江蘇沿海地區金融資源配置效率研究

趙純帥　黃萍

[提要] 在“一帶一路”倡議和江蘇省“十三五”規劃背景下，江蘇沿海地區經濟發展成為時代課題，金融資源配置效率的高低將對經濟發展質量起到至關重要的作用。以江蘇沿海地區為研究對象，運用DEA數據包絡分析法，測量其金融資源配置效率，結果表明：在2010～2012年南通的配置效率高于鹽城和連云港，2013～2014年鹽城的配置效率高于南通和連云港，2015年以后鹽城和連云港的金融資源配置效率超過南通，特別是在2015年后連云港的金融資源配置效率首次超過1，達到DEA有效。

關鍵詞：金融資源配置;配置效率;DEA模型;江蘇沿海地區

中圖分類號：F83 文獻標識碼：A

收錄日期：2019年2月28日

一、引言

當前，我國經濟正處在由高速發展向高質量發展轉變的關鍵時期，在這個關鍵時期國家提出“一帶一路”倡議。江蘇省也提出自己的“十三五”規劃。通過研究“一帶一路”倡議和江蘇省“十三五”規劃不難發現，海洋與經濟發展成為時代的焦點。談到經濟發展始終無法脫離金融業，因為金融業作為一國第三產業的重要組成部分，是現代經濟的核心，發達國家金融業對GDP的巨大貢獻無疑證明金融業對經濟發展有著巨大的推動力。蔡則祥、武學強（2016）認為金融業的主要目的是配置金融資源，他們認為金融資源是以貨幣和貨幣資本為核心，為實現資金融通、引導資源配置直接服務的各種資源。劉悅、廖高可、鄭玉航（2017）認為金融資源的配置影響著服務業，同時決定一國經濟的發展質量。作為江蘇省海洋城市——連云港、鹽城和南通，由于地理位置處于蘇中和蘇北，這三個城市的經濟實力遠遠弱于蘇南，形成了江蘇省不可忽視的經濟短板。因此，研究這三個沿海城市金融資源配置效率可以更好了解這三個城市金融業發展狀況，從而提出相關建議，以更好地發揮這三個沿海城市金融業對經濟發展的支撐作用。

二、模型介紹與指標構建

（一）模型介紹。DEA模型包括CCR模型和BCC模型，通過以與決策單元（DMU）相關的投入變量和產出變量為指標，求出效率前沿邊界，如果決策單元的投影處于效率前沿邊界，則該決策單元效率值為1，該決策單元稱為有效決策單元。如果決策單元的投影沒有落在效率前沿邊界上，那么可以通過測算其投影點與效率前沿邊界的距離來測量出該決策單元的效率值。其優點在于輸入指標無需與市場價格相比較和不需要確定各輸入指標的權重。

由于DEA模型容易存在多個有效單元，因此本文引入超效率模型（SDEA）以彌補傳統DEA模型存在多個有效單元的缺點。同時，傳統DEA模型和SDEA模型是一種靜態模型，而金融資源配置是一個動態過程，因此本文引入MALMQUIST指數模型來彌補傳統DEA模型和SDEA模型無法對金融資源配置效率進行縱向比較的缺點。

MALMQUIST指數模型可以提供MALMQUIST指標，并把MALMQUIST指標分解為技術效率變動率和技術進步率，而技術效率變化率又可以分解為規模效率變動率和純技術效率變動率。MALMQUIST指數=技術效率變動率×技術進步率，技術效率變動率=純技術效率變動率×規模效率變動率。在MALMQUIST指數模型中，當MALMQUIST指數大于1，表示資源配置效率呈上升趨勢，當MALMQUIST指數等于1，表示資源配置效率保持不變，當MALMQUIST指數小于1，表示資源配置效率呈下降趨勢。

（二）指標構建。基于以前學者的經驗和測量指標的科學性和可集性，本文采用了如表1所示的指標體系。（表1）

投入指標（INPUT）：投入變量分別從資金投入、物資投入和人力資源投入三個角度分析，資金投入方面的指標為金融機構貸款余額、上市公司市值、保險費收入、政府財政支出，物資投入方面的指標為金融業固定資產投資額，人力資源投入方面的指標為金融業從業人數。

產出指標（OUTPUT）：為了更好地衡量江蘇省沿海三市金融業的發展情況本文選取的產出變量是金融業產值。

三、江蘇沿海地區金融資源配置效率實證分析

（一）數據來源。本文采用江蘇省沿海三市2010～2017年金融業發展的相關數據作為研究對象，數據來源于《江蘇省統計年鑒》（2011～2018）、《連云港市統計年鑒》（2011～2018）、《鹽城市統計年鑒》（2011～2018）、《南通市統計年鑒》（2011～2018）和同花順證券行情分析軟件。

（二）實證分析結果

1、CCR模型下綜合效率變化趨勢。綜合效率值是在規模收益不變假設條件下的效率值，該效率是純技術效率和規模效率的綜合，表示在投入導向的情況下江蘇省沿海三市金融資源投入與產出是否合理。從表2中可以看到，江蘇省沿海地區2010～2014年和2016年的綜合效率低于1，沒有達到DEA有效，這表明江蘇省沿海地區整體的綜合效率在這6年間偏低;江蘇省沿海地區只有2015年和2017年的綜合效率為1，達到DEA有效。對于各市而言，南通2010～2017年綜合效率值為1，達到了DEA有效，8年間南通一直處于效率前沿邊界;鹽城2010～2017年綜合效率值為1，達到了DEA有效，8年間鹽城一直處于效率前沿邊界;連云港2010～2014年的綜合效率低于1，沒有達到DEA有效，2015～2017年綜合效率回升到1，達到了DEA有效，這表明在2010～2014年連云港的綜合效率值偏低。（表2）

2、BCC模型下純技術效率變化趨勢。純技術效率值是在規模收益可變假設條件下的效率值，表示技術無效率對金融資源配置效率的影響。該效率用來衡量在金融資源配置中相關制度的運行效率。從表3反映的江蘇省沿海地區純技術效率變化情況可以看到，江蘇省沿海地區2010～2017年的純技術效率值為1，達到了DEA有效，8年間江蘇省沿海地區一直處于效率前沿邊界。對于各市而言，南通2010～2017年的純技術效率值為1，達到了DEA有效，8年間南通一直處于效率前沿邊界;鹽城2010～2017年的純技術效率值為1，達到了DEA有效，8年間鹽城一直處于效率前沿邊界;連云港2010～2017年的純技術效率值為1，達到了DEA有效，8年間連云港一直處于效率前沿邊界。（表3）

3、BCC模型下規模效率與規模報酬變化趨勢。規模效率值是在規模收益可變假設條件下的效率值，表示金融資源的使用是否處于最佳規模狀態。從表4和表5中可以看出，江蘇省沿海地區2010～2014年和2016年的規模效率值低于1，沒有達到DEA有效，同時江蘇省沿海地區在這6年間處于規模報酬遞減的階段;江蘇省沿海地區只有在2015年和2017年的規模效率值為1，達到DEA有效。（表4、表5）

從各市的情況來看，南通2010～2017年的規模效率值為1，達到了DEA有效，這表明南通8年間規模效率達到效率前沿邊界;鹽城2010～2017年的規模效率值為1，達到了DEA有效，這表明鹽城8年間規模效率達到效率前沿邊界;連云港2010～2011年的規模效率為1，達到了DEA有效，2012～2014年的規模效率低于1，2015～2017年規模效率為1，達到了DEA有效，這表明在2012～2014年連云港的金融資源使用不處于最佳規模狀態，處于規模報酬遞增狀態。

4、SDEA模型下金融資源配置效率變化趨勢。表6反映了SDEA模型下的江蘇省沿海地區金融資源配置效率。結果表明，2010～2014年江蘇省沿海地區整體金融資源配置效率低于1，一直處于金融資源配置的低效率階段，尤其是連云港金融資源配置效率過低，與南通和鹽城兩市有效大差距。2015年和2017年江蘇省沿海地區整體金融資源配置效率為1，達到了DEA有效。就各市而言，2010～2012年南通的金融資源配置效率值超過鹽城和連云港，這表示南通的金融資源配置效率好于鹽城和連云港，這與南通靠近蘇南地區，受蘇南地區經濟輻射較強，連云港地處江蘇省最北端，受蘇南地區經濟輻射較弱有關。2015～2017年鹽城和連云港的金融資源配置效率遠遠超過南通，并且2015年連云港的金融資源配置效率首次超過1，達到DEA有效。（表6）

5、MALMQUIST指數模型下金融資源配置效率變化趨勢。從表7中的MALMQUIST指數可以看出，南通、鹽城和連云港的金融資源配置效率有所下降，其中下降最大的城市為南通，下降幅度為23.1%，這表明盡管南通相對于鹽城和連云港受蘇南經濟輻射好，但是連云港和鹽城受國家戰略和省規劃的影響大于南通。（表7）

根據MALMQUIST指數分解情況看，鹽城和連云港金融資源配置效率下降的原因是技術進步率的下降，這兩個城市的技術效率變動率、純技術效率變動率和規模效率變動率沒有發生變化;而南通金融資源配置效率下降的原因為技術進步率和技術效率變動率的下降，其中技術效率變動率的下降原因為南通金融業規模效率變動率的下降。

四、結論

從傳統DEA模型和SDEA模型的運行結果看，2010～2014年南通和鹽城的金融資源配置效率達到了效率前沿邊界，而連云港出現金融資源配置效率無效率的情況。同時，蘇南經濟輻射對金融資源配置效率的影響占據主導地位，在2010～2012年南通的金融資源配置效率遠遠好于鹽城和連云港。2015年后“一帶一路”的影響逐漸增大和江蘇省“十三五”規劃的提出使蘇南經濟輻射的影響下降，鹽城、連云港的金融資源配置效率開始超過南通。這表明連云港、鹽城的經濟發展環境逐漸改善。

從MALMQUIST指數運行結果來看，南通、鹽城和連云港的金融資源配置效率都出現了不同程度的下降，其中南通下降了23.1%，鹽城下降了11.4%，連云港下降了19.8%。通過指數分解情況看，鹽城和連云港金融資源配置效率下降的原因是技術進步率的下降。這表明技術應用情況對鹽城和連云港的金融業發展起著至關重要的作用;而南通金融資源配置效率下降的原因是由技術進步效率和規模變動效率共同引起，這表明對于南通而言除了要重視金融業技術應用情況，還需要注意金融業的規模效率。

主要參考文獻：

[1]馮玉梅，楊瑞桐.金融資源配置效率及其影響因素研究綜述[J].武漢金融，2018（9）.

[2]劉悅，廖高可，鄭玉航.金融資源配置方式對經濟增長影響的實證分析[J].統計與決策，2017（4）.

[3]蔡則祥，武學強.金融資源與實體經濟優化配置研究[J].經濟問題，2016（5）.

[4]劉磊.金融資源配置效率的DEA分析[J].金融理論與實踐，2015（3）.

[5]王鑫.我國區域金融資源配置效率比較與評價[J].統計與決策，2014（23）.