基于Malmquist-Tobit模型的京津冀區(qū)域金融效率及影響因素分析

李延軍 王海川

（河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，天津 300401）

基于Malmquist-Tobit模型的京津冀區(qū)域金融效率及影響因素分析

李延軍 王海川

（河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，天津 300401）

本文通過BCC模型和Malmquist指數(shù)，從靜態(tài)和動態(tài)兩個方面研究2015年以來京津冀13城市金融效率的區(qū)域差異及其空間演變趨勢，然后引入Tobit回歸模型進一步分析影響區(qū)域金融效率的因素。結(jié)果表明，北京的靜態(tài)金融效率達到前沿面水平，河北各城市金融效率較低且主要是規(guī)模效率不足導(dǎo)致；從動態(tài)全要素生產(chǎn)率看，北京全要素生產(chǎn)率平均提高了10%，技術(shù)進步起主要作用，天津和河北分別提高了14.4%和13.4%，技術(shù)效率的作用更大。影響區(qū)域金融效率的因素中，政府干預(yù)對效率的提升起到顯著作用，而經(jīng)濟開放度對金融效率的影響較小；各因素影響全要素生產(chǎn)率的作用途徑主要是技術(shù)進步。

Malmquist-Tobit模型；金融效率；影響因素

一、引言

京津冀協(xié)同發(fā)展已上升為國家戰(zhàn)略，實現(xiàn)京津冀協(xié)同發(fā)展，是面向未來打造新的首都經(jīng)濟圈、推進區(qū)域發(fā)展機制創(chuàng)新的需要。金融發(fā)展對京津冀協(xié)同發(fā)展的貢獻日益突出，這使得必須由當(dāng)前的只注重金融規(guī)模發(fā)展轉(zhuǎn)到提高金融效率上去。沈（Shan，2006）認為中國經(jīng)濟高速增長是由大量投入生產(chǎn)要素導(dǎo)致的，而不是通過提高全要素生產(chǎn)率（TFP）來實現(xiàn)。因此提高京津冀區(qū)域金融效率，改善目前高投入、低產(chǎn)出的現(xiàn)狀，對實現(xiàn)京津冀協(xié)同發(fā)展有著重要的現(xiàn)實意義。

國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于區(qū)域金融效率的研究成果主要體現(xiàn)在三個方面：首先，關(guān)于區(qū)域金融效率評價指標體系。比如：沈軍（2008）設(shè)計了包括經(jīng)濟、金融兩大類指標的宏觀金融效率綜合評價指標體系；黎翠梅、曹建珍（2012）構(gòu)建了包括儲蓄動員效率、儲蓄投資轉(zhuǎn)換效率和投資投向效率的我國農(nóng)村金融效率評價指標體系。

其次，對于區(qū)域金融效率差異的測算。一些學(xué)者測算了靜態(tài)綜合技術(shù)效率差異，如陸遠權(quán)、張德鋼（2012）運用DEA方法測算了我國區(qū)域金融效率，發(fā)現(xiàn)區(qū)域差異不大；任曉怡（2015）測算了我國中部地區(qū)的金融效率，并對中部六省金融效率差異的來源進行分析；另一些學(xué)者測算了靜態(tài)綜合技術(shù)效率和動態(tài)全要素生產(chǎn)率差異，如徐曉光、冼俊城等（2014）將內(nèi)地主要城市同香港地區(qū)金融效率進行測算，發(fā)現(xiàn)內(nèi)地城市效率與香港存在著較大的差異；鄧淇中、何俊陽等（2015）對金融生態(tài)系統(tǒng)運行效率進行研究，且對效率提升策略進行分析；戴偉、張雪芳（2015）對我國金融效率差異及成因進行了實證研究；馬正兵（2015）選擇中國大陸30個省區(qū)市的數(shù)據(jù)，運用隨機前沿分析方法對技術(shù)效率與全要素生產(chǎn)率進行研究。

同時，一些學(xué)者研究金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關(guān)系。利奧哈（Rioja，2004）等運用動態(tài)廣義矩估計檢驗了74個國家金融發(fā)展與TFP的關(guān)系；陳啟清、貴斌威（2013）認為金融發(fā)展更多地改善資源配置，對于技術(shù)進步的推動作用較弱；一些學(xué)者得出TFP增長的源泉為技術(shù)進步而非技術(shù)效率（馬正兵，2014；王春橋、夏詳謙，2015；李健、衛(wèi)平，2015）。

綜上，本文認為金融效率應(yīng)該從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度分析。靜態(tài)效率是指金融業(yè)的綜合技術(shù)效率，動態(tài)效率是指金融業(yè)全要素生產(chǎn)率；目前關(guān)于金融效率的研究更多的是分析金融效率的區(qū)域差異，缺乏在此基礎(chǔ)上對金融效率的影響因素進行深入分析的研究。鑒于此，本文立足京津冀13個城市，從靜態(tài)和動態(tài)角度對區(qū)域金融效率差異及其成因和影響因素進行分析，并提出提高區(qū)域金融效率的政策建議。

二、模型的建立

（一）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型

查恩斯（Charnes）等人提出數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA），假定生產(chǎn)決策單元的規(guī)模收益不變，推導(dǎo)出CCR模型。隨后班克（Banker）等放寬規(guī)模報酬不變的假設(shè)，在規(guī)模報酬可變的前提下提出了BCC模型，推導(dǎo)出純技術(shù)效率和規(guī)模效率。

1.CCR模型。假設(shè)生產(chǎn)決策單元共n個，每個生產(chǎn)決策單元投入、產(chǎn)出分別為m和s，投入xj和產(chǎn)出yj向量分別為：

假設(shè)生產(chǎn)決策單元j的投入、產(chǎn)出為(xj0,yj0)，記為(x0,y0)，評價該決策單元有效的CCR模型的分式規(guī)劃形式如下：

將分式規(guī)劃轉(zhuǎn)化成線性規(guī)劃問題，同時引入非阿基米德無窮小量ε后，得到CCR模型的線性規(guī)劃形式如下：

（二）Malmquist指數(shù)分解模型

Malmquist指數(shù)是通過測度生產(chǎn)決策單元與生產(chǎn)前沿面的距離來反映TFP的變動情況。通過對比每個生產(chǎn)決策單元的實際生產(chǎn)面與最佳前沿面，從而反映出每一個生產(chǎn)決策單元的TFP變化。例如，將Dt(xt,yt)表示成t時刻某個生產(chǎn)決策單元的相對有效性，那么在t期技術(shù)水平下，由t期到t+1期的TFP變化的Malmquist指數(shù)為：

同樣，t+1期的技術(shù)條件下，由t期到t+1期的Malmquist指數(shù)為：

其中，x和y分別為投入與產(chǎn)出。那么兩時期的生產(chǎn)率變化可以用二者的幾何平均值表示，即：

法爾（Fare）認為兩時期的生產(chǎn)率變化應(yīng)包括技術(shù)效率變化（EFFCH）和技術(shù)進步（TECHCH）：

同時，法爾還將技術(shù)效率變化（EFFCH）分解，得到純技術(shù)效率變化（PEFFCH）和規(guī)模效率變化（SECH），即：

因此Malmquist指數(shù)最終被分解為：

式中，EFFCH表示規(guī)模報酬不變，它衡量了由t期到t+1期的決策單元（DMU）到最佳生產(chǎn)可能性邊界的追趕程度，記為“追趕效應(yīng)”。當(dāng)EFFCH＞1時，表明決策單元更加接近生產(chǎn)前沿，相對技術(shù)效率得到提升；TECHCH表示技術(shù)進步指數(shù)，衡量了從t期到t+1期技術(shù)邊界的移動，記為“增長效應(yīng)”。當(dāng)TECHCH＞1時，表明技術(shù)發(fā)生了進步或技術(shù)創(chuàng)新，這時生產(chǎn)前沿面向上發(fā)生移動。

（三）Tobit模型

DEA和Malmquist指數(shù)方法測算的是各決策單元間的相對效率，并沒有評估效率受到哪些因素的影響以及影響程度。為分析效率影響因素，可將測算出的效率值作為被解釋變量，將影響效率的相關(guān)因素作為解釋變量構(gòu)建回歸模型。但是，考慮到測算出的效率值被截斷，若直接用普通最小二乘法進行回歸，參數(shù)估計值有偏且不一致，而Tobit模型恰解決了上述問題，因此構(gòu)建Tobit模型如下式：

三、指標與數(shù)據(jù)

（一）指標選取

1.金融效率測度指標。根據(jù)DEA和Malmquist指數(shù)方法的需要，本文從投入、產(chǎn)出角度確定指標變量，其中投入指標包括存貸比（貸款/存款）和金融機構(gòu)從業(yè)人員密度（金融業(yè)從業(yè)人員/總就業(yè)人員）；產(chǎn)出指標包括金融業(yè)增加值和金融資源數(shù)量（存貸款總額/地區(qū)人口）。

2.金融效率影響因素指標。在分析金融效率受到哪些因素的影響時，本文提出如下五個假設(shè)。

假設(shè)一：經(jīng)濟基礎(chǔ)與區(qū)域金融業(yè)效率正相關(guān)。經(jīng)濟基礎(chǔ)是金融發(fā)展的保障，經(jīng)濟發(fā)展可以為金融發(fā)展提供資金保障，進而提高金融效率水平。用地區(qū)生產(chǎn)總值來表示經(jīng)濟基礎(chǔ)。

假設(shè)二：產(chǎn)出外溢程度與區(qū)域金融業(yè)效率正相關(guān)。產(chǎn)出外溢程度為第三產(chǎn)業(yè)占比，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展為金融發(fā)展提供良好的發(fā)展環(huán)境，進而提高金融效率。

假設(shè)三：政府干預(yù)程度與區(qū)域金融業(yè)效率正相關(guān)。政府主導(dǎo)資源的去向，政府為金融行業(yè)提供支持將促進金融發(fā)展，反之，將抑制金融發(fā)展，從而對金融效率產(chǎn)生影響。用政府財政支出代表政府干預(yù)程度。

假設(shè)四：經(jīng)濟開放程度與區(qū)域金融業(yè)效率正相關(guān)。經(jīng)濟開放程度加深將促進地區(qū)經(jīng)濟增長，從而促進金融效率的提升。用進出口總額代表經(jīng)濟開放程度。

假設(shè)五：基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與區(qū)域金融業(yè)效率正相關(guān)?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)為金融發(fā)展提供便捷條件，從而促進金融效率的提升。用郵電業(yè)務(wù)總量代表基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

（二）數(shù)據(jù)來源

本文研究主體有別于一般文獻，一般來說多數(shù)文獻都是將京津冀看作三個獨立單元，本文將河北省看作11個城市的集合，即將京津冀看成13個生產(chǎn)決策單元。一是能夠更加深入地分析京津冀金融效率的區(qū)域差異；二是可以更加清楚地分析京津冀各城市金融發(fā)展過程中面臨的問題；三是滿足DEA中生產(chǎn)決策單元大于投入、產(chǎn)出指標和的2倍的要求。數(shù)據(jù)來源于歷年《北京統(tǒng)計年鑒》、《天津統(tǒng)計年鑒》、《河北統(tǒng)計年鑒》以及萬得數(shù)據(jù)庫和各城市歷年統(tǒng)計公報。本文將研究起始于2005年，是基于以下考慮：雖然早在20世紀80年代，京津冀一體化概念就已經(jīng)提出，但是由于京津冀地區(qū)行政區(qū)劃問題以及行政資源力量的限制，京津冀一體化受到很大阻礙。直到2005年，《北京城市總體規(guī)劃》提到京津冀在多方面協(xié)作問題，京津冀一體化取得了較為顯著的進展。2006年，“十一五”規(guī)劃將京津冀區(qū)域發(fā)展問題納入。鑒于此，本文對京津冀區(qū)域金融效率及其影響因素的研究起于2005年。

四、實證結(jié)果與分析

（一）基于DEA模型的靜態(tài)金融效率測度

利用DEAP2.1軟件，采用投入導(dǎo)向DEA模型對2005—2013年京津冀13個城市金融效率進行測度，得到金融綜合技術(shù)效率值、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的平均值以及相應(yīng)的規(guī)模收益①，見表1。

根據(jù)表1，從靜態(tài)金融效率均值來看，北京的綜合技術(shù)效率平均值為1，天津較接近1，河北省各城市最高的石家莊為0.564，最低的保定僅為0.375，京津冀金融效率區(qū)域差異較大。從TFP的分解項來看：（1）只有北京和保定兩個城市的純技術(shù)效率達到了效率前沿面（效率水平為1），京、保城市的純技術(shù)效率水平較高，河北各城市效率與前沿面有一定差距。（2）從規(guī)模效率來看，僅北京始終處于前沿面水平，天津較接近前沿面水平，河北各城市規(guī)模效率較低，與前沿面差距較大，其中唐山最高為0.674，保定僅為0.372，這些城市的規(guī)模報酬遞增，因此可以通過擴大規(guī)模來提高金融效率水平。（3）天津和河北各城市規(guī)模效率整體上小于純技術(shù)效率，這意味著金融效率低下是規(guī)模效率不足所致。

表1：2005—2013年京津冀區(qū)域金融業(yè)效率平均值

表2：2005—2013年京津冀區(qū)域金融業(yè)Malmquist指數(shù)測算及分解

（二）基于Malmquist指數(shù)的動態(tài)金融效率測度

進一步地，運用Malmquist指數(shù)對13個城市動態(tài)金融效率變化情況進行測算與分析，測算結(jié)果見表2。

由表2整體上可以看出：（1）2005—2013年京津冀整體的TFP、技術(shù)進步效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的均值分別為1.132、1.075、1.005和1.047，即相比2005年，2013年分別提高了13.2%、7.5%、0.5%和4.7%；技術(shù)進步、純技術(shù)效率和規(guī)模效率對TFP的貢獻分別為59.06%、3.94%和37.01%，技術(shù)進步和規(guī)模效率對金融效率的貢獻要遠遠大于純技術(shù)效率。（2）京津冀三大區(qū)域金融業(yè)TFP分別提高了10%、14.4%和13.4%，天津和河北各城市的金融效率提升程度要高于北京，原因主要是北京的技術(shù)效率沒有增加（值為1），這也說明河北各城市、天津的技術(shù)資源過去有閑置現(xiàn)象，而北京的金融資源一直以來利用比較充分。（3）除北京外，其他城市規(guī)模效率普遍大于純技術(shù)效率，即津、冀各城市近9年規(guī)模效率提升較多，說明這些城市更加注重通過形成一定的市場規(guī)模來提高金融效率，而通過技術(shù)促進金融效率的作用較低。（4）津、冀各城市技術(shù)進步不足，這可能是因為引入技術(shù)的條件受到限制，使得這些城市將重點放在短期內(nèi)提高金融效率所致；相反，北京金融開放性相對更強，引入新技術(shù)的門檻低，同時更加看重金融效率的長遠提高，從而更加愿意去接受更高端的技術(shù)。

從京津冀地區(qū)13個城市（各決策單元）來看，所有城市TFP均大于1，這表明京津冀各城市的金融效率發(fā)展都處在提升階段。其中，邯鄲和張家口的效率值提升較快，這可能是因為這兩個城市的金融發(fā)展起點低，在近年的發(fā)展中得到相關(guān)政策支持。天津和河北各城市的金融技術(shù)效率均大于1，表現(xiàn)出“追趕效應(yīng)”，包括北京在內(nèi)的所有城市技術(shù)進步效率均大于1，表現(xiàn)出“增長效應(yīng)”。從純技術(shù)效率來看，津冀多數(shù)城市都表現(xiàn)出提升的狀態(tài)，只有邢臺、張家口和承德出現(xiàn)下降狀態(tài)，從規(guī)模效率來看，津冀各城市也都一致出現(xiàn)提升的變化狀態(tài)。

圖1：京津冀區(qū)域金融TFP、技術(shù)效率、技術(shù)進步空間分布圖

進一步，為分析京津冀金融效率空間動態(tài)分布特征，本文通過GeoDa軟件繪制出金融效率變動的空間分布圖，其中TFP代表全要素生產(chǎn)率，EC代表技術(shù)效率，TC代表技術(shù)進步②。

從圖1中看出，從第一階段（2006—2008）到第三階段（2012—2013），京津冀TFP由南北高中間低的分布特征變?yōu)闁|北部較高，東北部整體上為TFP高效率的城市類型。其中，北京TFP由高變低，天津由低變高，邯鄲也有顯著的提高。從TFP內(nèi)部變動看，規(guī)模效率整體上北部表現(xiàn)較高，隨后轉(zhuǎn)移到東部地區(qū)，東部整體上為規(guī)模高效率城市類型。南部地區(qū)的滄州、衡水和邢臺規(guī)模效率降低較快，邯鄲顯著提高；技術(shù)進步較高區(qū)域在初期廣泛分布在京津冀區(qū)域，僅僅天津和廊坊技術(shù)進步較低，表明京津冀金融技術(shù)進步水平整體上較高，隨后這種全局優(yōu)勢有所減弱，在京津冀南北部地區(qū)較突出，南北部整體上為技術(shù)進步高效率城市類型。

（三）基于Malmquist-Tobit模型的區(qū)域金融效率影響因素分析

為進一步分析影響京津冀13城市金融效率及其分解項的因素，本文以Malmquist模型得到的各城市的TFP及其分解項為被解釋變量，以影響金融效率的各種因素為解釋變量，構(gòu)建Tobit模型。具體的影響因素在指標選取部分已經(jīng)詳細說明，同時考慮到區(qū)域的影響，引入兩個區(qū)域啞變量D1和D2：當(dāng)D1=1時，表示天津；當(dāng)D1=0時，表示其他城市；當(dāng)D2=1時，表示河北省的城市；當(dāng)D2=0時，表示其他城市。為減小異方差，使數(shù)據(jù)平穩(wěn)，對各影響因素變量取對數(shù)，構(gòu)建Tobit面板數(shù)據(jù)計量模型如下：

其中，Yi,t表示第t期第i個城市的效率水平，即TEPit、ECit和TCit；GDP表示經(jīng)濟基礎(chǔ)；Fina表示政府干預(yù)程度；Open表示經(jīng)濟開放程度；Infor表示基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，εit為隨機誤差項。通過對模型的檢驗，最終選取隨機效應(yīng)模型，具體回歸結(jié)果見表3。

表3的實證結(jié)果表明：從影響TFP和技術(shù)進步的因素看，政府干預(yù)程度的影響最大且系數(shù)為正，政府干預(yù)程度增加1%，會使得全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進步分別增加0.099%、0.180%，表明政府干預(yù)顯著促進了動態(tài)金融效率及技術(shù)進步的提高；其次是經(jīng)濟基礎(chǔ)，估計系數(shù)為正且顯著，即經(jīng)濟發(fā)展水平增加1%，京津冀區(qū)域金融效率和技術(shù)進步將分別增長0.075%、0.101%；最后是信息化水平，其系數(shù)亦顯著為正；這些影響因素Tobit回歸結(jié)果與前文理論假設(shè)一致；但經(jīng)濟開放程度對金融效率的影響為負，與理論假設(shè)不符，這主要是因為統(tǒng)計年份中京津冀大部分城市經(jīng)濟開放程度降低（進出口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重降低），使得經(jīng)濟開放程度對金融效率的作用為負。

從影響技術(shù)效率的因素看，除啞變量D1外，所有因素均產(chǎn)生不顯著的負向作用，這說明各因素沒有對技術(shù)效率產(chǎn)生促進作用，而是抑制了動態(tài)全要素生產(chǎn)率及其分解項的增長，與理論假設(shè)不符；相反，各影響因素對技術(shù)進步影響顯著，即各影響因素主要是通過技術(shù)進步的渠道來促進TFP提高，而技術(shù)效率沒有起到正向促進作用。

表3：京津冀區(qū)域金融效率影響因素Tobit模型回歸結(jié)果

五、結(jié)論與建議

第一，從靜態(tài)效率來看，北京的金融效率達到前沿面水平，天津較接近前沿面水平，河北各城市效率水平較低；河北各城市金融效率低的原因主要是金融規(guī)模效率較低。因此，河北省各城市應(yīng)該適當(dāng)擴大金融業(yè)規(guī)模，在京津冀協(xié)同發(fā)展之際，抓住市場機遇，充分利用規(guī)模收益遞增的優(yōu)勢，擴張金融業(yè)資產(chǎn)規(guī)模和業(yè)務(wù)領(lǐng)域，并且不斷地規(guī)范和完善金融業(yè)發(fā)展環(huán)境，從而加快提高金融業(yè)規(guī)模效率。

第二，從動態(tài)TFP來看，2005—2013年間京津冀金融整體TFP平均提高了13.2%，其中貢獻最大的是技術(shù)進步，其次是規(guī)模效率，最后是純技術(shù)效率；從技術(shù)效率的分解項來看，天津和河北各城市規(guī)模效率要大于純技術(shù)效率，這些城市比較偏向于通過提高金融規(guī)模來提高效率，而忽視通過技術(shù)效率來促進金融效率；而北京TFP的提高主要由技術(shù)進步所致，技術(shù)效率沒有起到作用。因此天津和河北各城市應(yīng)該加強金融行業(yè)專業(yè)人才的培養(yǎng)，積極提升人力資本，從以量取勝向以質(zhì)取勝過渡，促進區(qū)域間知識、技術(shù)共享，進而提升金融行業(yè)整體的技術(shù)水平。

第三，從TFP空間格局演變看，京津冀TFP第一階段呈現(xiàn)南北高中間低的分布特征，到第三階段呈現(xiàn)東北部較高特征。從TFP內(nèi)部看，規(guī)模效率的優(yōu)勢由北部轉(zhuǎn)移到東部；技術(shù)進步的優(yōu)勢由全局轉(zhuǎn)移到南北部。京津冀各城市在金融發(fā)展過程中，應(yīng)該充分注意效率的時空變動趨勢，把握各城市效率分布情況，定位自身和周邊城市金融效率所屬類型，進而尋求和借鑒同類型其他城市的發(fā)展路徑，最終實現(xiàn)經(jīng)濟金融快速發(fā)展的目標。

第四，根據(jù)Tobit模型的回歸結(jié)果，政府干預(yù)程度、經(jīng)濟基礎(chǔ)和信息化水平對金融效率起到了顯著促進作用，經(jīng)濟開放程度沒有對效率的提高起到正向作用。各因素影響金融TFP的中間媒介是技術(shù)進步率，而非技術(shù)效率。在京津冀協(xié)同發(fā)展的背景下，各級政府應(yīng)該充分發(fā)揮其在引導(dǎo)金融資源配置方面的作用，打破傳統(tǒng)的“一畝三分地”的觀念，實現(xiàn)區(qū)域金融業(yè)的健康發(fā)展；大力發(fā)展經(jīng)濟，增加居民收入和消費水平，從而實現(xiàn)促進金融發(fā)展的目標。與此同時，各級政府應(yīng)該充分抓住技術(shù)進步途徑對金融效率提升的作用機制，注重推動技術(shù)進步，進一步提升技術(shù)效率促進金融效率提高的作用機制，即在重視金融規(guī)模擴張的同時，更應(yīng)該注重對金融資源的利用效率，真正實現(xiàn)以質(zhì)取勝的調(diào)控目標。

注：

①北京的規(guī)模收益狀況一直保持不變，天津的規(guī)模收益狀況在2009年及以前為規(guī)模收益遞增，隨后變?yōu)橐?guī)模收益不變。限于篇幅原因，本文將天津的規(guī)模收益標注為“不變”。

②考慮到篇幅問題，本文將測算的歷年效率值分階段取平均值，分別為2006—2008年、2009—2011年、2012—2013年三個階段，具體數(shù)據(jù)未列出；在繪制空間分布圖時，僅繪制第一、三階段，即2006—2008年和2012—2013年。

[1]Shan W.2006.China′s low-profit growth model[J]. Far Eastern Economic review，169（9）.

[2]Rioja F，Valev N.2004.Finance and the sources of growth at various stages of economic development[J].Economic Inquiry，42（1）.

[3]陸遠權(quán)，張德鋼.我國區(qū)域金融效率測度及效率差異研究[J].經(jīng)濟地理，2012，（1）.

[4]任曉怡.我國中部地區(qū)金融效率測試及效率差異研究[J].會計與經(jīng)濟研究，2015，（1）.

[5]徐曉光，冼俊城，鄭尊信.中國城市金融效率提升路徑探析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2014，（10）.

[6]鄧淇中，何俊陽，程云宇.中國金融生態(tài)系統(tǒng)運行效率及其影響因素的評價研究[J].湖南科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2015，（2）.

[7]戴偉，張雪芳.我國金融業(yè)效率測度及其影響因子的實證研究[J].華東經(jīng)濟管理，2015，（9）.

[8]馬正兵.區(qū)域金融業(yè)全要素生產(chǎn)率分解及其效率提升策略[J].西南大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2015，（5）.

Analysis on Regional Financial Efficiency and Influencing FactorsBased on Malmquist-Tobit Model

Li Yanjun Wang Haichuan

（School of Economics and Management，Hebei University of Technology，Tianjin 300401）

Based on BCC model and Malmquist index，this paper studies the differences about the regional financial efficiency in the 13 cities of Beijing-Tianjin-Hebei districtstatically and dynamically，and its spatial evolution trend. And then it analyzes the factors affecting the regional financial efficiency by using Tobit regression model.The results show that the static financial efficiency of Beijing reaches the frontier level，but that of the cities in Hebei is lower，and the main reason is the low scale efficiency.Based on the dynamic TFP，the Beijing′s TFP increases by an average of 10%，and technology progress plays a major role;Tianjin and Hebei increase by 14.4%and 13.4%respectively，but the technical efficiency matters the most.From the factors affecting the efficiency of regional finance，the government intervention has a significant effect on promoting the financial efficiency，while the economic opening does not.The approach by which all factors affect the TFP is through technological progress.

Malmquist-Tobit model，financial efficiency，influencing factors

F830

A

1674-2265（2016）03-0018-06

（責(zé)任編輯 孫 軍；校對 GQ，SJ）

2016-2-15

河北省科技計劃項目（15457621D）；河北省科技廳軟科學(xué)項目（13456243）。

李延軍，男，陜西延川人，河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院副教授，研究方向為區(qū)域經(jīng)濟與金融發(fā)展；王海川，男，河北滄州人，河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，研究方向為區(qū)域經(jīng)濟與金融發(fā)展。