基于因子分析法的各省基本公共服务绩效评价

吴乐珍

0 引言

经济发展和社会发展犹如一架战车之双轮，任何一轮缺失，“战车”都无法自由驰骋。中国历经30多年的高速发展，透支了大量的环境资源和社会福利，伴随而来的贫富差距、城乡差距、福利水平差距以及基本性公共服务不均等状况的持续扩大刺痛着社会公众的神经，也在侵蚀着社会正义的基础。基本公共服务是指建立在一定的社会共识基础上，根据一国经济社会发展阶段和总体水平，为维持本国经济社会的稳定、基本的社会正义和公平，与公民基本权利、基本需求或者基本能力直接相关的公共服务。基本公共服务的均等化是政府持续获得合法性的基础，对于社会和经济持续稳定发展具有重要意义。目前，我国地区间、城乡间以及群体间的基本公共服务失衡显著，削弱了公民对于政府维护社会公平形象的认同，如若不加以重视，政府将面临更进一步的认同危机及信任危机。本文主要通过因子分析法对我国省际间基本公共服务的差距状况进行探究。

1 基本公共服务绩效评价指标的选择

基本公共服务绩效评价指标的选择，取决于对基本公共服务范围的界定。到目前为止，学界对于基本公共服务的内涵、范围及其评价指标都还在探索之中，关于基本公共服务的外延并没有统一的说法。丁元竹（2007）认为我国现阶段基本公共服务的内容包括义务教育、公共卫生和基本医疗、就业服务、社会福利等。陈昌盛和蔡跃洲（2007）将基本公共服务划分为基础教育、公共卫生、社会保障、科学技术、基础设施、公共安全、环境保护、一般公共服务等八类。王国华和温来成（2008）综合了我国城乡公共产品供给状况、政府财政收入水平，特别市农村公共产品的迫切需要，将基本公共服务项目界定为义务教育、公共文化设施、公共卫生、公共设施、环境保护、社会保障、就业服务等七个方面。安体富和任强（2008）从地区间基本公共服务产出的角度出发，设计了一套涉及社会保障、公共安全、公共卫生、基础教育、基础设施、环境保护、科学技术等七个方面25各单项指标的中国公共服务均等化水平指标体系。岳军（2011）利用德尔菲法，广泛征求相关专家和政府工作人员的意见，将基本公共服务的内涵确定为基础教育、就业服务、公共卫生、养老保险、医疗保险、基本住房、公共设施等七个方面，并构建了我国地区间基本公共服务均等化水平评价指标体系。

本文将基本公共服务绩效评价指标界定为7个维度，分别是社会保障、公共卫生和基本医疗、公共安全、基础教育、公共就业服务、基础设施和环境保护。同时，在每一个维度下面设有二级指标。基本公共服务绩效评价指标体系共计由7个维度、20个指标构成(如表1)。

表1 基本公共服务绩效评估指标体系

2 基于因子分析的我国各省基本公共服务绩效评价

2.1 评价方法：因子分析

因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。基本思想是：根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量不相关或相关性较低，每组变量代表一个基本结构，即公共因子。本文利用因子分析方，对我国各地区基本公共服务绩效进行综合评价。在目前尚未就基本公共服务内涵达成共识的情况下，为了尽可能全面、完整的描述基本公共服务水平差异，就有必要选择多变量的指标。然而，多变量的指标虽能提供大量信息，但是他们之间的相关性造成了信息重叠，从而降低了评估效度。因子分析因可能地以最少的信息丢失将众多指标综合成较少的综合指标（即因子变量），从而降低了数据分析的难度，并提高了评估的效度。本文收集了我国各省基本公共服务绩效19个具体分析指标2009年的相应数值，并采用统计软件SPSS15.0进行分析。

2.2 KMO和Bartlett检验结果

运用KMO样本测度法和Bartlett球体检验法对指标相关性及模型适用性检验。KMO样本测度法用来检验是否适用因子分析；Bartlett球体检验是通过转换为X2来完成对变量之间是否相互独立的检验。检验结果表明，KMO抽样适度测定值为0.727，因此，上述数据可用于进行因子分析；同时，Bartlett球体检验的值为643.73，自由度为190，显著性概率为0.000，表明指标之间具有较强的相关性，适用因子分析。

2.3 R的特征值和贡献率

采用主成分分析法求初始公因子特征值、方差贡献率及累计方差贡献率。计算结果表明，特征值大于1的成分主要有5个，表明20个指标可以综合为5个主成分，它们的累积方差贡献率是81.3%，反映了原始数据所提供的绝大部分信息。

表2 R的特征值和贡献率

2.4 建立因子载荷矩阵

对所提取的五个主因子 F1、F2、F3、F4、F5建立因子载荷矩阵，为便于对各因子载荷进行合理的解释，采用正交最大方差旋转法对因子进行旋转，使每个因子的载荷的平方按列向0或1两极分化，从而得到方差最大旋转矩阵（如表3所示）。

表3 因子载荷矩阵、特征根、方差贡献率

第一主成分F1是五个因子当中最重要的影响因子，它在参加城镇基本养老保险人数占人口数比重（X1）、参加城镇职工基本医疗保险人数占人口数比重（X2）、参加工伤保险人数占人口数比重（X3）、参加失业保险人数占人口数比重（X4）、参加生育保险人数占人口数比重（X5）、每千人口医院和卫生院床位（X6）、每万人职业医师数量（X7）、每万人注册护士数量（X8）上有较大载荷。这些指标反映了社会保障、基本医疗及公共卫生方面的绩效，因此命名F1为生活保障因子。

第二主成分F2是五个因子当中次重要的影响因子，它在城市用水普及率（X14）、城市燃气普及率（X15）、人均城市道路面积（X17）、每万人拥有废水治理设施数（X19）、每万人拥有废气治理设施数（X20）上有较大载荷。这些指标反映了市政以及环保等公共基础设施方面的绩效，因此命名F2为公共设施因子。

第三主成分F3在普通小学生师比（X11）、普通初中生师比（X12）、每万人拥有公共厕所（X18）上有较大载荷。这些指标反映受教育水平以及社会文明状况，因此命名F3为教育文明因子。

第四主成分F4在城镇登记失业率（X13）、每万人拥有公共交通车辆（X16）上有较大载荷。这些指标反映了各地的各地公共就业服务和城市交通供给绩效，因此命名F4为就业交通因子。

第五主成分F5在人口火灾发生率（X9）、人口交通事故发生率（X10）在上有较大载荷。这些指标反映了公共安全方面的绩效，因此命名F5为公共安全因子。

表4 各地区基本公共服务绩效综合得分及排名（2009）

2.5 综合得分的计算与排序

根据之前选取的5个主要因子以及各个主因子的方差贡献率，构造评价各省基本公共服务绩效的综合指数F。

从上面的结果开看，各地区的综合评价得分有正有负，正的说明该地区的基本公共服务水平高于全国平均水平，负的反之。

3 结论

从以上的分析可见，我国各省（直辖市、自治区）之间基本公共服务绩效水平的差异与其经济发展水平差异特征具有高度的相关性。如果从区域分布来看，东、中、西部地区的基本公共服务水平之间的差异也是非常明显的。在我国财政职能逐渐向提供公共服务为主要内容的政府公共财政转型的背景下，应完善转移支付制度，发挥其在基本公共服务均等化中的积极作用，使各地方政府逐步拥有相对均衡的公共服务供给能力，保障着社会成员公平的享受基本、体面的生活，让居民最终享有大体均衡的教育、医疗、就业、交通、公用设施等公共服务。通过普惠的基本公共服务制度的建立，保障公民能够共享社会经济发展所带来的成果，将使其对政府产生较高的认同度，有助于政府持续获得合法性，也是社会和经济持续稳定发展的重要基础。

[1]丁元竹.科学把握我国现阶段的基本公共服务均等化[J].中国经贸导刊，2007，(13).

[2]安体富,任强.中国公共服务均等化水平指标体系的构建——基于地区差别视角的量化分析[J].财贸经济，2008，(6).

[3]陈昌盛，蔡跃洲.中国政府公共服务：体制变迁与地区综合评估[M].北京：中国社会科学出版社，2007.

[4]王国华,温来成.基本公共服务标准化：政府统筹城乡发展的一种可行性选择[J].财贸经济，2008，(3).

[5]岳军.基本公共服务均等化与公共财政制度创新[M].北京：中国财政经济出版社，2011.