區(qū)域金融業(yè)全要素生產率分解及其效率提升策略

馬正兵

(重慶第二師范學院經濟與工商管理系,重慶市400067)

區(qū)域金融業(yè)全要素生產率分解及其效率提升策略

馬正兵

(重慶第二師范學院經濟與工商管理系,重慶市400067)

基于中國大陸31個省區(qū)市1997－2012年金融業(yè)面板數(shù)據的隨機前沿估計發(fā)現(xiàn),區(qū)域金融業(yè)資本存量具有總體合理的規(guī)模和積極的產出增長效應,而金融機構貸款產出效率較低.自2000年金融業(yè)扭轉要素生產率負增長態(tài)勢以來,各地金融業(yè)全要素生產率增長較快,其中技術進步是主要來源,而技術效率呈整體下降趨勢.其次,金融業(yè)全要素生產率變動呈現(xiàn)東部最高、西部追趕東部、中部技術效率下滑的區(qū)域分異特征.再者,政府的經濟干預是增加區(qū)域金融業(yè)技術無效率的最大影響因素.金融發(fā)展進程中充分發(fā)揮市場決定性作用和更好發(fā)揮政府作用在統(tǒng)籌區(qū)域金融發(fā)展上的政策意涵是,東部地區(qū)創(chuàng)新化“提質量”、中部地區(qū)市場化“調結構”和西部地區(qū)普惠化“增效率”.

全要素生產率;區(qū)域金融業(yè);隨機前沿分析

金融是現(xiàn)代經濟的核心.現(xiàn)代經濟發(fā)展的各種生產要素均需要金融的聯(lián)合與推動方能產生聚合效應,而金融部門的效率提升和技術進步是其發(fā)揮正外溢效應的基礎.為此,考察金融部門的技術效率、技術進步及其全要素生產率具有重要的理論價值.其次,現(xiàn)實經濟生活中推動中國經濟發(fā)展從要素驅動向效率驅動甚至創(chuàng)新驅動轉變,需要提升中國金融部門的經濟效率,增強其服務實體經濟的系統(tǒng)功能.再者,在非均衡的中國區(qū)域經濟發(fā)展格局下,統(tǒng)籌區(qū)域金融發(fā)展是統(tǒng)籌區(qū)域發(fā)展的邏輯展開.為此,本文基于中國大陸31個省區(qū)市的面板數(shù)據考察金融業(yè)的技術效率和全要素生產率及其影響因素,為統(tǒng)籌區(qū)域金融經濟發(fā)展提供實證支持.

一、文獻評述

金融業(yè)全要素生產率作為其發(fā)展效率變化的源泉和行業(yè)核心競爭力的重要影響因素自20世紀90年代以來受到國內外學術界的深入關注.從研究主題來看,國內外關于金融業(yè)全要素生產率的研究大多與金融產業(yè)組織效率的研究交織在一起.Alhadeff[1]考察發(fā)現(xiàn)美國銀行業(yè)存在遞增的產出規(guī)模效率和遞減的成本規(guī)模效率.之后的研究主要包括規(guī)模效率的研究、生產效率的研究[2]和全要素生產率的測算[3].國內近些年的實證研究也主要是對銀行效率的研究,同時開始關注保險業(yè)效率和全要素生產率問題[4].從研究方法來看,主要包括基于隨機前沿生產函數(shù)的參數(shù)分析法和Malmquist生產率指數(shù)分析法、數(shù)據包絡分析法等非參數(shù)方法.這兩方面的文獻十分豐富,讀者可參閱Berger和Humphrey[5]的文獻.從研究領域來看,中國的實證研究開始向區(qū)域層面邏輯展開和深入擴展.如劉飛[6]運用數(shù)據包絡分析方法測度了我國30個省區(qū)市及東中西部三大地帶的金融效率、規(guī)模效率及金融業(yè)各項投入指標的相對有效性,實證揭示了金融效率的地區(qū)差異.金春雨等[7]采用Malmquist指數(shù)法測算了2001—2010年中國金融業(yè)全要素生產率后發(fā)現(xiàn),各地區(qū)金融業(yè)效率差異顯著、區(qū)域特征明顯,且絕大部分地區(qū)金融效率遠低于技術前沿面.呂健[8]基于DEA-Malmquist和空間數(shù)據分析方法考察發(fā)現(xiàn),1997－2011年間中國金融業(yè)全要素生產率總體呈下降態(tài)勢,并具有顯著的空間自相關;在2002－2006年期間,市場化并沒有促進金融業(yè)全要素生產率的提高;而在其它時期,市場化通過技術效率途徑明顯促進了金融業(yè)全要素生產率的提升.

本文在以下幾點有別于現(xiàn)有研究文獻:一是在金融業(yè)產值測度上,現(xiàn)有研究文獻一般用FIR、M2與GDP的比率、存貸和與GDP的比率等反映金融發(fā)展的指標作為金融業(yè)的產出,本文采用各地區(qū)金融業(yè)增加值作為金融業(yè)產出.二是在金融業(yè)的勞動投入上,一般研究文獻主要采用金融業(yè)從業(yè)人員數(shù)據的做法,本文采用金融業(yè)從業(yè)人員數(shù)乘以金融業(yè)職工平均工資近似作為金融業(yè)的勞動報酬,這更接近于勞動投入數(shù)據.三是在金融業(yè)資本投入數(shù)據上,本文測算了各地區(qū)金融業(yè)的資本存量,以準確反映金融業(yè)的資本積累狀況,一般研究文獻沒有測算.第四,本文同時考察了金融業(yè)技術無效率的影響因素,這也是一般文獻未考察的內容.

二、模型、變量與數(shù)據

(一)隨機前沿分析模型

國內目前關于區(qū)域金融業(yè)全要素生產率的實證研究多采用非參數(shù)分析法.非參數(shù)分析法假定沒有隨機誤差影響產出,因此隨機誤差的影響可能會包括到效率項的估計中,從而影響結論的正確性.為此本文采用隨機前沿生產函數(shù)的參數(shù)分析法.該分析法允許在技術無效假設下將全要素生產率的變化分解為生產可能性邊緣的移動和技術效率的變化,能夠將影響全要素生產率的因素從其變化中分離出來,以便更深入地分析生產率增長的根源.同時,隨機前沿分析模型從早期只適用于橫截面數(shù)據逐步發(fā)展為適用于面板數(shù)據分析,這特別適合用于研究區(qū)域金融業(yè)全要素生產率變化的區(qū)域特征.具體地,假設各省區(qū)市金融業(yè)有如下超越對數(shù)前沿生產函數(shù):

式(1)中,Y、K和L分別為各地區(qū)金融業(yè)增加值、資本和勞動投入;趨勢變量t反映技術效率變化的結果;β為待估參數(shù);隨機變量vit服從正態(tài)分布;uit為非負隨機變量,表示技術無效.在規(guī)模報酬不變假設下,生產函數(shù)為:

由于金融業(yè)的產出并不單純依靠固定資本投入,且中國總體上屬于銀行主導型金融體系以及貸款是銀行利潤的主要來源,僅以傳統(tǒng)的資本、勞動兩要素投入測算金融業(yè)產出可能存在偏差,為此我們同時將金融機構貸款余額作為要素投入,得到如下隨機前沿生產函數(shù):

為更好分析技術無效的影響因素,我們假設有如下效率效應方程:

式(4)中,dj(j ＝1,2,3)表示東中西部三大地帶,djt j( ＝1,2,3)用來刻畫地域的時變特征, dss(＝4,5…,9)分別為用地區(qū)人均GDP表示的經濟發(fā)展水平、用高中以上文化程度人口占總人口的比率表示的人力資本、用工業(yè)部門就業(yè)人員占就業(yè)人員總量的比率表示的工業(yè)化水平、用進出口占GDP的比率表示的經濟開放度、用市場化指數(shù)表示的市場化程度和用財政支出占GDP的比率表示的政府經濟干預度.

(二)變量和數(shù)據說明

本文的樣本包含1996－2012年中國大陸31個省區(qū)市的數(shù)據,其中重慶市1996年相關數(shù)據資料缺失,則按照1997年重慶與四川相應指標同比率的方法從四川省的數(shù)據分解得到.

1.金融業(yè)增加值.根據《中國統(tǒng)計年鑒》、各地統(tǒng)計年鑒和《中國國內生產總值核算歷史資料》(1952－1995、1996－2002、1952－2004)等整理得到,并換算成1978年不變價數(shù)據.

2.金融業(yè)資本存量.金融業(yè)資本存量數(shù)據借用徐現(xiàn)祥等[9]的方法整理得到.

3.勞動投入.勞動投入為金融業(yè)從業(yè)人員乘以金融業(yè)城鎮(zhèn)職工平均工資表示的勞動報酬數(shù)據,并用1978年不變價居民消費價格指數(shù)進行調整.數(shù)據來自《中國統(tǒng)計年鑒》各期.

4.金融機構貸款.貸款數(shù)據為金融機構本外幣貸款余額,并以1978年不變價GDP縮減指數(shù)進行調整.數(shù)據來源于《中國金融年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》各期和《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》.

5.地區(qū)虛擬變量.東中西部三大地帶虛擬變量的取值規(guī)則:若該地區(qū)屬于東部地區(qū)取值為“1”,若該地區(qū)屬于中部地區(qū)取值為“2”,若該地區(qū)屬于西部地區(qū)取值為“3”;否則取值為“0”.

6.其他變量.地區(qū)人均GDP、高中以上文化程度人口占總人口的比率、工業(yè)部門就業(yè)人員占就業(yè)人員總量的比率和財政支出占GDP的比重的相關原始數(shù)據均來自《中國統(tǒng)計年鑒》各期.進出口占GDP的比率為進出口人民幣金額與GDP的比率,進出口美元金額折算人民幣金額的匯率為人民幣兌美元年度平均名義匯率.1997－2009年各地區(qū)市場化指數(shù)來源于樊綱、王小魯?shù)萚10]的研究報告,1996、2010、2011和2012年的數(shù)據和個別地區(qū)的缺失數(shù)據采用趨勢移動平均法整理得到.

三、實證結果與含義分析

應用軟件Frontier4.1的最大似然估計法,分別對式(2)、式(3)和式(4)進行估計,得到表1所示的參數(shù)估計結果.其中,式(3)中人均資本與人均貸款的交叉乘積項不顯著.事實上,也很難解釋這一交叉乘積項的經濟含義,故實證研究中不含該項.為更好地分析技術無效的影響因素,表1中模型1－6分別報告了考慮不同影響因素的參數(shù)估計結果,其含義在其后的分析中詳細闡釋.

(一)模型統(tǒng)計檢驗分析

模型估計結果中,方差(σ2)和方差比(γ)統(tǒng)計檢驗均在1%水平上顯著.γ總體上較高,這意味總效率中由人為可控制的無效率所占的比率較高.例如模型1,γ＝0.907,這表示總效率中人為可識別的無效率因素的占比達到了90.7%,而統(tǒng)計誤差、非人為可控制的隨機無效率的占比為9.3%,因此各省區(qū)市金融業(yè)的技術無效率主要來自于人為無效率.模型2－6報告的γ具體數(shù)值顯示,在復合擾動項中技術無效的占比分別為90%、84.9%、91%、89.4%和85.7%,可見各省區(qū)市金融業(yè)的生產技術效率損失也是存在的.γ統(tǒng)計檢驗顯著且單項似然比檢驗(LR)在1%的水平上顯著,說明式(2)、(3)中的誤差項具有十分明顯的復合結構.因此運用隨機前沿分析模型比傳統(tǒng)計量模型能更好刻畫區(qū)域金融業(yè)的生產函數(shù).此外,表1給出的參數(shù)估計結果中大多數(shù)變量的系數(shù)值都能通過T檢驗,表明運用該模型對經驗數(shù)據的擬合程度較為理想,可用來進一步探尋其經濟含義.

表1 隨機前沿生產函數(shù)和效率效應方程估計結果

(二)區(qū)域金融業(yè)要素投入與產出關系分析

1.資本投入與金融產出的關系

無論是考慮資本、勞動兩要素還是考慮資本、貸款、勞動三要素,人均資本的產出彈性(βK)均為正值且都通過了1%顯著性水平上的T檢驗.與此同時,模型1－3中資本與時間交叉項的彈性系數(shù)(βKT)未通過顯著性檢驗,加入了貸款變量后的模型4－6中資本與時間交叉項的彈性系數(shù)(βKT)都通過了1%顯著性水平上的T檢驗,但此時資本的產出彈性(βK)明顯降低了.此外,模型1－6中各地區(qū)金融業(yè)的資本產出彈性均值分別為0.503、0.510、0.543、0.465、0.472和0.483.由此看來,第一,各省區(qū)市金融業(yè)的資本投入水平較為合理,資本投入對金融業(yè)產出增長具有積極作用;第二,各省區(qū)市金融業(yè)的資本存量水平整體上是充分的,資本存量增加并不會隨著時間推移而使金融產出遞增;第三,合理把握金融業(yè)的資本存量與貸款余額之間的結構比率對于改進金融業(yè)的生產效率具有重要意義.

2.貸款與金融產出的關系

貸款的產出彈性系數(shù)(βB)在模型4－6中均未通過顯著性檢驗.貸款與時間交叉項的彈性系數(shù)(βBT)都通過了1%水平上的顯著性檢驗且為正值,但其數(shù)值均較小.此外,根據人均貸款產出彈性公式,可計算得到模型4－6中各地區(qū)金融業(yè)的貸款產出彈性均值分別為0.299、0.294和0.249.貸款的產出彈性明顯低于資本的產出彈性,特別是加入市場化程度和政府干預等生產無效率的影響因素后,貸款的產出彈性就更低了.這一方面證實了我國各地區(qū)金融業(yè)貸款產出效率不高的判斷,另一方面又進一步揭示了我國金融部門依靠貸款規(guī)模擴張和粗放性經營促進金融產出增長的發(fā)展路徑.

3.金融產出的時變特征

在6個實證模型中,時間變量的產出彈性系數(shù)(βT)均通過了顯著性檢驗,但其方向是不穩(wěn)定的.βT在模型1－3中為負值,在模型4－6中為正值.與之相對應的是,在模型1－3中,時間變量的二次項(t2)均通過了顯著性檢驗且彈性系數(shù)(βTT)為正值.模型1－3中βT與βTT實證結果的方向交替性關系表明,地區(qū)金融業(yè)發(fā)展要注意持續(xù)穩(wěn)健經營,合理處理當期增長和長期發(fā)展的關系.

(三)區(qū)域金融業(yè)全要素生產率分解

根據Kumbhakar[11]對TFP增長率的分解方法,在規(guī)模不變彈性假設下,TFP增長率可分解為技術效率變化率、技術進步率和配置效率變化率.表2報告的全要素生產率(均值)及其分解結果顯示,1997—2012年我國各地區(qū)金融業(yè)全要素生產率增長主要源于技術進步.近些年來,我國金融機構投入巨額資金進行技術改造和技術升級,金融信息網絡建設和現(xiàn)代技術的廣泛應用普遍提升了各地區(qū)金融業(yè)的技術進步率.配置效率提升也具有正向影響,特別是加入貸款變量后配置效率的影響更大一些.總體上看,技術效率的均值沒有超過85%,金融業(yè)生產函數(shù)位于技術前沿面之下,且技術效率呈下降趨勢.

表2 金融業(yè)全要素生產率(均值)及其構成①

圖1和圖2分別報告的區(qū)域金融業(yè)技術效率均值和全要素生產率平均增長率走勢顯示,金融業(yè)技術效率總體上呈下降趨勢且存在著地區(qū)差異,東部地區(qū)技術效率最高,均值達到了84.2%,但均值并未呈現(xiàn)逐步提高趨勢.中部地區(qū)技術效率低于東部,且呈明顯下降趨勢.西部地區(qū)金融業(yè)的技術效率均值在三大地帶中最低,且樣本分析期間沒有得到有效提升.進一步看,正是中部地區(qū)金融業(yè)的技術效率較大幅度下降和西部地區(qū)極低的技術效率水平拉低了全國金融業(yè)技術效率.西部地區(qū)金融業(yè)超過中部地區(qū)的技術進步率使得其全要素生產率超過了中部地區(qū)而向東部地區(qū)“追趕”.此外,從全要素生產率的時間演變趨勢看,1997—1999年均為負增長,這客觀反映了當時中國金融業(yè)特別是四大國有獨資銀行的經營“困局”.2000年以后地區(qū)金融業(yè)全要素生產率的增長率呈逐年上升趨勢.這在一定程度上反映了中國金融體制改革和中國金融發(fā)展的成果.特別是20世紀90年代中后期我國銀行金融機構的商業(yè)化、市場化改革對于提升其全要素生產率具有重要意義.此外,從31個省區(qū)市的典型個案看,上海市金融業(yè)的技術效率最高,均值達到了91.29%;西藏金融業(yè)的技術效率最低,均值僅為4.49%.這一方面印證了我們對地區(qū)金融經營綜合環(huán)境的經驗性判斷,另一方面進一步表明實證結果具有較好的信度.

圖1 區(qū)域金融業(yè)技術效率(均值)

圖2 區(qū)域金融業(yè)全要素生產率平均增長率

(四)技術無效因素分析

表1中的效率效應方程揭示了區(qū)域金融業(yè)的技術無效性及其區(qū)域差異的影響因素.

1.金融業(yè)技術無效率的區(qū)域因素

為分析地域特征及其時變趨勢,6個模型均包含了3個地區(qū)虛擬變量及其與時間變量的交叉項.地區(qū)虛擬變量的估計結果顯示,虛擬變量d1、d2的估計參數(shù)均為負值,通過顯著性水平檢驗的虛擬變量d3的估計參數(shù)均為正值,說明東、中部地區(qū)總體上表現(xiàn)為技術無效的抵減效應,西部地區(qū)表現(xiàn)為技術無效的增加效應.這和前述東中部地區(qū)技術效率較高、西部地區(qū)技術效率較低的實證結論具有一致性.圖3和圖4進一步給出了模型3和模型6的情形下技術無效率與地區(qū)及其時變關系的綜合效應演變趨勢.①在6個模型的技術無效方程中,東中西三大地帶及其時間變量的估計參數(shù)均具有統(tǒng)計顯著性的只有模型3和模型6.不難看出,模型3情形下東部地區(qū)虛擬變量對應的技術無效率彈性系數(shù)始終為負,但逐步朝正向轉變,即東部地區(qū)技術無效率隨著時間在增長,地區(qū)優(yōu)勢在消減;模型6情形下東部地區(qū)的技術無效率也有相似變化趨勢,且在2008年已轉變?yōu)檎?中部地區(qū)也有同樣的演變趨勢,且模型3和模型6中的地區(qū)綜合效應已分別于2006和2008年轉變?yōu)檎蜃饔糜诩夹g無效率.楊勝剛、朱紅[12]認為其原因在于中部地區(qū)以國有銀行為主體的金融體系與實體經濟之間不存在良性互動,資金的使用未實現(xiàn)最優(yōu)配置.張登國[13]認為中部地區(qū)地方政府的保護和發(fā)展偏好,扭曲了產業(yè)結構調整的市場機制,中部地區(qū)以重工業(yè)和大型企業(yè)為核心的工業(yè)化對區(qū)域金融發(fā)展產生了負面影響.概而言之,中部地區(qū)金融經濟結構不合理是金融業(yè)技術效率不斷下降的重要原因.西部地區(qū)對應的技術無效率彈性系數(shù)則由正值逐漸轉為負值,即西部地區(qū)的技術無效率呈下降趨勢,圖3和圖4顯示,西部地區(qū)虛擬變量對技術無效率的彈性已分別從2008年和2005年起超過中部地區(qū).技術無效率的“西部因素”顯著降低了.

圖3 地區(qū)虛擬變量對無效率的彈性(模型3)

圖4 地區(qū)虛擬變量對無效率的彈性(模型6)

2.金融業(yè)技術效率的門檻效應

地區(qū)人均GDP(自然對數(shù)形式)反映的各地區(qū)經濟發(fā)展水平這一變量的估計參數(shù)δ7在6個模型中均為正值且通過了顯著性檢驗.這反映了金融發(fā)展的“門檻效應”:只有在經濟發(fā)展達到一定水平之后,金融發(fā)展才是高效率的.我國各地區(qū)經濟發(fā)展水平總體上仍然較低,制約了金融業(yè)的生產效率提升.需要指出的是,金融發(fā)展的門檻效應與其說是對地區(qū)經濟發(fā)展和收入水平的依賴,還不如說是對地區(qū)市場化制度質量和自由化環(huán)境的依賴,因為從國際上看,收入水平高的地區(qū)往往對應著更加自由平等和更高質量的競爭環(huán)境.本文后面的分析中加入市場化指數(shù)和政府經濟干預度這兩個指標后也能得到相應的證明.

3.金融業(yè)技術效率的人力資本促進效應

各地區(qū)人力資本變量的估計參數(shù)δ8在6個模型中均為負值且通過了顯著性檢驗,即人力資本提升對降低金融業(yè)技術無效率的作用十分突出.加大教育投入、加強人力資本建設是技術進步的根本源泉.在市場經濟條件下,良好的教育是一個既能提高效率又可改善公平的優(yōu)質品.一方面,教育有助于人力資本積累,提升經濟主體的技術效率;另一方面,教育有助于經濟主體增進市場競爭機會、提升公平競爭能力,這有助于改善公平.

4.金融業(yè)技術無效率的工業(yè)化路徑因素

工業(yè)化水平在模型1、模型2、模型4和模型5中的估計參數(shù)δ9為負值,而在模型3和模型6中由于加入了政府經濟干預這一變量,其估計參數(shù)為正值.換言之,不考慮政府干預的情況下,工業(yè)化具有一定的降低金融業(yè)技術無效率的作用.眾所周知,政府主導的工業(yè)化及其投資推動國民經濟增長一直是中國經濟發(fā)展的一條基本路徑,而這既體現(xiàn)在固定資產投資的財政撥款中,也反映在中國國有銀行貸款的所有制“歧視”和部門傾斜上.模型3和模型6中政府經濟干預度的估計參數(shù)δ12均為正值且具有統(tǒng)計顯著性,同時加入該變量后市場化水平變量的顯著性水平明顯降低,充分說明政府的經濟干預是微觀非中性的.

5.經濟開放度與金融業(yè)技術無效率的出口導向路徑因素

經濟開放度的估計參數(shù)δ10在模型2和模型5中為正值,在模型6中為負值.究其區(qū)別,前兩個模型中不含政府經濟干預變量.這里的含義為,政府主導下的出口導向型經濟發(fā)展模式和擴大對外開放的政策措施在一定程度上對提升地區(qū)金融效率具有促進作用.

6.市場化與政府干預對金融業(yè)技術效率的影響

市場化指數(shù)的估計參數(shù)δ11在模型2、模型5和模型6中均為負值且具有統(tǒng)計顯著性,市場化有助于降低金融業(yè)生產無效率,但其功效和其他變量相比還較弱,可能源于我國市場化水平較低,政府干預較多.如政府干預變量的估計參數(shù)在模型3和模型6中均為正值且十分顯著.

四、實證結論與策略探討

(一)實證結論

1.金融業(yè)資本、貸款等要素投入水平及其效率的總體判斷

從我國各地區(qū)金融業(yè)產出的要素投入水平看,金融業(yè)資本存量具有總體合理、整體充分的規(guī)模水平,且具有積極的產出增長效應,樣本分析期間中國金融體系不斷提升資本充足率的努力產生了積極的正效應.貸款的產出彈性低于資本的產出彈性,金融部門貸款規(guī)模擴張和粗放性經營這一金融產出增長的發(fā)展路徑依賴導致我國各地區(qū)金融體系的生產函數(shù)均處于隨機前沿面之下,金融部門的生產效率總體上還較低,這同時導致金融產出當期增長和長期發(fā)展不協(xié)調,投入產出波動性較大,市場化自由經營環(huán)境質量較低和政府的強勢主導進一步加劇了金融業(yè)的低效率問題.

2.金融業(yè)全要素生產率整體增長趨勢下的技術進步和效率下降現(xiàn)象并存

1997－1999年中國各地區(qū)金融業(yè)全要素生產率總體上為負增長.隨著各項改革措施的推進,金融業(yè)經營“困局”逐步破解,自2000年以來中國各地區(qū)金融業(yè)全要素生產率總體上呈快速增長態(tài)勢.其中,技術進步是金融業(yè)全要素生產率增長的主導因素,配置效率的改進也具有一定的正向影響,而技術效率總體上呈下降趨勢.由于金融產品的虛擬性而區(qū)別于實體經濟部門,依靠增加投入改進金融系統(tǒng)硬件技術水平提升金融全要素生產率并不能構成根本的發(fā)展之道,提升技術效率才是關鍵.包括東部較為發(fā)達地區(qū)在內,我國各地區(qū)金融業(yè)的效率總體上都較低,提升技術效率是改進我國金融發(fā)展的關鍵環(huán)節(jié).

3.金融業(yè)技術效率的區(qū)域非均衡、收斂性及其區(qū)域統(tǒng)籌發(fā)展問題

中國各地區(qū)金融業(yè)技術效率的變化呈現(xiàn)較為明顯的區(qū)域特征.東部地區(qū)金融業(yè)具有較高的技術效率,但地區(qū)優(yōu)勢在逐步消減,中部地區(qū)金融業(yè)技術效率從較高的初始水平不斷下降,西部地區(qū)技術效率總體上還較低,但技術進步率增長明顯.這一方面反映了西部地區(qū)金融業(yè)的“追趕”效應及其向中東部地區(qū)收斂的態(tài)勢,另一方面又折射中部地區(qū)金融“塌陷”問題.由此引申出統(tǒng)籌區(qū)域金融發(fā)展的三個側重點:東部地區(qū)要著眼于研究保持并進一步發(fā)揮地區(qū)金融業(yè)高技術效率優(yōu)勢的創(chuàng)新舉措、中部地區(qū)要著眼于研究導致金融業(yè)技術效率下降的原因和改革對策、西部地區(qū)則需要研究金融業(yè)技術效率總體低下的制約因素及其破解對策.

4.我國區(qū)域金融業(yè)技術效率的制約因素及其破解路徑

從影響金融業(yè)技術無效率的主要因素看,政府經濟干預的非中性是增加區(qū)域金融業(yè)技術無效率的最大影響因素;人力資本積累是降低區(qū)域金融業(yè)技術無效率的最大影響因素.前者引發(fā)的核心問題是如何拿捏金融發(fā)展中的政府規(guī)制和市場開放問題,后者延伸出的核心問題是如何處理金融發(fā)展中的要素擴張和效率增進問題.

(二)策略探討

1.協(xié)同發(fā)揮金融發(fā)展中的市場作用和政府功能

金融發(fā)展進程中協(xié)同發(fā)揮市場配置資源的決定性作用和更好發(fā)揮政府作用是金融經濟體制改革的核心問題.一個高效的金融體系需要自由有序的競爭環(huán)境、高效有力的服務支持和公平合理的制度安排.

(1)構建自由有序的競爭環(huán)境.強化市場結構的競爭性原則,建立優(yōu)化的金融市場結構.一是引導發(fā)展多層次、多元化金融體系,構建統(tǒng)一開放、競爭有序的金融市場體系;二是要支持發(fā)展中小金融機構,保持合理的金融機構數(shù)量;三是清理阻礙金融創(chuàng)新的不合理規(guī)制,為金融產品創(chuàng)新、保持適度產品差異創(chuàng)造條件;四是優(yōu)化市場準入管理,消除金融市場準入的不合理門檻,特別是要研究民間資本進入金融市場、開辦民營金融機構的準入條件.確保市場行為的合法性,一是進一步完善金融監(jiān)管體系,加強金融市場監(jiān)管;二是充分發(fā)揮金融行業(yè)協(xié)會在自律、協(xié)調方面的作用,更好地維護市場公平競爭環(huán)境;三是培育金融中介組織,發(fā)揮其作為市場、政府間第三方力量維護市場競爭秩序的功能.

(2)提供高效有力的服務支持.一是地方政府的公共服務,包括加強城鄉(xiāng)公共設施建設,發(fā)展教科文衛(wèi)等公共事業(yè),為社會公眾參與金融活動等提供基礎條件;二是金融公共服務平臺建設,如票據交換、銀行拆借、最后貸款服務支持等.

(3)提供公平合理的制度安排.一是加強法制,特別是加強保護私有產權的法制建設;二是培育鼓勵自由試驗、推陳出新的共同價值取向;三是提供統(tǒng)籌區(qū)域發(fā)展的制度安排.

2.統(tǒng)籌兼顧金融發(fā)展中的競爭效率與普惠公平

我國區(qū)域經濟發(fā)展不均衡,區(qū)域金融差距更大.統(tǒng)籌區(qū)域發(fā)展邏輯地包括統(tǒng)籌區(qū)域金融發(fā)展.一方面,金融發(fā)展要充分發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用,即金融發(fā)展必須堅持競爭、高效原則.另一方面,由于金融發(fā)展存在門檻效應,政府需適當按照均衡、普惠的原則布局區(qū)域金融體系.

(1)對于東部地區(qū)而言,推進金融發(fā)展的重點是“提質量”,即進一步提升金融發(fā)展的質量.其基本抓手一是積極支持區(qū)域內各種金融創(chuàng)新的試驗;二是積極引導區(qū)域金融合作,充分發(fā)揮上海、北京、天津等金融中心的帶動輻射作用.

(2)對于中部地區(qū)而言,推進金融發(fā)展的重點是“調結構”,即優(yōu)化金融結構.其基本抓手一是積極支持金融開放,加強非國有金融機構和多層次金融市場建設,優(yōu)化市場結構;二是國家層面合理規(guī)劃建設中部地區(qū)的區(qū)域性金融中心.

(3)對于西部地區(qū)而言,推進金融發(fā)展的重點是“增效率”,即增進金融部門的生產效率.其基本抓手一是更多賦予西部地區(qū)的地方政府建設普惠城鄉(xiāng)的中小微型金融機構的權責利;二是在政府運用政策手段消除金融空白地區(qū)基礎上,進一步在金融發(fā)展十分薄弱的地區(qū)適當運用金融約束策略,通過創(chuàng)設租金機會的方式向民間部門開放創(chuàng)設和運行金融組織的權利,破解金融市場化發(fā)展的門檻約束,達到縮小西部地區(qū)內部金融差距的目的.

[1]Alhadeff D A.Monopoly and Competition in Banking[M].Berkeley:University of California Press,1954.

[2]張健華.我國商業(yè)銀行效率研究的DEA方法及1997～2001年效率的實證分析[J].金融研究,2003(3):11-25.

[3]柯孔林,馮宗憲.中國銀行業(yè)全要素生產率測度:基于Malmquist-Luenberger指數(shù)研究[J].數(shù)量經濟技術經濟研究,2008(4): 110-120.

[4]呂秀萍.中國保險業(yè)全要素生產率變動的Mamlquist指數(shù)分析:一個新的視角[J].保險研究,2009(9):42-51.

[5]Allen N.Berger,David B.Humphrey.Efficiency of Financial Institutions:International Survey and Directions for Future Research [J].European Journal of Operational Research,1997(2):175-212.

[6]劉飛.基于DEA的區(qū)域金融效率評價研究[J].城市發(fā)展研究,2007(1):132-135.

[7]金春雨,韓哲,張浩博.我國區(qū)域金融業(yè)全要素生產率的追趕效應與增長效應分析[J].統(tǒng)計與決策,2013(3):162-166.

[8]呂健.市場化與中國金融業(yè)全要素生產率——基于省域數(shù)據的空間計量分析[J].中國軟科學,2013(2):64-80.

[9]徐現(xiàn)祥,周吉梅,舒元.中國省區(qū)三次產業(yè)物質資本存量估計[J].統(tǒng)計研究,2007(5):6-13.

[10]樊綱,王小魯,等.中國市場化指數(shù)—各地區(qū)市場化相對進程:2011年報告[M].北京:經濟科學出版社,2011.

[11]Subal C.Kumbhakar,C.A.Knox Lovell.Stochastic Frontier Analysis[M].London:Cambridge University Press,2000.

[12]楊勝剛,朱紅.中部塌陷、金融弱化與中部崛起的金融支持[J].經濟研究,2007(5):55-67,77.

[13]張登國.產業(yè)結構調整下的區(qū)域金融發(fā)展研究——基于中部地區(qū)的實證分析[J].華北電力大學學報:社會科學版,2011(1):29-35.

責任編輯 張穎超

F83

A

1673-9841(2015)05-0062-09

10.13718/j.cnki.xdsk.2015.05.009

2015-03-10

馬正兵,經濟學博士,重慶第二師范學院經濟與工商管理系,副教授.

教育部人文社會科學研究青年項目“中國普惠性金融發(fā)展的福利效應及改革對策研究”(13YJC790109),項目負責人:馬正兵;重慶市教委科技項目“福利分享視角下重慶普惠性金融發(fā)展研究”(KJ131509),項目負責人:馬正兵.