廖世偉 李銳鑫 張睿

摘 要：我國(guó)減貧工作已經(jīng)到了“攻堅(jiān)戰(zhàn)”關(guān)鍵時(shí)期，建立科技減貧的長(zhǎng)效機(jī)制是未來(lái)減緩相對(duì)貧困、迸發(fā)經(jīng)濟(jì)活力、嚴(yán)防返貧的戰(zhàn)略舉措。本文以湖南省20個(gè)貧困縣的數(shù)據(jù)為樣本，應(yīng)用DEA-Tobit模型測(cè)度科技投入的減貧效率和分析影響機(jī)制。研究表明，各貧困縣的科技減貧效率值差距相對(duì)逐年減小，環(huán)境因素方面，金融發(fā)展水平低下對(duì)科技的減貧效用產(chǎn)生抑制作用，而金融深化水平較高則能夠?qū)萍嫉臏p貧效用產(chǎn)生促進(jìn)作用;另外，工業(yè)化和財(cái)政支持均可產(chǎn)生有利影響，但影響程度逐漸減弱，即存在邊際效用遞減的規(guī)律。根據(jù)研究結(jié)果，本文提出應(yīng)深化金融與科技之間的結(jié)合，優(yōu)化有利的外部環(huán)境因素等建議。

關(guān)鍵詞：科技投入;減貧效率評(píng)價(jià);影響機(jī)制

一、引言與文獻(xiàn)綜述

2020年是我國(guó)實(shí)現(xiàn)全面建成小康社會(huì)目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)新經(jīng)濟(jì)、新動(dòng)能轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵之年。黨中央提出，要認(rèn)真研究建立解決相對(duì)貧困的長(zhǎng)效機(jī)制。緊接著，中央政府強(qiáng)調(diào)“深化扶志扶智，激發(fā)貧困人口內(nèi)生驅(qū)動(dòng)力，強(qiáng)化科技長(zhǎng)效支撐作用”是當(dāng)下減貧工作的關(guān)鍵。與此同時(shí)，科技作為重要的生產(chǎn)要素，其投入也開(kāi)始逐漸被各地政府所重點(diǎn)關(guān)注。但科技投入作為減貧手段仍存在以下問(wèn)題：減貧效果究竟如何，外部影響因素又有哪些？因此，本文嘗試通過(guò)定量分析科技投入的減貧效率并探究科技投入的減貧途徑與影響機(jī)制，來(lái)解決這兩個(gè)問(wèn)題，從而為各級(jí)政府鞏固脫貧成果和嚴(yán)防返貧，以及建立科技創(chuàng)新內(nèi)生驅(qū)動(dòng)的長(zhǎng)效機(jī)制提供理論依據(jù)。

現(xiàn)有諸多文獻(xiàn)已開(kāi)始研究科技投入的減貧效率以及其減貧作用的特征。值得關(guān)注的是，采取定量方法對(duì)科技投入的減貧效率進(jìn)行研究已逐漸成為新趨勢(shì)，相關(guān)研究如王巍（2019）構(gòu)建科技貧困的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系開(kāi)展定量測(cè)算，研究表明當(dāng)前科技扶貧效果尚不理想;陳鳴（2016）運(yùn)用三階段DEA模型測(cè)度農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)于農(nóng)村貧困作用的效果并分析其作用特征;而關(guān)于科技投入的減貧作用特征的研究如郎亮明（2019）從理論層面分析科技減貧機(jī)制并實(shí)證檢驗(yàn)了減貧效應(yīng);王愛(ài)萍（2020）使用中介效應(yīng)模型研究了金融發(fā)展對(duì)收入貧困的影響及作用機(jī)制，研究表明不同水平的金融發(fā)展對(duì)收入貧困的影響存在方向和程度上的不同。

綜上所述，目前已有不少學(xué)者對(duì)科技投入的減貧效果及其減貧作用特征進(jìn)行過(guò)定性或定量的分析，并取得一定的成果，但依然存在些許不足。一是扶貧早期階段的研究，選取代表科技投入的指標(biāo)較為單一;二是現(xiàn)有用于研究減貧科技統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系不夠完善，所選取的科技投入變量指標(biāo)存在過(guò)程指標(biāo)與結(jié)果指標(biāo)互相混同的問(wèn)題，代表性不足。

因此，下文在介紹相關(guān)理論和模型的基礎(chǔ)上，將針對(duì)以上問(wèn)題并結(jié)合湖南省的實(shí)際情況，進(jìn)一步完善減貧型科技投入指標(biāo)體系的構(gòu)建，從而有效評(píng)估湖南省科技投入的減貧效率，研究其減貧作用的途徑和機(jī)制，進(jìn)而為鞏固湖南省扶貧成果提出政策建議。

二、計(jì)量模型設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)說(shuō)明

1.模型構(gòu)建

（1）測(cè)算科技投入減貧效率——三階段DEA模型

DEA模型是由Charnes等人提出的一種非參數(shù)估計(jì)方法，因其無(wú)須設(shè)定固定函數(shù)關(guān)系而被研究者廣泛采用，并成為測(cè)度效率的經(jīng)典模型。本文在DEA模型的基礎(chǔ)上，參考相關(guān)研究構(gòu)建了三階段DEA模型。其內(nèi)容如下：第一階段，假定規(guī)模報(bào)酬可變，采用以投入為導(dǎo)向的BCC模型，考察基于原始投入與原始產(chǎn)出數(shù)據(jù)的各決策單元的效率;第二階段，采用隨機(jī)前沿分析（SFA）將第一階段的投入變量和松弛變量進(jìn)行分解，即識(shí)別和剝離環(huán)境與隨機(jī)誤差因素，得到調(diào)整后的投入變量值;第三階段則是利用第二階段計(jì)算出的調(diào)整后投入變量值與原始產(chǎn)出值，再次運(yùn)用DEA模型進(jìn)行測(cè)算。

（2）研究影響因素對(duì)科技投入減貧效率的作用特征——Tobit模型

Tobit模型是由James Tobin（1958）提出的因變量受限的一種模型。本文結(jié)合相關(guān)理論與文獻(xiàn)，從影響科技投入減貧效率的關(guān)鍵因素入手，基于理論進(jìn)行機(jī)制的厘定，進(jìn)而構(gòu)建Tobit回歸模型。

2.模型的數(shù)據(jù)說(shuō)明

注：參考陳銀娥、張德偉等人的做法，確定縣域金融發(fā)展水平=0.927×儲(chǔ)蓄深化+0.925×貸款深化+0.57×金融發(fā)展效率。

（1）DEA模型的數(shù)據(jù)選取與指標(biāo)定義

全部指標(biāo)選取如表2-1-1所示，數(shù)值都是從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技年鑒》《中國(guó)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》與當(dāng)?shù)卣嬷薪y(tǒng)計(jì)歸納得來(lái)的。截至2019年11月，本文根據(jù)國(guó)家扶貧規(guī)劃確定的貧困縣的最新名單，使用其中20個(gè)縣的數(shù)據(jù)作為樣本給予分析：

a.投入變量：根據(jù)經(jīng)濟(jì)基本理論的假定，從反映新經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、新動(dòng)能要素、高質(zhì)高效三個(gè)方面，綜合考慮數(shù)據(jù)可得性，分別用科研人數(shù)6個(gè)具有代表性的指標(biāo)表示。

b.產(chǎn)出變量：選取貧困發(fā)生率的倒數(shù)作為產(chǎn)出變量，以代表地區(qū)脫貧進(jìn)度。

c.環(huán)境變量：選取財(cái)政支持力度4個(gè)指標(biāo)作為影響科技減貧效率的環(huán)境因素。

（2）Tobit模型的數(shù)據(jù)選取與指標(biāo)定義

本文選取Tobit回歸模型，其中被解釋變量選取第三階段DEA模型測(cè)算出的科技減貧效率值，解釋變量選取如表2-2-1中的指標(biāo)。數(shù)據(jù)是從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技年鑒》《中國(guó)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》與當(dāng)?shù)卣嬷薪y(tǒng)計(jì)歸納得來(lái)的。

互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在密切關(guān)聯(lián)，因此使用x1反映地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)推廣水平和使用現(xiàn)狀;工業(yè)化作為生產(chǎn)力發(fā)展的重要表現(xiàn)形式，因此選取x2作為衡量地區(qū)生產(chǎn)力發(fā)展程度和生產(chǎn)方式進(jìn)步的指標(biāo);教育作為影響地區(qū)科技創(chuàng)新潛力和當(dāng)?shù)鼐用駥?duì)科技應(yīng)用接納程度的文化事業(yè)因素，因此選取x3反映地區(qū)科學(xué)文化水平;考慮到政府是扶貧事業(yè)的主導(dǎo)者，因此選取x4用來(lái)衡量地區(qū)政府財(cái)政實(shí)力和對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的調(diào)控能力;考慮到資本是核心的生產(chǎn)要素，選取x5衡量地區(qū)金融發(fā)展規(guī)模和資源配置效率的指標(biāo)。

3.實(shí)證結(jié)果分析

（1）DEA模型的實(shí)證結(jié)果分析

第一階段：基于投入變量和產(chǎn)出變量的BCC模型估計(jì)。首先利用原始的投入變量數(shù)據(jù)，采用DEAP2.1軟件對(duì)2013年、2015年和2017年湖南省20個(gè)貧困縣的科技減貧率水平進(jìn)行分析。測(cè)算結(jié)果如表2-1-2。

第二階段：運(yùn)用SFA將第一階段的5個(gè)投入指標(biāo)的松弛變量作為被解釋變量，環(huán)境變量作為解釋變量，從而構(gòu)建起5個(gè)模型。通過(guò)識(shí)別和剝離環(huán)境與隨機(jī)誤差因素，得到有意義的管理無(wú)效率造成的冗余。利用Frontier 4.1采用最大似然法估計(jì)得出3年的SFA回歸方程未知參數(shù)的LR單邊檢驗(yàn)顯著性水平和正負(fù)情況，結(jié)論如下：

主要的環(huán)境變量對(duì)5種投入松弛變量的系數(shù)均通過(guò)5%顯著性檢驗(yàn)，且5個(gè)模型2013年和2015年的LR單邊檢驗(yàn)均通過(guò)5%的顯著性水平，2017年則均通過(guò)1%的顯著性水平。這說(shuō)明外部環(huán)境因素對(duì)湖南省各縣的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入冗余存在顯著影響，證明了環(huán)境變量選取的合理性。具體而言：

從2013年和2015年的情況來(lái)看：基建和教育的影響系數(shù)均為負(fù)，說(shuō)明提高這兩個(gè)環(huán)境變量的水平可減少投入的松弛量，從而有利于提高科技減貧效率;財(cái)政和金融深化的影響系數(shù)為正，說(shuō)明提高這兩個(gè)環(huán)境變量的水平無(wú)利于提升減貧效率，可能是當(dāng)時(shí)的財(cái)政和金融資源未能公平流入貧困人群，甚至由此加劇貧富差距，或是惠農(nóng)政策提高了相關(guān)農(nóng)戶的收入預(yù)期，從而盲目擴(kuò)大生產(chǎn)導(dǎo)致更為嚴(yán)重的粗放式農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)。

2017年的情況則有所不同：財(cái)政和金融深化的影響系數(shù)轉(zhuǎn)為負(fù)，說(shuō)明此時(shí)提高這兩個(gè)環(huán)境變量的水平有利于提高減貧效率，可能是金融發(fā)展水平越高，金融機(jī)構(gòu)的資源分配機(jī)制變得越完善;同時(shí)財(cái)政支農(nóng)的措施更為多元化和科學(xué)，如在給予貧困戶資金的同時(shí)，提供了科學(xué)養(yǎng)殖、種植和經(jīng)營(yíng)指導(dǎo)，有效避免了相關(guān)貧困戶盲目生產(chǎn)的問(wèn)題。

第三階段：利用第二階段計(jì)算出的調(diào)整（剔除環(huán)境因素）后投入變量值與原始產(chǎn)出值，再次運(yùn)用DEA模型進(jìn)行測(cè)算。調(diào)整后的測(cè)算結(jié)果如表2-1-3。

由該表可見(jiàn)，各縣科技減貧效率調(diào)整后的平均值從2013年的0.47至2015年的0.62，再到2017年的0.72?？梢?jiàn)，部分縣域科技減貧綜合效率的相對(duì)差距在逐漸縮小，通過(guò)對(duì)比2013年和2015年調(diào)整后的數(shù)據(jù)，科技減貧綜合效率值的平均值從0.47到0.62，其中純技術(shù)效率平均值從0.75到0.76，而規(guī)模效率平均值提升幅度相對(duì)更大，即從0.62到0.81。說(shuō)明引起2015年科技減貧效率值提升的主要原因是規(guī)模效率在顯著提升。

可以看出來(lái)，安化、邵陽(yáng)、平江、江華等縣在2013年至2017年，剔除環(huán)境因素前后的科技減貧效率始終相對(duì)處于前位，說(shuō)明減貧效率十分高效。分析原因：發(fā)現(xiàn)他們都有著良好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。并且自2015年起，各縣積極響應(yīng)國(guó)家發(fā)布關(guān)于科技減貧的政策，探索科技的多元化減貧途徑。如江華縣主打創(chuàng)建科技扶貧專家服務(wù)團(tuán);邵陽(yáng)縣建立種植運(yùn)輸一體化科技示范基地;安化縣自2016年全面推進(jìn)電氣化制茶葉，首個(gè)嘗試電商平臺(tái)的搭建，集中力量開(kāi)創(chuàng)“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”模式。

而桂東、汝城、永順、古丈等縣在剔除環(huán)境因素前后始終處于后位，這些地區(qū)處于湖南的西北部及偏遠(yuǎn)地區(qū)。分析原因可能是金融發(fā)展水平及市場(chǎng)化程度低，無(wú)法達(dá)到規(guī)模效應(yīng)，因此環(huán)境因素?zé)o法體現(xiàn)其影響效果。

剔除環(huán)境因素前后的科技減貧效率發(fā)生下降且幅度較大的如鳳凰縣、桑植縣等，分析原因發(fā)現(xiàn)這些縣科技減貧的主要途徑是依靠于財(cái)政撥款單一途徑，無(wú)法實(shí)現(xiàn)內(nèi)生創(chuàng)造。

總結(jié)上述分析，可見(jiàn)當(dāng)前扶貧重心應(yīng)是解決這些深度貧困縣的脫貧問(wèn)題，他們的情況普遍為：經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)十分薄弱，如信息交通供水等基礎(chǔ)設(shè)施滯后且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一;各縣的財(cái)力十分薄弱，扶貧手段匱乏，無(wú)法支持科技基礎(chǔ)建設(shè)來(lái)提升經(jīng)濟(jì)活力;金融發(fā)展水平低，人均收入低，居民無(wú)法實(shí)現(xiàn)規(guī)模產(chǎn)出與輸出，無(wú)法獲得價(jià)值回報(bào)。

（2）Tobit模型的實(shí)證結(jié)果分析

為評(píng)估各地區(qū)科技減貧效率因素的影響力，并找出主要影響因素，本文構(gòu)建了Tobit回歸模型，并利用Eviews 10.0進(jìn)行回歸。湖南各貧困縣科技減貧效率Tobit回歸模型結(jié)果整理如下。

從三個(gè)表可以看出，2013年和2015年互聯(lián)網(wǎng)普及程度（x1）沒(méi)有通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明其與科技減貧效率的相關(guān)性不顯著，這可能是因?yàn)樵诋?dāng)年互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)較少地參與到科技減貧的工作中;而2017年互聯(lián)網(wǎng)普及程度（x1）通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明其在2017年較多地參與到科技減貧工作中，產(chǎn)生較為明顯的影響，這可能是因?yàn)檎?017年加大了“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)模式”的探索，并在減貧工作中卓有成效。

三年的教育水平（x3）都沒(méi)有通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明該指標(biāo)選取不合理。三年的工業(yè)化水平（x2）均通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，而財(cái)政支持力度（x4）均通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明這兩個(gè)指標(biāo)對(duì)湖南省科技減貧效率有比較明顯的影響。其中（x2）的估計(jì)系數(shù)從2013年的0.183到2015年的0.218再到2017年的0.109，即工業(yè)化水平對(duì)科技減貧效率的“效用”存在邊際遞減的規(guī)律，財(cái)政支持力度也存在類似的規(guī)律，這說(shuō)明這兩項(xiàng)投入達(dá)到一定的規(guī)模后其產(chǎn)生的效用開(kāi)始出現(xiàn)減弱。

2013年縣域金融發(fā)展水平（x5）沒(méi)有通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明當(dāng)年其與科技減貧效率的相關(guān)性不顯著，這可能是自2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)以來(lái)，各縣的金融發(fā)展無(wú)法達(dá)成規(guī)模和資源配置效率低下而導(dǎo)致整體的金融發(fā)展水平低下。但p值相當(dāng)接近0.05，可認(rèn)為具有一定的影響程度，此時(shí)系數(shù)估計(jì)值為負(fù)說(shuō)明在當(dāng)年金融發(fā)展水平低下的環(huán)境對(duì)科技減貧的效率存在抑制影響。2015年和2017年（x5）通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)估計(jì)值從0.0138上升至0.176，說(shuō)明其有利的影響程度逐步加大，這可能是因?yàn)榻陙?lái)國(guó)家重視金融發(fā)展，如出臺(tái)普惠金融、科技金融等政策。

三、政策建議

1.堅(jiān)持多元化科研投入，強(qiáng)化科技支撐作用

湖南省科技投入依然存在科技投入強(qiáng)度較低、科技投入結(jié)構(gòu)不夠合理、運(yùn)行機(jī)制有待優(yōu)化等問(wèn)題，構(gòu)建多元化的科技創(chuàng)新投入機(jī)制是解決問(wèn)題的關(guān)鍵。部分縣域雖自然條件豐富但科研投入方式仍然單一，如只發(fā)展旅游業(yè)或單一經(jīng)濟(jì)種植業(yè)，存在規(guī)模效用減弱的趨勢(shì)。應(yīng)強(qiáng)化科技在生產(chǎn)中的支撐作用，繼續(xù)深化實(shí)施科技特派員制度，積極推動(dòng)科研人才下鄉(xiāng)，推進(jìn)科研育種基地的建設(shè);推進(jìn)湖南省深度貧困地區(qū)和丘陵山區(qū)農(nóng)田移機(jī)化改造，引進(jìn)更多優(yōu)良品種經(jīng)濟(jì)作物;加強(qiáng)關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，積極部署重大科技項(xiàng)目，搶占科技制高點(diǎn)。

2.提供高質(zhì)量科技供給，建立長(zhǎng)效減貧機(jī)制

各縣域在加快科研投入、促進(jìn)規(guī)模生產(chǎn)、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，更要注重引進(jìn)高質(zhì)量的科技供給，預(yù)防經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。湖南省政府應(yīng)積極引領(lǐng)各縣級(jí)政府，建立信息產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系，推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、人工智能同實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。各縣市應(yīng)積極穩(wěn)妥地化解傳統(tǒng)落后的舊產(chǎn)能，開(kāi)展對(duì)外開(kāi)放與合作、培育新動(dòng)能，從而形成新產(chǎn)業(yè)集群，構(gòu)建起長(zhǎng)效的科技供給減貧機(jī)制。

3.促進(jìn)科技與金融結(jié)合，優(yōu)化資金投入結(jié)構(gòu)

湖南省主要深度貧困地區(qū)，均存在自然條件差、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)弱、文化程度低的普遍問(wèn)題。但金融發(fā)展水平低下，無(wú)內(nèi)生創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力，才是主要原因。雖加大財(cái)政支持能有效減緩貧困，但不是長(zhǎng)效之計(jì)。在加強(qiáng)財(cái)政投入的同時(shí)，應(yīng)強(qiáng)化商業(yè)銀行支農(nóng)力度，改善農(nóng)村金融發(fā)展環(huán)境，推進(jìn)金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè);引導(dǎo)外流資金回流，提高農(nóng)村金融效率;農(nóng)村金融改革的戰(zhàn)略要考慮把促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步作為重點(diǎn)目標(biāo)。

4.建立新科技統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系，深化成果考核制度

我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，當(dāng)前的科技統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系已不能滿足復(fù)雜多變的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。應(yīng)建立科學(xué)有效的省級(jí)層面的新科技統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系，既可用于科技創(chuàng)新發(fā)展的過(guò)程監(jiān)測(cè)，也可用于科技轉(zhuǎn)化成果的評(píng)價(jià)分析，從而提高科技統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系的監(jiān)管與導(dǎo)航作用，防止科研投入資源的浪費(fèi)。并促使成果考核制度的完善，有利于減貧考核驗(yàn)收工作的開(kāi)展，同時(shí)提供更加準(zhǔn)確的觀測(cè)指標(biāo)，有效監(jiān)督科技科研開(kāi)發(fā)轉(zhuǎn)換為成果。

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基金項(xiàng)目：2019年省級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：S201910555055）;2018年南華大學(xué)大學(xué)生研究性學(xué)習(xí)和創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：2018XJXZ437）

（作者單位：南華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理與法學(xué)學(xué)院）