我国区域公共就业服务效率研究——基于DEA 和Malmquist指数法的实证分析

（中南财经政法大学 公共管理学院，湖北 武汉 430073）

一、引言与文献综述

公共就业服务是指以政府为主导，社会各方共同参与，通过就业服务机构帮助劳动者获得就业岗位和提升就业能力，帮助用人单位寻找合格劳动力的一系列服务性工作［1］。党的十七大报告明确提出基本公共服务均等化的政策目标，公共就业服务作为基本公共服务的重要内容，必须逐步实现公共就业服务的均等化，才能更好地履行公共就业服务职能，缓解就业压力。近年来，我国政府已经加大了对公共就业服务的投入力度，2012年我国社会保障和就业财政支出达到12 541.8亿元，比2007年增长30%，增幅较大，但同时也应该看到，囿于制度和经济发展的原因，通过单一的大规模增加公共就业服务的投入来实现公共就业服务均等化是不现实的，更应该关注如何在有限的公共就业服务投入基础上实现最优的公共就业服务效果，提升公共就业服务的效率。

目前，学术界虽然对公共服务效率的评价研究较多，但是对公共就业服务效率评价的研究非常少。张华新提出可以从不同群体对公共就业服务的满意度视角测量公共就业服务体系的效率，并运用实地调研数据进行实证研究，结果显示：不同群体对公共就业服务体系的评价存在明显差异，就业服务机构满意度最高，用人单位次之，求职者满意度较低，但是总体满意［2］。樊婷对公共就业服务均等化进行了评价，认为公共就业服务均等化应该是全过程的均等化，她构建了资源投入、过程转换、消费享有三个维度共13个指标的公共就业服务均等化指标体系，并运用这一指标体系对杭州地区的公共就业服务均等化情况进行了评价，结果发现：杭州市城乡之间、不同行政区域之间的公共就业服务发展不均衡［3］。史巍依据绩效评价基本原理及公共部门绩效评价3E 原则，通过设置投入、过程、产出、结果四类基本指标和经济性、效果性、效率性三类评价指标建立我国公共就业服务绩效综合评价指标体系，并运用该指标体系对苏州市2003～2008年公共就业服务绩效进行评价，评价结果显示：苏州市的公共就业服务水平在不断提高，但综合绩效不佳［4］。封铁英提出应构建主观和客观测度指标对公共就业服务体系效率进行全方位测度，主观测度指标主要包括服务客体对公共就业服务体系的满意度，客观测度指标主要包括定量数据指标，如失业率、就业率和公共就业服务内部业务数据等［5］。祝海畅运用DEA 模型，对中国公共就业服务2001～2009年间的绩效进行评估分析，研究结果显示：中国公共就业服务全要素服务效率不断提高，但技术进步效率呈现下降趋势［6］。

上述研究对公共就业服务效率评价的发展做出了贡献，但仍存在一些不足。首先是研究内容主要聚焦在公共就业服务效率评价指标体系的构建方面，并且是对某一地区的公共就业服务效果进行评价，缺乏对全国公共就业服务的整体效率情况进行实证分析。其次，研究方法采用定性研究的较多，而运用DEA 方法等定量方法研究公共就业服务效率的研究少之又少。虽然祝海畅运用DEA 模型对我国公共就业服务2001～2009年间的绩效进行了评估分析，但是其指标设置不够完整，研究过程比较简单，缺乏深入论证。因此，本文运用DEA 和Malmquist指数法对公共就业服务效率进行实证研究，主要目的在于考察目前我国公共就业服务体系建设的功效如何，以便对不同地区公共就业服务的效率情况做出评价和比较。

二、指标体系及研究方法

（一）区域公共就业服务效率测度的指标体系

区域公共就业服务效率评价是一项多投入、多产出的系统，要进行综合评价，在选取指标时需遵循以下原则：一是指标应具有代表性，避免过多过滥的选取指标；二是指标应具有可比性，所选取的指标能成为不同地区进行比较的有效参照；三是指标应具有可操作性，指标应易于理解，方便人们收集和计算［7］。职业介绍和职业培训是公共就业服务的主要方面，具有代表性，并且考虑数据收集的可获得性，投入指标主要是从人力、财力、物力三方面选择，指标包括：（1）人均社会保障和就业支出（元）；（2）每万从业人口职业介绍机构数（个）；（3）每万从业人口职业介绍机构工作人员数（人）；（4）每万从业人口职业培训机构个数（个）；（5）每万从业人口职业培训机构在职教职工人数（人）。产出指标主要是从直接产出和经济社会产出方面选择，指标包括：（1）职工平均工资（元）；（2）城镇失业率（%），在实证分析时做倒数处理；（3）职业介绍成功人数（万人）；（4）职业培训人数（万人）。本文以2009年我国29个省、市、自治区（上海和西藏由于数据缺失除外）作为研究对象，原始数据来源于2010年的《中国劳动统计年鉴》、《中国统计年鉴》。

（二）研究方法

1.数据包络分析法

数据包络分析DEA（Data Envelopment Analysis）方法是一种综合效率评价方法，主要是根据被评价系统的投入产出指标，建立相应的评价模型，对处于同一系统内各个评价单元的有效性进行评价。本文采用的是DEA 的基本模型CCR 模型和BCC模型。

（1）CCR 模型。CCR 模型是DEA 方法中的基本模型，评价的是决策单元技术和规模的综合效率。在CCR 模型中，假设接受评价的区域公共就业服务共有n个决策单元（DMU），每个决策单元有相同的m 项输入和s项输出，则输入向量为Xi=（x1i，x2i，…，xmi）T，输出向量为Yi=（y1i，y2i，…，ysi）T，i=1，2，…，n。xmi表示第i个决策单元对第m 种类型输入的投入量；ysi表示第i个决策单元对第s种类型输出的数量。那么评价第i0个决策单元DMU0有效性的CCR 模型如下：

若θ＜1，则被评价的决策单元为非DEA 有效（总体），表示被评价决策单元的投入所获得的产出不是最优的。

对非DEA 有效（总体）进行投影分析的公式如下：

（2）BCC模型。BCC模型在CCR 模型的基础上增加了一个约束条件，可以得出函数的纯技术效率和规模效率，并且可以判断出决策单元是规模效益递增还是递减。其模型如下：

2.Malmquist全要素生产率指数

Malmquist全要素生产率指数是将非参数线性规划法与数据包络分析法（DEA）相结合进行生产效率变化测算的方法。该理论构造了从t期到t+1 期的全要素生产率指数，来衡量技术变化（Techch）、技术效率变化（Effch）和生产效率变化（Tfpch）之间的关系。其中，技术效率变化可以分解为纯技术效率变化（Pech）和规模效率变化（Sech）。

三、我国区域公共就业服务效率实证分析

（一）研究结果

1.静态分析。根据统计的投入和产出指标数据，利用DEAP 2.1软件，采用BCC评价模型，评价2009年我国29个省（市）、自治区公共就业服务的效率，计算的结果如表1所示。由表1可知：

（1）综合效率方面。2009年我国公共就业服务效率整体水平较低，综合效率值只有0.714；全国共有江苏、浙江、河南、湖北、湖南、广东、广西、贵州8个地区的综合效率值为1，表明这些地区的公共就业服务效率达到了DEA 有效，投入和产出比达到最优，技术效率和规模效率均为有效状态，其他21个地区均为非DEA 有效。江苏、浙江、广东、河南、湖北、湖南属于东中部地区，经济比较发达，公共就业服务发展迅速，对公共就业服务的投入和资源配置比较合理，公共就业服务投入和产出效率高。广西和贵州的公共就业服务效率与其经济发展水平并不相称，可能的原因是这些区域的公共就业服务投入落后于经济发达地区，以至于同等的投入产出效率没有带来经济的增长。虽然北京和天津的经济发展水平很高，但它们的公共就业服务综合效率较低，这主要是因为这两地的人口规模大，大量劳动力流入到当地就业，公共就业服务的压力较大，并且公共就业服务的投入规模较大，资源没有得到充分有效的利用，从而影响公共就业服务的综合效率［8］。

（2）技术效率方面。全国共有11个地区（北京、天津、江苏、浙江、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、贵州）的公共就业服务为技术有效，说明投入配置结构比较合理，而其他18个地区的公共就业服务则为技术无效，反映出这些区域公共就业服务要素投入配置不够合理，配置能力较差，存在资源浪费。

表1 中国区域公共就业服务效率值

（3）规模效率方面。全国共有9个地区（江苏、浙江、河南、湖北、湖南、广东、广西、贵州、陕西）的公共就业服务的规模效率不变，说明这些区域公共就业服务投入要素的规模已达到最优，只需要保持不变就可，河北、内蒙古、黑龙江、吉林、山东、安徽、福建、江西、甘肃、青海、新疆等地的规模收益递增，所以有必要扩大投入规模。对于处于规模收益递减的地区，应优化投入规模，避免盲目扩张，加强服务的针对性，减少服务资源浪费。在DEA 无效的地区中，绝大多数是技术效率水平低于规模效率水平。可见，技术效率水平不高是导致一些地区公共就业服务效率水平偏低的主要原因，因此在追求公共就业服务规模扩大的同时，如何提高服务的有效性更值得重视。

公共就业服务综合效率为1的8个地区，不存在投入冗余或者产出不足的问题，但对于非DEA有效的决策单元，均存在投入冗余或者产出不足的问题。对于非DEA 有效的决策单元，可以通过公式进行改进，公式中分别表示投入和产出的松弛变量，其取值如表2所示。表2显示了各个非DEA 有效的地区投入冗余量或产出不足量。例如，北京可以减少人均社会保障和就业财政支出41.516元，内蒙古可减少每万从业人口职业介绍机构工作人员数1.026人，其他地区投入和产出的变化都可由表2得出。

表2 2009年非DEA 有效地区投入产出指标的松弛变量取值

2.动态分析。运用DEAP 2.1软件对我国2005～2009年29个省（市）、自治区公共就业服务的Malmquist指数进行分析，得到了2005～2009年这些地区公共就业服务全要素生产率变化、技术效率变化与技术变化的结果，如表3所示。从这些地区公共就业服务效率的总体平均值来看，2005～2009年间，区域公共就业服务的效率有所下降，全要素生产率变动指数Tfpch的平均值仅为0.958，它的高低取决于技术效率变化和技术变化的影响。技术变化（Techch）的均值是0.990，小于1，技术变化取决于新技术设备和人员的使用水平，这说明我国公共就业服务技术手段比较落后。技术效率变化（Effch）表示在给定投入的情况下被评价对象获取最大产出的能力，技术效率变化的平均值只有0.976，小于1，说明我国公共就业服务的管理水平不高，产出能力较低。并且只有规模效率变化（Sech）的均值大于1，说明技术效率的增长主要是由规模效率的变动引起的，反映出我国公共就业服务的规模范围在不断扩大，但是公共就业服务的管理水平和要素配置不够合理的现状。

从分区域的情况来看，根据表3可知，北京、天津、山西、辽宁、黑龙江、湖北、湖南、四川、陕西、青海、宁夏11个地区的全要素生产率变动指数Tfpch大于1，处于上升的趋势，而且TFP增长的源泉主要来自技术变化，技术效率变化的作用并不显著，其他地区则有不同程度的衰退。内蒙古、安徽、重庆3个地区的TFP下降主要是由技术效率下降引起的；江苏、浙江、河南、广东、广西、贵州6个地区的TFP下降是由技术下降导致的；其他地区的TFP下降则是由技术效率和技术同时下降导致的。综合来看，我国18个地区的公共就业服务全要素生产率变动呈下降态势，说明随着公共就业服务需求的增加以及需求方式的改变，许多地区的公共就业服务效率难以满足需求。因此，落后的地区一方面应引进新技术和新设备，提高管理人员的服务技能，改进技术手段；另一方面应提高管理水平和技术效率，从而提高该地区的公共就业服务效率［9］。

表3 2005～2009年我国区域公共就业服务效率

四、结论及对策建议

就业问题是关系社会经济稳定发展的重大问题，本文运用2005～2009年的统计数据，采用DEA和Malmquist生产效率指数方法，分别从静态和动态角度对全国29个省（市）、自治区的公共就业服务效率进行了实证研究，得出以下结论：

1.从静态来看，2009年，江苏、浙江、河南、湖北、湖南、广东、广西、贵州等8个地区的公共就业服务综合效率达到了DEA 有效，其他21个地区的公共就业服务综合效率为DEA 无效。我国公共就业服务综合效率整体水平较低，公共就业服务的技术效率均值只有0.758，规模效率均值为0.939，说明我国许多地区在扩大公共就业服务规模的同时，更应该着力提高公共就业服务的管理水平和技术方法。公共就业服务效率低的地区应当参考借鉴公共就业服务效率高的地区的先进经验，调整投入资源的配置，加强区域间的合作，做到知识和技术共享，提高技术水平，从而提高公共就业服务的效率。

2.从动态来看，2005～2009年间，我国公共就业服务效率呈下降趋势。随着社会经济的发展，大量农村劳动力进城就业，公共就业服务机构在促进就业方面承担越来越重的责任，公共就业服务的规模效率在增长，但是公共就业服务机构的管理水平和技术手段不能满足日益增长的需求，纯技术效率和技术都有不同程度下降。从各个地区公共就业服务效率的变化来看，2005～2009年，北京、天津、山西、辽宁、黑龙江、湖北、湖南、四川、陕西、青海、宁夏11个地区的TFP变动指数大于1，为正增长，其他地区的TFP变动指数则较低；有些地区的纯技术效率变动较大而技术变动却较小，而有些地区的技术变动较大而纯技术效率变动却较小。因此，各个地区应明确改进的方向，重视通过提高技术效率和技术进步两方面来提升各个区域的公共就业服务效率。

根据以上研究结论，本文得出以下政策建议：

1.我国公共就业服务的发展应注重技术效率、规模效率和技术进步的同步提高。TFP的增长包括技术效率提高和技术进步两个部分，技术效率又包括纯技术效率和规模效率，一个因素的提高对于促进TFP 的增长是有限的，须同时提高、均衡发展。因此，一方面要加大对公共就业服务的投入力度，采用新技术和新设备，提高公共就业服务的信息化水平，建立全国性的公共就业服务信息网络；另一方面，在采用新技术的同时应提高工作人员的工作能力和管理水平，加大对从业人员的培训，保证公共就业服务人才队伍的知识化、专业化、行为规范化。此外，扩大公共就业服务的规模范围以提高其规模效率，建立从城市到农村一体化的公共就业服务体系，将农村和农民工纳入到公共就业服务的范畴。

2.我国区域公共就业服务效率差异显著，应加强各个地区之间的交流和合作，促进公共就业服务均等化发展。对于经济发展比较落后的地区，要学习东中部地区公共就业服务的先进技术和管理经验，有效地吸收、改进和创新，合理调整和分配地区间就业服务资源和资金投入，增加关键有效的公共就业服务投入，提高公共就业服务的供给能力［10］。特别是劳动力输入地和输出地之间应建立劳务合作交流平台，加强公共就业服务方面的合作，合理分担劳动力的就业服务职责，形成一体化的公共就业服务体系。

［1］陈建刚.完善我国就业公共服务体系的几点建议［J］.中国行政管理，2005，（5）：108—110.

［2］张华新，刘海莺.中国公共就业服务体系效率衡量与政策研究［J］.山东科技大学学报，2009，（2）：53—55.

［3］樊婷.基本公共服务均等化视角下的杭州市公共就业服务问题研究［D］.杭州：浙江大学，2011.

［4］史巍.我国公共就业服务绩效综合评价体系研究［D］.苏州：苏州大学，2010.

［5］封铁英，仇敏.新形势下公共就业服务体系创新：框架、要素与效率［J］.人文杂志，2012，（6）：171—176.

［6］祝海畅.我国公共就业服务政策绩效研究——基于面板数据的DEA 分析［J］.经营管理者，2013，（5）：64—67.

［7］王晓玲.我国省区基本公共服务水平及其区域差异分析［J］.中南财经政法大学学报，2013，（5）：23—29.

［8］万方.西方政府公共服务职能变迁的理论考察：三个阶段的划分［J］.湖南科技大学学报（社会科学版），2012，（1）：99—102.

［9］吴春梅，翟军亮.变迁中的公共服务供给方式与权力结构［J］.江汉论坛，2012，（12）：13—17.

［10］郭渐强，杜金穗.整体政府视角下公共服务协同供给研究［J］.求索，2013，（7）：232—234.