由于缺乏结构化的行政数据和衡量其输出的困难，市级社会服务在地方政府效率文献中仍然是最少被研究的公共职能之一。为了解决这一空白，本研究提供了瓦伦西亚地区（西班牙）市级初级社会护理部门的首个基于数据包络分析（DEA）的效率评估，利用了一个专门构建的数据集，该数据集结合了2023年的行政调查、预算和社会人口信息。其方法论贡献是在一个统一的评估架构中，整合了公认的组成部分——在可变和固定规模收益下的输入导向DEA，针对广泛的规范网格中的非自愿上下文变量的Banker–Morey处理，以及超效率排名——将管理、规模和环境的低效来源解构为一个整体设计。应用于18个市，该分析发现显著的技术低效，但表明其中大部分反映的是规模限制和结构性要求的社会人口环境，而非管理表现不佳；一些具有高社会脆弱性和低于平均收入的市，在纳入上下文后达到了完全效率，而一小部分单位则成为了一致的基准。该架构为市际基准提供了客观证据，为数据贫乏的公共服务提供了可复制的模板，并警示在分配社会政策资源时要避免忽视上下文的效率指标。
Polotskaya 等人（星期二）研究了这个问题。