□王新穎，夏夢(mèng)麗，孟庭偉

（安徽大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 合肥 230601）

2012 年，在財(cái)政部、原環(huán)保部的指導(dǎo)下，皖、浙兩省勇做先鋒，探路改革，從上游控制污染，走互利共贏之路，開啟了新安江綠色補(bǔ)償?shù)恼鞒獭Ｐ掳步饔蛏鷳B(tài)補(bǔ)償是貫徹習(xí)近平生態(tài)文明思想和關(guān)于生態(tài)補(bǔ)償?shù)闹匾甘九揪竦闹匾e措，實(shí)現(xiàn)了環(huán)境保護(hù)與綠色發(fā)展有效結(jié)合。2012 年以來，皖、浙兩省已成功開展3 輪新安江流域生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制試點(diǎn)，開創(chuàng)了全國建立跨省流域上下游生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制的先河，形成了以生態(tài)補(bǔ)償為抓手、以生態(tài)環(huán)境保護(hù)為根本、以綠色發(fā)展為路徑、以互利共盈為目標(biāo)、以體制機(jī)制建設(shè)為保障的新安江模式。新安江模式既是習(xí)近平總書記新時(shí)代生態(tài)文明思想和“兩山論”觀點(diǎn)的具體實(shí)踐，也是實(shí)現(xiàn)人類社會(huì)健康發(fā)展及流域生態(tài)資源可持續(xù)利用的重要路徑，加快推進(jìn)“綠水青山向金山銀山”的價(jià)值轉(zhuǎn)化進(jìn)程。

在新安江跨省流域生態(tài)補(bǔ)償試點(diǎn)實(shí)踐中，黃山市關(guān)停污染企業(yè)220 多家，拒絕污染項(xiàng)目190 多個(gè)，在保護(hù)新安江水源的同時(shí)，也給黃山市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來了一定的挑戰(zhàn)。資金壓力、發(fā)展壓力、保護(hù)壓力等困難和問題亟待解決，其中資金問題成為研究各項(xiàng)問題解決思路的關(guān)鍵樞紐。截至2020 年底，黃山市已支出183.9 億元用于新安江水質(zhì)保護(hù)和治理，但收到的生態(tài)補(bǔ)償資金僅47.2 億元，給黃山市造成了巨大的財(cái)政負(fù)擔(dān)。由于中央政府退出了皖、浙兩省生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制，導(dǎo)致兩省合作的難度逐漸加大。2019 年，習(xí)近平總書記在《求是》雜志上發(fā)表重要文章，指出“推廣新安江水環(huán)境補(bǔ)償試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)、鼓勵(lì)上下游之間開展資金、產(chǎn)業(yè)、人才等多種補(bǔ)償”，為新安江流域生態(tài)補(bǔ)償提出了新的發(fā)展思路。同時(shí)，《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》中提出加快新安江—千島湖生態(tài)保護(hù)補(bǔ)償試驗(yàn)區(qū)建設(shè)，全面推行生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制。新一輪新安江流域生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制改革工作已逐步推進(jìn)，生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金壓力問題不可回避。在此背景下，研究生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金效率，探索生態(tài)補(bǔ)償資金高效利用模式極具現(xiàn)實(shí)意義。

1 文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有研究較為關(guān)注生態(tài)補(bǔ)償效率。在生態(tài)補(bǔ)償效率測算方面，李云駒等（2011）采用成本法、意愿調(diào)查法和生態(tài)服務(wù)價(jià)值法對(duì)農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，獲取和確定生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)4 種方法得到的結(jié)果進(jìn)行比較，最終認(rèn)為以生態(tài)服務(wù)功能價(jià)值法作為流域退耕還林生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)有利于提高資金利用效率。李秋萍和李長?。?015）在測算宜昌市流域水資源生態(tài)補(bǔ)償?shù)木C合效率時(shí)，采用層次分析法構(gòu)建效率測度指標(biāo)體系，從經(jīng)濟(jì)效率、社會(huì)效率、文化效率、生態(tài)效率、政治效率5 個(gè)維度進(jìn)行實(shí)證分析。黃和平等（2020）采用Super-SBM 模型測算全國30 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的城市工業(yè)用地生態(tài)效率，并運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型對(duì)其影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。時(shí)潤哲和李長健（2021）使用雙目標(biāo)決策的序列DEA-SBM方法，研究了長江經(jīng)濟(jì)帶11 個(gè)?。ㄊ校┧Y源生態(tài)補(bǔ)償效率的變化，并分析了影響長江經(jīng)濟(jì)帶水資源生態(tài)補(bǔ)償效率的主要因素。近年來，學(xué)界多使用定量分析方法如DEA、SBM、層次分析法、Malmquist 指數(shù)法等對(duì)生態(tài)補(bǔ)償效率問題進(jìn)行分析。

在財(cái)政支出效率方面，有學(xué)者對(duì)地方政府財(cái)政支出效率和影響因素進(jìn)行研究。陳詩一和張軍（2008）利用DEA 非參數(shù)技術(shù)和受限的Tobit 模型核算了分稅制改革前后中國的省級(jí)政府財(cái)政支出效率，并認(rèn)為地理環(huán)境、人口稟賦和地方政府的財(cái)政行為是其主要影響因素。財(cái)政支出效率對(duì)其他因素的影響機(jī)制研究中，劉建民等（2021）運(yùn)用超效率SBM-DEA 模型對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)制和效應(yīng)進(jìn)行研究。在單一方面評(píng)估財(cái)政支出效率的研究中，王謙和李超（2016）采用三階段DEA 模型對(duì)我國財(cái)政支農(nóng)支出效率進(jìn)行評(píng)價(jià)；朱浩（2021）運(yùn)用三階段DEA 模型對(duì)于基本公共服務(wù)養(yǎng)老財(cái)政支出效率的評(píng)估，認(rèn)為支出效率整體較高，但區(qū)縣的財(cái)政能力與其養(yǎng)老服務(wù)財(cái)政支出效率并不一致，呈現(xiàn)一定程度上的城市核心區(qū)與郊區(qū)財(cái)政支出效率的倒置；張婕和高晨鈺（2021）采用包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型對(duì)于長三角財(cái)政環(huán)保支出效率進(jìn)行測算。

在生態(tài)補(bǔ)償?shù)呢?cái)政支出效率方面，沈田華和龔曉麗（2018）采用DEA 二次相對(duì)效益模型對(duì)“組織管理有效性”進(jìn)行了合理評(píng)價(jià)，并考察了貴州省生態(tài)公益林補(bǔ)償財(cái)政支出的績效。對(duì)于新安江流域生態(tài)補(bǔ)償政策的績效，王慧杰等（2020）通過層次分析法—模糊綜合評(píng)價(jià)法建立了包括1 個(gè)目標(biāo)、3 個(gè)準(zhǔn)則、9 個(gè)指標(biāo)和27 個(gè)二級(jí)指標(biāo)的評(píng)估體系框架，較為完整地論證了2012—2014 年新安江流域生態(tài)補(bǔ)償政策的實(shí)施成效，但評(píng)估時(shí)段較短、年份較早，需要進(jìn)一步更新。已有文獻(xiàn)與文章最為相似的是張婕等（2020）的研究，其采用層次分析法及數(shù)據(jù)包絡(luò)法對(duì)2012—2017 年新安江流域生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出效率進(jìn)行分析，但該文獻(xiàn)在產(chǎn)出指標(biāo)的選擇上側(cè)重于生態(tài)效率，僅研究了財(cái)政支出在水環(huán)境保護(hù)和水污染防治方面發(fā)揮的作用。

已有研究在內(nèi)容與方法上均提供了較為全面的研究基礎(chǔ)，但以流域生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金為效率評(píng)價(jià)對(duì)象的研究還未成熟，且缺少從經(jīng)濟(jì)社會(huì)生態(tài)全方位對(duì)新安江流域生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金的評(píng)價(jià)和影響因素的研究?；谝延形墨I(xiàn)，文章利用超效率DEA-Malmquist模型，從經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、社會(huì)效應(yīng)、生態(tài)效應(yīng)3 個(gè)方面構(gòu)建指標(biāo)體系對(duì)新安江流域生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出效率進(jìn)行測算，并建立基于面板數(shù)據(jù)的回歸模型以研究影響生態(tài)補(bǔ)償資金效率的主要因素。

2 評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建、數(shù)據(jù)來源與方法選擇

2.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

2.1.1 投入產(chǎn)出指標(biāo)

在投入指標(biāo)方面，由于是研究新安江流域生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出效率，故選擇財(cái)政資金數(shù)額為投入指標(biāo)?？紤]到資金數(shù)據(jù)的可獲得性，選擇2011—2018 年中央和省級(jí)財(cái)政撥付的財(cái)政專項(xiàng)資金及黃山市地方財(cái)政投入到新安江流域上的財(cái)政資金作為投入指標(biāo)。

在產(chǎn)出指標(biāo)方面，娜仁等（2020）認(rèn)為，生態(tài)補(bǔ)償具有顯著的減貧效應(yīng)，即生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出對(duì)削減貧困能夠產(chǎn)生積極影響。劉聰和張寧（2021）利用雙重差分方法研究了生態(tài)補(bǔ)償試點(diǎn)前后的政策經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，結(jié)果顯示試點(diǎn)政策對(duì)上游黃山市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有負(fù)面影響，但該影響呈“先增強(qiáng)后減弱”的變化規(guī)律，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式正在不斷適應(yīng)環(huán)保治理的需求。故選擇經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益作為產(chǎn)出指標(biāo)，以人均生產(chǎn)總值、農(nóng)村人均可支配收入作為衡量經(jīng)濟(jì)效益的二級(jí)指標(biāo)，以R&D 創(chuàng)新投入、城鎮(zhèn)從業(yè)人員數(shù)量作為衡量社會(huì)效益的二級(jí)指標(biāo)。另外，研究生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政效率必須從生態(tài)角度考慮，而新安江流域生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出生態(tài)效率總體較高，故選擇生態(tài)效益作為非期望產(chǎn)出，以工業(yè)廢水排放量、單位GDP 能耗作為二級(jí)指標(biāo)衡量各個(gè)縣區(qū)的生態(tài)效益?；诖?，構(gòu)建流域生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見表1。

表1 流域生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.1.2 數(shù)據(jù)來源

文章研究黃山市新安江流域2011—2018 年生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出效率，深入分析黃山市7 個(gè)縣（區(qū)），即屯溪區(qū)、黃山區(qū)、徽州區(qū)、祁門縣、黟縣、休寧縣和歙縣的具體效率。選取黃山市7 個(gè)縣（區(qū)）2011—2018 年人均生產(chǎn)總值、農(nóng)村人均可支配收入、R&D 創(chuàng)新投入、從業(yè)人員數(shù)量等6 項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)。新安江流域生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出資金數(shù)據(jù)來自黃山市新保局，其余數(shù)據(jù)均來自2012—2019 年的《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》和《黃山市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.2 研究方法

2.2.1 超效率DEA模型

DEA模型是1978 年由運(yùn)籌學(xué)家Charnes 和Cooper提出的非參數(shù)技術(shù)效率分析方法，通過建立線性規(guī)劃將多項(xiàng)投入變量和產(chǎn)出變量同時(shí)納入模型，從而對(duì)決策單元相對(duì)有效性進(jìn)行評(píng)價(jià)。但傳統(tǒng)的DEA 模型無法對(duì)有效的決策單元進(jìn)行進(jìn)一步效率值比較，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果過于籠統(tǒng)，難以刻畫差異?；趥鹘y(tǒng)的DEA模型，Andersen 和Peterscn 于1993 年提出了超效率DEA 模型，其可以對(duì)有效的決策單元進(jìn)行進(jìn)一步效率值比較，以實(shí)現(xiàn)對(duì)各個(gè)決策單元的逐一排序，從而得出精準(zhǔn)評(píng)價(jià)。

2.2.2 Malmquist 指數(shù)

Rolf F?re 等將Malmquist 指數(shù)與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法理論相結(jié)合，同時(shí)將Malmquist 指數(shù)分解為決策單元在兩個(gè)時(shí)期內(nèi)技術(shù)效率的變化和技術(shù)進(jìn)步的變化，在DEA 分析中反映生產(chǎn)前沿的變動(dòng)情況。由于超效率DEA 模型從靜態(tài)角度測度縣域的資金效率，無法識(shí)別各個(gè)縣（區(qū)）跨時(shí)期的效率變動(dòng)情況和變動(dòng)原因。為更深入探討縣域生態(tài)補(bǔ)償支出效率的動(dòng)態(tài)變化情況，以期為縣域生態(tài)文明建設(shè)和綠色發(fā)展提供決策參考，故文章采用基于DEA-Malmquist 指數(shù)模型測算全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，簡稱為TFP）指數(shù)并將其分解，見式（1）。

式中：（x，y）和（x，y）分別表示在和+1 時(shí)期的投入和產(chǎn)出組合，TFP 表示全要素生產(chǎn)率指數(shù)，EC 表示技術(shù)效率變化指數(shù)，TC 表示技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)。當(dāng)TFP＞1 時(shí)，表示全要素生產(chǎn)率提高；TFP=1 時(shí)，表示全要素生產(chǎn)率不變；TFP＜1 時(shí)，表示全要素生產(chǎn)率降低。當(dāng)EC＞1 時(shí)，表示技術(shù)效率提高；EC=1 時(shí)，表示技術(shù)效率不變；EC＜1 時(shí)，表示技術(shù)效率降低。當(dāng)TC＞1 時(shí)，表示技術(shù)進(jìn)步；TC=1 時(shí)，表示技術(shù)保持不變；TC＜1 時(shí)，表示技術(shù)退步。

3 結(jié)果分析

3.1 生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金支出時(shí)空演變分析

通過DEAP 2.1 計(jì)量軟件對(duì)黃山市7 個(gè)縣（區(qū)）資金使用效率進(jìn)行測算，結(jié)果表明，部分縣（區(qū)）的部分年份生態(tài)效率為1，故無法對(duì)這些縣（區(qū)）進(jìn)行有效排序，也無法比較在同一有效前沿面的資金支出效率的變化。因此，為增加分析的準(zhǔn)確性，文章采用了產(chǎn)出導(dǎo)向的超效率DEA 模型對(duì)各地區(qū)重新研究，運(yùn)用DEA-Solver 軟件計(jì)算得到黃山市7 個(gè)縣（區(qū)）的超效率值，結(jié)果見表2。

表2 2011—2018 年黃山市各縣（區(qū)）超效率值

研究結(jié)果顯示，在2011—2013 年和2018 年，黃山市各區(qū)（縣）的支出效率平均值均小于1，2014—2017 年，支出效率平均值均大于1，2015 年達(dá)到峰值后有下降趨勢，在2018 年急劇下降，較為異常。新安江流域于2012 年9 月開啟生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制試點(diǎn)工作，2012—2014 年完成第一輪試點(diǎn)，2015—2017 年繼續(xù)第二輪試點(diǎn)，2014—2017 年較高的支出效率與兩次試點(diǎn)的努力密切相關(guān)。

2017 年結(jié)束第二輪生態(tài)補(bǔ)償試點(diǎn)之后，皖浙兩省又續(xù)簽了為期3 年的試點(diǎn)協(xié)議，與前兩輪試點(diǎn)的實(shí)施方案相比，新簽協(xié)議的實(shí)施方案有兩大變化：一是水質(zhì)考核標(biāo)準(zhǔn)更高，二是補(bǔ)償資金使用范圍有所拓展。補(bǔ)償資金專項(xiàng)用于新安江流域環(huán)境綜合治理、水污染防治、生態(tài)保護(hù)建設(shè)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)布局優(yōu)化和生態(tài)補(bǔ)償?shù)确矫?。因此?018 年生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出效率的下降可能與新簽協(xié)議對(duì)上游黃山市要求提高有關(guān)。

就支出效率較高的屯溪區(qū)、黃山區(qū)、歙縣而言，屯溪區(qū)所有年份支出效率值均大于1，支出效率位列黃山市第一。屯溪區(qū)是黃山市的中心城區(qū)，且位于新安江畔，不僅是傳統(tǒng)的城市金融商貿(mào)、行政辦公、文化娛樂、科研文教綜合區(qū)，也是新安江流域生態(tài)補(bǔ)償試點(diǎn)的重點(diǎn)地區(qū)之一。屯溪區(qū)年度生產(chǎn)總值高居黃山市7 個(gè)縣（區(qū)）之首，農(nóng)村居民家庭人均可支配收入也位列榜首，遠(yuǎn)超黃山市平均水平；第三產(chǎn)業(yè)所占比重超70%，相比之下第一、第二產(chǎn)業(yè)所占比重不到30%，生態(tài)環(huán)境基礎(chǔ)較好，有利于流域生態(tài)補(bǔ)償工作的開展。歙縣每年的支出效率同樣較高，次于黃山區(qū)，位列第三，這一結(jié)果也是合理的。歙縣在地理位置上與屯溪區(qū)相鄰，是古徽州的政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心，也是新安江流域綜合治理的重要試點(diǎn)區(qū)。歙縣在城市發(fā)展上明確定位，實(shí)施“工業(yè)支撐、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌、旅游提升、創(chuàng)新推動(dòng)、綠色增長、人才強(qiáng)縣”的發(fā)展戰(zhàn)略，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)兼顧了綠色發(fā)展。

就支出效率中等的徽州區(qū)、祁門縣、黟縣而言，相對(duì)于支出效率較高地區(qū)，仍然有較大的提升空間。特別是徽州區(qū)，大致呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢，未來有進(jìn)一步提升的潛力；祁門縣雖然支出效率均值排名居中，但是支出效率值呈多峰狀趨勢，波動(dòng)較大，有較大潛力；而黟縣的支出效率值在近兩年呈現(xiàn)下降趨勢，因此需要培育綠色發(fā)展新動(dòng)能，開發(fā)推廣循環(huán)利用技術(shù)，強(qiáng)化資源綜合利用，推動(dòng)形成綠色能源結(jié)構(gòu)。

就支出效率較低的休寧縣而言，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展中農(nóng)業(yè)、工業(yè)占比較大，其中第二產(chǎn)業(yè)在三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中占比近40%，工業(yè)廢水排放量以及單位GDP 能耗相對(duì)較高。同時(shí)，休寧縣處于新安江的上游源區(qū)，污染治理的難度和成本較大，生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出效率也因此相對(duì)較低。

3.2 生態(tài)補(bǔ)償Malmquist 指數(shù)及其分解

為進(jìn)一步對(duì)黃山市7 個(gè)縣（區(qū)）生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金支出效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，研究生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金支出效率的區(qū)域差異性，對(duì)7 個(gè)縣（區(qū)）2011—2018 年間的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEAP 2.1 軟件對(duì)Malmquist 指數(shù)進(jìn)行測算和分解，結(jié)果如表3 所示。

表3 2011—2018 年黃山市各縣（區(qū)）年均Malmquist 指數(shù)及其分解

從市級(jí)層面來看，2011—2018 年全要素生產(chǎn)率TFP 平均值小于1，年均下降13.6%。由全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)分解得到的綜合技術(shù)效率變化指數(shù)的均值為0.835，年均下降16.5%；技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)的均值為1.035，年均增長3.5%，表明全要素生產(chǎn)率的下降主要由綜合技術(shù)效率導(dǎo)致。

從各縣（區(qū)）層面來看，屯溪區(qū)、黃山區(qū)、祁門縣和休寧縣全要素生產(chǎn)率均大于1，其年均增長率分別為35.4%、27.7%、2.8%、17.6%。其中，祁門縣和休寧縣雖然自身財(cái)政支出效率偏低，但是年均增長速度很快，進(jìn)步很大。徽州區(qū)和黟縣的支出效率低于均值，年均下降分別為58.3%、54.9%，其中徽州區(qū)自身超效率值排名第四，所以有較大的提升空間。

根據(jù)Malmquist 指數(shù)分解結(jié)果可知，技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)支出效率進(jìn)步的動(dòng)力，技術(shù)進(jìn)步增長率最快的是休寧縣和祁門縣，分別為10.1%、7.5%，超過均值6.6%、4%。綜合技術(shù)效率和規(guī)模效率的下降是制約TFP 增長的瓶頸因素，綜合技術(shù)效率只有3 個(gè)縣（區(qū)）大于1，其余均小于1，年均下降率為16.5%；規(guī)模效率也僅有3 個(gè)縣（區(qū)）大于1，其余均小于1，年均下降率為16.3%。

表4 反映了8 年間黃山市7 個(gè)縣（區(qū)）動(dòng)態(tài)的支出效率，總體來看，2011—2018 年全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)呈不穩(wěn)定的發(fā)展態(tài)勢，各年的全要素生產(chǎn)率變化幅度較大。2012—2013 年全要素生產(chǎn)率增長最快，為418.1%，2017—2018 年支出效率增長156.3%，2014—2015 年增長115.8%。從影響支出效率的因素來看，技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)與全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)的變化趨勢相對(duì)一致，且2013—2014 年由于技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)大幅降低，全要素生產(chǎn)率也隨之下降。因此，技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長的主導(dǎo)因素，而純技術(shù)效率及規(guī)模效率則制約其增長。

表4 7 個(gè)縣（區(qū)）各年份平均Malmquist 指數(shù)及其分解

4 影響生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金使用效率的因素分析

4.1 模型選擇

利用超效率DEA 模型及Malmaquist 指數(shù)模型從微觀層面上有效測算了黃山市7 個(gè)縣（區(qū)）流域生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金利用效率，將基于面板數(shù)據(jù)建立回歸模型，進(jìn)一步考察不同因素對(duì)縣區(qū)新安江生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出效率的影響，見式（2）。

式中：表示各個(gè)縣（區(qū)），=1，2，3，4，5，6，7；表示各個(gè)時(shí)期，=1，2，3，4，5，6，7，8；X為解釋變量，表示在時(shí)期第個(gè)縣區(qū)的第個(gè)解釋變量的值；Y為被解釋變量，表示第個(gè)縣區(qū)第年的新安江生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金支出效率值，β為待估參數(shù)；ε表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

4.2 影響因素指標(biāo)選取

參考曾淇和朱寧（2020）的研究成果，并結(jié)合流域生態(tài)補(bǔ)償特點(diǎn)，選取4 個(gè)變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（indus）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（pgdp）、市場化水平（mr）、財(cái)政科技支出占比（exptec）。其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用第一、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示，用于衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化對(duì)各地區(qū)生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出效率的影響；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平用人均GDP 表示，以消除人口數(shù)量對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值絕對(duì)值的影響，用來衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)各縣區(qū)生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出效率的影響；市場化水平用“1-各地區(qū)財(cái)政支出/各地區(qū)國民生產(chǎn)總值”表示，衡量市場參與度對(duì)生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出效率的影響；財(cái)政科技支出占比用財(cái)政科技支出與財(cái)政支出總額的比值表示，以衡量區(qū)縣科技水平對(duì)當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金支出效率的影響。各變量數(shù)據(jù)均來自于2012—2019 年《黃山市統(tǒng)計(jì)年鑒》和《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

利用Stata 16 軟件進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5 所示。

表5 回歸結(jié)果

回歸結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和市場化率分別在90%、95%的水平上對(duì)支出效率具有顯著影響。從實(shí)證結(jié)果看，市場化水平（mr）對(duì)新安江生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金支出效率影響最為顯著，二者呈正相關(guān)關(guān)系，即市場化水平越高，生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出效率越高，具體而言，市場化水平每提高1 個(gè)單位水平，生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出效率將提高1.64 個(gè)單位水平。生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金雖然是政府性資金，但本質(zhì)上還是進(jìn)行經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，以提高效率為目的。經(jīng)濟(jì)活動(dòng)大多由市場機(jī)制自主調(diào)控，市場主動(dòng)性強(qiáng)，財(cái)政支出占國民生產(chǎn)總值比重低，行政干預(yù)力度小，市場可以自由配置資源，并通過競爭優(yōu)化資源配置，使資源最大程度地發(fā)揮生態(tài)補(bǔ)償作用，從而獲得較高的產(chǎn)出效率。在新安江流域生態(tài)補(bǔ)償資金緊缺的大背景下，如果一味依賴上級(jí)政府撥付的財(cái)政資金進(jìn)行生態(tài)補(bǔ)償治理，很難達(dá)到成效，政府購買的乘數(shù)效應(yīng)并不明顯，此時(shí)就需要積極引入社會(huì)方面資金，鼓勵(lì)政府和社會(huì)資本合作。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（indus）與生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金支出效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，第一、第二產(chǎn)業(yè)占比每降低0.72 個(gè)單位，生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出效率則提升1 個(gè)單位。第一、第二產(chǎn)業(yè)比重越高，生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政支出效率越低，表明以農(nóng)業(yè)、工業(yè)為代表的第一、第二產(chǎn)業(yè)所造成的污染對(duì)流域生態(tài)補(bǔ)償建設(shè)具有顯著的負(fù)面影響，污染物因其排放數(shù)量、污染范圍、毒素類型等諸多不同因素往往需要因時(shí)因地調(diào)整治理手段，導(dǎo)致治理難度提升、治理成本提高，諸多阻礙導(dǎo)致生態(tài)治理效率低下，投入大量財(cái)政資金卻收效甚微。

5 結(jié)論與政策建議

5.1 結(jié)論

文章采用超效率DEA-Malmquist 模型，測算了2011—2018 年黃山市7 個(gè)縣（區(qū)）新安江流域生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金的支出效率，并研究其時(shí)空演變特征，建立基于面板數(shù)據(jù)的回歸模型對(duì)新安江流域生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金支出效率的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析，得出以下結(jié)論。

1）從時(shí)間角度可劃分為2011—2014 年和2014—2018 年兩個(gè)階段；從空間角度可以將7 個(gè)縣（區(qū)）劃分為高、中、低3 個(gè)類型，其中，第二階段的效率明顯高于第一階段。

2）從空間角度，按資金使用效率均值的大小排序依次為：屯溪區(qū)＞黃山區(qū)＞歙縣＞徽州區(qū)＞祁門縣＞黟縣＞休寧縣?？梢詫ⅫS山市7 個(gè)縣（區(qū)）劃分為高、中、低3 個(gè)類型：較高支出效率地區(qū)（屯溪區(qū)、黃山區(qū)、歙縣）、中等支出效率地區(qū)（徽州區(qū)、祁門縣、黟縣）、較低支出效率地區(qū)（休寧縣）。

3）從各縣區(qū)來看，屯溪區(qū)、黃山區(qū)、祁門縣和休寧縣全要素生產(chǎn)率大于1，增長率較高。其中祁門縣和休寧縣雖然自身財(cái)政支出效率偏低，但是年均增長速度很快，進(jìn)步很大?；罩輩^(qū)和黟縣的支出效率低于均值，年均增長率為負(fù)值，其中徽州區(qū)自身超效率值排名靠前，所以有較大的提升空間。同時(shí)，綜合技術(shù)效率和規(guī)模效率的下降是制約TFP 增長的瓶頸因素。

4）就影響新安江生態(tài)補(bǔ)償資金支出效率的因素來說，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場化水平對(duì)其影響顯著。其中，市場化率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為主要影響因素，與支出效率分別呈正相關(guān)和負(fù)相關(guān)關(guān)系；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與財(cái)政科技支出為次要因素，影響不顯著。

5.2 建議

1）促進(jìn)財(cái)政資金空間上均衡分配。對(duì)于生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金使用效率較高地區(qū)（屯溪區(qū)、黃山區(qū)），在保障新安江流域水質(zhì)質(zhì)量達(dá)標(biāo)的前提下降低資金投入增幅，而對(duì)于資金使用效率中等和較低的地區(qū)應(yīng)做到財(cái)政資金合理傾斜，以彌補(bǔ)以往的生態(tài)鴻溝，促進(jìn)未來生態(tài)補(bǔ)償?shù)母哔|(zhì)量推行，充分發(fā)揮生態(tài)補(bǔ)償政策對(duì)當(dāng)?shù)氐姆e極效益。

2）促進(jìn)生態(tài)補(bǔ)償?shù)貐^(qū)生態(tài)產(chǎn)品價(jià)值轉(zhuǎn)化。為保護(hù)生態(tài)環(huán)境，黃山市關(guān)停多家高污染工業(yè)產(chǎn)業(yè)，對(duì)第一產(chǎn)業(yè)也設(shè)置了污染物排放標(biāo)準(zhǔn)，一定程度上對(duì)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生制約效應(yīng)。為達(dá)到經(jīng)濟(jì)生態(tài)統(tǒng)籌兼顧，當(dāng)?shù)貞?yīng)延長第一、第二產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)鏈條，提高產(chǎn)品附加值，利用現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)手段，積極促進(jìn)生態(tài)產(chǎn)品價(jià)值實(shí)現(xiàn)，深入推進(jìn)“綠水青山”向“金山銀山”轉(zhuǎn)化。

3）充分發(fā)揮市場在生態(tài)補(bǔ)償中的補(bǔ)充作用，積極推行PPP 模式，調(diào)動(dòng)各方積極性。政府應(yīng)保持權(quán)力收放有度以創(chuàng)造良好的市場化環(huán)境，為市場參與生態(tài)補(bǔ)償提供充足的空間，讓資源在自然競爭條件下實(shí)現(xiàn)最優(yōu)配置、達(dá)成最有效的成果。政府不應(yīng)“缺位”，也應(yīng)避免“越位”。積極引入社會(huì)資本參與生態(tài)補(bǔ)償，既能緩解生態(tài)補(bǔ)償財(cái)政資金的不足，又能向生態(tài)補(bǔ)償領(lǐng)域注入市場活力，促進(jìn)生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制改革創(chuàng)新，提高生態(tài)補(bǔ)償?shù)膶?shí)施效率。