基于DEA-Tobit模型的财政金融协同支持新型农业经营主体效率及其影响因素研究

邱雯钧 戴昕

摘   要：新型农业经营主体资金问题突出，而财政资金、金融资金作为支持其发展的主力军，具有举足轻重的作用。通过分析徐州市“财政+担保+银行”合作支农模式，利用数据包络法，分析徐州市2017—2021年时间序列数据，发现徐州市财政金融协同效率较好，但仍存在区域资金冗余导致整体发展效益未能最优化的问题；通过Tobit模型实证分析发现，农村可持续发展、农业融资贷款、经营主体发展规模、农业机械补贴力度对财政金融协同支持新型农业经营主体的效率有显著影响。

关键词：财政金融协同；新型农业经营主体；DEA-Tobit模型

中图分类号：F3；F812.45；F832.43         文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2024）06-0071-04

引言

农业农村发展是我国重点关注的领域。新型农业经营主体作为现代化农业发展的重要载体，作为带动农民增收、维护农村产业供应链的稳定性保障，是实现乡村振兴战略强有力的主力军。但受农业弱质性的约束，新型农业经营主体发展受限，未能真正实现最优经济效益。以往有学者认为，新型农业经营主体的发展受金融机构融资贷款的影响较大，但很少有学者结合财政方面对新型农业经营主体进行分析。因此，本文从资金供给角度，研究徐州市财政、金融协同支持新型农业经营主体发展的效率，并具体分析影响其效率的因素。

一、徐州市财政金融协同支持新型农业经营主体的模式

受融资性约束的压力，新型农业经营主体长期无法在资金需求方面得到满足。因此，徐州市财政局联合省、市、县级农业融资担保机构，研发信贷“直通车”“三乡工程助力贷”“果蔬贷”等金融产品，在一定程度上缓解了新型农业经营主体融资贵、渠道窄、手续烦琐等问题。

现阶段，徐州市通过深化农担服务体系，利用线下实体机构与线上APP相结合的方式，为新型农业经营主体拓宽贷款渠道，完善融资供应链（图1）。“财政+担保+银行”模式有效提高了农户获取贷款的效率，为新型农业经营主体的稳健发展打下了坚实的基础，是实现乡村振兴总目标的关键性举措。

二、研究方法及数据来源

（一）研究方法

1.DEA-Malmquist模型

采用数据包络法，相较于层次分析、模糊综合评价、Topsis等方法，通过对客观数据的软件分析，使结果更具有说服力。为了更全面地分析徐州市的实际情况，本文首先以DEA-BCC模型数据分析为基础，从静态角度纵向评价徐州市财政金融协同效率。

DEA-BCC模型：设模型中有n个决策单元、i个投入单元、j个产出单元，对第j0个决策单元进行公式的计算：

上式（1）中，θ表示效率，xi表示第i个决策单元的投入量，yi表示第j个决策单元的产出量，aj表示权系数，S+和S-分别表示松弛变量和剩余变量。

Malmquist指数分解：基于江苏省四市10年的面板数据，利用区域差异性，从横向动态角度进行对比分析，深入评价徐州市财政金融协同效率。当DEA-BCC模型的规模报酬可变时，Malmquist指数公式为：

根据公式（2），将全要素生产率指数分解为技术变革变化和技术差距变化的乘积：

TFP=Techch·Effch（3）

2.Tobit回归模型

基于DEA-BCC模型测算出的0—1之间的静态效率值特征，本文选用Tobit数据面板模型，运用对比分析法对徐州市财政金融协同支持新型农业经营主体的具体指标因素进行深入分析。模型公式如下：

Yi*=Xiβ+εi

Yi=Yi*，ifYi*>00，ifYi*>0，εi～Normal（0，δ2）（4）

公式（4）中，Yi*为因变量，Xi为自变量，β为系数，εi为残差。

（二）数据来源

为了数据的真实性和有效性，本文基于2017—2021年江苏省各市统计年鉴、江苏省财政局、江苏省预决算公开统一平台及EPS数据平台的相关数据，选取代表财政、金融的投入数据、新型农业经营主体发展的产出数据作为样本。

三、徐州市财政金融协同支持新型农业经营主体效率分析

（一）指标体系构建

投入变量选取。选择2017—2021年徐州市财政、金融资金支农的宏观数据作为样本，进行初步分析。财政方面，选取农林水事务支出资金作为代表性指标。金融方面，选取农林牧渔业贷款额作为代表性指标。

产出变量选取。选取农林牧渔业总产值、农村常住居民家庭人均可支配收入作为代表性指标，通过新型农业经营主体生产能力来体现财政、金融资金有效利用率，见表1。

（二）基于DEA-BCC的静态效率分析

通过SPSSAU对徐州市近五年财政金融数据进行处理，结果如表2。

據表2可知，近五年来，徐州市财政金融在技术、规模、综合效益方面的均值分别为0.993、0.994、0.987，均未实现经济效益最大化。在技术方面，徐州市农户主要依靠政府提供的购置农机补贴来提高生产经营的机械化水平。至2022年6月，依据江苏省农业农村厅在农机购置补贴信息公开专栏的补贴工作中显示，通过政府补贴受益的农户和农业生产经营组织达到4.708 1万户，补贴机具达到8.138 4万台套，一定程度上缓解了农户及经营组织的生产压力。但仅靠政府财政资金投入，只能解决部分农户及经营组织的设备问题，仍需要通过完善政策及引入金融行业资金活水的方式来帮助经营主体发展。在规模方面，财政资金的拨付及金融机构农业贷款仍未深入下沉至县镇地区，导致乡镇以下区域农户受地域经济限制、信息滞后等问题影响，无法真正得到政府的资金补给。因此，徐州市应加快完善政策制度，鼓励金融机构涉农贷款规模下沉至县，全面推进以家庭经营为主的新型农业经营主体发展。

（三）基于DEA-Malmquist的動态效率分析

通过MAXDEA软件，在可变规模报酬下对江苏省徐州、南通、镇江、淮安等市财政金融协同支持新型农业经营主体的DEA-Malmquist指数进行测算，具体结果见表3。

由表3得知，徐州市近五年的全要素生产率均值在江苏省四市中排在第二位，说明徐州市财政金融服务的情况较好，为新型农业经营主体的稳步发展打下了坚实的基础。目前，南通市近五年的全要素生产率均值最高，说明南通市较好的财政政策及金融服务体系值得被借鉴和学习。并且在2019—2020年和2020—2021年间，因受疫情影响，徐州市的全要素生产率有减缓趋势，而南通市相反。因此，徐州市应结合区域差异性，改进现有的财政金融服务体系，促进新型农业经营主体的发展。

四、影响徐州市财政金融协同效率的因素分析

由于Tobit模型仅适用于面板数据，因此，本文基于江苏省四市近五年的数据，间接对徐州市财政金融协同支持新型农业经营主体的效率进行分析。

（一）变量选取

基于以往学者对财政金融协同方面的实证研究，本文将财政金融协同支持新型农业经营主体的静态综合效率作为因变量，并从财政和金融两个维度选取5个最具代表性的自变量进行实证分析，具体见表4。

（二）回归模型构建

基于DEA-BCC模型的静态效率，本文通过面板Tobit模型对江苏省四市财政金融支持新型农业经营主体效率的影响因素进行分析。具体模型如下：

Yit=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5（5）

其中，i（i=1，2，3，4）表示江苏省四市，t表示年份，样本期为2017—2021年。

（三）影响因素分析

本文利用SPSSAU软件对江苏省四市的数据进行面板Tobit分析，具体结果见表5。

通过表5回归结果可得：

X1对Y显著负向影响。农业可持续发展项目的资金投入比率须进一步优化才能更好促进财政金融协同增长。依据近五年财政资金投入数据不难发现，徐州市正逐年优化政府资金在各项农业可持续项目中的支出量。此外，徐州市积极拓宽农业发展广度，农业农村局、供销社联合财政局开展“三乡工程”、秸秆综合利用、农业产业化发展、丰县果业发展项目，满足了新型农业经营主体多元化及绿色发展的需求。

X2对Y显著正向影响。在农业生产成本的边际效益递增阶段合理增加投入成本，能有效促进财政金融协同支持效率的提高。2017年，徐州市财政局联合江苏农担建立徐州分公司，机构深度下延至县。近五年来，随着江苏农担徐州分公司在保余额贷款资金的增加，一定程度上解决了新型农业经营主体贷款难的问题。

X3对Y显著正向影响。新型农业经营主体规模反作用于财政金融协同支持效率。新型农业经营主体从业规模的扩大也能侧面助推财政金融协同支持效率的增长。

X4对Y显著负向影响。此项模型结果与理论不符，其原因是徐州市农机购置补贴力度较小，仅靠政府资金补贴额度未能满足小规模新型农业经营主体资金需求，导致农业机械使用涉及规模较狭窄，未能全面落实补贴政策的实施。

X5对Y未产生影响。其原因是宏观财政收入比财政支出并不能反映特定对象的发展规律。

五、结论与建议

本文通过对徐州市财政金融协同支持新型农业经营主体的效率及影响因素的研究，测算财政金融支持新型农业经营主体的静态、动态服务效率，并对五项具体指标因素进行实证分析，得出以下结论。

第一，从静态效率看，2017—2021年间徐州市财政金融协同支持效率整体较好，但未完全实现效率最优化；从动态效率看，基于与南通、淮安、镇江市的对比，徐州市财政金融协同支持新型农业经营主体的效果较好，但南通市发展最优，徐州市应借鉴相关优秀经验，更好帮助新型农业经营主体发展。

第二，利用Tobit模型因素分析，发现农村可持续发展、农业融资贷款、经营主体发展规模、农业机械补贴力度对财政金融协同支持效率有显著影响。

第三，综合上述数据结果分析不难发现，徐州市财政金融资金的投入仍以政府为主导，金融未能全面有效发挥其自身优势参与到助农行业中来，目前仅“政银担”协同较好，今后金融机构应积极与政府展开项目合作，开发惠农数字产品。

基于上述实证分析，本文提出以下建议。

1.抓牢徐州市特色果蔬产业发展，优化财政资金分配结构

充分发挥徐州市得天独厚的地理优势，培育红富士苹果、白酥梨、山药、牛蒡、芦笋、黄皮洋葱等多种特色农产品，结合电子商务提供的网络流量，促进新型农业经营主体经济发展。为填补农业生产成本空缺，要合理分配溢余的地方性资金要素资源，结合现阶段徐州市支农模式，完善财政资金绩效评价，优化财政专项资金使用。

2.引入金融行业资金活水，缓解农户购置机械压力

仅通过政府补贴可以缓解农户购置器械压力，但难以解决以家庭农场为主的大部分经营主体设备需求，因此需要利用金融机构与农户签订特色订单式合约方式，填补农户资金空缺，帮扶农户发展。

3.深化金融机构与政府合作，完善支农资金供应链

目前仅在农户融资贷款方面徐州市政府与金融机构合作度较高，而在农业经营主体产、供、销全产业链中，政府与金融机构合作欠缺，农业经营主体始终无法获得稳定的资金资助。金融机构应积极参与政府助农合作项目，填补农业弱质性缺陷，使经营主体获得充足的资金支持。

参考文献：

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[3]   燕翔，冯兴元.农村中小银行的经营效率研究：基于DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型的分析[J].金融监管研究，2021（11）：1-17.

[4]   谢万成.财政金融服务新型农业经营主体的绩效研究[D].成都：西南大学，2018.

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[责任编辑   柯   黎]