江西省新型城鎮(zhèn)化建設(shè)中地方財(cái)政支出效率評(píng)價(jià)

楊雪芬

（宜春學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江西 宜春336000）

按照《國(guó)家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃（2014—2020年）》和《江西省國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》的總體規(guī)劃，江西省及其所轄11地市應(yīng)充分運(yùn)用財(cái)政資金保證新型城鎮(zhèn)化的建設(shè)以及新型城鎮(zhèn)化目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。在此過程中，監(jiān)督和測(cè)量新型城鎮(zhèn)化的實(shí)施效果對(duì)于政策制定者而言尤為重要。然而，已有文獻(xiàn)中運(yùn)用面板數(shù)據(jù)對(duì)新型城鎮(zhèn)化效率進(jìn)行時(shí)間維度測(cè)量的研究較少。因此本文從地方財(cái)政支出角度，選取新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略實(shí)施以來江西省及其所轄11地市的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型測(cè)量地方財(cái)政支出在新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的效率。

一、文獻(xiàn)回顧

（一）新型城鎮(zhèn)化研究概況

新型城鎮(zhèn)化是我國(guó)2014年提出的旨在實(shí)現(xiàn)以人為中心的、科學(xué)合理城鎮(zhèn)化的方針。新型城鎮(zhèn)化是對(duì)片面追求城市轉(zhuǎn)移人口和城鎮(zhèn)規(guī)模不斷增加的傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化的修正和改進(jìn)，其在價(jià)值取向、發(fā)展方式和發(fā)展重點(diǎn)上都與傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化有明顯不同，是符合中國(guó)特色、結(jié)合時(shí)代特征的城鎮(zhèn)化。

新型城鎮(zhèn)化方針提出伊始，理論界對(duì)新型城鎮(zhèn)化的研究主要圍繞著新型城鎮(zhèn)化建設(shè)資金需求的估算以及新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的財(cái)政金融挑戰(zhàn)。陳雨露（2013）［1］指出，新型城鎮(zhèn)化建設(shè)將面臨巨大的財(cái)政挑戰(zhàn)，這就要求我國(guó)中央及地方財(cái)政部門將此作為一項(xiàng)重要戰(zhàn)略任務(wù)，以保證新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的資金需求。中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局預(yù)測(cè)，到2020年新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的資金需求大約為20萬億元。孫東琪等（2016）［2］運(yùn)用SPSS和Arc GIS平臺(tái)預(yù)測(cè)，2015年至2030年間，新型城鎮(zhèn)化建設(shè)資金需求為105.38萬億元。另外，資金需求在各省市和地區(qū)之間也呈現(xiàn)出不平衡的狀態(tài)。曹鳳岐（2013）［3］提出城鎮(zhèn)化建設(shè)需要大量的投資，這些投資主要用于城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、公共服務(wù)系統(tǒng)建設(shè)、轉(zhuǎn)移人口就業(yè)、創(chuàng)業(yè)與職業(yè)培訓(xùn)和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展等方面。

隨后，相關(guān)研究從新型城鎮(zhèn)化財(cái)政金融困境轉(zhuǎn)向財(cái)政金融改革以打破資金困局。馬九杰等（2013）［4］指出，金融體系的改革和完善以及金融服務(wù)模式的創(chuàng)新對(duì)于中小型城市而言是至關(guān)重要的；包含政策性金融、開放性金融和商業(yè)性金融等在內(nèi)的普惠制金融體系的建設(shè)與新型城鎮(zhèn)化會(huì)相互促進(jìn)，推動(dòng)城鄉(xiāng)發(fā)展一體化和金融體系的健康發(fā)展。

新型城鎮(zhèn)化不僅僅是一項(xiàng)重要的理論問題，同時(shí)也是一項(xiàng)重大的實(shí)踐問題。

目前相關(guān)實(shí)證研究主要采用綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。呂丹等（2014）［5］考慮公共服務(wù)均等化和城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)，構(gòu)建了包含五個(gè)維度的新型城鎮(zhèn)化質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。徐琳和曹紅華（2014）［6］構(gòu)建了以平等、幸福、健康和可持續(xù)發(fā)展等內(nèi)容為基礎(chǔ)的六要素立體新型城鎮(zhèn)化“星系”模型。張引等（2015）［7］在評(píng)價(jià)重慶市新型城鎮(zhèn)化質(zhì)量水平時(shí)，進(jìn)一步提出了將資源利用方式和生態(tài)環(huán)境兩個(gè)維度加入到新型城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中。余江和葉琳（2018）［8］構(gòu)建了包含城鎮(zhèn)化水平、公共服務(wù)水平、基礎(chǔ)設(shè)施水平和資源環(huán)境4個(gè)指標(biāo)的模型來評(píng)價(jià)中國(guó)新型城鎮(zhèn)化的進(jìn)程，并對(duì)2000年至2016年間中國(guó)和各省市的數(shù)據(jù)進(jìn)行了時(shí)間和空間維度的測(cè)度和比較，提出我國(guó)新型城鎮(zhèn)化具有各維度發(fā)展不均衡，空間差異明顯以及質(zhì)量滯后等特點(diǎn)。

然而，對(duì)新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中財(cái)政支出效率的測(cè)量研究仍處于相對(duì)空白階段。余江和葉琳（2018）［8］認(rèn)為有三個(gè)原因：首先，新型城鎮(zhèn)化的實(shí)施效果需要從多個(gè)維度和指標(biāo)進(jìn)行衡量，而這些維度和指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系較弱，因果關(guān)系難以確定，因此難以進(jìn)行測(cè)度。其次，由于解讀不同，當(dāng)前的實(shí)證分析往往缺乏明確的新型城鎮(zhèn)化目標(biāo)，這將導(dǎo)致新型城鎮(zhèn)化進(jìn)度分析的缺失。第三，由于數(shù)據(jù)可用性的限制，目前的研究多集中在時(shí)間維度上，跨地區(qū)的橫向比較相對(duì)較少。

因此，本文采用DEA模型測(cè)度相對(duì)效率，這一非參數(shù)模型在評(píng)價(jià)復(fù)雜的多投入產(chǎn)出系統(tǒng)和比較時(shí)間及區(qū)域間效率方面具有一定優(yōu)勢(shì)。

（二）財(cái)政支出效率評(píng)價(jià)指標(biāo)概述

現(xiàn)有文獻(xiàn)中采用DEA和FDH等非參數(shù)方法研究財(cái)政支出效率主要是通過選取一定的投入和產(chǎn)出指標(biāo)找出的決策單位的有效生產(chǎn)前沿面，測(cè)量決策單位（以下簡(jiǎn)稱為DMU）的財(cái)政支出相對(duì)效率。表1總結(jié)了使用非參數(shù)方法計(jì)算財(cái)政支出效率時(shí)常用的投入和產(chǎn)出指標(biāo)?？梢钥闯觯^大多數(shù)研究者使用財(cái)政支出總額或人均財(cái)政支出等指標(biāo)作為投入指標(biāo)；常用的產(chǎn)出指標(biāo)也可以歸為11類，包括人口、市政面積和建筑面積、基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)、公園、體育和文化娛樂設(shè)施，衛(wèi)生、教育、社會(huì)服務(wù)、公共安全、環(huán)境保護(hù)等方面。

表1 非參數(shù)法測(cè)量財(cái)政支出效率常用指標(biāo)

二、模型選取

數(shù)據(jù)包絡(luò)模型（DEA）的目的是測(cè)量相對(duì)生產(chǎn)效率。Fare等（1994）首次提出了標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)模報(bào)酬不變（CRS）和規(guī)模報(bào)酬可變（VRS）模型，采用相同類型決策單元投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，選取投入或產(chǎn)出角度，確定決策單元的生產(chǎn)前沿面，以此計(jì)算每個(gè)決策單元的相對(duì)效率，包括綜合效率（CRSTE）、純技術(shù)效率（VRSTE）和規(guī)模效率（SE）。同年，F(xiàn)are等對(duì)模型進(jìn)行拓展，計(jì)算決策單元的成本及分配效率。Fare等又研究提出運(yùn)用面板數(shù)據(jù)測(cè)算決策單元全要素生產(chǎn)效率（TFP）等Malmquist指標(biāo)的Malmquist DEA模型。

本文的研究目的是測(cè)算和分析新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的地方財(cái)政支出效率。因此，筆者選取投入角度，以江西省11地市為決策單元，運(yùn)用DEA模型來測(cè)算2014年至2018年間江西省各地市在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)中的地方財(cái)政支出效率。

（一）規(guī)模報(bào)酬不變模型（CRS）

假設(shè)決策單元（DMU）有N個(gè)，投入指標(biāo)K個(gè)，產(chǎn)出指標(biāo)M個(gè)。第i個(gè)DMU的投入產(chǎn)出分別用向量xi和yi代表，X和Y分別代表所有DMU的包含K×N個(gè)數(shù)據(jù)的投入矩陣和M×N個(gè)數(shù)據(jù)的產(chǎn)出矩陣。從投入角度列出目標(biāo)方程如下：

其中u是M×1產(chǎn)出權(quán)重向量，v是N×1投入權(quán)重向量。

令v'xi=1，目標(biāo)方程可寫為

其中，θ是一個(gè)標(biāo)量，λ是一個(gè)N×1常數(shù)向量。θ的值即是第i個(gè)DMU的綜合效率值，θ的取值小于等于1。當(dāng)?shù)趇個(gè)DMU的θ取值等于1時(shí)，說明它是DEA有率的；θ取值小于1時(shí)，它是DEA無效的，θ值越小，說明效率越低。

（二）規(guī)模報(bào)酬可變模型（VRS）

CRS模型的假設(shè)是所有DMU是在最佳規(guī)模下運(yùn)行的，但事實(shí)通常并非如此。而使用VRS模型將可以從綜合效率里把規(guī)模效率分離出來。

在CRS模型（方程3）中，加入限制條件：N1'λ=1，目標(biāo)方程變?yōu)椋?/p>

其中N1是N×1向量。

在第一階段CRS中計(jì)算出的θ為綜合效率（CRSTE），第二階段VRS中計(jì)算出的θ為純技術(shù)效率（VRSTE），由于CRSTE＝VRSTE×SE，我們可以得出規(guī)模效率SE＝CRSTE/VRSTE。

綜合效率等于1（CRSTE=1）表示決策單元處于最優(yōu)狀態(tài)，也即是在現(xiàn)有投入水平下獲得了最大的產(chǎn)出。綜合效率可以分解為純技術(shù)效率（VRSTE）和規(guī)模效率（SE）。純技術(shù)效率是在剔除生產(chǎn)中規(guī)模因素影響時(shí)分離出來的技術(shù)效率。規(guī)模效率等于1（SE=1）表示決策單元處于規(guī)模收益不變階段，即產(chǎn)出隨著投入同比變化。此時(shí)，決策單元能夠?qū)崿F(xiàn)最佳的利潤(rùn)或經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)水平。DEA無效的決策單元可能處于規(guī)模收益遞增階段，也可能處于規(guī)模收益遞減階段。

（三）Malmquist DEA模型

Malmquist指數(shù)作為一種生產(chǎn)率指數(shù)，目前得到了廣泛的應(yīng)用。Malmquist指數(shù)是根據(jù)距離函數(shù)概念建立的一種度量全要素生產(chǎn)率（TFP）變化的專門指標(biāo)。Malmquist指數(shù)能夠反映全要素生產(chǎn)率隨著時(shí)間的變化程度。

圖1說明了Malmquist指數(shù)的組成及其經(jīng)濟(jì)含義。

圖1 Malmquist指數(shù)及其分解

圖1采用單一投入單一產(chǎn)出生產(chǎn)模型，并假設(shè)決策單元處于最優(yōu)規(guī)模。x表示投入，y表示產(chǎn)出；射線L1和L2分別代表t1和t2時(shí)期的生產(chǎn)前沿面，L2在L1上方表示從t1到t2的技術(shù)進(jìn)步（Technological Progress）,反 之 代 表 技 術(shù) 退 步（Technological Setbacks）。點(diǎn)（x1，y1）和（x2，y2）代表決策單元在t1和t2的投入產(chǎn)出。這兩點(diǎn)都不在生產(chǎn)前沿面上，表明決策單元在兩個(gè)時(shí)期都處于DEA相對(duì)無效狀態(tài)。比率of/oe和ob/oa分別代表t1和t2時(shí)期的DEA效率值。比率of/oc代表與t2時(shí)期的生產(chǎn)前沿面相比較的t1時(shí)期的決策單元的相對(duì)效率值，比率ob/od代表與t1時(shí)期的生產(chǎn)前沿面相比較的t2時(shí)期決策單元的相對(duì)效率值。

Malmquist指數(shù)M0t-（t+1）（xt，yt，xt+1,yt+1）可以表達(dá)為:

這一表達(dá)式進(jìn)一步轉(zhuǎn)換為:

表達(dá)式（5）的第一項(xiàng)測(cè)量的使從t到t+1時(shí)期決策單元的DEA效率值的變化，即綜合效率變化指數(shù)（technology efficiency change index），標(biāo)記為TEC指數(shù)。第二項(xiàng)測(cè)量的是從t到t+1時(shí)期生產(chǎn)前沿面的變動(dòng)，即技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（technological progress index），標(biāo)記為TC指數(shù)。因此，Malmquist指數(shù)可以分解為TEC指數(shù)和TC指數(shù)：

M0t-（t+1）=TEC×TC，即TEP=TEC×TC

Malmquist指數(shù)也即是全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)代表從t到t+1時(shí)期決策單元的全要素生產(chǎn)率的變化程度，TFP>1時(shí)表示生產(chǎn)率的上升趨勢(shì)，相反，表示生產(chǎn)率的下降趨勢(shì)。

TEC指數(shù)表示TEC從t到t+1時(shí)期決策單元的綜合效率變動(dòng)程度，即是由技術(shù)模仿或技術(shù)追趕（catching-up）帶來的效率值變化程度。TEC>1表示從t到t+1時(shí)期DEA無效決策單元縮小了與DEA有效決策單元之間的差距；TEC<1代表兩者差距拉大。

TC指標(biāo)代表決策單元從t到t+1時(shí)期生產(chǎn)技術(shù)的變化程度，即生產(chǎn)前沿面的移動(dòng)和技術(shù)進(jìn)步或技術(shù)革新的程度。TC>1表明生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步，反之，表明生產(chǎn)技術(shù)的退步。

上述Malmquist指數(shù)及其分解是在規(guī)模效益不變的CRS模型下進(jìn)行計(jì)算的。Fare和Grosskopf（1994）運(yùn)用VRS模型，進(jìn)一步將TEC指數(shù)分解為純技術(shù)效率變化（PTEC）指數(shù)和規(guī)模效率變化（SEC）指數(shù)。

純技術(shù)效率變化指數(shù)記為△PTEC，是指t+1時(shí)期與t時(shí)期的純技術(shù)效率之比：

規(guī)模效率變化指數(shù)記為△SEC，是指t+1時(shí)期與t時(shí)期的規(guī)模效率之比：

因此，TEC指數(shù)可以進(jìn)一步分解為:

TEC＝△PTEC×△SEC

Malmquist指數(shù)可以用下式計(jì)算:

TEP＝TEC×TC＝△PTEC×△SEC×TC

總之，Malmquist指數(shù)可以理解為受三個(gè)因素影響的指數(shù)，包括規(guī)模效率變化，純技術(shù)效率變化和生產(chǎn)前沿面的變化。

三、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)收集

本文以江西省11個(gè)地級(jí)市為研究對(duì)象，以南昌、景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)、九江、新余、鷹潭、贛州、吉安、宜春、撫州、上饒市為決策單元，采用DEA測(cè)度這些地市在新型城鎮(zhèn)化過程中的地方財(cái)政支出效率，獲得各地效率差異值和變化值。

財(cái)政支出是政府職能活動(dòng)中的核心內(nèi)容和政府財(cái)政職能有效實(shí)現(xiàn)的手段。根據(jù)政府在經(jīng)濟(jì)和社會(huì)活動(dòng)中的不同職能，我國(guó)的財(cái)政支出分為中央政府支出和地方政府支出，即地方政府的公共支出。考慮到數(shù)據(jù)的一致性和可得性，本文選取地方政府一般公共預(yù)算支出作為單一投入指標(biāo)，代表江西省11個(gè)地區(qū)的地方財(cái)政支出投入。地方政府的一般公共預(yù)算支出包括：一般公共服務(wù)、教育、社會(huì)保障和就業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生、農(nóng)林水事務(wù)、其他支出。

新型城鎮(zhèn)化效果可以從三個(gè)方面進(jìn)行衡量：1）轉(zhuǎn)移問題，即是農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口總量或比率；2）生存問題，農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力必須有穩(wěn)定的就業(yè)和收入才能在城鎮(zhèn)長(zhǎng)期定居下來；3）公共服務(wù)問題，城鎮(zhèn)應(yīng)提供無差別公共服務(wù)，使農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口享受與城鎮(zhèn)人口完全相同的社會(huì)公共服務(wù)，從而保證農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口能快速融入并享受城市生活。

根據(jù)上述目標(biāo)，本文選取四個(gè)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的產(chǎn)出指標(biāo)，包括人口城鎮(zhèn)化率（年末城鎮(zhèn)人口數(shù)與地區(qū)總?cè)丝跀?shù)的比值），城鎮(zhèn)人均可支配收入，城鎮(zhèn)社區(qū)服務(wù)設(shè)施，參加失業(yè)保險(xiǎn)人數(shù)。具體指標(biāo)選取參見表2。

表2新型城鎮(zhèn)化中地方財(cái)政支出效率測(cè)量指標(biāo)

本研究收集了2014—2018年11個(gè)地區(qū)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)期間地方政府財(cái)政支出的投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)，對(duì)上述地區(qū)的地方財(cái)政支出在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)中的效率進(jìn)行測(cè)量。首先，本研究使用平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差兩個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析，以衡量數(shù)據(jù)的總體水平和離散程度。其次，本研究采用DEA測(cè)度2014—2018年江西11個(gè)地區(qū)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)過程中的地方財(cái)政支出效率，包括綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率和Malmquist指數(shù)及其分解。最后，根據(jù)測(cè)量效率值及其分解得出結(jié)論，并對(duì)這些地區(qū)地方財(cái)政支出在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)中的管理和使用提出政策建議。

四、實(shí)證分析及結(jié)論

本研究采用DEAP2.1軟件對(duì)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量和分析，結(jié)果如下。

（一）描述性分析

表3是2014年至2018年江西省11地市的一般公共預(yù)算支出數(shù)據(jù)。從表中可以看出，隨著新型城鎮(zhèn)化的推進(jìn)，江西省一般公共預(yù)算支出均值逐年增加，從2014年的2946460萬元增加至2018年的4482047萬元，其中贛州的一般公共預(yù)算支出最多，鷹潭最少。從標(biāo)準(zhǔn)差逐年增加的趨勢(shì)可以看出，江西省各地的一般公共預(yù)算支出差距逐年拉大

表3 2014-2018年江西省各地市地方一般公共預(yù)算支出（單位：萬元）

從表4可以看出，隨著新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的推進(jìn)，2014年到2018年間，江西省各地市的人口城鎮(zhèn)化率、城鎮(zhèn)人均可支配收入、城鎮(zhèn)社區(qū)服務(wù)設(shè)施數(shù)和參加失業(yè)保險(xiǎn)人數(shù)都逐年增加。從標(biāo)準(zhǔn)差看出各地人口城鎮(zhèn)化率的差異逐漸縮小，各地城鎮(zhèn)人均可支配收入差距拉大，各地城鎮(zhèn)社區(qū)服務(wù)設(shè)施數(shù)和參加失業(yè)保險(xiǎn)人數(shù)差距有所增加。

表4 2014-2018年江西省各地市產(chǎn)出指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)

（二）DEA VRS模型分析結(jié)果

1.各地區(qū)財(cái)政支出效率值

針對(duì)研究期間每年的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)運(yùn)用DEA VRS模型可獲得每年各地區(qū)的財(cái)政支出的綜合效率值、純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值。以2018年測(cè)算結(jié)果為例：

從表5看出，2018年江西省11地市中，南昌、新余和鷹潭3地市為DEA有效的決策單元（綜合效率=1）；景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)、九江、贛州、吉安、宜春、撫州和上饒等8地市均為DEA無效決策單元。值得注意的是，贛州和宜春的DEA無效均為規(guī)模效率低所導(dǎo)致（純技術(shù)效率=1，規(guī)模效率＜1）。2018年江西省11地市的綜合效率均值為0.776，顯示江西省財(cái)政預(yù)算支出在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)中的整體綜合效率不高；相比規(guī)模效率，純技術(shù)效率更低。另外，從規(guī)模收益來看，南昌、萍鄉(xiāng)、新余、鷹潭、吉安處于規(guī)模收益不變狀態(tài)；景德鎮(zhèn)、九江、贛州、宜春和撫州處于規(guī)模收益遞減階段；同期上饒?zhí)幱谝?guī)模報(bào)酬遞增階段。

表5 2018年江西省各地區(qū)財(cái)政支出效率值

2.各地區(qū)財(cái)政支出效率值統(tǒng)計(jì)分析

從表6可以看出，5年間，江西省財(cái)政投入綜合效率值為0.813，表明這一階段江西省各地在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)中的總體財(cái)政支出效率不高。11地市中，僅南昌5年均為財(cái)政支出DEA有效，新余和鷹潭各4次，景德鎮(zhèn)3次，萍鄉(xiāng)1次處于DEA有效狀態(tài)，其余各地市一直都DEA無效。作為綜合效率的兩個(gè)分解，純技術(shù)效率和規(guī)模效率差異明顯：相較規(guī)模效率（Mean=0.944），純技術(shù)效率較低（Mean=0.864）。2014—2017年間綜合效率標(biāo)準(zhǔn)差逐漸增大，2018年有所下降，說明前四年江西各地市間的綜合效率差距逐漸拉大，2018年開始有所縮小。5年間各地規(guī)模效率的差距顯著拉大（規(guī)模效率的標(biāo)準(zhǔn)差從2014年的0.059上升為0.143），各地的財(cái)政支出市場(chǎng)化程度差異逐步顯現(xiàn)。

表6 2014-2018年財(cái)政支出效率值統(tǒng)計(jì)匯總

3.各地區(qū)規(guī)模收益匯總

綜合2014年至2018年各地市規(guī)模收益情況，本文將11地市劃分為三個(gè)類別，如表7所示。

表7 2014-2018年規(guī)模收益分類匯總

南昌、鷹潭5年來都處于規(guī)模效益不變階段，新余有4年處于規(guī)模收益不變階段，表明這三個(gè)地區(qū)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)及其財(cái)政支出處于發(fā)展穩(wěn)定態(tài)勢(shì)。

吉安、上饒5年中分別4次和5次處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段，表明兩地市支持新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的財(cái)政投入一直不足，結(jié)合表5中兩地的規(guī)模效率均達(dá)到0.999，說明其綜合效率值偏低可以通過增加財(cái)政預(yù)算投入得到改善。

宜春、撫州、九江、贛州、景德鎮(zhèn)和萍鄉(xiāng)6地市5年中大都處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀況，表明6地市尤其是贛州和宜春兩地（從表5中可看到兩地規(guī)模效率偏低）不應(yīng)再盲目增加新型城鎮(zhèn)化的財(cái)政支出，而應(yīng)從如何有效分配和利用現(xiàn)有或更少的財(cái)政支出規(guī)模，提高綜合效率。

（三）Malmquist DEA模型分析結(jié)果

1.Malmquist指數(shù)及其分解

采用2014—2018年五年江西省各地市的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用Malmquist DEA模型可獲得全要素生產(chǎn)率及其分解值。首先以2018年各地測(cè)算結(jié)果為例：

根據(jù)表8的Malmquist指數(shù)匯總，2018年新余的全要素生產(chǎn)率相較于2017年有所增加（TFP>1），其綜合效率、規(guī)模效率和技術(shù)進(jìn)步都比前一年有所增加（TEC>1，SEC>1，TC>1），而純技術(shù)效率也保持了上一年的水平。其余10地市的全要素生產(chǎn)率都較上一年有不同程度的下降（TFP<1）。值得注意的是，景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)均縮小了與DEA有效地區(qū)的技術(shù)差距（TC>1）。從平均值可以看到，2018年江西省除純技術(shù)效率外，其他Malmquist指數(shù)均比上一年度有不同程度的下降，這一點(diǎn)應(yīng)引起注意。

表8 2018年Malmquist指數(shù)匯總

2.Malmquist指數(shù)年均值匯總

從表9中我們可以得到以下結(jié)論：

表9 Malmquist指數(shù)年均值匯總

1）2014年到2018年，江西省全要素生產(chǎn)率以年均6.8%的幅度下降。從全要素生產(chǎn)率的兩個(gè)分解指數(shù)綜合效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)看：綜合效率以年均2.2%的速度下降，技術(shù)進(jìn)步以年均4.7%的速度下降。而綜合效率的下降又主要由規(guī)模效率的下降引起。

從圖2中也能看出，全要素生產(chǎn)率變化趨勢(shì)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)變化趨勢(shì)相似。筆者初步推測(cè)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)5年來，江西省財(cái)政支出的全要素生產(chǎn)率主要受技術(shù)進(jìn)步的影響。因此，本文對(duì)此預(yù)測(cè)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表10所示：

圖2 Malmquist指數(shù)及其分解值匯總

表10 全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)相關(guān)系數(shù)

全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.978，兩者之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系，因此可以認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步是提高地方政府財(cái)政支出全要素生產(chǎn)率主要驅(qū)動(dòng)因素。觀測(cè)的5年期間，TC均值為0.953，說明江西省地方政策財(cái)政支出的技術(shù)進(jìn)步以每年4.7%的速度下降。因此江西省及其11地市政府應(yīng)該注意到，實(shí)現(xiàn)新型城鎮(zhèn)化的目標(biāo)不能僅靠財(cái)政支出的增加和對(duì)財(cái)政支出的有效管理，還需要促進(jìn)全省的技術(shù)進(jìn)步。

2）新型城鎮(zhèn)化實(shí)施以來的TFP平均值均不超過1，說明江西省2014—2018年財(cái)政支出全要素生產(chǎn)率持續(xù)下降。在江西省各地市實(shí)施新型城鎮(zhèn)化政策初期，技術(shù)因素是制約生產(chǎn)前沿面改進(jìn)的主要因素。換句話說，在新型城鎮(zhèn)化初期，由于農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口大量增加，江西省各地方政府的技術(shù)能力無法滿足轉(zhuǎn)移人口對(duì)各類公共服務(wù)的需求。

3）五年間江西省財(cái)政支出綜合效率變化值年均下降2.2%，區(qū)域間的追趕效應(yīng)尚未顯現(xiàn)。

五、政策建議

本研究測(cè)算了江西省11地市在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)中的財(cái)政支出效率，測(cè)算結(jié)果凸顯了江西省11地市政府在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)中對(duì)財(cái)政支出投入規(guī)模、管理和使用方面的差異。效率值測(cè)算結(jié)果和分析可以為這些地市相關(guān)決策者提供數(shù)據(jù)支持，從而做出能夠提高財(cái)政支出效率的決策，優(yōu)化地方政府財(cái)政支出、投入和管理，促進(jìn)全省技術(shù)進(jìn)步，有效支持新型城鎮(zhèn)化建設(shè)。

江西省各地市，尤其是DEA無效地區(qū)，應(yīng)逐步建立以效率為基礎(chǔ)的財(cái)政支出管理和運(yùn)行機(jī)制，使在新型城鎮(zhèn)建設(shè)中有限的財(cái)政資源能發(fā)揮更大的作用。同時(shí)中央政府還可以對(duì)各地方政府進(jìn)行年度財(cái)政支出效率評(píng)估，推動(dòng)地方政府建立基于效率的地方財(cái)政支出管理機(jī)制，指導(dǎo)和幫助地方政府向標(biāo)桿地區(qū)（DEA有效地區(qū)）學(xué)習(xí)，提高財(cái)政支出效率。在此機(jī)制下，地方政府可以及時(shí)找出低效的原因，調(diào)整政策和資源投向，以促進(jìn)政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。以2018年數(shù)據(jù)為例（見表11、12）：

表11 2018年各地區(qū)產(chǎn)出松弛變量

表12 2018年各地區(qū)產(chǎn)出目標(biāo)

2018年各地區(qū)產(chǎn)出松弛變量顯示出在現(xiàn)有財(cái)政投入水平下，各DEA無效地區(qū)的產(chǎn)出值與生產(chǎn)前沿面的差距。以上饒和宜春為例，在2018年的投入水平下，上饒的人口城鎮(zhèn)化率應(yīng)增加16.9%，達(dá)到68.9%；城鎮(zhèn)人均可支配收入應(yīng)增加3062元，達(dá)到37718元。2018年上饒?zhí)幱谝?guī)模報(bào)酬遞增階段，因此當(dāng)?shù)卣m當(dāng)增加在吸引農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口和增加農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口就業(yè)比例和就業(yè)能力方面的財(cái)政投入是有必要的。2018年宜春的四個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)的松弛變量均為0，而且處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段，宜春的全要素生產(chǎn)率下降主要為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)拖累（TEC=0.997，TC=0.912），當(dāng)?shù)卣畱?yīng)該看到增加財(cái)政支出不能對(duì)實(shí)現(xiàn)新型城鎮(zhèn)化目標(biāo)起到積極作用，其主要政策應(yīng)轉(zhuǎn)向全面提高當(dāng)?shù)乜茖W(xué)技術(shù)與生產(chǎn)的緊密結(jié)合，用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)改造和提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，以及全面提高勞動(dòng)者的素質(zhì)并為其提供良好的發(fā)展環(huán)境為方向。

表11的數(shù)據(jù)還顯示，2018年各地區(qū)的城鎮(zhèn)社區(qū)服務(wù)設(shè)施數(shù)的松弛變量均為0，其余三個(gè)產(chǎn)出的松弛變量尤其是人口城鎮(zhèn)化率和城鎮(zhèn)人均可支配收入都有不為0的情況。表明各地區(qū)的社區(qū)服務(wù)設(shè)施數(shù)都已經(jīng)達(dá)到現(xiàn)有投入下的最優(yōu)產(chǎn)出，各地區(qū)應(yīng)把新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的重點(diǎn)放在農(nóng)村人口的轉(zhuǎn)移和轉(zhuǎn)移后的生存問題上，讓農(nóng)村人口愿意轉(zhuǎn)移到城鎮(zhèn)，并且能夠獲得更多穩(wěn)定且具有吸引力的就業(yè)機(jī)會(huì)，使農(nóng)村人口在城鎮(zhèn)長(zhǎng)久定居。