宏觀金融效率與微觀金融效率一致嗎?

摘要:農村金融是中國金融體系的短板，中國農村金融發展的關鍵是效率問題。針對宏微觀金融效率研究出現的分野，聚焦中國金融體系的短板，本文以廣東省農信社為例，嘗試回答“宏觀金融效率是否與微觀金融效率一致”的問題。本文首先通過回歸分析與基于經濟發展分區的Panel-Data模型分別檢驗廣東省農信社作為一個整體與經濟分區對廣東農村經濟可能存在的促進作用，實證結果表明:Panel-Data模型的分析結果更加顯著，農信社發展對農村經濟有更加顯著的促進作用。文章接著將廣東農信社的微觀金融效率與四大國有銀行的微觀金融效率進行比較，發現廣東省農信社的宏觀金融效率與微觀金融效率不匹配。

關鍵詞:宏觀金融效率;微觀金融效率;實證研究

Abstract:For agricultural finance is the short plank of Chinese financial system.Efficiency is thekey problem of Chinese financial development，as a result，it grasps thehinge to discuss Chinese agricultural finance from the perspective of efficiency. Aiming at the interfluve between Macro-Financial Efficiency and Micro-Financial Efficiency，and based on the short plank of Chinese financial system，this paper try to answer the question “Is Macro-Financial Efficiency consistent with Micro-Financial Efficiency?”Firstly，the paper applies regressive analysis and Panel-Data model on divided economic zones to test the relationship between financial development and economic growth of Guangdong Agricultural Credit Society. The Empirical Research reveals that the outcomes of Panel-Data model are more notable than ones of regressive analysis，the financial development promotes the economic growth in Guangdong province. Secondly，the thesis compares Micro-Financial Efficiency of Guangdong Agricultural Credit Society with four state owned banks.We find thatMacro-Financial Efficiency doesn’t consistent with Micro-Financial Efficiency.

Key Words:macro-financial efficiency，micro-financial efficiency，empirical research

中圖分類號: F830文獻標識碼: A文章編號:1674-2265(2010)01-0074-06

一、引言

資源配置一直是經濟學的核心范式。Koopmans(1957)將資源配置效率劃分為宏微觀兩個層次，其后在微觀層面取得較大的進展:Leibenstein(1966)的X效率理論、Charnes (1978)的DEA方法、Berger 等人(1994)將上述研究成果引入銀行效率研究;作為資源配置效率的一種特殊形式，以Fama(1965)的有效市場理論為代表的股票市場信息(資源)效率自成一體。相比之下，宏觀經濟效率與宏觀金融效率離實際應用均有一段距離。

盡管上世紀90年代金融發展理論的最新進展(Levine等，1997)強調金融功能觀(Merton，1995)、法律因素與金融與經濟之間關系的實證研究，但僅以儲蓄——投資轉化率(SLR)等單指標代替宏觀金融效率。近年來，李廣眾和王美今(2003)、王志強和孫綱(2003)、沈軍(2006)等人對中國金融發展與經濟增長關系進行了實證研究。沈軍(2006、2008)在金融發展理論的框架下，從系統與資源的雙重視角構建了金融效率的理論與實證分析體系。

在微觀金融效率研究方面，Berger和Humphrey(1994)與Young(2001)等人通過研究證明，X效率是決定金融機構經營績效至關重要的因素。Rangan et al.(1988)運用DEA方法檢驗了215 家美國銀行的技術效率;Sathye(2003)對印度的銀行效率進行了實證研究。國內學者(魏煜和王麗，2000;秦宛順和歐陽俊，2001;張健華，2003;王艷穎，2004;劉漢濤，2004;朱南等，2004;王聰等，2007)借鑒國外研究的先進成果，運用DEA方法(及其改進)、Tobit回歸模型對中國銀行的效率及其影響因素進行了分析，得出了不少有價值的結論。雖然研究銀行效率的文獻較多，但由于投入——產出中采用的變量不同、采用的實證方法不同，使得現有的結論不能得出比較一致的觀點。為此，一些文獻在實證方法與投入-產出變量的選取上進行了有益的改進。在實證方法方面，平衡計分卡原理、二次相對評價與“超效率”模型以及標桿管理等原理與方法被用來彌補DEA方法本身的不足;在變量選取方面，不少文獻注重把握銀行與一般企業的區別。

盡管宏觀金融效率與微觀金融效率緊密相關，但上述文獻梳理充分表明宏觀金融效率與微觀金融效率研究已出現分野。由此我們很容易提出這樣以下問題:宏觀金融效率與微觀金融效率的關系到底怎樣?宏觀金融效率與微觀金融效率一致嗎?中國金融體系的薄弱環節——農村金融在該問題上更為突出嗎?

相對而言，單獨考察農村金融發展與經濟增長關系的研究成果還比較少。Glenn D. Westley(1997)對拉丁美洲國家農村合作金融體系的政策與績效之間關系的研究，結論表明，信用合作社的績效主要依賴于債務人的還款激勵和影響信用合作社審貸能力的其他因素。Neil Esho(1999)以澳大利亞為例分析了合作金融機構成本效率的決定因素，分析表明，債券類型、規模、期限、平均存款規模、利率差是相對成本效率的顯著的決定因素。Gunter Lang(1999)用基于面板數據的隨機前沿分析方法研究了德國合作銀行之間的并購效率。結果發現，被并購銀行的效率要低于相同規模銀行的平均水平，但接管銀行幾乎相當;不能證明并購有明顯的效率收益，但并購公司的差異將逐步縮小。

由于缺乏相關的統計數據，對農村合作金融的實證研究文獻較少。徐笑波、鄭英陶等(1994)論述了中國農村金融深化與經濟發展的關系，但基本上屬于定性描述，實證上也只是進行簡單的描述性統計，相似的研究有宋宏謀(2003)。張兵、朱建華等(2002)，姚耀軍(2004)對我國農村金融發展與經濟增長的關系進行實證分析，結論大多支持中國農村金融發展對經濟發展的促進作用。

農業是整個國民經濟的基礎，農村金融是中國金融體系的短板。針對宏觀金融效率與微觀金融效率研究出現的分野，聚集中國金融體系的短板，我們探求兩種效率之間的關聯。為此，本文從宏微觀金融效率兩個方面探討了廣東農信社的金融發展。一方面，考察廣東農信社金融發展與農村經濟發展之間的關系、檢驗廣東農信社發展的規模和效率是否促進了廣東農村經濟的增長:其一，通過回歸分析檢驗廣東省農信社作為一個整體對廣東農村經濟的可能存在的促進作用;其二，根據所得數據，將農信社所在地區分為發達地區、較發達地區和欠發達地區，運用Panel-Data模型分析農信社對當地經濟發展的影響。另一方面，將廣東農信社的微觀金融效率與四大國有銀行的微觀金融效率進行比較。在此基礎上，嘗試回答“宏觀金融效率是否與微觀金融效率一致”的問題，從而將金融效率研究拓展至新層面。本文最后提出了中國農村金融發展走效率型發展之路的若干設想。

二、廣東省農信社宏觀金融效率實證研究

廣東省農信社金融發展與經濟增長關系所代表的宏觀金融效率研究從兩方面展開:

第一，通過回歸分析檢驗廣東省農信社作為一個整體對廣東農村經濟可能存在的促進作用;

第二，根據所得數據，將農信社所在地區分為發達地區、較發達地區和欠發達地區，運用Panel-Data模型分析農信社對當地經濟發展的影響。

(一)研究樣本與數據來源

本文的研究樣本包括1993-2004年廣東全省農信社以及廣州、東莞、中山、珠海、佛山、江門、汕頭、潮州等十八個城市農村信用合作社。按照廣東省十八個市的農信社相關數據，我們根據當地的經濟發展水平劃分為發達、較發達和欠發達等三個地區，其中，發達地區包括廣州、佛山和東莞;較發達地區包括江門、茂名、惠州、汕頭、湛江、中山、珠海以及肇慶;欠發達地區則包括韶關、潮州、陽江、梅州、清遠、汕尾和河源。根據以下實證分析所選取的變量，本文數據主要來源于廣東省和相關城市農村信用合作社資料中心、《中國統計年鑒》(2004光盤版)、《中國金融年鑒》、《中國農村統計年鑒》(2004)、中宏數據庫(高教版)、中國經濟信息網等。文中的計量分析均使用Eviews5.0。

(二)回歸分析

1. 變量選擇與定義。根據上述研究思路，本節實證分析的目的是要揭示農村合作金融與農村經濟增長的關系。因此，我們將使用兩組指標，一組反映農村合作金融發展狀況，另一組則反映農村經濟增長狀況。本節先以廣東全省數據作為一個整體進行分析，再通過地區的劃分進行panel-data模型分析。具體指標包括:

(1)合作金融發展規模指標。金融發展規模首先可以通過金融資產的絕對數量及其人均金融資產額來衡量，而基于一國國民財富擴展的金融發展規模則通常采用戈氏和麥氏兩種指標來進行衡量。Goldsmith(1969)提出金融相

關率(FIR)概念，其完整表達式為M2+L+S / GNP，其中M2 為貨幣存量，L為各類貸款，S為有價證券。麥氏指標則是指McKinnon(1973)在衡量一國金融發展水平時所使用的貨幣存量(M2)與國民生產總值的比。Levine 和Zervos (1998)認為，M2與GDP的比值即不能度量負債的來源，也不能度量金融系統的資源配置，經濟增長主要依賴于金融部門的功能，進而他們認為銀行信用是度量金融發展的有用指標。Arestis、Demetriades 和 Lintel (2001)考慮了在不發達國家國內信貸的作用，而設計了L/GDP這一指標。國內學者王毅(2002)、李廣眾、陳平(2002)以及史永東、武志等(2003)也利用該指標來進行相關研究工作。本文參考上述指標，得出了反映農村合作金融發展規模的指標——農村合作金融相關率，表示為RL/RGDP。其中，RL表示農村合作金融的貸款余額，RGDP表示農村GDP。該指標與經濟增長在理論上是正向關系，即金融相關率越高，貸款規模越大，就可能更好地促進經濟增長。具體計算時，RL為廣東省農信社年度貸款總量，由于廣東省尚未開展農村GDP的統計，本節以按行業增加值計算的廣東省農業GDP來代替 。該指標簡記為RFIR。

(2)合作金融發展效率指標。結合王志強、孫剛(2003)的研究，本節中的金融發展效率是指農村合作金融機構將農村存款轉化為農村貸款支持農村經濟增長的效率，即存貸比(deposits-loans rate)，該指標簡記為DLR。理論上分析，若金融發展效率越高，則意味著該指標越小，即存款轉化為貸款規模的比例越大，或是貸款增加幅度大于存款增加幅度，將更好促進農村經濟的增長。具體計算時，則為廣東省農信社的年度存款與年度貸款的比值。

(3)農村經濟增長指標。在金融發展與經濟增長關系的實證研究中一般是用GDP增長(Cheng，1999;Darrat，1999;Ram，1999)或用人均GDP的增長(Jung，1986;Denetruade and Hussein，1996;Odedokun，1996)來測量經濟的增長，朱琴華(2001)提出了對我國進行農村GDP核算的必要性與可行性。由于目前沒有廣東省農村GDP的數據，本節考慮以農村人均純收入來作為農村經濟增長的指標，記為RINC。

2. 主要變量的統計特征。我們先對所選取的變量及相關數據進行描述性統計分析，從中可以得到一些直觀的結論。具體見圖1、2、3。

圖1體現了1993-2004年廣東省農村居民人均純收入大幅度提高，農村經濟獲得迅速發展。圖2說明了1993年以來，盡管金融相關率指標有一定的波動，但整體上看廣東省農信社貸款規模呈大幅上升之勢。其中，1995年該指標較低，為120%，而2002年的相關率指標高達195%。由圖3可知，在樣本期內存貸比指標的值都大于1，而且呈現出較為明顯的下降趨勢，這在一定程度上反映了廣東農信社把從農村地區吸納的存款轉化為貸款支持農村經濟發展的規模在不斷提高。

為了減少數據變動幅度，我們對RFIR、DLR、RINC三個指標取自然對數值，分別記為LNRFIR、LNDLR、LNRINC。如圖4所示，圖中的三條折線分別反映了我國1993-2004年廣東省農民人均純收入(LNRINC)與廣東省農信社發展規模(LNRFIR)、發展效率(LNDLR)之間的變化趨勢。從圖中可以看出，農民人均收入與農信社發展規模、發展效率均為正相關關系，也驗證了上述的理論分析。

3. 變量之間的相關性分析。在進行回歸分析之前，我們還對變量進行相關性分析。通過簡單相關系數的計算，試圖反映出農村經濟增長與合作金融規模和效率之間的關系。具體結果見表1。

表1所顯示的系數符號與我們的預期是一致的，農信社發展規模與發展效率指標均與農村經濟增長指標呈現出正向關系。

4. 回歸結果及因果關系分析。

(1)回歸結果

回歸模型以LNRINC為被解釋變量，分別以LNRFIR和LNDLR為解釋變量，來反映農村合作金融發展規模和發展效率與經濟增長的關系。運用Eviews5.0軟件提供的普通最小二乘法(OLS)對以上變量進行擬合，得到主要結果綜述見表2。

表2說明了當解釋變量為農信社發展規模時，它與農村經濟發展呈顯著正相關關系，規模提高1%時，農村經濟增長也相應提高1.18%;當解釋變量為農信社效率，效率提高1%時，推動農村經濟增長0.91%，得出的結果與大多數學者的研究是一致的，即金融規模和金融效率促進了經濟的增長，只不過我們這里特別分析了農村合作金融與農村經濟增長。但二者之間是否存在因果關系，或者農村經濟的增長是否也促進了農村合作金融規模和效率的提高呢，這一問題我們可以通過格蘭杰因果檢驗來進行分析。

(2)因果關系分析。根據格蘭杰因果檢驗的原理，我們分別對農村金融發展規模和發展效率與農村經濟增長指標進行格蘭杰因果檢驗，檢驗結果見表3。

5. 簡要結論。通過回歸分析和格蘭杰因果關系檢驗可以得知，在樣本期內，農村合作金融發展規模和發展效率是農村經濟增長的格蘭杰原因，即農村合作金融發展較好地促進了農村經濟的增長。這說明了農村信用社作為農村合作金融的主體，是農村信貸資金的主要來源，它對推進農業和農村經濟的發展具有舉足輕重的作用。另一方面，實證分析也反映出農村經濟增長不是農村合作金融規模擴大的格蘭杰原因，這也表明了農村合作金融并沒有隨農村經濟增長而發生相應的質的變化，農村合作金融的發展相對滯后于農村經濟的增長。

(三)Panel-data模型分析

前面我們以廣東全省作為一個整體來探討農信社規模與效率對農村經濟增長的影響，那么，在廣東省經濟發展水平不同的地區，農信社對當地經濟的促進效應是否與上述分析是一致呢?結合收集到的相關數據，本小節把廣州、佛山、東莞等十八個城市分為經濟發達地區，較發達地區與欠發達地區，并運用Panel-data模型分析農信社對不同經濟發展水平地區的影響。

1. 數據處理。按照廣東省十八個市的農信社相關數據，我們根據當地的經濟發展水平劃分為發達、較發達和欠發達等三個地區。同時，對農村經濟發展水平、農信社規模以及農信社效率等三個指標分別取其平均值來進行具體分析。

2. 確定模型形式。我們判斷是用固定效應模型還是隨機效應模型來進行分析，這一過程主要利用Hausman檢驗來完成。

Hausman檢驗的原假設H0是:個體效應與回歸元不相關，即隨機效應。選擇如下檢驗統計量:

其中， 和分別為固定效應和隨機效應估計中的系數向量，而 和 分別為和的方差陣。

和、和可以有固定效應估計和隨機效應估計直接得到。同時，服從 分布。

根據固定效應估計和隨機效應估計結果，由(1)式計算可以得到LM=21.2148，而在95%的置信水平下的臨界值為5.99146。所以拒絕原假設，與我們的預期是一致的，選擇固定效應模型進行分析。

3. 固定效應估計結果。運用Eviews軟件中panel-data模型中固定效應分析方法，我們得出廣東省三個地區的經濟增長水平與農信社規模和效率的估計結果，詳見表6。

從上述結果，我們可以發現panel-data模型的分析要比回歸分析的結果來得更加顯著。與回歸分析結果相比，農信社規模與效率對農村經濟有更加顯著的促進作用。一方面，可能是由于panel-data模型分析中的樣本容量增多，使得結果能較準確地反映現實;另一方面，我們還可以從截距項看出，發達地區的農信社對當地經濟有較大的促進作用，較發達地區的作用次之，欠發達地區的促進作用就相對小些，這一結論與我們的理論預期也是相符的。相對而言，隨著農村改革進程的深入及相關產業的發展，農村發達地區對資金有較大需求，其中不少來源于農信社貸款，極大地促進當地經濟的發展。

三、廣東農信社微觀金融效率分析

限于數據的可獲性，本文未嚴格區分微觀效率與績效兩概念。在衡量金融機構經營績效指標方面，國內大多數學者運用總資產收益率(ROA，當年利潤與農信社總資產的比值)和凈資產收益率(ROE，當年利潤與農信社凈資產的比值)等財務指標來進行分析，也有一些研究同時采用上述兩個指標。結合筆者所采集的數據，本文分別采用ROA和ROE指標來衡量廣東省農信社微觀金融效率，并與四大國有銀行進行對比。

對原始變量進行描述性統計的具體結果詳見表7。由表7 可以清晰地看出，1993-2004年，廣東農信社的總資產收益率和凈資產收益率均值分別-0.002117、-0.160180，均為負值，這反映了樣本期內廣東農信社的整體績效較差。其中，總資產收益率的總體變化和波動幅度并不大，而凈資產收益率的變化相對比較大;其次，樣本期內廣東農信社總資產有了明顯增加，2004年的總資產約為1993年的6.6倍;再次，廣東農信社的不良貸款規模也比較大，樣本期內的不良貸款率平均值為36.85%，同時，最小值和最大值的差距也相當大。這也從一定側面反映了廣東農信社的貸款投向不很理想，有相當一部分的貸款成為不良貸款。另外，從廣東農信社的法律訴訟費用來看，樣本期內的均值為1021.25萬元，從統計曲線看，1993到2002年呈直線上升之勢，2003年有所回落。這在一定程度上反映出隨著農村經濟的發展，農信社相應訴訟案件也在不斷增加。我們還選取了1997-2002年四大國有商業銀行的ROA和ROE指標與廣東省農信社相應指標對比，我們可以發現廣東農信社的ROE指標明顯低于四大國有商業銀行，具體結果見表8。

四、相關結論與政策建議

(一)相關結論

本文以廣東省農信社以及18個城市的農信社為樣本，實證分析了農村合作金融發展與經濟增長的相互關系，以及其微觀金融效率狀態，分析結果基本上與我們的預期是一致的，當然也存在一些不足，實證支持還有待進一步完善。這有多方面的原因，包括變量的選擇、模型的設定以及數據的問題。限于篇幅，本文未對影響農村合作金融效率的相關因素進行分析。

結合本文的實證分析，本文得到以下兩點主要結論:

1. 農村合作金融發展具有較為顯著的經濟增長效應，這一點在廣東省分地區的面板數據分析中表現的更為突出，這也從相當程度上說明廣東農信社的宏觀金融效率較高，該結論與我們的理論預期相吻合。限于數據的可對比性，本文運用ROA和ROE指標為農信社微觀金融效率的替代指標，并與四大國有銀行進行對比，結果表明農信社微觀金融效率較低，該結論也與我們的理論預期相吻合。

2. 農村金融是中國金融體系的短板，從效率角度探討農村金融把握住了問題的關鍵。廣東農信社的相關實證研究否定了“宏觀金融效率與微觀金融效率一致”的命題。

(二)政策建議

1. 中國農村金融發展是一系統工程，從系統上重新構建中國農村金融體系將為全面提升中國金融效率進而促進中國農村金融發展奠定基礎。白欽先(2004)提出，必須從戰略上、整體上、根本上中長期思考與解決中國農村金融體制問題。所以必須對中國農村金融體系進行戰略性重構重組與重建，構建以國有商業性金融(中國農業銀行)和國有農村合作金融(中國農業發展銀行)為主導與主體的，以商業性和政策性非銀行金融機構為兩翼的(財產保險、人壽保險、醫療保險與社會保障保險、特別是農業保險等)的，以兼具商業性與政策性雙重屬性的、地方性農村合作金融(合作銀行和信用社)為龐大基礎的中國農村金融新體制。

2. 盡管造成中國農村金融困境有許多歷史性的原因，歸根結底，中國農村合作金融發展中存在的問題其實可歸結于多目標錯位問題。在中國農村金融改革與金融發展中，其多目標錯位，即效率(贏利性目標)只是其中一個重要因素，還有合作制目標(為社員服務的原則)、政策性目標(服務三農)、規模性目標等目標，將上述多目標由錯位到歸位，把效率放在重要位置，是解決中國農村金融困境的必由之路。

3. 從理論上講，微觀金融效率是宏觀金融效率的基礎，沒有微觀金融效率支持的宏觀金融效率是暫時的空中樓閣，如何通過提高微觀金融、進而帶動宏觀金融效率的提升是解決中國金融體系“木桶效應”的關鍵之所在。

參考文獻:

[1]King，Robert G and Levine，Ross. 1993. Finance and Growth:Schumpeter Might Be Right[J] .Quarterly Journal of Economic . Vol.108:717-38.

[2]La Porta et al. 1998. Law and Finance[J] . Journal of Political Economy .Vol.106:1113-1155.

[3]巴曙松. 當前農村信用聯社體制的缺陷及出路[J].中國農村經濟，2007，(8).

[4]白欽先. 中國農村金融體制改革的戰略性重構重組與重建[W].政府咨詢報告，2004.

[5]胡方勇. 完善我國農村金融體系的經濟學研究[J].金融發展研究，2009，(9).

[6]李廣眾、陳平.. 金融中介發展與經濟增長:多變量VAR系統研究[J].管理世界，2002，(3).

[7]王志強、孫剛. 中國金融發展規模、結構、效率與經濟增長經驗分析[J] .管理世界，2003，(7).

[8]沈軍.金融體系效率的涵義、影響因素與提高途徑[J].金融發展研究，2009，(3).

[9]沈軍.金融生態與金融效率——一個二元視角下的理論分析[J].金融發展研究，2008，(1).

[10]周立、王子明.中國各地區金融發展與經濟增長關系的實證分析[J].金融研究，2002，(10).

(特約編輯 齊稚平)