基于DEA-Malmquist指數(shù)的財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金績(jī)效評(píng)價(jià)研究
——以海南省為例

夏冬艷（高級(jí)會(huì)計(jì)師）（三亞學(xué)院 海南三亞 572000）

2020年初，海南省的5個(gè)國(guó)定貧困縣全部脫貧摘帽，貧困率降到0.5%以下，實(shí)現(xiàn)脫貧攻堅(jiān)目標(biāo)；從全國(guó)來(lái)看，2020年末全國(guó)832個(gè)國(guó)家級(jí)貧困縣全部實(shí)現(xiàn)脫貧摘帽，我國(guó)的貧困率下降到0.5%以下，而與此緊密相關(guān)的是國(guó)家財(cái)政扶貧資金的大量投入。財(cái)政扶貧是我國(guó)多元化減貧方式中最常用的方式，而財(cái)政扶貧資金的效率問(wèn)題一直是中央以及地方政府非常關(guān)注的問(wèn)題，這從政府出臺(tái)的多項(xiàng)加強(qiáng)資金使用效率的文件就可以看出。此外，從理論研究來(lái)看，財(cái)政扶貧資金的效率問(wèn)題亦是學(xué)者研究的熱點(diǎn)。

一、文獻(xiàn)綜述

世界銀行在2001年出版的題為《中國(guó)戰(zhàn)勝農(nóng)村貧困》的國(guó)別報(bào)告中指出，中國(guó)減貧的關(guān)鍵不是增加扶貧資金，而是提高已有扶貧資金的使用效率和效益。Park和Wang（2010）以2001—2004年中國(guó)貧困縣村級(jí)單位和家庭的調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，研究了扶貧政策的效果，發(fā)現(xiàn)扶貧政策對(duì)于收入水平相對(duì)較高的家庭來(lái)說(shuō)，能夠增加收入6.1個(gè)百分點(diǎn)、提高消費(fèi)9.22個(gè)百分點(diǎn)，但是，扶貧政策對(duì)相對(duì)低收入家庭的影響并不顯著。李龍梅（2008）根據(jù)海南財(cái)政總決算報(bào)表的科目，研究了1988—2006年海南省財(cái)政資金支援農(nóng)業(yè)的數(shù)據(jù)，從農(nóng)民收入和農(nóng)業(yè)增加值兩個(gè)方面對(duì)幾種支農(nóng)方式的效應(yīng)進(jìn)行了計(jì)量分析，發(fā)現(xiàn)不同的財(cái)政投資方向會(huì)產(chǎn)生不同的經(jīng)濟(jì)績(jī)效，并且農(nóng)業(yè)基本建設(shè)支出與農(nóng)民收入及農(nóng)業(yè)增加值的關(guān)系并不顯著。曾志紅（2013）提出，我國(guó)不同投向和來(lái)源的扶貧資金的產(chǎn)出彈性都較低，遠(yuǎn)未形成規(guī)模效益，并提出要強(qiáng)化農(nóng)村扶貧資金績(jī)效考核與監(jiān)管，以提升我國(guó)農(nóng)村扶貧資金的使用效率。許傳坤、王昕（2019）以2014—2016年云南省的財(cái)政扶貧資金投入數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，對(duì)不同類別的扶貧資金投入情況進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)該省存在扶貧資金總量投入不足、產(chǎn)業(yè)扶貧資金政策引導(dǎo)性不強(qiáng)等問(wèn)題。

通過(guò)對(duì)已有文獻(xiàn)進(jìn)行梳理發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究對(duì)于扶貧資金效率的探討較多，但是大多是從省級(jí)層面、或者是對(duì)具體省份的一些貧困縣進(jìn)行研究，而對(duì)于省域內(nèi)非貧困縣財(cái)政扶貧資金的使用效率研究較少。通過(guò)整理公開數(shù)據(jù)資料發(fā)現(xiàn)，中央和省級(jí)財(cái)政在下達(dá)財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金時(shí)對(duì)于貧困縣有一定的傾斜，分配的資金相對(duì)較多，但同時(shí)非貧困縣獲取的扶貧資金數(shù)量也不少，研究扶貧資金的使用效率時(shí)，應(yīng)將地區(qū)內(nèi)非貧困縣的資金使用情況也納入到研究中，這正是本文研究的主要內(nèi)容。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）研究方法

1.DEA-BCC模型。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Data Envelop?ment Analysis，DEA），是由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家 Charnes，Cooper and Rhodes在上世紀(jì)70年代末提出的模型、方法。該方法的主要特點(diǎn)：一是不需要任何權(quán)重假設(shè)，以決策單元（DMU）輸入、輸出的實(shí)際數(shù)據(jù)求得最優(yōu)權(quán)重，從而排除了很多主觀因素，研究過(guò)程更加客觀；二是DEA方法假定每個(gè)輸入都關(guān)聯(lián)到一個(gè)或者多個(gè)輸出，盡管輸入與輸出之間確實(shí)存在某種聯(lián)系，但不必確定這種關(guān)系的顯示表達(dá)式。該方法被廣泛應(yīng)用于多投入、多產(chǎn)出的決策單元（DMU）的效率評(píng)價(jià)。DEA方法包括CCR（規(guī)模報(bào)酬不變）和BCC（規(guī)模報(bào)酬可變）模型，本文采用DEA-BCC方法來(lái)評(píng)價(jià)海南省財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金的使用效率，模型表達(dá)式為：

其中，X為第i個(gè)區(qū)域的第k個(gè)投入量，X≥0；Y為第i個(gè)區(qū)域的第j項(xiàng)產(chǎn)出量，Y≥0；θ是目標(biāo)規(guī)劃值，在0和1之間；當(dāng)θ=1時(shí)，表明DEA有效，即，在原投入的基礎(chǔ)上，所獲得的產(chǎn)出已達(dá)到最優(yōu)；反之，則DEA無(wú)效，未獲得最優(yōu)產(chǎn)出。λ是DMU的指標(biāo)組合系數(shù)，S是松弛變量，代表產(chǎn)出不足；S是剩余變量，代表投入冗余。

2.Malmquist指數(shù)。Malmquist指數(shù)方法可用于測(cè)算前后兩個(gè)時(shí)期生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)變化，其表達(dá)式為：

其中，（X，Y）、（X，Y）表示第t時(shí)期和t+1時(shí)期的投入向量與產(chǎn)出向量；TFP表示全要素生產(chǎn)率，該值表示生產(chǎn)系統(tǒng)中全要素的綜合生產(chǎn)率，TFP大于1代表從t到t+1時(shí)期實(shí)現(xiàn)了正的增長(zhǎng)；Effch為技術(shù)效率，可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率（Pech）和規(guī)模效率（Sech）；Techch為技術(shù)進(jìn)步效率。

（二）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取各市縣收到的中央以及省級(jí)財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金為投入變量，發(fā)展資金、少數(shù)民族發(fā)展資金、以工代賑資金分別歸類到各市縣數(shù)據(jù)中；分配給各個(gè)貧困農(nóng)場(chǎng)、林場(chǎng)的資金，按照農(nóng)場(chǎng)和林場(chǎng)所在市縣計(jì)入各市縣資金數(shù)據(jù)，如，2017年中央財(cái)政撥付給毛瑞林場(chǎng)用于林場(chǎng)公路建設(shè)的資金，按照林場(chǎng)歸屬地計(jì)入保亭縣獲取的中央財(cái)政資金；洋浦開發(fā)區(qū)按照管轄地歸屬原則，將其獲取的財(cái)政扶貧資金并入儋州地區(qū)。在產(chǎn)出指標(biāo)的選擇上，財(cái)政支農(nóng)資金投入帶來(lái)的最直接的效益就是促進(jìn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，從資金的分類來(lái)看，發(fā)展資金和少數(shù)民族發(fā)展資金在扶貧總資金中占比高達(dá)90%以上，說(shuō)明投入扶貧資金的主要目的是促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，因此經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)可以作為一個(gè)產(chǎn)出項(xiàng)。此外，扶貧效果的一個(gè)主要體現(xiàn)就是人均可支配收入的增加，尤其是農(nóng)村常住人口的人均可支配收入的增加，因而，農(nóng)村常住人口的人均可支配收入是一個(gè)產(chǎn)出變量。最后，從資金投放的具體用途來(lái)看，農(nóng)場(chǎng)、林場(chǎng)建設(shè)，農(nóng)產(chǎn)品種植、加工，農(nóng)村地區(qū)發(fā)展等方面屬于第一產(chǎn)業(yè)，因而，將農(nóng)林牧漁業(yè)增加值作為一個(gè)產(chǎn)出變量，具體如表1所示。

表1 財(cái)政扶貧資金投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

本文中投入指標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，來(lái)自于海南省財(cái)政廳官網(wǎng)公布的2016—2019年中央、海南省下發(fā)的財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金文件，筆者在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了進(jìn)一步的歸類整理；產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于《海南省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（三）描述性統(tǒng)計(jì)

對(duì)2016—2019年海南?？凇⑷齺?、五指山、臨高、瓊中等18個(gè)市縣的財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金投入與產(chǎn)出變量的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行描述，見表2。

表2 2016—2019年財(cái)政扶貧資金投入 與產(chǎn)出變量描述性統(tǒng)計(jì)

一方面，隨著時(shí)間的推移，扶貧資金投入基本呈上升趨勢(shì)，2018年達(dá)到峰值，此后從2019年開始回落。查閱相關(guān)資料發(fā)現(xiàn)，2016—2018年安排中央和省級(jí)財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金50多億元，已經(jīng)大幅超過(guò)海南省“十三五”脫貧攻堅(jiān)規(guī)劃預(yù)計(jì)的五年各級(jí)財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金數(shù)。且2020年初，海南省的五個(gè)國(guó)定貧困縣全部退出，已經(jīng)基本消滅貧困。2019年以后，海南省安排的中央和省級(jí)財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金全部為增量資金，因而相比往年，財(cái)政扶貧資金數(shù)額有所降低屬于正?，F(xiàn)象。另一方面，從產(chǎn)出來(lái)看，各項(xiàng)產(chǎn)出均隨時(shí)間推移有持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，但是同時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)差也在逐年緩慢增加，說(shuō)明各市縣的產(chǎn)出水平存在一定差異。

三、財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金績(jī)效的測(cè)度與分析

（一）DEA-BCC模型的靜態(tài)績(jī)效評(píng)價(jià)

利用DEAP 2.1軟件對(duì)2016年和2019年海南省的18個(gè)市縣投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行效率評(píng)價(jià)，得到財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金的綜合效率值、純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值，運(yùn)行結(jié)果見表3。

表3 海南18個(gè)市縣2016年/2019年 財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金使用效率

1.從綜合技術(shù)效率看，財(cái)政扶貧資金供給效率從2016年的0.391提高到2019年的0.431，呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，但從數(shù)值上來(lái)說(shuō)，仍處于較低水平，未達(dá)到DEA有效。三亞在2016年和2019年的綜合效率值均為1，達(dá)到DEA有效，說(shuō)明其投入產(chǎn)出水平最高；2019年，除三亞外，瓊海和文昌兩個(gè)市縣的綜合效率值也為1，達(dá)到DEA有效；五指山、保亭、瓊中等5個(gè)國(guó)定貧困縣的綜合效率值不高，表明其投入產(chǎn)出水平較低，綜合技術(shù)效率值仍有待提高。

2.從純技術(shù)效率看，2019年數(shù)據(jù)與2017年基本持平，接近于0.9。三亞、儋州、瓊海、文昌四個(gè)市縣在兩年中的純技術(shù)效率值均為1，說(shuō)明這些市縣在管理和技術(shù)等方面較為先進(jìn)。同時(shí)，2019年有多個(gè)市縣的純技術(shù)效率值達(dá)到0.9及以上，說(shuō)明絕大部分市縣在資金管理和技術(shù)方面相比原來(lái)有了很大進(jìn)步，但是保亭、瓊中、白沙這幾個(gè)市縣的技術(shù)和管理水平仍有待進(jìn)一步提升。

3.從規(guī)模效率看，相比2016年，規(guī)模效率有所提升，但仍處于較低水平。從具體市縣來(lái)看，2016年達(dá)到規(guī)模有效的只有1個(gè)，2019年增加到3個(gè)；臨高、瓊中、白沙這幾個(gè)市縣的規(guī)模效率值最低在0.2以下，且表現(xiàn)出規(guī)模報(bào)酬遞減現(xiàn)象，說(shuō)明這些地區(qū)存在資金未得到有效利用導(dǎo)致效率損失的問(wèn)題，需要進(jìn)一步優(yōu)化資金配置，加強(qiáng)對(duì)資金的“精準(zhǔn)投入”，從而提高資金使用效率。

（二）Malmquist指數(shù)的動(dòng)態(tài)績(jī)效評(píng)價(jià)

利用DEAP 2.1軟件中的Malmquist指數(shù)對(duì)2016—2019年海南省18個(gè)市縣的財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金的全要素生產(chǎn)率的變化情況進(jìn)行測(cè)算，得到Malmquist指數(shù)4年間的變化情況，見表4。具體市縣的Malmquist指數(shù)及分解見表5。

1.整體動(dòng)態(tài)趨勢(shì)分析。表4中，2016—2017年全要素生產(chǎn)指數(shù)最高，值為1.903，而2017—2018年綜合效率最低，出現(xiàn)異常波動(dòng)；2018—2019年回升，達(dá)到1.229。由于2017—2018年的極低值導(dǎo)致平均的綜合效率指數(shù)低于1；分解來(lái)看，2016—2017年規(guī)模效率只有0.24，與技術(shù)效率指數(shù)相等，說(shuō)明主要由于規(guī)模效率低下抑制了技術(shù)效率的增長(zhǎng)；2017—2018年綜合效率較低的主要原因是受技術(shù)進(jìn)步效率的拖累，當(dāng)年出現(xiàn)了技術(shù)退步的情況，從而直接導(dǎo)致綜合效率下降；2018—2019年技術(shù)效率、純技術(shù)效率以及規(guī)模效率均大于1，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)雖然尚未達(dá)到1，但是已經(jīng)非常接近，說(shuō)明相比前一年，在技術(shù)應(yīng)用、新技術(shù)使用方面有了很大提高。三個(gè)時(shí)間段中，技術(shù)效率指數(shù)與規(guī)模效率指數(shù)變化趨勢(shì)一致，純技術(shù)效率保持平穩(wěn)，說(shuō)明相對(duì)于純技術(shù)效率，規(guī)模效率對(duì)技術(shù)效率的影響更大。

表4 2016—2019年財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金供給 Malmquist指數(shù)變化

2.各市縣效率變化對(duì)比。表5中，2016—2019年只有瓊海的財(cái)政扶貧資金供給的全要素生產(chǎn)指數(shù)大于1，其他絕大部分市縣資金使用的綜合效率均未達(dá)到DEA有效，說(shuō)明各市縣在資金的精準(zhǔn)投入、提高資金使用效率方面仍有進(jìn)一步提升的空間。從上頁(yè)表5中可以看到，技術(shù)效率與規(guī)模效率變化同步且數(shù)值相近，說(shuō)明技術(shù)效率的變化主要受規(guī)模效率的影響；五指山、臨高、保亭、瓊中、白沙、樂東六個(gè)市縣的規(guī)模效率小于1，全省占比1/3，說(shuō)明盡管中央和省級(jí)財(cái)政對(duì)五個(gè)貧困縣在分配資金時(shí)有很大的傾斜，但是這些投入并未得到充分的利用，投入冗余而產(chǎn)出不足，尚未達(dá)到最高的規(guī)模效率。此外，技術(shù)進(jìn)步本應(yīng)是推動(dòng)生產(chǎn)效率提高的，但是從分析的結(jié)果來(lái)看，只有極少數(shù)市縣技術(shù)進(jìn)步指數(shù)大于1，能夠推動(dòng)全要素生產(chǎn)率的提高；而對(duì)于大部分市縣來(lái)說(shuō)，技術(shù)進(jìn)步則處于衰退狀態(tài)，反而阻礙了綜合效率的提高。

表5 各市縣財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金Malmquist指數(shù)及分解

四、模型進(jìn)一步討論

在原有模型的基礎(chǔ)上，本文以各市縣脫貧人口增加為產(chǎn)出變量，使用DEA-BCC模型對(duì)2018年各市縣財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金的使用效率進(jìn)行靜態(tài)分析，得到各項(xiàng)效率評(píng)價(jià)指數(shù)，見表6。

表6 2018年各市縣效率指數(shù)

從表6可以發(fā)現(xiàn)，將脫貧人口數(shù)引入模型后，綜合效率有效的市縣達(dá)到1/3，但是五指山、臨高、保亭、瓊中、白沙這五個(gè)原來(lái)的國(guó)定貧困縣的綜合效率指數(shù)相對(duì)于其他市縣來(lái)說(shuō)較低；規(guī)模效率較低、且規(guī)模報(bào)酬呈遞減狀態(tài)，與前面的研究結(jié)論相符；此外，綜合效率未達(dá)到有效的市縣，往往同時(shí)受到規(guī)模效率和技術(shù)效率的影響，且規(guī)模效率的影響大于技術(shù)效率的影響。

五、結(jié)論

本文基于海南省18個(gè)市縣2016—2019年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用規(guī)模報(bào)酬可變的DEA-BCC模型以及Malmquist指數(shù)，分別從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的角度考察了海南省各市縣財(cái)政扶貧資金的使用效率情況，得到如下結(jié)論：

資金使用效率靜態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，海南省財(cái)政扶貧資金使用的整體效率不高，但有所提高。2016年有1個(gè)市縣綜合效率達(dá)到DEA有效，2019年有3個(gè)，且2019年的綜合效率、技術(shù)效率、規(guī)模效率指數(shù)的平均值均高于2016年，說(shuō)明海南省在財(cái)政專項(xiàng)扶貧資金的使用上采取的一些控制、引導(dǎo)措施起到了一定作用，整體的資金使用效率有所提高。從模型進(jìn)一步討論的結(jié)果來(lái)看，國(guó)定貧困縣的資金使用效率要低于非國(guó)定貧困縣，尤其是規(guī)模效率較低，說(shuō)明存在產(chǎn)出不足、資金未充分利用的情況。從整體來(lái)看，不少市縣的技術(shù)效率和規(guī)模效率均未達(dá)到有效，尤其是規(guī)模效率較低，且大部分市縣呈規(guī)模遞減狀態(tài)，說(shuō)明對(duì)于各市縣來(lái)說(shuō)，需要加強(qiáng)資金的“精準(zhǔn)投放、精準(zhǔn)管理”，提高產(chǎn)出、減少冗余，從而提高資金的規(guī)模效率。

資金使用效率動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，海南省全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)出探底回升的趨勢(shì)，在2019年全要素生產(chǎn)率達(dá)到1.229，實(shí)現(xiàn)DEA有效。從全省以及各市縣的數(shù)據(jù)來(lái)看，規(guī)模效率和技術(shù)效率變動(dòng)趨勢(shì)同步，說(shuō)明規(guī)模效率對(duì)技術(shù)效率的影響巨大，如果要提高技術(shù)效率，就要增加產(chǎn)出、提高規(guī)模效率。此外，技術(shù)進(jìn)步效率影響著全要素生產(chǎn)率，一般來(lái)說(shuō)，技術(shù)進(jìn)步是要推動(dòng)綜合效率提升的，但是就海南省來(lái)說(shuō)，目前絕大部分市縣的技術(shù)進(jìn)步效率小于1，不僅沒有促進(jìn)綜合效率的提高，反而起到了很大的阻礙作用。因而，對(duì)于海南省大部分市縣來(lái)說(shuō)，需要積極引進(jìn)新技術(shù)、新方法，加快發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，提高自主創(chuàng)新的能力，推動(dòng)本地區(qū)技術(shù)水平的提高。