基于三阶段DEA模型的我国省际财政支农绩效分析
庞辉
摘 要：为促进我国农业经济的发展，应确保对财政支农绩效进行正确测度的情况，并根据我国农业发展的现状和所取得的数据优化我国的财政支农绩效。针对农业发展的社会效应、生态作用和经济效益这三个方面，建立起系统的财政支农绩效的评价体系，以此体系为基础，以三阶段DEA模型来对我国的各个省市、地区及在几年中，财政支农效率来加以分析，并提出相关对策。
关键词：三阶段DEA模型；财政支农绩效；省际分析
一、数据的来源和选择
本次的研究数据来自我国各省的农业相关部门的费用支出，主要包括有省人均农林水事务支出、农林牧渔业的产值、农民的人均纯收入、人均粮食产量、居民的平均消费支出费用、人均造林面积、人均水土流失治理面积、人均有效灌溉面积、平均受教育年限、农业机械动力和省际人均全年生产总值。
DEA变量选择的原则是投入项目和产出项目之间遵循其“同向性”，即就是说如果投入出现递增的情况，那么产出的数量也必将呈现递增的情况，否则相反；研究过程中选取的投入产出变量相关系数均为正数，分别通过1%和5%的双侧检验水平进行检测，然后建立一个符合数据处理要求的DEA模型，表
1表示的是投入产出变量的个人相关系数。
表1 投入产出变量PERSON相关系数
（***表示在1%水平上显著，**表示在5%水平显著，*表示在10%水平上显著）
二、基于三阶段DEA模型的我国省际财政支农绩效分析
（一）第一阶段：传统DEA模型的分析结果。第一阶段的分析，对我国各地区的财政支农绩效进行的初始的评定，以
DEAP2.1作为分析手段，此时不考虑随机误差和环境变量的影响。分析发现，在08年时我国的财政支农平均绩效呈现小幅度的降低，在2007年到2011年之间的其他年份中，财政支农平均绩效呈现上浮的趋势。与此同时，我国纯技术效率的均值在每年中，低于规模效率的均值。
（二）第二阶段：SFA模型的分析结果。根据第一个阶段的分析结果，在回归分析中，把财政支农支出的松弛变量作为回归分析的因变量。用Frontier4.1软件来分析，把农村地区的基础设施状况、我国各省市地区的经济发展水平以及农村地区居民的文化水平与素质涵养作为自变量，进行SFA回归分析。并且得到了如下数据，详见表2所示。
表2 SFA模型回归性分析
（***表示在1%水平上显著，**表示在5%水平显著，*表示在10%水平上显著）
根据以上数据可以得出，农村地区的基础设施建设、农村地区居民的文化素质水平以及农村的经济发展水平通过了1%或10%的显著性检验。因此对于模型变量的选取较适当。内部技术无效率的方差占总体方差的比重由表示，达到0.9，并且在
1%的置信水平下通过检验，在回归方程中，表示整体大部分的变动可以由回归方程内部技术无效率变动来解释，因此利用
SFA的模型的合理的。由此数据可看出提高财政支农效率可以通过提高农村居民的知识素质水平来提高。而改善农村基础设施的情况会使财政支农资金的使用率降低，反映出我国目前在农业方面的基本建设的支出中，出现了隐藏的问题，因此要加以改善。
（三）第三阶段中，经调整后的DEA的实证结果。（1）对我国财政支农绩效的总体分析。根据以上数据可看出，三种效率值在每年中均有所下降，第一阶段为0.872，第三阶段为0.802。因此，在对随机因素和环境因素做出调整之后，使得我国财政支农效率整体性下滑。（2）对我国财政支农绩效的各省的分析。与第一阶段的结果相比，出去环境与随机的影响因素，内蒙古、黑龙江、河北的技术效率仍处于最优先水平。而甘肃、河南、福建是因为受到环境和发展机遇的影响，因此在第一阶段中的高效率并不能反映出这三个省的真实管理水平。将第一阶段与第三阶段相比，浙江和宁夏的财政支农综合效率有所提升。除了综合效率不变的三个省外，其余地区均出现下降趋势。因此，我国农业的发展还需要进一步的改善，其中出技术效率的下滑带来较大影响。
三、三阶段DEA模型影响着我国农业的发展因素
第一，我国农业生产处于投入较高的粗放发展模式，若不注重科技的投入以及对农业劳动者相关知识的培养，只使用先进的农业设施将不利于提高农业生产效率。第二，农业的基础设施会消耗财政支农资金，并且对于农业基础设施的规模和建构缺乏合理性，所以无法改善农业的发展，并容易造成资金的浪费。第三，妨碍我国财政支农绩效的主要原因是我国农业纯技术效率比较低。从各省的数据看来，福建、黑龙江、内蒙古、河南、甘肃、河北处于财政支农效率的前沿面，因为这六个省的财政支农效率只为1。而我国其他的省份在规模效率和技术效率中，仍还需要进行相应的改进与进步。
四、我国农业发展中的问题和改善措施
第一，在调查、研究财政支农效率的随机因素和环境带来的影响中，农村地区的经济发展水平以及农村地区居民的文化素质水平有利于提高财政支农效率，而农村地区的基础设施却没有发挥良好的影响，反而是对提高财政支农效率起到了负面的影响。但是随机因素不易控制，因此，对于提高财政支农效率而言，可以控制环境因素。所以我国应注重农村地区的经济发展水平，提高我国总体的GDP，来提高我国财政支农效率的水平。最后，在建设农村地区基础建设的过程中，减轻资金的浪费，提高使用率。第二，从我国农业的规模效率平均值高于纯技术效率的平均值可看出，因支农资金本身利用率较低而给农业财政支农绩效的发展带来限制，并非支农资金的规模不够，因此有效的途径是提高支农效率。第三，我国各地区财政支农绩效可以分为：双低类型，双高类型，高低类型和低高类型。我国各省应该根据自身的缺陷，从农业生产规模和农业管理水平进行有针对性的改善，以提高财政支农绩效。
结束语：笔者对比以往文献后，发现以往研究中对财政支农生态效应的缺陷较少考虑。针对这一状况，建立了完整的财政支农的评价体系，其中包括社会效应、经济效益和对生态的影响，并且以此为基础，去除环境及其中产生的随机误差的影响，采用三阶段DEA模型，系统分析了我国各个地区的财政支农效率，并且也提出有效方式来对我国的农业发展加以改善。
参考文献：
[1] 安广实.我国财政对农业投入的问题及对策思考[J].中国农村经济，1999（ 9） .
[2] 侯石安.中国财政农业投入的目标选择与政策优化[J].农业经济问题，2004（ 3） .
摘 要：为促进我国农业经济的发展，应确保对财政支农绩效进行正确测度的情况，并根据我国农业发展的现状和所取得的数据优化我国的财政支农绩效。针对农业发展的社会效应、生态作用和经济效益这三个方面，建立起系统的财政支农绩效的评价体系，以此体系为基础，以三阶段DEA模型来对我国的各个省市、地区及在几年中，财政支农效率来加以分析，并提出相关对策。
关键词：三阶段DEA模型；财政支农绩效；省际分析
一、数据的来源和选择
本次的研究数据来自我国各省的农业相关部门的费用支出，主要包括有省人均农林水事务支出、农林牧渔业的产值、农民的人均纯收入、人均粮食产量、居民的平均消费支出费用、人均造林面积、人均水土流失治理面积、人均有效灌溉面积、平均受教育年限、农业机械动力和省际人均全年生产总值。
DEA变量选择的原则是投入项目和产出项目之间遵循其“同向性”，即就是说如果投入出现递增的情况，那么产出的数量也必将呈现递增的情况，否则相反；研究过程中选取的投入产出变量相关系数均为正数，分别通过1%和5%的双侧检验水平进行检测，然后建立一个符合数据处理要求的DEA模型，表
1表示的是投入产出变量的个人相关系数。
表1 投入产出变量PERSON相关系数
（***表示在1%水平上显著，**表示在5%水平显著，*表示在10%水平上显著）
二、基于三阶段DEA模型的我国省际财政支农绩效分析
（一）第一阶段：传统DEA模型的分析结果。第一阶段的分析，对我国各地区的财政支农绩效进行的初始的评定，以
DEAP2.1作为分析手段，此时不考虑随机误差和环境变量的影响。分析发现，在08年时我国的财政支农平均绩效呈现小幅度的降低，在2007年到2011年之间的其他年份中，财政支农平均绩效呈现上浮的趋势。与此同时，我国纯技术效率的均值在每年中，低于规模效率的均值。
（二）第二阶段：SFA模型的分析结果。根据第一个阶段的分析结果，在回归分析中，把财政支农支出的松弛变量作为回归分析的因变量。用Frontier4.1软件来分析，把农村地区的基础设施状况、我国各省市地区的经济发展水平以及农村地区居民的文化水平与素质涵养作为自变量，进行SFA回归分析。并且得到了如下数据，详见表2所示。
表2 SFA模型回归性分析
（***表示在1%水平上显著，**表示在5%水平显著，*表示在10%水平上显著）
根据以上数据可以得出，农村地区的基础设施建设、农村地区居民的文化素质水平以及农村的经济发展水平通过了1%或10%的显著性检验。因此对于模型变量的选取较适当。内部技术无效率的方差占总体方差的比重由表示，达到0.9，并且在
1%的置信水平下通过检验，在回归方程中，表示整体大部分的变动可以由回归方程内部技术无效率变动来解释，因此利用
SFA的模型的合理的。由此数据可看出提高财政支农效率可以通过提高农村居民的知识素质水平来提高。而改善农村基础设施的情况会使财政支农资金的使用率降低，反映出我国目前在农业方面的基本建设的支出中，出现了隐藏的问题，因此要加以改善。
（三）第三阶段中，经调整后的DEA的实证结果。（1）对我国财政支农绩效的总体分析。根据以上数据可看出，三种效率值在每年中均有所下降，第一阶段为0.872，第三阶段为0.802。因此，在对随机因素和环境因素做出调整之后，使得我国财政支农效率整体性下滑。（2）对我国财政支农绩效的各省的分析。与第一阶段的结果相比，出去环境与随机的影响因素，内蒙古、黑龙江、河北的技术效率仍处于最优先水平。而甘肃、河南、福建是因为受到环境和发展机遇的影响，因此在第一阶段中的高效率并不能反映出这三个省的真实管理水平。将第一阶段与第三阶段相比，浙江和宁夏的财政支农综合效率有所提升。除了综合效率不变的三个省外，其余地区均出现下降趋势。因此，我国农业的发展还需要进一步的改善，其中出技术效率的下滑带来较大影响。
三、三阶段DEA模型影响着我国农业的发展因素
第一，我国农业生产处于投入较高的粗放发展模式，若不注重科技的投入以及对农业劳动者相关知识的培养，只使用先进的农业设施将不利于提高农业生产效率。第二，农业的基础设施会消耗财政支农资金，并且对于农业基础设施的规模和建构缺乏合理性，所以无法改善农业的发展，并容易造成资金的浪费。第三，妨碍我国财政支农绩效的主要原因是我国农业纯技术效率比较低。从各省的数据看来，福建、黑龙江、内蒙古、河南、甘肃、河北处于财政支农效率的前沿面，因为这六个省的财政支农效率只为1。而我国其他的省份在规模效率和技术效率中，仍还需要进行相应的改进与进步。
四、我国农业发展中的问题和改善措施
第一，在调查、研究财政支农效率的随机因素和环境带来的影响中，农村地区的经济发展水平以及农村地区居民的文化素质水平有利于提高财政支农效率，而农村地区的基础设施却没有发挥良好的影响，反而是对提高财政支农效率起到了负面的影响。但是随机因素不易控制，因此，对于提高财政支农效率而言，可以控制环境因素。所以我国应注重农村地区的经济发展水平，提高我国总体的GDP，来提高我国财政支农效率的水平。最后，在建设农村地区基础建设的过程中，减轻资金的浪费，提高使用率。第二，从我国农业的规模效率平均值高于纯技术效率的平均值可看出，因支农资金本身利用率较低而给农业财政支农绩效的发展带来限制，并非支农资金的规模不够，因此有效的途径是提高支农效率。第三，我国各地区财政支农绩效可以分为：双低类型，双高类型，高低类型和低高类型。我国各省应该根据自身的缺陷，从农业生产规模和农业管理水平进行有针对性的改善，以提高财政支农绩效。
结束语：笔者对比以往文献后，发现以往研究中对财政支农生态效应的缺陷较少考虑。针对这一状况，建立了完整的财政支农的评价体系，其中包括社会效应、经济效益和对生态的影响，并且以此为基础，去除环境及其中产生的随机误差的影响，采用三阶段DEA模型，系统分析了我国各个地区的财政支农效率，并且也提出有效方式来对我国的农业发展加以改善。
参考文献：
[1] 安广实.我国财政对农业投入的问题及对策思考[J].中国农村经济，1999（ 9） .
[2] 侯石安.中国财政农业投入的目标选择与政策优化[J].农业经济问题，2004（ 3） .
