喬路明,趙 林,吳 迪,胡 燦,吳殿廷*
(1.北京師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)部,北京 100875;2.曲阜師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院,山東 日照 276826)
基本公共服務(wù)是為實(shí)現(xiàn)人的全面發(fā)展所需要的基本社會條件.國家“十二五”規(guī)劃強(qiáng)調(diào)了建立健全基本公共服務(wù)體系、推進(jìn)基本公共服務(wù)均等化對我國民生民情問題的重要意義.由于自然條件、歷史基礎(chǔ)、發(fā)展機(jī)遇等多方面因素的影響,我國基本公共服務(wù)供給空間分布不均衡現(xiàn)象普遍存在,要充分考慮公平和效率的兼顧問題,協(xié)調(diào)不同區(qū)域之間的服務(wù)質(zhì)量和水平,確?;竟卜?wù)供給在空間上的合理配置.因此,科學(xué)測定我國各省市區(qū)基本公共服務(wù)供給效率,揭示其時(shí)空格局演變特征,可以為制定和實(shí)施基本公共服務(wù)政策提供參考.
目前國外有關(guān)公共服務(wù)供給的研究集中在公共服務(wù)供給模式[1]、公共服務(wù)供給效率[2-4]以及公共服務(wù)溢出效應(yīng)[5-6]等方面.公共服務(wù)供給效率研究主要從效率評估和提升路徑兩方面展開,其中Hume等認(rèn)為最公平的公共產(chǎn)品供給就是最有效率的[2];Savas認(rèn)為公共服務(wù)民營化可以提高公共服務(wù)的供給效率[3];Andrews等討論了公共服務(wù)效率的四個(gè)維度及其作用方式[4].國內(nèi)學(xué)者主要從研究視角出發(fā),分為綜合角度[7-15]與單一部門角度[16-20].綜合角度方面,丁小磊等基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對江蘇省基本公共衛(wèi)生服務(wù)進(jìn)行了綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率評價(jià)[7];鄧宗兵等基于三階段DEA模型測度了全國各省公共服務(wù)供給效率[8];朱先等使用DEA-CCR模型分析了廣州市基層衛(wèi)生機(jī)構(gòu)的基本公共衛(wèi)生服務(wù)投入產(chǎn)出效率[9];易瑩瑩采用Bootstrap-DEA方法測算了我國各省基本公共服務(wù)支出相對效率[10];尹鵬等利用DEA和障礙度模型研究了東北地區(qū)資源型城市基本公共服務(wù)效率及其障礙因子[15].單一部門角度的研究分別側(cè)重了衛(wèi)生[16]、教育[17]、文化基礎(chǔ)設(shè)施[18]、公共安全服務(wù)[19]和環(huán)境公共服務(wù)[20]等方面.從研究方法上,采用的測度方法主要有DEA模型[7]、三階段DEA模型[8,16]、DEA-CCR[9]、Bootstrap-DEA[10,19]和Malmquist模型[17]等.總體而言,目前我國對于基本公共服務(wù)供給效率的研究基本上圍繞供給效率的測度,而對基本公共服務(wù)供給效率時(shí)空格局演變特征的研究尚顯不足;此外,僅采用財(cái)政投入等相關(guān)指標(biāo)反映基本公共服務(wù)供給效率,與實(shí)際情況相比也存在一定的偏差.
基于以上認(rèn)識,文中構(gòu)建投入和產(chǎn)出兩個(gè)角度的基本公共服務(wù)供給效率評價(jià)指標(biāo)體系,采用超效率DEA模型測度省際尺度的基本公共服務(wù)供給效率,運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法對其時(shí)空格局演變特征進(jìn)行深入分析,以期為政府制定基本公共服務(wù)政策提供參考依據(jù).
指標(biāo)設(shè)置方面主要參考了基本公共服務(wù)體系的“十二五”“十三五”規(guī)劃,“十二五”劃定基本公共服務(wù)范圍為教育、就業(yè)、社會保障、醫(yī)療衛(wèi)生、計(jì)劃生育、住房保障、文化體育等保障基本民生需求的領(lǐng)域,“十三五”時(shí)期又將基礎(chǔ)設(shè)施、環(huán)境保護(hù)、公共安全和消費(fèi)安全加入體系.本研究從投入和產(chǎn)出兩個(gè)角度出發(fā).在投入指標(biāo)方面,以往的研究中大多數(shù)學(xué)者僅采用基本公共服務(wù)的財(cái)政投入表示其投入[8,20].古典經(jīng)濟(jì)學(xué)將土地、資本和勞動力視為最基本的三項(xiàng)生產(chǎn)投入要素[21].由于地方的基本公共服務(wù)供給不受土地的影響,土地要素可不作為投入變量,但資本和勞動力的投入均需納入考慮,用其指標(biāo)衡量基本公共服務(wù)的投入.文中選取了基本公共服務(wù)中的公共安全、教育、文化體育與傳媒、社會保障和就業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生、節(jié)能環(huán)保和城鄉(xiāng)社區(qū)事務(wù)的人均投入作為資本投入;各省電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè),科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)業(yè),水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè),居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè),教育業(yè),衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè),文化、體育和娛樂業(yè)和公共管理和社會組織業(yè)的每萬人從業(yè)人數(shù)作為勞動力投入.在產(chǎn)出指標(biāo)方面,基本公共服務(wù)包括人民生存和發(fā)展兩方面,根據(jù)國家基本公共服務(wù)體系“十二五”規(guī)劃,文中從教育服務(wù)、文化服務(wù)、醫(yī)療衛(wèi)生和社會保障服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)4方面來表征公共服務(wù)的產(chǎn)出狀況.綜上,基于DEA模型選取指標(biāo)要求投入指標(biāo)數(shù)目+產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)目≤1/3 DMU(生產(chǎn)單元)個(gè)數(shù),根據(jù)指標(biāo)體系的系統(tǒng)性、科學(xué)性、可行性和可比性原則構(gòu)建我國各省基本公共服務(wù)供給效率評價(jià)指標(biāo)體系(表1).文中所選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒(2008—2015年)》及同期各省市統(tǒng)計(jì)年鑒,其中涉及經(jīng)濟(jì)價(jià)值的指標(biāo)以2007年為基期進(jìn)行了不變價(jià)處理.
表1 基本公共服務(wù)供給效率評價(jià)指標(biāo)體系
首先對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,以消除指標(biāo)不同量綱的影響.客觀賦權(quán)中的熵值法對評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重賦值能夠盡量減少和避免權(quán)重確定過程中的主觀因素影響和信息重疊問題,具體方法見文獻(xiàn)[22].
1.2.1 超效率DEA模型 目前大部分公共服務(wù)效率的研究都采用傳統(tǒng)的DEA(Data envelopment analysis)模型,該模型得出的效率值最大為1,其缺陷是當(dāng)投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量較多時(shí),無法進(jìn)一步區(qū)分有效DMU的效率高低[23].文中采用的超效率DEA模型(Super efficiency model)將被評價(jià)決策單元DMU(Decision making unit)從參考集中剔除,可以對有效DMU進(jìn)行區(qū)分.設(shè)有n個(gè)決策單元,每個(gè)決策單元有m個(gè)投入指標(biāo),q個(gè)產(chǎn)出指標(biāo),DMUk的投入向量為Xk=(x1k,x2k,…,xm k)T,產(chǎn)出向量為Yk=(y1k,y2k,…,yq k)T,xik和yr k分別表示DMUk的第i個(gè)投入指標(biāo)值和第r個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)值,λ是DMUk的線性組合系數(shù);θ為效率評價(jià)指數(shù),其表達(dá)方式為[24]59
1.2.2 探索性空間數(shù)據(jù)分析 探索性空間數(shù)據(jù)分析(Exploratory spatial data analysis)可以揭示研究對象間空間相互作用的機(jī)制[25].全局Moran’sI指數(shù)和局部Moran’sI指數(shù)可以分別測度基本公共服務(wù)供給效率在全國尺度上的空間分布特征和在子區(qū)域上的空間異質(zhì)性.文中的空間權(quán)重矩陣基于距離函數(shù)關(guān)系.
全局空間自相關(guān)系數(shù)Global Moran’sI[26]118:
局域空間自相關(guān)系數(shù)Local Moran’sI[26]118:
(3)
表2 2007—2014年各省市區(qū)基本公共服務(wù)供給效率
基于中國31個(gè)省市區(qū)2007—2014年間的面板數(shù)據(jù), 通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理和熵值法賦權(quán), 采用超效率DEA模型計(jì)算出我國基本公共服務(wù)供給效率(表2).
從計(jì)算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),2007—2014年我國基本公共服務(wù)供給效率在整體上呈現(xiàn)先下降后持續(xù)緩慢上升的“U”型演變特征(圖1),基本公共服務(wù)供給效率值由2007年的0.988 5變化到2014年的0.772 0.東部地區(qū)(包括遼寧、河北、北京、天津、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東與海南)的基本公共服務(wù)供給效率在研究期內(nèi)均高于全國平均水平,隨時(shí)間演變呈現(xiàn)先下降后升高再穩(wěn)定的演進(jìn)趨勢;中部地區(qū)(包括黑龍江、吉林、山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西)效率水平與全國平均水平較為接近, 從2007年的1.089 8下降到2009年的0.724 3,再緩慢過渡到2013年的0.678 8,2014年又較快增長到0.851 1;西部地區(qū)(包括內(nèi)蒙古、陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆、四川、云南、貴州、西藏、重慶、廣西)則一直低于全國平均水平,且呈逐年下降趨勢,研究期末效率值穩(wěn)定在約0.6.可知,2007年以來,我國省際基本公共服務(wù)的供給效率整體水平不高,效率水平在東中西部之間具有不均衡特征,基本公共服務(wù)配給效率有待進(jìn)一步提升.
圖1 2007—2014年區(qū)域基本公共服務(wù)供給效率變化趨勢
依據(jù)得到的2007—2014年基本公共服務(wù)供給效率,計(jì)算得到研究期歷年泰爾系數(shù)值均在0.9以上,表明我國省際間基本公共服務(wù)供給效率的差距懸殊,隨時(shí)間演進(jìn)省際差異格局并未明顯改變而保持相對穩(wěn)定的格局特征.標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)和基尼系數(shù)能反映一個(gè)數(shù)據(jù)集的離散程度,結(jié)合3項(xiàng)指標(biāo)可以深入分析省際間基本公共服務(wù)供給效率差異的變化趨勢(圖2).標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值反映各省市區(qū)基本公共服務(wù)供給效率的絕對差異的變化情況,由計(jì)算結(jié)果可知,2007年以來標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值呈現(xiàn)先降后升的波動型特征,由0.311下降到2010年的0.178,到研究期末又升至0.264,可見我國省際間基本公共服務(wù)供給效率的絕對差異先縮小后緩慢擴(kuò)大.變異系數(shù)和基尼系數(shù)可以反映區(qū)域間相對差異,兩者隨時(shí)間演進(jìn)的變化趨勢基本相似,均呈現(xiàn)先降低后升高的趨勢,變化幅度較標(biāo)準(zhǔn)差相比較大,變異系數(shù)從2007年的0.314下降到2010年的0.244,再上升至2014年的0.342,表明我國基本公共服務(wù)供給效率的相對差異實(shí)際上呈擴(kuò)大態(tài)勢,且在近年有明顯擴(kuò)大的走向,可見我國省際間基本公共服務(wù)供給效率的相對差距也呈現(xiàn)先縮小后擴(kuò)大的趨勢特征.
圖2 2007—2014年中國基本公共服務(wù)供給效率的標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)和基尼系數(shù)
總結(jié)上述分析可知,2007年以來我國省際間基本公共服務(wù)供給效率的絕對差異和相對差異均呈現(xiàn)出先縮小后擴(kuò)大的趨勢,低效率地區(qū)對高效率地區(qū)的追趕效應(yīng)不明顯,省際間效率差距呈現(xiàn)類馬太效應(yīng)的格局特征.東部地區(qū)依靠其較好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和物質(zhì)條件進(jìn)一步為基本公共服務(wù)提供良好支持,而中西部地區(qū)在研究基期投入高,由于產(chǎn)出的滯后性和其他影響因素,并沒有成比例增加,導(dǎo)致供給效率不高且與東部差距擴(kuò)大.由于中西部省市區(qū)數(shù)量在全國比例占比較大,整體上使得全國基本公共服務(wù)供給效率穩(wěn)定在中等水平.
根據(jù)各省區(qū)基本公共服務(wù)供給效率的計(jì)算結(jié)果, 通過系統(tǒng)聚類對其供給效率進(jìn)行聚類分析分類,分為高水平效率、較高水平效率、中等水平效率、較低水平效率和低水平效率.選取2007,2010,2014年3個(gè)截面數(shù)據(jù)進(jìn)行空間分異特征分析,可知:
1)總體而言基本公共服務(wù)供給效率在東中西部3大區(qū)域間呈現(xiàn)不均衡的格局特征,供給效率在東中西呈現(xiàn)依次遞減的特點(diǎn).在研究期內(nèi)高水平及較高水平的數(shù)量有所減少,而中等水平效率及以下的省市區(qū)有所增加,且中等水平效率以下的省市區(qū)在研究基期集中在西部地區(qū),隨時(shí)間進(jìn)程向中部和東部地方推進(jìn)演化(表3).其中在高水平和較高水平效率階段,東部地區(qū)各個(gè)水平省市區(qū)數(shù)目變化不大,基本保持在約8個(gè),而中西部地區(qū)均有減少,分別由2007年的7個(gè)和5個(gè)下降到2014年的3個(gè)和0個(gè).在中等水平效率階段,3大區(qū)域的數(shù)目變化都不大,東部和中部地區(qū)各增加了1個(gè)省市區(qū),西部地區(qū)保持2個(gè)省市區(qū)的數(shù)目.在較低水平和低水平效率階段,東部和中部地區(qū)變化幅度不大,但西部地區(qū)增長較多,由2007年的5個(gè)增長到2014年的10個(gè)省市區(qū).此外,由圖3可以看出,研究期內(nèi)各基本公共服務(wù)供給效率類型在空間上具有連片集中分布的特點(diǎn),這說明相鄰地區(qū)間可能有地理空間關(guān)聯(lián),為采用空間自相關(guān)分析方法探索基本公共服務(wù)供給效率的空間分布模式提供了可能.
表3 基本公共服務(wù)供給效率分級、分區(qū)域統(tǒng)計(jì)
注:數(shù)字分別為東部、中部、西部與全國在不同水平的基本公共服務(wù)供給效率所包含的省市區(qū)數(shù)目.
圖3 中國基本公共服務(wù)供給效率空間格局
圖4 中國基本公共服務(wù)供給效率空間趨勢面
2) 利用效率趨勢面分析驗(yàn)證基本公共服務(wù)供給效率區(qū)域空間分異規(guī)律(圖4).總體上中國省際基本公共服務(wù)供給效率呈現(xiàn)出東西方向上遞增趨勢,南北方向上呈倒“U”型的空間分布.東西方向上供給效率從西部地區(qū)的西藏、新疆到中部的湖北、陜西再到東部的安徽、浙江等地逐漸遞增,南北方向上供給效率從廣東、廣西等地增高分布,到“U”型的谷峰位置的中東部的安徽、北京,再下降到北方的黑龍江、內(nèi)蒙古等地.變化趨勢上,研究范圍內(nèi)南北方向上的倒“U”型的幅度不斷增大,這也驗(yàn)證了我國基本公共服務(wù)供給效率的空間分異在逐步拉大.
2.3.1 全局空間自相關(guān)分析 表4給出的2007—2014年我國省際基本公共服務(wù)供給效率全局自相關(guān)Moran’sI指數(shù)顯示,我國省際基本公共服務(wù)供給效率總體具有正的空間相關(guān)性,Moran’sI指數(shù)在2007—2014年均通過了5%顯著水平下的檢驗(yàn),總體上具有顯著的正向集聚特征,集聚程度在波動中呈擴(kuò)大趨勢,研究基期Moran’sI指數(shù)為0.245,2010年下降到0.200,2012年增長到0.336后又下降到0.297.表明2007年以來我國省際基本公共服務(wù)供給效率的空間自相關(guān)性的演變模式為“分散—集聚—分散—集聚”,但總體上分異格局相對穩(wěn)定.
表4 2007—2014年中國基本公共服務(wù)供給效率全局Moran’s I指數(shù)
2.3.2 局部空間自相關(guān)分析 全局Moran’sI指數(shù)表征基本公共服務(wù)供給效率在全局層面的空間總體相關(guān)特征,無法表明局部集聚特征和相互作用模式.局部Moran’sI指數(shù)可描述某一空間單元與其周圍相鄰單元的空間關(guān)聯(lián)情況,揭示局部集聚特征.基于此,利用GeoDa05軟件繪制效率散點(diǎn)圖,其中橫、縱坐標(biāo)分別為省際供給效率及其空間滯后值,中心坐標(biāo)為橫縱坐標(biāo)的平均值,劃分出中國基本公共服務(wù)供給效率局部空間集聚類型的4個(gè)象限.根據(jù)選取2007,2010和2014年3個(gè)年份數(shù)據(jù)繪制的LISA集聚圖(圖5),基本公共服務(wù)供給效率的局部空間關(guān)聯(lián)表現(xiàn)出以下特征:① 高高集聚區(qū)的省市自身和其周邊省市都具有較高的效率.主要集中在中東部地區(qū),隨著時(shí)間演進(jìn)從珠三角、長三角地區(qū)向長三角、華北地區(qū)遞進(jìn),這些地區(qū)屬于我國經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),城市間聯(lián)系密切,要素流動頻繁,形成了基本公共服務(wù)供給效率高值地區(qū).值得注意的是,10%和5%顯著的省市區(qū)幾乎集中在高高集聚區(qū),表明這些省市區(qū)形成了我國基本公共服務(wù)供給效率的增長極.② 高低集聚區(qū)的省市區(qū)自身效率較高,但周邊省市區(qū)效率不高.2007年包括甘肅、寧夏和河北,2010年增加了西藏,總體變化不大,但2014年該集聚區(qū)全部集中于中部省市區(qū),包括陜西,重慶,貴州和云南.由于西部大開發(fā)和中部崛起戰(zhàn)略的興起,加上公共服務(wù)產(chǎn)出的滯后性,中西部地區(qū)稱為基本公共服務(wù)供給效率的次增長極,該區(qū)域的增長空間較大.③ 低高集聚區(qū)的省市區(qū)自身效率較低,但周邊省市效率較高.該區(qū)域主要為四川和部分年份的東北地區(qū),分布較為穩(wěn)定,這些省市區(qū)自身效率較低,同時(shí)受到周邊高效率省市區(qū)影響較小,具有一定的發(fā)展?jié)摿Γ?低低集聚區(qū)的省市區(qū)自身和其周邊省市區(qū)的供給效率都較低,包括西部地區(qū)和東北地區(qū),西部地區(qū)自身發(fā)展條件較為欠缺,受到西部大開發(fā)的政策影響基本公共服務(wù)投入較多,但由于基本公共服務(wù)的滯后性在研究期限內(nèi)還未達(dá)到高效利用.總體上看,研究期中國基本公共服務(wù)供給效率局部集聚分布格局較為穩(wěn)定,高高集聚區(qū)主要集中在長三角、珠三角等東部地區(qū),低低集聚區(qū)集中在西部和東北地區(qū),高低與低高集聚區(qū)集中在上述兩者的過渡區(qū)域.隨著時(shí)間的演進(jìn),東部集聚效應(yīng)更高,增長極呈現(xiàn)北移趨勢.
圖5 中國基本公共服務(wù)供給效率的局部空間關(guān)聯(lián)格局演變
文中基于超效率DEA模型測度了2007—2014年中國省際的基本公共服務(wù)供給效率,運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法研究了省際空間分布特征.主要研究結(jié)論如下:
1) 2007—2014年我國基本公共服務(wù)供給效率在整體上呈“U”型演變趨勢.各地區(qū)隨時(shí)間演進(jìn)特征各異,東部和中部地區(qū)的供給效率值先下降后平穩(wěn)上升,而西部地區(qū)處于持續(xù)下降階段.省際間供給效率存在一定差異,其絕對差異在研究期內(nèi)呈現(xiàn)先縮小再緩慢擴(kuò)大的趨勢,而相對差異一直在擴(kuò)大,且在近年來有明顯擴(kuò)大的趨勢,省際間差距呈類馬太效應(yīng)的格局特征.空間格局上,省際基本公共服務(wù)供給效率分布呈不均衡分布態(tài)勢,在全局趨勢上隨時(shí)間演進(jìn)東西方向呈現(xiàn)自東向西遞減的特點(diǎn),南北方向上呈倒“U”型格局,研究期內(nèi)各供給效率類型在空間上呈現(xiàn)集中連片的分布特征.
2)全局基本公共服務(wù)供給效率空間自相關(guān)結(jié)果表明,我國省際基本公共服務(wù)供給效率具有正的空間相關(guān)性,隨時(shí)間演進(jìn)演變模式為“分散—集聚—分散—集聚”,但總體上分異格局保持著相對穩(wěn)定.局部自相關(guān)的結(jié)果顯示研究期中國基本公共服務(wù)供給效率局部集聚分布格局較為穩(wěn)定,高高集聚區(qū)多位于長三角、珠三角等中國東部沿海地區(qū),低低集聚區(qū)集中于西部及東北地區(qū),高低與低高集聚區(qū)則集中于兩者過渡區(qū)域.供給效率在東部地區(qū)集聚效應(yīng)更高,且隨時(shí)間演進(jìn)增長極呈現(xiàn)北移趨勢.
文中對中國2007—2014年基本公共服務(wù)供給效率進(jìn)行了定量測度,并深入分析其時(shí)空格局特征,但是仍存在有待繼續(xù)探索的方面:① 文中從省際尺度對基本公共服務(wù)供給效率的空間特征進(jìn)行了分析,未從更小尺度單元上探索基本公共服務(wù)供給效率的空間效應(yīng)模式和規(guī)律,下一步將嘗試從地級、縣級乃至街道尺度上對公共服務(wù)供給效率進(jìn)行測度.② 囿于統(tǒng)計(jì)口徑的變動,文中僅選取了2007—2014年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,并未從長時(shí)間維度上對基本公共服務(wù)供給效率的演進(jìn)規(guī)律進(jìn)行分析,也未深入研究基本公共服務(wù)供給效率的時(shí)空格局演化內(nèi)在驅(qū)動機(jī)理與演化階段.此外,對于基本公共服務(wù)供給效率與城鎮(zhèn)化進(jìn)程以及社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的相互耦合作用機(jī)制文中亦未涉及,以上這些將成為今后重要的研究方向.
[1] FAIRMAN S.Commentary:collaborative governance for innovation in the national health service:early reflections on the development of academic health science networks[J].PublicAdministrationReview,2013,73(6):831.
[2] HUME D,BEAUCHAMP T L.AnEnquiryConcerningthePrinciplesofMorals:ACriticalEdition[M].Oxford:Oxford University Press,1994.
[3] SAVAS E.PrivatizationandPublic-privatePartnerships[M].New York:Chatham House,2000.
[4] ANDREWSA R,ENTWISTLEB T.Four faces of public service efficiency[J].PublicManagementReview,2013,15(2):246.
[5] REVELLI F.Reaction or interaction? Spatial process identification in multi-tiered government structures[J].JournalofUrbanEconomics,2003,53(1):29.
[6] GEBREMARIAM G H,GEBREMEDHIN T G,SCHAEFFER P V.County-level determinants of local public services in appalachia:a multivariate spatial autoregressive model approach[J].TheAnnalsofRegionalScience,2012,49(1):175.
[7] 丁小磊,宋俐,沈文琪.基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的江蘇省基本公共衛(wèi)生服務(wù)實(shí)施效率評價(jià)[J].中國全科醫(yī)學(xué),2016,19(13):1505.
[8] 鄧宗兵,吳朝影,封永剛,等.中國區(qū)域公共服務(wù)供給效率評價(jià)與差異性分析[J].經(jīng)濟(jì)地理,2014,34(5):28.
[9] 朱先,歐陽俊婷,匡莉,等.廣州市基本公共衛(wèi)生服務(wù)效率評價(jià)與影響因素研究[J].衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)研究,2015(3):47.
[10] 易瑩瑩.中國基本公共服務(wù)支出效率及其溢出效應(yīng)測度[J].城市問題,2016(1):64.
[11] CHEN S Y,ZHANG J.Empirical research on fiscal expenditure efficiency of local governments in China:1978—2005[J].SocialSciencesinChina,2009,30(2):21.
[12] SONG X Q,DENG W,LIU Y.Spatial spillover and the factors influencing public service supply in Sichuan Province,China[J].JournalofMountainScience,2014,11(5):1356.
[13] 馬慧強(qiáng),韓增林,江海旭.我國基本公共服務(wù)空間差異格局與質(zhì)量特征分析[J].經(jīng)濟(jì)地理,2011,31(2):212.
[14] 趙林,張宇碩,張明,等.東北地區(qū)基本公共服務(wù)失配度時(shí)空格局演化與形成機(jī)理[J].經(jīng)濟(jì)地理,2015,35(3):36.
[15] 尹鵬,劉繼生,陳才.東北地區(qū)資源型城市基本公共服務(wù)效率研究[J].中國人口、資源與環(huán)境,2015,25(6):127.
[16] 彭代彥,吳翔.基于三階段DEA模型的中國醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)效率分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2014(15):91.
[17] 陶蕾,楊欣.我國中等職業(yè)教育資源配置效率評價(jià)及分析——基于DEA-Malmquist指數(shù)模型[J].教育科學(xué),2015,31(4):26.
[18] 王惠,趙堅(jiān).中國省際公共圖書館效率動態(tài)演進(jìn)與空間分布[J].圖書館理論與實(shí)踐,2016(5):75.
[19] 龔鋒.地方公共安全服務(wù)供給效率評估——基于四階段DEA和Bootstrapped DEA的實(shí)證研究[J].管理世界,2008(4):80.
[20] 盧洪友,袁光平,陳思霞,等.中國環(huán)境基本公共服務(wù)績效的數(shù)量測度[J].中國人口、資源與環(huán)境,2012,22(10):48.
[21] MANKIW N G.PrincipleofEconomics[M].London:Oxford University Press,1977.
[22] 趙林,張宇碩,焦新穎,等.河南省基本公共服務(wù)質(zhì)量空間格局與空間效應(yīng)研究[J].地理科學(xué),2016,36(10):1495.
[23] 成剛.?dāng)?shù)據(jù)包絡(luò)分析方法與MaxDEA軟件[M].北京:知識產(chǎn)權(quán)出版社,2014.
[24] 郭彬,逯雨波.我國中部六省節(jié)能減排效率測評及其影響因素分析——基于超效率DEA模型和Tobit模型[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì),2012,31(12):58.
[25] ANSELIN L.Interactive techniques and exploratory spatial data analysis[J].GeographicInformationSystemPrinciplesTechniquesManegement&Applications,1999,47(2):415.
[26] 韋福巍,黃榮娟,朱慧芳.省級區(qū)域旅游產(chǎn)業(yè)-社會經(jīng)濟(jì)-生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度空間相關(guān)性研究——以廣西為例[J].西北師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2017,53(4):116.