小額貸款公司貸款農(nóng)戶的生產(chǎn)技術(shù)效率分析

摘 要： 選取2011年陜西省渭南市14個小額貸款公司和337個樣本農(nóng)戶的截面數(shù)據(jù)，運用ISDF模型對農(nóng)戶的生產(chǎn)技術(shù)效率進行實證分析。結(jié)果顯示：以小額貸款公司為單位的農(nóng)戶平均生產(chǎn)技術(shù)效率差異不大，但個體差異較為明顯；小額貸款公司員工文化程度、服務(wù)態(tài)度、貸款便利程度、利率水平和政策宣傳均正向影響農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率；支農(nóng)低效的小額貸款公司在某種程度上存在著支農(nóng)目標(biāo)偏移現(xiàn)象。針對以上結(jié)果，分別從小額貸款公司和地方政府兩個方面給出相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：小額貸款公司；農(nóng)戶；生產(chǎn)技術(shù)效率；ISDF

中圖分類號：F323.9 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-9107（2014）06-0096-07

引 言

農(nóng)村金融服務(wù)不充分一直制約著農(nóng)村發(fā)展，一方面由于正規(guī)金融機構(gòu)的撤并網(wǎng)點使得農(nóng)戶金融需求得不到有效的滿足，只能依賴農(nóng)村中的非正規(guī)金融機構(gòu)；另一方面，大型的商業(yè)銀行扮演著“農(nóng)村抽水機”的角色，使得大量農(nóng)村資金逃離了農(nóng)村金融體系。隨著國家對“三農(nóng)”問題的持續(xù)關(guān)注和農(nóng)村經(jīng)濟的高速發(fā)展，農(nóng)村金融供給的嚴(yán)重不足以及自身的特殊性，勢必要增加農(nóng)村金融市場的有效供給以滿足當(dāng)前“三農(nóng)”發(fā)展對資金的需求。中國人民銀行于2008年5月在小額貸款公司試點的指導(dǎo)意見中指出為了改善農(nóng)村地區(qū)金融服務(wù)，引導(dǎo)資金流向農(nóng)村，小額貸款公司應(yīng)堅持小額、分散為“三農(nóng)”服務(wù)的原則。陜西省2006年在戶縣進行小額貸款公司試點工作，并于2008年9月通過金融辦審批小額貸款公司等一系列政策為其營造了良好的發(fā)展環(huán)境。中央一號文件（2013）更是明確指出要加大商業(yè)性金融支農(nóng)力度，創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)，優(yōu)先滿足農(nóng)戶貸款需求。那么作為新型的小額貸款公司的支農(nóng)效率如何？小額貸款公司服務(wù)質(zhì)量對農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率有何影響？不同小額貸款公司所貸的農(nóng)戶生產(chǎn)效率是否有差異？通過研究這些可以更好地幫助小額貸款公司分配各種資源從而有效地提高農(nóng)村金融市場效率，為農(nóng)戶提高生產(chǎn)效率提供依據(jù)。

從農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率的文獻來看，喬世君運用超越對數(shù)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)對我國農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術(shù)效率進行分析，指出技術(shù)效率存在南高北低的趨勢[1]。田偉等通過SFA分析發(fā)現(xiàn)全國油菜主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率水平普遍不高[2]。屈小博采用SFA對陜西省不同規(guī)模農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率進行分析，指出教育、技術(shù)培訓(xùn)等人力資本投資具有顯著正效應(yīng)[3]。李谷成等運用SFA對湖北省農(nóng)戶家庭經(jīng)營技術(shù)效率進行分析，指出人力資本投資和信息化建設(shè)對其產(chǎn)生正向影響[4]。霍學(xué)喜等通過SFA分析陜西省等10個重點蘋果生產(chǎn)縣指出種植戶明顯存在技術(shù)無效率，有進一步提升的潛力[5]。石慧運用SFA指出中國八大地區(qū)的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率改進不明顯且為負增長[6]。王芳運用ISDF模型對中國不同區(qū)域農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率分析指出技術(shù)效率呈現(xiàn)出由東向西遞減的趨勢[7]。

從已有的文獻來看，大多數(shù)學(xué)者都采用了SFA方法從大區(qū)域內(nèi)對農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率進行測算，技術(shù)無效率影響因素也是從農(nóng)戶自身角度出發(fā)，對于農(nóng)戶自身以外的因素較少研究，那么金融機構(gòu)服務(wù)質(zhì)量對農(nóng)戶效率有沒有影響就值得進一步探討。由于農(nóng)戶在生產(chǎn)過程中只能控制其投入要素，因此選用投入導(dǎo)向型的超越對數(shù)隨機前沿距離函數(shù)（ISDF）相比較于SFA方法研究農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率更為有效。在借鑒已有的基礎(chǔ)上，從小額貸款公司的角度出發(fā)，對各公司所貸農(nóng)戶的生產(chǎn)技術(shù)效率和可能會影響其效率的相關(guān)因素進行實證分析。

一、研究方法與理論模型

文章選取投入導(dǎo)向型的超越對數(shù)隨機前沿距離函數(shù)（ISDF）模型來分析農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率和影響因素，是因為其在SFA模型的基礎(chǔ)上改進而來，它能同時有效估計農(nóng)戶隨機生產(chǎn)前沿和技術(shù)效率損失；另外相對于產(chǎn)出，以農(nóng)戶為單位的生產(chǎn)單元對投入要素有著更強的控制力，選用ISDF模型能夠更為準(zhǔn)確地對小額貸款公司所貸農(nóng)戶的生產(chǎn)技術(shù)效率和相關(guān)影響因素進行分析。

在借鑒全炯振ISDF模型的基礎(chǔ)上分別對各公司所貸農(nóng)戶的生產(chǎn)技術(shù)效率進行分析[8]，假設(shè)每個農(nóng)戶有N個投入向量[x=（x1，…，xN）∈RN+]和M個產(chǎn)出向量[y=（y1，…，yM）∈RM+]，ISDF模型可以表示為：

模型中所涉及到的指標(biāo)具體定義如下：k表示第k個樣本農(nóng)戶（共337個）；產(chǎn)出指標(biāo)選取農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)收入（y1，萬元）和非農(nóng)業(yè)收入（y2，萬元），這是目前統(tǒng)計農(nóng)民收入較為全面的指標(biāo)，y1包括農(nóng)戶種植、養(yǎng)殖等收入，y2則包括農(nóng)戶務(wù)工、個體經(jīng)營等收入（由家庭總收入與農(nóng)業(yè)收入的差額表示）；投入指標(biāo)方面，農(nóng)業(yè)資金（x1，萬元）用農(nóng)戶當(dāng)年的生產(chǎn)費用（種子、化肥、大棚投入等）表示，非農(nóng)業(yè)資金（x2，萬元）用除農(nóng)戶民居住房以外的經(jīng)營房產(chǎn)、交通工具以及其他設(shè)備等表示（按當(dāng)年價值核算），土地（x3，畝）用農(nóng)戶的實際耕作面積表示。

為了準(zhǔn)確衡量小額貸款公司服務(wù)質(zhì)量對農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率的影響，選取員工平均文化程度、農(nóng)戶對小額貸款政策的了解程度、貸款員工服務(wù)滿意度、貸款的便利程度和貸款利率水平5個影響因素，z1表示員工平均文化程度（1初中及以下，2高中，3大專，4本科， 5本科及以上）；z2表示貸款政策了解程度（1說不清，2不了解，3聽說過，4一般，5很了解）；z3表示貸款服務(wù)滿意度（1說不清，2不滿意，3基本滿意，4滿意）；z4表示貸款便利程度（1說不清，2不方便，3方便）；z5表示貸款利率水平（1說不清，2利率較低，3利率適中，4較高）。

二、 數(shù)據(jù)來源與計量分析

（一）數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)由課題小組在2012年7月對陜西省渭南市14家小額貸款公司和貸款農(nóng)戶調(diào)研所得。其中農(nóng)戶樣本的選取標(biāo)準(zhǔn)以當(dāng)年在小額貸款公司貸款額占貸款總額的80%以上為準(zhǔn)。總共獲得384份農(nóng)戶樣本數(shù)據(jù)，其中有337份合格樣本，各小額貸款公司所貸農(nóng)戶的樣本數(shù)據(jù)為21～30份不等，樣本數(shù)量差別不大。

（二）計量分析

先計算出小額貸款公司支農(nóng)效率，再以小額貸款公司為樣本單位對其所貸農(nóng)戶的生產(chǎn)技術(shù)效率進行分析。

1.小額貸款公司支農(nóng)效率分析。在借鑒張振海的基礎(chǔ)上[9]，選取各小貸公司所貸農(nóng)戶的人均農(nóng)業(yè)收入（Y，萬元）為產(chǎn)出指標(biāo)，投入指標(biāo)分別用農(nóng)戶貸款額比例（X1，%），農(nóng)戶貸款余額（X2，萬元），貸款農(nóng)戶數(shù)（X3，戶）和公司員工人數(shù)（X4，人）分別表示農(nóng)村貸款資金配置情況、規(guī)模、深度和農(nóng)村金融服務(wù)發(fā)展程度。

（1）1、5和8小額貸款公司的DEA效率值為1，與其他公司相比是完全有效的，并且處于規(guī)模報酬不變階段，表明當(dāng)前公司的投入結(jié)構(gòu)合理。當(dāng)綜合效率為1且投入產(chǎn)出松弛變量為0時表明要達到現(xiàn)有的產(chǎn)出至少有一種投入無法減少，或者在現(xiàn)有的投入條件下產(chǎn)出無法增加。

（2）其他的小額貸款公司相對無效（0.122～0.981），并且都有不同程度的投入和產(chǎn)出松弛變量。在這些無效的公司當(dāng)中有的是由規(guī)模效率引起的（2、3和14），從松弛變量來看投入產(chǎn)出比例合理，投入量也得到了充分利用，只需等量的增加投入并對規(guī)模進行改進就能使DEA效率提高；另外的是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同引起的（4、6、7、9、10、11、12和13），其中公司13的DEA最低（0.122），只有在改進投入利用效率的同時還要改善其投入規(guī)模才能提高效率。

按照農(nóng)村小型金融機構(gòu)的經(jīng)營原則，理論上來講公司注冊資金越多，對農(nóng)戶的貸款方面應(yīng)該更有實力，但結(jié)果顯示注冊資金越多的公司DEA效率反而低。研究還發(fā)現(xiàn)在效率最低4個當(dāng)中，有3個公司的注冊資金量是排在前四位的，分別是6、12和13，注冊資金都在5 000萬元以上；而在DEA完全有效的公司中，除了5的注冊資金為6 500萬元外，其余的都只有3 000萬元；低效率公司的貸款額比例與后者持平甚至略低，表明其存在支農(nóng)目標(biāo)偏移現(xiàn)象。

2.小額貸款公司所貸農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率因素分析。從表2和表3得出：

產(chǎn)出情況方面，14家小額貸款公司貸款農(nóng)戶的平均農(nóng)業(yè)收入最高的能達到10.745萬元，最少的僅為0.8萬元，而非農(nóng)業(yè)收入最高能達到8.462萬元，最少的也只有0.969萬元。其中有10個樣本公司所貸農(nóng)戶的非農(nóng)業(yè)收入高于農(nóng)業(yè)收入，這表明目前農(nóng)戶家庭收入中非農(nóng)業(yè)收入占據(jù)主導(dǎo)地位，農(nóng)戶的收入來源呈現(xiàn)多源化。其中差距最大的公司2非農(nóng)業(yè)收入是農(nóng)業(yè)收入的2.4倍多，這是由于該公司處于渭南市臨渭區(qū)內(nèi)，農(nóng)戶貸款對象主要為城鄉(xiāng)結(jié)合部的居民，大多數(shù)農(nóng)戶已經(jīng)從事了第二職業(yè)。

投入情況方面，非農(nóng)業(yè)資金的投入明顯高于農(nóng)業(yè)資金，最大的差距達到了14.38倍（公司4），巨大的投入差距促進了非農(nóng)業(yè)收入所占比例的進一步提高，非農(nóng)業(yè)收入的增加會進一步反向推動著農(nóng)戶更多投資于非農(nóng)行業(yè)。另外在數(shù)據(jù)中還發(fā)現(xiàn)非農(nóng)業(yè)資金的投入大大高于非農(nóng)業(yè)收入，這主要是問卷調(diào)查中非農(nóng)業(yè)資金的投入指標(biāo)包括了除居住房產(chǎn)以外的經(jīng)營性房產(chǎn)、交通工具和相關(guān)的機械設(shè)備等，由于這些投入指標(biāo)價值是具有延續(xù)性，而調(diào)查中的非農(nóng)業(yè)收入僅限于當(dāng)年的收入，因此就不難理解出之間的差距較大的原因。

農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率影響因素方面，14個樣本公司中員工的平均文化程度差異較大，均值介于高中和本科（2.760～3.762）之間；對貸款政策了解程度參差不齊，樣本1農(nóng)戶平均貸款政策的了解程度達到了一般了解以上（4.381），而樣本12的卻在不了解以下（1.4）；貸款服務(wù)態(tài)度方面，最高的達到了基本滿意以上（3.4），不滿意的達到了8個（1.727～2.350），說不清的為2個；有3 個公司農(nóng)戶表示貸款方便（2.80～2.952），而大多數(shù)貸款公司農(nóng)戶表示不方便；貸款利率方面，絕大多數(shù)認為利率適中，只有3個樣本公司的所貸農(nóng)戶認為利率偏高。以上反映出小額貸款公司除了貸款利率方面，在貸款政策宣傳、員工素質(zhì)以及辦事效率上都還有待進一步加強。

為了進一步分析出各個樣本公司所貸農(nóng)戶層面的投入和產(chǎn)出之間的關(guān)系，運用ISDF模型對其進行技術(shù)效率分析（見表4）。

估計結(jié)果：使用軟件Frontier4.1程序?qū)SDF模型進行極大似然法估計，從結(jié)果中可以看出γ為0.712 9并且在1%的水平上顯著，說明復(fù)合誤差項的變異主要來自于小額貸款公司所能控制的技術(shù)非效率，而隨機誤差變異只占到0.287 1。

產(chǎn)出方面，農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)業(yè)收入的系數(shù)分別為-0.058 1（10%）和-0.097 5（1%），說明農(nóng)戶家庭的農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)業(yè)收入對農(nóng)戶的生產(chǎn)技術(shù)效率有正向的影響，即農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)業(yè)收入每增加1%，農(nóng)戶的生產(chǎn)技術(shù)效率將分別提高5.81%和9.75%，非農(nóng)業(yè)收入的影響大于農(nóng)業(yè)收入。

投入方面，農(nóng)業(yè)資金和非農(nóng)業(yè)資金的系數(shù)分別為0.015 9（1%）和0.073 4（1%），表示農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)資金和非農(nóng)業(yè)資金每增加1%，就會分別對農(nóng)戶的生產(chǎn)技術(shù)效率提高1.59%和7.34%，非農(nóng)業(yè)資金投入所帶來的效率提高明顯高于農(nóng)業(yè)資金，與王芳所得出的農(nóng)業(yè)資金所帶來技術(shù)效率提高大于非農(nóng)業(yè)資金結(jié)論不符[7]。這也符合理論預(yù)期，隨著農(nóng)村交通建設(shè)的日益完善，城鄉(xiāng)的經(jīng)濟交流也越來越頻繁，有能力但資金較少的農(nóng)戶會選擇周期短和收益較高的非農(nóng)行業(yè)工作，這促使著農(nóng)戶更多的在非農(nóng)業(yè)資金方面加大投入力度，因而會出現(xiàn)非農(nóng)業(yè)資金投入所帶來的技術(shù)效率要高于農(nóng)業(yè)資金。

在導(dǎo)致農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)非效率的影響因素中，員工文化程度（10%）、貸款政策的了解程度（10%）、貸款服務(wù)滿意度（1%）、貸款便利程度（1%）和貸款利率水平（1%）5個影響因素的系數(shù)符號都為負，說明了小額貸款公司服務(wù)因素對農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率都能產(chǎn)生正向影響。其中貸款服務(wù)態(tài)度、貸款便利程度和貸款利率所帶來生產(chǎn)技術(shù)效率提高大大高于前兩者，合理的解釋為：首先農(nóng)戶本身收入水平有限，在社會中也處于弱勢地位，相對于別人而言更關(guān)心的是貸款利率的高低和服務(wù)態(tài)度，以此來判斷是否需要從該機構(gòu)貸款，收益能否按期償還貸款；影響最大的貸款便利程度是因為農(nóng)戶普遍文化水平較低，繁瑣的貸款程序會讓農(nóng)戶感到無所適從，他們更希望快捷、簡單的貸款流程，畢竟農(nóng)戶更關(guān)心的是什么時候拿到貸款；最后員工文化程度和貸款政策的影響較低可能是這兩項不是農(nóng)戶所能控制的，只是被動的接受者，并且不會對農(nóng)戶生產(chǎn)產(chǎn)生直接影響。

由表6得出各小額貸款公司所貸農(nóng)戶的均值并未發(fā)生較大的波動，幅動區(qū)間在0.694～0.814之間；各公司內(nèi)部農(nóng)戶的生產(chǎn)技術(shù)效率差異較為明顯，最高值能達到0.946，而最小的僅僅只有0.423，就貸款農(nóng)戶個體來說在生產(chǎn)技術(shù)效率上還有較大的提升空間。將小額貸款公司的支農(nóng)效率和所貸農(nóng)戶的生產(chǎn)技術(shù)效率結(jié)合起來發(fā)現(xiàn)完全有效的公司1所貸農(nóng)戶的技術(shù)效率只有0.694，而低效率的公司13所貸農(nóng)戶的技術(shù)效率卻有0.770，表明兩都之間并未有太大的聯(lián)系。這并不符合理論預(yù)期，理論上來說兩者都是以農(nóng)業(yè)收入來衡量的（人均農(nóng)業(yè)收入和家庭農(nóng)業(yè)收入），它們之間應(yīng)有著正向的聯(lián)系，合理的解釋是一方面這與所調(diào)研的地區(qū)范圍有關(guān)系，較小范圍農(nóng)戶的生產(chǎn)習(xí)慣類似導(dǎo)致以小額貸款公司為單位的農(nóng)戶均值差異并不大，而農(nóng)戶之間的差異則來源于自身的經(jīng)營管理水平；另一方面可能是由于小額貸款公司成立的時間較短，在對農(nóng)戶金融扶持的時間和力度上還不夠，而農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率的提高需要一定時間，因此在短期內(nèi)不會有明顯的變化。

三、結(jié)論與建議

利用陜西省渭南市14家小額貸款公司和337份農(nóng)戶的2011調(diào)研數(shù)據(jù)，采用ISDF模型研究發(fā)現(xiàn)：（1）以小額貸款公司為單位的農(nóng)戶平均生產(chǎn)技術(shù)效率差異不大，但農(nóng)戶個體間的差異較為明顯，公司支農(nóng)效率與農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率并沒有關(guān)系。（2）小額貸款公司貸款服務(wù)態(tài)度、便利程度、利率和政策宣傳對農(nóng)戶的生產(chǎn)技術(shù)效率都有著正向影響，除了貸款利率認為比較合適外，農(nóng)戶對其他的服務(wù)質(zhì)量評價都不高。（3）小額貸款公司支農(nóng)差異較大，大部分都處于無效和規(guī)模報酬遞增階段，并且在經(jīng)營過程中存在支農(nóng)目標(biāo)偏移現(xiàn)象。

基于以上發(fā)現(xiàn)，給出如下建議：（1）小額貸款公司要秉承著為“三農(nóng)”服務(wù)原則，持續(xù)加大為農(nóng)戶提供幫助，這樣既能為其提供資金支持，又能為公司培養(yǎng)一批信譽好、還款能力強的農(nóng)戶。（2）小額貸款公司要加大對從業(yè)人員系統(tǒng)性培訓(xùn)，提升其相關(guān)業(yè)務(wù)能力，不斷創(chuàng)新金融服務(wù)方式；同時充分利用人緣和地緣優(yōu)勢，深入到農(nóng)戶中宣傳相關(guān)貸款政策，發(fā)揮其機制靈活、服務(wù)簡捷等特點，使得農(nóng)戶更愿意選擇公司相關(guān)業(yè)務(wù)。（3）小額貸款公司要不斷完善公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)，改善資源配置，提高支農(nóng)效率，另外地方政府也應(yīng)加大對其政策扶持力度，通過財政補貼防止由于“資本逐利”所帶來的支農(nóng)目標(biāo)偏移。

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