王子源　張維戰(zhàn)

摘要：科學(xué)評(píng)價(jià)省際財(cái)政資金支農(nóng)效率，是推進(jìn)涉農(nóng)資金統(tǒng)籌整合和開(kāi)展相關(guān)政策設(shè)計(jì)的前提。本文利用31個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）2007—2017年的面板數(shù)據(jù)，在充分考慮地區(qū)間農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件差異化的基礎(chǔ)上，將樣本省份進(jìn)行排序歸類，對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件接近的省份利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法和Malmquist指數(shù)法進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件相對(duì)較好的省份財(cái)政資金支農(nóng)效率呈降低趨勢(shì)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件相對(duì)較差的省份財(cái)政資金支農(nóng)效率有所提升。因此，有必要繼續(xù)加大對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件相對(duì)較差省份的支農(nóng)財(cái)政性投入力度，進(jìn)一步促進(jìn)其農(nóng)業(yè)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：財(cái)政資金效率; 政策性資金支農(nóng); 績(jī)效評(píng)價(jià)

中圖分類號(hào)：F323.9文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)號(hào)：A文章編號(hào)：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(nóng)業(yè)發(fā)展的諸多資金來(lái)源中，財(cái)政資金占據(jù)重要地位。無(wú)論是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)還是欠發(fā)達(dá)地區(qū)，財(cái)政對(duì)農(nóng)業(yè)的投入均能夠起到重要的作用。但是，財(cái)政資金來(lái)源渠道廣，投入方向更是多元化，造成資金分配、使用和監(jiān)管等方面的現(xiàn)實(shí)困難。如何度量財(cái)政資金投入效率，進(jìn)而優(yōu)化財(cái)政資金投入結(jié)構(gòu)，是一項(xiàng)重要的現(xiàn)實(shí)命題。鑒于此，國(guó)家已開(kāi)始探索建立涉農(nóng)資金統(tǒng)籌整合的長(zhǎng)效機(jī)制。在推進(jìn)涉農(nóng)資金統(tǒng)籌整合的過(guò)程中，地方政府被賦予更多的自主權(quán)。然而由于地區(qū)間自然條件、農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展水平等差異性較強(qiáng)，有必要在充分考慮這一差異的前提下，對(duì)不同類型地區(qū)財(cái)政資金支農(nóng)效率進(jìn)行分類評(píng)估，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)有針對(duì)性地施策。

1 文獻(xiàn)概述與研究目標(biāo)

財(cái)政資金支農(nóng)的最直接效果是提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出（具體包括糧食產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步等指標(biāo)）。相關(guān)研究通常利用各省、自治區(qū)、直轄市的數(shù)據(jù)，采取不同方法對(duì)各省（市、區(qū)）財(cái)政支農(nóng)支出效率進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。李燕凌等[1]構(gòu)造了基于投入的C2R模型，選擇湖南省14個(gè)市（州）及其所屬縣（市）作為決策單元，測(cè)算了財(cái)政支農(nóng)支出效率水平，還在縣級(jí)層面上運(yùn)用 Tobit 模型分析了若干個(gè)體特征變量對(duì)縣鄉(xiāng)兩級(jí)政府財(cái)政支農(nóng)支出效率的影響;趙璐等[2]利用1949—2008年全國(guó)31個(gè)省（市、自治區(qū)）財(cái)政支農(nóng)和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出、農(nóng)林牧漁分項(xiàng)產(chǎn)出進(jìn)行面板估計(jì)（pool estimation），研究了不同時(shí)期、不同區(qū)域農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出、農(nóng)林牧漁分項(xiàng)產(chǎn)出對(duì)于財(cái)政支農(nóng)總支出的彈性，發(fā)現(xiàn)各地區(qū)在自然資源環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r等方面的差異所引起的財(cái)政支農(nóng)資金的使用績(jī)效不同;姜濤[3]利用參數(shù)法中的隨機(jī)前沿分析，結(jié)合我國(guó)1995—2011年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，分析了地方財(cái)政支農(nóng)投入對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響，并對(duì)單個(gè)省份內(nèi)部各地市的財(cái)政支農(nóng)效率進(jìn)行檢驗(yàn);張瑤[4]利用DEA包絡(luò)分析法對(duì)浙江省財(cái)政支農(nóng)資金配置績(jī)效進(jìn)行了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)分析;王謙等[5]以山東省為例，利用Dea-Tobit模型對(duì)全省和各地市財(cái)政支農(nóng)支出效率問(wèn)題進(jìn)行了研究。

財(cái)政資金支農(nóng)還對(duì)農(nóng)村的發(fā)展產(chǎn)生著多層次的影響。一是財(cái)政支農(nóng)支出與城鄉(xiāng)一體化發(fā)展。劉家養(yǎng)等[6]利用Dea-Tobit模型對(duì)1995年至2006年省級(jí)財(cái)政支農(nóng)資金促進(jìn)城鄉(xiāng)公平的效率進(jìn)行了研究;董文杰[7]利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的Malmquist指數(shù)方法對(duì)1997—2015年全國(guó)30個(gè)?。ㄊ小^(qū)）數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證，檢驗(yàn)了各?。ㄊ小^(qū)）財(cái)政金融支農(nóng)政策促進(jìn)城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展的效率;溫濤等[8]利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法檢驗(yàn)了各?。ㄊ小^(qū)）財(cái)政支農(nóng)政策促進(jìn)城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展的效率。二是財(cái)政支農(nóng)與農(nóng)村發(fā)展。厲偉等[9]建立了包含經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、社會(huì)效應(yīng)和生態(tài)效應(yīng)的財(cái)政支農(nóng)績(jī)效評(píng)價(jià)體系，在此基礎(chǔ)上利用三階段DEA模型對(duì)我國(guó)26個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）2007—2011年的財(cái)政支農(nóng)效率進(jìn)行了分析;王謙等[10]運(yùn)用三階段DEA模型對(duì)我國(guó)28個(gè)?。ㄊ小^(qū)）1995—2014年的財(cái)政支農(nóng)支出效率進(jìn)行了測(cè)度，構(gòu)建了包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)村環(huán)境和農(nóng)民生活水平三方面的效率評(píng)價(jià)體系。三是財(cái)政金融支農(nóng)協(xié)同效率。韓占兵[11]利用主成分分析法和系統(tǒng)協(xié)同模型，對(duì)我國(guó)30個(gè)?。ㄊ小^(qū)）2009—2012年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，構(gòu)建了包括規(guī)模、結(jié)構(gòu)、速度和效益四個(gè)方面的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，測(cè)算了區(qū)域財(cái)政與金融支農(nóng)水平及協(xié)同效率。

上述研究切入點(diǎn)各有側(cè)重，關(guān)注點(diǎn)已由財(cái)政支農(nóng)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的效率擴(kuò)展至財(cái)政資金支農(nóng)對(duì)于經(jīng)濟(jì)社會(huì)多個(gè)維度的影響。在研究方法方面，數(shù)據(jù)包絡(luò)方法是最常用的方法。在研究結(jié)論方面，中西部地區(qū)特別是西部地區(qū)財(cái)政資金支農(nóng)的效率相對(duì)較低;西部邊遠(yuǎn)地區(qū)技術(shù)效率均值低于全國(guó)整體技術(shù)效率均值。在1995—2014年考察期內(nèi)黑龍江有 14 年、河北有 13 年、吉林有 10 年、內(nèi)蒙古有 8 年、浙江有 7 年財(cái)政支農(nóng)支出技術(shù)效率值為1。財(cái)政支農(nóng)與金融支農(nóng)協(xié)同效率水平亦呈現(xiàn)出東中西部三大區(qū)域依次遞減的態(tài)勢(shì)[12]。

盡管多項(xiàng)研究顯示西部地區(qū)財(cái)政資金支農(nóng)的效率相對(duì)較低，但是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有其特殊性，地區(qū)間農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件差異客觀存在，直接根據(jù)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)來(lái)衡量財(cái)政資金支農(nóng)的效率難免有失偏頗。除了自然地理?xiàng)l件、生態(tài)氣候條件等大量自然稟賦難以被量化的條件會(huì)影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出外，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)在消費(fèi)市場(chǎng)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、機(jī)械設(shè)備購(gòu)置維護(hù)、交通運(yùn)輸條件、相關(guān)科技技術(shù)推廣、農(nóng)業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)等方面的優(yōu)勢(shì)更加突出，形成對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的隱性補(bǔ)貼[13]。因此，欠發(fā)達(dá)地區(qū)的財(cái)政資金支農(nóng)效果存在被低估的可能性。鑒于此，本文充分考慮地區(qū)間農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件差異，選取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)接近的省份進(jìn)行分析，進(jìn)而得出更加有針對(duì)性和實(shí)踐價(jià)值的結(jié)論。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

探討各?。ㄊ小^(qū)）財(cái)政支農(nóng)支出的效率問(wèn)題，首先要以充分考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件差異為前提。本研究通過(guò)對(duì)各?。ㄊ?、區(qū)）的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行排序歸類，劃分若干檔次，然后對(duì)同一檔次內(nèi)的省份財(cái)政資金支農(nóng)效率進(jìn)行比較。數(shù)據(jù)跨期為2007—2017年，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、國(guó)研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)、2007—2017年《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分指標(biāo)經(jīng)由計(jì)算獲得。

2.1 指標(biāo)選擇

財(cái)政支農(nóng)支出由“分地區(qū)農(nóng)林水事務(wù)支出”指標(biāo)來(lái)度量。廣義的財(cái)政支農(nóng)涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)村建設(shè)和生態(tài)建設(shè)等多個(gè)領(lǐng)域，狹義的財(cái)政支農(nóng)支出則僅限農(nóng)業(yè)生產(chǎn)直接相關(guān)領(lǐng)域，本研究采用狹義的定義。分地區(qū)農(nóng)林水事務(wù)支出包括農(nóng)業(yè)支出、林業(yè)支出、水利支出、南水北調(diào)支出、扶貧支出、農(nóng)業(yè)綜合開(kāi)發(fā)支出、其他農(nóng)林水事務(wù)支出等，與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)度較高，能夠較好地衡量各省財(cái)政支農(nóng)資金投入量。

關(guān)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)，既有研究大多用“分地區(qū)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值”指標(biāo)來(lái)度量，但不同地區(qū)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(guò)計(jì)算666.7m2糧食作物平均產(chǎn)量（下文簡(jiǎn)稱“糧食作物單產(chǎn)”）來(lái)代表各地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，即糧食作物單產(chǎn)=地區(qū)糧食產(chǎn)量/糧食作物播種面積。同時(shí)，利用“各地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力”來(lái)度量農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)水平。

農(nóng)民收入情況由“農(nóng)村居民家庭經(jīng)營(yíng)性總收入”來(lái)度量。首先計(jì)算“農(nóng)村居民人均純經(jīng)營(yíng)性收入”，其中2007—2012年度數(shù)據(jù)來(lái)源為國(guó)家統(tǒng)計(jì)局;2013—2017年數(shù)據(jù)根據(jù)“農(nóng)村居民人均可支配收入與“各地區(qū)農(nóng)村居民可支配收入構(gòu)成”中的“經(jīng)營(yíng)凈收入占比”計(jì)算所得，然后根據(jù)各年度人口計(jì)算該地區(qū)農(nóng)村居民家庭全部經(jīng)營(yíng)性收入。

2.2 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件測(cè)算及樣本分類

本研究首先對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的差異進(jìn)行考慮，計(jì)算各?。ㄊ小^(qū)）2013—2017年度“糧食作物單產(chǎn)”，并進(jìn)行排序。從（表1）中可以發(fā)現(xiàn)：2007—2017年間糧食作物單產(chǎn)增幅較高的省份在2007年單產(chǎn)位次通常靠后，符合邊際效益遞減規(guī)律;上述增幅較高的省份，大部分分布于中西部地區(qū)。直觀來(lái)看，這一現(xiàn)象與大部分研究所提出的東部地區(qū)財(cái)政資金支農(nóng)效率更高的結(jié)論不太符合。

因此，我們選取2007年度糧食作物單產(chǎn)高于全國(guó)平均值的17個(gè)省份作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較好的地區(qū)：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(qū)、西藏自治區(qū)、重慶市。其余14個(gè)省份作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較差的地區(qū)：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(qū)、貴州省、寧夏回族自治區(qū)、云南省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、青海省、陜西省、甘肅省。

3 模型選擇及實(shí)證結(jié)果

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）由Charnes、Cooper和Rhodes[14]提出，是一種能以簡(jiǎn)單綜合模型處理含多種輸入和輸出評(píng)價(jià)指標(biāo)的線性規(guī)劃技術(shù)。DEA技術(shù)作為一種非參數(shù)估計(jì)方法，可以有效規(guī)避參數(shù)方法的多種限制，因此被作為測(cè)度財(cái)政資金支農(nóng)效率最常用的方法。

在模型選擇方面，考慮到各項(xiàng)要素投入量的規(guī)模不斷變化，因此選用規(guī)模報(bào)酬可變的DEA-BC2模型。為對(duì)不同年份財(cái)政資金支農(nóng)效率進(jìn)行縱向比較，選擇Malmquist指數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。此外，由于Malmquist指數(shù)測(cè)度的是年度間動(dòng)態(tài)變化情況，因此得出的變化指數(shù)需要剔除起始年度（2007年）。

在指標(biāo)選擇方面，DEA檢驗(yàn)的輸入指標(biāo)為“分地區(qū)農(nóng)林水事務(wù)支出”、輸出指標(biāo)為“分地區(qū)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值”、“農(nóng)村居民家庭經(jīng)營(yíng)性總收入”、“糧食作物單產(chǎn)”、“各地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力”，分別代表農(nóng)業(yè)產(chǎn)出、農(nóng)民經(jīng)營(yíng)性收入、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)科技化水平。通過(guò)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較好和較差的地區(qū)分別進(jìn)行DEA檢驗(yàn)，實(shí)證結(jié)論如下。

如表2所示，對(duì)于生產(chǎn)條件較好的17個(gè)省份而言，2008—2017年技術(shù)效率變化指數(shù)的均值僅為0.795，表明財(cái)政支農(nóng)資金投入促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的效率是降低的。這也反映出本文的創(chuàng)新價(jià)值所在，即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件是制約各省份財(cái)政資金支農(nóng)有效性的重要因素。將技術(shù)效率變化指數(shù)進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)來(lái)看，上述17個(gè)省份的純技術(shù)效率變化指數(shù)為1.026，規(guī)模效率變化指數(shù)0.775 ，即技術(shù)進(jìn)步較為普遍而規(guī)模效率存在損失。

由表3所示，對(duì)于生產(chǎn)條件較差的14個(gè)省份而言，2008—2017年技術(shù)效率變化指數(shù)的均值為1.010，且純技術(shù)效率變化指數(shù)為1.007，規(guī)模效率變化指數(shù)1.003，即在技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率同時(shí)作用下，財(cái)政支農(nóng)資金投入促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的效率是提高的。這一結(jié)論支持了財(cái)政資金支農(nóng)的必要性。表1的數(shù)據(jù)亦能夠予以印證，2007—2017年糧食作物單產(chǎn)累計(jì)增長(zhǎng)幅度最高的4個(gè)省份分別是黑龍江省、甘肅省、內(nèi)蒙古自治區(qū)和寧夏回族自治區(qū)，其2008—2017年技術(shù)效率變化指數(shù)分別為1.010、0.994、1.075、1.016，純技術(shù)效率變化指數(shù)分別為1、0.978、1.115、1.000，規(guī)模效率變化指數(shù)分別為1.010、1.016、0.964、1.016。盡管受限于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，上述四省的糧食作物單產(chǎn)絕對(duì)值并不高，但是財(cái)政資金支農(nóng)的效率卻有所提高。

4 主要結(jié)論與政策建議

本研究運(yùn)用DEA的Malmquist指數(shù)分析方法，對(duì)2007—2017年全國(guó)31個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）財(cái)政資金支農(nóng)的效率進(jìn)行了動(dòng)態(tài)分析。首先計(jì)算了各省份2007年度的糧食作物單產(chǎn)，并將其作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的衡量指標(biāo)。河北省、安徽省、廣西壯族自治區(qū)、四川省等傳統(tǒng)意義上的“農(nóng)業(yè)大省”反而糧食作物單產(chǎn)排名相對(duì)落后，被本研究列入了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較差的省份。通過(guò)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較好的17個(gè)省份和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較差的14個(gè)省份分別進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較好的省份而言，財(cái)政支農(nóng)資金投入促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的效率是降低的;對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較差的省份而言，財(cái)政支農(nóng)資金投入促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的效率是提高的，且技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效益并存。

這一實(shí)證研究的結(jié)論啟示我們重新審視財(cái)政支農(nóng)政策設(shè)計(jì)和資金投入，盡管部分省份由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件（涉及自然稟賦、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平、勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)等多種因素）相對(duì)落后，農(nóng)業(yè)發(fā)展相對(duì)滯后，但是通過(guò)財(cái)政性資金持續(xù)投入，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平仍有一定提高的空間。事實(shí)上，各省份的財(cái)政支農(nóng)資金投入產(chǎn)出差距顯著，比較其“農(nóng)林水事務(wù)支出”與“農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值”可以發(fā)現(xiàn)，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較差的14個(gè)省份中，東部的河北省、海南省等財(cái)政支農(nóng)投入與地區(qū)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值相比較小，遠(yuǎn)低于同屬于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較差省份的中西部各省。建議進(jìn)一步加強(qiáng)財(cái)政支農(nóng)政策設(shè)計(jì)和資金分配的科學(xué)性，提高資金的邊際效益，更好地推進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)。

參 考 文 獻(xiàn)：

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收稿日期：2019-10-12

基金項(xiàng)目：山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新工程學(xué)科團(tuán)隊(duì)建設(shè)任務(wù)（CXG2018E07）

作者簡(jiǎn)介：王子源（1998—），男，山東濟(jì)南人，在讀本科生，經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)。E-mail：997051411@qq.com

通訊作者：張維戰(zhàn)（1974—），男，高級(jí)會(huì)計(jì)師，主要從事財(cái)政資金管理工作。E-mail： zwzrfm6688@163.com