农村金融资源配置效率评析*——以山东省为例

张晓琳，董继刚

（山东农业大学经济管理学院，山东泰安 271018）

农村金融资源配置效率评析*
——以山东省为例

张晓琳，董继刚

（山东农业大学经济管理学院，山东泰安 271018）

农村金融是我国金融体系重要组成部分，效率是农村金融持续发展的关键。目前我国农村地区金融效率不高，已成为制约农村经济发展、农业产业转型升级及农民收入增长的主要障碍。鉴于此，基于403份问卷调查数据，运用DEA-Logistic回归模型实证分析山东省农村金融资源配置效率及影响因素。结果表明，山东省农村金融资源配置效率水平有待提高，且存在地区差异；农户人均收入水平、农村金融生态环境、农村产权抵押贷款推进及贷款公平性对农村金融资源高效配置作用显著，农户个体特征变量无显著影响。提高农村金融资源配置效率的关键在农村金融供给端，提高农户收入水平的同时，注重推进农村金融改革，改善农村金融市场生态环境。

农村金融；金融资源配置；效率；DEA-Logistic模型

一、引言

金融作为现代经济核心，为经济发展提供有力保障。金融中介功能观认为金融体系功能的发挥是金融发展推动经济增长作用的最终体现。总体而言，金融功能包括三方面，即资金动员、资金配置与风险分散（Levine，1997；Merton,2000），资金配置功能最重要，效率是资金配置核心问题，因此金融资源配置效率对一国经济增长的“量”与“质”具有决定性作用。我国农民从事农业生产经营活动具有自然、市场、政策等多重风险，贷款能帮助农户抵御各类风险、缓解流动性约束并平滑各期消费，是农民增加农业投入的重要资金来源（隋艳颖等，2013）。目前我国农村金融发展状况不理想，长期形成的二元经济结构导致城乡金融资源配置不平衡，多数金融资源流向城市，而区域面积远超城市的农村得到金融资源支持有限，城市金融资源充裕，农村金融资源严重匮乏（李乐平，2016）。当前我国经济社会发展进入深化改革和全面转型新常态阶段，对金融资源配置提出更高要求（中国人民银行兰州中心支行课题组，2015）。因此，促进金融资源合理配置、提升农村金融资源配置效率，是急需深入研究和解决的重要问题。

二、文献综述

金融资源指在特定地域内，与经济发展相关的货币与货币资本、金融机构与金融工具及相关金融政策与制度的总和（林广明等，2004）。农村金融资源配置效率问题是国内研究重点。温涛等（2008）运用DEA模型，通过实证分析比较我国“十五”期间各地区农村金融资源配置效率及影响因素，发现我国“十五”期间农村金融资源配置效率虽总体态势平稳，但各地区配置效率差异显著，西部地区配置效率明显低于东、中部地区，且西部地区农村发展受金融资源投入不足与配置低效双重约束。唐青生等（2009）、李万超（2014）基于农村金融资源投入、产出视角，构建评价农村金融资源配置效率指标体系，采用主成分分析法测度和比较农村金融资源配置效率，发现被测度地区农村金融资源配置低效，各地区间配置效率差异显著。李明贤等（2011）采用主成分分析法测度、比较我国中部地区农村金融资源配置效率，发现我国中部地区农村金融资源配置效率整体偏低，地区间存在差异。邹小芳等（2014）、窦薇等（2014）实证研究湖北与黑龙江省农村金融资源配置效率，指出农村金融资源配置低效现象普遍，且农业贷款带动农业增加值增长作用微弱，财政支农未拉动农业总产值增长。杨希等（2014）根据9个乡镇问卷调研数据，实证分析西部农村金融市场资金配置效率水平及影响因素，结果表明，农村金融资金配置效率整体偏低，地域化分布特征显著，农户文化程度、往返金融机构便利程度等因素对农村资金配置效率具有显著正向影响，人均收入、是否参与产权抵押贷款对金融资源配置效率具有不同程度和方向的影响。刘安学等（2015）根据2003～2012年陕西省87个县域层面数据，通过DEA方法与回归分析法实证分析农村金融资源配置综合效率、纯技术效率及规模效率，发现县域涉农贷款规模与县域农村金融资金配置效率具有相关性。戴伟等（2016）运用DEA模型测度我国金融资源配置经济、社会和生态效率，运用Malmquist指数评价效率变化，指出我国金融资源配置效率总体水平不高，区域间差异明显，与经济发展水平具有一定相关性；同时，经济与生态效率总体呈上升趋势，但社会效率呈下降趋势，表明我国金融资源配置虽不断优化，但经济发展重点领域和薄弱环节仍需加强。

通过梳理国内相关研究可知，我国农村金融资源配置效率普遍偏低，且地区差异性显著，金融资源配置效率问题成为制约各地区农业经济发展关键因素。此外，国内研究多采用相关统计年鉴中宏观数据，缺乏实地调研形式的深度研究及微观分析。鉴于此，本文利用2016年山东省调研数据，运用超效率DEA方法，构建农村金融资源配置效率评价指标体系测度、衡量山东省农村资金配置效率水平，同时运用Logistic回归模型分析其影响因素，从农村金融资源配置效率影响因素层面提出相应政策建议。

三、数据来源、指标选取与模型构建

（一）数据来源

本文数据源于山东农业大学经济管理学院金融研究小组2016年7～9月对山东省农户的实地调研。调查问卷涉及样本农户2013～2015年经济投入与产出数据，涵盖四方面内容，即样本农户所在村基本情况、样本农户基本情况、资金融入情况、农地金融意识及产权抵押情况。为确保数据准确性和代表性，各受访地区调研小组均选择收入水平接近的乡镇发放问卷，通过当地政府部门了解该乡镇农村金融资源配置总体情况，按收入水平划分农户等级，采取随机抽样从各收入等级中抽取相应数量样本农户，采用访谈、询问形式调查样本农户获取问卷数据。调查共发放问卷600份，收回有效问卷403份，有效率为67.17%。样本具体区域分布情况见表1，由表1可知，样本覆盖山东省17个地市，分布较均匀，且具随机性与代表性。

表1 样本农户区域分布情况

（二）指标选取

1.农村金融资源配置效率指标选取

金融资金是资源配置核心，山东省农业产业投入产出效率（投入资金创造的产出价值是否实现最大化）可通过山东省农村金融资源配置效率分析、测度直接反映。根据微观经济生产理论，生产投入要素包括土地、劳动和资本，而各种商品或服务等属于产出要素。基于此理论，本文从投入产出角度分析、测度山东省东中西部地区农村金融资源配置效率。此外，鉴于各类型农户是农村绝对金融需求主体，同时兼顾数据可获取性，选取农户作为主要研究对象，首先测算其资金配置效率，以此结果作为被解释变量，实证分析其影响因素。

农户投入变量（x）包含土地、劳动和资本投入。土地投入变量（x1）为样本农户实际耕地面积。目前，随农村经济社会发展，农村地区劳动力兼业现象普遍，劳动投入变量（x2）为样本农户家庭全部劳动力。考虑农业生产周期性及农户从事生产经营活动回报周期较长，即存在滞后性，因此资本投入变量（x3）为2014年农户实际从金融机构获得贷款额度，产出变量选取下一年指标，即投入产出周期定为1年。农户产出变量（y）分为农业产出和非农业产出。农业产出（y1）指农户2015年种植业和养殖业产出(收入)总和，非农业产出（y2）包括2015年务工工资性收入、自营工商业收入及其他收入。

2.农村金融资源配置效率影响因素指标选取与理论假设

根据DEA模型计算山东省农村金融资源配置效率系数，首先判定各地区金融资源配置是否高效，其中效率值≥1的地区为高效，＜1的地区低效或无效，被解释变量Y定义为农村金融资源配置是否高效。根据问卷调查结果，选取8个解释变量，即户主性别（X1）、年龄（X2）、文化程度（X3）、人均收入（X4）、所在地区金融机构类型及密度（X5）、是否参与产权抵押贷款（X6）、贷款公平性（X7）及金融机构服务质量（X8）。

对金融资源配置效率与各影响因素间可能存在关系提出如下假设。

人均收入、所在地区金融机构类型及密度、参与产权抵押贷款、贷款公平性、金融机构服务质量对农村金融资源配置效率具有正向影响，其余3个农户个体特征变量对金融资源配置效率的影响不确定。

（三）模型构建

1.农村金融资源配置效率评价模型设计

超效率DEA模型以传统模型为基础，对达到最优效率的决策单元再排序，鉴于普通DEA方法仅能判断决策单元是否有效而不能排序，本文选用基于传统CCR模型的超效率DEA模型测算山东省农村金融资源配置相对效率。超效率DEA模型见式（1）。

2.农村金融资源配置效率影响因素模型设计

考虑被解释变量（Y）农村金融市场资金配置是否高效属于二元选择变量，“Y=1”为高效，“Y=0”为低效，且与因变量Xj有关。因此，本文选用Logistic回归模型分析评价影响农村金融资源配置效率的因素。P表示样本农村金融资源配置高效的概率，建立线性回归模型：

其中，α为常数项，βj为第j个影响因素回归系数，Xj为解释变量（j=1,2,3,…,8），μj为随机干扰项。

四、山东省农村金融资源配置效率实证分析

（一）描述性统计

样本数据描述性统计结果见表2。从产出要素看，样本数据中非农业产出高于农业产出，在农户产出结构中占比较大。就东中西部而言，非农业产出均高于农业产出，且高出水平各地区间存在差异，东部最高、中部其次、西部最低；农业产出水平东部最高、西部其次、中部最低，中西部差距较小；非农业产出由东向西依次递减，西部地区农业产出水平远低于平均水平，且与东、中部地区存在较大差距。总体而言，山东省不同地区农户产出水平存在差异，就地区差异性程度而言，非农业产出较农业产出更明显。从投入要素看，各地区土地投入和劳动投入差异较小，东、中部地区资金投入均高于样本整体水平，西部地区低于样本整体水平。

表2 样本数据描述性统计结果

（二）实证结果分析

运用超效率DEA方法测算山东省东中西部地区农村金融资源配置效率，得出相关效率值并排序，计量结果见表3。

表3 山东省农村金融资源配置效率

由表3可知，山东省东部地区效率值大于1，表明该地区农村金融资源投入产出效率达到最优，农村金融资源配置高效。中、西部地区效率值均小于1，说明两地区农村金融资源配置效率较低。此外，山东省农村金融资源配置效率存在差异性。中、西部地区资金投入松弛变量s+3较大，分别为26.74和33.49，说明两地区金融资源配置未实现资金投入效用最大化，资金投入冗余现象较严重；中部地区农业产出松弛变量s-1为36.42，说明该地区利用现有投入要素可创造更多农业产出；西部地区非农业产出松弛变量s-2较大，为71.35，说明该地区利用现有投入要素可创造更多非农业产出。由此可见，农村金融资源配置高效对提高产出作用空间较大，可促进农户收入水平提高与农村经济发展。

五、山东省农村金融资源配置效率影响因素分析

（一）描述性统计

被调查农户基本情况见表4，由表4可知，男性受访农户居多，占85.90%；样本农户年龄集中在35～65岁，占86.30%，且受教育水平普遍较低，63.80%的农户为初中以下文化水平，仅15.90%的农户受教育水平达大专以上，农民受教育程度有待提高；40.20%的农户以种植业收入为主，占比最大，（打工）工资性收入次之35.50%，二者差距较小，说明随农村城镇化及农业现代化推进，农民生产经营方式逐步改变，收入来源多元化趋势明显。

表4 样本农户基本情况（N=403）

（二）变量赋值与含义说明

以农村金融资源配置效率实证分析为基础，根据东中西部地区农村金融资源配置效率值判断该地区农村金融资源配置是否高效，由此定义被解释变量，从问卷中选取8个变量作为解释变量，各变量赋值与含义说明见表5。

表5 变量赋值与含义说明

（三）实证结果及分析

运用stata13软件对样本数据的计量结果见表6。

表6 Logistic模型回归结果

由表6可知，最终估计模型（5）中LR chi2（8）检验值为71.74，反映模型整体拟合程度，且对应Prob＞chi2=0.0000，说明模型整体高度显著，进一步预测最终模型，得到Correctly classified值为67.00%，说明模型正确率较高。其中，5个变量与农村金融资源配置效率显著正相关，其余代表农户个体特征的3个变量影响不显著，与假设基本一致。

农户人均收入水平（X4）与农村金融资源配置效率显著正相关，说明随农户收入水平提高，农村金融机构能提供一定资金满足农户金融需求，合理配置金融资源，促进金融资源有效利用，对金融资源配置效率具有积极影响。农户贷款便利程度（X5）和金融机构服务质量（X8）体现一个地区金融市场生态环境是否良好，前者指农户所在地区金融机构类型、数量以及金融机构分布密度，种类越多或密度越大说明金融市场开放程度越高，具有竞争性，同时提供的金融产品和服务越多样化，有助于扩大农村金融市场资金覆盖范围并提高金融供给有效性；金融机构服务质量高有助于提高农户贷款积极性，在保证农村金融供给的同时增加农村金融需求，促进金融资源高效配置。农户是否参与产权抵押贷款（X6）显著提高农村金融资源配置效率，原因在于产权抵押贷款很大程度上缓解缺乏抵押（担保）对农户造成的金融抑制。贷款公平性（X7）在10%水平上通过显著性检验，原因可能是贷款公平表明金融机构对农户金融需求排斥程度和信贷配给程度较弱，可满足农户合理金融需求。

六、结论与政策启示

本文实证分析得出如下结论。第一，山东省仅东部地区农村金融资源配置高效，中西部地区均无效，说明山东省农村金融资源配置效率整体水平有待提高，各地区存在差异性，金融资源配置不均衡。第二，农户人均收入水平、农村金融生态环境、农村产权抵押贷款的推进及贷款公平性对农村金融资源高效配置作用显著。第三，农户个体特征变量对农村金融资源配置效率影响不显著，表明提高农村金融供给效率是提高农村金融资源配置效率的关键。

综上所述，提出如下政策启示。

第一，调整、优化农村产业结构，促进农民增收。调整和优化农村产业结构，推动传统农业向现代化农业转变，积极适应经济“新常态”，加快农村经济发展方式转变，提高农民收入水平，增强农村金融与经济发展协调性，为提高农村金融资源配置效率创造基本条件。

第二，推进农村金融改革，完善农村金融体系。农村金融组织体系作为农村金融资源配置基础型结构，是农村经济增长关键因素。因此，应把握当前国家放宽金融市场准入政策机遇，积极发展新型农村金融机构，鼓励、支持民间金融合法化和规范化发展，提高农村地区金融机构覆盖率与农户贷款便利程度，深化农村金融体制改革，促进多层次、广覆盖、竞争性、可持续普惠性农村金融体系建立，积极推进农村产权抵押贷款，提高农村金融资源配置效率水平。

第三，优化农村金融生态环境，改善金融机构服务质量，提高贷款公平性。一方面，加大农村金融生态环境建设力度，促进农村金融政策、经营、制度、信用和法律等方面环境优化，从资金和制度上保证农村金融市场有效或高效运行，改善农村金融供给外部环境，提高金融机构支农意愿和支持新型农业经营主体发展积极性，促进城乡金融资源分配合理性、平衡性，缩小城乡金融服务差距，支持农村经济发展。另一方面，充分、合理利用国家财政资源及政策性信贷资源导向与示范作用，增加农村金融财政供给和区域金融支农资金投入力度，以缩小金融服务差距为目标，合理配置金融资源，适当加大欠发达地区金融支持力度；制定优惠政策鼓励传统金融机构开展涉农业金融业务，鼓励农村金融组织、业务和产品创新，提高农村金融服务质量和水平。

[1]隋艳颖,夏晓平.金融资源配置效率与农村金融排斥——基于农户收入分层的视角[J].金融发展研究,2013(5):8-13.

[2]李乐平.经济新常态下我国农村金融资源的合理配置研究[J].农业经济,2016(4):108-110.

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[4]林广明,谭庆华.金融资源论:对金融功能观与金融机构观的综合研究[J].金融论坛,2004,9(6):3-8.

[5]温涛,熊德平.“十五”期间各地区农村资金配置效率比较[J].统计研究,2008,25(4):82-89.

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[7]李万超.基于主成分分析法的我国农村金融资源配置效率研究[J].金融理论与实践,2014(3):55-58.

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Analysis on Allocation Efficiency of Rural Financial Resources——A Case Study of Shandong Province

ZHANG Xiaolin,DONG Jigang

（School of Economics and Management,Shandong Agricultural University,Taian 271018,Shandong,China）

Rural finance is an important part of China's financial system.The key to sustainable development of rural finance is efficiency.However,the financial efficiency of rural areas in China is not high,which has become a major obstacle to the development of rural economy,the transformation and upgrading of agricultural industries and the growth of farmers'income.In view of this,based on 403 survey data,the super-efficiency DEA-Logistic model were used to analyze the efficiency of rural financial resource allocation and its influencing factors in Shandong Province.The results showed that the allocation efficiency of rural financial resources in Shandong Province needed to be improved and regional differences exist;the per capita income level of rural households,the favorable rural financial ecological environment, the advancement of rural property mortgage loans and the fairness of loans to rural financial resources. Significantly,the effect of farmers individual characteristics variables was not significant.The key to improve the efficiency of rural financial resource allocation lied in the supply side of rural finance.At the same time,the rural financial reform should be further promoted to improve the ecological environment of rural financial market.

rural finance;financial resource allocation;efficiency;DEA-Logistic model

F832.35

A

1674-9189（2017）02-0045-09

*

项目来源：国家社会科学基金项目（13BJY095）。

张晓琳（1987-），女，博士研究生，研究方向：农村金融。