李細(xì)滿 朱雨婷

摘 要：目前，我國(guó)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(shí)現(xiàn)資源合理配置?？紤]到目前已有對(duì)于小額貸款公司的研究集中在某個(gè)特定年份中特定區(qū)域的靜態(tài)運(yùn)營(yíng)效率，本文在對(duì)小額貸款公司的靜態(tài)運(yùn)營(yíng)效率進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用DEA效率評(píng)價(jià)模型中的Malmquist指數(shù)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，我國(guó)各?。ㄊ?、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(jìn)步不足，發(fā)展效率呈下降趨勢(shì)，同時(shí)我國(guó)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(dá)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(xì)滿，朱雨婷.<變量 2>[J].中國(guó)商論，2022（09）：-074.

中圖分類號(hào)：F832.39 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：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(fèi)貸款，貸款金額一般在1～20萬(wàn)元。我國(guó)最初發(fā)展小額信貸是為了解決貧困問(wèn)題，近年來(lái)小額貸款公司已經(jīng)有了長(zhǎng)足發(fā)展。2011年，我國(guó)31個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）平均小額貸款公司的數(shù)量為138個(gè)，2018年為262個(gè)，同比增長(zhǎng)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(zhǎng)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(guò)研究我國(guó)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(xiàn)綜述

20世紀(jì)80年代，國(guó)外就有部分學(xué)者對(duì)“微小金融”進(jìn)行了研究。大多數(shù)國(guó)外學(xué)者運(yùn)用DEA模型對(duì)某一個(gè)地區(qū)的微型金融機(jī)構(gòu)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。研究發(fā)現(xiàn)不同因素都會(huì)對(duì)微型金融機(jī)構(gòu)的效率產(chǎn)生顯著影響。Guitiérrez- Nieto等（2007）發(fā)現(xiàn)國(guó)別和機(jī)構(gòu)類型的影響十分顯著。Ben Soltane Bassem（2008）發(fā)現(xiàn)規(guī)模對(duì)微型金融機(jī)構(gòu)效率產(chǎn)生顯著影響，其中中等規(guī)模微型金融機(jī)構(gòu)效率較高。Ahmad Nawaz（2010）發(fā)現(xiàn)補(bǔ)貼對(duì)效率產(chǎn)生顯著影響，其傾向于服務(wù)窮人的微型金融機(jī)構(gòu)的效率更低。不同資質(zhì)的微型金融機(jī)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(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)效率高于非正規(guī)機(jī)構(gòu)。

國(guó)內(nèi)對(duì)小額貸款公司的研究始于2006年北京召開(kāi)的亞洲小額信貸論壇，焦瑾璞首先在國(guó)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(chǎng)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(yíng)效率不高。楊虎鋒和何廣文（2011）分析了全國(guó)多個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）小額貸款公司的經(jīng)營(yíng)效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國(guó)整體小額貸款公司的效率較高。

回顧以往文獻(xiàn)，學(xué)者使用DEA模型進(jìn)行生產(chǎn)效率的評(píng)估，但大多使用財(cái)務(wù)指標(biāo)直接衡量機(jī)構(gòu)效率，研究主要集中在某個(gè)特定年份中特定區(qū)域的靜態(tài)效率測(cè)算，得出的結(jié)論差異較大。本文通過(guò)分析我國(guó)小額貸款公司的普惠金融供給效率，測(cè)評(píng)小額貸款公司經(jīng)營(yíng)效率的同時(shí)，也關(guān)注其自身的規(guī)模效率，借鑒效率評(píng)價(jià)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(jìn)行動(dòng)態(tài)對(duì)比，對(duì)小額貸款公司的普惠金融供給效率進(jìn)行橫向和縱向?qū)Ρ龋尳Y(jié)論更加準(zhǔn)確和完善。

2 我國(guó)小額貸款公司的普惠金融供給效率實(shí)證研究

2.1 DEA模型分析

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)研究經(jīng)濟(jì)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(cè)算出最有效的生產(chǎn)前沿，對(duì)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(duì)決策單元單期的效率進(jìn)行評(píng)估，本文在BCC模型的基礎(chǔ)上運(yùn)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(jìn)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(lái)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(duì)數(shù)字普惠金融，本文另外加入了各地區(qū)每十萬(wàn)人每平方千米金融網(wǎng)點(diǎn)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(xiàn)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(jī)構(gòu)數(shù)量，分別從業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)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(lái)源于《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（第二期）》，中國(guó)人民銀行、各地區(qū)支行的年度金融運(yùn)行報(bào)告和歷年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒。

2.3 結(jié)果分析

2.3.1 靜態(tài)分析

本文通過(guò)DEAP2.1軟件，基于BCC模型，對(duì)2011—2018年我國(guó)31個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）的小額貸款公司靜態(tài)發(fā)展情況進(jìn)行評(píng)價(jià)，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(duì)小額貸款公司發(fā)展的綜合效率， 31個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(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(jiàn)普惠金融的資源投入并沒(méi)有很好地促進(jìn)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(dá)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(méi)有達(dá)到0.1，而且與全國(guó)均值相差較大。

（2）從純技術(shù)效率值角度來(lái)看，全國(guó)均值為0.57，有15個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）高于全國(guó)均值，數(shù)量達(dá)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(shí)現(xiàn)了DEA有效，說(shuō)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(qiáng)的市場(chǎng)和管理競(jìng)爭(zhēng)力。海南、天津和北京的純技術(shù)效率值小于0.1，說(shuō)明全國(guó)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(lái)看，全國(guó)均值為0.814，有21個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）高于全國(guó)均值，數(shù)量達(dá)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(shí)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(shì)，有望進(jìn)一步加強(qiáng)，而西藏自治區(qū)的規(guī)模效率值最低，為0.016。

總體來(lái)說(shuō)，我國(guó)各?。ㄊ?、自治區(qū)）普惠金融的供給對(duì)小額貸款公司發(fā)展的綜合靜態(tài)效率不高，主要因?yàn)榧兗夹g(shù)效率有待加強(qiáng)，故應(yīng)重視系統(tǒng)管理水平和技術(shù)管理水平。

2.3.2 動(dòng)態(tài)分析

本文通過(guò)DEAP2.1軟件，基于Malmquist模型，從動(dòng)態(tài)效率角度對(duì)2011—2018年我國(guó)31個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）小額貸款公司進(jìn)行分析，結(jié)果如表2所示。

由表2可以看出，2011—2018年我國(guó)普惠金融的供給對(duì)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(lái)我國(guó)普惠金融的供給對(duì)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(gè)分解因素中只有技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均值小于1，因此是技術(shù)進(jìn)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(jìn)步是關(guān)鍵所在。

（1）從技術(shù)效率和純技術(shù)效率來(lái)看，各地區(qū)均值與全國(guó)均值都大于1，說(shuō)明在2011—2018年全國(guó)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(shì)。由表3可以看出，有23個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）技術(shù)效率值大于等于1，數(shù)量達(dá)到了樣本數(shù)量的74.19%;有25個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）純技術(shù)效率值大于等于1，數(shù)量達(dá)到了樣本數(shù)量的80.65%，說(shuō)明我國(guó)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(jìn)步來(lái)看，各地區(qū)均值與全國(guó)均值都小于1，說(shuō)明2011—2018年全國(guó)的總體技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，這也是導(dǎo)致全國(guó)全要素生產(chǎn)率下降的關(guān)鍵原因。

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

總體來(lái)說(shuō)，我國(guó)各?。ㄊ?、自治區(qū)）普惠金融的供給對(duì)小額貸款公司發(fā)展效率呈下降趨勢(shì)，主要是因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)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(xiàng)動(dòng)態(tài)分解指標(biāo)和全要素指標(biāo)中都超過(guò)全國(guó)均值的地區(qū)，江西、貴州和云南是在四項(xiàng)分解指標(biāo)和全要素指標(biāo)中都負(fù)增長(zhǎng)的地區(qū)，但他們的靜態(tài)綜合效率值為1，由此可見(jiàn)當(dāng)?shù)匦☆~信貸公司的數(shù)量和規(guī)模存在過(guò)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(guó)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(guó)普惠金融還沒(méi)有明確的法律依據(jù)，有些不法小貸機(jī)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(qiáng)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(huì)在發(fā)展普惠金融中起到很大的作用，行業(yè)協(xié)會(huì)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(huì)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(shí)際的建議，幫助機(jī)構(gòu)和企業(yè)落實(shí)法律政策。

3.2 加大金融研發(fā)投入

技術(shù)進(jìn)步需要有關(guān)部門重視金融研發(fā)，加大技術(shù)投入?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺(tái)可以很好地解決傳統(tǒng)金融中服務(wù)上下游信息不對(duì)稱的問(wèn)題，同時(shí)可以滿足長(zhǎng)尾客戶的需求，小額貸款公司進(jìn)行決策和風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)鍵在于高質(zhì)量的信息。加強(qiáng)金融創(chuàng)新，發(fā)揮普惠金融主體的能動(dòng)性，需要推動(dòng)各類金融機(jī)構(gòu)合作，讓新型金融機(jī)構(gòu)的信息優(yōu)勢(shì)和傳統(tǒng)銀行的資金優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，促進(jìn)各主體的交流和融合。

行業(yè)協(xié)會(huì)也應(yīng)參與制定小貸公司標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)工作，鼓勵(lì)小貸公司根據(jù)自身情況逐步推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)和非現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)管系統(tǒng)改造升級(jí)，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(qiáng)高質(zhì)量基礎(chǔ)建設(shè)

我國(guó)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(shí)行一區(qū)一策的有針對(duì)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(kuò)大市場(chǎng)范圍。我國(guó)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(tái)和機(jī)構(gòu)起不到應(yīng)有的作用?；A(chǔ)建設(shè)在建造的過(guò)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(jī)構(gòu)從中獲利的基礎(chǔ)。要堅(jiān)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(diǎn)多、覆蓋廣的優(yōu)勢(shì)，讓這些地區(qū)的金融網(wǎng)點(diǎn)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(jìn)地區(qū)高質(zhì)量普惠金融發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

B Guitiérrez-Nieto，Serrano-Cinca C，Molinero C-M.Microfinance institutions and efficiency[J].Omega，2007，35（2）： 131-142.

B-S Bassem.Efficiency of Microfinance Institutions in the Mediterranean： An Application of DEA[J].Transition Studies Review，2008，15（2）： 343-354.

A Nawaz.Efficiency and Productivity of Microfinance： Incorporating the Role of Subsidies[J].Working Papers Ceb，2010.

K-M Hassan，Benito S.Efficiency Analysis of Microfinance Institutions in Developing Countries[J].Ssrn Electronic Journal，2009（83）：446-456.

馬紹剛.淺析我國(guó)普惠金融發(fā)展現(xiàn)狀[J].武漢金融，2017（8）：4-7.

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

游龍，張珩，羅劍朝.小額貸款公司運(yùn)行效率比較分析：基于陜北和關(guān)中36個(gè)樣本的實(shí)地調(diào)查[J].生產(chǎn)力研究，2013（10）： 67-70.

楊虎鋒，何廣文.小額貸款公司經(jīng)營(yíng)有效率嗎：基于42家小額貸款公司數(shù)據(jù)的分析[J].財(cái)經(jīng)科學(xué)，2011（12）： 28-36.

單春霞.基于DEA-Malmquist指數(shù)方法的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D績(jī)效評(píng)價(jià)[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2011，（2）：70-74.

張博，范辰辰.宗族文化與微型金融機(jī)構(gòu)發(fā)展：以小額貸款公司為例[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2019（6）： 134-147.

蔣亮，郭曉蓓，鄧金堂，等.普惠金融視角下的小額信貸問(wèn)題、原因與對(duì)策建議[J].西南金融，2021（1）：38-49.

林春.小額貸款公司區(qū)域經(jīng)營(yíng)效率研究：基于普惠金融視角[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2017，38（5）：39-45.

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