中国村镇银行经营绩效及其因子分析——基于长沙银行控股的3家村镇银行的数据

吴玉宇，苏航



中国村镇银行经营绩效及其因子分析——基于长沙银行控股的3家村镇银行的数据

吴玉宇，苏航

(湖南农业大学经济学院，湖南长沙410128)

利用湖南省长沙银行控股的3家村镇银行的调查数据，从偿付能力、风险控制水平以及盈利能力三个方面选取11个指标，运用动态因子分析方法对村镇银行的绩效进行评估，结果表明：资本安全性、盈利性、流动性、资金使用效率是影响村镇银行绩效的关键性因素，其中资本安全性对村镇银行绩效的影响最大。

村镇银行；经营绩效；动态因子分析

一、问题的提出

村镇银行是国家为服务“三农”、支持小微企业和加强农村金融供给而批准设立的自主经营、自负盈亏的银行机构。在政府政策支持以及金融机构的积极参与下， 2017年全国村镇银行达1 519家。资产规模突破万亿元。虽然发展迅速，但由于设立时间短、资金来源匮乏、信用环境较差、起步迟、规模效应还暂未形成等诸多限制，村镇银行的经营绩效还有着较大的提升空间。经营绩效既是村镇银行综合实力和核心竞争力的体现，也是其内部治理水平和效能的反映[1]。因此，有必要深入分析村镇银行的经营绩效，找出其经营绩效不理想的原因，以期为完善政府扶持政策和村镇银行的内部治理提供参考的依据。

西方国家乡村金融理论和实践历史久远，积累了大量的有关社区银行绩效研究的学术成果。其研究的重点之一是社区银行和大型商业银行的经营绩效比较分析。Basset研究发现，在20世纪90年代，社区银行等小银行比大型商业银行的存款利率高0.6%~0.8%，贷款利率高0.75%~1.5%。许多贷款需求较小的客户一般都难以从大型商业银行获得贷款，使得社区银行等小银行有着比大型商业银行更大利差的社会基础，社区小银行的经营绩效整体上要优于大型商业银行[2]。Deyoung等比较夏普比率发现，规模在1亿美元到10亿美元之间的社区银行，其每股收益率高于大型商业银行[3]。Federal Reserve Bank of Kansas City的调查报告也显示，虽然大型商业银行与社区银行等小银行的资本收益能力差距正在缩小，但社区银行等小银行依然保持一定优势。

近年来，国内学者对村镇银行等农村金融主体经营绩效的研究日益增多。温红梅等基于全国2001个县级统计数据，运用四阶段DEA法对县域金融投入产出效率进行分析，发现农村金融存在大量投入冗余[4]。胡竹枝等利用DEA方法测算中国村镇银行的经营效率，发现其整体经营效率低下[5-8]。孟德峰等研究表明，村镇银行的经营绩效与发展主要受就业、税收和经济开放度的影响，当地经济发展水平和金融基础设施的影响不显著[9]。曾刚等认为，地区金融业市场化程度对村镇银行的经营绩效具有负向影响[10]。吴玉宇研究了社会网络关系与村镇银行经营绩效的关系，结果表明：社会网络并不对村镇银行绩效产生直接影响，但会通过隐性知识共享以及核心竞争力的中介作用对绩效产生间接影响[11]。董小林等研究了主要发起银行与村镇银行绩效的相关性，发现主要发起银行为农村金融机构的村镇银行的绩效要优于主发起银行为非农金融机构的村镇银行[12]。

上述文献梳理表明，国内学者对村镇银行的经营绩效研究还处于初级阶段，存在定性研究多而定量分析较少、单因素研究多而多因素研究少、选用年度截面数据进行静态研究的多而应用动态分析法的研究少等诸多不足。鉴此，笔者拟基于湖南省长沙银行控股的3家村镇银行的调查数据，运用动态因子分析法对村镇银行的经营绩效进行分析。

二、研究方法与指标的选取

因子分析作为一种“降维”分析方法，主要是通过变量的相关系数矩阵找到少数几个不可观测的随机变量去描述所有的变量，以有效地简化数据。传统的因子分析法一般限于静态截面数据的分析，对于时间序列数据因为变量可能在时间维度存在自相关性而不宜使用。动态因子分析法则不存在这一问题，因为动态因子分析法是通过确定各个时间维度的权重并把权重代入数据，再对加权数据进行因子分析[14]。动态因子分析法主要包括以下步骤：

(1)建立时序立体数据。利用原始数据建立每个样本的时序数据矩阵。其中是样本维度，是时间维度，是指标维度。

(2)时间赋权。为了解决时间序列的自相关性，可利用二元对比排序法进行时间赋权，越近时间的数据对事件的解释程度越高。通过模糊数学方法，利用相对优先矩阵得到不同时间段的绩效评价影响的隶属度函数[15]，确定不同时间段的量化关系，再由权重合等于1算出每个时间段的权重。

(3)数据标准化并建立时间加权矩阵。因子分析的关键是计算原始数据的协方差矩阵的特征值以及特征向量，易受到指标量纲不同及其对结果正负作用的影响，所以要对指标类型进行判断，是效益型(正向)，成本型(负向)还是适度型指标，然后对原始数据进行标准化。利用求倒数的方法把负向指标正向化，使用Z-CORES方法对数据进行标准化。然后把时间权重代入标准化后的矩阵得到时间加权矩阵。

(4)因子分析。对标准化后的时间加权矩阵进行因子分析后得到公共因子，计算因子得分和各个样本的综合得分，并以此评估村镇银行的经营绩效。

因子分析法是把多个相关性较高的指标整合成一个随机变量因子，作为多个指标的“降维”处理结果，其指标的选择对主因子的精准性有着极大影响。根据Achael E porter的价值链理论，企业的经营绩效来自于其经营活动每个环节的增值。村镇银行作为经营货币信用活动的特殊企业，有着和普通企业一样的利益追逐冲动和不同于一般企业的特点，表现为高负债率和和高风险性。村镇银行的经营绩效与其负债偿付能力以及风险控制能力密切相关。同时，作为追求利益最大化的企业，盈利能力也是其经营绩效的重要评价维度。笔者将从银行偿付能力、风险控制水平以及盈利能力等方面选取指标对村镇银行的经营绩效进行分析。

在中国银监会最新制订的银行综合监管指标体系中共有17项经营绩效评价指标，包括资本充足率、核心资本充足率、资产利润率、资本利润率、成本收入比、静息差、不良贷款率、拨备覆盖率、拨贷比、单一客户贷款集中度、流动性比率、农户与小微企业合计占比、户均贷款余额、单户500万元贷款以下占比、小微企业贷款增速差、小微企业贷款户数增长数、小微企业申贷获得率增长。其中偿付能力方面的指标包括资本充足率、核心资本充足率、流动性比率；风险控制方面的指标包括不良贷款率、拨备覆盖率、拨贷比、单一客户贷款集中度，盈利能力方面的指标包括成本收入比、静息差、资本利润率、资产利润率；其余为支农绩效指标。

本研究主要是考察村镇银行的经营绩效，故支农绩效指标不予考虑。由于风险控制方面的“拨贷比”指标与“拨备覆盖率”指标相类似，而不良贷款率大于1.67%的银行按拨备覆盖率计算的计提资金要大于按“拨贷比”计提的资金，村镇银行的不良贷款率要略高于其他商业银行，按照拨备覆盖率的要求进行准备金计提较为切合实际，故去除拨贷比指标。此外，由于村镇银行多处于远离城市的农村，金融基础建设缺失，贷前审查和贷后管理较普通商业银行复杂，集中贷款可能会导致风险集中，而分散贷款又可能会导致审查和管理成本的增加，故去除“单一客户贷款集中度”这一指标。据此，从银行偿付能力、风险控制水平以及盈利能力等方面获得村镇银行经营绩效的9个评价指标。

在此基础上，笔者另增加了存贷比以及资产增长率指标。存贷比即银行存款用于放贷的比例，主要反映银行的流动性控制水平。虽然2015年以后“存贷比不得超过75%”的监管规制已经废除，但因为村镇银行有别于大中型商业银行，存贷业务仍是其主营业务甚至唯一业务，故笔者把存贷比纳入评价指标范畴；而资产增长率可以较好地反映银行的经营规模扩张和银行的盈利能力，故笔者选择其作为村镇银行盈利能力的观测指标。最终，从偿付能力、风险控制以及盈利能力方面共选取村镇银行经营绩效的11个评价指标 (表1)。

表1　村镇银行经营绩效评价指标及其内涵

三、数据来源及因子分析结果

湖南省作为中国的农业大省，村镇银行的发展在中西部地区乃至全国都具有较强的代表性。2016年湖南省村镇银行达到33家。湖南省村镇银行的主要发起及控股银行既有“沪农商业银行”等农村金融主体，也有“浦发银行”等股份制银行，还有“汇丰银行”等外资银行。“长沙银行”是湖南省村镇银行的发起及控股银行中唯一的本土金融机构。长沙银行发起和控股了3家村镇银行。

长沙银行成立于1997年5月，是湖南省首家区域性股份制商业银行和湖南最大的法人金融企业。相对于其他发起和控股银行，长沙银行作为一家本土商业银行，其发起及控股的村镇银行有着更好的群众基础，更熟悉湖南农村发展的实际情况，能更贴近农村经济社会发展的需要，从而避免经营盲目性，降低信贷风险，获得较好的经营绩效。长沙银行在湘西、祁阳、宜章等经济社会发展相对落后的农村地区发起和控股的3家村镇银行符合政府设立村镇银行的初衷，对于村镇银行的经营绩效研究具有代表性。为了便于表述，现将长沙银行发起和控股的3家村镇银行以代码A、B、C表示。

2014年村镇银行A因巨额核销导致出现账面亏损，故2014年及以前的数据不具备比较研究意义。且长沙银行的村镇银行工作报告是分季度统计各项财务数据，基于数据的合理性以及可得性，笔者选取3家村镇银行2015年四个季度的绩效指标数据作为因子分析的基础数据（表2）。数据来源于2015年长沙银行控股村镇银行的工作报告。

基于时间越靠后，影响越大的原则，由模糊数学方法计算出每个季度绩效评价影响的隶属度函数，可得一至四季度权重依次为0.12、0.16、0.27、0.45。为确保指标量纲的一致性，首先用取倒数的方法将非正向指标正向化，在SPSS19.0中运用Z-SCORE方法将正向化后的所有数据标准化。在标准化数据的基础上代入之前算出的时间权数，建立时间加权数据矩阵，如表3所示。

由SPSS19.0输出原始指标后提取主成分（提取的标准为特征值大于1且提取的主成分因子包含原始数据85%以上的信息）。从表4可以发现前4个因子累计贡献率达到了91.184%，且特征值均大于1，说明前4个公共因子解释了这11个变量91.184%的信息量，因而提取前4个因子作为公共因子，分别命名为1、2、3、4。

运用主成分提取方法，采用具有 Kaiser 标准化的正交旋转法，旋转在5次迭代后收敛。因子载荷矩阵（表5）表明了4个公共因子与各原始指标的相关度（相关系数越大则证明该因子对某一指标影响越大）。从表4可以看出1在12356上载荷较大，2在9108载荷较大，3在7811上载荷较大，4在4上载荷较大。据此，笔者对各个公共因子进行命名，1因子对资本充足率、核心资本充足率以及不良贷款率等影响较大，可称之为资产安全性因子；2因子对资产利润率以及资本利润率等影响较大，可称之为盈利性因子；3因子对流动性比率以及存贷比等影响较大，可称之为流动性因子；4对净息差的影响较大，可称之为资金运行效率因子。

表2　村镇银行绩效指标原始数据 %

表3　村镇银行绩效指标时间加权数据

表4　公因子方差贡献率

表5　因子载荷矩阵

在因子分析中选择因子得分为变量，再运用公式=0.551+0.172+0.113+0.084计算综合得分，结果如表6所示。最后把四个季度的得分相加得到3个村镇银行的最终得分(表7)。

表6　因子得分矩阵

表7　村镇银行因子得分情况表

根据表7的数据，长沙银行发起并控股的3家村镇银行中，B银行获得了最高综合评分为1.65，说明其经营绩效最佳；C银行的综合评分为1.12，稍次于B银行；A银行的综合评分为-2.77，经营绩效与B、C银行的差距较大。从各公共因子评分来看，B、C银行在资产安全性因子1方面的得分均高于1.5，特别是B银行的得分达到2.35，而A银行的得分为-4.19，差距很大。从主成分结果可知，资产安全性因子对村镇银行经营绩效的影响最大。这也是导致A银行绩效表现总体不佳的关键因素。而在盈利性因子2方面，表现最好的C银行评分达到2.37，B评分为-0.14，评分最低的A银行为-2.23。在流动性控制方面则是B银行遥遥领先，C银行垫底。在资金运行效率方面三家银行评分均不够理想，C银行略优。

根据笔者调查，B银行的经营绩效评价之所以在3家村镇银行中最优，是因为管理层高度重视资产安全，能够积极拓宽资金来源并有效控制风险。2014年B银行的董事会成立风险管理委员会，专业风险控制团队分别从董事会、经营层和支行三个层面建立了比较完善的风险管理系统和控制机制，大大降低了B银行的战略风险及授信风险。在做好风险控制的同时，B银行也在创新金融产品、拓宽资金来源方面有所建树，积极引进地方战略投资者和实施骨干员工持股计划，增资扩股后银行实力大为增强，2016年新增股本3.5亿元，注册资金达到5.5亿元。而反观A银行，其资本安全意识明显不足，过度追求资产规模和利润的快速增长，忽视业务管理和风险控制。2015年长沙银行的村镇银行专项检查报告显示，A银行未设置独立的内部审计等内控部门，也没有设置专职的内控管理岗，内部控制和审计工作处于空白状态；涉及中小企业信用担保有限公司合作项下12户26笔保证担保贷款，贷前均未对借款人提供的反担保情况进行调查和披露，没有收集担保公司与借款人的合作协议、反担保措施等证明资料，贷中审查也没有认真审核反担保措施落实情况；授信管理薄弱，贷款“三查”没有很好地落实，保证贷款占比高等。诸多问题导致A银行资产质量下滑，不良贷款率逐步上升。

四、结论及其启示

上述研究从偿付能力、风险控制水平以及盈利能力三个方面选取11个指标，基于长沙银行发起并控股的A、B、C等3家村镇银行2015年的季度数据，运用动态因子分析方法对村镇银行经营绩效的评估结果表明：资本安全性、盈利性、流动性、资金使用效率是影响村镇银行经营绩效的关键性因素，其中资本安全性的影响最大。

上述结论具有如下启示：首先，提高资本安全性是村镇银行优化绩效水平和保持良好发展的根本。资本安全性包括资本充足率以及风险控制两大块。政府部门应鼓励村镇银行积极拓宽投资主体，支持省内外企业法人以及自然人等各种主体资本参与村镇银行的增资扩股。其次，要加深村镇银行网点的下沉深度，村镇银行立足于县域，但其重心应该在乡镇市场。只有保证村镇银行网点覆盖面以及下沉深度，才能让当地的钱留在村镇银行和村镇银行的钱也能留在当地。再次，村镇银行应该成立自己独立的风险控制机构。B银行的实践证明，建立独立的风险控制机构对村镇银行的风险控制有着积极的作用。最后，村镇银行应该基于当地实际情况积极创新，利用金融创新规避可能具有的当地特色风险或农业特色风险。

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责任编辑：李东辉

Chinese village bank business performance and factor analysis: Used the data of the 3 village bank branches of Changsha bank

WU Yuyu, SU Hang

(College of Economics, Hunan Agricultural University, Changsha 410128, China)

Using the investigation data of 3 village bank branches of Changsha bank in Hunan, choosing 11 indexes involved three parts including pay ability, risk management and profitability, this paper evaluate the performance of village banks with dynamic factor analysis. The results show that capital security, profitability, liquidity risk and capital efficiency are important factors affecting bank performance, among which the capital security is the most important one.

village bank; business performance; dynamic factor analysis

10.13331/j.cnki.jhau(ss).2017.02.014

F832.35

A

1009-2013(2017)02-0088-06

2015－03－12

国家社会科学基金项目(15BGL044)；湖南省教育厅开放基金项目

吴玉宇(1970—)，女，湖南东安人，教授，主要研究方向为农村金融。