【《河南省数字普惠金融扶贫效率实证检验分析案例》6300字】

第第页河南省数字普惠金融扶贫效率实证检验分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u23403河南省数字普惠金融扶贫效率实证检验分析案例 1273411.1模型选取及指标选取 1133181.1.1模型选取 1271871.1.2数据来源与指标选取 2272191.2河南省数字普惠金融扶贫效率评价与分析 3147011.3河南省各地市数字普惠金融扶贫全要素发展效率分析 5305601.3.1河南省各地市数字普惠金融扶贫效率综合分析 5119571.3.2数字普惠金融全要素分析 81.1模型选取及指标选取1.1.1模型选取选取DEA模型进行数字普惠金融扶贫效率研究，DEA适用于多投入多输出的综合效率评价问题，在处理多输出的问题上有绝对优势。在计算过程中，不需要考虑每组数据的权重值，可以排除因主观因素对数据进行无纲量化而得出的结果不一致的情况。常见的模型有BCC模型和CCR模型，其中CCR模型考虑松弛变量的产生投影作用，进而对线性规划结果进行评估，本文在研究数字普惠金融的缓贫过程，建立多投入和多输出的指标体系，并构建对松弛变量进行分析，所以本文重点结合CCR模型进行综合效率评价分析。CCR模式如下所示：，，（1）其中，表示第j个DMU的第r个产出值，表示第j个DMU的第i个投入值，表示第j个DMU的第r个产出项的加权值，表示第j个DMU的第i个投入项的加权值，表示第k个DMU的效率值，由于公式（1）中是分数线性规划公式，是一种非线性（nonlinear）模式，真正求解还很困难，可运用一连串的数学技巧转化为一个线性规划公式，即CCR模式。其后，Banker，Charnes与Cooper等人基于规模效率的考虑，又发展处BCC模式，该模式与CCR模式主要差别在于BCC模式可以探讨规模效率报酬变动的情况，而CCR模式是以等规模报酬为假设，可用来计算各DMU的纯粹技术效率。BCC模式如下所示：，，（2）BCC模式较CCR模式多出来一个变数，的作用代表了规模报酬的指标：代表规模报酬递增；代表规模报酬固定；代表规模报酬递减。1.1.2数据来源与指标选取1.数据来源河南省各直辖市普惠金融数据来源于北京大学数字研究中心编制的数字普惠金融指数，贫困数据来自于《河南统计年鉴》（2012-2019）、《中国农村贫困监测报告》（2012-2019）、《河南省17个直辖市统计年鉴》（2012-2019），在选择数据上，具体河南省和各直辖市的数据真实，数字普惠金融指数的测度重点是北京大学数字研究中心结合蚂蚁金服集团的数据计算得出，选择样本量巨大，基本可以反映河南省数字普惠金融的发展情况，在缺乏度量地区间数字普惠金融发展现状的情况下，数字普惠金融指数可以提供河南省数字普惠金融发展程度的粗略度量。2.变量选择本文选择以相对贫困作为主要研究对象，从投入和产出两个方面选取相应的指标：①投入指标根据北京大学数字研究中心编制的数字普惠金融指数，选取数字普惠金融覆盖广度、使用深度和数字化程度作为投入指标。②产出指标产出指标参考相关文献，选择贫困发生率和农村居民收入水平来确定，其中贫困发生率采用农村居民人均消费支出的对数来衡量，农村居民收入水平采用农村居民人均可支配收入的对数形式来衡量（高雅，2020）。表1.SEQ表5.\*ARABIC1河南省数字普惠金融效率评价指标体系Tab.1.SEQTab.5.\*ARABIC1EvaluationIndexSystemofDigitalInclusiveFinanceEfficiencyinHenanProvince指标一级指标指标说明投入指标覆盖广度每万人拥有支付宝账号数量、支付宝绑卡用户比例等使用深度人均支付笔数、人均支付金额、人均购买余额宝笔数等数字化程度移动支付笔数占比、移动支付金额占比等产出指标贫困发生率农村居民人均消费支出取对数农村居民收入水平农村居民人均可支配收入取对数实际数据值见表1.2。表1.SEQ表5.\*ARABIC22011年至2018年河南省数字普惠金融扶贫效率指标Tab.1.SEQTab.5.\*ARABIC22011-2018HenanProvinceDigitalInclusiveFinancePovertyAlleviationEfficiencyIndex年份产出投入农村居民家庭人均消费支出（元）贫困发生率农村居民家庭人均可支配收入（元）农村居民收入水平覆盖广度使用深度数字化程度20114319.98.376604.038.8013.5438.1159.8120125032.18.527524.948.9361.9398.07129.3720136358.78.768471.349.04101.06151.23240.4220147277.28.899966.079.21157.52132.24259.3120157887.48.9710852.869.29181.50151.05382.7320168586.69.0611696.749.37200.65199.22340.8020179212.09.1312719.189.45241.45279.56328.09201810392.09.2513830.749.53278.46271.74389.27数据来源：河南省统计年鉴、北大数字普惠金融指数1.2河南省数字普惠金融扶贫效率评价与分析运用DEAP2.1软件对相关数据进行整理，结果如表1.3，综合效率是指产业结构能否符合总体要求（综合效益）并使之发挥最大的经济和社会效益，规模效率是指产业结构通过优化配置对产出单元所发生作用的大小，综合效率则是由两部分组成，综合技术效率=纯技术效率×规模效率。纯技术效率是由于管理和技术等因素影响的生产效率，规模效率是由于规模因素影响的生产效率。2011年至2018年河南省扶贫效率综合效率平均值为0.3604，说明扶贫效率整体存在弱有效的状态，整体来看，可以看出近几年技术效率基本为1，说明这几年河南省数字普惠金融资源得到来了充分的利用，而综合效率没有达到DEA有效，主要还是因为规模效率较低，没有达到最佳状态，而规模效率基本上呈现规模效率递减的状态，说明数字普惠金融在这几年发展比较循序，金融机构铺设较多但未发挥出最优的经济效益。表1.SEQ表5.\*ARABIC32011-2018年河南省数字普惠金融扶贫效率评价结果Tab.1.SEQTab.5.\*ARABIC32011-2018HenanProvinceDigitalInclusiveFinancialPovertyAlleviationEfficiencyEvaluationResults年份综合效率firm技术效率crste规模效率vrste规模效益scale2011111-20120.4710.9980.471drs20130.2610.26drs20140.30610.306drs20150.2710.27drs20160.20710.207drs20170.19910.199drs20180.1710.17drs平均值0.36040.99980.3604从各个年份投入产出的冗余来看，从2012年使用深度多投入16.394，贫困发生率相应多降低0.01，没有遵循循序渐进的方式，但投入量过于冗余，使得接下来几年的综合效率弱有效，规模效益递减。使用深度主要包含支付业务、货币基金业务、信贷业务、保险业务、投资业务和信用业务，在前文中，我们讲到2013年是数字普惠金融的监管元年，相应的监管政策在2013年开始陆续出现，从2011年至2013年出现各种网络信贷业务非常明显，至2012年开始达到顶峰，但2013年各种政府监管政策的出现，使得信贷、基金、保险、投资等业务慢慢紧缩，使得河南省随后几年一直处于综合效率，规模效益递减的状态，但数字化程度，即技术效率始终强有效状态。表1.SEQ表5.\*ARABIC42011-2018年河南省扶贫综合效率投入产出松弛变量计算表Tab.1.SEQTab.5.\*ARABIC42011-2018HenanProvincePovertyAlleviationComprehensiveEfficiencyInput-OutputSlackVariableCalculationTable年份产出松弛变量投入松弛变量贫困发生率农村居民收入水平覆盖广度使用深度数字化程度20110000020120.010016.3940201300000201400000201500000201600000201700000201800000mean0.001002.04901.3河南省各地市数字普惠金融扶贫全要素发展效率分析1.3.1河南省各地市数字普惠金融扶贫效率综合分析选择2011年至2018年河南省17个地级市的面板数据，计算17个地级市2011年至2018年扶贫效率的综合效率、纯技术效率和规模效果，见表1.5。从整体上看，河南省17个地级市数字普惠金融扶贫综合效率均值从2011年0.873上升到2018年0.965，增长率为10.54%，整体效率保持有效的状态，在说明数字普惠金融得到充分的发挥和运用，在扶贫方面做出很大的工作。其次，2011年至2018年河南省17个地级市的数字金融扶贫综合效率差距不大，最高的为周口市，综合效率为1，最低的为信阳市，综合效率为0.921，其余地级市均在0.921以上，说明数字普惠金融扶贫效率在河南省相对波动不大。再次，郑州市在2015年至2016年数字普惠金融扶贫效率达到DEA有效，开封市2016年数字普惠金融扶贫效率DEA有效，洛阳市2012年和2016年数字普惠金融扶贫效率DEA有效，平顶山市2011年和2013年数字普惠金融扶贫效率DEA有效，安阳市2012年、2014年-2018年数字普惠金融扶贫效率DEA有效，鹤壁市2012年-2018年数字普惠金融扶贫效率DEA有效，焦作市2015年至2016年数字普惠金融扶贫效率DEA有效，许昌市2012年、2014年数字普惠金融扶贫效率DEA有效，漯河市2017年数字普惠金融扶贫效率DEA有效，三门峡市2011年、2013年数字普惠金融扶贫效率DEA有效，南阳市2015年数字普惠金融扶贫效率DEA有效，商丘市2014年至2015年数字普惠金融扶贫效率DEA有效，驻马店市2013年、2015年-2017年数字普惠金融扶贫效率DEA有效，新乡市、濮阳市、信阳市2011年至2018年均为弱有效。表1.SEQ表5.\*ARABIC52011-2018年河南省各地级市数字普惠金融扶贫综合效率Tab.1.SEQTab.5.\*ARABIC5ComprehensiveefficiencyofpovertyalleviationthroughdigitalinclusivefinanceinHenanProvincefrom2011to201820112012201320142015201620172018均值郑州市0.9410.9260.912110.9380.9850.940.955开封市0.8640.9740.9380.9550.96310.960.960.952洛阳市0.72810.9110.9250.98710.9840.8980.929平顶山市10.96810.9570.9580.9280.9730.960.968安阳市0.83310.95111110.973鹤壁市0.80511111110.976新乡市0.8620.9450.9720.9280.9740.9820.9650.9560.948焦作市0.76310.9880.991110.9980.9510.961濮阳市0.9750.8710.940.9560.9760.9710.9810.9730.955许昌市0.91310.95110.9930.9340.960.9580.964漯河市0.8470.9690.8510.9870.9860.99810.9620.950三门峡市10.94410.8740.9360.950.9520.9340.949南阳市0.9140.8650.9630.96710.9840.9690.9870.956商丘市0.8660.9380.968110.9750.9790.970.962信阳市0.730.8740.920.9310.9960.9780.970.9710.921周口市111111111.000驻马店市0.8080.96410.9821110.9890.968平均值0.8730.9550.9570.9680.9860.9790.9810.965表1.6-表1.8为河南省2011年至2018年河南省各地级市数字普惠金融扶贫纯技术效率、规模效率和规模效益。从纯技术效率来看，郑州市、鹤壁市、焦作市、南阳市、周口市纯技术效率为1，但综合效率只有周口市为1，其余如安阳市、许昌市、驻马店市为0.999，其他地级市在都在0.985以上，说明除周口市为DEA有效，其他综合效率虽然小于1，但说明这些地区的数字金融资源得到合理的利用，综合效率没有达到DEA有效，只能说明规模效率较低，没有达到最佳的状态。规模效率方面，只有周口市规模效率为1，其他均小于1，其中最小为信阳市，为0.932，其他如安阳市、鹤壁市、驻马店市在最近几个年份规模效率多为1，说明在初期规模效率增加的状态的，最近几年正在恢复正常。规模效益方面，只有洛阳市在2015年、濮阳市在2017年达到规模效益递增，说明这几个地级市的数字普惠金融扶贫效率潜力巨大，可以通过优化数字普惠金融资源的投入要素的结构改革，来扩大覆盖面和使用深度，进而提升扶贫效率。大多地级市呈现规模效益递减，说明应当减少数字普惠金融资源投入，消除投入冗余，优化产业结构，规模效益不变的城市可以继续当前数字普惠金融资源投入，使城市规模效益达到最优，也是的数字普惠金融扶贫效率DEA。表1.SEQ表5.\*ARABIC62011-2018年河南省各地级市数字普惠金融扶贫纯技术效率Tab.1.SEQTab.5.\*ARABIC62011-2018All-levelcitiesinHenanProvince'sdigitalinclusivefinancialpovertyalleviationpuretechnicalefficiency20112012201320142015201620172018均值郑州市111111111.000开封市0.9930.9920.9850.9860.98510.980.9780.987洛阳市0.98310.9720.971110.9860.9770.986平顶山市10.98210.9820.9760.9780.980.9830.985安阳市0.99910.994111110.999鹤壁市0.99911111111.000新乡市10.990.9920.9960.9890.9870.9850.9860.991焦作市111111111.000濮阳市0.9930.970.9730.9760.9770.9760.9830.9810.979许昌市11110.9990.9980.9980.9990.999漯河市0.9920.9940.9940.9980.991110.9930.995三门峡市10.97610.9820.9790.9790.980.9810.985南阳市111111111.000商丘市0.9840.9850.985110.980.980.9830.987信阳市0.9790.980.9830.9840.9960.9940.9980.9950.989周口市111111111.000驻马店市11111110.9950.999平均值0.9950.9920.9930.9930.9940.9940.9920.991表1.SEQ表5.\*ARABIC72011-2018年河南省各地级市数字普惠金融扶贫规模效率Tab.1.SEQTab.5.\*ARABIC7ScaleandefficiencyofdigitalinclusivefinancialpovertyalleviationinHenanProvincefrom2011to201820112012201320142015201620172018均值郑州市0.9410.9260.912110.9380.9850.940.955开封市0.870.9820.9520.9690.97810.980.9820.964洛阳市0.7410.9370.9520.98710.9980.920.942平顶山市10.98610.9740.9810.9490.9930.9770.983安阳市0.83410.955111110.974鹤壁市0.80611111110.976新乡市0.8620.9550.980.9320.9850.9950.9790.9690.957焦作市0.76310.9880.991110.9980.9510.961濮阳市0.9820.8980.9660.980.9980.9950.9980.9930.976许昌市0.91310.95110.9940.9350.9620.960.964漯河市0.8530.9740.8560.9890.9950.99810.9690.954三门峡市10.96710.890.9570.970.9710.9520.963南阳市0.9140.8650.9630.96710.9840.9690.9870.956商丘市0.880.9530.983110.9950.9990.9870.975信阳市0.7460.8920.9370.94610.9840.9720.9770.932周口市111111111.000驻马店市0.8080.96410.9821110.9940.969平均值0.8770.9620.9640.9750.9930.9850.9880.974表1.SEQ表5.\*ARABIC82011-2018年河南省各地级市数字普惠金融扶贫规模效益Tab.1.SEQTab.5.\*ARABIC8ScalebenefitsofdigitalinclusivefinanceforpovertyalleviationinHenanProvincefrom2011to201820112012201320142015201620172018郑州市规模效益递减规模效益递减规模效益递减--规模效益递减规模效益递减规模效益递减开封市规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减-规模效益递减规模效益递减洛阳市规模效益递减-规模效益递减规模效益递减规模效益递增-规模效益递减规模效益递减平顶山市-规模效益递减-规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减安阳市规模效益递减-规模效益递减鹤壁市规模效益递减新乡市规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减焦作市规模效益递减-规模效益递减规模效益递减--规模效益递减规模效益递减濮阳市规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递增规模效益递减许昌市规模效益递减-规模效益递减-规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减漯河市规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减-规模效益递减三门峡市-规模效益递减-规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减南阳市规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减-规模效益递减规模效益递减规模效益递减商丘市规模效益递减规模效益递减规模效益递减--规模效益递减规模效益递减规模效益递减信阳市规模效益递减规模效益递减规模效益递减规模效益递减-规模效益递减规模效益递减规模效益递减周口市驻马店市规模效益递减规模效益递减-规模效益递减规模效益递减注：“-”表示规模效益不变1.3.2数字普惠金融全要素分析运用DEAP2.1软件对2011-2018年河南省17个地级市数字普惠金融扶贫效力的Malmquist生产率指数金融测度和分解，具体结果见表1.9和表1.10。表1.SEQ表5.\*ARABIC92011年至2018年数字普惠金融扶贫效率Malmquist指数Tab.1.SEQTab.5.\*ARABIC9MalmquistIndexofPovertyAlleviationEfficiencyofDigitalInclusiveFinancefrom2011to2018年份effchtechchpechsechtfpch2011-20121.0630.97511.0631.0362012-20130.9591.03310.9590.9912013-20141.2940.9211.0091.2831.1932014-201510.971110.9712015-20161.0171.1311.0171.1492016-20170.9831.3360.9840.9991.3142017-20180.8961.0180.9810.9130.912均值1.2842.21511.2842.843注：effch是技术效率变动，techch为技术进步变动，pech为纯技术效率变动，sech为规模效率变动，tfpch为全要素生产率变动表1.9可以看出，2011年至2018年河南省数字普惠金融扶贫全要素生产率整体呈现波动趋势，2017-2018年达到最低为0.912。从技术效率变动来看，2011-2012年、2013-2014年、2015-2016年均大于1，其他时段小于或者等于1，其中2017-2018年为最低，0.896，均值为1.284，表明数字普惠金融扶贫的管理水平较高，规模效率在2011-2012年、2013-2014年、2015-2016年大于1，其余均小于或者等于1，其中2017-2018年为最低，为0.913，说明数字普惠金融的投入要素结构需要进一步调整。从技术进步变动来看，2011-2018年呈现波动状态，但整体上呈现上升趋势，纯技术效率变动来看，2011-2018年基本保持不变，中间有波动，但未低于0.98，说明数字普惠金融的资源利用得到，但投入要素存在冗余，规模效率的要素改革是提高全要素生产力水平的关键。从表1.10可知，总体而言，河南省各地级市数字普惠金融扶贫效率的全要素生产率呈现负增长，全省平均增幅-16.5%，技术进步变动幅度为-26.8%，技术效率变动幅度为-23.1%，规模效率变动幅度为7.6%，说明投入要素规模变化时造成全要素生产负增长的主要原因。从技术进步变动来看，只有郑州市、平顶山市、濮阳市、三门峡市、南阳市的技术进步小于1，其他地级市均大于1，说明其他城市相对于这5个城市更加重视数字普惠金融的科技创新，并取得了良好的扶贫效率。5个地级市在对金融科技发展不够重视，应当加大科研投入，对金融科技开发予以重视，提高整体数字