基于空间视角的区域金融生态运行效率研究

本文首先运用传统DEA方法对2006—2015年我国区域金融生态效率进行了测算，计算结果如表4-4所示。

表4-4　2006—2015年不考虑不良贷款时区域金融生态效率得分

续表

数据来源：作者计算整理。(www.xing528.com)

表4-4给出了不考虑不良贷款总额情况下的我国区域金融生态效率值，从上表可以看出，样本期内我国各省市的区域金融生态效率相对较为平稳，变化幅度较小，说明近年来我国区域金融生态发展较为稳定，即使2008年全球金融危机的影响下，我国区域金融的发展依然较为稳健，这也反映出了我国金融生态具有较强的抗外界干扰性。从2006—2015年效率均值可以看出，在样本期内只有少数地区一直为DEA有效（北京、广东、西藏），说明这些地区在对将人力资本、政府投入、经济发展转化为金融产出等方面具有较强的能力，金融生态环境有效地促进了金融生态的成长。此外，尽管部分省份没有表现出完全的DEA有效，但是其效率得分也较为接近DEA有效的效率前沿（上海、江苏、浙江、山西、河南、四川），说明这些地区的金融发展环境也较为良好，但是金融生态环境对金融主体的发展和成长性的贡献仍然存在些许的不足和有待进一步改进的地方。而另外的省份金融生态运行效率则不尽如人意，还存在较大的改善空间，其中青海省的金融生态效率平均效率最低，仅为0.387，而天津市的效率次之，也仅为0.394，说明这两个省份相比较于达到DEA有效的省份，其金融生态环境对金融生态主体的支持还存在诸多的不足，人力资本、工业产业发展、教育支出等无法为金融生态市场发展提供强有力的推动力。此外，需要注意的是，DEA方法计算得到的效率是相对值，而不是绝对值，其对效率的计算是依据各决策单元与所有决策单元所组成的有效效率前沿的距离的比值，即无效率决策单元是依据有效率决策单元的投入产出关系得到的。

从各省份历年生态金融效率的变化可以看出，样本期内我国区域生态金融效率水平既有上升，但在某些年份也有所下降，尽管如此，历年的效率情况仍然可以发现我国各地区生态金融运行效率存在着较大的差异。三大区域历年的效率波动情况如下图所示：

图4-1　分区域金融生态效率变化

从图4-1可以看出，东、中、西部地区生态金融运行效率存在较大的差异，并且这种差异随着时间的变化而呈现出逐渐扩大的趋势，其中在三大区域中，东部地区的生态金融运行效率平均最高，中部地区次之，而西部地区金融生态效率最差，并且全国的金融生态效率受西部地区影响和制约的程度最为明显，其可能原因在于：一方面，东部地区是最早实行改革开放的地区，此外港口的便利和频繁的进出口贸易促进了东部地区与世界各国的贸易往来和技术输出，并自此基础上集聚了大量的优秀的人才资源、创新资源，产业的集聚发展又为东部地区的经济发展提供了源源不断的活力，此外，政府的政策倾斜也为东部地区的金融业发展提供了便利和支撑；另一方面，中西部地区经济发展水平相对较为滞后，同时政府产业政策的停滞使得中西部地区金融业发展得不到政府层面的支持而发展缓慢。此外，从图4-1还可以看出，在2012年我国各地区的金融生态效率均表现出了较大幅度的下降，但在之后又变现为效率的回升。其可能原因在于2012年我国实行了利率市场化改革，进一步减少政府干预，提高市场机制在合理配置金融生态资源中的基础性作用，政府对微观金融活动干预程度的降低从而导致了金融市场的波动，导致市场对金融盈利能力预期降低，进而影响了金融生态效率。但是随着利率市场化进程深入发展，市场能够及时对金融资源配置进行反馈，金融机构根据市场的反馈进行金融资源的优化组合，从而导致在2013年我国金融效率的整体快速回升，这说明利率市场化改革成效显著。而在此之后我国区域金融效率又出现回落，表明目前我国金融市场改革已经进入了深水区，只有进一步加大金融改革力度，深化金融改革，才能保持我国金融效率的持久改善和稳定发展。