安徽省大別山連片特困地區(qū)財政扶貧績效及影響因素研究
——基于DEA模型和Tobit回歸

錢力，黃鈺婷

(安徽財經(jīng)大學 經(jīng)濟學院，安徽 蚌埠 233030)

貧困是世界各個國家共同關注的問題，在發(fā)展中國家更為普遍[1].精準扶貧通過對貧困人口精準識別，從而制定科學合理的政策措施，并提供有針對性的援助，使得貧困人口永久擺脫貧困[2]，是我國農村地區(qū)扶貧的主要方式.受資源環(huán)境的約束以及地理、歷史等原因的限制，連片特困地區(qū)作為區(qū)域性、群體性貧困的代表，是脫貧攻堅工作的主戰(zhàn)場[3].大別山區(qū)區(qū)位特殊，位于三省交界，貧困發(fā)生率長年以來居高不下，片區(qū)內國家級貧困縣多，脫貧任務艱巨[4]，其包含安徽4個市下共12個縣域.本文通過對安徽省大別山區(qū)的12個縣域財經(jīng)扶貧績效及其影響因素進行分析，合理評價該地區(qū)扶貧工作的開展并提出路徑的優(yōu)化，有利于財政扶貧資金的合理配置，推動大別山連片特困地區(qū)脫貧攻堅工作的有效開展.

國內外學者圍繞財政扶貧已展開廣泛研究，主要集中于財政扶貧資金、扶貧開發(fā)、精準扶貧、財政金融等主題.首先，在理論研究方面，如李小云等圍繞扶貧資金治理的投入、分配、撥付和使用等環(huán)節(jié)，從資金運用的瞄準偏離角度，對我國財政扶貧資金投入效果及運行情況進行全方位分析[5]；高波等從經(jīng)濟、社會、環(huán)境三個角度，著重于經(jīng)濟增長質量以及增長的包容性和可持續(xù)性，建立了衡量財政扶貧資金使用標準化和有效性的綜合績效評估體系[6]；寇永紅等從審計角度指出目前我國財政扶貧資金的績效審計存在若干問題，明確今后在藝術上、力度上、渠道上提高審計水平[7]；郭宏寶等通過總結財政扶貧在農村地區(qū)的作用機制，明確了財政扶貧在不同地區(qū)和項目上的合理區(qū)間和運作方式[8].其次，在實證研究方面，如張銘洪等運用層次分析法、序數(shù)分析法、變異系數(shù)法，將主客觀相結合，建立財政扶貧支出績效評價指標體系，測算可得我國財政扶貧績效呈上升趨勢[9]；錢力等結合三階段DEA和超效率DEA模型，分析大別山連片特困地區(qū)扶貧績效，認為總體扶貧績效良好但地區(qū)間差異較大，部分地區(qū)進入瓶頸期[10]；黃林秀等從微觀政策績效角度對連片特困地區(qū)的8個省份進行問卷調研并統(tǒng)計分析，對我國政策短板提出改進[11]；張超等運用模糊綜合評價法對2011-2016年西藏連片特困地區(qū)精準扶貧績效量化分析，指出該地區(qū)扶貧績效為上升趨勢但呈現(xiàn)東南高東北略低的局面[12].

綜上所述，一些學者運用了各類方法構建評價體系對扶貧績效進行評價，但是評價角度較為單一，缺乏對績效影響因素的深入分析.本文在總結前人工作的基礎上，利用因子分析法對大別山連片特困地區(qū)的財政扶貧投入進行評價，運用DEA從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度對財政扶貧績效進行分析，后通過Tobit模型研究影響大別山區(qū)財政扶貧績效的因素.

1 基于因子分析法的財政扶貧投入水平評價

1.1 指標體系構建及數(shù)據(jù)來源

為了全面科學地評價大別山連片特困地區(qū)12個縣的財政扶貧投入情況，本文將醫(yī)療衛(wèi)生、社會保障、教育幫扶、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、基礎設施等納入考量，在考慮數(shù)據(jù)可得性的基礎上，教育支出、文化體育與傳媒支出、社會保障和就業(yè)支出、醫(yī)療衛(wèi)生支出、農林水事務支出、交通運輸支出共6項作為投入指標，單位均為萬元.衡量貧困地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展和貧困人口收入的主要指標是人均GDP和人均可支配收入，它也衡量地區(qū)扶貧效果的關鍵指標，本文選取農村居民家庭人均可支配收入(元)和人均生產(chǎn)總值(元/人)作為績效研究的產(chǎn)出指標.

本文選取2010-2016年安徽省大別山區(qū)的12個縣域為研究對象，這12個縣分別為利辛縣、臨泉縣、阜南縣、潁上縣、壽縣、霍邱縣、金寨縣、潛山縣、太湖縣、宿松縣、望江縣和岳西縣[13]，數(shù)據(jù)來自于《安徽統(tǒng)計年鑒》以及《中國縣域統(tǒng)計年鑒》等.

由于DEA分析中決策單元要為投入產(chǎn)出指標的2到3倍以上為宜，所以先對財政投入指標進行因子分析，在最大程度地保證原始信息不丟失的情況下，將6個投入指標濃縮為3個公共因子，并根據(jù)公共因子的貢獻率計算綜合因子得分，對12個縣的財政投入進行排序.

1.2 模型建立

1.2.1 適用性檢驗

首先對指標進行KMO和Bartlett球度檢驗，用于變量之間的相關性程度的衡量，以確定它們是否適合做因子分析，認為KMO檢驗值在0.7以上為比較適合，0.5以上為可以接受，以2010年為例，檢驗結果如下表所示：

表1 Bartlett球度檢驗以及KMO檢驗

KMO檢驗值為0.783，高于0.7，適合進行因子分析，Bartlett球度檢驗的概率為0，拒絕顯著性水平0.05的假設，檢驗通過.2011-2016年的KMO檢驗值分別為0.762、0.745、0.631、0.534、0.564、0.518，均可做因子分析.

1.2.2 提取因子

運用主成分分析法指定提取3個因子，得到安徽省大別山連片特困地區(qū)12個縣財政投入的各因子初始特征值和方差貢獻率，結果如下表所示：

表2 總方差解釋

指定提取的3個公共因子的累計方差貢獻率為91.947%，因子分析效果達到預期.由碎石圖直觀表明，前三個因子具有較大的特征值，而第4個及后續(xù)因子特征值較小，碎石圖為“前陡后緩”狀.所以本文提取前三個因子可以較好地包含原始指標的信息.

圖1 碎石圖

1.2.3 因子載荷

旋轉后的成分矩陣(表3)可得因子的載荷系數(shù)，結果表明第一個因子在社會保障和就業(yè)支出、醫(yī)療衛(wèi)生支出和農林水事物支出方面載荷較高，第二個因子在教育支出、文化體育與傳媒支出方面載荷較高，而第三個因子社會保障和就業(yè)支出和交通運輸支出方面載荷較高.

表3 旋轉后的成分矩陣

1.2.4 因子得分

由表4矩陣內容可寫出大別山連片特困地區(qū)各縣財政投入的因子得分函數(shù)：

F1=0.296x1-0.335x2+0.389x3+0.675x4+0.217x5-0.574x6

F2=0.271x1+0.763x2-0.463x3-0.067x4+0.058x5+0.125x6

F3=-0.225x1+0.028x2+0.271x3-0.417x4+0.092x5+1.02x6

表4 得分系數(shù)矩陣

1.3 評價結果及分析

由于其余6年的因子分析處理過程與2010年相同，在此不做詳細說明，根據(jù)以上分析結果可以計算得出2010-2016年安徽省大別山區(qū)12個縣域的財政扶貧投入加權綜合得分及排名，如下表所示：

表5 財政扶貧投入綜合得分及排名

根據(jù)財政扶貧投入綜合得分的排名，可知12個縣的財政扶貧投入在2010-2016年間排名變化較大，霍邱縣財政投入水平較高，一直穩(wěn)居前列，臨泉縣自2011年以來排名持續(xù)上升且上升幅度較大，宿松縣、阜南縣也有小幅上升；而岳西縣排名則下降幅度較大，同時金寨縣和潁上縣也呈下降趨勢.

2 基于DEA模型的財政扶貧績效分析

將因子分析后的財政扶貧6個投入指標整合為3個公共因子作為DEA分析的投入指標，產(chǎn)出指標為農村居民家庭人均可支配收入和人均生產(chǎn)總值.由于因子分析產(chǎn)生的3個公共因子中存在負數(shù)，不適合直接通過DEAP2.1軟件進行分析，本文對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，將數(shù)據(jù)映射到(0，1)區(qū)間[14]，處理方式如下：

(1)

式(1)中aj、bj是第j項指標的最大值和最小值.

本文BC2模型和malmquist模型分析2010-2016年安徽省大別山連片特困縣的財政扶貧績效.

2.1 財政扶貧靜態(tài)績效評價

本文采用可變規(guī)模報酬模型，純技術效率和規(guī)模效率由財政扶貧綜合效率分解得來.安徽省大別山連片特困地區(qū)財政扶貧綜合效率平均值為0.85，純技術效率平均值為0.866，規(guī)模效率平均值為0.98，這表明該地區(qū)財政扶貧績效水平較高.其中利辛縣、臨泉縣、潁上縣、潛山縣、宿松縣、望江縣和岳西縣綜合效率均達到1，其財政扶貧績效已達到最優(yōu)狀態(tài).未達到最優(yōu)狀態(tài)的5個縣在規(guī)模報酬上為遞增狀態(tài)，即該地區(qū)不需改進現(xiàn)在扶貧模式的情況下繼續(xù)增加財政扶貧資金投入，其效率將會增加.

為進一步研究2010-2016年財政扶貧績效的變化趨勢，本文分別從綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率三個角度研究了動態(tài)趨勢的變化.如表6所示：

表6 2010-2016年各縣財政扶貧綜合效率及其分解情況

由表6數(shù)據(jù)可知，在2010-2016年間，12個縣財政扶貧綜合效率總體來看穩(wěn)定中略有波動，說明安徽省在財政扶貧方面已建立起行之有效的模式，并在考察期內穩(wěn)定實施.從個體上看，各縣的綜合效率有所差別，說明由于地區(qū)間經(jīng)濟基礎和發(fā)展水平的差異以及財政扶貧政策的貫徹深度不同，財政扶貧效果在地區(qū)間存在差異，如霍邱、金寨和壽縣綜合效率較低，應對財政扶貧模式進行適當改進.大多數(shù)縣域的財政扶貧績效為達到完全有效，仍具有提升空間.

從純技術效率角度來看，12個縣在2013年以前純技術效率較為穩(wěn)定，在2014年均產(chǎn)生較大幅度的下降，后在波動中有所回升.這表明自2015年以來，隨著精準扶貧工作的推進，財政扶貧工作得到深化和完善，財政資金的配置能力逐步提高.相比之下，各縣純技術效率排名與綜合效率排名基本保持一致，純技術效率對綜合效率的影響是顯著的.

從規(guī)模效率角度來看，各縣的規(guī)模效率大部分在0.8以上，整體呈現(xiàn)上升趨勢，2014年后趨勢更為明顯.其中霍邱和金寨在2015年出現(xiàn)短暫下降，合理推測為隨著扶貧力度的加大，忽略了財政扶貧結構的優(yōu)化，使生產(chǎn)處于有效規(guī)模之下的水平，未能充分發(fā)揮出規(guī)模效率.

2.2 malmquist指數(shù)的動態(tài)效率分析

一段時間內資源的開發(fā)利用效率為全要素生產(chǎn)率，它包括效率提高、技術進步和規(guī)模效應三個方面，充分反映了技術進步在經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮的作用.本文采用malmquist指數(shù)對安徽省大別山連片特困縣財政扶貧績效進行動態(tài)分析，模型建立結果見下表7：

表7 2010-2016年大別山連片特困地區(qū)全要素生產(chǎn)率情況

由表7可知，2010-2016年大別山連片特困縣域全要素生產(chǎn)率基本穩(wěn)定，略有波動下降趨勢.具體來看，由于技術進步和規(guī)模效率的改善，全要素生產(chǎn)率在2014年之前呈上升趨勢，但在2014年后，又造成全要素生產(chǎn)率的下降.可見，其中對全要素生產(chǎn)率貢獻較大的為技術進步要素.大別山區(qū)由于地理因素限制，技術進步緩慢，在某些年份甚至略有倒退，需結合當?shù)貙嶋H引進先進技術，進一步提高生產(chǎn)率.

進一步比較各縣全要素生產(chǎn)率的變化，本文計算整理得到12個縣7年間的全要素生產(chǎn)率情況，如表8：

表8 2010-2016年大別山連片特困地區(qū)各縣全要素生產(chǎn)率及其構成

結果表明除太湖縣以外其余各縣全要素生產(chǎn)率均大于1，呈上升趨勢，技術進步為主要貢獻，其中宿松縣技術進步最為顯著，漲幅達到15.5%，其次為阜南縣，漲幅為15.5%.盡管太湖縣的技術進步存在1.7%的漲幅，但其技術效率、純技術效率和規(guī)模效率卻在下降，以至于其全要素生產(chǎn)率也呈下降趨勢.

3 財政扶貧績效影響因素分析

在評價2010-2016年安徽省大別山連片特困區(qū)縣域的財政扶貧績效后，本文進一步以效率值作為被解釋變量建立Tobit模型對影響財政扶貧績效的因素進行定量計算.

3.1 Tobit模型選擇

由于DEA的結果位于[0，1]區(qū)間內，不符合傳統(tǒng)最小二乘回歸分析中因變量近似正態(tài)分布的假設，因此本文采用截取回歸的Tobit模型進行分析，該模型是一種受限制的回歸模型，適用于因變量滿足若干約束條件[15].Tobit模型標準設定如下：

(2)

3.2 影響因素和指標選取

結合大別山連片特困地區(qū)縣域實際，本文將影響財政扶貧效率的因素設定如下：

(1)產(chǎn)業(yè)結構：產(chǎn)業(yè)發(fā)展才是實現(xiàn)脫貧的根本方法，合理的產(chǎn)業(yè)結構是促進經(jīng)濟增長的動力之一，能夠推動經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展[16]，推動財政扶貧績效的發(fā)揮，結合山區(qū)實際本文選取第一、二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)國民生產(chǎn)總值比重來衡量.

(2)財政支出規(guī)模：政府為履行自身職能對社會資源進行分配和使用的重要手段之一就是財政支出，合理的財政支出規(guī)模能夠為貧困地區(qū)提供所需的產(chǎn)品和服務，滿足部分貧困戶的生活所需，實現(xiàn)其自我發(fā)展，本文選取財政支出占地區(qū)國民生產(chǎn)總值比重作為指標.

(3)人口因素：由于農村以自然經(jīng)濟為主，技術設施較為薄弱，因此農村地區(qū)為我國貧困的多發(fā)地區(qū)，農村人口密度較高的地區(qū)，其貧困發(fā)生率、貧困深度也較高，自我脫貧能力較弱，本文選取農村人口占總戶籍人口的比重來衡量.

(4)稅收負擔：由拉弗曲線可知，合理的稅收對經(jīng)濟發(fā)展具有促進作用，對于貧困地區(qū)，適當?shù)亩愂諏Υ龠M人民生活水平的提高有促進作用[17]，本文以個人所得稅的征收占地區(qū)GDP的比重來衡量.

(5)就業(yè)情況：“增加就業(yè)是直接有效的脫貧手段”[18]，幫助貧困戶家中的勞動力實現(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)，持續(xù)創(chuàng)收脫貧，是安徽省脫貧攻堅工作的重大之一，本文選擇農村從業(yè)人員占農村總人口比重來反映就業(yè)情況.

3.3 模型建立與結論分析

根據(jù)以上指標，Tobit模型建立如下：

Y=α+β1pi+β2si+β3fe+β4rp+β5pit+β6re

Y為DEA中的綜合效率，α為常數(shù)項，pi、si分別為第一、二產(chǎn)業(yè)占比，fe為財政支出，rp為農村人口占比，pit為個人所得稅占比，re為就業(yè)人員占比.結果如表9：

表9 各縣財政扶貧績效影響因素Tobit分析

由表9可知，產(chǎn)業(yè)結構與財政扶貧績效正相關，第一、二產(chǎn)業(yè)占比均通過5%顯著性檢驗，說明第一、二產(chǎn)業(yè)增加值占比提高會提高大別山連片特困地區(qū)扶貧績效；個人所得稅占比與財政扶貧績效負相關且通過顯著性檢驗，說明可適當改善稅收政策；財政支出占比和農村就業(yè)人口占比與財政扶貧績效正相關，農村人口占比與財政扶貧績效負相關，但以上三個變量均未通過顯著性檢驗，說明影響不顯著.回歸結果與前文假定基本相符合.

4 結論與對策建議

4.1 研究結論

大別山區(qū)位于三省交界，貧困發(fā)生率高，脫貧任務艱巨，通過對該地區(qū)財政扶貧績效及其影響因素的測算有利于推進扶貧工作的展開.本文基于2010-2016年12個縣域的面板數(shù)據(jù)，從財政投入和經(jīng)濟發(fā)展狀況兩個方面構建指標體系，運用因子分析、DEA模型和Tobit回歸，依據(jù)評價結果得到如下結論：

(1)各縣扶貧投入排名變化較大.從財政扶貧投入來看，大別山連片特困地區(qū)12個縣的財政扶貧投入在2010-2016年間排名變化較大，霍邱縣財政投入水平較高，臨泉縣、宿松縣、阜南縣均在上升；而岳西縣、金寨縣和潁上縣則呈下降趨勢.

(2)該地區(qū)財政扶貧績效水平較高但各縣的綜合效率有所差異.總體來看大別山區(qū)財政扶貧績效水平較高，其中7個縣財政扶貧績效已達到最優(yōu)狀態(tài)，其余5個縣在規(guī)模報酬上為遞增狀態(tài)，純技術效率和規(guī)模效率在2014年后均呈上升趨勢.分解來看，在2010-2016年間，12個縣財政扶貧綜合效率總體來看穩(wěn)定中略有波動但地區(qū)間存在差異；2013年以前純技術效率較為穩(wěn)定，在2014年均產(chǎn)生較大幅度的下降，后在波動中有所回升；規(guī)模效率較高，整體呈現(xiàn)上升趨勢.

(3)全要素生產(chǎn)率略呈下降趨勢.動態(tài)來看，全要素生產(chǎn)率在7年間基本穩(wěn)定，2014年以后略呈下降趨勢，其中對全要素生產(chǎn)率貢獻較大的為技術進步要素.大別山區(qū)由于地理因素限制，技術進步緩慢，在某些年份甚至略有倒退，結合當?shù)貙嶋H引進先進技術，能夠進一步提高生產(chǎn)率.

(4)產(chǎn)業(yè)結構、財政支出占比和農村就業(yè)人口占比與財政扶貧績效正相關，個人所得稅占比和農村人口占比與財政扶貧績效負相關.可通過提高第一、二產(chǎn)業(yè)增加值占比和調整稅收政策來提高地區(qū)扶貧績效.

4.2 對策建議

(1)加強財政扶貧支持力度.大別山區(qū)地處三省交界，受山區(qū)地理位置、交通不暢以及產(chǎn)業(yè)基礎薄弱等因素制約，實現(xiàn)整體脫貧的壓力較大，各級政府間應嚴格界定扶貧工作責任范圍，加大財政扶貧支持力度，同時優(yōu)化產(chǎn)業(yè)扶貧、稅收優(yōu)惠等政策[19]，同時引導金融機構和社會資金加大扶貧傾斜力度，形成全社會扶貧合力.

(2)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構.大別山區(qū)以農業(yè)為主，受氣候、地形等影響較大，增收有限且不穩(wěn)定，需通過調整產(chǎn)業(yè)結構，轉變?yōu)橐缘诙a(chǎn)業(yè)為主，鼓勵發(fā)展第三產(chǎn)業(yè).如根據(jù)當?shù)靥厣匀毁Y源發(fā)展林業(yè)、中草藥和茶葉等特色產(chǎn)品；借助農村淘寶平臺，增加特色農產(chǎn)品銷售；圍繞優(yōu)勢旅游資源，打造特色小鎮(zhèn)推動旅游業(yè)發(fā)展.

(3)提高公共物品和公共服務供給力度.大別山連片特困地區(qū)缺乏科教文衛(wèi)資源，應該加大教育投入，“扶貧先扶智”，提升貧困地區(qū)的教育及文化水平[20]，是實現(xiàn)其自我脫貧能力提升的重要保障之一；提高醫(yī)療衛(wèi)生服務水平，降低因病致貧的概率.同時加強對中青年勞動力就業(yè)技能方面的培訓，以幫助他們把握就業(yè)所需基本能力[21]，并指導其實現(xiàn)專業(yè)對口就業(yè).