我國縣域企業信貸需求影響因素及差異性的實證分析

摘 要：對縣域企業貸款需求影響因素的Logistic回歸分析顯示，影響縣域企業信貸需求的因素主要是企業生產規模、經營情況和獲得金融服務的便捷性。不同地區、規模和行業的縣域企業金融需求具有較大差異性，需要針對各自的需求特點提供多層次金融服務。

關鍵詞：縣域企業；信貸需求；影響因素；差異性

中圖分類號：F830.2 文獻標識碼：Ａ 文章編號：１００６－３５４４（２０11）０4－００18－05

一、引言

縣域企業是縣域經濟的重要組成部分， 在促進農業生產、 提高農民收入和轉移農村剩余勞動生產力方面發揮著積極作用， 而要實現縣域企業的蓬勃發展，則離不開金融的有效支持。目前，我國縣域企業發展中資金需求與資金供給的矛盾較大，“金融貧血” 仍然是制約縣域企業生存和發展的重要因素。在這一背景下， 全面認識和分析縣域企業的金融需求，對完善我國現代農村金融制度，促進縣域經濟發展，解決“三農”問題具有重大的理論和實踐意義。

目前國內一些機構和學者已經對縣域企業的金融需求進行了大量調查研究。例如，銀監會（2006）以全國946個縣（市）、2萬家農村中小企業為樣本，開展了中國農村金融服務與農村金融競爭充分性調查。韓俊等（2007）以108個縣域企業為樣本，分析了縣域企業的融資情況。 中國人民銀行農村金融服務研究小組（2008） 調查了全國29個省、自治區、直轄市（不含北京、上海）的1975個行政縣（旗、縣級市）的縣域金融服務和金融需求情況。

總的來看， 目前的調查研究為國家有關部門制定相關政策提供了大量的理論和數據支持， 并就大部分縣域企業在發展過程中明顯受到資金制約，融資難是制約縣域企業發展的“瓶頸”這一問題達成了共識。但已有的調查研究也存在局限性：一是對縣域金融需求的差異性分析不夠， 導致針對性不強，部分研究調查過于分散，存在系統誤差；二是針對縣域企業金融需求的定量分析較少， 缺乏深度的實證分析研究。

本文主要利用問卷調查數據， 運用多分類Logistic回歸模型對縣域企業金融需求的差異性進行分析和檢驗， 以期對當前中國縣域企業的金融需求現狀做出更為準確的描述和恰當合理的分析。

二、研究模型設計與樣本選取

當因變量是分類變量而不是連續變量時， 線性回歸模型就不再適用，而Logistic回歸模型可以很好地解決這一問題。本文將“縣域企業貸款需求”作為因變量，將縣域企業的貸款需求分為4個等級， 用來反映縣域企業借貸需求的差異和層次。同時，因變量的不連續性并沒有限制自變量的類型， 自變量仍可以保持連續變量的形式，也可以是分類變量，為模型的建立提供了便利。

從數據使用和模型的解釋力來看，Logistic回歸對數據的要求比較寬松， 不需要數據的正態性和方差齊性的假設。 由于本文的數據是來自全國18個省（市）， 地區之間的差異性使得數據很可能不服從正態分布且具有異方差的性質。因此，選擇Logistic模型來進行分析，增強了可靠性和有效性。另外，回歸模型的結果具有概率含義， 更具解釋力。Logistic回歸模型的因變量反映了“縣域企業金融需求”這一事件的概率， 由這個概率可以分析該自變量對縣域企業貸款需求的影響情況。 鑒于縣域企業借貸行為的復雜性，這種解釋更具合理性。

Logistic回歸模型的基本形式為：

logit（y）=ln（■）=?茁0+?茁1x1+…+?茁kxk

其中logit（y）表示將y做Logistic變換，表示給定x時，事件發生的概率。這一轉換的重要性在于，logit（y） 有許多可利用的線性回歸模型的性質。logit（y）對于其參數而言是線性的， 并且依賴于x的取值，對于Logistic模型的各個自變量前的系數，可以按照一般的回歸系數那樣來度量和解釋。 一旦擁有觀測的自變量的樣本值，并擁有其事件能否發生的觀測值，就能夠使用這些信息分析和描述在特定條件下事件發生的概率，并分析其與自變量之間的關系。

定義一個新的變量，事件發生概率與事件不發生概率之比（odds），可以用來解釋回歸方程的系數：

odds=■=e■

從上式可以看出，當?茁i為正時，e■將大于1，即事件發生比odds會增大， 說明?茁i代表的影響因素對事件概率有正的作用，會增大因變量；反之，該影響因素則對事件概率有負作用，會降低因變量。在接下來的分析中將直接根據這一原理進行自變量的參數分析判斷。

綜合以上的分析， 只要我們擁有各個事件的觀測自變量構成的樣本， 并同時擁有其事件發生與否的觀測值， 就能夠使用這些信息來分析和描述在特定條件下事件的發生比及發生的概率。 至于模型中參數的估計，采用了極大似然估計的方法，與最小二乘法相比， 該方法不僅可以用于線形回歸模型， 也可以用于更復雜的非線性估計。Logistic回歸模型作為一種非線性模型， 采用極大似然的估計方法會更準確，并且估計的性質同樣具有一致性、漸進有效性和漸進正態性。

本研究所選取的樣本數據來源于中國農村金融學會縣域企業金融需求問卷調查及專項調查，調研范圍覆蓋全國18個?。ㄊ?、區），共發放問卷400份，收回382份，其中340份有效問卷 ① 。樣本企業基本信息如表1所示。

三、縣域企業金融需求的影響因素分析

（一）影響因子的選擇

從理論上講， 影響縣域企業借貸需求的因素包括企業生產經營規模、經營情況、貸款成本、流動資產規模、 是否有向外投資或借貸的傾向及獲得貸款的便利性等，但在不同的國家（地區）以及不同的發展階段上，影響縣域企業借貸需求的因素是不同的，它們之間的數量關系也在發生變化。同時，由于樣本選擇不同、計量分析方法不同，計量分析結果也會有較大的差異。

18個省市縣域企業金融需求問卷調查顯示，不同地區、 不同類型縣域企業的收入水平存在較大差異，同時，不同類型的縣域企業所能承受的貸款利率也表現出較大的差異性， 而這種差異是否顯著影響縣域企業的借貸需求是有待檢驗的。同時，從已有的問卷調查來看，企業收入水平、借款利率、企業收益率、投資傾向、縣域企業所在地與金融機構的距離以及借款期限都是影響借貸需求的重要因素。 本文在反復論證的基礎上， 選擇了9個變量來進行建模（如表2所示），通過計量模型來檢驗這些因子與縣域企業金融需求的關系。

從理論上分析， 影響企業借貸需求的主要因素應包括企業經營規模、經營情況、借貸成本、流動資產規模、借貸期限、投資傾向以及獲得金融服務的便捷性等。 本文對影響企業借貸需求的因素做出以下判斷。

收入假說：企業的收入狀況對企業的借貸需求具有正向影響。企業的收入狀況反映了企業對生產投資、 現金支出的支付能力，因此，收入水平越高，資產負債的規模越大，現金流量越大，企業的借貸需求就越大。

利潤率假說：縣域企業經營收益狀況（收益率）與企業借貸需求應負相關， 即企業的利潤率越高，對外的借款需求會越?。环粗?，借貸需求會越大。

利率假說：根據一般的市場機制，在自由資本市場中，借貸利率與企業的借貸需求負相關，即在其他條件不變的情況下， 企業借貸需求隨利率的上升而下降。

流動資產規模假說： 流動資產是企業營業周期內變現或運用的資產， 直接反映企業生產經營中需要的流動性。因此，流動資產規模應與企業金融需求正相關，即流動資產規模越大，一般相應而言企業金融需求也越大；反之，金融需求越小。

借款期限假說：由于向銀行借貸存在成本，一般對長期借貸的需求會比較小， 而短期借貸需求會更大，即借款需求與借款期限負相關。

投資傾向假說：企業的生產投資規模，特別是生產性現金支出的規模對企業借貸需求具有正向影響，即企業的生產性現金投資規模越大，企業對借貸資金的需求也越大。

金融機構服務假說： 金融機構與企業距離的遠近、服務政策、態度的好壞，都會對企業的貸款需求產生影響。 一般認為金融機構與企業的距離與企業使用服務正相關，即距離越近，獲得金融機構的服務越便捷，貸款需求就越大。

（二）計量結果及分析

對全樣本進行Logistic回歸，模型的檢驗結果及參數估計如表3所示。

模型的似然比統計量為98.99635，Prob>chi2=0，因此在1%的顯著水平下，模型是顯著的。另外，從模型的系數來看，由卡方檢驗（Wald Chi-Square）的P值可以看出，模型中有三個變量（縣域企業的2007年收入、10年收入、10年收益率）的P值小于10%，附近有無金融機構的P值接近10%，這表明在10%的顯著水平下， 這4個變量通過了回歸系數的檢驗，拒絕原假設。而流動資產規模、企業投資傾向、企業貸款利率、 貸款期限及是否外借資金這5個變量不顯著，沒有通過檢驗，表明這5個變量不是影響當前縣域企業借貸需求的主要因子。

由于模型中的自變量有不顯著的因素， 對其他因素的參數估計存在一定的干擾， 因此依次剔除這些不顯著的變量，重新進行Logistic回歸，找出最優結果的回歸模型，回歸結果如表4、表5所示。

由表4的檢驗結果， 得到似然比統計量的值為

-100.65796，Wald統計量的值為51.55， 且P值都通過了顯著性檢驗，表明在1%的顯著性水平下，模型是顯著的。同時，由表5可以看出，在10%的顯著性水平下，變量的系數均通過檢驗，這說明縣域企業10年收入、附近有金融機構、企業10年收益率是當前影響縣域企業借貸需求的重要因子。

根據表5的系數，可以判斷出變量對縣域企業借貸需求的影響。 首先，10年收入變量的系數為0.0002949，符合初始判斷，即10年收入與企業金融需求呈現正相關， 收入水平較高的縣域企業對借貸的需求也較高。 這主要是因為收入規模顯示縣域企業的生產規模， 收入高的縣域企業一般生產經營規模大，支出也較多，在流動性受到約束時，借貸的需求量往往也更大。

其次， 附近有無金融機構也是影響縣域企業借貸需求的重要因素。 系數為正， 符合初始的經驗判斷。 說明金融機構的有無和服務的便捷性是企業金融需求的重要影響因素。 根據調查問卷的相關問題回答可以看出， 基本上所有企業都會選擇服務質量高、態度好、離得近的金融機構進行借貸。有無熟人和關系也是選擇金融機構的重要影響因素。

最后， 企業近10年利潤率的系數為-3.103144，在5%的水平上顯著， 證實了此前的利潤率假說?？h域企業經營收益狀況（利潤率）與企業借貸需求負相關。即企業收益狀況良好時，流動性較寬松，向金融機構的借款需求會比較小；收益率較低時，流動性緊張，借貸需求會變大。

另外要說明的是， 雖然利率并沒有納入方程的影響因素， 但這并不表明利率不影響縣域企業的金融需求。這是因為，我國的農村金融市場的利率是外生的，受到嚴格的管制，并不是像傳統經濟學中所講的那樣，金融市場的利率具有內生性的特征。我國農村金融市場的利率不能完全反映市場的成本和風險，不能有效反映市場的真實信息。而且企業借款很多時候取決于是否有關系和熟人， 在這種情形下利率也是可以私下商定的， 并非完全由市場供需決定。因此，在外生性的條件下，一方面，市場供求不能影響利率，也不能由利率反映；另一方面，利率的外生性和不公正性也使其喪失了調節市場供求、 優化資金配置的能力。由于這兩方面的原因，利率與借貸規模在計量模型中難以顯示出明確的相關性。

四、不同地區縣域企業金融需求差異性的檢驗

隨著農村經濟改革的深入， 不同地區和不同生產經營類型縣域企業的生產和消費傾向出現分化，縣域企業借貸需求的差異性也日漸明顯。 為了進一步定量分析這種差異性是否顯著， 下面從地區角度來進行研究。本次調查以東部、中部和西部三個地帶劃分為依據， 分析各個地區縣域企業借貸需求的差異性。

東部地區的樣本包括福建、山東、浙江、江蘇和河北， 是相對較發達的地區。 中部地區樣本涵蓋江西、安徽、湖北、湖南、河南、吉林和黑龍江。西部地區樣本包括云南、貴州、甘肅、四川、重慶和陜西。首先加入虛擬變量mid、est區別不同地區。

由以上加入地區虛擬變量的回歸方程， 得到似然比統計量的值為96.704108，Wald統計量的值為59.46，且P值都通過了顯著性檢驗，表明在1%的顯著性水平下，模型是顯著的。同時，由表6可以看出，除附近有無金融機構以外， 在5%的顯著性水平下，其他所有變量的系數均通過檢驗， 這說明縣域企業10年收入、10年利潤率、地區變量都是當前影響縣域企業借貸需求的重要因子?？梢钥吹剑鄬τ跊]有加入地區虛擬變量的回歸方程，加入虛擬變量后，附近有無金融機構的顯著性降低， 顯示出該變量對西部地區縣域企業金融需求的影響較不顯著。 可能是由于中、東部地區的樣本顯示出該變量的影響更顯著。另外， 地區虛擬變量也都滿足5%的顯著性水平，說明縣域企業的貸款需求確實存在地區差異。 中部虛擬變量和東部虛擬變量都在5%的顯著性水平下顯示為正， 說明中部和東部縣域企業的借款需求都大于西部企業的借款需求，中、東部地區的縣域企業金融借貸比西部地區更為活躍。兩者結合，證實西部地區由于金融抑制，金融機構較少，服務弱于中東部地區的金融機構， 導致本地區縣域企業的貸款意識不強，貸款需求不如同等情況下的中東部企業。

五、 不同規?？h域企業金融需求差異性的檢驗

將樣本數據分為3個層次： 小規?？h域企業，即企業年收入少于100萬元的，共18家企業；中等規模縣域企業， 即企業年收入處在100～5000萬元之間的，共106家企業；大規?？h域企業，即年收入超過5000萬元的， 共17家企業。 對于不同規模的縣域企業，分別建立相應的計量模型。

（一）小規?？h域企業

通過回歸結果可知， 似然比統計量的值為7.7266117，Wald統計量的值為9.70，且P值都通過了顯著性檢驗，表明在1%的顯著性水平下，模型是顯著的。同時，由表7可以看出，在10%的顯著性水平下， 變量的系數通過檢驗， 這說明縣域企業10年收入、10年利潤率是當前影響小規?？h域企業借貸需求的重要因子。相比于整體樣本，小規模企業的回歸結果顯著性較弱，進入回歸方程的影響變量也更少，原因可能是樣本數量太少，而且數據相似度較高。對小規?？h域企業，收入系數為正，證實了收入假說；利潤率系數為負，也驗證了利潤率假說。只有兩個變量進入方程，若不考慮樣本數據的問題，也可能是小規模縣域企業本身借貸活動的特點。 小規?？h域企業借貸需求最重要的影響因素就是當年的收入和利潤率，其他變量的影響都很小。即縣域企業是否借貸、借貸規模，都取決于當年的生產經營狀況。

（二）中等規模縣域企業

通過回歸結果可知， 似然比統計量的值為42.223027，Wald統計量的值為72.95， 且P值都通過了顯著性檢驗，表明在1%的顯著性水平下，模型是顯著的。同時，由表8可以看出，在5%的顯著性水平下， 變量的系數通過檢驗， 這說明縣域企業10年收入、10年利潤率、附近是否有金融機構和流動資產規模是當前影響小規模縣域企業借貸需求的重要因子。相比于小規模企業的回歸結果，中等規模企業回歸結果顯著性更強， 進入回歸方程的影響變量也更多，從技術角度出發，原因可能是樣本數量較大，數據更分散。若不考慮樣本數據，其他可能的原因則是對于中等規模的企業，流動資產規模和附近有無金融機構確實是重要的影響因素。 流動性緊張時企業需要向金融機構借貸，反之則不借貸。金融機構的遠近、 服務的便捷性是中等規模企業借款時考慮的因素，若近水樓臺，則更傾向于增加借貸需求；若距離遠不方便獲得服務，則減少借貸需求。

（三）大規模縣域企業

通過回歸結果可知， 似然比統計量的值為1.9198307，Wald統計量的值為5.72，且由表9可以看出，變量的系數未通過10%的顯著性水平的檢驗，這說明模型不顯著，回歸結果的解釋力很弱。這主要是因為樣本數據太少，且數據高度相似，過于集中，難以回歸出理想的結果。

本部分的分層次差異分析由于樣本數量的問題導致回歸結果質量下降。首先，因為Logistic模型使用的最大似然估計法在大樣本和中等規模（比如n=100）樣本下性質較好，但在小于100的樣本規模下使用風險較大。而且，樣本數量也限制了進入回歸方程的影響因素，因為模型中需要估計的參數越多，需要的觀測案例越多。其次，樣本分層次后數據條件不好（如因變量的變化太?。r，也需要較大的樣本，但由于樣本數據有限，分層后雖然因變量趨同，但數據減少。最后，模型的因變量分類越多，需要的觀測案例越多，而本文中雖然因變量分類大于2，但樣本規模受到限制。以上種種，都影響了對總體樣本進行分類回歸分析的效果。

六、主要結論與政策建議

縣域企業在促進縣域經濟增長、 擴大城鄉就業和活躍城鄉市場等方面具有不可替代的作用。 本文驗證了企業生產經營規模（年收入）、生產經營情況（利潤率）、獲得金融服務的便捷性（附近是否有金融機構）、流動資產規模等是影響縣域企業金融需求的重要因素， 并且我國縣域企業金融需求存在地區差異和規模差異， 欠發達地區縣域企業和中小規?？h域企業金融需求受到嚴重抑制。

為改善縣域企業的融資環境，拓寬融資渠道，發揮縣域企業在促進縣域經濟發展的主力軍作用，必須充分考慮縣域企業金融需求的差異性， 發揮好金融支持的作用， 為縣域企業發展提供多層次的金融服務。

一方面，西部地區的金融抑制不容忽視，金融抑制既是西部地區經濟落后的結果，也是原因，兩者相輔相成。金融抑制導致金融需求得不到滿足，有活力的市場經濟行為難以啟動和進展。因此，需要充分考慮地區發展實際， 按照區域金融發展水平和縣域企業金融需求特點，有側重地改善縣域金融服務，滿足縣域金融需求， 特別要重視加快深化農村地區金融改革，尤其是西部地區的農村金融改革，因地制宜地建立符合西部縣域經濟發展要求的多層次、廣覆蓋、可持續的縣域金融體系，縮小縣域金融服務的地區差異， 為西部地區縣域經濟發展提供有效的金融支持。

另一方面， 特別需要關注縣域中小企業的金融需求，不斷豐富針對它們的信貸產品，大力試點和推廣中小企業信用貸款和企業聯保貸款，加快存單質押、應收賬款質押、動產抵押、存貨抵押等新型質押抵押方式的探索和推廣， 提高縣域中小企業資金需求滿足率。 同時， 增加縣域中小企業信貸審批的彈性，增加信貸產品額度、期限等方面的靈活性，優化審批程序，提高金融服務效率。此外，積極開展面向縣域中小企業的支付、 匯兌、 結算和承諾類金融服務，通過提供支付、匯兌和結算類業務，保障資金安全，加速企業資金流轉，并通過提供承兌、保函、信用證等擔保承諾類業務， 消除縣域中小企業發展的后顧之憂。

參考文獻：

［1］中國銀行業監督管理委員會課題組. 中國農村金融服務與農村金融競爭充分性調查［J］. 中國金融.2007（2）.

［2］韓俊等. 中國農村金融調查［M］. 上海：上海遠東出版社，2007.

［3］中國人民銀行農村金融服務研究小組. 中國農村金融服務報告［M］. 北京：中國金融出版社，2008.

（責任編輯、校對：郄彥平）