商业银行支持小企业信贷配给效率分析

杨冬月 徐艳

[提要] 支持小企业是商业银行以其信贷配给能力为限承担的社会责任。本文将小企业贷款作为产出要素而配给能力作为投入要素进行DEA分析，进而对6家规模效率前沿银行按纯技术效率排序，并通过分析6家银行的投入冗余和产出冗余，认为商业银行提高自身的盈利能力和风险防控能力是进一步支持小企业的重要前提。

关键词：信贷配给；小企业贷款；DEA分析

基金项目：海南大学研究生优秀学位论文培育计划第一批资助项目（项目编号：01JIN1001003）

中图分类号：F83 文献标识码：A

收录日期：2016年3月10日

一、引言

在银行同业市场日渐发达、世界金融市场广泛融合的趋势下，银行资金始终处于绝对稀缺地位，而理性的信贷配给行为使得银行资金优先流向大中型企业，那么小企业信贷资金缺乏就是必然现象。

《新帕尔雷夫经济学大辞典》将信贷配给定义为“借贷市场供不应求的一种现象，即在借贷双方按照契约自由达成协议的情况下，贷款方能提供的资金供给无法满足借款方的资金需求”。银行以控制风险和保证盈利为目标进行信贷配给，而小企业贷款风险高、成本高、利润低，不符合银行信贷配给的目标，因此不应当盲目要求银行增加小企业信贷投放量，而应当重点提高银行在支持小企业方面的信贷配给效率。关于资本配置效率有两种理解方式，米运生（2006）认为其中一种是“把既定的金融剩余尽可能多地配置给实体部门”，而另一种是“在资本要素数量不变的情况下促进资本流向高效率的部门”。本文综合上述两种理解，认为商业银行以其信贷配给能力为限，尽可能多地向小企业提供信贷资金支持即为有效率，并通过DEA分析6家规模效率前沿银行的投入冗余提出了相关对策。

二、文献综述

信贷配给理论的产生源于对小企业融资麦克米伦缺陷（1951）的解释，但作为小企业融资缺陷的成因，信贷配给自身的产生原因却并不明确。而解释信贷配给成因的理论又分为两种：一种是发展经济学家麦金农（1973）在非均衡市场条件下提出的，认为贷款者需求受到抑制是因为利率上限低于其风险对价，放开管制市场即可自动出清；另一种是信息经济学家斯蒂格利茨（1981）在均衡市场条件下提出的，认为贷款者需求不能被满足是因为其风险信息未知，而利率作为风险信息的代理变量自然抑制供给随利率（价格）增加。就中国的信贷配给成因而言，朱秀丽（2011）用实证方法检验了中国信贷配给行为的性质，证明了有约束的非均衡配给在中国上市公司融资过程中已经逐步减轻，加强信息披露即可提高信贷配给效率。

信贷配给效率的衡量始终是难以解决的问题，受调研可信度的限制，中国大部分学者选择了采用金融深化指标来代理信贷配给及其效率。叶光毓（2008，2009）采用“贷款/GDP”作为衡量各地区信贷配给的指标；任建军（2010，2011）采用存贷比、存贷差和固定资产中银行贷款率作为衡量信贷配给的指标；米运生（2007）和王欣昱（2013）采用Wurgler（2000）提出的资本增长率对于产出增长率弹性来衡量信贷配给效率。陈丽桦（2013）运用DEA数据包络分析法，通过对工商、建设两家大型商业银行和其他8家中小银行支持中小企业信贷效率的实证分析，发现大型商业银行比中小商业银行更适合对中小企业贷款。

三、商业银行支持小企业信贷配给效率模型

本文采用DEA模型进行实证分析，只是为了对商业银行支持小企业的信贷配给效率进行粗略排序，而不以模型所得具体数据作为分析依据，在以下假设成立的前提下，模型分析所得结果能够最大程度地代表真实情况。

（一）商业银行支持小企业信贷配给效率模型前提假设。商业银行以信贷配给能力支持小企业的效率与DEA（数据包络分析）模型中的投入产出效率不尽相同，但在以下假设成立的条件下投入-产出关系成立：在小企业贷款未达到银行信贷配给能力上限时，以较少投入获得较多产出的银行效率较高；在小企业贷款达到银行信贷配给能力上限时，只有先增加投入才能进一步提高产出。也就是说，该效率前沿面是不连续的。

（二）商业银行支持小企业信贷配给效率模型变量选择。本文选取商业银行的四项禀赋作为自变量。由于银行在配给过程中起决定性作用，而商业银行只能在信贷配给能力范围内承担小企业贷款责任，所以商业银行支持小企业的信贷配给效率模型的自变量应是反映信贷配给能力的银行禀赋，这些禀赋指标包括：代表商业银行规模的总资产（TA）指标，规模越大的银行承担贷款成本的能力也越强；代表银行盈利能力的总利润（TP）指标，盈利能力越强说明银行运营能力越强；表示银行风险缓冲能力的资本充足率（AR）指标，资本充足率越高的银行稳定性和抗风险能力越强；表示银行贷款发放能力的贷存比（LD）指标，贷款能力越强的银行流动性风险资产配置倾向越高。

商业银行小企业贷款余额（SD）作为因变量，表示商业银行承担的支持小企业责任，对应每家银行的信贷配给能力都有一个小企业贷款余额最大值，在最大值达到之前小企业贷款余额越大，支持小企业的信贷配给效率越高。

（三）商业银行支持小企业信贷配给效率DEA模型。本文采用投入-产出DEA模型来衡量商业银行支持小企业的信贷配给效率，其中投入要素整体代表商业银行的信贷配给能力，而产出要素代表其小企业贷款责任承担情况。选取16家上市商业银行作为决策单元，构建DEA模型，使用MaxDEA软件的CCR模型得到总体效率，BCC模型得到纯技术效率，并用总效率除以技术效率得到规模效率。根据前文对所选变量的解释，以商业银行小企业贷款余额（SD）为产出指标；在投入指标方面，用总资产（TA）来代表银行的规模，总利润（TP）来表示银行的盈利能力，资本充足率（AR）来表示银行的风险缓冲能力，用贷存比（LD）指标来表示银行的贷款发放能力。

四、上市商业银行支持小企业信贷配给效率排序

（一）样本选取与相关关系。考虑到数据的可得性，本文选取中国银行、中国农业银行、工商银行、建设银行、交通银行、北京银行、华夏银行、宁波银行、平安银行、兴业银行、招商银行、民生银行、南京银行、浦发银行、中信银行、光大银行，共计16家上市商业银行2013年的数据为样本，其中样本数据来自商业银行年报与社会责任报告。

传统信贷配给模型是基于线性相关关系而建立的解释方程，不能用于对非线性关系的解释，根据前文的规范分析可知，银行禀赋与小企业贷款之间并不是线性相关关系，但仍然需要采用实证数据进一步验证。为了确定非线性模型的适用性，以下采用SPSS软件测度信贷配给效率DEA模型投入产出变量，结果表明银行财务指标与小企业贷款之间的相关关系比较复杂，得到的Pearson相关系数如表1所示。（表1）

（二）上市商业银行支持小企业信贷配给DEA效率分析。本文使用MaxDEA软件得到的各商业银行支持小企业的信贷配给效率如下：上市商业银行小企业贷款纯技术效率的变动范围为0.4～1，小于规模效率的变动范围0.2～1，这说明提高规模效率是提高商业银行支持小企业的信贷配给效率的根本方式。但由于规模效率同时受到技术效率和总体效率影响，难以在短期内改变，所以本文仅选取处于规模效率前沿面上的银行进行分析。将规模效率前沿面上的银行按照技术效率排序，排名依次为：工商银行、交通银行、宁波银行、农业银行、南京银行和华夏银行。

（三）规模效率前沿银行的冗余分析。对于规模效率前沿银行而言，如果有投入要素冗余为零，那么其信贷配给能力受技术条件约束达到上限，在前提假设成立的条件下，该银行纯技术效率排序与其信贷配给能力排序相同。6家规模效率前沿的银行投入产出冗余如表2所示。由表2可知，利润总额所代表的盈利能力是中国商业银行信贷配给能力的短板，而6家规模前沿银行的利润总额投入冗余均为零，这说明6家银行支持小企业的信贷配给效率已达到能力上限，此时技术效率排序即其信贷配给能力排序。进一步分析投入冗余可知，不同的商业银行禀赋差异较大，想要继续增加小企业贷款额度，除了盈利能力外，风险防控能力是华夏银行和农业银行的短板，而宁波银行和南京银行还可以继续加强向小企业贷款的倾向。（表2）

五、结论

商业银行承担支持小企业责任要量力而行，只有在提高自身的综合实力的基础上增加向小企业贷款的倾向，才能达到优化信贷配给的目的。对于所有的商业银行来说，提高自身盈利能力都是进一步担负起支持小企业责任的重要前提，而对不同的商业银行，又有不同的短板需要弥补，其中提高风险防控能力是关键环节。

主要参考文献：

[1]国家工商总局全国小型微型企业发展报告课题组.全国小型微型企业发展情况报告（摘要）[R/OL].中国工商报，2014.

[2]皮特·纽曼主编.新帕尔格雷夫法经济学大辞典[M].法律出版社，2003.

[3]米运生，李永杰.中国资本配置效率的区域差异——基于面板数据的分析[J].河南金融管理干部学院学报，2006.3.

[4]朱秀丽，钱友文.中国金融业改革对双重信贷配给影响的实证检验[J].上海金融，2011.12.

[5]叶光毓.中国区域信贷配给的形成机制：理论与实证研究[D].暨南大学，2008.