我國金融業(yè)發(fā)展效率的地區(qū)差異及影響因素

黃瀟+黃茂珂

摘 要：將金融業(yè)發(fā)展分解為規(guī)模產(chǎn)生階段和利潤產(chǎn)生階段，建立考慮松弛變量的網(wǎng)絡(luò)DEA模型（NSBM），采用我國2004—2015年的省級面板數(shù)據(jù)分析各地區(qū)金融業(yè)發(fā)展效率的演變趨勢及其地區(qū)差異，并運(yùn)用面板Tobit模型考察地區(qū)金融業(yè)發(fā)展效率的主要影響因素，分析表明：我國金融業(yè)發(fā)展效率大體上呈現(xiàn)“東高西低”的地區(qū)分布特征，與經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局基本相符；金融業(yè)發(fā)展效率的基尼系數(shù)逐漸降低，地區(qū)差異收斂態(tài)勢明顯；受所處發(fā)展階段及資本回報(bào)率的影響，多數(shù)地區(qū)金融業(yè)規(guī)模產(chǎn)生階段效率不高但利潤產(chǎn)生階段效率較高；人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場化程度和政府干預(yù)與金融業(yè)綜合效率和規(guī)模產(chǎn)生階段效率顯著正相關(guān)，但僅產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對利潤產(chǎn)生階段效率有顯著正向影響，而金融擁擠效應(yīng)使金融資源豐裕度對金融業(yè)發(fā)展效率具有負(fù)向影響。因此，各地區(qū)應(yīng)實(shí)施適宜自生發(fā)展階段和資源稟賦的金融改革與發(fā)展策略，積極推進(jìn)金融業(yè)發(fā)展方式從規(guī)模擴(kuò)張型向效益提升轉(zhuǎn)變，進(jìn)而縮小金融業(yè)發(fā)展效率的地區(qū)差距。

關(guān)鍵詞：金融效率；金融業(yè)發(fā)展效率；規(guī)模產(chǎn)生階段；利潤產(chǎn)生階段；金融業(yè)發(fā)展方式；金融資源配置；金融擁擠效應(yīng)；金融改革

中圖分類號：F832；F224.0 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-8131（2017）03-0045-12

一、引言

金融資源是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心資源，金融業(yè)作為金融資源市場化配置的核心載體，與實(shí)體經(jīng)濟(jì)具有共生共榮的關(guān)系。將“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”五大發(fā)展理念貫穿于金融發(fā)展的全過程，關(guān)鍵是要全面增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力，客觀要求金融業(yè)在規(guī)模不斷擴(kuò)大的過程中實(shí)現(xiàn)效率提升。因此，金融業(yè)發(fā)展效率的提升，不僅是金融業(yè)自身進(jìn)步的要求，而且與經(jīng)濟(jì)增長、宏觀調(diào)控、對外開放等息息相關(guān)。由于我國地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，金融業(yè)發(fā)展效率的地區(qū)差異明顯。那么，我國金融業(yè)發(fā)展效率的地區(qū)差異究竟有多大？其與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異是否趨同？引致差異的內(nèi)在和外部因素主要是哪些？上述問題仍需進(jìn)一步深入研究。

由于研究視角的差異，國內(nèi)外文獻(xiàn)對金融效率的界定有所不同。國外文獻(xiàn)主要以銀行的經(jīng)營效率為切入點(diǎn)進(jìn)行考察，采用各銀行的經(jīng)營數(shù)據(jù)來構(gòu)建樣本，研究方法以DEA為主。而國內(nèi)對金融效率的研究更為寬泛，將研究視角拓展到金融的生產(chǎn)和配置功能。早期文獻(xiàn)認(rèn)為，金融效率是金融運(yùn)作能力，可以劃分為金融機(jī)構(gòu)效率、金融市場效率、金融宏觀效率和中央銀行對貨幣的調(diào)控效率四個層次（王廣謙，1997）?；谫Y源配置角度，金融效率是微觀金融效率（金融行業(yè)的投入產(chǎn)出效率）和宏觀金融效率（金融資源配置）的綜合（沈軍，2003；周國富 等，2007）；基于功能視角，金融效率則是金融部門在其活動中直接或間接作用于經(jīng)濟(jì)時所顯示的有效功能，可劃分為分置效率、轉(zhuǎn)化效率和配置效率（云鶴 等，2012）。綜合而言，銀行是金融活動的基本單元，可以將銀行經(jīng)營效率視作微觀層面的金融效率當(dāng)然，除銀行外，保險(xiǎn)、證券等也是金融活動的基本單位，承擔(dān)著不同的金融功能，只是既有文獻(xiàn)主要關(guān)注銀行的經(jīng)營效率。；包含銀行、保險(xiǎn)、證券三大業(yè)態(tài)的金融業(yè)，是金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的核心載體，其效率為中觀層面的金融效率；金融體系對國民經(jīng)濟(jì)資源的配置效率則是宏觀層面的金融效率。本文主要考察我國金融業(yè)效率的省際差異及其影響因素，屬于中觀層面的金融效率中觀層面的金融效率主要是對金融業(yè)本身的運(yùn)行和發(fā)展情況進(jìn)行考察，它既與微觀層面的重要金融實(shí)體相聯(lián)系，又與宏觀層面的資源配置相適應(yīng)，能夠反映金融功能在宏觀與微觀之間的聯(lián)結(jié)。。

對金融效率的測算，國外文獻(xiàn)大多基于微觀視角，采用DEA方法分析銀行的經(jīng)營效率。Sherman et al（1985）較早地將DEA 應(yīng)用于評價銀行經(jīng)營效率，主要采用CCR和BCC模型。然而，傳統(tǒng)DEA方法（主要是指CCR和BCC方法）只考慮了決策單元（DMU）的初始投入和最終產(chǎn)出，未考慮其生產(chǎn)方式和中間環(huán)節(jié)，難以對效率的形成機(jī)制進(jìn)行更為深入的挖掘。2000年以來，網(wǎng)絡(luò)DEA方法為打開效率形成的“黑箱”提供了有效工具和改進(jìn)空間（Castelli et al，2001；Sexton et al，2003）。尤其是近年來兩階段網(wǎng)絡(luò)DEA模型的出現(xiàn)使得該領(lǐng)域的研究更加深化。將只考慮最初投入和最終產(chǎn)出的DEA模型，改造成能分析中間過程的網(wǎng)絡(luò)DEA模型，可以將研究對象的運(yùn)行過程分解成各個階段，以分析各個階段的效率與整體效率的關(guān)系，有助于理清引致效率差異的原因（Kao et al，2008）。應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)DEA方法測度和分析銀行經(jīng)營效率的文獻(xiàn)也逐漸豐富起來，Wang et al（2014）把銀行效率分解為存款產(chǎn)生階段和利潤產(chǎn)生階段，采用網(wǎng)絡(luò)DEA分別對兩個階段的效率和總效率進(jìn)行了估計(jì)，從而更系統(tǒng)地揭示出銀行效率差異的原因；Ohsato et al（2015）的研究則把松弛變量作為一種中間投入納入網(wǎng)絡(luò)DEA模型來測度銀行效率。

國內(nèi)相關(guān)成果主要集中在微觀層面的銀行經(jīng)營效率方面。張健華（2003）較早利用Malmquist效率指數(shù)對我國銀行業(yè)的效率變化進(jìn)行了對比分析；同樣采用該方法，蔡躍洲等（2009）考察了上市銀行的全要素生產(chǎn)率，發(fā)現(xiàn)2004年以來上市商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率總體略有下降。也有學(xué)者以省份或城市為決策單元，采用DEA方法對宏觀視角的金融效率進(jìn)行了測度。陸遠(yuǎn)權(quán)等（2012）采用1995—2009年我國31 省市區(qū)的數(shù)據(jù)運(yùn)用DEA方法進(jìn)行估算，發(fā)現(xiàn)各地區(qū)的金融效率總體不高，但地區(qū)間金融效率的差異有縮小趨勢；徐曉光等（2014）的研究則以11個城市（以香港為參照體）為觀察對象，用超效率DEA模型測算各城市的金融效率，發(fā)現(xiàn)香港處于金融的成熟區(qū)，效率提升偏慢，而內(nèi)陸地區(qū)追趕效應(yīng)明顯；張華平（2016）采用隨機(jī)非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)法分析2004—2013年我國31個省市區(qū)的金融投入產(chǎn)出效率，結(jié)果表明我國金融效率東部地區(qū)最高，西部地區(qū)次之，中部地區(qū)居后，東北部地區(qū)最低。

既有文獻(xiàn)雖對金融效率的內(nèi)涵進(jìn)行了有益探討，也從宏觀層面測度了地區(qū)金融發(fā)展效率，但對行業(yè)維度中觀金融的效率分析尚不多見。同時，在效率測算方法上，利用網(wǎng)絡(luò)DEA的進(jìn)一步探索也有待深化。有鑒于此，本文結(jié)合近十年來我國金融業(yè)發(fā)展的具體實(shí)踐，采用2004—2015年的省級面板數(shù)據(jù)，建立考慮松弛變量的網(wǎng)絡(luò)DEA模型（Slack-Base Measure of Network DEA，NSBM）來測度各地區(qū)金融業(yè)發(fā)展效率；在對金融業(yè)發(fā)展效率進(jìn)行測度的同時，力圖通過網(wǎng)絡(luò)DEA的分析框架打開效率形成過程的“黑箱”，以探求金融業(yè)發(fā)展效率地區(qū)差異形成的內(nèi)在原因；并進(jìn)一步采用面板Tobit模型考察經(jīng)濟(jì)發(fā)展、金融資源、市場化程度等外部因素對地區(qū)金融業(yè)發(fā)展效率的影響。本文的主要貢獻(xiàn)在于：一是研究視角上以中觀層面的金融業(yè)為切入點(diǎn)，對既有研究主要從微觀（主要是銀行）和宏觀層面的分析是一個重要的補(bǔ)充和拓展；二是研究方法上采用NSBM模型，把金融業(yè)的運(yùn)行過程分為“規(guī)模產(chǎn)生階段”和“利潤產(chǎn)生階段”，是打開金融業(yè)效率形成“黑箱”的有益嘗試，并考慮松弛變量以得出更為合理的效率測度值；三是將網(wǎng)絡(luò)DEA的分階段效率測度與面板Tobit模型的影響因素分析相結(jié)合，不僅能夠從整體上揭示相關(guān)因素對金融業(yè)發(fā)展效率的影響，而且能夠分階段地考察不同地區(qū)金融業(yè)發(fā)展效率的異化路徑，從而使研究更具系統(tǒng)性。

二、研究方法及指標(biāo)選擇

1.金融業(yè)發(fā)展效率測度框架

早期的DEA模型（如CCR、BCC、SBM）基于投入角度或產(chǎn)出角度構(gòu)建生產(chǎn)前沿面，從而對最初的各項(xiàng)投入和最終的各項(xiàng)產(chǎn)出進(jìn)行相對有效性評價，但其沒有考慮被評價目標(biāo)生產(chǎn)的中間過程，而是將所有的運(yùn)行過程看作一個“黑箱”。這種方式盡管能從整體上測度出每個決策單元的相對效率，卻忽略了中間環(huán)節(jié)的作用以及對中間數(shù)據(jù)的充分利用，也使得傳統(tǒng)的DEA模型存在較大的改進(jìn)空間。Kao et al（2008）提出的網(wǎng)絡(luò)DEA模型，則將被忽略的中間環(huán)節(jié)考慮在內(nèi)，試圖打開整體效率形成的“黑箱”，并探索出“黑箱”內(nèi)部的運(yùn)行軌跡。Ohsato et al（2015）以及Avkiran（2015）采用網(wǎng)絡(luò)DEA模型對微觀層面的銀行經(jīng)營效率進(jìn)行了測度和分析，在效率的計(jì)算上采用了徑向改進(jìn)的方法。但徑向改進(jìn)需要對投入或產(chǎn)出先進(jìn)行等比例修改，再進(jìn)行松弛修改，這種等比例的修改方式，不能充分考慮投入產(chǎn)出的松弛問題，與被評價對象的運(yùn)行規(guī)律并不相符。針對這種不足，一種改進(jìn)的方法是Tone et al（2009）提出的Network SBM模型（簡稱NSBM-DEA模型），它將SBM（Slack Based Measure）模型與網(wǎng)絡(luò)DEA模型結(jié)合，使網(wǎng)絡(luò)DEA的投入變量、中間變量和產(chǎn)出變量能夠進(jìn)行非比例的修改，這更符合被評價對象的運(yùn)行規(guī)律。

一般而言，金融業(yè)主要包括銀行、證券、保險(xiǎn)三大業(yè)態(tài)，如果僅僅以銀行作為研究對象來考察整個行業(yè)的發(fā)展效率，顯然會造成內(nèi)涵與研究內(nèi)容的不匹配；同時，如果分開測度三大行業(yè)的效率，就忽視了三大行業(yè)間的內(nèi)在聯(lián)系。事實(shí)上，銀行、保險(xiǎn)、證券三大業(yè)態(tài)之間具有極強(qiáng)的聯(lián)系，業(yè)態(tài)間的相互滲透也較為普遍和密切。因此，本文將上述三種主要金融業(yè)態(tài)納入分析框架當(dāng)然，金融業(yè)還包括一些其他的業(yè)態(tài)，但考慮到其體量相對較小，因此主要考察銀行、保險(xiǎn)和證券。，將其經(jīng)營規(guī)模業(yè)績作為網(wǎng)絡(luò)DEA分析的中間變量。同時銀行業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)盡管相互關(guān)聯(lián)，但其投入和產(chǎn)出并非成比變化的關(guān)系，采用NSBM-DEA模型來評價金融業(yè)發(fā)展效率，更能夠反映出金融業(yè)的結(jié)構(gòu)特征，也有助于揭示其效率形成的內(nèi)在機(jī)制。

在明晰研究范圍的基礎(chǔ)上，本文參考魏權(quán)齡（2012）提出的鏈?zhǔn)骄W(wǎng)絡(luò)DEA來構(gòu)建金融業(yè)發(fā)展效率的測度框架。以金融業(yè)（含銀行、證券、保險(xiǎn)三大業(yè)態(tài)）的“經(jīng)營規(guī)模大小”作為中間變量，將金融業(yè)的運(yùn)行過程分解為“規(guī)模產(chǎn)生階段”和“利潤產(chǎn)生階段”（如圖1所示）。規(guī)模產(chǎn)生階段的效率值越高，表示在一定的人力和資本投入下銀行貸款規(guī)模、證券交易規(guī)模和保險(xiǎn)業(yè)務(wù)規(guī)模相對越大；利潤產(chǎn)生階段的效率是衡量在一定金融業(yè)規(guī)模下的價值創(chuàng)造能力，效率值越高則金融業(yè)單位規(guī)模所創(chuàng)造的增加值越多。于是，在上述分析框架的基礎(chǔ)上，可采用Network SBM模型來測度金融業(yè)發(fā)展效率。

值得注意的是，在DEA模型中還應(yīng)考慮角度問題，即采用投入角度、產(chǎn)出角度還是非角度。在網(wǎng)絡(luò)DEA的第一階段，以勞動力和資本作為投入，以銀行、保險(xiǎn)、證券的業(yè)績規(guī)模作為產(chǎn)出，主要考察在既定產(chǎn)出水平下如何縮小投入。通常而言，在既定投入水平下增大產(chǎn)出要比在既定產(chǎn)出水平下調(diào)整投入困難，所以宜選擇“投入角度”；而在網(wǎng)絡(luò)DEA的第二階段，主要考察在既定業(yè)績規(guī)模下的利潤最大化問題，即在一定業(yè)績規(guī)模下如何提高增加值，所以宜選擇“產(chǎn)出角度”。為解決第一階段和第二階段角度選擇不一致所帶來的模型設(shè)定問題，本文采用非角度改進(jìn)來同時調(diào)整投入和產(chǎn)出，以避免角度選擇差異帶來的偏差和影響，也更能體現(xiàn)效率評價的本質(zhì)。

2.金融業(yè)發(fā)展效率測度的指標(biāo)體系

（1）投入指標(biāo)：一是金融業(yè)資本存量（K）。按照Goldsmith（1951）關(guān)于永續(xù)盤存法的思路計(jì)算金融業(yè)的資本存量水平?；冢?002年）資本存量用各省初期固定資產(chǎn)形成額除以10%得到（李賓，2011）；折舊采用更能體現(xiàn)時變特征的可變折舊率，來源于陳昌兵（2014）的研究中模型四（同時考慮結(jié)構(gòu)性和增長率變化）的計(jì)算結(jié)果。二是金融業(yè)勞動力投入（L）。該變量采用金融城鎮(zhèn)從業(yè)人員數(shù)量表示，單位為萬人。之所以未采用金融從業(yè)人員工資總額作為勞動力投入的代理變量，一方面是因?yàn)樗墙鹑跇I(yè)增加值的構(gòu)成來源之一；另一方面，相對于單位貨幣的增加值，單位勞動投入的增加值更有助于衡量勞動力素質(zhì)對產(chǎn)出的貢獻(xiàn)。

（2）中間指標(biāo)：一是銀行業(yè)的規(guī)模（M1），用銀行業(yè)各項(xiàng)貸款余額衡量，單位為億元。通常，存款余額、貸款余額以及存貸款余額，都可作為衡量指標(biāo)?？紤]到貸款是銀行利潤創(chuàng)造的核心渠道，與銀行業(yè)創(chuàng)造的增加值更緊密相關(guān)，因而選擇貸款余額更符合本文的分析目的。二是證券業(yè)的規(guī)模（M2），用股票交易總額表示，單位為萬億元。股票交易總額反映出證券業(yè)的經(jīng)營規(guī)模，也是證券行業(yè)收入的側(cè)面反映。在我國，當(dāng)前證券公司的收入主要依賴于二級市場（朱南 等，2008），即股票交易市場，而一級市場的股票和債券承銷發(fā)行則相對占比較低，因此，采用股票交易總額作為衡量證券業(yè)規(guī)模的指標(biāo)。三是保險(xiǎn)業(yè)的規(guī)模（M3），用保費(fèi)收入衡量，單位為億元。保費(fèi)收入作為保險(xiǎn)業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入，能直接反映保險(xiǎn)業(yè)的市場規(guī)模，這也是既有研究的通常做法。

（3）產(chǎn)出指標(biāo)：產(chǎn)出指標(biāo)為金融業(yè)增加值（Y），單位為億元。金融業(yè)增加值是全行業(yè)所提供產(chǎn)品服務(wù)的市場價值，反映一段時間內(nèi)金融業(yè)所創(chuàng)造價值的水平。分析金融業(yè)的發(fā)展效率，就是考察在一定投入水平下其價值創(chuàng)造能力，因而采用金融業(yè)增加值是比較合適的。

三、各地區(qū)金融業(yè)發(fā)展效率及其差異

1.金融業(yè)規(guī)模產(chǎn)生階段效率分析

金融業(yè)規(guī)模產(chǎn)生階段的效率越高，則在一定的人力和資本投入下，銀行貸款規(guī)模、證券交易規(guī)模和保險(xiǎn)業(yè)務(wù)規(guī)模越大。表1的分析結(jié)果表明：從區(qū)域分布看，規(guī)模產(chǎn)生階段效率較高的省份集中在東部發(fā)達(dá)地區(qū)，而效率較低的省份則主要集中在中西部地區(qū)，效率高低與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度正相關(guān)。從時間趨勢上看，絕大多數(shù)地區(qū)金融業(yè)規(guī)模產(chǎn)生階段的效率呈增長趨勢，且早期效率越低的省份后期的效率增長越快，表現(xiàn)出一定的收斂態(tài)勢。我國早期的金融資源集中在發(fā)達(dá)地區(qū)引致了地區(qū)間的分布不均，金融服務(wù)業(yè)的基尼系數(shù)和空間基尼系數(shù)逐年上升（張浩然，2016），但近年來這一差距明顯縮減從以人均存貸款余額表征的金融資源豐裕度看，2004年北京為25.02，貴州為1.12，相差近22倍；到2015年，差距縮小為8.82倍。金融資源豐裕度的基尼系數(shù)2004為0.457 7，2015為0.342 5，也明顯降低。。為進(jìn)一步考察同一年度不同地區(qū)的效率差異，采用反映不平等程度的基尼系數(shù)來進(jìn)行測算基尼系數(shù)的計(jì)算方式為：jini=-（n+1）n+2n2μn[]iizi，n表示省份或地區(qū)個數(shù)，Zi表示按效率值由低到高排序后的第i個省份的效率，μ表示效率平均值。（見表2）。金融業(yè)規(guī)模產(chǎn)生階段效率的基尼系數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢，從2004年的嚴(yán)重不均等（0.226）下降到2015年的比較均等（0.175），說明地區(qū)間的效率差異逐步降低。

2.金融業(yè)利潤產(chǎn)生階段效率分析

金融業(yè)利潤產(chǎn)生階段效率越高，表示金融業(yè)單位規(guī)模所創(chuàng)造的增加值越多。表3的分析結(jié)果表明：從區(qū)域分布看，金融業(yè)利潤產(chǎn)生階段效率大體上仍呈現(xiàn)出東高西低格局，但部分西部省份的效率較高以重慶市為例進(jìn)行說明：在2004、2005年，盡管重慶的金融業(yè)規(guī)模不是很大，但創(chuàng)造的利潤（增加值）卻很高，因此這些年份的效率值相應(yīng)較高。如果從金融人員人均貸款額（貸款額÷金融從業(yè)人數(shù)）看，2005年重慶為497.14（萬元/人），在全國排11。但從每單位貸款的增加值（金額增加值÷貸款額）來看，重慶為0.052，在全國排第2且遠(yuǎn)高于全國0.031的平均水平；在2007年，重慶的該項(xiàng)指標(biāo)為0.048排名第6，同年全國均值為0.041，重慶的相對優(yōu)勢已不那么明顯，所以重慶2007年的利潤產(chǎn)生階段效率有所回落。，使得這種特征的一致性有所削弱。從時間趨勢上看，多數(shù)省份金融業(yè)利潤產(chǎn)生階段效率呈現(xiàn)下降趨勢，而地區(qū)差異則表現(xiàn)出縮小趨勢（見表4）。利潤產(chǎn)生階段效率下降的原因，一是金融業(yè)在規(guī)模迅速擴(kuò)大的同時會受到邊際報(bào)酬遞減的制約；二是可能存在擴(kuò)張的無效率，表現(xiàn)為部分地區(qū)金融業(yè)規(guī)模迅速增加但其盈利卻并未顯著提升。

值得研究的是，是否第一階段（規(guī)模產(chǎn)生階段）效率值較高的地區(qū)，第二階段（利潤產(chǎn)生階段）的效率值也較高？將各省份兩個階段的效率均值作相關(guān)性分析，如圖2所示。第一象限是規(guī)模產(chǎn)生階段效率和利潤產(chǎn)生階段效率均較高的地區(qū)，包括天津、上海、北京、廣東、江蘇、福建；第二象限是規(guī)模產(chǎn)生階段效率不高但利潤產(chǎn)生階段效率較高的地區(qū)，樣本中的大多數(shù)省份都位于該象限；第三象限是規(guī)模產(chǎn)生階段效率和利潤產(chǎn)生階段效率均較低的地區(qū)，包括甘肅、海南、黑龍江、江西、吉林、安徽；第四象限則是規(guī)模產(chǎn)生階段效率較高而利潤產(chǎn)生階段效率較低的地區(qū)，測度結(jié)果顯示沒有省份位于該象限。多數(shù)地區(qū)屬于規(guī)模產(chǎn)生階段效率不高、利潤產(chǎn)生階段效率較高的類型，這可能與其所處發(fā)展階段及資本回報(bào)率有關(guān)：盡管這些地區(qū)金融業(yè)業(yè)績規(guī)模較小，但受經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的影響，其資本回報(bào)率較高，或者說尚處于邊際報(bào)酬遞減的前期，所以單位資本創(chuàng)造的利潤反而更大。金融業(yè)利潤產(chǎn)生階段效率取決于兩個方面：一方面是金融資本的經(jīng)營能力，在相同業(yè)績規(guī)模下，經(jīng)營能力越強(qiáng)，資本所創(chuàng)造的利潤越多；另一方面是區(qū)域整體的投資收益率，區(qū)域投資收益率越高，其金融業(yè)的資本回報(bào)也越豐厚。因此，對金融業(yè)的高投入并非與高利潤完全對應(yīng)，高投入可能產(chǎn)生大規(guī)模，但并不一定創(chuàng)造高利潤。

3.金融業(yè)綜合效率分析

表5給出了各地金融業(yè)綜合效率，可以看出：綜合效率較高的地區(qū)包括北京、上海、天津等，效率較低的地區(qū)包括江西、吉林、甘肅等；大多數(shù)地區(qū)金融業(yè)綜合效率呈增長趨勢，提升較快的有重慶、黑龍江、山西、寧夏、云南等。就平均而言，金融業(yè)綜合效率較高的地區(qū)仍然集中于東部地區(qū)，同時也包括重慶、山西等；而綜合效率較低的地區(qū)則主要位于中西部地區(qū)；就地區(qū)差異看，也呈現(xiàn)出逐漸縮小的趨勢（見表6）。為更為清晰地描述金融業(yè)綜合效率的地域特征，按照國家統(tǒng)計(jì)局關(guān)于“八大經(jīng)濟(jì)區(qū)”的劃分計(jì)算其綜合效率的平均水平（見圖3）。綜合來看，東部沿海、北部沿海、南部沿海的金融業(yè)綜合效率較高，這是因?yàn)檠睾５貐^(qū)具有金融資源豐富、金融制度完善、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的三重優(yōu)勢；而大西北地區(qū)、長江中游、東北地區(qū)的金融業(yè)綜合效率較低。

四、金融業(yè)發(fā)展效率的影響因素分析

1.模型設(shè)定與指標(biāo)選擇

在上述效率測度的基礎(chǔ)上，為進(jìn)一步考察地區(qū)金融業(yè)發(fā)展效率的影響因素，如下構(gòu)建模型：

其中，E為各地區(qū)金融業(yè)發(fā)展效率，分別以網(wǎng)絡(luò)DEA測度出的一階段效率、二階段效率以及綜合效率作為因變量進(jìn)行分析。為考察地區(qū)金融業(yè)發(fā)展效率主要受哪些因素的影響，從經(jīng)濟(jì)、市場、環(huán)境和政府四個維度進(jìn)行分析，相關(guān)解釋變量的選取和測度如下：

（1）人均GDP（萬元/人）。實(shí)體部門的經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)了金融的發(fā)展，也需要更多種類的金融服務(wù)（Patrick，1966），金融發(fā)展本質(zhì)上是由經(jīng)濟(jì)增長引致的（武志，2010）；并且從直觀上看，一個地區(qū)的金融發(fā)展水平與其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平正相關(guān)。因此，加入人均GDP變量，以考察不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對當(dāng)?shù)亟鹑跇I(yè)發(fā)展效率的影響。

（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（TG），用地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重來表示（%）。由于金融業(yè)屬于服務(wù)業(yè)，因此第三產(chǎn)業(yè)在GDP中占比的高低在一定程度上與金融業(yè)發(fā)展水平和效率相聯(lián)系。

（3）金融資源豐裕度（RR），用人均存貸款余額（各地區(qū)存貸款余額/年末常住人口）來測度（萬元/人）。金融資源的集聚能夠通過規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)以及緩解創(chuàng)新的信貸約束等路徑優(yōu)化資源配置（余泳澤 等，2013），進(jìn)而對金融業(yè)發(fā)展效率產(chǎn)生影響。

（4）市場化水平（MI），1997—2009年使用樊綱等（2011）的市場化指數(shù)，2010—2015年使用插值法進(jìn)行估計(jì)。金融業(yè)是資源配置的重要載體，市場化的資源配置不但有效，而且可以減輕信息不對稱帶來的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提高金融體系效率（Das，2004）。因此，市場化水平越高的地區(qū)，金融業(yè)運(yùn)行及其資源配置越有效，這對于深刻理解我國不同地區(qū)的金融業(yè)發(fā)展水平和效率差異具有重要意義。

（5）社會信用水平（SF），用不良貸款率來衡量（%），以表征地區(qū)金融業(yè)發(fā)展的信用環(huán)境因素。一般而言，市場信用環(huán)境越好，越有利于按照市場法則進(jìn)行資源配置，金融業(yè)發(fā)展水平和效率也越高。

（6）政府干預(yù)（PF），用財(cái)政支出占GDP的比例來衡量（%）。在“晉升錦標(biāo)賽模式”下，地方政府對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長具有舉足輕重的作用（周黎安，2007），而投資是其重要的實(shí)現(xiàn)途徑之一，金融顯然是這種特殊治理結(jié)構(gòu)下的重要“籌碼”。政府干預(yù)對于金融業(yè)發(fā)展效率乃至資源配置都具有深遠(yuǎn)影響。

本文以我國除港澳臺地區(qū)以外的省級行政區(qū)為研究樣本，時間區(qū)間為2004—2015年，相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析見表7。

值得注意的是，如果直接采用OLS進(jìn)行估計(jì)容易造成結(jié)果偏誤，因?yàn)镈EA是相對效率評價方法，測度出的效率值有一個最低下界0，導(dǎo)致數(shù)據(jù)形成截?cái)?。為解決這個問題，采用Tobit模型是一種適宜的選擇。因此，本文采用面板隨機(jī)效應(yīng)Tobit模型來進(jìn)行實(shí)證分析，這也是不少文獻(xiàn)中所通常采用的DEA-TOBIT兩階段分析框架。

2.我國地區(qū)金融業(yè)發(fā)展效率的主要影響因素

采用面板Tobit模型的估計(jì)結(jié)果見表8。人均GDP對金融業(yè)綜合效率和規(guī)模產(chǎn)生階段效率具有顯著正向影響，但對利潤產(chǎn)生階段效率具有負(fù)向影響（但不顯著）。一般而言，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高為金融業(yè)態(tài)的豐富和產(chǎn)品的深化提供了更為廣闊的空間，因此人均GDP增加通常有助于金融業(yè)發(fā)展效率提升，之所以對利潤產(chǎn)生階段效率具有負(fù)向影響，可能的原因在于：地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，其對應(yīng)的金融業(yè)績規(guī)模越大，進(jìn)而使得綜合效率更高；但金融業(yè)績規(guī)模較大卻并不一定利潤率較高，受邊際報(bào)酬遞減規(guī)律的影響，某些金融業(yè)規(guī)模大的地區(qū)（通常也是人均GDP較高的地區(qū)），其價值產(chǎn)生能力反而弱于那些后發(fā)地區(qū)，或者說，金融業(yè)規(guī)模較大地區(qū)的行業(yè)邊際報(bào)酬處于較低的階段，相反，規(guī)模較小地區(qū)的行業(yè)邊際報(bào)酬處于較高的階段。因此，人均GDP可能與金融業(yè)利潤產(chǎn)生階段效率負(fù)相關(guān)。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與金融業(yè)的三種效率都顯著正相關(guān)，表明第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重越高，金融業(yè)發(fā)展效率也越高。金融業(yè)是第三產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，且近年來占第三產(chǎn)業(yè)增加值的比重越來越大，因而某地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)占GDP比例越高，說明當(dāng)?shù)胤?wù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，金融業(yè)發(fā)展情況越好。

金融資源豐裕度在多數(shù)情況下與金融業(yè)的三種效率負(fù)相關(guān)。一個可能的解釋是，地區(qū)內(nèi)的金融資源存在“擁擠效應(yīng)”，即金融資源在地區(qū)內(nèi)應(yīng)適度集聚，當(dāng)集聚過度時可能導(dǎo)致金融資源配置不合理，進(jìn)而影響金融業(yè)發(fā)展效率宋文昌等（2009）從信貸視角探討了金融擁擠問題，其將信貸集中和過度借款現(xiàn)象統(tǒng)稱為信貸擁擠。信貸擁擠現(xiàn)象越突出，意味著信貸資源配置越不合理，進(jìn)而影響信貸資源的配置效率。。

市場化程度總體上與金融業(yè)發(fā)展效率正相關(guān)，但對利潤產(chǎn)生階段效率的影響顯著為負(fù)。市場是資源配置的核心渠道，市場化程度越高的地區(qū)，金融業(yè)的發(fā)展越貼近市場法則，但市場化程度的提升并不必然帶來金融業(yè)利潤率的提升。正如陳長石等（2015）的論述，中國金融市場具有明顯的高規(guī)模低效率特點(diǎn)，規(guī)模效應(yīng)在其中發(fā)揮了主導(dǎo)作用。

社會信用水平的提高總體上有助于提升金融業(yè)發(fā)展效率。一般而言，社會信用環(huán)境越好，信息溝通和傳遞機(jī)制越完善，信息不對稱程度越低，越有利于金融業(yè)實(shí)現(xiàn)效用最大化的資源配置，進(jìn)而有助于金融業(yè)發(fā)展效率的提升。

政府干預(yù)對金融業(yè)綜合效率和規(guī)模產(chǎn)生階段效率具有正向影響，但不利于利潤產(chǎn)生階段效率的提升。我國政府對金融市場及主體有著極為重要的影響，財(cái)政支出占GDP的比例越高，則金融業(yè)綜合效率越高；但政府干預(yù)也可能帶來市場的扭曲。在財(cái)政主導(dǎo)型的投融資體制下，政府支出在金融市場中起著重要的信號作用，往往成為決定金融規(guī)模及其產(chǎn)業(yè)價值的重要因素。

綜上所述，總的來說，人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場化程度以及政府干預(yù)都是提升地區(qū)金融業(yè)綜合效率和規(guī)模產(chǎn)生階段效率的重要因素，但除產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)外對利潤產(chǎn)生階段效率的影響都不顯著甚至轉(zhuǎn)為負(fù)向影響；同時，由于“金融擁擠”效應(yīng)的存在，金融資源豐裕度對地區(qū)金融業(yè)發(fā)展效率具有負(fù)向影響。

五、結(jié)論與啟示

本文基于中觀層面的行業(yè)視角，將金融業(yè)發(fā)展分解為規(guī)模產(chǎn)生階段和利潤產(chǎn)生階段，采用我國2004—2015年的省級面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用考慮松弛變量的網(wǎng)絡(luò)DEA模型測度各地區(qū)的金融業(yè)發(fā)展效率及其差異，并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用面板Tobit模型分析地區(qū)金融業(yè)發(fā)展效率的影響因素，研究發(fā)現(xiàn)：（1）金融業(yè)規(guī)模產(chǎn)生階段效率較高的省份主要集中于東部沿海地區(qū)，效率較低的省份則集中于中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)，這與我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“東高西低”格局相符；（2）剔除部分效率值較高的西部地區(qū)后，金融業(yè)利潤產(chǎn)生階段效率大體上也呈現(xiàn)“東高西低”格局；（3）金融業(yè)綜合效率較高的省份仍然集中于東部沿海地區(qū)，同時也包括重慶和山西等中西部省份；（4）多數(shù)省份屬于“規(guī)模產(chǎn)生階段效率不高、利潤產(chǎn)生階段效率較高”類型，這可能與不同地區(qū)所處的發(fā)展階段及資本回報(bào)率有關(guān)；（5）無論是分階段效率還是綜合效率，基尼系數(shù)均呈現(xiàn)下降趨勢，地區(qū)差異收斂態(tài)勢明顯；（6）人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場化程度和政府干預(yù)與金融業(yè)綜合效率和規(guī)模產(chǎn)生階段效率都顯著正相關(guān)，但僅產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對利潤產(chǎn)生階段效率有顯著正向影響，而金融擁擠效應(yīng)使金融資源豐裕度對金融業(yè)發(fā)展效率具有負(fù)向影響。

地區(qū)間金融業(yè)發(fā)展效率差異逐漸縮小，說明結(jié)合各地區(qū)所處發(fā)展階段和資源稟賦狀況，實(shí)行區(qū)域適度差異的金融改革與發(fā)展策略，將有助于促進(jìn)各地區(qū)金融業(yè)的協(xié)同發(fā)展。盡管近年來我國各地的金融業(yè)規(guī)模迅速擴(kuò)張，但并不意味著其所創(chuàng)造價值的同步提升，且金融業(yè)盈利能力的地區(qū)差異還比較明顯。因此，金融業(yè)的發(fā)展還需從規(guī)模擴(kuò)張型向效益提升型轉(zhuǎn)變，尤其對欠發(fā)達(dá)地區(qū)應(yīng)持續(xù)給予支持性的政策措施，通過建立金融改革試驗(yàn)區(qū)等路徑來推進(jìn)欠發(fā)達(dá)地區(qū)金融體制、機(jī)制改革的先行先試。經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提高、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的改善、市場化程度的提升等都能有效促進(jìn)金融業(yè)發(fā)展效率的提高。各地金融業(yè)應(yīng)在強(qiáng)化其服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)功能的同時，適應(yīng)和推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，并積極改善信用環(huán)境，以促進(jìn)金融資源的合理有效配置，提升金融業(yè)整體發(fā)展效率。

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Abstract： Financial industry development is divided into scale generating stage and profit generating stage， this paper sets up the network DEA model （NSBM）considering the slack variable， uses China 2004-2015 provincial panel data， analyzes the evolution trend of financial industry development efficiency of different regions and its regional difference， and uses the panel TOBIT model to examine the main influential factors of regional financial industry development efficiency. The analysis shows that Chinas financial industry development efficiency generally demonstrates the regional distribution pattern with “higher efficiency in the east and lower efficiency in the west”， which is basically fitting for economic development pattern， that the Gini coefficient of financial development efficiency is lowering year by year， that regional difference convergence is obvious， that influenced by the development stage and capital return rate， in many regions， financial industry scale generating stage efficiency is not high but the efficiency in profit generating stage is relatively high， that there is significantly positive correlation of per capita GDP， industrial structure， marketization degree and government intervention with the comprehensive efficiency of financial industry and the efficiency in scale generating stage， but only industrial structure has significantly positive impact on the efficiency in profit generating stage， however， the financial crowding effect has negative influence of financial resource abundance on financial industry development efficiency. Therefore， the each region of China should implement the financial reform and development strategies with appropriate self-development stage and self-resource endowment， actively promote financial industry development method change from scale-expansion to efficiency improvement and help narrow the regional financial sector efficiency gap.

Key words： financial efficiency； financial industry development efficiency； scale- generating stage； profit generating stage； financial industry development method； financial resources allocation； financial crowding effect； financial reform

CLC number： F832；F224.0 Document code： A Article ID： 1674-8131（2017）03-0045-12

（編輯：朱德東；段文娟）