武陵山片区农业减贫效率影响因素研究

刘兆阳

（吉首大学商学院，湖南 吉首 416000）

中国自改革开放以来，在减贫事业上所取得的成就举世瞩目，截至2018年末，中国的贫困人口已从2012年的9 899×104人减少至1 660×104人，贫困发生率下降至1.7%，累计下降8.5%。显然，中国的减贫事业已经到达最后的冲刺阶段，如何啃下这最后一块“硬骨头”，将是脱贫攻坚取得全面胜利的关键。然而，随着贫困问题的不断深化，脱贫攻坚的难度将日益加剧，政府对于减贫的资源投入正面临边际效用递减的问题[1，2]。如何有效提升各类减贫手段的减贫效率，持续高效地推进减贫事业向前发展，是当下迫切需要关注的问题。实践表明，农业产业的发展是促进贫困减缓最有力的手段之一，充分发挥农业对脱贫攻坚的作用，保证农业在贫困地区的减贫效率，对于决胜脱贫攻坚有重要意义。本文尝试从农业减贫效率的测算出发，采用DEA方法计算武陵山片区71个县市区的农业减贫效率，并根据空间异质性，使用地理加权回归分析武陵山片区农业减贫效率的影响因素。力图找出农业减贫效率在不同地区呈现差异性的原因，并提出提升农业减贫效率的优化办法。

1 武陵山农业减贫效率分析

根据武陵山片区71个县（市）构建71个决策单元，以各县（市）农民人均可支配收入和人均GDP作为产出指标，以各县（市）人均耕地面积和农林牧渔业产值作为投入指标构建DEA模型，通过综合效率、纯技术效率和规模效率3个指标共同反映武陵山片区的农业减贫效率。综合效率是指在既定的投入下实现的产出最大化，或在产出既定时的投入最小化；纯技术效率则用于衡量各种生产要素投入是否充分发挥了作用，可以反映各种要素是否实现了优化组合；规模效率现有的投入规模是否实现了最优状态，能否有效匹配产出最大化或投入最小化目标的实现。其中综合效率等于纯技术效率和规模效率的乘积。利用Deap 2.1软件建立投入导向的VRS模型。

从计算结果可以看出，整体上武陵山片区财政减贫综合效率较低，89%的城市综合效率在0.5以下（2017年），综合效率在0.8以上的只有3个城市，分别是鹤城区、武陵源区和冷水江市。其中鹤城区和冷水江市的农业减贫综合效率达到了1，说明这个城市在要素投入上没有浪费，不存在投入冗余和产出不足的现象，而其他地区的要素投入在技术利用和规模适应方面上则还有提升空间。其中农业减贫综合效率值最低的是湖北省的五峰县（0.105），分析其要素投入产出冗余情况发现，两个产出指标均无冗余情况，但两个投入指标均存在较大冗余，其中农林牧渔业产值指标存在17 431.055元的冗余，耕地面积存在2 100.878元的冗余。观察其他低效率地区的要素投入冗余情况，农林牧渔业的投入冗余均要高于耕地面积的投入。从时间的演变来看，武陵山片区农业减贫的平均综合效率虽然在2015年有细微下降，但整体上呈现上升趋势，在所有71县市中，有37个地区综合效率值有所上升，其中上升幅度最大的为隆回县，从2013年的0.374上升到2017年的0.648，增幅73.26%，1个地区综合效率值没有变化（冷水江市），33个地区有所下降，其中降幅最大的为湄潭县，从2013年的0.342下降到2017年的0.229，降幅33.04%。

2 武陵山片区减贫效率驱动因素分析

为分析武陵山片区减贫效率的影响因素，结合地区的异质性，以农业减贫的综合效率（y）为因变量，将政府在教育（x1）、医疗（x2）和社会保障（x3）的支出作为自变量，利用ARCGIS10.2.2软件，进一步构建GWR模型，采用高斯函数确定权重，选取AICc法确定最优带宽，具体结果见表1：

表1 减贫效率测算结果Tab.1 GWR model estimation results

总体来看，医疗支出（x2）和社会保障支出（x3）的平均系数为正。说明，政府在医疗和社会保障方面的支出能有有效促进农业减贫效率的提升，且医疗支出的平均系数要高于社会保障支出，相对于在社会保障方面的投入，医疗支出更有助于提升农业减贫效率。而教育支出（x1）系数均值为负数，即整体上教育支出与农业综合减贫效率呈负相关关系，说明教育支出的增加，将导致农业减贫综合效率的下降。

2.1 教育支出

结果显示，教育支出系数（x1）均值在所有年份都为负值，且随着年份的增长，系数绝对值跟着增加，说明整体上，武陵山片区财政在教育上的支出对农业减贫综合效率有抑制作用，且这种抑制效应正逐年增强。而在空间上，不同的地区，教育支出对于农业减贫综合效率的影响也存在差异，表现在，以2017年为例，有3个县市教育支出系数为正数，分别是湖北省的长阳县（0.058 4）、巴东县（0.083 4）和秭归县（0.131 9），说明这3个县市的教育支出能够促进农业减贫综合效率的提高，且秭归县的作用强度最大。而其他68个县市的系数均为负值，说明这68个县市政府财政在教育上的支出会抑制农业减贫综合效率的提高，同时各县市系数值呈现明显的区域分布规律。表现在，西、北部地区的系数绝对值要低于东、南部地区，表明在武陵山片区教育支出对于农业减贫综合效率的抑制作用，东、南部地区县市要高于西、北部地区。其中，作用强度最大的县市为湖南省的涟源市（-1.563 0），最小的县市为湖北省的建始县（-0.009 7）。

2.2 医疗支出

医疗支出系数（x2）表示的是武陵山片区财政在医疗上的支出对于农业减贫综合效率的影响。从结果上看，医疗支出系数均值在所有年份都为正值，且数值大小随着年份增加逐年递增，说明整体上，武陵山片区财政在医疗上的支出对农业减贫综合效率有促进作用，且这种促进效应正逐年增强。同样，在空间上，不同的地区，医疗支出对于农业减贫综合效率的影响也存在差异，表现在，以2017年为例，除贵州省余庆县（-0.010 3）系数为负数外，其他70个县（市）的系数均为正数，说明余庆县在医疗上的财政支出对农业减贫综合效率有一定的抑制作用，而其他70个县（市）则表现为促进作用，且这种促进作用也表现出了一定的区域分布规律。表现在，东、南部地区医疗支出对于农业综合效率的促进效应要高于西、北部地区，其中，作用强度最大的县为湖南省的涟源市（1.567 3），最小的县市为贵州省的石阡县（0.005 9）。

2.3 社会保障支出

社会保障支出系数（X3）则表示的是武陵山片区财政在社会保障上的支出对于农业减贫综合效率的影响。从结果上看，社会保障支出系数均值在所有年份都为正值，但数值大小随着年份增加有下降趋势，虽然从2015年（0.080 9）到2017（0.128 7）年有一定程度的上升，但相较于2013年（0.144 4）还是呈现下降趋势。说明整体上，武陵山片区财政在社会保障上的支出对农业减贫综合效率有促进作用，但这种促进效应正呈现出逐渐减弱趋势。而在空间上，不同的地区，社会保障支出对于农业减贫综合效率的影响同样存在差异，表现在，以2017年为例，有17个县（市）（24%）的社会保障支出系数为负数，且全部分布在武陵山片区的南部地区（以湖南省辰溪县、麻阳县、冷水江市、新化县和贵州省万山区、玉屏县为界），即位于上述县市南部的地区，政府在社会保障方面的支出将抑制农业减贫的综合效率上升，其中抑制作用最大的城市为湖南省的新宁县（0.578 2）。而在其他系数为正数的54个县（市）中，北部地区的数值要高于南部地区，即北部县市社会保障支出对于农业减贫综合效率的促进作用要高于南部地区。其中，作用强度最大的县市为湖南省的石门县（0.391 5），最小的县市为湖南省的辰溪县（0.004 2）。

3 结论与讨论

本文主要做了3个方面的工作，首先是利用DEA投入产出模型，以农村居民人均可支配收入和人均GDP为产出要素，以人均农林牧渔业产值和人均耕地面积为投入要素，计算了武陵山片区71个县市减贫的综合效率、纯技术效率和规模效率；其次利用计算得到的各地区的三个效率指标进行了全局和局部的自相关检验，最后以综合效率为因变量，以政府财政在教育、医疗、社会保障上的支出为自变量，建立地理加权回归模型，分析了武陵山片区减贫效率的影响因素。得到的结论有：第一，武陵山片区综合减贫效率较低，在于投入要素的组合和规模不能形成有效搭配，导致各项投入要素存在明显冗余；第二，武陵山片区农业减贫的空间联动性不强，虽然从全局上看，农业减贫效率存在正向相关关系，但从局部来看，存在较强的空间差异性，农业减贫效率高的地区不足以带动周边地区效率的提升；第三，政府在医疗和社会保障上的支出能够促进农业减贫综合效率的提升，且相较于社会保障支出，政府在医疗上的支出更有利于农业减贫综合效率的提升；第四，政府财政在教育支出上绝对的增加，无益于武陵山片区农业减贫效率的提升，未来政府的减贫行为，应更注重于各项财政支出组合和规模的合理性。

根据所得到的结论，针对武陵山片区，政府在财政支出方面，应更多考虑各类支出组合和规模的适配性，可适当降低在教育方面的支出，增加医疗和社会保障方面的支出，尤其是医疗支出。且在减贫的过程中，各个地区在借鉴成功经验的同时，更应该认识自身区域的差异性，结合优势和不足，找出提升减贫效率的最优方式。

当然，本研究还存在可以进一步优化的地方，以供后续研究参考。一是对于减贫效率的测算，还可以纳入更多的投入产出要素，让模型的建立更加科学合理，二是增加考察的年份，完善研究的时序性。