[摘 要]计算北京市为常住人口提供教育和医疗公共服务后的公共服务效率变动情况可见，11个区县的公共服务存在投入过量和资源浪费的情况，支出效率有10%～85%的提升空间。运用Tobit方法分析影响因素表明，经济发展到一定阶段和政府达到一定规模后公共服务效率会有所下降，人口规模适度增加对城市公共服务效率有正向影响，给予农民工市民化待遇并不会给大城市财政造成过大压力，反而有助于提高大城市公共服务和财政支出效率。
[关键词]农民工市民化；大城市公共服务效率；DEA-Tobit方法
Abstract：There exist wasting of resources and putting too much in the public service of 11 counties of Beijing by calculating the changes in fiscal expenditure efficiency for supporting the public service of education and medical treatment of rural migrant workers by Beijing government， and the spending efficiency of 11 counties can be improved 10%～85%. The results of taking DEA-Tobit model to analyze the influencing factors show that the efficiency of public service will fall when the economic development reaches at a certain stage and the government reaches at a certain size. A modest increase of population size will have a positive effect on the efficiency； giving the treatment of the urbanization of rural migrant workers will not bring too much pressure on urban finance， on the contrary， it will help the urban government improve their public finance efficiency.
Key words：the urbanization of rural migrant workers； the efficiency of public service in metropolis； DEA-Tobit model
一、问题的提出
外来常住人口市民化真的会给大城市带来公共服务供给和财政压力吗？在城市扩张和财政紧张的双重约束下，公共财政如何改变效率以应对压力？实践上，北京、上海、杭州等不少城市早已试点向农民工提供部分公共服务，如子女义务教育、医疗服务等。
二、文献综述
归结现有研究，有关农民工市民化的文献并不关注大城市财政负担和财政支出效率问题，有关财政支出效率的文献，不涉及城市内部结构的效率比较问题，更不涉及外来人口迁入对城市公共服务效率的影响。大城市为进城农民工提供公共服务既保障了他们的福利，又符合大城市自身发展需要，研究农民工市民化对大城市公共服务效率的影响甚有必要。
三、测算方法、决策单元和指标选择
（一）测算方法
测度公共服务效率主要有三类方法：一是用产出指标衡量公共部门绩效（public service performance，PSP），二是用单一指标的投入-产出率衡量公共部门效率（PSE），三是用数据包络分析（DEA）度量与前沿面相关的效率。仅用产出指标虽然能够反映公共服务的供应水平，但难以看出公共部门的投入产出效率。使用单一指标虽能测算效率，却太过粗略。因而国内外学者更多采用DEA方法评价比较各个公共部门效率的前沿面，同时结合Tobit模型考察影响效率的各种因素。
DEA方法是一种运用数学规划模型处理分析数据的方法，近年来学者们将其推广至公共部门，将公共服务的多项投入和多项产出数据进行处理，评价公共部门的运行效率是否达到最佳。模型受数据内在关系决定，无需设定生产函数，无需人为设定各变量权重，无量纲性具有公平客观性。Tobit模型可用来分析影响公共支出效率的因素及力度。鉴于Tobit模型的多重共线性和内生性严重，需要用单变量和多元回归分析，并运用固定和随机效应以及GMM（高斯混合模型）系统做函数估计。
公共财政支出的总体效率被称为综合效率，可以分解为纯技术效率和规模效率。数学公式是综合效率=纯技术效率*规模效率。其中，纯技术效率衡量投入产出的资源配置是否达到最佳效率，对政府或公共部门而言，主要是指组织层面的投入成本最低或产出最大，此为最佳效率；规模效率反映要素投入规模是否合理，若投入过大则容易资源浪费，若投入过少、规模不足，则难以获得规模效应。
（二）决策单元
（三）指标选择
四、北京市各区县公共服务效率
表2的计算结果表明，2007―2012年北京市公共服务综合效率呈下降态势：
五、Tobit因素分析
总体效率下降并不意味着为农民工提供市民化的公共服务会降低投入支出效率，还需要具体分析影响因素。影响公共服务效率的因素主要有经济发展水平、政府规模和人口规模，三者对于投入产出效率的影响均有正反两个方面。经济发展水平高的地区，居民纳税较多，对公共服务需求较高，要求有更好的监督机制；政府财政资金充裕，有更加充足的资金投入，政府公共服务效率较高。当经济发展达到更高水平时，居民对公共服务的需求得到满足，所需付出的时间、精力等监督成本相对更高，政府公务人员在较高工资收入待遇下也不再勤力工作，服务效率会有所下降。政府规模扩大在公共部门较少时会提高公共服务效率，有利于部门分工和加强监督，规模扩大到一定程度后会出现机构臃肿、人浮于事现象，公共服务效率下降。人口规模与公共服务效率呈“倒U”曲线关系，一定范围内人口密度增加，会带来规模收益增加，人均公共服务成本降低，有助于提高公共服务效率。人口规模过大产生拥挤效应，或过小，都会降低公共服务效率。 Tobit模型结果显示（见表3），2007―2012年，用行政管理费用表示政府规模的系数为-0.000149，说明政府规模每减少0.149，公共服务效率会降低1%。用人均GDP代表经济发展水平的系数为-0.0000087，说明各区县的经济发展水平对公共服务效率的影响为负。这一结果与部分学者的研究吻合，高收入地区的居民不太关注监督控制政府支出（De Borger和K. Kerstens，1996），出现政府膨胀、成本增加、效率恶化[15]。北京市人口密度与效率值同方向变动，人口密度系数0.0000183，表明每单位面积增加万分之1.83人，公共服务效率增加1%。但人口密度最高的老城区东城区和西城区，人口密度较低的生态涵养发展区门头沟区等，规模效率明显偏低。
六、公共服务效率的改进
改进公共服务效率的方法包括两类：一是保证现有产出不变，压缩投入；二是增加投入，使产出达到效率最优。仍以北京市各区县为例，为保证公共服务效率，可以量化出需要增加或减少的财政投入。
（一） 减少公共投入
然而，这种缩减公共投入的做法与人口增长和现代化生活水平的实际需要并不相符，且这种比较也只是北京市内各个区县的比较，有一定片面性。如据此缩减教育和医疗公共支出，可能会给民众带来损失，难以被市民接受。
（二） 增加公共服务产出
这类激励手段只需增加产出，如教育方面更高的生师比，或更多的医院病床数等等。限于数据收集和质量衡量的困难，我们仅以产出数量说明。采用产出导向型模型计算需要增加的产出数量，产出数量应当增加到如表5的目标值。
七、总结
本文利用DEA两阶段法从教育和医疗的视角评价了北京市的公共服务效率，结合Tobit模型分析了影响公共服务效率的影响因素。
2.总体效率下降并不意味着为农民工提供市民化的公共服务会降低财政支出效率。对影响因素进行Tobit分析可见，北京市在经济发展已经达到较高水平，政府达到一定规模后，人口规模对公共服务效率有着负向影响，而在人口规模仍处收益递增阶段的朝阳、海淀、丰台、大兴、通州和昌平等城市功能拓展区和城市发展新区，人口规模则对公共服务效率有正向影响。
3.投入导向型模型的计算结果表明，要想达到最优效率，11个区县需要减少10%～85%的教育和医疗投入。考虑到缩减公共投入的做法不符合人口增长和现代化生活水平的实际需要，还需计算产出导向型的效率改进，若要实现效率最优，需要增加产出10%～130%，同时相应增加0.05%～78%的投入。
大城市对农民工市民化仍有诸多控制，正在修改完善的新型城镇化发展规划，也提出对特大城市和大城市的农民工合理设定和逐步放宽落户条件，逐步转为城镇居民。这固然是出于城市公共服务供给的考虑，但却忽视了人口就业和居住、流动规律以及大城市建设发展要求，也逃避了改进公共服务效率的重任。 受数据限制，本文未考虑其他类型的公共服务，仅对北京市各区县教育和医疗公共服务效率进行对比，也较难收集到具体的农民工随迁子女教育和就医情况，所选指标也仅以数量计量，这样的衡量相对机械。很有可能生师比提高，即一个老师对应的学生人数增加，老师要付出更多精力，导致对学生的教育辅导不足。如果病床数增加，医护人员更为忙碌，反而使单个病人的服务受损。同时，本文仅从公共服务供给角度考虑农民工市民化的政府支出效率，没有全面考察农民工市民化后带来的经济发展和财政收入增长效应，以及为城市提供人口红利、推动城市可持续发展等长久效应。未来研究仍应进一步强化数据收集处理，并扩大到更多的城市和地区作对比分析。
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