支农效率

支农效率（共7篇）

支农效率 篇1

新疆位于我国西北部, 由于地理位置等原因致使农业生产方式和经济发展水平相对落后, 从改革开放以来, 国家和自治区政府为了支持新疆农业发展, 不断在财政上增加对农业的投入力度。尽管自治区政府每年不断加大财政支农资金占地方财政支出的比重, 但是对农业的财政支持能力毕竟是有限的。政府受财力约束, 对农业的投入有瓶颈限制, 财政支农资金仍严重短缺。为实现农业经济快速发展, 提高资金的配置效率在解决财政支农投入和输出矛盾的问题上就显得尤为重要。

国内外学者对财政支农绩效问题的实证研究, 就角度和内容而言, 主要集中于财政支农资金使用规模、结构、方式和效率等问题的研究。陈善例运用DEA模型实证我国31个省市的财政支农绩效, 得出我国地方财政支农整体效率较低, 且东部地区效率明显优于西部。厉伟等运用三阶段DEA模型对我国省级财政支农绩效进行实证分析, 剥离了外部环境和随机误差对效率值的影响。黄小夏运用DEA-Tobit两步法, 对影响辽宁财政支农效率的因素进行实证研究, 找出影响辽宁财政支农资金效率的主要因素。这些研究成果能够为本研究提供理论和方法支撑, 然而, 它们并未深入探讨新疆财政支农效率, 无法为优化新疆财政支农投入结构和制定财政政策提供现成方案。因此, 我们有必要结合新疆实际对财政支农效率进行深入评价和分析。

为在未来一定阶段达到明显提高新疆财政支农资金配置效率的目的, 需要对现阶段的效率和影响因素进行分析, 基于此, 本文采用DEA-Tobit模型进行分析, 为新疆财政支农资金合理配置提供参考意见。

1 研究方法与理论模型

目前广泛采用的效率测度的方法有两种:一种是参数方法, 通常采用随机前沿面生产函数进行分析;另一种是非参数

DEA-Tobit模型的构建与运行包括以下两个方面:

第一阶段:利用规模报酬可变的投入导向的BCC模型进行分析, 假设有n个决策单元 (DMU) , 对每个决策单元来说, 有h种投入, m种产出, 构造BCC模型:

其中θ表示决策单元的效率系数, x0、y0和λj分别表示被评价决策单元的投入指标、产出指标和权重系数, s-和s+分别表示投入松弛变量和产出松弛变量。

第二阶段:利用DEA模型计算出的各决策单元的效率值, 将效率值作为因变量与各影响因素进行回归分析, 再根据自变量的系数判断各因素对效率值的影响。构建Tobit模型如下:

其中Yi是因变量, Xi是自变量, β是相关系数。

2 实证分析

2.1 指标的选择及说明

指标的选取应满足全面性、代表性和可得性。因此在评价财政支农资金配置效率时分别从经济效益、社会效益和生态效益三个方面选取了指标。2007年我国财政收支科目发生改革, 新疆财政支农统计口径发生改变, 不再披露财政支农具体项目的投入数额, 所以本文选取财政支出中的农林水事务支出作为投入指标。产出指标选取如下:参考林森等的研究, 经济效益方面选取农林牧渔业总产值指标;社会效益方面参考厉伟等的研究, 选取代表粮食产量指标;生态效益方面选取有效灌溉面积指标。本文数据来源于2004~2013年《新疆统计年鉴》。

应用DEA模型进行效率测算时要满足投入和产出变量的同向性假设, 即投入和产出量同向增减。利用SPSS Statistics21软件中的Pearson相关性检验对投入产出变量进行分析, 结果如表1所示。结果显示投入变量和产出变量之间都能通过1%水平下的双侧显著性检验且满足同向性假设, 因此变量选择符合DEA模型要求。

2.2 新疆财政支农资金配置效率分析

运用Deap2.1软件计算出2004~2013年新疆财政支农资金配置效率, 结果见表2。

从综合效率来看, 新疆近10年的财政支农资金配置综合效率的平均值为0.602, 只有4个决策单元的技术效率值达到平均值, 说明2004~2013年新疆财政支农资金配置综合效率整体上不高。只有2005年的综合效率值为1, 达到DEA完全有效, 说明2005年财政支农资金投入相对于其他年份的投入取得最佳效益。自2005年之后综合效率值逐年下降, 且新疆财政支农资金配置效率相差较大, 最大为1, 最小为0.381。2012年, 财政支农资金仅有38.1%被利用, 有61.9%被浪费, 资金在很大程度上未被充分利用。

从纯技术效率来看, 新疆财政支农资金配置纯技术效率的均值为0.986, 说明新疆财政支农资金配置纯技术效率整体上处于较高水平。有7个决策单元纯技术效率都为1, 达到DEA完全有效, 但是其综合效率并未达到完全有效, 是因为综合效率不仅受纯技术效率的影响, 还受到规模效率的影响。纯技术效率值在均值上下波动, 整体上变化较为平稳。

从规模效率来看, 规模效率变化趋势和综合效率变化趋势相同, 都呈逐年下降趋势。规模效率的均值为0.609, 表明新疆财政支农资金配置规模效率整体水平不佳。规模效率达到DEA有效的决策单元只有一个, 说明新疆这十年的农业生产大部分都是规模不经济的。新疆财政支农资金配置规模效率波动较大, 2005年为1, 而2013年仅为0.401, 有60%的财政支农资金未被合理配置。

从规模收益来看, 2006~2013年都显示出为规模报酬递减, 也就是产出增长的比例小于投入增长的比例。这可以从另一个侧面来反映财政支农资金在投放的过程中可能由于监管不力等原因, 造成资金被滥用而造成浪费, 这就导致投入再多资金也无法达到理想的产出。

综合分析来看, 纯技术效率值总是在均值上下波动, 技术效率和规模效率的变化较为一致, 而且2008~2013年效率值都低于平均值。我们可以据此推断, 造成新疆财政支农资金配置效率不高的原因是因为规模效率不佳, 也就是规模不足。

3 新疆财政支农资金配置效率的影响因素分析

分别从影响财政支农资金的人、财、物方面选取影响因素, 选取人均GDP (X1) 、农业机械总动力 (X2) 、城镇化率 (X3) 、城乡居民收入比例 (X4) 、化肥施用量 (X5) 共5个影响因素。选取综合效率为因变量, 影响财政支农资金配置效率的因素为自变量, 用Tobit模型进行分析。作如下假设: (1) 人均GDP理论预期对财政支农资金配置效率具有正向相关性。人均GDP代表一个地方的经济发展水平, 经济发展水平高的地区可以带动农村经济的发展, 加快农村建设, 提高财政支农资金的使用效率。 (2) 农业机械总动力理论预期对财政支农资金配置效率具有正向相关性。农村机械的使用可以改善农村作业生产条件, 增加农业生产产量, 更好地促进财政支农资金的使用。 (3) 城镇化率理论预期对财政支农资金配置效率具有负向相关性。城镇化率的提高意味着农村从业人员的流失, 不利于农业的大力发展。 (4) 城乡居民收入比例理论预期对财政支农资金配置效率具有负向相关性。城乡差距的扩大意味着政府资金大部分流向城市, 农民并非真正的受益者, 影响财政支农资金效率的发挥。 (5) 化肥施用量理论预期对财政支农资金配置效率具有负向相关性。化肥施用量的不断增加会造成大面积的农业面源污染, 造成农业生产环境的恶化, 从长远来看, 不利于农业生产的发展。根据上述假设, 构建Tobit回归模型:Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+μ

其中, Y为DEA得出的综合效率, β0为回归式的常数项, β1, β2, β3, β4, β5为各变量的回归系数, 为随机误差项。运用Eviews6.0对上面的Tobit模型进行回归, 结果如表3所示。

从表3可以看出, 人均GDP与财政支农资金配置效率呈正相关, 表明人均GDP越高, 经济发展水平越高, 越有利于财政支农资金效率的充分发挥。农业机械动力与财政支农资金配置效率呈正相关, 说明农业生产条件的改善有助于财政支农资金的更好利用。城镇化率与财政支农资金配置效率呈负相关, 这表明农业从业人员的流失会影响农业生产的发展, 进而会影响财政支农资金效率的发挥, 但另一方面也反映了新疆就业结构的变化。城乡居民收入比例与财政支农资金配置效率呈负相关, 这说明政府资金在投放的过程并未正真落实到农民, 导致城乡差距加大, 造成了财政资金配置效率低下。化肥施用量与财政支农资金配置效率呈负相关, 表明农民为了眼前利益而不顾农业经济的持续发展最终会造成农业生产效率的降低, 不利于财政支农资金效率的提高。

4 结论与政策建议

通过应用DEA-Tobit模型对新疆财政支农资金配置效率进行实证分析, 结论如下:整体上新疆财政支农资金配置综合效率和规模效率不佳, 纯技术效率相对较好;从效率变化趋势分析, 纯技术效率变化趋势相对稳定, 而综合效率和规模效率呈逐渐下降的趋势;通过对综合效率的分解分析, 规模不经济是导致财政支农资金配置效率不高的主要原因。对影响因素分析表明, 人均GDP和农业机械动力与财政支农资金配置效率呈正相关, 其他三个影响因素为负相关。

为此, 提出以下政策建议:首先, 优化财政支农支出结构, 提高资金配置效率。在现有规模条件下, 不断整合财政支农资金, 优化支农项目的结构, 提高资金的使用效率, 改善财政支农资金在促进经济发展和提高农民收入方面的效果;其次, 继续增加财政支农资金投入的数量, 加大对农业的支持力度。政府通过建立农业生产专项基金和财政支农增长机制, 增加财政支农资金总量, 使财政支农资金效益最大化;最后, 加大对财政支农资金的监管力度, 加强对财政支农资金的管理。政府应该完善相关制度, 严格控制资金的使用, 使财政支农资金落到实处, 确保资金能够充分利用。

摘要：基于新疆20042013年的统计数据, 应用DEA模型对新疆财政支农资金进行效率分析;并用Tobit模型对影响新疆财政支农效率的因素进行分析。研究结果表明:20042013年新疆财政支农整体效率不高, 纯技术效率变化相对较稳定, 技术效率和规模效率变化一致, 都逐渐下降, 因此推断资金配置效率不高是因为规模不经济导致的;人均GDP和农机总动力与财政支农效率正相关, 城镇化率、城乡收入比例和化肥施用量与财政支农效率负相关。提出提高财政支农效率的建议。

关键词：新疆,财政支农效率,DEA-Tobit模型

参考文献

[1]李燕凌, 欧阳万福.县乡政府财政支农支出效率的实证分析[J].经济研究, 2011 (10) :110-122.

[2]陈善例.我国财政支农绩效研究[D].北京:财政部财政科学研究所, 2012.

[3]厉伟, 姜玲, 华坚.基于三阶段DEA模型的我国省际财政支农绩效分析[J].华中农业大学学报 (社会科学版) , 2014, 109 (1) :69-77.

[4]黄小夏.辽宁财政支农资金效率问题研究[D].沈阳:辽宁大学, 2012.

[5]林森, 张亚斌.我国省际财政支农支出绩效的实证研究[J].湖南社会科学, 2011 (3) :132-135.

[6]焦源.山东省农业生产效率评价研究[J].中国人口·资源与环境, 2013 (12) :105-110.

[7]薛龙, 刘旗.基于DEA-Tobit模型的河南省粮食生产效率分析[J].河南农业大学学报, 2012, 46 (6) :700-704.

[8]David Hauner.Explaining Differences in Public Sector Efficiency:Evidence from Russia's Region[J].World Development, 2008, 36 (10) :1745-1765.

[9]马明, 郭庆海.吉林省财政支农效率的实证分析[J].吉林农业大学学报, 2009, 31 (3) :345-349.

[10]宿桂红.基于DEA-Tobit两步法的主产区玉米生产技术效率分析[J].安徽农业科学, 2011, 39 (6) :3706-3708.

湖南财政支农效率问题分析 篇2

湖南是农业大省, 政府为扩大公共财政履盖农村范围而每年投入不少资金, 但究竟效果如何?下面从近年来湖南省财政农业投入状况分析湖南财政农业投入规模效率与产出效率。

1、湖南财政农业支持规模效率

(1) 财政农业支持与经常性收入的增长速度。据相关研究显示, 湖南地方财政支农金额在1996-2001年没有多大变化, 2002年后有较大数额的增长, 尤其是党的十六届四中全会以后, 财政支农投入明显增加, 从2003年的36.21亿元增加到2004年的74.13万亿元。表明党中央“工业反哺农业, 城市支持农村”的方针正在逐步得到贯彻落实。然而, 财政支农的增长速度极其不稳定。最高年份的2004年达到104.72%, 最低年份的2003年竟是-10.79%, 其它年份也是一高一低, 起伏较大。当然, 这与统计数据的出入不无关系, 如有可能将上年度的支农数据统计至下年度, 这样, 两个年度的差异就会增大。地方财政支农增长速度与地方财政收入的增长速度也不同步, 表中11年中8年的财政支农增长速度低于财政收入增长速度, 与我国《农业法》第三十八条的规定有较大出入。可见, 财政支农稳定增长机制还没有得到法律应有的保障。

(2) 财政农业支持额占财政支出的比重及财政农业支持额占农业GDP的比重。表1显示, 湖南财政农业支持额, 不管占财政支出总额的比重还是占农业GDP的比重都很低, 前者在7%左右, 后者在3%上下。而全国平均水平前者是8%左右, 后者是8%以上, 发达国家财政农业支持占农业GDP的比例按相同口径在30%-50%。表明湖南财政支农还有进一步加大的空间。

(3) 湖南与部分其它省市农业投入横向对比。从图1的横向对比中发现, 湖南人均农业投资额 (75.84元/人) 既没有达到沿海发达省市 (如浙江省是141.11元/人) 的水平, 也不如一些西部省份, 与全国平均水平 (81.3元/人) 尚有差距。进一步证明湖南农业投资规模效率较差, 需要引起各级政府的高度重视。

2、湖南财政农业支持产出效率

(1) 农业增加值 (GDP) 与财政农业支持总额的比值。农业支出效益系数是指每一元的财政农业投资所带来的农业增加值。尽管从理论上讲, 各种渠道的农业投入或者说投入的各种农业生产要素均可增加农业生产值, 但其它渠道投入的作用大小无法分清, 因此, 这里只就财政农业投入作出分析。表2中明显看出, 农业支出效益系数在逐年降低, 从1996年46.45%降到2006年的15.8%, 尽管个别年份略有回升, 但未改变整体下降的趋势。

(2) 财政农业投入资金的产出弹性分析。农业投入资金产出弹性是指农业GDP增长速度与财政农业支持额增长速度之比, 即财政农业支出每增加1%所引起农业GDP增加的百分比。相关数据表明在1996-2006年中除个别年份的产出弹性高1外 (1999年大于1是因为两者的增长速度均为负数所至) , 其余年份均低于1 (有的年份为负数是因为两者的增长速度之一是负数) 。说明湖南财政农业投资效率是令人担忧的。

二、提高财政支农资金管理效率的机制创新

从上面的分析可见, 湖南财政支农效率低下存在体制和机制诸方面的问题, 在政府财力既定的前提下, 提高政府农业投入机制效率的关键是如何提高政府有限农业投入的效益和如何发挥政府农业投入集聚效应。因此, 可以从以下几方面进行财政支农投入体制机制创新。

(一) 认真做好财政支农的预决算工作

认真编制好执行好预算是控制财政支农资金效率的第一关。我国现行的《预算法》对预算的编制原则、编制方法、编制程序以及预算执行等都作了较为详细的规定, 然而实际执行起来却有很大的偏差。因此, 要把好预算这一关, 首先是细化预算。就财政支农资金这一块来说, 各级政府编制预算要以部门预算为基础, 且预算要经常化, 不搞突击预算, 做到财政部门与农业主管部门充分沟通协调;其次是严格执行预算。每年编制的预算是经过人大审议通过的, 具有较高的权威性, 预算变动必须经过人大审议;再次是认真做好决算工作。决算工作是预算执行情况的总结, 是检验是否严格执行预算的依据。决算时总结预算执行的成功和偏差, 包括预算结余情况, 找出偏差的原因, 以便编制下年度的预算作参考;最后是人大机关要严格审核预算编制和执行情况, 要以对人民高度负责的态度组织相关专业人员对预算编制的科学性、可行性, 对预算执行的偏差性、效益性进行全面审核。

(二) 规范政府农业投入的项目管理

项目管理大体可包括项目申报、项目实施和绩效评价等方面内容。项目申报是项目管理的前期工作, 政府应编制并颁布“项目申报指南”, 使申报工作公开、透明、有序进行, 项目审批单位应认真审核项目的真实性、可行性及效益性, 必要时, 可组织专家评审, 实行项目公示制, 在项目决策上要体现群众基础。农民是支农项目的直接受益者, 也农业工作的实践人, 他们掌握的信息最充分。因此, 要畅通群众利益表达渠道, 让他们在项目决策上有充分的发言权;项目实施应实行项目法人负责制、工程项目招投标制、大宗材料政府采购制等一系列符合市场规则的运作方式, 避免暗箱操作;加强实施项目的效益评估和项目的后续管理工作。科学研究制定财政支农资金使用绩效评价的指标体系, 既要考核项目的经济效益也要考核项目的社会效益和生态效益, 根据评估结果实施激励与约束并重的考核机制, 并建立绩效分配新机制和实行决策失误追究制。上述机制的运行应该通过《财政农业专项资金管理规则》、《农业投资法》及实施细则等法规条例予以保障。

(三) 完善监督机制, 增加财政支农的透明度

在财政支农资金分配管理中存在多重委托代理关系, 委托人与代理人信息不对称, 利益不一致。除了通过建立激励与约束机制使代理人与委托人的目标函数趋于一致外, 完善各种监督机制并加强监督, 使委托人更多地掌握代理人履行代理事项的信息。代理人信息优势减弱, 因而作出逆向选择损害委托人的情况就会减少。在财政支农管理中, 有人大机关、审计部门等外部监督, 也有财政、农业主管部门的内部监督。由于这些单位部门监督职责不清、监督动力不足, 所以监督效率不高。为此特建议, 各级审计部门设立专门科室, 负责对财政支农资金的分配、使用和管理情况进行财务审计和效益审计, 并启动复核审计程序;将社会审计引入到财政农业投入审计中, 以增强审计的独立性;加强对农业审计的绩效考评与奖罚机制;建立财政支农资金在运转各环节的公开制度, 各级政府部门可通过政务网络、报刊、会议、墙报等媒介充分公开支农资金和支农项目的信息, 自觉接受社会监督。

(四) 理顺部门职能, 整合支农资金

目前我国财政支农部门较多, 职能交叉重复, 许多支农资金在争项目分资金中无端被耗费掉。因此, 要理顺部门职能, 尽量减少委托代理的层次和环节。实行财政部门管资金, 其他涉农部门管项目规划论证以及项目的实施。较大项目实行国库集中支付制, 资金按进度直达项目, 小的项目实行项目资金县级报账制, 减少资金拨付的中间环节。加大支农资金整合力度。支农资金整合要以科学发展观为统领, 以建设社会主义新农村为契机, 以县为主和多级次整合相结合, 以农业农村发展规划为依据, 以主导产业、优势区域和重点项目为平台, 以切实提高支农资金使用整体效益为目的, 通过建立政府领导、部门配合的协调机制, 整合各部门、各渠道安排的支农资金, 集中财力办大事, 逐步形成支农资金项目科学、安排规范、使用高效、运行安全的使用管理机制。

参考文献

[1]、熊德江.湖南省财政支农问题分析与对策研究[D].长沙:湖南农业大学, 2005

[2]、尹合玲.初析财政支农资金监督管理体制的建立[J].安徽农业科学, 2004, 32 (6) :1264-1266.

[3]、魏秀华.整合财政支农资金推进社会主义新农村建设[J].边疆经济与文化, 2007, 12:12-14.

支农效率 篇3

农业作为基础性产业, 为工业发展提供了稳定的原料供给, 为国民生活提供了基本生活保障;而农业的天然弱质性和低比较效益, 加之自然和市场的双重风险, 形成了农业发展资本长期匮乏的局面。基于此, 世界各国多对农业发展进行资金扶持和政策倾斜, 推动农业现代化进程。其中, 财政支农与金融支农是普遍选择的政策工具。财政支农资金涵盖国家扶持的重点项目资金和支援农村发展生产资金, 具有规模大、增长快、管理难等特点。金融支农资金主要包括政策性金融资金、商业性金融资金和合作性金融资金。由于农业产业弱质性和信用基础薄弱, 使得金融支农资金的高风险和低收益相伴而生, 极易导致农村金融主体萎缩、资源外流、供给不足、机制不畅等。近年来, 中国政府通过十个“中央一号文件”, 加大了财政支农和金融支农力度, 但在资金运用和管理上存在诸多问题。财政支农和金融支农资金协作性不强、各自为政、分散使用、多头管理、效率低下的现象十分突出。因此, 必须按照市场经济的内在要求, 理顺财政支农与金融支农机制, 构建适应现代农业发展的财政支农与金融支农资金协同平台, 促进财政支农资金和金融支农资金有效耦合, 发挥其整体合力, 从根本上提高支农绩效。

国外学术界较早于20世纪中后期开始关注财政支农和金融支农问题, 研究成果日益丰富, 主要集中在财政和金融支农的必要性及深层次原因 (W A Lewis、M P Todaro, 1963;Hayami、Ruttan, 1985;E-vans、Karras, 1994;Darrat, 1999) [1,2,3]、财政和金融支农的正向效应 (Jim, 2005;Guan、Lansink, 2006;Ahmad、Rana, 2009) [4]、财政和金融支农的无效率和负向效应 (UlrichKoester, 2000;Jensen, 2000;Bernhard Brummer, 2003;Allanson, 2006;Apostu, 2012) [5,6]等方面。国内学者的相关研究主要集中于财政和金融支农的规模 (沈淑霞、秦富, 2004;郭玉清, 2006;何振国, 2007;刘涵, 2008) [7]、结构 (钱克明, 2003;韩君, 2013;陆文聪、朱志良, 2008) [8]、效率 (李焕彰、钱忠好, 2004;李燕凌, 2008;雷启振、汪小勤, 2008;尹孝凡, 2010) [9]和政策优化 (陈薇, 2005;陈池波, 2007;崔光华, 2008;郑家喜、杜长乐, 2009) [10]等方面。针对单一支农政策效率低下的问题, 学术界较早提出了整合财政与金融支农资金的观点 (彭克强, 2008;陈新平, 2008;徐景芬、胡文英, 2010) [11], 对实现农村信贷资金与财政资金的有机结合提出了政策建议。中国银监会荆门监管分局课题组 (2009) 通过对湖北省京山县支持新农村建设调查发现, 财政、农业等职能部门与银行联动不够紧密, 未建立沟通协作机制, 相互之间信息沟通不畅, 财政支农资金难以发挥最大效益。农发行河南省分行课题组 (2012) 选择了河南、重庆、甘肃三个省级分行, 对农发行信贷资金与财政资金协同配合模式进行了研究探索。

从现有文献来看, 学术界普遍认为, 财政支农和金融支农之间具有明显的互补和协同效应, 通过有效耦合, 可以构建二者良性互动机制。然而遗憾的是, 国内学术界对于财政支农与金融支农协同效率水平的研究尚处空白阶段。基于此, 本文将运用系统协同模型, 对中国各区域财政支农与金融支农协同效率水平进行测评, 进而揭示财政支农与金融支农之间的互动协同发展程度, 并在此基础上提出加快财政与金融支农资金协同耦合的思路及对策。

二、指标、模型与分析方法

(一) 指标体系构建

关于财政支农水平指标体系 (何忠伟, 2006;彭克强、陈池波, 2008;许楠, 2010;尹孝凡, 2010) [12,13]和金融支农水平指标体系 (康书生、郝英芝, 2008;吴俊杰, 2009;陈时兴, 2011;刘志友等, 2012) [14,15]的构建, 学术界研究成果比较丰硕。本文根据模型设定要求, 并充分借鉴前人研究成果, 分别从规模水平、结构水平、速度水平和效益水平四个方面构建财政支农水平评价指标体系 (见表1) 和金融支农水平评价指标体系 (见表2) 。

(二) 模型与分析方法

根据上文评价指标体系, 可以对财政支农水平和金融支农水平进行实证测算。测算二者的协同效率水平, 首先需要对原始数据进行标准化处理, 来消除量纲和数量级的干扰, 具体过程为:

(1) 式中, Fij为指标标准化后的数值, εij为指标原始值, i为区域变量, j为指标变量。然后通过SPSS17.0软件, 对标准化后的Fij进行主成分分析, 从而得到各指标的权数Wij, 再采用线性加权法, 实证测算出财政支农水平和金融支农水平。即:

(2) 式中, i=1, 2, 分别代表财政支农和金融支农两大方面, t表示时间。Zij表示财政和金融两大手段在t期限内的支持农业水平。Wij为权数, Fijt表示标准化后的指标数值。将某一区域中财政支农和金融支农的实施绩效综合起来考虑, 即可得到该区域财政支农和金融支农的综合绩效水平。本文采用线性加权法, 来具体测算出某区域的财政支农和金融支农综合绩效水平, 测算公式为:

(3) 式中, α和β为权重, 根据中国金融支农滞后财政支农的现实, 笔者拟定二者的权重值为:α=0.6, β=0.4。Yt为财政支农和金融支农综合绩效水平, Z1t和Z2t分别表示财政支农和金融支农在t期限内的实际绩效水平。

最后, 本文利用离差系数最小化模型 (即系统协同模型) , 具体测算中国区域财政支农与金融支农协同效率水平。当系统数量为2时, 测算公式为:

将 (3) 式与 (4) 式综合考虑, 可得最终协同效率水平测算公式为:

三、实证测算结果及分析

(一) 数据选取

为了实证研究的需要, 本文选取2009—2012年中国30个省区 (不含西藏) 的面板数据做为分析基础。财政支农数据来自于《中国财政年鉴》和国研网中经统计数据库, 金融支农数据来自于《中国金融年鉴》和《中国金融发展报告》。

(二) 区域财政支农和金融支农水平 (Zij) 测算

本文此处将2012年作为样本年份, 对中国区域财政支农和金融支农水平进行测算。首先, 进行KMO和Bartlett球形检验 (见表3) 。财政支农和金融支农的KMO检验值为0.549和0.653, 均大于0.5, 满足实证分析条件。Bartlett球形的显著性水平为0, 小于0.01, 故可以做主成分分析。

数据来源:根据SPSS17.0软件测算。

利用SPSS17.0软件进行主成分分析, 可以得到财政支农和金融支农的方差提取分析表和初始因子载荷矩阵 (见表4、表5) 。

通过表5的初始因子载荷矩阵, 可以确定主成分分析中各权重值。具体公式为:

数据来源:根据SPSS17.0软件测算。注:左方数据表示财政支农, 右方数据表示金融支农。

数据来源:根据SPSS17.0软件测算。注:上方数据表示财政支农, 下方数据表示金融支农。

分别将财政支农和金融支农进行主成分分析得出的权重, 代入公式 (2) 中, 即可计算得出各区域财政支农水平和金融支农水平的具体数值, 计算结果见表6。

表6数据测算结果表明, 中国当前财政支农和金融支农水平区域间不平衡和区域内不平衡共存。区域间不平衡主要表现为东中西部三大区域财政支农和金融支农水平依次递减, 东部省区的财政支农和金融支农水平明显高于中西部省区。区域内不平衡首先表现在东部区域内, 部分省区在财政支农和金融支农水平的相对位次上不对称。如北京市的金融支农水平排在第一位, 但其财政支农水平处于第四位;广东省的财政支农水平位居第一位, 但其金融支农水平却居于第六位。这说明东部区域的部分省份在财政支农和金融支农方面缺乏相互协同, 彼此配合性不强。其次, 在中部区域内, 如河北、吉林、江西、安徽、湖北等, 虽然近年来加大了金融支农力度, 但其与财政支农缺乏配合, 表现出二者之间的不协同。最后, 从横向比较来看, 西部省区的财政支农和金融支农水平整体上还比较落后, 有待进一步提升。

(三) 区域财政支农和金融支农协同效率水平 (Rt) 测算

为动态反映中国区域财政支农和金融支农协同效率水平变化情况, 本文按照公式 (5) 模型, 选取2009—2012年中国30个省区的面板数据进行实证测算, 测算结果见表7。

数据来源:根据SPSS17.0软件统计结果计算整理。

数据来源:根据SPSS17.0软件统计结果计算整理。

分区域来看, 东部、中部和西部三大区域2009—2012年财政支农与金融支农协同效率水平如表8所示。

表8数据测算结果表明, 东部省区在2009—2012年, 财政支农和金融支农协同效率水平处于0.64~0.68范围内, 呈现逐渐上升态势。中部省区的协同效率水平处于中等档次, 总体上低于东部省区。西部区域的协同发展水平总体处于较低水平上, 而且内部差异比较大。例如陕西、四川和重庆的协同效率水平平均值大于0.5, 不但高于该区域的其他省份, 而且超过了部分中部省份, 具有很好的提升潜力。总体来看, 中国各区域财政支农和金融支农协同效率水平尚有很大提升空间, 财政支农和金融支农之间尚未形成彼此配合、互动作用的良好态势。

(四) 区域财政支农和金融支农协同效率水平不高的深层次原因分析

1. 区域内财政支农资金与金融支农资金关联性不强、独立运行。

由于行政体制等原因, 我国缺乏财政支农与金融支农资金在使用和配置上的互动耦合机制。财政支农资金与金融支农资金的运行与配置长期隔绝, 前者是无偿和封闭的, 后者则是有偿和盈利的。由于财政政策和金融政策的制定和执行分属于不同的部门, 在基本目标、管理体制和运行机制等方面都存在很大差异, 这是导致财政支农和金融支农资金之间协调不畅的根本原因。

2. 农村金融抑制与农村金融财政化现象并存。

农村金融抑制是指制度障碍所造成的农村金融供求萎缩。由于缺乏有效的信贷抵押物和信息不对称等原因, 农村金融需求和供给被人为压制, “金融脱农”现象严重。农村金融财政化是指政府对农村金融的过度干预所导致的农村金融成为财政资源缺位之下的替代品。其突出表现在农村金融机构在化解金融风险过程中, 对于财政兜底的路径依赖, 使得农村财政和金融功能出现异化和扭曲。

基于以上分析, 未来有必要构建财政支农和金融支农资金有效耦合机制, 对财政支农和金融支农资金加以协同, 提高强农惠农富农资金使用效率, 使二者优势互补, 有效降低金融资本市场风险。

四、提升区域财政支农与金融支农协同效率水平的对策

市场经济条件下, 财政支农应以公共支出为主, 促进农业、农村经济发展和农民增收。金融支农应以信贷投放为主, 引导信贷资金流向农村, 提升农村金融服务水平。长期以来, 我国财政支农资金支出具有单向流动性和无偿性的显著特征, 这种完全“输血式”的直接投入模式与农村发展资金的巨大需求规模形成了现实矛盾, 单一的财政支农方式显得势单力孤。而金融支农资金的最大特征是可循环性和有偿使用性, 可以很好地与财政支农资金实现优势互补、协同共进 (姜松, 2013) [16]。因此, 应将提升财政支农与金融支农协同效率水平作为财政支农与金融支农耦合的总体目标, 共同发挥支农资金的杠杆和引导作用。

1.促进财政投资项目资金与金融支农资金相协同。当前, 银行等金融机构还尚未广泛参与农田水利基础设施建设, 造成财政资金支农的放大效应十分有限。由于此类项目公益性很强, 金融机构信贷资金参与积极性不高。因此, 可以考虑将大型农田水利设施适度商业化, 吸引银行信贷资金参与其中。而对于中小型农田水利设施、欠发达农村地区基础设施等则可实行财政支农资金无偿投入, 通过“以奖代补”方式, 争取金融机构信贷资金积极支持, 实现对财政投资项目资金与金融支农资金的全面整合。另一方面, 对于列入国家大型投资建设的重点涉农项目及配套设施项目, 如果财政投资资金没有完全落实, 金融机构可以先行垫资, 加以重点投入支持。待财政投资资金全部到位后, 及时予以偿还本息。此种财政与金融相整合的过渡性融资方式, 可以有效弥补财政资金的投入缺口, 提高支农项目的实施效应。

2.促进财政投融资联合体与金融支农资金相协同。财政投融资联合体是政府为实现一定的农业产业政策目标, 通过国家信用方式成立的不以盈利为直接目的的投融资平台。它一般由财政部门牵头, 并统一由财政部门管理。如果将财政投融资联合体与金融支农资金相整合, 财政投融资联合体作为贷款主体, 并以一定比例的财政资金作为担保等风险缓释措施, 统一向银行等金融机构融资, 可以很好地为农业产业化项目提供资金支持。该模式有利于整合区域财政金融资源, 使二者结合起来, 实现良性互动, 发挥集合效应, 提高支农效果。

3.促进财政奖励或贴息资金与金融支农资金相协同。财政部于2009年实施了两项具体措施:一是开展县域金融机构涉农贷款余额增量奖励试点, 二是试行新型农村金融机构定向费用补贴。从反馈信息来看, 上述两项措施取得了较好的实际效果, 促进了财政奖励资金与金融支农资金的协同互动。用少量的财政资金奖励或补贴, 引导较大规模的信贷资金投入, 可以起到“四两拨千斤”之功效 (张晓彩, 2012) 。对于国家和省级农业产业化龙头企业, 也包括担负一定政策性职能的加工企业, 财政部门应该考虑通过贴息补贴形式予以重点扶持, 引导金融机构按照优惠政策给予信贷支持, 实现财政支农资金和金融支农资金的有机协同。财政利息补贴有利于减轻企业债务负担, 便于企业轻装上阵。同时金融信贷能更好地支持企业发展, 为企业提供雄厚财力基础。二者的有效协同, 能更好地促进“龙头企业加农户”的生产经营方式向纵深推进, 推动农业结构调整, 提升农业产业化水平。

4.促进财政支持信用担保资金与金融支农资金相协同。财政支农资金通过税收优惠、风险补偿、资本注入等形式, 出资支持信用担保体系建设, 为农业政策信贷资金注入提供保证担保, 实现财政支农资金与金融资金的有机协同。目前, 担保难、可抵押物少是农民贷款难的主要根源。通过财政部门牵头, 拿出一部分资金注入信贷担保基金, 解决农户和涉农小企业贷款条件不足的问题。此种模式能较好地发挥财政资金的杠杆效用, 降低信贷机构的信用风险, 引导和鼓励支农贷款总量的快速增长。

摘要：基于2009—2012年中国30个省区的面板数据, 运用主成分分析法和系统协同模型对区域财政支农与金融支农协同效率水平进行实证测算。研究表明:中国当前财政支农与金融支农水平区域间不平衡和区域内不平衡共存。财政支农与金融支农协同效率水平呈现出东中西部三大区域依次递减的态势, 总体上尚未形成协同发展的良性框架。

支农效率 篇4

关键词：财政,支农支出,效率,影响因素,实证分析

一、引言

众所周知, 近几年我们国家的政府在制定能够惠农的政策, 并付出了实践。尤其是通过创建可以覆盖城市和农村的公共的财政制度, 进而加强对农民、农业以及农村的财政支出的扶持。

对于财政的支农支出的效率方面的评价一直是我们财政支农支出的研究重心。公共财政其自身就是为了能够解决我们国家自身的问题而提出的, 具有中国特色的概念。虽然名称当前被改为“公共财政”, 但是这并不是表示公共的属性会发生任何的改变。所以, 在大多数的情况下人们还是习惯利用三农的公共财政的支出具体的数据来作为我国财政支农支出的效率评价的一个标准。通常情况下, 要预测财政的支农支出的效率会有两种方法:一种是通过创建一个可以量化的、完整的指标体系再来进行测效率, 也被称之为财政的支农支出目标效率;另外一种主要是通过计算机来对财政的支农支出方面的投入与产出两者的比例来对支出的效率进行测定。为了能够与财政的农支农出的产出这一困难相避开, 当前我们国家很多的文献都主要是从以下三个方面来对我国的财政支农支出的效率进行测算与研究。一是通过我国财政的支农支出的具体适度的规模来对其进行分析和判断我国财政的支农支出的效率水平。如果从当前我国的财政的农业投入方面的选择和政策优化的两个视角来看, 财政的支农支出的规模不管是大于还是小于其客观所要求配置的资源水平, 效率都是不可选用的。二是选择某一个单一的项目目标, 例如农业的GDP, 从其投入的产出结果来对财政的支农支出的项目进行判断优先的顺序。在当前我国财政的支农的资源条件有限的情况下, 要想大幅度的提升在农业科技方面的投入, 适量的去增加农业的基础设施的投入, 尽可能的压缩在农业事业方面费用的支出。可以在一定程度上提升我国财政支农资源在配置方面的效率。三是对不同的支农放大在财政的支农支出的效率进行比较和研究。根据国际经济合作和发展组织在2000年到2003年我国政府在农业方面的总支出效率的评估可知, 农业的生产者能够获得政府的支持效率越多, 其农业的支持政策在农村的转化效率也就会变得更高。直接对生产者的要素进行支持, 反而会降低效率。主要是因为很大部分的补贴主要是由要素的供给者而获得, 另外一小部分则会成为损失。

本篇文章主要是以湖南省作为实例, 通过考察县乡两级政府在财政的支农支出的效率影响的因素与程度, 进而探讨县乡两级政府在财政的支农支出方面的效率。目的是能够更好更早地实现城乡的统一发展, 促进城乡的基本公共服务的水平。

二、理论分析和研究设计

Charnes&Cooper (1978) 曾经提出, 在研究多个投入的时候会产生多种的综合效率这一问题, 那么数据分析法 (DEA) 是一个有效的方法。对于一个只会生产一种物品, 但是会有多反面的经济投入的, 若紧急能够利用其有限的资源而获得最大的产出, 就会认为这种结果是有效的。函数描述为:y=f (X) =f (x1, x2, …, xh)

DEA属于面向数据的一种测评的方法, 主要是用于一组的数据能够会有多种的投入与多种的产出而决策单元的绩效。因为DEA的方法更加注重的是测量个体, 而不是非观测量值的平均值。所以, 对于个体的差异特别是在决策单元的效率方面具有着独特的优势。除此之外, DEA属于一种非参数的估计方法, 因此能够避免很多的参数方法的限制。基于以上几点可知, DEA方法用于测评政府的财政农支农出的效率很恰当合适。

1985年Tobin提出了对部分的连续分布与部分的离散分布两者的因变量做回归性的分析, 称之为Tobin模型。依据线性回归模型可知, 能够将样本中的第n个个体的建模来作为某一个期望支出的水平, 和回归因子有关系当有某一个回归因子时, 那么该期望的支出水平即为:Y*i=β0+β1 X i, i=1, 2, …, n。

Tobin模型主要是通过假设来随机的将干扰项服从于正态分布, 用这一额外的假设来对相应的似然函数进行推导, 进而使得那些因变量作为结尾数据的分析, 与Tobit回归相匹配。

三、数据样本与研究假设

(一) 投入产出变脸的选择与财政的支农支出效率的测算

选用包括数据的方法来对我国政府的财政支农支出的效率进行评价, 应该将财政的支农支出其各个项目的投入与产出的数据, 都归入到DEA的模型中来估计效率的系数。然而, 因为数据的获得是十分的困难, 因此各个类别的统计、教育、农业、卫生等等的年鉴资料要么是数据不全, 要么是口径不一。所以, 本篇文章在研究同类文献的基础之上, 选择具有代表性的DEA模型来对其进行计算。

因为各地区在近几年已经不使用传统的基本建设的支出, 农村的救济费用与农业科技费用等等, 因此其在农支农出中占据的比重比较小, 而且各个地方的数据波动比较大, 有些地区甚至数据不全。所以, 将以上三种财政的支农支出已经合计到支持农业的生产。根据调查结果的数据可知, 湘潭市的各个县乡的政府在支农支出上并不存在效率, 即使用少于当前对其的投入就能够达到现在的产出。同时财政制度及其规模的有效性的平均系数为0.8948.由此说明湖南省的财政支出规模主要表现是收益递增, 也就是在不改进当前已给的系统条件下, 如果继续增加投入, 那么效率呈现的是下降的趋势。

(二) 影响财政的支农支出其效率的变量因素

本篇文章将将湖南省各个县乡的支农支出的效率来作为解释的变量, 大量的文献表明, 农户的经济状况、政府的公共服务的水平、地理因素和农民的个体特征这几点都会影响到财政农支农出的效率。通过DEA的计算方法可知, 县乡政府2002年以来在农支农出的效率上并没有什么太大的变化, 所以选用这种混合数据不会对模型的稳定性产生影响。

四、结论和政策启示

本篇文章通过DEA模型与Tobit的回归分析对县乡两级政府的支农支出效率做了详细的分析。由分析结果可知湖南的有效率的市中, 有7个其投入和产出的配合情况不一样。在常德、益阳和岳阳三个地区分别有一项的投入指标是低于全省的平均水平, 而其他的投入指标都是高于全省的平均指标, 所以属于一个典型的低投入高产出的地区。

(一) 投入产出的模式能够提高财政支农支出的效率

通过对市层的财政支出效率进行对比和分类, 可以看出, 以投入产出为主的开支模式虽然可以对财政的支农支出效率产生一定的影响, 但是其影响效果并不明显, 不能成为影响财政支出效率的绝对性因素。而且, 在一些地区, 尤其是发展较快的地区政策下, 往往更加偏好于将财政支农支投入到对农村的公共品中来, 这样就未必能形成产出水平高、投入效率好的良好结果。所以说, 科学合理的财政支农支出政策对于农村发展来说是十分重要的, 这有做好这一点才会从根本上改善财政支农的支出效率。

(二) 财政支农支出能够提高地区综合生产效率

从市层面上来讲, 农村建设中的基本财政支出与农田的灌溉率紧密相关, 具体表现为农民普遍更加关心农田建设, 且对其投资的消化能力和应用能力较强, 因此以引资性质为主的投资效果更为明显。作为农民来说, 他们对政府加强农村基本建设的投资是持欢迎态度的。另一方面, 从县乡政府的层面上来讲, 农业中的平均机械动力占有率越高, 其财政支农支出也就越有效, 由此可以看出政府对于农田基本建设方面的投资对其有着较强的引导效应。

(三) 财政支农支出在全国范围内表现出较低的覆盖率

通过以上分析可以看出, 我国大多数的县乡与县城之间的距离和县乡政府的财政支农支出的效率变现为负相关的关系, 因此可以看出, 目前我国的县乡政府的财政支农支出主要还是将县城作为中心投入对象并向外扩散, 由此导致边远农村所受影响较低是不可避免的。这也从根本上反映出了我国目前的农村公服质量与农业建设能力有待进一步提高。另外, 全国各地都在积极开展小城镇开发、县城周边经济发展, 与此同时, 作为乡镇政府来说, 其公共服务能力的低下也被凸显出来, 而那些相对于城镇来说, 较为偏远的村镇, 也十分迫切的需要政府增加对其的财政支农支出。

参考文献

[1]崔元锋, 严立冬.基于DEA的财政农业支出资金绩效评价[J].农业经济问题, 2006 (9) .

支农效率 篇5

加大资金的投入是提升企业技术改造、产品创新的必要条件。然而,一方面由于农业产业是成本高、风险大的产业,另一方面,我国的农产品相对价格水平偏低,而企业各种投入生产资料的价格水平相对较高,这就在一定程度上造成了不利于企业发展壮大的剪刀差,降低了农业产业化企业的盈利能力,加剧了农业产业化项目实施的难度。为了保证农产品市场的有序健康发展,各发达国家普遍建立了农业贷款贴息制度,以财政资金带动商业信贷资金,发挥财政资金“四两拨千斤”的作用,较好地解决了农业产业化项目资金不足的问题。

国家农发办近期出台了《农业综合开发中央财政贴息资金管理办法》,对财政支农资金的使用范围、扶持对象、申报程序等方面做了要求,为提高财政资金的使用效率提供了政策基础,必将对今后支农财政资金的运作产生积极的影响。一项农业综合开发政策的出台,必然要求社会各界尤其是从事农业综合开发的业务工作者以更广阔的视野来学习文件精神,解读政策导向,这也是正确应用政策的前提条件。

1 财政贴息政策的指导思想

1.1 首要条件是带动和促进农民增收

必须坚持把增加农民收入作为根本出发点和落脚点。贴息的对象是农业产业化企业和农民专业合作社,贴息的根本目的是通过企业和合作社的发展来带动和促进农民增收。“补贴农业产业化企业就是补贴农民”已成为一种共识。在实践中,必须大力扶持那些带动农民增收能力强的项目,扶持那些和农民群众建立了紧密的利益共同体的项目,扶持那些带动农民增收前景好的项目。

1.2 做强做大优势产业

一个地区的优势产业是由当地的自然资源条件、社会经济状况、种植传统等一系列因素决定的。由于项目的集聚示范效应,一般而言,区域主导产业、优势产业能够在一个相对较长的时期内,在一定范围的市场上占有较强的优势,扶持做强做大这些主导产业,必将进一步加强和巩固这种优势。从这个角度来说,财政贴息政策实施要因地制宜,各地区要依据本地的条件来操作,充分体现政策的原则性和灵活性相结合的特点。

1.3 提高农业生产组织化程度

各类产业化组织已经成为农业和农村经济发展中最具活力和成长性的市场主体。目前,农业产业化经营已经形成了580多家国家重点龙头企业、4800多家省级龙头企业、7万多家中小型龙头企业和中介服务组织竞相发展的新格局,它们的存在和发展,对提高农业整体素质和综合效益发挥着日益重要的作用。贴息政策的一个主要扶持对象是与项目区农民主要农副产品生产、购销密切相关的农副产品加工、流通设施改扩建等项目,这必将有力促进农业产业化企业工艺水平、创新能力的提升改造,提高企业效益,使企业在国际国内市场上更具有竞争优势。

2 项目选项要把握的几个原则

2.1 选项要密切联系本地实际

要扶持各地区中的发展的主导产业和项目,切忌盲目跟风或仅凭主观直觉选择项目,而要在认真调研、广泛征求意见的基础上来科学选项。对于江苏省来说,农业综合开发产业化项目重点扶持的类别包括设施农业种植、畜禽水产养殖等基地项目,粮油、果蔬、畜禽等农产品加工项目,储藏保鲜、产地批发市场等流通项目。

2.2 要在保证质量的前提下尽可能扩大项目的覆盖范围

贴息政策的一个重要初衷就是发挥财政资金的带动作用,如果项目的选择局限在某一个或几个产业的范围内,势必不能让财政资金的效应得到最大化的发挥,更不利于产业的平衡发展,不利于有潜力的企业成长壮大。因此,在保证选项符合政策要求的前提下,要努力扩大项目的受益范围。

2.3 要从多方面对项目进行考察

首先要考察项目是否真正具有带动农民增收的能力和潜力。农业产业化贴息政策最重要的目标是促进农民增收,在这个问题上,要实行一票否决制,实实在在进行考察;其次要考察项目建设的必要性和可行性。要对项目是否符合产业政策、行业规划和法律法规,项目用地是否合法、手续是否完备,是否符合环保和可持续发展的要求,自筹资金来源是否有保障等方面进行考察;再次要把项目的预期效益作为考察重点之一。项目效益关系到项目的成败,关系到财政资金能否真正发挥效益。要对市场的风险有所考虑,对产业竞争的前景有所预计,要从宏观政策上把握项目面临的政策机遇和挑战。

3 构建财政贴息项目的绩效评价体系

作为一种有效的监管制度,绩效评价已经在在产业界得到广泛应用,绩效评价体系运用评价指标、评价标准和评价方法三要素,通过定量和定性分析,科学揭示企业及项目的效益情况。

目前,农业产业化经营财政贴息政策处于起步实施阶段,如果能够在这个阶段就建立一套比较完善的项目绩效评价体系,那么不仅可以使项目的实施得到有效的监督,提高财政资金的使用效益,更可以为政策的改进提供具体的案例材料和经验总结。绩效评价体系应主要从两个方面来进行:一是项目的实施进度、质量、项目执行过程中的风险、财务状况等进行跟踪监测;二是要对项目执行结果、项目的社会经济效益、可持续发展性、带动农民增收指标实现情况等进行考核和评价。

农业综合开发产业化经营财政贴息是一项新政策,它有待于在实践中不断完善和发展,由于我国城乡二元经济结构的复杂性,需要综合考虑和配套相关政策,以实现财政贴息政策的初衷。

摘要：国家农业综合开发办公室出台了《农业综合开发中央财政贴息资金管理办法》,对财政支农资金的使用范围、扶持对象、申报程序等方面做了要求,为提高财政资金的使用效率提供了政策基础,必将对今后支农财政资金的运作产生积极的影响。指出从事农业综合开发的工作者要充分理解其文件精神实质,正确解读政策导向,还提出在工作实践中应注重构建财政贴息项目的绩效评价体系。

支农效率 篇6

关键词：农村公共品,供给效率,DEA,浙江省

近30年来我国经济发生了翻天覆地的变化, 经济总量和人均收入都有了显著的增长。相应的财政支农规模也不断扩大, 质量也有所提升, 经历了“建设财政”、“公共财政”到“民生财政”逐步转化提高的过程。然而另一方面, 量的积累却并没带来质的提升, 甚至出现了财政支农的效率逐年走低, 城乡收入差距持续拉大情况。浙江省经济社会发展正处于转型时期, 如何增强农业基础、减小城乡差距和地区差距, 提高财政支农的效率便成为一个有效手段。

财政支出的目标便是向社会提供公共品, 财政支农效率评价的前提当是农村公共品供给效率的准确评价。理论上有效公共品供给效率即公共品与私人品边际转换率等于所有私人品的边际替代率之和, 便实现了公共品帕累托最优供给。然而这个判断标准理论上很完备却不具有操作性, 必须寻找另外替代测评方法。

一般来说, 测度财政支农效率的方法分为两类:一类是通过计算投入产出比进行纵向及横向比较, 许多学者批评这种单向度评测过于粗疏片面;另一类是建立可量化的指标体系即“效率标准”来检验欲测度的对象。通过纵向考察其在财政总支出中的占比及投入结构分析, 以图找到一个适度规模。如李放等考察了江苏从上世纪80年代以来财政预算后认为投入不足和结构不合理。也有学者认为财政支农规模只要偏离了客观要求的财政资源配置水平, 其就是无效率的。所以这种方法不足之处难以建立一个让人信服指标体系, 不同角度往往得出不同甚至矛盾的观点。结合两类方法, 对应指标体系选取适当投入产出变量, 再通过投入产出比来测度农村公共品供给效率, 这样兼顾了科学性和操作性。

目前的财政支农口径有大、中、小多种, 考虑到本文研究目的是提升农村地区财政支出的效率, 并不局限于农业生产, 所以采用较大口径。但从数据可得性出发, 又不得不将其限制为四大类支出, 即农林水部门事业费, 教育、医疗卫生和社会保障。

1 研究方法与数据来源

DEA是一种“面向数据”的客观测评方法, 测评一组决策单元 (DMU) 多种投入和多种产出的相对效率。由于DEA方法注重测量个体而组内均值, 通过构建生产可能性曲线来测度, 所以差异个体的效率评价中具有独特的优势。此外, DEA是一种非参数估计方法, 可以有效地避免模型设定误差问题。所以, 用DEA方法测评财政支农效率是目前一种较为理想的方法。

1.1 数据包络分析 (DEA) 模型

根据前沿生产函数理论, 包络数据分析方法 (DEA) 是研究多种投入情况下多种产出综合效率的典型方法。假设有p项投入, q项产出, n个决策单元 (DMU) , 对于第i个测评单位DMUi, xi和yi分别为投入和产出列向量, X为 (p×n) 的投入矩阵和Y为 (q×n) 的产出矩阵, 则第i个DMU的综合技术效率δi可以从以下线性规划中获得:

给生产前沿添加凸性限制Ιλ=1即可变的规模报酬则第i个DMU的纯技术效率θi可以从以下线性规划中获得:

其中:λ是 (n×1) 的常数向量, Ι是n维的单位向量。

最后, 通过公式“规模效率=综合技术效率/纯技术效率”可以求解每个DMU的规模效率。本文采用DEAP2.1软件进行相关运算。

1.2 变量选取和数据来源

本文的研究对象是浙江省10个地区财政支农效率, 故我们将选取了全省10个地区的55个县市作为决策单元 (不包括非农市本级辖区和不具可比性3个的海岛县市:舟山岱山县、嵊泗县和温州洞头县) , 如表1所示。由于2007年前后财政支出项目作了调整, 我们选择2007年至2010年作为研究时期。本文选择以县级人均教育支出作为财政教育投入的代表变量, 选择人均社会保障支出作为财政社会保障投入的代表变量;选择人均医疗卫生支出作为财政医疗卫生投入的代表变量;选择人均农林水事务支出变量, 作为反映财政支持农业生产的代表变量。确定投入变量之后, 本文相应地选择中小学师生比率 (考虑到数据可得性, 其中教师数以当年底该县教育从业人员计, 中小学生数为年鉴上中学和小学生数之和) 、基本养老保险参保率 (因相对应投入变量未区分城乡, 本处基数为总人口) 、基本医疗保险参保率、人均农业GDP作为财政支农的产出变量。

数据来源:《浙江统计年鉴》和《浙江财政年鉴》2008~2011年.

2 财政支农效率运算结果与讨论

基于产出导向的DEA模型, 我们核算出了10个地区财政支农的三种效率得分。下面我们分别对这三种效率得分的结果进行描述性分析, 重点考察地区差异和变化趋势。

2.1 运算结果与综合效率比较

如图1所示2007年至2010年各种效率系数的变化情况, 规模效率系数相当稳定, 几乎没有变化。根据三者关系, 综合效率的变化就只能是由纯技术效率的变化所引起的。纯技术效率在4年中整体成上升趋势, 2008年与2007年有0.05的差距, 但2009年又迅速反弹回2007年水平并高出0.05, 2010年保持在这个水平并小幅上升。关于2008年纯技术效率的下降, 分析认为是金融危机对农业系统的冲击, 影响了农产品价格和出口贸易量。2009年纯技术效率系数的迅速反弹可以则显示了农业系统有很强的调整能力。一方面归因于政府良性干预;另一方面是农业各投入要素转换较工业灵活, 比较好地应对市场需求变化。

综合效率差异具有明显的地域特征, 杭嘉湖平原区域和浙东地区有较高的综合效率系数, 浙江中部金衢盆地和浙西丘陵较低。我们对各地2007-2010年的平均综合技术效率进行排名如表2如示, 嘉兴最高, 平均达到0.977且有较小的标准差, 衢州最低平均只有0.701。

2.2 纯技术效率比较

纯技术效率反映了在政府财政支出规模一定的前提下, 县级政府预算管理水平的高低和县级政府农业区域规划的合理程度。纯技术效率可以用来衡量政府财政支农无效率在多大程度上是由纯技术无效率造成的。

图2浙江中部金衢盆地和温州的部分县市的纯技术效率较低, 绍兴和湖州有较同的效率, 宁波地区居中。地区内部差异较大的是丽水和温州。从纯技术效率的定义来看, 不同地区的县级政府预算管理水平差异较大, 发达地区总体较好。关于地区内部技术效率差异为何如此显著, 比如丽水的纯技术效率系数从0.776到0.986之间, 温州从0.697到0.917之间, 我们认为其根本原因是受地方预算约束调整困难。不少财政支出项目如教育和医疗并不受地方政府规划管理之内, 其供给水平和供给方式受多种因素影响, 从纯技术效率角度看则是预算管理水平较低。

2.3 规模效率比较

规模效率表示在一定的投入条件下, 技术效率的生产边界的产出量与最优规模下的产出量之比。规模效率越大则该生产单元的生产规模越接近最优生产规模。

如图3所示, 总体上各个地区的规模效率比较一致, 均值为0.92。规模效率最低3个点分属于不同地区杭州富阳、丽水云和和宁波慈溪。三者规模报酬的原因是规模报酬递减即相对产出过多的投入造成的。但这只能说明过多投入严重程度, 不能概括浙江样本县市规模无效的总体特征。事实上总共220个样本点中, 有169个规模无效点, 其中108个为规模报酬递减, 有51个则为规模递增阶段即相对投入不足造成的。尽管浙江财政支农供给总量仍然不足, 现阶段问题的主要方面应当是财政支农供给不均衡和支出结构不合理, 以至于财政支农出现总量不足与相对过剩并存的现象, 所以一味强调财政支出绝对量是一个误区, 应将重点转移到优化结构和减小地区差距上来。

3 结论

基于前沿生产函数理论的包络数据分析方法 (DEA) , 可以排除大量因为数据的局限而产生的干扰。本文的结论可表述为财政在农村公共品供给支出效率是以各个地区特点为条件的, 不同地区表现出不同的差异, 但从变化趋势来看, 各地区都有明显趋同的趋势。将效率系数分解后发现各地区财政支农效率的差异主要表现为技术效率的差异即地方财政预算管理水平的差异。据此认为当下农村公共品供给过度强调财政支出绝对量是一个误区, 应将重点转移到集约化的管理上来。

参考文献

[1]张林秀, 罗仁福, 刘承芳, 等.中国农村社区公共物品投资的决定因素分析[J].经济研究, 2005 (11) :76-86.

[2]李放, 李功奎, 张兰.江苏省财政支农的实证分析与政策研究[J].江苏社会科学, 2005 (2) :86-90.

[3]何振国.中国财政支农支出的最优规模及其实现[J].中国农村经济, 2006 (8) :4-9, +16.

支农效率 篇7

关键词：网络DEA,农村信用社,支农效率

一、引言

农村信用合作社是由中国人民银行批准设立、由社员入股组成、实行民主管理、主要为社员提供金融服务的农村合作金融机构。农村信用社为我国农村经济发展提供了重要的金融支持。在发挥重要支农作用的同时, 农村信用社也暴露出其自身存在的一些问题, 如历史债务包袱沉重、产权不清、经营管理不善、内部人控制现象严重和监督管理体制不合理等。2012年中央发布《关于加快推进农业科技创新持续增强农产品供给保障能力的若干意见》中明确提出“健全地区金融机构考核评价办法”和“深化农村信用社改革”的要求。由此可以看出, 对农村信用社支农效率的研究非常必要。基于此, 在构建我国农村信用社支农效率评价的网络DEA模型的基础上, 运用相关数据, 对我国26个省 (区) 农村信用社支农效率情况进行测度, 期望对我国农村信用社的发展提供一定的理论支持。

二、网络DEA模型

1978年Charnes, Cooper和Rhodes提出数据包络分析 (Date Envelope Analysis, DEA) 模型, 用于测度多投入、多产出的系统效率。随着对复杂系统实践研究的不断深入, 传统DEA方法考虑从投入到产出的中间过程和数据, 从“黑箱”中直接得出效率值已经无法满足管理与政策发展的需要。在此背景下, 网络DEA (Network DEA) 得到了快速发展。网络DEA模型是指整个评价体系由包含两个或两个以上的子系统构成, 子系统间由中间变量进行链接的多投入、多产出的系统效率评价模型。

如果将农村信用社支农看作一个系统, 可以将这个系统分为两个子系统, 第一个子系统是农村信用社自身运营阶段, 可以通过投入资本和劳动力进行经营, 产出可以看作是存款和贷款;第二个子系统是农村信用社利用资金支持“三农”的阶段, 投入变量是贷款和额外投入的土地资源, 产出变量则是农业产值和农民收入。由此得出农村信用社支农效率网络DEA评价模型流程示意图, 见图1。

下面具体给出投入型网络DEA效率模型的CRS (规模报酬不变) 和VRS (规模报酬可变) 线性结构 (具体内容可见Holod和Lewis (2011) 的论述) 。其中, I表示投入变量, O表示产出变量, Z表示中间变量, ε和k分别代表支农相对效率和近似反效率。

1. 投入型网络DEA的CRS结构

2. 投入型网络DEA的VRS结构

三、我国农村信用社效率测定及分析

1. 指标选择和数据来源

通过上述构建模型, 可以选择相应的指标变量, 其中初始投入指标包括地区每万人营业网点数和地区每万人从业人员数, 代表前期的资本和劳动力投入;中间指标包括存款总额和贷款总额, 其中贷款总额还要作为第二阶段的投入, 另外, 将地区土地面积作为新中间投入变量;最终产出变量则包括农村人均收入和第一产业总产值。

由于北京、天津、上海、重庆没有农村信用社机构, 西藏地区相关数据缺失, 故排除以上5个地区。所用指标数据来源于中国银行业监督管理委员会公布的《中国银行业农村金融服务分布图集》和《2012年中国县 (市) 社会经济统计年鉴》。变量指标的统计性描述见表1。

2. 实证分析

根据上述构建的我国地区农村信用社支农效率评价网络DEA模型, 选择每万人营业网点数和每万人从业人员数为投入指标, 存款总额和贷款总额为中间变量, 各地区耕地面积为中间投入变量, 农村居民纯收入和第一产业总产值为产出变量, 运用Max DEA 6.3软件进行求解, 具体结果见表2。

从实证结果来看, VRS条件下的得分比CRS的得分总体要高出少许, 但整体排序和结果没有明显变化, 由此可以证明两个模型结果的有效性。

在CRS (规模报酬不变) 条件下, 农村信用社自身运营阶段的效率平均值为0.5517, 其中, 排在前三位的是山东、山西、河南, 得分分别为1、0.9509、0.9015;排在最后三位的是青海、宁夏、内蒙古, 得分分别为0.0275、0.1310、0.1379。农村信用社贷款支农阶段的效率平均值为0.4978, 其中, 山东、河南、江苏、浙江、宁夏的效率值均为1;排在最后三位的是四川、内蒙古、青海, 得分分别为0.0214、0.0491、0.0521, 得分不足0.1的有5个地区, 两极分化比较严重。农村信用社支农效率总得分平均值为0.4620, 其中, 排名前三位的是山东、河南、江苏, 得分分别为1、0.9482、0.9464;排名最后三位的是青海、内蒙古、甘肃, 得分分别为0.0360、0.0724、0.1052。

在VRS (规模报酬可变) 条件下, 农村信用社自身运营阶段的效率平均值为0.5780, 其中, 山东、江苏、海南、湖南、河北的效率值均为1;排名在最后三位的是青海、宁夏、内蒙古, 得分分别为0.0278、0.1540、0.1841。农村信用社贷款支农阶段的效率平均值为0.5507, 其中, 山东、江苏、海南、湖南、浙江的效率值均为1;排名在最后三位的是四川、青海、新疆, 得分分别为0.0253、0.0483、0.0604。农村信用社支农效率得分平均值为0.5387, 其中, 山东、江苏、海南、湖南的效率值均为1, 排在最后三位的是青海、内蒙古、新疆, 得分分别为0.0290、0.1606、0.2058。

四、结论

第一, 我国农村信用社自身运营效率相对较高。农村信用社在我国农村覆盖范围极广, 被广东农村居民认为是首选的金融机构。再者, 我国居民一直都存在过度储蓄的习惯, 使得农村信用社吸纳存款和发放贷款业务可以很好的展开。

第二, 我国农村信用社发放贷款支农效率相对较低。我国农村信用社发放贷款的效率较高, 但是贷款支农的效率较低, 这说明贷款资金很可能没有发放到“三农”方面。近些年农村信用社一直面临着诸多问题, 其中一个就是控股股东和内部职工滥用权利套取资金的问题, 所以, 我国农村信用社必须进一步加强监督管理, 深化改革。

第三, 我国各地区农村信用社支农效率差异极大。通过实证结果可以很容易看出, 各省农村信用社支农效率值差异极大, 有的省份, 如山东, 得分非常高, 而有的省份得分却极低。不难看出, 东部各省效率值整体较高, 而西部各省的效率值则整体偏低, 这应该与当地经济发展和金融发展水平相匹配。

第四, 我国农村信用社支农效率还有比较大的提升空间。随着农村经济和社会的不断发展, 对农村金融体系提出了更高的要求。根据测度效率值可以看出, 很多地区还具有比较大的提升空间, 而这种提升应该以深化农村信用社改革为基石。

参考文献

[1]魏权龄.评价相对有效性的数据包络分析模型——DEA和网络DEA[M].北京:中国人民大学出版社, 2012:333-336.