邢維全

(天津財(cái)經(jīng)大學(xué) 會計(jì)學(xué)院，天津 300222)

一、引言

改革開放以來，我國取得了舉世矚目的經(jīng)濟(jì)增長“奇跡”，同時創(chuàng)造了前所未有的減貧成就。消除貧困、實(shí)現(xiàn)共同富裕是社會主義制度的本質(zhì)要求，也是社會主義制度優(yōu)越性的具體體現(xiàn)。貧困人口脫貧、貧困縣摘帽是全面建成小康社會的底線目標(biāo)。新中國建立以來，我國的扶貧工作都是由政府主導(dǎo)的[1]。在各級政府的有力推動下，我國逐步形成了政府、企業(yè)、社會、個人多元參與且有機(jī)整合的“整體性”農(nóng)村扶貧大格局[2]。其中，政府主導(dǎo)的專項(xiàng)扶貧、行業(yè)扶貧和對口幫扶，是目前最重要也是最有力的扶貧措施，而其中涉及大量財(cái)政資金的分配和使用[3]，如果不能實(shí)現(xiàn)有效的監(jiān)督，扶貧的效果將大打折扣。已有研究發(fā)現(xiàn)，我國扶貧政策和公共物品供給的針對性還有待加強(qiáng)，扶貧資金在傳遞過程中存在層層偏離的問題，不但“瞄不準(zhǔn)”而且“瞄不久”，亟須構(gòu)建多元化的扶貧監(jiān)督機(jī)制[4]。因此，扶貧資金在有力地促進(jìn)貧困地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，加快貧困地區(qū)脫貧致富步伐的同時，也需要加大對其使用過程的監(jiān)管力度。

國家審計(jì)作為國家治理這個大系統(tǒng)中一個內(nèi)生的具有預(yù)防、揭示和抵御功能的“免疫系統(tǒng)”[5],在實(shí)現(xiàn)全面建成小康社會目標(biāo)中起到了重要的保障作用。習(xí)近平總書記指出，要加強(qiáng)扶貧資金陽光化管理，加強(qiáng)審計(jì)監(jiān)督，集中整治和查處扶貧領(lǐng)域的職務(wù)犯罪，對擠占挪用、層層截留、虛報(bào)冒領(lǐng)、揮霍浪費(fèi)扶貧資金的，要從嚴(yán)懲處。近年來，為促進(jìn)國家各項(xiàng)扶貧政策的落實(shí)和扶貧資金的合理、有效使用，審計(jì)署多次組織大范圍的扶貧資金專項(xiàng)審計(jì)和以落實(shí)國家重大政策為導(dǎo)向的扶貧跟蹤審計(jì)[6]。各級審計(jì)機(jī)關(guān)堅(jiān)持問題導(dǎo)向，持續(xù)聚焦“精準(zhǔn)、安全、績效”目標(biāo)任務(wù)，黨的十八大以來，已完成了對832個貧困縣的扶貧審計(jì)全覆蓋。僅在2018年，審計(jì)署和地方審計(jì)機(jī)關(guān)就通過專項(xiàng)審計(jì)、政策落實(shí)跟蹤審計(jì)等方式，累計(jì)抽查扶貧資金2200多億元，移送問題線索270余件，并定期以審計(jì)公告的形式公布審計(jì)結(jié)果。那么，國家審計(jì)通過開展扶貧審計(jì)工作，在幫助農(nóng)村脫貧方面發(fā)揮了怎樣的作用？不同地區(qū)國家審計(jì)作用的發(fā)揮是否對其他鄰近地區(qū)具有空間溢出效應(yīng)？深入研究以上問題對于優(yōu)化扶貧審計(jì)監(jiān)督體系、提高扶貧資金的審計(jì)監(jiān)督效率具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

從已有文獻(xiàn)來看，對于扶貧資金審計(jì)監(jiān)督的研究大多限于微觀層面，相關(guān)研究集中于對審計(jì)促進(jìn)扶貧的路徑、方法及其優(yōu)化拓展等方面[7-11]，鮮有文獻(xiàn)對國家審計(jì)與農(nóng)村脫貧情況之間關(guān)系進(jìn)行宏觀層面的定量化實(shí)證研究。本文綜合運(yùn)用我國2010—2016年省級面板數(shù)據(jù)和較前沿的空間杜賓模型(SDM)，深入探討國家審計(jì)及其空間溢出效應(yīng)與農(nóng)村脫貧的關(guān)系,以期對現(xiàn)有文獻(xiàn)作進(jìn)一步的拓展與補(bǔ)充。通過研究發(fā)現(xiàn)，我國省級審計(jì)機(jī)關(guān)的審計(jì)活動不僅會降低本地貧困人口規(guī)模，在不同省份之間也存在顯著的外溢效應(yīng)。

二、國家審計(jì)與農(nóng)村脫貧的探索性空間數(shù)據(jù)分析

為了測度省級國家審計(jì)機(jī)構(gòu)審計(jì)功能發(fā)揮與農(nóng)村脫貧在地理空間上的聚集性，本部分采用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法，運(yùn)用空間自相關(guān)莫蘭指數(shù)(Moran’s I)及莫蘭散點(diǎn)圖來分析國家審計(jì)功能發(fā)揮情況與農(nóng)村脫貧情況是否存在集群現(xiàn)象，并進(jìn)一步采用局域空間關(guān)聯(lián)指標(biāo)(Local Moran’s I)來檢驗(yàn)這種分布格局。本文采用的樣本來自全國31個省、自治區(qū)和直轄市(除西藏外)2010—2016年的數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)來源于《中國審計(jì)年鑒》和《中國農(nóng)村貧困監(jiān)測報(bào)告》。

(一)國家審計(jì)與農(nóng)村脫貧的空間自相關(guān)檢驗(yàn)

全局空間自相關(guān)性可通過莫蘭指數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，并可用散點(diǎn)圖實(shí)現(xiàn)可視化。莫蘭指數(shù)的取值范圍是[-1,1]。正值表示正向的空間自相關(guān)，說明存在空間聚集現(xiàn)象；負(fù)值表示負(fù)向的空間自相關(guān)或稱空間分散；0值則表示在空間上是隨機(jī)分布的。

本文采用省級農(nóng)村貧困人口數(shù)量SPP(萬人)和農(nóng)村貧困發(fā)生率IOP(%)兩個指標(biāo)對貧困情況進(jìn)行衡量。由于2010年我國實(shí)行了新的農(nóng)村貧困標(biāo)準(zhǔn)，為保證可比性，貧困數(shù)據(jù)的起始年份為2010年。從表1可以看出，采用一階Rook鄰近性空間權(quán)重矩陣時，SPP和IOP的莫蘭指數(shù)均為正值，且全部通過1%的顯著性檢驗(yàn)，這說明樣本中31個省市的貧困發(fā)生率和貧困人口數(shù)都顯著存在空間依賴性，省級范圍內(nèi)的貧困分布是非隨機(jī)的，存在空間集聚現(xiàn)象。

表1 2010—2016年農(nóng)村貧困狀況與國家審計(jì)治理指數(shù)的Moran指數(shù)表

對于國家審計(jì)治理的衡量，本文采用因子分析的方法構(gòu)建國家審計(jì)治理指數(shù)(State Audit Governance Index,SAGI)[12]。表1列示了SAGI的莫蘭指數(shù)。國家審計(jì)治理指數(shù)的莫蘭值均在10%或更低的顯著性水平通過假設(shè)檢驗(yàn)，最低值為2016年的0.1311，表明我國的國家審計(jì)治理也存在一定的空間集聚現(xiàn)象，表現(xiàn)為較為顯著的正相關(guān)性。

莫蘭散點(diǎn)圖[13]可以將各省市的農(nóng)村貧困情況表示在平面直角坐標(biāo)系中。坐標(biāo)系分為四個象限，其中第一象限Q1是高值/高值(high/high)，含義是貧困地區(qū)被其他貧困地區(qū)所包圍；第二象限Q2是低值/高值(low/high)，含義是非貧困地區(qū)被貧困地區(qū)所包圍；第三象限Q3是低值/低值(low/low)，含義是非貧困地區(qū)被非貧困地區(qū)所包圍；第四象限Q4是高值/低值(high/low)，含義是貧困地區(qū)被非貧困地區(qū)所包圍。斜率即為莫蘭指數(shù)。國家審計(jì)治理的空間關(guān)聯(lián)模式與以上描述一致。

圖1 2010年、2016年貧困人口數(shù)量的莫蘭散點(diǎn)圖

圖2 2010年、2016年貧困發(fā)生率的莫蘭散點(diǎn)圖

圖3 2010年、2016年國家審計(jì)治理指數(shù)的莫蘭散點(diǎn)圖

農(nóng)村貧困與國家審計(jì)治理的莫蘭散點(diǎn)圖(圖1至圖3)均顯示大部分省份集中于第一象限(high/high)和第三象限(low/low)。在農(nóng)村貧困人口的集群檢驗(yàn)結(jié)果中，2016年有11個省市位于第一象限，相比2010年減少1個；2016年有11個省市位于第三象限，與2010年持平。整體而言，2010年和2016年地區(qū)貧困人口數(shù)量的莫蘭散點(diǎn)位于第一象限、第三象限的省市數(shù)量比例占總樣本的比重為74.19%和70.97%。地區(qū)貧困率的集聚性在莫蘭散點(diǎn)圖則更加明顯，2010年和2016年均有12個省市位于第一象限，16個省市位于第三象限，且沒有任何省份位于第四象限。2010年和2016年地區(qū)貧困率的莫蘭散點(diǎn)位于第一象限、第三象限的省市數(shù)量比例占總樣本的比重為90.32%。該結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了我國地區(qū)貧困存在顯著的空間依賴性，大部分省市與鄰近省份表現(xiàn)出相似性，尤其是農(nóng)村貧困率指標(biāo)表現(xiàn)得更加明顯。同樣地，國家審計(jì)治理指數(shù)在2016年有10個省市位于第一象限，比2010年少1個；2016年和2010年均有10個省市位于第三象限，占比分別為67.74%和64.52%。國家審計(jì)治理能力強(qiáng)的地區(qū)和治理能力相對較弱的地區(qū)存在空間集聚現(xiàn)象。

(二)國家審計(jì)與農(nóng)村脫貧的空間關(guān)聯(lián)局域指標(biāo)LISA分析

雖然莫蘭指數(shù)從總體上描述了農(nóng)村脫貧與國家審計(jì)的集群情況，但全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)無法刻畫局部地區(qū)的空間自相關(guān)現(xiàn)象。本部分使用局域空間關(guān)聯(lián)指標(biāo)(Local Indicator of Spatial Association,LISA)檢驗(yàn)局部地區(qū)是否存在高值或者低值的空間聚集現(xiàn)象。

通過LISA聚類及相關(guān)顯著性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，從絕對貧困人口角度考察，我國2020—2016年農(nóng)村貧困人口的區(qū)域分布形成了一個主要的高-高聚集區(qū)，包括湖北、云南、貴州和廣西四省，這種空間聚集與我國人口的區(qū)域分布狀況有直接的關(guān)系。由于這四個省份的人口較多，貧困人口數(shù)量也相對較高，從相對貧困率指標(biāo)角度考察，則形成兩個主要聚集區(qū)：一是西部省份，主要包括新疆、西藏、青海、云南等；二是東部以浙江、江蘇、上海為核心的區(qū)域。可見，在貧困問題上，我國東西部不平衡現(xiàn)象仍然比較突出，大量貧困人口聚集在地理位置偏遠(yuǎn)、市場化程度低、交通相對不便的地區(qū)，且西部省份貧困發(fā)生率普遍會受到周邊省份的影響。從分布情況來看，絕對貧困人口數(shù)量和貧困人口比例在空間分布上也存在顯著區(qū)別，貧困人口較多的省份集中在我國的西南地區(qū)，而貧困發(fā)生率較高的省份則集中在我國的西部地區(qū)。

國家審計(jì)治理能力的LISA聚類表明，我國省級審計(jì)機(jī)關(guān)國家審計(jì)治理能力形成了局部高-高聚集的情況，聚集區(qū)包括山東、河南、安徽等東中部地區(qū)，而在中部偏西的省份，如湖北、貴州等省份則表現(xiàn)出低-高聚集的情況，這種聚集狀況為不同省份之間國家審計(jì)相互促進(jìn)提供了條件。

由上述檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，我國不同省份農(nóng)村貧困與國家審計(jì)治理均存在顯著的空間自相關(guān)性和空間聚集。農(nóng)村貧困的高聚集區(qū)與國家審計(jì)治理能力的高聚集區(qū)域并不重合，因而我們可以初步認(rèn)為提升國家審計(jì)治理能力是能夠?qū)r(nóng)村脫貧產(chǎn)生積極影響的。為了進(jìn)一步驗(yàn)證，本文將采用面板數(shù)據(jù)的空間杜賓計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

三、理論分析與研究假設(shè)

人民群眾是經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的根基和力量源泉，解決好民生問題是維護(hù)人民群眾根本利益的題中應(yīng)有之義。世界銀行指出，市場無法保障社會公平,制定和實(shí)施反貧窮計(jì)劃是政府的基本職能[14]。事實(shí)證明，我國政府在消除貧困、改善民生中的作用是無可替代的，而國家財(cái)政是持續(xù)性扶貧政策得以實(shí)施的根本保障。特別是2010年以來，我國扶貧工作從集中連片特困區(qū)式扶貧過渡到精準(zhǔn)扶貧和深度扶貧階段[1]，扶貧投入力度不斷增大，增長逐年加快。政府財(cái)政資金使用的合法性和透明度決定了國家扶貧政策能否得到有效貫徹落實(shí)。國家審計(jì)作為國家治理的基石和重要保障，始終立足“監(jiān)督”這一基本職責(zé)，發(fā)揮保障國家扶貧工作順利開展的作用。

從國家審計(jì)助力扶貧攻堅(jiān)的作用機(jī)制來看，根據(jù)國家扶貧工作的統(tǒng)一部署，審計(jì)機(jī)關(guān)先后下發(fā)了《關(guān)于進(jìn)一步做好扶貧資金審計(jì)、監(jiān)督工作的意見》(審農(nóng)發(fā)〔2004〕60號)、《審計(jì)署辦公廳關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)扶貧審計(jì)促進(jìn)精準(zhǔn)扶貧精準(zhǔn)脫貧政策落實(shí)的意見》(審辦農(nóng)發(fā)〔2016〕68號)等一系列扶貧審計(jì)工作規(guī)范性文件。在審計(jì)機(jī)關(guān)的政策引領(lǐng)下，扶貧措施、扶貧資金、扶貧項(xiàng)目運(yùn)行到哪里，審計(jì)就跟進(jìn)到哪里。國家審計(jì)以其獨(dú)立性、專業(yè)性、主動性和全面性成為精準(zhǔn)扶貧的重要保障。通過多年的實(shí)踐和探索，目前，國家審計(jì)參與扶貧工作的機(jī)制主要包括財(cái)政扶貧資金收支審計(jì)、財(cái)政扶貧項(xiàng)目績效審計(jì)、扶貧部門主要領(lǐng)導(dǎo)干部經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)、政策措施落實(shí)情況跟蹤審計(jì)等[6,15]，通過對資金、項(xiàng)目、扶貧工作責(zé)任人及相關(guān)政策落實(shí)的審計(jì)監(jiān)督，發(fā)揮審計(jì)的治理功能。在審計(jì)工作執(zhí)行過程中，首先，以財(cái)務(wù)收支審計(jì)為基礎(chǔ)，通過關(guān)注扶貧資金使用的規(guī)范性，嚴(yán)格審核扶貧資金的分配、使用和管理過程，重點(diǎn)關(guān)注資金管理使用不規(guī)范、項(xiàng)目建設(shè)不合規(guī)等突出問題，并著力推進(jìn)財(cái)政扶貧資金的綜合績效審計(jì)；其次，通過對扶貧部門主要領(lǐng)導(dǎo)干部實(shí)施經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)等形式，整治和查處扶貧領(lǐng)域的責(zé)任落實(shí)不到位、工作措施不精準(zhǔn)甚至職務(wù)犯罪等行為，促進(jìn)脫貧工作責(zé)任制落到實(shí)處；最后，通過對各級各部門精準(zhǔn)扶貧、精準(zhǔn)脫貧政策措施落實(shí)情況的跟蹤審計(jì)，持續(xù)開展審計(jì)監(jiān)督，突出審計(jì)目標(biāo)的預(yù)防性功能，保證地方扶貧主體在合規(guī)性的前提下，有序開展扶貧工作，發(fā)現(xiàn)扶貧工作中出現(xiàn)的新問題，及時反饋，促進(jìn)整改落實(shí)。在審計(jì)監(jiān)督的具體實(shí)現(xiàn)途徑上，國家審計(jì)對扶貧工作的推動主要集中在：其一，通過問題梳理和全局統(tǒng)籌，提高扶貧工作的整體協(xié)同性和科學(xué)性；其二，通過反貪污浪費(fèi)，監(jiān)督和制約權(quán)力運(yùn)行，提升扶貧績效；其三，通過督促整改落實(shí)，完善地方扶貧工作機(jī)制。因此，國家審計(jì)通過發(fā)揮其審計(jì)治理功能，規(guī)范地方政府扶貧工作，推進(jìn)地方脫貧?；谝陨戏治?，本文提出假設(shè)H1。

H1：國家審計(jì)治理能力越強(qiáng)，越有利于農(nóng)村脫貧。

此外，國家審計(jì)治理還可以通過空間溢出效應(yīng)保障農(nóng)村脫貧工作有效開展。國家審計(jì)對農(nóng)村脫貧的空間溢出效應(yīng)是指某一地區(qū)國家審計(jì)執(zhí)行情況對其他地區(qū)農(nóng)村脫貧的影響。第一，受地方政府之間包括地方政府官員之間隱性競爭的影響[16-17]，不同地區(qū)之間的農(nóng)村貧困狀況可能存在空間外溢效應(yīng)。特別是中央提出在2020年我國現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)下農(nóng)村貧困人口實(shí)現(xiàn)脫貧、貧困縣全部摘帽的目標(biāo)下，相鄰地區(qū)之間不可避免地存在鄰近模仿和相互趕超的情況。第二，地區(qū)間的空間鄰近性和經(jīng)濟(jì)聯(lián)系緊密性也是促進(jìn)國家審計(jì)對農(nóng)村脫貧產(chǎn)生空間外溢效應(yīng)的重要原因。地方政府在推進(jìn)本地區(qū)脫貧工作的同時，在經(jīng)濟(jì)地理意義上與其聯(lián)系緊密的地區(qū)也會從其扶貧成果中受益。我們可以推斷國家審計(jì)治理會對農(nóng)村貧困狀況產(chǎn)生空間外溢效應(yīng)。由此，本文提出假設(shè)H2。

H2：國家審計(jì)治理可以對周邊地區(qū)的扶貧工作產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)，且這種空間溢出效應(yīng)是積極的，能夠降低周邊地區(qū)的農(nóng)村貧困狀況。

四、模型設(shè)定、變量測度與實(shí)證結(jié)果

(一)模型設(shè)定

1.面板數(shù)據(jù)模型

本文首先構(gòu)建一般面板數(shù)據(jù)模型，即模型(1)以檢驗(yàn)國家審計(jì)與農(nóng)村脫貧之間的關(guān)系。

Povertyit=β0+β1SAGIit+β2zit+μi+εit

(1)

2.空間杜賓模型

結(jié)合第二部分的分析，某一省份的農(nóng)村脫貧情況不但受到自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r等因素的影響，而且受到周圍地區(qū)的影響。財(cái)政資金轉(zhuǎn)移支付、區(qū)域一體化項(xiàng)目都會增強(qiáng)區(qū)域貧困之間的聯(lián)動關(guān)系，從而使得農(nóng)村脫貧具有一定的空間自相關(guān)性。根據(jù)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，空間相關(guān)性既可能來自因變量自身，也可能來自自變量及誤差項(xiàng)，因此本文進(jìn)一步采用能夠同時控制農(nóng)村脫貧的空間異質(zhì)性和國家審計(jì)功能發(fā)揮特征的空間杜賓模型(Spatial Durbin Model，SDM)進(jìn)行檢驗(yàn)。此模型可以避免由于遺漏空間滯后項(xiàng)而導(dǎo)致估計(jì)量有偏且不一致的情況，從而避免了可能存在的遺漏變量問題?？紤]到可能存在的內(nèi)生性問題，本文將國家審計(jì)治理指數(shù)的當(dāng)期數(shù)據(jù)和滯后一期數(shù)據(jù)分別引入模型，構(gòu)建空間面板杜賓模型，以期準(zhǔn)確地考察國家審計(jì)治理對農(nóng)村脫貧的影響，模型形式如下：

Povertyit=β0+ρ1WijPovertyjt+β1SAGIit+ρ2WijSAGIjt+β2zit+ρ3Wijzit+μi+γt+εit

(2)

其中，i表示省市；t表示年份；Povertyit表示地區(qū)貧困水平；ρ為本地區(qū)貧困水平對周邊地區(qū)貧困水平的影響系數(shù)，當(dāng)ρ>0時，表明相鄰地區(qū)存在空間溢出效應(yīng)，當(dāng)ρ<0時表明相鄰地區(qū)存在空間負(fù)效應(yīng)。SAGI為國家審計(jì)治理指數(shù)，由國家審計(jì)8項(xiàng)指標(biāo)經(jīng)因子分析后得到。zit為地區(qū)異質(zhì)性控制變量，包括調(diào)整后的實(shí)際GDP和農(nóng)村常住居民人均可支配收入。Wit為空間權(quán)重矩陣，這里采用的是一階Rook鄰近性空間權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平權(quán)重矩陣。μi為地區(qū)效應(yīng)，γt為時間效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

(二)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)說明

本文選取2010—2016年我國31個省市為樣本，原始數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村貧困監(jiān)測報(bào)告(2011—2017)》《中國審計(jì)年鑒(2009—2017)》以及中宏統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(http://edu.macrochina.com.cn)。汪三貴認(rèn)為，改革開放40年來，我國的扶貧工作呈現(xiàn)階段性特征[18]，從2010年開始至今屬于全面小康的扶貧開發(fā)階段，而我國現(xiàn)行農(nóng)村貧困標(biāo)準(zhǔn)從2010年開始使用，且2017年后的扶貧數(shù)據(jù)并不齊全，因此，本文選用2010—2016年的數(shù)據(jù)作為樣本區(qū)間，采用GeoDa軟件和Stata 15.0進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。

農(nóng)村貧困(Poverty)：借鑒龍開勝等的研究[19]，本文選取全國分地區(qū)農(nóng)村貧困人口規(guī)模(SPP)和農(nóng)村貧困發(fā)生率(IOP)作為度量指標(biāo)。根據(jù)《中國農(nóng)村貧困監(jiān)測報(bào)告》的說明，相關(guān)原始數(shù)據(jù)來源于“國家統(tǒng)計(jì)局住戶收支與生活狀況調(diào)查”。

國家審計(jì)(SAGI)：參考鄭石橋等的研究思路[12]，本文從國家審計(jì)治理的產(chǎn)出視角出發(fā)，將國家審計(jì)的批判性作用和建設(shè)性作用指標(biāo)相結(jié)合，并采用因子分析的方法實(shí)現(xiàn)降維，構(gòu)建國家審計(jì)治理指數(shù)。選取的代理變量包括：(1)被審計(jì)單位數(shù)量；(2)審計(jì)查出主要問題金額；(3)審計(jì)移送處理案件數(shù)量；(4)審計(jì)移送處理涉及人員；(5)審計(jì)移送處理涉及金額；(6)審計(jì)問題資金整改金額；(7)審計(jì)提出建議數(shù)量；(8)審計(jì)建議被采納數(shù)量。其中，(1)項(xiàng)至(5)項(xiàng)為批判性作用指標(biāo)，(6)項(xiàng)至(8)項(xiàng)為建設(shè)性作用指標(biāo)。本文采用Stata 15.0對上述8項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行探索性因子分析。結(jié)果表明，上述8項(xiàng)指標(biāo)的KMO值和巴特萊特球體檢驗(yàn)(Batlett’s test of sphericity)均通過，可以提取三個公因子，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為81.84%。接下來，本文根據(jù)不同因子的相對方差貢獻(xiàn)率構(gòu)建國家審計(jì)治理指數(shù)(SAGI)用于實(shí)證檢驗(yàn)。

表2 樣本數(shù)據(jù)變量的描述性統(tǒng)計(jì)

為了盡量降低遺漏變量對回歸結(jié)果的影響，本文在模型中加入了影響農(nóng)村貧困的其他控制變量，包括：(1)調(diào)整后的省級實(shí)際GDP(lrgdp)；(2)農(nóng)村居民人均可支配收入(ldirr)。為降低控制變量的波動性，本文對上述控制變量取自然對數(shù)。相關(guān)變量的統(tǒng)計(jì)描述見表2。

表3 面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)回歸結(jié)果

(三)國家審計(jì)對農(nóng)村脫貧影響的計(jì)量檢驗(yàn)

1.面板模型結(jié)果

本文首先得出了面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型的檢驗(yàn)結(jié)果(如表3所示)。從結(jié)果可以看出，在不考慮空間相關(guān)性的情況下，國家審計(jì)與地區(qū)貧困發(fā)生率(IOP)正相關(guān)且不顯著，與預(yù)期相反，說明國家審計(jì)治理對地區(qū)的相對貧困并未發(fā)生顯著作用，可能的解釋是，在針對財(cái)政扶貧工作實(shí)施的績效審計(jì)中，主要以財(cái)政部和國務(wù)院扶貧辦2008年頒布的《財(cái)政扶貧資金績效考評試行辦法》為依據(jù)，其指標(biāo)體系中只包括貧困人口減少情況，而并未涉及貧困人口比例指標(biāo)，因此地方政府和審計(jì)機(jī)關(guān)可能更加關(guān)注貧困人口的絕對減少情況，而對貧困人口比例是否下降關(guān)注不足。國家審計(jì)與地區(qū)貧困人口數(shù)量(SPP)在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，與預(yù)期一致，說明國家審計(jì)治理對地區(qū)的絕對貧困人口減少是有積極作用的。當(dāng)我們將解釋變量替換為SAGI的滯后1期和滯后2期納入回歸模型時，得到了相似的結(jié)論。控制變量中，省級GDP與被解釋變量正相關(guān)且不顯著，國內(nèi)生產(chǎn)總值的提升并未對農(nóng)村脫貧產(chǎn)生顯著影響，這說明地方政府在扶貧工作中只關(guān)注GDP的增長是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，GDP指標(biāo)并不代表居民財(cái)富的純增加，還包括資源投入，單純依靠“拼資源”帶來的GDP提升顯然是缺乏可持續(xù)性的。另外，農(nóng)村常住人口人均可支配收入與被解釋變量顯著負(fù)相關(guān)，說明提高農(nóng)村居民可支配收入是減貧的重要抓手。

表4 模型變量的空間相關(guān)性檢驗(yàn)

2.空間杜賓模型結(jié)果及模型檢驗(yàn)

對模型進(jìn)行空間計(jì)量分析前，首先需要檢驗(yàn)我國農(nóng)村貧困狀況及其影響因素是否存在空間自相關(guān)。為了保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文分別采用了Moran’s I，Geary’s C和Getis and Ord’s G三種方法進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)[20]?？紤]到上述統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的提出主要針對截面數(shù)據(jù)，本文借鑒何江等及許連和等的計(jì)算方法[21-22]，采用分塊對角矩陣C=It×W代替原有的截面統(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式中的空間權(quán)重矩陣Wit，從而將上述檢驗(yàn)應(yīng)用到面板數(shù)據(jù)分析，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

從檢驗(yàn)結(jié)果來看，所有的檢驗(yàn)都在1%的顯著水平上拒絕原假設(shè)，說明我國農(nóng)村貧困狀況、國家審計(jì)治理及其影響因素均存在空間自相關(guān)。根據(jù)LeSage和Pace、Elhorst提出的模型設(shè)定建議[23-24]，參考Belotti等人的思路[25]，本文以更具一般性的空間杜賓模型(Spatial Dubin Model,SDM)作為起點(diǎn)來分析國家審計(jì)對農(nóng)村脫貧的空間溢出效應(yīng)。由于模型存在固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)的選擇問題，本文首先采用Hausman檢驗(yàn)進(jìn)行判斷。根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，卡方值為23.15，P值為0.0007，在1%水平上顯著，應(yīng)拒絕原假設(shè)，選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。鑒于面板數(shù)據(jù)模型中國家審計(jì)對地區(qū)相對貧困水平IOP的作用并不顯著，在空間杜賓模型中，我們使用SPP作為模型的因變量。此外，由于本研究選擇的數(shù)據(jù)時間跨度小于截面樣本數(shù)量，更適合采用空間固定效應(yīng)模型[26]，而且我國各省存在非常強(qiáng)的個體異質(zhì)性，各省級政府在審計(jì)和脫貧領(lǐng)域均具有較大的政策自主性，理論上固定效應(yīng)更為突出，所以在表5中，我們只報(bào)告了空間固定效應(yīng)和時空雙固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果，采用的空間權(quán)重矩陣分別為一階Rook鄰近性矩陣和以GDP為指標(biāo)的經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣。

從表5的估計(jì)結(jié)果來看，首先，在基于地理鄰近性矩陣的空間固定效應(yīng)模型中，因變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)ρ顯著為正，再次證實(shí)不同省市貧困情況之間存在空間依賴關(guān)系；在時空雙固定效應(yīng)模型以及基于經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣的空間杜賓模型中，因變量的溢出效應(yīng)并不顯著。可能的解釋是，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似的省份之間目前尚缺乏在農(nóng)村脫貧方面的有效交流機(jī)制，不同省份之間的相互影響并不顯著。其次，與面板數(shù)據(jù)模型的檢驗(yàn)結(jié)果相似，國家審計(jì)治理指數(shù)與地區(qū)貧困人口數(shù)量顯著負(fù)相關(guān)，說明國家審計(jì)對地區(qū)絕對貧困的治理作用較為明顯；最后，從國家審計(jì)治理指數(shù)的空間滯后項(xiàng)來看，國家審計(jì)的空間滯后項(xiàng)顯著為負(fù)，表明國家審計(jì)對鄰近省份貧困人口具有顯著的降低作用。

表5 模型回歸結(jié)果

表6 空間計(jì)量模型選擇結(jié)果

鑒于SDM模型能夠同時考慮因變量和自變量的空間異質(zhì)性，空間杜賓模型是空間滯后模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)的一般形式。根據(jù)Belotti等人的思路[25]，本文將對模型進(jìn)行檢驗(yàn)，以最終確定SDM模型的適當(dāng)性。相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示，在表中以空間杜賓模型為基本模型的Wald檢驗(yàn)和Lratio檢驗(yàn)來看，在兩種權(quán)重矩陣下，Wald檢驗(yàn)和Lratio檢驗(yàn)均在1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，表明空間自回歸模型(spatial autoregressive model，SAR模型)和空間誤差模型(spatial error model，SEM模型)并不適用于本文的樣本數(shù)據(jù)。另外，SDM模型的AIC和BIC值均小于Kelejian-Prucha空間模型，或稱SAC模型的AIC和BIC數(shù)值，進(jìn)一步表明SDM模型是較好的擬合模型。

3.空間溢出效應(yīng)估計(jì)

表7報(bào)告了國家審計(jì)對農(nóng)村脫貧的空間溢出效應(yīng)估計(jì)結(jié)果。其中，直接效應(yīng)反映本省國家審計(jì)治理對農(nóng)村貧困的影響；間接效應(yīng)反映了國家審計(jì)治理的空間溢出效應(yīng)；總效應(yīng)反映所有其他地區(qū)的影響。具體來說，在空間固定效應(yīng)模型和時空雙固定效應(yīng)模型中，國家審計(jì)治理能力的提高不僅有利于減少本地區(qū)貧困人口數(shù)量，而且對其他地區(qū)也有顯著的溢出效應(yīng)，且對所有地區(qū)的總效應(yīng)也顯著為負(fù)，審計(jì)減貧效果明顯。

五、結(jié)論與對策

2020年是脫貧攻堅(jiān)決戰(zhàn)決勝、全面收官的關(guān)鍵階段。本文對我國31個省市2010—2016年國家審計(jì)治理與農(nóng)村脫貧情況進(jìn)行探索性空間數(shù)據(jù)分析，并進(jìn)一步采用空間杜賓模型(SDM)實(shí)證研究國家審計(jì)對農(nóng)村脫貧的影響，得到以下初步結(jié)論。

表7 國家審計(jì)的空間溢出效應(yīng)估計(jì)

其一，我國省級國家審計(jì)機(jī)關(guān)的審計(jì)情況與農(nóng)村脫貧均存在顯著的空間自相關(guān)，在地理分布上出現(xiàn)明顯的空間聚集現(xiàn)象。國家審計(jì)與農(nóng)村脫貧情況均存在顯著的空間依賴性，大部分省市與其鄰近省市表現(xiàn)出相似性。某一省份的國家審計(jì)治理效果和農(nóng)村貧困情況與其所在的地理位置即周邊省份的情況有密切的關(guān)系，加強(qiáng)鄰近省份之間的溝通協(xié)調(diào)是發(fā)揮國家審計(jì)治理功能的重要方式。

其二，國家審計(jì)治理能夠在空間和時間兩個層面發(fā)揮治理作用，但治理效果具有一定的選擇性。從檢驗(yàn)結(jié)果看，國家審計(jì)治理對以農(nóng)村貧困人口數(shù)衡量的絕對貧困狀況改善效果顯著，但在樣本期間對農(nóng)村貧困人口比例的影響并不顯著?？赡艿慕忉屖牵壳拔覈毨丝诒壤^高的地區(qū)集中在以新疆、青海、西藏等省份為代表的西部地區(qū)，其脫貧工作仍多以發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟(jì)為主要抓手，而這些地區(qū)地方審計(jì)機(jī)關(guān)的審計(jì)資源相對匱乏，因此，國家審計(jì)的治理效果難以體現(xiàn)。

其三，國家審計(jì)治理能力的提高不僅有利于減少本地區(qū)貧困人口數(shù)量，而且對其他地區(qū)也有顯著的溢出效應(yīng)，且對所有地區(qū)的總效應(yīng)也顯著為負(fù)，審計(jì)減貧效果明顯，說明國家審計(jì)在全面建設(shè)小康社會的“精準(zhǔn)扶貧”階段，在監(jiān)督扶貧資金使用方面發(fā)揮了重要的作用。

綜上，在樣本范圍內(nèi)，我國各地區(qū)的農(nóng)村脫貧情況差異明顯，因此，國家審計(jì)機(jī)關(guān)應(yīng)針對不同地區(qū)的資源稟賦及扶貧工作開展情況，制定更具有針對性的扶貧審計(jì)戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)工作理念的根本性轉(zhuǎn)變，從側(cè)重扶貧資金監(jiān)管轉(zhuǎn)向保障和鞏固扶貧成果，以達(dá)到扶貧審計(jì)動態(tài)全覆蓋的目標(biāo)。具體政策建議如下。

1.進(jìn)一步完善區(qū)域性協(xié)同機(jī)制。扶貧是一項(xiàng)長期而艱巨的任務(wù)。鑒于國家審計(jì)與農(nóng)村脫貧均存在顯著的空間依賴性，有關(guān)部門應(yīng)嘗試在審計(jì)署的統(tǒng)籌下，建立“扶貧審計(jì)區(qū)域性聯(lián)席會議”等區(qū)域性協(xié)同機(jī)制，破除地區(qū)壁壘，促進(jìn)合作與交流，實(shí)現(xiàn)省域間扶貧審計(jì)資源的自由流動與優(yōu)化配置。特別是地方審計(jì)機(jī)關(guān)在制定本地區(qū)扶貧審計(jì)計(jì)劃時，不僅需要關(guān)注本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)條件與狀況，還要通盤考慮周邊地區(qū)的扶貧策略及扶貧審計(jì)的執(zhí)行情況，在區(qū)域性協(xié)同的前提下實(shí)施扶貧審計(jì)，發(fā)揮國家審計(jì)最大的扶貧減貧功效。

2.積極建設(shè)跨區(qū)域協(xié)作平臺。鑒于國家審計(jì)與農(nóng)村脫貧均存在顯著的“高/高聚集”和“低/低聚集”現(xiàn)象，因此，一方面，國家審計(jì)機(jī)關(guān)應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化審計(jì)署、特派辦及地方審計(jì)機(jī)關(guān)之間在扶貧審計(jì)領(lǐng)域的跨區(qū)域溝通機(jī)制，對一些政府審計(jì)資源相對匱乏的空間集聚區(qū)域，國家應(yīng)該在政策層面給予適當(dāng)保障，鼓勵他們與其他審計(jì)資源相對豐富的省份開展跨區(qū)域合作，積極搭建協(xié)作平臺，實(shí)現(xiàn)不同地區(qū)扶貧審計(jì)工作能力的全面提升。另一方面，應(yīng)鼓勵現(xiàn)有貧困地區(qū)與已實(shí)現(xiàn)脫貧地區(qū)之間加強(qiáng)扶貧工作交流，取長補(bǔ)短，相互借鑒，從而共同完成全面脫貧目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展。

3.充分發(fā)揮國家審計(jì)空間溢出效應(yīng)。實(shí)證結(jié)果顯示，某一地區(qū)的國家審計(jì)治理能力對周邊其他地區(qū)有顯著的溢出效應(yīng)，且對所有地區(qū)的總效應(yīng)也顯著為負(fù)。因此，地方審計(jì)機(jī)關(guān)特別是已經(jīng)實(shí)現(xiàn)脫貧的地區(qū)，應(yīng)在加強(qiáng)對扶貧攻堅(jiān)政策落實(shí)和重點(diǎn)資金項(xiàng)目跟蹤審計(jì)的基礎(chǔ)上，實(shí)施扶貧審計(jì)“走出去”戰(zhàn)略，在注重提升自身扶貧審計(jì)能力建設(shè)的同時，將部分審計(jì)資源與其他地區(qū)共享，充分發(fā)揮扶貧審計(jì)對周邊省市的溢出效應(yīng)，助力鄰近地區(qū)盡快實(shí)現(xiàn)全面脫貧。