財政金融監管支出對信貸服務效率的影響

呂 坤，周愛民

（南開大學a.金融學院；b.中國特色社會主義經濟建設協同創新中心，天津300350）

財政金融監管支出對信貸服務效率的影響

呂 坤a，b，周愛民a，b

（南開大學a.金融學院；b.中國特色社會主義經濟建設協同創新中心，天津300350）

信貸業務的可持續發展需要有效的金融監管，而財政支出是金融監管的重要支持和保障。在資源配置水平和環境因素的雙重影響下，我國各省份信貸效率存在明顯差異。財政監管支出有助于熨平信貸效率的波動，但也可能存在監管缺位致使財政支出沒有充分發揮其應有的作用。隨著區域經濟發展水平差距的擴大，區域間金融信貸效率差異存在進一步擴大的可能，在各省份大力發展金融業、縮小城鄉差距的同時，東、中、西部應走協同發展之路，避免由兩極分化所帶來的社會經濟問題，從而維護正常的金融秩序、實現信貸業務的可持續發展。

財政支出；信貸服務效率；金融監管

一、引 言

受到國內外宏觀經濟發展趨緩等因素的影響，自2011年以來，我國金融業不良貸款率持續攀升。如何提高信貸業務的風險防控水平，實現不良貸款額和不良貸款率的“雙降”，成為我國經濟“新常態”下金融監管機構、金融機構乃至地方政府共同面臨的新問題。財政部門在金融行業總體風險的防范與控制方面具有得天獨厚的信息優勢。從國際經驗來看，很多西方發達國家通過在財政部門設立專職機構或設立對財政部負責的金融監管機構，以實現對宏觀金融的風險防范。我國金融業依然處于“分業經營”模式，相關金融機構信貸業務主要由人民銀行及銀監會監督管理，財政部通過派出機構實現對金融業的監管，而“一行三會”的金融監管支出主要來源于財政撥款。由此可見，財政支持是信貸業務乃至整個金融行業可持續發展的重要保證。并且，由于經濟發展水平存在區域差異，我國各省份財政資金支持力度也不盡相同，各省份該項支出年度變化也存在較大差異。

金融業是國民經濟的關鍵部門，承擔著吸收社會儲蓄及分配資金資源的重要服務職能，其效率高低直接關系到其對經濟發展貢獻的大小，具有重要的宏觀意義。而作為從事具體信貸業務的金融中介機構，同現代企業一樣，也是追求利潤的最大化，其經營效率則更側重于微觀意義。王廣謙（1997）對金融效率進行了系統深入的研究，將金融效率定義為金融運作能力的大小，并將金融效率劃分為金融機構效率、金融市場效率、金融宏觀效率、中央銀行對貨幣調控效率等四個層次。［1］王振山將金融效率等同于金融資源配置的帕累托有效；［2］白欽先則提出了賦予新金融效率觀的金融資源論。［3］在此基礎上，沈軍進一步豐富了金融效率的內涵，認為其應該是金融量性發展與質性發展的統一、靜態效率與動態效率的統一、微觀效率與宏觀效率的統一，并通過建立金融效率綜合指標體系測度了我國1990～2001年的金融效率水平。［4］云鶴等通過構建新的經濟增長模型，將金融效率切分為分置效率、轉化效率和配置效率，并測算出了我國金融部門相應的效率值。［5］

由于我國區域經濟金融資源存在不平衡性，很多學者將前沿效率分析方法引入到對區域金融的研究中，并通過建立指標體系結合計量模型分析環境變量對效率差異所產生的影響。金春雨等用Malmquist指數對我國31個省份金融業全要素生產率進行了測度，并應用三階段DEA方法剔除了環境因素變量對效率值的影響，得出規模效率低下是拖累綜合效率的主要原因，其局限性在于對影響因素的研究僅局限于2010年，缺乏持續性。［6］蔣岳祥以包含銀行、非銀行金融機構、信用合作社以及股市、債市等資本市場在內的整個金融行業創新效率作為研究對象，同樣應用三階段DEA模型，并并剔除了地區經濟基礎、地方政府干預、對外開放水平等七個環境變量對我國30個省份金融業資本和人力投入冗余造成的影響，發現八大經濟區域金融創新效率存在較大差異，但在實際業務中，金融業內部各子系統所提供的金融服務和面臨的風險并不一致，其投入產出指標的選取值得商榷。［7］陸遠權等以DEA方法為基礎，選取金融機構年末財政存款余額、企業存款余額和城鄉儲蓄存款余額作為投入變量，短期貸款余額和中長期貸款余額作為產出變量，結合基尼系數和泰爾指數從省際和區際層面衡量了我國區域金融效率的差異。他們發現，2002年以來我國各地區金融效率逐步提高、區域差異開始收斂，其不足之處在于沒有考慮不良貸款這一非期望產出對效率值的影響。［8］

基于對現有文獻的借鑒及分析，本文的創新主要在于：（1）研究對象明確為省際金融信貸服務效率，并盡可能合理地選擇投入產出指標；（2）將不良貸款這一非期望產出納入評價指標，以期全面測度效率值；（3）將各省份財政金融監管支出作為重要影響因素，研究財政資金的扶持是否必然帶來信貸效率的提升；（4）應用差分GMM和系統GMM模型，以動態視角測度信貸服務效率及其影響因素。

二、基于DEA-SBM模型的效率測度

1.投入產出變量的選取。投入產出變量的選取直接影響到最終的實證結果，由于本文研究的是區域信貸服務效率，儲蓄存款作為一種具有稀缺性的社會資源，其總量往往由經濟發展水平和消費習慣決定，故將金融機構數量（個）、金融從業人數（人）、本外幣各項存款余額（億元）確定為投入變量，選取本外幣各項正常貸款余額（億元）作為期望產出，不良貸款余額（億元）作為非期望產出。本文投入產出所用數據均來自于2009～2013年國家統計年鑒及wind數據庫。

2.模型構建。DEA模型是可以衡量具有多項投入與多項產出的決策單位（DMU）相對效率的一種方法。傳統DEA模型基于“投入一定情況下產出盡能可多”或“產出一定下投入盡可能少”的原則，無法處理“盡可能減少”的非期望產出。Tone（2001）提出的SBM模型有效地解決了這一問題。［9］本文根據研究需要，在SBM模型的基礎上推導出包含非期望產出的SBM超效率模型：

其中，ρ表示決策單元的超效率值，m表示投入指標數量，q1為期望產出，q2為非期望產出，λ為調整矩陣；為第i種投入的冗余為第r種期望產出的不足為第t種非期望產出的冗余。在本文的模型中：m=3，r=1，t=1。

3.實證結果與分析。經過計算，我國31個省份2009～2013年度的信貸服務效率平均值如表1所示。

表1 我國31個省份2009～2013年度的信貸服務效率平均值

表1的結果顯示，樣本期間內省際信貸服務效率差異顯著，北京、上海、天津、山東四個省份信貸服務效率均值超過1，為綜合效率有效省份，其中，北京在樣本期間內占據首位；西藏自治區效率值僅為0. 242，與其他省份差距明顯；全國效率均值為0.679，共12個省份超越全國平均水平。從東、中、西部各樣本期間內效率值動態變化情況來看，除中部地區在2011年略有下降外，東部、西部和全國平均效率值均逐年提高。東部地區的金融信貸服務效率優勢明顯；西部地區雖略低于全國平均水平，但近幾年差距逐年縮小；中部地區的效率值尚不足0.5，近乎是東部地區的一半，且與全國平均水平差距呈逐年擴大趨勢，信貸服務效率令人堪憂。

從實證結果可以看出，經濟發展水平較高、金融資源豐富、貿易繁榮以及收入水平較高的東部沿海省份信貸服務效率遠高于其他地區，除河北省明顯落后之外，其他各省之間效率差異不大。西部地區的寧夏效率值遙遙領先，重慶、四川兩緊鄰省份效率值顯著不同，前者為后者的2倍之多。中部地區僅有內蒙古效率值高于全國均值，黑龍江、山西、河南嚴重低于全國平均水平。從投入產出指標角度分析，效率值偏低的省份也分為不同類型：西藏的問題在于產出指標不良貸款冗余過高，西藏不良貸款率一度高達3%以上，在2013年不良貸款率大幅下降后效率值提升為0.40；而投入指標冗余過高是導致黑龍江、河南、河北、四川等四省效率值低下的主要原因，樣本期間內這四個省份的從業機構人員和營業機構數量兩項指標冗余率均在40%以上，個別年份甚至達到60%。由此可見，這些省份沒有充分將現有的金融信貸資源服務于社會的經濟發展，其深層次原因或是由于投入指標配比不協調，或是由于沒有充分發揮人力資源作用，存在嚴重的金融資源浪費；山西省兼具上述兩種冗余情況，且不良貸款率偏高始終是影響效率值提升的瓶頸，如何改變信貸資源粗放式管理現狀、有效進行貸款風險防控并實現信貸資源精細化管理是今后需要重點關注的內容。值得一提的是，寧夏各項投入資源僅高于青海和西藏，但投入產出轉化能力很強，效率值逐年提升，可作為區域內的參考標桿。

三、信貸服務效率影響因素研究

1.計量模型設定及變量闡釋。本文主要考察省際財政資金支持對信貸服務效率的影響，并采用面板數據模型進行處理。各省份信貸效率易受到前期影響，實現金融信貸集約化發展的省份，其資源管理及風險防控已經步入正軌，使得高效率具有一定可持續性。同時財政支持等宏觀因素的實際影響往往具有一定的滯后性，并且當年的財政金融監管事務支出也會受到上年度國民經濟發展水平和不良貸款情況的影響，這些都將導致普通面板數據模型中存在內生性問題。對于大N小T的面版數據，使用廣義矩估計（GMM），引入工具變量不失為解決問題的好辦法。因此，本文構建如下動態面板數據模型：

其中，score表示各省份信貸服務效率值；fin表示地方公共財政支出中“金融監管事務等支出”項目；gdp為國內生產總值；perofin為金融、保險業占整體gdp的比例；sale代表國內貿易發展情況，為零售業與批發業商品銷售總額；city、country分別代表城鎮居民人均可支配收入、農村居民家庭人均純收入。表2為各變量含義說明、統計描述及預期系數符號。

表2 變量闡釋及描述性統計（樣本數為155）

以上變量樣本期間為2009～2013年，為了消除異方差和量綱差異，本文將除perofin外的其他影響因素變量原始數據都做了自然對數處理。影響因素原始數據來源于各年度全國統計年鑒、wind數據庫。

2.回歸結果分析。動態GMM模型可分為差分GMM和系統GMM，通常認為后者可以提高估計的效率，測度結果更為合理。為進行比較分析，本文將兩種模型的回歸結果列出整理為表3。

從表3可以看出，被解釋變量滯后一期在兩個模型中均通過了0.1%顯著水平的檢驗，且系數均為正，說明各個省份信貸效率的提升不僅依賴于當期投入產出比，同時也依賴于前期的生產能力和管理水平，效率水平具有一定積累性和持續性，這與我們前文的實證結果也相吻合，解釋了東部沿海區域大部分省份的效率一直保持領先水平的原因。模型二中前期效率值對當期效率值的影響大于模型一。

表3 動態GMM模型回歸結果

財政監管支出及其滯后一期是本文重點關注的影響因素，從實證結果看，財政監管支出滯后一期在兩個模型中均通過了0.1%的顯著性檢驗，回歸系數近似，符號為負，即上期財政監管支出提高1%的水平，本期信貸服務效率值下降0.015，反之亦然。當期財政監管支出對效率值的影響在兩個模型中分別通過了5%、1%的顯著水平檢驗，但系數卻出現了不一致，模型一中的影響方向為正，而模型二中影響方向為負。正向的影響意味著用于金融監管的財政支出發揮了其應有的作用，推動了區域信貸效率的提升。負向影響的內在原因則需要進一步研究思考：首先，財政監管支出一方面受到地方財政預算的約束，另一方面也受到信貸質量的影響。當本年度不良貸款率上升、正常貸款增速放緩、金融信貸資源沒有充分發揮作用時，為了防止引發區域經濟的系統性風險，監管部門就會加強對金融機構的檢查監管力度，人力、財力的支出都會影響本年度相關監管支出，進而增加下一年度的金融監管支出預算；由于監管力度加大，金融機構發放貸款時將會提高貸款發放標準，嚴格控制風險，從而使不良貸款余額下降、正常貸款增速提高，相應的財政監管支出就會收縮，并且影響到下一個年度。從這個角度看，財政金融監管事務支出作為一種調控手段，似乎具有一定的逆周期性，可以熨平區域信貸業務的波動。但是，這種逆周期調控往往為事后監督，具有亡羊補牢的特點，缺乏主動性和預見性，同時，各項財政支出都會受到區域經濟發展速度以及財政收入等因素的制約，金融監管事務支出亦不例外。其次，金融監管部門可能存在一定程度的缺位，在某些省份財政支出對金融監管部門的支持并沒有對信貸效率產生帶動作用。在這種情況下，就要重新審視監管資金的運用，將各項支出配比進行有效整合，提高財政支出的使用能力。［10］

代表區域經濟發展水平的GDP及其滯后一期僅在模型二中具有顯著性，前者系數為正，后者系數為負。經濟發展離不開生產經營的擴大，在經濟繁榮時期或經濟發達省份，企業更傾向于借助貸款融資擴大生產規模，資金周轉也較為順暢，其還款能力和還款意愿均較強，信貸部門的不良貸款壓力較小；而在經濟發展趨緩時期或經濟落后省份，則會面臨貸款與還款意愿較差的狀況，導致信貸效率下降。perofin以比例形式體現了不同區域金融業的發展水平，對信貸效率影響顯著，在金融業經營規模較大的區域，金融機構、金融人才較為集中，行業競爭也比較激烈，因此，從事信貸業務的金融機構對資源的利用也更為合理，從而投入指標冗余率低、信貸效率高，這與實證結果影響系數為正相一致。可見，該比例較低的省份若提高金融產業在國民經濟發展中的比重，將有助于信貸資源作用的發揮。同樣，貿易發達省份對金融信貸服務的依賴程度較高，反過來也會對信貸效率產生積極作用，這與lnsale指標的系數回歸結果一致。盡管企業貸款在全社會貸款中占比優勢明顯，但隨著人民收入水平的提高和消費觀念的轉變，個人住房和各種消費類貸款逐年增多，因此，人均收入因素對信貸效率必然會產生影響，表示城鎮居民人均收入的lncity在兩個模型中均通過了顯著檢驗且系數為正，與預期一致；農村居民人均收入lncountry在模型一中影響不顯著，而在模型二中存在顯著的負影響。綜合這兩項人均收入指標可以看出，城鄉收入差距不利于信貸效率的整體提高，加快城鎮化進程、優化城鄉人口結構是提升信貸效率的途徑之一。

四、結論與政策啟示

本文通過可以處理非期望產出的DEA擴展模型SBM，測度了2009～2013年我國31個省份的信貸服務效率，并通過廣義矩估計GMM模型分析了財政金融監管支出及其他宏觀因素對信貸效率產生的影響。本文得到了以下結論。

第一，我國信貸服務效率整體偏低，各省份以及東、中、西三大區域效率差異明顯。受宏觀經濟因素和區位因素影響，東部沿海地區效率值最高，西部次之，中部地區金融信貸資源沒有得到充分利用，冗余比例較高，嚴重影響效率值。在今后的發展過程中，東部地區應保持效率優勢，中部地區省份則應在資源配比、信貸風險防控方面向鄰近高效率省份借鑒經驗，通過人才引進或技術交流等方式縮小效率差距。

第二，財政監管支出對信貸效率影響顯著，其滯后一期的監管支出對效率值存在顯著的負向影響。如何在發揮財政監管支出熨平信貸波動方面作用的同時，提高其預見性和導向性是今后需要著力研究的問題。此外，要加強對金融監管資金使用的監督和跟蹤，以充分發揮財政資金支持的應有作用。

第三，各省份經濟、金融、貿易發展水平以及城鎮居民收入等宏觀因素都能對信貸效率值產生顯著影響，隨著區域經濟發展水平差距的擴大，區域間金融信貸效率差異存在進一步擴大的可能，在各省份大力發展金融業、縮小城鄉差距的同時，東、中、西部應走協同發展之路，避免由兩極分化所帶來的社會經濟問題，從而維護正常的金融秩序、實現信貸業務的可持續發展。

［1］王廣謙.經濟發展中金融的貢獻與效率［M］.北京：中國人民大學出版社，1997：68.

［2］王振山.金融效率論［M］.北京：經濟科學出版社，2000：59.

［3］白欽先.呼吁實施金融可持續發展戰略的建議［N］.金融時報，1998-05-27.

［4］沈軍.金融效率理論框架與我國金融效率實證考察［J］.北京：金融論壇，2003（7）：2-7.

［5］云鶴，胡劍鋒，呂品.金融效率與經濟增長［M］.北京：經濟學（季刊），2012（1）：595-612.

［6］金春雨，韓哲，張浩博.我國區域金融業全要素生產率的追趕效應與增長效應分析［J］.武漢：統計與決策，2013（3）：162-166.

［7］蔣岳祥，蔣瑞波.區域金融創新：效率評價、環境影響與差異分析［J］.杭州：浙江大學學報（人文社會科學版），2013（7）：52-65.

［8］陸遠權，張德鋼.我國區域金融效率及效率差異研究［J］.長沙：經濟地理，2012（1）：96-101.

［9］Tone，K..A Slacks-Based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis［J］.European Journal of Operational Research，2001（130）：498-509.

［10］斯文.關于場外衍生品市場國際監管合作的研究［J］.長春：稅務與經濟，2013，（1）：28-35.

責任編輯：蔡強

F812.45

A

1005-2674（2016）04-086-06

2016-02-22

教育部重大課題攻關項目（13JZD006）

呂坤（1983-），女，黑龍江哈爾濱人，南開大學金融學院博士研究生，主要從事區域金融學研究；周愛民（1961-），男，天津人，南開大學金融學院教授、博導生導師，主要從事金融工程研究。