基于数据包络分析法的金融扶贫效率实证研究

(华北理工大学 河北 唐山 063200)

一、引言

现阶段，我国扶贫攻坚的内涵是以精准扶贫为背景，财政和金融政策相结合的政策扶贫，通过金融机构提供输血资金，对贫困主体进行精准帮扶，活跃地区金融资源配置，从而激发出金融造血，反哺经济发展的良性循环。金融扶贫同样离不开金融机构，尤其对贫困地区，金融机构发展水平是衡量一个地区金融环境的重要因素。本文以河北省18个国家级贫困开发重点县为样本，进行金融扶贫效率的实证分析。近些年，政府借以创建“金融扶贫示范县”的机会，充分利用政策优势，发挥金融助力脱贫攻坚的重要作用，对当地金融产业发展、创新扶贫模式有深远意义。

二、基于数据包络分析法的实证研究

(一)研究方法

金融效率的测算存在许多方法和工具，最典型的就是前沿分析法。前沿分析法是由 Farrell M.J. 在 1957 年首先使用在效率测算上，也成为目前最重要的研究手段。主要运用“帕累托最优”的原理在给定技术条件和生产要素下计算出有效生产前沿面。又根据是否估算参数分为两类，一类是参数估计法，另一类是非参数估计法。参数估计法使用OLS或极大似然估计进行计算，对前沿函数的精确度有很高的要求。比较常见的就是随机前沿分析(SFA)，但是其在支农效率计算上存在假设问题，结果与实际偏离较大。而数据包络分析(DEA)是其中最常用、便捷、基于数学优化的一种非参数研究方法。相比于参数化方法通常只能够处理一个输出和多个输入，非参数DEA方法的优点之一是它能够处理多个输入和多个输出。可以分析多重绩效指标，将数据进行整合且给出绩效提升办法。另外，DEA不需要全面的假设条件，更加实用客观。

(二)样本数据与指标选取

1.河北省内贫困县数量众多，样本选取方面，本文选择河北省内现有的18个国家级扶贫开发重点县为研究对象进行整体金融效率扶贫评价。样本数据来源为《河北省统计年鉴》(2014—2018)、《中国县域经济年鉴》(2014—2018)、Wind 数据库以及河北省官方统计信息网站数据。

2.本文中金融扶贫效率考察的是河北省贫困县域金融市场资源的投入产出情况，是体现该地区金融整体配置水平的测度，这与常见的地区金融机构运营效率评价、农业生产效率评价等是存在本质不同的，因此在选取变量时应该加以区分。DEA模型投入产出指标如表1所示。

表1 DEA模型投入产出指标

(三)DEA模型建立

1.综合技术效率评价分析

通过建立CCR模型可以反映出各自县域生产前沿面的投入产出情况，即该地区现有金融资源配置水平下的金融扶贫综合效率，我们可以将其视为该地区金融扶贫的技术效率。某县域的技术效率值等于1，就表示与其他地区相比，当地金融资源得到合理配置，金融扶贫取得了明显的效果;如果技术效率值较低，则表明当地政府需要进一步优化金融资源配置水平。

技术效率的分析是金融扶贫效率分析的第一步，通过各县扶贫工作的投入产出对比分析，可以客观地反映出某区域总体的扶贫效率。一般来说，当该地区金融扶贫的投入产出达到生产前沿面，不存在投入冗余时，该决策单元的技术效率值越接近1；当技术效率值越低时，说明该地区金融扶贫呈无效率状态。从表2可以看出，2013—2017年研究样本县域金融扶贫效率总体呈增长趋势，由2013年至2017年，技术效率均值从0.671升至0.884，但整体水平不高，且各年均处于无效率状态的地区较多，仅有张家口市崇礼区在部分年份达到了1。综合来看各县域仍有较大的提升和发展空间。

表2 2013—2017年河北省18贫困县金融扶贫综合技术效率

2.金融扶贫效率动态分析

基于Malmquist 指数模型的金融扶贫效率动态分析可以反映出不同地区、不同时期的扶贫绩效水平。将各地的样本数据进行数据处理计算得到表3。

表3 2013—2017年河北省贫困县金融扶贫效率的全要素生产率变动及其分解

表3中，Eff-ch为技术效率指数，Tech-ch为技术进步变化指数，Pe-ch为纯技术变化效率指数，Se-ch为规模效率变化指数，Tfp-ch为综合技术效率指数。

表3通过对各决策单元的不同年份数据进行处理，将技术效率指数分解为纯技术效率指数和规模效率指数，可以更加直观地看出各地区综合扶贫效率水平的影响因素。首先2013—2017年研究样本金融扶贫的全要素生产率为1.006，较前几年有较为稳定的增长，有力佐证了金融扶贫对当地经济发展中的作用以及金融扶贫取得的成果。在技术效率值方面，除去2015年，在2014年、2016年和2017年，技术效率进步并没有逐年递增，说明在全要素生产率逐年提高的背景下，技术进步是制约总体金融扶贫水平的短板，其原因可能是地区金融机构的服务水平和资金的管理运用。进一步证明了技术进步是推动全要素生产率提高的重要原因，各地区政府应该致力于提升金融机构服务县域金融发展的服务质量，有效提高县域金融的管理效率和服务效率水平。

各地区的规模效率水平在2015年出现大幅增长。其余年份的金融规模都低于均值，这一数据说明规模效率的变化对技术效率影响较大，政府可以通过提高有利于改善地区金融环境的政策性金融服务，优化外部金融环境，发展普惠金融等手段，提升地区的有效金融规模。