小額貸款公司的運(yùn)營效率及其影響因素
——基于江蘇227家農(nóng)村小額貸款公司的實證分析

董曉林，高 瑾

(南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 金融學(xué)院，江蘇 南京 210095)

一、 引言

為了激活農(nóng)村金融市場、彌補(bǔ)農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)不足、緩解農(nóng)民和農(nóng)村小企業(yè)貸款難問題，2006年12月21日，銀監(jiān)會發(fā)布了《關(guān)于調(diào)整放寬農(nóng)村地區(qū)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)準(zhǔn)入政策的若干意見》,鼓勵各類資本設(shè)立新型金融機(jī)構(gòu)為當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶和小微型企業(yè)提供金融服務(wù)。在國家政策的引導(dǎo)以及地方政府的支持下,作為新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)之一的小額貸款公司在各地得到迅速發(fā)展。據(jù)中國人民銀行2013年上半年的統(tǒng)計報告,目前全國已成立小額貸款公司有7086家，貸款余額達(dá)7043億元。2008年7月20日，江蘇省首家由民間資本發(fā)起組建的丹陽市天工惠農(nóng)農(nóng)村小額貸款有限公司掛牌營業(yè)。自小額貸款公司試點以來，全省小額貸款公司得到了快速發(fā)展。截至2013年6月，納入人民銀行統(tǒng)計中的江蘇省小額貸款公司數(shù)量為485家，實收資本金為798.4億元，從業(yè)人員為4614人，貸款余額為1036.642億元。從全國范圍看，除從業(yè)人員外，江蘇省小額貸款公司的機(jī)構(gòu)數(shù)量、實收資本金和貸款余額均躍居全國第一，其經(jīng)營模式、管理體制以及運(yùn)行效率在全國具有顯著的影響力，被業(yè)界譽(yù)為“江蘇模式”。小額貸款公司是新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)中較具活力的一類，其發(fā)展前景廣闊，然而從近幾年的運(yùn)行情況來看，各地的小額貸款公司所面臨的風(fēng)險不斷加大，在農(nóng)村小額貸款公司的運(yùn)行和持續(xù)發(fā)展中潛伏著巨大的不確定性[1]。本文選取江蘇的小額貸款公司為研究樣本，實證分析小額貸款公司的運(yùn)營效率及其影響因素，旨在揭示小額貸款公司運(yùn)營效率的一般規(guī)律性，以推進(jìn)小額貸款公司的健康、可持續(xù)發(fā)展，同時為其他地區(qū)小額貸款公司的發(fā)展提供借鑒意義。

小額貸款公司是由自然人、企業(yè)法人與其他社會組織投資設(shè)立，不吸收公眾存款，主要經(jīng)營小額貸款業(yè)務(wù)的新型商業(yè)性機(jī)構(gòu)。與其他金融機(jī)構(gòu)相比,小額貸款公司的顯著特征是“只貸不存”，投資人將其自有資金投放于農(nóng)村金融市場，通過經(jīng)營小額貸款業(yè)務(wù)實現(xiàn)其資本增值，同時促進(jìn)農(nóng)村信貸供給。由于小額貸款公司不能吸收存款，其資金只能來源于股東繳納的資本金、捐贈資金以及不超過兩個銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的融入資金，可貸資金不足成為當(dāng)前小額貸款公司的發(fā)展制約因素。小額貸款公司與其他農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)一樣要面對缺乏抵押擔(dān)保、信息不對稱、所需資金分散的市場特征。那么作為獨立運(yùn)行的商業(yè)化小額信貸機(jī)構(gòu)經(jīng)過六年多的試點，其運(yùn)營效率如何？哪些因素影響了它的運(yùn)營效率？小貸公司獨特的資本結(jié)構(gòu)特征對其影響如何？這些問題都非常重要。本文基于江蘇227家小額貸款公司的調(diào)查數(shù)據(jù)，對以上小額貸款問題進(jìn)行實證分析。

二、 研究方法與數(shù)據(jù)來源

近年來，國內(nèi)外關(guān)于小額信貸機(jī)構(gòu)效率及其影響因素的研究較多，最初研究者大多采用財務(wù)指標(biāo)直接衡量機(jī)構(gòu)效率，但是財務(wù)指標(biāo)的選擇帶有隨機(jī)性，往往會導(dǎo)致錯誤的分析結(jié)果[2]。隨后大多研究者采用“非參數(shù)法”中的DEA(Data Enveloment Analysis，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)方法。Abdul和Munir通過計算巴基斯坦、孟加拉和印度三國微型金融機(jī)構(gòu)效率，得出技術(shù)原因是造成效率普遍低下的主要因素[3]。Guitieerez-Nieto等采用拉丁美洲30個微型金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，證明國別和機(jī)構(gòu)類型會對效率產(chǎn)生顯著影響[4]。Ben分析地中海地區(qū)35家微型金融機(jī)構(gòu)效率時發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)規(guī)模對微型金融機(jī)構(gòu)效率有顯著影響，其中中等規(guī)模的微型金融機(jī)構(gòu)效率較高[5]。Gordana利用84個國家的1003家小額信貸機(jī)構(gòu)8年的報告數(shù)據(jù)進(jìn)行研究得出，小額信貸機(jī)構(gòu)效率的影響因素是機(jī)構(gòu)性質(zhì)、貸款利率、資金的可獲性和宏觀經(jīng)濟(jì)水平[6]。Hassan通過分析拉丁美洲、中東、南非和南亞214家小額信貸機(jī)構(gòu)運(yùn)營效率發(fā)現(xiàn)，正規(guī)小額信貸機(jī)構(gòu)運(yùn)營效率高于非正規(guī)小額信貸機(jī)構(gòu)[7]。國內(nèi)學(xué)者王杰測算黑龍江省36家小額貸款公司效率得出，小額貸款公司的發(fā)展還處于不成熟階段，資源的配置尚未達(dá)到最佳，市場良性競爭關(guān)系尚未建立，各家小額貸款公司需要加強(qiáng)內(nèi)部管理、合理控制風(fēng)險[8]。楊虎峰和何廣文對16個省的42家小額貸款公司生產(chǎn)效率進(jìn)行了測算，認(rèn)為我國小額貸款公司多處于規(guī)模報酬遞增階段，擴(kuò)大規(guī)模有利于其發(fā)展，同時小額貸款公司效率隨其成立時間增長呈現(xiàn)U型關(guān)系，純技術(shù)效率較低是造成小額貸款公司低效率的主要原因[9]。

已有文獻(xiàn)顯示，學(xué)者們關(guān)于小額信貸機(jī)構(gòu)運(yùn)營效率的研究較多集中于運(yùn)用DEA模型的測算，且主要為對技術(shù)效率和規(guī)模效率測算，而對于其運(yùn)營效率影響因素進(jìn)一步實證分析較少且方法簡單。本文借鑒國際上常用的“兩階段法”，運(yùn)用加入逾期貸款作為“非期望”產(chǎn)出的DEA模型，嘗試測算小額貸款公司運(yùn)營效率，采用Tobit模型對小額貸款公司效率的影響因素進(jìn)行實證檢驗。

(一) DEA模型及投入產(chǎn)出變量選取

DEA方法的理論基礎(chǔ)來源于Farrell提出的衡量生產(chǎn)效率的方法，它通過使用線性規(guī)劃的方法計算確定性無參數(shù)的效率前沿來衡量生產(chǎn)效率值[10]。此方法不需要假設(shè)具體的生產(chǎn)函數(shù)形式，可避免出現(xiàn)函數(shù)形式的錯誤。本文先假設(shè)每一個小額貸款公司是一個生產(chǎn)決策單元(DUM)，然后運(yùn)用由Fare等改造的方法構(gòu)造一個最佳生產(chǎn)前沿面，將每個小額貸款公司的生產(chǎn)前沿面同最佳前沿面進(jìn)行比較，從而測度單個小額貸款公司的相對效率[11]。當(dāng)某DMU的效率值為1時，該DMU被認(rèn)定為有效率；當(dāng)其效率值介于0到1時，該DMU被認(rèn)定為無效率。目前，常用的DEA模型為固定規(guī)模報酬模型和可變規(guī)模報酬模型[12]。由于在不完全競爭市場中，決策單元不能以最優(yōu)規(guī)模運(yùn)作，因此選用可變規(guī)模報酬模型更加符合小額貸款公司運(yùn)營的實際情況。該模型可以用于計算決策單元(DMU)的純技術(shù)效率、規(guī)模效率以及規(guī)模報酬，且這三者之間的關(guān)系表示為：

生產(chǎn)效率(TE)=純技術(shù)效率(PTE)×規(guī)模效率(SE)。

以DEA方法評估效率需建立在各單位的投入產(chǎn)出資料上，因此若選擇了不適當(dāng)?shù)耐度氘a(chǎn)出項，將會扭曲效率評估的結(jié)果，故如何確立投入與產(chǎn)出指標(biāo)是成敗的關(guān)鍵。已有關(guān)于小額信貸機(jī)構(gòu)效率的研究中投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取情況如下頁表1所示。

投入與產(chǎn)出指標(biāo)的選取，應(yīng)考慮組織的目標(biāo)、投入與產(chǎn)出項的性質(zhì)與關(guān)系以及投入與產(chǎn)出的個數(shù)等。由于小額貸款公司具有“只貸不存”以及使用自有資金和外部融入資金在縣域范圍內(nèi)發(fā)放貸款的特點，因此本文在參考已有研究的基礎(chǔ)上選取如表2中的投入產(chǎn)出指標(biāo)。

表1 關(guān)于小額信貸機(jī)構(gòu)效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取情況

資料來源：已有文獻(xiàn)的整理歸納，其中第三行和第四行的觀點由相關(guān)文獻(xiàn)析出而得。

表2 小額信貸機(jī)構(gòu)運(yùn)營效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)

數(shù)據(jù)來源：中國人民銀行南京分行數(shù)據(jù)計算整理。

傳統(tǒng)的規(guī)模效率可變(VRS)假設(shè)下DEA模型的一般表示為：

maxh

(1)

(2)

投入一定的情況下，產(chǎn)出越高代表效率越好，而“非期望”產(chǎn)出增加卻會引起效率下降。在效率測度中，“非期望”產(chǎn)出是近年來研究的熱點問題，是產(chǎn)出中難以避免且不可忽視的一部分。如何將“非期望”產(chǎn)出納入分析模型中從而更準(zhǔn)確地獲得DUM的效率成為研究者關(guān)注的焦點。對此，Seiford和Zhu在維持分類不變和凸性不變的情況下把數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換[12]，將產(chǎn)出分解為：

其中，Yg和Yb分別代表“期望”和“非期望”產(chǎn)出。本文利用上述方法將數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，但保持了DEA分類不變性，得到含有“非期望”產(chǎn)出的資料包絡(luò)分析法模型：

maxh

(3)

(4)

(5)

(6)

截至2011年底，江蘇省農(nóng)村小額貸款公司正常貸款余額占比為96.02%，關(guān)注類貸款余額占比為3.36%，次級貸款余額占比為0.34%，可疑類貸款余額占比為0.26%，損失類貸款余額占比為0.02%。江蘇省總體不良貸款率(Par)為0.64%，相對其他地區(qū)而言不良貸款率較低。小額貸款公司的平均資本資產(chǎn)率(KA)為85%[注]數(shù)據(jù)來源：中國人民銀行南京分行數(shù)據(jù)計算整理。一般而言，該比率越高，其抵御風(fēng)險的能力越高，公司股東的利益越有保障。國際上普遍認(rèn)為商業(yè)銀行這一理想的比率應(yīng)當(dāng)在5%到8%之間。小額貸款公司不能吸收公眾存款，發(fā)放貸款僅來自于股東投放的資本金和不超過自身資本金的金融機(jī)構(gòu)貸款，所以它的資本資產(chǎn)率高于傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)。。為更好地反映小額貸款公司經(jīng)營成果，本文將產(chǎn)出變量貸款余額設(shè)置為“期望產(chǎn)出”和“非期望產(chǎn)出”兩類，分別用正常和關(guān)注類貸款余額之和及次級、可疑、損失類貸款余額之和表示。

(二) Tobit模型與變量設(shè)置

由于小額貸款公司的效率取值范圍為0到1，其數(shù)據(jù)被截斷，此時若用普通最小二乘法對模型進(jìn)行回歸，參數(shù)估計將有偏且不一致。因此，本文采用截取回歸模型(又稱“Tobit模型”)對影響小額貸款效率的主要因素進(jìn)行回歸分析。模型的表達(dá)形式為：

EFF=C+α1X+α2L+α3E+ε

(7)

其中，模型的因變量EFF為含有“非期望”產(chǎn)出的DEA模型測算的樣本小額貸款公司的效率值。X表示小額貸款公司運(yùn)營能力變量。L表示小額貸款公司貸款對象特征變量。E表示小額貸款公司所處環(huán)境變量。ε為隨機(jī)誤差項。

1. 小額貸款公司運(yùn)營能力。不同金融機(jī)構(gòu)反映在資產(chǎn)負(fù)債表上的運(yùn)營能力不同，這種個體差異使得投資者對這些金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營風(fēng)險產(chǎn)生不同預(yù)期，并導(dǎo)致其面臨不同的外部融資成本。本文通過對樣本小額貸款公司運(yùn)營能力的測算，一方面從財務(wù)指標(biāo)的角度衡量了小額貸款公司的運(yùn)營能力，另一方面從小額貸款公司自身的角度考察其外部融資成本。金融機(jī)構(gòu)自身人力資源、技術(shù)、過程管理等模式的選擇及其金融服務(wù)質(zhì)量、股權(quán)結(jié)構(gòu)、成本和便利程度是影響金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營能力的主要因素。由于人力資源和管理模式數(shù)據(jù)較難量化，本文主要選取小額貸款公司金融服務(wù)質(zhì)量、資本結(jié)構(gòu)兩個角度衡量小額貸款公司運(yùn)營能力。其中，金融服務(wù)質(zhì)量選取運(yùn)營自足率和多元化經(jīng)營[注]多元化經(jīng)營收入主要是指依照2010年12月江蘇省政府辦公廳《關(guān)于深入推進(jìn)農(nóng)村小額貸款公司改革發(fā)展的意見(討論稿)》中要求的小額貸款公司開展中間業(yè)務(wù)所取得的收入。結(jié)合小額貸款公司實際情況及數(shù)據(jù)的可獲性，本文以小額貸款公司總收入中扣除貸款利息收入的部分代替其多元化經(jīng)營收入。收入占比來衡量。運(yùn)營自足率是分析微觀金融機(jī)構(gòu)財務(wù)績效常用的指標(biāo)，它從小額貸款公司運(yùn)營收益和成本的角度提供了小額貸款公司投入和產(chǎn)出較為全面的信息，該指標(biāo)小于1說明考察期間內(nèi)小額貸款公司收益不足以覆蓋成本、公司盈利能力較差。小額貸款公司可以通過業(yè)務(wù)創(chuàng)新、開展以增加營業(yè)收入降低營業(yè)風(fēng)險為目的多元化經(jīng)營取得收入從而有效降低貸款集中度與貸款風(fēng)險、提高小額貸款公司金融服務(wù)質(zhì)量和運(yùn)營效率。小額貸款公司主要經(jīng)營貸款業(yè)務(wù)，其資金規(guī)模決定放貸規(guī)模。鑒于“只貸不存”的特殊性和自有資金的有限性，小額貸款公司的資金規(guī)模，特別是外部融資規(guī)模在小額貸款公司運(yùn)營過程中起到重要作用，資金的局限性很大程度上限制了小額貸款公司業(yè)務(wù)的擴(kuò)張及功能的發(fā)揮。

因此，本文選取資金規(guī)模、外部融入資金比例、運(yùn)營自足率、多元化經(jīng)營收入四個指標(biāo)衡量小額貸款公司自身能力[13-14]。

2. 小額貸款公司貸款對象特征。本文主要從貸款對象，貸款規(guī)模和貸款利率三個方面對小額貸款公司貸款對象特征進(jìn)行考察。2008年銀監(jiān)會、中國人民銀行頒布的《關(guān)于小額貸款公司試點的指導(dǎo)意見》將小額貸款公司定位為支農(nóng)，2009年江蘇省政府出臺的《關(guān)于推薦農(nóng)村小額貸款公司又好又快發(fā)展的意見》提出小額貸款公司信貸投向需滿足“三個不低于70%”[注]“三個不低于70%”，即小額貸款余額之和占全部貸款余額的比重不低于70%、“三農(nóng)”貸款余額之和占全部貸款余額的比重不低于70%、貸款期限在3個月以上的經(jīng)營性貸款余額之和占全部貸款余額的比重不低于70%。的要求，該“意見”引導(dǎo)小額貸款公司服務(wù)于支農(nóng)目標(biāo)。因此，農(nóng)業(yè)貸款占比有效地衡量了小額貸款公司支農(nóng)目標(biāo)完成情況，但就目前現(xiàn)狀來看，農(nóng)業(yè)經(jīng)營投資回報率較低，小額貸款公司需要在政策支農(nóng)和運(yùn)營效率之間進(jìn)行權(quán)衡。根據(jù)投資組合理論，投資資產(chǎn)分散化能夠有效降低投資風(fēng)險、提高運(yùn)營效率，而在一定的貸款總量中發(fā)放貸款筆數(shù)越多，需要識別和管理客戶的次數(shù)就越多，交易成本也越高。需要進(jìn)一步研究小額貸款公司所堅持的“小額、分散”原則是否會影響其效率以及當(dāng)貸款利率高于某一門檻值時可能會強(qiáng)化逆向選擇的問題。因此，我們選取農(nóng)業(yè)貸款占比、平均單筆貸款規(guī)模、貸款利率三個指標(biāo)來表示小額貸款公司信貸服務(wù)對象的特征。

3. 地區(qū)經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境變量。由于各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異，相應(yīng)的金融機(jī)構(gòu)資金配置和競爭程度也會不同。小額貸款公司的有效運(yùn)作需要一個競爭性的金融市場。我國農(nóng)村地區(qū)新型金融機(jī)構(gòu)處于培育發(fā)展階段，在資產(chǎn)規(guī)模、客戶資源、市場信譽(yù)等方面與農(nóng)村信用社、郵政儲蓄銀行等原有的金融機(jī)構(gòu)形成競爭，此種競爭對其運(yùn)行效率的影響有待考察和檢驗。因此，本文采用不同地區(qū)的虛擬變量和地區(qū)金融競爭程度(地區(qū)金融機(jī)構(gòu)數(shù))來衡量地區(qū)金融環(huán)境。

(三) 數(shù)據(jù)來源與描述統(tǒng)計

江蘇省小額貸款公司自試點設(shè)立以來發(fā)展迅速，截至2013年上半年全省小額貸款公司共計529家，貸款余額1090.68億元，其數(shù)量和規(guī)模都位居全國第一位。作為唯一貸款余額突破千億元的省份，江蘇省小額貸款公司的發(fā)展模式及其運(yùn)行效率一直受到全國范圍的普遍關(guān)注。本文選取江蘇省成立兩年以上的小額貸款公司2011年財務(wù)數(shù)據(jù)作為研究樣本。在剔除了異常值和缺失數(shù)據(jù)后，共獲得227家小額貸款公司的數(shù)據(jù)，其中蘇南117家，蘇中46家，蘇北64家。模型中的變量說明和描述統(tǒng)計見表3。

表3 模型變量說明與描述性統(tǒng)計

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)中國人民銀行南京分行相關(guān)資料整理。

三、 實證結(jié)果與分析

(一) 小額信貸機(jī)構(gòu)效率測算結(jié)果

表4 小額貸款公司運(yùn)營效率統(tǒng)計表

本文使用DEAP2.1統(tǒng)計軟件，采用含有“非期望”產(chǎn)出的DEA模型測算江蘇省227家小額貸款公司綜合技術(shù)效率(TE)、純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)，表4列出各家小額貸款公司運(yùn)營效率的描述統(tǒng)計結(jié)果。

從表4可以看出，樣本小額貸款公司綜合技術(shù)效率平均值為0.7550，說明江蘇省小額貸款公司平均運(yùn)營效率存在24.5%的改進(jìn)空間。表5以各家小額貸款公司綜合技術(shù)效率代表其運(yùn)營效率，并對樣本不同特征進(jìn)行統(tǒng)計歸納。

在所有小額貸款公司樣本中，綜合技術(shù)效率值在0.8到1.0之間的有46家，運(yùn)營效率相對較高的小額貸款公司僅占樣本總數(shù)的20.26%。各家小額貸款公司運(yùn)營效率差異較大。從表5可以看出，

表5 小額貸款公司運(yùn)營效率分布

小額貸款公司效率隨其資金規(guī)模[注]結(jié)合小額貸款公司實際情況及數(shù)據(jù)的可獲性，本文以小額貸款公司貸款余額代替其資金規(guī)模。增加而增加，即資金規(guī)模增加有利于小額貸款公司運(yùn)營效率的提升?，F(xiàn)階段小額貸款公司效率的實現(xiàn)在一定程度上受資金規(guī)模的限制。從小額貸款公司貸款的平均貸款規(guī)模來看，樣本小額貸款公司單筆貸款規(guī)模主要集中在50萬至70萬元之間，運(yùn)營效率隨其平均單筆貸款規(guī)模增加而提高，說明這一特征不符合小額貸款公司貸放資金“小額”的要求[注]2007年江蘇省政府辦公廳《關(guān)于開展農(nóng)村小額貸款組織試點工作的意見》小額貸款標(biāo)準(zhǔn)為：蘇南地區(qū)單筆貸款50萬元以下、蘇中地區(qū)30萬元以下、蘇北地區(qū)20萬元以下。。

(二) 小額信貸機(jī)構(gòu)運(yùn)營效率影響因素實證分析結(jié)果

鑒于以上計算結(jié)果，對于各樣本公司的效率值差異，本文需要進(jìn)一步分析影響小額貸款公司的運(yùn)營效率的主要因素。為此構(gòu)建基于極大似然函數(shù)估計方法的Tobit模型，對小額貸款公司用綜合技術(shù)效率表示運(yùn)營效率的影響因素進(jìn)行實證分析。由于小額貸款公司資金規(guī)模和外部融資規(guī)模存在嚴(yán)重的多重共線性，因此本文選用外部融資占比衡量外部融資規(guī)模。通過方差膨脹因子的計算表明，各解釋變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題，其估計結(jié)果見表6。

表6 小額貸款公司運(yùn)營效率影響因素回歸結(jié)果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的統(tǒng)計水平上顯著。

回歸結(jié)果顯示，小額貸款公司運(yùn)營效率與資金規(guī)模、外部融資比例、運(yùn)營自足率、多元化經(jīng)營收入占比、貸款利率顯著正相關(guān)。

其中，小額貸款公司運(yùn)營效率很大程度上依賴于資金規(guī)模，而資金規(guī)模一定程度上成為小額貸款公司發(fā)展的“瓶頸”因素。由于自有資金擴(kuò)張程度有限，因此小額貸款公司資金規(guī)模的擴(kuò)張很大程度上依賴外部融資規(guī)模的擴(kuò)張。由模型2可以看出，小額貸款公司外部融資占比與運(yùn)營效率之間不是倒U型關(guān)系，而是線性正向關(guān)系，即外部融資比例的上升，會提高小額貸款公司運(yùn)營效率；多元化收入占比系數(shù)顯著為正，說明開展多元化經(jīng)營有利于小額貸款公司運(yùn)營效率的提高，主要體現(xiàn)在小額貸款公司多元化經(jīng)營能夠在增加機(jī)構(gòu)運(yùn)營收益的同時分散貸款業(yè)務(wù)的集中度以及降低小額貸款公司運(yùn)營風(fēng)險；貸款利率作為影響小額貸款公司收益的關(guān)鍵變量，對小額貸款公司運(yùn)營效率存在顯著正向影響。由表6模型2可以看出，貸款利率變量的2次項系數(shù)在10%水平上不顯著，而貸款利率1次項在1%水平上顯著為正，說明當(dāng)前情況下，貸款利率和運(yùn)營效率之間的倒U型關(guān)系不存在。因此，在目前政策條件下[注]依據(jù)2008年銀監(jiān)會、中國人民銀行頒布的《關(guān)于小額貸款公司試點的指導(dǎo)意見》，小額貸款公司按照市場化原則經(jīng)營，可以在國家規(guī)定的基準(zhǔn)利率的0.9倍至4倍之間自主決定利率水平。，小額貸款公司的貸款利率并沒有高到足夠使借款者產(chǎn)生道德風(fēng)險和逆向選擇的門檻值。平均貸款額度變量1次項系數(shù)為正值，2次項系數(shù)為負(fù)值，且均通過1%水平的顯著性檢驗，說明平均貸款額度和貸款成本之間存在非線性的倒U型關(guān)系。這表明，隨著市場化改革的推進(jìn),利率浮動范圍的擴(kuò)大,貸款利率作為價格工具對貸款需求的調(diào)節(jié)作用逐漸發(fā)揮出來，從而使得平均貸款額度增大，單位貸款成本降低。相關(guān)部門對單筆貸款規(guī)模限制不利于小額貸款公司支農(nóng)作用的發(fā)揮，因此應(yīng)適當(dāng)擴(kuò)大小額貸款公司平均貸款規(guī)模有助于降低貸款成本和提高運(yùn)營效率。

小額貸款公司運(yùn)營效率與涉農(nóng)貸款占比顯著負(fù)相關(guān)，與平均單筆貸款規(guī)模顯著正相關(guān)，說明小額貸款公司需要在財務(wù)可持續(xù)目標(biāo)與支農(nóng)目標(biāo)之間權(quán)衡。監(jiān)管機(jī)構(gòu)設(shè)置“小額、分散”的放款原則是為了使小額貸款公司更好地服務(wù)農(nóng)村、農(nóng)戶，同時控制經(jīng)營風(fēng)險。這一放款原則增加了小額貸款公司的貸款成本(貸款成本直接關(guān)系到小額貸款公司的盈利能力)。提供富人貸款及金額較大貸款的單位成本要低于提供窮人貸款及金額較小貸款的單位成本。在目前小額貸款公司資金來源主要依賴自有資金的情況下，提供涉農(nóng)貸款及單筆金額較小的貸款不利于提高小額貸款公司運(yùn)營效率，因此在經(jīng)營利潤最大化動因趨勢下，很容易出現(xiàn)與原定目標(biāo)偏離的情況。

從地區(qū)經(jīng)濟(jì)變量角度來看，金融市場競爭程度與小額貸款公司運(yùn)營效率負(fù)相關(guān)，但并沒有通過顯著性檢驗。與蘇北地區(qū)相比，蘇南、蘇中地區(qū)小額貸款公司運(yùn)營效率相對較高，且蘇南地區(qū)小額貸款公司運(yùn)營效率顯著高于蘇北地區(qū)，說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與小額貸款公司運(yùn)營效率正相關(guān)。

四、 結(jié)論與啟示

本文以江蘇省227家農(nóng)村小額貸款公司為研究樣本，以含有“非期望”產(chǎn)出的DEA模型計算出的效率值作為被解釋變量，實證研究了資金規(guī)模、貸款利率等因素對小額貸款公司經(jīng)營效率的影響。本文研究發(fā)現(xiàn)如下。

目前江蘇省小額貸款公司運(yùn)營效率個體差異較大。小額貸款公司的資金規(guī)模、外部融資比例、運(yùn)營自足率、平均貸款規(guī)模對其運(yùn)營效率具有顯著正向影響。貸款利率并未達(dá)到強(qiáng)化道德風(fēng)險和逆向選擇的門檻值，與運(yùn)營效率正相關(guān)。平均單筆貸款額度存在規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，涉農(nóng)貸款占比對小額貸款公司運(yùn)營效率具有顯著負(fù)向影響，這說明財務(wù)持續(xù)目標(biāo)與支農(nóng)目標(biāo)不兼容。

基于以上研究結(jié)論，本文得到以下政策啟示：第一，應(yīng)適當(dāng)放寬對小額貸款公司外部融資比例的限制。小額貸款公司“只貸不存”的經(jīng)營模式致使公司資金流動性較差，一旦資金全部貸出，暫無資金收回，小額貸款公司就很容易出現(xiàn)“無錢可貸”的局面。因此，相關(guān)部門應(yīng)適當(dāng)擴(kuò)大小額貸款公司外部融資比例以及多元化資金來源，增強(qiáng)民間資本參與農(nóng)村金融市場的積極性，同時鼓勵和引導(dǎo)符合銀監(jiān)會規(guī)定條件的小額貸款公司轉(zhuǎn)制設(shè)立村鎮(zhèn)銀行。第二，按照地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平適當(dāng)放寬對單筆貸款規(guī)模和貸款投向的限制，對滿足涉農(nóng)貸款比例及單筆貸款額度限額的小額貸款公司予以更多政策優(yōu)惠措施。由于農(nóng)村地域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，所以“一刀切”式的以行政規(guī)則限制小額貸款公司必須發(fā)放單筆金額低的貸款可能并不合適。因此，在小額貸款公司后續(xù)發(fā)展中，將減輕貸款成本和鼓勵發(fā)放涉農(nóng)貸款進(jìn)行結(jié)合是政策制定者需要重點關(guān)注的內(nèi)容，政府應(yīng)充分發(fā)揮小額貸款公司作用，使其更加接近農(nóng)戶，并利用好信息對稱的優(yōu)勢。同時，監(jiān)管部門應(yīng)當(dāng)完善和落實小額貸款公司稅收減免以及涉農(nóng)貸款增量獎勵等鼓勵政策，幫助小額貸款公司更好完成支農(nóng)目標(biāo)。第三，利率問題是金融市場的核心問題。小額貸款公司為“三農(nóng)”服務(wù)的同時實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，利率高低是關(guān)鍵。小額貸款公司需要較高的利率水平來彌補(bǔ)涉農(nóng)貸款“點多、面廣、量大、額小”特點帶來的操作成本。隨著利率市場化的進(jìn)一步推進(jìn)，小額貸款公司與貸款對象協(xié)商定價空間進(jìn)一步擴(kuò)大，這有利于提高小額貸款公司自主定價能力，從而優(yōu)化資源配置。因此，相關(guān)部門應(yīng)適當(dāng)放松小額貸款公司利率管制，解決農(nóng)村金融供給不足問題，推進(jìn)農(nóng)村金融市場化改革。

參考文獻(xiàn)：

[1]楊曉麗，董曉林.農(nóng)村小額貸款公司的貸款結(jié)構(gòu)與經(jīng)營績效——以江蘇省為例[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2012(5)：70-78.

[2]Jeh Q J. The application of data envelopment analysis in compunction with financial ratios for bank performance evaluation[J]. Joural of the operational Reserch Society，1996，47(1)：980-988.

[3]Abdul Q, Munir A. Efficiency and sustainability of micro finance[R]. MPRA Paper，2006.

[4]Guitierrez-Nieto et al. Microfinance institutions and efficiency[J]. The International Journal of Management Science，2007，35(2)：131-142.

[5]Ben Se B. Efficiency of microfinance institutions in the mediterranean: an application of DEA[J].Transition Studies Review，2008，15(2)：343-354.

[6]Gordana P, Milan M. Two-stage DEA use for assessing efficiency and effectiveness of micro-loan program[R].The 7thBalkan Conference on Operational Research，2005.

[7]Hassan M K, Sanchez B. Efficiency analysis of microfinance institutions in developing countries[R]. Networks Financial Institute at Indiana State Woking Paper，2009.

[8]王杰.小額貸款公司運(yùn)行效率實證分析——以黑龍江省為例[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2010(8)：111-112.

[9]楊虎峰，何廣文.小額貸款公司經(jīng)營有效率嗎——基于42家小額貸款公司數(shù)據(jù)的分析[J].財經(jīng)科學(xué)，2011(12)：28-36.

[10]Farrell M J. The measurement of production efficiency[J].Journal of Royal Statistical Society，1957，120(3)：253-290.

[11]Fare R S. Grosskopf P R. Productivity developments in swedish hospitals: a malmquist qutput index approach[J].Journal of Productivity Analysis,1992，25(3)：1410-1412.

[12]Seiford L M, Zhu J. Sensitivity and stability of the classifications of returns to scale in data envelopment analysis[J]. Journal of Productivity Analysis,1999，12(1)：250-256.

[13]高山.金融創(chuàng)新、金融風(fēng)險與我國金融監(jiān)管模式研究[J].南京審計學(xué)院學(xué)報，2009(2)：40-45.

[14]雷新途，熊德平.企業(yè)融資交易的契約安排：一個交易費用經(jīng)濟(jì)學(xué)的分析框架[J].審計與經(jīng)濟(jì)研究，2012(2)：89-96.