基于DEA-Malmquist 法的我國農村扶貧資金使用效率分析

趙玉昕

（香港科技大學商學院，中國 香港 999077）

2013年我國開始實施精準扶貧政策以來，貧困地區的人均收入水平顯著提高，貧困人口比例大幅下降[1，2]，貧困問題得到了很大的改善，學術界對精準扶貧效果的評價方法、評價指標、扶貧效率均有研究，陳杰等[3]采用數據包絡方法（DEA） 進行實證檢驗，系統地分析了政府扶貧資金使用效率，并根據相關結論提出了提高我國農村扶貧資金使用效率的政策建議。陶鳳霞[4]運用計量分析方法，采用多元回歸模型，分析我國農村扶貧資金的使用效率，并對效率結果進行了相應的解釋。曾志紅等[5]以Cobb-Douglas生產函數為基礎，構建農村扶貧資金使用效率的投向結構和來源結構模型，實證研究了國家貧困縣扶貧資金的使用效率。現有研究大多采用DEA 模型測度截面數據的效率，或運用計量分析方法構建回歸模型進行研究[6～8]，而綜合運用DEA 方法和非參數的指數法對我國農村地區扶貧資金使用效率的研究則比較少。因此，運用DEA 方法和Malmquist 生產率指數方法對我國不同地區的農村扶貧資金使用效率進行研究，旨為各區域精準扶貧決策提供科學依據。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

目前我國有48 個貧困縣分布在22 個省市、自治區[9]。選擇2013～2017年這22 個省市、自治區農村居民扶貧資金投入數據作為研究數據。

1.2 研究方法

1.2.1 DEA-Malmquist 分析方法 根據農村精準扶貧對象的分散性及指數相對性特點，選用DEA 方法和Malmquist 指數法，在確定關鍵因素的基礎上，對數據進行線性無關化處理，分析精準扶貧資金使用效率，以保證結論的客觀、準確及有效性。

Malmquist 生產力指數（MPI） 最初由Malmquist于1953年 提 出，Caves、Christensen 和Diewert 于1982年開始將這一指數應用于生產效率變化的測算，該指數的主要思想是利用距離函數的比率來計算投入產出指數。具體來說，Malmquist 生產力指數是在DEA 模型的測算結果上構造一個效率前沿，然后計算單個觀測值與前沿的距離。為了避免選擇時期的隨意性導致的差異，Malmquist 取t和t+1 時期的生產率指數的幾何平均值，用計算出的幾何平均值表示t時期到t+1 時期的生產率變化，公式（1） 是Malmquist 生產率指數的分解形式。如果MPI（TFPCH） 的值＞1，表示從t～t+1 時期農業資金投資的全要素生產率呈現增長的趨勢提高；MPI（TFPCH） 的值＜1，表示從t～t+1時期農業資金投入的全要素生產率有所下降[9]。

從MPI還可以測算出5 個效率變化指數，分別是生產效率變化指數（EFFCH）、技術效率變化指數（TECH）、純技術效率變化指數（PECH）、規模效率變化指數（SECH）、全要素生產率變化指數（TFPCH），生產效率變化指數（EFFCH） 是指在農業產業技術穩定時期，各個省份利用有限的技術能達到的最大效率；技術效率變化指數（TECH） 指農業產業技術的進步導致的效率變化；純技術效率變化指數（PECH） 反映的是單個決策單位在規模達到最優時生產效率；規模效率變化指數（SECH） 反映的是實際規模與最優生產規模的距離。由公式（2） 和公式（3） 可知，全要素生產率的變化可分解為生產效率變化指數和技術效率變化指數；生產效率變化指數又可以分解為純技術效率變化指數（PECH） 和規模效率變化指數（SECH）。

其中，xt表示t時期的投入要素；yt表示t時期的產出要素；Et表示t時期的距離函數，即t時期單期觀測值與效率前沿的距離。

1.2.2 確定指標 我國大多數貧困人口集中在農村地區，農村經濟仍存在嚴重的經濟發展不平衡現象，政府投資第一產業和農村開發項目的目的是為了提高貧困地區農民的收入和消費水平，提高第一產業的GDP，這些投入產出指標可以更好地評價減貧的效率和扶貧的力度。在查閱和分析《中國貧困監測報告》[10]和《中國金融年鑒》[11]基礎上，篩選出投入和產出變量5 個。選取農村地區貧困居民人均收入和人均消費、第一產業GDP 附加值3 種指標評價農村扶貧的效果；選取農業綜合發展投資的財政資金（包括農村危房改造、農村飲用水、專業技能培訓、社會援助、精準貸款和農業項目的其他投資） 作為投入變量（表1）。

表1 投入產出變量的評價指標Table 1 Evaluation indexes for input-output variables

1.2.3 貧困區域劃分及指標確定 我國推行的精準扶貧政策在取得了積極成效，但不同生態條件和經濟發展水平的貧困區扶貧資金的成效存在差異。因此根據貧困區的區域位置、GDP、貧困程度等指標，將22 個貧困區劃分為以河南省為代表的減貧速率快、GDP 相對較高的區域1、以安徽為代表的貧困率中等的區域2、以新疆為代表的減貧速度緩慢、GDP 相對較低的區域3（表2）。并確定3 個區域的投入產出變量的評價指標（表3）。

2 結果與分析

2.1 投入產出變量的相關性分析

在進行DEA 實證分析前，對變量之間的相關性進行分析（表4），結果顯示，評價農業效率產出和投入的變量呈正相關關系，該結果支持后續的DEA 實證分析結果。

表2 22 個省市、自治區貧困狀況區域分布表Table 2 Distribution of poverty counties in 22 provinces

表3 區域投入產出變量的評價指標Table 3 Evaluation indexes for input-output variables

表4 投入和產出變量的皮爾遜相關系數Table 4 Pearson correlation coefficients of input-output variables

2.2 貧困地區農村居民財政扶貧資金的DEA 結果分析

表5 2013～2017年貧困地區全要素生產率變化指數Table 5 Total factor productivity change index of poor regions from 2013 to 2017

根據Malmquist 生產指數的定義，計算22 個省市、自治區2013～2017年的全要素生產率變化指數（表5），2013～2017年貧困區農業扶貧資金投入的全要素生產率變化指數平均為1.031，整體呈現增長趨勢，其中2013～2014年、2014～2015年的全要素生產率變化指數均＜1，2015～2016年的全要素生產率變化指數為1.156，成為扶貧資金使用效率提升的一個重要拐點。不同地區全要素生產率增長指數差異較大。貴州、西藏、重慶3 個西部省份全要素生產率變化指數的增長率均達到了50%以上；河北省的全要素生產率變化指數整體基本保持不變，海南、云南、甘肅、新疆、四川、吉林、黑龍江省的全要素生產率變化指數整體呈下降趨勢；其他省份的全要素生產率變化指數均有不同程度的提高。數據顯示，我國財政資金在扶貧攻堅戰中整體發揮著積極向上的作用，改善了貧困地區的基本生活條件，提高了貧困人口自我發展能力，其中欠發達地區在精準扶貧政策下扶貧資金得到更加有效的利用，而個別省份資金的投入未能達到預期效果。

2.3 區域扶貧資金使用效率分析

上述研究表明，我國不同地區的扶貧資金利用效果差異顯著，因此，對2013～2017年3 個區域農業扶貧資金的效果進行了評價（表6）。

表6 2013～2017年不同區域扶貧資金投資效率變化指數Table 6 Investment efficiency change index of poverty alleviation funds in different regions from 2013 to 2017

2.3.1 區域1 扶貧資金使用效率分析 區域1 的農業全要素生產效率變化指數為1.038，表明2013～2017年該區域的全要素生產效率平均增長3.8%。進一步分析發現，技術效率指數、規模效率指數均大幅度提升，純技術效率指數降低，說明盡管技術效率指數、規模效率指數對全要素效率指數提高產生積極促進作用，然而各省份在技術利用效率降低的影響下，并沒有實現扶貧資金的精準投入，導致技術的進步沒有完全惠及扶貧事業。湖南省純技術效率過低導致該省的全要素生產效率指數明顯低于其他省份；內蒙古規模效率指數大幅度上升是導致該省的全要素生產效率指數提升的主要因素（表7）。

2.3.2 區域2 扶貧資金使用效率分析 區域2 的農業全要素生產效率變化指數1.028，表明在2013～2017年該區域的農業全要素生產效率平均增長了2.8%，且6個中部省份均呈現穩定增長趨勢。除河北省的純技術效率指數略微降低外，其他省市的純技術效率指數則呈現不變或增長趨勢（表8）。

2.3.3 區域3 扶貧資金使用效率分析 區域3 的農業全要素生產效率變化效率為1.023，表明在2013～2017年該區域的農業全要素生產效率平均增長了2.3%。進一步分析發現，黑龍江、吉林和新疆較其他省份而言，農業資金的施用效率較低，吉林純技術效率指數偏低是導致該省全要素生產效率指數降低的主要因素，黑龍江、新疆的規模效率指數大幅降低是導致全要素生產效率降低的主要因素（表8）。

表7 2013～2017年區域1 各省5 個效率指標變化Table 7 Changes of 5 efficiency indexes in each province of region 1 from 2013 to 2017

3 個區域全要素生產效率增長幅度依次為區域1＞區域2＞區域3，農業資金投入產出效率整體呈現出東部沿海地區＞中部內地地區＞西北部地區趨勢。說明區域經濟發展水平與農村扶貧資金使用效率存在一定的正相關關系，即區域GDP 越高，農村居民扶貧資金使用效率就越高，貧困地區人民的生活水平提高的越快；區域GDP 越低，農村居民扶貧資金使用效率就越低貧困地區人民的生活水平提高的越慢。

表8 2013～2017年區域2 各省5 個效率指標變化Table 8 Changes of 5 efficiency indexes in each province of region 2 from 2013 to 2017

表9 2013～2017年區域3 各省5 個效率指標變化Table 9 Changes of 5 efficiency indexes in each province of region 3 from 2013 to 2017

續表

3 結論與建議

3.1 主要結論

運用DEA-Malmquist 法，對我國22 個省份、48個貧困縣2013～2017年的農村扶貧資金使用效率進行評價，得到以下結論：（1） 我國精準扶貧政策實施以來，農村扶貧資金使用效率指數整體呈增長趨勢，使用效率得到了提升。（2） 不同地區的農村扶貧資金使用效率增長幅度存在明顯差異，地區差異顯著，東部沿海地區＞中部內地地區＞西北部地區。（3） 生產效率提高是促進各地區全要素生產效率提高的主要動力，規模效率指數、技術效率指數是決定各地區生產效率提高的主要影響因素。

3.2 對策建議

3.2.1 加大扶貧資金投入，加強資金管理，提高資金的使用效率 精準扶貧是一項復雜的系統工程，為確保精準扶貧工作成效，保障扶貧資金效率的提升，政府應從貧困村、貧困戶實際出發，因村因戶制宜，加大扶貧資金投入，加強扶貧資金管理，實現扶貧資金增收增效。

3.2.2 加強技能培訓幫扶，提升農民技術水平，實現穩定就業和增收脫貧 技術利用效率的提升對促進區域農業生產和管理的發展具有重大意義。因此，提高農民對于技術的利用效率要以農民知識化工程和勞務輸出崗前培訓為載體，以提高農民的生產技術水平、提高農民謀生手段為主要內容，采用整合勞動力轉移培訓以及職業教育等資源方式，提高技術變革的效率，實現精準扶貧資金的增值效應，保障農民收益增加。

3.2.3 因地制宜，精準扶貧，實現扶貧資金投入針對性和實效性 精準扶貧是一項復雜的系統工程，涉及千家萬戶，情況千差萬別。因此，扶貧資金投入需要因地制宜，向中西部欠發達地區傾斜，并根據貧困程度和貧困金額進行區域分配，根據區域特色進行區別投入與管理。東部沿海地區實行產業與技能幫扶，通過合作社、龍頭企業的示范帶動，引導貧困戶參與發展產業，以示范帶動實現脫貧；中部內地地區實行基礎設施幫扶，扶貧資金重點針對貧困人口比較集中，水、電、路等基礎設施條件嚴重滯后的地方，幫助改善通路、通電、通水條件，改善農田水利設施和信息基礎設施，改善村容村貌，解決產業發展難、行路難等問題；西北部地區實行保障幫扶，針對符合農村低保、醫療救助、臨時救助、住房救助、教育救助等條件的貧困戶，及時落實相關政策，提高幫扶的針對性和實效性。