劉書源　杜天洋　任海鋒

摘要：運(yùn)用三階段DEA分析法，從動(dòng)態(tài)和靜態(tài)兩方面對(duì)2010～2016年間我國(guó)31個(gè)省級(jí)政府財(cái)政效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)。研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)政府整體效率較低，主要來(lái)自西部地區(qū)的效率較低，主要體現(xiàn)在西南地區(qū)省份效率低下。政府效率的測(cè)度受環(huán)境變量影響較大。政策的驅(qū)動(dòng)和調(diào)控具有一致性和過(guò)渡性。西部地區(qū)在財(cái)政支出方面應(yīng)集中財(cái)力，因地制宜地提高本地區(qū)的財(cái)政資源利用水平。

關(guān)鍵詞：三階段 DEA;西部地區(qū);政府效率;財(cái)政支出

一、引言

西部大開(kāi)發(fā)“十三五規(guī)劃”報(bào)告中指出，各地區(qū)要進(jìn)一步完善扶持政策，加大資金投入力度，各項(xiàng)投資向西部?jī)A斜，鼓勵(lì)社會(huì)資本以市場(chǎng)化方式設(shè)立西部開(kāi)發(fā)產(chǎn)業(yè)發(fā)展引導(dǎo)基金，加強(qiáng)人才培養(yǎng)。政府策略的實(shí)施，財(cái)政的支出、公共服務(wù)的保障如何，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)有重大的影響，因此對(duì)政府效率的測(cè)度很有必要。本文結(jié)構(gòu)如下：第二部分為文獻(xiàn)綜述;第三部分為研究方法設(shè)計(jì);第四部分為地區(qū)效率的測(cè)算和分析;第五部分為結(jié)論與建議。

二、文獻(xiàn)綜述

政府效率是政府部門及其公職人員從事行政管理活動(dòng)所得到的社會(huì)效應(yīng)、勞動(dòng)效果與所消耗的人力、財(cái)力、物力和時(shí)間的比例關(guān)系（李娜，2016）。政府效率測(cè)度的常用有效方法是非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析。國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界關(guān)于政府財(cái)政支出效率的評(píng)價(jià)已經(jīng)取得了一些重要研究成果，其大致分為兩類：一類側(cè)重政府財(cái)政支出效率及其影響因素作整體性分析，大多采用DEA等非參數(shù)邊界分析方法，如葉青，楊丞娟運(yùn)用DEA和Malmquist指數(shù)法測(cè)度武漢城市圈財(cái)政支出的技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率以及全要素生產(chǎn)效率的變化。崔治文，周平錄，楊潔采用基于DEA模型的Malmquist指數(shù)方法定量測(cè)算我國(guó)2007～2013年西部9個(gè)省的財(cái)政汲取效率。另一類側(cè)重對(duì)政府提供某項(xiàng)具體公共服務(wù)的支出效率進(jìn)行分析，如張權(quán)，李建軍，鐘飚利用DEA方法和Malmquist指數(shù)，對(duì)我國(guó)252個(gè)地級(jí)及以上城市2004～2010年的政府公共支出效率進(jìn)行了分析。王家庭，李艷旭運(yùn)用DEA-Malmquist方法計(jì)算得到中國(guó)285個(gè)城市的地方政府民生性財(cái)政支出效率。

三、研究方法設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

1. 三階段DEA模型

（1）第一階段：BCC模型

在第一階段，由于我們主要分析如何調(diào)整各項(xiàng)投入來(lái)提高政府財(cái)政效率，因此選擇投入導(dǎo)向的BCC模型，由于傳統(tǒng)的DEA模型已發(fā)展比較成熟且運(yùn)用廣泛，這里不再詳述模型。通過(guò)該模型得到初步的技術(shù)效率值和各項(xiàng)投入的松弛變量。

（2）第二階段：似SFA回歸模型

利用SFA回歸分解第一階段得到的投入松弛變量分別得到環(huán)境干擾、隨機(jī)干擾和管理無(wú)效率，構(gòu)造如下似SFA回歸函數(shù)：

其中，S是第i個(gè)決策單元在第n項(xiàng)投入的松弛變量;Zi為選取的環(huán)境變量，β為環(huán)境變量對(duì)應(yīng)的系數(shù)，f（Z;β）表示環(huán)境變量對(duì)投入松弛的影響;ε是聯(lián)合誤差項(xiàng)，ν表示隨機(jī)誤差，呈正態(tài)分布，μ表示管理無(wú)效率，呈截?cái)嗾龖B(tài)分布。σ為μ的方差，σ為ν的方差。

然后通過(guò)最大似然估計(jì)計(jì)算出β、σ2和γ等參數(shù)的估計(jì)值。再將以上參數(shù)帶入下列公式計(jì)算出出ν和μ：

其中，Xni是原始投入，X是調(diào)整后的投入;[max（f（Z;茁贊））-f（Z;茁贊）]是將外部環(huán)境變量調(diào)整至相同情形下;[max（ν）-ν]是將所有決策單元至于相同運(yùn)氣水平下。

（3）第三階段：調(diào)整投入變量后的DEA效率分析

將第二階段調(diào)整后的投入值帶入以投入為導(dǎo)向的的BCC模型，再次計(jì)算各決策單元的效率值，此時(shí)的效率值已經(jīng)剔除環(huán)境變量和隨機(jī)誤差的影響，是相對(duì)客觀準(zhǔn)確的。

2. Malmquist指數(shù)

（二）變量說(shuō)明

1. 投入與產(chǎn)出指標(biāo)選取

本文依據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)中產(chǎn)出增長(zhǎng)主要由資本要素、勞動(dòng)要素和技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)的新古典增長(zhǎng)理論來(lái)選取投入與產(chǎn)出指標(biāo)，因此本文選擇各省份的地方財(cái)政支出X1和固定資產(chǎn)投資X2反映資本要素的投入，選擇各省份按行業(yè)分私營(yíng)企業(yè)和個(gè)體就業(yè)人員數(shù)X3來(lái)反映勞動(dòng)要素投入，選擇科研經(jīng)費(fèi)投入（千元）X4來(lái)反映技術(shù)進(jìn)步的投入。

在產(chǎn)出指標(biāo)的選擇方面，一方面要考慮整體財(cái)政經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，另一方面要考慮居民生活水平的提高，故本文用GDP（億元）Y1和地方財(cái)政收入（億元）Y2來(lái)反映各省份的財(cái)政經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)狀況?？紤]到社會(huì)福利水平的衡量標(biāo)準(zhǔn)較為多樣，本文選擇消費(fèi)品零售總額（億元）Y3來(lái)從側(cè)面評(píng)價(jià)各省份居民的物質(zhì)福利水平。

本文將我國(guó)劃分為東中西三大區(qū)域進(jìn)行對(duì)比分析，西部地區(qū)選擇四川、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、西藏、寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古 12個(gè)省市區(qū)，中部地區(qū)選擇山西、河南、安徽、湖北、江西、湖南6個(gè)省市區(qū)，其余省市為東部地區(qū)。

2. 環(huán)境變量的選取

結(jié)合我國(guó)政府經(jīng)濟(jì)的實(shí)際情況及影響財(cái)政效率的因素，本文選擇分地區(qū)貨物進(jìn)出口總額E1、教學(xué)與科研人員E2、病床使用率E3作為環(huán)境變量。

3. 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文從2010～2016年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》選取了31個(gè)省、直轄市（除港澳臺(tái)）的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從投入產(chǎn)出角度揭示各省市的財(cái)政效率。

四、地區(qū)財(cái)政效率測(cè)算與結(jié)果分析

（一）第一階段：原始投入的效率分析

1.整體效率分析

從整體上來(lái)看，全國(guó)財(cái)政資源投入的綜合效率較低。北京、天津、內(nèi)蒙古、上海、山東和廣東六省市區(qū)處于生產(chǎn)前沿面上，說(shuō)明北京等六個(gè)省市區(qū)的政府財(cái)政資源投入對(duì)社會(huì)發(fā)展的投入產(chǎn)出比為最優(yōu)。相比之下，綜合效率值最低的是甘肅省，僅為0.564。

2.西部差異分析：西南地區(qū)與西北地區(qū)

將西部地區(qū)分為西北地區(qū)和西南地區(qū)進(jìn)行分析，西北地區(qū)包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、內(nèi)蒙古等六省市區(qū);西南地區(qū)包括四川、貴州、云南、西藏、廣西、重慶等六省市區(qū)，結(jié)果如圖1所示。

西北地區(qū)和西南地區(qū)六年間平均綜合效率曲線均呈波浪式變動(dòng)，其中西北地區(qū)波動(dòng)程度略大于西南地區(qū)?？傮w上西南地區(qū)平均綜合效率值超過(guò)西北地區(qū)，但西北地區(qū)在自然環(huán)境、政府管理水平等方面均優(yōu)于西南地區(qū)。這是由于西部大開(kāi)發(fā)政策實(shí)施產(chǎn)生的影響，還是由于傳統(tǒng)DEA測(cè)算結(jié)果產(chǎn)生的偏誤，下文將做出回答。

（二）第二階段：SFA回歸分析

將第一階段得到的四個(gè)投入的松弛變量作為被解釋變量，將外部環(huán)境變量作為解釋變量，通過(guò)軟件frontier4.1得到如表1所示結(jié)果。

由表1可知，經(jīng)濟(jì)開(kāi)放程度對(duì)各項(xiàng)投入松弛變量的系數(shù)均為負(fù)數(shù)，說(shuō)明增加經(jīng)濟(jì)開(kāi)放程度，有利于各項(xiàng)投入松弛變量的減少，促進(jìn)政府效率的提高。地方財(cái)政支出和就業(yè)人數(shù)松弛變量未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，在于這兩項(xiàng)指標(biāo)受到執(zhí)政者和勞動(dòng)者的主觀影響。科技發(fā)展?fàn)顩r對(duì)應(yīng)的系數(shù)為負(fù)數(shù)，說(shuō)明科技發(fā)展?fàn)顩r越好，政府效率也高，未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)也說(shuō)明了數(shù)據(jù)缺乏普遍性，我國(guó)的科技發(fā)展?fàn)顟B(tài)穩(wěn)定性較差。衛(wèi)生醫(yī)療情況對(duì)各項(xiàng)松弛變量的系數(shù)均為正且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明衛(wèi)生醫(yī)療情況嚴(yán)峻，公共服務(wù)保障壓力較大，抑制了政府效率提高，需要合理配置衛(wèi)生醫(yī)療資源。

（三）第三階段：調(diào)整后的效率分析

1. 財(cái)政效率的靜態(tài)分析-BCC分析

利用調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)，再次帶入BCC模型分析，外部環(huán)境變量和隨機(jī)因素被剔除后，得到更加合理客觀的全國(guó)各省市區(qū)政府財(cái)政的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，結(jié)果如表2所示。

（1）整體效率分析

從整體上看，調(diào)整后綜合技術(shù)效率由0.831下降到0.722，其中純技術(shù)效率上升，規(guī)模效率下降。內(nèi)蒙古和北京相對(duì)于第一階段，沒(méi)有落在前沿面上，且內(nèi)蒙古下降0.09，下降幅度較大。表明全國(guó)各省市區(qū)政府財(cái)政的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率受到分地區(qū)貨物進(jìn)出口總額等環(huán)境變量的影響，解釋了第一階段內(nèi)蒙古政府財(cái)政效率處于前沿面是否真實(shí)的問(wèn)題，從側(cè)面證明進(jìn)行三階段DEA的必要性。

（2）西部差異分析：西南地區(qū)與西北地區(qū)

根據(jù)圖2，西北地區(qū)和西南地區(qū)平均綜合技術(shù)效率值在調(diào)整后都上升了，但兩地區(qū)的波動(dòng)范圍比第一階段更加明顯，尤其是在2013年的西南地區(qū)的綜合技術(shù)效率比2012年高出26.15%。西北地區(qū)在2013年后緩慢上升，說(shuō)明西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略對(duì)西南地區(qū)的影響尤為明顯。

2. 財(cái)政效率的動(dòng)態(tài)分析-Malmquist分析

根據(jù)表3，總體來(lái)看，全要素生產(chǎn)率以平均每年2.6%的速度增長(zhǎng)。平均全要素生產(chǎn)率變化可分為兩個(gè)階段：第一階段，2010～2012年：平均全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢(shì);第二階段，2013～2016年：平均全要素生產(chǎn)率平穩(wěn)發(fā)展。在2013年“一帶一路”倡議提出后政府未及時(shí)處理好獲得的財(cái)政資源，使得短暫出現(xiàn)技術(shù)退步。

整體上看，除了北京、山西、江蘇、浙江、福建、湖北、廣東等7個(gè)省市外，其他省市區(qū)的政府財(cái)政效率均有所提升?？蓪⒁陨?個(gè)省市分為三類進(jìn)行分析，北京、山西、湖北省市為一類，該三省市全要素生產(chǎn)率小于1主要是單一技術(shù)效率變化惡化引起，表明政府財(cái)政資源管理方式與決策不當(dāng);江蘇、浙江、廣東三省市為一類，該三省市全要素生產(chǎn)率小于1主要是單一技術(shù)進(jìn)步指數(shù)引起，表示生產(chǎn)邊界向原點(diǎn)移動(dòng)，即整個(gè)水平有技術(shù)衰退的趨勢(shì)。第三類是福建省，該省全要素生產(chǎn)率小于1主要是綜合技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)混合引起。

五、結(jié)論與建議

本文運(yùn)用三階段DEA和Malmquist指數(shù)的方法，選取2010～2016年的省際面板數(shù)據(jù)，從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩方面對(duì)西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略下的地方財(cái)政效率進(jìn)行測(cè)度，得到以下結(jié)論：

1. 政府整體效率較低，主要來(lái)自西部地區(qū)的效率較低，西部效率低下主要體現(xiàn)在西南地區(qū)省份效率低下。純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同制約了西部地區(qū)政府效率的提高，主要是由于規(guī)模效率較低?？梢?jiàn)，雖然在西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略下西部經(jīng)濟(jì)水平大幅提升，但是卻過(guò)分地依賴于政府，政府加大了資源的投入，卻忽略了資源的配置，造成資源的浪費(fèi)。

2. 財(cái)政效率的測(cè)度受環(huán)境變量影響較大。在剔除環(huán)境變量和隨機(jī)干擾前后，西南地區(qū)和西北地區(qū)的平均效率呈現(xiàn)相反的狀態(tài)，所以經(jīng)濟(jì)開(kāi)放程度、科技發(fā)展?fàn)顩r、衛(wèi)生醫(yī)療情況等環(huán)境變量的存在可能會(huì)導(dǎo)致測(cè)度結(jié)果出現(xiàn)一定偏誤。

3. 政策驅(qū)動(dòng)具有一致性。西南地區(qū)和西北地區(qū)的效率變化趨勢(shì)具有一定的相似性，在戰(zhàn)略提出時(shí)出現(xiàn)同方向變動(dòng)，2013年“一帶一路”倡議提出后西部地區(qū)的效率均有所提升，西南地區(qū)效率提升尤為顯著，說(shuō)明一致化的政策調(diào)控中應(yīng)有相應(yīng)的側(cè)重點(diǎn)。

根據(jù)本文研究結(jié)論，提出建議：優(yōu)化財(cái)政支出結(jié)構(gòu)，因地制宜進(jìn)行財(cái)政精準(zhǔn)支持。根據(jù)省市區(qū)各自不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、財(cái)政資金利用效率水平進(jìn)行精準(zhǔn)化匹配。財(cái)政支出應(yīng)該改變“撒胡椒面”的做法，對(duì)于西部大開(kāi)發(fā)專項(xiàng)資金，要做到財(cái)政資金定點(diǎn)、定量精準(zhǔn)使用，避免財(cái)政資源的浪費(fèi)。

參考文獻(xiàn)：

[1]國(guó)家發(fā)展改革委.國(guó)家發(fā)展改革委關(guān)于印發(fā)西部大開(kāi)發(fā)“十三五”規(guī)劃的通知[EB/OL].http：//www.ndrc.gov.cn/zcfb/zcfbghwb/201701/t20170123_836135.html，2017-01-11/2018-10-31.

[2]葉青，楊丞娟.武漢城市圈財(cái)政支出效率評(píng)價(jià)[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2013（18）.

[3]崔治文，周平錄，楊潔.我國(guó)絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)財(cái)政汲取能力分析——基于DEA模型的Malmquist指數(shù)方法[J].會(huì)計(jì)之友，2015（24）.

[4]張權(quán)，李建軍，鐘飚.中國(guó)城市公共支出效率差異及其收斂性研究——基于DEA—Malmquist模型的實(shí)證分析[J].現(xiàn)代財(cái)經(jīng)（天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)），2013（09）.

[5]王家庭，李艷旭.晉升壓力能夠提高地方民生性財(cái)政支出效率嗎？——基于中國(guó)285個(gè)城市的DEA-Malmquist分析[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2018（03）.

[6]Banker，R.D，A.Charnes，W.W.Cooper.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficience In data Envelopment Analysis[J].Management Science，1984（09）.

[7]Fried，H.O.C.A.K.Lovell，S.S.Schmidt，S.Yaisawarng.Accounting for Environmental Effects and Statistical Noise in Data Envelopment Analysis[J].Journal of Productivity Analysis，2002（17）.

[8]陳巍巍，張雷，馬鐵虎，劉秋繸.關(guān)于三階段DEA模型的幾點(diǎn)研究[J].系統(tǒng)工程，2014（09）.

[9]馬占新，馬生昀，包斯琴高娃.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析及其應(yīng)用案例[M].科學(xué)出版社，2013.

（作者單位：南京郵電大學(xué)管理學(xué)院。通訊作者為劉書源）