范 震

（南京森林警察學院，江蘇 南京 210021）

當前對于公共安全治理的研究主要為治理主體的機制創(chuàng)新以及提升公共安全治理水平[1]，對于公共安全治理效率的評價研究相對匱乏。在公共安全治理領域，有學者嘗試運用DEA模型研究公共安全服務的效率，如龔鋒[2]在考慮外生環(huán)境變量和隨機沖擊影響下，基于四階段DEA和Bootstrapped DEA對國內(nèi)70個大中城市的公共安全服務供給效率進行評估。史曉晨等[3]基于我國30個省份的截面數(shù)據(jù)，采用DEA-Tobit二階段分析法對公共安全財政支出的效率及其影響因素進行分析。Carrington等[4]運用兩階段DEA對澳大利亞新南威爾士州的警察公共服務效率進行評估。但已有研究多局限對公共安全治理指標橫截面數(shù)據(jù)的靜態(tài)分析，缺乏對其動態(tài)變化趨勢的研究。因此，本文在現(xiàn)有研究的基礎上，采用非參數(shù)DEA-Malmquist指數(shù)模型對四川省各地市州2014—2019年的面板數(shù)據(jù)進行分析，動態(tài)研究四川省公共安全治理效率，以期能夠厘清四川省公共安全治理效率的變化規(guī)律，為加強頂層設計、優(yōu)化治理效率，提供有益的決策參考。

1 基于DEA-Malmquist模型的四川省公共安全治理效率研究

1.1 投入、產(chǎn)出指標選取

公共安全治理涉及的投入和產(chǎn)出多樣，較多指標難以量化，且因獲取渠道不暢等原因，相關指標的數(shù)據(jù)缺失嚴重。本文在已有研究的基礎上[5]，選取A1（公共安全支出）以及A2（公共管理、社會保障和社會組織從業(yè)人數(shù)）兩個指標，通過其在財力和人力方面的投入衡量公共安全治理的投入；選取B1（治安案件查處）、B2（刑事案件破案）、B3（交通事故發(fā)生數(shù)）、B4（火災事故發(fā)生數(shù)）等4個指標，衡量公共安全治理的產(chǎn)出。部分地市州某些指標的年度數(shù)據(jù)存在缺失，為保證決策單元的投入和產(chǎn)出指標為非空集合，本文保留16個地市州為研究對象。

1.2 靜態(tài)分析

將2014—2019年四川省各地市州每年的公共安全治理橫截面數(shù)據(jù)代入DEA模型，對四川省公共安全治理效率進行靜態(tài)分析。

僅有攀枝花和雅安兩個地市州的公共安全治理效率在2014—2019年均達到DEA有效，甘孜藏族自治州在各個年份均與其他地市存在較大差距，各地市州之間公共安全治理效率差異較為明顯?？傮w來看，2014—2019年四川省公共安全治理效率呈現(xiàn)波浪式前進和螺旋式上升的態(tài)勢，波峰在2017年，最高效率為0.894，波谷在2015年，最低效率為0.781。

2014—2019年四川省公共安全治理綜合效率如表1所示。

1.3 動態(tài)分析

運用DEA-Malmquist模型對2014—2019年四川省各地市州公共安全治理投入和產(chǎn)出指標的面板數(shù)據(jù)進行測算，以動態(tài)研究其公共安全治理效率的變化狀況，如表2所示。

表2 四川省公共安全治理全要素生產(chǎn)率變化情況

四川省公共安全治理全要素生產(chǎn)率的增長指數(shù)均值為1.074，僅在2014—2015年全要素生產(chǎn)率的增長指數(shù)小于1.000，說明2014—2019年四川省公共安全治理效率總體呈上升趨勢。分解全要素生產(chǎn)率指數(shù)，發(fā)現(xiàn)除了2014—2015 年，技術進步均大于1.000，說明四川省公共安全治理的技術進步呈穩(wěn)步上升態(tài)勢，外生技術進步能力較強。分析純技術效率的變動情況，2014—2015年、2015—2016年和2018—2019 年均大于1.000，但總體均值仍小于1.000，說明雖然多數(shù)年份間四川省公共安全治理技術創(chuàng)新和資源配置管理水平呈上升趨勢，但其總體技術創(chuàng)新和資源配置管理水平不佳，成為制約公共安全治理發(fā)展的因素。同時，四川省公共安全治理的規(guī)模效率變化指數(shù)不容樂觀，除2015—2016年外均小于1.000，且總體均值也小于1.000，說明四川省公共安全治理規(guī)模效率低下的現(xiàn)狀未能徹底改變。四川省各地市州公共安全治理全要素變化情況如表3所示。

表3 四川省各地市州公共安全治理全要素變化情況

2014—2019年四川省各地市州中除成都市外，其他各地市州的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)均大于1.000，呈現(xiàn)上升趨勢。成都市主要因為規(guī)模效率低，未能得到改善，導致全要素生產(chǎn)率變化呈下降趨勢。各地市州全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)的均值、技術進步的均值大于1.000，綜合技術效率變化指數(shù)、純技術效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)均值都小于1.000，說明四川省總體公共安全治理的技術創(chuàng)新和資源配置管理水平略顯不足，對規(guī)模效率的改善不佳，但依靠外生技術進步帶來的強大驅動力，仍能提升公共安全治理的整體效率，但提升幅度相對受限。

四川省各經(jīng)濟區(qū)公共安全治理全要素變化情況如表4所示。各經(jīng)濟區(qū)全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)均大于1.000，且主要得益于技術進步的驅動作用，與上文各地市州的分析結果一致。僅川南經(jīng)濟區(qū)和攀西經(jīng)濟區(qū)在綜合技術效率、技術進步、純技術效率、規(guī)模效率、全要素生產(chǎn)率方面變化指數(shù)均大于或等于1.000，說明川南經(jīng)濟區(qū)和攀西經(jīng)濟區(qū)在規(guī)模效率改善、技術創(chuàng)新和資源管理水平提升方面都取得了良好的成效。川東北經(jīng)濟區(qū)和川西北生態(tài)示范區(qū)應著重加強對于公共安全治理規(guī)模效率的改善，而成都平原經(jīng)濟區(qū)在技術創(chuàng)新、資源管理水平提升以及規(guī)模效率改善等方面均存在不足，應采取相應措施補齊短板。

表4 四川省各經(jīng)濟區(qū)公共安全治理全要素變化情況

2 研究結論

基于DEA模型對四川省公共安全治理效率進行靜態(tài)分析，發(fā)現(xiàn)2014—2019年四川省公共安全治理效率呈現(xiàn)波浪式前進和螺旋式上升的態(tài)勢，且各地市州之間公共安全治理效率存在較明顯的差距，攀枝花和雅安在2014—2019年均達到DEA有效，甘孜藏族自治州每年的綜合效率值明顯低于其他地市。

基于DEA-Malmquist模型對四川省公共安全治理效率進行動態(tài)分析，發(fā)現(xiàn)2014—2019年四川省公共安全治理效率總體呈上升趨勢，主要得益于公共安全治理技術的進步帶來的強大創(chuàng)新驅動力，但總體公共安全治理的技術創(chuàng)新和資源配置管理水平不佳，規(guī)模效率低下的現(xiàn)狀未能得到改觀，成為制約四川省公共安全治理發(fā)展的重要因素。經(jīng)濟區(qū)全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)均大于1.000，主要得益于技術進步的驅動作用。川南經(jīng)濟區(qū)和攀西經(jīng)濟區(qū)在規(guī)模效率改善、技術創(chuàng)新和資源管理水平提升方面都取得良好的成效。川東北經(jīng)濟區(qū)和川西北生態(tài)示范區(qū)應著重加強對于公共安全治理規(guī)模效率的改善，而成都平原經(jīng)濟區(qū)在技術創(chuàng)新、資源管理水平提升以及規(guī)模效率改善等方面均存在不足，應該采取相應措施補齊短板。

3 對策建議

（1）建立健全監(jiān)督評價機制，促進相關管理部門科學施政。加強安全監(jiān)督的管理和立法，可以聯(lián)合高校、科研院所等非利益相關的獨立第三方社會力量，共同研究建立地方公共安全治理效率的監(jiān)測和評估制度，建立健全科學規(guī)范、公正的公共安全治理評價監(jiān)督體系，為高效實施公共安全治理提供有益的決策依據(jù)[6]。

（2）科學統(tǒng)籌資源要素配置，推進各地區(qū)公共安全治理協(xié)同發(fā)展。加強頂層設計和統(tǒng)籌規(guī)劃，加強對各地市州公共安全治理資源要素的宏觀調(diào)控，科學規(guī)避投入浪費和產(chǎn)出不足的問題，徹底解決規(guī)模效率改善不佳的問題。加強對薄弱地區(qū)的政策傾斜和科學指導，深刻認識治安維穩(wěn)的重要性[7]，加大扶持力度和做好政策引導。

（3）加大公共安全治理科技研發(fā)力度，持續(xù)發(fā)揮技術進步的驅動力作用。各地區(qū)要重視公共安全治理的科技創(chuàng)新，加大相關技術研發(fā)的投入力度，強化相關人才的引進和培育，通過大數(shù)據(jù)等技術提升公共安全管理的信息化和現(xiàn)代化水平[8]。

4 結語

采用非參數(shù)DEA-Malmquist指數(shù)模型對四川省2014—2019年的面板數(shù)據(jù)進行分析，探析四川省公共安全治理效率的變化規(guī)律，能夠為加強頂層設計、優(yōu)化治理效率提供有益參考。