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赣南等原中央苏区财政支农效能分析

2018-09-12张丽颖何莹李胜连

老区建设 2018年8期
关键词:绩效

张丽颖 何莹 李胜连

[提 要]利用2016年赣南等原中央苏区福建、江西32个县区的财政支农数据,运用DEA模型,对该区域的财政支农效能进行实证计量分析。结论:整个赣南等原中央苏区都处于规模递减的阶段,资金的有效配置水平较低,支农投入规模程度较低,政策的运行相对顺畅。

[关键词]财政支农;绩效;DEA

[作者简介]张丽颖(1981—),女,东华理工大学经济与管理学院副教授,工学博士,研究方向为贫困与反贫困;何 莹(1994—),女,东华理工大学经济与管理学院硕士,研究方向为财务会计与绩效评价;李胜连(1981—),男,东华理工大学经济与管理学院副教授,法学博士,研究方向为区域经济。(江西抚州 344000)

一、引言

自2012年国务院发布《国务院关于支持赣南等原中央苏区振兴发展的若干意见》后,政府加快了支农政策的落地转化,对赣南等原中央苏区的财政支农给予了高度重视和支持。财政支出又对当地经济和社会发展发挥着重要作用,财政支农效能一直以来都是学界关注的重点。近年来,诸多学者对财政支农效能进行了深入研究,主要从两个方面着手:一是从全国层面来分析财政支出效能。杜辉(2016)分析了32个省市的财政支农效率,得出全国及多数省份财政支农的效率低下的结论[1];厉伟(2014)等人分析出财政支农效率整体呈现出下滑趋势[2];饶晓辉(2007)得出中国政府财政支出具有显著生产效率的结论[3]。二是从具体地区来分析财政支农效能。邹帆(2014)等对广东省财政支农效能进行横向和纵向分析,认为广东省财政支农资金使用效率总体呈下降趋势[4]。同样也有很多学者从赣南等原中央苏区发展的角度进行深入探讨,例如赣南等原中央苏区生产合作制、红色资源旅游、特色农业、搬迁移民行为是否作用于农户脱贫、生态补偿和经济发展趋势等[5-8]。

纵观相关文献,目前的研究成果从全国和个别地区的分析角度研究居多,但从赣南等原中央苏区财政支农效能这个角度进行分析的相对较少。本文利用2016年赣南等原中央苏区福建省、江西省的32个县区的财政支农数据,运用DEA模型,对该区域的财政支农效能进行实证计量分析。

二、数据与实证检验

(一)测度模型

数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)是运用数学规划模型进行评价多个输入和多个输出的“部门”或者“单位”间的相对有效性。不仅不需要相同的货币单位,还避开了计算每项服务的标准成本,在绩效评价领域应用非常广泛。由于模型相对成熟,在此不累述。

(二)指标选取

关于财政支农的投入与产出指标的构建,本文依据模型设定需要,借鉴前人研究成果。投入指标即财政支出农业发展的资金扶持规模和支出结构,选取指标为:固定资产投资(亿元)、民生类财政支出(亿元)、第一产业从业人数(人)。其中,第一产业从业人员反映了“人力”的支持,固定资产投资反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向,体现了“物力”的投入,民生类财政支出反映了“财力”的投入。产出指标即财政资金的扶持对农户生产产生的积极影响,选取指标为:农业总产值(亿元)、农村居民人均纯收入(元)、公路通车里程(公里)、卫生机构(个)、参加基本医疗保险人数(万人)、小学平均每个教师负担学生人数(人),其中农业总产值(亿元)、农村居民人均纯收入(元)体现了“收入增加了”,公路通车里程(公里)、卫生机构(个)、参加基本医疗保险人数(万人)、小学平均每个教师负担学生人数(人)体现了农户出行方便,医疗有保障,知识有老师教,体现了“生活幸福感提高了”。本文选取样本时间为2016年,样本选取赣南等原中央苏区的福建省、江西省的32个县区财政支农投入产出数据(由于篇幅有限,原始数据不再列出)。

(三)计量分析

为消除变量在数量级或纲量上的影响,对指标数据进行纲量化处理。得到标准化处理数据后进行主成分分析和因子分析。先对赣南等原中央苏区财政支农数据先进行KMO和Bartlett球形检验,据此判断投入产出指标是否可以进行因子分析。通过验证发现:赣南等原中央苏区财政支农投入指标不适合做因子分析,产出指标适合做因子分析。通过方差提取分析表,并且依据初始因子载荷矩阵提取主成分因子可以把财政支农产出指标提取两个主成分因子为F1(农户生活水平因子)和F2(农户医疗因子),由于个别公共因子为负值,需将其正向转化处理,对数据进行归一化,把数据化成0-1的格式。

三、结果分析

本文运用DEAP2.1软件,对2016年赣南等原中央苏区32个县的财政支农生产绩效(PE)、纯技术绩效(PTE)和规模绩效(SE)进行了测算,其结果如表1。

财政支农生产绩效表现为在赣南等原中央苏区32个县区人力、物力、财力扶农的使用效率;纯技术绩效表现为农村实施运行和管理效率;规模绩效表现为财政支农的资金、人力、物力等资源投入的规模程度。从表1中可以看出整体有22个县区表现为规模报酬递减阶段,表明其财政支农规模超过最优规模,投入过剩,有10个县区表现为不变。其中福建省有17个县区表现为规模报酬递减阶段,有5个县区表现为不变,表明福建省的财政支农在这17个县区中投入过剩,资源没有得到最优利用;江西省有5个表现为规模报酬递减阶段,5个表现为不变。表明这些县区资金规模运用偏离最优规模,没有根据当地农户需求度量投入规模,且贫困县区为摘去贫困帽子只重视量的改变,而没有注重质的蜕变。

表2的数据测算结果表明:赣南等原中央苏区整体财政支农生产绩效水平为0.6990,财政支农的资金、人力和物力扶农的使用效率较低,资源配置不均和利用效率低。整体纯技术绩效的平均水平为0.9090,表明其资金、人力和物力扶农政策运行相对通畅,管理水平相對较高。整体规模绩效为0.7600,表明其财政支农的资金、人力和物力扶农投入的规模程度还是相对较低,有待提高。

福建省的22个县区平均财政支农生产绩效为0.6736,纯技术绩效为0.9413,规模绩效为0.7141。福建省财政支农生产绩效较低的有沙县、将乐县、建阳区、邵武市、武夷山、建瓯市、浦城县,永定区、漳平市、长汀县、上杭县、武平县、连城县,这些都低于福建省的平均水平0.6736,说明财政支农生产绩效水平相对低,规模绩效水平低,而且其规模都在规模报酬递减阶段,其政府管理和技术水平相对较成熟,其投入规模上可以进一步优化。福建省的清流县、泰宁县、建宁县、光泽县和龙岩市的生产绩效都达到1,实现DEA有效;诏安县、漳平市、长汀县、武平县、平和县和建瓯市只有纯技术绩效达到1,规模绩效没有达到1,说明这些县区在规模上合理规划投入,可以向规模有效靠近。

江西省的10个县区平均财政支农生产绩效为0.7550,纯技术绩效为0.8389,规模绩效为0.8715。江西省的上犹县、于都县、会昌县、瑞金市的生产绩效、规模绩效、纯技术绩效都低于江西省的平均水平,纯技术水平低和规模效率低共同导致了其生产绩效低下,说明在规模投入和政府管理上做出相应的优化,会对其效能有促进作用。江西省的崇义县、安远县、兴国县、寻乌县和石城县的生产绩效都达到1,实现DEA有效,说明在这些县区财政支农效能发挥到最优化,其他县区可以酌情参考借鉴发展模式。

四、提升赣南等原中央苏区财政支农绩效水平的建议

为实现老区全面奔向小康生活,本文根据以上研究结论,提出以下几点建议。

(一)注重投入产出效率的提高,优化资源配置

调整财政支农的资金配置结构,引导赣南等原中央苏区农户使用自有资源脱贫,而不是一味的等待政府发放补助。赣南等原中央苏区的投入和产出在现阶段并未成正比,在继续加强农村基础建设和加强科教文卫等农村基础公共服务领域和特色产业发展的投资的同时,还应加强对农户的技能教育,进行农业技能教育扶助,引导农户学习农业技能和了解支农政策,主动脱贫。

(二)加强政策的宣传与落实,建立监督机制

赣南等原中央苏区的政策在农村的运行管理还相对较合理,但是仍然应加强政策在农村的宣传和落实,让农户熟知政策,依照政策进行脱贫。还应通过完善财政支农政策,建立政策运行的事前、事中、事后监督机制,提高财政支农政策的监管质量。例如各地制定的支农政策,农户是否都一一清楚,是否都有落实,是否每一笔支农资金都到农户账户,都应有监管小组一一跟踪核实。

(三)加强财政支农的规模投入,降低区域差异

赣南等原中央苏区的福建省县区和江西省县区的财政支农效能不一,存在明显的差异,财政支农规模投入应符合当地农户的需求,扩大扶贫规模范围,提高扶贫资金和政策的准确度,把贫困农户都覆盖到位。各地区应结合自身财政支农绩效的不足,制定相应的规模投入政策,缩小区域差异。

[参考文献]

[1]杜辉.基于多阶段DEA模型的中国财政支农绩效分析[J].会计之友,2016,(11).

[2]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).

[3]饶晓辉.财政支出的效率与规模——基于中国的实证分析[J].统计与信息论坛,2007,(3).

[4]邹帆,陈雪姣.基于DEA模型的广东财政支农资金使用效率分析[J].广东农业科学,2014,41(18).

[5]吴学群.红色诗词的旅游效应及相关旅游产品开发──以赣南原中央苏区为例[J].旅游纵览(下半月),2017,(7).

[6]陈胜东,蔡静远,廖文梅.易地扶贫搬迁对农户减贫效应实证分析——基于赣南原中央苏区农户的调研[J].农林经济管理学报,2016,(6).

[7]魏建美,李庆,卢慧,聂园英,万余花.科技支撑现代特色农业发展的调查与思考——以赣南等原中央苏区为例[J].农业科技管理,2016,(4).

[8]陈熹.政府担保小额贷款的担保机制研究——以江西省为例[J].社會科学家,2017,(12).

[责任编辑:上官涛]

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