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    恩施州金融信貸機構支持涉農(nóng)中小企業(yè)發(fā)展調查研究

    2015-06-27 05:55:25翟華云
    關鍵詞:恩施州抵押信貸

    翟華云,陶 穎

    (中南民族大學 管理學院,武漢430074)

    恩施州金融信貸機構支持涉農(nóng)中小企業(yè)發(fā)展調查研究

    翟華云,陶 穎

    (中南民族大學 管理學院,武漢430074)

    為了研究金融機構支持涉農(nóng)中小企業(yè)金融信貸的影響因素以及可得性影響因素,根據(jù)恩施州涉農(nóng)中小企業(yè)金融信貸問卷調查,以社會再生產(chǎn)理論為基礎,建立了二元Logistic回歸模型和Tobit模型,認為要提高金融信貸機構支持涉農(nóng)中小企業(yè)貸款可得性程度,需從3個方面進行改進:金融機構應盡快建立企業(yè)信貸評級系統(tǒng)、中小企業(yè)提升自身財務狀況、相關政府需要建立激勵機制.

    金融信貸機構;涉農(nóng)中小企業(yè);信貸需求;可得性

    已有的研究將金融結構分為銀行主導型金融和資本主導型金融,前者是以銀行為主要形式,后者是以資本市場為主要形式,根據(jù)市場與政府在資源配置中的作用不同,又可分為市場型金融和政策型金融,市場型金融主要是通過市場來配置資源,政策型金融是為了彌補市場失靈,由政府來主導資源的配置,這兩種資源配置方式是相輔相成的.本文主要研究銀行信貸支持涉農(nóng)中小企業(yè)發(fā)展的程度.關于影響涉農(nóng)中小企業(yè)的借貸需求因素問題,王佳楣等(2013)通過建立二元Logit和Tobit模型分析認為中小企業(yè)對金融機構的借貸需求與企業(yè)的行業(yè)類型、信貸政策了解程度、銀企關系、固定資產(chǎn)比率以及流動比率存在顯著正相關[1];鐘丹(2012)、呂雅娜(2013)通過上市公司銀行貸款數(shù)據(jù)對銀企關系與中小企業(yè)貸款可獲得性進行了實證分析,認為銀企關系數(shù)量對貸款率有顯著影響[2],其中呂雅娜(2013)還認為不同地區(qū)下的銀企關系對企業(yè)貸款會產(chǎn)生不同的影響,華東地區(qū)的銀企關系對企業(yè)貸款產(chǎn)生的影響強于其他地區(qū)[3].關于影響中小企業(yè)借貸可得性的相關因素問題,董曉林、楊小麗(2011)以時間虛擬變量、中小企業(yè)特征組變量、農(nóng)村金融市場結構特征組變量以及宏觀經(jīng)濟環(huán)境特征組變量為自變量,建立農(nóng)村中小企業(yè)信貸可獲得性的多元回歸模型,認為農(nóng)村中小企業(yè)的信貸可獲得性與企業(yè)規(guī)模、盈利能力、經(jīng)營效率正相關[4];楊毅、顏白鷺(2011)通過因子分析法認為影響西部地區(qū)中小企業(yè)貸款可得性的影響因素可以歸結為財務信息因子、基本情況因子、企業(yè)規(guī)模因子以及債務狀況因子[5].

    結合以上學者的觀點,本文擬涉及企業(yè)主基本信息、企業(yè)發(fā)展基本情況以及企業(yè)財務狀況共12個指標來探討中小涉農(nóng)企業(yè)對金融機構借貸需求的影響因素以及可得性研究.本文在已有文獻指標的基礎上,考慮到金融機構在實際貸款中,企業(yè)的抵押資產(chǎn)起著重要作用,所以在企業(yè)償債財務指標中增加了信貸需求比例這一指標.

    1 數(shù)據(jù)樣本與變量選擇

    1.1 數(shù)據(jù)樣本

    1.1.1 樣本選擇

    本次調研的數(shù)據(jù)來自項目組對湖北省恩施土家族苗族自治州的問卷調研,分別獲取了鶴峰、來鳳、巴東、建始、咸豐和宣恩6個縣及利川市共112家中小企業(yè)的數(shù)據(jù),根據(jù)涉農(nóng)貸款統(tǒng)計制度,恩施州區(qū)域內的注冊企業(yè)均為涉農(nóng)企業(yè),向未獲得貸款企業(yè)、獲得貸款企業(yè)分別發(fā)放問卷各56份.獲得貸款企業(yè)的界定標準是近3年內有向金融機構申請貸款意愿并且成功申請到貸款的企業(yè),本次問卷主要涉及企業(yè)主基本信息、企業(yè)發(fā)展基本情況、企業(yè)財務狀況等信息.

    1.1.2 樣本基本信息

    (1)注冊資本規(guī)模.表1顯示了在本次調研中多數(shù)企業(yè)的注冊資本在100~500萬元.未獲得貸款企業(yè)的注冊資本規(guī)模大多在100萬元以下,占比42.86%;而已獲得貸款企業(yè)的注冊資本規(guī)模大多在100萬元以上,1000萬元以上注冊資本的企業(yè)達18家,占比32.14%.由此可以看出,金融機構更傾向于向注冊資本規(guī)模較大的企業(yè)貸款.

    (2)企業(yè)年齡.數(shù)據(jù)顯示,一方面,大多數(shù)企業(yè)的存續(xù)年限在5年(含)以下,其中未獲得貸款的企業(yè)有39家,已獲得貸款的企業(yè)有30家;另一方面,已獲貸款企業(yè)的存續(xù)年限在一定程度上長于未獲得貸款的企業(yè),從10年以上的企業(yè)存續(xù)年限來看,其中未獲得貸款企業(yè)只有4家,已獲得貸款企業(yè)已達到10家.由此可以推斷出,企業(yè)年齡的長短在一定程度上影響到金融機構對企業(yè)的貸款意愿.

    (3)企業(yè)員工人數(shù).根據(jù)表1可以發(fā)現(xiàn),在所調查恩施州7個縣市中,沒有500人以上的企業(yè),絕大部分企業(yè)的員工人數(shù)都在100人(含)以下.從企業(yè)所擁有的員工人數(shù)100~500人(含)來看,已獲得貸款企業(yè)的家數(shù)明顯多于未獲得貸款企業(yè)的家數(shù),這一方面說明金融機構在選擇貸款對象所考慮的因素中可能在一定程度上與企業(yè)人員的規(guī)模有關;另一方面,也看出民族地區(qū)的企業(yè)大多為中小企業(yè),員工人數(shù)較少.

    (4)企業(yè)經(jīng)濟性質.在所調查恩施州7個縣市中,國有和集體企業(yè)鮮有涉足,所調研112家企業(yè)中,只有2家國有企業(yè)以及1家集體企業(yè),其余109家全部為私有企業(yè).這從側面反映了國有資本對民族地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的支持力度有待加強.

    表1 企業(yè)基本情況信息表

    1.2 變量選擇

    1.2.1 因變量

    本文的兩個因變量按以下定義界定:

    涉農(nóng)中小企業(yè)是否存在對金融機構的借貸需求的界定標準是近3年內有向金融機構申請貸款的意愿并且成功申請到貸款的企業(yè);

    金融機構支持涉農(nóng)中小企業(yè)的貸款可得性的界定標準是近3年內有向金融機構申請貸款的意愿并且成功申請到貸款的企業(yè)的貸款總額與企業(yè)抵押資產(chǎn)的比值.

    1.2.2 自變量

    本文自變量主要從反映企業(yè)基本情況指標、反映企業(yè)主主要特征指標以及反映企業(yè)財務狀況指標三個方面進行考慮.

    變量定義詳見表2.

    表2 變量定義一覽表Tab.2 The list of variable definition

    2 實證分析

    2.1 中小企業(yè)對金融機構借貸需求影響因素分析

    該部分擬建立二元Logistic回歸模型,該實證分析運用的軟件是Eviews8.0. 由于相關數(shù)據(jù)的缺失,剔除24個樣本,對剩余的88個樣本進行處理,該模型的基本形式如下:

    Pi=F(yi=1|Xi)=1/(1+e-yi)=

    1/(1+e-(α+βixi)).

    (1)

    Logit(pi)=ln[pi/(1-pi)]=α+βixi.

    (2)

    其中Pi為恩施州金融機構對第i個涉農(nóng)中小企業(yè)進行貸款的意愿的概率;yi表示第i個涉農(nóng)中小企業(yè)是否在近3年內有向金融機構申請貸款的意愿并成功申請到貸款;xi為解釋變量;α為常數(shù)項;βi為各個解釋變量前的系數(shù).

    為了檢驗影響中小企業(yè)信貸需求的主要因素,首先對影響因素進行相關性分析,影響因素相關系數(shù)詳見表3,其中左下方的數(shù)值為中小企業(yè)信貸需求影響因素Pearson相關系數(shù),右上方為Pearson相關系數(shù)所對應T檢驗的p值.

    表3報告了中小企業(yè)是否獲得貸款與員工人數(shù)、注冊規(guī)模、成立年限、企業(yè)主文化的高低、企業(yè)主從事管理年限以及抵押資產(chǎn)評估價值正相關.同時也顯示了中小企業(yè)信貸需求影響因素之間的Pearson相關系數(shù)和T檢驗的p值.由表3可以看出,Pearson相關性系數(shù)大都在0.6以下,影響因素之間相關性比較弱;但是注冊資本規(guī)模和抵押資產(chǎn)價值在1%的顯著性水平下的相關系數(shù)為0.655,資產(chǎn)負債率和固定資產(chǎn)比率在1%顯著性水平下的相關系數(shù)為0.733,說明這兩個變量之間存在多重共線性,為消除這兩個變量之間的多重共線性,擬建立以下兩個模型,通過二元Logistic回歸模型進行分析以尋求影響中小企業(yè)信貸需求的因素:

    Logit(pi/1-pi)=β1+β2MT+β3MEM+β4AGE+

    β5DA+β6CAP+β7BUS+β8CUL+β9PRO+

    β10TIM+β11LIQ+ε.

    (3)

    Logit(pi/1-pi)=β1+β2MT+β3MEM+β4AGE+

    β5FA+β6MOR+β7BUS+β8CUL+β9PRO+

    β10TIM+β11LIQ+ε.

    (4)

    表3 中小企業(yè)信貸需求影響因素Pearson相關系數(shù)表Tab.3 Pearson phase meter of credit demand influence factors of small and medium-sized enterprises

    注:***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平(雙側)上顯著相關

    表4和表5分別報告了模型(3)和模型(4)的回歸情況.總體來說,兩個模型的R-squared均在0.3以上,并且似然比統(tǒng)計量(LRstatistic)均在1%的水平下顯著,說明這兩個模型整體擬合程度較好.

    在兩個模型中,因變量信貸需求影響因素與企業(yè)員工人數(shù)在5%的水平下顯著正相關.其中模型(3)中,與企業(yè)注冊資本在5%的水平下顯著正相關,與資產(chǎn)負債率在1%的水平下顯著負相關;在模型(4)中,因變量信貸需求影響因素分別與企業(yè)年齡和抵押資產(chǎn)價值在5%和1%的水平下顯著正相關.這說明企業(yè)員工人數(shù)越多、企業(yè)注冊資本越大,金融機構更愿意滿足其借貸需求;在資產(chǎn)規(guī)模大小相同的情況下,金融機構更愿意向抵押資產(chǎn)價值較大的企業(yè)放貸.

    表4 中小企業(yè)信貸需求影響因素——模型(3)Logistic回歸估計結果Tab.4 Small and medium-sized enterprises credit demand influence factors——estimation results of Logistic regression model (3)

    表5 中小企業(yè)信貸需求影響因素——模型(4)Logistic回歸估計結果Tab.5 Small and medium-sized enterprises credit demand influence factors——estimation results of Logistic regression model (4)

    2.2 中小企業(yè)對金融機構借貸需求可得性影響因素分析

    通過調研發(fā)現(xiàn),被調研的56家恩施州已向金融機構貸款的中小企業(yè)中,僅有8家采用信用抵押,其余中小企業(yè)均采用有形資產(chǎn)抵押,說明有形資產(chǎn)抵押已成為金融機構放貸的一個重要條件.

    考慮到抵押資產(chǎn)的多少直接決定金融機構放貸數(shù)額的大小,部分企業(yè)獲得的實際貸款總額小于其抵押資產(chǎn)價值,其貸款可獲得性介于0到1之間;部分企業(yè)為獲得貸款,其貸款可獲得性為0;部分企業(yè)獲得的實際貸款總額大于其抵押資產(chǎn)價值或者該企業(yè)用信用抵押,其貸款可獲得性為+∞(正無窮大).因此,基于以上界定,本文采用審查回歸模型,即Tobit模型,由于相關數(shù)據(jù)的缺失,剔除24個樣本,對剩余的88個樣本進行Tobit模型回歸.模型的基本形式如下:

    (5)

    (6)

    表6 金融機構支持中小企業(yè)信貸可得性因素Tobit模型估計結果Tab.6 Tobit model results of credit availability factors of financial institutions supporting small and medium-sized enterprises

    根據(jù)表6中Tobit模型的相關估計結果,在88個樣本中,左審查的觀測值數(shù)為52個,右審查的觀測個數(shù)為0,未審查的觀測個數(shù)36個.其中企業(yè)注冊資本和企業(yè)存續(xù)時間與因變量中小企業(yè)信貸可得性均在1%的水平上顯著正相關,說明金融機構在審批中小企業(yè)貸款的過程中更看重中小企業(yè)注冊規(guī)模以及企業(yè)存續(xù)時間,企業(yè)的注冊規(guī)模和存續(xù)時間在很大程度上反映了企業(yè)的經(jīng)營狀況和償債能力;管理者工作年限與因變量中小企業(yè)信貸可得性在5%的水平上顯著負相關,說明金融機構更傾向于對年輕的管理者放貸,這一點在當?shù)卣{查中也得到了應證,因為年輕的企業(yè)管理者在創(chuàng)業(yè)初期啟動資金不足但具有創(chuàng)新品質,向金融機構提交貸款申請后,在同等條件下,金融機構更愿意放貸于具有創(chuàng)新精神的年輕人.抵押資產(chǎn)與因變量中小企業(yè)信貸可得性在10%的水平上顯著正相關,抵押資產(chǎn)在金融機構放貸的過程中起到了舉足輕重的作用,抵押資產(chǎn)的多少直接關系到中小企業(yè)能獲得的銀行貸款額度.

    3 研究結論與政策建議

    本文根據(jù)湖北省恩施州涉農(nóng)中小企業(yè)金融信貸調查問卷的相關數(shù)據(jù),研究了金融機構支持涉農(nóng)中小企業(yè)金融信貸的影響因素以及可得性影響因素.研究表明:企業(yè)的注冊資產(chǎn)規(guī)模、企業(yè)員工人數(shù)、企業(yè)主從事管理工作年限、抵押資產(chǎn)價值對金融機構支持涉農(nóng)中小企業(yè)金融借貸有顯著的正向影響.另外,企業(yè)注冊資本規(guī)模、企業(yè)主從事管理工作年限、企業(yè)存續(xù)年限對中小企業(yè)借貸可得性影響顯著.

    基于上述研究結論,我們提出以下政策建議:(1) 民族地區(qū)金融機構應全方位考慮涉農(nóng)中小企業(yè)的財務狀況,推進扶貧社和涉農(nóng)金融機構合作,盡快建立企業(yè)信貸評級系統(tǒng).目前,我國第三方評級機構還未建立,金融機構針對中小企業(yè)放貸仍停留在抵押資產(chǎn)的基礎上,這均不利于企業(yè)和金融機構的發(fā)展.由此可見,盡快建立企業(yè)信貸評級系統(tǒng)以及完善金融機構放貸程序具有緊迫性和重要性;(2) 中小企業(yè)應著力提高企業(yè)自身的經(jīng)濟實力,增強應對經(jīng)營風險和財務風險的能力,完善企業(yè)內部財務管理制度,充分利用財務杠桿和經(jīng)營杠桿給企業(yè)有利因素,擴大企業(yè)規(guī)模;(3) 相關政府機構應著力解決金融機構運轉的高成本特征與涉農(nóng)中小企業(yè)承受能力之間的矛盾.在法律沒有明確規(guī)定金融機構服務農(nóng)村的義務時,需要建立激勵機制,鼓勵金融企業(yè)增加涉農(nóng)業(yè)務.國家頻繁出臺解決三農(nóng)問題的措施,將對改善農(nóng)村地區(qū)金融服務產(chǎn)生重要影響.

    [1] 王佳楣,羅劍朝,王 蕾. 中小企業(yè)新型農(nóng)村金融機構借貸需求及可得性的影響因素分析——基于陜西省中小企業(yè)調查數(shù)據(jù)[J]. 經(jīng)濟經(jīng)緯,2013(6):43-48.

    [2] 鐘 丹. 銀企關系與中小企業(yè)貸款可獲性實證研究[D]. 成都:西南財經(jīng)大學,2012.

    [3] 呂雅娜. 銀企關系對中小企業(yè)融資的影響研究[D]. 杭州:浙江理工大學,2013.

    [4] 董曉林,楊小麗. 農(nóng)村金融市場結構與中小企業(yè)信貸可獲性——基于江蘇縣域的經(jīng)濟數(shù)據(jù)[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟,2011(5):82-92,96.

    [5] 楊 毅,顏白鷺. 西部地區(qū)中小企業(yè)貸款可得性影響因素研究[J]. 財務與金融,2011(4):1-7.

    Study of Financial Credit Institutions Supporting Development of Agriculture-Related Small and Medium-Sized Enterprises in Enshi

    ZhaiHuayun,TaoYing

    (College of Management, South-Central University for Nationalities, Wuhan 430074, China)

    According to the data of questionnaires from the agriculture-related SMEs(small and medium-sized enterprises) in Enshi, and based on Marx′s theory of social reproduction, this paper studies the influence factors of financial credit institutions supporting financial loans to agriculture-related SMEs by building binary Logistic regression model and Tobit model. This paper gives suggestions to improve the availability of supporting for the agriculture-related SMEs from financial institutions in three ways, which are building rating system for SMEs lending, SMEs improving their financial position and government building incentive mechanism.

    financial institution;agriculture-related SMEs;credit demand;availability

    2015-05-11

    翟華云(1972-),女,副教授,碩士生導師,研究方向:資本市場、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),E-mail:152342925@qq.com

    國家社會科學基金資助項目(12BMZ073);中國博士后科學基金資助項目(2012M521511);中國博士后科學基金特別資助項目(2013T118243);中南財經(jīng)政法大學第六批博士后基金及湖北省民委民族文化研究課題資助項目(HBMW2012007);2014年中南民族大學學術創(chuàng)新基金資助項目(2014sycxjj043)

    F224;F276.44

    A

    1672-4321(2015)03-0129-06

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