原创《小额贷款公司放贷能力差异》：本文关于放贷论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
摘 要：文章选取江浙沪京粤五个省市的小额贷款公司22个季度的截面数据,运用实证分析法研究五省市小额贷款公司放贷能力,结果表明其贷款能力不仅受到经济发展水平的影响,还受到传统文化、金融发育水平、小微企业和三农经济、从业人员受教育程度、业务素质等因素的影响；应当控制小额贷款公司机构的总量和从业人数,增加单家公司的注册资本.
关键词：小额贷款公司 放贷能力 差异分析
中图分类号：F830 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2016）08-174-03
一、引言
2008年中国银监会和中国人民银行联合下发《关于小额贷款公司试点的指导意见》,先期在山西、四川、贵州、内蒙古、陕西五省区内进行小额贷款公司试点总结经验的基础上在全国范围推开.随着政策的推行,各省市均出台和小额贷款公司相关的指导意见和管理办法.由此,小额贷款公司的数量和规模得到快速增长.机构数量最多为东部地区,从业人数最多是西部地区,实收资本总额最多是东部地区,贷款余额最大是东部地区.本文基于小额贷款公司发展最为完善的东部地区,选取该地区发展尤为突出的前五强,即江浙沪京粤五省市小额贷款公司的放贷能力,试图分析五个省市的小额贷款公司的共性和差异,为其他省市的小额贷款公司提供经验.
由表1统计数据可知,小额贷款公司得到繁荣发展,但其放贷能力受到机构数量、从业人数和自身的实收资本的影响.本文设想小额贷款公司的放贷能力受到机构数量以及机构资本金的影响,以及由机构数量带来的从业人数的影响.
二、研究设计
本文首先控制五个省市的影响,实证分析小额贷款公司的实收资本、机构数量、从业人数和贷款能力之间的关系；接着分别从五个省市的统计数据进一步探讨各个省市的小额贷款公司的实收资本、机构数量、从业人数和贷款能力之间的关系,进而达到本文的研究目的,即小额贷款公司在江浙沪京粤这五个省市的发展差异.
(一)变量定义和模型建立
1.因变量：Loan,贷款余额——即小额贷款公司利用资本金及其融资发放给贷款对象的资产,衡量小额公司的存量放贷规模.
2.自变量：Capital,实收资本——即小额贷款公司按照公司法和小额贷款公司管理办法规定的全体股东实际缴纳到公司的注册资本金；Number,机构数量——即获得当地金融办公室审批后工商注册的小额贷款公司的数量；Employee,从业人数——即小额贷款公司按照业务需要聘用的人员总数（含管理层和治理层）.
3.控制变量：控制五省市的影响,设置五个虚拟变量,即Province,省市——研究江浙沪京粤五个省市的小额贷款公司.北京市赋值为D1等于1,其余为0；上海市赋值为D2等于1,其余为0；江苏省赋值为D3等于1,其余为0；浙江省赋值为D4等于1,其余为0；广东省赋值为D5等于1,其余为0.
模型一：Loan 等于α+β1 Capital +β2 Number +β3 Employee
+β4Province1+β5Province2+β6Province3
+β7Province4+β8Province5+ε
式中,α为常数项,β为回归变量的常数项,ε为随机扰动项.
(二)样本选取和数据来源
本文选取江浙沪京粤五个省市的小额贷款公司从2010年第二季度到2015年第四季度（其中2010年第三季度相关的数据缺失）共22个季度的截面数据,共110条样本数据,均来源于中国人民银行数据调查司统计公布的.数据运用SPSS17.0进行统计分析.
三、实证检验分析
(一)控制省市的实证分析
1.描述性统计.
由上表2可知,贷款余额的均值为442.4480亿元,标准差为376.62346亿元,这可能和五个省市的小额贷款公司存在发展差异.机构数量的均值为227.13家,标准差179.636家,这或许和江浙沪京粤五个省份的金融发育水平有关,即正规的银行类金融机构发达的地区,其“草根型”的小额贷款公司就不受地方重视,只能起到捡漏补缺的辅助作用；相反,银行类金融机构分布不密集、服务水平不高或者民间拆借较为盛行地区,则小额贷款公司就得到蓬勃的发展.从业人数的均值为3107.43人,均值为2592.559人,这和小额贷款公司行业的生命周期有关,即试点创办期,机构数量不多,人员数量少且缺乏经验,目前小额贷款公司发展到成熟稳定期,因此机构和人员数量存在差异.实收资本的均值为353.8875亿元,标准差为295.40594亿元,这也和小额贷款行业的生命周期有关,前期的实收资本只要符合5000万元的注册资本即可,随着国家提高小额贷款公司的市场准入门槛,其注册资本大幅度提升.
2.相关性分析.由于文章篇幅有限,相关性分析表省略.检验变量之间的Pearson相关系数,结果初步表明自变量之间不存在高度的显著相关性关系.
3.回归分析.对于模型一,使用全部进入法,把所有自变量和控制变量进入回归模型后,相关系数R值为0.999,判定系数R2为0.997,调整的判定系数R2为0.997,回归估计的标准误差S值为20.17787.这说明样本回归方程的代表性强.
ANOVA（方差分析）输出结果显示,统计量F等于5410.339,相伴概率值P<0.05,这说明自变量与因变量之间确有线性回归关系.
回归结果如表3所示,本文的回归模型存在常数项,故引入结果的虚拟变量会减少k-1个,即4个.
（1）机构数量的相关系数为-0.637,其P值小于显著性水平0.05,说明贷款余额和机构数量之间呈显著负相关.这说明东部地区金融市场发展较为完善,当资金需求量既定的前提下,增加机构数量只能瓜分现有的小额贷款公司市场,加剧机构之间的竞争,反而造成贷款总额的萎缩.
放贷论文参考资料：
结论：小额贷款公司放贷能力差异为大学硕士与本科放贷毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写私人放款方面论文范文。
