張佳雨

（湖南師范大學(xué) 商學(xué)院，湖南 長沙 410006）

1 引言

2013年，習(xí)總書記在湖南湘西視察期間提出了“精準扶貧”，促使我國的扶貧的工作發(fā)生了重大轉(zhuǎn)折。按照2010年我國的貧困標(biāo)準，貧困人口從2000年的46224萬下降到2016年的4335萬人，農(nóng)村貧困發(fā)生率也下降至4.5%，取得了巨大的成就。但要“確保貧困人口到2020年全部如期脫貧”，我國農(nóng)村扶貧工作仍然任重而道遠。截至2016年底，全國農(nóng)村貧困人口規(guī)模在300萬人以上的省份還有6個。嚴格堅守2%的返貧“紅線”的要求，使得往后脫貧難度更大、成本越高。目前，我國現(xiàn)行扶貧工作還面臨資金分配、管理不當(dāng)?shù)碾y題。隨著扶貧投入逐年增多，管理權(quán)限下放到縣，貪污、擠占、挪用等老問題相繼增加，除此之外，資金閑置、滯留等新問題也開始凸顯。根據(jù)審計署2013年第31號公告，2010年至2012年間19個調(diào)查縣均存在未正常分配、使用扶貧資金的情況。從國家扶貧辦公室網(wǎng)站上公布的扶貧的違紀違規(guī)的事件來看，絕大部分均涉及扶貧資金的挪用、貪污、套取等問題。因此，研究扶貧資金投入的減貧效率既具有理論意義，也具有實踐意義（曹立，2016）。

我國用三十多年的時間解決了貧困人口基本“不愁吃、不愁穿”的生計問題，還從理論上科學(xué)地總結(jié)和發(fā)展了相關(guān)的實踐經(jīng)驗 （鄭寶華、晏鈴，2017）。其中，扶貧資金投入的減貧問題更是研究重點。扶貧資金的減貧渠道有兩種：一是直接減貧；二是通過促進經(jīng)濟的增長而帶動貧困率的減少[1]（張全紅，2010）?，F(xiàn)有研究文獻表明，絕大多數(shù)學(xué)者都認為扶貧資金能夠有效地緩解農(nóng)村貧困[2]（Park，etal，2002；張林秀，2003；張斌，2010；楊穎，2011；陳衛(wèi)洪，2013）。然而，也有部分學(xué)者認為扶貧資金對農(nóng)村貧困并沒有明顯、長期的緩解作用[3][4]（蔡昉，2000；李實，2007；葉初升等，2010），其原因可能在于收入較高的農(nóng)戶的“擠占效應(yīng)”，即較貧困農(nóng)戶更容易取得扶貧資金，獲得更多收益，以及資金投向的問題。綜觀已有的扶貧資金投入的減貧效率的文獻，可以分為兩類：一是通過構(gòu)建指標(biāo)體系來對扶貧資金投入績效進行評價，二是通過計量模型多角度評價扶貧資金投入的減貧效率。構(gòu)建指標(biāo)體系評價扶貧資金投入的減貧效率，學(xué)者們認為應(yīng)予以綜合評價，既考慮直接減貧指標(biāo)，也考慮經(jīng)濟、生態(tài)、社會指標(biāo)等（陳小麗，2015），既要考慮扶貧資金帶來的數(shù)量增長，又要考慮質(zhì)量增長[5]（高波、王善平，2014），既要考慮現(xiàn)在的靜態(tài)評價，又要考慮到未來的動態(tài)評價（游新彩，2009）。我國扶貧資金在項目瞄準上出現(xiàn)偏誤（李小云，2007），地方政府對扶貧資金的“過濾”極為嚴重[6]（冉光和等，2008），財政扶貧資金“滲漏”多（王小琪，2007）。扶貧資金在管理、傳遞、使用過程有多個參與主體的存在，存在諸多的委托代理關(guān)系，各方參與者在自身利益和扶貧項目預(yù)期效益之間博弈，使得扶貧資金在傳遞過程中損耗[7]（陳曉紅，2007），使用過程不通暢 （劉芳，2012；劉昱含等，2016），使得扶貧資源配置和利用上陷入“內(nèi)卷化”（劉磊，2016）、降低了扶貧資金的減貧效率。借助計量模型評價扶貧資金投入的減貧效率，也驗證了這一點。Ravallion和 Jyotna（1998）對我國四個省的重點貧困縣進行評估后得出結(jié)論：政府扶貧投資的回報率為12%。而國內(nèi)學(xué)者認為，這可能還過高估計了。陳凡等（2003）發(fā)現(xiàn)扶貧資金總量的投資效率尚待進一步提高。李文和汪三貴（2004）認為隨著扶貧資金減貧效果的邊際效用遞減，中央財政扶貧資金的分配必然會發(fā)生轉(zhuǎn)移，以進一步提升扶貧資金效率[8]。姜愛華（2007）從行政、經(jīng)濟和社會績效三個方面開展開發(fā)式扶貧資金的效率評價。從行政績效的角度考慮，存在使用成本高、利用效率低及到位率低的問題。從經(jīng)濟績效的角度考慮，扶貧資金減貧幅度越來越小[9]。曾志紅等（2013）以C-D生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，實證分析發(fā)現(xiàn)，不同投向、來源的扶貧資金的產(chǎn)出彈性和貢獻率都較低，扶貧資金使用存在結(jié)構(gòu)失調(diào)和效率缺失[10]。賴玥和成天柱（2014）運用縣級面板數(shù)據(jù)，將貧困縣與其他縣財政支出對經(jīng)濟增長的財政激勵效應(yīng)進行了實證比較，證明貧困縣財政激勵效應(yīng)低，反映了財政扶貧的效率損失[11]。李燁（2017）、曹妍雪等（2017）運用DEA模型對我國旅游扶貧結(jié)果進行效率評價，發(fā)現(xiàn)效率損失[12]。

綜觀上述的文獻回顧發(fā)現(xiàn)，構(gòu)建指標(biāo)體系評價扶貧資金投入績效的方法綜合、全面，但指標(biāo)的選取比較主觀，減貧效率對比口徑不完全一致，另外，由于實證研究樣本選擇原因，使得并不能反映地區(qū)或者全國的國定貧困縣特征。另一方面，運用計量模型多角度評價扶貧資金投入的減貧效率，較多采用多元回歸的方法，僅用農(nóng)民收入來衡量減貧作用，并極少深入探究扶貧資金投入的減貧效率影響的因素。不同于以往研究，本文借鑒李燕凌等（2011）財政支農(nóng)支出效率的分析方法，綜合考慮了經(jīng)濟、社會、生態(tài)等三個方面的產(chǎn)出指標(biāo)，基于投入產(chǎn)出的角度，利用三階段DEA模型直接客觀來測度扶貧資金投入的減貧效率，并分析了其影響因素，剔除環(huán)境因素和隨機因素，得到更為純凈的效率值[13]。

2 研究方法與樣本選取

2.1 研究模型

傳統(tǒng)的 DEA模型最早由 Charnes、Cooper和Rhodes率先提出，簡稱CCR模型。CCR模型計算規(guī)模報酬不變下投入產(chǎn)出的效率值。由于規(guī)模報酬不變與實際生產(chǎn)狀況相悖，于是 Banker、Charnes、Cooper改進CCR模型，提出了BCC模型。Fried（1999，2002）指出傳統(tǒng)的DEA模型沒有考慮環(huán)境因素和隨機噪聲對決策單元效率評價的影響，以此提出了三階段DEA模型。三階段DEA模型結(jié)合傳統(tǒng)DEA方法和隨機前沿分析方法（SFA）兩者的優(yōu)點，一方面利用傳統(tǒng)DEA測度投入產(chǎn)出效率時非參數(shù)方式，另一方面利用SFA剔除環(huán)境變量和隨機誤差。本文將分三步，檢驗扶貧資金投入的減貧效率。

2.1.1 第一階段：傳統(tǒng)DEA模型測算初始效率值與投入松弛值

第一階段選用投入導(dǎo)向的BCC（規(guī)模報酬可變）模型進行決策單元的投入產(chǎn)出效率計算，其投入導(dǎo)向下對偶形式的BCC模型可表示為：

其中 j=1，2，…，n，表示決策單元，X，Y 分別是投入、產(chǎn)出向量。DEA模型本質(zhì)上是一個線性規(guī)劃問題， 當(dāng)達到最優(yōu)解時得到的值，θ*為技術(shù)效率值分別代表過量投入的最大值與不足產(chǎn)出的最大值。若則說明決策單元 DEA 有效；若或則說明決策單元弱DEA有效；若θ*＜1，則說明決策單元非DEA有效。BCC模型計算出來的效率值為綜合技術(shù)效率（TE），可以進一步分解為規(guī)模效率（SE）和純技術(shù)效率（PTE），其中 TE=SE*PTE。 Fried（2002）認為，決策單元的效率受到管理無效率、環(huán)境因素和統(tǒng)計噪聲的影響，因此有必要分離這三種影響。

2.1.2 第二階段：類似SFA回歸剔除環(huán)境變量和統(tǒng)計噪聲

將第一階段產(chǎn)生的總的松弛變量（徑向松弛變量+非徑向松弛變量）分解為由環(huán)境因素、管理無效率和統(tǒng)計噪聲三種因素的影響。將總的投入的松弛變量作為因變量，考慮K個環(huán)境變量作為獨立變量：

構(gòu)造如下類似SFA回歸函數(shù) （以投入導(dǎo)向為例）：

其中，Sni是第i個決策單元第n項投入的松弛值；Zi是環(huán)境變量，βn是環(huán)境變量的系數(shù)；vni+μni是混合誤差項，vni表示隨機干擾，μni表示管理無效率。其中是隨機誤差項，表示隨機干擾因素對投入松弛變量的影響；μ是管理無效率，表示管理因素對投入松弛變量的影響，假設(shè)其服從在零點截斷的正態(tài)分布，即

SFA回歸后便將所有決策單元調(diào)整于相同的外部環(huán)境中。調(diào)整公式如下：

2.1.3 第三階段：調(diào)整后再次利用的DEA模型

將第二階段調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)代替原始投入數(shù)據(jù)，再次用BCC模型進行測算。

2.2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

文章參考扶貧資金投入績效的指標(biāo)體系的遴選指標(biāo)，從經(jīng)濟、社會和生態(tài)三個維度選取扶貧資金投入減貧的產(chǎn)出變量。用農(nóng)民純收入和農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值作為經(jīng)濟指標(biāo)，農(nóng)民生活消費支出和糧食產(chǎn)量作為社會指標(biāo)，而有效灌溉面積作為生態(tài)指標(biāo)，投入變量則選取扶貧資金投入。環(huán)境變量的選取遵循模型要求：一是決策單元自身不能控制的因素；二是必須對決策單元的效率值具有影響。鑒于實證分析扶貧資金投入的減貧效率的影響因素的文獻較少，文章在選取環(huán)境變量時綜合參考了財政支農(nóng)[14]（李燕凌，2008；厲偉，2014）、農(nóng)業(yè)科技投入[15]（陳鳴，2016）、鄉(xiāng)村旅游投入（曹妍雪，2017）、金融投入（謝婷婷，2016；王山松，2016）等減貧效率的影響指標(biāo)，選取了城市化水平、GDP水平、普通中小學(xué)在讀率和農(nóng)業(yè)機械總動力四個環(huán)境變量。（表1）以湖南省二十個國定貧困縣2009-2015年作為研究樣本，數(shù)據(jù)主要來源于 《湖南省統(tǒng)計年鑒》、《中國縣域經(jīng)濟年鑒》。

表1 變量選取與取值

3 實證結(jié)果與分析

3.1 第一階段傳統(tǒng)DEA模型結(jié)果

湖南省二十個國定貧困縣分布在九個不同的市州，其中，國定貧困縣最多的是湘西自治州。二十個國定貧困縣中有17個縣屬于國家集中連片特困地區(qū)縣，僅有3個縣不屬于其中。相較于一般國定貧困縣而言，國家集中連片特困地區(qū)縣，具有更為嚴峻和惡劣的自然條件，貧困問題更加嚴峻。文章利用DEAP2.1軟件，測算第一階段效率值 （見表2）。2009-2015年，平均綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率分別為 0.657、0.755、0.877。 從縣級層面來看，湘西自治州的七個國定貧困縣，包含瀘溪、鳳凰、花垣等，綜合技術(shù)效率值都處于比較低的水平。除此之外，張家界市的桑植縣也同樣不高。分解來看，綜合技術(shù)效率的原因主要是由于純技術(shù)效率較低而引起的，說明這些縣在扶貧資金投入管理上有資金 “漏出”，造成效率損失。從外部因素來說，綜合技術(shù)效率低，一方面是由于自身的自然條件比較惡劣，沒有良好的資源稟賦，即使投入大量的扶貧資金，仍然不能擁有反貧困的“能力”；另一方面，除了“地不利”之外，“人不和”也是阻礙脫貧、效率值低下的重要原因。這些地區(qū)的大多交通閉塞、生產(chǎn)技術(shù)比較落后，人們受教育水平較低，經(jīng)濟上極為脆弱的風(fēng)險承擔(dān)能力，不太愿意接受和響應(yīng)相應(yīng)的政策改變。另外，貧困的原因復(fù)雜，貧困強度不一，貧困人口的分布零散，均使得減貧效率低下。

3.2 第二階段SFA模型結(jié)果

將扶貧資金投入的松弛變量與環(huán)境變量進行SFA回歸，通過Frontier4.1軟件得到實證結(jié)果如表3。LR單邊的廣義似然比通過了1%的顯著性檢驗，說明利用SFA模型是適用的。表示管理無效率導(dǎo)致的投入松弛值的方差占總方差σ2的比重，值越大，說明管理無效率對效率值低下的影響越大。γ值為0.811，且在1%的水平下通過顯著性檢驗，說明扶貧資金投入的效率絕大部分是受扶貧資金內(nèi)部管理或者投入規(guī)模的影響，外界環(huán)境和隨機干擾項因素產(chǎn)生剩余影響。城市化水平對扶貧資金投入松弛變量產(chǎn)生正向影響，且在1%水平下通過顯著性檢驗，說明城市化水平越高，扶貧資金投入的減貧效率越低?？赡苡捎诔鞘谢胶饬康氖浅鞘腥丝谡伎?cè)丝诘谋壤谵r(nóng)村貧困地區(qū)，只有較為富裕的農(nóng)民才有能力轉(zhuǎn)換為城市人口，而扶貧資金更多地流向相較“富?！钡呢毨д?，從而加重了貧困強度和深度。其他三個環(huán)境變量均對扶貧資金投入的減貧效率產(chǎn)生正向作用。人均GDP越高，表明該地區(qū)經(jīng)濟水平越好，經(jīng)濟的增長無異于對于貧困的減少具有重要的作用。普通中小學(xué)在讀率越高，表明失學(xué)率越低，人力資本的素質(zhì)越高，這對于減貧具有可持續(xù)性的影響。人均農(nóng)業(yè)機械總動力對扶貧資金投入松弛變量的負向影響在10%的水平下顯著，說明農(nóng)業(yè)機械化能有效地減少貧困。

表2 第一階段效率值

表3 SFA回歸分析表

3.3 第三階段調(diào)整后的DEA模型結(jié)果

得到調(diào)整投入變量，再次利用BCC模型得到調(diào)整后的效率值（見表5）。對比調(diào)整前后得到的效率值不難發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)過剔除環(huán)境因素和統(tǒng)計噪聲的影響后，效率值得到了提高（見表4）。綜合技術(shù)效率值的提高主要源于純技術(shù)效率值的提升?？h級層面，平江縣位于效率前沿面，即其扶貧資金投入的減貧效率最高。

表4 2009-2015年各個縣第一、三階段效率年均值

另外，分別把第一、三階段各個縣2009-2015年七年的平均純技術(shù)效率值、平均規(guī)模效率描繪在圖1和圖2中，按照0.9的臨界值進行劃分。對比圖1、2，在第一階段是位于第三象限的7個湘西自治州的縣，即純技術(shù)效率和規(guī)模效率均較低的縣，在剔除了環(huán)境因素和統(tǒng)計噪聲后，移到了位于第三階段效率值圖中第二象限內(nèi)，純技術(shù)效率提升，這些區(qū)縣扶貧資金投入的管理受到了外界環(huán)境因素的影響。然而，桑植縣同樣在剔除環(huán)境因素和統(tǒng)計噪聲后，效率仍未提高，說明其扶貧資金投入的減貧效率不高既受到扶貧資金管理不當(dāng)、配置不合理的影響，也受到其資金投入規(guī)模不足的影響。另外，相較于第一階段的規(guī)?；貓蟠蟛糠痔幱谶f減狀態(tài)，第三階段的規(guī)模回報絕大多數(shù)是遞增的，說明剔除因素對扶貧資金投入的規(guī)模效率也產(chǎn)生了影響。

在圖2中，對比第一象限和第二象限的效率值，第二象限的區(qū)縣盡管規(guī)模效率達到了0.9以上，但是純技術(shù)效率都在0.9以下。這類區(qū)縣應(yīng)著重注意扶貧資金的管理，爭取更好的減貧效果。第四象限區(qū)縣的純技術(shù)效率達到了比較好的水平，未來要繼續(xù)提高減貧效率需依靠擴大扶貧資金投入的規(guī)模，優(yōu)化扶貧資金配置。而位于第三象限的區(qū)縣，則要繼續(xù)加大扶貧資金的投入，同時也需注重扶貧資金的管理，雙管齊下，提升減貧效率。

圖1 2009-2015年第一階段純技術(shù)效率與規(guī)模效率分布

圖2 2009-2015年第三階段純技術(shù)效率與規(guī)模效率分布

4 研究結(jié)論與啟示

脫貧攻堅時間緊，任務(wù)重，資金嚴重稀缺，與此同時，扶貧資金投入不斷提高而減貧效率卻逐漸遞減，使得扶貧攻堅面臨多重阻礙的艱難局面。研究扶貧資金投入的減貧效率，刻不容緩。文章利用三階段DEA模型，對2009-2015年湖南省二十個國定貧困縣的扶貧資金投入的減貧效率進行了測算，研究結(jié)論如下：

表5 第三階段效率值

第一，效率值呈現(xiàn)地區(qū)差異，存在效率損失。樣本期間，二十個國定貧困縣扶貧資金投入的減貧效率值，因地區(qū)不同。呈現(xiàn)明顯差異。平均減貧效率值不錯，但并未達到完全有效，仍存在一定改進空間。

第二，扶貧資金投入的松弛變量與四個環(huán)境因素的SFA回歸分析發(fā)現(xiàn)，調(diào)整前后，效率值發(fā)生了明顯的變化，外部環(huán)境因素和隨機因素對扶貧資金投入的減貧效率存在顯著影響。城市化水平對扶貧資金投入的減貧效率產(chǎn)生負向影響，而人均GDP、普通中小學(xué)在讀率和人均農(nóng)業(yè)機械化水平均對扶貧資金投入的減貧效率產(chǎn)生正向影響。

第三，扶貧資金投入的減貧效率值特征不盡相同?？煞譃樗姆N類型：第一種是高純技術(shù)效率高規(guī)模效率型，第二種是低純技術(shù)效率高規(guī)模效率型，第三種是低純技術(shù)效率低規(guī)模效率型，第四種是高純技術(shù)效率低規(guī)模效率型。加強資金管理還是加大資金投入，應(yīng)因地制宜，合理選擇。

要想改善扶貧資金投入的減貧效率，重點在于改善扶貧資金投入的管理?？梢詮膬蓚€方面著手：一是松弛有度把控資金流轉(zhuǎn)管理。從扶貧資金開始投入到一層層下放，到最終用于具體的扶貧工作，應(yīng)張弛有度，合理把控。簡化扶貧資金傳遞的組織系統(tǒng)，集中管理，形成發(fā)放、利用、監(jiān)管三方制衡的局面。另外，嚴格監(jiān)管扶貧資金后續(xù)的使用，跟蹤審計。二是“比較”投入，投需對接。應(yīng)不拘泥于資金的投入方式，根據(jù)地區(qū)特點，比較投入的各種方式，既要考慮短期效益與，同時也要立足于長遠發(fā)展。另外，了解調(diào)查貧困戶的資金需求，有針對性的投入，實現(xiàn)投入與需求相匹配。

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