我国金融业效率地区差异影响因素,本论文为您写金融业毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
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摘 要：将金融业发展分解为规模产生阶段和利润产生阶段,建立考虑松弛变量的网络DEA模型（NSBM）,采用我国2004—2015年的省级面板数据分析各地区金融业发展效率的演变趋势及其地区差异,并运用面板Tobit模型考察地区金融业发展效率的主要影响因素,分析表明：我国金融业发展效率大体上呈现“东高西低”的地区分布特征,和经济发展格局基本相符；金融业发展效率的基尼系数逐渐降低,地区差异收敛态势明显；受所处发展阶段及资本回报率的影响,多数地区金融业规模产生阶段效率不高但利润产生阶段效率较高；人均GDP、产业结构、市场化程度和政府干预和金融业综合效率和规模产生阶段效率显著正相关,但仅产业结构对利润产生阶段效率有显著正向影响,而金融拥挤效应使金融资源丰裕度对金融业发展效率具有负向影响.因此,各地区应实施适宜自生发展阶段和资源禀赋的金融改革和发展策略,积极推进金融业发展方式从规模扩张型向效益提升转变,进而缩小金融业发展效率的地区差距.
关键词：金融效率；金融业发展效率；规模产生阶段；利润产生阶段；金融业发展方式；金融资源配置；金融拥挤效应；金融改革
中图分类号：F832；F224.0 文献标识码：A 文章编号：1674-8131（2017）03-0045-12
一、引言
金融资源是现代经济的核心资源,金融业作为金融资源市场化配置的核心载体,和实体经济具有共生共荣的关系.将“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念贯穿于金融发展的全过程,关键是要全面增强金融服务实体经济的能力,客观要求金融业在规模不断扩大的过程中实现效率提升.因此,金融业发展效率的提升,不仅是金融业自身进步的要求,而且和经济增长、宏观调控、对外开放等息息相关.由于我国地区间经济发展不平衡,金融业发展效率的地区差异明显.那么,我国金融业发展效率的地区差异究竟有多大?其和地区经济发展水平的差异是否趋同?引致差异的内在和外部因素主要是哪些?上述问题仍需进一步深入研究.
由于研究视角的差异,国内外文献对金融效率的界定有所不同.国外文献主要以银行的经营效率为切入点进行考察,采用各银行的经营数据来构建样本,研究方法以DEA为主.而国内对金融效率的研究更为宽泛,将研究视角拓展到金融的生产和配置功能.早期文献认为,金融效率是金融运作能力,可以划分为金融机构效率、金融市场效率、金融宏观效率和 银行对货币的调控效率四个层次（王广谦,1997）.基于资源配置角度,金融效率是微观金融效率（金融行业的投入产出效率）和宏观金融效率（金融资源配置）的综合（沈军,2003；周国富 等,2007）；基于功能视角,金融效率则是金融部门在其活动中直接或间接作用于经济时所显示的有效功能,可划分为分置效率、转化效率和配置效率（云鹤 等,2012）.综合而言,银行是金融活动的基本单元,可以将银行经营效率视作微观层面的金融效率当然,除银行外,保险、证券等也是金融活动的基本单位,承担着不同的金融功能,只是既有文献主要关注银行的经营效率.；包含银行、保险、证券三大业态的金融业,是金融和实体经济联系的核心载体,其效率为中观层面的金融效率；金融体系对国民经济资源的配置效率则是宏观层面的金融效率.本文主要考察我国金融业效率的省际差异及其影响因素,属于中观层面的金融效率中观层面的金融效率主要是对金融业本身的运行和发展情况进行考察,它既和微观层面的重要金融实体相联系,又和宏观层面的资源配置相适应,能够反映金融功能在宏观和微观之间的联结..
对金融效率的测算,国外文献大多基于微观视角,采用DEA方法分析银行的经营效率.Sherman et al（1985）较早地将DEA 应用于评价银行经营效率,主要采用CCR和BCC模型.然而,传统DEA方法（主要是指CCR和BCC方法）只考虑了决策单元（DMU）的初始投入和最终产出,未考虑其生产方式和中间环节,难以对效率的形成机制进行更为深入的挖掘.2000年以来,网络DEA方法为打开效率形成的“黑箱”提供了有效工具和改进空间（Castelli et al,2001；Sexton et al,2003）.尤其是近年来两阶段网络DEA模型的出现使得该领域的研究更加深化.将只考虑最初投入和最终产出的DEA模型,改造成能分析中间过程的网络DEA模型,可以将研究对象的运行过程分解成各个阶段,以分析各个阶段的效率和整体效率的关系,有助于理清引致效率差异的原因（Kao et al,2008）.应用网络DEA方法测度和分析银行经营效率的文献也逐渐丰富起来,Wang et al（2014）把銀行效率分解为存款产生阶段和利润产生阶段,采用网络DEA分别对两个阶段的效率和总效率进行了估计,从而更系统地揭示出银行效率差异的原因；Ohsato et al（2015）的研究则把松弛变量作为一种中间投入纳入网络DEA模型来测度银行效率.
国内相关成果主要集中在微观层面的银行经营效率方面.张健华（2003）较早利用Malmquist效率指数对我国银行业的效率变化进行了对 析；同样采用该方法,蔡跃洲等（2009）考察了上市银行的全要素生产率,发现2004年以来上市商业银行全要素生产率总体略有下降.也有学者以省份或城市为决策单元,采用DEA方法对宏观视角的金融效率进行了测度.陆远权等（2012）采用1995—2009年我国31 省市区的数据运用DEA方法进行估算,发现各地区的金融效率总体不高,但地区间金融效率的差异有缩小趋势；徐晓光等（2014）的研究则以11个城市（以香港为参照体）为观察对象,用超效率DEA模型测算各城市的金融效率,发现香港处于金融的成熟区,效率提升偏慢,而内陆地区追赶效应明显；张华平（2016）采用随机非参数数据包络法分析2004—2013年我国31个省市区的金融投入产出效率,结果表明我国金融效率东部地区最高,西部地区次之,中部地区居后,东北部地区最低.
既有文献虽对金融效率的内涵进行了有益探讨,也从宏观层面测度了地区金融发展效率,但对行业维度中观金融的效率分析尚不多见.同时,在效率测算方法上,利用网络DEA的进一步探索也有待深化.有鉴于此,本文结合近十年来我国金融业发展的具体实践,采用2004—2015年的省级面板数据,建立考虑松弛变量的网络DEA模型（Slack-Base Measure of Network DEA,NSBM）来测度各地区金融业发展效率；在对金融业发展效率进行测度的同时,力图通过网络DEA的分析框架打开效率形成过程的“黑箱”,以探求金融业发展效率地区差异形成的内在原因；并进一步采用面板Tobit模型考察经济发展、金融资源、市场化程度等外部因素对地区金融业发展效率的影响.本文的主要贡献在于：一是研究视角上以中观层面的金融业为切入点,对既有研究主要从微观（主要是银行）和宏观层面的分析是一个重要的补充和拓展；二是研究方法上采用NSBM模型,把金融业的运行过程分为“规模产生阶段”和“利润产生阶段”,是打开金融业效率形成“黑箱”的有益尝试,并考虑松弛变量以得出更为合理的效率测度值；三是将网络DEA的分阶段效率测度和面板Tobit模型的影响因素分析相结合,不仅能够从整体上揭示相关因素对金融业发展效率的影响,而且能够分阶段地考察不同地区金融业发展效率的异化路径,从而使研究更具系统性.
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