宋美喆

(1.湖南大學(xué)，湖南 長沙 410079； 2.湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南 長沙 410205)

一、引言

隨著我國扶貧工作進(jìn)入到新的歷史階段，各地區(qū)貧困程度得到了較大改善，但發(fā)展不平衡的矛盾卻仍比較突出，貧困分布帶有明顯的區(qū)域性特征。在此背景下，集中連片的特殊困難地區(qū)成為我國扶貧開發(fā)的主戰(zhàn)場(chǎng)和重要抓手。而武陵山片區(qū)區(qū)域內(nèi)少數(shù)民族眾多、貧困人口分布廣泛，貧困程度深，更是片區(qū)扶貧工作的攻堅(jiān)點(diǎn)。根據(jù)湖南省扶貧辦發(fā)布的武陵山片區(qū)國家規(guī)劃(2011—2020)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，《中國農(nóng)村扶貧開發(fā)綱要(2001—2010年)》實(shí)施期間，武陵山片區(qū)的貧困村共11303個(gè)，約占全國的7.64%，片區(qū)中有42個(gè)是國家級(jí)貧困縣，占片區(qū)內(nèi)縣市總數(shù)的59.15%，13個(gè)被確定為省級(jí)扶貧重點(diǎn)縣。要實(shí)現(xiàn)片區(qū)減貧目標(biāo)，還需要以政府力量為主導(dǎo)，加強(qiáng)政策指導(dǎo)，通過將扶貧資金向貧困地區(qū)傾斜，以健全完善當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施，積極引導(dǎo)資源要素流向，增加居民收入。2011年以來，我國政府率先將武陵山片區(qū)作為試點(diǎn)，出臺(tái)了《武陵山片區(qū)區(qū)域發(fā)展與扶貧攻堅(jiān)規(guī)劃(2011—2020年)》，以為全國其他的連片特困地區(qū)提供示范和積累經(jīng)驗(yàn)，這無疑為武陵山片區(qū)迎來了加快發(fā)展的歷史性機(jī)遇。在當(dāng)前扶貧工作更重精準(zhǔn)化和減貧難度持續(xù)加大的背景下，湖南武陵山片區(qū)的扶貧成效如何，影響其成效的因素有哪些？這些問題的回答對(duì)于進(jìn)一步提高扶貧資金管理水平，優(yōu)化扶貧資金配置結(jié)構(gòu)，助推貧困人口持續(xù)脫貧，降低武陵山片區(qū)乃至全國的貧困率都具有重要的指導(dǎo)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

早期相關(guān)文獻(xiàn)集中于總結(jié)我國扶貧工作的模式、經(jīng)驗(yàn)及不足，隨著扶貧統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的完善和扶貧開發(fā)工作的全面推進(jìn)，越來越多的文獻(xiàn)開始關(guān)注扶貧的效果評(píng)價(jià)。李佳路(2010)[1]運(yùn)用傾向得分匹配方法，評(píng)估了S省30個(gè)扶貧重點(diǎn)縣扶貧項(xiàng)目的減貧效果。采用相同方法的還有《山西財(cái)政支農(nóng)和減貧政策效應(yīng)研究》課題組(2011)[2]。申云和彭小兵(2016)[3]對(duì)此方法進(jìn)行了改進(jìn)，綜合運(yùn)用雙重差分和基于傾向得分的倍差匹配法，對(duì)農(nóng)戶鏈?zhǔn)饺谫Y的精準(zhǔn)扶貧效果進(jìn)行了政策評(píng)價(jià)。李盛基等(2014)[4]構(gòu)建回歸模型，運(yùn)用脈沖響應(yīng)方法，對(duì)我國扶貧資金的動(dòng)態(tài)減貧效果進(jìn)行了實(shí)證分析。陳凌珠和莊天慧(2016)[5]同樣是借助回歸分析的方法，檢驗(yàn)了扶貧資金投入對(duì)農(nóng)民人均純收入和貧困發(fā)生率的影響。劉延蘭和趙洪偉(2013)[6]針對(duì)少數(shù)民族地區(qū)，采用模糊AHP法構(gòu)建了衡量農(nóng)村扶貧效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。舒銀燕(2014)[7]主張采用主、客觀賦權(quán)法相結(jié)合的方法對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。孫璐和陳寶峰(2015)[8]運(yùn)用AHP-TOPSIS 方法，以四川大小涼山地區(qū)為例，評(píng)估了其綜合扶貧開發(fā)項(xiàng)目的績(jī)效。毛婧瑤等(2016)[9]通過構(gòu)建指標(biāo)體系，采用AHP法評(píng)價(jià)了2010-2012年武陵山片區(qū)的扶貧效果。此外，郭黎安(2012)[10]采用DEA方法計(jì)算了農(nóng)村扶貧資金的Malmquist指數(shù)，得出其扶貧效率值。鄭瑞強(qiáng)等(2016)[11]以江西省羅霄山片區(qū)18個(gè)縣市為樣本，采用DEA-Tobit方法測(cè)度了扶貧資金的效率。王志凌和鄒林杰(2016)[12]以廣西27 個(gè)縣為例，采用DEA方法分析了扶貧政策對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民收入的積極作用。

現(xiàn)有文獻(xiàn)已取得了較豐富的研究成果，為本研究提供了理論指導(dǎo)和方法借鑒，但還存在著以下待改進(jìn)之處：其一，現(xiàn)有文獻(xiàn)多是利用各種統(tǒng)計(jì)方法來評(píng)價(jià)扶貧工作的成效，側(cè)重于扶貧資金的產(chǎn)出方面，而較少考慮到投入與產(chǎn)出間的效益關(guān)系，對(duì)扶貧效率進(jìn)行測(cè)度。而常被用來做效率測(cè)度的傳統(tǒng)的DEA方法不能縱覽總局，測(cè)得的效率值在不同時(shí)期不具有可比性，不能直接被用來做后續(xù)的基于面板數(shù)據(jù)的影響因素分析，存在一定的局限。其二，少數(shù)文獻(xiàn)雖測(cè)度了扶貧效率，但還缺乏更深層次的分析，沒有進(jìn)一步總結(jié)出扶貧效率的空間分布特征，且哪些是影響扶貧效率的主要因素，影響程度如何還基本沒有涉及。綜上，本文以湖南武陵山片區(qū)為樣本，通過全局DEA方法測(cè)度各個(gè)樣本縣市的扶貧效率來反映當(dāng)前扶貧工作的成效，并進(jìn)一步探究效率的空間分布特征，構(gòu)建空間自回歸面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證檢驗(yàn)其影響因素。

三、扶貧效率的測(cè)度及空間特征分析

1.全局DEA測(cè)度方法說明

全局DEA方法能夠克服傳統(tǒng)DEA方法的局限性，以決策單元所有時(shí)期的投入產(chǎn)出構(gòu)造參照集，從整體效率最優(yōu)出發(fā)來優(yōu)化決策單元的投入和產(chǎn)出分量。測(cè)算所得不同時(shí)期的決策單元也具有可比性，這有助于我們從時(shí)間動(dòng)態(tài)角度對(duì)比各決策單元效率的變動(dòng)和改善情況。全局DEA方法即求解如下線性規(guī)劃模型：

(1)

2.指標(biāo)及數(shù)據(jù)說明

(1)投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取。

因我國縣市級(jí)層面的扶貧資金投入沒有相應(yīng)統(tǒng)計(jì)，采用周麗和匡遠(yuǎn)配(2016)[13]的處理方法，用地方財(cái)政一般預(yù)算的收支缺口作為扶貧資金投入的代理指標(biāo)。產(chǎn)出指標(biāo)選取居民人均可支配收入及脫貧率，其中脫貧率通過貧困發(fā)生率(貧困人口/總?cè)丝?的逆向值即(1-貧困發(fā)生率)來進(jìn)行計(jì)算。

(2)數(shù)據(jù)來源。

湖南武陵山片區(qū)包括分布于7個(gè)市州的43個(gè)縣市，其中有31個(gè)縣市為貧困縣，享受國家連片特困地區(qū)扶貧開發(fā)政策，為本文研究的主要對(duì)象。

表1 研究樣本縣市

資料來源：國務(wù)院《武陵山片區(qū)區(qū)域發(fā)展與扶貧攻堅(jiān)規(guī)劃》(2011—2020年)。

考慮到2011年我國在扶貧標(biāo)準(zhǔn)和模式上都有了重大調(diào)整，為扶貧工作的重大轉(zhuǎn)折點(diǎn)，貧困線標(biāo)準(zhǔn)較之以往上漲了92%，扶貧模式也由過去大力推行的“整村推進(jìn)”模式整合為集中連片開發(fā)模式，故本文的研究樣本期起于2011年，為2011—2014年。各縣市扶貧率數(shù)據(jù)來自于湖南省扶貧工作辦公室，其余數(shù)據(jù)均來自于歷年的《中國縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》(縣市卷)和《湖南省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3.測(cè)度結(jié)果

對(duì)2011—2014年湖南武陵山片區(qū)31個(gè)縣市的扶貧效率進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果見圖1(限于篇幅，僅列出了年均效率值)。得出的效率值為綜合效率，反映了扶貧資金投入在降低貧困率和提高居民收入水平方面的有效性，為主要考察對(duì)象。進(jìn)一步將綜合效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，前者能夠反映出扶貧資金配置和管理的能力，后者能夠反映出扶貧資金投入規(guī)模報(bào)酬對(duì)產(chǎn)出的影響程度，只有當(dāng)兩者同時(shí)有效，綜合效率才達(dá)到有效狀態(tài)。

測(cè)算結(jié)果顯示，湖南武陵山片區(qū)扶貧綜合效率從2011年的0.5550升至2014年的0.6156，扶貧效率有所提高，扶貧工作有所進(jìn)展，取得了一定成效。近年來，隨著政府對(duì)片區(qū)特色產(chǎn)業(yè)扶持力度的加大，以及交通、互聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的完善，扶貧資金的乘數(shù)效應(yīng)也在不斷放大。這四年綜合效率的平均值為0.5669，表明還存在著大約45%的效率提升空間，武陵山片區(qū)的扶貧之路仍然任重而道遠(yuǎn)。純技術(shù)效率從2011年的0.7710下降至2014年的0.7186，四年的均值為0.7091；規(guī)模效率從0.7260上漲至0.8468，均值為0.8016。這意味著純技術(shù)效率的惡化是制約綜合效率提升的主要因素，雖然片區(qū)內(nèi)扶貧資金的瞄準(zhǔn)精度在不斷提高，但還存在著套取、違規(guī)使用扶貧資金，資金管理水平不高，使用透明度較低等問題，這使得資金投入不能及時(shí)有效地轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生存力，在減少貧困和提高收入方面的作用受到了一定程度的限制。考察期內(nèi)，規(guī)模效率要高于純技術(shù)效率，但還存在著約20%的提升空間，結(jié)合著絕大部分縣市規(guī)模報(bào)酬類型為遞增型的結(jié)果可知，武陵山片區(qū)扶貧資金投入相對(duì)不足，現(xiàn)有投入低于最優(yōu)效率下的規(guī)模，但這個(gè)問題也正逐年得到緩解。

圖1 2011—2014年湖南武陵山片區(qū)年均扶貧效率測(cè)算結(jié)果

從縣市排名來看，2011—2014年平均綜合技術(shù)效率排在前五位的縣市分別是洞口縣、石門縣、武岡市、隆回縣和安化縣。其中邵陽市占大頭，共三位，益陽市和常德市各一位，均位于湘北和湘中地區(qū)。排在后五位的是古丈縣、保靖縣、中方縣、永順縣和桑植縣，其中湘西自治州占三位，懷化市和張家界市各一位，均位于湘西地區(qū)，是扶貧的重點(diǎn)區(qū)域。純技術(shù)效率排名在前五位的縣市依次為隆回縣、洞口縣、石門縣、武岡市和會(huì)同縣，這些縣市扶貧資金的管理能力和水平較高，現(xiàn)有投入得到了較為充分的利用。排在后五位的是永順縣、桑植縣、保靖縣、龍山縣和瀘溪縣，扶貧資金管理水平較低是造成這些縣市綜合排名靠后的主要原因。規(guī)模效率排名在前五位的縣市依次為邵陽縣、漣源市、武岡市、石門縣和洞口縣，排在后五位的是中方縣、古丈縣、保靖縣、新晃侗族自治縣和通道侗族自治縣，對(duì)于這些縣市來說，進(jìn)一步增加扶貧資金投入是當(dāng)務(wù)之急。對(duì)于湘西地區(qū)，扶貧資金管理工作的不到位和資金投入的相對(duì)不足是制約其綜合效率提高的兩大關(guān)鍵因素。

4．扶貧效率的空間分布特征

(1)扶貧效率的全局空間相關(guān)性檢驗(yàn)。

利用GeoDa軟件測(cè)算出全局Moran’s I指數(shù)，以對(duì)扶貧效率的空間自相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。借鑒前人研究，選擇55km作為距離閾值(毛婧瑤等，2016)[9]。結(jié)果見表2，可知每一年Moran’s I的正態(tài)統(tǒng)計(jì)量值均大于正態(tài)分布函數(shù)在1%顯著性水平下的臨界值2.58，這表明武陵山片區(qū)31個(gè)貧困縣市的扶貧效率在空間上具有明顯的正自相關(guān)關(guān)系，空間集聚態(tài)勢(shì)較為顯著，并非表現(xiàn)出完全隨機(jī)的狀態(tài)。

表2 全局Moran’s I指數(shù)及其顯著性

(2)扶貧效率的局部空間自相關(guān)性分析.

為進(jìn)一步分析31個(gè)貧困縣市扶貧效率的空間集聚特征，利用局域Moran’s I指數(shù)散點(diǎn)圖對(duì)其進(jìn)行描述。圖2中，第1象限為高值集聚的正局域相關(guān)，表示扶貧效率高的縣市被其他效率高的縣市包圍(HH)；第2象限為負(fù)局域空間自相關(guān)，表示效率低的縣市被效率高的縣市包圍(LH)；第3象限為低值集聚的正局域相關(guān)，表示效率低的縣市被其他效率低的縣市包圍(LL)；第4象限同為負(fù)局域空間自相關(guān)，表示效率高的縣市被效率低的縣市包圍(HL)。從圖2可以看到，觀測(cè)值并不是均勻地分布在4個(gè)象限，第1、3象限的縣市較多，第2、第4象限縣市個(gè)數(shù)較少，進(jìn)一步表明縣市之間存在空間自相關(guān)性。

圖2 局域Moran’s I指數(shù)散點(diǎn)圖

注：橫軸表示2011—2014年湖南武陵山片區(qū)31個(gè)縣市的年均扶貧效率，縱軸表示鄰近縣市的加權(quán)平均值。

將圖2結(jié)果整理為表3，可知片區(qū)內(nèi)基本形成了湘北、湘中效率高、湘西效率低的局面，驗(yàn)證了上文的結(jié)論。一方面，高值集聚區(qū)多位于邵陽市、常德市和益陽市，縣市占比為61.54%，這三市扶貧效率普遍較高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展益貧性較強(qiáng)，扶貧開發(fā)工作勢(shì)頭良好。這三市產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較好，基本形成了以藥材、果蔬、養(yǎng)殖等為主的一系列農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)。其中，新邵縣是 “龍牙百合之鄉(xiāng)”，綏寧縣是 “竹子之鄉(xiāng)”，隆回縣是 “金銀花之鄉(xiāng)”，新寧縣是 “臍橙之鄉(xiāng)”，武岡市是“銅鵝之鄉(xiāng)”，石門縣和洞口縣是 “蜜橘之鄉(xiāng)”，安化縣是“黑茶之鄉(xiāng)”，都是“國字號(hào)”的特色產(chǎn)業(yè)。扶貧資金的投入有助于解決產(chǎn)業(yè)發(fā)展資金不足的困難，形成持續(xù)穩(wěn)定的收益，發(fā)揮資金的杠桿作用。且相對(duì)于其他區(qū)域，這三市與省內(nèi)中心城市的聯(lián)系較密切，交通較便利，更容易得到來自中心城市要素資源的溢出，并有利于產(chǎn)品外銷。另一方面，湘西自治州的所有貧困縣市都位于低值集聚區(qū)，縣市占比為58.33%，是扶貧開發(fā)工作的重點(diǎn)對(duì)象。湘西自治州少數(shù)民族眾多，人口的受教育程度相對(duì)較低，海拔較高，生態(tài)環(huán)境脆弱，這些都加大了扶貧工作難度。州內(nèi)豐富的旅游資源還未得到充分開發(fā)和利用，當(dāng)前仍以傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)為主，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一，產(chǎn)業(yè)鏈較短，多是農(nóng)戶零散的生產(chǎn)經(jīng)營，龍頭企業(yè)本身實(shí)力較弱，缺乏足夠的帶動(dòng)力和影響力。且地理位置較偏，基礎(chǔ)設(shè)施還不夠完善，接受省內(nèi)中心城市的經(jīng)濟(jì)輻射較弱。在此背景之下，扶貧資金難以發(fā)揮其“造血”功能，對(duì)當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)發(fā)展和居民增收的帶動(dòng)作用較差。

表3 2011—2014年湖南武陵山片區(qū)年均扶貧效率的空間相關(guān)模式

四、扶貧效率的影響因素分析

(1)回歸模型構(gòu)建。

由上文分析可知，本縣市的扶貧效率會(huì)受其他縣市的影響，存在空間關(guān)聯(lián)性。故通過建立如下空間自回歸面板數(shù)據(jù)模型①來估計(jì)各影響因素對(duì)扶貧效率的現(xiàn)實(shí)影響：

Yi,t=c+λwYi,t+φXit+ξi,t

(2)

其中，Yi,t表示第i個(gè)縣市第t年的扶貧效率；wYi,t為扶貧效率的空間加權(quán)，系數(shù)λ度量了其他縣市對(duì)本縣市扶貧效率的影響；Xit為一系列影響扶貧效率的主要因素。

(2)解釋變量的選取。

勞動(dòng)力比重(X1)，用年末從業(yè)人員數(shù)占總?cè)丝诒戎貋肀硎尽Ｔ撝笜?biāo)從側(cè)面反映了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的密集程度，勞動(dòng)力比重越高，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)越密集，更能夠利用集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)帶來的生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)提高產(chǎn)出水平。預(yù)計(jì)系數(shù)符號(hào)為正。

城市化水平(X2)，用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎貋肀硎?。城市化進(jìn)程的加快，為促進(jìn)城鄉(xiāng)要素平等交換和資源自由流動(dòng)提供了基本保障，使得扶貧資金能夠得到更有效和充分的配置，實(shí)現(xiàn)減貧的目標(biāo)。預(yù)計(jì)系數(shù)符號(hào)為正。

財(cái)政分權(quán)水平(X3)，用縣級(jí)人均財(cái)政支出/(縣級(jí)人均財(cái)政支出+省級(jí)人均財(cái)政支出)來表示。因各地致貧原因不同，需要地方政府在扶貧工作中發(fā)揮主導(dǎo)性的作用。較高的分權(quán)程度意味著地方政府擁有更大的財(cái)政自主權(quán)，這有助于其因地制宜，提高扶貧效率。預(yù)計(jì)系數(shù)符號(hào)為正。

農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平(X4)，用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力與第一產(chǎn)業(yè)占比的乘積來表示。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平越高，相同多的資金投入帶來的產(chǎn)出越多，故預(yù)計(jì)系數(shù)符號(hào)為正。

各變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析如表4所示：

表4各變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析

變量樣本數(shù)均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值Y1240 56690 16930 27101 0000X11240 31530 04430 22490 4328X21240 60460 06310 37840 7351X31240 82540 59860 12082 3723X41240 38010 06000 25920 5617

(3)參數(shù)估計(jì)結(jié)果首先通過Hausman檢驗(yàn)判斷模型應(yīng)采用固定效應(yīng)形式還是隨機(jī)效應(yīng)形式，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，個(gè)體固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)之間的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為3.42，時(shí)間固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)之間的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為4.25，個(gè)體時(shí)間雙固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)之間的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為4.79，均不能在10%的顯著性水平下拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)。綜上，本文基于隨機(jī)效應(yīng)的空間自回歸面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析。采用無條件極大似然方法估計(jì)式(2)，估計(jì)結(jié)果見表5。此外，表5還給出了混合面板數(shù)據(jù)模型和面板隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)的結(jié)果。

表5模型回歸估計(jì)結(jié)果

變量混合面板數(shù)據(jù)模型面板隨機(jī)效應(yīng)模型空間自回歸面板模型W×Y--0 3786--(4 85)???X10 03880 25020 1807(0 20)(1 42)(1 16)X2-0 1003-0 6076-0 4283(-0 38)(-2 43)??(-1 91)?X30 78420 86810 6224(3 17)???(5 74)???(4 38)???X40 21090 19960 1364(9 96)???(5 61)???(3 97)???常數(shù)項(xiàng)0 28520 31430 1758(2 09)??(2 32)??(1 43)調(diào)整后的R20 76720 77980 5019

注：各解釋變量系數(shù)下方的括號(hào)內(nèi)為統(tǒng)計(jì)量的值，“*”“**”“**”“*”分別表示在1%，5%，10%的顯著性水平下統(tǒng)計(jì)顯著，下同。

由表5可知，空間滯后項(xiàng)W*Y均在統(tǒng)計(jì)意義上顯著且為正，值為0.3786，進(jìn)一步說明在模型中引入空間相關(guān)項(xiàng)的正確性，這意味著一個(gè)縣市扶貧效率的提高將惠及相鄰縣市，使相鄰縣市的扶貧效率也相應(yīng)提高。在《武陵山片區(qū)區(qū)域發(fā)展與扶貧攻堅(jiān)規(guī)劃(2011—2020年)》實(shí)施后，上級(jí)政府越來越注重扶貧開發(fā)工作的效果，并將其逐步納入到政府政績(jī)考核體系，為在同級(jí)政府中脫穎而出，各下級(jí)政府有動(dòng)力競(jìng)相提高本地區(qū)的扶貧效率，形成“趨優(yōu)”競(jìng)爭(zhēng)。此外，受行政隸屬、資源稟賦等因素影響，地理位置相鄰的縣市多采取“抱團(tuán)”發(fā)展戰(zhàn)略，本地區(qū)先進(jìn)的扶貧經(jīng)驗(yàn)也更容易在周邊地區(qū)推廣，為周邊縣市扶貧工作發(fā)揮示范引領(lǐng)作用，帶動(dòng)其扶貧效率的提高。從解釋變量的估計(jì)結(jié)果來看，各變量的系數(shù)符號(hào)和顯著性在三種模型中基本一致，估計(jì)結(jié)果較穩(wěn)健。除X1外，其他變量均至少在10%的顯著性水平下顯著，是影響扶貧效率的主要因素。

空間滯后項(xiàng)的顯著性表明，空間自回歸面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)結(jié)果較之于其他兩種模型來說更能反映變量間真實(shí)的關(guān)系，在后續(xù)分析中我們以該模型估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析。同時(shí)，在空間滯后項(xiàng)顯著的情況下，表5中的回歸系數(shù)不再反映各解釋變量對(duì)被解釋變量的影響程度。為了能夠?qū)δＰ偷幕貧w系數(shù)進(jìn)行合理解釋，LeSage和Pace(2010)[14]提出了空間回歸模型偏微分方法。某個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響可分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，兩者相加為總效應(yīng)。分解結(jié)果見表6。

表6空間效應(yīng)分解表

變量系數(shù)z統(tǒng)計(jì)量P值直接效應(yīng)X10 18871 350 176X2-0 4356-1 65?0 098X30 66484 24???0 000X40 14474 29???0 000間接效應(yīng)X10 09541 280 200X2-0 2237-1 470 143X30 34082 77???0 006X40 07373 02???0 002總效應(yīng)X10 28411 350 177X2-0 6593-1 630 103X31 00564 05???0 000X40 21844 26???0 000

由表6可知，X1的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)系數(shù)符號(hào)都為正，但在統(tǒng)計(jì)意義上不顯著。這可能是因?yàn)槭茏陨斫逃降纫蛩叵拗?，大部分勞?dòng)人口僅能從事一些低水平和低附加值的工作，帶動(dòng)家庭增收的效果并不明顯。且從當(dāng)前現(xiàn)狀來看，一些縣市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一、產(chǎn)業(yè)鏈條較短也抵消了集聚經(jīng)濟(jì)帶來的積極減貧效應(yīng)。X2的直接效應(yīng)在10%的顯著性水平下顯著為負(fù)，間接效應(yīng)為負(fù)但并不顯著，使得兩種效應(yīng)累加形成的總效應(yīng)也不顯著，與預(yù)期符號(hào)不符。這說明本縣市的扶貧效率僅受當(dāng)?shù)爻鞘谢降挠绊?，而受鄰近縣市的影響不顯著。湖南省大部分地區(qū)城鎮(zhèn)工礦用地速度高于人口擴(kuò)張速度[15]，城市化更多的是土地的城市化，只是通過一味地增加對(duì)城鎮(zhèn)地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投資，擴(kuò)大城鎮(zhèn)規(guī)模，違反經(jīng)濟(jì)規(guī)律人為造城。造成資源配置結(jié)構(gòu)扭曲，城市化質(zhì)量較低，未能從根本上提高農(nóng)村貧困人口的收入，并降低了扶貧效率。X3的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)系數(shù)符號(hào)都顯著為正，符合預(yù)期。在其他條件保持不變時(shí)，當(dāng)財(cái)政分權(quán)程度提高一個(gè)單位，本縣市和鄰近縣市的扶貧效率將會(huì)共計(jì)平均上漲1.0056個(gè)單位，較高的財(cái)政分權(quán)程度有助于更好實(shí)現(xiàn)減貧目標(biāo)。一方面，財(cái)政分權(quán)體制改革的深化使得下級(jí)政府財(cái)政自主權(quán)隨之加強(qiáng)，較之以往下級(jí)政府能夠支配更多的財(cái)政資源，且下級(jí)政府更了解當(dāng)?shù)貙?shí)際情況，能夠根據(jù)具體致貧原因制定對(duì)策，將更多資源配置到薄弱領(lǐng)域和環(huán)節(jié)，改善當(dāng)?shù)氐呢毨顩r。另一方面，較高的財(cái)政分權(quán)體制下，下級(jí)政府間的競(jìng)爭(zhēng)越發(fā)激烈。在公眾對(duì)GDP之外的其他社會(huì)福利目標(biāo)更為關(guān)注的背景下，為獲得突出政績(jī)，本地政府在出臺(tái)扶貧措施時(shí)，也會(huì)考慮周邊其他縣市的策略選擇，利用財(cái)政手段開展扶貧領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)，促進(jìn)了區(qū)域整體扶貧效率的提高。X4的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)在1%的顯著性水平上顯著為正，符合預(yù)期。本縣市和鄰近縣市的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平都是影響當(dāng)?shù)胤鲐毿实闹匾蛩兀骺h市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平越高，扶貧資金越能實(shí)現(xiàn)充分利用。這是因?yàn)殡S著農(nóng)業(yè)機(jī)械化的推廣和普及，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率大幅提高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的成本隨之降低，扶持農(nóng)業(yè)發(fā)展能夠帶來更高的效益。

五、結(jié)論及建議

本文首先通過全局DEA方法對(duì)2011—2014年湖南武陵山片區(qū)31個(gè)縣市的扶貧效率進(jìn)行了測(cè)算，評(píng)估當(dāng)前片區(qū)扶貧工作的成效；并采用全局Moran’s I指數(shù)和局域Moran’s I指數(shù)散點(diǎn)圖探究了各縣市扶貧效率的空間分布特征；在此基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建空間自回歸面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證檢驗(yàn)了各因素對(duì)扶貧效率的現(xiàn)實(shí)影響。得到結(jié)論如下：

其一，從時(shí)間趨勢(shì)來看，湖南武陵山片區(qū)扶貧綜合效率有所提高，但效率值較低，還存在著大約45%的效率提升空間。其中，規(guī)模效率與綜合效率表現(xiàn)出相同的變化特征，純技術(shù)效率則呈逐年下降的趨勢(shì)，且低于規(guī)模效率值，扶貧資金管理水平不高是制約綜合效率提升的主要原因。其二，各縣市扶貧效率的空間集聚態(tài)勢(shì)較為顯著，基本形成了湘北、湘中效率高、湘西效率低的局面。從各影響因素來看，勞動(dòng)力比重對(duì)扶貧效率的影響不顯著；城市化水平的直接效應(yīng)顯著為負(fù)，間接效應(yīng)和總效應(yīng)為負(fù)但不顯著，當(dāng)前城市化進(jìn)程中存在的土地城市化速度過快等一系列問題使得其可能引起扶貧效率的降低；財(cái)政分權(quán)和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)都顯著為正，財(cái)政分權(quán)體制改革的深化和農(nóng)業(yè)機(jī)械化的推廣普及都有助于實(shí)現(xiàn)區(qū)域減貧目標(biāo)，提高扶貧效率。

據(jù)此本文提出建議如下，首先應(yīng)充分利用片區(qū)豐富的優(yōu)勢(shì)資源，以市場(chǎng)為導(dǎo)向，積極發(fā)展特色產(chǎn)業(yè)，延長產(chǎn)業(yè)鏈，增加農(nóng)產(chǎn)品的附加值；并推進(jìn)縣市間的協(xié)調(diào)合作，以形成產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，充分發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)，帶動(dòng)居民收入增加和扶貧資金使用效率的提升。其次，嚴(yán)格控制土地城市化的冒進(jìn)式擴(kuò)張，使人口城市化與土地城市化的進(jìn)程相適應(yīng)，促使要素在城鄉(xiāng)間自由流動(dòng)，優(yōu)化城鄉(xiāng)要素配置的格局，進(jìn)而提高要素的回報(bào)率，減少農(nóng)村的貧困人口數(shù)。第三，應(yīng)轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的、粗放型的農(nóng)業(yè)發(fā)展方式，把機(jī)械化作為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的核心，提高農(nóng)業(yè)資源利用效率，加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。最后，進(jìn)一步將扶貧績(jī)效指標(biāo)細(xì)化，并納入到官員考核體系。鼓勵(lì)轄區(qū)居民積極參與，加強(qiáng)居民的話語權(quán)，建立民主監(jiān)督機(jī)制，確?？己梭w系能夠落實(shí)執(zhí)行。從而避免政府間過于強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)增長而進(jìn)行惡性競(jìng)爭(zhēng)，使政府的競(jìng)爭(zhēng)行為更加符合地方貧困人口的長遠(yuǎn)利益。此外，還需合理界定上下級(jí)政府的事權(quán)與支出責(zé)任關(guān)系，給予下級(jí)政府一定的財(cái)政自主權(quán)，避免過度干預(yù)，以充分發(fā)揮財(cái)政競(jìng)爭(zhēng)對(duì)扶貧效率的激勵(lì)作用。

注釋：

①考慮到扶貧效率可能具有時(shí)間上的動(dòng)態(tài)相依性，本文首先采用的是空間動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，但從回歸結(jié)果來看，時(shí)間滯后項(xiàng)系數(shù)不顯著，故重新建立了空間靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析。

[1] 李佳路.扶貧項(xiàng)目的減貧效果評(píng)估:對(duì)30個(gè)國家扶貧開發(fā)重點(diǎn)縣調(diào)查[J].改革,2010(8):125-132.

[2] 山西財(cái)政支農(nóng)和減貧政策效應(yīng)研究課題組.山西省扶貧項(xiàng)目的減貧效果評(píng)估[J].財(cái)政研究,2011(6):46-49.

[3] 申云,彭小兵.鏈?zhǔn)饺谫Y模式與精準(zhǔn)扶貧效果——基于準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究[J].財(cái)經(jīng)研究,2016(9):4-15.

[4] 李盛基,呂康銀,朱金霞.財(cái)政支出、經(jīng)濟(jì)增長與農(nóng)村貧困——基于1990—2008年時(shí)間序列數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].東北師范大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版),2014(3):100-104.

[5] 陳凌珠,莊天慧.四川省扶貧資金益貧效果分析[J].四川農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2016(2):257-264.

[6] 劉延蘭,趙洪偉.基于模糊層次分析法構(gòu)建少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)村扶貧效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技,2013(11):148-151.

[7] 舒銀燕.石漠化連片特困地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧模式可持續(xù)性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建研究[J]. 廣東農(nóng)業(yè)科學(xué),2014(16):206-210.

[8] 孫璐,陳寶峰.基于AHP-TOSPSIS 方法的扶貧開發(fā)項(xiàng)目績(jī)效評(píng)估研究——以四川大小涼山地區(qū)為例[J].科技與經(jīng)濟(jì),2015(1):62-66.

[9] 毛婧瑤,葛詠,趙中秋,等.武陵山貧困片區(qū)扶貧成效評(píng)價(jià)與空間格局分析[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào),2016(3):334-342.

[10] 郭黎安.中國農(nóng)村扶貧開發(fā)財(cái)政資金的績(jī)效評(píng)價(jià)——基于DEA-Malmquist指數(shù)的分析[J].財(cái)政監(jiān)督,2012(27):33-35.

[11] 鄭瑞強(qiáng),陳燕,張春美,等.連片特困區(qū)財(cái)政扶貧資金配置效率測(cè)評(píng)與機(jī)制優(yōu)化——以江西省羅霄山片區(qū)18個(gè)縣(市、區(qū))為分析樣本[J]. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2016(5):63-69.

[12] 王志凌,鄒林杰.國家級(jí)貧困縣“精準(zhǔn)”扶貧效率評(píng)價(jià)——以廣西27個(gè)縣為例[J].貴州大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2016(4):102-106.

[13] 周麗,匡遠(yuǎn)配.集中連片特困地區(qū)貧困發(fā)生率的空間特征——基于3D框架對(duì)武陵山片區(qū)的個(gè)案分析[J].西部論壇,2016(3):72-77.

[14] LeSage J P, Pace R K.Introduction to Spatial Econometrics [M].Boca Raton, US: CRC Press Taylor&Francis Group, 2009.

[15] 沈彥,朱翔,雷志剛.新型城鎮(zhèn)化視角下的湖南省土地城鎮(zhèn)化與人口城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展研究[J].中國人口·資源與環(huán)境,2015(5):354-357.