Tải bản đầy đủ (.pdf) (22 trang)

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

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (337.04 KB, 22 trang )

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



James Nolan
Phòng Kinh tế nông nghiệp
Đại học Saskatchewan
51 Campus Dr.
Saskatoon, SK. Canada S7N 5A8



Geoffrey Segal
Reason Public Policy Institute




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
νX
1

s.t. µY
1
= 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
X
1
và Y
1
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
νX
1
+ 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


S
ảnl
ư
ợng
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



×