城市政府規模效率DEA評價

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摘要：評價政府是否達到規模效率，即政府規模是否適度，不應僅看政府投入的數量指標，還需考察政府授入的質量指標和產出水平。我們使用DEA的軟件Deap2.1，輸入單純考慮政府數量規模和加入政府質量規模的兩組投入，及政府的公共服務產出數據，來對全國88座典型城市的政府進行規模效率評價，結果發現。在加入政府的質量規模后，各城市政府在總體效率、地區間效率和按人口規模分的城市政府規模效率均大于單純考慮政府數量規模的效率。從地區看，東南、環渤海和東北地區的城市政府效率較高；從人口看。以500萬以上和200～500萬人口的城市政府效率最高；從技術效率和規模效率看，城市政府的規模效率一般要好于技術效率，說明政府投入的各項資源配置不甚得當，還需進一步優化整合內部資源，而并不必然要通過精簡機構或精簡人員來提高效率。

關鍵詞：政府適度規模；政府總體效率；政府技術效率；政府規模效率

引言

國內學者對政府規模的討論主要集中在政府規模的衡量指標及適度規模的分析等方面(王玉明，1998；毛壽龍。2000；劉博逸，2000；孫亞忠，2005)，但對如何確定政府適度規模，或評價政府規模的影響，基本還停留在理論層面的探討，對于政府規模效率的實證分析，主要討論中央和省市一級政府是否達到適度規模，所評價的也主要是政府規模與經濟間的相互關系。我們認為，單純討論中央和省級政府的規模，掩蓋了各地方、各城市的問題，同時，隨著和諧社會建設和可持續發展的日益深入，建立良好的社會和生態環境等公共服務越來越成為政府的主要職能。基于此，我們擬將政府規模細化到城市一級的政府，并把政府的社會和生態環境保護等公共服務職能納入進來，以更為合理地確定政府適度規模。

一、文獻綜述

20世紀50年代以來。地方政府規模一直是許多國家的爭論焦點。“奧茨分權化定理”(Oares1972)曾指出，和中央政府相比，兩個地方政府可以為不同偏好的本地居民提供差別化的公共物品，由此改進分配效率增進社會福利。但奧茨并未說明地方政府的最優規模應當是多大。1985年歐洲委員會制定的《歐洲地方自治政府章程》雖明確提出地方政府的規模應當盡可能小的原則，但從現有的研究看，對多大規模的政府更有效率并無定論。從規模經濟來看，地方政府的最優(產出)規模應當是能夠使邊際社會成本等于邊際社會收益的規模。但在實際操作中，很難確切地知道社會成本和社會收益的大小，從而無法清晰地確定規模經濟或是不經濟的程度，政府提供的某些公共服務(如治安保衛、老弱病殘幼等)也并不總是規模經濟型的產品，并非規模越大越具有效率。

在實證研究中，人們往往采用規模經濟模型中一些非常總括的定義和指標來衡量政府規模，如總產出、單位產出、單位成本等。最常見的實證研究是用財政支出等指標來表示政府規模，研究其對經濟的影響。但這些研究得出的結論并不一致：既有政府規模促進經濟增長的(Rubbinson，1977；Ram，1986；馬拴友，2000；歐陽志剛，2004；劉霖，2005)，也有阻礙經濟增長的(Landau，1983；Barro，1991；郭慶旺等，2003；張海星，2003)，也有二者沒有關系或存在不確定關系的(Kormendi和Meguire1985；Grier和Tulloek1989；Evan，1997)。也有學者用政府所服務的人口規模來表示政府規模，認為人口規模與人均支出需求是正相關關系，人口規模越大，人均支出需求越高，從而對政府的公共物品和服務的需求也就越高。金(King，1996)構建了一個最優人口規模模型，認為地方政府的最優規模將隨著時間推移而變動，需要定期對其調整。但地方居民只是服務產出的接受者而不是產出本身，一定總人口規模所產生的支出需求可能會由于社會經濟和人口結構的不同而有所差異。

有些研究采用相對指標來表示政府規模，如劉霖(2005)用政府部門的人均消費與全國的人均GDP之比來表示政府規模，指出從政府消費支出占GDP的比例來看，中國農村與中國城市之間沒有顯著差異，但就公務員占總人口的比例而言，城市政府的規模要大于農村。實際上，地方政府負有多種責任和功能，所提供的產出和服務是多元的，單一的綜合性的產出指標并不能夠較好地衡量地方政府規模。

有關地方政府規模對區域經濟影響的研究，曹陽(2002)用行政管理人員占用社會人力資源的比重和行政管理費占國內生產總值(GDP)的比重兩個指標，比較了1997年各省的政府規模，發現區域經濟發展與區域政府規模有極為緊密的逆相關關系。金玉國等(2006)認為我國財政支出的分類口徑前后差別較大，缺乏歷史可比性，因此采用政府部門的就業和工資加權計算的辦法(權重分別定為0.6和0.4)，回歸分析了2004年省級政府規模對區域經濟發展的影響，結論是地區政府規模過大，阻礙了區域經濟的發展。

國內各區域差別很大，特別是城市和鄉村對于政府公共服務和公共物品的需求差異較大，城市有著更加昂貴的土地、房產、勞動力成本、基礎設施配套等公共品及向城市腹地提供服務等特性，城市人口對于政府的需求也更為強烈和集中，省級政府的數據往往掩蓋了內部各地區、特別是各城市的千差萬別。同時，人為設定指標權重容易受主觀因素的影響，可能會產生較大誤差。此外，對于政府規模效率高低的判斷，也不應僅僅停留在財政和經濟角度。隨著和諧社會建設的要求日益推進，政府對于公共服務和社會發展的促進作用也日益突出，因此，在衡量政府規模的指標設計上，不僅僅要包括經濟產出和財政支出，也應包括政府提供的公共服務。為避免上述問題。本文擬采用dea方法，來橫向地比較城市政府間的規模效率。

二、分析工具和指標的選取

(一)數據包絡分析(DEA)

數據包絡分析法(DEA)是一種線性規劃模型，1978年ChamesA.，CooperW.W.，RhodesE.首次提出了CCR模型，用以評價具有多項投入和多項產出的決策單元間的相對有效性，并正式命名為DEA方法。此后，研究者們對模型不斷進行擴充和完善，將DEA方法運用到許多領域，對決策單位的效率進行比較，迄今已發展成為一種比較成熟的方法，這里就不再就其原理展開說明(參見，CooUi,1998，T.etal.)。DEA的基本模型主要可分為CCR模型與BCC模型兩種，CCR模型的假設是分析主體在固定規模報酬下運營，但實際上并非每一分析主體都在固定規模報酬下生產，若存在變動規模報酬，則導致在衡量技術效率時規模效率亦混雜其中。因此必須考慮變動規模報酬(vaffableReturnstoScale)的情況，BCC模型將CCR模型中的固定規模報酬的假設剔除，以衡量處于不同規模報酬狀態下的相對效率值。BCC模型引進Shephard(1970)距離函數的概念，把技術效率(technologyefficiency：TE)分解成純技術效率(puretechnologyefficiency：PTE)和規模效率(scaleefficiency：sE)。也就是說，技術無效率除了來自資源配置(投入產出)不當的因素外，也可能是源于決策單位(DMU)的不適度規模，因此我們就可以通過調整DMU的規模以改進其無效率的狀態。

采用DEA方法對各個城市政府的規模效率進行比較具有如下優點：(1)DEA方法可以處理多投入、多產出的決策單元(DMU)的運轉效率，且不必確定投入和產出間的生產函數關系。在本研究中，每一城市政府就是一個決策單元，它的投入和產出都是多元的。投入產出間關系也較為復雜，例如我們很難判定1單位的財政支出或人員投入就能產生多少單位的GDP或社會收益。(2)決策單元中投入產出變量的權重，是由DEA這種線性規劃模型內定的，無需人為主觀設定。例如本研究中，就無需人為設定從業人員在城市政府的總投入中所占比重或環境保護在產出中的比重。(3)具有單位不變性的特點，即是說，DEA衡量的決策單元的效率不受投入產出的數據單位的影響。城市公務員從業人員比重、工資與財政支出的比例，或人均綠地面積、醫療保險覆蓋率等產出均可放人決策單元來進行效率比較，而無需考慮各衡量指標的單位；(4)可以進行敏感性分析、差異分析和效率分析，有助于進一步了解各個城市政府的投入產出情況，以供城市管理者參考。

DEA方法的缺點在于，效率比較是在所有決策單元(本文是指城市)中進行的，因此它容易受到極值的影響。另外，它衡量的生產函數邊界是確定性的，難以把隨機因素和測量誤差的影響分離出來。

從DEA方法的特點來看，運用DEA方法進行政府規模效率的比較研究是可行的。

(二)指標的選取

目前的研究主要使用兩種測度指標來衡量政府規模：一是根據國民賬戶體系的測算，即政府支出占GDP的比重；二是基于人力資源的測算，即將政府公務人員(或從業人員)數量占所有全社會就業人數(或總人口)的比重作為衡量政府相對規模的指標。這兩類指標盡管從數量上說明了政府的規模大小，但并未從質量上反映政府的規模(這可以稱之為政府能力)，更未反映政府的效率，特別是人民生活、社會和環境等方面的產出效率。

為便于數據的收集整理和與世界銀行2006年所作的調查數據相一致，我們收集了非農人口在50萬以上、2005年GDP排名在前的88個城市的數據。同時。為能更便利地對比分析，我們選取兩組數據來比較城市政府的規模效率。

第一組數據，只考慮政府投入的數量指標，即政府公務員人數和公務員工資。在各城市的統計年鑒中。只有公共管理和社會團體的從業人員和工資，可以用來表示公務員人數和工資，為更為準確地對比，我們用2005年“公共管理和社會團體”(即舊行業分類中的“國家機關、政黨機關和社會團體”)的從業人員占整個城市非農人口的比例來表示政府服務的城市人口(當然政府還服務了大量的外來人口，但為數據收集方便，我們予以忽略不計)，用國家機關和社會團體工資與財政支出的比重來表示政府投入的行政成本。關于政府產出，我們從世界銀行的調查報告中選取對法庭的信心、工業廢物無害化處理率、人均綠地面積、醫療保險覆蓋率、就業率五項指標，得到有效數據704個。需要特別指出的是，有些文獻專門研究了GDP與政府規模的關系。我們認為，GDP是整個城市的企業、居民和政府共同生產的，因而計入政府的產出是不恰當的。眾多學者也認為，今天，政府最大的產出是公共服務，不再是GDP。在實際計算中，按照DEA的原理。加入一列產出數據也不會影響對各城市政府效率的排序，因此，我們的研究就不再考慮GDP。

第二組數據我們考慮加入政府規模的質量指標，即在公務員人數比重和公務員工資比重之外，加人稅費、娛樂支出、與政府打交道的天數、進出口通關天數、因電力和運輸不足所造成的損失作為衡量政府投入規模的質量指標(這些指標可以看作政府的行政能力或辦事效率)。仍用對法庭的信心、工業廢物無害化處理率、人均綠地面積、醫療保險覆蓋率和就業率五項指標來比較政府的社會及環境產出，得到有效數據1056個。

三、城市政府規模效率的實證分析

本文主要采用BCC模型，從綜合技術效率、純技術效率和規模效率三方面分析。

(一)城市政府的總體效率

我們把88座城市政府的兩組投入產出數據輸入DEA的軟件Deap2.1，運行計算后得到城市政府各效率平均值的結果，整理見表1所示。

表1中，TE、FIE和sE分別表示綜合技術效率值、純技術效率值和規模效率值，三者之間的關系式是TE=PTE×sE。TE值為1時，綜合技術效率為最優。從表1可見，第一組數據中，城市政府的綜合技術效率僅為0.436，第二組數據的綜合技術效率超過了0.75。兩組數據相比較可見，在考慮政府行政能力的質量指標條件下，政府效率有較大提高，這說明，從行政能力或辦事效率來看，我國的地方政府規模還是保持了較好的效率水平。從人員和工資投入來看，2005年有許多城市的公務員工資都有大幅增加，這對政府效率的數值有一定影響。由此來看，僅從數量指標來衡量城市政府的規模是不充分的。對綜合技術效率進行分解，可以發現技術無效率主要源于純技術效率。第一組數據中，純技術效率為0.604，低于規模效率0.784，第二組數據純技術效率為0.805，規模效率達到0.953。說明城市政府投入的人力資源和工資配置不盡合理。

從政府人員和工資的比重看(見表2)，政府綜合技術效率為1的城市在第一組數據中只有上海、汕頭和東莞3個城市，政府公務員人數比重平均為1.1％，工資與財政支出比重平均為8.88％。第二組數據中20個城市，政府公務員人數比重平均為4.41％，工資與財政支出比重平均為22.78％。這也說明，與第一組相比較，政府的高效率一定程度上來自更大的人員和工資投入。

(二)分地區城市政府效率比較

單純計算城市政府的總體效率掩蓋了各地區及各城市的差別。按照地域分布，我們可以把這88座城市分為東南地區、環渤海地區、東北地區、中部地區、西南地區和西北地區。兩組數據的計算結果整理見表3和表4。

表3是第一組數據的計算結果，各地區政府的總體效率都不高，均在0.6以下。東南、東北地區的效率相對較高，也只是超過50％，西北地區的相對效率最低，僅為0.2620

表4對應的是第二組數據，7項投入，5項產出，以環渤海和東南的效率最高，東北地區的政府效率也在0.8以上，中部地區為0.745，西南和西北效率最低。這一結果說明，環渤海和東南及東北地區的城市政府在向企業收取隱性和顯性稅費、為企業提供服務、進出口通關效率、電力和運輸等基礎設施供應等方面要好于其他地區。

(三)按城市規模分的城市政府效率

按城市規模，我們可以把88座城市分為四類，非農人口500萬以上、200萬～500萬、100萬～200萬和50萬～100萬人口的城市，對各類城市政府的技術效率計算結果整理見表5、表6、表7。

第一組數據中(表5)，各個規模的城市政府效率都不高，規模效率最高的500萬人口以上的城市政府，綜合技術效率也不過為0.684，效率較高的是200萬～500萬和100萬～200萬人口的城市政府，分別為0.556和0.410，50萬～100萬人口的城市政府效率最差，僅為0.375。對50萬～100萬人口的城市進行細分，可以發現。政府效率以東南和東北地區效率最高，環渤海和西南地區居中，中部和西北地區效率最低。

第二組數據，即考慮質量指標的政府規模(見表6)，規模效率最高的仍是500萬人口以上的城市政府，100萬～200萬人口的城市政府效率最低，為0.747，200萬～500萬人口和50萬～100萬人口的城市政府效率居中。對50萬～100萬人口的城市進行細分，可以發現。政府效率以東南地區效率最高，環渤海地區緊隨其后，中部和東北居中，西南和西北效率最低。對技術效率進行分解，可以發現，西南地區的城市政府效率，主要是規模效率較低，僅為0.863。

(四)各地區城市政府效率改進分析

比較以上兩組數據可見，依不同的評價指標，政府效率也有所不同，考慮質量指標的政府效率更高。這也說明，要想提高政府規模效率，不但要從政府投入的數量規模看，還應進一步提高政府的投入質量。運用Deap2.1軟件，得到政府效率改進的目標值，見表7和表8。

政府效率的改進可從投入和產出兩個方面來看。表7是針對第二組數據建立投入導向的BCC模型，運行Deap2.1軟件整理得到的計算結果。投入導向的模型是假定產出不變，要得到最優效率而需要達到的各項投入目標。表7中的目標值是根據有效率的城市政府設定的效率前沿標準(效率為1)計算出來的各項投入目標值，從表中可見，西南、西北和東北地區目標值明顯小于實際值，西南地區的各項投入差值甚至高達90％以上，存在明顯的投入過量和資源浪費。

表8是建立產出導向模型整理得到的計算結果。輸出導向模型是假定投入不變，所能得到的產出目標值。表8中，西北和東北地區對法庭的信心相對不足，實際值與目標值分別相差55％和32％，人均綠地面積分別相差44％和140％。

綜合表7和表8可以看出，我國的城市政府尚未達到規模效率，無論是投入，還是產出。均有改進空間。尤其是在投入方面，即使是發達的東南地區，在進出口通關、電力和運輸等方面仍與目標值有近1／4的差距。

四、結論

我們利用數據包絡分析(DEA)法對88座城市的政府規模效率進行了分析計算，得到的結果與我們在實際生活中的感覺是基本吻合的。需要指出的是，我們在資料收集和數據調查方面還存在諸多困難，如世界銀行所作的調查僅有一年，還沒有積累歷史數據，難以作動態的政府效率變動評價；所選擇的指標不同也可能會使評價結果產生一些偏離，有些指標如人均綠地面積可能會使西北地區的政府效率指數降低等等。此外，嚴格地說，我們很難找出具有完全相同環境的城市政府，來對其運行效率和規模效率進行比較。由于各個城市的居民對于政府提供公共服務的消費偏好、區位環境差異、公共產品和服務的規模大小差異等因素存在，可能導致即使是相同指標、相同數據的不同城市政府，表現出不同的效率，因此，我們并不能就此斷定哪一城市政府就沒有達到規模效率。盡管如此，通過上述計算我們仍能大致得到以下結論：

1總體上看，城市政府是否達到適度規模，僅僅考察其投入規模是不充分的，還應看政府的行政效率和產出效率。兩組數據的計算結果表明，政府的高效率一定程度上來自更大的人員和工資投入。也就是說，地方政府的效率不僅僅取決于組織的正式結構，精簡人員之類的組織結構變革并不能從根本上提高政府效率。

2從地區看，兩組數據的計算結果均表明，東部沿海的城市政府要好于中部和西部地區，東南、環渤海和東北地區的城市政府在向企業收取隱性和顯性稅費、為企業提供服務、進出口通關效率、電力和運輸等基礎設施供應方面都要好于中部、西南和西北地區。

3按城市人口規模分，規模效率最高的是500萬人口以上的超大城市的政府，50萬～100萬人口的中等城市、東南和環渤海地區的政府效率也相對較好。這一結果與人們的日常看法有所不同，城市政府的管理效率并不必然隨人口規模的增大而降低。

4分解各效率改進的投入產出，我國的城市政府尚未達到規模效率，無論是投入，還是產出，均有改進空間。尤其是在投入方面，即使是發達的東南地區，在進出口通關、電力和運輸等方面仍與目標值有近1/4的差距。西南等欠發達地區，這些差值更高。此外，在產出方面，西北和東北地區對法庭的信心相對不足，人均綠地面積由于氣候等原因差距更大。