張家縉，王艷偉，黃 宜，王延敏

（1.云南農業(yè)大學 建筑工程學院，云南 昆明 650201；2.云南農業(yè)大學 經濟管理學院，云南 昆明 650201）

0 引言

2022年中央一號文件提出，要扎實穩(wěn)妥推進鄉(xiāng)村建設，保障和改善農村民生。黨的二十大報告也提出，全面推進鄉(xiāng)村振興，堅持農業(yè)農村優(yōu)先發(fā)展，加快建設農業(yè)強國。實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略是黨中央對“三農”工作的全面部署。云南省地處西南邊陲，屬于典型的“老、少、邊、窮”地區(qū)，鄉(xiāng)村振興進程中的短板突出，在農村基礎設施建設方面存在融資困難、欠賬較多、重復建設、利用率低下、無人管護等問題，制約了農村基礎設施對農民生產生活條件和農業(yè)經濟增長等服務功能的實現(xiàn)，因此，農村基礎設施投入產出比例是否經濟、資源配置是否合理、最終能否實現(xiàn)農村地區(qū)社會福利的最優(yōu)化等都是亟待解決的問題。在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，提高云南省農村基礎設施效率是促進農業(yè)農村現(xiàn)代化的必由之路［1］。

農村基礎設施在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施和農業(yè)農村可持續(xù)發(fā)展中處于基礎性支撐地位［2-3］，因而引起了專家學者的高度關注，學術界對農村基礎設施效率的相關研究逐漸增多并趨向成熟。在農村基礎設施評價及效率測度方面，大多采用改進TOPSIS法［4］、因子分析法［5］、熵權法［6］、DEA數(shù)據(jù)包絡分析方法［7-10］等，其中DEA方法可在不考慮指標量綱影響下同時對多投入、多產出進行效率評價而被廣泛使用，且隨著該模型的優(yōu)化與發(fā)展，其通過將變量的松弛問題、非期望產出問題及前沿面有效決策單元的進一步比較等問題納入考察范圍，演化出SBM模型［11］、超效率SBM模型［12］以及非期望產出的超效率SBM模型［13］等，為農村基礎設施效率測度的研究提供了方法支撐。在農村基礎設施效率的影響因素方面，學者們普遍認為當?shù)亟洕l(fā)展水平、農民收入及教育文化水平、財政分權、人口規(guī)?；蛎芏?、城鎮(zhèn)化水平等是影響農村基礎設施效率的主要因素。其中，倪細云等［14］采用多元有序Logistic模型，實證分析了影響陜西省農民對農田水利基礎設施建設滿意度的因素；曾福生等［8］運用Tobit模型對中國省際農業(yè)基礎設施供給效率的影響因素做了實證分析，研究表明教育水平對農業(yè)基礎設施供給效率產生顯著正向影響，而人均GDP、財政支農支出占GDP比重、市場經濟改革則造成顯著負向影響；何平均等［15］利用Tobit模型對我國農業(yè)基礎設施供給效率其他相關影響因素做了實證分析，豐富了既有的研究成果；林振德等［16］通過實證研究發(fā)現(xiàn)，地區(qū)經濟實力的提高對于農村公共基礎設施投資有很強的促進作用，且政府更傾向于向鄉(xiāng)村人口密集的地區(qū)投資基礎設施；丁黃艷等［17］在測算三峽庫區(qū)基礎設施效率后，通過構建動態(tài)空間滯后模型探討了基礎設施效率的時空溢出效應，發(fā)現(xiàn)經濟增長與人口密度對基礎設施效率產生了正向影響,地方稅收、城鎮(zhèn)化水平與基礎設施效率存在負相關關系；He等［18］通過對中國山區(qū)農村公共基礎設施投資效率影響因素的實證分析得出，自然地形、區(qū)位和交通是影響山區(qū)農村公共基礎設施投資效率的重要因素，村集體收入和人口規(guī)模也對農村公共基礎設施投資效率產生重要影響；劉瑋琳等［9］運用實證分析方法得到財政自主權、農村貧困程度、城鎮(zhèn)化水平、經濟發(fā)展水平、人口密度等因素對農村基本公共服務供給效率具有顯著影響的結論；李繼霞等［19］則進一步將空間距離影響納入研究范圍，運用空間計量模型考察了中國農村公共服務供給質量的空間溢出效應。綜合來看，以往對農村基礎設施效率的測度和研究方法主要采用DEA數(shù)據(jù)包絡分析方法，對效率影響因素的回歸分析多采用Logistic、Tobit、空間計量模型等，注重對影響因素的線性分析。然而，鮮有研究探析地級市層面農村基礎設施效率的空間效應，且對影響農村基礎設施效率非線性特征的研究存在改進的空間。

此外，在鄉(xiāng)村振興發(fā)展背景下，大量財政資金投入到農村基礎設施建設領域，而財政資金是否得到合理利用，對農村基礎設施效率產生何種影響，暫不得而知。另外，云南省各州（市）面對相同的政策背景和績效考核體系，州（市）政府間的效仿和競爭必然造成更頻繁的空間互動現(xiàn)象。因此，針對財政分權對農村基礎設施效率的作用關系拓展到空間背景下會呈現(xiàn)何種特征，以及財政分權對農村基礎設施效率的影響是否會因為不同農民收入水平而存在異質性等問題進行探索，將有利于云南政府因地制宜地制定農業(yè)農村發(fā)展政策，對實現(xiàn)云南省農業(yè)農村現(xiàn)代化具有重要的現(xiàn)實意義。

因此，本文基于非角度、非徑向的超效率SBM模型對2008—2020年云南省16個州（市）的農村基礎設施效率進行了測算，分析了其時空演化態(tài)勢；在此基礎上運用全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)刻畫出其空間集聚特征，并進一步利用空間計量模型研究了云南省農村基礎設施效率的空間溢出效應；最后采用面板門檻回歸模型進行了非線性實證研究。

1 云南省農村基礎設施效率測度

1.1 模型設定

在對云南省農村基礎設施效率評價的過程中，DEA數(shù)據(jù)包絡分析方法可在不受限于指標量綱影響下，同時對各投入和各產出進行效率測算而被廣泛使用。但該模型未能很好地考慮到投入產出變量的“松弛”問題，且無法衡量各有效決策單元之間的效率大小問題，而改進的DEA超效率SBM模型不僅能較好地解決“松弛”問題，還可對效率≥1的決策單元(DMU)進行對比，更為深入地探究效率問題［20］。本文設定基于規(guī)模報酬不變（CRS）的農村基礎設施超效率SBM模型進行評價，農村基礎設施效率的模型構建方程為：

式（1）中，eff表示農村基礎設施效率，n表示決策單元個數(shù)，m、s分別代表投入、產出要素的個數(shù)，以上要素共同構成每個決策單元；X表示投入矩陣中的元素，Y表示期望產出矩陣中的元素。

1.2 評價指標與數(shù)據(jù)說明

本研究在總體把握云南省農村基礎設施現(xiàn)有建設情況的基礎上，測算了2008—2020年云南省16個州（市）的農村基礎設施效率，以期精準有效地呈現(xiàn)出各地區(qū)農村基礎設施效率水平及差異。借鑒已有研究［7-8，10-11，21-24］并結合《“十四五”推進農業(yè)農村現(xiàn)代化規(guī)劃》政策文件中農村基礎設施建設的目標導向，構建云南省農村基礎設施效率評價指標體系（表1），其中部分指標利用農民人均數(shù)據(jù)，以降低各地區(qū)間因不同農村居民基數(shù)對評價結果造成的誤差。具體指標解釋如下：（1）農村公路基礎設施。借鑒已有研究［25］將三、四級公路以及等外公路的總里程數(shù)作為衡量農村公路設施的代理變量；（2）農村水利基礎設施。為較準確地呈現(xiàn)出各地區(qū)農村水利設施差異，利用農村有效灌溉面積與各州（市）農村人口數(shù)的比值表示；（3）農村電力基礎設施。利用農村用電量與各州（市）農村人口數(shù)的比值作為反映農村電力設施供應情況的數(shù)值變量；（4）農村物流基礎設施。鑒于中國郵政的特殊性和普惠性，將其在農村投遞路線的總里程數(shù)作為替代變量；（5）農村電信基礎設施。鑒于信息化社會發(fā)展的現(xiàn)實情況和需要，選取農村通寬帶村數(shù)來表示農村電信基礎設施的現(xiàn)狀；（6）期望產出方面。綜合選取農村居民人均可支配收入和農業(yè)生產總值反映產出規(guī)模。

本研究采用的相關數(shù)據(jù)均來源于《云南統(tǒng)計年鑒》，選用2008—2020年云南省16個州（市）的相關數(shù)據(jù)進行實證研究，其中對于部分缺失數(shù)據(jù)，采用年平均增長率補齊。另外，為消除通貨膨脹因素造成的物價變動，以降低效率測算結果誤差，所有以貨幣為單位的數(shù)據(jù)均以農業(yè)生產總值指數(shù)折算成2008年不變價格。

1.3 測度結果分析

運用超效率SBM模型，利用Matlab R2021a軟件對2008—2020年云南省16個州（市）的農村基礎設施效率進行測算，并借鑒前人研究按照四分法將云南省劃分為四大經濟區(qū)，分別為滇中經濟區(qū)、滇南經濟區(qū)、滇東北經濟區(qū)和滇西北經濟區(qū)，其中昆明、玉溪、楚雄3個州（市）歸屬于滇中經濟區(qū)，紅河、文山、普洱、西雙版納和德宏5個州（市）歸屬于滇南經濟區(qū)，曲靖、昭通2個州（市）歸屬于滇東北經濟區(qū)，大理、麗江、怒江、迪慶、保山、臨滄6個州（市）歸屬于滇西北經濟區(qū)［26］。全省的農村基礎設施效率均值分布情況如圖1所示。

圖1 2008—2020年云南省農村基礎設施效率均值分布情況

由圖1可以看出：滇中、滇南、滇東北、滇西北四大經濟區(qū)的農村基礎設施效率均值差異較大，滇東北地區(qū)農村基礎設施效率均值大部分優(yōu)于滇中、滇南和滇西北的，其中滇東北地區(qū)州（市）的農村基礎設施效率均值均處于高水平，滇中地區(qū)處于中等水平，而滇南和滇西北地區(qū)有一半以上州（市）的農村基礎設施效率均值較低。

從時序演進特征來看（圖2~圖3），在農村基礎設施效率均值方面總體表現(xiàn)為滇東北經濟區(qū)＞滇中經濟區(qū)＞滇南經濟區(qū)＞滇西北經濟區(qū)；在農村基礎設施效率方差方面總體表現(xiàn)為滇南經濟區(qū)＞滇西北經濟區(qū)＞滇中經濟區(qū)＞滇東北經濟區(qū)，表明了滇東北和滇中經濟區(qū)農村基礎設施效率的均值和方差均優(yōu)于滇南和滇西北經濟區(qū)的，即滇東北和滇中經濟區(qū)各年份的農村基礎設施效率值的差距較小，說明其農村基礎設施效率相對比較穩(wěn)定；而滇南和滇西北經濟區(qū)的方差相對較大，各年份效率值差距較大，農村基礎設施效率處于不穩(wěn)定的波動變化態(tài)勢。

圖2 分區(qū)域農村基礎設施效率均值的時序變化

圖3 分區(qū)域農村基礎設施效率方差的時序變化

2 財政分權對云南省農村基礎設施效率的空間溢出效應

2.1 空間相關性檢驗

2.1.1 全局空間自相關檢驗 依據(jù)地理學第一定律，任意事物都與其他事物存在相關關系，距離相近的事物聯(lián)系更密切，即在本研究中云南省各州（市）之間的農村基礎設施建設活動并非完全獨立的，彼此間會產生一定的影響［27］。因此，為了更好地反映云南省農村基礎設施效率及其影響因素的空間相關性，本研究選用全局莫蘭指數(shù)（Global Moran’s I）和局部莫蘭指數(shù)（Local Moran’s I）進行衡量。全局Moran’s I的計算公式為：

式（2）中，Wij為空間權重矩陣，Xi、Xj分別為X在相應空間單元i和j上的取值，為X的平均值，n為州（市）總數(shù)，i、j分別代表不同州（市）。鑒于農村基礎設施效率受到來自空間地理距離和經濟發(fā)展差距的雙重影響，本研究通過構建地理經濟嵌套矩陣，以期深入探究云南省農村基礎設施效率的空間溢出效應［28］。全局Moran’s I的閾值為［-1,1］，當Moran’s I＞0時，即為空間正相關，其值越大，則地理單元間的關系越緊密；相反，當Moran’s I＜0時，即為空間負相關，其值越小，則地理單元間分異越大；當Moran’s I=0時，空間呈隨機性。

根據(jù)公式（2），利用Stata MP 17.0軟件對2008—2020年云南省16個州（市）的全局Moran’s I進行測算，測算結果如表2所示。結果顯示：云南省農村基礎設施效率的全局莫蘭指數(shù)均顯著為正，且從整個研究期來看，農村基礎設施效率全局莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)出波動上升的態(tài)勢，表明云南省農村基礎設施效率存在顯著的空間正相關性且呈現(xiàn)不斷增強的態(tài)勢，即某個州（市）的農村基礎設施效率的發(fā)展會受到鄰近州（市）的農村基礎設施效率的影響，說明有必要使用空間計量模型開展進一步的研究。此外，在農村基礎設施效率的空間相關性分析中，若需深入掌握其空間集聚現(xiàn)象分布情況，還需運用局部莫蘭指數(shù)做進一步解析。

表2 2008—2020年云南省農村基礎設施效率的全局莫蘭指數(shù)

2.1.2 局部空間自相關檢驗 局部空間自相關檢驗采用局部莫蘭指數(shù)進行分析，本文通過Moran散點圖來衡量云南省農村基礎設施效率的空間差異程度（圖4）。農村基礎設施效率可分為4種相關模式：第一象限表示各州（市）自身的農村基礎設施效率較高，且周邊州（市）的農村基礎設施效率也較高（HH）；第二象限表示各州（市）自身的農村基礎設施效率較低，而周邊州（市）的農村基礎設施效率較高（LH）；第三象限表示各州（市）自身的農村基礎設施效率較低，且周邊州（市）的農村基礎設施效率也較低（LL）；第四象限表示各州（市）自身的農村基礎設施效率較高，而周邊州（市）的農村基礎設施效率較低（HL）。此外，第一、三象限指代正向空間相關關系，第二、四象限指代負向空間相關關系。本研究運用Stata MP 17.0軟件繪制2008—2020年云南省16個州（市）農村基礎設施效率的Moran散點圖，整理得出其空間集聚情況，其中部分州（市）所在象限未發(fā)生變化年份的散點圖限于篇幅限制予以省略。

圖4 云南省16個州（市）的農村基礎設施效率空間集聚特征

從圖4可以看出：2008—2010年，云南省各州（市）在4個象限的數(shù)量變化不明顯，處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)，其中低高集聚(LH)、低低集聚(LL)的州（市）數(shù)量均未發(fā)生變化，只有迪慶州在2009年從第二象限(HL)移動到第一象限(HH)；2011—2020年云南省各州（市）在4個象限內的波動變化也不明顯，僅怒江州在2011年從第四象限(HL)轉移到第三象限(LL)；值得注意的是2008—2019年第二象限(LH)內的州（市）有2個，且一直是楚雄州和紅河州；在2020年發(fā)生了較大的變化，迪慶州和大理州分別從第一象限(HH)、第三象限(LL)移動到第二象限(LH)，昭通市則由第四象限(HL)轉移到第三象限(LL)。在研究期內，位于第一、三象限的州（市）明顯多于位于第二、四象限的州（市），進一步說明了云南省各州（市）間農村基礎設施效率的空間正相關性顯著且具有增強的趨勢。

2.2 空間溢出效應分析

2.2.1 模型設定與檢驗 為深入探析云南省農村基礎設施效率空間外溢效應的大小，運用構建的空間計量模型進行測度，其中空間誤差模型(SEM)、空間滯后模型(SLM)和空間杜賓模型(SDM)為空間計量領域所常用的模型方法。依據(jù)前人的實證研究經驗［29］，本研究采用SEM模型和SLM模型的強化形式即SDM模型，綜合考察農村基礎設施效率的空間滯后項和解釋變量對其造成的影響大小及方向。然而，具體針對本研究所探討的云南省農村基礎設施效率的空間溢出效應，對SDM模型是否會退化成SEM模型或SLM模型的檢驗仍很必要［30］。

因此，本研究采用LR檢驗判定SDM模型是否會發(fā)生退化，進而確定本研究最終選取的空間計量模型，結果如表3所示?？梢钥闯?，基于地理經濟嵌套空間權重矩陣的設定，LR檢驗結果在1%的水平上顯著，表明SDM模型不會發(fā)生退化。模型通過Hausman檢驗，表示應采用固定效應模型。在參考劉爭等［31］研究的基礎上對空間計量模型進行檢驗，結果表明時間固定的SDM模型效果較佳，具體檢驗過程本文不再贅述。

表3 LR檢驗結果

依據(jù)上述分析構建本文的空間計量模型，計算公式為：

式（3）中，effit為被解釋變量農村基礎設施效率，Xit為解釋變量，αi為常數(shù)項，i、j分別表示不同州（市），t表示各年份，Wij為上文所使用的地理經濟嵌套空間權重矩陣，β、ρ、λ分別表示各回歸系數(shù)，μi和ξt分別表示個體和時間固定效應，εit為隨機誤差項。

2.2.2 變量與數(shù)據(jù)說明 從本質上講，各類因素主要通過影響各州（市）農村基礎設施建設和產出的過程，從而形成了各州（市）間農村基礎設施效率的差異化結果?；诖?，本研究從農村基礎設施供給側與需求側影響因素的角度進行思考，并在借鑒前人研究的基礎上考慮數(shù)據(jù)的可獲取性、全面性和合理性［8,15-17,32］，選取財政分權(fiscal)、農民收入水平(income)、人均國內生產總值(GDP)、城鎮(zhèn)化水平(urban)、農村人口密度(population)等指標作為解釋變量，其中選取財政分權作為核心解釋變量，重點分析其對農村基礎設施效率的空間溢出效應，其余變量則為控制變量。為消除通貨膨脹因素造成的物價變動，減小結果誤差，所有以貨幣為單位的數(shù)據(jù)均以農業(yè)生產總值指數(shù)折算成2008年的不變價格；為減少變量間異方差和多重共線性的影響，對農民收入水平(income)和人均國內生產總值(GDP)取對數(shù)進行處理，即lnincome和lnGDP。各影響因素指標及其說明如表4所示。此外，本研究的主要對象即被解釋變量云南省各州（市）的農村基礎設施效率值由上文測度結果獲得，其他解釋變量數(shù)據(jù)均來源于2009—2021年《云南統(tǒng)計年鑒》。

表4 各影響因素指標及其說明

2.2.3 空間溢出效應結果與分析 借鑒LeSage等［33］的研究結果可知，當被解釋變量的空間自相關估計系數(shù)顯著且不為0時，不能直接使用空間計量模型所得的回歸系數(shù)度量其空間溢出效應，否則會得到有偏估計值。為合理衡量財政分權對云南省農村基礎設施效率的空間溢出效應，本研究運用偏微分方法求得解釋變量的無偏估計值，即直接效應、間接效應和總效應，以科學分析其對農村基礎設施效率造成的影響，具體結果如表5所示。

表5 SDM模型的總效應、直接效應與間接效應

由直接效應結果可知，核心解釋變量與控制變量對云南省農村基礎設施效率的影響均在5%的顯著性水平上通過檢驗，表明各解釋變量均可以顯著影響本州（市）農村基礎設施效率的提升。其中，財政分權對農村基礎設施效率的直接效應為-7.839，即財政分權每提高1個百分點，本州（市）的農村基礎設施效率將會下降7.839個百分點，可能的原因是雖然財政分權制度賦予了地方政府一定的自主權，使其能夠更加主動地參與社會管理，進行投資決策［32］，但農村基礎設施僅作為基礎設施投資中的一部分，相對于城市基礎設施投資而言，其公益性較大而經濟效益較小，地方官員或政府在追求政績時，可能會忽略農村基礎設施建設帶來的長期經濟和社會效益。此外，由于制度、技術、創(chuàng)新、資源配置效率等因素發(fā)展水平不高，財政分權導致云南省部分農村地區(qū)人口不能有效參與經濟活動［34］，對農村基礎設施供給的質量和效率都產生了不良影響［9,35］。因此當財政分權增大時，農村基礎設施效率便會相應地下降。

由間接效應結果可知，核心解釋變量與控制變量對云南省農村基礎設施效率的影響均在5%的顯著性水平上通過檢驗，表明各解釋變量均可以顯著影響周邊州（市）農村基礎設施效率的提升，空間溢出效應顯著。具體來看，財政分權對農村基礎設施效率的間接效應為-7.350，即財政分權每提高1個百分點，周邊州（市）的農村基礎設施效率將會降低7.350個百分點，這可能是由于在分稅制財政體制背景下，財政分權后地方政府財政支出的分配方向和領域在相鄰地區(qū)間具有一定的效仿性，且當本地區(qū)官員或政府在追求政績時，鄰近地區(qū)官員或政府也更傾向于將財政資金投向短期獲利快、投資效益高的領域。

由總效應結果可知，除農村人口密度未通過顯著性檢驗外，核心解釋變量與其余的控制變量均在1%的顯著性水平上通過檢驗，而總效應等于直接效應和間接效應之和，因此財政分權進一步降低了本地區(qū)和周邊地區(qū)的農村基礎設施效率。

3 財政分權對云南省農村基礎設施效率的門檻特征

鄉(xiāng)村振興背景下依托于新農業(yè)、新農村建設，農民收入得到有效提升，特別是農村基礎設施在促進農民增收方面發(fā)揮了重要作用［36］。相反，當農民收入得到相應提升后，便會對自身的生活條件作出要求和改善，其中就包括對農村基礎設施配套與完善的要求。但不同收入水平的農民對農村基礎設施的需求和供給存在較大差異［37］，尤其是該地區(qū)的農村基礎設施建設能否相應地給當?shù)剞r民帶來產值和收入的增加，以提高農村基礎設施投入產出效率，發(fā)揮其最大價值。因此，本研究將農民收入水平作為門檻變量，考察不同農民收入水平下財政分權對農村基礎設施效率的非線性影響，即農民收入超過某一門檻值后，財政分權對農村基礎設施效率的影響會產生根本性轉變。

3.1 模型設定與變量數(shù)據(jù)說明

為探究不同農民收入水平下云南省農村基礎設施效率的反饋機制，借鑒Hansen［38］的研究成果構建雙重門檻回歸模型：

式（4）中，lnincomeit為門檻變量，η1、η2分別為代估測的門檻值，I為指示函數(shù)，αit為常數(shù)項，β為不同農民收入水平下財政分權的回歸系數(shù)，λ為其余解釋變量的回歸系數(shù)，εit為隨機誤差項。若測算發(fā)現(xiàn)存在多個門檻值，則采用多重門檻模型，多重門檻模型可在式（4）的基礎上進行拓展，本文不再贅述。門檻效應檢驗部分所用的被解釋變量和解釋變量及其數(shù)據(jù)均與空間溢出效應部分相同，此處也不再贅述。

3.2 面板門檻效應檢驗與分析

根據(jù)上文模型估計門檻值，并進行門檻效應檢驗，門檻檢驗結果：F值為14.06，P值為0.0900（結果采用Bootstrap方法反復抽樣1000次得到）。實證結果顯示：在模型（4）下，雙門檻效應在10%的水平下顯著，因此選用雙重門檻回歸模型進行分析。財政分權對農村基礎設施效率門檻效應的回歸結果如表6所示，門檻效應圖如圖5所示。

圖5 門檻效應圖

表6 財政分權對農村基礎設施效率門檻效應的回歸結果

在雙重門檻模型下對門檻值進行估計和檢驗，結果顯示：存在2994.403和4437.738（e8.0045=2994.403，e8.3979=4437.738）2個門檻值，即在不同農民收入水平下，財政分權與農村基礎設施效率存在非線性關系，這與賀俊等［39］的研究結論相似，但不同的是對基礎設施研究范圍和測算標準存在差異。此外，將農民年人均可支配收入從低到高依次分為低收入水平、中等收入水平、高收入水平，并在此基礎上進行雙重門檻回歸結果分析。當農民年人均可支配收入低于第一門檻值2994.403時，財政分權對農村基礎設施效率的影響系數(shù)為-11.2455200，在1%的水平上顯著，說明此時財政分權極大地降低了農村基礎設施的效率；當農民年人均可支配收入處于2個門檻之間時，回歸系數(shù)增大為-7.9418180，在1%的水平上顯著，表明達到第一門檻值后，財政分權對農村基礎設施效率的負向作用會減??；當越過第二門檻值4437.738時，回歸系數(shù)則進一步增大至-5.7906360，表明突破第二門檻值后，財政分權對農村基礎設施效率具有更小的負向影響。其原因可能是：當農民收入水平較低時，出于自身因素考慮將會更多關注自身收入水平的提高和物質生活的改善，無暇顧及本地區(qū)基礎設施的建設，參與度較低。同時，地方政府在以經濟增長為主的政績考核下，會將有限的財政資金投向短期收益大、成果見效快的經濟性建設領域，對農村基礎設施建設多呈被動態(tài)度，進而造成農村基礎設施建設落后的局面。而當農民收入水平不斷提高，超越第一乃至第二門檻值時，農民在關注自身收入水平提高的同時，多樣化的需求日益擴大，諸如對人居環(huán)境的改善、醫(yī)療衛(wèi)生的保障、務工硬性條件的支持等，進而對本地公共服務設施的訴求增多，并越來越多地參與到基礎設施建設中。且隨著城鎮(zhèn)化水平的逐漸提高及城鄉(xiāng)協(xié)調一體化發(fā)展政策的導向約束，地方政府也開始關注農村地區(qū)的發(fā)展建設，不斷擴大對農村基礎設施建設財政資金的投入，在完善農村基礎設施建設的同時也給農業(yè)、農民帶來經濟社會效益的提升，從而減輕財政分權對云南省農村基礎設施效率的抑制作用。

4 結論與建議

本研究在測算2008—2020年云南省16個州（市）農村基礎設施效率的基礎上，運用莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)出云南省農村基礎設施效率的空間集聚特征，借助時間固定效應的空間杜賓模型和門檻模型，分別剖析了財政分權對云南省農村基礎設施效率的空間溢出效應及不同農民收入水平下的門檻特征。得出以下主要研究結論：（1）云南省農村基礎設施效率整體偏低，四大經濟區(qū)的效率差異較大，滇東北地區(qū)農村基礎設施效率位居第一，此外滇東北和滇中經濟區(qū)農村基礎設施效率相較于滇南和滇西北經濟區(qū)表現(xiàn)較為穩(wěn)定。（2）云南省農村基礎設施效率表現(xiàn)出顯著的空間正相關性且在不斷強化，空間集聚結果以高高集聚和低低集聚的聚類類型為主。（3）財政分權對云南省農村基礎設施效率存在負向的直接效應和空間溢出效應，即財政分權化程度的提高不僅不能促進本地區(qū)農村基礎設施效率的提升，還會導致相鄰地區(qū)農村基礎設施效率的降低。（4）財政分權與云南省農村基礎設施效率存在雙門檻效應，不同農民收入水平地區(qū)的財政分權對農村基礎設施效率的影響存在異質性。當農民收入水平越過“拐點”（2994.403）后，財政分權對農村基礎設施效率的負向影響減弱，而當農民收入水平進一步提高后，財政分權對農村基礎設施效率的抑制作用進一步縮減。綜合來看，財政分權對云南省農村基礎設施效率的抑制性影響表現(xiàn)出先上升后下降的非線性特征。

基于以上結論，本研究提出幾點對策建議：（1）打造農村基礎設施建設示范區(qū)，增強云南省各州（市）政府間的聯(lián)動交流。通過加快打造農村基礎設施建設發(fā)展示范區(qū)，將優(yōu)秀案例的經驗成果進行歸納總結，并依據(jù)地區(qū)發(fā)展客觀事實進行推廣。特別是，滇南和滇西北經濟區(qū)應多向滇東北和滇中經濟區(qū)學習借鑒經驗，并且滇東北和滇中經濟區(qū)也應以“強”帶“弱”，主動開展定點幫扶，派遣相關專家駐地指導，促進云南省農村地區(qū)協(xié)調發(fā)展。（2）開展宣傳教育活動，提高農民收入水平。農民收入水平的提高縮減了財政分權對云南省農村基礎設施效率的負向影響，各州（市）政府應通過開展對農民的職業(yè)技能培訓，鼓勵農民多渠道、多形式就業(yè)，以促進農民可支配收入的增長。此外，隨著社會的發(fā)展及農民多樣化需求的增加，越來越多的農民對農村基礎設施的完善提出訴求，但鑒于農村基礎設施大都為公共品的特性，導致出現(xiàn)大量無人管護的現(xiàn)象，造成農村基礎設施的損壞，大大縮短預期壽命。因而，各州（市）需充分利用網絡新媒體等傳播手段進行宣傳教育，幫助農民樹立正確的基礎設施管護理念。（3）加強農村基礎設施質量監(jiān)管，實施“回頭看”政策和終身問責制。農村基礎設施建設的成果雖已納入地方官員的政績考核中，但僅將短期內的建設成果納入政績考量范圍，極有可能出現(xiàn)為追求政治晉升激勵而帶來大量“面子工程”的問題，造成資源的浪費。因此，未來也應在農村基礎設施領域實施“回頭看”政策和終身問責制，不僅要注重當期規(guī)?！傲俊钡脑鲩L，更應注重其長期“質”的保證。