一、引言 解决好“三农”问题始终是党和国家工作的重中之重。河北省农业厅批复了一系列政策性文件推动农业信贷的发展，农业信贷资金是否得到充分的利用问题亟待解决。河北省在推进实施农业信贷政策的同时，也强调了农业信贷的发展是农村金融服务于河北省乡村振兴的新途径。河北省农业信贷资金是否得到合理化配置的问题也应成为研究的焦点，来为农业信贷机制的完善保驾护航。因此，本文以测度农业信贷资金配置效率作为研究主体和重点，并针对河北省农业信贷资金如何得到有效利用提出可行性建议。 二、文献综述 现有的学术研究对信贷配置效率的度量没有统一的计算方法。国外学者中，Wurgler（2000）使用资本对盈利能力的敏感性或称投资弹性衡量资本配置效率，其表现为，在规模报酬递增的行业中投资额上升，在规模报酬递减的行业中投资额下降。Mclean（2012）采用资本投资对投资机会（Tobin Q）的敏感性度量资金的投资效率。Adjognon等（2017）使用来自四个国家最新的具有全国代表性的数据来探索投入资金和信贷在其中的作用，结果表明，撒哈拉以南非洲农民传统的信贷使用率（正式或非正式）极低（在信贷类型、国家、作物和农场规模类别中）。取而代之的是，农民主要用来自非农活动和农作物销售的现金来资助现代投入品的购买。捆绑式的输出劳动力安排似乎是相对广泛地应用于农业的唯一信贷形式。埃塞俄比亚通过促进现代投入（例如肥料和现代种子）来缩小这种差距，还促进了小额信贷机构和成员拥有的金融合作社，以减轻小农户的信贷约束。 国内学者中，胡静（2018）以产出增量与资本增量的比值表示，反映了一定时期内每一单位的实际投入带来的产量增加。冯庆水等（2015）结合投入产出指标用三阶段DEA模型计算了我国农业信贷资金配置效率。丁丹（2018）采用信贷配给指标表示农业信贷资金与农村经济的匹配程度。白俊等（2019）使用“信贷—绩效”敏感性衡量信贷配置效率。 表1 2005～2017年河北省各地区技术效率值（TE）一览表城市石家庄市承德市张家口市秦皇岛市唐山市廊坊市保定市沧州市衡水市邢台市邯郸市均值2 0 0 5 0.8 5 0.9 4 1.0 0 0.7 8 0.7 1 0.6 9 1.0 0 0.9 7 0.9 0 1.0 0 0.9 0 0.8 9 2 0 0 6 0.9 1 0.8 0 0.8 1 0.6 8 0.6 7 0.9 2 0.9 9 0.8 3 0.8 7 0.7 5 0.8 7 0.8 3 2 0 0 7 0.8 8 0.9 2 0.9 3 1.0 5 1.0 4 0.9 0 0.8 2 0.9 0 1.3 9 1.0 1 1.8 7 1.0 6 2 0 0 8 0.8 6 0.7 9 0.7 9 0.8 7 0.7 2 0.7 7 0.7 8 0.7 8 0.6 7 0.7 6 0.8 6 0.7 9 2 0 0 9 0.9 0 0.8 6 0.8 6 0.8 4 0.8 6 0.8 6 0.8 9 0.8 8 1.0 7 0.8 7 0.9 1 0.8 9 2 0 1 0 0.9 0 0.9 0 0.9 0 1.0 9 0.9 6 0.9 2 0.9 6 0.9 0 0.7 8 0.9 0 0.8 8 0.9 2 2 0 1 1 1.0 0 0.9 7 0.9 7 0.4 4 0.9 1 0.7 8 0.9 5 0.9 7 0.7 1 0.9 6 0.9 9 0.8 8 2 0 1 2 0.9 5 0.9 6 0.9 5 0.9 8 0.9 0 1.1 9 0.8 9 0.9 4 0.8 0 0.9 3 1.0 1 0.9 6 2 0 1 3 0.9 8 1.0 3 0.9 8 0.9 7 0.9 8 0.6 2 0.9 9 1.0 0 0.9 4 1.0 3 1.0 1 0.9 6 2 0 1 4 0.9 3 0.9 4 1.0 3 1.0 3 1.0 6 0.9 6 0.9 0 0.9 2 0.6 8 0.8 7 1.0 3 0.9 4 2 0 1 5 0.8 9 0.8 9 0.9 4 0.7 8 0.8 8 0.8 0 0.9 3 0.9 5 0.7 3 0.9 3 0.8 8 0.8 7 2 0 1 6 1.0 0 1.0 1 0.9 8 0.9 7 1.0 3 0.9 3 0.8 8 0.9 2 0.9 6 0.9 2 1.0 3 0.9 7 2 0 1 7 0.8 7 1.0 1 1.0 4 1.0 6 0.9 3 0.9 7 0.8 6 1.0 4 0.9 6 1.0 8 0.9 2 0.9 8均值0.9 2 0.9 2 0.9 4 0.8 9 0.9 0 0.8 7 0.9 1 0.9 2 0.8 8 0.9 2 1.0 1 0.9 2 已有研究显示学者们的研究基于面向全国范围的数据，验证了信贷约束、资本的使用成本对资本的预期收益、信贷利用率等都存在显著影响，但仍存在一些问题：研究并没有针对某一特定区域，也没有将研究对象从金融合作社等信贷机构延伸至社会层面，尤其是河北省这种农业大省，并不能为区域农业信贷的发展提供有效的指导。因此，本文以河北省为研究对象，建立DEA模型测度其农业信贷资金配置效率，进而提出促进河北省农业信贷资金合理化配置的对策建议。 三、河北省农业信贷资金配置效率DEA分析 （一）研究方法。DEA方法，即数据包络分析，是研究运筹学的一个常用方法。根据面板投入和产出数据来评价决策单元的优劣，即决策单元的有效性。在评估中，DEA模型得出的权重（权系数）可以反映大规模社会实验结果。Malmquist指数模型是专门针对面板数据的测算方法，比传统的DEA分析实现更加精确的测度。故本文采用DEA-Malmquist模型，选取2005～2017年河北省11个市的四个指标进行实证分析。 （二）指标选择与数据来源。考虑数据的可获得性和可靠性，选取两个投入指标和两个产出指标。DEA模型的投入产出指标设定：投入指标为农业信贷资金投资总额（亿元）和人均财政支出（元）；产出指标为农村居民家庭人均纯收入（元）和农业总产值（亿元）。数据来源于国家统计局和2005～2017年的《河北省经济年鉴》《中国农村金融年鉴》。 （三）效率值分析。运用DEAP2.1软件，利用11个评估对象构建面板数据模型，得到TE、PECH与SE实证结果。 1、技术效率（TE）分析。技术效率TE反映了农村信贷资金配置的综合效率，在数值上等于纯技术效率PECH和规模效率SE的乘积。TE=1表示区域农村信贷资金配置是高效的，资源得到了有效的配置，未造成农业信贷资金的流失，此时PECH和SE同时有效，共同促进了区域内部的农业经济增长。实证结果见表1，河北省各地区的TE均值最小的是2008年，仅有0.79；最大的是2007年，达到了1.06；2005～2017年全省技术效率均值为0.92。各市中均值最大的是邯郸市，达到了1.01，最小的是廊坊市为0.87。张家口市、邯郸市近7年TE值均位居前列，远领先于廊坊、衡水等较落后的地区。廊坊、衡水这两个市都是农业大市，但信贷资源配置效率不高。（表1） 表2 2005～2017年河北省各地区纯技术效率值（PEC H）一览表城市石家庄市承德市张家口市秦皇岛市唐山市廊坊市保定市沧州市衡水市邢台市邯郸市均值2 0 0 5 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 9 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 2 0 0 6 1.0 0 1.0 4 1.0 9 0.7 7 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.8 9 0.9 3 1.0 0 0.9 9 0.9 7 2 0 0 7 1.0 0 1.0 0 0.9 2 1.3 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 7 1.0 7 1.0 0 1.0 7 1.0 4 2 0 0 8 1.0 0 0.9 8 1.0 6 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 7 1.0 0 1.0 0 1.0 2 1.0 1 2 0 0 9 1.0 0 0.9 4 0.9 2 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 8 0.9 8 2 0 1 0 1.0 0 0.9 9 1.0 4 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 5 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 2 0 1 1 1.0 0 1.0 1 1.0 4 0.8 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 0 1.0 0 1.0 0 1.0 4 0.9 8 2 0 1 2 1.0 0 0.9 9 1.0 0 0.9 8 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 9 1.0 0 2 0 1 3 1.0 0 1.0 4 1.0 7 1.0 3 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 5 1.0 0 1.0 0 1.0 1 1.0 2 2 0 1 4 1.0 0 1.1 2 1.0 3 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 7 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 1 2 0 1 5 1.0 0 0.9 6 1.0 3 1.1 2 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 1 1.0 0 0.8 6 1.0 0 1.0 0 2 0 1 6 0.9 5 1.0 3 1.0 2 1.0 4 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 4 1.0 0 1.1 7 1.0 0 1.0 2 2 0 1 7 0.9 1 1.0 0 1.0 4 1.0 5 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 6 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0均值0.9 9 1.0 1 1.0 2 1.0 1 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 9 1.0 0 1.0 0 1.0 1 1.0 0 表3 2005～2017年河北省各地区规模效率值（SE）一览表城市石家庄市承德市张家口市秦皇岛市唐山市廊坊市保定市沧州市衡水市邢台市邯郸市均值2 0 0 5 0.8 5 0.9 4 1.0 0 0.7 8 0.7 2 0.6 9 1.0 0 0.9 7 0.9 0 1.0 0 0.9 1 0.8 9 2 0 0 6 1.1 8 1.0 9 1.1 9 0.9 2 0.6 8 1.1 3 1.0 0 1.0 6 1.0 0 0.9 6 1.0 0 1.0 2 2 0 0 7 0.9 0 0.9 7 0.8 8 0.7 2 1.1 2 0.8 4 1.0 0 0.9 5 1.0 3 1.0 5 0.9 9 0.9 5 2 0 0 8 1.0 8 1.0 4 1.0 9 1.5 2 1.1 8 1.1 7 1.0 0 1.0 8 1.0 0 1.0 0 1.0 6 1.1 1 2 0 0 9 0.9 8 1.0 9 1.0 3 0.8 5 1.0 3 1.0 1 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 8 1.0 0 2 0 1 0 1.0 1 1.0 0 1.0 4 1.1 8 1.0 8 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 1 1.0 3 2 0 1 1 0.9 2 0.9 5 0.9 0 0.9 1 0.8 2 1.0 0 1.0 0 0.9 5 1.0 0 0.9 7 0.9 5 0.9 4 2 0 1 2 1.0 2 0.9 6 0.9 6 0.9 5 0.9 6 1.0 0 1.0 0 0.9 9 1.0 0 1.0 1 1.0 0 0.9 9 2 0 1 3 1.0 0 0.8 9 1.0 0 1.1 0 1.0 4 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 2 1.0 9 1.0 1 2 0 1 4 0.9 1 1.0 6 0.9 4 1.0 0 0.9 5 1.0 0 1.0 0 1.0 1 1.0 0 1.0 0 0.9 8 0.9 9 2 0 1 5 1.0 1 1.0 0 0.9 6 1.0 3 1.0 9 1.0 0 1.0 0 0.9 0 0.9 6 0.9 9 0.9 7 0.9 9 2 0 1 6 1.0 2 1.0 1 1.0 2 1.0 2 0.9 7 1.0 0 1.0 0 1.1 5 1.0 5 0.9 4 1.0 3 1.0 2 2 0 1 7 1.0 3 0.9 9 0.9 9 1.0 0 1.0 2 1.0 0 1.0 0 0.9 2 1.0 0 1.0 0 1.0 2 1.0 0均值0.9 9 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 7 0.9 9 1.0 0 1.0 0 0.9 9 0.9 9 1.0 0 0.9 9 2、纯技术效率（PECH）分析。纯技术效率是制度和管理水平的效率，当PECH超过1时，意味着在当前的技术水平下，使用的农业信贷资金是有效的。表2结果表明，2005～2017年河北省各市的PECH均值最小的是2006年为0.97。最大的是2007年，达到了1.04，全省纯技术效率年均值为1。最大的是张家口市，达到了1.02，最小的是石家庄和沧州，为0.99。石家庄、沧州的PECH值基本长期落后于其他各市，石家庄从2015年开始下降，近两年低于1.00，沧州在2006年处于最低水平0.89，2007～2008年达到顶峰1.07，此后开始呈下降趋势，一直处于0.90与1.05之间。即使农村资金投入规模达到最优，石家庄和沧州对资金的使用效率仍然处于全省较低水平。从整体上看，河北省各市的PECH值较高，2006～2007年呈上升趋势，最高达到1.04，2008～2017年基本持平，在0.98～1.02之间浮动。相比河北省东北部、西南部，中部地区经济、金融发展较落后，农业基建水平薄弱。（表2） 3、规模效率（SE）分析。规模效率均小于1，表示规模效率无效，区域的农业信贷资金利用效率并非最优。表3结果表明，从整体看，2005～2017年河北省各市SE值处于较高水平，最高的年份是2008年，达到了1.11，最低的是2005年，也有0.89，此后呈上涨态势，2011年降到历史新低0.94，2012～2017年保持平稳状态，全省规模效率年均值为0.99小于1。最低的是唐山，也达到了0.97。近几年SE发展状态较好的是石家庄、秦皇岛、廊坊、保定，领先于其他7个市，沧州2016年高达1.15。相反，唐山的SE发展状态处于较低水平，2006年仅为0.68，2008～2011年呈下降趋势，2008 年为 1.18，2011年下降到0.82，2012～2015年稍微上升，达到 1.09，2016年又下降到0.97，波动幅度较大。秦皇岛的波动幅度最大，2008、2010年分别达到 1.52和 1.18，2009年下降到 0.85，2011年下降到0.91，2013年情况有所好转，增加到1.10，但2014～2017年又开始下降到1.00。唐山的TE值和SE值都落后于其他评估对象，说明其农业信贷资金投入规模不足导致农业信贷资金配置效率降低。（表3） 四、结论及建议 农业信贷资金利用率较高，但部分年份规模报酬递减。河北省各市的农业信贷资金配置效率达到0.87以上，年配置效率也达到0.79以上。虽然农业信贷资金配置效率整体较高，但廊坊等地配置效率较低，信贷资源未得到有效配置，农业分散经营又致其无法形成规模效益。信贷资金配置效率高，信贷资金就能带来更高的产出。基于此，为提高河北省农业信贷资金配置效率，更好地发挥河北农村地区农业信贷资金投入的作用，提出以下建议： （一）应加强生产补贴的激励。资金的吸引力促进农户和农企建立起健康、稳健的农业信贷资金配置机制。通过特色农产品税收减免政策，促进农业信贷资金的合理配置，促进形成规模性农业，优化绿色农业产业链。保持河北省发展特色农产品市场的活力，转化河北省各市农业产业结构，加快转变农业经济增长模式。 （二）建立农业保险与农业信贷互联机制。通过分散非可抗性因素造成的农产品滞销风险，分散和转移金融机构的不良贷款率风险，调动正规金融供给农业信贷资金的积极性，充分发挥农业信贷资金的杠杆作用，提高农业信贷资金的使用率，防止农业信贷资源被挤占或农业信贷资金的流失，保证河北省农业经济信贷资源的高效运转。 （三）改善农村金融生态环境。若农村金融生态环境被破坏，生产要素的产生和农业生产活动的展开都会受到严重影响。将农业信贷纳入法制化的程序中；建立政府主导、金融机构参与的农业信贷机制，有效缓解农户和农企贷款难；保持实体农业经济与“互联网+”的协调，线上与线下销售相结合，应对消费者对农产品的多样化需求；农业生产者提高节约用电、科学施肥的意识，科学培育农作物，提高农产品的质量，进而促进农业的发展。 ［1］Wurgler J.Financial Market and the Allocation of Capital［J］.Journal of Financial Economics，2000.58. ［2］Mclean R D，ZHANG Tianyu，ZHAO Mengxin.Why does the law matter?Investor protection and its effects on Investment，Finance，and Growth［J］.The Journal of Finance，2012.67（1）. ［3］Adjognon G S，Liverpool-Tasie L，Reardon A T.Agricultural input credit in Sub-Saharan Africa：Telling myth from facts［J］.Food Policy，2017.67. ［4］胡静.利率、信贷与农业资本配置效率关系的实证分析［J］.统计与决策，2018（24）. ［5］冯庆水，黄艳宁.农村信贷与农业保险互动机制运行效率研究［J］.中国管理科学，2015（1）. ［6］丁丹.农业信贷配给与农村经济发展——基于辽宁省数据的 VAR 模型实证研究［J］.农业经济，2018（4）. ［7］白俊，刘园园，邱善运.地方政府放权与信贷配置效率——基于地方国企金字塔结构的视角研究［J］.金融论坛，2019.24（10）. ［8］魏权龄.数据包络分析（DEA）［M］.北京：科学出版社，2004. 一、引言解决好“三农”问题始终是党和国家工作的重中之重。河北省农业厅批复了一系列政策性文件推动农业信贷的发展，农业信贷资金是否得到充分的利用问题亟待解决。河北省在推进实施农业信贷政策的同时，也强调了农业信贷的发展是农村金融服务于河北省乡村振兴的新途径。河北省农业信贷资金是否得到合理化配置的问题也应成为研究的焦点，来为农业信贷机制的完善保驾护航。因此，本文以测度农业信贷资金配置效率作为研究主体和重点，并针对河北省农业信贷资金如何得到有效利用提出可行性建议。二、文献综述现有的学术研究对信贷配置效率的度量没有统一的计算方法。国外学者中，Wurgler（2000）使用资本对盈利能力的敏感性或称投资弹性衡量资本配置效率，其表现为，在规模报酬递增的行业中投资额上升，在规模报酬递减的行业中投资额下降。Mclean（2012）采用资本投资对投资机会（Tobin Q）的敏感性度量资金的投资效率。Adjognon等（2017）使用来自四个国家最新的具有全国代表性的数据来探索投入资金和信贷在其中的作用，结果表明，撒哈拉以南非洲农民传统的信贷使用率（正式或非正式）极低（在信贷类型、国家、作物和农场规模类别中）。取而代之的是，农民主要用来自非农活动和农作物销售的现金来资助现代投入品的购买。捆绑式的输出劳动力安排似乎是相对广泛地应用于农业的唯一信贷形式。埃塞俄比亚通过促进现代投入（例如肥料和现代种子）来缩小这种差距，还促进了小额信贷机构和成员拥有的金融合作社，以减轻小农户的信贷约束。国内学者中，胡静（2018）以产出增量与资本增量的比值表示，反映了一定时期内每一单位的实际投入带来的产量增加。冯庆水等（2015）结合投入产出指标用三阶段DEA模型计算了我国农业信贷资金配置效率。丁丹（2018）采用信贷配给指标表示农业信贷资金与农村经济的匹配程度。白俊等（2019）使用“信贷—绩效”敏感性衡量信贷配置效率。表1 2005～2017年河北省各地区技术效率值（TE）一览表城市石家庄市承德市张家口市秦皇岛市唐山市廊坊市保定市沧州市衡水市邢台市邯郸市均值2 0 0 5 0.8 5 0.9 4 1.0 0 0.7 8 0.7 1 0.6 9 1.0 0 0.9 7 0.9 0 1.0 0 0.9 0 0.8 9 2 0 0 6 0.9 1 0.8 0 0.8 1 0.6 8 0.6 7 0.9 2 0.9 9 0.8 3 0.8 7 0.7 5 0.8 7 0.8 3 2 0 0 7 0.8 8 0.9 2 0.9 3 1.0 5 1.0 4 0.9 0 0.8 2 0.9 0 1.3 9 1.0 1 1.8 7 1.0 6 2 0 0 8 0.8 6 0.7 9 0.7 9 0.8 7 0.7 2 0.7 7 0.7 8 0.7 8 0.6 7 0.7 6 0.8 6 0.7 9 2 0 0 9 0.9 0 0.8 6 0.8 6 0.8 4 0.8 6 0.8 6 0.8 9 0.8 8 1.0 7 0.8 7 0.9 1 0.8 9 2 0 1 0 0.9 0 0.9 0 0.9 0 1.0 9 0.9 6 0.9 2 0.9 6 0.9 0 0.7 8 0.9 0 0.8 8 0.9 2 2 0 1 1 1.0 0 0.9 7 0.9 7 0.4 4 0.9 1 0.7 8 0.9 5 0.9 7 0.7 1 0.9 6 0.9 9 0.8 8 2 0 1 2 0.9 5 0.9 6 0.9 5 0.9 8 0.9 0 1.1 9 0.8 9 0.9 4 0.8 0 0.9 3 1.0 1 0.9 6 2 0 1 3 0.9 8 1.0 3 0.9 8 0.9 7 0.9 8 0.6 2 0.9 9 1.0 0 0.9 4 1.0 3 1.0 1 0.9 6 2 0 1 4 0.9 3 0.9 4 1.0 3 1.0 3 1.0 6 0.9 6 0.9 0 0.9 2 0.6 8 0.8 7 1.0 3 0.9 4 2 0 1 5 0.8 9 0.8 9 0.9 4 0.7 8 0.8 8 0.8 0 0.9 3 0.9 5 0.7 3 0.9 3 0.8 8 0.8 7 2 0 1 6 1.0 0 1.0 1 0.9 8 0.9 7 1.0 3 0.9 3 0.8 8 0.9 2 0.9 6 0.9 2 1.0 3 0.9 7 2 0 1 7 0.8 7 1.0 1 1.0 4 1.0 6 0.9 3 0.9 7 0.8 6 1.0 4 0.9 6 1.0 8 0.9 2 0.9 8均值0.9 2 0.9 2 0.9 4 0.8 9 0.9 0 0.8 7 0.9 1 0.9 2 0.8 8 0.9 2 1.0 1 0.9 2已有研究显示学者们的研究基于面向全国范围的数据，验证了信贷约束、资本的使用成本对资本的预期收益、信贷利用率等都存在显著影响，但仍存在一些问题：研究并没有针对某一特定区域，也没有将研究对象从金融合作社等信贷机构延伸至社会层面，尤其是河北省这种农业大省，并不能为区域农业信贷的发展提供有效的指导。因此，本文以河北省为研究对象，建立DEA模型测度其农业信贷资金配置效率，进而提出促进河北省农业信贷资金合理化配置的对策建议。三、河北省农业信贷资金配置效率DEA分析（一）研究方法。DEA方法，即数据包络分析，是研究运筹学的一个常用方法。根据面板投入和产出数据来评价决策单元的优劣，即决策单元的有效性。在评估中，DEA模型得出的权重（权系数）可以反映大规模社会实验结果。Malmquist指数模型是专门针对面板数据的测算方法，比传统的DEA分析实现更加精确的测度。故本文采用DEA-Malmquist模型，选取2005～2017年河北省11个市的四个指标进行实证分析。（二）指标选择与数据来源。考虑数据的可获得性和可靠性，选取两个投入指标和两个产出指标。DEA模型的投入产出指标设定：投入指标为农业信贷资金投资总额（亿元）和人均财政支出（元）；产出指标为农村居民家庭人均纯收入（元）和农业总产值（亿元）。数据来源于国家统计局和2005～2017年的《河北省经济年鉴》《中国农村金融年鉴》。（三）效率值分析。运用DEAP2.1软件，利用11个评估对象构建面板数据模型，得到TE、PECH与SE实证结果。1、技术效率（TE）分析。技术效率TE反映了农村信贷资金配置的综合效率，在数值上等于纯技术效率PECH和规模效率SE的乘积。TE=1表示区域农村信贷资金配置是高效的，资源得到了有效的配置，未造成农业信贷资金的流失，此时PECH和SE同时有效，共同促进了区域内部的农业经济增长。实证结果见表1，河北省各地区的TE均值最小的是2008年，仅有0.79；最大的是2007年，达到了1.06；2005～2017年全省技术效率均值为0.92。各市中均值最大的是邯郸市，达到了1.01，最小的是廊坊市为0.87。张家口市、邯郸市近7年TE值均位居前列，远领先于廊坊、衡水等较落后的地区。廊坊、衡水这两个市都是农业大市，但信贷资源配置效率不高。（表1）表2 2005～2017年河北省各地区纯技术效率值（PEC H）一览表城市石家庄市承德市张家口市秦皇岛市唐山市廊坊市保定市沧州市衡水市邢台市邯郸市均值2 0 0 5 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 9 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 2 0 0 6 1.0 0 1.0 4 1.0 9 0.7 7 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.8 9 0.9 3 1.0 0 0.9 9 0.9 7 2 0 0 7 1.0 0 1.0 0 0.9 2 1.3 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 7 1.0 7 1.0 0 1.0 7 1.0 4 2 0 0 8 1.0 0 0.9 8 1.0 6 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 7 1.0 0 1.0 0 1.0 2 1.0 1 2 0 0 9 1.0 0 0.9 4 0.9 2 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 8 0.9 8 2 0 1 0 1.0 0 0.9 9 1.0 4 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 5 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 2 0 1 1 1.0 0 1.0 1 1.0 4 0.8 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 0 1.0 0 1.0 0 1.0 4 0.9 8 2 0 1 2 1.0 0 0.9 9 1.0 0 0.9 8 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 9 1.0 0 2 0 1 3 1.0 0 1.0 4 1.0 7 1.0 3 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 5 1.0 0 1.0 0 1.0 1 1.0 2 2 0 1 4 1.0 0 1.1 2 1.0 3 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 7 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 1 2 0 1 5 1.0 0 0.9 6 1.0 3 1.1 2 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 1 1.0 0 0.8 6 1.0 0 1.0 0 2 0 1 6 0.9 5 1.0 3 1.0 2 1.0 4 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 4 1.0 0 1.1 7 1.0 0 1.0 2 2 0 1 7 0.9 1 1.0 0 1.0 4 1.0 5 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 6 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0均值0.9 9 1.0 1 1.0 2 1.0 1 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 9 1.0 0 1.0 0 1.0 1 1.0 0表3 2005～2017年河北省各地区规模效率值（SE）一览表城市石家庄市承德市张家口市秦皇岛市唐山市廊坊市保定市沧州市衡水市邢台市邯郸市均值2 0 0 5 0.8 5 0.9 4 1.0 0 0.7 8 0.7 2 0.6 9 1.0 0 0.9 7 0.9 0 1.0 0 0.9 1 0.8 9 2 0 0 6 1.1 8 1.0 9 1.1 9 0.9 2 0.6 8 1.1 3 1.0 0 1.0 6 1.0 0 0.9 6 1.0 0 1.0 2 2 0 0 7 0.9 0 0.9 7 0.8 8 0.7 2 1.1 2 0.8 4 1.0 0 0.9 5 1.0 3 1.0 5 0.9 9 0.9 5 2 0 0 8 1.0 8 1.0 4 1.0 9 1.5 2 1.1 8 1.1 7 1.0 0 1.0 8 1.0 0 1.0 0 1.0 6 1.1 1 2 0 0 9 0.9 8 1.0 9 1.0 3 0.8 5 1.0 3 1.0 1 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 8 1.0 0 2 0 1 0 1.0 1 1.0 0 1.0 4 1.1 8 1.0 8 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 1 1.0 3 2 0 1 1 0.9 2 0.9 5 0.9 0 0.9 1 0.8 2 1.0 0 1.0 0 0.9 5 1.0 0 0.9 7 0.9 5 0.9 4 2 0 1 2 1.0 2 0.9 6 0.9 6 0.9 5 0.9 6 1.0 0 1.0 0 0.9 9 1.0 0 1.0 1 1.0 0 0.9 9 2 0 1 3 1.0 0 0.8 9 1.0 0 1.1 0 1.0 4 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 0 1.0 2 1.0 9 1.0 1 2 0 1 4 0.9 1 1.0 6 0.9 4 1.0 0 0.9 5 1.0 0 1.0 0 1.0 1 1.0 0 1.0 0 0.9 8 0.9 9 2 0 1 5 1.0 1 1.0 0 0.9 6 1.0 3 1.0 9 1.0 0 1.0 0 0.9 0 0.9 6 0.9 9 0.9 7 0.9 9 2 0 1 6 1.0 2 1.0 1 1.0 2 1.0 2 0.9 7 1.0 0 1.0 0 1.1 5 1.0 5 0.9 4 1.0 3 1.0 2 2 0 1 7 1.0 3 0.9 9 0.9 9 1.0 0 1.0 2 1.0 0 1.0 0 0.9 2 1.0 0 1.0 0 1.0 2 1.0 0均值0.9 9 1.0 0 1.0 0 1.0 0 0.9 7 0.9 9 1.0 0 1.0 0 0.9 9 0.9 9 1.0 0 0.9 92、纯技术效率（PECH）分析。纯技术效率是制度和管理水平的效率，当PECH超过1时，意味着在当前的技术水平下，使用的农业信贷资金是有效的。表2结果表明，2005～2017年河北省各市的PECH均值最小的是2006年为0.97。最大的是2007年，达到了1.04，全省纯技术效率年均值为1。最大的是张家口市，达到了1.02，最小的是石家庄和沧州，为0.99。石家庄、沧州的PECH值基本长期落后于其他各市，石家庄从2015年开始下降，近两年低于1.00，沧州在2006年处于最低水平0.89，2007～2008年达到顶峰1.07，此后开始呈下降趋势，一直处于0.90与1.05之间。即使农村资金投入规模达到最优，石家庄和沧州对资金的使用效率仍然处于全省较低水平。从整体上看，河北省各市的PECH值较高，2006～2007年呈上升趋势，最高达到1.04，2008～2017年基本持平，在0.98～1.02之间浮动。相比河北省东北部、西南部，中部地区经济、金融发展较落后，农业基建水平薄弱。（表2）3、规模效率（SE）分析。规模效率均小于1，表示规模效率无效，区域的农业信贷资金利用效率并非最优。表3结果表明，从整体看，2005～2017年河北省各市SE值处于较高水平，最高的年份是2008年，达到了1.11，最低的是2005年，也有0.89，此后呈上涨态势，2011年降到历史新低0.94，2012～2017年保持平稳状态，全省规模效率年均值为0.99小于1。最低的是唐山，也达到了0.97。近几年SE发展状态较好的是石家庄、秦皇岛、廊坊、保定，领先于其他7个市，沧州2016年高达1.15。相反，唐山的SE发展状态处于较低水平，2006年仅为0.68，2008～2011年呈下降趋势，2008 年为 1.18，2011年下降到0.82，2012～2015年稍微上升，达到 1.09，2016年又下降到0.97，波动幅度较大。秦皇岛的波动幅度最大，2008、2010年分别达到 1.52和 1.18，2009年下降到 0.85，2011年下降到0.91，2013年情况有所好转，增加到1.10，但2014～2017年又开始下降到1.00。唐山的TE值和SE值都落后于其他评估对象，说明其农业信贷资金投入规模不足导致农业信贷资金配置效率降低。（表3）四、结论及建议农业信贷资金利用率较高，但部分年份规模报酬递减。河北省各市的农业信贷资金配置效率达到0.87以上，年配置效率也达到0.79以上。虽然农业信贷资金配置效率整体较高，但廊坊等地配置效率较低，信贷资源未得到有效配置，农业分散经营又致其无法形成规模效益。信贷资金配置效率高，信贷资金就能带来更高的产出。基于此，为提高河北省农业信贷资金配置效率，更好地发挥河北农村地区农业信贷资金投入的作用，提出以下建议：（一）应加强生产补贴的激励。资金的吸引力促进农户和农企建立起健康、稳健的农业信贷资金配置机制。通过特色农产品税收减免政策，促进农业信贷资金的合理配置，促进形成规模性农业，优化绿色农业产业链。保持河北省发展特色农产品市场的活力，转化河北省各市农业产业结构，加快转变农业经济增长模式。（二）建立农业保险与农业信贷互联机制。通过分散非可抗性因素造成的农产品滞销风险，分散和转移金融机构的不良贷款率风险，调动正规金融供给农业信贷资金的积极性，充分发挥农业信贷资金的杠杆作用，提高农业信贷资金的使用率，防止农业信贷资源被挤占或农业信贷资金的流失，保证河北省农业经济信贷资源的高效运转。（三）改善农村金融生态环境。若农村金融生态环境被破坏，生产要素的产生和农业生产活动的展开都会受到严重影响。将农业信贷纳入法制化的程序中；建立政府主导、金融机构参与的农业信贷机制，有效缓解农户和农企贷款难；保持实体农业经济与“互联网+”的协调，线上与线下销售相结合，应对消费者对农产品的多样化需求；农业生产者提高节约用电、科学施肥的意识，科学培育农作物，提高农产品的质量，进而促进农业的发展。主要参考文献：［1］Wurgler J.Financial Market and the Allocation of Capital［J］.Journal of Financial Economics，2000.58.［2］Mclean R D，ZHANG Tianyu，ZHAO Mengxin.Why does the law matter?Investor protection and its effects on Investment，Finance，and Growth［J］.The Journal of Finance，2012.67（1）.［3］Adjognon G S，Liverpool-Tasie L，Reardon A T.Agricultural input credit in Sub-Saharan Africa：Telling myth from facts［J］.Food Policy，2017.67.［4］胡静.利率、信贷与农业资本配置效率关系的实证分析［J］.统计与决策，2018（24）.［5］冯庆水，黄艳宁.农村信贷与农业保险互动机制运行效率研究［J］.中国管理科学，2015（1）.［6］丁丹.农业信贷配给与农村经济发展——基于辽宁省数据的 VAR 模型实证研究［J］.农业经济，2018（4）.［7］白俊，刘园园，邱善运.地方政府放权与信贷配置效率——基于地方国企金字塔结构的视角研究［J］.金融论坛，2019.24（10）.［8］魏权龄.数据包络分析（DEA）［M］.北京：科学出版社，2004.

文章来源：河北工业科技 网址: http://hbgykj.400nongye.com/lunwen/itemid-11618.shtml

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