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内容摘 要 ：本文运用数据包络分析DEA-Malmquist生产率指数方法对2007-2012年西部地区12个省域的投入、产出数据进行处理,测算和分解了西部地区农村金融市场资源配置的全要素生产率指数.实证结果表明：西部农村地区金融市场资源配置效率较低,全要素生产率呈下降趋势,是非有效的.原因是技术进步率较低,技术进步成为影响农村金融市场资源配置效率的关键因素.提高农村金融市场资源配置效率应该增加技术资金投入,引进金融科技人才,创新产品品种.
关 键 词 ：西部地区 农村金融市场 资源配置效率 Malmquist指数
引言
我国西部地区通过农村金融市场对金融资源进行配置,发展农村经济.农村金融资源配置状况及发展水平与西部经济发展水平密切相关,尽管西部地区经济发展状况一直在改善,但是仍落后于东、中部地区,效率问题成为西部地区农村金融完成既定目标和维持生存发展的关键要素,基于农村经济发展现状,我国西部地区要着重利用西部地区金融资源,提高技术进步率,最终提高西部地区农村金融资源利用率.
文献回顾
从目前研究进展来看,农村金融市场的资源配置效率问题一直是国内外学术界关注的问题之一.围绕农村金融市场的资源配置效率,国内外不同学者进行了多方面探索.Chandana Chakraborty 和Glenville Rawlins（2004）分析了过去十年拉丁美洲和东亚的金融资源配置及其对宏观经济政策和社会经济的影响,提出了最近的金融危机是导致金融资源流动的催化剂.J. Howard M. Jones（2008）以过去和现在的视角对印度农村金融政策和非正规金融进行剖析,发现农村金融的配置不仅需要正规金融信贷的发展,还需要非正规金融机构信贷资金的大力支持.王永龙（2006）认为中国农村金融资源配置必须遵循三种基本的配置机制,进而指出农村金融资源配置效率的约束条件,并分析了优化配置的路径应由机构路径向功能路径转变.谷慎（2006）对我国现行农村金融资源配置效率进行了实证分析,以满足帕累托最优条件为着手点,找出衡量金融资源配置效率的指标,并通过数据分析总结出我国金融市场资源配置效率低下的原因,包括农村金融机构产权制度不够完善,农村经济市场化程度低以及农村金融结构落后、农村金融市场利率结构单一、利率制度僵化缺乏弹性.谢爱辉（2007）认为农村金融现在处于一个关键的转折期和发展期,中西部地区和西部农村地区金融资源匮乏,亟需转变农村金融资源配置方式,提高农村金融配置效率.李季刚（2007）运用多元线性回归模型对欠发达地区农村金融市场配置效率进行实证分析,得出在欠发达农村地区,存在的主要问题是没有处理好农户不同的金融需求与金融供给间的关系.孙飞霞（2011）对我国对普惠型农村金融市场体系指标进行效率性评价,设计了金融市场效率评价体系,指出了农村金融发展的核心问题是提高农民收入.黎翠梅、曹建珍（2012）构建我国农村金融效率评价指标体系,对我国农村金融效率进行了区域差异动态描述,并运用因子分析法对其进行综合评价.李红梅（2012）运用DEA方法对我国金融配置效率进行研究,并考虑了区域货币乘数的影响,通过研究发现区域货币乘数是有助于探究金融资源配置效率的因素.
综合以上文献,由于研究视角和研究方法的差异,导致理论研究和实证分析的结果有着一定的差异,现有文献虽然运用DEA方法对金融市场的资源配置效率及其影响因素作了研究,但是具体的分析有所差异,分析论证角度各有不同.本文以西部地区为研究对象,使用全要素生产率Malmquist指数方法对农村金融市场的资源配置效率进行测度、分析,通过DEA分析方法和Malmquist指数相结合构建科学的指标评价体系,为优化农村金融市场的资源配置效率提供强有力的理论支持.
研究设计
(一)研究方法
1.DEA方法.效率是用来综合评价经济主体经济活动运行状态的,对效率的评价与分析,主要目的是根据实际投入产出数据,使用效率测算方法,并借助于有效的计算技术进行评估、决策.度量效率的常用方法有非参数和参数方法.数据包络分析（简记为DEA）是Charnes、Coopor和Rhodes于1978年首先提出的评价生产效率的非参数方法,一直得到广泛的运用,这种方法不需要像其他模型那样事先对参数的有效性进行假定,不需要分析具体的生产前沿面的函数形式.DEA是以相对效率概念为基础,运用凸分析和线性规划为工具的一种评价方法,这种方法通过比较决策单元之间的相对效率,得出效率评价结果.DEA可以处理多输入-多产出的有效性综合评价问题,而且与投入指标、产出指标值得量纲选取无关,使用该方法建立模型不用进行无量纲化处理.
2.DEA-Malmquist 指数方法.Malmquist指数模型是数据包络分析方法的引申,运用面板数据来反映不同时期效率的变动.当有面板数据的时候,就可以使用类似DEA的线性规划和一个（基于投入或者产出）Malmquist TFP指数来测度生产力的变化,并把生产力的变化分解成技术进步和技术效率的变化.DEA-Malmquist指数将全要素生产率分解为技术进步率与技术效率.技术效率可以进一步分解为纯技术效率和规模效率.运用与DEA模型相结合的Malmquist指数对决策单元的面板数据进行实证分析,可以更全面地测度西部地区农村金融市场资源配置效率.假定生产点（xt,yt）,（xt+1,yt+1）分别代表t时期和t+1时期的投入和产出,那么根据Malmquist方法,从t时期到t+1时期的Malmquist指数为：
在规模收益不变的情况下,指数可分解为：
在规模收益可变的情况下,上述等式可进一步分解为：
Tfpch等于effch×techch等于pech×sech×techch
在这些变量中,全要素生产率（Tfpch）表示从t时期到t+1时期不同决策单元沿不同的生产前沿所反映出来的生产率的变化.技术进步率（techch）表示生产前沿的移动,反映技术的变动；技术效率（effch）表示相对于不变的规模收益的生产技术,决策单元对投入技术的掌握利用程度的变化；纯技术效率（pech）表示相对于可变规模收益生产技术,决策单元向生产前沿的追赶效应；规模效率（sech）表示决策单元规模的变动是否有效以及效率值的变化.这些因素共同作用决定了全要素生产率的大小,Malmquist指数大于1,表示由t时期到t+1时期效率有所增长； 小于1表示效率下降；等于1表示效率水平在这一时期间没有变化. （二）研究指标及样本数据选取
1.DEA模型指标的选取.首先应确定农村金融资源的投入指标和产出指标.本文目标在于研究西部地区农村金融市场资源配置效率,为了兼顾数据的科学性、可比性,本文构造了效率评价指标体系,如表1所示.
决策单元.包括我国西部地区的12个省、自治区和直辖市,具体为：四川,贵州,云南,陕西,甘肃,青海,宁夏,重庆,新疆,广西,内蒙古,西藏.
指标的选取.对于任何地区,在投入指标方面主要以金融机构投入、财政投入、金融机构信贷投入为各个决策单元的投入要素.因此,投入指标选取金融机构农业贷款数,农村金融机构营业网点数,农村金融机构从业人员数量和财政支农数.从金融市场需求者的角度考虑,投入金融资源会给农村地区带来收入.产出指标选取为第一产业人均生产总值和农民人均收入.
2.样本数据的选取.本文选取的样本数据时间为2007-2012年,选2007年作为起点是因为2006年年末银监会发布《关于调整放宽农村地区银行业金融机构准入政策 更好地支持社会主义新农村建设的意见》后,按有关规定设立村镇银行、贷款公司和资金互助社.三类新型农村金融机构的组建使得农村金融市场资源配置效率开始发生了变化.投入产出指标的数据来源于2008-2013年的中国区域经济统计年鉴,2008-2013年的12个省、自治区和直辖市的统计年鉴,银监会网站的中国农村金融服务图集――银行类数据以及人民银行网站的其他金融数据.我国从2010年起短期贷款的分类结构发生改变,中国区域经济统计年鉴不再单设农业贷款这一指标,农业贷款数据分别从各省经济社会发展报告或者相关文献的数据资料间接测算拟合得出.
实证结果分析
采用DEAP2.1软件对数据进行处理,得出结果如表2、表3所示.
表2是西部地区农村金融市场资源配置平均全要素生产率变化指数及其分解.总体来看,西部地区农村金融资源配置全要素生产力有所下降,除了2009-2010年,其他各年全要素生产率变化指数都低于1,各年均值为0.705,是下降的.从时间序列来看,全要素生产率指数呈现不稳定趋势,波动性较大.2007-2008年为0.899；2008-2009年降低为0.809；2009-2010年升至1.397,升到最高；2010-2011年又有所下降,降低到0.834；2011-2012年降低到最低,值为0.205.这说明西部地区农村金融资源配置的全要素生产力下降的幅度忽高忽低,主要原因在于技术进步率较低,除了2009-2010年的技术进步率大于1,其他年份都小于1,且均值为0.663,小于1,从表格中发现全要素生产率在这几年间整体上呈现交替增长和下降的趋势,主要体现在技术进步率的变化上.当技术进步率增长时,全要素生产率也是增长的；反之,当技术进步率下降时,全要素生产率是下降的.另外,从结果中发现技术效率与技术进步率呈现出反向关系.在这五年期间,当技术进步率大于1时,技术效率小于1；当技术进步率小于1时,技术效率是大于1的,两者呈现交替变化规律.
以上变动原因分析：2007-2009年西部地区农村金融市场加大金融机构信贷规模,组建三类新型农村金融机构使得规模效率提高；加强管理,纯技术效率提高,进而技术效率升高,但是由于扩张迅速,技术进步缓慢,导致技术进步对技术效率改善存在着滞后性,影响了全要素生产率的提高.2009-2010年,技术革新,提高了资源配置的技术进步率,进而提高了全要素生产率,但是相应的纯技术效率和规模效率滞后影响了总效率的提高.2010-2012年的管理技术和规模效率都有所提高,对技术进步形成追赶效应,技术进步率又成为全要素生产率增加的阻碍因素.从整体来看,西部地区农村金融市场规模、管理、技术的不稳定发展,造成了技术进步率与技术效率的不同步变动,当技术进步时,技术效率的改善并不明显.当技术效率提高时,技术投入力度却不够大.
结合表3分析,除了西藏,西部地区各省份的全要素生产率均小于1,全要素生产率下降的原因主要是技术进步率小于1.说明除西藏外各省份金融资源配置的技术水平对配置效率的贡献作用是降低的.规模效率在一定程度上起到正面效应,除了宁夏的规模效率小于1,青海和西藏的规模效率为1,其他省份的规模效率是大于1的,对全要素生产率的提高起到积极作用.纯技术效率值都在1附近小幅度波动,整体上对全要素生产率的提高作用不大.
以上变动原因分析：西部地区不同省份农村金融市场资源配置效率较低,是非有效的,主要原因是技术落后阻碍了整体效率的提高,尽管纯技术效率和规模效率整体上有一定的提高,但是仍无法抵消技术落后带来的消极作用.由于地理位置的特殊性,西部地区容易受到地质灾害和特殊公共事件影响,农村金融市场的稳定性也不高.另外,不同地区金融资源配置效率存在较大的差异,技术水平参差不齐,大部分省份技术水平落后,纯技术效率和规模效率虽然整体上有积极作用,但作用不明显,配置效率有很大的提升空间.
结论与政策建议
基于西部12个地区农村金融市场资源配置效率的运算和分析,本文得出以下结论：
第一,西部地区农村金融市场资源配置全要素生产率呈下降趋势,主要原因是技术进步慢,目前主要靠管理改善和规模扩张来驱动,而不是以技术投入驱动,农村金融机构的技术支持不到位.第二,西部地区农村金融机构规模小,农村金融机构数量少,不能有效满足农户和企业的资金需求；农村金融在管理方面有所改进,对金融机构全要素生产率负影响较小,但还有改善发展空间.第三,技术进步率与技术效率呈现出反向关系,此消彼长,可能是由于技术进步对效率改善存在滞后性.当技术进步时,技术效率的改善并不明显,这可能是由于农业经济体制改革相对滞后.当技术效率提高时,技术投入力度却不够大,无法与技术效率相匹配形成合力效应.第四,西部地区农村金融具有脆弱性,波动较大,很大程度上取决于国家政策和经济环境.西部地区的金融市场较容易受到公共安全事件和突发性灾害的影响,经济发展比较封闭,对外开放程度依然偏低. 根据以上结论,本文从以下几方面提出相应政策建议：
第一,西部地区金融服务机构应尽快掌握金融服务核心技术,提高农村金融核心竞争力.开发创新农业金融产品,引进金融高科技人才,启用农村金融信息管理系统,制定科学合理的金融资源配置流程.此外,加强学习东中部的先进技术,不断承接先进的技术转移,努力向新的生产前沿移动,达到优化金融市场资源配置的目的.
第二,西部地区农村金融市场应加快西部地区农村金融市场化改革,大力组建三类新型农村金融机构,增加金融机构从业人员,扩展经营区域,提高覆盖率,形成规模经济；农村金融机构应提高资源利用率,优化结算系统,提高金融机构的经营管理水平,加强技能培训,提高员工素质.
第三,要注重技术、效率和规模的同步提高,共同提升整体效率.既不能一味追求规模经济而忽略技术改善,又不能单纯增加技术投入而不考虑经营管理、规模大小等实际情况.加快西部地区农村金融市场化改革,增加金融机构技术投入,提高金融机构的技术进步率.同时,提高金融机构的管理水平,促进资本和劳动力要素的有效流动,合理利用和配置现有资源,提高金融机构的规模效率和技术效率,从而提高全要素生产率.
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第四,加强风险管理,强化内控能力,建立征信系统,有效防范农村信贷风险.深化产权体制改革,金融产权明晰是金融效率的保障,规范化管理更有利于提高金融市场的配置效率；西部地区的地理位置决定了农村金融运作过程具有一定封闭性,因此应加强对外经济合作,积极探索,提高金融市场开放度；由于农村金融市场易受公共安全事件和突发性灾害的影响,应该在西部地区建立健全农业保险机制,应对自然灾害影响,防范金融风险,提高配置效率；在构建新型的农村金融市场配置体系时,要注重该体系的“合力效应”, 要综合发挥商业性金融、合作性金融、政策性金融各方面的力量,大力支持发展新型农村金融机构,建立新型农村金融市场.