基于数据包络分析的县级政府网站效率评价
汤志伟+韩啸+龚泽鹏
〔摘要〕县级政府网站效率评价将成都市19个区县（含县级市）政府网站作为研究对象，通过对政府公开发布的数据进行主成分分析得到各区县政府网站的投入-产出指标体系，运用DEAP2.1分析软件对成都市区县政府网站“投入-产出”效率进行评价，结果显示，各区县的纯技术效率值和规模效率值差别明显，说明各区县间政府网站发展水平不均衡;影响成都区县政府网站综合效率值提高的主要因素是技术效率值，政府网站技术创新、制度创新应当成为当地政府信息部门管理工作的重点项目。
〔关键词〕数据包络分析;政府网站;效率评价;县级政府;国家治理
〔中图分类号〕D63-39〔文献标识码〕A〔文章编号〕2095-8048-（2015）03-0083-04
一、引言
县级政府一直是我国最基层的行政层级，是国家治理的基础单位，县级政府直接面向行政区域的广大公民，直接为公民提供服务，县级政府能否有效运转直接影响着所辖区域人民的生产、生活质量。为了提高我们政府的行政效率，国家大力推进政府网站的发展，自1999年启动“政府上网工程”至今，我国政府网站的发展已经历了十余载，如何对政府网站进行效率评价， 是发展政府网站必须解决的问题，对此国内外的政府部门、研究机构和大学等进行了有益的尝试。较有代表性的有：联合国的全球政府网站测评、欧盟的“eEurope”战略评价体系、Accenture的政府网站整体成熟度测评等。〔1〕
政府网站作为一种新的行政管理模式，并非孤立地进行的，其推进速度的快慢、效益的好坏，受到各种行政环境因素的影响和制约， 是一定政务环境下的产物。〔2〕不同的政务环境，会造成各地对政府网站资源投入和需求的不同，在对不同地区政府网站进行评价时，应该考虑到政务环境的差异，不能对所有政府网站就其结果进行绝对比较（王立华，覃正，2006;陈岚，2010;陈泉泉，周朝民，2010）。政府网站建设不能不计成本地盲目追求高标准，在政府网站评价中，应该考虑投入产出效率的问题。〔3〕但政府网站“投入—产出”指标体系的建立尚未取得统一的意见，如何建立合理的投入—产出指标体系，一直是政府网站效率研究的热点问题。本文采用主成分分析法从统计的角度建立政府网站效率评价的指标体系，运用数据包络分析（DEA）模型对县级政府网站的运营效率进行评价，以期为提高县级政府网站效率提供决策参考。
二、指标选取与数据来源
目前我国的电子政务发展已进入转变发展方式、深化应用和突出成效的关键转型期。开展地方电子政务发展水平评估，是推动地方电子政务健康发展的重要抓手和基础性工作，〔4〕评价的有效性、合理性很大程度上依赖于评价指标的选取是否有效、合理。本文基于《国家电子政务“十二五”规划》提出的电子政务发展目标和工作重点，以杨道玲、王璟璇（2014）提出的电子政务发展评估指标体系框架作为本文评价指标选取的标准。本文根据构建评估指标体系的三个维度：支撑水平、应用水平、服务水平（图1）和社会环境的影响因素，对县级政府网站“投入—产出”指标进行选取。本文选取以成都市19个区县（含县级市） 作为研究样本，是因为成都市的电子政务发展水平在全国名列前茅具有典型性，因此在研究过程中所发现的问题也具有一定的代表性和参考性，并将这些区县的信息化投入、网民人口比重、财政收入、科学教育事业的财政投入、城镇人口比例、高等学校个数、高等学校在校学生数七类指标作为输入指标，在选取输出指标方面，本文选取了信息公开、在线办事、公众参与、网站管理和新技术应用。鉴于高新区部分数据无法查到，故没有计入本次研究。本文涉及的所有指标数据来自各区县政府公开发布的信息和《成都市统计年鉴》、《成都市国民经济和社会发展统计公报》。
图1评估指标考核的三个维度
三、数据分析
DEA方法是由Charnes、Cooper和Rhodes三名运筹学者建立起来的度量各决策单元输入输出指标相对有效性的方法，〔5〕作为一种评价公共事业部门效率的分析方法，在国内外有着广泛的应用，本文将DEA方法应用到政府网站的评价中，利用DEA的相关模型对数据进行评价，提出在政府网站建设中存在的问题和改进措施。首先采用主成分分析法获得投入产出综合能力指数，具体过程如下：
（一）矩阵标准化
利用正向指标对原始投入数据进行标准化处理，得到无量纲的投入产出矩阵（表1）。
表1成都市19个区县（含县级市）政府网站投入—产出数据标准化结果
区县
（含县级市）网民
比重信息化
投入财政
收入科教
投入城镇人
口比高校
数量学生
人数信息
公开办事
服务公众
参与网站
管理新技术
应用锦江区0.810.780.141.111.252.270.78-1.311.990.400.801.73青羊区1.181.130.170.391.250.36-0.24-1.47-0.55-1.65-0.66-0.96金牛区1.881.130.480.771.250.880.101.261.430.701.85-0.33武侯区1.640.910.421.171.252.270.221.210.950.70-0.241.00成华区0.990.560.590.351.250.01-0.030.790.591.00-1.291.26龙泉驿区-0.361.462.321.66-0.390.010.500.24-0.29-1.95-1.50-0.33温江区-0.22-0.481.52-0.910.560.182.10-0.80-0.050.40-0.45-0.96新都区0.300.17-0.060.43-0.14-0.510.37-0.870.881.780.801.26青白江区-0.81-0.610.13-0.80-0.81-1.03-1.03-0.13-0.430.27-0.03-0.96双流县1.190.850.711.950.91-0.172.021.230.360.700.38-0.33郫县0.19-0.391.160.04-0.701.401.441.830.650.701.011.38蒲江县-0.621.63-1.21-1.35-1.23-0.69-0.870.41-1.17-0.87-1.700.29大邑县-1.07-1.21-1.20-1.46-1.15-1.03-1.03-1.00-0.910.70-0.03-0.33金堂县-0.64-0.91-1.09-0.91-1.29-0.86-0.97-0.51-1.55-0.871.01-0.33新津县-1.26-1.05-1.04-0.66-0.97-1.03-1.030.570.650.21-0.031.26都江堰市-0.51-0.89-0.53-0.09-0.38-0.17-0.66-0.08-1.02-1.65-1.50-0.96彭州市-0.83-0.87-1.03-0.230.84-0.34-0.37-1.26-0.95-0.45-0.03-0.96邛崃市-1.20-1.14-0.90-0.69-0.90-0.69-0.89-0.67-1.22-0.270.59-1.43崇州市-0.67-1.07-0.57-0.76-1.15-0.69-0.900.570.630.151.01-0.33（二）主成分分析
通过SPSS 软件对投入指标数据进行主成分分析（表2）。
表2投入指标的主成分分析结果
主成分特征值贡献率
（%）累计贡献率
（%）F14.57090.3490.34通过表2 中的数值，可得到投入指标主成分F1的累积贡献率是90.34%，因此可以采用F1代替原来的投入指标。产出指标主成分分析得到主成分E1、E2，它们的累计方差贡献率为93.53%（见表3），可以使用E1、E2代替原来的产出指标。
表3产出指标的主成分分析结果
主成分特征值贡献率
（%）累计贡献率
（%）E12.65673.1373.13E21.02020.4093.53（三）各区县（含县级市）主成分指标数据生成
将表1中投入产出指标分别转化为投入主成分F1和两个产出主成分E1、E2，得到新的关于各区县的主成分指标数据（根据表2和表3可以将表1的投入产出指标转化得到新的关于各区县的主成分指标数据）。由于使用DEA 方法进行效率评价要求全部投入产出的数据非负，因此对新指标数据全部进行取e 的指数处理（见表4）。
表4各区县（含县级市）政府网站主成分数据
及非负化处理结果
区县投入指标产出指标e 指数处理结果F1E1E2F1E1E2锦江区2.701.97-0.6614.887.170.52青羊区1.64-2.29-0.305.160.100.74金牛区2.512.02-0.8212.307.540.44武侯区3.021.651.0720.495.212.92成华区1.441.231.584.223.424.85龙泉驿区1.89-1.751.556.620.174.71温江区0.93-0.69-0.582.530.500.56新都区0.241.98-1.001.277.240.37青白江区-1.86-0.60-0.490.160.550.61双流县2.840.910.1317.122.481.14郫县1.132.300.663.109.971.93蒲江县-1.66-1.401.690.190.255.42大邑县-3.03-0.62-0.870.050.540.42金堂县-2.46-1.24-0.970.090.290.38新津县-2.621.230.770.073.422.16都江堰市-1.16-2.391.030.310.092.80彭州市-1.02-1.61-0.960.360.200.38邛崃市-2.38-1.48-1.300.090.230.27崇州市-2.150.800.520.122.230.59利用表4的数据，本文借助DEAP2.1软件对成都市各区县（含县级市）政府网站投入-产出的CCR模型（综合效率） 和BCC模型（纯技术效率）进行了求解，得到了各区县（含县级市）政府网站投入-产出的综合效率、纯技术效率和规模效率数据（表5）。
表5各区县（含县级市）政府网站投入
产出效率评价结果
区 县CCR BCC规模效率锦江区1.0001.0001.000青羊区0.2440.4600.529金牛区1.0001.0001.000武侯区0.2451.0000.245成华区0.0400.0690.572龙泉驿区0.0490.0770.641温江区0.1580.5430.291新都区1.0001.0001.000青白江区0.0470.4500.103双流县0.5251.0000.525郫县0.2671.0000.267蒲江县0.0020.0500.050大邑县0.0660.6530.101金堂县0.0400.7130.055新津县0.0810.1460.554都江堰市0.0040.0980.040彭州市0.0340.7200.047邛崃市0.0441.0000.044崇州市0.1930.5060.382 四、研究结论
通过CCR分析，本文得出在19个区县（含县级市） 的政府网站发展不均衡，未达到综合效率有效，是因为技术无效和规模无效共同引起的。而其中温江区、青白江区、蒲江县、都江堰市和崇州市的纯技术效率和规模效率都未达到平均水平，所以这5个区县不仅需要提高规模效率，同时应该进行制度创新和技术创新，加快新技术应用，强化网站管理和引导公众参与等以提高纯技术效率。从青羊区、成华区、龙泉驿区、新津县4个区县的数据分析可得出，它们目前的纯技术效率值低于平均值，而规模效率处于平均水平以上，所以它们4个区县首先重点应从提高技术效率方面着手，兼顾规模效率来提高综合技术效率。同理，大邑县、金堂县、彭州市则应首先从提高规模效率着手，其次兼顾提高技术效率。锦江区、金牛区和新都区达到了综合效率有效（CCR=1.000），这说明在现有的制度、管理和技术水平下，上述三个区县对目前投入资源的使用是有效的，并且它们的规模效益已达到最优，所以这三个区县应该从创新发展途径，寻找新方法来提高政府网站效率。利用BCC 模型求得的纯技术效率结果表明，政府网站建设程度层次不齐，各区县的纯技术效率值差别较明显（均值：0.604），除锦江区、金牛区、新都区以外，武侯区、双流县、郫县和邛崃市也达到了纯技术有效（BCC=1.000）。各区县在规模效率的分析中的效率值差距很大（均值：0.392），规模效率无效的区县下一步发展的重点应该放在探究如何优化资源配置，加大信息化、科教、财政投入，加强人才培养，调整城镇人口比例和增加网络普及率，加强信息公开力度和办事服务能力等。最后，锦江区、金牛区和新都区在政府网站效率评价中的各项效率值均为有效，是成都市区县（含县级市）政府网站发展的排头兵。
步入Web2.0时代后，政府信息化的进程更加迅速，如何建立科学合理地评价方法，是提高中国政府网站效率的关键。科学合理地评价指标和方法能帮助我们改善政府网站建设的质量，提高政府网站的服务效率，确保中国政府网站建设持续、稳定、健康的发展。〔6〕为此，本文进行了一些尝试，通过将主成分分析和DEA 方法结合起来以成都市区县政府网站为例，对区县政府网站效率进行了综合评价;通过这项评价我们可以了解成都区县政府网站存在的一些问题以及改善的方向和具体措施，可见政府网站的发展是一项持续性的工作，还需要我们不断的去推进、去完善。最后，本项研究还存在着一些不足，将在今后的研究中进一步完善。
〔参考文献〕
〔1〕汤志伟，张会平.电子政务的管理与实践〔M〕.电子科大出版社.2012.19-21.
〔2〕王立华，覃正.中国地级城市行政环境与政府网站绩效关系的实证研究〔J〕.当代经济科学，2006，（3）.
〔3〕詹钟炜，王勇，吴凌云，等.政府网站评价DEA模型〔J〕.运筹与管理，2006，（4）.
〔4〕 杨道玲，王璟璇.地方电子政务发展水平评估：核心指标体系设计与实证〔J〕.电子政务，2014，（5）.
〔5〕A.Charnes，W.W.Cooper，E.Rhodes，Measuring the efficiency of decision making units〔J〕.European Journal of Operational Research，1978，（2）：pp.429-444.
〔6〕陈岚.基于因子分析和DEA 的电子政务效率评价〔J〕.情报科学，2010，（8）.
【责任编辑：朱凤霞】党政研究20153
