基于DEA-Malmquist指数的财政专项扶贫资金绩效评价研究——以海南省为例

夏冬艳（高级会计师）（三亚学院 海南三亚 572000）

2020年初，海南省的5个国定贫困县全部脱贫摘帽，贫困率降到0.5%以下，实现脱贫攻坚目标；从全国来看，2020年末全国832个国家级贫困县全部实现脱贫摘帽，我国的贫困率下降到0.5%以下，而与此紧密相关的是国家财政扶贫资金的大量投入。财政扶贫是我国多元化减贫方式中最常用的方式，而财政扶贫资金的效率问题一直是中央以及地方政府非常关注的问题，这从政府出台的多项加强资金使用效率的文件就可以看出。此外，从理论研究来看，财政扶贫资金的效率问题亦是学者研究的热点。

一、文献综述

世界银行在2001年出版的题为《中国战胜农村贫困》的国别报告中指出，中国减贫的关键不是增加扶贫资金，而是提高已有扶贫资金的使用效率和效益。Park和Wang（2010）以2001—2004年中国贫困县村级单位和家庭的调查数据为基础，研究了扶贫政策的效果，发现扶贫政策对于收入水平相对较高的家庭来说，能够增加收入6.1个百分点、提高消费9.22个百分点，但是，扶贫政策对相对低收入家庭的影响并不显著。李龙梅（2008）根据海南财政总决算报表的科目，研究了1988—2006年海南省财政资金支援农业的数据，从农民收入和农业增加值两个方面对几种支农方式的效应进行了计量分析，发现不同的财政投资方向会产生不同的经济绩效，并且农业基本建设支出与农民收入及农业增加值的关系并不显著。曾志红（2013）提出，我国不同投向和来源的扶贫资金的产出弹性都较低，远未形成规模效益，并提出要强化农村扶贫资金绩效考核与监管，以提升我国农村扶贫资金的使用效率。许传坤、王昕（2019）以2014—2016年云南省的财政扶贫资金投入数据作为研究对象，对不同类别的扶贫资金投入情况进行了分析，发现该省存在扶贫资金总量投入不足、产业扶贫资金政策引导性不强等问题。

通过对已有文献进行梳理发现，现有研究对于扶贫资金效率的探讨较多，但是大多是从省级层面、或者是对具体省份的一些贫困县进行研究，而对于省域内非贫困县财政扶贫资金的使用效率研究较少。通过整理公开数据资料发现，中央和省级财政在下达财政专项扶贫资金时对于贫困县有一定的倾斜，分配的资金相对较多，但同时非贫困县获取的扶贫资金数量也不少，研究扶贫资金的使用效率时，应将地区内非贫困县的资金使用情况也纳入到研究中，这正是本文研究的主要内容。

二、研究方法与数据来源

（一）研究方法

1.DEA-BCC模型。数据包络分析法（Data Envelop⁃ment Analysis，DEA），是由美国运筹学家 Charnes，Cooper and Rhodes在上世纪70年代末提出的模型、方法。该方法的主要特点：一是不需要任何权重假设，以决策单元（DMU）输入、输出的实际数据求得最优权重，从而排除了很多主观因素，研究过程更加客观；二是DEA方法假定每个输入都关联到一个或者多个输出，尽管输入与输出之间确实存在某种联系，但不必确定这种关系的显示表达式。该方法被广泛应用于多投入、多产出的决策单元（DMU）的效率评价。DEA方法包括CCR（规模报酬不变）和BCC（规模报酬可变）模型，本文采用DEA-BCC方法来评价海南省财政专项扶贫资金的使用效率，模型表达式为：

其中，X为第i个区域的第k个投入量，X≥0；Y为第i个区域的第j项产出量，Y≥0；θ是目标规划值，在0和1之间；当θ=1时，表明DEA有效，即，在原投入的基础上，所获得的产出已达到最优；反之，则DEA无效，未获得最优产出。λ是DMU的指标组合系数，S是松弛变量，代表产出不足；S是剩余变量，代表投入冗余。

2.Malmquist指数。Malmquist指数方法可用于测算前后两个时期生产率的动态变化，其表达式为：

其中，（X，Y）、（X，Y）表示第t时期和t+1时期的投入向量与产出向量；TFP表示全要素生产率，该值表示生产系统中全要素的综合生产率，TFP大于1代表从t到t+1时期实现了正的增长；Effch为技术效率，可进一步分解为纯技术效率（Pech）和规模效率（Sech）；Techch为技术进步效率。

（二）指标选取与数据来源

本文选取各市县收到的中央以及省级财政专项扶贫资金为投入变量，发展资金、少数民族发展资金、以工代赈资金分别归类到各市县数据中；分配给各个贫困农场、林场的资金，按照农场和林场所在市县计入各市县资金数据，如，2017年中央财政拨付给毛瑞林场用于林场公路建设的资金，按照林场归属地计入保亭县获取的中央财政资金；洋浦开发区按照管辖地归属原则，将其获取的财政扶贫资金并入儋州地区。在产出指标的选择上，财政支农资金投入带来的最直接的效益就是促进地区的经济发展，从资金的分类来看，发展资金和少数民族发展资金在扶贫总资金中占比高达90%以上，说明投入扶贫资金的主要目的是促进地方经济、产业的发展，因此经济发展指标可以作为一个产出项。此外，扶贫效果的一个主要体现就是人均可支配收入的增加，尤其是农村常住人口的人均可支配收入的增加，因而，农村常住人口的人均可支配收入是一个产出变量。最后，从资金投放的具体用途来看，农场、林场建设，农产品种植、加工，农村地区发展等方面属于第一产业，因而，将农林牧渔业增加值作为一个产出变量，具体如表1所示。

表1 财政扶贫资金投入产出指标体系

本文中投入指标的基础数据，来自于海南省财政厅官网公布的2016—2019年中央、海南省下发的财政专项扶贫资金文件，笔者在基础数据的基础上，进行了进一步的归类整理；产出指标数据来源于《海南省统计年鉴》。

（三）描述性统计

对2016—2019年海南海口、三亚、五指山、临高、琼中等18个市县的财政专项扶贫资金投入与产出变量的数据特征进行描述，见表2。

表2 2016—2019年财政扶贫资金投入 与产出变量描述性统计

一方面，随着时间的推移，扶贫资金投入基本呈上升趋势，2018年达到峰值，此后从2019年开始回落。查阅相关资料发现，2016—2018年安排中央和省级财政专项扶贫资金50多亿元，已经大幅超过海南省“十三五”脱贫攻坚规划预计的五年各级财政专项扶贫资金数。且2020年初，海南省的五个国定贫困县全部退出，已经基本消灭贫困。2019年以后，海南省安排的中央和省级财政专项扶贫资金全部为增量资金，因而相比往年，财政扶贫资金数额有所降低属于正常现象。另一方面，从产出来看，各项产出均随时间推移有持续增长的趋势，但是同时，标准差也在逐年缓慢增加，说明各市县的产出水平存在一定差异。

三、财政专项扶贫资金绩效的测度与分析

（一）DEA-BCC模型的静态绩效评价

利用DEAP 2.1软件对2016年和2019年海南省的18个市县投入产出指标进行效率评价，得到财政专项扶贫资金的综合效率值、纯技术效率值和规模效率值，运行结果见表3。

表3 海南18个市县2016年/2019年 财政专项扶贫资金使用效率

1.从综合技术效率看，财政扶贫资金供给效率从2016年的0.391提高到2019年的0.431，呈增长趋势，但从数值上来说，仍处于较低水平，未达到DEA有效。三亚在2016年和2019年的综合效率值均为1，达到DEA有效，说明其投入产出水平最高；2019年，除三亚外，琼海和文昌两个市县的综合效率值也为1，达到DEA有效；五指山、保亭、琼中等5个国定贫困县的综合效率值不高，表明其投入产出水平较低，综合技术效率值仍有待提高。

2.从纯技术效率看，2019年数据与2017年基本持平，接近于0.9。三亚、儋州、琼海、文昌四个市县在两年中的纯技术效率值均为1，说明这些市县在管理和技术等方面较为先进。同时，2019年有多个市县的纯技术效率值达到0.9及以上，说明绝大部分市县在资金管理和技术方面相比原来有了很大进步，但是保亭、琼中、白沙这几个市县的技术和管理水平仍有待进一步提升。

3.从规模效率看，相比2016年，规模效率有所提升，但仍处于较低水平。从具体市县来看，2016年达到规模有效的只有1个，2019年增加到3个；临高、琼中、白沙这几个市县的规模效率值最低在0.2以下，且表现出规模报酬递减现象，说明这些地区存在资金未得到有效利用导致效率损失的问题，需要进一步优化资金配置，加强对资金的“精准投入”，从而提高资金使用效率。

（二）Malmquist指数的动态绩效评价

利用DEAP 2.1软件中的Malmquist指数对2016—2019年海南省18个市县的财政专项扶贫资金的全要素生产率的变化情况进行测算，得到Malmquist指数4年间的变化情况，见表4。具体市县的Malmquist指数及分解见表5。

1.整体动态趋势分析。表4中，2016—2017年全要素生产指数最高，值为1.903，而2017—2018年综合效率最低，出现异常波动；2018—2019年回升，达到1.229。由于2017—2018年的极低值导致平均的综合效率指数低于1；分解来看，2016—2017年规模效率只有0.24，与技术效率指数相等，说明主要由于规模效率低下抑制了技术效率的增长；2017—2018年综合效率较低的主要原因是受技术进步效率的拖累，当年出现了技术退步的情况，从而直接导致综合效率下降；2018—2019年技术效率、纯技术效率以及规模效率均大于1，技术进步指数虽然尚未达到1，但是已经非常接近，说明相比前一年，在技术应用、新技术使用方面有了很大提高。三个时间段中，技术效率指数与规模效率指数变化趋势一致，纯技术效率保持平稳，说明相对于纯技术效率，规模效率对技术效率的影响更大。

表4 2016—2019年财政专项扶贫资金供给 Malmquist指数变化

2.各市县效率变化对比。表5中，2016—2019年只有琼海的财政扶贫资金供给的全要素生产指数大于1，其他绝大部分市县资金使用的综合效率均未达到DEA有效，说明各市县在资金的精准投入、提高资金使用效率方面仍有进一步提升的空间。从上页表5中可以看到，技术效率与规模效率变化同步且数值相近，说明技术效率的变化主要受规模效率的影响；五指山、临高、保亭、琼中、白沙、乐东六个市县的规模效率小于1，全省占比1/3，说明尽管中央和省级财政对五个贫困县在分配资金时有很大的倾斜，但是这些投入并未得到充分的利用，投入冗余而产出不足，尚未达到最高的规模效率。此外，技术进步本应是推动生产效率提高的，但是从分析的结果来看，只有极少数市县技术进步指数大于1，能够推动全要素生产率的提高；而对于大部分市县来说，技术进步则处于衰退状态，反而阻碍了综合效率的提高。

表5 各市县财政专项扶贫资金Malmquist指数及分解

四、模型进一步讨论

在原有模型的基础上，本文以各市县脱贫人口增加为产出变量，使用DEA-BCC模型对2018年各市县财政专项扶贫资金的使用效率进行静态分析，得到各项效率评价指数，见表6。

表6 2018年各市县效率指数

从表6可以发现，将脱贫人口数引入模型后，综合效率有效的市县达到1/3，但是五指山、临高、保亭、琼中、白沙这五个原来的国定贫困县的综合效率指数相对于其他市县来说较低；规模效率较低、且规模报酬呈递减状态，与前面的研究结论相符；此外，综合效率未达到有效的市县，往往同时受到规模效率和技术效率的影响，且规模效率的影响大于技术效率的影响。

五、结论

本文基于海南省18个市县2016—2019年的面板数据，运用规模报酬可变的DEA-BCC模型以及Malmquist指数，分别从静态和动态的角度考察了海南省各市县财政扶贫资金的使用效率情况，得到如下结论：

资金使用效率静态评价结果显示，海南省财政扶贫资金使用的整体效率不高，但有所提高。2016年有1个市县综合效率达到DEA有效，2019年有3个，且2019年的综合效率、技术效率、规模效率指数的平均值均高于2016年，说明海南省在财政专项扶贫资金的使用上采取的一些控制、引导措施起到了一定作用，整体的资金使用效率有所提高。从模型进一步讨论的结果来看，国定贫困县的资金使用效率要低于非国定贫困县，尤其是规模效率较低，说明存在产出不足、资金未充分利用的情况。从整体来看，不少市县的技术效率和规模效率均未达到有效，尤其是规模效率较低，且大部分市县呈规模递减状态，说明对于各市县来说，需要加强资金的“精准投放、精准管理”，提高产出、减少冗余，从而提高资金的规模效率。

资金使用效率动态评价结果显示，海南省全要素生产率表现出探底回升的趋势，在2019年全要素生产率达到1.229，实现DEA有效。从全省以及各市县的数据来看，规模效率和技术效率变动趋势同步，说明规模效率对技术效率的影响巨大，如果要提高技术效率，就要增加产出、提高规模效率。此外，技术进步效率影响着全要素生产率，一般来说，技术进步是要推动综合效率提升的，但是就海南省来说，目前绝大部分市县的技术进步效率小于1，不仅没有促进综合效率的提高，反而起到了很大的阻碍作用。因而，对于海南省大部分市县来说，需要积极引进新技术、新方法，加快发展高新技术产业，提高自主创新的能力，推动本地区技术水平的提高。