基于我国省域面板数据的金融生态效率评价

于 平 逯 进

（1.西南财经大学 经济学院，四川 成都 611130；2.青岛大学 经济学院，山东 青岛 266071）

基于我国省域面板数据的金融生态效率评价

于 平1逯 进2

（1.西南财经大学 经济学院，四川 成都 611130；2.青岛大学 经济学院，山东 青岛 266071）

文章运用DEA方法核算了我国30省区金融生态超效率值，综合评价了我国各省区的金融生态效率，并进一步以Malmquist指数分解法对各省区金融生态低效率原因进行解析。研究表明：整体上我国金融生态效率偏低，且省域之间存在较大差别，造成这一结果的原因在于，一是金融体系易受外部环境的影响，二是金融业一味追求规模的扩张却忽视了技术的改进和创新。

金融生态；经济增长；效率；SE-DEA；Malmquist指数分解

我国金融业在历经20年改革的制度红利促进后，其发展伴随着经济环境的演进进入了瓶颈期，这不仅体现在金融业外部的市场结构、市场机制等方面，也体现在金融业自身的运营效率方面。然而金融业要想突破此瓶颈期，加快建设稳定而高效的金融生态环境，着力提高金融体系的运行效率是持续推进金融体制改革的必要保障。因此，从实践探索出发，以金融生态建设为依托，建立良好、和谐的金融体系运行环境，对深化金融体制改革，加快金融创新步伐，提高金融业运行效率起着举足轻重的作用。而从理论支撑看，研究金融生态效率，对提高金融业管理水平、加快金融改革进程、提升金融创新能力有着重大的意义。

一、文献综述

金融效率是一个较为新颖而宽泛的概念，主要涵盖了金融市场效率、金融机构效率、金融产品效率等方面。这一概念所衍生出的思想是金融发展理论的重要组成部分，而金融发展本身所强调和体现的就是效率的演进；同时，金融发展又是现代经济发展理论的重要组成部分。因此，考量金融效率与经济发展的关系就成为经济发展理论中一个重要而现实的论题[1-4]。一直以来，经典金融发展理论形成了以金融结构理论[5]（P36-40）、金融深化与抑制理论[6]（P123-130）[7]（P156-167）、金融功能理论[8，9]、金融内生理论[10]和信贷配给理论[11]为核心的的几个方面。这些经典理论一致认为，金融发展和经济增长是相互影响、相互制约的，而二者相互作用的优质演进，可能会形成金融效率与经济增长效率双高的局面，反之则会出现较为严重的连锁风险效应。美国和欧洲国家的发展经验已很好的证明了这一点。因此，如何持续促进效率以提高金融业与经济增长的良性互促则成为了宏观金融与经济发展领域的紧要话题。国内对金融发展与经济增长间关系的研究起步较晚[12]，至目前在引入和借鉴国外研究成果的基础上，在结构调整理论的引导下，针对我国的金融体系特征及其所面对的高速经济增长，形成了许多卓有成效的研究成果，研究主要论证了两个问题：金融发展是否促进经济增长[13，14]，金融发展与经济增长是否存在明确的因果关系[15-19]。前一个论题目前已形成了金融发展能促进经济增长的明确结论，但后一个论题存在一定争议，主要在于二者是单向抑或是双向的因果关系尚不明确。

在金融发展理论基础上，2004年周小川首次提出金融生态的概念[20]，此后一段时间国内许多学者对这一概念进行了研究，并形成了两大主要观点[21]：一是金融生态环境观，二是金融生态系统观。前者从群体金融生态学角度，强调了“生物群落赖以生存的物理环境”或“非生物成分”，认为金融生态环境主要包括经济环境、信用环境、市场环境等。该观点将金融生态等同于金融生态环境，强调从金融机构外部机制或基础条件等方面来探讨金融生态的运行机制[22，23]。后者则认为，金融生态是一个既包含金融主体本身，还包括其赖以生存的外部环境，以及各主体之间、主体与环境之间相互影响、相互作用的过程，即金融生态的调节过程[24，25]，[26]（P17-25）。

从现有文献来看，金融生态系统观较为全面和客观地将金融体系自身及其内、外部运行环境有机地结合起来，依此来判定金融发展水平及其运行效率等问题。但主流金融发展理论并未明确涉及金融生态问题，进而未能更深层地研究金融生态系统与经济增长二者的相互作用关系，这使得金融效率这一命题被忽视，进而导致了金融发展理论的不充分[27]。基于此，本文将从金融生态系统观的角度出发，全面建立金融生态评价指标体系，讨论其与经济增长间的相互作用关系，以期全面展示金融生态对于经济增长的重要性。

二、指标体系与变量说明

（一）指标体系

在充分考虑指标全面性、科学性以及数据可得性的基础上，借鉴既有研究，建立金融生态和经济增长两系统的指标体系，限于篇幅不再列出。

（二）变量说明

1、数据来源

本文选用的2001～2012年全国30省区时序数据来源于历年《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》和《中国金融年鉴》等标准统计出版资料。

2、数据处理

在进行DEA运算时，由于三级指标过多，故需对其进行压缩或降维处理。鉴于文中包含正向和负向指标，故采取不同的标准化方式：

将标准化数据进行逐级加权求和，得到一级因子综合指数值。本文将金融生态视为投入变量，最终确定为金融主体、经济基础、政策环境、法治环境、社会诚信、社会保障、文化环境七个方面，产出变量为经济增长，这里引入克强指数①克强指数是英国《The economist》杂志以我国现任总理李克强命名的用来评估我国宏观经济发展水平的指标。该指数由铁路货运量（占25%）、银行贷款量（占35%）、工业耗电量（占40%）构成，该杂志认为，克强指数比官方GDP更能反映我国经济的现实状况。来界定。

三、实证研究

（一）理论模型

1、SE-DEA模型

选用A.Charnes和W.W.Cooper构造的具有非阿基米德无穷小量的C2R模型的扩展模型SEDEA[28]，则扩展的DEA模型的对偶规划D可表示为：

其中，jX为第j个省区的投入指标向量，jY为第j个省区的产出指标向量，为各省权重，s+、s-为松弛变量。SE-DEA模型优于传统DEA之处在于其能够对多个同时有效的决策单元做出进一步评价。如下运用投入导向型SE-DEA模型对我国各省的金融生态效率进行评价排序。

2、Malmquist生产率指数

Malmquist指数是由Färe等人提出的[29]，它用Shephard提出的距离函数来定义，该指数主要研究被评价单元动态效率的变化即效率持续性情况[30]。Malmquist指数定义为：

故Malmquist指数可以进一步分解为：即Malmquist指数可以分解为技术变化指数和综合效率指数，其中技术变化指数为：；综合效率指数为：。

Malmquist指数又称全要素生产力变化指数（tfpch），反映t到t+1期全要素生产力的变化。Malmquist指数可以分解为技术变化指数（techch）和综合效率变化指数（effch）。技术变化指数代表两个时期内生产前沿面的移动——“前沿面移动效应”，这种效应表明了技术的进步和创新；综合效率指数代表了两个时期内效率的变化——“追赶效应”，这种效应表明了生产效率的改善与提高。综合效率指数还可进一步分解为纯技术效率指数（pech）和规模效率指数（sech）。Malmquist指数更倾向于反映决策单元的动态变化，以此研究生产力的发展是依靠技术的进步还是效率的提高。

（二）实证分析

1、超效率DEA分析

运用EMS软件，运行投入导向型SE-DEA模型，得到我国30个省份①鉴于西藏自治区缺失数据太多，故未列入。2001～2012年的超效率DEA值（见表1）。

表1 2001-2012年30省SE-DEA值

晋1 . 3 4 7 0 . 3 3 3 0 . 9 3 3 1 . 0 0 4 1 . 0 7 2 2 . 4 7 1 0 . 9 9 1 0 . 8 8 6 0 . 7 6 2 0 . 8 6 5 0 . 8 6 9 1 . 0 2 2 1 . 0 4 6 1皖0 . 4 4 0 0 . 3 2 4 0 . 4 2 3 0 . 4 1 5 0 . 4 1 9 0 . 4 1 4 0 . 4 1 0 0 . 4 2 5 0 . 4 1 2 0 . 4 1 0 0 . 4 2 9 0 . 4 3 0 0 . 4 1 2 1 8赣0 . 2 2 0 0 . 2 1 3 0 . 2 3 7 0 . 2 6 1 0 . 2 5 5 0 . 2 5 3 0 . 2 6 5 0 . 2 3 5 0 . 2 2 4 0 . 2 5 4 0 . 2 6 0 0 . 3 0 1 0 . 2 4 8 2 8豫0 . 6 4 4 0 . 4 6 9 0 . 5 9 8 0 . 5 8 8 0 . 5 8 8 0 . 5 6 2 0 . 5 7 0 0 . 5 8 1 0 . 5 3 5 0 . 5 6 0 0 . 5 3 4 0 . 5 7 7 0 . 5 6 7 1 2鄂0 . 3 6 0 0 . 3 3 0 0 . 3 5 7 0 . 3 4 8 0 . 3 0 4 0 . 3 6 4 0 . 3 8 1 0 . 3 8 8 0 . 3 5 5 0 . 4 1 0 0 . 4 2 3 0 . 4 8 5 0 . 3 7 5 1 9湘0 . 2 6 4 0 . 2 7 9 0 . 2 7 8 0 . 2 8 2 0 . 2 6 1 0 . 2 6 8 0 . 2 6 7 0 . 2 5 6 0 . 2 7 8 0 . 3 0 2 0 . 3 3 5 0 . 3 6 6 0 . 2 8 6 2 6内蒙古0 . 6 4 3 0 . 3 7 4 0 . 6 3 4 0 . 6 5 0 0 . 6 6 3 0 . 6 7 2 0 . 6 6 7 0 . 7 3 0 0 . 7 2 7 0 . 8 2 8 0 . 8 9 4 1 . 2 7 4 0 . 7 3 0 6桂0 . 2 7 5 0 . 2 0 8 0 . 2 9 4 0 . 3 0 6 0 . 3 2 4 0 . 3 6 6 0 . 4 3 4 0 . 4 5 8 0 . 3 9 4 0 . 4 0 0 0 . 4 4 2 0 . 4 7 4 0 . 3 6 5 2 2渝0 . 3 4 3 0 . 3 0 6 0 . 3 5 5 0 . 3 3 9 0 . 3 6 1 0 . 4 3 7 0 . 4 5 8 0 . 3 7 8 0 . 5 2 1 0 . 5 7 8 0 . 9 7 8 1 . 1 0 4 0 . 5 1 3 1 4川0 . 4 1 4 0 . 3 4 9 0 . 3 9 5 0 . 4 0 0 0 . 3 7 9 0 . 3 8 3 0 . 3 7 0 0 . 2 3 7 0 . 3 6 2 0 . 4 1 1 0 . 9 1 2 1 . 1 8 3 0 . 4 8 3 1 5贵0 . 4 3 0 0 . 3 0 0 0 . 4 0 6 0 . 4 0 4 0 . 3 9 6 0 . 3 9 1 0 . 3 5 8 0 . 2 7 8 0 . 3 4 0 0 . 3 6 8 0 . 4 0 8 0 . 4 2 6 0 . 3 7 5 2 0云0 . 1 2 5 0 . 0 9 2 0 . 1 7 2 0 . 3 2 6 0 . 3 0 5 0 . 2 8 9 0 . 2 3 1 0 . 2 1 4 0 . 2 4 6 0 . 2 7 4 0 . 3 3 5 0 . 3 7 5 0 . 2 4 9 2 7陕0 . 2 2 0 0 . 1 7 5 0 . 2 5 0 0 . 2 6 8 0 . 2 5 5 0 . 2 4 3 0 . 2 6 3 0 . 4 2 9 0 . 4 3 7 0 . 4 6 6 0 . 5 2 0 0 . 5 6 3 0 . 3 4 1 2 4甘0 . 4 4 3 0 . 3 3 3 0 . 4 0 4 0 . 4 1 6 0 . 4 3 3 0 . 4 5 5 0 . 3 5 8 0 . 3 3 9 0 . 2 9 9 0 . 3 1 8 0 . 2 9 7 0 . 3 3 2 0 . 3 6 9 2 1青0 . 2 3 1 0 . 1 7 6 0 . 3 6 2 0 . 3 7 8 0 . 9 3 0 1 . 6 1 2 1 . 2 3 8 1 . 0 8 1 0 . 3 4 9 0 . 4 3 7 0 . 3 8 0 0 . 4 3 2 0 . 6 3 4 9宁1 . 3 9 4 0 . 4 5 4 0 . 8 7 8 1 . 4 2 2 0 . 9 5 5 1 . 0 6 3 1 . 0 8 4 0 . 9 2 6 1 . 0 4 8 1 . 1 2 1 1 . 0 7 0 1 . 1 2 0 1 . 0 4 5 2新0 . 2 2 1 0 . 0 9 2 0 . 2 0 3 0 . 1 8 4 0 . 1 9 3 0 . 2 1 4 0 . 1 9 0 0 . 2 1 5 0 . 2 0 2 0 . 2 2 7 0 . 2 2 7 0 . 2 4 1 0 . 2 0 1 3 0

为便于分析，进一步将我国30省区划分为四个区域，分别为：东部，包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；东北，包括辽宁、吉林和黑龙江；中部，包括河南、山西、湖南、湖北、安徽和江西；西部，包括重庆、四川、云南、贵州、广西、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆和内蒙古。

由表1可知，各省区在样本期间的DEA超效率值存在明显差别。依排名来看，DEA超效率值排名靠前的分别为山西、宁夏、天津、广东和上海，主要集中于东部区域。排名靠后的依次为湖南、云南、江西、海南和新疆，主要集中于中西部区域。东北三省基本居中。分省来看，DEA超效率值呈现螺旋式增长，大部分省份在2007年、2008年出现显著下降，如北京、上海、江苏和福建等，因而导致其均值偏低，反之宁夏和青海等省在这两年出现效率值持续增长，故其均值偏高，排名靠前。从效率均值来看，达到DEA超效率的省份仅有山西和宁夏。如果将金融生态超效率值高于0.9的定义为优秀，0.8～0.9之间的定义为良好，0.7～0.8之间的定义为一般，0.7以下的定义为较差[31]，那么30省区DEA效率均较差，说明我国金融生态效率并不高，对经济增长的贡献也小。

2、Malmquist指数分析

对于Malmquist指数，即全要素生产力指数（tfpch），本文运用deap2.1进行求解，借此进一步讨论我国各省金融生态效率的动态变化，揭示我国金融生态效率偏低的原因。需要说明的是，限于篇幅，本文只选取部分年份列示（见表2、3）。

表2 全要素生产力指数及分解情况

浙1 . 0 4 1 1 . 0 9 8 1 . 0 0 7 1 . 0 3 4 1 . 1 4 4 0 . 9 2 0 1 . 3 1 3 0 . 9 7 1 0 . 9 4 8 1 . 2 0 8 1 . 0 2 5 1 . 1 5 6 1 . 0 0 7 1 . 0 1 9 1 . 1 8 6闽0 . 9 7 4 0 . 8 7 6 1 . 0 6 0 0 . 9 1 9 0 . 8 5 3 0 . 9 9 1 1 . 2 2 7 1 . 0 1 4 0 . 9 7 7 1 . 2 1 6 1 . 0 2 3 1 . 0 7 9 1 . 0 0 5 1 . 0 1 8 1 . 1 0 4鲁0 . 8 7 0 0 . 8 0 8 0 . 9 7 4 0 . 8 9 3 0 . 7 0 2 0 . 9 1 6 1 . 3 1 9 0 . 9 4 0 0 . 9 7 4 1 . 2 0 7 1 . 0 0 1 1 . 0 7 6 0 . 9 9 1 1 . 0 1 0 1 . 0 7 7粤1 . 0 0 0 1 . 1 1 9 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 1 9 1 . 0 0 0 1 . 2 1 1 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 2 1 1 1 . 0 0 0 1 . 0 7 0 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 7 0琼1 . 1 5 8 1 . 0 8 2 1 . 0 0 0 1 . 1 5 8 1 . 2 5 3 1 . 0 0 0 1 . 2 3 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 2 3 4 1 . 0 1 3 1 . 1 4 4 1 . 0 0 0 1 . 0 1 3 1 . 1 5 9辽1 . 0 7 0 0 . 8 0 3 1 . 0 0 0 1 . 0 7 0 0 . 8 5 9 1 . 0 1 5 1 . 1 7 4 0 . 9 8 6 1 . 0 2 9 1 . 1 9 1 0 . 9 9 7 1 . 0 7 9 0 . 9 9 3 1 . 0 0 4 1 . 0 7 6吉1 . 3 9 6 0 . 6 6 6 1 . 0 3 7 1 . 3 4 6 0 . 9 2 9 1 . 0 2 8 1 . 1 8 1 0 . 9 5 0 1 . 0 8 3 1 . 2 1 4 0 . 9 9 2 1 . 0 8 1 0 . 9 9 3 0 . 9 9 9 1 . 0 7 2黑1 . 2 5 8 0 . 5 8 2 1 . 0 0 0 1 . 2 5 8 0 . 7 3 2 0 . 9 5 9 1 . 1 0 1 0 . 9 9 0 0 . 9 6 9 1 . 0 5 6 0 . 9 6 6 0 . 9 9 7 0 . 9 9 9 0 . 9 6 8 0 . 9 6 3晋1 . 0 0 0 0 . 3 3 9 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 3 3 9 1 . 0 0 0 1 . 1 3 2 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 3 2 1 . 0 0 0 1 . 0 1 9 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 1 9皖1 . 0 4 5 0 . 7 5 4 1 . 0 1 6 1 . 0 2 8 0 . 7 8 8 0 . 9 9 8 1 . 1 8 9 0 . 9 6 9 1 . 0 3 0 1 . 1 8 6 0 . 9 8 6 1 . 0 4 7 0 . 9 8 9 0 . 9 9 7 1 . 0 3 2赣1 . 8 7 6 0 . 5 4 5 1 . 0 0 0 1 . 8 7 6 1 . 0 2 2 1 . 0 2 4 1 . 1 9 7 0 . 9 7 7 1 . 0 4 9 1 . 2 2 6 1 . 0 0 7 1 . 0 8 5 0 . 9 9 3 1 . 0 1 4 1 . 0 9 2豫1 . 0 0 0 0 . 8 6 5 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 8 6 5 0 . 9 6 8 1 . 1 1 7 0 . 9 8 7 0 . 9 8 1 1 . 0 8 2 0 . 9 6 4 1 . 0 7 1 0 . 9 7 9 0 . 9 8 5 1 . 0 3 2鄂1 . 0 3 7 1 . 0 7 0 1 . 0 0 0 1 . 0 3 7 1 . 1 1 0 0 . 9 5 3 1 . 2 2 6 0 . 9 7 6 0 . 9 7 7 1 . 1 6 8 0 . 9 8 3 1 . 1 2 0 0 . 9 9 5 0 . 9 8 8 1 . 1 0 1湘1 . 4 5 0 0 . 7 7 3 1 . 0 0 0 1 . 4 5 0 1 . 1 2 1 1 . 0 1 3 1 . 2 1 0 0 . 9 6 9 1 . 0 4 6 1 . 2 2 6 1 . 0 0 4 1 . 1 2 9 0 . 9 9 0 1 . 0 1 4 1 . 1 3 3内蒙古1 . 0 1 5 0 . 5 6 6 1 . 0 0 0 1 . 0 1 5 0 . 5 7 4 1 . 0 0 0 1 . 1 3 5 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 3 5 1 . 0 0 1 1 . 0 2 3 1 . 0 0 0 1 . 0 0 1 1 . 0 2 4桂1 . 0 7 0 0 . 6 6 4 1 . 0 0 0 1 . 0 7 0 0 . 7 1 1 1 . 0 0 0 1 . 1 9 8 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 9 8 1 . 0 3 2 1 . 0 8 8 1 . 0 0 0 1 . 0 3 2 1 . 1 2 3渝0 . 9 2 7 0 . 9 6 9 1 . 0 0 0 0 . 9 2 7 0 . 8 9 8 1 . 0 0 0 1 . 0 7 6 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 7 6 1 . 0 3 8 1 . 1 1 5 1 . 0 0 0 1 . 0 3 8 1 . 1 5 8川0 . 8 6 8 0 . 9 6 7 1 . 0 0 0 0 . 8 6 8 0 . 8 3 9 1 . 0 0 0 1 . 1 6 3 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 6 3 1 . 0 0 0 1 . 1 6 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 6 4贵1 . 0 0 0 0 . 8 0 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 8 0 4 1 . 0 2 9 1 . 1 4 9 1 . 0 0 2 1 . 0 2 6 1 . 1 8 2 0 . 9 9 8 1 . 0 7 9 1 . 0 0 0 0 . 9 9 8 1 . 0 7 8云0 . 9 9 5 0 . 6 8 5 1 . 0 3 7 0 . 9 5 9 0 . 6 8 2 1 . 0 2 3 1 . 2 5 1 1 . 0 0 0 1 . 0 2 3 1 . 2 8 0 1 . 0 5 4 1 . 0 7 5 1 . 0 0 3 1 . 0 5 0 1 . 1 3 3陕1 . 0 3 0 0 . 9 2 2 1 . 0 2 0 1 . 0 1 0 0 . 9 5 0 1 . 0 0 8 1 . 1 2 7 1 . 0 0 0 1 . 0 0 8 1 . 1 3 6 1 . 0 1 8 1 . 0 8 0 1 . 0 1 0 1 . 0 0 8 1 . 0 9 9甘1 . 0 0 0 0 . 8 4 6 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 8 4 6 1 . 0 1 6 1 . 0 5 1 1 . 0 0 0 1 . 0 1 6 1 . 0 6 8 0 . 9 5 7 1 . 0 0 6 1 . 0 0 0 0 . 9 5 7 0 . 9 6 2青2 . 0 5 2 0 . 5 9 3 1 . 0 0 0 2 . 0 5 2 1 . 2 1 7 1 . 0 0 0 1 . 1 1 8 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 1 1 8 1 . 0 6 8 1 . 0 6 7 1 . 0 0 0 1 . 0 6 8 1 . 1 3 9宁1 . 0 0 0 0 . 3 9 8 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 3 9 8 1 . 0 0 0 1 . 0 2 8 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 2 8 1 . 0 0 0 1 . 0 5 1 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 5 1新0 . 9 5 2 0 . 6 5 6 0 . 9 8 9 0 . 9 6 2 0 . 6 2 5 1 . 0 8 5 1 . 1 7 2 0 . 9 5 3 1 . 1 3 8 1 . 2 7 1 1 . 0 0 4 1 . 0 7 1 0 . 9 9 8 1 . 0 0 6 1 . 0 7 6

表3 全要素生产力指数及其分解情况

黑1 . 0 1 3 0 . 9 0 6 1 . 0 0 0 1 . 0 1 3 0 . 9 1 8 1 . 1 3 0 0 . 8 6 3 1 . 0 0 0 1 . 1 3 0 0 . 9 7 5 1 . 1 3 0 0 . 9 1 2 1 . 0 0 0 1 . 1 3 0 1 . 0 3 1晋1 . 0 0 0 0 . 6 7 2 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 6 7 2 1 . 0 0 0 0 . 7 7 7 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 7 7 7 1 . 0 0 0 0 . 8 6 8 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 8 6 8皖0 . 9 7 8 1 . 0 0 9 1 . 0 2 3 0 . 9 5 6 0 . 9 8 6 1 . 1 8 6 0 . 7 9 4 1 . 0 1 7 1 . 1 6 6 0 . 9 4 1 0 . 9 5 0 1 . 0 5 0 1 . 0 0 0 0 . 9 5 0 0 . 9 9 7赣0 . 8 9 8 1 . 0 3 1 0 . 9 7 7 0 . 9 1 9 0 . 9 2 5 1 . 0 4 4 0 . 8 9 7 1 . 0 3 7 1 . 0 0 7 0 . 9 3 7 1 . 1 8 2 0 . 9 2 2 0 . 9 5 7 1 . 2 3 5 1 . 0 9 0豫1 . 1 4 7 0 . 9 2 4 1 . 0 0 2 1 . 1 4 5 1 . 0 6 0 1 . 1 9 9 0 . 8 9 4 1 . 0 0 0 1 . 1 9 9 1 . 0 7 1 1 . 0 0 0 0 . 9 4 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 9 4 4鄂0 . 9 2 9 1 . 0 7 9 0 . 9 9 9 0 . 9 2 9 1 . 0 0 2 1 . 0 6 7 0 . 9 3 6 1 . 0 4 3 1 . 0 2 4 0 . 9 9 9 0 . 9 2 6 0 . 9 2 4 0 . 9 7 4 0 . 9 5 0 0 . 8 5 5湘1 . 0 3 5 0 . 8 9 9 1 . 0 2 0 1 . 0 1 5 0 . 9 3 1 1 . 0 5 2 0 . 9 5 9 0 . 9 9 1 1 . 0 6 1 1 . 0 0 9 1 . 1 5 5 1 . 1 1 2 1 . 0 0 4 1 . 1 5 0 1 . 2 8 4内蒙古1 . 0 8 0 0 . 9 2 3 1 . 0 3 8 1 . 0 4 0 0 . 9 9 7 1 . 0 3 5 0 . 9 3 7 1 . 0 0 0 1 . 0 3 5 0 . 9 7 0 1 . 0 0 0 1 . 0 0 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 0 4桂1 . 2 5 1 0 . 8 9 9 1 . 0 0 0 1 . 2 5 1 1 . 1 2 5 1 . 0 0 0 1 . 0 5 7 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 5 7 1 . 0 0 0 0 . 9 9 0 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 9 9 0渝1 . 0 4 7 0 . 9 9 4 1 . 0 0 0 1 . 0 4 7 1 . 0 4 0 1 . 2 7 5 1 . 0 1 9 1 . 0 0 0 1 . 2 7 5 1 . 2 9 9 0 . 9 7 4 1 . 2 4 6 1 . 0 0 0 0 . 9 7 4 1 . 2 1 4川0 . 9 6 7 1 . 0 8 8 1 . 0 1 7 0 . 9 5 1 1 . 0 5 2 1 . 3 4 6 0 . 8 3 1 1 . 0 0 4 1 . 3 4 1 1 . 1 1 9 1 . 0 0 0 1 . 3 4 7 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 3 4 7贵0 . 9 5 1 1 . 0 3 5 1 . 0 0 0 0 . 9 5 1 0 . 9 8 4 0 . 9 0 5 0 . 9 4 9 1 . 0 0 0 0 . 9 0 5 0 . 8 5 9 1 . 2 5 9 1 . 0 2 4 1 . 0 0 0 1 . 2 5 9 1 . 2 8 8云0 . 9 3 2 0 . 9 1 1 1 . 0 0 0 0 . 9 3 2 0 . 8 4 8 0 . 9 4 5 0 . 9 4 7 1 . 0 0 0 0 . 9 4 5 0 . 8 9 5 1 . 2 2 2 1 . 0 1 7 1 . 0 0 0 1 . 2 2 2 1 . 2 4 3陕0 . 9 9 9 0 . 9 9 0 1 . 0 2 6 0 . 9 7 4 0 . 9 8 9 1 . 2 5 2 0 . 9 2 5 1 . 0 1 0 1 . 2 4 0 1 . 1 5 9 1 . 1 8 5 1 . 0 5 5 1 . 0 0 0 1 . 1 8 5 1 . 2 4 9甘0 . 9 1 3 0 . 8 3 8 1 . 0 0 0 0 . 9 1 3 0 . 7 6 5 1 . 2 2 1 0 . 8 9 1 1 . 0 0 0 1 . 2 2 1 1 . 0 8 8 0 . 9 2 5 0 . 8 5 2 1 . 0 0 0 0 . 9 2 5 0 . 7 8 8青1 . 0 0 0 0 . 8 4 2 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 8 4 2 1 . 0 0 0 0 . 7 1 1 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 7 1 1 1 . 0 0 0 0 . 5 2 4 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 0 . 5 2 4宁1 . 0 0 0 1 . 0 8 9 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 8 9 1 . 0 0 0 1 . 0 6 3 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 0 6 3 1 . 0 0 0 1 . 2 8 5 1 . 0 0 0 1 . 0 0 0 1 . 2 8 5新0 . 9 5 2 0 . 9 4 2 1 . 0 1 6 0 . 9 3 7 0 . 8 9 7 1 . 0 3 6 0 . 9 2 1 1 . 0 2 1 1 . 0 1 4 0 . 9 5 5 1 . 2 8 9 0 . 9 4 6 1 . 0 1 2 1 . 2 7 3 1 . 2 2 0

由表2可知，在样本期初，全国仅有1/3省份的Malmquist指数大于1。分区域来看，东部全要素生产力的提高来自于技术的进步与创新，而其他区域全要素生产力的提高则来自规模的扩张。样本期末，各省Malmquist指数均大于1，且全要素生产力的提高基本都来自技术的进步与创新，而规模效率的下降进而导致效率变化指数有所下降，表明我国金融业不再一味追求规模的扩张来达到效率的改善与提高，而是注重技术的进步和创新以此提高全要素生产率。从均值来看，全要素生产力指数只有黑龙江和甘肃小于1，其余各省均大于1，表明我国全要素生产力在样本期间有所提高。

由于前文超效率DEA值在2007年、2008年出现异常，因而选取2006～2009年间的全要素生产力指数及其分解指数进一步说明该现象的根源。由表3可知，此间大部分省份的Malmquist指数小于1，与表1中SE-DEA值一致，出现这一现象的原因可能是我国金融生态受到2007年全球金融危机的影响，导致其金融生态效率显著下降。首先，2006～2007年间，技术变化效率指数均出现下降，说明金融生态受金融危机的影响而导致技术进步和创新受阻。其次，2007～2008年间，只有规模效率的提高，说明我国金融生态效率仅依靠规模扩张来提高自身效率，受金融危机冲击，金融创新能力衰退。此外，2008～2009年间，虽然中西部还有1/3省区的Malmquist指数小于1，但包括东部（除海南外）、东北在内，其全要素生产力指数均大于1，说明我国金融生态正从这次金融危机的影响中逐步恢复，金融生态效率开始提高。

四、小结

由DEA超效率值分析来看，东部、东北金融生态效率值高，中西部偏低，说明东部地区金融生态与经济增长间已呈现相互促进，协调发展之态势，金融生态对经济增长的贡献大。

分省来看，各省金融生态效率基本处于低效率状态，表明我国金融业的效率还有待进一步的提高。DEA超效率值呈螺旋式增长，而在2007年、2008年出现显著下降，呈现这一规律的原因可能是金融生态易受外部环境的影响。此外，进一步解析发现，越是经济发达地区，金融生态受外部冲击越大，其金融生态效率也越低。

从Malmquist指数解析来看，东部金融生态效率的提高来自技术的进步与创新，中西部金融生态效率的提高则来自规模扩张所带来的规模效应，在全球金融危机期间更是如此。因此，中西部应改进技术，强化创新，以此来提高其金融生态效率，以健康、高效的金融生态促进经济的持续增长。

综上所述，我国金融生态效率低下主要源自两方面：一方面，一味追求规模的扩张，而忽视了自身技术的改进和创新能力的提升，导致金融市场资源配置效率低下，资源未实现优化配置。另一方面，随着经济、金融全球化趋势的不断加深，我国的金融系统易受外部环境的影响与冲击。因此，为改善我国金融生态，提高金融效率，首先应着手提高资源的优化配置，强化金融生态自身稳定调节功能。其次应加快技术改进步伐，提高技术创新能力，进而建立健康、完善的金融生态，借此促进经济的持续、快速增长，并最终达到经济、金融相互促进与协调发展。

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责任编辑：胡燕京

Evaluation of Financial Eco-efficiency Based on Provincial Panel Data in China

YU Ping1LU Jin2

( 1. School of Econoics, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu 611130, China; 2.Economics School, Qingdao , Qingdao 266071, China )

By using the DEA method, this paper computes the ecological value of fi nancial super-effi ciency in 30 provinces of China, and evaluates each province's ecological value of fi nancial super-effi ciency. Furthermore, the method of Malmquist index decomposition is further employed to fi nd the ineffi cient fi nancial ecological reasons. The research shows that the overall eco-effi ciency of fi nance is low, and there is a big difference in provincial domains. The causes of this result are twofold: the fi rst is that the fi nancial system is vulnerable to the external environment, and the second is that the fi nancial industry blindly seeks to expand the scale of itself, thus ignoring the improvements in technology and innovation.

fi nancial ecology; economic growth; effi ciency; SE-DEA; malmquist index decomposition

F832

A

1005-7110（2014）04-0023-08

2014-05-22

于平（1988-），女，甘肃武威人，西南财经大学博士研究生，研究方向：社会主义理论与实践；逯进（1974-），男，甘肃天水人，博士，青岛大学经济学院教授，研究方向：宏观经济、区域经济。