Nhặt sạch rác thải- Kinh tế công

Nhặt sạch rác thải- Kinh tế công

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

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

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

nhiều số tay hướng dẫn và các ấn bản thông tin được sử dụng để đánh giá đặc điểm của

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

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

toàn độc đáo về phạm vi, đáng tiếc thay, lại có phần nào không thỏa mãn được những

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)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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:

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