云南省县域金融资源逆向配置及对策研究

摘要：当前县域金融资源供给不足和逆向配置现象与县域经济发展的矛盾仍为突出，县域金融资源外流造成县域“供血”不足和区域性结构失衡现象明显，本文通过全省110个县域经济金融数据运用DEA四阶段分析法分析各县域金融资源配置效率，认为县域应从完善法规、加快县域产权改革和 信用建设，完善监管、调整金融机构经营策略等方面引导资金回流。

关键词：县域金融资源;逆向配置;配置效率;政策建议

一、云南县域金融资源逆向配置及流动渠道

（一）县域金融资源逆向配置现状

1.总体层面上看，全省经统计的110个县域2016年银行业金融机构存贷款分别为10707.11亿元和6206.74亿元，金融机构网点（含银政保）5982个，平均每县54.38个;金融机构从业人员4.47万人，平均每县406人;自动取款机（ATM&CRS;）1.20万台，平均每县109台;POS数量12.68万台，平均每县1152台;村镇银行41家，平均每县0.37家;小贷公司229家，平均每县2家;上市公司仅10家。

2.从横纵向看，对全省110个县域横向金融指标看，看区域资源配置较不合理，金融资源及GDP总量向发达县域集中，与欠发达县域资源配置差距明显。对云南省2016年县域法人金融机构考核，在县域新增贷款占当年新增可贷资金比例达标仅有75家，达标率仅为53%。全省贫困县都不同程度存在金融资源外流情况。纵向看，选取云南省临沧市所有县域（剔除市辖区）2006年-2016年平均存贷款余额，显示2006年存贷款基本持平，县域吸收存款能够多数用于本地经济发展，但2007年以来县域存贷款余额差距逐步拉大，近十年来呈“喇叭状”向外扩散，县域金融资源外流形式严峻且逐渐增大。

（二）县域金融资源逆向流动渠道

1.银行媒介渠道

传统金融机构是县域金融资源外流的主要形式。随着商业银行经营管理改革，吸收的存款大部分上存，造成县域资金外流;邮政储蓄机构凭借其县域内基层网点吸收的存款多数转移，加剧县域资金外流。在县域经济自身“造血”功能不强的情况下，上述金融机构却通过各种渠道大量“抽血”，造成县域经济严重“失血”。

2.互联网金融渠道

互联网金融发展和智能手机的普及，加剧县域存款外流的趋势。截至2016年末，云南省网民人数达1892万人，互联网普及率为40%，未来互联网金融潜力巨大。随着第三方支付APP（如支付宝和微信）已成为手机标配，在线货币市场基金平台（如余额宝）和P2P产品年化收益率在2017年一季度接近或超4%，远超定期存款和部分国债收益率。受互联网投资理财产品影响，云南县域存款分流明显。

3.直接投资类渠道

近年来，县域资金直接投资于股票、债券、集资等形式流向发达地区。部分县域农村追求高额回报，资金通过民间借贷及转贷涌向城市房地产、高利放贷参与投机。截至2016年11月末，云南省金融机构通过各类基金、理财直投、资管计划、股权投资等表外融资方式，累计投入各类资金2678.72亿元，为同期表内累计贷款总量的17.82%，表外融资余额达6053.36亿元，为同期表內贷款余额的26.56%，比年初新增2198.62亿元，为同期表内新增贷款总量的115.02%。

二、县域金融资源外流原因探析

（一）金融体制约束成为金融资源外流的主要因素

随着金融业市场竞争激烈，国有商业银行调整其经营战略，把经营的重点转向大城市、大项目，对部分亏损的县域机构实行市场退出或撤并。例如工行、建行分别从1999年、2000年对县级支行进行撤并，至2001年末，共撤销县级支行8个。2005年，工商银行云南省分行将45个县域支行的机构、人员和资产负债业务整体并入云南省农村信用社联合社，直接放弃部分经营不善的县域金融市场。目前现有的县域分支机构在大额贷款审批、利率定价和金融产品开发权限较低，基本受制于省级分支机构。

（二）财税政策助涨县域金融资源外流

2016年“营改增”试点加速县域金融机构资金对外投资。（财税〔2016〕46号）明确将“质押式买入返售金融商品”和“持有政策性金融债券”纳入“金融同业往来利息收入”免征增值税，将推动银行业机构追逐投行类和高附加值中间业务。虽然规定县域金融机构部分贷款利息可执行简易计税方法按3%征收增值税，其余贷款利息收入仍将全额征收，此举必将导致县域金融机构降低放贷积极性趋利发展投资类业务，倒逼资金外流。

（三）资本逐利和价格利差分流县域金融资源

当前，商业银行出于盈利性和流动性考虑实行资金统一调度和头寸管理，在保留县域分支机构合理备付金后，将县域支行的闲置资金往总行调度获取利差。同时当前服务县域主力军--农村信用联社（农村商业银行）在县域吸收存款后通过上存省级联社，或部分通过同行资金拆借和表外理财在资本市场获取利润，或投资于非银行金融机构的信托和资产管理计划提高盈利能力，例如2016年云南省存款类金融机构实际执行一年期存款利率仅为1.95%-2.03%，与多数理财产品预期收益率的差距较大。互联网投资渠道多元化带来的资金利差及方便、快捷功能吸引县域资金，资金分流导致县域金融机构存贷款增幅缓慢甚至出现负增长。

三、基于DEA方法的县域金融资源配置效率分析

依据Fried等提出的四阶段数据包络分析（DEA）方法将全省县域决策单元通过四阶段方法把对影响投入和产出的因素（外部因素和随机误差影响）将以去除，利用调整后的投入和产出值，重新估计金融资源效率值。分别计算出县域（综合技术效率=规模效率*纯技术效率）影响数据。同时依据资源禀赋将云南划区，对滇中经济圈、滇西边境和旅游区、滇南、滇西北和滇东北综合技术效率差异性进行分析，提出针对性指导意见。

（一）DEA数据指标及模型选取

DEA 模型对金融资源效率进行评价时，首先要确定金融资源的各投入和产出指标。县域金融资源配置的关键是在一定的投入规模上实现金融效果的较佳。兼顾样本数据的可比性、可得性和科学性，本文构建了县域金融资源配置效率评价的投入和产出指标。

1.投入指标（IN）。金融资源投入包括人、财、物三个方面，结合云南省县域银行和保险市场份额较大，证券市场融资非常小，所以金融机构特指银行和保险数据汇总。本文选取县域金融机构从业人数（X1）、金融机构网点数（X2）、存款余额（X3）作为投入指标。

2.产出指标（OUT）。县域金融资源的产出最根本的体现在于县域贷款的获得性和贡献度，县域金融业增加值和社会消费成为衡量的标准。故选取县域贷款余额（Y1）、金融业增加值（Y2）与社会消费品零售总额（Y3）作为产出指标。

3.DEA模型选取

基于模型对县域金融效率进行一阶段效率评价，目前使用最多的是数据包络分析方法（DEA）中的CCR和BCC模型。Tone（2006）提出的基于松弛变量的slacks-based Measure简称（SBM）对解决这一问题提出新构想。在SBM模型中，为了测量单元的效率值，引入以下几个值：，模型如下：     Subject to

（其中ρ是效率评价值，m和s分别是投入、产出要素种类，λ是列向量。（x0，y0）分别是待评估的决策单元的投入与产出向量，xi0和yr0分别是向量x0和 y0的元素，si-和sr+是松弛变量s-、s+的元素。）

（二）Tobit 模型选择及数据指标

在许多效率分析应用中，需要对效率的影响因素进一步分析。由于效率值最大为1，被认为是截尾数据，所以在文献中多采用Tobit 回归模型。以DEA 模型计算出来的各县域金融效率的规模收益不变（CRS）松弛量作为因变量，以各县域的农村常住居民可支配收入（Z1）、生产总值（Z2）、固定资产投资（Z3）、总人数（Z4）、财政收入（Z5）、财政支出（Z6）、POS数（Z7）等作为自变量进行Tobit回归分析。

（三）实证分析

第一阶段：县域金融资源配置效率評价

本文收集云南省2016年110个县域横截面数据，使用DEA solver pro 5.0软件选择SBM model，假设规模收益不变（CRS），计算SBM-I-C的综合技术效率。BBC模型基于规模收益可变（VRS），在给定产出情况下，投入量可自由调整且确保投入最小，故选取SBM-I-V计算出纯技术效率。通过SE=TE/PTE得出各县域的规模效率。

1.规模收益不变（CRS）情况下的配置效率

该配置效率是技术与规模的综合效率，表示县域金融资源在最小投入下的最大产出，这个效率值可以衡量在投入导向下全省各县域金融资源的投入是否存在冗余现象，即是否存在资源利用的不足或者浪费。经第一阶段计算，云南省县域金融资源配置效率整体低下，仅有 15个县份（呈贡、安宁、瑞丽、石林、宣威、个旧、凤庆、宾川等）成为标杆达到有效前沿，占13.6%;49个县份的技术效率处于中等改进阶段，占44.5%;46个县份效率值偏低，占比41.8%。从六大区域来看，2016年滇中区和滇南边境区的效率值最高，滇东北和西北最低。

2.规模收益可变（VRS）情况下的配置效率。该效率值表示在同一规模的最大产出下的最小投入量，可以衡量在投入导向下县域金融资源配置的无效率状态到底在多大程度上是由技术无效率造成的。该指标侧重反映相关制度运行的效率和管理水平。从表3可以看出，从整体上讲，各县域的纯技术效率值在0.69-0.92，20个县份达到有效前沿，占18.2%。从六大区域来看，2016年滇东昭通（巧家、大关）和红河（石屏、河口）的纯技术效率最低，其它区域内县域的纯技术效率整体处于中等趋势。

3.规模效率（SE）。规模效率表示县域金融资源在最大产出下技术效率的生产边界的投入量与最优规模下投入量的比值。该值衡量在投入导向下县域金融资源的利用是否处于最优的规模。

第二阶段：TOBIT模型参数估计

由于一阶段的低效率值可能受到外部环境的影响，相同的金融资源配置方式在不同的县域因其机制及其他投入程度产生不同的效率。为了进一步分析影响县域金融资源配置效率的因素，将规模收益不变（CRS）情况下的松弛量使用Eviews6.0--Tobit 模型进行处理，具体结果见表3。

从表3可见外部环境对于县域金融效率有影响，农村常住居民可支配收入对金融机构从业人员和网点松弛量有正向影响，居民可支配收入的增加会促使增加金融人物力方面的投入，会导致县域过多的配置，从而降低金融效率。而POS（惠农支付点）数量的增加能有效释放金融从业人员，提高县域农村金融综合效率;财政收入的增加有利于减少金融网点的过多投入，原因可能是金融机构在县域新设网点时获得财政性存款是机构新增的重要因素。其中财政支出对县域存款影响较大，财政支出每增加1单位，将造成县域存款浪费0.92个单位，对贷款转化产生“挤出效应”降低金融机构配置效率。因此对于调节投入变量是有必要的，尽量排除由于经营环境、资源禀赋等因素对县域金融效率的影响。

第三阶段：对初始投入变量进行调整

利用TOBIT模型评估出的拟合值，对初始投入变量进行调整，调整过程依据以下公式原理：

（是参数估计后新的投入冗余值，是上述9个外部环境变量，是TOBIT模型中得出的参数估计值，是调整后的投入量）

第四阶段：四阶段的DEA分析结果

按照第三阶段调整投入量所得，将剔除外部影响调整后的投入量与实际产出，再次运用DEA solver pro 5.0中的model SBM计算新投入下效率值，第四阶段的效率值能更好地反映每个决策单元的效率。

整体而言，云南省县域金融资源配置效率较低，各县域存在一定的差异。从县域看，呈贡、安宁、瑞丽、石林、广南等县/市处于有效前沿，在县域金融效率值较高。从区域看，滇中经济圈、滇南和滇西金融资源配置效率总体高于滇西北和滇东北，其中滇东北金融资源配置效率低下主要源于纯技术效率的低下，因此必须不断加强金融科技应用、内部管理和資源统筹整合能力;滇西北金融资源配置效率低下主要是因为综合技术效率的低下，规模效率是阻碍资源配置效率提高的主要因素，故应加大偏远贫困地区的金融扶贫力度。

四、县域金融资源配置的正向回流及对策建议

（一）加大金融的差异化倾斜，因地制宜服务县域经济

滇中建立竞争有序、相互补充的金融多层次体系，深化互联网与金融科技中心建设;滇西及滇南沿边县域应加快重点开发开放试验区、沿边口岸、边境城市的建设，加大招商引资和产业承接转移，开展跨境贸易结算和本外币互贷，利用外资促进经济金融合作和跨境结算，推进人民币区域化进程。滇西旅游区应发挥金融对旅游产业的投入开发力度，发展县域特色旅游产品，完善旅游产业链融资和项目收费融资。滇西北和滇东北应遵循市场化运作方式，发挥市场主体在金融扶贫及普惠金融的辐射作用。

（二）完善农村土地流转和担保法律，防止县域金融大量外流

加快县域产权制度改革，引导土地经营权以转包、互换、入股等多种方式流转，完善确权登记、颁证、评估、交易流转、风险缓释、抵押物处置机制等配套工作，加速信贷资源回流，提高金融资源配置效率。推进县域信用评级对贷款审核的运用，提升县域金融机构授信审核和放贷额度。完善县域信贷风险补偿机制，强化对金融机构及担保机构在支农领域的风险补偿，贷款贴息、税费减免等手段，健全农业再保险体系，构建风险分担机制。

（三）完善监管体制，加大对县域金融倾斜力度

监管部门适当放宽县域金融机构拨备覆盖率、不良贷款率等监管指标的容忍度，提供优惠政策支持金融机构在县域新设或布局，规范“民间金融”向新型农村金融机构转型并引导“阳光化”经营，打击县域非法集资和高利贷。

（四）创新经营机制，简政放权优先满足县域金融

金融机构下放部分贷款审批权限至县级支行，建立信贷评审机制并缩短优化审批流程，健全激励考核，支持县域开发“一县一品”特色业务。改变以不动产抵押为核心的贷款抵押机制，拓展建立以稳定现金流和信用为放贷准则，推广应收账款和存货、仓单质押，多元化支持县域获贷。

参考文献：

[1]王振山，金融效率论-金融资源优化配置的理论与实践[M]，北京：经济管理出版社，2000年。

[2]常晶，基于DEA方法的我国农村金融效率评价研究[J]，哈尔滨商业大学，2014年。

作者简介：

张万伟（1985年—）男，云南大理人，金融学硕士，中国人民银行临沧市中心支行，研究方向：金融理论与实务。