□趙 健

（黃淮學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，河南 駐馬店463000）

一、引言

作為聯(lián)合國社會發(fā)展問題之首的貧困問題，是人類社會發(fā)展所面臨的共同威脅，一直以來都是困擾世界各國發(fā)展的難題之一。改革開放以來，中國的減貧工作取得了顯著效果，截至2019年，我國農(nóng)村貧困人口從2012 年年底的9899 萬人減少至551 萬人，貧困發(fā)生率則從10.2%降至0.6%①數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計(jì)局2019年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。。2020 年3 月6 日，習(xí)近平總書記在決戰(zhàn)決勝脫貧攻堅(jiān)座談會上指出“脫貧攻堅(jiān)目標(biāo)任務(wù)接近完成”。但脫貧攻堅(jiān)任務(wù)依舊艱巨，目前尚有52 個(gè)貧困縣和1113 個(gè)貧困村，已摘掉貧困帽子的貧困縣、貧困村和貧困人口則面臨鞏固脫貧成果的嚴(yán)峻任務(wù)。同時(shí)，也應(yīng)清楚地認(rèn)識到，2020 年消除絕對貧困，并不是說沒有貧困，相對貧困在未來還會長期存在，后續(xù)如何鞏固拓展脫貧攻堅(jiān)成果，防止返貧，對曾經(jīng)的深度貧困地區(qū)和特殊貧困群體，“扶上馬，再送一程”是非常必要的，因此測度減貧效應(yīng)，探索減貧經(jīng)驗(yàn)，是一個(gè)持續(xù)性的話題。

農(nóng)村貧困人口的減少和農(nóng)民脫貧離不開財(cái)政資金和金融資金的有力支持，財(cái)政支農(nóng)資金主要用于農(nóng)業(yè)和農(nóng)村發(fā)展的建設(shè)性資金投入，金融支農(nóng)則連接了資金的供給和需求，實(shí)現(xiàn)了資金的融通[1](p95)。從本質(zhì)上講，財(cái)政與金融存在本質(zhì)差異，前者既是經(jīng)濟(jì)行為，更是社會行為，要兼顧倫理、社會和政治等因素，以公平、正義和人權(quán)保障等社會訴求為目標(biāo)；而金融則僅僅是一種經(jīng)濟(jì)行為，其固有的趨利性和“嫌貧愛富”的特點(diǎn)，加上貧困人口的弱質(zhì)性，往往因?yàn)閷①Y源流向高效率的人群和區(qū)域而在解決貧困問題時(shí)失靈，一定程度上扮演了農(nóng)村資金“抽水機(jī)”的角色，更加劇了農(nóng)村貧困的程度。國內(nèi)外實(shí)踐和理論也充分證明，金融扶貧導(dǎo)致的市場失靈等問題需要肩負(fù)公共責(zé)任的財(cái)政來有效解決，這就需要財(cái)政與金融協(xié)同共進(jìn)，“市場+政府”的支農(nóng)減貧模式。2019 年12 月，中央經(jīng)濟(jì)工作會議對脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)、鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提出新要求。會議指出，要瞄準(zhǔn)全面建成小康社會硬任務(wù)，打好防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn)，繼續(xù)實(shí)施積極的財(cái)政政策和穩(wěn)健的貨幣政策，持續(xù)釋放內(nèi)需潛力，推進(jìn)脫貧攻堅(jiān)和鄉(xiāng)村振興。2020 年5 月，政府工作報(bào)告指出，要使積極的財(cái)政政策更加積極有為，集中精力抓好“六穩(wěn)”“六?！?，穩(wěn)住經(jīng)濟(jì)基本盤，確保實(shí)現(xiàn)脫貧攻堅(jiān)目標(biāo)，為全面建成小康社會夯實(shí)基礎(chǔ)。

現(xiàn)有研究顯示，目前我國財(cái)政金融扶貧中存在諸如財(cái)政扶貧項(xiàng)目偏移、財(cái)政資金使用效率低（王漢杰，2020）[1](p95)，重財(cái)政金融支農(nóng)資金規(guī)模、輕協(xié)同效率（姜松，2013）[2](p6)，財(cái)政金融資金各自為政、協(xié)作不足（韓占兵，2014）[3](p25)等一系列問題。從中部六省相關(guān)數(shù)據(jù)可以看出，2012 年農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)①此處農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)用小型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)與新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)之和表示，數(shù)據(jù)來源于2018 各省《金融運(yùn)行報(bào)告》。總資產(chǎn)為31903.5 億元，2018 年總資產(chǎn)則為74277.4 億元，財(cái)政支農(nóng)從2543.36 億元增至4597.81 億元，而反映城鄉(xiāng)居民生活差異的恩格爾平均系數(shù)則從2015年的0.034②數(shù)據(jù)由各省2019年《統(tǒng)計(jì)年鑒》計(jì)算整理而來。變?yōu)?.1035。為什么在農(nóng)村金融快速發(fā)展和財(cái)政支農(nóng)規(guī)模擴(kuò)大的同時(shí)，城鄉(xiāng)差距愈來愈大，相對于城鎮(zhèn)而言，農(nóng)村貧困程度加深？財(cái)政金融支農(nóng)減貧是否能真正實(shí)現(xiàn)“1+1＞2”的效果？如何克服當(dāng)前新冠肺炎疫情影響，保持財(cái)政金融支農(nóng)減貧政策穩(wěn)定、協(xié)同共進(jìn)、分區(qū)分級精準(zhǔn)幫扶？這些都是值得我們思考的問題。以協(xié)同效率為切入點(diǎn)，基于中部六省1994—2018 年的相關(guān)數(shù)據(jù)，剖析財(cái)政金融支農(nóng)減貧效應(yīng)及其時(shí)空特點(diǎn)，這對于減緩農(nóng)村貧困，制定財(cái)政金融扶貧政策，實(shí)現(xiàn)扶貧工作長期性、穩(wěn)定性，激發(fā)農(nóng)村人口發(fā)展的內(nèi)生動力，逐步實(shí)現(xiàn)共同富裕具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于財(cái)政金融支農(nóng)減貧的研究可追溯到20世紀(jì)70 年代左右，經(jīng)理論界和實(shí)務(wù)界眾多學(xué)者的不懈努力，積累了一系列豐富的研究成果。從現(xiàn)有文獻(xiàn)看，研究內(nèi)容主要集中在如下三個(gè)方面。

其一，金融支農(nóng)的減貧研究。理論和實(shí)踐反復(fù)證明金融是支持農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有效供給，是破解貧困惡性循環(huán)的關(guān)鍵。有關(guān)金融支農(nóng)減貧的研究主要包括金融支農(nóng)減貧的作用機(jī)理、金融支農(nóng)減貧的績效和金融支農(nóng)減貧的途徑及方法。崔艷娟（2012）認(rèn)為金融支農(nóng)通過經(jīng)濟(jì)增長、收入分配等途徑改善了貧困群體的經(jīng)濟(jì)狀況[4](p118)。羅荷花（2019）認(rèn)為通過金融服務(wù)可使農(nóng)戶獲得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及其他形式的創(chuàng)業(yè)資金，提升農(nóng)戶及其子女教育經(jīng)費(fèi)等減輕農(nóng)戶貧困程度[5](p83)。部分學(xué)者采用實(shí)證方法研究了金融支農(nóng)減貧的效率，溫紅梅（2014）借助數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）對縣域金融支農(nóng)情況進(jìn)行了研究，認(rèn)為農(nóng)村金融整體支農(nóng)效率較低，且外部環(huán)境對其支農(nóng)效果影響顯著[6](p111)。一些研究認(rèn)為金融支農(nóng)減貧效率存在明顯的區(qū)域差異，發(fā)展不均衡，呈現(xiàn)“東高西低中部塌陷”之勢，黎翠梅和曹建珍（2012）、張一青和彭非（2016）等均持上述觀點(diǎn)[7](p9)[8](p50)。近期的研究更多集中在普惠金融支農(nóng)減貧問題上，黃敦平（2019）認(rèn)為要充分發(fā)揮政府對經(jīng)濟(jì)的干預(yù)作用，改善金融基礎(chǔ)設(shè)施，大力發(fā)展普惠金融，從而實(shí)現(xiàn)金融的減貧效應(yīng)[9](p60)。

其二，財(cái)政支農(nóng)的減貧研究。財(cái)政支農(nóng)是政府主導(dǎo)的減貧工作的重要政策工具，大量研究顯示，財(cái)政支農(nóng)對減貧具有積極意義。其對貧困群體的效應(yīng)體現(xiàn)在“造血”和“輸血”兩種模式上，前者通過財(cái)政支農(nóng)為農(nóng)戶提供各類有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的支援服務(wù)，直接提升農(nóng)戶初始財(cái)富水平，增加接受教育的機(jī)會，改善其增收能力；后者通過增加農(nóng)業(yè)資本和人力資本投入，提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，實(shí)現(xiàn)減緩貧困的間接效應(yīng)（高齊圣，2019）[10](p40)。鄒文杰（2019）以2007—2017 年省級面板數(shù)據(jù)為樣本，研究了財(cái)政支農(nóng)減貧效果，認(rèn)為財(cái)政支農(nóng)政策對減貧具有積極作用，但存在明顯的門檻特征。因此政府在制定政策時(shí)，應(yīng)充分考慮區(qū)域經(jīng)濟(jì)特征，因地制宜調(diào)整財(cái)政支農(nóng)支出結(jié)構(gòu)，以更好發(fā)揮財(cái)政支農(nóng)的減貧效應(yīng)[11](p115)。龐輝（2020）借助廣義二元線性回歸模型（Logistic）研究了財(cái)政支農(nóng)政策下農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營行為，結(jié)果顯示，農(nóng)戶對財(cái)政政策的了解度和滿意度對其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營行為具有正效應(yīng)，減貧效果會更明顯[12](p110)。

其三，財(cái)政金融支農(nóng)協(xié)同減貧研究。埃文斯（Evans）等認(rèn)為“三農(nóng)”自身的弱質(zhì)性離不開金融和財(cái)政的有力支持，政府的有效引導(dǎo)可保障金融資金流向貧困地區(qū)和貧困人群的持續(xù)性[13](p95)[14](p10)[15](p32)。財(cái)政政策可以通過對金融機(jī)構(gòu)貼息等風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償方式，降低金融支農(nóng)減貧的成本和風(fēng)險(xiǎn)，激勵金融機(jī)構(gòu)參與扶貧，同時(shí)財(cái)政政策可有效改善農(nóng)村經(jīng)濟(jì)環(huán)境，提升金融支農(nóng)減貧作用的發(fā)揮。國內(nèi)大部分學(xué)者將研究焦點(diǎn)聚集在財(cái)政金融支農(nóng)減貧的效率上，普遍認(rèn)為我國當(dāng)前財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率較低，兩者各自為政、缺乏協(xié)同，協(xié)同效率存在明顯的區(qū)域差異，李鴻漸（2016）等均得到類似結(jié)論。一部分研究文獻(xiàn)考慮了財(cái)政金融支農(nóng)的效果，探討了其與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合、城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展等之間的問題[16](p164)。一部分文獻(xiàn)研究了財(cái)政金融支農(nóng)效率的影響因素，主要包括地方政策權(quán)限差異、貨幣政策間接傳導(dǎo)機(jī)制、財(cái)政金融資源分布均衡性等。從現(xiàn)有文獻(xiàn)看，大部分研究是分別考察財(cái)政支農(nóng)效率和金融支農(nóng)效率，個(gè)別測度兩者協(xié)同效率的則是基于截面數(shù)據(jù)，采用多元回歸模型進(jìn)行分析的?？紤]協(xié)同效率差異性時(shí)，樣本集中在全國和東、中、西部三個(gè)區(qū)域；很少有研究文獻(xiàn)關(guān)注中部六省財(cái)政金融支農(nóng)減貧問題，對協(xié)同效率測度缺少時(shí)空差異的綜合研究。中部六省是東西融合、南北對接的重要經(jīng)濟(jì)區(qū)，其減貧扶貧工作，尤其是鞏固扶貧成果的成效對促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)均衡高速發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義?；谏鲜隹紤]，以中部六省為研究對象，立足其財(cái)政金融支農(nóng)減貧的現(xiàn)狀，測度其協(xié)同效率水平及發(fā)展演化規(guī)律，并提出相應(yīng)的政策建議。

三、財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率測度

（一）模型設(shè)定

選擇數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的效率指數(shù)（DEAMalmquist）測度財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率，以充分考慮其時(shí)空差異。該方法是馬姆奎斯特（Malmquist）于1953 年提出的，后經(jīng)眾多學(xué)者努力，1994 年羅爾夫（Rolf）和法勒（Fare）等人將該指數(shù)與DEA 理論相結(jié)合，使其更為廣泛地被應(yīng)用到金融、工業(yè)、醫(yī)療等部門。

DEA是對其決策單元投入規(guī)模、技術(shù)有效性做出的評價(jià)，其具體模型多樣，有規(guī)模報(bào)酬不變的C2R模型、規(guī)模報(bào)酬可變的BC2模型、技術(shù)有效的C2GS2模型以及對決策單元進(jìn)行分類或排隊(duì)的C2WHmxoing 模型。假定規(guī)模報(bào)酬是可變的，同時(shí)考慮技術(shù)有效性，為便于后續(xù)實(shí)證分析，模型構(gòu)建如下：

設(shè)樣本中有n個(gè)個(gè)體（決策單元），每一個(gè)體均有m個(gè)投入指標(biāo)，p個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，則每個(gè)個(gè)體的效率評價(jià)指標(biāo)hj可由式（1）計(jì)算。

其中，yrj為第j個(gè)個(gè)體的產(chǎn)出指標(biāo)，ur為該產(chǎn)出指標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，xij為第j個(gè)個(gè)體的投入指標(biāo)，vi為該投入指標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)。則第j個(gè)個(gè)體相對效率優(yōu)化評價(jià)模型DEA即為：

該模型的含義是以權(quán)重vi、ur為變量，以效率指標(biāo)hj為約束，以第j0個(gè)個(gè)體效率指數(shù)最大化為目標(biāo)函數(shù)的評價(jià)體系，可評價(jià)該個(gè)體生產(chǎn)相對于其他個(gè)體決策體系是否有效。上述基于DEA 模型只限于對截面決策單元間的相對有效性的評價(jià)，無法實(shí)現(xiàn)個(gè)體的縱向比較，因此可借助Malmquist 指數(shù)對決策單元不同時(shí)期的效率進(jìn)行縱向比較。其基本計(jì)算公式為：

其中M（yt+1，xt+1，yt，，xt）為效率指數(shù)，其取值大小反映效率的變化趨勢。大于1，表示效率是增加的；等于1，表示效率是保持不變的；小于1，表示效率是降低的。Dt(xt+1,yt+1)表示以t時(shí)期的技術(shù)表示的t+1時(shí)期的效率水平，Dt+1(xt+1,yt+1)表示t+1時(shí)期的效率水平，Dt(xt,yt)表示t期的效率水平，Dt+1(xt+1,yt+1)表示以t+1 時(shí)期的技術(shù)表示的t時(shí)期的效率水平。基于DEA模型的Malmquist指數(shù)就可以測度財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率的變化趨勢。

（二）指標(biāo)選取

借助模型（1）和（2）測度財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率，需要選擇相應(yīng)的投入變量和產(chǎn)出變量，參考現(xiàn)有成果，同時(shí)考慮了數(shù)據(jù)的可獲取性，立足中部六省實(shí)際，構(gòu)建指標(biāo)體系（如表1）所示。

表1：投入產(chǎn)出指標(biāo)體系及計(jì)算方法

（三）數(shù)據(jù)來源及處理

相關(guān)數(shù)據(jù)來源于歷年《中國農(nóng)業(yè)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省份歷年《統(tǒng)計(jì)年鑒》《金融年鑒》和《金融運(yùn)行報(bào)告》、國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站及各省統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。樣本時(shí)間段為1994—2018 年，這是因?yàn)?992年中共十四大提出了發(fā)展社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制，考慮到政策效應(yīng)的滯后性，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)分析，市場經(jīng)濟(jì)體制凸顯其作用基本在兩年后，研究個(gè)體為中部六省，這是因?yàn)橹胁苛∪丝诙?，是中國?jīng)濟(jì)的重要市場，目前尚屬于欠發(fā)達(dá)地區(qū)，其減貧成效對中國經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)健康發(fā)展具有重要影響和參考價(jià)值。

表1中產(chǎn)出指標(biāo)包括兩方面：一是農(nóng)戶貧困程度，這是一負(fù)向指標(biāo)；二是反映農(nóng)村生產(chǎn)條件的指標(biāo)，由農(nóng)機(jī)總動力和有效灌溉面積組成，這是一正向指標(biāo)。其中農(nóng)戶貧困程度由經(jīng)濟(jì)貧困、教育貧困和社會貧困三部分組成，經(jīng)濟(jì)貧困用農(nóng)戶人均純收入表示，數(shù)據(jù)處理時(shí)，1994—2009年的名義貧困線以當(dāng)年頒布的扶貧標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)；2010 年之后的則做如下處理：首先將國家2011 年頒布的貧困線2300 元/人（2010 年不變價(jià)），轉(zhuǎn)化為各年份的名義值，計(jì)算方法為2300×cpi，cpi為居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)環(huán)比值（2010=100）的當(dāng)年值；隨后可計(jì)算經(jīng)濟(jì)貧困度

對數(shù)值進(jìn)行對數(shù)處理是為了弱化異方差。教育貧困考慮了農(nóng)戶接受教育的程度，用農(nóng)村在校小學(xué)生、中學(xué)生和高中生總和與本省在校學(xué)生總數(shù)之比來表示，計(jì)算方法為：（農(nóng)村在校小學(xué)生人數(shù)+農(nóng)村在校初中生人數(shù)+農(nóng)村在校高中生人數(shù)）/所在省份（在校小學(xué)生人數(shù)+在校初中生人數(shù)+在校高中生人數(shù)）。社會貧困用農(nóng)戶享受社會服務(wù)和與社會溝通的程度來反映，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的可獲取性，選擇農(nóng)村寬帶接入戶數(shù)占所在省份寬帶接入用戶總數(shù)的比值來表示。

（四）協(xié)同效率的測度結(jié)果

采用DEA-Malmquist 指數(shù)模型可對中部六省1994—2018 年財(cái)政金融支農(nóng)減貧的協(xié)同效率進(jìn)行測度。因篇幅所限，表2 給出了中部六省的2005—2018 年的測度結(jié)果。

四、中部六省財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率的時(shí)空差異

由測度結(jié)果可以看出中部六省財(cái)政金融支農(nóng)減貧的協(xié)同效率存在時(shí)間和空間上的差異，為進(jìn)一步分析財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率的時(shí)間特征，繪制了中部六省1994—2018 年的變化趨勢圖（如圖1）。由圖1結(jié)合表2的測度結(jié)果可以看出：

表2：中部六省財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率測度結(jié)果

（一）協(xié)同效率的時(shí)間差異

1.協(xié)同效率時(shí)間差異的趨勢變化。其一，從時(shí)間看，中部六省財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率存在較為明顯的波動規(guī)律，具有一定的集簇性。從1994—2018 年的數(shù)據(jù)看，協(xié)同效率數(shù)值往往呈現(xiàn)連續(xù)幾年的上升，隨后連續(xù)幾年的下跌，再繼續(xù)上升、下跌。這說明財(cái)政金融支農(nóng)減貧的協(xié)同效率不僅受兩者自身效率和相互配合度的影響，在一定程度上還受到外部政策環(huán)境的影響。2008 年因受到國際金融危機(jī)的嚴(yán)重沖擊，協(xié)同效率在2008年和2009 年出現(xiàn)明顯下降，隨著中國人民銀行一系列適度寬松貨幣政策的實(shí)施，協(xié)同效率開始呈現(xiàn)快速上升趨勢。2012—2014 年效率呈現(xiàn)下跌狀，這是因?yàn)?012 年黨的十八大以來，黨中央、國務(wù)院加大了對貧困地區(qū)尤其是深度貧困地區(qū)政策的扶持力度，對農(nóng)戶減貧工作更注重質(zhì)量和效率，這一時(shí)期，財(cái)政和金融支農(nóng)工作處于調(diào)整震蕩期，之后的2014 年，協(xié)同效率得到了大幅度提升。其二，整體上看，中部六省財(cái)政金融支農(nóng)減貧的協(xié)同效率呈上升趨勢。從歷年測度結(jié)果看，雖然存在波動，但在短暫的下跌之后很快回歸到上升趨勢。除1996、1999、2000、2003等個(gè)別年份外，基本都是上升趨勢，且協(xié)同效率數(shù)值在穩(wěn)步增大。其三，數(shù)據(jù)顯示，大部分年份中部六省財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率的數(shù)值高于1，這在一定程度上改善了早期文獻(xiàn)研究結(jié)果中提出的“中國財(cái)政金融支農(nóng)協(xié)同效率低于1”的局面。作為政策“洼地”的中部六省一直以來面臨東部沿海地區(qū)高水平經(jīng)濟(jì)發(fā)展與西部大開發(fā)的雙向夾擊，無論是資源稟賦還是政策傾向上都處于相對弱勢地位，支農(nóng)減貧協(xié)同效率的提升，說明中部六省財(cái)政金融在支農(nóng)過程中逐步形成了相互配合、相互協(xié)調(diào)、合力發(fā)展的良好局面，有效助力了農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

圖1：1994—2008年中部六省財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率平均值趨勢圖

2.協(xié)同效率時(shí)間差異的過程演化。描述性分析結(jié)果顯示，中部六省財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率具有一定的集簇性，為更清楚地把握協(xié)同效率的變化特征，可進(jìn)一步分析其演化規(guī)律，為政策制定和實(shí)施提供理論依據(jù)，提升實(shí)施效果。為便于書寫，實(shí)證分析過程中將協(xié)同效率變量記為xt。

第一，數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)?；谥胁苛〉呢?cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率數(shù)據(jù)，反映了1994—2018 年的基本情況，為保證模型結(jié)果的可靠性，需要對面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，綜合運(yùn)用各種檢驗(yàn)方法均顯示，1994—2018 年協(xié)同效率序列是平穩(wěn)的。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3：協(xié)同效率序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

第二，AR 過程。在平穩(wěn)性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步對協(xié)同效率系列的演化規(guī)律進(jìn)行識別和判斷。以中部六省1994—2018年協(xié)同效率的各年度均值為樣本，該序列的自相關(guān)函數(shù)拖尾特征明顯，偏自相關(guān)函數(shù)則出現(xiàn)3期截尾，因此構(gòu)建向量自回歸模型AR（3）模型，模型回歸結(jié)果如式（5）所示，括號內(nèi)為各偏回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

AR 過程結(jié)果顯示：其一是滯后1 期和2 期在5%的顯著性水平下均通過了顯著性檢驗(yàn)，而滯后3 期則沒通過檢驗(yàn)。這說明財(cái)政金融協(xié)同效率具有一定的平滑性和記憶力，觀察值之間會出現(xiàn)“聚類”現(xiàn)象，如果前期值較高，接下來的兩期均會出現(xiàn)“走高”態(tài)勢。其二是自回歸系數(shù)分別為0.5134、0.0964 和-0.0838，其取值大小決定了協(xié)同效率序列變量的走勢特征。三者之和為0.5260，說明協(xié)同效率具有較強(qiáng)的持久性和記憶力。其三是0.5260小于1，說明自相關(guān)函數(shù)是衰減的，但衰減速度不是很快，大概需要8 年左右才降至0 點(diǎn)。其四是從中部六省的數(shù)據(jù)看，短期內(nèi)協(xié)同效率具有較強(qiáng)的記憶力和持久性，歷史值對觀察值影響較大；但從長期看，協(xié)同效率波動并不是很強(qiáng)烈，需要持續(xù)8年才逐步趨于穩(wěn)定狀態(tài)。

（二）協(xié)同效率的空間差異

1.協(xié)同效率空間差異的描述性統(tǒng)計(jì)分析。表4 給出了中部六省1994—2018 年財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率的均值及排名情況。從區(qū)域角度看，江西省在支農(nóng)減貧方面交出了一份滿意的民生答卷，位居第一。江西是紅色老區(qū)，自然條件并不適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但在支農(nóng)減貧協(xié)同方面取得了如此高效率，其經(jīng)驗(yàn)是值得關(guān)注的，其重要舉措就是注重提升基礎(chǔ)設(shè)施。2016 年的數(shù)據(jù)顯示，江西省中央預(yù)算內(nèi)15 億元投入農(nóng)網(wǎng)改造升級工程，1.3 億元投入農(nóng)村安全飲水鞏固提升工程，1.6 億元省級財(cái)政投入農(nóng)田水利和環(huán)境整治等項(xiàng)目，縣鄉(xiāng)村道路、橋梁項(xiàng)目中注入4.99 億元資金，“土豪”式的財(cái)政投入不僅改善了農(nóng)村地區(qū)發(fā)展條件，更為減貧脫貧奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。金融支農(nóng)方面，截至2017年年底，累計(jì)發(fā)放699.1 億元精準(zhǔn)扶貧貸款，建檔立卡貧困戶貸款余額96.9 億元，其中小額信貸累計(jì)貸款金額75.9 億元，惠及16.62萬戶貧困戶[19]（孔凡斌，2019）。

湖北省和河南省協(xié)同效率基本相同，安徽和湖南不相上下，都有上升的空間。而山西省的數(shù)據(jù)卻不盡人意，位居六省尾部，讓人堪憂。這種局面很大程度上是近幾年供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和環(huán)保新規(guī)導(dǎo)致的，煤炭產(chǎn)能降低，使得山西這個(gè)煤炭大省的經(jīng)濟(jì)處于一種無力狀態(tài)，財(cái)政支農(nóng)資金增長率過慢，農(nóng)業(yè)基本建設(shè)投入不足。要提升支農(nóng)減貧協(xié)同效率，山西省應(yīng)深入分析當(dāng)下形勢，找準(zhǔn)原因，發(fā)揮優(yōu)勢，積極應(yīng)對，才有奮起追趕的可能性。

2.協(xié)同效率空間差異效應(yīng)檢驗(yàn)?；诒? 對中部六省財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率測度的歷年數(shù)值，進(jìn)一步借助方差分析對中部六省支農(nóng)減貧協(xié)同效率的空間差異進(jìn)行定量分析。方差分析結(jié)果如表5所示。

表5：中部六省財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率的方差分析

方差分析結(jié)果顯示，F(xiàn) 統(tǒng)計(jì)量的P 值接近于0，所以拒絕原假設(shè)，說明省份因子對財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率的影響是顯著的，六個(gè)省份之間的協(xié)同效率存在顯著差異。且省份因子與協(xié)同效率的影響效應(yīng)占總效應(yīng)的57.022%，兩者之間是中度相關(guān)的。

3.協(xié)同效率空間差異的面板模型。面板模型可進(jìn)一步考察中部六省間財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率的空間差異。基于樣本數(shù)據(jù)，首先對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行混合效應(yīng)和固定效應(yīng)檢驗(yàn)，結(jié)果顯示F統(tǒng)計(jì)量大于臨界值，因此拒絕原假設(shè)，選擇個(gè)體效應(yīng)模型。再采用Hausman 檢驗(yàn)，最終選擇個(gè)體固定效應(yīng)模型，回歸結(jié)果如式（6）所示。

其中虛擬變量Di表示中部六省，其中i=2，3，…，6 分別表示河南省、安徽省、山西省、湖南省和江西省，其定義如式（7）所示。

R2=0.6668，Adjust-R2=0.6126，F(xiàn)值為3.0782，其概率值為0.0033。

從面板模型回歸結(jié)果看，中部六省財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率序列的區(qū)域特征基本和總體特征是一致的，滯后1 期和2 期的影響是正向的，滯后3期則是負(fù)向的，三期滯后合計(jì)基本解釋了當(dāng)期值變動的48.2%左右；各省份自發(fā)性協(xié)同效率存在明顯差異，其中江西省明顯高于其他各省份，其次是湖北和河南，兩省水平基本一致，安徽和湖南隨后，山西省位居最后。

五、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

基于中部六省1994—2018年財(cái)政金融支農(nóng)減貧的現(xiàn)狀與歷史演變數(shù)據(jù)，采用DEA-Malmquist效率指數(shù)，測度了財(cái)政金融支農(nóng)減貧的協(xié)同效率，并從時(shí)間和空間兩個(gè)維度考察了協(xié)同效率的差異和演化規(guī)律。研究結(jié)果顯示：其一，從時(shí)間上看，中部六省財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率雖有波動，基本上呈上升趨勢。樣本區(qū)間內(nèi)，中部六省財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率大部分年份實(shí)現(xiàn)了“1+1＞2”的效果。其二，時(shí)間和空間上均顯示，財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率具有一定的集簇性，且短期內(nèi)具有較強(qiáng)的記憶力和持久性，長期波動并不是很強(qiáng)烈，需要持續(xù)8 年才逐步趨于穩(wěn)定狀態(tài)。其三，時(shí)間和空間上均顯示，中部六省之間財(cái)政金融支農(nóng)減貧協(xié)同效率存在省際差異，江西省明顯高于其他各省份，隨后是湖北、河南、安徽和湖南，山西省的數(shù)據(jù)則處于較低水平，亟待提高。

（二）政策啟示

2020年12月，中央農(nóng)村工作會議中提出“在向第二個(gè)百年奮斗目標(biāo)邁進(jìn)的歷史關(guān)口，鞏固和拓展脫貧攻堅(jiān)成果，全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興，加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化”，要實(shí)現(xiàn)上述政策預(yù)期，中部六省需要理順財(cái)政與金融支農(nóng)減貧機(jī)制，通過財(cái)政與金融支農(nóng)資金有效耦合，提升財(cái)政金融支農(nóng)減貧的協(xié)同效率?；诒疚膶?shí)證研究結(jié)論，中部六省應(yīng)將提升減貧資金的使用效率作為財(cái)政與金融支農(nóng)減貧協(xié)同的總體目標(biāo)，共同發(fā)揮其杠桿和引導(dǎo)作用。

首先，要以提升貧困農(nóng)戶的綜合生產(chǎn)能力為目標(biāo)，構(gòu)建財(cái)政與金融支農(nóng)減貧協(xié)同機(jī)制。以提高貧困農(nóng)戶的生產(chǎn)設(shè)施水平為著力點(diǎn)，財(cái)政支農(nóng)資金可通過“以獎代補(bǔ)”方式，發(fā)揮先導(dǎo)作用，穩(wěn)定和加強(qiáng)種糧農(nóng)民補(bǔ)貼，堅(jiān)持完善最低收購價(jià)政策，擴(kuò)大完全成本和收入保險(xiǎn)范圍。要調(diào)動農(nóng)民種糧的積極性，吸引金融信貸資金參與其中，提升財(cái)政金融支農(nóng)減貧的協(xié)同效率。其次，要以增加貧困農(nóng)戶的收入水平為目標(biāo)，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)扶貧的財(cái)政與金融協(xié)同支持機(jī)制。習(xí)近平總書記指出，產(chǎn)業(yè)興旺是解決農(nóng)村一切問題的前提。事實(shí)也證明，產(chǎn)業(yè)扶貧是激活貧困農(nóng)戶內(nèi)生發(fā)展動力，實(shí)現(xiàn)持久脫貧的最有效形式。通過產(chǎn)業(yè)驅(qū)動農(nóng)產(chǎn)品的增質(zhì)增效，為農(nóng)民增糧增收。因此，財(cái)政支農(nóng)資金可通過財(cái)政貼息形式，對承擔(dān)產(chǎn)業(yè)扶貧任務(wù)的相關(guān)企業(yè)的涉農(nóng)貸款給予一定的利息補(bǔ)貼，以此撬動銀行信貸資金投放，實(shí)現(xiàn)財(cái)政與金融支農(nóng)減貧的有效協(xié)同。再次，要以提升貧困農(nóng)戶信用能力為目標(biāo)，構(gòu)建造血扶貧的財(cái)政與金融協(xié)同支持機(jī)制。當(dāng)前，貧困農(nóng)戶擔(dān)保難、貸款難是其自我發(fā)展能力不強(qiáng)的重要根源。建議通過財(cái)政資金注入的形式，建立信貸擔(dān)?；?，增強(qiáng)貧困農(nóng)戶的信用能力，解決貧困農(nóng)戶貸款條件不足的問題。這樣可以一方面發(fā)揮財(cái)政資金的杠桿效用，另一方面也有利于降低金融機(jī)構(gòu)的信貸風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)貧困農(nóng)戶自我發(fā)展的造血能力。最后，要優(yōu)化財(cái)政金融支農(nóng)減貧的空間結(jié)構(gòu)。根據(jù)各地實(shí)際，實(shí)施有差異的財(cái)政金融支農(nóng)減貧政策，避免“一刀切”，增強(qiáng)針對性和有效性，實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)同減貧。