農業生產條件差異化前提下的省際財政資金支農效率評價

王子源　張維戰

摘要：科學評價省際財政資金支農效率，是推進涉農資金統籌整合和開展相關政策設計的前提。本文利用31個省（市、區）2007—2017年的面板數據，在充分考慮地區間農業生產條件差異化的基礎上，將樣本省份進行排序歸類，對于農業生產條件接近的省份利用數據包絡分析法和Malmquist指數法進行了實證檢驗。研究發現，農業生產條件相對較好的省份財政資金支農效率呈降低趨勢，農業生產條件相對較差的省份財政資金支農效率有所提升。因此，有必要繼續加大對農業生產條件相對較差省份的支農財政性投入力度，進一步促進其農業發展。

關鍵詞：財政資金效率; 政策性資金支農; 績效評價

中圖分類號：F323.9文獻標識號：A文章編號：1001-4942（2019）11-0168-05

Evaluation on Efficiency of Provincial Financial

Funds Supporting Agriculture under Premise of Different

Agricultural Production Conditions

Wang Ziyuan1， Zhang Weizhan2

（1. Shandong University of Finance and Economics， Jinan 250100， China;

2. Institute of Science and Technology Information， Shandong Academy of Agricultural Sciences， Jinan 250100， China）

Abstract Scientific evaluation on the efficiency of inter-provincial financial funds supporting agriculture is the premise of promoting the overall integration of agricultural fiscal funds and carrying out relevant policy design. Based on the panel data of 31 provinces from 2007 to 2017， considering the differences of agricultural production conditions among regions， the sample provinces were sorted and classified in this paper， and data envelopment analysis （DEA） and Malmquist index method were used to test the provinces with similar agricultural production conditions. The study found that the efficiency of financial funds supporting agriculture in the provinces with relatively better agricultural production conditions was lower， while that with relatively poor agricultural production conditions was improved. Therefore， it was necessary to continue to increase financial investment in supporting agriculture in provinces with relatively poor agricultural production conditions to further promote the agricultural development in these areas.

Keywords Financial funds efficiency; Policy funds for agriculture; Performance appraisal

在農業發展的諸多資金來源中，財政資金占據重要地位。無論是經濟發達地區還是欠發達地區，財政對農業的投入均能夠起到重要的作用。但是，財政資金來源渠道廣，投入方向更是多元化，造成資金分配、使用和監管等方面的現實困難。如何度量財政資金投入效率，進而優化財政資金投入結構，是一項重要的現實命題。鑒于此，國家已開始探索建立涉農資金統籌整合的長效機制。在推進涉農資金統籌整合的過程中，地方政府被賦予更多的自主權。然而由于地區間自然條件、農業農村發展水平等差異性較強，有必要在充分考慮這一差異的前提下，對不同類型地區財政資金支農效率進行分類評估，進而實現有針對性地施策。

1 文獻概述與研究目標

財政資金支農的最直接效果是提高農業產出（具體包括糧食產量、農業總產值、農業技術進步等指標）。相關研究通常利用各省、自治區、直轄市的數據，采取不同方法對各省（市、區）財政支農支出效率進行實證檢驗。李燕凌等[1]構造了基于投入的C2R模型，選擇湖南省14個市（州）及其所屬縣（市）作為決策單元，測算了財政支農支出效率水平，還在縣級層面上運用 Tobit 模型分析了若干個體特征變量對縣鄉兩級政府財政支農支出效率的影響;趙璐等[2]利用1949—2008年全國31個省（市、自治區）財政支農和農業總產出、農林牧漁分項產出進行面板估計（pool estimation），研究了不同時期、不同區域農業總產出、農林牧漁分項產出對于財政支農總支出的彈性，發現各地區在自然資源環境和經濟發展狀況等方面的差異所引起的財政支農資金的使用績效不同;姜濤[3]利用參數法中的隨機前沿分析，結合我國1995—2011年的省級面板數據，分析了地方財政支農投入對當地農業技術效率的影響，并對單個省份內部各地市的財政支農效率進行檢驗;張瑤[4]利用DEA包絡分析法對浙江省財政支農資金配置績效進行了靜態和動態分析;王謙等[5]以山東省為例，利用Dea-Tobit模型對全省和各地市財政支農支出效率問題進行了研究。

財政資金支農還對農村的發展產生著多層次的影響。一是財政支農支出與城鄉一體化發展。劉家養等[6]利用Dea-Tobit模型對1995年至2006年省級財政支農資金促進城鄉公平的效率進行了研究;董文杰[7]利用數據包絡分析的Malmquist指數方法對1997—2015年全國30個省（市、區）數據進行實證，檢驗了各省（市、區）財政金融支農政策促進城鄉協調發展的效率;溫濤等[8]利用數據包絡分析法檢驗了各省（市、區）財政支農政策促進城鄉經濟一體化發展的效率。二是財政支農與農村發展。厲偉等[9]建立了包含經濟效應、社會效應和生態效應的財政支農績效評價體系，在此基礎上利用三階段DEA模型對我國26個省（市、區）2007—2011年的財政支農效率進行了分析;王謙等[10]運用三階段DEA模型對我國28個省（市、區）1995—2014年的財政支農支出效率進行了測度，構建了包括農業生產、農村環境和農民生活水平三方面的效率評價體系。三是財政金融支農協同效率。韓占兵[11]利用主成分分析法和系統協同模型，對我國30個省（市、區）2009—2012年的面板數據進行研究，構建了包括規模、結構、速度和效益四個方面的評價指標體系，測算了區域財政與金融支農水平及協同效率。

上述研究切入點各有側重，關注點已由財政支農對農業產出的效率擴展至財政資金支農對于經濟社會多個維度的影響。在研究方法方面，數據包絡方法是最常用的方法。在研究結論方面，中西部地區特別是西部地區財政資金支農的效率相對較低;西部邊遠地區技術效率均值低于全國整體技術效率均值。在1995—2014年考察期內黑龍江有 14 年、河北有 13 年、吉林有 10 年、內蒙古有 8 年、浙江有 7 年財政支農支出技術效率值為1。財政支農與金融支農協同效率水平亦呈現出東中西部三大區域依次遞減的態勢[12]。

盡管多項研究顯示西部地區財政資金支農的效率相對較低，但是農業生產具有其特殊性，地區間農業生產條件差異客觀存在，直接根據農業產出指標來衡量財政資金支農的效率難免有失偏頗。除了自然地理條件、生態氣候條件等大量自然稟賦難以被量化的條件會影響農業產出外，經濟發達地區在消費市場、基礎設施建設、機械設備購置維護、交通運輸條件、相關科技技術推廣、農業人才隊伍建設等方面的優勢更加突出，形成對農業生產的隱性補貼[13]。因此，欠發達地區的財政資金支農效果存在被低估的可能性。鑒于此，本文充分考慮地區間農業生產條件差異，選取農業生產基礎接近的省份進行分析，進而得出更加有針對性和實踐價值的結論。

2 數據來源與研究方法

探討各省（市、區）財政支農支出的效率問題，首先要以充分考慮農業生產條件差異為前提。本研究通過對各省（市、區）的相關指標進行排序歸類，劃分若干檔次，然后對同一檔次內的省份財政資金支農效率進行比較。數據跨期為2007—2017年，數據來源于國家統計局網站、國研網數據庫、2007—2017年《中國農村統計年鑒》，部分指標經由計算獲得。

2.1 指標選擇

財政支農支出由“分地區農林水事務支出”指標來度量。廣義的財政支農涉及農業生產、農村建設和生態建設等多個領域，狹義的財政支農支出則僅限農業生產直接相關領域，本研究采用狹義的定義。分地區農林水事務支出包括農業支出、林業支出、水利支出、南水北調支出、扶貧支出、農業綜合開發支出、其他農林水事務支出等，與農業生產相關度較高，能夠較好地衡量各省財政支農資金投入量。

關于農業產出指標，既有研究大多用“分地區農林牧漁業總產值”指標來度量，但不同地區土地氣候條件、耕作條件、灌溉條件的差異則被模糊化處理。鑒于此，本研究通過計算666.7m2糧食作物平均產量（下文簡稱“糧食作物單產”）來代表各地區的農業生產條件，即糧食作物單產=地區糧食產量/糧食作物播種面積。同時，利用“各地區農業機械總動力”來度量農業機械化生產水平。

農民收入情況由“農村居民家庭經營性總收入”來度量。首先計算“農村居民人均純經營性收入”，其中2007—2012年度數據來源為國家統計局;2013—2017年數據根據“農村居民人均可支配收入與“各地區農村居民可支配收入構成”中的“經營凈收入占比”計算所得，然后根據各年度人口計算該地區農村居民家庭全部經營性收入。

2.2 農業生產條件測算及樣本分類

本研究首先對農業生產條件的差異進行考慮，計算各省（市、區）2013—2017年度“糧食作物單產”，并進行排序。從（表1）中可以發現：2007—2017年間糧食作物單產增幅較高的省份在2007年單產位次通常靠后，符合邊際效益遞減規律;上述增幅較高的省份，大部分分布于中西部地區。直觀來看，這一現象與大部分研究所提出的東部地區財政資金支農效率更高的結論不太符合。

因此，我們選取2007年度糧食作物單產高于全國平均值的17個省份作為農業生產條件較好的地區：東部的上海市、江蘇省、山東省、浙江省、遼寧省、福建省、廣東省、北京市、天津市;中部的湖南省、吉林省、河南省、湖北省、江西省;西部的新疆維吾爾自治區、西藏自治區、重慶市。其余14個省份作為農業生產條件較差的地區：東部的河北省、海南省;中部的安徽省、山西省、黑龍江省;西部的四川省、廣西壯族自治區、貴州省、寧夏回族自治區、云南省、內蒙古自治區、青海省、陜西省、甘肅省。

3 模型選擇及實證結果

數據包絡分析方法（DEA）由Charnes、Cooper和Rhodes[14]提出，是一種能以簡單綜合模型處理含多種輸入和輸出評價指標的線性規劃技術。DEA技術作為一種非參數估計方法，可以有效規避參數方法的多種限制，因此被作為測度財政資金支農效率最常用的方法。

在模型選擇方面，考慮到各項要素投入量的規模不斷變化，因此選用規模報酬可變的DEA-BC2模型。為對不同年份財政資金支農效率進行縱向比較，選擇Malmquist指數進行檢驗。此外，由于Malmquist指數測度的是年度間動態變化情況，因此得出的變化指數需要剔除起始年度（2007年）。

在指標選擇方面，DEA檢驗的輸入指標為“分地區農林水事務支出”、輸出指標為“分地區農林牧漁業總產值”、“農村居民家庭經營性總收入”、“糧食作物單產”、“各地區農業機械總動力”，分別代表農業產出、農民經營性收入、農業生產能力和農業生產科技化水平。通過對農業生產條件較好和較差的地區分別進行DEA檢驗，實證結論如下。

如表2所示，對于生產條件較好的17個省份而言，2008—2017年技術效率變化指數的均值僅為0.795，表明財政支農資金投入促進農業發展的效率是降低的。這也反映出本文的創新價值所在，即農業生產條件是制約各省份財政資金支農有效性的重要因素。將技術效率變化指數進一步分解為純技術效率變化指數和規模效率變化指數來看，上述17個省份的純技術效率變化指數為1.026，規模效率變化指數0.775 ，即技術進步較為普遍而規模效率存在損失。

由表3所示，對于生產條件較差的14個省份而言，2008—2017年技術效率變化指數的均值為1.010，且純技術效率變化指數為1.007，規模效率變化指數1.003，即在技術進步和規模效率同時作用下，財政支農資金投入促進農業發展的效率是提高的。這一結論支持了財政資金支農的必要性。表1的數據亦能夠予以印證，2007—2017年糧食作物單產累計增長幅度最高的4個省份分別是黑龍江省、甘肅省、內蒙古自治區和寧夏回族自治區，其2008—2017年技術效率變化指數分別為1.010、0.994、1.075、1.016，純技術效率變化指數分別為1、0.978、1.115、1.000，規模效率變化指數分別為1.010、1.016、0.964、1.016。盡管受限于農業生產條件，上述四省的糧食作物單產絕對值并不高，但是財政資金支農的效率卻有所提高。

4 主要結論與政策建議

本研究運用DEA的Malmquist指數分析方法，對2007—2017年全國31個省（市、自治區）財政資金支農的效率進行了動態分析。首先計算了各省份2007年度的糧食作物單產，并將其作為農業生產條件的衡量指標。河北省、安徽省、廣西壯族自治區、四川省等傳統意義上的“農業大省”反而糧食作物單產排名相對落后，被本研究列入了農業生產條件較差的省份。通過對農業生產條件較好的17個省份和農業生產條件較差的14個省份分別進行實證檢驗，發現對于農業生產條件較好的省份而言，財政支農資金投入促進農業發展的效率是降低的;對于農業生產條件較差的省份而言，財政支農資金投入促進農業發展的效率是提高的，且技術進步和規模效益并存。

這一實證研究的結論啟示我們重新審視財政支農政策設計和資金投入，盡管部分省份由于農業生產條件（涉及自然稟賦、農業現代化水平、勞動力結構等多種因素）相對落后，農業發展相對滯后，但是通過財政性資金持續投入，其農業生產力水平仍有一定提高的空間。事實上，各省份的財政支農資金投入產出差距顯著，比較其“農林水事務支出”與“農林牧漁業總產值”可以發現，在農業生產條件較差的14個省份中，東部的河北省、海南省等財政支農投入與地區農林牧漁業總產值相比較小，遠低于同屬于農業生產條件較差省份的中西部各省。建議進一步加強財政支農政策設計和資金分配的科學性，提高資金的邊際效益，更好地推進我國農業現代化建設。

參 考 文 獻：

[1]李燕凌，歐陽萬福.縣鄉政府財政支農支出效率的實證分析[J].經濟研究，2011，46（10）：110-122，149.

[2]趙璐，呂杰.我國財政支農效率的區域差異研究[J].經濟問題，2011（4）：102-105.

[3]姜濤.地方財政支農投入與農業技術效率的省際差異：1995—2011年[J].經濟與管理，2013，27（9）：30-35.

[4]張瑤. 浙江省地區財政支農資金配置績效差異研究[D].杭州：浙江財經大學，2014.

[5]王謙，張興榮.基于DEA-Tobit模型的財政支農支出效率評價與影響因素——以山東省為例[J].系統工程，2017，35（4）：91-100.

[6]劉家養，黃念兵.基于城鄉公平視角的我國省級地方財政支農資金效率研究[J].宏觀經濟研究，2015（5）：65-72，99.

[7]董文杰.財政金融支農政策促進城鄉經濟協調發展效率的動態評價[J].西南大學學報（社會科學版），2017，43（6）：41-48，193.

[8]溫濤，董文杰，何茜.財政支農政策促進城鄉經濟一體化發展的效率評價與路徑探析[J].當代經濟研究，2018（2）：63-72，97.

[9]厲偉，姜玲，華堅.基于三階段DEA模型的我國省際財政支農績效分析[J].華中農業大學學報（社會科學版），2014（1）：69-77.

[10]王謙，李超.基于三階段DEA模型的我國財政支農支出效率評價[J].財政研究，2016（8）：66-77，90.

[11]韓占兵.中國省域財政與金融支農水平及協同效率分析——基于30個省區2009—2012年的面板數據[J].湖南農業大學學報（社會科學版），2014，15（4）：21-26.

[12]韓占兵.中國區域財政支農與金融支農協同效率水平研究——基于省際面板數據的分析[J].經濟與管理，2014，28（4）：56-61.

[13]陳衛平.中國農業生產率增長、技術進步與效率變化：1990—2003年[J].中國農村觀察，2006（1）：18-23，38.

[14]Charnes A ， Cooper W W ， Rhodes E . Measuring the efficiency of decision making units[J]. European Journal of Operational Research， 1978， 2（6）：429-444.

收稿日期：2019-10-12

基金項目：山東省農業科學院農業科技創新工程學科團隊建設任務（CXG2018E07）

作者簡介：王子源（1998—），男，山東濟南人，在讀本科生，經濟統計學專業。E-mail：997051411@qq.com

通訊作者：張維戰（1974—），男，高級會計師，主要從事財政資金管理工作。E-mail： zwzrfm6688@163.com