我國社會性基本公共服務財政投入效率評價——基于DEA的分析

肖建華

（江西財經大學 財稅與公共管理學院，江西 南昌 330013）＊

一、引言與文獻綜述

近年來，通過加大財政投入，農村基本公共服務得到明顯改善，但如何將有限的財政資金投入到基本公共服務領域，通過效率增進與質量提升來滿足廣大群眾的基本公共服務需求成了迫切需要解決的問題。在財政支出效率評價方面，運用非參數的數據包絡分析法 （DEA）對支出績效評價成為近幾年國內外研究的熱點。崔元峰 （2006）借助DEA對財政農業支出資金績效進行了評價［1］；彭國甫 （2005）運用模糊綜合評價模型，對湖南省11個地級州市政府1995～2002年的公共事業管理績效進行了實證研究［2］；朱玉春、喬文 （2010）等運用DEA方法測算了28個省份的農村公共服務效率；孫璐 （2007）等利用因子分析與數據包絡分析方法對長江三角洲地區的16個城市的公共服務效率與影響因素進行了研究［3］；徐崇波、梅國平（2010）以江西縣市為樣本建立了一套適合評價我國農村公共產品供給績效的評價體系和評價指標［4］；陳晶璞 （2011）的研究重點在于實現公共服務均等化的效率［5］。文獻表明學術界目前對農村公共服務尤其是基本公共服務的投入效率評價的關注并不多。本文試圖利用DEA方法對2008～2010年間全國農村地區基本公共服務財政投入進行實證分析，并據此給出政策建議。

二、模型選擇與數據獲取

（一）模型選擇

本文采用數據包絡分析方法中最基本的C2R模型，假設有n個評價單元（在DEA法中稱為決策單元，簡稱 DMU）DMUj（j＝1，2，3，…，n），每個DMU 都有m 項投入Xj＝ （x1j，x2j，…，xmj），s項產出Yj＝ （y1j，y2j，…，ymj），第j個DMU的效率評估模型如下：

其中V和U分別是輸入和輸出的權向量，則總輸入和總輸出之比hj反映決策單元的有效性，它被稱為BMUj的效率評價指數，權向量是待定的，它的每一個分量卻是非負的，若線形規劃的解滿足效率評價指數等于1（hj＝1），則稱DMUj為弱DEA有效（C2R）；如果輸入和輸出的最佳權向量大于0，而且效率評價指數等于1，則稱決策單元為DEA有效（C2R）。為了便于檢驗DEA的有效性，一般考慮上述模型的對偶模型的等式形式（帶有松弛變量且具有非阿基米德無窮?。?。

其中，ε為阿基米德無窮小，θ為決策單元DMUj的有效值，s＋，s－為線性規劃問題的松弛變量；λj為相對于DMUj重新構造一個有效DMU組合中j個決策單元DMUj的組合比例。在C2R模型中，當θ＝1且s＋＝s－＝0時，則該DMU為DEA有效，即在原投入x的基礎上獲得的產出y已達到最優；當θ＝1且s＋≠0或s－≠0時，則稱該DMU為DEA弱有效；當θ＜1時，則稱該DMU為DEA無效。

表1 農村基本公共服務財政投入效率指標選擇

（二）數據獲取

本文選取了2008～2010年全國各?。ㄖ陛犑?、自治區）農村基本公共服務的投入產出數據，為體現客觀公平性，主要選取義務教育、醫療衛生、社會保障和就業這三項最基本的公共服務作為研究對象。選取的指標分為兩類，一類是投入指標，另一類是產出指標，具體見表1。所有原始數據來源于《中國農村統計年鑒》和《中國統計年鑒》，運用MAXDEA5.0軟件。

三、實證結果

軟件運行結果，表2報告的是評價均值，表3、表4、表5報告了全國各?。ㄗ灾螀^、直轄市）基本公共服務的綜合技術效率（TE）、純技術效率（PTE）、規模效率（SE）的數據，并且指出了是規模遞增（irs）、規模不變（crs）、還是規模遞減（drs）。

（一）DEA效率分析的總體考察

表2顯示，在義務教育方面，屬于DEA有效的地區有上海、浙江、福建、廣東、海南、河南、西藏、青海、寧夏、重慶、四川；而屬于弱DEA有效的地區有天津、浙江、山東、江西、遼寧、貴州；其余14個?。ㄗ灾螀^、直轄市）均為非DEA有效。從規模收益變化狀況來看，3年中20個省份比較清晰，但天津、江蘇、山東、內蒙古地區三年期間先從規模收益不變轉變為規模收益遞增狀態；江西、湖南兩地先由規模收益遞減轉變為規模收益不變；湖北、遼寧兩地由規模收益遞增轉變為規模收益不變；云南、廣西兩地由規模收益遞增轉變為規模收益遞減；新疆從規模收益遞減轉變為規模收益遞增。

表2顯示，在醫療衛生方面，3年期間均達到DEA有效的地區有天津、河北、上海、山東、山西、寧夏、四川；弱DEA有效地區為北京、江蘇、福建、河南、西藏；其余20個?。ㄗ灾螀^、直轄市）均為非DEA有效。從規模收益方面來看，24個省份變化清晰，僅北京先由規模收益遞減轉變為規模收益不變；海南、湖南、遼寧、青海均由規模收益遞增轉為規模收益不變；甘肅由規模收益不變轉為規模收益遞增；新疆由規模收益遞減轉為規模收益遞增。

表2顯示，在社會保障方面，3年期間均達到DEA有效的地區有北京、天津、廣東、寧夏；非DEA有效地區有上海、福建、西藏；其余24個地區均為非DEA有效。而規模收益方面，3年間均屬規模收益遞增的地區有23個；均屬規模收益遞減的地區只有上海。浙江先由規模收益不變轉為規模收益遞增；海南地區先由規模收益不變轉為規模收益遞減；遼 寧地區先由規模收益遞減轉為規模收益遞增。

表2 2008～2010年全國基本公共服務財政投入DEA效率評價均值

（二）區域間DEA效率變化的具體考察

由表3、表4可知，各省都在經歷著細微的變化，但總體的變化趨勢是效率越來越好且較為明顯。西部地區的變化幅度要大于中部，而中部的變化幅度要大于東部。上海、江蘇、廣東、浙江等經濟實力強勁的省份在義務教育、醫療衛生和社會保障三個方面均屬于DEA有效或弱DEA有效。在DEA有效的方面，上海的義務教育和醫療衛生服務、浙江的義務教育和社會保障以及就業服務都處于規模收益不變的狀態，其投入產出已經達到了最優階段。而弱DEA有效的方面，天津的義務教育和江蘇醫療衛生服務都存在投入過多或產出不足的特點。在非DEA有效的省份中，湖南、吉林等地的基本公共服務狀況相對不足，財政投入并沒有得到充分的利用，產出不足；河北的義務教育服務和江西的醫療衛生服務處于規模遞增，具有較大潛力；河南的醫療衛生服務、安徽的義務教育服務處于規模收益遞減階段，存在著不同程度的資源浪費問題。

從表2可以看出：（1）類似于湖北、浙江等經濟實力較強的省份在義務教育等某一方面技術效率或純技術效率水平較低，這可能與當地的各級政府對基本公共服務的重視程度與監督有關。同時，對于青海、寧夏等省，優異的技術效率表現與其本身的經濟發展水平不匹配，造成這種現象的原因可能是農村基本公共服務的財政投入要遠遠低于經濟發達地區，導致在同等的投入產出效率下，并不可能帶來顯著的增長。（2）在社會保障方面，類似于江西、河南等眾多擁有大量人口的省份的技術效率很低，這與產出指標的選取有關，對于人口數大省來說，每百個人中參加城鎮養老保險或基本醫療保險的人數比人口較少的省份要落后很多。

（三）項目DEA效率變化的考察

以三項基本公共服務為分析對象，將全國農村基本公共服務的DEA效率制作成折線圖表之后能夠更好的觀察得到前文中得到的結論。經過測算圖1、2、3中的數據，可得義務教育方面平均技術效率、平均純技術效率、平均規模效率分別為0.930、0.954、0.975；醫療衛生方面平均技術效率、平均純技術效率、平均規模效率分別為0.857、0.906、0.941；社會保障和就業方面平均技術效率、平均純技術效率、平均規模效率分別為0.524、0.656、0.772?？梢悦黠@看出省與省之間的技術效率和純技術效率差距較大，東部地區普遍高于中西部地區，且中西部地區一般低于平均水平。

圖1 義務教育服務績效評價趨勢圖

表4 2009年全國農村地區基本公共服務財政投入DEA效率狀況

圖2 醫療衛生服務績效評價趨勢圖

圖3 社會保障績效評價趨勢圖

表5 2010年全國農村地區基本公共服務財政投入DEA效率狀況

四、結論與建議

1.農村公共服務財政投入的技術效率和規模效率很難同時達到最優，表明中國在加快發展農村公共服務方面存在資源和資金未得到充分有效利用或者投入產出不足問題。

2.部分省（自治區、直轄市）的農村公共服務規模過小，難以與其經濟增長水平和技術水平同步變動，難以獲得規模效益。

3.中、西部地區農村基本公共服務財政投入在技術效率方面與東部地區存在著明顯的差異，東部地區農村基本公共服務的發展狀況要遠優于中、西部地區。改善農村基本公共服務，在加強財政投入的同時，應根據不同的情況做出政策調整：首先，在財政投入空間布局上，在總量增加的同時要適度向中、西部傾斜；其次，從投入結構上來看，部分省市（自治區）尤其是處于規模收益遞減的地區，重點應優化資源的配置效率，增加基本公共服務的有效供給，對于處于規模收益遞增地區，要增加其投入總量；同時，在投入時間選擇上，要區分有效與無效進行激勵與懲罰，有效的要增加投入，無效的要積極改進，糾正投入上存在的問題。

［1］崔元鋒，嚴立冬.基于DEA的財政農業支出資金績效評價［J］.農業經濟問題，2006，（9）：37－40.

［2］彭國甫.基于DEA模型的地方政府公共事業管理有效性評價—對湖南省11個地級市政府的實證分析［J］.中國軟科學，2005，（8）：128－133.

［3］孫璐，吳瑞明，李韻.公共服務績效評價［J］.統計與決策，2007，（24）：65－67.

［4］徐崇波，梅國平.我國農村公共產品供給績效評價實證分析——以江西省80個縣（市）為例［J］.當代財經，2010，（7）：19－24.

［5］陳晶璞 ，閆麗莎.基本公共服務財政支出績效評價體系研究［J］.燕山大學學報，2011，（3）：110－113.

［6］朱玉春，唐娟莉，劉春梅.基于DEA方法的中國農村公共服務效率評價［J］.軟科學，2010，（3）：37－43.