延边州工业产业金融支持效率研究——基于延边州2008-2019年经济金融数据

（中国人民银行延边州中心支行，吉林延边 133000）

一、延边州工业产业金融支持现状和困境

（一）工业产业发展情况

1.产业规模呈波浪式前进趋势。2008-2019年，延边地区规模以上工业总产值由144.51亿元增长至191.12亿元，工业生产总值占地区生产总值的比重在26%-47%之间，2016年达到最高值为1523.82亿元，较2008年增长4.4倍。2017年，受周边环境动荡、市场投资信心不足、水灾侵袭等因素影响，规模以上工业总产值当年缩减45.4亿元，工业产业主导优势出现弱化。

2.重点产业支柱优势作用明显。随着2014年国有天然林全面停伐政策的实施，木制品加工业丧失支柱产业地位，食品产业、能源矿产业、医药工业成为当前延边地区三大支柱产业，占规模以上工业的比重达85%以上。2019年，延边州规模以上黑色金属矿采选业、食品制造业、农副食品加工业、烟草制造业的工业总产值同比增速分别为103.3%、38.6%、20.3%、12%。

3.工业企业经济效益下滑。从延边地区规模以上工业企业数量看，数量由2018年的491个减少到308个，同比减少37%。2019年，规模以上工业企业营业利润同比下降25.2%，同比增速低于上年同期40.2个百分点；亏损企业亏损额同比增长43.5%，同比增速高于上年同期52.3个百分点。

4.企业单位数量大幅减少。按规模以上工业企业登记注册类型看，延边地区国有企业数量由2008年的25个减少至2019年的6个，股份制企业数量由2008年的320个减少至2019年的283个，外商及港澳台商投资企业数量由2008年的88个减少至2019年的19个。按轻重工业看，规模以上轻工业企业数量由2008年的196个减少至2019年的167个，重工业企业数量由2008年的239个减少至2019年的145个。

（二）金融支持工业产业情况

1.金融服务覆盖面不断扩大。延边州银行业金融机构家数由2008年末的16家增加至2019年末的28家，增长75%；银行业金融机构网点数由2008年末的388个增加至2019年末的569个，增长46.6%。

2.金融支持有效缓解工业产业资金需求。截至2019年末，延边州工业企业贷款余额为188.37亿元，较2008年末增长3.4倍。2008年以来，工业贷款余额占企业贷款余额的比重在25-40%之间，占各项贷款余额的比重在16-27%之间，有力支持工业产业转型升级。

3.金融大力支持工业产业绿色转型升级。延边州绿色贷款余额由2018年1季度的56.9亿元，增长至2019年末的83.8亿元，开展绿色贷款业务的金融机构家数由8家增加到15家，增加近一倍，有力支持电力热力燃气及水生产和供应业、清洁能源产业等工业产业转型升级。

二、延边州工业产业金融支持效率实证分析

（一）指标选取

1.数据来源。产出指标数据来源于《延边统计年鉴》，投入指标数据来源于中国人民银行金融统计监测管理信息系统。

2.指标选取。根据行业分类和借鉴参考文献，本文选取的投入指标包括工业产业贷款①工业产业贷款=采矿业贷款+制造业贷款+电力、热力燃气及水生产和供应业贷款。，工业产业贷款占各项贷款比重②工业产业贷款占各项贷款比重=工业产业贷款/各项贷款。，衡量延边州金融机构对工业产业发展的支持力度与相对水平；产出指标包括工业产值、工业单位从业人员平均劳动报酬③工业单位从业人员平均劳动报酬=采矿业单位从业人员★采矿业单位从业人员平均劳动报酬+制造业从业人员★制造业单位从业人员平均劳动报酬+电力、热力燃气及水生产和供应业从业人员★电力、热力燃气及水生产和供应业单位从业人员平均劳动报酬）/(采矿业单位从业人员+制造业从业人员+电力、热力燃气及水生产和供应业从业人员。，衡量延边州工业产业发展水平与带动能力。

（二）DEA数据包络模型

按照规模收益是否可变，DEA模型分为基于规模收益不变假设下的C2R模型和基于规模收益可变假设下的 BC2模型。根据对效率的测量方式，DEA模型分为投入导向型和产出导向型，产出导向型测度基本思想是基于不改变既定投入而使产出最大化，即将增加产出作为优化效率的主要途径，本文主要研究在既定的金融资源投入条件下工业产业的产出情况，因此选择产出导向的BC2模型。

BC2模型将综合技术效率（TE）分解为纯技术效率（PTE）和规模效率（SE）,即TE=PTE*SE。对于任一决策单元DMU0，BC2模型可表示为：

式（1）中，n为决策单元个数，xij（j=1，2，…，m）为投入要素，m为投入指标数，yir（r=1,2，…，s）为产出要素，s为产出指标数，s+和s-为松弛变量，θ*为效率值最优解，即决策单元的最佳技术效率得分,本文选取2008-2019年的时间序列数据，共12期数据，投入指标2个，产出指标2个，因此n=12,m=2,s=2。效率值θ∈（0,1]。当θ*=1时，称决策单元DEA有效；当0＜θ*＜1 时，决策单元非DEA有效，表明该决策单元投入不当，θ*值越小，效率越低。

（三）延边州工业金融支持效率评价结果分析

利用Deap2.1软件基于产出导向的BC2模型分别计算延边州2008-2019年期间每年的综合技术效率、纯技术效率和规模技术效率，测算结果经整理后如表1所示。

表1 2008-2019延边州工业金融支持效率

由表1可知，综合技术效率呈波动变化趋势，12年中有5年达到有效值1，达标率为41.67%，2017年最低仅为0.75；从构成综合技术效率值的两项指标看，纯技术效率有7年达到有效值1，达标率为58.33%，规模效率有6年达到有效值1，达标率为50%；2008-2019年，综合技术效率、纯技术效率、规模效率平均值分别为0.95、0.96、0.98，虽未达到充分有效，但仍处于较高水平，说明延边州工业产业金融支持效率较高，但仍存在发展空间，纯技术效率平均值小于规模效率平均值，说明通过提高纯技术效率以提高延边州工业金融支持效率是较好的选择途径，因此需运用新技术提高金融支持工业产业效率。

三、政策建议

（一）企业方面：加快企业转型，掌握核心技术

一是加快企业转型。立足习近平总书记提出的“双循环”理念，根据国内外市场需求，深化工业领域供给侧结构型改革，提高产品市场竞争力及附加值，培育龙头企业。二是努力掌握核心技术。通过吸纳高素质专业人才、增加研发经费等方式增加人力物力的投入，致力于攻关核心技术，提高科技成果转化率。

（二）金融机构方面：助力实体经济，优化金融服务

一是优化信贷结构，助力企业转型。金融机构要切实把贯彻落实货币政策与支持地方经济发展有机结合，优化信贷资源配置，不断扩大工业企业融资总量。通过减费让利、积极争取上级行政策倾斜、运用再贷款等方式，降低企业融资成本。二是提高金融服务效率。针对工业企业特点，加强金融产品和服务方式创新，简化审批流程，深入基层了解企业经营状况和融资难题，积极运用大数据、云计算、移动支付等信息技术，帮助企业渡过难关。

（三）政府方面：营造良好营商环境，扶持工业产业发展

一是加快政府职能转变，营造良好营商环境。运用当地丰富的自然资源和旅游资源，推动经济发展质量、效率和动力变革，优化资源配置，营造公平竞争的市场环境，培育工业产业发展新动能，激发各类市场主体活力。二是细化鼓励和扶持工业产业发展相关政策。通过细化工业产业发展激烈和扶持政策及实施细则，明确工业转型各阶段激励政策、企业奖补政策、财政扶持政策等，吸引企业落户，推动企业规模扩张，不断提高工业产业发展质量和效率。