甘肃省金融支农效率的综合评价

本文围绕甘肃省金融支农效率综合评价这一主线,参考农村金融发展和农村金融效率理论,采用综合评价方法 DEA模型,基于2008—2014年的相关数据对甘肃省14个市州的农村金融支农效率进行评价。然后,采用Malmquist指数对金融效率进行分解,进一步研究金融效率随时间推移的变化情况,并分析甘肃省金融支农效率的影响因素。结果表明:农村金融制度不完善、管理水平落后是造成甘肃省金融支农效率不高的主要原因。要提高当地金融支农效率,一是可以考虑通过完善农村金融体系、创新金融产品等方面实现农村金融资源的最优配置;二是可以考虑从改善农村金融环境入手,提升当地金融支农效率。

西部地区农村金融支农效率及其影响因素研究

本文采用DEA-Malmquist模型对我国西部11个地区2010—2020年的农村金融支农效率进行测算,并通过Tobit模型对农村金融支农效率的影响因素进行分析。结果表明:2018年以前西部农村金融支农效率较低且上下波动,2018年以后西部农村金融支农效率提升明显;西部地区农村金融支农效率的区域差异明显;收入结构和消费结构对农村金融效率具有正向影响,产业结构和种植结构对农村金融效率具有负向影响。

甘肃省金融支农效率分析

文章根据2011—2019年的数据,运用DEA方法分析了甘肃省农村金融机构的支农效率情况。结果表明:虽然甘肃省金融机构支持农村发展力度在不断增强,但是与全国水平相比,甘肃省金融支农的效率仍然较低,金融资源在农村未能充分利用,这是由于甘肃省长期处于落后阶段,对于金融机构资源投入的接受能力有限,并且金融机构信贷资金投放门槛高,制度体系不健全导致的。因此根据甘肃省发展的实际情况提出以下建议:提高金融机构管理服务水平;创新多种形式的金融产品;降低信贷投放门槛;完善金融机构制度体系。

湟中县金融支农效率实证分析

本文通过对湟中县1998年至2011年相关时间序列数据的实证分析,得出金融机构涉农贷款占比的提高对经济产出有着明显的正向促进作用,是提高金融支农效率的核心,并以此提出相关政策建议。

农村小型金融机构支农效率研究——以中部六省为例

为科学评价农村小型金融机构支农效率,构建良好的农村金融环境,以中国中部六省农村小型金融机构为对象,采用数据包络分析(DEA)进行实证分析,研究农村小型金融机构支农的纯技术效率、规模效率和技术效率的水平。结果表明,整体上中国中部六省农村金融资源未实现有效配置,2019年中部六省小型金融机构支农技术效率、纯技术效率和规模效率均值分别为0.886、0.934、0.944,表明中国农村小型金融机构制度运行效率和管理水平以及农村小型金融机构资源配置规模等方面还存在改善空间。

基于DEA模型的金融支农效率研究

金融支农效率是对金融资源覆盖面、金融组织可持续性和农村福利状况的综合衡量,同时也是对投入和产出的一种对比分析。在金融支农效率衡量中,生产效率从整体上反映农村金融资源有效利用程度,纯技术效率和规模效率分别从农村金融制度运行效率以及农村金融资源投入是否处于最优规模衡量金融资源有效利用状态。为了克服指标之间强线性关系,运用因子分析对投入和产出指标进行选取,根据DEA模型的要求对我国各地区金融支农效率进行实证分析。研究表明,整体上规模效率高于纯技术效率但离有效状态尚有差距,而且我国中西部地区与东部地区效率差距较大。

基于窗口参比Malmquist指数的农村金融支农效率分析

基于窗口参比Malmquist指数法,采用全国31个省市2009—2016年的面板样本数据,实证检验了全国农村金融支农效率。研究发现:(1)农村金融支农的全要素生产率整体是下降的,但有不断改进的趋势;(2)农村金融支农的全要素生产率下降既有技术变化的因素,也有效率变化的原因;(3)绝大多数省市农村金融仍处于规模效率状态;(4)全国四大区域农村金融支农效率差异较大,东部、西部、中部及东北地区技术变化指数依次递减,且每个区域各省份之间也存在差异。因而,有效提升农村金融支农效率,必须强化技术创新,提高农村金融要素的集约化利用效率,立足服务农村经济发展需要,多维度推动农村金融供给侧结构性改革。