中國(guó)政府成本測(cè)度與治理-行政支出視角

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1、中國(guó)政府成本測(cè)度與治理:行政支出視角 　　摘 要：從現(xiàn)實(shí)的政府行政支出出發(fā)，以中國(guó)政府1978-2006年的實(shí)際支出資料為依據(jù)，設(shè)計(jì)政府成本理論模型并檢驗(yàn)，以預(yù)測(cè)未來(lái)政府成本――行政支出的基本標(biāo)準(zhǔn)，并分析中國(guó)政府成本的基本情況，提出相應(yīng)的治理思路：尊重科學(xué)原理確定行政管理成本支出預(yù)算標(biāo)準(zhǔn)；參照社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)確立行政管理成本支出標(biāo)準(zhǔn)；把政府績(jī)效與行政管理成本支出有機(jī)結(jié)合起來(lái)；重塑政府管理的業(yè)務(wù)流程。 下載論文網(wǎng) 　　關(guān)鍵詞：中國(guó)政府；行政成本；預(yù)測(cè)分析 　　中圖分類(lèi)號(hào)：D63 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1008-7168(2009)04-0037

2、-10 　　 　　一般地講，所謂政府成本，即為政府在治理社會(huì)或者在公共管理活動(dòng)中(包括各類(lèi)公共項(xiàng)目決策、管理過(guò)程、政策制定等)對(duì)社會(huì)及公眾所帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)，這些負(fù)面效應(yīng)是能夠通過(guò)政府組織或公務(wù)員個(gè)人的主觀能動(dòng)性適當(dāng)控制的[1]。政府成本應(yīng)該是一個(gè)龐大的體系，包括有形成本與無(wú)形成本、邊際成本、決策成本、機(jī)會(huì)成本與會(huì)計(jì)成本、外顯成本與隱含成本，增量成本與沉沒(méi)成本，等等。由此政府成本的范圍是非常廣泛的，不同的成本概念有其不同的研究針對(duì)問(wèn)題，本文專(zhuān)門(mén)就1978年以來(lái)政府行政支出成本進(jìn)行研究，并在理論模型基礎(chǔ)上，預(yù)測(cè)分析未來(lái)中國(guó)政府成本應(yīng)控制的尺度，進(jìn)而提出治理政府成本的意見(jiàn)。 　　 　　一、研

3、究依據(jù)：1978-2006年間中國(guó)政府支出成本基本資料 　　 　　為了便于研究預(yù)算內(nèi)行政成本的研究，可以判斷行政支出成本的基本條件。一般地講，行政成本支出的條件是以財(cái)政收入為前提條件的，同時(shí)，它與財(cái)政總支出也是密切相關(guān)的，時(shí)間是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展所要記載的必然要素。實(shí)際上，影響行政支出的變量是很多的，但最主要的還是財(cái)政收入和基本支出。在這里，我們的假定因素是，來(lái)自中國(guó)1978年以來(lái)詳細(xì)的實(shí)際支出資料，從而把整個(gè)研究過(guò)程建立在實(shí)證分析的基礎(chǔ)上。表1是中國(guó)1978-2006年預(yù)算成本支出的實(shí)際執(zhí)行情況，整個(gè)研究過(guò)程是在實(shí)際資料(硬支出指標(biāo))基礎(chǔ)上進(jìn)行的。 　　 　　二、預(yù)測(cè)模型的建立 　　

4、　　(一)基本分析 　　根據(jù)表1的資料，我們選擇應(yīng)用最小二乘準(zhǔn)則建立多元線性回歸模型。依據(jù)變量的相關(guān)情況，我們這里假定，財(cái)政收入、財(cái)政總支出是行政成本支出的因變量，即 　　X??1表示財(cái)政收入，X??2表示財(cái)政總支出，t表示時(shí)間，y為因變量-行政成本支出。 　　實(shí)際影響財(cái)政支出成本的與因變量有關(guān)聯(lián)的自變量不止一個(gè)，那么就應(yīng)該考慮用最小二乘準(zhǔn)則，來(lái)建立多元線性回歸模型。 　　表1 1978-2006年期間中國(guó)行政預(yù)算成本支出情況 　　年份 　　財(cái)政收入財(cái)政支出收支差額增長(zhǎng)速度(%)行政支出情況 　　(億元)(億元)(億元)財(cái)政收入財(cái)政支出支出額行政支出占總支出比重(%) 　　19

5、781132.261122.0910.1729.513352.94.71 　　1979966.611281.37-314.761.2028.0570.885.53 　　19801159.931228.83-68.91.211.2575.536.15 　　19811415.151426.22-11.0712.2016.0676.177.99 　　19821478.681482.32-3.644.503.93102.336.90 　　19831519.361556.88-37.522.755.03158.6210.18 　　19841563.761647.49-83.732.925.8

6、2161.089.78 　　19852004.822004.250.5722.0117.81171.068.53 　　19862413.962491.28-77.3220.4124.30214.548.61 　　19872447.692562.23-114.541.3928.48268.5910.48 　　19882478.592604.95-126.361.261.67301.3611.57 　　***2664.92823.78-158.8813.1113.26386.2613.68 　　19902937.13083.59-146.4910.219.18414.5613.44

7、　　19913149.483386.62-237.147.199.77414.0112.23 　　19923483.373742.2-258.8310.5610.45463.4112.38 　　19934348.954642.3-293.3524.7624.12634.2613.66 　　19945218.15792.62-574.5220.1024.80847.6814.63 　　19956242.26823.72-581.5219.5917.78996.5414.6 　　19967407.997937.55-529.5618.6816.231185.2814.93 　　1997

8、8651.149233.56-582.4216.7916.331358.8514.72 　　19989875.9510798.18-922.2314.2216.871600.2714.82 　　199911444.0813187.67-1743.5915.8822.122020.615.32 　　200013395.2315886.5-2491.2717.0120.482768.2217.43 　　200116386.0418902.58-2516.5422.2619.103512.4918.63 　　200218903.6422053.15-3149.5115.3716.66410

9、1.3218.6 　　200321715.2524649.95-2934.7014.8511.784691.2619.03 　　200426396.4728486.89-2090.4221.5615.755521.9819.19 　　200531649.2933930.28-2280.9919.9919.116512.3419.38 　　200635423.3838373.38-2950.0011.9213.107779.6419.46 　　 資料來(lái)源：《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社2006年版；《中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)》2007年1月17日。 　　我們通過(guò)表1中的數(shù)據(jù)可知，只有財(cái)政支

10、出、財(cái)政收入、行政成本支出這三者之間具有獨(dú)立關(guān)系，而其他幾組數(shù)據(jù)都是由這三者轉(zhuǎn)化而來(lái)，所以我們只做以行政支出(y)作為因變量，財(cái)政收入(x??1)和財(cái)政總支出(x??2)為自變量的二元線性回歸。 　　(二)根據(jù)散點(diǎn)圖是否具有線性關(guān)系建立回歸模型 　　1.利用Matlab，可以得到y(tǒng)與x??1、x??2的散點(diǎn)圖。 　　首先列出y與x的數(shù)據(jù)集合，即因變量y的數(shù)據(jù)集合為表2。 　　表2 因變量y的數(shù)據(jù)集合 　　y=[52.9 70.88 75.53 76.17 102.33 158.62 161.08 171.06 214.54 268.59 301.36 386.26 414.56 41

11、4.01 463.41 634.26 847.68 996.54 1185.28 1358.85 1600.27 2020.6 2768.22 3512.49 4101.32 4691.26 5521.98 6512.34 7779.64] 　　自變量x??1的數(shù)據(jù)集合如表3。 　　表3 自變量x??1的數(shù)據(jù)集合 　　x??1=[1132.26 966.61 1159.93 1415.15 1478.68 1519.36 1563.76 2004.82 2413.96 2447.69 2478.59 2664.9 2937.1 3149.48 3483.37 4348.95 5218.1

12、 6242.2 7407.99 8651.14 9875.95 11444.08 13395.23 16386.04 18903.64 21715.25 26396.47 31649.29 35423.38] 　　自變量x??2的數(shù)據(jù)集合如表4。 　　表4 自變量x??2的數(shù)據(jù)集合 　　x??2=[1122.09 1281.37 1228.83 1426.22 1482.32 1556.88 1647.49 2004.25 2491.28 2562.23 2604.95 2823.78 3083.59 3386.62 3742.2 4642.3 5792.62 6823.72

13、7937.55 9233.56 10798.18 13187.67 15886.5 18902.58 22053.15 24649.95 28486.89 33930.28 38373.38] 　　自變量x??3的數(shù)據(jù)集合如表5。 　　表5 自變量x??3的數(shù)據(jù)集合 　　x??3=[10.17 -314.76 -68.9 -11.07 -3.64 -37.52 -83.73 0.57 -77.32 -114.54 -123.36 -158.88 -146.49 -237.14 -258.83 -293.35 -574.52 -581.52 -529.56 -582.42 -922.23

14、-1743.59 -2491.27 -2516.54 -3149.51 -2934.7 -2090.42 -2280.99 -2950] 　　自變量x??4的數(shù)據(jù)集合如表6。 　　表6 自變量x??4的數(shù)據(jù)集合 　　x??4=[29.51 1.20 1.21 12.20 4.50 2.75 2.92 22.01 20.41 1.39 1.26 13.11 10.21 7.19 10.56 24.76 20.10 19.59 18.68 16.79 14.22 15.88 17.01 22.26 15.37 14.85 21.56 19.99 11.92] 　　自變量x??5的數(shù)據(jù)集合如

15、表7。 　　表7 自變量x??5的數(shù)據(jù)集合 　　x??5=[33 28.05 1.25 16.06 3.93 5.03 5.82 17.81 24.3 28.48 1.67 13.26 9.18 9.77 10.45 24.12 24.8 17.78 16.23 16.33 16.87 22.12 20.48 19.1 16.66 11.78 15.75 19.11 13.1]； 　　x??6=[4.71 5.53 6.15 7.99 6.9 10.18 9.78 8.53 8.61 10.84 11.57 13.68 13.44 12.23 12.38 13.66 14.63 14.6

16、 14.93 14.72 14.82 15.32 17.43 18.63 18.6 19.03 19.19 19.38 19.46] 　　其次，根據(jù)資料繪制Y分別與X??1、X??2之間的散點(diǎn)圖，見(jiàn)圖1、圖2。plot(x??1，y，????|*|??)；plot(x??2，y，????|*|??) 　　圖1 y與x??1的散點(diǎn)圖 　　圖2 y與x??2的散點(diǎn)圖 　　從這兩個(gè)散點(diǎn)圖我們可以清楚地看到y(tǒng)與x??1、x??2之間有很好的線性關(guān)系。 　　2.建立y與x??1，x??2，…，x??p的p元線性回歸模型 　　假設(shè)它們之間的線性關(guān)系為： 　　?И?y=β??0+β??1x??

17、1+…+β??px??p+ε(1)?И? 　　式中的x??1，x??2，…x??p是可精確測(cè)量或可控的一般變量，y是可觀測(cè)的隨機(jī)變量，β??0，β??1，β??2是未知參數(shù)，ε是服從N(0，σ??2)分布的不可測(cè)的隨機(jī)誤差，我們獲得了n組獨(dú)立觀測(cè)值(樣本)?И? 　　(y??i，x????i1??，…x????ip??)，i=1，2，…29(2)?И? 　　于是由(1)式可知具有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)式： 　　?И?y??i=β??0+β????i1??x??1+…+β??px??ip??+ε，i=1，2，…29(3)?И? 　　其中諸ε??1，ε??2，…ε????29??相互獨(dú)立，且均服從N(

18、0，σ??2)，這就是p元線性回歸模型。對(duì)p元線性回歸模型我們將研究下面幾個(gè)問(wèn)題： 　　一是根據(jù)樣本去估計(jì)未知參數(shù)β??0+β??1，…β??p，σ??2，從而建立y與x??1，x??2，…x??p間的數(shù)量關(guān)系式(常稱(chēng)為回歸方程)。 　　二是對(duì)由此得到的數(shù)量關(guān)系式的可信度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。 　　三是檢驗(yàn)各變量分別對(duì)指標(biāo)是否有顯著影響。 　　3.參數(shù)估計(jì) 　　我們首先討論如何由(2)式去估計(jì)(1)式中的參數(shù)β??0，β??1，…β??P及σ??2的問(wèn)題。設(shè)β??0，β??1，…β??p的估計(jì)分別記為??0??1，…，??p那么我們就可以得到一個(gè)p元線性回歸方程：?И? 　　=??0+??

19、1x??1+…+??px??p(4)?И? 　　稱(chēng)(4)式為p元線性回歸方程，對(duì)(2)中的每一個(gè)樣本點(diǎn)(x????il??，…，x????ip??)由(4)式可求得相應(yīng)的值：?И? 　　??i=??0+??1x????i1??+…+??px????ip??(5)?И? 　　稱(chēng)由(5)所求得的??i為回歸值(在某些情況中，亦稱(chēng)預(yù)測(cè)值，擬合值等)，我們總希望由估計(jì)??0，??1，…，??p所定出的回歸方程能使一切y??1與??i之間的偏差達(dá)到最小，根據(jù)最小二乘法原理，即要求?И? 　　????min????β??0，β??1，…，β??p∑ni=1(y??i-β??0-β??1x????i

20、p??-…-β??px????ip??)??2=∑(y??i-??0-??1x????i1??-…-??px????ip??)??2?И? 　　所以我們只要求使 　　?И?Q(β??0，β??1，…，β??p)=∑ni=1(y??i-β??0-β??1x????il??…-β??px????ip??)??2?И? 　　達(dá)到極小的β??0，β??1，…，β??p由于Q是β??0，β??1，…，β??p的一個(gè)非負(fù)二次型，故其極小值必存在，根據(jù)微積分的理論知道要求Q對(duì)β??0，β??1，…，β??p的一階偏導(dǎo)數(shù)為0。?И? 　　??Q?L?鄲陋?0=-2∑ni=1(y??i-β??0-β??

21、1x????i1??-…-β??px????ip??)=0 　　??Q?L?鄲陋?j=-2∑ni=1(y??i-β??0-β??1x????i1??-…-β??px????ip??)x????ij??=0J=1，2，…p?И? 　　經(jīng)整理即得關(guān)于β??0，β??1，…，β??p的一個(gè)線性方程組 　　?И?nβ??0∑ni=1x????i1??β??1+…+∑ni=1x????ip??β??p=∑ni=1y??i 　　∑ni=1x????il??β??0+∑ni=1x????il????2β??1+…+∑ni=1x????i1??x????ip??βp=∑ni=1x????il??y??

22、i………… 　　∑ni=1x????ip??β??0+∑ni=1x????ip??x????i1??β??1+…+∑ni=1x????ip????2β??p=∑ni=1x????ip??y??i 　　(6)?И? 　　稱(chēng)(6)為正規(guī)方程組，其解稱(chēng)為β??0，β??1，…，β??p的最小二乘估計(jì) 　　(6)式可用矩陣的形式簡(jiǎn)單的表示出來(lái)，令 　　X=1 x????11?? … x????1p?? 　　1 x????21?? … x????2p?? 　　… … … … 　　1 x????n1?? … x????np??，Y=y??1y??2??y??n，β=β??0β??1?螃陋?

23、p 　　若記(6)的系數(shù)矩陣為A，常數(shù)項(xiàng)矩陣為B，則恰好為X′X，恰好為X′Y： 　　X′X=??1 1 … 1 　　x????11?? x????21?? … x????n1?? 　　… … … … 　　x????1p?? x????2p?? … x????np?? 　　1 x????11?? … x????1p?? 　　1 x????21?? … x????2p?? 　　… … … … 　　1 x????n1?? … x????np???? 　　 = 　　??n ∑ni=1x????i1?? … ∑ni=1x????ip?? 　　∑ni=1x????i1??

24、∑ni=1x????i1????2 … ∑ni=1x????i1??x????ip?? 　　… … … … 　　∑ni=1x????ip?? ∑ni=1x????ip??x????i1?? … ∑ni=1x????ip????2??=A 　　X′Y=??1 1 … 1 　　x????11?? x????21?? … x????n1?? 　　… … … … 　　x????1p?? x????2p?? … x????np?? 　　 y??1y??2…y??n?? 　　= 　　?А?ni=1y??i 　　∑ni=1x????i1??y??i 　　?蟆?ni=1x????ip

25、??y??i??=B 　　因而(6)式用矩陣形式表示即為：?И? 　　X′Xβ=X′Y?И? 　　稱(chēng)X為結(jié)構(gòu)矩陣，它說(shuō)明Y的數(shù)學(xué)期望的結(jié)構(gòu)。A=X′X為正規(guī)方程組的系數(shù)矩陣，B=X′Y為正規(guī)方程組的常數(shù)項(xiàng)矩陣。在回歸分析中通常A????-1??存在，這時(shí)最小二乘估計(jì)可表示為： 　　?И?=(X′X)????-1??X′Y(7)?И? 　　當(dāng)我們求得了β的最小二乘估計(jì)后，就可以建立回歸方程=??0+??1x??1+…+??px??p從而我們可以利用它對(duì)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制。例如給出任意一組變量x??1，x??2，…x??p的值(x????01??，x????02??，…x????0p??

26、)后就可以根據(jù)=??0+??1x??1+…+??px??p求得相應(yīng)的預(yù)測(cè)值： 　　?И?=??0+??1x????01??+…+??px????0p???И? 　　為了了解預(yù)測(cè)的精度及控制生產(chǎn)的需要，通常還需求得σ??2的估計(jì)。 　　為求σ??2的估計(jì)，先引入幾個(gè)名詞，稱(chēng)實(shí)測(cè)值y??i與回歸值??i的差y??i-??i為殘差，稱(chēng) 　　=Y-=Y-X=[I??n-X(X′X)????-1??X′]Y(8) 　　為殘差向量，而稱(chēng) 　　 Se=∑ni=1(y??i-??i)??2=′=(Y-X)′(Y-X) 　　=Y′Y-X′Y=Y′[I??n-X(X′X)????-1??X′]Y(9

27、) 　　為剩余平方和(或殘差平方和)，(9)中各式只是它的不同表示法。 　　為了給出σ??2的無(wú)偏估計(jì)，先證明一個(gè)定理： 　　定理E(Se)=(n-p-1)σ??2(10) 　　證 由Se=∑ni=1(y??i-??i)??2=′ 　　 =(Y-X)′(Y-X) 　　=Y′Y-X′Y=Y′[I??n-X(X′X)????-1??X′]Y 　　可知 E(Se)=E(′)=E(tr′) 　　=E(tr′)=trE(′) 　　由=Y-=Y-X=Y′[I??n-X(X′X)????-1??X′]Y可知 　　E=E(Y-X)=E[Y-X(X′X)????-1??X′Y] 　　=Xβ

28、-X(X′X)????-1??X′Xβ=0 　　故 　　 E(′)=D()=D[I??n-X(X′X)????-1??X′)Y] 　　=[I??n-X(X′X)????-1??X′]D(Y)[I??n-X(X′X)????-1??X′] 　　=[I??n-X(X′X)????-1??X′][I??n-X(X′X)????-1??X′]σ??2 　　=σ??2[I??n-X(X′X)????-1??X′] 　　將它代入 E(Se)=trσ??2[I??n-X(X′X)????-1??X′] 　　 =σ??2(n-trI????P+1??)=σ??2(n-p-1) 　　定理證畢

29、　　由E(Se)=(n-p-1)σ??2可知 　　?ИИ?2=Sen-p-1?И? 　　是σ??2的無(wú)偏估計(jì)。 　　回到我們討論的問(wèn)題，我們要建立行政支出與財(cái)政收入和財(cái)政支出的二元線性回歸，我們用矩陣形式寫(xiě)出其正規(guī)方程組。先寫(xiě)出XY矩陣： 　　X=??1 x????11?? x????12?? 　　1 x????21?? x????22?? 　　?? ?? ?? 　　1 x????n1?? x????n2??， Y=y??1y??2??y??n?? 　　則 　　X′X 　　??n ∑ni=1x????i1?? ∑ni=1x????i2?? 　　∑ni=1x????i1??

30、 ∑ni=1x????i1????2 ∑ni=1x????i1??x????i2?? 　　∑ni=1x????i2?? ∑ni=1x????i1??x????i2?? ∑ni=1x????i2????2，X′Y= 　　∑ni=1y??i 　　∑ni=1x????i1??y??i 　　∑ni=1x????i2??y??i?? 　　從而由=(X′X)????-1??XY得正規(guī)方程組為： 　　?И?nβ??0∑ni=1x????i1??β??1+∑ni=1x????i2??β??2=∑ni=1y??i 　　∑ni=1x????i1??β??0+∑ni=1x????i1????2β??1

31、+∑ni=1x????i1??x????i2??β2=∑ni=1x????i1??y??i 　　∑ni=1x????i2??β??0+∑ni=1x????i1??x????i2??β??2+∑ni=1x????i2????2β??2=∑ni=1x????i2??y??i 　　(11)?И? 　　其中x????i1??x????i2??分別為1978年到2006年的財(cái)政收入與財(cái)政支出的實(shí)測(cè)值。n=29。一種直接的求法為： 　　由正規(guī)方程組(11)知： 　　?ИИ?0=y-??1??1-??2??2?И? 　　其中=1n∑y??i，??1=1n∑y????i1??，??2=1n∑y??

32、??i2??。將它代入(11)式的第二式與第三式，可得一個(gè)關(guān)于??1，??2的二元一次方程組 　　?? ∑(x????i1????2-x????i1????1)??1+∑(x????i1??x????i2??-x????i1????2)??2= ∑(y??i-)x????i1?? 　　∑(x????i1??x????i2??-x????i2????1)??1+∑(x????i2????2-x????i2????2)??2= ∑(y??i-)x????i2???? 　　從而可以求??1，??2。 　　記l????11??=∑(x????i1????2-x????i1????1) l???

33、?12??∑(x????i1??x????i2??-x????i1????2) 　　 l????01??=∑(y??i-y)x????i1?? 　　 l????21??=∑(x????i1??x????i2??-x????i2????1)??1 l????22??∑(x????i2????2-x????i2????2) l????02??=∑(y??i-)x????i2?? 　　所以?И? 　　??0=-??1??1-??2??2 　　??1=l????01??l????22??-l????02??l????12??l????11??l????22??-l????12??l????2

34、1?? 　　??2=l????02??l????11??-l????01??l????21??l????11??l????22??-l????12??l????21?? 　　?И? 　　有了??0，??1，??2后，先由 　　 Se=∑ni=1(y??i-??i)??2=′=(Y-X)′(Y-X) 　　=Y′Y-X′Y=Y′[I??n-X(X′X)????-1??X′]Y 　　求Se，再利用??2=Sen-3來(lái)求??2 　　由于根據(jù)1978年到2006年這29年數(shù)據(jù)的計(jì)算量比較，而Matlab提供了計(jì)算線性回歸的工具函數(shù)，所以可以減去大量的繁瑣的計(jì)算就能得到較精確的估計(jì)。為了使得

35、計(jì)算的誤差減小，我們把每組數(shù)據(jù)都縮小10倍，即每組數(shù)據(jù)都乘以0.1，這樣，利用Matlab統(tǒng)計(jì)工具箱得到初步的回歸方程。 　　程序如下： 　　首先列出y與x??1，x??2的數(shù)據(jù)集合，分別以表8、表9、表10表示，即： 　　這里n=25，m=2 　　X=[ones(n，1)，x??1′，x??2′] 　　[b，bint，r，rint，s]=regress(Y′， X， 0.05) 　　b，bint，r，rint，s， 　　表8 y的數(shù)據(jù)集合 　　Y=0.1[52.9 70.88 75.53 76.17 102.33 158.62 161.08 171.06 214.54 268

36、.59 301.36 386.26 414.56 414.01 463.41 634.26 847.68 996.54 1185.28 1358.85 1600.27 2020.6 2768.22 3512.49 4101.32] 　　表9 x??1的數(shù)據(jù)集合 　　x??1=0.1[1132.26 966.61 1159.93 1415.15 1478.68 1519.36 1563.76 2004.82 2413.96 2447.69 2478.59 2664.9 2937.1 3149.48 3483.37 4348.95 5218.1 6242.2 7407.99 8651

37、.14 9875.95 11444.08 13395.23 16386.04 18903.64] 　　表10 x??2的數(shù)據(jù)集合 　　x??2=0.1[1122.09 1281.37 1228.83 1426.22 1482.32 1556.88 1647.49 2004.25 2491.28 2562.23 2604.95 2823.78 3083.59 3386.62 3742.2 4642.3 5792.62 6823.72 7937.55 9233.56 10798.18 13187.67 15886.5 18902.58 22053.15] 　　運(yùn)行后得到結(jié)果如表11所示。

38、　　表11 ??0，??1，??2的運(yùn)行結(jié)果 　　回歸系數(shù)回歸系數(shù)的置信區(qū)間回歸系數(shù)的估計(jì)值 　　??0[-210.4264 -72.8317]-141.6291 　　??1[-0.4468 -0.0939]-0.2704 　　??2[0.2674 0.5691]0.4182 　　R??2=1 F=2005.8 PF????1-a??(m，n-m-1)即認(rèn)為因變量y與自變量x??1，x??2之間顯著地有線性相關(guān)性；否則認(rèn)為因變量y與自變量x??1，x??2之間的相關(guān)性不太顯著。該模型中大于F????(1-a)(2，22)=3.4434(查F分布表或輸入命令finv(0.95，2，22

39、))。 　　(3)P值檢驗(yàn)：若P　　以上三種統(tǒng)計(jì)推斷方法推斷的結(jié)果是一致的，說(shuō)明因變量y與自變量x??1，x??2之間顯著地有線性相關(guān)性，所得的回歸模型可用的。s??2當(dāng)然越小越好，這主要在模型改進(jìn)時(shí)作為參考。 　　 　　三、對(duì)中國(guó)政府未來(lái)行政支出成本的預(yù)測(cè) 　　 　　為檢驗(yàn)上述模型的正確性，我們選取2008年、2020年、2050年進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)。要得到2008到2020以及2050年的行政支出，我們的思想是把時(shí)間作為一個(gè)自變量，財(cái)政收入和財(cái)政支出均作為因變量，通過(guò)Matlab工具箱作一個(gè)線性或非線性的擬合可得出預(yù)期的年份的財(cái)政收入與支出，再由模型一中的回歸方程，可以得出預(yù)期年份行政

40、支出。 　　同樣，我們利用Matlab工具箱作一個(gè)時(shí)間與財(cái)政收入與支出的散點(diǎn)圖，會(huì)發(fā)現(xiàn)它們呈一個(gè)二次函數(shù)的關(guān)系，所以我們利用二次多項(xiàng)式來(lái)擬合它們的關(guān)系。 　　(一)預(yù)測(cè)程序 　　1.建立M文件 　　function yhat=model(beta0，x) 　　a=beta0(1)； 　　b=beta0(2)； 　　c=beta0(3)； 　　x??2=x(：，2)； 　　t=x(：，1)； 　　yhat=a+b*t+c*t.^2； 　　2.建立程序 　　x=[19781132.261122.09 　　1979966.611281.37 　　19801159.9312

41、28.83 　　19811415.151426.22 　　19821478.681428.32 　　19831519.361556.88 　　19841563.761647.49 　　19852004.822004.25 　　19862413.962491.28 　　19872447.692562.23 　　19882478.592604.95 　　***2664.92823.78 　　19902937.13083.59 　　19913149.483386.62 　　19923483.373742.2 　　19934348.954642.3 　　19945218.1

42、5792.62 　　19956242.26823.72 　　19967407.997937.55 　　19978651.149233.56 　　19989875.9510798.18 　　199911444.0813187.67 　　200013395.2315886.5 　　200116386.0418902.58 　　200218903.6422053.15 　　200321715.2524649.95 　　200426396.4728486.89 　　200531649.2933930.28 　　200635423.3838373.38] 　　beta0=[50

43、0 1 0.5]； 　　x??2=x(：，2) 　　[beta，R，J]=nlinfit(x，x2，model，beta0)； 　　betaci=nlparci(beta，R，J)； 　　beta，betaci 　　a=beta(1)； 　　b=beta(2)； 　　c=beta(3)； 　　t=x(：，1)； 　　yy=a+b*t+c*t.^2； 　　plot(t，x2，o，t，yy，-)，pause 　　nlintool(x，x2，model，beta) 　　圖3表示1978年到2006年的時(shí)間t與財(cái)政收入的散點(diǎn)圖，實(shí)線表示擬合后時(shí)間t與財(cái)政收入的函數(shù)關(guān)系，所得到的

44、一個(gè)交互式的畫(huà)面如圖4所示。 　　圖3 以x??1為標(biāo)志1978-2006年財(cái)政收入散點(diǎn)圖 　　圖4 以x??1為標(biāo)志的1978-2006年財(cái)政收入交互畫(huà)面 　　通過(guò)運(yùn)行程序得到的與時(shí)間的關(guān)系為： 　　?И?x??1=5088.67-1000.588t+72.356t??2；?И? 　　因此，以x??1為標(biāo)志與時(shí)間t的分析結(jié)果如表12。 　　表12 以x??1為標(biāo)志的分析結(jié)果 　　系數(shù)系數(shù)值的置信區(qū)間系數(shù)的估計(jì)值 　　β??0[2785.782 7391.566]5088.674 　　β??1[-1546.264 -838.588]-1192.426 　　β??2[60.9

45、11 83.801]72.356 　　用同樣的方法，我們可以得到x??2與時(shí)間t的關(guān)系。 　　圖5 以x??2為標(biāo)志1978-2006年財(cái)政收入散點(diǎn)圖 　　所得到的一個(gè)交互式畫(huà)面如下： 　　圖6 以x??2為標(biāo)志的1978-2006年財(cái)政收入交互畫(huà)面 　　通過(guò)運(yùn)行程序得到的x??2與時(shí)間t的關(guān)系為： 　　?И?x??2=5367.056-1123.257t+79.050t??2；?И? 　　同樣，以x??2為標(biāo)志與時(shí)間的分析結(jié)果如表13。 　　表13 以x??2為標(biāo)志的分析結(jié)果 　　系數(shù)系數(shù)值的置信區(qū)間系數(shù)的估計(jì)值 　　β??0[3181.663 7552.449

46、]53670.56 　　β??1[-1620.442 -9488.73]-1284.657 　　β??2[68.18889.911]79.050 　　3.預(yù)測(cè)結(jié)果 　　2008年的行政支出預(yù)算： 　　把t=30代入模型二中可得： 　　x??1=5088.674-1000.588830+72.356 30??2=40191 　　x??2=5367.056-1123.25730+79.050 30??2=42814 　　再把x??1，x??2的值代入(2)式可得2008年的行政支出預(yù)算： 　　y=-141.6291-0.250440191+0.4538 42814=9223.6

47、 　　2020年的行政支出預(yù)算： 　　把t=42代入模型二中可得： 　　x??1=5088.674-1000.588842+72.356 42??2=90700 　　x??2=5367.056-1123.25742+79.050 42??2=97638 　　再把x??1，x??2的值代入(2)式可得2020年的行政支出預(yù)算： 　　y=-141.6291-0.250490700+0.4538 97634=21454 　　2050年的行政支出預(yù)算： 　　把t=72代入模型二中可得： 　　x??1=5088.674-1000.588872+72.356 72??2=30814 　　

48、x??2=5367.056-1123.25730+79.050 30??2=334290 　　再把x??1，x??2的值代入(2)式可得2050年的行政支出預(yù)算： 　　y=-141.6291-0.2504308140+0.4538 334290=704400 　　綜上可得： 　　2008年預(yù)期的行政支出為：9223.6(億)， 　　2020年預(yù)期的行政支出為：21454(億)， 　　2050年預(yù)期的行政支出為：704400(億)。 　　 　　四、中國(guó)政府行政成本的治理思路 　　 　　根據(jù)研究結(jié)果，我們認(rèn)為，既往的中國(guó)政府行政管理成本在治理上始終處于盲從狀態(tài)，缺乏科學(xué)的考核標(biāo)

49、準(zhǔn)。為此，根據(jù)研究結(jié)果，結(jié)合現(xiàn)實(shí)情況，提出我們的治理思路。 　　(一)尊重科學(xué)原理確定行政管理成本支出預(yù)算標(biāo)準(zhǔn) 　　盡管預(yù)算改革屬于政府管理方式和技術(shù)層面的問(wèn)題，然而，健全的預(yù)算不僅對(duì)一國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著深遠(yuǎn)的影響，同時(shí)也是良好的公共治理結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵要素[3](pp.923-38)。行政管理成本的支出是完全納入政府年度預(yù)算的，這就使政府行政管理成本支出控制的主觀能動(dòng)性很大。政府過(guò)去在每年的財(cái)政總支出上一貫尊重傳統(tǒng)的預(yù)算工作，但是對(duì)于政府自身的行政管理支出還沒(méi)有一套相對(duì)成熟的預(yù)算或考核標(biāo)準(zhǔn)。一般地講，政府常規(guī)下行政管理成本支出波動(dòng)不是很大，這樣，使得制定相應(yīng)的科學(xué)支出依據(jù)就存在客觀上的可能。上述的

50、預(yù)測(cè)僅僅是一種確立行政管理成本支出預(yù)算的方法，雖然不能說(shuō)就是完全意義上的科學(xué)，但它可以為將來(lái)的行政管理成本支出找到相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)或者說(shuō)找到相應(yīng)的參考依據(jù)，可以借此原理，考慮相應(yīng)的調(diào)整系數(shù)，結(jié)合實(shí)際情況使政府的行政管理成本支出更加科學(xué)合理。例如，我們按照過(guò)去近30年的資料，測(cè)得2008年中國(guó)政府的行政管理成本支出應(yīng)該是9223.6億元，2020年和2050年，中國(guó)政府行政管理成本的支出應(yīng)該分別為21454億元、704400億元，也許像2050年這樣長(zhǎng)遠(yuǎn)的預(yù)測(cè)還需要調(diào)整系數(shù)來(lái)進(jìn)一步切合實(shí)際，但是，從近期的情況看，這種預(yù)測(cè)結(jié)果還是有很好的參考價(jià)值的。從一定意義上講，尊重科學(xué)原理規(guī)范政府行政管理成本支出的

51、預(yù)算標(biāo)準(zhǔn)，是硬性約束政府管理行為的有效舉措，是建立企業(yè)家政府，整合不同的體制，為社會(huì)提供無(wú)縫隙服務(wù)[2](p.181)，推進(jìn)中國(guó)政府公共管理現(xiàn)代化并實(shí)現(xiàn)服務(wù)型政府的必由之路。 　　(二)參照社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)確立行政管理成本支出標(biāo)準(zhǔn) 　　實(shí)際上，公共管理的許多方面都是能夠綜合考慮的。我們假定，如果一個(gè)相對(duì)能夠體現(xiàn)帕累托改善效應(yīng)的政府組織??①，在常規(guī)環(huán)境下，其自身的成本支出的比重大小，應(yīng)該控制在其業(yè)績(jī)發(fā)展速度范圍之內(nèi)，根據(jù)這個(gè)道理，我們認(rèn)為，下列指標(biāo)是政府做行政管理成本支出預(yù)算時(shí)所要必須考慮的：一是政府行政管理成本支出增長(zhǎng)幅度不能高于整個(gè)國(guó)家GDP的增長(zhǎng)幅度；二是政府行政管理成本的支出增長(zhǎng)幅

52、度不應(yīng)該高于該國(guó)人均純收入的增長(zhǎng)幅度；三是政府行政管理成本支出增長(zhǎng)幅度不應(yīng)該高于全社會(huì)消費(fèi)水平在增長(zhǎng)幅度(如果考慮更加仔細(xì)一點(diǎn)的話，應(yīng)該是不高于全社會(huì)消費(fèi)總量中除去用于建設(shè)、教育文化、衛(wèi)生等以及人們生活必須品之外的那部分消費(fèi)總量的增長(zhǎng)幅度)，應(yīng)該說(shuō)該指標(biāo)是政府行政管理成本支出最能夠參照的指標(biāo)；四是政府行政管理成本支出增長(zhǎng)幅度不應(yīng)該高于國(guó)民收入總量的增長(zhǎng)幅度。另外，政府行政管理成本的支出還可以考慮與財(cái)政總收入之間的關(guān)系。總之，只有確立了能夠參照的支出標(biāo)準(zhǔn)，政府行政管理成本的預(yù)算才是科學(xué)的。政府行政管理成本如果不能建立一個(gè)科學(xué)的支出標(biāo)準(zhǔn)，很有可能會(huì)是行政管理成本支出預(yù)算越來(lái)越背離客觀依據(jù)，例如，中

53、國(guó)政府自1978年以來(lái)，行政管理成本支出和財(cái)政總收入之間的比重是一個(gè)持續(xù)增長(zhǎng)的過(guò)程，即由1978年行政管理成本支出占財(cái)政總收入的4.71%，發(fā)展到2006年行政管理成本支出占財(cái)政總收入的19.46%，如果照此發(fā)展下去，是人們難以想象。 　　(三)把政府績(jī)效與行政管理成本支出有機(jī)結(jié)合起來(lái) 　　在私人領(lǐng)域，經(jīng)濟(jì)效益是指生產(chǎn)總值與同生產(chǎn)成本之間的比例關(guān)系。用公式表示：經(jīng)濟(jì)效益=(生產(chǎn)總值/生產(chǎn)成本)= 　　C+V+MC+V 　　這里C為消耗原材料價(jià)值；V是工人工資；M是利潤(rùn)。 　　在政府管理領(lǐng)域，對(duì)績(jī)效定義是什么，實(shí)際上還并不十分明確。我們認(rèn)為，所謂政府績(jī)效就是政府管理決策為社會(huì)帶來(lái)的福利

54、的大小與其所付出代價(jià)之間的比例關(guān)系，這種代價(jià)就是政府成本，而這種政府成本在行政管理支出預(yù)算方面和政府績(jī)效是密切關(guān)聯(lián)。西方各國(guó)在政府再造過(guò)程中發(fā)展了企業(yè)化預(yù)算制度(Entrepreneurial Budgeting System)??②， 如果不考慮政府行政管理的成本支出，單方面講究政府績(jī)效，很難得出政府績(jī)效優(yōu)劣與否的。直至目前，無(wú)論是公共管理實(shí)踐，還是理論研究，不能把政府績(jī)效評(píng)價(jià)和政府在行政管理成本領(lǐng)域的支出問(wèn)題密切結(jié)合起來(lái)，這是理論與實(shí)踐方面共同存在的誤區(qū)。我們假定政府管理不計(jì)較成本支出，在具體的有形公共產(chǎn)品項(xiàng)目上可能得不償失，而在無(wú)形公共產(chǎn)品項(xiàng)目上亦然，例如，歷史上在西部地區(qū)大量開(kāi)荒種田，

55、造成當(dāng)前與未來(lái)很長(zhǎng)時(shí)期的沙漠化現(xiàn)象及循環(huán)經(jīng)濟(jì)方面的成本可能還要大于社會(huì)福利總量。由此，如何把政府績(jī)效與行政管理成本有機(jī)地結(jié)合起來(lái)分析，是治理政府在行政管理領(lǐng)域成本支出問(wèn)題不可忽略的具有保障意義的問(wèn)題。 　　(四)重塑政府管理的業(yè)務(wù)流程 　　重塑政府管理的業(yè)務(wù)流程就是要用治理理念關(guān)注政府行為，如何在日益多樣政府管理成本支出的關(guān)鍵。在中國(guó)傳統(tǒng)的政府管理業(yè)務(wù)流程下，政府管理活動(dòng)是不考慮成本問(wèn)題的，重點(diǎn)是考慮如何貫徹落實(shí)政府的政治意圖，只要政府的基本化的政府組織形式下保護(hù)公共利益[4](p.3)，從根本上講，政府管理的業(yè)務(wù)流程是影響意圖達(dá)到了，管理認(rèn)為就落實(shí)了。這種由于管理理念下產(chǎn)生的政府管理的業(yè)

56、務(wù)流程，在一定程度上忽略對(duì)行政管理成本支出的考慮，以公共服務(wù)為理念所建立的政府管理業(yè)務(wù)流程，從根本上擯棄了政府只顧自身的執(zhí)政而不考慮社會(huì)需要的傳統(tǒng)思維，公共服務(wù)理念下的政府管理是為治理社會(huì)而設(shè)立的業(yè)務(wù)流程，政府的目標(biāo)從政體價(jià)值的白話保護(hù)范圍擴(kuò)大到所有的公眾[5](p.42)，其基本標(biāo)志是社會(huì)資源配置的帕累托改善，體現(xiàn)的是公眾用他們所繳納的稅收向政府購(gòu)買(mǎi)公眾所需要的服務(wù)，行政管理的成本控制成了政府運(yùn)轉(zhuǎn)的前提。實(shí)際上，新的業(yè)務(wù)流程應(yīng)該遵循政府組織中存在的四種基本的運(yùn)作過(guò)程，即分配過(guò)程、整合過(guò)程、邊界交換過(guò)程和社會(huì)動(dòng)機(jī)過(guò)程[6](p.395)，因此，重塑政府管理的業(yè)務(wù)流程，與控制行政管理成本成了相輔

57、相成、相得益彰的關(guān)系。 　　 　　注釋?zhuān)? 　　①在相應(yīng)正常發(fā)展組織內(nèi)部，一般組織的成本支出比重增長(zhǎng)幅度的大小，都是不能超過(guò)其業(yè)績(jī)發(fā)展速度的，政府組織也應(yīng)該參考這種成本業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)與發(fā)展之比重的規(guī)律。當(dāng)然，當(dāng)組織業(yè)績(jī)受到客觀影響，遭遇特殊情況時(shí)，該規(guī)律就會(huì)打破。 　　②也可稱(chēng)為“績(jī)效基礎(chǔ)預(yù)算”(Performance-based Budgeting)、“使命導(dǎo)向預(yù)算”(Mission-drivenbudgeting)或者支出控制預(yù)算“(Expenditure-control budgeting)。 　　 　　參考文獻(xiàn)： 　　[1]何翔舟.論政府成本[J].新華文摘，2001，(12)；

58、行政成本及其治理[J].政治學(xué)研究，2004，(4). 　　[2]拉塞爾.M，林登.無(wú)縫隙政府[M].北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2002. 　　[3](轉(zhuǎn))陳小悅，陳立齊.政府預(yù)算與會(huì)計(jì)改革-中國(guó)與西方的模式[M].北京：中信出版社，2002. 　　[4]經(jīng)濟(jì)合作發(fā)展組織.分散化的公共治理――代理機(jī)構(gòu)、權(quán)力主體和其他政府實(shí)體[M].北京：中信出版社，2004. 　　[5]喬治弗雷德里克森.公共行政的精神[M].北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2003. 　　[6]H.George Frederickson.Toward a New Public Administration[A]. Jay M. Shafritz， Albert C.Hyde.Classics of Public Administratration[C]. Oak Park， Illinois：Moore Publishing Company， Inc.1978. 　　[責(zé)任編輯：段志超]