云理论的规制影响评估

尚士雄，西宝

(哈尔滨工业大学 管理学院，黑龙江 哈尔滨 150001)

规制影响评估(regulation impact assessment，RIA)，也称规制影响分析，是一种信息化的分析工具，用于评估规制政策的成本、结果以及作用［1］.规制影响评估通过评估规制政策的实施效果来提升规制的质量，并且有效降低规制政策所导致的商业和社会成本.从20世纪70年代美国福特政府以来，规制影响评价陆续在英国、日本等OECD国家得到了较为广泛的应用并取得了良好的效果.虽然存在一个普遍的认知，即规制影响评估在发展中国家普遍存在着抵制执行以及质量问题，并且很少有国家能够持续地将规制影响评估应用于经济、社会和环境规制政策［2］.

传统规制影响评估的核心是规制影响的成本-收益分析.即一项新的规制政策应该在存在净收益的时候才能够被引入.目前OECD国家普遍采用的规制影响评估方法包括结果分析、财政或预算分析、服从成本分析和企业影响评价，这些方法通过比较规制政策实施前后的2种均衡状态下各个经济主体获得的利益和承担的成本，并赋予不同经济主体不同的权重，以期将规制方案对社会整体利益的影响做出评价.一些学者利用计量技术和工程研究方法对成本收益分析进行改良，并开发出相应地量化工具，如数据包络分析法、专家评分法、可拓综合评价模型、聚类分析方法、统计测试法、定义虚拟变量的回归方法等［4］.这些方法使计算更加精确，但同样存在着决策主观性的缺陷，而且必须通过具体分析每项规制方案可能产生的收益和成本来判断其绩效.由于产业替代效应和连锁效应的存在，对单项规制方案进行影响分析可能彼此存在矛盾，从而影响规制影响评估的准确度和可靠性.此外，成本收益分析仅比较规制参与人的成本与收益，忽略了物理基础设施运行规则和可替代性设计.综合以上因素，成本收益分析虽是规制影响评估中所使用的基本方法，但并不是衡量和改进规制政策有效性的惟一标准.发展中国家在应用规制影响评估时，迫切需要结合实际开发出新的工具和方法.

1 云理论模型与规制影响评估的契合性

云理论是由中国工程院院士李德毅教授提出的，其数学基础是概率论、模糊集理论、粗糙集理论、混沌与分形、核函数与主曲线思想［5］.云理论能够把自然语言中定性概念的模糊性和随机性有机综合在一起，实现定性语言值和定量数值之间转换，是研究不确定性的重要工具.

云理论最初被用于人工智能、跳频云发生器、C3I等系统的效能评估，后来被成功地应用到路网和电力基础设施等物理网络系统［6］.廖良才等人将云理论应用于组织绩效评估和项目招投标中的业主评估［7-8］，显示出云理论在社会研究领域的广泛应用前景.苗鑫指出云理论的方法不仅可以应用于纯物理和纯社会系统，还可以应用于物理和社会的混合(hybrid)网络系统［9］.规制系统可以视为由基础设施物理网络和规制参与人网络所构成的复杂系统，两类网络内部及网络间的不断作用，导致规制政策的不断变化.基础设施物理网络是规制的物理载体，规制参与人是规制的行为主体.规制的运行涉及到多方面因素的相互作用，作用的结果在宏观上主要以参与人行为及物理网络的动态变化形态表现出来.云理论的理论基础属于模糊随机理论［10］，用以解决不确定性和模糊性知识的数学工具，可实现概念与数据之间的相互转换.云理论与规制系统二者之间存在微妙的吻合性，将云理论的研究方法应用于规制影响评估是可行的.

2 云理论及规制影响评估应用举例

2.1 隶属云的基本概念

设U是一个论域U={x}，T是与U相联系的语言值.U中的元素x对于T所表达的定性概念的隶属度CT(x)(或称x与T的相容度)是一个具有稳定倾向的随机数，隶属度在论域上的分布称为隶属云，简称为云.

CT(x)在［0，1］中取值，云是从论域U到区间［0，1］的映射，即:

云模型可以有多种形式，有Γ云、三角云、梯形云、正态云，其中正态云是最重要的云模型，大部分语言值适用正态分布表达［11］.

2.2 隶属云的数字特征

隶属云的数字特征可以用期望值Ex、熵En、超熵He3个数值来表征.这些特征反映了定性知识的定量特征.Ex是云的重心位置，即某个模糊概念的期望值;En是表征概念模糊度的亮度，其大小反映了在论域中可被模糊概念接受的元素数;D是云厚度的度量，是整个云厚度的最大值，反映了云的离散程度.由期望和熵2个数字特征便可确定具有正态分布形式的隶属的期望曲线方程.

2.3 正态云模型

正态云模型在表达语言值时最常用，其数学期望曲线MEC为

正态云可采用如下生成算法:

1)xi=G(Ex，En).生成以Ex为期望值，En为标准差的正态随机数xi;

2)Eni=G(En，He).生成以En为期望值，He为标准差的正态随机分布数Eni;

因此，给定正态云的3个数字特征值便可以将模糊性(定性概念的亦此亦彼性)和随机隶属度的随机性集成到一起，构成了定性和定量间的映射.

3 评估模型的构建

通过建立规制影响评估模型对规制影响评价从定性到定量的转化问题加以研究，以解决规制影响评估与表达问题.

3.1 规制影响效果分级

如果将政府规制系统视为一个整体，则不能简单地说其状态处于瘫痪或者正常，实际中更多关注的是规制系统综合失效的严重程度和规制能在多大程度上保持其设计的服务能力.由此，采用考夫曼的“红绿灯”方法，将规制影响划分为以下3个级别［12］:

1)政府“不存在规制风险”，规制系统状态理想，可靠性最高，服务能力完好;

2)政府存在“规制风险”，其主要服务功能受到一定影响，但能维持基本功能正常;

3)政府处于“治理危机”，系统服务性能严重降低，规制参与人利益分配失衡，基础设施系统丧失正常工作能力.

3.2 规制影响因素分类

影响规制效果的因素众多，如果根据细节指标一一列举，则数目众多，而且各指标之间关系错综复杂，很难详细区分;同时考虑到规制效果的随机性与模糊性及表达的特点，由于规制影响评估本身是有成本的，细致地划分各项指标再进行精确地计算需要消耗大量的时间和资源.规制方案往往涉及到不同利益集团间的权衡取舍，通常很难实现帕累托改进.即使通过成本收益精确地测量出数值也没有多大的实际用途，需要的是对现行规制系统运行效率和效果进行综合评价.人们更多的关注的是规制影响效果的隶属区间，并不是某个具体数值;只需要知道影响效果的原因和控制方式，并不需要精确计算影响程度的精确数值.鉴于此，可以从子网络的角度对规制系统进行研究，由子网络的动态性能来衡量系统的有效性.综上所述，在影响因素划分方面，可以根据子系统将其划分为三大类别，而无需将影响因素一一列出.

3.3 规制综合影响评估模型

规制系统的子网络涉及到3类基本要素:基础设施物理网络、规制参与人要素、信息要素.信息约束是新规制经济学的理论分析前提，正是由于信息的存在及流动才使得社会-物理网络(social-physical network)得以相互作用.由于影响规制系统的三大类因素分别依靠若干主要技术指标来表达，很难一一比较，那么就需要对三方面的指标进行归一化处理，即用相对指标值来表示，然后构建规制系统综合性能模型，如图1所示，首先作一圆，然后作圆的内接正三角形，此正三角形的面积记为S0，同时得正三角形顶点与圆周的3个交点1、2、3，分别表示各子系统在最高有效性时的性能理想值.其内部虚线所示的小三角形的面积表示现行规制系统的实际综合性能，可知，小三角形的面积处于不断变化之中.

规制影响效果是动态变化的，每一时刻规制综合影响的实际值构成一个如图1虚线所示的小三角形，此三角形的面积S即为规制实际综合影响的度量.当规制系统各项指标都处于理想状态时，虚线所示三角形与圆的内接正三角形重合;当规制系统有效性降低时，子系统各项指标下降，虚线所示的三角形面积缩小.

模型所描述的动态变化符合前述对规制子系统有效性的分析，可以认为模型对真实系统运行的模拟较为合理.此外，在极端状态时，当任一子系统处于彻底瘫痪状态，三角形面积均为零，表示规制有效性降为零点，这表明3个子系统之间的共同作用决定规制效果.

图1 规制系统综合影响评估模型Fig.1 Combined impact assessment model of regulation system

既然可以用三角形面积来衡量现行规制系统在既定条件下其综合影响程度的高低，那么用面积表示的实际综合影响程度S和理想状态时综合影响程度S0的比值S/S0对应上述规制系统影响3个级别的语言值.存在的问题是怎样判断规制系统处于上述3种状态的哪个级别.云理论的出现就为解决这一问题提供了一种新的规制影响评估的度量方法，下面通过应用分析加以说明.

3.4 应用分析

对于某一国家或地区的规制系统，由综合影响模型可知，先要分别求出三角形的面积S和等边三角形的面积S0.令圆的半径为1，并假设上述子系统性能指标分别经过归一化处理后，其相对值分别为:0.70、0.80、0.90，则S/S0=0.637.

然后，要确定规制影响效果各个级别的语言值对应的数值范围.由经验估计分别生成上述规制影响效果3个级别的双边约束值Cmin和Cmax，进而可得到每个级别判断语言的3个数字特征值(Er，En，He)，如表1所示.

表1 规制影响效果的数字特征Table 1 Numerical character of regulation impact

按照基本理论中的正态云生成算法，可以得到规制影响隶属云，如图2所示，它反映了规制系统影响评估数据的聚焦情况和分布.在图2中，x轴表示属性S/S0的定义域，μ(x)表示每个云滴隶属于各自概念的隶属度.

图2 规制综合影响评估隶属云Fig.2 Cloud of combined impact assessment of regulation system

把规制系统综合影响评估模型的计算结果在图2的横坐标上加以定位，从对应的纵坐标可以看出，规制系统当前的综合性能一般，存在规制风险.同时，如果隶属度大概在(0.8，0.9)之间浮动，那么它就能够反映模糊评判所表现的规制系统的差异性.

4 结束语

发达国家最佳规制实践(best practice)在向发展中国家“政策转移”(policy transfer)的过程中，发展中国家应该结合自己的国情选择合适的规制影响评价指标，使评估的技术方法符合自身技术能力、数据以及可利用的资源.而发展中国家在数据的搜集、评价指标的选取和权重的确定以及具体评价方法的选择等技术性问题上还不成熟，这也必然会影响到规制影响评估的实际应用.通过文中构建的云理论模型可以实现对规制系统的定性和定量数值之间的相互转换，那么就可提供一种透明、有效的方法来对不同特征、不同用途的政策进行共同单一特征比较，避免了以往因某些非理性因素而产生的主观臆断和盲目决策的情况发生，但政府规制的质量和效率得以不断改善和提高.但这一方法只能对现行规制系统的整体有效性进行评价(ex post)，无法对一项新的规制政策进行事前分析(ex ante)，而且其中一些定性标准的分级、分类方法

还需进一步探讨，这是相对于传统RIA方法的不足之处.

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