Nhặt sạch rác thải- Kinh tế công

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