信用担保附加性实证分析——以浙江省为例，本文主要内容关键词为：浙江省论文,实证论文,为例论文,信用担保论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
近些年浙江省和其他各省（市）一样，担保机构的数量迅速扩张。据浙江省信用与担保协会统计，到2008年底，全省中小企业信用担保机构有328家，注册资本118.13亿元，其中，按经济类型分，政策性担保机构94家、商业性担保机构201家、互助性担保机构33家；按资金来源分，国有资金23.42亿元、非国有资金94.71亿元；按组织形式分，公司制法人319家、事业法人5家、社团法人4家。这些担保机构在自身获得发展的同时，也产生了以下两个方面的经济利益：
第一，改善中小企业融资。通过19.83%的国有资本带动80.17%的民间资本投入到担保机构，发挥国有资本的撬动作用。又通过发挥担保机构的增信功能和风险分散功能，带动银行以数倍于担保基金的额度增加对中小企业的贷款。据统计，截至2008年底，全省受保企业累计达到9.3万家，担保总额达1492.94亿元。
第二，促进就业和税收。受保企业在突破融资瓶颈后发展壮大，为社会提供了新的就业机会，扩大了税源。据统计，浙江省受保企业近四年新增就业人数为106.3万，新增税收总额为307.24亿元。
上述两方面的经济利益中，有多少是在没有担保机构担保的情况下，银行仍然会贷款给企业所产生的？有多少是只有在担保机构提供担保前提下才会产生？担保贷款与经济社会发展有关联吗？这就涉及到信用担保的附加性检验问题。下面，先进行文献回顾并提出研究假设，然后以浙江省信用担保机构为研究对象，展开信用担保金融附加性和经济附加性的实证分析，以填补国内研究在这方面的空白。分析软件使用SPSS15.0。
二、文献综述和研究假设
一些学者对担保计划的附加性进行了经验检验，得出肯定的结论。Gale(1991)估计美国联邦信用计划下的贷款担保的结果是，向小企业的信贷分配增长了25%～33%。Boocock&Shariff(1996)在英国做了两项研究，发现金融附加性分别为48%和68%，Cowling and Mitchell(1997)通过观察英国1972年至1992年的劳动市场趋势和经济环境，提供了信用担保计划使边际失业人群成为自我就业者的时间序列证据。Marc Cowling and Peter Mitchell(1997)研究了英国1987～1995年担保贷款和借款企业的特征，发现贷款担保计划(LGS)为先前信贷受限的企业提供了获得长期贷款的机会。普华永道（1998年）对SBA的贷款接受者进行随机抽样，与规模和行业相似但没有得到SBA贷款的企业进行比较，他们得出以下结论：一组贷款接受者的就业增长了167%，而未接受者增长0%；另一组贷款接受者的就业增长为300%，而未接受者增长37%。Bradshaw(2002)的研究表明，贷款担保创造了就业机会、增加了税基，因而实际上可能是直接的对社会有益的金融安排。Riding & Haines Jr.(2001)和Hong et al.(2003)为贷款担保产生的引致就业效应提供了实证上的证词。在问卷调查、访谈和案例研究的基础上，有学者估计马来西亚的担保计划的金融附加性平均为37%(Boocock and Sharif,2005)。Allam Riding、Judith Madill、George Haines Jr(2007)用Logistic回归模型估计加拿大担保计划的金融附加性在95%的置信区间内为74.8±9.0%。Craig，Jackson and Thomson(2007b)实证检验美国SBA担保贷款是否对低收入市场的经济表现有更大的影响，并得出了肯定的结论，但提示仅仅发现，SBA担保与当地经济表现有积极关系只是第一步，需找到更多的证据来说明SBA担保贷款的确增加了经济福利(Craig、Jackson and Thomson，2004、2005、2006)。Salvatore Zecchini and Marco Ventura(2009)通过实证研究，发现被担保企业的银行负债的平均价值比未担保企业要高12.41%，且负债成本估计减少16%～20%。
一些学者对附加性的研究结论是中性的，如Morekhure(1999)认为，得到南非Khula公司担保的企业毫无疑问产生了金融附加性，但银行感觉却不是这样，银行认为，只要中小企业可行的商业项目与他们的信贷政策相符，有没有第三方担保都会得到贷款。Jaffe(2002)、Blundell and Costa Dias(2000)的研究表明，如果不能控制“选择性”问题(the“selectivity”problem)，我们将低估或高估政策的真实效果。为妥善处置这一问题，Inha Oh、Jeong-Dong Lee、Almas Heshmati、Cyoung-Gyu Choi(2008)使用了先前主要用于劳动经济，最近才用于公司层面研究的倾向评分匹配方法(propensity score matching methodologies)，对2000年 2003年间，获得担保和未获得担保的韩国公司在生产率、销售、用工、投资、R&D、工资水平和在过去的危机期间公司的生存力等不同表现指标的增长率进行了对比研究，发现信用担保显著地影响公司维持规模的能力，提高他们的存活率，但没有提高他们的R&D和投资水平，从而对生产率的提高也没有显著影响，而且，由于逆向选择，往往是低效率的公司获得担保。Jae Won Kang and Almas Heshmati(2008)分析了韩国的信用担保、被保企业的存活率和他们的生产性表现之间的关系，发现信用担保使被保企业总体上获得了较好的表现，但担保的数量效应在当前和长远看都不同程度地存在模糊性，所以，信用担保只是部分地减轻了中小企业的融资困难。
可以说，对信用担保（计划）的附加性有争议的研究很早就开始了(Schumpeter，1911；Robinson，1952)。有观点认为，信用担保计划(CGS)是造成金融可持续性问题的高成本的工具(Vogel and Adams，1997；Llisterri，1997)，这些问题主要包括在大多数国家都出现的较高的贷款违约率、较高的担保比例、与金融自生原则不一致的费用水平，结果经常是没几年就花光了担保基金。Meager et al.(2003)使用随机变量匹配的方法(matching on covariates method)对英国年轻人创建的初创期企业贷款资助计划进行观察，实证表明该计划总体上对接受资助者在进一步提高就业和收入方面没有帮助。Kiyota and Okazaki(2005)的研究显示，公共担保基金可能被用在了衰退行业的调整中，而不是用在有高增长表现的技术兼并中，因此，它们不应该被视为纠正金融市场或法律系统失灵的替代物。
国外学者对信用担保（计划）附加性的研究虽然还没有取得一致的结论，但主流观点仍坚持信用担保（计划）对中小企业融资状况总体上的改善有着直接影响和贡献。因此，本文提出如下研究假设：
假设1：与Vogel and Adams(1997)表达的观点相反，本文假设用已知程度的精度来测量信用担保金融附加性是可能的。
假设2：中小企业信贷市场上的摩擦可能导致次优信贷配置，如果信用担保机构的运作能够减轻信贷市场摩擦，那么在信用担保贷款和经济增长之间应该有一种正向关系。通过检验两者之间的关系，可以判断担保贷款是否减轻了信贷市场的摩擦程度。据此，本文提出如下假设：信用担保贷款与经济增长之间存在显著的正向关系。
其中，第1个假设在金融附加性的检验中使用，第2个假设在经济附加性的检验中使用。
三、信用担保金融附加性实证分析
（一）数据来源
本研究使用的数据来自由浙江省信用与担保协会于2009年8月进行的关于中小企业2008年融资经验的大规模调查，共向全省408家中小企业发放了调查问卷，收到了224家中小企业的完整答复，有效回复率为54.9%。在这224家中小企业中，没有获得担保且没有获得贷款的中小企业为52家，没有获得担保但获得贷款的中小企业为104家，这两个贷款申请的子集被用作开发贷款决定结果的logistic回归模型。另外，获得担保且获得贷款的中小企业为68家。
（二）模型构建
参照Allam Riding等(2007)所作研究，这里所用的方法是基于对有贷款经验的中小企业大规模调查的数据分析。分两步进行研究，第一步是在没有获得担保的贷款申请企业的基础上产生一种贷款结果统计模型。这种统计方法与广泛应用于银行向中小企业发放贷款业务的信用评分模型的原理相同。第二步是利用由此产生的logistic回归模型对获得了担保的企业子样本进行评分。该评分结果为实际上已获得担保贷款的企业样本，在没有担保情况下贷款决定的结果将是什么提供了一个预测。
因此，利用这些数据测量金融附加性的方法是一个两阶段的过程。在第一阶段，无担保贷款的决定结果的logistic回归模型的参数和统计特性被估计出来。在第二阶段，利用由此产生的模型来识别担保贷款接受者样本是否在没有担保的情况下将被拒绝。在非常理想的状态下，如果担保贷款是附加的并且该模型是可靠的，那么模型将预测所有的担保贷款将被拒绝。在逻辑上，该模型预测被拒绝的比例就是对信用担保金融附加性的一个直接衡量。
贷款结果的logistic回归模型采用了一个二分因变量，即一笔特定贷款申请是否被拒绝，自变量是被认为可能决定贷款拒绝或接受决策的那些因素。Logistic模型的一般形式是：
（三）变量选择
为全面反映申请担保贷款企业的情况，本研究选择了16个变量。其中，贷款结果作为构建logistic回归模型的被解释变量，用来描述企业是否获得了贷款，如果企业最终获得了贷款，那么这个变量设定为1，否则为0。同时，挑选了以下15个变量作为解释变量。
1.雇员人数。雇员人数越多，企业规模一般会越大，而大型企业使用的资金规模也会更大，因此，雇员人数是企业大小和资金需求量的代理测量。为了更好地符合正态假设，该变量转换成对数值后再计算。
2.人均销售收入即年销售收入与雇员人数之比，该变量可衡量企业创造收入的能力。为了更好地符合正态假设，该变量也转换成对数值后再计算。
3.平均销售资金比率即申请贷款的规模与年销售收入之比。它测量了企业偿还银行贷款的能力。
4.银行业务关系时间长度。借款企业（借款人）与银行（贷款人）关系的持续时间是对可能存在于贷款人与借款人之间信息不对称程度的直接测量，关系持续时间越长，非对称信息越少。因此，这个变量代表了对借款人品质的测量，并提供了关于贷款人评估申请企业能力的信息。
5.贷款客户经理的数目。从一定意义上说，这个变量是第四个变量的对立面。因为贷款客户经理的变动，意味着企业申请贷款被拒绝了，故企业拜访的客户经理越多，被拒绝的可能性越大。
6.业主从业年限。业主经营企业的经历通常被认为与商业贷款中要重点考察的借款人品质有关。一般而言，从业的年限越长，获得贷款的可能性就越大。为了更好地符合正态假设，该变量转换成平方根后再计算。
7.业主的年龄。与年长业主相比，非常年轻的业主在借款时可能会被银行认为没有经验，容易失败，贷款的可得性会小一些，因此，业主年龄的大小是对借款人品质层面的另一个测量。在整理调查数据过程中，业主的年龄通过两个二分变量来表达。如果主要业主小于35岁，那么第一个变量设定为1（否则为0）；如果主要业主大于45岁，那么第二个变量设定为1（否则为0）。通过对业主经验和年龄的测量，潜在的失败因素可以被分别评估。
8.贷款人与业主的关系，这也是一个测量借款人品质和信息不对称程度的变量。如果贷款人也是业主的个人银行经理，那么这个变量设定为1，否则为0。
9.家族企业。如果企业以家庭为基础，那么这个变量设定为1，否则为0。理由是，以家庭为基础的企业规模一般较小，缺乏可作为贷款担保的周转资金和实物资产。
10.企业组织形式。申请贷款企业可以是独资企业、合伙制企业或公司制企业，并通过两个二分变量来测量。如果企业是独资的，那么第一个变量设定为1，否则为0。公司制将是以上两个变量的值都是0的企业。因为组织形式涉及公司的有限责任和多个合伙人资产的潜在有效性，这个变量测量企业资本和担保的能力。
11.贷款目的。贷款用于固定资产建设还是流动资金涉及这些资产为贷款提供担保的能力，通常情形下，固定资产贷款的担保能力比较强。贷款融资的目的通过两个二分变量来衡量。如果企业为固定资产融资，那么第一个变量设定为1，否则为0。如果企业为营运资金融资，那么第二个变量设定为1，否则为0。当以上这两个变量都等于0时，定义为出口拓展等其他支出。
12.研发支出。如果企业在研发或计算机技术上花费了销售收入的5%以上，那么这个变量设定为1，否则为0。这是一种测量企业技术导向程度的方法和识别企业是否为知识密集型企业的一种替代方法，因此，这个变量测量了商业贷款标准的条件尺度。
13.农村环境。这个变量也测量企业开展业务的条件和环境。如果企业注册在农村，那么这个变量设定为1，否则为0。
14.申请贷款对象。企业申请贷款的对象越多，获得贷款的可能性就越大。如果企业业主申请贷款的对象大于1，那么这个变量设定为1，否则为0。
15.是否有过贷款经历。如果企业有贷款经历，那么获得贷款的可能性增大。因此，当企业业主有贷款经历时，这个变量就设定为1，否则为0。
（四）实证结果
为了开发一个贷款拒绝决策模型，我们采用了取自未获担保的156笔贷款申请的完整数据。通过逐步剔除不显著变量的方法，建立了一个具有较高拟合优度(Cox & Snell 
=0.557，Nagelkerke =0.774)的logistic模型，如表1所示。在该模型中，生产率、雇员人数、是否有过贷款经历、银行业务关系长度分别与贷款结果显著正相关。其中，生产率与贷款结果显著正相关，是因为企业的人均销售收入反映了企业的经营能力，该能力应该是企业能否获得贷款的重要影响因素；雇员人数反映了企业的规模，一般说来，尽管本文的研究对象都是中小企业，但是其中规模较大的中小企业更容易获得贷款；模型还显示，是否有过贷款经历是所有影响贷款结果中的最重要因素，这可以理解为贷款机构往往偏好于有过贷款经历的企业，而且中小企业与银行之间的业务关系时间长度也是贷款机构发放贷款的重要考虑因素。总体上来看，该模型可以正确识别未获担保的156笔贷款申请中的93.0%，即145笔。基于我们调查所得的68笔获得担保的贷款申请数据，logistic模型识别了其中的38笔(55.9%)为拒绝。使用贝叶斯推理之后，允许logistic模型的预测精度有瑕疵，
综上分析，得到logistic模型的拟合方程为：
四、信用担保经济附加性实证分析
（一）数据来源
本研究的样本由浙江省内城市和农村混合的经济市场构成，包括跨越样本估计期间（2004年到2008年）的完整数据。所用的数据来自浙江省统计局、省劳动和社会保障厅、省中小企业局以及中国人民银行杭州中心支行等单位2004年至2008年全省及11个市（地）的统计资料（年鉴）。
（二）模型构建
为了检验假设2，我们拓展了Craig、Jackson and Thomson(2005，2006)的分析，他们在控制国家经济条件和当地银行市场结构的同时，用加权最小二乘法来估计涉及当地经济行为相对于以往经济行为的测量以及贷款担保的测量的回归模型。本文通过使用经典的面板回归来估计一个类似的回归方程，其基本模型是：
（三）变量选择
在经济附加性的经验分析中使用的变量定义见表2，其中用在当地市场水平的单位贷款产出比率（Y=GDP／贷款总额）作为被解释变量，我们对担保贷款如何影响Y变化很感兴趣，因此，也把Y的滞后值作为回归变量。方程3右边与担保关切度高的主要解释变量是
，而存款市场Herfindahl(
)指数用来控制当地市场的结构，它提供了当地银行市场集中度的一种测量，并假定信贷市场是竞争性的。最后，为了控制就业、收入、经济状况等因素的影响，引入市场的就业率(
)和反映经济景气与否的哑变量
（如果国民经济不景气，那么等于1，否则等于0），以及个人收入（由城镇居民人均可支配收入和农民人均纯收入加权平均而得）的自然对数
和GDP增长率
作为解释变量。
（四）相关分析
回归中使用的变量的描述性统计见表3。经逐步回归，拟合方程面板回归估计结果展示于表4。最终通过显著性t检验的变量为
，回归方程F统计量=1276.125，其P值为0.000，调整后的=0.967，DW=1.172。回归结果表明，信用担保贷款在总贷款中的比例对单位贷款产出具有积极作用，信用担保贷款的比例每提高一个百分点，单位贷款产出将增长2.09个百分点，这个结果与Craig，Jackson and Thomson(2006)相反，他们在SBA贷款担保与未来经济表现之间发现了一个正的但不显著的关系，两个结果的差异可能与他们使用的堆栈回归模型所隐含的强假设以及两个样本所涉及的金融制度环境的不同有关。
不显著，可解释为，浙江省70%左右的存款市场为非法人银行所占有，意味着大部分资金可以在不同城市之间无成本调剂，而且影响担保贷款与存款行为的因素完全独立，故越高，并没有产生越大的Y值，随着欠发达市（县）比较优势的转换和政府转移支付的力度加大，与Y还可能表现出负相关。
又尝试以就业率为因变量，以
为自变量进行回归，发现信用担保贷款在总贷款中的比例对就业率并没有显著的正影响，主要原因是目前我国实际就业率没有权威的统计口径，往往用（1－城镇登记失业率）来代替，而城镇登记失业率既不包括农村失业情况，也不包括城镇下岗人员、隐性失业人员和外来人口如农民工的失业情况，因此，反映总体失业状况的敏感程度不强。
五、结语
信用担保机构对解决中小企业融资难问题从而对促进经济发展到底有无作用，作用有多大，一直是担保理论中亟待经验检验的问题。我们通过对在全国颇具代表性的浙江省中小企业和信用担保机构的相关问卷调查和统计数据进行分析，得出了肯定和量化的结论。
在信用担保金融附加性的经验分析中，假设1关于测量信用担保金融附加性是可能的，被本文的方法和实证结果证实了。模型显示，已得到担保贷款的中小企业在没有信用担保的情况下将有55.9%的可能性被拒绝。从另一个角度看，如果它们是这样的公司：其人均销售收入比较高，规模较大（以雇员人数测量），有与更多的贷款账户管理者打交道的经历，且已建立了一个长期的银行关系时，担保贷款的申请不太可能被拒绝。根据所有的诊断措施，模型应该是可靠的，它表现出与数据较高的拟合优度，而且其内在样本预测精度也较高。
在信用担保经济附加性的经验检验中，分析的逻辑起点是设立信用担保机构被认为是政府干预市场以促进中小企业发展的有效措施之一。担保机构实施担保的理由是信贷市场不完全可能导致中小企业被信贷配给——特别是资本扩张之类的长期贷款。如果贷款担保的确减少中小企业贷款市场上的信贷配给，那么，在中小企业贷款担保活动的估量和经济增长之间应该有一种积极关系，这就是我们的发现。
然而，正如Vogel and Adams(1997)所坚持的，因无法准确地测量附加性，故不能充分地评价信用担保（计划）的有效性，存在争议的问题主要包括：第一，“违反现实的问题”(counterfactual)，即不可能知道贷款人在没有贷款担保（计划）的情况下做什么，又怎能说清楚担保的好处。第二，我们不能控制中小企业在市场上的贷款行为，因此，不知道贷款担保通过帮助完善信贷市场或简单地代表中小企业在信贷市场上的贷款行为，是否有利于经济增长。第三，存在替代问题，即贷款人可能会“偷梁换柱”，将不良贷款转到担保组合中，因为——如果真是这样——企业已经提供在现有贷款制度规定下的信用途径，贷款人可能仅仅利用担保（计划）的优势来减少在没有担保（计划）时，本应由他们承担的风险，也就是说，我们不能检验信用担保机构的贷款担保是否实质上增加了中小企业在市场上的贷款量——一个与谁获得了贷款担保的补助相关的问题。未来的研究将寻求对这类问题的回答。在评估政府干预的效率方面，不仅有必要确定信用担保在何种程度上有附加性，而且要在附加性基础上比较收益与成本，要搜集关于执行贷款违约的成本、司法成本和潜在的失业成本等数据，以作为今后研究的手段。
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