我國小額貸款公司的普惠金融供給效率研究

李細滿 朱雨婷

摘 要：目前，我國小額貸款行業(yè)正處于調(diào)整階段，相關(guān)監(jiān)管政策頻發(fā)，行業(yè)面臨洗牌和分化，迫切需要研究小額貸款公司的供給效率，以減少資源投入的冗余，實現(xiàn)資源合理配置。考慮到目前已有對于小額貸款公司的研究集中在某個特定年份中特定區(qū)域的靜態(tài)運營效率，本文在對小額貸款公司的靜態(tài)運營效率進行分析的基礎(chǔ)上，運用DEA效率評價模型中的Malmquist指數(shù)進行了動態(tài)分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，我國各省（市、自治區(qū)）小額貸款公司發(fā)展的綜合靜態(tài)效率不高，由于技術(shù)進步不足，發(fā)展效率呈下降趨勢，同時我國區(qū)域間小額貸款公司發(fā)展效率差異較大：東北地區(qū)是綜合效率最高的地區(qū)，北京、天津、上海、湖北和廣東是綜合效率較低的地區(qū)，但北京和廣東是效率發(fā)展最快的地區(qū)，江西未達成規(guī)模收益且發(fā)展效率仍在降低。

關(guān)鍵詞：小額貸款公司;普惠金融;供給效率;DEA模型

本文索引：李細滿，朱雨婷.<變量 2>[J].中國商論，2022（09）：-074.

中圖分類號：F832.39 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0298（2022）05（a）--04

小額信貸是小微貸款在技術(shù)和應(yīng)用上延伸出的綜合消費貸款，貸款金額一般在1～20萬元。我國最初發(fā)展小額信貸是為了解決貧困問題，近年來小額貸款公司已經(jīng)有了長足發(fā)展。2011年，我國31個?。ㄊ?、自治區(qū)）平均小額貸款公司的數(shù)量為138個，2018年為262個，同比增長89.93%，這些小額貸款公司2011年的平均貸款余額為126.93億元，2018年為308.08億元，同比增長142.72%。但普惠金融的供給效率如何，小額貸款公司是否合理配置了相關(guān)資源就不得而知了。本文通過研究我國小額貸款公司的普惠金融供給效率，分析普惠資源的分布和配置情況，有助于緩解普惠金融資源冗余和不足，保障小額貸款公司更加高效、高質(zhì)量地發(fā)展。

1 文獻綜述

20世紀80年代，國外就有部分學(xué)者對“微小金融”進行了研究。大多數(shù)國外學(xué)者運用DEA模型對某一個地區(qū)的微型金融機構(gòu)效率進行評價。研究發(fā)現(xiàn)不同因素都會對微型金融機構(gòu)的效率產(chǎn)生顯著影響。Guitiérrez- Nieto等（2007）發(fā)現(xiàn)國別和機構(gòu)類型的影響十分顯著。Ben Soltane Bassem（2008）發(fā)現(xiàn)規(guī)模對微型金融機構(gòu)效率產(chǎn)生顯著影響，其中中等規(guī)模微型金融機構(gòu)效率較高。Ahmad Nawaz（2010）發(fā)現(xiàn)補貼對效率產(chǎn)生顯著影響，其傾向于服務(wù)窮人的微型金融機構(gòu)的效率更低。不同資質(zhì)的微型金融機構(gòu)效率也有所差異，Hassan和Sanchez（2009）研究發(fā)現(xiàn)正規(guī)小額信貸機構(gòu)運營效率高于非正規(guī)機構(gòu)。

國內(nèi)對小額貸款公司的研究始于2006年北京召開的亞洲小額信貸論壇，焦瑾璞首先在國內(nèi)論壇上闡述了“普惠金融”的理念。王杰（2010）發(fā)現(xiàn)，2009年黑龍江省小額貸款公司處于不成熟階段、資源配置效率較低、市場環(huán)境不佳。游龍等（2013）發(fā)現(xiàn)，2011年陜西省小額貸款公司的經(jīng)營效率不高。楊虎鋒和何廣文（2011）分析了全國多個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）小額貸款公司的經(jīng)營效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國整體小額貸款公司的效率較高。

回顧以往文獻，學(xué)者使用DEA模型進行生產(chǎn)效率的評估，但大多使用財務(wù)指標(biāo)直接衡量機構(gòu)效率，研究主要集中在某個特定年份中特定區(qū)域的靜態(tài)效率測算，得出的結(jié)論差異較大。本文通過分析我國小額貸款公司的普惠金融供給效率，測評小額貸款公司經(jīng)營效率的同時，也關(guān)注其自身的規(guī)模效率，借鑒效率評價中常用的DEA模型，并加入Malmquist指數(shù)在靜態(tài)分析的基礎(chǔ)上進行動態(tài)對比，對小額貸款公司的普惠金融供給效率進行橫向和縱向?qū)Ρ?，讓結(jié)論更加準(zhǔn)確和完善。

2 我國小額貸款公司的普惠金融供給效率實證研究

2.1 DEA模型分析

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是運用運籌學(xué)研究經(jīng)濟生產(chǎn)邊界的一種方法，基本原理是在決策單元（DMU）保持不變的情況下，測算出最有效的生產(chǎn)前沿，對比DMU和此前沿面的重合情況，以分析決策單元的效率。在BCC模型中，技術(shù)效率（TE）的數(shù)值為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）的乘積。本文用到的BCC模型可列出以下方程：

其中，n為決策單元，x和y分別為投入和產(chǎn)出向量，s為松弛變量。

但BCC模型只能對決策單元單期的效率進行評估，本文在BCC模型的基礎(chǔ)上運用Malmquist模型，兩種模型相結(jié)合將指數(shù)從理論層面引向?qū)嵶C層面。在Malmquist模型中，全要素生產(chǎn)率（Tfpch）為技術(shù)效率指數(shù)（Effch）、技術(shù)進步指數(shù)（Techch）、純技術(shù)效率指數(shù)（Pech）和規(guī)模效率指數(shù)（Sech）的乘積，在原始Malmquist模型的基礎(chǔ)上，將Malmquist指數(shù)記為：

2.2 變量選擇和數(shù)據(jù)來源

在投入指標(biāo)方面，北京大學(xué)數(shù)字研究中心研制了數(shù)字普惠金融指數(shù)，本文選取指數(shù)的廣度衡量小額貸款公司中普惠金融的使用情況和可得性，用深度衡量小額貸款公司中普惠金融的質(zhì)量。鑒于此指數(shù)僅針對數(shù)字普惠金融，本文另外加入了各地區(qū)每十萬人每平方千米金融網(wǎng)點的數(shù)量綜合衡量普惠金融的可得性。在產(chǎn)出指標(biāo)方面，綜合參考文獻和數(shù)據(jù)的可得性，本文的產(chǎn)出指標(biāo)定為小額貸款公司的貸款余額（億元）和機構(gòu)數(shù)量，分別從業(yè)務(wù)運營和本身規(guī)模衡量小額貸款公司的發(fā)展?fàn)顩r。

以上數(shù)據(jù)主要來源于《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（第二期）》，中國人民銀行、各地區(qū)支行的年度金融運行報告和歷年中國統(tǒng)計年鑒。

2.3 結(jié)果分析

2.3.1 靜態(tài)分析

本文通過DEAP2.1軟件，基于BCC模型，對2011—2018年我國31個?。ㄊ?、自治區(qū)）的小額貸款公司靜態(tài)發(fā)展情況進行評價，結(jié)果如表1所示。

（1）綜合效率值反映了普惠金融的供給對小額貸款公司發(fā)展的綜合效率， 31個省（市、自治區(qū)）2011—2018年小額貸款公司發(fā)展效率的均值為0.454，由此可見普惠金融的資源投入并沒有很好地促進小額貸款公司的發(fā)展。內(nèi)蒙古自治區(qū)、貴州、云南和甘肅的綜合效率值為1，達到了DEA有效，但西藏自治區(qū)、海南、北京和天津的綜合效率值沒有達到0.1，而且與全國均值相差較大。

（2）從純技術(shù)效率值角度來看，全國均值為0.57，有15個?。ㄊ?、自治區(qū)）高于全國均值，數(shù)量達到了樣本的48.39%，其中內(nèi)蒙古自治區(qū)、江蘇、貴州、云南、西藏自治區(qū)、甘肅、青海和新疆維吾爾自治區(qū)實現(xiàn)了DEA有效，說明他們的系統(tǒng)管理水平和技術(shù)等因素影響的生產(chǎn)效率是高效的，具有較強的市場和管理競爭力。海南、天津和北京的純技術(shù)效率值小于0.1，說明全國不同省份間普惠金融純技術(shù)效率值出現(xiàn)了兩極分化。

（3）從規(guī)模效率值角度來看，全國均值為0.814，有21個省（市、自治區(qū)）高于全國均值，數(shù)量達到了樣本的67.74%，其中內(nèi)蒙古自治區(qū)、貴州、云南和甘肅的規(guī)模效率值為1，實現(xiàn)了規(guī)模效益。山西、吉林、江西、西藏自治區(qū)、陜西、青海、寧夏回族自治區(qū)和新疆維吾爾自治區(qū)的規(guī)模收益呈現(xiàn)遞增趨勢，有望進一步加強，而西藏自治區(qū)的規(guī)模效率值最低，為0.016。

總體來說，我國各省（市、自治區(qū)）普惠金融的供給對小額貸款公司發(fā)展的綜合靜態(tài)效率不高，主要因為純技術(shù)效率有待加強，故應(yīng)重視系統(tǒng)管理水平和技術(shù)管理水平。

2.3.2 動態(tài)分析

本文通過DEAP2.1軟件，基于Malmquist模型，從動態(tài)效率角度對2011—2018年我國31個省（市、自治區(qū)）小額貸款公司進行分析，結(jié)果如表2所示。

由表2可以看出，2011—2018年我國普惠金融的供給對小額貸款公司發(fā)展的全要素生產(chǎn)率指數(shù)為0.831，意味著8年以來我國普惠金融的供給對小額貸款公司發(fā)展影響效率以平均每年16.9%的速度下降。四個分解因素中只有技術(shù)進步指數(shù)均值小于1，因此是技術(shù)進步的不足導(dǎo)致了全要素生產(chǎn)率的倒退。因此，全要素生產(chǎn)率想要提高，更加有效的技術(shù)進步是關(guān)鍵所在。

（1）從技術(shù)效率和純技術(shù)效率來看，各地區(qū)均值與全國均值都大于1，說明在2011—2018年全國的總體技術(shù)效率和純技術(shù)效率發(fā)展呈現(xiàn)上升趨勢。由表3可以看出，有23個?。ㄊ?、自治區(qū)）技術(shù)效率值大于等于1，數(shù)量達到了樣本數(shù)量的74.19%;有25個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）純技術(shù)效率值大于等于1，數(shù)量達到了樣本數(shù)量的80.65%，說明我國普惠金融技術(shù)在小額貸款公司的發(fā)展中能夠被充分利用。

（2）從技術(shù)進步來看，各地區(qū)均值與全國均值都小于1，說明2011—2018年全國的總體技術(shù)進步呈現(xiàn)下降趨勢，這也是導(dǎo)致全國全要素生產(chǎn)率下降的關(guān)鍵原因。

（3）從規(guī)模效率來看，全國總體呈上升態(tài)勢。規(guī)模效率最高的為西藏自治區(qū)，年均增長幅度為26%，最低的為寧夏回族自治區(qū)，年均增長幅度為-16%，說明普惠金融的供給對小額貸款公司發(fā)展呈兩極分化。

總體來說，我國各?。ㄊ?、自治區(qū)）普惠金融的供給對小額貸款公司發(fā)展效率呈下降趨勢，主要是因為技術(shù)進步不足，政策效率不夠明顯，有關(guān)部門應(yīng)重視金融研發(fā)，加大技術(shù)投入。北京和廣東是在四項動態(tài)分解指標(biāo)和全要素指標(biāo)中都超過全國均值的地區(qū)，江西、貴州和云南是在四項分解指標(biāo)和全要素指標(biāo)中都負增長的地區(qū)，但他們的靜態(tài)綜合效率值為1，由此可見當(dāng)?shù)匦☆~信貸公司的數(shù)量和規(guī)模存在過度飽和情況，但金融當(dāng)局正逐步調(diào)節(jié)小額貸款公司的發(fā)展速度。

3 提高我國小額貸款公司普惠金融供給效率的建議

3.1 完善相關(guān)法律體系和監(jiān)管系統(tǒng)

純技術(shù)效率的提高有賴于系統(tǒng)管理水平和技術(shù)管理水平的提升。我國普惠金融還沒有明確的法律依據(jù)，有些不法小貸機構(gòu)利用法律漏洞，做出與普惠金融理念相悖的行為，應(yīng)該引起有關(guān)部門的重視，加強小額貸款公司相關(guān)法律體系和監(jiān)管系統(tǒng)建設(shè)。

發(fā)展普惠金融是司法、監(jiān)督、自律的合力，行業(yè)協(xié)會在發(fā)展普惠金融中起到很大的作用，行業(yè)協(xié)會是政府與企業(yè)溝通和交流的橋梁和紐帶，為企業(yè)提供咨詢、監(jiān)督和協(xié)調(diào)等服務(wù)。要充分發(fā)揮行業(yè)協(xié)會的作用，結(jié)合文化監(jiān)管，為政府制定相關(guān)政策提出合理且實際的建議，幫助機構(gòu)和企業(yè)落實法律政策。

3.2 加大金融研發(fā)投入

技術(shù)進步需要有關(guān)部門重視金融研發(fā)，加大技術(shù)投入。互聯(lián)網(wǎng)平臺可以很好地解決傳統(tǒng)金融中服務(wù)上下游信息不對稱的問題，同時可以滿足長尾客戶的需求，小額貸款公司進行決策和風(fēng)險管理的關(guān)鍵在于高質(zhì)量的信息。加強金融創(chuàng)新，發(fā)揮普惠金融主體的能動性，需要推動各類金融機構(gòu)合作，讓新型金融機構(gòu)的信息優(yōu)勢和傳統(tǒng)銀行的資金優(yōu)勢相結(jié)合，促進各主體的交流和融合。

行業(yè)協(xié)會也應(yīng)參與制定小貸公司標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)工作，鼓勵小貸公司根據(jù)自身情況逐步推進標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)和非現(xiàn)場監(jiān)管系統(tǒng)改造升級，優(yōu)化小額貸款公司設(shè)立、變更等審核程序，讓客戶能享用更高質(zhì)量的信息和數(shù)據(jù)。

3.3 加強高質(zhì)量基礎(chǔ)建設(shè)

我國區(qū)域間小額貸款公司發(fā)展效率差異較大，需要在發(fā)展效率較低的區(qū)域建設(shè)高質(zhì)量的基礎(chǔ)設(shè)施，實行一區(qū)一策的有針對性的建設(shè)理念，要因地制宜地制定適合地區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)，迅速擴大市場范圍。我國部分地區(qū)金融服務(wù)的建設(shè)環(huán)境差，普惠金融發(fā)展緩慢，很多新型金融平臺和機構(gòu)起不到應(yīng)有的作用?；A(chǔ)建設(shè)在建造的過程中參照標(biāo)準(zhǔn)化體系就可以得到統(tǒng)一化，確保質(zhì)量的穩(wěn)定，這是小額貸款機構(gòu)從中獲利的基礎(chǔ)。要堅持可持續(xù)原則，提高傳統(tǒng)金融的積極性，發(fā)揮傳統(tǒng)金融網(wǎng)點多、覆蓋廣的優(yōu)勢，讓這些地區(qū)的金融網(wǎng)點建設(shè)更有活力，從而形成規(guī)模效應(yīng)，降低普惠金融的交易成本，促進地區(qū)高質(zhì)量普惠金融發(fā)展。

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Research on the Supply Efficiency of Inclusive Financial System of Small-Loan Companies in China

Yiwu Graduate School， China Jiliang University? Yiwu， Zhejiang? 322000

LI Ximan? ZHU Yuting

Abstract： At present， China’s small loan industry is in the adjustment stage， the relevant regulatory policies are frequent， and the industry is facing reshuffle and differentiation. It is urgent to study the supply efficiency of small loan companies， so as to reduce the redundancy of resource investment and realize the reasonable allocation of resources. Considering that the existing research on small loan companies focuses on the static operation efficiency of a specific region in a specific year， based on the analysis of the static operation efficiency of small loan companies， this paper makes a dynamic analysis by using Malmquist index in DEA efficiency evaluation model. The results show that the comprehensive static operation efficiency of small loan companies in various provinces （cities， autonomous regions） of China is relatively low. At the same time， there are great differences in the development efficiency of small loan companies among regions in China： Northeast region has the highest comprehensive efficiency， Beijing， Tianjin， Shanghai， Hubei and Guangdong are the regions with low comprehensive efficiency， but Beijing and Guangdong are the regions with the fastest development efficiency， and Jiangxi has not achieved scale income and development efficiency rate is still falling.

Keywords： small loan company; inclusive finance; supply efficiency; DEA model