基于DEA方法的農(nóng)村金融效率實證分析
——以江蘇省泰州市為例

□ 李鳳嘉 項繁繁

農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展離不開農(nóng)村金融支持，農(nóng)村金融是我國金融體系的重要組成部分。金融對經(jīng)濟既有積極效應(yīng)，也可能產(chǎn)生消極影響。為此，有必要對農(nóng)村金融效率進(jìn)行研究，從而更大發(fā)揮金融服務(wù)“三農(nóng)”的支撐作用、更好促進(jìn)城鄉(xiāng)發(fā)展一體化進(jìn)程。本文選取DEA模型，使用泰州市2008-2017年農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入、縣域貸款、縣域金融機構(gòu)數(shù)量、縣域從業(yè)人員數(shù)、農(nóng)村總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)增加值、農(nóng)民人均可支配收入等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，對農(nóng)村金融效率進(jìn)行實證分析。

一、綜述

所謂金融效率，是指一定技術(shù)水平條件下金融要素投入與經(jīng)濟產(chǎn)出的關(guān)系。微觀層面的金融效率，是指單元或個體的資源配置方式，主要是指金融機構(gòu)內(nèi)部投入與產(chǎn)出的關(guān)系；宏觀層面的金融效率則側(cè)重于社會資源的配置與運行的研究，更多的是基于內(nèi)生金融理論的投入產(chǎn)出模式研究。縱觀國內(nèi)基于不同金融理論的金融效率觀，雖然有的基于金融資源觀，有的基于福利經(jīng)濟學(xué)，有的基于制度經(jīng)濟學(xué)，但基本可以分為三個層次：第一層次是微觀金融主體在經(jīng)營發(fā)展中的效率即金融機構(gòu)效率；第二層次是金融作為經(jīng)濟發(fā)展中的一個重要因素而在市場運作中的效率即金融市場效率；第三層次是國家對貨幣或金融的調(diào)節(jié)控制效率。本文研究的金融效率，是指宏觀層面的金融市場效率，即金融要素投入與經(jīng)濟產(chǎn)出的關(guān)系。

對于農(nóng)村金融效率，主要存在于城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的發(fā)展中國家。本文所指的農(nóng)村金融效率，基本遵照既有金融效率研究體系，是指一定技術(shù)水平條件下農(nóng)村金融要素投入與農(nóng)村經(jīng)濟產(chǎn)出的關(guān)系。

二、模型構(gòu)建

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Data Envelopment Analysis,簡稱DEA），是由著名的運籌學(xué)家查尼斯（A.Charnes）、庫珀（W.W.Cooper）及羅茲（E.Rhodes)于1978年提出的，對決策單元（Decision Making Unit,DMU）效率進(jìn)行檢驗評價的一種非參數(shù)方法，屬于數(shù)理經(jīng)濟學(xué)、管理科學(xué)和運籌學(xué)的交叉領(lǐng)域。DEA方法直接使用決策單元的投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)，運用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，得出決策單元有效性的綜合數(shù)量指標(biāo)，確定有效的相對效率最高的單元，定量指出其他單元非有效的原因和程度。這一方法對具有多項投入指標(biāo)項和多項產(chǎn)出指標(biāo)項的復(fù)雜系統(tǒng)有很強的實用性。

評價結(jié)果為某決策單元的有效值，當(dāng)結(jié)果等于1時，認(rèn)為決策單元相比于所有樣本中效率最高的單元而言DEA有效；當(dāng)結(jié)果小于1時，認(rèn)為決策單元相比于所有樣本中效率最高的單元而言DEA無效，且結(jié)果值越小，說明效率越低。

三、樣本與數(shù)據(jù)

（一）樣本與指標(biāo)。

本文分析樣本為泰州市2008-2017年十個樣本，以及泰州農(nóng)行、泰州農(nóng)商行、泰州郵儲銀行2008-2017年各十個樣本。首先，以泰州市為決策單元，通過DEA模型分析比較2008-2017年十年期間農(nóng)村金融技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的變化；其次，分別以泰州農(nóng)行、泰州農(nóng)商行、泰州郵儲銀行為決策單位，通過DEA模型評價和比較三家主要農(nóng)村金融機構(gòu)之間2008-2017年農(nóng)村金融效率的高低和變化。

農(nóng)村金融資源投入一般包括農(nóng)村信貸、農(nóng)業(yè)投入、農(nóng)村金融機構(gòu)等?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性，本文選取的投入指標(biāo)為第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投入、農(nóng)村貸款投入、農(nóng)村金融從業(yè)人數(shù)和農(nóng)村金融機構(gòu)數(shù)共四項指標(biāo)。由于農(nóng)村貸款數(shù)據(jù)很難劃分和統(tǒng)計，因此以縣域各項貸款投入代替農(nóng)村貸款投入、以縣域金融從業(yè)人數(shù)代替農(nóng)村金融從業(yè)人數(shù)、以縣域金融機構(gòu)數(shù)代替農(nóng)村金融機構(gòu)數(shù)。產(chǎn)出指標(biāo)為農(nóng)林牧漁及服務(wù)業(yè)總產(chǎn)值、第一產(chǎn)業(yè)增加值和農(nóng)民人均可支配收入共三項指標(biāo)。

根據(jù)泰州市行政區(qū)域劃分，泰州市下轄靖江、泰興、興化三個縣級市和姜堰、海陵、高港三區(qū)以及醫(yī)藥高新區(qū)和農(nóng)業(yè)開發(fā)區(qū)。但是由于姜堰區(qū)是2013年撤市設(shè)區(qū)的，習(xí)慣上該市和金融系統(tǒng)仍將姜堰區(qū)視為縣級市，為此，本文從習(xí)慣做法和數(shù)據(jù)一致性的角度，仍將姜堰區(qū)納入縣域進(jìn)行統(tǒng)計。

至2017年末，泰州市全轄共有32家銀行（泰州法人農(nóng)商行視為一家）、797家銀行網(wǎng)點、13363名銀行從業(yè)人員，其中農(nóng)商行、郵儲銀行、農(nóng)行是網(wǎng)點數(shù)、從業(yè)人員數(shù)最多的三家銀行，同時各項存款、貸款規(guī)模在全轄銀行業(yè)中也占有較高比重（見表1）。

表1 2017年末泰州農(nóng)商行、郵儲銀行、農(nóng)行主要規(guī)模統(tǒng)計表單位：個、人、億元

泰州市設(shè)置于縣域的銀行網(wǎng)點共593家、從業(yè)人員8421名，其中農(nóng)商行、郵儲銀行、農(nóng)行網(wǎng)點設(shè)置于縣域的網(wǎng)點數(shù)分別為194家、154家和73家，是縣域網(wǎng)點最多的三家銀行，分別占本行網(wǎng)點總數(shù)的85.5%、81%和76%，合計占到縣域銀行網(wǎng)點總數(shù)的71%；從業(yè)人員數(shù)分別為2636名、1237名和1161名，分別占本行人數(shù)的81.7%、74.2%和67.6%，合計占到縣域銀行從業(yè)人員總數(shù)的60%；縣域各項存款余額分別為1009億元、302億元和475億元，分別占本行各項存款余額的79.3%、71.6%和69.8%，合計占縣域銀行業(yè)各項存款余額的50.2%；縣域各項貸款余額分別為680億元、71億元和245億元，分別占本行各項貸款余額的79.2%、47.4%和69.1%，合計占縣域銀行業(yè)各項貸款余額的38.9%。

由此可見，無論是網(wǎng)點數(shù)量、從業(yè)人員數(shù)量，還是存款余額、貸款余額，泰州農(nóng)商行、郵儲銀行、農(nóng)行都是泰州市農(nóng)村（縣域）銀行業(yè)的主要組成部分，是全市農(nóng)村金融服務(wù)的主要力量。因此，本文在綜合評價全市農(nóng)村金融效率的基礎(chǔ)上，采用同樣方法對這三家主要農(nóng)村金融機構(gòu)效率進(jìn)行評價和比較。

（二）數(shù)據(jù)來源。

泰州市第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投入、農(nóng)林牧漁及服務(wù)業(yè)總產(chǎn)值、第一產(chǎn)業(yè)增加值和農(nóng)民人均可支配收入四項指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來源于2008-2017年《泰州市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》和《泰州市統(tǒng)計年鑒》。

縣域各項貸款余額、縣域金融從業(yè)人數(shù)、縣域金融機構(gòu)數(shù)三項指標(biāo)數(shù)據(jù)，以及三家主要農(nóng)村金融機構(gòu)的縣域貸款余額、縣域從業(yè)人數(shù)、縣域金融機構(gòu)數(shù)等指標(biāo)數(shù)據(jù)，主要來源于2008-2017年《泰州市銀行業(yè)監(jiān)管統(tǒng)計月報》和《泰州市金融統(tǒng)計簡報》。

四、實證分析

本文采用的DEA模型軟件為DEAP2.1版本。以泰州市農(nóng)林牧漁及服務(wù)業(yè)總產(chǎn)值、第一產(chǎn)業(yè)增加值和農(nóng)民人均可支配收入三個指標(biāo)為產(chǎn)出值，以第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投入、縣域各項貸款余額、縣域金融從業(yè)人數(shù)、縣域金融機構(gòu)數(shù)四個指標(biāo)為投入值。

（一）泰州市農(nóng)村金融效率分析。

經(jīng)過DEA模型應(yīng)用，產(chǎn)生三個評價結(jié)果，分別為技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。技術(shù)效率是指金融要素投入對經(jīng)濟產(chǎn)出影響的程度，純技術(shù)效率是指由于管理和技術(shù)等因素影響的生產(chǎn)效率，規(guī)模效率是指通過優(yōu)化要素配置對經(jīng)濟產(chǎn)出單元所發(fā)生作用的大小。三者之間的關(guān)系為：技術(shù)效率=純技術(shù)效率*規(guī)模效率。具體驗證結(jié)果見表2：

表2 2008-2017年泰州市農(nóng)村金融效率評價結(jié)果

從上述結(jié)果可以看出，總體來看，泰州市農(nóng)村金融效率還是比較高的，DEA有效的年份達(dá)6年，DEA無效的年份只有4年，平均技術(shù)效率也達(dá)到0.993。DEA無效的四年中，只有2年純技術(shù)效率低于規(guī)模效率，另外2年純技術(shù)效率還高于規(guī)模效率。說明泰州市農(nóng)村金融效率更多地依靠金融機構(gòu)自身管理水平或農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升，而非依靠農(nóng)村信貸投入或農(nóng)村金融機構(gòu)投入的增長。

2010年、2013年之所以純技術(shù)效率低于1，主要在于極端天氣等災(zāi)害的影響。2010年受厄爾尼諾和拉尼娜天氣影響，全市出現(xiàn)極端高溫和強降水事件，小麥、玉米等農(nóng)作物減產(chǎn)；2013年上半年爆發(fā)禽流感事件，全市家禽業(yè)不可避免受到嚴(yán)重沖擊?？梢姡r(nóng)林牧漁生產(chǎn)條件對農(nóng)村經(jīng)濟和農(nóng)村金融效率產(chǎn)生較大影響。

2013年、2014年規(guī)模效率低于1，且規(guī)模效率遞減（drs)，說明金融機構(gòu)投入過度。隨著江蘇長江商業(yè)銀行、興業(yè)銀行、華夏銀行、民生銀行等城市商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行的入駐與擴張，泰州市銀行業(yè)機構(gòu)從2009年末的13家、643個網(wǎng)點、9337人，增長到2014年末的25家、772個網(wǎng)點、12850人，分別增長92%、20%和38%。而且這些銀行大多在縣域布點，比如2014年末長江銀行總共7個網(wǎng)點，在縣域的有6個；江蘇銀行9個網(wǎng)點，在縣域的有5個；興業(yè)銀行共5個網(wǎng)點，在縣域的有3個。大量金融機構(gòu)入駐縣域，加劇了同業(yè)競爭，而且從整體上造成金融投入的冗余，降低了金融行業(yè)的規(guī)模效率。

（二）泰州市三家主要農(nóng)村金融機構(gòu)金融效率分析。

利用DEA模型分別對泰州農(nóng)行、泰州農(nóng)商行、泰州郵儲銀行數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證。產(chǎn)出值仍為泰州市農(nóng)林牧漁及服務(wù)業(yè)總產(chǎn)值、第一產(chǎn)業(yè)增加值和農(nóng)民人均可支配收入三個指標(biāo)，投入值為三家單位的縣域各項貸款余額、縣域金融從業(yè)人數(shù)、縣域金融機構(gòu)數(shù)三個指標(biāo)。具體結(jié)果見表3：

表3 2008-2017年泰州市三家主要農(nóng)村金融機構(gòu)金融效率評價結(jié)果

從上述評價結(jié)果可以看出，總體來看，農(nóng)行對農(nóng)村經(jīng)濟的金融效率不如農(nóng)商行和郵儲銀行，但是農(nóng)行與農(nóng)商行、郵儲銀行的差距主要在于規(guī)模效率，而非純技術(shù)效率。單從純技術(shù)效率的角度來看，農(nóng)行效率略高于農(nóng)商行和郵儲銀行；從規(guī)模效率的角度來看，農(nóng)行效率低于郵儲銀行和農(nóng)商行。這說明，在相同的產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)背景下，郵儲銀行和農(nóng)商行對農(nóng)村經(jīng)濟的金融效率更多是依賴信貸投入或機構(gòu)、人員投入增長而獲得，農(nóng)行金融效率則主要依賴機構(gòu)自身管理水平提升而獲得。

從時間序列角度看，2010年是三家金融機構(gòu)效率最差的年份，主要是受外部極端天氣影響，農(nóng)村經(jīng)濟受到較大影響，而且遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于2013年禽流感影響，所以三家銀行評價結(jié)果受到相同的影響。因為三家銀行投入值與其他商業(yè)銀行擴張基本沒有關(guān)系，2013年、2014年、2015年雖然泰州市整體農(nóng)村金融效率有所下降，但三家銀行這三年的評價結(jié)果與整體并不同步，有其自身發(fā)展特點（見圖1）。

圖1 泰州市三家金融機構(gòu)2008-2017年農(nóng)村金融效率趨勢圖

1.農(nóng)行技術(shù)效率變化趨勢。農(nóng)行技術(shù)效率經(jīng)歷了一個波浪式變化，且主要由規(guī)模效率決定，除2016年為規(guī)模報酬遞減（drs)外，2009-2015年均為規(guī)模報酬遞增（irs）趨勢，說明農(nóng)行投入規(guī)模一直處于不足狀態(tài)。農(nóng)行效率變化可以簡單分為四個階段：一是2008-2010年下降趨勢，2010年由于極端天氣農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受阻，金融效率降至歷史最低；二是2011-2012年上升趨勢，由于縣域貸款增幅由前三年的20%以上下降到2011年的11%、2012年的7%，人員增幅也由前三年的2%下降到2012年的0.7%，規(guī)模效率仍較低；三是2013-2015年下降趨勢，主要由于縣域貸款增幅由2013年的12%降至2014年的8%，2015年雖然縣域貸款增幅回升至11%，但是人員增幅首次出現(xiàn)負(fù)增長，導(dǎo)致2015年規(guī)模效率下探至十年來除2010年外的歷史最低點；四是2016-2017年上升趨勢，2016年雖然縣域貸款增幅和人員增幅均處于負(fù)增長，但是機構(gòu)增加2個，導(dǎo)致規(guī)模效率有所提升，且出現(xiàn)冗余，說明機構(gòu)數(shù)投入在金融投入中占據(jù)較大權(quán)重。

2.農(nóng)商行技術(shù)效率變化趨勢。農(nóng)商行技術(shù)效率變化不明顯，只有在2010年、2013、2014年、2015年出現(xiàn)較大下滑，且均為規(guī)模報酬遞增（irs)，說明投入規(guī)模不足。除2010年受外部環(huán)境影響，2013、2014和2015年主要由于縣域貸款規(guī)模增長速度放緩（見表4），增速由前五年的20%以上下降到2013年的19%、2014年13%和2015年的12%,技術(shù)效率隨之連續(xù)三年下降，且在2015達(dá)到歷史最低點。

表4 泰州農(nóng)商行2008-2017年投入指標(biāo)增幅變化趨勢單位：%

3.郵儲銀行技術(shù)效率變化趨勢。郵儲銀行只有三年DEA無效，其他年份均為有效，且平均純技術(shù)效率明顯低于農(nóng)行和農(nóng)商行。2010年、2011年和2012年全部為規(guī)模報酬遞減，說明投入存在冗余，其中2010年縣域貸款、從業(yè)人員、機構(gòu)數(shù)增幅同時達(dá)歷史高位，2011年三類增幅開始放緩，2013年開始機構(gòu)增幅基本為零，2014年開始人員增幅基本處于負(fù)增長狀態(tài)（見表5），2013年重回有效后該行金融效率保持有效值達(dá)五年之久。

表5 泰州郵儲銀行2008-2017年投入指標(biāo)增幅變化趨勢單位：%

五、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論。

根據(jù)上述的實證分析結(jié)果，可以得出以下結(jié)論：一是農(nóng)村金融在促進(jìn)泰州市農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮了重要的作用，而且金融效率總體處于較高水平。二是泰州市農(nóng)村金融效率受外部環(huán)境影響較大，尤其是極端天氣等自然災(zāi)害對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)生較大影響。三是銀行機構(gòu)、人員、規(guī)模的過度擴張，并不能帶來金融效率的提升，甚至可能產(chǎn)生消極影響，其中增加機構(gòu)數(shù)的投入對規(guī)模效率影響更大，需要審慎決策。四是農(nóng)行縣域金融效率總體低于農(nóng)商行和郵儲銀行，且主要在于規(guī)模效率偏低。五是農(nóng)行、農(nóng)商行和郵儲銀行由于資源配置戰(zhàn)略有所不同，技術(shù)效率有其自身發(fā)展規(guī)律，對銀行未來發(fā)展戰(zhàn)略具有較好的借鑒作用。

（二）政策建議。

1.對金融行業(yè)主管部門而言，要著力從整體分析和監(jiān)測金融服務(wù)效率，合理控制金融機構(gòu)數(shù)量，避免盲目擴張沖動帶來的效率低下問題。

2.對金融機構(gòu)而言，要注重分析和監(jiān)測自身效率變化以及影響因素，重點從自身資源配置的角度，比如加大縣域貸款投入、適度降低人員規(guī)模等措施，提高技術(shù)效率。

3.對國有商業(yè)銀行農(nóng)行而言，要結(jié)合上級行發(fā)展戰(zhàn)略，針對影響自身效率低下的主要問題采取相應(yīng)對策：一是按照服務(wù)“三農(nóng)”的工作定位和要求，進(jìn)一步加大縣域貸款投入。通過實證數(shù)據(jù)分析可得，農(nóng)行縣域貸款增幅一直遠(yuǎn)低于農(nóng)商行和郵儲銀行，甚至出現(xiàn)負(fù)增長，造成規(guī)模效率一直處于較低水平。因此，進(jìn)一步加大縣域貸款投入，既是農(nóng)行履行服務(wù)“三農(nóng)”責(zé)任的客觀要求，也是農(nóng)行提高農(nóng)村金融服務(wù)效率的自身需要。二是順應(yīng)網(wǎng)點智能化輕型化轉(zhuǎn)型趨勢，將城區(qū)部分人員分流充實到縣域網(wǎng)點。通過數(shù)據(jù)比較可得，農(nóng)行縣域網(wǎng)點數(shù)、從業(yè)人員數(shù)遠(yuǎn)低于農(nóng)商行和郵儲銀行，而且在本行的網(wǎng)點數(shù)占比、人員數(shù)占比均低于其他兩家行，說明農(nóng)行在縣域的資源投入遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足。因此，農(nóng)行可以結(jié)合網(wǎng)點輕型化改造戰(zhàn)略，將瘦身的城區(qū)網(wǎng)點適當(dāng)向空白鄉(xiāng)鎮(zhèn)網(wǎng)點遷址，并將分流出來的人員充實到縣域網(wǎng)點。三是針對近幾年人員大幅下降的趨勢，采取切實措施提高員工生產(chǎn)效率。從2015年開始，農(nóng)行從業(yè)人員出現(xiàn)負(fù)增長，并且將成為常態(tài)。在這一趨勢下，必須采取加大業(yè)務(wù)培訓(xùn)、加強考核激勵等措施，提高員工個人工作效率，從而從整體上提高綜合效率。