遲 旭，姚凱文，劉炳文

（華北電力大學(xué)水利與水電工程學(xué)院，北京 102206）

0 引 言

水利工程的開發(fā)往往會(huì)產(chǎn)生大量的移民，隨著172項(xiàng)重大水利工程建設(shè)不斷推進(jìn)，目前移民總數(shù)已增至2 500 萬人左右［1］。水庫移民在發(fā)展過程中面臨著政策不完善、資源緊缺等諸多問題，后期扶持是解決大中型水庫移民問題的重要方式。關(guān)于移民后期扶持的研究有很多，涉及到移民的安置、移民生產(chǎn)生活水平的評(píng)價(jià)和移民工作的績效考評(píng)等多個(gè)方面［2］。從已有的相關(guān)文獻(xiàn)來看，目前關(guān)于后期扶持的評(píng)價(jià)工作多是針對(duì)后扶政策的絕對(duì)影響進(jìn)行研究，對(duì)于后期扶持資金使用效率的研究較為滯后［3］。國外的相關(guān)文獻(xiàn)中基本沒有關(guān)于水庫移民后期扶持資金效率評(píng)價(jià)的研究，以世界銀行為代表的部分國際金融機(jī)構(gòu)對(duì)水庫移民安置的監(jiān)測評(píng)估、評(píng)價(jià)開展了較多的探討與實(shí)踐［4］；WEBBER等研究分析了黃河小浪底工程建設(shè)及安置政策對(duì)當(dāng)?shù)匾泼竦母貤l件及收入水平、收入來源結(jié)構(gòu)的影響［5］，為我國水庫移民后期扶持政策實(shí)施效果監(jiān)測評(píng)估工作提供了參考和指導(dǎo)。國內(nèi)的相關(guān)研究大體可分為兩類：一是對(duì)后扶資金的使用管理流程進(jìn)行研究，如黃健通過具體案例分析了移民資金兩種支付方式（項(xiàng)目扶持、直補(bǔ)資金扶持）的利弊［6］；王珍探討了優(yōu)化后扶資金管理運(yùn)行的相關(guān)策略［7］。二是對(duì)后扶資金使用效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行構(gòu)建，如余偉鳳以社會(huì)認(rèn)可度為綜合指標(biāo)，利用層次分析法和模糊數(shù)學(xué)方法建立了后扶資金分配效果綜合評(píng)價(jià)模型［8］；邵慧敏建立了一套專門適用于水庫移民后期扶持資金使用效益評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，并以萬安水庫為例，對(duì)該指標(biāo)體系進(jìn)行了驗(yàn)證［9］；董玉蘭利用平衡計(jì)分卡設(shè)計(jì)出關(guān)于后期扶持資金績效的評(píng)價(jià)體系，對(duì)江西省水庫移民后期扶持情況及資金使用績效進(jìn)行了評(píng)價(jià)［10］。近年來，隨著后期扶持政策的不斷推進(jìn)，移民的生活水平持續(xù)向好。如何順應(yīng)時(shí)代的發(fā)展，選擇合適的后扶資金使用方向以達(dá)到最佳的使用效果，進(jìn)一步完善庫區(qū)和移民安置區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施條件，拓寬移民增收途徑，避免資金投入的冗余，是實(shí)現(xiàn)后期扶持政策既定目標(biāo)的關(guān)鍵。利用因子分析法的降維作用參與構(gòu)建后扶資金效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，再利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)于該體系進(jìn)行效率測算，分析投入資金與產(chǎn)出效果之間的關(guān)系，尋找后扶資金的實(shí)施效率洼地，有針對(duì)性地進(jìn)行完善和改革，對(duì)優(yōu)化大中型水庫移民后扶資金的使用具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 研究方法

1.1 因子分析法

因子分析法可以通過線性變換將原始的眾多指標(biāo)聚合成數(shù)量較少、且互不相關(guān)的幾個(gè)綜合指標(biāo)，來表達(dá)原始變量中提供的主要信息［11］。本文中利用SPSS軟件對(duì)后扶資金投入產(chǎn)出過程中涉及到的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行因子提取，將因子得分作為新的綜合指標(biāo)的數(shù)值，以便更好地運(yùn)用于DEA模型的計(jì)算。

1.2 歸一化方法

為滿足DEA模型中對(duì)投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)不能為負(fù)值的要求，利用線性函數(shù)對(duì)因子得分結(jié)果進(jìn)行等比例縮放，將因子得分范圍轉(zhuǎn)換到[0.1，1]。本文中使用的歸一化計(jì)算公式為：

式中：f為原始的因子得分?jǐn)?shù)據(jù)；fmax、fmin分別為同一因子在不同決策單元中得分的最大最小值；f'為歸一化后的因子得分?jǐn)?shù)據(jù)。

1.3 DEA方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是將每一個(gè)被評(píng)價(jià)的組織或部門看作一個(gè)決策單元（DMU），以數(shù)學(xué)規(guī)劃模型比較DMU之間的相對(duì)效率的一種效率評(píng)價(jià)方法［3］。DEA方法最突出的優(yōu)點(diǎn)是無需任何權(quán)重假設(shè)，指標(biāo)的權(quán)重為通過DMU的實(shí)際數(shù)據(jù)求得的最優(yōu)權(quán)重，排除了很多主觀因素，具有很強(qiáng)的客觀性，在評(píng)價(jià)多投入—多產(chǎn)出系統(tǒng)的效率方面具有十分明顯的優(yōu)勢［12］。后期扶持相關(guān)資金類型較多，資金使用方向也不盡相同，實(shí)施效果更是涉及移民生產(chǎn)生活中的多個(gè)方面，適合用DEA方法進(jìn)行評(píng)價(jià)，而且可以根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果，分析和調(diào)整非有效DMU，使其實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化，從而為提高DMU效率提供指導(dǎo)性建議。

2 指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)來源

DEA模型對(duì)指標(biāo)體系的建立有一定的要求：①要能真實(shí)、全面地反映評(píng)價(jià)目的；②要注意輸入指標(biāo)和輸出指標(biāo)之間的聯(lián)系，同時(shí)應(yīng)盡量避免輸入或者輸出指標(biāo)內(nèi)部的多重線性關(guān)系；③要保證輸入指標(biāo)和輸出指標(biāo)的多樣性和可得性；④DMU數(shù)量上的選擇應(yīng)為輸入輸出指標(biāo)數(shù)總和的2～3倍為宜。由于和水庫移民后扶資金及實(shí)施效果相關(guān)的指標(biāo)數(shù)量眾多，本文中利用因子分析法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行降維，可以在保留大部分信息的同時(shí)減少指標(biāo)數(shù)量，且降維后形成的綜合指標(biāo)彼此線性無關(guān)，可以更好地實(shí)現(xiàn)DEA模型的計(jì)算。

本文研究數(shù)據(jù)來源于GX自治區(qū)共13個(gè)樣本縣的2021年度大中型水庫移民后期扶持政策實(shí)施情況監(jiān)測評(píng)估報(bào)告。根據(jù)監(jiān)評(píng)報(bào)告，后扶相關(guān)資金可按資金來源、資金類別、資金使用方向進(jìn)行劃分，實(shí)施效果涵蓋移民生產(chǎn)生活條件、收入水平等方面。詳見圖1。

據(jù)了解，2021年各縣項(xiàng)目資金的使用方向主要為美麗家園建設(shè)類項(xiàng)目，實(shí)施效果主要體現(xiàn)在對(duì)移民生活條件、基礎(chǔ)設(shè)施條件的改善；補(bǔ)助資金則大多通過直接補(bǔ)助的方式，將該資金發(fā)放到移民賬戶，以期直接提高移民收入水平。后扶資金投入數(shù)量及資金在不同使用方向上的分配規(guī)模是影響實(shí)施效果的重要因素。為兼顧資金投入數(shù)量及使用方向，同時(shí)考慮各縣移民人數(shù)的差異，選定移民人均完成后扶項(xiàng)目資金數(shù)補(bǔ)助資金數(shù)、其中移民人均完成美麗家園建設(shè)項(xiàng)目資金數(shù)、移民人均補(bǔ)助資金數(shù)、其中移民人均直補(bǔ)資金數(shù)共4個(gè)投入指標(biāo)；根據(jù)后扶資金實(shí)施效果，選定移民人均可支配收入等10個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，構(gòu)建出投入產(chǎn)出指標(biāo)體系。詳見表1。

表1 GX自治區(qū)大中型水庫后期扶持資金使用效率指標(biāo)集Tab.1 Index set of efficiency in the use of later supporting funds for large and medium-sized

3 實(shí)證結(jié)果及分析

本文以13個(gè)樣本縣的2021年度大中型水庫移民后期扶持政策實(shí)施情況監(jiān)測評(píng)估報(bào)告中的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析。選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)詳見表2、表3。

表2 各樣本縣大中型水庫后期扶持資金使用效率投入指標(biāo)數(shù)據(jù)Tab.2 Input index data on the use efficiency of later support funds for large and medium-sized reservoirs in each sample county

表3 各樣本縣大中型水庫后期扶持資金使用效率產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)Tab.3 Output index data of the use efficiency of the later support funds for large and medium-sized reservoirs in each sample county

3.1 因子分析結(jié)果

本文利用SPSS對(duì)投入與產(chǎn)出指標(biāo)分別進(jìn)行因子分析，提取因子并利用最大方差法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)。投入指標(biāo)前兩項(xiàng)因子的初始特征值均>1，且累計(jì)方差貢獻(xiàn)率>75%，因此提取該兩項(xiàng)為投入指標(biāo)因子F1、F2；產(chǎn)出指標(biāo)前四項(xiàng)因子的初始特征值均>1，且累計(jì)方差貢獻(xiàn)率>75%，因此提取該四項(xiàng)為產(chǎn)出指標(biāo)因子T1、T2、T3、T4。詳見表4。

表4 投入與產(chǎn)出指標(biāo)的因子提取Tab.4 Factor extraction of input and output indicators

投入指標(biāo)因子旋轉(zhuǎn)成份矩陣的計(jì)算結(jié)果見表5。為方便觀察，不顯示絕對(duì)值在0.30以下的小系數(shù)。從成份矩陣來看，因子F1主要與移民人均完成后期扶持項(xiàng)目資金數(shù)、其中人均完成美麗家園項(xiàng)目資金數(shù)有關(guān)，包含了項(xiàng)目資金數(shù)量及項(xiàng)目資金分配規(guī)模的信息，可解釋為項(xiàng)目資金指標(biāo)；因子F2主要與移民人均補(bǔ)助資金數(shù)、其中移民人均直補(bǔ)資金數(shù)有關(guān)，包含了移民補(bǔ)助資金數(shù)量及補(bǔ)助資金分配規(guī)模的信息，可解釋為補(bǔ)助資金指標(biāo)。

表5 投入指標(biāo)旋轉(zhuǎn)成份矩陣計(jì)算結(jié)果表Tab.5 Input index rotation component matrix

產(chǎn)出指標(biāo)因子旋轉(zhuǎn)成份矩陣的計(jì)算結(jié)果見表6。為方便觀察，不顯示絕對(duì)值在0.30以下的小系數(shù)。從成份矩陣來看，因子T1主要與人均可支配收入、有效灌溉率、項(xiàng)目受益移民人次占移民總?cè)藬?shù)比重有關(guān)，可解釋為綜合指標(biāo)；因子T2主要與有垃圾收集設(shè)施的組比重、移動(dòng)電話百戶擁有量、汽車百戶擁有量有關(guān)，可解釋為生活條件指標(biāo)；因子T3主要與村組道路硬化率、耕地面積有關(guān)，可解釋為生產(chǎn)條件指標(biāo)；因子T4主要與自來水普及率、人均住房面積有關(guān)，可解釋為居住條件指標(biāo)。

表6 產(chǎn)出指標(biāo)旋轉(zhuǎn)成份矩陣計(jì)算結(jié)果表Tab.6 Output index rotation component matrix

3.2 指標(biāo)歸一化結(jié)果

利用SPSS生成各因子的成分得分系數(shù)矩陣，并得出每個(gè)DMU的投入產(chǎn)出指標(biāo)因子得分。將各項(xiàng)因子得分進(jìn)行歸一化處理，使新的因子得分?jǐn)?shù)據(jù)區(qū)間為[0.1，1]，以便直接用于DEA模型的計(jì)算。最終得出歸一化后的投入產(chǎn)出指標(biāo)如表7所示。

表7 歸一化后的投入產(chǎn)出指標(biāo)Tab.7 Normalized input-output index

3.3 DEA分析結(jié)果

采用DEAP 2.1軟件對(duì)歸一化后的投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，具體計(jì)算結(jié)果如表8、圖2所示。在移民后扶資金使用效率研究中，13個(gè)樣本縣作為13個(gè)DMU，綜合效率值反映各DMU后扶資金使用效率的整體水平，純技術(shù)效率值反映各DMU后扶資金管理和使用的水平，規(guī)模效率值反映各DMU后扶資金分配規(guī)模情況，松弛變量計(jì)算結(jié)果體現(xiàn)各DMU需要改進(jìn)的指標(biāo)情況。

表8 各樣本縣后期扶持資金使用效率計(jì)算結(jié)果Tab.8 Calculation results of later support fund use efficiency of each sample County

分析可知：

（1）從綜合效率的角度分析，13個(gè)樣本縣綜合效率均值為0.773。其中有6個(gè)縣高于平均水平，達(dá)到DEA有效的有4個(gè)縣，分別為R縣、BB縣、XY縣、BL市。CZ區(qū)綜合效率最小，僅為0.472。各縣之間的綜合效率相差較大，部分樣本縣的后扶資金使用效率仍有待提高。

（2）從純技術(shù)效率的角度分析，13個(gè)樣本縣純技術(shù)效率均值為0.967，說明各樣本縣相關(guān)部門關(guān)于后扶資金的管理能力較為成熟、治理體系較為完善。其中有7個(gè)縣達(dá)到了純技術(shù)效率有效，其余樣本縣純技術(shù)效率值較高。純技術(shù)效率最小的縣為LC縣，為0.862，說明其在資金使用管理上仍有一定改進(jìn)空間。

（3）從規(guī)模效率的角度分析，13個(gè)樣本縣規(guī)模效率均值為0.795。其中有4個(gè)縣規(guī)模效率達(dá)到1，說明這些縣后扶資金分配規(guī)模已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)配置；FM區(qū)、LC縣、MS縣、CW縣規(guī)模效率值較低，需要進(jìn)行重點(diǎn)優(yōu)化。

（4）從規(guī)模收益的角度分析，未達(dá)到規(guī)模效率有效的9個(gè)縣均為規(guī)模收益遞減，即若后扶資金分配規(guī)模不變，投入數(shù)量增加，會(huì)導(dǎo)致資金使用效果提升的程度較小、資金使用效率降低。需要通過改善資金投入的分配規(guī)模提高資金使用效率。

（5）從松弛變量的角度分析，產(chǎn)出指標(biāo)松弛變量較小，從整體上看，T3生產(chǎn)條件指標(biāo)和T4居住條件指標(biāo)的產(chǎn)出不足情況較明顯。根據(jù)各縣具體的計(jì)算結(jié)果，可以有效判斷各縣移民最迫切的需求，以此合理選擇后扶項(xiàng)目，針對(duì)性地彌補(bǔ)短板。投入指標(biāo)松弛變量較大，表明目前投入冗余情況較為普遍。分析其原因，一是項(xiàng)目資金方面，經(jīng)過歷年后扶政策的實(shí)施，移民安置區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)基本完善，移民生產(chǎn)生活水平得到明顯提高，但2021年后扶項(xiàng)目資金仍大多分配給提升基礎(chǔ)設(shè)施水平的美麗家園建設(shè)類項(xiàng)目，產(chǎn)生的實(shí)施效果有限，而產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)方面的項(xiàng)目較少，移民以務(wù)農(nóng)為主的生產(chǎn)模式難以得到本質(zhì)改變，因此出現(xiàn)F1項(xiàng)目資金指標(biāo)投入冗余且規(guī)模效率值較低的情況。二是移民補(bǔ)助資金方面，目前移民補(bǔ)助資金大多是直接補(bǔ)助給移民，選擇項(xiàng)目扶持的村組不多，用于進(jìn)行項(xiàng)目扶持的資金數(shù)額較小。但隨著脫貧攻堅(jiān)任務(wù)順利完成，移民脫貧成果鞏固情況良好，低收入移民家庭逐年減少，直接補(bǔ)貼對(duì)移民收入水平的提升效果日漸式微，F(xiàn)2補(bǔ)助資金指標(biāo)效益不明顯，冗余情況較普遍。因此，改善后扶資金投入分配規(guī)模，將項(xiàng)目資金使用方向逐步向扶持發(fā)展生產(chǎn)的方向傾斜，同時(shí)尋求移民補(bǔ)助資金更為有效的使用方向，是減小資金投入冗余，提高資金使用效率的必然選擇。

通過分析CW縣的實(shí)際情況驗(yàn)證計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。DEA計(jì)算結(jié)果顯示，CW縣純技術(shù)效率值為0.886，規(guī)模效率值為0.647。根據(jù)實(shí)地調(diào)查結(jié)果，由于CW縣存在后扶項(xiàng)目實(shí)施進(jìn)度較慢、財(cái)政審批耗時(shí)較長、質(zhì)保金撥付不及時(shí)等情況，導(dǎo)致資金結(jié)存量較大，資金管理水平仍有待提升，因此純技術(shù)效率值在樣本縣中處于較低水平；CW縣2021年完成的后扶項(xiàng)目主要為道路硬化、路燈安裝、文化廣場修建等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面，但在移民的實(shí)際生活中，對(duì)居住條件改善的需求最為迫切，在后扶資金分配和后扶項(xiàng)目選擇上需要進(jìn)一步優(yōu)化，因此規(guī)模效率值較低。后扶資金使用效率計(jì)算結(jié)果與實(shí)際情況相符。

松弛變量計(jì)算結(jié)果顯示，產(chǎn)出指標(biāo)方面，CW縣在T1生產(chǎn)條件、T2生活條件及T3居住條件上存在較重的產(chǎn)出不足的情況，其中居住條件改進(jìn)空間最大。根據(jù)實(shí)地調(diào)查結(jié)果，2021年CW縣樣本村的有效灌溉率為49.0%，有垃圾收集設(shè)施的組比重為46.7%，生產(chǎn)生活條件有待加強(qiáng)；自來水普及率為35%，有部分村組未接入自來水，主要飲用水水源為未經(jīng)保護(hù)的井水和泉水，秋冬季易出現(xiàn)干枯缺水的現(xiàn)象，需要自行前往庫區(qū)打水，居住條件較差，因此居住指標(biāo)產(chǎn)出不足現(xiàn)象較嚴(yán)重。投入指標(biāo)方面，2021年CW縣完成的項(xiàng)目資金中，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)類項(xiàng)目資金數(shù)僅占2.8%，其余均為美麗家園建設(shè)類項(xiàng)目，而人居環(huán)境提升方面僅占0.9%，資金分配規(guī)模與實(shí)際需求出現(xiàn)一定偏離，造成冗余，F(xiàn)1項(xiàng)目資金指標(biāo)松弛變量較大。同時(shí)，CW縣存在新增核定的移民群體，2021年為其領(lǐng)取直接補(bǔ)助的第一年，移民補(bǔ)助資金金額增加，但對(duì)這部分移民收入水平的積極影響不甚明顯，因此F2移民補(bǔ)助指標(biāo)的松弛變量較大。松弛變量計(jì)算結(jié)果與實(shí)際情況相符。

4 結(jié)論及建議

利用因子分析法和DEA模型對(duì)GX自治區(qū)13個(gè)樣本縣的大中型水庫移民后期扶持資金使用效率進(jìn)行了研究，結(jié)果表明：①各樣本縣后扶資金使用的純技術(shù)效率較好，但在資金管理、使用的過程中，仍存在一定不足。②規(guī)模效率是影響綜合效率的主要因素。規(guī)模效率值偏低、規(guī)模收益遞減趨勢普遍、投入指標(biāo)F1、F2松弛變量較大等計(jì)算結(jié)果，均說明資金投入冗余問題較重，目前的資金分配規(guī)模不甚合理。③產(chǎn)出指標(biāo)松弛變量計(jì)算結(jié)果貼合實(shí)際，可利用該結(jié)果作為后扶項(xiàng)目選擇的參考依據(jù)。

基于此，提出以下政策建議：①進(jìn)一步優(yōu)化資金管理和使用的過程。對(duì)于純技術(shù)效率<1的縣，可以具體探究影響后扶資金使用過程中存在的堵點(diǎn)，如項(xiàng)目周期過長、財(cái)政審批工作滯后、預(yù)算與實(shí)際使用資金存在差異等問題，針對(duì)性地進(jìn)行改善，同時(shí)加強(qiáng)對(duì)后扶資金使用過程的監(jiān)管力度。②后扶資金分配規(guī)模應(yīng)及時(shí)做出調(diào)整。目前，GX自治區(qū)移民群體存在產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較低、缺乏規(guī)模經(jīng)濟(jì)和主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)、生產(chǎn)開發(fā)項(xiàng)目進(jìn)展緩慢、實(shí)施率不高等問題，移民地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型還沒有實(shí)現(xiàn)真正意義上的有效破局。建議結(jié)合移民需求，科學(xué)配置資金使用方向，落實(shí)“十四五”規(guī)劃中關(guān)于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)類項(xiàng)目的規(guī)劃目標(biāo)，將后期扶持資金逐漸向扶持發(fā)展生產(chǎn)、建設(shè)移民創(chuàng)業(yè)就業(yè)能力等方面傾斜，以期達(dá)到最優(yōu)的資金使用效率。③依據(jù)需求合理選擇后扶項(xiàng)目實(shí)施內(nèi)容。針對(duì)產(chǎn)出有明顯不足的樣本縣，在制定項(xiàng)目年度計(jì)劃時(shí)可優(yōu)先選擇解決移民生產(chǎn)生活中痛點(diǎn)的項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的后扶資金投入產(chǎn)出配比。