地方政府基本公共服務財政支出效率研究
——基于三階段DEA 估計模型

◎文/孫阿東

一、引言

黨的十九屆六中全會指出，我國全面建成小康社會，實現第一個百年奮斗目標， 開啟邁向第二個百年奮斗目標新征程。 2021 年，中央經濟工作會議指出，要繼續做好“六穩”“六保”工作、持續改善民生，財政支出要有力、迅速。 民生改善是人民最大的福祉，發展的根本目的之一是提高人民享有基本公共服務的質量。 現階段，公共服務領域的矛盾仍然存在， 人們對基本公共服務的提供具有更大的向往，提出了更高的要求。 但在外部環境更趨復雜嚴峻，國內發展面臨需求收縮、供給沖擊、預期轉弱三重壓力的背景下，地方政府收支緊平衡特征凸顯，支出能力受限，這種發展過程中的失衡與矛盾亟須解決。

近年來， 地方政府在基本公共服務方面的財政投入力度不斷增加，許多領域支出剛性較大，如社會保障與就業、基本公共醫療、教育等，且其規模伴隨著我國經濟體量增大而逐年提升。 未來地方政府在不斷提高民生水平，向服務型政府轉變時， 保證并不斷提升基本公共服務更需考慮支出的效率與可持續性問題。 從工具價值與政治價值綜合考量， 應將一些具有較高公共性但并非經濟學定義下的公共品的領域劃入基本公共服務的考量范圍（夏志強等，2021）。 參考夏志強等（2021）的研究，本文將基本公共服務分為五大類：社會保障與就業、環境保護與污染治理、醫療衛生、文體傳媒、義務教育。

二、文獻綜述

大量學者對于我國地方政府基本公共服務財政支出效率進行了測度與研究，相關研究成果較為豐富。

基本公共服務財政投入資金的增加并不意味著效率的必然增加。 我國地方政府在社會保障與就業方面的投入絕對額在2010—2020 年期間不斷上升，年均增長率達到了13.74%。 劉海英（2021）認為社會保障提供效率仍然存在整體偏低問題且存在區域差異， 主要是規模效率較低引起的。 毛恩榮等（2021）通過Tobit 模型對文體傳媒服務的效率進行了分析，發現政府規模、文化產業水平、人口密度對支出效率有提升作用，而財政投入規模越大，則越不利于效率提升。 張楠等（2013）發現財政分權對義務教育階段的財政教育資金支出效率具有促進作用且中西部教育財政支出效率相較于東部有顯著提升， 整體支出效率已超過東部地區（王樹昊，2021）。 也有學者利用三階段的DEA 模型分析了外部因素對義務教育階段財政支出效率的影響（王華星等，2017）。

技術效率對于財政支出效率的提升具有重要影響。余紅偉（2015）將外部噪聲剝離后測算了社會保障支出效率，發現技術效率與綜合效率均有所上升，并且支出效率的區域失衡有所緩解。 有學者從博物館展覽的角度探究文化提供服務效率，認為從純技術效率看是接近有效的，但是規模效率的大小限制了綜合效率的提升 （程文輝，2017）。 過去一段時間，我國環保支出的效率并不高，且具有區域性差異和波動性， 主要是由于支出的規模效率較低（向自強等，2020；張婕等，2021）。 曾淇等（2020）發現效率低下問題不僅由于規模效率相對非有效， 同時技術效率不足也部分解釋了綜合效率較低的問題。 2009―2019年我國省際醫療衛生支出的純技術效率降低了綜合效率， 外部因素顯著地影響了純技術效率并導致了不同區域的效率產生差異（劉窮志等，2021），李紅霞等（2021）利用2016―2019 年204 個城市的面板數據亦驗證了純技術效率過低是導致效率出現退步的原因之一。

本文參考朱浩（2021）的做法，運用三階段DEA 方法分別測算2010―2020 年中五類基本公共服務的支出效率。 參考李光金（2002）、李儉峰（2017）等人將不同方面效率加權平均的做法，本文利用熵權法計算權重，對五類基本公共服務的效率進行加權平均后得出基本公共服務提供效率的總體評價。

三、研究方法與變量選取

（一）三階段DEA 模型

第一階段： 使用投入與產出的原始數據對其效率進行測算，本文選取投入導向的BCC 模型。

第二階段：計算出松弛變量。使用隨機前沿分析（SFA回歸）對環境變量和隨機擾動進行評估，通過計算對投入做出調整。

構造SFA 函數：sni=f（zi；βn）+vni+μni，其中i=1，2，…，n表示決策單元；sni表示決策單元的松弛變量，f（zi；βn）為環境因素，μni為管理無效率，vni則為隨機干擾項。 通過極大似然估計法得出SFA 函數的參數估計值后可以解得：

從而求得隨機干擾：

第三階段：根據求得的環境因素與隨機干擾，建立調整投入的方程：

得到經過調整的投入值后再次進行效率測度。

（二）指標體系的構建與數據來源

根據本文界定的公共服務范圍，選取2010―2020 年11 年的數據進行分析，詳見表1。

表1 我國地方政府基本公共服務提供效率指標體系

四、實證結果與分析

（一）第一階段DEA 效率分析

運用投入導向型BCC―DEA 模型對公共服務的五大方面進行了測度， 并通過熵權法計算出公共服務提供效率的綜合評價。

在社保就業方面，浙江、廣東和西藏達到了DEA 相對有效。 在環境保護與治理上，上海、浙江和廣西達到了DEA 相對有效。從三大地帶的差異看，呈現出東高西低的特征。 醫療衛生的提供則相對較高，且各個省市之間的差距相對較小，上海、山西、北京等省市的效率達到了DEA相對有效。 在文體傳媒領域，重慶達到了DEA 相對有效。義務教育方面，河南的效率達到了DEA 相對有效。 與其他方面不同，義務教育的效率中部最高，而東部最低。

根據表2 和圖1，在時間維度上，從2010―2020 年，我國東、中部地區的公共服務提供效率在逐年下降，西部地區的公共服務提供效率在逐年上升。

圖1 2010—2020 年我國三大地帶公共服務提供綜合技術效率均值

表2 2010—2020 年我國政府公共服務提供綜合技術效率

（二）第二階段DEA 效率分析

在第二階段， 以五個領域的人均預算內投入的松弛變量為因變量進行隨機前沿模型估計，選取老齡化程度、人均GDP 等7 個變量作為自變量建立SFA 回歸方程，利用Frontier 4.1 軟件得到的回歸結果如表3 所示。

表3 SFA 回歸結果

由表3 可知， 部分環境變量在不同領域的財政投入冗余度有不同的影響。 不同方面的γ 值都大于0.9，說明外界的環境因素與隨機擾動對投入冗余的影響十分顯著，因此可以進行三階段DEA 分析。

（三）第三階段DEA 分析

通過計算得到一組新的投入量， 將新的投入―產出表進行DEA 分析， 具體的效率值見表4。 在社保就業方面， 北京效率提升至DEA 相對有效。 環保治理領域，遼寧、上海、浙江、廣西均達到了DEA 相對有效，全國的效率均值也有較大提升。 醫療衛生方面，北京、山西、河北、遼寧和上海等省市的效率值達到了DEA 相對有效，與其他四個方面相比其相對效率也較高。 在文體傳媒領域，中部地區的效率最高。

表4 調整后2010—2020 年我國政府公共服務提供綜合技術效率均值

在剔除環境因素后，從時間維度看，如圖2 所示，我國2010―2020 年三大地帶的綜合技術效率均值仍然表現出東部、中部下降，西部上升的特點。

圖2 調整后2010—2020 年我國三大地帶公共服務提供綜合技術效率均值

圖3 調整前后2010—2020 年我國三大地帶公共服務提供純技術效率與規模效率均值

表5 顯示了2010―2020 年我國公共服務提供的總體效率第一階段與第三階段的5 個方面總體效率與變動情況。浙江的效率值一直保持在第一，北京的效率從第27名降低至第31 名；青海的效率雖然有所提升，但是排名僅提升了1 位。

表5 調整前后2010—2020 年我國公共服務提供綜合效率變動

五、結論與對策

（一）結論

本文通過三階段DEA 模型對我國2010―2020 年地方政府公共服務提供的投入進行了調整并對調整前后的效率進行了測度，主要結論如下：

1.通過SFA 回歸發現，老齡化程度越高，社會保障的壓力增加，對社保就業的支出冗余有著正向的影響，而對文體傳媒與義務教育則有著顯著的負向影響。 老齡化程度越高，意味著其余階段的人口比例相對降低。 義務教育服務和文體傳媒服務需求的相對減少降低了投入的冗余。 對外開放程度越高，則政府在公共服務投入的冗余度就越小。 城鎮化進程越發深入，政府的投入冗余則越多。

2.剔除了環境因素對效率的影響后，政府公共服務的提供效率有了極大的提升， 其中西部地區的效率提升最大，中部次之，東部最小，純技術效率不足仍是制約我國地方政府公共服務提供的重要因素。 2016 年之后，東、中部的總體效率在逐年下降，西部則保持上升的趨勢。

（二）政策建議

1.調整政府支出結構，向“服務型”政府更好地轉變。在考慮剛性支出的條件下， 調整好財政資金在公共服務上的分配結構。 由于在社保就業、環保治理的領域內許多省份尚處于規模報酬遞增的階段， 政府支出規模的過度擴張帶來的高成本可能導致政府運行的低效率， 故可以考慮通過調節項目資金的分配結構改善支出效率。

2.依據受益范圍，科學劃分支出責任，避免地方承擔過多支出責任。 跨省的區域污染治理、全國范圍的社會保障統籌等支出責任應當由中央發揮更多力量。 同時，要分地區施策，加大對西部地區的財政支持，加強對東部、中部地區的引導和激勵。

3.合理利用外資，避免過度依賴。 對于對外開放程度相對較低的地區，可以考慮通過加快對外開放，促進中外貿易獲得更多的資金支持與技術支持。 但是仍需注意，公共服務提供的效率提升仍需要地方政府加快全過程管理的步伐，克服外界因素帶來的困難，提升政府的治理效率。