基于四階段DEA的小型農村金融機構社會效率研究

尚 穎,賈士彬

(河北大學 經濟學院,河北 保定 071002)

由于工商銀行、農業銀行等大型商業銀行的利潤訴求和城鄉經濟二元發展情形,其經營模式對于農村金融發展而言是一種“逆流”模式,并不能真正扎根農村,很難推動和實現農村金融的普惠性,普惠金融發展對于提高農村居民收入水平、實現脫貧和抑制返貧具有重要意義。小型農村金融機構由于其“親民”特性,可以提升金融的可獲得性,從而提高農村普惠金融發展程度。因此,本文將關注點放在了小型農村金融機構方面,以2006年底中國啟動的新一輪農村金融改革為分水嶺,將其劃分為兩類,一類是以農村商業銀行、農村合作銀行、農村信用社等為代表的傳統小型農村金融機構,另一類是以村鎮銀行、貸款公司、農村資金互助社等為代表的新型農村金融機構。截至2019 年末,全國共組建6 952家新型農村金融機構,較2018年末增加31.91%,保持了良好的發展勢頭,并成功引入境內外銀行資本、產業資本、民間資本等各類資本參與新型農村金融機構建設。與此同時,傳統農村金融機構處于平穩發展期,全國共組建76 256家傳統農村金融機構,較2018年末增加1.14%①根據Wind數據庫整理。。

小型農村金融機構的穩步發展,在某種程度上緩解了“三農”問題,在鄉村振興和脫貧攻堅道路上起著舉足輕重的作用。但由于政府扶持不到位、農村金融從業人員素質偏低、農村金融有效供給不足、農民金融知識匱乏等原因,各地區農村小型金融機構效率普遍較低,資金外流現象嚴重,支農力度不夠,始終未能實現質與量的同步發展。傳統小型農村金融機構與新型農村金融機構存在上述相似問題的同時,由于其組織結構和發展背景不同,各自又表現出了一些特殊問題,這也是造成二者效率水平差異的重要原因。那么,現階段,新型農村金融機構是否使得整體小型農村金融機構社會效率得到改進?兩類農村金融機構哪種社會效率更高? 各自將如何改進社會效率? 正是本文的研究重點。

一、文獻綜述

隨著農村金融改革的不斷深入,農村金融的普惠性和金融機構的社會效率備受關注。

普惠金融發展對于消除貧困,促進農村經濟發展至關重要[1-2]。普惠金融對于農村貧困減緩具有門檻效應和顯著的空間溢出效用[3],康書生等[4]提出應將金融資源延伸到每個家庭和每個個體,打通金融服務農村扶貧的“最后一公里”。特別是對于重點連片特困區,需要將金融引入扶貧工作,推動精準扶貧工作[5]。目前,金融供給不足依然是制約農村普惠金融發展的突出問題[6],尤其是新型農村金融機構的設立較為有限,新型農村金融機構擴張可以顯著提高普惠金融水平[7]。另外,農村金融環境改善、金融市場效率提升能有效支持農村普惠金融發展[8],農村金融機構效率評價問題成為重點研究領域,大致分為以下幾個維度。

第一,效率判斷標準方面。效率評價基本以DEA 方法為主[9-10],而效率判斷的標準取決于產出指標的選擇:一是衡量金融機構自身的效率,產出指標大多選擇利潤、貸款額、利息、非利息收入等[11];二是衡量金融機構對于“三農”支持的社會效率評價,產出指標大多選擇涉農貸款、農業產值、農民收入等[12-13]。

第二,效率評價主體方面。研究大致分為兩類:一是集中于農村信用社和農村商業銀行的效率,石連忠[14]認為,農商行的技術效率、純技術效率和規模效率均高于農村信用合作機構;藍虹等研究表明,農村信用社的總體績效、商業績效和涉農服務績效均總體呈現改善態勢,農村商業銀行的改革績效總體高于農村信用社。二是以村鎮銀行、小額貸款公司、農村資金互助社為主的新型農村金融機構的評價,王克強等[15]對比分析了上市農商行和新三板掛牌村鎮銀行的效率;王佳楣等[16]通過對陜西省和寧夏回族自治區的實地調查,運用層次分析法,得出新型農村金融機構綜合績效整體處于中等偏上水平的結論,且村鎮銀行最優,小額貸款公司次之,資金互助社最差;洪正[17]基于監督效率視角,指出資金互助社較之村鎮銀行和貸款公司更具發展優勢;李淑峰等[18]進一步證實,村鎮銀行的設立在改善區域金融體系資源配置效率方面效果并不明顯。

第三,在效率評價的基礎上,進一步運用面板tobit[15]、空間計量[19]等多種模型對于影響效率的因素進行深入分析。部分學者指出中國小型農村金融機構整體效率較低,究其原因有兩個因素:一是內部因素,如制度不健全或產權結構不明晰[20]、大量金融機構設立的無效性[21]、金融技術的落后[22]等;二是外部因素,溫紅梅等[23]采用四階段DEA 證實農村金融效率受外部環境影響較為顯著。

綜上所述,農村金融普惠性的增強依賴于小型農村金融機構的發展和效率提升,特別是新型農村金融機構。研究大多從不同類型小型農村金融機構出發,主要以農村信用社或新型農村金融機構中單一類型機構效率的研究為主,鮮有涉及不同類型小型農村金融機構效率對比的研究,社會效率的比較更是缺失,這正為本文提供了研究空間。

二、小型農村金融機構社會效率評價方法與指標選取

(一)小型農村金融機構社會效率評價方法

1978年,Charnes、Cooper和Rhodes三位學者最早提出了DEA 非參數分析方法,避免了對生產函數與誤差的假設限定,并且能夠提供效率改進的具體方向。在此基礎上,Fried等人又進一步完善,發現了更好評估決策單元效率的方法,即四階段DEA 分析法,其可以同時調整外部環境與隨機誤差等因素對效率的影響,有效剔除各種環境變量對效率的影響,大大提升了效率評價結果的可靠性。

第一階段:不考慮環境因素的影響,運用DEAP2.1效率分析軟件,采用初始DEA 模型,計算效率值θk和投入變量冗余值Sik。由于早期的CCR 模型只能得到總體效率值,即不變規模報酬(CRS)下的效率值,無法對效率值進行細化。因此,本文借鑒1984年Charnes和Cooper提出的BCC 模型,同時可以得到不變規模報酬(CRS)下的總體效率值、可變規模報酬(VRS)下的純效率值和規模效率值。另外,考慮到本文研究的是投入效率問題,最終采用的是基于投入角度的DEA 效率評估方法,以尋求既定產出水平下投入要素的最優狀態。

第二階段:Tobit模型回歸分析。將第一階段DEA 分析得到的各項投入冗余變量值Sik分別作為被解釋變量,外部環境變量值Zik作為解釋變量,進行Tobit回歸分析(因為投入冗余變量值Sik≥0,為受限因變量,為保證估計結果的無偏性和一致性,采用Tobit模型更為合適)。回歸模型可表述為:Sik=αi+βiZik+Ui,其中i=1,2,…,j;k=1,2,…,N。Sik為初始DEA 分析中第i個投入冗余值,Zik為外部環境變量值,αi為常數項,βi為待估系數,Ui為誤差項。

第三階段:根據投入冗余擬合值S'ik=αi+βiZik,對初始投入變量進行調整,公式為:X'ik=Xik+{max[S'ik]-S'ik},其中Xik為初始投入變量,X'ik為調整后新的投入變量。

第四階段:由第三階段調整后的各投入變量值代替原始投入變量值,再次運用第一階段的DEA 模型,得到新的效率值,即為剔除了環境和隨機誤差因素影響后的效率,第四階段效率值更能準確地反映各決策單元的實際效率水平。

(二)投入、產出指標選擇

準確評價小型農村金融機構社會效率,選擇合理的投入、產出指標是關鍵。本文在指標選取上借鑒其他學者的做法,并考慮指標數據的可獲得性,最終選擇3項投入指標和2項產出指標。

1.投入指標的選擇。主要選取各地區反映傳統與新型農村金融機構投入情況的3項指標,包括營業網點機構個數(個)、從業人數(人)、資產總額(億元)。

2.產出指標的選擇。主要選取反映各地區農村經濟發展和農民生活水平的2項指標,包括農林牧副漁業增加值(億元)、農村居民消費水平(元)。

3.外部環境指標的選擇。傳統與新型農村金融機構社會效率評價受到外部環境的諸多影響,因此必須在剔除農村金融外部環境下進行研究才更準確。鑒于數據的可獲取性和參考以往研究的指標選擇,本文選取農村農戶固定資產投資額(億元)、農作物播種面積(千公頃)、糧食產量(萬噸)、鄉村人口(萬人)、林業投資(萬元)、鄉村就業人員(萬人)、農業機械動力(萬千瓦)、地區生產總值(億元)8項指標作為外部環境指標。

三、實證分析及結果解釋

本文選取了2016年全國29個省、市、自治區的相關數據進行四階段DEA 相對效率的分析,并且鑒于數據的可獲得性,在樣本中剔除了河南省和西藏自治區。按照模型設定的前提條件,樣本容量大于投入、產出指標的總個數,且具有一定的代表性,因此可以進行模型的設計。

本文數據主要來源Wind數據庫、《中國區域金融運行報告》、中國人民銀行網站和國家統計局網站。

(一)初始DEA效率分析

1.小型農村金融機構整體社會效率分析。分別將各地區小型農村金融機構營業網點個數、從業人數、資產總額作為投入指標,農林牧副漁業增加值、農村居民消費水平作為產出指標,共計58個目標單元納入同一DEA 模型,最終得到效率值(TE)為0.277。可見,小型農村金融機構社會效率水平較低,只有5個地區效率值為1,占全部樣本的8.62%。其中,規模效率(SE)較高,為0.823;純技術效率(PTE)較低,為0.343①TE(technical efficiency)指技術效率,即CRS下的綜合技術效率;PTE(pure technical efficiency)指純技術效率,即VRS下的技術效率;SE(scale efficiency)指規模效率。其中,TE=PTE×SE。。造成小型農村金融機構整體社會效率水平低下的原因主要在于純技術效率的低下:首先,各類金融機構功能重疊現象嚴重,但同時又存在大量的業務“真空地帶”;其次,金融機構“三農”貸款風險較大,貸款評估不到位,呆賬壞賬問題嚴重,內部管理機制不夠完善,且監管效率低下,尤其是現場監管效率低下;再次,“支農支小”草根理念有偏差,資金未能真正服務于“三農”,資金外流現象較為突出;最后,金融服務創新不足,針對性服務欠缺。

從投入冗余來看,資產總額冗余比率最高,為2.341%;營業網點個數冗余比率為1.687%;營業網點從業人數冗余比率最低,為0.195%②資產總額冗余比率、營業網點個數冗余比率、營業網點從業人數冗余比率指各項冗余分別占各項投入的比率,用以說明冗余程度。。可見,各項投入均存在資源浪費問題。

2.傳統與新型農村金融機構社會效率比較分析。比較傳統與新型農村金融機構社會效率可以發現,新型農村金融機構社會效率值0.513,要遠高于傳統農村金融機構社會效率值0.041,對于小型農村金融機構社會效率改進起到了實質性作用。新型農村金融機構雖然起步較晚,但由于其基本延續了發起行成熟的經營理念、管理技術等,取得了一定的支農成效,且其規模效率值為0.829,略高于純技術效率值0.634,比較均衡。相較于新型農村金融機構,傳統農村金融機構規模效率并不低,為0.818,但純技術效率卻僅為0.053。可見,提高傳統農村金融機構效率的關鍵在于純技術效率的提升,尤其是處于主導地位的農村信用社,由于其遺留的不良貸款較多,歷史包袱沉重,再加上產權結構不明晰、組織構架松散,尾大難掉。

從投入冗余來看,傳統農村金融機構從業人員冗余比率最高,高達10.332%,其次是資產總額冗余比率2.362%,最后是營業網點個數冗余比率1.391%;新型農村金融機構卻不同,營業網點個數冗余比率最高,為6.144%,其次是從業人數冗余比率5.327%,最后是資產冗余比率1.879%。從規模報酬變化來看,傳統農村金融機構規模報酬遞增、不變、遞減的省份依次為11個、6個、12個,新型農村金融機構規模報酬遞增、不變、遞減的省份依次為6個、5個、18個。可見,對于新型農村金融機構大多數是規模報酬遞減的,當投入量超過某閾值時,投入反而阻礙了效率值的進一步提升。

3.各地區傳統與新型農村金融機構社會效率比較分析。從地區分布來看,各地區傳統和新型農村金融機構社會效率水平都較為均衡。對于傳統農村金融機構效率,東部地區略高些,為0.051,之后依次為西部地區(0.041)、中部地區(0.030)、東北地區(0.030)。而對于新型農村金融機構效率,也是東部地區最高,為0.575,之后依次為東北地區(0.545)、西部地區(0.480)、中部地區(0.444)。從各省(市、自治區)兩類小型農村金融機構社會效率排序來看,2016年傳統農村金融機構社會效率沒有處于效率前沿面的省份,并以山西(0.012)、廣東(0.019)、浙江(0.021)、四川(0.022)、甘肅(0.024)效率值最低;新型農村金融機構有8個省(市、自治區)處于效率前沿面,依次為北京、上海、海南、湖南、湖北、四川、陜西和新疆,而吉林(0.101)、廣西(0.157)、山西(0.18)、浙江(0.215)、內蒙古(0.218)效率值最低。

(二)Tobit模型分析

分別將各地區小型農村金融機構營業網點個數冗余、從業人數冗余、資產總額冗余作為因變量,各個環境變量作為自變量,得到Tobit回歸結果(表1)。

表1 外部環境對小型農村金融機構投入冗余的影響

模型1—3均是經過多次回歸分析,逐一剔除不顯著性自變量后的最終結果。可以發現,小型農村金融機構投入冗余與糧食產量、鄉村人口、農業機械動力3個環境變量具有顯著相關性,而與農村農戶固定資產投資額、農作物播種面積、林業投資、鄉村就業人員、地區生產總值5個環境變量的相關性并不顯著。

通過3個模型的對比分析可以得出,糧食產量與網點個數冗余、資產總額冗余2項因變量呈負相關關系,說明糧食產量的增加有利于這2項投入冗余的縮減,對小型農村金融機構社會效率的提升具有一定的正向影響,這可能是由于隨著糧食產量的增加,農戶會有更多的收入,對金融機構的依賴性增強,激勵了小型農村金融機構社會效率的提升。鄉村人口與網點個數冗余、從業人數冗余、資產總額冗余3項因變量均呈正相關關系,說明隨著鄉村人口的增加,盲目的擴充機構網點個數、從業人數、資產總額等均是不可取的,這會使小型農村金融機構社會效率大大降低。農業機械動力也與網點個數冗余、從業人數冗余、資產總額冗余3項因變量均存在顯著的相關關系,但不同的是,其與網點個數冗余、資產總額冗余正相關,而與從業人數冗余負相關,說明農業機械動力對小型農村金融機構投入冗余的影響具有雙向性,因此最終對社會效率水平的影響具有不確定性。

(三)四階段DEA結果分析

1.小型農村金融機構社會整體效率分析。通過投入變量調整,得到剔除環境和隨機誤差因素影響后,小型農村金融機構新的效率值為0.441,雖然綜合效率水平依然偏低,但較之以前已經有了較大提高,說明外部環境的影響確實低估了小型農村金融機構整體的社會效率水平。調整后,已有8個地區效率值處于前沿面,占全部樣本的13.79%。規模效率依然較高,為0.844,略有增加;純技術效率雖仍然偏低,為0.494,但增幅相對較大。可見,小型農村金融機構整體社會效率水平被低估的原因主要在于純技術效率被低估。從四階段投入冗余來看,營業網點從業人數冗余改善最明顯,由10.332%下降到0%,實現了最優配置。資產總額冗余比率、營業網點個數冗余比率下降也較為明顯,分別由2.362%下降到0.060%、由1.391%下降到0.038%。

2.傳統與新型農村金融機構社會效率比較分析。傳統農村金融機構社會效率值為0.132,依然遠低于新型農村金融機構社會效率值0.750。并且通過二階段與四階段傳統、新型農村金融機構社會效率比較可以發現,新型農村金融機構社會效率水平提升更為明顯,TE、PTE、SE分別提升0.237、0.179、0.086,而傳統農村金融機構社會效率受環境因素影響相對較弱,其中TE、PTE 分別提升0.091、0.122,SE 則下降0.046,說明新型農村金融機構較之傳統農村金融機構自身優勢更為顯著,尤其具有內生性特點的資金互助社,通過引入大量民間資本,將會使農村金融更為活躍。從投入冗余來看,兩類農村金融機構從業人員均不存在冗余,在數量上實現了最優投入,但從質的角度來看,各地區農村金融機構從業人員整體素質依然不高。新型農村金融機構營業網點個數冗余比率減少為1.259%,資產總額冗余比率減少為1.294%;而傳統農村金融機構則不同,雖然營業網點個數冗余比率有所下降,為0.31%,但資產總額冗余比率卻大幅上升,達到6.308%。可見,四階段DEA 的運用,從總體上優化了投入冗余,可以避免二階段DEA 對投入冗余的過度縮減。從規模報酬變化來看,傳統農村金融機構規模報酬遞增、不變、遞減的省份依次為22個、2個、5個,新型農村金融機構規模報酬遞增、不變、遞減的省份依次為15個、9個、5個,說明大部分省份對于這兩類金融機構投入均有很大的改進空間,不僅在于投入規模的擴大,更在于投入結構的優化。

3.傳統與新型農村金融機構地區社會效率比較分析。從地區分布來看,四階段DEA 效率結果顯示(表2),傳統農村金融機構社會效率仍以東部地區最高(0.192),之后為西部地區(0.115),東北地區(0.087)與中部地區(0.079)效率值較為接近。而對于新型農村金融機構,效率值也是東部地區最高(0.869),之后依次為中部地區(0.739)、西部地區(0.692)、東北地區(0.633)。可見,四階段DEA 的采用,雖然使各地區社會效率水平排序變化較大,但各地區社會效率水平差別依然不大。

表2 二階段與四階段小型農村金融機構社會效率對比

從各省(市、自治區)兩類小型農村金融機構社會效率分別排序來看,四階段DEA 中,傳統農村金融機構社會效率依然沒有處于效率前沿面的省份,山西(0.05)、四川(0.052)、廣東(0.055)、河北(0.063)、山東(0.069)效率值最低;新型農村金融機構處于效率前沿面的省份有所變化,既包括二階段DEA 中處于前沿面的上海、海南、湖南和新疆,又包括山西、內蒙古、云南和江蘇新增省份,共8 個省份,吉林效率值依然最低,為0.228。經過四階段DEA 分析后發現,各省(市、自治區)小型農村金融機構社會效率差距表現出相同趨勢,但傳統農村金融機構社會效率差距更明顯①以小型農村金融機構社會效率均值為分界點,用均值以下省份與均值以上省份之比作為衡量標準:對于傳統農村金融機構,該比值由10∶19擴大到22∶7;對于新型農村金融機構,該比值由11∶18擴大到15∶14。。

四、結論及建議

(一)研究結論

1.從小型農村金融機構整體社會效率來看,效率值偏低,雖然剔除環境及誤差因素后有所改善,但效率水平仍未達到0.5,尤其以純技術效率低下為主,說明其自身發展仍存在很多問題。從小型農村金融機構冗余情況來看,采用四階段DEA 分析方法后,所有地區營業網點從業人數冗余已不存在,但大部分地區資產總額投入、營業網點個數投入仍存在不同程度上的浪費問題,最終導致產出不足。從規模報酬變化來看,63.8%的小型農村金融機構呈現出規模報酬遞增規律,說明其擴大整體投入規模更有利于整體效率水平的提升。

2.新型農村金融機構對整體小型農村金融主體社會效率具有明顯的改進功效,且剔除環境及誤差因素后該現象依然存在。傳統農村金融機構較之新型農村金融機構社會效率受環境因素影響相對較弱。通過Tobit模型回歸分析,可以得出,糧食產量與網點個數冗余、資產總額冗余負相關;鄉村人口與網點個數冗余、從業人數冗余、資產總額冗余正相關;值得注意的是,農業機械動力對投入冗余的影響具有雙向性:與網點個數冗余、資產總額冗余正相關,與從業人數冗余負相關。且四階段DEA 效率分析結果顯示,新型農村金融機構較之傳統農村金融機構社會效率更高。

3.從東、中、西、東北四個地區分布差距來看,通過四階段DEA 效率分析,雖然各地區效率水平排序有所變化,但各地區效率水平依然較為均衡。從各省(市、自治區)社會效率差距來看,傳統農村金融機構社會效率差距較之新型農村金融機構社會效率差距更大些。

(二)改進小型農村金融機構社會效率的政策建議

1.不斷改進純技術效率是提升小型農村金融機構社會效率的關鍵。提升小型農村金融機構純技術效率水平,一方面可以借鑒大型商業銀行先進技術和經營理念,加大APP、自助設備等的利用率,簡化業務流程,優化審批制度,并結合農村自身發展需求,提高業務研發和創新能力,重點發展其核心業務,將一些低附加值、高技術含量業務外包出去。另一方面,不同類型小型農村金融機構之間應打造錯位競爭模式,互補共榮和諧發展。由于新型農村金融機構與傳統農村金融機構,特別是農村信用社實力相差懸殊,因此新型農村金融機構要盡量避免與傳統小型農村金融機構開展規模競爭和客戶爭奪,而應充分利用其熟悉農村金融市場的優勢,規避逆向選擇和道德風險,樹立草根金融服務理念,將業務深入至村、鎮基層,尤其是貧困農戶和小微企業,可將貸款服務細分,根據農民對資金的需求設立脫貧貸款、致富貸款、生產性貸款等。

2.繼續加大新型農村金融機構培育的同時,彌補傳統農村金融機構短板。在農村特有的外部環境影響下,提升小型農村金融機構社會效率,應分別從兩類小型農村金融機構入手:第一,由于新型農村金融機構較之傳統農村金融機構社會效率更高,應繼續加大新型農村金融機構的培育,加強民間資本的引入,鼓勵民營企業、信托投資公司、證券保險類機構,甚至是當地整個社會網絡資本的參與,彌補其后續發展資金不足的問題。另外,政府可進一步針對性實施稅收優惠政策,重點對涉農貸款達到一定比例的新型金融機構給予營業稅、所得稅減免,并允許其購買農業發展銀行的支農債券,同時鼓勵保險公司與新型農村金融機構合作,承保農戶履約保證保險。第二,傳統農村金融機構社會效率比較低下,應不斷彌補傳統農村金融機構短板,以提升對小型農村金融機構整體社會效率的貢獻度。首先,甩掉歷史包袱,合理處理呆賬壞賬,開展關系型借貸,例如農戶聯保、龍頭企業擔保等,優化貸款結構;其次,明晰產權關系,科學設置股權,科學界定集體股和員工股,平衡所有者與經營者權利與責任;最后,提高政府參與的有效性,合理運用財政杠桿,加大支農力度,使農民擺脫貸款“財政兜底”的固有觀念,可以借鑒農產品物流金融模式,產生新的利潤增長點。

3.不同省份小型農村金融機構實施差別化發展路徑。第一,對于小型農村金融機構社會效率較低的省份,多表現出了資產總額與營業網點個數的冗余,存在資源的浪費,適當減少資產投入、壓縮營業網點個數有利于小型農村金融機構社會效率的提升。除此之外,還應不斷完善退出機制,允許破產,減少政府的過度干預,消除政府的隱性擔保問題,使其真正成為產權明晰、自主經營、自負盈虧的金融機構。第二,對于社會效率較高的省份,多處于規模報酬遞增階段,因此有必要繼續加大整體投入規模,但應強調的是資產總額、營業網點個數、營業網點從業人數之間應具有合理的投入配置關系。除此之外,還應不斷完善準入機制,一方面鼓勵不同類型資本的引入,另一方面要防止投機性資本流入農村金融市場,要嚴格按照各類機構的設立條件審批,篩選出真正定位于“三農”的金融機構。第三,轉換同城與異地的概念,各類監管機構之間應協調合作,加快信息網絡、信用評級體系建設,以確保信息獲取的完整性、準確性和及時性,努力做好風險預警工作。