譚秀閣

(西北大學 經(jīng)濟管理學院，陜西 西安 710127)

基于數(shù)據(jù)包絡分析的農(nóng)村金融資源配置效率分析

譚秀閣

(西北大學 經(jīng)濟管理學院，陜西 西安 710127)

摘要：農(nóng)村金融資源配置效率直接影響著農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展，為此，以我國2003—2012年農(nóng)村金融發(fā)展狀況為研究對象，利用數(shù)據(jù)包絡分析方法對我國農(nóng)村金融的整體和各地區(qū)進行了效率評價。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：我國農(nóng)村金融整體情況較好，呈現(xiàn)上升趨勢。但各地效率參差不齊，有些地區(qū)波動較大，有些則較為穩(wěn)定，個別地區(qū)的效率排名一直處于落后狀態(tài)。因此，需要根據(jù)各地實際情況因地制宜地加以改進和完善。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)包絡分析；農(nóng)村金融；配置效率；Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)

0引言

經(jīng)濟學家普遍認為經(jīng)濟的發(fā)展和金融市場關(guān)系密切，因為金融市場能夠提高資本配置效率，進而促進經(jīng)濟增長。同樣地，目前我國正在大力推進的新農(nóng)村建設也需要依靠金融業(yè)的推動。而農(nóng)村金融是服務“三農(nóng)”的主力軍，其有助于優(yōu)化農(nóng)村資源配置和緩解農(nóng)村資金難題，而農(nóng)村金融的良好發(fā)展又要求農(nóng)村金融效率的提高。農(nóng)村金融效率也因此成為農(nóng)村金融體系和金融資源配置水平的衡量指標。近年來，隨著農(nóng)村金融作用的日益凸顯，相關(guān)機構(gòu)對農(nóng)村金融的支持力度也逐步加大。截至2013年末，全國金融機構(gòu)涉農(nóng)貸款余額為已達20.88萬億元，同比增長18.4%，增幅高于全國金融機構(gòu)同期各項貸款4.5個百分點。全國支農(nóng)再貸款余額1 684億元，比年初增加109億元。

如此大的投入是否得到了充分利用？如果效率不高，其影響因素又有哪些？需要做出怎樣的改進呢？這些問題成為各界關(guān)注的重點。如目前關(guān)于農(nóng)村金融效率的研究：谷慎、李成從金融制度缺陷的視角分析了金融資源配置無法滿足帕累托最優(yōu)，認為產(chǎn)權(quán)制度不夠完善和農(nóng)村經(jīng)濟市場化程度較低是引起農(nóng)村金融效率低下的原因[1]98-102；鄧奇志基于功能視角對我國農(nóng)村金融效率狀況進行了分析，并提出了優(yōu)化措施[2]52-55；張兵、許國玉基于Jeffrey Wurgler思想，以江蘇省為研究對象，對其農(nóng)村金融資本配置效率進行了分析[3]54-61。此外，比較典型的實證分析有：姚耀軍和丕禪利用我國1999—2002年農(nóng)村金融數(shù)據(jù)，并采用固定及隨機效應估計法對農(nóng)業(yè)信貸績效進行了實證分析[4]45-49；李國章、耿理想、王秋晨以Jeffrey Wurgler思想為基礎(chǔ)，結(jié)合協(xié)整檢驗和Granger因果關(guān)系檢驗法研究了甘肅省農(nóng)村金融效率[5]64-67；溫濤、熊德平運用數(shù)據(jù)包絡法分析和評價了我國30個地區(qū)的農(nóng)村金融配置效率，并采用Tobit回歸模型對農(nóng)村金融效率的影響因素進行了分析[6]84-91；另外，李季剛、向琳也采用數(shù)據(jù)包絡分析法和Tobit回歸模型相結(jié)合的方法，對農(nóng)村金融效率和影響因素進行了分析[7]40-43；黎翠梅、曹建珍在農(nóng)村金融儲蓄動員效率、儲蓄投資轉(zhuǎn)換效率和投資投向效率進行區(qū)域效率差異分析的基礎(chǔ)上，采用因子分析法做出了綜合評價[8]4-12。以上學者雖然從各自角度，對農(nóng)村金融效率問題進行了分析，但現(xiàn)有研究中基于定性分析的說服力不強，定量分析中采用的方法則存在指標難以量化統(tǒng)一、計算方法要求嚴格等問題，只有數(shù)據(jù)包絡分析法對指標的要求程度最低，也便于掌握和整理。鑒于此，本文選用數(shù)據(jù)包絡分析法，采用能夠?qū)π逝琶龀龈鼮榫珳实某蔇EA模型，從而結(jié)合Malmquist指數(shù)法對農(nóng)村金融效率進行評價并對可能出現(xiàn)的影響因素進行分析，以達到對我國農(nóng)村金融資源配置效率進行動態(tài)分析的目的。

1模型的建立

數(shù)據(jù)包絡分析方法是評價同類部門或單元間相對有效性的決策方法。該方法將每個部門或單元看作一個決策單元(DMU)，每個決策單元具有相同的輸入和輸出指標，通過對輸入、輸出數(shù)據(jù)的綜合分析，DEA模型可以得到每個決策單元的綜合效率值，還能將決策單元進行定級排序，并判斷非有效單元的方向和程度。

1.1C2R模型

本文首先對研究過程所運用的C2R模型和超效率模型進行介紹和分析。

設有n個決策單元(DMU)，每個決策單元都有m種輸入和s種輸出。Xik(i=1,2,…,m)表示第k個決策單元的第i個輸入變量，Yjk(j=1,2,…,s)表示第k個決策單元的第j個輸出變量，由此構(gòu)成C2R模型，如(1)式所示。

minθ

(1)

(1)式中，s-和s+是松弛變量，λ和θ為決策變量，θ值即為被考察決策單元的綜合效率值。此模型用于評價決策單元的技術(shù)效率：純技術(shù)效率和規(guī)模效率的綜合效率。若θ=1，且s+=0，s-=0，則可判定第X個決策單元同時為純技術(shù)效率最優(yōu)和規(guī)模收益不變；若θ<1或者θ=1，且s+≠0或s-≠0，則判定第X個決策單元不同時為純技術(shù)效率最優(yōu)和規(guī)模收益不變。

1.2超效率模型

為了對各個決策單元的效率做出相對精確的比較，我們引入超效率DEA模型：

minθ

(2)

超效率模型和C2R模型在公式表達上僅存在著略微差別，同時，由超效率模型與普通DEA模型計算出的結(jié)果也僅在于有效單元的效率分值不同，但非有效單元的效率分值是一樣的。其原因在于通過超效率模型，得出的θ值有可能會超過1，從而實現(xiàn)對效率分值更精確的計算和比較。

2實證分析

2.1指標的選取

本文在嚴格遵循指標選取原則的基礎(chǔ)上，充分考慮指標的可量化性及數(shù)據(jù)的可獲得性，從人、財、物三個方面選取三個輸入指標，并選取兩個有代表性的輸出指標。

由于目前我國缺乏對農(nóng)村金融的詳細統(tǒng)計信息，同時又經(jīng)過一定的時間跨度，有些指標改變了統(tǒng)計口徑。為此，本文在查閱大量資料的情況下，根據(jù)本文研究的需要，綜合選取了以下輸入指標和輸出指標，詳見表1所示。

表1　 指標名稱及代碼

2.2數(shù)據(jù)來源及說明

本文的數(shù)據(jù)基本來源于《中國統(tǒng)計年鑒》(2004—2013)、《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》(2004—2013)、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》(2004—2013)及《中國財政年鑒》(2004—2013)。以上數(shù)據(jù)覆蓋了我國除西藏自治區(qū)外其余的30個省、自治區(qū)、直轄市。在此，本文運用專門的分析軟件DEAP2.1和EMS1.3。EMS1.3軟件的優(yōu)點在于能夠精確計算各個決策單元的相對效率分值，從而避免了多個決策單元效率值同時為1的問題。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)能夠反映農(nóng)村金融效率的動態(tài)變化，從一定程度上能保證對我國農(nóng)村金融資源分析的動態(tài)性和精確性。

2.3實證結(jié)果分析

下面本文利用DEAP2.1和EMS1.3軟件分別從整體和地區(qū)角度對我國農(nóng)村金融資源配置效率進行分析，以對我國農(nóng)村金融的發(fā)展狀況有一個較為全面的了解。

2.3.1逐年變動分析

本文首先利用DEAP2.1軟件對2003—2012年間我國農(nóng)村金融整體情況進行年份間的對比評價和逐年變動分析，結(jié)果如表2所示。

表2　我國農(nóng)村金融年度效率對比情況

由表2可知，2006年我國農(nóng)村金融達到了效率最優(yōu)，其后的年份里，除2009年效率偏低外，其余年份都基本達到了效率最優(yōu)。因此，2003—2012年，我國農(nóng)村金融效率較為穩(wěn)定。為進一步了解我國農(nóng)村金融在2003—2012年間的發(fā)展情況，本文利用DEAP2.1軟件對我國農(nóng)村金融進行Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分析，從而得到我國農(nóng)村金融的變動情況，結(jié)果如表3所示。

表3　2003—2012年我國農(nóng)村金融Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其它指數(shù)變動情況

表3中，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)也稱為全要素生產(chǎn)率，其值等于其余四個生產(chǎn)率指數(shù)之積。全要素生產(chǎn)率以1為界，表示效率較上一階段的提升或下降，如果全要素生產(chǎn)率大于1，則表示效率提升，其整體運行效率處于上升階段；反之，則處于下降階段。

若從橫向進行Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的分析可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)效率變化指數(shù)、純技術(shù)效率變化指數(shù)及規(guī)模效率變化指數(shù)均為1，說明技術(shù)變化指數(shù)是影響我國農(nóng)村金融生產(chǎn)率指數(shù)變動的最主要因素。另外，從指數(shù)的逐年變動來看，雖然部分年份出現(xiàn)了下降情況，但全要素生產(chǎn)率總體呈現(xiàn)上升趨勢。詳見圖1所示。

圖1　我國30個地區(qū)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)變動情況

2.3.2地區(qū)農(nóng)村金融效率分析

(1)我國各地區(qū)綜合效率分析。為進一步了解我國各地農(nóng)村金融效率，本文采用EMS1.3軟件對我國各個地區(qū)2003—2013年的超效率分值進行計算，并以此進行排名，其結(jié)果如表4所示。

表4　2003—2012年我國各個地區(qū)農(nóng)村金融效率排名

由表4可知，2003—2012年間，北京、天津、上海、海南、青海和寧夏的農(nóng)村金融效率排名一直靠前，而遼寧、山東和湖南的效率排名一直較后。另外，從各個地區(qū)效率排名的波動性來看，北京、黑龍江、河南波動性最大， 其中最佳排名與最差排名間的差距達二十位以上。

(2)典型地區(qū)的效率分析。通過對全國30個地區(qū)的效率排名對比分析發(fā)現(xiàn)，各地區(qū)的效率有極大的差別。為了進一步分析出現(xiàn)這些問題的原因，本文針對各地區(qū)進行具體分析。為此，本文再做以下分析。

第一，投影分析。對效率排名一直居后和排名波動大的5個地區(qū)(遼寧、山東、湖南、北京、黑龍江)進行投影分析，其結(jié)果如表5所示。

由表5可知，對遼寧、山東、湖南、北京、黑龍江5個地區(qū)投入指標X3(金融業(yè)新增固定資產(chǎn)投資)和產(chǎn)出指標Y2(第一產(chǎn)業(yè)人均生產(chǎn)總值)上都存在著投入冗余和產(chǎn)出不足的問題。其中，遼寧存在著投入指標X2(農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)項目銀行貸款額)出現(xiàn)較大程度的投入冗余，北京的X1(金融機構(gòu)職工人數(shù))指標存在輕微的投入冗余。從產(chǎn)出上來看，山東和黑龍江Y2(農(nóng)民人均收入和Y1(第一產(chǎn)業(yè)人均生產(chǎn)總值)也存在較大程度的產(chǎn)出不足。

表5　部分地區(qū)的投影分析結(jié)果

第二，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分解。對遼寧和黑龍江進行Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分解，結(jié)果如表6和表7所示。

表6　遼寧2003—2012年Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)變化情況

表7　黑龍江2003—2012年Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)變化情況

由表6和表7可知，遼寧和黑龍江的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的變動僅受技術(shù)變化指數(shù)的影響。從逐年的變動趨勢來看，兩個地區(qū)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的變動趨勢有所不同。

為了清晰地了解遼寧和黑龍江生產(chǎn)率變化狀況，本文特將遼寧和黑龍江的Malmquist生產(chǎn)率變化狀況繪制成圖，如圖2所示。

由圖2可知，遼寧和黑龍江的變動趨勢，黑龍江的全要素生產(chǎn)率指數(shù)先出現(xiàn)較大下降，之后在1附近徘徊。 而遼寧的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)在整個分析期內(nèi)一直在1附近波動，但波動幅度不太大。

圖2　遼寧和黑龍江Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)變化情況

3結(jié)語

本文通過構(gòu)建DEA模型，對我國農(nóng)村金融資源配置效率從全國和各地區(qū)兩個角度進行了分析，由此發(fā)現(xiàn)我國農(nóng)村金融資源配置效率整體雖然較為穩(wěn)定，但各地區(qū)的金融配置效率差異較大。具體表現(xiàn)為兩種情況。

(1)我國農(nóng)村金融資源配置效率整體較為穩(wěn)定。通過本文分析發(fā)現(xiàn)：除2009年和2011年受世界范圍內(nèi)金融危機的沖擊，我國農(nóng)村金融配置效率略有下降外，其余年份我國農(nóng)村金融效率逐漸提高，尤其從2006年開始，我國農(nóng)村金融效率不僅達到最優(yōu)，而且一直保持了較為穩(wěn)定的狀態(tài)。

(2)我國各地區(qū)農(nóng)村金融配置效率差異較大。通過對我國各地農(nóng)村金融配置效率的對比和排序發(fā)現(xiàn)，各地農(nóng)村金融配置效率還存在較大差別。有些地區(qū)的資源配置效率一直低下，其原因可能是這些地區(qū)存在著不同程度的投入冗余和產(chǎn)出不足問題。為此，我國還需從以下幾個方面進一步提高我國農(nóng)村金融的配置效率。

第一，優(yōu)化農(nóng)村金融管理制度。農(nóng)村金融服務體系必須緊緊圍繞“三農(nóng)”發(fā)展大局，不斷優(yōu)化市場發(fā)展環(huán)境，進一步深化金融發(fā)展政策、監(jiān)管政策的改革，推進我國農(nóng)村金融的生態(tài)環(huán)境建設，完善農(nóng)村金融服務體系的外部環(huán)境，引導涉農(nóng)資金合理流動，提高資金投入的轉(zhuǎn)化效率以及農(nóng)村資金配置的整體效率。

第二，不斷加強金融創(chuàng)新。目前我國很多省份存在著投入過量，但技術(shù)水平有限或重視程度不夠的問題，沒能實現(xiàn)農(nóng)村資金投入產(chǎn)出的良性循環(huán)。為此，國家要鼓勵和引導農(nóng)村金融產(chǎn)品、金融工具和金融服務的創(chuàng)新，擴大農(nóng)村金融的覆蓋面，盡可能實現(xiàn)農(nóng)村金融服務水平的提高。具體來講，就是要從金融產(chǎn)品、服務和渠道等方面加大創(chuàng)新力度，滿足多層次的農(nóng)村金融需求，促進農(nóng)業(yè)增產(chǎn)、農(nóng)民增收和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展，做促進“三農(nóng)”發(fā)展的堅強后盾。

第三，協(xié)調(diào)各項投入的比例關(guān)系。農(nóng)村金融投入不足和投入冗余都會導致農(nóng)村金融配置效率的低下，因為投入若超過一定范圍時，過量的投入不僅不會拉動農(nóng)村金融配置效率，相反會出現(xiàn)諸如資源浪費或資源使用不當?shù)默F(xiàn)象。所以，各地金融部門應結(jié)合本地區(qū)農(nóng)村金融的實際情況，有選擇性地增加或減少投入，以保障農(nóng)村金融各項投入的合理高效利用。

第四，完善農(nóng)村金融服務機制。加強農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境建設，持續(xù)推廣信用村、信用鄉(xiāng)鎮(zhèn)等區(qū)域信用創(chuàng)建，不斷完善農(nóng)村融資擔保機制，加快農(nóng)村產(chǎn)權(quán)制度改革，推進農(nóng)村生產(chǎn)要素資本化進程，建立多元化融資擔保和保險體系，引導農(nóng)村金融機構(gòu)提高對涉農(nóng)貸款投放及農(nóng)村基礎(chǔ)設施投入的比重，并對服務“三農(nóng)”支持力度大的金融機構(gòu)給予一定政策支持。

[參考文獻]

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(責任編輯王栓芹)

Analyses on the Efficiency of Rural Financial Resources Allocation Based on DEA

TANXiuge

(SchoolofEconomicsandManagement,NorthwestUniversity,Xi'an,Shaanxi,710127,China)

Abstract:The allocation efficiency of rural financial resources directly influences the development of rural economy.Because of this,the data of rural financial development in 2003-2012 was studied based on data envelopment analysis (DEA) in order to evaluate the overall and the regional efficiency of our rural financial development.The results show that the overall situation of our rural financial development is better,taking on the upward tendency;but there are some differences between different regions in China,some regions having large fluctuation,some being stable,and the individual region remaining backward.As a result,it is necessary to improve and perfect the allocation of rural financial resources according to the local actual conditions of different regions.

Key words:data envelopment analysis;rural finance;allocation efficiency;Malmquist productivity index

收稿日期：2015-01-15

作者簡介：譚秀閣，女，河北唐山人，西北大學經(jīng)濟管理學院博士研究生，研究方向：世界經(jīng)濟學。

基金項目：西北大學研究生自主創(chuàng)新項目(YZZ13049)。

中圖分類號：F832.5

文獻標識碼：A

文章編號：1008-5645(2016)02-0024-07