区域公共就业效率研究

黄怡楸

摘 要：公共就业服务的作用渐渐突出，要提高公共就业服务效率，改善政府对公共就业服务的支出。使用2011—2015年我国5个地区的就业服务数据，运用Malquist生产率指数进行研究。研究表明：5个地区要素投入分配不合理，3个地区就业服务效率呈下降趋势，2个地区达到最优。

关键词：公共就业服务;效率;区域

文章编号：1004-7026（2019）02-0038-003        中国图书分类号：F062.6;F240;F224         文献标志码：A

1  研究背景

公共部门提供的公益性就业服务被称为公共就业服务体系（PES），是一种重要的现代国家制度。以政府为主要带头人[1]，社会各方面共同参与为主要方式，主要通过投入就业服务机构对劳动者进行就业培训并提供就业岗位，为用人单位提供合适有效的劳动力。

2  文献综述

目前对公共就业服务体系的学术研究出现增多的现象，可是所得出的研究结果明显还不是很多。张海枝运用DEA和Malmquist指数法来研究公共就业服务在不同地区、国家的效率，他认为我国公共就业服务综合效率较低，输入因素在大多地区存在分配不合理及资源浪费的现象。苏瑞菊根据新型城镇化的要求，对我国公共就业服务体系进行了研究，并从公共就业服务体系的发展历程中了解了公共就业外包体系的经验。史巍在公共就业服务机构中研究和建立组织功能，在发达国家和地区公共就业服务业绩考核的基础上，研究公共部门绩效考核和绩效考核的基本原则——3E原则（根据4种指标的输入、过程、产出和结果，得出3种经济效应指标）。祝海畅采用DEA方法对我国公务员就业服务相关数据进行综合分析，认为近年来，全国公共就业服务机构服务效率呈逐年提高的趋势，但就业培训服务效率一直在下降，技术进步的效率也不断下降。王芳以公共就业服务绩效考核体系为研究基础，分析了国内外公共就业服务机构的设置和职能。根据中国公共就业服务的特殊要求提出建议，同时根据公共就业服务机构的绩效考核指标，提出中国公共就业服务绩效考核体系[2]。

上述研究对公共就业服务体系研究作出了一定贡献，取得了一定的研究成果，但是很明显，仍存在不足之处，我国公共就业服务体系的整体效率分析十分匮乏。通过查阅数据和文献，使用定性研究作为研究方法的公共就业服务效率研究有许多文献记载和数据分析，但是使用定量分析研究方法，如DEA方法研究公共就业服务效率还是很少的[3]。虽然张海枝利用DEA和Malmquist对我国不同地区的公共就业服务体系进行了实证分析;祝海畅运用DEA模型，通过时间性和区域性这两大特殊性质对我国公共就业服务进行绩效评估，从研究结果可以发现，其所设置的指标并不十分完整，缺少深入的论证研究，过程较为单一。

本文对中国华东地区中的5个地区的公共就业服务效率用DEA和Malmquist指数方法进行了实证分析，主要目的是通过建立我国就业服务体系，提高公共就业服务效率。

3  指标体系

所选的指标包括：失业保险基金支出、职业培训机构数量、职业培训机构教职工人数。主要选择的产出指标是根据经济社会产出和直接产出做出的，指标包括：城镇人口失业率、城镇非私营企业就业人数、城镇单位职工平均工资、职业技术培训机构人数。

本文以2011—2015年福建省、上海市、安徽省、山东省、浙江省5个地区作为研究对象，原始数据来源于2011—2015年《福建省统计年鉴》《上海市统计年鉴》《安徽省统计年鉴》《山东省统计年鉴》《浙江省统计年鉴》和《中国统计年鉴》等。

4  研究方法

4.1  数据包络分析法

数据包络分析方法是一种综合效率评估方法，通过建立投入指标和产出指标来建立对应的评价模型，对同一系统的有效性单位进行统一评价。DEA方法以凸分析和线性规划作为工具的一种评估方法的概念是基于相对效率而言的，而决策单位之间的相对效率比较的计算及评估评价对象，是通过数学规划模型来计算的，复杂系统的多输入、多输出分析是独一无二的[4]。

4.2  Malmquist全要素生产率指数

Malmquist全要素生产率指数主要结合了数据包络分析（DEA）、非参数线性规划、技术效率变化（Effch）、技术变化（Techch）和生产力变动（Tfpch）及全要素生产效率指数之间的关系。技术效率变化指数可以从两方面来分解，分别为纯技术效率变化指数（Pech）和规模效率（Sech）[5]。

5  公共就业服务效率实证分析

表1是福建省、上海市、山东省、安徽省、浙江省5个地区2011—2015年的原始数据，分别從城镇失业率、城镇就业人数、城镇单位平均工资、职业技术培训人数、基金支出、职业技术培训机构、培训机构教职工人数等方面进行研究分析。

运用DEAP2.1软件对我国2011—2015年5个省份（直辖市）公共就业Malmquist指数进行分析，得到了2011—2015这5个地域公共就业服务全要素生产率变化，技术效率与技术本身变化的成效。从2011—2015年5个省份区域公共就业服务效率的整体平均值来观察，见表2，5个省份区域公共就业服务效率有所升高，各种因素达到了高效的状态。

全要素生产率变动指数Tfpch的平均值为1.018，它的变化是由技术效率变化和技术变化的取值来影响的，技术变化（Techch）的平均值是1.016，大于1，技术变化是由新技术设备和人员的水平取决的。研究结果显示，5个省份的公共就业服务体系还是比较发达的。但是，这是整体的公共就业服务体系效率水平，福建省的技术变化值为0.948，安徽省的技术变化值为0.879，这2个省份的技术变化值都小于1，说明了福建省和安徽省的公共就业服务技术手段跟其他3个省份相比较为落后，而福建省的技术变化值又高于安徽省的技术变化值。

技术效率变化（Effch）表示既定投入的状态下为研究目标获取最大产出的能力，研究结果显示，技术效率变化的平均值为1.002，大于1，说明5个地区的区域公共就业服务的管理水平高，产出能力较强，其中山东省的技术效率变化值为0.943，小于1。所以山东省相对于其他省份来说，管理程度不突出，产出能力下降。规模效率变动值的平均值同样大于1，只有山东省的规模效率变化值小于1。技术效率的增长主要是由规模效率的变动引起的。这就反映了我国个别省份公共就业服务的规模范围在不断扩大，但公共就业服务管理水平和要素配置都不够合理。

由表2可知，上海市和浙江省的全要素生产要素变动指数Tfpch大于1，处于上升的趋势，全要素生产要素变动指数的变化主要来源于技术变化（Techch），所以技术效率变化影响并不是很大。从研究结果可以看出，福建省、山东省、安徽省TFP指数都是呈下降趋势，福建省与安徽省2个地区TEP指数下降的原因是由于技术下降导致的，山东省的TFP指数下滑的原因是技术效率变动。研究显示5个华东地区省区中，有3个省的全要素生产率变化指数是下降的。随着社会的发展，公共就业服务机构不断增加，人们对公共就业服务的需求也在增加，需求方式也变得越来越不同。从研究结果可以发现，安徽省、福建省、山东省较其他省来说较为落后，需要在提高管理人员管理水平的同时，引进先进技术和先进设备，从而提高公共就业服务水平，并提高公共就业服务效率。

6  结论及政策建议

社会稳定发展最重要的一个环节就是解决社会就业问题，本文采用福建省、上海市、山东省、安徽省、浙江省的2011—2015年统计数据，采用DEA和Malmquist生产率指数法，运用动态分析了5个地区的公共就业服务效率。得出结论：从5省市的5年数据来看，省级公务人员就业服务效率呈现增长态势。社会经济发展迅速的条件下，农村劳动人口大量涌入城市，促进就业的公共就业服务机构越来越重要。根据2011—2015年5个地区的数据显示，公共就业效率有显著变化。2011—2015年，福建省、山东省、安徽省的TFP指数小于1，属于负增长，上海市和浙江省的TFP指数大于1，属于正增长;各省的纯技术变化都达到了1的最优状态，有的省份因为技术变化指数的变化导致全要素生产率变化指数没有小于1，有的省份由于技术效率变化指数导致全要素生产率变化指数没有达到高效率，每个省份都有需要改进之处。

各地区公共就业服务体系要达到完善，要更加注意技术效率的变化、规模效率的变化、技术的变化和这些指标的改善。生产力变动（Tfpch）的增长主要包括技术进步与效率两大部分，主要是通过纯技术效率和规模效率提高TFP指数。各种因素必须一起提高，因此，一方面要加强对就业人员的培训，确保公职人员的知识、专业化和行为标准化。另外一个方面就是，要在加大公共就业服务投入力度的同时，加大扩建公共就业服务信息网络，引进新技术，使用新设备，进一步提高公共就业服务信息化水平[6]。

区域之间应加强公共就业服务效率的交流与合作，引导比较落后的地区向较为发达的地区学习先进促进技术和现代管理经验，消除地域之间的偏差，更有效地吸收、改进和创新科学技术和管理方法，合理调整区域公共就业服务资源配置和资金投入，促进公共就业服务均等化发展[7]。

参考文献：

[1]苏瑞菊.新型城镇化背景下我国公共就业服务体系再造研究[D].苏州：苏州大学，2014.

[2]張海枝.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[J].中南财经政法大学学报，2014（1）：36-42.

[3]祝海畅.公共就业服务效率评价研究[D].南京：南京财经大学，2013.

[4]王芳.我国公共就业服务绩效评价体系研究[D].北京：北京交通大学，2011.

[5]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.

[6]马树才，张华新.公共就业服务体系效率研究[J].商业经济与管理，2009（4）：60-65.

[7]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（社会科学版），2009，11（1）：53-58.