黑龍江省金融資源配置效率的實證研究

章雅婕 林新文

[摘 要] 金融業是新時代中國特色社會主義市場經濟的重要組成部分。通過超效率DEA模型考察了2012—2017年黑龍江省金融資源配置效率，并分析其各年份之間的差異。研究結果表明：黑龍江省金融資源配置2012—2013年非DEA有效，在2014—2017年DEA有效，主要是由于規模效率的無效，因此要提高黑龍江省金融資源配置效率。

[關鍵詞] 黑龍江省;超效率DEA模型;金融資源;配置效率

[中圖分類號] F740[文獻標識碼] A[文章編號] 1009-6043（2019）11-0012-02

一、引言

我國正處于新時代中國特色社會主義市場經濟轉型時期，金融是市場經濟中的重要組成要素，也是第三產業中重要的核心組成部分。因此，實現金融資源有效配置是為我國當前放緩的經濟尋找突破口的重要手段之一[1]。金融資源配置效率的影響力不僅限于金融業，還可擴展到其他資源配置，如產業結構、就業情況等方面。當前金融資源配置研究日漸成熟，但在研究樣本范圍選擇上，缺少以某一省份為評價對象的金融資源配置研究。黑龍江省雖然得到老工業基地的支持，但各城市經濟發展情況和金融資源使用效率情況存在明顯的不均衡，因此評價黑龍江省金融資源配置效率對黑龍江金融業自身發展以及帶動省內其他產業發展活力具有重要意義，也填補了以省為單位的金融資源配置效率研究的空缺。

二、黑龍江省金融資源現狀分析

（一）黑龍江省銀行業現狀

黑龍江省銀行類金融機構結構龐雜、種類多樣。由黑龍江省統計年鑒數據可得，至2017年末為止，黑龍江省共有七大類銀行類金融機構，共有6615個營業網點網點，11.98萬銀行從業人員。從2012年起黑龍江省的存貸款總額、存款總額、貸款總額都呈上升趨勢。其中存貸款總額上升幅度較大，而存款總額和貸款總額總體上升趨勢較小。存貸款總額從2012年的26233.3億元上升至到2017年的42823.5億元，約為2012年的1.63倍。此外，在2016年（22179億元）及2017年（23615.1億元）存款余額減少，貸款余額在2016年（17725億元）和2017年（19208.4億元）逐漸趨近存款余額，存款與貸款之間的差異逐年減小，面臨著貸款高于存款的危機。

（二）黑龍江省保險業現狀

黑龍江省保險業發展迅猛。根據黑龍江省統計年鑒數據分析，截至2017年年末，黑龍江省擁有2536個保險公司網點，其中壽險公司小計1451家，財險公司1085家。自2012年以來的六年期間黑龍江省全年保費收入迅猛上升，特別是在2017年全年保費為931.4億元，近乎為2016年685.5億元的1.4倍。反觀黑龍江省自2012年以來6年的全年賠款和給付情況，其增長趨勢較為緩慢，2017年全年賠款與給付額為240.5億元，小于2016年237.8億元。可見黑龍江省的保險業擁有大量可用于資源配置的資金。

（三）黑龍江省金融資源分布差異下的經濟差異

依據黑龍江省2017年統計年鑒數據顯示，黑龍江省各市生產總值排名前列的分別是哈爾濱市6257.2億元、大慶市2680.5億元、綏化市1336.8億元、牡丹江市1196億元，其次是佳木斯市、雞西市、雙鴨山市、黑河市、鶴崗市、伊春市、綏芬河市、大興安嶺地區，總值最低的為撫遠市（67億元）。黑龍江各市之間差距較大，從區域上看金融資源分布較為豐富的地區經濟發展水平也較樂觀。可看出黑龍江省金融資源分布不均衡與經濟發展水平差異具有顯著的高度相關性。

三、基于DEA模型的金融資源配置效率分析

（一）超效率DEA模型

本文采用的超效率DEA模型是基于超效率SBM方向距離函數測量各地區金融行業的效率值。超效率SBM方向距離函數與普通的DEA方向距離函數相比突破了效率值為1的界限，能夠更好的區分各地區金融業的真實效率值，以超效率SBM方向距離函數測量出的效率值更為合理[2]。

其中，xri為投入量，yti為期望產出，s-和s+分別為金融業各種要素投入和期望產出的松弛量，n、q和k表示投入和產出的項數，i用以區分各年份的金融業，？滓為評價的效率值。采用MaxDEA軟件測算黑龍江身各年份的截面數據的效率值。若？滓結果小于1，則表明效率值較低，缺乏效率;若結果大于1，則表示測算的效率值越高，富有效率。

（二）變量選擇及數據來源

本文采用《黑龍江省統計統計年鑒》和《黑龍江省金融年鑒年鑒》中2012-2017年黑龍江省金融業數據。投入變量為黑龍江省金融機構存貸款總額、保險業保費收入、金融監管等事務支出，期望產出變量主要包括黑龍江省金融業增加產值、地區生產總值、居民可支配收入[3]。因為金融資源的投入勢必影響金融業的產值，同時金融業又是第三產業的重要組成，也會帶動生產總值的變化，而金融資源合理、有效的配置也會帶動居民可支配收入的增長，因此選取以上三個期望產出變量。

（三）基于DEA的實證分析

通過上文的超效率DEA模型并利用2012-2017年黑龍江省金融業的數據，得出黑龍江省各年份金融資源配置效率的統計結果，如表1所示：

VRS（純技術效率）是指由制度和管理水平帶來的效率;當VRS超過1時，這意味著在當前的技術水平下，使用輸入的資源是有效的。根據計算整理2012-2017年黑龍江省金融資源的VRS可知，在此期間的VRS皆大于1，為純技術DEA有效，即黑龍江省在樣本期間，相關制度運行和管理水平對金融業的資源合理配置是有效的。

規模效率（Scale）是指在制度和管理水平固定的前提下，當前規模與最優規模之間的差異，反映的是實際規模與最優生產規模的差距。2012-2017年黑龍江省金融業的規模效率均小于1，表示規模效率無效，全省的金融資源利用效率并非最優。

CRS（綜合技術效率）是一個地區、產業或企業的產出投入比。CRS（綜合技術效率）是一種綜合衡量與評價的指標，其主要針對研究對象的資源配置效率、資源使用情況等多方面能力。2012-2013年黑龍江省CRS值小于1，說明這兩年黑龍江省金融業處于生產非前沿的條件下，金融資源配置非DEA有效。2014-2017年，黑龍江省CRS值均大于一，表示此階段黑龍江省金融資源配置有效且生產處于前沿狀態。

（四）實證小結

本文采用2012-2017年黑龍江省的相關數據，通過超效率DEA模型，考察黑龍江省金融資源配置效率。結果表明，從全省層面來看，在2012-2017年VRS（純技術效率）均為DEA有效，而規模效率均為DEA無效，導致CRS（綜合技術效率）在2012-2013年無效，此期間無效主要是由于規模效率無效。在2014-2017年，CRS（綜合技術效率）均大于1，為有效狀態。從分析結果來看，2012-2017年黑龍江省金融業相關制度和管理上處理較好，而在金融資源配置方面與最優的金融資源配置還是有所差距。因此，黑龍江省應當著手于提高金融資源的規模效率，促進金融資源的優化配置。

四、政策建議

我國經濟經濟增長更注重質量和效益，而非一味追求數量。根據實證結果表明，在整個樣本中，金融資源優化配置對經濟發展都具有促進作用，從而推進黑龍江省協調可持續發展和經濟高質量發展。基于以上結論，本文提出幾項政策建議，以提高黑龍江省金融資源配置效率、實現黑龍江省經濟高質量發展。

第一，加強對金融企業的資金支持，合理配置有限的金融資源，重點關注經濟發展的薄弱環節;第二，提高自主創新能力、促進技術進步，鼓勵科技創新提高金融資源轉化效率，保證黑龍江省經濟發展的可持續性;第三，加強金融監管，完善金融監管制度，防范金融風險的發生，在追求增長基礎上防范風險;第四，堅持金融市場化改革，擴大金融市場，發現金融市場資源規模，為金融資源合理配置提供可持續資源。

[參考文獻]

[1]魏蓉蓉.金融資源配置對經濟高質量發展的作用機理及空間溢出效應研究[J].西南民族大學學報（人文社科版），2019，40（7）：116-123.

[2]趙純帥，黃萍.江蘇沿海地區金融資源配置效率研究[J].合作經濟與科技，2019（9）：35-37.

[3]林進忠，藍麗嬌.基于DEA模型的福建省金融資源配置效率研究[J].上海金融，2019（4）：62-68.

[責任編輯：潘洪志]