李存林 龍珂良
黨的十九大報(bào)告明確提出,實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。推進(jìn)產(chǎn)業(yè)振興是實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的首要任務(wù)。鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興既是攻堅(jiān)戰(zhàn)又是持久戰(zhàn),應(yīng)堅(jiān)持問題導(dǎo)向、目標(biāo)導(dǎo)向、發(fā)展導(dǎo)向,切實(shí)走出一條符合實(shí)際、科學(xué)有效的產(chǎn)業(yè)發(fā)展之路,為鄉(xiāng)村振興提供堅(jiān)實(shí)支撐①。本文以廣西35個(gè)石漠化片區(qū)縣(包括縣、縣級(jí)市、市轄區(qū),下同)為例,立足區(qū)域?qū)嶋H,圍繞鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的總體目標(biāo)、基本任務(wù)、關(guān)鍵因素,科學(xué)設(shè)定評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、選取相關(guān)數(shù)據(jù),運(yùn)用DEA模型和Malmquist指數(shù),對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,為提升農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率、實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興提供科學(xué)的參考。
在如何實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興方面,學(xué)術(shù)界研究成果很多。侯一蕾等指出,應(yīng)實(shí)施政府引導(dǎo)、市場(chǎng)主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)政策聯(lián)動(dòng)機(jī)制,加強(qiáng)公共服務(wù)供給、減少貧困地區(qū)對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的排斥性,調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、推動(dòng)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型,培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體、建立多元化主體合作的產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式②。李波等研究發(fā)現(xiàn),扶貧政策的實(shí)施顯著促進(jìn)了縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展,且經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)落后的縣(區(qū))受政策沖擊的影響更大,區(qū)域內(nèi)少數(shù)民族自治縣扶貧政策對(duì)經(jīng)濟(jì)促進(jìn)作用強(qiáng)于非自治縣,高海拔地區(qū)的政策效應(yīng)要強(qiáng)于非高海拔地區(qū)和超高海拔地區(qū)③。向景等研究發(fā)現(xiàn),近年來我國鄉(xiāng)村振興成效明顯,但呈現(xiàn)發(fā)展不平衡不充分特征,要安排更多面向“三農(nóng)”的財(cái)政資金和均等化項(xiàng)目,吸引公共資源向農(nóng)村覆蓋,支持促進(jìn)更多農(nóng)村勞動(dòng)力流向就業(yè)機(jī)會(huì)多和收入高的地區(qū),加速農(nóng)民市民化④。東梅等研究發(fā)現(xiàn):陜西、青海、寧夏三省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)扶貧資源投入量逐年增加,總體精準(zhǔn)扶貧效率較高;陜西大部分貧困縣扶貧效率已達(dá)到最優(yōu),寧夏和青海效率則較低;除環(huán)境因素外,公共財(cái)政支出和耕地面積會(huì)顯著影響扶貧績效⑤。張佳寧、呂澤華指出,受個(gè)體小農(nóng)經(jīng)濟(jì)形態(tài)等因素的制約,脫貧摘帽村仍面臨著以緩解相對(duì)貧困為核心的多重困境,兼具市場(chǎng)法人與基層治理者二重身份的村級(jí)集體經(jīng)濟(jì)是解決貧困問題的長效機(jī)制。⑥衛(wèi)添天等認(rèn)為,產(chǎn)業(yè)興旺是鄉(xiāng)村振興的根本之處,是鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)和教育等各領(lǐng)域能夠可持續(xù)發(fā)展的基石,所以必須把發(fā)展鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)放在首要地位,促進(jìn)鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)繁榮⑦。郭俊華、王陽研究發(fā)現(xiàn):農(nóng)村產(chǎn)業(yè)政策主體存在“局部聚集”現(xiàn)象;政策工具呈現(xiàn)“重環(huán)境型、輕需求型”;政策效力整體處于良好及以上,部分政策在政策受眾、政策作用方式等方面存在不足⑧。馬喜梅指出,從滇黔桂石漠化片區(qū)的發(fā)展實(shí)際來看,實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興與脫貧攻堅(jiān)有效銜接仍面臨體制機(jī)制不通暢、長期輸血式扶貧、產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展問題突出和鄉(xiāng)村空心化等問題,需要從整體性、系統(tǒng)性和差異化思維出發(fā),通過精神聚合、目標(biāo)融合、要素整合和體系融合等手段進(jìn)行統(tǒng)籌布局⑨。
針對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的評(píng)價(jià),現(xiàn)有文獻(xiàn)在研究方法上主要運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)法、主成分分析法和層次分析法等來研究。易軍、張春花在分析農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化內(nèi)涵的基礎(chǔ)上,吸取國外經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化理論與實(shí)證的研究經(jīng)驗(yàn),提出農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系和測(cè)算方法⑩。趙紅巍、呂杰依據(jù)遼寧省2007—2010年14個(gè)地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展現(xiàn)狀,通過主成分分析獲取能全面衡量農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的進(jìn)展程度的新指標(biāo),并將其應(yīng)用于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展現(xiàn)狀綜合評(píng)價(jià)體系,對(duì)遼寧各地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。李治等構(gòu)建了一套包括產(chǎn)出高效化、業(yè)態(tài)多樣化、服務(wù)社會(huì)化、生態(tài)綠色化、城鄉(xiāng)一體化5個(gè)方面15項(xiàng)具體指標(biāo)的農(nóng)村一、二、三產(chǎn)業(yè)融合水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,揭示北京農(nóng)村一、二、三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的區(qū)域分異特征。陳池波等將熵值法與均值法結(jié)合,對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展水平進(jìn)行統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)。王國敏、周慶元采用多指標(biāo)綜合測(cè)定法構(gòu)建農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化測(cè)評(píng)體系,并以此對(duì)我國內(nèi)地農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進(jìn)行測(cè)算。張榮天以長江三角洲地區(qū)為例,利用熵值法測(cè)度1998—2013年區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。李玲玲等利用DEA方法對(duì)我國31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合效率進(jìn)行了科學(xué)的分析與測(cè)算,李蕓等以北京市農(nóng)業(yè)發(fā)展為研究對(duì)象,依據(jù)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)融合的關(guān)鍵要素篩選指標(biāo),利用層次分析法嘗試性構(gòu)建科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,對(duì)北京市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)融合水平進(jìn)行評(píng)估。
學(xué)術(shù)界關(guān)于鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的路徑以及評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究比較全面,為本文進(jìn)一步的研究奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ),但仍然存在以下不足:首先,從研究方法來看,目前應(yīng)用的研究方法還比較單一,本文綜合運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)模型和Tobit模型進(jìn)行農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率評(píng)價(jià)及影響因素分析。其次,從研究對(duì)象來看,現(xiàn)有的研究成果多是定性研究,本文以廣西35個(gè)石漠化片區(qū)縣為例,通過針對(duì)性設(shè)定相關(guān)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、選取相關(guān)數(shù)據(jù),進(jìn)行定量研究,有助于豐富這方面的研究方法。
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法中的眾多模型中,應(yīng)用最為廣泛的是規(guī)模報(bào)酬不變(CCR)模型和規(guī)模報(bào)酬可變(BCC)模型,二者的區(qū)別在于CCR模型的假設(shè)前提為規(guī)模報(bào)酬不變,而BCC模型假設(shè)規(guī)模報(bào)酬可變。在出現(xiàn)變動(dòng)規(guī)模報(bào)酬的情況下,使用CCR模型會(huì)導(dǎo)致在衡量技術(shù)效率時(shí)規(guī)模效率也混在其中,所以本文采用可變規(guī)模報(bào)酬BCC模型,該模型將純技術(shù)效率和規(guī)模效率從綜合效率分離出來,即綜合效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率。假設(shè)共有n個(gè)DMU,θV表示決策單元的效率值;ε為非阿基米德無窮小量;xj、yj表示第j個(gè)決策單元的投入量和產(chǎn)出量;λj表示決策單元的權(quán)值;S+、S-表示松弛量。該線性規(guī)劃模型為min[θV-ε(eT1S-+eT2S+)],約束條件分別為∑Kj=1λjxj+S-=θVX0、∑Kj=1λjyj-S-=Y0、∑Kj=1λ=1、λj≥0、θV≥0、S+≥0、S-≥0且j=1,2,…,k。通過模型的最優(yōu)解和松弛變量的取值來判斷DMU是否有效,若θV<1,S+、S-不全為0,則表明DMU處于DEA無效率狀態(tài);若θV=1,S+=0或S-=0表明該DMU處于DEA效率弱狀態(tài);若θV=1,S+=S-=0,則表明DMU處于DEA有效率狀態(tài)。
Malmquist指數(shù)由瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家Malmquist于1953年提出,最早是用來分析不同時(shí)期消費(fèi)變化的一個(gè)指數(shù),后來與Charnes等建立的DEA方法相結(jié)合,經(jīng)學(xué)者們不斷調(diào)整改進(jìn),加以完善,使其成為對(duì)效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析的一種重要方法。Malmquist指數(shù)以t時(shí)刻的生產(chǎn)技術(shù)水平為參照并利用距離函數(shù)的比率計(jì)算投入產(chǎn)出的效率。通過分解Malmquist指數(shù)為技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù),可以觀察全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的來源。與此同時(shí),技術(shù)效率變化又可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化。其表達(dá)式為M(xt+1,yt+1,xt,yt)={[Dt(xt+1,yt+1)/Dt(xt,yt)]×[Dt+1(xt+1,yt+1)/Dt+1(xt,yt)]}1/2
(xt+1,yt+1)表示t+1時(shí)期投入產(chǎn)出向量,(xt,yt)表示t時(shí)期投入產(chǎn)出向量,Dt(xt,yt)、Dt+1(xt+1,yt+1)則表示的是在t時(shí)期技術(shù)條件下DMU在t時(shí)期和t+1時(shí)期的距離函數(shù)。在規(guī)模報(bào)酬可變的情況下,技術(shù)效率指數(shù)又可以分解為純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù),易于得出全要素生產(chǎn)率指數(shù)(TFPCH)=技術(shù)效率指數(shù)×技術(shù)進(jìn)步指數(shù)=(純技術(shù)效率變化指數(shù)×規(guī)模效率指數(shù))×技術(shù)進(jìn)步指數(shù),表達(dá)式為TTF-PCH=EEFFCH×TTECHCH=(PPECH×SSECH)×TTECHCH。設(shè)定從t時(shí)期到t+1時(shí)期,若M指數(shù)>1,說明生產(chǎn)率呈現(xiàn)上升的趨勢(shì);M指數(shù)=1,說明生產(chǎn)率沒有發(fā)生變化;M指數(shù)<1,則表明生產(chǎn)率出現(xiàn)下降。
Tobit模型由托賓(Tobin)于1958年首次提出,由于Tobit模型的因變量受限制,能很好地用于處理因變量不連續(xù)帶來的計(jì)算困難,Tobit回歸采用最大似然法。
因?yàn)檗r(nóng)村產(chǎn)業(yè)效率評(píng)價(jià)中計(jì)算得出的值大多數(shù)都在0~1之間(存在個(gè)別值大于1的情況),具有非負(fù)截?cái)嘈蕴卣?。若采用最小二乘法(OLS),會(huì)導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)誤差,因而使用Tobit回歸模型。該模型可以左右截尾不會(huì)出現(xiàn)超域值,能通過一個(gè)連接函數(shù)轉(zhuǎn)化成線性處理,可當(dāng)作廣義線性模型,具體為Yi=β0+βTXi+μi。其中,i=1,2,3,…,m;Xi為DEA方法得出的綜合效率值,Xi是解釋變量,βT是未知函數(shù),μi~N(0,σ2)。當(dāng)采用極大似然估計(jì)法對(duì)Tobit回歸模型進(jìn)行估計(jì)時(shí),得到的βT和σ2是一致估計(jì)量。
本文立足于廣西農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,確保數(shù)據(jù)的有效性和可得性,選取2011—2019年廣西35個(gè)石漠化片區(qū)縣的相關(guān)數(shù)據(jù),對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。產(chǎn)業(yè)興旺是鄉(xiāng)村持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ),產(chǎn)業(yè)發(fā)展和要素流動(dòng)是鄉(xiāng)村振興的關(guān)鍵。本文選取了5個(gè)投入指標(biāo):第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù),表示人力資源的投入;農(nóng)作物播種面積,表示土地要素的投入;農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力,表示農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度;農(nóng)村用電量,表示農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的能源消耗;因?yàn)槿鄙倏h域農(nóng)業(yè)貸款的數(shù)據(jù),所以使用年末金融機(jī)構(gòu)貸款余額替代,一定程度上體現(xiàn)金融支持農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的力度。選取了3個(gè)產(chǎn)出指標(biāo):第一產(chǎn)業(yè)增加值,反映農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平;農(nóng)村居民人均可支配收入,直接體現(xiàn)農(nóng)村居民的經(jīng)濟(jì)狀況;人均地區(qū)生產(chǎn)總值,衡量農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展后對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。
實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興需要加強(qiáng)對(duì)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)的財(cái)政投入,創(chuàng)造城鄉(xiāng)要素雙向流動(dòng)、相互融通的新格局。因此,在農(nóng)村產(chǎn)業(yè)綜合效率的影響因素指標(biāo)方面,本文選取了四個(gè)指標(biāo):城鎮(zhèn)化率,是地區(qū)發(fā)展的重要標(biāo)志,其對(duì)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和技術(shù)水平等具有重要影響;地區(qū)公共財(cái)政收入,體現(xiàn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)基礎(chǔ)對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響;農(nóng)村人均儲(chǔ)蓄,反映農(nóng)戶在農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中的潛在投資能力;農(nóng)業(yè)技術(shù)人員數(shù),體現(xiàn)科學(xué)技術(shù)對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響。
表1 農(nóng)村產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)與影響因素體系
因?yàn)槠?,列出?shù)據(jù)的年份為2011年、2016年、2019年,便于直觀表現(xiàn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的變化趨勢(shì)。利用DEAP2.1軟件對(duì)2011年、2016年、2019年廣西35個(gè)石漠化片區(qū)縣的投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率分析,得到農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的綜合效率值、純技術(shù)效率值、規(guī)模效率值和規(guī)模報(bào)酬,結(jié)果如表2所示。
1.從綜合效率的角度分析。當(dāng)綜合效率等于1時(shí)即為DEA效率有效,通過表2可知35個(gè)縣農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的綜合效率均值在2011年、2016年和2019年分別為0.894、0.852、0.848,這三年的平均綜合效率沒有達(dá)到DEA有效,呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)且數(shù)值處在一個(gè)較低的水平,各個(gè)縣之間的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度不一。2011年達(dá)到DEA有效的縣為16個(gè),2016年達(dá)到DEA有效的縣為13個(gè),2019年達(dá)到DEA有效的縣為14個(gè),在三個(gè)年份都達(dá)到DEA有效的縣有三江縣、龍勝縣、資源縣、龍州縣、右江區(qū)、凌云縣、西林縣、天峨縣,占比為22.86%,說明這些縣用于農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的資源配置合理,投入產(chǎn)出得到了最佳效果。
表2 廣西35個(gè)石漠化片區(qū)縣2011年、2016年和2019年農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率
2.從純技術(shù)效率的角度分析。上述縣純技術(shù)效率均值在2011年、2016年、2019年分別為0.929、0.916、0.924,表明整體農(nóng)村產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率處在波動(dòng)變化的狀態(tài)。從2019年的數(shù)據(jù)來看,純技術(shù)效率值沒有達(dá)到1,對(duì)于純技術(shù)效率有效相差0.076,反映出管理水平和相關(guān)產(chǎn)業(yè)技術(shù)仍有改進(jìn)的空間。
3.從規(guī)模效率的角度分析。2011年規(guī)模有效的縣為16個(gè),2016年規(guī)模有效的縣為16個(gè),2019年規(guī)模有效的縣為14個(gè),總體農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的規(guī)模效率均值從2011年的0.959下降到2019年的0.909,總體規(guī)模效率呈略微下降的趨勢(shì),沒有達(dá)到規(guī)模有效。2019年,融水縣、大新縣、天等縣、平果市、德??h、靖西市、都安縣和大化縣的規(guī)模效率都較低,應(yīng)該根據(jù)實(shí)際情況,合理調(diào)整對(duì)產(chǎn)業(yè)規(guī)模的投入,以求實(shí)現(xiàn)規(guī)模效率有效。針對(duì)樂業(yè)縣和鳳山縣呈現(xiàn)出規(guī)模報(bào)酬遞增的情況,可以適當(dāng)增加農(nóng)村產(chǎn)業(yè)的規(guī)模投入;規(guī)模報(bào)酬遞減的縣應(yīng)該注意農(nóng)村產(chǎn)業(yè)規(guī)模投入的管理,減少不必要的效率損失;處于規(guī)模報(bào)酬有效狀態(tài)的縣,可以保持在規(guī)模投入方面的已有優(yōu)勢(shì)。
Malmquist指數(shù)能動(dòng)態(tài)反映農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率變化趨勢(shì),運(yùn)用DEAP2.1對(duì)35個(gè)石漠化片區(qū)縣的2011—2019年的數(shù)據(jù)進(jìn)行Malmquist指數(shù)分析,得到分解項(xiàng),如表3、表4所示。
表3 2011—2019年農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展Malmquist指數(shù)變動(dòng)及其分解
表4 各縣農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展Malmquist指數(shù)變化及其分解
1.總體的全要素生產(chǎn)率分析。由表3、表4可知2011—2019年35個(gè)石漠化片區(qū)縣農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全要素生產(chǎn)率指數(shù)均值為1.033,除了2012—2013年全要素生產(chǎn)率指數(shù)為0.920之外,其他年份全要素生產(chǎn)率指數(shù)都大于1,說明總體的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率是上升的。技術(shù)效率平均值為0.991,技術(shù)進(jìn)步平均值為1.042,反映技術(shù)進(jìn)步對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率提高起到主要作用,而技術(shù)效率沒有發(fā)揮應(yīng)有的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。從年份來看,2015—2016年的技術(shù)效率值和技術(shù)進(jìn)步值分別為1.091與1.013,兩者都處于有效狀態(tài),體現(xiàn)出當(dāng)年農(nóng)村產(chǎn)業(yè)管理水平良好和有效利用投入產(chǎn)業(yè)的資源,同時(shí)產(chǎn)業(yè)技術(shù)改進(jìn)帶來了效率的提升;2012—2013年的技術(shù)效率指數(shù)大于技術(shù)進(jìn)步指數(shù),表明技術(shù)效率是這一期間全要素生產(chǎn)率提高的主要因素。剩余年份都為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)大于技術(shù)效率指數(shù),表明技術(shù)進(jìn)步指數(shù)對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全要素生產(chǎn)率影響比較持久。
2.各個(gè)縣之間的效率變化對(duì)比。從表4可知從2011—2019年,全要素生產(chǎn)率指數(shù)小于1的縣有9個(gè),其他縣的全要素生產(chǎn)率指數(shù)都大于1,說明縣的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率是上升的,處在有效狀態(tài)。26個(gè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)大于1的縣中,有隆安縣、融安縣、三江縣、龍勝縣、資源縣、右江區(qū)、田陽縣、田東縣、凌云縣、田林縣、西林縣、金城江區(qū)、羅城縣、巴馬縣14個(gè)縣技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均大于1,共同作用于農(nóng)村產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,促進(jìn)了效率提高;而馬山縣、融水縣、平果市、德保縣、樂業(yè)縣、隆林縣、靖西市、南丹縣、鳳山縣、東蘭縣、環(huán)江縣、大化縣這12個(gè)縣技術(shù)進(jìn)步指數(shù)大于1,技術(shù)效率指數(shù)小于1,說明這些地方的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的提升得益于技術(shù)進(jìn)步。
對(duì)2011—2019年廣西35個(gè)石漠化片區(qū)縣的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的影響因素進(jìn)行分析,使用了Tobit回歸模型,并對(duì)相應(yīng)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理,模型為Y=a+b1URB+b2FIS+b3SIV+b4NAT+ε。其中,Y為上文使用DEA方法計(jì)算出的綜合效率,a為常數(shù)項(xiàng),b1、b2、b3為公式中變量的系數(shù),ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),URB表示城鎮(zhèn)化率,F(xiàn)IS表示當(dāng)?shù)毓藏?cái)政收入,SIV表示農(nóng)村人均儲(chǔ)蓄,NAT表示農(nóng)業(yè)技術(shù)人員數(shù),結(jié)果如表5所示。
表5 農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率影響因素
回歸結(jié)果顯示:城鎮(zhèn)化率與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率在1%的水平上呈顯著正相關(guān)關(guān)系,城鎮(zhèn)化率的增加會(huì)引起農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的提高;公共財(cái)政收入與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展在1%的水平上為顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,公共財(cái)政收入的提高會(huì)降低農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效率;農(nóng)村人均儲(chǔ)蓄和農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率在1%的水平上呈顯著正相關(guān)關(guān)系,農(nóng)村人均儲(chǔ)蓄的增加有利于農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的提高;農(nóng)業(yè)技術(shù)人員數(shù)量對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率在1%的水平上有顯著負(fù)向影響。
在廣西35個(gè)石漠化縣區(qū)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過程中,各個(gè)縣存在明顯差異,其中2019年綜合效率值最高的縣和綜合效率值最低的縣之間差值達(dá)到0.577;在基于DEA模型的靜態(tài)分析中,總體的綜合效率、規(guī)模效率出現(xiàn)下降的趨勢(shì),技術(shù)效率變動(dòng)較為穩(wěn)定,三者都有提升空間。把2011年、2016年、2019年的總體農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況進(jìn)行對(duì)比,它們綜合效率均值都小于1,且農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率處在無效狀態(tài)的縣要多于發(fā)展效率處在有效狀態(tài)的縣,總體農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率沒有達(dá)到DEA有效;在基于Malmquist指數(shù)模型的動(dòng)態(tài)分析中,2011—2019年廣西35個(gè)石漠化片區(qū)縣農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全要素生產(chǎn)率指數(shù)平均值為1.033,說明總體農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率處于上升的趨勢(shì);35個(gè)縣的城鎮(zhèn)化率、公共財(cái)政收入、農(nóng)村人均儲(chǔ)蓄與農(nóng)業(yè)技術(shù)人員的數(shù)量都對(duì)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率有著顯著影響。
基于本文的研究結(jié)論,提出以下政策建議:第一,加快農(nóng)村產(chǎn)業(yè)政策迭代,促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興。要想實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興,促進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)高效發(fā)展,當(dāng)?shù)卣畱?yīng)根據(jù)本地農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)際情況,加快調(diào)整農(nóng)村產(chǎn)業(yè)政策。當(dāng)前世界處于百年未有之大變局,地緣政治和貿(mào)易保護(hù)主義大行其道,全球產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈?zhǔn)艿綐O大干擾,即使是不發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)也會(huì)受到很大影響。在這種情況下,如何因應(yīng)國內(nèi)外環(huán)境的巨大變化,適時(shí)調(diào)整農(nóng)村產(chǎn)業(yè)政策是各級(jí)地方政府需要重點(diǎn)考慮的事項(xiàng)。第二,重視縣之間農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r存在明顯差異的現(xiàn)實(shí)情況。堅(jiān)持因地制宜選擇產(chǎn)業(yè),彰顯產(chǎn)業(yè)的比較優(yōu)勢(shì)和地域特色,著力在“優(yōu)、綠、特、強(qiáng)、新、實(shí)”六個(gè)字上做文章,形成產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。第三,提高財(cái)政支農(nóng)資金的使用效益。毋庸置疑,財(cái)政資金的投入對(duì)完成脫貧攻堅(jiān)任務(wù)起到了很大的作用。即使近年來各級(jí)財(cái)政收支處于緊平衡的狀態(tài),在以產(chǎn)業(yè)振興助推鄉(xiāng)村振興的過程中,各級(jí)財(cái)政依然會(huì)投入巨額的預(yù)算資金來支持農(nóng)村產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。充分發(fā)揮財(cái)政支農(nóng)資金的引導(dǎo)作用,吸引社會(huì)資本助力鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下必然的政策選擇。
注釋:
②侯一蕾等:《“微產(chǎn)業(yè)、多循環(huán)”:產(chǎn)業(yè)扶貧與產(chǎn)業(yè)興旺有效銜接的創(chuàng)新機(jī)制探索》,《改革與戰(zhàn)略》2021年第3期。
③李波等:《“三區(qū)三州”深度貧困地區(qū)扶貧政策效應(yīng)與作用機(jī)制研究》,《中央民族大學(xué)學(xué)報(bào)》(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)2021年第2期。
④向景等:《鄉(xiāng)村振興評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建及測(cè)度:基于財(cái)政支出視角》,《廣東經(jīng)濟(jì)》2020年第6期。
⑤東梅等:《陜青寧六盤山集中連片特困地區(qū)精準(zhǔn)扶貧績效評(píng)價(jià)及其影響因素研究——基于三階段DEA和TOBIT模型》,《軟科學(xué)》2020年第9期。
⑥張佳寧、呂澤華:《試論村級(jí)集體經(jīng)濟(jì)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與功能定位——從脫貧攻堅(jiān)到鄉(xiāng)村振興》,《中國集體經(jīng)濟(jì)》2021年第12期。
⑦衛(wèi)添天等:《鄉(xiāng)村振興背景下的鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興》,《現(xiàn)代農(nóng)業(yè)研究》2021年第4期。
⑧郭俊華、王陽:《鄉(xiāng)村振興背景下農(nóng)村產(chǎn)業(yè)政策優(yōu)化調(diào)整研究》,《經(jīng)濟(jì)問題》2022年第1期。
⑨馬喜梅:《鄉(xiāng)村振興與脫貧攻堅(jiān)有效銜接路徑研究——以滇黔桂石漠化片區(qū)為例》,《云南師范大學(xué)學(xué)報(bào)》(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)2020年第3期。
⑩易軍、張春花:《北方沿海地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程的定量評(píng)價(jià)》,《中國軟科學(xué)》2005年第1期。