基于超效率DEA-CCR模型财政专项扶贫资金绩效评价研究——以江西省抚州市为例

侯俊华， 黄家欣

(东华理工大学 经济与管理学院，江西 南昌 330013)

近年来，随着我国扶贫工作的不断深化，过去的区域化扶贫策略逐渐显露弊端，“精准扶贫”战略成为扶贫工作的新方针，扶贫资金的绩效评价也成为衡量我国扶贫工作效果的重要方法。2020年底，我国已实现了全面脱贫，但随着扶贫工作的不断开展和扶贫资金的不断投入，其使用的边际效益呈现下降趋势，地方政府扶贫资金效果不显著。如何提高扶贫资金使用效率成为当前研究的重点。

我国对于金融扶贫效率研究，尤其在精准扶贫方面起步较晚。目前，我国学者在财政扶贫资金绩效评价方面从不同的视角运用不同的方法进行了研究，如王山松等从区域差异视角对河北省62个贫困县的信息进行分析，通过DEA三阶段模型，针对环境因素在不同地区对扶贫绩效产生的不同影响等问题提出解决方案[1]；郑军等运用DEA三阶段模型对2015年全国31个省扶贫资金使用效率进行测度和分析[2]；王睿从生态文明建设角度，运用AHP模型分析扶贫绩效影响因素权重，结果表明生态文明建设权重占比最高，提出生态文明建设是南充市扶贫的重点[3]；曹委等从产业扶贫角度提出我国产业扶贫存在区域化差异，要解决此差异应因地制宜修改各地方案，发挥特色产业优势[4]。郑超等运用双重差分模型和中介效应模型对统筹医保政策进行深入分析，并进行机制检验，结果表明统筹医保政策能够很大程度上减少“因病返贫”的现象，对精准扶贫绩效有提升作用[5]。这些研究对资金使用过程中存在的问题都进行了具体分析，并给出解决对策。为了更好地对扶贫资金配置问题做出具体评估，学者运用DEA方法对扶贫绩效进行研究，判断资金投入冗余还是投入不足。但其对投入产出指标之间的相关性研究存在不足，没有考虑到环境变量和随机误差对第一阶段投入松弛量的影响[6]，导致数据结果存在偏差。本研究将在已有研究基础上，选取抚州市财政专项扶贫资金作为案例进行分析，运用超效率DEA-CCR模型分析其效率，避免环境变量对计算结果的影响，试图解决传统CCR模型仅具有筛选单元的效率有无，缺少排序有效率单元的功能障碍问题。

1 抚州市财政扶贫资金绩效评价实证研究

1.1 抚州市经济状况

抚州市位于江西省，行政区划面积占本省总面积的11.27%，截至2020年底，抚州市常住人口为361.5万人，其下辖2个区、9个县，即临川区和东乡区2个区，南城县、黎川县、南丰县、崇仁县、乐安县、宜黄县、金溪县、资溪县和广昌县9个县。其中，乐安、广昌、黎川、宜黄、南丰县曾列入全省重点扶贫攻坚县，广昌县于2017年退出贫困县队伍，乐安县于2019年5月退出贫困县队伍[7]。据抚州市扶贫统计数据显示，“十三五”以来，全市2个国家级贫困县高质量摘帽，223个贫困村全部出列，14.7万贫困群众全部脱贫，扶贫移民搬迁人数10 231人。据抚州市第七次全国人口普查公报公布，抚州市农村人口占比43.04%，全市重点发展农业。据表1对比结果可知，抚州市人均GDP、城镇化率均在全国水平线以下。因此，抚州市的经济发展相对滞后。

表1 抚州市与全国经济发展水平对比

1.2 模型建立

1.2.1 变量选取原则

(1)相关性原则。财政专项扶贫资金投入，旨在改善贫困地区人口的生活品质，提高扶贫资金的利用效率，因此指标选取必须与贫困相关。

(2)综合性原则。财政专项扶贫资金的投入会带来多方面的效应,应将各类效应综合考虑选取相关指标,如地区经济发展水平、粮食产量、就业情况以及生活质量改善情况等。

(3)定量指标原则。 单一选择定量或者定性的分析方法会导致对于资金绩效分析不全面，因此应遵循定量指标选择原则，辅以定性分析，实现绩效分析的全面性。

1.2.2 变量选取

(1)投入产出变量

本研究运用超效率DEA-CCR模型对抚州市财政专项扶贫资金绩效进行实证分析,基于数据的真实性和可获得性，以抚州市辖内9个县为样本，选取2017—2020年的年度面板数据,投入指标为各县的财政专项扶贫资金, 即地市级划拨的扶贫资金。基于精准扶贫的目的，产出指标初期主要从经济、社会和生态三方面考虑,选取了脱贫人数、新增转移农村劳动力、医疗床位个数、粮食产量四个产出指标，后期使用SPSS17．0软件对选取的指标进行相关性检验，显示脱贫人数、新增转移农村劳动力、医疗床位个数、粮食产量符合检验，如表2所示，故采用以上四个指标作为产出指标。其中，脱贫人数是指一年内该地区脱离国家贫困标准的人口数；新增转移农村劳动力是指农村地区空闲劳动力向城镇转移的数量；医疗床位数主要是医院、基层医疗卫生机构、专业公共卫生机构的床位总和[8]；粮食产量以一年为标准进行计算。

表2 抚州市县级地区扶贫绩效指标相关性检验

(2)环境变量

扶贫资金绩效不仅受到资金规模的影响，还将受到外部环境影响。环境变量选取的原则应遵循研究单元自身不能控制且对研究单元的效率能够产生影响。经济因素与固定资产投入对于抚州市的发展都产生重大影响，据此，结合数据的可靠性及可获得性，本研究从经济因素及固定资产投入两方面选取地区GDP和固定资产投资作为环境变量。

1.2.3 样本选择和数据来源

样本来自抚州市有代表性的9个县级地区，由于2017年后各类数据公布比较全面，对此将时间跨度确定为2017—2020年。样本数据源自抚州市各县统计局国民经济和社会发展统计公报(2017—2020)以及抚州市各县财政局政府报告(2017—2020)，数据较为可靠和客观，在一定程度上提高了结论的准确性[9]。

1.3 效率测评结果及分析

结合环境、产出、投入变量指标，利用DEA模型三阶段操作完成测算，第一阶段、第三阶段选择MAXDEA软件，第二阶段利用Frontier4.1软件，测评结果及分析如下。

1.3.1 第二阶段测评结果分析

在DEA的第一阶段，采用超效率CCR模型对9个县级地区三个阶段的效率展开评估。对于DEA的第二个时期，添加环境变量指标，通过SFA模型测定第一个时期受到的环境变量在决策单元效率方面的影响，运算结果如表3所示。结果中LR在1%水平上通过检验，说明随即前沿模型的假定成立，有必要进行第二阶段模型分析[10]；γ值为0.72，且在1%的水平下通过显著性检验，说明管理因素是关系扶贫资金效率的基本要素，随机干扰要素与外界环境则对应剩余影响；地区生产总值的显著性水平达到或者超过1%，系数小于0，说明GDP对扶贫资金效率有正面影响，与理论预期相符[11]，即经济生产总值的提升在一定程度上改善了贫困人口的生活水平；固定资产投资符合投入松弛变量显著性条件，且系数低于0，则对扶贫资金的效率会产生促进作用，能够提高扶贫资金效率，与理论预期相符合。抚州市为典型内陆城市，交通不便，区位优势不明显。近年来，抚州市的第二、三产业在总投资中占比约为90%。据2020年抚州市国民经济和社会发展统计公报得知，全市固定资产投资同比增长8.7%。按产业划分，第一产业投资占全部投资的4.3%，同比下降8.1%；第二产业投资占全部投资的50.7%，同比增长14.5%；第三产业投资占全部投资的45.0%，同比增长4.6%。可见，抚州市固定资产投资主要以工业和基础设施建设为主，向上争取项目建设资金和对外加强招商引资力度，在提高全市固定资产投资规模的同时，推动了抚州市经济快速增长。

表3 SFA模型回归估计结果

1.3.2 第三阶段测评结果分析

由表4可知，在本研究选取的指标体系下，抚州市9县财政专项扶贫资金使用效率部分处于效率前沿面。多数单元效率值在1以下，意味着产出与投入效率较低，即未能实现投入产出的最大转化率[12]。比较第一阶段与第三阶段的结果，明显发现在剔除掉环境变量后，各县效率均有所提高，并且排名发生了变化。其中，乐安县效率值变化较突出，由全市第九升至第六，如表5所示。可见，环境变量即地区生产总值与固定资产投资在一定程度上影响了地区扶贫资金效率值。各县区扶贫资金划拨逐年递增，但从数据上来看，效率不但没有相应提高，反而出现了效率变化不稳定的现象，说明财政扶贫支出的规模与其支出效率并无直接联系，扶贫资金的内部管理是影响其投资效率的主要因素。如何调整财政专项扶贫资金支出结构，是值得深入探讨的问题。

表4 2017—2020年抚州市九县扶贫资金效率情况

表5 抚州市九县扶贫资金效率值排名情况

2 财政扶贫资金使用效率低下原因分析

综合三个阶段测评结果，γ值为0.72，意味着扶贫资金的数量与管理对扶贫资金使用效率会产生明显的作用，而随机干扰项与外部环境因素则对应剩余影响；各县效率值普遍小于1，说明投入资金冗余，盲目增加资金规模不能解决使用效率低下问题，排除投入规模影响的可能性。因此，投资规模并非影响扶贫资金效率的根本要素，导致扶贫资金使用效率降低的因素包括下列几点。

第一，专项资金管理不到位。从抚州市扶贫资金管理现状来看，部分乡镇存在因上级专项资金未到位及乡镇未落实具体项目,导致业务部门整合资金不能及时安排等问题。根据2018年抚州市印发的相关文件得知，全市扶贫资金依旧存在不同程度的滞后问题，资金管理效率跟不上扶贫资金投入规模增大的速度,导致对各方面业务进行协调的难度相应提高,从而导致扶贫资金的规模效益递减。

第二，贫困人口精准识别机制不完善。从贫困人口精准识别范围来看，国家要求将年平均收入在4 000元以上的家庭纳入非贫困户之列，抚州市是农业大市，从事农业的人口数量占比约为66.06%，农村贫困人口占全市贫困人口较大比例，农户收入核算的精确性影响贫困人口精准识别的程度。在实地调查中发现，核算农民收入时普遍存在收入重复核算的问题。例如对于同时养殖生猪和栽种蔬菜的农户来说，若农户将栽种的蔬菜作为生猪饲养物料，在收入核算时就会存在蔬菜价值叠加生猪价值的现象，导致收入的重复核算。加之抚州市辖内县级地区贫困村多,贫困人口分布不均且致贫原因多维。就广昌县及南丰县来说，广昌县的头陂镇西港村的贫困户总共为37户，23户贫困的原因是生病；在南丰县的白舍镇中和村，贫困户达到了48户，生病导致贫困的农户为25户。收入标准核算与因病返贫成为扶贫工作中的攻坚难题，也是贫困人口精准识别的阻碍。

第三，产业扶贫优势不明显。从抚州市农业优势开发程度来分析，抚州市整体产业发展以农业为主，且农业产业化较低，农民增收渠道不多。以乐安和广昌两县为例，两县的农业人口在总人口中占比高于2/3，均为传统的农业生产县。以南丰蜜橘为首的抚州特色农产品，虽在全国范围已打开知名度，但黎川茶树菇、南城麻姑米粉等特色农产品的销量和知名度仍有待进一步提升。虽然抚州市产业扶贫在减贫方面发挥了积极作用，但未形成带动效应，产业现代化程度不高，产品粗加工层面比例仍然较大，当地产业特色优势未完全发挥，造成了扶贫资金规模收益的降低。

第四，地区经济发展不平衡。第二阶段数据结果显示，扶贫资金效率较好的地区，当地的生产总值较低，这是因为地区经济发展会拉大城乡居民的收入差距。乐安县与金溪县就是典型例子，在剔除掉了环境变量影响后，两县扶贫效率值均得到提升，可见两县是受环境因素影响的典型例子。在找寻共同点过程中发现，近年来两县农民可支配收入虽都得到提高，但城乡可支配收入差距却连年递增。乐安县城乡可支配收入差距由2017年的13 352元升至2020年的15 832元，金溪县城乡可支配收入差距由2017年的13 989元升至2020年的17 194元。因此，地区经济发展不平衡，城乡居民收入差距扩大，也是导致扶贫效率降低的原因之一。

3 结论与建议

抚州市财政专项扶贫资金总体效率处于较低的水平上,在剔除了环境因素影响后，县级地区扶贫资金使用效率仍不理想。资金使用管理存在缺陷、精准识别机制不完善、产业扶贫优势不明显以及地区经济发展不平衡等因素，导致抚州市扶贫资金效率偏低。对此，本研究认为，抚州市应从以下几方面完善当前扶贫政策导向和扶贫资金投入方向。

第一,强化扶贫资金使用监管力度。为了解决扶贫资金存在滞后等现象,政府及各单位应做到财政扶贫领域监督执纪问责落到实处,任务划分明晰,职责清晰，不定期对工作开展进程进行监测，加强对项目资金使用的监管。对于扶贫资金管理制度落实不到位的区域严格遵照项目资金公示制度开展调查。

第二,建立资金预算考核体系。资金预算考核体系在财政管理工作中是至关重要的环节,有了资金预算才能够方便开展下一步工作的进行。预算能够为未来工作的部署制定方向,对资金预算及分配进行系统规划,让资金更合理高效的使用。合理科学的考核机制能够计算出有效的投入指标,筛选掉无效的指标,从而使得资金的投入更加精确，便于管理者明确资金投入导向。

第三,优化贫困户识别机制。我国贫困户中因病致贫类型所占比重大，因病返贫的人数比较多，特别是那些丧失了劳动能力的老年人、残疾人，要保障其基本生活，可通过加强健康扶贫，扩大补助范围，加大补贴力度等政策来衔接，减轻个人负担，提高其生活质量。政府不仅要严格参照农民人均纯收入标准,对扶贫对象进行评估还应将因病致贫的因素考虑进去。各乡镇政府要做到不遗漏任何一个扶贫对象,考察覆盖范围要广且深,涵盖到县、村、户。

第四, 因地制宜发展地方特色产业，做到多元化发展。如将南丰县太和镇打造成“龟鳖特色小镇”，大力发展南城县中药特色产业，着力引进国内知名药企。政府应充分利用特色产业优势，加大对贫困户知识培训的资金投入，解决贫困户在生产技术方面的壁垒；增加粮食补贴和农业保险,降低贫困农户种植的成本和风险,提高农户种植的积极性。

第五，大力扶持农民合作社，加大固定资产投资，将传统农业转化为现代化农业。政府应加大扶持农民合作社力度，定期对农民进行免费农业知识教育，对其技能掌握程度及更新速度进行激励考核，激发农民学习积极性、自主性，贯彻“授人以鱼不如授人以渔”的思想理念；同时，要扩大固定资产投资规模，充分发挥其对扶贫效益的积极作用，提高第一产业固定资产投资水平，加大农业设备设施投入，让传统农业转为现代农业，在现代农业发展的基础上，开发乡村风光、生态环境的资源优势，将农业扶贫与旅游扶贫紧密结合，推动农业生产的全链条价值升值以及全流程升级。