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        基于DEA-Tobit 模型的金融精準扶貧效率與影響因素研究
        ——以阜陽市為例

        2020-08-03 12:45:36謝艷琳芮英健韓雨雪謝艷琳安徽財經(jīng)大學財政與公共管理學院芮英健韓雨雪安徽財經(jīng)大學金融學院
        營銷界 2020年8期
        關(guān)鍵詞:金融效率

        謝艷琳 芮英健 韓雨雪(謝艷琳,安徽財經(jīng)大學財政與公共管理學院;芮英健、韓雨雪,安徽財經(jīng)大學金融學院)

        ■ 引言

        2019 年4 月習近平總書記在座談會上強調(diào),當下工作核心是聚焦脫貧攻堅、加大金融支持以及創(chuàng)新產(chǎn)品服務(wù),切實有效完成今明兩年金融精準扶貧工作,助推金融脫貧攻堅。目前,我國的脫貧工作到了最后的沖刺關(guān)頭,金融扶貧也到了“攻堅拔寨短窮根”的關(guān)鍵時期。雖然大量貧困人口已經(jīng)成功脫貧,但貧困人口的絕對數(shù)量依舊龐大。如何讓剩下的人口早日脫貧,應當采取更為有效的扶貧措施。而金融扶貧在資金使用管理、扶貧成本以及脫貧效率等方面均存在問題,如何有效提高金融扶貧效率是一個等待研究和解決的問題。因此,本文以阜陽市為研究對象,建立DEA-Tobit 模型,分析比較下屬三個國家級貧困縣金融扶貧的技術(shù)效率值以及影響效率值的因素,助力金融扶貧效率的提高。

        ■ 金融扶貧效率實證分析

        (一)研究方法

        DEA(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)效率評價方法指的是在多個投入產(chǎn)出的情況下,被用來測量決策單元(DMU:Decision Making Unit)相對有效性的分析方法。根據(jù)DEA 分析方法確定DMU 的有效生產(chǎn)前沿面,確定被測量的DMU 實際產(chǎn)出值與有效生產(chǎn)前沿面的相差程度,從而判斷DMU 是否有效。

        (二)建立模型

        本文將選取阜陽市下的三個國家級貧困縣(臨泉縣、阜南縣、潁上縣)作為決策單元,記為DM(i=1,2,3),每個決策單元均包含3 個投入變量X 與3 個產(chǎn)出變量Y,針對第i 個決策單元,以投入為導向建立BBC 模型,其表現(xiàn)為:

        其中,j=1,2,3 表示決策單元,X,Y 分別表示投入變量與產(chǎn)出變量,S?表示決策單元實際值與有效值可減少的數(shù)量,S+表示決策單元實際值與有效值可增加的數(shù)量。ε 表示一個無窮小量,θ 表示決策單元的有效值。①若θ=1且S?=S+=0,則決策單元處于有效狀態(tài)。②若θ=1,S?≠ 0或S+≠0,則決策單元DEA 處于弱有效狀態(tài)。③若θ<1,則決策單元處于非有效狀態(tài)。

        (三)指標選擇

        本文考慮數(shù)據(jù)可獲得性,同時結(jié)合阜陽市的實際情況,對臨泉縣、阜南縣、潁上縣2015 年—2018 年的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行以下指標選擇。

        投入指標:金融基礎(chǔ)設(shè)施是支持金融扶貧工作的重要載體,有益于扶貧政策的實施與開展,金融機構(gòu)為農(nóng)村群體提供了最基本的農(nóng)村金融服務(wù),反映了特定地區(qū)內(nèi)提供金融產(chǎn)品與服務(wù)的能力大小,再者,特地地區(qū)內(nèi)的存貸款余額占當?shù)谿DP 的比例(下面用金融相關(guān)率表示),反映了當?shù)亟鹑诎l(fā)展的規(guī)模大小,特定地區(qū)內(nèi)貸款余額占存款的比例,反映了信貸資金的轉(zhuǎn)化能力,二者均反映了金融扶貧政策實施的難易程度,因此本文選取金融機構(gòu)網(wǎng)點數(shù)、金融相關(guān)率(X1)、貸款余額(X2)與存款余額(X3)之間的存貸比作為該模型的投入指標。

        產(chǎn)出指標:金融扶貧的產(chǎn)出反映為特定地區(qū)扶貧對象生活的改善情況以及當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展情況。本文選取農(nóng)村居民家庭人均可支配收入(Y1)、農(nóng)村居民人均消費性支出(Y2)、農(nóng)林牧業(yè)增加值(Y3)。前面兩項反映了金融扶貧投入對改善扶貧對象生活的影響,后者反映了金融扶貧投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的拉動程度。

        (四)數(shù)據(jù)來源

        根據(jù)所選數(shù)據(jù)最大程度反映最新情況的原則,并考慮到指標的可獲得性,本次研究將數(shù)據(jù)來源時間定為2015—2018 年,相關(guān)數(shù)據(jù)來源于銀監(jiān)會官方網(wǎng)站,《阜陽統(tǒng)計年鑒》以及《中國縣域統(tǒng)計年鑒》(縣市卷)。

        (五)結(jié)果分析

        利用DEAP.2 軟件,將阜陽市下三個國家級貧困縣2015—2018 年金融扶貧的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),導入軟件。根據(jù)表1 結(jié)果可知,2015—2018 年臨泉縣和潁上縣的技術(shù)效率均等于1,說明二者金融扶貧效率始終有效。而2015 年阜南縣的技術(shù)效率值為0.954,呈無效狀態(tài)。根據(jù)阜南縣2015—2017 年DEA 實證結(jié)果可知,當技術(shù)效率值小于1 時,其規(guī)模效率均小于1。說明阜南縣是因為總體投入不足導致規(guī)模效率無效,最終結(jié)果表現(xiàn)為技術(shù)效率無效。隨著當?shù)亟鹑诰W(wǎng)點的增加、競爭程度不斷加大,當?shù)亟鹑诜?wù)逐漸得到保障,金融市場的信用環(huán)境逐步改善,存貸比以及金融相關(guān)率得到的一定的提升,2015—2018 年阜南縣的技術(shù)效率呈上升趨勢,直至2018 年,阜南縣的技術(shù)效率等于1,最終達到技術(shù)有效。

        表1 DEA實證結(jié)果

        ■ 金融扶貧效率影響因素

        結(jié)合上述阜陽市金融扶貧的實際情況,進一步研究阜陽市金融扶貧技術(shù)效率的影響因素。

        (一)模型構(gòu)建

        由于本文所選用被解釋變量是通過DEA 模型計算出來的技術(shù)效率值,而技術(shù)效率值均是處于0-1 之間的離散數(shù)值,若使用普通最小二乘法(OLS)可能會導致將結(jié)果出現(xiàn)偏差,因此為規(guī)避普通最小二乘法(OLS)估計所帶來的誤差,我們采用極大似然估計法進行Tobit 回歸分析。

        上式中,y 代表各縣的金融扶貧技術(shù)效率值,x 是影響各縣金融扶貧效率的因素,α代表的是常數(shù)項向量,β代表的是回歸參數(shù)向量,ε代表的是隨機擾動項。

        (二)指標選取

        根據(jù)現(xiàn)有研究成果,影響金融扶貧效率主要是在金融機構(gòu)以及存貸款數(shù)量上,因此,本文選取DEA 模型中的三個投入指標,分別金融機構(gòu)網(wǎng)點數(shù)(X1)、金融相關(guān)率(X2)、存貸比(X3)。

        (三)結(jié)果分析

        通過建立Tobit 模型,利用Eviews9.0 軟件對各影響因素影響指標進行分析,其結(jié)果呈現(xiàn)如下。

        表2 阜陽市金融扶貧效率影響因素分析結(jié)果

        根據(jù)表2 可知,金融機構(gòu)網(wǎng)點數(shù)、金融相關(guān)率、存貸比三個指標均對金融扶貧效率值有正面影響。其中金融機構(gòu)網(wǎng)點數(shù)對金融扶貧效率值影響顯著。金融扶貧不是簡單的融資、貸款,其本質(zhì)為 “授人以漁”,只有讓貧困地區(qū)的人口接觸,并懂得如何正確的使用金融工具,才能真正的解其一生之需,而不是一時之急。而金融機構(gòu)網(wǎng)點數(shù)的增加代表著金融服務(wù)人員數(shù)量的增加以及競爭條件下金融服務(wù)質(zhì)量的提升,最終的結(jié)果就是越來越多的貧困群體可以有機會有條享受良好的金融服務(wù),從而自身金融問題得到有效解決。模型中,金融相關(guān)率和存貸比對金融扶貧效率不顯著,這可能是由于這三個國家級貧困縣金融發(fā)展水平均相對較低,再加上政府的配套設(shè)施不夠完善,導致這兩個指標對金融扶貧效率尚未發(fā)揮作用。

        ■ 結(jié)論與建議

        (一)結(jié)論

        從DEA 實證結(jié)果分析來看,阜陽市下三個國家級貧困縣在實施金融精準政策以來,金融扶貧效率均處在較高的水平,其中臨泉縣和潁上縣在2015——2018 年期間,金融扶貧效率始終為有效水平,2015 年阜南縣的金融扶貧效率雖未達到有效水平,但其規(guī)模報酬在不斷的增加,直至2018 年金融扶貧效率達到有效。在金融扶貧效率影響因素中,金融機構(gòu)網(wǎng)點數(shù)是個重要影響變量,并對金融扶貧效率產(chǎn)生正向的影響。

        (二)建議

        1.優(yōu)化金融扶貧資源配置結(jié)構(gòu),提升貧困地區(qū)金融服務(wù)可獲得性

        在確保金融扶貧資金投入持續(xù)增加的前提下,優(yōu)化金融扶貧資源配置結(jié)構(gòu)。金融機構(gòu)各部門應當相互協(xié)調(diào)配合執(zhí)行金融扶貧政策,加大力度建設(shè)金融扶貧信息共享平臺,以提升貧困地區(qū)金融服務(wù)的可獲得性。各大金融機構(gòu)應當定期安排人員上門走訪貧困農(nóng)戶和貧困地區(qū)企業(yè),深層次調(diào)查了解農(nóng)戶和企業(yè)的貸款融資需求。金融機構(gòu)不以完成扶貧任務(wù)和扶貧指標為目的,精準選擇扶貧對象和扶貧企業(yè),確保金融扶貧貸款精準滴灌,提高金融服務(wù)的有效性,打通貧困地區(qū)金融服務(wù)的“最后一公里”。

        2.加強金融扶貧產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新,提高信貸產(chǎn)品的精準度

        首先,金融機構(gòu)的服務(wù)人員不僅僅以簡單地系統(tǒng)性解決貧困群體問題為目標,應當為貧困地區(qū)群體提供更為齊全的服務(wù),通過探尋貧困農(nóng)戶和企業(yè)的需要,根據(jù)貧困地區(qū)的特點,因地制宜研發(fā)出具有個性化的金融產(chǎn)品。再者,貧困群體對于資金需求其實十分龐大,但是由于貸款申請門檻較高以及審核標準過于嚴格,導致很大一部分貧困群體的資金需求得不到滿足,為適應扶貧對象對金融產(chǎn)品的多樣化需求,金融機構(gòu)應當根據(jù)不同層次的人群,設(shè)置不同的貸款門檻以及審核標準,并對貸款利率以及還款日期進行相應的調(diào)整,調(diào)動貧困人群參與金融產(chǎn)品與服務(wù)的積極性,進而提高貸款余額與存款余額之間的存貸比。最后,加大貧困地區(qū)龍頭企業(yè)和農(nóng)村專業(yè)合作社的扶持力度,通過經(jīng)營主體帶動當?shù)刎毨舭l(fā)家致富,從而降低貧困戶自己創(chuàng)業(yè)的風險。

        3.加大金融扶貧資金的整合,降低扶貧對象的融資成本

        第一,有效整合金融扶貧的各類資金,構(gòu)建多元化,多渠道的投融資體系。第二,充分發(fā)揮財政政策以及地方政府對貧困戶信貸資金的引導作用,積極落實農(nóng)村金融機構(gòu)的定向補貼費用以及貧困戶小額貸款的稅收優(yōu)惠,地方政府應當建立健全金融扶貧資金的運行環(huán)境, 注重財政貼息、風險補償協(xié)同共進,實現(xiàn)金融扶貧資金可持續(xù)發(fā)展。第二,金融機構(gòu)應當充分利用扶貧再貸款,通過再貸款最大限度降低扶貧對象的融資成本。

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