当前农村金融资源配置效率的实证研究

向 琳,李季刚

（1.新疆财经大学金融学院,新疆乌鲁木齐 830012;

2.中央财经大学应用经济学博士后流动站,北京 100081）

当前农村金融资源配置效率的实证研究

向 琳1,李季刚2

（1.新疆财经大学金融学院,新疆乌鲁木齐 830012;

2.中央财经大学应用经济学博士后流动站,北京 100081）

文章采用数据包罗分析 （DEA）方法对全国各地区的农村金融资源配置效率作整体评价和比较,在此基础上剖析了各地区农村金融资源配置效率的影响因素。分析表明:东部农村金融资源配置效率整体上高于中西部。东部地区缺乏效率源于规模经济缺乏效率,而西部地区效率低下则源于相关规章制度的不健全与管理水平的低下。

金融资源;农村金融;配置效率;DEA

一 引 言

农村金融资源的配置效率问题一直受到国内外学者的关注。王秀山 （2002）在对金融资源划分基础上对金融资源的效率进行了深入研究。曾康霖 （2005）认为金融资源主要包括作为资金的货币、能够流通的证券、社会成员间及成员和政府间的信用,其共同特点是能够作为经济发展的要素带来增值。帕加诺 （Pagano,1993）以内生增长模型为基础对金融发展作用于经济增长的机制作出全面规范的解释。韩廷春 （2001）将影响经济增长的因素分解为储蓄率、储蓄转化为投资的比例以及资本的边际效率,并将经济增长与金融发展之间的关系进行了分阶段的计 t检验,认为不同的经济发展阶段,金融深化程度对经济的影响不同。麦金农 （McKinnon）和肖 （Shaw,1937）针对金融受到压抑的发展中国家的经济提出了金融深化理论,从“金融抑制”和“金融深化”的角度论证了货币金融和经济发展的辩证关系。

总体而言,国内对农村金融资源配置效率的研究大多数还停留在定性分析方面,定量分析的文献相对较少。在加快发展农村的同时,不能光靠增加金融支农的投入,还应注重农村金融资源自身的配置效率,使金融支农从粗放型向集约型发展。因此,有必要对农村金融资源配置效率作出科学评价,在此基础上厘清农村金融资源配置效率的影响因素,为改善农村金融生态环境提供有益借鉴。基于以上思考,本研究运用DEA模型对各地区农村金融资源配置效率进行评价和分析,并探索出影响农村金融资源配置效率的因素。

二 研究方法及说明

数据包罗分析 （Data Envelopment Analysis,DEA）方法是一种非参数的效率评估技术。最早的 DEA技术是 Farrell（1957）对英国农业生产力进行分析时提出的包罗思想和此后基于线性规划技术发展起来的用于经济定量分析的非参数方法。Charnes et al（1978）把这个方法推广到适应多输入多输出同类的决策单元 （decision making unitDMU）情形,形成了规范的数据包罗分析方法。

DEA模型最早是 Charnes、Cooper和 Rhodes（1978）提出的假定规模报酬不变 （CRS）的投入导向 （input orientation）的 CCR模型,后由 Banker、Charnes和 Cooper（1984）对 CCR加以改进 ,提出了规模收益可变 （VRS）的 BCC模型,在这以后,DEA模型得到了大量的拓展和运用。本文就DEA模型对农村金融资源配置的效率作整体评价。

假设将对 n个地区进行农村金融资源的配置效率进行比较,每个地区都有 m种投入变量和s种产出变量,Xij表示第 j个地区的第 i种金融资源投入总量,Yij表示第 j个地区第 i种金融资源的产出总量。那么则有第 j个地区金融资源的投入为 Xj=（X1j,X2j,…,Xmj）T,产出为 Yj=（Y1j,Y2j,…,Ysj）T,令 V为投入向量的 x的权系数向量,U为产出向量 Y的权系数向量,以第 j地区的效率评价为目标函数,以全部单元的效率指数约束,得到最优化的 C2R模型:

记为模型 1

利用 Charnes-Cooper变换,将上述非线性变换成模型等价的线性规划模型;

令θ＊、s+0＊、s-0＊、λ＊是给定问题的最优解,若 θ＊=1,且 s+0＊=0或 s-0＊=0,则称第 j个地区为DUM有效,即DUM同时技术有效和规模有效;若θ＊=1,且 s+0＊≠0或 s-0＊≠0,则称第 j地区为DUM弱有效,即DUM不是同时技术有效和规模有效;若 θ＊<1,则称底 j地区为 DUM无效,即DUM既不是技术效率最佳,也不是规模收益最佳。

通过执行CRS和VRSDEA,可以获得厂商的规模效率。其关系可以表示为:

其中,TECRS表示规模收益不变的技术效率得分,TEVRS表示规模收益可变的技术效率得分,SE表示规模效率得分。根据这些指标,本文就可以对我国各地区农村金融资源配置效率作出整体评价。

三 研究指标及数据选取

运用DEA模型对我国农村金融资源配置效率进行评价时,首先要确定农村金融资源的各投入和产出指标。农村金融资源配置的关键是在一定的投入规模下实现金融支持农业的效果最佳。基于以上考虑,并兼顾样本数据的可比性、可得性和科学性,本文构建了农村金融资源配置效率评价的指标体系 （见表 1）。

（一）决策单元 （DUM）我国的 30个省、市、自治区和直辖市,北京 （DUM1）、天津 （DUM2）、重庆 （DUM30）。

（二）输入指标 （ IN）主要的金融资源投入包括农业贷款与财政支农两方面,因此分别选取各地区金融机构农业贷款总额 （X1）、财政支农（x2）作为输入指标。

（三）输出指标 （OUT）农村金融资源配置的作用是带动当地经济发展和人民生活水平提高,所以选取各地区农民人均收入 （Y1）与第一产业人均生产总值 （Y2）作为金融资源输出指标。

（四）数据说明本文投入产出选取的指标数据来源于《中国统计年鉴》（2008年）、《中国经济统计年鉴》（2008年）、《中国区域经济统计年鉴》（2008年）经过整理组成 2007年我国各地区截面数据 （Cross-sectionalData）。由于西藏的数据不全,故不进入分析。在分析区域农村金融资源配置效率时仍按传统划分法把我国分为东部、中部和西部三大地区,其中东部包括 11个省份,中部包括 8个省份,西部包括 11个省份。

四 实证结果分析

运用DEAP 2.1软件,将各投入产出指标带入求解,得到 2007年我国各地区农村金融资源配置的效率评价结果,见表 1。

表1 农村金融资源配制效率

（一）技术效率从表 1可以看出,我国农村金融资源配配置总体效率偏低。处于技术效率前沿的仅上海、湖北、广东和海南,仅占总体样本的 13.3%。其中北京的配置效率最低,仅达到0.144。从三大区域来看,东部配置效率最高,西部最低,但整体来讲三大区域平均值相差不大。

（二）纯技术效率从表 1可以看出,处于纯技术有效前沿的地区有 9个省份达到纯技术有效前沿,占整个地区的 30%。从三大区域来看,东部配置效率最高,西部最低。三大区域的纯技术效率平均值均大于其技术效率平均值,且三大区域间变化幅度比技术效率大。这充分说明,制度运行效率和管理水平的不足正是困扰西部农村金融资源配置的障碍。

（三）规模效率从表 1可知道,我国农村金融资源配置规模效率整体来讲较高。其中,中部最高达到 0.878,东部和西部均达 0.784左右。这说明农村金融资源配置的最优规模在中部;东部和西部基本持平,和中部有一定差距。

（四）规模报酬从表 1可以知道,有 12个省份呈规模报酬递减的技术特征,也就是说这些地区的金融资源配置效率低下是由于金融资源投资过剩造成的;14个省份呈规模报酬递增,这些地区的金融资源配置效率低下是由于金融资源投资不足造成的;4个省份呈规模报酬不变,这些地区的金融资源配置效率低下与金融资源投入的多少无关,是其他因素造成的。

综上所述:西部地区农村金融资源配置效率低下主要源于纯技术效率的低下,必须不断加强和完善相关的制度建设与提高管理水平。而东部地区具有纯技术效率优势,即相关的制度较完善,但是规模效率有待进一步提高。

五 结 论

整体而言,全国各地区农村金融资源配置效率较低,各地区存在一定差异。东部地区农村金融资源配置效率总体高于中部和西部地区。如何提高农村金融资源配置效率,是发展金融支农的关键。西部地区农村金融资源配置效率低下是纯技术效率的低下,需要不断完善相关的制度建设和提高管理水平。东部地区农村金融资源配置效率低下是因为规模效率低下,需要进一步提高金融支农的规模。

本研究的启示是:从农村现代化建设角度来看,加大金融支农的投入以推进农村发展是必要的。但是,金融支农绝对不仅仅依靠金融支农的投入,更重要的是农村金融资源配置效率的提高。实现农业又好又快发展,忽视了农村金融资源配置的效率,只会造成整个社会金融资源的短缺或浪费。因此,为了推动农村经济发展,仅仅加大金融支农的投入而不提高金融资源配置效率,将会严重制约农村经济的进一步发展。

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F3

A

1009-9743（2010）01-0055-04

2010-02-12

1.向琳 （1982-）,男,汉族,四川广元人。新疆财经大学金融学院 08级经济学硕士。主要研究方向:农村金融;2.李季刚 （1973-）,男,汉族,河南舞阳人。中央财经大学应用经济学博士后流动站管理学博士,副教授。研究方向:农村金融。

本文系国家社科基金项目“民族地区农村金融资源配置研究”（项目编号:06CJL008）,中国博士后基金“经济发展差异背景下的中国农村金融资源配置模式研究”（项目编号:20090450625）阶段性研究成果。

（责任编辑:王 珏）