我國群眾體育公共財政支出效率測度與評價

摘 要：

基于現有群眾體育公共財政支出績效評價研究，采用三階段DEA-Malmquist指數模型，探究2013—2021年我國31個省份群眾體育公共財政支出的靜態和動態效率。結果表明，環境因素對我國群眾體育公共財政支出效率存在較大影響；剔除環境因素和隨機擾動后，我國群眾體育公共財政支出的綜合效率有所提升，但仍受到規模效率的制約，存在一定的提升空間；地區間呈現出“東部＞中部＞西部”的異質性特征，各省份之間的綜合效率差距較大；從Malmquist指數及其分解的動態變化來看，全要素生產率指數得到了優化，其中技術進步發揮了主要的促進作用。基于此，提出要加強資源統籌管理，打造多元協同主體，完善轉移支付制度，提高預算信息化水平。

關鍵詞：

群眾體育；公共財政支出；效率；三階段DEA-Malmquist指數模型

中圖分類號：G812.47 """文獻標志碼：A """文章編號：1008-3596（2025）01-0052-11

收稿日期：2024-08-06

基金項目：

國家社會科學基金項目（21BTY015）；廣西研究生教育創新計劃項目（XYCBZ2024015）

作者簡介：

余 喆（1998—），男，江西豐城人，在讀博士，研究方向為體育經濟。

通信作者：陸元兆（1965—），男，廣西桂林人，教授，博士生導師，研究方向為體育經濟。

文本信息：

余喆，陸元兆

.

我國群眾體育公共財政支出效率測度與評價：基于三階段DEA-Malmquist指數模型的實證分析

［J］.河北體育學院學報，2025，39（1）：52-62.

黨的二十大報告指出，要促進群眾體育和競技體育全面發展，加快建設體育強國［1］。《“十四五”體育發展規劃》也明確強調要落實全民健身國家戰略，推進健康中國建設［2］。群眾體育作為體育事業的基石，其快速發展離不開政府的財政支持。在群眾體育公共財政支出增長有限的情況下，提高財政支出效率成為推動群眾體育高質量發展的關鍵因素。因此，正確測算與分析我國群眾體育公共財政支出效率，并提出優化路徑，不僅有助于了解各地區群眾體育公共財政支出效率的差異，為政府合理配置群眾體育資源、實現群眾體育事業可持續發展提供決策依據，還能增強群眾體育的均衡性和可及性，保障人民群眾基本公共體育權益，推動新時代群眾體育高質量發展。

目前，數據包絡分析（DEA）在效率評價分析中得到了廣泛應用，并在體育領域取得了一定成果［3-8］。然而，針對群眾體育公共財政支出效率的研究較少。有研究認為，我國群眾體育財政支出效率存在區域非均衡化現象［9-11］，地區差異較大，并且在東、中、西部地區的效率值上存在結論不一致的情況［12-13］。還有研究指出，我國公共體育財政投入規模和結構存在不合理之處［14-15］，出現了城鄉失衡以及財政資金向競技體育傾斜等問題［16-17］。上述研究成果為本研究提供了一定的理論支撐與參考。然而，由于效率測算受多方面因素影響，易產生較大誤差。已知多數研究采用定性分析或運用Tobit模型進行定量分析［11］，且傳統DEA模型未能有效計算出外部因素對效率的影響，導致我國群眾體育財政支出效率的測算存在一定失真。三階段DEA模型通過引入隨機前沿模型（SFA），可以剔除外部環境和隨機干擾的影響，使研究結果更加準確，彌補了前期研究的不足。而三階段Malmquist指數模型則從時空視角對效率進行動態化的實證分析，確保了測算效率值的連續性，彌補了單一年份研究的局限性。基于此，本研究綜合運用三階段DEA-Malmquist指數模型，對2013—2021年我國群眾體育公共財政支出效率進行靜態和動態相結合的對比與分析，這對政府準確了解群眾體育公共財政支出現狀、做出科學決策具有重要現實意義。

1 研究方法

1.1 三階段DEA模型

傳統DEA模型在測算決策單元效率時，往往僅考慮可控因素，而忽視了外界環境和隨機擾動等因素的影響，導致所測算出的效率值無法準確反映是由內部管理和規模水平造成的，還是由外部環境或隨機擾動因素導致的。為彌補這一不足，Fried等人［18］提出了在傳統DEA模型的基礎上，利用隨機前沿分析（SFA）方法剔除環境因素和隨機擾動對效率值的影響，從而得到能夠準確且真實地反映決策單元的效率值。其基本思路具體包括以下三個階段：

第一階段：基于地方政府對群眾體育公共財政支出的靈活調控，利用規模報酬可變的DEA-BCC模型（BCC為Banker、Charnes、Cooper的縮寫，表示規模報酬可變的情況）計算出各省份群眾體育公共財政支出的初始效率值以及投入松弛值。該模型在效率評價方面得到了廣泛應用。

第二階段：利用SFA方法剔除環境因素對第一階段松弛變量的影響，以初始的投入松弛變量作為被解釋變量并進行分解。SFA模型如下：

Sni=f（Zi;βn）+vni+μni;i=1，2…I;n=1，2…N（1）

其中，Sni表示第i個決策單元第n項投入的松弛值；Zi表示環境變量，βn表示環境變量的系數；vni+μni表示混合誤差項，vni表示隨機擾動項，且服從N（0，σ2vn）分布；μni表示管理無效率，且服從N（0，σ2μn）分布。

采用Frontier4.1軟件計算出SFA回歸結果后，將得出的隨機誤差項代入下面的公式，得出調整后的投入變量，使每個決策單元都面臨相似的外部環境。調整公式如下：

XAni=Xni+［max（f（Zi;n））－f（Zi;n）］+［max（vni）-vni］;

i=1，2…I;n=1，2…N（2）

其中，Xni和XAni分別表示調整前后的投入數量；［max（f（Zi;n））-f（Zi;n）］是對環境因素進行的調整；［max（vni）-vni］是對所有決策單元隨機擾動項的調整。

第三階段：基于調整后的相關數據，再次將其代入DEA模型進行測算，最終得到剔除外部環境和隨機擾動等因素影響的效率值。該效率值能夠更真實準確地反映各省份群眾體育公共財政支出效率的情況。

1.2 三階段Malmquist模型

在靜態的三階段DEA基礎上，構建了三階段Malmquist指數模型，以分析群眾體育公共財政支出效率的動態變化。研究思路與三階段DEA模型類似，即將剔除外部環境和隨機擾動等因素后的變量代入Malmquist指數模型進行計算和對比分析。Malmquist指數即全要素生產率

（tfpch），可將其分解為技術效率變化（effch）和技術進步變化（tech）。其中，effch又可進一步分解為純技術效率變化（pech）和規模效率變化（sech）。若tfpch＞1，則表示與t期相比，t+1期的效率有所提高；反之，則表示效率降低。

2 指標體系與數據來源

2.1 投入、產出指標

國家設定的群眾體育發展目標和任務涵蓋了群眾健身環境、群眾體育組織、群眾體育健身活動數量以及國民體質水平等多個方面［19］。在選取指標時，注重客觀性和易得性，因為過多的投入產出指標可能會導致指標間存在較大的相關性和冗余，而過少的指標則可能不利于進行客觀、全面的評價［8］。在參考已有研究［9，11，13，20］的基礎上，嚴格遵循科學性和可行性原則，采用具有代表性的指標構建了我國群眾體育公共財政支出效率的指標體系（表1）。在投入方面，以每年人均群眾體育公共財政支出總量來反映群眾體育的資金投入情況，因為盡管各地的體育公共服務投入資源涉及多個方面，但最終都會體現在資金上［3］。在產出方面，以每萬人新增全民健身路徑工程數量和人均體育場地面積來反映群眾體育的硬件設施條件和健身環境，體現該年份群眾體育資金在設施場地建設方面的投入情況；以每萬人新增社會體育指導員人數來反映群眾體育人才的培養情況，通過專業體育指導來推進省級體育公共服務體系建設和群眾體育活動的科學化水平；以每萬人體育社會組織數量來反映群眾體育健身活動的開展情況，因為體育社會組織作為公共體育服務體系的組織基礎，有利于推動體育治理和群眾體育的發展［21］；以每萬人年度國民體質監測人數來反映國家對群眾體質監測工作的開展情況，這有利于掌握國民體質的現狀和變化趨勢，推動科學健身的普及與發展［6］。所選取的指標基本體現了各地區政府在群眾體育公共服務投入方面的基本目標，在全國范圍內具有普遍意義。

2.2 環境變量

在選取環境變量時，考慮了經濟環境、財政環境、人口結構和教育水平對地區群眾體育公共財政投入水平的重要影響。在經濟環境指標中，人均GDP是決定群眾體育發展的重要因素［22］，能夠反映一個地區的經濟發展和民生福利水平。城鎮化的提高能夠提升財政資金利用效率［23］，但也可能存在城鎮化發展過快導致資源配置未能及時跟進，從而造成財政冗余的現象［24］。在地方財政環境指標中，財政分權度能夠衡量地方財政的自主支配程度，政府規模則能夠反映政府的財政實力。鑒于學術界對于財政分權衡量方式存在多種觀點，本研究采用了目前較為通用的區域地方人均財政支出占地方人均財政支出與中央人均財政支出之和的比例來表示財政分權度［25］，而政府規模則由財政支出與GDP的比值計算得出［26］。在人口結構指標中，一般認為地區人口密度越高，體育公共服務可及度越高，這有利于降低體育管理和監督成本［3］，而合適的體育管理人員比例對體育公共服務具有正向促進作用［4］。在教育水平指標中，教育水平的提升有利于培養群眾體育領域的人才，改善群眾的傳統觀念，從而促進群眾體育水平的提升。因此，選取了每10萬人中普通高等教育在校學生數來代表高等教育水平。

2.3 數據來源

本研究以全國31個省份（港澳臺地區除外）為研究單元，滿足決策單元的個數K與投入、產出指標數M、N之間K≥2（M+N）的條件，并根據國家發展改革委的解釋說明，將各省份分為東部、中部和西部三個地區。由于統計局對2012年之后的體育公共預算支出的會計科目進行了調整，為了確保數據的可獲得性、準確性和科學性，選取了2013—2021年的群眾體育公共服務財政投入產出指標。其中，部分缺失數據通過線性插值法進行了補充。所有數據均來源于《體育事業統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》《中國統計年鑒》以及國家體育總局和各地方體育局。最終選擇的變量及其說明如表1所示。

為了驗證所選投入、產出指標的有效性，對選取的指標進行了Pearson相關性檢驗。結果顯示，我國各省份群眾體育公共財政投入與產出指標間的相關系數均為正值，除Y3外，其他指標均通過了10%的顯著性檢驗。這說明本研究的指標選取是合理的（表2）。

3 實證分析

3.1 三階段DEA模型的靜態分析

3.1.1 第一階段DEA效率分析

選取了2013—2021年的數據，利用DEAP2.1軟件，分別計算出了我國31個省份群眾體育公共財政支出的綜合效率（TE）、純技術效率（PTE）和規模效率（SE）（表3）。

在不剔除環境變量與隨機擾動因素的情況下，我國群眾體育公共財政支出的綜合效率均值僅為0.458，這意味著超過一半的資源并未得到

有效利用。究其原因，主要有以下幾點：首先，群眾體育資金投入的有限性和非收益性特點，容

易導致群眾體育發展面臨較大的財政資金缺口；其次，群眾體育資源供給缺乏競爭機制、市場調節及有效的制度制約，造成供給不足與過剩并存；最后，群眾體育資源供給機制的形成缺乏民主性［27］。此外，各年份間的綜合效率波動較大，2013—2019年呈現出先減后增的趨勢，而

2019—2021年則呈現下降趨勢，這反映出財政預算管理能力的不足。純技術效率和規模效率的均值分別為0.652和0.737，為了發揮規模效率的帶動優勢，需要提高純技術效率所代表的管理決策水平。

在區域效率方面，存在明顯的非均衡化特征。三個地區之間的綜合效率均值由大到小排序為：中部（0.657）gt;東部（0.394）gt;西部（0.383）。其中，僅有江西和河南的綜合效率均值高于0.9，靠近生產前沿面；而西部地區的綜合效率均值，除青海外，均低于0.6。值得注意的是，山東和江蘇的純技術效率均值為1，但由于規模效率低下，導致其綜合效率并不高。這也進一步反映出，區域和省份之間的群眾體育公共財政支出效率存在明顯差距。因此，各地區還需從財政投入的主體、規模與管理方面入手，平衡純技術效率和規模效率，改善財政規模和結構，加快財政體制改革步伐。

3.1.2 第二階段面板SFA回歸結果分析

鑒于傳統DEA模型效率中包含了環境因素和隨機擾動的影響，且各省份的環境因素存在差異，因此，在測算我國群眾體育公共財政支出效率時，需運用SFA模型將這些因素剔除。具體操作如下：先將第一階段得到的投入松弛變量作為被解釋變量，再將上述8個環境變量作為解釋變量進行SFA回歸。為保持影響方向的一致性，未采用每年分別建立回歸模型的方法。最后，通過Frontier4.1軟件得出SFA回歸結果，如表4所示。

由表4可知，LR值（單邊似然比檢驗值）為11.87，通過了1%的顯著性檢驗，表明該模型設定合理。γ值為0.798，與σ2均通過了1%的顯著性檢驗，這進一步說明管理無效率對群眾體育公共財政支出松弛變量的影響更為顯著。此外，當環境變量的SFA回歸系數為正時，表示增加此變量的投入會導致投入冗余和資源浪費；系數為負時，則有利于效率的提高。

在經濟環境方面，人均GDP系數為正且通過了顯著性檢驗，這表明隨著人均GDP的不斷增長，群眾體育資源易出現閑置與浪費的現象。例如，北京、上海等地區的經濟發展水平高于青海和寧夏，但其群眾體育公共財政支出效率卻相對較低。因此，還需注意財政資金的調控與管理，合理控制投入與產出，避免盲目追求數量而忽視質量。城鎮化水平系數為負，說明較高的城鎮化率有助于提高財政效率。然而，隨著我國城市化的加速發展，城鎮化率從2013年的53.73%上升至2021年的64.72%，城市化的快速發展導致大量農村人口涌入城市，城鄉之間的群眾體育資源配置難以及時跟進與協調，農村和城市均出現群眾體育資源匱乏與閑置的矛盾［28］。此外，隨著農村“空心化”問題日益嚴重以及城鄉差距的進一步加大，還需重視城鄉之間群眾體育的城鄉一體化發展。

在財政環境方面，財政分權系數為正，表明過高的財政分權不利于財政效率的提升。一般認為，財政自主權越高，地方政府調節財政支出結構的靈活性越強。但分稅制改革也可能使地方政府的行為從“援助之手”轉變為“攫取之手”，從而損害經濟效率［29］。現階段，我國群眾體育財政資金增長速度較快，由于財政約束較小，過高的財政自主權可能導致各地政府對各項財政資金的分配與管理不到位［30］。政府規模系數為負，說明政府規模越大，越有能力通過自身財政實力提供群眾體育公共服務。然而，還需考慮不同地區財政分權不平衡、政府規模存在較大差距的現實問題。通過平衡各地區財政權限和財政能力，合理配置群眾體育資源，各級政府才能進一步提升群眾體育公共財政支出效率。

在人口環境方面，人口密度系數為負，對群眾體育公共財政支出效率產生正面影響，這與袁春梅［3］、李勇等人［31］的研究結果一致。人口密度越高，群眾體育公共財政投入的輻射能力越強，單位成本效用更高，有助于降低行政管理成本，形成規模效應，從而提高財政效率。但也有學者［11，32］認為較高的人口密度不利于群眾體育資源效率的提高，因為高頻次使用體育設施會增加管理復雜性，進而降低效率。體育管理人員比例系數為負，對群眾體育公共財政支出效率產生正向影響，這與李欣等人［4］的分析結果一致。這表明體育管理人員比例的增加可以提供更多的體育公共服務和智力技術支持，改善群眾的健康鍛煉方式。同時，也需要注意將體育管理人員比例控制在合理范圍內，以防過多的行政管理支出降低群眾體育公共財政支出效率。

在教育環境方面，文盲率系數為正，高等教育水平系數為負，且均通過了顯著性檢驗。這表明文盲率越低、高等教育水平越高，群眾體育公共財政支出效率越高。近年來，我國文盲率持續降低，2021年已降至2.67%，接受高等教育的人數不斷增加。文化水平的提升能促進國民素質以及接受新事物能力的提高，逐漸改變傳統觀念，更加注重身心健康發展。這不僅有利于當地政府開展群眾體育工作，提高地區體育發展水平和群眾體育設施利用率，還能為相關財政部門提供人才和智力支持。

3.1.3 第三階段DEA效率分析

剔除環境因素的投入值和原產出值再次利用DEAP2.1軟件進行DEA-BCC運算。圖1和圖2分別展示了第一階段和第三階段2013—2021年我國群眾體育公共財政支出的效率值，表3則詳細列出了各省份的效率均值、名次變化和綜合效率增長情況。

對比表3兩側數據，發現剔除相關干擾因素后，2013—2021年我國群眾體育公共財政支出效率發生了較大變動，第三階段的綜合效率相較于第一階段提升了0.363。這一結果不僅表明我國群眾體育公共財政支出效率在過去可能被嚴重低估，也進一步驗證了第二階段面板SFA回歸分析的必要性。

在全國層面，第三階段我國群眾體育公共財政支出的綜合效率均值提升至0.821，較第一階段顯著提高。同時，純技術效率均值高達0.991，表明技術管理水平已接近效率前沿。此時，綜合效率與規模效率的波動趨勢趨于一致，且波動幅度相較于第一階段有所減緩。但值得注意的是，綜合效率仍有待優化，可以進一步提升。此外，規模效率均值為0.828，較第一階段增長了0.091。在剔除環境因素后，我國東、中、西部地區的群眾體育公共財政支出效率差距雖有所縮小，但仍受經濟水平、政策導向及管理重視程度等差異影響，導致我國群眾體育事業發展質量參差不齊，供需矛盾、設施不完善、項目單一等問題依舊存在。因此，需進一步強化各地區群眾體育財政投入的針對性，合理擴大投入規模，提升供給質量，優化產出效率。

在地區層面，東、中、西部三地區的綜合效率依次為0.889、0.801和0.773，較第一階段分別增長了0.495、0.144和0.390。這一結果表明，在納入環境變量考量后，各地區均實現了綜合效率值的顯著提升。同時，三地區的純技術效率均保持在0.98以上，但西部地區的規模效率低于0.8，與中東部地區相比存在差距。這可能與西部地區群眾體育事業發展起步較晚、基礎相對薄弱、財政資金及人口規模有限等因素密切相關，導致資金投入與資源配置未能充分滿足當地群眾體育事業發展的實際需求。此外，這也反映出我國群眾體育公共財政支出效率存在地域異質性，資源結構配置亟待優化。

在省際層面，29個省份調整后的綜合效率均值均高于調整前，其中純技術效率的上升貢獻顯著，但僅江蘇省處于效率前沿面。此外，天津、浙江、山東、內蒙古、青海和寧夏等省份綜合效率均超過了0.9。值得注意的是，江西和河南兩省因規模效率下降，導致綜合效率出現較大幅度的負增長，這也說明兩省此前的效率值可能存在高估情況，實際投入規模與最優生產規模之間仍存在一定差距。群眾體育財政投入規模與管理質量不協調的問題在這些地區依然突出。另外，北京和上海作為經濟發達地區，在第一階段的綜合效率排名全國靠后，在剔除干擾因素后，分別提升至第11位和第12位，但與其他省份相比，兩地的綜合效率仍存在差距。這可能與以下原因有關：一是北京和上海作為流動人口大市，群眾體育服務輻射范圍廣泛，使得群眾體育公共財政投入的實際效果被高估，導致綜合效率偏低；二是這些地區的體育社團組織及體育企業發展較為成熟，在群眾體育資源供給中發揮著重要作用，削弱了體育行政部門的壟斷地位［11］。此外，以2021年為例，各省份在改進后的規模報酬中，有70%以上呈現遞增狀態，這表明資金投入帶來的收益效果良好，因此，需繼續加大財政資金投入力度。同時，針對當前我國群眾體育事業供需結構存在的問題，應著力加強供給側結構性改革，增加供給主體數量，加大人才培養力度和場地設施建設投入，以全面提升供給體系的質量和效率。

3.2 三階段Malmquist指數的動態分析

在靜態三階段DEA分析的基礎上，運用DEAP2.1軟件對Malmquist指數模型進行了動態

分析，以更深入地了解2013—2021年間我國群眾體育公共財政支出效率在研究期內的變化情況。

剝離環境因素和隨機擾動后，調整后的群眾體育公共財政支出全要素生產率的均值為1.078，較第一階段高出0.07，平均增長速度為7.8%。這表明，經過調整后，公共財政支出效

率的管理決策在真實性和正確性上均有所提升。根據圖4的分析發現，各時期的全要素生產率相較于之前，波動幅度有所減小，特別是在2016—2021年間，其變化趨勢漸趨平緩。在2015—2021年的6個時期內，全要素生產率均保持了增長態勢。從結構上看，調整后的技術效率和技術進步也發生了較大變化。技術效率較第一階段增長了0.081，但年均增長率僅為0.1%；而技術進步雖較第一階段有所下降，但其年均增長率依然保持在7.7%，對全要素生產率起到了主要的促進作用。這反映了我國群眾體育公共財政支出的規模結構在不斷完善，管理模式和要素配置也漸趨合理。但還需注意的是，盡管我國群眾體育財政支出逐年增加，但其相對規模并未相應擴大［14］。因此，需要進一步擺脫以政府為主導的體育資源管理體制，實現政府與市場、行政部門與組織協會的協同發展，以擴大資金供給并改善資源配置與管理。

從區域角度來看，調整后東、中、西部地區的群眾體育公共財政支出全要素生產率均達到了有效水平，且從高到低排列為：西部（1.102）＞東部（1.080）＞中部（1.053）。與第一階段相比，這三個地區分別提高了0.048、0.090和0.059。全要素生產率的提高主要依賴于技術進步的帶動，這表明我國群眾體育公共財政支出的技術創新后勁充足，但資金利用效率仍有待進一步提高。從技術效率的細分來看，三個地區的純技術效率和規模效率較第一階段均有所提升，但增長效果并不明顯。這說明我國各地區的資金管理水平在調整后雖得到了一定程度的提高，但規模效應未能充分顯現，群眾體育公共財政規模結構還需進一步優化。

從省份角度來看，在剔除環境因素后，全要素生產率大于1的省份數量由15個增加至28個，僅有天津、山西、西藏的全要素生產率小于1。此外，有25個省份的全要素生產率相較于第一階段有所上升，這主要得益于技術進步。然而，江西、河南、廣西、云南、青海和新疆這6個省份相較于第一階段則呈現出了不同程度的下降，因此，這些省份需要注重提高技術效率，以改善群眾體育公共財政支出的規模結構。

4 結論與建議

4.1 結論

群眾體育公共財政支出效率問題關乎我國全民健身事業的健康發展。本研究運用三階段DEA-Malmquist指數模型，從靜態和動態兩個角度對2013—2021年我國群眾體育公共財政支出效率進行了實證分析，并得出以下結論：①通過SFA回歸分析發現，人均GDP、財政分權度和文盲率對群眾體育公共財政支出效率產生負面影響，而城鎮化水平、政府規模、人口密度、體育管理人員比例和高等教育水平則對群眾體育公共財政支出效率產生正面影響。②靜態的三階段DEA模型計算結果顯示，2013—2021年間，群眾體育公共財政支出的綜合效率相較于第一階段有了較大提升，純技術效率已接近生產前沿面，且各年份間的波動較小。然而，由于受規模效率的影響，綜合效率仍未達到最優化狀態，存在一定的提升空間。此外，區域效率的非均衡化現象明顯，綜合效率從高到低排序為東部＞中部＞西部，各省份之間存在較大差距。例如，江蘇在8年內的效率均為有效，而四川的綜合效率僅為0.557。③動態的三階段Malmquist指數模型計算結果顯示，2013—2021年間，我國群眾體育公共財政支出的全要素生產率相較于第一階段有所改善。東、中、西部地區的全要素生產率均值均大于1，顯示出較大的發展潛力。其中，技術進步對全要素生產率的提升起到了較大的促進作用。

4.2 建議

4.2.1 加強資源統籌管理

在剔除經濟、人口、教育等外部因素的影響后，我國群眾體育公共財政支出效率得到了有效提升。特別是東部地區在剔除環境變量后，財政效率提升顯著。這表明，各地區應根據自身實際情況，因地制宜地加強資源統籌管理。一方面，要充分考慮城市發展差距與人口分布特點，既要加強城鎮化水平較低的西部和農村地區群眾體育公共財政的供給，又要加大對人口密集地區的管理和基礎體育設施建設的力度，以保障供給。另一方面，不能盲目追求數量而忽視質量。規模報酬遞減的區域，需合理控制財政支出規模，走精細化和集約化的群眾體育發展道路，以減輕過度投入帶來的資源冗余。例如，在設施建設上，應提供符合全民健身需求、簡單易上手的鍛煉器械，或挖掘各種閑置資源的潛力，提高資源的循環利用率，讓群眾享受更豐富、更優質的公共體育資源和服務。

4.2.2 打造多元協同主體

我國群眾體育公共財政支出規模效率偏低，導致綜合效率難以實現最優化。當前，群眾體育多以政府為主導，發展模式形象化、數據化、同質化［33］。而多元主體參與供給已成為我國公共體育服務改革和發展的必然趨勢［34］。因此，政府需將“放管服”作為改革重點，堅持市場導向與政府宏觀調控相結合，積極鼓勵社會力量和民間資本參與群眾體育產品與服務的供給，多渠道籌措社會資金以擴大政府財政規模。例如，大力發展“群眾體育+”模式，將群眾體育發展與社會力量緊密結合，實現政府、企業、社會組織的利益共享。吸收體育社團、民間體育組織、體育協會、體育企業等協同參與，促進供給方式和供給主體的多元化發展，這將有助于當地政府將更多的人力、財力、物力投入到群眾體育領域，不斷增加專業體育指導員數量、擴大體育場地面積等，從而擴大規模效應，緩解產出不足，提高綜合效率。

4.2.3 完善轉移支付制度

我國群眾體育公共財政支出區域效率非均衡化現象明顯，地區差距較大。為此，中央應根據各地區的財政規模和收入水平，加快供給側改革，改善支出規模與結構，找準供需平衡點，提升經濟發達、群眾體育資源優質地區向經濟落后、群眾體育資源匱乏地區輻射的效果，實現精確化和差異化的財政轉移支付。特別是要向西部落后地區傾斜，以促進東部與西部、城市與農村之間的均衡協調發展，縮小地域差距，提升群眾體育公共服務的可及度和滿意度。例如，現階段東部地區存在較多的財政冗余，可以向西部地區進行專項財政轉移支付，統籌推進群眾體育資源的優化整合與合理調配，打破區域協作的時空限制，促進區域一體化發展。同時，應進一步健全相關法律法規，以規范責任主體、服務保障和資金管理，預防體育行政管理部門職責不清、服務質量不高、財政資金違規挪用等問題，確保群眾體育公共財政事務運行有法可依、有據可循。

4.2.4 提高預算信息化水平

技術進步對我國群眾體育公共財政支出的全要素生產率產生了較大的促進作用。因此，群眾體育主管部門應支持科技自立自強，加大財政科技投入。一方面，數字化技術賦能全民健身公共服務治理績效提高［35］。鑒于前后年份之間的財政預算存在較大差距，應將人工智能、大數據等現代技術融入群眾體育公共財政領域，以規范預算支出，全面提高決策的智慧化和科學化水平。利用大數據預測分析財政撥款數量，提供差異化和精準化供給，提高技術進步和全要素生產率。另一方面，打造智慧型的管理人才隊伍。依托高等院校、科研院所、專業機構等平臺，培養打造一批群眾體育財政管理人才，為優化財政支出提供智力和技術支持。同時，大力培養和發展體育社會組織和社會體育指導員隊伍，以緩解因地方群眾體育資源有限而導致的供需關系不平衡的矛盾。

參考文獻：

［1］ 習近平.高舉中國特色社會主義偉大旗幟 為全面建設社會主義現代化國家而團結奮斗：在中國共產黨第二十次全國代表大會上的報告（2022年10月16日）［N］.人民日報，2022-10-26（1）.

［2］ 國家體育總局.體育總局關于印發《“十四五”體育發展規劃》的通知［EB/OL］.（2021-10-25）［2024-05-06］.https：//www.sport.gov.cn/zfs/n4977/c236 55706/content.html.

［3］ 袁春梅.我國體育公共服務效率評價與影響因素實證研究［J］.體育科學，2014，34（4）：3.

［4］ 李欣，劉雨.基于DEA-Tobit模型的成都平原城市群公共體育服務效率評估［J］.成都體育學院學報，2017，43（5）：27.

［5］ 余平.財政體育投入的效率研究［J］.武漢體育學院學報，2010，44（10）：50.

［6］ 邱鵬，李燕領，柳暢，等.我國公共體育服務財政投入研究：規模、結構與效率［J］.天津體育學院學報，2019，34（2）：105.

［7］ 朱鵬.基于DEA的我國31省份體育公共服務財政支出效率研究［J］.體育學刊，2022，29（2）：66.

［8］ 李淞淋，李聯堂.中國各省區競技體育效率評估的模式研究［J］.成都體育學院學報，2014，40（2）：26.

［9］ 邵偉鈺.基于DEA模型的群眾體育財政投入績效分析［J］.體育科學，2014，34（9）：11.

［10］ 張瑩，秦儉，董德龍，等.我國不同地區群眾體育資源配置效率研究［J］.山東體育學院學報，2011，27（12）：7.

［11］ 游國鵬，劉海瑞，張欣，等.基于DEA-Tobit模型的我國2012—2013年群眾體育投入產出效益評價與影響因素研究［J］.天津體育學院學報，2016，31（3）：209.

［12］ 陳華偉，丁聰聰，陳金偉.全民健身公共體育資源配置效率測度及影響因素分析［J］.西安體育學院學報，2016，33（6）：666.

［13］ 柳暢，李燕領，邱鵬，等.我國中部地區群眾體育事業財政投入效率研究：基于DEA-Malmquist模型［J］.成都體育學院學報，2019，45（3）：43.

［14］ 李麗，楊小龍，蘭自力，等.我國群眾體育公共財政投入研究［J］.首都體育學院學報，2015，27（3）：196.

［15］ 朱鵬.體育公共服務財政支出：現狀、問題及建議［J］.成都體育學院學報，2021，47（4）：100.

［16］ 盧志成.政府體育公共財政支出政策公平研究［J］.體育科學，2014，34（8）：3.

［17］ 姜同仁.我國公共體育服務供給現狀與結構優化對策［J］.上海體育學院學報，2015，39（3）：1.

［18］ FRIED H O， LOVELL C A K， SCHMIDT S S， et al. Accounting for environmental effects and statistical noise in data envelopment analysis［J］. Journal of productivity analysis， 2002， 17（1）： 157.

［19］ 國家體育總局.《〈全民健身計劃綱要〉實施十五年》白皮書發表［EB/OL］.（2012-01-18）［2024-05-02］.http：//www.gov.cn/zxft/ft227/content_214 9561.htm.

［20］ 張象.基于DEA模型的新時代四川省群眾體育服務效率提升策略［J］.成都體育學院學報，2021，47（3）：22.

［21］ 陳叢刊，紀彥伶.體育社會組織社會責任內涵與實踐策略［J］.體育文化導刊，2020（3）：37.

［22］ 王智慧，丁學龍，劉志敏.群眾體育發展對體育強國建設影響的研究［J］.體育文化導刊，2012（7）：26.

［23］ 馮亞娟，祁喬.鄉村振興視角下城鄉一體化財政支出效率研究［J］.廣西社會科學，2018（11）：75.

［24］ 王金秀，于井遠.我國地方財政支出效率評價：基于三階段DEA方法［J］.中南財經政法大學學報，2018（5）：79.

［25］ 胡麗娜，薛陽.財政分權、財政壓力與創新質量：來自2008—2019年省級面板數據的實證檢驗［J］.華東經濟管理，2023，37（8）：50.

［26］ 劉窮志，郝珺.基于三階段DEA-Malmquist的我國公共衛生財政支出效率評價［J］.統計與決策，2021，37（21）：154.

［27］ 陳秀娟.我國群眾體育的性質與供給機制研究［J］.體育科學，2009，29（1）：85.

［28］ 劉宏亮，邱麗.基于供需協同的農村體育公共服務多元供給框架研究［J］.天津體育學院學報，2019，34（6）：479.

［29］ 陳抗，HILLMAN A L，顧清揚.財政集權與地方政府行為變化：從援助之手到攫取之手［J］.經濟學（季刊），2002，2（4）：111.

［30］ 王若楠，李國強，徐浩然，等.基于DEA模型的我國群眾體育事業財政投入效率評價［J］.河北體育學院學報，2022，36（5）：44.

［31］ 李勇，馮偉.江蘇區域公共體育服務財政支出效率及影響因素實證研究［J］.體育學研究，2018，1（6）：57.

［32］ 李燕領，柳暢，邱鵬，等.我國31個省級政府公共體育服務效率評價及影響因素研究［J］.天津體育學院學報，2018，33（4）：305.

［33］ 王松，張鳳彪.“健康中國”引領下全民健身國家戰略實現路徑研究［J］.體育文化導刊，2017（8）：38.

［34］ 蔣宏宇，李理.公共體育服務多元供給中的政府責任及其實現路徑［J］.湖南科技大學學報（社會科學版），2018，21（4）：165.

［35］ 梁金輝，陳婷婷，韓家豪，等.數字化賦能如何提升全民健身公共服務治理績效？：基于TOE框架的組態分析［J］.廣州體育學院學報，2023，43（4）：24.

Measurement and Evaluation of Public Finance Expenditure

Efficiency of Mass Sports in China

——Empirical Analysis Based on Three-stage DEA-Malmquist Index Model

YU Zhe，LU Yuanzhao

（College of Physical Education and Health，Guangxi Normal University， Guilin 541006， China）

Abstract：

Based on the existing research on the performance evaluation of public expenditure on mass sports， the three-stage DEA-Malmquist index model is used to explore the static and dynamic efficiency of public expenditure on mass sports in 31 provinces in China from 2013 to 2021. The results show that environmental factors have a significant impact on the efficiency of public expenditure on mass sports in China. After eliminating environmental factors and random disturbances， the comprehensive efficiency of public expenditure on mass sports in China has been improved， but it is still restricted by scale efficiency， and there is a certain room for improvement. There is a heterogeneity characteristic of “easterngt; centralgt; western” among regions， and the comprehensive efficiency gap between provinces is large. From the dynamic changes of Malmquist index and its decomposition， the total factor productivity index has been optimized， in which technological progress has played a major promoting role. Based on these， it is proposed to strengthen the overall management of resources， create multiple collaborative entities， improve the transfer payment system， and improve the level of budget informatization.

Key words：

mass sports；public expenditure；efficiency；three-stage DEA-Malmquist index model