贾宁 韩立彬 彭冲｜政府治理效率价值几何?——基于上海市城市治理微观数据的实证分析
政府治理效率价值几何?——基于
上海市城市治理微观数据的实证分析
贾宁
（上海交通大学）
韩立彬
（东北财经大学）
彭冲
（南京审计大学）
引文参考：贾宁、韩立彬、彭冲.2021.政府治理效率价值几何?——基于上海市城市治理微观数据的实证分析[J].公共管理评论，3(1)：网络首发
【编者按】为提高学术成果的传播效率，凡《公共管理评论》录用的文章，将在本刊知网主页和公众号网络首发。
摘要
城市治理效率测度和效果评价是推动城市治理能力现代化的重要基础。本文利用智慧城市实践过程中产生的城市综合管理执法数据,构建了以城管执法效率为代表的政府治理效率。在此基础上,本文引入公共品资本化理论,利用房地产特征价格法测度了政府治理效率对于社会公众的资本化价值。实证结果发现,街道城市管理部门在处理各类社会投诉时,平均处理时间每缩短1天,该街道辖区房价平均要高出1300~3100元/平方米,且对挂牌价的影响更大。此外,政府在处理与住房更加相关的“物业管理”类投诉事件时,其效率提升对房价的影响也更大。此类投诉的处理时间每缩短1天,房价上涨2800~3200元/平方米。本文的研究对于推动服务型政府转型、提升政府治理水平和效率具有重要意义。
关键词
政府治理效率;价值测度;公共品资本化;治理能力
一、 引言
改革开放以来,中国地方政府在推动经济增长、提供公共服务、维持社会稳定等方面扮演了重要的角色,地方政府的治理效能也成为越来越值得关注的重大问题。十八届三中全会将“推进国家治理体系和治理能力现代化”作为全面深化改革的总目标之一,由于现代化治理能力和体系必然包含的高效特征,提升政府治理效率成为实现全面深化改革总目标的有效途径和必然要求。政府治理的效率和效果对社会经济整体发展具有重要意义。
在理论层面,新公共管理理论通常主张公共部门采用私人部门的管理方法和竞争机制,将政府治理视作一种投入产出的类似生产经营行为,此时对政府治理的行为进行有效度量,对政府“生产效能”的资本价值进行客观评估,将对促进管理型政府向服务型政府转型、提升治理水平、实现国家治理体系和治理能力现代化具有重要理论和现实意义。政府治理行为区别于普通的诸如教育、医疗、基础设施等公共品,其被感知程度往往较低,投入成本和治理效果等均很难进行客观度量,当前对于其度量仍然多以主观指标为主,对于政府治理的定量研究仍然比较缺乏。近年来, 随着数字政府建设在全国各大城市的逐步开展,越来越多的城市治理微观数据被记录下来,依托微观的城市治理数据更精细化地对政府治理的各项指标进行度量成为可能。
此外,政府治理相关研究需要对政府治理绩效进行有效评价。当前政府绩效评价相关理论已经相对完善,而实践操作远远落后于理论进展。政府绩效评价体系主要存在两种方式:一是政府内部基于上级政府对下级政府考评而进行的绩效评价; 二是基于公众满意度的绩效评价。在建设服务型、参与型政府的要求下,由评价主体即公众反馈的满意度等指标体系构成的评价方式被认为是一种科学有效且能够替代其他复杂评价方式的绩效评价方式。但基于公众感知和满意度的治理绩效评价研究尚处在构建指标体系、搜集数据、计算指标总得分直接进行评价的阶段。这一评价方式由于极强的主观性和数据搜集过程中的样本选择问题,不能准确而全面反映政府治理能力提升带来的积极影响。
在以上两个关乎政府治理实践的重要问题上,本文均进行了方法上的突破。首先,依据完全客观的定量化的微观数据来度量和刻画政府治理水平的一个重要维度——治理效率。本文利用智慧城市实践过程中产生的城市综合管理执法数据,构建了以城管执法效率为代表的城市政府治理效率。这一数据是政府数字治理实践的产物,是政务大数据的一部分,具有准确性高、经验含义丰富等众多优点。这对于将数字政府、智慧城市实践中产生的大量微观数据应用于政府治理的度量和效果评价研究,提供了重要的参考。其次,本文进一步拓展了治理效率效果评价的方法。本文通过引入公共品资本化相关理论,利用房价这一公众“用脚投票”选择的结果变量,来估计治理效率提升为当地人口和经济活动带来的资本化价值。这一价值既能在一定程度上度量由于政府效率提升为当地带来的发展效益,又能从公众支付意愿角度来评价治理效率的价值。
本文的研究拓展了城市治理效率的度量和价值测度相关研究,首次将城市治理微观数据和二手房交易数据结合,利用工具变量法解决房价变动与城市治理效率提升之间的因果效应,有效从公众支付意愿角度测度了治理效率提升的价值。本文研究发现,居民愿意为更高的治理水平付出更高的房价,街道城市管理部门在处理各类社会投诉时,平均处理时间每缩短1天,该街道辖区二手房成交价平均要高出约 1300~3100元/平方米,且治理效率提高对挂牌价的影响更大。本文还发现,城市管理部门对“物业管理”和“市容管理”类相关投诉事件进行处理的治理效率对于房价的影响更大。本文的发现,对于识别居民偏好,优化政府在不同类型公共服务上对公共资源配置,具有重要政策含义。
本文剩余部分安排如下:第二部分对政府治理效率相关文献进行评述;第三部分为实证研究策略;第四部分介绍数据和变量;第五部分为实证回归结果;第六部分进行异质性分析;第七部分是本文主要结论及政策建议。
二、 文献回顾
伴随着新公共管理理论的兴起,政府管理正逐步走向政府治理。政府治理通常是指政府等公共部门为实现政策制定的特定目标,满足公众需求和社会经济发展, 以政策的分析、制定、发布、实施、调整为主要内容的行动或过程(李大宇等,2017)。联合国开发计划署曾将“治理”定义为“政治、经济和行政权威管理国家事务的活动 (UNDP,1997)”。治理效率则借鉴了企业生产经营或生产效率的概念,指政府治理过程中产出与投入之间的比率,或单位成本投入所创造的成果。现有政府治理效率通常包含了要素资源配置效率、公共品供给效率以及组织运行效率三个层次的内涵(高翔,2020)。
政府治理水平对于推动经济和社会发展、提升公众幸福感极其重要。已有研究表明,政府提升治理效率和法治水平、提供公共服务和维系社会稳定等,能够显著提升居民的主观幸福感(Helliwell and Huang, 2008;Ott, 2011; 姜扬等, 2017);相反, 政府行政效率低下会引起民众明显的负面情绪反应(Hense et al., 2020)。在企业经 营方面,地方政府通过提供高质量的公共治理,能提升企业的投资效率(陈德球和李思飞,2012),提高企业生产率和生产经营绩效(雷光勇和王文,2014;周建和许为宾, 2016)。整体上,治理能力与经济产出呈现出强相关,治理能力的提升也伴随着显著的经济增长(张弘和王有强,2013)。
政府治理的重要性得到了一系列文献的肯定。然而政府治理效率或水平作为一种较为特殊的公共服务,其公众感知程度较低,很难被有效观测和精确度量,治理效果更难以标准化的方式被有效评估。这是政府治理相关定量研究遇到的最大门槛。
在政府治理水平的度量方面,有关政府治理的研究文献通常用政府的反腐败力度、政府行政效率、政府规模以及法制水平等变量来度量政府治理水平(Helliwell and Huang, 2008; 何俊志和强舸, 2011;姜扬等, 2017)。此外,也有文献通过对多个指 标进行主成分分析或者数据包络法获得政府治理效率的指标(李明,2015)。这些指标一方面不能完全代表治理水平,另一方面颗粒度较大,无法具体到政府的某个行为或具体到区县以下层级政府。尤其是对于效率这一类需要极高精确度的变量,已有研究很难通过微观数据对其进行有效的量化研究。“智慧城市”“智慧政府”等新业态的发展,促进了政府治理微观大数据的产生和运用,提供了精确度量政府治理效率的可能性。
在政府治理的价值测度和效果评价方面,目前有关城市治理效果评价的文献, 主要从政府绩效考核、公众满意度等角度,通过选取适当的指标构建治理效果的评价指数或体系进行分析。彭国甫等(2004)建立了政府绩效相对有效性评估的DEA 模型,对政府公共行为的投入、产出和实际成果进行测量与评估。卓越(2007)将绩效指标拆解为要素指标、证据指标和量化指标,从而构建了一个三级指标体系。应瑛等(2009)尝试从城市管理公众满意度角度构建指数评价城市治理效率。尤建新和陈强(2004)在比较综合国内外研究成果的基础上,引出了以公众满意为导向的城市管理模式的概念。但是总体来看,当前治理绩效评价还停留在构建指标进行直接评价的阶段,无法对政府治理水平提升带来的整体性货币价值进行有效估计。
由于人口可能会为了寻求更好的公共服务而流动(Tiebout, 1956),公共品资本化理论认为,政府公共服务的数量增加或质量改善会吸引人口流入(夏怡然和陆铭, 2015),从而提升房价(梁若冰和汤韵,2008;Carlsen et al., 2009)。公共品供给带来的房价提升效应,既是公共品的资本价值,也是公众愿意为获得该公共服务所能接受的价格水平(willingness to pay),其相比于直接的满意度打分,能够以非常标准化和定量化的数据,更准确地反映公众对于公共品的认可程度。因此,许多文献使用房地产特征价格法(或称享乐价格,hedonic price)来测度人们对公共政策和公共服务的支付意愿,从而评估公共服务的效果或政策的影响。
已有研究几乎覆盖了包括交通便利性、教育、公共住房等在内的所有公共品或公共服务门类。Hoogendoorn et al.(2019)研究发现隧道的开通提高了地区之间的可达性,带来出行和消费的便利,使得公众对住房的支付意愿更高。Zhou et al.(2021) 对上海地铁6号线的开通进行研究发现,由于显著降低了到主要CBD的通勤时间, 地铁周边的房价每平米上涨了3.75%。Gorback(2020)发现Uber的开通带来了交通可达性的提升,进而使得城市周边的房价出现了上涨。Chan et al.(2020)研究发现,小学质量具有明显的房价溢价,且这种溢价与学校质量呈现非线性关系,考试成绩位于前10%的明星学校使得周边住房溢价14%,而非明星小学的房价溢价很小。Koster and Van Ommeren(2019)利用一阶差分和断点回归的研究设计发现,公共住房的改善计划使得周边的房价上涨了3.5%,这一价值接近公共住房改善投资的一半。与之对应,当居住环境有负面因素影响时,住房价值会下降。Affuso et al.(2019)研 究发现靠近机场的房屋的交易价格更低。Ossokina and Verweij(2015)发现交通拥堵会带来房价的下降。
但是,目前尚无研究将公共品资本化的研究拓展到政府治理效率领域。与传统定义的公共品相比,政府治理效率既包含了公共品供给效率的含义,又包含了政府内部行政效率的含义,这使得政府治理效率的公众感知程度通常较低。政府为获得更好的满意度绩效,更愿意将财政资金投入到感知程度更高的公共服务中,使得治理效率一类公共服务的重视程度不足。政府的城市综合管理执法效率提升是否会资本化到当地房价上,仍然有待实证验证。
本文在使用城市治理微观数据来度量政府治理效率的基础上,首次采用特征价格法对政府治理效率的资本化价值进行评估。与已有文献相比,本文的主要贡献在于:(1)本文使用的数据创新而独特。本文利用上海市智慧城市实践中产生的城市治理微观数据构建了微观个案意义上的治理效率的有效度量,具有极高的准确度和丰富的现实含义,对治理效率这一不容易被感知的变量进行了有效度量。(2)本文拓展了政府治理绩效评价的方法。本文将公共品资本化理论引入到政府治理效率评价中,通过房价变动这一代表公众支付意愿的指标,更加全面且定量的测度了政府治理效率改善的资本价值,对政府治理效果的经验评价提供了全新方法。(3)本文的发现拓展了公共品资本化理论,首次验证了政府治理这种低感知程度的公共服务同样会资本化到房价中。通过与其他公共品资本化效应的比较,本文的结论对政府优化财政和公共资源在不同公共品上的分配以实现公共利益最大化,具有重要的政策启示。
三、 指标测度与模型设定
(一) 指标测度
1. 政府治理效率的度量。现有文献普遍认为,城市综合管理执法即城管部门是维护城市管理秩序,让城市基层治理实现法治和良治的关键部门(叶敏,2016;秦晓蕾和陆登高,2020)。因此,在现有很难全面度量城市治理效率的情况下,城管部门的工作效率能够很大程度上能够代表城市治理效率。在衡量某一个具体部门或领域的治理效率时,除了一些特殊部门如医院采用床位数或轮转周期等特殊指标外, 公共部门的效率测定主要有两种方式:(1)投入产出比例或单位成本测定;(2)普适性的效率指标,如产出数量或个案处理数目、平均个案处理时间、突发紧急事件的反应速度、人员劳动生产率等(周志忍,2000)。本文主要根据后一种方式选取城市综合管理执法部门处理市民投诉所花费的时间,即一个投诉从记录登记到处理完毕所花费的时间(单位为天)来度量微观层面上的政府治理效率。在控制其他因素的情 况下,该时间越长,表明政府城市管理部门处理市民投诉的效率越低。
此外,效率这一指标不仅有速度和时间的含义,也包含效能即治理效果与投入成本的比值的含义。对于投入成本,本文在缺乏城管方面公共财政数据的情况下, 选择以城管人数或单位面积(人口)城管人数作为投入成本的度量,在回归方程中予以控制。本文对于治理效果的度量舍弃了满意度指标,主要是因为满意度指标具有极强的主观性和样本选择偏误。一方面,每个人对于满意与否的主观评价标准不统 一;另一方面,对治理效果进行评价的只是进行投诉的当事人,其本身对于投诉所涉及事件的敏感度相较于普通公众更高,其评价具有系统性偏误。本文所使用的数据中,满意度这一信息缺失十分严重,无法满足实证研究的标准。综合各方面因素考虑,本文仅采用时间这一指标作为效率的度量。具体指标构建上,本文使用了上海 市2018年城市管理综合执法所记录的数据。上海市行政综合执法局在每个街道或乡镇①层面设置城市管理综合执法中队,作为基层的执法单位和城市管理部门,每个街道的执法中队具有相当高的独立性。因此,本文对每个街道城管部门处理其辖区所有投诉的时间取平均值作为街道层面政府治理效率的度量。
① 街道、乡、镇为同一行政单位级别,下文简称街道。
2. 治理效果的价值度量。政府治理作为一种特殊的公共品,提升治理效率类似于政府提供教育、医疗、地铁等公共品或改善其质量,会推动当地辖区的宜居性水平提升,吸引公众“用脚投票”流入,最终反映在房价变动上。公共品资本化理论预测, 公共品供给或质量改善带来的价值,正好等于房价变动的价值。这一价值包含了居民的主观感受和评价、当地街区的宜居程度提升等一系列影响。因此在实证研究中,常常采用房地产特征价格法,以房地产的价值作为被解释变量,在控制一系列房屋价格的其他影响因素的情况下,测度公共品供给对房地产价格带来的因果效应。
因此,本文选择使用房价作为居民对于当地辖区政府治理效率提升的结果变量。理论上,如果政府的治理效率提升带来了正的本地的福利改善,则居民会更多选择流入此辖区,因此这一福利改善最终反映为房价上升。这一房价上升的价值, 既反应了公共品的资本价值,实现对治理效率资本价值的有效测度,也是公众愿意为获得该公共服务所能接受的价格水平,从而对于有效识别公众对于该类公共服务的价值偏好和认可程度起到重要作用。
(二) 模型设定
本文利用2018年二手房成交数据构建了一个住房交易层面的截面数据,并利用 2018年上海市城市治理微观数据计算了各个街道层面的治理效率,然后将每笔住房交易与其所在街道进行匹配,构建了一个住房—街道层面的截面数据集。本文使用如下的基准OLS 回归模型探究街道政府的治理效率对于该街道房屋交易价格的影响:
其中,lnHPij 表示位于街道 j 的第 i 套住房的成交单价对数或挂牌单价对数。LnAvgtimej 表示对数化的街道 j 的治理效率,Avgtimej 利用发生在街道 j 的所有投诉 的平均处理时间来度量。在控制其他因素的情况下,街道的投诉平均处理时间越 长,表明该辖区政府的治理效率越低。Houseij 为一组房屋层面的控制变量,Streetj 为 一组街道层面的控制变量。∑District表示控制了区层面的固定效应。εij 为随机扰动项。系数α1 是本文想要测算的房价相对于政府治理效率的价值。如果 α1 为负, 说明城市治理的净效果资本化到了房产价值上,体现为房屋交易价格的上涨。
房屋层面控制变量Houseij 包含房屋的建成年代、建筑面积、居室数量、成交时间 (月份)、房屋用途、房屋朝向、交易权属、建筑结构、建筑类型、所在楼层、装修情况、 是否配备电梯以及房屋距市中心距离对数。
街道层面控制变量Streetj 包括街道的人口学特征、公共设施数量或密度,其中人口学特征包括常住人口数量或密度、户籍人口比例、性别比例、14岁以下人口比例和 15~64岁人口比例;公共设施包括教育机构、便利设施、医疗机构、住宿服务、风景名胜、地铁出站口、路网、公交站点等公共设施的总量或密度。同时,本文还尝试控制街道投诉总量、投诉密度(投诉总量除以街道面积)、街道的执法人员总量和执法人员密度(总量除以面积)等变量。
四、 数据说明及事实描述
本文关键变量城市治理效率指标的构建来源于2018年上海市城市管理执法数据。该数据是上海市城市运行和管理过程中产生的执法数据,它包含市民投诉事件数据和执法部门处理这些投诉的执法信息数据。该数据集详细记录了2018年通过12345热线、网站(http://www.sh12345.gov.cn/)等方式记录的市民投诉,包括每件 投诉的投诉内容、相关类型、地址信息、处理方式、登记和处理时间等详细信息。市民投诉涉及市容管理、交通管理、环境保护、工商管理等12个大类,具体包括占道经营、夜间施工治理、违法建筑治理等29个小类,数据量共计15.6万余条。
根据本文研究的目的和需要,我们对上述原始数据集进行了一定的处理。本文的数据清理主要包括:删去非有效投诉样本(如虚假投诉、未经立案等)、删去缺乏时间记录的样本、删去处理时间早于投诉登记时间等不合理登记样本。经过以上规则清洗后,剩余7万余条投诉记录拥有合理的执法时间而被保留。
本文另一关键的指标房价数据则来自某二手房交易平台上爬取的2018年上海市所有二手商品房成交数据,共计2.7万余条。数据主要包括房屋的地理位置坐标、面积、楼层、建筑结构、装修等房屋特征,以及房屋的成交价和挂牌价。实证中经过数据清洗删除部分信息不全和与街道信息匹配后样本量为23557条。
街道层面的常住人口、人口年龄、性别和户籍结构等数据来自2010年上海市街道乡镇人口普查数据。由于人口学特征在短期内较为稳定,故2010年的数据仍然能够较为准确地度量2018年的人口学特征。公共设施的POI数据和路网数据主要利用百度地图和高德地图等地图服务商提供的开源API接口,使用网络爬虫技术获取。在获取原始数据基础上进行坐标修正和数据清洗之后,将公共设施的空间分布数据匹配到街道层面,从而计算出街道层面的公共设施数量。
为避免极端值对于样本分布和回归结果的影响,本文对成交单价、挂牌单价和建筑面积三个重要的离散型数值变量进行了10%和90%分位上的缩尾处理,对超过 90%和低于10%的样本,分别以90%和10%分位的值进行替代。本文所使用的房屋层面相关变量和街道层面相关变量的描述性统计结果如表1和表2所示。
五、 实证结果
(一) 基准回归结果
基准回归结果如表3所示。回归结果表明,在控制了房屋的特征以及街道层面的控制变量后,街道处理投诉的平均处理时间与该街道的房屋价格存在显著的负向关系。也就是说,城管的治理效率与房价正相关,居民愿意为更快的治理效率支付更高的房价。Ln(平均处理时间)的回归系数稳定在-0.01左右,这意味着,平均处理时间每下降10%,即治理效率提升10%,房屋的成交价和挂牌价每平米都会上升 0.1%左右。
另外两个比较重要的控制变量的回归结果也符合理论预期。人口规模和人口密度与房价的回归系数显著为正,表明人口密度越高,住房价格越高;房屋到市中心距离与房价的回归系数显著为负,表明越远离市中心,房屋价格越便宜。此外,基准回归结果显示,以挂牌价作为被解释变量时的回归R2 高于以成交价作为被解释变量时的 R2。这一结果也符合常识,由于房屋挂牌价主要由房主决定,房主对于当地的治理水平和治理效率掌握更充分的信息,因而政府治理效率对于挂牌价的解释力度更大。
(二) 内生性与工具变量构造
由于本文意在通过测度政府治理效率变化引发的所在辖区的住宅价格变化,从而测度政府治理效率的价值,但基准的OLS回归结果可能存在内生性问题,使得回归结果有偏。本文可能存在内生性问题的原因包括:(1)治理效率与房价之间存在互为因果的关系。一方面某些辖区治理效率较高,所辖街区更加宜居,从而吸引人口流入使得房价升高;另一方面房价越高地区聚集的人口可能对生活品质偏好更强,促使该辖区可能越重视当地的城市治理。(2)街道层面存在遗漏变量。对这一问题本文尽可能选取了街道层面的控制变量,但仍然可能遗漏某些变量,这些变量同时影响一个辖区的治理效率和房价。(3)对治理效率和房价的测量可能存在误差。受指标选取、数据误差以及样本可得性限制,关键变量的度量可能存在误差,从而产生内生性。
为探究治理效率对房价的因果关系,同时也避免内生性导致的系数估计偏误, 本文需要选取一个外生的影响街道层面治理效率而不通过其他渠道影响房价的工具变量,使用工具变量法对治理效率与房价之间的关系进行重新估计。
为寻找合适的工具变量,本文首先进行了一个投诉层面的回归来探索影响治理效率的因素,从而为寻找外生的影响治理效率的工具变量提供思路。本文通过对投诉的地址进行地理编码获得每个投诉发生的地理坐标①,然后计算了每个投诉地点 到所属辖区城管局的直线距离,投诉层面的回归结果显示(如表4所示),投诉发生地距离该街道城管局越远,投诉的处理时间越长,效率越差。一方面,这可能是因为投诉发生地距离城管局越远,工作人员的执法成本越高,从而导致效率越低;另一方面,也可能是因为城管局距离街道中心一般较近,距离城管局较远的投诉事件也一般处于街道内部的偏远位置,城市管理部门不够重视这些区域的治理导致效率更低。
① 经过地理编码处理后,投诉样本量仅余5万余个,因此表4回归结果中样本量为5万3千左右。但本文在街道层面计算平均处理时间时,仍以7万个可用的投诉样本进行计算。
表4的回归结果表明,一个街道的城管中队的位置对该街道的治理效率有重要影响。理论上存在一个城管中队的位置使得其到所有投诉地点的距离之和最小。在假设一个街道所有投诉在街道内部接近均匀分布的情况下,可以将街道的几何中心视为使得城管中队到所有投诉发生地点的距离之和最小的位置。若城管中队的位置越靠近街道的几何中心,则城管中队到该街道所有投诉发生地点的距离之和越小,该街道的平均投诉处理时间越短,治理效率越高。且城管中队距街道几何中心的相对位置非常外生,几乎仅受到政府行政规划的影响,而不受其他因素影响。
因此,本文通过百度地图软件API接口获得了上海178个街道的城管中队坐标位置,计算了每个街道城管中队到街道几何中心的直线距离。同时,由于不同的街道之间面积差异巨大,使得这一距离可能会随着街道面积的变化而变化。因此,本文还将这一距离除以街道的半径①进行标准化,从而获得城管中队到街道中心距离与街道半径的比值,这一比值度量了城管局距离街道中心的相对距离。本文将这一比值作为街道治理效率的工具变量,以估计治理效率对房价的因果效应。
① 将街道视作一个圆形,街道面积和半径按圆形面积公式进行计算。
(三) 工具变量回归结果
本文利用城管中队距离街道中心相对距离这一外生的工具变量对实证模型进行了两阶段最小二乘估计,回归结果如表5所示。一阶段回归结果表明,无论总量形式还是密度形式的控制变量,工具变量均与内生解释变量存在显著的正相关关系, 即城管局距离街道中心的相对位置越远,该街道的投诉平均被处理时间越长。一阶段回归的联合显著 F 统计量分别为244和280,均远高于 F=10的经验值,表明该工具变量有效。
两阶段最小二乘估计的回归结果显示,街道平均处理时间与房价之间的显著的负向关系依然成立。采用不同控制变量形式和被解释变量的回归系数稳定在-0.14~-0.31 之间,表明当街道的治理效率提高 10%时,会推动当地辖区的房价上升 1.4%~ 3.1%,工具变量回归结果的这一系数可以被解释为治理效率对于房价的因果效应。此外,回归结果表明,以挂牌价作为被解释变量时系数略高于以成交价作为被解释变量。由于挂牌价往往由房主单方面决定,其长期居住于此更了解当地街区的治理状况,因而政府治理效率的提升对其有更高的敏感性。而成交价由于包含了买房者的因素,其信息的不完备导致其对当地治理效率的反应更不敏感。这一结果符合常识预期。
根据表1和表2的描述性统计结果,街道的平均处理时间约为5.46天,二手房成交单价约为5.16万元/平方米,挂牌单价约为5.37万元/平方米。根据样本均值进行简单计算,街道投诉平均处理时间缩短1天(即缩短18.3%),该辖区的二手房成交单价上升1321~2833元/平方米,二手房挂牌单价上升1523~3096元/平方米。也就是说,通过提升治理效率,每缩短1天的处理时间,居民支付意愿提升约1300~ 3100元/平方米。
六、 异质性讨论
由于本文所使用的城市治理数据中包含了市容管理、交通管理、环境保护、工商管理等12个大类,涉及城市日常治理的方方面面。因此,本文对于城市治理过程中的治理效率的定义更具有一般含义。但是在现实生活中,不同类型的投诉事件对于当地辖区的居住环境和住房市场的影响有较大差异,因此城市管理部门处理不同类别投诉的效率对于房价的影响也不同。
在所有的投诉类型中,“物业管理”类(占样本比重为15.46%)是指针对居住小区环境、建设违建、物业事故类的相关投诉,与住房市场直接关联,公众感知程度更高,“物业管理”类投诉的处理时间可能对房价有更高的影响。此外,“市容管理”类投诉占比最高,也是日常生活中最常见到的投诉类型,占到了样本所有投诉总量的 34.21%。因此,本文接下来以“物业管理”类投诉和“市容管理”类投诉为例,对不同类型投诉的平均处理时间与房价之间关系进行了异质性讨论。
“物业管理”类样本的回归结果如表6所示。两阶段最小二乘回归结果显示,房价关于街道平均处理时间的系数稳定在-0.37~-0.33之间,表明街道的治理效率每提升 10%,该街道的二手房价格每平米将会上涨3.3%~3.7%。“物业管理”类投诉的平均处理时间为6.175天,根据样本均值计算,处理时间每缩短1天(平均下降16.2%),二手房成交价每平米将会上涨2759~2916元,挂牌价每平米将会上涨3045~3184元。这一结果表明,城市管理部门对“物业管理”相关投诉事件进行处理的治理效率对于房价的影响更大更明显。由于物业管理直接涉及居住的品质,因此,居民对于城市管理部门对涉及物业的政府治理效率更加敏感,这一类型的治理效率也更容易资本化到房价中。
“市容管理”类样本的回归结果如表7所示。工具变量回归结果表明回归系数在-0.34~-0.17之间,根据样本均值计算,其平均处理时间每缩短1天(20.8%),二手房成交价每平米将会上升1792~3467元,二手房挂牌价每平米将会上升2055~ 3798元。“市容管理”类治理效率对于房价的资本化效应略高于整体样本,由于“市容管理”类投诉样本是城市治理过程中产生投诉的主要类型,这一结果也符合预期。“市容管理”类投诉主要涉及例如摊贩占道、街道脏乱差等情况,这会影响一个街区居住环境的宜居性和便利性,从而对房价产生影响。
综上可以看出,干预物业管理和市容整治是影响城市治理效率价值的关键机制。地方政府对于房地产物业和市容环境的治理,将会对房价产生更大的影响。由于物业、市容环境直接影响当地居民的居住环境,公众对其感知程度更高,与房地产市场具有更强的关联性。这一异质性讨论进一步说明了治理效率对于房价的影响是通过影响居住环境这一微观机制来实现的,从侧面印证了政府治理效率的重要性和其对当地居住环境与房地产市场的影响。政府在处理与当地居民更相关和感知 程度更高的投诉事件时,应更加重视服务的效率和质量。
本文以城管综合执法这一最为普遍的政府治理行为为例,通过构建一个住房—街道层面的截面回归模型,使用工具变量法克服内生性的影响,实证估计了政府治理效率对房价影响的因果效应。本文发现,街道政府治理效率的提高能够显著提升该街道的二手房价格。在控制其他因素的影响后,治理效率每提升10%,将会推动当地辖区房价上涨1.4%~3.1%。平均而言,政府部门效率每缩短1天的处理时间, 所产生的价值反映到房价上约为1300~3100元/平方米。此外,本文发现,相较于成交价而言,治理效率对于挂牌价的影响更大。这一结论符合生活常识,即挂牌价仅仅由房主决定,其信息更完备,对当地治理状况更了解,因而对治理效率的反应更加敏感;而成交价中同时包含了房主和房屋买方的信息,相对来说,对于当地辖区的城市治理效率反应更不敏感。
本文同时进行了异质性分析,发现政府在处理“物业管理”类和“市容管理”类投诉事件时的治理效率对于房价的影响更大。分样本回归的结果证实,地方政府治理影响当地住房市场的关键渠道是改善了当地辖区的市容环境和居住环境,提升了当地居民的宜居程度。因此,与住房市场相关的事宜的治理效率越高,居民对该地区的住房支付意愿也越高,这一类型的治理效率反应在房价上也具有更高的价值。
通过对不同类型公共服务带来的房价资本化效应进行比较,本文发现感知程度较低的城市治理公共服务仍然非常重要。根据Zhou et al.(2021)的估算,上海地铁 6号线开通使得浦东区房价平均上升3.75%,约为1936元/平方米(根据本文使用的 房价数据计算)。对比来看,在最保守的估计下(本文结论的系数取最小值),地铁开通带来的房价提升效应大致相当于城市管理部门处理投诉的平均时间缩短1.5天。这充分说明,城市政府的基层治理非常重要,对当地的人口流动、宜居程度、房价波动造成了举足轻重的影响,居民在进行居住地选择时,政府治理的效率尤其是基层治理状况是一个重要的考虑变量,居民愿意为更好的居住环境支付更高的房价。政府除了要继续保障感知程度较高的硬性公共服务提供,更应该重视城市综合治理这类感知程度较低的公共服务提供,要在不同类型的公共服务中合理分配公共资源。
本文的研究拓展了政府治理效率的度量和效果评价相关文献,为政府治理效率的效果评价和价值测度给出了经验证据。虽然本文只是利用城管数据进行的研究, 并不能完全概括政府治理的状况,也不能完全度量政府部门的工作绩效。但本文的研究提供了一种新的视角和方法,在补充更多数据和指标的基础上,能够为城市管理部门的绩效考核提供新的方法,从而引导政府管理部门不断提升治理效率,创造更加宜居的城市生活环境,解决大城市人口增长和城市治理之间的矛盾。
本文的研究是在新公共管理理论的视角下,对政府类似生产经营行为的一个重要维度——治理效率进行有效度量和价值测定的一个有效突破。本文也是将政府治理和政府机构行政运作这一公共事项与房地产价格变动这一市场行为联系起来的一次有效尝试,其对于推动政府行为的市场化定价,推动政府机构的经营和管理改革,推动服务型政府的建设,引导政府治理水平不断提高具有重要意义。
参考文献 略
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排版 | 王书铭
核发 | 梅赐琪
微信推送：2021年第41期