湖南农信数据中心投入产出效率分析

随着金融改革的深入推进，在日益激烈的市场竞争环境中，如何有效利用科技手段和科技资源，充分发挥信息科技的基础支撑和业务引领作用，是当前农信系统面临的重要课题。基于此，系统地研究农信社科技投入产出效率问题具有重要意义。本文以湖南省农村信用社联合社数据中心建设为例，利用数据包络分析方法（data envelopment analysis，DEA）对数据中心投入产出效率展开初步探讨，并就分析结果对湖南农信信息化建设提出建议，为决策部门提供参考。

一、数据中心及业务发展概况

        湖南农信数据中心成立于2005年，是全省农村信用社的业务数据处理中心。数据中心建立后，累计投入（包括软硬件固定投入和运行费用）约14551万元，先后建设了50多个业务应用系统，大幅提升了农信社的社会形象和核心竞争力，有力促进了农信社业务的快速发展。

        数据统计分析表明，1997～2004年，湖南省金融机构各项存款年均增速为17.90％，全省农信社同期增速只有11.33％，低于金融机构平均增速6.57％。建立全省数据中心后，2005～2012年的8年间，各项存款年均递增19.47％，高于全省金融机构增速0.06％。2013年全省农信社存款总量和增量均已跃居全省首位。

二、DEA模型介绍和指标选取

        基于多投入、多产出的数据包络分析方法，利用线性规划的运算，可以有效避免方程设定误差等计算量问题和权重设定的主观性（如德尔菲法等），在分析非参数、多投入、多产出模型相对效率领域得到了广大学者的广泛应用。

        1. DEA模型简介

        数据包络分析（DEA）是美国著名学者A.Charnes、W.W.Cooper与E.Rhodes于1978年提出的一种用于衡量多投入、多产出决策单元（DMU）相对效率的方法，后经发展演变为多个分析模型。最常见的两个模型为基于规模报酬不变的CCR模型和基于规模报酬可变的BCC模型。本文将综合使用上述两种模型进行分析。

        2.指标体系建立

        在运用DEA模型测度效率时，要求DMU具有相同的投入、产出指标，并根据经验法则，要求DMU的样本数至少是投入、产出项数之和的两倍以上。因此，本文收集了数据中心2006～2013年的科技投入数据作为样本（8个），结合本文研究目的，建立了如下投入产出指标体系。

        （1）投入指标。金融系统科技投入要素可以归为两类：资金投入和人力资源投入。资金投入为每年投入数据中心的科技建设资金，人力资源投入为数据中心员工数。

        （2）产出指标。科技投入带来的是数据中心科技支撑作用的提升，产生的是隐性效益。因此，我们选取代表市场份额和盈利能力的两个指标：全省农信社存款余额和利润总额。

三、数据中心投入产出效率的实证分析

        1. 历年投入产出情况

        2006～2013年湖南农信数据中心投入产出情况如表1所示。通过定量分析和横向比较发现，2006～2013年数据中心累计投入资金总额为14551.17万元，其中2013年投入资金较2006年增加2762.21万元，增长506.82%；累计实现利润总额211.25亿元，2013年利润总额较2006年增加62.43亿元，增长1734.16％。定量分析表明，数据中心的投入规模与湖南农信的经营效益存在正相关性。

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