劉淑花，趙海燕

(嶺南師范學(xué)院 商學(xué)院，廣東 湛江 524048)

一、引 言

作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，金融對社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著巨大的推動作用。金融的協(xié)同發(fā)展和支持在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及產(chǎn)業(yè)效率提升的過程中起著至關(guān)重要的作用，完善的金融體系是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的重要保障。金融資源配置效率決定了各個(gè)地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平，因此如何科學(xué)有效的評價(jià)金融資源配置效率，對于區(qū)域的金融產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展具有重要意義。

Wurgler應(yīng)用資本配置效率指標(biāo)作為金融發(fā)展程度的代理變量，研究了65個(gè)國家金融體系的配置效率[1]。Levine運(yùn)用銀行貸款占比、私有企業(yè)貸款占比及儲蓄投資轉(zhuǎn)換率等指標(biāo)來測量金融資源配置效率[2]。戴偉和張雪芳研究發(fā)現(xiàn)我國金融資源配置效率在各個(gè)區(qū)域中存在較大的差異，而且配置效率整體水平偏低，還發(fā)現(xiàn)金融資源配置效率與地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在相關(guān)性[3]。張玉苗采用超效率DEA模型對京津冀地區(qū)的金融資源配置效率進(jìn)行研究，研究發(fā)現(xiàn)京津冀金融資源配置處于非有效狀態(tài)，而且各地區(qū)間差異比較明顯[4]。林進(jìn)忠等對福建省的金融資源配置效率進(jìn)行評價(jià)，研究結(jié)果表明福建省金融資源配置效率為非有效狀態(tài)，而且福建省內(nèi)各個(gè)地市金融資源配置效率存在冗余[5]。李俊霞等從“金融資源”和“創(chuàng)新成果”質(zhì)量視角，采用相對數(shù)值指標(biāo)和動靜結(jié)合法發(fā)現(xiàn)我國的科技金融資源配置效率整體上未達(dá)到有效狀態(tài)[6]。任廣乾等對“一帶一路”沿線國家的金融效率進(jìn)行綜合評價(jià)，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)沿線各個(gè)國家的金融資源投入產(chǎn)出效率都不高，而且不同國家之間的效率差異也比較大[7]。田新民等的研究發(fā)現(xiàn)金融科技創(chuàng)新在一定程度上會提高金融資源配置效率，而金融配置效率的提升有助經(jīng)濟(jì)的增長[8]。李蒼舒使用DEA-Malulquist指數(shù)對我國金融業(yè)的效率進(jìn)行測量，研究發(fā)現(xiàn)我國金融資源配置效率各年變化幅度不大[9]。

通過既有研究可以看出，金融資源配置效率研究已經(jīng)取得了比較豐碩的成果，但仍存在一定不足，主要表現(xiàn)在研究樣本范圍主要集中于在全國、省域等層面上，缺少以某一城市為研究對象的金融資源配置效率研究。湛江位于北部灣區(qū)域的中心地帶，作為廣東省省域副中心城市，其金融資源配置效率的高低對于北部灣經(jīng)濟(jì)建設(shè)和粵西地區(qū)金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有著重要影響。鑒于此，本文選取湛江市金融資源配置作為研究對象，構(gòu)建湛江市金融資源投入產(chǎn)出效率的評價(jià)指標(biāo)體系，對湛江市的金融資源配置效率進(jìn)行測度，提出完善湛江市金融資源配置效率的對策，以期最大程度實(shí)現(xiàn)湛江金融業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)湛江金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展打造北部灣區(qū)域金融中心提供有力支撐，同時(shí)也為其他城市提高金融資源配置效率提供借鑒。

二、湛江市金融資源現(xiàn)狀分析

(一)湛江市金融機(jī)構(gòu)現(xiàn)狀

從樣本的時(shí)間序列(見圖1)可以看出在2010年湛江市共有780家金融機(jī)構(gòu)(數(shù)據(jù)來源：《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》)，廣東省在2010年共有金融機(jī)構(gòu)14 983家，湛江市金融機(jī)構(gòu)數(shù)量占全省金融機(jī)構(gòu)數(shù)量的比例為5.2%，截止到2017 年末，湛江金融機(jī)構(gòu)上升為806家，在過去的8年里，湛江市的金融機(jī)構(gòu)數(shù)量一直保持著整體穩(wěn)步上升的態(tài)勢，增長幅度為3.33%，廣東省金融機(jī)構(gòu)的數(shù)量總體是呈上升的趨勢，上升的比例為10.9%，湛江市金融機(jī)構(gòu)增幅小于廣東全省金融機(jī)構(gòu)的增長幅度。

圖1 湛江市和廣東省金融機(jī)構(gòu)

(二)湛江市金融從業(yè)人員現(xiàn)狀

從圖2可以看出，2010年湛江市金融從業(yè)人員為10 321，廣東省金融從業(yè)人員共有258 254，湛江市金融從業(yè)人員占全省金融從業(yè)人員的比例為3.9%，截至2017年湛江市的金融從業(yè)人員整體呈上升趨勢，增長幅度為17.6%。而廣東省金融從業(yè)人員從2010年到2016年都呈上升趨勢，增幅為33.4%，而2017年金融從業(yè)人員較上一年下降了7千多人，其中的一部分原因是隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，銀行業(yè)的利潤開始下降，銀行員工的待遇開始下滑，導(dǎo)致部分員工離職，另外一部分原因是隨著銀行智能化程度的提升，銀行業(yè)對于員工的需求也在下降。湛江市的金融從業(yè)人員數(shù)量穩(wěn)步上升的原因是由于湛江互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展程度還不高，而且湛江金融機(jī)構(gòu)從業(yè)人員的工資相對于其他行業(yè)來說還是具有一定的優(yōu)勢。

圖2 湛江市和廣東省金融從業(yè)人員

(三)湛江市金融機(jī)構(gòu)貸款現(xiàn)狀

從圖3可以看出湛江市2010年金融機(jī)構(gòu)貸款額為721億，廣東省金融機(jī)構(gòu)貸款額為51 799億，湛江市的金融機(jī)構(gòu)貸款額占全省金融機(jī)構(gòu)貸款額的比例為1.4%。從趨勢上看無論是廣東省還是湛江市2010到2017年金融機(jī)構(gòu)貸款額呈單調(diào)上升，湛江市金融機(jī)構(gòu)貸款上升了159%，廣東省金融機(jī)構(gòu)貸款上升了143%，湛江市金融機(jī)構(gòu)貸款增長幅度超過全省的增長幅度。

圖3 湛江市和廣東省金融機(jī)構(gòu)貸款額

(四)湛江市保險(xiǎn)收入現(xiàn)狀

從圖4可以看出，2010年湛江市保險(xiǎn)收入為8億，廣東全省保險(xiǎn)收入817億，湛江市的保險(xiǎn)收入占全省保險(xiǎn)收入的比例不足1%，到2017年湛江市保險(xiǎn)收入上升79億，約是2010年的10倍，截至2017年廣東全省保險(xiǎn)收入為4 305，從數(shù)據(jù)上可以看出湛江市的保險(xiǎn)收入增長幅度是全省保險(xiǎn)收入增長幅度的2倍左右，該數(shù)據(jù)說明湛江市人民的保險(xiǎn)意識不斷增強(qiáng)，投保力度不斷加大。

圖4 湛江市和廣東省保險(xiǎn)收入額

三、湛江市金融資源配置效率分析

(一)模型設(shè)計(jì)

1.DEA方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)由Charnes、Cooper和Rhodes提出，該方法可以用來評價(jià)多個(gè)投入、多個(gè)產(chǎn)出決策單元的相對有效性。由于該方法不要求事先知道投入與產(chǎn)出之間的函數(shù)關(guān)系，不需要事前設(shè)定投入與產(chǎn)出的權(quán)重，規(guī)避了函數(shù)設(shè)置偏差導(dǎo)致評價(jià)結(jié)果無效的可能性，采用全局?jǐn)?shù)據(jù)具有較強(qiáng)的客觀性。規(guī)模收益可變的BCC模型是DEA方法中比較典型模型之一，在金融效率、創(chuàng)新效率、能源使用效率的評價(jià)中被廣泛使用。本文應(yīng)用規(guī)模收益可變的BCC模型來研究銀行機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)、政府等主體的金融資源投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系，進(jìn)而判斷金融資源配置效率是否有效，如果無效是技術(shù)無效還是規(guī)模無效所導(dǎo)致。

設(shè)有n個(gè)區(qū)域金融資源效率比較研究。設(shè)每個(gè)區(qū)域有m個(gè)金融投入變量，設(shè)每個(gè)區(qū)域有n個(gè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出變量。Xij為第j個(gè)區(qū)域第i種金融資源投入，Yij為第j個(gè)區(qū)域第i種經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。金融資源的投入向量為X=(x1，x2，…，xm)T，產(chǎn) 出 向 量 為Y=(y1，y2，…，yt)T

具有非阿基米德無窮小量ε的 BCC 模型為

在上述模型中，λj為各單位組合系數(shù)，x0，y0為被評區(qū)域的金融投入指標(biāo)和金融產(chǎn)出指標(biāo)，θ為區(qū)域金融效率的評價(jià)指標(biāo)，s-，s+為松弛變量。θ<1時(shí)，決策單元無效。當(dāng)θ= 1時(shí)，決策單元為弱DEA'有效，當(dāng)θ= 1并且s-=0，s+=0，那么決策單元為 DEA 有效?？梢缘玫揭韵碌仁疥P(guān)系：crste= vrste×scale，其中：crste為規(guī)模收益可變時(shí)的綜合效率值；vrste為規(guī)模收益可變時(shí)的技術(shù)效率值(也稱純技術(shù)效率)；scale為規(guī)模效率值。當(dāng)規(guī)模效率等于1時(shí)，此時(shí)的生產(chǎn)過程處于最佳狀態(tài)，當(dāng)規(guī)模效率不等于1時(shí)又分為規(guī)模報(bào)酬遞減和規(guī)模報(bào)酬遞增兩種情況。

2.Malmquist指數(shù)

DEA-BCC模型可以測算出同一時(shí)點(diǎn)下的效率值，但是該模型對于面板數(shù)據(jù)分析能力不強(qiáng)，很難給出效率變動的趨勢信息。Fare等(1994)建立了基于DEA的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)測量不同期間生產(chǎn)率的變化，該指數(shù)可以用來分析不同行業(yè)、不同地區(qū)的面板數(shù)據(jù)，對效率值的動態(tài)變動可以給出較好的刻畫。Malmquist 指數(shù)可以用兩個(gè)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的幾何平均值來計(jì)算t期到t+1期生產(chǎn)率的變化，具體可以表示如下：

Malmquist指數(shù)可以進(jìn)一步分解為綜合技術(shù)效率變化指數(shù)(effch)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(techch)，其中綜合技術(shù)效率變化指數(shù)可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)(pech)和規(guī)模效率變化指數(shù)(sech)。當(dāng)Malmquist指數(shù)大于1時(shí)，表明從t期到t+1期綜合效率呈上升趨勢，效率有所提高。當(dāng)Malmquist指數(shù)小于1時(shí)，表明從t期到t+1期綜合效率呈下降趨勢，效率有所下降。當(dāng)Malmquist指數(shù)等于1時(shí)，表明從t期到t+1期綜合效率沒有發(fā)生變化。

(二)數(shù)據(jù)來源與變量選取

本文研究區(qū)域金融資源配置效率，由于該效率值受到多投入指標(biāo)和多產(chǎn)出指標(biāo)的影響，考慮數(shù)據(jù)的相關(guān)性、科學(xué)性、代表性及數(shù)據(jù)的可得性等特點(diǎn)，選擇以下相關(guān)指標(biāo)：金融資源投入指標(biāo)主要選擇人力要素、財(cái)力要素、物力要素三個(gè)維度，其中將金融機(jī)構(gòu)的從業(yè)人數(shù)，金融機(jī)構(gòu)的個(gè)數(shù)作為人力要素的代理變量，將地區(qū)金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款和保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)的保費(fèi)收入作為財(cái)力要素的代理變量，將金融機(jī)構(gòu)固定資產(chǎn)投資額作為物力要素的代理變量。金融資源產(chǎn)出指標(biāo)直接采用地區(qū)金融業(yè)產(chǎn)值，該指標(biāo)直接反映了各地區(qū)金融業(yè)自身的發(fā)展及其所帶來的產(chǎn)業(yè)增加值。金融資源配置效率評價(jià)投入、產(chǎn)出相關(guān)指標(biāo)見表1。

表1 金融資源配置效率評價(jià)指標(biāo)體系

本文主要研究湛江市的金融資源配置情況，因此選擇了湛江市2010年至2017年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，為了與省內(nèi)其他區(qū)域金融資源配置效率進(jìn)行比較，同時(shí)將廣東省劃分為珠三角、粵西地區(qū)、粵東地區(qū)和山區(qū)四大板塊進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)來源于2011-2018年《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》及各個(gè)地市的統(tǒng)計(jì)年鑒。

(三)實(shí)證結(jié)果分析

1.金融資源效率靜態(tài)分析

本文應(yīng)用Deap 2.1軟件測算湛江市的金融資配置效率，由DEA評價(jià)方法可知，綜合技術(shù)效率的指標(biāo)值介于0-1之間，指標(biāo)值越大說明越有效，從表2中可以看出，湛江市金融資源配置效率的綜合技術(shù)效率整體小于1，而且數(shù)值偏低，2014年金融資源配置效率最高為0.611，說明湛江市金融資源配置效率處于非有效狀態(tài)，金融資源配置效率水平較低。從金融資源配置效率的構(gòu)成來看，規(guī)模效率值整體上比較接近1，而純技術(shù)效率在0.5左右，純技術(shù)效率整體上小于規(guī)模效率，說明湛江市金融資源配置效率更多的是依靠金融機(jī)構(gòu)貸款、金融機(jī)構(gòu)人數(shù)、金融機(jī)構(gòu)固定資產(chǎn)投資增長而帶來的規(guī)模效應(yīng)，而金融機(jī)構(gòu)投資的純技術(shù)效率沒有充分發(fā)揮出來，純技術(shù)效率有待提升。

表2 2010-2017年湛江市金融資源配置效率

從表3中可以看出廣東全省各年的金融資源配置效率值都小于1，整體在0.8-0.9之間，都沒有達(dá)到有效，其中2013年金融配置效率最低為0.845，2017年的配置效率最高為0.911，從總體上看廣東省的金融配置效率呈上升趨勢。將廣東省劃分為四個(gè)區(qū)域，其中珠三角地區(qū)金融資源配置效率最高，各年的金融資源配置效率都在0.9以上，平均配置效率達(dá)到了0.911，山區(qū)的金融資源配置效率平均為0.772，粵西地區(qū)各年金融資源配置效率平均為0.563，粵東地區(qū)各年金融資源配置效率平均為0.544，是廣東省內(nèi)金融資源配置效率最低的區(qū)域。

表3 2010-2017廣東省各區(qū)域金融資源配置效率

將表2和表3進(jìn)行對比可以發(fā)現(xiàn)湛江市各年的金融資源配置效率都要小于全省金融資源配置效率，湛江市的金融資源配置效率除了2010年和2013年外，其他各年的效率值都小于粵西地區(qū)的金融資源效率，湛江市地區(qū)金融資源效率低下主要有兩方面的原因，一是因?yàn)樵搮^(qū)域金融制度不夠完善，金融創(chuàng)新能力不強(qiáng)，同時(shí)該地區(qū)的金融管理和人員素質(zhì)不高，使得該地區(qū)的金融體系效率不高。另一方面是該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平跟省內(nèi)其它地區(qū)相比不高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度相對較慢，對金融的需求程度與珠三角等地相比要弱一些，由需求拉動金融效率的效果不夠明顯。

2.金融資源效率動態(tài)Malmquist分析

運(yùn)用DEAP2.1 軟件對 2010-2017 年湛江市金融資源配置效率進(jìn)行Malmquist指數(shù)測算和分解，得到各年金融資源效率的動態(tài)變化情況，具體運(yùn)算結(jié)果見表 4，其中2010-2011、2012-2013、2015-2016這三個(gè)時(shí)間段里全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)分別為0.774、0.891、0.854，均小于1，說明金融資源配置效率是下降的，其中2010-2011年下降的幅度最大。2011-2012、2013-2014、2014-2015、2016-2017這四個(gè)年份的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)都大于1，說明金融資源配置效率在提升，其中2013-2014年間全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)最高為1.622，在2011-2012、2013-2014、2016-2017三個(gè)時(shí)間段里技術(shù)效率指數(shù)大于1，說明全要素生產(chǎn)率的變動主要是由技術(shù)效率變動帶來的，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)變化不明顯。

表4 2010-2017年湛江市金融資源Malmquist指數(shù)

表5列示了廣東全省金融資源Malmquist指數(shù)，全要素生產(chǎn)率2010到2013年是呈上升趨勢的，2014-2015年是呈下降趨勢，2015-2017年呈上升趨勢，廣東省的全要素生產(chǎn)率除了2014-2015年外均大于1，說明廣東省的金融資源配置效率除了2014-2015年外都是正增長。除了2015-2016年外技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)都大于1，說明技術(shù)進(jìn)步都是正增長，對于全要素生產(chǎn)率變動起到正向促進(jìn)作用，純技術(shù)效率各年都是1保持不變，規(guī)模效率在2012-2013和2014-2015年間是負(fù)增長，其他年份為正增長，規(guī)模效率的變化也促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的提升。從總體上來看全要素生產(chǎn)率的正增長主要是由技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率正增長帶來的。

表5 2010-2017年廣東全省金融資源Malmquist指數(shù)

將表4和表5進(jìn)行比較可以看出湛江市的金融資源Malmquist指數(shù)整體上要小于全省的金融資源Malmquist指數(shù)，說明湛江金融資源配置效率的增長幅度要小于全省金融資源配置效率的增長幅度。

四、結(jié)論與政策建議

(一)研究結(jié)論

通過構(gòu)建金融資源配置效率評價(jià)指標(biāo)體系，應(yīng)用DEA和Malmquist指數(shù)方法從靜態(tài)和動態(tài)兩個(gè)層面對湛江市金融資源投入產(chǎn)出效率進(jìn)行評價(jià)。通過研究得出以下結(jié)論：1)從靜態(tài)層面看，湛江市的金融資源配置沒有達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，綜合技術(shù)效率值在0.4-0.6之間，各年的效率值都低于廣東全省的平均水平，湛江市金融資源配置效率低下的主要原因是純技術(shù)效率不高導(dǎo)致的。2)從動態(tài)層面看，自2010年以來湛江市的金融資源配置效率整體是上升，而且全要素生產(chǎn)率提升主要是由于技術(shù)進(jìn)步變動和規(guī)模效率變動帶來的。3)湛江市的金融資源配置效率要小于廣東省平均金融資源配置效率，總體上也低于粵西地區(qū)的金融資源配置效率。

(二)政策建議

湛江市金融資源配置效率沒有達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，而且與省內(nèi)其他區(qū)域間存在較大的差異，為了提升湛江市金融資源配置效率可以從以下幾方面入手。首先，優(yōu)化金融資源配置結(jié)構(gòu)，提高配置效率。將更多更優(yōu)質(zhì)的金融資源配置到具有發(fā)展?jié)摿Φ膬?yōu)質(zhì)企業(yè)中，加大對地方支柱產(chǎn)業(yè)及重點(diǎn)領(lǐng)域的支持力度，將資源向更高效的產(chǎn)業(yè)傾斜，減少對低效率企業(yè)金融資源的支持，形成金融供給和需求的良性匹配，提高金融資源的投入產(chǎn)出效率，形成金融與地區(qū)經(jīng)濟(jì)相互促進(jìn)的良好局面。其次，借助粵港澳大灣區(qū)金融發(fā)展動力，促進(jìn)湛江市金融協(xié)同發(fā)展。湛江市要充分借助廣州、深圳、珠海等城市的產(chǎn)業(yè)輻射帶動作用，同時(shí)根據(jù)自身的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、資源稟賦和區(qū)域特點(diǎn)積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加速產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，金融市場的發(fā)展是以產(chǎn)業(yè)發(fā)展為基礎(chǔ)的，湛江市借助珠三角發(fā)展動能，與省內(nèi)發(fā)達(dá)地區(qū)間相互協(xié)作，尋求均衡發(fā)展的模式，規(guī)避由于地域差異而帶來的金融資源配置不均衡的問題，促進(jìn)湛江市經(jīng)濟(jì)整體水平的提高。最后，深化金融改革措施，加大對外開放力度，擴(kuò)大金融資源規(guī)模。一是依托省域副中心城市和北部灣經(jīng)濟(jì)建設(shè)平臺，積極探索金融改革措施，加大金融政策制度和金融組織等方面的改革力度，深化與東盟各國的金融業(yè)務(wù)往來，學(xué)習(xí)國內(nèi)和其他國家金融改革的經(jīng)驗(yàn)措施，不斷創(chuàng)新金融工具，加大金融創(chuàng)新的投入力度，拓寬金融創(chuàng)新領(lǐng)域。作為“21世紀(jì)海上絲綢之路”的支點(diǎn)城市，湛江市內(nèi)的金融機(jī)構(gòu)要加強(qiáng)與沿線國家的金融往來，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)使用人民幣為跨境結(jié)算貨幣，為人民幣的國際化做貢獻(xiàn)，增加對一帶一路國家的金融投資。同時(shí)繼續(xù)加大改革開放的力度，提供良好經(jīng)營環(huán)境，吸收更多的外資投入到湛江市，鼓勵(lì)外部資金繼續(xù)投入到湛江境內(nèi)，提高外資的利用效率，擴(kuò)大外資金融投入規(guī)模。