基于HLM模型的政府向社會力量購買公共服務績效影響因子分析

范煒烽

基于HLM模型的政府向社會力量購買公共服務績效影響因子分析

范煒烽

將與傳統線性模型(OLS)不同，在多層次、嵌套式數據結構分析上具有獨到之處的HLM的零模型、隨機效應協方差模型、非隨機變動斜率模型引入政府向社會力量購買公共服務領域。研究結果顯示政府向社會力量購買公共服務水平的總變異中有15.61%來自區域之間差異，而有84.39%來自政府自身層面的差異，政府向社會力量購買公共服務水平區域差異較大的結論，在理論上，可以極大地拓展政府向社會力量購買公共服務績效評估的研究視野；在實踐上，對幫助政府決策者準確鎖定購買過程中的薄弱環節，提升公共服務水平可以起到一定的指導作用。

HLM；政府；社會力量；公共服務

國家治理理念的提出，加速了政府職能轉變的步伐。將績效評估引入到政府向社會力量購買公共服務當中，成為衡量政府職能轉型水平與能力的重要體現。2013年《國務院辦公廳關于政府向社會力量購買服務的指導意見》、2014年《關于支持和規范社會組織承接政府購買服務的通知》相繼出臺，為政府向社會力量購買公共服務績效評估的深入推進提供了戰略支撐。其中信用記錄管理機制的提出，更是為績效評估的有效開展提供了可操作性的方案。在此背景下，圍繞績效確立評價指標體系，對政府向社會力量購買公共服務的水平與能力進行了評估，在全國各地全面展開。事實上，績效評估因地因時受到制宜，區域間政府向社會力量購買公共服務績效的比較將有助于幫助政府決策者準確鎖定購買過程中的薄弱環節，提升政府向社會力量購買公共服務的水平與能力。

一、文獻回顧與問題提出

政府向社會力量購買公共服務水平如何，績效評估是重點，績效評估自引入到政府向社會力量購買公共服務領域以來，引發了學界激烈討論，討論的焦點主要集中在：

首先，績效評估的全球化經驗介紹，如韓國的政府經營診斷委員會對政府的制度、以目標管理為基礎的公務員績效評估[1]，美國政府會計標準委員會的評估模型、荷蘭業績測評小組的評估模型[2]。

其次，國內績效評估的模式分析，通過對南通[3]、福建[4]，杭州[5]等地的考察，在揭示問題的同時，提出堅持以民眾為價值取向[6]，注重顧客至上、公共責任、投入與投入的價值[7]，在科學發展觀的指導下有針對性地設計出政府績效評估的框架[8]，并強調建立科學合理、可操作性強的地方政府績效評估指標體系及管理機制，成為未來研究方向[9]。

再次，績效評估方法的研究。通過演繹法設計了政府績效評估的社會和諧指數[10]。運用平衡記分卡技術，并結合政府績效評估的實踐，從學習與成長、內部流程、財務、公眾四個方面建構了鄉鎮政府績效評估指標體系[11]。此外，還有學者從經濟發展維度、社會發展維度、資源與環境維度、行政效果維度等四個方面[12]，以及從行政管理、經濟發展、社會穩定、教育科技、生活質量、生態環境等六個方面來設計政府績效評價體系[13]。

總體來看，政府向社會力量購買公共服務水平已取得了相關的研究成果，但是，對于政府向社會力量購買公共服務水平受哪些因素影響，影響程度如何，國內學者仍沒有開展相關的實證研究。為此，在參考現有績效評估研究成果基礎上，從政府自身及區域層面，采用HLM模型可以進行更為深入的分析。

二、政府向社會力量購買公共服務績效影響因子的多層線性模型（HLM）分析

通過政府向社會力量購買公共服務績效評估中HLM模型適用性、可行性問題分析，建構政府向社會力量購買公共服務績效影響因子的多層線性模型。

（一）HLM模型概述

在科學研究，特別是社會科學領域，個體行為往往是研究的重要對象，而在實踐中，個體行為既受到個體自身特征的影響，也受到其所處環境的影響，由此形成的個體效應與組效應（背景效應與環境效應）成為困擾社會科學研究假設的“瓶頸”。為解決困擾社會科學研究假設中的組效應或背景效應問題，英國倫敦大學Harvery Goldstein教授倡導“多層分析”（Multilevel Analysis)，在此基礎上，美國密歇根大學的Stephen W.Raudenbush教授提出了“多層線性模型結構”(Hier-archical Liner Modeling），成為多層線性模型(Hier-archical Liner Modeling，簡稱HLM)的理論依據。由于HLM使用收縮估計的參數估計方法，結果更為穩定、精確，特別是在處理樣本不等數據方面的優點，受到了學界的高度關注，并被廣泛應用于組織管理、教育心理、個體追蹤觀測等發展研究領域。

（二）政府向社會力量購買公共服務績效影響因子的多層線性模型（HLM）建構

在社會科學研究中，樣本往往來自不同層級和單位，這些數據帶來了很多跨級（多層）的研究問題。傳統線性模型(OLS)的基本假設是線性、正態、方差齊性以及獨立性的特點，要求數據滿足方差齊性、個體間隨機誤差相互獨立等條件，即自變量之間取任意不同值時，誤差項之間互相獨立，自變量的變化與誤差項無關。如，采用聚合(aggregated)方法將個體層次因素提升為群體層次因素，或采用解構(disaggregated)方法將群體層次因素一一指定給下屬的個體，不僅會遭受統計推斷上的謬誤，也違反了回歸分析對數據的基本假設[14]。在政府向社會力量購買公共服務績效評估過程中，由于政府水平是在政府自身的水平上測量的，而區域的背景是在區域水平上測量的，這就在數據結構上形成了一種既包括同一區域的政府自身水平變量，又必須考察區域水平變量對政府水平變量影響，或者對政府自身水平變異之間關系影響的二層的嵌套式數據。對此多層次、嵌套式的數據結構，方差齊性和獨立性兩個假設在這些數據結構中往往難以成立，也就難以同時分析兩個或多個層次的變量對因變量的影響。

HLM(Hier-archical Liner Modeling,多層線性模型)方法通過分層建立回歸方程，將低層回歸方程的截距與斜率設定為高層變量的函數，通過從多個層次將數據聯接起來，很好地處理具有嵌套結構的非獨立數據。為解決政府向社會力量購買公共服務績效評估中多層次變量對因變量影響的問題提供了重要的方法論依據。由此，確立政府向社會力量購買公共服務績效影響因子理論模型（如下圖1所示）。

圖1：政府向社會力量購買公共服務績效影響因子理論模型

三、研究設計

根據研究對象、數據來源，設置影響政府向社會力量購買公共服務績效個體、區域層次自變量及結果變量，并結合HLM進行模型設定，進行相關分析。

（一）數據來源

本文數據來源于以政府向社會力量購買服務過程的投入為基礎，同時為了提高研究的信度和效度，從東部、中部、西部分別選取政府向社會力量購買公共服務較具代表的W市、N市、C市作為研究對象，以便從區域上進行比較。

（二）變量設置

根據數據的選擇，本著購買過程中經濟性、效率性、效果性和公平性的原則，基于國家對政府向社會力量購買公共服務的支持；政府向社會力量購買公共服務的政策文件信息，經過對研究對象考察及數據篩選，形成相應的預測變量，其涉及的相關變量如下：

1.政府自身變量

首先，立足微觀考察影響績效的政府自身因素。綜合考慮硬件、軟件指標，從主觀、客觀兩個方面，即認知能力、政策支持、管理制度層面來選擇變量。

（1）性別：1表示男性，0表示女性。

（2）學歷：基于政府官員學歷信息的統計分析，1表示研究生（含）以上學歷，0表示研究生以下學歷。

（3）工齡：以該縣（市）政府官員平均工齡為參考依據，回歸分析是作為連續變量。

（4）政策支持：反映社會力量受支持狀況。包括即年均出臺文件的數量（件）、財政資金投入數量，年度財政資金投入占GDP總量的比率。

（5）管理制度：體現購買過程中的規范性，主要包括2個項目。經因素分析抽取特征根大于1的1個因素，第一個因素為安全防范與風險規避機制（1表示完善，0表示不完善）；第二個因素為對社會力量的表彰激勵機制（1表示正向，0表示負向）。

2.區域層次變量

其次，立足微觀考察影響績效的區域變量，圍繞W市、N市、C市改革開放以來區域建制、區域自然環境、區域社會經濟水平以及民眾生活狀況四個方面來選擇變量。

（1）區域建制：主要是指本區域成立的時間、行政區劃，在回歸分析時，對其進行標準化處理。

（2）區域自然環境：主要包括年均氣溫、年均降水。利用各省省會城市改革開放以來年均氣溫、年均降雨近似地替代各省的年均氣溫和年均降雨。由于各省年均氣溫、年均降水和土壤中的硒含量高度相關，因此，本文應用因子分析對以上三個變量提取了一個公因子成分，因子負載分別是0.907、0.921和0.899，從而形成了自然環境因子，它是一個間距變量。在回歸分析時，對其進行標準化處理。

（3）區域社會經濟水平：反映區域經濟發展狀況，包括該市年財政收入及在本省的GDP排名。

（4）民眾生活狀況：以收入水平（包括恩格爾系數、城鎮居民可支配收入、農村居民純收入），貧困發生率及返貧率為指標。在進行回歸分析時，對數據處理進行標準化處理，以便在統一模式下進行量化研究。

3.結果（因）變量

購買公共服務水平與能力：反映購買公共服務水平與能力，包括社會力量數量、年度社會組織成立個數、志愿者（義工）人數、專職服務人員上崗率、享受政府購買服務和服務補助的受益面、享受志愿者（義工）結對上門服務人的比例6個項目。經因素分析抽取特征根大于1的1個因素，反映社會力量的發展及政府績效水平，以因素得分作為變量分數。回歸分析時作為連續變量。

（三）模型設定

鑒于研究的需要，采用兩層HLM作為分析模型，層一方程為政府自身層次，層二方程為區域層次。根據HLM模型設定，具體如下：

1.零模型

為確定研究中分層模型分析是否具有意義，首先必須采用零模型，即在第一層和第二層都沒有預測變量的情況下，分解個體差異和組差異（方差成分分析）。

層一方程：Yij=β0j+rij，式中Var（rij）=σ2

層二方程：β0j=r00+U0j，式中Var（U0j）=τ00

在上述兩個方程中，Yij是j區域i政府向社會力量購買公共服務水平，β0j為j區域政府向社會力量購買公共服務的平均水平，rij代表j區域i政府與區域平均水平之差，是個體層次的隨機誤差，r00是各區域水平的總平均數，U0j是j區域與總平均數r00之差，是區域層次的隨機誤差。此外，HLM可以計算出整個模型對于因變量解釋力的估計，即因變量的方差中可以從模型的預測變量得到解釋的部分所占的比例，HLM進行這種估計的邏輯是，首先求出沒有加入此預測變量，因變量的方差，然后用正式模型(加入了此預測變量的模型)中的剩余方差，根據以下公式求出被解釋的方差比例：

被解釋的方差比例=(原始方差-殘差方差)/原始方差

如需要具體確定由第二層預測變量的差異造成的研究對象Y的變異在Y的總體變異中所占的比例,可以利用跨級相關(Intra-classCorrelation)系數公式：p=τ00/（σ2+τ00）,考察Y的總變異中有多大是由第二層單位的差異造成的。

2.隨機效應協方差模型

在零模型的基礎上，將政府自身的人口學變量(性別、學歷、工齡)作為自變量納入層一方程中，以考察政府個體相關因子對政府向社會力量購買公共服務績效的影響。

上式中，β0、β1、β2、β3分別是自變量X1、X2、X3對Yij影響X的偏回歸系數。保持政府向社會力量購買公共服務水平在各區域之間的恒定，這屬于隨機效應協方差模型。

3.非隨機變動斜率模型

在隨機效應協方差模型的基礎上，在層二方程中納入區域建制、區域自然環境、區域社會經濟水平、民眾生活狀況為自變量，考察區域因素對政府向社會力量購買公共服務水平的影響。

上式中，r01、r02……r0M分別是區域層面的自變量Z1、Z2……ZM對截距項(區域平均水平）β0j影響的偏回歸系數。該模型屬于非隨機變動截距模型。

四、模型分析

將數據輸入到Stata12.0中，同時將有關變量數據轉化為可以被HLM6.04軟件識別的SSM格式，在工具上，運用學生版的HLM6.04軟件進行相關實證分析。HLM(HierarchicalLinear-Model)6.04軟件是著名的多層次統計分析軟件，它具有在數據缺失時，能夠對多元線性模型進行有效分析，且能夠讀取大多數的統計軟件包內數據的優點。在方法上，采用REML(restrictedmaximumlike-lyhood)法估計模型中的回歸系數參數和方差，以White提出的穩健標準誤(robuststandarderror)作為檢驗的基礎[15]。研究結果如下表1所示。結合表1分別進行零模型、隨機效應協方差模型及非隨機變動斜率模型分析。

表1：政府向社會力量購買公共服務績效影響因子HLM分析表

(一)零模型討論與分析

首先考察兩層均不納入任何自變量的零模型，由上表1可知，區域層面的隨機方差為0.054 (p＜0.05),這意味著各政府向社會力量購買公共服務水平存在顯著性差異。根據兩層的隨機效應計算組內相關系數，p=τ00/（σ2+τ00）=0.032/（0.032+0.755）=0.1561。意味著政府向社會力量購買公共服務水平的總變異中有15.61%來自區域之間差異，而有84.39%來自政府自身層面的差異。按照Cohen(1988)對0.01＜p＜0.059屬于低度關聯強度標準說明，政府向社會力量購買公共服務水平的區域差異較大。

(二)隨機效應協方差模型討論與分析

在零模型的層一方程中納入政府個體層次的自變量，結果(如表所示)發現：與性別、學歷、工齡對政府向社會力量購買公共服務水平沒有影響相比，政策支持與管理制度對政府向社會力量購買公共服務水平具有顯著的預測作用。年均出臺文件的數量，特別是以財政資金投入數量及年度財政資金投入占GDP總量比率為表征的政策支持，對社會力量的發展壯大起到了直接推動作用（***p＜0.001），此外，體現安全防范與風險規避機制、表彰激勵機制的管理制度影響同樣顯著（**P＜0.01）。進一步分析發現，安全防范與風險規避機制是政府購買過程中自身風險評估能力提高的表現，在評估過程中，對為什么購買及如何購買的思考，對提高專職服務人員上崗率、享受政府購買服務和服務補助的受益面起到重要的推動作用。

同時，由隨機效應方差分析模型與零模型比較發現，在控制政府自身層面變量之后，區域層面的隨機誤差僅為0.001(p＞0.05),這意味著一旦控制政府自身層面的變量，不同區域之間政府向社會力量購買公共服務已不存在差異。

(三)非隨機變動斜率模型討論與分析

在隨機效應協方差分析模型的基礎上，在層二方程中納入區域層面的變量形成非隨機變動斜率模型，結果（如表所示）發現：在政府自身層面，與隨機效應協方差模型一樣，政策支持與管理制度對政府向社會力量購買公共服務水平具有顯著的預測作用，其他變量對政府向社會力量購買公共服務沒有影響。在區域層面，區域成立時間、行政區劃、年均氣溫、年均降水對政府向社會力量購買公共服務水平沒有影響，其他變量對政府向社會力量購買公共服務水平具有顯著的預測作用。恩格爾系數、貧困發生率及返貧率具有負影響，也就是恩格爾系數、貧困發生率及返貧率越高，政府向社會力量購買公共服務水平越低，具體而言，恩格爾系數、貧困發生率、返貧率每上升1個單位，政府向社會力量購買公共服務水平則分別下降0.056、0.061、0.059個單位，與此相反，財政收入及在本省的GDP排名、收入水平（城鎮居民可支配收入、農村居民純收入）具有正向影響。財政收入、本省GDP排名、收入水平（城鎮居民可支配收入、農村居民純收入）每提高1個單位，政府向社會力量購買公共服務水平則分別提高0.043、0.038、0.025個單位。究其原因，一方面在區域經濟發展水平提高的前提下，區域財政水平不斷增強，用以對社會力量資金扶持的力度不斷加大，為提升政府向社會力量購買公共服務水平提供了較好的經濟環境。另一方面也表明了隨著人民生活水平提高，民眾訴求已由物質追求轉向精神層面。如，隨著老齡化的加劇，如何真正實現“老有所養”，引起了社會各界的廣泛關注，它不僅成為各界政府施政的重點，更成為影響社會和諧穩定的重大政治問題。特別是在收入水平（城鎮居民可支配收入、農村居民純收入）較高區域，這一訴求及問題表現尤為突出，并由此成為政策關注的焦點。

五、結語與討論

HLM方法因其在多層次、嵌套式數據結構的特點，利用其零模型、隨機效應協方差模型、非隨機變動斜率模型對影響政府向社會力量購買公共服務的績效進行了較為深入的分析：

（一）從研究方法來看，由于普通最小二乘回歸會產生統計誤差,增加第一類錯誤和第二類錯誤。比較而言，HLM方法在分析多層數據時具有較多優點,能夠分析嵌套的數據,采用更為精確的估計方法廣義最小二乘法,對違反假設的容忍性更強,能夠分析方差協方差的成分。Yammarino[16]等認為，只有10%的領導學研究真正進行了跨層面的機制考察。因此，運用HLM模型從多層分析的視角考察領導行為的跨層作用機制，能更精確地發現不同層級變量之間的關系。

（二）基于HLM的零模型、隨機效應協方差模型及非隨機變動斜率模型的參數估計與顯著性檢驗，可以得出以下結論：

首先，區域之間政府向社會力量購買公共服務績效的差別較大，有15.61%的方差來自區域之間的差異；其次，在政府自身層面，年均出臺文件的數量越多、財政資金投入數量越多、安全防范與風險規避機制及表彰激勵機制越完善、財政資金投入數量及年度財政資金投入占GDP總量比率越高，政府向社會力量購買公共服務水平就越高；再次，在區域層面，發現影響政府向社會力量購買公共服務水平的因素較為明顯。具體而言，雖然區域成立時間、行政區劃、年均氣溫、年均降水對政府向社會力量購買公共服務水平沒有影響，但恩格爾系數、貧困發生率及返貧率具有負影響，財政收入及在本省的GDP排名、收入水平（城鎮居民可支配收入、農村居民純收入）具有正向影響，這對于幫助政府認清政府購買公共服務過程中的薄弱環節，支持社會力量的發展壯大起到一定的指導作用。

此外，本研究只是初步對影響政府購買公共服務的績效進行探討，研究還存在一些局限和不足。首先，這個研究為橫斷面研究。未來的研究可以借助縱向設計或仿真法，對變量間的因果關系進行探討。其次，數據來自同一種方法，特別是來自第三方的數據，面板數據的缺失，其中可能存在一定的同方法誤差問題，調查問卷與深度訪談相結合的方法將成為未來研究的重點，特別是應注重在不同的時間點取樣，或者選取來自不同來源的數據。最后，鑒于研究資料所限，對研究的客觀績效指標，比如客服樣本中的差錯率、客服滿意度等，存在一定的數據缺失現象，這些問題必將是未來著重研究及考察的方向。

［1］范柏乃，程宏偉，張莉：《韓國政府績效評估及其對中國的借鑒意義》，《公共管理學報》2006年第2期。

［2］王玉明：《國外政府績效評估模型的比較與借鑒》，《四川行政學院學報》2006年第6期。

［3］臧乃康：《地方政府績效評估的“南通模式”：效應、瓶頸及努力方向》，《北京行政學院學報》2008年第6期。

［4］吳建南，閻波：《地方政府績效評估體系的路徑選擇——福建的分析》，《中國行政管理》2008年第2期。

［5］葉敏：《我國地方政府績效評估研究》，浙江大學出版社2008年版。

［6］孟華：《政府績效評估的民眾基礎及其改善》，《東南學術》2005年第2期。

［7］臧乃康：《政府績效評估價值與和諧社會的契合》，《探索》2005年第4期。

［8］彭國甫：《構建地方政府績效評估體系的三個基本問題》，《湘潭大學學報》(哲學社會科學版)2007年第4期。

［9］倪星：《中國地方政府治理績效評估研究的發展方向》，《政治學研究》2007年第4期。

［10］盛明科：《社會和諧指數：政府績效評估的重要指標》，《文史博覽》2005年第22期。

［11］吳建南，孔曉勇：《地方政府績效評價指標體系的構建：以鄉鎮政府為例》，《理論與改革》2005年第2期。

［12］崔述強等：《中國地方政府績效評估指標體系探討》，《統計研究》2003年第3期。

［13］范柏乃：《政府績效評估理論與實務》，人民出版社2005年版，第228頁。

［14］溫福星：《階層線性模型的原理與應用》，中國輕工業出版社2009年版，第6-20頁。

［15］溫福星：《階層線性模型的原理與應用》，中國輕工業出版社2009年版，第285-286頁。

［16］Yammarino,F.J,Dionne,S.D.&Chun,J.U.et al.Leadership and levels of analysis:A state-ofthe-science review.Leadership,2005(16):879-919.

責任編輯：楊婷

HLM Model Factor Analysis based on the Public Service Performance that Governments Purchased from Social Forces

FAN Weifeng

In this paper,the HLM's zero model,the random effects covariance model,and the non-random variable slope model are applied to the field of government purchasing public service.The results show that 15.61% of the total variation in the level of public service that the government purchased from the social forces is because of the regional differences,and there are 84.39%differences from the government itself.In theory,this result can greatly expand the research field of performance evaluation of government purchasing public service from social forces.In practice,the result could help the government’s policy makers to accurately lock the weak links of the purchasing process,and improve the level of public services.

HLM;government;social forces;public service

D630

A

2095-5103（2016）04-0027-（08）

國家社科基金“政府向社會力量購買公共服務評估指標體系構建及應用研究”（15BZZ055）階段性研究成果，受教育部第48批留學回國人員科研啟動基金、江蘇省第五期“333高層次人才培養工程”“中央高校基本科研業務費專項資金”（30915013117）資助。

范煒烽，南京理工大學公共事務學院；江蘇南京210094；Email：fwf1975@vip.sina.com。