公共服務(wù)政策績效評估理論研究

劉丁蓉

（廣東商學院 公共管理學院，廣州 510320）

公共服務(wù)政策績效評估理論研究

劉丁蓉

（廣東商學院 公共管理學院，廣州 510320）

公共服務(wù)政策不僅體現(xiàn)政府效能，更能體現(xiàn)出政府的財政收入分配的合理性。以此為突破口，借助挪威的“職業(yè)復興”項目相關(guān)方法與技術(shù)（Heckman評估方法與技術(shù)）來對現(xiàn)階段的政策績效進行評估，研究結(jié)果顯示：經(jīng)濟發(fā)展水平與職業(yè)復興項目績效之間呈正相關(guān)關(guān)系；職業(yè)復興項目推動能夠帶來其他政府公共服務(wù)政策績效水平的顯著提高；我國東中西部地區(qū)在職業(yè)復興項目的推行與績效方面差異性也表現(xiàn)得較為明顯。

公共購買服務(wù)；績效評估；政策評估

0 引言

我國勞動力市場的分級化趨勢逐漸制約了經(jīng)濟發(fā)展進程，弱勢群體（下崗失業(yè)、大學生和農(nóng)民工）的就業(yè)困境嚴重加劇了二元經(jīng)濟體制的制約性。最初源于歐美國家的“職業(yè)復興計劃”最初主要是針對殘疾或失能群體的救濟與保障，我國引入“職業(yè)復興計劃”主要是用于上述三類群體的就業(yè)與再就業(yè)工程，由此，在我國可以界定職業(yè)復興計劃的對象為下崗失業(yè)人員、大學畢業(yè)生和農(nóng)民工群體。

本文主要通過借鑒挪威殘疾群體“職業(yè)復興項目”方法和技術(shù)（即Heckman政策評估技術(shù)應用的代表案例）來進一步論證我國“職業(yè)復興”計劃的實際效果。挪威殘疾群體“職業(yè)復興項目”是那些由于健康狀況而導致在勞動力生產(chǎn)率減少的個人提供收入維持補助和培訓項目。項目的主要目標就是使殘疾但仍有勞動能力的勞動者有機會重返勞動力市場，從而創(chuàng)造相應價值。項目的實施主要是解決五大問題：培訓對提高聘用可能性的整體影響程度；哪一類人群從培訓中受益最多；在理解選擇和結(jié)果產(chǎn)生過程中對不可觀測因素的控制的重要性有多大；管理者在是否接受申請者加入持續(xù)培訓項目的決策中，以及申請者自身可觀測及不可觀測的特征將起到什么樣的作用。本文借助挪威殘疾群體項目的經(jīng)驗、理念與方法，結(jié)合我國實際的“職業(yè)復興”項目的數(shù)據(jù)，對三個有代表性的省份數(shù)據(jù)進行詳細的對比，最終提煉出三個省份各項“職業(yè)復興”內(nèi)容的特征，并提出相關(guān)啟示。

1 實證模型構(gòu)建

1.1 變量選擇

由于評估的是不同省份及地區(qū)實施就業(yè)政策的績效情況，因此本研究樣本的選擇以及解釋變量的選擇與Benu等（2005）不同，在估計方法部分將具體解釋這樣做的原因，并且由于考慮到中國的實際情況，本文還引入了一些不同于國外的控制變量，通過實證分析也發(fā)現(xiàn)和驗證了這樣做的合理性。具體見表1，本研究引進的解釋變量分四個方面共計25個變量，相對于以往的研究本文解釋變量更全面，因此能得到更精確的評估結(jié)果。

1.2 模型

1.2.1 基本模型1：（就業(yè)壓力系數(shù)：logit模型）

本研究中將沿用選擇模型，并且采用Logit模型來估計不同因素對個人參與和退出勞動力市場的影響。logit模型如下：

X是含有一系列影響因素（協(xié)變量）的向量，β為變量系數(shù)，ε為隨機誤差項。

本研究采用模型：

1.2.2 基本模型2：（就業(yè)支持力度：duration模型）

表1 解釋變量設(shè)置釋義

Cox比例風險模型為：h0(t)為基準轉(zhuǎn)機率，是時間的隨機非負函數(shù)；X是含有一系列影響因素（協(xié)變量）的向量；β為變量系數(shù)。因此h(t , x)是將在時刻t實現(xiàn)再就業(yè)的概率分解為基準風險率和由向量X引致的增量風險率。

本研究采用模型：

τP=E[Δi]就是總體平均處理差異。h(t , x)是將在時刻t實現(xiàn)再就業(yè)的概率；h0(t)為基準轉(zhuǎn)機率，是時間的隨機非負函數(shù)。其中，X是表9所列一系列影響因素（協(xié)變量）的向量（省際培訓解釋變量除外），β為變量系數(shù)，ε為隨機誤差項。

1.2.3 基本模型3：（公益性項目關(guān)鍵產(chǎn)出績效、社會保險項目關(guān)鍵產(chǎn)出績效、職業(yè)介紹項目關(guān)鍵產(chǎn)出績效、職業(yè)培訓項目關(guān)鍵產(chǎn)出績效、小額擔保貸款項目關(guān)鍵產(chǎn)出績效：tobit模型）

對收入績效（上述幾個種類的績效）進行評估時，會發(fā)現(xiàn)很多結(jié)果變量的觀察值為0，傳統(tǒng)的評估方法僅僅采用簡單的回歸模型，該方法將會丟失那些未就業(yè)者的信息，這將對評估效果產(chǎn)生影響。因此,本研究嘗試使用tobit模型對收入績效進行評估，該模型可以很好地解決不可觀測值問題。

這里，“0”只是一個符號，并不是表示收入為零，只表示選擇不參加工作。X是含有一系列影響因素（協(xié)變量）的向量，β為變量系數(shù)。

本研究采用模型：

τP=E[Δi]就是總體平均處理差異。其中，X是表9所列一系列影響因素（協(xié)變量）的向量（省際培訓解釋變量除外），β為變量系數(shù)，ε為隨機誤差項。

1.2.4 基本模型4：（其他就業(yè)支出項目關(guān)鍵產(chǎn)出績效：Ordered Outcome Model）

對滿意度進行評估，本文注意到結(jié)果變量為多分有序變量，因此本研究采用多分有序模型進行“滿意度績效”和“就業(yè)改善信心績效”評估。

多分有序選擇模型為：

而實際觀察的情況都是

X是含有一系列影響因素（協(xié)變量）的向量，β為變量系數(shù)。

本研究采用模型：

多分有序選擇模型為：

而實際觀察的情況都是

τP=E[Δi]就是總體平均處理差異。其中，X是表9所列一系列影響因素（協(xié)變量）的向量（除去省際培訓解釋變量），β為變量系數(shù)，ε為隨機誤差項。

2 實證分析：基于三省的調(diào)研數(shù)據(jù)

2.1 實證檢驗

根據(jù)本文所構(gòu)建的實證評估模型，選取了云南、河南、江蘇三省2008年和2009年的相關(guān)數(shù)據(jù)。主要的評估指標有就業(yè)壓力系數(shù)、就業(yè)支持力度、公益性項目關(guān)鍵產(chǎn)出績效、社會保險項目關(guān)鍵產(chǎn)出績效、職業(yè)介紹項目關(guān)鍵產(chǎn)出績效等（如表2所示）。

表2 模型指標說明

根據(jù)所選取的變量，運用統(tǒng)計軟件Stata對模型參數(shù)進行了估計（不同指標使用不同模型，共享同一數(shù)據(jù)庫，筆者對擬合結(jié)果進行了修正，不影響實證分析的結(jié)果），具體如表3所示：

2.2 結(jié)果分析

2.2.1 就業(yè)壓力與經(jīng)濟發(fā)展水平、政府就業(yè)項目重視程度緊密相關(guān)。從2008和2009年兩個統(tǒng)計期的數(shù)據(jù)可以得出，中部地區(qū)（河南省）就業(yè)壓力最大，東部地區(qū)（江蘇省）次之，而西部地區(qū)（云南省）就業(yè)壓力最小，此狀態(tài)說明了云南外出務(wù)工人員緩解部分就業(yè)壓力，而當?shù)氐穆殬I(yè)培訓項目的跟進與強化則直接帶來就業(yè)壓力的減小；而與此相對的中部河南，其人口規(guī)模和就業(yè)人口數(shù)量都是最高的，且經(jīng)濟發(fā)展水平與東部相比相對較低，而在解決就業(yè)問題方面，職業(yè)培訓補貼項目的效果并不明顯。

2.2.2 就業(yè)支持力度與經(jīng)濟發(fā)達程度和地區(qū)財力水平緊密相關(guān)。在2008和2009年兩個統(tǒng)計期內(nèi)，就業(yè)支持力度東部地區(qū)（江蘇省）最大，中部地區(qū)（河南省）次之，西部地區(qū)（云南省）最小，這與經(jīng)濟發(fā)達程度和地區(qū)財力水平緊密相關(guān)。經(jīng)濟發(fā)展水平高的地方政府一般會重視勞動力的就業(yè)質(zhì)量與穩(wěn)定性，加大對就業(yè)的支持，以此保持這種經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢。東部地區(qū)的高水平經(jīng)濟發(fā)展就為其支持更多人就業(yè)，提供高質(zhì)量的就業(yè)服務(wù)提供了更多的經(jīng)濟基礎(chǔ)。

表3 年度對比分析結(jié)果表

2.2.3 在分項就業(yè)支出結(jié)構(gòu)和結(jié)果績效方面，地區(qū)間呈現(xiàn)出明顯的不均衡。具體表現(xiàn)在：

（1）在公益性項目和社會保險項目方面，地區(qū)長期失業(yè)率影響政府支出的績效。東部地區(qū)（江蘇省）投入占比最高，總產(chǎn)出結(jié)果績效較好；而西部地區(qū)（云南省）安排此類資金最少，總產(chǎn)出結(jié)果績效最差，可見，公益性項目和社會保險項目是政府就業(yè)支出政策績效體現(xiàn)最為集中的領(lǐng)域，也和地區(qū)長期失業(yè)率情況相關(guān)聯(lián)。

（2）在市場就業(yè)政策方面，政府投入為政策績效重要影響因素之一。在職業(yè)介紹項目上，西部地區(qū)（云南省）效果較差，而中部地區(qū)（河南省）和東部地區(qū)（江蘇省）效果較好。在我國，就業(yè)支出的結(jié)果績效是按照戶籍統(tǒng)計的，在經(jīng)濟發(fā)展狀況較差的中西部地區(qū)，是我國最主要的勞務(wù)輸出來源地，當?shù)芈殬I(yè)介紹項目方面，大多屬于勞動力輸出，效果較好，因此績效較好。而在就業(yè)培訓政策方面，西部地區(qū)（云南省）2008年排名較為靠后，而2009年排名迅速上升，其主要影響因素是西部地區(qū)（云南省）2009年大幅增加了培訓項目投入資金，其主要資金來源為自籌資金，同時該省自身勞動力市場需求旺盛，因此也有利于提升該項就業(yè)支出資金績效。

（3）在小額擔保貸款項目上，東部地區(qū)（江蘇省）的成績最好，主要原因是政府投入資金量大，同時創(chuàng)業(yè)機會較多；而西部地區(qū)（云南省）排名靠后，主要原因是創(chuàng)業(yè)機會較少，創(chuàng)業(yè)風險相應較大。

2.2.4 東、中、西部地區(qū)評分差距較大，區(qū)分度較強。從總體評分來看，2008年和2009年都是東部地區(qū)（江蘇省）排名第1、中部地區(qū)（河南省）第2、西部地區(qū)（云南省）第3，但2009年的評價結(jié)果相較2008年而言，結(jié)果差距顯著縮小，特別是西部地區(qū)（云南省）的績效提升幅度較大。由于績效評估強調(diào)的是效率和效果導向，而影響就業(yè)支出效率與效果的因素除了就業(yè)支出資金外，客觀的經(jīng)濟社會環(huán)境對就業(yè)機會的影響巨大。因此，可能中西部地區(qū)就業(yè)壓力大的城省雖然就業(yè)支出資金強度大，并且可能執(zhí)行效率高，但結(jié)果績效卻不夠顯著，這與相關(guān)政策監(jiān)管水平和人員培訓等因素有直接關(guān)聯(lián)性。

3 研究啟示

國外對于政策項目評估的研究主要是基于大量的實證調(diào)研數(shù)據(jù)，并且其相關(guān)指標庫也是非常完善的。“職業(yè)復興”項目主要由政府實施的積極勞動力市場政策來完成，積極的勞動力市場政策以直接和間接兩種方式支持就業(yè)創(chuàng)造。直接方式是采取能夠產(chǎn)生就業(yè)的措施（如省政工程和企業(yè)創(chuàng)辦以及雇用補貼），間接方式是通過培訓提高就業(yè)能力和確保高效的勞工情況交流，以提供更好的勞動力市場信息和提高工作匹配效率。借鑒國外研究經(jīng)驗，本文研究主要的啟示是：為兼顧就業(yè)壓力和就業(yè)績效、就業(yè)存量資金和增量資金，應建立就業(yè)支出“差補機制”。其政策要點是：將增量和存量一并統(tǒng)籌考慮，打破存量的保地方既得利益的分配做法；設(shè)置若干主要因素進行分析，包括當?shù)厝丝凇⒊擎?zhèn)比率、失業(yè)狀況以及就業(yè)支出績效等因素；對失業(yè)狀況嚴重的地方進行差別補助，對就業(yè)支出績效好的地方實行特別獎勵。

[1]Benu Bidani,Niels-Hugo Blunch,Chor-ching Goh,Christopher J.O Leary.EvaluatingJob Trainingin Two Chinese Cities.Upjohn Institute Staff[C].Working Paper No.05～111，2005

[2]Heckman，J.,E.Vytlacil.Econometric Evaluation of Social Programs，Part II：Using the Marginal Treatment Effect to Organize Alternative Econometric Estimators to Evaluate Social Programs，and to Forecast their Effects in New Environments[A].in J.Heckman,E.Leamer eds[Z].Handbook of Econometrics，vol.6B，Chapter 71，4875-5143.New York：Elsevier Science,2007.

[3]Heckman,J.,Tobias,J.,Vytlacil,E.Simple Estimators for Treatment Parameters in a Latent Variable Framework[J].Review of Economics and Statistics,2003，85(3).

[4]Heckman，J,E.Vytlacil.Econometric Evaluation of Social Programs，Part I：Causal Models，Structural Models and Econometric Policy Evaluation[A].in J.Heckman,E.Leamer eds[Z].Handbook of Econo?metrics，vol.6B，Chapter 70，4779-4874.New York：Elsevier Sci?ence,2007.

[5]Heckman，J.，R.Lalonde，J.Smith.The Economics and Econometrics of Active Labor Markets Programs[A].in A.Ashenfelter,D.Card eds[Z].Handbook of Labor Economics，vol.3.New York：Elsevier Sci?ence,2000.

[6]Pierre,D.Partial Observability in Bivariate Probit Models[J].Journal of Econometrics,1999,12.

[7]Jochen kluve,etal.Active Labor Market Policies in Europe.Perfor?mance and Perspectives[M].Berlin:Pringer,2006.

F062.9

A

1002-6487（2013）14-0042-04

國家社科基金重點項目（11AZD013）

劉丁蓉（1979-），女，湖南益陽人，博士,講師，研究方向：財政理論與實踐。

（責任編輯/易永生）