敖 爽,章迪平

(浙江科技學(xué)院 理學(xué)院,杭州 310023)

近年來中國(guó)政府不斷優(yōu)化民生投入結(jié)構(gòu),進(jìn)一步將資源投向就業(yè)、社會(huì)保障、教育、醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域以改善民生。2020年中國(guó)共產(chǎn)黨的十三屆全國(guó)人民代表大會(huì)、中國(guó)人民政治協(xié)商會(huì)議第十三屆全國(guó)委員會(huì)(以下簡(jiǎn)稱兩會(huì))亦一再?gòu)?qiáng)調(diào)堅(jiān)持人民至上,把“以人民為中心”的思想落實(shí)到各項(xiàng)工作中,提出了一系列改善民生的重要舉措。但在民生領(lǐng)域的投入是一個(gè)復(fù)雜的過程,一方面,投入并非越多越好,過多或過少的投入都會(huì)對(duì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生不利影響;另一方面,投入的力度在一定程度上依賴于社會(huì)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)水平等因素。因此改善民生和提高民生領(lǐng)域投入效率有兩個(gè)問題亟待解決:一是如何對(duì)中國(guó)民生領(lǐng)域投入績(jī)效情況進(jìn)行客觀全面的評(píng)價(jià);二是探究影響民生領(lǐng)域投入績(jī)效的因素及其影響效應(yīng)。

針對(duì)以上兩個(gè)問題國(guó)內(nèi)外研究者做了大量研究。對(duì)于第一個(gè)問題,對(duì)民生績(jī)效評(píng)價(jià)的度量方法主要有參數(shù)法和非參數(shù)法兩類,參數(shù)法以隨機(jī)前沿方法(stochastic frontier approach,SFA)為代表,如Boetti等[1]使用此方法對(duì)公共服務(wù)財(cái)政支出效率進(jìn)行研究;非參數(shù)法以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis,DEA)為代表,如Ahmad等[2]、Sinimole[3]、張孝遠(yuǎn)等[4]、宋建軍等[5]均采用此方法對(duì)民生領(lǐng)域的效率問題進(jìn)行研究。對(duì)于第二個(gè)問題,目前研究者們認(rèn)為影響民生效率的因素主要有文盲率[6]、財(cái)政分權(quán)[7]、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值[8](gross domestic product,GDP)、城鎮(zhèn)化水平[9]等因素。

通過對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn),國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究主要存在以下不足:一是政府在民生領(lǐng)域的投入到產(chǎn)出這個(gè)過程往往需要較長(zhǎng)時(shí)間,存在滯后期,以往研究大多選擇DEA方法對(duì)效率問題進(jìn)行分析,該方法思想較為單一,沒有考慮到滯后期對(duì)績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果的影響[10];二是現(xiàn)階段對(duì)民生領(lǐng)域的研究大部分聚焦于民生財(cái)政支出效率方面,探究民生領(lǐng)域投入績(jī)效評(píng)價(jià)及影響因素的研究很少。為彌補(bǔ)以往研究的不足,本文首先利用面板自回歸分布滯后模型估計(jì)滯后期,其次運(yùn)用熵權(quán)優(yōu)劣解距離法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)模型計(jì)算中國(guó)各省(自治區(qū)、直轄市)的民生領(lǐng)域投入績(jī)效得分,最后運(yùn)用主成分回歸模型分析各影響因素對(duì)民生領(lǐng)域投入績(jī)效水平的不同影響程度,并由此提出相關(guān)對(duì)策建議。

1 民生領(lǐng)域投入績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建及績(jī)效的評(píng)價(jià)

1.1 民生領(lǐng)域投入績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

對(duì)民生領(lǐng)域投入績(jī)效進(jìn)行系統(tǒng)考評(píng)是提高投入效率、改善民生的重要手段。然而,如何科學(xué)合理地建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系顯然是一個(gè)首要問題。借鑒張香云[11]、王青等[12]、姜文芹[13]建立的民生水平統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系,以兩會(huì)改善民生的目標(biāo)為導(dǎo)向,根據(jù)民生建設(shè)的基本特征,結(jié)合民生的實(shí)際情況,構(gòu)建民生領(lǐng)域投入績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。最終篩選出由教育、醫(yī)療、社會(huì)保障與就業(yè)、環(huán)境及交通5個(gè)一級(jí)指標(biāo),21個(gè)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成的民生領(lǐng)域投入績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,見表1。

表1 民生領(lǐng)域投入績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Investment performance evaluation index system in people’s livelihood

1.2 民生領(lǐng)域投入績(jī)效的評(píng)價(jià)

1.2.1 數(shù)據(jù)來源

從中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒中選取2009—2018年中國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的民生領(lǐng)域投入績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)。本文采用廣義矩估計(jì)法(generalized method of moments,GMM),通過面板自回歸分布滯后模型估計(jì)滯后期,目的是探究政府在民生領(lǐng)域的投入需要多長(zhǎng)時(shí)間才能獲得相應(yīng)的產(chǎn)出,在此利用Alt-Tinbergen的順序估計(jì)法確定滯后期數(shù),最終結(jié)果顯示滯后期為3年時(shí)效果最好,且2015年的投入對(duì)2018年的產(chǎn)出的影響效果最為顯著,因此進(jìn)行實(shí)證分析時(shí)選取2015年的民生領(lǐng)域投入指標(biāo)數(shù)據(jù)及2018年的產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)。

1.2.2 數(shù)據(jù)處理過程

1)數(shù)據(jù)處理。指標(biāo)體系中有不同的量綱,為使各指標(biāo)值具有橫向可比性,需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。根據(jù)指標(biāo)變化方向,指標(biāo)分為正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo),指標(biāo)處理的原則是將其變?yōu)橥蛑笜?biāo)。指標(biāo)處理的方法有向量歸一法、極差變化法、標(biāo)準(zhǔn)樣本變化法等。本文采用極差變化法進(jìn)行處理,計(jì)算公式如下:

(1)

2)指標(biāo)權(quán)重的確定。客觀賦權(quán)法(criteria importance though intercrieria correlation,CRITIC)根據(jù)指標(biāo)之間的對(duì)比強(qiáng)度和沖突性來確定指標(biāo)的權(quán)重[14],這比專家打分等方法更客觀。用標(biāo)準(zhǔn)差來判斷指標(biāo)的對(duì)比強(qiáng)度,標(biāo)準(zhǔn)差越大,對(duì)比強(qiáng)度越大?？紤]到指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差差異較大,用差異系數(shù)來表示指標(biāo)之間的差異性,其計(jì)算公式如下:

(2)

指標(biāo)的沖突性是以指標(biāo)之間的相關(guān)性為基礎(chǔ),標(biāo)準(zhǔn)化以后指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)是正向的,指標(biāo)之間的正相關(guān)性越強(qiáng),沖突性就越小,其計(jì)算公式如下:

(3)

式(3)中:Cj為第j個(gè)指標(biāo)與其他指標(biāo)之間的沖突性;rjk為第j個(gè)指標(biāo)與第k個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)。

最后計(jì)算指標(biāo)權(quán)重,計(jì)算公式如下:

(4)

式(4)中:Wj為第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重;Ij為第j個(gè)指標(biāo)的信息量,Ij=djCj。

根據(jù)式(1)～(4)最終得到民生領(lǐng)域各指標(biāo)權(quán)重,見表2。

表2 民生領(lǐng)域各指標(biāo)權(quán)重Table 2 Weights of indicators in people’s livelihood

1.2.3 民生領(lǐng)域投入績(jī)效評(píng)價(jià)的結(jié)果

熵權(quán)TOPSIS方法不受樣本量的限制且計(jì)算簡(jiǎn)便,也能得到與最優(yōu)方案的差距值,因此本文采用此方法進(jìn)行計(jì)算。根據(jù)1.2.2節(jié)得到的標(biāo)準(zhǔn)化值yij和權(quán)重Wj計(jì)算各指標(biāo)與正理想解和負(fù)理想解的距離,計(jì)算公式如下:

(5)

(6)

根據(jù)式(5)和式(6)計(jì)算各省(自治區(qū)、直轄市)民生領(lǐng)域投入績(jī)效的熵權(quán)TOPSIS得分

(7)

式(7)中:M*在0～1之間,且越接近1表明績(jī)效值越高。根據(jù)各省(自治區(qū)、直轄市)的熵權(quán)TOPSIS得分進(jìn)行聚類分析,系統(tǒng)聚類結(jié)果如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)聚類結(jié)果Fig.1 System clustering results

基于熵權(quán)TOPSIS得分進(jìn)行聚類分析,可將31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)分成3類:山東、廣東、江蘇、浙江、河南及四川這6個(gè)省為高水平,熵權(quán)TOPSIS得分均在0.6左右。究其原因,山東、廣東、江蘇及浙江位于沿海開放地帶,屬于中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快省份,在一定程度上促進(jìn)了教育、醫(yī)療、交通和環(huán)境等方面的發(fā)展,從而民生領(lǐng)域投入績(jī)效水平較高。2012年國(guó)家正式批復(fù)《中原經(jīng)濟(jì)區(qū)規(guī)劃》,河南省屬于中原經(jīng)濟(jì)區(qū),政府在擴(kuò)大就業(yè)、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌、社會(huì)保障等民生領(lǐng)域方面的制度會(huì)更加完善,投入績(jī)效水平也會(huì)有所提高。有“天府之國(guó)”之稱的四川省位于西部大后方,是國(guó)家西部大開發(fā)的第一門戶,成都亦多次位于國(guó)家中心城市之列,由此在國(guó)家的各種政策扶持背景下,四川省的民生得到了較大的改善,這也是其績(jī)效水平較高的原因之一。吉林、陜西、山西等23個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)屬于中等水平,績(jī)效得分在0.45～0.56之間,其中比較突出的是北京、上海等地屬于一線城市,但績(jī)效得分并不高。這與預(yù)期相反,通常北京、上海等地的民生狀況較好,但可能是由于這些一線城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展吸引了大量的外來人口,人口基數(shù)急劇增加,對(duì)教育、醫(yī)療、交通等民生領(lǐng)域設(shè)施的承載能力是一個(gè)較大的考驗(yàn)[15],這對(duì)績(jī)效水平也有一定的影響。低水平的有西藏自治區(qū)和青海省兩地,得分分別為0.325、0.295,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于全國(guó)績(jī)效平均水平,其主要原因是這兩地受地理位置、自然環(huán)境等客觀因素的制約,與東部和中部地區(qū)相比,這兩地的教育、醫(yī)療服務(wù)等方面需要更多的投入和更高的成本,因此民生領(lǐng)域的投入很難實(shí)現(xiàn)較高的效率,績(jī)效水平較低,政府需要尋找針對(duì)性民生建設(shè)路徑,補(bǔ)齊短板,追求均衡中不斷向好發(fā)展。

2 民生領(lǐng)域投入績(jī)效評(píng)價(jià)影響因素分析

2.1 數(shù)據(jù)與影響因素指標(biāo)的選取

本文從中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒及各省(自治區(qū)、直轄市)統(tǒng)計(jì)年鑒中選取31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)2015—2018年的各指標(biāo)數(shù)據(jù)。綜合李東東等[7]、葛騰飛等[8]、程承坪等[9]的研究成果,從經(jīng)濟(jì)水平、政府因素及社會(huì)因素3個(gè)方面選取指標(biāo)代表民生領(lǐng)域投入績(jī)效的影響因素,見表3,將1.2.3節(jié)熵權(quán)TOPSIS得分作為被解釋變量,進(jìn)行回歸分析。

表3 民生領(lǐng)域投入績(jī)效影響因素的指標(biāo)選取Table 3 Index selection of influencing factors of investment performance in people’s livelihood

2.2 模型的構(gòu)建

多元線性回歸模型通常用于研究一個(gè)被解釋變量與多個(gè)解釋變量之間的線性關(guān)系,本文采用多元線性回歸模型研究相關(guān)因素對(duì)民生領(lǐng)域投入績(jī)效水平的影響。為了分析上述各因素對(duì)民生領(lǐng)域投入績(jī)效水平的影響效應(yīng),本文建立以下多元線性回歸模型:

(8)

2.3 民生領(lǐng)域投入績(jī)效影響因素回歸結(jié)果分析

運(yùn)用軟件Eviews7.0進(jìn)行多元回歸分析,結(jié)果見表4。

表4 多元回歸分析結(jié)果Table 4 Multiple regression analysis results

根據(jù)回歸結(jié)果可知,從整體分析,該模型F值為14.254,在0.05的顯著性水平下模型整體通過了顯著性檢驗(yàn),擬合優(yōu)度也達(dá)到了90.41%,說明因變量的變動(dòng)中約有90%是由上述影響因素引起的;對(duì)各參數(shù)做分析,模型中所有變量的p值均大于0.05,均沒有通過顯著性檢驗(yàn),且x2、x5、x6系數(shù)符號(hào)與預(yù)期相反,x5的方差膨脹因子大于10,根據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)法則認(rèn)為當(dāng)方差膨脹因子大于10時(shí),模型中某個(gè)自變量與其他自變量之間存在嚴(yán)重的多重共線性問題,導(dǎo)致普通最小二乘法(ordinary least squares,OLS)估計(jì)量的方差和標(biāo)準(zhǔn)差急劇增大,即OLS估計(jì)量的準(zhǔn)確度大大下降[16],因此有理由認(rèn)為本模型中的各變量之間存在多重共線性問題。對(duì)回歸模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn),結(jié)果表明White檢驗(yàn)的F值為0.560 8,對(duì)應(yīng)的p值為0.757 0,在0.05的顯著性水平下接受原假設(shè),即認(rèn)為模型不存在異方差問題。

肖雪夢(mèng)等[16]、葉宗裕[17]經(jīng)過實(shí)證研究表明主成分回歸、偏最小二乘回歸及逐步回歸3種方法均可以有效消除多重共線性,但主成分回歸擬合效果較好,故最終選取主成分回歸法來消除多重共線性。

對(duì)原始變量進(jìn)行主成分分析,以特征值大于1為標(biāo)準(zhǔn)選取主成分,最終確定2個(gè)主成分并進(jìn)行主成分回歸,結(jié)果見表5。

表5 主成分回歸結(jié)果Table 5 Principal component regression results

由回歸結(jié)果可知,F1、F2參數(shù)的p值均為0.000,在0.05的顯著性水平下均通過了顯著性檢驗(yàn),且方差膨脹因子為1,說明已消除了多重共線性。結(jié)合這2個(gè)主成分的成分矩陣及原始變量,最終得到回歸結(jié)果如下:

結(jié)果顯示該模型的F值為10.349,在0.05的顯著性水平下模型整體通過了顯著性檢驗(yàn),調(diào)整后的擬合優(yōu)度為80%左右,擬合結(jié)果較好。

由回歸方程可以看出:1)人均GDP和對(duì)外開放度的總系數(shù)值高達(dá)0.8,對(duì)民生領(lǐng)域投入績(jī)效水平產(chǎn)生正向影響。究其原因,近年來中國(guó)不斷下調(diào)商品進(jìn)口關(guān)稅,惠及日用消費(fèi)品、重要藥品、先進(jìn)技術(shù)設(shè)備等多個(gè)民生領(lǐng)域,并全面縮減了外資準(zhǔn)入負(fù)面清單之外的限制,提高了服務(wù)業(yè)、制造業(yè)、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平;此外,進(jìn)口博覽會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起到明顯的促進(jìn)作用,極大地促進(jìn)了績(jī)效水平的提升。2)政府規(guī)模對(duì)民生領(lǐng)域投入績(jī)效水平產(chǎn)生負(fù)向影響,當(dāng)政府規(guī)模增加1%時(shí),投入績(jī)效水平降低0.276 7%,相關(guān)研究表明政府規(guī)模對(duì)民生發(fā)展的影響呈倒U形,政府規(guī)模在30%左右最有利,而中國(guó)大多數(shù)省份的政府規(guī)模早已超過30%,政府規(guī)模的擴(kuò)大,導(dǎo)致部門增多,辦事效率低下,浪費(fèi)社會(huì)資源,在一定程度上減少了民生領(lǐng)域投入所對(duì)應(yīng)的產(chǎn)出,績(jī)效水平隨之降低。3)財(cái)政分權(quán)對(duì)提高績(jī)效水平產(chǎn)生了積極影響,財(cái)政分權(quán)度越高,地方財(cái)政自主度越強(qiáng)。中國(guó)經(jīng)歷了幾次“放權(quán)”改革,給地方政府提供了很大的自由發(fā)揮空間,這能激勵(lì)地方官員根據(jù)當(dāng)?shù)靥厣蛯?shí)際情況對(duì)癥下藥,對(duì)投入效率的提高起到積極作用。4)城鎮(zhèn)化水平的系數(shù)約為0.22,與民生領(lǐng)域投入績(jī)效呈正相關(guān),截至2020年中國(guó)城鎮(zhèn)化水平達(dá)到了60%,大量農(nóng)村人口遷移至城鎮(zhèn),因此中國(guó)政府加大了在戶籍、教育、就業(yè)、醫(yī)保和住房等民生領(lǐng)域的改革,例如廉租房、保障房的建設(shè)等,更多的人能接受高質(zhì)量的民生服務(wù),對(duì)提高績(jī)效水平產(chǎn)生了積極影響。5)受教育程度的系數(shù)約為0.13,與投入績(jī)效成正效應(yīng)關(guān)系;研究表明群眾受教育程度越高,就能更深刻地認(rèn)識(shí)和理解政府的民生制度,也會(huì)更積極地去監(jiān)督政府在民生領(lǐng)域方面的改革,這在一定程度上促進(jìn)了民生投入績(jī)效水平的提高。

3 對(duì)策建議

本文用熵權(quán)TOPSIS方法得到了中國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的民生領(lǐng)域投入績(jī)效得分,并對(duì)績(jī)效水平的影響因素進(jìn)行量化分析。從績(jī)效水平看,中國(guó)大多省(自治區(qū)、直轄市)的民生投入績(jī)效處于中等水平,整體的績(jī)效水平不高;從影響因素看,人均GDP、對(duì)外開放度、財(cái)政分權(quán)、受教育程度及城鎮(zhèn)化水平對(duì)民生領(lǐng)域投入績(jī)效水平產(chǎn)生積極影響,政府規(guī)模對(duì)績(jī)效水平產(chǎn)生負(fù)向影響?；谝陨辖Y(jié)論,本文提出以下相關(guān)對(duì)策建議。

1)對(duì)于山東、廣東、江蘇、浙江、河南及四川等績(jī)效水平較高的省份,根據(jù)主成分回歸結(jié)果顯示,進(jìn)一步提高民生領(lǐng)域投入績(jī)效水平可重點(diǎn)針對(duì)財(cái)政分權(quán)與對(duì)外開放度問題。在財(cái)政分權(quán)問題上,這些省財(cái)政分權(quán)度屬于較高水平[18],這也是績(jī)效水平較高的原因之一,因此可進(jìn)一步擴(kuò)大對(duì)外開放度,特別是河南及四川屬于內(nèi)陸省份,需要積極參與重點(diǎn)學(xué)科、科研基地、國(guó)際科技合作等交流項(xiàng)目,注重技術(shù)創(chuàng)新與進(jìn)步,更多地引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)、管理經(jīng)驗(yàn)和高素質(zhì)人才。

2)績(jī)效得分屬于中等水平的有吉林、陜西、山西等23個(gè)省(自治區(qū)、直轄市),大部分屬于中部?jī)?nèi)陸地區(qū),要提高民生領(lǐng)域投入績(jī)效水平,各省(自治區(qū)、直轄市)根據(jù)實(shí)際情況,充分發(fā)揮各地區(qū)的優(yōu)勢(shì),擴(kuò)展農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、物流業(yè)等對(duì)外發(fā)展空間,按照產(chǎn)業(yè)政策引導(dǎo)外資加快向中部工業(yè)基地和地區(qū)擴(kuò)張;并適度縮減政府規(guī)模,將職能相近、業(yè)務(wù)范圍相近的部門整合為一個(gè)大部門,裁撤冗員和臨時(shí)人員,提高管理效率;對(duì)于北京、上海等一線城市,要充分考慮外來人口的各方面需求,如外來人口子女教育、住房保障機(jī)制等,配置與其規(guī)模、類型相適應(yīng)的民生設(shè)施。

3)西藏和青海的績(jī)效屬于低水平,這兩地屬于西部地區(qū),受歷史地理等方面因素的影響,發(fā)展相對(duì)較落后,因此需要加強(qiáng)邊境貿(mào)易,積極參與“一帶一路”國(guó)際合作,深化與周邊南亞國(guó)家的政策對(duì)接,并促進(jìn)旅游業(yè)對(duì)外發(fā)展;在教育方面,政府可進(jìn)一步減免學(xué)雜費(fèi),著重投資基礎(chǔ)教育,全面推進(jìn)困難學(xué)生精準(zhǔn)資助,并完善教師待遇及績(jī)效工資政策,不斷優(yōu)化高等教育的學(xué)科專業(yè)結(jié)構(gòu);在財(cái)政分權(quán)方面,可以給予地方政府一定的稅收立法權(quán),地方政府可以選擇或調(diào)整部分地區(qū)的稅率,通過轉(zhuǎn)移支付、對(duì)口支援等方式提高西藏和青海的財(cái)政分權(quán)度。

4 結(jié) 語

民生已成為現(xiàn)階段國(guó)家治理的核心任務(wù)之一,改善民生有助于緩解社會(huì)矛盾,促進(jìn)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。本文利用熵權(quán)TOPSIS模型對(duì)中國(guó)民生領(lǐng)域投入績(jī)效水平進(jìn)行分析,并基于主成分回歸模型探究民生領(lǐng)域投入績(jī)效的影響因素?？梢灶A(yù)見,隨著中國(guó)政府越來越關(guān)注民生、重視民生,民生情況將得到進(jìn)一步改善,人民群眾的獲得感、幸福感、安全感將不斷提升。本研究仍存在一些不足,由于獲取現(xiàn)有資料不夠全面,在指標(biāo)構(gòu)建與數(shù)據(jù)全面性上存在一定的局限,在今后的研究中有待進(jìn)一步完善。