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【摘 要】 实施乡村振兴战略离不开金融的支持，尤其是要发挥农村普惠金融对推动乡村振兴的支撑力量。重庆作为长江经济带以及一带一路重要的结点城市，具有战略性地位，对于重庆市农村经济的发展问题一直是重点关注问题。鉴于此背景下，本文对重庆市农村金融问题效率问题的深入研究，运用三阶段DEA模型对农村金融效率进行分析。
【关键词】 农村金融 效率分析
一、前沿
“三农”问题始终是我国重点关注问题，要推进乡村振兴战略，这就迫切需要发挥普惠金融的力量。国外学者对于金融效率的研究相对较少，主要集中在对金融效率的宏微观视角的研究，并且更多注重对微观金额效率的研究。Koopmans（1957）的研究中，把金融效率分为宏观与微观的视角。Revell（1983）将金融效率分为结构和配置效率。王振山（2000）将金融效率界定为“金融资源达到帕累托最优配置状态。以此为依据谷慎界定农村金融效率为农村金融资源的配置效率，亦即农村金融资源配置实现了帕累托最优状态。
二、研究设计
1、DEA方法
1978年由著名的运筹学家Charnes（查恩斯），Cooper（库伯），以及Rhodes（罗兹）提出，对决策单元投入产出的测度，DEA模型分为CCR模型、BCC模型等。BCC模型可表示为：
（公式1）
s.t.
2、三阶段DEA方法
2002年，Fried.H.O、Lovell Schmidt和Yaisawarng首次提出三阶段DEA方法。构造类似SFA回归函数，其公式为：
（公式2）
其中，是第个决策单元第项投入的松弛值;是环境变量，是环境变量的系数;是混合误差项，表示随机干扰，呈正态分布，表示管理无效率，即，呈截断正态分布。
（公式3）
3、研究指标以及数据选取
选取重庆市以及重庆市2011-2016年各区县为样本，结合重庆市农村金融发展的实况以及相应的政策分析重庆市农村金融效率。
参考相关文献以及考虑数据的可得性选取人均农村贷款与人均农村生产投入为投入变量，农村金融资本投入是为了促进农村经济发展和人民生活水平的提高，选取人均农村GDP和农村人均可支配收入为产出变量。环境变量影响农村金融效率，本文选取了三个环境变量。农村居民消费水平。进一步来反应当地经济水平状况，预期农村居民消费水平的增加会促进农村金融效率的提高。财政支农。反映政府对农村经济的重视程度与支持力度。预期政府对农村经济财政支出的增加是会促进重庆市农村金融效率的提高。社会固定资产投资。当地整体环境的投资情况，客观衡量当地经济发展水平。
數据选取来自于《重庆市统计年鉴》和重庆市各区县的《国民经济与社会发展统计公报》。
三、实证分析
1、第一阶段重庆市农村金融DEA效率值
第一阶段DEA测算结果（表3）在不考虑外部环境因素影响的情况下，重庆市农村金融的平均技术效率为0.698，其中重庆市农村金融的平均纯技术效率为0.840，平均规模效率0.834。从各区县来看效率没有达到前沿面不仅受纯技术效率的影响，也有规模效率的影响。
2、第二阶段SFA回归分析
利用Frontier4.1软件，通过SFA模型进行回归。人均信贷余额与农村人均投资的似然比LR单边检验都通过1%的显著性检验，使用SFA方法可行。
（1）农村居民消费对投入指标冗余的影响
农村居民消费对农村人均信贷余额和农村人均投资的回归系数均为负值，且通过1%水平的显著性检验，说明增加农村居民消费的环境变量是有利于减少两个投入变量的冗余。
（2）财政支农对投入指标冗余的影响
财政支农对农村人均信贷余额与人均投资的回归系数为负值，且通过对人均信贷余额的1%的显著水平，但是对人均投资不显著。说明财政支农对农村金融效率的影响主要是作用于人均信贷余额的投入变量指标上。
（3）全社会固定资产投资对投入指标冗余的影响
社会固定资产投资对农村人均信贷余额和农村人均投资的系数均为正，且通过对人均信贷余额1%的显著水平，社会固定资产投资作为外部坏境变量对农村人均投资投入变量不显著。
3、第三阶段DEA结果
在剔除环境变量后，如表4所示，重庆市农村金融效率平均值为0.684，纯技术效率值为0.825。说明重庆市各区县整体的外部坏境对农村金融效率值有一定的影响，并且外部环境可以促进农村金融效率的提高。
分各区县来看，在剔除外部环境因素下，各项效率值都有增加的有5个区县在没有外部环境因素下，该地区的效率值反而增加，与事实相符。各项效率值都下降的有9个区县，该区县是属于经济较落后，以农业发展为主的区县以及贫困县，国家对于该地区的政策相对优惠，因此增加坏境因素变量是促进该地区效率的提高。各项效率值仍处于效率前沿面的有3个。除此之外的其他区县效率值都是增减波动，差异不大。
四、结论与对策建议
重庆市农村金融效率总体水平没有达到效率前沿面，剔除了环境因素的效率值反而略有下降，因此重庆市的外部环境是可以促进农村金融效率的提高。
（1）要提高全要素生产率，该地区应该适当的增加农村金融机构网点数量，加大对农村金融机构规模的投入，引进更多金融机构服务设备，农村金融机构网点的覆盖率。
（2）外部环境因素对其是有利的，但是有力的强度不够，带动力不强。因此在对农村投资时，在经济落后地区加大对其农村农业投资，另外也应该注意投资的可行性，不能盲目投资。各政府建立健全相对的惠农管理制度，调整财政支农结构，提高政府对农村经济帮扶效率，制定惠农政策，招商引资加大对农村经济的投资，但同时也要避免出现投入浪费、投入无效率的现象。
（3）注重对农村金融技术的引进与有效的利用，不要造成金融设备和金融机器的闲置和浪费，引导农村居民正确的使用金融设备，改善农村金融服务体系，逐步扩大农村金融设备的服务范围，满足新型农村经济发展的需求。
【参考文献】
[1] Koopmans T C. Three Essays on the State of Economic Science EM3 [J].New York，Mc Graw-Hill，1957.
[2] 谷慎.我国农村金融效率实证分析[J].西安交通大学学报（社会科版），2006（05）：31-35.
[3] 向琳，李季刚.中国农村金融资源配置的区域效率评价——基于DEA模型的分析[J]. 甘肃金融，2010（03）：43-45.
[4] 孙玉荣，陈奇.基于DEA模型的我国农村金融效率测算分析[J].特区经济，2013（2）：113-114.
基金项目：教育部人文社科重点基地招标项目（批准号KT2017022）
基金项目重庆市工商大学研究生创新项目（项目编号：yjscxx2018-060-45），（项目编号：yjscxx2018-060-45）
【关键词】 农村金融 效率分析
一、前沿
“三农”问题始终是我国重点关注问题，要推进乡村振兴战略，这就迫切需要发挥普惠金融的力量。国外学者对于金融效率的研究相对较少，主要集中在对金融效率的宏微观视角的研究，并且更多注重对微观金额效率的研究。Koopmans（1957）的研究中，把金融效率分为宏观与微观的视角。Revell（1983）将金融效率分为结构和配置效率。王振山（2000）将金融效率界定为“金融资源达到帕累托最优配置状态。以此为依据谷慎界定农村金融效率为农村金融资源的配置效率，亦即农村金融资源配置实现了帕累托最优状态。
二、研究设计
1、DEA方法
1978年由著名的运筹学家Charnes（查恩斯），Cooper（库伯），以及Rhodes（罗兹）提出，对决策单元投入产出的测度，DEA模型分为CCR模型、BCC模型等。BCC模型可表示为：
（公式1）
s.t.
2、三阶段DEA方法
2002年，Fried.H.O、Lovell Schmidt和Yaisawarng首次提出三阶段DEA方法。构造类似SFA回归函数，其公式为：
（公式2）
其中，是第个决策单元第项投入的松弛值;是环境变量，是环境变量的系数;是混合误差项，表示随机干扰，呈正态分布，表示管理无效率，即，呈截断正态分布。
（公式3）
3、研究指标以及数据选取
选取重庆市以及重庆市2011-2016年各区县为样本，结合重庆市农村金融发展的实况以及相应的政策分析重庆市农村金融效率。
参考相关文献以及考虑数据的可得性选取人均农村贷款与人均农村生产投入为投入变量，农村金融资本投入是为了促进农村经济发展和人民生活水平的提高，选取人均农村GDP和农村人均可支配收入为产出变量。环境变量影响农村金融效率，本文选取了三个环境变量。农村居民消费水平。进一步来反应当地经济水平状况，预期农村居民消费水平的增加会促进农村金融效率的提高。财政支农。反映政府对农村经济的重视程度与支持力度。预期政府对农村经济财政支出的增加是会促进重庆市农村金融效率的提高。社会固定资产投资。当地整体环境的投资情况，客观衡量当地经济发展水平。
數据选取来自于《重庆市统计年鉴》和重庆市各区县的《国民经济与社会发展统计公报》。
三、实证分析
1、第一阶段重庆市农村金融DEA效率值
第一阶段DEA测算结果（表3）在不考虑外部环境因素影响的情况下，重庆市农村金融的平均技术效率为0.698，其中重庆市农村金融的平均纯技术效率为0.840，平均规模效率0.834。从各区县来看效率没有达到前沿面不仅受纯技术效率的影响，也有规模效率的影响。
2、第二阶段SFA回归分析
利用Frontier4.1软件，通过SFA模型进行回归。人均信贷余额与农村人均投资的似然比LR单边检验都通过1%的显著性检验，使用SFA方法可行。
（1）农村居民消费对投入指标冗余的影响
农村居民消费对农村人均信贷余额和农村人均投资的回归系数均为负值，且通过1%水平的显著性检验，说明增加农村居民消费的环境变量是有利于减少两个投入变量的冗余。
（2）财政支农对投入指标冗余的影响
财政支农对农村人均信贷余额与人均投资的回归系数为负值，且通过对人均信贷余额的1%的显著水平，但是对人均投资不显著。说明财政支农对农村金融效率的影响主要是作用于人均信贷余额的投入变量指标上。
（3）全社会固定资产投资对投入指标冗余的影响
社会固定资产投资对农村人均信贷余额和农村人均投资的系数均为正，且通过对人均信贷余额1%的显著水平，社会固定资产投资作为外部坏境变量对农村人均投资投入变量不显著。
3、第三阶段DEA结果
在剔除环境变量后，如表4所示，重庆市农村金融效率平均值为0.684，纯技术效率值为0.825。说明重庆市各区县整体的外部坏境对农村金融效率值有一定的影响，并且外部环境可以促进农村金融效率的提高。
分各区县来看，在剔除外部环境因素下，各项效率值都有增加的有5个区县在没有外部环境因素下，该地区的效率值反而增加，与事实相符。各项效率值都下降的有9个区县，该区县是属于经济较落后，以农业发展为主的区县以及贫困县，国家对于该地区的政策相对优惠，因此增加坏境因素变量是促进该地区效率的提高。各项效率值仍处于效率前沿面的有3个。除此之外的其他区县效率值都是增减波动，差异不大。
四、结论与对策建议
重庆市农村金融效率总体水平没有达到效率前沿面，剔除了环境因素的效率值反而略有下降，因此重庆市的外部环境是可以促进农村金融效率的提高。
（1）要提高全要素生产率，该地区应该适当的增加农村金融机构网点数量，加大对农村金融机构规模的投入，引进更多金融机构服务设备，农村金融机构网点的覆盖率。
（2）外部环境因素对其是有利的，但是有力的强度不够，带动力不强。因此在对农村投资时，在经济落后地区加大对其农村农业投资，另外也应该注意投资的可行性，不能盲目投资。各政府建立健全相对的惠农管理制度，调整财政支农结构，提高政府对农村经济帮扶效率，制定惠农政策，招商引资加大对农村经济的投资，但同时也要避免出现投入浪费、投入无效率的现象。
（3）注重对农村金融技术的引进与有效的利用，不要造成金融设备和金融机器的闲置和浪费，引导农村居民正确的使用金融设备，改善农村金融服务体系，逐步扩大农村金融设备的服务范围，满足新型农村经济发展的需求。
【参考文献】
[1] Koopmans T C. Three Essays on the State of Economic Science EM3 [J].New York，Mc Graw-Hill，1957.
[2] 谷慎.我国农村金融效率实证分析[J].西安交通大学学报（社会科版），2006（05）：31-35.
[3] 向琳，李季刚.中国农村金融资源配置的区域效率评价——基于DEA模型的分析[J]. 甘肃金融，2010（03）：43-45.
[4] 孙玉荣，陈奇.基于DEA模型的我国农村金融效率测算分析[J].特区经济，2013（2）：113-114.
基金项目：教育部人文社科重点基地招标项目（批准号KT2017022）
基金项目重庆市工商大学研究生创新项目（项目编号：yjscxx2018-060-45），（项目编号：yjscxx2018-060-45）