鄉(xiāng)村振興視角下脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的DEA-Malmquist評估及空間分異研究
——以云南省為例

張 焱， 唐 婷， 胡雪枝， 李 勃

(1.云南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，云南昆明 650201； 2.云南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院國際合作處，云南昆明 650205；3.南京審計(jì)大學(xué)公共管理學(xué)院，江蘇南京 211815； 4.云南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院國際農(nóng)業(yè)研究所，云南昆明 650205)

2020年，中國脫貧攻堅(jiān)取得了歷史性的勝利，使自改革開放以來的7億多人口全部擺脫絕對貧困，為全世界減貧貢獻(xiàn)率超過70%，成為世界上減貧人口最多的國家，創(chuàng)造了人類歷史上大規(guī)模減貧的奇跡。盡管當(dāng)前我國已實(shí)現(xiàn)全民脫貧，但部分區(qū)域因?yàn)樨毨С潭壬睢⒇毨鎻V、返貧率高等問題，其脫貧穩(wěn)定性還有待提升，而堅(jiān)持開發(fā)式幫扶，不斷提高脫貧群體的內(nèi)生發(fā)展能力，是增強(qiáng)區(qū)域脫貧穩(wěn)定性，盡早從鞏固拓展脫貧攻堅(jiān)成果過渡到鄉(xiāng)村振興的有效途徑。中國在多年的減貧工作中，關(guān)于貧困的內(nèi)涵和對扶貧實(shí)踐工作的認(rèn)識(shí)處于動(dòng)態(tài)演變過程中，逐漸演化到“整村推進(jìn)”，實(shí)現(xiàn)量到質(zhì)的轉(zhuǎn)變。“整縣推進(jìn)，整村推進(jìn)”實(shí)際上屬于區(qū)域的整體發(fā)展，比較個(gè)體發(fā)展，區(qū)域整體發(fā)展更具有長期性、穩(wěn)定性和持續(xù)性。緊跟前期國家精準(zhǔn)扶貧開發(fā)戰(zhàn)略，當(dāng)前鄉(xiāng)村振興方略繼續(xù)延續(xù)區(qū)域發(fā)展由“縣”下沉到“村”，對脫貧村特征的全面度量和有效瞄準(zhǔn)成為因村施策，分類實(shí)施鄉(xiāng)村振興的有效策略。而區(qū)域的整體發(fā)展，關(guān)鍵在于其內(nèi)生發(fā)展能力的提升。影響區(qū)域內(nèi)生發(fā)展能力的主要因素包括地理環(huán)境、生產(chǎn)要素的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和空間布局、金融資源、基礎(chǔ)設(shè)施等。在空間經(jīng)濟(jì)學(xué)、新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)發(fā)展過程中，逐漸形成了空間內(nèi)生增長理論，即自然資源、生態(tài)環(huán)境、地理位置等是影響區(qū)域增長的重要因素。通常而言，自然災(zāi)害頻發(fā)、氣候惡劣、地形地貌復(fù)雜、土地資源條件差、地理位置遠(yuǎn)離中心的高寒山區(qū)、深石山區(qū)、高原區(qū)、限制開發(fā)區(qū)等區(qū)域是內(nèi)生發(fā)展能力弱的主要集聚區(qū)。而云南省的大量脫貧區(qū)域存在上述問題，因此，以云南省為例，考察云南省下轄16個(gè)州(市)脫貧村的內(nèi)生發(fā)展能力和空間屬性，是對區(qū)域發(fā)展單元由“省”下沉至“州(市)”，再至“村”的積極響應(yīng)，有助于更準(zhǔn)確地評估和考察相關(guān)政策措施的實(shí)施績效和捕捉自我發(fā)展能力分布的精細(xì)特征。區(qū)域內(nèi)生發(fā)展能力主要是指通過依靠自身力量或已有資源對外界相關(guān)有利要素進(jìn)行一定的整合，最終使本地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速、長久和穩(wěn)定發(fā)展的多種能力綜合。對區(qū)域內(nèi)生發(fā)展能力評估的研究主要涉及科學(xué)設(shè)計(jì)區(qū)域內(nèi)生發(fā)展能力評估指標(biāo)體系和應(yīng)用適當(dāng)?shù)姆椒ㄟM(jìn)行測度。目前還未形成對區(qū)域內(nèi)生發(fā)展能力評估的統(tǒng)一評價(jià)指標(biāo)體系，學(xué)者們基于不同研究視角提出不同的指標(biāo)設(shè)計(jì)方案。從整體發(fā)展視角出發(fā)，主要設(shè)計(jì)了經(jīng)濟(jì)建設(shè)、社會(huì)發(fā)展、資源環(huán)境狀況等測度指標(biāo)；從生態(tài)經(jīng)濟(jì)視角看，產(chǎn)業(yè)能力、空間能力、軟實(shí)力和市場能力是影響區(qū)域內(nèi)生發(fā)展能力的主要指標(biāo)；從農(nóng)業(yè)視角看，以農(nóng)業(yè)資源及其條件、農(nóng)業(yè)技術(shù)和農(nóng)業(yè)制度適宜性作為評價(jià)指標(biāo)；從資本視角看，基于人力資本、經(jīng)濟(jì)資本、自然資本和社會(huì)資本出發(fā)構(gòu)建指標(biāo)體系；從區(qū)域自我發(fā)展能力視角看，以人口發(fā)展能力、社會(huì)協(xié)調(diào)能力、生產(chǎn)經(jīng)營能力和開發(fā)創(chuàng)新能力為評價(jià)系統(tǒng)?？傮w而言，這些指標(biāo)包括區(qū)域中人、社會(huì)、生態(tài)、資源、經(jīng)濟(jì)等方方面面的能力發(fā)展。關(guān)于區(qū)域內(nèi)生發(fā)展能力測度方法，主要應(yīng)用AHP-熵值法、主成分分析法、因子分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、空間自相關(guān)方法等進(jìn)行評估和定量分析。在這些分析中，不同區(qū)域內(nèi)生發(fā)展能力、影響因素和空間分布具有一定的差異性，且不同研究者的研究角度和評估體系構(gòu)建也具有較大區(qū)別。如王秀艷從居民素質(zhì)技能、企業(yè)創(chuàng)新能力、產(chǎn)業(yè)競爭力、政府調(diào)控能力4個(gè)方面構(gòu)建民族地區(qū)自我發(fā)展能力指標(biāo)體系，應(yīng)用因子分析法進(jìn)行測度和評價(jià)，提出提高民族地區(qū)自我發(fā)展能力應(yīng)基于不同群體能力特征性質(zhì)，針對“短板”能力制約采取合理有效的應(yīng)對措施。已有學(xué)者在研究區(qū)域、研究視角、研究方法選取上均取得了一定成果，為本研究提供了理論和方法上的研究基礎(chǔ)和支撐作用。但當(dāng)前的研究存在以下不足之處：一是從村級視角出發(fā)，探討脫貧村的內(nèi)生發(fā)展能力的研究相對較少；二是研究所用數(shù)據(jù)多為統(tǒng)計(jì)年鑒中區(qū)域全樣本數(shù)據(jù)或調(diào)研數(shù)據(jù)，前者把區(qū)域內(nèi)非貧困人口也攬括在內(nèi)，后者則以少數(shù)調(diào)研人口代替全部樣本，2種數(shù)據(jù)采集方法均使得數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度不夠，影響評價(jià)結(jié)果的有效性和可信度。因此，本研究以具有較大代表性的國家級鄉(xiāng)村振興重點(diǎn)幫扶縣最多的中國西部云南省為例，利用云南省精準(zhǔn)扶貧大數(shù)據(jù)平臺(tái)獲取云南省下轄16個(gè)州(市)2018—2019年脫貧村全樣本數(shù)據(jù)，先應(yīng)用主成分分析法篩選投入因子，再應(yīng)用DEA和Malmquist全要素生產(chǎn)指數(shù)(簡稱“Malmquist 指數(shù)”)方法評估云南省16個(gè)州(市)脫貧村2018—2019年的內(nèi)生發(fā)展能力，在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用Moran’s I 指數(shù)對云南省16個(gè)州(市)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的空間格局進(jìn)行探析，由此深入了解基于村級層面的云南省16個(gè)州(市)脫貧村內(nèi)生能力發(fā)展存在的短板和問題，以期找出解決方案，保障脫貧的穩(wěn)定性，并有效銜接鄉(xiāng)村振興，也為其他發(fā)展中國家減貧甚至消除貧困提供借鑒。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)脫貧村概況

云南省是一個(gè)集邊疆、民族、山區(qū)、跨境四位一體的欠發(fā)達(dá)省份。2018、2019年云南省GDP分別為17 881.12億、23 223.75億元，在中國各省(市、區(qū))中分別排名第20、第18位，人均GDP分別為 37 136、47 944元，在中國各省(市、區(qū))中排名倒數(shù)第2位和倒數(shù)第8位。2018—2019年，盡管云南省GDP和人均GDP均有所提高，全國的排名有所上升，但GDP和人均GDP依然處于全國中下水平。2018、2019年，云南省分別有2 298、3 005個(gè)村脫貧出列。從各個(gè)地州來看，2018年楚雄州、臨滄市、文山州、曲靖市脫貧出列村較多；2019年昭通市、曲靖市、紅河州、普洱市脫貧出列村較多(圖1)。

1.2 數(shù)據(jù)來源和指標(biāo)選擇

本研究數(shù)據(jù)主要來源于云南省精準(zhǔn)扶貧大數(shù)據(jù)平臺(tái)、《云南省脫貧攻堅(jiān)數(shù)據(jù)報(bào)告(2017—2019年)》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《云南省統(tǒng)計(jì)年鑒》，以及各州(市)統(tǒng)計(jì)年鑒和相關(guān)網(wǎng)站數(shù)據(jù)。本研究脫貧村范疇為云南省下轄16個(gè)州(市)2018—2019年脫貧村的全樣本數(shù)據(jù)(2018年玉溪市已脫貧出列，2019年昆明市已脫貧出列，因此，2018年無玉溪市脫貧村相關(guān)數(shù)據(jù)，2019年無玉溪市和昆明市脫貧村相關(guān)數(shù)據(jù))。

在進(jìn)行脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力評估時(shí)，評價(jià)指標(biāo)的選取對結(jié)果準(zhǔn)確性和可信度均產(chǎn)生重要影響。董瀝等從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資源、金融資源、制度政策、科技創(chuàng)新、基礎(chǔ)設(shè)施6個(gè)方面對區(qū)域自我發(fā)展能力進(jìn)行分析；徐孝勇等構(gòu)建人類資本生產(chǎn)能力、社會(huì)發(fā)展能力和資源環(huán)境承載能力3個(gè)二級指標(biāo)7個(gè)三級指標(biāo)對集中連片特困地區(qū)縣域自我發(fā)展能力進(jìn)行測度。考慮到本研究主要從“省”下沉到“州(市)”，并以村級尺度構(gòu)建脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力評價(jià)指標(biāo)體系，不同于國家級和省級的統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)特點(diǎn)，主要借助云南省精準(zhǔn)扶貧大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。因此，依據(jù)可操作性、可比性、科學(xué)性、可獲得性等原則，并基于本研究績效測度的目的是考察脫貧村的內(nèi)生發(fā)展能力，結(jié)合已有研究成果構(gòu)建本研究的投入產(chǎn)出評價(jià)指標(biāo)體系，主要從地理環(huán)境、人口及勞動(dòng)力狀況、醫(yī)療衛(wèi)生和社會(huì)保障、生產(chǎn)生活條件4個(gè)方面構(gòu)建投入指標(biāo)，從經(jīng)濟(jì)收入構(gòu)建產(chǎn)出指標(biāo)。

1.2.1 投入指標(biāo)

1.2.1.1 地理環(huán)境 已有學(xué)者從村級尺度考慮的地理環(huán)境主要包括到最近鄉(xiāng)鎮(zhèn)集市的距離、地貌類型、遭受自然災(zāi)害頻次、高等級道路長度等。由于本研究把各州(市)下轄脫貧村的整體情況作為研究對象，因而主要選擇地貌特征作為地理環(huán)境指標(biāo)，即不是山區(qū)村占比。該指標(biāo)的計(jì)算方法為各州(市)中不是山區(qū)村的脫貧村個(gè)數(shù)與該州(市)全部脫貧村個(gè)數(shù)之比。

1.2.1.2 人口及勞動(dòng)力狀況 已有研究從外出勞動(dòng)力比例、勞動(dòng)力比例、勞動(dòng)力文化素質(zhì)、人口密度等方面構(gòu)建人口和勞動(dòng)力狀況指標(biāo)，考慮到國家對五保戶和低保戶的資金扶持，以及大學(xué)生村官對脫貧所作的貢獻(xiàn)，本級指標(biāo)下除選取勞動(dòng)力人口占比和外出務(wù)工人口占比2個(gè)指標(biāo)外，還將非五保戶和低保戶占比、有大學(xué)生村官的脫貧村占比2個(gè)指標(biāo)作為人口及勞動(dòng)力狀況的具體測度指標(biāo)。

1.2.1.3 醫(yī)療衛(wèi)生和社會(huì)保障 已有研究主要選擇參加新型農(nóng)村合作醫(yī)療比例和參加城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險(xiǎn)比例作為醫(yī)療衛(wèi)生和社會(huì)保障的測度指標(biāo)，本研究參考前人的研究成果，也選用這2項(xiàng)指標(biāo)。

1.2.1.4 生產(chǎn)生活條件 已有研究主要選擇農(nóng)用地面積、建設(shè)用地面積、人均耕地面積、耕地等級、文化圖書室數(shù)量、通電率、通路率、通電話率、危房比重、安全飲水比重、衛(wèi)生廁所比重等作為生產(chǎn)生活條件的評價(jià)指標(biāo)?？紤]到當(dāng)前鄉(xiāng)村振興的戰(zhàn)略重點(diǎn)，本研究選擇非危房占比、有公共衛(wèi)生廁所村占比、有垃圾集中堆放點(diǎn)村占比、人均耕地面積4個(gè)指標(biāo)作為生產(chǎn)生活條件的具體測度指標(biāo)。

1.2.2 產(chǎn)出指標(biāo) 在應(yīng)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)對內(nèi)生發(fā)展能力進(jìn)行測度時(shí)，學(xué)者們主要選取經(jīng)濟(jì)收入作為產(chǎn)出指標(biāo)。因此，本研究選擇人均可支配收入5 000元及以上脫貧村占比和有集體收入脫貧村占比2個(gè)具體指標(biāo)作為產(chǎn)出指標(biāo)(表1)。

1.3 研究方法

當(dāng)前，國內(nèi)外學(xué)者主要應(yīng)用熵權(quán)TOPSIS法、層次分析法(AHP)、DEA法、機(jī)器學(xué)習(xí)法等對區(qū)域發(fā)展進(jìn)行測度。Sun等應(yīng)用熵權(quán)TOPSIS法對四川省成都市雙流縣4個(gè)“一村一品”專業(yè)村的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行評價(jià)和排序，并提出相關(guān)的對策建議。Singh應(yīng)用DEA分析法對印度政府在農(nóng)村就業(yè)計(jì)劃MGNREGA項(xiàng)目中的資源利用和就業(yè)創(chuàng)造績效進(jìn)行評價(jià)，并選擇3個(gè)支出指標(biāo)作為投入?yún)?shù)，5個(gè)創(chuàng)造就業(yè)指標(biāo)作為產(chǎn)出參數(shù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，技術(shù)和管理是造成低效率的主要原因，進(jìn)而通過方案調(diào)整使其與最佳狀態(tài)相當(dāng)，可以有效節(jié)省總支出并提高項(xiàng)目績效。鑒于DEA評價(jià)法可用于多輸入多輸出，且不需要設(shè)定輸入和輸出指標(biāo)之間的顯性表達(dá)式，具有很強(qiáng)的客觀性，比回歸分析更近似有效狀態(tài)，因此本研究選用DEA模型對脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力進(jìn)行評價(jià)。由于本研究的決策單元DMU為16個(gè)[(云南省下轄16個(gè)州(市))]，按照通常的規(guī)則，輸入輸出指標(biāo)不宜超過DUM數(shù)量的1/3，因此本研究在應(yīng)用DEA進(jìn)行分析前，對12個(gè)投入指標(biāo)應(yīng)用主成分分析法進(jìn)行降維處理，最終得到2個(gè)投入主成分，2個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，共計(jì)4個(gè)指標(biāo)，低于16/3，符合DEA模型分析的前提條件。脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的空間屬性主要應(yīng)用空間自相關(guān)分析法進(jìn)行分析，該方法可度量變量在空間上的分布特征和其對領(lǐng)域的影響程度。主要有Moran’s I系數(shù)和Geary’s C系數(shù)，由于Moran’s I指數(shù)可以更好地運(yùn)用空間權(quán)重，可靠性更高，因而本研究選用Moran’s I 指數(shù)對云南省16個(gè)州(市)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的空間屬性進(jìn)行判定。

表1 脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力評估指標(biāo)體系

1.3.1 主成分分析法 主成分分析法是一種降維方法，可以將多個(gè)相關(guān)變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的變量，從而達(dá)到降低維度的目的。本研究所涉及的脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力評估指標(biāo)體系的各投入指標(biāo)所反映的信息可能存在一定程度的重疊，通過主成分分析法可以在盡量避免信息損失的前提下消除各個(gè)指標(biāo)間的相關(guān)性，并根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率構(gòu)建新的指標(biāo)。

1.3.2 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法 1978年，美國的Charnes等首次提出可以應(yīng)用于對被評價(jià)對象進(jìn)行相互比較的非參數(shù)技術(shù)效率分析法，即數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法。該方法通過計(jì)算所有決策單元(DMU)實(shí)際生產(chǎn)點(diǎn)與生產(chǎn)前沿面的距離來比較決策單元偏離DEA前沿面的程度并評價(jià)其相對有效性。在DEA方法中，最經(jīng)典的是CCR(規(guī)模報(bào)酬不變)模型和BCC(規(guī)模報(bào)酬可變)模型。鑒于實(shí)際生產(chǎn)中多為規(guī)模報(bào)酬可變，因此本研究選用BCC模型進(jìn)行測度。具體模型為

min。

式中：表示決策單元的有效值；表示決策單元的權(quán)重系數(shù)；、分別表示投入和產(chǎn)出變量；、分別為投入和產(chǎn)出的松弛變量。該模型的輸出結(jié)果包含3種情況，即當(dāng)=1,≠0且≠0時(shí)，決策單元為弱有效；當(dāng)=1,=0且=0時(shí)，則決策單元有效，當(dāng)<1時(shí)，表示決策單元無效。綜合效率(TE)=純技術(shù)效率(PTE)×規(guī)模效率(SE)。

1.3.3 Malmquist指數(shù) 1953年，Malmqiust 提出了Malmqiust指數(shù)，Caves等對其進(jìn)行了拓展、與DEA結(jié)合應(yīng)用。該方法利用不同時(shí)期距離函數(shù)的比值表示投入產(chǎn)出效率，同樣是一種非參數(shù)線性規(guī)劃方法。將Malmqiust指數(shù)分解為綜合效率和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)反映云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的技術(shù)變化情況，即Malmquist指數(shù)(TFC)=技術(shù)效率指數(shù)(TE)×技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TC)；Malmquist指數(shù)進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率、規(guī)模效率和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)：Malmquist指數(shù)(TFC)=純技術(shù)效率(PTE)×規(guī)模效率(SE)×技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TC)。其中

式中：、+1分別表示第時(shí)期到第(+1)時(shí)期的投入量；、+1分別表示第時(shí)期到第(+1)時(shí)期的產(chǎn)出量；(,)、+1(+1,+1)分別表示決策單元在第時(shí)期到第(+1)時(shí)期同前沿面比較的投入距離函數(shù)；(+1,+1)、+1(,)分別表示決策單元在混合期內(nèi)同前沿面相比較的投入距離函數(shù)。Malmquist指數(shù)(TFC)、純技術(shù)效率(PTE)、規(guī)模效率(SE)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TC)大于1，說明管理效率提高，反之降低。

1.3.4 空間自相關(guān)分析法 空間自相關(guān)分析涉及2個(gè)方面的研究，即全局空間自相關(guān)分析和局部空間自相關(guān)分析。全局空間自相關(guān)分析主要探究脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的整體空間屬性；局部空間自相關(guān)分析主要研判脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力在具體各個(gè)州(市)上的空間聚集性和差異性。鑒于許多學(xué)者已經(jīng)對空間自相關(guān)分析法(Moran’s I指數(shù))進(jìn)行過詳細(xì)探討，本研究不再贅述其具體計(jì)算方法和計(jì)算過程，可參看蔡進(jìn)等的研究。

2 結(jié)果與分析

2.1 主成分分析降維

運(yùn)用SPSS 19.0軟件對12個(gè)投入要素進(jìn)行數(shù)據(jù)處理(產(chǎn)出要素只有2個(gè)，因此不再縮減)，得到12個(gè)投入要素之間具有較高的相關(guān)性。從KAO檢驗(yàn)和Bartlett’s 球形檢驗(yàn)來看，數(shù)據(jù)的KAO檢驗(yàn)結(jié)果為0.732 7，Bartlett’s 球形檢驗(yàn)顯著性為0.000 0(<0.01)，說明這些數(shù)據(jù)適合進(jìn)行主成分分析。通過SPSS 19.0處理，得到2個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到81.52%，再增加因子，所得的累計(jì)貢獻(xiàn)率增加不多，因此，本研究將12個(gè)投入指標(biāo)降維轉(zhuǎn)化為2個(gè)投入主成分p和p(表2)。

表2 投入指標(biāo)主成分分析結(jié)果

根據(jù)主成分因子得分系數(shù)矩陣，p在非五保戶和低保戶占比()、勞動(dòng)力人口占比()、有大學(xué)生村官的脫貧村占比()、有農(nóng)民專業(yè)合作社脫貧村占比()、參加新型農(nóng)村合作醫(yī)療人口占比()、參加城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險(xiǎn)人口占比()、非危房戶占比()、有公共衛(wèi)生廁所村占比()、有垃圾集中堆放點(diǎn)村占比()、人均耕地()等10個(gè)方面具有較高的解釋力；p在不是山區(qū)村占比()和外出務(wù)工人口占比()2個(gè)方面具有較高的解釋力(表3)。

表3 主成分因子得分系數(shù)矩陣

進(jìn)而得到2個(gè)主成分在云南省及16個(gè)州(市)上的得分，對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將2個(gè)主成分p、p與產(chǎn)出指標(biāo)、進(jìn)行下一步的DEA和Malmqiust測算。

2.2 云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的靜態(tài)評估

2.2.1 云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的總體評估 利用上述評價(jià)指標(biāo)體系和相關(guān)數(shù)據(jù)，選取規(guī)模報(bào)酬可變(VRS)的DEA-BCC 模型，對 2018—2019 年云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的技術(shù)效率(TE)、純技術(shù)效率(PTE)以及規(guī)模技術(shù)效率(SE)進(jìn)行測算(表4)。根據(jù)DEA模型，技術(shù)效率值為1時(shí)，決策單元DMU有效。可見2018年云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力DEA有效州(市)比例高于2019年，達(dá)10百分點(diǎn)以上。2018年DEA有效為曲靖、保山、臨滄、紅河、版納、大理、德宏、迪慶等8個(gè)州(市)，2019年DEA有效為普洱、臨滄、楚雄、文山、版納、德宏等6個(gè)州(市)，這2年DEA均有效的州(市)共3個(gè)。這幾個(gè)州(市)構(gòu)成了云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的前沿面，在現(xiàn)有投入資源下，內(nèi)生發(fā)展能力較好。從云南省整體情況來看，2018—2019年技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均較高，全部達(dá)到0.8以上水平，說明云南省在前期精準(zhǔn)扶貧政策的有效實(shí)施中，技術(shù)管理水平、資源配置能力和資源使用效率均達(dá)到較高水平，實(shí)際投入產(chǎn)出規(guī)模與最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模的差距不大。2019年的技術(shù)效率和規(guī)模效率低于2018年，符合現(xiàn)實(shí)情況，因?yàn)?019年云南省脫貧村更晚脫貧出列，即其貧困程度更深，因而其內(nèi)生發(fā)展能力低于早先脫貧出列的村莊。從規(guī)模報(bào)酬來看，2018年分別有1個(gè)規(guī)模報(bào)酬遞減州(市)和6個(gè)規(guī)模報(bào)酬遞增州(市)，2019年分別有4個(gè)規(guī)模報(bào)酬遞減州(市)和4個(gè)規(guī)模報(bào)酬遞增州(市)，從云南省整體來看，2018、2019年均屬于規(guī)模報(bào)酬遞增。因此，對于規(guī)模報(bào)酬遞減的州(市)，應(yīng)通過減少投入來增加產(chǎn)出；對于規(guī)模報(bào)酬遞增的州(市)，應(yīng)通過增加投入實(shí)現(xiàn)產(chǎn)出的增加。

表4 2018—2019年云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的整體評估結(jié)果

2.2.2 云南省各州(市)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力評估 縱觀各個(gè)州(市)，2018—2019年其純技術(shù)效率均較高。其中，2018年只有普洱市和楚雄州的純技術(shù)效率低于0.9，玉溪市無脫貧村(玉溪市已脫貧出列)，其余13個(gè)州(市)的純技術(shù)效率均高于0.9；2019年除紅河州和怒江州的純技術(shù)效率低于0.9，昆明市、玉溪市無脫貧村外(玉溪市、昆明市已脫貧出列)，其余12個(gè)州(市)的純技術(shù)效率均高于0.9；從這2年的平均水平來看，所有州(市)的純技術(shù)效率都高于0.9，可見各個(gè)州(市)的管理和技術(shù)水平都較高。從規(guī)模效率來看，2018—2019年只有昭通市和怒江州的規(guī)模效率小于0.9，其余均在0.9以上，表明大多數(shù)州(市)的規(guī)模效率處于較高水平。從技術(shù)效率來看，2018年技術(shù)效率≥0.9的有8個(gè)州(市)，在0.8～0.9之間的有5個(gè)州(市)，僅有2個(gè)州(市)低于0.8；2019年技術(shù)效率大于0.9的有8個(gè)，在0.8～0.9之間的有4個(gè)，僅有2個(gè)州(市)低于0.8；這2年平均有11個(gè)州(市)的技術(shù)效率大于0.9，占比73.33%。總體來看，云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力處于較高水平，僅有個(gè)別州(市)較弱，為穩(wěn)定脫貧成效及推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略進(jìn)程，應(yīng)著重關(guān)注綜合內(nèi)生發(fā)展能力較低的昭通市和怒江州(表5)。

從橫向比較，有7個(gè)州(市)2019年的純技術(shù)效率≥2018年，表明有一半多州(市)的管理和技術(shù)水平?jīng)]有隨時(shí)間的推移呈上升趨勢。有8個(gè)州(市)2019年的規(guī)模效率≥2018年的規(guī)模效率，即2019年規(guī)模效率較2018年增長(持平)的州(市)稍多于規(guī)模效率減少的州(市)。但從云南省整體來看，2019年的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均稍小于2018年。出現(xiàn)這種情況可能的原因是越到后期出列的脫貧村的貧困程度越大，內(nèi)生發(fā)展能力就越弱，其脫貧穩(wěn)定性也越差(表5)。

2.2.3 云南省各州(市)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的投入產(chǎn)出冗余分析 投入產(chǎn)出冗余意味著投入或產(chǎn)出存在無用或多余，需要通過調(diào)整實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。本研究通過投入要素和產(chǎn)出要素的調(diào)整使脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力達(dá)到DEA有效狀態(tài)。由表6可知，2018—2019年這2年的平均水平中，只有臨滄市、西雙版納州和德宏州達(dá)到投入產(chǎn)出的最優(yōu)效率，且和都為0，云南省總體和其中11個(gè)州(市)(昆明市、玉溪市、臨滄市、西雙版納州、大理州和德宏州除外)均需要進(jìn)行冗余調(diào)整。如云南省需要調(diào)整主成分p和p，產(chǎn)出要素人均可支配收入為5 000元及以上脫貧村占比、有集體收入脫貧村占比來實(shí)現(xiàn)云南省DEA有效。即主成分p松弛變量需減少0.049 1以達(dá)到目標(biāo)值0.614 5；主成分p松弛變量需減少0.054 0以達(dá)到目標(biāo)值0.665 3；產(chǎn)出要素松弛變量需增加 8.755 6，其目標(biāo)值才能達(dá)到最優(yōu)水平下的53.150 6%；產(chǎn)出要素松弛變量需增加3.963 7，其目標(biāo)值才能達(dá)到最優(yōu)水平下的 89.888 7%。

表5 2018—2019年云南省各州(市)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力評估

表6 2018—2019年云南省各州(市)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力投入產(chǎn)出冗余調(diào)整

2.3 云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的動(dòng)態(tài)評估

本研究應(yīng)用Malmquist全要素生產(chǎn)指數(shù)對2018—2019年的全要素生產(chǎn)率變動(dòng)情況進(jìn)行分析，結(jié)果見表7。2018—2019年云南省的Malmquist指數(shù)大于1。從各個(gè)州(市)來看，有8個(gè)州(市)的Malmquist指數(shù)大于1，占比57.14%，只有迪慶州的Malmquist指數(shù)最低，接近0.7，說明大多數(shù)州(市)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的全要素生產(chǎn)率呈上升趨勢。Malmquist指數(shù)由技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)組合而成，云南省的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)大于1，而技術(shù)效率指數(shù)小于1，說明云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的投入產(chǎn)出效率的增長動(dòng)力主要來源于技術(shù)進(jìn)步。從各個(gè)州(市)來看，只有麗江、普洱、文山3個(gè)州(市)的技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均大于1，即這3個(gè)州(市)投入產(chǎn)出效率的增長既來自于技術(shù)管理水平、資源配置效率的提升，也來自技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致的效率提高。技術(shù)效率變化指數(shù)由純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)組成，云南省的純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)均略小于1，表明云南省2019年脫貧村比2018年脫貧村的管理水平和規(guī)模效率略有輕微下降。從各個(gè)州(市)來看，僅有普洱、臨滄、楚雄、文山、版納、德宏等州(市)的純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)均≥1，即這幾個(gè)地區(qū)的管理水平較高，內(nèi)生發(fā)展能力也隨投入規(guī)模的增加有所上升。

表7 2018—2019年云南省各州(市)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的Malmquist指數(shù)及其分解

2.4 云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的空間分異

應(yīng)用Geoda軟件得到云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的全局空間自相關(guān)結(jié)果。2018年，Moran’s I指數(shù)小于0，小于其期望值()，且其統(tǒng)計(jì)量<0，表明云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力在空間上為負(fù)相關(guān)，值為0.255 0，無法拒絕原假設(shè)。因此，2018年云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力具有不顯著的弱空間負(fù)相關(guān)性。2019年，Moran’s I指數(shù)大于0，大于其期望值()，且其統(tǒng)計(jì)量>0，表明云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力在空間上為正相關(guān)，值為 0.216 6，無法拒絕原假設(shè)。因此，2019年云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力具有不顯著的弱空間正相關(guān)性。隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施及相關(guān)政策措施的出臺(tái)，各地的發(fā)展力度進(jìn)一步加大，從而也促使云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的集聚性增強(qiáng)，區(qū)域差異性縮小(表8)。

表8 云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的全局Moran’s I 指數(shù)

為進(jìn)一步揭示云南各個(gè)州(市)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力高低值在空間上的分布，應(yīng)用局部空間自相關(guān)分析法得到局部空間屬性[2018年對應(yīng)15個(gè)州(市)，玉溪市無脫貧村；2019年對應(yīng)14個(gè)州(市)，昆明市和玉溪市無脫貧村]。根據(jù)Moran’s I散點(diǎn)圖，2018年位于第一象限的州(市)有2個(gè)，位于第三象限的州(市)有2個(gè)，即有4個(gè)州(市)對應(yīng)空間正相關(guān)，占比26.67%；2019年位于第一象限的州(市)有4個(gè)，位于第三象限的州(市)有4個(gè)，即有8個(gè)州(市)對應(yīng)空間正相關(guān)，占比57.14%。這進(jìn)一步表明云南省各州(市)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力相似屬性的集聚大于分異(圖2)。具體觀察各個(gè)州(市)的空間位置，發(fā)現(xiàn)2018年內(nèi)生發(fā)展能力較高的曲靖市和紅河州到2019年反而轉(zhuǎn)變?yōu)閮?nèi)生發(fā)展能力低的區(qū)域，出現(xiàn)這種反常情況，可能是因?yàn)橐韵?個(gè)方面的原因：一是這2個(gè)州(市)后出列的貧困村貧困程度更深，二是如曲靖市這樣的區(qū)域脫貧后更多地關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展，對已脫貧出列村莊的支持和重視度有所下降。此外，2019年處于第三象限和原點(diǎn)的5個(gè)州(市)中的怒江州、昭通市、迪慶州均屬于內(nèi)生發(fā)展能力較低的集聚區(qū)，要盡早實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定脫貧成效與鄉(xiāng)村振興的有效銜接，尤其應(yīng)關(guān)注這部分區(qū)域的脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的提升(表9)。

表9 各類集聚區(qū)對應(yīng)的州(市)

3 結(jié)論和建議

3.1 結(jié)論

對脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的評估能夠有效掌握云南省16個(gè)州(市)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的現(xiàn)實(shí)狀況和空間格局，有助于相關(guān)決策者依據(jù)區(qū)域異質(zhì)性有針對性地制定和完善扶貧措施，助推云南省穩(wěn)定脫貧成果，有效推進(jìn)鄉(xiāng)村振興步伐，并為其他發(fā)展中國家類似區(qū)域提供參考借鑒。研究的主要結(jié)果如下：一是脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力評估方面。首先，在國家相關(guān)政策的大力支持下，脫貧村的地理環(huán)境、生產(chǎn)生活條件、醫(yī)療和社會(huì)保障、人口及勞動(dòng)力素質(zhì)、經(jīng)濟(jì)收入等得到快速提升，云南省所有脫貧村的內(nèi)生發(fā)展能力較高。但2019年脫貧村的整體內(nèi)生發(fā)展能力低于2018年，意味著2019年出列的脫貧村其自我發(fā)展能力更弱，即越晚出列的脫貧村其綜合發(fā)展能力越差。其次，從各個(gè)州(市)來看，臨滄市、西雙版納州和德宏州的投入產(chǎn)出已達(dá)最優(yōu)，其余州(市)均需要調(diào)整投入和產(chǎn)出，以提升脫貧村的內(nèi)生發(fā)展能力。其中，怒江州和昭通市由于地理環(huán)境惡劣，一直以來均屬于云南省的最貧困區(qū)域，其內(nèi)生發(fā)展能力處于16個(gè)州(市)中的末列，是脫貧穩(wěn)定和鄉(xiāng)村振興攻堅(jiān)重點(diǎn)需要攻克的區(qū)域，有待進(jìn)一步加大支持力度，保障順利實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定脫貧成效與鄉(xiāng)村振興的有效銜接。最后，分析全要素生產(chǎn)率結(jié)果表明，內(nèi)生發(fā)展能力逐年提升的州(市)比內(nèi)生發(fā)展能力降低的州(市)多2個(gè)，即更多州(市)的內(nèi)生發(fā)展能力隨著時(shí)間的推移有所上升；考察技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，發(fā)現(xiàn)云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的投入產(chǎn)出增長動(dòng)能主要由技術(shù)進(jìn)步引致；由于2019年脫貧出列的村莊貧困程度更深，導(dǎo)致2019年的脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的管理水平和規(guī)模效率低于2018年。

二是云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的空間分異方面。在全局空間自相關(guān)中，云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的集聚性增強(qiáng)，區(qū)域差異縮小。在局部空間自相關(guān)中，2019年空間正相關(guān)關(guān)系的州(市)比2018年多4個(gè)，進(jìn)一步說明空間集聚性增強(qiáng)和區(qū)域差異性縮??；2018年內(nèi)生發(fā)展能力較高的曲靖市和紅河州在2019年變?yōu)閮?nèi)生發(fā)展能力較弱的區(qū)域，主要由于區(qū)域內(nèi)越晚出列的脫貧村貧困程度更深，相應(yīng)的內(nèi)生發(fā)展能力也更弱，且由于脫貧后相對富裕州(市)更關(guān)注區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，可能忽視剛脫貧且脫貧不穩(wěn)定的脫貧村，因此，在關(guān)注面(諸如昭通市和怒江州這種整體內(nèi)生發(fā)展能力較弱的區(qū)域)的同時(shí)，不能放松零星點(diǎn)(諸如曲靖市這類整體內(nèi)生發(fā)展能力較強(qiáng)，但區(qū)域內(nèi)也存在散點(diǎn)式分布的內(nèi)生發(fā)展能力較弱的貧困村)的重視。對于2019年處于低-低區(qū)和原點(diǎn)區(qū)的州(市)而言，其內(nèi)生發(fā)展能力較弱，是穩(wěn)定脫貧成效最難啃的“骨頭”，也是后續(xù)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略重點(diǎn)關(guān)注和扶持的區(qū)域，需要尤其關(guān)注這些區(qū)域脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的提升。

3.2 建議

綜上對云南省及16個(gè)州(市)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的綜合測度研究，提升脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力是增強(qiáng)區(qū)域自我發(fā)展動(dòng)力，穩(wěn)定脫貧成效，助推鄉(xiāng)村振興，甚至避免返貧的重點(diǎn)工作。16個(gè)州(市)中昭通市、怒江州脫貧村的內(nèi)生發(fā)展能力較低，是需重點(diǎn)關(guān)注的區(qū)域；分散在相對富裕州(市)的零星脫貧村，由于州(市)放松了支持，其內(nèi)生發(fā)展能力降低，存在脫貧不穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)。因此，要增強(qiáng)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力以及穩(wěn)定脫貧成果，助推后續(xù)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施，需要從以下幾個(gè)方面加以提升和推進(jìn)。

一是進(jìn)一步加大各項(xiàng)投入，由此不斷推進(jìn)產(chǎn)出水平的提升，增強(qiáng)脫貧村的內(nèi)生動(dòng)能。越到后期脫貧村的貧困程度越深，尤其是如昭通市和怒江州這樣的深度貧困區(qū)域，需要不斷加大各項(xiàng)投入支持力度并完善各項(xiàng)幫扶政策，以提升其內(nèi)生發(fā)展能力為導(dǎo)向，穩(wěn)定脫貧成效，助推鄉(xiāng)村振興。首先，通過對五保戶和低保戶的動(dòng)態(tài)識(shí)別和管理，精準(zhǔn)識(shí)別，確保將確實(shí)困難群眾納入居民最低生活保障體系中，保障其基本生活防止其返貧。目前對低保戶實(shí)行分類管理，動(dòng)態(tài)調(diào)整，其原則是 “能進(jìn)能出”“應(yīng)保盡保”，其中A類半年調(diào)整1次，B和C類3個(gè)月調(diào)整1次。當(dāng)前在鄉(xiāng)村實(shí)踐工作中，低保戶識(shí)別和調(diào)整的程序是首先由村民小組實(shí)施民主評議，然后由“村兩委”研究決定，再上報(bào)鄉(xiāng)(鎮(zhèn))審核。這種方式表面上看起來非常民主，但在具體實(shí)施中，村民小組中權(quán)威人員的有意傾向、村民小農(nóng)意識(shí)(我家得不到低保，你也別想得到，我誰都不贊成)等均會(huì)影響評議結(jié)果的公正性，而“村兩委”一般不會(huì)調(diào)整村民小組的評議結(jié)果，大多是直接將村民小組的評議結(jié)果上報(bào)。因此，建議低保戶的識(shí)別和調(diào)整應(yīng)采用多級評議制度，評議最終結(jié)果應(yīng)由村民小組評議和“村兩委”評議組成，兩者各占一定的比例，且應(yīng)建立具體的申述渠道和復(fù)議機(jī)制，保障對評議結(jié)果有異議的村民按照規(guī)定程序進(jìn)行申述，并由上一級實(shí)施復(fù)議。第二，加大技術(shù)培訓(xùn)力度，建立勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的長期保障機(jī)制。政府在制定技術(shù)培訓(xùn)方案之前，首先應(yīng)通過實(shí)地調(diào)研了解各個(gè)脫貧村農(nóng)戶真正需要的技術(shù)，再根據(jù)需求進(jìn)行相關(guān)培訓(xùn)，以避免培訓(xùn)的供需不匹配，造成技術(shù)培訓(xùn)的無效率。此外，政府還應(yīng)與發(fā)達(dá)地區(qū)的企業(yè)建立長期的勞務(wù)轉(zhuǎn)移合作機(jī)制，保障勞動(dòng)力的順利轉(zhuǎn)移。第三，在原有基礎(chǔ)上增派大學(xué)生村官。大學(xué)生村官對提升脫貧村整體文化素養(yǎng)、帶來新鮮發(fā)展動(dòng)能等均具有重要作用。通過對大學(xué)生村官實(shí)施公務(wù)員招考定向錄取、優(yōu)先參加選調(diào)生招考、享受研究生考試加分、同等條件下事業(yè)單位優(yōu)先錄用等政策吸引更多的大學(xué)生參與到鄉(xiāng)村建設(shè)，為脫貧村注入發(fā)展新動(dòng)能。第四，不斷提升集體經(jīng)濟(jì)、農(nóng)民合作社、鄉(xiāng)(鎮(zhèn))企業(yè)的活力。政府應(yīng)通過相關(guān)扶持政策、為回鄉(xiāng)能人提供便利的優(yōu)惠條件、積極引進(jìn)學(xué)者專家、企業(yè)家建立合作機(jī)制等方式給村集體經(jīng)濟(jì)、農(nóng)民合作社、鄉(xiāng)(鎮(zhèn))企業(yè)注入活力，推動(dòng)其快速發(fā)展，帶動(dòng)脫貧村農(nóng)戶致富。第五，進(jìn)一步加強(qiáng)醫(yī)療保險(xiǎn)和養(yǎng)老保險(xiǎn)的宣傳力度，逐步實(shí)現(xiàn)脫貧村脫貧戶100%的參保。第六，掌握無公共衛(wèi)生廁所、無垃圾集中堆放點(diǎn)的脫貧村的具體情況，并由相應(yīng)脫貧村制定資金需求計(jì)劃和實(shí)施方案，逐級上報(bào)完善后實(shí)施，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)生廁所和垃圾集中堆放點(diǎn)的全覆蓋。第七，通過駐村干部、大學(xué)生村官和“村兩委”，進(jìn)一步排查危房戶情況，并確定等級，按照危房等級情況確定改造順序和方案，逐級逐批次完成危房改造，最終解決脫貧戶的住房安全問題。

二是相對富裕區(qū)域脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的提升也不能放松，否則這些地方反而會(huì)成為阻礙鄉(xiāng)村振興的絆腳石。相對富裕州(市)在推進(jìn)鄉(xiāng)村振興的進(jìn)程中，在全面振興鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)、生態(tài)環(huán)境、鄉(xiāng)風(fēng)文明、生活富裕、鄉(xiāng)村治理的同時(shí)，還要通過各專項(xiàng)投入的支持和各項(xiàng)幫扶政策的完善，著力提升幫扶資源配置、管理和利用效率，鼓勵(lì)有技術(shù)、有資源的能人、專家、學(xué)者、商人等到相對貧困脫貧村進(jìn)行幫扶，實(shí)施經(jīng)濟(jì)富裕村、能人村“一對一”幫扶相對貧困脫貧村等方式不斷推進(jìn)其區(qū)域內(nèi)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的提升，穩(wěn)定脫貧成效，并順利過渡到鄉(xiāng)村振興階段。