正规金融与小额贷款公司发展——基于山东省县域面板数据的经验研究

卢立香



正规金融与小额贷款公司发展
——基于山东省县域面板数据的经验研究

卢立香

正规金融主要通过理性羊群效应、竞争效应和合作效应三种机制来影响小额贷款公司发展。在理论分析基础上，使用2009-2014年的山东省县域面板数据，选择一个县“每万人银行类金融机构数量”作为测度该县正规金融发展程度的主要变量，实证检验了正规金融对小额贷款公司发展的影响。结果表明，正规金融对小额贷款公司发展有显著影响，正规金融越落后的县域，每万人小额贷款公司数量和人均小额贷款公司资本越少。这样发展下去，会导致不同县域之间的小额贷款公司发展和整体金融发展差距逐渐扩大。这些研究结论对完善我国不同地区的小额贷款公司差异化监管和促进我国普惠金融发展具有一定启示。

正规金融； 小额贷款公司； 差异化监管； 普惠金融

一、引言和文献回顾

金融发展理论和实践表明，发展中国家普遍存在金融抑制*金融抑制与金融发展是两个相互联系又容易混淆的概念，金融抑制主要是指现实中一些经济主体难以获得金融服务；而金融发展虽然也有不同角度的定义，但仍然可以归结为现实中不同融资渠道的发达程度，因此，本文认为金融抑制与金融发展可以理解为一个事情的两个方面，即一个国家或者地区的金融抑制程度越高，说明该国家或者地区的金融发展程度越低，反之亦然。不同的是，一般来说，用金融抑制着重反映一个国家或者地区金融业的落后程度，而金融发展着重反映一个国家或者地区金融业的发展程度，因此众多相关文献中经常采用同样的一些指标来衡量金融抑制程度与金融发展程度。即金融发展程度较低(Mckinnon,1973*Mckinnon,Ronald I., Money and Capital in Economic Development, The Brookings Institution, Washington, D.C., 1973.;King&Levine,1993*King,R.G., and R. Levine.“Finance, Entrepreneurship, and Growth: Theory and Evidence”, Journal of Monetary Economics, 1993,32(3), pp.513-542.;Ang&Mckibbin,2007*James B. Ang and Warwick J. Mckibbin.“Financial liberalization, financial sector development and growth, evidence from Malaysia”, Journal of Development Economics, 2007,84(1), pp.215-233.)，我国也不例外，尤其是欠发达县域地区存在较为严重的金融抑制(Huang&Wang,2011*Huang,Y.P., and X. Wang.“Does Financial Repression Inhibit or Facilitate Economic Growth? A Case Study of Chinese Reform Experience”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 2011,73(6), pp.833-855.;Johansson&Wang,2012*Anders C. Johansson, Xun Wang,“Financial Sector Policies, Poverty and Inequality”, CERC Working Paper, 2012, No.24.;王定祥等，2011*王定祥、田庆刚、李伶俐、王小华：《贫困型农户信贷需求与信贷行为实证研究》，《金融研究》2011年第5期。；陈斌开和林毅夫，2012*陈斌开、林毅夫：《金融抑制、产业结构与收入分配》，《世界经济》2012年第1期。)。伴随着我国经济改革开放的不断深入，金融抑制的弊端不断显现。与此同时，我国也在逐渐推进金融市场化改革，主要包括逐渐放宽金融机构准入限制、放松投融资限制、放开存贷款利率限制等方面*近些年我国推进金融市场化改革的措施主要体现为以下几个方面：2006年底银监会颁布了《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》；2007年银监会发布《关于允许股份制商业银行在县域设立分支机构有关事项的通知》；城市商业银行在所在城市及设立异地分行的城市设立县域分支机构，也适用该通知；紧接着2008年金融危机之后进一步放松了投融资限制；2012年银监会又出台了《关于鼓励和引导民间资本进入银行业的实施意见》；然后在2013年7月和2015年10月分别放开了存款利率限制和贷款利率限制。，这些措施都在一定程度上缓解了我国不同地区的金融抑制。中国人民银行发布的《中国农村金融服务报告2014》中的数据显示，2007年至2014年间，全部金融机构本外币农村(县及县以下)贷款余额、农户贷款余额、农林牧渔业贷款余额和全口径涉农贷款余额均有显著增长；农村金融服务体系的覆盖面不断提升，金融机构的网点数量不断增加。然而，与此同时，相关数据表明，虽然我国已经在增加金融供给进而缓解金融抑制方面作出了很多努力，但是我国仍然存在较明显的金融抑制。西南财大中国家庭金融调查与研究中心和中国农业银行联合发布的《中国农村金融发展报告2014》显示，2013年我国家庭的正规信贷可得性为40.5%，而2013年我国农村家庭的正规信贷可得性约为27.6%。这些都说明我国农村家庭的信贷可得性远远低于全国平均水平，正规金融抑制仍然较为明显。

为了进一步增加金融供给，缓解中小微企业和农户的融资困难，在逐步放宽正规金融机构准入限制的同时，2005年中国人民银行和银监会等有关部委决定在四川、贵州、内蒙古、陕西和山西等五省区进行小额贷款公司的试点，并于2008年在全国范围内开始推开小额贷款公司试点。作为民间资金向社会提供金融服务的一种重要途径，在2008年出台的相关文件中，我国小额贷款公司的设立初衷就是“引导资金流向农村和欠发达地区，改善农村地区金融服务”。据此，我们认为监管部门是希望较多的小额贷款公司能到正规金融较落后的地区，从而有效改善当地金融服务，而事实是这样吗？自2008年以来，从纵向比较来看，在全国范围内，小额贷款公司的数量、注册资本和贷款余额基本上都在不断增加。但是从横向比较来看，在正规金融较发达的区域，会有更多的小额贷款公司成立并开展经营，还是在正规金融较落后的区域，会有更多的小额贷款公司成立并开展经营，从而进一步使得不同区域之间的整体金融发展差距更加扩大还是有所减弱？

从法律地位来看，中国人民银行没有把小额贷款公司纳入正规金融体系，因此，本文认为小额贷款公司不同于正规金融机构，而是受一定监管的阳光化民间金融组织。因此在研究领域方面，本文属于正规金融与阳光化民间金融之间关系的研究。Bell(1990)研究发现在印度农村信贷市场中，民间金融仍然是借款者获得借款的主要来源，并且详细探讨了正规金融与民间金融的各种合作机制*Bell C.“Interactions between institutional and informal credit agencies in rural India”,The World Bank Economic Review, 1990,4(3), pp.297-327.。Seibel(1997)认为正规金融机构与民间金融组织完全可以实现良好的合作*Seibel H.D.“Upgrading, Downgrading, Linking, Innovating: Microfinance Development Strategies-A Systems Perspective”, Economics and Sociology Occasional Paper, The Ohio State University, 1997, No.2371.。Varghese(2005)的研究表明正规金融与民间金融可以实现更有效的合作，同时能够更好地满足金融服务需求者的偏好*Varghese.“Bank-Moneylender Linkage as an Alternative to Bank Competition in Rural Credit Markets”, Oxford Economic Paper, 2005,57(2), pp.315-335.。李永平和胡金焱(2011)研究发现小额贷款公司与正规金融机构之间基本上存在一种互补关系，竞争关系不明显*李永平、胡金焱：《设立小额贷款公司的政策目的达到了吗？》，《山东社会科学》2011年第1期。。邢道均和叶依广(2011)认为相对于正规金融机构，小额贷款公司把贷款服务对象更多地延伸到了农村中小企业和中等富裕群体，并且能够降低借款客户需要付出的交易成本*邢道均、叶依广：《农村小额贷款公司缓解农村中小企业正规信贷约束了吗？—基于苏北五市的调查研究》，《农业经济问题》2011年第8期。。田剑英和黄春旭(2013)和周月书和李杨(2013)的研究都发现小额贷款公司能够在一定程度上给当地难以从正规金融机构获得贷款的经济主体提供一定的信贷支持*田剑英、黄春旭：《民间资本金融深化与农村经济发展的实证研究—基于浙江省小额贷款公司的试点》，《管理世界》2013年第8期。*周月书、李扬：《农村小额贷款公司对农村小微企业正规信贷配给的影响分析—基于苏北农村小微企业的调查》，《中国农村经济》2013年第7期。。姚吉祥(2014)研究指出有些小额贷款公司与商业银行之间存在类似于批发贷款与零售贷款这样的合作关系，但是目前来看，这样的合作关系比较敏感，商业银行一般不愿涉及*姚吉祥：《小额贷款公司与商业银行间的合作机制研究—以安徽省为例》，《华东经济管理》2014年第10期。。综上所述，研究我国正规金融与小额贷款公司之间关系的文献较少，主要是认为小额贷款公司可以作为正规金融机构的补充从而增加金融供给，没有深入细致地研究正规金融对小额贷款公司的影响机制及影响效应。

本文从理论和实证两个方面探讨正规金融是否会影响小额贷款公司发展，如果确实有影响，那么是正面影响还是负面影响，影响机制是什么，影响是否显著，影响程度有多大。显然，对这些问题的分析和回答，非常有助于我们更好地理解正规金融与小额贷款公司发展之间的关系，从而可以提出更具体更有针对性的政策建议去推动和完善小额贷款公司发展。相对来说，县域地区存在更明显的金融抑制，更难以获得金融服务，更需要增加金融资源的供给，因此，本文主要研究县域正规金融与小额贷款公司发展之间的关系，在理论分析的基础上，基于数据的可得性，本文以2009-2014年山东省89个县为样本，建立面板模型研究正规金融与小额贷款公司发展之间的关系。本文其余部分安排如下：第二部分为正规金融对小额贷款公司发展的影响机制分析；第三部分为实证研究设计；第四部分为实证分析与讨论；第五部分是结论与对策建议。

二、正规金融对小额贷款公司发展的影响机制分析

如果正规金融确实能够影响小额贷款公司发展，本文认为可能存在以下三个方面的影响机制，分别是理性羊群效应、竞争效应和合作效应。

(一)理性羊群效应

理性羊群效应是同类经济主体在做出经济决策时，会模仿一些已经做出同类经济决策的主体的行为，尽管这种直接通过模仿做出的决策可能不是最优的。Chang et al.(1997)研究认为，银行即使考虑了在一个地区成立分支机构可能产生的预期利润，银行在确定分支机构网点布局时，仍然会模仿已经在该地区设立网点的其他银行，而且这种羊群效应甚至会带来分支机构利润的降低*A Chang, S. Chaudhuri, J. Jayaratne.“Rational Herding and the Spatial Clustering of Bank Branches: an Empirical Analysis”, Research Paper, Faderal Reserve Bank of New York, 1997, No.9724.。有鉴于此，本文认为小额贷款公司是否要在一个地区成立并发展，也会受到该地区银行类正规金融机构的影响，即银行类金融机构数量越多，该地区的小额贷款公司也会相对越多。

(二)竞争效应

竞争效应是指正规金融机构与小额贷款公司在贷款业务方面的互相争夺，体现为正规金融越发达的地区，小额贷款公司越难以进入该地区，反之亦然，也就是说，一个地区的正规金融发展越落后，小额贷款公司越多。但是本文认为竞争效应目前不明显，这是因为，一方面，如前文所述，目前我国大多数地区的正规金融抑制仍然较明显，即使是在少数正规金融抑制较弱的地区，现实经济中仍然存在大量的金融服务需求未得到满足，因此，正规金融机构与小额贷款公司之间的业务争夺并不明显；另一方面，正规金融机构与小额贷款公司对各自服务对象的定位不同，正规金融机构的服务对象主要是一些信用状况较好的经济主体，更多地依赖于经济主体的客观还款能力；而小额贷款公司的服务对象主要是一些难以从正规金融机构获得金融服务的经济主体，更多地依赖于社会网络和地缘关系，从而使得双方之间的业务争夺也不明显。

(三)合作效应

正规金融与小额贷款公司之间的合作效应主要包括过桥贷款和融资便利两个方面。

过桥贷款是指有些中小微企业在所欠银行的借款到期时，会去向小额贷款公司高息借款，还清银行贷款后，再从银行续借*冯林等(2015)在描述对山东省小额贷款公司的跟踪调查时，提到“有43.6%的小贷公司做过过桥贷款业务，其中74.19%的小贷公司此类业务比重30%及以下，14.52%的小贷公司这一比重为30%-50%(含50%)，11.29%的小贷公司这一比例超过了50%，甚至有一家公司该比例为100%。”。这种情况有时是银行、小额贷款公司和中小微企业都愿意参与的，因为对三方来说在一段时间内都是有利的，具体来说，银行能够实现做业绩和控制不良贷款率的需求，小额贷款公司能够赚取高息，中小微企业能够获得资金。但是，过桥贷款也是蕴藏着高风险的，一般来说，这样的中小微企业财务状况较差，一旦银行收回贷款后停止给客户续贷，那么小额贷款公司就会面临巨大的信用风险。当然，现实中有些小额贷款公司也考虑到了这种风险，所以要求中小微企业只有拿到最终的贷款审批，才会向银行还款。在进行调查时，有些小贷公司可能不愿意回答真实情况，所以现实中小贷公司的过桥贷款业务比例应该会更高。显然，过桥贷款业务就是来源于银行类金融机构的贷款业务，有时小贷公司只要跟银行保持良好关系，这种过桥贷款业务就会源源不断。基于此，本文认为，一个地区的银行类金融机构数量越多，该地区的小额贷款公司也会相对越多。

融资便利是指一个地区的银行类金融机构越多，相对来说，小额贷款公司越容易从金融机构融入资金，尤其是有些省份逐渐放宽了小贷公司的融资比例限制后，融资便利对小贷公司就更重要。最初银监会规定，小额贷款公司可以从不超过两家银行业金融机构融入低于资本净额50%的资金，但是随着小贷市场的旺盛需求，有些省份逐步放宽了这一限制，其中，浙江、重庆、江西、海南和山东等省市都放宽了这一限制，山东省更是将这一比例限制调整为小贷公司债务余额的上限可以为注册资本的2倍，从而可以很大程度上扩大小贷公司的资金来源。基于此，本文认为，一个地区的银行类金融机构数量越多，该地区的小额贷款公司也会相对越多，因为在该地区小贷公司更容易融入资金。

三、实证研究设计

(一)模型设定与变量选择

前面的理论分析说明了正规金融对小额贷款公司可能产生的影响，那么在现实中，这种关系是否确实存在则需要进行实证检验和分析。因此本文设定了以下面板模型来实证检验山东省各县(县级市)的正规金融与小额贷款公司发展之间的关系：

mccit=ui+αfrit+βXit+eit

上式中,下标i表示各县或者县级市，下标t表示年份，ui为个体效应，eit为误差项，mccit为小额贷款公司发展变量，frit为正规金融发展变量，Xit变量为影响小额贷款公司发展的一系列控制变量，α和β分别表示正规金融发展和控制变量的回归系数。

关于小额贷款公司发展变量，本文采用两个指标来反映小额贷款公司的发展程度：(1)每万人小额贷款公司数量，等于一个县小额贷款公司数量除以该县人口数量(个/万人)，用qmcc来表示，一个县每万人小额贷款公司数量越多，说明该县小额贷款公司发展规模越大。(2)人均小额贷款公司注册资本数量，等于一个县小额贷款公司注册资本总量除以该县人口数量(元/人)，用capital来表示，一个县人均小额贷款公司注册资本数量越大，同样说明该县小额贷款公司发展规模越大。

根据中国人民银行发布的《2015年社会融资规模增量统计数据报告》，2015年债券和股票等直接融资占社会融资规模增量的比重为24%，比2014年提高6个百分点，这说明在2015年之前我国的金融体系明显是以间接融资为主的，因此我们用银行业发展程度来衡量我国金融体系中的正规金融发展水平是合理的。具体来说，本文选择以下两个指标来反映正规金融发展程度：(1)每万人银行类金融机构数量，等于一个县银行类金融机构数量除以该县人口数量(个/万人)，用bank来表示，该变量越大，说明该县正规金融发展程度越高，预计该变量的回归系数应为正。虽然现在传统的银行类正规金融机构也相继开办了现代化的金融业务，比如客户可以通过TAM机、网上银行、手机银行和电话银行等办理一些业务，但是一方面，这些业务主要是非贷款类业务，即存款业务或者支付转账业务，另一方面，在县域范围内，由于文化程度的限制和上述业务的普及程度较低，所以客户主要还是通过银行类金融机构的营业网点获取金融服务，尤其是获得信贷服务，因此，每万人银行类金融机构网点数量与金融服务的可得性之间存在密切关系，进而能够很好地反映出该县正规金融发展程度。从2006年开始，中国人民银行和银监会加快了农村金融市场的开放和改革进程，因此县域的银行类金融机构类型和数量逐渐增多，本文所指的县域银行类金融机构主要包括国有商业银行*本文中的国有商业银行包括中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、中国交通银行和中国邮政储蓄银行。、全国性股份制商业银行*全国性股份制商业银行包括招商银行、中信银行、华夏银行、兴业银行、民生银行、上海浦东发展银行、广东发展银行、平安银行(原深圳发展银行)、光大银行、恒丰银行、浙江商业银行、渤海银行共12家。、城市商业银行、农村信用社、农村商业银行、农村合作银行、村镇银行等。(2)银行类金融机构贷款余额占GDP比重，等于一个县银行类金融机构贷款余额除以该县当年GDP，用loan来表示，一般来说该指标越大，说明该县正规金融发展程度越高，但是也有例外，因为该指标是一个总量指标，使用的是该县银行类金融机构总贷款余额来计算的，而没有说明贷款结构，即如果一个县的贷款更多地投放给了大企业，那么就可能出现这个总量指标较大，同时信贷配给严重和正规金融发展实际上也较落后的情况。因此，使用这个指标进行实证检验时要注意到这一点。

对于影响小额贷款公司发展的其他宏观变量，根据文献中通常做法，本文选择了以下控制变量：(1)人均GDP，用pergdp来表示，本文使用人均GDP的自然对数这个指标来反映人均GDP对小额贷款公司发展的影响。人均国内生产总值能够说明一个县的经济发展程度，经济发展程度越高，该县的资本积累越多，因此应该能够有更多的资本来参与到小额贷款公司的筹建和经营中来，所以本文预计该变量的回归系数为正。(2)第三产业增加值占GDP的比重，用indus来表示，反映产业机构对小额贷款公司发展的影响。理论研究和实证研究均证明，在经济发展和转型过程中，第三产业增加值占GDP的比重会逐渐提高，而伴随着第三产业所占比重的不断提高，会产生更多的小额贷款服务需求，因此本文认为，该变量的回归系数应该为正。(3)进出口总额占GDP比重，用trade来表示，反映该县的对外贸易发展对小额贷款公司发展的影响。该县对外贸易所占比重越高，提供贸易品的企业应该越多，从而会产生更多地信贷需求；但是另一方面，提供贸易品的企业基本上是制造业企业，而制造业企业需要的基本上是大额信贷服务，大额信贷服务的提供者一般是较大规模的金融机构，而小额贷款公司一般无力也缺少机会去满足大额信贷需求，因此，对于该变量的回归系数，需要实证结果的检验。(4)地级市层面的固定效应和时间固定效应分别反映地级市层面的共同因素和经济周期因素对各县域小额贷款公司发展的影响。

(二)样本选择与数据来源

现有关于小额贷款公司发展的研究更多地是以省级或者地市级数据为研究对象，而较少深入到县域层面进行研究，另一方面，相对于城区来说，县域经济较为落后，正规金融发展较为落后，因此更需要研究县域小额贷款公司是否能够更好地蓬勃发展和有效地增加金融供给。由于数据的可得性，本文选择山东省的县域小额贷款公司作为研究对象，山东省小额贷款公司试点工作开始于2008年，因此本文以山东省各县(县级市)2009-2014年小额贷款公司作为研究对象，来实证检验正规金融与小额贷款公司发展之间的关系。在2009-2014年期间，山东省共有90个县(县级市)，其中烟台市的长岛县是山东省唯一的海岛县，经济结构较为特殊，本文选择样本时将其剔除，因此本文的样本范围就是2009-2014年间山东省89个县(县级市)的小额贷款公司。同时，在2009-2014年间，山东省个别县的管辖范围有所变化，本文已经进行了相应处理，使得2009-2014年同一个县(县级市)的口径一致。

关于数据来源，2009-2014年各县的小额贷款公司数量和小额贷款公司注册资本总额来源于山东省金融工作办公室各年度的统计数据。2009-2014年山东省各县域的银行类金融机构网点数量是从中国银行业监督管理委员会网站的“金融许可证信息系统”(http://xukezheng.cbrc.gov.cn/ilicence/licence/licenceQuery.jsp)中搜索获得相关数据然后计算得出的*例如我于2016年3月7日使用中国银监会的“金融许可证信息系统”查找并计算某县2014年的银行类金融机构网点数量，该系统主页上显示信息发布时间是2016年3月7日，那么该县2014年的银行类金融机构网点数量=当天系统中查找出来的实际机构地址在该县的银行类金融机构的网点数量-2015年和截止到当天的2016年成立的实际机构地址在该县的银行类金融机构的网点数量+2104年12月31日之前成立又是在2014年12月31日之后撤销的实际机构地址在该县的银行类金融机构的网点数量，该县其他年份的银行类金融机构网点数量的查找计算思路同上。接下来，关键是要查找一定期间内实际机构地址在某县的银行类金融机构网点数量，首先在“金融许可证信息系统”中选择相应的地级市和监管机构，然后在“机构名称”和“机构地址”两项中搜索某县的名称，那么一定期间内实际机构地址在某县的银行类金融机构网点数量=机构名称和机构地址中都含有该县名称的银行类金融机构网点数量+只是机构名称或者只是机构地址中含有该县名称的银行类金融机构同时经确认该银行类金融机构的实际地址确实在该县的银行类金融机构网点数量，当然在这个计算过程中，可能会存在很小的误差，比如有极小的可能机构名称和机构地址中都含有该县名称的银行类金融机构但是该金融机构的实际地址不在该县，也有极小的可能机构名称和机构地址中都不含有该县名称的银行类金融机构但是该金融机构的实际地址却在该县。。图1显示了2014年山东省89个县(县级市)的小额贷款公司和银行类金融机构网点数量分布图，可以看出正规金融与小额贷款公司发展成正相关关系，即每万人银行类金融机构网点越多的县域，每万人小额贷款公司的数量也是越多。当然，这样简单的相关关系并不足以详细说明二者之间的关系，需要在接下来的实证研究中加入一些重要的控制变量来全面分析二者之间的关系。

除银行类金融机构网点数量外的其他解释变量数据来源于样本期间内对应地级市的《统计年鉴》，并且有些数据根据对应年份的《中国县(市)社会经济统计年鉴》和《山东金融年鉴》进行了补充和校对。计算各县(县级市)人均GDP时，由于缺少各地级市和各县(县级市)的地区生产总值指数，只好使用山东省的地区生产总值指数调整了名义GDP。计算各县的进出口总额时，由于进出口总额是以美元计价的，所以使用对应年份的人民币对美元的年平均价进行了换算，2009-2014年人民币对美元的年平均价来自《中国统计年鉴》(2013-2015年)。变量qmcc和capital有些数值为0，这样取对数之后就变成缺失值了，同时，bank这个变量中有些数值小于1，这样取对数之后就变成负值了，因此，为了不让有效样本量变少，本文在实证检验中先对上述三个变量的数值都加1再取自然对数，然后进行回归分析。

图1 2014年山东省小额贷款公司与银行类金融机构数量分布图

表1显示了主要变量的描述性统计特征，从中可以看出不同县域的小额贷款公司发展差异很大，每万人小额贷款公司数量的最大值为0.2个/万人，最小值是0，也就是说有的县没有小额贷款公司，同样，人均小额贷款公司注册资本数量的均值虽然是224.259元/人，但是最大值高达4294.846元/人，最小值却是0。与此同时，反映正规金融发展程度的变量之一每万人银行类金融机构网点数量也是差异很大，最大值为3.069个/万人，最小值为0.24个/万人。其他变量的数值在不同县域之间也是差异很大，这正好说明山东省内部不同县域之间的小额贷款公司发展状况和其他经济指标存在明显差异，从而和全国不同地区之间的小额贷款公司和其他经济指标的巨大差异性非常类似，因此，本文研究山东省县域正规金融与小额贷款公司发展之间的关系就具有了良好的代表性。

表1 主要变量的描述性统计

四、实证分析与讨论

(一)基准模型检验

表2是正规金融影响小额贷款公司数量的实证结果，反映正规金融发展程度的指标是每万人银行类金融机构网点数量加1然后取对数。Hausman检验结果表明应该拒绝随机效应模型，接受固定效应模型，所以表2中没有列出随机效应模型的估计结果。此外，本文对上面所设定的面板数据可能存在的异方差、截面相关和序列相关分别进行了检验，发现异方差、截面相关和序列相关同时存在，因此，本文借鉴了(Driscoll &Kraay,1998)的做法，简称为SCC方法，综合消除了这三方面的问题。

表2中的模型1、模型2和模型3是只包含了银行类金融机构网点数量(ln(1+bank))的估计，结果发现ln(1+bank)具有显著的正效应，模型1的系数0.066，模型2和模型3的系数为0.085，但都在1%的水平上高度显著；同时，加入一系列重要的控制变量后，模型4的回归系数为0.049，模型5和模型6的回归系数为0.048，也都是在1%的水平上高度显著，说明银行类金融机构网点数量的增加有利于增加小额贷款公司的数量，也就是说，人均银行类金融机构网点数量越多的县域，其人均小额贷款公司数量也是越多，反之亦然，这是本文很重要的实证结果。这意味着正规金融较发达的县域，其人均小额贷款公司越多，而正规金融较落后的县域，其人均小额贷款公司越少，这样顺其自然发展下去，不同区域之间的整体金融发展程度的差异会更加明显，而这是我们所不希望看到的，也会对小额贷款公司社会服务目标的实现产生不利影响。在全国范围内开展小额贷款公司试点的初衷之一，就是希望增加金融供给，尤其是希望能够更好地增加正规金融较落后地区的金融供给，然而理论分析和实证结果都显示，小额贷款公司试点工作展开的结果是更好地增加了正规金融较为发达地区的小额贷款公司数量，加大了不同县域整体金融发展程度的差异。此外，模型5和模型6的拟合系数(R-squared)均为0.463，模型拟合度较高，也说明包含了一些重要控制变量的模型5和模型6比模型1-4更优。

下面我们根据表2中回归结果分析控制变量对小额贷款公司数量的影响：(1)人均地区生产总值(pergdp)的回归系数为正并且显著(系数分别为0.007、0.018和0.018，都在1%水平上显著)，这说明经济发展水平提高有利于增加小额贷款公司数量，这和前面模型设定时的分析是一致的，原因应该是经济发展水平越高，社会当中的资本越丰富，从而容易成立更多的小额贷款公司，另一方面，经济发展水平越高，对金融服务的需求越多，因此，从供给和需求两个角度都能解释这一结果。(2)第三产业增加值占GDP的比重(indus)的回归系数也是为正并且显著(系数分别为0.038、0.257和0.258，都在1%的水平上显著)，这一结果也是和前面的分析是一致的，不作赘述。(3)进出口总额占GDP比重(trade)的回归系数为正，但是显著性程度不一样(系数分别为0.037、0.018和0.018，显著性水平分别为1%、10%和不显著)，这样的回归结果也是和前面的分析相吻合的，考虑模型具有异方差、序列相关和截面相关的特点，本文认为模型6的结果更有说服力，即进出口总额占GDP的影响对小额贷款公司数量的影响为正，但是不显著。原因和前面的分析一样，不作赘述。

表2 正规金融发展对小额贷款公司数量的影响

说明：(1)括号内为t值，*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。(2)Hausman检验中报告的是P值，下表同。

表3是正规金融影响小额贷款公司资本的实证结果，其回归系数也是为正，并且大多数显著，不过因为被解释变量改变了，所以具体的回归系数大小是不同的。表3中的正规金融发展指标还是用银行类金融机构数量来衡量，被解释变量是小额贷款公司资本(ln(1+capital))。在模型7-12中，ln(1+bank)的回归系数分别为4.842、7.736、7.736、3.353、1.445和1.445，都在1%的水平上显著，原因分析和针对表2的原因分析是一致的，在此不再赘述。模型11和模型12中各变量的回归系数完全一样，这两个模型的拟合系数(R-squared)也最大，这说明回归结果稳定，从而具有更好的解释力。

表3 正规金融发展对小额贷款公司资本的影响

(二)稳健性检验

根据本文前面的分析可知，银行类金融机构贷款余额占GDP的比重也可以反映正规金融发展程度，因此接下来我们使用该变量(loan)作为正规金融发指标的一个代理变量进行稳健性检验，使用不同方法分别检验了loan对小额贷款公司数量和小额贷款公司资本的影响，检验结果见表4和表5。对模型14、模型17、模型20和模型23进行Hausman检验发现，模型14适用随机效应模型，其他模型适用固定效应模型。从表4和表5中可以看出不同模型中loan的回归系数都是显著为正，并且都在1%的水平上显著，这充分说明，正规金融发展对小额贷款公司数量和小额贷款公司资本都有显著的正向影响。此外，模型17和模型18中各变量的回归系数完全一样，模型23和模型24中各变量的回归系数也完全一样，这说明回归结果很稳定，从而具有良好的解释力。同时，这些模型的拟合系数(R-squared)也都高于不包含控制变量的模型的拟合系数，进一步说明这些模型更优。一系列控制变量对小额贷款公司数量和小额贷款公司资本的影响与前面的实证结果相似，不作赘述。

表4 稳健性检验：银行类金融机构贷款余额占GDP比重对小额贷款公司数量的影响

续表4

被解释变量模型13模型14模型15模型16模型17模型18pergdp0.020***0.029**0.029***(12.62)(3.16)(4.79)indus0.062***0.292***0.292***(4.56)(11.24)(12.16)trade0.0090.0120.012(1.55)(1.13)(0.98)regionFENONONONOYESYESyearFENONONONOYESYESHausmanTest0.9810.000Observations534534534534534534R-squared0.2050.2060.2060.4280.4140.414

表5 稳健性检验：银行类金融机构贷款余额占GDP比重对小额贷款公司资本的影响

五、结论与对策建议

我国欠发达的县域地区正规金融发展相对落后，而缓解金融抑制的方法之一便是持续推动普惠金融发展，增加金融供给，包括建立和发展小额贷款公司。建立小额贷款公司的初衷是“引导资金流向农村和欠发达地区，改善农村地区金融服务”。本文从理论和实证两个方面研究了正规金融与小额贷款公司发展之间的关系，从理论上分析了正规金融对小额贷款公司发展的可能影响机制，接下来使用2009-2014年的山东省县域面板数据，实证检验了正规金融对小额贷款公司发展的影响，在控制其他解释变量的前提下研究发现，正规金融发展越落后的县域，每万人小额贷款公司数量越少，人均小额贷款公司资本也越少，反之亦然，这样顺其自然发展下去，虽然对同一个县域来说，在样本期间内小额贷款公司数量不断增加，但是从横向比较来看，正规金融较发达的县域，每万人小额贷款公司数量和人均小额贷款公司资本要多于正规金融较落后的县域，从而导致不同县域之间的整体金融发展差异会更加扩大。此外，在本文的样本期间内，每个县域的小额贷款公司数量和资本都是在不断增加的，我们的研究发现在正规金融较落后的县域，小额贷款公司数量和资本增加的速度要相对慢些，但是在目前经济下行期间，有些地区的小额贷款公司数量和资本有所减少，未来的研究或许能够验证，在正规金融较落后的县域，小额贷款公司数量和资本减少的速度可能相对快些。

为了更好地推动完善小额贷款公司发展和实现普惠金融发展目标，对不同地区的小额贷款公司实施差别化监管策略，就显得尤其重要，即使是在同一个省份的不同县域也可以实施差别化监管，因为有些省份跟山东省一样，不同县域之间差异明显。早在2012年，广东省就已经实施了这一差别化监管策略，适当放宽了省内贫困县域的小额贷款公司主发起人资质限制。因此，针对欠发达地区，可以进行一定的政策引导，给予这些地区的小额贷款公司一定的政策优惠，如适当放宽主发起人资质限制，推行适当的激励政策包括税收优惠甚至一定的财政补贴等，从而吸引小额贷款公司到正规金融较落后的地区落户并开展业务。

[责任编辑：张爱琴]

Formal Finance and Development of Micro-credit Companies——Empirical Study Based on Panel Data of Counties in Shandong Province

LU Li-xiang

(School of Finance, Shandong University of Finance and Economics, Jinan 250014, P.R.China)

This paper holds the opinion that formal finance influences the miro-credit companies’ development mainly through rational herd effect, competition effect and co-operation effect. On the basis of theoretical analysis, this paper empirically tests the impact of formal financial repression on the development of micro-credit companies, using panel data of counties in Shandong Provinces from 2009 to 2014 and choosing “bank institutions per 10000 persons” as the core indicator of formal financial development. The results show that formal finance has remarkable effect on the development of micro-credit companies. Specifically, the lower the degree of formal financial development is, the less the number of micro-credit companies per 10000 persons and the micro-credit company capital per capital are. If things keep going like this, the gap of micro-credit company development and whole financial development among counties expands gradually. These research conclusions will have certain enlightenment on perfecting differentiated regulation of micro-credit companies and improving inclusive finance development in different regions.

Formal finance; Micro-credit companies; Differentiated regulation; Inclusive finance

2016-07-06

国家自然科学基金面上项目“小额贷款公司系统性风险的评估与度量研究”(71273155)；国家自然科学基金重点项目“民间金融风险：变迁、区域差异与治理研究”(71333009)。

卢立香，山东财经大学金融学院讲师(济南250014)。