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        江蘇省公共服務(wù)供給水平評價研究
        ——基于因子分析法

        2022-04-24 13:35:50劉曉慧
        江蘇商論 2022年4期
        關(guān)鍵詞:水平評價

        劉曉慧

        (江蘇財會職業(yè)學院,江蘇 連云港 222061)

        一、研究背景

        公共服務(wù)是公共管理學科的核心內(nèi)容,注重公民所享有的權(quán)利與政府所提供的服務(wù)。江蘇作為全國經(jīng)濟排頭兵,人民群眾對公共服務(wù)供給水平具有較高期待,優(yōu)化公共服務(wù)供給績效是重要的社會供給。當前,關(guān)于公共服務(wù)供給水平的研究尚處于描述性分析層面,采用計量分析供給水平的研究并不多見,故對各省份公共服務(wù)供給水平進行定量評價的難度較大。

        江蘇省位于長江三角洲核心區(qū)域,區(qū)域發(fā)展不平衡成為制約經(jīng)濟持續(xù)健康發(fā)展的突出問題。而定量建模分析方法能夠客觀評價省市公共服務(wù)供給水平的差異。因子分析法作為一種多變量統(tǒng)計分析方法,基于變量間的內(nèi)在依附性,可將復(fù)雜的變量歸納為若干主要因素,各主要因素均能反映相互依存的經(jīng)濟指標間的作用方向與效度。識別這些主要因素,有助于深刻分析復(fù)雜的經(jīng)濟問題,并做出合理解釋與客觀評價。有鑒于此,本文運用因子分析法,把握2020年江蘇省公共服務(wù)供給水平的主要影響因素,繼而評價13個城市的公共服務(wù)供給質(zhì)量。本文以江蘇省下轄13個城市為研究對象,數(shù)據(jù)來源于《2019年江蘇統(tǒng)計年鑒》,選取10個指標建立指標體系(表1)。

        表1 江蘇省公共服務(wù)水平指標體系

        二、因子分析法下公共服務(wù)供給水平的評價模型和評價

        (一)模型

        因子分析法通過降維和簡化數(shù)據(jù),研究各變量之間的依附關(guān)系,以探究原始數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu),并用因子來表示基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因子作為一種不可觀測的潛在變量,能反映諸多原始數(shù)據(jù)的主要信息。因子分析的一般模型是:

        在此基礎(chǔ)上實行標準化處理,以消除量綱的影響,標準化后的數(shù)值見表2。

        表2 江蘇省13個城市評價指標標準化后的數(shù)值

        (二)評價

        1.先進行Bartlett球形檢驗和KMO測度。運用SPS計算KMO檢驗值和Bartlett球形檢驗值,結(jié)果如表3。由表3可知,KMO檢驗值為0.836,大于0.8,且通過顯著性檢驗,故符合因子分析法的適用要求。同時,Bartlett球形檢驗的觀察值為207.718,Sig=0.000,說明相關(guān)系數(shù)在P=0.001水平下顯著,Bartlett球形檢驗顯著,樣本數(shù)據(jù)適合作因子分析。

        表3 KMO和Bartlett的檢驗

        2.計算相關(guān)矩陣R的特征值、貢獻率和累積貢獻率。特征值的大小表示反映相應(yīng)組件描述的信息量多少,各主成分的特征值見表4。按照累積貢獻率大于80—85%,且只有第一特征值大于1的原則,該樣本的累積貢獻率達85.988%,第一主成分的特征值為8.599。這說明,只有第一主成分能夠降低維數(shù),解釋絕大部分的信息。故這里只提取第一主成分。此外,可以判斷從碎石圖(圖1)中提取第一主成分是合適的,該圖顯示了每個成分的特征值。

        圖1 碎石圖

        表4 解釋的總方差 (單位:%)

        3.因子得分與綜合排名。運用SPSS22.0軟件進行回歸分析,通過成分得分系數(shù)和原始變量的標準化值計算主成分得分,成分得分系數(shù)矩陣見表5。該因子的得分函數(shù)式為:

        表5 成分得分系數(shù)矩陣

        將13個城市相應(yīng)原始數(shù)據(jù)的標準化值代入上式,可得出各城市公共服務(wù)的因子得分,即綜合評價總得分值。最后,得出綜合排名。公共服務(wù)因子得分與排名見表6。從綜合評價結(jié)果來看,江蘇省不同城市的公共服務(wù)供給水平參差不齊,供給水平的影響因素也存在差異。因此,政府應(yīng)采取措施消除區(qū)域不平衡的因素,優(yōu)化資源配置,改善公共服務(wù)質(zhì)量,創(chuàng)新公共服務(wù)供給機制。

        表6 公共服務(wù)因子得分與排名

        三、政策建議

        (一)推動區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展

        從上述研究可以發(fā)現(xiàn),公共服務(wù)供給水平與教育、科技、環(huán)保、社會保障、就業(yè)等領(lǐng)域的財政支出緊密相關(guān)。各級部門應(yīng)推動地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,合理增加財政收入,以雄厚的物質(zhì)基礎(chǔ)來優(yōu)化公共服務(wù)的效能、水平和質(zhì)量。同時,規(guī)范財政轉(zhuǎn)移支付制度,為促進財政收支平衡,以減輕省內(nèi)落后城市的財政壓力,保證能夠提供高質(zhì)量的服務(wù),要規(guī)范財政轉(zhuǎn)移支付制度,要收支并重、量力而行。因此,政府應(yīng)優(yōu)化公共資源分配,有意識地將優(yōu)質(zhì)資源向蘇北地區(qū)傾斜,使得省內(nèi)公共服務(wù)供給水平更加均等化。

        (二)確保政務(wù)運行公開透明

        公開透明是政務(wù)運行的內(nèi)在要求,是改善公共服務(wù)供給水平的必然選擇。通過在政府平臺及時公開公共設(shè)施項目的招標情況、材料采購以及建設(shè)進度等,有助于公眾更好地將公共服務(wù)供給水平反饋給地方政府。與此同時,政務(wù)平臺也是群眾行使監(jiān)督權(quán)利的重要途徑。公共服務(wù)信息的公開透明,實現(xiàn)了政府與群眾之間的信息互換。這種互動方式讓雙方都能更好地發(fā)現(xiàn)問題并及去解決問題,從而運用集體智慧來提升公共服務(wù)供給水平。

        運用因子分析法建立數(shù)量模型,評價江蘇省公共服務(wù)供給水平,可在一定程度上反映各地區(qū)公共服務(wù)供給水平的現(xiàn)狀與區(qū)域間差異。但由于指標體系設(shè)計的主觀性,只能提取一個主成分,不能旋轉(zhuǎn)因子負荷矩陣,因此,本文還存在不足之處,需要今后的研究進行補充。

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