導(dǎo)語(yǔ)：行政成本控制研究論文一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：本文分析了政府行政成本中的非對(duì)稱信息問(wèn)題，運(yùn)用委托理論探討了存在道德風(fēng)險(xiǎn)的情況下，作為委托人的上級(jí)政府或部門如何激勵(lì)作為人的下級(jí)政府或部門降低行政成本。通過(guò)對(duì)問(wèn)題的假設(shè)與抽象，構(gòu)建了行政成本控制的委托模型。運(yùn)用遺傳算法進(jìn)行仿真求解，得出最優(yōu)合同激勵(lì)因子。仿真結(jié)果表明該模型較有效地節(jié)約了行政成本。

關(guān)鍵詞：非對(duì)稱信息；委托；行政成本；遺傳算法

0引言

加快建設(shè)節(jié)約型、可持續(xù)發(fā)展社會(huì)已經(jīng)成為人們的普遍共識(shí)。在這個(gè)過(guò)程中，政府應(yīng)該以建設(shè)節(jié)約型政府為目標(biāo)，成為建設(shè)節(jié)約型社會(huì)的榜樣。建設(shè)節(jié)約型政府以節(jié)約行政成本作為微觀基礎(chǔ)[1]。因此，研究如何有效節(jié)約行政成本具有現(xiàn)實(shí)意義。

一直以來(lái)許多專家學(xué)者對(duì)政府行政成本進(jìn)行了研究，對(duì)降低成本的方法做了多方面探討，主要集中在對(duì)政治架構(gòu)、制度建設(shè)、法律建設(shè)等方面的宏觀討論[2]，很少站在委托的角度來(lái)審視政府上下級(jí)之間關(guān)系并對(duì)行政成本進(jìn)行分析。本文立足于政府各層級(jí)之間的委托關(guān)系，通過(guò)定量建模研究如何減少行政成本。

1行政成本中的委托關(guān)系

從宏觀的視角剖析政治領(lǐng)域的委托關(guān)系，它可以分解為兩個(gè)層次：第一層是人民和政府之間形成的委托關(guān)系，這是基礎(chǔ)關(guān)系，稱之為“一級(jí)委托關(guān)系”；第二層的委托關(guān)系是基礎(chǔ)委托關(guān)系的派生關(guān)系，它存在于政府各層級(jí)之間，稱之為“二級(jí)委托關(guān)系”[3][4]，在二級(jí)委托關(guān)系中，上級(jí)政府委托下級(jí)政府從事活動(dòng)，上級(jí)政府為委托人，下級(jí)政府成為人。假定行政系統(tǒng)由中央政府，地方政府，各級(jí)行政部門領(lǐng)導(dǎo)組成。

那么，每一層次相對(duì)上一層次是人，相對(duì)下一層是委托人。因此該委托關(guān)系在上下級(jí)政府或上下級(jí)行政部門間同樣成立[6]。這種關(guān)系不僅繼承了一般委托關(guān)系的共性，而且還有著自身的特殊性，即委托人地位的特殊性與人地位的特殊性。因此，相對(duì)于其他的委托關(guān)系，人的道德風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)更頻繁、更嚴(yán)重地出現(xiàn)[5]，政治領(lǐng)域道德風(fēng)險(xiǎn)的具體表現(xiàn)就是政府官員對(duì)行政成本的普遍浪費(fèi)。

本文主要研究“二級(jí)委托關(guān)系”，將降低行政成本問(wèn)題抽象為數(shù)學(xué)模型，分析行政過(guò)程中資源浪費(fèi)的原因，探討在行政成本管理方面產(chǎn)生道德風(fēng)險(xiǎn)的情況下，委托人（上級(jí)政府或部門）如何設(shè)計(jì)一種有效的激勵(lì)和控制措施，促使人（下級(jí)政府或部門）努力降低行政成本，使委托人效用最大化。

2模型的假設(shè)及說(shuō)明

1)政府的運(yùn)行是有效的，上級(jí)政府期望效用以社會(huì)福利最大化為目的，一直致力于降低行政成本。本文討論的降低行政成本是指在保證政府正常運(yùn)作水平的情況下，減少行政過(guò)程中所產(chǎn)生的浪費(fèi)和各種不必要支出。

2)降低行政成本給政府和社會(huì)帶來(lái)多方面的效益和影響，這里只考慮降低成本帶來(lái)的直接收益，而不考慮間接效益。

3)下級(jí)政府在進(jìn)行每期行政預(yù)算時(shí)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定該期行政成本C1，上級(jí)政府確定行政成本的合理值C2，再根據(jù)預(yù)先給定的權(quán)數(shù)確定行政成本基數(shù)C，C是C1和C2兩項(xiàng)指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)值。將多個(gè)指標(biāo)變換為一個(gè)指標(biāo)的數(shù)學(xué)方法很多。文獻(xiàn)[8]研究了一種線性聯(lián)合確定基數(shù)法的合同機(jī)制。根據(jù)文獻(xiàn)[7]，考慮成本指標(biāo)的特殊性及將C1和C2作用擴(kuò)大化的要求，將線性和非線性兩種方法確定的聯(lián)合基數(shù)的平均值作為行政成本的基數(shù)，即其中，β是上級(jí)政府根據(jù)其對(duì)1C和2C的傾向而確定的權(quán)數(shù)。

a.當(dāng)人實(shí)際行政成本aC小于基數(shù)C時(shí)，委托人將節(jié)約部分()aC<C以1b比例分給人作為獎(jiǎng)勵(lì)，即1*()abC<C。

b.當(dāng)實(shí)際行政成本aC>C時(shí)，則人需要承擔(dān)超額部分1b的數(shù)額，即1*()abC<C。

同時(shí)，故意高報(bào)成本1C有利于使人獲得更多獎(jiǎng)勵(lì)或承擔(dān)更低超額費(fèi)用，因此當(dāng)1aC>C時(shí)，委托人對(duì)高報(bào)部分處以比例為2b的處罰，即11*()abC<C。顯然，12b,b≥0。

4)假設(shè)0C為未實(shí)施激勵(lì)控制措施前幾期的行政成本的移動(dòng)平均數(shù)，對(duì)應(yīng)于實(shí)施激勵(lì)控制措施后的實(shí)際成本的節(jié)約額，作為委托人的收益，即0()aC<C。

5)行政成本的減少取決于人的努力程度，也受到外界的環(huán)境噪音(隨機(jī)因素)的影響。不失一般性，假設(shè)a0C=C<ta+θ。t是努力對(duì)成本的影響系數(shù)，可以通過(guò)歷史數(shù)據(jù)的均值來(lái)確定(t>0)。θ表示外界的環(huán)境噪音或不確定性，服從均值為零、方差為σ2的隨機(jī)分布，即θ<N(0,σ2)。aC的意義是人付出努力后的實(shí)際行政成本，''''()0aCa<，即aC隨人努力的增加而減少。

6)人的努力成本V(a)可用貨幣衡量，且努力成本V''''(a)<0,V''''''''(a)<0，即人的努力成本V(a)隨其努力程度的增加而遞增的增加。進(jìn)一步假設(shè)V(a)=na2。n為成本系數(shù)，n越大，努力產(chǎn)生的成本越大。

3模型的建立

委托人與人之間存在信息非對(duì)稱是產(chǎn)生道德風(fēng)險(xiǎn)的根源。委托理論認(rèn)為，無(wú)論委托人采取何種措施，人總會(huì)選擇使自己期望效用最大的努力程度。由于私有信息的存在，委托人無(wú)法通過(guò)強(qiáng)制合同迫使人付出符合委托人期望的最大努力。因此，存在道德風(fēng)險(xiǎn)的情況下，委托人只能通過(guò)激勵(lì)合同機(jī)制誘使人采取委托人希望的行動(dòng)，在激勵(lì)人的同時(shí)使委托人期望效用最大化。建立委托關(guān)系模型如下：

4仿真求解

4.1遺傳算法

遺傳算法(GA)，最先是由JohnHolland教授于1975年提出，借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機(jī)制的搜索算法。其主要特點(diǎn)是采用群體搜索策略和充分利用群體中個(gè)體間的信息交換，其搜索不依賴于梯度信息，具有全局搜索、搜索空間維數(shù)較大以及效率高等優(yōu)點(diǎn)，尤其適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難于解決的復(fù)雜非線性問(wèn)題。

遺傳算法運(yùn)算過(guò)程如下：

1)編碼：將解空間的解表示成遺傳空間的基因型串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)本文采用二進(jìn)制編碼方式。

2)生成初始種群：隨機(jī)產(chǎn)生N個(gè)初始串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，每個(gè)串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)稱為個(gè)體，N個(gè)個(gè)體構(gòu)成一個(gè)群體，以該初始群體為初始點(diǎn)開(kāi)始迭代。設(shè)置進(jìn)化代數(shù)計(jì)數(shù)器t←0；設(shè)置最大進(jìn)化代數(shù)T=100；隨機(jī)生成N個(gè)個(gè)體作初始種群P(0)。

3)適應(yīng)度值評(píng)價(jià)：適應(yīng)度函數(shù)反映了個(gè)體對(duì)環(huán)境適應(yīng)能力的強(qiáng)弱，根據(jù)適應(yīng)度值，可以控制個(gè)體生存的機(jī)會(huì)，體現(xiàn)適者生存的自然法則。適應(yīng)度函數(shù)的定義方式有很多。

4)選擇：根據(jù)個(gè)體適應(yīng)度值，按一定規(guī)則從上一代群體中選擇優(yōu)良個(gè)體遺傳到下一代群體。適應(yīng)性強(qiáng)的個(gè)體為下代貢獻(xiàn)后代的概率大。這里采用StochasticTournament選擇算子。

5)交叉：將群體內(nèi)各個(gè)個(gè)體搭配成對(duì)，對(duì)每個(gè)個(gè)體以一定交叉概率交換其部分染色體。本文采用Scattered交叉方式。

6)變異：對(duì)群體中每一個(gè)個(gè)體，以某一變異概率改變某些基因座上的基因值為其他等位基因。這里采用Gaussian變異函數(shù)。

7)終止條件判斷：若t≤T，則t←t+1，轉(zhuǎn)步驟(2)；若t>T，輸出進(jìn)化過(guò)程中得到的具有最大適應(yīng)度的個(gè)體作為最優(yōu)解，終止運(yùn)算。

4.2仿真求解及分析

假定0C=5000，t=5，w=1500，n=0.6ρ=0.5，β=0.6，0U=1000，實(shí)施激勵(lì)措施后，人自報(bào)成本1C=3500，委托人報(bào)成本2C=3000，將參數(shù)代入模型進(jìn)行仿真計(jì)算，搜尋最優(yōu)的決策變量1b和2b。遺傳算法中，產(chǎn)生規(guī)模為20的初始種群，迭代終止代數(shù)為100代，優(yōu)良計(jì)數(shù)為2，交叉概率為0.8，適應(yīng)度函數(shù)為1210210ta(1<b+b)<b(c<c)+b(c<c)。

仿真計(jì)算使用Matlab語(yǔ)言。仿真結(jié)果顯示使委托人期望效用最大的1b=0.7398，2b=0.5027，此時(shí)委托人期望效用穩(wěn)定為504.0191，人期望效用穩(wěn)定為1000.3。顯然，如果不采取激勵(lì)，則委托人直接效用為零，人效用大于其基本收入。公務(wù)員之家

由計(jì)算結(jié)果可得：

(1)12b>b，一方面滿足了人付出的最優(yōu)努力為正的條件，另一方面也說(shuō)明在前面設(shè)定的費(fèi)用基數(shù)確定方式下，人通過(guò)高報(bào)行政成本來(lái)提高費(fèi)用基數(shù)的做法不會(huì)為其帶來(lái)較多收益，且能使委托人的期望效用獲得最大值。為了激勵(lì)人降低成本，需要設(shè)定適當(dāng)?shù)莫?jiǎng)勵(lì)和懲罰系數(shù)，過(guò)小的獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰系數(shù)起不到激勵(lì)的效果，過(guò)大的獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰系數(shù)又會(huì)導(dǎo)致委托人和人的期望效用小于零，使委托人失去制定激勵(lì)控制措施的動(dòng)力，人也不會(huì)有意愿參與激勵(lì)計(jì)劃。在上述設(shè)定的模型參數(shù)的情況下，仿真結(jié)果b1和b2值可以達(dá)到最佳激勵(lì)效果。

(2)當(dāng)有關(guān)參數(shù)變量發(fā)生變化時(shí)，最佳獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰系數(shù)也會(huì)發(fā)生變化。通過(guò)仿真比較，__權(quán)數(shù)值β的減小對(duì)委托人和人的期望效用沒(méi)有顯著影響，但卻使b1和b2明顯減少。這是因?yàn)槲腥私档土藢?duì)人自報(bào)行政成本依賴的結(jié)果。委托人掌握較多的信息量，主動(dòng)減少了對(duì)人自報(bào)成本的依賴程度(即調(diào)低β值)，從而增加了委托人期望效用。ρ值的變化對(duì)獎(jiǎng)勵(lì)懲罰系數(shù)影響不大，主要影響人確定性等價(jià)收入中的風(fēng)險(xiǎn)成本。

5總結(jié)

本文以委托的視角研究了政府各層級(jí)間的關(guān)系，對(duì)行政成本控制問(wèn)題進(jìn)行了建模與仿真。通過(guò)仿真計(jì)算可以得到使委托人期望效用最大的獎(jiǎng)勵(lì)因子和懲罰因子。從仿真結(jié)果可以看出，采取了激勵(lì)措施后委托人期望效用非負(fù)且顯著改善，有效節(jié)約了行政成本。

模型參數(shù)值的設(shè)定會(huì)影響到獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰因子，因此如何合理設(shè)定模型參數(shù)仍值得進(jìn)一步研究。實(shí)際應(yīng)用時(shí)可以依據(jù)歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)來(lái)設(shè)定，并在實(shí)踐中不斷修正。

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