企业小额信贷市场论文范文

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1企业小额信贷服务下哈尔滨银行SCP现状分析

传统的SCP范式表达的主要是一种市场结构决定市场行为、市场行为又决定市场绩效的横向关系[6]。但从长期来看，三者之间相互影响。因此，通过动态的SCP关系，分析哈尔滨银行企业小额信贷服务下市场绩效发展现状。

1.1哈尔滨银行的市场结构市场集中度。市场集中度是衡量市场结构最重要的依据[7]，也可作为市场竞争强弱的指标。目前，哈尔滨银行小额信贷余额达648.92亿元，较之去年增长64.44亿元，占据全行信贷总额的64.6%。小额信贷业务迅猛发展，成果显硕，具有较高的市场集中度。产品差异化。截至2013年6月末，哈尔滨银行形成由45款产品组成的小额信贷服务体系，已累计为6.5万户中小企业发放400多亿元的融资贷款，为45万人带来了就业机会，贡献巨大。积极拓展同业合作领域，成功发行25亿元小企业金融债券。并随着哈尔滨银行的成功上市更加表明品牌优势正在扩大，多元化格局已搭建良好，银行产品的差异化，实现了市场占有率的提高。进退壁垒。哈尔滨银行是城市商业银行，随着企业小额信贷的问世及快速发展，品牌和信用意识已深入人心，但相比国有银行，还需进一步加强自身优势，因此存在一定程度的进入壁垒，使得银行的金融资源没有得到良好的使用和配置。

1.2哈尔滨银行的市场行为价格行为。价格行为是银行提升竞争力所采取的有效策略之一，哈尔滨银行为企业提供1万元到500万元的贷款金额，企业可以根据自身需求，在可贷范围内提出融资需求，为中小企业的发展注入新鲜血液，同时也大大提升了哈尔滨银行的市场占有率。非价格行为。哈尔滨银行凭借特色“小额信贷”金融服务，实现小额信贷技术输出，加大市场竞争力。积极面向市场需求，提供人性化金融服务，堪称地区范围内金融服务标兵。灵活采用人性化营销策略，满足客户多样化的需求，加深了市场的认知度和满意度。

1.3哈尔滨银行的市场绩效市场绩效分析是本文的核心部分，现从哈尔滨银行经营的“盈利性、流动性、安全性”三个方面来分析市场绩效现状。盈利性。哈尔滨银行2012年净利润达28.73亿元，较去年增加11.48亿元；实现营业收入76.38亿元，较去年增加22.58亿元，资产利润率达到1.21%，盈利能力保持较高的水平。流动性。哈尔滨银行2012年流动性比率指标实现41.62%，远高于国家25%的统一监管标准，并且历年保持比较高的流动性水平，保持了良好的流动能力。安全性。哈尔滨银行2012年末不良贷款额为5.56亿元，不良贷款率为0.64%，小额信贷不良率仅为0.58%，资产质量较上一年继续保持稳定。拨备覆盖率达353.52%，资本充足率达13.13%，超过上市银行平均水平，抵御风险能力在持续增强。

2企业小额信贷影响因素实证分析

2.1样本数据的收集本文主要选取哈尔滨银行2007～2012年的主要财务指标，数据来源于《黑龙江省金融年鉴》及哈尔滨银行年度报告，可以保证数据的准确性和真实性。所选指标包括：净资产收益率、资本充足率、不良贷款率、拨备覆盖率、企业客户授信集中度、每股收益、流动性比率、存贷比、成本收入比、净手续费及佣金收入占比、从业人数、研究生学历占比。上述指标代表着银行的资产规模、安全性、流动性、盈利性、业务能力、成本控制能力、中间业务收入能力及人力资源状况，涵盖面广，可以充分反映在企业小额信贷金融服务模式下，哈尔滨银行市场绩效情况。

2.2模型的设计经济运行中各经济变量间相互影响，表现在多元线性回归模型[8]中一个被解释变量会受多个解释变量的影响。哈尔滨银行的市场绩效问题的影响因素反映在多个方面，因此，多元线性回归分析法非常适用。采用的回归模型。模型中因变量定义为净资产收益率(ROE)，表示哈尔滨银行的市场绩效。自变量定义为企业小额信贷市场绩效的影响因素，其中银行的规模用总资产X1表示；安全性用资本充足率X2、不良贷款率X3、拨备覆盖率X4及客户授信集中度X5表示；盈利性用每股收益X6表示；流动性用流动性比率X7表示；经营业务能力用存贷比X8表示；成本控制能力用成本收入比X9表示；中间业务收入能力用净手续费及佣金收入占比X10表示，人力资源状况用从业人数X11及研究生学历占比X12表示。

2.3模型变量检验—多重线性相关性检验由于模型所选变量较多，存在相关性可能较大。为避免出现变量的显著性检验失去意义及模型中最小二乘(OLS)估计的参数无效情况，造成自变量不能正确反映与因变量间的相关联的经济关系。因此，对本研究模型进行相关性检验十分必要，检验结果如下表1所示。检验结果显示，一些变量间线性相关性较强，仅从变量X1检验结果来看，与变量X11呈现高达99%的线性相关关系。因此，选用逐步回归法[9]消除变量间的多重共线性。

2.4模型实证回归过程首先以ROE作为被解释变量Y，对所有解释变量分别作一元线性回归，回归结果如下表2所示。从上表的回归结果得出，变量X6的回归结果具有优势，比较显著。t统计量的值大于2，其伴随的概率为0.0032，符合置信度不超过5%的要求，拟合优度为0.9085，D.W.为2.0098，非常接近标准值2，可以排除变量的自相关性。因此，首先确定引入X6，得到一个一元线性回归模型。其他的变量：X1、X4、X9、X10、X11及X12的t统计量和F统计量的伴随概率不理想，在下一轮的回归分析中，继续引入这些变量，分别与X6进行回归分析。在第二轮的分析中，得到了较显著净手续费及佣金占比X10；接着引入变量X6与X10，进行了第三轮的回归分析，在这一轮得到流动性比率X7；由此又进行了第四轮回归分析，得到拨备覆盖率X4；此后，又进行了第五轮回归分析，但回归结果不理想，各变量各统计量不显著，回归方程总体的显著水平也有所下降。综上，本研究将第四轮的回归分析作为最终的模型结果，回归结果见表3，引入的变量为X6、X10、X7、X4，其他变量均予以剔除。在第四轮的回归结果中，在引入X4后，变量X6的t统计量的伴随概率为0.0479，变量X10为0.0147，变量X7为0.0088，变量X4为0.0115，在5%的置信水平下，均通过了t检验；的值高达1.0000，拟合优度有相当大的提高；F统计量的伴随概率为0.0052，表明模型整体显著；D.W.的值为2.2310，可以基本排除变量的相关性。由此，用ROE表示的最终模型为。

2.5实证结果分析本文的实证分析以ROE来代表哈尔滨银行的市场绩效，回归结果显示，X6、X10、X7、X4对市场绩效影响显著，且与市场绩效成正相关关系，符合实际的经济运行规律。(1)每股收益反映每个普通股股东所能拥有的银行净利润，实证结果显示哈尔滨银行对企业小额信贷每增加一个单位，银行将增加9.72单位的每股收益，实现了银行内部的高收益及“盈利性”，同时也为中小企业也提供信贷资金，达成合作共赢。(2)净手续费及佣金收入占比主要反映银行的中间业务收入能力，是提高银行经营业务能力的重要途径，这一指标越高，越能代表银行较强的企业小额信贷市场绩效。实证结果显示对企业小额信贷每增加一个单位，银行将获得1.50单位的净手续费及佣金收入，加大了中间业务收入力度，使得银行在更大的业务空间内为企业提供信贷资金服务。(3)流动性比率反映银行短期偿还债务的能力，这一比率的高低能够反映银行的“流动性”能力以及为企业提供资金支持的流动性水平的高低。实证表明哈尔滨银行每增加一单位企业小额信贷业务，将获得1.22单位的流动性比率收益，为企业提供小额信贷服务的周期缩短，频率增加，大大加快了银行资源的流动性。(4)拨备覆盖率反映银行对贷款损失的弥补能力和对贷款风险的防范能力，比率越高，说明银行越具备良好的“安全性”。同样可以得到哈尔滨银行每增加1单位企业小额信贷金融业务，会相应增加0.07单位的拨备覆盖率的上升，银行资金的安全性得到保障。综上所述，每股收益、净手续费及佣金收入占比、流动性比率以及拨备覆盖率是影响哈尔滨银行为企业提供小额信贷服务的重要因素。今后哈尔滨银行应突出小额信贷特色，完善企业小额信贷服务体系“。普惠金融，和谐共富”是哈尔滨银行一直秉承的经营理念“，立足龙江，支持中小，服务东北，面向全国”是哈尔滨银行一直坚持的发展定位，应本着这一发展定位，培养更多的企业小额信贷专业人才，组建精干的业务团队，完善银行内部治理结构，实现更强的多赢，更好地为中小企业提供资金支持，提高绩效水平。

作者：王荣荣车明诚单位：东北农业大学