基于SFA方法的陜西農(nóng)村信用社效率實證研究

王文莉，趙蕓，薛偉賢

(西安理工大學 經(jīng)濟與管理學院，陜西 西安 710054)

農(nóng)村信用社從成立之初就一直立足于農(nóng)村地區(qū)，以服務農(nóng)民、農(nóng)業(yè)和農(nóng)村為辦社宗旨，但近些年來農(nóng)村信用社追求利潤最大化的傾向越來越明顯，農(nóng)村信用社的雙重性任務不能得到同時兼顧，即支農(nóng)效率和利潤效率不能同時得到提高。因此，需要對陜西農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率和利潤效率進行實證分析，來找到一個平衡點，以至于在保證金融可持續(xù)性的基礎(chǔ)上，最大限度地服務于“三農(nóng)”。這對于改善農(nóng)村信用社的管理，提高其支農(nóng)效率和利潤效率的改進方向具有重要的理論研究價值和現(xiàn)實意義。

目前，不同專家學者從不同的角度出發(fā)對農(nóng)村信用社效率的定義和內(nèi)涵進行了不同的闡釋。已有文獻對于農(nóng)村信用社的研究主要集中在農(nóng)村信用社改革效率和經(jīng)營效率方面[1-2]，很少涉及其支農(nóng)方面的效率，即忽視了農(nóng)村信用社作為農(nóng)村地區(qū)金融主力軍的支農(nóng)功能，且大多處于理論層面，實證分析較少，而且實證分析所用的測度方法大多是DEA分析法[3]。雖然DEA分析法無須對數(shù)據(jù)進行標準化處理，無須任何權(quán)重假設，避免了主觀因素對于測度結(jié)果的影響，但是DEA分析法的邊界是確定的，不能存在測量誤差，否則會對效率的測度結(jié)果產(chǎn)生較大的影響，這在實際運用中很難實現(xiàn)[4]。而SFA方法能夠抵抗因統(tǒng)計樣本選擇不同而造成的測度結(jié)果較大波動，并且在模型中加入了隨機影響因素變量，對于大樣本的測度具有穩(wěn)健性[5]，因此本文運用目前最前沿的效率測度方法——隨機前沿分析方法對陜西農(nóng)村信用社的效率進行研究。

1 隨機前沿模型

1.1 截面數(shù)據(jù)的隨機前沿模型

用普通最小二乘法對生產(chǎn)函數(shù)(平均生產(chǎn)函數(shù))進行估計，有隨機誤差項，卻沒有考慮到技術(shù)無效率的因素；用確定的生產(chǎn)前沿面方法對生產(chǎn)函數(shù)(前沿生產(chǎn)函數(shù))進行估計，雖然有技術(shù)無效率項，但是沒有隨機誤差項。實際上，技術(shù)無效率項和隨機誤差項同時存在，以上兩種估計方法都存在缺陷，而隨機前沿模型則將兩種誤差同時考慮，克服了以上兩種方法各自的缺點[6]。其模型為：

Yi=f(xi,β)exp(Vi)exp(-Ui)

i=1,2,…,N

(1)

式中，Vi表示隨機誤差項，Ui表示技術(shù)無效率項，兩者在模型中是一項，稱為復合誤差項，Yi為產(chǎn)出，xi為投入，β為待估參數(shù)。

生產(chǎn)函數(shù)形式一般有柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)和超越成本對數(shù)函數(shù)，為了方便說明，選取簡單的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，并且將其對數(shù)化，則模型變?yōu)橐韵滦问剑?/p>

(2)

1.2 面板數(shù)據(jù)的隨機前沿模型

截面數(shù)據(jù)的隨機前沿模型有效地解決了隨機誤差項和技術(shù)無效率項不能處于同一模型的問題，與之前的模型相比，能夠更為準確地估計出參數(shù)和效率值。但是，在實際運用中存在以下問題：

1) 在估計參數(shù)時，需要主觀確定Vi和Ui的分布形式，這樣確定的分布形式缺乏理論依據(jù)；

2) 模型中假設技術(shù)無效率項Ui與投入變量Xi相互獨立，實際上，技術(shù)效率與投入變量之間往往呈相關(guān)關(guān)系；

3) 用截面數(shù)據(jù)對技術(shù)效率進行估計，得到的結(jié)果有可能不具有一致性。

Aigner，Lovell和Schmidt(1977)首先提出了基于面板數(shù)據(jù)的隨機前沿模型，有效地解決了上述問題。與截面數(shù)據(jù)相比，面板數(shù)據(jù)包含了時間信息，可以更好地對效率值進行估計。根據(jù)技術(shù)效率與時間的關(guān)系，該模型可以分為不隨時間改變的隨機前沿模型和隨時間改變的隨機前沿模型。

1) 不隨時間改變的隨機前沿模型

(3)

模型(3)中，技術(shù)無效率項Ui不隨時間的變化而改變，可以看成是一個常量。參數(shù)βj的估計可以采用普通最小二乘方法，如果對于Ui的分布已知，也可以采用極大似然估計法。

2) 隨時間改變的隨機前沿模型

Battese和Coelli(1992)首先提出了技術(shù)效率隨時間改變的隨機前沿模型，具體形式如下：

(4)

模型(4)中，η為待估計的參數(shù)，與技術(shù)無效率項有關(guān)。當η=0時，該模型變?yōu)椴浑S時間改變的隨機前沿模型，也就是說，技術(shù)效率不隨時間的變化而改變；當η<0時，技術(shù)效率與時間呈負相關(guān)關(guān)系，隨時間增加而降低；當η>0時，技術(shù)效率與時間呈正相關(guān)關(guān)系，隨時間增加而提高。

2 農(nóng)村信用社效率測度

2.1 數(shù)據(jù)來源及模型的選擇

本文采用的數(shù)據(jù)為2006—2010年陜西省51家農(nóng)村信用社的面板數(shù)據(jù)。

由于本文研究的是農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率和利潤效率，考察的是在單產(chǎn)出情況下，投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系，因此采用模型(4)，并結(jié)合柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，測算其效率值。

為方便計算，將模型(4)對數(shù)化，具體形式為：

lnYit=β0+β1lnX1it+β2lnX2it+…+

βnlnXnit+vit-uit

(5)

農(nóng)村信用社的效率可以表示為該地區(qū)農(nóng)村信用社的實際產(chǎn)出與其技術(shù)無效率項為0時的前沿產(chǎn)出的比值。具體形式為：

(6)

式中，EFF1代表農(nóng)村信用社的效率，如果農(nóng)村信用社自身可控制的無效率項uit=0，則表明效率最高，或者說效率處于隨機前沿面上；如果uit>0，則說明效率還有提升的空間，或者說效率處于隨機前沿面以下。

2.2 農(nóng)村信用社支農(nóng)效率測度

2.2.1 變量設定

目前，對于金融機構(gòu)支農(nóng)效率的研究較少，實證測度中，現(xiàn)有文獻對投入與產(chǎn)出指標的選取見表1。

表1 支農(nóng)效率的投入產(chǎn)出指標

1) 產(chǎn)出指標

支農(nóng)效率屬于農(nóng)村信用社的外部效率(宏觀效率)，應該采用中介法界定其投入和產(chǎn)出變量。由表1可以看出，學者們對于金融支農(nóng)效率的實證研究中，產(chǎn)出指標的選取不盡相同，但是都包含農(nóng)民人均純收入這一項，因為農(nóng)民人均純收入最能集中體現(xiàn)一個地區(qū)“三農(nóng)”發(fā)展的總體情況。本文選擇的SFA模型屬于多投入、單產(chǎn)出的模型，因此本文選取農(nóng)民人均純收入作為SFA模型的產(chǎn)出變量。

2) 投入指標

投入指標的選取應該包括資本投入、勞動力投入和支農(nóng)方面的投入。本文采用農(nóng)村信用社的資產(chǎn)總額作為其資本的投入，職工人數(shù)作為其勞動力的投入，農(nóng)戶貸款額和農(nóng)戶貸款率作為其對于“三農(nóng)”的投入，其中，農(nóng)戶貸款額反映農(nóng)村信用社支持“三農(nóng)”的總體運行情況，農(nóng)戶貸款率反映農(nóng)村信用社支持“三農(nóng)”覆蓋面的廣度。

2.2.2 隨機模型檢驗及結(jié)果分析

本文運用Frontier4.1軟件對樣本農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率進行測度，該軟件是由Tim Coelli和Battese于1996年編寫而成，專門運用隨機前沿分析方法對銀行效率進行計算。

隨機前沿模型待估參數(shù)的估計值如表2所示。

表2 隨機前沿模型參數(shù)的估計值

由表2可以看出，LR檢驗值為96.431 8，表明在5%的水平下顯著，說明誤差項中的復合結(jié)構(gòu)較為明顯，農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率存在明顯的差異；γ值為0.876 4，說明復合誤差項中，技術(shù)無效率是主要因素，占87.64%，統(tǒng)計誤差卻只占12.36%；對數(shù)似然值為138.374 7，表明用此隨機前沿模型測量農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率是可行的。

將51個區(qū)縣的農(nóng)村信用社按城市劃分為10個地區(qū)。按城市劃分的農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率如表3所示。

表3 2006—2010年陜西省各城市農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率

從表3可以看出，西安農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率高達90.15%，排名第一。寶雞、咸陽和銅川的農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率也都在80%以上，排名在第二至第四位。安康和商洛的農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率較低，都未達到70%，排名最后兩位。

西安、寶雞和咸陽屬于陜西省經(jīng)濟較為發(fā)達的城市，金融資源相對豐富，各類商業(yè)銀行網(wǎng)點和資金也較多。這樣，商業(yè)銀行主要承擔當?shù)毓I(yè)、服務業(yè)以及城市戶籍居民的資金需求，而農(nóng)村信用社主要承擔當?shù)剞r(nóng)村、農(nóng)業(yè)和農(nóng)民的資金需求。所以，支農(nóng)效率相對較高。

安康和商洛的經(jīng)濟基礎(chǔ)相對薄弱，金融資源也相對缺乏。農(nóng)村信用社不僅要服務于“三農(nóng)”，又要滿足較多的各類工商企業(yè)的貸款需要，加之安康和商洛的農(nóng)村信用社資金本來就相對較少，這種情況下，農(nóng)村、農(nóng)業(yè)和農(nóng)民的資金需求就更加得不到滿足。因此，支農(nóng)效率也相對較低。

綜上所述，農(nóng)村信用社的產(chǎn)權(quán)模式、經(jīng)濟環(huán)境和自然環(huán)境都會對其支農(nóng)效率產(chǎn)生影響。具體來說，縣聯(lián)社模式的農(nóng)村信用社比農(nóng)村合作銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行的支農(nóng)效率要高；經(jīng)濟發(fā)達城市的農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率較高；自然環(huán)境優(yōu)越、有利于農(nóng)業(yè)發(fā)展的地區(qū)，支農(nóng)效率相對較高。

2.3 農(nóng)村信用社利潤效率測度

2.3.1 變量設定

現(xiàn)有文獻對于金融機構(gòu)利潤效率進行研究時，選取的投入產(chǎn)出指標見表4。

1) 產(chǎn)出指標

利潤效率屬于農(nóng)村信用社的內(nèi)部效率(微觀效率)，應該采用生產(chǎn)法界定其投入和產(chǎn)出變量。由表4可知，在測度金融機構(gòu)的利潤效率時，學者們對于產(chǎn)出指標的選取較為一致，一般包括利息收入、非利息收入、利稅總額等反映其盈利水平的指標。農(nóng)村信用社的利潤主要來源于利息收入和非利息收入，本文選取利潤總額(利息收入和非利息收入之和)作為利潤效率的產(chǎn)出變量，以衡量農(nóng)村信用社各項利潤的總體情況。

2) 投入指標

投入指標應該反映金融機構(gòu)為了獲得利潤的成本投入，一般都包括資本和勞動力。本文用資產(chǎn)總額和職工人數(shù)分別反映農(nóng)村信用社的資本和勞動力的投入，用營業(yè)費用來反映資本和勞動力的價格。

表4 利潤效率的投入產(chǎn)出指標

2.3.2 隨機模型檢驗及結(jié)果分析

隨機前沿模型待估參數(shù)的估計值如表5所示。

表5 隨機前沿模型參數(shù)的估計值

由表5可以看出，LR檢驗值為89.912 7，表明在5%的水平下顯著，說明誤差項中的復合結(jié)構(gòu)較為明顯，農(nóng)村信用社的利潤效率存在明顯的差異；γ值為0.847 3，說明復合誤差項中，技術(shù)無效率是主要因素，占84.73%，而統(tǒng)計誤差只占15.27%；對數(shù)似然值為115.355 6，表明用此隨機前沿模型測量農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率是可行的。

將樣本農(nóng)村信用社按照所在城市劃分，得到陜西省10個城市的農(nóng)村信用社的利潤效率如表6所示。

表6 2006—2010年陜西省各城市農(nóng)村信用社的利潤效率

從表6可以看出，漢中和榆林地區(qū)的農(nóng)村信用社的利潤效率最高，都超過80%，而咸陽和銅川地區(qū)的農(nóng)村信用社的利潤效率較低，排名后兩位。

漢中地區(qū)的農(nóng)村信用社雖然利潤總額并不是最高，處于中上水平，但是由于本文測度利潤效率模型中三個自變量為資產(chǎn)總額、職工人數(shù)和營業(yè)費用，而漢中地區(qū)農(nóng)村信用社的人力價格、資產(chǎn)價格和資金價格都相對較低。較高的利潤總額和較低的人力、資產(chǎn)、資金價格共同作用，使得漢中地區(qū)農(nóng)村信用社的利潤效率最高。

榆林市是陜西省發(fā)展較快的城市之一，經(jīng)濟水平相對較高，金融業(yè)發(fā)達，很多國有銀行和股份制商業(yè)銀行在該市縣域地區(qū)都設有網(wǎng)點。由于礦產(chǎn)資源豐富，人均收入水平較高，高收入人群增長迅速，與陜西省其他地區(qū)相比，客戶資源優(yōu)良，外部發(fā)展環(huán)境較好，以利潤最大化為主要經(jīng)營目標的農(nóng)村合作銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行的數(shù)量位居陜西省第一位，本文所選榆林地區(qū)的5個樣本中，就有兩家農(nóng)村合作銀行和一家農(nóng)村商業(yè)銀行，因此榆林地區(qū)農(nóng)村信用社的利潤效率也較高。

銅川市是陜西省經(jīng)濟基礎(chǔ)相對薄弱的城市之一，經(jīng)濟總量少，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理，農(nóng)村信用社的資金也相應較少，網(wǎng)點覆蓋率不高，沒有形成規(guī)模效應，利潤水平較低，而且在所調(diào)研的銅川的4家農(nóng)村信用社中，有3家在市區(qū)，人力價格、資產(chǎn)價格和資金價格相對較高，這與漢中地區(qū)的情況正好相反，所以利潤效率相對較低。

可以看出，對于相同產(chǎn)權(quán)模式的農(nóng)村信用社，有的經(jīng)濟環(huán)境和自然環(huán)境都較差，但是支農(nóng)效率(或利潤效率)卻相對較高(如：延安)，這表明效率還與農(nóng)村信用社的內(nèi)部管理水平有關(guān)。

2.4 農(nóng)村信用社支農(nóng)效率和利潤效率的關(guān)系

為了便于分析農(nóng)村信用社支農(nóng)效率和利潤效率之間的關(guān)系，選取以市為單位，結(jié)合表3和表6，得到表7。

表7 2006—2010年陜西省各城市農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率和利潤效率

從表7可以看出，關(guān)中地區(qū)的西安、寶雞、咸陽和銅川的農(nóng)村信用社在支農(nóng)效率的排名中占據(jù)前四位，而在利潤效率的排名中卻屬于最后四位；漢中和榆林地區(qū)的農(nóng)村信用社支農(nóng)效率排名靠后，但是利潤效率卻排名前兩位。

總體來看，農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率和利潤效率呈負相關(guān)關(guān)系。支農(nóng)效率高的農(nóng)村信用其社利潤效率就低，利潤效率高的農(nóng)村信用社其支農(nóng)效率就低。也就是說，農(nóng)村信用社不可能同時兼顧服務“三農(nóng)”和利潤最大化，這就要求農(nóng)村信用社必須平衡兩者之間的關(guān)系，在保證其可持續(xù)經(jīng)營的基礎(chǔ)上，最大限度地支持“三農(nóng)”。

3 結(jié)論及政策建議

本文運用SFA方法對農(nóng)村信用社的效率進行測度，得到以下結(jié)論：

1) 農(nóng)村信用社的支農(nóng)效率和利潤效率與其產(chǎn)權(quán)模式、所處地區(qū)的經(jīng)濟環(huán)境、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平以及自然環(huán)境都有密切的關(guān)系；

2) 縣聯(lián)社模式的農(nóng)村信用社支農(nóng)效率較高而其利潤效率較低，農(nóng)村合作銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行的支農(nóng)效率較低而其利潤效率較高；

3) 經(jīng)濟環(huán)境、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平和自然環(huán)境都較好的地區(qū)，其支農(nóng)效率和利潤效率都較高；

4) 支農(nóng)效率和利潤效率呈明顯的負相關(guān)關(guān)系。

基于以上結(jié)論，提出如下政策性建議。

1) 根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展狀況，選擇相應的產(chǎn)權(quán)模式。農(nóng)村信用社產(chǎn)權(quán)模式的選擇應該與當?shù)氐慕?jīng)濟和農(nóng)業(yè)發(fā)展水平相適應。經(jīng)濟發(fā)達、以工業(yè)和服務業(yè)為主要產(chǎn)業(yè)的地區(qū)，應該選擇以利潤最大化為唯一經(jīng)營目標的農(nóng)村商業(yè)銀行模式，以促進當?shù)亟?jīng)濟的進一步發(fā)展；經(jīng)濟較發(fā)達、支農(nóng)任務相對較輕的地區(qū)應該選擇兼顧服務“三農(nóng)”和利潤最大化的農(nóng)村合作銀行模式，平衡農(nóng)業(yè)和非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；經(jīng)濟欠發(fā)達、以農(nóng)業(yè)為主要產(chǎn)業(yè)的地區(qū)應該選擇以服務“三農(nóng)”為主要經(jīng)營目標的縣聯(lián)社農(nóng)村信用社模式，以此促進當?shù)剞r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

2) 減少省聯(lián)社干預，增加縣聯(lián)社自主經(jīng)營權(quán)。省聯(lián)社既是政府委托管理全省農(nóng)村信用社的管理機構(gòu)，又是辦理各種金融業(yè)務的經(jīng)營機構(gòu)，多種職能集于一身，造成了目前省聯(lián)社權(quán)力過大、定位不清的現(xiàn)象。由于省聯(lián)社對于縣聯(lián)社的經(jīng)營管理和人事任免等具體事務干預過多，但對各地區(qū)農(nóng)村信用社的實際情況不是十分了解，使得制定的政策和經(jīng)營策略與當?shù)氐膶嶋H情況不相符，對其農(nóng)村信用社的利潤效率產(chǎn)生負面影響。因此，應該弱化省聯(lián)社的管理職能，減少對縣聯(lián)社經(jīng)營活動的干預，同時加強其行業(yè)自律的職能，監(jiān)督基層信用社合法合規(guī)經(jīng)營。

3) 優(yōu)化經(jīng)濟環(huán)境，發(fā)展農(nóng)業(yè)保險。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)受自然災害和市場需求的雙重影響導致了其弱勢性。如果能夠優(yōu)化經(jīng)濟環(huán)境，降低這些影響帶來的損失，那么農(nóng)村信用社對于“三農(nóng)”的惜貸現(xiàn)象就會減少。同時，農(nóng)村信用社的不良貸款率和不良資產(chǎn)會降低，就會有更多的資金用于支持“三農(nóng)”。因此，政府應該鼓勵發(fā)展農(nóng)業(yè)保險，通過建立農(nóng)業(yè)保險制度保障農(nóng)戶的生產(chǎn)經(jīng)營，減少農(nóng)戶遭受風險時的損失，為農(nóng)民增收、農(nóng)業(yè)發(fā)展和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展提供金融保障。保險機構(gòu)為了自身經(jīng)營，會對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的風險進行預期和控制，農(nóng)村信用社可以通過與保險機構(gòu)合作，了解農(nóng)戶貸款的風險，減少信息不對稱，使其更好的服務于“三農(nóng)”。

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