基于三阶段DEA模型的珠江-西江经济带财政支农支出效率评价
刘一笑
【摘? 要】论文基于三阶段DEA模型测度分析珠江-西江经济带11地市2009-2018年的财政支农支出效率。结果表明：多数地市效率值与完全有效存在差距，市域差异程度相对较大;外部环境因素对财政支农支出效率均呈现显著正相关关系;基于SFA模型回归将各地市置于同等假定外部环境下，11地市的财政支农支出效率均出现下降;各地市可依据自身效率特征，基于投入规模、资金管理等方面提升资金支出效率。
【Abstract】Based on the three-stage DEA model， this paper measures and analyzes the efficiency of fiscal expenditure for agriculture in 11 cities of the Pearl River-Xijiang economic belt from 2009 to 2018. The results show that： there is a gap between the efficiency value of most cities and the total efficiency， and the degree of city difference is relatively large; external environmental factors have a significant positive correlation with the efficiency of fiscal expenditure for agriculture; based on the SFA model regression， the efficiency of fiscal expenditure for agriculture in 11 cities decreases under the same assumed external environment; each city can improve the efficiency of capital expenditure based on its own efficiency characteristics， investment scale and capital management.
【关键词】财政支农支出;效率;三阶段DEA模型;珠江-西江经济带
【Keywords】fiscal expenditure for agriculture; efficiency; three-stage DEA model; Pearl River-Xijiang economic belt
【中图分类号】F812? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻标志码】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章编号】1673-1069（2021）04-0063-03
1 引言
农业是我国经济发展的支柱型产业，也是当前经济发展形势下我国“双循环”体系的重要驱动引擎。财政支农支出效率是“三农”工作成效的重要衡量标准之一，提升优化财政支农支出效率一直以来都是学术界研究的热点问题。
目前，国内外学者关于财政支农支出效率的研究主要集中在效率的评价方法、地区差异以及影响因素等方面。在评价方法方面，现有研究大多选取投入和产出变量来测算财政支农支出的效率，主要方法包括面板数据模型方法[1]、数据包络法（DEA）[2]等方法;也有学者通过探究财政支农支出对某单一指标的影响来推测财政支农支出的效率水平，主要包括农民收入[3]和城乡收入差距[4]等。在地区差异方面，通过对不同区域研究对象的财政支农支出效率进行测算，得出由于我国各地区在经济发展水平、气候环境、地理位置条件方面存在较大差异，财政支农效率水平表现出明显的地区性特征[5]。在影响因素方面，现有研究大部分运用DEA-Tobit回归模型分析影响财政支农支出效率的影响因素，认为影响财政支农支出效率的因素包括投入规模和结构[6]。
目前，我国的财政支农支出效率评价主要集中在国家或省级层面，针对地级市、城市群或经济带的研究相对较少，且研究大多基于传统DEA模型，在考虑外部因素及随机干扰因素对效率值影响的松弛问题方面存在局限性。因此，本文在现有研究基础上，基于珠江-西江经济带11地市2009-2018年的面板数据，采用三阶段DEA模型剔除环境和随机因素对效率的影响，更加准确地测度并分析财政支农支出效率，有助于完善财政支农政策体系，对促进珠江-西江经济带农业均衡健康发展具有重要意义。
2 研究方法与数据来源
2.1 三阶段DEA
三阶段DEA主要通过以下三个阶段计算效率值：
①第一阶段：传统的DEA模型。
DEA模型将技术效率TE分解为规模效率SE和纯技术效率PTE的乘积。即：
再根据SFA模型的估计结果，调整各个决策单元的投入量。
③第三阶段：调整后的DEA模型。
基于调整后的投入数据及最初的产出数据，通过BCC模型对效率值进行再核算。
2.2 指标选取和数据来源
①投入产出指标。产出指标选取农林牧渔业总产值、粮食产量、有效灌溉面积、造林面积、农村居民人均消费支出以及农村居民人均可支配收入，投入指标选取农林水事务支出。
②外界环境因素指标。选取耕地面积代表物质资本，农村居民受教育年限代表人力资本，农业机械总动力代表技术进步。
③数据来源。选取珠江-西江经济带11地市2009-2018年的相关面板数据，数据来源于珠江-西江经济带11地市2009-2018年的统计年鉴。
3 基于三阶段DEA模型的珠江-西江经济带财政支农支出效率评价
3.1 第一阶段测算结果
3.1.1 珠江-西江经济带财政支农支出的综合技术效率分析
由表1可知，珠江-西江经济带11市之间财政支农支出效率差异显著，11个市中有3个市的财政支农支出的综合技术效率值在2009-2018的10年考察期间内均为1，表明这些市现有的财政支农投入获得了最优产出。
3.1.2 珠江-西江经济带财政支农支出的纯技术效率分析
南宁、贵港、广州、佛山、肇庆5个市的纯技术效率值在整个考察期内均为1，占样本总量的45.45%，说明这些市在当前的管理体制和投入规模下，资金得到了比较充分的利用。而南宁、柳州、百色、来宾、崇左以及云浮在考察期内均存在没有处于生产前沿面的年份，而梧州在任何年份的纯技术效率值都不为1①。
3.1.3 珠江-西江经济带财政支农支出的规模效率分析
规模效率的平均值为1的市有2个，分别为佛山以及肇庆，占全部样本容量的18.18%，表明这些市的财政支农支出基本已达到最优规模。广州在考察期内的规模效率均在0.5以下，说明广州的财政支农支出规模与最优规模之间还有较大差距。
3.2 第二阶段SFA模型回归结果
在第一阶段传统DEA模型的分析基础上，将测算出的财政支农支出的投入松弛值作为被解释变量，解释变量为人均耕地面积、农村居民人均受教育年限、人均农业机械总动力三个环境变量，进行SFA回归得到如表2所示的结果。
由表2可知，模型中各变量均通过了显著性检验，说明模型的变量选取是合理的。下面分别分析3个环境变量对财政支农支出效率的影响：
①农村居民人均耕地面积对财政支农支出的松弛变量的影响在1%的显著性水平上为负，说明农村居民人均耕地面积的增加将促进财政支农支出效率的提高。
②农村居民人均受教育年限對财政支农支出的松弛变量的影响在10%的显著性水平上为负，说明随着农村居民人均受教育年限的增加，财政支农支出的投入冗余将减少。
③人均农业机械总动力对财政支农支出松弛变量的影响在1%的显著性水平上为负，说明随着人均农业机械总动力的增加，财政支农支出的投入冗余将减少。
通过第二阶段SFA模型的回归结果分析发现，环境因素对财政支农支出的投入冗余具有显著影响，所以环境因素干扰了第一阶段DEA分析结果的准确性。为使各市处于相同的环境下，利用随机边界分析对第一阶段投入值进行调整，并再次进行DEA分析。
3.3 投入调整后的第三阶段测算结果
本阶段的测算结果相较于第一阶段均有不同程度的下降，说明第一阶段传统DEA的测算结果并不能反映各市的真实效率水平。
3.3.1 剔除环境因素后财政支农支出的综合技术效率分析
由表3总体来看，在整个考察期内没有任何市达到了生产前沿面，在第一阶段处于生产前沿面的贵港、佛山、肇庆的综合技术效率在第三阶段均出现了不同程度的下降。
3.3.2 剔除环境因素后财政支农支出的纯技术效率分析
2009-2018年珠江-西江经济带纯技术效率保持效率有效的地市从第一阶段的5个地市缩减为1个地市，这说明第一阶段纯技术效率的虚高并不能反映其效率的真实情况，而剔除了外部环境和随机干扰因素之后，这些市的财政支农支出效率则暴露出了问题。
3.3.3 剔除环境因素后财政支农支出的规模效率分析
剔除外界环境和随机干扰因素对效率的影响后，在第一阶段处于生产前沿面的是佛山以及肇庆，均在第三阶段表现出了规模效率无效。11个市在整个考察期间内达到完全有效的年份个数都小于10，大部分地市呈现规模报酬递减的特点。
4 珠江-西江经济带财政支农支出效率评价的研究结论与对策建议
4.1 研究结论
本文基于三阶段DEA对珠江-西江经济带11地市2009-2018年对财政支农支出效率进行了测度分析，研究发现：
①各市间效率值呈差异化趋势，多数地市财政支农支出效率与完全有效仍有差距。广西地区的纯技术效率水平落后于广东地区，多数市财政支农资金投入效率未达到完全有效。
②二阶段结果表明，外部环境变量均与效率值呈正相关关系，这表明3种外部环境影响因素的提升改善有助于财政支农支出效率提升。
③基于二段回归结果剔除外部环境及随机干扰因素后，珠江-西江经济带11地市效率值有明显变动。处于较好环境下的市财政支农投入产出效率可能会被高估，反之环境较差的市效率值可能被低估。
4.2 对策建议
①规范完善财政支农资金管理体制，更新优化财政支农支出结构。政府对财政支农支出相关项目的立项和审批等环节应加大监管规范力度，同时优化调整财政支农支出结构，将直接关系农业农村农民生产生活的支出项目及时、顺利实施开展。
②着眼于财政支农资金管理应用，以地区特点决策财政支农方略，应与地区农业资源、设施相匹配地设定规划财政支农思路，广西地区则应基于纯技术效率低而规模效率高的区域特点，以管理层面革新提升为有力抓手提高财政支农支出的效率水平。
③综合考量外部因素对财政支农支出的影响，有针对性地规划制定地域性“三农”扶持政策。首要重视农业研发投入及农村耕地保护，引流投融资落脚于现代农业技术的推广应用，提高农业基础设施的利用效率，更大程度地发挥物质资本、人力资本和技术进步对财政支农支出效率的推动作用。
④通过财政驱动农业产业引擎，带动农资、农机和农技的高速发展。要引导市场活跃资金注入农业、农村的发展事业。要着力于农产品电商、农业生产服务业与农业农村生产生活有机结合，大力支撑推动优质农业种植企业快速发展。
【注释】
①限于篇幅，本文没有报告财政支农支出纯技术效率值以及规模效率值，作者可提供所省略数据。
【参考文献】
【1】李磊.财政支农政策对农业经济发展绩效影响的实证[J].统计与决策，2019，35（12）：154-156.
【2】厉伟，姜玲华.基于三阶段DEA模型的我国省际财政支农绩效分析[J].华中农业大学学报（社会科学版），2013（01）：69-77.
【3】杨建利，岳正华.我国财政支农资金对农民收入影响的实证分析——基于1991～2010年数据的检验[J].软科学，2013，27（01）：42-46.
【4】刘艳华，郑平.农业信贷配给对农民消费间接效应的双重特征——基于面板门限模型和空间面板模型的实证分析[J].金融经济学研究，2016，31（03）：38-50.
【5】毛晖，余爽，张胜楠.财政支农支出绩效的区域差异：测算与分解[J].经济经纬，2018，35（03）：144-152.
【6】王谦，张兴荣.基于DEA-Tobit模型的财政支农支出效率评价与影响因素——以山东省为例[J].系统工程，2017，35（04）：91-100.
