湖南省国定贫困县扶贫资金投入的减贫效率分析——基于三阶段DEA模型

张佳雨

（湖南师范大学 商学院，湖南 长沙 410006）

1 引言

2013年，习总书记在湖南湘西视察期间提出了“精准扶贫”，促使我国的扶贫的工作发生了重大转折。按照2010年我国的贫困标准，贫困人口从2000年的46224万下降到2016年的4335万人，农村贫困发生率也下降至4.5%，取得了巨大的成就。但要“确保贫困人口到2020年全部如期脱贫”，我国农村扶贫工作仍然任重而道远。截至2016年底，全国农村贫困人口规模在300万人以上的省份还有6个。严格坚守2%的返贫“红线”的要求，使得往后脱贫难度更大、成本越高。目前，我国现行扶贫工作还面临资金分配、管理不当的难题。随着扶贫投入逐年增多，管理权限下放到县，贪污、挤占、挪用等老问题相继增加，除此之外，资金闲置、滞留等新问题也开始凸显。根据审计署2013年第31号公告，2010年至2012年间19个调查县均存在未正常分配、使用扶贫资金的情况。从国家扶贫办公室网站上公布的扶贫的违纪违规的事件来看，绝大部分均涉及扶贫资金的挪用、贪污、套取等问题。因此，研究扶贫资金投入的减贫效率既具有理论意义，也具有实践意义（曹立，2016）。

我国用三十多年的时间解决了贫困人口基本“不愁吃、不愁穿”的生计问题，还从理论上科学地总结和发展了相关的实践经验 （郑宝华、晏铃，2017）。其中，扶贫资金投入的减贫问题更是研究重点。扶贫资金的减贫渠道有两种：一是直接减贫；二是通过促进经济的增长而带动贫困率的减少[1]（张全红，2010）。现有研究文献表明，绝大多数学者都认为扶贫资金能够有效地缓解农村贫困[2]（Park，etal，2002；张林秀，2003；张斌，2010；杨颖，2011；陈卫洪，2013）。然而，也有部分学者认为扶贫资金对农村贫困并没有明显、长期的缓解作用[3][4]（蔡昉，2000；李实，2007；叶初升等，2010），其原因可能在于收入较高的农户的“挤占效应”，即较贫困农户更容易取得扶贫资金，获得更多收益，以及资金投向的问题。综观已有的扶贫资金投入的减贫效率的文献，可以分为两类：一是通过构建指标体系来对扶贫资金投入绩效进行评价，二是通过计量模型多角度评价扶贫资金投入的减贫效率。构建指标体系评价扶贫资金投入的减贫效率，学者们认为应予以综合评价，既考虑直接减贫指标，也考虑经济、生态、社会指标等（陈小丽，2015），既要考虑扶贫资金带来的数量增长，又要考虑质量增长[5]（高波、王善平，2014），既要考虑现在的静态评价，又要考虑到未来的动态评价（游新彩，2009）。我国扶贫资金在项目瞄准上出现偏误（李小云，2007），地方政府对扶贫资金的“过滤”极为严重[6]（冉光和等，2008），财政扶贫资金“渗漏”多（王小琪，2007）。扶贫资金在管理、传递、使用过程有多个参与主体的存在，存在诸多的委托代理关系，各方参与者在自身利益和扶贫项目预期效益之间博弈，使得扶贫资金在传递过程中损耗[7]（陈晓红，2007），使用过程不通畅 （刘芳，2012；刘昱含等，2016），使得扶贫资源配置和利用上陷入“内卷化”（刘磊，2016）、降低了扶贫资金的减贫效率。借助计量模型评价扶贫资金投入的减贫效率，也验证了这一点。Ravallion和 Jyotna（1998）对我国四个省的重点贫困县进行评估后得出结论：政府扶贫投资的回报率为12%。而国内学者认为，这可能还过高估计了。陈凡等（2003）发现扶贫资金总量的投资效率尚待进一步提高。李文和汪三贵（2004）认为随着扶贫资金减贫效果的边际效用递减，中央财政扶贫资金的分配必然会发生转移，以进一步提升扶贫资金效率[8]。姜爱华（2007）从行政、经济和社会绩效三个方面开展开发式扶贫资金的效率评价。从行政绩效的角度考虑，存在使用成本高、利用效率低及到位率低的问题。从经济绩效的角度考虑，扶贫资金减贫幅度越来越小[9]。曾志红等（2013）以C-D生产函数为基础，实证分析发现，不同投向、来源的扶贫资金的产出弹性和贡献率都较低，扶贫资金使用存在结构失调和效率缺失[10]。赖玥和成天柱（2014）运用县级面板数据，将贫困县与其他县财政支出对经济增长的财政激励效应进行了实证比较，证明贫困县财政激励效应低，反映了财政扶贫的效率损失[11]。李烨（2017）、曹妍雪等（2017）运用DEA模型对我国旅游扶贫结果进行效率评价，发现效率损失[12]。

综观上述的文献回顾发现，构建指标体系评价扶贫资金投入绩效的方法综合、全面，但指标的选取比较主观，减贫效率对比口径不完全一致，另外，由于实证研究样本选择原因，使得并不能反映地区或者全国的国定贫困县特征。另一方面，运用计量模型多角度评价扶贫资金投入的减贫效率，较多采用多元回归的方法，仅用农民收入来衡量减贫作用，并极少深入探究扶贫资金投入的减贫效率影响的因素。不同于以往研究，本文借鉴李燕凌等（2011）财政支农支出效率的分析方法，综合考虑了经济、社会、生态等三个方面的产出指标，基于投入产出的角度，利用三阶段DEA模型直接客观来测度扶贫资金投入的减贫效率，并分析了其影响因素，剔除环境因素和随机因素，得到更为纯净的效率值[13]。

2 研究方法与样本选取

2.1 研究模型

传统的 DEA模型最早由 Charnes、Cooper和Rhodes率先提出，简称CCR模型。CCR模型计算规模报酬不变下投入产出的效率值。由于规模报酬不变与实际生产状况相悖，于是 Banker、Charnes、Cooper改进CCR模型，提出了BCC模型。Fried（1999，2002）指出传统的DEA模型没有考虑环境因素和随机噪声对决策单元效率评价的影响，以此提出了三阶段DEA模型。三阶段DEA模型结合传统DEA方法和随机前沿分析方法（SFA）两者的优点，一方面利用传统DEA测度投入产出效率时非参数方式，另一方面利用SFA剔除环境变量和随机误差。本文将分三步，检验扶贫资金投入的减贫效率。

2.1.1 第一阶段：传统DEA模型测算初始效率值与投入松弛值

第一阶段选用投入导向的BCC（规模报酬可变）模型进行决策单元的投入产出效率计算，其投入导向下对偶形式的BCC模型可表示为：

其中 j=1，2，…，n，表示决策单元，X，Y 分别是投入、产出向量。DEA模型本质上是一个线性规划问题， 当达到最优解时得到的值，θ*为技术效率值分别代表过量投入的最大值与不足产出的最大值。若则说明决策单元 DEA 有效；若或则说明决策单元弱DEA有效；若θ*＜1，则说明决策单元非DEA有效。BCC模型计算出来的效率值为综合技术效率（TE），可以进一步分解为规模效率（SE）和纯技术效率（PTE），其中 TE=SE*PTE。 Fried（2002）认为，决策单元的效率受到管理无效率、环境因素和统计噪声的影响，因此有必要分离这三种影响。

2.1.2 第二阶段：类似SFA回归剔除环境变量和统计噪声

将第一阶段产生的总的松弛变量（径向松弛变量+非径向松弛变量）分解为由环境因素、管理无效率和统计噪声三种因素的影响。将总的投入的松弛变量作为因变量，考虑K个环境变量作为独立变量：

构造如下类似SFA回归函数 （以投入导向为例）：

其中，Sni是第i个决策单元第n项投入的松弛值；Zi是环境变量，βn是环境变量的系数；vni+μni是混合误差项，vni表示随机干扰，μni表示管理无效率。其中是随机误差项，表示随机干扰因素对投入松弛变量的影响；μ是管理无效率，表示管理因素对投入松弛变量的影响，假设其服从在零点截断的正态分布，即

SFA回归后便将所有决策单元调整于相同的外部环境中。调整公式如下：

2.1.3 第三阶段：调整后再次利用的DEA模型

将第二阶段调整后的投入数据代替原始投入数据，再次用BCC模型进行测算。

2.2 变量选取与数据来源

文章参考扶贫资金投入绩效的指标体系的遴选指标，从经济、社会和生态三个维度选取扶贫资金投入减贫的产出变量。用农民纯收入和农林牧渔业产值作为经济指标，农民生活消费支出和粮食产量作为社会指标，而有效灌溉面积作为生态指标，投入变量则选取扶贫资金投入。环境变量的选取遵循模型要求：一是决策单元自身不能控制的因素；二是必须对决策单元的效率值具有影响。鉴于实证分析扶贫资金投入的减贫效率的影响因素的文献较少，文章在选取环境变量时综合参考了财政支农[14]（李燕凌，2008；厉伟，2014）、农业科技投入[15]（陈鸣，2016）、乡村旅游投入（曹妍雪，2017）、金融投入（谢婷婷，2016；王山松，2016）等减贫效率的影响指标，选取了城市化水平、GDP水平、普通中小学在读率和农业机械总动力四个环境变量。（表1）以湖南省二十个国定贫困县2009-2015年作为研究样本，数据主要来源于 《湖南省统计年鉴》、《中国县域经济年鉴》。

表1 变量选取与取值

3 实证结果与分析

3.1 第一阶段传统DEA模型结果

湖南省二十个国定贫困县分布在九个不同的市州，其中，国定贫困县最多的是湘西自治州。二十个国定贫困县中有17个县属于国家集中连片特困地区县，仅有3个县不属于其中。相较于一般国定贫困县而言，国家集中连片特困地区县，具有更为严峻和恶劣的自然条件，贫困问题更加严峻。文章利用DEAP2.1软件，测算第一阶段效率值 （见表2）。2009-2015年，平均综合技术效率、纯技术效率、规模效率分别为 0.657、0.755、0.877。 从县级层面来看，湘西自治州的七个国定贫困县，包含泸溪、凤凰、花垣等，综合技术效率值都处于比较低的水平。除此之外，张家界市的桑植县也同样不高。分解来看，综合技术效率的原因主要是由于纯技术效率较低而引起的，说明这些县在扶贫资金投入管理上有资金 “漏出”，造成效率损失。从外部因素来说，综合技术效率低，一方面是由于自身的自然条件比较恶劣，没有良好的资源禀赋，即使投入大量的扶贫资金，仍然不能拥有反贫困的“能力”；另一方面，除了“地不利”之外，“人不和”也是阻碍脱贫、效率值低下的重要原因。这些地区的大多交通闭塞、生产技术比较落后，人们受教育水平较低，经济上极为脆弱的风险承担能力，不太愿意接受和响应相应的政策改变。另外，贫困的原因复杂，贫困强度不一，贫困人口的分布零散，均使得减贫效率低下。

3.2 第二阶段SFA模型结果

将扶贫资金投入的松弛变量与环境变量进行SFA回归，通过Frontier4.1软件得到实证结果如表3。LR单边的广义似然比通过了1%的显著性检验，说明利用SFA模型是适用的。表示管理无效率导致的投入松弛值的方差占总方差σ2的比重，值越大，说明管理无效率对效率值低下的影响越大。γ值为0.811，且在1%的水平下通过显著性检验，说明扶贫资金投入的效率绝大部分是受扶贫资金内部管理或者投入规模的影响，外界环境和随机干扰项因素产生剩余影响。城市化水平对扶贫资金投入松弛变量产生正向影响，且在1%水平下通过显著性检验，说明城市化水平越高，扶贫资金投入的减贫效率越低。可能由于城市化水平衡量的是城市人口占总人口的比例，在农村贫困地区，只有较为富裕的农民才有能力转换为城市人口，而扶贫资金更多地流向相较“富裕”的贫困者，从而加重了贫困强度和深度。其他三个环境变量均对扶贫资金投入的减贫效率产生正向作用。人均GDP越高，表明该地区经济水平越好，经济的增长无异于对于贫困的减少具有重要的作用。普通中小学在读率越高，表明失学率越低，人力资本的素质越高，这对于减贫具有可持续性的影响。人均农业机械总动力对扶贫资金投入松弛变量的负向影响在10%的水平下显著，说明农业机械化能有效地减少贫困。

表2 第一阶段效率值

表3 SFA回归分析表

3.3 第三阶段调整后的DEA模型结果

得到调整投入变量，再次利用BCC模型得到调整后的效率值（见表5）。对比调整前后得到的效率值不难发现，在经过剔除环境因素和统计噪声的影响后，效率值得到了提高（见表4）。综合技术效率值的提高主要源于纯技术效率值的提升。县级层面，平江县位于效率前沿面，即其扶贫资金投入的减贫效率最高。

表4 2009-2015年各个县第一、三阶段效率年均值

另外，分别把第一、三阶段各个县2009-2015年七年的平均纯技术效率值、平均规模效率描绘在图1和图2中，按照0.9的临界值进行划分。对比图1、2，在第一阶段是位于第三象限的7个湘西自治州的县，即纯技术效率和规模效率均较低的县，在剔除了环境因素和统计噪声后，移到了位于第三阶段效率值图中第二象限内，纯技术效率提升，这些区县扶贫资金投入的管理受到了外界环境因素的影响。然而，桑植县同样在剔除环境因素和统计噪声后，效率仍未提高，说明其扶贫资金投入的减贫效率不高既受到扶贫资金管理不当、配置不合理的影响，也受到其资金投入规模不足的影响。另外，相较于第一阶段的规模回报大部分处于递减状态，第三阶段的规模回报绝大多数是递增的，说明剔除因素对扶贫资金投入的规模效率也产生了影响。

在图2中，对比第一象限和第二象限的效率值，第二象限的区县尽管规模效率达到了0.9以上，但是纯技术效率都在0.9以下。这类区县应着重注意扶贫资金的管理，争取更好的减贫效果。第四象限区县的纯技术效率达到了比较好的水平，未来要继续提高减贫效率需依靠扩大扶贫资金投入的规模，优化扶贫资金配置。而位于第三象限的区县，则要继续加大扶贫资金的投入，同时也需注重扶贫资金的管理，双管齐下，提升减贫效率。

图1 2009-2015年第一阶段纯技术效率与规模效率分布

图2 2009-2015年第三阶段纯技术效率与规模效率分布

4 研究结论与启示

脱贫攻坚时间紧，任务重，资金严重稀缺，与此同时，扶贫资金投入不断提高而减贫效率却逐渐递减，使得扶贫攻坚面临多重阻碍的艰难局面。研究扶贫资金投入的减贫效率，刻不容缓。文章利用三阶段DEA模型，对2009-2015年湖南省二十个国定贫困县的扶贫资金投入的减贫效率进行了测算，研究结论如下：

表5 第三阶段效率值

第一，效率值呈现地区差异，存在效率损失。样本期间，二十个国定贫困县扶贫资金投入的减贫效率值，因地区不同。呈现明显差异。平均减贫效率值不错，但并未达到完全有效，仍存在一定改进空间。

第二，扶贫资金投入的松弛变量与四个环境因素的SFA回归分析发现，调整前后，效率值发生了明显的变化，外部环境因素和随机因素对扶贫资金投入的减贫效率存在显著影响。城市化水平对扶贫资金投入的减贫效率产生负向影响，而人均GDP、普通中小学在读率和人均农业机械化水平均对扶贫资金投入的减贫效率产生正向影响。

第三，扶贫资金投入的减贫效率值特征不尽相同。可分为四种类型：第一种是高纯技术效率高规模效率型，第二种是低纯技术效率高规模效率型，第三种是低纯技术效率低规模效率型，第四种是高纯技术效率低规模效率型。加强资金管理还是加大资金投入，应因地制宜，合理选择。

要想改善扶贫资金投入的减贫效率，重点在于改善扶贫资金投入的管理。可以从两个方面着手：一是松弛有度把控资金流转管理。从扶贫资金开始投入到一层层下放，到最终用于具体的扶贫工作，应张弛有度，合理把控。简化扶贫资金传递的组织系统，集中管理，形成发放、利用、监管三方制衡的局面。另外，严格监管扶贫资金后续的使用，跟踪审计。二是“比较”投入，投需对接。应不拘泥于资金的投入方式，根据地区特点，比较投入的各种方式，既要考虑短期效益与，同时也要立足于长远发展。另外，了解调查贫困户的资金需求，有针对性的投入，实现投入与需求相匹配。

[1]张全红.中国农村扶贫资金投入与贫困减少的经验分析[J]. 经济评论，2010，（2）：42-50.

[2]杨颖.公共支出、经济增长与贫困——基于2002—2008年中国贫困县相关数据的实证研究 [J].贵州财经学院学报，2011，（1）：88-94.

[3]蔡昉，陈凡，张车伟.政府开发式扶贫资金政策与投资效率[J].中国青年政治学院学报，2001，（2）：60-66.

[4]叶初升，张凤华.政府减贫行为的动态效应——中国农村减贫问题的SVAR模型实证分析（1990-2008）[J].中国人口.资源与环境，2011，（9）：123-131.

[5]王善平，唐红，高波.能力扶贫及其综合绩效问题研究[M].长沙：湖南人民出版社，2016：13-15，75-77.

[6]冉光和，鲁钊阳.扶贫资金运用中存在的问题及对策研究——以A村2002―2007扶贫资金的运用为例[J]. 南京社会科学，2008，（9）：68-74.

[7]陈晓红，陈杰.我国农村扶贫资金运行中的科层损耗机制研究[J]. 当代财经，2007，（6）：31-35.

[8]李文，汪三贵.中央扶贫资金的分配及影响因素分析[J]. 中国农村经济，2004，（8）：44-48.

[9]姜爱华.我国政府开发式扶贫资金使用绩效的评估与思考[J]. 宏观经济研究，2007，（6）：21-25.

[10]曾志红，曾福生.国定贫困县农村扶贫资金使用效率评价——基于湖南20个县2006―2011年的数据[J].湖南农业大学学报（社会科学版），2013，（5）：1-6.

[11]赖玥，成天柱.财政扶贫的效率损失——基于财政激励视角的县级面板数据分析[J].经济问题，2014，（5）：33-37.

[12]曹妍雪，马蓝.基于三阶段DEA的我国民族地区旅游扶贫效率评价 [J].华东经济管理，2017，（9）：91-97.

[13]李燕凌，欧阳万福.县乡政府财政支农支出效率的实证分析[J]. 经济研究，2011，（10）：110-122+149.

[14]厉伟，姜玲，华坚.基于三阶段DEA模型的我国省际财政支农绩效分析 [J].华中农业大学学报（社会科学版），2014，（1）：69-77.

[15]陈鸣，周发明.农业科技投入对减缓农村地区贫困的效果评价——以湖南省国家级贫困县为例[J].新疆农垦经济，2015，（12）：5-10+17.