陳矜 王子娟

摘 要：十八屆三中全會提出“對領導干部實行自然資源資產(chǎn)離任審計”.目前審計署尚未建立起統(tǒng)一的評價標準，難以指導全國的審計工作，且評價標準不一，會導致各地審計結果缺乏可比性，所以構建一套統(tǒng)一的評價體系具有重大的意義.本文以水資源為切入點，利用PSR模型，嘗試構建適合我國國情的自然資源資產(chǎn)離任審計評價體系.在此評價體系上，采用主成分分析法，對中國31個省區(qū)市2015-2017年的水資源數(shù)據(jù)進行實證考察，并針對具體分析結果提出相應建議.

關鍵詞：自然資源資產(chǎn);離任審計;評價體系

中圖分類號：P964 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1673-260X（2019）12-0031-05

1 前言

十八屆三中全會提出“對領導干部實行自然資源資產(chǎn)離任審計”，現(xiàn)已經(jīng)成為審計署的一項常規(guī)審計，如何更好地進行該項審計工作是我國審計機關面臨的最重要任務之一.該審計試點工作開展后，取得了豐厚成果，但由于自然資源資產(chǎn)自身特性，審計評價是開展該項審計的難點和關鍵環(huán)節(jié).目前審計署仍未建立起統(tǒng)一的評價標準，難以指導全國的審計工作，且評價標準不一，會導致各地審計結果缺乏可比性，所以構建一套統(tǒng)一的評價體系具有重大的意義.本文以水資源作為切入點，基于PSR模型，嘗試構建適合我國國情的自然資源資產(chǎn)離任審計評價體系，采用主成分分析法，對中國31個省區(qū)市2015-2017年的水資源數(shù)據(jù)進行實證考察.本文可能的貢獻在于：第一，結合PSR模型，嘗試構建了定量指標評價體系，以期完善水資源的離任審計評價研究;第二，以水資源資產(chǎn)構建評價體系，有利于指導水資源審計工作的開展，同時也可以為土地、礦產(chǎn)等其他資源提供借鑒意義.

2 PSR模型介紹和體系構建

PSR模型，通過遵循“壓力（Pressure）一狀態(tài)（State）一響應（Response）”的思維邏輯順序，來體現(xiàn)人類和自然環(huán)境之間相互影響的關系（如圖1），這種關系在此模型中可以體現(xiàn)為以下兩方面：一方面，人類活動通過消耗資源和排放廢棄物，加大環(huán)境壓力（P），影響環(huán)境狀態(tài)（S）;另一方面，自然資源和環(huán)境狀態(tài)又對人類行為產(chǎn)生反作用，人類需要實施相應環(huán)境政策和經(jīng)濟政策來對此做出反應（R）.在進行實際的資源保護和環(huán)境管理中通過做到減少P、加大R，才能使得S呈現(xiàn)更好的狀，PSR模型所具備的系統(tǒng)性和邏輯性讓指標分類與歸納顯得簡潔清晰.

本文擬構建的指標體系如表1所示.

3 評價體系的應用

3.1 數(shù)據(jù)及主成分分析

3.1.1 數(shù)據(jù)

本文數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》，數(shù)據(jù)查詢時，出現(xiàn)了少數(shù)數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)更新緩慢以及各地區(qū)指標數(shù)據(jù)匯報不統(tǒng)一的情況.由于指標數(shù)據(jù)獲取方面的局限，本文在實證研究中對上述指標進行相應調整，其中以城市污水處理率代替S3，并且刪除P4和S6兩個指標.因此本文將在后續(xù)分析中采用12個指標（P1、P2、P3、S1、S2、S3、S4、S5、R1、R2、R3、R4）.由于2015年自然資源資產(chǎn)離任審計開始試點，同時考慮到最新可獲得的年鑒數(shù)據(jù)截至到2017年，因此本文利用31個省區(qū)市2015-2017年水資源的經(jīng)驗數(shù)據(jù)，運用前述所建立的評價指標體系來進行定性評價，共計93組數(shù)據(jù).

在分析前，對數(shù)據(jù)進行必要處理：①逆向指標正向化，將壓力指標（P）由逆向指標正向指標（1/P）;②指標標準化，消除量綱差異.

3.1.2 主成分的確定

本文采用SPSS軟件對樣本數(shù)據(jù)采用了KMO和Bartlett球形檢驗，結果如下：Bartlett球形檢驗的Sig值為0.000，KMO檢測的結果為0.601，表示數(shù)據(jù)具有有效性，可以用于因子分析.如表2所示，本文擬提取五個主成分，其累計方差貢獻率達到了77.505%，以此以F1、F2、F3、F4、F5表示.

3.2 分析結果

通過上述指數(shù)的計算，就可以得出31個省區(qū)市在2015-2017年的指數(shù)得分情況，接下來對指數(shù)得分進行省份間和年度間的比較，進一步分析各領導干部的履職情況.

3.2.1 地區(qū)分析

（1）綜合指標

在表5中，由高到低將各省區(qū)市綜合指數(shù)W排序.省區(qū)市中排名前5的為：北京、天津、內(nèi)蒙古、貴州、河南，排名后5的為：西藏、新疆、海南、廣東、黑龍江.

（2）分項指標

北京、陜西、西藏三個省區(qū)市，W1和W3排名都比較靠前而W2排名靠后，表明其注意減少對水資源消耗以及排放對水環(huán)境的壓力，也很重視加大對水資源環(huán)境治理的投入，但是可能由于歷史欠賬太多，導致它們的水資源狀態(tài)較差（西藏是由于數(shù)據(jù)缺失代替為0所導致W2得分較低）.

寧夏、河南、吉林、安徽、遼寧、云南、廣西、黑龍江、廣東這九個省區(qū)市，W2排名靠前，W1和W3排名靠后而拉低了整體排名，一方面表明這些省區(qū)市水資源的資源稟賦較好，另一方面表明還不夠重視減輕對水資源環(huán)境造成的壓力，并且要加大治理力度.

天津、山東、上海、河北、山西這5個省區(qū)市，W1排名前十，但W2、W3排名靠后，一方面表明這些省區(qū)市的經(jīng)濟活動對水資源產(chǎn)生的壓力較小，但是另一方面對于水環(huán)境治理投資方面的投入較少，從而使得對于水資源環(huán)境治理的結果并不理想.

貴州、青海、湖北、江西、海南、新疆這六個省區(qū)市，W3排名靠前，但W1、W2排名靠后，表明這些省區(qū)市的活動對水資源環(huán)境造成了很大的壓力，地方政府針對此情況也很重視對水資源環(huán)境的治理，但是治理后水資源狀態(tài)仍不夠理想，原因可能是方法使用不當或是技術不過關，需要加強對于治理技術和方法方面的學習和運用.

內(nèi)蒙古、甘肅、江蘇這三個省區(qū)市，除了綜合得分比較靠前外，W1、W2、W3這三個分項指標排名也比較靠前，表明這幾個省份在水資源治理方面已經(jīng)進入了較好的平衡狀態(tài).

余下的城市這三個指標的的得分都比較靠后，表明水資源壓力較大，政府對于水資源環(huán)境治理的重視程度也不夠，導致水資源環(huán)境狀態(tài)改善不佳.這些省區(qū)市的水環(huán)境治理管理的情況不是很樂觀，需要多加重視.

3.2.2 年份分析

（1）綜合指標

在表6中，從整體來看，水資源治理狀況較為樂觀.2016年相對于2015年來說，有24個省區(qū)市綜合得分上升，2017年相對于2016年來說，有23個省區(qū)市綜合得分上升;2017年相對于2015年來說，有27個省區(qū)市綜合得分上升.

（2）分項指標

對W1、W2、W3分項指數(shù)的變動分析，可以看出三個指標在這三年大部分地區(qū)的得分情況都在上升，也就導致了綜合指標得分的上升.在這三個指標中，可以看出W1、W2指標相對于W2指標來說上升幅度要大很多，各省區(qū)市在減少水資源消耗和水污染物排放對環(huán)境的壓力、加大對治理水環(huán)境方面的投入等方面的工作做的比較好，同時由于環(huán)境治理工作的艱巨性使得水資源環(huán)境治理效果的進步?jīng)]有另外兩方面明顯，但還是可以看出水資源狀態(tài)改善工作也是在進步中的.

（3）具體指標

此外，可以通過對12個具體指標對W1、W2、W3做進一步分析.以W3為例，該指數(shù)由WR1、WR2、WR3、WR4構成，通過對這4個指標的具體分析，就可以分析各省區(qū)市W3指數(shù)上升或下降的原因.以安徽省為例，2017年相對于2016年來說W3是上升的，接下來結合原始數(shù)據(jù)來解釋原因.

由原始數(shù)據(jù)可知（限于篇幅，原始數(shù)據(jù)表未列），在治理廢水投資方面，安徽省2016年投資69977萬元，2017年投資19816萬元，治理廢水投資投入率由0.000238下降到0.000199，WR1得分下降1.332803.但可以看出，WR1得分下降的原因是因為安徽省在2016年加大了治理廢水投資力度（安徽省2015年治理廢水投資為25237萬元），因此2017年投資額有所減少.同理可得WR2得分上升0.758543，WR3得分上升0.0702971，WR4得分下降0.051400.綜合之后導致安徽省2017年的W3得分比2016年上升0.149029.對W1、W2的進一步分析與W3類似，對其他年份和其他省份的分析同理.

4 結論

本文以水資源作為切入點，基于PSR模型，構建了自然資源資產(chǎn)離任審計評價體系，并且利用主成分分析法對我國31個省區(qū)市2015-2017年的水資源經(jīng)驗數(shù)據(jù)進行了實證分析，結果表明構建的評價體系有一定的適用性，但也存在這很多不足，如對具體指標的選擇上及各類指標關注的側重點存在一定的主觀性，由于數(shù)據(jù)的不全面和缺失而導致指標不夠全面等問題.對今后的自然資源資產(chǎn)離任審計工作的完善提出以下三點建議：①加大新技術應用的深度和廣度.通過大數(shù)據(jù)和云計算管理自然資源數(shù)據(jù)，建立“互聯(lián)網(wǎng)+審計”的理念，通過建立自然資源資產(chǎn)離任審計數(shù)據(jù)庫來提高審計數(shù)據(jù)的全面性和時效性，力求進行實時審計;②加快自然資源資產(chǎn)負債表的編制工作，需要政府、學術界和社會公眾通力合作，并借鑒國內(nèi)外先進經(jīng)驗，努力編制出既符合中國國情又與國際接軌的自然資源資產(chǎn)負債表;③加強專業(yè)審計隊伍建設，引進和培養(yǎng)復合型專業(yè)人才，增加資源環(huán)境相關知識積累、更新資源環(huán)境相關知識結構，并且?guī)幽贻p審計人員在離任審計實踐中不斷學習、不斷總結經(jīng)驗、不斷進步.

參考文獻：

〔1〕顧奮玲，吳佳琪.鄉(xiāng)鎮(zhèn)領導干部土地資源資產(chǎn)離任審計探索與實踐——以北京某鄉(xiāng)鎮(zhèn)領導干部離任審計為例[J].審計研究，2017（06）：28-35.

〔2〕潘旺明，丁美玲，于軍，等.領導干部自然資源資產(chǎn)離任審計實務模型初構——基于紹興市的試點探索[J].審計研究，2018（03）：53-62.

〔3〕李月娥，張佗，李佩文.生態(tài)安全總目標下領導干部礦產(chǎn)資源資產(chǎn)離任審計評價指標體系設計——以湖北省EZ市為例[J].環(huán)境保護，2018，46（14）：24-30.

〔4〕黃溶冰.基于PSR模型的自然資源資產(chǎn)離任審計研究[J].會計研究，2016（07）：89-95+97.

〔5〕蔡春，畢銘悅.關于自然資源資產(chǎn)離任審計的理論思考[J].審計研究，2014（05）：3-9.

〔6〕商思爭.大數(shù)據(jù)背景下自然資源資產(chǎn)離任審計問題探討——以海洋自然資源資產(chǎn)離任審計為例[J].財會通訊，2018（22）：106-110.

〔7〕張彩仙，秦麗.地理信息技術在自然資源資產(chǎn)離任審計中的應用[J].測繪與空間地理信息，2018，41（05）：14-17.

〔8〕房巧玲，李登輝.基于PSR模型的領導干部資源環(huán)境離任審計評價研究——以中國31個省區(qū)市的經(jīng)驗數(shù)據(jù)為例[J].南京審計大學學報，2018，15（02）：87-99.

〔9〕孫玥璠，胡洋，武艷萍.基于熵權法的自然資源資產(chǎn)離任審計探究[J].財務與會計，2016（15）：74-76.

〔10〕蘇孜，程霞，衛(wèi)冰清.自然資源經(jīng)濟責任審計評價指標體系探究——基于層次分析法[J].南京審計大學學報，2017，14（02）：76-84.