張永江, 袁俊麗, 劉雨瀟

(1.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)村社會(huì)事業(yè)發(fā)展中心,北京 100122; 2.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院,江蘇南京 210095)

“三農(nóng)”問題一直是事關(guān)國(guó)家發(fā)展全局的戰(zhàn)略性問題。在我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型期的新格局下,農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展依舊是我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)建設(shè)中的短板。2017年十九大報(bào)告提出了“產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效、生活富?！钡泥l(xiāng)村振興戰(zhàn)略總目標(biāo),意味著我國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村正式邁入歷史新階段,全面推動(dòng)農(nóng)村社會(huì)、生態(tài)、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域穩(wěn)步發(fā)展,實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略成為當(dāng)前及未來一段時(shí)期的工作重點(diǎn)。作為推動(dòng)鄉(xiāng)村振興的重要資金來源,近年來我國(guó)財(cái)政用于農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的資金規(guī)模不斷增加,據(jù)中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2010—2020年數(shù)據(jù)顯示,財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出年均增長(zhǎng)率達(dá)到11.41%;財(cái)政支農(nóng)支出占財(cái)政總支出的比重不斷上升,2020年達(dá)到9.75%,比2007年上升2.91百分點(diǎn)。但在財(cái)政資金的使用過程中,積聚了資金投入波動(dòng)幅度較大、支出結(jié)構(gòu)不盡合理、涉農(nóng)資金管理混亂、地方財(cái)政監(jiān)管不到位等深層次問題和矛盾[1-2]。在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的新形勢(shì)下,探究財(cái)政支農(nóng)整體效率表現(xiàn)及其影響因素成為當(dāng)前急需攻關(guān)的難題,具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

盡管已有研究對(duì)財(cái)政支農(nóng)效率評(píng)價(jià)展開了豐富的討論,但是學(xué)者們較多從經(jīng)濟(jì)效率單一角度來衡量財(cái)政支農(nóng)的投入產(chǎn)出效果[3-6]。然而,在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略時(shí)期,生態(tài)環(huán)境、文化發(fā)展因素日益突出,僅從經(jīng)濟(jì)角度評(píng)價(jià)財(cái)政支農(nóng)效率無(wú)法適應(yīng)時(shí)代要求,亟待農(nóng)村生態(tài)、文化等多維度對(duì)財(cái)政支農(nóng)效率綜合評(píng)價(jià)。盡管一些學(xué)者將效率評(píng)價(jià)指標(biāo)擴(kuò)展至涵蓋經(jīng)濟(jì)、生態(tài)、社會(huì)效益維度[6-7],但是相關(guān)研究選取指標(biāo)較少,無(wú)法全面反映農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展現(xiàn)狀,更難以體現(xiàn)財(cái)政支持農(nóng)村發(fā)展效率特征。

關(guān)于財(cái)政支農(nóng)支出效率水平影響因素的實(shí)證研究,已有研究圍繞財(cái)政政策變量和經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素,探討財(cái)政支出規(guī)模、財(cái)政自給度、城市化水平、農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資、農(nóng)村地理位置、制度環(huán)境、農(nóng)戶參與度及受教育程度等因素對(duì)財(cái)政支農(nóng)效率的影響[8-13]。但是相關(guān)研究主要聚焦于綜合技術(shù)效率,鮮有對(duì)其分解效率的影響因素進(jìn)行探討,無(wú)法深入理解財(cái)政用于支持農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的制約因素和激勵(lì)因素。在全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興背景下,以往研究難以從實(shí)踐層面精準(zhǔn)地對(duì)改進(jìn)財(cái)政支農(nóng)效率進(jìn)行指導(dǎo)。因此,本研究主要探討分析以下問題:在鄉(xiāng)村振興背景下,如何構(gòu)建符合鄉(xiāng)村振興目標(biāo)要求的效率評(píng)價(jià)體系?財(cái)政支農(nóng)整體效率表現(xiàn)如何?財(cái)政支農(nóng)效率受到哪些因素的影響?本研究構(gòu)建基于鄉(xiāng)村振興視角的財(cái)政支農(nóng)支出效率評(píng)價(jià)體系,運(yùn)用超效率-數(shù)據(jù)-包絡(luò)分析(SBM-DEA)模型和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型,測(cè)算2015—2019年我國(guó)各省財(cái)政支農(nóng)支出的靜態(tài)效率以及動(dòng)態(tài)效率,并通過Tobit隨機(jī)效應(yīng)面板回歸模型考察財(cái)政支農(nóng)支出效率水平的影響因素,以期為已有研究提供有益補(bǔ)充與借鑒,為相關(guān)政策制定提供依據(jù)。

1 財(cái)政支農(nóng)支出效率的測(cè)度

1.1 測(cè)度方法

1.1.1 SBM-DEA法 本研究采用Tone提出的超效率SBM-DEA模型[14]測(cè)算財(cái)政支農(nóng)支出的靜態(tài)效率。相比于超效率DEA模型,該模型假設(shè)投入和產(chǎn)出可以按不同比例變化,對(duì)決策單元(DMU)測(cè)度更加準(zhǔn)確。模型基本形式如式(1)和式 (2):

(1)

(2)

1.1.2 Malmquist指數(shù)模型 本研究選用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型測(cè)算財(cái)政支農(nóng)支出的動(dòng)態(tài)效率,模型基本形式如式(3):

(3)

(4)

式(4)表示技術(shù)變化與技術(shù)效率變化的分離。其中,第一部分EF表明t～(t+1)時(shí)期生產(chǎn)效率變化;第二部分TC表明t～(t+1)時(shí)期技術(shù)變化率。進(jìn)一步放松固定規(guī)模報(bào)酬假設(shè),可得式(5):

(5)

1.2 指標(biāo)選取

在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下,財(cái)政對(duì)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村的投入不再局限于經(jīng)濟(jì)方面,而是向人居環(huán)境、文化氛圍、農(nóng)民生活、鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)等多個(gè)方面拓展,這凸顯了以往財(cái)政支農(nóng)支出效率評(píng)價(jià)體系的局限性[13,15]。因此,本研究參考中央和地方涉農(nóng)政府部門出臺(tái)的鄉(xiāng)村振興評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,從投入和產(chǎn)出2個(gè)方面構(gòu)建效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

在投入指標(biāo)的構(gòu)建上,考慮到各省(市、區(qū))財(cái)政支出數(shù)據(jù)的可得性,參照石磊等的研究[16],選擇人均財(cái)政農(nóng)林水支出規(guī)模作為效率評(píng)價(jià)的投入變量。產(chǎn)出指標(biāo)的構(gòu)建包括農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境和人居環(huán)境、鄉(xiāng)村文風(fēng)和文化治理、農(nóng)村居民生活水平4個(gè)方面。具體產(chǎn)出指標(biāo)設(shè)計(jì)如下:

一是產(chǎn)業(yè)興旺維度指標(biāo)。產(chǎn)業(yè)興旺是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施的重要支柱,該指標(biāo)包括農(nóng)業(yè)發(fā)展和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件2個(gè)方面。在具體指標(biāo)的選擇上,選取農(nóng)林牧漁業(yè)增加值和勞動(dòng)生產(chǎn)率作為農(nóng)業(yè)發(fā)展代理變量,選取農(nóng)業(yè)綜合機(jī)械化、農(nóng)田供水普及率、農(nóng)村用電水平反映該地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件。

二是生態(tài)宜居維度指標(biāo)。生態(tài)宜居是推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施的重要組成部分,是生態(tài)文明建設(shè)的著力點(diǎn),包括生態(tài)環(huán)境和人居環(huán)境[17]。具體選擇綠化覆蓋率反映該地區(qū)的自然環(huán)境宜居情況,人居環(huán)境宜居維度選擇污水處理率、生活垃圾無(wú)害化處理率、人均住宅建筑面積這3個(gè)指標(biāo)反映農(nóng)村人工環(huán)境和居住環(huán)境。

三是鄉(xiāng)風(fēng)文明與治理有效維度指標(biāo)。鄉(xiāng)風(fēng)文明與治理有效是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施的軟條件,分別采用文化事業(yè)與數(shù)字治理2個(gè)方面進(jìn)行評(píng)估。發(fā)展文化事業(yè)有助于凈化民間不良風(fēng)氣,提升農(nóng)民思想高度和精神層次。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下,數(shù)字技術(shù)的發(fā)展能夠增強(qiáng)鄉(xiāng)村政社互動(dòng),有效促進(jìn)鄉(xiāng)村社會(huì)治理變革,提升鄉(xiāng)村治理現(xiàn)代化水平[18]。在具體指標(biāo)的選擇上,選取農(nóng)村人均藏書量、文化站從業(yè)人員密度、文化服務(wù)提供次數(shù)3個(gè)指標(biāo)作為文化事業(yè)指標(biāo),選擇農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率作為數(shù)字治理指標(biāo)。

四是生活富裕維度指標(biāo)。生活富裕是國(guó)家實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的終極目標(biāo),主要通過農(nóng)村居民的收入水平、消費(fèi)水平等方面反映,具體指標(biāo)選擇人均可支配收入、人均工資性收入、人均消費(fèi)支出以及農(nóng)村居民耐用品消費(fèi)支出。此外,考慮到縮短城鄉(xiāng)差距是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略目標(biāo)之一,本研究進(jìn)一步選擇城鄉(xiāng)居民收入比和城鄉(xiāng)居民消費(fèi)比反映農(nóng)村居民生活富裕水平。

表1 效率評(píng)價(jià)原始產(chǎn)出指標(biāo)體系設(shè)置

1.3 數(shù)據(jù)來源

鑒于西藏有大量數(shù)據(jù)缺失和異常,綜合考慮樣本評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的可得性,本研究選擇東部、中部、西部30個(gè)省份(不包括香港、澳門、臺(tái)灣和西藏)作為研究對(duì)象,將2015—2019年作為樣本研究期。所有指標(biāo)數(shù)據(jù)均根據(jù)2016—2020年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)社會(huì)年鑒》《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城鄉(xiāng)建設(shè)年鑒》等相關(guān)年鑒數(shù)據(jù)整理所得。為消除規(guī)?；蛩睾蛢r(jià)格因素,將相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)?；推綔p化處理。涉及到農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值的相關(guān)指標(biāo),按照2014年農(nóng)林牧漁業(yè)增加值指數(shù)對(duì)其進(jìn)行平減處理。涉及到農(nóng)民收入和消費(fèi)的相關(guān)指標(biāo),按照2014年農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)其進(jìn)行調(diào)整。本研究用于綜合評(píng)價(jià)的指標(biāo)均為正向指標(biāo),滿足指標(biāo)同趨勢(shì)化。

2 效率測(cè)度結(jié)果與分析

2.1 財(cái)政支農(nóng)支出效率的區(qū)域分析

2.1.1 綜合技術(shù)效率分析 2015—2019年財(cái)政支農(nóng)支出綜合技術(shù)效率地區(qū)差異如圖1所示。由圖1可知,從時(shí)間趨勢(shì)看,東部地區(qū)的綜合技術(shù)效率呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì),中部和西部地區(qū)效率整體變化趨勢(shì)較為平穩(wěn)。通過橫向比較不同區(qū)域發(fā)現(xiàn),中部地區(qū)的綜合技術(shù)效率值最高,東部地區(qū)次之,西部地區(qū)綜合技術(shù)效率值最低。

2.1.2 純技術(shù)效率分析 2015—2019年財(cái)政支農(nóng)

支出純技術(shù)效率區(qū)域差異如圖2所示。從時(shí)間趨勢(shì)上來看,東部地區(qū)純技術(shù)效率較為平穩(wěn),稍微呈上升趨勢(shì);中部地區(qū)波動(dòng)較大,呈下降趨勢(shì)。這是因?yàn)闁|部地區(qū)制度保障、政策執(zhí)行力、技術(shù)支持、管理水平較為有效,對(duì)財(cái)政支農(nóng)資源的使用較為充分。通過橫向比較發(fā)現(xiàn),東部地區(qū)純技術(shù)效率最高,有2年達(dá)到純技術(shù)效率有效,中部和西部地區(qū)在整個(gè)考察期內(nèi)均沒有達(dá)到純技術(shù)效率有效,說明純技術(shù)效率低下是這些地區(qū)綜合技術(shù)效率未達(dá)到有效的原因之一。

2.1.3 規(guī)模效率分析 圖3展示了2015—2019年規(guī)模效率區(qū)域差異。從時(shí)間趨勢(shì)看,東中西區(qū)域的規(guī)模效率在2015—2019年總體呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì),可能是隨著財(cái)政支農(nóng)支出的日益擴(kuò)大,各地政府更加關(guān)注規(guī)模效率,規(guī)模效率有所提升。從區(qū)域差異看,中部地區(qū)規(guī)模效率處于領(lǐng)先水平,2019年的規(guī)模效率值達(dá)到0.838,而西部和東部地區(qū)的規(guī)模效率較低。西部地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后,財(cái)政投資規(guī)模嚴(yán)重不足,可能處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段,而東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況比較發(fā)達(dá),財(cái)政資金投入較多,處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段。

結(jié)合圖1、圖2、圖3可知,中部地區(qū)的綜合效率處于領(lǐng)先水平,主要?dú)w功于規(guī)模效率的提升。規(guī)模效率與純技術(shù)效率分別是制約東部與西部地區(qū)綜合技術(shù)效率提高的主要因素。在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略穩(wěn)步推進(jìn)時(shí)期,各區(qū)域應(yīng)針對(duì)自身財(cái)政支農(nóng)支出效率存在的問題制定相應(yīng)的政策方針,以促使財(cái)政支農(nóng)活動(dòng)高效實(shí)施。

2.3 財(cái)政支農(nóng)支出效率變動(dòng)分析

為深入了解2015—2019年我國(guó)財(cái)政支農(nóng)支出效率變化,本研究對(duì)各省各年度全要素生產(chǎn)率(Malmquist)指數(shù)分別進(jìn)行計(jì)算,對(duì)財(cái)政支農(nóng)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行分析。

2.3.1 財(cái)政支農(nóng)效率的年度變動(dòng)分析 表2為2015—2019年各年份財(cái)政支農(nóng)全要素生產(chǎn)率及分解指標(biāo)結(jié)果。由表中數(shù)據(jù)可見,我國(guó)財(cái)政支農(nóng)投入效率在2015—2019年間呈波動(dòng)態(tài)勢(shì),全要素生產(chǎn)率平均變化小于1(0.993),說明我國(guó)財(cái)政支農(nóng)支出效率年均降低0.7%。從分解指標(biāo)看,樣本期間技術(shù)效率指數(shù)降低了0.6%,技術(shù)進(jìn)步指數(shù)降低0.2%,表明全要素生產(chǎn)率的降低是由技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步變化共同引起的。分階段看,在2015—2019年間,除2017—2018年Malmquist指數(shù)達(dá)到1.127,其余年份全要素生產(chǎn)率均小于1,最小年份是2015—2016年,Malmquist指數(shù)為0.955,下降4.5%。進(jìn)一步分析全要素生產(chǎn)率變化的原因。從技術(shù)效率變化看,大體上我國(guó)財(cái)政支農(nóng)技術(shù)效率呈上下波動(dòng)的變化趨勢(shì),這種變化由純技術(shù)效率變化與規(guī)模效率變化所致。分階段看,2015—2016年和2018—2019年的技術(shù)效率指數(shù)大于1,這主要得益于規(guī)模效率改善。其余年份的技術(shù)效率指數(shù)小于1,由純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同下降引起,且純技術(shù)效率下降幅度較大,說明管理制度有待完善。從技術(shù)進(jìn)步指數(shù)變化看,2015—2019年間只有2017—2018年技術(shù)進(jìn)步指數(shù)大于1,引起這一時(shí)期全要素生產(chǎn)率提升;其余年份技術(shù)指數(shù)均小于1,最小年份出現(xiàn)在2018—2019年,技術(shù)進(jìn)步指數(shù)下降7.6%,導(dǎo)致這期間全要素生產(chǎn)率大幅下降。

表2 2015—2019年財(cái)政支農(nóng)支出效率Malmquist指數(shù)及其分解的年度分析

2.3.2 財(cái)政支農(nóng)效率的區(qū)域變動(dòng)分析 考慮到不同地區(qū)發(fā)展水平差異,本研究給出了不同地區(qū)平均全要素生產(chǎn)率及分解效率,如表3所示。可以發(fā)現(xiàn),東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率指數(shù)最高,年均增長(zhǎng)率為2.4%。西部地區(qū)次之,中部地區(qū)最低,中部與西部地區(qū)全要素生產(chǎn)率變化小于1,年均增長(zhǎng)率分別為 -2.9%、-2.3%。進(jìn)一步從分解指標(biāo)看各地區(qū)全要素生產(chǎn)率變化原因。技術(shù)變化方面,東部、中部和西部地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)依次升高,表明西部地區(qū)技術(shù)得到改善。在技術(shù)效率指數(shù)方面,東部、中部、西部地區(qū)依次降低。東部地區(qū)綜合技術(shù)效率指數(shù)大于1,這期間主要得益于規(guī)模效率指數(shù)的提高;中部和西部地區(qū)綜合技術(shù)效率指數(shù)小于1,中部主要是受純技術(shù)效率拖累,西部則由純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)降低共同制約。綜上,東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率提高主要?dú)w功于規(guī)模效率指數(shù)的提升;中部地區(qū)是由技術(shù)退步與純技術(shù)效率指數(shù)所拖累,西部地區(qū)則是由純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)共同降低引起。

表3 2015—2019年財(cái)政支農(nóng)支出效率Malmquist指數(shù)及其分解的區(qū)域分析

3 財(cái)政支農(nóng)支出效率影響因素的實(shí)證研究

3.1 模型設(shè)定、變量選擇與數(shù)據(jù)說明

由于財(cái)政支農(nóng)效率為截?cái)鄶?shù)據(jù)特征變量,采用OLS估計(jì)可能造成估計(jì)有偏,本研究選用隨機(jī)效應(yīng)面板Tobit模型進(jìn)行估計(jì),模型設(shè)定如下:

EFit=α+∑jβjXj,jt+μit。

(6)

式中:EFit為被解釋變量財(cái)政支農(nóng)支出效率,分別為DEA測(cè)算的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率;i和t分別為第i個(gè)省份、第t年;α為截距項(xiàng);βj為待估系數(shù),Xj,it為本研究主要考察的變量,包括地方政府特征變量、農(nóng)戶特征變量、地區(qū)外部環(huán)境變量;μit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)如表4所示。

表4 變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)

地方政府特征變量選擇財(cái)政自給度和財(cái)政支農(nóng)比重2個(gè)變量。已有研究認(rèn)為,財(cái)政自給度是影響財(cái)政支農(nóng)支出效率的重要變量,一般認(rèn)為財(cái)政自給度越高的地區(qū),其財(cái)政支出效率越高。財(cái)政支農(nóng)比重反映財(cái)政支農(nóng)支出規(guī)模與地方政府對(duì)“三農(nóng)”問題的重視程度,本研究預(yù)期其影響方向?yàn)檎?/p>

地區(qū)農(nóng)戶特征變量選擇農(nóng)戶投資水平及農(nóng)戶受教育程度。農(nóng)戶投資水平可能會(huì)對(duì)財(cái)政支農(nóng)效率產(chǎn)生影響,理論上正向影響財(cái)政支農(nóng)支出效率;地區(qū)農(nóng)戶受教育程度反映了一個(gè)地區(qū)的人力資本狀況,地區(qū)人力資本水平越高,財(cái)政支農(nóng)支出效率可能越高。

地區(qū)外部環(huán)境變量選取地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)村金融活躍度4個(gè)變量。其中,地區(qū)生產(chǎn)總值反映了地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平,經(jīng)濟(jì)水平更高地區(qū)的財(cái)政支出管理體系越完善,財(cái)政支農(nóng)效率可能越高;城鎮(zhèn)化有利于改善農(nóng)村環(huán)境,但也可能擠出農(nóng)村投資,對(duì)財(cái)政支農(nóng)效率的影響方向未知;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可能影響農(nóng)業(yè)發(fā)展,從而對(duì)財(cái)政支農(nóng)支出效率產(chǎn)生影響,其影響方向預(yù)判未知;金融資金與財(cái)政資金共同作用于農(nóng)村發(fā)展,可能對(duì)財(cái)政支農(nóng)支出效率有影響,農(nóng)村金融活躍度的影響方向未知。

考慮到數(shù)據(jù)可得性,本研究選擇的樣本區(qū)間為2015—2019年,樣本覆蓋30個(gè)省份(不包括香港、澳門、臺(tái)灣和西藏)。具體數(shù)據(jù)來源于2016—2020年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)金融年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》。為消除由于時(shí)間序列導(dǎo)致的價(jià)格波動(dòng)因素,本研究對(duì)農(nóng)戶投資、農(nóng)村金融發(fā)展水平、地區(qū)生產(chǎn)總值均進(jìn)行了平減化處理。

3.2 實(shí)證結(jié)果與分析

3.2.1 綜合技術(shù)效率影響因素分析 由表5可知,Wald檢驗(yàn)與LR檢驗(yàn)均通過了1%的顯著性水平,說明模型存在個(gè)體效應(yīng),表明選用隨機(jī)效應(yīng)面板Tobit模型較為合理。本研究進(jìn)一步采用廣義最小二乘法(GLS)隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行估計(jì),Wald檢驗(yàn)值為63.39,表明模型設(shè)定合理?；貧w結(jié)果顯示,地方政府特征變量方面,財(cái)政自給度系數(shù)顯著為正,表明財(cái)政自給度對(duì)財(cái)政支農(nóng)綜合技術(shù)效率有顯著的積極影響,與陳明的結(jié)論[8]一致?？赡苁且?yàn)樨?cái)政自給度提高了地區(qū)的財(cái)政實(shí)力和財(cái)政監(jiān)督制度的完善程度,雄厚的財(cái)政實(shí)力與完善的財(cái)政監(jiān)督制度有助于提高財(cái)政支出效率。財(cái)政支農(nóng)比重在5%的置信度水平下顯著為負(fù),表明財(cái)政支農(nóng)規(guī)模對(duì)財(cái)政支農(nóng)支出綜合術(shù)技效率有負(fù)向影響,與王謙等的研究結(jié)論[13]一致?？赡苁且?yàn)樨?cái)政支農(nóng)存在支出規(guī)模不合理、支出結(jié)構(gòu)不優(yōu)問題,這些問題降低了財(cái)政支農(nóng)支出綜合技術(shù)效率。

從地區(qū)農(nóng)戶特征變量看,地區(qū)農(nóng)戶投資水平與農(nóng)戶受教育程度系數(shù)顯著為正,表明地區(qū)農(nóng)戶投資水平與農(nóng)戶人力資本水平越高,越有利于發(fā)揮財(cái)政支農(nóng)資金作用,財(cái)政支農(nóng)效率水平越高。地區(qū)外部環(huán)境變量方面,農(nóng)村金融活躍度與城鎮(zhèn)化水平對(duì)財(cái)政支農(nóng)綜合技術(shù)效率有顯著影響。農(nóng)村金融發(fā)展可以更好地發(fā)揮財(cái)政政策作用,從而提高財(cái)政支農(nóng)支出的綜合技術(shù)效率。城鎮(zhèn)化率系數(shù)在1%的置信水平下顯著為負(fù),表明城鎮(zhèn)化降低了財(cái)政支農(nóng)支出綜合技術(shù)效率水平,對(duì)農(nóng)村的“反哺”作用尚未發(fā)揮。

3.2.2 綜合技術(shù)效率分解指標(biāo)影響因素分析 由表6中Wald檢驗(yàn)、LR檢驗(yàn)結(jié)果可見,使用隨機(jī)效應(yīng)面板Tobit模型較為合理。純技術(shù)效率和規(guī)模效率的GLS回歸結(jié)果說明模型整體擬合程度良好,模型設(shè)定較為合理。

表6 財(cái)政支農(nóng)支出純技術(shù)和規(guī)模效率影響因素回歸結(jié)果

具體來看,地方政府特征變量中,財(cái)政自給度對(duì)純技術(shù)效率和規(guī)模效率均有正向影響。在財(cái)政自給度較高地區(qū),財(cái)政支農(nóng)績(jī)效管理更完備,支農(nóng)監(jiān)管力度更強(qiáng),更多措施和機(jī)制保障促進(jìn)財(cái)政效率提升。財(cái)政支農(nóng)支出比重對(duì)規(guī)模效率影響的回歸系數(shù)在Tobit模型和GLS中顯著為負(fù),可能是財(cái)政支出規(guī)模存在最優(yōu)投入規(guī)模,樣本期間財(cái)政支農(nóng)支出規(guī)模可能處于規(guī)模報(bào)酬遞減區(qū)間。農(nóng)戶投資水平與農(nóng)村金融活躍度對(duì)2種分解效率均有正向顯著影響。作為財(cái)政資金的補(bǔ)充來源,農(nóng)戶投資及金融資本可與財(cái)政資金結(jié)合形成創(chuàng)新型的財(cái)政支農(nóng)方式,產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng),從而提高財(cái)政支農(nóng)支出純技術(shù)效率和規(guī)模效率。

農(nóng)戶受教育程度、城鎮(zhèn)化水平、地區(qū)生產(chǎn)總值和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)純技術(shù)效率和規(guī)模效率產(chǎn)生了差異性的影響。其中,農(nóng)戶受教育程度對(duì)規(guī)模效率有顯著正向影響,對(duì)純技術(shù)效率無(wú)顯著影響。城鎮(zhèn)化水平對(duì)2種分解效率均有負(fù)向影響。地區(qū)生產(chǎn)總值的系數(shù)對(duì)純技術(shù)效率影響的回歸系數(shù)在Tobit模型和GLS中顯著為正,表明在經(jīng)濟(jì)狀況良好的地區(qū)更有利于純技術(shù)效率的提高,對(duì)規(guī)模效率無(wú)影響。

4 結(jié)論及政策啟示

本研究基于鄉(xiāng)村振興目標(biāo)要求構(gòu)建了財(cái)政支農(nóng)支出效率的多維評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用超效率 SBM-DEA 模型評(píng)估了我國(guó)30個(gè)省份2015—2019年財(cái)政支農(nóng)支出效率,并利用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估。進(jìn)一步選用隨機(jī)效應(yīng)面板Tobit模型,實(shí)證分析財(cái)政支農(nóng)效率及分解指標(biāo)的影響因素,研究結(jié)論如下:一是我國(guó)整體財(cái)政支農(nóng)支出綜合技術(shù)效率較低,是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同引起的,規(guī)模效率相對(duì)較低是關(guān)鍵因素。二是從靜態(tài)視角看,中部地區(qū)財(cái)政支農(nóng)綜合技術(shù)效率較高,東部地區(qū)次之,西部地區(qū)最低。三是從動(dòng)態(tài)視角看,我國(guó)財(cái)政支農(nóng)投入效率整體呈下降趨勢(shì),綜合技術(shù)效率指數(shù)降低了0.6%,技術(shù)進(jìn)步指數(shù)降低了0.2%。四是地方財(cái)政自給度、農(nóng)戶投資水平、農(nóng)戶受教育程度、農(nóng)村金融活躍度正向影響財(cái)政支農(nóng)支出綜合技術(shù)效率,而財(cái)政支農(nóng)比重、城鎮(zhèn)化水平負(fù)向影響綜合技術(shù)效率。分解綜合技術(shù)效率回歸結(jié)果顯示,影響規(guī)模效率的變量對(duì)財(cái)政支農(nóng)綜合技術(shù)效率均有顯著影響。

基于本研究結(jié)論有以下政策啟示:第一,完善財(cái)政支農(nóng)支出績(jī)效評(píng)價(jià)。根據(jù)支農(nóng)項(xiàng)目類型、投資地區(qū)特征,從經(jīng)濟(jì)性、環(huán)境性等多維度靈活制定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,建立預(yù)算資源配置與資金使用績(jī)效關(guān)聯(lián)機(jī)制,完善支農(nóng)資金日常動(dòng)態(tài)監(jiān)管機(jī)制。第二,調(diào)整財(cái)政支農(nóng)規(guī)模,優(yōu)化財(cái)政支農(nóng)結(jié)構(gòu)。立足于本地區(qū)鄉(xiāng)村發(fā)展資源稟賦優(yōu)勢(shì),明確財(cái)政支農(nóng)的差異化目標(biāo),因勢(shì)利導(dǎo)強(qiáng)化地區(qū)內(nèi)和區(qū)域間財(cái)政支農(nóng)資金的良性互動(dòng),提高財(cái)政支農(nóng)資金運(yùn)用的指向性和精準(zhǔn)性,明確涉農(nóng)政府部門責(zé)任。第三,拓寬支農(nóng)資金來源渠道,發(fā)揮多元投入?yún)f(xié)同作用。激發(fā)農(nóng)戶投資熱情,鼓勵(lì)農(nóng)村金融產(chǎn)品創(chuàng)新,提高農(nóng)村金融市場(chǎng)活躍度,利用減稅降費(fèi)等優(yōu)惠政策鼓勵(lì)社會(huì)資本投資鄉(xiāng)村振興,推動(dòng)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。第四,加快城鄉(xiāng)融合發(fā)展,營(yíng)造有利的財(cái)政支農(nóng)環(huán)境。持續(xù)推進(jìn)城鄉(xiāng)基本公共服務(wù)普惠共享,完善鄉(xiāng)村衛(wèi)生、文化等公共服務(wù)和公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),完善城鄉(xiāng)發(fā)展要素良性互動(dòng)機(jī)制,促進(jìn)城市對(duì)于鄉(xiāng)村地區(qū)的輻射帶動(dòng)作用。