健全农村金融服务体系的主要思路

吴婵君　黄玉英

（浙江树人大学浙江省现代服务业研究中心　杭州　310015）

【内容摘要】　一个地区的金融发展水平、金融服务体系的运行效率将对经济增长产生深远影响。本研究以区域金融服务体系运行效率为研究对象，构建了区域金融服务体系运行效率的评价模型，以浙江为例，以北京、上海、广东、江苏四个地区作为比较，评价浙江金融服务体系的运行效率，并分析浙江金融服务体系存在的问题，提出了优化对策。这对研究区域金融服务体系运行效率、提升区域金融发展水平，推动区域经济增长具有较大的现实意义。

【关键词】　区域金融服务体系　运行效率　浙江　伴随性

金融发展有利于长期经济增长（周立，2002），而金融体系的资金运用及金融深度又与经济正相关，是经济增长的根本原因（周波，2007）。R.I.Mckinnon（1973）研究指出金融市场的扭曲造成了资本利用效率低下，抑制了经济增长。国内外学者的研究普遍表明，一个地区的金融发展水平、金融体系的运行效率将对其经济增长产生深远影响。因此，本研究以区域金融服务体系运行效率为研究对象，界定概念、整理研究综述，并构建区域金融服务体系运行效率的评价模型，以浙江为例，以北京、上海、广东、江苏四个地区作为比较，评价浙江金融服务体系的运行效率，并分析浙江金融服务体系存在的问题，提出优化对策。这对研究区域金融服务体系运行效率、提升区域金融发展水平，推动区域经济增长具有较大的现实意义。

刘雪莲和王丹红（2008）指出区域金融服务体系是该地区资金融通关系的总和，包括融资主体、融资机构体系、融资渠道、融资方式、融资价格形成机制及相关法律规则、政策和宏观调控机制。与传统金融体系的概念相比，区域金融服务体系更侧重伴随性、服务性的功能，即指以服务某地区实体经济和产业为核心导向的一种金融服务体系（樊燕和蔡亮，2013），是某一地区资金融通关系的总和，应该包括：资金供需主体、中介机构和监管机构、资金均衡价格形成机制、相关政策法规和监管机制等。浙江是民营企业众多的经济大省，其金融体系与北京、上海等地区“金融主导型模式”的金融体系不同，是一种伴随性、服务性的金融服务体系。

金融服务体系运行效率中的“效率”采用萨谬尔森的观点，是指最有效地使用社会资源以满足人类的愿望和需求，而如何使经济资源产生的效用满足程度最大化，是效率问题的核心（罗斯基，1993）。因此，金融服务体系的运行效率，就是指金融服务体系使用金融资源实现其承担社会经济职能的好坏与实际效果。根据金融对经济的影响，这些社会经济职能应该包括稳定经济、发展经济、控制风险和优化金融资源配置这四大职能（谢平，2001）。评价这些职能的实现效果需要从金融服务体系自身、金融生态环境及资源配置效率这三个方面进行评价。

目前，大多学者主要从某一方面来研究金融服务体系的运行。钟伟、钟根元（2006）运用PS法研究金融服务体系的稳定性，王颖（2012）、潘阳春（2012）也对金融服务体系的稳定性进行了研究，高志勇（2009）、朱敏（2011）、段军山（2012）研究了金融服务体系的脆弱性。也有部分学者对金融服务体系运行效率进行了比较综合的评价与探讨，沈军（2009）、樊燕和蔡亮（2013）构建了金融服务体系效率的综合评价指标体系，包括反映金融结构、金融脆弱性、金融生态等；袁云峰和曹旭华（2007）测算了金融服务体系的配置效率；郭艳玲（2013）对县域金融服务体系的运行效率进行了研究。纵观现有的研究，虽取得了一定的成就，但对金融服务体系运行效率的评价仍缺乏系统性与全面性，也没有专门针对以促进“区域实体经济增长”为目标的伴随性金融服务体系运行效率的研究。可见，从金融服务体系自身、金融生态环境及资源配置效率（含促进实体经济增长）等方面出发，综合、系统、全面地评价金融服务体系的运行效率至关重要。

区域金融服务体系更侧重伴随性，该体系运行效率的评价模型必须从伴随性金融的特性出发，即以服务和促进区域实体经济增长为原则来选取评价指标。考虑到备选指标之间可能存在相关性，本文运用Saaty（1979）提出的网络分析法（ANP），构建一个综合的多层次的区域金融服务体系运行效率评价模型。根据区域金融服务体系运行效率评价的特点，各项指标分为三层：区域金融服务体系运行效率作为目标层A；金融服务体系自身、金融生态环境和资源配置效率评价作为控制层B，B为决策准则，相互独立；网络层C由所有受控制层支配的指标组成，内部结构互相影响。

为了使评价更准确，在选择网络层指标时，采用了定量指标和定性指标相结合的方法。金融服务体系的自身评价主要从规模、完善性、创新性、安全性出发选取了4个一级指标，其中规模（B₁）包括总体规模和分业规模，选取了金融发展规模（C₁₁）、银行业规模（C₁₂）、上市公司规模（C₁₃）、保险业规模（C₁₄）作为二级指标，完善性（B₂）主要从市场体系（C₂₁）、组织体系（C₂₂）、产品体系（C₂₃）、监管体系（C₂₄）这四方面的完善性来评价，创新性（B₃）主要从机构创新（C₃₁）、产品创新（C₃₂）、体制创新（C₃₃）三方面来评价，安全性（B₄）评价选取金融市场风险（C₄₂）、银行业风险（C₄₂）、证券公司风险（C₄₃）、基金公司风险（C₄₄）、保险业风险（C₄₅）作为二级指标。金融生态环境（B₅）评价选择金融法律制度（C₅₁）、社会信用水平（C₅₂）、金融人才指标（C₅₃）和产业活力（C₅₄）作为二级指标。资源配置效率评价指标的选取至关重要，直接决定了区域金融服务体系运行效率的高低，本文选取了吸储效率（C₆₁）、储蓄投资转化效率（C₆₂）、资本投资效率（C₆₃）、保险业服务效率（C₆₄）、协调度（C₆₅）这些二级指标来反映效率性指标（B₆）。具体见表1。

表1　区域金融服务体系运行效率评价指标体系

续表

其中，B₂（C₂₁，C₂₂，C₂₃，C₂₄），B₃（C₃₁，C₃₂，C₃₃），B₄（C₄₁，C₄₃，C₄₄），B₅（C₅₁，C₅₂，C₅₃，C₅₄）这14个难以量化的定性指标主要采用专家打分进行模糊评价。其余计算定量指标的原始数据主要收集自《中国统计年鉴》《中国金融年鉴》及近年的统计年报。

同时，为减少样本间差异，B₁和B₆下的二级指标（C₆₃除外）均选取平均值与相对值进行衡量。C₆₃采用许涤龙（2010）的方法，运用主成分分析法计算地区金融发展水平后，构建协调度模型，协调度的计算公式为：

其中，

其中，g（f）、g（e）分别为经济发展综合因子和金融发展综合因子，k取值为2，α+β=1，采用因子分析法测算出两个变量的系数均为0.5。协调发展度模型的约束条件为：最优极值为1，最差极值为0。

首先以控制层元素为准则B_i，网络层C_ij为次准则，比较网络层元素之间的影响度，构造判别矩阵。其次，利用Super decision 软件求解各评价指标权重，并对矩阵的一致性进行检验。计算公式为：

其中，n为判别矩阵的阶数，α_max为判断矩阵的最大特征根。若CI ＜0.1RI，则判别矩阵合理。

同时，对判别矩阵进行归一化处理，得到特征向量（W_i1，W_i2，…，W_in）^T，构造为超矩阵；以控制层B_i为准则，对B_i下各组元素与准则C_ij（j=1，2，…，n）的重要性进行比较，得到加权矩阵；将加权矩阵与超矩阵相乘，得到加权超矩阵，并极限化处理加权超矩阵的乘幂，得到极限矩阵，即所有元素的最终权重值。

通过对原始数据进行计算，控制层B₁下的网络层指标：金融发展规模（C₁₁）、银行业规模（C₁₂）、上市公司规模（C₁₃）、保险业规模（C₁₄）计算结果见表2。为了便于比较，本文同时计算相关可比地区（江苏、广东、北京、上海）的指标。

表2　规模指标

注：计算结果保留两位小数。

同理，控制层下的网络层指标银行业风险（C₄₂）、保险业风险（C₄₅）和控制层B₆下的网络层指标吸储效率（C₆₁）、储蓄投资转化效率（C₆₂）、资本投资效率（C₆₃）、保险业服务效率（C₆₄）、协调度（C₆₅）计算结果见表3和表4。

表3　安全性指标

注：计算结果保留四位小数。

表4　效率性指标

注：计算结果保留两位小数，协调度按许涤龙（2010）提出的协调度模型进行计算。

如前所述，B₂（C₂₁，C₂₂，C₂₃，C₂₄），B₃（C₃₁，C₃₂，C₃₃），B₄（C₄₁，C₄₃，C₄₄），B₅（C₅₁，C₅₂，C₅₃，C₅₄）这14个难以量化的定性指标主要采用专家打分进行模糊评价，打分赋值规则为：安全性指标B₄（C₄₁，C₄₃，C₄₄）为反向指标，设高、中、低三个等级，每个等级对应区间为小于0.6、0.6～0.8、大于0.8；其余指标均为正向指标，设定优、良、差三个等级，对应分值区间为大于0.8、0.6～0.8、小于0.6。为了便于比较，本研究邀请了来自不同领域（金融业界、高校等）及不同地区（浙江、北京、上海、江苏、广东等地）的21位专家，对浙江、广东、江苏、上海、北京五个地区金融服务体系的运行效率进行了评价，评价结果见表5。

表5　各地区金融服务体系运行效率评分

续表

注：计算结果保留两位小数。

以B₁，B₂，…，B₆为准则，C₁₁，C₁₂，…，C₆₅为次准则，构造判别矩阵。利用Super decision 软件对矩阵一致性进行检验。由于CI ＜0.1RI，判别矩阵合理。同时，对判别矩阵进行归一化处理，构造为超矩阵。在进行专家模糊评价时，上述21位专家以控制层B_i为准则，对B_i下各组元素C_ij（i=1，2，…，6，j=1，2，…，5）对准则的重要性进行比较，得到加权矩阵；将加权矩阵与超矩阵相乘，得到加权超矩阵权重值及极限矩阵权重值。结果见表6。

表6　区域金融服务体系运行效率评价指标权重值

续表

注：为保持计算结果的精确性，保留四位小数。

将表2～5中各指标的数值按表6的权重进行加权，四舍五入后得到各地区金融体系运行效率的最终得分，见表7。

表7　地区金融服务体系绩效评价表

从表7可以看出，从横向比较来看，浙江省金融体系运行效率低于广东、北京、江苏、上海等地。

研究显示，浙江省金融服务体系的运行效率低于广东、北京、江苏、上海等地。虽然北京、上海是金融主导型的金融服务体系，其可比性受到限制，但浙江与广东、江苏等伴随性金融服务体系相比也明显偏低。究其原因，主要包括以下三方面：

就规模比较来看，浙江无论是金融资产总体规模还是银行业规模均优于广东和江苏，但上市公司规模和保险业规模较小。体系的完善性比较，浙江的金融市场的评分优于江苏，金融组织的评分优于广东和江苏，但金融产品的评分低于广东和江苏，金融监管的评分虽稍高于江苏，但低于广东。在整个金融服务体系的创新方面，金融产品和监管体制的创新落后于广东。整个金融服务体系的风险，无论是银行业风险还是保险业风险均高于广东、江苏，特别是银行业，银行的不良贷款率在五个地区中浙江最高。

总体而言，浙江金融生态环境与北京、上海等金融主导型城市相比还存在一定的差距，但优于广东和江苏，具体表现在金融法律制度、金融人才和产业活力三方面。在社会信用水平方面，浙江与北京、上海相比差距明显，与广东也存在一定差距。

作为伴随性金融服务体系，浙江金融与实体经济的协调度稍低于广东、优于江苏，但三个地区的差距不大。从整个区域金融服务体系的资源配置效率来看，浙江的吸储效率明显低于广东和江苏，但储蓄投资转化效率较高，弥补了吸储效率不足的缺陷。但由于资本投资效率偏低，影响了金融资源的配置效率。从金融业的分业经营情况来看，浙江保险业的服务效率较高，优于其他四个地区，但银行业和证券公司的金融资源配置效率有待提高。

浙江的金融服务体系是伴随性的金融服务体系，它的特性就是服务实体经济，促进实体经济发展。浙江的实体经济以制造业为主，多以中小制造业企业形式存在。浙江金融服务体系金融产品和监管体制的创新也应为中小企业融资服务，如创新投资基金产品和信托产品。目前，浙江设有科技型中小企业创业投资引导基金、科技型中小企业技术创新基金，这些基金的受众面仅限于科技型中小企业，受众面较广的有浙商产业投资基金等，但现有的基金产品还不能满足广大中小企业的融资需求。可考虑根据浙江产业集群的特点，设立专门的有针对性的产业投资基金产品或信托产品，以提升资本投资效率。

同样是伴随性金融服务体系，浙江金融服务体系的风险，无论是银行业风险、保险业风险还是证券公司风险均高于广东、江苏，银行业的风险尤其明显。银行、证券公司、基金公司、信托公司及保险公司等资金提供方所面临的风险主要可以分为三种：第一种是环境风险，这种风险是客观存在的，超出了资金提供方的控制范围；第二种风险是资金供需双方信息不对称和评估方法缺陷所带来的风险；第三种风险是道德风险。后两种风险是资金提供方控制的重点。例如：资金供给方应加大事前筛选项目的强度，这样可挑选更多高成功率的项目，减少低成功率项目的入选机会，提高项目履约的可能性，降低事后审查成本和抑制风险的产生。同时利用好大数据时代背景，尽快打造综合征信平台，切实破解信息不对称问题引发的风险。

浙江社会信用水平与北京、上海相比差距明显，与广东也存在一定差距。这与浙江是中小企业大省，也是小微企业大省有关。基于此，首先应打造促进企业和个人提升信用水平的社会文化环境，使企业和个人努力提升自身的征信水平。其次，创造条件，增强浙江中小微企业的自身实力，拓宽其融资渠道。第三，加强社会信用体系建设。浙江早在2002年就提出“信用浙江”建设，以企业为突破口带动社会信用体系的全面建设，但该体系仍存在信息不完善、信息征集和共享机制缺乏、征信服务市场机制缺乏等问题，应尽快予以改进和完善，防止对区域金融生态环境产生不利影响。

浙江的储蓄投资转化效率优于其他四个地区，但资本投资效率却偏低，银行的不良贷款率位于五地区之首。提高资本投资效率、提升金融资源的配置效率是目前浙江金融服务体系要解决的首要问题。这就要求银行和基金、信托等投资公司提高项目的评估水平，建立完善、有效的项目收益和风险评估体系。在提供资金时，不能仅简单地关注抵押物的价值，必须对项目的收益和风险进行客观有效的评估。

参考文献

［1］Saaty T L，Vargas L G. Estimating technological coefficients by the analytic hierarchy process.Socio-Economic Planning Sciences，1979，13（6）：333-336.

［2］刘雪莲，王丹红. 黑龙江省农村金融服务体系宏观经济效率分析.哈尔滨师范大学自然科学学报，2008（4）：44—46.

［3］高志勇.美国金融体系脆弱性的测度与分析.亚太经济，2009（4）：2.

［4］沈军.金融体系效率的综合指标体系构建.统计与决策，2009（10）：129—130.

［5］袁云峰，曹旭华.金融发展与经济增长效率的关系实证研究.统计研究，2007（5）：6.

［6］樊燕，蔡亮.海南伴随金融体系运行效率评价.海南大学学报（人文社会科学版），2013（7）：115—123.

［7］郭艳玲.县域金融发展、金融体系效率与县域经济增长——基于山东省91个县的实证研究.理论研究，2013（1）：46—51.

［8］赵志凌.上海、浙江、深圳社会信用体系建设模式及其启示.现代经济探讨，2007（10）：45—49.

注释

[1]【基金项目】本文为浙江省哲学社会科学规划项目（12JCGL18YB）、浙江省重点学科“应用经济学”学科重点课题（YYJJX2013ZD03）阶段性研究成果。