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.