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      四川省公共安全治理效率的時空演進(jìn)

      2023-09-25 07:25:42
      智能城市 2023年8期
      關(guān)鍵詞:市州公共安全經(jīng)濟(jì)區(qū)

      范 震

      (南京森林警察學(xué)院,江蘇 南京 210021)

      當(dāng)前對于公共安全治理的研究主要為治理主體的機(jī)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(lǐng)域,有學(xué)者嘗試運用DEA模型研究公共安全服務(wù)的效率,如龔鋒[2]在考慮外生環(huán)境變量和隨機(jī)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(wù)供給效率進(jìn)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(jìn)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(wù)效率進(jìn)行評估。但已有研究多局限對公共安全治理指標(biāo)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(chǔ)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(jìn)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(qiáng)頂層設(shè)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(biāo)選取

      公共安全治理涉及的投入和產(chǎn)出多樣,較多指標(biāo)難以量化,且因獲取渠道不暢等原因,相關(guān)指標(biāo)的數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重。本文在已有研究的基礎(chǔ)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(biāo),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(zāi)事故發(fā)生數(shù))等4個指標(biāo),衡量公共安全治理的產(chǎn)出。部分地市州某些指標(biāo)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(biāo)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(jìn)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(dá)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(jìn)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(biāo)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)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(shù)進(jìn)步均大于1.000,說明四川省公共安全治理的技術(shù)進(jìn)步呈穩(wěn)步上升態(tài)勢,外生技術(shù)進(jìn)步能力較強(qiáng)。分析純技術(shù)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(shù)創(chuàng)新和資源配置管理水平呈上升趨勢,但其總體技術(shù)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(dǎo)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(shù)進(jìn)步的均值大于1.000,綜合技術(shù)效率變化指數(shù)、純技術(shù)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(shù)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(shù)進(jìn)步帶來的強(qiáng)大驅(qū)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(jì)區(qū)公共安全治理全要素變化情況如表4所示。各經(jīng)濟(jì)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(shù)進(jìn)步的驅(qū)動作用,與上文各地市州的分析結(jié)果一致。僅川南經(jīng)濟(jì)區(qū)和攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)在綜合技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)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(jì)區(qū)和攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)在規(guī)模效率改善、技術(shù)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(jì)區(qū)和川西北生態(tài)示范區(qū)應(yīng)著重加強(qiáng)對于公共安全治理規(guī)模效率的改善,而成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)在技術(shù)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(yīng)采取相應(yīng)措施補(bǔ)齊短板。

      表4 四川省各經(jīng)濟(jì)區(qū)公共安全治理全要素變化情況

      2 研究結(jié)論

      基于DEA模型對四川省公共安全治理效率進(jìn)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(jìn)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(dá)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(jìn)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(shù)的進(jìn)步帶來的強(qiáng)大創(chuàng)新驅(qū)動力,但總體公共安全治理的技術(shù)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(jì)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(shù)進(jìn)步的驅(qū)動作用。川南經(jīng)濟(jì)區(qū)和攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)在規(guī)模效率改善、技術(shù)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(jì)區(qū)和川西北生態(tài)示范區(qū)應(yīng)著重加強(qiáng)對于公共安全治理規(guī)模效率的改善,而成都平原經(jīng)濟(jì)區(qū)在技術(shù)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(yīng)該采取相應(yīng)措施補(bǔ)齊短板。

      3 對策建議

      (1)建立健全監(jiān)督評價機(jī)制,促進(jìn)相關(guān)管理部門科學(xué)施政。加強(qiáng)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(guān)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(xué)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(xué)統(tǒng)籌資源要素配置,推進(jìn)各地區(qū)公共安全治理協(xié)同發(fā)展。加強(qiáng)頂層設(shè)計和統(tǒng)籌規(guī)劃,加強(qiáng)對各地市州公共安全治理資源要素的宏觀調(diào)控,科學(xué)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(qiáng)對薄弱地區(qū)的政策傾斜和科學(xué)指導(dǎo),深刻認(rèn)識治安維穩(wěn)的重要性[7],加大扶持力度和做好政策引導(dǎo)。

      (3)加大公共安全治理科技研發(fā)力度,持續(xù)發(fā)揮技術(shù)進(jìn)步的驅(qū)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(guān)技術(shù)研發(fā)的投入力度,強(qiáng)化相關(guān)人才的引進(jìn)和培育,通過大數(shù)據(jù)等技術(shù)提升公共安全管理的信息化和現(xiàn)代化水平[8]。

      4 結(jié)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(jìn)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(qiáng)頂層設(shè)計、優(yōu)化治理效率提供有益參考。

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