珠三角地区财政支农效率的统计测度

王洪艳

（南京审计大学金审学院，江苏 南京 210014）

一、引言

在国民经济快速发展过程中，农业一直是支撑经济发展的支柱型产业。作为农业实现可持续发展的重要组成部分，“三农”发展布局与农村经济发展密切相关。只有加快“三农”建设进程，才能促使新农村发展建设取得显著成效。“十四五”规划提出强化乡村基础设施、深化农村产权制度改革等措施，以及梯次推进有条件农村地区率先实现农业现代化，不断夯实乡村振兴成果与经济基础。其中，财政作为解决“三农”问题与加快乡村建设的主要手段，对于加强农业发展方向控制与监管指明方向[1]。如何有效利用财政手段解决农村问题成为当前国家重点关注内容，也是各地区提升财政支农效率的重要途径。

目前针对财政支农效率的研究成果较为丰富，一定程度上为文章开展相关研究提供理论支撑与学术借鉴。从研究视角看，学者们主要从财政支农绩效[2]、农村居民消费[3]、农村供给侧结构性改革[4]、农民收入[5]等视角，构建了各有差异的财政支农效益测度体系。回顾已有文献，这些研究视角均与特定时期、主体概念及发展趋势相匹配，但并未从财政支农效率与绩效视角出发探究某一地区资金使用情况。因此，文章将财政支农效率作为研究财政支农情况与解决“三农”问题的主要方向，并展开深入探讨与分析。

从研究对象看，学者们主要以某一省份[6]、区域经济[7]作为研究对象，借此来研究财政支农效率测度体系。然而，诸多学者在以珠三角地区作为研究对象展开相关研究时，主要集中在地区城镇化[8]、制造业集聚特征[9]、运输效率等方面，鲜有文献探讨该地区财政支农效率。伴随乡村振兴战略持续发力，珠三角地区逐渐以高附加值特色农业作为主要培育对象，并通过加大财政投入提高区域农业发展质量。例如，珠三角地区利用财政资金建立29 个省级现代农业产业园，且隶属于该地区的江门市在农业方面的投资规模高达169 亿元。珠三角地区虽然在财政支农方面有较大投入，但其产出效果如何、投入产出比是否为正及财政支农效率是否达到最优标准等这些问题尚未有相关学者展开深入探讨与分析。立足于此，文章从效率测度视角探讨珠三角地区财政支农资金的使用情况，确保珠三角地区整体财政支农效率结论的科学性和可靠性，为政府部门提供实证参考，进而为其提高财政支农专项资金使用效率提供必要数据参考与理论支撑。综上，构建珠三角地区财政支农效率测度体系，不仅具有较强学术价值与意义，也是现阶段亟需解决的重要问题。这对“十四五”规划下珠三角地区提高财政支农效率与推进区域乡村振兴具有重要战略意义。

二、指标体系构建

广东省印发关于《珠江三角洲地区改革发展规划纲要（2008—2020 年）》中明确指出，珠三角地区要着力从民生、市场经济体制改革、经济体系构建与对外开放等方面大力发展，促进珠三角地区各省市经济平稳发展。珠三角地区作为改革开放先行区与经济中心区域，要不断发挥自身在全国范围内的辐射带动与先行示范作用，在财政支农上要做好规划，为国内其他地区提高财政支农效率提供有价值的经验[10]。基于这一思路，构建珠三角地区财政支农效率测度指标体系时，将依据代表性、适用性、可获得性、可比性、定量相结合的原则，设置投入、产出两个准则层。

基于可操作、可比性与可观测定性方法，文章首先挑选出难以获取的相关数据指标，确保被选取的样本数据具有可观测性；其次，根据R 型分层法与标准差率法删除数据信息重复的指标；最后，通过定性与定量方法筛选出涵盖珠三角地区各省市财政支农效率各层面的指标体系，得到基于投入产出维度下8 个指标的珠三角财政支农效率测度指标体系（表1）。

表1 珠三角地区财政支农效率测度指标体系

三、基于DEA 静动态测度方法

1. 规模报酬不变测度方法

文章将采用数据包络分析法(DEA)对珠三角地区财政支农效率展开测度分析。其中，CCR模型与BCC模型作为DEA的组成部分，常被用于多项目投入产出效率的研究与测度，并取得诸多成果[11-13]。对此，采用CCR与BCC模型分别测度珠三角地区财政支农综合效率、纯技术效率与规模效率。综合效率值是对决策单元整体效率水平的测度；纯技术效率值是对决策单元管理水平的衡量；规模效率值重点衡量决策单元实际规模与最优规模间距离，若效率值越大，表示该决策单元生产规模最优。考虑到财政支农效率包括产出最大化、规模报酬变化与规模效率有效化情况，对其分开测算。

立足投入导向型视角，建立规模报酬不变(CRS-CCR)模型，以计算珠三角地区财政支农整体综合效率值。其中，设n为所有研究对象对应决策单元(DMU)的数量，其每个决策单元均包含m种投入与s种产出。其中，所有决策单元表示为DMUj(j=1，2，…，n)，并设xij(xij≥0)与yij(yij≥0)表示各研究对象的投入与产出。由于DEA可划分为分式与线性规划两种形式，文章先采用分式规划探究决策单元投入产出权重，公式为：

式中νi与ur分别表示模型对于第i种投入与r种产出计算所得的权重值。接着将上述分式规划公式转为线性规划计算公式：

经过分式规划到线性规划、再到对偶规划，最终得出规模报酬不变的CCR最优包络模型（见式3）。式中，λj用于表示研究对象投入与产出间的权系数关系，θ 是指DMU相对效率，si-和sr+指第i种投入、r种产出的剩余变量。若这些变量为该模型最优解，则可知：若θ*<1，则表示DEA模型无法有效测算DMU；若θ=1，但si-≠0 或sr+≠0，则可认为DMU0为弱DEA有效；若θ=1，且si-=sr+=0，则表示DMU0为DEA有效。

2. 规模报酬可变模型

由于规模报酬不变模型(CCR)重在测算珠三角财政支农综合效率值，文章在上述最优模型基础上引入约束条件，构建规模报酬可变的BCC模型。需要注意的是，BCC模型重在研究综合效率值所分解出来的纯技术效率值与规模效率值。借此，相关学者、政府部门可直观判断地区支农效率低下是源于技术或规模问题，以此构建最优模型解决这些问题，计算公式如下：

同理根据CCR模型结果可知，若BCC模型最优值θ*<1 时，则表示DMU0为DEA无效；若θ=1，但出现松弛变量si-≠0 或sr+≠0 情况时，表明DMU0为DEA为弱有效；若θ*=1 且各松弛变量si-=sr+=0 时，表示DMU0为DEA有效。

综上，CCR与BCC模型均将投入作为测算导向，即在研究对象产出不变状态下，表示各变量生产要素的投入最小；若θ*<1 时，表示DMU0再生产活动中呈现出投入冗余的情况，应按照比例θ*适当减少投入量；若θ*=1 且剩余松弛变量均为0时，可认为DMU0为DEA有效，表示各投入要素量均无法减少。

在规模报酬不变模型(CCR)与规模报酬可变模型(BCC)基础上，设CCR模型计算得出的财政支农技术效率，用于反映珠三角财政支农的综合水平；设纯技术效率(PTE)为BCC模型计算得出，以反映地区财政支农的技术水平。其中，规模效率可用技术效率与纯技术效率之比表示，公式为：

通过模型(3)、模型(4)与模型(5)计算，若发现珠三角财政支农效率为DEA无效，则需对所有决策对象规模报酬进行重新判断，具体方法如表2 所示。

表2 规模效率测度方法

立足该测度方法，文章进一步采用财政支农规模效率模型对相关变量重新定义，以明确决策对象规模效益所处范围区间，公式如下：

式中，i是指市区选取的个数，s表示珠三角财政支农规模效率，I是指实际投入规模，L是指损失规模，T表示财政支农总体投入的目标规模。然而，需要注意的是，若财政支农投入产出规模为DEA无效时，文章将对其规模与其他生产投入要素量进行调整，确保财政支农效果达到最佳。

3. Malmquist 指数

CCR与BCC模型均是从静态角度对当期各决策单元间效率相关性展开有效性分析，难以为相关政府部门人员、学者提供横向对比分析。而且，出于静态分析缺少对时间因素的考虑，上述模型无法从动态视角对样本效率展开动态纵向比较。这种不足恰好可以通过Malmquist 指数对其进行有效弥补。鉴于此，文章进一步采用Malmquist生产模型测度各决策单元所表现出的动态效率，以更加全面地分析珠三角财政支农效率。

利用Malmquist模型得出的各地区财政支农Malmquist指数，也可被称之为全要素生产率指数，旨在反映各决策单元投入产出变动效率。全要素生产率指数变化情况可用综合效率指数与技术进步指数联合表示[14]，计算公式为：

四、珠三角地区财政支农效率测度与分析

1. 测度对象、数据来源及标准化处理

基于珠三角地区各城市功能定位与划分依据，文章选取广州、深圳、中山、肇庆、江门、惠州、东莞、珠海、佛山9 个城市作为具体测度对象。其中，香港与澳门地区因数据不可得性与较难统计原因不纳入研究范围。

珠三角地区财政支农效率测度指标数据主要来源于2015—2019 年《中国统计年鉴》 《珠三角城市群统计年鉴》与各地区统计年鉴。针对部分城市数据缺失问题，采用提取前后两年平均数方式进行补齐处理。基于投入、产出视角，珠三角地区财政支农投入指标值（逆向） 越小越好，产出（正向） 指标越大越好。但囿于数据可得性限制，正向与逆向指标可能存在被混合使用的问题。因此，需对上述指标进行处理。假设Aij表示第i个指标对象的第j个测度指标原始指标值，若该指标表示为正向输出或逆向输入指标时，则采用Bij=Aij/maxAij(i=1，2，3，…)公式对原始数据进行标准化处理；反之，则采用Bij=Aij/minAij(i=1，2，3，…)公式对初始数据展开处理。

2. 基于CCR 模型的珠三角地区财政支农综合效率测度

综合效率主要是测度珠三角地区各城市财政支农资金使用效率。若各地区综合效率为1，说明该地区财政支农资金的使用效率高，且该项资金被得到充分有效的使用；若综合效率小于1，说明该省份财政支农资金没有得到有效利用。出现该种情况的原因在于，技术效率或规模效率无效降低该地区资金使用效率，具体表现为其财政支农资金整体管理效率低或规模支出不合理。

在上述理论基础上，文章将利用DEA-SLOVE5.0 软件测算珠三角各地区财政支农综合效率，得到2015—2019 年珠三角地区9 个城市财政支农资金综合效率（表3）。其中，综合效率在0.9 以上，表示财政支农资金被充分使用；0.6～0.8 之间表示财政支农效率较低，仍有较大提升空间，0.6 以下表示该财政支农投入产出极低，亟需政府部门大力重视该项目推进。从单个样本的角度看，珠三角财政支农效率存在较大差异。其中，仅有少数城市财政支农平均综合效率达到0.9 以上，分别为深圳与广州，占总样本的22%。深圳财政支农综合效率达到1，且投入产出比为正值，表明该地区资金利用率较高。除深圳、广州外，年均综合效率值达0.6 以上的城市有6 个，分别为佛山（0.831）、东莞（0.779）、惠州（0.752）、中山（0.634）、珠海（0.623） 与江门（0.611）。综合来看，珠三角地区各城市的财政支农资金综合利用效率整体保持中等偏上水平，但不可否认的是，珠三角地区财政支农效率整体偏低。

表3 2015—2019 年珠三角地区9 市财政支农资金综合效率

3. 基于BBC 模型的珠三角地区财政支农静态效率测度

为测度珠三角地区财政支农效率及分解特征，在上述规模CCR模型处理后的指标数据基础上，利用BCC模型从纯技术效率、规模效率对各城市财政支农投入产出效率进行测度，由此得到珠三角各城市子系统效率值。

纯技术效率属于综合效率中的组成部分，是指在去除财政支出规模效率的情况下对资金使用与管理的效率。通常情况下，若纯技术效率总体水平较低，各城市可通过优化资金管理体制与健全管理手段的方式提高。值得注意的是，当纯技术效率低于规模效率时，说明珠三角地区各省市财政支出效率较低的原因在于纯技术效率不足，亟需相关部门重点从资金管理上出发提高整体管理效率。

同理采用DEA-SLOVE5.0 软件与公式(3)测算得到2015—2019 年珠三角地区财政支农纯技术效率情况（表4）。可以看出，5 个城市纯技术效率在0.9 以上，占样本总量56%，分别为深圳(1.000)、广州(0.973)、佛山(0.999)、东莞(0.911)、惠州(0.923)。其中，深圳每年财政支出纯技术效率均为1，说明该地区现阶段资金管理能力较强，且在资金使用上也较为高效合理。相较于其他地区而言，肇庆财政支农纯技术效率低于0.6，为0.523，表明其财政支农资金管理效率有待提高。整体观察后发现，除肇庆财政支农纯技术效率偏低外，珠三角地区整体财政支农纯技术效率较高。这说明珠三角地区在支农资金使用与管理效率方面存在较大优势，一定程度上为珠三角地区农村农业走向现代化提供技术支撑。

表4 2015—2019 年珠三角地区各市财政支农纯技术效率情况

规模效率是指不考虑各地区管理体制因素情况下，财政支农投入产出规模能否达到最优状态。深入分析珠三角地区财政支农投入规模效率情况，有助于相关政府部门正确调整财政支农资金支出规模，提高区域整体资金支出规模效率。

表5 为2015—2019 年珠三角地区各城市的财政支农资金支出规模效率情况，主要采用公式(4)与公式(5)测算得来。由表可知，深圳、广州、佛山、东莞的财政支农支出年均规模效率分别为1.000、0.973、0.999 与0.911，均高于0.9，占珠三角所有地区的44%，这说明上述四个地区财政支农规模较优，能有效促进地区农业快速发展。其中，佛山除在2018 年规模效率为0.996 外，其余年份均为1，说明该地区财政支农基本实现最优规模。珠海、江门、肇庆地区财政支农支出年均规模效率分别为0.536、0.526 与0.523，远低于头部城市，表明这些地区用于支农的资金规模相对较小，难以促进当地农业快速发展。进一步分析可知，这些地区用于支农的财政支出规模效率与最优规模标准仍存在一定差距。总体看，珠三角地区财政支农总支出规模效率与最优规模标准仍具有较大差距。这说明珠三角地区各城市在支农上投入的资金规模仍存在较大差距，且内部存在严重不均衡现象，但整体规模效率较差。

表5 2015—2019 年珠三角地区各城市财政支农资金支出规模效率情况

4. 基于Malmquist 指数的珠三角财政支农动态效率测度

上述分析均属于从静态层面珠三角地区财政支农效率展开测度与分析，一定程度上无法动态、直观有效地反映区域财政支农支出效率情况。基于此，文章将利用Malmquist 指数与DEAP2.1 软件进一步对2015—2019 年珠三角地区财政支农效率展开动态分析，结果如表6 所示。由表可知，珠三角地区中仅有深圳、广州、佛山全要素生产率尚未出现衰退情况，其全要素生产率指数分别为1.034、1.010、1.021。可以看出，这些财政支农工作在全要素生产率方面保持较好水平，且这三个地区的全要素生产率得到有效提升。

表6 2015—2019 年珠三角地区财政支农效率Malmquist 指数

珠三角地区纯技术效率动态指数变化结果显示，仅有深圳、佛山、广州财政支农效率变化指数并未出现任何衰退。其中，佛山、广州纯技术效率指数发生变化，其指数年均增长0.012 与0.011 个百分点，一定程度上说明该地区技术效率变化指数得到有效提升。进一步分析可知，这两个城市财政支农效率提升的原因在于规模效率值较高，促使该地区纯技术效率变化指数有所提升。另外，深圳、佛山、东莞财政支农的技术进步效率变化呈现出较高的水平，说明该地区在资金支出过程中充分采用技术管理手段，以推动当地财政支出效率的有效提升，而其余6 个城市财政支农技术管理水平有待提升。

5. 珠三角地区财政支农效率综合指数测度

对此，参考瞿英等(2016)的研究[15]，引入定权法确定投入产出权重系数，测度珠三角财政支农效率综合指数及揭示2015—2019 年珠三角地区财政支农效率变化情况、发展规律。值得注意的是，DEMATEL定权法重在合理调配指标重要性与影响程度，一定程度上有效保障指标权重系数的科学与合理。基于此，通过DEMATEL定权法获取珠三角地区财政支农效率投入与产出指标权重系数。在确定各指标权重系数后，进一步采用MatLab 软件与线性加权模型先后对样本准则层与指标层效率指数进行测算，得出某一年珠三角地区各省市财政支农效率的综合测度值[16]。根据这一测度值，相关学者和政府部门可从“横向”与“纵向”视角探索珠三角地区某一城市财政支农动态发展归规律。然而，文章样本时间选取跨度较长，仅按照一次加权计算无法得到珠三角地区各省市2015—2019 年财政支农总测度值，进而无法全面获取各地区在该时间段内财政支农效率情况。因此，采用DEMATEL定权法对样本每一年时间进行二次加权。其主要原理在于时间越接近当前，其权重系数越大，相反权重系数越小。具体而言，采用公式(8)对tk时间段各地区财政支农效率权重进行计算，其中

根据上述公式，得到2015—2019 年珠三角地区财务支农各个时间段的权重系数。在此基础上，采用MatLab 软件与线性加权测度模型获取2015—2019 年珠三角财政支农效率的总测度值（表7）。

表7 2015—2019 年珠三角地区各城市财政支农效率的综合测度值

为从动态直观视角了解珠三角地区财政支农效率总体差异，借助k-均值聚类方式对表7 结果综合测度指数展开分析，并以此将珠三角地区分为三类，即“双高型”“高低型”“双低型”。其中，“双高型”表示有两年及以上珠三角地区财政支农效率综合测度值高于0.9；“高低型”表示珠三角地区财政支农效率综合测度值位于0.7～0.8 之间；“双低型”表示珠三角地区财政支农效率综合测度值低于0.7。同时，为揭示珠三角地区在2015—2019 年间财政支农效率趋势与变化规律，基于表7 数据与聚类分析结果，绘制不同时间段珠三角地区财政支农效率动态趋势图，见图1。

图1 2015—2019 年珠三角地区财政支农效率动态趋势及聚类结果

根据图1 珠三角地区财政支农效率动态趋势及聚类结果，珠三角地区财政支农效率综合测度值指数可被分为三类。第一类为“双高型”地区，其综合效率测度值指数达0.9。这些地区分别为深圳、广东、佛山，在财政支农资金支出与管理上均较好，且财政支农效率较高。其中，深圳从2015—2019 年每一年财政支农效率综合指数都高于0.9，说明其在珠三角地区财政支农中起示范效应，一定程度上有效带动周边城市发展；第二类城市主要包括东莞、惠州、中山，属于“高低型”地区，其效率综合测度值得分排名分别为4、5、6 名。结合表中数据可知，东莞财政支农效率较为稳定，总体得分均在0.8 左右。惠州与中山财政支农效率呈现波动上升态势，在2017 年出现下降趋势，此后逐年上升；第三类城市主要有珠海、江门与肇庆，属于“双低型”地区，表明这些地区财政支农投入不足，进而导致其产出效率较低。通过梳理上述结果可知，珠三角各城市财政支农投入产出配置存在不合理的现象，表现出不同程度的投入冗余或产出不足的问题。这需要相关政府部门提升资金管理效率并扩大投入规模，以优化完善该地区财政支农投入产出结构。

五、结论及建议

1. 研究结论

文章立足2015—2019 年珠三角地区9 个城市的面板数据，实证分析该区域财政支农效率情况。结果显示：珠三角地区各城市的财政支农效率差异较明显，呈现出核心城市财政支农效率高、GDP 总量较低的城市财政支农效率差的发展态势，导致区域整体存在投入产出配置不合理问题。具体而言，第一，利用CCR 与BCC 模型对珠三角地区财政支农静态效率测算可知，深圳、广州、佛山地区综合效率与纯技术效率高，在整个珠三角地区财政支农效率排名中靠前。就珠三角地区财政支农规模效率而言，深圳、广东、佛山地区在财政支农资金方面的投入规模较大，一定程度上确保资金投入与产出达到最优规模。这一结果也符合珠三角地区当前经济发展状况；第二，运用Malmquist 指数对珠三角地区财政支农动态效率测算可知，同样仅深圳、广州、佛山地区财政支农全要素生产率指数保持良好水平，其余地区普遍存在较低现象，进而影响整个地区财政支农全要素生产率的提升；第三，通过观察珠三角地区财政支农效率综合测度值结果可知，珠三角地区内部不同省市存在投入产出配置结构不合理现象，一定程度上会产生投入冗余或产出不足的问题。此外，珠三角核心城市圈对外开放水平较高，现代化农业生产水平较高，地方财政实力与管理能力较强，故其财政支农资金综合使用效率较高。相反，靠近内陆地区的城市因受地理位置、资源要素与经济实力影响，在农业方面的资金投入规模较小且利用率较低。该种情况导致这些地区农业发展水平整体较为滞后，亟需相关政府部门进一步优化资金投入与管理。

2. 对策建议

第一，制定针对新型财政支农发展战略。立足地区资源优势特点，各地应制定有针对性、差异化的资金投入方案和支农目标，提高区域财政支农效率。如珠三角核心沿海城市应加大在农业深加工、经营方式创新等方面的资金投入；靠近内陆地区的城市则应加快优质农产品基地建设，探索新型农业生产经营模式。部分如江门、肇庆等经济实力较差地区，则应将资金重点投向特色农业建设，以挖掘地区经济新增长点。

第二，完善资金管理体制。与资金投入相同，提升资金管理效率成为珠三角财政支农改革的重点。各地区政府部门应科学整合地区支农项目与资金，明确部门工作任务与职责，避免出现推诿或职责交叉问题。靠近内陆且经济实力较差的城市应借鉴沿海地区资金管理经验，构建权责分明的科学管理机制，以提升财政支农效率。同时，各地还应建立科学财政支农绩效评价体系，全面评估本地支农资金支出绩效状况。

第三，规范政府支农资金的立项、审批过程。一方面，建立直接责任机制。具体而言，珠三角地区财政与农业部门应联合建立直接责任机制，明确各部门专项资金各环节使用与管理职责，确保各项目责任具体到部门或负责人；另一方面，强化对农业投资的监督检查力度。珠三角地区可成立综合型监管部门，实现财政支农资金使用的全程监督。这既可督促财政部门落实各项投资，也能减少无效资金投入，提升公共支农资金整体使用效率。此外，需要注意的一点是，当前财政支农资金支出效率一直处于非有效利用状态，也是国内大部分省份共同面临的主要问题。在此基础上，珠三角地区应减少低效农业支出，提高有效支出，特别是要加强对经济欠发达地区的资金监管。