西北地区财政支农支出效率研究——基于三阶段DEA-Tobit模型分析

王 庆，王 淼

（兰州财经大学 财税与公共管理学院，甘肃 兰州 730020）

农业作为国民经济的基础产业，自身脆弱性使其发展离不开财政资金支持，自2007年政府收支分类科目改革后，西北地区农林水事务支出规模不断扩大，从历年《中国统计年鉴》中可以得出，2019年西北地区农林水事务支出是2007年的8.82倍，与此同时，农林牧渔业总产值是2007年的3.37倍，农村居民人均可支配收入是2007年的4.24倍。[1]已有研究显示，“三农”政策实施对我国西部地区地方政府农业支出效率的提高具有显著促进作用，在财政支持西北地区农业发展取得一定成果的同时，财政支农资金的使用效率问题需要引起高度重视，以便更好发挥财政支农资金的作用。

一、文献综述

财政支农支出效率问题一直受到学者广泛关注。从研究方法看，国内学者多选用数据包络分析法（DEA）等非参数法对财政支农支出效率进行研究。部分学者直接利用DEA模型或三阶段DEA模型测算效率，如王银梅等（2015）、毛晖等（2018）、石磊等（2021）。[2-4]也有一些学者采用DEA-Tobit模型进一步分析财政支农支出效率的影响因素，如刘穷志等（2009）、涂斌（2012）、徐合帆等（2019）。[5-7]从研究内容看，刘穷志等（2009）、杨伯坚（2012）、王银梅等（2015）、石磊等（2021）以全国作为样本，从整体上对我国财政支农支出效率进行研究。[5][8][2][4]徐合帆等（2019）则聚焦到湖北省12市（州），有针对性地进行研究。[7]从研究结果看，不同地区财政支农支出效率存在显著差异，而造成差异的原因是多方面的，指标选取不同也会导致效率值有所改变。如涂斌研究指出，财政分权和农业政策等政策变量，农民人均收入、农村人口密度和城市化水平等经济社会因素是造成财政支农支出效率差异的重要原因，并提出在现有财政制度下适度财政集权有助于缩小东中西三个地区之间的效率差异[6]；厉伟等将我国各省（区）财政支农绩效按纯技术效率和规模效率0.9的效率值分为“双高型”“高低型”“低高型”和“双低型”，认为农村劳动力文化素质和农村经济发展水平是影响财政支农效率的有利因素，而农村基础设施状况对效率提升具有反向作用[9]；王谦等认为农村居民家庭人均经营耕地面积、农村居民人均受教育年限及人均农村机械总动力显著影响财政支农支出效率。[10]

综合来看，大多数学者均是从整体上对我国财政支农支出效率进行研究，仅针对西北地区财政支农支出效率的研究并不多，基于此，本文通过搜集2007～2019年西北地区的面板数据，运用可以同时剔除外界环境和随机干扰等因素的三阶段DEA模型和面板Tobit模型对西北地区财政支农支出效率及影响因素进行实证研究。

二、实证策略

（一）模型介绍

三阶段DEA模型是在传统DEA模型的基础上加入随机前沿分析（SFA），用于排除环境因素和随机干扰因素的影响。其中，第一阶段和第三阶段均选择投入导向型的BCC模型，区别仅在于第三阶段使用的是经第二阶段调整后的投入值，具体测算运用DEAP2.1软件实现。第二阶段运用福瑞德（Fried）等提出的SFA模型对各决策单元的投入变量松弛值进行回归分析[11]，并利用SFA模型的回归结果，计算出剔除随机误差和环境因素后的投入量，具体测算运用Frontier4.1软件实现。回归方程如下：

其中，Sni表示第i个决策单元的第n项投入的松弛值，Zi表示环境变量，βn表示环境变量的待估计参数，fn(Zi;βn)表示第i个决策单元的环境变量对第n项投入松弛变量的影响，ϑni表示随机干扰，μni表示管理无效率，且ϑni和μni独立不相关。

三阶段DEA模型测算的财政支农支出效率的取值范围是[0,1]，结合本文实际情况，在探究财政支农支出效率影响因素时，使用面板To⁃bit模型进行回归分析。由于找不到个体异质性ui的充分统计量，故无法对固定效应Tobit模型进行条件最大似然估计（MLE），因此，本文仅考虑混合效应的Tobit模型和随机效应的Tobit模型[12]，最终构建模型如下：

其中，TEit表示第i个地区第t年的财政支农支出效率值；RGDPit、RNJDLit、CZHLit、CZZNZCZBit、CZZJLit和NLMYYCYRYit分别表示第i个地区第t年的人均地区生产总值、人均农业机械动力、城镇化率、财政支农支出占比、财政自给率和农林牧渔业从业人员数量；εit表示随机误差项。本文使用stata15.0进行回归分析。

（二）变量选取及数据来源

1.投入、产出及环境变量

依据现有文献，鉴于数据权威性和可得性，本文选取财政农业支出为投入变量，具体用财政支出中农林水支出来表示。选取的产出变量有6个，具体是反映各地区农业生产发展情况的农林牧渔业总产值和粮食产量；反映农村环境的耕地灌溉面积和水土流失治理面积；反映农民生活水平的农村居民人均可支配收入和农村居民人均消费支出。同时，考虑到各地区的财政支农支出效率会受到一些环境因素的影响，本文选取了两个环境变量，具体是反映各地区经济发展水平的地区生产总值，以及反映农业现代化水平的农业机械总动力。

2.面板Tobit模型变量选取

借鉴已有研究成果，选取了6个影响财政支农支出效率的解释变量，具体是反映各地区经济发展水平的地区生产总值；反映城镇化水平的城镇化率；反映农业现代化水平的农业机械总动力；反映自有财力状况的财政自给率；反映地方政府对农业发展支持力度的财政支农支出占比及反映农村人力资源水平的农林牧渔业从业人员数量。

3.数据来源及处理

所需数据取自2007～2019年的《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》及各地区统计年鉴[1][13-18]，同时为了消除各地区农村人口规模和物价的影响，将数据按各地区农村人口进行了平均，并以2007年为基期，将以货币计量的数据运用相关指数进行处理。

另外，DEA模型变量选择的原则是投入项与产出项之间必须具备“同向性”，本文通过使用person相关系数对其进行检验，结果如表1所示。根据检验结果可以看出，各变量的相关系数均为正值，且在1%水平下通过双尾检验，符合DEA模型的要求。

表1 投入产出变量的pearson相关系数

三、实证结果与分析

（一）第一阶段测算结果分析

第一阶段测算的是没有剔除环境变量和随机干扰因素的西北地区财政支农支出效率，通过运用DEAP2.1软件测算得到西北地区财政支农支出的综合技术效率、纯技术效率及规模效率，结果分别见表2、表3及表4。

表2 2007～2019年西北地区财政支农支出综合技术效率

表3 2007～2019年西北地区财政支农支出纯技术效率

表4 2007～2019年西北地区财政支农支出规模效率

1.综合技术效率分析

综合技术效率反映西北地区财政支农支出总体效率情况。由表2可知，陕西、甘肃、新疆的综合技术效率在2007～2019年间始终为1，说明这三个省（区）的财政支农资金得到高效利用；宁夏的综合技术效率均值为0.862，尚存在一定提升空间；青海的综合技术效率均值最低，仅有近一半的财政支农资金得到有效利用，财政支农支出资源配置尚未达到最优，存在很大提升空间。

2.纯技术效率分析

综合技术效率是纯技术效率与规模效率的乘积，纯技术效率反映了在财政支农支出规模一定的前提下，财政支农支出的管理效率。由表3可知，陕西、甘肃、宁夏、新疆在整个考察期内纯技术效率均为1，说明资金管理效率高，财政支农资金得到充分利用；青海的纯技术效率均值为0.57，表明在现有的资金管理体制下，财政支农资金未得到充分利用，仍需提升资金管理水平。

3.规模效率分析

规模效率是指在不考虑管理因素的前提下，财政支农资金的规模是否达到最优。由表4可知，在2007～2019年内，陕西、甘肃、新疆的规模效率均为1，说明其财政支农支出基本已达到最优规模；青海的规模效率均值为0.891，宁夏的规模效率均值为0.862，两者相差不大但均未达到最优规模。对比分析表3和表4可知，青海的纯技术效率均值小于规模效率均值，表明其非DEA有效主要是由纯技术效率低导致的，应该着重提高其财政支农资金的管理水平；宁夏的规模效率均值小于纯技术效率均值，说明其非DEA有效主要是由规模效率低导致的，应该着重关注其财政支农资金的投入规模。

（二）第二阶段SFA回归结果分析

将第一阶段测算出的农林水支出松弛值作为被解释变量，人均地区生产总值、人均农业机械动力作为解释变量，构建随机前沿分析（SFA）模型，通过运用Frontier 4.1软件，得到回归结果如表5所示。

表5 SFA模型回归结果

由表5可知，模型中各影响因素均通过了1%的显著性检验，说明模型的变量选取较为合理。回归方程中的γ值达到0.99，且通过了1%的显著性检验，表明内部技术无效率的变动显著地解释了整体的大部分变动，利用SFA模型是合理的。LR统计量值大于在5%的显著性水平下、自由度为1的临界值2.706，说明解释变量的选取较为合理。由回归结果可知，人均地区生产总值通过了1%的显著性检验，回归系数为-60.54，说明人均地区生产总值的增加会导致投入松弛值减小，因此提升经济发展水平会在一定程度上提高西北地区财政支农支出效率；人均农业机械动力通过了1%的显著性检验，回归系数为0.014，表明西北地区农业机械总动力已达到较高水平，再增加其支出会导致财政支农支出整体效率轻微下降。

（三）第三阶段测算结果分析

根据第二阶段SFA回归结果，再次运用DEAP2.1软件对调整后的西北地区财政支农支出投入数据和相关产出数据进行测算，结果见表6、表7。

表6 2007～2019年第一、三阶段财政支农支出综合技术效率

表7 第一、三阶段财政支农支出平均效率值

由表6可知，陕西、新疆的财政支农支出效率没有发生变化，说明外界环境和随机干扰因素对其效率几乎不产生影响；甘肃的财政支农支出效率在个别年份略有下降，表明外界环境和随机干扰因素对其效率产生了微弱的抑制作用，但平均效率值仍接近于1；青海的财政支农支出效率值在2007～2019年内呈下降趋势，说明较好的外部环境和随机干扰因素有利于其发展；宁夏的财政支农支出效率值经调整后变高，表明外部环境和随机干扰因素抑制了财政支农支出效率的提升。

由表7可知，在2007～2019年内，甘肃的规模效率均值由1变为0.981，纯技术效率均值不变，说明其财政支农支出效率下降是由规模效率下降导致的；青海的纯技术效率均值提高，规模效率均值下降，且规模效率均值下降的幅度超过纯技术效率均值提高的幅度，因此导致其财政支农支出效率下降；宁夏的纯技术效率均值不变，规模效率均值提高，表明其财政支农支出效率提高是由规模效率提高引起的。

（四）面板Tobit模型结果分析

从上文三阶段DEA的结果可以看出，西北地区的财政支农支出效率相差较大，其中，陕西、甘肃、新疆的较高，而青海、宁夏的则相对较低，为进一步探究青海、宁夏低效率的原因，本文选定6个解释变量，通过构建面板Tobit模型来分析青海、宁夏财政支农支出效率的影响因素，各变量的描述性统计信息见表8。

表8 变量的描述性统计

将青海、宁夏财政支农支出效率对其影响因素分别进行随机效应的Tobit模型回归和混合效应的Tobit模型回归，发现随机效应的Tobit模型回归的LR检验结果接受了H0：ơu=0的原假设，因此本文最终采用混合效应的Tobit模型回归，并使用聚类稳健标准误，回归结果见表9。

表9 混合效应Tobit模型回归结果

根据表9的回归结果可知，城镇化率、财政自给率对青海、宁夏的财政支农支出效率存在正向影响；人均农业机械动力、财政支农支出占比对财政支农支出效率存在负向影响；但人均地区生产总值、农林牧渔业从业人员的回归结果均未通过显著性检验。

人均农业机械动力通过了1%的显著性水平检验，青海、宁夏的农业机械化水平与综合技术效率呈现显著负相关。在2007～2019年内，陕西财政支农支出综合技术效率均值为1，人均农业机械动力均值为1.19千瓦/人，青海、宁夏的人均农业机械动力均值分别为1.44千瓦/人和2.27千瓦/人，明显高于陕西。[1]对比来看，青海、宁夏的农业机械化投入已经较高，此时将过多的财政支农支出用于提高农业机械化水平并不会提高两省（区）的财政支农支出效率，反而会导致其财政支农支出效率的降低。

城镇化率通过了10%的显著性水平检验，说明城镇化率的提高会引起财政支农支出效率的提高。分析其原因，农村劳动力的部分转移促使城镇化率提高，城市化水平的提高使农村人口的人均资源得以增加，进而提高了财政支农支出效率。

财政支农支出占比通过了1%的显著性水平检验，与综合技术效率呈现显著负相关。比较来看，陕西在2007～2019年内的财政支农支出占比均值为11.43%，青海、宁夏的财政支农支出占比均值分别为13.11%、15.36%。[1]可以看出，青海、宁夏对农业发展十分重视和支持，但投入过多的财政支农支出反而会影响财政支农资金的规模效率。因此，两省（区）应该调整财政支农支出的规模，把重心放在提高资金管理水平上，这样才能更好发挥财政支农资金对当地农业发展的积极作用。

财政自给率的系数拟合值为4.035，且通过了10%的显著性水平检验。表明随着财政自给率的提高，青海、宁夏的财政支农支出效率值也随之增加。相比较来看，陕西在2007～2019年的财政自给率均值为44.39%，青海、宁夏的财政自给率均值分别为17.11%和30.7%。[1]青海、宁夏的财政自给率明显低于陕西，因此，财政自给率的提高会推动其财政支农支出效率值提高。

四、结论及建议

（一）研究结论

通过以上实证分析，本文得出以下几点结论：

第一，整体来看，西北地区的财政支农支出效率差异较大，其中陕西、甘肃、新疆的财政支农支出效率较高；宁夏的财政支农支出效率均值为0.862，与最优效率值还有一定差距，存在一定的改善空间；而青海2007～2019年的财政支农支出效率均值为0.474，显著落后于其他省（区），无论是财政支农资金的投入规模还是资金管理水平，都尚有很大提升空间。

第二，在剔除环境因素和随机干扰因素后，陕西、新疆的财政支农支出效率没有发生变化；甘肃省的财政支农支出效率在某些年份略有下降，但整体变化不大；青海的财政支农支出效率在2007～2019年内呈下降趋势，较好的外部环境使其财政支农支出效率值出现“虚高”；宁夏的财政支农支出效率经调整后变高，外部环境和随机干扰因素对其农业发展有轻微抑制作用，导致其财政支农支出效率偏低。

第三，通过构建面板Tobit模型进一步探究青海、宁夏低效率的原因，发现在选取的解释变量中，城镇化率、财政自给率对青海、宁夏的财政支农支出效率存在正向影响；而人均农业机械动力、财政支农支出占比对其财政支农支出效率存在负向影响。通过与陕西对比发现，青海、宁夏的财政支农资金投入规模不合理，并且在财政支农资金的分配和管理上尚有差距，这也是导致效率值较低的原因所在。

（二）相关建议

基于以上结论，提出以下相关建议以改善西北地区财政支农支出效率：

1.调整财政支农支出结构

当地政府应当对财政支农资金的结构进行适当调整，缩减无效投入，优化有效投入，同时也要对涉农资金进行统筹整合，归并用途相近的财政专项资金，减少资金浪费。西北地区应根据当地农村发展的实际情况，调整财政支农支出结构。财政支农支出效率较高的地区，应把重心放在提高农村居民生活质量上，增加居民幸福感，帮助他们实现更好的发展；财政支农支出效率较低的地区应该关注基础设施建设和基本公共服务的完善，为农民解除后顾之忧，使其一心发展农业。

2.完善财政支农资金管理体制

一是加强各部门间的相互协作，同时也要明确各部门的职责范围，避免职责交叉所带来的相互推诿；对各级财政工作的考核，应借鉴绩效考核经验，实施多目标考核。二是各省在反思自身管理不足的同时也要学习其他省份的先进管理经验，创新财政支农资金管理体制，降低资金管理成本，提升资金管理效率。

3.落实财政支农资金绩效评价

西北地区财政部门应当积极开展财政支农资金绩效评价工作，包括资金使用单位的绩效自评和第三方绩效评价。一方面，资金使用单位应积极开展绩效自评，真实反映绩效目标完成情况，对因各种因素导致未按时完成的绩效目标进行分析，并提出相应改进措施；另一方面，第三方在进行绩效评价时，应秉持客观公正的态度对项目进行绩效评价，认真审查涉农项目资金使用真实性和项目实用性，对项目完成后产生的效益进行分析评价。

4.提高农业保险水平

农业的脆弱性表现在极易受环境影响，这也使农业面临一些不确定风险。西北各省（区）政府在不断加大财政支农资金投入的同时，也要注重与农业保险相结合，使用一部分财政支农资金参与农村农业风险管理。当地政府要向农民积极宣传农业保险的作用，提高他们的保险意识，倡导积极参保，并制定合理的农业保险补贴制度，对农业保险参保人进行适当的补贴，减轻农民负担。