基于DEA模型的云南省新农村建设投融资绩效分析

摘 要：新农村建设投融资是一项庞大的系统工程，目前国内已有较多的研究成果。采用数据包络分析方法（简称DEA）对云南省新农村建设投融资绩效进行实证分析，具体研究了云南省16个地区投融资的相对利用效率、规模效益和改进潜力。通过分析，认为大多数地区的投融资是有效的，地理位置和资源丰富程度不同的地区投融资绩效不同。根据云南省的省情，提出了如何改善投融资绩效，以形成投融资长效机制的相关建议。

关键词：DEA模型；云南省；新农村建设；投融资；绩效分析

中图分类号：F327文献标志码：A文章编号：1673-291X（2008）19-0066-04

引言

云南省简称滇，位于中国西南边疆，总国土面积39.4万平方公里，人口4 483万，资源总量居全国第六位。全省辖三个地级市、八个自治州，在五个地区设立行政公署；其下又设12个县级市、80个县、29个自治县。全省农村人口有3 740.2万，占全省人口的83.43%，少数民族人口1 400多万，占全省总人口的33.85%。云南省自2005年开展新农村建设以来，以发展农村经济为中心，以增加农民收入、提高农民生活水平为出发点和落脚点，以基础设施建设为突破口，以产业调整优化为支撑，大力推进社会主义新农村建设。“十一五”期间，已完成2.7万个自然村的整村推进任务，培训转移200万贫困地区劳动力，实现基本解决绝对贫困人口温饱问题的目标。全省农村经济呈现又好又快的发展势头，农民纯收入稳步增加。2007年全年农林牧渔业总产值突破1 200亿元，增加值突破720亿元，分别比上年增长8.5%和7%。农民人均纯收入达到2 634元，村容村貌得到极大改善。

云南省在新农村建设过程中，财政支农资金逐年增加。自1996年至2006年十年间财政支出年均增长33%。支援农业支出从1997年的39.8亿元增加到2007年的96.8亿元，年均增加24.3%。财政支援农业的资金主要投向农林水气象等事业费、支援农村生产支出、农业基本建设支出及农业科技三项费用四部分。金融机构在农村建设中作用越来越大。2006年，云南省金融机构农业贷款余额288.7亿元，农户贷款面达到66.4%。 2005年中国农业银行云南省分行累计发放扶贫贷款18.5亿元，完成计划的102.8%，形成了政府满意、农户增收、企业发展、农行增效的多赢局面。但是云南省新农村建设仍然与全国其他兄弟省份相比，有较大的差距。如何提高投融资的运行效率是亟待解决的问题之一，提高投融资的绩效有利于新农村建设的可持续发展。对于如何提高投融资绩效，笔者采用了DEA模型分析云南省的财政支农、农业信贷、农户自主投资的综合利用效率，并与云南省各地州新农村建设的实际调研情况进行检验，并对如何对有限的投融资金在新农村建设战略方向上加以利用进行相应的探讨，最终提出适合云南省新农村建设投融资改善的相关政策建议。

一、文献回顾

关于新农村建设投融资绩效的研究，研究文献较多，但它们的研究角度有很大的不同。刘革（2007）从财政支农的角度，运用DEA分析方法，对1995―2004年中国财政支农的规模经济效益进行实证分析，发现其中的四年处于规模收益递减阶段，其余的六年规模收益不变，影响国家财政支农绩效最重要的投入因素是支农支出的规模，其次是农村救济费的投入。朱乾宇（2007）从农村小额信贷的角度，分析了民族贫困地区大力推广以农村信用社为主体，以农户小额信贷为手段的扶贫资金的投入方式来如何提高当地农民收入和优化当地农业产业结构，主要认为支农再贷款制度应进行创新，扩展农信社支农资金融资渠道，正确引导其他资本进入农村金融领域，应加强对民族贫困地区农信社发展的扶持力度。缪小林（2007）运用1978―2005年云南省的相关时间序列数据，采用Granger因果关系检验和SVAR模型的脉冲响应函数方法，分别从财政支农总量和结构两方面分析了云南省财政支农与农民收入的关系。认为云南省财政支农总量没有形成农民收入增长的关键因素，主要是由于财政支农中的农业科技三项费用和农业基本建设支出正向冲击对农民收入均具有正的长期效应，但其支出比重较低；而财政支农中的支农支出正向冲击对农民收入产生效应不明显，但其支出比重较高。温涛（2008）运用DEA分析方法对“十五”期间各地区农村资金配置效率进行了宏观分析，认为西部农村投融资的规模效益明显低于东部地区，提出了相关的宏观的农村投融资指导政策。

以上的研究除了基本上以时间序列数据研究为主，偏重于宏观的数量和理论分析，没有结合各省份新农村建设的实际情况来进行研究，主要探讨了各个变量的投入量问题，尤其是将数量分析与实证调研结合较少。

二、模型的建立

1.DEA模型介绍

数据包络分析（Data Envelopment Analysis以下简称DEA）是著名的运筹学家A.Charnes，W.W.Cooper和 E.Rhodes于1978年提出来的，评价部门间的相对有效性的决策模型。DEA是利用统计数据确定相对有效的生产前沿面，利用生产前沿面的理论和方法，建立非参数的最优化模型，研究相同类型部门间的效率差异。它的投入―综合模型是：

Minimize θ

该模型的生产可能集必须满足的公理体系及其经济解释是凸性公理、无效性公理和最小性公理[1]。该模型在本文中的意义是对n个地区进行投融资绩效的评价，其中X j 0表示第j 0个地区（决策单位）新农村建设投融资的投入向量，Y j 0表示第 j 0个地区（决策单位）的产出向量，θ表示投入缩小比率，λ表示决策单位线性组合的系数。

2.DEA分析指标选取

评价指标体系是绩效评价的重要部分，直接关系到评价对象的利益。绩效评价指标体系设计的目的，是为新农村建设投融资绩效评价提供一套量化的考核标准，具体包括经济发展、社会发展、居民生活、基础设施建设等方面[3]。关于本文根据国内新农村建设绩效评价体系的相关研究成果[2]和统计数据的可获得性以及云南省新农村建设的特点，共筛选了8个指标作为综合评价的产出指标体系，筛选出3个指标作为投入指标体系。具体指标选取如下：投入变量为财政支农、农业信贷、农民投资，分别表示人均财政支农支出、人均金融机构贷款、人均自主固定资产投资；产出变量为人均农业GDP、人均乡企增加值、九年义务教育普及率、城镇化率、新型合作医疗参保率、农民人均纯收入、农村恩格尔系数、公路里程数。

3.数据来源

本研究从《2007年云南省统计年鉴》、《2007年云南省金融年鉴》、《2007年云南省小康年鉴》、《2007年云南省经济年鉴》以及从云南省农村信用社联合社取得2006年云南省新农村建设投融资的截面数据。

三、分析结果

1.相对效率分析

DEAP2.1软件是Coelli T.J.基于DEA原理开发的。通过运行该软件，可以得到云南省16个地区的新农村建设投融资的变动规模报酬下的技术效率（VTE）和固定规模报酬状态下的技术效率（CTE）、规模效率（SE），具体运行结果见表1。

一般而言，技术效率为1的，表示其投融资是有效的，小于1为相对无效的。从对16个地区（决策单位）的投融资效率进行评价来看，固定规模报酬和变动规模报酬下的技术效率平均值都接近于1，说明云南省新农村建设投融资是有效的。在固定规模报酬下，技术效率低于1的有六个地区，分别是：玉溪、文山、普洱、红河、德宏、迪庆，占37.5%。在变动规模报酬下，技术效率低于1的地区有：文山、红河、迪庆三个地区，占19%左右。尽管部分区域的农民收入、人均乡企业增加值、人均农业GDP等产出值较低，受人口、地理环境等因素的影响，但其财政支农投入、农业信贷发放、农户自主投入是相对有效的。

2.规模效益分析

从表1可以看出，规模效率（SE）等于1则表示该地区的投融资处于最佳规模报酬状态，属于此类的地区有10个，也是技术效率达到1的地区，它们代表着云南省比较好的新农村建设典型。规模效益小于1的，都属于规模效益较差的，其规模效益（SE）处irs的，表示该地区处于规模递增的状态，可适度增加三个方面的投入，如加大农业信贷的力度；在财政支农方面，努力使产出目标多元化，优先发展因地制宜的农业产业等等；正确引导农户增加投资。drs表示该地区处于规模报酬递减的状态，这类地区包括：玉溪、普洱、迪庆、德宏。这类地区应适当减少其投入，如玉溪市，是一个在云南省工业化程度较高的地区，但其新农村建设投融资出现规模报酬递减的情况，所以应整合农村的资源，分析当地农村的资源情况，提高其投融资绩效。其他三个地区属于典型的农业地区，近年来替代种植、旅游产业开发投入较多、农业产业转型较多，因为投资回收期较长，所以用近年的数据分析会出现上述的结果。笔者认为，这三个地区在几年后农村状况会有所改善。

3.差量分析

用DEA分析方法的松弛变量分析结果可以找到资源运用改善的方向和幅度，以此增加投融资运营效率，改善这些地区的新农村建设整体效果不明显，从根本上提高农民的物质生活水平和精神文化水平，具体运行结果见表2。

松弛变量即投入或产出不足值达到DEA有效的目标值，表示投入指标的松弛变量取值，即投入冗余值，表示产出指标的松弛变量取值，即产出不足值[4]。在表2中S1-表示财政支农投入的松弛变量，S2-表示农业信贷投入的松弛变量，S3-表示农户自主投资的松弛变量；S1+表示人均农业GDP产出的松弛变量，S2+表示人均乡企增加值产出的松弛变量，S3+表示九年义务教育普及率的松弛变量，S4+表示城镇化率的松弛变量， S5+表示新型合作医疗参保率的松弛变量，S6+表示农民人均纯收入的松弛变量，S7+表示农村恩格尔系数的松弛变量，S8+表示公路里程数的松弛变量。运用这些变量可以计算出投入和产出指标的目标改进值。例如技术效率较低的文山，S4+=0.248，S5+=0.056，S6+=0.156，S7+=0.096，S1-=0.215，S2-=0.321，S3-=

0.096，说明增加财政支农支出，加大农业信贷力度，引导农户进行正确的投资，即可在城镇化率、新型合作医疗参保率、恩格尔系数，农民人均收入四个方面得到较大的改善。其他地区的投融资的改进目标也可以参照上述方法进行决策调整。

四、政策建议

通过运用SPSS11.0的聚类分析对DEA运行结果进行检验，可以看出云南省大部分地区新农村建设投融资是有效的。有十个地区的规模效益为1，2个地区的规模效益递增，只有四个地区出现规模效益递减的情况。在国家西部大开发战略和新农村建设政策的支持下，随着各级政府的重视，增加基础设施、农业科技等方面的投入，农村生活状况有较大程度的好转，农民收入也有所增加。另外随着农民观念的转变，进行农业产业转型，积极改变土地经营方式，对新农村建设产生较大的推进作用[5]。新农村建设是一项任重道远的惠民工程。只有在适合各省省情的情况下在投融资的战略方向上做出相应的战略调整，形成投融资的长效机制，才能使表2中农村各个具有改进潜力的产出指标得到相应的改善，也才能在现有的规模上高效率地利用有限的投融资金：

1.形成以资源为依托，深化产业链条，增收渠道多样化的发展模式。任何一个地区的农村想要发展，只有根据自身的特点，进行投融资绩效的改善。利用现有的林地资源、旅游资源或者传统种养殖优势，这样可以减少资金回收时间，加快壮大当地资源产业的优势，并且要使当地的资源形成更深的产业链条，进而可以在如前所述的各个投入指标得到相应的改善。

2.在城乡结合地区，失地农民应运用财政补贴和自主投资积极进行其他收入的改进。在某些城镇化率较高的地区，由于土地征用较多，农民的收入可能得不到长期保障。这类地区的新农村建设应积极发展第三产业，加大劳务输出的力度，投融资应偏重于发展新型的工业小区，增加就业培训，积极运用城乡结合地带的优势，发展与当地城市生活有关的新型农业产业等，这样才能使当地的农民收入得到长远保障。

3.某些农业产业增收较慢的地区，形成运用产业转型带动农民增收的发展模式。传统的农业会随着市场经济的波动受到不小的冲击，一些以传统农业为主的地区在农民增收上遇到了瓶颈，通过具体分析可以看出相应地区的农村投融资没有实现规模效益，这在很大程度上跟当地传统农业收入增加缓慢有关。因此，这类地区的新农村建设应根据市场的需要和当地地理环境的特点，增加农产品市场信息的投入，利用投融资引导当地农民加快农业产业转型步伐。如曲靖市沾益县，利用国家退耕还林补偿政策，改变了当地的种植结构，发展“花椒+万寿菊”、“柳杉+藤梨”等生态农业产业，2007年人均收入增加近1 500元。

4.提高农村基层干部的素质有利于新农村建设投融资效率的改善。例如祥云县下庄镇就属于这类新农村建设投融资的典型。该镇的基层干部积极利用交通便利的条件、公路建设的财政补贴和农户自主投资进行统一规划新农村建设布局，兴办工业小区吸引省内外的社会资金投入，努力拓宽增收渠道，既解决了农村人口的就业问题，增加了土地利用效率，又使全镇的农村人口的医疗保障和文化素质有了大幅度的提高。2007年全镇人均收入达到3 300元，七个自然村的人均受教育程度和基础设施条件都高于其他地区。

总之，新农村建设涉及面广，问题多而复杂。虽然有通用的理论作指导，但各省各地区农村的资源、地理环境、交通位置、农户素质等情况都不尽相同。新农村建设不是一蹴而就的过程，投融资绩效改善的方向会随着经济形势、时间等因素的变化而变化，只有仔细分析各地农村的现实情况，健全农业投融资机制，构建多渠道的投融资方式，实施因地制宜的投融资绩效改进战略，才能实现新农村建设又好又快地发展。

参考文献：

[1] 倪晓宁.基于DEA的潜在国内生产总值估算方法及其在中国的应用[J].统计研究，2004，（5）:12-17.

[2] 李立清.社会主义新农村建设评价指标体系研究[J].经济学家，2007，（1）:45-50.

[3] 陈文杰.关于新农村建设绩效评价体系的探讨[J].浙江统计，2006，（8）:9-11.

[4] 魏权龄.DEA的交形式生产可能集及其应用[J].数学的实践与认识，2007，（2）:62-69.

[5] 唐瑾.构筑推动农业结构调整的投融资新体系[J].农业经济问题，2001，（6）:30-33.

The Performance Analysis of Investment Financing of New Countryside’s

Construction in Yunnan Province Based on DEA Mode

LIN Bo， LIU Die-qing， FANG Qin

（The economic management department of southwest forestry college， Kunming 650224，China ）

Abstract: Investment financing ofthe construction of new countryside is a gigantic system engineering，now there is many researched results. By using data envelopment analysis method（abbreviation is DEA）， positively analyzed the performance analysis of investment financing ofthe construction of new countryside in Yunnan province; analyzed relative efficiency， return of scale ， the limit of growth potential ofthe performance in sixteen districts. The conclusion is that the most areas’ performance is effective， different geographical position and different resourceful districts have different performance. Based on conditions ofYunan province， put forwards some related suggestions about how to improve the performance which is formed the long-term mechanism of investment financing.

Key words: DEA mode; Yunnan province; new countryside′s construction； investment financing； the performance analysis