小额贷款公司运营效率及其影响因素实证分析——以甘肃省为例,本文主要内容关键词为:甘肃省论文,实证论文,为例论文,小额贷款论文,效率论文,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。
[中图分类号]F832.43 [文献标识码]A [文章编号]1001-9162(2015)04-0139-06 小额信贷旨在向中低收入人群提供金融服务,小额贷款公司作为一种新型农村金融机构,自2006年银监会发布《关于调整放宽农村地区银行业金融机构准入政策的若干意见》以来在全国各地得以迅速发展,对三农和中小企业融资难的问题起到了一定程度的缓解作用。至2013年末,全国共有小额贷款公司7839家,贷款余额已达8191亿元。2008年9月甘肃省小额贷款公司试点工作正式启动且发展势头良好。2013年甘肃省小额贷款公司已达282家,从业人员2657人,实收资本112.44亿元,贷款余额90.88亿元(数据来源:中国人民银行《2013年小额贷款公司数据统计报告》)。然而,从近几年的运营情况来看,小额贷款公司的发展仍步履艰难,面临着定性模糊、无法吸收存款、资金短缺、税收过重、风险过高、转型困难等问题[1],可持续发展前景堪忧。此外,甘肃地处西部,是国家重点扶贫地区,小额贷款公司的运营状况又关系到扶贫事业的大局和农村金融发展的大计。在这种情况下,小额贷款公司能否持续经营成为小额信贷研究者关注的焦点,而效率又是小额贷款公司持续经营的关键所在。小额贷款公司的运营效率如何?具体受哪些因素影响?成为值得思考的问题。本文以甘肃省137家小额贷款公司的调查数据为基础,对以上问题进行分析研究。 二、文献综述 近年来,小额信贷机构的发展已然成为学术界关注的热点,从国外的现有研究来看,可以分为两类:一类聚焦于小额信贷机构的可持续发展与目标定位,另一类则聚焦于小额信贷机构的运营效率及其影响因素。其中,关于机构效率的研究较多采用DEA方法。Abdul和Munir用DEA方法分析了印度、孟加拉和巴基斯坦三个国家的小额信贷机构运营效率,认为效率低下的主要原因是技术效率不高[2]。Guitieerez-Nieto等基于拉丁美洲30家小额信贷机构的效率研究显示:运营效率受国别和机构类型的影响较大[3]。Ben针对地中海地区小额信贷机构的效率测算结果显示:机构规模对效率有显著影响[4]。国内一些学者对国外小额信贷机构的效率也有研究。张亮分析了国际五地区小额信贷机构2003年至2005年的效率变化,发现小额信贷机构效率有递增趋势[5]。袁吉伟采用DEA方法测算了亚洲一些国家小额信贷机构的运营效率,认为亚洲小额信贷机构运营效率不高且差异比较大[6]。 国内的研究主要集中在小额贷款公司可持续发展与存在的问题方面,基于DEA方法的效率研究较少。杨虎锋和何广文以42家小额贷款公司为样本,分析了小额贷款公司的生产效率[7]。于转利和赵国栋对西部四省小额贷款公司的运营效率进行了研究[8]。董晓林等以江苏省227家农村小额贷款公司为研究样本评估小额贷款公司运营效率,并分析了影响运营效率的因素[9]。 梳理已有文献,基于西部地区样本的小额贷款公司运营效率研究很少,而对于运营效率影响因素的进一步实证分析几乎没有。考虑到地区性的特殊因素以及大样本数据的可获得性,本文选取甘肃省137家小额贷款公司为研究样本,运用DEA模型测算其运营效率,并基于Tobit模型实证分析小额贷款公司运营效率的影响因素。本文旨在评价、分析甘肃省小额贷款公司的运营效率,研究其内在规律性,同时为西部其他地区小额贷款公司的发展提供借鉴意义。 三、研究方法 (一)DEA模型与投入产出变量选取 1.DEA模型设置 DEA是一种基于非参数方法在多投入多产出的情况下测算决策单元(DMU)相对效率的评估方法。该方法的优点是不需要假设具体的生产函数形式,可以避免出现函数形式的错误[9]。常用的DEA模型有固定规模报酬的CCR模型和可变规模报酬的BCC模型[10]。CCR模型测算的生产效率(TE)可以分解为BCC模型测算的纯技术效率(PTE)和两者共同确定的规模效率(SE)[11],三者之间的关系表示为TE=PTE×SE。 小额贷款公司类似于银行等金融机构,为客户提供贷款服务,用DEA方法来分析小额贷款公司运营效率具有可行性与可操作性[8]。生产效率的分解使得小额信贷研究者可以从纯技术效率和规模效率两方面进一步分析小额贷款公司效率低下或无效的原因,进而在技术管理水平和机构规模两方面提出改进建议。基于此,本文首先选择投入导向的CCR模型[12],测算甘肃省137家小额贷款公司的运营效率,得到其生产效率;然后,引入凸性约束条件,在BCC模型下得到纯技术效率;根据TE=PTE×SE,得到规模效率,进一步分析DMU无效的原因。 CCR模型基本形式如下: 该模型用于评价第i个DMU相对于其他DMU的有效性。θ是第i家小额贷款公司的得分标量,取值非负;λ表示第i家小额贷款公司相对效率值的权数;X和Y分别表示投入和产出,其中m=1,2,3,…,M,表示投入要素的种类;n=1,2,3,…,N,表示产出的种类;若最优解θ=TE=1,则该小额贷款公司为生产有效率,否则为生产无效率。加入凸性约束条件:即可得到BCC模型的基本形式。 2.投入产出变量的选取及数据来源 DEA方法测算效率的关键环节是投入和产出指标的选取,指标选取不当会造成效率评估结果的扭曲。相关研究文献中投入和产出指标的选取见表1。 鉴于已有文献对投入产出指标的选取,综合考虑数据的收集情况以及小额贷款公司“只贷不存”的运营特点,本文选取资产总额、业务及管理费和员工数量作为小额贷款公司的投入指标,选取贷款余额、贷款余额笔数和营业收入作为其产出指标。样本小额贷款公司投入产出指标的统计描述见表2。 研究所用数据为笔者2014年4月对甘肃省9个地区部分小额贷款公司的问卷调查。调查收集了137家小额贷款公司2013年的基本数据,包括资产负债表、利润表和业务数据调查表。另外,作者还深入到部分公司进行了实地考察。 (二)理论分析与Tobit建模 1.运营效率影响因素理论分析 生产效率的分解使信贷研究者能从纯技术效率和规模效率的角度考察小额贷款公司的具体运营状况,提出技术管理水平和公司规模扩张两方面的改进建议,而政策制定者关注的则是效率提升的切实途径,这就需要对影响小额贷款公司运营效率的具体因素进行分析。综合考虑已有研究理论和笔者的理解,本文关注资产规模、盈利能力、平均贷款额度、发展环境等特征因素。 (1)资产规模。企业规模大会产生规模效应,降低单位成本,从而提高利润水平。小额贷款公司的主要经营项目是贷款业务,公司的资产规模决定着放贷规模。另外,小额贷款公司贷款服务主要针对“三农”和中小微企业,服务成本高且风险大,如果没有足够规模的资产,小额贷款公司很难产生规模效应以降低成本,同时,抵御风险能力也差。因此,资产规模越大的小额贷款公司,其运营效率越高。 (2)盈利能力。一般来说,投资者提供市场资金并追求收益最大化,利润的驱使会对小额信贷机构的经营形成外在约束,促使其降低成本,提高财务效率[12]。盈利能力水平提高,有助于提升机构运营效率[13]。营业自给率是反映小额贷款公司盈利能力的常用指标,表示一定时期内小额贷款公司的营业收入弥补营业成本的程度,这个指标越高,意味着营业收入弥补营业成本的能力越强,从而机构的运营效率越高。营业自给率指标小于1,说明收益不足以覆盖成本,盈利能力表现较差。另外,资产利用率对盈利能力有很大的影响。资产利用率是贷款余额与资产总额的比率,该指标取值在0—1之间,用于衡量资源的利用及配置水平,指标接近1表明资源利用程度高,会对运营效率产生积极影响。 (3)平均贷款额度。证券组合理论提到将多种资产有效的组合,可以降低风险,小额贷款公司坚持“小额、分散”原则的目的之一也正是基于防范风险。从资本逐利的角度来说,小额贷款公司将单笔贷款规模提高,有利于其节约交易成本,提高收益,但这也会导致放贷笔数减少,资金趋向集中,资金回收风险增大,最终对小额贷款公司的运营效率产生负面影响[11]。 (4)发展环境。与新注册成立的小额贷款公司相比,经营时间较长的小额贷款公司对行业的了解较为全面、客户资源得到积累和拓展,经营管理方面经验相对丰富,这种优势的保持和扩大有利于运营效率的提升。除经营时间的影响外,地区的差异性也会对小额贷款公司的运营效率产生影响。 2.Tobit模型及变量设定 DEA方法测算出的小额贷款公司运营效率值均在0—1之间,数据是被截断的,使用截取回归模型(Tobit模型)估计比OLS估计更优[12]。因此本文采用Tobit模型对影响小额贷款公司运营效率的主要因素进行回归分析。根据以上对运营效率影响因素的理论分析,模型的设定如下: 其中,TE为DEA方法测算的样本小额贷款公司的生产效率值,LOAN为资产规模,OSS为营业自给率,AUR为资产利用率,ALS为平均单笔贷款规模,AGE为经营时间变量,AREA为地区变量,ε为随机扰动项。各变量的名称、指标说明及统计描述如表3所示。 四、实证分析 (一)小额贷款公司运营效率分析 本文基于CCR模型和BCC模型,运用MXDEA5.2软件对甘肃省137家小额贷款公司的运营效率进行测算,样本小额贷款公司运营效率的统计描述结果见表4。 从全省来看,样本小额贷款公司的生产效率均值为0.770,表明甘肃省小额贷款公司的平均运营效率尚有22.98%的改进空间。纯技术效率均值和规模效率均值差异不大,二者整体上对生产效率的影响程度基本相同。从各家小额贷款公司运行总效率看,生产效率差异较大,最低的仅为0.021,远低于全省平均水平,这说明甘肃省小额贷款公司的发展极不均衡。 从各地区来看,甘南州小额贷款公司的生产效率均值仅为0.143,较其他地区大幅落后,生产效率较低的原因是纯技术效率较低,小额贷款公司可以通过提高技术管理水平来促进效率的提升。兰州、白银、平凉、酒泉及陇南的生产效率均值在0.6—0.8之间,纯技术效率均值的差异在0—0.06范围内变动,规模效率均值的差异在0—0.11范围内变动,二者差异较小,提高技术管理水平以及扩大规模都有助于提升小额贷款公司的运营效率。庆阳、武威和金昌的生产效率均值都在0.9以上,运营效率较高。进一步分析可以发现,武威地区的规模效率均值明显低于其他两个地区,这说明经营规模不同所带来的差异要大于管理水平以及技术革新程度上的差异,扩大经营规模有助于提升武威地区小额贷款公司的运营效率。 进一步考察小额贷款公司运营效率频数的统计分布(见表5),可以发现样本小额贷款公司运营效率分布不均衡,各家小额贷款公司效率差异较大。效率值较高的公司占样本比重较大,生产效率在0.8—1.0之间的有90家,效率均值达0.947,占到总样本的65.7%,而生产效率在0—0.2之间的样本小额贷款公司,其效率均值还不足0.01。 (二)小额贷款公司运营效率影响因素实证分析 鉴于以上计算结果,进一步分析小额贷款公司运营效率的具体影响因素。构建Tobit模型,在Eviews6.0软件下运行,估计结果如表6所示。 回归结果显示,资产规模、营业自给率、资产利用率对运营效率产生正向影响,且均通过显著性检验。小额贷款公司运营效率很大程度上依赖于资产规模,二者的正向线性关系说明资产规模扩大会对小额贷款公司的运营效率产生积极影响,与前文分析相符。营业自给率从收益和成本的角度衡量小额贷款公司的盈利能力,单位成本所带来的收益越高,其运营效率也越高。资产利用率则反映了小额贷款公司在“只贷不存”的经营特点下利用其所控制资金的程度,提高营业自给率及资产利用率都有助于运营效率的提升。 平均单笔贷款规模对运营效率产生显著的负向影响。单笔贷款规模提高有利于交易成本的节约,进而提高收益,但这也会导致放贷笔数减少,风险增加,与小额贷款公司所坚持的“小额、分散”原则相悖,最终对运营效率产生负向影响。 地区和经营时间对效率的影响不显著,表明各地区小额贷款公司效率均值的差异不大,与前文分析一致。一般来说,经营时间较长的小额贷款公司,在行业状况、经营管理、信贷业务经验等方面更具优势,但实证结果表明,这种优势可能不足以成为其提高运营效率的关键所在,另外,小额贷款公司试点时间只有几年,所以时间对小额贷款公司效率的影响还体现不出来。 五、研究结论与对策建议 本文以甘肃省小额贷款公司为例,首先运用DEA方法分析评价其运营效率,然后,通过各地区样本小额贷款公司运营情况的比较以及运营效率的频数分布统计,分析各地区小额贷款公司的具体运营状况,最后,将DEA模型测算的效率值作为被解释变量,采用Tobit模型估计影响因素的回归结果,实证分析了资产规模、营业自给率等因素对小额贷款公司运营效率的影响。 目前,甘肃省小额贷款公司整体运营效率不高,地区差异不明显但个体差异较大,运营效率高的公司占总体的比重较大,纯技术效率水平和规模效率水平对生产效率的影响程度差别不大。小额贷款公司的资产规模、营业自给率、资产利用率对其运营效率具有显著正向影响,平均单笔贷款规模对其运营效率具有显著负向影响。 基于以上研究结论,提出如下对策建议: 第一,适当扩大小额贷款公司资产规模,拓宽资金来源渠道。小额贷款公司“只贷不存”且自有资金有限,资产规模的扩大很大程度上依赖于对外融资,但目前由于政策限制或银行融资渠道不畅等原因,绝大多数公司后续资金不足。因此,一方面应积极做好与商业银行的沟通、合作获得批发贷款,另一方面,应放松资金来源的政策限制(小额贷款公司从正规金融机构融人资金不得超过其注册资本50%的规定),使小额贷款公司能够真正发挥金融中介作用。 第二,通过自身盈利水平的提升来促进运营效率的提高。小额贷款公司可通过信贷技术创新、制度创新、优化小额信贷运作流程等措施降低成本,提高效率。另外,小额贷款公司应加强专业性人才培养,提高人员从业水平,聘用专业性金融人才来识别项目风险,高效利用已有资源,实现资源有效配置。 第三,坚持“小额、分散”的放款原则,依据政策目标提高效率。小额贷款公司应在监管部门引导下,立足于本区域,做好精准的市场定位,合理降低单笔贷款规模,拓展潜在客户资源,以“时间快、流程短、金额小”的优势战略提高运营效率。 第四,在信贷业务方面多向银行学习,提高自身经营管理水平[15]。银行机构有着上百年的发展历史,信贷业务方面的经验优势更丰富。小额贷款公司在专业化经营、风险管理、信贷审批以及金融创新方面都应多向银行学习。小额贷款公司经营效率及其影响因素的实证分析&以甘肃省为例_样本均值论文
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