基于PSR的政府水环境审计绩效评价指标体系构建与应用

      开展政府水环境绩效审计是加强生态文明建设的强力举措，是对水资源环境项目运营、成效情况的全面检查和审核。通过建立一套完善的水环境项目绩效审计指标体系，可以全面了解项目工程运作是否符合国家的政策方针，是否经济且效率地达到预期的目标，有益于对项目工程作出客观公正的审计评价。基于PSD框架模型对水环境工程项目绩效审计构建评价指标体系，能够为审计提供清晰、合理的指标。

      一、PSR框架介绍

      PSR（Pressure-Stafe-Respons）评价模型最初由加拿大统计学家David J.Rapport和Tony Friend（1979）提出，PSR含义即压力、状态、响应，是二十世纪八九十年代开始由经济合作与发展组织与联合国环境规划署共同推行用来研究环境问题的框架体系。该模型遵循“原因-效应-响应”的逻辑思维，分析在社会活动中人类与环境的相互影响作用关系，主要分为三个指标：压力指标，回答为什么会发生如此变化的问题；状态指标，旨在给出有关环境及其发展状况的综述；响应指标，主要是针对各种问题所采取的政策和措施。PSR模型回答了“发生了什么，为什么发生，我们该怎么做”三个可持续发展的基本问题，尤其是它提出的将评价对象的三个指标与参照标准相对比的模式得到了业界认可，广泛地应用于区域环境可持续发展指标体系研究和水资源、土地资源指标体系研究等领域。

      

      二、基于PSR框架构建的评价指标体系

      构建基于PSR框架的水环境项目绩效审计评价指标体系是水环境审计的关键环节。建立一个可行且清晰合理的指标体系应该遵循系统性、简明性、动态性、可行性的原则。

      （一）指标体系的建立

      

      根据PSR框架以及上述构建指标体系的原则，本文拟定建立三个层次的水环境项目绩效审计指标体系，见表1。第一层次为准则层，三个压力指标来源于美国政府责任总署对于政府绩效审计的定义中的三个方面，即审计对象是否遵循了法律规章中与该系统相关的规定（准则层中环境政策法规要素）、在取得保护和使用其资源时是否具备经济性和效率性（准则层中环境项目资金要素）和预期结果或设定受益的实现程度（准则层中项目运营效益要素）；第二层次为要素层，反映水环境绩效审计的状态指标，对应政府环境审计的重点：合规性审计和绩效审计，分别是环境政策法规状态指标（合规性：制定和执行）、环境项目资金状态指标（效率性和经济性）、项目运营效益状态指标（效果性：社会、经济和环境效益）；第三层次为指标层，具体响应指标对应水环境绩效审计的具体审计内容。本文的具体响应指标由中国环境年鉴、中国统计年鉴以及国家三河三湖、福建九龙江流域的政府水环境绩效审计实际案例选取归纳得到，其过程运用了统计学中的因子分析法，选取贡献度在75%以上的因子，具有客观代表性并有效避免了指标选择中的罗列冗长和功效重叠。

      （二）评价指标的一致化处理

      评价指标体系中分为极大型指标、极小型指标和居中型指标，因此需要对指标进行类型一致化处理。在此我们统一把极小型指标和居中型指标转化为极大型指标。具体情况如下：

      1.对于资金浪费与流失率这种极小型指标来说，转换后的指标值为：

      

      （三）评价指标的无量纲化处理

      评价指标体系中各指标的计量单位不尽相同，为了剔除量纲和数值数量级之间的差别对综合评价计算的影响，必须对各指标进行无量纲化处理。这里采用“功效系数法”来解决这个问题，其具体算法为：单项指标评估分值di=（Zis-Zib）/（Ziy-Zib）×C+D，为了方便后续综合评价分数的计算，我们给C取值为40，D取值为60，保证最后综合评价分数都是百分制。

      （四）构建判断矩阵

      根据PSR模型构建的水环境绩效审计指标评价体系，从第一层开始进行两两对比，分别构造判断矩阵，其中准则层对于水环境绩效审计的判断矩阵为A，要素层对于准则层的隶属元素判断矩阵为，指标层对于要素层的隶属元素判断矩阵为（由于状态指标中制定、执行和经济性下属响应指标只有一个指标，其权重就是下属指标的权重，故不构建判断矩阵）。由于权重的确定关乎整个指标评价体系的客观性和准确度，为了使权重的得出具有权威性和信服力，本文通过设计调查表并运用德尔菲法向专家咨询具体1～9标度对上述判断矩阵的赋值，其具体赋值标度：1、3、5、7、9分别代表同样重要、稍微重要、比较重要、十分重要、绝对重要；2、4、6、8则为两边数的中间值。具体程序为：在调查表中列出各判断矩阵的框架，找7位专家进行咨询赋值。在第一轮赋值结束后将调查表进行回收汇总整理，并将每位专家的赋值结果反馈给其他专家，三轮同样程序过后，各专家的赋值结果趋于集中，形成最后的判断矩阵。最后，同一层次指标重要程度两两比较，判断矩阵构建结果如下：