李彩霞 韓賢

【摘 要】 為科學評價農(nóng)村金融機構配置效率，構建良好的農(nóng)村金融環(huán)境，采用DEA-Malmquist指數(shù)方法，對2005—2016年京津冀地區(qū)農(nóng)村金融的投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)予以分析，測算和分解農(nóng)村金融機構效率的全要素生產(chǎn)率指數(shù)。實證結果表明，整體上京津冀地區(qū)金融機構配置全要素生產(chǎn)率穩(wěn)中稍降，未達到效率前沿面，年均變化幅度較小;分地區(qū)數(shù)據(jù)顯示，農(nóng)村金融資源在京津冀地區(qū)分配不均，京津優(yōu)于河北省。為此提出京津冀地區(qū)需打破地域限制、因地制宜配置最優(yōu)農(nóng)村金融資源，以促進京津冀協(xié)同發(fā)展，更好地服務于鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。

【關鍵詞】 鄉(xiāng)村振興; 京津冀協(xié)同發(fā)展; 農(nóng)村金融效率; DEA-Malmquist指數(shù)法

【中圖分類號】 F323;F832? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2020）03-0127-05

一、引言

《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022年）》提出要健全“金融支農(nóng)”組織體系，不斷加大金融服務于鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的力度。實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，關鍵是激活“人、地、錢”三大要素，全面釋放發(fā)展活力。其中“錢”這個要素的本質即讓農(nóng)村金融回歸本源，將資金配置到農(nóng)村薄弱的環(huán)節(jié)中。目前，我國農(nóng)村金融發(fā)展水平逐年深化，但仍有瓶頸[ 1 ]，主要表現(xiàn)為我國農(nóng)村金融需求群體雖眾多，但融資交易額少，金融供給整體缺口較大。因此，為營造良好的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的金融環(huán)境，有必要解決生產(chǎn)端資源錯配問題。

京津冀作為北方經(jīng)濟規(guī)模最大、最具活力的地區(qū)，農(nóng)村發(fā)展相對緩慢。近年來，隨著新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的不斷壯大，帶來了規(guī)?；蜋C械化生產(chǎn)的跳躍式發(fā)展，同時也觸發(fā)了大額資金需求，但京津冀地區(qū)農(nóng)村金融機構覆蓋面卻存在較大差異。中國人民銀行發(fā)布的《中國區(qū)域金融運行報告（2017）》數(shù)據(jù)顯示：天津市每千平方千米的營業(yè)網(wǎng)點機構數(shù)為60.36家;北京次之，為每千平方千米43.57家;河北最少，為每千平方千米26.79家?？梢?，河北雖為農(nóng)業(yè)大省，但其農(nóng)村金融機構網(wǎng)點數(shù)覆蓋率較低，存在農(nóng)村金融機構配置效率較低的可能性。為促進京津冀農(nóng)村金融的平衡發(fā)展，有效助力鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，研究農(nóng)村金融效率問題具有重要的現(xiàn)實意義。

基于此，本文在分析京津冀地區(qū)農(nóng)村金融機構配置現(xiàn)狀的基礎上，通過測算和分解京津冀農(nóng)村金融效率，重點研究其農(nóng)村金融服務的供給與發(fā)展的不平衡問題，并根據(jù)農(nóng)村金融資源效率情況，為京津冀地區(qū)農(nóng)村金融機構整合提供參考路徑。

二、主要研究文獻回顧與述評

（一）文獻回顧

農(nóng)村金融效率問題是影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的關鍵因素之一，為此，諸多管理學、經(jīng)濟學和金融學等領域將研究聚焦至農(nóng)村金融效率問題上。目前研究主要集中于以下方面：

（1）農(nóng)村金融效率對農(nóng)村經(jīng)濟的作用。Yaron[ 2 ]實證檢驗了亞洲四所農(nóng)村金融機構的金融政策、操作模式等主要因素，研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融在農(nóng)村經(jīng)濟中的作用相對有限。李瓊[ 3 ]較早地分析了我國中部農(nóng)村金融結構對農(nóng)村發(fā)展的影響。趙洪丹和朱顯平[ 4 ]選取吉林省為研究樣本，研究了農(nóng)村金融規(guī)模、農(nóng)村金融效率與農(nóng)村經(jīng)濟增長之間的關系，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融效率的提高對農(nóng)村經(jīng)濟增長有著非常顯著的正向效應。

（2）農(nóng)村金融效率的影響因素研究。Siamwalla et al.[ 5 ]對泰國正規(guī)農(nóng)村信貸效率進行實證研究發(fā)現(xiàn)，信息不對稱是造成農(nóng)村金融市場效率長期低下的主要原因。Paxton[ 6 ]以墨西哥農(nóng)村金融服務部門為研究對象，發(fā)現(xiàn)制度因素對農(nóng)村金融服務效率具有重要影響。謝愛輝[ 7 ]、李季剛[ 8 ]等通過研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶的金融需求與供給關系是影響農(nóng)村金融資源配置效率的因素。Jones[ 9 ]通過分析印度農(nóng)村金融現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn)，非正式金融機構信貸資金支持是影響農(nóng)村金融資源配置的因素之一。

（3）農(nóng)村金融效率評價研究。農(nóng)村金融效率評價涵蓋了規(guī)范研究[ 10-14 ]，其中，對農(nóng)村金融效率進行定量評價的方法包括構建評價指標、采用經(jīng)濟模型和使用數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）方法等。黎翠梅和曹建珍[ 15 ]通過構建農(nóng)村金融效率評價指標，動態(tài)描述不同地區(qū)農(nóng)村金融的差異化情況。楊德勇等[ 12 ]用不同方法對京津冀農(nóng)村金融進行了研究，并將經(jīng)濟增長模型、分形理論模型與生產(chǎn)函數(shù)相結合，研究發(fā)現(xiàn)，京津冀區(qū)域間和區(qū)域內農(nóng)村金融的發(fā)展具有非線性發(fā)展規(guī)律，且不同地區(qū)的分形維數(shù)變化很大，對金融的需求程度也隨著區(qū)域的不同有所差異地呈現(xiàn)動態(tài)的、非線性的分形特征。鐘晨和張曉樸[ 13 ]采用動態(tài)面板數(shù)據(jù)的差分廣義矩估計方法，研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村金融規(guī)模擴大可降低甚至扭轉農(nóng)村金融機構效率不足對城鎮(zhèn)化建設帶來的不利影響。武臻等[ 16 ]、霍遠和王盛蘭[ 14 ]測算了西部地區(qū)農(nóng)村金融市場資源配置的全要素生產(chǎn)率指數(shù)，采用DEA-Malmquist指數(shù)分解法，得出技術進步率不足導致西部農(nóng)村金融市場的資源配置效率低。

（二）文獻述評

現(xiàn)有文獻圍繞農(nóng)村金融效率問題進行了較為系統(tǒng)的分析，為研究農(nóng)村金融配置效率提供了較為成熟的思路和視角，對我國農(nóng)村金融發(fā)展具有重要的邊際貢獻。從國內情況看，我國研究者大多將全國省際數(shù)據(jù)全樣本納入統(tǒng)計，尚缺少針對特定區(qū)域的經(jīng)驗證據(jù)，且較少有研究立足于京津冀地區(qū)。隨著京津冀在全國經(jīng)濟中核心作用的突顯，以及京津冀協(xié)同發(fā)展的需要，本文將研究對象聚焦至京津冀地區(qū)，在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，立足京津冀地區(qū)農(nóng)村金融資源現(xiàn)狀，借助DEA-Malmquist指數(shù)方法，測算分析京津冀地區(qū)農(nóng)村金融機構的配置效率，并據(jù)此提出相關政策建議，借以推動京津冀農(nóng)村金融，乃至整個農(nóng)業(yè)農(nóng)村的發(fā)展。

三、京津冀地區(qū)農(nóng)村金融機構配置情況

根據(jù)中國人民銀行公布的《中國區(qū)域金融運行報告》數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2005—2016年京津冀農(nóng)村金融機構網(wǎng)點數(shù)在各地全部金融機構網(wǎng)點數(shù)的占比，以及京津冀地區(qū)農(nóng)村金融機構從業(yè)人員數(shù)占各地全部金融機構從業(yè)人員數(shù)的比重情況見圖1。

由圖1可知，河北省農(nóng)村金融機構營業(yè)網(wǎng)點比重遠超京津地區(qū)，而北京農(nóng)村金融機構的網(wǎng)點比重最小，且每年都在起伏變動，有增有減;河北省農(nóng)村金融機構從業(yè)人員比重最高，天津次之，北京最低，且河北省農(nóng)村金融機構從業(yè)人員比重在2007年達到最高值后基本處于下降趨勢，北京農(nóng)村金融機構從業(yè)人員比重在2007年之后基本處于緩慢下降趨勢，天津市的比重則波動不定。綜合來看，現(xiàn)有統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析反映出京津冀地區(qū)的農(nóng)村金融機構資源配置整體呈現(xiàn)不均衡態(tài)勢。

四、京津冀地區(qū)農(nóng)村金融效率測度與評價

（一）實證方法

本文利用DEA模型與Malmquist指數(shù)相結合的方法，對京津冀農(nóng)村金融的面板數(shù)據(jù)予以分析，進而測算其配置效率。Malmquist指數(shù)模型是數(shù)據(jù)包絡分析方法的引申，運用面板數(shù)據(jù)來反映不同時期效率的變動。DEA-Malmquist指數(shù)方法將全要素生產(chǎn)率分解為技術進步率與技術效率，技術效率又進一步分解為純技術效率和規(guī)模效率。該方法的具體內容為：

假定生產(chǎn)點（xt，yt）、（xt+1，yt+1）分別代表t時期和t+1時期的投入和產(chǎn)出，那么根據(jù)Malmquist方法，從t時期到t+1時期的Malmquist指數(shù)為：

其中，Dt0（xt，yt）、Dt+10 （xt+1，yt+1）是根據(jù)生產(chǎn)點在相同時段同前沿面技術相比較的投入距離函數(shù)，Dt0（xt+1，yt+1）、 Dt+10 （xt，yt）為生產(chǎn)點在混合期同前沿面技術相比較得到的投入距離函數(shù)。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)可分解為技術效率變化和技術變化，技術效率變化又可進一步分解為純技術效率變化和規(guī)模效率變化。由此將上述公式轉換為：

在規(guī)模收益可變的情況下，上述等式可進一步分解為：

Tfpch=effch×techch=pech×sech×techch

其中全要素生產(chǎn)率（Tfpch）表示從t時期到t+1時期不同決策單元，沿不同的生產(chǎn)前沿所反映出來的生產(chǎn)率的變化;技術進步率（techch）表示生產(chǎn)前沿的移動，反映技術的變動;技術效率（effch）表示相對于不變規(guī)模收益的生產(chǎn)技術，決策單元對投入技術掌握利用程度的變化;純技術效率（pech）表示相對于可變規(guī)模收益生產(chǎn)技術，決策單元向生產(chǎn)前沿的追趕效應;規(guī)模效率（sech）表示決策單元規(guī)模的變動是否有效以及效率值的變化。這些因素共同作用決定了全要素生產(chǎn)率的大小。當Malmquist指數(shù)大于1時，表示由t時期到t+1時期效率有所增長;當Malmquist指數(shù)小于1時，表示效率下降;當Malmquist指數(shù)等于1時，表示效率水平在這一期間無變化。

（二）指標選擇

本文目的在于測度京津冀地區(qū)農(nóng)村金融效率，為此，決策單元為京津冀地區(qū)?？紤]到數(shù)據(jù)的科學性、可獲得性和可比性，本文構造了農(nóng)村金融效率評價指標體系，詳見表1。

在投入指標參數(shù)選取上，主要以金融機構配置資源作為京津冀這三個決策單元的投入要素，具體選取農(nóng)村金融機構營業(yè)網(wǎng)點數(shù)、農(nóng)村金融機構從業(yè)人員總數(shù)和農(nóng)村金融機構資產(chǎn)總額三項指標。

從需求者角度考慮，農(nóng)村金融資源的注入會使當?shù)氐霓r(nóng)村經(jīng)濟有所發(fā)展?？紤]到京津冀三地的鄉(xiāng)村人口總量差異較大，故產(chǎn)出指標選用平均值，具體選取農(nóng)林牧副漁人均生產(chǎn)總值和農(nóng)村居民人均純收入。其中，農(nóng)林牧副漁人均生產(chǎn)總值用農(nóng)林牧副漁生產(chǎn)總值除以地區(qū)鄉(xiāng)村人口總量計算而得。

（三）數(shù)據(jù)選取

本文研究的數(shù)據(jù)期間為2005年至2016年。其中，2005年至2007年期間，農(nóng)村金融機構主要為小型農(nóng)村金融機構，包括農(nóng)村信用社、農(nóng)村合作銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行;2008年至2016年期間，農(nóng)村金融機構除小型農(nóng)村金融機構外，還納入新型農(nóng)村金融機構，具體涉及村鎮(zhèn)銀行、貸款公司和農(nóng)村資金互助社等。

投入指標數(shù)據(jù)主要來源于中國人民銀行公布的《中國區(qū)域金融運行報告》。因《中國區(qū)域金融運行報告》未披露2008年天津市新型農(nóng)村金融機構資產(chǎn)總額和2009年北京市新型農(nóng)村金融機構從業(yè)人員數(shù)量，為此，本文根據(jù)其增長率加以推算。具體計算方法為以天津市農(nóng)村金融機構資產(chǎn)總額2007年和2010年增長率的算術平均數(shù)作為其2008年增長率，推算得出天津市2008年農(nóng)村金融機構資產(chǎn)總額;同理，以北京市農(nóng)村金融機構從業(yè)人員2008年和2011年的增長率取算術平均數(shù)作為2009年增長率，推算得出北京市2009年農(nóng)村金融機構從業(yè)人員總數(shù)。

產(chǎn)出指標根據(jù)京津冀三地統(tǒng)計年鑒和Wind數(shù)據(jù)庫計算得出。計算農(nóng)林牧副漁人均生產(chǎn)總值指標時，鄉(xiāng)村總人口數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。農(nóng)村居民人均純收入數(shù)據(jù)在2013年之前各地統(tǒng)計年鑒均有列示，2013年后由于統(tǒng)計口徑變化，農(nóng)村居民人均純收入不再被各省市統(tǒng)計年鑒列示，為此，2013年至2016年期間，以農(nóng)村居民人均可支配收入代替農(nóng)村居民人均純收入數(shù)據(jù)。

（四）京津冀地區(qū)農(nóng)村金融效率測度結果與分析

1.京津冀地區(qū)農(nóng)村金融效率測度結果

（1）各年度整體農(nóng)村金融效率測度結果

利用DEAP2.1軟件，對京津冀三地農(nóng)村金融的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)予以處理。2006年至2016年京津冀三地整體農(nóng)村金融機構配置平均全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)及其分解詳見表2。

根據(jù)表2數(shù)據(jù)分析可知，整體而言，除2007年、2010年、2011年和2013年之外，京津冀地區(qū)農(nóng)村金融機構總體配置的全要素生產(chǎn)率穩(wěn)中稍降，其余年份的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)（Tfpch）均小于1，與平均值0.999相差甚微，未達到效率前沿面，變化幅度較小，年均降幅為0.1%。并且，全要素生產(chǎn)率（Tfpch）交替增加和減少，主要體現(xiàn)在純技術效率（pech）的變化上。當純技術效率（pech）提高時，全要素生產(chǎn)率（Tfpch）相應增加;而當純技術效率（pech）降低時，全要素生產(chǎn)率（Tfpch）有所下降。技術進步率（techch）的波動幅度較大，規(guī)模效率（sech）波動幅度較小。2006年至2013年的規(guī)模效率（sech）均大于1，2008年后基本持平，且2006至2016年的規(guī)模效率均值為1.013，說明這一時期農(nóng)村金融機構規(guī)模的變動是有效的，對促進農(nóng)村金融發(fā)展起到了很好的作用。技術效率（effch）與技術進步率（techch）基本呈反向變化狀態(tài)，尚不能形成促進全要素生產(chǎn)率的合力。

（2）京津冀地區(qū)農(nóng)村金融機構效率測度結果

根據(jù)DEAP2.1軟件處理結果，京津冀三地農(nóng)村金融機構配置平均全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)及其分解詳見表3。

表3數(shù)據(jù)分析顯示，京津冀地區(qū)農(nóng)村金融資源分布不均，北京、天津優(yōu)于河北省。京津冀地區(qū)中北京市農(nóng)村金融機構配置全要素生產(chǎn)率（Tfpch）大于1，河北省全要素生產(chǎn)率（Tfpch）最低，天津市農(nóng)村金融機構配置全要素生產(chǎn)率（Tfpch）介于北京與河北之間。天津和河北全要素生產(chǎn)率下降的主要原因是技術進步率低于1，表明農(nóng)村金融機構配置技術水平對分配效率的貢獻度下降。京津冀三地的規(guī)模效率（sech）都起到了積極作用，促進了全要素生產(chǎn)率的提高。三地純技術效率值（pech）均大于等于1，河北省的純技術效率值（pech）最大，但對全要素生產(chǎn)率的貢獻作用不及技術進步率的阻礙作用。

2.京津冀地區(qū)農(nóng)村金融效率分析

（1）整體農(nóng)村金融效率穩(wěn)中略降，技術進步效應不足

從整體上來看，京津冀地區(qū)農(nóng)村金融機構配置效率平均全要素生產(chǎn)率為0.999，穩(wěn)中稍降，未達到效率前沿面，平均年度變化相對較小，究其原因是技術進步緩慢，缺乏技術投入，技術效應滯后。

并且，京津冀地區(qū)技術進步率與技術效率基本呈反向變化關系，當技術進步率提高時，技術效率提高卻不明顯;當技術效率提高時，技術進步率卻出現(xiàn)降低。這種情況是由于在現(xiàn)有農(nóng)業(yè)經(jīng)濟體制下，技術進步具有滯后效應導致技術進步率與技術效率無法齊頭并進，未能共同發(fā)力促進全要素生產(chǎn)率的提高。

（2）農(nóng)村金融資源配置失衡，跨區(qū)域運作不暢

從地域劃分看，京津冀農(nóng)村金融資源分配不均衡，京津優(yōu)于河北省。由于行政區(qū)劃不同，京津冀農(nóng)村金融市場分化，無法有效滿足農(nóng)戶和企業(yè)的資金需求，農(nóng)村金融管理有待改善。此外，為了各自的利益，京津冀三地政府將優(yōu)質金融資源留在當?shù)?，存在金融機構信息共享困難、管理體制不協(xié)調、缺乏跨區(qū)域運作、對外開放程度有待提高等問題，影響了農(nóng)村金融資源的高效合理利用。

造成這種失衡的原因是京津農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展速度比河北快，農(nóng)村金融發(fā)展水平高于河北，而利潤最大化是金融機構的經(jīng)營目標，京津對農(nóng)村金融資源的吸引力也高于河北，優(yōu)質農(nóng)村金融資源更愿意聚集京津，對京津來說是良性循環(huán);而對河北而言，農(nóng)村金融發(fā)展水平低，優(yōu)質農(nóng)村金融資源很少愿意在此駐足，導致農(nóng)村金融效率滯后，周而往復，形成惡性循環(huán)。同時，北京作為首都城市，在各種政策的配套實施上走在前列，政策的實施效應雖有滯后，但相比天津、河北響應積極性較高。此外，盡管河北省是農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)村金融機構數(shù)量眾多且占比較高，但金融機構類型比較單一，技術滯后導致配置效率不高。

五、提升京津冀地區(qū)農(nóng)村金融效率的政策建議

（一）建立農(nóng)村金融聯(lián)營機構，共同助力鄉(xiāng)村振興

京津冀要不斷推動新型農(nóng)村金融聯(lián)營機構的建立健全，引進高技術、高素質從業(yè)人員，擴大網(wǎng)點和農(nóng)村金融服務的覆蓋面，形成規(guī)模經(jīng)濟。此外，京津冀還應設立專門機構，培訓本地區(qū)農(nóng)村金融機構人員，共同加強技能培訓，提高金融機構管理水平?？傊?，通過完善農(nóng)村金融機構運行體系，不斷提升京津冀農(nóng)村金融效率，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供資金支持，共同助力鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。

（二）整合農(nóng)村金融資源，促進京津冀協(xié)同發(fā)展

京津冀農(nóng)村金融各有特點，京津農(nóng)村金融在技術上更先進，在人才引進上更有優(yōu)勢，而河北省則表現(xiàn)為農(nóng)村金融機構數(shù)量與農(nóng)業(yè)發(fā)展需求不匹配。北京作為引導性城市，要積極探索農(nóng)村金融新模式，發(fā)揮帶動作用，實現(xiàn)對農(nóng)業(yè)“一對一”專項服務。天津擁有先發(fā)優(yōu)勢，可以將北京農(nóng)村金融的理論新模式用于實踐，河北省則要積極加強與京津的對接?？傊本┑膬?yōu)勢農(nóng)村金融資源要向河北省轉移，成立京津冀農(nóng)村金融中心，促進溝通協(xié)作，打破地域限制，共享人才、共享信息，在平衡資源中做到優(yōu)勢互補，在共享中做到提高效率，促進京津冀農(nóng)村金融的協(xié)同發(fā)展。

（三）注重規(guī)模效率，充分發(fā)揮技術效率作用

京津冀農(nóng)村金融資源配置要著力提升區(qū)域整體效率，注重技術進步率、技術效率、純技術效率和規(guī)模效率的同步提高。河北省不應盲目追求規(guī)模經(jīng)濟，忽視技術進步，應積極引進北京和天津的創(chuàng)新性農(nóng)村金融產(chǎn)品。總之，京津冀地區(qū)要推動區(qū)域資金和勞動力的有效流動，讓技術和管理共同發(fā)力，提高農(nóng)村金融的全要素生產(chǎn)率?！?/p>

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