经营性公路行业基准收益率测算的研究

经营性公路行业基准收益率测算的研究
研究并确定经营性公路行业基准收益率，是指导经营性公路行业健康发展的迫切需要。

本文通过对经营性公路属性和行业特点分析，探讨了经营性公路行业基准收益率的内涵及其影响因素，提出了用资本资产定价模型（CAPM）和加权平均资金成本法（WACC）确定行业基准收益率。

在借助对13个上市公路公司数据实测分析的基础上，确定经营性公路行业风险度系数为0.75，权益投资和全投资基准收益率分别为6.94%和5.75%。

最后，通过将结果与相关行业进行对比分析验证了合理性，研究成果可以为指导经营性公路行业投资和管理决策提供参考依据。

0 引言
为解决公路基础设施建设政府财政资金不足问题，1984年12月国务院第54次常务会议提出了“贷款修路、收费还贷”政策。

收费公路政策的实施，有效地拓宽了公路基础设施建设资金来源渠道，为公路建设筹集了大量的资金，促进了公路行业的长足发展。

截至2005年底，全国公路总里程突破193万公里，其中96%的高速公路、70%的一级公路、46%的二级公路都是依靠收费公路政策建设起来的。

经营性公路作为收费公路的重要组成部分，是指国内外经济组织依法投资建设或者依法受让政府还贷公路收费权的收费公路。

目前，经营性公路行业尚无公布统一
权威的行业基准收益率，而行业基准收益率是项目财务内部收益率指标的基准和判据，是项目在财务上是否可行的最低要求。

这就使得：一方面，政府和交通主管部门在对经营性公路项目进行立项审批时缺乏必要的判定依据，在对经营企业的经营收益进行监管时缺乏理论支撑；另一方面，企业对是否投资经营性公路项目以及投资后的预期收益水平也缺乏参考标准，增加了私人资本投资经营性公路的不确定性。

因此，无论从政府的角度还是从投资者的角度，都迫切需要确定经营性公路行业的基准收益率。

关于行业基准收益率有许多学者从不同角度进行了研究，如从最低期望收益率、截止收益率和平均利润率三个角度阐释其内涵[1]，分析基准收益率确定的影响因素[2]，分析基准收益率的作用及其确定原则[3]等。

我国也曾推荐公路建设行业基准收益率按6~7%计算[4]。

但是这种做法的行业划分过粗，不能为经营性公路行业提供针对性指导。

杨珺[5]等用资本资产定价模型和净资产收益率两种方法初步测算了高速公路行业的基准收益率，但选用的数据样本较小，且没有对基础数据进行校核调整。

此外，也有学者对遗址旅游和林业森工等行业基准收益率的测算工作进行了探讨。

针对经营性公路行业基准收益率测算的迫切性和相应研究的不足，本文在对收费公路行业属性和特点进行分析的基础上，探
讨了经营性公路行业基准收益率的测算方法及参数选取问题，经过对行业样本数据的梳理、分析、调整，以及借鉴相关行业经验，实测了经营性公路行业的基准收益率。

研究成果为引导经营性公路行业投资、强化行业收益监管、规范行业市场行为提供依据和参考。

1 研究基础分析
1.1 经营性公路属性及行业特点
经营性公路作为基础设施具有垄断性的同时，也具有准公共物品属性，即兼具社会公益性和商品性[6]。

它的垄断性主要是因为路网规划的统一性、公路的整体性、初始投资大、回收期限长，边际成本随生产规模扩大而递减形成的。

其作为准公共物品的社会公益性，主要表现在服务功能的基础性、服务对象的公共性和服务效益的社会性等方面；而其商品性的一面，则主要是由收费公路的级差效益引起的，具有可以量化的使用价值和明确的直接受益者，具有特定的服务特性。

经营性公路行业具有初始投资大、投资期长、收益稳定等特点，一般认为投资风险小，投资回报率应相对较低。

因此在确定行业的基准收益率时，考虑到行业的属性和特点，确定的基准收益率应能在经营者和消费者利益之间做好权衡，使其既能保护消费者权益又能使经营企业收回成本并取得合理回报。

1.2 确定基准收益率的影响因素
基准收益率由无风险回报率和行业风险回报率两部分组成[7,8]，它不仅是项目资金时间价值的度量，也是判别经营企业是否获得了与其承担的风险相对等的投资回报的标准[2]。

相应的，影响行业基准收益率确定的因素主要体现在两个方面：资金成本和行业风险[9]。

资本成本就是为取得项目资金使用权所支付的费用，包括融资结构中的资金类别、比例和成本。

由于风险与损失总是形影相随，因此为了弥补风险可能造成的损失，自然就会要求获得一定的回报作为补偿。

同理，由于投资一个行业有风险，所以投资者会要求获得与行业风险对应的投资回报率。

风险按其影响范围，通常被划分为系统性风险和非系统性风险两种。

确定行业基准收益率主要考虑系统性风险，这类风险来自于政府、市场或自然等主体，超出了项目自身行为可以控制或避免的范围。

不同行业系统风险大小不同，系统风险越大，风险投资回报率就越高。

针对经营性公路行业其主要的系统风险因素包括政治政策变化风险、通货膨胀风险、利率汇率风险和不可抗力风险等。

2 基准收益率测算
确定行业基准收益率可采用的方法有资本资产定价模型法（CAPM）、加权平均资金成本法（WACC）、德尔菲（Delphi）专家调查法和统计分析法等[4]。

其中，由于CAPM方法测算所
依据的数据客观真实、理论方法严谨，被西方市场经济发达国家以及国际金融组织广泛用来进行项目权益资金基准收益率的测算分析。

有了项目权益资金基准收益率，再结合权益资金与负债的比例，运用WACC法即可确定项目投资基准收益率。

最终，对行业内的项目群体进行综合统计分析，即可确定项目所处行业的基准收益率。

2.1 用CAPM法测算权益资金基准收益率
CAPM法的基本思想就是：在市场经济发达的情况下，股市内不同行业股票的价格及其变动情况，可以反映行业整体的投资收益、市场价值及其变动情况。

因此，通过分析行业投资收益与股市投资总收益之间的变动关系，即可判断出行业投资风险的相对大小。

然后，根据测定的行业风险系数即可计算权益资金的基准收益率。

其计算公式如下所示：
无风险投资收益率。

一般来讲，无风险收益率可以用国债利率或商业银行的存款利率来代替[10]。

由于这些利率在不同时期是不同的，因此在确定时建议依据以下两原则：鉴于收费公路项目投资期限较长（一般大于5年），建议应选取5年期以上利率；在同一时期内，建议选取二者中较大者。

市场平均风险投资收益率。

按照当代西方金融理论，资本市场的充分竞争性和有效性以及投资者追求最大投资收益的动机决定了资本市场具有一个均衡的投资收益率。

然而在实践中几乎没有可能计算出资本市场投资收益率的均衡点。

为此，在资本市场相对发达的工业国家通常以股票价格指数（如美国的标准普尔综合指数S&P500，英国的金融时报全股票指数FT-A）替代均衡投资收益率，作为CAPM模型的平均投资收益率。

在市场经济不发达的情况下，可以结合GDP增长速度进行调整得到[11]。

风险校正系数。

理论上，系数可以用统计学的回归分析方法得到。

具体来说就是通过考察在资本市场上某一股票回报率s与股票价格指数的回报率m之间的相互关系（一般需要60个月以上的数据），建立它们之间的线性回归方程，如下式所示：
2.2 用WACC法测算项目投资基准收益率
通过CAPM法求得权益资金基准收益率后，结合项目权益资金与债务资金的比例，借助WACC法可计算项目投资基准收益率FRR，公式如下所示：
需要注意的是，在确定经营性公路行业的基准收益率时，对比分析其它相关基础设施行业的基准收益率并进行调整具有重要意义。

3 应用实测
截至2007年初，在上海和深圳上市的以收费为主营业务的公路上市公司共有17个，考虑到有些上市公司经营的道路存在“改扩建”等异常变动对股价的非正常影响因素，剔除了4家公司，对剩下的公路上市公司127个月（1996.7-2007.1）的股票数据，采用CAPM法对β系数进行了测算，结果如表1所示。

注：（1）2006年利率调整前，5年期凭证式国债利率为3.49~3.81%，商业银行调整前长期存贷款利率为3.60%，根据本文所述原则，无风险收益率取3.8%。

（2）结合我国GDP增长速度，根据《建设项目经济评价方法与参数》（第三版）的推荐，市场平均风险投资收益率取8%。

（3）债务资金利率按2006年调整前商业银行长期贷款利率6.12%计，所得税率为33%。

根据对选定的项目群体进行测算，结果表明经营性公路行业的风险度系数平均为0.75，低于美国公布的公路运输行业风险度系数0.83[12]。

权益投资基准收益率平均为6.94%，全投资基准收益率平均为5.75%。

从表1可以看出，重庆路桥和海南高速的风险程度相对比较高，这与他们的权益资金比例较低有关。

此外，一般而言经济较发达的东部地区，由于项目收益有保证，风险系数较小，比如福建高速、深高速、粤高速A等。

另外，对沪市公用事业行业分类总体，选取127个月（1996.7－2007.1）相关数据，进行测算，得到的风险度系数β为0.82，权益资金收益率为6.99%，这与测算的经营性公路行业权益投资基准收益率很接近。

此外，这也与《建设项目经济评价方法与参数》一书中，公布的通过专家调查法得到的公路建设行业权益资金基准收益率7%很接近。

这些参数的吻合，在一定程度上说明了测算方法与相关参数选取的可靠性，也说明研究结果可为经营性公路行业的投资与管理提供有力的参考依据。

4 结语
本文运用资本资产定价模型（CAPM）和加权平均资金成本法（WACC），建立了测算经营性公路行业风险度系数、权益资金和项目投资基准收益率的模型，研究成果可为行业投资与管理决策提供一定的参考。

但由于中国资本市场的不成熟性以及选取上市公路公司代表整个经营性公路行业存在一定的局限性，以后还需要从扩大公路公司代表面、细分上市公路公司主营业务财务数据等方面进一步完善模型，以使模型和测算结果更准确地反映行业实际。