Bài giảng Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ

Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Niên khoá 2005-2006 Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 1 Biên dịch: Kim Chi NHẶT SẠCH RÁC THẢI: ĐO LƯỜNG HIỆU QUẢ DỊCH VỤ ĐÔ THỊ Ở CÁC THÀNH PHỐ HOA KỲ Adrian Moore Reason Public Policy Institute adrianm@rppi.org James Nolan Phòng Kinh tế nông nghiệp Đại học Saskatchewan 51 Campus Dr. Saskatoon, SK. Canada S7N 5A8 James.nolan@usask.ca Geoffrey Segal Reason Public Policy Institute gsegal@rppi.org Tháng 9-2003 Tóm tắt: Có một khối lượng tư liệu nghiên cứu đáng kể mô tả kết quả hoạt động của các dịch vụ đô thị, thường sử dụng những đại lượng đo lường tính hiệu quả một cách không hoàn hảo hay chỉ có tính chất cục bộ. Phương pháp phân tích bao bọc số liệu (DEA) được đề xuất như một công cụ hữu hiệu để xác định hiệu quả tương đối của việc cung ứng dịch vụ công. Tài liệu này sử dụng DEA để đo lường hiệu quả tương đối của 11 dịch vụ đô thị tại 46 thành phố trong số những thành phố lớn nhất Hoa Kỳ trong một khoảng thời gian 6 năm. Thêm vào đó, thông tin này được tiếp tục sử dụng để khám phá những điểm khác biệt về tính hiệu quả giữa các thành phố và dịch vụ, và được đưa vào phân tích thống kê để tìm hiểu những yếu tố có thể giải thích sự khác biệt về hiệu quả giữa các thành phố. Cuối cùng, chúng tôi thảo luận việc sử dụng các số đo kết quả hoạt động của các chính quyền đô thị, và những vấn đề trong việc thu thập số liệu đô thị làm chuẩn so sánh. Phân loại JEL: H7, R5. Từ ngữ then chốt: Hiệu quả, đo lường kết quả hoạt động, quản lý đô thị, ngân sách đô thị. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 2 Biên dịch: Kim Chi 1. Dẫn nhập Người tiêu dùng hiện đại thường dựa vào thông tin khách quan của bên thứ ba về một sản phẩm hay dịch vụ để xác định xem có nên mua sản phẩm hay dịch vụ đó hay không. Nhu cầu về những thông tin như thế đã dẫn đến việc phát hành một vài loại ấn bản (ví dụ như Consumer Reports) chuyên cung ứng thông tin về sản phẩm đối với tất cả các loại hàng hoá. Tương tự như vậy, người dân thường tìm đến những số tay hướng dẫn hay ấn bản thông tin, trong đó đánh giá mức độ thực hiện dịch vụ công của chính phủ như thế nào. Ví dụ, tạp chí Money xếp hạng những thành phố tốt nhất đối với những người về hưu,1 trong khi tạp chí Fortune xếp hạng những thành phố tốt nhất để làm kinh doanh.2 Cũng có nhiều nghiên cứu tổng quát khác về kết quả hoạt động của các thành phố. Tạp chí Governing xếp hạng các thành phố về chất lượng quản lý, trong khi Hội nghị Thị trưởng Hoa Kỳ xếp hạng “khả năng sống” của các thành phố.3 Đây chỉ mới là một vài ví dụ trong nhiều số tay hướng dẫn và các ấn bản thông tin được sử dụng để đánh giá đặc điểm của những thành phố khác nhau.4 Các nghiên cứu về nhà ở và địa điểm doanh nghiệp cũng không quên thực hiện những so sánh như thế. Tiếp theo việc triển khai lý thuyết chọn lựa địa điểm của Tiebout (1956) dựa trên sở thích về các khía cạnh khác nhau trong quản trị địa phương, người ta thấy xuất hiện một nguồn tư liệu nghiên cứu phong phú xem xét lý thuyết về cách thức người dân so sánh và chọn lựa giữa những khu vực hành chính cạnh tranh nhau như thế nào (Dowding và John, 1996; Oakerson, 1987). Các công trình nghiên cứu thực nghiệm tiếp theo cho thấy mức độ quan trọng của nguồn thông tin tốt để những lý thuyết này có tác dụng trên thực tế đối với người dân và doanh nghiệp (Lowery, 2000; Lyons và những người khác 1992; Teske và những người khác 1993). Những nghiên cứu sau này đã khởi động một phong trào hướng tới việc đo lường hoạt động và quản trị tốt hơn trong lĩnh vực quản lý đô thị. Các nhóm khác nhau như Hiệp hội viên chức tài chính chính phủ (Leithe, 1997), Uỷ ban tiêu chuẩn hạch toán chính phủ (GASB, 1994), và Hiệp hội quản lý hạt/ thành phố quốc tế (Hatry và những người khác 1992) từ lâu đã tìm cách giúp chính quyền đô thị đo lường kết quả hoạt động của các dịch vụ đô thị. Các số đo về kết quả dịch vụ này cho phép các quan chức thành phố và công dân so sánh và đánh giá sự kết nối giữa các phương án chính sách và các kết quả. Nếu không đo lường những kết quả như vậy, người dân không thể phân biệt giữa những trường hợp thành công và thất bại (Osborne và Gaebler, 1993). Cụ thể hơn, Wood (1998) phát biểu trong sách hướng dẫn của ông về tài chính chính quyền địa phương rằng việc đo lường kết quả hoạt động của chính phủ giúp chúng ta có thể: 1. Đánh giá xem một chương trình đang có tác dụng như thế nào; 2. Có được một phương pháp so sánh những dịch vụ được hợp đồng với bên ngoài và những dịch vụ tự thực hiện; và 1 www.money.com/money/depts/retirement/bpretre/ 2 www.fortune.com/fortune/bestcities/index.html 3 www.usmayors.org/USCM/uscm_projects_services/city_livability_awards/ 4 Trang Web www2.lib.udel.edu/subj/godc//resguide/p;aces.htm có liệt kê một danh mục sách xếp hạng các thành phố và kết nối đến một số trang web cung cấp số liệu so sánh. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 3 Biên dịch: Kim Chi 3. Cải thiện sự truyền thông với công chúng. Một cách lý tưởng, người dân có thể biết chắc có bao nhiêu nguồn lực (ví dụ như các khoản trợ cấp và thời gian làm việc) mà chính quyền cần có để cung ứng những dịch vụ khác nhau, cùng với tri thức về việc sử dụng những nguồn lực này so sánh với những thành phố khác như thế nào để mang lại cùng một chất lượng phục vụ như nhau. Nếu không có số liệu tốt về kết quả hoạt động, người dân sẽ không có một phương tiện tốt để đánh giá chính quyền thành phố và phải dựa vào những số đo thô sơ hơn nếu họ muốn bỏ phiếu một cách sáng suốt. Trên thực tế, phần lớn việc đo lường kết quả hoạt động do chính quyền đô thị thực hiện thường tập trung vào những số đo về khối lượng công việc và sản lượng, và xác định hiệu quả phục vụ chỉ trong khoảng 20-35 phần trăm thời gian (Poister và Streib, 1999). Hơn nữa, Nyhan và Martin (1999) nhận thấy rằng khi chính quyền đô thị đo lường tính hiệu quả, họ thường sử dụng việc phân tích tỷ số đơn giản hay một hình thức phân tích hồi qui tuyến tính nào đó để phân tích một số đo kết quả hoạt động duy nhất. Cả hai phương pháp đều có giá trị hạn chế khi được sử dụng để phân tích số đo thành quả hoạt động của đô thị, và thường mang lại những kết quả mơ hồ. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã thu thập một bộ số liệu lớn và độc đáo về việc cung ứng dịch vụ tại các thành phố lớn của Hoa Kỳ. Trong phần phân tích thứ nhất, chúng tôi sử dụng kỹ thuật đo lường hiệu quả phi thông số để đánh giá hiệu quả tương đối của các dịch vụ này trong mẫu. Thông qua xây dựng, cách làm này sẽ mở rộng tầm hiểu biết của chúng ta về cách thức làm thế nào để đo lường và so sánh hiệu quả của dịch vụ đô thị một cách tốt hơn. Sau đó, chúng tôi tìm hiểu những nguyên nhân khả dĩ dẫn đến những khác biệt về hiệu quả và các ý nghĩa chính sách. Chúng tôi cũng thảo luận một số vấn đề đáng kể gắn liền với việc thu thập số liệu đô thị. Phần cuối cùng là kết luận. 2. Số liệu và phương pháp luận Nghiên cứu này được bắt đầu với mục tiêu là đánh giá kết quả dịch vụ công của khoảng 50 thành phố lớn nhất ở Hoa Kỳ trong một khoảng thời gian. Chúng tôi từng hy vọng xem xét 18 dịch vụ đô thị, và thêm vào đó, kiểm định 16 yếu tố ngoại sinh có thể giúp giải thích những khác biệt về hiệu quả phục vụ. Vì không có một tập hợp số liệu toàn diện về dịch vụ đô thị, cho nên gần như toàn bộ số liệu sử dụng trong nghiên cứu này đều đã được các tác giả trực tiếp thu thập trong một khoảng thời gian kéo dài ba năm. Số liệu được thu thập từ nhiều nguồn bao gồm ngân sách đô thị, các ấn bản của chính quyền đô thị, và đến tham quan thực địa tại các cơ quan chính quyền đô thị.5 Do đó, tuy tập hợp số liệu hoàn toàn độc đáo về phạm vi, đáng tiếc thay, lại có phần nào không thỏa mãn được những tham vọng ban đầu của chúng tôi.6 Do số liệu thiếu sót, không hoàn chỉnh, hoặc không tương thích, cho nên chúng tôi loại bỏ một số thành phố, chỉ còn 46 thành phố được xem xét, và số dịch vụ phân tích chỉ còn 11. Xem bảng 1. Về khía cạnh tích cực, chúng tôi cố gắng duy trì tập hợp số liệu theo định hướng đo lường tính hiệu quả, và quan trọng hơn, 5 Số liệu về dịch vụ thư viện xuất phát từ Hiệp hội thư viện Mỹ, số liệu về tỷ lệ tội phạm được lấy từ thống kê tội phạm của FBI công bố trong ấn bản hàng năm Tóm tắt thống kê Hoa Kỳ. 6 Một số chi tiết bổ sung về những khía cạnh nhất định của nghiên cứu này có thể được tìm thấy trong báo cáo của Moore và những người khác (2001). Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 4 Biên dịch: Kim Chi bảng số liệu cuối cùng (không cân đối) vẫn còn khá lớn, bao trùm gần một nghìn quan sát (961) từ năm 1993 đến 1998. Trước tiên, chúng tôi phân tích số liệu bằng một kỹ thuật đo lường hiệu quả phi thống kê, được gọi là phương pháp phân tích bao bọc số liệu (DEA). Phương pháp này giúp chúng tôi tính xem ứng với từng đơn vị nhập lượng, một cơ quan nhà nước tạo ra sản lượng (cung ứng dịch vụ) như thế nào so với các cơ quan nhà nước còn lại trong mẫu. Cho dù DEA đang ngày càng trở nên phổ biến hơn trong tư liệu học thuật nhằm so sánh thành quả hoạt động của dịch vụ chính phủ (Adler và Berechman, 2001; Chlos và Cherian, 1995; Craycraft, 1999) đến mức độ như thế, nhưng phương pháp này vẫn chưa được sử dụng để so sánh nhiều loại dịch vụ với nhau, mà cũng không được đưa vào loại dự án làm chuẩn so sánh như thảo luận trên đây. Phân tích bao bọc số liệu là một kỹ thuật ước lượng hiệu quả, giúp ước lượng hiệu quả kỹ thuật của từng điểm số liệu so với những số liệu khác trong mẫu. Theo định nghĩa, một công ty có hiệu quả kỹ thuật nếu ứng với một mức sản lượng cho trước, người ta không thể giảm tỷ lệ nhập lượng mà vẫn mang lại cùng một mức sản lượng như cũ (Lovell 1993). Giải bài toán theo phương pháp này, ta sẽ có được một đường biên giới nhân tạo, bao gồm một kết hợp tuyến tính của những đơn vị có hiệu quả kỹ thuật nhất trong mẫu. Ta sẽ tính toán điểm số hiệu quả cho từng đơn vị hoạt động trong mẫu so với biên giới hiệu quả này. Điểm số DEA có thể được diễn giải là bình quân trọng số tối ưu của sản lượng chia cho bình quân trọng số của nhập lượng. Các trọng số này là các biến số tìm được khi giải bài toán tối ưu hóa. DEA đã được thực hiện vì bài toán có thể được xây dựng và giải như một chương trình tuyến tính đơn giản. Chương trình tuyến tính mang lại một số đo hiệu quả kỹ thuật cho từng đơn vị trong mẫu vì nó so sánh các giá trị quan sát được (số liệu của những điểm cụ thể) với giá trị tối ưu (đơn vị hoạt động tốt nhất). Các điều kiện ràng buộc trong chương trình tuyến tính qui định rằng các trọng số mà ta tìm được không thể mang lại một tỷ số sản lượng trên nhập lượng lớn hơn một. Điều này đảm bảo rằng một điểm số bằng một chính là điểm số của một đơn vị hoạt động hiệu quả trong mẫu. Ngoài ra, điểm số hiệu quả còn tiêu biểu cho mức độ gia tăng sản lượng cần phải đạt được của đơn vị đang xem xét nhằm mang lại mức hiệu quả giống như (những) đơn vị hoạt động tốt nhất trong mẫu. Tìm đọc thêm những chi tiết chính xác của việc tính toán DEA sử dụng trong nghiên cứu này trong phụ lục A. Phương pháp DEA tính toán hiệu quả tương đối của một đơn vị hoạt động thông qua xác định xem thử đơn vị hoạt động đó cần phải sản xuất thêm bao nhiêu sản lượng nữa nếu muốn đua tranh theo quá trình sản xuất của đơn vị cung ứng dịch vụ hiệu quả nhất trong mẫu vào năm đó. Ví dụ, nếu ta nhận thấy dịch vụ chất thải rắn của Long Beach, bang California có điểm số là 2,40, điều này có nghĩa là nếu Long Beach đang thực sự cung ứng dịch vụ chất thải rắn theo cùng một cách thức giống như những thành phố hiệu quả nhất trong mẫu, thì trên lý thuyết, Long Beach có thể cung ứng sản lượng nhiều hơn gấp 2,4 lần (trong trường hợp này là phục vụ cho nhiều người hơn gấp 2,4 lần) so với mức mà thành phố này hiện đang thực sự đạt được. Bằng phương pháp minh họa, hình 2 trong phụ lục trình bày việc xếp hạng theo DEA về các dịch vụ chất thải rắn trong những thành phố có số liệu chất thải. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 5 Biên dịch: Kim Chi Điều thú vị là, các thành phố New York, Chicago, Los Angeles, Houston và Pittsburgh đã được bao hàm trong các phép tính hiệu quả chung trong giai đoạn dầu nếu và khi những thành phố này có số liệu ứng với một dịch vụ bất kỳ. Tuy nhiên, chúng tôi đã quyết định loại những thành phố đó ra khỏi các kết quả chung trình bày trong tài liệu này do thiếu số liệu tương đối so với những thành phố khác đối với mười một loại dịch vụ hay những chỉ báo về tính hiệu quả được phân tích trong phần 4. Thật ra, không một thành phố nào trong những thành phố này đạt được kết quả hoạt động tốt, ngay cả khi có số liệu thích hợp (xem phần chú thích cuối trang số 6). Bảng 2 liệt kê các nhập lượng và sản lượng chính xác được sử dụng để tính thứ hạng cho từng dịch vụ bao hàm trong nghiên cứu này. Lưu ý rằng có một số dịch vụ đô thị, như thư viện và quá cảnh, có lượng số liệu đáng kể. Tuy nhiên, một số dịch vụ khác trong nghiên cứu này, gồm cấp nước, dịch vụ cấp cứu y tế và quản lý xây dựng, lại thiếu số liệu nhất quán trong giai đoạn nghiên cứu từ nhiều thành phố được xem xét. 3. Các kết quả hiệu quả chung Chúng tôi bắt đầu bằng cách tính điểm số hiệu quả tương đối cho từng dịch vụ theo thành phố và theo năm. Phương pháp DEA giúp chúng tôi xác định xem tính hiệu quả của từng thành phố đối với từng dịch vụ thay đổi như thế nào theo thời gian. Vì bảng số liệu cuối cùng của chúng tôi còn xa mới đạt được tính cân đối, cho nên chúng tôi cũng cần triển khai một phương pháp đơn giản để tính tổng các điểm số DEA của dịch vụ đô thị một cách thỏa đáng và hợp lý khi có một số điểm số bị thiếu sót. Cuối cùng, từng điểm số của từng dịch vụ đô thị được lấy trọng số theo tình trạng có sẵn số liệu chung của thành phố – nghĩa là những thành phố và dịch vụ mà chúng tôi thực sự có số liệu tốt sẽ có trọng số cao nhất – và từ đây, chúng tôi tính điểm số hiệu quả dịch vụ công bình quân cho từng thành phố so với những thành phố khác trong mẫu. Để một thành phố đạt được điểm 1 (điểm tối đa, nghĩa là được xếp hạng là hoàn toàn hiệu quả) trong hệ thống lấy trọng số, thành phố đó cần phải có số liệu của từng dịch vụ mà chúng tôi phân tích trong mỗi năm và có điểm 1 (hiệu quả nhất) trong từng dịch vụ này. Không có gì ngạc nhiên, không một thành phố nào trong mẫu đạt điểm số hiệu quả hoàn toàn khi sử dụng hệ thống xếp hạng theo trọng số.7 Bảng 3 trình bày điểm số hiệu quả dịch vụ chung của thành phố dẫn đến việc xếp hạng dịch vụ đô thị.8 Cuối cùng, thành phố Phoenix được xếp hạng là thành phố có những dịch vụ chung hiệu quả nhất và giữ vị trí đó mỗi năm từ 1995 đến 1998. Lý do cơ bản của thứ hạng này là Phoenix lưu giữ số liệu một cách xuất sắc và người dân có thể dễ dàng tìm hiểu ngân sách dành cho dịch vụ công. Phoenix còn nổi tiếng về chương trình cạnh tranh phục vụ, trong đó, một số ban ngành trong thành phố cạnh tranh nhau cung ứng dịch vụ cho các doanh nghiệp tư nhân (Moore và những người khác 2001). Theo phương pháp của chúng tôi, điểm số hiệu quả chung của các dịch vụ ở Phoenix thông qua mẫu là 3,1. Cho dù việc xếp hạng trọng số làm vẩn đục sự diễn giải chính xác các điểm số DEA này, ta vẫn có thể kết luận rằng xét bình quân, Phoenix có thể đã tạo ra sản lượng phần nào nhiều hơn ứng với cùng những nhập lượng như nhau trong những dịch vụ nhất định. Do 7 Nhìn chung, hệ thống lấy trọng số đơn giản này không thiên lệch theo số liệu. Ví dụ, với một số dịch vụ, những thành phố có ít số liệu điểm (nhưng tương đối hiệu quả) vẫn được xếp hạng cao, trong khi những thành phố khác sẵn có nhiều số liệu hơn (nhưng thứ hạng hiệu quả kém) vẫn không được xếp hạng tốt. 8 Có thể tìm hiểu thêm về các điểm số chính xác ở các tác giả. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 6 Biên dịch: Kim Chi đó, ngay ở vị trí cao nhất, vẫn còn có chỗ để cải thiện hơn nữa việc cung ứng dịch vụ công đô thị. Ở cực ngược lại của chuỗi điểm số hiệu quả, thành phố Oakland được xếp hạng là kém hiệu quả nhất xét bình quân trong mẫu này. Thành phố này có điểm số bình quân là 41,8 nhưng không phải là thành phố bị xếp hạng tệ nhất một cách nhất quán trong toàn bộ mẫu.9 Okland xếp hạng vào khoảng giữa trong một loại dịch vụ (công viên và khu giải trí), nhưng thứ hạng chung của thành phố này bị xếp vào hạng tệ hại chủ yếu là do tình trạng phi hiệu quả cao trong dịch vụ thư viện và cảnh sát, cùng với tình trạng khan hiếm số liệu của thành phố. Xem xét các chi tiết mở rộng về việc xếp hạng từng dịch vụ riêng lẻ, bảng 4 trình bày những thành phố hiệu quả nhất và kém hiệu quả nhất xét bình quân. Như được trình bày trong bảng này, chúng tôi xác định một vài sự ràng buộc về thứ hạng ở mức độ hiệu quả toàn bộ cho những dịch vụ nhất định. Nhìn chung, đây là một kết quả tích cực; những thành phố và dịch vụ nhất định đang thực hiện theo cùng một cách thức hiệu quả tương đối và tương tự như nhau. Ngoài ra, phạm vi của bộ dữ liệu cũng cho phép chúng tôi đánh giá các vùng khác nhau ở Hoa Kỳ so với những vùng khác. Như vậy, chúng tôi tập hợp các thành phố được xem xét vào thành từng vùng và tính bình quân điểm số hiệu quả phục vụ chung của mỗi vùng, như trình bày trong bảng 5. Trong khi vùng tây nam có điểm số hiệu quả bình quân chung cao nhất, vùng miền tây/ Thái Bình Dương có điểm số thấp nhất. 4. Giải thích các kết quả hiệu quả Phân tích số liệu giai đoạn đầu cho thấy có những mối quan hệ thú vị hàm chứa trong số liệu. Để tìm hiểu điều này sâu xa hơn, chúng tôi xem xét một tập hợp những yếu tố ngoại sinh có thể giúp giải thích phần nào sự khác biệt về hiệu quả phục vụ giữa các thành phố (bảng 6).10 Sử dụng kỹ thuật hồi qui Tobit (biến phụ thuộc có giới hạn) do bản chất bị cắt xén của các điểm số DEA,11 chúng tôi triển khai một mô hình hồi qui của các điểm số DEA dịch vụ đô thị bình quân theo các biến giải thích này. Chúng tôi thực hiện một phép hồi qui ban đầu bao gồm toàn bộ các yếu tố này, và chỉ tìm thấy một vài yếu tố có ý nghĩa thống kê (bảng 7). Sau đó, chúng tôi xem xét một tập hợp rút gọn các yếu tố được chọn trên cơ sở thích hợp về mặt thống kê (bảng 8).12 9 Một lần nữa, chúng tôi nhắc lại rằng điểm số này chẳng những phản ánh tình trạng phi hiệu quả thực tế, mà còn phương án tình trạng sẵn có số liệu trong hệ thống tính trọng số. Chắc chắn chúng ta không thể suy đoán rằng dịch vụ công của Oakland có thể tăng được gấp 41 lần nữa so với mức sản lượng thực tế đã đạt được. 10 Sự khác biệt theo vùng thể hiện trong bảng 5 được giải thích bằng một vài biến số trong những biến số này, bao hàm những biến số liên quan đến thời tiết. 11 Xem thêm thông tin về việc sử dụng kỹ thuật hồi qui Tobit thuộc loại phân tích này trong tài liệu của Nolan và những người khác (2001). 12 Chúng tôi thực hiện một phép kiểm định tỷ số khả năng xảy ra nhằm xác minh rằng đặc điểm kỹ thuật rút gọn trong bảng 8 không phải là mô hình không hợp lý về mối quan hệ thực nghiệm thật sự. Chúng tôi nhận thấy rằng mô hình rút gọn không thể bị bác bỏ xuống đến mức ý nghĩa 1%, một giá trị thống kê xác minh rằng mô hình rút gọn quả thật là hợp lý. Các kết quả hoàn chỉnh của phép tính này hiện có sẵn ở chỗ các tác giả. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 7 Biên dịch: Kim Chi Trong các yếu tố được đánh giá, yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến sự chênh lệch hiệu quả phục vụ là một biến giả phân biệt giữa cơ cấu quản lý thành phố và cơ cấu quản trị thị trưởng do dân chúng bầu lên. Như ta thấy trong bảng 8, những thành phố có các nhà quản lý thành phố có nhiều khả năng được xếp hạng là hiệu quả hơn. Sức mạnh của kết quả này từ số liệu của chúng tôi là một đóng góp cho cuộc tranh luận kéo dài về ưu điểm của hai hình thức cơ cấu chính quyền (tìm đọc tài liệu của Hayes và Chang, 1990). Các kết quả về thay đổi dân số và qui mô thành phố cũng rất thú vị. Tăng trưởng dân số nhanh hơn có tương quan với việc cung ứng dịch vụ kém hiệu quả hơn. Chúng tôi dự đoán rằng những thành phố tăng trưởng nhanh tập trung nhiều nguồn lực hơn vào việc mở rộng dịch vụ để thích nghi với sự tăng trưởng hơn là chú trọng vào tính hiệu quả trong những dịch vụ hiện hữu. Đồng thời, chúng tôi cũng nhận thấy rằng qui mô thành phố không có ý nghĩa trong việc giải thích hiệu quả phục vụ. Ứng với qui mô và phạm vi của mẫu điều tra, phát hiện này có thể giúp nhen nhóm lại cuộc tranh luận về một vài lập luận biện hộ hiệu quả phục vụ của những hình thức đô thị đông đúc hơn. Chúng tôi tận dụng khả năng đo lường những ảnh hưởng về qui mô với các điểm số DEA để tìm hiểu sâu xa hơn ý nghĩa của phép phân tích này đối với lợi thế kinh tế theo qui mô của dịch vụ đô thị. Phần phụ lục và hình 1 trình bày cách thức phương pháp DEA giúp các nhà nghiên cứu có thể tính được qui mô hiệu quả của từng dịch vụ riêng lẻ như thế nào. Đối với từng thành phố, chúng tôi so sánh hai điểm số DEA được xây dựng một cách riêng biệt dựa trên giả định về sinh lợi thay đổi theo qui mô và sinh lợi không đổi theo qui mô trong công nghệ cung ứng dịch vụ. Nếu những điểm số này hoá ra bằng nhau, thì dịch vụ được đánh giá là đang hoạt động tại một điểm có qui mô hiệu quả. Kết quả từ những dịch vụ mà chúng tôi có đủ số liệu (bảng 9) cho thấy rằng nhìn chung, những thành phố lớn hiện đang cung ứng dịch vụ với qui mô không hiệu quả. Điều này có nghĩa là có thể có sinh lợi giảm dần theo qui mô trong một vài loại dịch vụ, ngụ ý rằng các dịch vụ đô thị có thể sẽ hiệu quả hơn nếu được cung ứng trên một qui mô nhỏ hơn. Xem xét từng loại dịch vụ, hiệu quả theo qui mô trong hoạt động quá cảnh và thư viện có tính chất không rõ ràng; xét bình quân, dịch vụ thư viện xem ra đang hoạt động ở qui mô hiệu quả hơn so với dịch vụ quá cảnh. Ngoài ra, các kết quả về dịch vụ cảnh sát và dịch vụ đường sá cho thấy rằng những dịch vụ này đang được thực hiện ở qui mô không hiệu quả. Điều này tương phản với dịch vụ công viên, loại dịch vụ mà xem ra có qui mô càng lớn càng tốt (mức độ hiệu quả qui mô rất cao). Xem xét các yếu tố ngân sách, chúng tôi nhận thấy rằng những dịch vụ càng được uỷ thác nhiều hơn (có nghĩa là có tỷ lệ người địa phương trong tổng số nhân viên chính phủ liên bang và địa phương cao hơn), thì càng có nhiều khả năng thành phố được xếp hạng là hiệu quả hơn. Có lẽ nếu các dịch vụ nhà nước, theo định nghĩa rộng, càng tập trung về địa phương nhiều hơn so với ở mức độ tiểu bang, thì càng đáp ứng nhanh hơn trước những lo lắng của công dân về tính hiệu quả. Tính hiệu quả cao hơn cũng gắn liền với số thu thuế trên đầu người thấp hơn; điều này không có gì ngạc nhiên vì số thu thuế trên đầu người thấp hơn có thể có nghĩa là nguồn lực tài chính thắt chặt hơn và chú trọng vào tính hiệu quả nhiều hơn. Yếu tố ngoại sinh rõ rệt nhất về hiệu quả dịch vụ đô thị là thời tiết. Chúng tôi nhận thấy nhiệt độ tối đa và tối thiểu của thành phố không có ý nghĩa thống kê trong mô hình Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 8 Biên dịch: Kim Chi hồi qui đầy đủ, cho dù nhiệt độ bình quân có ý nghĩa đôi chút trong mô hình rút gọn (bảng 8). Điều này có thể đúng vì sự khác biệt về cung ứng dịch vụ chịu ảnh hưởng của những yếu tố khác biệt lâu dài chứ không phải bởi những trường hợp cực đoan. Không chắc rằng lượng tuyết rơi hay nhiệt độ ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả theo chiều hướng cho thấy. Như chúng ta thấy trên đây, những yếu tố này xem ra có tác dụng như những biến uỷ nhiệm cho những yếu tố bị bỏ sót khác, ví dụ như địa điểm. Có lẽ lượng tuyết rơi nhiều hơn làm cho tính khẩn cấp của một số dịch vụ đô thị trở nên lớn hơn, và như vậy khiến người ta chú trọng nhiều hơn vào tính hiệu quả. Và có lẽ nhiệt độ bình quân ấm áp hơn sẽ làm giảm chi phí vốn và chi phí hoạt động cho việc cung ứng một số dịch vụ. Kết luận, chúng tôi không thể đánh giá một đơn giản tác động của bất kỳ những yếu tố ngoại sinh nào khác khi giải thích sự khác biệt về hiệu quả do vấn đề sẵn có số liệu mà ở đâu cũng gặp phải. Ví dụ, chúng tôi cảm thấy rằng một đại lượng đo lường mức độ hợp đồng với bên ngoài để cung ứng dịch vụ công tại mỗi thành phố có thể có vai trò quan trọng trong việc giải thích tính hiệu quả trong một số dịch vụ nhất định. Tuy nhiên, không có nhiều thành phố có thể cho ta biết những dịch vụ nào được thuê bên ngoài cung ứng. Những số liệu mà chúng tôi xoay sở thu thập được thì khác biệt nhau đáng kể về hình thức trình bày giữa các thành phố, làm cho việc so sánh trở nên hết sức khó khăn, nếu không muốn nói là không thể so sánh nổi. 5. Chúng ta còn có thể học hỏi được những bài học nào khác nữa từ việc thu thập số liệu đô thị? Về cơ bản, nghiên cứu này tiêu biểu cho một bài phê bình về cách thức các thành phố công bố cho cư dân của mình biết về việc những đồng tiền đóng thuế của người dân được tiêu dùng như thế nào. Hiện nay, điều này không được thực hiện một cách tốt đẹp cho lắm. Bất chấp những nỗ lực vất vả qua nhiều tháng trời, chúng tôi đã vật lộn với những số liệu khốn khổ từ các cơ quan ban ngành của thành phố. Đó là lý do tại sao chúng tôi bỏ lại nhiều lĩnh vực có số liệu không hoàn chỉnh để thực hiện việc phân tích. Cho dù chúng tôi đã vận dụng những gì mà chúng tôi tin là những nhập lượng và sản lượng có thể thu thập được và cơ bản nhất để tính toán điểm số hiệu quả cho từng dịch vụ, nhưng không thành phố nào cung cấp số liệu cho mọi dịch vụ ngay cả chỉ một phần trong khoảng thời gian mà chúng tôi xem xét. Nói chung, chúng tôi đứng trước ba vấn đề lớn về số liệu mà sau đây chúng tôi sẽ thảo luận lần lượt. Độc giả nào có quan tâm sẽ nhận thấy rằng phần lớn những thảo luận trong phần này cũng có thể được tìm thấy trong tài liệu của Moore và những người khác (2001). A. Những vấn đề về tình trạng có sẵn số liệu Nhiều thành phố không theo dõi số liệu ngân sách theo thời gian, hoặc không sẵn sàng công bố những số liệu đó cho công chúng được biết. Trong thời đại mà trách nhiệm giải trình trước công chúng ngày càng cao, chính quyền đô thị nên chuẩn bị sẵn sàng thông tin để cung cấp cho bất kỳ ai hỏi đến – đặc biệt là thông tin về ngân sách. Các nhóm những người nộp thuế và cư dân muốn biết thành phố đang chi tiêu tiền của họ như thế nào. Đáng tiếc thay, chính quyền đô thị không làm cho những thông tin này trở nên có sẵn đối với công chúng. Họ thường miễn cưỡng mở sổ sách và không muốn bị so sánh với những người cùng giới hay lệ thuộc vào những trắc nghiệm về kết quả hoạt động của họ. Hơn nữa, một số ban ngành không thể luôn luôn nêu rõ những dịch vụ nào đã được tư nhân Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 9 Biên dịch: Kim Chi hoá, và nhiều ban ngành không có bất kỳ số liệu nào mô tả những dịch vụ này. Trong nghiên cứu này, một số thành phố không có hồ sơ số liệu về một số dịch vụ, không phải vì họ không cung ứng dịch vụ đó, mà vì họ dựa vào các công ty tư nhân hay những cấp chính quyền khác (như hạt) thực hiện những dịch vụ đó. Ngay cả khi có sẵn số liệu, thông tin cũng thường không được tập trung lại; phần lớn những thông tin phù hợp về kết quả hoạt động của thành phố nằm rải rác ở các trụ sở ban ngành khác nhau. Chúng tôi nhận thấy rằng ở nhiều nơi, thư viện thành phố là nơi gần giống nhất với một kho chứa thông tin tập trung. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, các phòng ban thành phố không luôn luôn gửi về thư viện những tài liệu thích hợp – đặc biệt là các báo cáo hàng năm của từng ban ngành. Có lẽ thậm chí còn thất vọng hơn nữa là ở chỗ: nếu họ được cho là có thông tin, thì các thư viện xem ra lại chuyên đánh mất bản sao duy nhất của họ về ngân sách quá khứ và những tài liệu về kết quả phục vụ phù hợp. B. Ngân sách thành phố không rõ ràng Một tài liệu lý tưởng về ngân sách là một tài liệu vẽ nên một bức tranh rõ ràng về những nguồn lực được sử dụng là bao nhiêu và việc chi tiêu nguồn lực đó giúp đạt được những gì - một sự lý tưởng mà ta hiếm khi gặp được. Nhiều người than phiền về tình trạng thiếu vắng sự quan tâm gắn bó của những người công dân bình thường, nhưng người dân muốn quan tâm gắn bó cần phải biết nguồn lực của thành phố được sử dụng như thế nào. Vậy mà chúng tôi nhận thấy rằng chính quyền thành phố hiếm khi cung cấp những thông tin cơ bản này. Chẳng có gì ngạc nhiên khi thấy người dân càng ngày càng ít tin tưởng vào cách thức chính phủ chi tiêu đồng tiền của họ (Pew 1998). Việc công bố ngân sách đô thị một cách minh bạch sẽ là một điểm khởi đầu tốt để chính quyền công bố cho dân cư biết về trách nhiệm và kết quả hoạt động ngân sách. Việc mô tả đơn giản này sẽ tiến một bước dài giúp xoá bỏ tình trạng thờ ơ và bất tín nhiệm đối với chính quyền. Rõ ràng, phần lớn hình thức trình bày ngân sách hiện hành của chính quyền đô thị là không thể nào đọc nổi đối với một người công dân bình thường. Nếu không xem xét một cách cẩn thận, ngay cả những người từng được đào tạo về ngân sách thành phố cũng có thể bỏ sót những điểm quan trọng.. Ví dụ, ta hãy xem trường hợp của cái được gọi là “quỹ doanh nghiệp” - một cách để giải thích những chi tiêu của một ban ngành mà độc lập với phần còn lại của thành phố, nhằm hướng tới sự tự chủ về tài chính. Trong khi xem xét một ngân sách thành phố cụ thể, chúng tôi nhận thấy rằng toàn bộ các quỹ doanh nghiệp của thành phố đều có một cột đặc biệt trong ngân sách biểu thị rằng số tiền cần thiết để hỗ trợ quỹ là bằng không. Hiển nhiên là, thật hiếm có một quỹ doanh nghiệp nào tự chủ một cách thật sự, đặc biệt khi ta xem xét việc các quỹ này thường được sử dụng cho những dịch vụ tốn kém như các trung tâm hội nghị và hệ thống quá cảnh. Xem xét thêm nữa về các hạng mục dòng cho từng nguồn thu của quỹ, ta thấy rằng mỗi quỹ thật ra đều nhận được nhiều tiền từ quỹ chung của thành phố. Thế nhưng cách trình bày các tài khoản này trong ngân sách nhất thiết dẫn người ta đi đến chỗ hiểu lầm rằng quỹ doanh nghiệp không nhận tiền từ thành phố và và thật sự tự chủ. C. Các thành phố không sử dụng những số đo kết quả hoạt động minh bạch “Trong một thời đại của những ràng buộc về ngân sách, chính phủ đã trở nên đặc biệt quan tâm đến việc cải thiện năng suất nhằm cung ứng dịch vụ chất lượng cao hơn hay Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 10 Biên dịch: Kim Chi nhiều hơn với cùng một mức nguồn lực không đổi” (Tigue và Strachota 1994). Trong một nỗ lực nhằm cung ứng loại dịch vụ khách hàng mà người dân trông đợi, chính quyền các địa phương đang xem xét lại cách thức đo lường thành qủa hoạt động của họ. Điều này có nghĩa là không chỉ tập trung vào số lượng mà còn phải chú trọng vào việc cung ứng dịch vụ, chất lượng, hiệu quả, tính chất kịp thời, chính xác, có thể tiếp cận, và trình độ nghiệp vụ (Levetan 2000). Cho dù có một vài yếu tố trong những yếu tố này có thể khó được đo lường một cách khách quan, người ta cũng không khó khăn lắm để nắm bắt một số khía cạnh của từng yếu tố bằng việc thu thập những số đo chính xác của nhập lượng và một chỉ số sản lượng. Thật ra, một số trong những yếu tố này hiện đã được thu thập. Ví dụ, một số ngân sách thành phố trình bày thời gian đáp ứng bình quân trong dịch vụ cấp cứu y tế. Có nhiều thành phố đã báo cáo số liệu này đủ để chúng tôi có thể đưa yếu tố này vào phân tích hiệu quả chung. 6. Kết luận Trong nghiên cứu này, chúng tôi thu thập và phân tích một bộ số liệu độc đáo về việc cung ứng dịch vụ công. Phương pháp phân tích bao bọc số liệu (DEA) được sử dụng để đo lường hiệu quả tương đối của việc cung ứng dịch vụ đô thị tại 46 thành phố trong số những thành phố lớn nhất của Hoa Kỳ. Những số đo tổng hiệu quả như DEA có ý nghĩa quan trọng vì chúng cung cấp những thông tin tới hạn để người ta tìm hiểu những thay đổi trong các số đo kết quả hoạt động khác so với nhập lượng và sản lượng có thể quan hệ với nhau như thế nào. DEA cũng giúp chúng ta dễ dàng thu thập những số đo hiệu quả hết sức hữu ích và bổ sung cho những số đo định lượng và định tính về kết quả hoạt động hiện đã được nhiều thành phố thu thập. Theo cách này, các số đo tổng hiệu quả giúp các thành phố tìm hiểu tường tận hơn về những đánh đổi trong việc thay đổi từ mức độ nỗ lực và nguồn lực từ một dịch vụ này hay một tập hợp số đo kết quả này sang một dịch vụ hay một tập hợp số đo kết quả khác. Tiếp theo, thông qua phân tích thống kê, chúng tôi tìm hiểu tác động của những yếu tố môi trường khả dĩ và các chọn lựa thể chế đối với hiệu quả tương đối mà chúng tôi đo lường được giữa các dịch vụ và các thành phố. Nổi bật hơn cả, chúng tôi nhận thấy rằng trong mẫu điều tra này, việc tuyển dụng các nhà quản lý thành phố hay những người cầm quyền hành chính của thành phố đã cải thiện đáng kể hiệu quả của dịch vụ đô thị, chứ không phải những thị trưởng do dân bầu ra. Một phát hiện khác cũng khá quan trọng là, sự phát triển đông đúc hơn xem ra không dẫn đến hiệu quả cao hơn. Nhiều dịch vụ đô thị được cung ứng ở qui mô lớn một cách phi hiệu quả, ngụ ý rằng sự phát triển theo kiểu ngoại ô thành phố (hay vùng mở rộng) không nhất thiết là phi hiệu quả, và lập luận về tính hiệu quả ủng hộ việc địa phương hoá các dịch vụ nhà nước có thể yếu hơn so với người ta vẫn tưởng. Chúng tôi hy vọng rằng nghiên cứu này sẽ phát động những thảo luận sâu xa hơn về việc lập chuẩn mực so sánh giữa các đô thị để cải thiện thông tin của dân chúng. Việc lập chuẩn mực so sánh tốt hơn sẽ cho phép công dân đánh giá ưu điểm của dịch vụ công giữa các khu vực hành chính khác nhau theo truyền thống của Tiebout, và đánh giá một cách khách quan hơn về những vấn đề chính sách khác, ví dụ như ưu điểm của hình thức đô thị, chiều hướng phát triển, các phương án cung ứng dịch vụ công khác nhau, và qui mô thành phố tối ưu, trong đó sự khác biệt về hiệu quả dịch vụ và thành phố là vấn đề quan trọng. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 11 Biên dịch: Kim Chi Phụ lục A Mô tả phương pháp bao bọc số liệu Các số đo hiệu quả kỹ thuật mà chúng tôi sử dụng ở đây được tính toán bằng cách sử dụng phương pháp phân tích bao bọc số liệu (DEA). DEA là một kỹ thuật đo lường hiệu quả xuyên tâm phi thống kê, sử dụng một chương trình tuyến tính để tính xem các các doanh nghiệp biến đổi từ nhập lượng thành sản lượng một cách hiệu quả như thế nào so những doanh nghiệp khác trong mẫu. Phương pháp DEA cũng giúp người ta tìm được biên giới sản xuất thực tế tốt nhất, và tính được hiệu quả kỹ thuật của từng doanh nghiệp trong mẫu so với biên giới đó. Ngoài ra, DEA còn là một phương pháp luận tính toán phi thông số vì người ta không cần có những giả định về phân phối thống kê hay dạng hàm số cho quan hệ sản xuất (ngoài tuyến tính từng đoạn của tập hợp hiệu quả) để thực hiện việc phân tích. Chúng tôi cảm thấy rằng tính phức tạp của việc sản xuất các dịch vụ công đáng được sử dụng kỹ thuật linh hoạt này để nghiên cứu các xu hướng về hiệu quả. Các số đo DEA định hướng sản lượng mang lại các điểm số hiệu quả có giới hạn dưới là 1; một điểm số hiệu quả bằng một của một doanh nghiệp trong mẫu ngụ ý rằng doanh nghiệp đó hoàn toàn hiệu quả trong việc chuyển đổi từ nhập lượng sang sản lượng. Số đo hiệu quả định hướng sản lượng tiêu biểu cho tỷ lệ gia tăng sản lượng thực tế có thể đạt được để doanh nghiệp đạt được mức độ chuyển đổi nhập lượng/ sản lượng tốt nhất, ứng với những nhập lượng đã cho. Một điểm số bằng một cho thấy rằng doanh nghiệp được xếp hạng là hiệu quả, và vì thế được liệt kê ở ngay trên đường biên giới. Để minh hoạ, dạng tổng quát của DEA định hướng sản lượng là như sau: 1) Min u, v νX1 s.t. µY1 = 1 - µY + νX ≥ 0 µ ≥ 0, ν ≥ 0 Trong đó Y và X là lần lượt là các vec tơ sản lượng và nhập lượng ứng với một dịch vụ nhất định của tất cả các thành phố trong mẫu. µ và ν là các vec tơ của cái gọi là số nhân “ảo”, các hệ số được sử dụng để giải chương trình tuyến tính.13 X1 và Y1 tiêu biểu cho các tập hợp nhập lượng và sản lượng riêng của dịch vụ đang được xem xét. Chương trình tuyến tính này được chạy một lần cho mỗi quan sát trong mẫu (với điều kiện ràng buộc chung cho từng chương trình tuyến tính) và mang lại một số đo hiệu quả kỹ thuật cho từng quan sát. Theo định nghĩa, tập hợp số liệu dịch vụ tham chiếu được sử dụng để tính điểm số hiệu quả tương đối bao gồm những dịch vụ công khác hoạt động trong thời gian nghiên cứu. Do đó, trình độ công nghệ dịch vụ công trong một năm nhất định được định nghĩa riêng theo những dịch vụ trong tập hợp số liệu vào thời điểm đó, và không dựa vào một trình độ lý thuyết nào đó mà phụ thuộc vào một dạng hàm số được chọn cho hoạt động sản xuất. Các số đo DEA về qui mô (bảng 9) 13 Chúng tôi đã sử dụng Microsoft Excel Solver để tính các điểm số hiệu quả. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 12 Biên dịch: Kim Chi Các chương trình tuyến tính để xác định biên giới hiệu quả phi thông số cũng có thể được sử dụng để đo lường qui mô sản xuất tối ưu. DEA có tính linh hoạt theo ý nghĩa là nhà nghiên cứu có thể áp đặt những mức độ sinh lợi theo qui mô khác nhau trong chương trình tuyến tính. Chúng tôi đã ước lượng và kết hợp hai chương trình tuyến tính hơi khác biệt nhau để tạo ra một số đo qui mô; các chương trình tuyến tính được định cấu hình để giải thích cho cả hai trường hợp: sinh lợi thay đổi theo qui mô (variable returns to scale, VRS) và sinh lợi không đổi theo qui mô (constant returns to scale, CRS). Chương trình tuyến tính CRS được viết một cách đơn giản như trong phương trình 1. Để giải thích VRS trong chương trình tuyến tính DEA đơn giản, chương trình tuyến tính theo phương trình 1 sẽ bao hàm một độ lồi hay một điều kiện ràng buộc được đưa vào hàm mục tiêu; phương trình này sẽ được viết lại như sau (Lovell, 1993): 2) Min u, v , ω νX1 + ω Theo đặc điểm kỹ thuật của CRS, số liệu được bao bọc “chặt chẽ” hơn so với đặc điểm kỹ thuật của VRS, cho nên sẽ có ít số liệu điểm xác định biên giới hiệu quả hơn. Để xác định bản chất của lợi thế kinh tế theo qui mô bằng công cụ ước lượng biên giới phi thông số, chúng tôi phải xác định một khái niệm hiệu quả qui mô phi thông số. Tiêu chí mà chúng tôi sử dụng để đo lường hiệu quả của qui mô nhập lượng là như sau:14 Qui tắc quyết định qui mô theo định hướng sản lượng: Hiệu quả qui mô sản lượng (OSE) = Điểm số CRS/Điểm số VRS). Nếu OSE = 1, thì hoạt động này có qui mô hiệu quả. Nếu hoạt động này không có qui mô hiệu quả, thì CRS/VRS > 1. Xem hình 1. Bất kỳ sự hoán vị các kết quả qui mô nào khác đều không có tính chất kết luận về chiều hướng lợi thế kinh tế theo qui mô. Như đã thảo luận trong bài, bảng 9 trình bày số đo cho các dịch vụ trong mẫu, mà đối với những dịch vụ đó, chúng tôi có đủ số liệu để thiết lập phân phối các kết quả qui mô. Cuối cùng, thêm một lợi ích nữa đạt được nhờ sử dụng các phương pháp phi thông số để ước lượng qui mô hiệu quả là: độ tự do thống kê không phải là một vấn đề. Như vậy, chúng tôi có thể chia mẫu ra làm những nhóm nhỏ và vẫn thu được các giá trị ước lượng hiệu quả mà không cần phải lo lắng về ý nghĩa thống kê. Sự linh hoạt này cho phép chúng tôi nhận diện một cách chính xác hơn những mức sản lượng có qui mô hiệu quả, ngay cả trong phạm vi những mức sản lượng mà theo mô tả bằng các giá trị ước lượng thông số là có sinh lợi tăng dần theo qui mô. 14 Fare và những người khác (1994). Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 13 Biên dịch: Kim Chi Bảng 1. Phạm vi so sánh Các thành phố nghiên cứu Albuquerque Honolulu Phoenix Atlanta Indianapolis Portland Austin Jacksonville Sacramento Baltimore Kansas City Santa Ana Boston Las Vegas San antonio Buffalo Long Beach San Diego Charlotte Memphis San Francisco Cincinnati Miami San Jose Cleveland Milwaukee Seattle Columbus Minneapolis St. Louis Dallas Nashville Toledo Denver Now Orleans Tucson Detroit Oakland Tulsa El Paso Oklahoma City Virginia Beach Fort Worth Omaha Fresno Philadelphia Các dịch vụ đô thị được xem xét Bảo trì xây dựng Thư viện Sửa chữa đường sá Dịch vụ cấp cứu y tế Công viên và khu giải trí Quá cảnh Phòng cháy chữa cháy Dịch vụ cảnh sát Dịch vụ cấp nước Quản trị hạm đội Dịch vụ chất thải rắn Các yếu tố hiệu quả được xem xét Lượng mưa bình quân Lượng tuyết rơi bình quân Nhiệt độ bình quân Nhiệt độ tối đa Nhiệt độ tối thiểu Dân số 1990 Dân số 1994 Dân số 1995 Dân số 1996 Thay đổi dân số 1990-96 Tỷ trọng của nhân viên chính phủ địa phương trong tổng nhân viên chính phủ toàn liên bang Các nhà quản lý thành phố so với cơ cấu thị trưởng do dân bầu Thứ hạng kiện tụng tiểu bang Diện tích (dặm vuông) vào năm 1990 Thuế tiểu bang và thuế địa phương trên 100 đô-la thu nhập cá nhân Số thu thuế tiểu bang và địa phương trên đầu người Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 14 Biên dịch: Kim Chi Bảng 2. Nhập lượng và sản lượng được sử dụng trong các phép tính DEA cho từng loại dịch vụ đô thị Dịch vụ Nhập lượng Sản lượng Quản lý xây dựng Số nhân viên làm việc toàn thời gian tương đương; ngân sách xây dựng Diện tích không gian xây dựng của thành phố Dịch vụ cấp cứu y tế Số nhân viên làm việc toàn thời gian tương đương; ngân sách thành phố cho hoạt động cấp cứu y tế Thời gian đáp ứng đối với dịch vụ y tế theo báo cáo (phút) Phòng cháy chữa cháy Ngân sách; số nhân viên Số tử vong dân sự vì hoả hoạn; tổng số tổn thất vì hoả hoạn (triệu) Quản trị hạm đội Số nhân viên làm việc toàn thời gian tương đương; ngân sách hạm đội Số phương tiện trong hạm đội Thư viện Số chi nhánh thư viện; chi tiêu hoạt động trên đầu người; số nhân viên thư viện; số nhân viên khác; lượng sách Số đăng ký thư viện, tổng số tham quan; tỷ số quay vòng sưu tập Công viên và khu giải trí Số nhân viên làm việc toàn thời gian tương đương; ngân sách công viên Diện tích công viên được sử dụng Cảnh sát Số nhân viên tuyên thệ chính thức; số nhân viên hỗ trợ Chỉ số tội phạm cho thành phố (cho tất cả các loại tội phạm được công an xử lý) Chất thải rắn Số nhân viên làm việc toàn thời gian tương đương; ngân sách chất thải rắn Số công dân được phục vụ Bảo trì đường sá Số nhân viên làm việc toàn thời gian; ngân sách thành phố hoạt động đường sá Số dặm đường được phục vụ Quá cảnh Số nhân viên làm việc toàn thời gian tương đương; số phương tiện lúc phục vụ cao điểm; nhiên liệu Số dặm phương tiện đi qua hàng năm; số dặm phương tiện đi qua có doanh thu hàng năm Cấp nước Số nhân viên làm việc toàn thời gian tương đươong; ngân sách thành phố cho hoạt động cấp nước Số công dân được phục vụ; lượng nước sản xuất ra (triệu ga-lông một ngày) Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 15 Biên dịch: Kim Chi Bảng 3. Xếp hạng hiệu quả phục vụ chung Thứ hạng Thành phố Thứ hạng Thành phố 1 Phoenix 24 San Diego 2 El Paso 25 Fort Worth 3 Tulsa 26 Sacramento 4 Memphis 27 Charlotte 5 Mashville 28 Cleveland 6 San Antonio 29 Cincinnati 7 Dallas 30 Albuquerque 8 Virginia Beach 31 Miami 9 Indianapolis 32 Austin 10 St. Louis 33 Boston 11 Santa Ana 34 Philadelphia 12 Toledo 35 Atlanta 13 Kansas City 36 Minneapolis 14 Milwaukee 37 Portland 15 Fresno 38 Baltimore 16 Oklahoma city 39 Omaha 17 Tucson 40 Buffalo 18 Jacksonville 41 Detroit 19 Denver 42 San Francisco 20 San Jose 43 Seattle 21 Columbus 44 Las Vegas 22 Long Beach 45 Honolulu 23 New Orleans 46 Oakland Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 16 Biên dịch: Kim Chi Bảng 4. Xếp hạng hiệu quả theo từng loại dịch vụ (bao gồm số thành phố có số liệu) Dịch vụ Thành phố hiệu quả nhất Thành phố kém hiệu quả nhất Quản lý xây dựng (N = 6) Tucson Kansas City Dịch vụ cấp cứu y tế (N = 7) Kansas City New Orleans Phòng chống cháy (N = 18) El Paso, San Diego, Seattle* Detroit Quản lý hạm đội (N = 9) Nasville El Paso Thư viện (N = 40) Albuquerque, Columbus, Oklahoma City, Phoenix, Sacramento, San Diego, Virginia Beach* Baltimore Công viên và khu giải trí (N = 16) Albuquerque, Phoenix* Oakland Cảnh sát (N = 48)** Virginia Beach Phoenix Chất thải rắn (N = 10) St. Louis Ft. Worth Bảo dưỡng đường sá (N = 19) El Paso, Presno* Long Beach Quá cảnh (N = 42) Atlanta Buffalo Cấp nước (N = 8) Milwaukee Charlotte * Những thành phố này được xếp hạng bằng nhau và là những thành phố hiệu quả nhất so với những thành phố còn lại trong mẫu . ** Mẫu số lịêu về dịch vụ cảnh sát là dịch vụ duy nhất được xếp hạng bao hàm nhiều thành phố hơn cả so với những dịch vụ khác được xếp hạng trong tài liệu này. Bảng 5. Danh sách thành phố theo vùng và theo thứ hạng hiệu quả chung Tây nam Đông nam Khu vực Hồ lớn Trung tây Đại Tây Dương/ Đông bắc Thái Bình Dương/ Tây Albuquerque Atlanta Cincinnati Denver Baltimore Fresno Austin Charlotte Cleveland Kansas City Boston Honolulu Dallas Jacksonvile Columbus Minneapolis Buffalo Las Vegas El Paso Memphis Detroit Oklahoma City Philadelphia Long Beach Forth Worth Miami Indianapolis Omaha Virginia each Oakland Phoenix Nashville Milwaukee Tulsa Portland San Antonio New Orleans St. Louis Sacramento Tucson Toledo San Diego San Francisco San Jose Santa Ana Seattle Hạng 1 Hạng 2 Hạng 3 Hạng 4 Hạng 5 Hạng 6 Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 17 Biên dịch: Kim Chi Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 18 Biên dịch: Kim Chi Bảng 6. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả dịch vụ đô thị Biến số Loại Trị trung bình Độ lệch chuẩn AVPRECIP Lượng mưa bình quân (inches) 31.16 14.65 AVSNOW Lượng tuyết rơi bình quân (inches) 15.97 21.13 AVTEMP Nhiệt độ bình quân (độ F) 59.09 7.95 CHNG9096 Thay đổi dân số 1990-1996 (triệu) 9.02 7.66 EMPLOYST % nhân viên chính quyền địa phương trên toàn tiểu bang trong số nhân viên chính phủ tiểu bang và địa phương 68.33 11.43 GOVERN Cơ cấu quản lý (thị trưởng do dân bầu so với nhà quản lý đô thị) 0.26 0.44 LITIGIOUS Chỉ số kiện tụng tiểu bang 21.65 12.94 MAXTEMP Nhiệt độ tối đa (độ F) 69.22 8.46 MINTEMP Nhiệt độ tối thiểu (độ F) 49.01 7.77 POP1990C Dân số năm 1990 (triệu người) 1581.65 963.2 POP1994C Dân số năm 1994 (triệu người) 1666.39 981.33 POP1995C Dân số năm 1995 (triệu người) 1687.91 990.15 POP1996C Dân số năm 1996 (triệu người) 1708.57 997.68 SIZE1990 Diện tích thành phố (dặm vuông), 1990 178.96 153.88 SLSTXPRCNT Thuế bán hàng tiểu bang và địa phương thu trên 100 đô-la thu nhập cá nhân 3.13 1.01 STLOTAXREV Số thu thuế tiểu bang và địa phương trên đầu người (đô-la) 2282.15 377.34 Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 19 Biên dịch: Kim Chi Bảng 7. Các kết quả hồi qui đầy đủ (Tobit) (N = 46) Hệ số Sai số chuẩn Trị thống kê z AVPRECIP -0.146 0.077 -1.888 AVSNOW -0.151 0.072 -2.090 AVTEMP -0.283 2.330 -0.121 CHNG9096 0.439 0.182 2.413 EMPLOYST -0.062 0.068 -0.911 GOVERN -5.00 1.738 -2.881 LITIGIOUS -0.015 0.065 -0.230 MAXTEMP -1.16 1.095 -1.059 MINTEMP 1.23 1.372 0.896 POP1990C -0.0305 0.0310 -1.010 POP1994C 0.0187 0.0622 0.300 POP1995C 0.177 0.176 1.006 POP1996C -0.164 0.130 -1.262 SIZE1990 -0.00352 0.0052 -0.673 SLSTXPRCNT 1.300 0.818 1.590 STLOTAXREV 0.0070 0.0032 2.187 C 35.06 18.34 1.912 R bình phương điều chỉnh 0.463 Bảng 8. Các kết quả hồi qui rút gọn (N = 46) Hệ số Độ lệch chuẩn Trị thống kê z AVSNOW -0.270 0.072 -3.750 AVTEMP -0.329 0.181 -1.817 CHNG9096 0.136 0.117 1.162 EMPLOYST -0.092 0.078 -1.180 GOVERN -5.154 1.960 -2.629 STLOTAXREV 0.015 0.0026 5.76 C 5.594 14.39 0.388 R bình phương điều chỉnh 0.383 Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 20 Biên dịch: Kim Chi Bảng 9. Các kết quả qui mô DEA đối với một số dịch vụ quan trọng Tỷ lệ phần trăm các thành phố trong mẫu có dịch vụ hiệu quả về qui mô Dịch vụ / Năm 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Thư viện 56% 57% 77% 68% 37% 77% Công viên 100% 100% 100% 91% 100% 73% Cảnh sát 8% 12% 13% 15% n/a n/a Quá cảnh 60% 42% 26% 39% 30% 33% Đường sá 40% 21% 31% 31% 31% 25% n/a: Không có số liệu Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 21 Biên dịch: Kim Chi Hình 1. Các số đo DEA về hiệu quả theo qui mô Sản lượng Điểm số liệu có qui mô hiệu quả Số đo ứng với sinh lợi không đổi theo qui mô Số đo ứng với sinh lợi thay đổi theo qui mô Nhập lượng Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Tài chính công Bài đọc Nhặt sạch rác thải: đo lường hiệu quả dịch vụ đô thị ở các thành phố Hoa Kỳ Ngân hàng Thế giới 22 Biên dịch: Kim Chi Hình 2. Xếp hạng dịch vụ chất thải rắn, 1994-1998 Xếp hạng hiệu quả hàng năm cho từng thành phố 1994 1995 1996 1997 1998 Thứ hạng bình quân trong tất cả các năm và đối với tất cả các thành phố Albuquerque 1 2 Columbus 2 4 Fort Worth 5 7 6 10 Long Beach 2 2 3 4 5 Memphis 3 5 4 6 8 8 Nashville 4 6 5 7 7 9 San Antonio 4 3 4 6 7 San Diego 3 3 St. Louis 1 1 1 1 2 1 Virginia Beach 6 3 2 5 5 6 Tài liệu gốc: Adrian Moore et al. Putting out the trash: measuring municipal service efficiency in U.S. citites, Los Angeles: Reason public policy institute, September 2003. Bản dịch tíếng Việt do Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright thuộc Đại học kinh tế TPHCM biên soạn và thực hiện. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright chịu trách nhiệm về tính chính xác của việc dịch thuật. Trong trường hợp có khác biệt thì tài liệu nguyên gốc sẽ được sử dụng làm căn cứ..