（中國(guó)人民銀行延邊州中心支行，吉林延邊 133000）

一、延邊州工業(yè)產(chǎn)業(yè)金融支持現(xiàn)狀和困境

（一）工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況

1.產(chǎn)業(yè)規(guī)模呈波浪式前進(jìn)趨勢(shì)。2008-2019年，延邊地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值由144.51億元增長(zhǎng)至191.12億元，工業(yè)生產(chǎn)總值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重在26%-47%之間，2016年達(dá)到最高值為1523.82億元，較2008年增長(zhǎng)4.4倍。2017年，受周邊環(huán)境動(dòng)蕩、市場(chǎng)投資信心不足、水災(zāi)侵襲等因素影響，規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值當(dāng)年縮減45.4億元，工業(yè)產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)優(yōu)勢(shì)出現(xiàn)弱化。

2.重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)支柱優(yōu)勢(shì)作用明顯。隨著2014年國(guó)有天然林全面停伐政策的實(shí)施，木制品加工業(yè)喪失支柱產(chǎn)業(yè)地位，食品產(chǎn)業(yè)、能源礦產(chǎn)業(yè)、醫(yī)藥工業(yè)成為當(dāng)前延邊地區(qū)三大支柱產(chǎn)業(yè)，占規(guī)模以上工業(yè)的比重達(dá)85%以上。2019年，延邊州規(guī)模以上黑色金屬礦采選業(yè)、食品制造業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)、煙草制造業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值同比增速分別為103.3%、38.6%、20.3%、12%。

3.工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益下滑。從延邊地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量看，數(shù)量由2018年的491個(gè)減少到308個(gè)，同比減少37%。2019年，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)同比下降25.2%，同比增速低于上年同期40.2個(gè)百分點(diǎn)；虧損企業(yè)虧損額同比增長(zhǎng)43.5%，同比增速高于上年同期52.3個(gè)百分點(diǎn)。

4.企業(yè)單位數(shù)量大幅減少。按規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)登記注冊(cè)類型看，延邊地區(qū)國(guó)有企業(yè)數(shù)量由2008年的25個(gè)減少至2019年的6個(gè)，股份制企業(yè)數(shù)量由2008年的320個(gè)減少至2019年的283個(gè)，外商及港澳臺(tái)商投資企業(yè)數(shù)量由2008年的88個(gè)減少至2019年的19個(gè)。按輕重工業(yè)看，規(guī)模以上輕工業(yè)企業(yè)數(shù)量由2008年的196個(gè)減少至2019年的167個(gè)，重工業(yè)企業(yè)數(shù)量由2008年的239個(gè)減少至2019年的145個(gè)。

（二）金融支持工業(yè)產(chǎn)業(yè)情況

1.金融服務(wù)覆蓋面不斷擴(kuò)大。延邊州銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)家數(shù)由2008年末的16家增加至2019年末的28家，增長(zhǎng)75%；銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)由2008年末的388個(gè)增加至2019年末的569個(gè)，增長(zhǎng)46.6%。

2.金融支持有效緩解工業(yè)產(chǎn)業(yè)資金需求。截至2019年末，延邊州工業(yè)企業(yè)貸款余額為188.37億元，較2008年末增長(zhǎng)3.4倍。2008年以來(lái)，工業(yè)貸款余額占企業(yè)貸款余額的比重在25-40%之間，占各項(xiàng)貸款余額的比重在16-27%之間，有力支持工業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

3.金融大力支持工業(yè)產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)。延邊州綠色貸款余額由2018年1季度的56.9億元，增長(zhǎng)至2019年末的83.8億元，開(kāi)展綠色貸款業(yè)務(wù)的金融機(jī)構(gòu)家數(shù)由8家增加到15家，增加近一倍，有力支持電力熱力燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、清潔能源產(chǎn)業(yè)等工業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

二、延邊州工業(yè)產(chǎn)業(yè)金融支持效率實(shí)證分析

（一）指標(biāo)選取

1.數(shù)據(jù)來(lái)源。產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于《延邊統(tǒng)計(jì)年鑒》，投入指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行金融統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)管理信息系統(tǒng)。

2.指標(biāo)選取。根據(jù)行業(yè)分類和借鑒參考文獻(xiàn)，本文選取的投入指標(biāo)包括工業(yè)產(chǎn)業(yè)貸款①工業(yè)產(chǎn)業(yè)貸款=采礦業(yè)貸款+制造業(yè)貸款+電力、熱力燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)貸款。，工業(yè)產(chǎn)業(yè)貸款占各項(xiàng)貸款比重②工業(yè)產(chǎn)業(yè)貸款占各項(xiàng)貸款比重=工業(yè)產(chǎn)業(yè)貸款/各項(xiàng)貸款。，衡量延邊州金融機(jī)構(gòu)對(duì)工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持力度與相對(duì)水平；產(chǎn)出指標(biāo)包括工業(yè)產(chǎn)值、工業(yè)單位從業(yè)人員平均勞動(dòng)報(bào)酬③工業(yè)單位從業(yè)人員平均勞動(dòng)報(bào)酬=采礦業(yè)單位從業(yè)人員★采礦業(yè)單位從業(yè)人員平均勞動(dòng)報(bào)酬+制造業(yè)從業(yè)人員★制造業(yè)單位從業(yè)人員平均勞動(dòng)報(bào)酬+電力、熱力燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)從業(yè)人員★電力、熱力燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)單位從業(yè)人員平均勞動(dòng)報(bào)酬）/(采礦業(yè)單位從業(yè)人員+制造業(yè)從業(yè)人員+電力、熱力燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)從業(yè)人員。，衡量延邊州工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平與帶動(dòng)能力。

（二）DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)模型

按照規(guī)模收益是否可變，DEA模型分為基于規(guī)模收益不變假設(shè)下的C2R模型和基于規(guī)模收益可變假設(shè)下的 BC2模型。根據(jù)對(duì)效率的測(cè)量方式，DEA模型分為投入導(dǎo)向型和產(chǎn)出導(dǎo)向型，產(chǎn)出導(dǎo)向型測(cè)度基本思想是基于不改變既定投入而使產(chǎn)出最大化，即將增加產(chǎn)出作為優(yōu)化效率的主要途徑，本文主要研究在既定的金融資源投入條件下工業(yè)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出情況，因此選擇產(chǎn)出導(dǎo)向的BC2模型。

BC2模型將綜合技術(shù)效率（TE）分解為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）,即TE=PTE*SE。對(duì)于任一決策單元DMU0，BC2模型可表示為：

式（1）中，n為決策單元個(gè)數(shù)，xij（j=1，2，…，m）為投入要素，m為投入指標(biāo)數(shù)，yir（r=1,2，…，s）為產(chǎn)出要素，s為產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)，s+和s-為松弛變量，θ*為效率值最優(yōu)解，即決策單元的最佳技術(shù)效率得分,本文選取2008-2019年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，共12期數(shù)據(jù)，投入指標(biāo)2個(gè)，產(chǎn)出指標(biāo)2個(gè)，因此n=12,m=2,s=2。效率值θ∈（0,1]。當(dāng)θ*=1時(shí)，稱決策單元DEA有效；當(dāng)0＜θ*＜1 時(shí)，決策單元非DEA有效，表明該決策單元投入不當(dāng)，θ*值越小，效率越低。

（三）延邊州工業(yè)金融支持效率評(píng)價(jià)結(jié)果分析

利用Deap2.1軟件基于產(chǎn)出導(dǎo)向的BC2模型分別計(jì)算延邊州2008-2019年期間每年的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模技術(shù)效率，測(cè)算結(jié)果經(jīng)整理后如表1所示。

表1 2008-2019延邊州工業(yè)金融支持效率

由表1可知，綜合技術(shù)效率呈波動(dòng)變化趨勢(shì)，12年中有5年達(dá)到有效值1，達(dá)標(biāo)率為41.67%，2017年最低僅為0.75；從構(gòu)成綜合技術(shù)效率值的兩項(xiàng)指標(biāo)看，純技術(shù)效率有7年達(dá)到有效值1，達(dá)標(biāo)率為58.33%，規(guī)模效率有6年達(dá)到有效值1，達(dá)標(biāo)率為50%；2008-2019年，綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率平均值分別為0.95、0.96、0.98，雖未達(dá)到充分有效，但仍處于較高水平，說(shuō)明延邊州工業(yè)產(chǎn)業(yè)金融支持效率較高，但仍存在發(fā)展空間，純技術(shù)效率平均值小于規(guī)模效率平均值，說(shuō)明通過(guò)提高純技術(shù)效率以提高延邊州工業(yè)金融支持效率是較好的選擇途徑，因此需運(yùn)用新技術(shù)提高金融支持工業(yè)產(chǎn)業(yè)效率。

三、政策建議

（一）企業(yè)方面：加快企業(yè)轉(zhuǎn)型，掌握核心技術(shù)

一是加快企業(yè)轉(zhuǎn)型。立足習(xí)近平總書(shū)記提出的“雙循環(huán)”理念，根據(jù)國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)需求，深化工業(yè)領(lǐng)域供給側(cè)結(jié)構(gòu)型改革，提高產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力及附加值，培育龍頭企業(yè)。二是努力掌握核心技術(shù)。通過(guò)吸納高素質(zhì)專業(yè)人才、增加研發(fā)經(jīng)費(fèi)等方式增加人力物力的投入，致力于攻關(guān)核心技術(shù)，提高科技成果轉(zhuǎn)化率。

（二）金融機(jī)構(gòu)方面：助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)，優(yōu)化金融服務(wù)

一是優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)，助力企業(yè)轉(zhuǎn)型。金融機(jī)構(gòu)要切實(shí)把貫徹落實(shí)貨幣政策與支持地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展有機(jī)結(jié)合，優(yōu)化信貸資源配置，不斷擴(kuò)大工業(yè)企業(yè)融資總量。通過(guò)減費(fèi)讓利、積極爭(zhēng)取上級(jí)行政策傾斜、運(yùn)用再貸款等方式，降低企業(yè)融資成本。二是提高金融服務(wù)效率。針對(duì)工業(yè)企業(yè)特點(diǎn)，加強(qiáng)金融產(chǎn)品和服務(wù)方式創(chuàng)新，簡(jiǎn)化審批流程，深入基層了解企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況和融資難題，積極運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)支付等信息技術(shù)，幫助企業(yè)渡過(guò)難關(guān)。

（三）政府方面：營(yíng)造良好營(yíng)商環(huán)境，扶持工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展

一是加快政府職能轉(zhuǎn)變，營(yíng)造良好營(yíng)商環(huán)境。運(yùn)用當(dāng)?shù)刎S富的自然資源和旅游資源，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、效率和動(dòng)力變革，優(yōu)化資源配置，營(yíng)造公平競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境，培育工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展新動(dòng)能，激發(fā)各類市場(chǎng)主體活力。二是細(xì)化鼓勵(lì)和扶持工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展相關(guān)政策。通過(guò)細(xì)化工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展激烈和扶持政策及實(shí)施細(xì)則，明確工業(yè)轉(zhuǎn)型各階段激勵(lì)政策、企業(yè)獎(jiǎng)補(bǔ)政策、財(cái)政扶持政策等，吸引企業(yè)落戶，推動(dòng)企業(yè)規(guī)模擴(kuò)張，不斷提高工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量和效率。