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资源环境责任离任审计的可变模糊评价研究

2019-12-10杨森林爱梅

会计之友 2019年24期
关键词:PSR模型

杨森 林爱梅

【摘 要】 建立全面合理的评价指标体系并采用科学的评价方法是实施领导干部资源环境责任离任审计制度的关键和核心。文章基于压力(P)-状态(S)-响应(R)分析框架,根据目标导向、系统性、代表性、可操作性的原则构建了多層次的离任审计评价指标体系,并选用以改进结构熵权法为基础的可变模糊评价模型对领导干部自然资源管理责任和环境保护责任履职情况进行评价;随后以江苏省宿迁市为例进行了实证研究,验证了模型的有效性。研究结果表明,基于PSR分析框架的可变模糊评价模型有利于从不同维度综合评价领导干部的履职情况,经实践数据检验具有较高的可靠性和较广泛的适用性,审计评价结果也更加客观。

【关键词】 自然资源资产离任审计; 结构熵权法; PSR模型; 可变模糊评价

【中图分类号】 F239.63  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937(2019)24-0113-06

一、引言

新时代的党中央高度重视生态文明建设。2015年中央全面深化改革领导小组审议通过了《关于开展领导干部自然资源资产离任审计的试点方案》《党政领导干部生态环境损害责任追究办法(试行)》等一系列文件,提出要强化生态环境保护,这些文件为资源环境责任审计的实施提供了明确的政策依据。按照上述政策的要求,审计署先后在湖南、内蒙古、河北、山西等地实施试点审计项目,取得了一定的成果。在此基础上,2017年6月,中央深改小组审议通过了《领导干部自然资源资产离任审计规定(试行)》(以下简称《规定》)。《规定》强调,审计机关应当根据被审计领导干部任职期间所在地区或者主管业务领域自然资源资产管理和生态环境保护情况,结合审计结果,对被审计领导干部任职期间自然资源资产管理和生态环境保护情况变化产生的原因进行综合分析,客观评价被审计领导干部履行自然资源资产管理和生态环境保护责任情况。显然,构建合理的评价指标体系并采用科学的评价方法是实现审计目标的关键内容,但由于审计对象和审计内容的复杂性,理论和实务中审计评价方法呈现出多样性的特点。在此背景下,本文尝试利用PSR模型构建相应的指标体系并使用结构熵权法对领导干部资源环境责任进行可变模糊评价,可能的研究贡献在于:第一,在状态指标中加入了社会状态子指标,定量为主、定性为辅的评价体系更加科学、全面;第二,将结构熵权法与可变模糊评价相结合,使得评价结果更加客观,也进一步丰富了资源环境责任离任审计的评价方法。

二、研究的理论基础与实践动态

(一)领导干部资源环境责任离任审计的已有研究

随着经济的发展,环境问题日益突出,而自然资源和环境具有典型的公共物品属性,为督促地方政府积极履行公共受托责任并有效解决环保领域内市场失灵的问题,理论界将经济责任离任审计的范围拓展至环境领域即形成了我国所特有的领导干部资源环境离任审计制度。从该制度体系的构成要素来看,由于自然资源国有的权属性质,资源环境离任审计的审计主体只能是国家审计机关;关于离任审计的目标,学者们通常将受托责任的评价作为一般目标,随着研究的不断深入,考虑到资源环境离任审计的根本目的,有学者提出了所谓“二元目标论”,认为除受托责任评价外还应当包括帮助领导干部树立正确的政绩观和发展观等总体目标;关于离任审计的对象,理论界已基本形成共识,认为应当包括地方党政领导干部、自然资源管理部门负责人以及地方资源型国企负责人;关于离任审计的内容,黄溶冰等[1]认为主要包括自然资源状态改善情况审计、管理响应情况审计及压力削减情况审计三个方面,主张以财务费用审计为基础,以绩效审计作为重点和发展方向;关于离任审计的评价指标体系,黄溶冰等[1]探索编制自然资源资产负债表,并基于PSR模型构建了评价指标体系的理论框架,房巧玲等[2]对该指标体系进行了拓展和优化,陈朝豹等[3]将定量指标与定性指标相结合,提出了由综合评价指标和分项评价指标构成的评价体系。评价方法也有主成分分析法、熵权法、层次分析法、模糊综合评价等不同类型,呈现出多样性的特点。

总的来说,经过几年的探索,理论界对领导干部自然资源资产离任审计“审什么”“评什么”已基本形成共识,但对于离任审计最核心的关键环节“怎么审”“如何评”还没有一致的结论,具体的表现就是离任审计的评价指标体系普遍缺乏可复制性和可推广性,审计评价体系也未形成公认的研究成果。因此,为了客观、科学评价领导干部自然资源资产受托管理责任和环境责任,亟须对评价指标体系和评价方法进行更加深入的研究,并尽可能在可操作性和可复制性上获得历史实践数据的支持。

(二)领导干部资源环境责任离任审计的实践

如前所述,我国的领导干部资源环境责任离任审计脱胎于经济责任离任审计,其实践历史可追溯至审计署农业与资源环保审计司主导的以资金为主线的资源环境专项审计,从纵向来看大体上可分为探索阶段、起步阶段、全面发展阶段和战略发展阶段四个历程,2012年至今被描述为战略发展阶段,其主要特征是将生态问题提升至国家战略的高度。为落实新时代强调绿色发展的战略规划,审计署自2015年起先后在全国多地开展领导干部资源环境离任审计试点工作,其网站公开数据显示,截至2017年10月共实施试点项目827个,涉及领导干部1 210人。多地审计部门依据试点方案并结合本地区资源环境的实际情况编写了《领导干部自然资源资产离任审计操作指南》。在充分总结试点项目经验的基础上,审计署依据《规定》的要求决定自2018年起对领导干部自然资源资产离任审计由试点改为全面展开,这标志着领导干部资源环境责任审计在我国正式成为一项经常性的审计制度。

由于我国开展领导干部资源环境离任审计研究的历史相对还比较短,相关理论对审计实践的支撑略显薄弱。2017年12月南京审计大学资源环境审计暨领导干部自然资源资产离任审计理论与实践研讨会上指出,目前审计实践中面临的主要问题是数据难获取和评价指标体系不健全,并认为审计目标得以实现的前提是构建科学合理的评价指标体系和可靠、可行、可用的评价结果。同时,与会专家在发展展望中提出由联席会议成员单位确立评价指标行业标准并由联席专家确定指标体系中等级划分的方法,以有效解决评价指标体系不健全、不科学、不客观的问题[4]。本文即按照该方法提供的思路,选用结构熵权法对领导干部资源环境责任进行可变模糊评价。

三、领导干部资源环境责任离任审计的可变模糊评价方法

(一)基于PSR分析框架的环境责任离任审计评价指标体系

PSR模型被广泛应用于环境问题的相关研究中,它不仅关注环境指标目前所处的状态,更加强调导致目前状态的根本原因和管理者的相应对策,因此其主要优点在于能够以全面的、可持续发展的视角研究相关问题。该模型的主要分析框架在于:人类在社会发展过程中会消耗自然资源并向自然环境中排放废弃物,从而对生态环境产生压力(P),进而形成了自然资源的储量和生态环境质量的现状(S),同时资源和环境状态的恶化又迫使人类通过有意识管理行为对其做出相应的反应(R),人类活动与自然界的相互作用构成了反馈循环机制。因而,基于该模型构建的资源环境责任离任审计评价指标体系能够清晰地反映出资源管理活动的结果(S)与影响结果的各项动因(P和R)之间的动态逻辑关系。具体来说,压力(P)是事前指标,政府可通过战略规划和环保政策等手段进行调节;响应指标(R)是过程指标,主要通过相关职能部门的具体管理活动体现;状态指标(S)则反映了最终的资源状态。压力-状态-响应三者之间的互动关系有利于从不同维度对领导干部资源环境的履职情况进行全面评价,也有利于发现薄弱环节并为问题的进一步整改指明方向。

目前,在资源环境责任审计领域中,已有文献多根据水、土地、森林、矿产等自然资源的特点利用PSR模型构建评价指标体系,在各地尚未全面推广编制自然资源资产负债表的情况下,指标数据的取得和核查都比较困难,因而理论性强而应用性差。为能使评价指标体系具有一定的操作性和通用性,本文借鉴黄溶冰等[1-2]的研究成果,并综合考虑目标导向原则、系统性原则、代表性原则、客观性原则及数据易得性原则,多次征询中国矿业大学相关院系及宿迁市审计局的有关专家的意见后,基于PSR分析框架确定了如表1所示的评价指标体系[5]。需要说明的是,虽然本文选取的指标多具有通用性和数据易得性的特点,便于横向比较领导干部资源环境责任履职情况,但我国幅员辽阔,各地资源环境不尽相同,各地在实际应用时应根据本地区的情况进行调整和补充;另外,考虑到资源环境责任审计的根本目标,本文在环境状态指标下增加了社会状态子指标,在一定程度上体现了资源环境政策的社会反映,定量为主、定性为辅的指标体系与以往的文献相比显得更加全面和科学。

(二)结构熵权法

在表1的评价指标体系中,指标的重要程度不尽相同,在进行可变模糊评价之前需要赋予各指标一定的权重。目前,确定指标权重的方法根据原始数据来源的不同可分为主观赋值法和客观赋值法两类。其中,主观赋值法的原始数据主要由评估者根据主观经验判断得到,常用的有层次分析法、比较加权法等,其主要特点是客观性较差但解释性较强;客观赋值法的原始数据是评测过程中得到的实际数据,代表性的方法有主成分分析法、熵值法、均方差法等,其主要特点是计算结果的精度较高但解释性较差,有时会与实际情况相悖。为能有效避免主观赋值法客观性差和客观赋值法解释性差的缺点,本文选用程启月[6]提出的结构熵权法确定各指标的权重,并对“认知盲度”的计算方法进行了改进。结构熵权法属于定量分析与定性分析相结合的权重计算方法,其具体步骤如下。

1.指标排序。首先按照德尔菲法的要求和程序向熟悉环评领域的若干名专家发放设计好的《测评指标重要性排序调查表》,专家独立给出各指标重要性排序的定性判断。通过多轮征询和意见反馈,最终形成指标重要性的“典型排序”。若指标集为U={u1,u2,…,un},第i名专家对指标j的重要性排序意见为aij,假设有k名专家参与问卷调查,则可得到k名专家对指标的排序矩阵,记为A=(aij)k×n。

2.盲度分析。专家形成的“典型排序”意见会产生潜在的偏差和溯源数据的不确定性,因而可使用熵理论对指标排序的定性判断进行处理以消除其不确定性。定义转换的隶属度函数为:

其中,χ(aij)表示aij的信息熵值,m为转换参数,取m=t+2,t为指标的实际最大排序值。

对1式进行化简整理可得:

其中,bij为aij的隶属度,则B=(bij)k×n为隶属度矩阵。

若r个专家对指标uj排序的话语权相同,则其算数均值bj即可表示专家对指标uj的一致看法,称为“平均认知度”。定义认知盲度为专家在对指标评价过程中产生的平均偏差,记为σj,由于程启月在计算σj时仅使用专家对指标uj认知的最大值和最小值两个参数与平均认知度bj进行比较,容易造成信息的缺失,因而,本文参照风险的度量方法对σj的计算进行改进,令:

3.权重计算。将k名专家对指标uj的总体认知度记为zj,考虑专家的认知盲度,定义zj=bj(1-σj),则全体专家对指标uj的评价向量为Z=(z1,z2,…,zk)。利用公式wj=zj/zj对评价向量Z进行归一化处理,即可得到符合专家群体认知的各层次指标的评价权重向量W=(w1,w2,…,wn)。

(三)可变模糊评价

由于基于PSR分析框架所构建的评价指标体系具有指标多、层次多的特点,且环境责任评价分级标准具有一定的模糊性,因此,本文选择在水质评价和水资源承载能力评价中常用的可变模糊评价法进行环境责任综合评价。该方法的思路与传统的模糊综合評价法类似,但在确定指标隶属度矩阵时更加侧重定量分析,因而具有较强的科学性和较广的适用性,具体步骤如下[7]。

1.根据研究对象各指标的实际值构建特征值矩阵X=(xij)m×n;根据国家法律法规及研究对象所处地区的现状构建指标标准值矩阵Y=(yih)m×e。本文以江苏省2013年数据为基础,并参照环境评价的国家标准、相关文献的资料进行调整,综合专家意见后形成了优秀、良好、一般和较差四个模糊评价的等级标准(详见表1)。

2.依据标准值矩阵Y并结合实际情况计算确定吸引域矩阵Iab、范围域矩阵Ibc及点值矩阵M,其中,M=(Mih)m×e为吸引域矩阵Iab中相对差异值Dh(x)=1的值。

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