基于AHP模型的政策性農(nóng)村住房災(zāi)害保險政策評估研究

聶鑫 繆文慧 肖婷 黃樂 張銀嶺

摘要：通過實地調(diào)查研究獲取第一手數(shù)據(jù)，運用AHP層次分析法，從社會、經(jīng)濟及政治角度全面分析政策執(zhí)行效果。研究結(jié)果顯示，農(nóng)房政策性災(zāi)害保險實施后，政策的總體效應(yīng)增幅突出，政策的積極效益顯著。

關(guān)鍵詞：政策性；農(nóng)村住房災(zāi)害保險；政策評估；績效研究；AHP

中圖分類號：F840.32 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2015）11-2805-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.11.063

Research on the Policy-Related Rural Housing Disaster Insurance Based on AHP Model

NIE Xin1，MIAO Wen-hui1，XIAO Ting1，HUANG Le2，ZHANG Yin-ling3

（ 1. College of Public Administration， Guangxi University， Nanning 530004， China； 2. Department of Land Resource Guangxi Mech.&Elec.Industry School， Nanning 530023， China； 3.Department of Science and Technology， Hubei Academy of Agricultural Sciences， Wuhan 430064， China）

Abstract：By getting first-hand data through field research， using analytical hierarchy process method， the article take a comprehensive analysis on the effect of policy implementation from the social， economic and political point of view. The results showed that there were overall effect of the increase in outstanding policies and significant positive benefits of the policy after the implementation of rural housing disaster insurance policy.

Key words： policy-related； rural housing disaster insurance； policy evaluation； performance studies； AHP

公共政策的績效評估（Performance evaluation）是一種根據(jù)適當標準和程序，運用科學的技術(shù)和方法對政策實施效果進行綜合評價的政治行為，目的在于取得相關(guān)方面的信息，為公共政策的繼續(xù)、修正、終止以及重新制定提供重要依據(jù)[1，2]。隨著各國政府行政改革的推進以及公共政策影響力的逐漸增強，公共政策績效評估的重要性也日益突顯?！稗r(nóng)村住房（簡稱農(nóng)房）政策性災(zāi)害保險政策”作為針對廣西農(nóng)村保險工作全面開展的先行政策，在基層實施情況如何？與之前實施的政策相比有多少改進？在實施過程中還存在哪些問題？這是在后續(xù)完善農(nóng)房保險政策以及推進農(nóng)村地區(qū)其他政策性保險所必須取得的認知。本研究根據(jù)理論基礎(chǔ)設(shè)計并構(gòu)建農(nóng)房政策性保險績效評估體系，選擇合適的評估量化方法，根據(jù)對6個典型地區(qū)農(nóng)戶、基層社區(qū)調(diào)研和自治區(qū)縣級民政干部調(diào)查問卷所獲取的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，對農(nóng)房政策性災(zāi)害保險的政策績效狀態(tài)進行評估。最后，對相關(guān)研究結(jié)果進行分析和評價，提出政策建議。

1 評估模型的構(gòu)建

根據(jù)公共政策評估的目的設(shè)置，界定對應(yīng)評估指標體系所必須遵循的若干重要原則[3，4]：容設(shè)置的系統(tǒng)性原則、指標層構(gòu)建的層次性原則、指標反應(yīng)的分類性原則、指標獲取的可操作性原則、指標的導(dǎo)向性原則。在確定了以上原則后，下一步將參考已有政策績效評估指標體系建立的成果和其他區(qū)域的經(jīng)驗，進行實際指標的選取和指標體系的構(gòu)建。借鑒層次分析法的思路[5，6]，將總體目標劃分3個方面的準則層（次一級指標層），即經(jīng)濟效應(yīng)、社會效應(yīng)以及政治效應(yīng)。

1.1 經(jīng)濟效應(yīng)指標（B1）

經(jīng)濟效應(yīng)指標是反應(yīng)公共政策績效最重要和直接的指標之一，但如何選取經(jīng)濟指標以及從哪些方面來分析指標是本研究的重點和難點，本研究選取以下4個指標。

農(nóng)房倒塌重建款的絕對數(shù)額（C11）：農(nóng)房倒塌重建款的絕對數(shù)額多少能夠直接且明顯地反應(yīng)政策改進的程度，較多的重建款補償標準可以讓農(nóng)民在較大損失面前得到更多資源幫扶。

重建款撥付速度（C12）：在災(zāi)害發(fā)生后，重建款能夠越快撥付到災(zāi)民手中，越能及時讓災(zāi)民重建家園，減少災(zāi)害帶來的后續(xù)影響。

資金利用的效率程度（C13）：基層公務(wù)人員的人力資源缺乏的現(xiàn)狀，使得在以往救災(zāi)過程中（尤其是大災(zāi)、重災(zāi)之年）使得大量統(tǒng)計工作由村級組織完成（由于數(shù)量大、區(qū)域廣、時間緊，民政監(jiān)督部門往往難以一一實地核實），造成了部分村級干部對于因災(zāi)倒房危房事件的虛報、謊報。在引入第三方保險公司后，由于其需要實地定災(zāi)核實（拍照定級等），無疑可以制約虛報、謊報事件的發(fā)生，提高資金的使用效率。

完善災(zāi)害支付體系（C14）：在應(yīng)對災(zāi)害尤其是巨大自然災(zāi)害面前，運用多渠道的力量進行災(zāi)害重建支付工作，合理分擔政府的支付風險是重要且必要的。政策性災(zāi)害保險，運用“風險聯(lián)營”的機制，實現(xiàn)了風險承擔主體的多元化，在政府財政困難、重建資金尚未到位或是撥付額度不足的情況下，通過預(yù)付保險金和保險金賠付為救災(zāi)提供了一條穩(wěn)定、可靠的資金保障措施。資金的數(shù)量、撥付的速度、資金的使用效率以及整個支付體系的建立構(gòu)成了較為完整的經(jīng)濟效應(yīng)指標體系。

1.2 社會效應(yīng)指標（B2）

在現(xiàn)代政府的行政決策中，認真考慮政策的社會效應(yīng)是一個必不可少的環(huán)節(jié)。對于社會效應(yīng)指標的選取需要考慮這些指標實現(xiàn)的程度和范圍，政策對社會的影響程度是否有利于社會生產(chǎn)的發(fā)展，是否體現(xiàn)了相關(guān)利益群體的滿意程度等等。本研究選取以下5個指標。

農(nóng)房災(zāi)害性保險政策覆蓋程度（C21）：廣大農(nóng)村一直是經(jīng)濟發(fā)展較為落后、個人抵抗災(zāi)害能力較弱的地區(qū)。在這個區(qū)域內(nèi)實施公共政策，其保障的覆蓋程度越高，對于抗災(zāi)的保障力度也就越大，社會效應(yīng)更為明顯。

強化居民心理抗災(zāi)能力（C22）：保險作為抵抗風險的重要手段，其主要作用就是通過購買保險把自己的風險轉(zhuǎn)移給保險公司，提高民眾在遇到風險后的心理安全感，提升居民抵抗風險的能力。

居民購買保險意識（C23）：由于農(nóng)民在經(jīng)濟基礎(chǔ)和社會階層中長期處于弱勢地位，推行災(zāi)害保險政策是我國政府在預(yù)防和應(yīng)對自然災(zāi)害發(fā)生時的一項重要政策轉(zhuǎn)型。西方發(fā)達國家和地區(qū)的農(nóng)民，將購買保險作為防范和抵御潛在自然災(zāi)害、消除風險的重要手段。因此，提高農(nóng)民保險意識是今后工作的重點之一。

農(nóng)民對于實施政策的滿意程度（C24）：農(nóng)民作為農(nóng)房政策性保險的直接作用對象和最大的相關(guān)利益群體，其對于政策的滿意程度，極大地關(guān)系到此項政策的實施效果。農(nóng)民對于政策認可，可以促進后續(xù)相關(guān)政策的實施。若農(nóng)民對于政策不認可，也需要找出政策存在的問題，提出改進的方案。

政府基層部門對于政策滿意程度（C25）：作為政策的主要參與執(zhí)行者之一，政府基層處于政策實施的最前沿，對于此項政策的實施過程全程參與，并且接受多方參與者的信息回饋，是政策的執(zhí)行中心。因此，政府基層相關(guān)部門的滿意程度，其認為政策是否可行以及可行程度如何將影響其對于政策的執(zhí)行力度和實施的社會效果。

1.3 政治效應(yīng)指標（B3）

由于經(jīng)濟的快速發(fā)展，社會矛盾的積累日趨明顯，這就要求在制定政策時，更加重視對于政治效應(yīng)的影響。本研究在設(shè)計相關(guān)指標時，根據(jù)政策執(zhí)行的實際過程，強調(diào)從政策實施過程中的公平公正、信息的透明性來判定政策的政治效應(yīng)，選取以下3個指標。

資源分配的公平程度（C31）：公平性是政府提倡、也是公眾關(guān)注的重點。

信息的透明程度（C32）：信息不對稱是產(chǎn)生尋租、設(shè)租行為的重要原因之一。因此，信息在政策執(zhí)行過程中，在利益相關(guān)群體中傳遞的越準確、越透明，政府所取得的政策公信力越高。

操作規(guī)范的程度（C33）：在新的博弈格局中，采用了“政府引導(dǎo)、企業(yè)運營”的管理模式，形成政策行為主體多元化的格局，相關(guān)政策制定更為規(guī)范和科學，實際操作中也更加規(guī)范。

2 實證調(diào)研與數(shù)據(jù)處理運算

2.1 實證調(diào)研

根據(jù)政策涉及的相關(guān)利益群體，本研究的調(diào)查對象為農(nóng)民、農(nóng)村集體干部、政府相關(guān)部門干部，并結(jié)合深度訪談的方法與保險投保公司、咨詢公司進行信息溝通。根據(jù)全區(qū)主要災(zāi)害地理空間分布以及經(jīng)濟發(fā)展情況，選取合浦、大新、全州、蒼梧、融水、凌云6個典型災(zāi)害地區(qū)的12個社區(qū)開展實際調(diào)研活動，取得農(nóng)戶問卷1 200份、社區(qū)問卷12份（由村支書或者村長回答）、縣級民政系統(tǒng)副局級干部調(diào)查問卷75份。將獲取到的數(shù)據(jù)輸入模型中進行相關(guān)數(shù)據(jù)的運算。

2.2 數(shù)據(jù)處理運算

根據(jù)理論分析和實際操作情況可知，不同的指標在整個評價體系中起到的作用是存在差異的。因此，還需要對輸入的數(shù)據(jù)進行量化處理。例如，C12撥款速度為客觀時間，但其單位也需根據(jù)實際情況將絕對數(shù)額轉(zhuǎn)換為0～100的比例。C21政策覆蓋程度為客觀數(shù)據(jù)，根據(jù)覆蓋率轉(zhuǎn)換為0～100數(shù)據(jù)，100為全覆蓋。在構(gòu)建了評估體系后，選擇合適的計量模型。通過比對分析目前國內(nèi)較主流的評價方法后，選擇了層次分析法（Analytic hierarchy process，AHP）作為本研究的主要方法[7，8]。根據(jù)問卷調(diào)查情況，確定每個指標之間的權(quán)重比值。將調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)（包括多名專家以及利益相關(guān)者認知數(shù)據(jù)）代入MATLAB7.0中進行矩陣計算，得到經(jīng)濟效益、社會效益以及政治效益的權(quán)重比值為0.400∶0.333∶0.267。同理計算準則層B1，B2，B3的權(quán)重比分別為：

C11∶C12∶C13∶C14=0.333∶0.267∶0.200∶0.200

C21∶C22∶C23∶C24∶C25=0.230∶0.150∶0.160∶0.250∶0.210

C31∶C32∶C33∶=0.300∶0.330∶0.367

模糊層次法可以定量地計算出對于總政策而言各個指標層的相對重要程度，但是并不能計算政策總體的綜合數(shù)值。因此，需要參考主觀評價法和客觀數(shù)值兩個部分的數(shù)據(jù)，輔以權(quán)重指標進行進一步計算。在總體績效指標最終運算部分，根據(jù)民政部門、保險公司以及實證調(diào)研得到的相關(guān)數(shù)據(jù)，運用層次評估法對政策實施前后的總體績效進行了評估（表1）。

3 實證結(jié)果分析

3.1 政策實施后的經(jīng)濟效益增幅顯著

從總體指標上看，農(nóng)房政策性災(zāi)害保險的經(jīng)濟效益十分顯著。這一指標在政策執(zhí)行前后出現(xiàn)較為明顯的增加，與前期執(zhí)行政策相比，政策效應(yīng)的增幅達到33.78%。造成這種結(jié)果的原因，可以結(jié)合以下經(jīng)濟指標中4個底層指標進行解釋。

農(nóng)房倒塌款絕對數(shù)額：災(zāi)后農(nóng)民在住房倒塌的重建環(huán)節(jié)中，面臨的最大問題就是重建資金的來源問題，補償款絕對數(shù)額是一個客觀且重要的政策信號。相較于其他指標，補償款數(shù)額的權(quán)重在所有指標中占據(jù)最重要的作用，綜合權(quán)重值達到0.13，且評分從政策執(zhí)行前的1.33分增至4.27分。補償款數(shù)額最大值達到16 000元，雖距完全重建還有較大差距，但較政策執(zhí)行前有著跨越式的增長，增長幅度近221%。

重建款撥付速度：從實際情況來看，保險公司規(guī)定“在出現(xiàn)報險后須在3個工作日內(nèi)迅速調(diào)度出險地分支機構(gòu)的理賠人員赴事故現(xiàn)場查勘定損”，“查勘定損工作完成后，在無爭議的情況下，人保財險縣（市、區(qū)）支公司應(yīng)在10日內(nèi)將賠款支付給縣級民政部門”，相比政府部門財政轉(zhuǎn)移支付的復(fù)雜繁瑣，保險資金撥付周期極大縮短，指標評分直接反應(yīng)政策執(zhí)行前為5.33分，政策執(zhí)行后為9.60分，評分提高80.1%。

資金利用效率：指標的權(quán)重處于中間位置，用于反映在財政或其他來源的重建資金下?lián)芎蟮氖褂眠^程中，是否將資金下?lián)艿叫枰娜撕偷貐^(qū)。量化指標反映，資金利用效率從5.60分提高到7.20分，效率提高28.5%。說明新政策實施后，下?lián)苜Y金的利用效率進一步提高，有限的政府公共資金可以服務(wù)更多的區(qū)域和人員，得到更大的效益。

完善災(zāi)害支付體系：農(nóng)房政策性災(zāi)害保險實現(xiàn)了市場力量的引入，將保險公司的市場運作與政府政策性救助結(jié)合起來。政策執(zhí)行前后的支付體系評分對比顯示，政策實施前為5.28分，實施后為7.60分，同比增長43.94%，支付體系的完整性、系統(tǒng)性進一步增強。

3.2 政策實施后的社會效益穩(wěn)步提高

政策實施的社會效應(yīng)是公共政策評估中必須正視的外部效應(yīng)。前述研究表明，社會效應(yīng)評分由統(tǒng)保前21.61分增加到28.91分，相對指標增幅33.78%，有著較為明顯的正的社會效應(yīng)改進。

政策覆蓋程度：農(nóng)房政策性災(zāi)害保險政策是針對農(nóng)村地區(qū)農(nóng)戶因災(zāi)損毀的住房實行統(tǒng)一保險的政策。較過去實施政策，其包涵所有的農(nóng)村地區(qū)和農(nóng)村在籍人口，實現(xiàn)了100%的覆蓋，消滅了政策實施的死角。因此，政策覆蓋率的細分指標評分從2.68分升至7.67分，指標增長幅度達186.19%。這也是社會效應(yīng)影響中最為突出和重要的部分。

居民心理抵抗災(zāi)害的能力：保險作為一種將突發(fā)災(zāi)害通過科學原則平穩(wěn)分擔的工具，雖然不能阻止自然災(zāi)害發(fā)生，但是通過事前的預(yù)防措施可以提高居民的抗災(zāi)心理能力。對調(diào)查數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析證明，在保險政策實施后，居民對于住房受損的心理承受能力由3.00分提高到3.95分，提高近30%，保險對于心理抵抗能力的提高作用明顯。

居民購買保險意識：在我國，居民尤其是農(nóng)村居民為應(yīng)對不確定性風險而購買保險的意愿較低。調(diào)查數(shù)據(jù)證明，農(nóng)村居民在明確購買保險所帶來的風險補償優(yōu)勢后，自發(fā)購買保險的意愿極大增強，反映在量化指標中由4.08分上升至4.80分，提升17.6%。雖較其他指標數(shù)據(jù)增幅不顯著，但帶動趨勢和效應(yīng)明顯。

農(nóng)民政策滿意度：農(nóng)民作為政策實施的主要作用對象，其對于政策滿意的程度與政策實施效果呈明顯正相關(guān)關(guān)系。研究表明，農(nóng)民對于過去政策的滿意程度較高，對現(xiàn)有政策雖然評分更高但增長不明顯，僅提升1個百分點。

基層政府政策滿意度：相對于農(nóng)民滿意度增幅較少，基層政府對于新政策持歡迎態(tài)度。針對災(zāi)后住房重建問題，農(nóng)房災(zāi)害保險政策在實施中加入了保險公司這個新生力量，減少了基層工作壓力，擴大了政策的正向效應(yīng)，得到了基層政府特別是民政部門的肯定，滿意度評分由5.60分提高到6.16分，政策滿意度相比提高了10個百分點。

3.3 政策實施后的政治效益逐步凸顯

將保險引入農(nóng)房災(zāi)后重建工作中，一方面是開拓新的救災(zāi)資金來源，另一方面由于引入了新的利益主體，政策實施的過程和利益格局發(fā)生變化。將過去政策執(zhí)行中存在的操作不規(guī)范、分配不公平以及暗箱操作納入市場監(jiān)督機制的范疇中，提高了政府的政治公信力，樹立了政府的形象。

資源分配的公平程度：在以往的政策執(zhí)行中，政府承擔著多種環(huán)節(jié)的多種角色。雖然在政府執(zhí)行環(huán)節(jié)中約束嚴格，但是由于救災(zāi)涉及區(qū)域面廣，幫扶群眾數(shù)量多，而具體操作人員素質(zhì)參差不齊，以權(quán)謀私的現(xiàn)象時有發(fā)生。資源分配的公平程度相對于政策實施前的6.40分提高到7.60分，提高18.75%。在引入保險公司這一利益群體后，由于支付金額來源于保險公司，其補償資金分配的前提是市場化的合同契約與實地勘察的結(jié)論，雙重監(jiān)理的結(jié)果提高了資源分配的公平程度。

信息的透明度：尋租行為的發(fā)生很大程度上來源于信息公開的不透明性。保險公司在進行定損賠付的過程中，公開災(zāi)情審核流程、審核名單、支付結(jié)果等信息，讓災(zāi)民及時了解并快速反饋分配的效果，避免了災(zāi)民由于對政策的不理解而滋生的不滿情緒。調(diào)查分析的結(jié)果表明，由于保險公司介入，信息公開程度提高18.71%，政策政治效益明顯。

操作的規(guī)范程度：保險公司作為風險管理領(lǐng)域的專業(yè)組織，其自身有著一套嚴格控制風險的規(guī)范流程和預(yù)防機制，不僅反映在災(zāi)后的經(jīng)濟補償和救災(zāi)過程中，更重要的是保險公司在預(yù)防災(zāi)害發(fā)生之前的各種全面、專業(yè)的備災(zāi)、防災(zāi)、減災(zāi)和降低脆弱性方面的系統(tǒng)工作。這些工作是以往單一政策實施管理所缺失的地方。從表1可以看到，操作規(guī)范程度的權(quán)重在政治效應(yīng)中發(fā)揮作用最大，在整個評估體系中僅次于直接經(jīng)濟效益中的補償數(shù)額和補償資金下?lián)苤芷?。評分也從7.82分增至8.80分，增長12.53%。這說明通過政策的逐步深入拓展，未來的政策實施中仍存在較大的優(yōu)化空間。

4 政策建議

針對實施過程中存在的問題[9，10]，結(jié)合數(shù)據(jù)分析，提出如下政策建議。

1）明確劃分政府和保險公司的責、權(quán)、利邊界。政府部門和保險公司除了在各自的價值取向上不同，運作機理也大相徑庭。兩種不同的組織形式的良好協(xié)作除了要發(fā)揮各自的優(yōu)勢外，還要盡量消除兩者間差異對優(yōu)勢發(fā)揮的限制。

2）開展特色運營模式試點。應(yīng)給予各級政府較為寬松的政策環(huán)境，允許在市級或縣級財政自行籌款的基礎(chǔ)上，根據(jù)當?shù)氐淖匀画h(huán)境條件、災(zāi)害頻率、損失程度、農(nóng)村居民收入情況等因素開展試點工作，探索具有地區(qū)特色的運營模式。

3）科學規(guī)劃設(shè)計保險制度。農(nóng)房政策性災(zāi)害保險的險種和條款設(shè)計非常復(fù)雜，并且經(jīng)過多年的總結(jié)和修改，現(xiàn)行條款也已日趨完善。但仍然有部分條款與實際運行存在矛盾，需要進一步改進和修訂。

4）加強對農(nóng)戶的宣傳和教育。要順利推動農(nóng)房政策性災(zāi)害保險，爭取農(nóng)村居民這一政策目標群體和參與主體的支持和積極參與，必須進行廣泛的宣傳，改變農(nóng)村居民的傳統(tǒng)觀念，增強其保險意識，促進其主動地學習和運用保險工具。

參考文獻：

[1] [美]詹姆斯·E·安德森.公共決策[M].北京：華夏出版社，1990.

[2] 賈凌民.政府公共政策績效評估研究[J].中國行政管理，2013（3）：20-23.

[3] [美]威 廉·N·鄧 恩.公共政策分析導(dǎo)論[M].北京：中國人民大學出版社，2002.

[4] 陳慶云.公共政策分析[M].北京：中國經(jīng)濟出版社，1996.

[5] 蔡立輝.政府績效評估的理念與方法分析[J].中國人民大學學報，2002（5）：42-44.

[6] 趙煥臣.層次分析法[M].北京：科學出版社，1986.

[7] 許樹柏.層次分析法原理[M].天津：天津大學出版社，1988.

[8] 張吉軍.模糊層次分析法（FAHP）[J].模糊系統(tǒng)與數(shù)學，2000， 14（2）：80-88.

[9] 邵倩波.廣西農(nóng)房政策性災(zāi)害保險的實踐與政策研究[A]. 全國減災(zāi)求實政策理論研討會優(yōu)秀論文集[C]，北京：中國社會出版社，2011.

[10] 張躍華，何文炯.政策性農(nóng)房保險、社會福利與績效評估——基于浙江省農(nóng)村固定觀察點499個農(nóng)戶的微觀數(shù)據(jù)分析[J].保險研究，2009（7）：65-75.