農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)論文發(fā)表期刊推薦《中國(guó)糧食經(jīng)濟(jì)》—創(chuàng)刊于1988年，現(xiàn)為國(guó)家糧食局的機(jī)關(guān)刊物，又是中國(guó)糧食經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)會(huì)刊，是全國(guó)糧食系統(tǒng)唯一一份國(guó)家級(jí)糧食經(jīng)濟(jì)類期刊。創(chuàng)刊17年 來，《中國(guó)糧食經(jīng)濟(jì)》堅(jiān)持正確的輿論導(dǎo)向，堅(jiān)持為糧食工作服務(wù)、為讀者服務(wù)為宗旨，在宣傳黨中央、國(guó)務(wù)院糧食工作方針政策，傳達(dá)國(guó)家糧食主管部門工作部 署。
　　摘 要：提高金融支農(nóng)效率是有效緩解農(nóng)村金融供需矛盾、推動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的重要途徑。本文利用三階段DEA模型對(duì)我國(guó)2012年金融支農(nóng)效率進(jìn)行了研究，實(shí)證研究結(jié)果顯示：財(cái)政支農(nóng)和農(nóng)村固定資產(chǎn)投資有利于金融支農(nóng)效率的提高，農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平、城鄉(xiāng)收入差距和自然災(zāi)害不利于金融支農(nóng)效率的提高;我國(guó)金融支農(nóng)效率的區(qū)域差異明顯，這種差異主要表現(xiàn)在西部與東中部之間;我國(guó)大部分省市處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段。

　　關(guān)鍵詞：金融支農(nóng),三階段DEA,綜合技術(shù)效率,純技術(shù)效率,規(guī)模效率

　　“三農(nóng)”問題一直是我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中十分重要的問題。改革開放以來，在國(guó)家一系列強(qiáng)農(nóng)惠農(nóng)政策的推動(dòng)下，我國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)取得了較快的發(fā)展。據(jù)統(tǒng)計(jì)，1978―2012年間，我國(guó)農(nóng)村人均純收入由1336.6元增長(zhǎng)到7916.6元，年均實(shí)際增長(zhǎng)4.87%。但由于歷史條件、政策偏向和城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等因素的影響，城鄉(xiāng)收入差距加大、農(nóng)村社會(huì)保障體系薄弱、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入不足等問題十分突出。金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，農(nóng)村金融在農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中扮演著重要的角色。近年來，國(guó)家不斷加大對(duì)“三農(nóng)”的金融支持力度。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2007―2012年，我國(guó)金融機(jī)構(gòu)本外幣涉農(nóng)貸款由61150.66億元增加到176227億元，年均增長(zhǎng)23.58%。

　　一、文獻(xiàn)綜述

　　縱觀國(guó)外既有文獻(xiàn)，關(guān)于農(nóng)村金融效率的研究，大部分學(xué)者將研究重點(diǎn)集中在對(duì)農(nóng)業(yè)信貸效率的分析上。Jensen(2002)、Jim(2005)研究發(fā)現(xiàn)，由政府主導(dǎo)的農(nóng)業(yè)信貸體系往往是缺乏效率的[1-2]。 Nourse(2001)指出，微型金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)針對(duì)貧困人口推出更適合于他們的信貸產(chǎn)品[3]。在定量研究的方法上，多以線性回歸為主，即以人均GDP 或其他指標(biāo)為因變量，以包含農(nóng)業(yè)信貸在內(nèi)的多個(gè)指標(biāo)為自變量，進(jìn)行回歸分析。如Kochar(1997)使用多元線性回歸模型考察了印度農(nóng)業(yè)貸款的執(zhí)行效果，結(jié)果顯示農(nóng)業(yè)信貸總體上無效[4]。Rousseau(1990)運(yùn)用誤差修正模型(VEC)估計(jì)了農(nóng)業(yè)貸款發(fā)放效率[5]，但該模型中只包含了農(nóng)業(yè)信貸和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)兩個(gè)變量，降低了研究結(jié)論的有效性。Hendry(1995)在誤差修正模型中加入了控制變量，使指標(biāo)體系更加完整[6]。

　　國(guó)內(nèi)學(xué)者針對(duì)農(nóng)村金融效率進(jìn)行了大量的研究，歸納起來大致可分為三類。第一類是從金融環(huán)境角度研究農(nóng)村金融效率。金融環(huán)境主要包括金融制度、信用環(huán)境和市場(chǎng)體系等方面。谷慎(2006)、劉澤仁(2007)、王修華和沈嵐(2003)從制度角度分析了我國(guó)農(nóng)村金融效率，認(rèn)為導(dǎo)致我國(guó)農(nóng)村金融效率低下、農(nóng)村金融資源配置的帕累托條件缺失的根本原因在于我國(guó)農(nóng)村金融制度有效供給不足，以及制度結(jié)構(gòu)不夠協(xié)調(diào)[7-9]。吳俊杰和周再清(20

　　10)通過對(duì)農(nóng)村金融發(fā)展的信用環(huán)境進(jìn)行分析，指出我國(guó)金融支農(nóng)效率整體上還處在較低水平，農(nóng)村信用意識(shí)缺失、法律框架基礎(chǔ)薄弱等問題普遍存在[10]。第二類是從信貸角度研究農(nóng)村金融效率。王定祥等(2013)以人均金融機(jī)構(gòu)農(nóng)業(yè)貸款、人均農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力和人均農(nóng)業(yè)資本作為投入指標(biāo)，以人均農(nóng)業(yè)增加值、農(nóng)村人均純收入、城鎮(zhèn)化率和農(nóng)業(yè)成災(zāi)率為產(chǎn)出指標(biāo)，運(yùn)用DEA模型和Malmquist指數(shù)分解法對(duì)我國(guó)農(nóng)村金融支農(nóng)效率進(jìn)行測(cè)度[11]。吳俊杰和周再清(2009)引入人均農(nóng)業(yè)貸款、獲貸農(nóng)戶比例兩個(gè)指標(biāo)，運(yùn)用DEA模型對(duì)金融支農(nóng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)[12]。第三類是從金融功能角度研究農(nóng)村金融效率。代表性的有白廣玉(2005)等、褚保金(2007)等、鄧奇志(2010)等[13-15]。

　　已有文獻(xiàn)對(duì)研究我國(guó)金融支農(nóng)效率作出了有益的探索，但存在以下幾方面不足：(1)在定量研究方法上，線性回歸無法對(duì)多投入、多產(chǎn)出的情形進(jìn)行評(píng)價(jià)，SFA和DEA在評(píng)價(jià)時(shí)無法剔除外部環(huán)境和隨機(jī)誤差的影響，使評(píng)價(jià)結(jié)果出現(xiàn)偏差;(2)在產(chǎn)出指標(biāo)選取上，已有文獻(xiàn)大多選取農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(或農(nóng)業(yè)增加值)、農(nóng)村人均純收入等經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)指標(biāo)來評(píng)價(jià)金融支農(nóng)效率，而沒有涵蓋農(nóng)村社會(huì)福利的改善情況。為此，本文從農(nóng)業(yè)發(fā)展、農(nóng)民生活水平和農(nóng)村社會(huì)福利三個(gè)方面選取相應(yīng)產(chǎn)出指標(biāo)，運(yùn)用三階段DEA模型剔除外部環(huán)境和隨機(jī)誤差影響，對(duì)我國(guó)2012年金融支農(nóng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并找出影響金融支農(nóng)效率的外部因素，為政府決策提供科學(xué)依據(jù)。

　　二、模型介紹

　　三階段DEA模型是由Fried(2002)等提出的一種新的效率評(píng)價(jià)方法[16]，其構(gòu)建和運(yùn)用包括三個(gè)階段。

　　第一階段：傳統(tǒng)DEA模型(BCC模型)。假設(shè)有n個(gè)決策單元DMU，每個(gè)決策單元都包含m種輸入和s種輸出;xij代表第j個(gè)決策單元的第i中輸入，yrj代表第j個(gè)決策單元的第r種輸出。第p個(gè)決策單元總效率的計(jì)算就可以轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃問題：

　　min[?茲-?著(■s-+■s+)]

　　s.t. ■?姿jxj+s+=?茲x0

　　■?姿jyj-s-=y0 (1)

　　■?姿j=1

　　?姿j>0，s+>0，s->0

　　其中，?茲為決策單元的有效值，s-、s+為松弛變量，?著為非阿基米德無窮小。當(dāng)?茲=1且s-、s+均為0時(shí)，決策單元DEA有效;當(dāng)?茲=1且s-≠0或s+≠0時(shí)，決策單元為弱DEA有效;當(dāng)?茲<1時(shí)，決策單元為非DEA有效。

　　第二階段：構(gòu)建相似SFA分析模型。第一階段計(jì)算出來的投入冗余量要受到內(nèi)部管理、外部環(huán)境和隨機(jī)誤差的影響。第二階段通過構(gòu)建相似SFA分析模型分別計(jì)算出以上三種因素對(duì)效率值的影響，然后剔除外部環(huán)境和隨機(jī)誤差因素，得到僅由內(nèi)部管理無效率造成的投入冗余。假設(shè)有n個(gè)決策單元DMU，每個(gè)決策單元都包含m種輸入，分別對(duì)決策單元的每個(gè)投入冗余變量進(jìn)行SFA分析，構(gòu)建的SFA模型如下： 　　sik=fi(Zk;?茁i)+?諄ik+?滋ik (2)

　　其中，i=1，2，3…m，k=1，2，3…n，sik代表第k個(gè)決策單元的第i項(xiàng)投入松弛變量，Zk= (Z1k，Z2k，Z3k…Zpk)表示p個(gè)可觀察的環(huán)境變量，?茁i為環(huán)境變量的待估參數(shù)。?諄ik+?滋ik代表混合誤差項(xiàng)，其中?諄ik為隨機(jī)干擾項(xiàng)，并假定?諄ik～N(0，?滓2);?滋ik表示管理無效率，假定?滋ik～N+(?滋i，?滓2?滋i)，?諄ik和?滋ik相互獨(dú)立。當(dāng)?酌=?滓2?滋i/(?滓2?滋i+?滓2)接近于1時(shí)，說明管理因素占主導(dǎo)地位;當(dāng)?酌=?滓2?滋i/(?滓2?滋i+?滓2)接近于0時(shí)，此時(shí)隨機(jī)因素占主導(dǎo)地位。

　　利用回歸結(jié)果對(duì)各決策單元的投入項(xiàng)進(jìn)行調(diào)整，具體的調(diào)整方法如下：

　　■ik=Xik+[maxk{zk■i}-zk■i]+[maxk{■ik}-■ik] (3)

　　其中，i=1，2，3…m，k=1，2，3…n，Xik代表第k個(gè)決策單元第i項(xiàng)投入的實(shí)際投入值，■ik為調(diào)整后的投入值;■i為環(huán)境變量參數(shù)的估計(jì)值，■ik為隨機(jī)因素的估計(jì)值。式(3)中第一個(gè)括號(hào)表示將所有決策單元調(diào)整到相同的外部環(huán)境，第二個(gè)括號(hào)表示將所有決策單元面臨同樣的運(yùn)氣。

　　第三階段DEA：調(diào)整后DEA模型。將經(jīng)過第二階段調(diào)整后的投入變量和原始產(chǎn)出變量再次代入到DEA模型，得到剔除了環(huán)境和隨機(jī)因素的真實(shí)效率值。

　　三、指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)說明

　　(一)指標(biāo)選取

　　1.投入產(chǎn)出指標(biāo)

　　已有文獻(xiàn)多從農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)角度選取相應(yīng)指標(biāo)作為產(chǎn)出指標(biāo)，無法反映農(nóng)村社會(huì)福利情況。本文選用人均農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)村人均純收入和城鎮(zhèn)化率三個(gè)指標(biāo)，分別從農(nóng)業(yè)發(fā)展、農(nóng)民生活水平和農(nóng)村社會(huì)福利三個(gè)方面綜合反映農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展情況，涵蓋范圍更廣。對(duì)于投入指標(biāo)，本文選取人均涉農(nóng)貸款、農(nóng)村人均儲(chǔ)蓄及每萬人擁有金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)三個(gè)指標(biāo)。

　　2.環(huán)境變量

　　環(huán)境變量是指對(duì)金融支農(nóng)效率有影響但不在決策單元主觀可控范圍內(nèi)的外部因素，考慮到金融支農(nóng)的自身特點(diǎn)，本文從以下幾方面選取了環(huán)境變量。

　　(1)財(cái)政支農(nóng)。財(cái)政支農(nóng)的方式主要有涉農(nóng)惠農(nóng)補(bǔ)貼，對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、教育、文化等方面的補(bǔ)助。財(cái)政支農(nóng)提高了農(nóng)民的生產(chǎn)積極性，鼓勵(lì)農(nóng)民引進(jìn)先進(jìn)生產(chǎn)設(shè)備，同時(shí)改善了農(nóng)村的生產(chǎn)生活環(huán)境，有利于金融支農(nóng)效率的提高。本文選用各省市2012年財(cái)政支農(nóng)支出反映政府財(cái)政支農(nóng)力度，預(yù)期財(cái)政支農(nóng)支出的增加將促進(jìn)金融支農(nóng)效率的提高。

　　(2)農(nóng)村固定資產(chǎn)投資。農(nóng)村固定資產(chǎn)投資一方面用于農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和完善，另一方面則主要用于擴(kuò)大生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)規(guī)模及購買相關(guān)設(shè)備。這些對(duì)金融支農(nóng)效率產(chǎn)生正向影響。本文選用各省市2012年農(nóng)村農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資和建房來反映農(nóng)村固定資產(chǎn)投資情況，預(yù)期農(nóng)村固定資產(chǎn)投資的增加將有利于金融支農(nóng)效率的提高。

　　(3)農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平。文化水平的提高有助于農(nóng)民掌握先進(jìn)的生產(chǎn)技能，使其具備更強(qiáng)的生產(chǎn)能力和創(chuàng)造力，同時(shí)也可以提高農(nóng)民經(jīng)濟(jì)決策的效率。本文選用各省市2012年農(nóng)村勞動(dòng)力平均受教育年限反映農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平，預(yù)期農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平的提高對(duì)金融支農(nóng)效率產(chǎn)生正向影響。各省市農(nóng)村勞動(dòng)力平均受教育年限的計(jì)算方法如式(4)：

　　edut=■(4)

　　其中， edut表示某省市第t年農(nóng)村勞動(dòng)力的平均受教育年限;i=1，2，3，4，5分別表示文盲、小學(xué)、初中、高中、大專及以上5種不同的受教育水平;nti 表示某省市第t年受教育程度為i的人數(shù);yi表示受教育程度為i的教育年限，當(dāng)i依次取1，2，3，4，5時(shí)，對(duì)應(yīng)的yi分別為0，6，9，

　　12，16年。

　　(4)城鄉(xiāng)收入差距。城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大促使農(nóng)村勞動(dòng)力和資本外流，先進(jìn)技術(shù)和優(yōu)秀人才無法引入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，不利于金融支農(nóng)效率的提高。本文選用各省市 2012年城鎮(zhèn)人均可支配收入與農(nóng)村人均純收入的比重反映城鄉(xiāng)收入差距，預(yù)期城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大對(duì)金融支農(nóng)效率產(chǎn)生不利影響。

　　(5)自然災(zāi)害。自然災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施造成了破壞，且在一定程度上降低了農(nóng)民生產(chǎn)的積極性，不利于金融支農(nóng)效率的提高。本文選用各省市2012年農(nóng)村受災(zāi)面積反映自然災(zāi)害情況，預(yù)期自然災(zāi)害對(duì)金融支農(nóng)效率產(chǎn)生不利影響。

　　(二)數(shù)據(jù)說明

　　由于西藏?cái)?shù)據(jù)難以獲取，本文將其剔除，樣本選取了2012年全國(guó)30個(gè)省市的相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行整理。數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2013)》、《中國(guó)金融年鑒(2013)》、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒(2013)》和《中國(guó)農(nóng)村金融服務(wù)報(bào)告(2012)》。

　　四、實(shí)證分析

　　(一)第一階段DEA實(shí)證結(jié)果

　　利用DEAP2.1軟件對(duì)我國(guó)30個(gè)省市的金融支農(nóng)效率進(jìn)行分析(見表1)。由表1可知，在不考慮外部環(huán)境和隨機(jī)誤差干擾的情況下，我國(guó)各省市金融支農(nóng)的綜合技術(shù)效率平均值為0.773，純技術(shù)效率平均值為0.887，規(guī)模效率平均值為0.876。其中，黑龍江、福建、湖北、湖南、廣東和新疆處在生產(chǎn)前沿面上，其余24個(gè)省市在不同程度上處于技術(shù)無效率狀態(tài)。由于上述結(jié)果包含了外部環(huán)境和隨機(jī)誤差的影響，無法真實(shí)地反映各省市金融支農(nóng)效率狀況，因此仍需作進(jìn)一步的調(diào)整與測(cè)算。

　　(二)第二階段SFA回歸結(jié)果

　　將第一階段計(jì)算得到的投入松弛變量作為因變量，將上述5個(gè)環(huán)境變量作為自變量，利用Frontier4.1軟件進(jìn)行回歸分析(見表2)。由表2可知，在三個(gè)投入松弛變量模型中，大部分系數(shù)通過5%和1%顯著性檢驗(yàn)，表明各環(huán)境變量對(duì)金融支農(nóng)效率確實(shí)存在著顯著的影響;且三個(gè)模型的LR單邊檢驗(yàn)均通過5%顯著性檢驗(yàn)，表明第二階段SFA回歸分析的必要性。

　　由于各環(huán)境變量是對(duì)投入松弛變量的回歸，因此當(dāng)回歸系數(shù)為正時(shí)，表明環(huán)境變量值增大會(huì)導(dǎo)致投入松弛量的增加，不利于金融支農(nóng)效率的提高;當(dāng)回歸系數(shù)為負(fù)時(shí)，表明環(huán)境變量值增大會(huì)導(dǎo)致投入松弛量的減少，從而提高了金融支農(nóng)效率。下面具體分析各環(huán)境變量對(duì)金融支農(nóng)效率的影響。 　　1.財(cái)政支農(nóng)。財(cái)政支農(nóng)在人均涉農(nóng)貸款松弛變量和農(nóng)村人均儲(chǔ)蓄松弛變量?jī)蓚�(gè)模型中的系數(shù)為負(fù)，且分別通過1%、5%顯著性檢驗(yàn);在每萬人擁有金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)松弛變量模型中的系數(shù)為正，但不顯著�？梢钥闯觯�財(cái)政支農(nóng)有利于金融支農(nóng)效率的提高，與預(yù)期結(jié)論相同。

　　2.農(nóng)村固定資產(chǎn)投資。農(nóng)村固定資產(chǎn)投資在三個(gè)模型中的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明農(nóng)村固定資產(chǎn)投資增加會(huì)減少投入冗余量，提高了金融支農(nóng)效率，與預(yù)期結(jié)論相同。

　　3.農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平。農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平與投入松弛變量呈正向關(guān)系，表明提高農(nóng)村勞力文化水平會(huì)降低金融支農(nóng)效率，與預(yù)期結(jié)論相反。這可能是由于我國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力所學(xué)的知識(shí)還不足以幫助農(nóng)民增加收入，提高生產(chǎn)效率;相反，文化程度偏高的農(nóng)民往往缺乏吃苦耐勞的精神，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極性不高，這就在一定程度上限制了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高，降低了金融支農(nóng)效率。

　　4.城鄉(xiāng)收入差距。城鄉(xiāng)收入比對(duì)三個(gè)模型的投入松弛變量均起促進(jìn)作用，即城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大不利于金融支農(nóng)效率的提高，與預(yù)期結(jié)論相同。

　　5.自然災(zāi)害。受災(zāi)面積在三個(gè)模型中的系數(shù)顯著為正，表明受災(zāi)面積擴(kuò)大增加了投入冗余量，從而降低了金融支農(nóng)效率，與預(yù)期結(jié)論相同。

　　由上述分析可知，環(huán)境變量對(duì)金融支農(nóng)效率確實(shí)存在著一定的影響，因而包含了環(huán)境因素的效率評(píng)價(jià)可能會(huì)對(duì)不同決策單元得出不恰當(dāng)?shù)慕Y(jié)論，即處于較好環(huán)境或運(yùn)氣較佳的決策單元可能得到更高的效率值，而處于較差環(huán)境或運(yùn)氣較差的決策單元的效率值會(huì)相對(duì)較低。因此，有必要對(duì)原投入變量進(jìn)行調(diào)整，使各決策單元處于相同的經(jīng)營(yíng)環(huán)境和運(yùn)氣，進(jìn)而考察它們真實(shí)的效率。

　　(三)第三階段DEA實(shí)證結(jié)果

　　運(yùn)用式(3)對(duì)原投入變量進(jìn)行調(diào)整，并將調(diào)整后的投入變量與原始產(chǎn)出變量再次代入到BCC模型進(jìn)行分析，得到各省市金融支農(nóng)效率的真實(shí)值及規(guī)模報(bào)酬?duì)顟B(tài)，結(jié)果如表3所示。

　　對(duì)比表1和表3可知，經(jīng)過調(diào)整計(jì)算得到的效率值與第一階段效率值相差較大。在進(jìn)行具體分析之前，采用配對(duì)樣本T檢驗(yàn)對(duì)調(diào)整前后的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行顯著性差異分析(見表4)。

　　由表4可以看到，綜合技術(shù)效率和純技術(shù)效率分別通過10%、5%顯著性檢驗(yàn)，表明調(diào)整前后的綜合技術(shù)效率和純技術(shù)效率存在顯著差異，從側(cè)面驗(yàn)證了本文對(duì)原始投入變量進(jìn)行調(diào)整的必要性。下面對(duì)第三階段計(jì)算結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)分析。

　　從全國(guó)整體水平來看，綜合技術(shù)效率平均值由0.773上升到0.832，純技術(shù)效率平均值由0.887上升到0.930，規(guī)模效率平均值由0.876上升到0.894�？梢钥吹剑�在剔除了外部環(huán)境和隨機(jī)誤差的影響后，我國(guó)金融支農(nóng)效率有所改善，且效率水平相對(duì)較高。這主要是由于近十幾年來，國(guó)家越來越重視農(nóng)村金融在服務(wù)“三農(nóng)”中發(fā)揮的核心作用，不斷推進(jìn)一系列重要體制機(jī)制改革，落實(shí)和完善了大批金融、財(cái)稅扶持政策。自2003年農(nóng)村信用社改革試點(diǎn)全面啟動(dòng)后，中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行和中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行也相繼改革，加大了對(duì)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持力度，同時(shí)不斷創(chuàng)新金融產(chǎn)品，滿足農(nóng)民對(duì)金融產(chǎn)品的多元化需求。此外，鄉(xiāng)鎮(zhèn)銀行、農(nóng)村合作銀行、農(nóng)村資金互助社等新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)迅速發(fā)展，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)無法覆蓋地區(qū)的金融空白。

　　從各省市來看，處于生產(chǎn)前沿面的省市由6個(gè)減為5個(gè)，其中福建、湖北、湖南三個(gè)省份在調(diào)整前后均處在生產(chǎn)前沿面，表明這三個(gè)省份的金融支農(nóng)效率確實(shí)較高;遼寧、上海則由技術(shù)無效率變?yōu)榧夹g(shù)有效，這主要是由于調(diào)整前規(guī)模效率被低估的結(jié)果。綜合技術(shù)效率上升的省市有16個(gè)，其中北京、遼寧、浙江上升幅度較大;下降的有11個(gè)，下降幅度較大是新疆。從調(diào)整后的綜合技術(shù)效率來看，甘肅、新疆、四川、天津和青海排在后五位，金融支農(nóng)效率相對(duì)較低，國(guó)家應(yīng)加大對(duì)這些省市的扶持力度，改善當(dāng)?shù)亟鹑谥мr(nóng)現(xiàn)狀。大部分省市處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段，說明我國(guó)大部分農(nóng)村地區(qū)仍然存在金融資源投入不足的問題。

　　從三大區(qū)域來看，東部的綜合技術(shù)效率由0.725上升到0.865，上升幅度較大;中部和西部略有上升，調(diào)整后分別為0.857、0.771�？梢钥吹�，東部和中部的金融支農(nóng)效率較高，而西部則相對(duì)較低。這主要是由于東部憑借著政策優(yōu)勢(shì)和地理優(yōu)勢(shì)獲得了發(fā)展先機(jī)，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)得到了較快發(fā)展。東部的金融市場(chǎng)發(fā)展較早，多元化的金融產(chǎn)品(股票、債券、保險(xiǎn)、黃金等)為農(nóng)村提供了多元化的投資渠道，提高了農(nóng)民的收入。此外，較活躍的金融市場(chǎng)為農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)規(guī)模、購進(jìn)先進(jìn)設(shè)備提供了融資渠道，滿足了農(nóng)民對(duì)融資的多元化需求。因此東部地區(qū)的金融支農(nóng)效率相對(duì)較高，中部作為我國(guó)重要的糧食生產(chǎn)基地，承擔(dān)著實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品有效供給和保證國(guó)家糧食安全的重要使命，因此一直是國(guó)家重點(diǎn)扶持的對(duì)象。近年來，國(guó)家通過稅收減免、財(cái)政補(bǔ)貼、差別存款準(zhǔn)備金率等一系列政策，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)增加涉農(nóng)貸款投入，信貸資金逐漸向農(nóng)村回流，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率得到了明顯的改善。中部地區(qū)金融機(jī)構(gòu)改革效果明顯，新型金融機(jī)構(gòu)也得到了較快的發(fā)展，這些都促進(jìn)了中部金融支農(nóng)效率的提高。西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展相對(duì)落后，交通、能源等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不夠完善，加上地理?xiàng)l件和氣候環(huán)境較差，許多金融機(jī)構(gòu)不愿在這些地區(qū)開設(shè)網(wǎng)點(diǎn)，導(dǎo)致了當(dāng)?shù)亟鹑谫Y源的匱乏。隨著西部大開發(fā)政策的實(shí)施，農(nóng)村信用社、農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)不斷入駐西部，加大了對(duì)西部農(nóng)村地區(qū)的金融扶持力度，金融投入不足、金融資源匱乏的狀況有所改善，金融支農(nóng)效率有所提高，但整體水平仍相對(duì)偏低。

　　五、結(jié)論與建議

　　(一)結(jié)論

　　本文運(yùn)用三階段DEA模型對(duì)我國(guó)2012年金融支農(nóng)效率進(jìn)行研究，主要得出以下結(jié)論：

　　1.經(jīng)過第二階段調(diào)整后，我國(guó)各省市金融支農(nóng)效率發(fā)生了較大的變化，表明外部環(huán)境和隨機(jī)誤差對(duì)金融支農(nóng)效率影響顯著。在外部環(huán)境中，財(cái)政支農(nóng)和農(nóng)村固定資產(chǎn)投資有利于金融支農(nóng)效率的提高;農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平、城鄉(xiāng)收入差距和自然災(zāi)害不利于金融支農(nóng)效率的提高，農(nóng)村勞動(dòng)力文化水平的提高并沒有對(duì)金融支農(nóng)效率起到應(yīng)用的促進(jìn)作用。 　　2.我國(guó)金融支農(nóng)效率的區(qū)域差異明顯。這種差異主要表現(xiàn)在西部與東中部之間。經(jīng)過第二階段調(diào)整后，東部、中部和西部的綜合技術(shù)效率分別為0.865、 0.857、0.771，西部地區(qū)的金融支農(nóng)效率相對(duì)較低。且金融支農(nóng)效率排在后5位的省市中，有4個(gè)來自西部地區(qū)。

　　3.我國(guó)大部分省市處在規(guī)模報(bào)酬遞增階段。由第三階段規(guī)模報(bào)酬分析可知，除了處于生產(chǎn)前沿面的5個(gè)省市的規(guī)模報(bào)酬不變外，其余省市均處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段。

　　(二)建議

　　基于以上結(jié)論，本文提出以下幾點(diǎn)改進(jìn)策略：

　　1.重視外部環(huán)境對(duì)金融支農(nóng)效率的影響。一方面要加大財(cái)政支農(nóng)力度，增加農(nóng)村固定資產(chǎn)投資，發(fā)揮兩者對(duì)金融支農(nóng)效率的積極作用。另一方面要積極培育新的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，促進(jìn)農(nóng)民增收，縮小城鄉(xiāng)收入差距;建立自然災(zāi)害預(yù)防和治理機(jī)制，盡量減少自然災(zāi)害給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的損失;擴(kuò)大義務(wù)教育和高等教育的覆蓋范圍，積極開展專業(yè)技能培訓(xùn)和專業(yè)知識(shí)講座，努力提高農(nóng)村勞動(dòng)力的專業(yè)素質(zhì)水平，發(fā)揮教育對(duì)金融支農(nóng)效率應(yīng)有的促進(jìn)作用。

　　2.重點(diǎn)改善西部地區(qū)金融支農(nóng)現(xiàn)狀，縮小區(qū)域間差距。通過財(cái)政補(bǔ)貼、稅收減免和差別存款準(zhǔn)備金率等一系列政策，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)入西部地區(qū)，增加涉農(nóng)貸款金額，拓寬農(nóng)民的融資渠道;同時(shí)改善當(dāng)?shù)亟鹑谥мr(nóng)資金管理模式和運(yùn)行機(jī)制，將支農(nóng)資金投入到生產(chǎn)效益較高的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，提高資金利用效率。

　　3.加大金融支農(nóng)投入力度，提高規(guī)模效率。既要加大傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)“三農(nóng)”的支持力度，也要鼓勵(lì)新型金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展，彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)無法覆蓋地區(qū)的金融空白，形成一套多層次、廣覆蓋、功能互補(bǔ)、適度競(jìng)爭(zhēng)的農(nóng)村金融服務(wù)體系�！�

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