◆徐合帆 ◆鄭 軍 ◆余家鳳 ◆馬 艾

內(nèi)容提要：根據(jù)湖北省12市（州）2007—2016年的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于BCC模型和Malmquist指數(shù)法的DEA-Tobit模型，對(duì)鄉(xiāng)村振興背景下財(cái)政支農(nóng)績(jī)效及其影響因素進(jìn)行了探究。結(jié)果表明：湖北省財(cái)政支農(nóng)績(jī)效整體較低，主要是由規(guī)模效率較低造成的；財(cái)政支農(nóng)績(jī)效的Malmquist指數(shù)呈逐年下降趨勢(shì)，技術(shù)退步是拉低全要素生產(chǎn)率的主要原因；農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，農(nóng)業(yè)化學(xué)化水平和農(nóng)村人力資源水平等外部因素對(duì)財(cái)政支農(nóng)績(jī)效在不同區(qū)域呈現(xiàn)不同影響效應(yīng)。整體來(lái)看，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平和農(nóng)村人力資源水平對(duì)財(cái)政支農(nóng)績(jī)效有促進(jìn)作用，城鎮(zhèn)化水平和農(nóng)業(yè)化學(xué)化水平對(duì)財(cái)政支農(nóng)績(jī)效有負(fù)向影響。

一、引言及文獻(xiàn)綜述

“三農(nóng)”問題是事關(guān)國(guó)家發(fā)展全局的戰(zhàn)略性問題，已連續(xù)多年成為中央一號(hào)文件的主題。財(cái)政支農(nóng)支出作為政府調(diào)控和保護(hù)農(nóng)業(yè)的核心措施，其重要性日益受到關(guān)注。2018年的中央一號(hào)文件——《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》中著重提出“財(cái)政要優(yōu)先保障農(nóng)業(yè)發(fā)展”。湖北省作為農(nóng)業(yè)大省，目前農(nóng)業(yè)發(fā)展正處于由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵期，對(duì)該省財(cái)政支農(nóng)績(jī)效進(jìn)行深入剖析，對(duì)于完善財(cái)政支農(nóng)體系、推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程以及有效實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略具有重要意義。

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于財(cái)政支農(nóng)績(jī)效的研究成果主要集中在財(cái)政支農(nóng)績(jī)效的評(píng)價(jià)體系、評(píng)價(jià)方法、結(jié)構(gòu)效率和地區(qū)差異等方面。在評(píng)價(jià)體系方面，一部分學(xué)者認(rèn)為科學(xué)準(zhǔn)確的財(cái)政支農(nóng)績(jī)效評(píng)價(jià)體系對(duì)推進(jìn)我國(guó)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略意義重大，提出評(píng)價(jià)體系構(gòu)建應(yīng)包含對(duì)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)三方面的效率評(píng)價(jià)（趙國(guó)新等，2008；周紅梅，2016）。在評(píng)價(jià)方法方面，一些學(xué)者運(yùn)用DEA模型或者DEA-Tobit模型對(duì)財(cái)政支農(nóng)績(jī)效進(jìn)行了研究，得出我國(guó)財(cái)政支農(nóng)績(jī)效普遍較低的結(jié)論（李燕凌，2008；楊伯堅(jiān)，2012；厲偉等，2014；王謙等，2016）。在結(jié)構(gòu)效率方面，部分學(xué)者比較關(guān)注財(cái)政支農(nóng)投入結(jié)構(gòu)中具體支出項(xiàng)目的績(jī)效，如農(nóng)業(yè)基本建設(shè)支出、農(nóng)業(yè)科技三項(xiàng)費(fèi)用的投入、支援農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性支出和各項(xiàng)農(nóng)業(yè)事務(wù)費(fèi)用支出等不同項(xiàng)目的績(jī)效水平（Roy，2002；譚晶晶等，2008；王銀梅等，2015）。在地區(qū)差異方面，相關(guān)學(xué)者的研究表明，由于我國(guó)各地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、氣候環(huán)境、地理位置條件方面存在較大差異，財(cái)政支農(nóng)績(jī)效表現(xiàn)出明顯的地區(qū)性特征（Hauner，2008；趙璐，2011；毛暉等，2018）。

綜合上述研究成果發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)財(cái)政支農(nóng)效率的研究為本文奠定了良好的基礎(chǔ)，但仍存在以下兩個(gè)方面的不足：一是現(xiàn)有研究不夠系統(tǒng)、全面，大多數(shù)是基于全國(guó)整體、地區(qū)或者省際某一層面的靜態(tài)角度來(lái)研究財(cái)政支農(nóng)績(jī)效的。二是很多研究成果是基于傳統(tǒng)DEA模型進(jìn)行研究的，沒有區(qū)分財(cái)政支農(nóng)資金的規(guī)模水平、內(nèi)部管理、外部因素及隨機(jī)干擾項(xiàng)對(duì)財(cái)政支農(nóng)績(jī)效的不同影響，無(wú)法進(jìn)一步分析造成某一評(píng)測(cè)對(duì)象財(cái)政支農(nóng)績(jī)效低的具體因素?；诖耍疚脑诂F(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上，參考《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃主要指標(biāo)》構(gòu)建了財(cái)政支農(nóng)績(jī)效評(píng)價(jià)新體系，根據(jù)湖北省12地市（州）2007—2016年的面板數(shù)據(jù)，建立基于BCC模型和Malmquist指數(shù)法的DEA-Tobit模型，對(duì)湖北省財(cái)政支農(nóng)績(jī)效從全省、地市（州）和區(qū)域三個(gè)層面分靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)角度進(jìn)行了全面系統(tǒng)的評(píng)價(jià)，并進(jìn)一步探討了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市化水平、機(jī)械化水平、農(nóng)業(yè)化學(xué)化水平和農(nóng)村人力資源水平等外部因素對(duì)湖北省財(cái)政支農(nóng)績(jī)效的影響。最后依據(jù)實(shí)證結(jié)果，提出完善財(cái)政支農(nóng)體系，推動(dòng)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、保障糧食安全以及有效實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的對(duì)策建議。

二、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）研究模型

1.BCC模型

BCC模型是Banker等人為了測(cè)算規(guī)模收益可變的決策單元的效率，在CCR模型的基礎(chǔ)上開發(fā)的。BCC模型按照“技術(shù)效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率”的原則，將技術(shù)效率進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，方便對(duì)決策單元技術(shù)有效性進(jìn)行評(píng)測(cè)。BCC模型的具體表達(dá)式如下：

式（1）和（2）中，xij和yrj分別表示第j個(gè)決策單元的第i種投入量和第r種產(chǎn)出量；λj、θ、ε和s+、s-分別表示各單位組合系數(shù)、效率評(píng)價(jià)指數(shù)、非阿基米德無(wú)窮小量和松弛變量；VK表示決策單元的相對(duì)有效值，當(dāng)VK=1，說(shuō)明決策單元DEA為有效，當(dāng)VK＜1，說(shuō)明決策單元DEA為非有效。

2.Malmquist指數(shù)模型

Malmquist指數(shù)模型由瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家曼奎斯特（Malmquist，1953）首次提出，利用縮放因子比率構(gòu)造消費(fèi)函數(shù)。隨后凱斯夫等（Caves et al,1982）在此基礎(chǔ)引入距離函數(shù)，由距離函數(shù)之比來(lái)反映生產(chǎn)率指數(shù)。菲爾等（Fare et al,1997）更進(jìn)一步，使其由理論指數(shù)變?yōu)閷?shí)證指數(shù)，其通過(guò)測(cè)量距離來(lái)研究多投入和多產(chǎn)出生產(chǎn)技術(shù)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，并將其分解為技術(shù)效率指標(biāo)（Ech）和技術(shù)水平指標(biāo)（Tch）。通常在研究中我們又把技術(shù)效率指標(biāo)（Ech）進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)（Pech）和規(guī)模效率變化指數(shù)（Sech），以便于更好地分析效率的動(dòng)態(tài)變化。具體來(lái)說(shuō)，t期到t+1期的全要素生產(chǎn)率的Malmquist指數(shù)可表述為：

在規(guī)模報(bào)酬可變時(shí)，還可將Ech進(jìn)一步分解為Ech=Pech×Sech。因此，全要素生產(chǎn)率指數(shù)

3.Tobit模型

為了進(jìn)一步探究湖北省財(cái)政支農(nóng)績(jī)效的影響因素，本文建立了回歸模型。因變量選取BCC模型測(cè)出的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。同時(shí)，自變量選取外部因素中具有代表性的變量，以此分析各外部因素對(duì)財(cái)政支農(nóng)績(jī)效的影響。由于通過(guò)BCC模型測(cè)算的效率值為0—1之間的截?cái)嚯x散數(shù)據(jù)。如果采用OLS進(jìn)行回歸，可能出現(xiàn)偏誤和不一致現(xiàn)象，因此本文采用了可處理截?cái)嚯x散數(shù)據(jù)的Tobit模型進(jìn)行回歸分析，其具體形式如下：

公式（7）和（8）中：β為待估參數(shù)；εi為隨機(jī)誤差項(xiàng)；Xi、Yi和分別為自變量、截?cái)嘁蜃兞亢蜐撟兞俊?/p>

（二）指標(biāo)變量選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

1. BCC模型及Malmquist指數(shù)模型指標(biāo)變量選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

文章在借鑒即有研究成果和考慮數(shù)據(jù)可得性基礎(chǔ)上，選取湖北省的武漢、黃石、十堰、荊州、宜昌、襄陽(yáng)、鄂州、荊門、孝感、咸寧、隨州、恩施等12個(gè)主要市（州）作為研究對(duì)象。選取2007年財(cái)政收支分類改革后12個(gè)主要市（州）2007—2016年的農(nóng)村人均財(cái)政支農(nóng)支出作為投入指標(biāo)，即人均“農(nóng)林水事務(wù)支出”。選取產(chǎn)出指標(biāo)時(shí)參考了《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃主要指標(biāo)》，該指標(biāo)體系中包含產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效和生活富裕共五個(gè)二級(jí)指標(biāo)，每個(gè)二級(jí)指標(biāo)中又包含4到5個(gè)三級(jí)指標(biāo)。結(jié)合文章的研究目的和數(shù)據(jù)的可獲得性，選取了“產(chǎn)業(yè)興旺”指標(biāo)中的糧食綜合生產(chǎn)能力和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率、“生態(tài)宜居”指標(biāo)中的造林面積（村莊綠化覆蓋率）、“鄉(xiāng)風(fēng)文明”指標(biāo)中的農(nóng)村居民教育文化娛樂支出占比，“治理有效”指標(biāo)中的有村規(guī)民約的村占比和“生活富?！敝笜?biāo)中的農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)等六項(xiàng)指標(biāo)作為產(chǎn)出指標(biāo)。此外，為了消除各市（州）規(guī)模的影響，對(duì)糧食綜合生產(chǎn)能力和造林面積按各市（州）農(nóng)林牧漁從業(yè)人口進(jìn)行了平均。由于農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)是逆指標(biāo)，所以采用“1-農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)”進(jìn)行了調(diào)整。上述數(shù)據(jù)均由《湖北省統(tǒng)計(jì)年鑒》（2008—2017）、《湖北省環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》（2008—2017）和《湖北省農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》（2008—2017）整理得來(lái)。

2.Tobit模型中指標(biāo)變量選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

文章借鑒王謙等人（2016）的研究成果，從農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市化水平、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平、農(nóng)業(yè)化學(xué)化水平和農(nóng)村人力資源水平五個(gè)方面考慮影響湖北省財(cái)政支農(nóng)績(jī)效的外部因素。農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平用湖北省各市（州）農(nóng)村人均GDP表示；城市化水平指湖北省各市（州）城鎮(zhèn)化率，即城市戶籍人口占總?cè)丝诒壤晦r(nóng)業(yè)機(jī)械化水平用湖北省各市（州）農(nóng)村人均機(jī)械化總動(dòng)力表示；農(nóng)業(yè)化學(xué)化水平用湖北省各市（州）平均每公頃化肥用量表示；農(nóng)村人力資源水平用湖北省各市（州）農(nóng)林牧漁從業(yè)人員表示。上述數(shù)據(jù)均由《湖北省統(tǒng)計(jì)年鑒》（2008—2017）和《湖北省農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》（2008—2017）整理得來(lái)。

三、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基于BCC模型的靜態(tài)效率評(píng)價(jià)

1.技術(shù)效率分析

技術(shù)效率（Ech）代表被評(píng)測(cè)地區(qū)財(cái)政支農(nóng)支出的綜合使用效率，當(dāng)Ech=1時(shí)，表明財(cái)政支農(nóng)支出被完全有效利用；當(dāng)Ech＜1時(shí)，表明財(cái)政支農(nóng)支出未能被完全有效利用。

表1 2007—2016年湖北省12市（州）財(cái)政支農(nóng)支出技術(shù)效率

表1是以2007—2016年湖北省12市（州）財(cái)政支農(nóng)投入和產(chǎn)出指標(biāo)為依據(jù)，利用Deap2.1軟件測(cè)算出的財(cái)政支農(nóng)支出的技術(shù)效率（Ech）情況。從地市（州）層面看，各市（州）財(cái)政支農(nóng)效率存在顯著差異。只有隨州和孝感兩市的年均技術(shù)效率Ech＞0.8，其中孝感的年均技術(shù)效率Ech=1，表明孝感的財(cái)政支農(nóng)支出被完全有效利用，現(xiàn)有財(cái)政支農(nóng)支出的投入實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)出最大化。年均技術(shù)效率Ech＞0.6的市（州）有8個(gè)，占樣本總數(shù)的2/3；年均技術(shù)效率Ech＜0.6的市（州）有4個(gè)，占樣本總數(shù)的1/3，其中武漢的平均技術(shù)效率Ech最低，僅為0.221。由此可知，湖北省財(cái)政支農(nóng)資金使用效率整體還有待提高。從區(qū)域角度分析，鄂中地區(qū)的年均技術(shù)效率Ech最高，達(dá)到0.749；鄂西地區(qū)次之，年平均Ech為0.628；鄂東地區(qū)的年平均技術(shù)效率Ech最低，僅為0.424。

2.純技術(shù)效率分析

技術(shù)效率（Ech）可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率（Pech）與規(guī)模效率（Sech）的乘積，其中純技術(shù)效率代表剔除規(guī)模影響因素后被評(píng)測(cè)地區(qū)財(cái)政支農(nóng)資金管理效率。若Pech＜Sech，表明因?yàn)榧兗夹g(shù)效率的不足而導(dǎo)致財(cái)政支農(nóng)支出整體使用效率的不足，因此，應(yīng)從財(cái)政支農(nóng)支出管理下手以提高效率。純技術(shù)效率的具體計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表2 2007—2016年湖北省12市（州）財(cái)政支農(nóng)支出純技術(shù)效率

從市（州）層面看，除了鄂州的年平均財(cái)政支農(nóng)支出純技術(shù)效率為0.737小于0.8，剩下的11個(gè)市（州）年平均財(cái)政支農(nóng)支出純技術(shù)效率均大于0.8。其中，武漢、咸寧、孝感3個(gè)市的年平均財(cái)政支農(nóng)支出純技術(shù)效率達(dá)到了1，這說(shuō)明它們?cè)诋?dāng)前的投入規(guī)模和管理體制條件下，財(cái)政支農(nóng)支出得到了完全有效利用。由此可看出，湖北省財(cái)政支農(nóng)支出管理效率達(dá)到了良好水平，但整體仍有上升空間。從區(qū)域角度分析，純技術(shù)效率仍然是鄂中地區(qū)最高，但是鄂東超過(guò)了鄂西居中，鄂西為最低。

3.規(guī)模效率分析

規(guī)模效率是技術(shù)效率進(jìn)一步分解的另一部分，代表剔除管理方面因素后財(cái)政支農(nóng)支出規(guī)模是否達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。對(duì)湖北省各地市（州）財(cái)政支農(nóng)支出規(guī)模效率進(jìn)行分析，有利于準(zhǔn)確把控財(cái)政支農(nóng)支出規(guī)模，進(jìn)而提高支出效率。規(guī)模效率的計(jì)算結(jié)果見下表3。

表3 2007—2016年湖北省12市（州）財(cái)政支農(nóng)支出規(guī)模效率

孝感 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000荊州 0.879 0.957 0.567 0.479 1.000 0.936 0.883 1.000 1.000 1.000 0.870荊門 0.532 0.581 0.358 0.405 0.443 0.501 0.586 0.774 0.684 0.829 0.569隨州 1.000 0.966 0.672 0.792 0.645 0.569 0.730 1.000 0.789 1.000 0.816鄂中均值 0.803 0.840 0.599 0.620 0.703 0.693 0.762 0.904 0.829 0.966 0.772宜昌 0.561 0.692 0.433 0.534 0.381 0.314 0.386 0.503 0.470 0.670 0.494十堰 1.000 1.000 0.951 0.651 0.649 0.683 0.782 0.961 1.000 1.000 0.868恩施 1.000 1.000 0.882 0.788 0.691 0.711 0.870 1.000 0.996 0.777 0.872鄂西均值 0.854 0.897 0.755 0.658 0.574 0.569 0.679 0.821 0.822 0.816 0.745全省均值 0.728 0.745 0.577 0.565 0.552 0.565 0.640 0.764 0.736 0.807 0.668

從市（州）層面看，年均規(guī)模效率Sech＞0.8的有5個(gè)，分別為孝感、恩施、荊州、十堰和隨州，其中孝感的年均規(guī)模效率=1，荊州的規(guī)模效率近三年連續(xù)達(dá)到1，這表明其財(cái)政支農(nóng)支出規(guī)模已經(jīng)達(dá)到了最優(yōu)水平。年均規(guī)模效率＜0.6的市（州）同樣也為5個(gè)，分別是武漢、黃石、宜昌、鄂州和荊門，這表明它們離財(cái)政支農(nóng)支出最優(yōu)規(guī)模還有距離?？偟膩?lái)看湖北省財(cái)政支農(nóng)支出規(guī)模還未達(dá)到最優(yōu)規(guī)模水平，有很大的提升空間。從區(qū)域角度分析，財(cái)政支農(nóng)支出規(guī)模與財(cái)政支農(nóng)支出技術(shù)效率相差不大，依然是鄂中地區(qū)最高，鄂西地區(qū)居中，鄂東地區(qū)最低。

（二）基于Malmquist指數(shù)的動(dòng)態(tài)效率評(píng)價(jià)

Malmquist指數(shù)值大于1、等于1和小于1時(shí)，分別表明被評(píng)測(cè)地區(qū)財(cái)政支農(nóng)支出效率從t期到t+1期為提升改進(jìn)、沒有變化和出現(xiàn)退步。表4是基于Malmquist指數(shù)模型，利用deap2.1軟件測(cè)算出的湖北省總體上的財(cái)政支農(nóng)全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解。

表4 2007—2016年湖北省財(cái)政支農(nóng)支出分年度Malmquist指數(shù)及分解

由上表可知，湖北省財(cái)政支農(nóng)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)呈現(xiàn)逐年下降的趨勢(shì)，年平均下降16.5%。對(duì)全要素生產(chǎn)效率指數(shù)進(jìn)行分解可知，技術(shù)效率變化指數(shù)除2009年、2011年和2015年分別下降24.9%、0.1%和9.1%外，其余年份均為增長(zhǎng)，整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，年均上升3.7%；而技術(shù)水平變化指數(shù)呈現(xiàn)逐年退步趨勢(shì)，年均下降19.5%。由此可見，全要素生產(chǎn)率指數(shù)下降主要是由于技術(shù)水平變化指數(shù)逐年退步造成的。再進(jìn)一步分解技術(shù)效率變化指數(shù)可知，純技術(shù)效率變化指標(biāo)整體呈現(xiàn)提升改進(jìn)趨勢(shì)，除了2013年和2015年分別下降3.8%和4.4%外，其余年份均上升，年均上升1.6%；規(guī)模效率變化指數(shù)也同樣表現(xiàn)為整體改進(jìn)趨勢(shì)，除在2011年、2013年和2015年下降26.1%、3%和5%外，其余年份均上升，年均上升2.1%。這說(shuō)明了純技術(shù)效率和規(guī)模效率水平逐年提升改進(jìn)，發(fā)展?fàn)顟B(tài)良好。綜上所述，制約湖北省財(cái)政支農(nóng)支出效率的主要因素是技術(shù)退步，農(nóng)業(yè)缺乏創(chuàng)新性人才及技術(shù)變革思維和農(nóng)業(yè)科技投入不足等可能是制約湖北省財(cái)政支農(nóng)支出效率的重要因素。

表5 2007—2016年湖北省財(cái)政支農(nóng)支出分地區(qū)Malmquist指數(shù)及分解

由表5分析知，湖北省12市（州）財(cái)政支農(nóng)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)均有不同程度的退步，這表明了湖北省財(cái)政支農(nóng)效率整體偏低。進(jìn)一步分解分析可知，12市（州）財(cái)政支農(nóng)的技術(shù)效率變化指數(shù)均有不同程度的上升，平均上升3.7%，且大區(qū)域分析也是如此，鄂東地區(qū)上升最多，鄂中次之，鄂西最低，分別平均上升4.8%、3.5%、2.9%。而技術(shù)水平變化指數(shù)則截然相反，所有地區(qū)均有不同程度的退步，年均下降19.5%，且由大區(qū)域分析可知，鄂中下降最多，平均下降20.9%，相比之下鄂西和鄂東情況要好一點(diǎn)，下降略低于平均水平。再對(duì)技術(shù)效率進(jìn)一步分解可知，純技術(shù)效率變化指數(shù)除武漢、黃石等7個(gè)市（州）保持不變外，其余地區(qū)皆有不同程度的上升，平均上升1.6%，大區(qū)域分析也是皆有不同程度的上升。規(guī)模效率除了咸寧和恩施兩地區(qū)分別下降2.5%和2.8%外，其余地區(qū)皆未出現(xiàn)下降，大區(qū)域中只有鄂西出現(xiàn)0.3%的下降，鄂東和鄂中分別有3.6%和2.5%的上升，這與靜態(tài)分析結(jié)論一致。綜上，各地市（州）技術(shù)進(jìn)步指數(shù)呈現(xiàn)下行趨勢(shì)，在財(cái)政支農(nóng)支出配置結(jié)構(gòu)方面均存在較大的優(yōu)化空間。

（三）影響因素分析

為了進(jìn)一步探討湖北省財(cái)政支農(nóng)績(jī)效的影響因素，文章參考相關(guān)學(xué)者的研究成果后，選取前面測(cè)出的技術(shù)效率值、純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值作為被解釋變量；選取反映農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的農(nóng)村人均地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）、反映城市化水平的城鎮(zhèn)化率（CZH）、反映農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的農(nóng)村人均機(jī)械化總動(dòng)力（JXH）、反映農(nóng)業(yè)化學(xué)化水平的平均每公頃化肥用量（HFL）、反映農(nóng)村人力資源水平的農(nóng)林牧漁從業(yè)人員（CYR）為解釋變量，建立Tobit模型，分析外部因素對(duì)湖北省財(cái)政支農(nóng)績(jī)效的影響，具體模型如下：

公式（9）—（11）中：t表示年份；i表示地市（州）；β0表示常數(shù)項(xiàng)；β1-β5表示變量系數(shù)；μ表示隨機(jī)干擾。采用最大似然值法，并借助Stata14.0計(jì)量軟件對(duì)湖北省和鄂東、鄂中、鄂西進(jìn)行Tobit回歸，結(jié)果如下表所示：

表6 2007—2016年湖北省12市（州）財(cái)政支農(nóng)支出效率影響因素的Tobit模型估計(jì)結(jié)果

由上表可知，模型的Prob＞chi2，估計(jì)結(jié)果均小于0.01，故模型的擬合優(yōu)度較好，下面分別就湖北省財(cái)政支農(nóng)績(jī)效影響因素進(jìn)行分析。

1.農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。全省、鄂東和鄂中的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與技術(shù)效率呈顯著正相關(guān)，鄂東和鄂中的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與規(guī)模效率也呈現(xiàn)顯著正相關(guān)。說(shuō)明鄂東和鄂中兩地區(qū)隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，農(nóng)民擴(kuò)大了對(duì)農(nóng)業(yè)的投資規(guī)模，進(jìn)而提高了財(cái)政支農(nóng)效率。西部地區(qū)效果不顯著，原因可能是其農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)落后，當(dāng)人均GDP提高后，農(nóng)民并沒有把錢用在擴(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上，而是用在了提高生活水平上。

2.城市化水平的影響。鄂東的城市化水平與技術(shù)效率呈顯著負(fù)相關(guān)，而鄂中和鄂西呈顯著正相關(guān)；鄂西的城市化水平與純技術(shù)效率呈顯著正相關(guān)關(guān)系；全省和鄂東的城市化水平與規(guī)模效率呈顯著負(fù)相關(guān)。這表明鄂東地區(qū)城市化水平的提高，導(dǎo)致了更多的農(nóng)村優(yōu)質(zhì)勞動(dòng)力和資金流向了城市，使其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投資規(guī)模降低，進(jìn)而降低了財(cái)政支農(nóng)效率。鄂中和鄂西地區(qū)由于農(nóng)村閑置勞動(dòng)力較多，城市化水平的提高使其人均資源得以增加，進(jìn)而提高了財(cái)政支農(nóng)效率。

3.農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的影響。全省和鄂西的農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平與技術(shù)效率呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，而鄂中的呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)；全省和鄂東的農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平與純技術(shù)效率呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，但鄂中的呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)；全省和鄂西的農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平與規(guī)模效率呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，而鄂中的呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)。原因可能是鄂東和鄂西大部分是山區(qū)，機(jī)械化普及率較低，隨著機(jī)械化程度的提高，生產(chǎn)效率提升得更快；而鄂中地區(qū)由于大部分地區(qū)屬于江漢平原，機(jī)械化普及程度已經(jīng)很高了，機(jī)械化水平的進(jìn)一步提高并不會(huì)顯著提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，導(dǎo)致其財(cái)政支農(nóng)效率的降低。

4.農(nóng)業(yè)化學(xué)化水平的影響。只有鄂中的農(nóng)業(yè)化學(xué)化水平與技術(shù)效率呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)；全省的農(nóng)業(yè)化學(xué)化水平與純技術(shù)效率呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)，但鄂西卻呈現(xiàn)顯著正相關(guān)；全省、鄂東、鄂中和鄂西的農(nóng)業(yè)化學(xué)化水平與規(guī)模效率呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)。原因可能是化肥的長(zhǎng)期過(guò)度使用，造成了土地板結(jié)，耕地土壤肥力下降，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境污染以及農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量降低等問題，降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，進(jìn)而降低了財(cái)政支農(nóng)效率。

5.農(nóng)村人力資源水平影響。全省和鄂西的農(nóng)村人力資源水平與技術(shù)效率呈顯著正相關(guān)，而鄂中則呈顯著負(fù)相關(guān)；鄂東和鄂西的農(nóng)村人力資源水平與純技術(shù)效率呈顯著正相關(guān)，但鄂中卻呈顯著負(fù)相關(guān)；鄂中的農(nóng)村人力資源水平與規(guī)模效率呈顯著負(fù)相關(guān)，而鄂西卻呈現(xiàn)顯著正相關(guān)。原因可能是鄂西和鄂東地區(qū)大部分為山地，土地耕種難度大，土壤質(zhì)量不高，大量農(nóng)民外出務(wù)工，導(dǎo)致大量耕地撂荒，所以農(nóng)林牧漁從業(yè)人員的增加，使撂荒的土地得以重新被利用，增加了農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，進(jìn)而提高了其財(cái)政支農(nóng)效率。鄂中地區(qū)由于大部分是平原，土地質(zhì)量高，撂荒現(xiàn)象不嚴(yán)重，其農(nóng)林牧漁從業(yè)人員的增加，并不能有效增加農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，反而使人均資源減少，導(dǎo)致財(cái)政支農(nóng)效率降低。

四、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

1.基于BCC模型的靜態(tài)效率分析，湖北省財(cái)政支農(nóng)技術(shù)效率整體偏低。進(jìn)一步分解可知，雖然純技術(shù)效率和規(guī)模效率都未達(dá)到最優(yōu)水平，但主要還是規(guī)模效率較低制約了財(cái)政支農(nóng)績(jī)效的提高。從時(shí)間維度分析可知，技術(shù)效率和純技術(shù)效率整體呈遞增趨勢(shì)，而規(guī)模效率波動(dòng)較大，趨勢(shì)不明顯。從空間維度分析可知，各地的技術(shù)效率差距很大，最高值為孝感，達(dá)到了1，最低值是武漢，僅0.221。按區(qū)域排序來(lái)看，鄂中最高，鄂西居中，鄂東最低。

2.基于Malmquist指數(shù)的動(dòng)態(tài)效率分析，全要素生產(chǎn)率呈逐年下降趨勢(shì)。對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)一步分解可知，技術(shù)退步是拉低全要素生產(chǎn)率的主要原因。從時(shí)間維度分析可知，技術(shù)效率變化指數(shù)及其分解指數(shù)整體上皆為逐年提升改進(jìn)趨勢(shì)，而技術(shù)水平變化指標(biāo)則呈逐年退步趨勢(shì)。從空間維度分析可知，除了咸寧和恩施的技術(shù)效率及其分解中部分有不同幅度的下降外，其余地區(qū)皆為提升改進(jìn)趨勢(shì)，但是各地區(qū)技術(shù)水平變化指標(biāo)呈退步趨勢(shì)。全要素生產(chǎn)率按區(qū)域排序來(lái)看，各地區(qū)相差不大，鄂西最高，鄂東居中，鄂中最低。

3.影響因素分析層面：整體來(lái)看，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平、農(nóng)村人力資源水平對(duì)技術(shù)效率有顯著的正向影響；農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平對(duì)純技術(shù)效率有顯著正向影響，農(nóng)業(yè)化學(xué)化水平對(duì)純技術(shù)效率有顯著負(fù)向影響。從區(qū)域來(lái)看，上述因素對(duì)各區(qū)域的財(cái)政支農(nóng)效率產(chǎn)生的影響存在差異，需要具體情況具體分析。

（二）對(duì)策建議

為推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施，提高財(cái)政支農(nóng)績(jī)效，依據(jù)以上結(jié)論，提出如下建議：

1.加大財(cái)政投入規(guī)模，完善資金管理體制。一是要突出農(nóng)業(yè)在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要地位，繼續(xù)加大財(cái)政支農(nóng)力度，完善財(cái)政支出優(yōu)先支持農(nóng)業(yè)發(fā)展的穩(wěn)定增長(zhǎng)機(jī)制。二是在確保糧食安全的基礎(chǔ)上，加快調(diào)整農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。三是完善財(cái)政支農(nóng)資金監(jiān)管機(jī)制，重視財(cái)政支農(nóng)績(jī)效評(píng)價(jià)，統(tǒng)籌規(guī)劃各項(xiàng)財(cái)政支農(nóng)資金的投放，改善目前管理部門過(guò)多，財(cái)政支農(nóng)資金使用分散、擠占挪用和到位不及時(shí)等問題。

2.完善農(nóng)業(yè)科技財(cái)政專項(xiàng)資金使用機(jī)制，推動(dòng)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步。立足于鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下農(nóng)業(yè)資源配置格局改變的事實(shí)，堅(jiān)持科技在農(nóng)業(yè)發(fā)展中的引領(lǐng)作用，推進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新體系的建設(shè)，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，緊跟國(guó)際農(nóng)業(yè)科技前沿，重視農(nóng)業(yè)科技人才培養(yǎng)和農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化與推廣。在財(cái)政支農(nóng)專項(xiàng)資金監(jiān)管層面，充分發(fā)揮財(cái)政監(jiān)管人員在事前、事中和事后環(huán)節(jié)的督導(dǎo)作用。

3.重視財(cái)政支農(nóng)績(jī)效的外部影響因素。首先，應(yīng)注重城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的協(xié)調(diào)發(fā)展，依據(jù)各地資源稟賦條件，發(fā)展具有特色的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式。其次，加大農(nóng)業(yè)科研投入力度，提高農(nóng)業(yè)科技轉(zhuǎn)化率，加快推廣更多適合山區(qū)作業(yè)的農(nóng)機(jī)產(chǎn)品以及新型有機(jī)綠色肥，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境。然后，因地制宜地制定人口回流政策，如能人回鄉(xiāng)、市民下鄉(xiāng)、企業(yè)興鄉(xiāng)等。最后，還應(yīng)加強(qiáng)新型職業(yè)農(nóng)民及新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的培訓(xùn)，培育一大批懂科學(xué)、會(huì)農(nóng)業(yè)、愛農(nóng)村的現(xiàn)代化鄉(xiāng)村從業(yè)人員，給農(nóng)村輸入新鮮血液，激活農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力。