小额贷款公司贷款农户的生产技术效率分析摘要：选取2011年陕西省渭南市14个小额贷款公司和337个样本农户的截面数据，运用ISDF模型对农户的生产技术效率进行实证分析。结果显示：以小额贷款公司为单位的农户平均生产技术效率差异不大，但个体差异较为明显；小额贷款公司员工文化程度、服务态度、贷款便利程度、利率水平和政策宣传均正向影响农户生产技术效率；支农低效的小额贷款公司在某种程度上存在着支农目标偏移现象。针对以上结果，分别从小额贷款公司和地方政府两个方面给出相关建议。关键词：小额贷款公司；农户；生产技术效率；ISDF：F323.9文献标识码：A：1009-9107（2014）06-0096-07引言农村金融服务不充分一直制约着农村发展，一方面由于正规金融机构的撤并网点使得农户金融需求得不到有效的满足，只能依赖农村中的非正规金融机构；另一方面，大型的商业银行扮演着“农村抽水机”的角色，使得大量农村资金逃离了农村金融体系。随着国家对“三农”问题的持续关注和农村经济的高速发展，农村金融供给的严重不足以及自身的特殊性，势必要增加农村金融市场的有效供给以满足当前“三农”发展对资金的需求。中国人民银行于2008年5月在小额贷款公司试点的指导意见中指出为了改善农村地区金融服务，引导资金流向农村，小额贷款公司应坚持小额、分散为“三农”服务的原则。陕西省2006年在户县进行小额贷款公司试点工作，并于2008年9月通过金融办审批小额贷款公司等一系列政策为其营造了良好的发展环境。中央一号文件（2013）更是明确指出要加大商业性金融支农力度，创新金融产品和服务，优先满足农户贷款需求。那么作为新型的小额贷款公司的支农效率如何？小额贷款公司服务质量对农户生产技术效率有何影响？不同小额贷款公司所贷的农户生产效率是否有差异？通过研究这些可以更好地帮助小额贷款公司分配各种资源从而有效地提高农村金融市场效率，为农户提高生产效率提供依据。从农户生产技术效率的文献来看，乔世君运用超越对数随机前沿生产函数对我国农户粮食生产技术效率进行分析，指出技术效率存在南高北低的趋势[1]。田伟等通过SFA分析发现全国油菜主产区的农户生产技术效率水平普遍不高[2]。屈小博采用SFA对陕西省不同规模农户生产技术效率进行分析，指出教育、技术培训等人力资本投资具有显著正效应[3]。李谷成等运用SFA对湖北省农户家庭经营技术效率进行分析，指出人力资本投资和信息化建设对其产生正向影响[4]。霍学喜等通过SFA分析陕西省等10个重点苹果生产县指出种植户明显存在技术无效率，有进一步提升的潜力[5]。石慧运用SFA指出中国八大地区的农业技术效率改进不明显且为负增长[6]。王芳运用ISDF模型对中国不同区域农户生产技术效率分析指出技术效率呈现出由东向西递减的趋势[7]。从已有的文献来看，大多数学者都采用了SFA方法从大区域内对农户生产技术效率进行测算，技术无效率影响因素也是从农户自身角度出发，对于农户自身以外的因素较少研究，那么金融机构服务质量对农户效率有没有影响就值得进一步探讨。由于农户在生产过程中只能控制其投入要素，因此选用投入导向型的超越对数随机前沿距离函数（ISDF）相比较于SFA方法研究农户生产技术效率更为有效。在借鉴已有的基础上，从小额贷款公司的角度出发，对各公司所贷农户的生产技术效率和可能会影响其效率的相关因素进行实证分析。一、研究方法与理论模型文章选取投入导向型的超越对数随机前沿距离函数（ISDF）模型来分析农户生产技术效率和影响因素，是因为其在SFA模型的基础上改进而来，它能同时有效估计农户随机生产前沿和技术效率损失；另外相对于产出，以农户为单位的生产单元对投入要素有着更强的控制力，选用ISDF模型能够更为准确地对小额贷款公司所贷农户的生产技术效率和相关影响因素进行分析。在借鉴全炯振ISDF模型的基础上分别对各公司所贷农户的生产技术效率进行分析[8]，假设每个农户有N个投入向量[x=（x1，…，xN）∈RN+]和M个产出向量[y=（y1，…，yM）∈RM+]，ISDF模型可以表示为：模型中所涉及到的指标具体定义如下：k表示第k个样本农户（共337个）；产出指标选取农户的农业收入（y1，万元）和非...