非期望产出效率对比分析结果

综合比较表4-4和表4-5可以发现，两种约束条件下区域金融生态运行效率存一定差距。从总体来看，考虑不良贷款的金融生态评价体系得到的效率值要低于没有将不良贷款纳入分析框架中的分析方法，为了更加显著地进行比较和分析，本文进一步将两种视角下得到的效率值进行对比分析，对比分析结果如图4-3、图4-4、图4-5和图4-6所示。

图4-3　东部地区不考虑不良贷款和考虑不良贷款的金融生态效率对比分析

图4-4　中部地区不考虑不良贷款和考虑不良贷款的金融生态效率对比分析

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图4-5　西部地区不考虑不良贷款和考虑不良贷款的金融生态效率对比分析

图4-6　全国不考虑不良贷款和考虑不良贷款的金融生态效率对比分析

从图4-3、图4-4、图4-5可以看出，不良贷款对我国西部地区金融生态运行效率的影响较大，表现为图4-5不考虑不良贷款和考虑不良贷款情况下的效率变化幅度较大，而对东部地区和中部地区的影响较小。需要特别注意的是，无论是东部地区还是中部地区和西部地区，将不良贷款纳入评价指标体系并测算的金融生态运行效率较低，更符合金融经济运行发展现实情况，而传统的金融生态运行效率计算结果是有偏的，没有客观地对金融生态系统中金融生态环境与金融生态主体的作用效果进行评价，这不仅表现为：一方面传统的金融生态效率测算方法高估了金融生态系统的运行效率；另一方面，传统的没有将不良产出纳入效率分析框，从而导致部分决策单元高产出的同时也伴随着高的不良贷款的产生。

此外，通过分析可以发现，信贷质量中负向约束条件降低了金融生态主体运行效率，即不良贷款约束下各省份金融生态运行效率不管是在时间序列上还是空间效应对比方面，均低于未考虑非期望产出的效率值。对于金融机构，特别是银行类金融机构而言，不良贷款无法避免，通过坏账准备金的方式降低不良贷款的影响，增加了银行经营成本。而另一方面，由于不良资产降低了金融机构盈利能力，进一步导致银行对不良资产的处置能力下降，降低了金融机构资产流动性。同时，金融生态主体也会面临更多的经营风险，为了下一期经营利润的增加，金融机构不得不提高对不良资产的风险监控与评估，降低了金融机构对外部环境的反应能力和内部管理成本，影响未来盈利能力。

此外，本文运用莱文方差等同性检验、均值T检验以及Wilcoxon符号秩检验等检验方法对不考虑非期望产出和考虑了非期望产出得到的效率进行显著性检验，检验结果均表明两组效率值存在显著的差异，验证了前述对传统DEA模型计算得到的效率值与基于非期望产出视角下计算得到的我国区域金融生态效率值存在显著差异的假设，即本文分析框架下所得到的区域金融生态效率值更为有效。