我国金融生态运行效率研究：基于空间视角的测算方法

事实上，区域金融生态系统是一个较为宽泛的概念，而现有关于金融生态运行主体的研究更多的是聚焦于银行业金融机构、保险市场和股票市场，因此对于金融生态运行效率的测算也是以这三者为研究对象。然而，现有关于金融生态运行效率的测算，仅仅将好的产出（goodoutput）纳入研究分析的框架中，而忽视了在金融运行过程中并非所有的产出都是好的产出，而是伴随着坏的产出（badoutput）一起产生，并且可以通过有效手段在不增加坏的产出的情况下来促使好的产出的提升。因此，本文采用传统的DEA模型和考虑了非期望产出的DEA模型来对我国区域金融生态运行效率进行测算，此外，考虑到由于我国不同地区由于经济发展水平、资源禀赋和宏观经济政策有所差异，金融生态系统必然存在一定的异质性，因此，在上述研究中，还同时考虑用共同边界DEA方法对区域金融生态的运行效率进行测算，并由此揭示出各地区金融生态效率的高低。

区别于传统评价更多是数量的考量，经济学中的效率是从资源使用和配置的质量上进行界定的。效率关注的是资源投入要素与最终产出之间的关系，透过效率衡量可了解一组投入要素转换成产出过程的绩效表现。Farrell（1957）以边界生产函数的概念衡量决策单位的生产效率水平［104］，其思路是将所有决策单元的最优效率值连成一条最优生产边界，某一决策单元效率值与最优生产边界的距离代表生产无效率的程度，距离越远效率越低。目前对于金融生态效率的测度方法是前沿分析法，前沿分析法依据原理可以分为参数方法（ParametricApproaches）和非参数方法（Non-parametric Approaches）两大类。

非参数方法以数据包络方法（DEA，Data Envelopment Analysis）为主。与传统参数方法需要设定前沿模型不同的是，非参数方法不需要提前设定前沿函数和模型类型，它的计算思路在于Farrell构建的技术效率前沿面，在研究中受到的约束相对较少，不必考虑随机误差项以及进行统计检验等，具有可以同时处理多投入和多产出指标问题。此外，与参数方法相比，非参数方法还具有如下优点：(www.xing528.com)

首先，通过DEA效率值对比，可以判断决策单元与最优决策单元关于资源投入产出效果的对比，而且还能进一步判断不同投入要素之间效率使用的比较，从而更加合理地使用投入结构。其次，还可以分解最终效率值，从配置效率、规模效率、纯技术效率等方面进行考察。该方法主要评价同一类型决策单元的投入产出关系，在解决多投入多产出决策方面具有较大的优势。基于以上特点，本文拟采用非参数方法中的DEA方法对区域金融生态效率进行测算。