重庆市金融扶贫效率测度研究

2021-04-07 07:06宫梦瑶
今日财富 2021年9期
关键词:区县重庆市指标

宫梦瑶

在2020年全国脱贫攻坚的收官之年,为准确测度重庆市金融扶贫的效率,为后扶贫时代提供经验支持。本文通过构建指标体系对重庆金融扶贫进行描述统计的基础上,进一步采用三階段数据包络分析方法,定量测度了重庆市各区县金融扶贫效率,分析了效率低下的原因;最后,基于实证分析结果对重庆市金融扶贫存在的问题提出了针对性的政策建议。

一、金融扶贫效率指标体系构建

我们选取重庆市32个区县作为研究对象进行三阶段DEA分析,其中并不单独考虑单个金融机构的效率,而是将每个县域的金融机构作为一个整体来分析金融扶贫效率。建立三阶段 DEA 模型共需采集三方面的数据:投入指标、 产出指标和环境指标。对于投入产出指标的选取:已有文献多从农村经济增长角度选取相应指标作为产出指标,无法反映农村社会福利及扶贫情况。本文选用脱贫率、农村人均纯收入、城镇化率、人均农业总产值四个指标作为输出指标,分别从扶贫基本情况、农民生活水平、农村社会福利和农业发展三个方面综合反映农村经济社会的发展情况,涵盖范围更广。对于投入指标,本文选取农业贷款和各区县金融机构营业网点数作为输入指标。

同时,考虑到金融支农的自身特点,第一阶段的传统DEA方法分析得出的效率值受管理效率、环境因素和统计噪音3个因素影响,传统DEA模型无法对这3个影响因素进行区分,因而把所有影响都归因于决策单元管理的无效率,这样得出的结论显然是不够准确的。加之,重庆市地区间差异很大,金融扶贫所面临的环境截然不同,因此需要考虑环境变量的选取[环境变量是指对金融支农效率有影响但不在决策单元主观可控范围内的外部因素。]。因此,选取了人均GDP、政府公共财政收入、公路密度和可使用土地面积四项作为环境指标。一般而言,发达的经济环境和良好的交通条件能提供更多的就业机会和更高的薪资水平,有助于减少贫困;在达到资源环境饱和之前,劳动力、可使用土地面积和固定资产的投入能有效地促进农业经济的增长和农民收入的增加;而政府公共财政收入水平则在很大程度上反映了政府财政支农的能力,对农民收入水平也会产生较大的影响。

二、重庆市金融扶贫效率实证分析

按照三阶段DEA方法的步骤,第一阶段,运用传统方法模型,并利用DEAP2.1软件对重庆市各区县金融扶贫效率水平进行分析;第二阶段,将第一阶段得出的决策单元中各投入变量的松弛量作为被解释变量,将选取的人均GDP、政府公共财政收入、公路密度和可使用土地面积四个环境变量作为解释变量,进行回归;第三阶段,根据第二阶段分析结果调整原始投入变量,并将调整后的投入与原始产出再次代入第一阶段所用的BCC模型进行分析,得到第三阶段各决策单元的效率值,如表1所示。

通过第一阶段、第二阶段估计结果比对,确认了外部环境变量对因变量都有着不同的影响,所以必须调整原始投入变量,以消除环境变量对各区县金融扶贫绩效测评产生的影响,得出的三阶段的估计结果才是更真实的金融扶贫效率。

为了更加直观的反映各区县金融扶贫效率的分布状况,寻找提升金融扶贫效率的使用途径,运用三阶段测算出的金融扶贫效率值,选取0.9的临界值对纯技术效率和规模效率进行划分,将重庆市32个区县的金融扶贫效率划分为图1所示的四种类型。其中,第一种类型为“双高型”,此类型包括渝北区、合川区、南川区、潼南区、荣昌区、城口县和奉节县和北碚区、綦江区、大足区、璧山区、铜梁区、梁平县、垫江县、巫山县、武隆县、秀山县、酉阳县、彭水县共19个区县,其纯技术效率和规模效率均相对较高,效率改进的空间较少。第二种类型为“高低型”,此类型包括巴南区、江津区和永川区3个区,其金融扶贫效率着重改进的方向为规模效率,具体而言,应对适当扩大金融扶贫规模,加大资源的集中配置。第三种类型为“低高型”,这一类型包括丰都县、忠县、云阳县、巫溪县、黔江区和石柱县6个区县,这些地区的规模效率均高于0.9,但是纯技术效率相对偏低,所以今后应加强金融扶贫纯技术效率的提高,即从金融扶贫资金的管理和运作模式方面的进行改进。第四种类型为“双低型”,这一类型包括涪陵区、长寿区、万州区和开县4个区县,由于这些地方的纯技术效率和规模效率都相对较低,所以即要从金融扶贫资金的管理和运作模式方面进行提升,同时还要适当扩大金融扶贫规模。

三、主要结论

为定量测度重庆市金融扶贫效率,本文运用三阶段DEA模型,以2014-2019年重庆市32个区县为样本,对各区县金融扶贫效率进行了测评。得到以下主要结论:

(一)对比第一阶段DEA效率分析情况,第三阶段DEA调整后的金融扶贫效率发生了明显变化,说明外部环境因素和随机误差确实对金融扶贫效率产生了极大的影响。从综合效率整体情况来看,重庆市各区县金融扶贫的整体技术效率均值0.849,还有较大的提升空间,同时,纯技术效率均值为0.918,而规模效率的均值为0.944。表明代表纯技术效率的金融扶贫资金的管理水平对各区县金融扶贫效率的制约相对更大。

(二)从效率类型划分情况来看,重庆市各区县金融扶贫效率特征并不一致,纯技术效率和规模效率值均按照0.9为临界点划分为四种类型,分别为“双高型”、“高低型”、“低高型”和“双低型”。重庆市金融扶贫效率大部分区县处于“双高型”,而仅有4个区县金融扶贫效率处于“双低型”,这与重庆市近几年加强金融扶贫力度,改进金融扶贫模式,取得良好的金融扶贫效果事实相符。

(作者单位:重庆工商职业学院管理学院)

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