珠三角地區財政支農效率的統計測度

王洪艷

（南京審計大學金審學院，江蘇 南京 210014）

一、引言

在國民經濟快速發展過程中，農業一直是支撐經濟發展的支柱型產業。作為農業實現可持續發展的重要組成部分，“三農”發展布局與農村經濟發展密切相關。只有加快“三農”建設進程，才能促使新農村發展建設取得顯著成效。“十四五”規劃提出強化鄉村基礎設施、深化農村產權制度改革等措施，以及梯次推進有條件農村地區率先實現農業現代化，不斷夯實鄉村振興成果與經濟基礎。其中，財政作為解決“三農”問題與加快鄉村建設的主要手段，對于加強農業發展方向控制與監管指明方向[1]。如何有效利用財政手段解決農村問題成為當前國家重點關注內容，也是各地區提升財政支農效率的重要途徑。

目前針對財政支農效率的研究成果較為豐富，一定程度上為文章開展相關研究提供理論支撐與學術借鑒。從研究視角看，學者們主要從財政支農績效[2]、農村居民消費[3]、農村供給側結構性改革[4]、農民收入[5]等視角，構建了各有差異的財政支農效益測度體系。回顧已有文獻，這些研究視角均與特定時期、主體概念及發展趨勢相匹配，但并未從財政支農效率與績效視角出發探究某一地區資金使用情況。因此，文章將財政支農效率作為研究財政支農情況與解決“三農”問題的主要方向，并展開深入探討與分析。

從研究對象看，學者們主要以某一省份[6]、區域經濟[7]作為研究對象，借此來研究財政支農效率測度體系。然而，諸多學者在以珠三角地區作為研究對象展開相關研究時，主要集中在地區城鎮化[8]、制造業集聚特征[9]、運輸效率等方面，鮮有文獻探討該地區財政支農效率。伴隨鄉村振興戰略持續發力，珠三角地區逐漸以高附加值特色農業作為主要培育對象，并通過加大財政投入提高區域農業發展質量。例如，珠三角地區利用財政資金建立29 個省級現代農業產業園，且隸屬于該地區的江門市在農業方面的投資規模高達169 億元。珠三角地區雖然在財政支農方面有較大投入，但其產出效果如何、投入產出比是否為正及財政支農效率是否達到最優標準等這些問題尚未有相關學者展開深入探討與分析。立足于此，文章從效率測度視角探討珠三角地區財政支農資金的使用情況，確保珠三角地區整體財政支農效率結論的科學性和可靠性，為政府部門提供實證參考，進而為其提高財政支農專項資金使用效率提供必要數據參考與理論支撐。綜上，構建珠三角地區財政支農效率測度體系，不僅具有較強學術價值與意義，也是現階段亟需解決的重要問題。這對“十四五”規劃下珠三角地區提高財政支農效率與推進區域鄉村振興具有重要戰略意義。

二、指標體系構建

廣東省印發關于《珠江三角洲地區改革發展規劃綱要（2008—2020 年）》中明確指出，珠三角地區要著力從民生、市場經濟體制改革、經濟體系構建與對外開放等方面大力發展，促進珠三角地區各省市經濟平穩發展。珠三角地區作為改革開放先行區與經濟中心區域，要不斷發揮自身在全國范圍內的輻射帶動與先行示范作用，在財政支農上要做好規劃，為國內其他地區提高財政支農效率提供有價值的經驗[10]。基于這一思路，構建珠三角地區財政支農效率測度指標體系時，將依據代表性、適用性、可獲得性、可比性、定量相結合的原則，設置投入、產出兩個準則層。

基于可操作、可比性與可觀測定性方法，文章首先挑選出難以獲取的相關數據指標，確保被選取的樣本數據具有可觀測性；其次，根據R 型分層法與標準差率法刪除數據信息重復的指標；最后，通過定性與定量方法篩選出涵蓋珠三角地區各省市財政支農效率各層面的指標體系，得到基于投入產出維度下8 個指標的珠三角財政支農效率測度指標體系（表1）。

表1 珠三角地區財政支農效率測度指標體系

三、基于DEA 靜動態測度方法

1. 規模報酬不變測度方法

文章將采用數據包絡分析法(DEA)對珠三角地區財政支農效率展開測度分析。其中，CCR模型與BCC模型作為DEA的組成部分，常被用于多項目投入產出效率的研究與測度，并取得諸多成果[11-13]。對此，采用CCR與BCC模型分別測度珠三角地區財政支農綜合效率、純技術效率與規模效率。綜合效率值是對決策單元整體效率水平的測度；純技術效率值是對決策單元管理水平的衡量；規模效率值重點衡量決策單元實際規模與最優規模間距離，若效率值越大，表示該決策單元生產規模最優。考慮到財政支農效率包括產出最大化、規模報酬變化與規模效率有效化情況，對其分開測算。

立足投入導向型視角，建立規模報酬不變(CRS-CCR)模型，以計算珠三角地區財政支農整體綜合效率值。其中，設n為所有研究對象對應決策單元(DMU)的數量，其每個決策單元均包含m種投入與s種產出。其中，所有決策單元表示為DMUj(j=1，2，…，n)，并設xij(xij≥0)與yij(yij≥0)表示各研究對象的投入與產出。由于DEA可劃分為分式與線性規劃兩種形式，文章先采用分式規劃探究決策單元投入產出權重，公式為：

式中νi與ur分別表示模型對于第i種投入與r種產出計算所得的權重值。接著將上述分式規劃公式轉為線性規劃計算公式：

經過分式規劃到線性規劃、再到對偶規劃，最終得出規模報酬不變的CCR最優包絡模型（見式3）。式中，λj用于表示研究對象投入與產出間的權系數關系，θ 是指DMU相對效率，si-和sr+指第i種投入、r種產出的剩余變量。若這些變量為該模型最優解，則可知：若θ*<1，則表示DEA模型無法有效測算DMU；若θ=1，但si-≠0 或sr+≠0，則可認為DMU0為弱DEA有效；若θ=1，且si-=sr+=0，則表示DMU0為DEA有效。

2. 規模報酬可變模型

由于規模報酬不變模型(CCR)重在測算珠三角財政支農綜合效率值，文章在上述最優模型基礎上引入約束條件，構建規模報酬可變的BCC模型。需要注意的是，BCC模型重在研究綜合效率值所分解出來的純技術效率值與規模效率值。借此，相關學者、政府部門可直觀判斷地區支農效率低下是源于技術或規模問題，以此構建最優模型解決這些問題，計算公式如下：

同理根據CCR模型結果可知，若BCC模型最優值θ*<1 時，則表示DMU0為DEA無效；若θ=1，但出現松弛變量si-≠0 或sr+≠0 情況時，表明DMU0為DEA為弱有效；若θ*=1 且各松弛變量si-=sr+=0 時，表示DMU0為DEA有效。

綜上，CCR與BCC模型均將投入作為測算導向，即在研究對象產出不變狀態下，表示各變量生產要素的投入最小；若θ*<1 時，表示DMU0再生產活動中呈現出投入冗余的情況，應按照比例θ*適當減少投入量；若θ*=1 且剩余松弛變量均為0時，可認為DMU0為DEA有效，表示各投入要素量均無法減少。

在規模報酬不變模型(CCR)與規模報酬可變模型(BCC)基礎上，設CCR模型計算得出的財政支農技術效率，用于反映珠三角財政支農的綜合水平；設純技術效率(PTE)為BCC模型計算得出，以反映地區財政支農的技術水平。其中，規模效率可用技術效率與純技術效率之比表示，公式為：

通過模型(3)、模型(4)與模型(5)計算，若發現珠三角財政支農效率為DEA無效，則需對所有決策對象規模報酬進行重新判斷，具體方法如表2 所示。

表2 規模效率測度方法

立足該測度方法，文章進一步采用財政支農規模效率模型對相關變量重新定義，以明確決策對象規模效益所處范圍區間，公式如下：

式中，i是指市區選取的個數，s表示珠三角財政支農規模效率，I是指實際投入規模，L是指損失規模，T表示財政支農總體投入的目標規模。然而，需要注意的是，若財政支農投入產出規模為DEA無效時，文章將對其規模與其他生產投入要素量進行調整，確保財政支農效果達到最佳。

3. Malmquist 指數

CCR與BCC模型均是從靜態角度對當期各決策單元間效率相關性展開有效性分析，難以為相關政府部門人員、學者提供橫向對比分析。而且，出于靜態分析缺少對時間因素的考慮，上述模型無法從動態視角對樣本效率展開動態縱向比較。這種不足恰好可以通過Malmquist 指數對其進行有效彌補。鑒于此，文章進一步采用Malmquist生產模型測度各決策單元所表現出的動態效率，以更加全面地分析珠三角財政支農效率。

利用Malmquist模型得出的各地區財政支農Malmquist指數，也可被稱之為全要素生產率指數，旨在反映各決策單元投入產出變動效率。全要素生產率指數變化情況可用綜合效率指數與技術進步指數聯合表示[14]，計算公式為：

四、珠三角地區財政支農效率測度與分析

1. 測度對象、數據來源及標準化處理

基于珠三角地區各城市功能定位與劃分依據，文章選取廣州、深圳、中山、肇慶、江門、惠州、東莞、珠海、佛山9 個城市作為具體測度對象。其中，香港與澳門地區因數據不可得性與較難統計原因不納入研究范圍。

珠三角地區財政支農效率測度指標數據主要來源于2015—2019 年《中國統計年鑒》 《珠三角城市群統計年鑒》與各地區統計年鑒。針對部分城市數據缺失問題，采用提取前后兩年平均數方式進行補齊處理。基于投入、產出視角，珠三角地區財政支農投入指標值（逆向） 越小越好，產出（正向） 指標越大越好。但囿于數據可得性限制，正向與逆向指標可能存在被混合使用的問題。因此，需對上述指標進行處理。假設Aij表示第i個指標對象的第j個測度指標原始指標值，若該指標表示為正向輸出或逆向輸入指標時，則采用Bij=Aij/maxAij(i=1，2，3，…)公式對原始數據進行標準化處理；反之，則采用Bij=Aij/minAij(i=1，2，3，…)公式對初始數據展開處理。

2. 基于CCR 模型的珠三角地區財政支農綜合效率測度

綜合效率主要是測度珠三角地區各城市財政支農資金使用效率。若各地區綜合效率為1，說明該地區財政支農資金的使用效率高，且該項資金被得到充分有效的使用；若綜合效率小于1，說明該省份財政支農資金沒有得到有效利用。出現該種情況的原因在于，技術效率或規模效率無效降低該地區資金使用效率，具體表現為其財政支農資金整體管理效率低或規模支出不合理。

在上述理論基礎上，文章將利用DEA-SLOVE5.0 軟件測算珠三角各地區財政支農綜合效率，得到2015—2019 年珠三角地區9 個城市財政支農資金綜合效率（表3）。其中，綜合效率在0.9 以上，表示財政支農資金被充分使用；0.6～0.8 之間表示財政支農效率較低，仍有較大提升空間，0.6 以下表示該財政支農投入產出極低，亟需政府部門大力重視該項目推進。從單個樣本的角度看，珠三角財政支農效率存在較大差異。其中，僅有少數城市財政支農平均綜合效率達到0.9 以上，分別為深圳與廣州，占總樣本的22%。深圳財政支農綜合效率達到1，且投入產出比為正值，表明該地區資金利用率較高。除深圳、廣州外，年均綜合效率值達0.6 以上的城市有6 個，分別為佛山（0.831）、東莞（0.779）、惠州（0.752）、中山（0.634）、珠海（0.623） 與江門（0.611）。綜合來看，珠三角地區各城市的財政支農資金綜合利用效率整體保持中等偏上水平，但不可否認的是，珠三角地區財政支農效率整體偏低。

表3 2015—2019 年珠三角地區9 市財政支農資金綜合效率

3. 基于BBC 模型的珠三角地區財政支農靜態效率測度

為測度珠三角地區財政支農效率及分解特征，在上述規模CCR模型處理后的指標數據基礎上，利用BCC模型從純技術效率、規模效率對各城市財政支農投入產出效率進行測度，由此得到珠三角各城市子系統效率值。

純技術效率屬于綜合效率中的組成部分，是指在去除財政支出規模效率的情況下對資金使用與管理的效率。通常情況下，若純技術效率總體水平較低，各城市可通過優化資金管理體制與健全管理手段的方式提高。值得注意的是，當純技術效率低于規模效率時，說明珠三角地區各省市財政支出效率較低的原因在于純技術效率不足，亟需相關部門重點從資金管理上出發提高整體管理效率。

同理采用DEA-SLOVE5.0 軟件與公式(3)測算得到2015—2019 年珠三角地區財政支農純技術效率情況（表4）。可以看出，5 個城市純技術效率在0.9 以上，占樣本總量56%，分別為深圳(1.000)、廣州(0.973)、佛山(0.999)、東莞(0.911)、惠州(0.923)。其中，深圳每年財政支出純技術效率均為1，說明該地區現階段資金管理能力較強，且在資金使用上也較為高效合理。相較于其他地區而言，肇慶財政支農純技術效率低于0.6，為0.523，表明其財政支農資金管理效率有待提高。整體觀察后發現，除肇慶財政支農純技術效率偏低外，珠三角地區整體財政支農純技術效率較高。這說明珠三角地區在支農資金使用與管理效率方面存在較大優勢，一定程度上為珠三角地區農村農業走向現代化提供技術支撐。

表4 2015—2019 年珠三角地區各市財政支農純技術效率情況

規模效率是指不考慮各地區管理體制因素情況下，財政支農投入產出規模能否達到最優狀態。深入分析珠三角地區財政支農投入規模效率情況，有助于相關政府部門正確調整財政支農資金支出規模，提高區域整體資金支出規模效率。

表5 為2015—2019 年珠三角地區各城市的財政支農資金支出規模效率情況，主要采用公式(4)與公式(5)測算得來。由表可知，深圳、廣州、佛山、東莞的財政支農支出年均規模效率分別為1.000、0.973、0.999 與0.911，均高于0.9，占珠三角所有地區的44%，這說明上述四個地區財政支農規模較優，能有效促進地區農業快速發展。其中，佛山除在2018 年規模效率為0.996 外，其余年份均為1，說明該地區財政支農基本實現最優規模。珠海、江門、肇慶地區財政支農支出年均規模效率分別為0.536、0.526 與0.523，遠低于頭部城市，表明這些地區用于支農的資金規模相對較小，難以促進當地農業快速發展。進一步分析可知，這些地區用于支農的財政支出規模效率與最優規模標準仍存在一定差距。總體看，珠三角地區財政支農總支出規模效率與最優規模標準仍具有較大差距。這說明珠三角地區各城市在支農上投入的資金規模仍存在較大差距，且內部存在嚴重不均衡現象，但整體規模效率較差。

表5 2015—2019 年珠三角地區各城市財政支農資金支出規模效率情況

4. 基于Malmquist 指數的珠三角財政支農動態效率測度

上述分析均屬于從靜態層面珠三角地區財政支農效率展開測度與分析，一定程度上無法動態、直觀有效地反映區域財政支農支出效率情況。基于此，文章將利用Malmquist 指數與DEAP2.1 軟件進一步對2015—2019 年珠三角地區財政支農效率展開動態分析，結果如表6 所示。由表可知，珠三角地區中僅有深圳、廣州、佛山全要素生產率尚未出現衰退情況，其全要素生產率指數分別為1.034、1.010、1.021。可以看出，這些財政支農工作在全要素生產率方面保持較好水平，且這三個地區的全要素生產率得到有效提升。

表6 2015—2019 年珠三角地區財政支農效率Malmquist 指數

珠三角地區純技術效率動態指數變化結果顯示，僅有深圳、佛山、廣州財政支農效率變化指數并未出現任何衰退。其中，佛山、廣州純技術效率指數發生變化，其指數年均增長0.012 與0.011 個百分點，一定程度上說明該地區技術效率變化指數得到有效提升。進一步分析可知，這兩個城市財政支農效率提升的原因在于規模效率值較高，促使該地區純技術效率變化指數有所提升。另外，深圳、佛山、東莞財政支農的技術進步效率變化呈現出較高的水平，說明該地區在資金支出過程中充分采用技術管理手段，以推動當地財政支出效率的有效提升，而其余6 個城市財政支農技術管理水平有待提升。

5. 珠三角地區財政支農效率綜合指數測度

對此，參考瞿英等(2016)的研究[15]，引入定權法確定投入產出權重系數，測度珠三角財政支農效率綜合指數及揭示2015—2019 年珠三角地區財政支農效率變化情況、發展規律。值得注意的是，DEMATEL定權法重在合理調配指標重要性與影響程度，一定程度上有效保障指標權重系數的科學與合理。基于此，通過DEMATEL定權法獲取珠三角地區財政支農效率投入與產出指標權重系數。在確定各指標權重系數后，進一步采用MatLab 軟件與線性加權模型先后對樣本準則層與指標層效率指數進行測算，得出某一年珠三角地區各省市財政支農效率的綜合測度值[16]。根據這一測度值，相關學者和政府部門可從“橫向”與“縱向”視角探索珠三角地區某一城市財政支農動態發展歸規律。然而，文章樣本時間選取跨度較長，僅按照一次加權計算無法得到珠三角地區各省市2015—2019 年財政支農總測度值，進而無法全面獲取各地區在該時間段內財政支農效率情況。因此，采用DEMATEL定權法對樣本每一年時間進行二次加權。其主要原理在于時間越接近當前，其權重系數越大，相反權重系數越小。具體而言，采用公式(8)對tk時間段各地區財政支農效率權重進行計算，其中

根據上述公式，得到2015—2019 年珠三角地區財務支農各個時間段的權重系數。在此基礎上，采用MatLab 軟件與線性加權測度模型獲取2015—2019 年珠三角財政支農效率的總測度值（表7）。

表7 2015—2019 年珠三角地區各城市財政支農效率的綜合測度值

為從動態直觀視角了解珠三角地區財政支農效率總體差異，借助k-均值聚類方式對表7 結果綜合測度指數展開分析，并以此將珠三角地區分為三類，即“雙高型”“高低型”“雙低型”。其中，“雙高型”表示有兩年及以上珠三角地區財政支農效率綜合測度值高于0.9；“高低型”表示珠三角地區財政支農效率綜合測度值位于0.7～0.8 之間；“雙低型”表示珠三角地區財政支農效率綜合測度值低于0.7。同時，為揭示珠三角地區在2015—2019 年間財政支農效率趨勢與變化規律，基于表7 數據與聚類分析結果，繪制不同時間段珠三角地區財政支農效率動態趨勢圖，見圖1。

圖1 2015—2019 年珠三角地區財政支農效率動態趨勢及聚類結果

根據圖1 珠三角地區財政支農效率動態趨勢及聚類結果，珠三角地區財政支農效率綜合測度值指數可被分為三類。第一類為“雙高型”地區，其綜合效率測度值指數達0.9。這些地區分別為深圳、廣東、佛山，在財政支農資金支出與管理上均較好，且財政支農效率較高。其中，深圳從2015—2019 年每一年財政支農效率綜合指數都高于0.9，說明其在珠三角地區財政支農中起示范效應，一定程度上有效帶動周邊城市發展；第二類城市主要包括東莞、惠州、中山，屬于“高低型”地區，其效率綜合測度值得分排名分別為4、5、6 名。結合表中數據可知，東莞財政支農效率較為穩定，總體得分均在0.8 左右。惠州與中山財政支農效率呈現波動上升態勢，在2017 年出現下降趨勢，此后逐年上升；第三類城市主要有珠海、江門與肇慶，屬于“雙低型”地區，表明這些地區財政支農投入不足，進而導致其產出效率較低。通過梳理上述結果可知，珠三角各城市財政支農投入產出配置存在不合理的現象，表現出不同程度的投入冗余或產出不足的問題。這需要相關政府部門提升資金管理效率并擴大投入規模，以優化完善該地區財政支農投入產出結構。

五、結論及建議

1. 研究結論

文章立足2015—2019 年珠三角地區9 個城市的面板數據，實證分析該區域財政支農效率情況。結果顯示：珠三角地區各城市的財政支農效率差異較明顯，呈現出核心城市財政支農效率高、GDP 總量較低的城市財政支農效率差的發展態勢，導致區域整體存在投入產出配置不合理問題。具體而言，第一，利用CCR 與BCC 模型對珠三角地區財政支農靜態效率測算可知，深圳、廣州、佛山地區綜合效率與純技術效率高，在整個珠三角地區財政支農效率排名中靠前。就珠三角地區財政支農規模效率而言，深圳、廣東、佛山地區在財政支農資金方面的投入規模較大，一定程度上確保資金投入與產出達到最優規模。這一結果也符合珠三角地區當前經濟發展狀況；第二，運用Malmquist 指數對珠三角地區財政支農動態效率測算可知，同樣僅深圳、廣州、佛山地區財政支農全要素生產率指數保持良好水平，其余地區普遍存在較低現象，進而影響整個地區財政支農全要素生產率的提升；第三，通過觀察珠三角地區財政支農效率綜合測度值結果可知，珠三角地區內部不同省市存在投入產出配置結構不合理現象，一定程度上會產生投入冗余或產出不足的問題。此外，珠三角核心城市圈對外開放水平較高，現代化農業生產水平較高，地方財政實力與管理能力較強，故其財政支農資金綜合使用效率較高。相反，靠近內陸地區的城市因受地理位置、資源要素與經濟實力影響，在農業方面的資金投入規模較小且利用率較低。該種情況導致這些地區農業發展水平整體較為滯后，亟需相關政府部門進一步優化資金投入與管理。

2. 對策建議

第一，制定針對新型財政支農發展戰略。立足地區資源優勢特點，各地應制定有針對性、差異化的資金投入方案和支農目標，提高區域財政支農效率。如珠三角核心沿海城市應加大在農業深加工、經營方式創新等方面的資金投入；靠近內陸地區的城市則應加快優質農產品基地建設，探索新型農業生產經營模式。部分如江門、肇慶等經濟實力較差地區，則應將資金重點投向特色農業建設，以挖掘地區經濟新增長點。

第二，完善資金管理體制。與資金投入相同，提升資金管理效率成為珠三角財政支農改革的重點。各地區政府部門應科學整合地區支農項目與資金，明確部門工作任務與職責，避免出現推諉或職責交叉問題。靠近內陸且經濟實力較差的城市應借鑒沿海地區資金管理經驗，構建權責分明的科學管理機制，以提升財政支農效率。同時，各地還應建立科學財政支農績效評價體系，全面評估本地支農資金支出績效狀況。

第三，規范政府支農資金的立項、審批過程。一方面，建立直接責任機制。具體而言，珠三角地區財政與農業部門應聯合建立直接責任機制，明確各部門專項資金各環節使用與管理職責，確保各項目責任具體到部門或負責人；另一方面，強化對農業投資的監督檢查力度。珠三角地區可成立綜合型監管部門，實現財政支農資金使用的全程監督。這既可督促財政部門落實各項投資，也能減少無效資金投入，提升公共支農資金整體使用效率。此外，需要注意的一點是，當前財政支農資金支出效率一直處于非有效利用狀態，也是國內大部分省份共同面臨的主要問題。在此基礎上，珠三角地區應減少低效農業支出，提高有效支出，特別是要加強對經濟欠發達地區的資金監管。