我國(guó)政策性和商業(yè)性融資擔(dān)保效率評(píng)價(jià)及影響因素研究
——基于江蘇擔(dān)保樣本的實(shí)證分析

文學(xué)舟 許高銘 張盛達(dá)

（1.江南大學(xué)商學(xué)院，江蘇 無(wú)錫 214122；2.江蘇大學(xué)管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

一、引言

民營(yíng)中小企業(yè)一直存在融資難、融資貴問(wèn)題，核心原因是內(nèi)在微觀因素與外在宏觀環(huán)境所導(dǎo)致的信用不足（張樂(lè)柱和孫紅，2015）[1]。為此，我國(guó)設(shè)立了融資擔(dān)保公司為中小企業(yè)增信，以幫助其獲取信貸融資。2020 年3 月，財(cái)政部發(fā)布了《關(guān)于充分發(fā)揮政府性融資擔(dān)保作用為小微企業(yè)和“三農(nóng)”主體融資增信的通知》（財(cái)金〔2020〕19號(hào)），強(qiáng)調(diào)融資擔(dān)保、再擔(dān)保機(jī)構(gòu)要積極為小微企業(yè)和“三農(nóng)”主體融資增信，努力擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模，提升服務(wù)效率。然而，當(dāng)前我國(guó)融資擔(dān)保效率較低，融資擔(dān)保實(shí)際放大倍數(shù)僅為2～3倍，并且融資擔(dān)保覆蓋面有待提高。依據(jù)市場(chǎng)定位和資金來(lái)源的不同，我國(guó)融資擔(dān)保公司可分為政策性和商業(yè)性?xún)煞N模式①。系統(tǒng)評(píng)價(jià)我國(guó)不同模式的融資擔(dān)保公司為中小企業(yè)增信的效率，并深入探討其主要影響因素，是全面提升我國(guó)融資擔(dān)保效率的關(guān)鍵。本文采用DEA-Tobit 模型，在客觀評(píng)價(jià)民營(yíng)中小企業(yè)融資擔(dān)保效率的基礎(chǔ)上，將效率值作為因變量，系統(tǒng)分析不同模式下各因素對(duì)融資擔(dān)保效率的影響方向與影響程度。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）關(guān)于中小企業(yè)融資擔(dān)保效率宏觀影響因素的研究

在融資擔(dān)保法律制度方面，杜亞（2017）[2]認(rèn)為擔(dān)保法律制度的不完善影響了文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)融資擔(dān)保效率。政府對(duì)擔(dān)保的扶持政策以及融資擔(dān)保制度正向影響著中小企業(yè)融資擔(dān)保公司的運(yùn)行效率（Boschi 等，2014；羅志華和黃亞光，2017）[3，4]。在政府的扶持與監(jiān)管方面，Cowling 等（2017）[5]提出政府對(duì)信貸的干預(yù)是影響融資擔(dān)保效率的重要因素。封北麟（2020）[6]表明財(cái)政支持對(duì)政策性融資擔(dān)保的發(fā)展起了重要作用。在風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償制度方面，融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償制度的完善程度也會(huì)對(duì)融資擔(dān)保效率產(chǎn)生影響（Saito和Tsuruta，2018）[7]。Dereeper 等（2020）[8]認(rèn)為在危難時(shí)期風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償對(duì)于擔(dān)保機(jī)構(gòu)和企業(yè)的發(fā)展提供了較大的幫助。在信用體系方面，孫旭然等（2020）[9]指出，信貸信用結(jié)構(gòu)與期限結(jié)構(gòu)的改善提升了銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，進(jìn)一步影響融資擔(dān)保行業(yè)的發(fā)展。沈坤榮和趙亮（2019）[10]指出信用體系建設(shè)影響著民營(yíng)企業(yè)在融資時(shí)的資信水平。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境方面，薛菁等（2017）[11]研究表明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r是造成不同模式擔(dān)保機(jī)構(gòu)融資擔(dān)保服務(wù)效率地區(qū)差異的主要因素。李艷（2021）[12]指出，在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于融資擔(dān)保業(yè)務(wù)，可以促進(jìn)融資擔(dān)保行業(yè)發(fā)展。國(guó)內(nèi)外學(xué)者應(yīng)用了層次分析法、主成分分析法等多種方法探究了融資擔(dān)保效率的宏觀影響因素，但層次分析法存在主觀因素干擾，主成分分析應(yīng)用于綜合評(píng)價(jià)時(shí)存在一定局限性等。

（二）關(guān)于中小企業(yè)融資擔(dān)保效率微觀影響因素的研究

從融資擔(dān)保公司層面，相關(guān)學(xué)者證明保費(fèi)、抵押品、擔(dān)保資金規(guī)模等是影響融資擔(dān)保效率的重要因素（Cowling 和Siepel，2013；Ju 和Sohn，2015）[13，14]。擔(dān)保機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理也對(duì)擔(dān)保效率產(chǎn)生了影響（文學(xué)舟，2020；Aolin 等，2017）[15，16]。張玉明和趙瑞瑞（2019）[17]提出了共享金融下的擔(dān)保機(jī)制，表明中小企業(yè)融資擔(dān)保創(chuàng)新有助于防范信貸風(fēng)險(xiǎn)，并且可以降低擔(dān)保服務(wù)成本，有效滿(mǎn)足中小企業(yè)融資需求。從銀行層面，王淼（2017）[18]應(yīng)用博弈分析證明，銀行與信用擔(dān)保機(jī)構(gòu)共擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)能夠確保信用擔(dān)保機(jī)構(gòu)在信用擔(dān)保過(guò)程中取得合理收益。文學(xué)舟等（2019）[19]建立銀企信任模型，表明銀企合作增強(qiáng)了擔(dān)保機(jī)構(gòu)為小微企業(yè)提供融資扶持的意愿。從民營(yíng)中小企業(yè)層面，薛菁等（2017）[11]認(rèn)為中小企業(yè)的資金需求程度是影響融資擔(dān)保服務(wù)效率的主要因素之一。國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于民營(yíng)中小企業(yè)融資擔(dān)保效率的微觀影響因素的研究主要圍繞融資擔(dān)保公司、銀行、民營(yíng)中小企業(yè)三個(gè)層面。雖然探討了融資擔(dān)保公司的運(yùn)行效率，但對(duì)影響不同模式融資擔(dān)保效率的因素分析較少，對(duì)其影響程度的研究仍有待進(jìn)一步深入。

（三）文獻(xiàn)述評(píng)

綜上所述，國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者對(duì)融資擔(dān)保效率的宏微觀影響因素展開(kāi)了研究，為本文提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，但現(xiàn)有研究在以下幾方面有待深入：一是對(duì)融資擔(dān)保效率影響因素的研究多局限于融資擔(dān)保公司、銀行和企業(yè)層面，未從宏微觀角度進(jìn)行全面考慮；二是研究方法局限于主成分分析、層次分析法等，難以在系統(tǒng)評(píng)價(jià)效率的基礎(chǔ)上探討其影響因素，在影響程度方面也有待進(jìn)一步研究。因此，本文運(yùn)用DEA-Tobit模型，在評(píng)價(jià)不同模式融資擔(dān)保效率的基礎(chǔ)上，深入探討各宏微觀因素的影響程度。

三、我國(guó)融資擔(dān)保效率評(píng)價(jià)及影響因素模型選擇與變量選取

（一）我國(guó)融資擔(dān)保效率評(píng)價(jià)及影響因素模型選擇

1.DEA 模型。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是由美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家Charnes 等（1978）[20]提出的一種效率評(píng)價(jià)方法。假設(shè)有n個(gè)DMU（即n家融資擔(dān)保公司），每個(gè)DMU有m種投入（用向量X表示）和s種產(chǎn)出（用向量Y表示），ur和vi分別為該公司每種產(chǎn)出和投入的權(quán)重，其效率公式如下：

以所有DMU的效率指數(shù)為約束條件，并添加約束條件可以得到對(duì)偶形式的最優(yōu)投入產(chǎn)出模型如下：

公式（2）中，S+和S-分別是引入的松弛變量和剩余變量，θ表示第j家融資擔(dān)保公司的效率值（0≤θ≤1），當(dāng)θ=1，表示該融資擔(dān)保公司取得最大的投入產(chǎn)出比，因而是技術(shù)有效的；θ＜1則表示存在技術(shù)效率損失。

因此，DEA模型可以從投入和產(chǎn)出角度較為客觀且科學(xué)地評(píng)價(jià)面向民營(yíng)中小企業(yè)的不同模式融資擔(dān)保效率。

2.Tobit 模型。本文采用遵循最大似然法概念的Tobit 模型對(duì)融資擔(dān)保效率的影響因素進(jìn)行回歸分析。其基本形式如下：

其中，yi為因變量，對(duì)應(yīng)DEA模型計(jì)算得到的效率值；Xi為自變量，對(duì)應(yīng)各個(gè)因素；εi為各因素的系數(shù)比例，且滿(mǎn)足εi～Normal(0,σ2)。

當(dāng)yi=0時(shí)，其概率分布函數(shù)為：

因此，Tobit模型可以在系統(tǒng)評(píng)價(jià)融資擔(dān)保效率的基礎(chǔ)上，深入探討不同模式融資擔(dān)保公司擔(dān)保效率的影響因素。

綜上所述，DEA-Tobit 模型在分析融資擔(dān)保效率方面具備適用性，故本文選取其作為融資擔(dān)保效率評(píng)價(jià)及影響因素分析的研究方法。

（二）我國(guó)融資擔(dān)保效率評(píng)價(jià)及影響因素變量選取

民營(yíng)中小企業(yè)融資擔(dān)保運(yùn)行涉及企業(yè)、銀行、政府等多方主體，各主體圍繞信貸資源及各自利益形成融資擔(dān)保圈。融資擔(dān)保圈中多方主體相互依存，其中融資擔(dān)保公司為企業(yè)提供擔(dān)保增信是融資擔(dān)保圈有效運(yùn)轉(zhuǎn)的關(guān)鍵。民營(yíng)中小企業(yè)融資擔(dān)保運(yùn)行機(jī)制見(jiàn)圖1，是否獲得融資擔(dān)保扶持對(duì)民營(yíng)中小企業(yè)的發(fā)展前景具有深刻影響。

效率評(píng)價(jià)方面在征求江蘇省融資擔(dān)保行業(yè)部分專(zhuān)家學(xué)者意見(jiàn)的基礎(chǔ)上，本文結(jié)合相關(guān)理論及文獻(xiàn)，設(shè)計(jì)出我國(guó)融資擔(dān)保效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)，如表1 所示。其中，投入指標(biāo)著重考慮融資擔(dān)保公司在為民營(yíng)中小企業(yè)增信過(guò)程中的人力、物力、財(cái)力以及風(fēng)險(xiǎn)防控等方面的投入情況。產(chǎn)出指標(biāo)中，凈利潤(rùn)、累計(jì)擔(dān)保金額以及累計(jì)擔(dān)保企業(yè)戶(hù)數(shù)側(cè)重于反映融資擔(dān)保公司的經(jīng)濟(jì)效益；受保企業(yè)銷(xiāo)售額增加、利稅增加、新增社會(huì)就業(yè)崗位則強(qiáng)調(diào)融資擔(dān)保公司為企業(yè)提供增信服務(wù)所帶來(lái)的社會(huì)效益。

表1：融資擔(dān)保效率評(píng)價(jià)的投入產(chǎn)出指標(biāo)

在效率評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，可將其效率值作為因變量，探究各影響因素對(duì)融資擔(dān)保效率的影響。在變量選擇方面，結(jié)合專(zhuān)家訪談結(jié)果和現(xiàn)有文獻(xiàn)研究，從宏微觀兩個(gè)角度選取變量。為提升量表的有效性，本研究對(duì)江蘇省內(nèi)部分融資擔(dān)保公司展開(kāi)了預(yù)調(diào)研，預(yù)調(diào)研有效問(wèn)卷為73 份，經(jīng)過(guò)信度和效度檢驗(yàn)，在原量表的基礎(chǔ)上剔除了兩個(gè)題項(xiàng)，且剔除后各變量的信度均有了明顯提高。在最終量表的信度方面，各觀測(cè)變量的CITC 值均大于0.5，且各變量的Cronbach's α 值均大于0.8，表明量表信度較好；在量表的效度方面，運(yùn)用主成分法從21 個(gè)觀測(cè)變量中提取出了5 個(gè)因子，特征值均大于1，各變量提取的所有因子共解釋了總體量表的77.564%，表明最終量表達(dá)到了相應(yīng)統(tǒng)計(jì)要求。因此，最終選定21 個(gè)變量構(gòu)建5 級(jí)李克特量表，具體影響因素變量如表2 所示。

圖1：民營(yíng)中小企業(yè)融資擔(dān)保運(yùn)行機(jī)制

表2：不同模式融資擔(dān)保效率及其影響因素量表

四、我國(guó)不同模式融資擔(dān)保公司效率評(píng)價(jià)及影響因素分析

（一）問(wèn)卷設(shè)計(jì)與調(diào)查實(shí)施

為了解不同模式的融資擔(dān)保公司為民營(yíng)中小企業(yè)增信的效率情況，本文設(shè)計(jì)了調(diào)查問(wèn)卷。調(diào)查問(wèn)卷由4 個(gè)部分構(gòu)成，包括融資擔(dān)保公司基本信息、融資擔(dān)保公司擔(dān)保效率評(píng)價(jià)的投入產(chǎn)出指標(biāo)情況、擔(dān)保效率影響因素調(diào)查以及提升融資擔(dān)保效率的策略建議。調(diào)查實(shí)施時(shí)間為2019 年5 月—6 月，實(shí)施范圍涵蓋江蘇全省13市的224家融資擔(dān)保公司，接受調(diào)研的融資擔(dān)保公司占全省擔(dān)保公司的絕大多數(shù)，可有效反映融資擔(dān)保效率情況②。調(diào)研回收問(wèn)卷208 份，剔除數(shù)據(jù)缺失或異常的融資擔(dān)保公司后，實(shí)際有效問(wèn)卷為190份，占比91.35%。依照資金主要來(lái)源和市場(chǎng)定位不同，可將190 家融資擔(dān)保公司劃分為政策性融資擔(dān)保公司（139 份，占比73%）和商業(yè)性融資擔(dān)保公司（51份，占比27%）。

（二）我國(guó)不同模式融資擔(dān)保效率評(píng)價(jià)

1.不同模式融資擔(dān)保公司為民營(yíng)中小企業(yè)增信的效率評(píng)價(jià)?？紤]到融資擔(dān)保公司的數(shù)據(jù)難以獲取，跨年度的樣本信息收集難度較大，因此，本研究選取BC2模型進(jìn)行DEA分析，對(duì)不同模式融資擔(dān)保公司的增信效率進(jìn)行靜態(tài)層面的研究?；谇拔乃x的投入產(chǎn)出指標(biāo)，使用DEAP 2.1 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，評(píng)價(jià)190 家融資擔(dān)保公司為民營(yíng)中小企業(yè)提供融資擔(dān)保增信的效率，結(jié)果見(jiàn)表3。

表3：不同模式融資擔(dān)保公司的DEA效率值

整體來(lái)看，當(dāng)前我國(guó)融資擔(dān)保效率有待提升，關(guān)鍵原因在于規(guī)模效率較低。融資擔(dān)保技術(shù)效率平均值為0.716，效率損失高達(dá)28.40%，可見(jiàn)融資擔(dān)保公司為民營(yíng)中小企業(yè)提供融資擔(dān)保的效率有待提升。純技術(shù)效率平均值為0.960，規(guī)模效率平均值為0.747，純技術(shù)效率比規(guī)模效率更接近效率前沿面，說(shuō)明規(guī)模效率不高對(duì)融資擔(dān)保效率提升的制約比較突出。

2.江蘇省不同地區(qū)、不同模式的融資擔(dān)保公司為民營(yíng)中小企業(yè)增信的效率。DEA 分析結(jié)果見(jiàn)表4。從江蘇省不同地區(qū)融資擔(dān)保公司的效率值來(lái)看，就蘇南地區(qū)而言，商業(yè)性融資擔(dān)保公司的技術(shù)效率平均值為0.705，政策性融資擔(dān)保公司的技術(shù)效率平均值相對(duì)較高，為0.772，主要得益于蘇南地區(qū)政府相關(guān)部門(mén)的大力扶持。蘇中和蘇北地區(qū)則不同，相比于政策性融資擔(dān)保公司，其商業(yè)性融資擔(dān)保公司的效率值較高，主要原因在于其商業(yè)性融資擔(dān)保公司的純技術(shù)效率較高，均在0.95以上，說(shuō)明部分商業(yè)性融資擔(dān)保公司擴(kuò)大投入規(guī)模以增加效益和控制風(fēng)險(xiǎn)的能力較強(qiáng)，較大程度地發(fā)揮了增信作用。

從政策性融資擔(dān)保公司來(lái)看，蘇南和蘇北地區(qū)的政策性融資擔(dān)保公司技術(shù)效率平均值分別為0.772 和0.755，而蘇中地區(qū)僅為0.641，可見(jiàn)蘇中地區(qū)政策性融資擔(dān)保公司的擔(dān)保效率相對(duì)較低，制約其效率提升的原因在于規(guī)模效率不高，未能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)規(guī)模經(jīng)營(yíng)。然而，在商業(yè)性融資擔(dān)保公司方面，蘇南和蘇北地區(qū)公司的技術(shù)效率平均值分別為0.705 和0.864，均低于蘇中地區(qū)。主要原因是蘇南和蘇北地區(qū)部分商業(yè)性融資擔(dān)保公司距離實(shí)現(xiàn)最優(yōu)經(jīng)營(yíng)規(guī)模還有一定差距，致使其規(guī)模效率值較低?？梢?jiàn)，規(guī)模效率不高是導(dǎo)致江蘇省融資擔(dān)保效率低下的根本原因。

（三）我國(guó)不同模式融資擔(dān)保效率的影響因素分析

基于前面的分析，本部分將進(jìn)一步深入研究不同模式融資擔(dān)保效率的影響因素及影響程度。

1.模型構(gòu)建。在DEA 效率評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，考慮到因變量技術(shù)效率介于0 和1 之間，本文利用Tobit 回歸模型研究面向民營(yíng)中小企業(yè)的不同模式融資擔(dān)保效率的影響因素。構(gòu)建模型如下：

公式（7）中，i表示第i家融資擔(dān)保公司，εi表示殘差。GE表示融資擔(dān)保效率，即DEA分析所得的技術(shù)效率；MO表示經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境；LS表示法律制度環(huán)境；FG表示融資擔(dān)保公司擔(dān)保能力；PE表示民營(yíng)中小企業(yè)信用及經(jīng)營(yíng)能力；CB表示商業(yè)銀行合作意愿。

表4：江蘇省不同地區(qū)、不同模式融資擔(dān)保公司的DEA效率值對(duì)比表

2.實(shí)證檢驗(yàn)。在進(jìn)行多元回歸前，對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表5。

表5：各自變量間的相關(guān)系數(shù)

由表5 可知，除了個(gè)別變量，其他變量間的相關(guān)系數(shù)都低于0.5，說(shuō)明各自變量間相關(guān)性較低，適合進(jìn)行多元回歸分析。主成分分析中，各變量提取的所有因子共解釋了總體量表的77.564%，且各變量所有測(cè)量題項(xiàng)的因子載荷均高于0.60，以主成分分析中各題項(xiàng)的因子結(jié)果為權(quán)重依據(jù)，對(duì)政策性和商業(yè)性融資擔(dān)保公司支持民營(yíng)中小企業(yè)增信效率的影響因素進(jìn)行多元回歸分析，回歸結(jié)果見(jiàn)表6和表7。

3.實(shí)證結(jié)果分析。

一年多前，有記者就中小學(xué)教材選文變化的事情電話采訪我。我說(shuō)：“提升語(yǔ)文教學(xué)的質(zhì)量不在于變幾篇課文，而在于提升教師的工作熱情，提升教師對(duì)教材的挖掘、使用能力。簡(jiǎn)言之，教師才是教育教學(xué)改革的靈魂與核心。”同樣教《背影》，有人重知人論世，有人重詞句揣摩，有人重以讀促寫(xiě)。立在三尺講臺(tái)上的那個(gè)人不一樣，呈現(xiàn)出的課堂就不一樣。同課異構(gòu)，正是展現(xiàn)教師專(zhuān)業(yè)能力的好方式。

（1）宏觀因素對(duì)民營(yíng)中小企業(yè)融資擔(dān)保效率影響的結(jié)果分析。經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境（MO）和法律制度環(huán)境（LS）對(duì)政策性和商業(yè)性融資擔(dān)保公司支持民營(yíng)中小企業(yè)增信的效率均產(chǎn)生了顯著影響，且相比于法律制度環(huán)境，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境對(duì)融資擔(dān)保效率的影響程度更大。結(jié)果表明，在宏觀環(huán)境層面，有效改善經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境是提升融資擔(dān)保效率的首要任務(wù)。此外，對(duì)比表6 和表7 中經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境的系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，相比于政策性融資擔(dān)保公司，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境對(duì)商業(yè)性融資擔(dān)保公司為民營(yíng)中小企業(yè)增信效率的影響程度更大。因此，商業(yè)性融資擔(dān)保公司對(duì)良好經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境的依賴(lài)性較大，更需要在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境較好的地區(qū)發(fā)展。

法律制度環(huán)境對(duì)我國(guó)融資擔(dān)保效率產(chǎn)生了顯著的正向影響，主要體現(xiàn)在融資擔(dān)保法律法規(guī)可以有效規(guī)范融資擔(dān)保行業(yè)各主體的行為決策。并且，完善的信用體系、征信系統(tǒng)以及合理的融資擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償制度有利于提升融資擔(dān)保公司的盈利性與安全性。對(duì)比表6 和表7 中法律制度環(huán)境的系數(shù)可知，法律制度環(huán)境對(duì)政策性和商業(yè)性融資擔(dān)保公司的效率值影響差異不大。

（2）微觀因素對(duì)我國(guó)融資擔(dān)保效率影響的結(jié)果分析。融資擔(dān)保公司擔(dān)保能力（FG）對(duì)民營(yíng)中小企業(yè)的融資擔(dān)保效率產(chǎn)生了顯著的正向影響，由表6 和表7 中融資擔(dān)保公司擔(dān)保能力的系數(shù)可知，其對(duì)政策性融資擔(dān)保公司的影響程度更大。相比于商業(yè)性融資擔(dān)保公司，政策性融資擔(dān)保公司更多追求社會(huì)效益，即需要為更多的中小企業(yè)提供增信，不斷加大融資擔(dān)保業(yè)務(wù)量。因此，融資擔(dān)保公司擔(dān)保能力對(duì)政策性融資擔(dān)保效率的影響程度更大。

民營(yíng)中小企業(yè)信用及經(jīng)營(yíng)能力（PE）對(duì)政策性和商業(yè)性融資擔(dān)保公司擔(dān)保效率影響作用均不顯著，主要原因可能是民營(yíng)中小企業(yè)的財(cái)務(wù)體系不完善、信用信息不透明，在信息不對(duì)稱(chēng)條件下，融資擔(dān)保公司需要投入大量的人力、物力分析其經(jīng)營(yíng)情況，為發(fā)展前景較好、信用資質(zhì)較好的企業(yè)提供融資擔(dān)保增信。但這一行為往往加大了融資擔(dān)保成本，并削弱了民營(yíng)中小企業(yè)信用及經(jīng)營(yíng)能力對(duì)融資擔(dān)保效率的影響程度。此外，民營(yíng)中小企業(yè)通過(guò)融資擔(dān)保扶持獲得貸款之后，若無(wú)反擔(dān)保抵押品，一旦盈利能力不佳或償債能力欠缺導(dǎo)致其違約概率提高，將增加融資擔(dān)保公司代償成本，從而降低融資擔(dān)保效率。

商業(yè)銀行合作意愿（CB）對(duì)商業(yè)性融資擔(dān)保公司為民營(yíng)中小企業(yè)增信的效率產(chǎn)生了顯著的正向影響，但對(duì)政策性融資擔(dān)保公司的正向影響不顯著。針對(duì)不同規(guī)模、不同實(shí)力的融資擔(dān)保公司，商業(yè)銀行會(huì)在合作門(mén)檻、風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)比例、交易成本等方面采取差異化合作態(tài)度，進(jìn)而影響融資擔(dān)保效率。根據(jù)信號(hào)傳遞與資信評(píng)價(jià)理論，由政府出資成立的政策性擔(dān)保公司往往更受到商業(yè)銀行的青睞，因此，弱化了商業(yè)銀行合作意愿對(duì)政策性融資擔(dān)保效率的影響程度。而商業(yè)性融資擔(dān)保公司在與商業(yè)銀行合作中處于弱勢(shì)地位，故商業(yè)銀行合作意愿對(duì)商業(yè)性融資擔(dān)保效率的影響更為顯著。

（3）影響不同模式融資擔(dān)保公司擔(dān)保增信效率的主要因素對(duì)比分析。對(duì)于政策性融資擔(dān)保公司的擔(dān)保效率，影響程度最大的為融資擔(dān)保公司擔(dān)保能力，次之為經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境，最后為法律制度環(huán)境?？梢?jiàn)，不斷強(qiáng)化融資擔(dān)保公司擔(dān)保能力是提升政策性融資擔(dān)保效率的關(guān)鍵。

表6：政策性融資擔(dān)保公司擔(dān)保效率影響因素的Tobit回歸結(jié)果

表7：商業(yè)性融資擔(dān)保公司擔(dān)保效率影響因素的Tobit回歸結(jié)果

對(duì)于商業(yè)性融資擔(dān)保公司的擔(dān)保效率，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境對(duì)其影響程度最大，其他影響因素依次為商業(yè)銀行合作意愿、法律制度環(huán)境、融資擔(dān)保公司擔(dān)保能力。商業(yè)性融資擔(dān)保公司以盈利為目的，不斷追求經(jīng)濟(jì)效益以滿(mǎn)足自身發(fā)展需求，良好的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境可以保障融資擔(dān)保業(yè)務(wù)順利開(kāi)展，并有效提升商業(yè)性融資擔(dān)保公司的盈利性。因此，優(yōu)化經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境更有利于商業(yè)性融資擔(dān)保公司的生存與發(fā)展。

五、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

通過(guò)以上分析，本文得出以下結(jié)論：（1）受規(guī)模效率較低的限制，我國(guó)融資擔(dān)保效率有待提升，且相較于政策性融資擔(dān)保公司，商業(yè)性融資擔(dān)保公司為民營(yíng)中小企業(yè)提供增信的效率值較高；（2）經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境對(duì)商業(yè)性融資擔(dān)保公司為民營(yíng)中小企業(yè)增信效率的影響程度較大，該類(lèi)型擔(dān)保公司適合在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)生存與發(fā)展；（3）著重加強(qiáng)政策性融資擔(dān)保公司擔(dān)保能力是提升政策性融資擔(dān)保效率的關(guān)鍵；（4）不斷強(qiáng)化商業(yè)銀行與商業(yè)性融資擔(dān)保公司的合作意愿，可有效提升商業(yè)性融資擔(dān)保效率，但這一作用對(duì)政策性融資擔(dān)保效率并不顯著；（5）良好的法律制度環(huán)境為政策性與商業(yè)性融資擔(dān)保公司支持民營(yíng)中小企業(yè)增信提供了有效保障。

（二）管理啟示

第一，優(yōu)化融資擔(dān)保行業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境。政府主管部門(mén)應(yīng)充分利用財(cái)政引導(dǎo)和市場(chǎng)運(yùn)作雙重機(jī)制，通過(guò)市場(chǎng)化手段將財(cái)政資源配置于高質(zhì)量的融資擔(dān)保項(xiàng)目，有效提升融資擔(dān)保效率。商業(yè)性融資擔(dān)保公司應(yīng)將自身發(fā)展和國(guó)家戰(zhàn)略導(dǎo)向相結(jié)合，不斷擴(kuò)大融資擔(dān)保覆蓋面，有效助力企業(yè)融資。

第二，完善融資擔(dān)保法律制度環(huán)境?？山梃b日本信用保證協(xié)會(huì)、美國(guó)中小企業(yè)管理局等的信用擔(dān)保制度，通過(guò)政府預(yù)算補(bǔ)貼中小企業(yè)代償損失，并通過(guò)購(gòu)買(mǎi)信用保險(xiǎn)等措施分擔(dān)擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)。為規(guī)范融資擔(dān)保公司行為，2017 年8 月，國(guó)務(wù)院發(fā)布了《融資擔(dān)保公司監(jiān)督管理?xiàng)l例》（國(guó)務(wù)院令第683 號(hào)），并分別于2018年4 月和2019 年10 月出臺(tái)了四項(xiàng)相應(yīng)的配套制度以及補(bǔ)充規(guī)定。但是，融資擔(dān)保法律制度的法律位階不高，執(zhí)行力和強(qiáng)制性仍有待提升，需要提高其立法層級(jí)。

第三，應(yīng)兼顧風(fēng)險(xiǎn)管理與產(chǎn)品創(chuàng)新，逐漸放大融資擔(dān)保增信效應(yīng)。融資擔(dān)保公司應(yīng)當(dāng)完善自身風(fēng)險(xiǎn)管理體系，不斷強(qiáng)化擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)管理能力。應(yīng)積極創(chuàng)新?lián)．a(chǎn)品，建立高效主動(dòng)的獲客模式以逐漸放大增信效應(yīng)（許高銘，2021）[28]。充分發(fā)揮市場(chǎng)的資源配置功能，有效應(yīng)對(duì)融資擔(dān)保圈中的道德風(fēng)險(xiǎn)，強(qiáng)化信息甄別能力，精準(zhǔn)扶持優(yōu)質(zhì)的民營(yíng)中小企業(yè)。

第四，切實(shí)推進(jìn)銀行與擔(dān)保機(jī)構(gòu)合作共贏。商業(yè)銀行應(yīng)加強(qiáng)與融資擔(dān)保公司的合作，積極推進(jìn)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和區(qū)塊鏈技術(shù)與融資擔(dān)保的融合發(fā)展，合作開(kāi)發(fā)創(chuàng)新金融產(chǎn)品，形成共享金融業(yè)態(tài)。

第五，完善信用預(yù)警監(jiān)督機(jī)制建設(shè)。應(yīng)不斷完善民營(yíng)企業(yè)信用預(yù)警監(jiān)督機(jī)制，通過(guò)對(duì)提供虛假信息的企業(yè)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)處罰、信用處分，為守信者提供優(yōu)惠利率貸款等，鼓勵(lì)企業(yè)保持良好的信用記錄。民營(yíng)中小企業(yè)應(yīng)積極創(chuàng)新核心技術(shù)及產(chǎn)品，擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)規(guī)模，加強(qiáng)自身經(jīng)營(yíng)能力，從而提高盈利能力和償債能力。

注：

①以往研究將融資擔(dān)保公司劃分為政策性、商業(yè)性和互助性三種模式。由于當(dāng)前互助性融資擔(dān)保公司數(shù)量較少，且為民間出資，故本文將互助性融資擔(dān)保公司并入商業(yè)性融資擔(dān)保公司進(jìn)行研究。

②根據(jù)2018年5月15日江蘇省經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)發(fā)布的《江蘇省融資擔(dān)保公司名錄》，江蘇省持有經(jīng)營(yíng)許可證的融資擔(dān)保公司共有278家（含40家分公司）。