中国科技论文在线 金融机构规模、贷款技术与农村小微企业信#贷可得性 1,322*董晓林，杨小丽，张晓艳5 （1. 南京农业大学金融学院，南京 210095； 2. 南京农业大学经济管理学院，南京 210095； 3. 南京农业大学江苏农村金融发展研究中心，南京 210095） 摘要：本文采用江苏省48个县域2007年以来新进入农村金融市场的243家金融机构的调查数据，运用直接诱导式询问方法对金融机构发放农村小微企业贷款时所使用的贷款技术进行10 识别并分类，在此基础上，对金融机构规模、贷款技术与小微企业信贷可得性的关系进行实证检验。研究结果表明：（1）影响小微企业信贷可得性的关键因素是贷款技术，而非金融机构规模。金融机构规模是通过贷款技术发挥作用的，从而间接地影响到农村小微企业的信贷可得性；（2）财务报表型贷款技术和固定资产贷款技术不利于提高农村小微企业信贷可得性，而关系型贷款技术能够使得农村小微企业的信贷可得性得到显著的改善；信用评分贷15 款技术和判断型贷款技术对提高农村小微企业信贷可得性的积极作用目前还没有完全显现出来。 关键词：农村金融；金融机构规模；贷款技术；农村小微企业；信贷可得性 中图分类号：F832 20 Financial Institutions' Size, Lending Technologies and Rural Small-micro Enterprises' Credit Availability 1,322DONG Xiaolin, YANG Xiaoli, ZHANG Xiaoyan (1. College of Finance, Nanjing Agricultural University, NanJing 210095; 2. College of Economics and Management, Nanjing Argicultural University, NanJing 210095; 25 3. Center for Rural Financial Development Research, Nanjing Agricultural University, NanJing 210095) Abstract: This paper uses 243 financial institutions’ survey data which entered rural financial market since 2007 of 48 counties in Jiangsu Province and direct methods to distinguish and classify lending technologies. This paper directly verifies the relations of financial institutions' 30 size, lending technologies and rural small-micro enterprises’ credit availability. Results show that: (1) lending technology is a key factor, financial institutions' size through lending technologies play a role, which affects small-micro enterprises’ credit availability; (2) different lending technologies have different impacts on rural small-micro enterprises’ credit availability. Financial-statement lending technology and fixed-asset lending technology are not conducive to the advancement of 35 rural small-micro enterprises’ credit availability, while relationship lending technology has significantly improved rural small-micro enterprises’ credit availability. Credit scoring lending technology and judgment lending technology which play an active role in rural small-micro enterprises’ credit availability are not yet fully apparent. Keywords: Rural Finance; Financial Institutions' Size; Lending Technologies; Rural Small-micro 40 Enterprises; Credit Availability 0 引言 当前我国中小企业尤其是农村地区小型、微型企业的发展面临用工成本大幅上升、原材料成本明显上涨、订单量减少、资金链紧张和融资困难等诸多问题。其中，融资约束是小微45 企业发展壮大过程中面临的最大障碍。为了缓解农村地区小微企业融资难题，中央和各级地 基金项目：教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目（20120097110036） 作者简介：董晓林，（1963-），女，教授，博士生导师，主要研究方向：农村金融。E-mail: dongxiaolin@ - 1 -
中国科技论文在线 方政府陆续出台了一系列针对小微企业融资的政策和措施。其中影响较大的是，2006年底银监会颁布的《关于调整放宽农村地区银行业金融机构准入政策，更好支持社会主义新农村建设的若干意见》，降低农村地区金融机构的准入门槛，积极引导和支持境内外资本到农村地区新设、投资银行类金融机构，启动了我国新一轮的农村金融改革。随后，村镇银行、贷50 款公司（包括小额贷款公司）、农村资金互助社等新型农村金融机构迅速在全国各地区设立和试点。不仅如此，其他各种形式的金融机构也逐步开始涉足或重返农村金融市场，包括邮政储蓄银行、农业银行成立的“三农”金融事业部以及各主要商业银行设立的小企业金融服务专营机构等。 放宽农村金融市场准入促使更多的金融机构尤其是小规模金融机构进入当地信贷市场，55 扩张了金融机构分支机构的网点数量，改变了不同规模层次金融机构的数量及其市场结构，也促进了当地金融市场的竞争。由于小微企业的外源融资更多地依赖于当地金融市场的银行贷款，因此更容易受到这一变化带来的影响。那么，农村金融市场中进入不同规模的金融机构对小微企业信贷可得性带来了怎样的影响？贷款技术在金融机构规模与小微企业信贷可得性之间发挥了怎样的作用？本文将基于对江苏省县域金融市场和金融机构的调研，运用60 “小银行优势”理论的新进展对以上问题进行实证分析。 1 文献回顾 传统的“小银行优势”理论 贷款技术是指金融机构在贷款发放中从主要信息来源、信息筛选和审核程序、贷款合约设计到贷款回收监督机制的一整套技术的组合。传统的“小银行优势”理论认为硬信息贷款65 技术（仅指财务报表型贷款技术）更适用于服务规模较大且信息较透明的企业，而软信息贷款技术（仅指关系型贷款技术）更适用于服务规模较小且信息透明程度较低的企业。 “小银行优势”理论的新进展 近年来尤其是自2006年以来，传统的“小银行优势”理论逐渐受到来自理论与实践经验两方面的挑战和质疑。Berger and Udell（2006）对该理论提出了批评，他们认为该理论存70 在的最大缺陷是对于贷款技术的划分过分简单，缺乏对贷款技术异质性的充分识别和确认[1]。实际上，建立在“硬信息”基础上的贷款技术不仅仅是财务报表型贷款技术。随着现代信息技术的革新，可“硬化”的信息和信息的可“硬化”程度都在增加，出现了诸如小企业信用评分技术（Small business credit scoring）、资产保证型贷款（Asset-based lending）、固定资产贷款（Fixed-asset lending）、租赁（Leasing）、保理（Factoring）等多种基于“硬信75 息”的贷款技术，并且这些技术都适用于信息不透明的小微企业，前提是这些企业必须满足部分资产的信息是透明的或者其业主的历史信用记录良好的条件。 近年来，国内外关于贷款技术、金融机构规模与小企业信贷关系的研究主要偏重于理论分析，实证研究方面集中于检验金融机构规模与企业信贷可得性的关系。仅有少数文献对贷款技术与金融机构规模的关系进行分析。Uchida et al.（2012）利用日本2005年1584家中80 小企业的调查问卷，从企业角度识别出了四种贷款技术，发现财务报表型贷款技术是最常使用的贷款技术，此外还指出特定贷款技术（如关系型贷款技术）的使用不会排斥其他贷款技术（如交易型贷款技术）的使用，即一家银行可以同时使用多种贷款技术。而该研究并没有[2]进一步分析贷款技术与企业信贷可得性的关系。同样，Berger and Black（2011）也从企业角度，利用美国1811笔小企业贷款数据，研究了不同规模银行在特定贷款技术上的比较优- 2 -
中国科技论文在线 85 势，发现大银行并不是在所有固定资产贷款技术（房地产抵押、个人房产抵押、车辆抵押、设备抵押和租赁）上都拥有比较优势，且这种优势不随企业规模增长而增加；小银行在关系[3]型贷款技术上拥有比较优势，但这种优势似乎在贷款给大规模企业时更强。Beck et al.（2011）使用45个国家91家大型银行的数据，研究发现外资、国内私人和国有银行对中小企业融资使用不同的贷款技术和组织结构，但贷款技术和组织结构的差异并没有对中小企业[4]90 贷款程度、类型和价格产生影响。该研究虽然从银行角度考察了不同银行所使用的贷款技术，但其研究样本仅局限于大型银行，得出的结论能否扩展到所有银行仍然需要进一步检验。 以往研究金融机构规模与小微企业信贷可得性的文献，大多都是建立在“小银行优势”理论的假设前提下，分析不同规模的金融机构与小微企业信贷可得性的关系，而很少有研究对此假设前提进行验证，本文首先分析不同规模的金融机构在贷款技术上的差异性，进而验95 证金融机构规模、贷款技术与小微企业信贷可得性三者之间的关系，检验传统的“小银行优势”理论及其新观点。 2 分析框架与研究假说 根据传统的“小银行优势”理论及其最新研究进展，本文认为贷款技术是小微企业信贷可得性能否得到改善的关键影响因素，金融机构规模是通过贷款技术作用于小微企业信贷融100 资获得行为的。以往研究金融机构规模与小微企业信贷可得性关系的文献得出的结论不一致，有可能是因为没有将贷款技术这一关键变量纳入实证模型中，当我们考虑了贷款技术这一重要因素，金融机构规模可能就不那么重要了。传统的“小银行优势”理论认为只有关系型贷款技术才适用于小微企业，而“小银行优势”理论的新观点认为除财务报表型贷款技术外，其余贷款技术都能够很好地克服银企之间的信息不对称问题。不同贷款技术的使用对小105 微企业信贷可得性的影响存在差异，借鉴Berger and Udell（2006）的观点，在识别贷款技术时，本文认为硬信息贷款技术不是一种单一的同质的贷款技术，它至少由6种显著不同的贷款技术组成，包括财务报表型贷款、资产保证型贷款、小企业信用评分、固定资产贷款、保理和租赁。结合我国农村金融机构在发放小微企业贷款时所采用的贷款技术的具体情况，本文将贷款技术分为财务报表型贷款技术、固定资产贷款技术、信用评分贷款技术、关系型110 贷款技术和判断型贷款技术五种。 基于以上分析，本文提出以下研究假说： 假说一：金融机构规模影响农村小微企业信贷可得性主要是通过贷款技术而发挥作用，贷款技术是影响农村小微企业信贷可得性的重要因素。 假说二：不同贷款技术对农村小微企业信贷可得性的影响具有差异性，财务报表型贷款115 技术和固定资产贷款技术不利于农村小微企业信贷可得性的提高，而关系型贷款技术、信用评分技术和判断型贷款技术能够显著提高农村小微企业的信贷可得性。 3 模型构建与数据来源 模型构建 本文借鉴Berger and Black（2011）以及Beck et al.（2011）的分析思路，建立如下多元120 回归模型来分析金融机构规模、贷款技术对农村小微企业信贷可得性的影响： CA=f(BSize,LT,X) （1） iiii其中，CA衡量小微企业信贷可得性，BSize为金融机构的规模，LT代表贷款技术，X- 3 -
中国科技论文在线 为控制变量，包括金融机构类型等。i=1，2，3...表示第i家金融机构。 变量选取 125 小微企业信贷可得性（CA） 鉴于现阶段我国农村金融机构发放的贷款主要投放给农村地区的各类企业（包括个体工商户），而按照企业分类（大型、中型、小型和微型企业）的四个规模层次，目前在我们调1查的样本县域内，小微企业数量占整个县域内企业总数的比重均在98%以上，满足样本地区企业规模结构相同或类似的提前条件。因此本文采用“小微企业贷款额/金融机构贷款总130 额”这一相对数指标来衡量小微企业信贷可得性，其优点在于其不受企业自身特征以及金融机构扩大存贷款总量的影响，能够客观地量化小微企业所能获得信贷服务的满足程度。 金融机构规模（BSize） 国际上通行的衡量金融机构（本文主要指银行）大小的标准是资产规模。而我国农村金融市场有其特殊性，其存在着规模差异较大的多种类型的金融机构，其中诸如国有商业银行、135 股份制商业银行以及城市商业银行等，其在农村地区设立的仅是分支机构或营业网点，一般而言，这些分支机构的统计数据并不包含资产总额这一项。国内对金融机构规模的界定大多是从整个金融市场的视角来划分的，并没有单独的针对农村金融市场的金融机构规模划分标准。本文鉴于农村金融市场中金融机构的特殊性，用贷款余额这一指标来衡量农村金融机构的规模大小。根据“小银行优势”理论，金融机构规模越大，小微企业信贷可得性越低，因140 此，本文预测金融机构规模与小微企业信贷可得性之间具有负相关的关系。 贷款技术（LT） （1）财务报表型贷款技术（LT），该贷款技术主要是基于贷款申请者提供的财务报表1所反映的财务信息，而小微企业大多是缺乏这类信息的群体，因此，本文认为财务报表型贷款技术并不适用于小微企业，两者的关系应该是负相关的。 145 （2）信用评分贷款技术（LT），Berger and Scott（2007）认为小企业信用评分技术从2增加信贷总额、对信息相对不透明及风险较高借款人放贷数量增长、低收入地区及偏远地区[5]信贷等方面提高了小企业信贷可得性。Berger et al.（2009）发现小企业信用评分在社区银行小企业贷款中的应用也非常广泛，通过实证研究得出小企业信用评分的应用增加了社区小[6]企业贷款发放量的结论。Berger and Black（2011）进一步验证了小企业信用评分能够提高150 小企业信贷可得性。因此，本文预计两者之间存在正相关关系。 （3）固定资产贷款技术（LT），固定资产主要包括房产、设备、车辆等，在我国农村3地区，金融机构大多只接受房产抵押，而我国农村小微企业往往不能提供符合金融机构要求的固定资产，因此，较为依赖该种贷款技术的金融机构的进入，并不利于小微企业获得贷款。 （4）关系型贷款技术（LT），Boot（2000）、Berger and Udell（2002、2006）认为金4155 融机构通过与借款企业的长期密切接触而获得的软信息，其实价值大于财务报表、抵押品和信用评分，这些信息能够帮助“关系型贷款人”比“交易型贷款人”更好地解决银企之间的[7][8]信息不对称问题。预计这一变量与因变量之间的关系为正相关关系。 1 由于江苏统计年鉴以及其他公开数据中并没有统计小微企业的相关数据，本文将小微企业数量近似等于企业总数减去工业大中型企业数量。 - 4 -
中国科技论文在线 （5）判断型贷款技术（LT），Berger and Black（2011）认为信贷员的判断对于那些没5有硬信息也没有建立较强银企关系的小企业有重要影响，因此，本文预计两者之间正相关。 160 控制变量（X） 由于本文中的样本金融机构全部是放宽农村金融市场准入后才进入的机构，自身盈利能力等变量对于这些刚进入市场的金融机构的意义并不大，因此主要选取金融机构类型（X）、1主要领导人是否是本地居民（X）、贷款审批权（X）、信贷员人数占比（X）、贷款决234策是否受到政府影响（X）、法律环境（X）等组织结构特征和外部环境特征作为控制变56165 量。 数据来源与样本选取 本文研究数据源于2012年12月对江苏省48个县域2007年以来新进入农村金融市场的金融机构所做的问卷调查，通过采用直接诱导式询问方法识别农村金融机构在发放小微企业2贷款时使用的贷款技术。该调查问卷由各家金融机构的信贷部负责人填写，共回收282家170 金融机构问卷。其中，包括42家邮储银行，66家股份制商业银行，36家城市商业银行，26家农商行或农合行，109家村镇银行和小贷公司，3家外资银行，具体区域分布数量如图1所示。 图1 样本金融机构分布情况 175 Fig. 1 Distribution of Financial Institutions in the Sample 本文对样本数据进行了如下处理：（1）剔除反映相关变量出现缺失值的样本；（2）对于模型中的一些变量，存在异常值的，本文采用Winsorize方法，根据1%和99%分位数进行清除，以消除数据极值的影响。最终获得243家金融机构数据，各变量的描述性统计见表180 1。 2 Berger and Black（2011）采用直接诱导式询问方法识别了固定资产贷款技术（包括租赁、企业房地产贷款技术、个人房地产贷款技术、车辆贷款技术和设备贷款技术）。 - 5 -
中国科技论文在线 表1 变量名称、定义及描述性统计 185 Tab. 1 Names, Definitions and Descriptive Statistics of Variables 变量预期方变量定义 均值 标准差 名称 向 CA 小微企业信贷可得性，以小微企业贷款/总贷款表示。 — 金融机构规模，按贷款余额将金融机构划分为三等分组，0=BSize - 小规模金融机构、1=中等规模金融机构、2=大规模金融机构。财务报表型贷款技术，取值为1代表金融机构在发放贷款时不是很看重企业是否有完整的财务记录，取值为2代表比较Lt - 1关注企业是否有完整的财务记录，取值为3则表示十分关注企业是否有完整的财务记录。 信用评分技术，0代表金融机构没有使用评分，如果金融机构Lt 只是将评分作为贷款决策的一个方面，则取值为1，如果贷款 + 2审批完全取决于评分则取值为2。 Lt 固定资产贷款技术，小微企业贷款中抵押贷款所占的百分比。 - 3关系型贷款技术，取值为1代表金融机构在做贷款决策时将Lt 软信息（例如，业主特征、业主家庭特征等）看做最重要的 + 4两个因素之一，否则取值为0。 判断型贷款技术，取值为1则代表金融机构获得企业的信息Lt + 5主要是通过信贷员的经验与判断，否则取值为0。 金融机构类型，1=邮储银行、2=股份制商业银行、3=城市商X 业银行、4=农商行或农合行、5=村镇银行或小贷公司、6=外 +/- 1资银行。 X 主要领导人是否是本地居民，0=否、1=是。 +2贷款审批权，用来衡量金融机构能够自主决定的小微企业贷X - 3款占总贷款的比重，取值为0~100之间。 X 信贷员人数占比，取值为0~100之间。+4X 贷款决策是否受到政府影响，1=肯定有、2=有时有、3=没有。 + 5法律环境，以“法院及时有效执行判决的可能性”来表示，X + 6取值为0~100之间。 4 实证结果与分析 为了与已有研究相比较，也为了更好地分析作用于小微企业信贷可得性的关键因素，本文在模型中加入金融机构规模以及金融机构规模与贷款技术的交叉项变量。 190 运用对模型进行初步回归，发现自变量之间并未存在多重共线性。在对模型结果进行White检验之后，发现模型存在异方差，采用加权最小二乘法（WLS）消除异方差后，最终回归结果见表2。 195 200 205 210 - 6 -
中国科技论文在线 表2 金融机构规模、贷款技术与农村小微企业信贷可得性关系的回归结果 215 Tab. 2 Regression Results of the Relations of Financial Institutions' Size, Lending Technologies and Rural Small-micro Enterprises’ Credit Availability CA 变量 模型Ⅰ 模型Ⅱ 模型Ⅲ *** BSize [] [] [] *** *** Lt — 1[] [] Lt — 2[] [] * * Lt — 3[] [] *** ** Lt — 4[] [] Lt — 5[] [] *** Jc — — 1[] Jc — — 2[] Jc — — 3[] * Jc — — 4[] Jc — — 5[] X 1[] [] [] ** ** ** X 2[] [] [] X 3[] [] [] ** *** *** X 4[] [] [] X 5[] [] [] ** X 6[] [] [] Prob> 注：（1）模型Ⅲ中的Jc、Jc、Jc、Jc和Jc分别表示金融机构规模（Bsize）与财务报表型贷款技术12345（Lt）、信用评分技术（Lt）、固定资产贷款技术（Lt）、关系型贷款技术（Lt）、判断型贷款技术（Lt）12345相乘的交叉项。（2）***、**、*分别表示结果在1%、5%和10%的水平上显著，括号内为标准误。 220 （1）从模型Ⅰ可以看出，金融机构规模（BSize）在1%的显著性水平上通过检验，且作用方向符合预期，说明放宽农村金融市场准入后，进入的金融机构规模越小，小微企业信贷可得性越强，新进入的小规模金融机构将更多比例的资金投放给了小微企业。 （2）模型Ⅱ的回归结果显示，在加入贷款技术（LT）变量后，金融机构规模（BSize）225 没有通过显著性检验，说明金融机构规模是通过贷款技术间接地影响小微企业信贷可得性的，验证了本文的研究假说一。从具体的贷款技术来看，财务报表型贷款技术（LT）和固1定资产贷款技术（LT）分别在1%、10%的显著性水平上与小微企业信贷可得性负相关，表3明这两种贷款技术并不适应农村小微企业的融资特点，使用这两种贷款技术程度较高的金融机构，其发放的小微企业贷款比例较低。关系型贷款技术（LT）与小微企业信贷可得性正4230 相关，并在1%的显著性水平上通过了检验， 说明关系型贷款技术的使用有利于小微企业信贷可得性的提高。信用评分贷款技术（LT）和判断型贷款技术（LT）两个变量系数为25正，符合预期，但都没有通过显著性检验。可能的原因是，目前江苏省各县域农村金融市场的征信系统及小微企业信用体系不够完善，不利于不同规模金融机构采用这两类贷款技术。- 7 -
中国科技论文在线 这一回归结果部分验证了本文的研究假说二。 235 （3）从模型Ⅲ进一步实证的结果来看，交叉项Jc对农村小微企业信贷可得性（CA）1有显著负向影响，表明农村金融市场中进入规模较大、且主要使用财务报表型贷款技术（Lt）1的金融机构的进入并不能显著提高农村小微企业的信贷可得性，另外，交叉项Jc对农村小4微企业信贷可得性（CA）有显著负向影响，结合关系型贷款技术（Lt）与小微企业信贷可4得性之间的正相关关系可知，那些规模较小且偏好使用关系型贷款技术的金融机构的进入，240 能够使得农村小微企业的信贷可得性得到显著的改善。 （4）从其他控制变量来看，在模型Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ中，主要领导人是否是本地居民（X）2这一变量均在5%的显著性水平上通过了检验，与因变量小微企业信贷可得性正相关。这一变量用来衡量金融机构获取“软信息”的能力。一个机构的经营模式、治理结构等往往受到主要领导人特质的影响，如果分支机构的领导人是当地居民，那么他对于当地的风土人情、245 文化、企业家的个性人品和未来发展前景等更加了解。因此，若新设立的金融机构的主要领导人是当地居民，则小微企业信贷可得性会较高。另外，信贷员人数占比（X）与小微企业4贷款可得性正相关，说明金融机构中信贷员人数会影响到机构对小微企业信息的获得。信贷员人数占比这一指标可以近似反映一个金融机构搜集小微企业信息的积极性，从而能够更好地甄别小微企业，有利于提高小微企业信贷可得性。 250 5 结论与政策建议 研究结论 本文采用江苏省48个县域2007年以来新进入农村金融市场的243家金融机构的调查数据，运用直接诱导式询问方法对金融机构发放农村小微企业贷款时所使用的贷款技术进行识别并分类，在此基础上，对金融机构规模、贷款技术与小微企业信贷可得性的关系进行直接255 验证。研究结果表明：（1）影响小微企业信贷可得性的关键因素是贷款技术，而非金融机构规模。在不考虑贷款技术的情况下，金融机构规模与小微企业信贷可得性显著负相关，但是，在加入贷款技术相关变量后，金融机构规模没有通过显著性检验，说明金融机构规模是通过贷款技术发挥作用，从而影响农村小微企业的信贷可得性；（2）不同贷款技术对农村小微企业信贷可得性的影响具有差异性，财务报表型贷款技术和固定资产贷款技术不利于提260 高农村小微企业信贷可得性，而关系型贷款技术能够使得农村小微企业的信贷可得性得到显著的改善。信用评分贷款技术和判断型贷款技术对提高农村小微企业信贷可得性的积极作用目前还没有完全显现出来。 政策建议 基于上述研究结论，本文提出如下政策建议：（1）进一步放宽农村地区银行业机构准265 入政策，积极引导和鼓励各种不同形式的金融机构进入。无论是大银行还是中小型金融机构都能够通过采用不同种类的贷款技术服务于不同类型的小微企业，提高其信贷可得性。同时，农村金融市场中原有的各类金融机构也应加快对小微企业贷款技术的引进与创新。（2）完善有利于金融机构创新贷款技术的金融基础设施环境。贷款技术贯穿了贷款业务的各个环节，而每个环节都受到金融基础设施的制约和影响，即在不同的金融基础设施条件下，某种270 贷款技术的实施效果可能会有所不同。因此，各地政府要不断改善农村金融基础设施，以提高金融机构创新适用于小微企业贷款技术的可能性与积极性，促进小微企业信贷可得性的提高。 - 8 -
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