唐欣
[提要] 河北省在“十四五”將依然面臨結(jié)構(gòu)性改革與發(fā)展,農(nóng)業(yè)信貸作為必要的支持和保障制約著河北省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長。測度河北省農(nóng)業(yè)信貸資金配置效率,有助于了解河北省農(nóng)業(yè)信貸資金利用率現(xiàn)狀,進而促進農(nóng)業(yè)信貸的發(fā)展。通過運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)模型和Malmquist指數(shù)測度河北省農(nóng)業(yè)信貸資金配置效率,并對其進行分析,最后為提高農(nóng)業(yè)信貸資金配置效率提出可行性建議。
關(guān)鍵詞:河北;農(nóng)業(yè)信貸資金配置效率;DEA-Malmquist
中圖分類號:F83 文獻標(biāo)識碼:A
收錄日期:2020年4月14日
一、引言
解決好“三農(nóng)”問題始終是黨和國家工作的重中之重。河北省農(nóng)業(yè)廳批復(fù)了一系列政策性文件推動農(nóng)業(yè)信貸的發(fā)展,農(nóng)業(yè)信貸資金是否得到充分的利用問題亟待解決。河北省在推進實施農(nóng)業(yè)信貸政策的同時,也強調(diào)了農(nóng)業(yè)信貸的發(fā)展是農(nóng)村金融服務(wù)于河北省鄉(xiāng)村振興的新途徑。河北省農(nóng)業(yè)信貸資金是否得到合理化配置的問題也應(yīng)成為研究的焦點,來為農(nóng)業(yè)信貸機制的完善保駕護航。因此,本文以測度農(nóng)業(yè)信貸資金配置效率作為研究主體和重點,并針對河北省農(nóng)業(yè)信貸資金如何得到有效利用提出可行性建議。
二、文獻綜述
現(xiàn)有的學(xué)術(shù)研究對信貸配置效率的度量沒有統(tǒng)一的計算方法。國外學(xué)者中,Wurgler(2000)使用資本對盈利能力的敏感性或稱投資彈性衡量資本配置效率,其表現(xiàn)為,在規(guī)模報酬遞增的行業(yè)中投資額上升,在規(guī)模報酬遞減的行業(yè)中投資額下降。Mclean(2012)采用資本投資對投資機會(Tobin Q)的敏感性度量資金的投資效率。Adjognon等(2017)使用來自四個國家最新的具有全國代表性的數(shù)據(jù)來探索投入資金和信貸在其中的作用,結(jié)果表明,撒哈拉以南非洲農(nóng)民傳統(tǒng)的信貸使用率(正式或非正式)極低(在信貸類型、國家、作物和農(nóng)場規(guī)模類別中)。取而代之的是,農(nóng)民主要用來自非農(nóng)活動和農(nóng)作物銷售的現(xiàn)金來資助現(xiàn)代投入品的購買。捆綁式的輸出勞動力安排似乎是相對廣泛地應(yīng)用于農(nóng)業(yè)的唯一信貸形式。埃塞俄比亞通過促進現(xiàn)代投入(例如肥料和現(xiàn)代種子)來縮小這種差距,還促進了小額信貸機構(gòu)和成員擁有的金融合作社,以減輕小農(nóng)戶的信貸約束。
國內(nèi)學(xué)者中,胡靜(2018)以產(chǎn)出增量與資本增量的比值表示,反映了一定時期內(nèi)每一單位的實際投入帶來的產(chǎn)量增加。馮慶水等(2015)結(jié)合投入產(chǎn)出指標(biāo)用三階段DEA模型計算了我國農(nóng)業(yè)信貸資金配置效率。丁丹(2018)采用信貸配給指標(biāo)表示農(nóng)業(yè)信貸資金與農(nóng)村經(jīng)濟的匹配程度。白俊等(2019)使用“信貸—績效”敏感性衡量信貸配置效率。
已有研究顯示學(xué)者們的研究基于面向全國范圍的數(shù)據(jù),驗證了信貸約束、資本的使用成本對資本的預(yù)期收益、信貸利用率等都存在顯著影響,但仍存在一些問題:研究并沒有針對某一特定區(qū)域,也沒有將研究對象從金融合作社等信貸機構(gòu)延伸至社會層面,尤其是河北省這種農(nóng)業(yè)大省,并不能為區(qū)域農(nóng)業(yè)信貸的發(fā)展提供有效的指導(dǎo)。因此,本文以河北省為研究對象,建立DEA模型測度其農(nóng)業(yè)信貸資金配置效率,進而提出促進河北省農(nóng)業(yè)信貸資金合理化配置的對策建議。
三、河北省農(nóng)業(yè)信貸資金配置效率DEA分析
(一)研究方法。DEA方法,即數(shù)據(jù)包絡(luò)分析,是研究運籌學(xué)的一個常用方法。根據(jù)面板投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)來評價決策單元的優(yōu)劣,即決策單元的有效性。在評估中,DEA模型得出的權(quán)重(權(quán)系數(shù))可以反映大規(guī)模社會實驗結(jié)果。Malmquist指數(shù)模型是專門針對面板數(shù)據(jù)的測算方法,比傳統(tǒng)的DEA分析實現(xiàn)更加精確的測度。故本文采用DEA-Malmquist模型,選取2005~2017年河北省11個市的四個指標(biāo)進行實證分析。
(二)指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源。考慮數(shù)據(jù)的可獲得性和可靠性,選取兩個投入指標(biāo)和兩個產(chǎn)出指標(biāo)。DEA模型的投入產(chǎn)出指標(biāo)設(shè)定:投入指標(biāo)為農(nóng)業(yè)信貸資金投資總額(億元)和人均財政支出(元);產(chǎn)出指標(biāo)為農(nóng)村居民家庭人均純收入(元)和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(億元)。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局和2005~2017年的《河北省經(jīng)濟年鑒》《中國農(nóng)村金融年鑒》。
(三)效率值分析。運用DEAP2.1軟件,利用11個評估對象構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型,得到TE、PECH與SE實證結(jié)果。
1、技術(shù)效率(TE)分析。技術(shù)效率TE反映了農(nóng)村信貸資金配置的綜合效率,在數(shù)值上等于純技術(shù)效率PECH和規(guī)模效率SE的乘積。TE=1表示區(qū)域農(nóng)村信貸資金配置是高效的,資源得到了有效的配置,未造成農(nóng)業(yè)信貸資金的流失,此時PECH和SE同時有效,共同促進了區(qū)域內(nèi)部的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。實證結(jié)果見表1,河北省各地區(qū)的TE均值最小的是2008年,僅有0.79;最大的是2007年,達到了1.06;2005~2017年全省技術(shù)效率均值為0.92。各市中均值最大的是邯鄲市,達到了1.01,最小的是廊坊市為0.87。張家口市、邯鄲市近7年TE值均位居前列,遠(yuǎn)領(lǐng)先于廊坊、衡水等較落后的地區(qū)。廊坊、衡水這兩個市都是農(nóng)業(yè)大市,但信貸資源配置效率不高。(表1)
2、純技術(shù)效率(PECH)分析。純技術(shù)效率是制度和管理水平的效率,當(dāng)PECH超過1時,意味著在當(dāng)前的技術(shù)水平下,使用的農(nóng)業(yè)信貸資金是有效的。表2結(jié)果表明,2005~2017年河北省各市的PECH均值最小的是2006年為0.97。最大的是2007年,達到了1.04,全省純技術(shù)效率年均值為1。最大的是張家口市,達到了1.02,最小的是石家莊和滄州,為0.99。石家莊、滄州的PECH值基本長期落后于其他各市,石家莊從2015年開始下降,近兩年低于1.00,滄州在2006年處于最低水平0.89,2007~2008年達到頂峰1.07,此后開始呈下降趨勢,一直處于0.90與1.05之間。即使農(nóng)村資金投入規(guī)模達到最優(yōu),石家莊和滄州對資金的使用效率仍然處于全省較低水平。從整體上看,河北省各市的PECH值較高,2006~2007年呈上升趨勢,最高達到1.04,2008~2017年基本持平,在0.98~1.02之間浮動。相比河北省東北部、西南部,中部地區(qū)經(jīng)濟、金融發(fā)展較落后,農(nóng)業(yè)基建水平薄弱。(表2)
3、規(guī)模效率(SE)分析。規(guī)模效率均小于1,表示規(guī)模效率無效,區(qū)域的農(nóng)業(yè)信貸資金利用效率并非最優(yōu)。表3結(jié)果表明,從整體看,2005~2017年河北省各市SE值處于較高水平,最高的年份是2008年,達到了1.11,最低的是2005年,也有0.89,此后呈上漲態(tài)勢,2011年降到歷史新低0.94,2012~2017年保持平穩(wěn)狀態(tài),全省規(guī)模效率年均值為0.99小于1。最低的是唐山,也達到了0.97。近幾年SE發(fā)展?fàn)顟B(tài)較好的是石家莊、秦皇島、廊坊、保定,領(lǐng)先于其他7個市,滄州2016年高達1.15。相反,唐山的SE發(fā)展?fàn)顟B(tài)處于較低水平,2006年僅為0.68,2008~2011年呈下降趨勢,2008年為1.18,2011年下降到0.82,2012~2015年稍微上升,達到1.09,2016年又下降到0.97,波動幅度較大。秦皇島的波動幅度最大,2008、2010年分別達到1.52和1.18,2009年下降到0.85,2011年下降到0.91,2013年情況有所好轉(zhuǎn),增加到1.10,但2014~2017年又開始下降到1.00。唐山的TE值和SE值都落后于其他評估對象,說明其農(nóng)業(yè)信貸資金投入規(guī)模不足導(dǎo)致農(nóng)業(yè)信貸資金配置效率降低。(表3)
四、結(jié)論及建議
農(nóng)業(yè)信貸資金利用率較高,但部分年份規(guī)模報酬遞減。河北省各市的農(nóng)業(yè)信貸資金配置效率達到0.87以上,年配置效率也達到0.79以上。雖然農(nóng)業(yè)信貸資金配置效率整體較高,但廊坊等地配置效率較低,信貸資源未得到有效配置,農(nóng)業(yè)分散經(jīng)營又致其無法形成規(guī)模效益。信貸資金配置效率高,信貸資金就能帶來更高的產(chǎn)出?;诖耍瑸樘岣吆颖笔∞r(nóng)業(yè)信貸資金配置效率,更好地發(fā)揮河北農(nóng)村地區(qū)農(nóng)業(yè)信貸資金投入的作用,提出以下建議:
(一)應(yīng)加強生產(chǎn)補貼的激勵。資金的吸引力促進農(nóng)戶和農(nóng)企建立起健康、穩(wěn)健的農(nóng)業(yè)信貸資金配置機制。通過特色農(nóng)產(chǎn)品稅收減免政策,促進農(nóng)業(yè)信貸資金的合理配置,促進形成規(guī)模性農(nóng)業(yè),優(yōu)化綠色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈。保持河北省發(fā)展特色農(nóng)產(chǎn)品市場的活力,轉(zhuǎn)化河北省各市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),加快轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長模式。
(二)建立農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)信貸互聯(lián)機制。通過分散非可抗性因素造成的農(nóng)產(chǎn)品滯銷風(fēng)險,分散和轉(zhuǎn)移金融機構(gòu)的不良貸款率風(fēng)險,調(diào)動正規(guī)金融供給農(nóng)業(yè)信貸資金的積極性,充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)信貸資金的杠桿作用,提高農(nóng)業(yè)信貸資金的使用率,防止農(nóng)業(yè)信貸資源被擠占或農(nóng)業(yè)信貸資金的流失,保證河北省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟信貸資源的高效運轉(zhuǎn)。
(三)改善農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境。若農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境被破壞,生產(chǎn)要素的產(chǎn)生和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動的展開都會受到嚴(yán)重影響。將農(nóng)業(yè)信貸納入法制化的程序中;建立政府主導(dǎo)、金融機構(gòu)參與的農(nóng)業(yè)信貸機制,有效緩解農(nóng)戶和農(nóng)企貸款難;保持實體農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與“互聯(lián)網(wǎng)+”的協(xié)調(diào),線上與線下銷售相結(jié)合,應(yīng)對消費者對農(nóng)產(chǎn)品的多樣化需求;農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提高節(jié)約用電、科學(xué)施肥的意識,科學(xué)培育農(nóng)作物,提高農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量,進而促進農(nóng)業(yè)的發(fā)展。
主要參考文獻:
[1]Wurgler J.Financial Market and the Allocation of Capital[J].Journal of Financial Economics,2000.58.
[2]Mclean R D,ZHANG Tianyu,ZHAO Mengxin.Why does the law matter? Investor protection and its effects on Investment,F(xiàn)inance,and Growth[J].The Journal of Finance,2012.67(1).
[3]Adjognon G S,Liverpool-Tasie L,Reardon A T.Agricultural input credit in Sub-Saharan Africa:Telling myth from facts[J].Food Policy,2017.67.
[4]胡靜.利率、信貸與農(nóng)業(yè)資本配置效率關(guān)系的實證分析[J].統(tǒng)計與決策,2018(24).
[5]馮慶水,黃艷寧.農(nóng)村信貸與農(nóng)業(yè)保險互動機制運行效率研究[J].中國管理科學(xué),2015(1).
[6]丁丹.農(nóng)業(yè)信貸配給與農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展——基于遼寧省數(shù)據(jù)的VAR模型實證研究[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟,2018(4).
[7]白俊,劉園園,邱善運.地方政府放權(quán)與信貸配置效率——基于地方國企金字塔結(jié)構(gòu)的視角研究[J].金融論壇,2019.24(10).
[8]魏權(quán)齡.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)[M].北京:科學(xué)出版社,2004.