基于我國省域面板數據的金融生態效率評價

于 平 逯 進

（1.西南財經大學 經濟學院，四川 成都 611130；2.青島大學 經濟學院，山東 青島 266071）

基于我國省域面板數據的金融生態效率評價

于 平1逯 進2

（1.西南財經大學 經濟學院，四川 成都 611130；2.青島大學 經濟學院，山東 青島 266071）

文章運用DEA方法核算了我國30省區金融生態超效率值，綜合評價了我國各省區的金融生態效率，并進一步以Malmquist指數分解法對各省區金融生態低效率原因進行解析。研究表明：整體上我國金融生態效率偏低，且省域之間存在較大差別，造成這一結果的原因在于，一是金融體系易受外部環境的影響，二是金融業一味追求規模的擴張卻忽視了技術的改進和創新。

金融生態；經濟增長；效率；SE-DEA；Malmquist指數分解

我國金融業在歷經20年改革的制度紅利促進后，其發展伴隨著經濟環境的演進進入了瓶頸期，這不僅體現在金融業外部的市場結構、市場機制等方面，也體現在金融業自身的運營效率方面。然而金融業要想突破此瓶頸期，加快建設穩定而高效的金融生態環境，著力提高金融體系的運行效率是持續推進金融體制改革的必要保障。因此，從實踐探索出發，以金融生態建設為依托，建立良好、和諧的金融體系運行環境，對深化金融體制改革，加快金融創新步伐，提高金融業運行效率起著舉足輕重的作用。而從理論支撐看，研究金融生態效率，對提高金融業管理水平、加快金融改革進程、提升金融創新能力有著重大的意義。

一、文獻綜述

金融效率是一個較為新穎而寬泛的概念，主要涵蓋了金融市場效率、金融機構效率、金融產品效率等方面。這一概念所衍生出的思想是金融發展理論的重要組成部分，而金融發展本身所強調和體現的就是效率的演進；同時，金融發展又是現代經濟發展理論的重要組成部分。因此，考量金融效率與經濟發展的關系就成為經濟發展理論中一個重要而現實的論題[1-4]。一直以來，經典金融發展理論形成了以金融結構理論[5]（P36-40）、金融深化與抑制理論[6]（P123-130）[7]（P156-167）、金融功能理論[8，9]、金融內生理論[10]和信貸配給理論[11]為核心的的幾個方面。這些經典理論一致認為，金融發展和經濟增長是相互影響、相互制約的，而二者相互作用的優質演進，可能會形成金融效率與經濟增長效率雙高的局面，反之則會出現較為嚴重的連鎖風險效應。美國和歐洲國家的發展經驗已很好的證明了這一點。因此，如何持續促進效率以提高金融業與經濟增長的良性互促則成為了宏觀金融與經濟發展領域的緊要話題。國內對金融發展與經濟增長間關系的研究起步較晚[12]，至目前在引入和借鑒國外研究成果的基礎上，在結構調整理論的引導下，針對我國的金融體系特征及其所面對的高速經濟增長，形成了許多卓有成效的研究成果，研究主要論證了兩個問題：金融發展是否促進經濟增長[13，14]，金融發展與經濟增長是否存在明確的因果關系[15-19]。前一個論題目前已形成了金融發展能促進經濟增長的明確結論，但后一個論題存在一定爭議，主要在于二者是單向抑或是雙向的因果關系尚不明確。

在金融發展理論基礎上，2004年周小川首次提出金融生態的概念[20]，此后一段時間國內許多學者對這一概念進行了研究，并形成了兩大主要觀點[21]：一是金融生態環境觀，二是金融生態系統觀。前者從群體金融生態學角度，強調了“生物群落賴以生存的物理環境”或“非生物成分”，認為金融生態環境主要包括經濟環境、信用環境、市場環境等。該觀點將金融生態等同于金融生態環境，強調從金融機構外部機制或基礎條件等方面來探討金融生態的運行機制[22，23]。后者則認為，金融生態是一個既包含金融主體本身，還包括其賴以生存的外部環境，以及各主體之間、主體與環境之間相互影響、相互作用的過程，即金融生態的調節過程[24，25]，[26]（P17-25）。

從現有文獻來看，金融生態系統觀較為全面和客觀地將金融體系自身及其內、外部運行環境有機地結合起來，依此來判定金融發展水平及其運行效率等問題。但主流金融發展理論并未明確涉及金融生態問題，進而未能更深層地研究金融生態系統與經濟增長二者的相互作用關系，這使得金融效率這一命題被忽視，進而導致了金融發展理論的不充分[27]。基于此，本文將從金融生態系統觀的角度出發，全面建立金融生態評價指標體系，討論其與經濟增長間的相互作用關系，以期全面展示金融生態對于經濟增長的重要性。

二、指標體系與變量說明

（一）指標體系

在充分考慮指標全面性、科學性以及數據可得性的基礎上，借鑒既有研究，建立金融生態和經濟增長兩系統的指標體系，限于篇幅不再列出。

（二）變量說明

1、數據來源

本文選用的2001～2012年全國30省區時序數據來源于歷年《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》和《中國金融年鑒》等標準統計出版資料。

2、數據處理

在進行DEA運算時，由于三級指標過多，故需對其進行壓縮或降維處理。鑒于文中包含正向和負向指標，故采取不同的標準化方式：

將標準化數據進行逐級加權求和，得到一級因子綜合指數值。本文將金融生態視為投入變量，最終確定為金融主體、經濟基礎、政策環境、法治環境、社會誠信、社會保障、文化環境七個方面，產出變量為經濟增長，這里引入克強指數①克強指數是英國《The economist》雜志以我國現任總理李克強命名的用來評估我國宏觀經濟發展水平的指標。該指數由鐵路貨運量（占25%）、銀行貸款量（占35%）、工業耗電量（占40%）構成，該雜志認為，克強指數比官方GDP更能反映我國經濟的現實狀況。來界定。

三、實證研究

（一）理論模型

1、SE-DEA模型

選用A.Charnes和W.W.Cooper構造的具有非阿基米德無窮小量的C2R模型的擴展模型SEDEA[28]，則擴展的DEA模型的對偶規劃D可表示為：

其中，jX為第j個省區的投入指標向量，jY為第j個省區的產出指標向量，為各省權重，s+、s-為松弛變量。SE-DEA模型優于傳統DEA之處在于其能夠對多個同時有效的決策單元做出進一步評價。如下運用投入導向型SE-DEA模型對我國各省的金融生態效率進行評價排序。

2、Malmquist生產率指數

Malmquist指數是由F?re等人提出的[29]，它用Shephard提出的距離函數來定義，該指數主要研究被評價單元動態效率的變化即效率持續性情況[30]。Malmquist指數定義為：

故Malmquist指數可以進一步分解為：即Malmquist指數可以分解為技術變化指數和綜合效率指數，其中技術變化指數為：；綜合效率指數為：。

Malmquist指數又稱全要素生產力變化指數（tfpch），反映t到t+1期全要素生產力的變化。Malmquist指數可以分解為技術變化指數（techch）和綜合效率變化指數（effch）。技術變化指數代表兩個時期內生產前沿面的移動——“前沿面移動效應”，這種效應表明了技術的進步和創新；綜合效率指數代表了兩個時期內效率的變化——“追趕效應”，這種效應表明了生產效率的改善與提高。綜合效率指數還可進一步分解為純技術效率指數（pech）和規模效率指數（sech）。Malmquist指數更傾向于反映決策單元的動態變化，以此研究生產力的發展是依靠技術的進步還是效率的提高。

（二）實證分析

1、超效率DEA分析

運用EMS軟件，運行投入導向型SE-DEA模型，得到我國30個省份①鑒于西藏自治區缺失數據太多，故未列入。2001～2012年的超效率DEA值（見表1）。

表1 2001-2012年30省SE-DEA值

晉1 . 3 4 7 0 . 3 3 3 0 . 9 3 3 1 . 0 0 4 1 . 0 7 2 2 . 4 7 1 0 . 9 9 1 0 . 8 8 6 0 . 7 6 2 0 . 8 6 5 0 . 8 6 9 1 . 0 2 2 1 . 0 4 6 1皖0 . 4 4 0 0 . 3 2 4 0 . 4 2 3 0 . 4 1 5 0 . 4 1 9 0 . 4 1 4 0 . 4 1 0 0 . 4 2 5 0 . 4 1 2 0 . 4 1 0 0 . 4 2 9 0 . 4 3 0 0 . 4 1 2 1 8贛0 . 2 2 0 0 . 2 1 3 0 . 2 3 7 0 . 2 6 1 0 . 2 5 5 0 . 2 5 3 0 . 2 6 5 0 . 2 3 5 0 . 2 2 4 0 . 2 5 4 0 . 2 6 0 0 . 3 0 1 0 . 2 4 8 2 8豫0 . 6 4 4 0 . 4 6 9 0 . 5 9 8 0 . 5 8 8 0 . 5 8 8 0 . 5 6 2 0 . 5 7 0 0 . 5 8 1 0 . 5 3 5 0 . 5 6 0 0 . 5 3 4 0 . 5 7 7 0 . 5 6 7 1 2鄂0 . 3 6 0 0 . 3 3 0 0 . 3 5 7 0 . 3 4 8 0 . 3 0 4 0 . 3 6 4 0 . 3 8 1 0 . 3 8 8 0 . 3 5 5 0 . 4 1 0 0 . 4 2 3 0 . 4 8 5 0 . 3 7 5 1 9湘0 . 2 6 4 0 . 2 7 9 0 . 2 7 8 0 . 2 8 2 0 . 2 6 1 0 . 2 6 8 0 . 2 6 7 0 . 2 5 6 0 . 2 7 8 0 . 3 0 2 0 . 3 3 5 0 . 3 6 6 0 . 2 8 6 2 6內蒙古0 . 6 4 3 0 . 3 7 4 0 . 6 3 4 0 . 6 5 0 0 . 6 6 3 0 . 6 7 2 0 . 6 6 7 0 . 7 3 0 0 . 7 2 7 0 . 8 2 8 0 . 8 9 4 1 . 2 7 4 0 . 7 3 0 6桂0 . 2 7 5 0 . 2 0 8 0 . 2 9 4 0 . 3 0 6 0 . 3 2 4 0 . 3 6 6 0 . 4 3 4 0 . 4 5 8 0 . 3 9 4 0 . 4 0 0 0 . 4 4 2 0 . 4 7 4 0 . 3 6 5 2 2渝0 . 3 4 3 0 . 3 0 6 0 . 3 5 5 0 . 3 3 9 0 . 3 6 1 0 . 4 3 7 0 . 4 5 8 0 . 3 7 8 0 . 5 2 1 0 . 5 7 8 0 . 9 7 8 1 . 1 0 4 0 . 5 1 3 1 4川0 . 4 1 4 0 . 3 4 9 0 . 3 9 5 0 . 4 0 0 0 . 3 7 9 0 . 3 8 3 0 . 3 7 0 0 . 2 3 7 0 . 3 6 2 0 . 4 1 1 0 . 9 1 2 1 . 1 8 3 0 . 4 8 3 1 5貴0 . 4 3 0 0 . 3 0 0 0 . 4 0 6 0 . 4 0 4 0 . 3 9 6 0 . 3 9 1 0 . 3 5 8 0 . 2 7 8 0 . 3 4 0 0 . 3 6 8 0 . 4 0 8 0 . 4 2 6 0 . 3 7 5 2 0云0 . 1 2 5 0 . 0 9 2 0 . 1 7 2 0 . 3 2 6 0 . 3 0 5 0 . 2 8 9 0 . 2 3 1 0 . 2 1 4 0 . 2 4 6 0 . 2 7 4 0 . 3 3 5 0 . 3 7 5 0 . 2 4 9 2 7陜0 . 2 2 0 0 . 1 7 5 0 . 2 5 0 0 . 2 6 8 0 . 2 5 5 0 . 2 4 3 0 . 2 6 3 0 . 4 2 9 0 . 4 3 7 0 . 4 6 6 0 . 5 2 0 0 . 5 6 3 0 . 3 4 1 2 4甘0 . 4 4 3 0 . 3 3 3 0 . 4 0 4 0 . 4 1 6 0 . 4 3 3 0 . 4 5 5 0 . 3 5 8 0 . 3 3 9 0 . 2 9 9 0 . 3 1 8 0 . 2 9 7 0 . 3 3 2 0 . 3 6 9 2 1青0 . 2 3 1 0 . 1 7 6 0 . 3 6 2 0 . 3 7 8 0 . 9 3 0 1 . 6 1 2 1 . 2 3 8 1 . 0 8 1 0 . 3 4 9 0 . 4 3 7 0 . 3 8 0 0 . 4 3 2 0 . 6 3 4 9寧1 . 3 9 4 0 . 4 5 4 0 . 8 7 8 1 . 4 2 2 0 . 9 5 5 1 . 0 6 3 1 . 0 8 4 0 . 9 2 6 1 . 0 4 8 1 . 1 2 1 1 . 0 7 0 1 . 1 2 0 1 . 0 4 5 2新0 . 2 2 1 0 . 0 9 2 0 . 2 0 3 0 . 1 8 4 0 . 1 9 3 0 . 2 1 4 0 . 1 9 0 0 . 2 1 5 0 . 2 0 2 0 . 2 2 7 0 . 2 2 7 0 . 2 4 1 0 . 2 0 1 3 0

為便于分析，進一步將我國30省區劃分為四個區域，分別為：東部，包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；東北，包括遼寧、吉林和黑龍江；中部，包括河南、山西、湖南、湖北、安徽和江西；西部，包括重慶、四川、云南、貴州、廣西、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆和內蒙古。

由表1可知，各省區在樣本期間的DEA超效率值存在明顯差別。依排名來看，DEA超效率值排名靠前的分別為山西、寧夏、天津、廣東和上海，主要集中于東部區域。排名靠后的依次為湖南、云南、江西、海南和新疆，主要集中于中西部區域。東北三省基本居中。分省來看，DEA超效率值呈現螺旋式增長，大部分省份在2007年、2008年出現顯著下降，如北京、上海、江蘇和福建等，因而導致其均值偏低，反之寧夏和青海等省在這兩年出現效率值持續增長，故其均值偏高，排名靠前。從效率均值來看，達到DEA超效率的省份僅有山西和寧夏。如果將金融生態超效率值高于0.9的定義為優秀，0.8～0.9之間的定義為良好，0.7～0.8之間的定義為一般，0.7以下的定義為較差[31]，那么30省區DEA效率均較差，說明我國金融生態效率并不高，對經濟增長的貢獻也小。

2、Malmquist指數分析

對于Malmquist指數，即全要素生產力指數（tfpch），本文運用deap2.1進行求解，借此進一步討論我國各省金融生態效率的動態變化，揭示我國金融生態效率偏低的原因。需要說明的是，限于篇幅，本文只選取部分年份列示（見表2、3）。

表2 全要素生產力指數及分解情況

浙1 . 0 4 1 1 . 0 9 8 1 . 0 0 7 1 . 0 3 4 1 . 1 4 4 0 . 9 2 0 1 . 3 1 3 0 . 9 7 1 0 . 9 4 8 1 . 2 0 8 1 . 0 2 5 1 . 1 5 6 1 . 0 0 7 1 . 0 1 9 1 . 1 8 6閩0 . 9 7 4 0 . 8 7 6 1 . 0 6 0 0 . 9 1 9 0 . 8 5 3 0 . 9 9 1 1 . 2 2 7 1 . 0 1 4 0 . 9 7 7 1 . 2 1 6 1 . 0 2 3 1 . 0 7 9 1 . 0 0 5 1 . 0 1 8 1 . 1 0 4魯0 . 8 7 0 0 . 8 0 8 0 . 9 7 4 0 . 8 9 3 0 . 7 0 2 0 . 9 1 6 1 . 3 1 9 0 . 9 4 0 0 . 9 7 4 1 . 2 0 7 1 . 0 0 1 1 . 0 7 6 0 . 9 9 1 1 . 0 1 0 1 . 0 7 7粵1 . 0 0 0 1 . 1 1 9 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 1 9 1 . 0 0 0 1 . 2 1 1 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 2 1 1 1 . 0 0 0 1 . 0 7 0 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 7 0瓊1 . 1 5 8 1 . 0 8 2 1 . 0 0 0 1 . 1 5 8 1 . 2 5 3 1 . 0 0 0 1 . 2 3 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 2 3 4 1 . 0 1 3 1 . 1 4 4 1 . 0 0 0 1 . 0 1 3 1 . 1 5 9遼1 . 0 7 0 0 . 8 0 3 1 . 0 0 0 1 . 0 7 0 0 . 8 5 9 1 . 0 1 5 1 . 1 7 4 0 . 9 8 6 1 . 0 2 9 1 . 1 9 1 0 . 9 9 7 1 . 0 7 9 0 . 9 9 3 1 . 0 0 4 1 . 0 7 6吉1 . 3 9 6 0 . 6 6 6 1 . 0 3 7 1 . 3 4 6 0 . 9 2 9 1 . 0 2 8 1 . 1 8 1 0 . 9 5 0 1 . 0 8 3 1 . 2 1 4 0 . 9 9 2 1 . 0 8 1 0 . 9 9 3 0 . 9 9 9 1 . 0 7 2黑1 . 2 5 8 0 . 5 8 2 1 . 0 0 0 1 . 2 5 8 0 . 7 3 2 0 . 9 5 9 1 . 1 0 1 0 . 9 9 0 0 . 9 6 9 1 . 0 5 6 0 . 9 6 6 0 . 9 9 7 0 . 9 9 9 0 . 9 6 8 0 . 9 6 3晉1 . 0 0 0 0 . 3 3 9 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 3 3 9 1 . 0 0 0 1 . 1 3 2 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 3 2 1 . 0 0 0 1 . 0 1 9 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 1 9皖1 . 0 4 5 0 . 7 5 4 1 . 0 1 6 1 . 0 2 8 0 . 7 8 8 0 . 9 9 8 1 . 1 8 9 0 . 9 6 9 1 . 0 3 0 1 . 1 8 6 0 . 9 8 6 1 . 0 4 7 0 . 9 8 9 0 . 9 9 7 1 . 0 3 2贛1 . 8 7 6 0 . 5 4 5 1 . 0 0 0 1 . 8 7 6 1 . 0 2 2 1 . 0 2 4 1 . 1 9 7 0 . 9 7 7 1 . 0 4 9 1 . 2 2 6 1 . 0 0 7 1 . 0 8 5 0 . 9 9 3 1 . 0 1 4 1 . 0 9 2豫1 . 0 0 0 0 . 8 6 5 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 8 6 5 0 . 9 6 8 1 . 1 1 7 0 . 9 8 7 0 . 9 8 1 1 . 0 8 2 0 . 9 6 4 1 . 0 7 1 0 . 9 7 9 0 . 9 8 5 1 . 0 3 2鄂1 . 0 3 7 1 . 0 7 0 1 . 0 0 0 1 . 0 3 7 1 . 1 1 0 0 . 9 5 3 1 . 2 2 6 0 . 9 7 6 0 . 9 7 7 1 . 1 6 8 0 . 9 8 3 1 . 1 2 0 0 . 9 9 5 0 . 9 8 8 1 . 1 0 1湘1 . 4 5 0 0 . 7 7 3 1 . 0 0 0 1 . 4 5 0 1 . 1 2 1 1 . 0 1 3 1 . 2 1 0 0 . 9 6 9 1 . 0 4 6 1 . 2 2 6 1 . 0 0 4 1 . 1 2 9 0 . 9 9 0 1 . 0 1 4 1 . 1 3 3內蒙古1 . 0 1 5 0 . 5 6 6 1 . 0 0 0 1 . 0 1 5 0 . 5 7 4 1 . 0 0 0 1 . 1 3 5 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 3 5 1 . 0 0 1 1 . 0 2 3 1 . 0 0 0 1 . 0 0 1 1 . 0 2 4桂1 . 0 7 0 0 . 6 6 4 1 . 0 0 0 1 . 0 7 0 0 . 7 1 1 1 . 0 0 0 1 . 1 9 8 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 9 8 1 . 0 3 2 1 . 0 8 8 1 . 0 0 0 1 . 0 3 2 1 . 1 2 3渝0 . 9 2 7 0 . 9 6 9 1 . 0 0 0 0 . 9 2 7 0 . 8 9 8 1 . 0 0 0 1 . 0 7 6 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 7 6 1 . 0 3 8 1 . 1 1 5 1 . 0 0 0 1 . 0 3 8 1 . 1 5 8川0 . 8 6 8 0 . 9 6 7 1 . 0 0 0 0 . 8 6 8 0 . 8 3 9 1 . 0 0 0 1 . 1 6 3 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 6 3 1 . 0 0 0 1 . 1 6 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 6 4貴1 . 0 0 0 0 . 8 0 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 8 0 4 1 . 0 2 9 1 . 1 4 9 1 . 0 0 2 1 . 0 2 6 1 . 1 8 2 0 . 9 9 8 1 . 0 7 9 1 . 0 0 0 0 . 9 9 8 1 . 0 7 8云0 . 9 9 5 0 . 6 8 5 1 . 0 3 7 0 . 9 5 9 0 . 6 8 2 1 . 0 2 3 1 . 2 5 1 1 . 0 0 0 1 . 0 2 3 1 . 2 8 0 1 . 0 5 4 1 . 0 7 5 1 . 0 0 3 1 . 0 5 0 1 . 1 3 3陜1 . 0 3 0 0 . 9 2 2 1 . 0 2 0 1 . 0 1 0 0 . 9 5 0 1 . 0 0 8 1 . 1 2 7 1 . 0 0 0 1 . 0 0 8 1 . 1 3 6 1 . 0 1 8 1 . 0 8 0 1 . 0 1 0 1 . 0 0 8 1 . 0 9 9甘1 . 0 0 0 0 . 8 4 6 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 8 4 6 1 . 0 1 6 1 . 0 5 1 1 . 0 0 0 1 . 0 1 6 1 . 0 6 8 0 . 9 5 7 1 . 0 0 6 1 . 0 0 0 0 . 9 5 7 0 . 9 6 2青2 . 0 5 2 0 . 5 9 3 1 . 0 0 0 2 . 0 5 2 1 . 2 1 7 1 . 0 0 0 1 . 1 1 8 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 1 8 1 . 0 6 8 1 . 0 6 7 1 . 0 0 0 1 . 0 6 8 1 . 1 3 9寧1 . 0 0 0 0 . 3 9 8 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 3 9 8 1 . 0 0 0 1 . 0 2 8 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 2 8 1 . 0 0 0 1 . 0 5 1 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 5 1新0 . 9 5 2 0 . 6 5 6 0 . 9 8 9 0 . 9 6 2 0 . 6 2 5 1 . 0 8 5 1 . 1 7 2 0 . 9 5 3 1 . 1 3 8 1 . 2 7 1 1 . 0 0 4 1 . 0 7 1 0 . 9 9 8 1 . 0 0 6 1 . 0 7 6

表3 全要素生產力指數及其分解情況

黑1 . 0 1 3 0 . 9 0 6 1 . 0 0 0 1 . 0 1 3 0 . 9 1 8 1 . 1 3 0 0 . 8 6 3 1 . 0 0 0 1 . 1 3 0 0 . 9 7 5 1 . 1 3 0 0 . 9 1 2 1 . 0 0 0 1 . 1 3 0 1 . 0 3 1晉1 . 0 0 0 0 . 6 7 2 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 6 7 2 1 . 0 0 0 0 . 7 7 7 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 7 7 7 1 . 0 0 0 0 . 8 6 8 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 8 6 8皖0 . 9 7 8 1 . 0 0 9 1 . 0 2 3 0 . 9 5 6 0 . 9 8 6 1 . 1 8 6 0 . 7 9 4 1 . 0 1 7 1 . 1 6 6 0 . 9 4 1 0 . 9 5 0 1 . 0 5 0 1 . 0 0 0 0 . 9 5 0 0 . 9 9 7贛0 . 8 9 8 1 . 0 3 1 0 . 9 7 7 0 . 9 1 9 0 . 9 2 5 1 . 0 4 4 0 . 8 9 7 1 . 0 3 7 1 . 0 0 7 0 . 9 3 7 1 . 1 8 2 0 . 9 2 2 0 . 9 5 7 1 . 2 3 5 1 . 0 9 0豫1 . 1 4 7 0 . 9 2 4 1 . 0 0 2 1 . 1 4 5 1 . 0 6 0 1 . 1 9 9 0 . 8 9 4 1 . 0 0 0 1 . 1 9 9 1 . 0 7 1 1 . 0 0 0 0 . 9 4 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 9 4 4鄂0 . 9 2 9 1 . 0 7 9 0 . 9 9 9 0 . 9 2 9 1 . 0 0 2 1 . 0 6 7 0 . 9 3 6 1 . 0 4 3 1 . 0 2 4 0 . 9 9 9 0 . 9 2 6 0 . 9 2 4 0 . 9 7 4 0 . 9 5 0 0 . 8 5 5湘1 . 0 3 5 0 . 8 9 9 1 . 0 2 0 1 . 0 1 5 0 . 9 3 1 1 . 0 5 2 0 . 9 5 9 0 . 9 9 1 1 . 0 6 1 1 . 0 0 9 1 . 1 5 5 1 . 1 1 2 1 . 0 0 4 1 . 1 5 0 1 . 2 8 4內蒙古1 . 0 8 0 0 . 9 2 3 1 . 0 3 8 1 . 0 4 0 0 . 9 9 7 1 . 0 3 5 0 . 9 3 7 1 . 0 0 0 1 . 0 3 5 0 . 9 7 0 1 . 0 0 0 1 . 0 0 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 0 4桂1 . 2 5 1 0 . 8 9 9 1 . 0 0 0 1 . 2 5 1 1 . 1 2 5 1 . 0 0 0 1 . 0 5 7 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 5 7 1 . 0 0 0 0 . 9 9 0 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 9 9 0渝1 . 0 4 7 0 . 9 9 4 1 . 0 0 0 1 . 0 4 7 1 . 0 4 0 1 . 2 7 5 1 . 0 1 9 1 . 0 0 0 1 . 2 7 5 1 . 2 9 9 0 . 9 7 4 1 . 2 4 6 1 . 0 0 0 0 . 9 7 4 1 . 2 1 4川0 . 9 6 7 1 . 0 8 8 1 . 0 1 7 0 . 9 5 1 1 . 0 5 2 1 . 3 4 6 0 . 8 3 1 1 . 0 0 4 1 . 3 4 1 1 . 1 1 9 1 . 0 0 0 1 . 3 4 7 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 3 4 7貴0 . 9 5 1 1 . 0 3 5 1 . 0 0 0 0 . 9 5 1 0 . 9 8 4 0 . 9 0 5 0 . 9 4 9 1 . 0 0 0 0 . 9 0 5 0 . 8 5 9 1 . 2 5 9 1 . 0 2 4 1 . 0 0 0 1 . 2 5 9 1 . 2 8 8云0 . 9 3 2 0 . 9 1 1 1 . 0 0 0 0 . 9 3 2 0 . 8 4 8 0 . 9 4 5 0 . 9 4 7 1 . 0 0 0 0 . 9 4 5 0 . 8 9 5 1 . 2 2 2 1 . 0 1 7 1 . 0 0 0 1 . 2 2 2 1 . 2 4 3陜0 . 9 9 9 0 . 9 9 0 1 . 0 2 6 0 . 9 7 4 0 . 9 8 9 1 . 2 5 2 0 . 9 2 5 1 . 0 1 0 1 . 2 4 0 1 . 1 5 9 1 . 1 8 5 1 . 0 5 5 1 . 0 0 0 1 . 1 8 5 1 . 2 4 9甘0 . 9 1 3 0 . 8 3 8 1 . 0 0 0 0 . 9 1 3 0 . 7 6 5 1 . 2 2 1 0 . 8 9 1 1 . 0 0 0 1 . 2 2 1 1 . 0 8 8 0 . 9 2 5 0 . 8 5 2 1 . 0 0 0 0 . 9 2 5 0 . 7 8 8青1 . 0 0 0 0 . 8 4 2 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 8 4 2 1 . 0 0 0 0 . 7 1 1 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 7 1 1 1 . 0 0 0 0 . 5 2 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 5 2 4寧1 . 0 0 0 1 . 0 8 9 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 8 9 1 . 0 0 0 1 . 0 6 3 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 6 3 1 . 0 0 0 1 . 2 8 5 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 2 8 5新0 . 9 5 2 0 . 9 4 2 1 . 0 1 6 0 . 9 3 7 0 . 8 9 7 1 . 0 3 6 0 . 9 2 1 1 . 0 2 1 1 . 0 1 4 0 . 9 5 5 1 . 2 8 9 0 . 9 4 6 1 . 0 1 2 1 . 2 7 3 1 . 2 2 0

由表2可知，在樣本期初，全國僅有1/3省份的Malmquist指數大于1。分區域來看，東部全要素生產力的提高來自于技術的進步與創新，而其他區域全要素生產力的提高則來自規模的擴張。樣本期末，各省Malmquist指數均大于1，且全要素生產力的提高基本都來自技術的進步與創新，而規模效率的下降進而導致效率變化指數有所下降，表明我國金融業不再一味追求規模的擴張來達到效率的改善與提高，而是注重技術的進步和創新以此提高全要素生產率。從均值來看，全要素生產力指數只有黑龍江和甘肅小于1，其余各省均大于1，表明我國全要素生產力在樣本期間有所提高。

由于前文超效率DEA值在2007年、2008年出現異常，因而選取2006～2009年間的全要素生產力指數及其分解指數進一步說明該現象的根源。由表3可知，此間大部分省份的Malmquist指數小于1，與表1中SE-DEA值一致，出現這一現象的原因可能是我國金融生態受到2007年全球金融危機的影響，導致其金融生態效率顯著下降。首先，2006～2007年間，技術變化效率指數均出現下降，說明金融生態受金融危機的影響而導致技術進步和創新受阻。其次，2007～2008年間，只有規模效率的提高，說明我國金融生態效率僅依靠規模擴張來提高自身效率，受金融危機沖擊，金融創新能力衰退。此外，2008～2009年間，雖然中西部還有1/3省區的Malmquist指數小于1，但包括東部（除海南外）、東北在內，其全要素生產力指數均大于1，說明我國金融生態正從這次金融危機的影響中逐步恢復，金融生態效率開始提高。

四、小結

由DEA超效率值分析來看，東部、東北金融生態效率值高，中西部偏低，說明東部地區金融生態與經濟增長間已呈現相互促進，協調發展之態勢，金融生態對經濟增長的貢獻大。

分省來看，各省金融生態效率基本處于低效率狀態，表明我國金融業的效率還有待進一步的提高。DEA超效率值呈螺旋式增長，而在2007年、2008年出現顯著下降，呈現這一規律的原因可能是金融生態易受外部環境的影響。此外，進一步解析發現，越是經濟發達地區，金融生態受外部沖擊越大，其金融生態效率也越低。

從Malmquist指數解析來看，東部金融生態效率的提高來自技術的進步與創新，中西部金融生態效率的提高則來自規模擴張所帶來的規模效應，在全球金融危機期間更是如此。因此，中西部應改進技術，強化創新，以此來提高其金融生態效率，以健康、高效的金融生態促進經濟的持續增長。

綜上所述，我國金融生態效率低下主要源自兩方面：一方面，一味追求規模的擴張，而忽視了自身技術的改進和創新能力的提升，導致金融市場資源配置效率低下，資源未實現優化配置。另一方面，隨著經濟、金融全球化趨勢的不斷加深，我國的金融系統易受外部環境的影響與沖擊。因此，為改善我國金融生態，提高金融效率，首先應著手提高資源的優化配置，強化金融生態自身穩定調節功能。其次應加快技術改進步伐，提高技術創新能力，進而建立健康、完善的金融生態，借此促進經濟的持續、快速增長，并最終達到經濟、金融相互促進與協調發展。

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責任編輯：胡燕京

Evaluation of Financial Eco-efficiency Based on Provincial Panel Data in China

YU Ping1LU Jin2

( 1. School of Econoics, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu 611130, China; 2.Economics School, Qingdao , Qingdao 266071, China )

By using the DEA method, this paper computes the ecological value of fi nancial super-effi ciency in 30 provinces of China, and evaluates each province's ecological value of fi nancial super-effi ciency. Furthermore, the method of Malmquist index decomposition is further employed to fi nd the ineffi cient fi nancial ecological reasons. The research shows that the overall eco-effi ciency of fi nance is low, and there is a big difference in provincial domains. The causes of this result are twofold: the fi rst is that the fi nancial system is vulnerable to the external environment, and the second is that the fi nancial industry blindly seeks to expand the scale of itself, thus ignoring the improvements in technology and innovation.

fi nancial ecology; economic growth; effi ciency; SE-DEA; malmquist index decomposition

F832

A

1005-7110（2014）04-0023-08

2014-05-22

于平（1988-），女，甘肅武威人，西南財經大學博士研究生，研究方向：社會主義理論與實踐；逯進（1974-），男，甘肅天水人，博士，青島大學經濟學院教授，研究方向：宏觀經濟、區域經濟。