普惠金融发展是否提高了小微企业贷款的可获得性

任本军

（作者单位：重庆工商大学会计学院）

一、引言

小微企业对我国经济社会发展起着尤为重要的作用。中国人民银行行长易纲2018 年曾指出：“我国拥有2 000 多万小微企业和6 000 多万个体工商户，且这些企业占据了市场主体总数的90%以上，贡献了全国80%的就业、70%左右的专利发明权、60%以上的GDP 和50%以上的税收。”不难看出，保障小微企业的健康发展是维持中国经济平稳运行的必然要求[1]。现实中，小微企业的发展受到很多限制，其中“融资难”问题是主要因素之一。

普惠金融致力于解决中小微企业和广大居民等长尾群体的融资难问题[2],随着互联网技术的发展，交易成本得到了有效控制，信息不对称问题也得到了有效缓解，普惠金融发展水平得到了较大提升。徐充等[3]通过分析我国融资结构、政策法规扶持力度、金融基础设施建设、资本市场等方面得出我国小微企业金融服务差的结论，并建议构建服务于小微企业的普惠金融体系。邹伟等[4]通过对中小企业上市公司调查数据的分析，研究发现普惠金融能够缓解中小微企业融资约束。谢绚丽等[5]利用2012—2016 年新注册企业信息，研究数字普惠金融与创业的关系，发现前者对后者有显著的促进作用。

那么，普惠金融的发展是否改善了小微企业的融资难问题。本文利用中国家庭金融调查数据，以家庭经营性贷款的获得为研究对象，从微观视角加以探析。

二、数据来源及描述性分析

（一）数据来源

本文的主要数据来源于西南财经大学2017 年的CHFS，样本规模为40 011 户，数据的采集运用了三阶段分层、规模度量成比例（PPS）的抽样方法。本文的另一个数据来源于北京大学数字金融研究中心所发布的北京大学数字普惠金融指数（简称DFII）。目前发布的数据包括2011—2018 年共计8 年的数据，本文主要采用了2016 年数字普惠金融指数中的信贷指数。

（二）变量设定

1.被解释变量

本文的被解释变量是家庭经营贷款的获得。首先，通过受访户对“家庭是否从事工商业生产经营项目，包括个体户、租赁、运输、网点、经营企业等”的回答，从40 011 户家庭中筛选出可供研究的样本5 713 户。然后根据CHFS 对受访户关于“家庭是否因工商业生产经营活动有尚未还清的银行/信用社贷款”的回答来判断贷款的获取。

2.解释变量及控制变量

本文的解释变量是2016 年数字普惠金融指数中的信贷指数。信贷指数具体统计了个人消费贷和小微经营者的6 个相关数据。个人消费贷统计的指标：每万支付宝成年用户中有互联网消费贷的用户数；人均贷款笔数；人均贷款金额。小微经营者统计的指标：每万支付宝成年用户中有互联网小微经营贷的用户数；小微经营者户均贷款笔数；小微经营者平均贷款金额。

根据本文的研究并参考以往的文献，选取了涵盖户主特征、家庭特征以及项目特征的数据作为控制变量。其中，户主特征选取了年龄、教育程度、婚姻状况、城乡、性别5 个指标；家庭特征选取了家庭净资产（家庭净资产=家庭总资产-家庭总负债）和家庭总收入2 个指标；项目特征选取了项目的营业收入及是否政府合作项目2 个指标，如表1 所示：

表1 控制变量的描述

（三）变量的描述及分析

从CHFS（2017）的筛选数据显示，在5 713 户从事工商业生产经营活动的家户中，仅有561 户获得了银行/信用社贷款，占比为9.96%。

1.户主个人的特征变量

按照年龄分组统计，36～50 岁及50～65 岁年龄组的户主分别占44.49%和32.77%，一共占77.26%，是从事工商业经营的主要年龄层。按照受教育程度分组统计，大专/大本及以上学历者仅占15.45%，说明从事工商业经营的主体绝大部分受教育程度不高。从侧面反映出受教育程度低的群体可能较难在劳动力市场上找到技术性的工作岗位，因此可能更多地参与到个体经营、租赁、运输、网店或小型企业的市场中。

2.家庭特征变量

在家庭净资产方面：1.3%的家庭净资产为负值，9.91%的家庭净资产为0，约50%的家庭净资产为60 万元，约20%的家庭净资产超过200 万元，其中净资产达到500 万元及以上的家庭占比为8.05%。说明财富分配不均现象仍然突出。在家庭年收入方面：58.53%的家庭年收入小于10 万元，80.5%的家庭年收入小于20 万元，92%的家庭年收入小于40 万。对照整体样本40 011 户家庭，74.42%的家庭收入小于10 万元，91.78%的家庭收入小于20 万元，97.60%的家庭收入小于40 万。从事工商业经营的家户收入水平总体要高于全体样本，说明经营工商业的家户能够在一定程度上改善收入水平。

3.项目特征变量

经营项目与当地政府合作的样本数量为317 个，占总体样本的5.55%，这些参与政府合作的项目获得贷款的样本数量为56 个，占总体样本的0.98%。项目营业收入方面，56.45%的项目营业收入在10 万元以下，约80%的项目营业收入在50 万元以下。说明以家庭为单位所开展的工商经营活动，绝大部分经营体量都很小。

三、计量模型和实证结论

（一）实证模型

在分析普惠金融发展水平对家庭经营性贷款获取的影响时，本文采用Logit 模型，模型设定为：

其中，Y表示是否获得银行/信用社贷款支持，等于1 表示获得，否则为0。diff_fin 表示普惠金融指数中的信贷指数。X表示控制变量，包括户主特征变量、家庭特征变量和项目特征变量。

（二）实证结果

表2 给出了本文的检验结果。

表2 Logit 模型估计结果

从全国范围来看，普惠金融信贷指数对家庭经营性贷款的获得具有显著性负效应；从东中西部来看，只体现在西部地区。这表明西部地区的普惠金融指数越高，家庭经营性贷款的获得性越难。这与普惠金融的初衷是相违背的。为什么会出现这一现象呢？究其原因，主要是西部地区经济欠发达，经济基础薄弱，优质企业较少，银行出于逐利和避险的考虑，导致普惠金融覆盖面有限。

在户主特征变量中，户主的年龄、婚姻状况以及性别对家庭经营性贷款获得的影响具有显著性，而教育程度和城乡差异不存在显著影响。年龄与贷款获取存在显著的负效应，可以理解为年龄越大，贷款获取越难，而年轻主体的剩余生命周期更长，更不容易发生违约。然后，婚姻状态为在婚的家庭更容易获得贷款，这主要是因为在婚家庭拥有更多的偿债主体，有利于贷款的偿还。户主性别为男性的家庭也容易获得贷款，这主要源于社会对男女工作角色的定位，男性比女性在劳动力市场上更具优势，由此获得收入的可能性更大，由此偿债能力更佳。户主受教育的程度对贷款的获取没有显著影响，可能源于受教育的程度难以直接转化为信用评级水平，无法直接给出教育程度越高违约可能性越小的结论。户主城乡差异也不具备显著影响，可能是源于户籍制度的改革，城乡居民的无差别就业，使得城乡这一变量在信贷获取上不存在优劣比较。

在家庭特征变量中，家庭净资产、家庭年收入都对家庭经营性贷款的获得具有显著性影响。不难理解，家庭资产越多，用于生产经营的资本也越多，偿债能力也越强。家庭年收入越高，说明家庭经营性项目属于营利性较好的项目，更具备投资的潜力。

在项目特征变量中，项目的营业收入、政府合作情况均与家庭经营性贷款的获取具有显著相关性。项目的营业收入关系到偿债资金的来源，由此营业收入越高的项目获得贷款的可能信越大。与政府开展合作的项目，收益来源有保障，获贷可能性大大增加。

四、结论与建议

本文利用中国家庭金融调查数据，从微观层面考察了普惠金融发展对家庭经营性贷款获得之间的关系，发现普惠金融发展并未促进西部地区以家庭经营为代表的小微企业的贷款获得。这其中有金融制度的原因，有信用担保制度的原因，也有小微企业自身羸弱的原因。为了解决这一问题，需要精准施策，下沉普惠金融服务重心。为此本文提出以下建议：

一是发挥政府引导作用，积极搭建小微企业信用信息共享平台，缓解信息不对称问题。二是加强银行的监管考核，将普惠政策落实到位。三是普及金融教育，促进金融需求的有效释放。四是大力推进信息化普惠金融体系建设，创新普惠金融服务发展。