基于三階段DEA模型的財(cái)政支農(nóng)績效評(píng)價(jià)
——以安徽省6個(gè)國家級(jí)貧困縣為例

孟 婷，余紅艷，劉子杰

(1.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)政與公共管理學(xué)院, 安徽 蚌埠 233030；2.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

0 引言

近年來，“三農(nóng)”問題成為政府關(guān)注的焦點(diǎn)，2020年我國要實(shí)現(xiàn)全面脫貧攻堅(jiān)的目標(biāo)，貧困縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢一直是區(qū)域性貧困問題的主要瓶頸[1].我國是農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著舉足輕重的影響，但基礎(chǔ)性地位和弱質(zhì)性決定了農(nóng)業(yè)的發(fā)展需要政府政策和資金的支持[2].2019年《中共中央 國務(wù)院關(guān)于堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展做好“三農(nóng)”工作的若干意見》中再次突出強(qiáng)調(diào)，要優(yōu)先保障“三農(nóng)”資金投入，公共財(cái)政要更大力度向“三農(nóng)”傾斜.我國財(cái)政支農(nóng)支出的比重不斷增加，但在目前的財(cái)政支農(nóng)體系中，重支出、輕管理的現(xiàn)象依然存在[3], 財(cái)政支農(nóng)績效水平有待進(jìn)一步提高.

安徽省積極響應(yīng)政府脫貧攻堅(jiān)的號(hào)召，向三農(nóng)方面給予一定的政策傾斜和優(yōu)惠,以助力推動(dòng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[4].同時(shí)加大財(cái)政支農(nóng)支出的投入，2018年安徽省財(cái)政支農(nóng)支出絕對(duì)規(guī)模達(dá)到704.86億元，相對(duì)規(guī)模達(dá)到10.72%，較2007年增長2.5個(gè)百分點(diǎn).經(jīng)過長期努力，安徽省取得了較為顯著的扶貧成效，自2014年建檔立卡以來，貧困發(fā)生率從9.1%降低至2018年的0.93%，累計(jì)實(shí)現(xiàn)脫貧的貧困人口數(shù)量達(dá)到了441.6萬.但目前的扶貧任務(wù)依然艱巨，截止2019年，安徽省內(nèi)還有8個(gè)國家級(jí)貧困縣未達(dá)到脫貧標(biāo)準(zhǔn)，在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面仍然存在一些深層次的制約因素.

目前，國內(nèi)學(xué)者對(duì)財(cái)政支農(nóng)績效的研究主要集中在3個(gè)層面：一是國家層面.王謙等通過構(gòu)建三階段DEA模型測(cè)算出1995-2014年期間我國28個(gè)省(市)的財(cái)政支農(nóng)支出效率，得出全國整體財(cái)政支農(nóng)支出效率水平不高，且存在明顯的地區(qū)差異的結(jié)論，并從人力、物力、財(cái)力3個(gè)方面驗(yàn)證了外界環(huán)境因素對(duì)財(cái)政支農(nóng)支出效率的影響[5].二是省際層面.毛暉等利用我國2007-2014年的省域面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)我國不同區(qū)域間的財(cái)政支農(nóng)績效差異較為顯著[3].三是市級(jí)層面.以某個(gè)省份為研究對(duì)象，徐合帆等以湖北省為例，構(gòu)建BCC模型和Malmquist指數(shù)法的DEA-Tobit模型對(duì)該省績效進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，認(rèn)為湖北省財(cái)政支農(nóng)績效整體較低的主要原因是規(guī)模效率較低[6]；房玲秀基于2006-2015年安徽省16個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用傳統(tǒng)的DEA模型分析得出安徽省財(cái)政支農(nóng)支出結(jié)構(gòu)不合理的結(jié)論，并針對(duì)性提出了優(yōu)化財(cái)政支農(nóng)結(jié)構(gòu)的對(duì)策建議[4].

國內(nèi)學(xué)者對(duì)財(cái)政支農(nóng)效率的研究成果具有借鑒意義.筆者認(rèn)為在已有研究成果的基礎(chǔ)上，在研究內(nèi)容、研究方法方面可以更加豐富.首先，從研究對(duì)象上來看，已有研究涉及的決策單元范圍較廣.以對(duì)某個(gè)省份各城市財(cái)政支農(nóng)績效評(píng)價(jià)為例，省內(nèi)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況差異較大，經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的城市多以服務(wù)業(yè)、工業(yè)為主，而農(nóng)業(yè)更多的是一些貧困縣域的經(jīng)濟(jì)支柱產(chǎn)業(yè).因此，將某個(gè)省域內(nèi)的同等級(jí)貧困縣篩選出來進(jìn)行比較分析，或許財(cái)政支農(nóng)績效評(píng)估的可比性會(huì)更好，能夠更具針對(duì)性地有效解決我國“三農(nóng)”問題.其次，從績效評(píng)價(jià)方法上來看，國內(nèi)學(xué)者多采用傳統(tǒng)的DEA模型或DEA-Tobit模型，忽視了各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展環(huán)境差異等其他方面的不可控因素，難以對(duì)造成某一評(píng)測(cè)對(duì)象財(cái)政支農(nóng)績效低的具體因素進(jìn)行深入探究.

鑒于此，本文將研究視角定位為安徽省6個(gè)國家級(jí)貧困縣，基于2008-2017年的時(shí)序樣本數(shù)據(jù)，構(gòu)建三階段DEA模型對(duì)縣域財(cái)政支農(nóng)績效進(jìn)行實(shí)證分析，以推斷各縣域的真實(shí)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并進(jìn)一步探討地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平兩個(gè)環(huán)境因素對(duì)績效水平的影響.最后依據(jù)實(shí)證結(jié)果，提出針對(duì)性對(duì)策建議，以期推動(dòng)縣域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，助力安徽省貧困縣實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量脫貧.

1 模型構(gòu)建

1.1 模型介紹

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)是一種用于評(píng)價(jià)決策單元效率的方法，實(shí)質(zhì)上是線性規(guī)劃問題.但傳統(tǒng)DEA模型的不足在于其僅考慮了決策單元的可控因素，忽略了外界環(huán)境等不可控因素可能產(chǎn)生的影響.此后Fried等人在傳統(tǒng)DEA模型基礎(chǔ)上提出了三階段DEA模型，其結(jié)合了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法和隨機(jī)前沿分析方法(SFA)，剔除了環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲對(duì)效率評(píng)價(jià)的影響，更能真實(shí)地反映出各決策單元的效率水平[7].

1.1.1 第一階段：傳統(tǒng)DEA模型分析初始效率

傳統(tǒng)的DEA模型又被稱為CCR模型，但該模型建立的假設(shè)前提是規(guī)模報(bào)酬不變，且只能得到技術(shù)效率.此后學(xué)者們對(duì)CCR模型進(jìn)行不斷修正后提出了新的BCC模型，該模型假設(shè)規(guī)模報(bào)酬可變，在計(jì)算出技術(shù)效率的基礎(chǔ)上，還能將技術(shù)效率(TE)轉(zhuǎn)化為純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)的乘積[12]，即：TE=PTE×SE.

BCC模型又可細(xì)分為投入導(dǎo)向型和產(chǎn)出導(dǎo)向型兩種，本文的研究目的是對(duì)縣域財(cái)政支農(nóng)支出的績效進(jìn)行評(píng)估，故選用投入導(dǎo)向型的BCC模型[8]，其形式可表現(xiàn)為：

其中，j=1,2,…,n是指決策單元，X代表投入向量，Y代表產(chǎn)出向量.若θ=1，S+=S-=0，則認(rèn)為決策單元DEA有效；若θ=1，S+≠0或S-≠0，則認(rèn)為決策單元弱DEA有效；若θ<1，則認(rèn)為決策單元非DEA有效.

1.1.2 第二階段：構(gòu)建隨機(jī)前沿分析模型(SFA)

由于傳統(tǒng)DEA模型中的決策單元會(huì)受到環(huán)境因素和隨機(jī)干擾項(xiàng)的影響，第二階段通過構(gòu)造SFA模型，利用第一階段計(jì)算出的松弛變量對(duì)環(huán)境變量和混合誤差項(xiàng)進(jìn)行回歸，以排除這些因素帶來的干擾[9]，模型的具體形式如下(以投入導(dǎo)向?yàn)槔?：

Sni=f(Zi,βn)+vni+uni

式中，i=1,2,…，I；n=1,2,…，N；Sni表示第i個(gè)決策單元第n項(xiàng)投入的松弛值；Zi和βn分別表示環(huán)境變量以及環(huán)境變量的系數(shù)；vni+uni是混合誤差項(xiàng)，vni表示隨機(jī)干擾，uni表示管理無效率.

根據(jù)上述模型的回歸結(jié)果，對(duì)每個(gè)決策單元的投入值進(jìn)行調(diào)整，調(diào)整公式如下：

1.1.3 第三階段：調(diào)整后投入產(chǎn)出變量的DEA效率分析

1.2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

1.2.1 指標(biāo)體系的構(gòu)建

1)投入-產(chǎn)出指標(biāo)

根據(jù)DEA模型建立的要求，決策單元數(shù)量至少應(yīng)當(dāng)是評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量的兩倍，兼顧到指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲取性[10]，本文最終選取了1個(gè)投入指標(biāo)和4個(gè)產(chǎn)出指標(biāo).投入指標(biāo)選取財(cái)政支農(nóng)支出，口徑為農(nóng)林水事務(wù)支出(2007年以后，財(cái)政支農(nóng)支出的統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生了變化，統(tǒng)一采用農(nóng)林水事務(wù)這一新指標(biāo)來表示).通過借鑒已有的研究成果，本文的產(chǎn)出指標(biāo)從經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益、生態(tài)效益3個(gè)方面進(jìn)行選取.在經(jīng)濟(jì)效益方面，選取農(nóng)林牧副漁總產(chǎn)值、農(nóng)村居民家庭人均可支配收入兩個(gè)指標(biāo)，農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值直接反映出一定時(shí)期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模和成果[11]，而農(nóng)村居民家庭人均可支配收入則體現(xiàn)了農(nóng)民的生活水平；在社會(huì)效益方面，選取糧食總產(chǎn)量指標(biāo)，可表示糧食安全；在生態(tài)效益方面，選取有效灌溉面積指標(biāo)，反映了農(nóng)田水利建設(shè)成果[4].

2)環(huán)境指標(biāo)

考慮到一個(gè)地區(qū)的財(cái)政支出績效不僅與國家財(cái)政扶持力度的大小有關(guān)，還受各類環(huán)境因素的影響[12]，本研究還引入了環(huán)境因素指標(biāo).由于本文的研究對(duì)象是縣域，能夠獲取的指標(biāo)數(shù)量有限，在此只選取了人均地區(qū)生產(chǎn)總值(人均GDP)來體現(xiàn)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平，以及農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力來體現(xiàn)當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)機(jī)械化水平[6]，兩者對(duì)區(qū)域的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平都起到了較強(qiáng)的促進(jìn)作用.

圖1 財(cái)政支農(nóng)支出績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.2.2 數(shù)據(jù)來源

以目前安徽省6個(gè)國家級(jí)貧困縣為研究對(duì)象(截止2019年公布的信息，安徽省還有8個(gè)國家級(jí)貧困縣，由于潁東區(qū)、石臺(tái)縣缺少部分統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，為了避免缺失數(shù)據(jù)對(duì)研究結(jié)果可能帶來不良影響等現(xiàn)象的出現(xiàn)，故在樣本中剔除了這兩個(gè)縣域)，以2008-2017年10個(gè)年度作為決策單元，所收集到的指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》.

2 實(shí)證分析

首先，DEA方法中要求在選取變量時(shí)要滿足投入項(xiàng)與產(chǎn)出項(xiàng)之間必須具備“同向性”，即投入與產(chǎn)出的數(shù)值必須呈現(xiàn)同方向變化趨勢(shì)[12].運(yùn)用SPSS 24.0軟件對(duì)上述投入和產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示.

表1 投入與產(chǎn)出變量間的相關(guān)性檢驗(yàn)

注：*,**和***分別表示在1%,5%和10%顯著性水平下，相關(guān)性顯著.

由檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，本文選取的投入與產(chǎn)出變量之間的相關(guān)系數(shù)均為正，并且都在1%的顯著性水平下通過了相關(guān)性檢驗(yàn)，表明顯著相關(guān).由此說明，指標(biāo)的選擇滿足DEA模型變量選取的要求.

2.1 第一階段的測(cè)算結(jié)果分析

剔除環(huán)境因素與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的影響，運(yùn)用DEAP2.1軟件對(duì)安徽省6個(gè)國家級(jí)貧困縣的投入產(chǎn)出量進(jìn)行初步測(cè)算.依據(jù)時(shí)序樣本數(shù)據(jù)，分別得到6個(gè)縣在2008-2017年間的財(cái)政支農(nóng)支出效率值和規(guī)模報(bào)酬變化趨勢(shì)(表2)，并據(jù)此繪制出折線圖，如圖2和圖3所示.

表2 2008-2017年安徽省6個(gè)國家級(jí)貧困縣效率值

2.1.1 技術(shù)效率分析

除2008年外，6個(gè)縣的技術(shù)效率值均小于1，說明都未達(dá)到完全有效.各縣10年間的技術(shù)效率均值普遍較低，集中在0.5～0.75范圍內(nèi).其中:臨泉縣的技術(shù)效率均值最高，但仍與生產(chǎn)前沿面相差0.289，存在一定的提升空間；阜南縣的技術(shù)效率均值最低為0.503，說明財(cái)政支農(nóng)資金的投入中僅有50.3%得到了有效利用，剩余的近一半財(cái)政資金都沒有對(duì)財(cái)政支農(nóng)績效做出貢獻(xiàn)[4].

此外，從時(shí)間變化上來看，在整個(gè)考察期間，安徽省6個(gè)國家級(jí)貧困縣的技術(shù)效率均呈現(xiàn)波動(dòng)中下降的趨勢(shì)，尤其是2008-2009年效率值下滑幅度最大.引發(fā)該現(xiàn)象的原因可能是2008年世界金融危機(jī)對(duì)國家財(cái)政收支造成影響，突出了2009年收支緊張的矛盾.之后經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇同時(shí)伴隨著政府對(duì)財(cái)政支農(nóng)績效的日益重視，從2011年開始，這6個(gè)貧困縣的技術(shù)效率值在保持小幅度上下波動(dòng)中整體呈現(xiàn)短期緩慢回升趨勢(shì).

圖2 2008-2017年安徽省6個(gè)國家級(jí)貧困縣技術(shù)效率趨勢(shì)圖

2.1.2 純技術(shù)效率和規(guī)模效率分析

從技術(shù)效率來看，6個(gè)貧困縣的純技術(shù)效率在10年考察期間有多個(gè)年度表現(xiàn)為完全有效，太湖縣、臨泉縣、阜南縣、蕭縣、霍邱縣、金寨縣的純技術(shù)有效年度個(gè)數(shù)分別為7、7、9、8、8、7.從規(guī)模效率來看，除了臨泉縣的規(guī)模效率在考察期間整體處于小幅度上下波動(dòng)且維持在相對(duì)較高水平上，其余5個(gè)縣域的規(guī)模效率整體都處于遞減狀態(tài)，意味著即使政府再加大投入支出，績效水平也不會(huì)有明顯的提高，因此需要考慮調(diào)整這5個(gè)縣的投入結(jié)構(gòu)，以達(dá)到提高投入效率的目的[13].此外，各縣各年度的純技術(shù)效率值均高于規(guī)模效率值，表明規(guī)模效率是制約這6個(gè)國家級(jí)貧困縣財(cái)政支農(nóng)支出效率的主要因素，意味著這10年間安徽省對(duì)這6個(gè)貧困縣的財(cái)政支農(nóng)支出在規(guī)模上存在問題且其程度較為嚴(yán)重[14].

圖3 2008-2017年安徽省6個(gè)國家級(jí)貧困縣規(guī)模效率趨勢(shì)圖

2.2 第二階段的測(cè)算結(jié)果分析

將第一階段求得的投入指標(biāo)松弛變量作為被解釋變量，三項(xiàng)環(huán)境因素指標(biāo)作為解釋變量，構(gòu)建隨機(jī)前沿分析模型(SFA)，將6個(gè)貧困縣2008-2017年的數(shù)據(jù)代入計(jì)算，運(yùn)用Frontier4.1軟件進(jìn)行回歸，得到SFA分析回歸參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果(表3).從表3中可以看出，每個(gè)縣域經(jīng)過SFA分析得出的LR統(tǒng)計(jì)量值均大于在5%的顯著性水平下、自由度為2的臨界值5.138，由此說明解釋變量的選取是較為合理的.

此外，表示內(nèi)部管理或技術(shù)無效的方差占總體方差的比重，其數(shù)值越趨近于1，表明財(cái)政支農(nóng)資金內(nèi)部管理或投入規(guī)模無效對(duì)效率的影響越大.SFA分析結(jié)果顯示，每個(gè)貧困縣分析得出的統(tǒng)計(jì)量值均接近于1，說明財(cái)政支農(nóng)資金內(nèi)部管理或投入規(guī)模的影響占據(jù)主導(dǎo)地位，因此，用SFA模型分離出每個(gè)縣域各年度的環(huán)境因素，使之處于相同外界環(huán)境下進(jìn)行分析是有必要的[12].

表3 SFA分析回歸參數(shù)檢驗(yàn)

在SFA回歸方程中，如果環(huán)境變量的回歸系數(shù)大于0，表明該變量數(shù)值的增加將導(dǎo)致投入松弛量增加，進(jìn)而使財(cái)政支農(nóng)資金的使用效率降低；反之，回歸系數(shù)小于0，將有利于提高財(cái)政支農(nóng)支出效率[15].由檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，在考察期間，太湖縣的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)財(cái)政支農(nóng)績效有顯著負(fù)向影響，說明增加該地區(qū)的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力能夠有效促進(jìn)財(cái)政支農(nóng)支出績效的提升；阜南縣、蕭縣、霍邱縣、金寨縣的人均GDP對(duì)財(cái)政支農(nóng)績效有顯著負(fù)向影響，表明提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在一定程度上能夠減少投入資源冗余，進(jìn)而推動(dòng)財(cái)政支農(nóng)支出績效向前沿面邁進(jìn)[16].

2.3 第三階段的測(cè)算結(jié)果分析

根據(jù)第二階段SFA回歸的結(jié)果，將投入的松弛變量分解成環(huán)境因素、管理無效項(xiàng)和隨機(jī)噪聲項(xiàng)，再將投入變量調(diào)整到相同的環(huán)境和隨機(jī)影響的水平下.運(yùn)用DEAP2.1軟件，對(duì)調(diào)整后財(cái)政支農(nóng)支出投入數(shù)據(jù)和相關(guān)產(chǎn)出數(shù)據(jù)再次進(jìn)行測(cè)算.

3.3.1 效率值縱向比較分析

測(cè)算結(jié)果顯示，各縣域在考察期間內(nèi)調(diào)整后的純技術(shù)效率值變化不明顯.根據(jù)相關(guān)公式可知，若其值基本保持不變，將會(huì)呈現(xiàn)一致的變化趨勢(shì).在此，僅分析各縣域10年間技術(shù)效率值的變化(表4、表5).

表4 DEA第一階段與第三階段各縣域各年度技術(shù)效率值比較

表5 DEA第一階段與第三階段各縣域各年度技術(shù)效率值比較(續(xù))

從表4和表5中可以看出各縣域在考察期間調(diào)整前后的技術(shù)效率值變化情況.6個(gè)貧困縣中只有太湖縣和臨泉縣各年度的技術(shù)效率值變化相對(duì)明顯，其他縣域調(diào)整前后的數(shù)值差異很小.考察期間太湖縣和臨泉縣調(diào)整前后的技術(shù)效率變化幅度的直方圖如圖4所示.

圖4 太湖縣和臨泉縣調(diào)整前后技術(shù)效率的變化幅度

由圖4可以明顯看出，太湖縣在考察期間內(nèi)技術(shù)效率變化幅度呈現(xiàn)波動(dòng)態(tài)勢(shì)，在2011年的變化幅度最大，說明外界環(huán)境和隨機(jī)干擾因素對(duì)當(dāng)?shù)刎?cái)政支農(nóng)績效的抑制程度自2012年開始降低，但2017年又有回升的趨勢(shì)；臨泉縣的技術(shù)效率變化幅度整體呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，在2015年和2017年變化幅度較大，均為0.138，說明外界環(huán)境和隨機(jī)干擾因素對(duì)當(dāng)?shù)刎?cái)政支農(nóng)績效的抑制程度逐年提升.總體來說，臨泉縣的技術(shù)效率變化幅度明顯大于太湖縣，在2013-2017年較為明顯，同時(shí)也顯示臨泉縣在6個(gè)貧困縣中所受到的外界環(huán)境影響程度最大.

2.3.2 效率值橫向比較分析

對(duì)安徽省6個(gè)國家級(jí)貧困縣2008-2017年財(cái)政支農(nóng)平均績效進(jìn)行橫向比較分析(表6).從表6中可以看出，在剔除了外界環(huán)境和隨機(jī)干擾因素對(duì)效率測(cè)度的影響后，太湖縣和臨泉縣的3項(xiàng)平均效率值都有所上升，表明這兩個(gè)地區(qū)的環(huán)境影響因素，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平在一定程度上抑制了財(cái)政支農(nóng)的效率[12].蕭縣、霍邱縣、金寨縣的3項(xiàng)平均效率值均呈現(xiàn)出不同程度的下降，表明在第一階段中測(cè)算的效率值不能準(zhǔn)確的反映這3個(gè)縣域真實(shí)的財(cái)政支農(nóng)績效水平，良好的外界環(huán)境和其他隨機(jī)干擾因素會(huì)引起效率水平出現(xiàn)“虛高”的假象[5].阜南縣在調(diào)整前后，各項(xiàng)效率值均未發(fā)生明顯變化，說明環(huán)境因素并未對(duì)其財(cái)政支農(nóng)績效產(chǎn)生較大的影響.

表6 DEA第一階段與第三階段各縣域平均效率值比較

3 結(jié)論與對(duì)策建議

3.1 研究結(jié)論

通過構(gòu)建三階段DEA模型，對(duì)2008-2017年安徽省6個(gè)國家級(jí)貧困縣的財(cái)政支農(nóng)支出績效進(jìn)行了實(shí)證分析，得出以下幾點(diǎn)主要結(jié)論：

1)從整體來看，安徽省6個(gè)國家級(jí)貧困縣的財(cái)政支農(nóng)績效水平一般.數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示，6個(gè)縣域中臨泉縣的技術(shù)效率均值相對(duì)最高，但與生產(chǎn)前沿面還有一定的差距，存在一定的改善空間，而阜南縣的技術(shù)效率均值相對(duì)最低.

2)從時(shí)間變化上來看，安徽省6個(gè)國家級(jí)貧困縣的技術(shù)效率在整個(gè)考察期間均呈現(xiàn)波動(dòng)中下降的趨勢(shì).在2008-2011年期間，可能受到了世界金融危機(jī)的影響，每個(gè)縣域的技術(shù)效率下滑幅度較大，在短期的回升趨勢(shì)出現(xiàn)后，繼而表現(xiàn)出相對(duì)平穩(wěn)的小幅上下波動(dòng).

3)規(guī)模效率是制約這6個(gè)國家級(jí)貧困縣財(cái)政支農(nóng)績效的主要因素.各貧困縣的純技術(shù)效率在考察期間內(nèi)有多個(gè)年度都表現(xiàn)為完全有效，且各縣各年度的純技術(shù)效率值均高于規(guī)模效率值，說明這6個(gè)貧困縣的財(cái)政支農(nóng)支出在規(guī)模上存在問題且其程度較為嚴(yán)重.

4)不同的環(huán)境因素值變化對(duì)各縣域的財(cái)政支農(nóng)績效產(chǎn)生的影響有差異.針對(duì)太湖縣而言，增加農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力能夠有效促進(jìn)當(dāng)?shù)刎?cái)政支農(nóng)績效的提高；針對(duì)阜南縣、蕭縣、霍邱縣、金寨縣而言，高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)提升財(cái)政支農(nóng)績效起到重要作用；針對(duì)臨泉縣而言，兩個(gè)環(huán)境變量的提升對(duì)提高績效水平?jīng)]有明顯的幫助.

5)在6個(gè)貧困縣中，臨泉縣受到的環(huán)境因素和隨機(jī)擾動(dòng)因素影響程度最大，且這些因素對(duì)當(dāng)?shù)刎?cái)政支農(nóng)績效的抑制程度在近幾年逐年提升.蕭縣、霍邱縣、金寨縣受到較好的外界環(huán)境和隨機(jī)干擾因素影響，出現(xiàn)了效率水平“虛高”的假象.

3.2 對(duì)策建議

為有效提升安徽省6個(gè)貧困縣財(cái)政支農(nóng)績效水平、助力精準(zhǔn)脫貧，綜合實(shí)證分析結(jié)果，提出如下兩點(diǎn)針對(duì)性建議：

1)加大財(cái)政支農(nóng)投入規(guī)模，提高資金管理水平.政府應(yīng)當(dāng)優(yōu)化財(cái)政支出結(jié)構(gòu)，將貧困縣的財(cái)政支出向支農(nóng)方面適度地傾斜，加大投入規(guī)模.同時(shí)也要對(duì)涉農(nóng)資金進(jìn)行集中整合，強(qiáng)化資金管理，切實(shí)發(fā)揮其最大效益.此外，還應(yīng)重視對(duì)財(cái)政支農(nóng)績效狀況的評(píng)價(jià)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并有針對(duì)性地采取措施加以改善.

2)重視外界因素對(duì)財(cái)政支農(nóng)績效的影響.區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)財(cái)政支農(nóng)績效的影響顯著，一個(gè)地區(qū)如果具有較強(qiáng)的財(cái)力，財(cái)政支農(nóng)資金配置效率和地方政府財(cái)政自給能力也會(huì)提升，從而帶動(dòng)財(cái)政支農(nóng)績效的提升.農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平也是影響農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要因素，尤其在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)薄弱環(huán)節(jié)應(yīng)適當(dāng)?shù)卦黾愚r(nóng)機(jī)裝備數(shù)量，加快實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化.同時(shí)還要對(duì)農(nóng)機(jī)裝備等機(jī)械設(shè)施進(jìn)行合理的配置，以提升使用效率，改善農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，扎實(shí)推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè).