宋夢(mèng)飛　蔣志輝　吳秋屹

本文采用DEA-Malmquist模型對(duì)我國(guó)西部11個(gè)地區(qū)2010—2020年的農(nóng)村金融支農(nóng)效率進(jìn)行測(cè)算，并通過Tobit模型對(duì)農(nóng)村金融支農(nóng)效率的影響因素進(jìn)行分析。結(jié)果表明：2018年以前西部農(nóng)村金融支農(nóng)效率較低且上下波動(dòng)，2018年以后西部農(nóng)村金融支農(nóng)效率提升明顯;西部地區(qū)農(nóng)村金融支農(nóng)效率的區(qū)域差異明顯;收入結(jié)構(gòu)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)村金融效率具有正向影響，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和種植結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)村金融效率具有負(fù)向影響。因此，應(yīng)加大農(nóng)村人才培養(yǎng)，加強(qiáng)金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新;加快推進(jìn)西部地區(qū)農(nóng)村金融市場(chǎng)化改革;加大西部地區(qū)金融的機(jī)構(gòu)規(guī)模和金融服務(wù)力度;擴(kuò)大特色產(chǎn)業(yè)信貸的金融支持。

“三農(nóng)”問題關(guān)系著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。雖然國(guó)家不斷加大金融對(duì)“三農(nóng)”的支持力度，但是由于農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性，“三農(nóng)”亟待解決發(fā)展問題。農(nóng)村金融作為國(guó)家支持“三農(nóng)”發(fā)展的重要橋梁，農(nóng)村金融在促進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展和農(nóng)民增收，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)揮著重要的作用。我國(guó)西部地區(qū)地緣遼闊但人口卻相對(duì)稀少和分散，70.6%國(guó)土面積僅生活了27.2%的全國(guó)人口，其中47.08%為農(nóng)村人口。農(nóng)村人口比重較高，第一產(chǎn)業(yè)占比相對(duì)較大，二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展滯后是西部地區(qū)普遍存在的問題。農(nóng)村金融是西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民增收不可或缺的工具，西部地區(qū)農(nóng)民對(duì)農(nóng)村金融的需求較大，但西部地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展緩慢，農(nóng)村地區(qū)長(zhǎng)期存在農(nóng)村金融發(fā)展滯后的現(xiàn)象，金融產(chǎn)品和服務(wù)不能有效滿足農(nóng)民的需要。

近幾年的中央一號(hào)文件以及“十四五”規(guī)劃中都提到要把金融資源向農(nóng)村傾斜，特別是“少、邊、窮”地區(qū)，把金融資源更多運(yùn)用到農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展最需要的環(huán)節(jié)和領(lǐng)域，更好地滿足鄉(xiāng)村振興多樣化的需求。對(duì)西部農(nóng)村地區(qū)的金融支持如果僅通過擴(kuò)大支農(nóng)規(guī)模，而忽視支農(nóng)效率問題，那么國(guó)家對(duì)西部的金融支持就不能達(dá)到預(yù)期的效果。特別是在脫貧攻堅(jiān)和鄉(xiāng)村振興有效銜接的關(guān)鍵時(shí)期，我國(guó)西部地區(qū)農(nóng)村金融的支農(nóng)效率如何？它是否能有效為西部農(nóng)村地區(qū)服務(wù)？如何才能為西部農(nóng)村地區(qū)更高效的服務(wù)？都是當(dāng)前需要研究的重要問題。

一、國(guó)內(nèi)外研究概況

農(nóng)村金融效率是指運(yùn)用DEA模型對(duì)農(nóng)村金融的投入和產(chǎn)出進(jìn)行計(jì)算得出農(nóng)村金融的全要素生產(chǎn)率以及全要素生產(chǎn)率分解。目前很多學(xué)者都對(duì)農(nóng)村金融的效率進(jìn)行研究，但是角度有所不同。在農(nóng)村金融的資源配置效率上，向琳等以省際視角對(duì)各省區(qū)市的農(nóng)村金融資源配置效率進(jìn)行評(píng)價(jià)和比較，并分析了各省區(qū)市影響農(nóng)村金融資源配置效率的因素。之后有學(xué)者從西部地區(qū)出發(fā)對(duì)農(nóng)村金融的配置效率進(jìn)行研究，還有學(xué)者對(duì)山東、浙江省的農(nóng)村金融配置效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。學(xué)者們的研究證實(shí)東部農(nóng)村金融資源配置效率整體上高于中部和西部。東部地區(qū)規(guī)模效率偏低，而西部地區(qū)主要是管理水平較低，缺少相關(guān)的管理人員。在農(nóng)村金融的扶貧效率上，陳銀娥等從省際面板數(shù)據(jù)分析我國(guó)農(nóng)村金融的扶貧效率及空間關(guān)聯(lián)分析，認(rèn)為我國(guó)農(nóng)村金融的扶貧效率在空間上具有顯著的區(qū)域聚集效應(yīng)。張弘運(yùn)用2012—2018年的面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析得出金融發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、扶貧貸款投向等因素對(duì)甘肅省的金融扶貧效率有顯著的正向影響。還有學(xué)者11研究了云南省的農(nóng)村金融扶貧效率，也得出了相似的結(jié)論。在農(nóng)村金融支農(nóng)效率的研究上，許多學(xué)者的研究都認(rèn)為：農(nóng)村金融效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于城市金融效率，主要原因是沒有充分發(fā)揮金融支農(nóng)的作用。王頌吉等12通過改革開放以來40年的面板數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，認(rèn)為農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率主要受涉農(nóng)貸款運(yùn)用于支農(nóng)活動(dòng)效率的影響，并且在研究階段內(nèi)，農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率呈上下波動(dòng)。吳劉杰等通過2009—2016年的數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)各省市農(nóng)村金融支農(nóng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)農(nóng)村金融支農(nóng)效率整體是下降的，但有不斷改進(jìn)的趨勢(shì)。彭健14利用三階段DEA模型研究了我國(guó)2012年的農(nóng)村金融支農(nóng)效率，研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)金融支農(nóng)效率的區(qū)域差異明顯，財(cái)政支農(nóng)和農(nóng)村固定資產(chǎn)投資有利于金融支農(nóng)效率的提高，農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平、城鄉(xiāng)收入差距和自然災(zāi)害不利于金融支農(nóng)效率的提高。李福祥等15運(yùn)用2008—2014年面板數(shù)據(jù)的甘肅省農(nóng)村金融支農(nóng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，認(rèn)為農(nóng)村金融制度不完善和管理水平落后是甘肅省農(nóng)村金融支農(nóng)效率不高的主要原因。

現(xiàn)有文獻(xiàn)圍繞農(nóng)村金融支農(nóng)效率問題展開了較為系統(tǒng)的分析，為研究農(nóng)村金融支農(nóng)效率提供了較為成熟的思路和視角。但是，目前研究對(duì)于我國(guó)廣大農(nóng)村區(qū)域，特別是西部欠發(fā)達(dá)的農(nóng)村地區(qū)尚有不足。首先，在研究區(qū)域上，我國(guó)研究者大多將全國(guó)或者全省數(shù)據(jù)納入統(tǒng)計(jì)，分析省際間或省內(nèi)的差異，較少有研究立足于西部地區(qū)。其次，研究時(shí)間上，目前的研究大部分基于2017年之前，最近的研究，特別是鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提出以來的研究較少。再次，在指標(biāo)的選取上，學(xué)者們大多數(shù)都以涉農(nóng)貸款、每萬(wàn)人擁有金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)和金融機(jī)構(gòu)從業(yè)人員數(shù)為投入指標(biāo)，以第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)戶人均純收入作為產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行研究，在指標(biāo)的選擇上不能有效地代表農(nóng)村金融投入和產(chǎn)出。本文則在投入和產(chǎn)出指標(biāo)上從“三農(nóng)”角度做了一定的補(bǔ)充，以2010～2020年西部十一個(gè)地區(qū)的農(nóng)村金融數(shù)據(jù)的面板數(shù)據(jù)，使用DEA-Malmquist和Tobit模型對(duì)西部地區(qū)農(nóng)村金融的支農(nóng)效率及影響因素進(jìn)行研究，為優(yōu)化西部農(nóng)村金融的利用效率提供思路。

二、西部地區(qū)農(nóng)村金融發(fā)展?fàn)顩r分析

（一）西部地區(qū)金融機(jī)構(gòu)資源配置狀況

根據(jù)《中國(guó)區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2010～2019年西部11個(gè)地區(qū)（不包括西藏）每萬(wàn)人擁有的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的數(shù)量見圖1所示。

用各地區(qū)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)數(shù)量比上農(nóng)村人口數(shù)（萬(wàn)人）來表示每萬(wàn)人擁有農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)數(shù)量，反映了各個(gè)地區(qū)農(nóng)村金融的資源稟賦水平。從整體上看，各地區(qū)農(nóng)村金融資源配置差異明顯。內(nèi)蒙古人均擁有金融機(jī)構(gòu)的數(shù)量最高，2019年內(nèi)蒙古農(nóng)村每萬(wàn)人擁有的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的數(shù)量為2.83個(gè);新疆、甘肅、云南處于較低水平，每萬(wàn)人擁有的金融機(jī)構(gòu)的數(shù)量均小于1，其中新疆最低，在2019年僅為0.54，內(nèi)蒙古每萬(wàn)人擁有農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)數(shù)量是新疆的5.24倍，地區(qū)差距較為明顯;貴州、四川、陜西、重慶、青海、寧夏和廣西的每萬(wàn)人擁有的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)數(shù)量較為接近，均在1和2之間浮動(dòng)。從3年的變化看，新疆、云南、四川、青海、廣西均表現(xiàn)出緩慢上升，其他地區(qū)有小幅的增減，總體發(fā)展較為平穩(wěn)。綜合來看，現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)反映出了西部地區(qū)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)資源配置的不平衡。

（二）西部各地區(qū)人均涉農(nóng)貸款情況

人均涉農(nóng)貸款金額的大小反映了農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)支農(nóng)的力度，用涉農(nóng)貸款余額比上農(nóng)村總?cè)丝跀?shù)（萬(wàn)人）來表示人均涉農(nóng)貸款金額，西部各地區(qū)人均涉農(nóng)貸款情況如圖2所示。

對(duì)于西部各地區(qū)農(nóng)村而言，人均涉農(nóng)貸款越大，說明農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)對(duì)該地區(qū)農(nóng)村資金的供給越大，農(nóng)村金融的支農(nóng)力度越大，越有利于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。在西部各地區(qū)中，內(nèi)蒙古的人均涉農(nóng)貸款金額最大，在2019年達(dá)到了90654.14萬(wàn)元，青海次之，為81574.54萬(wàn)元，甘肅的人均涉農(nóng)貸款金額最小，2019年為26848.23萬(wàn)元，新疆和廣西人均涉農(nóng)貸款金額較小，略高于甘肅。從年變化幅度看，除貴州外，其余地區(qū)變化幅度叫較小。貴州省人均涉農(nóng)貸款金額從2017年的45274.84萬(wàn)元增加到2019年的65937.20萬(wàn)元，年平均增長(zhǎng)率達(dá)到了20.9%，發(fā)展速度較快?？傮w來看，西部各地區(qū)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)支農(nóng)力度的區(qū)域差異明顯，但是各地區(qū)額人均涉農(nóng)貸款金額都在逐年上升。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）研究方法

DEA-Malmquist指數(shù)方法是DEA與Malmquist方法結(jié)合，它不用考慮數(shù)據(jù)量綱問題，通過對(duì)樣本的面板投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)來測(cè)算在考察期不同的決策單元（DMU）的全要素生產(chǎn)率指數(shù)，全要素生產(chǎn)率指數(shù)如公式（2）所示可以分解為4種效率指數(shù)。如果設(shè)點(diǎn)（Xt，Yt）表示t時(shí)期的投入，點(diǎn)（Xt+1，Yt+1）表示周期t+1時(shí)期的產(chǎn)出，那么根據(jù)Malmquist方法，第i個(gè)DMU從t時(shí)期到t+1時(shí)期的Malmquist指數(shù)為：

Mi表示不同決策單元在不同時(shí)期沿不同生產(chǎn)前沿面所反映出來的生產(chǎn)效率的變化;技術(shù)進(jìn)步指數(shù)表示在投入不變的前提下，由于技術(shù)的變動(dòng)使生產(chǎn)函數(shù)整體向外移動(dòng)，使得產(chǎn)出增加;技術(shù)效率是DMU在一定的投入下，對(duì)資源的利用效率;純技術(shù)效率反映了在一定的要素投入下，自身的管理水平以及相關(guān)制度對(duì)效率的影響;規(guī)模效率表示在一定的管理水平下，該DMU的規(guī)模變動(dòng)是否產(chǎn)生了規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，它們共同作用影響全要素生產(chǎn)率Mi的值。當(dāng)M_i>1時(shí)，表明該DMU從t到t+1時(shí)期效率提高，當(dāng)Mi=1則表示在t到t+1時(shí)期效率水平不變，當(dāng)M_i<1則表示t到t+1時(shí)期效率水平下降。

（二）研究指標(biāo)與樣本數(shù)據(jù)選取

農(nóng)村金融支農(nóng)效率的測(cè)度在參考了其他學(xué)者指標(biāo)選取，同時(shí)根據(jù)本文研究?jī)?nèi)容對(duì)投入和產(chǎn)出進(jìn)行了擴(kuò)充，表1為投入和產(chǎn)出指標(biāo)的選取。在投入指標(biāo)的選取上，主要農(nóng)村金融發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)農(nóng)村投資力度兩個(gè)維度，農(nóng)村金融發(fā)展水平用農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的數(shù)量和金融機(jī)構(gòu)的從業(yè)人數(shù)表示，支持農(nóng)業(yè)發(fā)展水平主要用財(cái)政支農(nóng)金額和涉農(nóng)貸款余額表示;在產(chǎn)出指標(biāo)的選取上，從農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民三個(gè)方面，分別來測(cè)度各省區(qū)市“三農(nóng)”發(fā)展水平。

樣本數(shù)據(jù)的選?。罕疚倪x取2010—2020年西部各省、自治區(qū)和直轄市（不包括西藏）的面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來源于2010—2020年各地區(qū)的區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告、《中國(guó)城鄉(xiāng)建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省區(qū)市統(tǒng)計(jì)年鑒、政府統(tǒng)計(jì)部門網(wǎng)站等。其中，由于2018年之后涉農(nóng)貸款余額不再公布，2018年之后的涉農(nóng)貸款余額從各地區(qū)的區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告整理得出;由于統(tǒng)計(jì)年鑒2016年之后不再公布農(nóng)村生活污水和生活垃圾的處理率，所以各省區(qū)市農(nóng)村生活污水和生活垃圾的處理率用有生活污水處理鄉(xiāng)的比例乘以行政村總個(gè)數(shù);財(cái)政支農(nóng)金額為財(cái)政支出中的農(nóng)林水事務(wù)支出;農(nóng)民可支配收入在2013年以內(nèi)為農(nóng)民純收入，在2013年之后為農(nóng)民可支配收入。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）西部地區(qū)農(nóng)村金融效率測(cè)度結(jié)果

本文運(yùn)用DEAP軟件對(duì)西部地區(qū)農(nóng)村金融的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，2010年至2020年西部地區(qū)農(nóng)村金融支農(nóng)效率及其分解情況見表2和表3。

根據(jù)表2數(shù)據(jù)，西部地區(qū)整體的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)發(fā)展水平的全要素生產(chǎn)指數(shù)出現(xiàn)明顯波動(dòng)，但整體呈現(xiàn)螺旋式上升趨勢(shì)。在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提出以前，即2010—2017年期間，西部整體的農(nóng)村金融效率呈現(xiàn)上下波動(dòng)且全要素生產(chǎn)率較低，2018—2020年期間西部地區(qū)整體的農(nóng)村金融支農(nóng)效率逐步上升，并且全要素生產(chǎn)率均大于1，達(dá)到了技術(shù)前沿面。說明自鄉(xiāng)村振興提出以來，西部地區(qū)農(nóng)村金融的利用效率在不斷提高。在2010—2012年期間，西部地區(qū)全要素生產(chǎn)率指數(shù)小于1，根據(jù)全要素生產(chǎn)率指數(shù)的分解情況看，主要是技術(shù)進(jìn)步效率抑制了全要素生產(chǎn)率指數(shù)的合成，表明當(dāng)前時(shí)期應(yīng)加大技術(shù)投入以提高資源的利用效率是西部地區(qū)農(nóng)村金融優(yōu)化的重點(diǎn)。2012—2016年期間，西部地區(qū)全要素生產(chǎn)率先升再降最后再升，出現(xiàn)了明顯波動(dòng)。2013—2015年期間，根據(jù)全要素生產(chǎn)率指數(shù)的分解情況看，技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均小于1，但是技術(shù)進(jìn)步效率大于1，促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率指數(shù)的合成，表明當(dāng)前時(shí)期雖然農(nóng)村金融技術(shù)投入在不斷增大，但是農(nóng)村金融的利用效率在下降，因此，當(dāng)前時(shí)期優(yōu)化的重點(diǎn)應(yīng)是如何利用技術(shù)使金融支農(nóng)效率達(dá)到最優(yōu)。2015—2016年期間，西部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)為1.821，為考察期內(nèi)最高水平，從分解指數(shù)情況看，技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率指數(shù)均超過了1，水平較高。2016—2018年期間，西部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)又出現(xiàn)了不同程度的下降，2018—2020年期間，西部地區(qū)農(nóng)村金融的全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了明顯的提升，從全要素生產(chǎn)率的分解情況看，該時(shí)期的技術(shù)進(jìn)步效率較高，說明自鄉(xiāng)村戰(zhàn)略提出以來，我國(guó)加大了對(duì)西部地區(qū)的金融投入，但是純技術(shù)效率和規(guī)模效率未達(dá)到技術(shù)前沿面，說明西部地區(qū)缺乏相關(guān)的管理人才，不能有效利用好國(guó)家對(duì)西部地區(qū)的金融支持。從均值看，全要素生產(chǎn)率及其分解均大于1，說明從整體上看，西部地區(qū)農(nóng)村金融支農(nóng)效率較高。

由表3可知，四川的全要素生產(chǎn)率最大，達(dá)到了1.292，其次是重慶、寧夏、云南、陜西和青海，這幾地區(qū)的全要生產(chǎn)率超過了1.05，達(dá)到了技術(shù)前沿面，表明這幾個(gè)地區(qū)的農(nóng)村金融效率達(dá)到了較高的水平。從這幾個(gè)地區(qū)的全要素生產(chǎn)率的分解情況看，各個(gè)指數(shù)效率較高，但陜西的技術(shù)效率和純技術(shù)效率指數(shù)小于1，說明廣西農(nóng)村金融的管理水平較低，因此廣西應(yīng)加大相關(guān)專業(yè)人才的引進(jìn)。新疆的技術(shù)進(jìn)步效率小于1，說明新疆金融投入不夠。內(nèi)蒙古的技術(shù)效率和規(guī)模效率指數(shù)均小于1，說明雖然內(nèi)蒙古的農(nóng)村金融投入較大，但其對(duì)金融資源的利用效率不足。貴州的全要素生產(chǎn)率大于1，從分解情況看，其規(guī)模效率小于1，說明貴州的重點(diǎn)不在擴(kuò)大金融規(guī)模上，應(yīng)注重如何提升金融的利用效率。寧夏和廣西的全要素生產(chǎn)率及其分解均達(dá)到了技術(shù)前沿面，說明其對(duì)金融的利用效率較高。從均值看，西部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率的平均值大于1，根據(jù)全要素生產(chǎn)率的分解情況，其它效率均大于1，說明西部地區(qū)整體金融的管理水平較高。

自黨的十九大報(bào)告提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略后，國(guó)家不斷加大對(duì)西部地區(qū)“三農(nóng)”的金融支持力度，特別是財(cái)政資金向農(nóng)村傾斜來支持農(nóng)村農(nóng)業(yè)發(fā)展。但是大量金融擴(kuò)張卻降低了金融資源的利用效率，主要因?yàn)槲鞑康貐^(qū)農(nóng)村金融規(guī)模的擴(kuò)張和自身地理?xiàng)l件的限制，使得專業(yè)的金融人才變得稀缺，降低了農(nóng)村金融的利用效率。技術(shù)進(jìn)步效率水平較高也說明了西部地區(qū)農(nóng)村金融對(duì)技術(shù)的投入在不斷變大。

（二）西部地區(qū)農(nóng)村金融支農(nóng)效率的影響因素分析

在影響農(nóng)村金融支農(nóng)效率的指標(biāo)選取上，本文借鑒了部分學(xué)者的研究，從農(nóng)村居民的收入結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、種植結(jié)構(gòu)、消費(fèi)結(jié)構(gòu)等四個(gè)方面建立Tobit回歸模型，對(duì)西部地區(qū)農(nóng)村金融支農(nóng)效率的影響因素展開分析。具體指標(biāo)見表4所示。

根據(jù)所選指標(biāo)建立如下多元回歸模型：

其中，p為農(nóng)村金融效率，α₁為常數(shù)項(xiàng)，α₂、α₃、α₄、α₅為各個(gè)自變量的系數(shù)，RS、IS、AS、CS為各個(gè)自變量，μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。運(yùn)用Eviews軟件把數(shù)據(jù)帶入設(shè)定的模型，得到模型回歸結(jié)果如表5所示。

通過表5模型的回歸結(jié)果可知：

第一，收入結(jié)構(gòu)沒有通過10%的顯著性水平檢驗(yàn)，但P值為0.1214與10%較為接近，分析不顯著的原因可能是本文所選的數(shù)據(jù)較少，影響了收入結(jié)構(gòu)的顯著性。收入結(jié)構(gòu)的系數(shù)為正，說明農(nóng)村居民工資性收入比例的提高對(duì)農(nóng)村金融支農(nóng)效率有正向影響。經(jīng)營(yíng)性收入主要是農(nóng)戶通過經(jīng)營(yíng)土地獲得的收入，可支配收入除經(jīng)營(yíng)性收入外還包括工資性收入等，現(xiàn)在農(nóng)戶兼業(yè)的情況比較常見，農(nóng)戶在農(nóng)閑時(shí)通過外出務(wù)工獲得工資性收入。經(jīng)營(yíng)性收入的提高會(huì)影響農(nóng)戶在農(nóng)工業(yè)生產(chǎn)中的投入，當(dāng)農(nóng)戶通過外出務(wù)工獲得豐厚收入，農(nóng)戶會(huì)減少來年在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的時(shí)間和生產(chǎn)資料的投入，進(jìn)而影響農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出。相反，經(jīng)營(yíng)性收入的提高會(huì)使農(nóng)戶加大投入農(nóng)工業(yè)生產(chǎn)的積極性，為來年獲得更高的收入，農(nóng)戶會(huì)選擇加大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入或擴(kuò)大種植規(guī)模等。

第二，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)金融支農(nóng)效率有顯著影響且系數(shù)為負(fù)，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)村金融支農(nóng)效率呈負(fù)相關(guān)，與預(yù)期結(jié)果相反，分析原因可能是西部地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比相對(duì)較高，第二產(chǎn)業(yè)占比與全國(guó)水平較為接近，說明其第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為落后。因此，應(yīng)加大第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展力度，

第三，種植結(jié)構(gòu)對(duì)金融支農(nóng)效率有顯著影響且系數(shù)為負(fù)，說明糧食作物的種植比例與金融支農(nóng)效率呈負(fù)相關(guān)。分析原因，農(nóng)作物可以分為經(jīng)濟(jì)作物與糧食作物，西部大部分地區(qū)晝夜溫差大，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水短缺，使得糧食作物的產(chǎn)出效率不高，農(nóng)民種植糧食作物獲得的經(jīng)濟(jì)收益較低。西部地區(qū)種植經(jīng)濟(jì)作物有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)在同等投入下，糧食作物帶來的收益要小于經(jīng)濟(jì)作物，所以應(yīng)加大西部地區(qū)種植經(jīng)濟(jì)作物的面積比例。

第四，消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)鄉(xiāng)村振興效率有顯著影響且系數(shù)為正，說明醫(yī)療保健支出的提高能有效促進(jìn)鄉(xiāng)村振興效率。近年來，隨著不斷的推進(jìn)和完善，使我國(guó)農(nóng)村地區(qū)住院的報(bào)銷比例不斷提高，大大降低了農(nóng)村地區(qū)因病致貧風(fēng)險(xiǎn)，使農(nóng)民的生命財(cái)產(chǎn)安全有了保障。醫(yī)療保健支出費(fèi)用占比的提高也說明農(nóng)村居民對(duì)健康的重視程度在不斷提高，良好的健康狀態(tài)也保證了農(nóng)戶正常的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

五、結(jié)論與政策建議

本文運(yùn)用DEA-Tobit模型對(duì)西部地區(qū)農(nóng)村金融支農(nóng)效率及影響因素進(jìn)行了研究，主要得出以下結(jié)論：第一，2018年以前西部農(nóng)村金融支農(nóng)效率較低且上下波動(dòng)，2018年以后西部農(nóng)村金融支農(nóng)效率提升明顯。從均值上來看，西部地區(qū)農(nóng)村金融的平均全要素生產(chǎn)率為1.070，達(dá)到了技術(shù)前沿面。由于西部地區(qū)地理位置和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的原因，目前的專業(yè)技術(shù)人員難以滿足農(nóng)村金融的發(fā)展需要;第二，西部地區(qū)農(nóng)村金融支農(nóng)效率區(qū)域差異明顯。重慶和四川的農(nóng)村金融支農(nóng)效率較高，新疆和內(nèi)蒙古的支農(nóng)效率較低，其他地區(qū)支農(nóng)效率良好;第三，農(nóng)村居民的人均經(jīng)營(yíng)性收入比例和人均醫(yī)療支出比例的提高會(huì)促進(jìn)農(nóng)村金融的支農(nóng)效率。

根據(jù)以上結(jié)論，本文從以下幾方面提出相應(yīng)政策建議：第一，加大人才培養(yǎng)，加強(qiáng)金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新。目前，我國(guó)西部地區(qū)的農(nóng)村金融發(fā)展參差不齊，人才短缺，并且所提供的金融產(chǎn)品種類較少，不能有效地滿足廣大農(nóng)民的生產(chǎn)需要。因此，應(yīng)同我國(guó)西部的農(nóng)村實(shí)際情況結(jié)合起來，加強(qiáng)人才培養(yǎng)與金融創(chuàng)新業(yè)務(wù)，擴(kuò)大金融服務(wù)的規(guī)模，從而為需要貸款的農(nóng)戶更好地提供金融服務(wù)和產(chǎn)品，滿足農(nóng)戶與農(nóng)村企業(yè)對(duì)金融產(chǎn)品和服務(wù)的需求，促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展;第二，加快推進(jìn)西部地區(qū)農(nóng)村金融市場(chǎng)化改革。西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)滯后，導(dǎo)致農(nóng)村金融的資源配置落后。西部地區(qū)農(nóng)村金融需求量大，但是正規(guī)的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)較少，對(duì)于有發(fā)展?jié)摿Φ?、符合農(nóng)民需要的民間金融機(jī)構(gòu)，有關(guān)政府部門應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)扶持和支持;第三，加大西部地區(qū)金融機(jī)構(gòu)的規(guī)模和金融服務(wù)力度。特別是對(duì)于新疆、甘肅、云南和廣西農(nóng)村金融資源水平相對(duì)較低的幾個(gè)地區(qū)，更要加大農(nóng)村金融的服務(wù)力度，針對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)民需求提供多樣化的金融產(chǎn)品和服務(wù)。因此，要借鑒個(gè)別地區(qū)“五戶聯(lián)?！钡某晒?jīng)驗(yàn)，在給農(nóng)戶提供金融支持的同時(shí)能在產(chǎn)前、產(chǎn)中和產(chǎn)后跟蹤服務(wù)，既減少金融風(fēng)險(xiǎn)也能保證農(nóng)民收入的提高。考慮到西部地區(qū)地廣人稀、交通不便、農(nóng)戶對(duì)金融產(chǎn)品的需求量大、農(nóng)戶受教育水平低等特點(diǎn)，西部地區(qū)金融從業(yè)人員服務(wù)農(nóng)戶的時(shí)間也會(huì)更長(zhǎng)，需要更多的金融服務(wù)人員為當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶提供服務(wù)，因此在增加金融機(jī)構(gòu)規(guī)模的同時(shí)要加大金融機(jī)構(gòu)從業(yè)人員數(shù)量;第四，擴(kuò)大特色產(chǎn)業(yè)信貸的金融支持。在穩(wěn)定第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的同時(shí)大力發(fā)展二、三產(chǎn)業(yè)，使產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。雖然，目前該地區(qū)靠當(dāng)?shù)氐奶厣a(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)了脫貧，但是產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱、產(chǎn)業(yè)不可持續(xù)的現(xiàn)象依然存在。因此，要加大產(chǎn)業(yè)信貸的支持規(guī)模，提高農(nóng)民收入，保證特色產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，推進(jìn)鄉(xiāng)村振興建設(shè)。