某支行小微企业普惠金融贷款批复金额的差异性检验

谭振华

摘要：自新冠肺炎疫情以来，实体经济发展遭遇短期现金流困难。国家在实施稳健的货币政策的同时，陆续推出以提高金融服务覆盖率、降低企业融资成本、提升金融服务可得性为目标的普惠金融政策，以支持企业发展。国有银行某支行积极响应国家号召，自2020年以来，该支行在当地大力推广小微企业普惠金融服务，将低成本资金投向各行业有资金需求的企业，本文将对该支行某普惠金融产品在当地小微企业普惠金融实际投放的企业与批复金额进行双因素方差分析，以验证行业类别、企业成立时长两个因素对普惠金融投放金额是否有显著影响，同时提供对策建议。

关键词：小微企业;普惠金融;双因素方差分析

一、研究背景

截至2020年，全国小微企业数量占比超过90%，贡献了50%以上税收、60%以上GDP、70%以上技术创新和80%以上城镇就业，是国内经济的重要组成部分。在2020年新冠肺炎的影响下，小微企业发展遭遇困难，为了尽快摆脱疫情带来的负面影响，各商业银行陆续推出了多种类型的普惠金融贷款产品。

传统情况下，各银行会根据结合产业发展形势，结合自身的信贷政策，每年会制定信贷投放导向的策略，同时对于有资金需求的企业，要求其提供经过审计的连续三年财务报表，对企业进行评级、授信，直至企业用款。然而，受限于小微企业无法提供符合银行要求的财务报表以及其他客观因素，使得银行出于风险考量，在实际普惠金融业务开展过程中，仍会将企业可获取的信息加以分析，以在风险缓释的前提下推进小微普惠金融授信工作的开展。

二、研究目的

本文将根据某支行在落实风险缓释及可获取的企业信息的基础上，结合双因素方差分析，分析普惠金融某贷款产品的投放对象是否具有差异性，以检验该支行是否针对小微企业践行提高金融服务覆盖率以及金融服务可得性的目标。

三、研究方法

（一）口径说明

本研究选择的企业类型基于工业和信息化部企业分类标准中的行业，根据企业从业人数、营业收入和资产总额划分均归属为小微企业。普惠金融贷款批复量亦符合银行降准口径下的普惠金融贷款口径（单户授信小于1000万元（含）的企业贷款）和银保监会普惠金融贷款口径（单户授信总额1000万元以下（含））的企业法人贷款。

（二）研究的设计

本文以该行对于不同小微企业普惠金融授信批复金额为因变量。实际普惠金融批复金额是连续性变量，符合作为因变量的条件。同时将企业归属于5类行业领域（服务类企业、建筑类企业、科技类企业、批发零售类企业及制造类企业），成立时长中汇总为4类（成立1年及以下、成立1-3年，成立3-10年及成立10年以上）。虽然根据茎叶图可知存在6个异常值，经确认，此6个异常值为正常数值，不存在录入错误。同时，6个异常值处于真实合理的符合银保监会企业普惠金融授信批复金额的上限内，理应不会对研究产生影响，故本研究中对异常值不做处理。根据残差图可知残差值未表现出规律性特征，符合正态分布满足方差分析的条件。

（三）双因素方差分析

双因素方差分析（two-way analysis of variance）是分析两类因素的不同水平对因变量是否有影响，以及两因素之间是否存在交互效应的一种方法。在本研究中，双因素方差分析以普惠金融批复金额作为因变量，选择行业类别以及企业经营时长作为两个因素加以分析，通過对数据的方差分析来检验两个因素对企业普惠金融贷款金额大小的影响是否显著。

根据总误差=处理误差+随机误差，对误差来源进行分解，如果两个因素的不同处理对小微企业普惠金融批复金额没有显著影响，则每种处理对应均值应相等，意味着没有处理误差;如果每种处理均值不相等，则意味着存在处理误差。

（四）LSD检验

LSD检验即最小显著差异用于对方差分析的结果进行对比，以检验因素中不同处理之间是否有显著差异。以变量成立时长为例，设企业成立时间为1年及以下、成立时间为1年到3年、成立时间为3年到10年和成立时间10年以上的小微企业普惠金融批复金额平均值分别为μ1、μ2、μ3和μ4，具体步骤为：

第1步：提出假设

H0：μi=μj;H1：μi≠μj

当H0成立，则统计量

服从自由度为（n-I）的t分布，ni和nj分别为第i个和第j个样本的样本量，yi和yj则是第i个样本和第j个样本的均值。

第2步：计算两个均值yi和yj之间的差值。

第3步：计算出LSD。

第4步：根据统计量P值大小做出决策，如果P<a（本文设a=0.05），则拒绝H0，否则不拒绝H0。

四、分析过程

本文选取某银行支行将小微普惠金融作为重点业务后的实际授信批复数据，选取小微企业普惠金融批复金额作为因变量，企业所属行业类别和成立时长作为两个因素，进行双因素方差分析。原因在于传统情况下，企业所属行业类别和持续经营时间长短与信贷资金的可得性之间存在很强的关联性，而小微普惠金融强调覆盖广度，其资金的可得性与传统信贷业务相比大大提高，是验证小微普惠金融与传统信贷业务区别的两个重要变量。

利用SPSS 21中的“分析-一般线性模型-单变量”，将批复金额作为“因变量”，将所属行业类别和成立时长分别作为“固定因子”。同时，将“模型”选定为全因子，在“绘制”中将所属行业类别选定为“水平轴”，将成立时长选定为“单图”，添加为“所属行业类别*成立时长”。在“两两比较”中将所属行业类型和成立时长进行两两比较检验，并利用LSD（L）检验假定变量方差齐性的显著性。在“选项”的“估计边际均值”中，将所属行业类别和成立时长选定为“显示均值”，并在“输出”选中“描述统计”“方差齐性检验”“分布-水平图”“残差图”，并将显著性水平设置在0.05。

根据Levene检验结果可知F统计量为1.706，显著性P=0.085>0.05，因此不拒绝原假设，认为总体方差齐性。同时，残差图中批复金额残差呈现不规律分布，因此认为总体正态分布。

五、研究的局限性

①该支行小微企业普惠金融授信实际投放的企业户数尚小，使得本研究因素的不同处理的样本量不同，而对于小微企业普惠金融授信投放企业更多的机构，此类研究会更加接近实际情况。

②两个因素尚不足以全面衡量该支行小微企业普惠金融信贷批复金额的差异性，在条件允许的情况下，应进一步采集其他因素作为分析依据（如企业在该行的结算情况、企业的年销售额及利润、不同企业信贷资金批复的时长周期等），以使结论更加全面。

③本文仅选取了该行小微企业普惠金融贷款产品当中的一种产品，尚不清楚其他小微企业在业务要求下的普惠金融贷款产品、行业类别、设立时间及其相互影响是否对授信审批额度产生重大影响。

六、建议对策

①进一步增加线上的普惠金融发展方向，提升普惠金融覆盖广度和深度，提高效率，同时加大营业网点的业务宣传力度。小微企业一旦对资金有需求，往往是企业处于资金周转的关键时期，而快速及时的资金能够有效支持到企业发展，所以进一步缩短小微企业资金审批的周期以及简化小微企业授信审批流程，有利于实现银企共赢。另一方面，小微企业主可能在该行存在个人业务，可在个人业务端加强小微企业公司普惠金融政策和业务的宣传，加强条线之间的联动配合，适时邀请企业主体验测定在该行的小微企业公司金融可贷额度，深入了解企业的现金流现状，以实现精准对接。

②以银行周边区域为核心，调研了解非存量企业现金流现状，在风险可控、业务合规的前提下，主动向小微企业提供普惠金融服务。由于信息不对称，许多企业主对银行信贷资金投放政策的了解尚处于普惠金融大力推广之前阶段，银行作为支持企业发展的金融中介，应主动出击，减少等客上门引起的错失扶持小微企业的机会。例如，在疫情之前中国人民银行张家界市中心支行通过采集有效问卷252份的分析发现，没有贷款意愿的小微企业仅占27.38%，有贷款意愿的占比为72.62%，贷款平均期望值为132万元。而在疫情的影响下，有贷款意愿的企业占比可能只会有增无减。

③联动政府、园区，结合当地政府普惠推广政策，形成合力。为支持企业发展，国家和地方政府出台了财政政策，部分政策能够与银行的普惠金融形成合力，例如，部分地方政府出台了创业担保贷款贴息和奖补政策，能够提升对接企业资金需求的效率。例如，各省财政厅、税务局结合本省实际，陆续出台小微企业普惠型税收减免的政策，对小规模纳税人

④根据存量企业，结合其结算交易数据，拓展其上下游公司，提升供应链普惠金融覆盖面。企业处于产业链之中，一家企业如有资金需求，则可能其上下游公司亦有类似需求，应加大已授信企业的上下游的需求拓展。例如，结合企业经营的货品周转率、占据交易对手前五名的公司等信息，结合主动电联或上门拜访的形式了解其交易对手的资金是否充裕，以联动拓展其上下游企业的需求。

参考文献：

[1] 工业和信息化部.《关于健全支持中小企业发展制度的若干意见》解读[EB/OL].2020-7-24.

[2] 工业和信息化部.《关于印发中小企业划型标准规定的通知》[EB/OL]. 2011-6-18.

[3] 賈俊平.统计学（第六版）[M].中国人民大学出版社.2016.

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