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摘要： 采用DEA模型方法，选取“关中—天水经济区”五个代表性地区不同性质的中小企业信用担保机构样本，测算了“关中—天水经济区”政策性、商业性的信用担保效率。实证结果显示，2010～2012年“关中—天水经济区”两类信用担保机构的运行效率有所提高，但其效率差距明显。政策性信用担保机构具有较为显著的规模效应，有力地促进了综合技术效率的提升；而商业性信用担保机构的发展位处初级阶段，其规模效应较小，对综合技术效率的贡献度较低。
关键词：“关中—天水经济区”；中小企业；信用担保机构；DEA模型；运行效率
中图分类号：F275文献标识码：A 文章编号：1009-9107（2014）05-0156-05
一、文献综述
中小企业对于经济社会发展的影响作用显著。但是，中小企业融资难成为制约其发展的一大瓶颈。依据沃格兰·亚当斯[1]、布拉德肖[2]等学者的论证，信用担保能够增加经济总量（GDP）及税基、出口创汇、创造就业机会。也就是说，信用担保是直接对社会有益的金融安排。因此，信用担保机构建设被认为是能有效解决中小企业融资难的一项有力的举措。我国信用担保体系自从1998年开始建设运行至今，由于受政府政策管制等因素的影响，各类信用担保机构的盈利空间很有限。鉴于此，国家陆续出台了一系列优惠政策，例如，在财税方面，加大一般性财政转移支付，将部分公益性项目的国债转贷资金逐步转为拨款；在融资方面，积极引进金融机构，大力发展地方金融机构，创新融资方式，整合地方金融资源，积极推动城市商业银行、城市信用合作社合并重组，鼓励民营金融机构发展，支持设立小额贷款公司、担保机构和典当公司；在投资方面，对先进制造业、高技术产业、现代农业高技术产业等基地建设给予必要的扶持，对经济区内公益性及以公益性为主的农村基础设施、生态环保、社会事业等领域的项目建设，逐步加大投入力度，取消或减少县及县以下资金配套等。随着国家大量优惠政策对“关中—天水经济区”的不断“注入”，不断发展的中小企业信用担保机构能否成为化解经济区中小企业融资难问题的一项有效措施？不同性质的信用担保机构的运行效率差异如何？各种中小企业信用担保机构对综合技术效率的贡献价值如何？能否为统筹科技资源改革示范基地、先进制造业重要基地、现代农业高技术产业基地、历史文化基地建设搭建快速发展的平台？在此，本文拟基于DEA测算方法，检验2010～2012年“关中—天水经济区”五个地区的不同性质的信用担保机构的运行效率，以期对于“关中—天水经济区”创新组织运行机制，确保担保业务的可持续发展格局提供参考。
斯蒂格利茨与韦斯[3]最先指出不完全信息条件下孵化的逆向选择必然引致信贷配给，而中小企业规避因财务管理不健全而致的风险成为第三方信用机制介入的必要条件，在此逆向选择担保理论中论证了信用担保机构分散双方融资风险，化解双方融资障碍的机理。在纠正外部性问题方面，众多的经济学家认为市场机制与政府干预可以达到一定程度的经济预期。比如庇古[4]、萨缪尔森[5]等认为单靠市场机制解决问题存在不效率性，也即，政府干预非常必要，是调节市场失灵、优化实现资源配置有效手段，而为货物流提供信用保障的信用担保机构则为促进金融机构和中小企业间资金融通成为可能，对此，斯宾塞系统论证了信用担保在融资过程中的可能性与有效性[6]。
关于中小企业信用担保机构运行效率的研究，国外学者尼亥纳斯[7]、百纳瑞杰[8]、米歇尔[9]、列维茨基[10]、迈耶[11]等分别从交易成本、长期互助效应等视角，对担保计划的有效性及其与中小企业融资的长期效益进行了理论分析，他们一致认为信用担保计划有益于中小企业融资，运行效率的高低与信用监管机制密切相关。实证研究方面，赖丁[12]、哈塔克亚马[13]、劳若奈斯[14]等运用观察法分别分析了加拿大、东亚地区、欧盟地区中小企业信用担保运行效率，指出政府支持、数据库系统、参与规模是影响中小企业信用担保运行效率的主要因素。以亥奈克与威勒克斯[15]、乔治·海恩[16]等为代表的学者实证研究认为，美国、加拿大的信用担保计划的有效性与贷款额度及行业性质有关。伊奈莎·洛夫与娜塔莉娅·麦伦克[17]在研究信用担保的征信报告中认为，私人部门征信评估体系的发育程度决定着中小企业信用担保机构的运行效率水平。
国内关于中小企业信用担保机构运行效率的研究，理论研究方面，林毅夫、李永军[18]认为信息不对称导致中小企业信贷担保机构信贷风险，影响中小企业信贷担保机构信贷效率。孔刘柳[19]指出，担保的市场化和拥有信息比较优势是中小企业担保机构运行效率改进的两个必备的前提条件。其他研究者主要运用融资担保理论剖析了影响中小企业信用担保机构运行效率的因素，提出了政府政策性信用担保机构、风险控制手段等因素可以促进中小企业信用担保机构运行效率提高的观点。实证研究方面，邹小凡、章智[20]，杨胜刚、胡海波[21]等基于信息经济学相关理论，建立数理统计模型实证分析的结果认为，担保抵押品与中小企业信用担保效率密切相关。林平、袁中红[22]论证了再担保风险补偿机制是影响中小企业信用担保运行效率的关键因素。殷志军[23]选取省域面板数据，基于DEA模型实证了三类中小企业信用担保机构样本的多种因素对其运行效率的影响，分析了三类担保机构运行效率的差异性。
比较国内外相关文献，可以看出国外文献主要聚焦在分析影响中小企业信用担保运行效率因素和如何提高中小企业信用担保运行效率的指导原则两个方面。国内文献关于测算中小企业信用担保运行效率的文献很少，主要基于省域面板数据分析，而基于经济区的面板数据分析并测算中小企业信用担保运行效率，评价信用担保计划有效性的研究更为少见。鉴于此，本文拟通过建立DEA模型，选取“关中—天水经济区”具有代表性的五个地区的不同性质的中小企业信用担保机构样本，测算2010～2012年“关中—天水经济区”政策性、商业性的信用担保效率。 二、实证分析
（一）模型与变量
为了测算“关中—天水经济区”中小企业信用担保的效率，本文借鉴了付库亚纳[24]论证的非参数分析法具有的优势该方法无需对未知技术进行先验说明，能查明生产增长的来源，提供性能改进的建议。 ，结合本研究的实际，选取了非参数法中常用以测算多种信用担保运行效率的DEA（Data Envelopment Analysis）方法，以期分析对比不同类型的信用担保效率情况。DEA方法有CCR模型、BCC模型两种。在CCR模型中，假若有n个DMUs，每个DMU均有m个投入、s个产出。若xij与yrj各表示一个DMU的第i个投入与第r个产出。μr、vi为权值，ε .ε>0，表示非阿基米德无穷小的常数。具体表示为：
时，DMU存在Pareto效率，DEA有效。也即，给定的投入不能提高DMU的产出量。有效生产前沿面是由具有最小投入与最大产出的生产点组成的Pareto有效面。但是，该模型适用的条件为规模报酬保持不变，测算的效率大小很难被发现。在BCC模型中，应用前提是规模报酬可变。与CCR模型相比，BCC模型中包含了凸约束条件：λ1+λ2+λ3+…λn=1。在一般情况下，该模型测算的纯技术效率值高于CCR的测算结果，而BCC模型中的规模效率值常用以分析某一特定决策单元在规模报酬不变与规模报酬可变条件下的技术效率，假如两者并无差异，表示决策单元的无效率与规模不相关；假如有差异，表示决策单元的无效率与规模因素存在相关性。考虑到信用担保公司会通过增资等形式而扩大发展规模。故此项研究宜选取BCC模型进行分析。
若将综合技术效率（ZJ）分解为规模效率（GX）与纯技术效率（CJ），那么，信用担保公司便成为DMU。依据巴劲松的“二维”观点，即，信用担保公司以追求自身利润最大化、增加吸纳中小企业的贷款为目的会引致一个地区的经济发展。在选取衡量效率大小的投入—产出法投入—产出的定义方法有：生产法、中介法和资产法。 时，结合信用担保公司的业务特质，选取投入变量为：从业人员数（L）、实收资本（K1）、固定资产净值（K2）、主营业务支出（K3）。产出变量为：担保业务收入（R1）、税后利润（R2）、担保贷款总额（R3）。
（二）结果分析
考虑到“关中—天水经济区”中的天水、宝鸡、咸阳、西安、渭南是“新丝绸之路”经济带中国段（西段）所链接的重要地区，因此，本论文选取此5个重要地区作为研究样本，采取实地调研、到陕西省金融办相关部门采集数据资料等方法，选取每个地区5个代表性的政策性、商业性两类信用担保公司样本考虑到数据的可得性，选取此两类样本进行分析。 ，时间段为2010～2012年根据所搜集到的数据的完整性及便于进行数据处理分析，所以，选取时间段为2010～2012年。 ，通过DEAP2.1分析软件分别对衡量效率的投入、产出两类变量数据处理后，其估计的结果为：
在衡量信用担保公司自身收益的效率变量中，产出变量为担保业务收入R1、税后利润R2，对两类公司进行DEA算术平均（表1），可以看出：综合技术效率（ZJ）差异较大。2010～2012年，政策性的信用担保公司的综合技术效率波动不大，而商业性的信用担保公司的波动程度明显，其主要原因是随着国家对“关中—天水经济区”建设地不断深入，商业性信用担保公司，尤其是商业性信用担保公司受政策调整的影响程度较大。从ZJ的均值来看，商业性担保公司的均值较大。效率结构方面，两类担保公司的规模效率（GX）均较高，其主要原因是担保基金规模、银保关系等技术因素是担保公司效率得以运行的主要基础。
衡量信用担保公司金融附加性的效率中，将担保贷款总额R3作为产出变量，两类公司DEA的算术平均结果显示（见表2）：2010～2012年，两类担保公司的综合技术效率ZJ差异明显，但是，其综合技术效率ZJ的均值年趋上升的态势，其中，政策性的信用担保公司的波动较大，商业性的担保公司变化程度较小；ZJ均值方面，政策性担保公司呈现出了金融附加性优于商业性的现象。其主要原因是从效率结构方面看，政策性的担保公司规模效率GX较高，也即，政策性担保公司较商业性信用担保公司的金融附加性效率更依赖于规模效应。
将工业担保额作为产出变量进行估算（见表3），2010～2012年，两类信用担保机构在综合技术效率ZJ值差异较大。在效率结构方面，商业性担保公司的规模效率GX值较高，其主要原因是商业性的工业担保效率更多依靠于规模效应因素，而政策性的工业担保效率则更多依赖于技术因素。
综上分析表明，2010～2012年“关中—天水经济区”的政策性与商业性信用担保公司的运行效率均在增长，但两者间效率差异较明显；商业性担保公司具有自身收益方面的效率优势，政策性担保公司具有金融附加性方面的效率优势。商业性的纯技术效率对于综合技术效率的贡献度较大，而规模效应则有待于进一步提高；政策性担保公司部分产出变量的综合技术效率依赖于规模效应，有些产出变量的规模效率却依赖于纯技术效应。不同类型的信用担保公司其运行效率的影响因素各异，需要具体剖析方可有针对性地提高其运行效率。
三、结论
本文采用非参数（Nonparametric Estimation Method）方法中运用比较广泛的DEA（Data Envelopment Analysis）模型，对2010～2012年的“关中—天水经济区”五个地区的政策性、商业性的信用担保效率进行了测算分析，结果表明，随着国家的大量优惠政策对于“关中—天水经济区”的不断注入，经济区两类信用担保公司的运行效率有所提高，但是其效率差距较为明显。经济区政策性信用担保公司具有较为显著的规模效应，有力地促进了综合技术效率的提升；而经济区商业性信用担保公司的规模效应较小，对综合技术效率的贡献度低。这也表明，“关中—天水经济区”商业性信用担保公司的发展位处初级阶段。为了扶持商业信用担保公司高效地跨过发展的初级阶段，提高其规模效应，需要政府适当地增加对中小企业信用担保机构的风险补偿资金，积极发挥政府层次信用担保协会的作用。当然，积极创新运行机制与盈利模式，规范运作、提高信用增级能力、不断分散运营风险也必须跟进。在继续加强对政策性信用担保公司的风险补偿政策支持力度的同时，积极探索中小企业信用再担保机制建设，力促“关中—天水经济区”中小企业信用担保效率的提高，推动中小企业信用担保业“控风险、增实力、促高效、保持续”发展目标的实现。 参考文献：
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关键词：“关中—天水经济区”；中小企业；信用担保机构；DEA模型；运行效率
中图分类号：F275文献标识码：A 文章编号：1009-9107（2014）05-0156-05
一、文献综述
中小企业对于经济社会发展的影响作用显著。但是，中小企业融资难成为制约其发展的一大瓶颈。依据沃格兰·亚当斯[1]、布拉德肖[2]等学者的论证，信用担保能够增加经济总量（GDP）及税基、出口创汇、创造就业机会。也就是说，信用担保是直接对社会有益的金融安排。因此，信用担保机构建设被认为是能有效解决中小企业融资难的一项有力的举措。我国信用担保体系自从1998年开始建设运行至今，由于受政府政策管制等因素的影响，各类信用担保机构的盈利空间很有限。鉴于此，国家陆续出台了一系列优惠政策，例如，在财税方面，加大一般性财政转移支付，将部分公益性项目的国债转贷资金逐步转为拨款；在融资方面，积极引进金融机构，大力发展地方金融机构，创新融资方式，整合地方金融资源，积极推动城市商业银行、城市信用合作社合并重组，鼓励民营金融机构发展，支持设立小额贷款公司、担保机构和典当公司；在投资方面，对先进制造业、高技术产业、现代农业高技术产业等基地建设给予必要的扶持，对经济区内公益性及以公益性为主的农村基础设施、生态环保、社会事业等领域的项目建设，逐步加大投入力度，取消或减少县及县以下资金配套等。随着国家大量优惠政策对“关中—天水经济区”的不断“注入”，不断发展的中小企业信用担保机构能否成为化解经济区中小企业融资难问题的一项有效措施？不同性质的信用担保机构的运行效率差异如何？各种中小企业信用担保机构对综合技术效率的贡献价值如何？能否为统筹科技资源改革示范基地、先进制造业重要基地、现代农业高技术产业基地、历史文化基地建设搭建快速发展的平台？在此，本文拟基于DEA测算方法，检验2010～2012年“关中—天水经济区”五个地区的不同性质的信用担保机构的运行效率，以期对于“关中—天水经济区”创新组织运行机制，确保担保业务的可持续发展格局提供参考。
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关于中小企业信用担保机构运行效率的研究，国外学者尼亥纳斯[7]、百纳瑞杰[8]、米歇尔[9]、列维茨基[10]、迈耶[11]等分别从交易成本、长期互助效应等视角，对担保计划的有效性及其与中小企业融资的长期效益进行了理论分析，他们一致认为信用担保计划有益于中小企业融资，运行效率的高低与信用监管机制密切相关。实证研究方面，赖丁[12]、哈塔克亚马[13]、劳若奈斯[14]等运用观察法分别分析了加拿大、东亚地区、欧盟地区中小企业信用担保运行效率，指出政府支持、数据库系统、参与规模是影响中小企业信用担保运行效率的主要因素。以亥奈克与威勒克斯[15]、乔治·海恩[16]等为代表的学者实证研究认为，美国、加拿大的信用担保计划的有效性与贷款额度及行业性质有关。伊奈莎·洛夫与娜塔莉娅·麦伦克[17]在研究信用担保的征信报告中认为，私人部门征信评估体系的发育程度决定着中小企业信用担保机构的运行效率水平。
国内关于中小企业信用担保机构运行效率的研究，理论研究方面，林毅夫、李永军[18]认为信息不对称导致中小企业信贷担保机构信贷风险，影响中小企业信贷担保机构信贷效率。孔刘柳[19]指出，担保的市场化和拥有信息比较优势是中小企业担保机构运行效率改进的两个必备的前提条件。其他研究者主要运用融资担保理论剖析了影响中小企业信用担保机构运行效率的因素，提出了政府政策性信用担保机构、风险控制手段等因素可以促进中小企业信用担保机构运行效率提高的观点。实证研究方面，邹小凡、章智[20]，杨胜刚、胡海波[21]等基于信息经济学相关理论，建立数理统计模型实证分析的结果认为，担保抵押品与中小企业信用担保效率密切相关。林平、袁中红[22]论证了再担保风险补偿机制是影响中小企业信用担保运行效率的关键因素。殷志军[23]选取省域面板数据，基于DEA模型实证了三类中小企业信用担保机构样本的多种因素对其运行效率的影响，分析了三类担保机构运行效率的差异性。
比较国内外相关文献，可以看出国外文献主要聚焦在分析影响中小企业信用担保运行效率因素和如何提高中小企业信用担保运行效率的指导原则两个方面。国内文献关于测算中小企业信用担保运行效率的文献很少，主要基于省域面板数据分析，而基于经济区的面板数据分析并测算中小企业信用担保运行效率，评价信用担保计划有效性的研究更为少见。鉴于此，本文拟通过建立DEA模型，选取“关中—天水经济区”具有代表性的五个地区的不同性质的中小企业信用担保机构样本，测算2010～2012年“关中—天水经济区”政策性、商业性的信用担保效率。 二、实证分析
（一）模型与变量
为了测算“关中—天水经济区”中小企业信用担保的效率，本文借鉴了付库亚纳[24]论证的非参数分析法具有的优势该方法无需对未知技术进行先验说明，能查明生产增长的来源，提供性能改进的建议。 ，结合本研究的实际，选取了非参数法中常用以测算多种信用担保运行效率的DEA（Data Envelopment Analysis）方法，以期分析对比不同类型的信用担保效率情况。DEA方法有CCR模型、BCC模型两种。在CCR模型中，假若有n个DMUs，每个DMU均有m个投入、s个产出。若xij与yrj各表示一个DMU的第i个投入与第r个产出。μr、vi为权值，ε .ε>0，表示非阿基米德无穷小的常数。具体表示为：
时，DMU存在Pareto效率，DEA有效。也即，给定的投入不能提高DMU的产出量。有效生产前沿面是由具有最小投入与最大产出的生产点组成的Pareto有效面。但是，该模型适用的条件为规模报酬保持不变，测算的效率大小很难被发现。在BCC模型中，应用前提是规模报酬可变。与CCR模型相比，BCC模型中包含了凸约束条件：λ1+λ2+λ3+…λn=1。在一般情况下，该模型测算的纯技术效率值高于CCR的测算结果，而BCC模型中的规模效率值常用以分析某一特定决策单元在规模报酬不变与规模报酬可变条件下的技术效率，假如两者并无差异，表示决策单元的无效率与规模不相关；假如有差异，表示决策单元的无效率与规模因素存在相关性。考虑到信用担保公司会通过增资等形式而扩大发展规模。故此项研究宜选取BCC模型进行分析。
若将综合技术效率（ZJ）分解为规模效率（GX）与纯技术效率（CJ），那么，信用担保公司便成为DMU。依据巴劲松的“二维”观点，即，信用担保公司以追求自身利润最大化、增加吸纳中小企业的贷款为目的会引致一个地区的经济发展。在选取衡量效率大小的投入—产出法投入—产出的定义方法有：生产法、中介法和资产法。 时，结合信用担保公司的业务特质，选取投入变量为：从业人员数（L）、实收资本（K1）、固定资产净值（K2）、主营业务支出（K3）。产出变量为：担保业务收入（R1）、税后利润（R2）、担保贷款总额（R3）。
（二）结果分析
考虑到“关中—天水经济区”中的天水、宝鸡、咸阳、西安、渭南是“新丝绸之路”经济带中国段（西段）所链接的重要地区，因此，本论文选取此5个重要地区作为研究样本，采取实地调研、到陕西省金融办相关部门采集数据资料等方法，选取每个地区5个代表性的政策性、商业性两类信用担保公司样本考虑到数据的可得性，选取此两类样本进行分析。 ，时间段为2010～2012年根据所搜集到的数据的完整性及便于进行数据处理分析，所以，选取时间段为2010～2012年。 ，通过DEAP2.1分析软件分别对衡量效率的投入、产出两类变量数据处理后，其估计的结果为：
在衡量信用担保公司自身收益的效率变量中，产出变量为担保业务收入R1、税后利润R2，对两类公司进行DEA算术平均（表1），可以看出：综合技术效率（ZJ）差异较大。2010～2012年，政策性的信用担保公司的综合技术效率波动不大，而商业性的信用担保公司的波动程度明显，其主要原因是随着国家对“关中—天水经济区”建设地不断深入，商业性信用担保公司，尤其是商业性信用担保公司受政策调整的影响程度较大。从ZJ的均值来看，商业性担保公司的均值较大。效率结构方面，两类担保公司的规模效率（GX）均较高，其主要原因是担保基金规模、银保关系等技术因素是担保公司效率得以运行的主要基础。
衡量信用担保公司金融附加性的效率中，将担保贷款总额R3作为产出变量，两类公司DEA的算术平均结果显示（见表2）：2010～2012年，两类担保公司的综合技术效率ZJ差异明显，但是，其综合技术效率ZJ的均值年趋上升的态势，其中，政策性的信用担保公司的波动较大，商业性的担保公司变化程度较小；ZJ均值方面，政策性担保公司呈现出了金融附加性优于商业性的现象。其主要原因是从效率结构方面看，政策性的担保公司规模效率GX较高，也即，政策性担保公司较商业性信用担保公司的金融附加性效率更依赖于规模效应。
将工业担保额作为产出变量进行估算（见表3），2010～2012年，两类信用担保机构在综合技术效率ZJ值差异较大。在效率结构方面，商业性担保公司的规模效率GX值较高，其主要原因是商业性的工业担保效率更多依靠于规模效应因素，而政策性的工业担保效率则更多依赖于技术因素。
综上分析表明，2010～2012年“关中—天水经济区”的政策性与商业性信用担保公司的运行效率均在增长，但两者间效率差异较明显；商业性担保公司具有自身收益方面的效率优势，政策性担保公司具有金融附加性方面的效率优势。商业性的纯技术效率对于综合技术效率的贡献度较大，而规模效应则有待于进一步提高；政策性担保公司部分产出变量的综合技术效率依赖于规模效应，有些产出变量的规模效率却依赖于纯技术效应。不同类型的信用担保公司其运行效率的影响因素各异，需要具体剖析方可有针对性地提高其运行效率。
三、结论
本文采用非参数（Nonparametric Estimation Method）方法中运用比较广泛的DEA（Data Envelopment Analysis）模型，对2010～2012年的“关中—天水经济区”五个地区的政策性、商业性的信用担保效率进行了测算分析，结果表明，随着国家的大量优惠政策对于“关中—天水经济区”的不断注入，经济区两类信用担保公司的运行效率有所提高，但是其效率差距较为明显。经济区政策性信用担保公司具有较为显著的规模效应，有力地促进了综合技术效率的提升；而经济区商业性信用担保公司的规模效应较小，对综合技术效率的贡献度低。这也表明，“关中—天水经济区”商业性信用担保公司的发展位处初级阶段。为了扶持商业信用担保公司高效地跨过发展的初级阶段，提高其规模效应，需要政府适当地增加对中小企业信用担保机构的风险补偿资金，积极发挥政府层次信用担保协会的作用。当然，积极创新运行机制与盈利模式，规范运作、提高信用增级能力、不断分散运营风险也必须跟进。在继续加强对政策性信用担保公司的风险补偿政策支持力度的同时，积极探索中小企业信用再担保机制建设，力促“关中—天水经济区”中小企业信用担保效率的提高，推动中小企业信用担保业“控风险、增实力、促高效、保持续”发展目标的实现。 参考文献：
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