基于DEA模型的湖南省財政支農支出效率評價

周紅梅，李明賢

（湖南農業大學經濟學院，湖南 長沙 410128）

基于DEA模型的湖南省財政支農支出效率評價

周紅梅，李明賢*

（湖南農業大學經濟學院，湖南 長沙 410128）

準確評價財政支農支出的效率，有助于了解財政支農支出的實際效果，發現財政支農資金管理和使用中存在的問題，進而采取相應措施提升財政支農支出績效。以2008-2013年湖南省14個市（州）財政支農支出面板數據為樣本，運用DEA模型分析全省和市（州）層面財政支農支出的效率，探討各地區提升財政支農支出效率的有效途徑。結果表明，湖南省財政支農支出效率整體較高，6年綜合技術效率均值都在0.8以上，且逐年略有提升。從市（州）層面看區域間差異較大，綜合技術效率最高值與最低值之間相差0.637，且大部分地區純技術效率較高而規模效率較低，這在湘中和湘東部分經濟相對發達的地區尤為突出，需要在維持現有支出規模的基礎上調整支出結構和整合支農資金；還有部分經濟相對落后的湘中和湘西地區財政支農純技術效率和規模效率都不高，規模報酬均呈現遞增趨勢，這些地區既需加強資金管理，更需加大財政支農規模，以提升綜合效率水平。

財政支農支出；績效評價；DEA模型；綜合技術效率；純技術效率；規模效率

周紅梅， 李明賢. 基于DEA模型的湖南省財政支農支出效率評價［J］. 農業現代化研究， 2016， 37（2）： 284-289.

Zhou H M， Li M X. Efficiency evaluation of fiscal expenditure on supporting agriculture in Hunan Province based on DEA model［J］.

Research of Agricultural Modernization， 2016， 37（2）： 284-289.

自2004年以來，我國中央一號文件已連續12年以“三農”為主題，隨著國家財政支農力度的不斷加大，財政支農支出績效評價問題成了當前關注的焦點。準確評價財政支農支出績效有助于了解財政支農支出的實際效果，發現財政支農資金管理和使用中存在的問題，進而可以有效地采取相應的措施提高財政支農支出績效，以促進農業和農村經濟更好地發展。

目前關于財政支農績效評價的方法主要有：構建評價指標體系對財政支農績效進行評分，構建經濟計量模型實證檢驗財政支農對農業生產、農民收入、農村消費等的影響，運用DEA模型測度財政支農支出綜合效率。由于財政支農的產出涉及到經濟、社會、生態等各方面，且使用DEA模型測算效率不需要確定生產函數和估計函數的參數，可避免各指標賦權的主觀性，因此用DEA模型評價財政支農支出績效比其他兩種方法更科學。

國內將DEA模型用來評價財政支農支出效率的研究始于21世紀初，崔元鋒和嚴立冬［1］通過DEA分析認為我國財政農業支出資金整體效率不高，且存在逐年下降的趨勢；石泓和余志剛［2］、何軍和胡亮［3］利用DEA-Malmquist指數方法對31個省（市）財政支農效率進行測評，也得出了相似結論，并發現中部地區效率明顯高于中西部地區；劉窮志和盧盛峰［4］利用經典的DEA模型和改造的四階段DEA-Tobit效率模型研究發現，2005年我國各地財政支農支出效率普遍不太高；林森和張亞斌［5］運用面板數據和超效率DEA模型對我國省際財政支農績效進分析，結果顯示財政支農對農業生產和農民增收有促進作用，存在明顯的區域差異，省際間兩極分化嚴重；王勝［6］和涂斌［7］利用DEA-Tobit方法分別對我國財政農業支出的糧食增長與農民增收績效，以及地方政府財政農業支出效率及其影響因素進行了分析；李祥云和陳建偉［8］、黃慶華等［9］運用DEA二次相對效益模型分別對全國和貴州省財政農業支出績效進行了評價；方鴻［10］和厲偉等［11］分別利用三階段DEA方法對我國各地區財政支農績效進行了分析，得出了與普通DEA方法不同的結論，且都認為近年來我國各地財政支農資金使用效率總體呈上升趨勢；此外，許楠［12］、邢文妍和辛兵海［13］利用DEA模型分別對河北和遼寧的財政支農效率進行了測評與分析，并提出了相應的優化對策。

綜上所述，國內運用DEA模型測評財政支農支出績效已較成熟，但不同學者采用的投入和產出指標有差異，大部分研究產出指標主要只選取農業總產值、農民收入等經濟效益指標，把反映社會效益、特別是生態效益的指標納入進來的很少。本文在借鑒以上研究成果的基礎上有所改進：一是績效評價的內容更全面，產出指標既反映了農業、農民和農村三方面情況，又涵蓋了經濟、社會和生態績效；二是從一個新的角度即湖南省市（州）層面來研究財政支農支出效率。作為一個農業大省和我國糧食主產區，運用DEA模型評價湖南省14個地級市（州）財政支農支出效率，對于正確認識湖南省乃至全國財政支農資金使用和管理中存在的問題，進而尋求提升財政支農支出績效的有效途徑具有重要的現實意義。

1 研究方法

1.1 模型選擇

數據包絡分析（data envelopment analysis，DEA）是一種在相對效率基礎上發展起來的，對具有多投入和多產出的決策單元進行生產效率評價的新方法，在績效評價領域使用非常廣泛［14］。根據前提假設不同，傳統的DEA模型主要分CCR與BCC兩種。CCR模型是DEA的基準模型，即在規模報酬不變情況下決策單元的投入產出相對效率；為了考慮與現實更為相符的規模報酬可變的情況，1984年在修正CCR模型的基礎上產生了可變規模報酬的BCC模型，以衡量不同規模報酬下相對效率值。各個模型又可分為投入導向型和產出導向型兩種形式，前者是指在產出水平一定的情況下使投入成本最小，后者是指在投入要素一定的情況下使產出值最大。本文是從優化財政支農支出的視角提高財政支農效率，故本文采用的是投入導向型的BCC模型。

BCC模型假設：有n個DMU，各DMUj（j=1，2，…，n）有m種投入xi（i=1，2，…，m）＞0，s種產出為yr（r=1，2，…，s）＞0，v是對第i種投入的權；u是對第r種產出的權。每個DMU都有與之對應的效率評價指數：

引入松弛變量s+≥0，s-≤0，其中s+代表產出“虧量”，s-代表投入“超量”，其對偶線性規劃模型為：

式中：ε為非阿基米德無窮小量，λj代表投入、產出指標的權系數，θ代表投入縮小比率。假設λ*，s-*，s+*，θ*為該模型的最優解，則BCC模型判別生產效率有效性的標準如下：1）當θ*=1，s-*=s+*=0時，則認為該決策單元DEA有效，即在這n個DUM組成的經濟系統中，當原投入為x0時產出y0達到相對最優。2）當θ*=1，s-*與s+*不全為0時，則該決策單元為DEA弱有效。且當s-*=0，s+*≠0時，表明可通過對這n個DUM重新組合得到新的決策單元，使得在原來的基礎上減少部分投入而產出仍能保持不變；當s-*≠0，s+*=0時，亦可獲得新的決策單元，在不改變原決策單元投入的情況下提高部分產出量。3）當θ*＜1時，則該決策單元為DEA無效，即在這n個DUM組成的經濟系統中，可通過重新組合在保持原產出y0不變的情況下，將所有投入量降低至原投入x0的θ比例。

由BCC模型測算出的效率值為綜合技術效率（technical efficiency， TE），又稱為生產效率，其綜合地反映了一個決策單元的純技術效率（pure technical efficiency， PTE）和規模效率（scale efficiency， SE），即：

TE=PTE×SE

通常情況下，純技術有效的決策單元會因為規模效率問題而導致生產不一定有效；同理，規模有效的決策單元也會因為純技術效率問題而不一定生產有效。

運用DEAP2.1軟件，對面板數據進行測算。

1.2 變量選擇與數據來源

根據DEA方法指標選取的要求，以及湖南省農業發展和財政支農的特點，此處以湖南省財政支農支出總額（x）為投入指標，即《湖南統計年鑒》中的“農林水事務”支出，根據已有相關研究成果，并結合近年來中央一號文件精神，選取經濟效益、社會效益和生態效益為產出指標。經濟效益方面取反映農業生產情況的農林牧漁業總產值（y1）和反映農民收入的農民人均可支配收入（y2）；社會效益方面選取反映糧食安全的糧食產量（y3）；生態效益方面選取反映生態建設水平的造林面積（y4）和反映農田水利建設成果的有效灌溉面積（y5）。

本文以湖南省14個地級市（州）為研究單元，數據主要來源于2009-2014年《湖南統計年鑒》。為了消除各市（州）規模和物價變動的影響，將x 和y1、y3、y4、y5按各市（州）農村人口數進行了平均；并以2008年為基期，對x、y1和y2分別用居民消費價格指數、農林牧漁業總產值指數和農村居民消費價格指數剔除價格因素。

2 結果與分析

2.1 全省層面財政支農支出效率分析

從整體上看，湖南省2008-2013年財政支農平均綜合技術效率呈現波動中上升趨勢，其中2009年有較大幅度的上升，2013年有小幅下降（表1），說明隨著政府對財政支農支出績效的重視，湖南省財政支農效果在逐步得到改善。6年間的平均值為0.865，即6年間湖南省財政支農平均效率水平與生產前沿面相差13.5%，支農效率仍有進一步提升的空間。同時，6年中除2011年和2012年外，其他4年的純技術效率均值都高于規模效率均值，表明規模效率相對較低是影響湖南省財政支農效率的主要制約因素。這在短期內無法通過管理加以改善，需要通過長期的規模調整、結構優化，才能消除不合理效率損失，提高整體效率水平。

2.2 市（州）層面財政支農支出效率比較與分析

從各市（州）財政支農支出效率看，2008-2013年期間財政支農綜合技術效率值為1，即DEA有效的市（州）數分別為4、3、4、5、5、5，其中綜合技術效率最高的是常德和衡陽，這兩個地區綜合效率連續6年DEA有效，說明該地區財政支農資金使用效果已達到相對最佳狀態；綜合技術效率最低的是2008年湘西自治州，僅為0.363，即該地區僅有36.3%的財政支農資金得到了有效利用，63.7%的資金被浪費了，對產出沒有任何貢獻。

為了更好地了解14個市（州）財政支農支出效率分布情況，按照0.9的臨界值對純技術效率和規模效率進行劃分，可將各地財政支農支出效率分為4種類型，以2008年為例，得到空間折射圖（圖1）。處于圖形中右上方（PTE ≥ 0.9，SE ≥ 0.9）區域即第Ⅰ象限的為“雙高型”地區，有7個，其中衡陽、常德、懷化、永州處于綜合效率前沿面上，其他3個市是湘潭、邵陽和益陽，這類地區財政支農支出效率相對較高，需改進的地方較少；處于圖形左上方（PTE＜0.9，SE ≥ 0.9）區域即第Ⅱ象限為“低高型”地區，2008年僅有郴州市，其規模效率較高但純技術效率只有0.687，這類地區在后續財政支農過程中要特別注重純技術效率的改進，可通過提高資金管理水平來提升整體效率水平；處于圖形左下方（PTE＜0.9，SE＜0.9）區域即第Ⅲ象限為“雙低型”地區，有張家界和湘西，這類地區純技術效率和規模效率都不高，綜合效率低下，比如湘西自治州2008年純技術效率為0.430，規模效率為0.843，兩方面都有很大的提升空間，改善也更為困難，一方面需要不斷加大對該地區財政投入的力度；另一方面還要注重提高財政支農的決策、管理和監督水平；位于圖形右下方（PTE ≥ 0.9，SE＜0.9）區域即第Ⅳ象限為“高低型”地區，有婁底、株洲、岳陽和長沙4個市，這類地區純技術效率較高但規模效率低，財政支農需要重視規模效率的改進，實現財政支農資源最優配置。至于是增加投入規模還是調整支出結構則需結合該地區財政支農規模回報（RTS）情況來判斷。規模報酬遞減的地區，需要在保持現有規模的基礎上調整支出的方向來達到資金有效利用；規模報酬遞增的地區說明目前投入還不足，應繼續加大財政支農力度，以實現規模有效。

表1 湖南省14個市（州）財政支農支出效率值及其分解（2008-2013年）Table 1 Efficiency and the decomposition of FESA of 14 cities （states） in Hunan Province （2008-2013）

圖1 2008年湖南省14個市（州）純技術效率與規模效率分布圖Fig. 1 Distribution map of PTE and SE of 14 cities （states）in Hunan province in 2008

依照上述方法，可以對2008-2013年湖南省14個市（州）的純技術效率和規模效率分布進行匯總，得到14個市（州）純技術效率和規模效率在6年間的年度變化動態（表2）。湖南省大部分市（州）財政支農綜合效率較高，2008-2013年期間處于“雙高型”的市（州）數維持在7-10個之間，占比達50%以上，其中財政支農資金得到充分利用（即“雙一型”）的市（州）數量略有上升，從2008年4個到近三年穩定在5個。此外，還有較大部分市（州）屬于“高低型”，但近年略有下降趨勢，從2008-2010年的4個下降至近三年的2-3個；“低高型”和“雙低型”的市（州）數相對較少，每年度在1-3個之間。

表2 2008-2013年湖南省14個市（州）純技術效率與規模效率年度分布Table 2 Annual distribution of PTE and SE of 14 cities （states） in Hunan Province from 2008 to 2013

純技術效率和規模效率在14個市（州）的區域分布有著明顯差異，根據各地區6年來的分布情況可大致分為四大類（表3）：第一類為“雙高型”地區，主要分布在農業總產值比較高的湘中地區，有株洲、湘潭、衡陽、常德、益陽、永州，這6個市絕大多數年份不是“雙一型”就是“雙高型”。

第二類為“高低型”地區，有長沙、邵陽、岳陽和婁底，這些地區規模效率都不高，但導致的原因有所不同。從表3可知，邵陽和婁底大部分年份規模報酬呈遞增狀態，說明財政支農投入規模還不足，需要加大投入以提升效率；而長沙和岳陽大部分年份呈規模報酬遞減，說明財政投入規模不小，但由于結構不合理等原因沒有得到有效利用。其中長沙最為典型，6年間純技術效率均為1，但規模效率卻很低，最低值為2008年只有0.575，不過該效率值從2008以來逐年在提升（表1）。

表3 2008-2013年期間湖南省各市（州）純技術效率與規模效率區域分布差異Table 3 Regional disparity of PTE and SE of cities （states） of Hunan Province from 2008 to 2013

第三類為“雙低型”地區，主要有張家界和湘西自治州，且兩地6年都為規模報酬遞增。這兩個地區都處于湖南省經濟相對落后的西部，農業還是當地主導產業，一方面政府財力有限投入不足，監管也不到位；另一方面農業生產條件較差、生產技術相對落后。

第四類“雙高型”、“高低型”、“低高型”都有出現，郴州和懷化地區6年間純技術效率和規模效率變動比較大，其中懷化地區連續6年規模報酬為遞增，說明這兩個地區在財政投入規模和資金監管方面都存在一定問題，且不夠穩定。

3 結論與建議

3.1 結論

湖南省財政支農支出效率水平整體較高，2008-2013年期間綜合技術效率均值都在0.8以上，且逐年略有提升；但從市（州）層面看區域間差異較明顯，綜合技術效率最高值與最低值之間相差0.637。只有極少部分地區財政支農支出綜合技術效率已達有效狀態；大部分地區純技術效率較高而規模效率較低，這在湘中和湘東部分經濟較發達、第一產發展比較成熟但在社會總產值占比不高的地區尤為突出；部分經濟相對落后、農業科技應用少的湘中和湘西地區，財政支農純技術效率和規模效率都不太高，導致財政支農資金沒有得到有效利用，該類地區一般規模報酬均呈現遞增趨勢。

3.2 建議

各地區應根據自身效率的特征與不足，有針對性地從提高支農資金管理水平或改進支出規模與結構等方面來提升財政支農支出效率。常德、衡陽等地區農業經濟發展很好，財政支農支出綜合技術效率已達有效狀態，今后要繼續保持現有的財政支農水平和支出結構。

長沙、株洲、湘潭、岳陽等地區大部分年份純技術效率為1，但規模效率遞減，該類地區需要在保持現有財政支農規模的基礎上調整財政支出的結構、創新財政投入方式。一方面要以地區主導產業和重點項目為依托加大財政支農資金的整合力度，加快農業產業化進程，積極創新資金整合方式并引導社會資金投向農業；另一方面還要積極推進農村土地流轉，擴大農業經營規模，以提升財政支農支出的規模效率。

張家界、湘西、邵陽、婁底、懷化等地區既要加強資金管理，更需加大財政支農規模，以提升綜合效率水平。具體來說，一是強化農業在地區經濟發展中的基礎地位，進一步加大財政支農力度，確保農業財政支出穩步提高；二是在穩定糧食生產的基礎上，加快農業結構調整，積極推進現代農業發展；三是加強農業科技的投入，依靠科技創新提高財政支農的技術效率；四是加強財政支農資金監管，統籌安排各項支農資金，重視支農績效評價，改變現行管理部門過多、到位不及時、擠占挪用、使用分散等問題。

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（責任編輯：童成立）

Efficiency evaluation of fiscal expenditure on supporting agriculture in Hunan Province based on DEA model

ZHOU Hong-mei， LI Ming-xian
（School of Economics， Hunan Agricultural University， Changsha， Hunan 410128， China）

Accurate evaluation of the efficiency of fiscal expenditure on supporting agriculture （FESA） helps to know the actual effects of FESA and to identify the problems in the management and the use of financial funds for agriculture，enabling us to take corresponding measures to improve the efficiency of FESA. Based on the panel data of FESA of 14 cities （states） in Hunan Province from 2008 to 2013 and applying the DEA model， this paper analyzed the efficiency of FESA from both the provincial and the municipal levels and explored the effective ways for all regions to promote the efficiency of FESA. Results show that 1） the overall efficiency of FESA in Hunan province is relatively high； 2） the annual averages of technical efficiency in 6 years are all above 0.8， showing slightly increasing trends each year； 3） from the municipal level， the regional disparity is distinct， and the difference of the technical efficiencies between the highest and the lowest is 0.637； 4） in most regions， especially some relatively well-developed regions in central Hunan and eastern Hunan， the pure technical efficiency is relatively higher while the scale efficiency is relatively lower. For these regions， adjustment of the expenditure structure and integration of financial funds for agriculture should be conducted on the basis of the current expenditure scale； and 5） in some relatively less-developed regions in central Hunan and western Hunan， neither their pure technical efficiency nor sale efficiency is high enough and showing a diminishing trend of return to scale. To improve the comprehensive efficiency of these regions， the government should not only strengthen the fund management， but also enlarge the scale of fiscal supporting for agriculture.

fiscal expenditure on supporting agriculture （FESA）； performance evaluation； DEA model； technical efficiency； pure technical efficiency； scale efficiency

Philosophy and Social Science Foundation of Hunan Province （12YBA169）.

LI Ming-xian， E-mail： limingxian6856@hunau.edu.cn.

09 April， 2015；Accepted 21 September， 2015

F812.8

A

1000-0275（2016）02-0284-06

10.13872/j.1000-0275.2015.0163

湖南省哲學社會科學基金項目（12YBA169）。

周紅梅（1980-），女，湖南炎陵人，博士研究生，講師，主要從事農村財政與金融研究，E-mail： hmzhou@hunau.edu.cn；

李明賢（1968-），女，陜西大荔人，教授，博士生導師，主要從事農村財政與金融研究，E-mail： limingxian6856@hunau.edu.cn。

2015-04-09，接受日期：2015-09-21