基于因子分析的江蘇省公共服務(wù)水平綜合評(píng)價(jià)研究

梅勝男，程龍生，鐘曉芳，楊丹琴

(南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇南京 210094)

基于因子分析的江蘇省公共服務(wù)水平綜合評(píng)價(jià)研究

梅勝男，程龍生，鐘曉芳，楊丹琴

(南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇南京 210094)

以江蘇省的公共服務(wù)水平為研究對(duì)象，選取了影響公共服務(wù)水平的11個(gè)代表性的指標(biāo)，借助于SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，提出利用因子分析的方法對(duì)江蘇省各地區(qū)的公共服務(wù)水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)分析，并給出相應(yīng)的對(duì)策及建議:加快地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高硬實(shí)力;規(guī)范財(cái)政轉(zhuǎn)移支付制度，完善政府收入分配機(jī)制;確保公共服務(wù)信息的公開透明。

因子分析;公共服務(wù);綜合評(píng)價(jià)

公共服務(wù)是21世紀(jì)公共行政和政府改革的核心理念，為社會(huì)公眾參與社會(huì)經(jīng)濟(jì)、政治、文化活動(dòng)等提供保障。公共服務(wù)以合作為基礎(chǔ)，強(qiáng)調(diào)政府的服務(wù)性，強(qiáng)調(diào)公民的權(quán)利。公共服務(wù)環(huán)境的優(yōu)劣與社會(huì)和諧密不可分，江蘇省作為一個(gè)經(jīng)濟(jì)大省，人民對(duì)于公共服務(wù)的需求日益增強(qiáng)，綜合評(píng)價(jià)其公共服務(wù)水平具有現(xiàn)實(shí)而緊迫的意義。

近年來，公共服務(wù)的發(fā)展問題已引起人們的廣泛關(guān)注，許多學(xué)者對(duì)此做了研究。劉愛蓮和吳曉強(qiáng)深入剖析了影響江蘇城鄉(xiāng)公共服務(wù)與管理一體化的因素［1］。袁奇峰和馬曉亞實(shí)證性地解析了保障性住區(qū)公共服務(wù)設(shè)施的供給特征［2］。劉江提出可構(gòu)建可選擇的公共服務(wù)供應(yīng)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)基本公共服務(wù)供應(yīng)多元參與和動(dòng)態(tài)管理［3］。運(yùn)用因子分析與DEA模型，孫璐等對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)的16個(gè)城市的公共服務(wù)績(jī)效進(jìn)行了實(shí)證分析［4］。吳樂珍運(yùn)用因子分析法對(duì)各省基本公共服務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)做出分析［5］?；谝蜃臃治龇ê途垲惙治龇?，段萬春等提出了提高公共服務(wù)體系建設(shè)和諧度的策略［6］，劉寅斌等對(duì)我國(guó)31個(gè)省級(jí)地方政府的公共服務(wù)能力進(jìn)行了比較研究［7］。章興鳴則對(duì)蘇南公共服務(wù)現(xiàn)代化水平進(jìn)行數(shù)據(jù)描述，實(shí)證檢驗(yàn)了各主要變量［8］，就江蘇科技公共服務(wù)平臺(tái)建設(shè)問題，周曉明提出了5項(xiàng)措施［9］。黃雪琴和黃田園以因素法建立了江蘇各地公共服務(wù)財(cái)政支出標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計(jì)了江蘇省政府間財(cái)政轉(zhuǎn)移支付的多個(gè)方案［10］。依據(jù)現(xiàn)行支付制度存在的問題，石光探討了基本公共服務(wù)均等化趨勢(shì)下的支付轉(zhuǎn)移制度的模式設(shè)計(jì)［11］。針對(duì)我國(guó)城鄉(xiāng)公共服務(wù)均等化的現(xiàn)狀，姜慧挖掘出制約我國(guó)城鄉(xiāng)基本公共服務(wù)均等化的因素，并從實(shí)現(xiàn)機(jī)制的角度提出了解決的對(duì)策［12］。

從對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的分析來看，針對(duì)江蘇省公共服務(wù)的研究，多數(shù)研究停留在定性分析和模式設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，有少數(shù)學(xué)者對(duì)部分地區(qū)做了定量分析，但他們只是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了簡(jiǎn)單分析，很難綜合評(píng)價(jià)各地區(qū)的相對(duì)公共服務(wù)水平。江蘇省地處長(zhǎng)江三角洲地區(qū)，也面臨著地區(qū)發(fā)展不平衡的問題，為更好地客觀評(píng)價(jià)各省轄市公共服務(wù)水平差異，應(yīng)運(yùn)用定量的建模分析方法，而因子分析法是從研究變量?jī)?nèi)部相關(guān)的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法，每一主要因子都能反映相互依賴的社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)間共同作用，抓住這些主要因素就可以幫助我們對(duì)復(fù)雜問題進(jìn)行深入分析、合理解釋和正確評(píng)價(jià)。因此，本文從因子分析方法出發(fā)，以江蘇省數(shù)據(jù)為例來研究影響其公共服務(wù)水平的主要因素，對(duì)全省13個(gè)省轄市的公共服務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，以便為其公共服務(wù)規(guī)劃提供參考依據(jù)。

1 江蘇省公共服務(wù)水平指標(biāo)體系的建立

公共服務(wù)水平的高低體現(xiàn)地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展的程度，對(duì)公共服務(wù)水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)涉及到公共教育、公共衛(wèi)生、社會(huì)保障、公共就業(yè)、公共安全、公共文化、科技、基礎(chǔ)設(shè)施、城市建設(shè)、環(huán)境保護(hù)等各個(gè)方面［4－5］。為了更加全面，客觀的反映江蘇省公共服務(wù)發(fā)展水平，以2011年江蘇省13個(gè)省轄市作為研究對(duì)象，以《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒2012》為數(shù)據(jù)來源，選取11項(xiàng)指標(biāo)(見表1)作為原始變量，建立江蘇省公共服務(wù)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

表1 區(qū)域公共服務(wù)水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2 基于因子分析綜合評(píng)價(jià)公共服務(wù)水平的模型

作為一種降維、簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的技術(shù)，因子分析通過研究眾多變量之間的依賴關(guān)系，探求觀測(cè)數(shù)據(jù)中的基本結(jié)構(gòu)，并用少數(shù)幾個(gè)“抽象”的變量來表示其基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這幾個(gè)抽象的變量被稱作“因子”，能反映原來眾多變量的主要信息。原始的變量是可觀測(cè)的顯在變量，而因子一般是不可觀測(cè)的潛在變量。

因子分析的一般模型是:

式中:xi表示原始變量;F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m為公共因子;εi為xi的特殊因子;aij稱為因子“載荷”，是第i個(gè)變量在第j個(gè)因子上的負(fù)荷，它一方面表示xi對(duì)Fj的依賴程度，另一方面也反映了變量xi對(duì)公共因子Fj的相對(duì)重要性。

應(yīng)用因子分析法的主要步驟如下:

a.對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱的影響。

b.計(jì)算樣本的相關(guān)矩陣R、R的特征根和特征向量。

c.計(jì)算特征根的累積貢獻(xiàn)率。根據(jù)特征根大于1或累積貢獻(xiàn)率大于85﹪的原則，確定主因子的個(gè)數(shù)和相應(yīng)的特征向量矩陣。

d.計(jì)算主因子得分值。

e.計(jì)算綜合評(píng)價(jià)總得分值。綜合得分的加權(quán)權(quán)數(shù)則由每個(gè)主因子的信息貢獻(xiàn)率確定。總得分值越高，說明城市公共服務(wù)水平越高。

3 江蘇省區(qū)域公共服務(wù)水平綜合評(píng)價(jià)

3.1 KMO測(cè)度和巴特里特球體檢驗(yàn)

采用因子分析之前，首先需檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)是否適合采用這種方法，也就是判斷該方法的有效性，本文采用KMO測(cè)度和巴特里特球體檢驗(yàn)法(KMO and Bartlett＇s Test)。KMO統(tǒng)計(jì)量是用來比較變量間簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的指標(biāo)。Kaiser給出了常用的KMO度量標(biāo)準(zhǔn):0.9以上表示非常適合;0.8表示適合;0.7表示一般;0.6表示不太適合;0.5以下表示極不適合。巴特里特球體檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)相關(guān)矩陣是否為單位陣，即各變量是否相互獨(dú)立。若原始變量之間存在相關(guān)性，則適合于作因子分析。運(yùn)用SPSS19.0計(jì)算KMO檢驗(yàn)值和巴特里特球體檢驗(yàn)值，如圖1所示。

圖1 KMO測(cè)度和巴特里特球體檢驗(yàn)

圖1說明:KMO值為0.816＞0.8，通過了顯著性檢驗(yàn)，認(rèn)為可以做因子分析。表中的巴特里特球體檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值為187.204，顯著性水平是0.000，因此拒絕原假設(shè)，認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著性差異，即變量間有較強(qiáng)的相關(guān)性，表示巴特里特球體檢驗(yàn)顯著，也說明所選數(shù)據(jù)適合做因子分析。

3.2 R的特征值和貢獻(xiàn)率

對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的原始數(shù)據(jù)采用SPSS 19.0統(tǒng)計(jì)軟件，運(yùn)用因子分析法進(jìn)行處理，利用主成分分析法選取主成分，得出主因子的特征值和貢獻(xiàn)率(見表2)。

由表2知，第一個(gè)主因子旋轉(zhuǎn)前提取信息78.267%，旋轉(zhuǎn)后提取信息52.084%;第二個(gè)主因子旋轉(zhuǎn)前提取信息12.948% ，旋轉(zhuǎn)后提取信息39.131%。前兩個(gè)主成分的特征值都大于1，且累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到91.215%，這說明提取的兩個(gè)主成分能夠較好地反映原始11個(gè)指標(biāo)所具有的信息，因此可以提取前兩個(gè)指標(biāo)作為主成分。

表2 總方差解釋表

3.3 因子載荷矩陣旋轉(zhuǎn)

為了深入而明確地確定各變量對(duì)因子的作用，便于對(duì)各因子作出合理解釋，需對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，本文采用方差極大正交旋轉(zhuǎn)變換后得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，見表3，經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣中的因子載荷的平方值向0和1兩個(gè)方向分化，使兩個(gè)主因子變量的含義更加清晰。

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

由表 3 可以看出，因子 1 中的 x1，x2，x4，x7，x9，x116個(gè)指標(biāo)的因子載荷系數(shù)都較大，說明這6個(gè)指標(biāo)有較強(qiáng)的相關(guān)性，可以歸為一類，反映了政府對(duì)公共服務(wù)的支付水平，環(huán)境保護(hù)、社會(huì)保障和就業(yè)、科學(xué)技術(shù)、文化體育與傳媒等財(cái)政支出是關(guān)系公共服務(wù)水平的重要因素，說明因子1代表了江蘇各省轄市的政府對(duì)公共服務(wù)努力水平的信息。于是，因子1 命名為保障因子。因子 2 中 x3，x5，x6，x8，x10有較大的載荷系數(shù)，同樣可以歸為一類，反映了教育、醫(yī)療衛(wèi)生、就業(yè)和城市建設(shè)等公共服務(wù)的數(shù)量和規(guī)模，是基本公共服務(wù)水平的體現(xiàn)，說明因子2較好地反映了江蘇省各地區(qū)的公共服務(wù)基本信息的數(shù)量和規(guī)模。因此，因子2命名為規(guī)模因子。

3.4 因子得分和綜合排名

本文采用SPSS 19.0軟件中回歸分析方法計(jì)算各公因子的得分系數(shù)矩陣，2個(gè)因子的得分函數(shù)式為:

用每個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率作為相應(yīng)因子的權(quán)數(shù)可得13個(gè)地區(qū)的公共服務(wù)綜合得分公式:

K=(0.520 84K1+0.391 31K2)/0.912 15

將13個(gè)地區(qū)的原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化值分別代入兩個(gè)因子的得分函數(shù)式，可得出各地區(qū)的兩個(gè)因子得分，進(jìn)而得出各因子排名;再根據(jù)綜合得分公式可得到綜合得分，算出綜合排名，具體結(jié)果見表4。

表4 公共服務(wù)各因子得分和綜合得分

由表4知，就綜合排名而言，蘇州、南京、無錫和常州的公共服務(wù)水平遙遙領(lǐng)先，南通、徐州、鹽城、揚(yáng)州和鎮(zhèn)江的公共服務(wù)水平適中，泰州、淮安、連云港和宿遷的公共服務(wù)水平有待提高。就因子1而言，排在前五的分別是蘇州、無錫、南通、鹽城、常州。就因子2而言，排在前五的分別是南京、無錫、常州、蘇州、徐州。從評(píng)價(jià)結(jié)果可以看出，江蘇省各地區(qū)公共服務(wù)發(fā)展水平不平衡，產(chǎn)生差異的影響因子也不同，可見政府需要采取措施，提供更多資源，消除不和諧因素，進(jìn)行綜合治理。

4 對(duì)策建議

根據(jù)以上研究，依據(jù)實(shí)際情況，結(jié)合影響公共服務(wù)發(fā)展水平的因素，筆者對(duì)提高江蘇省整體公共服務(wù)發(fā)展水平提出可供參考的建議。

4.1 加快地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高硬實(shí)力

由表3可以看出，文化體育與傳媒財(cái)政支出、科學(xué)技術(shù)財(cái)政支出、環(huán)境保護(hù)財(cái)政支出、社會(huì)保障和就業(yè)財(cái)政支出等指標(biāo)與公共服務(wù)水平具有高度的相關(guān)性，經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展會(huì)帶動(dòng)公共服務(wù)水平的提高，為公共服務(wù)提供強(qiáng)大的發(fā)展動(dòng)力。因此，各地區(qū)政府加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展，努力提高財(cái)政收入，從而有足夠的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)支撐公共服務(wù)的發(fā)展。

4.2 規(guī)范財(cái)政轉(zhuǎn)移支付制度，完善政府收入分配機(jī)制

很多地區(qū)服務(wù)水平落后的原因是當(dāng)?shù)刎?cái)力不足，因而通過規(guī)范省內(nèi)政府間財(cái)政轉(zhuǎn)移支付從而達(dá)到財(cái)政均衡，緩解相對(duì)落后地區(qū)的財(cái)政壓力，使其能為本地區(qū)居民提供所需的公共服務(wù)。規(guī)范財(cái)政轉(zhuǎn)移支付制度需以完善政府收入分配機(jī)制為基礎(chǔ)。而政府收入分配機(jī)制，應(yīng)當(dāng)把握量力而行、收入和支出責(zé)任對(duì)等的原則。為了有效地實(shí)施財(cái)政轉(zhuǎn)移支付制度，將財(cái)政支出合理分配到公共服務(wù)發(fā)展的各方面，上級(jí)政府可將下級(jí)政府的財(cái)政轉(zhuǎn)移支付完成情況列入考核，優(yōu)化績(jī)效考核制度。

4.3 確保公共服務(wù)信息的公開透明

信息公開透明是實(shí)現(xiàn)公共服務(wù)有效供給的保證，是政府依法行政的必然，通過及時(shí)透明化信息，可以讓公共服務(wù)的主體——群眾了解到服務(wù)項(xiàng)目，以便使用及評(píng)價(jià)，也便于對(duì)公共服務(wù)水平的反饋，同時(shí)也是群眾監(jiān)督政府行動(dòng)力的重要窗口。政府依據(jù)公平和效率的原則，根據(jù)群眾呼聲合理配置資源。公開透明的信息確保群眾與政府的互動(dòng)，使得雙方共同努力，發(fā)現(xiàn)問題，解決問題，共同為公共服務(wù)水平的提高做出努力，用集體的智慧提高公共服務(wù)水平。

5 結(jié)束語

本文從科教文體、醫(yī)療衛(wèi)生、社保就業(yè)、城市建設(shè)4個(gè)方面，構(gòu)建了公共服務(wù)水平的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，用因子分析方法建立模型，研究江蘇各省轄市的公共服務(wù)發(fā)展水平并進(jìn)行評(píng)價(jià)，一定程度上反映當(dāng)前江蘇各省轄市公共服務(wù)水平的現(xiàn)狀，隨著時(shí)代的發(fā)展，該指標(biāo)體系需要與時(shí)俱進(jìn)，評(píng)價(jià)結(jié)果可以為江蘇省制定科學(xué)合理的公共服務(wù)規(guī)劃提供參考依據(jù)，也為其他地區(qū)的公共服務(wù)規(guī)劃提供借鑒。

［1］劉愛蓮，吳曉強(qiáng).江蘇城鄉(xiāng)公共服務(wù)與管理一體化影響因素分析［J］.山東理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，26(6):12 －15.

［2］袁奇峰，馬曉亞.保障性住區(qū)的公共服務(wù)設(shè)施供給——以廣州市為例［J］.城市規(guī)劃，2012，36(2):24 －30.

［3］劉江.實(shí)現(xiàn)基本公共服務(wù)均等化的供應(yīng)問題研究［J］.理論月刊，2012(3):137－141.

［4］孫璐，吳瑞明，李韻.公共服務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)［J］.統(tǒng)計(jì)與決策，2007(24):65－67.

［5］吳樂珍.基于因子分析法的各省基本公共服務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)［J］.統(tǒng)計(jì)與決策，2012(11):60－62.

［6］段萬春，鄭小亞，孫永河.基于和諧理論和因聚分析的社會(huì)公共服務(wù)體系建設(shè)和諧度研究［J］.生產(chǎn)力研究，2010(10):137－139.

［7］劉寅斌，馬貴香，李洪波，等.我國(guó)31個(gè)省級(jí)地方政府公共服務(wù)能力的比較研究［J］.統(tǒng)計(jì)與決策，2010(20):88－91.

［8］章興鳴.蘇南公共服務(wù)現(xiàn)代化服務(wù)水平評(píng)價(jià)——基于江蘇十三市的比較［J］.華東經(jīng)濟(jì)管理，2011，25(6):20 －23.

［9］周曉明.江蘇:五項(xiàng)舉措推進(jìn)科技公共服務(wù)績(jī)平臺(tái)建設(shè)［J］.今日科技，2010(6):10－12.

［10］黃雪琴，黃田園.基本公共服務(wù)均等化下的財(cái)政轉(zhuǎn)移支付制度研究［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2008(5):38－47.

［11］石光.促進(jìn)基本公共服務(wù)均等化的財(cái)政轉(zhuǎn)移支付制度研究［J］.特區(qū)經(jīng)濟(jì)，2011(5):150 －152.

［12］姜慧.我國(guó)城鄉(xiāng)基本公共服務(wù)均等化問題研究——基于新公共服務(wù)理論的視角［D］.青島:山東師范大學(xué)，2012.

Study on Comprehensive Evaluation of Public Service of Jiangsu Province Based on the Factor Analysis

MEI Shengnan，CHENG Longsheng，ZHONG Xiaofang，YANG Danqin
(Nanjing University of Science and Technology，Jiangsu Nanjing，210094，China)

Aiming at the public service level of Jiangsu province，it selects 11 representative indicators which influence public service level，presents a method of factor analysis to evaluate the public service level in Jiangsu province with the aid of SPSS statistical software，and puts forward some suggestions.The suggestions include accelerating the regional economic development，improving hard power，regulating the financial transfer payment system，improving the distribution mechanism of the government income and ensuring public service information open and transparent.

:Factor Analysis;Public Service;Comprehensive Evaluation

C916

A

2095－509X(2013)05－0028－04

10.3969/j.issn.2095 －509X.2013.05.007

2013－03－20

國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(71201084);教育部人文社科研究青年基金資助項(xiàng)目(11YJC630250);高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20113219120028);南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院青年教師科研基金資助項(xiàng)目(JGQN1101)

梅勝男(1989—)，女，江蘇無錫人，南京理工大學(xué)碩士研究生，主要研究方向?yàn)槲锪髋c供應(yīng)鏈管理。