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公共支出的生产效率：跨州的实证研究
Aman Khan， Olga I. Murova
摘要：公共生产率，特别是公共支出的效率，一直是一个学术界和非学术界研究争论了很长一段时间的课题。多年来，学界已经进行了大量的研究。这些研究的课题大多使用传统的统计方法，例如生产函数。偶尔也使用诸如数据包络分析（DEA）的手段。前人的研究大多是在微观层面上，使用一个单一的决策单元与有限的数据进行分析。本文采用多阶段DEA方法，并使用面板数据（美国的五十个州超过21年的公共生产率数据）用于研究。基于著名的Farrell技术效率研究，使用两个常量和变量的回报规模来衡量各个州的生产率。研究结果表明，在研究期间，各州生产率总体呈下降趋势，但有一部分州例外。该研究的结果与美国国民经济的增长趋势相一致。
关键词：
效率、技术效率、规模报酬、多阶段DEA
从历史上看，关于公共支出的争论有两个主要的观点：一部分学者认为公共支出的生产效率低下，而另一部分学者相信公共支出是有效的。支持第一个论点的学者认为，政府要成长，它需要将运营资源退出私人部门，但这些资源只有在私人部门里才可以有效地利用。私有化和公私伙伴关系的新发展，是以私人部门劳务和资本的效率具有优越性这一观念为基础的。公共选择理论、委托–代理模型，和X-效率理论也同样质疑政府支出的效率问题。然而，支持第二种观点的学者认为有效利用公共支出可以提高效率。本文的主要目标是研究和衡量公共支出的生产效率。
从实用的角度来看，衡量公共支出的效率对政府来说具有相当大的价值，公共支出在国内产出中占有相当大的比例，直接影响公共政策，包括教育，医疗，公共安全，交通和福利等服务。考虑到政府每年花在这些和其他服务上的钱，所以不难理解为什么政府财政支出的效率受到如此关注，特别是与提供类似服务的其他政府的支出。因此，了解哪些支出是更有效的，特别是与提供类似服务相关的支出。这不仅对公众，而且也对官员和提供服务的机构很重要。
从公众的角度看，公民了解政府如何提供最好的服务，能够让政府对他们的税收支出负责。对于当选的官员，知道在哪里可以从改善效率作出最大的收益会对促进政策发展讨论、提高监测机构业绩和改善服务机构之间的协调性。换言之，它将帮助政府部门做出更好的分配决策。也许比其他任何一个群体，公共管理者更能从政府部门效率的比较分析中受益。尤其是在公共开支方面的比较分析：它可以帮助他们了解在效率方面，差距不仅存在于司法管辖区间，而且也存在于机构间。还可以帮助他们了解导致这些差距的原因，以及可以采取什么措施缩小差距。这种性质的研究，也可以提高公共管理者在处理公众需求和提供公共产品和服务方面的优势和局限性的认识。
研究分为四个部分 ︰ 第一节简要概述对公共支出生产效率的相关研究，第二部分提供了关于研究所用方法的详细讨论和研究所使用的数据，第三节强调了在所用方法的框架内进行研究的结果，第四部分对研究进行总结以及该研究对政府决策者的实用性和研究的不足之处。
相关研究
大量的文献对公共支出和私有部门的效率进行了比较。例如，Alchian(1965)、 Demsetz (1967) 和 Pejovich （1969 年） 等财产权利理论家认为，公共支出比私营部门业务的效率低。公共部门不能为高效的公共产品生产提供所需要的激励机制，而且它缺乏的盈利目标是私人生产的基础。这种缺乏激励结果导致了公共管理者，与其在私营部门的同行（其奖励根据他们对公司的收入做出的贡献计算）相比薪酬较少。
Baumol (1967)从另一个稍有不同的方面提出了工资调整理论。公共部门和私营部门的工资往往都根据私营部门的生产力增长。私营部门的生产力取决于技术进步，这增加了公共部门的成本。随着私营部门效率的提高二者共同的工资率上升，导致成本上升。然而公共部门却没有相应地增加生产力。因为在公共部门的工资率调整到私营部门的增长速度，公共管理者和其雇员都没有动力提高工作效率。尽管这是一项热点研究，但它一直很难找到广泛的实证支持来证明鲍莫尔的理论。这是由于该理论假设太过严格(Bradford, Malt, and Oats 1969; Spann 1977)。
相比之下，公共选择理论家如Buchanan 和 Tullock (1962)，Williamson (1964)，Niskanen (1971)，Warren Jr. (1975)， Orzechowski (1977)，和 Mueller (1987)等人把问题归咎于官僚和公共管理者不能正确地纠正市场失灵的问题。他们的论点的前提是政治行为者在政治市场的规则和条件下最大限度地提高自己的利益。而这会导致过度劳动和过度使用资本，与最佳生产或管理的概念不一致。在传统概念中，这意味着公共生产发生在效率前沿之下的地方，这就使得由于技术上的低效率造成生产方面的无效率。
公共选择理论和管理的一个不同的管理层之间有着惊人的相似性：所有权二分法称之为委托-代理关系。所有者 （委托人）要最大限度地提高他们的投资回报率，但管理者（代理人）的操作可能基于不同的目标，因此会与业主的利益冲突(Jensen and Meckling 1976; Vining and Boardman1992)。代理人希望提高他们自己经济效益，这将减少业主的利润率。理论上，如果管理者与所有者分享他们所做的所有决定，就不会存在委托代理问题，管理决策的问题会比较容易。但在现实中，既没有完美也没有可免费获取的信息(Downs 1957)，这给管理者们提供一定的空间从事保证他们安全的活动。业主可以使用各种激励机制，如奖金计划或股票期权，来使长期利润最大化。但它只会将委托代理问题减少到一个可接受的水平，而不是消除问题。
当有人试图将所有权和日常管理工作分离开来时，公共部门关于委托代理问题的推论是十分明显的( Coats 2002; Forrester 2002; Gailmard 2010; Lane 2013)。在这种情况下，委托人（官员）的目标是由某些公共行为来实现效率最大化或保证特定的分配结果。虽然代理人（官僚）可能会追求最大限度地提高自己的个人利益（收入，财政局预算，或政治权力）。检测这种利益冲突是不简单的，因为与公共产品有关的搭便车问题的存在使得政府部门更难以追究代理责任(Samuelson 1954)。此外，政治市场没有类似私人部门的奖金和股票期权的机制可以作为激励代理人来维护这些委托人的利益。
类似于选择理论家，Leibenstein（1966 年）利用X效率（指资源分配上的效率）来考察公共开支的效率，他认为绩效是一个组织经济和制度环境的功能。随着组织变大，迫于竞争的条件组织不能控制成本。他的观点是高利润的垄断浪费投入和缺乏提高效率的主动性。Leibenstein认为，公共开支处在一种阻碍了效率的环境之中。大多数公共部门活动都是重复的且发生在没有竞争的例行方式下，在此种方式下私人部门给他们留下的创新余地很小。不仅如此，不同于私人部门，公共组织并没有真正的破产的威胁造成组织刚性和官僚不愿意接受频繁改变，这反过来会导致低水平的生产效率，就是 X非效率。
然而，公共支出的效率的实证研究已经产生了不同的结果。例如，在九十六个国家进行跨国研究，Landau（1983）通过测量国内生产总值（GDP），发现政府支出和人均产出增长率之间呈负相关关系。通过消费研究Aschauer（1989）也发现，政府支出一般并没有效率，虽然非军事资本是有效率的。另一方面，Munnell（1990）发现政府资本是有效率的但具有非常低的弹性，范围从0.06至0.15。而Plane的研究（1992）未能拒绝政府效率明显偏低的假设。同样，一个由Evans和 Karras进行的跨四十八个州的研究（1994）表明产生一些公共开支如教育支出是有效率的，但不是所有的政府活动都有效率的。从这些和其他的研究中得出的关于效率的普遍结论是其结果是不同的。有证据表明，在某些情况下但并不是所有情况下，公共支出是有效率的。
在研究方法上，大多此类研究采用更传统的柯布-道格拉斯生产函数来解释不同的输入组合和相应的最大产出水平之间的关系。然而，利用柯布道格拉斯生产函数和类似使用普通最小二乘回归（OLS）的方法会产生一些问题，因为OLS回归不容易衡量是什么导致组织产生小于最大输出或变化的输入如何产生相同的输出水平。近年来，另一种方法数据包络分析法（DEA）由于可以很容易地解决这个问题受到学界的重视。由Charnes，Cooper和Rhodes（1978）开发的DEA法特别适合于测量组织提供类似服务的效率。它也可以用于测量是对输入和输出混合形式敏感的效率。此外，DEA 法可以比较相对类似的组织和衡量其效率的大小以及建议行动方案来使低效率降到最少。
已经有许多应用DEA方法被用来衡量政府的医疗 (Rutledge, Parsons, and Knaebel 1995; Safdar 2014)，交通运输(Barnum, McNeil, and Hart 2007; Prakash, Rajesh, and Thilagam 2012)，教育(Coelli 1998; Johnes 2006; Sav 2012; Rassouli-Currier 2012)，和公共安全(Nyhan and Martin 1999; Barros 2007)等方面的支出效率。然而，这些研究通常检查单个组织和几乎没有检查所有五十个州的多个变量。本文扩展了现有的研究，并运用DEA评价公共支出效率在美国五十个州超过二十一年的数据。
数据和方法
效率测量的大部分研究都是基于Farrell（1957）的工作，其在很大程度上被公认为是生产力分析的标准。Farrell认为，一个组织的效率可以分为两个部分，技术效率和配置效率。技术效率（TE），它反映了输入–产出转化的物理效率；配置效率（AE）反映了投入要素的最优配置。TE反映的能力是为避免浪费来通过所投入的产出得到尽可能多的产出，或者，通过尽可能少的投入来得到相同的产出。换句话说，它根据产出比投入的比例反映了一个组织的效率。因此，一个组织的最佳实践操作将被视为100%在技术上是有效的，反之对那些不最进行最佳实践操作的组织来说，则相反。最佳实践并不是通过理论来构建的，而是通过其是同行间绩效最好的组织来表现。这项研究主要侧重于 TE。使用 TE 的优点是它把问题归结于管理手段和业务活动的规模，而不是构成 AE的输入价格和成本。并且因此使用TE作为效率测量的必备条件。
测量效率通常有两种方法，特别是Farrell的TE法：一个输入为导向的措施（输入最小化）和输出为导向的措施（输出最大化），一般使用的措施是一般使用的。输入为导向的措施表明，可以按比例减少而不改变输出量；输出为导向的措施表明，可以按比例扩大而不减少输入量。这项研究使用的输入方向和传统观念是，与输出相比，组织（州，在本文中）更多地控制输入。DEA也允许在常量与变量的回报率之间选择其一来确定一个组织是否达到最佳规模。在这里，最佳规模一般被称为规模效率。规模效率是指一个组织或其任何被称为决策单元（DMU）的功能单元是有效的。
此外，DEA分数产生于生产规模收益不变（CRS）和可变规模报酬（VRS）两种情况下，接受每个DMU（州，在本文中）的规模效率估计。CRS适用于所有单元都在最佳规模经营的情况下。然而，由于财务与非财务因素产生的偏差可能让各单元无法达到最优规模。另一方面，VRS假设允许计算TE时通过增加凸性约束使低效的单元对类似的单元来说仅为基准，以此可以不计算规模效率的影响。本研究得出的VRS效率得分是非常灵活的，因为它考虑到了增大和减小回报规模，也考虑到无规模的因素，如上文所提到的管理效率。
本文的数据是美国五十个州21年（1992-2012）间的数据（见附表1）。本文使用的输出数据采用的是与GDP相似的州生产总值（GSP）。输入的数据是各州关于教育，交通，卫生，公共安全（警察和消防），福利，加上两个附加变量，就业和人口等方面的开支。GSP提供一个州经济产出的最全面的数据。除了就业和人口以外的其他输入变量的选择是基于这些变量占政府支出相当大一部分。例如，根据Aronson 和 Hilley发表于1986年的研究，他们发现大约2/3的州和地方支出用于教育、交通运输（特别是高速公路），健康，福利和公共安全，这种趋势多年来一直延续到今天。在本文中使用的两个其他输入变量，人口和就业是用于反映政府的规模。大政府倾向于花更多的基本支出，虽然这并不能保证效率。笔者从美国商务部经济分析局获得了各州GSP数据，并且从美国政府支出网站获得各州支出。
表 1.美国各州根据规模报酬变量的技术效率得分
|
State |
1992 |
1995 |
1998 |
2001 |
2004 |
2007 |
2010 |
2012 |
|
|
1 |
阿拉巴马 |
0.829 |
0.779 |
0.840 |
0.799 |
0.779 |
0.716 |
0.808 |
0.821 |
|
2 |
阿拉斯加 |
0.828 |
0.782 |
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