余華茂

(江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江西 南昌 330077)

0 引言

作為貫穿自然災(zāi)害防治和應(yīng)對工作各環(huán)節(jié)的大動(dòng)脈—應(yīng)急公共投入，其使用是否高效，將直接影響應(yīng)急管理的效果。目前，國內(nèi)外學(xué)者有關(guān)自然災(zāi)害應(yīng)急公共投入績效的研究尚較少。Kincaid[1]提出通過明確聯(lián)邦、州和地方政府之間救災(zāi)責(zé)權(quán)，來提升資金的管理和使用效益；Lee和Joyce[2]提出要明確政府應(yīng)急準(zhǔn)備金的提留標(biāo)準(zhǔn)和撥付程序，以提升資金使用效率；梁宏亮、黃欣涔[3]在“3E”評(píng)估體系的基礎(chǔ)上，選取規(guī)范性、效益性、效率性和可持續(xù)發(fā)展能力4個(gè)一級(jí)指標(biāo)，運(yùn)用層次分析法構(gòu)建救災(zāi)財(cái)政支出的績效評(píng)價(jià)指標(biāo)；王杰、饒海琴[4]在“3E”評(píng)估體系基礎(chǔ)上，構(gòu)建了應(yīng)急預(yù)防階段的績效評(píng)價(jià)體系；崔軍、楊琪[5]以“3E”原則為基礎(chǔ)，構(gòu)建了應(yīng)急財(cái)政支出績效評(píng)價(jià)體系。總結(jié)以上已有成果可知，大多研究局限于加強(qiáng)應(yīng)急公共投入監(jiān)管、提高資金使用效益，或停留在構(gòu)建應(yīng)急公共投入績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系等方面。而結(jié)合應(yīng)急處置結(jié)果，對應(yīng)急公共投入作出系統(tǒng)全面的研究較少。為此，本文擬結(jié)合應(yīng)急處置結(jié)果，對我國近年來自然災(zāi)害領(lǐng)域的應(yīng)急公共投入績效進(jìn)行研究，在相關(guān)評(píng)價(jià)方法的使用方面，擬用動(dòng)態(tài)績效評(píng)價(jià)視窗DEA(Windows DEA)模型，進(jìn)而克服傳統(tǒng)靜態(tài)DEA模型誤差大的缺陷，以提升評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。

1 研究模型

1.1 DEA模型

DEA是一種可用于衡量和比較決策單位(DMU)績效的方法。假定有n個(gè)待評(píng)估的決策單元，每個(gè)決策單元有m個(gè)不同的輸入指標(biāo)和s個(gè)不同的輸出指標(biāo)，有T個(gè)時(shí)期的數(shù)據(jù)。DMUj的輸入和輸出分別用向量表示，記Xj=(x1j,x2j,…,xmj)，Yj=(y1j,y2j,…,ysj)，j=1,2,…,n，且輸入和輸出是非負(fù)向量。為了測量第k個(gè)DMU的效率，Charnes等[6]提出了以下模型：

(1)

式中：λj為賦予決策單元的權(quán)重；θ為決策單元的效率值。θk的解記為θ*，則θ*滿足：0<θ*≤1。若θ等于1，則稱測量中的決策單元DMU是DEA有效的，并且位于由有效單元組構(gòu)成的效率邊界上；若θ小于1，則稱測量中的決策單元DMU是DEA無效的。

1.2 Windows DEA模型

DEA模型是一種靜態(tài)的模型，容易出現(xiàn)誤差[7]。Windows DEA模型是傳統(tǒng)DEA模型的一種變體，能動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)績效[8]，可克服傳統(tǒng)DEA模型的缺點(diǎn)。因此，其在政府投入、財(cái)政支出的績效評(píng)估中得到廣泛應(yīng)用。Windows DEA模型處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并利用移動(dòng)平均值的概念來檢測DMU隨時(shí)間的效率趨勢[9]。在Windows DEA模型中，特定時(shí)期內(nèi)的每個(gè)DMU都是單獨(dú)處理的。另外，將DEA窗口分析中使用的DMU的值與同一時(shí)期的其他DMU進(jìn)行比較，這種分析可以將DMU的效率與其在不同時(shí)期的性能進(jìn)行比較，這有助于深入了解效率趨勢。

Windows DEA模型增加了DMU的數(shù)量，以便在有限數(shù)量的DMU可用時(shí)，增加區(qū)分功率。至于窗口寬度的選擇，Asmild等[10]指出，盡量減少不公平性隨時(shí)間的比較，應(yīng)該盡可能小，但仍然足夠大，以便有足夠的樣本量。

2 指標(biāo)與數(shù)據(jù)

在使用DEA模型的過程中，輸入和輸出變量的確定對每個(gè)決策單元(DMU)的效率結(jié)果有很大影響[11]。在大多數(shù)DEA應(yīng)用研究中，輸入和輸出變量是根據(jù)先前的研究或通過考慮影響績效評(píng)估的變量來確定的[12]。

由于應(yīng)急管理活動(dòng)包括事前(預(yù)防)、事中(預(yù)警、響應(yīng))、事后(恢復(fù))3個(gè)階段，每個(gè)階段均有公共投入，并且每個(gè)階段投入均會(huì)影響到應(yīng)急處置效果。為此，本文將與防范、應(yīng)對自然災(zāi)害高度相關(guān)的農(nóng)林水支出、國土海洋氣象等支出、糧油物資儲(chǔ)備支出等作為輸入變量。同時(shí)，根據(jù)全面性、可操作性以及相關(guān)性等原則，確定表1所示的輸出指標(biāo)。

表1 輸出指標(biāo)確定Table 1 Determination of output indexes

DEA模型有1個(gè)前提假設(shè)：輸入變量是極小型變量(期望該變量的取值越小越好)、輸出變量是極大型變量(期望該變量的取值越大越好)[13-14]。因此，需要對表1的指標(biāo)進(jìn)行處理，本文使用Saen的方法[15]，使用單調(diào)轉(zhuǎn)換法(倒數(shù)法)，將非期望輸出變量轉(zhuǎn)化成期望輸出。同時(shí)，為了避免分母出現(xiàn)零的情況，將這部分非期望輸出指標(biāo)加上一個(gè)常數(shù)，然后取倒數(shù)。

由于數(shù)據(jù)獲取有限，本文暫不考慮香港、澳門和臺(tái)灣的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)摘自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，數(shù)據(jù)范圍2010—2016年，為了計(jì)算DEA效率值，使用DEA-Solver 3.0。

3 實(shí)證分析

3.1 基于Windows DEA模型的效率分析

根據(jù)文獻(xiàn)[7]中的建議，取窗口寬度為3，則第1個(gè)窗口為W1(2010—2012年)，第2個(gè)窗口為W2(2011—2013年)，……，第5個(gè)窗口為W5(2014—2016年)。使用Windows DEA模型得到我國31個(gè)省(區(qū)、市)在窗寬為3的應(yīng)急公共投入效率結(jié)果，具體結(jié)果見表2所示。

表2 各省(區(qū)、市)在窗寬為3的應(yīng)急公共投入效率分析結(jié)果Table 2 Analysis results of public emergency input efficiencies for each province (district and municipality) when window width was 3

*不含香港、澳門、臺(tái)灣數(shù)據(jù)。

由表2分析可以發(fā)現(xiàn)：

1)同一窗口期中不同省份的應(yīng)急公共投入效率值和不同窗口期中相同省份的應(yīng)急公共投入效率值均出現(xiàn)波動(dòng)。從窗口期W1(2010—2012年)到窗口期W5(2014—2016年)，天津、寧夏的效率最高(平均值：0.992 3)，而云南的效率最低(平均值：0.385 6)。海南、西藏、青海、北京等省(區(qū)、市)均有較高的效率得分，效率平均值超過0.900 0，表明這些省(區(qū)、市)應(yīng)急公共投入使用、管理和監(jiān)督機(jī)制完善，并實(shí)施有效。

2)相同省份的效率值在不同窗口期中會(huì)呈現(xiàn)不規(guī)則變化趨勢。例如，廣東的5個(gè)窗口的效率值分別為0.846 4，0.784 5，0.697 0，0.658 1和0.601 1，呈現(xiàn)出不規(guī)則的下降趨勢。在同一窗口期中，不同省份的效率值也有所不同，例如，在第1個(gè)窗口中，各省(區(qū)、市)的效率值排名：寧夏=海南=西藏=青海>天津>上海>北京>廣東>江蘇>福建>重慶>浙江>甘肅>吉林>山西>山東>江西>新疆>貴州>四川>廣西>安徽>黑龍江>內(nèi)蒙古>遼寧>陜西>河北>湖北>云南>河南>湖南。

為進(jìn)一步研究我國31個(gè)省(區(qū)、市)的應(yīng)急公共投入效率變化情況，計(jì)算同一年份下的不同窗口的平均效率值，具體結(jié)果如表3所示。

表3 各省(區(qū)、市)在3窗口模型中同一年份下的不同窗口的平均應(yīng)急公共投入效率值Table 3 Average values of public emergency input efficiencies for each province (district and municipality) in same year by three window model

*不含香港、澳門、臺(tái)灣數(shù)據(jù)。

從表3可以看出，天津、寧夏在研究期間的效率最好，其中寧夏除了2013年以外，所有年份的都是DEA有效的；天津除了2012年和2015年以外，所有年份的都是DEA有效的。四川、河南、河北、湖南、云南等省(區(qū)、市)的效率排名靠后，平均值低于0.400 0，并且在研究期間沒有年份是DEA有效的。在研究期間沒有年份是DEA有效的省份有福建、重慶、山西、甘肅、江蘇、吉林、浙江、安徽、貴州、陜西、江西、山東、黑龍江、廣西、遼寧、湖北、內(nèi)蒙古、四川、河南、河北、湖南、云南。在空間分布方面，平均效率排名為：天津=寧夏>海南>青海>西藏>北京>上海>廣東>福建>重慶>山西>甘肅>江蘇>新疆>吉林>浙江>安徽>貴州>陜西>江西>山東>黑龍江>廣西>遼寧>湖北>內(nèi)蒙古>四川>河南>河北>湖南>云南。

3.2 不同窗寬對效率的影響

為了與窗口寬度為3的結(jié)果形成對比，探究窗寬對效率的影響，本文取窗口寬度為1，得到了2010年至2016年我國31個(gè)省(區(qū)、市)DEA效率值，具體結(jié)果如表4所示。當(dāng)窗口寬度為1，Windows DEA模型退化為經(jīng)典的DEA模型。

表4 2010-2016年各省(區(qū)、市)DEA效率值Table 4 Values of DEA efficiencies for each province (district and municipality) from 2010 to 2016

*不含香港、澳門、臺(tái)灣數(shù)據(jù)。

如表4所示，2010—2016年評(píng)價(jià)期內(nèi)，天津、海南、青海、寧夏應(yīng)急公共投入始終有效，說明相對其他省(區(qū)、市)而言，其預(yù)防準(zhǔn)備、應(yīng)急響應(yīng)、恢復(fù)重建階段的應(yīng)急公共投入使用、管理效率達(dá)到最優(yōu)。應(yīng)急公共投入始終有效的省(區(qū)、市)僅占樣本總?cè)萘康?2.90%，表明我國應(yīng)急公共投入管理機(jī)制整體欠完善。各省(區(qū)、市)的平均效率呈現(xiàn)出下降趨勢，同一年份不同省份的效率值、不同年份相同省份的效率值均有波動(dòng)。從2010年到2016年，天津、海南、青海、寧夏的效率最高(平均值為1.000 0)，其次是西藏、北京、上海(平均值分別為0.991、0.979和0.969)，四川、湖南、河北、云南的效率平均值排名靠后，平均值低于0.450，應(yīng)急公共投入資金管理與分配等方面的問題較為嚴(yán)重。沒有年份是DEA有效的省(區(qū)、市)有重慶、江蘇、甘肅、浙江、吉林、安徽、陜西、貴州、遼寧、廣西、江西、山東、黑龍江、湖北、內(nèi)蒙古、河南、四川、湖南、河北、云南。對比表3，當(dāng)窗寬為3時(shí)，效率值為1的省(區(qū)、市)的數(shù)量減少，表明不同窗寬下的不同窗口對決策單元的影響比較顯著。

為更直觀地展示各省(區(qū)、市)應(yīng)急公共投入效率分布及其相應(yīng)的地理位置，探究應(yīng)急公共投入效率在空間維度的變化趨勢，本文將各省(區(qū)、市)的應(yīng)急公共投入平均效率繪制在我國地圖上，并分為4個(gè)等級(jí)：[0,0.3) ，[0.3,0.6)， [0.6,0.8)， [0.8,1]。其中第1等級(jí)為[0.8,1]，代表最高的應(yīng)急公共投入效率值，第4等級(jí)為[0,0.3)，代表最低的應(yīng)急公共投入效率值。由于篇幅限制，本文僅列出了2010年、2011年、2013年和2015年各省(區(qū)、市)應(yīng)急公共投入效率值情況。

由圖1(a)可以發(fā)現(xiàn)，效率值為[0.3,0.6)區(qū)間的區(qū)域占整個(gè)地圖面積最大，并且也呈現(xiàn)出空間聚集特征；效率值為[0.6,0.8)區(qū)間的區(qū)域被陜西、湖北、江西分成上下2部分；在2010年，效率值達(dá)到較高的省份，主要有西藏、青海、寧夏、廣東、海南、上海，在地圖上分散分布，未呈現(xiàn)連通狀態(tài)。對比圖1(a)～(d)可以發(fā)現(xiàn)，效率值為[0.6,0.8)區(qū)間和[0.8,1]區(qū)間的區(qū)域的面積正在增長，效率值為[0.3,0.6)區(qū)間的區(qū)域的面積逐步縮減，并且效率值為[0.6,0.8)區(qū)間的區(qū)域正在“蠶食”效率值為[0.3,0.6)區(qū)間的區(qū)域，逐步形成連通，表明效率較低的省份正在提高自身效率值，并形成輻射效應(yīng)。同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)，2015年，效率值為[0.6,0.8)區(qū)間的面積正在減小，并且呈現(xiàn)分散狀態(tài)，未形成有效的連通區(qū)域，表明效率值較高的省(區(qū)、市)沒有產(chǎn)生溢出效應(yīng)，從而不能將高效率輻射到周圍省(區(qū)、市)上。

圖1 各省(區(qū)、市)效率值Fig.1 Efficiencies of each province (district and municipality)

4 結(jié)論

1)我國應(yīng)急公共投入效率不高且有較大改善空間。從表2～4可知，我國應(yīng)急公共投入效率值均值小于1，始終在0.6左右徘徊，說明我國對應(yīng)急管理的大量投入并沒有取得相對應(yīng)的有效產(chǎn)出，應(yīng)急公共投入資源配置存在不足。因此，各級(jí)政府在加大應(yīng)急公共投入的同時(shí)，應(yīng)健全完善應(yīng)急公共投入監(jiān)管制度機(jī)制，并及時(shí)有力實(shí)施，以此來實(shí)現(xiàn)應(yīng)急資源優(yōu)化配置。

2)應(yīng)急公共投入效率較高的省(區(qū)、市)未能產(chǎn)生輻射效應(yīng)。對比圖1(a)～(d)，效率值為[0.6,0.8)區(qū)間的面積正在減小，并且呈現(xiàn)分散狀態(tài)，未形成有效的連通區(qū)域，說明沒形成輻射效應(yīng)。因此，要全面提升我國應(yīng)急公共投入整體效率，必須打破空間聚類性和行政地域壁壘，建立應(yīng)急資源區(qū)域協(xié)作共享機(jī)制，實(shí)行周邊區(qū)域內(nèi)應(yīng)急資源共享，并將高效率省(區(qū)、市)的成功經(jīng)驗(yàn)和做法及時(shí)傳遞到周邊省(區(qū)、市)，以產(chǎn)生更強(qiáng)更大的輻射效應(yīng)。

3)我國應(yīng)急公共投入效率呈現(xiàn)“滯后性”，即當(dāng)年投入的應(yīng)急公共投入在當(dāng)年未得到相應(yīng)產(chǎn)出。 當(dāng)窗寬為1時(shí)，較多省(區(qū)、市)的效率值為1；當(dāng)窗寬為3時(shí)，效率值為1的省(區(qū)、市)數(shù)量減少，表明不同窗寬下的不同窗口對決策單元的影響比較顯著。換而言之，我國應(yīng)急公共投入效率呈現(xiàn)“滯后性”。因此，在完善應(yīng)急公共投入績效評(píng)估機(jī)制時(shí)，需要充分考慮到應(yīng)急公共投入的“滯后性”，設(shè)計(jì)出科學(xué)合理的評(píng)估機(jī)制。如建立動(dòng)態(tài)評(píng)估機(jī)制，即在評(píng)估當(dāng)年投入效率時(shí)，應(yīng)將前幾年的投入納入到評(píng)估系統(tǒng)中，實(shí)行動(dòng)態(tài)評(píng)估。