安徽省金融生態與信貸資金配置效率研究

■ 鄭興東（安徽商貿職業技術學院會計系）

新時期背景下，資金被視為實體經濟發展的血液，特別是銀行信貸資金，對實體經濟發展具有重大支撐作用。在開放經濟下，銀行中的信貸資金配置效率不但與內部治理相關，還對外部環境有較強依賴。對此，本文以安徽省為例，采用因子分析法與Wurgler模型相結合，對資金配置效率進行測度與分析。

一、安徽省金融生態環境現狀

現如今，安徽省的經濟發展水平、金融發展水平得到飛速提升，社會信用與法制環境優良，但是在金融生態環境方面仍然存在些許問題，主要體現在以下幾個方面。

（1）三大產業發展不均衡。第二和第三產業得到迅速發展，以農業為主的第一產業發展滯后，且現代化水平有待提升，導致城鄉之間的收入水平逐漸拉大，成為抑制安徽省經濟增長、協調發展的重要阻礙，并對農村金融生態環境發展產生較大的不利影響；

（2）金融機構較為單一。主要體現在兩個方面，一方面，安徽省股票市場宗旨、保費收入在全國占比較低，處于2.5%以內，而北上廣等地的占比均達到10—20%之間；另一方面，在金融機構分布方面，以國有銀行為主導，在證券、保險、信托等領域有所發展，但此類銀行機構的融資能力有限，且發展成熟度不足，在風險防御能力方面有待進一步提升；

（3）社會信用與法制建設不夠完善。社會信用問題主要集中于農村地區，一些農村個人與企業的缺乏征信，農民的法律意識淡薄，對法律知識缺乏深刻理解，導致法制與信用建設面臨較大困難；

（4）政府干預過多。近年來，安徽省的財政缺口不斷增加，全省固定資產投資占比較大，充分說明該省政府存在嚴重干預[1]。

由于上述問題的存在，使安徽省信貸資金配置體現出以下特點：一是產業發展不均衡，導致信貸資金在三大產業之間的配置失衡，第一產業的貸款投放少之又少；二是非銀行金融機構發展速度較慢，導致銀行貸款成為資金配置的主要渠道；三是農村地區的誠信度較低，法制不夠健全，銀行不愿意將資金投入到農業中，阻礙了農業現代化發展；四是在政府干預之下，大部分銀行資金被投入到國企之中；五是由于金融生態環境不盡相同，導致區域資源配置失衡，大部分地區獲取的貸款總額僅占總額度的30%，對該省的全面發展造成阻礙。

二、安徽省生態環境對信貸資金配置效率測度

本文對安徽省生態環境與信貸資金配置效率間的關系進行分析，首先采用因子分析法與Wurgle模型分別對二者進行測度，具體內容如下。

（一）金融生態環境測度

1.數據來源

本節數據的主要來源為《安徽統計年鑒》（2008—2018），法治環境相關數據來源于當地高級人民法院報告；其他指標數據均來源于《中國統計年鑒》（2008—2018），對于缺失的數據信息，采用平均法補齊。

2.生態環境測度

（1）標準化處理

對于不同指標變量來說，在數量級、量綱等方面存在較多不同，難以對其進行直接對比和分析，需要對原始數據進行標準化處理，公式如下：

本文采用SPSS17軟件，將原始數據均標準化成均值為0，方差為1的數據，這樣更便于對比與分析。

（2）相關性分析

利用SPSS軟件對各項指標相關系數矩陣進行獲取，得知上述指標變量的相關性普遍超過0.3，在本文建立的體系中進行因子分析較為適用，具有統計學意義[2]。

（3）實證結果分析

采用SPSS的主成分法，獲得初始特征值、提取平方和載入與旋轉平方和載入等結果。在對因子正交旋轉的過程中，采用最大方差方法，遵循特征值大于1、房車貢獻率大于85%的原則，獲得解釋總方差，具體如表1所示。

表1 解釋的總方差

從表1可知，三個公因子的特征均超過1，累計方差的貢獻率超過90%，能夠充分體現出原始數據。公共因子1代表的經濟因子，總體趨勢為上升狀態，說明該省的經濟水平不斷提升，與此相關的金融、教育、法律等同樣具有良好的發展趨勢；公共因子2代表的是政府因子，在2008—2015年逐漸上升，到了2017年開始下降，在2018年又得到提升，這一趨勢與財政缺口、存款占GDP比率的變化情況基本一致，這說明政府的財政支出增加，干預度降低，但農業增加值提升，產業結構不夠合理，金融市場的資金活力不足；公共因子3代表的是社會誠信，趨勢存在明顯的波動，與第三產業產值占貸款比值的變動趨勢相符，可見社會誠信并非一成不變，而是在波動中不斷上升[3]。

（二）信貸資金配置效率測度

1.方法選擇

在經濟學效率指導下，將效率分為配置效率與技術效率兩種，Wurgler提出的方法可直接對橫向和縱向進行對比，且具有較強的操作性，進而得到廣泛應用，在本文的研究中，采用Wurgler模型法進行效率測算。

2.模型構建

根據Wurgler基本思路，選擇2008—2018年的面板數據，針對安徽省三大產業的信貸資金配置效率開展實證分析，基本模型如下：

式中，Li,t代表的是不同產業年度貸款余額；vi，t代表的是年度不同產業的增加值，i代表的是三次產業，t代表的年份；βt代表的是彈性指標，具有重要意義，代表的是貸款對不同產業數值變化的敏感度，也就是信貸資金配置效率的反應系數，當該數據超過0時，說明信貸資金的投入與產業數值提升的變化方向一致，投入效率較高，且βt的數值越大，說明資金投入對增加值的促進作用就越發明顯，資金配置效率也隨之增加；反之，如若βt的數值小于0，說明信貸資金的投入與產業數值提升的變化方向不一致，投入效率較低，且βt的數值越小，說明資金投入對增加值的促進作用就越不明顯，資金配置效率也隨之降低；

3.實證結果

根據采集的數據信息與上述模型開展實證分析，回歸結果如表2所示。

表2 模型回歸結果

從表2的數據可知，模型擬合優度為99.47%，統計量的P值為0，且不同變量系數均通過t檢驗，意味著模型統計效果較為理想。從計量結果可知，安徽省信貸資金配置效率體現在兩個方面，一是產業自發投資，另一個是產業對產業增加值的敏感投資，具體為：

（1）自發投資主要目的為滿足產業發展的資金需求，與產業增加值之間沒有直接關系，數值高低可體現出產業對資金的需求程度，進而體現該產業布局與貸款的投資方向。從上表可知，第一產業資金需求較低，每年自發投資額度為-74.74，且該參數具有較強的顯著性，投資主動性較弱；第二產業為235.14，第三產業的投資說雖然也為負數，但參數系數顯著性較差。可見，在2008—2018年間，安徽省第二產業的自發投資遠高于第一產業；

（2）在2008—2018年間，安徽省三次產業信貸資金的平均配置效率分別為1.03、1.15與0.99，第二產業的配置效率均值為1.15，由此可見，該省資金投資與第二產業發展之間存在緊密聯系；第一產業對投資的敏感度為1.03，究其原因，主要由于該省對農業的重視度提升，在政策引導下使投資額度增加；對于第三產業來說，信貸資金配置效率較低，這主要由于該省的科技創新優勢得到充分發揮，產業結構得到轉型，經濟發展對資金需求增加。總體來看，該省三次產業之間的配置效率雖然不同，但差異不夠顯著，說明該省資金配置具有一定效率。

三、提高安徽省金融系統信貸資金配置的有效措施

（一）優化產業布局

目前，安徽省產業結構為：以第二產業為主導，但對經濟貢獻度逐漸降低，農業占比較少，現代化水平落后，發展動力不足，第三產業取得一定的發展成果，對經濟的貢獻度達到47.6%。對此，應對該省的產業布局進行合理優化，具體措施如下：一方面，創新傳統三次產業的發展方式，依靠農業供給側改革推動農業現代化發展，使傳統制造業、工業生產方式得到有效提升，積極發展現代服務業、信息產業，為第三產業發展提供更多助力；另一方面，在“一帶一路”指引下，充分發揮該省在文化、旅游、科教、軍工等方面的優勢，使綜合實力得到顯著提升，構建產學研結合的創新體系，吸引更多國內外資本注入；

（二）改善社會信用與法制環境

構建和完善征信體系，建立個人與企業信用檔案，對信用度較高的個人或企業在貸款時給予一定利率上的優惠，加強對信用不良的個人或企業的監管力度，將失信主體列入“黑名單”，在立法層面形成較為完善的信用規范制度，提高失信者的失信成本，如貸款限額、利息增加等等，使其做到守法守信；構建完備的金融體系，使證券市場、保險市場更加完善，引入多樣化證券品種，發展衍生金融市場。此外，政府還應完善立法工作，加大執法力度，通過司法審查，保護司法獨立性，提高執法透明度，使公眾能夠多渠道的獲取執法信息[4]。

（三）減少政府干預

針對當前存在的政府干預過多問題，應積極轉變政績考核方式，不以GDP作為主要的衡量標準，減少政府為了提高政績而將過多信貸投入到形象工程中，確保當地政府的財政實力，降低政府對信貸資金的依賴度，健全對政府權力進行監督和制約的相關體系，減少政府對金融機構的不當干預。此外，政府應充分發揮自身的主導作用，樹立金融產業化意識，制定相關政策引導和促進金融行業發展，將信貸資金投入到具有發展潛力的朝陽產業中，使該省整體金融發展層次得以提升，為安徽省信貸配置提供長效機制。

四、結論

綜上所述，本文以安徽省為例，對該省金融生態環境現狀進行分析，采用因子分析法與Wurgle模型分別對二者進行測度。作為政府，應積極采取提高該省金融系統信貸資金配置的有效措施，通過優化產業布局、改善社會信用與法制環境、減少政府干預等方式，使本省的金融生態環境得到有效改善，信貸資金得到高效配置，經濟得到穩健增長。