基于我國(guó)省域面板數(shù)據(jù)的金融生態(tài)效率評(píng)價(jià)

于 平 逯 進(jìn)

（1.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，四川 成都 611130；2.青島大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 青島 266071）

基于我國(guó)省域面板數(shù)據(jù)的金融生態(tài)效率評(píng)價(jià)

于 平1逯 進(jìn)2

（1.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，四川 成都 611130；2.青島大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 青島 266071）

文章運(yùn)用DEA方法核算了我國(guó)30省區(qū)金融生態(tài)超效率值，綜合評(píng)價(jià)了我國(guó)各省區(qū)的金融生態(tài)效率，并進(jìn)一步以Malmquist指數(shù)分解法對(duì)各省區(qū)金融生態(tài)低效率原因進(jìn)行解析。研究表明：整體上我國(guó)金融生態(tài)效率偏低，且省域之間存在較大差別，造成這一結(jié)果的原因在于，一是金融體系易受外部環(huán)境的影響，二是金融業(yè)一味追求規(guī)模的擴(kuò)張卻忽視了技術(shù)的改進(jìn)和創(chuàng)新。

金融生態(tài)；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；效率；SE-DEA；Malmquist指數(shù)分解

我國(guó)金融業(yè)在歷經(jīng)20年改革的制度紅利促進(jìn)后，其發(fā)展伴隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境的演進(jìn)進(jìn)入了瓶頸期，這不僅體現(xiàn)在金融業(yè)外部的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)機(jī)制等方面，也體現(xiàn)在金融業(yè)自身的運(yùn)營(yíng)效率方面。然而金融業(yè)要想突破此瓶頸期，加快建設(shè)穩(wěn)定而高效的金融生態(tài)環(huán)境，著力提高金融體系的運(yùn)行效率是持續(xù)推進(jìn)金融體制改革的必要保障。因此，從實(shí)踐探索出發(fā)，以金融生態(tài)建設(shè)為依托，建立良好、和諧的金融體系運(yùn)行環(huán)境，對(duì)深化金融體制改革，加快金融創(chuàng)新步伐，提高金融業(yè)運(yùn)行效率起著舉足輕重的作用。而從理論支撐看，研究金融生態(tài)效率，對(duì)提高金融業(yè)管理水平、加快金融改革進(jìn)程、提升金融創(chuàng)新能力有著重大的意義。

一、文獻(xiàn)綜述

金融效率是一個(gè)較為新穎而寬泛的概念，主要涵蓋了金融市場(chǎng)效率、金融機(jī)構(gòu)效率、金融產(chǎn)品效率等方面。這一概念所衍生出的思想是金融發(fā)展理論的重要組成部分，而金融發(fā)展本身所強(qiáng)調(diào)和體現(xiàn)的就是效率的演進(jìn)；同時(shí)，金融發(fā)展又是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論的重要組成部分。因此，考量金融效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系就成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論中一個(gè)重要而現(xiàn)實(shí)的論題[1-4]。一直以來，經(jīng)典金融發(fā)展理論形成了以金融結(jié)構(gòu)理論[5]（P36-40）、金融深化與抑制理論[6]（P123-130）[7]（P156-167）、金融功能理論[8，9]、金融內(nèi)生理論[10]和信貸配給理論[11]為核心的的幾個(gè)方面。這些經(jīng)典理論一致認(rèn)為，金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是相互影響、相互制約的，而二者相互作用的優(yōu)質(zhì)演進(jìn)，可能會(huì)形成金融效率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率雙高的局面，反之則會(huì)出現(xiàn)較為嚴(yán)重的連鎖風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)。美國(guó)和歐洲國(guó)家的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)已很好的證明了這一點(diǎn)。因此，如何持續(xù)促進(jìn)效率以提高金融業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的良性互促則成為了宏觀金融與經(jīng)濟(jì)發(fā)展領(lǐng)域的緊要話題。國(guó)內(nèi)對(duì)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間關(guān)系的研究起步較晚[12]，至目前在引入和借鑒國(guó)外研究成果的基礎(chǔ)上，在結(jié)構(gòu)調(diào)整理論的引導(dǎo)下，針對(duì)我國(guó)的金融體系特征及其所面對(duì)的高速經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，形成了許多卓有成效的研究成果，研究主要論證了兩個(gè)問題：金融發(fā)展是否促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[13，14]，金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是否存在明確的因果關(guān)系[15-19]。前一個(gè)論題目前已形成了金融發(fā)展能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的明確結(jié)論，但后一個(gè)論題存在一定爭(zhēng)議，主要在于二者是單向抑或是雙向的因果關(guān)系尚不明確。

在金融發(fā)展理論基礎(chǔ)上，2004年周小川首次提出金融生態(tài)的概念[20]，此后一段時(shí)間國(guó)內(nèi)許多學(xué)者對(duì)這一概念進(jìn)行了研究，并形成了兩大主要觀點(diǎn)[21]：一是金融生態(tài)環(huán)境觀，二是金融生態(tài)系統(tǒng)觀。前者從群體金融生態(tài)學(xué)角度，強(qiáng)調(diào)了“生物群落賴以生存的物理環(huán)境”或“非生物成分”，認(rèn)為金融生態(tài)環(huán)境主要包括經(jīng)濟(jì)環(huán)境、信用環(huán)境、市場(chǎng)環(huán)境等。該觀點(diǎn)將金融生態(tài)等同于金融生態(tài)環(huán)境，強(qiáng)調(diào)從金融機(jī)構(gòu)外部機(jī)制或基礎(chǔ)條件等方面來探討金融生態(tài)的運(yùn)行機(jī)制[22，23]。后者則認(rèn)為，金融生態(tài)是一個(gè)既包含金融主體本身，還包括其賴以生存的外部環(huán)境，以及各主體之間、主體與環(huán)境之間相互影響、相互作用的過程，即金融生態(tài)的調(diào)節(jié)過程[24，25]，[26]（P17-25）。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，金融生態(tài)系統(tǒng)觀較為全面和客觀地將金融體系自身及其內(nèi)、外部運(yùn)行環(huán)境有機(jī)地結(jié)合起來，依此來判定金融發(fā)展水平及其運(yùn)行效率等問題。但主流金融發(fā)展理論并未明確涉及金融生態(tài)問題，進(jìn)而未能更深層地研究金融生態(tài)系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)二者的相互作用關(guān)系，這使得金融效率這一命題被忽視，進(jìn)而導(dǎo)致了金融發(fā)展理論的不充分[27]?；诖?，本文將從金融生態(tài)系統(tǒng)觀的角度出發(fā)，全面建立金融生態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，討論其與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的相互作用關(guān)系，以期全面展示金融生態(tài)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要性。

二、指標(biāo)體系與變量說明

（一）指標(biāo)體系

在充分考慮指標(biāo)全面性、科學(xué)性以及數(shù)據(jù)可得性的基礎(chǔ)上，借鑒既有研究，建立金融生態(tài)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)兩系統(tǒng)的指標(biāo)體系，限于篇幅不再列出。

（二）變量說明

1、數(shù)據(jù)來源

本文選用的2001～2012年全國(guó)30省區(qū)時(shí)序數(shù)據(jù)來源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)金融年鑒》等標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)出版資料。

2、數(shù)據(jù)處理

在進(jìn)行DEA運(yùn)算時(shí)，由于三級(jí)指標(biāo)過多，故需對(duì)其進(jìn)行壓縮或降維處理。鑒于文中包含正向和負(fù)向指標(biāo)，故采取不同的標(biāo)準(zhǔn)化方式：

將標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行逐級(jí)加權(quán)求和，得到一級(jí)因子綜合指數(shù)值。本文將金融生態(tài)視為投入變量，最終確定為金融主體、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、政策環(huán)境、法治環(huán)境、社會(huì)誠(chéng)信、社會(huì)保障、文化環(huán)境七個(gè)方面，產(chǎn)出變量為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，這里引入克強(qiáng)指數(shù)①克強(qiáng)指數(shù)是英國(guó)《The economist》雜志以我國(guó)現(xiàn)任總理李克強(qiáng)命名的用來評(píng)估我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)。該指數(shù)由鐵路貨運(yùn)量（占25%）、銀行貸款量（占35%）、工業(yè)耗電量（占40%）構(gòu)成，該雜志認(rèn)為，克強(qiáng)指數(shù)比官方GDP更能反映我國(guó)經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)實(shí)狀況。來界定。

三、實(shí)證研究

（一）理論模型

1、SE-DEA模型

選用A.Charnes和W.W.Cooper構(gòu)造的具有非阿基米德無窮小量的C2R模型的擴(kuò)展模型SEDEA[28]，則擴(kuò)展的DEA模型的對(duì)偶規(guī)劃D可表示為：

其中，jX為第j個(gè)省區(qū)的投入指標(biāo)向量，jY為第j個(gè)省區(qū)的產(chǎn)出指標(biāo)向量，為各省權(quán)重，s+、s-為松弛變量。SE-DEA模型優(yōu)于傳統(tǒng)DEA之處在于其能夠?qū)Χ鄠€(gè)同時(shí)有效的決策單元做出進(jìn)一步評(píng)價(jià)。如下運(yùn)用投入導(dǎo)向型SE-DEA模型對(duì)我國(guó)各省的金融生態(tài)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)排序。

2、Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)

Malmquist指數(shù)是由F?re等人提出的[29]，它用Shephard提出的距離函數(shù)來定義，該指數(shù)主要研究被評(píng)價(jià)單元?jiǎng)討B(tài)效率的變化即效率持續(xù)性情況[30]。Malmquist指數(shù)定義為：

故Malmquist指數(shù)可以進(jìn)一步分解為：即Malmquist指數(shù)可以分解為技術(shù)變化指數(shù)和綜合效率指數(shù)，其中技術(shù)變化指數(shù)為：；綜合效率指數(shù)為：。

Malmquist指數(shù)又稱全要素生產(chǎn)力變化指數(shù)（tfpch），反映t到t+1期全要素生產(chǎn)力的變化。Malmquist指數(shù)可以分解為技術(shù)變化指數(shù)（techch）和綜合效率變化指數(shù)（effch）。技術(shù)變化指數(shù)代表兩個(gè)時(shí)期內(nèi)生產(chǎn)前沿面的移動(dòng)——“前沿面移動(dòng)效應(yīng)”，這種效應(yīng)表明了技術(shù)的進(jìn)步和創(chuàng)新；綜合效率指數(shù)代表了兩個(gè)時(shí)期內(nèi)效率的變化——“追趕效應(yīng)”，這種效應(yīng)表明了生產(chǎn)效率的改善與提高。綜合效率指數(shù)還可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率指數(shù)（pech）和規(guī)模效率指數(shù)（sech）。Malmquist指數(shù)更傾向于反映決策單元的動(dòng)態(tài)變化，以此研究生產(chǎn)力的發(fā)展是依靠技術(shù)的進(jìn)步還是效率的提高。

（二）實(shí)證分析

1、超效率DEA分析

運(yùn)用EMS軟件，運(yùn)行投入導(dǎo)向型SE-DEA模型，得到我國(guó)30個(gè)省份①鑒于西藏自治區(qū)缺失數(shù)據(jù)太多，故未列入。2001～2012年的超效率DEA值（見表1）。

表1 2001-2012年30省SE-DEA值

晉1 . 3 4 7 0 . 3 3 3 0 . 9 3 3 1 . 0 0 4 1 . 0 7 2 2 . 4 7 1 0 . 9 9 1 0 . 8 8 6 0 . 7 6 2 0 . 8 6 5 0 . 8 6 9 1 . 0 2 2 1 . 0 4 6 1皖0 . 4 4 0 0 . 3 2 4 0 . 4 2 3 0 . 4 1 5 0 . 4 1 9 0 . 4 1 4 0 . 4 1 0 0 . 4 2 5 0 . 4 1 2 0 . 4 1 0 0 . 4 2 9 0 . 4 3 0 0 . 4 1 2 1 8贛0 . 2 2 0 0 . 2 1 3 0 . 2 3 7 0 . 2 6 1 0 . 2 5 5 0 . 2 5 3 0 . 2 6 5 0 . 2 3 5 0 . 2 2 4 0 . 2 5 4 0 . 2 6 0 0 . 3 0 1 0 . 2 4 8 2 8豫0 . 6 4 4 0 . 4 6 9 0 . 5 9 8 0 . 5 8 8 0 . 5 8 8 0 . 5 6 2 0 . 5 7 0 0 . 5 8 1 0 . 5 3 5 0 . 5 6 0 0 . 5 3 4 0 . 5 7 7 0 . 5 6 7 1 2鄂0 . 3 6 0 0 . 3 3 0 0 . 3 5 7 0 . 3 4 8 0 . 3 0 4 0 . 3 6 4 0 . 3 8 1 0 . 3 8 8 0 . 3 5 5 0 . 4 1 0 0 . 4 2 3 0 . 4 8 5 0 . 3 7 5 1 9湘0 . 2 6 4 0 . 2 7 9 0 . 2 7 8 0 . 2 8 2 0 . 2 6 1 0 . 2 6 8 0 . 2 6 7 0 . 2 5 6 0 . 2 7 8 0 . 3 0 2 0 . 3 3 5 0 . 3 6 6 0 . 2 8 6 2 6內(nèi)蒙古0 . 6 4 3 0 . 3 7 4 0 . 6 3 4 0 . 6 5 0 0 . 6 6 3 0 . 6 7 2 0 . 6 6 7 0 . 7 3 0 0 . 7 2 7 0 . 8 2 8 0 . 8 9 4 1 . 2 7 4 0 . 7 3 0 6桂0 . 2 7 5 0 . 2 0 8 0 . 2 9 4 0 . 3 0 6 0 . 3 2 4 0 . 3 6 6 0 . 4 3 4 0 . 4 5 8 0 . 3 9 4 0 . 4 0 0 0 . 4 4 2 0 . 4 7 4 0 . 3 6 5 2 2渝0 . 3 4 3 0 . 3 0 6 0 . 3 5 5 0 . 3 3 9 0 . 3 6 1 0 . 4 3 7 0 . 4 5 8 0 . 3 7 8 0 . 5 2 1 0 . 5 7 8 0 . 9 7 8 1 . 1 0 4 0 . 5 1 3 1 4川0 . 4 1 4 0 . 3 4 9 0 . 3 9 5 0 . 4 0 0 0 . 3 7 9 0 . 3 8 3 0 . 3 7 0 0 . 2 3 7 0 . 3 6 2 0 . 4 1 1 0 . 9 1 2 1 . 1 8 3 0 . 4 8 3 1 5貴0 . 4 3 0 0 . 3 0 0 0 . 4 0 6 0 . 4 0 4 0 . 3 9 6 0 . 3 9 1 0 . 3 5 8 0 . 2 7 8 0 . 3 4 0 0 . 3 6 8 0 . 4 0 8 0 . 4 2 6 0 . 3 7 5 2 0云0 . 1 2 5 0 . 0 9 2 0 . 1 7 2 0 . 3 2 6 0 . 3 0 5 0 . 2 8 9 0 . 2 3 1 0 . 2 1 4 0 . 2 4 6 0 . 2 7 4 0 . 3 3 5 0 . 3 7 5 0 . 2 4 9 2 7陜0 . 2 2 0 0 . 1 7 5 0 . 2 5 0 0 . 2 6 8 0 . 2 5 5 0 . 2 4 3 0 . 2 6 3 0 . 4 2 9 0 . 4 3 7 0 . 4 6 6 0 . 5 2 0 0 . 5 6 3 0 . 3 4 1 2 4甘0 . 4 4 3 0 . 3 3 3 0 . 4 0 4 0 . 4 1 6 0 . 4 3 3 0 . 4 5 5 0 . 3 5 8 0 . 3 3 9 0 . 2 9 9 0 . 3 1 8 0 . 2 9 7 0 . 3 3 2 0 . 3 6 9 2 1青0 . 2 3 1 0 . 1 7 6 0 . 3 6 2 0 . 3 7 8 0 . 9 3 0 1 . 6 1 2 1 . 2 3 8 1 . 0 8 1 0 . 3 4 9 0 . 4 3 7 0 . 3 8 0 0 . 4 3 2 0 . 6 3 4 9寧1 . 3 9 4 0 . 4 5 4 0 . 8 7 8 1 . 4 2 2 0 . 9 5 5 1 . 0 6 3 1 . 0 8 4 0 . 9 2 6 1 . 0 4 8 1 . 1 2 1 1 . 0 7 0 1 . 1 2 0 1 . 0 4 5 2新0 . 2 2 1 0 . 0 9 2 0 . 2 0 3 0 . 1 8 4 0 . 1 9 3 0 . 2 1 4 0 . 1 9 0 0 . 2 1 5 0 . 2 0 2 0 . 2 2 7 0 . 2 2 7 0 . 2 4 1 0 . 2 0 1 3 0

為便于分析，進(jìn)一步將我國(guó)30省區(qū)劃分為四個(gè)區(qū)域，分別為：東部，包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；東北，包括遼寧、吉林和黑龍江；中部，包括河南、山西、湖南、湖北、安徽和江西；西部，包括重慶、四川、云南、貴州、廣西、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆和內(nèi)蒙古。

由表1可知，各省區(qū)在樣本期間的DEA超效率值存在明顯差別。依排名來看，DEA超效率值排名靠前的分別為山西、寧夏、天津、廣東和上海，主要集中于東部區(qū)域。排名靠后的依次為湖南、云南、江西、海南和新疆，主要集中于中西部區(qū)域。東北三省基本居中。分省來看，DEA超效率值呈現(xiàn)螺旋式增長(zhǎng)，大部分省份在2007年、2008年出現(xiàn)顯著下降，如北京、上海、江蘇和福建等，因而導(dǎo)致其均值偏低，反之寧夏和青海等省在這兩年出現(xiàn)效率值持續(xù)增長(zhǎng)，故其均值偏高，排名靠前。從效率均值來看，達(dá)到DEA超效率的省份僅有山西和寧夏。如果將金融生態(tài)超效率值高于0.9的定義為優(yōu)秀，0.8～0.9之間的定義為良好，0.7～0.8之間的定義為一般，0.7以下的定義為較差[31]，那么30省區(qū)DEA效率均較差，說明我國(guó)金融生態(tài)效率并不高，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)也小。

2、Malmquist指數(shù)分析

對(duì)于Malmquist指數(shù)，即全要素生產(chǎn)力指數(shù)（tfpch），本文運(yùn)用deap2.1進(jìn)行求解，借此進(jìn)一步討論我國(guó)各省金融生態(tài)效率的動(dòng)態(tài)變化，揭示我國(guó)金融生態(tài)效率偏低的原因。需要說明的是，限于篇幅，本文只選取部分年份列示（見表2、3）。

表2 全要素生產(chǎn)力指數(shù)及分解情況

浙1 . 0 4 1 1 . 0 9 8 1 . 0 0 7 1 . 0 3 4 1 . 1 4 4 0 . 9 2 0 1 . 3 1 3 0 . 9 7 1 0 . 9 4 8 1 . 2 0 8 1 . 0 2 5 1 . 1 5 6 1 . 0 0 7 1 . 0 1 9 1 . 1 8 6閩0 . 9 7 4 0 . 8 7 6 1 . 0 6 0 0 . 9 1 9 0 . 8 5 3 0 . 9 9 1 1 . 2 2 7 1 . 0 1 4 0 . 9 7 7 1 . 2 1 6 1 . 0 2 3 1 . 0 7 9 1 . 0 0 5 1 . 0 1 8 1 . 1 0 4魯0 . 8 7 0 0 . 8 0 8 0 . 9 7 4 0 . 8 9 3 0 . 7 0 2 0 . 9 1 6 1 . 3 1 9 0 . 9 4 0 0 . 9 7 4 1 . 2 0 7 1 . 0 0 1 1 . 0 7 6 0 . 9 9 1 1 . 0 1 0 1 . 0 7 7粵1 . 0 0 0 1 . 1 1 9 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 1 9 1 . 0 0 0 1 . 2 1 1 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 2 1 1 1 . 0 0 0 1 . 0 7 0 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 7 0瓊1 . 1 5 8 1 . 0 8 2 1 . 0 0 0 1 . 1 5 8 1 . 2 5 3 1 . 0 0 0 1 . 2 3 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 2 3 4 1 . 0 1 3 1 . 1 4 4 1 . 0 0 0 1 . 0 1 3 1 . 1 5 9遼1 . 0 7 0 0 . 8 0 3 1 . 0 0 0 1 . 0 7 0 0 . 8 5 9 1 . 0 1 5 1 . 1 7 4 0 . 9 8 6 1 . 0 2 9 1 . 1 9 1 0 . 9 9 7 1 . 0 7 9 0 . 9 9 3 1 . 0 0 4 1 . 0 7 6吉1 . 3 9 6 0 . 6 6 6 1 . 0 3 7 1 . 3 4 6 0 . 9 2 9 1 . 0 2 8 1 . 1 8 1 0 . 9 5 0 1 . 0 8 3 1 . 2 1 4 0 . 9 9 2 1 . 0 8 1 0 . 9 9 3 0 . 9 9 9 1 . 0 7 2黑1 . 2 5 8 0 . 5 8 2 1 . 0 0 0 1 . 2 5 8 0 . 7 3 2 0 . 9 5 9 1 . 1 0 1 0 . 9 9 0 0 . 9 6 9 1 . 0 5 6 0 . 9 6 6 0 . 9 9 7 0 . 9 9 9 0 . 9 6 8 0 . 9 6 3晉1 . 0 0 0 0 . 3 3 9 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 3 3 9 1 . 0 0 0 1 . 1 3 2 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 3 2 1 . 0 0 0 1 . 0 1 9 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 1 9皖1 . 0 4 5 0 . 7 5 4 1 . 0 1 6 1 . 0 2 8 0 . 7 8 8 0 . 9 9 8 1 . 1 8 9 0 . 9 6 9 1 . 0 3 0 1 . 1 8 6 0 . 9 8 6 1 . 0 4 7 0 . 9 8 9 0 . 9 9 7 1 . 0 3 2贛1 . 8 7 6 0 . 5 4 5 1 . 0 0 0 1 . 8 7 6 1 . 0 2 2 1 . 0 2 4 1 . 1 9 7 0 . 9 7 7 1 . 0 4 9 1 . 2 2 6 1 . 0 0 7 1 . 0 8 5 0 . 9 9 3 1 . 0 1 4 1 . 0 9 2豫1 . 0 0 0 0 . 8 6 5 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 8 6 5 0 . 9 6 8 1 . 1 1 7 0 . 9 8 7 0 . 9 8 1 1 . 0 8 2 0 . 9 6 4 1 . 0 7 1 0 . 9 7 9 0 . 9 8 5 1 . 0 3 2鄂1 . 0 3 7 1 . 0 7 0 1 . 0 0 0 1 . 0 3 7 1 . 1 1 0 0 . 9 5 3 1 . 2 2 6 0 . 9 7 6 0 . 9 7 7 1 . 1 6 8 0 . 9 8 3 1 . 1 2 0 0 . 9 9 5 0 . 9 8 8 1 . 1 0 1湘1 . 4 5 0 0 . 7 7 3 1 . 0 0 0 1 . 4 5 0 1 . 1 2 1 1 . 0 1 3 1 . 2 1 0 0 . 9 6 9 1 . 0 4 6 1 . 2 2 6 1 . 0 0 4 1 . 1 2 9 0 . 9 9 0 1 . 0 1 4 1 . 1 3 3內(nèi)蒙古1 . 0 1 5 0 . 5 6 6 1 . 0 0 0 1 . 0 1 5 0 . 5 7 4 1 . 0 0 0 1 . 1 3 5 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 3 5 1 . 0 0 1 1 . 0 2 3 1 . 0 0 0 1 . 0 0 1 1 . 0 2 4桂1 . 0 7 0 0 . 6 6 4 1 . 0 0 0 1 . 0 7 0 0 . 7 1 1 1 . 0 0 0 1 . 1 9 8 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 9 8 1 . 0 3 2 1 . 0 8 8 1 . 0 0 0 1 . 0 3 2 1 . 1 2 3渝0 . 9 2 7 0 . 9 6 9 1 . 0 0 0 0 . 9 2 7 0 . 8 9 8 1 . 0 0 0 1 . 0 7 6 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 7 6 1 . 0 3 8 1 . 1 1 5 1 . 0 0 0 1 . 0 3 8 1 . 1 5 8川0 . 8 6 8 0 . 9 6 7 1 . 0 0 0 0 . 8 6 8 0 . 8 3 9 1 . 0 0 0 1 . 1 6 3 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 6 3 1 . 0 0 0 1 . 1 6 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 6 4貴1 . 0 0 0 0 . 8 0 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 8 0 4 1 . 0 2 9 1 . 1 4 9 1 . 0 0 2 1 . 0 2 6 1 . 1 8 2 0 . 9 9 8 1 . 0 7 9 1 . 0 0 0 0 . 9 9 8 1 . 0 7 8云0 . 9 9 5 0 . 6 8 5 1 . 0 3 7 0 . 9 5 9 0 . 6 8 2 1 . 0 2 3 1 . 2 5 1 1 . 0 0 0 1 . 0 2 3 1 . 2 8 0 1 . 0 5 4 1 . 0 7 5 1 . 0 0 3 1 . 0 5 0 1 . 1 3 3陜1 . 0 3 0 0 . 9 2 2 1 . 0 2 0 1 . 0 1 0 0 . 9 5 0 1 . 0 0 8 1 . 1 2 7 1 . 0 0 0 1 . 0 0 8 1 . 1 3 6 1 . 0 1 8 1 . 0 8 0 1 . 0 1 0 1 . 0 0 8 1 . 0 9 9甘1 . 0 0 0 0 . 8 4 6 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 8 4 6 1 . 0 1 6 1 . 0 5 1 1 . 0 0 0 1 . 0 1 6 1 . 0 6 8 0 . 9 5 7 1 . 0 0 6 1 . 0 0 0 0 . 9 5 7 0 . 9 6 2青2 . 0 5 2 0 . 5 9 3 1 . 0 0 0 2 . 0 5 2 1 . 2 1 7 1 . 0 0 0 1 . 1 1 8 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 1 8 1 . 0 6 8 1 . 0 6 7 1 . 0 0 0 1 . 0 6 8 1 . 1 3 9寧1 . 0 0 0 0 . 3 9 8 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 3 9 8 1 . 0 0 0 1 . 0 2 8 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 2 8 1 . 0 0 0 1 . 0 5 1 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 5 1新0 . 9 5 2 0 . 6 5 6 0 . 9 8 9 0 . 9 6 2 0 . 6 2 5 1 . 0 8 5 1 . 1 7 2 0 . 9 5 3 1 . 1 3 8 1 . 2 7 1 1 . 0 0 4 1 . 0 7 1 0 . 9 9 8 1 . 0 0 6 1 . 0 7 6

表3 全要素生產(chǎn)力指數(shù)及其分解情況

黑1 . 0 1 3 0 . 9 0 6 1 . 0 0 0 1 . 0 1 3 0 . 9 1 8 1 . 1 3 0 0 . 8 6 3 1 . 0 0 0 1 . 1 3 0 0 . 9 7 5 1 . 1 3 0 0 . 9 1 2 1 . 0 0 0 1 . 1 3 0 1 . 0 3 1晉1 . 0 0 0 0 . 6 7 2 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 6 7 2 1 . 0 0 0 0 . 7 7 7 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 7 7 7 1 . 0 0 0 0 . 8 6 8 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 8 6 8皖0 . 9 7 8 1 . 0 0 9 1 . 0 2 3 0 . 9 5 6 0 . 9 8 6 1 . 1 8 6 0 . 7 9 4 1 . 0 1 7 1 . 1 6 6 0 . 9 4 1 0 . 9 5 0 1 . 0 5 0 1 . 0 0 0 0 . 9 5 0 0 . 9 9 7贛0 . 8 9 8 1 . 0 3 1 0 . 9 7 7 0 . 9 1 9 0 . 9 2 5 1 . 0 4 4 0 . 8 9 7 1 . 0 3 7 1 . 0 0 7 0 . 9 3 7 1 . 1 8 2 0 . 9 2 2 0 . 9 5 7 1 . 2 3 5 1 . 0 9 0豫1 . 1 4 7 0 . 9 2 4 1 . 0 0 2 1 . 1 4 5 1 . 0 6 0 1 . 1 9 9 0 . 8 9 4 1 . 0 0 0 1 . 1 9 9 1 . 0 7 1 1 . 0 0 0 0 . 9 4 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 9 4 4鄂0 . 9 2 9 1 . 0 7 9 0 . 9 9 9 0 . 9 2 9 1 . 0 0 2 1 . 0 6 7 0 . 9 3 6 1 . 0 4 3 1 . 0 2 4 0 . 9 9 9 0 . 9 2 6 0 . 9 2 4 0 . 9 7 4 0 . 9 5 0 0 . 8 5 5湘1 . 0 3 5 0 . 8 9 9 1 . 0 2 0 1 . 0 1 5 0 . 9 3 1 1 . 0 5 2 0 . 9 5 9 0 . 9 9 1 1 . 0 6 1 1 . 0 0 9 1 . 1 5 5 1 . 1 1 2 1 . 0 0 4 1 . 1 5 0 1 . 2 8 4內(nèi)蒙古1 . 0 8 0 0 . 9 2 3 1 . 0 3 8 1 . 0 4 0 0 . 9 9 7 1 . 0 3 5 0 . 9 3 7 1 . 0 0 0 1 . 0 3 5 0 . 9 7 0 1 . 0 0 0 1 . 0 0 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 0 4桂1 . 2 5 1 0 . 8 9 9 1 . 0 0 0 1 . 2 5 1 1 . 1 2 5 1 . 0 0 0 1 . 0 5 7 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 5 7 1 . 0 0 0 0 . 9 9 0 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 9 9 0渝1 . 0 4 7 0 . 9 9 4 1 . 0 0 0 1 . 0 4 7 1 . 0 4 0 1 . 2 7 5 1 . 0 1 9 1 . 0 0 0 1 . 2 7 5 1 . 2 9 9 0 . 9 7 4 1 . 2 4 6 1 . 0 0 0 0 . 9 7 4 1 . 2 1 4川0 . 9 6 7 1 . 0 8 8 1 . 0 1 7 0 . 9 5 1 1 . 0 5 2 1 . 3 4 6 0 . 8 3 1 1 . 0 0 4 1 . 3 4 1 1 . 1 1 9 1 . 0 0 0 1 . 3 4 7 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 3 4 7貴0 . 9 5 1 1 . 0 3 5 1 . 0 0 0 0 . 9 5 1 0 . 9 8 4 0 . 9 0 5 0 . 9 4 9 1 . 0 0 0 0 . 9 0 5 0 . 8 5 9 1 . 2 5 9 1 . 0 2 4 1 . 0 0 0 1 . 2 5 9 1 . 2 8 8云0 . 9 3 2 0 . 9 1 1 1 . 0 0 0 0 . 9 3 2 0 . 8 4 8 0 . 9 4 5 0 . 9 4 7 1 . 0 0 0 0 . 9 4 5 0 . 8 9 5 1 . 2 2 2 1 . 0 1 7 1 . 0 0 0 1 . 2 2 2 1 . 2 4 3陜0 . 9 9 9 0 . 9 9 0 1 . 0 2 6 0 . 9 7 4 0 . 9 8 9 1 . 2 5 2 0 . 9 2 5 1 . 0 1 0 1 . 2 4 0 1 . 1 5 9 1 . 1 8 5 1 . 0 5 5 1 . 0 0 0 1 . 1 8 5 1 . 2 4 9甘0 . 9 1 3 0 . 8 3 8 1 . 0 0 0 0 . 9 1 3 0 . 7 6 5 1 . 2 2 1 0 . 8 9 1 1 . 0 0 0 1 . 2 2 1 1 . 0 8 8 0 . 9 2 5 0 . 8 5 2 1 . 0 0 0 0 . 9 2 5 0 . 7 8 8青1 . 0 0 0 0 . 8 4 2 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 8 4 2 1 . 0 0 0 0 . 7 1 1 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 7 1 1 1 . 0 0 0 0 . 5 2 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 5 2 4寧1 . 0 0 0 1 . 0 8 9 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 8 9 1 . 0 0 0 1 . 0 6 3 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 6 3 1 . 0 0 0 1 . 2 8 5 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 2 8 5新0 . 9 5 2 0 . 9 4 2 1 . 0 1 6 0 . 9 3 7 0 . 8 9 7 1 . 0 3 6 0 . 9 2 1 1 . 0 2 1 1 . 0 1 4 0 . 9 5 5 1 . 2 8 9 0 . 9 4 6 1 . 0 1 2 1 . 2 7 3 1 . 2 2 0

由表2可知，在樣本期初，全國(guó)僅有1/3省份的Malmquist指數(shù)大于1。分區(qū)域來看，東部全要素生產(chǎn)力的提高來自于技術(shù)的進(jìn)步與創(chuàng)新，而其他區(qū)域全要素生產(chǎn)力的提高則來自規(guī)模的擴(kuò)張。樣本期末，各省Malmquist指數(shù)均大于1，且全要素生產(chǎn)力的提高基本都來自技術(shù)的進(jìn)步與創(chuàng)新，而規(guī)模效率的下降進(jìn)而導(dǎo)致效率變化指數(shù)有所下降，表明我國(guó)金融業(yè)不再一味追求規(guī)模的擴(kuò)張來達(dá)到效率的改善與提高，而是注重技術(shù)的進(jìn)步和創(chuàng)新以此提高全要素生產(chǎn)率。從均值來看，全要素生產(chǎn)力指數(shù)只有黑龍江和甘肅小于1，其余各省均大于1，表明我國(guó)全要素生產(chǎn)力在樣本期間有所提高。

由于前文超效率DEA值在2007年、2008年出現(xiàn)異常，因而選取2006～2009年間的全要素生產(chǎn)力指數(shù)及其分解指數(shù)進(jìn)一步說明該現(xiàn)象的根源。由表3可知，此間大部分省份的Malmquist指數(shù)小于1，與表1中SE-DEA值一致，出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因可能是我國(guó)金融生態(tài)受到2007年全球金融危機(jī)的影響，導(dǎo)致其金融生態(tài)效率顯著下降。首先，2006～2007年間，技術(shù)變化效率指數(shù)均出現(xiàn)下降，說明金融生態(tài)受金融危機(jī)的影響而導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新受阻。其次，2007～2008年間，只有規(guī)模效率的提高，說明我國(guó)金融生態(tài)效率僅依靠規(guī)模擴(kuò)張來提高自身效率，受金融危機(jī)沖擊，金融創(chuàng)新能力衰退。此外，2008～2009年間，雖然中西部還有1/3省區(qū)的Malmquist指數(shù)小于1，但包括東部（除海南外）、東北在內(nèi)，其全要素生產(chǎn)力指數(shù)均大于1，說明我國(guó)金融生態(tài)正從這次金融危機(jī)的影響中逐步恢復(fù)，金融生態(tài)效率開始提高。

四、小結(jié)

由DEA超效率值分析來看，東部、東北金融生態(tài)效率值高，中西部偏低，說明東部地區(qū)金融生態(tài)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間已呈現(xiàn)相互促進(jìn)，協(xié)調(diào)發(fā)展之態(tài)勢(shì)，金融生態(tài)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)大。

分省來看，各省金融生態(tài)效率基本處于低效率狀態(tài)，表明我國(guó)金融業(yè)的效率還有待進(jìn)一步的提高。DEA超效率值呈螺旋式增長(zhǎng)，而在2007年、2008年出現(xiàn)顯著下降，呈現(xiàn)這一規(guī)律的原因可能是金融生態(tài)易受外部環(huán)境的影響。此外，進(jìn)一步解析發(fā)現(xiàn)，越是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，金融生態(tài)受外部沖擊越大，其金融生態(tài)效率也越低。

從Malmquist指數(shù)解析來看，東部金融生態(tài)效率的提高來自技術(shù)的進(jìn)步與創(chuàng)新，中西部金融生態(tài)效率的提高則來自規(guī)模擴(kuò)張所帶來的規(guī)模效應(yīng)，在全球金融危機(jī)期間更是如此。因此，中西部應(yīng)改進(jìn)技術(shù)，強(qiáng)化創(chuàng)新，以此來提高其金融生態(tài)效率，以健康、高效的金融生態(tài)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)。

綜上所述，我國(guó)金融生態(tài)效率低下主要源自兩方面：一方面，一味追求規(guī)模的擴(kuò)張，而忽視了自身技術(shù)的改進(jìn)和創(chuàng)新能力的提升，導(dǎo)致金融市場(chǎng)資源配置效率低下，資源未實(shí)現(xiàn)優(yōu)化配置。另一方面，隨著經(jīng)濟(jì)、金融全球化趨勢(shì)的不斷加深，我國(guó)的金融系統(tǒng)易受外部環(huán)境的影響與沖擊。因此，為改善我國(guó)金融生態(tài)，提高金融效率，首先應(yīng)著手提高資源的優(yōu)化配置，強(qiáng)化金融生態(tài)自身穩(wěn)定調(diào)節(jié)功能。其次應(yīng)加快技術(shù)改進(jìn)步伐，提高技術(shù)創(chuàng)新能力，進(jìn)而建立健康、完善的金融生態(tài)，借此促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)、快速增長(zhǎng)，并最終達(dá)到經(jīng)濟(jì)、金融相互促進(jìn)與協(xié)調(diào)發(fā)展。

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責(zé)任編輯：胡燕京

Evaluation of Financial Eco-efficiency Based on Provincial Panel Data in China

YU Ping1LU Jin2

( 1. School of Econoics, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu 611130, China; 2.Economics School, Qingdao , Qingdao 266071, China )

By using the DEA method, this paper computes the ecological value of fi nancial super-effi ciency in 30 provinces of China, and evaluates each province's ecological value of fi nancial super-effi ciency. Furthermore, the method of Malmquist index decomposition is further employed to fi nd the ineffi cient fi nancial ecological reasons. The research shows that the overall eco-effi ciency of fi nance is low, and there is a big difference in provincial domains. The causes of this result are twofold: the fi rst is that the fi nancial system is vulnerable to the external environment, and the second is that the fi nancial industry blindly seeks to expand the scale of itself, thus ignoring the improvements in technology and innovation.

fi nancial ecology; economic growth; effi ciency; SE-DEA; malmquist index decomposition

F832

A

1005-7110（2014）04-0023-08

2014-05-22

于平（1988-），女，甘肅武威人，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)博士研究生，研究方向：社會(huì)主義理論與實(shí)踐；逯進(jìn)（1974-），男，甘肅天水人，博士，青島大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)。