新型城镇化与公共服务的供给效率研究——基于网络信息化视角

冯巧云

(南京财经大学，江苏 南京 210023)

一、引言

近年来，我国公共服务需求爆发式增长与脱离式供应并存的矛盾透露出传统城镇化建设已不再适用。 互联网时代的到来，群众公共服务需求出现了多样化、个性独特等新的特征。 新型城镇化作为信息化时代下服务型政府构建的一项惠民政策也应运而生，其中网络信息化建设作为新的推动力直接决定这一政策带动下公共服务供给的规模、形态与质量。 以教育、调理、运输等为代表的公共服务领域，公共服务产品的供应与需求失衡在不断扩大，面对当下有限约束的公共资源，如何快速提高公共服务供应，如何平衡和协调新旧城镇化之间公共服务的供给效率，这些问题都有待有针对性的实证检验。

本文的边际贡献在于利用2006 ～ 2017年中国30 个省(直辖市、自治区)的面板数据进行实证检验，并综合考虑效率差异以及在时间上的动态变化趋势。 在衡量效率选择上，使用更为精准和明确的产出变量，减少了效率核算中的无关因素影响，并利用DEA 和Malmquist 指数法对各年度衡量公共服务供应效率的8 个指标输入后进行效率的测算和分解，重点就推动新型城镇化政策实施的动力——网络信息化来分区域分析，以此探究新型城镇化政策的发展该遵循何种路径。

二、模型设定与变量选取

(一)模型设定

网络信息化对公共服务供给效率的提升有直接促进作用，对此构建如下基本面板数据计量模型:

式中，Effi为被解释变量， 代表公共服务效率水平。Inter为核心解释变量，代表地区网络信息化发展指数。 其他变量为一系列可能影响被解释变量的控制变量，包括产业升级率(lnupg)、经济发展水平(gdp)、城市化水平(Urb)、政府干预(Gov) 等。

i

和

t

分别表示地区和时间，

ε

表示随机误差项。

(二)变量选取

1.被解释变量

选取义务教育、医疗卫生服务、环境保护和交通运输的投入产出等8 项指标来衡量公共服务配置效率，并分解出投入产出综合效率、纯技术效率和规模效率。 见表1。

表1 基本公共服务供给效率评价指标体系

属性 指标类别 指标明细 数据处理说明投入类指标教育 人均教育财政供给地方教育供给小学＋初中＋高中医疗卫生 人均医疗卫生财政供给地方财政医疗卫生供给地区年末常住人口环境保护 人均环境保护财政供给地方财政环境保护供给地区年末常住人口交通运输 人均交通运输建设财政供给地方财政交通运输建设供给地区年末常住人口产出类指标教育 人均受教育年限小学×6＋初中×9＋高中×12＋大专及以上×15 6 岁及6 岁以上人口数医疗卫生 每万人拥有的卫生资源数 每万人拥有的卫生技术人员数环境保护 工业、环境污染物治理状况环境污染治理完成项目数建成区绿化率交通运输 交通基础设施密度 人均城市道路面积

2.核心解释变量

本文以互联网普及率(Inter)衡量互联网发展水平，体现省际互联网普及程度及信息化建设情况。

3.控制变量

城市化水平(Urb) 用年末城镇人口与总人口之比来反映；经济发展水平(lngdp)用物价指数处理后的人均GDP 取对数的值表示；产业升级率(lnupg) 用省际第三产业与第二产业产值之比表示。

本文选取了我国30 个省(直辖市、自治区，港澳台、西藏除外)2006～2016年的面板数据，研究互联网技术中国公共服务效率的影响效应。 原始数据主要来源于各省历年统计年鉴。

(三)公共服务供给效率测度

1.静态分析

本文采用DEAP2.1 软件，分别将8 类基本公共服务供应的投入和产出指标数据输入后进行效率计量和分解，最终得到2006～2016年共330 个综合效率、技术效率和技术进步的指数值。 由图1 可以看出10年间公共服务供给综合效率的变化。 由表2 可以看出10年间公共服务供给效率并没有像预期那样有很大的提高，因此文章以互联网发展指数为解释变量来测度影响公共服务供应效率的影响途径，并以此采取相应的政策建议解决服务业发展滞后的问题。

图1 2006 和2015年公共服务供给综合效率值对比

表2 2015年公共服务供给综合效率值

省(直辖市、自治区) 综合效率 技术效率 规模效率北京 0.932 1.000 0.932天津 0.725 1.000 0.725河北 1.000 1.000 1.000山西 1.000 1.000 1.000内蒙古 0.762 1.000 0.762辽宁 1.000 1.000 1.000吉林 0.984 1.000 0.984黑龙江 1.000 1.000 1.000上海 0.986 1.000 0.986江苏 1.000 1.000 1.000浙江 1.000 1.000 1.000安徽 0.898 0.906 0.992福建 1.000 1.000 1.000江西 0.920 0.940 0.979山东 1.000 1.000 1.000河南 1.000 1.000 1.000湖北 0.955 1.000 0.955湖南 1.000 1.000 1.000广东 1.000 1.000 1.000广西 1.000 1.000 1.000海南 0.798 0.862 0.926重庆 1.000 1.000 1.000四川 0.942 1.000 0.942贵州 1.000 1.000 1.000云南 0.842 0.844 0.998陕西 0.899 1.000 0.899甘肃 1.000 1.000 1.000青海 0.531 0.674 0.787宁夏 0.888 0.891 0.997新疆 0.825 1.000 0.825

2.动态分析

从历年数据可以看出，我国三大地理区域供给效率的排序为:中部地区>东部地区>西部地区。 值得关注的地区是北京和上海，不同于这两个直辖市高度发达的经济发展水平，二者公共服务的全要素生产率(tfpch)均小于1，且随着年份的增长出现下降趋势，已有理论认为边际报酬递减是主要缘由。 人民的需求偏好加大和政府的不创新模式相互排斥，加剧了发达区域公共服务供应效率低于不发达区域。 这也为新型城镇化政策提供理论支撑。

对此，对比2007 ～ 2015年中东西部公共服务供给tfpch可发现，中部地区的公共服务供给tfpch 随着时间的迁移表现出稳定的增长趋势，但相比而言，西部地区由于地理、资源和经济领域的限制，其整体公共服务供给效率相对较低，部分地区仍存在基本公共服务供给缺口扩大等问题。 传统城镇化已不再适用网络经济发展下产生的新形态，因此需加强对西部基础设施的建设和发展，引入人才资源和创新要素。而东部地区的公共服务供给效率和结果预想的不一致，需要引起注意，改变以GDP 为政绩的考核方式。 应当注重质量而非数量带来的影响，快速协调新型城镇化发展过程中存在的问题与矛盾，尤其是政府内部人员、机制之间的矛盾。

从年份来看，2007年互联网刚开始普及，政府对于如何运用互联网这一技术一知半解，没有专业人员或成功的案例分享，因此，大多都是借鉴国外的经验来应对民众的新需求。所以全国政府部门的供给能力普遍不高。 但随着时间的推移，供给效率在提高互联网普及水平的基础上有所改善，但是幅度不大，这一点从表3 可以看出。 说明互联网的出现只是影响因素之一，从根源上改善城镇化供给效率还需要政府内部进行体制和人员思想改革。

表3 2007～ 2015年我国分区域公共服务供给(tfpch)

地区 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 均值东部北京 0.99 0.92 0.96 1.00 0.90 0.92 1.13 0.69 0.90 0.93天津 0.84 0.86 0.91 0.96 0.81 0.87 0.93 0.79 0.93 0.88河北 0.88 0.87 0.88 0.93 0.84 0.88 0.93 0.92 0.83 0.87辽宁 0.83 0.84 0.76 1.06 0.850 0.95 0.93 0.90 0.98 0.91上海 0.76 0.79 1.09 1.10 0.93 0.97 0.98 0.83 0.92 0.95浙江 0.92 0.90 1.10 0.87 0.81 0.89 0.97 0.90 0.97 0.91福建 0.77 0.88 1.02 0.89 0.82 0.90 0.90 0.92 0.81 0.89山东 0.93 0.86 0.99 0.86 0.78 0.87 0.91 0.85 1.05 0.90广东 1.04 0.89 1.17 0.97 0.90 0.91 0.99 0.85 0.85 0.94海南 0.88 0.82 0.92 0.87 0.74 0.90 0.90 0.90 0.90 0.87江苏 0.89 0.92 1.06 0.99 1.33 0.82 0.80 0.93 0.84 0.96中部山西 0.88 0.82 0.91 0.96 0.78 0.90 0.93 0.88 0.85 0.88吉林 0.88 0.74 0.94 0.94 0.79 0.90 0.90 0.93 0.82 0.87黑龙江 0.82 0.84 0.96 0.90 0.81 0.89 1.01 0.84 0.82 0.88安徽 0.60 0.82 1.03 0.83 0.73 0.88 0.86 0.93 0.86 0.87江西 0.82 0.94 1.06 0.98 0.76 0.82 0.86 0.88 0.90 0.90河南 0.81 0.84 0.93 0.93 0.83 0.91 0.93 0.93 0.94 0.90湖北 0.88 0.81 0.98 0.88 0.83 0.88 0.89 0.87 0.86 0.87湖南 0.77 0.73 0.83 0.90 0.76 0.89 0.90 0.88 0.93 0.85西部内蒙古 0.89 0.75 0.84 0.83 0.80 0.95 0.95 0.96 0.85 0.87广西 0.77 0.78 0.82 0.85 0.84 0.87 0.87 0.96 0.87 0.86重庆 0.71 0.90 0.84 0.87 0.75 1.24 0.94 0.87 0.90 0.91四川 0.79 0.75 0.83 0.93 0.84 0.93 0.96 0.91 0.90 0.88贵州 0.87 0.75 0.89 0.94 0.77 0.87 0.95 0.96 0.90 0.88云南 0.93 0.85 0.79 0.95 0.90 0.80 0.87 0.96 0.83 0.87陕西 0.81 0.71 0.80 0.92 0.77 0.85 0.93 0.96 0.93 0.86甘肃 0.95 0.71 0.96 0.93 0.87 0.85 0.97 0.90 0.84 0.88青海 0.91 0.76 0.81 0.82 0.78 0.89 1.18 0.83 0.96 0.88宁夏 0.95 0.69 1.02 1.01 0.78 1.13 0.94 0.94 0.87 0.92新疆 1.04 0.83 0.85 1.00 0.83 0.90 0.92 0.86 0.86 0.88

三、实证检验

(一)实证结果分析

1.逐步加入控制变量进行回归，结果如表4 所示。

表4 互联网普及对公共服务供给效率的回归结果

注:、、表示在10%、5%、1% 的水平上显著；括号内为对应变量估计系数的稳健标准误。 下同。

变量 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5互联网普及率(Inter) 0.141*(0.076)0.151(0.013)0.121*(0.028)0.124*(0.077)0.121*(0.014)城市化水平(Urb) 0.104*(0.066)0.067*(0.022)0.114(0.233)0.021*(0.344)政府干预(Gov) －0.109*(0.057)－0.209*0.309－0.018*(0.034)经济发展水平(lngdp) 0.017*(0.05)0.037**(0.018)产业升级率(lnupg) －0.009*(0.127)常数项 0.876***(0.000)0.808***(0.000)0.899***(0.000)0.852***(0.000)0.814***(0.000)样本数 330 330 330 330 330 R2 0.677 0.512 0.599 0.572 0.583

2.分地区回归

由于地区之间的经济发展水平差异较大，因此本文将全国数据进行区域划分以此分别进行回归，结果如表5 显示，中部地区受网络信息化的影响高于东部和西部地区。

表5 网络信息化对公共服务供给效率的分地区回归结果

变量 东部地区 中部地区 西部地区Inter 0.133*(0.0 69)0.154*(0.082)0.121*(0.098)常数项 0.747***(0.087)0.917***(0.064)0.493***(0.015)样本数 121 88 121

(二)稳健性与内生性检验

前文的实证分析结果表明互联网技术指数对提高公共服务供应效率、促进服务业发展以及间接溢出效应的作用下提高公共服务供给效率均具有显著影响，为有效论证上述结果的稳健性，不妨将互联网技术的衡量指标替代为互联网宽带接入端口数，得到结果如表6 所示。

表6 互联网宽带接入端口数对公共服务供给效率的回归结果

变量 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5互联网宽带接入端口数(Inter2)0.139*(0.076)0.141*(0.013)0.101*(0.028)0.104*(0.077)0.101*(0.014)人力资本(Pc) 0.104*(0.066)政府干预(Gov) －0.109*(0.057)城市化水平(Urb) 0.067*(0.022)经济发展水平(lngdp) 0.017*(0.051)产业升级率(lnupg) 0.109*(0.027)常数项 0.776***(0.000)0.898***(0.000)0.699***(0.000)0.752***(0.000)0.614***(0.000)样本数 330 330 330 330 330 R2 0.647 0.612 0.699 0.592 0.783

表6 是三个模型稳健性检验的结果，基本与前述分析结果类似，核心解释变量和控制变量对服务业发展的影响均符合上述预期。

表7 是互联网对公共服务供给效率的间接影响机制回归结果，也可以论证互联网实施机制。 为缓解内生性等问题，本文利用电话普及率作为互联网普及率的工具变量，利用广义矩估计法(GMM)进行内生性检验，与前述分析结果类似。

表7 互联网对公共服务供给效率的间接影响机制回归结果

变量 模型1 模型2 模型3 模型4互联网普及率(Inter) 0.141*(0.076)0.201(0.013)0.221*(0.028)0.191*(0.014人力资本(Pc) 0.074*(0.066)经济发展水平(lngdp) 0.114*(0.233)产业升级(lnupg) 0.009*(0.127)常数项 0.876***(0.000)0.708***(0.000)0.799***(0.000)0.614***(0.000)样本数 330 330 330 330 R2 0.617 0.512 0.499 0.383

四、结论

本文运用DEA－Malmquist 指数软件核算了2006 ～ 2017年30 个省(直辖市、自治区)及三大地区(东、中、西部)的公共服务效率。 并从静态和动态角度实证检验网络信息化影响下公共服务的效率。 结论如下:

首先，从总体水平可以得出，近年来我国公共服务供给效率整体呈上升趋势；从三大区域来看，中部地区公共服务供给效率增幅高于东部和西部，西部地区创新效率增幅最低，公共服务供给效率的主要限制因素为纯技术进步效率不高。

其次，静态数据表明公共服务供给效率并没有像预期那样有很大的提高，反倒出现停滞不前和下降的状态，因此应加强信息化基础设施建设，为新型城镇化的发展打下良好基础。

最后，公共服务供应效率的动态过程表明各地域技术效率变化大于技术进步增减波动水平，投入综合效率的提升主要依赖于技术效率的提高。 总体来看，技术效率是全要素生产率增长的主要拉动力，技术进步指标相对缓慢，特别是西部地区技术进步增长最慢。 而从规模效率增长看，中部地区增长最快。

因此，在新型城镇化推动过程中，提高公共服务水平关键在于降低互联网技术的研发和使用成本，加大互联网与传统服务产业的融合度，从而弱化交易成本带来的拖拉作用，提升交易效率。 加大中西部地区的互联网基础设施建设。政府应深化改革，加强制度保障，加大公共服务供应和移动互联网、5G 等新基础设施建设， 为新型城镇化建设打下基础。