經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)公共圖書(shū)館發(fā)展的影響
——基于分位數(shù)回歸的考察*

0 引言

改革開(kāi)放以來(lái)，包括公共圖書(shū)館在內(nèi)的國(guó)家公共文化事業(yè)取得了舉世矚目的成就。作為公益性事業(yè)機(jī)構(gòu)，我國(guó)公共圖書(shū)館發(fā)展主要依靠財(cái)政投入，而其財(cái)政投入很大程度上取決于經(jīng)濟(jì)發(fā)展。同時(shí)，作為社會(huì)教育和服務(wù)的重要組成部分，公共圖書(shū)館事業(yè)為經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展提供智力支撐。然而，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的出現(xiàn)，財(cái)政收入增速減慢，公共圖書(shū)館經(jīng)費(fèi)投入增速呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。因此，在新常態(tài)背景下，研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率對(duì)我國(guó)公共圖書(shū)館發(fā)展速度的影響，可以為我國(guó)公共圖書(shū)館發(fā)展的宏觀調(diào)控政策的制定提供一定的現(xiàn)實(shí)依據(jù)。

近年來(lái)，學(xué)者們就我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與公共圖書(shū)館發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行了大量探索。鄭京華[1]利用1999—2002年的年度數(shù)據(jù)，通過(guò)相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)我國(guó)公共圖書(shū)館機(jī)構(gòu)數(shù)、外借次數(shù)與GDP發(fā)展相關(guān)性較低，而公共圖書(shū)館總藏量、總流通量、總流通人次等指標(biāo)與GDP的相關(guān)系數(shù)均為0.96以上。陳力行等[2]利用1979—2008年的年度數(shù)據(jù)，采用協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)方法，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變化是導(dǎo)致公共圖書(shū)館財(cái)政投入變化的Granger因。萬(wàn)雪芹和張婧[3]利用1985—2009年的年度數(shù)據(jù)，運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)方法，發(fā)現(xiàn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和公共圖書(shū)館發(fā)展是相互促進(jìn)的。趙新泉等[4]利用1996—2009年的年度數(shù)據(jù)，構(gòu)建誤差修正模型，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能夠促進(jìn)公共圖書(shū)館發(fā)展。彭繼玉[5]利用1990—2011年的年度數(shù)據(jù)，先采用專家評(píng)分法，將機(jī)構(gòu)數(shù)量增長(zhǎng)率、從業(yè)人員增長(zhǎng)率、總藏量增長(zhǎng)率等十個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化成一個(gè)反映圖書(shū)館發(fā)展的綜合指標(biāo)，再運(yùn)用Granger因果檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是公共圖書(shū)發(fā)展的Granger因，但反之不成立。王惠[6]運(yùn)用我國(guó)2000-2013年的年度數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人均GDP、人口城市化均為公共圖書(shū)館發(fā)展的Granger因；但是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)公共圖書(shū)館的推動(dòng)作用遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于人口城市化對(duì)公共圖書(shū)館的推動(dòng)作用。謝會(huì)昌[7]運(yùn)用扎根理論探討影響貧困地區(qū)公共圖書(shū)館事業(yè)發(fā)展的因素，結(jié)果發(fā)現(xiàn)政府投入是貧困地區(qū)公共圖書(shū)館事業(yè)發(fā)展的重要影響因素之一。曾群等[8]首先運(yùn)用投影尋蹤模型，從基礎(chǔ)設(shè)施、資源利用、財(cái)政支出、民眾受益4個(gè)方面構(gòu)建我國(guó)公共圖書(shū)館發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，在此基礎(chǔ)上分析省域公共圖書(shū)館發(fā)展水平空間差異特征。王惠[9]基于30個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)，通過(guò)因子分析和分位數(shù)回歸模型，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)公共圖書(shū)館發(fā)展產(chǎn)生杠桿效應(yīng)。

學(xué)者們的研究結(jié)論并不統(tǒng)一，主要原因在于研究對(duì)象、研究視角、研究方法等存在差異，具體體現(xiàn)為：第一，從研究對(duì)象來(lái)看，以往研究要么直接采用財(cái)政支出、總流通人次、機(jī)構(gòu)數(shù)量增長(zhǎng)等單一指標(biāo)來(lái)代表公共圖書(shū)館發(fā)展，要么通過(guò)專家評(píng)分法等主觀方法將這些指標(biāo)進(jìn)行綜合；第二，從研究視角來(lái)看，以往研究主要直接從增長(zhǎng)量或增長(zhǎng)率的層面來(lái)研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)公共圖書(shū)館發(fā)展的影響；第三，從研究方法來(lái)看，以往相關(guān)的定量研究主要采用相關(guān)性分析、協(xié)整檢驗(yàn)、OLS回歸分析等方法，這不僅難以反映整個(gè)條件分布的概貌，也易受極端值影響。因此，為規(guī)避以上不足，本文基于我國(guó)公共圖書(shū)館事業(yè)發(fā)展1991—2016年的年度數(shù)據(jù)，首先通過(guò)主成分分析法測(cè)算一個(gè)能較客觀反映我國(guó)公共圖書(shū)館發(fā)展的綜合指標(biāo)；在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建五個(gè)分位數(shù)回歸模型，從增長(zhǎng)率的視角來(lái)刻畫(huà)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率對(duì)我國(guó)公共圖書(shū)館發(fā)展速度的影響。

1 模型設(shè)定與變量說(shuō)明

1.1 模型設(shè)定

古典OLS回歸模型主要考察解釋變量對(duì)被解釋變量的條件期望的影響，它實(shí)際上只是“均值回歸”[10]。而且，古典OLS回歸模型采用最小化的目標(biāo)函數(shù)為殘差平方和，故容易受極端值的影響。因此，本文采用分位數(shù)回歸[11]方法，這不僅能提供關(guān)于條件分布的全面信息，而且使用殘差絕對(duì)值的加權(quán)平均作為最小化的目標(biāo)函數(shù)不易受極端值的影響。以往研究表明，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是影響公共圖書(shū)館發(fā)展的重要因素之一。另外，公共圖書(shū)館事業(yè)建設(shè)的財(cái)政投入在短期內(nèi)往往存在一定的“慣性”，而受限于財(cái)政投入的公共圖書(shū)館的發(fā)展也可能存在一定的“慣性”(本文用其增長(zhǎng)率作為代理變量)。因此，構(gòu)建的回歸模型中，先假設(shè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和公共圖書(shū)館發(fā)展速度的增長(zhǎng)率(即公共圖書(shū)館發(fā)展速度的一階差分，記為D_Lib_r)是影響公共圖書(shū)館發(fā)展的重要變量。根據(jù)以上綜合分析，設(shè)定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率對(duì)公共圖書(shū)館發(fā)展速度影響的分位數(shù)回歸模型如下：

假設(shè)條件分布y│x的總體q分位數(shù)yq(x)是x的線性函數(shù)，即

其中，被解釋變量即為公共圖書(shū)館的發(fā)展速度；解釋變量x是包含經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、公共圖書(shū)館發(fā)展速度的增長(zhǎng)率、截距項(xiàng)等變量的一個(gè)向量。

為了比較全面地刻畫(huà)條件分布y│x的信息，下文實(shí)證將令分位數(shù)分別取1/10、1/4、1/2、3/4和9/10這5種情形；βq為“q分位數(shù)的回歸系數(shù)”，其估計(jì)量μβq可以由以下最小化問(wèn)題來(lái)定義：

由于以上分位數(shù)回歸的目標(biāo)函數(shù)帶有絕對(duì)值，不可微分，故通常采用線性規(guī)劃方法來(lái)計(jì)算μβq。而理論研究已經(jīng)證明，樣本分位數(shù)回歸系數(shù)μβq是總體分位數(shù)回歸系數(shù)βq的一致估計(jì)量，而且服從漸近正態(tài)分布，即：

因此，要計(jì)算分位數(shù)回歸模型的估計(jì)量μβq的協(xié)方差矩陣 Avar(μβq)，首先要估計(jì)fuq(0│xi)，而這通常很難直接估計(jì)。鑒于此，加上已有的樣本數(shù)據(jù)量相對(duì)不足，本文采用自助法(bootstrap)[12]重復(fù)1000次來(lái)求聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

1.2 變量說(shuō)明

GDP是普遍用于描述經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的綜合性指標(biāo)，本文選取GDP增長(zhǎng)率(記為Gdp_r)作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的代理變量(原始數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》)。利用《中國(guó)圖書(shū)館年鑒》提供的公共圖書(shū)館發(fā)展的十個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)主成分分析，獲得一個(gè)能較客觀反映公共圖書(shū)館發(fā)展的綜合性指標(biāo)——我國(guó)公共圖書(shū)館發(fā)展速度(記為L(zhǎng)ib_r)，各個(gè)數(shù)據(jù)樣本區(qū)間均為1991—2016年。為了消除各數(shù)據(jù)的量綱以及盡可能獲得平穩(wěn)序列，先對(duì)各變量的原始數(shù)據(jù)先取對(duì)數(shù)，再進(jìn)行一階差分，從而得到各變量的增長(zhǎng)率?！吨袊?guó)圖書(shū)館年鑒》提供的公共圖書(shū)館發(fā)展的十個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)主要包括機(jī)構(gòu)數(shù)量、從業(yè)人員、總藏量、總流通、書(shū)刊文獻(xiàn)外借冊(cè)數(shù)、圖書(shū)館收入、新增藏量購(gòu)置費(fèi)、新購(gòu)圖書(shū)冊(cè)數(shù)、圖書(shū)館實(shí)際使用房屋建筑面積、圖書(shū)館閱覽席位。本文實(shí)證分析主要采用Stata 15軟件。

2 實(shí)證分析

2.1 主成分分析

在對(duì)機(jī)構(gòu)數(shù)量增長(zhǎng)率、從業(yè)人員增長(zhǎng)率、總藏量增長(zhǎng)率等十個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理的基礎(chǔ)上，進(jìn)行主成分分析[13]，結(jié)果見(jiàn)表1。第一個(gè)特征值的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)95.74%，這說(shuō)明第一主成分基本包含全部指標(biāo)具有的信息。該結(jié)論還可以通過(guò)碎石圖(scree plot)較直觀地反映出來(lái)，如圖1所示。其中，特征值等于1處的水平線標(biāo)識(shí)了保留主成分分析的分界點(diǎn)。

表1 主成分分析的結(jié)果

為了檢驗(yàn)對(duì)十個(gè)公共圖書(shū)館發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析的效果，分別進(jìn)行KMO檢驗(yàn)、SMC檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表2。KMO值均在0.8以上，SMC值均值0.99以上，Bartlett球形檢驗(yàn)的顯著性概率均為0，表明主成分分析能起到較好的數(shù)據(jù)約化效果。因此，通過(guò)主成分分析能測(cè)算出一個(gè)較客觀地反映我國(guó)公共圖書(shū)館發(fā)展速度的綜合指標(biāo)。顯然，該綜合指標(biāo)相較于彭繼玉[5]通過(guò)相對(duì)主觀的專家評(píng)價(jià)法得到公共圖書(shū)館發(fā)展的綜合指標(biāo)更客觀。

表2 主成分分析之后各變量的KMO、SMC值

2.2 單位根檢驗(yàn)

前文通過(guò)主成分分析法，獲得了一個(gè)能較客觀地反映我國(guó)公共圖書(shū)館發(fā)展速度的綜合指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上，就可以構(gòu)建回歸模型進(jìn)行估計(jì)。但是，為了避免變量之間存在偽回歸的現(xiàn)象，在對(duì)回歸模型估計(jì)之前還要對(duì)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。從圖2趨勢(shì)可以大致判斷，公共圖書(shū)館的發(fā)展速度時(shí)間序列應(yīng)該有常數(shù)項(xiàng)，且還可能存在一定的時(shí)間趨勢(shì)；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的時(shí)間序列沒(méi)有明顯的時(shí)間趨勢(shì)，而應(yīng)該有常數(shù)項(xiàng)。這些判斷可以通過(guò)基于單邊左側(cè)檢驗(yàn)的ADF檢驗(yàn)和基于單邊右側(cè)檢驗(yàn)的KPSS檢驗(yàn)分別得到證實(shí)，如表3所示。因此，所構(gòu)建的分位數(shù)回歸模型中，如公式(1)所示，公共圖書(shū)館的發(fā)展速度可以被解釋變量，而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、常數(shù)項(xiàng)、趨勢(shì)項(xiàng)(trend)以及代表公共圖書(shū)館發(fā)展速度的“慣性”的一階差分作為回歸模型的解釋變量。此外，總體上來(lái)看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率與公共圖書(shū)館的發(fā)展速度趨勢(shì)并不一致。

表3 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和圖書(shū)館發(fā)展速度時(shí)間序列的單位根檢驗(yàn)

2.3 基于分位數(shù)回歸模型的實(shí)證結(jié)果及其經(jīng)濟(jì)解釋

如前文所述，為了更全面地認(rèn)識(shí)條件分布，本文分別構(gòu)建了條件分?jǐn)?shù)為1/10、1/4、1/2、3/4和9/10這5種典型情形下的分位數(shù)回歸模型，并且這些分位數(shù)模型和作為參照系的OLS回歸模型的估計(jì)結(jié)果放在一起作為對(duì)比，如表4所示。

表4 基于分位數(shù)和OLS的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)公共圖書(shū)館發(fā)展的回歸模型比較

不難發(fā)現(xiàn)：(1)所構(gòu)建的分位數(shù)回歸模型能較好地刻畫(huà)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率對(duì)公共圖書(shū)館發(fā)展速度的影響，尤其是9/10分位數(shù)的回歸模型，其估計(jì)結(jié)果相對(duì)于其他分位數(shù)回歸模型和作為參照的OLS回歸模型，不僅所有回歸系數(shù)具有較高的顯著性，而且其擬合優(yōu)度(R2)高達(dá)70%以上。值得說(shuō)明的是，盡管OLS回歸模型具有很顯著的估計(jì)系數(shù)和模型擬合度(高到83.5%)，但是它沒(méi)有很好地反映條件分布的概貌(五個(gè)分位數(shù)模型的估計(jì)結(jié)果有較顯著的差異，這反映條件分布不是對(duì)稱分布)。(2)我國(guó)公共圖書(shū)館發(fā)展速度的彈性系數(shù)為負(fù)數(shù)。在作為參照的OLS回歸模型和五個(gè)分位數(shù)回歸模型，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率對(duì)公共圖書(shū)館發(fā)展速度的回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)，這表明我國(guó)公共圖書(shū)館發(fā)展速度的彈性系數(shù)(即公共圖書(shū)館發(fā)展速度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度之比)為負(fù)數(shù)。在9/10分位數(shù)的回歸模型中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率每增加一個(gè)單位，可能會(huì)導(dǎo)致公共圖書(shū)館發(fā)展速度的9/10分位數(shù)下降39.9%(即我國(guó)公共圖書(shū)館發(fā)展速度的彈性系數(shù)為-0.399)，大于對(duì)公共圖書(shū)館發(fā)展速度的平均數(shù)的影響(OLS模型的系數(shù)估計(jì)值為-0.222)。這不僅印證了由圖1得出的“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與公共圖書(shū)館的發(fā)展趨勢(shì)并不一致”的初步判斷，而且表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)公共圖書(shū)館發(fā)展的影響不夠顯著，這與王惠[9]的結(jié)論接近。(3)隨著分位數(shù)增加(1/10→5/10→9/10)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的分位數(shù)回歸系數(shù)的絕對(duì)值呈現(xiàn)不斷增加的趨勢(shì)。這表明隨著分位數(shù)的增加，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率對(duì)公共圖書(shū)館發(fā)展速度的條件分布的影響會(huì)越大。也就是說(shuō)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的提高對(duì)于高的公共圖書(shū)館發(fā)展速度影響較大。(4)發(fā)展速度的“慣性”對(duì)公共圖書(shū)館發(fā)展速度具有較顯著的作用。無(wú)論是OLS回歸模型，還是五個(gè)分位數(shù)回歸模型，公共圖書(shū)館發(fā)展速度增長(zhǎng)率的估計(jì)系數(shù)都具有較強(qiáng)的顯著性，這與前文的判斷相一致。(5)公共圖書(shū)館發(fā)展速度具有明顯的趨勢(shì)性。無(wú)論是OLS回歸模型，還是五個(gè)分位數(shù)回歸模型，它們的趨勢(shì)項(xiàng)回歸系數(shù)均具有較強(qiáng)的顯著性，這也證實(shí)了前文的判斷是正確的。

另外，分位數(shù)回歸系數(shù)隨著分位數(shù)的變化情形可以如圖3所示直觀地顯示。圖3第一行第二列的小圖顯示，隨著分位數(shù)的變化，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的分位數(shù)回歸系數(shù)的變化，此圖基本印證了表4的結(jié)論：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的分位數(shù)回歸系數(shù)的絕對(duì)值呈現(xiàn)不斷上升的格局。圖3的其他小圖也分別印證了表4對(duì)應(yīng)的結(jié)果。

最后，本文還檢驗(yàn)了以上五個(gè)分位數(shù)回歸模型中經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的系數(shù)是否相等，對(duì)應(yīng)的F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為1.76。因此，可以在10%的顯著性水平上認(rèn)為，以上分位數(shù)回歸模型的系數(shù)不完全相等。

3 討論與建議

3.1 討論

本文基于我國(guó)公共圖書(shū)館1991-2016年的年度數(shù)據(jù)，首先采用主成分分析法測(cè)算出一個(gè)反映公共圖書(shū)館發(fā)展速度的綜合指標(biāo)；接著構(gòu)建分位數(shù)回歸模型，從增長(zhǎng)率的視角實(shí)證分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率對(duì)公共圖書(shū)館發(fā)展速度的影響，得到以下主要研究結(jié)果：

(1)公共圖書(shū)館發(fā)展速度是一個(gè)能綜合代表其發(fā)展的綜合指標(biāo)。將從業(yè)人員數(shù)量、總流通人次、機(jī)構(gòu)數(shù)量等十個(gè)公共圖書(shū)館發(fā)展指標(biāo)，運(yùn)用主成分分析法，并采用KMO檢驗(yàn)、SMC檢驗(yàn)和Barttlet球形檢驗(yàn)等方法檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)新生成的公共圖書(shū)館發(fā)展速度指標(biāo)能較好地代表刻畫(huà)公共圖書(shū)館綜合發(fā)展水平。這在一定程度上克服以往研究或者直接采用以上單一指標(biāo)或者通過(guò)專家評(píng)分法主觀方法將這些指標(biāo)進(jìn)行綜合以代表公共圖書(shū)館發(fā)展而可能帶來(lái)的不足。

(2)所構(gòu)建的9/10條件分位數(shù)回歸模型能夠較好刻畫(huà)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率對(duì)公共圖書(shū)館速度發(fā)展的影響。通過(guò)與其他四種條件分位數(shù)回歸模型和作為參照的OLS模型相比較，發(fā)現(xiàn)構(gòu)建的9/10條件分位數(shù)回歸模型不僅系數(shù)均較顯著，而且有較高的模型擬合優(yōu)度。這在一定程度上有助于克服以往研究主要采用相關(guān)性分析、協(xié)整分析、OLS回歸分析等方法，從而難以反映整個(gè)條件分布的概貌，且易受極端值影響的缺陷。

(3)我國(guó)公共圖書(shū)館發(fā)展速度的彈性系數(shù)為-0.399。在9/10分位數(shù)的回歸模型中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率每增加一個(gè)單位，會(huì)導(dǎo)致公共圖書(shū)館發(fā)展速度的9/10分位數(shù)下降39.9%，即我國(guó)公共圖書(shū)館發(fā)展的彈性系數(shù)為-0.399。這不僅表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率對(duì)公共圖書(shū)館發(fā)展速度的影響不夠顯著，還意味著兩者之間呈現(xiàn)反向關(guān)系。這種現(xiàn)象可能存在兩方面原因：一方面是公共圖書(shū)館行業(yè)的供給側(cè)財(cái)政投入模式。1949年以來(lái)，公共圖書(shū)館主要是通過(guò)政府的財(cái)政投入來(lái)推動(dòng)其業(yè)務(wù)發(fā)展。但是在政府主導(dǎo)背景下，公共圖書(shū)館的財(cái)政投入與其實(shí)際建設(shè)需求可能不匹配，或者投入資源配置效率低下。這正如本文所揭示的，隨著經(jīng)濟(jì)的不斷增長(zhǎng)，我國(guó)公共圖書(shū)館呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的基本態(tài)勢(shì)，但從整體上已經(jīng)呈現(xiàn)出一種低效率。這與傅才武和張偉鋒[14]的研究結(jié)論一致。另一方面是公共圖書(shū)館的管理體制。如圖3所示，從各分位數(shù)來(lái)看，公共圖書(shū)館發(fā)展速度的彈性系數(shù)均為負(fù)數(shù)。這表明，我國(guó)公共圖書(shū)館資源配置效率不高的另一種原因可能在于公共圖書(shū)館的管理水平。作為一種特殊的文化產(chǎn)品，公共圖書(shū)館服務(wù)存在難以績(jī)效評(píng)估的特點(diǎn)，而且我國(guó)公共圖書(shū)館的公共資源注入仍然采用自上而下的方式。這就導(dǎo)致難以用科學(xué)的激勵(lì)機(jī)制來(lái)彌補(bǔ)我國(guó)公共圖書(shū)館所缺乏的外部壓力，從而使得公共圖書(shū)館慢慢蛻變成為一種效率較低的服務(wù)機(jī)構(gòu)。

3.2 建議

1991-2016年間，隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的迅猛發(fā)展，經(jīng)過(guò)財(cái)政的大規(guī)模投入，我國(guó)公共圖書(shū)館事業(yè)建設(shè)取得了巨大進(jìn)步。但是總體來(lái)說(shuō)，我國(guó)公共圖書(shū)館發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)仍然不協(xié)調(diào)，甚至呈現(xiàn)反向關(guān)系。這說(shuō)明加快推進(jìn)我國(guó)公共圖書(shū)館供給側(cè)改革是一個(gè)值得圖書(shū)館學(xué)界和政府主管部門深思的問(wèn)題。針對(duì)以上結(jié)論，結(jié)合國(guó)情，本文對(duì)公共圖書(shū)館發(fā)展提出三方面建議。

(1)完善公共圖書(shū)館的資源注入制度。前文分析表明，現(xiàn)行的供給側(cè)財(cái)政投入模式可能是導(dǎo)致公共圖書(shū)館資源配置效率不高的重要原因。在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，我國(guó)經(jīng)濟(jì)面臨較大的下行壓力，民生投入面臨巨大的困難。根據(jù)境外發(fā)達(dá)國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)驗(yàn)，大多數(shù)公共圖書(shū)館服務(wù)并非由政府直接提供，而是通過(guò)政府購(gòu)買或民間合作來(lái)提供的。積極調(diào)動(dòng)社會(huì)力量參與公共文化服務(wù)建設(shè)是公共圖書(shū)館發(fā)展的大趨勢(shì)。因此，要繼續(xù)爭(zhēng)取增加財(cái)政投入，同時(shí)也要更積極地推進(jìn)政府向社會(huì)力量購(gòu)買公共服務(wù)，推動(dòng)服務(wù)供給的社會(huì)化，為我國(guó)公共圖書(shū)館效率的提升打開(kāi)制度變革的入口。

(2)加快公共圖書(shū)館管理創(chuàng)新。由于各種體制和機(jī)制問(wèn)題，公共圖書(shū)館缺乏足夠的壓力或動(dòng)力去改善其效率，儼然成為一個(gè)低效率機(jī)構(gòu)的代名詞。因此，公共圖書(shū)館的供給側(cè)改革可以將管理創(chuàng)新作為推動(dòng)其改革發(fā)展的重要?jiǎng)恿?lái)源，加快由“財(cái)政投入驅(qū)動(dòng)模式”向“管理創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)模式”的動(dòng)能轉(zhuǎn)換。要積極落實(shí)2017年七部委聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于推進(jìn)公共機(jī)構(gòu)法人治理結(jié)構(gòu)改革的實(shí)施方案》，確定公共圖書(shū)館相對(duì)獨(dú)立的法人主體地位，逐步構(gòu)建和完善能夠包容社會(huì)力量的公共圖書(shū)館管理制度，以提升我國(guó)公共圖書(shū)館的資源配置效率。

(3)主動(dòng)作為、積極服務(wù)于國(guó)家戰(zhàn)略。以往我國(guó)公共圖書(shū)館重視閱讀服務(wù)，將借閱服務(wù)作為其主要業(yè)務(wù)，而將講座、培訓(xùn)、文化活動(dòng)等列為次要或延伸性業(yè)務(wù)。習(xí)總書(shū)記在十九大報(bào)告中強(qiáng)調(diào)，中國(guó)特色社會(huì)主義進(jìn)入新時(shí)代，我國(guó)社會(huì)主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。因此，在新形勢(shì)下，為了提高我國(guó)公共圖書(shū)館服務(wù)質(zhì)量和效率，公共圖書(shū)館不僅要重視社會(huì)需求，積極拓展其業(yè)務(wù)，要將傳統(tǒng)的借閱服務(wù)與講座、培訓(xùn)和文化培訓(xùn)等人民日益增長(zhǎng)的社會(huì)文化服務(wù)并舉；而且要積極響應(yīng)和對(duì)接國(guó)家的“一帶一路”倡議、精準(zhǔn)扶貧、鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略等，為我國(guó)經(jīng)濟(jì)的更好、更快發(fā)展提供強(qiáng)大的精神和智力支持。