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       一种普遍的观点认为，中国民生问题的症结在于公共服务提供规模不足以及分配不均等，但在中国现实的国力及体制环境约束下，短期内有效提升公共服务规模及实现均等化并不现实。因此，通过提升公共服务的内部生产效率实现民生状况的有效改善，更适合中国的民生发展。本文在运用DEA方法客观评价中国各地区历年公共服务效率的基础上，基于1978―2008年中国省级数据运用随机效应Tobit面板数据模型实证分析了中国公共服务效率的影响机制。研究结果表明，中国地区间公共服务效率差异巨大，且效率水平会受到经济发展、财政支出结构、地理环境和社会发展以及政策等因素的影响，而致力于改善可控因素，无疑有益于中国公共服务效率的提升。

　　一、引 言

　　随着中国民生领域矛盾的不断凸显，民众对于政府更多、更有效提供公共服务的诉求也日益强烈，民生工作必将成为政府下一阶段改革工作的重心。当前一种普遍的观点认为，中国民生领域矛盾的主要症结在于政府公共服务提供不足以及分配不均等，因而人们强调中国民生问题的解决之道在于扩大政府公共服务支出规模以及推进基本公共服务的均等化。这种观点毫无疑问十分契合中国当前的现实需求并具有政策层面的合理性，而现有研究也大多集中于此。但笔者认为，在这样一个逻辑判断中至少忽略了一个关键逻辑节点，那就是公共服务的提供效率问题。从外部增加投入或使产出结果分配更加公平，固然能够有效地改善中国民生现状，但就现阶段的中国而言，碍于体制和财力的原因，短期内大规模增加公共服务投入以及实现均等化都并不现实。因此，将关注的焦点放置于公共服务生产过程，探求提升公共服务效率的有效途径，以期在有限的公共服务投入基础上实现最优的公共服务效果，不失为一种合理的民生问题的解决之道。

　　致力于从提高公共服务效率的角度来关注民生改善，需要解决两个问题：一是如何用量化方法对中国公共服务效率情况进行客观全面的评价；二是实证考察影响中国公共服务效率实现的因素及其影响效应，从而有针对性地提供政策改进思路。对于第一个问题，目前学者们普遍采用数据包络分析（DEA）方法对不同领域的政府效率问题进行研究［1］-［3］，本文也将采用DEA方法对中国公共服务效率情况进行评价。而对于第二个问题，关于公共服务效率影响因素的研究，目前学者们对于各种影响因素的判断并不一致。Athanassopoulos和Triantis［4］以及Loikkanen和Susiluoto［5］认为人口密度和人口规模对政府效率具有负面影响，陈诗一和张军［6］以及Grossman等［1］则认为人口密度与政府管理和监督成本负相关，这表明政府提供服务存在规模效应。Hayes等［7］和Milligan等［8］认为居民受教育程度越高则其素质及政治参与能力也越强，因此会提升政府效率。但中国居民的政治参与能力与西方国家有本质差别，中国现行向上负责的体制决定了中国居民对政府的控制和监督相对较弱，因此这一变量基于中国样本分析的结论还有待观察。除此之外，地区经济发展水平［9］、政府规模［6］和区位环境［6］等因素也被认为是影响公共服务效率水平的重要因素。本文将在解决第一个问题的基础上，利用面板数据模型进行进一步的分析。对于以DEA效率得分作为被解释变量的研究，由于DEA效率得分的数据特性，多采用Tobit随机面板模型进行估计［6］，在前人研究基础上，本文将分别采用OLS方法和Tobit方法进行估计，以考察不同因素对中国公共服务效率的影响效应，并最终提出相关政策建议。

　　二、中国省级公共服务效率评价

　　公共服务效率本质上是一种公共资源的投入产出效率，其能够反映公共服务效果与其耗费的公共服务资源之间的投入产出关系。数据包络分析方法是一种用于凸性有效前沿面估计的非参数线性数学规划方法，也是目前较为广泛采用的非参数效率评价方法，能够有效地进行多投入、多产出间的投入产出效率分析。该方法的核心思想是：通过估计有效前沿面，将各决策单元变量与所估计的有效前沿面进行对比，从而识别低效率决策单元（decision
making
unit），并给出其相对效率得分，效率得分区间为（0，1］，得分为1，则表明该对象为有效的，得分小于1则表明有进一步的效率提升空间。该方法的特点是适合评价多输入、多输出指标的决策单元相对有效性，并且无需考虑输入输出指标的单位量纲问题，因此适用于政府公共服务效率问题研究。本文所采用的方法是投入导向的单投入、多产出不变报酬（CRS）方法。

　　由于公共服务领域的宽泛性，本文不失一般性地选择医疗和教育两类主要基本公共服务项目作为样本进行研究。为保障地区变量间的可比性，在指标选取上均采用人均指标进行考察。在公共服务投入变量方面，选取各地区人均公共服务支出表示，其代表了各地区提供公共服务所消耗的资源。在产出变量方面，分别从医疗和教育领域各选择3个指标来反映其综合产出情况。在医疗领域选择每万人医疗机构数、每万人病床数和每万人医生数3个指标，比较全面地涵盖了医疗领域在基础设施和人力资源方面的产出绩效情况。在教育领域选择每万人高校教师数、每万人中学教师数和每万人小学教师数3个指标。因为教师资源是教育领域的核心资源，人均教师数能够比较客观地反映教育系统的产出情况，教育发达的地区无疑会拥有更多的教师资源。

　　在截面样本选择方面，本文以中国省级区域为样本，但由于1997年重庆从四川分离，造成相关数据统计不一致，因而本文剔除了重庆和四川两个地区。此外，由于西藏和宁夏两个地区部分公共服务数据存在缺失，本文将其从截面样本中剔除，因此共有27个截面样本。鉴于中国公共服务提供机制在改革开放以后进行了较大幅度的变革，而之前的公共服务数据的参考价值不大，因此选取1978―2008年相关样本为研究区间。这样我们就得到了包含27个截面样本31个时期的中国省级公共服务效率的面板数据。运用DEAP软件，对中国1978―2008年相关公共服务投入产出数据进行计算，可得出中国各地区公共服务效率的得分情况。

　　碍于篇幅限制，表1仅给出了1978、1988、1998和2008年度中国27个省级地区公共服务效率变化情况。

　　从各年度的情况看，1978年，我国公共服务提供有效的省份有9个，各地区平均效率水平达到了0.88，变异系数仅为15.38。1988年，实现公共服务提供有效的省份下降为6个，各地区平均效率水平为0.78，变异系数达到了22.27，平均效率水平趋于下降，而地区差异不断拉大。1998年，实现公共服务提供有效的省份又达到9个，平均效率略有提升，达到0.80，而各地区的效率差异也进一步扩大。2008年，实现公共服务提供有效的省份降为7个，但全国平均效率却有显著提高，同时各地区的效率差距也在缩小。总体看，中国改革开放以来，公共服务效率水平经历了先降后升的走势，尤其是近年来效率水平提升显著且地区差异不断缩小。
　　
　　从各地区的情况看，河南、湖北、陕西、江西、安徽和湖南等省份排在1978―2008年平均效率得分的前列，其平均效率得分均在0.95以上。而效率得分较低的省份分别是广东、青海、福建、浙江和云南，其平均效率得分均在0.65以下。一个突出的现象是：效率较高的地区均来自于中部中等发达地区，而效率较低的省份则分别来自于西部欠发达和东部发达地区。这表明中国中部地区普遍具有更高的公共服务效率，处于发展两个极端的东部地区和西部地区则效率都相对较低。

　　从各地区历年公共服务效率的变动情况看，各地区公共服务效率得分的变动趋势都不相同，而各地区面对地理环境和体制环境各不相同。河南、湖北、湖南和陕西等省份始终保持着较高的效率水平，其间没有经历大的效率波动，是公共服务效率绩效实现较好的地区。北京、新疆、上海、江苏和浙江等省份近年来都经历了一个较为明显的公共服务效率由高到低的恶化过程，这一现象应当引起我们足够的重视，尤其是北京和新疆前期一直都是公共服务DEA有效的地区，但在2000年前后两个地区均出现了显著的效率下滑趋势。而辽宁、吉林和内蒙古等地区则与北京等地区恰恰相反，其在近年来均实现了公共服务效率水平由低到高的转变，尤其是辽宁从改革开放初期的全国中下等水平稳步提升，到近年来DEA效率得分始终处在全国前列。

　　至此，我们得出了1978―2008年中国省级公共服务效率得分情况，这也为我们深入研究中国公共服务效率影响机制提供了必要基础。在后面的实证分析中，我们将对为何会出现这种不同地区间的效率差异进行更为详细的探讨。

　　三、公共服务效率的影响因素选择

　　系统考察公共服务效率的影响因素及其效应，有助于我们寻找提升公共服务效率的有效路径。从目前的文献情况看，较少有针对公共服务效率影响因素的系统研究，相关研究多是针对政府综合效率或财政支出效率的影响因素研究［1-5-6-9-10］。虽然这些研究所选择的影响因素及其估计结果并不一致，但却对进一步系统地研究公共服务效率的影响机制提供了有益的探索。本文立足从宏观视角来系统考察公共服务效率的影响机制，结合前人的研究经验，从经济发展、财政支出结构、地理环境和社会发展以及政策因素4个方面来系统构建中国公共服务效率的影响因素体系。从这4个方面着手考察的原因在于：一是公共服务效率的高低会受到来自多层面因素的复合影响，虽然其本质上属于财政框架下的支出效率问题，但其同样要受到来自于整个经济社会发展系统的综合制约，因此其不仅会受制于政府公共服务提供体制的有效性，同时也会由于各地区的经济发展水平的差异、居民受教育情况差异以及政府对待经济增长与民生改善权衡态度的不同而出现差异；二是这4个方面能够相对完全地涵盖影响发展阶段、政府行为、客观环境及政策措施等主客观因素，能够较为系统地解释公共服务效率的影响和决定机制。

　　首先，在经济发展方面，本文选取人均GDP（y）和财政分权（FD）

　　本文使用地方预算内支出占国家财政支出的比重来反映各地的财政分权情况。两个影响指标。从人均GDP指标看，一个地区的经济发展程度越高其越有可能改善其公共服务体制和技术条件，获得较高的效率水平；但较高的经济发展水平意味其拥有更多的公共服务资源投入到民生领域，因而其资源约束就越小，也越容易产生资源浪费和效率低下的情况。因此，较高的经济发展水平在技术层面有利于公共服务效率的实现，而在激励约束层面则不利于公共服务效率的实现，因而最终对各地区效率水平的影响程度如何需要进行实证的检验。财政分权长期以来都被认为是推进和维持中国经济快速增长的重要因素之一，其对公共服务效率的影响机制体现在两个方面：一是财政分权程度越高，地方政府获得的自主财力就越大，因而其相应可用于民生领域的财政资源就越多，因而宽松的资源环境将不利于公共服务效率的实现；二是中国长期以来的分权体制鼓励经济增长，

　　原因有两个方面：一是地方政府对辖区经济规模和财力的追逐；二是来自上级政府的经济绩效考核压力。因而会导致政府忽视公共服务领域的发展及相应体制建设，从而导致公共服务效率水平的低下。因此，财政分权可能会抑制公共服务效率水平。

　　其次，在财政支出结构方面，本文选取人均公共服务支出（PPS）、人均行政管理支出（PADM）及政府规模（GSIZE）

　　本文的政府规模用政府消费支出占GDP的比重表示。3个影响指标。一般而言，人均公共服务支出与公共服务效率存在反向关系。原因在于：一方面公共服务投入过多，更容易造成公共资源的浪费；另一方面公共服务水平较高的地区其服务质量也会相应较高，从而导致仅以规模评价产出绩效的效率得分较低。而人均行政管理支出则与公共服务效率呈正向关系，因为更高的行政管理投入会改善政府办公的技术条件和人员素质，因此会相应提高政府行政管理效率，进而提高公共服务效率水平。政府规模的大小反映了政府在经济活动中所消耗的资源及其影响力的大小，一般而言，政府消费过多是一种行政无效的表现，因此政府规模越小越有利于政府效率的实现，已有研究［6］也验证了此种观点。

　　再次，在地理环境和社会发展方面，本文重点考察人口密度（PDEN）

　　使用各地区每平方公里的居民数表示人口密度。、人口规模（PSIZE）、城市化水平（URB）、居民受教育程度（EDU）

　　使用高等教育在校生数与总人口之比表示各地区的居民受教育程度。及区位因素（EAST和WEST）等对省级公共服务效率的影响效应。对于人口密度对政府效率的影响目前存在着分歧，部分学者认为其与政府效率具有负向关系［4-5］，而也有学者认为政府服务存在规模效应，进而人口密度与政府效率存在正向关系［1-6］。此外，本文认为除了人口密度因素外，人口规模也是影响公共服务效率的重要因素，因为更多的人口规模有助于分散公共服务提供过程中的固定成本，从而提高公共服务效率水平。城市化水平也是一个影响公共服务效率的重要因素，人口的相对集中能降低公共服务成本，进而提高效率。同样，居民受教育程度也是一个重要影响因素，据国外相关研究表明，较高的受教育水平一般使得居民具有较高能力，且能够增强居民的政治行动力，从而提高居民选择高能力官员和识别官员腐败的能力［8］，这种判断符合一般逻辑，但在中国其正确性还有待检验，因为中国的行政管理体制是自上而下的，居民政治影响力较弱，这种影响机制可能难以显现。而加入东部和西部地区虚拟变量，原因在于中国是一个幅员辽阔的大国，地区间存在着巨大的人文、历史和习惯差异，因此区位因素也是影响公共服务效率的重要因素之一。

　　最后，在政策方面，本文认为政府推进的针对财政领域的重大改革，无疑会对财政资金的使用效率产生极大的影响，在中国30余年的改革进程中，财政体制领域经历了多次重大体制和政策变革，检验相关改革对于公共服务提供效率的影响情况，也能从一个侧面考察这些改革和相关政策的运行绩效。本文着重考察与财政支出绩效有关的1994年分税制改革（DUM94）以及21世纪初开始逐步实施的国库集中支出与政府采购的绩效管理改革（DUM01）对公共服务效率的影响效应。

　　因此，可以构建如下估计模型：

　　其中，δ为各地区历年的公共服务效率得分，已由第二部分计算得出；E为影响效率得分的经济发展变量；F为财政支出结构变量；G为地理和社会发展变量；P为政策变量；μ为随个体变化而变化、但不随时间变化且不与解释变量相关的非观测影响因素；ε为随时间和个体变化的随机变量。

　　四、数据检验与实证分析

　　为实证考察各因素对中国公共服务效率的影响效应，本文以1978―2008年中国省级面板数据为样本进行估计。由于公共服务效率得分为运用DEA方法计算得出的效率得分，其数据结构介于（0，1］之间，并许多样本取值为1，因而被解释变量在1处被截断。为了对模型进行更准确的估计，本文将分别采用面板数据OLS方法和随机Tobit方法来进行估计。 

　　在数据来源方面，上述所有指标数据均来自于各年度《中国统计年鉴》和《新中国五十五年统计资料汇编（1949―2004）》。基于各地区公共服务效率得分的数据情况，此处的数据结构依然是包含27个截面样本31个时期的面板数据库。在数据检验与处理方面，分别对人均GDP、人均公共服务支出、人均行政管理支出和人口规模等指标做对数处理。此外，由于数据为1978―2008年的省级面板数据，所以需要对变量进行平稳性检验。通过Levin-Lin-Chu面板数据单位根检验（如表2所示），发现人均GDP、人均公共服务支出、人均行政管理支出、城市化水平和居民受教育程度等指标不平稳，而对其进行一阶差分处理后均变为平稳序列，因此在估计中本文采用其一阶差分形式。

　　给出了估计结果，基于OLS方法估计的Hausman检验在5%的显著性水平下不能拒绝随机效应的原假设，因此采用随机效应估计。其中，模型1为基于OLS的随机效应估计结果，模型2为基于Tobit随机面板方法估计结果，模型3为剔除不显著变量的Tobit方法估计结果。

　　可以看出，3个模型的估计效果都较好，同时模型3在剔除不显著变量后，其他变量的估计系数均不受显著影响，表明模型的稳定性较好。而随机Tobit面板估计与随机OLS面板估计得出大致相同的结果，但对于显著变量的估计系数而言，随机Tobit面板估计系数更大，表明在随机Tobit面板估计方法下，各影响因素对公共服务效率的影响效应更强。从估计结果中可以得出以下判断：

　　从经济发展因素看，地区经济发展水平对于公共服务效率具有正向效应，意味着在控制公共服务水平的条件下，经济越发达的地区越有利于其实现较高的公共服务效率水平，因为发达地区拥有提供公共服务更好的技术和制度优势。而财政分权对公共服务效率的影响显著为负，这与我们之前的预期是一致的。这表明中国的分权制度不仅会在鼓励地方政府发展经济的同时，抑制公共服务规模的扩大［11-12］，而且会致使其忽视公共服务领域的管理及制度建设，从而导致效率水平的低下。

　　从财政支出结构因素看，人均公共服务支出的估计系数在3个模型中均为负向，在剔除其他不显著变量的模型3中显著，表明公共服务水平越高越不利于公共服务效率的实现。这意味着较多的公共资源投入能够产生公共服务提供的软约束，导致效率水平的下降。这也反映了公共服务提供充裕的发达省份并没有形成一套有效的公共支出绩效管理体系，导致了较多的公共资源浪费现象。人均行政管理支出在3个模型中均不显著，因此行政管理投入有助于公共服务效率水平提升的假设并没有得到实证结果的支持，表明在中国单纯依靠增加行政管理经费的方法无助于提升公共服务效率水平。而以政府消费占最终消费比重表示的政府规模在3个模型中均显著为负，表明政府消费支出并不能为提升公共服务效率创造有利条件，也从一个侧面表明中国的政府规模可能过大，从而存在着一定浪费现象。

　　从地理环境和社会发展因素看，在人口因素方面，人口规模的影响效应均显著为正，而人口密度则均不显著。表明人口大省普遍拥有较高的公共服务效率水平，而人口密度较大的省份则并没有显示出人口聚集所带来的公共服务效率提升。从城市化水平看，没有找到城市化水平能够提升公共服务效率的证据，不仅影响系数较小，并且在统计上也不显著，这表明中国城乡之间的公共服务效率并没有显著的差异，因此城市化水平并不能显著提升公共服务效率水平。从居民素质情况看，居民受教育程度与公共服务效率之间呈显著负向关系，这是一个比较令人意外的结果。但确实验证了本文之前提出的判断，即在现行体制下，中国缺乏一种对政府行为自下而上的有效监督机制。从区位因素看，东部和西部两个地区虚拟变量在3个模型中均显著为负，且西部地区影响系数的绝对值更大，表明中国中部地区的公共服务效率最高，其次是东部地区，而西部地区的平均效率最低。造成这种现象的解释是：对东部地区而言，公共服务提供成本较高以及资源约束较低是造成其公共服务效率较低的主要原因；而对西部地区而言，更多是由于其公共服务提供技术条件较为落后，以及地区环境（如山区和高原等）因素制约了其效率的实现。

　　从政策因素看，以虚拟变量DUM94和DUM01表示的分税制改革及绩效管理改革对公共服务效率的影响均显著为正。这表明两次财政领域的重要改革均对公共服务效率提升产生了正面影响，也表明中国公共服务效率水平在近年来整体得到了较为显著的提升。因此，大力推进公共财政体制改革以及完善政府绩效管理体制，对于提高公共服务效率具有较大的推进作用。

　　五、结 论

　　本文运用DEA方法对中国省级单位的公共服务效率进行了评价，并以此为依据对影响公共服务效率的因素进行了考察，得出了以下结论：一是中国公共服务效率水平在改革开放以来，经历了先降后升的发展趋势，尤其是2000年以来公共服务效率水平得到了显著提升，但仍未达到改革开放初期的水平；二是中国地区间公共服务效率水平存在较大差异，其中中部地区效率水平最高，东部地区次之，西部地区最低，这要求我们对东部地区和西部地区的公共服务效率给予更多的关注；三是实证研究表明公共服务效率受到多重因素共同制约，其中既有宏观经济发展和财政支出结构因素，也有地理环境和社会发展以及政策等因素，因此提升公共服务效率需要从多方面来统筹考虑；四是公共服务效率水平的提升，能够通过政府支出行为和体制政策等方面的变革来实现，因此致力于通过提升公共服务效率水平以改善中国民生的想法是现实可行的。本文所得结论的政策含义主要体现在以下两个方面。一是因此，本文认为，在短期内，政府应当从优化财政支出结构、激励地方政府的公共服务意识等方面促进公共服务效率的提升；在长期内，则应当从提高整个经济发展水平、完善财政支出绩效管理制度，以及健全自下而上的政府行为监督机制等方面提升中国公共服务效率水平，进而推进中国民生事业的全面发展。

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