重慶市農(nóng)村金融效率評(píng)價(jià)

李枷宇　李智

摘? ?要：運(yùn)用第一階段DEA-Malmquist和第三階段DEA-Malmquist指數(shù)對(duì)重慶市2010-2017年農(nóng)村金融效率評(píng)價(jià)以及各區(qū)縣效率評(píng)價(jià)。研究發(fā)現(xiàn)：重慶市農(nóng)村金融全要素生產(chǎn)率整體效率值不高，大部分年間效率值小于1，主要是受技術(shù)進(jìn)步效率值的影響，各區(qū)縣差異不明顯;在剔除環(huán)境變量后，全要素生產(chǎn)率有所提升，主要是因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步效率值的提高，說明環(huán)境因素對(duì)重慶市農(nóng)村金融有一定影響，但力度不夠。因此需進(jìn)一步提升重慶市農(nóng)村金融的技術(shù)效率，加大政府支出在促進(jìn)農(nóng)村金融效率方面的作用以及促進(jìn)重慶市農(nóng)村金融各效率值的全方位提升來共同促進(jìn)重慶市農(nóng)村金融全要素生產(chǎn)率的提高。

關(guān)鍵詞：重慶;金融效率;DEA-Malmquist;技術(shù)進(jìn)步

中圖分類號(hào)：F325.24 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1008-2697（2019）03-0039-06

近年來國家對(duì)“三農(nóng)”工作高度重視，農(nóng)村金融作為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵因素，可提供農(nóng)村大量的資金貸款，拉動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)需求。2018年中央一號(hào)文《中共中央國務(wù)院關(guān)于實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》中提出把更多金融資源配置到農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)。農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)起著關(guān)鍵推動(dòng)作用，直接影響農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的健康持續(xù)發(fā)展。因此對(duì)農(nóng)村金融效率問題的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

重慶市作為西部地區(qū)直轄市，同時(shí)又處于長江經(jīng)濟(jì)帶和“一帶一路”重要沿線城市。由于重慶市有著嚴(yán)重的二元經(jīng)濟(jì)機(jī)構(gòu)的問題，農(nóng)村與城市發(fā)展存在很大程度上的不協(xié)調(diào)，因此重慶市農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的情況如何？重慶市農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的資源配置效率如何？怎么進(jìn)一步來促進(jìn)效率的提高來更好的為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展服務(wù)，都是我們需要思考的問題。鑒于此，為全面了解重慶市農(nóng)村金融效率，本文采用DEA-Malmquist指數(shù)模型以及第三階段DEA-Malmquist指數(shù)方法，對(duì)重慶市農(nóng)村金融進(jìn)行效率進(jìn)行較全面分析。

一、文獻(xiàn)回顧

我國學(xué)者對(duì)金融效率的研究成果豐富，從不同的視角和方法得出各自的結(jié)論。從整體上來看，谷慎[1]通過對(duì)中國農(nóng)村金融效率資源配置實(shí)證分析，認(rèn)為中國農(nóng)村金融效率低，主要是由于農(nóng)村金融制度的有效供給不足，提出要?jiǎng)?chuàng)新農(nóng)村金融制度。張永剛等[2]認(rèn)為中國農(nóng)村金融效率值整體不高且有區(qū)域差異影響。孫玉奇等[3]研究發(fā)現(xiàn)，我國大部分省份的農(nóng)村金融投入產(chǎn)出低下，主要原因是純技術(shù)效率值偏低。從測算方法上看，目前關(guān)于DEA農(nóng)村金融效率的測算主要是以下方式：鄭博陽等[4]運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)法（DEA）分析河南省17各地市的農(nóng)村金融效率。武臻等[5]基于DEA-Malmquist指數(shù)方法對(duì)西部地區(qū)12個(gè)省城投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)處理。張玉苗[6]利用超效率DEA模型對(duì)區(qū)域金融資源配置效率進(jìn)行測算。彭建[7]利用三階段DEA模型對(duì)我國2012年金融支農(nóng)效率進(jìn)行研究。從指標(biāo)選取上看，關(guān)于DEA測算方法的投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取主要是以貸款和第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)為投入，以GDP和收入為產(chǎn)出，張永剛等[8]選取農(nóng)村信貸余額和人均農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投資為投入指標(biāo) ，以農(nóng)業(yè)人均GDP和農(nóng)民人均收入為產(chǎn)出水平。向琳等[9]選取農(nóng)業(yè)貸款與財(cái)政支農(nóng)作為輸入目標(biāo)，各地區(qū)農(nóng)民人均收入與第一產(chǎn)業(yè)人均生產(chǎn)總值作為金融資源的輸出指標(biāo)。

從已有文獻(xiàn)可知，我國農(nóng)村金融整體效率不高;現(xiàn)有文獻(xiàn)主要針對(duì)河南、江西、山東、福建、黑龍江、云南、陜西、四川等區(qū)域展開討論[10-13]，而重慶市農(nóng)村金融效率的研究較少;大多文獻(xiàn)采取傳統(tǒng)DEA方式測算農(nóng)村金融效率，沒有考慮外在環(huán)境對(duì)農(nóng)村金融的影響[14-18]，可能缺乏一定的客觀性。因此，為全面對(duì)重慶市農(nóng)村金融效率進(jìn)行研究，采取三階段DEA-Malmquist指數(shù)方法，從第一階段與第三階段評(píng)價(jià)對(duì)比以及環(huán)境變量因素角度對(duì)重慶市農(nóng)村金融效率進(jìn)行全面評(píng)價(jià)，可為我國西部地區(qū)其他省份以及我國其他省份地區(qū)農(nóng)村金融效率研究發(fā)展提供一定的借鑒意義。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

本文研究方法采用DEA方法、DEA-Malmquist指數(shù)法和第三階段DEA-Malmquist指數(shù)法。

本文選取重慶市以及重慶市2010—2017年各區(qū)縣為樣本。通過DEA-Malmquist模型分析重慶市整體農(nóng)村金融技術(shù)以及規(guī)模效率的變化，對(duì)重慶市37個(gè)區(qū)縣（萬州區(qū)、黔江區(qū)、涪陵區(qū)、沙坪壩區(qū)、九龍坡區(qū)、南岸區(qū)、北碚區(qū)、巴南區(qū)、長壽區(qū)、江津區(qū)、合川區(qū)、永川區(qū)、南川區(qū)、綦江區(qū)、大足區(qū)、璧山區(qū)、銅梁區(qū)、潼南區(qū)、榮昌區(qū)、開州區(qū)、梁平區(qū)、武隆區(qū)、城口縣、豐都縣、墊江縣、忠縣、云陽縣、奉節(jié)縣、巫山縣、巫溪縣、石柱縣、秀山縣、酉陽縣、彭水縣）進(jìn)行效率評(píng)價(jià)，分析重慶市各區(qū)縣農(nóng)村金融效率的變化趨勢以及效率差異情況，結(jié)合重慶市農(nóng)村金融發(fā)展的實(shí)況以及相應(yīng)的政策分析重慶市農(nóng)村金融效率。

本文參考相關(guān)文獻(xiàn)以及考慮數(shù)據(jù)的可得性選取人均農(nóng)村貸款與人均農(nóng)村生產(chǎn)投入為投入變量，由于農(nóng)村金融資本投入是為了促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活水平的提高，因此選取人均農(nóng)村GDP和農(nóng)村人均可支配收入為產(chǎn)出變量。

環(huán)境變量影響農(nóng)村金融資源配置效率，本文選取2個(gè)環(huán)境變量：農(nóng)林水支出。農(nóng)林水支出主要是反映政府一般公共預(yù)算開支中對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的補(bǔ)貼費(fèi)用，因此本文選取2010—2017年政府預(yù)算農(nóng)林水支出費(fèi)用數(shù)據(jù)作為衡量政府對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展支持力度的指標(biāo)，預(yù)期增加農(nóng)林水支出會(huì)促進(jìn)農(nóng)村金融效率的提高[19]。鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)。就業(yè)是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)，鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)反映了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的狀況，因此本文選取2010-2017年鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)來衡量農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的環(huán)境，預(yù)期鄉(xiāng)村就業(yè)越充分，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好，會(huì)促進(jìn)農(nóng)村金融效率的提升。

本文數(shù)據(jù)主要來源于《重慶統(tǒng)計(jì)年鑒》、EPS數(shù)據(jù)平臺(tái)的重慶市各區(qū)縣數(shù)據(jù)以及重慶市各區(qū)縣《國民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展公報(bào)》。由于區(qū)縣數(shù)據(jù)沒有第一產(chǎn)業(yè)農(nóng)村貸款、第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資，因此數(shù)據(jù)需要處理所得。人均農(nóng)村信貸余額：第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值/GDP×金融機(jī)構(gòu)貸款總額/農(nóng)村人口;人均農(nóng)村生產(chǎn)投資：第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值/GDP×全社會(huì)固定資產(chǎn)投資/農(nóng)村人口;農(nóng)業(yè)人均GDP：第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值/農(nóng)村人口。

三、實(shí)證分析

（一）重慶市農(nóng)村金融效率DEA-Malmquist指數(shù)及其分解

從表1可以看出，重慶市農(nóng)村金融效率全要素生產(chǎn)率在2010—2017年期間呈現(xiàn)平穩(wěn)趨勢，大部分年間重慶市農(nóng)村金融全要素生產(chǎn)率值小于1，全要素年均值為0.970。從時(shí)間序列上看，2010—2011年、2016—2017年重慶是農(nóng)村金融全要素生產(chǎn)率大于1呈上升趨勢，2011—2016年重慶市農(nóng)村金融全要素生產(chǎn)率主要趨勢向下。

由圖1可知，全要素生產(chǎn)率整體上先下降后稍微回升，之后一直處于較平穩(wěn)的趨勢。2010—2012年農(nóng)村金融全要素生產(chǎn)率的下降主要是受技術(shù)效率下降的影響，規(guī)模效率也有一定的影響;2012—2016年間全要素生產(chǎn)率主要受制于技術(shù)進(jìn)步效率的制約;2016—2017年全要素生產(chǎn)率呈上升趨勢，主要是由于技術(shù)進(jìn)步率的提升，規(guī)模效率也有一定影響。總體而言重慶市農(nóng)村金融效率全要素生產(chǎn)率主要受制于技術(shù)進(jìn)步率的低下，導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率大部分年間低于1，呈下降趨勢，規(guī)模效率起到了一定的輔助作用。

（二）重慶市各區(qū)縣農(nóng)村金融效率DEA-Malmquist分析

從表2可以看出，重慶市各區(qū)縣大部分農(nóng)村金融全要素生產(chǎn)率低于1，整體效率值不高，各區(qū)縣全要素效率值主要受制于技術(shù)進(jìn)步效率值。全要素效率值大于1的地區(qū)有黔江區(qū)、江北區(qū)、南岸區(qū)、北碚區(qū)、合川區(qū)、南川區(qū)、綦江區(qū)、潼南區(qū)、城口縣、豐都縣、武隆縣11個(gè)區(qū)縣，該區(qū)縣的技術(shù)進(jìn)步效率值也受限制，但是技術(shù)效率值較高，即管理有效率，使得全要素生產(chǎn)率呈上升趨勢，全要素生產(chǎn)率值低于0.9的區(qū)縣有涪陵區(qū)、大足區(qū)、璧山區(qū)、銅梁區(qū)、墊江縣5個(gè)區(qū)縣該區(qū)縣本來經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好，農(nóng)村金融全要素生產(chǎn)值卻較低，不僅受限于技術(shù)進(jìn)步效率，并且規(guī)模效率值也不高，說明該區(qū)縣并沒有注重農(nóng)村金融的發(fā)展，農(nóng)村金融的工作有待進(jìn)一步提高。

（三）SFA回歸結(jié)果分析

使用Frontier4.1軟件，通過SFA模型進(jìn)行回歸分析，第一階段農(nóng)村金融投入變量中的松弛值作為被解釋變量。外部環(huán)境變量（農(nóng)林水支出、鄉(xiāng)村從業(yè)人數(shù)）作為解釋變量。結(jié)果顯示：人均信貸余額與人均農(nóng)村生產(chǎn)投資的似然比LR單邊檢驗(yàn)都通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明混合誤差項(xiàng)中存在技術(shù)無效率，使用SFA方法可行。

本文截取2010年、2013年以及2017年的SFA回歸結(jié)果（表3），發(fā)現(xiàn)：（1）2010年農(nóng)林水支出對(duì)人均農(nóng)村貸款和人均農(nóng)村生產(chǎn)投資的回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)且通過了1%、5%的顯著水平;2013年農(nóng)林水支出對(duì)人均農(nóng)村貸款和人均農(nóng)村生產(chǎn)投資的回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)且通過了1%顯著水平;2017年農(nóng)林水支出對(duì)人均農(nóng)村貸款和人均農(nóng)村生產(chǎn)投資的回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)且通過了1%、10%的顯著水平。說明農(nóng)林水支出環(huán)境變量的增加有利于減少農(nóng)村金融投入冗余，對(duì)農(nóng)村金融效率起促進(jìn)作用，與預(yù)期設(shè)想相符。（2）2010年鄉(xiāng)村就業(yè)人員數(shù)量對(duì)人均農(nóng)村貸款回歸系數(shù)為負(fù)值且通過1%顯著水平，對(duì)人均農(nóng)村生產(chǎn)投資不顯著;2013年鄉(xiāng)村就業(yè)人員數(shù)對(duì)人均農(nóng)村貸款和人均農(nóng)村生產(chǎn)投資的回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)且都通過1%顯著水平;2017年鄉(xiāng)村就業(yè)人員數(shù)對(duì)人均農(nóng)村貸款和的回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)且通過1%顯著水平。說明鄉(xiāng)村就業(yè)人員環(huán)境變量主要作用于人均農(nóng)村貸款投入變量，對(duì)于人均生產(chǎn)投資的作用不明顯，與預(yù)期設(shè)想也相符合。

（四）重慶市農(nóng)村金融效率第三階段DEA-Malmquist指數(shù)及分解

由表4可知，剔除了環(huán)境變量之后重慶市農(nóng)村金融全要素生產(chǎn)率有所提高，但仍小于1。說明環(huán)境因素對(duì)重慶市農(nóng)村金融有一定的影響，但影響力度不夠。從各效率值分析，剔除環(huán)境影響因素之后技術(shù)效率年均值下降3%，技術(shù)進(jìn)步效率年均值上升3.8%，純技術(shù)效率年均值下降1.3%，規(guī)模技術(shù)效率年均值下降1.6%，除了技術(shù)進(jìn)步效率年均值增加，其余效率年均值均不同程度減少。由于技術(shù)進(jìn)步年均值的增加導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率年均值增加。說明農(nóng)林水支出和鄉(xiāng)村從業(yè)人員數(shù)量這兩個(gè)外部環(huán)境變量主要作用于技術(shù)效率和規(guī)模效率上，政府對(duì)農(nóng)業(yè)的支持以及鄉(xiāng)村從業(yè)人員的增加并沒有緩解農(nóng)村金融效率在技術(shù)進(jìn)步上的限制。

由圖2可知，第三階段DEA—Malmquist指數(shù)走勢圖與第一階段相比，變化幅度不大，方向大致吻合。農(nóng)村金融全要素生產(chǎn)率仍然是在2010—2011年、2016—2017年大于1，其余年間小于1。與第一階段不同的是在2011—2012年有小幅上升趨勢，此后到2016年都是下降趨勢。

（五）重慶市各區(qū)縣農(nóng)村金融效率第三階段DEA-Malmquist指數(shù)

由表5可知，在剔除環(huán)境變量后，重慶市各區(qū)縣農(nóng)村金融全要素生產(chǎn)率由第一階段大于1的11個(gè)區(qū)縣增加了4個(gè)區(qū)縣，萬州區(qū)、渝北區(qū)、云陽縣和酉陽縣，均是由于技術(shù)進(jìn)步效率值的提高導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率大于1，技術(shù)效率與規(guī)模效率、純技術(shù)效率變化較小，說明該地區(qū)政府農(nóng)林水支出并沒有得到有效利用，在技術(shù)進(jìn)步方面，缺乏先進(jìn)的農(nóng)村金融機(jī)器設(shè)備，或者引進(jìn)了設(shè)備卻沒有得到較好的使用;與第一階段malmquist指數(shù)相比，由于剔除環(huán)境變量因素后，技術(shù)進(jìn)步效率值提高，使整體全要素上升，因此全要素生產(chǎn)率低于0.9的區(qū)縣由之前的4個(gè)變?yōu)?個(gè)，即墊江縣，盡管墊江縣的全要素有上升，但是墊江縣農(nóng)村金融各方面效率值較低，在規(guī)模投入上以及技術(shù)引進(jìn)和管理效率都急需提升。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

研究結(jié)果顯示，整體來看2010—2017重慶市農(nóng)村金融效率值較低，在2012—2016年間處于下降趨勢，主要受技術(shù)進(jìn)步效率的影響;重慶市各區(qū)縣大部分農(nóng)村金融全要素生產(chǎn)率也低于1，整體效率值不高，各區(qū)縣之間差異不明顯。（2）選取2010—2017年政府一般公共預(yù)算支出中的農(nóng)林水支出與鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)作為外部環(huán)境變量，通過三階段DEA-Malmquist指數(shù)測算出，農(nóng)林水支出對(duì)農(nóng)村金融投入變量顯著，并且起正向促進(jìn)作用;鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)變量主要作用于人均農(nóng)村貸款投入變量，且通過顯著水平檢驗(yàn)，起正向促進(jìn)作用，但是對(duì)于人均農(nóng)村生產(chǎn)投資投入變量不顯著。（3）剔除了環(huán)境變量之后，整體全要素生產(chǎn)率值提升，主要是由于技術(shù)進(jìn)步效率值得到改善，說明政府對(duì)農(nóng)林水的財(cái)政支出主要使得管理效率、投入規(guī)模得到了改善，并沒有針對(duì)農(nóng)村金融現(xiàn)有的技術(shù)進(jìn)步效率值低，或者改善力度不夠。

（二）對(duì)策建議

1. 有效提高重慶市農(nóng)村金融技術(shù)進(jìn)步

研究結(jié)果顯示，不管是在第一節(jié)階段DEA-Malmquist指數(shù)分解中還是在提出環(huán)境影響因素之后，重慶市農(nóng)村金融效率全要素生產(chǎn)率值較低的原因始終在于技術(shù)進(jìn)步效率的制約影響，說明重慶市農(nóng)村金融效率值整體不高的原因在于技術(shù)進(jìn)步存在問題。因此提高重慶市農(nóng)村金融技術(shù)進(jìn)步效率值是農(nóng)村金融工作的重點(diǎn)，在農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)中引進(jìn)先進(jìn)的金融設(shè)備，金融機(jī)器，金融終端產(chǎn)品來替代人工辦理業(yè)務(wù)，可以大大較少人工辦理業(yè)務(wù)中的低效率問題，節(jié)省工作時(shí)間，提高工作效率。

2. 加大政府支出在促進(jìn)農(nóng)村金融效率方面的作用

政府公共預(yù)算支出中農(nóng)林水財(cái)政支出有利于提升農(nóng)村金融效率的提高，但主要作用在于管理效率以及規(guī)模投入方面，對(duì)于技術(shù)進(jìn)步方便作用不明顯。因此不僅在農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)投入規(guī)模上要注重政府的支持，也應(yīng)該有針對(duì)性的把政府的資金支持用于先進(jìn)技術(shù)方面。政府應(yīng)該做好相應(yīng)的支持工作，學(xué)習(xí)效仿其他農(nóng)村金融效率好的地區(qū)，把政府的支持用在最有利的方面，才可能更有效更有針對(duì)性的提高農(nóng)村金融效率。

3. 多舉措促進(jìn)重慶市農(nóng)村金融效率全方位提升

重慶市農(nóng)村金融效率值低，技術(shù)進(jìn)步占很大原因，但是技術(shù)效率和規(guī)模效率本身優(yōu)勢不明顯，在注重提升農(nóng)村金融技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)，也應(yīng)該提升各方面效率值的提升。提高金融管理效率，農(nóng)村金在融機(jī)構(gòu)組織管理遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于城市金融機(jī)構(gòu)，農(nóng)村機(jī)構(gòu)工作人員的積極性和效率問題是本質(zhì)問題，任何時(shí)候都需要改善;另外適當(dāng)擴(kuò)大偏遠(yuǎn)地區(qū)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的投入，提高農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的覆蓋率，使農(nóng)村金融服務(wù)更多的農(nóng)村地區(qū)，更好的促進(jìn)重慶市整個(gè)農(nóng)村金融的環(huán)境。

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（責(zé)任編輯：董? 濤）