我國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系運行效率評價

摘" "要：為加快構(gòu)建財政金融協(xié)同支農(nóng)機(jī)制，有效緩解農(nóng)業(yè)融資難、融資貴問題，2015年以來我國通過財政資本金注入方式支持33個省（自治區(qū)、直轄市、計劃單列市）建立省級農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)，推動形成覆蓋全國的政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系。本文運用三階段DEA模型和Malmquist指數(shù)分析法，分別從靜態(tài)和動態(tài)兩個層面測度2019—2022年我國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系運行效率。結(jié)果表明：（1）隨機(jī)誤差因素與外部環(huán)境因素的影響會導(dǎo)致體系運行效率值偏低，其中農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的增加和財政農(nóng)林水事務(wù)支出的降低對體系運行效率有促進(jìn)作用。（2）調(diào)整后體系綜合技術(shù)效率較高，但只有兩省處于效率前沿面上，有15省低于體系均值0.902，最低的湖南省效率值只有0.65。（3）從全要素生產(chǎn)率指數(shù)來看，體系效率先升后降，技術(shù)和創(chuàng)新成為影響體系運行效率的主要因素。因此，推動區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、創(chuàng)新運作模式、防控業(yè)務(wù)風(fēng)險是提高體系運行效率的重要途徑。

關(guān)鍵詞：政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保；三階段DEA模型；Malmquist指數(shù)；效率

中圖分類號：F832" "文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A" 文章編號：1674-2265（2024）06-0039-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.06.004

一、引言與文獻(xiàn)綜述

農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民問題是關(guān)系國計民生的根本性問題，而融資難、融資貴是制約“三農(nóng)”發(fā)展的關(guān)鍵性難題。由于缺乏正規(guī)的會計核算制度和完整的信息披露，商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)難以了解農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體真實的經(jīng)營情況和償債能力，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體和金融機(jī)構(gòu)之間存在信息不對稱，金融機(jī)構(gòu)面臨逆向選擇和道德風(fēng)險，提供信貸支持的意愿較低，農(nóng)村信貸市場出現(xiàn)失靈。與此同時，農(nóng)

業(yè)生產(chǎn)具有弱質(zhì)性特點，面臨自然風(fēng)險和市場風(fēng)險，加上收益率不高，導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)通常會要求農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體提供足額抵質(zhì)押來降低信貸風(fēng)險。然而，農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體所擁有的財產(chǎn)大都是生產(chǎn)工具、農(nóng)產(chǎn)品等，缺乏金融機(jī)構(gòu)認(rèn)可的抵押物，影響了貸款可得性，進(jìn)一步加劇了農(nóng)村金融市場供需矛盾。

農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保是破解農(nóng)村金融供需雙方信息不對稱問題的重要手段，通過擔(dān)保增信，農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體能夠滿足商業(yè)銀行設(shè)置的信貸門檻，獲得金融支持，實現(xiàn)財政金融協(xié)同支農(nóng)的目的。作為財政支農(nóng)的創(chuàng)新方式和重要舉措，我國高度重視政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系建設(shè)，多次在中央一號文件中進(jìn)行了強(qiáng)調(diào)①。自2015年以來，中央和省級財政通過資本金注入的方式，推動建立了“國家農(nóng)擔(dān)公司+省級農(nóng)擔(dān)公司+市縣分支機(jī)構(gòu)”的全國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系②，并通過財政補助、風(fēng)險補償?shù)却胧┲С制浒l(fā)展。國家農(nóng)擔(dān)公司統(tǒng)計月報顯示，截至2023年末，我國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系累計擔(dān)保項目398.49萬個，擔(dān)保金額1.31萬億元；在保項目114.91萬個，在保金額3956.25億元；注冊資本金放大倍數(shù)5.97倍，有效發(fā)揮了財政資金政策效應(yīng)，政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系已逐漸成為助力鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興、鞏固拓展脫貧攻堅成果的重要抓手。同時，政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系一定程度上解決了農(nóng)業(yè)融資貴問題，2023年體系新增擔(dān)保項目平均擔(dān)保費率0.48%，平均貸款利率4.76%，平均綜合融資成本5.24%，遠(yuǎn)低于財政部政策文件要求的8%以內(nèi)。我國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系發(fā)展初見成效，但各地發(fā)展不平衡的問題較為突出。2023年末，注冊資本金放大倍數(shù)最高的山東達(dá)到11.32倍，最低的河北只有2.01倍；體系累計代償率為1.3%，最高的天津達(dá)到3.26%，最低的山東只有0.35%。機(jī)構(gòu)和人員投入方面，各地也存在較大差別。雖然財政部建立了對各地農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保的績效考核指標(biāo)，但只是分項指標(biāo)得分的簡單加總，無法衡量各地的運行效率，也無法確定財政資金投入是否實現(xiàn)了資源配置效率最大化。

國內(nèi)外不少學(xué)者圍繞農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系運行效率進(jìn)行了研究。Riding和Haines（2001）[1]通過構(gòu)建模型，從成本收益角度對加拿大3000戶接受小企業(yè)貸款管理局（SBLA）貸款項目的農(nóng)戶開展分析，結(jié)果顯示擔(dān)保在促進(jìn)就業(yè)方面效率明顯。Ong等（2003）[2]運用DEA方法，將固定資產(chǎn)、經(jīng)營費用等作為投入指標(biāo)，將擔(dān)保貸款額作為產(chǎn)出指標(biāo)，對馬來西亞信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)運行效率進(jìn)行研究，結(jié)果顯示綜合技術(shù)效率水平相對較低。崔曉玲和鐘田麗（2010）[3]運用財務(wù)績效分析法，從投入和產(chǎn)出兩個維度研究擔(dān)保機(jī)構(gòu)的運行效率。黃慶安（2011）[4]對福建省50家農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)運行效率進(jìn)行測算，結(jié)果顯示平均運行效率為0.607。孟光輝等（2022）[5]采用三階段DEA模型對2020年我國33家省級農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)運行效率進(jìn)行測度，顯示整體運行效率為0.7。石寶峰等（2023）[6]對我國33家省級農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)2018—2021年的運行效率進(jìn)行測度，結(jié)果顯示綜合技術(shù)效率均值為0.956，但地區(qū)差異顯著。

綜上，關(guān)于農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)運行效率的諸多成果為本文研究奠定了較好的理論基礎(chǔ)。與財務(wù)績效分析法、成本收益分析法等相比，DEA方法具有不需要事前主觀假設(shè)指標(biāo)權(quán)重、指標(biāo)選取能避免量綱和數(shù)量級不一致等優(yōu)勢，但局限于靜態(tài)分析，無法動態(tài)分析年度間的效率變化情況，一定程度上影響了實證分析結(jié)果。因此，本文從投入產(chǎn)出角度，在三階段DEA分析基礎(chǔ)上，進(jìn)一步運用Malmquist指數(shù)分析法，對運行效率情況進(jìn)行動態(tài)變化趨勢分析，彌補三階段DEA模型靜態(tài)分析的短板，更加全面系統(tǒng)地評價我國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系運行效率，并提出優(yōu)化建議，為進(jìn)一步實現(xiàn)財政支農(nóng)資金“四兩撥千斤”的導(dǎo)向功能，引導(dǎo)更多金融資源投向鄉(xiāng)村振興領(lǐng)域，促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)高效、鄉(xiāng)村宜居宜業(yè)、農(nóng)民富裕富足提供參考。

二、我國提升政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系運行效率的實踐

20世紀(jì)90年代，我國開始在信貸市場引入融資擔(dān)保工具，通過推動設(shè)立融資擔(dān)保機(jī)構(gòu)來解決中小企業(yè)和“三農(nóng)”融資難問題。2004年中央一號文件首次提出“有條件的地方可設(shè)立農(nóng)業(yè)擔(dān)保機(jī)構(gòu)，鼓勵現(xiàn)有商業(yè)性擔(dān)保機(jī)構(gòu)開展農(nóng)村擔(dān)保業(yè)務(wù)”。在國家政策導(dǎo)向下，地方層面逐步形成政策性、互助性和商業(yè)性農(nóng)業(yè)擔(dān)保機(jī)構(gòu)共同發(fā)展的格局。但在運行過程中，商業(yè)性擔(dān)保機(jī)構(gòu)以實現(xiàn)利潤最大化為目標(biāo)，支農(nóng)意愿不強(qiáng)。而政策性機(jī)構(gòu)由于缺乏政府補償機(jī)制，出現(xiàn)偏離支農(nóng)主業(yè)、資本金不足、代償風(fēng)險較高等問題（雷曜等，2021）[7]，運行效率低下甚至陷入“倒閉潮”。與此同時，隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的變化，農(nóng)業(yè)“三項補貼”政策出現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減問題，政策的指向性、精準(zhǔn)性逐步減弱（侯石安，2013）[8]，難以滿足農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體需求。因此，2015年我國開始轉(zhuǎn)變財政支農(nóng)方式，中央財政將農(nóng)業(yè)“三項補貼”中的部分資金作為資本金投入，支持33個省（自治區(qū)、直轄市、計劃單列市，以下簡稱省份）建立政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系。同時，針對擔(dān)保機(jī)構(gòu)投入不足、代償風(fēng)險較高、業(yè)務(wù)規(guī)模偏小等原因?qū)е逻\行效率不高的問題，中央和各省份實施了動態(tài)補充資本金、健全服務(wù)網(wǎng)絡(luò)、明確主責(zé)主業(yè)、出臺財政支持政策等一系列舉措，支持政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系提高運行效率。

（一）建立注冊資本金動態(tài)補充機(jī)制

政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系與其他擔(dān)保機(jī)構(gòu)最顯著的區(qū)別是注冊資本金主要來源于中央財政資金。2015年，我國明確將農(nóng)業(yè)“三項補貼”中20%的農(nóng)資綜合補貼存量資金，加上種糧大戶補貼試點資金和農(nóng)業(yè)“三項補貼”增量資金，主要用于支持各地尤其是糧食主產(chǎn)省份建立農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系。在此基礎(chǔ)上，各省份也運用本級財政資金為省級農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保公司注資。在中央和省級層面的支持下，政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系注冊資本金規(guī)模由2016年末的346.95億元增加到2023年末的663.23億元（見表1），增長91.16%。其中，中央支持糧食適度規(guī)模經(jīng)營資金536.37億元，地方財政出資116.02億元，非財政出資10.84億元，占比分別為80.87%、17.49%、1.63%。資本金動態(tài)補充機(jī)制增強(qiáng)了政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系的擔(dān)保能力，為進(jìn)一步做大業(yè)務(wù)規(guī)模提供了信用支撐。

（二）推動擔(dān)保服務(wù)網(wǎng)絡(luò)體系建設(shè)

為建成上下聯(lián)動、緊密可控的農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)體系，加快政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保實施，在財政部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部等的推動下，全國33個省份依據(jù)垂直化、短鏈化原則，在市縣級設(shè)立政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保分支機(jī)構(gòu)，并優(yōu)先覆蓋產(chǎn)糧大縣、農(nóng)業(yè)大縣。從機(jī)構(gòu)數(shù)量來看，截至2023年末，共設(shè)立有專職人員的市、縣級分支機(jī)構(gòu)1154個（見圖1），較2018年增加606個。同時，探索與地方政府合作設(shè)立辦事處，由當(dāng)?shù)卣畯呢斦⑥r(nóng)業(yè)等部門及金融機(jī)構(gòu)選派人員到辦事處開展農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保工作，截至2023年末，政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系共有無專職人員分支機(jī)構(gòu)386家。從人員數(shù)量來看，政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系內(nèi)專職人員數(shù)量由2018年末的1499人增加至2023年末的4184人（見圖1），其中省級本部專職人員數(shù)量為1529人，市縣級分支機(jī)構(gòu)專職人員數(shù)量為2655人，占比為63.5%。

（三）明確農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保主責(zé)主業(yè)

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)運行效率不高的重要原因是聚焦主業(yè)不足，部分機(jī)構(gòu)為追求經(jīng)濟(jì)利益盲目擴(kuò)大業(yè)務(wù)范圍，甚至違規(guī)運用資本金和保證金從事高風(fēng)險投資，不僅導(dǎo)致支農(nóng)政策效果沒有發(fā)揮，而且增加了代償風(fēng)險。因此，2017年財政部等三部委印發(fā)《關(guān)于做好全國農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保工作的通知》（財農(nóng)〔2017〕40號），明確政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)服務(wù)范圍為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)直接相關(guān)的產(chǎn)業(yè)融合項目，不允許開展非農(nóng)業(yè)務(wù)。同時，明確省級農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)加強(qiáng)自身能力建設(shè)，與金融機(jī)構(gòu)、各級農(nóng)業(yè)部門和基層政府深度合作，將做大10～300萬元的政策性業(yè)務(wù)規(guī)模作為核心任務(wù)，由財政部對各省農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保工作開展績效評價，根據(jù)政策性業(yè)務(wù)規(guī)模等指標(biāo)兌現(xiàn)中央財政支持資金。

（四）出臺一系列財政支持政策

2015年財政部等三部委印發(fā)《關(guān)于財政支持建立農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系的指導(dǎo)意見》（財農(nóng)〔2015〕121號），明確財政出臺政策支持政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系做大擔(dān)保業(yè)務(wù)。2018年和2019年中央一號文件分別提出“切實發(fā)揮全國農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系作用，通過財政擔(dān)保費率補助和以獎代補等，加大對新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體支持力度”和“健全農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保費率補助和以獎代補機(jī)制，研究制定擔(dān)保機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)考核的具體辦法，加快做大擔(dān)保規(guī)模”等具體要求。2020年財政部等四部委印發(fā)《關(guān)于進(jìn)一步做好全國農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保工作的通知》（財農(nóng)〔2020〕15號），明確中央財政對政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保業(yè)務(wù)實行擔(dān)保費用補助和業(yè)務(wù)獎補，分別按不超過政策性業(yè)務(wù)規(guī)模的1.5%和1%測算。在財政部的指導(dǎo)和推動下，33個省份出臺了一系列支持農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系發(fā)展的財政政策措施。一方面，實行“一補一獎”政策。參照中央財政對各省市的“一補一獎”標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合實際出臺了擔(dān)保費補助和業(yè)務(wù)獎補政策。根據(jù)政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保業(yè)務(wù)規(guī)模實施補助和獎補，有助于調(diào)動農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)做大業(yè)務(wù)規(guī)模的積極性。另一方面，實行風(fēng)險補償機(jī)制。有的省份出臺了代償補償政策，如廣西按代償率不超過1%、1%～3%，分別給予代償金額20%、10%的補償；也有的省出臺了風(fēng)險救助政策，如吉林按照在保余額的10%預(yù)提撥付系統(tǒng)風(fēng)險準(zhǔn)備金。通過風(fēng)險補償，避免農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)因過度擔(dān)憂擔(dān)保代償風(fēng)險而不敢開展政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保業(yè)務(wù)的問題。

在中央和省級層面大力推動下，我國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系的擔(dān)保業(yè)務(wù)規(guī)模、風(fēng)險控制水平都得到較大提升。截至2023年末，從年度新增擔(dān)保情況來看，擔(dān)保規(guī)模由2016年的175.84億元增長到3151.22億元，年均增長51.03%；擔(dān)保戶數(shù)由2016年的4.1萬個增加到85.83萬個，年均增長54.42%；政策性業(yè)務(wù)占比由2018年末的78.88%提高到97.32%，增長了18.44個百分點，遠(yuǎn)高于“不低于70%”的政策要求。從擔(dān)保代償情況來看，2015—2023年政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系內(nèi)33家農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)累計發(fā)生代償項目數(shù)31147個，代償金額120.62億元，累計代償率1.3%。從年度代償率③來看，總體呈下降趨勢，由2017年的1.7%降至2023年的1.2%，且明顯低于融資擔(dān)保行業(yè)代償率（見圖2），撥備覆蓋率超過200%，遠(yuǎn)高于融資擔(dān)保行業(yè)86%的撥備覆蓋率水平，總體來看能夠應(yīng)對各類突發(fā)應(yīng)急風(fēng)險或長周期經(jīng)濟(jì)下行風(fēng)險影響。

三、評價模型與指標(biāo)選取

（一）三階段DEA模型

DEA模型最早由運籌學(xué)家Charnes等（1978）[9]提出，是評價具有多個投入和產(chǎn)出的決策單元之間相對有效性的方法。根據(jù)評價對象規(guī)模報酬是否可變，DEA模型分為CCR模型（規(guī)模報酬不變）和BCC模型（規(guī)模報酬可變）。為解決傳統(tǒng)DEA模型未考慮外部環(huán)境和隨機(jī)干擾因素導(dǎo)致評價結(jié)果準(zhǔn)確性不足的問題，F(xiàn)ried等（2002）[10]提出了三階段DEA模型，通過隨機(jī)前沿分析（SFA）方法，剔除外部環(huán)境和隨機(jī)干擾因素對效率的影響。三階段DEA模型具體操作如下：

1. 第一階段：運用投入導(dǎo)向型BCC模型分析初始效率。BCC模型分為投入導(dǎo)向型和產(chǎn)出導(dǎo)向型。就我國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系運行效率評價來看，投入變量是決策的基本變量，較容易控制，因此，選擇投入導(dǎo)向型BCC模型來測算初始效率。假設(shè)有[n]個決策單元，每個決策單元[j]有[m]個投入要素（[i]=1，2，…，[m]）和[k]個產(chǎn)出要素（[r]=1，2，…[k]），則模型為：

[minθj-εi=1ms-ij+r=1ks+rj]

[s.t.j=1nλjxij=θnxij-s-ij，i=1，2，…，mj=1nλjyrj=yrj+s+rj，r=1，2，…，kj=1nλj=1λj≥0，s-in≥0，s+rj≥0，j=1，2，…，n]" "（1）

其中，[θj]為第[j]個決策單元的技術(shù)效率，[s-ij]和[s+rj]為投入和產(chǎn)出松弛變量，[ε]為非阿基米德無窮小。[xij]和[yrj]分別為投入要素和產(chǎn)出要素，[λj]表示權(quán)重。

2. 第二階段：運用SFA模型，對松弛變量[s-ij]進(jìn)行分解，剔除環(huán)境因素和隨機(jī)干擾因素對效率的影響。模型為：

[s-ij=fi（Zj;βi）+νij+uij]" "（2）

其中，[Zj]是環(huán)境變量，[βi]是環(huán)境變量系數(shù)，[vij]是隨機(jī)干擾項，服從正態(tài)分布N（0，[σ2vi]）；[uij]是管理無效率，服從截斷正態(tài)分布[N+]（[ui]，[σ2ui]）；[vij]與[uij]獨立且不相關(guān)。

參考陳巍巍（2014）[11]的思路，對隨機(jī)干擾項和管理無效率進(jìn)行分離，利用調(diào)整公式將所有決策單元調(diào)整到相同的外部環(huán)境中，調(diào)整公式為：

[x*ij=xij+[max（f（Zj;βi^））-f（Zj;βi^）]+[max（vij）-vij]]" "（3）

其中，[x*ij]表示第[j]個決策單元經(jīng)調(diào)整后的第[i]項投入要素的投入值；[[max（f（Zj;βi^））-f（Zj;βi^）]]表示調(diào)整后的同等外部環(huán)境；[[max（vij）-vij]]表示調(diào)整后的同等運氣水平。

3.第三階段：運用BCC模型和調(diào)整后的投入要素[x*ij]進(jìn)行效率測度。

（二）Malmquist指數(shù)模型

三階段DEA模型在測算效率時，由于不同時期數(shù)據(jù)包絡(luò)面不同，只能對決策單元進(jìn)行橫向比較，無法進(jìn)行跨期縱向比較。因此，本文進(jìn)一步采用Malmquist指數(shù)模型對2019—2022年我國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系運行效率進(jìn)行動態(tài)分析。數(shù)學(xué)公式如下：

[TFPch=Effch×Techch=Dt+1cj（xt+1i，yt+1r）Dtcj（xti，ytr）×Dtcj（xt+1i，yt+1r）Dt+1cj（xt+1i，yt+1r）×Dtcj（xti，ytr）Dt+1cj（xti，ytr）] （4）

其中：

[Effch=Dt+1j（xt+1i，yt+1r）Dtj（xti，ytr）]" "（5）

[Techch=Dtj（xt+1i，yt+1r）Dt+1j（xt+1i，yt+1r）×Dtj（xti，ytr）Dt+1j（xti，ytr）]" "（6）

[Effch=Pech×Sech=Dt+1vj（xt+1i，yt+1r）Dtvj（xti，ytr）×Dtvj（xti，ytr）Dt+1vj（xti，ytr）Dtvj（xt+1i，yt+1r）Dt+1vj（xt+1i，yt+1r）]" （7）

其中，[xti]和[ytr]分別表示[t]期第[i]個投入要素和第[r]個產(chǎn)出要素，[Dtvj（xti，ytr）]表示規(guī)模報酬可變條件下[t]期決策單元[j]的距離函數(shù)，[Dtcj（xti，ytr）]表示規(guī)模報酬不變條件下[t]期決策單元[j]的距離函數(shù)。[TFPch]為全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)，可以分解為技術(shù)效率指數(shù)（[Effch]）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（[Techch]），技術(shù)效率指數(shù)又可以分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)（[Pech]）和規(guī)模效率變化指數(shù)（[Sech]）。

（三）指標(biāo)選取

本文結(jié)合我國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系運行情況，在考慮數(shù)據(jù)可得性和準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上，參考徐攀和李玉雙（2022）[12]、孟光輝等（2022）[5]的研究，選取如下投入、產(chǎn)出和環(huán)境因素指標(biāo)。

1. 投入指標(biāo)。包括注冊資本金、分支機(jī)構(gòu)和專職人員數(shù)量。注冊資本金不僅是農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)最主要的投入，也是擔(dān)保能力和信譽的重要體現(xiàn)，因此，選擇注冊資本作為投入指標(biāo)。另外，為保障業(yè)務(wù)開展和防控風(fēng)險，省級農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)需要匹配一定數(shù)量的分支機(jī)構(gòu)和人員，這也是衡量投入的重要因素。

2.產(chǎn)出指標(biāo)。包括新增擔(dān)保金額、項目數(shù)、政策性業(yè)務(wù)占比和擔(dān)保代償情況。新增擔(dān)保金額、項目數(shù)、政策性業(yè)務(wù)占比三個指標(biāo)反映農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保政策效應(yīng)發(fā)揮情況，是正向產(chǎn)出指標(biāo)。擔(dān)保代償情況則是反向產(chǎn)出指標(biāo)，因此，采用減法一致化方法（徐林明和李美娟，2020）[13]，對代償率進(jìn)行正向化處理，用“1－代償率”表示擔(dān)保代償情況。文學(xué)舟和許高銘（2021）[14]還從社會效益角度選取了擔(dān)保對象的利稅、就業(yè)等指標(biāo)，但難以確定這些指標(biāo)的增長到底是由擔(dān)保帶來的還是其他支農(nóng)政策促進(jìn)發(fā)展實現(xiàn)的，因此，本文未將其納入指標(biāo)體系。

3.環(huán)境因素指標(biāo)。基于發(fā)展基礎(chǔ)、市場需求、政府支持、銀行意愿四個方面，分別選取成立年限、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、地區(qū)財政農(nóng)林水事務(wù)支出和商業(yè)銀行存貸比作為環(huán)境因素指標(biāo)。

（四）數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計

由于我國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系建立時間較短，33家省級農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)的最晚成立時間為2017年12月，2018年大多處于體系搭建和業(yè)務(wù)探索階段，2019年才進(jìn)入規(guī)范運營階段，因此，選擇2019—2022年33家省級機(jī)構(gòu)運營數(shù)據(jù)開展效率評價。投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)通過國家農(nóng)擔(dān)公司統(tǒng)計月報獲得，環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù)通過各年度《中國統(tǒng)計年鑒》、各省市統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報、中國人民銀行官網(wǎng)、各省年度金融運行報告以及萬得數(shù)據(jù)庫獲取。各指標(biāo)的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。

四、實證分析

（一）三階段DEA靜態(tài)效率分析

1. 第一階段：DEA效率測算結(jié)果。運用Deap2.1軟件進(jìn)行測算，結(jié)果如表3所示，我國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系綜合技術(shù)效率均值為0.638，純技術(shù)效率均值為0.773，規(guī)模效率均值為0.846，均未達(dá)到完全有效，還存在較大的增長和改善空間。從各省份來看，貴州和廈門綜合技術(shù)效率為1，處于效率前沿面，新疆、陜西、河南、浙江、山東綜合技術(shù)效率高于0.8，內(nèi)蒙古、山西、重慶、天津、大連、河北、湖南綜合技術(shù)效率低于0.5。

2.第二階段：SFA回歸分析。運用Frontier4.1軟件分析成立年限、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、地區(qū)財政農(nóng)林水事務(wù)支出、地區(qū)存貸比等環(huán)境變量對投入松弛變量的影響（見表4）。結(jié)果顯示，資本金、專職員工數(shù)量、分支機(jī)構(gòu)數(shù)量松弛變量對應(yīng)的LR單邊檢驗顯著性水平分別為1%、5%和10%，說明SFA回歸結(jié)果有效。松弛變量對應(yīng)的[σ2]和[γ]顯著性水平均為1%，說明環(huán)境因素和隨機(jī)誤差因素均對投入松弛變量產(chǎn)生影響。

（1）成立年限。該變量與資本金和專職員工數(shù)量松弛變量的回歸系數(shù)為負(fù)值，且通過10%的顯著性水平檢驗，與分支機(jī)構(gòu)數(shù)量松弛變量的回歸系數(shù)為正值。這表明隨著成立年限的增加，通過業(yè)務(wù)規(guī)模的穩(wěn)步增長和員工專業(yè)技能的提升，能降低投入冗余。與此同時，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型等手段以及產(chǎn)業(yè)鏈、產(chǎn)業(yè)集群批量獲客等方式，分支機(jī)構(gòu)設(shè)置較多的省份容易出現(xiàn)投入冗余，這與當(dāng)前一些銀行壓縮基層網(wǎng)點有相似之處。（2）農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值。該變量與資本金、專職人員數(shù)量、分支機(jī)構(gòu)數(shù)量松弛變量的回歸系數(shù)均為負(fù)值，且至少在5%的顯著性水平上顯著。這表明農(nóng)業(yè)較為發(fā)達(dá)的地區(qū)，融資需求較大，有助于農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保業(yè)務(wù)開展，減少投入冗余。（3）財政農(nóng)林水事務(wù)支出。該變量與資本金、專職人員數(shù)量、分支機(jī)構(gòu)數(shù)量松弛變量的回歸系數(shù)均為正值，且至少在5%的顯著性水平上顯著。這表明農(nóng)林水事務(wù)支出水平越高，農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體能夠享受到的優(yōu)惠政策越多，對農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保需求產(chǎn)生替代效應(yīng)，導(dǎo)致投入冗余。（4）地區(qū)存貸比。該變量與資本金、專職人員數(shù)量、分支機(jī)構(gòu)數(shù)量松弛變量的回歸系數(shù)均為負(fù)值，且與資本金投入松弛變量的回歸系數(shù)在10%的顯著性水平上顯著。這表明，存貸比較低的地區(qū)，銀行通過農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保增加金融供給的意愿較強(qiáng)，有助于擔(dān)保機(jī)構(gòu)做大業(yè)務(wù)規(guī)模，降低投入變量的冗余程度。

3. 第三階段：調(diào)整后的DEA效率測算結(jié)果。根據(jù)第二階段回歸結(jié)果，將調(diào)整后的投入值與初始產(chǎn)出值代入模型中，重新測算我國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系運行效率（見表5）。剔除外部因素影響后，體系綜合技術(shù)效率均值由0.638提高到0.902，純技術(shù)效率均值由0.773提高到0.932，規(guī)模效率均值由0.846提高到0.968，說明環(huán)境因素對體系運行效率影響較大。從各省份調(diào)整后的情況看，綜合技術(shù)效率只有貴州和廈門處于前沿面上，有15個省份低于體系均值，后三位由調(diào)整前的大連（0.325）、河北（0.312）、湖南（0.310）變?yōu)樵颇希?.804）、重慶（0.700）、湖南（0.650），均是由純技術(shù)效率偏低導(dǎo)致。純技術(shù)效率為1的省份有8個，有15個低于體系均值，后三位由調(diào)整前的重慶（0.415）、天津（0.357）、湖南（0.320）變?yōu)閺V西（0.828）、重慶（0.705）、湖南（0.655），主要原因是2022年代償率都較高，分別為3.43%、2.97%、2.14%。規(guī)模效率為1的省份有3個，有12個低于體系均值，后三位由調(diào)整前的內(nèi)蒙古（0.531）、河北（0.498）、大連（0.332）變成遼寧（0.909）、山東（0.857）、四川（0.856），主要原因是其資本金、專職人員和分支機(jī)構(gòu)數(shù)量較多，但個別年度新增擔(dān)保業(yè)務(wù)規(guī)模和項目數(shù)偏少。

（二）Malmquist指數(shù)動態(tài)分析

在三階段DEA分析基礎(chǔ)上，運用Malmquist指數(shù)模型，進(jìn)一步測度決策單元時間序列上的動態(tài)效率變化情況（見表6）。

1. 體系運行效率的整體分析。從表6中可以看出，2019—2022年我國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)均值為1.001，2019—2020年、2020—2021年分別增長1.4%、13%，2021—2022年下降14.1%，說明體系運行效率尚不穩(wěn)定。其中，技術(shù)效率變化指數(shù)均值為0.978，2019—2020年增長9.8%，2020—2021年、2021—2022年分別下降1.7%、14.8%，說明體系技術(shù)效率處于下降趨勢。技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)均值為1.022，2019—2020年下降8.8%，2020—2021年、2021—2022年分別增長15%和0.5%，雖然呈上升趨勢，但體系在技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新方面的速度有所放緩。

進(jìn)一步將技術(shù)效率變化指數(shù)分解，可以看出純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)走勢與技術(shù)效率變化指數(shù)一致，呈下行趨勢。其中，純技術(shù)效率變化指數(shù)均值為0.971，2019—2020年增長4.8%，2020—2021年、2021—2022年分別下降2.2%、11.5%，是導(dǎo)致技術(shù)效率下降的主要因素，說明體系風(fēng)險管理水平需要進(jìn)一步提高。規(guī)模效率均值為1.007，2019—2020年、2020—2021年分別增長5.1%、0.7%，2021—2022年下降3.6%，說明體系規(guī)模效率出現(xiàn)下降趨勢，需要進(jìn)一步擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模。

2. 區(qū)域運行效率分析。從表7中可以看出，2019—2022年間，山東、黑龍江、貴州、河南、遼寧、陜西和吉林7個省份全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)均值超過1，其余26個省份低于1，最低的重慶只有0.819。這說明大多數(shù)地區(qū)農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保運行效率不夠理想，需要進(jìn)一步優(yōu)化提升。其中，山東、黑龍江、遼寧、寧夏、海南、陜西、寧波、青島8個省份技術(shù)效率變化指數(shù)超過1，貴州、浙江、廈門等于1，其余22個省份低于1，最低的湖南只有0.811，技術(shù)效率不高是影響運行效率的主要因素。在技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)方面，有18個省份高于1，說明大部分省份一定程度上實現(xiàn)了技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新。

進(jìn)一步將各省份技術(shù)效率變化指數(shù)進(jìn)行分解。2019—2022年間，純技術(shù)效率變化指數(shù)均值超過1的地區(qū)有6個，分別為黑龍江、四川、寧夏、陜西、吉林、河北，其中黑龍江增長幅度最大，達(dá)到16%，17個省份均值小于1，湖南最低，只有0.814。規(guī)模效率變化指數(shù)均值超過1的地區(qū)有14個，其中山東增長幅度最大，達(dá)到44.8%，有15個省份均值小于1，河北最低，為0.929。由此可見，各地區(qū)在考察期內(nèi)規(guī)模效率相對較高，影響綜合技術(shù)效率的主要因素是純技術(shù)效率，說明大部分地區(qū)需要進(jìn)一步提升管理能力。

五、研究結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

本文運用三階段DEA—Malmquist指數(shù)模型，對2019—2022年我國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系運行效率進(jìn)行了靜態(tài)和動態(tài)評價，主要結(jié)論如下：

1. 從靜態(tài)分析結(jié)果看，第一，第三階段測算出的絕大多數(shù)地區(qū)運行效率高于第一階段測算結(jié)果，說明外部環(huán)境和隨機(jī)干擾因素對體系運行效率有較大影響。特別是農(nóng)業(yè)發(fā)展較好的地區(qū)，潛在融資需求較大，有助于農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)運行效率的提高。但隨著財政農(nóng)林水事務(wù)支出的增加，有可能引發(fā)其他支農(nóng)政策對農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保政策的替代效應(yīng)。第二，調(diào)整后的體系綜合技術(shù)效率均值為0.902，說明我國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系建設(shè)取得了較好成效，但是體系內(nèi)各地區(qū)綜合技術(shù)效率差異較大，存在財政資金投入配置不夠合理的問題。第三，調(diào)整后的體系純技術(shù)效率均值為0.932，但有7個地區(qū)低于0.9，純技術(shù)效率是影響區(qū)域綜合技術(shù)效率的主要因素，因此，應(yīng)注重加強(qiáng)風(fēng)險管理和提升數(shù)字化技術(shù)在農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。第四，調(diào)整后的體系規(guī)模效率均值為0.968，各區(qū)域規(guī)模效率較高，但還需要進(jìn)一步做大業(yè)務(wù)規(guī)模，將規(guī)模效率提升至前沿面。

2. 從動態(tài)分析結(jié)果看，第一，2019—2022年全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)均值為1.001，說明全要素生產(chǎn)率整體小幅提升，其中技術(shù)效率平均下降2.2%，技術(shù)進(jìn)步平均上升2.2%。第二，從年度變化來看，2021—2022年除技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)上升0.5%之外，全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率4個指標(biāo)均出現(xiàn)下降，主要原因在于：一方面，可能是隨著體系業(yè)務(wù)規(guī)模的增加，部分地區(qū)的代償也在大幅增加；另一方面，2022年財政部調(diào)整對各地區(qū)的獎補政策，對首擔(dān)業(yè)務(wù)金額按1.5%獎補，續(xù)擔(dān)業(yè)務(wù)金額按最高不超過0.3%獎補，導(dǎo)致各省級農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)開始優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，將更多精力用于提高首擔(dān)客戶比重，一定程度上影響了業(yè)務(wù)規(guī)模增長。第三，從各地區(qū)來看，山東、黑龍江和貴州全要素生產(chǎn)率增長幅度居前3位，河北、湖南、重慶為后3位。另外，遼寧等省份雖然靜態(tài)效率不理想，但從動態(tài)效率看處于增長狀態(tài)，說明了動態(tài)效率分析的必要性。

（二）政策建議

1. 推動區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。雖然我國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系整體效率較高，但區(qū)域發(fā)展不平衡問題較為突出，需要引起高度重視。一方面，要優(yōu)化農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)投入。結(jié)合地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平和現(xiàn)實融資需求，探索建立專職人員與業(yè)務(wù)規(guī)模相適應(yīng)的動態(tài)平衡機(jī)制，采取垂直化、扁平化方式設(shè)置基層服務(wù)機(jī)構(gòu)，在注重精耕細(xì)作、挖掘區(qū)域業(yè)務(wù)潛力的同時，提升業(yè)務(wù)人員能力素質(zhì)，避免盲目配置分支機(jī)構(gòu)和業(yè)務(wù)人員造成資源浪費。另一方面，做大政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保業(yè)務(wù)規(guī)模。綜合技術(shù)效率較低的地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)政銀擔(dān)合作，鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府或縣級農(nóng)業(yè)部門發(fā)揮信息資源優(yōu)勢，批量篩選符合擔(dān)保準(zhǔn)入條件、有融資需求的產(chǎn)業(yè)集群、產(chǎn)業(yè)鏈農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體白名單，由農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)和商業(yè)銀行聯(lián)合盡調(diào)和審批，實現(xiàn)擔(dān)保服務(wù)與產(chǎn)業(yè)項目的精準(zhǔn)匹配和擔(dān)保貸款資金的快速投放。

2. 完善財政支持政策。一是中央層面要完善財政補助資金分配方式，在兼顧公平的基礎(chǔ)上，將效率作為資金分配的考量，對運行效率高的地區(qū)給予一定獎勵，調(diào)動各省級農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)提高運行效率的積極性。二是運行效率低的省份要結(jié)合自身財力，在“一獎一補”政策基礎(chǔ)上，出臺代償補償、風(fēng)險救助等支持政策，彌補農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)成本和風(fēng)險損失，確保農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)通過財政獎補和自身的擔(dān)保費收入實現(xiàn)保本微利運行，使其能夠持續(xù)穩(wěn)步做大業(yè)務(wù)規(guī)模和放大政策效應(yīng)。三是鑒于政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保在解決農(nóng)業(yè)融資難題方面的重要作用，應(yīng)進(jìn)一步明確省級與市縣級政府的支出責(zé)任和支持重點，可通過市縣級財政注資形式，進(jìn)一步充實省級農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)注冊資本金，形成中央、省、市縣協(xié)同推動政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保發(fā)展的合力。

3.優(yōu)化風(fēng)險分擔(dān)機(jī)制。代償風(fēng)險作為省級農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)的非期望產(chǎn)出，較高的代償率不僅影響其當(dāng)年產(chǎn)出，也有可能因為將大量人力匹配到追償環(huán)節(jié)，影響到下一年度的新增擔(dān)保產(chǎn)出。因此，提升體系運行效率，一方面，需要省級農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)加強(qiáng)風(fēng)險防控體系建設(shè)，通過大數(shù)據(jù)手段進(jìn)行交叉比對、聯(lián)合商業(yè)銀行開展差異化審查、加強(qiáng)保后管理等方式，有效防控?fù)?dān)保業(yè)務(wù)風(fēng)險，盡可能將代償率控制在較低水平。另一方面，通過政銀擔(dān)合作分險、再擔(dān)保分險等方式，將代償風(fēng)險進(jìn)行合理分散，增強(qiáng)省級農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)風(fēng)險應(yīng)對能力，使其能夠?qū)崿F(xiàn)政策性定位和自身可持續(xù)發(fā)展的有機(jī)統(tǒng)一。

注：

①自2016年中央一號文件首次提出“用3年左右時間建立健全全國農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系，2016年推動省級農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保機(jī)構(gòu)正式建立并開始運營”以來，之后歷年中央一號文件都對發(fā)揮政策性農(nóng)業(yè)信貸擔(dān)保體系作用提出明確要求。

②全國共有33家省級農(nóng)擔(dān)公司，分布在29個省（自治區(qū)、直轄市，不含上海、西藏、香港、澳門、臺灣）以及大連、青島、寧波、廈門4個計劃單列市。

③年度代償率=本年代償金額/本年解除擔(dān)保金額×100%，代償金額不包括銀行分擔(dān)規(guī)模，包括除銀行外的政府、再擔(dān)保等其他各類風(fēng)險分擔(dān)規(guī)模。

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