吳蘇林 吳一凡 楊勝剛

摘 要：以某省82家農(nóng)村商業(yè)銀行為對象，用單一財務(wù)指標(biāo)及其組合指標(biāo)衡量銀行的風(fēng)險水平，采用K-means聚類方法得到農(nóng)村商業(yè)銀行的風(fēng)險級別和費率等級，根據(jù)樣本風(fēng)險級別與費率等級確定影響存款保險費率的重要因素。研究表明：資本充足率是影響存款保險費率的最重要的單一指標(biāo)，影響程度為59.76%;由資本充足率、不良貸款率、撥備覆蓋率及成本收入構(gòu)成的組合指標(biāo)影響費率的程度最高為90.24%，組合的預(yù)測準確率不低于80%。

關(guān)鍵詞： 存款保險費率;農(nóng)村商業(yè)銀行;影響因素;K-means聚類方法

中圖分類號：F832.1 ? 文獻標(biāo)識碼： A ? ?文章編號：1003-7217（2021）03-0035-07

一、引言及相關(guān)文獻綜述

1933年美國建立存款保險制度以來，該制度在全球范圍內(nèi)得到廣泛推廣。研究表明，存款保險制度有利于防范銀行擠兌風(fēng)險、保護存款者利益以及穩(wěn)定金融體系[1-4]，在國家金融安全網(wǎng)中正發(fā)揮越來越重要的作用。據(jù)國際存款保險協(xié)會（IADI）數(shù)據(jù)顯示，截至2020年4月，共有146個國家（地區(qū)）建立存款保險制度。我國于2015年正式實施《存款保險條例》，要求所有存款類金融機構(gòu)按規(guī)定向管理機構(gòu)繳納保費。存款保險制度的核心是費率厘定，我國實施的差別化費率是根據(jù)銀行的經(jīng)營狀況和風(fēng)險水平制定不同的標(biāo)準，能有效避免單一費率所帶來的道德風(fēng)險和逆向選擇等問題。因此，從銀行風(fēng)險視角分析費率的影響因素，有利于在當(dāng)前銀行業(yè)競爭壓力加劇的背景下合理制定費率標(biāo)準，保障存款保險制度的有效運行。

目前，有關(guān)存款保險定價的研究以期權(quán)定價法及預(yù)期損失定價法為主。以Merton（1977）為代表的期權(quán)定價法認為，投保機構(gòu)繳納的保費與其資產(chǎn)價值、資產(chǎn)價值的波動率、無風(fēng)險利率以及投保的期限有關(guān)[5-7]。此后，學(xué)者在Merton的基礎(chǔ)上重新度量了銀行資產(chǎn)價值及波動率 [8-10]。國內(nèi)外學(xué)者將債務(wù)清償結(jié)構(gòu)、監(jiān)管寬容及所得稅效應(yīng)納入拓展模型中[11-13]，也有學(xué)者研究了利率風(fēng)險、信貸風(fēng)險及系統(tǒng)性風(fēng)險等對存款保險定價的影響[14-16]。預(yù)期損失定價方法的思想是根據(jù)銀行破產(chǎn)給儲戶帶來的預(yù)期損失確定保費，由投保機構(gòu)的預(yù)期違約概率、風(fēng)險敞口及違約損失率之積得出[17-19]。該方法克服了期權(quán)定價方法僅適用于上市銀行的缺陷，為非上市銀行的保費定價提供了新的思路[20]。

定價方面的研究為完善存款保險制度提供了豐富的理論基礎(chǔ)，但在實踐層面上，較少國家采用期權(quán)定價法和預(yù)期損失定價法來確定銀行的真實保費。以美國為例，1993年率先采用風(fēng)險差別費率制度，根據(jù)CAMELS評級和資本等級劃分銀行風(fēng)險等級，以此作為收取不同費率的依據(jù)。2016年7月1日，美國進一步完善風(fēng)險差別費率制度，頒布了《小型銀行存款保險費率制度》，以更能及時反映銀行風(fēng)險狀況的財務(wù)指標(biāo)法確定費率水平。具體來說，新財務(wù)指標(biāo)法是用加權(quán)平均的CAMELS與7個財務(wù)指標(biāo)分別乘以定價乘數(shù)，加總得到初始費率。由此可見，美國聯(lián)邦存款保險公司將影響費率水平的因素聚焦于銀行自身的經(jīng)營管理和風(fēng)險水平，這對研究我國中小銀行差別費率的影響因素具有指導(dǎo)和借鑒意義。

目前的研究亟需從以下三方面完善：首先，有關(guān)存款保險費率影響因素的實證研究較少，最主要的原因是真實的費率數(shù)據(jù)難以獲取。已有研究大多以定價模型為基礎(chǔ)，加入可能的影響因素并重新測算費率大小后得出結(jié)論，但這往往會受到模型設(shè)定和假設(shè)條件的干擾。其次，銀行自身的風(fēng)險水平是決定費率大小最直接關(guān)鍵的因素，CAMELS評級是確定銀行風(fēng)險等級的重要方法之一，評級體系分別對資本充足率、資產(chǎn)質(zhì)量、經(jīng)營管理、盈利水平、流動性和市場風(fēng)險敏感度賦予了不同的權(quán)重，代表了各自在風(fēng)險評級中的重要程度，間接地反映對費率大小的影響程度，但少有實證研究從銀行的財務(wù)實力和經(jīng)營管理狀況來分析真實費率的影響因素。最后，現(xiàn)有研究對中小銀行的費率影響因素關(guān)注較少。近年來我國改革進程不斷推進，銀行間競爭壓力有增無減，中小銀行因抗風(fēng)險能力較弱，難以抵御較大的金融風(fēng)險，破產(chǎn)概率高于大型銀行[21]。因此，明確中小銀行的費率影響因素有利于監(jiān)管機構(gòu)完善中小銀行費率核定體系，促進中小銀行穩(wěn)健運營。

為此，本文收集了某省82家農(nóng)村商業(yè)銀行存款保險相關(guān)數(shù)據(jù)，并參考美國的小銀行費率制度以財務(wù)指標(biāo)法衡量農(nóng)村商業(yè)銀行的風(fēng)險水平，實證分析影響銀行真實費率的因素及其重要程度。在方法上，選用機器學(xué)習(xí)中的聚類分析，將真實費率和財務(wù)指標(biāo)聚類分組，根據(jù)費率等級和風(fēng)險等級匹配程度確定影響因素。相對回歸模型較多的前提假設(shè)，聚類分析更加簡便高效。

二、研究方法

經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域中多元線性回歸模型常被用來研究變量間的影響關(guān)系。隨著自變量的增加，分析單變量對因變量的相對重要性會變得復(fù)雜。另外，變量間的線性關(guān)系是模型使用的前提，但衡量銀行風(fēng)險的財務(wù)指標(biāo)是否與真實費率呈現(xiàn)線性關(guān)系，是否會在其他指標(biāo)的共同作用下改變影響程度，考慮這些問題也會增加模型的復(fù)雜度。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，機器學(xué)習(xí)技術(shù)迅速發(fā)展并廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域[22]。其中，無監(jiān)督學(xué)習(xí)無論從學(xué)習(xí)能力還是從人工成本上看，挖掘分析數(shù)據(jù)的潛力更大。聚類分析是無監(jiān)督學(xué)習(xí)中最常用的一種方法，其目的是將具有相似特征的數(shù)據(jù)分在同一組，組內(nèi)相似度越高，組間差別度越大，聚類的效果越好[23]。利用計算機處理數(shù)據(jù)的能力，該方法能高效精準地從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取有用信息。本文根據(jù)不同的財務(wù)指標(biāo)聚類樣本，進而匹配不同級別的費率，不僅能根據(jù)匹配率分析影響因素的重要程度，也能避免指標(biāo)間相互干擾所產(chǎn)生的問題。

相對而言，聚類分析的算法中基于劃分的算法相對運用得較為廣泛。該算法是先指定好聚類中心或聚類個數(shù)對數(shù)據(jù)初步分組，通過迭代反復(fù)調(diào)整樣本與各組之前的距離，直到最優(yōu)函數(shù)收斂。K-means聚類算法作為基于劃分算法中經(jīng)典算法之一，于1967年由MacQueen正式提出，因其簡單高效的特征一直被學(xué)術(shù)界廣泛應(yīng)用于不同學(xué)科領(lǐng)域[24-27]。該算法需要預(yù)先指定K個組，隨機選取K個中心，計算各數(shù)據(jù)與隨機中心間的距離，將數(shù)據(jù)分配到距離最近的一組，通過迭代更新中心點從而使各組總的誤差平方和SSE最小。

通過聚類分析確定費率影響因素的過程：首先，根據(jù)農(nóng)村商業(yè)銀行繳納的真實保費將82家農(nóng)村商業(yè)銀行聚類分為3個等級;其次，從CAMELS評級的6個方面選擇財務(wù)指標(biāo)，標(biāo)準化財務(wù)指標(biāo)后再次聚類劃分樣本;最后，計算兩次樣本劃分的匹配率確定費率影響因素及影響程度。各個財務(wù)指標(biāo)度量了銀行不同方面的風(fēng)險水平，在實際中銀行面臨的風(fēng)險更加復(fù)雜多樣，需要考慮多個財務(wù)指標(biāo)綜合確定銀行風(fēng)險水平。因此，分別從單個財務(wù)指標(biāo)、兩兩組合的財務(wù)指標(biāo)以及3個財務(wù)指標(biāo)組合聚類劃分樣本風(fēng)險等級，多方面地確定費率的重要影響因素。但多指標(biāo)間可能存在相互增強或抵消的作用，簡單組合后可能無法真實反應(yīng)銀行的風(fēng)險水平。管理者在銀行風(fēng)險評估時往往采取謹慎保守態(tài)度，即考慮極端情況或是最壞情形，幫助管理者了解銀行面臨的潛在風(fēng)險及抵御風(fēng)險的能力，這在理論研究和實踐中發(fā)揮著重要作用[28-31]，因此，引入該思想修正銀行的風(fēng)險等級。具體方法為：若多指標(biāo)組合后得到的風(fēng)險等級與費率等級不符，則取組合中級別最高（風(fēng)險最大）的單個指標(biāo)所對應(yīng)的風(fēng)險等級作為銀行最終風(fēng)險評級，再次比對風(fēng)險等級和費率等級是否一致，得到匹配率。

三、數(shù)據(jù)選取及描述

我國銀行每年繳納兩次保費，選取2017年下半年某省82家農(nóng)村商業(yè)銀行作為研究對象，根據(jù)其繳納的保費計算出適用的存款保險費率。該省82家農(nóng)村商業(yè)銀行所用的財務(wù)指標(biāo)來源于年報數(shù)據(jù)、監(jiān)管報表及相關(guān)計算。

財務(wù)指標(biāo)的選擇對應(yīng)CAMELS評級的6大方面，分別是資本充足性、資產(chǎn)質(zhì)量、經(jīng)營管理、盈利水平、流動性和市場風(fēng)險敏感度。考慮樣本多為未上市的金融機構(gòu)及數(shù)據(jù)的可獲得性，從前5大方面選取了7個財務(wù)指標(biāo)，借鑒美國中小銀行費率制度添加3個財務(wù)指標(biāo)，共選取了10個財務(wù)指標(biāo)。

在資本充足性方面，我國監(jiān)管部門采用資本充足率、一級資本充足率及核心一級資本充足率作為衡量標(biāo)準。資本充足率由銀行的資本凈額與風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)的比值計算而來，反映了銀行在債權(quán)人和存款人利益受損時，可用自有資本承擔(dān)損失的能力。由于樣本的資本充足率與一級資本充足率相差不到1%，一級資本充足率和核心一級資本充足率完全一致，因此，選取資本充足率作為資本充足性方面的評價指標(biāo)。此外，美國費率體系下的杠桿率反映銀行一級資本占資產(chǎn)的比重，將其作為評價資本充足性的另一重要指標(biāo)。

在資產(chǎn)質(zhì)量方面，銀行主要的資產(chǎn)風(fēng)險來源于貸款質(zhì)量。美國以不良貸款及租賃/總資產(chǎn)來衡量資產(chǎn)質(zhì)量。鑒于某省農(nóng)村商業(yè)銀行實際經(jīng)營及數(shù)據(jù)可獲得性，用不良貸款率替代，即銀行的次級、可疑及損失貸款之和與貸款總額之比。不良貸款率越高意味著銀行的信貸資產(chǎn)質(zhì)量越差，不能收回貸款的可能性越大。此外，撥備覆蓋率衡量了銀行對不良貸款實際計提的損失準備，也是考察銀行資產(chǎn)質(zhì)量的重要指標(biāo)。

經(jīng)營管理方面的考核主要包括銀行業(yè)務(wù)政策、管理者的經(jīng)歷經(jīng)驗及職員培訓(xùn)等非定量因素，因無定量指標(biāo)多選用其他指標(biāo)代替。本文選取了成本收入比作為第一個評價指標(biāo)，反映了銀行每單位收入所需付出的成本，該比率越低意味著銀行的經(jīng)營管理能力越好。借鑒美國新費率制度，選擇資產(chǎn)增長率作為第二個指標(biāo)，通過銀行資產(chǎn)規(guī)模的增長水平判斷銀行的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

在考察盈利狀況方面，資產(chǎn)利潤率是常用指標(biāo)之一。存貸款業(yè)務(wù)作為銀行的核心，凈利息收入在全部生息資產(chǎn)的比值也是重要的評價指標(biāo)。此外，加入美國制度的稅前利潤/資產(chǎn)指標(biāo)，更全面地體現(xiàn)銀行運用資產(chǎn)獲利的能力。

流動性對銀行的經(jīng)營管理活動至關(guān)重要，若銀行因流動性不足造成擠兌現(xiàn)象，很可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險，嚴重影響金融體系的穩(wěn)定性。流動性方面主要考量資產(chǎn)負債的管理能力、資金變現(xiàn)及籌集資金等能力，選取流動性比例作為衡量指標(biāo)。

10個指標(biāo)因衡量的方面和角度不同分為正向和逆向指標(biāo)，分析前需要將各指標(biāo)一致化。正向指標(biāo)的標(biāo)準化方法為（x-min ）/（max -min ），逆向指標(biāo)的標(biāo)準化方法是（max -x）/（max -min ）。匯總指標(biāo)的計算方式及類型如表1所示。10個財務(wù)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計如表2所示。

平均來看，資本充足率為12.57%，高于監(jiān)管機構(gòu)對非系統(tǒng)重要性銀行規(guī)定的10.5%;不良貸款率為3.61%，低于國際標(biāo)準的不良資產(chǎn)率警戒線10%;撥備覆蓋率為184.95%，高于120%～150%的監(jiān)管標(biāo)準;成本收入比為36.30%，略微高于35%;資產(chǎn)利潤率為1.06%，不低于風(fēng)險監(jiān)管核心指標(biāo)規(guī)定的0.6%;杠桿率符合我國不低于4%的監(jiān)管要求;流動性比例同樣滿足我國監(jiān)管機構(gòu)對商業(yè)銀行的流動性規(guī)定。此外，樣本的撥備覆蓋率、流動性比例和存貸款比率的標(biāo)準差較大，即各家農(nóng)村商業(yè)銀行在計提損失和流動性方面有明顯差異，而在其他指標(biāo)如資產(chǎn)利潤率和凈息差表現(xiàn)出較小差異。

四、結(jié)果分析

存款保險費率是應(yīng)繳保費與被保存款余額的比值。根據(jù)2017年下半年保費及相關(guān)數(shù)據(jù)，計算出每家農(nóng)村商業(yè)銀行的存款保險費率。利用K-Means聚類方法，設(shè)置最大迭代次數(shù)為50次，K值設(shè)置為3，得到82家農(nóng)村商業(yè)銀行的費率等級，如表3所示。聚類結(jié)果顯示，組間平方和與總平方和的比值為99.1%，依據(jù)費率大小分為3個等級較為合理。

根據(jù)表3，82家農(nóng)村商業(yè)銀行的費率可分為3個等級，級別越高，對應(yīng)的費率值越大，意味著銀行的風(fēng)險狀況及經(jīng)營管理水平越差。從分類結(jié)果看，等級Ⅰ的費率均值為0.0078，適用費率Ⅰ的銀行占比24.39%;等級Ⅱ的費率均值為0.0103，適用該檔費率的銀行占全樣本的41.46%;等級Ⅲ的費率均值為0.0157，適用該檔費率的銀行占比為34.15%。

將10個指標(biāo)分別標(biāo)準化，值越高代表銀行在對應(yīng)的評價方面表現(xiàn)越好，風(fēng)險等級越低。再次使用K-means聚類方法將樣本分為3類，計算費率等級與風(fēng)險等級相匹配的樣本數(shù)量占比。10個指標(biāo)的匹配率如表4所示。

根據(jù)匹配率可知，資本充足率、資產(chǎn)利潤率、稅前利潤/資產(chǎn)及撥備覆蓋率4個指標(biāo)單獨解釋費率等級的正確率至少為50%。但僅使用單個財務(wù)指標(biāo)作為確定金融機構(gòu)使用的費率等級缺乏合理性，且單個指標(biāo)的正確率并未超過75%。因此，進一步在10個指標(biāo)中選取2個隨機組合，共得到45種組合，根據(jù)組合指標(biāo)值再次分類樣本。具體的方法是隨機組合2個財務(wù)指標(biāo)，標(biāo)準化后賦予相同權(quán)重，得到組合財務(wù)指標(biāo)值。2個財務(wù)指標(biāo)組合解釋費率等級的程度如表5所示。

根據(jù)表4推測，4個匹配率最高的指標(biāo)兩兩組合后也應(yīng)是影響費率水平最大的前6個指標(biāo)組合。表5結(jié)果顯示，財務(wù)指標(biāo)兩兩組合后，有4個組合符合預(yù)期。資本充足率和資產(chǎn)利潤率、資本充足率和稅前利潤/資產(chǎn)對費率的影響程度最大，匹配率均為63.41%;資本充足率和撥備覆蓋率對費率的影響為60.98%;資產(chǎn)利潤率和稅前利潤/資產(chǎn)對費率的綜合影響為57.32%。此外，不良貸款率和成本收入比、成本收入比與稅前利潤/資產(chǎn)的組合匹配率均為58.54%。結(jié)合表4、表5分析，匹配率最高的組合指標(biāo)對費率的影響程度比單一指標(biāo)高不到5%，且存在指標(biāo)組合后影響程度變化的現(xiàn)象。在指標(biāo)兩兩組合中，賦予指標(biāo)相同的權(quán)重。但在實際中，監(jiān)管者往往采取更為謹慎的風(fēng)險評估態(tài)度，可能賦予更大的權(quán)重給更能反映銀行風(fēng)險的指標(biāo)或根據(jù)銀行面臨的最大風(fēng)險評定風(fēng)險等級?？紤]“最壞情況”的思想在風(fēng)險管理中非常重要，本文引入這一思想提高研究的可信度。

具體而言，選出財務(wù)等級與費率等級不符的個體，將組合指標(biāo)中等級最高的單一指標(biāo)評級作為最終的財務(wù)等級，再次比對與費率等級的相符程度，得到修正后的匹配率，結(jié)果如表6所示。

表6和表5對比發(fā)現(xiàn)，基于風(fēng)險管理思想修正后，組合財務(wù)指標(biāo)能更好地解釋費率等級。首先，表5中匹配率從高至低排序位列前6的組合（資本充足率和資產(chǎn)利潤率、資本充足率和稅前利潤/資產(chǎn)、資本充足率和撥備覆蓋率、不良貸款率和成本收入比、成本收入比和稅前利潤/資產(chǎn)、資產(chǎn)利潤率和稅前利潤/資產(chǎn)）對應(yīng)在表6中分別提升了9.76%、9.76%、4.87%、4.87%、15.85%、1.22%。其次，修正后對費率影響最大的前三組財務(wù)指標(biāo)與修正前相比也發(fā)生了變化，如表6所示，不良貸款率和撥備覆蓋率組合對費率等級修正后的影響高至86.59%，資本充足率和不良貸款率組合后對費率的影響顯著提升至80.49%，資本充足率和成本收入比的綜合影響程度也位居前三，匹配率為75.61%。最后，除資本充足率和撥備覆蓋率外，不良貸款率和成本收入比也是監(jiān)管機構(gòu)評估的重點。

本文進一步研究多因素對費率的綜合影響，用同樣的方式將3個財務(wù)指標(biāo)隨機組合，共得到120個組合指標(biāo)，并基于風(fēng)險管理的思想修正結(jié)果。匹配率為前三的組合如表7所示。

表7顯示取3個指標(biāo)算術(shù)平均值作為組合指標(biāo)值進行聚類，財務(wù)等級與費率等級的匹配度并不高，而修正后的解釋力度大幅提升。資本充足率、不良貸款率和撥備覆蓋率三個指標(biāo)組合后的影響力高達90.24%，資本充足率、不良貸款率和成本收入比的組合為86.59%，不良貸款率、撥備覆蓋率和成本收入比的組合為85.37%。顯然，三個指標(biāo)相互組合對費率等級的影響高于兩兩組合的影響。

為驗證結(jié)論的普遍適用性，從樣本中隨機挑選41家，選擇2018年上半年的費率及財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，重復(fù)上文的研究方法，得到財務(wù)指標(biāo)等級與費率等級如表8所示。

10家農(nóng)村商業(yè)銀行的費率等級為Ⅰ，19家的費率等級為Ⅱ，剩余12家的費率為Ⅲ等級，各等級的銀行數(shù)量占比分別為24.39%，46.34%和29.27%。

在資本充足率、不良貸款率、撥備覆蓋率及成本收入比中隨機選取3個指標(biāo)得到4個組合。修正后的匹配度依然非常高，表明資本充足性、資產(chǎn)質(zhì)量及管理水平是影響費率水平的重要因素，最高可在97.56%的水平上解釋費率等級，結(jié)果如表9所示。

隨機抽取41家銀行并運用相同的聚類算法和修正方法，結(jié)果顯示在2018年上半年，這4個指標(biāo)解釋程度仍在80%以上，說明本文的研究結(jié)果具有穩(wěn)健性。

五、結(jié)論及啟示

通過K-means聚類方法研究了存款保險費率的影響因素。結(jié)論1：資本充足率是影響存款保險費率最重要的單一因素，影響程度高達59.76%。這一結(jié)論從理論上驗證了《中華人民共和國商業(yè)銀行法（修改建議稿）》中有關(guān)金融機構(gòu)風(fēng)險監(jiān)管及處置機制的規(guī)定，其中明確規(guī)定監(jiān)管機構(gòu)或存款保險基金管理機構(gòu)根據(jù)商業(yè)銀行的資本充足率水平采取相應(yīng)的早期糾正，因此監(jiān)管機構(gòu)在實際操作中需重點關(guān)注投保機構(gòu)資本充足率的變化，同時也應(yīng)拓寬中小銀行的資本補充渠道，完善資本補充機制，提高中小銀行的抗風(fēng)險能力。結(jié)論2：多個財務(wù)指標(biāo)組合后能更全面地反應(yīng)銀行的風(fēng)險水平，與費率等級的匹配度更高。資本充足率和資產(chǎn)利潤率作為前兩大重要因素，組合后對費率的影響程度提高至63.41%，依然是最重要的組合指標(biāo)。此外，資本充足率、不良貸款率、撥備覆蓋率及成本收入比的3個進行組合后解釋費率等級的正確率最高為90.24%。因此監(jiān)管機構(gòu)制定中小銀行費率時應(yīng)重點關(guān)注其資本充足性、資產(chǎn)質(zhì)量及管理水平，及時根據(jù)風(fēng)險水平調(diào)整費率等級，促進銀行公平競爭和審慎經(jīng)營。結(jié)論3：美國小型銀行存款保險費率制度對我國農(nóng)村商業(yè)銀行具有一定適用性。本文借鑒美國直接采用財務(wù)指標(biāo)法確定小型銀行費率的方法，得到解釋真實費率水平80%以上的影響因素，說明選用的財務(wù)指標(biāo)較好地反映銀行風(fēng)險信息，有利于小銀行審慎經(jīng)營，對完善我國小型銀行存款保險制度的早期糾正功能具有一定借鑒意義。

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（責(zé)任編輯：厲 亞）

Abstract：This paper studies 82 rural commercial banks in a province and uses K-means clustering method with the group standard of the deposit insurance premium rate and single financial index or combined index to get banks' ratings of insurance premium and risk profiles， and then matches the two ratings to find important factors affecting the deposit insurance premium rate. The results show that the capital adequacy is the most important single factor that affects the deposit insurance premium rate， and the influence degree is 59.76%; the combination of capital adequacy， non-performing loan ratio， provision coverage ratio and cost/income ratio can affect the premium rate， the combined index has a maximum influence on the premium rate of 90.24%， and the forecast accuracy of the combination is no less than 80%.

Key words：deposit insurance premium rate; rural commercial bank; factors; K-means clustering method