乡村振兴视域下农村金融机构技术效率以河南省为例,本文是金融机构类论文参考文献范文与乡村振兴视域和金融机构和效率有关研究生毕业论文范文.
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摘 要：以乡村振兴战略为视角,选择河南13 家农村金融机构作为样本,运用BCC-Tobit 模型,对其技术效率进行实证分析.结果显示：市区农村金融机构技术效率明显好于县域农村金融机构；规模效率对技术效率影响较大；资产规模通过规模报酬影响技术效率；单位贷款收益、资产运用程度对技术效率影响显著.提高农村金融机构技术效率应调整资产规模、优化贷款定价且提高资金利用率.
关键词：乡村振兴战略；农村金融机构；技术效率
一、引言
中国第十九次全国代表大会提出要实施乡村振兴战略,2017年的农村工作会议进一步提出,在实施乡村振兴战略过程中,要健全适合农业农村特点的农村金融体系,着力提升金融服务乡村振兴的能力和水平.农村金融机构是农村金融体系的重要组成部分,在传统金融机构容易忽略的农村地区开展错位竞争,在满足“三农”的差异化金融需求方面发挥了积极作用.
二、文献综述
B Guitierez－Nieto等（2009） 研究发现,机构类型与地理位置对农村金融机构的社会效率与财务效率产生一定影响.国外研究农村金融机构运行效率的代表学者有Fernando （2006）和Ben（2008） 等,他们的调查分别发现,利率水平、机构规模对农村金融机构运行效率产生显著影响.国外也有少数学者对农村金融机构的技术效率做了测算, 如Roselia Servin 等（2012） 的研究显示,非政府组织、合作组织的技术效率低于银行类、非银行农村金融机构的技术效率.国内不少学者研究了金融机构效率,其中,黄薇等（2016） 研究发现,地方政府隐性金融干预会显著降低金融机构的经营效率.傅昌銮、朱西湖（2015）构建了X效率模型,分析了影响农村金融机构效率的因素.温涛等（2017） 利用DEA－Spearman分析法对微型金融机构财务效率和社会效率进行了实证研究.赵相东（2017） 根据小世界网络理论提出了提高农村金融效率的措施.
三、模型选取与指标体系设计
（一） BCC－Tobit模型介绍
BCC 模型描述的是规模效率和纯技术效率共同决定技术效率,这样,可以区分出是生产规模无效率还是生产技术低效率.考虑到实际中规模报酬对农村金融机构效率会产生影响,且本文需区分测度农村金融机构的纯技术效率和规模效率,故选取BCC模型进行分析,其表达式为：
（二） BCC指标体系选择
第一,环境因素指标.由于地方政府扶持农村金融机构政策有所差异,本文设置“地理区域”指标来衡量地区间差异,用1指代市区,用0指代县域.第二,资源因素指标.该指标涵盖了农村金融机构的人力资源和资产资源两方面.基于实用性原则,借鉴近年相关研究,选用“从业人员数”指标来衡量人力资源.从业人员数过少会限制农村金融机构发展,但从业人员数过多,业务及管理成本会相应增加,有可能降低机构利润,即该指标为适度指标.本文选取“资产总额”指标来衡量资产资源,资产总额越大,农村金融机构的可贷资金越多,对公司业务扩展、市场占有的贡献越大.第三,能力因素指标.该指标包括农村金融机构的盈利能力、风控能力、经营管理能力和成长能力.其中,盈利能力由“净利润”“单位贷款收益”“单位贷款成本”“资本利润率”“资产利润率”来衡量.调研发现,农村金融机构的风险主要集中在信用风险、流动性风险,考虑潜在的信贷风险、贷款集中度,选取了“贷款减值损失”“小于等于3个月贷款占比”“最高单笔贷款占比”来衡量风控能力.本文选取“纯技术效率”“规模效率”“资产运用程度”三个指标来衡量农村金融机构的经营管理能力,选取“贷款同比增速”“资产增长率”来衡量农村金融机构的成长能力.
（三） Tobit指标选取
从外部环境和自身经营两方面选取Tobit指标来探究影响技术效率的深层次关联因素.利用指标体系中对于外部环境指标的设置,选用“地理区域”反映区域差异来表示外部环境,分析中不同区域环境农村金融机构技术效率值存在一定差别,用1 指代市区,用0 指代县域；利用业务经营状况来反映农村金融机构自身经营效率.通过借鉴其他研究,本文选用指标体系中“资产总额”“从业人员数”“单位贷款收益”“单位贷款成本”“资产运用程度”来反映自身技术效率.
四、实证分析
（一） BCC模型分析
这里选择河南13家农村金融机构作为样本,相关数据根据中国银行业监督管理委员会网站和中国人民银行2016年的统计数据整理计算而来.利用DEAP2.1软件运行BCC模型,得到13 家样本农村金融机构的技术效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬情况, 其中, 技术效率分别为0.902、0.981、0.978、0.952、0.955、0.990、0.991、0.975、1.000、1.000、1.000、1.000、1.000； 纯技术效率分别为0.949、1.000、1.000、0.962、1.000、1.000、1.000、0.984、1.000、1.000、1.000、1.000、1.000；规模效率分别为0.951、0.981、0.978、0.989、0.955、0.990、0.991、0.990、1.000、1.000、1.000、1.000、1.000；规模报酬递增的农村金融机构有7 家,规模报酬递减的有1 家,规模报酬不变的有5 家；市区农村金融机构的技术效率、纯技术效率、规模效率都为1.000,县域农村金融机构的技术效率、纯技术效率、规模效率分别为0.975、0.990、0.984.根据运行结果,样本农村金融机构技术效率总体情况如下.
第一, 市区的技术效率高于县域.市区农村金融机构技术效率均值为1.000,均实现技术有效率,而县域农村金融机构技术效率均值为0.975,其中, 纯技术效率均值低于市区0.01,规模效率低于市区0.016.与县域农村金融机构相比,市区农村金融机构能够实现技术效率有效.第二,规模效率对技术效率影响较大.样本农村金融机构规模效率均值为0.987,比纯技术效率均值低0.005.8家技术效率低效率的农村金融机构均表现为规模低效率.其中,纯技术有效率而规模低效率农村金融机构有5 家,纯技术低效率且规模低效率的农村金融机构为3 家.技术效率的变化趋势与规模效率更为接近,技术效率无效率主要受规模效率影响.第三,资产规模通过规模报酬影响技术效率.在13家样本农村金融机构中,有7 家规模报酬递增,5家规模报酬不变,1家规模报酬递减.参照统计数据,规模报酬递增、规模报酬不变、规模报酬递减的农村金融机构平均资产总额分别为5 243.837万元、10 191.16万元、11622.49 万元,可见规模报酬递增的农村金融机构资产规模相对较低.
（二） Tobit模型分析
在前文利用BCC模型分析农村金融机构技术效率的基础上,再利用To?bit模型,进一步挖掘影响农村金融机构技术效率的深层次原因.根据技术效率数据取值范围, 分别用z1、z2、z3、z4、z5、z6 表示地理区域、资产总额、从业人员数、单位贷款收益、单位贷款成本、资产运用程度,c1、c2、c3、、c5、c6表示对应参数,c0表示常数项,则农村金融机构技术效率影响因素分析的Tobit回归模型如为：
I＝c0+c1z1+c2z2+c3z3+z4+c5z5+c6z6运用Eviews8 软件对Tobit 模型进行回归,结果为c0、c1、c2、c3、、c5、c6分别0.331 535、0.043 383、-0.000 001 26、0.000 333、0.404 309、- 0.072 786、0.654 971,对应的P值分别为0.0 976、0.6 575、0.7 049、0.0 296、0.738、0.0 003、0.062.该回归结果表明：第一,单位贷款收益、资产运用程度对农村金融机构技术效率影响显著,表明资金运用越充分,单位贷款收益越高,则农村金融机构技术效率越高.第二,地理区域、人员规模、资产总额、单位贷款成本在5％水平下不显著.农村金融机构不但依赖地区经济发展被动提供信贷资金,还通过挖掘县域市场需求,主动迎合市场变动提供资金来实现技术效率有效率；人员数量并不是影响技术效率的主要因素；资产的扩张、单位贷款成本的降低并不能有效提高技术效率.
五、结论与建议
位于市区的农村金融机构技术效率明显好于县域；规模效率对技术效率影响较大；资产规模通过规模报酬影响技术效率；单位贷款收益、资产运用程度对农村金融机构技术效率影响显著；地理区域、人员规模、资产总额、单位贷款成本对农村金融机构技术效率影响并不显著.
从最初定位角度来看,农村金融机构服务于“三农”,由于资金需求额度小而分散,难以形成规模优势；农村客户缺乏有效抵质押物,机构需要更多的贷款调查手段,成本会相应增加,其技术效率也会下降.实施乡村振兴战略之后,农村金融机构加大资金投入可能会使得闲置资金更多,加大机会成本,仍然导致技术效率下降.据此,本文提出提高农村金融机构技术效率的建议如下.第一,调整资产规模.规模报酬递增的农村金融机构,可以进一步扩大资产规模；而对于规模报酬不变或递减的机构,资产规模已经较高,存在资产未充分运用的现象,应缩小资产规模或整合现有资产,提高资产配置效率.第二,优化贷款定价.科学、灵活制定贷款期限和贷款还款方式,可以提高农村金融机构贷款周转率,从而提高其单位贷款收益.第三,提高资金利用率.农村金融机构应充分利用实施乡村振兴战略的机遇,主动开拓农村市场,挖掘市场需求,合理配置现有资金,不断形成新的业务增长点.
参考文献：
[1]傅昌銮,朱西湖.农村中小金融机构Ｘ－效率影响因素研究[J].经济理论与经济管理,2015(7).
基金项目：河南省重点研发与推广专项（软科学研究）,项目编号：182400410171；
河南省高等学校重点科研项目,项目编号：17A790023；国家社会科学基金预研项目,项目编号：GSKY2017-21；河南理工大学研究和阐释党的十九大精神专项,项目编号：SJDZXYB-11.
作者简介：高彦彬（1965-）,男,河南平顶山人,博士,教授,研究生导师,研究方向：农村金融.
（责任编辑刘常兴）
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