行政成本控制研究論文

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摘要：本文分析了政府行政成本中的非對稱信息問題，運用委托理論探討了存在道德風險的情況下，作為委托人的上級政府或部門如何激勵作為人的下級政府或部門降低行政成本。通過對問題的假設與抽象，構建了行政成本控制的委托模型。運用遺傳算法進行仿真求解，得出最優合同激勵因子。仿真結果表明該模型較有效地節約了行政成本。

關鍵詞：非對稱信息；委托；行政成本；遺傳算法

0引言

加快建設節約型、可持續發展社會已經成為人們的普遍共識。在這個過程中，政府應該以建設節約型政府為目標，成為建設節約型社會的榜樣。建設節約型政府以節約行政成本作為微觀基礎[1]。因此，研究如何有效節約行政成本具有現實意義。

一直以來許多專家學者對政府行政成本進行了研究，對降低成本的方法做了多方面探討，主要集中在對政治架構、制度建設、法律建設等方面的宏觀討論[2]，很少站在委托的角度來審視政府上下級之間關系并對行政成本進行分析。本文立足于政府各層級之間的委托關系，通過定量建模研究如何減少行政成本。

1行政成本中的委托關系

從宏觀的視角剖析政治領域的委托關系，它可以分解為兩個層次：第一層是人民和政府之間形成的委托關系，這是基礎關系，稱之為“一級委托關系”；第二層的委托關系是基礎委托關系的派生關系，它存在于政府各層級之間，稱之為“二級委托關系”[3][4]，在二級委托關系中，上級政府委托下級政府從事活動，上級政府為委托人，下級政府成為人。假定行政系統由中央政府，地方政府，各級行政部門領導組成。

那么，每一層次相對上一層次是人，相對下一層是委托人。因此該委托關系在上下級政府或上下級行政部門間同樣成立[6]。這種關系不僅繼承了一般委托關系的共性，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，相對于其他的委托關系，人的道德風險將會更頻繁、更嚴重地出現[5]，政治領域道德風險的具體表現就是政府官員對行政成本的普遍浪費。

本文主要研究“二級委托關系”，將降低行政成本問題抽象為數學模型，分析行政過程中資源浪費的原因，探討在行政成本管理方面產生道德風險的情況下，委托人（上級政府或部門）如何設計一種有效的激勵和控制措施，促使人（下級政府或部門）努力降低行政成本，使委托人效用最大化。

2模型的假設及說明

1)政府的運行是有效的，上級政府期望效用以社會福利最大化為目的，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作水平的情況下，減少行政過程中所產生的浪費和各種不必要支出。

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

3)下級政府在進行每期行政預算時，根據經驗確定該期行政成本C1，上級政府確定行政成本的合理值C2，再根據預先給定的權數確定行政成本基數C，C是C1和C2兩項指標的綜合評價值。將多個指標變換為一個指標的數學方法很多。文獻[8]研究了一種線性聯合確定基數法的合同機制。根據文獻[7]，考慮成本指標的特殊性及將C1和C2作用擴大化的要求，將線性和非線性兩種方法確定的聯合基數的平均值作為行政成本的基數，即其中，β是上級政府根據其對1C和2C的傾向而確定的權數。

a.當人實際行政成本aC小于基數C時，委托人將節約部分()aC<C以1b比例分給人作為獎勵，即1*()abC<C。

b.當實際行政成本aC>C時，則人需要承擔超額部分1b的數額，即1*()abC<C。

同時，故意高報成本1C有利于使人獲得更多獎勵或承擔更低超額費用，因此當1aC>C時，委托人對高報部分處以比例為2b的處罰，即11*()abC<C。顯然，12b,b≥0。

4)假設0C為未實施激勵控制措施前幾期的行政成本的移動平均數，對應于實施激勵控制措施后的實際成本的節約額，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，也受到外界的環境噪音(隨機因素)的影響。不失一般性，假設a0C=C<ta+θ。t是努力對成本的影響系數，可以通過歷史數據的均值來確定(t>0)。θ表示外界的環境噪音或不確定性，服從均值為零、方差為σ2的隨機分布，即θ<N(0,σ2)。aC的意義是人付出努力后的實際行政成本，''''()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。進一步假設V(a)=na2。n為成本系數，n越大，努力產生的成本越大。

3模型的建立

委托人與人之間存在信息非對稱是產生道德風險的根源。委托理論認為，無論委托人采取何種措施，人總會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，委托人無法通過強制合同迫使人付出符合委托人期望的最大努力。因此，存在道德風險的情況下，委托人只能通過激勵合同機制誘使人采取委托人希望的行動，在激勵人的同時使委托人期望效用最大化。建立委托關系模型如下：

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制的搜索算法。其主要特點是采用群體搜索策略和充分利用群體中個體間的信息交換，其搜索不依賴于梯度信息，具有全局搜索、搜索空間維數較大以及效率高等優點，尤其適用于處理傳統搜索方法難于解決的復雜非線性問題。

遺傳算法運算過程如下：

1)編碼：將解空間的解表示成遺傳空間的基因型串結構數據本文采用二進制編碼方式。

2)生成初始種群：隨機產生N個初始串結構數據，每個串結構數據稱為個體，N個個體構成一個群體，以該初始群體為初始點開始迭代。設置進化代數計數器t←0；設置最大進化代數T=100；隨機生成N個個體作初始種群P(0)。

3)適應度值評價：適應度函數反映了個體對環境適應能力的強弱，根據適應度值，可以控制個體生存的機會，體現適者生存的自然法則。適應度函數的定義方式有很多。

4)選擇：根據個體適應度值，按一定規則從上一代群體中選擇優良個體遺傳到下一代群體。適應性強的個體為下代貢獻后代的概率大。這里采用StochasticTournament選擇算子。

5)交叉：將群體內各個個體搭配成對，對每個個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：對群體中每一個個體，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。

7)終止條件判斷：若t≤T，則t←t+1，轉步驟(2)；若t>T，輸出進化過程中得到的具有最大適應度的個體作為最優解，終止運算。

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，實施激勵措施后，人自報成本1C=3500，委托人報成本2C=3000，將參數代入模型進行仿真計算，搜尋最優的決策變量1b和2b。遺傳算法中，產生規模為20的初始種群，迭代終止代數為100代，優良計數為2，交叉概率為0.8，適應度函數為1210210ta(1<b+b)<b(c<c)+b(c<c)。

仿真計算使用Matlab語言。仿真結果顯示使委托人期望效用最大的1b=0.7398，2b=0.5027，此時委托人期望效用穩定為504.0191，人期望效用穩定為1000.3。顯然，如果不采取激勵，則委托人直接效用為零，人效用大于其基本收入。公務員之家

由計算結果可得：

(1)12b>b，一方面滿足了人付出的最優努力為正的條件，另一方面也說明在前面設定的費用基數確定方式下，人通過高報行政成本來提高費用基數的做法不會為其帶來較多收益，且能使委托人的期望效用獲得最大值。為了激勵人降低成本，需要設定適當的獎勵和懲罰系數，過小的獎勵和懲罰系數起不到激勵的效果，過大的獎勵和懲罰系數又會導致委托人和人的期望效用小于零，使委托人失去制定激勵控制措施的動力，人也不會有意愿參與激勵計劃。在上述設定的模型參數的情況下，仿真結果b1和b2值可以達到最佳激勵效果。

(2)當有關參數變量發生變化時，最佳獎勵和懲罰系數也會發生變化。通過仿真比較，__權數值β的減小對委托人和人的期望效用沒有顯著影響，但卻使b1和b2明顯減少。這是因為委托人降低了對人自報行政成本依賴的結果。委托人掌握較多的信息量，主動減少了對人自報成本的依賴程度(即調低β值)，從而增加了委托人期望效用。ρ值的變化對獎勵懲罰系數影響不大，主要影響人確定性等價收入中的風險成本。

5總結

本文以委托的視角研究了政府各層級間的關系，對行政成本控制問題進行了建模與仿真。通過仿真計算可以得到使委托人期望效用最大的獎勵因子和懲罰因子。從仿真結果可以看出，采取了激勵措施后委托人期望效用非負且顯著改善，有效節約了行政成本。

模型參數值的設定會影響到獎勵和懲罰因子，因此如何合理設定模型參數仍值得進一步研究。實際應用時可以依據歷史數據和經驗來設定，并在實踐中不斷修正。

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