農村信用社支農效率組合評價研究

師榮蓉 ，徐璋勇

（西北大學a.中國西部經濟發展研究中心；b.經濟管理學院，西安 710127）

0 引言

本文引入基于數據包絡分析（DEA）與隨機邊界分析（SFA）的“縱橫向”拉開檔次組合評價法，利用陜西省33個區縣農村信用社的調研數據，綜合考慮財務指標與非財務指標對農村信用社支農效率做出客觀全面地評價，為完善農村金融改革的相關政策提供參考依據。

1 研究方法

關于金融機構效率評價方法主要分為傳統分析方法和前沿分析方法。傳統分析方法包括比較分析法、財務指標法和生產函數法。伴隨著現代效率理論的發展和計量工具的不斷完善，前沿分析法占據了主導地位。前沿分析法使用最優生產關系的外包絡曲線確定效率，根據是否需要估計參數分為非參數方法和參數方法兩大類，非參數方法中的數據包絡分析（DEA）和參數方法中的隨機邊界分析（SFA）分別是兩種最具有代表性的效率評價方法。數據包絡分析方法的優勢是采用最優化方法內定權重，不必確定輸入輸出關系的顯性表達式，給出非有效決策單元的改進方向；劣勢是沒有區分隨機誤差項和非效率項，不能檢驗模型測度結果的顯著性，對數據誤差與缺失十分敏感。隨機邊界分析方法的優勢是可以對模型和參數進行檢驗，估計的前沿面是隨機的，估計結果可以進行縱橫向比較；劣勢是必須已知生產函數形式，處理多輸出生產過程困難，需要大規模樣本。

鑒于DEA和SFA各有優劣，本文引入“縱橫向”拉開檔次組合評價法，將兩種方法評價結果優化組合，充分挖掘信息，達到取長補短的評價效果。“縱橫向”拉開擋次組合評價法是一種基于“差異驅動”原理的客觀賦權方法，可以避免在確定權數時受到人為干擾。基本思想是：賦權的原始信息直接來源于客觀環境，根據各指標所提供的信息量大小決定權重系數，權重系數是各個指標在指標總體中的變異程度和對其他指標影響程度的度量。首先對不同方法的評價結果進行一致化和無量綱化處理，得到使用m種方法對s個時期n個評價對象的評價結果組成的面板數據如表1所示。

表1 不同方法評價結果組成的面板數據表

對于時刻tk，綜合評價函數為：

其中，tk表示時刻，wj表示權重系數，該權重的確定原則要求充分體現出各評價對象之間的差異表示tk時刻的第i個評價對象使用第j種方法的評價結果，不同方法評價結果在面板數據中的整體差異用的總離差平方和表示：

經證明可得，若限定WTW=1,矩陣H的最大特征值對應的經歸一化處理后的特征向量就是權重系數，此時總離差平方和取最大值，這意味著根據面板數據所確定的權重向量在最大程度上體現了各個評價對象的動態差異。

2 實證分析

2.1 評價指標體系構建

根據農村信用社“服務三農”的職能定位，選取投入產出指標構建農村信用社支農效率評價指標體系，投入指標考慮農村信用社在人力、資金和資產方面用于服務“三農”的投入水平，產出指標為農民人均純收入，反映農民的實際收入水平和改善生活條件的能力，是農村經濟發展的綜合體現和最終結果，如表2所示。研究樣本來自對陜西省33個區縣農村信用社2000～2008年的調研數據，共取得297個有效樣本。

動態心電圖不僅具有無創的優點,還能對ST波段的變化情況進行長時間、動態記錄,能夠實時反映出患者的ST波段異常[3],對無癥狀性心肌缺血的發作情況、缺血程度可予以有效的顯示,從而降低漏診率。

表2 農村信用社支農效率評價指標體系

DEA與SFA評價結果比較與檢驗

（1）描述性統計比較。分別采用DEA的BCC模型和SFA的Battese and Coelli(1992)模型得到支農效率的評價結果，對評價結果進行描述性統計如表3所示。

表3 DEA和SFA評價結果的描述性統計

SFA評價結果均值明顯低于DEA評價結果均值，這種差異不僅來源于參數方法與非參數方法在生產前沿面構建、距離函數模型和運用統計方法的不同，更重要的原因是SFA考慮了影響支農效率的隨機因素，避免不可控因素的影響。DEA評價結果的標準差大于SFA評價結果的標準差，表明DEA評價結果分布的離散程度更高。

利用SFA專用程序Frontier4.1得到隨機邊界分析模型的系數估計結果，如表4所示。

表4 隨機邊界分析模型的系數估計結果

LR統計檢驗在1%的水平下顯著，且γ=0.799，誤差主要來源于非效率因素（占79.99%），而不是統計性誤差等因素（占20.01%），表明隨機邊界模型設定的正確性。由模型估計結果看出，信用社職工人數增加1%，農民人均純收入增加0.236%；營業費用增加1%，農民人均純收入上升0.312%；存款總額提高1%，農民人均純收入上升0.034%；農戶不良貸款余額提高1%，農民人均純收入上升0.213%，這是一個警示，說明農村信用社在中央銀行長期持續的資金注入救助下維持低水平經營；營業網點覆蓋率增加1%，農民人均純收入下降0.138%。信貸人員比、利息支出、固定資產凈值、信用社機構數與農民人均純收入關系不顯著。

（2）相關性檢驗。對DEA和SFA的評價結果進行配對樣本相關性檢驗，如表5所示。

表5 DEA和SFA評價結果的相關性檢驗

DEA和SFA的支農效率評價結果相關系數為0.457，兩種方法測算的支農效率有顯著的低度相關性。

（3）差異性檢驗。對DEA和SFA的評價結果進行配對樣本差異性檢驗，如表6所示。

表6 DEA和SFA評價結果的差異性檢驗

DEA與SFA支農效率評價結果存在顯著差異性，DEA測算的支農效率顯著大于SFA測算的支農效率，DEA測算的是相對支農效率，SFA測算的是絕對支農效率。

2.3 基于DEA和SFA的“縱橫向”拉開檔次組合評價結果分析

DEA和SFA兩種方法分別從不同側面反映農村信用社的支農效率，兩者的評價結果存在低度相關性和顯著差異性。為了客觀全面地反映農村信用社的支農效率，提高評價結果的可信度，本文采用基于DEA和SFA的“縱橫向”拉開檔次組合評價法，利用MATLAB軟件編程測算得到陜西省各區縣農村信用社支農效率的組合評價結果，考察其分布，如表7所示。

表7 基于“縱橫向”拉開檔次組合評價法的支農效率分布（單位：個，%）

可以看出，支農效率分布在0～0.6區間的農信社所占比例波動下降，2007年和2008年所有樣本農信社的支農效率均高于0.6；支農效率分布在0.6～0.7區間的農信社所占比例先上升后下降，反映了支農效率不斷提高并逐步跨越這一區間的過程；支農效率分布在0.7～0.8區間的農信社所占比例持續下降，2008年有小幅回升；支農效率分布在0.8～0.9區間的農信社所占比例逐年波動；支農效率分布在0.9～1區間的農信社所占比例穩步上升，反映了農信社支農效率的不斷提升。

考察陜西省各區縣農村信用社支農效率均值的變化趨勢，如圖1所示。

圖1 基于“縱橫向”拉開檔次組合評價法的支農效率均值變化趨勢

2000～2002年農村信用社平均支農效率緩慢上升；2003年實施以“明確產權關系、強化約束機制”為要求的新一輪農村信用社改革后，2004～2007年支農效率大幅躍升，表明農村信用社改革成果顯著；2008年由于金融危機和經濟周期的影響，農村信用社支農效率稍有回落。總體看來，新一輪農村信用社改革打破了傳統的單一股權結構，確定了責權對等和投資收益原則，農村信用社支農效率得到明顯改善。

3 結論與建議

本文采用基于DEA和SFA的“縱橫向”拉開檔次組合評價法對農村信用社支農效率進行組合評價研究，得出以下結論。

第一，基于DEA和SFA的“縱橫向”拉開檔次組合評價法測算的農村信用社支農效率逐年穩步上升，尤其是在新一輪農村信用社改革后支農效率大幅提高。由SFA的系數估計結果發現，營業費用、信用社職工人數、農戶不良貸款余額和存款總額按照影響程度從大到小對農民人均純收入有顯著正向影響，營業網點覆蓋率的增加對農民人均純收入的提高有顯著負向影響，信貸人員比、利息支出、固定資產凈值、信用社機構數目與農民人均純收入關系不顯著。

第二，基于DEA和SFA的“縱橫向”拉開檔次組合評價法為運用不同方法測度效率并對效率評價結果進行優化組合提供了參考。DEA方法側重于分析不同農村信用社之間的相對支農效率，但難以區分大量支農效率為1的農信社孰優孰劣；SFA方法考慮了影響支農效率的隨機因素，但所設定的函數形式帶有一定的主觀性。通過將DEA和SFA的優化組合，一方面減弱了模型設定的主觀性影響，客觀反映了受政策環境等不確定因素影響較大的農村信用社的支農效率，降低了評價過程中的誤差和偏差；另一方面實現了前沿分析法中非參數方法DEA和參數方法SFA的優勢互補，最大限度地利用不同方法評價結果的信息，增強了評價結論的可信度和準確性。

為了有效促進農村信用社支農效率的提高，本文提出如下政策建議：①提高營業費用，引進現代化設備，為顧客提供舒適的環境和便利的條件；②健全信用社職工人員編制，完善法人治理結構，發揮資源配置優勢；③加強信貸管理，推行農戶貸款公開制度，從貸款的審批、使用、償還各個環節上降低不良貸款比率；④調動農民資金投入的積極性，活化農村信用社信貸資產，提高支農資金受益面；⑤精簡冗余營業網點，建立及時有效的市場退出機制，對長期扭虧無望或低效的網點予以撤消或整合，促使農村信用社逐步走向自主經營、自負盈虧、自我約束和自擔風險的良性循環的發展道路。

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