袁雪嬋，陳 默，于欣慧

（河北農(nóng)業(yè)大學(xué)，河北 保定 071000）

一、引言

在國家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略與農(nóng)村金融制度改革的推動下，我國農(nóng)村商業(yè)銀行（以下簡稱“農(nóng)商行”）獲得了前所未有的發(fā)展并成為農(nóng)村金融服務(wù)的主力軍，其商業(yè)運作與市場服務(wù)能力也在不斷增強，但依然存在著資本規(guī)模小、服務(wù)能力不足、盈利水平不高、業(yè)務(wù)拓展難度大、人才儲備不足、營銷渠道單一等突出問題。如何提高農(nóng)商行的經(jīng)營效率和金融服務(wù)水平，近年來備受政府和學(xué)者們關(guān)注，銀行機構(gòu)也在不斷通過創(chuàng)新籌資渠道、加大人才引進力度等措施提升服務(wù)效率。截至目前，我國共有1483家農(nóng)商行，其中，實現(xiàn)主板市場和新三板市場融資的農(nóng)商行共有14家。上市融資為農(nóng)商行拓寬了融資渠道，使其可持續(xù)發(fā)展的商業(yè)化運行機制日趨完善，運營能力獲得了一定程度的資本支撐，對鄉(xiāng)村經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融服務(wù)能力不斷提升。

農(nóng)村信用合作社改制為農(nóng)商行這一制度的創(chuàng)新，引發(fā)了業(yè)內(nèi)學(xué)者的廣泛關(guān)注，國內(nèi)學(xué)者運用多種方法對全國農(nóng)商行和局部區(qū)域范圍的農(nóng)商行展開了關(guān)于流動性、安全性、盈利性和發(fā)展性等方面的研究，并從股權(quán)結(jié)構(gòu)、經(jīng)營風(fēng)險、董事會治理、信貸行為、收入多元化、非利息收入、縣域建設(shè)用地指標(biāo)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等多個視角對其進行了經(jīng)營績效評價。但對上市農(nóng)商行的研究成果相對較少。因此，本文以14家上市農(nóng)商行作為研究對象，首先從盈利性、發(fā)展性、流動性和安全性四個方面選取相關(guān)指標(biāo)，運用因子分析法對其經(jīng)營績效進行評價，在此基礎(chǔ)上，從宏觀和微觀兩個方面選取指標(biāo)構(gòu)建回歸模型，分析影響經(jīng)營績效的因素，探尋提高經(jīng)營績效的有效途徑，為農(nóng)商行的發(fā)展提供參考性建議。

二、上市農(nóng)村商業(yè)銀行經(jīng)營績效評價的因子分析

（一）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

本文采用因子分析法，從商業(yè)銀行經(jīng)營流動性、安全性、盈利性以及發(fā)展性四個方面選取資本利潤率、成本收入比、人均利潤、營業(yè)收入利潤、資本充足率、不良貸款率、撥備覆蓋率、流動性比率、存貸比率、存款增長率以及總資產(chǎn)增長率等11個指標(biāo)進行了分析。根據(jù)銀保監(jiān)會《商業(yè)銀行風(fēng)險監(jiān)管核心指標(biāo)》的要求以及各個樣本農(nóng)村商業(yè)銀行數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)均來自于相關(guān)農(nóng)商行網(wǎng)上公布的年度報告。

（二）數(shù)據(jù)處理過程

1.KMO檢驗及巴特利特檢驗

進行因子分析之前需要對樣本數(shù)據(jù)進行KMO檢驗和巴特利特檢驗，得到的KMO值越高，表明原始變量間的公共因子越多，樣本數(shù)據(jù)用因子分析法來分析就越適當(dāng)。當(dāng)KMO值大于0.5，越接近于1時，說明樣本數(shù)據(jù)越適合做因子分析。巴特利特檢驗概率P值接近0，表明各變量之間具有相關(guān)性，說明樣本數(shù)據(jù)可以做因子分析。

本文運用SPSS軟件對樣本數(shù)據(jù)進行處理分析，得到的結(jié)果如表1所示。樣本數(shù)據(jù)的KMO值為0.663，大于0.5；巴特利特檢驗概率P值為0，說明在顯著水平為0.05的情況下，拒絕原假設(shè)，各變量顯著相關(guān)。由此可知，所選取的樣本數(shù)據(jù)可以進行因子分析。

表1 KMO和巴特利特檢驗結(jié)果

2.提取因子

通過主成分分析法來提取各樣本農(nóng)商行的公共因子，從而得到特征值、特征貢獻率和累積貢獻率。通常特征值大于1的因子才是相對重要的，所以本文選定特征值≥1的因子，得到總方差解釋表（見表2）。表2中第1列為各個因子的編號，之后每3列為一組，代表的含義為特征值、方差貢獻率以及累積方差貢獻率。

表2中的前4個公共因子對樣本方差的累積貢獻率達到了79.367%，也就是說，這四個因子能夠反映原指標(biāo)79.367%的信息量，能夠?qū)颖巨r(nóng)商行的經(jīng)營績效做出較好的解釋。

表2 總方差解釋

表3為旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣。從表3可以看出，存貸比率、營業(yè)收入利潤、資本利潤率、人均利潤4個變量在公共因子1上有較大的取值和較大的載荷，說明公共因子1主要解釋了這幾個變量，這幾個變量反映了農(nóng)商行的盈利能力，因而將公共因子1（F1）命名為盈利能力因子；撥備覆蓋率、流動比率、不良貸款率三個變量在公共因子2上有較大的取值和較大的載荷，說明公共因子2主要解釋了這幾個變量，這幾個變量反映了農(nóng)商行的流動能力，因而將公共因子2（F2）命名為流動能力因子；存款增長率、總資產(chǎn)增長兩個變量在公共因子3上有較大的取值和較大的載荷，說明公共因子3主要解釋了這兩個變量，這兩個變量反映了農(nóng)商行的成長發(fā)展能力，因而將公共因子3（F3）命名為發(fā)展能力因子；成本收入比和資本充足率在公共因子4上有較大的取值和較大的載荷，說明公共因子4主要解釋了這兩個變量，這兩個變量反映了農(nóng)村商業(yè)銀行的安全能力，因而將公共因子4（F4）命名為安全能力因子。

表3 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣a

3.經(jīng)營績效得分

通過SPSS軟件進行分析，首先，依據(jù)因子得分系數(shù)和原始變量的標(biāo)準(zhǔn)化值，計算每個上市農(nóng)商行經(jīng)營績效各因子得分（如表4、表5所示）。其次，依據(jù)各因子的分?jǐn)?shù)和貢獻率計算每個農(nóng)商行的經(jīng)營績效綜合得分，F(xiàn)j（j=1，2，3…14）為第j個上市農(nóng)商行的經(jīng)營績效綜合得分，F(xiàn)1、F2、F3、F4的方差貢獻率依次為24.060%，20.533%，18.201%，16.573%，各公共因子的累積方差貢獻率為79.367%，即：

表4 2018年上市農(nóng)村商業(yè)銀行經(jīng)營績效各因子得分

表5 2019年上市農(nóng)商行經(jīng)營績效各因子得分

Fj=（F1×24.060%+F2×20.533%+F3×18.201%+F4×16.573%）/79.367%。

根據(jù)公式可以計算得出各個樣本農(nóng)商行的經(jīng)營績效綜合得分，如表6所示。

表6 上市農(nóng)商行經(jīng)營績效綜合得分

（三）結(jié)果與分析

從整體上看，農(nóng)商行的盈利能力對其經(jīng)營績效的影響較顯著，其次分別為流動能力、發(fā)展能力、安全能力。由各農(nóng)商行經(jīng)營績效的綜合得分可知，匯通農(nóng)商行、重慶農(nóng)商行和常熟農(nóng)商行的績效情況比較好，績效水平在所有樣本農(nóng)商行中分列前三。2019年，匯通農(nóng)商行的總資產(chǎn)規(guī)模高達400多億元，存款及貸款規(guī)模較年初有較高增幅，高達12.39%，負(fù)債水平穩(wěn)步提高，而且該行的不良貸款率不斷下降，表明銀行的資產(chǎn)質(zhì)量較好。

從盈利能力（F1）來看，2019年匯通農(nóng)商行、重慶農(nóng)商行和如皋農(nóng)商行在盈利指標(biāo)上得分排名前三，盈利能力較高。2019年，匯通農(nóng)商行實現(xiàn)收入12.73億元，其總利潤高達7.97億元。非利息收入不斷增加，該行通過加大金融產(chǎn)品的創(chuàng)新力度，提高了銀行的盈利水平。

從流動能力（F2）來看，2019年常熟農(nóng)商行、匯通農(nóng)商行和重慶農(nóng)商行的流動性較好。常熟農(nóng)商行2019年的撥備覆蓋率為481.28%，處于上等水平，說明該銀行的抵御風(fēng)險能力較強，銀行的資金流動性較強，資金得到了充分利用。其流動性比例為43.67%，遠高于25%的監(jiān)管要求，該行持續(xù)完善管理制度，密切關(guān)注貨幣信貸政策調(diào)整和銀行間市場資金變動情況，綜合來看其流動能力處于較高水平。

從發(fā)展能力（F3）來看，上市農(nóng)商行的發(fā)展性指標(biāo)都有所提高，其經(jīng)營績效都有改善的趨勢。2019年，邢臺農(nóng)商行、廣州農(nóng)商行和青島農(nóng)商行的發(fā)展能力較強，有較大的發(fā)展?jié)摿Α?019年，邢臺農(nóng)商行資產(chǎn)總額高達169.7億元，在新三板上市的農(nóng)商行中排第一位，表現(xiàn)出較強的發(fā)展實力。

從安全能力（F4）來看，2019年喀什農(nóng)商行、如皋農(nóng)商行和邢臺農(nóng)商行在安全指標(biāo)方面得分排名前三，說明銀行的安全性較好。2019年，喀什農(nóng)商行資本充足率為15.94%，高于8%的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，2018年的資本充足率為18.17%，整體來看處于較穩(wěn)定的狀態(tài)。

從市場板塊來看，新三板上市的四家農(nóng)商行表現(xiàn)出較強勁的發(fā)展勢頭。2019年，匯通農(nóng)商行的盈利能力和流動能力因子得分均排名第一；如皋農(nóng)商行的安全能力因子得分排名第一，盈利能力排名第三；喀什農(nóng)商行的安全能力因子得分排名第一；邢臺農(nóng)商行的發(fā)展能力因子得分排名第一，安全能力因子排名第三，盈利能力因子排名第五。因此，整體來看在新三板上市的農(nóng)商行均表現(xiàn)出較強的實力，2019年的各項指標(biāo)較之前都有較大幅度的增長。

三、上市農(nóng)村商業(yè)銀行經(jīng)營績效影響因素的多元回歸分析

（一）指標(biāo)選取

將樣本農(nóng)商行的經(jīng)營績效綜合得分情況作為被解釋變量。分別從宏觀層面和微觀層面選取影響因素指標(biāo)，構(gòu)建回歸模型，進行分析。

宏觀層面，選取地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、農(nóng)村居民人均可支配收入（X2）、農(nóng)村居民家庭人均消費支出（X1）三個宏觀影響指標(biāo)。微觀層面，從農(nóng)商行的治理情況、銀行規(guī)模和銀行貸款集中程度三個方面進行分析，其中公司治理方面選取第一大股東持股比例（CR1）和董事會人數(shù)（DS）兩個指標(biāo)，經(jīng)營狀況方面采用銀行資產(chǎn)總額（LZC）和非利息收入比（NII）兩個指標(biāo)，貸款集中度采用最大十家客戶貸款之和占比（DK）表示。

（二）模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

綜合上述變量，構(gòu)造多元回歸模型：

其中，D代表銀行的經(jīng)營績效綜合得分，β0，β1，β2…β8為回歸參數(shù)，ε為常數(shù)項，將宏觀指標(biāo)和微觀指標(biāo)代入進行分析。解釋變量的宏觀因素指標(biāo)來源于國家統(tǒng)計局統(tǒng)計數(shù)據(jù)，微觀因素指標(biāo)來源于各樣本農(nóng)商行年度報告以及財務(wù)報告。

（三）實證結(jié)果

運用Eviews軟件，對構(gòu)建的回歸模型進行分析（見表7），結(jié)果表明，調(diào)整后的R2為0.903668，該模型的擬合優(yōu)度很高。D.W值是1.728441，顯著水平為1%的上限是1.5，其值大于1.5，所以該模型沒有一階自相關(guān)性。F值為16.2437，大于0.05的值，所以拒絕了原假設(shè)，說明影響顯著。而各參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差均較小，且T檢驗值較大，說明解釋變量之間不存在多重共線性的問題。第一大股東持股比例和GDP這兩個解釋變量的P值大于0.05，其余各解釋變量的P值均小于0.05，說明除了第一大股東持股比例和GDP兩個解釋變量外，其余各指標(biāo)均在5%顯著水平通過t檢驗，說明模型的擬合度較好且線性關(guān)系在95%的置信水平下顯著成立。從檢驗結(jié)果來看，董事會人數(shù)、資產(chǎn)總額、最大十名客戶貸款比例之和以及農(nóng)村居民家庭消費支出等指標(biāo)的回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)，非利息收入比和農(nóng)村居民家庭人均可支配收入指標(biāo)的回歸系數(shù)為正數(shù)。

表7 回歸結(jié)果

（四）結(jié)果與分析

（1）農(nóng)村居民家庭人均消費支出與農(nóng)商行經(jīng)營績效呈負(fù)相關(guān)。這說明農(nóng)村居民消費支出越高居民儲蓄率越低，進而影響商業(yè)銀行的資金來源和經(jīng)營績效。

（2）農(nóng)村居民人均可支配收入與農(nóng)商行經(jīng)營績效呈正相關(guān)。居民可支配收入不斷增多，居民的銀行儲蓄量會增大，進而增加商業(yè)銀行資金來源，為經(jīng)營績效的提高奠定經(jīng)濟基礎(chǔ)。

（3）銀行資產(chǎn)總額與農(nóng)商行經(jīng)營績效呈負(fù)相關(guān)。這表明從經(jīng)營績效角度來看，農(nóng)商行的資產(chǎn)規(guī)模并不是越大越好。如果經(jīng)營技術(shù)水平和經(jīng)營管理能力不能同步提高，資產(chǎn)規(guī)模過大反而會導(dǎo)致農(nóng)商行經(jīng)營績效下降。

（4）非利息收入比與農(nóng)商行經(jīng)營績效呈正相關(guān)。非利息收入是銀行提供各種非信貸之外的服務(wù)獲得的低成本收入，因此，非利息收入越高，給農(nóng)商行帶來的經(jīng)營績效越高。

（5）董事會人數(shù)與農(nóng)商行經(jīng)營績效呈負(fù)相關(guān)。較多的董事會管理人員會使決策過程的復(fù)雜性增強，降低決策效率，進而降低農(nóng)商行的經(jīng)營效率。

（6）最大十名客戶貸款比例之和與農(nóng)商行經(jīng)營績效呈負(fù)相關(guān)?，F(xiàn)實中大客戶的貸款議價能力較強，盡管大客戶信貸收益比較穩(wěn)定，但利息率相對較低，因此，貸款集中度高，往往不能給銀行帶來較高的經(jīng)營績效。

四、提高農(nóng)商行經(jīng)營績效的建議

（一）嚴(yán)格遵守信息披露制度，增加自身的融資能力

各農(nóng)商行應(yīng)嚴(yán)格遵守《商業(yè)銀行信息披露辦法》之規(guī)定，自覺加強自我約束并接受外部專業(yè)機構(gòu)的檢查監(jiān)督，以誠信經(jīng)營之道維護農(nóng)商行自身利益，維護投資者和客戶的合法權(quán)益，合法合規(guī)經(jīng)營，降低信息交易成本，增強農(nóng)商行的市場融資能力。

（二）提升流動性管理水平，優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)

運用大數(shù)據(jù)、智能化管理等手段，加強流動性需求和供給產(chǎn)品研發(fā)的測算分析，及時將流動性風(fēng)險控制在可承受的合理范圍之內(nèi)。定期開展流動性壓力測試，根據(jù)風(fēng)險因素和壓力場景測算流動性缺口及最短生存期，提升極端情況下流動性風(fēng)險的應(yīng)對能力。優(yōu)化銀行的資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)，達到流動性與收益性的統(tǒng)一。

（三）拓寬業(yè)務(wù)范圍，創(chuàng)新金融服務(wù)產(chǎn)品

利用金融科技手段，有針對性地開發(fā)面向高新技術(shù)企業(yè)、小微企業(yè)以及不同區(qū)域特色企業(yè)的適應(yīng)性金融服務(wù)產(chǎn)品；利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，創(chuàng)新“以客戶需求為導(dǎo)向”的互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)產(chǎn)品，包括“黨建+金融助理”“養(yǎng)老（康養(yǎng)）+金融服務(wù)”等系列產(chǎn)品。