35億元，而到2001年則猛增到115.34億元，增長34倍多。12年間的平均增長速度為51.74%。但同期武漢市的基本建設投資額的平均增幅只為27.12%。同期的GDP平均增幅為21.6%。特別在1992年～1995年最為明顯。由此可知，房地產開發投資增長率大大高于后兩者，房地產開發投資增長很快。
（2）投資周期性波動大。圖1為1990―2001年間武漢市房地產開發投資與基本建設投資及GDP增長率的散點折線圖。我們從圖中可以看山，1990～2001年間武漢市房地產開發投資的增長明顯呈現山一個周期波動。1993年以前，房地產開發投資增長很快，1990年的增幅只為-2.4%，1991年為2.1%，而到1992年，房地產開發投資迅速上升，增幅上升到63.2%，到1993年增長率達到極點，為341.4%。短短4年時間就上升了7.4倍。而在1994年以后，投資增長率漸漸回落。1994年、1995年分別為131.4%、60.6%。在1996年回落得最快，只有6.2%，增幅下跌了將近10倍。到1999年房地產投資首次山現了負增長。1999年之后，房地產投資增幅又有增加趨勢。
二、武漢市房地產開發投資規模趨于合理
適當和合理的房地產開發投資水平，可以拉動一國或一地區的國民經濟的發展。然而，房地產投資過度將會帶來空置房增多，銀行貸款難以收回，嚴重時，有可能引起金融風波，具有強烈的副作用。而如果房地產投資不足，房地產市場上將出現供過于求的局面，人們將無法（或很難）找到適合自己的住房，從而影響人們的生活，同樣也會給國家經濟發展帶來影響。
房地產投資規模是否合理，我們可以從房地產開發投資占固定資產投資的比重，以及房地產投資占GDP的比重來分析。表2表明了武漢市房地產投資占固定資產投資及GDP的比重的變化。
表2武漢市房地產投資與固定資產投資及GDP
從表2可知，1992年以前，武漢市年度房地產投資占年度固定資產投資的比重不足10%，市場感覺該市房地產投資不足。而此后該比值一直大于20%。而年度房地產投資與年度GDP的比值，先升后降，1992年以前均在9%以下，市場感覺房地產投資不足，房地產產品將供不應求，而1993～1998年，該比值在8.4%-24.2%之間。在這段時間，整體上來說，幾乎又是遞減的，但一般都小于18%。此階段由于投資放大，房地產產品將供過于求。由此本人初步估計，武漢市房地產投資占當年固定資產投資的比重在20%-25%之間，房地產投資占GDP的比重在8%-15%可能是武漢市房地產投資比例的合理區間。由表2判斷，從年度房地產投資分別占年度固定資產投資比重及占GDP比重的角度上來說，1993年以后，武漢市房地產投資規模處于投資合理區。
為了驗證上述推斷的正確性，下面我從武漢市房屋的空置率情況的變化進一步加以證明。
空置率用公式表示為：
房屋空置率=報告期末房屋空置面積/近三年房屋可供應量*100%
年度房地產產品的供給即為房地產開發企業年內可供銷售面積。房地產產品的實際需求可以認為就是房地產開發企業年內實際銷售面積，房屋空置面積就等于年內可供銷售面積減去年內實際銷售面積。由于房地產市場供需不均衡，無論從宏觀還是微觀分析，房地產空置存在有其客觀的必然性。不同國家、不同地域、不同用途的房地產，其空置率的變化規律是不相同的。
一個經濟社會，房地產產品存在一定的空置面積對房地產市場是必要的。國外研究表明，在西方發達國家，當房屋空置率在3%以下時，買房人幾乎找不到符合自己需要的房屋，房地產產品供不應求，此時市場上空置房屋少，市場呈現出賣方市場。而當房屋空置率在3%～10%時，市場較為平穩。整個市場供應不顯得過剩，買方對房地產產品有充分的選擇余地。當空置率大于10%時，則房地產產品逐漸顯得過剩。達到15%以上時，存在嚴重過剩。當然，發展中國家由于經濟不夠發達，其空置率標準與發達國家是不一樣的。一般認為空置率在4%～6%之間是合理的。發展中國家的空置率標準可歸納為如下：
表5列出了1990年～2001年武漢市房屋空置率情況，
表4顯示，在1995年以前，武漢市房屋空置率處于空置不足區，空置率均在4%以下，各年的房屋竣工面積（小于1000萬平方米）、房地產銷售量（小于100萬平方米）都不是很大，房屋空置的絕對量有限。此時，房地產市場處于買方市場。在這一階段，房地產開發企業一般很少關注房地產產品的功能、配套服務、小區環境等。而在1996年以后，武漢市房屋空置的絕對量逐漸擴大，空置率也由處于不足區轉變到處于合理區間（在4～6%之間），在國家決定取消實物福利分房采取貨幣分房以來，武漢市房地產市場供需兩旺，房屋竣工面積、銷售面積量放大?？傊瑥目罩寐式嵌葋碚f，武漢市房地產投資規模在1996年以后達到合理區間。
從短期來看，在拉動河南經濟增長的“三駕馬車”中，凈出口和消費對經濟增長的帶動作用不可能有較大幅度提高。因此投資就成為今后相當長一段時間內河南經濟發展的重要推動力。但就目前來看，河南投資不論從規模還是結構上看都還存在一些問題。
一、投資規模問題――總量偏低與增速過快同時并存
1.總量偏低
十五時期是河南投資快速增長的時期，特別是2004年以來，河南投資的增長速度遠遠快于全國，但是從總量上來看，投資規模依然偏低。可以從以下幾個方面來進行分析:
(1)2004年以前河南固定資產投資增長速度長期慢于全國。2004年以前，河南全社會固定資產投資增速除了在個別年份（如1999年、2000年等）略高于全國水平外，其余年份均低于全國水平。長期投資增速上不去是河南投資總量較低的一個重要原因。
(2)河南全社會固定資產投資率較低。投資率是衡量投資規模的一個重要指標，它是指一個地區全社會固定資產投資總量占同期GDP的比重。河南“八五”、“九五”時期投資率分別為26.7%、28.5%，全國分別為34.1%、36.0%;而浙江分別為39.5%、37.1%;廣東分別為48.2%、33.6%;可見，河南投資率低于全國水平，和東部一些省份相比，河南的差距就更大。進入“十五”時期以后，由于國家西部大開發政策的實施，帶動了西部地區投資的發展，西部省份的投資率均達到35%以上，而河南2002年投資率為29.6%，這一投資率已經是河南的歷史最高水平，但與全國相比，仍相差12.55個百分點。2003年河南投資增勢強勁，投資率又創新高，達到32.9%，但和全國的47.2%相比，仍相差14.3個百分點。2004年，河南投資增速遠高于全國水平，但河南投資率是35.2%，全國是51.5%；2005年河南投資增速為41.3%，全國為25.8%，但就投資率來看，河南和全國仍相差7.1個百分點；2006年河南投資依然是飛速增長，增速達到37%，遠高于全國24%的增長速度，但就投資率來看，河南仍低于全國5.1個百分點。
(3)河南人均固定資產投資水平低。2004年河南人均固定資產投資額為3189元，是全國人均投資量的59.2%，分別是浙江、江蘇、山東、廣東的24.6%、36.5%、42%和45.9%。2005年河南固定資產投資飛速增長，人均固定資產投資額達到4483元，比2004年增長了近1300元，但與全國人均固定資產投資6776元相比，差距依然很大。而浙江、江蘇、山東、廣東等東部省份的人均固定資產投資量分別是13581元、11693元、11399元、7567元，更是遠遠超過河南。河南與中部六省中的其他省份相比，也只是處于中游。
(4)河南投資與GDP的總量占全國的比重不相稱。近幾年，由于河南經濟增長速度快于全國平均增長速度，河南GDP占全國的比重也不斷上升，由1998年的5.48%上升到2004年的6.46%。但與此同時，河南的投資增長速度卻慢于全國平均增速，河南投資占全國投資的比重也呈不斷下降趨勢，由1998年的4.67%下降為2003年的4.19%。2004年以后，由于河南投資增長速度遠遠超過全國，從而投資量占全國的比重也有所上升，使河南投資與GDP占全國比重背道而馳的局面有所改變，即便如此，兩者依然是不相稱的。如果從人口、經濟總量和投資這三者的對比來看，這種不相稱就更明顯，2006年，河南人口居全國第一位，占全國的7.5%左右，GDP居全國第五位，占全國總量的5.95%。而全社會固定資產投資僅占全國的5.38%。
2.2003年以來投資增速過快
但是在注意到河南投資總量偏低的同時，也不能忽視近幾年河南固定資產投資增長速度過快的問題。2003年以來，河南每年全社會固定資產投資增長速度都在20%以上，2003年河南固定資產投資增速由2002年的11.8%一躍達26.9%。2004年以來河南投資增速更是遠遠超過全國水平，2004至2006年全國固定資產投資增長速度分別是25.8%、25.7%和24%，而河南同期的固定資產投資增長速度分別為34.1%、41.3%和37%，遠遠高于全國水平。投資之所以能夠拉動經濟增長，是因為固定資產投資在建設期內表現為一種單純的需求，能夠對經濟增長產生一種拉動。但是一旦固定資產投資建成投產以后，它就由單純的需求變為單純的供給，這時如果沒有有效需求來吸納這一增量供給，必然出現總供給大于總需求的失衡狀況，從而影響經濟的長遠發展。目前之所以還沒有出現這種狀況，是因為固定資產投資保持了一個持續的高速增長，增加的產能被下一輪更大規模的投資所吸納，但是受到社會資源等因素的限制，這樣一種投資增長速度是不可能長期維持下去的。因此，就目前來看決不能以投資總量偏低來掩蓋目前投資增長速度過快的問題。
二、投資結構問題分析
1.“十五”期間投資產業結構不合理
河南目前投資產業結構問題也比較突出，總的來說是第二產業投資過熱，增速過快,而第一、三次產業投資增長緩慢,特別是第一產業投資力度與河南農業大省的地位不相符合。同時第二產業內部不平衡問題有所突現，傳統產業投資力度過大，而高新技術產業投資力度過小。
(1)河南第一產業投資比重較低，且下降趨勢明顯。2000年在河南全社會固定資產投資中第一產業投資占到6.97%，之后這一比重連年下降，到2005年這一比重下降到3.8%，五年間整整下降了3.17個百分點。分析其原因，主要是投資主體的投資積極性在絕對或相對的下降。從投資主體的角度分析，第一產業投資主體主要包括政府、農村集體組織和農戶（農村居民個人）。就投資能力來說，隨著經濟的發展，不論是政府還是農村集體組織和農戶，其投資能力在不斷地提高，這主要反映在這三類投資主體對第一產業固定資產投資的絕對量不斷增長上，如財政用于農業基本建設的資金由2000年的7億元增長到2005年的17億元，農村集體單位固定資產投資總量由2000年的225億元增長到2005年的400億元，農村居民個人固定資產投資總量由2000年的255億元，增長到2005年的450億元。但是從投資積極性來看，由于第一產業的投入產出率較低，無論是政府、農村集體組織還是農村居民個人對農業固定資產投資的積極性都在不斷下降，這一點可以從各投資主體投資占總投資的比重這一指標看出。首先，政府用于農業基本建設支出的財政資金總額在不斷增長，但其占財政總支出的比重是不斷下降的，由2000年的1.60%下降到2005到的1.52%。其次，就農村集體組織來看，雖然其固定資產投資額的絕對值在不斷地增長，但是從其占全社會固定資產投資的比重來看，卻是不斷下降的，由2000年的15.2%下降到2005年的9.1%。再次，就農村居民個人來看，其固定資產投資的絕對值也是在不斷地增長，但是其占全社會固定資產投資的比重卻也是不斷下降的，由2000年的17.3%下降到2005年的10.3%，五年下降了7個百分點。
(2)2003年以后第二產業投資占總投資的比重增長過快。2003年以前，第二產業投資占總投資的比重是一個下降的趨勢，但2003年以后第二產業投資卻實現了“爆發式”的增長。2003年，在國有及其他經濟類型投資中，第二產業投資648.16億元，增長63.4%;所占比重由2002年的34.6%迅速上升為2003年的41.0%。特別是隨著對能源、原材料需求的增加,基礎行業投資快速增長,如2003年河南省能源工業投資增長58.1%，原材料工業投資更是增長140%。2004、2005年依然保持著這種增長趨勢，如2005年河南煤炭、化工、機械、食品、紡織工業投資增長速度都在50%以上。但工業內部產業結構矛盾仍然比較突出，主要是高能耗行業增長偏快,一般加工工業產能擴張過快,而高附加值、高技術含量的技術升級類投資比重偏低等。
(3)第三產業投資比重過低?，F代經濟發展的重要特點是服務業所占的比重越來越高，像美國、英國、德國、日本等發達國家第三產業占經濟總量的比重達到70%以上。與我國經濟發展水平相當的土耳其、印度的服務業在20世紀80年代后期都超過或接近GDP的50%。而我國2006年第三產業增加值占經濟總量的比重只有39.5%，河南只有29.3%。河南第三產業的這種發展現狀與近幾年對第三產業的投資量是相關的。2003年以前第三產業投資比重是一個不斷上升的趨勢，但2003年由于第一產業和第二產業的投資增長速度遠遠高于第三產業的投資增長速度，從而使第三產業投資所占比重大幅度下降，由2002年的64.4%下降為2003年的57.3%，下降了7.1個百分點。2003年以后，由于第二產業投資的過快增長，第三產業投資比重連年下降，到2005年第三產業投資占總投資的比重下降到51.2%，這與2002年的最高水平相比相差10多個百分點。
2.不同城市間三產投資很不均衡
河南省不同城市間三產發展很不均衡，從而導致不同城市間三產的投資很不均衡。有的城市服務業相對發達，投資量相對較大,如鄭州,其三產投資占其總投資的比重分別為:1.87%、32.47%、65.66%;有的城市工業很發達，第二產業投資相對較大，而一三產業投資相對較小，比較典型的城市是洛陽，其三產投資比重分別是2.42%、51.3%、46.22%;有的城市工業不發達，投資量很小，因此一三產業投資量相對較大，比較典型的城市是信陽，其三產投資比重分別是7.48%、22.38%、70.14%;還有的是典型的農業城市，第一產業投資相對較大，二三產業投資量相對較小，如駐馬店三產投資比重分別為12.7%、32.95%、54.35%。當然并不是說城市產業發展要整齊劃一，各城市應根據自己的比較優勢來形成自己的產業結構，但是還是應注意三產在一定程度上的協調發展，這樣才有利于實現地區的最優規模經濟。
3.投資分布不合理，投資主要集中在以鄭州為中心的工業城市圈內
從投資的地域結構來看，投資過于集中，如2005年河南全社會固定資產投資主要集中在以鄭州為中心的工業城市圈內。其中鄭州、洛陽、新鄉、焦作四個市集中了河南投資總量的43.41%。而其他14個城市投資總量只占河南投資總量的56.59%。有些市投資總量明顯偏小，幾百萬人口的市每年才幾十個億的投資。有的市連續幾年增幅上不去。有些市投資增幅雖然不低，達到百分之四五十，但由于基數很小，總量并不大。有些市的投資基本上是高速公路形成的，其他投資比較少，工業投資更少，僅占城鎮投資的20%左右。
4.基礎設施投資仍然比較薄弱
基礎設施投資總量偏低，“十五”時期，河南省城鎮基礎設施投資完成4325.16億元，年均增長18.2%，低于城鎮固定資產投資增幅7.5個百分點。具體來說，基礎設施投資比較薄弱主要體現在四個方面：一是公路。河南省十五時期公路投資總量雖然居全國第一位，但主要是高速公路投資完成的，而國省干線公路改造、農村公路，以及場站建設任務還很重，與建設全國公路交通樞紐中心的目標相比還有很大差距。二是城市的道路、供水、供熱、供氣特別是污水、垃圾處理設施欠賬較多，必須加大投入、加快建設。三是隨著城市人口不斷增多，還需要大量增加住宅建設。四是衛生、文化、體育等社會事業基礎設施投資僅占全社會投資的4.7%，社會發展滯后于經濟發展的問題比較突出。
（1）點多，全省規劃片區達到2312個。
（2）面廣，2312個片區分布于我省16個州（市）的127個縣（區）及管委會。
（3）三是數據合理性差，規劃中的基礎數據來源是采用縣鄉水利部門調查（報）州、市水務局匯總（報）規劃編制組（復核）的辦法，復核中發現由于基層水利部門技術力量有限，加之各縣已實施的高效節水項目較少，導致基層水利部門對此項目經驗不足，所以上報的工程投資合理性較差（畝均投資低至幾十元高至幾萬元均有較多上報）。
（4）工程項目現僅處于省級規劃層面，各片區還未進行深入設計，無法對各個片區進行單獨投資計算。
1.2投資規模方法的確定及原則
在全省已實施的管、噴、微灌項目中各選取2～3個典型工程，分別以各州（市）2013年材料價格計算投資，最終加權平均得出該州（市）的畝均投資，以此做為該分類工程的綜合投資指標，最終推算規劃總投資。
推算總投資的關鍵在于管、噴、微灌典型工程的選取，所以應遵循以下原則：①典型須在已實施的項目中選取。②項目設計合理、施工規范、效益突出、管理到位。③項目無論在工程規模、工程特征及工程措施上均須具有本類工程的普遍代表性。④所采用的工程量須為典型工程的實際工程量。
2.高效節水單位投資
以昭通市2013年材料價格水平計算得出規劃中該地各類型工程畝均投資的過程。
2. 1典型工程概況
（1）管灌
選取大理州永平縣巖北管引灌溉工程作為典型工程，灌溉面積3611畝。建設內容：防滲改造引水渠8.72km，共鋪設PE管道32.13km，配套閘閥及閘閥井30個（座），φ25球閥568個；新建50m3～500m3調節水池9座，30m3減壓池16座。
（2）微灌（不含自動控制系統）
選取華坪縣榮將鎮龍頭芒果基地高效節水灌溉示范項目作為典型工程，灌溉面積2013畝。建設內容：新建倒虹吸0.91km，新建150m3、300m3水池各1座，新建泵站1座，鋪設DN250無縫鋼管0.60km，新建管理房2座，共鋪設pe管21.13km，滴灌管447.63km，配套閘閥332個，閘閥井26座。
（3）微灌（含自動控制系統）
選取元謀縣小垮山、小丙嶺片區高效節水灌溉工程作為典型工程，灌溉面積480畝。建設內容為：新建200m3蓄水池1個，新建加壓泵站1座，新建水肥控制及電腦控制室1座，面積為60m2，內設計算機自動控制系統1套，砂石過濾器1組，碟片過濾器6個，施肥罐1個；鋪設PVC及PE管道共2.93km，滴灌帶共369.02km，配套閘閥井22座。
（4）噴灌
選取硯山縣國家級現代化農業綜合示范園高效節水灌溉示范項目作為典型工程，灌溉面積3703畝。建設內容：新建2000m3水池1座，新建過濾房18m2，內設過濾器8臺，鋪設管道總長170.07km，噴頭9912個；配套閘閥井38座。
2.2基礎單價
（1）人工費
根據云水規計[2013]157號文中引水及河道工程人工費計取，工長：7.51元/小時，高級工：7.16元/小時，中級工：6.47元/小時，初級工：4.29元/小時，機械工：6.47元/小時。
（2）施工用電、水、風價格
電預算單價（由電網供電）=云南省一般工商業及其他用電1～10kvA基本電價0.722元/kw?h÷（1-高壓輸電線路損耗率4%）÷（1-35kV以下變配電設備及配電線路損耗率5%）+供電設施維修攤銷費0.02元/kw?h=0.81元/kw?h。
水預算單價=水泵組時總費用19.58元/組時÷（水泵額定容量之和50×水泵能量系數0.75）÷（1-損耗率8%）+供水設施維修攤銷費0.02元/ m3=0.59元/m3。
風預算單價=（空壓機組時總費用138.96元/組時+水泵組時總費用46.62元/組時）÷（空壓機額定容量之和26×60min×空壓機能量利用系數 0.7）÷（1-損耗率8%）+供風設施維修攤銷費0.002元/m3=0.18元/m3。
（3）主要材料預算價格
包括鋼筋、水泥、木材、汽油、柴油、炸藥等主要材料，按昭通市2013年材料綜合價格加材料到達工地分倉庫的運雜費、材料采購保管費3%、運輸保險費0.4%計算，砂石料預算價格以外購價加到達工地運輸費計算。
2.3費率
間接費（土方工程取4%，石方工程取6%，模板工程取6%，混凝土澆筑工程取4%），現場經費。企業利潤取7%。典型工程均不在城鎮，綜合稅率為3.28%。
2.4典型工程投資
2013年是全面貫徹落實黨的十精神第一年，深刻把握十提出的“四個著力”、“五個更多”以及“四化”同步的內在聯系和客觀規律，按照中央經濟工作會議要求和省、市決策部署，盤縣不斷擴大投資規模，既要“騰籠換鳥”，推進戰略性新興產業規?；l展；又要“鳳凰涅磐”，促進傳統產業脫胎換骨，高新化發展。為此，分析2012年投資情況，把握投資增長的因素，展望2013年投資形勢，抓住投資機遇。
一、投資效益、規模和增速分析
2012年盤縣為了打造“貴州西部充滿活力、富有魅力，宜居宜業的大城市”，以擴大投資為抓手，多措并舉促投資，使全社會固定資產投資規模擴大，總量快速增長。
（一）投資拉動，亮點紛呈
2012年，盤縣圍繞省、市確定的總基調、總目標、總任務，搶抓國發2號文件重大發展機遇，全縣經濟社會發展呈現出“發展提速、投資增長、民生改善、后勁增強、社會和諧、位次前移、民族團結”的良好局面。全縣經濟增長高位運行，經濟總量進一步擴大，發展成績明顯好于預期，連續5年躋身全國中小城市最具區域帶動力和最具投資潛力百強縣，最具投資潛力百強縣位次前移6位、排名90位，縣域經濟發展綜合預排名全省第一。2012年，全縣地區生產總值達300.72億元，增長17.4%；固定資產投資完成420億元，增長86.45%。預計全縣工業產值達515.69億元，增長22%。工業對經濟增長的貢獻率達60%。園區建設有序推進，紅果經濟開發區、盤北經濟開發區、盤南工業園區共完成基礎設施投資25.98億元，產業集聚、集中發展日益明顯；煤電鋼、煤電鋁、煤電化“三個一體化”積極推進，黔桂煤電鋁項目邁出實質性步伐。城鎮建設實現新突破，城鎮化率達34.5%。
（二）投資項目增加，規模擴大
盤縣2012年一季度集中開工44個項目，總投資近55億元，其中，中央投資3億多元，省級投資0.8億元，市級投資0.47億元，縣級投資4.7億元，其他資金來源45.6億元，其中，產業項目14個，交通項目8個，城市基礎設施及住房4個，社會事業項目11個，農業、林業、水利項目3個，其他項目4個。
2012年盤縣紅果經濟開發區兩河新區、盤北工業園區、盤南產業園區3個園區入園項目46個，總投資638.07億，完成投資64.5億，意向入園項目21個，投資221.95億，建成標準廠房12.3萬平方米，全年盤縣工業項目91個，總投資927.61億，預計完成125.41億，累計完成投資238.87億，集體開工項目213個，投資266.11億，超完成投資任務，全年招商引資項目81個，投資1224.72億，到位資金221.64億，有意向項目32個，總投資600億。規模整體高于往年。
（三）投資總量增加，快速增長
數據來源：盤縣統計局2012年12月份經濟要情。
2012年1-12月，全社會固定資產投資累計完成423.81億元，同比增長111.6%。其中：基本建設投資完成134.85億元，同比增長75.38%；更新改造投資完成38.97億元，同比增長49.38%；其他投資完成52.34億元，同比增長139.41%；房地產開發投資完成9.45億元，同比增長86.04%；農村非農戶投資完成60.95億元，同比增長41.65%；跨區項目完成投資14.36億元，同比增長27%。各類投資額占全社會完成投資額的比重如圖1所示。
從各月累計投資完成情況看，1-3月、1-9月、1-11月、1-12月累計投資同比增長都在100%以上，其它各月都超過30%以上的快速增長區間（詳情見圖2）。
數據來源：盤縣統計局2012年1-12月份經濟要情。
二、固定資產投資存在的問題
2012年盤縣的固定資產投資增長較快，結構有所調整，質量逐步提高，但也存在著一些值得關注的問題：
（一）外商投資動力不足
從投資類型角度看，2012年盤縣的國有投資和民間投資增長較快，而外商投資增長較慢，暴露出了動力不足的問題。
（二）房地產開發投資不足
在2012年1-12月全社會固定資產投資累計完成423.81億元中，房地產開發投資完成9.45億元，占總量3%（見圖1）。房地產開發投資嚴重不足，從而導致房價過高，農民買不起，阻慢了城鎮化進程，2012年盤縣城鎮化率達34.5%，落后于全國、全省水平（詳情見圖3）。
圖3：2007年-2012年盤縣城鎮率與全國、全省比較
（三）行業投資集中度高
從由投資三次產業分組來看，改造提升傳統煤炭產業，加強高產高效和安全標準化礦井建設，支持盤江精煤股份有限公司做大做強。推廣煤炭新科技、新裝備、新技術、新工藝的運用；推進地方煤礦進行資源整合、技改和擴能，進一步優化煤炭產業結構，建設煤炭大集團、大基地。深入實施西電東送戰略，促進資源就地轉化，積極推進黔桂公司“上大壓小”建設，積極發展水電、風電發電項目。加快建設國家重要的煤電鋼、煤電化等一體化資源深加工基地。首黔循環經濟項目，電解錳項目等第二產業投資比重高；房地產業、交運倉儲郵政業、教育業等第三產業投資比重次之，投資行業較為集中，其他行業投資比重不高。
三、對上述問題的建議
（一）政策吸引，提升外商投資信心
盤縣要以十報告中提出的“全面提高開放型經濟水平”為指引，創新舉措，全面提高招商引資工作水平。
一是強化現代服務業招商。要以十精神為指引，積極轉變招商引資工作思路，以傳統的工業招商為主向以現代服務業招商為主轉變，加強跨國公司區域總部、服務外包、現代商貿、城市綜合體、大型超市、百貨、五星級酒店、中介咨詢、金融機構等項目的引進，推動盤縣開放型經濟和現代服務業快速發展。
二是強化以商招商，以大商招小商。通過引進央企、跨國公司和世界500強及行業龍頭企業落戶盤縣，依托大型企業的影響力和號召力，吸引和帶動一批相關配套企業落戶盤縣，形成產業集群。
三是強化招商引資項目的包裝策劃。根據自身優點和產業布局需要，有針對性的策劃包裝一批優質招商引資項目，特別是針對高檔房地產、酒店、大型百貨、超市、城市綜合體進行包裝策劃，有的放矢地開展招商引資。
四是強化對外推介宣傳盤縣。立足盤縣紅果新城，推介盤縣區位條件優越、生態環境優美、歷史文化積淀深厚、產業基礎扎實、治安環境良好、經營成本低廉、開發空間巨大、政府服務高效的優勢條件，叫響城市品牌，激發國際國內500強企業、重點行業龍頭企業對盤縣的投資熱情。
（二）以點帶面，促多行業投資共同發展
近年來投資領域不斷擴大，但也暴露出了投資行業過于單一的弊端。因此，要充分調動各行業投資的積極性，以城鎮化為龍頭，加大房地產業投資力度，從而提高城鎮化率，帶動其他行業投資，逐步扭轉投資行業單一的局面。最終實現以點帶面的效果，帶動多行業共同發展，促進投資的全面發展。
（三）合理優化，加快重點項目投資建設
盤縣有著良好的區位優勢，具備優良的投資環境，隨著以未來科技城為代表的戰略性新興產業基地、煤化工基地、紅果經濟開發區兩河新區、盤北工業園區、盤南產業園區等重大項目的奠基開工，以及2012年盤縣啟動煤炭、電力、化工、鋼鐵、建材、裝備制造、特色食品生產及農產品加工、新興產業等產業推進計劃，全縣共實施重大建設項目197個，完成工業投資198億元，完成產業投資項目210億元，經濟社會實現了又好又快發展，在2013年盤縣投資面臨新的發展機遇。因此，應合理優化投資結構，加快重點項目投資的建設步伐，使投資真正成為拉動盤縣經濟駛入新型“四化” 同步發展的經濟增長快車道。
參考文獻：
城市軌道交通以它對城市土地價值的深遠影響和巨額建設成本，代表了城市公共投資規模的高水平，并成為政府投資項目管理體制改革更為活躍的課題。新古典經濟學理論注重市場的運行，不太關心市場如何發展[1]，然而正是制度中的激勵性，決定了準公共品項目所能獲得的社會投資和系統運行效率，因此，發展和效率成為城市軌道交通產業制度變革的邏輯基點(見圖1)。值得關注的是制度變革的實施成本，根據樊剛等人定義，所謂實施成本是指制度變革過程開始以后一切由“信息不完全”、“知識不完全”和“制度預期不穩定”所造成的經濟效率損失，是舊體制下各種經濟組織的結構、功能以及規范組織間關系的各種正式和非正式制度、規則、習慣等向新制度過渡所必須的設計、創新、磨合過程所造成的經濟損失，即實施新制度的交易成本[2]。
采用二分法，城市軌道交通建設項目投資的基本模式不外兩種，即一元投資和多元投資，兩種結構中的投資主體、客體，以及產權、經營權歸屬、責權利的約定，具體環境中的行為規則等要素，共同構成了特定的項目投資制度，其設計目的在于滿足城市發展需求，完成項目融資和促成項目交易。事實上，投資制度目標功能的效用和成本不是一成不變的;而投資制度非預期的派生功能所產生的執行成本也將以各種形式出現在項目的全壽命周期中。實施成本的增加意味著目標收益的減少，從而影響以發展和效率為設計初衷的制度績效。本文試圖在分析城市軌道交通建設項目技術經濟特性的基礎上，考察技術經濟特性對投資制度目標功能效用、成本的直接影響，以及和投資制度若干派生功能之間的內在關聯;并借助實證來說明投資/組織模式和建設項目自然屬性的契合程度是影響其制度實施績效的重要因素，也是制度修正、變革的主要依據(見圖2)。
1 城市軌道交通項目的技術經濟特性
城市軌道交通項目技術經濟特性有兩個層面的含義，即基于網絡型城市基礎設施的自然壟斷產業技術經濟特性和作為建設項目的全壽命周期技術經濟特性。
1.1 城市軌道交通的網絡規模經濟效益
城市軌道交通必須借助傳輸網絡才能進行客運交易，因此歸屬于物質型網絡產業。通常在一個結構良好的傳輸網絡上，節點和連接的增多意味著線路數或者網絡的交易量將以幾何級數遞增。因此，相對于極高的固定成本，網絡傳輸的邊際成本極低，隨著載客量(運量)的持續上升，網絡全壽命周期的平均成本將持續下降。和非網絡的單線傳輸規模經濟相比，網絡系統的規模經濟效益幾乎沒有邊界[3]。所以，城市軌道交通業的規模經濟和網絡化經營的關聯度極強，這就決定了城市軌道交通建設通常都要經歷單線—多線—網絡這樣一個產業成熟過程。
1.2 城市軌道網的范圍經濟效益
城市軌道交通項目內含稀缺資源的使用:土地，加之存在巨大的網絡規模效益，如果每種運營產品都配置一條軌道，重復投資將造成資源的極大浪費。因此，產業有聯合建設或運營的要求(所有的運營產品統一使用一個網絡)。
1.3 高沉淀成本和強外部性
城市軌道交通的資產專用性極強，沉淀成本大。同時，極高的固定成本和巨額運營成本[4]，使得單線生產的平均成本居高不下，平均成本和邊際成本相差懸殊。加之較強的社會公益性控制的低位票價，導致主營業務的內部收益率差，幾乎無限期地拉長了項目的靜態和動態投資回收期，這是形成軌道交通業進入壁壘的重要因素。
1.4 較強的可替代性
盡管交通產品和服務是生活必需品，需求彈性較小。但是城市軌道運輸和其他運輸方式都是對人和物的空間位移，存在較強的相互替代性，因此產業有一個較強的外部競爭環境，限制了項目的價格和贏利空間。
1.5 項目建設或運營的基本技術標準具有統一性
盡管每個城市軌道項目是一次性且獨特的，但是由于存在著網絡規模經濟和范圍經濟，因此，網絡內各項目的技術標準必須統一、兼容，比如，售票刷卡的制式，供電、通信等公用系統的技術指標。不然，在項目使用期將導致線路改造工程的提前出現，以及社會成本的極大增加。
1.6 網絡規劃的穩定性要求
城市軌道交通要同時承擔解決城市交通問題和引導城市土地資源開發的命題，這可從SOD(服務型)和TOD(規劃型)兩種城市軌道交通規劃模式中得到反映。因此，建設項目的范圍規模、工期、質量等參數緊密地和中遠期城市規劃結合在一起，由上游線路規劃的不確定性引發的下游工程設計變更、索賠的風險極大。
1.7 工程的強風險性
除了軌網的規劃風險外，工程受地質、地面、地下各種景觀、既有設施的影響也很大[5]。另外，技術難度導致的技術風險還將進一步誘發項目的公共安全風險、經濟風險。
2 城市軌道交通項目投資模式績效變遷分析
如前所述，城市軌道交通項目投資的基本模式可分為一元投資和多元投資，其目標功能是完成項目融資和促成項目交易，效用標準是項目啟動資金和后續投入的迅速按時到位，同時為未來項目的權益交換架構一個運作平臺，基于項目法人責任制的企業化以及股份制項目公司不妨說是城市軌道交通項目走向市場化運作的一個折中方式。執行目標功能的成本即為目標成本，二者的時間函數標志著投資制度績效將沿著產業發展路徑發生變遷。
2.1 投資模式的目標功能效用變遷
2.1.1 城市軌道交通項目一元投資結構通常對應傳統的政府投資模式
由于準公共品特性導致的市場失靈，在城市軌道交通網絡的建設初期和常規成長期，世界多數國家的政府都規律性地充當著軌網建設項目的投資主體，由此生成的國有獨資公司作為項目全壽命周期的管理主體(如上海申通，廣州地鐵，天津地鐵)。依托政府財政和良好的信用，一元投資結構能在軌道交通的單線項目時期快速籌措項目資金，操作簡便，融資速度快，項目資金迅速和按時到位的可靠性強[6]。
顯然，單純而持續的一元投資將對政府財政產生壓力。更為主要的是，如何解決特大型城市積重難返的市區交通和持續強勁的城市邊緣組團交通，如何促成城市軌道交通作為自然壟斷產業所特有的網絡規模效應，是擺在政府面前的命題。受政府財力和信用程度所限，在進入城市軌道交通網絡化建設時期后，傳統的一元投資結構在滿足大量的正外部社會效應需求面前顯得力不從心，融資能力明顯不足(見圖3)。
2.1.2 多元投資結構通常對應兩種市場化投資模式
(1)真正的市場化投資出現在城市軌道交通產業成熟時期，結構良好的城市軌道交通網絡已基本形成，網絡所特有的技術外部性和政策支持，使新增項目擁有潛在的盈利模型。企業以獲取利潤為目的，以企業信用或項目收益為融資基礎，以商業貸款、發行股票等商業化融資為手段，籌集資金并加以運用，其中具有代表性的是香港地鐵、新加坡地鐵和東京地鐵[7]。政府通過向其他投資人出售股權的方式，收回一部分建設資金。非國有獨資的公司制企業是市場化投資主體，它們自主進行投融資活動，獨自承擔和享有相應的責權利。
(2)以城市發展為驅動力的市場化投資出現在城市地鐵建設初期或高速成長期，主營業務盈利模型的缺位，使得市場化融資只能在政策支持下，借助項目外部效益的內部化模型，再采用項目融資方式，其實質是政府投資為主導的市場化投資。通常有各級政府合資(上海軌道交通3號線)，政企合資(北京城鐵、天津輕軌)，公私合資PPP(北京地鐵4號線)等多種方式。
對于單線項目，多元投資結構受股東的信用程度所限，融資能力不會很大，且操作環節多，過程復雜，融資速度慢，項目資金迅速和按時到位的可靠性相對較差。但是在一定區間內，面對項目建設網絡化帶來巨大的資金缺口，多元投資機制的融資功能顯然比一元投資機制更具適應性，更能滿足城市發展對軌道交通建設的外部效應需求(見圖3)。
2.2 投資模式的目標成本變遷
執行投資制度目標功能的成本即目標成本。技術經濟特性制約了投資結構對融資方式的選擇:利息及其他交易確定費用，作為融資成本中的顯性部分沉積在項目全壽命周期的建造成本項中;而交易的實施費用將作為融資成本中的隱性部分，使投資模式的目標成本發生變遷(見圖4)，并成為項目全壽命周期總成本理論值和實際值之差的重要成分。
2.2.1 一元投資結構的隱性融資成本
一元投資通常為政府投資，項目盈利模型差，商業貸款籌集困難，出于減輕還貸利息壓力，且擁有政府的信用優勢，一元投資結構往往有尋找外國政府低息出口信貸的激勵。這種融資方式的顯性成本(利息)很低，在單線項目建設初期具有明顯優勢，但必須使用貸款方指定的本國設備，核心技術吸收差，備品備件全靠進口，極大的隱性成本通過項目運營期居高不下的維護、修理成本體現出來。更為關鍵的是，伴隨軌道網絡的逐漸形成，各線路之間設備標準、制式的不兼容問題日益突出，將極大地削弱網絡運行的規模效益，引發各線路非預期的設備提前改造成本，這個問題已經在20世紀90年代建設的中國城市軌道項目的當前運營中凸現。
2.2.2 多元投資結構的隱性融資成本
城市軌道交通項目漫長的投資回收期成為多元資本大規模進入該產業的最大障礙，因此，除了運用各種優惠政策設計一個良好的項目盈利模型外，在城市軌道交通的單線和網絡化建設期，政府仍然不得不成為每個多元投資結構的控股方，這就意味著政府必須為一個個多元投資結構的建立一次次注入資本金。
轉貼于 3 城市軌道交通項目技術經濟特性和投資模式派生功能的內在關聯
3.1 自然生成產業的市場結構
由于技術經濟特性的作用，使得不同的投資模式在城市軌道交通產業中生成了不同的市場結構。
國有獨資公司作為政府投資項目的自然壟斷經營主體，該主體隨著城市軌道交通規模的擴大，將歷經項目管理的單線—多線—網絡3個不同時期，以至于在城市軌道交通產業的發展和成熟期，大多數一元投資均擁有城市全部或局部的軌道網絡。
市場化投資的性質和政策條件決定了多元投資通常對應于單線項目全壽命周期中某階段的特許經營。這樣，就某個特定的城市軌道交通市場結構而言，將必然遭遇各種項目投資模式對產業的“橫切”;各種單線、多線、網絡項目業主混合并存于產業的發展期。
3.2 間接制約項目的組織模式
一、問題的提出
2008年底，由美國次貸危機引起的經濟危機在全球蔓延，為了防止經濟危機向我國的迅速擴散，有效地拉動內需，促進經濟增長，國務院適時果斷地出臺了四萬億投資計劃。政策目標是以政府和社會投資拉動經濟轉變，保證經濟穩定增長。2009年初，國務院在四萬億投資計劃的基礎上又出臺了《十大產業振興計劃》，注入資金或制定有利的政策，措施包括降低相關產業稅費、加大政府財政補貼、放松管制等各種政策性優惠。其首要目標是“保增長”，緩沖外需沖擊，確保經濟平穩較快增長，主要是在一些重要的產業部門，給以財政補貼政策。2010年10月，我國政府根據當前的形勢，適時出臺了《國務院關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》，其政策出發點是：戰略性新興產業是引導未來經濟社會發展的重要力量。發展戰略性新興產業已成為世界主要國家搶占新一輪經濟和科技發展制高點的重大戰略。
以上巨額的財政投資政策對社會經濟產生了巨大的影響，其中一個不易被學者所重視的影響領域是其對勞動報酬占比的影響。財政資金的大量投入必然會提升資本的談判地位，作為與之對立的一方，勞動報酬占比是隨著經濟增長而提升，還是在資本地位提升的前提下處于下降的趨勢？這是一個值得研究的問題。另外，我國的勞動報酬占比逐年下降也是不爭的事實，政府對于勞動報酬占比下降給予了高度的重視，多次提出要提高勞動報酬的占比。但是，如何提高勞動報酬占比，哪些因素對勞動報酬占比產生影響？經濟危機背景下的大規模財政投資政策是否對于勞動報酬占比的下降具有重要的影響？這個具有重大現實意義和理論意義的問題還沒有人研究。更為重要的是，現階段又有很多大規模投資的政策沖動，因而需要做好政策負面效應的預估。本文從勞動報酬占比和經濟增長的角度考察大規模財政投資的影響。
二、文獻綜述
國內外對于公共投資對經濟影響的關注較多。研究主要從公共投資對于經濟增長的影響、對私人投資的擠入擠出效應、對社會福利的影響以及其他的影響等方面進行。
近年來我國推出的大規模的公共投資，其著眼點在于推動經濟增長。Barro（1990，1991），Barro and Sala-i-martin（1992）提出了分析公共支出對經濟增長影響的理論框架。Karras（1993，1996）研究了政府規模。王威（2007）的論文中詳細的分析了我國公共投資的經濟增長效應。馬拴友（2000）在內生增長理論的視角下討論了政府財政的最優規模。馬樹才和孫長清（2005）也從不同的視角分析了財政支出的規模。類似的研究還有郭平等（2011）。
公共投資對于私人投資的影響主要體現在擠入和擠出效應上。王海民（2010）以2008年以來的經濟危機為背景，分析了公共投資對于私人投資的誘導效應，認為我國公共投資對于私人投資主要是擠入效應，公共投資的增加，可以促進私人投資的發展。公共投資、私人投資對于經濟增長都有正向相關的作用，整體的經濟形勢發展勢頭良好。認為教育支出和科研支出的投入比重偏低，增加教育支出和科研支出的投入，可以促進經濟增長。吳洪鵬和劉璐（2007）分析了公共投資的擠出擠入效應，其研究結果表明，可能會導致民間投資減少的三種擠出效應機制均不存在，公共投資的擴大產生了對民間投資的擠入效應。尹貽林和盧晶（2008）的研究視角也是公共投資對于私人投資的擠入擠出效應。類似的研究還有王威（2007）、曾令華（2000）、田杰棠（2002）。
眾多學者對公共投資的社會福利效應進行了研究。王威（2007）分析了公共投資的教育和就業的社會福利效應。岳立和趙海濤（2010）利用VAR模型分析了公共投資與社會福利的動態效應。張宏霞（2010）對地方政府公共投資的社會福利效應進行了研究。廣西財政廳課題組（2011）研究了廣西公共投資的就業效應。
公共投資對經濟影響的其他方面研究有：Nekarda和Ramey（2010）研究了政府支出在產業層級的影響。研究政府的支出對經濟影響的轉換機制，研究了政府支出對就業等的影響。ETSURO SHIOJI（2001）估計了公共投資對于經濟的動態影響，利用面板數據研究了美國和日本的基礎設施建設對經濟的影響，其結論是對收入收斂性的影響為正。董昕（2010）分析了房地產業的公共投資問題，認為在公共投資的邊界劃分方面，政府定位不明確，中央政府和地方政府對于住房保障范圍存在不同的訴求，戶籍壁壘使大量中低收入人群處于住房保障的灰色過渡地帶；房地產公共投資缺乏穩的資金來源、公共投資在土地開發階段的投入不足、公共投資以供給方補貼為主干預場過多等。房地產開發的公共投資對私人投資產生了擠出效應。
以上文獻對于財政投資的影響較少涉及勞動報酬占比，或者研究的問題是以前社會經濟的現實，而基于我國目前已經急劇變化了的經濟現實的研究很少。因此，本文選取財政投資對于勞動報酬占比和經濟增長影響作為研究對象。
三、CGE模型、基礎數據及參數估計
1.模型結構
模型的基本結構（如圖1所示）：生產要素勞動和資本通過CES函數合成為增加值，增加值和中間投入按照CES函數合成為部門產出；部門產出在出口和國內銷售之間復合；國內銷售的國產品和進口品通過CES復合成復合商品；復合商品通過效用函數供居民消費。其中，CES生產函數為：
其中Q是產出，K，L是資本和勞動投入，參數A為效率或者規模因素，解釋為全要素生產率，參數p和替代彈性有關。份額參數δ，1-δ在產出中和投入K，L各自的貢獻有關系，所有貢獻份額等于1。在約束條件下，最優化方程為：
其他CES方程與此類似。模型編程實現，方程體系龐大，為節省篇幅，本文沒有列出，可以參考董萬好等（2011）。
2.基礎數據
本文編制和使用的基礎數據是全國42部門的SAM表，其數據來源主要是：2007年全國42部門投入產出表、2008年中國統計年鑒、2008年中國財政年鑒、2007年資金流量表、2007年國際收支表、2008年中國海關年鑒等。編制過程中，考慮到數據來源的統計口徑、調查方法、統計誤差等造成矩陣數據的不平衡，即行數據的和與列數據的和不一致，需要使用數值計算方法技術來消除。較為廣泛使用的調平SAM的數值計算方法有最小二乘法、雙邊比例法（RAS）方法和交互熵（Cross Entropy，CE）方法等。本文的SAM數據經CE方法調平處理，限于篇幅，不再詳細描述數據調平的處理過程。
3.參數估計、選擇
CGE模型中涉及的參數包括彈性參數和份額參數等。本文利用貝葉斯方法估計了工業部門的資本和勞動替代彈性，估計替代彈性的數據來源來自陳詩一（2011）研究成果數據。本文估計的重要的工業部門的資本和勞動替代彈性數據如表1所示。其他部門的資本和勞動替代彈性選取（鄭玉歆和樊明太，1999）的數據。阿明頓替代彈性數據本文選取Zhai et al.（2005）的數據。本文利用敏感性分析對參數選取對于結果的穩健性進行了分析，參數估計和選取對于結果穩健。
四、模擬方案設計及指標含義
本文主要模擬觀察大規模財政投資對于相關主要行業的影響，選取四萬億財政支出中的建設保障性安居工程、農村基礎設施建設、鐵路公路和機場等重大基礎設施建設、醫療衛生文化教育事業發展、生態環境建設共五個方面的投資對勞動報酬占比的影響。這五個方面占據了四萬億中的80%，并且有具體數額。模擬的方案是假設大規模的投資已經達到政策初定數額的70%，即建設保障性安居工程2800億、農村基礎設施建設2590億、鐵路公路和機場等重大基礎設施建設10500億、醫療衛生文化教育事業發展1050億、生態環境建設1470億。
本文觀察的數值模擬主要指標是各產業部門的勞動報酬；各產業的增加值；各產業的資本報酬和稅收；各產業勞動報酬占增加值的比重；各產業勞動報酬占全國整體勞動報酬的比重；各產業增加值占GDP的比重。前3個指標用來觀察政策模擬沖擊的絕對值變化，第4、5個指標是我們關注的勞動報酬的橫向對比變化，第6個指標用來輔助觀察政策模擬沖擊對各產業影響的橫向對比和相對位置變化。
五、模擬結果分析
經濟模擬的結果呈現出正負兩方面的影響。分別是大規模投資的經濟增長效應和對于勞動報酬占比的負面影響。
1.大規模投資帶動了經濟增長
正如政策的預期效果一樣，在假定其他條件不變的前提下，大規模的投資計劃，有利于經濟增長。表現在勞動報酬絕對值的增加、政府稅收絕對值增加和資本報酬絕對值的增加上。但是各產業的投資帶動增長效應參差不齊。
（1）各產業的勞動報酬絕對值都呈現出增長的趨勢
在模擬情形下，國民經濟大多產業部門的勞動報酬絕對值都呈現了不同程度的增長，勞動報酬絕對值整體增加5.6%。尤其是交通運輸和倉儲業、房地產業、衛生和社會保障社會福利業、石油加工、煉焦和核燃料業以及石油和天然氣開采業。在模擬情況下，勞動報酬絕對值分別增長了39.76%、20.60%、17.18%、13.99%、12.15%。特別值得注意的是石油加工、煉焦和核燃料業以及石油和天然氣開采業，在4萬億投資沒有直接對該產業投資的情況下，勞動報酬絕對值仍舊得以快速的增長，可見經濟運行內在機制對這些壟斷行業的增長具有強大的促進作用。金融、交通運輸設備制造業和電力熱力生產供應業也在政策沖擊下勞動報酬得以較快增長。另外，少數產業，如紡織業和公共管理與社會組織行業的勞動報酬在大規模投資的政策沖擊下，呈現出微弱的下降趨勢。在模擬情形下，勞動報酬絕對值分別降低了-0.74%與-0.11%。
勞動報酬絕對值增加與居民對于經濟運行的真實感受是符合的。近幾年，居民的工資性收入大幅度增長，從一個側面反映了模擬情形的真實性。
（2）各產業資本報酬和政府稅收也呈現增長趨勢
在模擬情況下，國民經濟資本報酬增加了7.5%，政府稅收增加了5.2%。幾乎所有的產業部門的資本報酬和政府稅收都有增長，和勞動報酬的情形一致，交通運輸和倉儲業、房地產業、衛生和社會保障社會福利業、石油加工、煉焦和核燃料業以及石油和天然氣開采業的資本報酬和政府稅收增長較快。在模擬情形下，分別增長了40.05%、20.74%、17.31%、13.72%、11.98%。遠高于其他的產業。交通運輸設備制造業、電力熱力的生產和供應業、燃氣生產和供應業、金融業等增長較快，屬于政策受益的第二梯隊行業。
勞動報酬絕對值、資本報酬絕對值和政府稅收絕對值得增長最終體現為GDP的增長。這從近年的經濟增長數據可以得到驗證。
（3）各產業的投資帶動增長效應參差不齊
從行業來看，石化、金融、石油開采電力生產、燃氣生產和供應等壟斷行業的增長普遍比競爭性行業的增長要快。批發和零售業、住宿和餐飲業、電氣機械及器材制造業、通信設備計算機及其他電子設備制造業、儀器儀表及文化辦公用機械制造業、工藝品及其他制造業等競爭性行業在政策沖擊下，增長效應并不明顯。增長效應參差不齊的趨勢，無論是從勞動報酬、資本報酬還是政府稅收來看表現都大體一致。
大規模的投資政策廣受詬病的一個理由是其促進了壟斷行業的進一步生長，惡化了中小企業的生存空間，從以上模擬數據可以看出，在一定程度上確實如此。
2.對于勞動報酬占比的負面影響
財政投資的大量投入必然會提升資本的談判地位，作為與之相對的一方，勞動報酬占比是隨著經濟增長而提升，還是在資本地位提升的前提下處于下降的趨勢？逐年下降的勞動報酬占比是否也因為財政的大規模投資而進一步惡化。本文模擬分析的結果可以看出大規模財政投資確實對于勞動報酬占比呈現出了負面的影響。體現在以下兩點：
（1）行業勞動報酬占比普遍下降
模擬結果顯示：國民經濟的勞動報酬占比下降了-0.3%。42個行業中，37個行業的勞動報酬占增加值比例下降，下降的較多的是建筑業，在模擬中，勞動報酬占比下降了-0.58%。交通運輸設備制造業、電氣機械及器材制造業、交通運輸及倉儲業、工藝品及其他制造業、信息傳輸和計算機服務軟件業、批發和零售業、住宿和餐飲業、金融業、租賃和商務服務業、研究與實驗發展業、綜合技術服務業、文化和體育娛樂業等產業的勞動報酬占增加值比重下降的幅度也較大，在-0.02至-0.05%之間。但是也有勞動報酬占比上升的，數據顯示，有5個行業的勞動報酬占比是有上升的，分別是除了電力熱力的生產和供應業、燃氣生產和供應業、水的生產和供應業、石油和天然氣開采業、石油加工煉焦及核燃料加工業，在模擬政策沖擊下，上升的數值分別是0.10%、0.15%、0.14%、0.05%、0.05%，這5個行業是壟斷行業。同樣，這個角度也反映了在大規模財政投資的政策下，壟斷行業生長較快。
（2）行業勞動報酬占整體勞動報酬的比例有增有減，壟斷行業相對比例上升，競爭性行業相對比例下降
行業勞動報酬占整體勞動報酬的比例指標觀察的是行業間的勞動報酬在政策沖擊下的相對變化情況。各行業的勞動報酬占整體的比例呈現出有增有減的趨勢。在國民經濟中的份額比例增加的行業有：農林牧漁業0.69%、石油和天然氣開采業0.07%、石油加工煉焦及核燃料加工業0.08%、交通運輸及倉儲業1.14%、金融業0.01%、房地產業0.16%、衛生社會保障和社會福利業0.25%、交通運輸設備制造業1.14%等行業，這些行業勞動報酬的提升，有的是因為投資的直接效應，例如房地產業和交通運輸及倉儲業，有的則是因為壟斷而在整個行業間的勞動報酬分配中占據了有利的位置。相應地，其他的產業則因為這些產業的比例上升，其勞動報酬占整體勞動報酬的比例下降，這些產業主要有：建筑業-0.37%、食品制造及煙草加工業-0.09%、紡織業-0.12%、紡織服裝鞋帽皮革羽絨及其制品業-0.09%、非金屬礦物制品業-0.09%、金屬冶煉及壓延加工業-0.10%、通用專用設備制造業-0.10%、通信設備計算機及其他電子設備制造業-0.10%、批發和零售業-0.12%、教育-0.26%、公共管理和社會組織-0.39%。除了教育、公共管理和社會組織行業外，這些行業基本上都是競爭性行業。在國家大規模投資的政策沖擊下，競爭性行業處于弱勢地位，勞動報酬呈現出了下降的趨勢。
六、結論與政策建議
中圖分類號:F270 文獻標識碼:A 文章編號:1003-5192(2010)06-0032-06
The Threshold Effect Analysis of Board Size on Corporate R&D Investment Behavior
――Base on Panel Data of Manufacturing and High-tech Industry Companies
LIU Sheng-qiang1,2, LIU Xing1
(1.School of Economy and Business Administration, Chongqing University, Chongqing 400044, China; 2.School of Accounting, Chongqing Technology and Business University, Chongqing 400067, China)
Abstract:Base on panel data of manufacturing and high-tech industry companies who discourse R&D expenditure in financial statements from 2004 to 2008, this paper studies the relationship between board sizes and R&D expending behavior by using the threshold model that Hansen proposed in 1999. When the threshold variable is company size, the results show that only when the company sizes exceeds a critical value, there will be a “increasing first, decreasing later” non-linear relationship between board sizes and corporate R&D expenditure. So we deduce that corporate governance effects of board sizes present the “low level trap” phenomenon. When the threshold variable is board sizes, the study suggests that the best board size should be 7 or 9. The results also show that percentage of independent directors on the Board play no effects to improve corporate R&D investment decisions.
Key words:board sizes: corporate R&D expenditure; threshold effects
1 引言
在知識經濟時代和市場競爭日趨激烈的今天,企業投資行為中的R&D投資已成為影響企業生存和發展的重要戰略性投資決策行為。早期關于R&D投資的研究多從宏觀的角度,研究企業外部的技術或經濟因素如什么樣的市場結構和企業規模更有利于R&D投資,以及R&D投資與經濟周期之間有何關系等等。隨著上市公司R&D披露的逐步規范和研究數據獲取的可能,一些學者開始直接利用微觀資本市場數據,研究企業內部公司治理對企業R&D投資行為的影響。作為直接監督和控制著經營者行為的董事會,是內部公司治理的一個非常重要要素,然而,關于董事會規模對企業R&D投資行為的影響的研究卻十分鮮見,本文擬利用2004~2008年連續披露R&D支出信息的制造業和信息技術業上市公司為研究樣本,采用Hansen[1]提出的門檻效應模型,分別以公司規模和董事會規模作為門檻變量,實證檢驗董事會規模對企業R&D投資行為的影響,期望能對上市公司治理優化、R&D投資行為決策提供一些經驗證據。
2 文獻回顧和研究假設
學術界關于董事會的研究已有很長的歷史,董事會規模也常常被視為影響董事會效率的關鍵因素之一。Zahra和Pearce[2]的研究顯示,在現代企業組織中,董事會主要扮演戰略制定或審核、監督控制及后勤保障的角色,并且扮演這種角色的能力大小將視其組成而定。當某項重大戰略決策(如企業R&D投資)因團體利益沖突而變得效率低下或無法實施時,董事會便常通過擴大或縮減董事會規模、增加外部董事的席次等方式來提升董事會功能。
關于董事會規模對企業R&D投資行為的影響,現有研究有兩種截然不同的觀點。一種觀點從資源富裕理論的角度認為,董事會規模與企業R&D投資正相關。其理由是:首先,董事會規模的擴大,會使實現企業R&D投資所必須的專業技能、管理藝術以及財務知識等在董事會內部實現更好的互補,有利于R&D投資決策過程中吸收各種不同的意見,減少投資風險;Bacon[3]認為,在大規模的董事會中,有多樣背景的專業人士而產生的經營決策,決策質量更佳;Xie等[4]也認為,董事會規模的擴充,可汲取不同領域的專業知識,能發揮正面的監督效果。其次,董事會規?？勺鳛楹饬恳粋€組織通過外部環境獲取相關資源能力的計量指標,董事會規模越大,企業能從外部環境獲得的資源就越多,其抗風險能力就越強,從而更有利于擴大企業R&D的投資活動。最后,董事會規模較大時,董事會內部有更多的機會和可能選擇富有開拓進取的杰出人士擔任企業的CEO,也會導致企業的R&D投資增加;Ocasio[5]指出,在CEO之下的治理聯合的平穩性和內聚性能得到很好的競爭時,規模相對較大的董事會更可能產生風險偏好型的CEO。另一種觀點從理論和組織行為學的角度得出剛好相反的結論認為,董事會規模與企業R&D投資負相關。其理由有:首先,董事會規模的擴大勢必導致一項既定的R&D投資決策最后因董事會成員協調難度的增加而付諸東流;Jensen[6]指出,隨著董事會成員的增加,組織內部容易產生派系且需要整合及解決眾人的意見使效率變差,不見集思廣益的功效,而尊敬和禮貌不及讓CEO難堪的風氣會占上風,坦率和追求真理的好作風會遭拋棄。其次,董事會規模的擴大會導致決策程序繁瑣,決策效率低下;Lipton和Lorsch[7]指出,董事數量的增加很可能導致董事會的功能紊亂,即使董事會的監控能力會隨著董事會規模的擴大而增加,但是由此帶來的成本將超過其收益,比如,緩慢的決策制定速度、舉行更少的關于經理層績效的公正性的討論以及對分享風險的偏離。最后,董事會規模的擴大還會產生“搭便車”現象,而一旦這種現象在董事會內部蔓延,就會導致董事會功能喪盡。
由此可見,現有文獻關于董事會規模對企業R&D投資行為的影響并沒有形成一致的結論。多數學者如:Jensen[8]、于東智[9]、余怒濤等[10]認為董事會對企業財務行為及績效的影響是一種曲線關系,即存在一個合理的規模,不能太大,也不能太小。另外,董事會規模的治理效應還受公司規模大小的影響嚴重,當公司規模較小時,隨著董事會規模的擴大,其治理效應更多的表現為資源富裕下的知識和專業技能的增加而對企業R&D投資決策的正向促進作用,隨著公司規模進一步擴大并超過某一零界值時,此時再增加董事會規模,其正向治理作用又可能表現為因組織行為中的協調難度增加對企業R&D投資的負向阻礙作用。
基于以上的分析,本文提出如下假設:
假設1 在其他因素不變的情況下,隨著公司規模的擴大,董事會規模與企業R&D投資之間表現為先增后減的非線性關系。
假設2 在其他因素不變的情況下,隨著董事會規模的擴大,董事會規模與企業R&D投資之間表現為先增后減的非線性關系。
3 模型設計與數據來源
3.1 模型設計
根據Hansen[1,11]提出的門檻效應模型,先建立兩個存在單一門檻值的門檻模型,然后分別逐漸擴展到多重門檻值模型,兩個單一門檻值模型分別是:
模型一是以公司規模(用資產總額表示)為門檻變量的回歸模型為
3.2 樣本選擇
考慮到我國A股市場上近60%的上市公司是制造業,上市公司中披露R&D支出的公司80%以上是制造業和信息技術業[12,13],我們選取2004~2008年度連續披露了R&D支出的制造業和信息技術業A股上市公司為研究樣本,研究樣本的確定原則為:(1)2004~2008年年報中連續披露了R&D支出的制造業和信息技術業上市公司;(2)考慮到公司的決策制定和規劃一般要先于決策的實施,同時為了避免變量之間可能存在的內生性問題,本文將解釋變量滯后一期,因此剔除上市時間不足一年的公司;(3)剔除被ST、PT的公司和所有者權益為負值的公司;(4)剔除數據不全的公司。
由于我國上市公司于2007年開始實施新的會計準則,而實施新準則后對于按照“收付實現制”記賬現金流量表并未發生根本性改變,為了保持數據的可比性,我們選擇了現金流量表中“支付的其他與經營活動有關的現金”附注中披露的研發費用。研究中所需要的其他數據均來自于北京大學中國經濟研究中心CCER相關數據庫。最終有效樣本123家連續5年共615個研究樣本。
4 實證分析
為了確定模型的具體形式,首先需要確定門檻值的個數。我們按照Hansen所提供的方法,分別對模型一和模型二依次在不存在門檻、一重門檻、雙重門檻和三重門檻的設定下對模型進行估計和檢驗,結果發現:以資產總額為門檻變量的模型一和以董事會規模為門檻變量的模型二,在單一門檻和三重門檻效應下都不顯著;而雙重門檻下,模型一在1%顯著性水平下顯著(F值為47.000,P值為0.003),對應的兩門檻估計值分別為2.4e+09元和2.5e+09元;模型二在5%顯著性水平下顯著(F值為5.103,P值為0.047),對應的兩門檻估計值分別為6.50人和10.50人。表2給出了雙重門檻下的模型一和模型二的回歸結果。
首先看表2中的模型一,回歸結果的F值為6.57,對應的P值為0.000,表明模型設定從整體上能夠反映回歸效果。Wald檢驗為2.65,對應的P值為0.000,說明固定效應明顯。模型一中的雙重門檻將董事會規模分為三個不同的區間,并且董事會規模的估計系數和顯著性水平在不同區間內顯著不同。當資產規模小于2.4e+09元時(簡稱低規模),盡管系數估計值為正(0.066),但不顯著,表明企業資產總額較小時,董事會人數的增加并不一定會導致企業R&D投資額的增加,當資產規模處于2.4e+09元和2.5e+09元之間時(簡稱中等規模),系數估計值為正(0.641),并且在1%顯著性水平下顯著,表明當資產規模增加到一定程度后,增加董事會人數將對企業R&D投資有正向促進作用,當資產規模大于2.5e+09元時(簡稱高規模),系數估計值為負(-0.537),并且在1%顯著性水平下顯著,表明當企業資產處于高規模狀態時,進一步增加董事會人數將對企業R&D投資有負向抑制作用。如前所述,增加董事會人數,可以吸收更多具有不同知識領域人士的加入,他們的加入,可為企業的重大投資決策提供更為科學合理的思考和建議,提高決策的科學性,降低決策失敗的概率。但隨著董事會人數進一步的增加,由于董事會內部之間的派系斗爭和協調難度加大,可能導致最終的決策方案不是最優選擇而是多方博弈之后的一種均衡和折中。另外,董事會人數的增加還會導致公司決策程序繁瑣,決策機制緩慢,從而導致R&D投資時機的喪失,甚至導致決策失效等。因此,從整體上看,董事會規模與企業R&D投資之間是一種先正后負的非線性關系,假設1正確。但同時應該看到,這其中的正向關系,在資產規模較小時并不顯著,也就是說,只有在資產總額超過某一閥值之后,董事會規模與R&D投資之間才會表現出明顯的正向關系。由此看來,董事會規模的公司治理效應可能存在類似于宏觀經濟學中的“低水平陷阱”現象,只有在公司資產和富裕資源達到或超過某一限額之后,董事會規模的治理效應才會顯現,當公司規模過小時,企業可利用的資源十分有限,此時增加董事人數,雖能提高R&D投資決策的科學性,但由于受可利用的資源限制而致使這些科學合理的投資決策無法付諸實踐,可謂是“巧婦難為無米之炊”。
再看表2中的模型二,同理從對應的F值和Wald值可知,模型二能能從整體上反映回歸效應,并且固定效應明顯。當董事會人數少于6.5人時,系數估計值(0.057)為正,且在5%的顯著性水平下顯著,表明此階段董事會規模的擴大將對企業R&D投資有正向促進作用;當董事會人數處于6.5人到10.5人之間時,系數估計值(-0.056)為負但不顯著,表明此階段董事會規模的變化,對企業R&D投資的影響差異不大;當董事會人數大于10.5人時,系數估計值(-0.101)為負值,并且在10%的顯著性水平下顯著,表明此時若進一步增加董事會人數,董事會規模會對企業R&D投資產生負向阻礙作用。由此可見,從整體上看假設2成立。我國制造業和信息技術業上市公司最有利于企業R&D投資的董事會人數是介于6.5人至10.5人之間,考慮到董事會人數若為偶數,在股東大會上進行投票時可能會出現半數對半數的投票結果,從而可能出現僵持局面和董事長“把持”董事會的可能,董事會人數為偶數不利于投票決策。因此,我們認為最佳的董事會規模應為7人或者9人。
模型一和模型二中,獨立董事在董事會中所占比例對企業R&D投資的影響都未通過顯著性檢驗,表明我國獨立董事并未發揮其應有的治理效應,獨立董事的“花瓶”現象仍普遍存在。
為了檢驗上述結論的可靠性,筆者進行了三個方面的穩健性檢驗:一是改變主要變量的定義和計算,對于解釋變量R&D投資,采用研發支出與企業凈資產之比,而董事會規模改為本公司年末所有高層管理人員的數量,包括所有董事、監事和高級管理人員;二是增加控制變量,增加控股股東性質、兩權設置狀態等控制變量;三是剔除R&D支出的極端值(1%)。重新回歸結果顯示,研究結論沒有發生顯著變化,研究結果具有較好的穩健性。
5 結論與政策建議
本文研究發現:無論是以公司規模還是以董事會規模為門檻變量,董事會規模與企業R&D投資之間都表現出“先增后減”的非線性關系。但這種非線性關系,只有當公司規模超過某一臨界值之后才顯著,公司規模較小時,董事會規模的治理效應并不顯著,這一現象有點類似于宏觀經濟學中的“低水平陷阱”現象;同時,這種非線性關系是一種存在雙門檻值(6.5和10.5)的“先增后減”非線性關系,當董事會人數介于6.5人和10.5人之間時,其治理效應無顯著差異,考慮到董事會規模為偶數時可能出現投票結果半數對半數的僵持狀態,因此,最佳的董事會規模應為7人或者9人。研究還發現我國上市公司公司獨立董事治理效應弱化,獨立董事“花瓶”顯現仍普遍存在。
因此,我們建議:(1)保持合理的公司規模。公司規模過小,董事會的很多創新決策項目就無法付諸實踐,但過大的公司規模又可能會降低董事會規模的治理效應,應根據企業所處的行業特點、經營環境等,將公司規?？刂圃谝粋€合理的范圍之內。(2)確定合理的董事會規模。董事會規模不是越大越好,也不是越小越好,而應選擇一個合理規模,就制造業和信息技術業上市公司而言,最佳的董事會規模是7人或者9人。(3)完善董事會結構,本文研究發現董事會結構對企業R&D投資行為的治理效應不顯著,獨立董事“花瓶”普遍存在,可以通過調整獨立董事的來源和構成等來完善董事會結構來提高其對企業R&D投資的治理效應。如獨立董事來源于政府部門還是企業界還是高校好,還需要進一步深入研究。
參 考 文 獻:
[1]Hansen B E. Threshold effects in non-dynamic panels: estimation, testing, and inference[J]. Journal of Econometrics, 1999, 93: 345-368.
[2]Zahra S A, Pearce II JA. Boards of directors and corporate financial performance, a review and integrated model[J]. Journal of Management, 1989, 2: 291-334.
[3]Bacon J. Corporate directorship practice: member and committees of the board[M]. New York: The Conference Board, 1973.
[4]Xie B, Davidson III W N, DaDatt P J. Earnings management and corporate governance: the role of the board and the audit committee[J]. Journal of Corporate Finance, 2003, 9: 295-316.
[5]Ocasio W. Political dynamics and circulation of power: CEO succession in U.S. industrial corporations, 1960-1990[J]. Administrative Science Quarterly, 1994, 31: 586-611.
[6]Jensen M C. The modern industrial revolution, exit, and the failure of internal control systems[J]. Journal of Financial Economics, 1993, 48: 831-880.
[7]Lipton M, Lorsch J A. Modest proposal for improved corporate governance[J]. Business Lawyer,
1992, 48(1): 59-77.
[8]Jensen M C, Meckling W H. Theory of the firm: managerial behavior, agency cost and ownership structure
[J]. Journal of Financial Economics, 1976, 3(4): 305-360.
[9]于東智,池國華.董事會規模、穩定性與公司績效:理論與經驗分析[J].經濟研究,2004,(4):70-79.
[10]余怒濤,沈中華,等.董事會規模與公司價值關系的進一步檢驗――基于公司規模門檻效應的分析[J].中國會計評論,2008,(9):237-254.
企業投資規模是指企業在一定時期內的投資額，一般用企業所投資的全部項目的投資總額或所需的自有資金數額來衡量，通常后者較為準確。為定量說明建筑業企業投資規模情況，筆者以建筑業上市公司為樣本進行了分析，為消除企業規模因素，便于橫向比較，采用相對數據進行了比較，即選擇了2008~2010年三年來中國鐵建、中國中鐵、中國建筑等30家建筑業上市公司投資活動流出的現金占企業年末總資產的比例來說明企業的投資規模情況。從總體情況來看，30個建筑業上市公司三年來投資活動流出的現金占總資產比例的算術平均值為7.28%，即行業平均投資規模為7.28%。從各企業三年平均投資規模來看，30個企業中有1個企業投資規模超過30%，2個超過20%，2個約為11%，26個企業低于10%，同一企業在不同年度其投資規模也呈現出相當程度的差別。26個投資規模低于10%的企業中有11個在5%~10%范圍間，有8個在5%~8%范圍間，有15個低于5%，2個低于1%。如分析30個企業三年投資的90個數據，在90個數據中，有16個數據超過10%，其中1個超過50%，為浦東建設2008年投資規模數據，達到56%；1個為33%，3個在21%~27%之間，有10個在10%~15%之間，有74個在10%以下，其中在5%以下的有48個。由上述數據可見，建筑業上市公司投資規模還是呈現出一定的規律，超過90%的企業其年度投資活動流出的現金控制在總資產的15%以內，超過80%的企業低于10%，超過50%的企業低于5%。
雖然建筑業上市公司的投資規模呈現上述規律，但沒有依據來證明符合大多數企業投資規模范圍的企業其投資規模就是合理的。
建企投資效果問題
建筑業企業的競爭力主要體現為市場開發能力、合同履約能力、實現收入能力、盈利能力和償債能力等五種能力，五種能力的強弱直接影響了企業經營績效水平的高低。
企業的投資活動自然會對這五種能力產生影響，投資效果也必然會影響到企業的經營績效水平。企業的投資活動其中對前四種能力是積極的、正面的影響，對償債能力則是消極的、負面的影響。為了定量說明企業的投資活動對企業經營績效的影響程度，即企業的投資效果，筆者仍然選擇了中國鐵建、中國建筑等30家建筑業上市公司2008~2010年的數據進行分析。
企業投資活動對市場開發能力的影響。在企業的年度報告中能夠查出企業的年度新簽合同額。而企業通過投資活動，如通過運作BT、BOT、房地產開發、材料生產、機械制造及投資于其他項目可以直接增加企業市場承攬額。
2008~2010年，30家建筑業上市公司三年總合同額為66,954億元，而投資活動帶來的合同額約為4,985億元，約占總合同額的7.45%。30個企業中投資活動帶來的市場份額占本企業新簽合同額比例最高的是浦東建設，高達2/3，主要為BT項目；中南建設也超過了60%，主要為房地產開發項目；有6個企業超過30%的合同額是通過投資活動獲取的；也有杭蕭鋼構、東南網架、延長化建三個企業的比例為零，投資活動并未能給企業直接帶來合同份額。
企業的投資活動對于合同履約能力的影響。建筑業企業在項目中標后，需要配置適當的人、財、物、機資源進行履約，企業所擁有的這些資源情況及對資源的配置能力就直接決定著企業的履約能力?？紤]到數據的可獲取性，企業的履約能力以年度資產負債表中的固定資產凈額、貨幣資金及其他應收款之和來表示，30個企業合計額為4,391億元。將企業現金支出中的購買設備款、補充企業營運資金及其他增加企業生產能力的現金支出活動考慮為投資活動對企業履約能力的影響，30個企業三年合計額為1,186億元，約占27%。30個企業中最高的中冶約為56%，有11家企業超過了30%，有17家超過20%，也有上海建工、四川路橋和北方國際3家企業為零。由此可見，投資活動對于提高企業的履約能力的作用是非常明顯的。
企業的投資活動對于收入能力的影響。在企業的年度報告中能夠查出企業的年度銷售收入，30個企業三年的收入合計為41,127億元。
而投資活動產生的收入主要包括BT、BOT、房地產開發、工業制造、材料生產、礦產資源及其他投資類公司所實現的收入，30個企業三年投資活動形成的收入合計為4,081億元，約占9.9%。中材最高，近60%的收入是通過投資獲取的；天路、安徽水利、中南建設和科達股份等企業也均超過了30%；30個企業中有15個超過10%；同樣杭蕭鋼構、東南網架、延長化建的比例為零。
企業的投資活動對于盈利能力的影響。企業的盈利能力以實現的毛利潤為衡量依據，30個企業三年來實現的毛利潤總額為4,264億元，而通過投資活動共實現毛利潤約為1,045億元，約占24.5%。投資活動對于企業盈利能力的貢獻是非常顯著的，投資活動實現了不足1/10的收入，但卻產生了近1/4的毛利潤。部分建筑業企業實現的利潤主要來自于投資活動，30家企業中投資活動對于盈利能力貢獻率超過50%的有8個，其中深天健全部利潤、科達股份超過90%的利潤、中材超過80%的利潤均來自于投資活動；也有7家企業投資活動產生的毛利潤不足10%。
企業的投資活動對于償債能力的影響。
以30個企業三年負債的算術平均值為計算依據，30個企業三年負債算術平均值的合計額為10,834億元。投資活動對償債能力的影響則用企業投資活動產生的現金流量凈額為計算指標，30個企業的合計值為2,293億元，約占21%，即企業的負債中約有1/5是由于投資活動引起的。需要注意的是本處計算過程并沒有考慮到投資活動形成的資產，因本文主要比較的是同一口徑下各個企業的相對值，同時也是為了便于計算，企業投資活動對負債的實際影響比例應低于21%。除深天健和中南建設2個企業投資活動產生的現金流量凈額為正數外，其他企業均為負值，且路橋國際公司投資活動的影響比例超過90%，浦東建設則超過80%，有12個企業超過了20%。
綜上，建筑業上市公司的投資活動對于企業五種能力均會產生一定程度的影響，影響程度由強到弱分別為合同履約能力、盈利能力、償債能力、實現收入能力和市場開發能力，其中前三種能力影響較為顯著，均超過了20%。
建筑業上市公司以7.28%的投資規模，新簽了7.45%的合同額、增加了27.01%的履約能力、實現了9.92%的收入、24.49%的毛利潤和21.16%的負債，企業投資活動對企業經營績效的貢獻還是非常明顯的。
如果按照重要程度對建筑業企業五種能力分別賦予不同的權重，根據各個企業每項能力的定量數據，可以計算各個企業的加權得分，可以根據得分的不同判別各個企業的投資活動在整體經營績效中所發揮的使用情況。為計算方便起見，除將盈利能力權重設置為30%、償債能力設置為10%外，其他三項能力的權重均設置為20%。通過計算可以得出，30家建筑業上市公司投資效果對企業總體經營績效的影響比例為14.1%，即企業的整體經營績效有14.1%來自于投資活動。最高的中材達到46%，有4家企業超過40%，7家超過30%，11家超過20%，超過行業平均水平的有15家，有13家低于10%，其中最低的僅為1.2%。從數據情況來看，建筑業上市公司投資效果各不相同，在企業總體經營績效中發揮的作用也各不相同，且差距較大，反映了建筑業上市公司對投資活動的思想認識、對企業發展的商業模式、對投資活動的管理運作能力等方面還是存在較大差距的。
建企投資效果與投資規模的關系
一、引言
企業投資行為一直是學界關注的主要問題之一，也是影響企業生存發展和價值大小的一個重要因素。投資規模是企業投資行為的一個重要特征，在一定程度上反映了一個企業的規模、行業競爭優勢和戰略發展方向。
2008年下半年我國金融危機爆發，這給非金融企業的外部資金供給產生了巨大的負面沖擊，同時我國上市公司2008年第三季度的投資規模較第二季度大幅下降（平均下降達75%）。根據國外研究結論，企業在金融危機開始前的不同財務狀況（現金持有量、短期借款和外部融資依賴度）對危機期間公司投資規模或抗風險能力影響相當顯著，企業如果具有高現金持有量、較低短期負債和較小對外融資依賴程度，就能大大提高抗風險能力和減緩危機后投資規模的下降。
我國上市公司金融危機開始前一年的平均每季現金持有量比（占資產平均總額）超過13%，平均每季短期負債比達（占資產平均總額）18%，外部融資依賴度較發達國家小。這些因素是否如國外研究結論那樣對我國危機期間上市公司投資規?；蚩癸L險能力產生了顯著的影響，危機前不同財務狀況的上市公司在危機期間其投資規模是否有較大的差異，這都是研究金融危機下企業投資行為值得探討的現實問題，也是目前我國研究文獻較少的領域。
因此，研究我國上市公司金融危機開始前一年的財務狀況（現金持有量、短期負債和對外融資依賴度）對危機期間投資規模的影響，并與國外的情況進行比較，對探討我國上市公司確定投資規模的決策因素和提高上市公司自身的抗風險能力有較強的現實意義，本文的結論也可作為進一步探討我國上市公司持有現金的動機和短期負債的剛性約束功能的基礎。
二、主要文獻回顧與理論觀點
（一）主要文獻回顧
1.關于企業的財務狀況對公司投資行為的影響。已有大量的文獻對其進行了實證研究。早在1957年，John Meyer和Edwin Kuh 指出在資本市場不完備的情況下，企業的財務現狀、財務結構和財務政策影響企業的投資規模；從50年代開始，大量文獻開始從理論和信息不對稱理論的角度來研究現金持有量與投資行為的關系，如1994年，Stephen Vogt運用啄食理論和自由現金流理論，解釋了現金流對企業投資的影響，利用實證方法研究了大型和低股利分配的公司體現人問題，而小型、低股利分配公司主要體現為啄食理論問題。
2.關于金融危機對公司投資的影響。目前越來越多的文獻研究金融危機產生的原因和后果，大部分文獻關注于危機的財務方面，少部分文獻關注危機對公司的實際效果。Ivashina和Scharfstein（2009）發現在金融危機期間銀行大幅削減對公司的貸款；Campello，Graham和Harvey（2009）通過調查公司經理發現在金融危機期間由于外部融資約束導致公司放棄許多收益較高的投資項目；Duri，Rochell和Steffen（2009）利用實證方法研究了受金融危機影響的德國銀行通過控制貸款和嚴格貸款申請人標準收縮銀行貸款而導致的資金供給效應的證據；Rajan（2008）發現對那些主要依靠外面融資的企業，金融危機對其投資增長的抑制作用更顯著。
3.關于金融危機下，現金持有量對公司投資的影響。Faulkender和Wang（2006）認為對那些存在融資約束的公司，現金持有量的邊際價值是相當高的，尤其是公司現金流量低而投資項目收益高的情況下，現金的對沖作用更顯著；Arslan，Florackis和Ozkan（2006）通過對土耳其2001―2002年的金融危機實證分析也得出現金持有量對減少投資的對沖作用；Bats，Kahle和Stulz等（2009）也通過實證方法得出在外部融資市場混亂的時代，超額現金持有量對公司相當有利；Ran Duchin，Oguzhan和Ozbas等（2010）研究金融危機對美國公司投資的影響，通過實證方法研究得出由于外部資金供給的負面沖擊，使那些持有現金量少、短期負債高和主要依靠外部資金供給的企業投資大幅下降。
（二）主要理論觀點
1.外部資金供給的負面沖擊會抑制公司投資。如果公司內部缺乏充足的資金去滿足其所有有利或收益高的投資機會，外部融資供給的負面沖擊和融資摩擦的出現，可能會阻止公司的投資，特別是對那些從外面融資成本較高、主要依靠外部資金或存在融資約束的公司，此影響將尤為嚴重。其中融資約束一般指公司沒有充足的能力融資以滿足其最佳投資機會，可以利用公司的現金持有量、規模、派息等指標來衡量。
2.金融危機的發生導致外部資金供給減縮，這嚴重挫傷了那些缺乏短期流動性公司的投資
（1）金融危機發生前一年的公司現金持有量對公司投資下降有很大的緩沖作用。特別是那些依靠外部融資的公司，現金持有量對減輕金融期間的投資減少相當重要。Ran，and Duchin Hn等證明危機前現金持有量低的公司，危機后的投資相對于危機前顯著下降；危機前現金持有量中等的公司，危機后的投資下降但不顯著；危機前現金持有量高的公司，危機后的投資幾乎沒有下降。
（2）金融危機發生前一年的公司短期負債規模對公司投資下降有很大的加劇作用。由于短期負債是公司流動性的減少，當公司再融資困難或再融資成本較高時，短期負債對金融危機期間企業投資的減少有一個較大的負面效應，而長期負債沒有。金融危機前有較高短期負債率的公司其金融危機期間投資下降相當顯著，中等短期負債率的公司其金融危機期間投資下降但不顯著，低短期負債率的公司下降較少。
3.金融危機后期或后，由于需求方面的增長，公司投資規模會隨著增長，特別是那些高現金持有量、低短期負債率和不存在融資約束的公司增長顯著。
4.金融危機前公司的低現金持有量、高短期負債率、融資約束和外部資金的依賴性對公司投資影響不如危機期間顯著。
三、數據來源與模型設計
（一）數據選取
本文主要以季為期間單位進行數據分析，美國金融危機期間一般界定為2007年7月1日到2009年3月31日，而危機傳到我國一般認為是2008年7、8月份。而從經濟數據看，我國2008年第三季度樣本公司的投資規模較第二季度大幅下降，2009年第三季度的投資規模較第二季度則大幅上升。因此本文將我國金融危機前一年的數據選在2008年7月1日前，即2007年7月1日至2008年6月30日之間；主要關注的金融危機第一年的數據界定在2008年7月1日至2009年6月30日之間；金融危機的后階段則選為2009年6月30日至2009年12月31日之間。
選取滬、深兩市A股非金融上市公司為研究樣本，同時剔除了以下樣本：一是剔除ST類公司，因為此類公司財務狀況與正常經營公司存在一定偏差；二是剔除一些異常值和數據缺失的上市公司，共有樣本數量為848個。
數據主要來自于WIND數據庫、上海和深圳證券交易所上市公司基本財務數據，數據包括2007年7月1日至2009年12月31日上市公司每季的現金持有量、短期負債、長期負債、資本支出和總資產價值等財務指標。
（二）模型選擇
公司的投資規模除了受到投資機會的影響外，很大程度上還受公司已有的現金持有量水平、短期負債的壓力和外部融資約束的影響，因此本文主要選擇三個自變量：上一年度的每季現金持有量和每季短期負債以及本年度的每季外部融資依賴度（由于金融危機期間資金供給的負面沖擊，所以選擇外部融資依賴度指標來反映外部融資約束）。對于三個自變量與投資的關系，根據上述理論的觀點，本文期望投資規模與上一年度的現金持有量為正相關，與上一年度的短期負債和本年度的外部融資依賴度負相關。具體模型如下：
模型：It=α+β1*casht-1+β2*stdt-1+β3*efdt+εt
模型包括上期現金持有量cash、上期短期負債std和外部融資依賴度efd三個變量。
為了消除規模和各變量數量級的影響，本文把公司的現金持有量、短期負債、長期負債和資本支出都除以每季平均資產總額加以標準化，其中，資本支出為期末固定資產減去期初固定資產；投資I為每季的資本支出與平均每季總資產的比值；前現金持有量cash為危機開始前每季現金與短期投資（或交易性金融資產）之和與平均每季總資產的比值；前短期負債std為危機開始前每季短期負債與平均每季總資產的比值；外部融資依賴度efd為資本支出減去營運資金供給與資本支出的比值，如果營運資金供給無法取得就用當期留存收益變化來計算，此指標用來反映企業所需資金對外部融資資金的依賴程度。
四、實證分析
（一）單變量分析
本部分靜態的統計或單變量分析方法，主要分析金融危機前一年的現金持有量與短期負債對公司平均每季投資的影響。根據2007年7月1日到2008年6月30日每季的平均現金持有量和短期負債把樣本上市公司分別分為三類：低現金持有量（282個樣本）、中現金持有量（282個樣本）、高現金持有量（284個樣本）和低短期負債、中短期負債和高短期負債。其中現金持有量和平均投資分別指每季現金持有量與每季平均資產總額比值和每季平均投資與每季平均資產總額比值。
1.現金流量與投資
表1顯示：金融危機開始前一年現金持有量低的公司，其投資規模（下降0.486%）較現金持有量中等的公司的投資規模下降大（下降0.349%）；金融危機前現金持有量高的公司其投資幾乎沒有下降，反而有所增加。
表2顯示：金融危機前一年低現金持有量的公司其投資在金融危機后期（2009年7月1日至2009年12月31日）都有較大的提高，而中等現金持有量的公司其投資也有所提高，但不如低現金持有量的公司大。另外，高現金持有量的公司其投資增長最少，這與國外學者研究的情況很不一致。
2.短期負債與投資
表3顯示：金融危機開始前一年的低短期負債比的公司其投資下降（下降0.4472%）比中等短期負債比的公司投資下降要大（0.1379%），而高短期負債比的公司下降最少，這與國外學者研究的情況相反。
表4顯示：金融危機前一年低短期負債的公司其投資在金融危機后期（2009年7月1日至2009年12月31日）都有較大的提高，而中等短期負債的公司其投資也有所提高，但不如低短期負債的公司大。另外，高短期負債的公司其投資增長最少，這也與國外學者研究的情況基本一致。
3.總體情況與國內外對比
表5顯示：848個樣本公司其投資規模在金融危機開始的第一年（2008年7月1日到2009年6月30日）下降，而到金融危機后期又開始上升且超過了金融危機之前的投資規模。
表6顯示：不管是金融危機前還是金融危機后，美國的投資規模遠遠高于我國公司的投資規模（美國危機前和危機后的現金平均持有量為總資產的0.19左右，我國較之稍低。）
以上分析中，公司現金持有量的結果與本文前面的理論觀點相符，金融危機開始后由于外部資金供給的緊縮，那些持有少量現金的公司其投資規模下降要大，而那些持有大量現金的公司其投資規模下降較少或反而有所增長；但是公司短期負債分析結果與理論卻未完全相符，盡管金融危機開始后公司投資開始下降，但低短期負債的公司其投資規模下降較中短期負債的公司反而大，而中短期負債的公司其投資規模下降又較高短期負債公司的大。
金融危機后期的結果與理論觀點也不完全一致，在金融危機后期，由于需求方面的增加，投資開始增長，但是我國投資規模增長較明顯的是那些持有低現金量和低短期負債的公司，而不是高現金量和低短期負債的公司。
另外，我國金融危機開始后投資規模與現金流的關聯度明顯沒有美國公司的顯著。
下面用多元回歸分析的方法進一步分析危機開始前一年的現金持有量和短期負債以及外部融資依賴度對金融危機期間企業投資規模的影響。
（二）回歸分析
利用SPSS分析工具，根據模型：It=α+β1*casht-1+β2*stdt-1
+β3*efdt+εt對848個樣本進行總體回歸分析，其分析結果如表7所示。
從表7中可以看出，三個自變量中金融危機開始前一年的現金持有量與投資規模正相關（系數為正），表明現金持有量對危機期間的投資下降有緩沖的作用；金融危機開始前一年的短期借款比與外部融資依存度與投資規模負相關（系數為負），表明企業持有短期負債和對外融資依賴度強會加劇公司投資規模的下降，這與本文理論分析期望的結果相符。但從其t檢驗的結果來看，三個自變量影響都不顯著，特別是短期借款，其T值只為－0.584，說明金融危機開始前一年的現金持有量和短期借款以及外部融資依賴度對危機期間投資規模的影響力不強，特別是短期借款，這與國外學者發現的情況很不一致。另外，三個自變量對投資規模影響的解釋能力并不強（調整R2為0.006），這也與國外學者理論結論不一致。
五、結論與建議
通過上述實證分析，可以得出以下幾個結論：一是金融危機開始后公司投資規模開始下降，金融危機后期公司投資規模開始上升，且增幅比其開始下降幅度稍大，但是低現金持有量公司反而表現更為明顯。這說明在金融危機期間由于大部分公司股價下跌，這給那些希望通過收購、兼并等方式進行擴張的公司提供了機遇和條件，但我國上市公司的現金持有量并未像理論分析那樣發揮應有的作用。二是金融危機開始前一年的現金持有量與危機期間投資規模正相關，且高現金持有量的公司其投資規模下降較中等現金持有量的公司要小，但不顯著。這說明我國上市公司持有的現金對金融危機有一定的緩沖作用，但不大，或者我國上市公司沒有充分發揮現金持有量對沖金融危機所帶來風險的功能，這與我國上市公司持有現金的動機有很大關系。三是公司投資規模與外部融資依賴度負相關，但不顯著，說明我國上市公司投資規模受外部融資約束的影響，但約束力不強。四是金融危機開始前一年的短期負債與危機期間投資規模負相關，且不顯著。但與國外學者的研究結論相反的是：高短期負債的公司在金融危機開始后其投資規模下降反而有所減少。這說明我國上市公司短期負債的剛性約束不夠。
根據上述研究結論，提出兩點建議：一是完善公司治理機制和外部約束機制，正確確定企業現金持有的動機。在外部融資環境較差時，持有現金的預防應該凸現出來。但研究結論證明我國上市公司現金持有量的動機在一定程度上可能更多地表現為自利動機或交易性動機，而非預防性動機。而導致現金持有動機異化的根源在于公司治理和外部制度環境的不完善。一方面，不完善的公司治理機制導致股東層、董事會層和經理層的權、責、利的制度安排不合理，沒有足夠的動力和激勵機制去促進公司管理層合理有效地持有和使用現金；另一方面，中小股東對公司管理層和控股股東無法有效地監督和約束，再加上缺少并購市場、經理人市場和新聞媒體等外部壓力，沒有強勢的外部制度環境去約束公司管理層合理有效地持有和使用現金。二是完善我國金融機構的運行機制和企業退出機制，強化短期負債的剛性約束功能。當外部融資壓力加大時，短期負債對企業投資的減少應有一個較大的負面沖擊。研究結論顯示危機期間我國上市公司短期負債對投資的負面沖擊較小，其根源在于短期負債的剛性約束不夠。一方面，我國金融機構特別是國有商業銀行并非完全按市場機制運作，貸款對象也大部分是上市公司（我國上市公司大部分是國企轉制而成）。這種國有對國有的借貸關系，帶有較多的行政色彩。導致大部分上市公司還貸壓力小，甚至公司短期借款越多，在一定程度上表明公司與銀行的關系越密切或政府支持越多。另一方面，我國企業破產機制并未發揮應有的作用。當公司無法償還到期債務時，由于各種原因，真正進入破產清算的公司很少，導致負債無法發揮其到期要求還本付息的剛性約束。
【參考文獻】
［1］ 趙自強，王莉.上市公司投資規模與現金流量關系的實證研究［J］.經濟與管理研究，2008（3）：66－71.
［2］ Campello，Graham and Harvey. The real effects of financial constrains：evidence from a financial crisis，Journal of Financial Economics，2009.
［3］ Arsian，O.florackis.C.，Ozkan，A. The role of cash holdings in reducing investment-cash flow sensitivity：evidence from a financial crisis in an emerging market.Emerging Markets Review，2006（7）：320-338.
［4］ Faulkender，M.，Wang，R，Corporate governance and the value of cash. Journal of Finance，2006（61）：1957-1990.
關于基礎設施投資的研究，現有文獻中多以基礎設施投資經濟效應的顯著程度來判斷基礎設施投資規模的適度性.在實證研究中，大多數學者以基礎設施投資的經濟效應是否達到最大化作為評價投資規模適度性的標準[2]。例如，認為拉動GDP增長是基礎設施投資的最主要作用，并以對GDP是否表現出正向的拉動作用作為基礎設施投資是否過度的判斷標準。其他有關基礎設施投資規模適度性評價的研究參見[1][3][4][5][8][10]。
另外，基礎設施投資作為促進經濟發展和城鎮化過程的重要手段，其投資規模具有很強的政策性，所以近年來一些學者開始通過基礎設施的投資效率比較研究來探討其投資規模的適度性[6]。例如，建立了基礎設施投入和產出的綜合指標體系，并應用二階段數據包絡法對我國各省份的基礎設施總體投資效率進行了比較與評價。
綜上所述，以往對于基礎設施投資的研究具有以下缺陷。首先，絕大多數研究均針對基礎設施投資的總量或總體存量，只有少數文獻著眼于具體部門或行業，但僅涵蓋了交通，電力等對經濟增長作用明顯的行業；從而就不能對改善基礎設施投資效率提出全面的建議。其次，對基礎設施投資規模適度性的研究，通常只考慮了其對經濟增長的推動作用，而忽略其社會發展效應。
為克服上述缺陷，本文采用DEA方法，以基礎設施投資相關數據作為投入變量，以經濟增長和城鎮化增長的指標作為產出變量，利用我國31省市2004-2013年的數據綜合評價基礎設施投資的效率，并將該效率值作為衡量整個基礎設施投資對社會綜合產出影響大小的指標；其次以該效率值作為因變量，以各類基礎設施投資額作為解釋變量，運用Tobit模型進行回歸，分析各類基礎設施投資對該效率的影響，通過回歸系數的符號對其投資規模適度性做出判斷。
二、基礎設施投資概論和基礎理論分析
（一）基礎設施的界定
在關于基礎設施的研究中，學者對于基礎設施的內涵和界定并沒有統一，精確的定義，往往根據自己的理解和研究的需要自行定義：國內外的相關研究多從兩個角度來界定基礎設施，第一，從行業部門角度將其分為交通，通信，電力，供水，教育，衛生社會保障等；第二，從職能的角度將其分為經濟性和社會性基礎設施。本文主要研究基礎設施投資效率和各類基礎設施投資結構及規模適度性問題，結合本文內容，世界銀行的報告以及我國《國民經濟行業分類標準》，本文中關于基礎設施的界定如圖2.1所示。
（二）基礎設施投資規模適度性判定
基礎設施作為國民經濟的基礎和社會發展的物質載體，其綜合承載能力決定著一定時期社會的綜合產出水平。這里，綜合產出水平涵蓋經濟和社會發展兩個方面，各類基礎設施對整個系統社會綜合產出的影響如2.1式所示：
G=Min{MaxGi}
MaxG1=f（I1）……MaxGi=f（Ii）……MaxGn=f（In）（2.1）
這里，Ii為第i類基礎設施的存量水平，Gi為由其確定的最大社會綜合產出，G為整個基礎設施系統所決定的最大社會綜合產出水平；若G1=G2=…Gn=G，則達到最理想情況。然而，在現實情況下，各類基礎設施中，有些處于短缺狀態，而另外一些處于過度狀態，這種不平衡就造成了資源浪費，導致基礎設施系統的綜合產出不高。此時，基礎設施投資的目的就是作為增量部分，優先投資短缺的而減少對相對過度的基礎設施的投資，盡可能平衡各類基礎設施的水平。
本文以各類基礎設施投資對整個投資效率的影響在模型中的正負作為判斷投資規模適度性的標準。若某類基礎設施對整個投資效率的影響為正，則說明其投資規模相對不足，應增加其投資規模來提高整體效率；若某類基礎設施對投資效率的影響為負，則說明該類基礎設施投資過度，應降低其投資速度。
三、我國基礎設施投資效率實證分析
相比于應用參數方法的單一產出指標評價體系，應用非參數方法的數據包絡分析法從多產出角度研究基礎設施投資的效率更為全面。為分析規模適度性問題，我們首先應用DEA數據包絡分析方法對2004-2013年我國31省市的基礎設施投資效率進行計算和評價。
（一）基礎設施投資效率評價的理論框架
1、DEA方法的原理與評價模型。DEA方法是一種用來評價同類性質的決策單元之間相對效率的非參數方法，該方法是通過數學規劃模型來計算各個決策單元之間的相對效率，并據此來進行相對有效性評價。與參數方法相比，DEA方法無需構造具體的生產函數就可以對決策單元的效率進行評價，而且能夠對分散的數據進行綜合分析，并且不必知道它們之間的關系。因此DEA方法被廣泛應用于計算各種研究領域的投入產出效率，DEA方法有基于輸入導向（Input-DEA）和基于輸出導向（Output-DEA）兩類，其中前者是在輸出固定時最小化輸入，而后者是在輸入固定時最大化輸出。
結合本文研究內容，運用基于輸入導向的方法進行分析更為恰當，本文使用DEA方法的經典模型――B2C模型進行效率的計算和評價。B2C模型的原模型和對偶問題如（3.1），（3.2）所示。
（PBC2）max（μTyj0+μ0）=Vp，s.t.ωTxj-μTyj-μ00，j=1，2，…nωTxj0=1，ω0，μ0.（3.1）
（DBC2）minθ=VD∑nj=1yjλj+s-=θxj0，∑nj=1λj=1，s-0，s+0，λj0，j=1，2，…n（3.2）
2、評價指標體系的建立。在用DEA方法進行基礎設施投資效率計算和評價時，投入產出指標的選取直接關系到評價結果的準確性。為了盡可能反應實際情況并且便于獲取數據，我們以基礎設施投資總額和該行業部門總就業人數作為投入指標，以地區生產總值的增加值和城鎮人口的增加值作為輸出指標，建立評價指標體系如圖3.1所示。
（二）基礎設施投資效率實證分析
1、模型的建立與數據處理。引入松弛變量和非阿基米德無窮小量ε的Input-BC2模型如（3.3）所示：
（P-ε）max（μTyj0+μ0）=Vpεs.t.ωTxj-μTyj-μ00，j=1，2，…nωTxj0=1，ωε，μεe.（3.3）
其對偶問題如（3.4）所示：
（D-ε）min[θ-ε（Ts-+eTs+）]s.t.∑nj=1xjλj+s-=θxj0∑nj=1yjλj+s+=yj0∑nj=1λj=1，s-，s+0λj0，j=1，2，…n（3.4）
其中ε為無窮小量，線性規劃（D-ε）的最優解為λ0，s-0，s+0，θ0若θ0=1，則決策單元j0為弱DEA有效的，若θ0=1，且s-0=0，s+0=0，則j0為DEA有效的。
綜合考慮我國投資策略，我們選擇新世紀以來基礎設施投資投入產出作為分析對象，由于2002年國家統計局對我國《國民經濟行業分類》進行了調整，為了保持數據的統一性，本文中選取我國31省從2004-2013年間的基礎設施投入與產出數據作為評價對象進行效率分析。其中為排除價格因素對投入與產出數據的影響，在基礎設施投入方面，用各省市歷年的固定資產投資價格指數對基礎設施投資數據進行平減，對各省市GDP同樣利用相應的價格指數進行調整。
2、求解與結果分析。應用輸入導向的Input-BC2模型，對我國2004-2013年期間31個省市基礎設施投入產出數據進行效率計算和分析（數值結果由DEAP2.1軟件計算得出）。為了保證各地區10年間的基礎設施投資效率在時間序列上的可比性，我們將31個地區從2004-2013年間的310組數據放在一起組成一個生產可能集進行分析比較，各省市計算結果見表3.1。
表3.1表明，從整體上看我國基礎設施投資效率呈遞減趨勢，說明基礎設施投資整體上的效果在降低，其對經濟增長和城鎮化的促進作用在降低，在投資過程中可能存在結構的不均衡和不合理，阻礙了其對社會綜合產出的影響。北京、天津、上海、江蘇、山東、廣東、西藏、青海、寧夏這些省市10年間的基礎設施投資效率處于較高水平，直轄市和東部沿海經濟發達省份投資效率高說明在投資配置過程中結構合理；邊疆少數民族地區投資效率也處于較高水平，說明這些地區的投資對城鎮化進程和經濟增長都產生較大的促進作用，體現了我國近些年通過政策支持優化基礎設施資源配置，促進較為落后的偏遠地區共同發展的政策落實情況較好。相比這幾個省市其他地區的投資效率表現出不同的特點，需要進一步進行分析以對優化投資結構，提高投資效率提供一定的有益指導。
四、基于Tobit模型的各類基礎設施投資適度性實證分析
本節中，我們通過Tobit模型對各類基礎設施投資規模的適度性進行檢驗。
（一）Tobit模型介紹
第3節中通過DEA方法計算出來的基礎設施投資效率的取值范圍是[0，1]，是截斷數據，若以這種效率值為被解釋變量，采用普通最小二乘法（OLS）進行回歸分析，得到的參數估計值是有偏的。
故我們選擇基于最大似然估計法的Tobit回歸模型進行分析，Tobit模型的基本形式如（4.1）所示。
y*i=βxi+εiyi=y*i，0
εi?N（0，σ2），xi為解釋變量向量，yi為被解釋變量向量，β為參數向量。
（二）各類基礎設施投資規模適度性實證結果分析
1、適度性評價模型的構建與數據說明
基于2.2中提出的基礎設施投資規模適度性的評判標準，本節選擇各個類別的基礎設施投資規模作為解釋變量，應用Tobit模型分析每一類基礎設施投資對整體效率的影響從而分析其投資規模的適度性，建立的回歸模型如（4.2）所示。
Yef=β0+β1Xny+β2Xjt+β3Xtx+β4Xky+β5Xsl+β6Xjy+β7Xwh+β8Xws+ε（4.2）
其中Yef為上一章中通過DEA方法計算的各省份基礎設施投資效率值，Xny為能源設施，Xjt為交通設施，Xtx為通信設施，Xky為科研設施，Xsl為水利設施，Xjy為教育設施，Xwh為文化體育設施，Xws為衛生和社會保障設施。β0，β1，β2，β3，β4，β5，β6，β7，β8為待估參數，其正負反應了各類基礎設施投資對基礎設施投資效率的影響程度和投資規模的適度性，ε為隨機擾動項。
2、適度性實證結果分析
首先，我們使用我國31省市2004-2013年10年的面板數據從整體上分析我國各類基礎設施投資規模的適度性問題。由于各類基礎設施投資數據量很大，而且被解釋變量投資效率的取值范圍為[0，1]，故我們首先對各類基礎設施投資數據取對數處理，再通過Stata軟件進行Tobit回歸分析，計算結果如表4.1所示。
表4.1反映了在各個解釋變量中，能源，通信，科研，文化基礎設施投資與投資效率呈負相關關系，交通，水利，衛生社保，教育基礎設施投資與投資效率呈正相關關系.其中，能源，通信，科研基礎設施，文化基礎設施投資分別在1%和5%水平下與投資效率顯著負相關，水利，衛生社?；A設施投資在5%水平下與投資效率顯著正相關，而教育和交通基礎設施投資與整體效率的正相關關系并不能通過顯著性檢驗。于是我們有如下分析：
首先，能源、通信、科研和文化基礎設施投資對整個投資效率的影響是負向的。即在目前的基礎設施存量水平和結構下，這幾類基礎設施投資規模已經過度，增加其投資會對整個社會綜合產出的增長產生抑制作用，降低整個基礎設施投資系統的效率。故在接下來的基礎設施投資中，應減緩這幾類行業部門投資的速度，使各類基礎設施投資協調發展。
其次，水利、衛生社保基礎設施投資對整個投資效率的影響是正向的。這表明水利和衛生社?；A設施投資規模不足，增加其投資能夠較大的促進社會綜合產出的增加。故在后繼基礎設施投資中應增加這兩個行業部門投資的規模，提高投資速度，來促進基礎設施投資效率的提高和社會綜合產出的增長。
再次，交通和教育基礎設施投資與整個投資效率呈正相關，但并不顯著。這在一定程度上顯示了我國交通和教育基礎設施投資規模不足。
（三）分區域基礎設施投資適度性實證結果分析
在第三節中對我國基礎設施投資概況的介紹表明，由于我國各地區地理環境，經濟發展情況以及國家政策支持程度不同，各地區基礎設施投資情況差異顯著，因此在分析基礎設施投資規模適度性問題時，要根據不同地區的實際情況具體分析，才能對各類基礎設施投資情況做出更為真實的判斷，進而對提高投資效率提出更有效的政策建議。
所以，下面我們根據我國各地區經濟發展狀況以及基礎設施投資情況的特點，將中國31個省市劃分為四個區域，東部，中部，西部和東北部（如表4.2所示）進行分析。
表4.2我國各省市區域劃分
東部地區北京 天津 河北 上海 江蘇 浙江 福建 山東 廣東 海南
中部地區山西安徽江西河南湖北湖南
西部地區內蒙古 廣西 重慶 四川 貴州 云南 西藏 陜西 甘肅 青海 寧夏 新疆
東北地區遼寧吉林黑龍江
利用相同的模型（如（4.3）所示）對各地區進行分析，其中被解釋變量為各地區的基礎設施投資效率，解釋變量為各地區內不同種類基礎設施投資數據。
YRef=β0+β1XRny+β2XRjt+β3XRtx+β4XRky+β5XRsl+β6XRjy+β7XRwh+β8XRws+ε（4.3）
利用各地區省份10年基礎設施投資和效率面板數據分別對東部，中部，西部和東北部地區進行回歸分析，回歸結果如表4.3所示。
從表4.3可知，不同區域基礎設施投資情況差異明顯：同一區域內不同部門基礎設施投資規模適度性存在很大不同，同一部門基礎設施投資在不同區域亦表現出不同的適度性。
具體來看，在東部地區，能源、交通、文化體育基礎設施投資與整個基礎設施投資效率顯著負相關，教育基礎設施投資與整個投資效率顯著正相關，而其他行業部門投資與投資效率的相關性并不顯著。這表明在東部地區能源供給，交通運輸和文化體育基礎設施規模已經過度，而教育基礎設施規模存在不足。
在中部地區通信，科研和文化體育基礎設施投資規模過度，而交通和衛生社?；A設施投資規模不足。在西部地區能源，通信，科研和文化體育基礎設施投資規模過度，而交通和水利基礎設施投資規模不足。在東北地區科研設施投資規模過度，而其他部門基礎設施與投資效率的關系并不顯著。在今后的投資決策中要減緩對已經出現規模過度的基礎設施的投資，而對規模不足的則要加快投資速度，使得各類基礎設施投資均衡協調發展。
企業的生存靠發展，企業的發展卻要依賴于投資。這里的投資是廣義的概念，不僅包括企業在新領域的拓展，同時也包括企業原有領域內的創新。固然，企業要進入一個新的領域，需要依托于某個項目，并投入大量的資源。但是，企業在自身業務范圍內的創新，無論是產品線的延伸還是現有產品的改良，都會面臨來自技術、市場方面的風險，并耗費大量的資源，這就具備了投資項目最基本的特征。因此，項目投資是企業發展的重大決策，這種選擇和決策，無論是擴大再生產或是開拓新市場都將對企業的發展起著決定性的作用。
一、投資戰略的制訂
企業投資戰略作為企業發展戰略的一部分是和整體發展戰略相適應的，相應于企業的創新發展和穩定發展兩種基本戰略，投資戰略也有兩種基本戰略，即創新型投資戰略和穩定型投資戰略。企業選擇創新發展還是穩定發展，取決于企業自身發展的需要，取決于對市場前景和企業態勢的把握。而選擇投資戰略方向（產品－市場選擇）與確定投資戰略態勢（競爭分析）構成了企業發展戰略的核心，它們構成了企業投資戰略選擇的前提。在明確了企業發展戰略的基礎上，投資戰略的選擇包括投資戰略類型、投資時機選擇和投資項目的優化組合。
二、投資項目的選擇
企業投資項目的選擇決不是漫無目的的搜尋，而是應該根據企業既定的投資戰略，以企業自身投資能力為基礎，圍繞企業核心競爭力進行項目選擇。沒有方向性的項目選擇不但浪費大量的財力、物力，而且往往無法發現真正適合企業的項目，錯失良好的投機時機。
1、基于企業投資戰略的項目選擇
企業的投資戰略為項目的選擇指明了方向，穩定型投資戰略要求企業的投資圍繞企業現有業務領域、現有市場進行核心多元化或者至少是相關多元化投資。因此，企業在選擇投資項目時，必然會圍繞現有產品進行縱向或橫向的信息搜尋。所謂縱向是指向現有產品的上游或下游延伸，橫向是指豐富產品類型以覆蓋更多的細分市場。無論是縱向還是橫向都要求企業在自己熟悉的領域內搜尋項目信息；與此相對應，創新型投資戰略要求企業跳出現有的業務框架，開發全新的產品或拓展新的市場，甚至是在完全陌生的領域進行投資。但這種投資并不意味著四處開花，毫無方向，它必須以企業的投資能力為基礎，以企業核心競爭力為中心，是企業核心競爭力的延伸。
2、基于企業核心競爭力的項目選擇
企業核心競爭力是企業生存的基礎，同時也決定了企業拓展的能力邊界。企業必須明確的知道自己的核心競爭力所在，是品牌影響力、管理能力、人才儲備、技術水平，抑或是規模實力。無論是穩定型投資戰略下的縱向、橫向擴張，還是創新性投資戰略下的完全多元化都不應該脫離企業核心競爭力的控制范圍。例如，企業的核心競爭力在于品牌影響力，那么企業就應該在原有行業領域內，而不應該和原有業務脫離過大，否則品牌影響力就無法得到有效的延伸；如果企業的核心競爭力在于人才儲備，則需要進一步明確人才結構，技術人才充足的企業顯然適合投資于產品的研發，而銷售人才充足的企業則適合新市場的開拓。由此可見，在企業投資戰略為項目選擇提供了基本的方向后，企業核心競爭力再次確立了信息搜尋的范圍及中心。
3、基于企業投資能力的項目選擇
企業投資能力是由企業資金實力、現金流狀況、籌資能力等因素共同決定的，投資能力決定了企業的投資規模，包括單個投資項目的規模和企業總體投資規模。投資項目規模的確定包括兩個方面：首先，投資能力決定了投資規模的可能性，就總體投資規模而言，企業投資能力決定了它的邊界，超越自身能力的投資規模顯然是不切實際的。對于單個項目的投資規模，它必然是在總體投資規模內的，另外從分散風險的角度，企業不可能將所有的資源投資于某一個項目，這種項目風險將會是致命性的，一旦項目失敗將威脅到企業的存亡。因此，企業對單個項目投資規模的確定必須在投資能力的基礎上考慮風險分散的要求；其次，客觀條件決定了投資規模的可行性，這里的客觀條件包括物質技術條件、市場規模以及經濟效益等。物質技術條件決定了投資項目的性質，資本密集性、技術密集性和管理密集性行業所要求的投資規模存在相當大的差距。市場規模決定著項目發展的空間，進而決定了投資規模的邊界。經濟效益通過項目不同規模下的邊際收益率和企業資金成本間的比較，準確地界定了項目投資規模的臨界點。企業總體投資規模及單個項目投資規模的確定再次縮小了投資項目選擇的范圍，這不僅有助于企業提高項目選擇的效率，而且大大的節約了企業資源的耗費。
三、投資項目的可行性研究
可行性研究是整個項目投資的核心部分，是項目決策的主要依據。因此，可行性研究的科學性和準確性直接關系著企業投資的成敗。一份良好的可行性研究報告應該做到對項目的前景和項目未來的運行軌跡作出精確的估算，從而保證項目決策的成功率。
可行性研究有三種類型：機會研究、初步可行性研究和技術科技可行性研究。機會研究的主要任務是為項目投資方向提出建議，即在一個確定的地區和行業內，以市場調查為基礎，選擇項目，尋找最有利的投資機會；初步可行性研究的主要任務是對機會研究認為可行的項目進行進一步論證，并據此作出是否投資的初步決定，是否進行下一步的技術經濟可行性研究。
機會研究和初步可行性研究更多的是對項目的風險、技術方案、經濟效益等要素給出粗略的評價，往往限于數據選擇的補充分，評價局限于定性的層次，無法精確的描述項目前景。而技術經濟可行性研究才是整個項目可行性研究的核心部分，它必須在收集大量數據的基礎上，對項目的各項要素給出完整的定量分析，用準確的數據對項目進行評價，它是項目決策科學化的重要手段，是項目或方案抉擇的主要依據之一。
