新時代我國貧困治理的效率評價與時空差異
——基于三階段DEA模型分析

馬超林

（北京化工大學馬克思主義學院，北京 100029）

一、引言

反貧困是全球各國共同面臨的難題。黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央堅持經濟社會發展的底線思維，堅持補齊全面建成小康社會的“短板”，從戰略和全局的高度做出了“精準扶貧”的新部署，改革創新了扶貧工作機制，推動我國扶貧事業取得了舉世矚目的成就。通過“六個精準”“五個一批”，我國貧困地區基礎設施不斷完善，生活生產條件顯著好轉，近1億貧困人口實現脫貧，對全球減貧事業的貢獻率超過了70%，如期完成了新時代脫貧攻堅的目標任務，“全面建成小康社會勝利在望”。[1]（p5）習近平總書記強調，“衡量全面小康社會建成與否，既要看量化指標，也要充分考慮人民群眾的實際生活狀態和現實獲得感。在科學評估進展狀況的基礎上，我們要對全面建成小康社會存在的突出短板和必須完成的硬任務進行認真梳理。”[2]（p6）全面總結新時代我國脫貧攻堅、實現全面建成小康社會的經驗成就，科學評價新時代貧困治理的效率，有助于探索形成解決相對貧困問題的長效機制，為全球減貧事業貢獻中國智慧和中國方案。

二、文獻回顧

近年來，許多學者針對十八大以來我國貧困治理思路的重大轉變及其成效做了廣泛探討，主要視角和觀點是：第一，是圍繞政府在貧困治理中的地位、功能和作用展開：鄭寶華[3]（p90-96）等提出應當建立需求響應機制，努力構建能夠回應貧困者需求的財政金融扶貧資源配置體制；唐天偉[4]（p73-81）等認為實現全面脫貧的關鍵在于解決基層貧困縣政府的扶貧效率不充分問題，通過對不同區域貧困縣政府扶貧效率的測度量化分析，提出瞄準重點短板區域，充分發揮鄰近城鎮對貧困地區農村經濟的輻射帶動效應，形成扶貧合力的解決方案；莫光輝[5]（p156-163）等以質性研究方法對如何提升政府主導型扶貧工作績效進行了多維度的研究，提出通過政府角色定位轉換、權責結構調整、扶貧力量壯大以及考核監管體系改革等旨在解決角色困境、強化脫貧績效提升的一系列成果。第二，是圍繞不同扶貧方式的績效評價分析展開：陳長民[6]（p66-69）、鄭軍[7]（p93-162）、羅承舜[8]（p98-104）等學者通過DEA分析法、引入政府補貼后的保險精算公式考察了信貸、保險政策措施對扶貧的溢出效應；阿海曲洛[9]（p103-112）、邢慧斌[10]（p7-15）等學者就教育扶貧在少數民族與集中連片特困區的績效評估體系構建與空間差異分別用案例通過層次分析法和德爾菲技術進行了探討，提出要進一步改善特定地區的教育扶貧支持環境，加強動態監管，促進教育均衡發展；產業扶貧方面，一些學者分析了旅游扶貧、電商扶貧等微觀層面扶貧手段的績效，曾慶捷[11]（p87-96）、陳忠言[12]（p161-175）等學者從宏觀層面，依據參與方的主體特征把產業扶貧分為村營市場主體、企業承包經營和企業示范經營三種模式，通過分析不同模式的優越性及問題，為貧困地區基層政府更好提升產業扶貧成效提出了系列優化建議；生態扶貧方面，李輝[13]（p133-138）等學者通過SBM-DEA模型對云南農村生態扶貧項目進行績效評價研究指出，云南農村生態扶貧效率整體偏低，從暢通融資渠道、加大扶持力度、注重環境保護三個方面提出了建議；鄭書耀[14]（p217-233）等運用演化博弈理論對地方政府間生態扶貧策略的差異進行了分析，就是否引用約束機制條件下提高地方政府生態扶貧的積極性提出了對策建議；易地扶貧搬遷方面，陳小麗[15]（p76-80）、李曉園[16]（p130-137）等學者通過多層次分析法、模糊綜合評價法進行了個例分析，針對貧困地區經濟基礎薄弱，在易地扶貧搬遷方面的評價較低的問題，提出了要降低移民成本、防止過度舉債搬遷的建議。第三，是圍繞區域性扶貧脫貧的績效評價來展開：錢力[17]（p22-27）等運用模糊數學評價法對安徽省大別山連片特困區及12個縣域精準扶貧績效進行多維評價，認為安徽省大別山連片特困區精準扶貧績效整體呈現出波動中逐漸上升趨勢，在各個維度的扶貧績效中差異性較大，經濟發展、生產生活方面成效較好，而生態環境、社會發展方面成效相對較差；黃強[18]（p45-50）等基于AHP法對江西省精準扶貧績效構建多個指標進行評價，計算2015—2017年的各指標數據的測度值，發現江西省精準扶貧績效逐年提高，但在精準識別、精準幫扶等方面待改進；陳升[19]（p88-93）等以廣東、湖北恩施和貴州畢節等精準扶貧案例作為研究對象，通過數據收集、數據編碼、數據分析等研究過程對精準扶貧績效的影響因素進行了系統研究，認為各影響因素的重要性不同，其中核心影響因素是扶貧對象精準、項目安排精準、資金使用精準、措施到戶精準與因村派人精準。第四，是圍繞后精準扶貧時代啃下脫貧攻堅的“硬骨頭”，進一步提升扶貧績效問題展開：汪三貴[20]（p10-17+109）等認為，隨著脫貧攻堅工作進入“深水區”和邊際效用減少的后期，要著力解決扶貧工作中的“逆向激勵”與“懸崖效應”，出臺更多普惠性政策，有效防控社會風險；陳弘[21]（p12-18）等通過DEA模型與CSI-Logistic雙層綜合分析后認為，解決相對貧困問題的后精準脫貧時代，要與鄉村振興相銜接，探索貧困治理新舉措，著力向高質量提升脫貧綜合績效方向發展。

綜上分析，學術界多是從產業扶貧、金融扶貧、教育扶貧等單一因素或針對特定區域的單個案例對精準扶貧效率進行了立體化、多維度的考察，但就全國范圍內更加廣義的時空角度出發考察十八大以來我國不同時間、不同地區之間的綜合績效評價研究較少。鑒于此，本文通過收集2014—2018年全國范圍內22個省域的精準扶貧數據，運用三階段DEA模型測算績效變化的特點與規律，為鞏固脫貧攻堅成果、推動全面建成小康社會與實現鄉村振興有效銜接提出對策建議。

三、本文應用的研究方法

數據包絡分析（DEA）由學者A.Charnes等在20世紀70年代構建，其運用黑箱研究方法建立一個確定的前沿面，不需要進行預估參數，減少因主觀因素影響帶來的權重賦予所產生的誤差，也降低了算法的復雜性。DEA方法能將所有因素造成的隨機誤差均歸因于低效率，忽略了外部環境因素DMU（決策單元）的影響。2002年，H.O.Fried等人在傳統DEA基礎之上，提出了DEA和SFA兩個模型相結合的三階段DEA模型，克服了傳統DEA模型不考慮環境變量和隨機誤差的問題。本文采用三階段DEA分析方法，保證在多樣化的輸入、輸出的基礎上得出各同類決策單元的有效性，對國內22個省域的扶貧效率除去外部環境的干擾后做出評估。

第一階段為傳統DEA模型，是運用數學線性規劃將決策單元以投入為導向的可變規模收益的BCC模型。假設有a個DMU，其中a=1、2、…n。M、N分別為投入、產出向量。模型具體如公式（1）所示：

其中，S+為松弛變量，代表產出實際值與目標值相比可增加的數量，S-為剩余變量，代表投入實際值與最優值相比可減少的數量。θ為此決策單元的效率值，當θ=1且S+=S-=0時，決策單位DEA有效；當θ=1但S+≠0或S-≠0時，決策單位是DEA弱有效；當θ<1時，決策單位是非DEA有效。

第二階段是基于前一階段中得出效率值和目標投入量后，根據目標投入量與原始投入的差額，計算出松弛變量S+，即DMU的原始投入與目標投入之間的距離。建立SFA模型，利用FRONTER4.1軟件，運用最大似然法估算，求出未知的參數，得到各環境變量的系數和其效率值，剔除環境因素和隨機誤差影響，使投入和產出兩類指標更加客觀，提高決策單元最終效率的可信度，調整各單元DMU投入的值。

第三階段則應用同第一階段相同的方法，將調整后的投入進行重新計算，得出新的效率值。

考慮到可獲得數據的完整性，本文選取我國22個省域（見表2，每個省域為一個整體）作為研究對象進行扶貧效率的三階段DEA模型分析，一方面為衡量特定地區是否精準有效使用扶貧資源提供評價參考，另一方面也對貧困治理的效率進行時空跨度的橫向比較與縱向分析。本文選取的投入指標為《中國統計年鑒》《中國扶貧開發年鑒》2015—2019各年版公布的2014—2018年間22個省域數據。其中，財政專項扶貧資金投入、選派駐村干部人數、勞動力轉移就業和創業培訓人次，分別反映精準扶貧的資金投入、人力投入和脫貧潛力培育；產出指標包括該省域貧困地區貧困發生率比上一年下降率、貧困人口退出數、人均可支配收入增長率，代表貧困地區貧困人口生活水平提高程度和貧困改善情況；環境指標選取對精準扶貧效率產生重大影響但又非樣本主觀可控的因素，為地區生產總值、地方財政稅收收入、區域農村人口數三項（表1）。

四、基于三階段模型的十八大以來我國貧困治理的效率測度

（一）第一階段DEA模型運行結果及說明。

在這一階段運用BCC模型原理利用Deap2.1軟件計算得出模型結果（表2）。

精準扶貧方略實施以來，除了2017年，為打通脫貧攻堅的“最后一公里”，進一步摸清全國貧困底數，國務院扶貧辦通過組織開展各地脫貧真實性自糾自查、建立貧困戶建檔立卡動態調整等措施，分別補錄和剔除了前期識別不準的部分貧困人口，245萬標注脫貧人口重新退為貧困人口，影響整體扶貧成效以外，2014—2018年間22個省域的精準扶貧綜合技術效率均值均高于0.7，且有四年高于0.8（表2），處于投入回報高效狀態，精準扶貧政策效應顯著。其中，吉林省的綜合技術效率、純技術效率及規模效率均有效；安徽、甘肅、湖南、海南、西藏等地精準扶貧效率有效的年份較多；安徽、江西、貴州和海南扶貧效率呈現出由低效向高效轉變的趨勢，河南、重慶、四川、青海、新疆等地扶貧效率呈現一定的波動。

表1 主要衡量指標

表2 第一階段2014—2018年BCC模型檢驗結果

在沒有剔除環境變量和隨機誤差影響的情況下，2014—2018年間我國精準扶貧綜合技術效率全國平均值分別為0.867，0.841，0.801，0.722，0.852，略有降低。其中，規模效率平均值分別為0.924，0.913，0.94，0.956，0.943，總體趨于提升，而純技術效率分別為0.936，0.919，0.849，0.752，0.907，下降態勢顯著。可見，進一步擴大扶貧規模對扶貧綜合技術效率的提升具有明顯的帶動作用，但由于第一階段運行結果包含環境因素和隨機因素的干擾，并不能完全準確反映各省市精準扶貧效率的實際，需要進一步剔除外生因素的影響。

（二）第二階段SFA模型運行結果及說明。

將第一階段DEA模型所得出的3個投入變量的松弛變量（即投入差值）作為因變量進行分析。在解釋變量的選取上，選取地方財政稅收收入、地區生產總值、區域農村人口數3個環境變量為自變量，利用Frontier4.1軟件進行回歸得到SFA分析回歸參數檢驗結果。

由表3可知，在SFA回歸結果中，LR單邊誤差的自由度大于5，說明地方財政稅收收入、地區生產總值、區域農村人口數的影響均具有統計學意義，即SFA回歸是有效的，進行第二階段的SFA分析是有必要的。三個投入松弛變量指標在SFA回歸中模型的γ 值均為或接近1，說明三個模型SFA結果是有意義的。通過松弛變量即投入變量的差值與環境變量的回歸計算，當系數為負時表示增加外部環境會有利于減少松弛變量的投入數量，即有利于減少投入變量的浪費。反之，如果回歸系數為正，則表示增加外部環境時會增加投入或者減少產出，出現浪費的情況（表4）。

表3 第二階段2014—2018年SFA模型檢驗的γ及LR單邊誤差值

結合第二階段SFA模型檢驗結果可知：

（1）地方財政稅收收入方面，地方財政稅收收入與財政專項扶貧資金投入的回歸系數為負，表明地方財政稅收收入高的地區對于財政扶貧資金的利用更加精準、科學、有效；與選派駐村干部人數的回歸系數為負，表明地方財政稅收收入高在一定程度上提高了選派駐村干部的扶貧績效；與勞動力轉移就業和創業培訓人次的回歸系數為正，說明地方財政稅收收入高但對勞動力就業轉移和創業培訓的資金投入利用率需要進一步提升和優化。

（2）地區生產總值方面，地區生產總值與勞動力轉移就業和創業培訓人次的回歸系數為負，表明地區生產總值高的省份，對于就業的帶動更為有效，更能促進貧困地區勞動力的轉移；與選派駐村干部人數的回歸系數為正，說明地區經濟發展程度高的地方應該更加注重對扶貧駐村干部人員數量與質量的精準選派；與勞動力轉移就業和創業培訓人次的回歸系數為負，說明地區經濟發展越好，對帶動勞動力轉移就業和創業培訓的正向效應越顯著。

（3）區域農村人口數量方面，與財政專項扶貧資金投入、選派駐村干部人數和勞動力轉移就業和創業培訓人次的回歸系數全部為正，表明區域農村人口所占比例較大的省份，其在提升財政專項扶貧資金投入的效用、發揮駐村干部的作用方面都有待加強，尤其在對吸納勞動力轉移就業和創業人次的培訓方面面臨著較大壓力，這也與當前我國貧困人口多集中于農村地區的現實相一致。

表4 第二階段SFA模型檢驗結果

（三）第三階段DEA模型運行結果及說明。

利用第二階段所得回歸估計結果對投入變量進行調整，剔除環境因素的影響，將各決策單元都調至同最差外部環境省份一樣的條件，使所有省域處于相同的“公平”環境之中，通過數據調整得到新的投入變量，與原始產出變量一起放入BCC模型中進行處理，通過再次運用Deap2.1軟件重新進行計算，得到剔除外部干擾因素的第三階段精準扶貧效率結果（表5）。

經過調整后各省域的效率值有較大變化，可見，環境因素與隨機誤差項的存在對效率值測算是有一定影響的。除2015年第三階段綜合技術效率平均值比第一階段略有下降外，2014年、2016年、2017年、2018年的綜合技術效率平均值都有顯著提升，我國貧困治理效率整體呈上升趨勢，而規模效率的平均值大于純技術效率表明，資源配置能力與利用效率的提升比單純的財政投入對減貧效果的貢獻更大，證實了十八大以來“精準扶貧”方略在“脫真貧、真脫貧”中發揮的重要作用。

在剔除外部環境和隨機因素的影響后，2014年以來各地扶貧綜合技術效率的時空差異特征通過圖表呈現則更為顯著（圖1）。在統計分析的22個省域中，精準扶貧效率的綜合技術效率、純技術效率及規模效率均有效的省份為河北省，精準扶貧效率在全國排在前列，理論上不存在投入冗余和產出不足的問題，其資源的配置、利用和規模集聚上都達到了有效；安徽、江西、河南、湖南、重慶、四川、西藏等地減貧綜合技術效率較高，精準扶貧資源投入利用效用高，應該做進一步細化研究，充分挖掘總結經驗；內蒙古、湖北、陜西、青海四省減貧綜合技術效率相對較低，其扶貧的資源配置效率、扶貧各項投入、扶貧管理能力及水平等仍需進一步提升優化。

表5 2014—2018年第三階段BCC模型檢驗結果

圖1 第三階段測算2014—2018年各地扶貧綜合技術效率值

五、結論與展望

考察各國貧困治理的實踐，無論“發展式扶貧”還是“福利式扶貧”，減貧脫貧面臨的一個突出難題就是投入資源與治理效果的不匹配，有的甚至會導致加重與再生貧困。2013年11月，習近平總書記提出“精準扶貧”方略以來，通過“扶持對象精準、項目安排精準、資金使用精準、措施到戶精準、因村派人精準、脫貧成效精準”，更加重視貧困治理成效，實現貧困治理資源投入與脫貧目標的匹配，為加強扶貧脫貧頂層設計與提升地方政府治理能力提供了基本遵循，推動我國扶貧開發工作進入了新階段。借助三階段DEA模型，在調整差異環境變量與隨機誤差后對全國22個省域2014—2018年間精準扶貧的效率分析可以發現，黨的十八大以來，我國脫貧攻堅工作取得了顯著成效：通過發展旅游扶貧、電商扶貧，為貧困地區培育了一大批特色產業，提供了更多就業機會，推動了當地經濟高質量發展；通過教育扶貧、生態扶貧、易地搬遷扶貧，加大貧困地區的基礎設施與民生領域投入，提升公共服務保障水平，改善人居環境，大大提升了貧困地區居民生活質量。《中國城市全面建成小康社會監測報告2019》統計顯示，2013—2018年，我國全面小康指數連續6年上升，達到99.18，“精準扶貧”方略為解決區域發展不平衡不充分問題，完美收官全面建成小康社會的目標任務，乘勢而上開啟全面建設社會主義現代化國家新征程奠定了堅實基礎。但同時，我國各地扶貧效率仍存在較為明顯的地區差異，同一省（市）在不同年份的扶貧效率也存在著波動情況，說明部分地方的扶貧資源配置效率還有待提升，扶貧績效考核仍需進一步加強。

2021年是完成全面建成小康社會目標，乘勢而上全面開啟建設社會主義現代化國家的新征程的起點，也是與實現“到2050年，鄉村全面振興，農業強、農村美、農民富全面實現”[22]目標的有機銜接之年。當前，我國部分地區依然存在生態貧困、地理型貧困，已脫貧人口仍存在返貧風險。需要結合我國扶貧績效的時空差異，因地制宜、充分挖掘經濟欠發達地區特色資源與發展潛力，接續推進脫貧地區經濟發展，持續鞏固拓展脫貧攻堅成果，推動實現全面建成小康社會與鄉村振興有機銜接。