小額貸款公司貸款農戶的生產技術效率分析

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

關鍵詞：小額貸款公司；農戶；生產技術效率；ISDF

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

引 言

農村金融服務不充分一直制約著農村發展，一方面由于正規金融機構的撤并網點使得農戶金融需求得不到有效的滿足，只能依賴農村中的非正規金融機構；另一方面，大型的商業銀行扮演著“農村抽水機”的角色，使得大量農村資金逃離了農村金融體系。隨著國家對“三農”問題的持續關注和農村經濟的高速發展，農村金融供給的嚴重不足以及自身的特殊性，勢必要增加農村金融市場的有效供給以滿足當前“三農”發展對資金的需求。中國人民銀行于2008年5月在小額貸款公司試點的指導意見中指出為了改善農村地區金融服務，引導資金流向農村，小額貸款公司應堅持小額、分散為“三農”服務的原則。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展環境。中央一號文件（2013）更是明確指出要加大商業性金融支農力度，創新金融產品和服務，優先滿足農戶貸款需求。那么作為新型的小額貸款公司的支農效率如何？小額貸款公司服務質量對農戶生產技術效率有何影響？不同小額貸款公司所貸的農戶生產效率是否有差異？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村金融市場效率，為農戶提高生產效率提供依據。

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

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

一、研究方法與理論模型

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

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

模型中所涉及到的指標具體定義如下：k表示第k個樣本農戶（共337個）；產出指標選取農戶的農業收入（y1，萬元）和非農業收入（y2，萬元），這是目前統計農民收入較為全面的指標，y1包括農戶種植、養殖等收入，y2則包括農戶務工、個體經營等收入（由家庭總收入與農業收入的差額表示）；投入指標方面，農業資金（x1，萬元）用農戶當年的生產費用（種子、化肥、大棚投入等）表示，非農業資金（x2，萬元）用除農戶民居住房以外的經營房產、交通工具以及其他設備等表示（按當年價值核算），土地（x3，畝）用農戶的實際耕作面積表示。

為了準確衡量小額貸款公司服務質量對農戶生產技術效率的影響，選取員工平均文化程度、農戶對小額貸款政策的了解程度、貸款員工服務滿意度、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、 數據來源與計量分析

（一）數據來源

數據由課題小組在2012年7月對陜西省渭南市14家小額貸款公司和貸款農戶調研所得。其中農戶樣本的選取標準以當年在小額貸款公司貸款額占貸款總額的80%以上為準。總共獲得384份農戶樣本數據，其中有337份合格樣本，各小額貸款公司所貸農戶的樣本數據為21～30份不等，樣本數量差別不大。

（二）計量分析

先計算出小額貸款公司支農效率，再以小額貸款公司為樣本單位對其所貸農戶的生產技術效率進行分析。

1.小額貸款公司支農效率分析。在借鑒張振海的基礎上[9]，選取各小貸公司所貸農戶的人均農業收入（Y，萬元）為產出指標，投入指標分別用農戶貸款額比例（X1，%），農戶貸款余額（X2，萬元），貸款農戶數（X3，戶）和公司員工人數（X4，人）分別表示農村貸款資金配置情況、規模、深度和農村金融服務發展程度。

（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，并且處于規模報酬不變階段，表明當前公司的投入結構合理。當綜合效率為1且投入產出松弛變量為0時表明要達到現有的產出至少有一種投入無法減少，或者在現有的投入條件下產出無法增加。

（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出松弛變量。在這些無效的公司當中有的是由規模效率引起的（2、3和14），從松弛變量來看投入產出比例合理，投入量也得到了充分利用，只需等量的增加投入并對規模進行改進就能使DEA效率提高；另外的是由純技術效率和規模效率共同引起的（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模才能提高效率。

按照農村小型金融機構的經營原則，理論上來講公司注冊資金越多，對農戶的貸款方面應該更有實力，但結果顯示注冊資金越多的公司DEA效率反而低。研究還發現在效率最低4個當中，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，表明其存在支農目標偏移現象。

2.小額貸款公司所貸農戶生產技術效率因素分析。從表2和表3得出：

產出情況方面，14家小額貸款公司貸款農戶的平均農業收入最高的能達到10.745萬元，最少的僅為0.8萬元，而非農業收入最高能達到8.462萬元，最少的也只有0.969萬元。其中有10個樣本公司所貸農戶的非農業收入高于農業收入，這表明目前農戶家庭收入中非農業收入占據主導地位，農戶的收入來源呈現多源化。其中差距最大的公司2非農業收入是農業收入的2.4倍多，這是由于該公司處于渭南市臨渭區內，農戶貸款對象主要為城鄉結合部的居民，大多數農戶已經從事了第二職業。

投入情況方面，非農業資金的投入明顯高于農業資金，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業收入所占比例的進一步提高，非農業收入的增加會進一步反向推動著農戶更多投資于非農行業。另外在數據中還發現非農業資金的投入大大高于非農業收入，這主要是問卷調查中非農業資金的投入指標包括了除居住房產以外的經營性房產、交通工具和相關的機械設備等，由于這些投入指標價值是具有延續性，而調查中的非農業收入僅限于當年的收入，因此就不難理解出之間的差距較大的原因。

農戶生產技術效率影響因素方面，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）；貸款服務態度方面，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 個公司農戶表示貸款方便（2.80～2.952），而大多數貸款公司農戶表示不方便；貸款利率方面，絕大多數認為利率適中，只有3個樣本公司的所貸農戶認為利率偏高。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戶層面的投入和產出之間的關系，運用ISDF模型對其進行技術效率分析（見表4）。

估計結果：使用軟件Frontier4.1程序對ISDF模型進行極大似然法估計，從結果中可以看出γ為0.712 9并且在1%的水平上顯著，說明復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非效率，而隨機誤差變異只占到0.287 1。

產出方面，農業收入和非農業收入的系數分別為-0.058 1（10%）和-0.097 5（1%），說明農戶家庭的農業收入和非農業收入對農戶的生產技術效率有正向的影響，即農業收入和非農業收入每增加1%，農戶的生產技術效率將分別提高5.81%和9.75%，非農業收入的影響大于農業收入。

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

在導致農戶生產技術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個影響因素的系數符號都為負，說明了小額貸款公司服務因素對農戶生產技術效率都能產生正向影響。其中貸款服務態度、貸款便利程度和貸款利率所帶來生產技術效率提高大大高于前兩者，合理的解釋為：首先農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心的是貸款利率的高低和服務態度，以此來判斷是否需要從該機構貸款，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戶普遍文化水平較低，繁瑣的貸款程序會讓農戶感到無所適從，他們更希望快捷、簡單的貸款流程，畢竟農戶更關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戶所能控制的，只是被動的接受者，并且不會對農戶生產產生直接影響。

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

三、結論與建議

利用陜西省渭南市14家小額貸款公司和337份農戶的2011調研數據，采用ISDF模型研究發現：（1）以小額貸款公司為單位的農戶平均生產技術效率差異不大，但農戶個體間的差異較為明顯，公司支農效率與農戶生產技術效率并沒有關系。（2）小額貸款公司貸款服務態度、便利程度、利率和政策宣傳對農戶的生產技術效率都有著正向影響，除了貸款利率認為比較合適外，農戶對其他的服務質量評價都不高。（3）小額貸款公司支農差異較大，大部分都處于無效和規模報酬遞增階段，并且在經營過程中存在支農目標偏移現象。

基于以上發現，給出如下建議：（1）小額貸款公司要秉承著為“三農”服務原則，持續加大為農戶提供幫助，這樣既能為其提供資金支持，又能為公司培養一批信譽好、還款能力強的農戶。（2）小額貸款公司要加大對從業人員系統性培訓，提升其相關業務能力，不斷創新金融服務方式；同時充分利用人緣和地緣優勢，深入到農戶中宣傳相關貸款政策，發揮其機制靈活、服務簡捷等特點，使得農戶更愿意選擇公司相關業務。（3）小額貸款公司要不斷完善公司內部治理結構，改善資源配置，提高支農效率，另外地方政府也應加大對其政策扶持力度，通過財政補貼防止由于“資本逐利”所帶來的支農目標偏移。

參考文獻：

[1] 喬世君.中國糧食生產技術效率的實證研究[J].數理統計與管理，2004，23（3）：1116.

[2] 田偉，李明賢.基于SFA的中國農業生產技術效率分析[J].生產力研究，2009（21）：5557.

[3] 屈小博.不同規模農戶生產技術效率差異及其影響因素分析[J].南京農業大學學報：社會科學版，2009，9（3）：2734.

[4] 李谷成，馮中朝，占紹文.家庭稟賦對農戶家庭經營技術效率的影響因素[J].統計研究，2008，25（1）：3542.

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[8] 全炯振.中國農業全要素生產率增長的實證分析[J].中國農村經濟，2009（9）：3647.

[9] 張振海.陜西省金融支農效率評價及影響因素分析[J].農業技術經濟，2011（7）：8288.