張菲菲

摘 要：在普惠金融視角下，采用2015—2017年的數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）測算我國五大商業(yè)銀行支持小微企業(yè)融資的效率，即盈利效率和服務(wù)效率，并測算出綜合效率排名。結(jié)果表明，我國五大商業(yè)銀行支持小微企業(yè)融資的效率總體上呈上升趨勢(shì);工商銀行規(guī)模效率達(dá)到最優(yōu)，中國銀行、農(nóng)業(yè)銀行、建設(shè)銀行和交通銀行處于規(guī)模報(bào)酬遞增區(qū)域，隨著其規(guī)模的擴(kuò)大，定將為其帶來績效的提升。

關(guān)鍵詞：普惠金融;小微企業(yè);融資效率

中圖分類號(hào)：F832? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2019）10-0088-05

引言

2016年是中國普惠金融加速發(fā)展的一年，國務(wù)院發(fā)布《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》中，明確指出我國普惠金融的重點(diǎn)服務(wù)對(duì)象即小微企業(yè)、農(nóng)民、城鎮(zhèn)低收入人群等弱勢(shì)群體，著力彌補(bǔ)現(xiàn)有金融服務(wù)短板。近年來，在國家政策的鼓勵(lì)下，各家商業(yè)銀行開始逐步開展小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)，為小微企業(yè)提供更多的信貸資源。

一、我國五大商業(yè)銀行支持小微企業(yè)融資的現(xiàn)狀分析

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2016年以來，國務(wù)院出臺(tái)一系列措施，加大差異化政策支持，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)持續(xù)強(qiáng)化小微企業(yè)融資服務(wù)，截至2017年10月末，全國金融機(jī)構(gòu)貸款余額122.85萬億元。其中，小微企業(yè)貸款余額29.74萬億元，占各項(xiàng)貸款余額的24.21%，小微企業(yè)貸款較年初增加3.04萬億元，較上年同期增速15.36%，比各項(xiàng)貸款平均增速高2.37個(gè)百分點(diǎn)，小微企業(yè)貸款余額戶數(shù)1 467.77萬戶，較上年同期多146.35萬戶，小微企業(yè)申貸獲得率94.87%，較上年同期高1.58個(gè)百分點(diǎn)（數(shù)據(jù)來源于中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)官網(wǎng)）?？偫硪蟮摹叭齻€(gè)不低于”，即“小微企業(yè)貸款增速不低于各項(xiàng)貸款平均增速、貸款戶數(shù)不低于上年同期戶數(shù)、申貸獲得率不低于上年同期水平”已基本實(shí)現(xiàn)。2016年7月，李克強(qiáng)主持召開國務(wù)院常務(wù)會(huì)議時(shí)提出，要“抓政策、減稅率、定降準(zhǔn)”，激勵(lì)金融機(jī)構(gòu)支持小微企業(yè)的發(fā)展。

具體到五大商業(yè)銀行小微企業(yè)貸款余額而言，截至2017年末，中國工商銀行小微企業(yè)貸款余額為2.22萬億元，中國銀行小微企業(yè)貸款余額為1.46萬億元，中國農(nóng)業(yè)銀行小微企業(yè)貸款余額為1.36萬億元，中國建設(shè)銀行小微企業(yè)貸款余額為1.61萬億元，中國交通銀行小微企業(yè)貸款余額為0.77萬億元，具體情況（見下圖）。

2017年末，根據(jù)五大商業(yè)銀行小微企業(yè)貸款余額可見，工商銀行小微企業(yè)貸款余額最高，達(dá)2.22萬億元，而交通銀行最低。雖然交通銀行小微企業(yè)貸款余額最低，但對(duì)所有銀行業(yè)小微企業(yè)貸款總額的占比最高，達(dá)17.29%。小微企業(yè)的融資主要來源于我國大型商業(yè)銀行的支持。因此，本文研究大型商業(yè)銀行對(duì)小微企業(yè)的融資效率具有現(xiàn)實(shí)意義。

二、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法簡介

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA），是一個(gè)對(duì)多投入、多產(chǎn)出的多個(gè)決策單元的效率評(píng)價(jià)方法（百度—互動(dòng)百科）。指標(biāo)的選取允許根據(jù)管理重點(diǎn)選擇投入產(chǎn)出指標(biāo);DEA模型無須假定函數(shù)的具體形式;評(píng)價(jià)結(jié)果和量綱選取無關(guān)。需要注意的是，投入產(chǎn)出指標(biāo)之和的2倍不大于決策單元格的個(gè)數(shù);投入指標(biāo)選擇上盡量避免共線性，盡量具有異質(zhì)性特點(diǎn)。

DEA的CRS模型適用于規(guī)模報(bào)酬不變情況下的效率計(jì)算，VRS模型適用于規(guī)模報(bào)酬可變的情況下決策單元格DMU的純技術(shù)效率、規(guī)模效率和綜合效率（技術(shù)效率）的計(jì)算。VRS模型中的純技術(shù)效率指的是受制度和技術(shù)等因素影響的效率，規(guī)模效率是指現(xiàn)有規(guī)模和最優(yōu)規(guī)模之間的差距，綜合效率是對(duì)純技術(shù)效率和規(guī)模效率的綜合評(píng)價(jià)，在數(shù)值上等于純技術(shù)效率值與規(guī)模效率值的乘積。

本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）的VRS模型，計(jì)算不同規(guī)模商業(yè)銀行小微企業(yè)貸款的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。

三、實(shí)證分析

普惠金融背景下，小微企業(yè)已日漸成為促進(jìn)就業(yè)、推動(dòng)草根創(chuàng)新的重要主體，支持小微企業(yè)健康發(fā)展顯得非常重要。當(dāng)前，小微企業(yè)融資“難”主要在于獲取大型商業(yè)銀行的融資貸款難、小微企業(yè)貸款慢、貸款成本較高，小微企業(yè)從大型商業(yè)銀行處貸款的手續(xù)煩瑣，這些問題阻礙了小微企業(yè)的健康發(fā)展。

本文主要選取2015—2017年間衡量我國五大商業(yè)銀行融資效率的指標(biāo)作為研究數(shù)據(jù)，對(duì)商業(yè)銀行支持小微企業(yè)融資的服務(wù)效率和盈利效率作DEA實(shí)證分析，并對(duì)大型商業(yè)銀行對(duì)小微企業(yè)的融資效率進(jìn)行綜合測算。

（一）指標(biāo)選取與樣本選擇

1.指標(biāo)選取。本文的投入項(xiàng)指標(biāo)與產(chǎn)出項(xiàng)指標(biāo)從服務(wù)效率和盈利效率兩方面進(jìn)行選取，指標(biāo)匯總情況（見表1）。

2.樣本選擇。本文的研究數(shù)據(jù)主要來源于我國五大商業(yè)銀行公布年報(bào)及社會(huì)責(zé)任書，分別有工商銀行（ICBC）、中國銀行（BOC）、農(nóng)業(yè)銀行（ABC）、交通銀行（BOCM）、建設(shè)銀行（CCB），樣本區(qū)間選取2015—2017年，對(duì)近三年間的最新數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析（見表2）。

（二）實(shí)證分析

1.服務(wù)效率分析。以2015—2017年代表五大商業(yè)銀行小微企業(yè)融資服務(wù)效率的各項(xiàng)指標(biāo)作為研究數(shù)據(jù)，DEA分析結(jié)果（見表3）。從表3中可以看出，中行（BOC）、工行（ICBC）和交行（BOCM）的技術(shù)效率都為1，說明DEA是有效的，并都達(dá)到了最優(yōu)，規(guī)模報(bào)酬不變。而農(nóng)行（ABC）的純技術(shù)效率為1，規(guī)模報(bào)酬為分別為0.720、0.741、0.856，均小于1，說明農(nóng)行對(duì)小微企業(yè)融資服務(wù)投入的資源使用是有效的，但沒有達(dá)到綜合效率有效，規(guī)模報(bào)酬遞增，其原因在于規(guī)模無效，應(yīng)當(dāng)適當(dāng)增加其規(guī)模。而建行的技術(shù)效率均小于1，說明其DEA是無效的，規(guī)模報(bào)酬出現(xiàn)遞增和遞減情形。

從下頁表4中可以看出，在五大商業(yè)銀行中，服務(wù)效率排名較前是中行（BOC）、工行（ICBC）和交行（BOCM），而農(nóng)行（ABC）排名稍后。農(nóng)行的小微企業(yè)融資占比僅12.74%，在排名中靠后，可能是由于主要以服務(wù)三農(nóng)為主要目標(biāo)，占比較大，因而其小微企業(yè)融資服務(wù)效率較低。

2.盈利效率分析。以2015—2017年代表五大商業(yè)銀行小微企業(yè)融資盈利效率的各項(xiàng)指標(biāo)作為研究數(shù)據(jù)，DEA分析結(jié)果（見表5）。從表5中得出，我國五大商業(yè)銀行盈利效率基本保持逐年遞增趨勢(shì)。近年來，小微企業(yè)的發(fā)展受到國家的高度重視，在國務(wù)院召開的中小企業(yè)發(fā)展工作會(huì)議中明確表示，必須高度重視中小微企業(yè)面臨的融資“難”問題，采取精準(zhǔn)有效措施大力支持中小微企業(yè)的發(fā)展。在普惠金融背景下，加大各商業(yè)銀行的小微企業(yè)信貸業(yè)務(wù)，在一定程度上緩解了小微企業(yè)融資“難”的問題，大型商業(yè)銀行的融資規(guī)模也擴(kuò)大了，因而盈利效率也呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。

從表6中可以看出，我國五大商業(yè)銀行中，小微企業(yè)融資盈利效率較強(qiáng)是工行和建行，而靠后的是農(nóng)行、中行、交行，其原因可能在于：工行規(guī)模大、網(wǎng)點(diǎn)分布廣，總資產(chǎn)最高，其融資成本相對(duì)較低，導(dǎo)致其盈利效率較高;交行由于其規(guī)模小，業(yè)務(wù)發(fā)展較缺乏，小微企業(yè)貸款余額低，從而盈利效率最低。

（三）綜合效率分析

結(jié)合以上融資服務(wù)效率與盈利效率的數(shù)據(jù)，測算我國五大商業(yè)銀行對(duì)小微企業(yè)融資的綜合效率，測算結(jié)果（如下頁表7和表8所示）。

通過上述對(duì)五大商業(yè)銀行小微企業(yè)融資的服務(wù)效率與盈利效率分析，可得商業(yè)銀行綜合效率。由表7可以看出，在五大商業(yè)銀行中，工行、中行綜合效率較高，建行、交行和農(nóng)行綜合效率較低;從表8中我們可以得出，2016—2017年間，各大型商業(yè)銀行綜合效率均在逐年遞增，且農(nóng)行綜合效率相比上一年增加了8.9%。由此可以看出，各大商業(yè)銀行在開展小微企業(yè)融資業(yè)務(wù)方面還需要進(jìn)一步加大力度，才能解決小微企業(yè)融資難的問題。

結(jié)語

第一，本文采用2015—2017年間的數(shù)據(jù)，通過運(yùn)用DEA模型分別對(duì)我國五大商業(yè)銀行支持小微企業(yè)的融資服務(wù)效率和盈利效率進(jìn)行測算，從而得出了各自的綜合效率值排名。結(jié)果顯示，我國五大商業(yè)銀行支持小微企業(yè)融資的綜合效率總體上是呈上升趨勢(shì)的。

第二，運(yùn)用DEA模型分析了五大商業(yè)銀行2017年的規(guī)模效率情況，結(jié)果表明：工商銀行規(guī)模效率達(dá)到最優(yōu)，中國銀行、農(nóng)業(yè)銀行、建設(shè)銀行和交通銀行處于規(guī)模報(bào)酬遞增區(qū)域，隨著其規(guī)模擴(kuò)大，定將給其帶來績效的提升。

第三，研究結(jié)果表明，我國大型商業(yè)銀行對(duì)小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)是具有可行性的，而且具有良好的發(fā)展空間，且對(duì)小微企業(yè)融資難研究問題方面提供了新的思路，大型銀行應(yīng)當(dāng)發(fā)揮自身的優(yōu)勢(shì)，改進(jìn)在服務(wù)小微企業(yè)融資中存在的不足，加大對(duì)小微企業(yè)融資的支持力度，推進(jìn)客戶結(jié)構(gòu)調(diào)整，這不僅是國家政策的要求，更是大型銀行在新的市場環(huán)境下抵御風(fēng)險(xiǎn)、提高綜合盈利的途徑。

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