西部农村金融市场资金配置效率评价研究
基金项目：教育部2011年长江学者和创新团队发展计划资助项目（IRT1176）； 国家自然科学基金项目（71073126）、2010年度高等学校博士学科点专项科研基金课题（20100204110030）
作者简介：杨希（1987- ），女，湖北武汉人，西北农林科技大学经济管理学院博士研究生，主要从事农村金融理论与政策研究；罗剑朝（1964- ），男，陕西武功人，西北农林科技大学经济管理学院教授、博士生导师，主要从事农村金融理论与政策研究。
中图分类号：F832.5文献标识码：A文章编号：1006-1096(2014)04-0138-06收稿日期：2013-03-30
农村金融作为农村经济发展中最重要的资源要素，是解决“三农”问题的重要途径和根本手段，是农村经济社会改革与发展的关键所在。货币资金是经济发展的第一推动力和持续推动力，我国西部农村经济之所以长期发展滞后，最主要的原因就是资金短缺及由此反映出来的金融资源供给的严重不足和资源配置失衡且效率低下（唐青生，2009）。因此，农村金融资源配置问题成为现阶段西部农村经济发展的重点，解决好这一问题，也就解决了“三农”问题的关键。在这种经济背景下，通过对西部农村金融市场资金配置效率及其影响因素的研究，为提高农村金融资源配置效率水平提供科学依据。
一、研究综述
金融市场资金配置效率问题一直是经济研究的热点，国外学者对此进行了深入研究。Bencivenga (1991)基于资金配置效率视角，研究发现提高资金使用效率对GDP增长的贡献大于提高投资数量对GDP增长的贡献。Coell（1995）认为评价资金配置效率主要是运用前沿分析，并综述了该方法在评价资金配置效率研究领域的应用与发展趋势。Jeffrey（2000）分析了金融市场与资金配置效率问题，认为经济转型国家的财政金融部门配置农村资金的效率是低下的。Rioja（2004）通过研究不同经济发展时期金融资源与经济增长的关系，发现发展中国家农村经济增长普遍存在资金配置效率低下的问题。
国内学者关于资金配置效率也进行了大量研究。白广玉等（2005）认为我国农业金融资源存在“逆向流出”和“逆向配置”，前者是农业金融供给抑制的重要根源，后者是农业金融效率损失的主要原因。谷慎（2006）指出农村金融资源配置效率低下的原因是农村金融制度的有效供给不足，导致农村金融资源配置的帕累托条件无法满足。李季刚（2007）研究认为农村金融资源的投入未能在农民收入增长和农业产业方面做出应有的贡献，金融资源配置效率较低导致二者增长缓慢。温涛等（2008）发现西部农村资金配置效率显著低于东部和中部，西部农村发展面临资金投入不足与配置效率低下的双重约束。唐青生等(2009)对农村金融资源配置效率进行了测度，结果表明西部农村金融资源配置效率较低,各省市间配置效率存在较大差异。向琳等（2010）认为我国农村资金配置效率呈平稳态势但效率偏低，西部农村资金配置的技术效率、纯技术效率和规模效率都低于东部和中部。
从相关研究可知，我国农村金融资源配置效率低下且存在明显的地区差异，农村金融资源配置效率弱化已成为制约西部农村经济发展的关键因素。就目前研究进展而言，笔者认为：文献较多运用统计年鉴中的相关数据，对我国东、中、西三大区域的农村金融资源配置效率进行测算，但针对西部农村金融市场资金配置的实际情况与提升路径，缺少基于实地调研的深度研究。由于西部农村金融资源相对匮乏，不可能长期依赖资本投入的增加来提高资金配置效率，农村资金有效配置的机制培育与模式选择才是可行方法。
因此，本文研究的重点集中在：农村金融市场资金配置效率的决定因素有哪些？如何衡量我国西部农村金融市场资金配置效率？哪些原因导致了农村资金的低效配置？西部农村资金有效配置的战略与政策如何？鉴于此，下文将运用超效率DEA方法，通过构建农村金融市场资金配置效率指标评价体系来衡量西部农村资金配置效率水平,运用Tobit回归模型分析其影响因素，从资金配置的影响因素层面提出相应的对策建议。
二、研究方法与模型构建
（一）指标选取原则
资金是资源配置的核心，评价西部农村金融市场资金配置效率的高低可以直接反映西部农业产业的投入产出效率，即投入的资金是否创造了最大的产出价值。根据微观经济生产理论，生产投入的要素主要有土地、劳动、资本，产出主要是各种商品或服务等。
在此理论基础上，从投入和产出角度研究西部农村资金配置效率，将农户的投入变量（x）细分为土地投入、劳动投入和资本投入。其中土地投入（x1）为每户受访农户实际耕作的土地面积。由于农村劳动力兼业现象较为普遍，将农户家庭所有劳动力作为劳动投入变量（x2）。同时考虑到农业产业的投资回报一般需要1至2年的时间，因此选择投入产出期为一年，选取2010年农户实际获批贷款额作为资本投入指标（x3）。即资本投入指标选择在2010年末的指标，而产出指标选择在2011年末的指标。
农户产出变量(y)分为农业产出和非农业产出两类。农业产出（y1）是指农户种植、养殖以及各种农业补贴等的产出，以各种农业类相关产出的现金折算予以统计；非农业产出（y2）是指农户务工、个体经营等非农业产出，以各种非农业产出的现金折算予以统计。
（二）农村金融市场资金配置效率评价模型设计
普通DEA方法只能判断决策单元是否DEA有效，容易出现大量的、甚至全部决策单元都为有效的情形，彼此之间缺乏可比性，不能对决策单元进行排序。超效率DEA模型在传统模型的基础上改进，可以对效率达到最优的决策单元进行再排序。利用超效率DEA方法得到的西部农村金融市场资金配置效率，是在具有多种投入和多种产出系统中测算出的各决策单元的相对效率。因此，采用基于传统CCR 模型的超效率DEA 模型进行分析：
minθsuper0
s.t.∑nj=1λjxij+s-i=θsuper0xi0,i=1,2,…,m
∑nj=1λjyij-s+i=yi0,i=1,2,…,s
∑nj=1λj=1,λj≥0,j=1,…,n（1）
（1）式中，θsuper0为效率指数，是决策变量；λj为输入、输出系数，是决策变量；xij为第j个评价对象的第i个输入指标值；s-i为输入指标松弛变量；yij为第j个评价对象的第i个输出指标值；s+i为输出指标松弛变量。如果θsuper0<1，表明投入产出没有达到最优效率，即没有使投入转化为最大的产出，认为决策单元无效。如果θsuper0≥1，表明投入产出达到最优效率，即投入正好转化为最大的产出，认为决策单元有效。
（三） 农村金融市场资金配置效率影响因素模型
运用超效率DEA方法并不能找到影响效率的因素，采用Tobit模型能有效解决效率分布问题（李燕凌，2008）。Tobit模型是对部分连续分布和部分离散分布的因变量提出的一个经济计量学模型。如果Y*i 是介于0-1之间的截尾数据，且Y*i 与回归因子xj有关，则有如下线性回归模型：
Y*i=β0+β1xi+ui （2）
（2）式中，i=1,2,…n。由于观测到的因变量Y*i是截尾数据，因此采用Tobit模型来估计。当使用观测到的Yi代替Y*i进行估计时，得出的OLS估计量是不一致的，Tobit模型通过使ui服从正态分布这一额外假设来推导相应的似然函数。
三、西部农村金融市场资金配置效率实证分析（一） 数据来源与统计描述
本文使用的数据来自笔者于2012年7月的农户调查，调查问卷涉及2009年~2011年农户经济投入与产出的数据，主要包含农户的基本信息、贷款经历与评价、农村产权抵押融资政策落实情况、未来融资需要等模块。鉴于陕西杨凌区和高陵区、宁夏同心县都开展了农村产权抵押融资试点工作，是西部地区农村金融改革实验示范区，将调研区限定在这三个地区，对于研究西部农村金融创新，构建现代农村金融体系，提高金融市场资金配置效率具有代表性。为保证本次调研样本数据的精确性和代表性，在每一个调查地区选择农户人均收入水平相当的乡镇，首先从当地乡镇政府主管部门了解当地农村资金配置的总体情况，对当地农户按照经济水平分为三个等级，从各规模等级的农户中随机抽取相应数量的样本，以入户访谈形式进行调查。
经过筛选分析，共获取370份合格样本数据，其中陕西杨凌区农户有19户，来自五泉镇；陕西高陵区农户有187户，来自通远、湾子、鹿苑、药惠、张卜五个乡镇；宁夏同心县农户有164户，来自河西、丁塘、王团三个乡镇。样本数据的描述性统计结果见表1。
表1数据统计结果
变量总体均值标准差杨凌均值标准差高陵均值标准差同心均值标准差农业产出（元）29802.9734035.2314294.1219260.6020189.5320400.5041725.1642161.93非农业产出（元）27543.7931800.0932571.4330399.1822061.4024164.6533105.7037899.19土地投入（亩）7.176.045.1310.025.594.479.146.39劳动投入（人）2.851.173.211.322.861.162.801.18资金投入（元）20954.8922030.5827500.0015000.0032041.6721886.0318171.4321581.45总户数37019187164数据来源: 根据调研数据整理。
从农户总体产出情况来看，农业产出高于非农业产出，在农户产出结构中占相对重要的地位。陕西杨凌区、高陵区的非农业产出高于当地的农业产出，并且非农业产出和农业产出的差距在杨凌区明显高于高陵区，而宁夏同心县的农业产出明显高于非农业产出。高陵区农业和非农业产出的水平和差异程度均低于总体平均水平，而同心县则显著高于总体平均水平。由此可见，不同区域农户的产出均呈现出差异性，且农业产出的区域差异程度较非农业产出明显。
从农户实际经营土地面积的统计中发现，同心县农户平均经营土地面积(9.14亩)高出总体水平（7.17亩），杨凌区(5.13亩) 和高陵区(5.59亩)低于总体水平。劳动投入中，杨凌区(3.21人)和高陵区(2.86人) 平均每户劳动力人数高于总体水平（2.85人），同心县平均每户劳动力人数(2.8人)低于总体水平。资金投入中，杨凌区(27500元)和高陵区(32041.67元)农户资金投入均高于样本平均的资金投入(20954.89元)，同心县的资金投入(18171.43元)低于总体平均水平。
在投入要素中，杨凌区和高陵区的劳动力和资金投入均高于同心县的投入，但同心县的土地要素投入高于杨凌区和高陵区。在产出结构中，同心县在农业和非农领域的产出水平均高于杨凌区和高陵区。不难发现，农户劳动力和资金的投向与其产出结构恰恰相反。因此，构造超效率DEA模型进一步分析这种投入与产出之间的关系。
（二） 实证结果及分析
运用EMS1.3软件对调研的9个乡镇农村金融市场资金配置效率进行超效率DEA估计，并对效率值排名，通过表2可对各乡镇投入与产出的松弛变量有一个直观认识。表2农村金融市场资金配置效率评价结果
排序乡镇效率值θ松弛变量s- (投入）s-1s-2s-3松弛变量s+ (产出）s+1s+21王团1.3059 000002丁塘1.2469 000003五泉1.0843 000004河西1.0449 000005张卜1.0313 000006湾子0.9696 0071.6740.607鹿苑0.9641 00.5919.2008药惠0.9582 00.69025.4909通远0.7943 00.6143.28099.24DEA有效值θsuper0 的大小直接反映农村金融市场资金配置效率的高低。在调研的9个乡镇中，王团、丁塘、五泉、河西、张卜5个乡镇的效率值大于1，为DEA有效决策单元，说明其农村资金投入产出效率达到了最优；余下的湾子、鹿苑、药惠、通远4个乡镇的 DEA有效值小于1，即没有达到 DEA有效。西部农村金融市场资金配置效率呈现明显的地域分布特点。达到 DEA有效的5个乡镇中除了张卜，其他都分布在杨凌区和同心县；而没有达到DEA有效的乡镇则集中分布在高陵区，其中，湾子、鹿苑、药惠等乡镇的效率值均大于0.9，而通远乡的效率值小于 0.8。
没有达到DEA有效的乡镇中，以鹿苑乡来说，效率值是0.96，s-1=0，s-2=0.59，s-3=19.2，s+1=0，s+2=0,说明资金配置效率是无效的，即用少于当前的劳动与资本投入就可达到现有的产出。同时，结果显示在配置效率无效的4个乡镇中资金投入的松弛变量值较大，存在较为严重的资金投入冗余现象，说明农村金融市场的资金配置没有使资金发挥最大效用。湾子乡产出松弛变量s+1=40.6，药惠乡s+1=25.49，说明利用现有的投入要素可以创造出更多的农业产出。因此要通过对资金配置进行优化，实现农村金融市场的有效配置，从而提高农民的收入水平。
陕西杨凌区、高陵区和宁夏同心县都开展了农村产权抵押贷款，样本总体中参与农村产权抵押贷款的农户比例为52%，调查样本中杨凌区只有5%的农户参与了产权抵押贷款，高陵区农户参与占比22%，而同心县农村产权抵押贷款覆盖率高达91%。分析得知同心县农村金融市场资金配置效率最优，由此可能推断农户参与产权抵押贷款能优化农村资金的配置，此推断将在下文中进一步验证。
四、西部农村金融市场资金配置效率影响因素分析（一）模型与数据说明
将各乡镇农村金融市场资金配置效率系数作为被解释变量，选择农户个体特征（性别、年龄、文化程度）、人均收入、往返金融机构便利程度、是否参与产权抵押贷款、金融机构服务质量作为解释变量。对于资金配置效率与各影响因素间可能存在的关系提出以下假设：除农户个体特征外，假设人均收入，金融机构地理位置，参与产权抵押贷款，金融机构服务质量等因素对农村资金配置效率有正向影响。采用9个样本乡镇抽样调查的2011年数据(见表3)，分析农村金融市场资金配置效率的影响因素。设θ*i是前文计算所得的各乡镇DEA效率系数，xj为影响θ*i的因素，得到如下Tobit回归方程：
Y*i=αi+∑7j=1βijxij+εi （3）
（3）式中，Y*i为各乡镇农村金融市场资金配置效率系数θ*i的水平；i为乡镇个数，i=1,2,…,9，j表示农村金融市场配置效率影响因素的个数，j=1,2,…,7。
（二）实证结果及分析
在各调研乡镇农村金融市场资金配置效率影响因素分析中，建立针对9个乡镇的Tobit回归方程，运用Eviews6.0软件进行分析，表4是各乡镇Tobit回归方程的结果。
回归结果显示，除湾子乡外的8个乡镇中，农民年龄对农村金融市场资金配置效率具有正向影响，有6个乡镇的农民文化程度对资金配置效率具有正向影响。鹿苑、药惠、通远3个乡镇农民的人均收入对资金配置效率具有正向影响，但在其他乡镇无显著影响。而鹿苑、药惠、通远3个乡镇都表现出资金配置的无效性，说明农户人均收入对农村资金配资效率的影响不占主导地位。随着农民收入水平的提高，农村金融市场没有依据农户对资金的需求差异进行有效的资金配置，以扩大金融市场资金的覆盖范围，提高资金的有效利用程度，从而对资金配置效率没有产生积极影响。
农户往返金融机构的便利程度和金融机构服务质量都表现出显著的正向影响。便利程度是对农户与金融机构距离远近、乘车时间与花费的综合考量，这一结论反映了农村金融机构设立网点的覆盖率高有利于提高农村资金配置效率。金融机构服务质量会影响农户贷款的积极性，在9个乡镇中，王团镇、河西镇金融机构服务质量对资金配置效率的影响程度最大，且资金配置效率表现为有效，一定程度反映出同心县农村金融市场环境较好。
由于张卜乡、药惠乡的调查农户没有参与农村产权抵押贷款，因此只考虑其他7个乡镇的影响。对于王团镇、河西镇农户参与产权抵押贷款显著提高了农村资金配置效率，而在湾子乡却产生了负面影响，对其余乡镇均没有显著作用。这与预期不符，说明产权抵押贷款实施与操作过程中存在一些问题，有待解决。王团镇、河西镇的农村资金配置效率都表现为有效，因此，同心县农户参与产权抵押贷款是提高资金配置效率的主要原因。表3影响因素调查数据描述统计
乡镇性别年龄
（岁）文化
程度人均收入
(千元)便利
程度参与产
权抵押服务
质量样本数王团均值0.8342.126.9217.313.870.923.8852标准差0.389.772.8214.070.530.270.51丁塘均值0.8545.256.9918.443.790.903.8879标准差0.369.872.3416.630.780.300.49五泉均值0.6351.328.2111.734.530.053.9419标准差0.5010.123.1410.840.610.230.75河西均值0.8443.756.5611.043.090.943.7733标准差0.379.422.586.401.060.250.80张卜均值0.5348.168.539.424.110.003.6319标准差0.5116.352.066.581.050.000.68湾子均值0.8047.679.6011.314.130.603.2716标准差0.4110.332.597.420.520.510.96鹿苑均值0.6851.009.358.453.820.133.3060标准差0.478.272.355.860.720.340.70药惠均值0.5251.098.877.044.170.003.1023标准差0.5113.402.473.730.720.000.79通远均值0.4947.039.099.923.830.353.3569标准差0.5011.322.066.390.810.480.63注：男性为1，女性为0。参与产权抵押，是为1，否为0。便利程度，1=非常不方便，2=不方便，3=一般，4=方便，5=非常方便。服务质量，1=非常不满意，2=不满意，3=一般，4=满意，5=非常满意。
表4资金配置效率影响因素Tobit回归结果
乡镇性别年龄文化
程度人均
收入便利
程度参与产
权抵押服务
质量对数
似然值伪R2王团-0.0080.003* 0.014** 0.0190.115*** 0.098* 0.131*** 38.730.69(0.87)(0.10)(0.03)(0.12)(0.00)(0.10)(0.00)丁塘-0.0190.005*** 0.016*** 0.0130.040** 0.0650.171*** 55.770.59(0.66)(0.00)(0.01)(0.11)(0.02)(0.14)(0.00)五泉0.0760.007** 0.005-0.0240.061-0.1210.098* 18.820.09(0.28)(0.02)(0.69)(0.55)(0.37)(0.17)(0.08)河西0.0420.007*** 0.0110.0030.020.439*** 0.042* 29.610.27(0.41)(0.00)(0.15)(0.91)(0.25)(0.00)(0.08)张卜0.0670.004** 0.041*** 0.0120.044** 0.073*** 18.740.15(0.29)(0.02)(0.00)(0.73)(0.02)(0.01)湾子0.0260.0010.021*** 0.0080.126*** -0.065* 0.064*** 20.130.06(0.63)(0.69)(0.00)(0.76)(0.00)(0.08)(0.00)鹿苑-0.0280.008*** 0.021*** 0.039* 0.048*** -0.0190.042** 53.180.42(0.31)(0.00)(0.00)(0.06)(0.00)(0.59)(0.02)药惠-0.0270.006*** -0.0040.091* 0.111*** 0.052** 20.60.15(0.53)(0.00)(0.74)(0.09)(0.00)(0.03)通远-0.0190.005*** 0.024*** 0.036** 0.031*** 0.0030.053*** 69.030.35(0.40)(0.00)(0.00)(0.02)(0.01)(0.89)(0.00)注：括号内为双尾t检验概率值，*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。
五、结论
本文研究得出以下结论：1．西部农村金融市场资金配置效率存在地区差异。资金配置效率达到DEA有效的乡镇集中分布在陕西杨凌区与宁夏同心县；未达到DEA有效的乡镇集中在高陵区。2．农村资金配置效率的影响因素具有差异性作用。多数区域农民人均收入对资金配置效率无显著影响，但在一些资金配置无效区域，人均收入产生了显著的正向影响。3．农村产权抵押贷款模式对提高资金配置效率具有重要作用。在农村资金配置效率达到有效的区域，农户参与产权抵押贷款对资金配置效率都产生了显著的正向影响。
建议应重点做好以下几方面工作：第一，加强农村金融改革力度。西部农村金融市场中存在较为严重的资金投入冗余现象，因此，必须开放农村金融市场，加大新型农村金融机构试点，鼓励农村金融组织、业务和产品创新。第二，开发和培养农村人力资源。农民文化程度对农村资金配置效率的影响显著，应通过减免学费在农村普及基础教育，大力发展职业技术教育，利用农技站宣传、推广先进的农业生产技术。第三，扩大农村产权抵押贷款覆盖范围。农村产权抵押金融制度催生了土地等农村产权的解放，能够提供适合农业需要的以农村产权作金融长期贷款的信用制度安排，是提高西部农村金融市场资金配置效率的可行方法。
