財(cái)政分權(quán)與云南農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率：空間溢出與門檻特征

張家縉，王艷偉，黃 宜，王延敏

（1.云南農(nóng)業(yè)大學(xué) 建筑工程學(xué)院，云南 昆明 650201；2.云南農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，云南 昆明 650201）

0 引言

2022年中央一號(hào)文件提出，要扎實(shí)穩(wěn)妥推進(jìn)鄉(xiāng)村建設(shè)，保障和改善農(nóng)村民生。黨的二十大報(bào)告也提出，全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興，堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展，加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)。實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略是黨中央對(duì)“三農(nóng)”工作的全面部署。云南省地處西南邊陲，屬于典型的“老、少、邊、窮”地區(qū)，鄉(xiāng)村振興進(jìn)程中的短板突出，在農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面存在融資困難、欠賬較多、重復(fù)建設(shè)、利用率低下、無(wú)人管護(hù)等問(wèn)題，制約了農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)農(nóng)民生產(chǎn)生活條件和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等服務(wù)功能的實(shí)現(xiàn)，因此，農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施投入產(chǎn)出比例是否經(jīng)濟(jì)、資源配置是否合理、最終能否實(shí)現(xiàn)農(nóng)村地區(qū)社會(huì)福利的最優(yōu)化等都是亟待解決的問(wèn)題。在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，提高云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率是促進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的必由之路［1］。

農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施和農(nóng)業(yè)農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展中處于基礎(chǔ)性支撐地位［2-3］，因而引起了專家學(xué)者的高度關(guān)注，學(xué)術(shù)界對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的相關(guān)研究逐漸增多并趨向成熟。在農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施評(píng)價(jià)及效率測(cè)度方面，大多采用改進(jìn)TOPSIS法［4］、因子分析法［5］、熵權(quán)法［6］、DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法［7-10］等，其中DEA方法可在不考慮指標(biāo)量綱影響下同時(shí)對(duì)多投入、多產(chǎn)出進(jìn)行效率評(píng)價(jià)而被廣泛使用，且隨著該模型的優(yōu)化與發(fā)展，其通過(guò)將變量的松弛問(wèn)題、非期望產(chǎn)出問(wèn)題及前沿面有效決策單元的進(jìn)一步比較等問(wèn)題納入考察范圍，演化出SBM模型［11］、超效率SBM模型［12］以及非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型［13］等，為農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率測(cè)度的研究提供了方法支撐。在農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的影響因素方面，學(xué)者們普遍認(rèn)為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)民收入及教育文化水平、財(cái)政分權(quán)、人口規(guī)模或密度、城鎮(zhèn)化水平等是影響農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的主要因素。其中，倪細(xì)云等［14］采用多元有序Logistic模型，實(shí)證分析了影響陜西省農(nóng)民對(duì)農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滿意度的因素；曾福生等［8］運(yùn)用Tobit模型對(duì)中國(guó)省際農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施供給效率的影響因素做了實(shí)證分析，研究表明教育水平對(duì)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施供給效率產(chǎn)生顯著正向影響，而人均GDP、財(cái)政支農(nóng)支出占GDP比重、市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)改革則造成顯著負(fù)向影響；何平均等［15］利用Tobit模型對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施供給效率其他相關(guān)影響因素做了實(shí)證分析，豐富了既有的研究成果；林振德等［16］通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力的提高對(duì)于農(nóng)村公共基礎(chǔ)設(shè)施投資有很強(qiáng)的促進(jìn)作用，且政府更傾向于向鄉(xiāng)村人口密集的地區(qū)投資基礎(chǔ)設(shè)施；丁黃艷等［17］在測(cè)算三峽庫(kù)區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施效率后，通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)空間滯后模型探討了基礎(chǔ)設(shè)施效率的時(shí)空溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與人口密度對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施效率產(chǎn)生了正向影響,地方稅收、城鎮(zhèn)化水平與基礎(chǔ)設(shè)施效率存在負(fù)相關(guān)關(guān)系；He等［18］通過(guò)對(duì)中國(guó)山區(qū)農(nóng)村公共基礎(chǔ)設(shè)施投資效率影響因素的實(shí)證分析得出，自然地形、區(qū)位和交通是影響山區(qū)農(nóng)村公共基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的重要因素，村集體收入和人口規(guī)模也對(duì)農(nóng)村公共基礎(chǔ)設(shè)施投資效率產(chǎn)生重要影響；劉瑋琳等［9］運(yùn)用實(shí)證分析方法得到財(cái)政自主權(quán)、農(nóng)村貧困程度、城鎮(zhèn)化水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口密度等因素對(duì)農(nóng)村基本公共服務(wù)供給效率具有顯著影響的結(jié)論；李繼霞等［19］則進(jìn)一步將空間距離影響納入研究范圍，運(yùn)用空間計(jì)量模型考察了中國(guó)農(nóng)村公共服務(wù)供給質(zhì)量的空間溢出效應(yīng)。綜合來(lái)看，以往對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的測(cè)度和研究方法主要采用DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，對(duì)效率影響因素的回歸分析多采用Logistic、Tobit、空間計(jì)量模型等，注重對(duì)影響因素的線性分析。然而，鮮有研究探析地級(jí)市層面農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的空間效應(yīng)，且對(duì)影響農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率非線性特征的研究存在改進(jìn)的空間。

此外，在鄉(xiāng)村振興發(fā)展背景下，大量財(cái)政資金投入到農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域，而財(cái)政資金是否得到合理利用，對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率產(chǎn)生何種影響，暫不得而知。另外，云南省各州（市）面對(duì)相同的政策背景和績(jī)效考核體系，州（市）政府間的效仿和競(jìng)爭(zhēng)必然造成更頻繁的空間互動(dòng)現(xiàn)象。因此，針對(duì)財(cái)政分權(quán)對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的作用關(guān)系拓展到空間背景下會(huì)呈現(xiàn)何種特征，以及財(cái)政分權(quán)對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的影響是否會(huì)因?yàn)椴煌r(nóng)民收入水平而存在異質(zhì)性等問(wèn)題進(jìn)行探索，將有利于云南政府因地制宜地制定農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展政策，對(duì)實(shí)現(xiàn)云南省農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

因此，本文基于非角度、非徑向的超效率SBM模型對(duì)2008—2020年云南省16個(gè)州（市）的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率進(jìn)行了測(cè)算，分析了其時(shí)空演化態(tài)勢(shì)；在此基礎(chǔ)上運(yùn)用全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)刻畫出其空間集聚特征，并進(jìn)一步利用空間計(jì)量模型研究了云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的空間溢出效應(yīng)；最后采用面板門檻回歸模型進(jìn)行了非線性實(shí)證研究。

1 云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率測(cè)度

1.1 模型設(shè)定

在對(duì)云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率評(píng)價(jià)的過(guò)程中，DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法可在不受限于指標(biāo)量綱影響下，同時(shí)對(duì)各投入和各產(chǎn)出進(jìn)行效率測(cè)算而被廣泛使用。但該模型未能很好地考慮到投入產(chǎn)出變量的“松弛”問(wèn)題，且無(wú)法衡量各有效決策單元之間的效率大小問(wèn)題，而改進(jìn)的DEA超效率SBM模型不僅能較好地解決“松弛”問(wèn)題，還可對(duì)效率≥1的決策單元(DMU)進(jìn)行對(duì)比，更為深入地探究效率問(wèn)題［20］。本文設(shè)定基于規(guī)模報(bào)酬不變（CRS）的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施超效率SBM模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的模型構(gòu)建方程為：

式（1）中，eff表示農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率，n表示決策單元個(gè)數(shù)，m、s分別代表投入、產(chǎn)出要素的個(gè)數(shù)，以上要素共同構(gòu)成每個(gè)決策單元；X表示投入矩陣中的元素，Y表示期望產(chǎn)出矩陣中的元素。

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)與數(shù)據(jù)說(shuō)明

本研究在總體把握云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施現(xiàn)有建設(shè)情況的基礎(chǔ)上，測(cè)算了2008—2020年云南省16個(gè)州（市）的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率，以期精準(zhǔn)有效地呈現(xiàn)出各地區(qū)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率水平及差異。借鑒已有研究［7-8，10-11，21-24］并結(jié)合《“十四五”推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化規(guī)劃》政策文件中農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的目標(biāo)導(dǎo)向，構(gòu)建云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（表1），其中部分指標(biāo)利用農(nóng)民人均數(shù)據(jù)，以降低各地區(qū)間因不同農(nóng)村居民基數(shù)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果造成的誤差。具體指標(biāo)解釋如下：（1）農(nóng)村公路基礎(chǔ)設(shè)施。借鑒已有研究［25］將三、四級(jí)公路以及等外公路的總里程數(shù)作為衡量農(nóng)村公路設(shè)施的代理變量；（2）農(nóng)村水利基礎(chǔ)設(shè)施。為較準(zhǔn)確地呈現(xiàn)出各地區(qū)農(nóng)村水利設(shè)施差異，利用農(nóng)村有效灌溉面積與各州（市）農(nóng)村人口數(shù)的比值表示；（3）農(nóng)村電力基礎(chǔ)設(shè)施。利用農(nóng)村用電量與各州（市）農(nóng)村人口數(shù)的比值作為反映農(nóng)村電力設(shè)施供應(yīng)情況的數(shù)值變量；（4）農(nóng)村物流基礎(chǔ)設(shè)施。鑒于中國(guó)郵政的特殊性和普惠性，將其在農(nóng)村投遞路線的總里程數(shù)作為替代變量；（5）農(nóng)村電信基礎(chǔ)設(shè)施。鑒于信息化社會(huì)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)情況和需要，選取農(nóng)村通寬帶村數(shù)來(lái)表示農(nóng)村電信基礎(chǔ)設(shè)施的現(xiàn)狀；（6）期望產(chǎn)出方面。綜合選取農(nóng)村居民人均可支配收入和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值反映產(chǎn)出規(guī)模。

本研究采用的相關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)源于《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》，選用2008—2020年云南省16個(gè)州（市）的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，其中對(duì)于部分缺失數(shù)據(jù)，采用年平均增長(zhǎng)率補(bǔ)齊。另外，為消除通貨膨脹因素造成的物價(jià)變動(dòng)，以降低效率測(cè)算結(jié)果誤差，所有以貨幣為單位的數(shù)據(jù)均以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值指數(shù)折算成2008年不變價(jià)格。

1.3 測(cè)度結(jié)果分析

運(yùn)用超效率SBM模型，利用Matlab R2021a軟件對(duì)2008—2020年云南省16個(gè)州（市）的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率進(jìn)行測(cè)算，并借鑒前人研究按照四分法將云南省劃分為四大經(jīng)濟(jì)區(qū)，分別為滇中經(jīng)濟(jì)區(qū)、滇南經(jīng)濟(jì)區(qū)、滇東北經(jīng)濟(jì)區(qū)和滇西北經(jīng)濟(jì)區(qū)，其中昆明、玉溪、楚雄3個(gè)州（市）歸屬于滇中經(jīng)濟(jì)區(qū)，紅河、文山、普洱、西雙版納和德宏5個(gè)州（市）歸屬于滇南經(jīng)濟(jì)區(qū)，曲靖、昭通2個(gè)州（市）歸屬于滇東北經(jīng)濟(jì)區(qū)，大理、麗江、怒江、迪慶、保山、臨滄6個(gè)州（市）歸屬于滇西北經(jīng)濟(jì)區(qū)［26］。全省的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率均值分布情況如圖1所示。

圖1 2008—2020年云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率均值分布情況

由圖1可以看出：滇中、滇南、滇東北、滇西北四大經(jīng)濟(jì)區(qū)的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率均值差異較大，滇東北地區(qū)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率均值大部分優(yōu)于滇中、滇南和滇西北的，其中滇東北地區(qū)州（市）的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率均值均處于高水平，滇中地區(qū)處于中等水平，而滇南和滇西北地區(qū)有一半以上州（市）的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率均值較低。

從時(shí)序演進(jìn)特征來(lái)看（圖2~圖3），在農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率均值方面總體表現(xiàn)為滇東北經(jīng)濟(jì)區(qū)＞滇中經(jīng)濟(jì)區(qū)＞滇南經(jīng)濟(jì)區(qū)＞滇西北經(jīng)濟(jì)區(qū)；在農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率方差方面總體表現(xiàn)為滇南經(jīng)濟(jì)區(qū)＞滇西北經(jīng)濟(jì)區(qū)＞滇中經(jīng)濟(jì)區(qū)＞滇東北經(jīng)濟(jì)區(qū)，表明了滇東北和滇中經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的均值和方差均優(yōu)于滇南和滇西北經(jīng)濟(jì)區(qū)的，即滇東北和滇中經(jīng)濟(jì)區(qū)各年份的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率值的差距較小，說(shuō)明其農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率相對(duì)比較穩(wěn)定；而滇南和滇西北經(jīng)濟(jì)區(qū)的方差相對(duì)較大，各年份效率值差距較大，農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率處于不穩(wěn)定的波動(dòng)變化態(tài)勢(shì)。

圖2 分區(qū)域農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率均值的時(shí)序變化

圖3 分區(qū)域農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率方差的時(shí)序變化

2 財(cái)政分權(quán)對(duì)云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的空間溢出效應(yīng)

2.1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

2.1.1 全局空間自相關(guān)檢驗(yàn) 依據(jù)地理學(xué)第一定律，任意事物都與其他事物存在相關(guān)關(guān)系，距離相近的事物聯(lián)系更密切，即在本研究中云南省各州（市）之間的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)活動(dòng)并非完全獨(dú)立的，彼此間會(huì)產(chǎn)生一定的影響［27］。因此，為了更好地反映云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率及其影響因素的空間相關(guān)性，本研究選用全局莫蘭指數(shù)（Global Moran’s I）和局部莫蘭指數(shù)（Local Moran’s I）進(jìn)行衡量。全局Moran’s I的計(jì)算公式為：

式（2）中，Wij為空間權(quán)重矩陣，Xi、Xj分別為X在相應(yīng)空間單元i和j上的取值，為X的平均值，n為州（市）總數(shù)，i、j分別代表不同州（市）。鑒于農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率受到來(lái)自空間地理距離和經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的雙重影響，本研究通過(guò)構(gòu)建地理經(jīng)濟(jì)嵌套矩陣，以期深入探究云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的空間溢出效應(yīng)［28］。全局Moran’s I的閾值為［-1,1］，當(dāng)Moran’s I＞0時(shí)，即為空間正相關(guān)，其值越大，則地理單元間的關(guān)系越緊密；相反，當(dāng)Moran’s I＜0時(shí)，即為空間負(fù)相關(guān)，其值越小，則地理單元間分異越大；當(dāng)Moran’s I=0時(shí)，空間呈隨機(jī)性。

根據(jù)公式（2），利用Stata MP 17.0軟件對(duì)2008—2020年云南省16個(gè)州（市）的全局Moran’s I進(jìn)行測(cè)算，測(cè)算結(jié)果如表2所示。結(jié)果顯示：云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的全局莫蘭指數(shù)均顯著為正，且從整個(gè)研究期來(lái)看，農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率全局莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)出波動(dòng)上升的態(tài)勢(shì)，表明云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率存在顯著的空間正相關(guān)性且呈現(xiàn)不斷增強(qiáng)的態(tài)勢(shì)，即某個(gè)州（市）的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的發(fā)展會(huì)受到鄰近州（市）的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的影響，說(shuō)明有必要使用空間計(jì)量模型開展進(jìn)一步的研究。此外，在農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的空間相關(guān)性分析中，若需深入掌握其空間集聚現(xiàn)象分布情況，還需運(yùn)用局部莫蘭指數(shù)做進(jìn)一步解析。

表2 2008—2020年云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的全局莫蘭指數(shù)

2.1.2 局部空間自相關(guān)檢驗(yàn) 局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)采用局部莫蘭指數(shù)進(jìn)行分析，本文通過(guò)Moran散點(diǎn)圖來(lái)衡量云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的空間差異程度（圖4）。農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率可分為4種相關(guān)模式：第一象限表示各州（市）自身的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率較高，且周邊州（市）的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率也較高（HH）；第二象限表示各州（市）自身的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率較低，而周邊州（市）的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率較高（LH）；第三象限表示各州（市）自身的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率較低，且周邊州（市）的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率也較低（LL）；第四象限表示各州（市）自身的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率較高，而周邊州（市）的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率較低（HL）。此外，第一、三象限指代正向空間相關(guān)關(guān)系，第二、四象限指代負(fù)向空間相關(guān)關(guān)系。本研究運(yùn)用Stata MP 17.0軟件繪制2008—2020年云南省16個(gè)州（市）農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的Moran散點(diǎn)圖，整理得出其空間集聚情況，其中部分州（市）所在象限未發(fā)生變化年份的散點(diǎn)圖限于篇幅限制予以省略。

圖4 云南省16個(gè)州（市）的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率空間集聚特征

從圖4可以看出：2008—2010年，云南省各州（市）在4個(gè)象限的數(shù)量變化不明顯，處于相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)，其中低高集聚(LH)、低低集聚(LL)的州（市）數(shù)量均未發(fā)生變化，只有迪慶州在2009年從第二象限(HL)移動(dòng)到第一象限(HH)；2011—2020年云南省各州（市）在4個(gè)象限內(nèi)的波動(dòng)變化也不明顯，僅怒江州在2011年從第四象限(HL)轉(zhuǎn)移到第三象限(LL)；值得注意的是2008—2019年第二象限(LH)內(nèi)的州（市）有2個(gè)，且一直是楚雄州和紅河州；在2020年發(fā)生了較大的變化，迪慶州和大理州分別從第一象限(HH)、第三象限(LL)移動(dòng)到第二象限(LH)，昭通市則由第四象限(HL)轉(zhuǎn)移到第三象限(LL)。在研究期內(nèi)，位于第一、三象限的州（市）明顯多于位于第二、四象限的州（市），進(jìn)一步說(shuō)明了云南省各州（市）間農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的空間正相關(guān)性顯著且具有增強(qiáng)的趨勢(shì)。

2.2 空間溢出效應(yīng)分析

2.2.1 模型設(shè)定與檢驗(yàn) 為深入探析云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率空間外溢效應(yīng)的大小，運(yùn)用構(gòu)建的空間計(jì)量模型進(jìn)行測(cè)度，其中空間誤差模型(SEM)、空間滯后模型(SLM)和空間杜賓模型(SDM)為空間計(jì)量領(lǐng)域所常用的模型方法。依據(jù)前人的實(shí)證研究經(jīng)驗(yàn)［29］，本研究采用SEM模型和SLM模型的強(qiáng)化形式即SDM模型，綜合考察農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的空間滯后項(xiàng)和解釋變量對(duì)其造成的影響大小及方向。然而，具體針對(duì)本研究所探討的云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的空間溢出效應(yīng)，對(duì)SDM模型是否會(huì)退化成SEM模型或SLM模型的檢驗(yàn)仍很必要［30］。

因此，本研究采用LR檢驗(yàn)判定SDM模型是否會(huì)發(fā)生退化，進(jìn)而確定本研究最終選取的空間計(jì)量模型，結(jié)果如表3所示?？梢钥闯觯诘乩斫?jīng)濟(jì)嵌套空間權(quán)重矩陣的設(shè)定，LR檢驗(yàn)結(jié)果在1%的水平上顯著，表明SDM模型不會(huì)發(fā)生退化。模型通過(guò)Hausman檢驗(yàn)，表示應(yīng)采用固定效應(yīng)模型。在參考劉爭(zhēng)等［31］研究的基礎(chǔ)上對(duì)空間計(jì)量模型進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果表明時(shí)間固定的SDM模型效果較佳，具體檢驗(yàn)過(guò)程本文不再贅述。

表3 LR檢驗(yàn)結(jié)果

依據(jù)上述分析構(gòu)建本文的空間計(jì)量模型，計(jì)算公式為：

式（3）中，effit為被解釋變量農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率，Xit為解釋變量，αi為常數(shù)項(xiàng)，i、j分別表示不同州（市），t表示各年份，Wij為上文所使用的地理經(jīng)濟(jì)嵌套空間權(quán)重矩陣，β、ρ、λ分別表示各回歸系數(shù)，μi和ξt分別表示個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.2.2 變量與數(shù)據(jù)說(shuō)明 從本質(zhì)上講，各類因素主要通過(guò)影響各州（市）農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和產(chǎn)出的過(guò)程，從而形成了各州（市）間農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的差異化結(jié)果?；诖耍狙芯繌霓r(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施供給側(cè)與需求側(cè)影響因素的角度進(jìn)行思考，并在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上考慮數(shù)據(jù)的可獲取性、全面性和合理性［8,15-17,32］，選取財(cái)政分權(quán)(fiscal)、農(nóng)民收入水平(income)、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、城鎮(zhèn)化水平(urban)、農(nóng)村人口密度(population)等指標(biāo)作為解釋變量，其中選取財(cái)政分權(quán)作為核心解釋變量，重點(diǎn)分析其對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的空間溢出效應(yīng)，其余變量則為控制變量。為消除通貨膨脹因素造成的物價(jià)變動(dòng)，減小結(jié)果誤差，所有以貨幣為單位的數(shù)據(jù)均以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值指數(shù)折算成2008年的不變價(jià)格；為減少變量間異方差和多重共線性的影響，對(duì)農(nóng)民收入水平(income)和人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)取對(duì)數(shù)進(jìn)行處理，即lnincome和lnGDP。各影響因素指標(biāo)及其說(shuō)明如表4所示。此外，本研究的主要對(duì)象即被解釋變量云南省各州（市）的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率值由上文測(cè)度結(jié)果獲得，其他解釋變量數(shù)據(jù)均來(lái)源于2009—2021年《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》。

表4 各影響因素指標(biāo)及其說(shuō)明

2.2.3 空間溢出效應(yīng)結(jié)果與分析 借鑒LeSage等［33］的研究結(jié)果可知，當(dāng)被解釋變量的空間自相關(guān)估計(jì)系數(shù)顯著且不為0時(shí)，不能直接使用空間計(jì)量模型所得的回歸系數(shù)度量其空間溢出效應(yīng)，否則會(huì)得到有偏估計(jì)值。為合理衡量財(cái)政分權(quán)對(duì)云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的空間溢出效應(yīng)，本研究運(yùn)用偏微分方法求得解釋變量的無(wú)偏估計(jì)值，即直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)，以科學(xué)分析其對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率造成的影響，具體結(jié)果如表5所示。

表5 SDM模型的總效應(yīng)、直接效應(yīng)與間接效應(yīng)

由直接效應(yīng)結(jié)果可知，核心解釋變量與控制變量對(duì)云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的影響均在5%的顯著性水平上通過(guò)檢驗(yàn)，表明各解釋變量均可以顯著影響本州（市）農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的提升。其中，財(cái)政分權(quán)對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的直接效應(yīng)為-7.839，即財(cái)政分權(quán)每提高1個(gè)百分點(diǎn)，本州（市）的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率將會(huì)下降7.839個(gè)百分點(diǎn)，可能的原因是雖然財(cái)政分權(quán)制度賦予了地方政府一定的自主權(quán)，使其能夠更加主動(dòng)地參與社會(huì)管理，進(jìn)行投資決策［32］，但農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施僅作為基礎(chǔ)設(shè)施投資中的一部分，相對(duì)于城市基礎(chǔ)設(shè)施投資而言，其公益性較大而經(jīng)濟(jì)效益較小，地方官員或政府在追求政績(jī)時(shí)，可能會(huì)忽略農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)帶來(lái)的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。此外，由于制度、技術(shù)、創(chuàng)新、資源配置效率等因素發(fā)展水平不高，財(cái)政分權(quán)導(dǎo)致云南省部分農(nóng)村地區(qū)人口不能有效參與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)［34］，對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施供給的質(zhì)量和效率都產(chǎn)生了不良影響［9,35］。因此當(dāng)財(cái)政分權(quán)增大時(shí)，農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率便會(huì)相應(yīng)地下降。

由間接效應(yīng)結(jié)果可知，核心解釋變量與控制變量對(duì)云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的影響均在5%的顯著性水平上通過(guò)檢驗(yàn)，表明各解釋變量均可以顯著影響周邊州（市）農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的提升，空間溢出效應(yīng)顯著。具體來(lái)看，財(cái)政分權(quán)對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的間接效應(yīng)為-7.350，即財(cái)政分權(quán)每提高1個(gè)百分點(diǎn)，周邊州（市）的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率將會(huì)降低7.350個(gè)百分點(diǎn)，這可能是由于在分稅制財(cái)政體制背景下，財(cái)政分權(quán)后地方政府財(cái)政支出的分配方向和領(lǐng)域在相鄰地區(qū)間具有一定的效仿性，且當(dāng)本地區(qū)官員或政府在追求政績(jī)時(shí)，鄰近地區(qū)官員或政府也更傾向于將財(cái)政資金投向短期獲利快、投資效益高的領(lǐng)域。

由總效應(yīng)結(jié)果可知，除農(nóng)村人口密度未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)外，核心解釋變量與其余的控制變量均在1%的顯著性水平上通過(guò)檢驗(yàn)，而總效應(yīng)等于直接效應(yīng)和間接效應(yīng)之和，因此財(cái)政分權(quán)進(jìn)一步降低了本地區(qū)和周邊地區(qū)的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率。

3 財(cái)政分權(quán)對(duì)云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的門檻特征

鄉(xiāng)村振興背景下依托于新農(nóng)業(yè)、新農(nóng)村建設(shè)，農(nóng)民收入得到有效提升，特別是農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施在促進(jìn)農(nóng)民增收方面發(fā)揮了重要作用［36］。相反，當(dāng)農(nóng)民收入得到相應(yīng)提升后，便會(huì)對(duì)自身的生活條件作出要求和改善，其中就包括對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施配套與完善的要求。但不同收入水平的農(nóng)民對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施的需求和供給存在較大差異［37］，尤其是該地區(qū)的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能否相應(yīng)地給當(dāng)?shù)剞r(nóng)民帶來(lái)產(chǎn)值和收入的增加，以提高農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施投入產(chǎn)出效率，發(fā)揮其最大價(jià)值。因此，本研究將農(nóng)民收入水平作為門檻變量，考察不同農(nóng)民收入水平下財(cái)政分權(quán)對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的非線性影響，即農(nóng)民收入超過(guò)某一門檻值后，財(cái)政分權(quán)對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的影響會(huì)產(chǎn)生根本性轉(zhuǎn)變。

3.1 模型設(shè)定與變量數(shù)據(jù)說(shuō)明

為探究不同農(nóng)民收入水平下云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的反饋機(jī)制，借鑒Hansen［38］的研究成果構(gòu)建雙重門檻回歸模型：

式（4）中，lnincomeit為門檻變量，η1、η2分別為代估測(cè)的門檻值，I為指示函數(shù)，αit為常數(shù)項(xiàng)，β為不同農(nóng)民收入水平下財(cái)政分權(quán)的回歸系數(shù)，λ為其余解釋變量的回歸系數(shù)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。若測(cè)算發(fā)現(xiàn)存在多個(gè)門檻值，則采用多重門檻模型，多重門檻模型可在式（4）的基礎(chǔ)上進(jìn)行拓展，本文不再贅述。門檻效應(yīng)檢驗(yàn)部分所用的被解釋變量和解釋變量及其數(shù)據(jù)均與空間溢出效應(yīng)部分相同，此處也不再贅述。

3.2 面板門檻效應(yīng)檢驗(yàn)與分析

根據(jù)上文模型估計(jì)門檻值，并進(jìn)行門檻效應(yīng)檢驗(yàn)，門檻檢驗(yàn)結(jié)果：F值為14.06，P值為0.0900（結(jié)果采用Bootstrap方法反復(fù)抽樣1000次得到）。實(shí)證結(jié)果顯示：在模型（4）下，雙門檻效應(yīng)在10%的水平下顯著，因此選用雙重門檻回歸模型進(jìn)行分析。財(cái)政分權(quán)對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率門檻效應(yīng)的回歸結(jié)果如表6所示，門檻效應(yīng)圖如圖5所示。

圖5 門檻效應(yīng)圖

表6 財(cái)政分權(quán)對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率門檻效應(yīng)的回歸結(jié)果

在雙重門檻模型下對(duì)門檻值進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn)，結(jié)果顯示：存在2994.403和4437.738（e8.0045=2994.403，e8.3979=4437.738）2個(gè)門檻值，即在不同農(nóng)民收入水平下，財(cái)政分權(quán)與農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率存在非線性關(guān)系，這與賀俊等［39］的研究結(jié)論相似，但不同的是對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施研究范圍和測(cè)算標(biāo)準(zhǔn)存在差異。此外，將農(nóng)民年人均可支配收入從低到高依次分為低收入水平、中等收入水平、高收入水平，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行雙重門檻回歸結(jié)果分析。當(dāng)農(nóng)民年人均可支配收入低于第一門檻值2994.403時(shí)，財(cái)政分權(quán)對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的影響系數(shù)為-11.2455200，在1%的水平上顯著，說(shuō)明此時(shí)財(cái)政分權(quán)極大地降低了農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施的效率；當(dāng)農(nóng)民年人均可支配收入處于2個(gè)門檻之間時(shí)，回歸系數(shù)增大為-7.9418180，在1%的水平上顯著，表明達(dá)到第一門檻值后，財(cái)政分權(quán)對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的負(fù)向作用會(huì)減??；當(dāng)越過(guò)第二門檻值4437.738時(shí)，回歸系數(shù)則進(jìn)一步增大至-5.7906360，表明突破第二門檻值后，財(cái)政分權(quán)對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率具有更小的負(fù)向影響。其原因可能是：當(dāng)農(nóng)民收入水平較低時(shí)，出于自身因素考慮將會(huì)更多關(guān)注自身收入水平的提高和物質(zhì)生活的改善，無(wú)暇顧及本地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，參與度較低。同時(shí)，地方政府在以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為主的政績(jī)考核下，會(huì)將有限的財(cái)政資金投向短期收益大、成果見(jiàn)效快的經(jīng)濟(jì)性建設(shè)領(lǐng)域，對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)多呈被動(dòng)態(tài)度，進(jìn)而造成農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)落后的局面。而當(dāng)農(nóng)民收入水平不斷提高，超越第一乃至第二門檻值時(shí)，農(nóng)民在關(guān)注自身收入水平提高的同時(shí)，多樣化的需求日益擴(kuò)大，諸如對(duì)人居環(huán)境的改善、醫(yī)療衛(wèi)生的保障、務(wù)工硬性條件的支持等，進(jìn)而對(duì)本地公共服務(wù)設(shè)施的訴求增多，并越來(lái)越多地參與到基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中。且隨著城鎮(zhèn)化水平的逐漸提高及城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)一體化發(fā)展政策的導(dǎo)向約束，地方政府也開始關(guān)注農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展建設(shè)，不斷擴(kuò)大對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)財(cái)政資金的投入，在完善農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的同時(shí)也給農(nóng)業(yè)、農(nóng)民帶來(lái)經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益的提升，從而減輕財(cái)政分權(quán)對(duì)云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的抑制作用。

4 結(jié)論與建議

本研究在測(cè)算2008—2020年云南省16個(gè)州（市）農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的基礎(chǔ)上，運(yùn)用莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)出云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的空間集聚特征，借助時(shí)間固定效應(yīng)的空間杜賓模型和門檻模型，分別剖析了財(cái)政分權(quán)對(duì)云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的空間溢出效應(yīng)及不同農(nóng)民收入水平下的門檻特征。得出以下主要研究結(jié)論：（1）云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率整體偏低，四大經(jīng)濟(jì)區(qū)的效率差異較大，滇東北地區(qū)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率位居第一，此外滇東北和滇中經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率相較于滇南和滇西北經(jīng)濟(jì)區(qū)表現(xiàn)較為穩(wěn)定。（2）云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率表現(xiàn)出顯著的空間正相關(guān)性且在不斷強(qiáng)化，空間集聚結(jié)果以高高集聚和低低集聚的聚類類型為主。（3）財(cái)政分權(quán)對(duì)云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率存在負(fù)向的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，即財(cái)政分權(quán)化程度的提高不僅不能促進(jìn)本地區(qū)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的提升，還會(huì)導(dǎo)致相鄰地區(qū)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的降低。（4）財(cái)政分權(quán)與云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率存在雙門檻效應(yīng)，不同農(nóng)民收入水平地區(qū)的財(cái)政分權(quán)對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的影響存在異質(zhì)性。當(dāng)農(nóng)民收入水平越過(guò)“拐點(diǎn)”（2994.403）后，財(cái)政分權(quán)對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的負(fù)向影響減弱，而當(dāng)農(nóng)民收入水平進(jìn)一步提高后，財(cái)政分權(quán)對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的抑制作用進(jìn)一步縮減。綜合來(lái)看，財(cái)政分權(quán)對(duì)云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的抑制性影響表現(xiàn)出先上升后下降的非線性特征。

基于以上結(jié)論，本研究提出幾點(diǎn)對(duì)策建議：（1）打造農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)示范區(qū)，增強(qiáng)云南省各州（市）政府間的聯(lián)動(dòng)交流。通過(guò)加快打造農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)發(fā)展示范區(qū)，將優(yōu)秀案例的經(jīng)驗(yàn)成果進(jìn)行歸納總結(jié)，并依據(jù)地區(qū)發(fā)展客觀事實(shí)進(jìn)行推廣。特別是，滇南和滇西北經(jīng)濟(jì)區(qū)應(yīng)多向滇東北和滇中經(jīng)濟(jì)區(qū)學(xué)習(xí)借鑒經(jīng)驗(yàn)，并且滇東北和滇中經(jīng)濟(jì)區(qū)也應(yīng)以“強(qiáng)”帶“弱”，主動(dòng)開展定點(diǎn)幫扶，派遣相關(guān)專家駐地指導(dǎo)，促進(jìn)云南省農(nóng)村地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展。（2）開展宣傳教育活動(dòng)，提高農(nóng)民收入水平。農(nóng)民收入水平的提高縮減了財(cái)政分權(quán)對(duì)云南省農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施效率的負(fù)向影響，各州（市）政府應(yīng)通過(guò)開展對(duì)農(nóng)民的職業(yè)技能培訓(xùn)，鼓勵(lì)農(nóng)民多渠道、多形式就業(yè)，以促進(jìn)農(nóng)民可支配收入的增長(zhǎng)。此外，隨著社會(huì)的發(fā)展及農(nóng)民多樣化需求的增加，越來(lái)越多的農(nóng)民對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施的完善提出訴求，但鑒于農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施大都為公共品的特性，導(dǎo)致出現(xiàn)大量無(wú)人管護(hù)的現(xiàn)象，造成農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施的損壞，大大縮短預(yù)期壽命。因而，各州（市）需充分利用網(wǎng)絡(luò)新媒體等傳播手段進(jìn)行宣傳教育，幫助農(nóng)民樹立正確的基礎(chǔ)設(shè)施管護(hù)理念。（3）加強(qiáng)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量監(jiān)管，實(shí)施“回頭看”政策和終身問(wèn)責(zé)制。農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的成果雖已納入地方官員的政績(jī)考核中，但僅將短期內(nèi)的建設(shè)成果納入政績(jī)考量范圍，極有可能出現(xiàn)為追求政治晉升激勵(lì)而帶來(lái)大量“面子工程”的問(wèn)題，造成資源的浪費(fèi)。因此，未來(lái)也應(yīng)在農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域?qū)嵤盎仡^看”政策和終身問(wèn)責(zé)制，不僅要注重當(dāng)期規(guī)?！傲俊钡脑鲩L(zhǎng)，更應(yīng)注重其長(zhǎng)期“質(zhì)”的保證。