金融效率视角下北京金融业高质量发展之路

摘 要：采用2011—2020年北京市16区的金融数据，运用DEA—malmquist模型，对北京市16个区的金融效率进行了实证检验。实证结果表明：北京市各区的金融效率是逐年提高的；各区金融效率具有明显的差异，表明北京市各区的金融发展水平处于不同的阶段；海淀区受益于金融科技的普遍推广与使用，金融效率水平最高。据此，文章建议北京市各区应根据各自实际的金融发展水平，制定适应于本区的金融发展模式，以更好地促进金融与经济的高质量发展。

关键词：金融效率 金融业高质量发展 DEA— malmquist模型

中图分类号：F832.0 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2024）09-013-03

一、引言

习近平总书记明确指出，我国经济的增长已经由高速发展阶段转入高质量增长阶段。未来经济增长不再依赖数量型的快速扩张，而是要靠内涵型的高质量发展。

在中国金融长期的发展历程当中，数量扩张的方法是中国金融早期发展的最主要的特征之一。当数量扩张达到极限的时候，只靠数量扩张来维持经济高速增长的阶段已经过去，未来只有提高效率才能够维持经济的可持续增长。金融是一种稀缺的资源，因此在资源数量有限的条件下，提高资源的使用效率即提高金融效率是金融高质量发展的正确途径。

将北京作为一个整体来看，北京的金融发展水平位于全国的前列。但是如果把视角深入到北京的16个区的话，则会发现北京16个区之间的差异是非常显著的，以2020年底的数据为例，存款最多的西城区是存款最少的延庆区的90.74倍；贷款最多的西城区是贷款最少的平谷区的133.2倍。当然，单纯地使用一个或者两个指标来说明北京市16个区的差异是不全面的，因此，应该用更加全面的指标对北京16个区的金融发展水平进行度量。

金融效率是业内公认的能够全面衡量金融发展水平的重要经济指标，使用数据包络方法（DEA）测算金融效率也是业内比较成熟的方法。因此，本文的目的在于通过使用DEA—malmquist模型测算北京市16个区的金融效率水平，以便在此基础上对北京市各区金融的发展状况进行准确的描述，进而探寻推动北京市金融效率整体进一步提高的对策，以推动北京市金融业高质量发展。

二、研究设计

（一）设计思想

在以间接融资为主的时期，银行在金融体系当中占据最主要的位置，金融效率的研究主要就是研究银行效率，银行效率研究，主要是研究银行经营效率，银行效率基本上就可以代表金融效率。随着我国金融机构的多样化以及金融市场的快速发展，银行效率与金融效率表现出了很大的差异，银行效率已经远远不能代表金融效率。金融效率则包含了更多的含义，它不仅包括银行效率，而且也包括了金融市场效率、金融资源的配置效率以及金融监管效率等多方面的内容。因此，进行研究设计时就要选择更准确、更全面地代表金融业的指标，而不是仅仅代表银行业。

（二）数据分析

分析2011—2020年10年间北京市各区县的数据，数据来源自2012年到2021年北京市统计年鉴和Wind数据库。

（三）变量选择

效率基本的含义就是投入与产出的比率，因此金融效率就是金融资源投入与产出的比例。金融资源的投入，具体包括人力资本投入、物质资本投入与技术投入；产出则不仅仅是金融机构的产出还应该包括对社会的产出，表现为经济的增长、社会的稳定、就业率的提高等方面，即产出包括直接产出与间接产出，直接产出可以用金融业的增加值来衡量，间接产出则可以用所在地区国民生产总值的增加来衡量。

本文在使用DEA方法进行金融效率测算时，所使用的指标都包含非银行金融机构的信息，以使指标更能够符合金融效率的要求。使用金融机构的存贷款指标，而不仅仅是银行机构的存贷款指标，以反映全部金融机构吸收存款与发放贷款的能力；采用金融机构的数量，金融机构的人员，而不仅仅是银行机构的数量与银行机构的人员；在产出指标上，使用了金融增加值这个包含了金融业整体财富创造的指标；地区国民生产总值则是一个更加广义的指标，它可以衡量银行与非银行类金融机构对当地经济发展的贡献程度。

综合考虑以上因素，本文投入变量包括：北京市各区金融业的存款、北京市各区金融业机构数量、北京市各区金融机构从业人员数量；产出变量包括：北京市各区金融业贷款总量、北京市各区金融业增加值、北京市各区国民生产总值。

（四）计量模型设定

尽管银行效率与金融效率有很大的差异，但使用DEA的方法测算效率仍然是一种非常有效的方法，前人在使用DEA方法测量银行效率方面已经有了很多的经验与积累，因此本文也同样借鉴前人使用DEA方法来测算银行效率，北京市各区金融效率。对于多个时期的金融效率测算，使用较多的是DEA--malmquist模型。由于本文研究的区间为2011—2020年，因而也使用DEA—malmquist模型。

三、实证结果分析

运用DEAP2.1软件，采用DEA—malmquist模型，得到如下的实证结果。

（一）2011—2020年北京金融业效率概况

从均值来看，无论是从时间的角度还是从区域的角度来看，北京市16个区在2011—2020年间全要素生产率为1.041，其他各项效率指标也都在1以上，反映了北京市10年来金融效率整体处于提高的过程。

由于全要素生产率指数可以分解为技术效率变化指数和技术进步指数的乘积，因此可以进一步分析技术效率的变化与技术进步的变化情况。全要素生产率提高，对技术效率的变化与技术进步都做出了贡献，二者比较的话，技术进步的贡献更大一些。这反映了10年间由于金融科技的快速发展，金融科技应用于金融业，推动了金融行业效率的提高。

在影响技术效率变化的两个因素当中，规模效率是最主要的因素。反映了10年间北京金融机构的规模处于快速发展的时期，属于规模效益递增阶段。

（二）2011—2020年北京金融业全要素生产率指数及分解

全要素生产率从2012年的0.977提高到2020年的1.098，总体呈上升的态势，反映了北京市各区金融效率整体水平是提高的，这与我们对北京市金融业发展的感受是一致的。10年间全要素生产率指数经历了一次明显的下降与一次显著的提高：下降始于2013年，止于2015年；提高始于2015年，止于2018年，从0.96提高到1.125，提高幅度达到17.2%。

北京市金融业技术效率从2013年下降到2014年；后从2014年一直缓慢抬升，到2017年达到了最高值1.057，抬升幅度达到了9.42%；从2018年下降到2019年；2019年开始又进入了恢复性的增长阶段。从技术进步角度来看，2011到2020年技术进步整体呈小幅波动的态势，没有表现出有很大技术进步的特征，并且从2019年到2020年，技术进步还出现了一波下跌。

由此我们可以得到结论，全要素生产率的提高主要是由于技术效率的提高，并不是技术进步的原因，表明北京市各区在提高技术使用效率方面比较有效，而技术进步的贡献并不是非常的理想。

由于技术效率变动可以进一步分解为纯技术效率变动和规模效率变动，因此我们可以进一步分析纯技术效率变动和规模效率的变动对技术效率变动的影响。

从2011—2020年，北京市纯技术效率的变化基本上维持在很小的幅度之内。规模效率的变化，从2011—2019年同样在很小的幅度之内变化，只是从2019—2020年，规模效率从0.998提高到1.088，发生了一个比较大的跃升。因此，我们可以认为技术效率变动最主要的因素是由于规模效率的提高，这与北京近两年来调整首都功能定位，提高金融的战略地位有一定的关系。

（三）2011—2020年北京市16个区金融业全要素生产率指数及分解

根据2011—2020年北京全要素生产率变化的指数进行排序，海淀区、门头沟区、东城区、西城区、大兴区、通州区、顺义区均在1.05以上；石景山区、怀柔区、延庆区在1.03以上；昌平区、朝阳区、丰台区、平谷区、密云区都在1.0以上，只有房山区低于1。

从技术效率变化来看，指数最高的是门头沟区1.062，其次是怀柔区1.055，指数最低的是石景山区0.991。从技术进步的角度来看，指数最高的是海淀区1.092，最低的是房山区0.974。

由于海淀区是高科技企业集聚的地区，海淀区的金融机构使用5G、大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术的意识较强，使用较早，覆盖面较宽，推动了海淀区金融效率的提高，因此导致海淀区全要素生产率最高的主要原因在于技术进步。

从纯技术效率的变化来看，各区指数差别不大。指数最低的是石景山区0.973，最高的是昌平区1.033；从规模效率指数来看，指数最高的是门头沟区1.062，最低的是朝阳区0.984。表明门头沟区全要素生产率变化指数较高主要是由于规模效率比较高，是金融机构规模增加而导致金融效率的提高，所以门头沟区还处于规模效益递增阶段。

四、研究结论与政策建议

一是从2011年到2020年，北京市及16个区的金融效率总体是提高的，反映了北京市及16个区的金融发展水平还处在提高的过程当中。

二是北京市16个区全要素生产率指数不相同，表现出分化趋势，说明北京市16个区的金融发展水平处在不同的阶段。

三是海淀区的全要素生产率指数最高，反映了海淀区金融效率的提高是由于技术进步。因此，大力加快金融科技的推广与使用效率，是促进金融效率提高的最有效手段。

研究金融效率的目的是选择合适的金融发展模式，以促进金融发展，进而促进经济与社会的发展。北京市16个区的金融效率存在显著差异，表明各区金融发展水平不相同。因此，各区在选择金融发展模式时，应立足于各区的实际金融发展水平，从而选择适合于本区的金融发展模式：金融发展水平较低的区，比如房山区，还处在依靠数量型扩张的发展阶段；金融发展水平处于中等的地区，比如石景山区、怀柔区、延庆区、昌平区、朝阳区、丰台区、平谷区、密云区则处于由数量型增长向质量型增长的转变阶段；金融发展水平较高的地区，比如海淀区、门头沟区、东城区、西城区、大兴区、通州区、顺义区，则应选择质量增长型的发展模式。

[基金项目：北京财贸职业学院2022年科研计划重点课题的资助，课题名称：数字经济背景下北京市金融业效率研究（课题编号：BJCZYB202205）]

参考文献：

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[6] Berger and Mester. Inside the Black Box： What Explains Differences in the Efficiencies of Financial Institutions？［J］.Journal of Banking and Finance，1997，21： 895－947.

（作者单位：1.北京财贸职业学院 2.国家电网北京城区供电公司 北京 100000）

[作者简介：韩贵新，男，北京财贸职业学院副教授，南京大学金融学博士，中国社会科学院金融研究所博士后；韩坤宇，国家电网北京城区供电公司助理工程师，中国矿业大学（北京）硕士。]

（责编：若佳）