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。盡管當前我國已實現(xiàn)全民脫貧，但部分區(qū)域因為貧困程度深、貧困面廣、返貧率高等問題，其脫貧穩(wěn)定性還有待提升，而堅持開發(fā)式幫扶，不斷提高脫貧群體的內(nèi)生發(fā)展能力，是增強區(qū)域脫貧穩(wěn)定性，盡早從鞏固拓展脫貧攻堅成果過渡到鄉(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)涵和對扶貧實踐工作的認識處于動態(tài)演變過程中，逐漸演化到“整村推進”，實現(xiàn)量到質(zhì)的轉(zhuǎn)變。“整縣推進，整村推進”實際上屬于區(qū)域的整體發(fā)展，比較個體發(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。緊跟前期國家精準扶貧開發(fā)戰(zhàn)略，當前鄉(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成為因村施策，分類實施鄉(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)濟活動和空間布局、金融資源、基礎(chǔ)設(shè)施等。在空間經(jīng)濟學(xué)、新經(jīng)濟地理學(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)，有助于更準確地評估和考察相關(guān)政策措施的實施績效和捕捉自我發(fā)展能力分布的精細特征。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)有利要素進行一定的整合，最終使本地區(qū)經(jīng)濟快速、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)計區(qū)域內(nèi)生發(fā)展能力評估指標體系和應(yīng)用適當?shù)姆椒ㄟM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)一評價指標體系，學(xué)者們基于不同研究視角提出不同的指標設(shè)計方案。從整體發(fā)展視角出發(fā)，主要設(shè)計了經(jīng)濟建設(shè)、社會發(fā)展、資源環(huán)境狀況等測度指標；從生態(tài)經(jīng)濟視角看，產(chǎn)業(yè)能力、空間能力、軟實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；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指標；從資本視角看，基于人力資本、經(jīng)濟資本、自然資本和社會資本出發(fā)構(gòu)建指標體系；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)新能力為評價系統(tǒng)。總體而言，這些指標包括區(qū)域中人、社會、生態(tài)、資源、經(jīng)濟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個方面構(gòu)建民族地區(qū)自我發(fā)展能力指標體系，應(yīng)用因子分析法進行測度和評價，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)精準度不夠，影響評價結(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)村振興重點幫扶縣最多的中國西部云南省為例，利用云南省精準扶貧大數(shù)據(jù)平臺獲取云南省下轄16個州(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個州(市)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的空間格局進行探析，由此深入了解基于村級層面的云南省16個州(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

云南省是一個集邊疆、民族、山區(qū)、跨境四位一體的欠發(fā)達省份。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個村脫貧出列。從各個地州來看，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)來源和指標選擇

本研究數(shù)據(jù)主要來源于云南省精準扶貧大數(shù)據(jù)平臺、《云南省脫貧攻堅數(shù)據(jù)報告(2017—2019年)》《中國統(tǒng)計年鑒》《云南省統(tǒng)計年鑒》，以及各州(市)統(tǒng)計年鑒和相關(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))。

在進行脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力評估時，評價指標的選取對結(jié)果準確性和可信度均產(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個方面對區(qū)域自我發(fā)展能力進行分析；徐孝勇等構(gòu)建人類資本生產(chǎn)能力、社會發(fā)展能力和資源環(huán)境承載能力3個二級指標7個三級指標對集中連片特困地區(qū)縣域自我發(fā)展能力進行測度。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)展能力評價指標體系，不同于國家級和省級的統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)特點，主要借助云南省精準扶貧大數(shù)據(jù)平臺的基礎(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)出評價指標體系，主要從地理環(huán)境、人口及勞動力狀況、醫(yī)療衛(wèi)生和社會保障、生產(chǎn)生活條件4個方面構(gòu)建投入指標，從經(jīng)濟收入構(gòu)建產(chǎn)出指標。

1.2.1 投入指標

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，即不是山區(qū)村占比。該指標的計算方法為各州(市)中不是山區(qū)村的脫貧村個數(shù)與該州(市)全部脫貧村個數(shù)之比。

1.2.1.2 人口及勞動力狀況 已有研究從外出勞動力比例、勞動力比例、勞動力文化素質(zhì)、人口密度等方面構(gòu)建人口和勞動力狀況指標，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，本級指標下除選取勞動力人口占比和外出務(wù)工人口占比2個指標外，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個指標作為人口及勞動力狀況的具體測度指標。

1.2.1.3 醫(yī)療衛(wèi)生和社會保障 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)老保險比例作為醫(yī)療衛(wèi)生和社會保障的測度指標，本研究參考前人的研究成果，也選用這2項指標。

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)生活條件的評價指標。考慮到當前鄉(xiāng)村振興的戰(zhàn)略重點，本研究選擇非危房占比、有公共衛(wèi)生廁所村占比、有垃圾集中堆放點村占比、人均耕地面積4個指標作為生產(chǎn)生活條件的具體測度指標。

1.2.2 產(chǎn)出指標 在應(yīng)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)對內(nèi)生發(fā)展能力進行測度時，學(xué)者們主要選取經(jīng)濟收入作為產(chǎn)出指標。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個具體指標作為產(chǎn)出指標(表1)。

1.3 研究方法

當前，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、機器學(xué)習(xí)法等對區(qū)域發(fā)展進行測度。Sun等應(yīng)用熵權(quán)TOPSIS法對四川省成都市雙流縣4個“一村一品”專業(yè)村的經(jīng)濟效益進行評價和排序，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)計劃MGNREGA項目中的資源利用和就業(yè)創(chuàng)造績效進行評價，并選擇3個支出指標作為投入?yún)?shù)，5個創(chuàng)造就業(yè)指標作為產(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，進而通過方案調(diào)整使其與最佳狀態(tài)相當，可以有效節(jié)省總支出并提高項目績效。鑒于DEA評價法可用于多輸入多輸出，且不需要設(shè)定輸入和輸出指標之間的顯性表達式，具有很強的客觀性，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)展能力進行評價。由于本研究的決策單元DMU為16個[(云南省下轄16個州(市))]，按照通常的規(guī)則，輸入輸出指標不宜超過DUM數(shù)量的1/3，因此本研究在應(yīng)用DEA進行分析前，對12個投入指標應(yīng)用主成分分析法進行降維處理，最終得到2個投入主成分，2個產(chǎn)出指標，共計4個指標，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個州(市)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的空間屬性進行判定。

表1 脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力評估指標體系

1.3.1 主成分分析法 主成分分析法是一種降維方法，可以將多個相關(guān)變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個不相關(guān)的變量，從而達到降低維度的目的。本研究所涉及的脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力評估指標體系的各投入指標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指標間的相關(guān)性，并根據(jù)累計貢獻率構(gòu)建新的指標。

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)用于對被評價對象進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。該方法通過計算所有決策單元(DMU)實際生產(chǎn)點與生產(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其相對有效性。在DEA方法中，最經(jīng)典的是CCR(規(guī)模報酬不變)模型和BCC(規(guī)模報酬可變)模型。鑒于實際生產(chǎn)中多為規(guī)模報酬可變，因此本研究選用BCC模型進行測度。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=1,≠0且≠0時，決策單元為弱有效；當=1,=0且=0時，則決策單元有效，當<1時，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等對其進行了拓展、與DEA結(jié)合應(yīng)用。該方法利用不同時期距離函數(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)進步指數(shù)，技術(shù)進步指數(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)進步指數(shù)(TC)；Malmquist指數(shù)進一步分解為純技術(shù)效率、規(guī)模效率和技術(shù)進步指數(shù)：Malmquist指數(shù)(TFC)=純技術(shù)效率(PTE)×規(guī)模效率(SE)×技術(shù)進步指數(shù)(TC)。其中

式中：、+1分別表示第時期到第(+1)時期的投入量；、+1分別表示第時期到第(+1)時期的產(chǎn)出量；(,)、+1(+1,+1)分別表示決策單元在第時期到第(+1)時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))進行過詳細探討，本研究不再贅述其具體計算方法和計算過程，可參看蔡進等的研究。

2 結(jié)果與分析

2.1 主成分分析降維

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

表2 投入指標主成分分析結(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()、有垃圾集中堆放點村占比()、人均耕地()等10個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

進而得到2個主成分在云南省及16個州(市)上的得分，對其進行標準化處理，將2個主成分p、p與產(chǎn)出指標、進行下一步的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 利用上述評價指標體系和相關(guān)數(shù)據(jù)，選取規(guī)模報酬可變(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)進行測算(表4)。根據(jù)DEA模型，技術(shù)效率值為1時，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10百分點以上。2018年DEA有效為曲靖、保山、臨滄、紅河、版納、大理、德宏、迪慶等8個州(市)，2019年DEA有效為普洱、臨滄、楚雄、文山、版納、德宏等6個州(市)，這2年DEA均有效的州(市)共3個。這幾個州(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，全部達到0.8以上水平，說明云南省在前期精準扶貧政策的有效實施中，技術(shù)管理水平、資源配置能力和資源使用效率均達到較高水平，實際投入產(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)實情況，因為2019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)模報酬來看，2018年分別有1個規(guī)模報酬遞減州(市)和6個規(guī)模報酬遞增州(市)，2019年分別有4個規(guī)模報酬遞減州(市)和4個規(guī)模報酬遞增州(市)，從云南省整體來看，2018、2019年均屬于規(guī)模報酬遞增。因此，對于規(guī)模報酬遞減的州(市)，應(yīng)通過減少投入來增加產(chǎn)出；對于規(guī)模報酬遞增的州(市)，應(yīng)通過增加投入實現(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個州(市)，在0.8～0.9之間的有5個州(市)，僅有2個州(市)低于0.8；2019年技術(shù)效率大于0.9的有8個，在0.8～0.9之間的有4個，僅有2個州(市)低于0.8；這2年平均有11個州(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，僅有個別州(市)較弱，為穩(wěn)定脫貧成效及推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略進程，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)]有隨時間的推移呈上升趨勢。有8個州(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以達到目標值0.614 5；主成分p松弛變量需減少0.054 0以達到目標值0.665 3；產(chǎn)出要素松弛變量需增加 8.755 6，其目標值才能達到最優(yōu)水平下的53.150 6%；產(chǎn)出要素松弛變量需增加3.963 7，其目標值才能達到最優(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)率變動情況進行分析，結(jié)果見表7。2018—2019年云南省的Malmquist指數(shù)大于1。從各個州(市)來看，有8個州(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)進步指數(shù)組合而成，云南省的技術(shù)進步指數(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)出效率的增長動力主要來源于技術(shù)進步。從各個州(市)來看，只有麗江、普洱、文山3個州(市)的技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進步指數(shù)均大于1，即這3個州(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)計量<0，表明云南省脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力在空間上為負相關(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)略的實施及相關(guān)政策措施的出臺，各地的發(fā)展力度進一步加大，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，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)

為進一步揭示云南各個州(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個州(市)，玉溪市無脫貧村；2019年對應(yīng)14個州(市)，昆明市和玉溪市無脫貧村]。根據(jù)Moran’s I散點圖，2018年位于第一象限的州(市)有2個，位于第三象限的州(市)有2個，即有4個州(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，位于第三象限的州(市)有4個，即有8個州(市)對應(yīng)空間正相關(guān)，占比57.14%。這進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，可能是因為以下2個方面的原因：一是這2個州(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的5個州(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個州(市)脫貧村內(nèi)生發(fā)展能力的現(xiàn)實狀況和空間格局，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)療和社會保障、人口及勞動力素質(zhì)、經(jīng)濟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，從各個州(市)來看，臨滄市、西雙版納州和德宏州的投入產(chǎn)出已達最優(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個州(市)中的末列，是脫貧穩(wěn)定和鄉(xiāng)村振興攻堅重點需要攻克的區(qū)域，有待進一步加大支持力度，保障順利實現(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，即更多州(市)的內(nèi)生發(fā)展能力隨著時間的推移有所上升；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)出增長動能主要由技術(shù)進步引致；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，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，進一步說明空間集聚性增強和區(qū)域差異性縮小；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，不能放松零星點(諸如曲靖市這類整體內(nèi)生發(fā)展能力較強，但區(qū)域內(nèi)也存在散點式分布的內(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)展能力是增強區(qū)域自我發(fā)展動力，穩(wěn)定脫貧成效，助推鄉(xiāng)村振興，甚至避免返貧的重點工作。16個州(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)定風險。因此，要增強脫貧村內(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)略實施，需要從以下幾個方面加以提升和推進。

一是進一步加大各項投入，由此不斷推進產(chǎn)出水平的提升，增強脫貧村的內(nèi)生動能。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，需要不斷加大各項投入支持力度并完善各項幫扶政策，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態(tài)識別和管理，精準識別，確保將確實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。目前對低保戶實行分類管理，動態(tài)調(diào)整，其原則是 “能進能出”“應(yīng)保盡保”，其中A類半年調(diào)整1次，B和C類3個月調(diào)整1次。當前在鄉(xiāng)村實踐工作中，低保戶識別和調(diào)整的程序是首先由村民小組實施民主評議，然后由“村兩委”研究決定，再上報鄉(xiāng)(鎮(zhèn))審核。這種方式表面上看起來非常民主，但在具體實施中，村民小組中權(quán)威人員的有意傾向、村民小農(nóng)意識(我家得不到低保，你也別想得到，我誰都不贊成)等均會影響評議結(jié)果的公正性，而“村兩委”一般不會調(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。因此，建議低保戶的識別和調(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)議機制，保障對評議結(jié)果有異議的村民按照規(guī)定程序進行申述，并由上一級實施復(fù)議。第二，加大技術(shù)培訓(xùn)力度，建立勞動力轉(zhuǎn)移的長期保障機制。政府在制定技術(shù)培訓(xùn)方案之前，首先應(yīng)通過實地調(diào)研了解各個脫貧村農(nóng)戶真正需要的技術(shù)，再根據(jù)需求進行相關(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)達地區(qū)的企業(yè)建立長期的勞務(wù)轉(zhuǎn)移合作機制，保障勞動力的順利轉(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)展動能等均具有重要作用。通過對大學(xué)生村官實施公務(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)展新動能。第四，不斷提升集體經(jīng)濟、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、積極引進學(xué)者專家、企業(yè)家建立合作機制等方式給村集體經(jīng)濟、農(nóng)民合作社、鄉(xiāng)(鎮(zhèn))企業(yè)注入活力，推動其快速發(fā)展，帶動脫貧村農(nóng)戶致富。第五，進一步加強醫(yī)療保險和養(yǎng)老保險的宣傳力度，逐步實現(xiàn)脫貧村脫貧戶100%的參保。第六，掌握無公共衛(wèi)生廁所、無垃圾集中堆放點的脫貧村的具體情況，并由相應(yīng)脫貧村制定資金需求計劃和實施方案，逐級上報完善后實施，實現(xiàn)衛(wèi)生廁所和垃圾集中堆放點的全覆蓋。第七，通過駐村干部、大學(xué)生村官和“村兩委”，進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成為阻礙鄉(xiāng)村振興的絆腳石。相對富裕州(市)在推進鄉(xiāng)村振興的進程中，在全面振興鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)、生態(tài)環(huán)境、鄉(xiāng)風文明、生活富裕、鄉(xiāng)村治理的同時，還要通過各專項投入的支持和各項幫扶政策的完善，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行幫扶，實施經(jīng)濟富裕村、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。