以评价成果为导向的管理和预算改革面临的概念和方法挑战_结果导向论文

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       ［中图分类号］F813 ［文献标识码］A ［文章编号］1674－2486(2014)03－0055－16

       一、引言

       尽管各国的政治制度、意识形态以及文化历史传统不同，但政府绩效却是全球共同关注的政策议题(Andrews,2010; Christensen,2012; Christensen,et al.,2008,2012; Hood,1995; Pollitt & Bouckaert,2011)。这一议题在当下的财政环境下尤为重要，许多国家的政府正面临严重的财政赤字，而政策制定者又要求政府机构“花更少的钱办更多的事”。因此，如何在不牺牲其他核心公共价值的前提下，以更高的效率和更好的效果完成公共项目仍旧是公共管理领域所面临的重要挑战。

       在过去的几十年，许多专业协会和国际组织一直倡导将结果导向型管理和预算管理作为提高政府部门效率、效果及问责的工具。许多发达国家已经通过形式多样、各有侧重点的改革来推进这些实践。最近几年，虽然受到很多条件的约束，但很多发展中国家也开始启动类似的改革。

       然而，现有的很多研究都聚焦在如何开展结果导向型管理和预算改革、这些改革如何影响政策制定程序和项目管理以及改革面临哪些政治和行政上的挑战这些描述性问题上，但很少文献分析这些改革对政策和项目结果所产生的实际影响，而这恰恰是这些改革寄望的目标。很多因素导致现有研究的这种舍本逐末的现象。首先，由于存在诸多不可控的、但可以影响政策和项目结果的政治、社会以及经济因素，因而很难将某一政策和项目的成败归因于绩效管理和绩效预算实践。其次，许多国家在实施结果导向型管理和预算改革的同时引入了绩效评估和项目评估工具。然而，他们很少对考核体系本身进行评估以及从长远角度去分析改革本身如何影响政策制定和项目管理。再次，关于评估的要素也存在一些质疑。比如说，如何界定绩效管理和绩效预算实践的“成功”？成功应该从项目的成本效率和政策效果来考量还是采用那些超越传统的程序和生产率概念的透明、问责、民主、公平等更宏观的标准？最后，数据和方法论方面的争议。研究者也许能够观察到结果导向型管理改革如何被实施，也能够访谈和问卷调查改革的利益相关者，但他们却很难获取到有关项目和政策结果的数据。而且，除非有公共资金的支持，否则研究者很难独立进行政策评估研究。由于改革者缺乏评价他们自己发动的改革的兴趣，加之数据获取的有限性，使得那些致力于结果导向型管理和预算改革对政策和项目影响的研究很难向前推进。

       本文通过讨论一些概念和方法上的挑战以及回顾一些值得政府绩效研究者们关注的方法，旨在加强公共管理界学者对绩效管理和绩效预算改革对政策和项目的影响的注意力。本文强调从治理的角度来理解绩效管理和预算改革，因为政府绩效不仅仅是技术效率问题，许多治理因素也会影响政府的运行以及结果导向型管理和预算实践的潜在效果，比如说，政府在公共服务提供和政策制定过程中如何与企业、社会团体以及公民互动？政府官员以及作为组织的政府如何被公众和媒体所认知？立法部门如何与行政部门协作？采用何种制衡机制对政府机构进行外部审查？等等。这些治理因素被制度化，不但嵌入在政府的行政程序中，而且体现在更大层面上的社会规范、社会关系以及政治制度中(Bouckaert & Halligan,2008)。因此，政府效率和效果的技术性问题实际上与治理问题密不可分。结果导向型管理和预算改革的实施必须在这个更为宏观的制度背景下进行评价，因此，本文聚焦在这些概念的关联性，并寄望以此作为起点，为将来政府绩效的研究提供一个跨学科对话和构建跨学科研究问题的平台。

       二、结果导向型管理和预算改革的概念化

       (一)作为能力建构过程(Capacity Building Process)的结果导向型管理和预算改革

       实施结果导向型管理和预算改革的一个基本要素是绩效评估。没有绩效指标，管理者和政策制定者就不能客观地评价政策目标是否实现以及政府部门和公共项目取得了什么效果。以往的文献认为，绩效指标应具备有效、可测量、可靠、管理上可行、时限性以及与主要利益相关者相关等特征。此外，评价指标应该涵盖投入、产出、中期结果、最终结果，并与政策目标具有逻辑相关性(Hatry,2006)。

       然而，如何在这些看似简单明了的标准之下设计具体的评价指标仍是许多发展中国家在首次推行结果导向型管理和预算改革时所面临的难题。比如说，安德鲁斯(Andrews,2005)检验了21世纪早期南非的改革，发现许多由政府部门公布的绩效指标是投入和生产过程的指标，而不是产出和结果指标。而且，许多所谓的指标是不可测量，无法评价的，一些指标甚至与政府部门和项目的活动或政策目标没有关联。其他发展中国家在构建有效的和相关的指标体系时也面临类似的挑战(Castro,2009; Gupta,2005)。

       这些经验表明结果导向型改革应被视为能力建构的过程。为了获得改革的成功，政府部门必须强化数据收集、信息存储和处理、项目评估和数据分析等方面的能力。如果不具备这些基础要素，政策制定者和主要利益相关者便不会信任绩效指标体系，更不会使用这些指标去做出预算和政策决策。

       (二)作为流程改造(Process Reform)的结果导向型管理和预算改革

       构建有效、可信的绩效指标体系仅仅是结果导向型管理改革的第一步。改革的成功需要在预算和决策过程中让绩效数据的使用制度化，从而使绩效测量和报告不仅仅停留在预算办公室所要求的文本层面上。例如，美国国会遵照1993年的《政府绩效和结果法案》(简称GPRA)要求政府部门提交一份阐明部门的使命、绩效目标以及年度绩效报告的一年期和五年期的战略规划(Breul,2007)。在美国前总统乔治·沃克·布什任职期间，政府部门除了需要提供《政府绩效和结果法案》所要求的信息外，仍需在“绩效评估排序工具”(Performance Assessment Rating Tool)的体系中展示项目结果，并阐明项目活动、战略规划和结果导向型管理之间的关系(Ho,2007)。在州和地方层面上，许多美国的州和地方政府部门试图通过形式多样的管理工具将战略规划、预算以及项目管理联系起来，比如平衡计分卡法、绩效运动(the STAT movement)①以及其他类型的绩效预算体系(Behn,2007; Ho,2011,Melkers & Willoughby,2001,2005)。

       以往的研究认为，强制性的流程改造有助于结果导向型改革的成功。例如，让政府部门定期提交绩效报告可以促进预算办公室和政府部门、立法和行政机构之间在财政政策及政策预期方面的交流(Ho,2011; Melkers & Willoughby,2005; U.S.GAO,2003)。信息交流和探查的过程也可以促进目标多样化和对“绩效”持有不同看法的主要利益相关者之间的对话，帮助政府部门学习和适应复杂的政治环境以便于带来实质性的效果(Moynihan,2008)。流程改造有时也会导致权力转移。例如，何达基(Ho,2007)通过考察美国联邦政府药物滥用和心理健康服务局(简称SAMHSA)发现，要求提交绩效报告实际上赋予了预算办公室更大的权力去监督政府部门，并且使得该机构与联邦政府的政策重点和目标保持一致。达尔(Dull,2006)在研究预算过程的结果导向型改革的影响时也发现了相似的现象。因此，结果导向型改革不能与流程改造分而论之。只有通过流程改造，信息才能为政策制定所用，进而产生实质性影响。

       (三)作为治理改革(Governance Reform)的结果导向型管理和预算改革

       结果导向型管理和预算改革可视同为一种“治理改革”。从某种意义上来说，要求政府部门公开报告绩效挑战了行政部门的信息支配优势，使得立法机关和其他主要利益相关群体能够监督政府的支出活动和结果。此外，它预示着公共组织文化的转变——对机构领导业绩的评价不再依赖人际关系和政治权力因素，而要看是否公开地为结果和实际绩效负责。

       然而，改革者不应忽视推动这些改革所遇到的困难。在许多发展中国家，结果导向型改革的基本理念直接与古老的诸如庇护主义、论资排辈、关系至上、以及等级排序等社会规范和组织价值观相冲突(Ho & Im,forthcoming)。数据共享以及向立法机构报告绩效等要求同样与行政部门的权力主导和其他已经制度化的实践相冲突。这些挑战也许能解释为什么许多国家在推进结果导向型管理和预算改革过程中举步维艰。政策制定者和改革者或许能理解能力构建和流程改造的必要性，但由于改革极大地挑战了现有的制度基础，所以他们也不支持这些改革。而预算办公室，作为行政机构，在没有足够的领导支持和政治激励的条件下也不愿意为项目和绩效评估耗费资源，更不会仅仅因为立法机关的要求而真心实意推动这些改革。因此，结果导向型改革实质是一种治理变迁，但它需要特定的制度基础和治理条件，比如说政府内部拥有强大的公共责任导向的文化氛围、行政和立法机构的相互制衡、接受公开透明和结果导向型理念等(Ho & Im,forthcoming)。如果没有这些条件，结果导向型改革或许会变成“空头支票”，对政策制定过程产生的影响将十分有限。

       三、未来研究面临概念和方法上的挑战和机遇

       (一)注重组织和治理情境的分析

       基于上述对结果导向型管理和预算改革的理解，政府绩效研究者们会面临许多值得未来关注的、有意思的概念和方法议题。在过去的几十年，许多研究致力于探讨绩效信息和绩效管理方法如何影响公共服务机构以及这些方法是否影响政府决策、预算结果和项目管理(Andrews,2005; Bourdeaux,2008; Grizzle,1986; Joyce,2008; Kluvers,2001; Larkey & Devereux,1999; Lauth,1987; O'Toole & Marshall,1987; Raudla,2012; Schick,1990; Willoughby & Melkers,2000)。大多数这些研究使用问卷调查的方式从政府管理者那里获取他们关于这些改革措施的影响的观点。然而，鲜有探讨诸如改革进程的特点、不同评估或绩效预算工具的效果以及有关改革宏观层面上的制度性安排和治理条件等深层次的议题。因此，对一些改革成败的原因以及如何界定不同情境下的取得成功缺乏足够的认识。具体地说，未来研究可以探讨如下问题：

       (1)何种程序和方法能更有效地促进结果导向型管理的成功？这些程序和方法如何在不同的制度和治理条件下运行？以及它们在不同的制度和治理环境中能否同样取得成功？

       (2)行政和立法机构之间的关系如何影响结果导向型管理的成功？反过来，结果导向型管理和预算改革如何改变两者的关系？

       (3)多样化公民、大众传媒、社会团体等不同的利益相关者在结果导向型管理中的角色是什么？他们的角色和参与是否影响结果导向型改革的成败？

       (4)改革者强调结果导向型改革的核心价值是什么？这些价值与现有的制度和治理秩序是否冲突？如果存在冲突，改革者以及改革的支持者如何解决？

       (5)领导在改革中扮演什么样的角色？不同的领导风格如何在不同的制度和治理情境下影响结果导向型改革的目标和实施战略？

       (二)拓宽测量结果导向型改革“成功”的思路

       除了深入探讨组织和治理情境外，未来关于结果导向型改革的研究应拓展改革成功的内涵。以往许多研究是通过诸如预算编制者或管理者等利益相关者对改革成果的感知和主观评价来衡量“成功”。相反，对公共服务的实际产出和成果关注较少。因此，未来研究应更客观地去测量可测量的产出和结果，并从长远来考察结果导向型改革是否产生影响。例如，是否提高社区的生活质量、降低犯罪率、提高学生的学习成果、改善社区的环境和健康状况？是在短期内带来显著的影响？还是由于组织需要时间去学习和调适导致结果导向型改革在较长时间才会产生积极影响？组织和治理情境如何影响绩效的完成情况？这些均是值得注意的有趣问题，特别是从比较和跨文化的视角来分析的时候。

       此外，“成功”也可用政府机构之外的因素来衡量。例如，基于绩效管理或绩效预算方法的使用与否探讨公共服务结果或产出如何影响公众对政府的感知和信任就是一个重要的衡量因素。在鲜有的探讨绩效管理和公共服务实际结果或影响关系的研究中，其结论是不确定的。斯蒂帕克(Stipak,1979)在研究洛杉矶市公共服务结果后认为，许多客观性的公共服务指标与市民对公共服务的满意度在统计上非显著相关。帕克斯(Parks,1984)和詹姆斯(James,2009)也有类似的发现。然而，其他诸如斯温德尔和凯利(Swindell & Kelly,2000)、沙博诺等人(Charbonneau et al.,2012)、法维罗和迈耶(Favero & Meier,2013)的研究却表明，由政府公布的绩效管理结果与市民对公共服务的主观评价和满意度在统计上显著相关。因此，我们还需要进一步研究影响政府绩效感知与公共服务实际结果的影响因素。

       (三)采用多样的测量方法

       未来研究如果想进一步去评价结果导向型改革对公共服务实际结果的影响，以及更深入探讨投入—产出—效果之间的关系，可以尝试使用那些仍未被公共管理研究者们广泛使用的方法。许多当前的研究(如果它们是定量或某些经验模型的话)主要依赖传统的回归分析。回归分析确实有用，但它或许不是进行绩效分析的最好方法。因为传统的回归分析是用来估计变量间的平均关系。然而在绩效分析中，研究者不仅仅关心平均趋势，而且也要关心极端值或异常值，极端值和异常值使研究者去思考何种因素让组织既高效又能获得好的成本收益以及何种因素让组织处于低效率和管理不善。以效率分析作为例，研究者乐于找出何种组织能够以最优的投入组合使得产出或结果最大化(图1a)。而对“成本—收益分析”来说，研究者则乐于找出何种组织能以最小的成本实现预期产出(图1b)。无论是在产出最大化的前沿面还是在成本最小化的包络上的极端值均提供了传统回归分析中“平均”分析所忽视的重要信息。

      

       图1a 效率分析

       图1b 成本最小化分析

       资料来源：作者自制。

       政府绩效研究者们应更多地关注两种分析方法。第一种是数据包络分析(简称DEA)，它是一种确定性前沿模型。第二种方法是随机前沿分析(简称SFA)，它是一种参数前沿模型。它们都有各自的优缺点，但对传统的回归分析而言却是两种可行的替代方法。尽管它们的假设和操作原则不同，但一些已有的研究表明，两种方法通常得出类似的统计结果，并且对观测值的相对绩效排名得出相似的结论(Bjurek et al.,1990; Chakraborty et al.,2001; Cummins & Zi,1998; Fφrsund et al.,1992; Murillo-Zamorano & Vega-Cervera,2001)。

       数据包络分析是管理科学中的一种非参数方法，它道过使用观测数据来估计生产前沿(或者说在成本最小化问题上的成本包络)。它的出现可归溯至20世纪50年代，德布鲁(Debreu,1951)和法雷尔(Farrell,1957)分别就技术效率，即理想化的等产量线前沿的偏差问题开发实用的经验方法。这种方法假定企业或组织在给定现有的技术和投入组合下尽力实现效率最大化和成本最小化，因此，分布在前沿面上的观测值代表了最优效率水平。该方法根据观测数据的位置，在数据点周围形成一个包络(hull)，然后基于包络各点的位置和单个的实际观察值产生的差异来估计单个观察值的相对技术无效率。这种方法有许多优点，比如说，它允许多种产出和多种结果的情形；它不需要复杂的理论假设，而是让数据来呈现绩效图谱；它无需假定技术的形式及数据的分布形式，因而避免了误设的风险。然而，它的优点恰恰是它的局限。在不假定数据分布形式的情况下，该方法的分析极易受反常值影响，同时忽略了测量误差、随机冲量以及统计上的显著性检验和推理。最终，数据包络分析本身无法解释为什么某些观测值的绩效更好。因此，非参数结果不得不使用另一种方法(通常是参数法，比如说回归分析)来确定其中的因果联系。然而，这种参数和非参数方法的结合使用引起了一些学者的关注。

       随机前沿分析是一种参数法，它考虑了统计干扰和随机偏差。该模型由艾格纳、洛弗尔、施密特(Aigner et al.,1977)和缪森、布罗克(Meeusen & van den Broeck,1977)首次提出，他们认为生产前沿曲线上的异常值可能是由随机误差或者组织控制范围之外的因素造成的。因此，确定性前沿方法是不具有说服力的或者说是错误的。

       随机前沿分析的一般模型如下：

      

       该模型由似然函数来估计。假定随机误差呈正态分布，而无效率项则呈现不同的分布形式，比如说半正态分布、伽马分布或者截断正态分布(Greene,2008)。干扰项组合，即

，与传统回归模型中的误差项类似。因此，随机前沿分析是一种建立在传统回归分析基础上，但试图充分利用残差项信息的方法。DEA和SFA的具体差别见表1。

      

       然而，在公共服务实际提供过程中，随机前沿分析模型所假定的单一产出情形是有局限的。比如说，警察局不仅仅负责刑事侦探，而且还负责预防犯罪、打击毒品泛滥以及其他维护公共安全的职能；公园和娱乐部门通常负责园林养护、娱乐设施维护以及为不同的客户群体提供不同的项目服务；公共工程部门通常负责街道建设、道路维护、积雪清扫、树木修剪和残损物清除。此外，公共部门管理与预算分配和支出效率极其相关。缓慢的经济增长以及对公共服务日益增长的竞争性需求使得政府部门面临严重的财政压力，同时政府部门还必须“花更少的钱办更多的事”。因此，如何在给定预算条件下实现多种产出是一项重要挑战。

       公共部门的这些问题使得政府绩效研究者们的关注点从单一产出随机前沿分析转至多种产出随机前沿成本分析(简称MOSFCA)。该方法采用如下的成本函数的形式：

      

       例如，许多有关多产出随机前沿成本分析的研究采用超越对数成本函数，并按如下方式将模型具体化(Greene,2008)：

      

       然而，由于多产出随机前沿成本分析是一种成本最小化模型，且效率较低的决策单元理应具有较高的成本。因此，与生产前沿模型相比，多种产出随机前沿成本分析的无效率项为正。该模型被广泛用于众多公共部门服务中，模型中的

表示实际的财政支出，

表示公共服务的多种产出，

表示多种投入的价格。

       此外，多种产出随机前沿成本分析可通过进一步修正被整合进对治理问题的分析。在私人部门，生产前沿分析主要与产出和生产要素(比如资本和劳动力工资)之间的关系相关。这些要素主要由激烈的市场竞争决定，且被假定为有效供给。而在公共部门，许多制度性因素会影响生产要素和技术的选择，经济效率也不是政策制定者唯一关注的问题。例如，社会的权力结构和政治制度设计可能会给工会更大的权力来影响公务人员的工资水平、工作时限和工作条件。同样，政治倾向和意识形态也会支持或反对完全私有化、合同外包或者生产自动化，这些反过来也会改变资本劳动力比率和生产函数。不同阶层的公民对政府在维护社会公平、提供平等的基本公共服务等角色的信仰也会影响到公共服务应该如何提供，在哪提供以及为谁提供等一系列决策，从而相应地改变成本函数。

       综上所述，公共部门的生产率和成本函数需要更多地考虑已用于私人部门生产率分析的工具。并将治理和制度因素包括其中。幸运的是，多产出随机前沿成本分析在不需要进行两阶段分析的前提下，仅需在模型中添加外生变化、环境变量、制度影响和组织要素即可解决这些问题。因此，多种产出随机前沿成本分析通过将治理问题内化于模型，从而使研究者能在统计上检验这些要素如何影响观测值的生产率排名。

       总的来说，数据包络分析、随机前沿分析或者多种产出随机前沿成本分析都有各自的优势和局限。数据包络分析是一种非参数方法，它更能反映实际的数据分布。然而，它的优点恰恰是它的局限，它可能会更容易受到随机误差的影响，而且在解释无效率时，它不考虑外生因素。尽管如此，这两种方法仍然被广泛使用，而且会对行政辖区或者组织的相对效率得出相似的结论。

       尽管数据包络分析、随机前沿分析或者多种产出随机前沿成本分析应更广泛地使用在政府绩效分析中，但传统的回归分析对探讨组织、管理工具、领导及制度情境之间的动态因果关系分析，仍是一种重要的方法。然而，传统的回归分析可通过更多地整合偶发事件的分析使研究者们更好地理解情境和制度因素如何影响“投入—过程—效果”之间的关系，而不仅仅停留在一种直接和确定性的关系的分析。由于目前可能处境分析模型(contingency models)很少被用到公共部门绩效研究中，因而，值得在该领域进行深入的理论和实证探讨。

       上述讨论主要关注定量分析中存在的概念和方法问题。而政府绩效研究也需要高质量的定性研究。访谈和深入的案例研究尤为重要，因为它们能够关注定量研究无法触及的因果要素间复杂的互动机制，而这些要素间的关系要么过于复杂，要么缺乏或没有可靠的数据来通过一个有效的统计模型来找到答案。此外，当研究者们不确定分析何种相关因素时，定性研究更适用于探索性研究和扎根理论研究。然而，为了使定性研究结果对政策制定者和研究者更有意义，简单的描述性分析是不够的，要加强案例研究和访谈的运用，它们能够更好地呈现制度情境因素、组织方法和实践、领导、主要利益相关者的行为、公共服务结果和影响等这些要素之间的联系。丰富的定性研究能够为定量研究提供重要启示，值得持续关注并继续完善。

       四、结论

       本文基于制度逻辑的视角提出如何进一步深化政府绩效研究以及何种概念问题应该被进一步探讨。作者特别关注了当前学界缺乏对绩效管理和绩效预算改革如何影响公共服务的实际效果以及制度性因素如何影响“投入—过程—产出—结果”之间关系这个现实问题。基于这些理论和概念问题的关注，文章探讨了政府绩效分析面临的方法上的挑战，提出公共管理研究者们应如何使用数据包络分析、随机前沿分析、多产出随机前沿成本分析，同时也建议要加强深入的案例分析。文章寄望通过更宽泛的理论视角以及运用更多样的定量和定性方法，使研究者和政策制定者，尤其是在政治、社会、文化背景上与西方国家大相径庭的发展中国家，更好地了解政府绩效改革怎样才能产生积极的效果？改革产生了哪些影响？以及未来的改革应该如何调整以获得更好的效果？

       注释：

       ①STAT指近年来在美国众多城市和部分州兴起的由市长/州长和各行政部门首脑组成的小组定期召开会议，就具体的绩效问题进行讨论，以不断改进城市服务水平的绩效管理活动，例如巴尔的摩的CITISTAT、印第安纳波利斯的INDYSTAT、堪萨斯城的KCSTAT、马里兰州的StateSTAT等。

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