小额贷款公司能服务普惠金融发展吗？——来自山东省的证据

羿建华，郭 峰

(1.济南大学 商学院，山东 济南 250002；2.中国人民银行济南分行，山东 济南 250010)

一、引言

在我国的金融体制改革进程中，小额贷款公司在增加金融供给、扩大金融服务的广度和深度等方面发挥了一定的作用，并被寄予更多的社会使命和期望。在经历了最初几年的快速扩张后，小额贷款公司出现了行业整体性的回落和内部分化。政策供给的不足、同业竞争的压力导致小额贷款公司面临发展瓶颈，社会各界对小额贷款公司未来的功能定位、业务导向与发展路径也尚未形成统一的认识。

目前，关于小额贷款公司的行业发展在多大程度上接近普惠金融目标，国内理论界存在不同的观点。争议主要源自小额贷款公司独特的经营方式：一是利率市场化固然使得小额贷款公司的收益覆盖了风险，实现了可持续发展，但是较高的资金成本水平是否有利于“三农”和小微企业的长期发展；二是各地小额贷款公司普遍出现的“使命飘移”倾向，是否使小额贷款公司与制度设计中针对“三农”及小微企业的市场定位相偏离*周孟亮，李明贤：《小额信贷商业化、目标偏移与交易成本控制》，《经济学动态》，2010年第12 期；胡金焱，梁巧慧：《小额贷款公司多重目标实现的兼顾性》，《财贸经济》，2015年第5期。。从国外小额信贷的发展过程来看，在初始阶段，这些机构发挥了明显的作用，使原来被排斥在金融市场之外的群体得到了必要的金融服务，支持其更好地依靠金融市场生存发展并逐步脱贫[注]Ahlin Christian, Neville Jiang. Can micro-credit bring development? Working Paper, 2005；Banerjee, A., E. Duflo., et al. The Miracle of Microfinance? Evidence from a Randomized Evaluation. CEPR Discussion Papers, 2013；Amin, S. et al. Does Microcredit Reach the Poor and Vulnerable? Evidence from Northern Bangladesh. Journal of Development Economics, 2003(70): 59- 82；Pitt M. M., S. R. Khandker. The Impact of Group-Based Credit Programs on Poor Households in Bangladesh: Does the Gender of Participants Matter. Journal of Political Economy, 1998, 106(5):958；Abdullah Al-Mamun. et al. Measuring the Effect of Amanah Ikhtiar Malaysia’s Microcredit Programme on Economic Vulnerability among Hardcore Poor Households. Working paper of SAGE Publications, 2014。。但是，由于这些机构的主要业务对象是贫困群体，自身经营过程中的盈利点和盈利规模都不足，导致其规模扩张的速度较低，发挥作用的边际效率也逐渐下降。从这个角度来说，小额信贷机构尽管在增加金融服务覆盖面方面具有积极作用，但这种作用不具有持续性，单纯依靠小额信贷机构并不能彻底消除金融排斥问题并缩小贫富差距[注]Hulme, D., P. Mosley. Finance against Poverty. London: Routledge, 1996.。

大力发展普惠金融，旨在通过这种金融供给形式解决金融排斥问题来逐步缩小贫富差距，促进解决贫困问题，然而在现实操作中，普惠金融在增加金融服务覆盖面上的作用和不足却很明显。如果小额信贷机构的存在能够有助于发展普惠金融、增加区域金融组织体系的包容性，那么把小额信贷机构明确纳入普惠金融组织体系就成为提高普惠金融发展效率的必然选择。因此，小额贷款公司社会绩效的实现程度就成为对其进行整体评价和解释的一个重要参考。

基于此，本文主要考察小额贷款机构的存在是否促进了普惠金融的发展，利用2009—2015年山东省的调查数据进行了计量研究，主要理论贡献体现在以下两个方面：(1)根据普惠金融的内涵要求，从金融服务覆盖面和金融服务成本两个维度对区域普惠金融发展水平进行度量。(2)实证检验小额贷款机构的存在对区域普惠金融发展的影响。

二、普惠金融发展水平的测度及分析

在对中国普惠金融相关问题进行研究时，面临的关键问题是如何对普惠金融的发展水平进行测度和分析。由于缺乏涵盖普惠金融发展内在要求并准确度量普惠金融发展水平的指标体系，对普惠金融发展状况作出定量评价的研究还较少。因此目前，对普惠金融发展水平进行科学测度仍是该研究领域的一项基础性工作。

(一)对普惠金融发展进行评价及测度的研究探索

近年来，随着普惠金融理念的深入和实践的广泛开展，在全球范围内，一些致力于普惠金融目标的国际组织开始把研究重点转向如何更好地了解及改善各国普惠金融的发展状况。由于缺乏能够涵盖普惠金融发展内在要求并准确度量普惠金融发展水平的单一指标，而贷款数量、利率、GDP等经济金融指标都只能反映普惠金融发展的某一个方面或部分特征，因此，需要根据金融发展的实际状况，设置明确的普惠金融战略目标，并建立一套与之相匹配的指标体系。

1.普惠金融的评价指标体系

数据是评价和决策的基础和关键，近年来，部分国际组织积极设计全球层面的普惠金融统计指标体系，力求在总体上把握一个国家或地区的普惠金融发展水平及其波动变化，并取得了一些阶段性成果。在构建普惠金融指标体系的时候，由于部分学者和研究机构掌握数据的能力有所区别，所构建指标体系涵盖的内容也有所不同，主要有以下几种评价指标体系：

第一，Finscope[注]Finscope 由芬马克信托(Finmark trust)在2002 年设立，总部位于约翰内斯堡，是一个旨在促进普惠金融及区域金融一体化的非盈利性国际机构，该机构擅于通过田野调查了解居民获取及使用金融服务的情况。的评价指标体系。Finscope主要从需求角度出发调查家庭对金融服务的需求和使用情况，对所覆盖地区的金融包容状况进行监测，旨在促进普惠金融的发展，共包括6个指标，均由大量的田野调查得到的数据加工而成。第二，普惠金融联盟(Alliance for Financial Inclusion, AFI)提出的评价指标体系(Core set of Financial Inclusion Indicators)。AFI从正规金融服务的可获得性和使用情况两个维度对成员国普惠金融情况进行评估，共5个指标[注]普惠金融联盟成立于2009年9月，总部位于吉隆坡，是一个旨在推动发展中及新兴市场国家发展普惠金融的非商业国际协会组织，包括我国的中国人民银行和银监会在内，目前共有来自95个国家的120多个机构成员。。2011 年，AFI 分别在12 个国家进行了核心指标的试点测试，并对指标体系不断进行扩展性研究。第三，世界银行发布的全球普惠金融指数核心指标体系(Global Findex Core Indicators)。该指标体系主要根据银行账户的使用情况以及储蓄、借款、支付和保险等具体业务分类来评估和监测普惠金融的开展情况，由2011及2014年间对160多个经济体、覆盖全球150000居民、使用140多种语言进行的跟踪采访所获得的数据整理而成，共有15个指标。该指标体系可用于跟踪监测全球金融政策和金融服务的趋势和变化，以便更好地了解世界各国成年人的储蓄、支付等金融行为，进而在全球范围内对各国普惠金融的发展状况进行比较。第四，普惠金融全球合作伙伴组织(Global Partnership of Financial Inclusion，GPFI)提出的指标体系。该指标体系由普惠金融全球合作伙伴组织下设的“普惠金融数据与评估小组”于2013年在G20 框架下制定，共包含了29 个指标。在基础性统计指标体系之上，增加了金融服务质量指标，注重反映居民和小微企业对金融体系的理解和需求，并注重体现居民及小微企业的金融成本及融资障碍。

通过对以上指标体系的梳理可以发现，各机构构建的指标体系具有以下特点：

首先，指标的选取从金融服务的供给和需求两个角度出发。供给方指标主要反映金融服务的物理可得性以及产品的渗透情况；需求方指标则反映了居民在获取金融服务中面临的各种障碍或壁垒。作为相对低成本的数据收集手段，供给方指标可以提供频繁、连贯而可靠的信息，且便于进行横向及纵向比较；而建立在大量田野工作基础上的需求方指标则可以在更多维度上提供有关普惠金融状况的丰富信息，详细的指标设置有助于从居民个人视角更加深入而微妙地体现其金融需求以及所面临的融资障碍，对于跟踪调查普惠金融政策的效果有着重要的意义。

其次，划分指标的维度逐步发生变化，从强调金融服务的覆盖深度和广度逐渐向金融服务的成本和质量发展。金融服务的可获得性对应体现的是普惠金融的广度，比如金融网点或金融机具(如ATM或POS机)的数量分布指标；而反映金融服务质量的指标则更加灵活而有针对性，开始关注居民和小微企业的金融态度与行为，更为深入、具体地反映居民和企业在获取金融服务过程中所面临的成本及障碍。

再次，各个指标体系之间的兼容性较弱，部分指标的统计准确性存在缺陷。虽然多维度、多指标的考察数据在深入了解各经济体的普惠金融发展状况方面具有优势，但不同的数据处理方式往往会导致混乱的结果；采用不同的指标体系对相同的地区进行测算可能会产生截然不同的普惠金融调查结论。例如，2011年世界银行开展的Findex调查发现，乌干达有20%的成年人在正规金融机构持有账户；2013年的Finscope调查显示乌干达有54%的成年人享有正规金融服务，而同年进行的FII(Financial Inclusion Insight survey，FII)[注]FII普惠金融深度调查由InterMedia组织领导，并得到比尔和梅林达·盖茨基金会支持，致力于推广普惠金融的非营利性组织。本次调查的目的是从普惠金融的需求角度调查亚洲及非洲8个国家的移动支付等数字金融服务的发展趋势。调查则显示乌干达拥有银行账户的人口是12%，得出不同数据的差异源自对指标的定义不同：世界银行的Findex指标对成年人的界定为年满15岁，所开立帐户的金融机构中并不包含社会储蓄和信用合作社(SACCOs)；Finscope指标对成年人的年龄界定为16岁以上，金融机构包含银行及社会储蓄和信用合作社(SACCOs)等非银行机构；而FII对成年人的界定是15岁以上，对金融机构没有任何限制。此外，即便是来自金融监管层面的管理数据同样也存在测量方面的误差，比如，在帐户数量统计方面，就存在休眠账户以及一人拥有多个账户的问题。

通过对上述成果的梳理可以得出这样的结论：普惠金融指标是衡量普惠金融发展状况的标尺，要求能够客观、科学、全面地反映普惠金融的实际状况，需要具备连贯性和稳定性以便于战略制定者和政策实施者实施动态监测；还需要具备可比性，能客观反映各地区的差距，为比较和借鉴提供数据参考。

2.普惠金融发展水平的测度方法

当前，对普惠金融发展状况进行定量测度的研究还比较少，主要有以下两方面原因：一方面受制于数据的可得性；另一方面则是关于普惠金融的内涵及外延、建设路径等相关的理论研究还不充分，部分观点仍存在分歧。但是，作为一个大有可为的金融体制改革与发展的方向，在普惠金融的评价和测度方面已经出现了部分开创性的研究路径和阶段性成果。其中，人类发展指数(Human Development Index，HDI)[注]人类发展指数由Mahbub ul Haq和Amartya Sen提出，联合国于1990年开始用该指数来衡量各国经济社会发展水平，通过将经济指标与社会指标相结合，显示各个国家经济增长与社会发展的动态变化和差异。HDI由“预期寿命”“教育年限”和“生活水平”三个分指标复合决定。的提出为普惠金融等难以用单一指标量化的分析提供了启发，构建普惠金融指数成为在该研究领域中的一个重要突破。普惠金融指数既可以在某一特定时点上考察一个地区的金融包容性水平，同时也可以监督在一段时期内各项普惠金融相关政策的进展情况。因此，尽管在这方面的研究还处于初始阶段，但是已经出现了不同的测度方案，这是一个好的开端。

Sarma利用2004年来自世界银行等机构的数据比较了100个国家的普惠金融发展水平[注]Sarma, M. Index of Financial Inclusion. Discussion Paper in Economics, 2010(11): 1-28.。从金融服务的渗透度(Banking Penetration)、可得性(Availability of the Banking Services)以及使用情况(Usage of the Banking System)三个维度构建指数。其中，使用“拥有银行账户的人口比例”代表金融服务的渗透度、“人均银行营业网点或ATM 机数量”代表银行服务的可得性、“存、贷款占GDP的比重”代表金融服务的使用状况。指数取值范围从0 到1，数值越高说明普惠金融的发展水平越充分。受制于数据可得性等原因，该研究的指标设置存在明显的局限性，忽略了金融服务的便利性和使用成本等状况。并且，为了扩大研究的样本数量，作者采取了两套方案，在第二套方案中放弃了其中的一个维度——金融服务的使用情况。Arora在研究中增加了金融服务的便利性和成本指标，利用“开户金额下限、账户余额下限及金融机构所在地区可达性”代表金融服务的便利性，利用“人均和单位面积的金融机构网点”代表金融服务的覆盖面积、用“贷款利率、银行卡年费及账户管理费”代表金融服务的使用成本，但是并没有考虑金融服务的使用状况[注]Arora, R. Measuring Financial Access. Discussion Paper in Economics, 2010(7): 1837-7750.。Gupte等人在考察印度的普惠金融水平时重点关注对以往遗漏的关键变量的捕捉，分别在金融服务的外延、使用和成本三个维度进行了指标的拓展[注]Gupte, R. B.Venkataramani, and D. Gupta. Computation of Financial Inclusion Index for India. Social and Behavioral Sciences, 2012(37):133-149.。在以上对普惠金融进行的定量分析中，尽管在具体的指标选取上各有差异，但是在对普惠金融的量化维度方面，均集中于金融服务的覆盖率、金融服务的使用效率和使用成本这三个方面。

国内学术界在对普惠金融进行定量评价方面的研究仍缺乏一致的观点，已有研究在指标的选择上主要考虑数据的可获得性，在研究方法上多以经验分析为主。个别研究或是通过建立农村金融服务覆盖指标体系并运用层次分析法和主成分分析法分析我国农村金融的覆盖深度和广度[注]李明贤，李学文：《对我国农村金融服务覆盖面的现实考量与分析》，《调研世界》，2008年第3期；孙翯，李凌云：《我国农村金融服务覆盖面状况分析——基于层次分析法的经验研究》，《经济问题探索》，2011年第4期；马彧菲，杜朝运：《普惠金融指数测度及减贫效应研究》，《经济与管理研究》，2017年第4期。；或是通过研究金融排斥状况来反向评价普惠金融的渗透水平[注]田霖：《我国城乡金融排斥二元性的空间差异与演变趋势》，《金融理论与实践》，2011年第3期；高沛星，王修华：《我国农村金融排斥的区域差异与影响因素》，《农业技术经济》，2011年第4期。。近期的研究在借鉴人类发展指数的基础上对指数的编制方法做了进一步改进。其中，王婧，胡国晖从供给和需求角度出发，通过金融服务的“范围”和“使用”两个维度建立指标体系，采用2002—2011年间中国银行业数据，以金融机构、从业人员以及人均存、贷款的数量作为指标，对中国普惠金融的发展状况进行了评价[注]王婧，胡国晖：《中国普惠金融的发展评价及影响因素分析》，《金融论坛》，2013年第6期。。在方法上，考虑到不同指标代表性的不同程度，他们选择在运用变异系数法来确定权重的基础上构建普惠金融指数，但是较少的指标数量使得难以对小额贷款公司的作用机制进行深入分析。焦瑾璞等从金融服务的“可获得性”“使用情况”及“服务质量”三个维度建立普惠金融指标体系，共包括19个指标，使用层次分析法确定指标权重，利用我国31个省及直辖市的数据，计算出2013 年中国的普惠金融发展指数，并对各省的普惠金融发展水平进行了比较[注]焦瑾璞等：《中国普惠金融发展进程及实证研究》，《上海金融》，2015年第4期。。陈银娥等从金融服务的渗透度、可得性、使用效用性及金融服务的承受度四个维度建立了包含12个指标的评价模型，基于熵值法测算2004—2013 年中国省域普惠金融发展水平，并运用Kernel 密度估计及空间Markov 链等非参数估计方法对中国普惠金融发展的分布动态及趋同演变进行研究[注]陈银娥等：《中国普惠金融发展的分布动态与空间趋同研究》，《金融经济学研究》，2015年第11期。。成艾华等在指标选取中采用了保险数据来代表金融服务的深度，采用G1法和变异系数法对普惠金融指标进行组合赋权,测算得到了2015年湖北省13个市(州)普惠金融发展指数及位次[注]成艾华，蒋杭：《基于G1—变异系数法的普惠金融发展指数研究——以湖北为例》，《武汉金融》，2018年第4期。。

目前，国内对普惠金融进行评价及测度的相关研究仍处于初始阶段，面临如下困难：一是由于理论界对于普惠金融内涵及外延的理解存在分歧，从而导致在构建普惠金融指标体系时缺乏科学、统一的标准，对普惠金融发展状况的评价及衡量缺乏客观性，使得已有的各项研究成果不能很好地互相支持和呼应；二是由于指标数据的获取存在困难，尤其是需求方面的数据严重缺失，而供给方面的数据也集中来自于商业银行等正规金融机构，鲜有小额信贷机构、保险公司等其他方面的指标，与普惠金融的发展目标不符，测度结果对普惠金融发展状况的刻画缺乏全面性；三是各种研究普遍没有形成跨度较长、完整的时间序列分析，使得相关的实证研究难以开展。

从文献梳理的结果看，多数学者认可Finscope、World Bank、AFI等建立指标体系并进行指数测度的思路，并从相关指标体系中选择部分变量构建适用于自身研究的普惠金融指数。因此，本文仍然延续这样的研究思路，从金融服务的覆盖面和金融服务的成本两个角度衡量普惠金融发展。其中，以金融服务的覆盖面衡量当前普惠金融发展的覆盖范围，以金融服务的成本反映普惠金融发展过程中各需求主体使用金融要素的成本情况。

(二)普惠金融指数的构建

1. 普惠金融指数的构建

目前，构建普惠金融指数的方法主要有两种：“等权重”法和“变异系数”法。理论上，当观察多个指标数据的变异程度时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差进行比较；如果度量单位和平均数不同时，比较其变异程度就需要采用标准差与平均数的比值(相对值)来比较。实践中，普惠金融体系中包含的内容较为广泛，各构成指标的单位、量纲等数据属性存在一定差距，重要程度也有所区别，因此，“等权重”法的适用性遭到诸多学者的质疑。基于此，本文借鉴联合国构建人类发展指数的思路，采取变异系数法构建普惠金融指数。

首先，本文假定第i个指标的归一化指数为Ki，其计算公式为：

ki=λi(Ai-mi)/(Mi-mi)

(1)

其中，Ai表示第i个指标的实际观测值，Mi和mi分别表示观测期内第i个指标的最大值和最小值，λi表示第i个指标的权重，可以表示为：

由此，说明“主动性”是人的本能之一，就像初生的孩子本能寻找母乳一样，其在认知领域也主动地认识自然寻求滋润。它不需要培养，它依靠的是醒悟、激励、推动来激发和促成。

(2)

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2. 普惠金融指数的指标设计

目前，如何评价一个地区的普惠金融发展水平仍然是一个难题，还没有一个得到大家公认的指标体系。Finscope、AFI、World Bank等研究机构根据普惠金融的定义和内涵都建立了自己的指标体系[注]近年来，Finscope、AFI、World Bank等研究机构都提出了自己的普惠金融核心指标体系，其中，Finscope更加侧重金融服务在不同人群中的分布情况，AFI和World Bank在账户使用、金融机构分布、贷款分布等方面设计的指标更加细致。。本文根据这些研究机构的研究成本，从金融机构分布、账户使用、小型企业贷款、融资成本等方面选择11个指标构建普惠金融指标体系(Core set of Financial Inclusion Indicators)。其中，选择POS机数量等4个指标衡量金融服务的覆盖情况，并构建金融服务覆盖面指数，选择民间融资利率等3个指标反映金融服务成本的情况，并构建金融服务成本指数。

(三)数据说明

2009年以来，本文的研究团队每年都对山东省17地市的300多家小额贷款公司进行持续跟踪，按季调度其经营数据[注]受新开业、倒闭等因素影响，山东省内的小额贷款公司数量在各年度都有一定的变化，例如，2015年末，山东省内共有小额贷款公司421家，比2014年增加了21家。。表1中各指标所涉及的数据来自于各金融管理部门公布的报告、报表以及实地调研。由于样本期间内的县域数据大量缺失或不公开，本文只能从市级层面进行研究，表1中所设计指标的基本统计特征见表2(详见文章尾部)。

表1普惠金融指标体系表

(四)普惠金融指数的计算结果

利用前文介绍的普惠金融发展指数的测度方法以及构建的样本，本文对样本区间内山东省17个地市各年度普惠金融发展指数进行了测度，同时，根据普惠金融发展的内涵，对金融覆盖面指数和金融服务成本指数分别进行测度。从本文测度的情况看[注]限于篇幅，文中不再给出17地市各年度普惠金融指数及分项指数测度结果，有兴趣者可与作者联系。，2009—2015年间，山东省17个地市的普惠金融发展水平总体呈现稳步提高的态势。在17个地市中，有16个地市的普惠金融总体指数呈逐年上升态势，多数城市的普惠金融发展指数在2011年和2012年间出现大幅上升，并在2015年达到样本区间内的最大值，即普惠金融发展的最优状态。其中，经济发展水平较高的济南市和青岛市的普惠金融发展速度较为均衡，而部分经济发展水平相对滞后的城市在各测度年度的普惠金融发展速度差距较大，集中表现为在某一个年份中普惠金融发展指数出现大幅提升。

三、小额信贷对普惠金融发展的影响

(一)模型设计

本文构建的样本共涵盖了2009—2015年度的数据，在截面纬度上涵盖了山东省内17个地市的数据，符合短面板的特点。同时，为了准确研究反映小额贷款公司发展水平的各因素对各地市普惠金融发展的影响，避免遗漏变量对估计结果和研究结论的干扰，本文选择利用面板数据对建立的模型进行回归。此外，由于本文从市级层面的数据构建了普惠金融指数，因此，选择利用平均化的方式衡量一个城市内小额贷款公司的经营水平，即，对市内所有小额贷款公司的各项经营数据进行平均化处理，以平均值反映该地市的小额贷款公司的整体经营情况。本文的模型设计如下：

Tit=(corporate,Δcapital,Δloan,rloan,Δcustom,RNPLs,gprofit,Ploan<50)it

其中，IFDIi代表普惠金融发展总指数；corporate代表小额贷款公司的数量[注]为了体现城市间小额贷款公司发展规模的差距，本文在模型中考虑了小额贷款公司的数量。；Δcapital代表小额贷款公司注册资本增长率；Δloan代表小额贷款公司贷款增长率；loan代表小额贷款公司平均贷款利率；Δcustom代表小额贷款公司客户增长率；RNPLs代表小额贷款公司不良贷款率；gprofit代表小额贷款公司平均利润增长率；Ploan代表单户余额不超过50万元的客户占比。α为常数项，βi为各解释变量的回归系数，(ui+εit)为复合扰动项，不可观测的随机变量ui是代表个体异质性的截距项，εit是随个体与时间而改变的扰动项。

本文根据World Bank等机构的研究成果选择以下变量：(1)“小额贷款公司数量” 和“注册资本增长率”能够反映其发展规模。(2)“各小额贷款公司平均利润增长率”和“不良贷款率”能够反映其内部经营绩效和经营风险。(3)“贷款增长率”和“客户增长率”能够反映其金融服务供给能力。(4)“平均贷款利率”能够反映其提供金融服务成本的变化。(5)由于目前中国的小额贷款公司仍处于政策驱动阶段，承担了必要的政策功能，因此，选择“单户余额不超过50万元的客户占比”作为反映其实现政策目标的变量，并作为模型的控制变量。

(二)实证结果

本文选择利用Hausman 检验对模型进行识别，检验结果见表3。

表3 Hausman检验结果

由Hausman检验结果可以看出，随机变量ui与Xit相关，固定效应模型优于随机效应模型和混合回归。因此，选择固定效应模型对本文构建的模型进行回归，回归结果见表4。

为了进一步检验所建立模型整体的稳定性，本文又选择利用LLC与MV检验对上述回归模型的残差项进行分析。LLC与MV检验的P值分别为0.08和0.07，由此可见，模型残差序列是平稳序列。

表4模型回归结果

注：***、**和*表示该变量回归系数在1%、5%和10%的显著性水平上显著。

从回归结果可以看出：(1)corporate与IFDIi之间具有显著的正相关关系，由此可见，扩大小额贷款公司规模对发展普惠金融具有积极影响。主要是由于在普惠金融发展的起步阶段，小额贷款公司的出现能够与传统商业性金融机构形成补充，加速小额信贷等业务发展，使获得相关服务的“门槛”降低。(2)gprofit与IFDIi的回归系数在10%的置信水平上没有通过显著性检验，反映出在普惠金融发展初期，小额贷款公司内部经营状况的变化，还不足以对金融市场的整体供给能力产生冲击，因此也就无法对普惠金融发展带来明显影响[注]此外还有一种可能，本文选择构建普惠金融指数的指标多反映的是金融供给能力的变化，而小额贷款公司内部经营情况对农村金融供给的影响还不明确。。(3)Δcustom、Δloan与IFDIi之间都具有显著的正相关关系，反映了小额贷款公司增加信贷规模、扩大客户群体对发展普惠金融具有积极影响，这一结论与之前诸多学者关于小额信贷的研究较为一致。(4)rloan与IFDIi之间存在显著的负相关关系，由此可见，降低贷款利率有助于推动普惠金融发展，这样的结论与普惠金融发展的要求“在成本可控的情况下提供优质金融服务”的目标相吻合。当小额贷款公司贷款利率降低时，客户获得金融服务成本更低，更加有助于普惠金融向纵深发展。(5)RNPLs与IFDIi之间存在显著的负相关关系，这充分证明了小额贷款公司目前的经营风险能够对区域金融市场运行产生影响。特别是在中国经济下行压力增加、区域性金融风险暴露增多的背景下，金融市场的脆弱性逐渐增加，小额贷款公司贷款质量的劣变会产生“示范效应”，增加市场的摩擦成本，提高市场门槛。

总体来看，小额贷款公司的存在对发展普惠金融具有积极影响，其积极意义在于通过增设机构、以适当的利率增加贷款、增加客户等提升了市场的金融供给能力，降低了市场门槛。为进一步深入研究这一问题，本文需要从普惠金融的内涵出发，继续考察小额贷款公司是否有助于扩大金融服务覆盖面，是否有助于降低金融服务成本。

四、小额信贷对金融服务覆盖面和金融服务成本的影响

发展普惠金融有两个关键环节，一是提高金融服务的覆盖面，二是降低金融服务的成本。从这两个角度出发，本文需要考察小额信贷对普惠金融覆盖率指数和普惠金融服务成本指数的影响。

(一)小额信贷对金融服务覆盖面的影响

1.模型设计

本文依然选择面板数据进行研究，模型设计如下：

2.实证结果

本文首先选择Hausman检验，确定模型的回归方法。

表5 Hausman检验结果

由Hausman检验结果可以看出，固定效应模型优于随机效应模型和混合回归。因此，本文选择固定效应模型对上述模型进行回归，回归结果见表6。

表6模型回归结果

注：1.由于小额贷款公司的corporate、Δcapital、Δloan在一定程度上存在多重共线性问题，导致相关回归系数的显著水平受到影响，但是多重共线性条件下相关回归系数依然显著，如果没有多重共线性，则结果会更加显著，并不影响本文结果的判断。

2.***、**和*表示该变量回归系数在1%、5%和10%的显著性水平上显著。

由回归结果可以看出，模型中各解释变量与金融服务覆盖率指数之间的关系存在以下特点：(1)“小额贷款公司数量”与“金融服务覆盖率指数”之间存在显著的正相关关系，由此可见，小额贷款公司发展规模对提高金融覆盖率水平具有重要影响作用。主要原因是：在组织结构方面，小额贷款公司作为以经营小额贷款业务为主的地方法人机构，有效地弥补了金融组织在机构设置上的空白。特别是在正规商业性金融进入县域、农村地区的热情不高的背景下，小额贷款公司在机构布局方面改善了农村地区的状况，对提高金融服务覆盖水平发挥了重要作用。(2)“单户余额不超过50万元的客户占比”“涉农客户增长率”与“金融服务覆盖率指数”具有显著的正相关关系，说明小额贷款公司调整客户结构，增加对农村客户的比例，但“小微企业客户增长率”与“金融服务覆盖率指数”之间没有显著相关关系，说明增加对农村地区小微企业的支持，无法增加金融服务覆盖面。主要原因是：在县域内，小额贷款公司的规模无法与商业性金融、政策性金融相比。如果其重点发展小微企业客户，在可贷资金总量一定的情况下，能够支持的客户数量难以得到明显改善，同时，与部分重点支持小微企业的涉农金融机构会产生竞争，形成“挤出效应”，在改善金融服务覆盖水平方面的效应较弱。如果重点发展涉农客户，以被“排斥”在传统金融市场之外的个体“农户”为主，则可以迅速增加客户数量，并与各金融机构之间形成“互补效应”，在提高金融服务覆盖水平方面的效应会得到进一步显现。(3)“小额贷款公司平均利润增长率”与“金融服务覆盖率指数”之间存在显著的正相关关系，说明小额贷款公司利润水平的增加有助于提高金融服务覆盖率。

(二)小额信贷对金融服务成本的影响

1. 模型设计

在这一部分，本文依然选择面板数据进行研究，模型设计如下：

2.实证结果

首先，利用Hausman检验对模型进行识别和确定。

表7 Hausman检验结果

由Hausman检验结果可以看出，随机效应模型优于固定效应模型。因此，该部分同样选择随机效应模型进行回归，回归结果见表8。

表8模型回归结果

注：1.由于小额贷款公司corporate和Δcapital一定程度上存在多重共线性问题，导致相关回归系数的显著水平受到影响，但是多重共线性条件下相关回归系数依然显著，如果没有多重共线性，则结果会更加显著，并不影响本文结果的判断。

2.***、**和*表示该变量回归系数在1%、5%和10%的显著性水平上显著。

由回归结果看以看出：(1)“小额贷款公司平均利润增长率”与“金融服务使用成本指数”之间存在显著的正相关关系，小额贷款公司平均利润增长率的提高有助于改善金融服务成本指数，降低金融服务成本。主要原因在于：当小额贷款公司内部经营绩效改善时，其在资金运营、产品开发、风险承受等方面的能力逐步提高，具备加大产品创新力度、提高产品针对性、降低产品成本、进一步扩大市场的能力，同时，为未来进一步提高经营水平打下基础，进入一个“提高经营绩效→降低成本→扩大市场→进一步改善经营”的良性循环中。该论点同样也能够从小额贷款公司不良贷款率的回归结果中得到验证。该变量所反映的小额贷款公司经营风险水平与金融服务成本指数之间存在负相关关系，由此可见，当小额贷款公司经营风险较高时，金融服务成本指数较低，金融服务成本处于较高水平。综合这两个变量可以看出，小额贷款公司经营的稳健性、盈利性与降低金融服务成本之间存在密切关系。(2)“小额贷款公司平均贷款利率”与“服务使用成本指数”存在显著的负相关关系，当小额贷款公司贷款利率水平较高时，会增加区域金融服务使用成本，当小额贷款公司贷款利率水平下降时，有助于降低区域金融服务使用成本，该结论符合一般的经济金融理论。(3)小额贷款公司贷款结构与金融服务使用之间也存在一定的相关关系。小额贷款公司提高短期贷款占比有助于降低金融服务使用。该结果与中国小额贷款公司的发展定位有较大关系。在区域金融市场中，小额贷款公司在提供短期贷款、临时性周转贷款方面的优势更加明显。与民间融资、民间过桥资金相比，小额贷款公司的利率水平相对较低，成本优势明显；与商业银行、农信社等正规金融机构相比，通过小额贷款公司进行短期借贷的灵活性较高。因此，小额贷款公司加大短期贷款占比，有助于进一步满足更多小微企业的短期周转性资金需求，减少企业通过民间借贷进行临时性资金周转的情况，对降低金融服务使用成本有积极作用。

五、研究结论

总体来看，小额贷款公司扩大规模、提高内部经营水平、增加贷款规模等都能够对普惠金融的健康可持续发展产生积极影响。从影响的机制看，提高资金供给水平是弥补市场资金供需缺口，促进金融服务重心下沉的关键。同时，结合普惠金融发展的内涵，本文重点研究了小额贷款公司的发展是否有助于提高金融服务覆盖率、是否有助于降低金融服务使用成本两个问题。实证研究结果表明，小额贷款公司扩大规模、提高对“三农”的支持等有助于改善金融服务覆盖水平；降低贷款利率、提高短期贷款占比等有助于改善金融服务使用成本。这些结论也都进一步巩固了对普惠金融发展总体指数研究的结果。在研究的过程中，我们也发现，小额贷款公司注册资本增长率、小额贷款公司不良贷款率等指标对各分项指数的影响存在较大差异，这也进一步说明这些因素对普惠金融发展的影响存在一定的不确定性，是未来小额贷款公司发展过程中需要着重研究的问题。同时，由于中国的地域面积较大，在贫困人口分布、自然生产基础等方面存在较大差距，各地发展普惠金融的条件也有所区别，如何把地理、自然因素等考虑在小额信贷及普惠金融的研究中，应该成为后续研究应该着重思考的问题。