云南省金融资源配置效率研究

卢国华，徐　 波

（云南大学，昆明 650500）



云南省金融资源配置效率研究

卢国华，徐 波

（云南大学，昆明 650500）

摘 要：文章采用数据包络分析法（DEA）对云南省历年及各地区金融资源配置效率作出评价。结果表明：云南省金融资源配置整体有效；云南省各地区金融资源配置效率具有地区差异，滇西南地区配置效率最高，滇中经济次之，滇西北地区配置效率最低。

关键词：金融资源；DEA；配置效率

引　言

1998年5月，辽宁大学金融学家白钦先教授在一次国际会议上系统的提出了“金融是一种资源，是一国稀缺的、战略性的核心资源，金融也需要可持续发展。”同时指出金融资源包括三个层次，即基础性金融资源、中间金融资源、整体功能性金融资源。金融资源有别于自然资源，可以说它是资源的资源。杨涤（2002）在《金融资源配置论》一书指出金融资源的有效配置能够有效影响其它资源诸如自然资源的配置，同时指出，金融资源的配置存在三种状态。第一种状态是“金融适度状态”，即社会经济中金融资源的总供给与生产可能性边界对应的金融资源需求相均衡，同时金融资源的供给结构与需求结构相协调。可见，在这一种状态之下金融资源配置是有效的，是帕累托有效的；第二种状态是“金融压抑状态”，即现有的金融资源供给小于生产可能性边界所需要的资源。这种状态下，金融资源配置其他资源的功能不能很好的发挥，从而阻碍了经济的增长；第三种状态是“金融过度”，顾名思义就是金融资源供给大于其需求，这时金融资源就不能很好的促进经济增长。因此，在资源金融的视角下，研究其配置效率就显得很有必要。

从定量的角度研究金融资源配置效率的文献还不是很多。向玲、李季刚（2010）利用2008年的数据研究全国30个省份农村地区金融资源的配置效率，研究结果发现各地区金融资源配置效率低下，同时存在着空间异质性；崔建军（2012）利用相关数据研究了中国区域金融资源配置效率，研究结果同样得出中国金融资源配置的空间异质性的结论；王晓莉、韩立岩（2008）和李红梅（2012）利用DEA模型研究了中国各地区金融资源配置状况，得出金融资源供给区域间不平衡的结论。总体来看，金融资源配置效率的研究大多是从全国出发的，而从省级为研究对象的相对较少。因此，本文以云南省为研究对象评价其金融资源的配置效率。

一　模型的选择与数据

评价资源配置效率的方法很多，主要有模糊层次综合评价法、 因子分析综合评价法、数据包络分析模型（DEA）等。模糊层次综合评价法关键在于指标的设定、各指标权重的选择以及评价矩阵的设定，值得注意的是，指标权重的选择以及评价矩阵的设定具有很强的主观性，评价结果可能有偏；因子分析法是将大量的指标转换成较少的、彼此不相关的综合指标的一种多元统计分析方法，其核心思想是将指标变量进行分类，将相关性较高的指标分在同一类中，这样每一类变量就是一个基本结构，因子分析主要就是寻找此类结构，从而评价资源利用效率；数据包络分析方法是一种非参数模型，在运筹学、管理科学和数量经济学研究当中广泛应用，数据包络分析法只需区分输入输出变量，而不必无量纲化处理。显然，数据包络分析法有它自己独特的优势，因此本文选用DEA模型对云南省金融资源配置有效性进行评价。

对于DEA模型而言，最重要的是确定输入输出指标，而且DEA模型能够实现多输入多输出，从而笔者采用以下指标变量：

输入指标：国外引进金融资源、金融信贷资源、保险资源、政府金融资源、金融业固定资产投资。

输出指标：地区生产总值（GDP）、农、林、牧渔总产出水平。

以上数据均来自历年《云南省统计年鉴》、中国社会科学院金融研究所经济数据库、国家统计局数据库。

二　实证分析

运用数据包络分析软件DEA 2.1，将各投入指标和产出指标代入求解，得到2005—2012年云南省金融资源配置效率评价结果，见表1。

表1　2005—2012年 云南省金融资源配置效率

从表1可知，2005—2012年的样本区间内除个别年份外，云南省省金融资源配置整体有效。

纯技术效率。纯技术效率是假定规模报酬可变的技术效率，表示同一规模最大产出下的最小投入，衡量的是相关制度的运行效率和管理水平。从测算结果看，纯技术效率值除2009、2010年外均为1.000，即除2009、2010年外云南省金融资源配置是纯技术有效的。这说明2009、2010年金融效率低下的原因与相关制度运行及管理水平低下有关。

规模效率。规模效率表示最大产出下生产边界的投入量与最优规模下投入量的比值，该效率值侧重反应资源的利用是否在最优的规模上。除2006,2009和2010年外样本区间内金融资源配置规模有效，且2006、2009、2010年规模效率值均大于0.9。这说明云南省金融资源投入基本处于最优规模水平。

技术效率。技术效率是纯技术效率和规模效率的综合，技术效率与生产可能性边界联系在一起，技术效率越高，产出离生产可能性边界上最大产出的距离越小。2005—2012年间有5年金融资源配置技术效率DEA有效，3年金融配置效率低效，低效的年份为2006、2009和2010年。可见，云南省金融资源从整体上来说是技术有效的。

规模报酬。从表1可知，有3个年份呈现出规模报酬递减的特点，说明这3个年份资源配置效率低效是投入过剩所致。

为了更进一步研究云南省金融资源配置效率，以各州市州市共16个为决策单元，选取2012年的相关数据进行效率评价分析，结果见表2。

表2　云南省各地区金融资源配置效率

从表2的效率值我们可以发现：

1.滇中地区从整体来说金融资源配置是DEA有效的，玉溪、曲靖和楚雄地区各效率值均为1.000。而昆明地区的金融效率值很低，技术效率值为0.348，纯技术效率值为0.746，规模效率为0.466，均低于滇中地区的平均水平。而且从技术效率、规模效率来看昆明为全云南省最低，这说明造成昆明地区效率低下的原因是多方面的，既包括制度运行及管理水平也包括投入技术有关。

2.滇西北地区共6个州市其金融资源配置DEA有效的仅为昭通地区，其余均为非DEA有效。其中怒江、丽江和迪庆为最为低效；大理、保山地区相对有效。

3.滇西南地区共6个州市，其金融资源配置效率整体非DEA有效。临沧地区各效率值均为1.000，即DEA有效；文山、西双版纳的金融相对有效，其效率值均大于0.9；普洱、德宏的金融效率低下，效率值分别为0.888、0.634.

表3　金融效率排名

从表3可看出，云南省各地区金融资源配置效率具有地区差异。从技术效率上看，排名第一的并非经济较发达的滇中地区，而是滇西南地区,；排名第二的是滇中地区，滇中与滇西南地区的效率值差距为0.038；排名最后的是滇西北地区，其效率值为0.734，与滇中的差距为0.103，与滇西南地区的差距为0.141。从纯技术效率来看，排名第一的是滇中地区，其次是滇西南地区，滇西北地区排最后；从规模效率上来看，排名第一的是滇西南地区，其效率值为0.983，其次是滇西北地区，最后是滇中地区。可见，滇中地区虽然经济较发达，但其金融效率并不高，究其原因是因为滇中地区的昆明金融资源配置效率极其低下所致。

三　研究结论及启示

本文选取2005—2012年的云南省金融资源相关数据，利用DEA模型对云南省历年及各地区金融资源进行有效性评价，得出以下结论:

1.从时间轴来看，云南省金融资源配置整体有效，其效率值基本上均大于0.9。有些年份金融资源配置非DEA有效是由于金融资源投入过多及管理水平所致。

2.滇中地区是云南省经济最发达的地区，然而滇中地区的金融资源配置效率并非是云南省最有效率的地区，究其原因是昆明地区相关制度运行效率及管理水平、投入技术所致。昆明地区金融资源配置的技术效率值仅为0.348，为云南省各地区最低值，纯技术效率值为0.746，处于很低的水平，规模效率值为0.466，也是云南省各地区最低水平。可见，我们应该重点优化昆明金融资源配置，提高管理水平、严格执行相关法律法规。

3.云南省各地区金融资源配置呈现出地区差异。技术效率排名第一的是滇西南地区，其次才是滇中地区，最后是滇西北地区。

4.滇中经济带地区金融资源配置除昆明外均DEA有效，玉溪、曲靖和楚雄地区金融效率值均为1.000。可见，我们应该统筹各地区金融资源，实现国民经济又好又快发展。

参考文献：

[1]白钦先.经济金融论文集:第二版[C].北京:中国金融出版社,1999.

[2]杨涤.金融资源配置轮[M].北京:中国金融出版社,2011.

[3]向玲,李季刚.中国农村金融资源配置的区域效率评价[J].区域金融研究,2010(4):77-80.

[4]崔建军.中国区域金融资源配置效率分析——金融视角下的“一个中国，四个世界”[J].当代经济科学,2012(2):35-42.

[5]李红梅.基于DEA方法下的我国金融资源配置效率研究[J].辽宁大学学报:自然科学版,2012(4).

[6]王晓莉,韩立岩.基于DEA的中国各地区金融资源分布有效性评价[J].北京航空航天大学学报:社会科学版,2008(4):4-7.

[7]Charnes A,Cooper WW，Rhodes E.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Reseach，1978,2(6):429—444.

[8]马占新.数据包络分析模型与方法[M].北京:科学出版社,2010.

[责任编辑 刘贵阳]

The Research on Financial Resources Allocation Efficiency in Yunnan

LU Guo-hua ,XU Bo
(Yunnan University,Kunming 650500,China)

Abstract:This paper uses the data envelopment analysis (DEA) to make the evaluation of allocation efficiency of Yunnan Province in recent years.the results show that: the financial resources allocation is overall effective in Yunnan Province; the allocation efficiency of financial resources in different regions has difference,Southwest Yunnan allocative efficiency is highest,Middle Yunnan is second,Northwest Yunnan the lowest efficiency.

Key words:Financial Resources; DEA; Allocation Efficiency

收稿日期：2015-03-14

DOI:10.13963/j.cnki.hhuxb.2016.02.015

中图分类号：F832

文献标识码：A

文章编号：1008-9128（2016）02-0053-03

第一作者：卢国华(1988-)，男，云南丽江人，硕士生，研究方向：经济模型分析。