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县域金融信贷风险的影响因素

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样本选择和模型设定

(一)样本选择和数据来源本文研究覆盖2006~2010年陕西省80个县,24个市区,共获得520个有效样本。变量相关财务数据主要来源于中国银监会网站、《中国统计年鉴》和陕西省各区县统计年鉴。部分数据经计算整理而得。研究所选取主要变量统计指标见表1。 被解释变量:国内外的相关实证文献中,一般采用不良贷款率或违约率作为金融机构信贷风险的代理变量,由于我国金融机构尚未建立违约概率数据库,出于数据可获得性考虑,本文选择不良贷款率作为农村合作金融机构信贷风险的衡量变量。解释变量:本文选择农村居民人均纯收入显示各区县的农村经济发展水平,反映农村合作金融机构风险管理所面临的项目选择环境[11];选取地方政府财政支农资金反映当地政府对“三农”发展的财政支持情况[12],其中2006年的财政支农资金用财政支出中支援农业生产支出、科技三项支出和农林水利气象部门事业费三项数据之和,2007年之后用财政支出中的农林水事务支出数据;选取地方政府财政收支差显示地方政府的财政压力,反映地方政府干预农村合作金融机构金融资源配置和隐匿债务的可能性大小[13];另外,县域农村合作金融机构与其他银行业金融机构在农业贷款领域存在业务同质,因此,本文选取县域农村合作金融机构的农业贷款的市场份额,即该机构农业贷款占全部金融机构农业贷款的比重来反映农村合作金融机构所处外部金融市场环境的发育程度[14];农村合作金融机构治理水平采用虚拟变量,改制为农村商业银行的,以现代商业银行的经营理念建立“三会一层”的公司治理架构虚拟变量定义为3,改制为农村合作银行的,采用现代企业的组织管理方式,虚拟变量定义为2,没有改制的农村信用社,按照一人一票,民主管理、合作互助的原则进行规范,虚拟变量定义为1。(二)模型设定由于本文研究不同县(市)在不同时间点上的农村合作金融机构信贷风险的影响因素,牵涉到不同的横截面和时间序列,因此本文采用面板数据模型较合适。根据选定变量,我们可以建立模型如下:Yit=α+β1NRit+β2GAit+β3GDit+β4FSit+β5FDit+ε(1)Yit为回归变量,表示第i个县区农村合作金融机构t年的不良贷款率,i=1,…,104,为横截面个数,分别表示104个区县;t=2006,…,2010,为考察的时期数。α为截距项,β1,β2,β3,β4,β5为各自变量的回归系数,ε为随机扰动项。本文使用的面板数据具有截面成员较多而时期数较少的类型特点,对于这种数据类型,一般需要利用面板数据结构类型的工作文件进行变截距数据模型估计。根据对截面个体影响形式的不同设定,变截距模型分为固定效应变截距模型和随机效应变截距模型。由于面板数据的两维特性,模型设定的正误决定了参数估计的有效性。因此,首先要对模型的设定形式进行Hausman检验。

数据描述性分析与实证结果解释

(一)数据描述性分析农村合作金融机构不良贷款率下降趋势明显(见图1),不良贷款率由2007年的25.3%降低至2010年11.9%,降低了13.4个百分点。说明新一轮信用社改革取得了明显成效,对农村信用合作社降低不良贷款率产生了有效激励。其一,央行专项票据置换不良资产,直接减轻了其历史包袱。其二,农村合作金融机构增资扩股,贷款额急剧增加(见图2)。其三,“花钱买机制”的长效作用显现,对农村合作金融机构完善内控和信贷风险管理提供正向激励。2010年陕西县域机构不良贷款率高于全国平均水平4.1个百分点,比2006年缩小了8.2个百分点。说明虽然陕西省县域机构起点较低,但发展速度较快,不良资产化解效果较为显著。另一方面,从全省来看,关中地区的不良贷款率最高(15.8%),陕北地区最低(0.08%),二者相差15.7个百分点,说明陕西农村合作金融机构信贷风险管理水平的区域差异很大。农村合作金融机构外部运营环境现状如下:(1)农村居民人均纯收入呈现稳步上涨的趋势(见图3),从2006年的人均2 374元增加为2010年的人均5 220元,翻了两倍。其中,陕南地区由于土地资源禀赋条件较差,农业经济发展空间有限,农村居民人均收入水平最低(377 5.2元),关中地区土地资源丰富,种植业相对发达,政府惠农政策的支持力度较大,农村居民人均收入最高(5 587.8元),二者差距1 090元,并呈现出不断扩大的趋势。(2)县域政府的财政支农力度不断加大(见图4),2010年财政支农资金达到12 905.4万元,是2006年(2 191.0万元)的5.89倍,,增幅达到了56.4%。由此可见,县域地方政府认真落实了《农业法》关于财政支农的相关规定,不断增加对“三农”领域的资金扶持力度。(3)县域地方政府财政自给率逐年降低,财政赤字逐年加大(见图5),由2007年的0.59亿元,增加至2010年的4.25亿元,增幅为66.1%。其中,陕北地区借助资源经济实现了财政收支平衡,个别区县政府财政收入结余最高达102.83亿元(神木县),而陕南地区的政府财政赤字最大,最高赤字达到11.67亿元(山阳县),二者相差113个亿,显示出财政收支方面的极大地区差距。(4)农村合作金融机构农业贷款占全部金融机构农业贷款的比例变动不大,总体小幅上升(见图6)。2010年农业贷款市场份额为66.6%。可见,农村合作金融机构在农村金融市场中仍扮演着主力军角色,邮政储蓄银行等机构的小额贷款业务要想同农村合作金融机构展开竞争,仍需假以时日。(二)实证结果解释本文运用Eviews6.0统计软件首先进行Hausman检验,Hausman检验用于确定选择固定效应模型还是随机效应模型。检验的原假设是:固定效应模型和随机效应模型的估计量没有实质上的差异。检验结果如表2,检验统计量等于36.66,其概率值等于0.00,拒绝原假设,说明固定效应模型和随机效应模型的估计量有实质差异。通过进一步的检验,最终本文选择随机效应的变截距模型对数据进行估计,所得估计结果见表3。根据模型估计结果,调整后的R2=0.575 9,F=7.525 3,通过显著性检验,说明模型拟合情况较好,本文所选择的影响因素指标能够解释农村合作金融机构信贷风险。实证结果显示:1.农村居民人均收入与农村合作金融机构不良贷款率显著负相关,农村居民人均纯收入每增加一个百分点,机构不良贷款率就下降0.069 4,支持假设1,说明农民收入对机构信贷风险具有正向影响。提高农民收入,带动农户的储蓄能力和投资努力,对于降低农村合作金融机构信贷风险十分重要。首先,农民收入提高,其偿债能力会随之增高,可以直接降低信贷违约概率。其次,中国传统的小农经济中存在“不轻言债”的借贷文化,即如果家庭收入能够维持基本的生计所需,能够维持一个不贫不富的生活,他们便不会轻易“告贷”。因此,增加农民收入,会降低农户对救助性借贷的依赖。同时,伴随着市场经济的发展,尤其是农业产业结构的调整和利润的增加,传统小农对于扩大再生产,投资新领域和采用新技术将产生巨大热情,涌现出了更多的种养殖业大户,其投资型和创业型生产资金的信贷需求随之增多,而后者的信贷风险优于前者,需求结构的转型能够降低农村合作金融机构的信贷风险。总之,金融业是配置资源的,只有搞活农村经济,增加农民收入,农村信贷投资的成长性和收益性才会显现出蓬勃生机,才能转变人们对于储蓄和投资,信用和风险的认识和态度,为农村合作金融机构信贷风险防范提供持久动力。2.地方政府财政支农力度与农村合作金融机构不良贷款率显著负相关,地方政府财政支农每增加一个百分点,机构不良贷款率下降0.011 7,支持假设2,说明地方政府财政支农对机构信贷风险具有正向影响。我国农村地区有效资金的供给主要来自于财政支农和银行信贷两个渠道。其中,财政支农资金的投入包括投资性支出、消费性支出和转移支付性支出。投资性支出作用于基础设施建设、农业资本存量和农业研发能力,可有效替代农民对农业生产的投入。消费性支出可以减少农村居民为了公共组织有效运转而承担的成本。转移支付性支出对农民进行直接补贴和提供社会保障,可降低农民的生活成本。可见,财政支农支出可替代部分农民消费支出,提高农民收入的可支配份额,这对于降低农户对信贷资金的需求,提高农民的偿债意愿和能力,减少不良贷款的发生率有促进作用。3.地方政府财政压力与农村合作金融机构不良贷款率正相关,地方政府财政赤字每增加一个百分点,机构不良贷款率上升1.38×10-7%,支持假设3,说明当前地方政府对金融资源配置的干预,已经对农村合作金融机构信贷资产质量产生影响。这与王连军[5]认为政府干预对信贷规模的扩张存在明显影响,并没有造成不良贷款的上升的结论有所不同,显示出地方政府对农村合作金融机构的信贷较强的干预力度。其原因在于农村合作金融机构承担着政策支农的任务,政策性亏损成为地方政府利用“三农”问题政治化向农村合作金融机构“寻租”的隐性担保。地方政府财政压力越大,债务融资需求就越大,由此转化的对农村合作金融机构信贷资金配置的干预就越多。而地方政府对金融资源的过度利用,用财政预算的软约束扭曲金融交易的合约原则,会产生大量无效的金融交易,导致金融机构潜在信贷风险的上升。由此可见,虽然目前尚未构成巨大威胁,但农村合作金融机构的信贷风险问题与地方政府的债务融资问题相互交融,无论是农村合作金融机构历史包袱的清收和化解,抑或是从源头上控制新增不良贷款,都需要切实规范地方政府债务融资行为,减少地方政府干预。4.农村合作金融机构农业贷款的市场份额与不良贷款率显著负相关,农业贷款的市场份额每增加一个百分点,机构不良贷款率下降0.059 4,不支持假说4。说明农村合作金融机构仍是县域农村金融市场的供给主体,市场竞争并没有显示出对降低信贷风险的激励作用。市场份额对信贷风险的正向影响,其原因可能在于:其一,由于供给能力较强的机构,自身的管理能力相应也较好,表现出较强的信贷风险防范能力。其二,佐证了农业和农户贷款的不良贷款发生率低于其他类型贷款的观点①农业贷款市场份额较低的机构,其信贷资金用于其他用途的可能性增大,而来自于乡镇企业倒闭、政府干预等原因的贷款,信贷资金集中,不良贷款发生率高,很容易对农村合作金融机构信贷资金质量形成较大影响。不过,如前所述,县域农村合作金融机构虽然仍处于近乎垄断的地位,但多元化的金融市场已在发育,健全信贷风险管理机制,增强农村合作金融机构市场竞争力已成为关系未来市场竞争成败的重要课题。5.机构治理水平与农村合作金融机构信贷风险显著负相关。机构治理水平提高1%,机构不良贷款率下降0.085 2,支持假说5。这与刘艳华[10]的研究结论一致,认为总体上“好”的农村信用社信贷风险的防范效率高,说明信贷风险管理需要以更好的内控机制作为支撑。农村合作金融机构作为经营货币的特殊机构,信贷风险管理始终是其最重要的工作,而内部控制又是防范金融风险的关键。科学的内部控制机制有助于实现运行机制和资源配置的高效,有助于引入科学的信用评估、担保机制和风险控制机制,降低金融风险。

研究结论和政策建议

本文以2006~2010年的陕西省104个区县的农村合作金融机构为样本,对农村合作金融机构风险管理的影响因素进行了实证研究,得出以下结论:(1)农民人均纯收入提高对降低农村合作金融机构不良贷款率,提高信贷风险管理有正向促进作用。(2)地方政府对“三农”建设的资金投入及其政策引导功能,对降低农村合作金融机构的不良贷款率有正向促进作用;(3)地方政府财政压力越大,干预县域金融资源配置的动机就会越大,不利于农村合作金融机构的信贷风险管理。(4)农村金融市场竞争性约束效果尚未显现,农业贷款市场份额越大,机构的不良贷款率越低。(5)机构治理水平越高,不良贷款率越低。从本文的研究结论中可以得出以下政策建议:第一,加快农业现代化发展,增强农业发展后劲,健全农田保护与农地流转机制,用提高农业劳动生产率和比较利益的方式,激励农民农业投资行为和新技术的采用与推广。第二,合理确定财政支农投资重点,优化投资结构;调整农业产业政策,服务农业产业升级;培育财政投资引导机制,扩大财政对农业投资的乘数效应。第三,以利益诱导的方式和新型绩效考核制度的配套实施,消除地方过度投资冲动,规范地方政府融资行为,降低政府对金融机构信贷资金运作的干预动机。构建科学的地方政府债务风险评估和监测体系,防止因政府的融资渠道不畅和项目资金链断裂引发大规模支付危机的可能性。第四,加快农村金融市场发育,放开农村金融市场的准入门槛,扎实推进利率市场化改进。建立多种形式的农村信用担保机构,发展农业保险,建立存款款保险制度,分散金融机构风险。第五,以增资扩股为契机,进一步优化股权结构,明确产权关系,严格执行“三会一层”公司治理架构,使其真正实现对决策者权利的制衡和约束。

本文作者:张云燕 王磊玲 罗剑朝 工作单位:西北农林科技大学

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