我国基本公共服务均等化区域差异研究
——基于医疗和教育省级面板数据的DEA分析

2017-02-11 02:46孙琳
关键词:均等化公共服务效率

孙琳

(中国社会科学院 财经战略研究院,北京 100836)



我国基本公共服务均等化区域差异研究
——基于医疗和教育省级面板数据的DEA分析

孙琳

(中国社会科学院 财经战略研究院,北京 100836)

城镇化进程的加速,生活水平的提高,促使中央及各地区政府基本公共服务支出规模不断扩大。从投入和效果层面出发,运用我国31个省份财政基本公共服务支出数据,研判各区域基本公共服务均等化程度。同时,采用DEA数据包络分析方法,深入探究各区域基本公共服务的投入产出效率变化。研究发现,各区域间普遍存在着基本公共服务水平非均等化现象,东、东北、西、中部呈现阶梯状特征;数据包络分析结果表明,在提高各地区基本公共服务(医疗和基础教育)方面,中部地区的资金使用效率最高,东北和东部地区位居其次,西部地区最低。

基本公共服务;均等化;DEA数据包络分析

近年来,我国基本公共服务投入规模之大、成效之高令人欣喜,由其引发的有关均等化的议题也逐渐深入,引起了学界和政界的广泛关注。目前,基本公共服务均等化问题成为我国调节收入分配、制定可持续发展战略的重要目标之一。为平衡各区域间经济发展,消除基本公共服务领域不平等现象,我国在第十三个五年规划纲要中明确制定了相关的改革方式及目标,并将提升生活质量、建立健全基本公共服务体系作为政府2016-2020年间的工作重心。纲要指出:“在十三五期间,我国义务教育巩固率提高到95%,高中阶段教育毛入学率提高到90%以上;增加公共服务供给,满足多样化需求。”据此,为尽早实现各区域基本公共服务均等化,切实达成十三五规划的目标要求,本文以均衡各区域服务供给为研究中心,以财政资金投入规模及使用效率为研究对象,立足于区域层面,系统考察我国区域基本公共服务的供给现状,并在此基础上,深入探讨各区域基本公共服务资金的使用效率,以期为均等化改革提供有益的参考意见。

在关于我国基本公共服务均等化的研究方面,学术界围绕这一议题展开了持续的分析与讨论,从而积攒了大量的理论研究成果,为实现均等化奠定了夯实的理论基础。其中,安体富、任强(2007)[1]分析了2000年至2010年我国省际间公共服务均等化水平的变化趋势,在构建衡量公共服务均等化水平指标体系的基础上,对我国各省的公共服务指数进行度量。吕炜、赵佳佳(2009)[2]则进一步研究影响我国基本公共服务供给的深层次原因,其从财政分权导致地方政府资金匮乏的角度,以财政分权为研究基点,对基本公共服务供给展开探讨,重点分析两者之间的抑制性关系。在此基础上,曹静晖(2011)[3]以“单中心”政府治理结构和政府绩效评价为研究重心,集中探讨制度与基本公共服务均等化之间的内在联系。廖文剑(2011)[4]借鉴美国、法国、英国等西方发达国家的成功经验,并根据我国的社会现实,探索出完善各地区均等化行之有效的方式。苏明等(2011)[5]立足于“减贫”的视角,对我国基本公共服务均等化的总体成效及存在的主要问题进行深入的分析,并利用基尼系数的变化,证明均等化程度的提高将有助于减少贫困人口数量。樊丽明、郭健(2012)[6]以美、澳、日等发达国家为例,详细考察了各国城乡基础设施、义务教育、医疗卫生和养老保险等基本公共服务均等化的实现进程,在总结相关经验的同时,为均等化的实现提供了可资借鉴的措施。余佶、余佳(2014)[7]以城乡为研究对象,以产品供给和需求为探索视角,讨论市民、农业转移人口以及农民三类不同社会群体的需求和政府、市场供给间的关系,相应地提出了改善不均等化的策略。李伟、燕星池(2014)[8]则从财政转移支付的视角分析其在改善基本公共服务均等化方面所发挥的作用,结果发现,转移支付制度的内生缺陷及外部监管不足导致其对均等化的作用微乎其微。在理论研究的基础上,国内学者从实证的角度对我国基本公共服务均等化程度等问题进行评估,其成果亦较为丰硕。宋文昌(2009)[9]通过动态的实证分析,采用综合法和分组法,探索我国公共服务不均等的原因,结果显示财政分权模式造成各地政府相继竞争,从而阻碍着公共服务供给数量。王伟同(2009)[10]从城乡基本公共服务均等化入手,充分考察了政府公共服务水平。同时,实证分析了城市化进程中影响均等化的各项因素。王新民、南锐(2011)[11]构建了均等化的评价指标体系,并利用2008年全国 31个省份的数据进行实证及相关性分析,分析结果表明我国省域间均等化水平相差较大,三大区域呈现明显的梯形分布。曾红颖(2012)[12]建立了基本公共服务均等化标准体系,同时构建了财政转移支付测算模型,并以2008年支出数据为样本,测算、评价均等化的财政转移支付,结果发现文章所构建的体系标准和模型对改善我国基本公共服务差异起着积极的作用。李凡、岳彩新(2014)[13]则使用主成分分析法,寻找影响均等化水平的因子,在加权赋值基础上,对各省基本公共服务水平进行测度,检验证明了不同的转移支付方式对服务提供产生着不同的影响。

综上所述,研究文献多数集中于探讨影响我国基本公共服务均等化的因素等方面,鲜少从资金运用效率角度来研究各地区存在差异的可能。基于此,本文尝试将非参数边界分析方法DEA应用于我国31个省级地区,在考察各地区基本公共服务供给现状的基础上,测算政府财政资金的支出效率,从此角度深入探析并试图寻找影响各地区基本公共服务供给存在较大差异的原因,探索实现均等化的有效途径。

一、研究方法及数据选取

为科学反映我国各区域的社会经济发展及基本公共服务供给现状,依据党中央、国务院制定的区域发展政策*依据《中共中央、国务院关于促进中部地区崛起的若干意见》(中发(2006)10号)、《国务院发布关于西部大开发若干政策措施的实施意见》(国发[2000]33号)。,按照经济区域划分标准,将我国31个省份划分为东部、中部、西部及东北四个经济区域。*东部地区包括北京、天津、上海、河北、山东、江苏、浙江、福建、广东和海南10个省市地区;中部地区包括安徽、河南、江西、山西、湖北和湖南6个省区;西部地区包括内蒙、重庆、广西、贵州、四川、陕西、云南、西藏、甘肃、青海、新疆和宁夏12个省区;东北地区则包括辽宁、吉林、黑龙江3个省区。本文选取投入及产出变量作为测量基本公共服务领域不平等程度的指标,分别利用全国31个省份基本公共服务的投入和支出数据,对四大经济区域的基本公共服务规模和资金使用效率进行测评,重点分析各区域基本医疗和教育方面的均等化程度。

(一)数据及变量

对于公共服务均等化,学术界持不同的理解。又由于基本公共服务效果指标无法获取、难以量化,大多数文献通常采用支出均等化代替效果均等化指标。本文借鉴以往文献,从财政均等和结果大体相等的角度,研判我国各区域基本公共服务均等化问题。以此为基点,从投入及效果两方面分别进行基本公共服务支出均等化分析。以医疗和基础教育为重点考察对象,投入层面选取人均公共服务支出作为衡量指标,公共服务支出采用人均教育、科学、文化及卫生支出数额予以衡量;*按照2007年政府收支分类改革目录。囿限于统计口径的差异,在2007年之前,我们选取教育事业费、科学事业费、卫生经费及文化广播事业费支出作为公共服务(即科教文卫)支出数额;而于2007年后,我们则选取教育、科学技术、文化体育与传媒、医疗卫生支出作为公共服务支出数额。效果层面选取医疗及基础教育作为衡量指标,其中,医疗水平用人均病床数(每千人医疗机构卫生床位数)予以衡量,基础教育用小学及中学生师比(在校学生数与专任教师之比)予以衡量。其中,用于评估各区域基本公共服务均等化水平的各项数据,取自于《中国统计年鉴》和中经网数据统计库。考察及计算结果见下文

(二)区域公共服务供给现状考察

1.区域人均公共服务投入层面的不平等性考察

根据各区域样本数据,人均公共服务投入情况结果见于图1。

图1 各区域人均公共服务投入情况(2004-2014)

由图1可知,从整体角度出发,2004-2014年间各区域人均公共服务支出均呈现不断上升的趋势。尤其在2006年以后,上升速度大幅提高,这在一定程度上说明近几年来,我国着力于提高人民生活水平,改善民生的社会发展战略得以不断推进,积极努力增加基本公共服务支出的目标得以实现。然而,从各区域曲线单独的变化情况不难看出,各区域人均公共服务支出在2004-2014年间仍存在着较大的差异。其中,东部地区人均公共服务支出一直置于高位,西部及东北地区支出水平较为相近,位居东部地区之后,中部地区人均公共服务支出则处于最小的状态。而且,自2006年以后,各区域投入差距呈现出不断扩大的趋势,基本公共服务支出非均化程度也随之加剧。尤为重要的是,自2012年起,东北部地区人均公共服务支出保持平稳投入,与当下投入日渐增加的趋势相悖。在此应当特别注意,从图中可以清晰地看到,各区域资金投入规模正以每年递增的趋势在不断扩大,由于各地经济基础与总量的差异,以及人口与社会现实,不可期望各区域间公共服务投入实现完全的均等化,我们主要从效果层面追求均等化的实现。

2.人均公共服务效果层面的不平等性考察

据统计,2015年我国医疗卫生机构床位708万张。其中医院534万张,乡镇卫生院121万张。*数据来源于《中华人民共和国2015年国民经济和社会发展统计公报》,中华人民共和国国家统计局,2016年2月29日。从图2中我们可以看出,各区域公共服务在医疗领域层面仍存在着不平等现象,但不平等差距有所趋缓。 2004-2014年间,各区域人均医疗服务(每千人医疗机构床位数)均呈现不断上升的趋势。其中,得益于重振西部大开发和促进中部地区崛起的政策优势,两个地区每千人医疗机构床位数上升速度最快,医疗条件也相应得以大幅改善。从各区域曲线单独变化的情况可以看出,2004-2014年间,东北地区医疗卫生层面的供给数量一直处于领先地位。东部地区则在2010年由起初的高位急转而下,每千人医疗机构卫生床位数不断下降,原因可能在于近几年来,东部地区人口增长迅速,医疗卫生供给应接不暇。总体而言,2010年之前,各区域医疗卫生服务水平差距较大,而2010年后各区域处于相对平衡状态,差距正逐步缩小。究其原因,可能主要在于中央政府大力推动医疗改革进程,因而对医疗领域的投资增加,其产出亦随之得以大幅扩增。

图2 各区域每千人医疗机构卫生床位数(2004-2014)

从图3中可以看出各区域公共服务提供在教育领域的不平等情况,我国各区域基础教育提供存在着较大的差异,总体上呈现不平等程度逐渐加剧的趋势。2004-2014年间各区域人均教育服务支出不断上升,在校学生数与专任教师比不断下降。其中,东北地区在校学生数与专任教师比下降速度最快,教育质量提升有望得以改善。从各区域曲线单独的变化情况可以看出,在不考虑教育质量的情况下,相较东部和东北地区而言,中、西部地区在基础教育数量供给领域还存在一定的劣势。10来年,生师比虽保持着稳步下降的趋势,但其下降速度不尽人意,远远低于东部和东北地区。从此层面上分析,各区域在基本教育领域仍存在较大的差距。

(三)公共投入的效率测度

图3 各区域在校学生数与专任教师比(2004-2014)

本文选用DEA数据包络方法,核算我国东、中、西及东北四个区域政府公共服务支出效率。[14]以此为基础,为改善我国各区域基本公共服务不均等化谏言献策。

作为根据投入和产出的观察值来测评生产前沿有效性的一种非参数估计方法,DEA在处理多投入、多输出的效率问题上具有特定优势,因而被学术界广泛应用于经济生产活动、环境保护等领域的效率评估。本文通过构建多投入及多产出指标的DEA方法,对我国东部、中部、西部及东北四个区域的公共服务支出效率进行核算,重点考察各区域间医疗和基础教育领域的不平等性。投入指标选定为各区域政府每年公共服务财政支出规模。考虑到数据的可获得性与可比性,选用效果层面的医疗、基础教育、社会保障与就业、公共交通和环境保护相关变量作为产出指标。各项变量指标的描述性统计结果如表1所示。

表1 变量指标描述性统计

使用基于可变规模报酬的DEA非参数估计模型,以产出为导向测定我国东部、中部、西部及东北四个区域的公共服务支出综合效率值*基于产出导向的DEA是在不改变投入要素的条件下,使产出最大化的效率模型测算,故本文选用产出导向的DEA模型进行支出效率核算。。核算通过deap2.1软件实现,其结果见表2和表3。

表2 2004-2014年各区域医疗、教育支出综合效率值

注:表中-代表规模报酬不变,drs表示规模报酬递减,irs代表规模报酬递增。

从表2中可以得知,我国各区域间公共服务的支出效率不尽相同。具体而言:

首先,基于地区视角。除中部地区处于技术前沿地带外,其他地区的政府医疗和基础教育支出普遍存在着技术无效率的现象,效率均存在进一步的提升空间。其中,经济发展最为迅速的东部地区虽具有较高的资金综合利用率,但整体上仍不及东北地区的使用效率。西部地区政府在运用公共服务资金的能力上相较最弱,致使其资金的综合利用率最低。

第二,基于规模报酬视角。目前,中部地区和东北地区正处于规模报酬不变的阶段,东部地区呈现出规模报酬递增的特点,西部地区则已达到了投入产出的临界点,即规模报酬递减阶段。因而,仅就公共服务资金投入而言,这意味着东部地区政府财政资金仍有进一步扩大、资金使用效率进一步提升的空间,而西部地区在医疗和基础教育领域的支出,尤其是每千人医疗机构卫生床位数和在校学生数与专任教师比已超过了最佳规模,而投入的财政资金却并未得到充分有效的利用,存在明显的效率损失问题,应特别注意改善已有资金的使用方向。

表3 2007-2014年各区域社会保障、交通运输及环境保护支出综合效率值

注:表中-代表规模报酬不变,drs表示规模报酬递减,irs代表规模报酬递增 鉴于数据的连续性和可查性,本表选用时间为2007-2014年

第三,从整体视角来看。2004-2014年间全国财政医疗和基础教育支出效率呈现先递增、后递减而后递增的态势。其中,2004-2006年的支出效率不断提升,2007年之后则小幅回落。而后在2011年支出效率重现回升态势。

从表3中可以看出,东部地区在社会保障、交通运输和环境保护支出方面资金使用效率均较高,处于规模报酬不变的技术前沿地带;中部地区在社会保障支出效率方面稍显不足;西部地区则正好相反,交通运输及环境保护支出效率仍有进一步提高的空间;东北地区在社会保障和环境保护支出方面资金使用效率较低。

二、结论及政策建议

本文从投入及效果层面出发,运用我国31个省份2004-2014年财政基本公共服务支出数据,采取DEA数据包络分析方法探究各区域基本公共服务均等化程度及其效率。基本医疗和教育层面的现状分析发现,我国各区域间普遍存在着基本公共服务水平非均等化现象,在投入层面,东部、东北、西部、中部地区分别呈现阶梯状特征,在效果层面,东北的医疗和教育水平均较高,中西部的医疗机构床位数多于东部地区,而东部地区的基础教育水平则明显高于中西部地区;DEA效率分析结果则表明,我国中部地区在基本公共服务提供领域中具备高效使用投入资金的能力,东北和东部地区相较次之,西部地区资金运用效率能力最弱。

从研究结论中我们能得到如下政策含义:第一,由于区域发展不协调和财政资金投入规模的差异,致使各区域基本公共服务均等化发展的推广窒碍难行,为此,应当继续实施区域发展战略,积极推进地区间经济长期可持续发展,坚持中部崛起战略和西部大开发战略;在基本公共服务财政资金投入方面,扩大中央对地方的转移支付力度,应加大对中部及东部地区的资金扶持力度,与此同时,财力也应适度向西部地区倾斜,为基本公共服务水平落后的西部地区提供强有力的财力支撑。第二,各地区政府应积极努力提升基本公共服务支出效率,尤其是西部地区,在医疗和基础教育领域增加财政资金的同时,借鉴其他地区做法,注重财政资金的使用方向及其运用效率,提升服务质量,改善区域内基本公共服务现状,从而缓解各区域间基本公共服务供给持续扩大的局面。

[1]安体富,任强.公共服务均等化:理论、问题与对策 [J].财贸经济,2007(8):48-54.

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[3]曹静晖.基本公共服务均等化的制度障碍及实现路径[J].华中科技大学学报(社会科学版),2011,25(1):48-52.

[4]廖文剑.西方发达国家基本公共服务均等化路径选择的经验与启示[J].中国行政管理,2011(3):97-100.

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[10]王伟同.城市化进程与城乡基本公共服务均等化[J].财贸经济,2009(2):40-45.

[11]王新民,南锐.基本公共服务均等化水平评价体系构建及应用——基于我国31个省域的实证研究[J].软科学,2011(7):21-26.

[12]曾红颖.我国基本公共服务均等化标准体系及转移支付效果评价[J].经济研究,2012(6):20-31.

[13]李凡,岳彩新.我国省级基本公共服务均等化水平的测度[J].统计与决策,2014(11):89-92.

[14]孙开,孙琳.基于投入产出率的财政环境保护支出效率研究——以吉林省地级市面版数据为依据的DEA-Tobit分析[J].税务与经济,2016(5):101-106.

(编辑:程俐萍)

Regional differences of basic public services equalization:DEA analysis on provincial panel data based on healthcare and education

Sun Lin

(NationalAcademyofEconomicStrategy,ChineseAcademyofSocialScience,Beijing100836,China)

With the advancement of urbanization, the scale of basic public service expenditure of local governments has been expanding. With data of public services expenditureof 31 provinces in China, based on the input and the effect level, this paper explores the degree of equalization of basic public services in each region. It also analyzesthe input and output efficiency of basic public services measure with DEA method. The results find that the efficiency of funds utilization in the middle region is the highest, then the northeast, and the eastern; the western region is the lowest.

Basic public service;Equalization; DEA envelopment analysis

2016-11-19

孙琳(1988-),女(汉),山东烟台人,中国社会科学院财经战略研究院博士后,博士,主要从事财政理论与政策方面的研究。

F812.7

A

1671-816X(2017)03-0051-06

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