余華茂

(江西財經(jīng)大學 經(jīng)濟學院，江西 南昌 330077)

0 引言

作為貫穿自然災害防治和應對工作各環(huán)節(jié)的大動脈—應急公共投入，其使用是否高效，將直接影響應急管理的效果。目前，國內(nèi)外學者有關自然災害應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責權，來提升資金的管理和使用效益；Lee和Joyce[2]提出要明確政府應急準備金的提留標準和撥付程序，以提升資金使用效率；梁宏亮、黃欣涔[3]在“3E”評估體系的基礎上，選取規(guī)范性、效益性、效率性和可持續(xù)發(fā)展能力4個一級指標，運用層次分析法構建救災財政支出的績效評價指標；王杰、饒海琴[4]在“3E”評估體系基礎上，構建了應急預防階段的績效評價體系；崔軍、楊琪[5]以“3E”原則為基礎，構建了應急財政支出績效評價體系?？偨Y以上已有成果可知，大多研究局限于加強應急公共投入監(jiān)管、提高資金使用效益，或停留在構建應急公共投入績效評價指標體系等方面。而結合應急處置結果，對應急公共投入作出系統(tǒng)全面的研究較少。為此，本文擬結合應急處置結果，對我國近年來自然災害領域的應急公共投入績效進行研究，在相關評價方法的使用方面，擬用動態(tài)績效評價視窗DEA(Windows DEA)模型，進而克服傳統(tǒng)靜態(tài)DEA模型誤差大的缺陷，以提升評價的準確性和科學性。

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個待評估的決策單元，每個決策單元有m個不同的輸入指標和s個不同的輸出指標，有T個時期的數(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向量。為了測量第k個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，能動態(tài)評價績效[8]，可克服傳統(tǒng)DEA模型的缺點。因此，其在政府投入、財政支出的績效評估中得到廣泛應用。Windows DEA模型處理時間序列數(shù)據(jù)，并利用移動平均值的概念來檢測DMU隨時間的效率趨勢[9]。在Windows DEA模型中，特定時期內(nèi)的每個DMU都是單獨處理的。另外，將DEA窗口分析中使用的DMU的值與同一時期的其他DMU進行比較，這種分析可以將DMU的效率與其在不同時期的性能進行比較，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，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間的比較，應該盡可能小，但仍然足夠大，以便有足夠的樣本量。

2 指標與數(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決策單元(DMU)的效率結果有很大影響[11]。在大多數(shù)DEA應用研究中，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估的變量來確定的[12]。

由于應急管理活動包括事前(預防)、事中(預警、響應)、事后(恢復)3個階段，每個階段均有公共投入，并且每個階段投入均會影響到應急處置效果。為此，本文將與防范、應對自然災害高度相關的農(nóng)林水支出、國土海洋氣象等支出、糧油物資儲備支出等作為輸入變量。同時，根據(jù)全面性、可操作性以及相關性等原則，確定表1所示的輸出指標。

表1 輸出指標確定Table 1 Determination of output indexes

DEA模型有1個前提假設：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的指標進行處理，本文使用Saen的方法[15]，使用單調(diào)轉換法(倒數(shù)法)，將非期望輸出變量轉化成期望輸出。同時，為了避免分母出現(xiàn)零的情況，將這部分非期望輸出指標加上一個常數(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、澳門和臺灣的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)摘自《中國統(tǒng)計年鑒》和國家統(tǒng)計局網(wǎng)站，數(shù)據(jù)范圍2010—2016年，為了計算DEA效率值，使用DEA-Solver 3.0。

3 實證分析

3.1 基于Windows DEA模型的效率分析

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

表2 各省(區(qū)、市)在窗寬為3的應急公共投入效率分析結果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急公共投入效率值和不同窗口期中相同省份的應急公共投入效率值均出現(xiàn)波動。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)應急公共投入使用、管理和監(jiān)督機制完善，并實施有效。

2)相同省份的效率值在不同窗口期中會呈現(xiàn)不規(guī)則變化趨勢。例如，廣東的5個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。

為進一步研究我國31個省(區(qū)、市)的應急公共投入效率變化情況，計算同一年份下的不同窗口的平均效率值，具體結果如表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個省(區(qū)、市)DEA效率值，具體結果如表4所示。當窗口寬度為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、臺灣數(shù)據(jù)。

如表4所示，2010—2016年評價期內(nèi)，天津、海南、青海、寧夏應急公共投入始終有效，說明相對其他省(區(qū)、市)而言，其預防準備、應急響應、恢復重建階段的應急公共投入使用、管理效率達到最優(yōu)。應急公共投入始終有效的省(區(qū)、市)僅占樣本總容量的12.90%，表明我國應急公共投入管理機制整體欠完善。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。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，應急公共投入資金管理與分配等方面的問題較為嚴重。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，當窗寬為3時，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)應急公共投入效率分布及其相應的地理位置，探究應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)的應急公共投入平均效率繪制在我國地圖上，并分為4個等級：[0,0.3) ，[0.3,0.6)， [0.6,0.8)， [0.8,1]。其中第1等級為[0.8,1]，代表最高的應急公共投入效率值，第4等級為[0,0.3)，代表最低的應急公共投入效率值。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。同時可以發(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，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 結論

1)我國應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，說明我國對應急管理的大量投入并沒有取得相對應的有效產(chǎn)出，應急公共投入資源配置存在不足。因此，各級政府在加大應急公共投入的同時，應健全完善應急公共投入監(jiān)管制度機制，并及時有力實施，以此來實現(xiàn)應急資源優(yōu)化配置。

2)應急公共投入效率較高的省(區(qū)、市)未能產(chǎn)生輻射效應。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。因此，要全面提升我國應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，建立應急資源區(qū)域協(xié)作共享機制，實行周邊區(qū)域內(nèi)應急資源共享，并將高效率省(區(qū)、市)的成功經(jīng)驗和做法及時傳遞到周邊省(區(qū)、市)，以產(chǎn)生更強更大的輻射效應。

3)我國應急公共投入效率呈現(xiàn)“滯后性”，即當年投入的應急公共投入在當年未得到相應產(chǎn)出。 當窗寬為1時，較多省(區(qū)、市)的效率值為1；當窗寬為3時，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，我國應急公共投入效率呈現(xiàn)“滯后性”。因此，在完善應急公共投入績效評估機制時，需要充分考慮到應急公共投入的“滯后性”，設計出科學合理的評估機制。如建立動態(tài)評估機制，即在評估當年投入效率時，應將前幾年的投入納入到評估系統(tǒng)中，實行動態(tài)評估。