張 標，畢成功

（阜陽師范大學經(jīng)濟學院，安徽 阜陽 236037）

鄉(xiāng)村振興是實現(xiàn)共同富裕的現(xiàn)實基礎(chǔ)和關(guān)鍵所在，金融服務(wù)能夠為鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施提供資金保障[1-2]。在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，農(nóng)村金融需求逐漸表現(xiàn)出大額化、長期化、多元化等特點[3]。中國人民銀行、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部等五部門于2019年聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的指導意見》，強化金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興支持力度，提出工作措施，為鄉(xiāng)村振興提供多樣化、多層次的金融服務(wù)。向琳等[4]通過研究證實，金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興是促進鄉(xiāng)村發(fā)展的有效辦法。根據(jù)安徽省鄉(xiāng)村振興局官方網(wǎng)站公布的數(shù)據(jù)，2022年省財政已提前下?lián)苤醒爰笆〖壏?wù)鄉(xiāng)村振興補助資金66.90億元，安徽省是我國糧食主產(chǎn)省份之一，農(nóng)村常住人口有2 544萬，在金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興實施方面具有典型性。目前，政府財政預算、社會資本等大量資金流入鄉(xiāng)村振興領(lǐng)域，但是這些資金有效使用情況不明，金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率有待測算，明確金融服務(wù)效率利于提高金融服務(wù)質(zhì)量。本研究以安徽省為例，通過分析金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率及其影響因素，為優(yōu)化金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興體系提供借鑒，對于安徽省深入實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、優(yōu)化金融支持鄉(xiāng)村振興結(jié)構(gòu)、提高金融配置效率、全面實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略具有理論價值和現(xiàn)實指導意義。

在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略推進過程中，學界對相關(guān)理論不斷深化和豐富完善。在鄉(xiāng)村振興學術(shù)思想方面，學者認為鄉(xiāng)村振興是現(xiàn)代城鄉(xiāng)關(guān)系融合共生的演進結(jié)果，是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程的具體體現(xiàn)，是以人為本發(fā)展鄉(xiāng)村的現(xiàn)實邏輯[5]。目前，學界對金融效率的研究不斷深化，金融效率研究一方面是強化對金融本質(zhì)的把握理解，另一方面注重從定性研究向定量分析轉(zhuǎn)變，處于動態(tài)變化中并在原有的道路上不斷揚棄[6]。在農(nóng)村金融方面，農(nóng)村金融效率、農(nóng)村金融規(guī)模與農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展存在一定相關(guān)關(guān)系。但并不意味著只擴大農(nóng)村金融規(guī)模投入就能促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展，而應(yīng)該在擴大規(guī)模的同時，注重提升農(nóng)村金融效率，只有農(nóng)村金融效率的提升才能讓農(nóng)村經(jīng)濟高效運轉(zhuǎn)，促進農(nóng)村經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展[7]。在金融效率測算方面，張永剛等[8]運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法研究了中國農(nóng)村金融體系的效率，證實農(nóng)村金融在促進鄉(xiāng)村資源整合、推動鄉(xiāng)村經(jīng)濟發(fā)展方面效率欠缺，且我國農(nóng)村金融發(fā)展的地區(qū)差異較大，技術(shù)效率受外部環(huán)境影響大。陳莉[9]運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法通過測算多年的農(nóng)村金融效率，得出了我國現(xiàn)階段農(nóng)村金融效率整體上穩(wěn)步提升、除個別年份外波動較大的結(jié)論。農(nóng)村金融效率影響因素也是研究重點，趙楠等[10]運用分時段Tobit模型分析了影響我國農(nóng)業(yè)信貸效率的因素，發(fā)現(xiàn)在我國的不同歷史時期、不同社會發(fā)展階段，農(nóng)業(yè)信貸效率受多種因素影響，具有多樣性的特點。

目前，學界在鄉(xiāng)村振興、效率測算及其影響因素分析方面已取得豐富成果，尚缺乏關(guān)于面向鄉(xiāng)村振興的金融服務(wù)效率測算及其影響因素的研究。本研究聚焦政府性金融服務(wù)，通過構(gòu)建DEA-Tobit模型對2014—2019年安徽省16個地市的金融服務(wù)效率進行測算，分析其關(guān)鍵影響因素，旨在優(yōu)化金融資源配置，真正發(fā)揮金融支持鄉(xiāng)村振興的服務(wù)作用，為金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興提供參考。

1 金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興現(xiàn)狀分析

2016—2019年，全國財政一般公共預算支持農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的專項資金累計達到6.07萬億元，且扶持資金每年的增長速度都高于全國一般公共預算支出平均增幅，可見國家對鄉(xiāng)村振興的高度重視和支持力度[11]。根據(jù)中國人民銀行統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2020年我國農(nóng)民貸款余額達到11.81萬億元，同比增長14.20%；農(nóng)業(yè)貸款余額4.27萬億元，同比增長7.50%。由此可見，我國政府大力度支持金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興。大量資金投入鄉(xiāng)村發(fā)展，需要充分發(fā)揮金融對鄉(xiāng)村振興的服務(wù)效能。

在安徽省，政府與銀行等金融機構(gòu)也為鄉(xiāng)村振興提供金融支持。在政府方面，以阜陽市為例，農(nóng)業(yè)財政支出在2014年為45.526 3億元，到2019年達到88.695 5億元（圖1）。在金融機構(gòu)方面，以中國農(nóng)業(yè)銀行安徽省分行為例，在2017—2019年，金融支持規(guī)模不斷擴大，各項指標都有不同程度的提高，如惠普涉農(nóng)小微企業(yè)貸款總額從22.476 0億元增加到41.616 0億元，同樣翻了一番，增幅巨大[12]。

圖1 阜陽市農(nóng)業(yè)財政支出

但是，在大量資金投入農(nóng)村發(fā)展取得顯著效果的同時，也存在地區(qū)差異日漸擴大的問題。例如，2014年，作為農(nóng)業(yè)農(nóng)村典型地市，阜陽市的農(nóng)村居民可支配收入為8 213.00元，而作為安徽省社會經(jīng)濟發(fā)展水平最高的地市，省會合肥市的農(nóng)村居民人均可支配收入則為14 407.00元，相差6 194.00元。到2019年時，這一差距已經(jīng)擴大到9 383.00元（圖2）。

圖2 阜陽市、合肥市農(nóng)村居民人均可支配收入

2 金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率測算

2.1 研究設(shè)計與數(shù)據(jù)來源

從金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興現(xiàn)狀可以看出，目前金融機構(gòu)對鄉(xiāng)村振興的支持規(guī)模不斷擴大，多渠道資金供給體系正在形成。本研究假定資金供給的情況下，先通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對安徽省金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的綜合效率進行總體分析，通過分析純技術(shù)效率和規(guī)模效率把握安徽省金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的效率特征，最后找出影響金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率的關(guān)鍵因素。本研究數(shù)據(jù)來源于作者整理的2015—2020年《安徽省統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)。

2.2 模型基礎(chǔ)

在效率測度實證方法方面，綜合評價法和前沿分析法是目前應(yīng)用比較廣泛且規(guī)范的方法[13]。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）是前沿分析法中的一種，相對來說，DEA評價方法更容易處理多投入、多產(chǎn)出的問題，無需量綱的轉(zhuǎn)化，沒有權(quán)重的主觀賦予，更具客觀性。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）最早由CHARNES等[14]提出，稱之為CCR模型，用來分析整體效率；后由BANKER等[15]繼承并發(fā)展為BCC模型，主要研究技術(shù)效率和規(guī)模效率。因為在研究過程中，產(chǎn)出變量難以控制，因此選取BCC模型。DEA方法測算結(jié)果主要有3個，包括效率計算結(jié)果、投入松弛變量和產(chǎn)出松弛變量，傳統(tǒng)的DEA方法直接用效率結(jié)果分析，忽視了松弛變量對研究的影響[16]。

本研究運用BCC模型對安徽省金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率進行測算分析，基本模型如下

假設(shè)樣本有n個決策單元，記為DUM（j=1，2，…，n），其中X0、Y0分別表示DEA方法下的投入量與產(chǎn)出量；n為安徽省的n個地市；S-和S+分別為剩余變量和松弛變量。

設(shè)該模型的解為 λi，S-，S+，θ：

（1）當θ=1，S-=S+=0時，說明在這n個決策單元組成的經(jīng)濟系統(tǒng)中，在原投入X0的基礎(chǔ)上獲得的產(chǎn)出Y0已經(jīng)達到最優(yōu)。

（2）當θ=1，S-=0或S+=0時，說明在這 n個決策單元組成的經(jīng)濟系統(tǒng)中，對于投入X0可減少S-而保持原產(chǎn)出Y0不變，或在投入X0不變的情況下可將產(chǎn)出Y0增加 S+。

（3）當θ<1，說明技術(shù)處在非有效狀態(tài)，如果同時S-=0或S+=0，則該經(jīng)濟系統(tǒng)還存在結(jié)構(gòu)問題。

2.3 指標體系的建立

面向鄉(xiāng)村振興的金融服務(wù)效率評價指標體系由1個投入指標和5個產(chǎn)出指標構(gòu)成（表1）。在投入指標方面，選取“農(nóng)業(yè)財政支出（萬元）”作為具體投入指標，這是因為農(nóng)業(yè)財政支出是國家對農(nóng)業(yè)進行宏觀調(diào)控的具體金融措施，也是金融對鄉(xiāng)村振興支持程度的直接衡量。在產(chǎn)出指標體系方面，根據(jù)我國《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022年）》中提出的產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風文明、治理有效、生活富裕5個方面要求[17]，結(jié)合數(shù)據(jù)可得性和實際情況，選擇“糧食產(chǎn)量（t）”作為產(chǎn)業(yè)興旺總要求的指標，直接反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平；選擇“造林面積（hm2）”作為生態(tài)宜居和鄉(xiāng)風文明總要求的具體指標，直接反映農(nóng)村生態(tài)文明建設(shè)情況和農(nóng)村環(huán)保意識；選擇“農(nóng)村低保人數(shù)（人）”作為治理有效總要求的具體指標，直接反映農(nóng)村基層治理、精準扶貧水平；選擇“農(nóng)村居民人均可支配收入（元）”作為生活富?？傄蟮木唧w指標，直接反映農(nóng)村居民生活水平。以上指標選擇過程中，都是根據(jù)鄉(xiāng)村振興總要求建立對應(yīng)指標，從而構(gòu)建具有特色的評價指標體系，體現(xiàn)了面向鄉(xiāng)村振興金融服務(wù)效率評價指標體系的科學性和合理性。

表1 金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率評價指標體系

2.4 結(jié)果分析與討論

2.4.1 綜合效率測算結(jié)果

運用 DEAP 2.1軟件，對2014—2019年安徽省16個地市的金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率分別進行測算，結(jié)果見表2～表4。

綜合效率從整體上反映了安徽省農(nóng)村金融效率的實際狀況。從表2的縱向（年份）分析結(jié)果來看，2014—2019年，安徽省金融支持鄉(xiāng)村振興的綜合效率總體上處于有效狀態(tài)，為0.811～0.999。具體來看，以2016年為界，可將金融服務(wù)綜合效率分為兩個階段。第1階段為2014—2016年，這一階段安徽省全省綜合效率呈現(xiàn)下降趨勢。這可能是受到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)極端氣候變化、安徽省出臺實施農(nóng)業(yè)污染整治政策等因素的影響，導致農(nóng)業(yè)單位面積產(chǎn)量減少，從而表現(xiàn)綜合效率下降趨勢。第2階段為2016—2019年，全省綜合效率穩(wěn)步上升，已從2016年的0.811提高到2019年的0.910，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化。由此可以看出，安徽省在鄉(xiāng)村振興方面的金融服務(wù)效率整體呈現(xiàn)U形趨勢，未來還將持續(xù)提高。但是，安徽省沒有哪個地市的金融資源配置效率達到最優(yōu)，均存在一定的冗余，各地市整體處于區(qū)間震蕩狀態(tài)，且?guī)啄陙矸€(wěn)中有進，整體良性發(fā)展。

表2 安徽省各地市2014—2019年金融服務(wù)綜合效率測算結(jié)果

從橫向（地市）來看，安徽省各地市金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興綜合效率呈現(xiàn)地區(qū)差異特征，這與李彩霞等[18]研究結(jié)果一致。以安徽省各地市綜合效率平均值0.902作為界限，可將地市分為兩個層次。第1層次是高于全省平均水平（0.902）的10個地市，金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率較高。其中，宿州、淮北、池州、六安、合肥的綜合效率平均值都超過了0.950，處于高度有效狀態(tài)。由此可見，雖然宿州、池州等地市的經(jīng)濟金融發(fā)展水平不如合肥，但是資源配置效率卻與合肥相當，金融服務(wù)效率與經(jīng)濟發(fā)展水平并不完全一致。第2層次是綜合效率均值低于全省平均水平的6個地市——宣城、黃山、馬鞍山、阜陽、淮南和銅陵，相對于第1層次的地市來說，這些地市的金融服務(wù)效率較低，說明金融資源配置效率還有很大提升空間，需要不斷優(yōu)化資源配置。進一步分析發(fā)現(xiàn)，有些地市金融服務(wù)效率低于其他經(jīng)濟水平相當?shù)牡厥?，這可能與大力推進城鎮(zhèn)化有關(guān)系。例如，2019年阜陽市城鎮(zhèn)化率處于全省第14位，較低的城鎮(zhèn)化水平不利于城市的發(fā)展，使得有限金融資源必然會被更多地傾斜于城市發(fā)展。但是，胡振華等[19]研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村金融效率的提升有利于城鎮(zhèn)化的發(fā)展，所以也可以通過推動農(nóng)村金融效率的提升間接推動城鎮(zhèn)化發(fā)展。

2.4.2 純技術(shù)效率測算結(jié)果

為了探索金融服務(wù)綜合效率變動規(guī)律，進一步將其轉(zhuǎn)化為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。金融服務(wù)純技術(shù)效率可以在一定的產(chǎn)出水平下，衡量技術(shù)和管理方面的投入效率。由表3可知，2014—2019年安徽省金融服務(wù)純技術(shù)效率配置整體處于高效狀態(tài)，全省平均值為0.910～1.000，各地市平均值為0.934～1.000。在2019年安徽省各地市的純技術(shù)效率配置均為1.000，達到最優(yōu)，可能是因為這一年出臺了《安徽省人民政府關(guān)于加快推進農(nóng)業(yè)機械化和農(nóng)機裝備產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的實施意見》，加快推進了安徽省主要農(nóng)作物生產(chǎn)全程機械化，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，從而提升了金融服務(wù)的純技術(shù)效率。

2.4.3 規(guī)模效率測算結(jié)果

規(guī)模效率用于衡量實際產(chǎn)出規(guī)模與理想產(chǎn)出規(guī)模的差距，可以評價安徽省金融資源投入在服務(wù)鄉(xiāng)村振興方面是否處于規(guī)模最優(yōu)。除個別地市在一些年份外，安徽全省的金融服務(wù)純技術(shù)效率平均值為0.971（表3），整體較好，長期處于高效狀態(tài)。但是規(guī)模效率平均值為0.930（表4），相對較低，如第2層次的6座城市純技術(shù)效率處于較高水平，但其綜合效率低于全省平均水平，通過規(guī)模效率測算結(jié)果發(fā)現(xiàn)這是由規(guī)模效率低下所致。規(guī)模效率不足并不能否認安徽省各地市在促進鄉(xiāng)村振興方面取得的成績，規(guī)模效率穩(wěn)步提升為綜合效益的提升做出了較大貢獻，這是不斷優(yōu)化提升農(nóng)村金融資源配置的結(jié)果。例如，銅陵市的純技術(shù)效率在全省領(lǐng)先（1.000），處于有效狀態(tài)，但是其規(guī)模效率處于較低位置，平均值僅有0.698，與最優(yōu)規(guī)模效率（1.000）存在較大差距。純技術(shù)效率和規(guī)模效率二者之間的差異是受多方面因素綜合影響的結(jié)果，可能的原因是銅陵市具有相對較高的金融管理水平，金融資金運行制度較為健全，但是金融投入存在過度“偏科”情況。因此，各地市應(yīng)該結(jié)合實際，對規(guī)模效率不斷優(yōu)化，才能提升金融服務(wù)綜合效率。

表3 安徽省各地市2014—2019年金融服務(wù)純技術(shù)效率測算結(jié)果

表4 安徽省各地市2014—2019年金融服務(wù)規(guī)模效率測算結(jié)果

3 影響金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率的因素分析

根據(jù)已有研究[20-22]，選擇Tobit回歸模型進一步探尋影響金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率的因素。其中，“綜合效率均值”作為被解釋變量，衡量安徽省面向鄉(xiāng)村振興的金融服務(wù)效率水平。根據(jù)理論分析和實際情況，選擇“地區(qū)生產(chǎn)總值”作為經(jīng)濟發(fā)展因素，選擇“勞動力資源比上年增幅”作為農(nóng)業(yè)勞動力因素，選擇“常住人口城鎮(zhèn)化率”作為城鎮(zhèn)化發(fā)展因素，影響因素對綜合效率進行的Tobit回歸結(jié)果見表5所示。

由表5可知，“地區(qū)生產(chǎn)總值”的回歸系數(shù)值為0.028，但是并沒有呈現(xiàn)出顯著差異（Z=0.001，P=0.999>0.05），意味著“地區(qū)生產(chǎn)總值”并不會對各地市綜合效率平均值產(chǎn)生直接影響。而“勞動力資源比上年增幅”的回歸系數(shù)值為0.017，并且呈現(xiàn)0.01水平的顯著差異（Z=3.579，P=0<0.01），意味著“勞動力資源比上年增幅”會對各地市綜合效率平均值產(chǎn)生顯著的正向影響?！俺Ｗ∪丝诔擎?zhèn)化率”的回歸系數(shù)值為-0.424，并且呈現(xiàn)0.01水平的顯著差異（Z=-2.841，P=0.004<0.01），意味著“常住人口城鎮(zhèn)化率”會對各地市綜合效率平均值產(chǎn)生顯著的負向影響，這是由于城鎮(zhèn)化水平提高后，金融資源更趨向于投向城鎮(zhèn)化發(fā)展，而對農(nóng)村的金融資源配置不足，重視程度減弱。

表5 影響因素對綜合效率進行的Tobit回歸結(jié)果

4 結(jié)論與政策啟示

根據(jù)面向鄉(xiāng)村振興的金融服務(wù)效率測算及其影響因素分析結(jié)果，本研究得出如下結(jié)論與政策啟示。第一，在鄉(xiāng)村振興發(fā)展方面，安徽省金融服務(wù)具有積極作用，但還未實現(xiàn)金融服務(wù)綜合效率最優(yōu)，所有地市存在不同程度的冗余。因此，政府需要積極發(fā)揮金融調(diào)控作用，確保農(nóng)業(yè)財政支出用于鄉(xiāng)村振興，不斷優(yōu)化金融資源配置效率，探索金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的新路徑，促進金融服務(wù)效率不斷提升。安徽全省及各地市在金融服務(wù)效率方面?zhèn)戎赜谔岣呒兗夹g(shù)效率，規(guī)模效率表現(xiàn)不足，這就要求政府不斷提升金融服務(wù)綜合效率，關(guān)鍵是在繼續(xù)保持純技術(shù)效率有效的同時，不斷提高金融服務(wù)的規(guī)模效率。第二，金融服務(wù)效率呈現(xiàn)地區(qū)差異特征，且金融服務(wù)效率與經(jīng)濟發(fā)展水平并不完全一致，這表明提高金融效率的途徑不是單一的，可以依據(jù)所處地市的資源稟賦和經(jīng)濟社會條件，因地制宜地對金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興資源進行優(yōu)化，切勿采取“一刀切”或者“偏科”措施。“勞動力資源比上年增幅”與“常住人口城鎮(zhèn)化率”是影響金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興效率的重要影響因素，這就要求當?shù)卣粩嗵嵘l(xiāng)村勞動力質(zhì)量與機械化水平，以彌補鄉(xiāng)村勞動力資源的缺乏，努力實現(xiàn)金融資源的最優(yōu)配置。第三，除了農(nóng)業(yè)財政支出，各地市也應(yīng)重視將金融機構(gòu)等社會金融資源配置到鄉(xiāng)村振興領(lǐng)域，建立健全鄉(xiāng)村振興多渠道資金供給體系，拓寬鄉(xiāng)村振興融資來源。在金融資源配置方面，除了要保障改善農(nóng)村基本生活條件的投入，重點將資金投入產(chǎn)業(yè)興旺領(lǐng)域，例如：農(nóng)村特色農(nóng)產(chǎn)品品牌塑造、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與應(yīng)用、智慧農(nóng)業(yè)、一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展等。