基于雙重差分模型的PPP清庫政策評價研究

摘要：基于2016—2021年全國28個省（自治區、直轄市）PPP項目清庫數據，建立雙重差分模型，為PPP健康可持續發展研究提供參考。研究結果表明：清庫政策并未抑制政府使用PPP融資工具，對提高項目落地數量和落地率具有顯著促進作用；清庫政策具有規模偏好，對財政壓力高的地區影響更大；政府財政透明度提高1%，落地率會提高0.6%；政府腐敗程度提高1%，落地率會下降0.328%。

關鍵詞：PPP；清庫政策；財政透明；雙重差分模型

0"引言

政府與社會資本合作（Public Private Partnership，PPP）模式自引入我國以來，經歷了探索期、爆發期和規范期三個階段[1]。在發展初期，PPP模式發展面臨“政策熱、項目冷、落地率低”等問題[2]。2014年，在國家大力推行PPP模式后，PPP項目出現井噴現象，隨之產生項目異化[3]、項目推進困難[4]、隱性債務[5]、訴訟頻發[6]等問題。為推動PPP項目健康可持續發展，2017年11月，財政部發布《關于規范政府和社會資本合作（PPP）綜合信息平臺項目庫管理的通知》（財辦金〔2017〕92號）（以下簡稱《92號文》），要求各省嚴格按照政策要求清理PPP項目。該政策以項目庫管理為抓手，強化對入庫項目進行動態監管，嚴格規定新入庫項目條件，清理不合規、進展緩慢的項目。自此，PPP進入增量縮減、消化存量階段，開始呈現出明顯的差異化特征。

受清庫政策影響，各地PPP清庫項目數量存在較大差異，如部分省份清庫項目數量占比低于10%，而甘肅、新疆清庫項目數量占比高達88%和68%。政策效果的差異性和地方政府自身差異性相關，而PPP模式相關政策多為財政部、國家發展和改革委員會等部門發布。在政策監管方向一致的背景下，本文旨在研究清庫政策效果差異性來源，以及在強監管政策下地方政府如何加強自身治理以推動PPP模式可持續發展。

1"文獻綜述

PPP模式在不同地區的應用隨空間分布呈現出一定差異性[7]。程哲等[8]通過省域面板數據發現，在空間上，PPP項目分布存在顯著的非均衡性，總體呈現出東部多、中西部少的特點。部分學者通過建立模型探究差異來源。原云霄等[9]通過對比經典回歸、空間滯后及空間誤差模型，發現人均GDP、政府財政支出及固定資產投資對PPP模式發展具有正向促進作用，而城鎮化率具有抑制作用。王歡明等[10]通過模糊集定性研究發現，地方政府的財政壓力、腐敗程度等因素顯著影響PPP模式發展，而地方政府自身差異性也會影響PPP政策實施效果。秦士坤等[11]結合政策創新指出，我國PPP政策在地方政府層面的創新擴散呈現R型非漸進性特征，地方政府的債務水平和鄰近地區的模仿與競爭會影響政策實施效果。吳石磊等[12]通過建立雙重固定效應模型和GMM模型，發現地方政府法治水平對PPP項目資金和PPP項目私有程度有顯著促進作用，監管完善有利于PPP模式發展。陳婉玲等[13]認為，政策在不同地區的施行存在差異性，導致PPP模式功能出現異化現象。郭雪萌等[14]認為，地方政府自身管理效能對PPP模式投資存在影響，管理效能水平越高，項目落地率越高。

綜上所述，本文基于省級層面數據，運用雙重差分模型（Difference-in-differences Model）評估PPP清庫政策效果，重點探究清庫政策對不同地區PPP模式發展影響的差異性，為PPP監管政策制定提供參考，促進PPP模式可持續發展。

2"研究假設與模型構建

2.1"研究假設

從各省清庫項目數據可以看出，PPP模式發展受到了一定影響。有學者認為，清庫政策在一定程度上抑制了PPP模式發展[15]，也有學者認為，清庫政策推動了PPP模式可持續發展[16]。基于此，提出假設1和假設2：

H1：清庫政策會降低PPP項目發起數量。

H2：清庫政策會促進PPP項目落地數量和落地率的提升。

此外，由于全國各省的經濟發展水平不同，PPP發展環境存在明顯的差異性，導致政策效果存在較大差異。以往學者大都從微觀層面探討差異性來源與影響。例如：郭雪萌等[14]研究發現，經濟發展速度對PPP項目實施質量及數量有顯著影響；江國華等[15]研究發現，政策法規成熟度帶來的差異是影響不同地區PPP模式發展環境成熟度的重要因素之一。政策效果在不同省份存在差異，但監管效果是否具有規模偏好并沒有明確結論，而政策監管預期結果是為了防范風險、推動PPP模式健康發展。因此，提出假設3和假設4：

H3：清庫政策對不同經濟發展水平地區的影響不同。

H4：清庫政策對財政壓力高的省份影響更大。

地方政府作為PPP項目的發起人和主要參與方，其清廉程度、財政透明度也是影響PPP項目平穩落地的決定性條件。已有研究表明：政府的財政透明度和腐敗程度是影響社會資本參與項目決策的重要影響因素[10]；清庫政策對于各地不合規項目的清理，本質上也是對項目參與方不合規運作行為進行清理。因此，提出假設5和假設6：

H5：清庫政策對財政透明度低的地方政府PPP項目的影響更大。

H6：清庫政策對腐敗程度更高的地方政府PPP項目的影響更大。

2.2"雙重差分模型構建

雙重差分（Difference-in-differences）被廣泛應用于政策效果評估，涉及金融、環保、房地產[17]、創新[18]等領域，是一種有效的政策評估方法。相較傳統回歸模型，雙重差分模型可以控制變量之間的異質性，最大限度地降低其他因素隨時間變化帶來的影響，避免政策作為解釋變量所存在的內生性問題[19]。

2.2.1"變量定義與數據描述

受數據所限，本文以28個省（自治區、直轄市）（不含北京市、上海市和西藏自治區）為研究對象，選擇2016—2020年財政部政府和社會資本合作中心（China Public Private Partnerships Center，CPPPC）管理庫項目作為樣本數據，數據整體為面板數據。

2.2.1.1"被解釋變量

本文選取的被解釋變量為各省（自治區、直轄市）每年發起PPP項目數量、每年落地PPP項目數量和落地率。PPP是目前地方政府投資基礎設施的重要融資手段之一，清庫政策出臺后，地方政府是否還熱衷于PPP模式，可通過每年PPP發起數量進行衡量。因此，選擇每年發起PPP項目數量作為被解釋變量可以衡量清庫政策是否抑制了PPP模式發展[20]。每年PPP項目落地數量和落地率是PPP項目成功推進的重要標準，按照CPPPC關于落地率的計算公式，以2014年到該年累計處于執行和移交階段的PPP項目數量與處于識別、準備、采購、執行、移交4個階段的PPP項目總量的比值計算落地率，衡量2014年以來PPP模式整體發展質量。選擇這兩個變量作為被解釋變量，可以分析清庫政策的修正效應對于PPP模式發展質量的影響程度。

2.2.1.2"政策虛擬變量及解釋變量

本文根據準自然實驗原理設置實驗組和對照組[15]，以二進制賦值區分，設置Treat和Post兩個虛擬變量共同合成政策虛擬變量（DID）。以2018年清庫政策發布為時間節點，對受到政策影響的實驗組Treat賦值1，對未受到政策影響的對照組Treat賦值0；對政策發布之前（2018年之前）Post賦值0，對政策發布之后（2018年之后）Post賦值1，二者乘積為DID。公式如下

此外，引入財政透明度[14]和政府腐敗程度[10]作為解釋變量，探究政策監管對于不同財政透明度和腐敗程度的地方政府是否存在政策效果上的差異。

2.2.1.3"控制變量

宏觀經濟環境、社會環境及政府財政能力等會影響PPP模式發展[21-23]。因此，本文設置經濟控制變量和環境控制變量分析被解釋變量的其他因素。設置宏觀經濟水平、政府財政收入、政府財政支出和民營經濟發展水平為經濟控制變量，設置城鎮化水平、通貨膨脹水平和市場化指數為環境控制變量[22]。經濟控制變量主要是為了排除各地方經濟水平的影響，若預期經濟水平越高，則PPP項目落地率越高[21]、發起數量越少[24]。環境控制變量主要是為了排除其他環境因素對于被解釋變量的影響[25-26]。具體變量定義見表1。

2.2.2"模型設定

按照是否發布相關PPP政策，設置對照組（未發布）和實驗組（已發布）。由于清庫政策發布以后，全國進行了較大規模的清庫行動，除上海市，其余地方政府清庫程度不同，無法進行全面的準自然實驗。基于此，參考薛菁[27]、沈言言等[28]和錢雪松等[29]的研究方法，將清庫數量占比50%以上的省（自治區、直轄市）設為實驗組，共有9個，分別為甘肅、新疆、內蒙古、寧夏、江西、遼寧、重慶、云南和黑龍江，將其余19個清庫數量占比50%以下的省（自治區、直轄市）設為對照組。使用雙向固定效應控制個體效應Ap和時間效應Bt建立雙重差分模型。

從主要變量的描述性統計結果可以看出，各地PPP項目落地率差異較大，部分省份曾出現無項目落地的情況；發起項目數量標準差較高，最低為0，最高為1780，說明各省（自治區、直轄市）之間對于PPP模式的選擇存在較大差異；省域間經濟發展水平、財政水平差異較大，因此適合考察PPP運行環境對政策效果影響的差異性。變量描述性統計結果見表2。

由于Y1、GocV標準差過大，直接導入模型將影響模型準確性，因此對變量取對數，分別為lnY1、lnGocV。

根據假設1和假設2建立模型，探究清庫政策對PPP項目發起數量、落地數量及落地率影響。模型（1）～模型（3）如下

根據假設3～假設6進行異質性分析。目前，財政負擔主要用相對指標[30]和絕對指標[31]表示。為避免絕對指標的不可比性，本文引入相對指標財政赤字率Fin（財政支出與財政收入的差值和GDP的比值）代表財政壓力水平，由描述性統計結果（表2）可知，各省（自治區、直轄市）財政壓力水平差距較大，最小值為-0.07%，最大值為58.66%，適合進行異質性分析。本文參考汪利娜[32]、王嶺等[33]和曾玉華等[34]學者的研究方法，在模型（3）中加入DID與經濟水平變量lnGDP、財政壓力水平Fin、財政透明度FinR和腐敗程度lnGovC的交乘項，得到模型（4）～模型（7）。具體如下

3"實證檢驗結果和分析

3.1"基準回歸結果與分析

首先，根據模型（1）～模型（3）進行回歸分析[35-36]，結果見表3。實驗結果表明，清庫政策對于落地率和落地項目數量的影響均在1%的置信水平上顯著，且系數均為正，說明清庫政策對于落地率有正向促進作用，提高了PPP項目落地數量。而對于發起項目數量，政策虛擬變量未通過檢驗，說明清庫政策的發布對于發起PPP項目數量并無影響，即沒有影響各省（自治區、直轄市）選擇PPP模式作為融資工具。總體來看，清庫政策并未抑制PPP模式發展，反而提高了PPP項目質量和落地率。因此，H1不成立，H2成立，這與清庫政策發布預期效果一致。

3.2"異質性分析結果與分析

根據模型（4）～模型（7）進行回歸分析，探究清庫之后的修正效應對于不同經濟發展水平的地區是否存在差異性。從不同經濟水平地區發展PPP模式受清庫影響檢驗結果（表4）可以看出，c.DID#c.lnGDP系數不顯著，c.DID#c.Fin在1%的置信水平上顯著，說明政策虛擬變量與財政壓力的交互項對落地率的影響顯著，清庫政策存在規模偏好，財政壓力越高的地區，政策影響越大。因此，H4異質性假設成立，H3不成立。結合王歡明等[10]的研究可知，經濟和財政壓力水平是影響項目落地率的重要因素之一，但清庫政策的監管效果未受到經濟發展水平差異性的影響，說明經濟發展水平并不是顯著影響項目質量的關鍵因素；財政壓力水平越大的地區發展PPP模式的風險越大，因此政策效果更加顯著。根據財政透明度和政府腐敗程度的實證研究結果可以看出，財政透明度越高，清庫之后該地區PPP項目的落地率提升越明顯。而政府腐敗程度對于項目落地率具有抑制作用：財政透明度的政策虛擬變量提高1%，落地率會提高0.6%；政府腐敗程度提高1%，落地率會下降0.328%。

4"穩健性檢驗

4.1"平行趨勢檢驗

該模型的假設前提是對照組和實驗組需要通過平行趨勢檢驗，即兩組的落地率及落地項目數量在政策發布之前有相同的趨勢。本文對比了國內外學者的檢驗方法，例如：Giovanni等[37]解釋了STATA軟件中tvdiff命令的數學原理，并對該命令進行了驗證，但該命令更適合多期雙重差分模型的平行趨勢檢驗；國內學者冉啟英等[38]和范丹等[39]更傾向于使用政策發布前后解釋變量均值的變化趨勢進行檢驗。因此，本文選擇國內學者廣泛應用的方法進行平行趨勢檢驗。結果表明，政策發布之前被解釋變量的變化趨勢相同，通過檢驗。

落地率及落地項目數量平行趨勢檢驗如圖1所示。

從圖1可見，對照組和實驗組落地率和落地數量的變化趨勢主要體現在2019年，說明清庫政策具有滯后性。這也與上文模型（1）、模型（2）、模型（3）的檢驗結果一致，說明模型有效。

4.2"安慰劑檢驗

為了驗證清庫政策對落地率和落地項目數量的影響效果，剔除其他政策對被解釋變量的影響，人為地將各省（自治區、直轄市）清庫時間向前調整1年。由于2018—2020年各省（自治區、直轄市）仍在持續清庫，將時間向后調整意義不大。觀察新的雙重差分估計結果，安慰劑檢驗結果詳見表5。結果表明，將清庫政策的時間節點進行調整后，政策虛擬變量DID的回歸系數不在統計上顯著，說明時間節點以后項目落地數量和落地率的變化是由清庫政策導致的。

5"結語

通過建立雙重差分模型，分析清庫政策對PPP模式發展的影響，研究結果表明：

（1）清庫政策推動了PPP模式高質量發展。對于政府、社會資本和融資方而言，政策監管力度加大并未影響地方政府選擇PPP模式作為融資工具。清庫政策發布后，在一定程度上提高了PPP項目質量，提高了PPP項目落地數量和落地率；清庫政策存在規模偏好，財政壓力水平越高的地方政府受政策影響越大；清庫對于PPP模式的規范化發展具有一定成效，財政透明度越高的地方政府受影響越小。

（2）清庫政策是有效釋放風險、防范變相舉債、異化PPP行為的政策，其目的不應局限于將不合規項目清理出庫，而應從失敗項目中總結規律，建立合理有效的入庫標準，推動PPP模式健康發展。因此，建議全國CPPPC信息庫可以適當公開清庫項目信息及清庫項目不合規原因，同時追蹤清庫項目后續整改措施，為地方政府決策提供參考，為學術研究提供數據來源和理論支撐。

（3）PPP監管條例眾多，不同行業PPP項目的入庫、出庫、監管標準不盡相同。建議加強政策頂層設計與各部門政策協同，建立科學的評價體系及有效的動態監管制度，最大限度地降低PPP項目風險。

（4）基于計量模型，可以從定量角度評估政策效果，后續可以基于地級市PPP模式發展現狀擴大樣本數量，使評估效果更加科學全面，也可以基于項目參與方和行業角度開展深入研究。

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收稿日期：2022-11-24

作者簡介：

馮井榮（1978—），男，副教授，研究方向：計算機科學與技術、PPP項目融資管理。

沈俊鑫（通信作者）（1978—），男，教授，博士，博士研究生導師，研究方向：PPP項目融資管理。

盧雨鑫（1997—），女，研究方向：項目融資管理。