農村小型金融機構支農效率研究
——以中部六省為例

徐貝貝，涂維亮

（1.長江大學經濟與管理學院，湖北 荊州 434025；2.湖北農村發展研究中心，湖北 荊州 434025）

中國是農業大國，農業是國民經濟的根基，農村經濟是經濟中不可忽視的重要組成部分，是中國發展關注的重點內容，而農村經濟發展的核心是農村金融，農村小型金融機構是實現農村金融普惠發展的重要載體。但是國內各地農村金融支農效率普遍偏低，資金大量外流，支農力度低，農村資金流向城鎮，農村資金并未用在農業方面導致農村并未實現質與量的同步發展。黨和國家始終把“三農”問題作為全黨的首要工作，持續加大強農惠農富農的政策力度，并提出鄉村振興戰略，健全農村金融支農組織體系，使農村金融支農產品和服務對農村經濟服務更加完善，完善農村金融支農相關的激勵政策等。本研究主要對小型金融機構支農效率進行實證研究。

1 文獻述評

近年來，農村金融支農效率問題逐漸成為學術界的研究焦點，對于該領域的研究內容也很豐富。在國外，Yaron［1］研究亞洲 4 家農村金融機構的操作模式、激勵機制和有關政策等，提出了農村金融可以促進農村經濟發展；Siamwalla［2］通過實證研究找出了影響泰國正規農村信貸效率的原因是農村金融市場存在信息不對稱現象；Dixit 等［3］通過收集數據研究印度如何在農村地區對貧困人口提供小額信貸以及小額供資機構如何通過小額供資檢查或減少貧困。在國內，張月飛等［4］對浙江省縣域金融支農效率進行實證研究，找出影響“三農”貸款的效率主要與金融要素的投入有關，特別是對“三農”有關的傾斜政策更為顯著。王定祥等［5］發現提高農村金融支農效率促進農村經濟發展。石丹等［6］對財政金融協同有效性進行實證分析，表明財政支農效率高于金融支農，效率最低且下降幅度最大的是財政與金融協同支農效率。陳銀娥等［7］采用實證分析測度中國農村普惠金融發展影響因素，同時考察了中國農村普惠金融發展限制因素，農村普惠金融的發展需要與農村金融環境有關。黎翠梅等［8］對中國農村金融效率區域差異進行實證研究，東部地區農村金融效率明顯高于西部地區，中西部地區呈現出“塌陷”特征。董春麗［9］通過分析安徽省農村金融機構支農效率的變化，發現農村經濟發展需要多種金融機構協同，最大限度地利用資本以強化金融支農效率。李洪俠［10］采用 2011—2019 年 31 個省份的面板數據，多方法多角度研究財政支農和金融支農的協同作用以及東中西部的差異，表明制約財政金融支農協同發展的因素是財政和金融部門缺少支農協調機制、支農投入不足、涉農貸款市場供需不匹配、農村金融機制不健全。尚穎等［11］比較分析了傳統小型農村金融機構和新型農村金融機構支農社會效率，提出了要因地制宜地制定小型農村機構的發展路徑，有利于整體提高社會效率。

因此，以農村金融機構支農效率問題的研究成果為理論支撐，運用數據包絡方法對農村小型金融機構支農效率進行實證研究，以期能發現影響農村金融機構支農效率的因素，為農村經濟發展提供更多的理論支持。

2 研究方法與模型指標構建

2.1 研究方法

數據包絡分析法（DEA）是一種利用線性規劃方法，針對多投入和多產出問題的一種數量分析方法，有多個決策單元（DMU）。DMU 可以是任何具有可測量的投入、產出的部門或單位［5］。

該模型的基本思路是：假設有m個樣本，每一個樣本都有n個投入指標X和P個產出指標Y，每一個樣本i都對應一個投入量xi和一個產出量yi。并且每一個DMU 都能夠得到所有產出和關于所有投入的比率的測量，其中u為輸出權重矩陣，投入權重矩陣為v。最優權重即求解線性規劃的目標是求解：

對于每一個決策樣本，線性規劃模型表示為：

對于BCC 模型，在CCR 模型中加入

其中，第i個樣本的技術效率測度用θ表示，第i個樣本的投入向量用xi0表示，第i個樣本的產出向量用yi0表示，第i個樣本的權重用λi表示，s+和s-代表松弛變量，ε為大于0 的非阿基米德無窮小量。

依據DEA 模型計算樣本的技術效率、純技術效率和規模效率，技術效率的取值范圍是（0，1）。根據DEA 模型的相關理論，BCC 模型中的最優解θ，當θ＝1 時，此時決策樣本單元技術效率是DEA 有效的；反之，當θ＜1 時，此時決策樣本單元技術效率是DEA 無效的；并且θ越小，就證明效率越低下。規模效率的取值范圍是介于0 和1 之間，只有規模效率等于1 時，此時樣本規模才有效率；反之，若規模效率小于1，則此時樣本規模無效率。

2.2 投入、產出指標選擇

本研究考慮資源和相關指標數據的可獲得性以及借鑒其他學者的做法，最終決定選擇3 項投入指標和 2 項產出指標（表1）。

表1 農村小型金融機構支農效率指標體系

2.3 數據來源

選取中國中部六省2019 年相關數據作為模型的決策單元，進行DEA 效率分析（表2）。

表2 2019 年中國中部六省指標體系

3 實證結果與分析

從規模效率層面來看，中國中部六省小型農村金融機構支農規模效率均值為0.944，整體規模效率均較好。只有湖北省、江西省在2019 年達到DEA有效，山西省、河南省、安徽省、湖南省均未達到DEA有效，純技術效率和規模效率均無效，但是大部分地區規模效率都達到0.816。資源配置規模與最優規模不匹配，但是都相對接近了最優規模（表3）。

從純技術效率層面來看，其中河南省、湖北省、江西省效率值為1.000，說明這3 個省的農村小型金融機構均有效運行，管理水平也是相對有效的。 而安徽省純技術效率小于規模效率，說明還存在技術、管理等方面落后，而且是導致綜合效率低的重要原因。中部六省最低的是安徽省，只有0.799。

從綜合技術效率層面來看，中部六省整體支農效率較高，其中湖北省、江西省是DEA 有效的，但是其他省綜合技術效率都未達到最佳。2019 年中部六省的小型金融機構支農效率僅湖北省、江西省DEA 有效，最低的山西省為0.668，最高和最低相差0.332，運算結果如表3。

表3 中部六省2019 年小型農村機構支農效率評價結果

4 結論與建議

4.1 結論

1）整體上，中部六省農村金融資源未實現有效配置，2019 年中部六省各地區小型金融機構支農技術效率、純技術效率和規模效率均值分別為0.886、0.934、0.944，表明中部六省農村小型金融機構制度運行效率和管理水平以及農村小型金融機構資源配置規模等方面提升空間較大。

2）小型農村金融機構整體社會效率水平低下，主要在于純技術效率低：首先，金融機構業務冗雜，但是同時又存在大量并不是服務于農村的業務，致使農村的資金外流；其次，金融機構“三農”貸款風險比較大，農民都是靠天吃飯，對于災難預估性差，對于災害靈敏度低，金融機構對貸款評估不到位，存在呆賬壞賬問題，內部監管不利，管理機制效率低，尤其現場監管不到位；再次，資金并未能真正服務于“三農”，取之于民，未用之于民，資金外流，拉大城鄉差距。

4.2 建議

1）不斷改進純技術效率以提升小型農村金融機構支農效率及金融機構的金融服務創新水平，增加針對性服務。如加大ATM、APP 等使用率，宣傳優惠政策。農民不愿意貸款的主要原因之一是不了解相關貸款政策，政策宣傳不到位。還有金融機構貸款業務繁瑣，簡化業務流程，優化審批程序，重點發展支農核心業務，適當將低附加值、高技術含量業務外包出去。

2）應避免正面與其他金融機構產生競爭，利用自身優點，錯位競爭，增大惠農力度。準確定位自身位置，明確自身實力，找尋自身優點，盡量避免與其他金融機構產生規模上的競爭或客戶爭奪等，應該充分利用其熟悉農村金融市場的親民優勢，規避風險，樹立草根金融服務理念，將其業務深入至村、鎮基層，特別是貧困農戶、家庭農場和小微企業等，將貸款服務方向細細分開，根據農民對資金的需求設立脫貧貸款、生產性貸款、致富貸款等更好地為農民服務。

3）政府應給予小型農村機構更多的支持，提升小型農村金融機構支農效率，縮小城鎮差距，完善財政貼息和稅收減免等一系列惠農政策，開放綠色通道，激勵小型農村金融機構自主增加更多種類涉農信貸投入，提升農村資金用于農業效率，引導農村資金流入農村支持農村創業、農林經濟發展，最大限度避免金融支農資金流入城鎮，將農村資金用于農村發展；將農村資金能夠最大限度地投入產生經濟效益的農業生產領域，優化金融支農資金配置結構，提升農業生產經濟效益。中部各省還應該為完善金融支農資金管理模式和運行制度等方面做出更多努力。