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政策性融资担保机构运行效率的测算及其影响因素 ———基于浙江省微观调研数据的分析

作者:佳作论文网  来源:佳作论文网 日期:2022-06-02 11:09:42 人气:2

摘 要: 基于浙江省微观调研数据,使用 SBM - DEA 方法测算政策性融资担保机构的运行效率,通过构建面板数据模型探讨影响其运行效率的因素。效率测算结果显示:    政策性融资担保机构的总体运行效率偏低;    省属的政策性融资担保机构运行效率最高,县管辖的次之,市辖区管辖的最低; 注册资本大于等于 10 亿元人民币的政策性融资担保机构运行效率总体呈上升趋势,其他则呈下降趋势。进一步研究表明:    人力资本水平与成立年限对政策性融资担保机构运行效率有着显著的正向影响,产权比率与地区金融发展水平对  运行效率有着显著的负向影响,而业务集中度的影响并不显著。此外,政策性融资担保机  构之间的运行效率存在显著的同群效应。

键词: 政策性融资担保; 运行效率; SBM - DEA 模型; 影响因素

中图分类号:   F830. 39         文献标识码:   A         文章编号: 1004 - 4892( 2022) 05 - 0056 - 10

DOI:10.13762/j.cnki.cjlc.2022.05.002 

一、引    言 

缺少有效抵押物与担保难使得中小企业一直面临着融资难、融资贵的问题。中小企业融资难、 融资贵其实是一种市场失灵,因而解决该问题最终需要政府的有效介入。美国、德国、韩国与日本    等经济发达体都有健全的政策性融资担保机构,为中小企业提供包括贷款担保在内的增信服务。近    年来,我国政府也逐渐重视政策性融资担保机构的作用。2018 年,我国首次成立全国层面的政策性融资担保机构———国家融资担保基金,首期注册资本 661 亿元人民币。2019 年 2 月 14 日,国务院办公厅发布 《关于有效发挥政府性融资担保基金作用切实支持小微企业和 “三农” 发展的指导意见》,就如何有效发挥政府性融资担保基金支小支农融资担保业务提出了若干指导意见。设立政    策性融资担保机构是国家为破解中小企业融资难、融资贵问题,支持实体经济发展作出的重要决策    和部署。目前政策性融资担保机构的运行效率如何?     影响政策性融资担保机构运行效率的因素有哪些?     这些问题的回答不仅事关化解中小企业融资难、融资贵的问题,也事关实体经济的健康发展与转型升级,对我国金融供给侧结构性改革的顺利推进具有重要的现实意义。

浙江省民营经济发达,是中小企业的集聚地,全国首个金融综合改革试验区就设立在浙江。关于如何解决中小企业融资难融资贵的问题浙江省已经累积了很多经验政策性融资担保实践也    走在全国前列2015 年出台 浙江省人民政府关于推进政策性融资担保体系建设的意见》,要求健全完善以政府性融资担保机构为主其他融资担保机构为补充的政策性融资担保体系2017  浙江省政府又要求 全省各设区市必须成立政策性融资担保机构年底前各县( ) 必须成立一家注册资金不少于  1   亿元的国有控股或参股的政策性融资担保机构”。在政策引导下近年来浙江省融资性担保业务快速发展2016 年浙江省政策性融资担保余额为 133. 76 亿元担保户数为10613 ,2019 年融资担保余额增长到 448. 10 亿元担保户数增加到 65625 截至 2019 年底浙江省共有 109 家政策性融资担保机构注册资本共计 293 亿元从业人员 1155 鉴于此本文依据浙江省政策性融资担保机构微观数据运用 SBM - DEA 模型测算政策性融资担保机构的运行效率并探讨运行效率的影响因素

担保研究最早可以追溯至 Akerlof( 1970) 提出的柠檬市场理论[1]。Akerlof 认为,在信贷市场上, 借款者拥有的信息量大于贷款者,这种信息不对称会引发金融风险,而担保可以降低信息不对称,  规避金融风险的发生。随后,Chan  和  Kanatas(  1985)  提出信号传递理论,认为当借贷双方信息不对称时,担保可以提高贷款者对其预期收益的评估能力,即担保能够充当间接的信号源[2]。另外,   也有学者质疑融资担保的作用。Vogel 和 Adams( 1997) 认为,信用担保的介入增加了交易成本,而且可能增加借贷双方的信息不对称[3]。郑建明等( 2007) 认为,担保存在 “隧道效应”,即公司控股 股东会通过担保来转移公司财产和利润,从而增加自身利益[4]。另外,商业担保行为往往不是单    向的,尤其是对于中小企业,担保行为往往会形成互助性的担保圈或担保网络。在担保网络中,如    果某家公司出现债务危机,会迅速地通过担保链条传染至网络内其他公司,甚至酿成区域性金融风    险[5]。曹廷求和刘海明(  2016)  研究发现,加入担保网络会对本公司绩效产生负向效应[6]。近年来, 我国担保圈问题多发,成为企业健康发展与区域金融稳定的一大隐患,政府开始重视政策性融资担    保的作用。

关于政策性融资担保问题,学术界主要集中于理论研究与案例分析两个方面。理论研究方面,  高阳( 2015) 利用抵押品决定模型探讨了地方政府政策性融资担保相关政策的有效性及风险[7],发现担保品处置难题严重制约了农地经营权担保贷款业务的发展,而政策性融资担保政策有助于缓解    这一难题。盛世杰等(  2016)  构建了一个包含政策性融资担保机构、银行和中小企业的理论模型[8], 引入期权组合策略,数值模拟政策性融资担保的可行性,发现在大多数情况下,政策性融资担保机    构在为小微企业和   “三农” 发展提供担保,以及为银行转移风险的同时,自己也能获取收益。案例分析方面,钱野等(  2012)  调研杭州市政府支持的科技担保情况后发现,政府支持的科技担保机构有效地解决了企业发展的资金缺口,降低了企业融资成本,提高了企业的发展速度和质量[9]。  许黎莉和陈东平( 2019) 以内蒙古自治区政策性农业信贷担保公司为案例[10],研究发现农业产业链特有的资金闭环、业务筛选机制以及风险分散机制缓解了政策性融资担保贷款的缔约和履约困难。 梁积江( 2020) 研究了民族地区中小企业融资担保体系,发现民族地区的政策性融资担保机构发展比较滞后,对解决中小企业融资难问题的效果并不明显[11]。

与本文研究相关的另一类文献是融资担保机构运行效率的研究。文学舟和张金文(  2014)  从江苏省苏南、苏中和苏北地区分别选取了  6  家融资担保机构,运用因子分析法对融资担保机构的经营绩效进行评价[12],发现苏南、苏中地区融资担保机构的综合经营绩效大多优于苏北地区。文学舟   和许高铭( 2021) 以江苏省融资担保机构为研究对象,运用三阶段 DEA 模型研究服务于民营中小企业的融资担保机构经营效率[13],发现他们的规模普遍较小,经营效率有待提升。黄庆安( 2011) 根据福建省 50 家农村信用担保机构的调研数据运用 DEA Tobit 两步法测算了农村信用担保机构的运行效率并分析其影响因素发现农村信用担保机构的总体运行效率偏低成立年数金融机构  存贷比担保费率等多个因素均会对运行效率产生影响[14]陈菲琼等2010认为影响浙江省信用担保机构运行效率的主要因素是担保机构内部风险[15]

综上所述,虽然有学者从理论研究与案例分析两方面探讨了政策性融资担保的相关问题,也有  学者运用不同方法测算了融资担保机构的运行效率,但是关于政策性融资担保机构运行效率的测算  与影响因素的分析还鲜有学者进行系统研究。本文的研究贡献在于: 第一,依据浙江省 86 家政策性融资担保机构的微观调研数据,运用 SBM - DEA 模型测算政策性融资担保机构的运行效率; 第二,构建面板数据模型,实证分析政策性融资担保机构运行效率的影响因素,并进一步考察政策性  融资担保机构运行效率的同群效应。 

二、政策性融资担保机构运行效率的测算与分析 

( 一) 测算方法与指标选取

DEA 模型是测算融资担保机构运行效率的常用方法。但是,传统的 DEA  模型对无效率程度的测算重点考虑投入( 产出) 等比例缩减( 增加) 。对于无效决策单元,除了等比例改进外,往往还存在着松弛改进,而该部分在传统  DEA  模型中并不能得到体现,从而造成测算结果的有偏[16]。为解决这一问题,Kaoru( 2001) 提出了 SBM - DEA 模型[17],其优点是考虑了无效率测算中的松弛变量问题。考虑到在测算政策性融资担保机构运行效率时存在非期望产出,本文选择包括非期望产出的SBM - DEA 模型来测算运行效率,模型设定如下:

假设生产系统有 n 个独立的决策单元,表示为DMUj ( j = 1,2,…,n) ,每个 DMU 有 m 种投x,记为x

( i = 1,2,…,m) ,有 n 种产出 Y,其中期望输出Y g 有S 个,记为Yg

( r = 1,2,…,                                                                                                                                  r            1                           r

S ) ,非期望输出Ub 有S 个,记为Ub  ( r = 1,2,…,S ) 。生产可能集 P 定义为:

1                                           r          2                            r                                               2

其中,λj 为权重变量,x ≥ ∑

望产出小于等于前沿期望产出,ub ≥ ∑λ ub  表示实际非期望产出大于等于前沿非期望产出。政策性

其中,S - 、Sg 、Sb 分别表示政策性融资担保机构的投入松弛变量、期望产出松弛变量、非期望产

i            r          r

出松弛变量,且均大于等于 0; λj ( j = 1,2,…,n ( j≠k) ) 表示投入产出指标权重; ρ 为决策单元效率值0ρ1ρ = 1,S - = 0,Sg = 0,Sb = 0 决策单元是有效率的; 0ρ 1

i                     r                   r

时,决策单元是相对无效率的,可以在投入产出上改进。

参考沈忱( 2017) [18]、陈伟等( 2020) [19]的研究,本文从投入与产出两个方面选取 9 个指标来构建政策性融资担保机构运行效率评价体系( 见表1) : 实收资本( 万元) 、资产总额( 万元) 、货币资金( 万元) 、从业人员数量( 人) 、业务及管理费( 万元) 作为投入指标; 融资担保金额( 万元) 、担保户数( 户) 、融资担保机构放大倍数( 倍) 作为期望产出指标; 融资担保机构代偿金额( 万元) 作为非期望产出指标。

本文以 2016—2019 年浙江省 11 个地级市 86 家政策性融资担保机构的调研数据为样本,并参考伍海华和马媛( 2003) [20]的研究,对原始数据进行了无量纲化处理。运用 MaxDEA 软件完成政策性融资担保机构运行效率的测算。

 


表 1

政策性融资担保机构的投入产出指标


指标



解释

 

 

投入


实收资本资产总额货币资金

从业人员数量

业务及管理费


政策性融资担保机构实际收到的资本政策性融资担保机构的资产总额

政策性融资担保机构拥有的现金、银行存款与其他货币资金

政策性融资担保机构的从业人员数经营和管理中发生的各项费用总和

 

期望产出


担保金额担保户数

放大倍数


当年期末政策性融资担保机构的担保余额当年期末政策性融资担保机构的担保户数

在保余额占净资产比重

非期望产出


代偿金额


当年期末政策性融资担保机构的代偿金额

 

( 二) 测算结果分析

1. 整体状况的分析

表 2 汇报了浙江省政策性融资担保机构运行效率的整体状况。2016—2019 年浙江省政策性融资担保机构运行效率的中位数分别为 0. 576、0. 529、0. 502、0. 506,平均数分别为 0. 633、0. 585、0. 5440. 555,表明浙江省政策性融资担保机构运行效率总体偏低而且 20172018 年运行效率还出现了小幅下降,2019   年才有所回升这说明浙江省政策性融资担保机构还处于政策调整与初步发展阶段政府投入了大量资金但是如何有效利用依然存在问题调研发现大部分政策性融资  担保机构成立时间不长部分管理人员没有从事过担保工作缺乏专业基础另外政策性融资担  保机构绝大部分属于国有全资或国有控股因此政策性融资担保机构的管理者还面临国有资产不能  流失这条高压线简言之管理经验不足加上国有资产不能流失这条高压线最终使得政策性融资担  保机构运行效率不高

政策性融资担保属于公共产品范畴,目前虽然政策性融资担保机构运行效率总体偏低,但是国  家仍在加大政策引导与调控,推动政策性融资担保事业有序发展。随着浙江省共同富裕示范区建设  的推进以及相关配套政策的实施,政策性融资担保体系得到进一步优化,担保机构运行模式进一步  完善,运行效率也开始有所提升。

从运行效率区间分布来看,处于 0—0. 3 之间的机构非常少,每年基本固定在 2、3 家; 处于0.  81 之间的机构,2016 年达到 21 随后大幅下降目前基本保持在 10 家左右; 处于 0. 30. 6 之间的机构比较多而且 20162019 年一直在增加,2019 年已经达到了 63 ; 处于 0. 60. 8 之间的机构个数在 20172019 年处于下降阶段其中 2019 年已下降到 10 这说明政策性融资担保机构之间的运行效率存在较大差距另外,20162019   年政策性融资担保机构运行效率的平均数均大于中位数也说明 86 家担保机构运行效率并没有呈对称分布

财经论丛     2022 年第 5 期



 

表 2

 

浙江省政策性融资担保机构运行效率



运行效率

2016

2017

2018

2019

0—0. 3

3

2

2

2

0. 3—0. 6

47

51

60

63

0. 6—0. 8

15

20

16

10

0. 8—1

21

13

8

11

平均数

0. 633

0. 585

0. 544

0. 555

中位数

0. 576

0. 529

0. 502

0. 506

资料来源: 根据调研数据统计。

2.    不同层级的比较

从行政归属角度划分,浙江省政策性融资担保机构可以分为三个层级: 省属的政策性融资担保机构、市辖区管辖的政策性融资担保机构以及县管辖的政策性融资担保机构。图 1  描述了省、市、县政策性融资担保机构运行效率。图  1   显示,近几年省属的政策性融资担保机构运行效率提升很快; 市辖区管辖的政策性融资担保机构运行效率变动不大; 县管辖的政策性融资担保机构运行效率一直高于市辖区管辖的政策性融资担保机构。从年均值来看,省属的政策性融资担保机构运行效率    为 0. 839,市辖区管辖的政策性融资担保机构运行效率为 0. 520,县管辖的政策性融资担保机构运行效率为 0. 606,即省属的政策性融资担保机构运行效率高于市辖区管辖与县管辖的政策性融资担保机构,分别高出 61. 35% 与 38. 45% 。省属的政策性融资担保机构运行效率最高的主要原因在于:

( 1)  资金方面有绝对的规模优势,例如浙江省担保集团有限公司的实收资本目前已经达到了 90  亿元;    ( 2) 业务方面,省属的政策性融资担保机构除自己开展政策性融资担保业务外,还与其他优质的市辖区管辖与县管辖的政策性融资担保机构展开合作,发展速度非常快。县管辖的政策性融资担    保机构运行效率高于市辖区管辖的政策性融资担保机构的原因在于:   浙江省的县域经济非常发达, 民营企业资金需求很大,推高了县管辖的政策性融资担保机构的运行效率。

image.png

图 1 不同层级政策性融资担保机构运行效率

资料来源: 根据调研数据统计。 

3.    不同规模的比较

图2  描述了不同规模政策性融资担保机构运行效率。注册资本大于等于10   亿元的政策性融资担保机构运行效率总体呈上升趋势;   注册资本小于等于1  亿元的政策性融资担保机构运行效率总体呈下降趋势, 但幅度不大; 注册资本大于1 亿元且小于10 亿元的政策性融资担保机构运行效率总体也呈下降趋势,但下降幅度较大,2016 年运行效率为 0. 634,2019 年下降到 0. 453。注册资本大于等于 10 亿元的政策性融资担保机构基本上是省属的政策性融资担保机构,已经形成了规模效应,运行效率较高。注册资本小于    等于1 亿元的政策性融资担保机构大部分是县管辖的政策性融资担保机构,运行效率居中。

 image.png

图 2   不同规模政策性融资担保机构运行效率

资料来源: 根据调研数据统计。 

三、政策性融资担保机构运行效率的影响因素分析

( 一) 模型设定与变量说明

影响政策性融资担保机构运行效率的因素很多,结合实地调研结果,本文将分析以下几个因素    对浙江省政策性融资担保机构运行效率的影响。( 1) 人力资本水平( QHR) 。人力资本越高,机构的管理水平越高,运行效率也会越高,因此政策性融资担保机构的人力资本通常与机构运行效率息息    相关[21]。( 2) 成立年限( YOE) 。机构成立时间越长,积累的管理经验越多,运行效率就越高[22], 但是成立时间长也可能导致管理理念固化,因循守旧,缺乏创新,从而降低运行效率。(  3)  业务集中度( PFGI)  。多元化经营的机构其内部部门设置通常比较繁杂,会增加代理成本,导致绩效下滑, 因此政策性融资担保机构的业务越集中,管理者的精力就越集中,运行效率可能越高[23][24]。( 4) 产权比率( ER) 。调研发现政策性融资担保机构的产权比率越大,政府发挥财政资金 “四两拨千斤” 的杠杆作用就越强,因而其运行效率也越高。( 5) 地区金融发展水平( LFD) 。除了政策性融资担保机构的内部因素影响其运行效率外,有时候外部经济环境也会影响运行效率,因而将地区金融    发展水平这一外部因素纳入研究。金融发展水平较高的地区,其金融市场化程度也较高,市场信息    也更透明,政策性融资担保机构的运行效率也会较高[25][26]。

根据上述分析,政策性融资担保机构运行效率影响因素的计量模型设定如下:

OEit = β0 + β1 QHRit + β2 YOEit + β3 PFGIit + β4 ERit + β5 LFDit + εit                                                                                                                                                                ( 3) 其中,OE 为政策性融资担保机构运行效率;  QHR 为人力资本水平,用本科学历及以上人员占比来衡量;   YOE 为政策性融资担保机构成立年限,用 2020  年减去机构成立年份来衡量;   PFGI 为业务集中度,用政策性融资担保业务收入占总融资担保收入之比来衡量;  ER 为产权比率,用负债总额与所有者权益总额的比率来衡量;   LFD 为政策性融资担保机构所在城市的金融发展水平,用每万人商业银行分支机构数量来衡量;   ε 为误差项。人力资本水平、成立年限、业务集中度、产权比率等相关原始数据来源于课题组调研,金融发展水平相关原始数据来源于国泰安数据库 ( CSMAR) 。表 3 汇报了各变量的统计性描述。

表 3    变量的统计性描述

 

变量

样本量

均值

标准差

最小值

最大值

OE

344

0. 579

0. 202

0. 172

1. 000

QHR

344

0. 615

0. 274

0. 000

1. 000

YOE

344

11. 735

5. 074

0. 000

20. 000

PFGI

344

0. 923

0. 228

0. 000

1. 000

ER

344

0. 130

0. 127

0. 000

0. 644

LFD

344

2. 852

1. 854

1. 810

14. 955



( 二) 基准结果与稳健性检验

由于政策性融资担保运行效率为非负,且小于等于 1,属于归并数据,因此本文采用面板数据Tobit 模型进行回归分析4 汇报了政策性融资担保机构运行效率影响因素的回归结果( 1) 为基准回归分析结果( 2) —( 4) 列为稳健性检验结果基准回归分析结果显示人力资本水平的系数为负且在  10的水平上拒绝原假设这与理论预期并不一致调研中我们发现许多政策性融资担保机构的管理人员是从其他政府部门或事业单位临时调派过来的没有担保行业的工作经    历与管理经验因此人力资本水平并没有产生正向影响成立年限的系数为负且在  1的水平上拒绝原假设说明政策性融资担保机构成立时间越长越容易形成管理固化缺乏创新导致运行    效率不高业务集中度的系数为负但并不显著说明业务集中度并没有对运行效率产生显著影响产权比率的系数为正且在  1的水平上拒绝原假设与理论预期一致产权比率越大说明政府 财政资金的引导作用越强因而运行效率越高地区金融发展水平的系数为正且在  1的水平上拒绝原假设与理论预期一致地区金融发展水平越高市场信息就越透明市场中各主体间的信    息也越对称因而担保机构的运行效率就会越高

表 4        政策性融资担保机构运行效率影响因素的回归结果

 

变量

( 1)

( 2)

( 3)

( 4)

QHR

– 0. 082* ( 0. 043)

– 0. 072( 0. 045)

– 0. 079**( 0. 038)

– 0. 052( 0. 048)

YOE

– 0. 010***( 0. 002)

– 0. 009***( 0. 002)

– 0. 008***( 0. 002)

– 0. 011***( 0. 003)

PFGI

– 0. 022( 0. 025)

– 0. 026( 0. 028)

– 0. 019( 0. 022)

– 0. 038( 0. 027)

ER

0. 528***( 0. 094)

0. 455***( 0. 097)

0. 456***( 0. 083)

0. 358***( 0. 102)

LFD

0. 016**( 0. 007)

0. 017**( 0. 007)

0. 011* ( 0. 006)

0. 021***( 0. 008)

常数项

0. 650***( 0. 051)

0. 643***( 0. 053)

0. 644***( 0. 045)

0. 645***( 0. 055)

N

344

344

344

258

注:   括号内为 z 值;   ***、**、*  分别表示在 1% 、5% 和 10% 的水平上显著。下同。

 

稳健性检验主要从更换被解释变量、调整估计方法、排除潜在内生性 3 个方面展开。第一,基准回归中采用投入导向的 SBM - DEA 模型来测算政策性融资担保机构运行效率,这里采用产出导向的 SBM - DEA 模型重新测算运行效率,再进行回归分析,具体结果见表 4 第( 2) 列。我们发现, 更换被解释变量后结果依然稳健。第二,基准回归采用面板数据  Tobit  模型进行分析,这里采用普通的面板数据模型进行分析,具体结果见表 4 第( 3) 列。我们发现,调整估计方法后实证结果依然稳健。第三,本文试图检验人力资本水平、成立年限、业务集中度、产权比率以及地区金融发展水    平等因素对政策性融资担保机构运行效率的影响,但是机构运行效率本身可能会反向影响这些因  素。为了排除这种互为因果带来的内生性问题,将式(  3)  中当期的解释变量替换成滞后一期,然后进行面板数据的 Tobit 回归,具体结果见表 4 第( 4) 列。我们发现,排除潜在内生性后实证结果比较稳健,除人力资本水平系数的显著性出现了下降外,其他解释变量并没有出现大的变动。

基准回归与稳健性检验均显示:    人力资本水平、成立年限对机构运行效率有显著负向影响,产权比率、地区金融发展水平对机构运行效率有显著正向影响,而业务集中度的影响并不显著。

( 三) 进一步分析: 同群效应

企业决策时往往会学习与模仿同地区企业的行为,尤其是模仿同一地区同一行业内企业的行 为,这一现象通常被称为   “同群效应”。已有研究表明,同群效应已经体现在企业行为的方方面面,例如资本结构[27]、违规行为[28]、会计信息质量[29]、慈善捐赠行为[30]、精准扶贫行为[31]、企        业金融化[32][33]等。尽管越来越多的学者关注企业行为的同群效应,但有关政策性融资担保机构运    行效率同群效应的研究还鲜有涉及。为此,本文分析政策性融资担保机构运行效率的同群效应是否存在参考陆蓉和常维( 2018) [28]李秋梅和梁权熙( 2020) [32]的研究在式( 3) 基础上设定以下检验模型:

OEit = β0 + γ PEERit + β1 QHRit + β2 YOEit + β3 PFGIit + β4 ERit + β5 LFDit + εit                                                                                                                                                                ( 4) 其中,解释变量 PEER 为政策性融资担保机构 i 所在城市剔除机构 i 后的政策性融资担保机构平均运行效率,如果系数 γ 显著为正,说明存在同群效应。其他变量与式( 3) 相同,不再赘述。

表 5 汇报了政策性融资担保机构运行效率同群效应的检验结果。第( 1)  列是基准回归分析结果,第( 2) 列是更换被解释变量的估计结果,第( 3) 列是调整估计方法的估计结果,第( 4) 列是解释变量滞后一期的估计结果。第( 1) —( 3) 列的 PEER 系数为正,且在 5% 的水平上拒绝原假设,说明政策性融资担保机构的运行效率存在同群效应,即政策性融资担保机构的运行效率并非仅受自身因  素的影响,也会受到周边地区政策性融资担保机构运行效率的影响,而且这种影响是正向的。实地  调研发现,政策性融资担保机构之间交流比较频繁,尤其是运行效率低的机构常常主动到运行效率  高的机构进行考察、交流与学习。第( 4) 列结果显示,PEER  的系数为正但不显著,说明政策性融资担保机构运行效率的同群效应只发生在同期,不存在时间滞后效应。

 

表 5          同群效应的检验结果

 

变量

( 1)

( 2)

( 3)

( 4)

PEER

0. 265**( 0. 119)

0. 283**( 0. 122)

0. 254**( 0. 106)

0. 190( 0. 131)

QHR

– 0. 081* ( 0. 043)

– 0. 071( 0. 044)

– 0. 079**( 0. 038)

– 0. 050( 0. 047)

YOE

– 0. 009***( 0. 002)

– 0. 009***( 0. 002)

– 0. 008***( 0. 002)

– 0. 011***( 0. 003)

PFGI

– 0. 019( 0. 025)

– 0. 021( 0. 026)

– 0. 016( 0. 022)

– 0. 035( 0. 027)

ER

0. 525***( 0. 093)

0. 461***( 0. 096)

0. 455***( 0. 082)

0. 357***( 0. 102)

LFD

0. 018**( 0. 007)

0. 019**( 0. 007)

0. 013**( 0. 006)

0. 022***( 0. 008)

常数项

0. 501***( 0. 084)

0. 489***( 0. 084)

0. 501***( 0. 075)

0. 537***( 0. 093)

N

344

344

344

258

 

四、结论与政策建议 

政策性融资担保资金来自财政,担保机构运行效率的高低决定着财政成本的大小,因此,政策  性融资担保机构运行效率的测算及其影响因素研究不仅事关缓解中小企业融资困境问题,也事关财  政资金使用效率问题,对实体经济的健康发展与转型升级、金融供给侧结构性改革的顺利推进也具  有重要的现实意义。本文利用浙江省微观调研数据,采用 SBM - DEA 模型测算了政策性融资担保机构的运行效率,并构建面板数据模型分析影响运行效率的因素。效率测算结果显示:     政策性融资担保机构运行效率总体偏低,其中省属的政策性融资担保机构运行效率最高,县管辖的政策性融资  担保机构居中,市辖区管辖的政策性融资担保机构最低; 注册资本大于等于 10 亿元的政策性融资担保机构运行效率总体呈上升趋势,其他机构则呈下降趋势。影响因素分析结果显示:    人力资本水平、成立年限对政策性融资担保机构运行效率有着显著的正向影响,产权比率、地区金融发展水平对  运行效率有着显著的负向影响,而业务集中度的影响并不显著。进一步研究发现:    政策性融资担保机构之间的运行效率存在显著的同群效应,即政策性融资担保机构的运行效率并非仅受自身因素的影 响,也会受到周边地区政策性融资担保机构运行效率的影响,而且这种影响是正向的。

根据研究结论,本文提出以下政策建议:       第一,提升地区金融服务能力与水平。首先,继续推进金融业供给侧结构性改革加强现代金融体系建设创新金融组织和模式推动金融服务质量转  变比如加大定向降准再贷款再贴现中期借贷便利等方式的支持力度为中小银行金融机构提供更多的低成本资金其次加大对中小银行金融机构风险损失的补偿力度帮助其更好地开  展小微企业金融服务最后加大科技与金融的融合程度依托金融科技的新发展推动金融行业  结构转型与升级增强金融服务实体经济的能力第二以省政策性融资担保机构为纽带完善担保  体系明确各级政策性融资担保机构的职能建立担保体系层级运作机制将省担保集团打造成高  级别增信平台通过省担保机构对接国家融资担保基金争取中央财政支持;       通过担保集团对地

( 市) 政策性融资担保机构注资,引导地(  市)  县财政扶持当地政策性融资担保机构发展;    实施地

( 市)  县政策性融资担保机构一体化改革,即通过收购、参股等方式取消县级政策性融资担保机构, 由地(  市)  统一管理承接直保业务,统一担保政策,降低交易成本,提高运行效率。第三,优化政策性融资担保机构运行机制。一是构建多元协同的资金补充机制,建立以各级政府和再担保机构持    续注资为主、金融机构出资为辅、吸收社会资本参股的长效机制; 二是建立代偿补偿机制,针对国家基金、省级政策性融资担保龙头机构、地(  市)  县政策性融资担保机构开展的业务,使用不同的代偿补偿方式; 三是健全考核激励机制,取消对政策性融资担保机构的盈利要求,适当提高代偿风险容忍度。第四,发挥高素质专业人才示范引领作用。政府层面,引导高等院校和金融管理部门的    合作,将担保业务人才的培养纳入金融紧缺人才的培养计划,地方政府要选择具有较好专业基础以    及丰富经验的专业人员担任政策性融资担保机构的管理者;   企业层面,建立良好的职业成长通道, 引导部门管理者与员工不断完善知识结构,提升能力素质; 教育机构层面,对于现有的金融、财务、管理等专业人才,多端发力,分类培训,促进金融、财务、管理等知识与技能融合,大力培养    与培训政策性融资担保行业的复合型人才。此外,积极宣传和推广优秀典型案例,树立标杆,发挥    担保行业的平台作用,定期组织业务培训、学术论坛、经验交流,对出现的新问题及时研讨,发现    人才、选拨人才,为政策性融资担保事业创新良好的用人环境,强化同群效应。 

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Calculation of Policy Financing Guarantee Institution’ s Operational Efficiency and Its Influencing Factors: Based on the Analysis of Micro-survey Data from Zhejiang Province 

XU Pan1 ,LI Yushuang2

( 1. College of Management,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310023,China;

2. School of Economics,Jiaxing University,Jiaxing 314001,China)

Abstract: Based on the micro-survey data from Zhejiang Province,this paper uses SBM - DEA model to measure the op- erational efficiency of policy financing guarantee institutions and constructs a panel data model to explore its influencing fac- tors. The results of the efficiency measurement show that the overall operating efficiency of policy financing guarantee institu- tions is low. The provincial policy financing guarantee institutions have higher operating efficiency,followed by those under the jurisdiction of counties and municipal districts. The operating efficiency of policy financing guarantee institutions with regis- tered capital greater than or equal to 1 billion yuan is on the rise,while others are on the decline. Results of further research show that variables such as the level of human capital and years of establishment have a significant positive impact on the oper- ational efficiency of policy-based financing guarantee institutions,while the property right ratio and the financial development level have a significant negative impact on the operational efficiency,and the impact of the business concentration is not signif- icant. Furthermore,it is found that there is a significant peer effect in the operational efficiency of policy financing guarantee institutions. Finally,the paper puts forward some policy suggestions according to the research conclusions.

Key words: Policy Financing Guarantee; Operational Efficiency; SBM - DEA Model; Influencing Factors

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