湖南省绿色金融支持生态农业效率研究——基于DEA和Super-SBM模型

华婷婷 陆试群 高 雪（通讯作者）

（中南林业科技大学涉外学院，湖南 长沙 410211）

一、前言

金融是现代经济的命脉，利用金融支持手段来实现产业绿色发展是现代社会进步的必然要求。绿色金融又称环境金融或可持续金融，是对传统金融的延伸和升华，更强调维护人类社会长远利益和持续发展。其目的在于实现经济效益、社会效益和生态效益三者的均衡发展。农业作为一个国家的粮食来源，其重要性不容小觑。但是，由于我国前几十年的粗放型、非专业化、小规模化经营，对于土地和环境造成了极大的伤害。而随着绿色金融支持生态农业发展，集约化生产已成趋势，为此我们引入数据包络分析对湖南省绿色金融支持生态农业效率进行评价分析。

二、模型建立及指标说明

我国于2007年开始推行绿色金融政策，至今已有15年，在各个地区的发展参差不齐。湖南作为农业发展大省，研究其绿色金融支持生态农业效率有着重要的意义，可以为整个长江经济带的农业发展甚至全国农业发展提供范本，在新环境之下走出在农业现代化发展前列。

1. DEA模型

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法是一种将单输入单输出工程效率推广到多输入多输出的相对效率评价，避免了主观因素，不要对参数进行事先估计，也不需要假设各向量权重。BCC模型是DEA模型的一种基本形式，BCC将规模效率和技术效率分开，是基于规模报酬可变的假设，即在评价决策单元时会将规模报酬对效率的影响考虑在内，所以使用BCC模型能掌握决策单元所处的规模收益状态，有助于决策者调整规模，进而提高相对效率。基于此，本文研究选取以投入导向为基础的BCC模型核算绿色金融支持湖南生态农产品效率。

2.Super-SBM模型

传统的DEA方法从径向角度测算效率，但容易造成投入要素的拥挤，降低测量结果的精确度。BCC模型强调可处置性来确保效率边界或无差异曲线凸性，却会造成投入要素“松弛”问题，如果不考虑投入要素的“松弛”的影响直接运用BCC模型，有可能造成对效率测评的偏差。而针对这一问题由Tone在2001年提出的非径向角度的SBM模型有效地解决了BCC模型的缺陷，但SBM模型依然无法区分多个决策单元同时有效的排序问题，在2002年Tone又提出了修正松弛变量的Super-SBM模型，此模型允许效率值大于1，能够减少多个决策单元同时有效且作为被解释变量时结果误差加大的情况。本文通过投资效率、BCC静态分析和Super-SBM模型分析投入冗余值。

3.指标解释

资金投入对于的各方面都有较好效果，而目前绿色债券在生态农业方面的的投入相对来说是占比较高的，选取其作为绿色金融投入指标具有一定的代表性，能够从整体上反映湖南省目前绿色金融支持生态农业的状况。为此，我们选取了湖南省2017年～2020年的136只绿色债券中投放在农业各方面的66只绿色债券作为绿色金融的投入指标，并将其按发行主体分 为公司债和政府债；生态农业产出由经济产出和环境产出来测度。产出指标分为期望产出和非期望产出。期望产出主要是经济效益，以湖南地区第一产值作为表现。非期望产出则是环境效益，包括污染物排放和碳排放两个指标。具体如表1所示。

表1 投入产出指标

三、实证分析

指标数据缺失部分采用了插值法补全，分析年份从2017年～2020年通过DEAP 2.1和DEA-Solver Pro 5.0进行分析得出以下结果：

1. BCC模型与Super-SBM模型的投资效率分析

（1）图1 BCC模型的Efficiency值表明在2017年投资效率小于1，为非有效决策单元；2018年、2019年、2020年投资效率均等于1，为有效决策单元。

图1 BCC 模型2017年～2020年Efficiency值图

（2）由于传统的DEA模型在进行效率测算的过程中会出现多个有效决策单元的情况，影响了决策单元的对比分析，而Super-SBM 模型则可以解决多个有效决策单元效率值为1时无法排序的问题。本文中采用BCC模型测算的有3个决策单元效率值为1，但是BCC模型无法对这3个有效决策单元进行区分和排序，测算的准确度出现偏差。而Super-SBM模型允许有效的决策单元效率值大于1，能够对有效决策单元进行区分和排序。从图2可以看出，2019年的投资效率值最高，为4.079195534，其余两个有效决策单元的投资效率从低到高依次2020年、2018年。非有效决策单元中2017年投资效率值最低。

图2 Super-SBM模型 2017年～2020年Efficiency值

（3）绿色金融支持湖南省生态农业投资效率主要表现为绿色债券（资金）不同发行主体投入要素是否得到了充分利用和要素之间的配置情况。投资效率总体上处于较高水平，平均投资效率为1.9100388835，投资效率大于等于1的决策单元有3个，小于1的决策单元有1个。

2. BCC模型静态分析

表2 湖南省2017年～2020年绿色金融支持湖南生态农业效率值（BCC模型）

以DEAP2.1模型分析出来的是以2020年为基准1，从而观察其他年份效率情况。

（1）从综合指数效率指数来看，绿色金融支持湖南生态农业效率在2017年～2019年效率值分别为0.775、0.773、0.886，整体呈增长趋势，但仍处于较低范畴。2020年的综合效率值表明绿色金融支持湖南生态农业实现了最优配置，投资结构合理。投入产出在不同的组合下达到了最佳效果。

（2）从纯技术效率来看，除2018年以外，纯技术效率呈增长趋势。2017年绿色金融支持湖南生态农业纯技术效率为0.871，与生产前沿面相差0.129，2018年绿色金融支持湖南生态农业纯技术效率为0.871，与生产前沿面相差0.146，2019年绿色金融支持湖南生态农业纯技术效率为0.871，与生产前沿面相差0.079，反映出管理水平有较大进步空间，说明管理和技术水平是制约湖南省绿色金融支持生态农业效率的主要因素。

（3）从规模效率来看，其能够体现出绿色金融支持湖南省生态农业是否处于最优规模，从2017年～2020年均保持增长。规模效率为1的则是2020年。规模报酬递增的年份说明资金得到有效利用，效率损失问题逐步解决，说明湖南地区资金使用方向正确。

3.投入冗余值分析

表3 Super-SBM模型投入产出

（1）投资效率大于等于1的有效决策单元的投入要素冗余值大于等于0，冗余值等于0说明投入要素处于3个决策单元连接起来的有效投资前沿面上，冗余值大于0是为了解决效率值等于1的决策单元排序问题。例如2019年的投资效率最高，其公司债券和政府债券均大于0。

（2）投资效率值小于1的为非有效决策单元，其投入要素冗余值都小于或等于0，冗余值小于0说明有相对于有效决策单元存在资源配置效率不高的情形。例如2017年和有效决策单元相比较，投资公司债券可以节约36.00005亿元。

四、结论及建议

研究结论：Super-SBM模型比BCC模型更准确的评价了绿色金融支持湖南省生态农产品的投资效率。4年的平均投资效率为1.9100388835且大于1，投资效率较高。

根据模型研究结论和目前湖南省绿色金融支持生态农业情况，为进一步提高湖南省绿色金融支持生态农业效率提出如下建议。

1.完善信息交流平台，逐步解决绿色金融供需不对称问题

从上述分析结果可以看到，湖南省近四年的绿色金融支持生态农业效率保持稳步发展，但是依旧参差不齐，无法保证一个较高的增长趋势，在部分年份还出现投资效率小于1以及冗余，在一定程度上有浪费现象，针对此种情况，需要建立供需两端的公共交流平台，打破信息不对称，保证资金能更好的投放到农业的各个角落，避免出现资金在一些层面“冗”，在另一些层面“余”。提高绿色金融支持效率。资金有效利用率。

2.建立相关监督机制，避免资金浪费和闲置

绿色金融支持主要就是资金层面的投放，那么在这中间的流转过程要加强监督，保证资金能够有效传导和投放到相关企业。避免中途存在资金偷、漏、污的现象，资金要合理高效利用，真正发挥绿色金融对湖南生态农业支持作用。闲置资金要寻找需求点，争取达到每一笔资金的利益最大化和目标实现度最高。使生态农业方和绿色金融支持方双向受益，达到生态效益、社会效益和经济效益三者的有机结合。

3.政府要发挥引导作用，有序引入金融机构绿色金融投入

生态农业存在高利润区与中利润区以及低利润区，而作为金融机构和企业，投放的目的都带有盈利性，就会出现资金不匹配，中高利润区资金爆满，而低利润区无人问津，不利于整个湖南省农业的全面发展，易导致生态农业畸形发展。为此，政府需要起到领头羊的作用，以政府的财政力量和政策导向，逐步引导社会资金的进入并长期“驻扎”，尽量避免短期效益，在盈利后直接出手，这样对于生态农业的发展是极为不利的，不可持续性发展。有了政策的引导，绿色金融支持生态农业的方向就会更加明确，资金投入效率大大提高。

4.加快引入专业人才

绿色金融支持生态农产品的过程中，需要引入金融、科技等方面的专业人才，坚持专业的事情有专业的人做，提高投入产出效率，金融人才的投入有利于供需双方对于资金来源与去向的理解，主要是可解决需求方金融排斥现象，在很大程度上加快绿色金融资金支持的效率和覆盖度。科技人才的引入有利于生态农业的高质高产和集约化发展，客观上驱使生态农业户向金融机构寻求资金支持，为双方的交流搭建了“桥梁”。

在“双碳”目标如火如荼的开展中，农业在碳排放方面也不能落后。加快绿色生产、绿色产出、绿色消费，绿色金融将在其中发挥至关重要的作用；解决好绿色金融支持湖南生态农业效率的问题，有利于为湖南省生态农业投入产出给出合理的、高效的方案。帮助湖南省先一步占据生态农业市场，可提升生态农产品竞争力，为长江经济带甚至全国提供绿色金融支持生态农业范本，助力和加快我国现代化农业发展。