雷碧瑩 石寶峰

西北農(nóng)林科技大學(xué)，陜西 楊凌 712100

一、引言

自2003年國(guó)務(wù)院提出“明晰產(chǎn)權(quán)關(guān)系、強(qiáng)化約束機(jī)制、增強(qiáng)服務(wù)功能、國(guó)家適當(dāng)支持、地方政府負(fù)責(zé)”的《深化農(nóng)村信用社改革試點(diǎn)方案》以來(lái)，農(nóng)村信用社（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“農(nóng)信社”①本文“農(nóng)信社”包含“一級(jí)法人農(nóng)信社”“農(nóng)村合作銀行”“農(nóng)村商業(yè)銀行”三種產(chǎn)權(quán)組織形式。）加快了管理體制和產(chǎn)權(quán)制度改革②資料來(lái)源：《國(guó)務(wù)院印發(fā)深化農(nóng)村信用社改革試點(diǎn)方案的通知》，http://www.gov.cn/zhengce/content/2008-03/28/content_1988.htm。。隨后，中央又出臺(tái)一系列政策文件，強(qiáng)調(diào)在保持農(nóng)信社縣域法人地位和數(shù)量總體穩(wěn)定的基礎(chǔ)上，有序推進(jìn)農(nóng)信社改革③資料來(lái)源：《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見(jiàn)》，http://www.gov.cn/xinwen/2018-02/04/content_5263760.htm。。然而，作為服務(wù)“三農(nóng)”的主力軍，由于農(nóng)信社存在地域、環(huán)境、宏觀經(jīng)濟(jì)等方面的差異，各市、縣農(nóng)信社發(fā)展水平參差不齊。挖掘影響不同農(nóng)信社發(fā)展的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)因素，對(duì)提升農(nóng)信社的競(jìng)爭(zhēng)力水平、縮小區(qū)域發(fā)展差異、促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和助力鄉(xiāng)村振興起著非常重要的作用。

以往對(duì)銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)大致可分為兩類(lèi)：一是對(duì)銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行研究；二是關(guān)注銀行競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)方法和結(jié)果分析。關(guān)于銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，世界三大評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)之一的穆迪公司從經(jīng)營(yíng)環(huán)境、業(yè)務(wù)價(jià)值、盈利能力、經(jīng)濟(jì)資本分析等7個(gè)方面，構(gòu)建評(píng)價(jià)集測(cè)算銀行的競(jìng)爭(zhēng)力水平。瑞士洛桑國(guó)際管理研究院從銀行規(guī)模、資產(chǎn)總額占GDP比重、存貸款利差等方面，構(gòu)建銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[1]。美國(guó)金融監(jiān)管當(dāng)局利用資本充足率、資產(chǎn)質(zhì)量、盈利能力、流動(dòng)性、管理水平和風(fēng)險(xiǎn)敏感性，構(gòu)建CAMELS體系對(duì)商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力水平進(jìn)行測(cè)評(píng)[2]。此外，《銀行家》雜志（The Banker Global Financial Intelligences）從商業(yè)銀行的一級(jí)資本、資產(chǎn)規(guī)模、利潤(rùn)狀況、經(jīng)營(yíng)穩(wěn)健性等方面，每年發(fā)布全球排名前1 000位的大銀行競(jìng)爭(zhēng)力報(bào)告④資料來(lái)源：TOP 1000 World Banks,http://www.thebanker.com/Top-1000-World-Banks/Top-1000-World-Banks-2017。。Martin利用資產(chǎn)利潤(rùn)率、營(yíng)業(yè)費(fèi)用率、存貸比、商業(yè)貸款占貸款總額的比例等財(cái)務(wù)指標(biāo)建立評(píng)價(jià)體系，來(lái)研究商業(yè)銀行水平[3]。Didtsch等則選取人口密度、銀行產(chǎn)品需求度、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等指標(biāo)來(lái)測(cè)算西班牙和法國(guó)商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力水平[4]。Tabak等主要從銀行的市場(chǎng)占有率和資本情況這兩個(gè)指標(biāo)入手建立評(píng)價(jià)體系測(cè)算拉美地區(qū)國(guó)家商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力，發(fā)現(xiàn)銀行市場(chǎng)占有率越高，競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng)[5]。分析上述研究不難發(fā)現(xiàn)，國(guó)外商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)雖然具有很強(qiáng)的權(quán)威性，但主要側(cè)重于整個(gè)銀行業(yè)或上市商業(yè)銀行國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的比較，無(wú)法直接應(yīng)用于測(cè)評(píng)縣域農(nóng)信社的競(jìng)爭(zhēng)力水平。為此，國(guó)內(nèi)一些學(xué)者提出從盈利性、安全性、流動(dòng)性等方面遴選指標(biāo)，評(píng)價(jià)商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展水平[6-7]。此外，曹永棟和陸躍祥結(jié)合陳輝民等提出的商業(yè)銀行財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力測(cè)評(píng)指標(biāo)集，從現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力和潛在競(jìng)爭(zhēng)力兩方面，選擇流動(dòng)性比率、不良貸款率、中間業(yè)務(wù)收入占比等22個(gè)指標(biāo)，評(píng)價(jià)了南京銀行、杭州銀行、寧波銀行等8家銀行的競(jìng)爭(zhēng)力水平[8-9]。尹航從管理能力、盈利和風(fēng)控能力、監(jiān)管和宏觀環(huán)境方面，構(gòu)建評(píng)價(jià)體系測(cè)算商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力水平[10]。毛強(qiáng)等從商業(yè)銀行財(cái)務(wù)和宏觀環(huán)境方面選取指標(biāo)，測(cè)度了我國(guó)21家區(qū)域性城商行和農(nóng)商行的競(jìng)爭(zhēng)力。研究發(fā)現(xiàn)：農(nóng)商行競(jìng)爭(zhēng)力普遍弱于城商行，區(qū)域性商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力水平受限于外部宏觀環(huán)境[11]。綜上可以看出，現(xiàn)有銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)已取得了一定進(jìn)展，但指標(biāo)多由主觀選取，且過(guò)多依賴(lài)于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)銀行競(jìng)爭(zhēng)力考察不夠全面。

在農(nóng)信社等銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)方法研究上，遲國(guó)泰等從現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力和潛在競(jìng)爭(zhēng)力兩方面海選指標(biāo)，利用主成分分析進(jìn)行指標(biāo)篩選，利用OBLIMIN斜交旋轉(zhuǎn)法測(cè)算了商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力水平。研究發(fā)現(xiàn)：盈利能力、發(fā)展能力是制約國(guó)有商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵[12]。Ogut H等利用多元判別分析、有序Logit回歸、支持向量機(jī)等方法，評(píng)價(jià)了土耳其商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)能力，研究發(fā)現(xiàn)了盈利能力、成本收益率等指標(biāo)能顯著提升商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)能力[13]。郭翠榮等從銀行規(guī)模、盈利性、安全性、流動(dòng)性、市場(chǎng)占有率、發(fā)展能力六方面選取指標(biāo)，通過(guò)因子分析測(cè)算了16家上市商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力水平[14]。閻亞軍等運(yùn)用層次分析法，得出服務(wù)創(chuàng)新、企業(yè)文化和人力資源是影響廣東農(nóng)信社核心競(jìng)爭(zhēng)力的主要因素[15]。曲國(guó)華等采用因素神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和消去與選擇轉(zhuǎn)換（FNN-ELECTRE）相結(jié)合的方法，評(píng)價(jià)了國(guó)有商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力[16]。張虎等利用DEA和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，從商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)視角出發(fā)，比較了國(guó)有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力。研究發(fā)現(xiàn)，處于不同宏觀環(huán)境的同一商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力水平有顯著差異[17]。張珩等利用陜西農(nóng)信社數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了不同產(chǎn)權(quán)形式對(duì)農(nóng)信社資本充足率和經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響，研究發(fā)現(xiàn)了農(nóng)信社改革對(duì)資本充足率改善作用不明顯，但有效提升了農(nóng)信社的經(jīng)營(yíng)效率[18-19]。此外，還有部分學(xué)者用Topsis和DEA相結(jié)合的方法，測(cè)算商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效[20-21]。郭小葉等研究了民間資本進(jìn)入對(duì)提升城市商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力的影響，發(fā)現(xiàn)民間資本進(jìn)入與城市商業(yè)銀行效率提升之間存在倒U型關(guān)系[22]。武佳琪等利用主客觀組合賦權(quán)和數(shù)據(jù)包絡(luò)方法，測(cè)算了35家城商行的競(jìng)爭(zhēng)力水平[23]。汪煒等利用準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)方法，測(cè)算了綠色信貸政策對(duì)商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力影響[24]?，F(xiàn)有文獻(xiàn)鮮少?gòu)膹?fù)雜系統(tǒng)評(píng)價(jià)視角出發(fā)，對(duì)農(nóng)信社的競(jìng)爭(zhēng)力水平進(jìn)行測(cè)評(píng)，挖掘哪些因素對(duì)其競(jìng)爭(zhēng)力影響顯著，進(jìn)而分析其發(fā)展差異。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文基于2008—2014年陜西省107家農(nóng)村信用社全機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，從農(nóng)信社現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力（盈利性、安全性、流動(dòng)性）、潛在競(jìng)爭(zhēng)力（業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、發(fā)展能力、管控水平）、所在地宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境三個(gè)方面海選指標(biāo)，通過(guò)復(fù)相關(guān)分析剔除反映信息冗余的指標(biāo)，利用主成分分析遴選信息含量大的指標(biāo)，構(gòu)建由核心貸款利息收入占比、資本利潤(rùn)率、中間業(yè)務(wù)收入比等20個(gè)指標(biāo)組成的農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在此基礎(chǔ)上，利用熵權(quán)法求解指標(biāo)權(quán)重，利用TOPSIS確定農(nóng)信社的競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)得分，測(cè)評(píng)陜西省107家農(nóng)信社的競(jìng)爭(zhēng)力水平。最后，從時(shí)序分析、產(chǎn)權(quán)形式、地域差異、農(nóng)信社自身特征四個(gè)維度，找出不同農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力水平差異的原因，給出提升農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力水平的對(duì)策建議。理論建?？蚣埽鐖D1所示。

圖1 農(nóng)村信用社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)理論框架

二、農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

借鑒綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建方法[25]，農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立可分為三步：首先，以陜西省農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)和統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合金融機(jī)構(gòu)、監(jiān)管部門(mén)、學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中的商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立海選指標(biāo)集；其次，對(duì)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，消除指標(biāo)單位和量綱對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響；最后，將面板數(shù)據(jù)進(jìn)行截面化處理，利用復(fù)相關(guān)性與主成分分析相結(jié)合的方法定量篩選指標(biāo)，建立農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

（一）海選指標(biāo)集的建立

本文基于現(xiàn)有商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究架構(gòu)[8,12,23]，從現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力（盈利性、安全性、流動(dòng)性）、潛在競(jìng)爭(zhēng)力（業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、發(fā)展能力、管控水平）、所在地宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境三個(gè)方面選擇指標(biāo)，建立了由40個(gè)指標(biāo)組成的農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)海選指標(biāo)集。由表1可知，通過(guò)設(shè)置X1-1盈利性、X1-2安全性、X1-3流動(dòng)性準(zhǔn)則，刻畫(huà)了農(nóng)信社現(xiàn)實(shí)運(yùn)營(yíng)狀況對(duì)其競(jìng)爭(zhēng)力的影響。通過(guò)設(shè)置X2-1業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、X2-2發(fā)展能力、X2-3管控水平準(zhǔn)則，監(jiān)測(cè)農(nóng)信社的未來(lái)發(fā)展前景，反映農(nóng)信社潛在運(yùn)營(yíng)能力對(duì)其競(jìng)爭(zhēng)力的影響。通過(guò)設(shè)置X3宏觀環(huán)境準(zhǔn)則，反映農(nóng)信社所在地宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)營(yíng)狀況對(duì)其競(jìng)爭(zhēng)力的影響。

表1 農(nóng)村信用社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)集

指標(biāo)選擇的依據(jù)有三：一是參考現(xiàn)有文獻(xiàn)商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究架構(gòu)[8,12,23]，從現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力、潛在競(jìng)爭(zhēng)力方面選擇指標(biāo)；二是堅(jiān)持商業(yè)銀行盈利性、安全性、流動(dòng)性的“三性原則”，確保農(nóng)信社運(yùn)營(yíng)穩(wěn)??；三是考慮農(nóng)信社所在地宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)營(yíng)狀況對(duì)其競(jìng)爭(zhēng)力的影響。

綜上，本文建立了包括X1現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力、X2潛在競(jìng)爭(zhēng)力、X3宏觀環(huán)境三個(gè)一級(jí)準(zhǔn)則，X1-1盈利性、X1-2安全性、X1-3流動(dòng)性、X2-1業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、X2-2發(fā)展能力、X2-3管控水平、X3宏觀環(huán)境七個(gè)二級(jí)準(zhǔn)則，X1-1,1貸款利息收入占比、X2-1,1中間業(yè)務(wù)收入比、X3,8金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)存款余額等40個(gè)指標(biāo)組成的農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)海選指標(biāo)集，見(jiàn)表1。

（二）樣本選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于西北農(nóng)林科技大學(xué)農(nóng)村金融數(shù)據(jù)庫(kù)農(nóng)信社專(zhuān)項(xiàng)數(shù)據(jù)，選用陜西省10個(gè)地市107家縣（區(qū)）域2008—2014年農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，共749個(gè)樣本。實(shí)證所需的數(shù)據(jù)來(lái)源于陜西農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)、陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒、陜西省國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，如表2第5～753列所示。鑒于最新數(shù)據(jù)無(wú)法獲取，本文采用2008—2014年數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。

（三）評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的截面化處理

1.海選指標(biāo)數(shù)據(jù)無(wú)量綱化處理。復(fù)雜系統(tǒng)評(píng)價(jià)中，由于評(píng)價(jià)指標(biāo)單位和量綱不同，無(wú)法直接利用原始數(shù)據(jù)對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行測(cè)評(píng)和比較，往往需要將指標(biāo)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理[26]。常見(jiàn)的無(wú)量綱化處理方法是利用評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的貢獻(xiàn)屬性，將指標(biāo)分為正向、負(fù)向、適中三類(lèi)，然后依據(jù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化方法，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。正向指標(biāo)是指數(shù)值越大，表明農(nóng)村信用社競(jìng)爭(zhēng)力水平越強(qiáng)的指標(biāo)；負(fù)向指標(biāo)是指數(shù)值越小，表明農(nóng)村信用社競(jìng)爭(zhēng)力水平越強(qiáng)的指標(biāo)；適中指標(biāo)是指標(biāo)數(shù)值越接近某一個(gè)值，農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力水平越強(qiáng)的指標(biāo)。

設(shè)pij為第j個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第i個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化的值，vij為第j個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第i個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，vi0為第i個(gè)指標(biāo)理想值，m為被評(píng)價(jià)的對(duì)象數(shù)。根據(jù)指標(biāo)屬性，分別按照以下公式進(jìn)行無(wú)量綱化處理[27]。

2.面板數(shù)據(jù)截面化。指標(biāo)遴選之前，需要對(duì)2008—2014年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間賦權(quán)，將7年數(shù)據(jù)合并為截面數(shù)據(jù)。參考已有文獻(xiàn)思路[28]，可得：

Step1：確定面板數(shù)據(jù)各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化得分構(gòu)成的最優(yōu)評(píng)價(jià)矩陣B+和最劣評(píng)價(jià)矩陣B-。

設(shè)B+為面板數(shù)據(jù)中各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化得分構(gòu)成的最優(yōu)評(píng)價(jià)矩陣；B-為面板數(shù)據(jù)中各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化得分構(gòu)成的最劣評(píng)價(jià)矩陣；為面板數(shù)據(jù)中第j個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第i個(gè)指標(biāo)無(wú)量綱化后的最優(yōu)得分；為面板數(shù)據(jù)中第j個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第i個(gè)指標(biāo)無(wú)量綱化后的最劣得分；Bk為第k年評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化得分矩陣；為第k年第j個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第i個(gè)指標(biāo)無(wú)量綱化后的得分；T為面板數(shù)據(jù)中截面數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)；i為評(píng)價(jià)指標(biāo)；j為評(píng)價(jià)對(duì)象；k為評(píng)價(jià)年份；k=1,2,3,…,T；i=1,2,3,…,n；j=1,2,3,…,m。則：

Step2：計(jì)算第k年評(píng)價(jià)矩陣Bk與最優(yōu)矩陣B+和最劣矩陣B-的距離。

Step3：確定評(píng)價(jià)矩陣Bk與最優(yōu)矩陣B+的相對(duì)貼近度ak。

設(shè)ak為第k年的評(píng)價(jià)矩陣Bk與最優(yōu)矩陣B+的相對(duì)貼近度。面板矩陣和最優(yōu)矩陣偏離程度越小，貼近度越大，則：

Step4：確定各個(gè)年份截面數(shù)據(jù)的時(shí)間權(quán)重。

設(shè)第k年截面數(shù)據(jù)的時(shí)間權(quán)重為ωk，則：

可得時(shí)間權(quán)向量ω=(ω1,ω2,…,ωT)。

Step5：將不同年份的面板數(shù)據(jù)合成截面數(shù)據(jù)。

設(shè)qij為第j個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第i個(gè)指標(biāo)的截面數(shù)據(jù)，為第k年第j個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第i個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，k=1,2,3,…,T。則：

（四）復(fù)相關(guān)-主成分分析指標(biāo)篩選模型的建立

1.利用復(fù)相關(guān)分析，剔除農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的冗余指標(biāo)。相關(guān)-復(fù)相關(guān)分析篩選指標(biāo)可以客觀找出農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)中相關(guān)性高、反映信息冗余的指標(biāo)，從而進(jìn)行刪除。同時(shí)，可以有效避免單一標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)致指標(biāo)誤刪的現(xiàn)象[29]。具體步驟如下：

Step1:計(jì)算指標(biāo)之間的復(fù)相關(guān)系數(shù)。

設(shè)R為指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后形成的相關(guān)陣；ρi為第i個(gè)指標(biāo)與其他指標(biāo)的復(fù)相關(guān)系數(shù)；R-i為除去xi的相關(guān)陣；ri為相關(guān)陣R中第i個(gè)指標(biāo)所在的列；為第i個(gè)指標(biāo)所在的行。

將R分塊

根據(jù)復(fù)相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式，則：

其中ρi的取值范圍為[0,1]。

式（14）的含義：ρi越大表明第i個(gè)指標(biāo)與其余指標(biāo)相關(guān)性越強(qiáng)，ρi越小表明第i個(gè)指標(biāo)與其余指標(biāo)相關(guān)性越弱。

Step2:計(jì)算指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)。

設(shè)rij為第i個(gè)指標(biāo)和第j指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)；pki為第k個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第i個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的值；為第i個(gè)指標(biāo)的平均值。根據(jù)相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式，則：

其中，rij取值區(qū)間為[0,1]。

式（15）的含義：rij越大表明第i個(gè)指標(biāo)和第j指標(biāo)的相關(guān)性越強(qiáng)，rij越小表明第i個(gè)指標(biāo)和第j指標(biāo)的相關(guān)性越弱。

復(fù)相關(guān)剔除指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)如下。設(shè)Mρ、Mr分別表示復(fù)相關(guān)系數(shù)和相關(guān)系數(shù)的閾值；某一指標(biāo)的復(fù)相關(guān)系數(shù)ρi和相關(guān)系數(shù)rij，與復(fù)相關(guān)系數(shù)閾值Mρ和相關(guān)系數(shù)閾值Mr之間的關(guān)系存在以下四種情況：①?gòu)?fù)相關(guān)系數(shù)ρiMr。該指標(biāo)與整體指標(biāo)沒(méi)有較強(qiáng)的相關(guān)性，但與某一個(gè)指標(biāo)有較強(qiáng)的相關(guān)性，說(shuō)明該指標(biāo)的替代關(guān)系不明顯，應(yīng)當(dāng)保留該指標(biāo)。③復(fù)相關(guān)系數(shù)ρi>Mρ，相關(guān)系數(shù)rijMρ，相關(guān)系數(shù)rij>Mr。該指標(biāo)與整體指標(biāo)有較強(qiáng)的相關(guān)性，且與某一個(gè)指標(biāo)具有較強(qiáng)的相關(guān)性，說(shuō)明該指標(biāo)反映的信息重復(fù)可以由其他指標(biāo)替代，故該指標(biāo)應(yīng)該剔除。

本文采用復(fù)相關(guān)系數(shù)閾值Mρ=0.95，相關(guān)系數(shù)閾值Mr=0.7[29]。

2.利用主成分分析，遴選農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)中信息含量大的指標(biāo)。主成分分析二次篩選出少量但代表大部分信息的、對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果影響大的核心指標(biāo)[30]。主成分分析的基本模型：

其中，Xi為第i個(gè)指標(biāo)（i=1,2,…,n）；Fj為第j個(gè)主成分（j=1,2,…,k）；αij為第i個(gè)特征根的特征向量的第j個(gè)分量；n為指標(biāo)個(gè)數(shù)；k為主成分的個(gè)數(shù)。

主成分分析篩選指標(biāo)的步驟：

Step1:求指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的相關(guān)系數(shù)矩陣Sn×n。

Step2:求矩陣S的特征值λj（j=1,2,…,k），λj表示第j個(gè)主成分Fj所解釋的原始指標(biāo)數(shù)據(jù)的總方差，則主成分Fj對(duì)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)的方差貢獻(xiàn)率wj為:

Step3:將特征值λj按從小到大進(jìn)行排序，根據(jù)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率≥85%[30]的要求選取前k個(gè)特征值對(duì)應(yīng)的主成分，得到第i個(gè)指標(biāo)在第j個(gè)主成分因子負(fù)載gij矩陣。

Step4:根據(jù)主成分Fj上因子負(fù)載的絕對(duì)值|gij|篩選指標(biāo)，|gij|越大代表指標(biāo)i對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響越大，應(yīng)該予以保留；|gij|越小代表指標(biāo)i對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響越小，應(yīng)予以刪除。

三、農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建

（一）農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

熵權(quán)法是一種根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異程度，利用信息熵刻畫(huà)指標(biāo)權(quán)重的客觀賦權(quán)方法。該方法已在教育水平評(píng)價(jià)、環(huán)境承載力評(píng)價(jià)等領(lǐng)域多次應(yīng)用[31-33]，具有良好的賦權(quán)效果，故本文采用熵權(quán)法求解評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。

設(shè)pij為第i個(gè)指標(biāo)j評(píng)價(jià)對(duì)象標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值（i=1,2,…,n;j=1,2,…,m），對(duì)于給定的指標(biāo)i，pij之間的差異越大，表明該指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的影響越大、包含的信息越多，該指標(biāo)在評(píng)價(jià)體系中所占權(quán)重理應(yīng)越大[34-35]。熵權(quán)法步驟如下：

Step1:計(jì)算各指標(biāo)熵值。

設(shè)ei為第i個(gè)指標(biāo)的熵值，則ei的計(jì)算過(guò)程如下：

其中fij為第i個(gè)指標(biāo)下第j個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的特征比重。

Step2:計(jì)算各指標(biāo)的熵權(quán)。

設(shè)μi為第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)，則μi的計(jì)算公式為：

Step3:求解標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的加權(quán)值。

設(shè)pij為第j個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第i個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的值；yij為第j個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第i個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的加權(quán)值；μi為第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的加權(quán)法則，則：

（二）基于TOPSIS模型的農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)得分求解

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）評(píng)分法是一種通過(guò)構(gòu)造正負(fù)理想解，計(jì)算被評(píng)價(jià)對(duì)象距正、負(fù)理想解的歐氏距離，得到被評(píng)價(jià)對(duì)象到正理想解的相對(duì)貼近度，并依此排名選出最優(yōu)評(píng)價(jià)對(duì)象的復(fù)雜系統(tǒng)評(píng)價(jià)方法。在商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)、生態(tài)恢復(fù)等領(lǐng)域[21,35-36]，TOPSIS評(píng)分法已得到了很好的應(yīng)用，故本文選用TOPSIS模型求解農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)得分。

Step1：確定評(píng)價(jià)對(duì)象的正負(fù)理想解。

Step2：計(jì)算歐式距離。

其中yij為第j個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第i個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的加權(quán)值。

Step 3:計(jì)算相對(duì)貼近度及評(píng)價(jià)結(jié)果。

設(shè)Cj為第j個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解的相對(duì)貼近度，則：

式（27）含義：Cj越大表明該評(píng)價(jià)對(duì)象越接近理想解，發(fā)展?fàn)顩r越好，其取值范圍為[0,1]。根據(jù)被評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)貼近度進(jìn)行排序，各個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象相對(duì)貼近度的大小順序即被評(píng)價(jià)對(duì)象競(jìng)爭(zhēng)力的大小順序。

四、基于陜西省107家農(nóng)信社數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

（一）面板數(shù)據(jù)截面化

1.指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。根據(jù)表1第5列注明的指標(biāo)類(lèi)型，將表2第1～40行第5～753列的正向指標(biāo)數(shù)據(jù)代入式（1），負(fù)向指標(biāo)數(shù)據(jù)代入式（2），適中值指標(biāo)數(shù)據(jù)代入式（3），得到標(biāo)準(zhǔn)化處理后的值，如表2第754～1502列所示。

表2 陜西省農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)及標(biāo)準(zhǔn)化值

2.求解截面數(shù)據(jù)權(quán)重。根據(jù)表2第754～1502列的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，結(jié)合式（4）～（11），求得各截面數(shù)據(jù)的時(shí)間權(quán)向量ω=（0.134，0.137，0.151，0.158，0.138，0.146，0.136）。將時(shí)間權(quán)向量ω和表2標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)代入式（12），得到截面化數(shù)據(jù)矩陣，如式（28）所示。

（二）指標(biāo)篩選模型的應(yīng)用

1.基于復(fù)相關(guān)分析的第一次指標(biāo)篩選。將矩陣（28）數(shù)據(jù)按準(zhǔn)則層逐次代入式（13）～（15），利用SPSS軟件計(jì)算得到復(fù)相關(guān)系數(shù)和相關(guān)性系數(shù)。根據(jù)復(fù)相關(guān)系數(shù)閾值Mρ=0.95、相關(guān)性系數(shù)閾值Mr=0.7，可得篩選結(jié)果，見(jiàn)表3。

表3 復(fù)相關(guān)性刪除的指標(biāo)

由表3第1行可知，指標(biāo)“X1-2,4核心資本充足率”的復(fù)相關(guān)系數(shù)0.981>Mρ=0.95，最大相關(guān)系數(shù)0.937>Mr=0.7，故指標(biāo)“X1-2,4核心資本充足率”反映信息重復(fù)，予以剔除。同理，利用復(fù)相關(guān)分析，刪除了6個(gè)反映信息冗余的指標(biāo)，如表3第4列和表1第6列“復(fù)相關(guān)性刪除”指標(biāo)所示。

2.基于主成分分析的第二次指標(biāo)篩選。在復(fù)相關(guān)分析的基礎(chǔ)上，利用主成分分析篩選各準(zhǔn)則層內(nèi)剩余指標(biāo)，選取累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到85%時(shí)各個(gè)主成分中因子負(fù)載絕對(duì)值較大的指標(biāo)。

將矩陣（28）數(shù)據(jù)代入式（16）～（18），利用SPSS軟件求得的主成分分析結(jié)果，見(jiàn)表4和表5。由表4第1行可知，對(duì)于準(zhǔn)則層“X1-1盈利性”來(lái)說(shuō)，選取第一到第四主成分表達(dá)式中因子負(fù)載絕對(duì)值最大的指標(biāo)，見(jiàn)表5第1～8行。即保留“X1-1,1貸款利息收入占比”“X1-1,2資本利潤(rùn)率”“X1-1,3凈營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率”等四個(gè)指標(biāo)，累積方差貢獻(xiàn)率85.115%超過(guò)了閾值85%，故其余X1-1,5、X1-1,6、X1-1,7、X1-1,8四個(gè)指標(biāo)可以刪除。同理，對(duì)其余六個(gè)準(zhǔn)則層進(jìn)行主成分分析，可以完成指標(biāo)篩選，結(jié)果見(jiàn)表5第8列和表1第6列“主成分分析刪除”的指標(biāo)。

表4 主成分的特征值和貢獻(xiàn)率 （%）

表5 主成分負(fù)載系數(shù)

經(jīng)過(guò)復(fù)相關(guān)-主成分分析的兩次定量篩選，從40個(gè)海選指標(biāo)中選出了20個(gè)指標(biāo)，構(gòu)成農(nóng)信競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見(jiàn)表1第6列“保留”指標(biāo)。

（三）陜西省107家農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)差異性分析

將矩陣（28）中篩選后的指標(biāo)數(shù)據(jù)代入式（19）～（21），得到20個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)μ=（0.007,0.185,0.019,0.076,0.059,0.004,0.074,0.015,0.021,0.079,0.002,0.064,0.276,0.002,0.004,0.014,0.024,0.014,0.035,0.027）1×20。

將熵權(quán)μ和矩陣（28）中篩選后的指標(biāo)數(shù)據(jù)代入式（22），得到加權(quán)值矩陣：

先利用公式（23）～（24）確定正、負(fù)理想解，然后運(yùn)用公式（25）～（26），結(jié)合加權(quán)矩陣（29），求得陜西省107家農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力靠近/偏離正、負(fù)理想解的距離，如表6第3～4列所示。將表6第3～4列數(shù)據(jù)代入式（27），可得陜西省107家農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的相對(duì)貼近度得分，如表6第5列所示。根據(jù)得到的相對(duì)貼近度進(jìn)行排名，排名結(jié)果列入表6第6列。

表6 陜西107個(gè)農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)得分及排名

由表6可知，在107家農(nóng)信社中，農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)貼進(jìn)度得分均值為0.705，最大值是0.797，最小值是0.115，極差為0.682。西安市雁塔區(qū)農(nóng)村信用合作聯(lián)社的競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)值最高（0.797），陜西府谷農(nóng)村合作銀行的競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)值最低（0.115）。農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)值水平排名前五的分別是：西安市雁塔區(qū)農(nóng)村信用合作聯(lián)社、洛南縣農(nóng)村信用合作社、丹鳳縣農(nóng)村信用合作聯(lián)社、安康市漢濱區(qū)農(nóng)村信用合作聯(lián)社、合陽(yáng)縣農(nóng)村信用社合作聯(lián)社；排名后五的分別是：陜西榆林榆陽(yáng)農(nóng)村合作銀行、定邊縣農(nóng)村信用合作聯(lián)社、吳起縣農(nóng)村信用合作聯(lián)社、陜西神木農(nóng)村合作銀行、陜西府谷農(nóng)村合作銀行。

1.陜西農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力時(shí)序動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。以2008—2014年面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，基于熵權(quán)權(quán)重，應(yīng)用TOPSIS模型計(jì)算各年份面板數(shù)據(jù)準(zhǔn)則層相對(duì)貼近度得分見(jiàn)表7。以2008—2014年的年份為橫坐標(biāo)，以表7中現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力、潛在競(jìng)爭(zhēng)力、宏觀環(huán)境3個(gè)準(zhǔn)則和各年的綜合貼近度得分為縱坐標(biāo)畫(huà)圖，可得2008—2014年陜西省107家農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展?fàn)顩r，如圖2所示。

表7 農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力一級(jí)準(zhǔn)則層相對(duì)貼近度得分

圖2 2008—2014年陜西農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)動(dòng)態(tài)趨勢(shì)

由圖2可以看出，2008—2014年陜西省農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力水平總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，其中2009年增幅最大并在2010年達(dá)到最高點(diǎn)。究其原因，主要是得益于中國(guó)銀監(jiān)會(huì)從2010年起陸續(xù)制定并實(shí)施的多項(xiàng)諸如指導(dǎo)農(nóng)村信用社引進(jìn)新的優(yōu)質(zhì)合格股東，優(yōu)化產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)，改善公司治理的改革舉措，短期內(nèi)促進(jìn)了農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力的大幅提升⑤資料來(lái)源：銀監(jiān)會(huì)有關(guān)部門(mén)負(fù)責(zé)人就農(nóng)村信用社改革發(fā)展情況答記者問(wèn)，http://www.scio.gov.cn/xwfbh/gbwxwfbh/xwfbh/yjh/Document/975926/975926.htm。。之后，由于陜西省農(nóng)信社實(shí)行產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)改革，滯緩了農(nóng)信社的競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展。

其次，我們也可發(fā)現(xiàn)2008—2014年間，陜西省農(nóng)信社的現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展不穩(wěn)定，呈“倒U型”趨勢(shì)；從2008年開(kāi)始上升并在2010年達(dá)到最高點(diǎn)，之后又逐年下降。農(nóng)信社的潛在競(jìng)爭(zhēng)力呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)，從2008年開(kāi)始增長(zhǎng)并于2010年達(dá)到最高點(diǎn)。農(nóng)信社所在地的宏觀環(huán)境評(píng)價(jià)值增長(zhǎng)幅度較小，總體呈上升趨勢(shì)，在2012年達(dá)到最高點(diǎn)。

2.不同產(chǎn)權(quán)形式的農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力差異分析。2008—2014年陜西省107家農(nóng)信社按“一級(jí)法人農(nóng)信社”“農(nóng)村合作銀行”“農(nóng)村商業(yè)銀行”三種產(chǎn)權(quán)組織形式劃分，數(shù)量分布見(jiàn)表8第1～3行。重復(fù)上文競(jìng)爭(zhēng)力得分計(jì)算過(guò)程，可以求出不同年份、不同產(chǎn)權(quán)形式農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力相對(duì)貼近度得分，見(jiàn)表8第4～6行。以年份為橫軸，以不同產(chǎn)權(quán)組織形式相對(duì)貼近度得分為縱軸，繪制不同產(chǎn)權(quán)形式農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力得分的變化趨勢(shì)，如圖3所示。

表8 不同產(chǎn)權(quán)組織形式數(shù)量分布及相對(duì)貼近度得分

圖3 不同產(chǎn)權(quán)組織形式農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)趨勢(shì)

由圖3可以看出，2008—2014年期間，“一級(jí)法人農(nóng)信社”競(jìng)爭(zhēng)力水平總體呈下降趨勢(shì)，其競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)值逐年降低，2014年達(dá)到最低值0.346?！稗r(nóng)村合作銀行”競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展不穩(wěn)定，呈現(xiàn)出波浪型的下降趨勢(shì)?！稗r(nóng)村商業(yè)銀行”競(jìng)爭(zhēng)力水平總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，其競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)值逐年增高，并在2014年達(dá)到峰值0.436。這也間接佐證了陜西省農(nóng)信社遵循“一級(jí)法人農(nóng)信社→農(nóng)村合作銀行→農(nóng)村商業(yè)銀行”或“一級(jí)法人農(nóng)信社→農(nóng)村商業(yè)銀行”的改制路徑，能夠有效提升農(nóng)信社的競(jìng)爭(zhēng)力水平。

一方面，法人農(nóng)信社模式下的治理結(jié)構(gòu)是上級(jí)委派管理者進(jìn)行直接控制，從而導(dǎo)致“外部人干預(yù)”問(wèn)題的存在，同時(shí)較為分散的股權(quán)結(jié)構(gòu)也不利于效率的提升[37]；另一方面法人農(nóng)信社模式下，資本配置結(jié)構(gòu)將政策性業(yè)務(wù)混合商業(yè)性業(yè)務(wù)[38]，進(jìn)而導(dǎo)致農(nóng)信社可持續(xù)發(fā)展能力下降，這些因素共同作用造成農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力的下降。

因而農(nóng)信社傾向于以股份改制提升內(nèi)部激勵(lì)水平和金融服務(wù)效率[39]，或是在逐利動(dòng)機(jī)的趨勢(shì)下，通過(guò)改制為商業(yè)銀行，尋求能帶來(lái)持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施、固定資產(chǎn)投資等商業(yè)項(xiàng)目來(lái)促進(jìn)銀行的效率提升[40]。這些舉措都為法人農(nóng)信社改制為商業(yè)銀行打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

由此可知，產(chǎn)權(quán)改革是造成陜西省農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力水平區(qū)域差異的一種原因。傳統(tǒng)農(nóng)信社經(jīng)改制為農(nóng)商行或農(nóng)合行，其產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化，有利于提高農(nóng)信社的競(jìng)爭(zhēng)力水平。

3.不同地市農(nóng)信社的競(jìng)爭(zhēng)力差異分析。重復(fù)上述計(jì)算過(guò)程，可以求出不同年份、不同地市農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力相對(duì)貼近度得分。由表9可知，陜西不同地市農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力總體排名由高到低依次是：商洛>西安>渭南>銅川>漢中>安康>咸陽(yáng)>寶雞>延安>榆林。由此分析不同地市農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力水平的優(yōu)勢(shì)因素和制約其發(fā)展的瓶頸。例如，盈利性、安全性、業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、發(fā)展能力是提升商洛農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力水平的優(yōu)勢(shì)因素，流動(dòng)性、宏觀環(huán)境是制約其發(fā)展的瓶頸。由表9可知，盈利性指標(biāo)較好的農(nóng)信社對(duì)應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)力一般也較強(qiáng)，反之亦反，說(shuō)明較好的資產(chǎn)收益率和獲利能力利于獲得較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力；在安全性指標(biāo)方面，農(nóng)信社貸款損失的彌補(bǔ)能力及風(fēng)險(xiǎn)防控能力越強(qiáng)地區(qū)，競(jìng)爭(zhēng)力也越強(qiáng)，例如商洛和西安，說(shuō)明防范風(fēng)險(xiǎn)的能力在評(píng)價(jià)競(jìng)爭(zhēng)力時(shí)尤為重要；而資產(chǎn)增長(zhǎng)率、利潤(rùn)增長(zhǎng)率等反映發(fā)展能力的指標(biāo)增速穩(wěn)定，表明具有發(fā)展?jié)摿Φ貐^(qū)的農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力更具優(yōu)勢(shì)。

表9 不同地市農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力準(zhǔn)則層得分及排名

商洛地區(qū)農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力總體排名第1，其中盈利性、安全性、業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、發(fā)展能力均排名前兩位，是提升商洛市農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力的優(yōu)勢(shì)因素；但流動(dòng)性、宏觀環(huán)境排名靠后，一定程度上制約了商洛市農(nóng)信社的發(fā)展。

表10以商洛、榆林、西安為例，展示了發(fā)展最好、發(fā)展最差和發(fā)展最不均衡的三類(lèi)農(nóng)信社的競(jìng)爭(zhēng)力差異。我們發(fā)現(xiàn)，單一農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力水平與區(qū)域農(nóng)信社整體競(jìng)爭(zhēng)力水平密切相關(guān)，二者關(guān)系可大致分為以下三類(lèi)：①地級(jí)農(nóng)信社整體競(jìng)爭(zhēng)力水平很強(qiáng)，市內(nèi)各農(nóng)信社發(fā)展水平較高。如商洛農(nóng)信社整體競(jìng)爭(zhēng)力排名第1，市內(nèi)7家農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力水平普遍偏高。②地級(jí)農(nóng)信社整體競(jìng)爭(zhēng)力水平較強(qiáng)，但市內(nèi)各農(nóng)信社發(fā)展參差不齊。如西安市農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力綜合排名第二，但市內(nèi)13家農(nóng)信社中，4家排名前10、另5家排名較后，表明西安市13家農(nóng)信社發(fā)展水平參差不齊，極不均衡。③地級(jí)農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力水平較差，市內(nèi)各農(nóng)信社發(fā)展均比較緩慢。如榆林農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力排名墊底，其市內(nèi)12家農(nóng)信社排名均十分靠后。

表10 商洛、西安、榆林農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力差異分析

4.單一農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力水平的優(yōu)劣勢(shì)因素分析。重復(fù)上述計(jì)算過(guò)程，可以求出每個(gè)農(nóng)信社分準(zhǔn)則層的競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)得分及其排名見(jiàn)表11。結(jié)合表6各農(nóng)信社的綜合得分以及表11分準(zhǔn)則層得分，可以找出影響單一特定農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力水平的優(yōu)劣勢(shì)因素。以西安市雁塔區(qū)農(nóng)村信用合作聯(lián)社為例，該農(nóng)信社盈利性排名第1，是決定其競(jìng)爭(zhēng)力的優(yōu)勢(shì)因素；但業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)排名第87，一定程度上制約了其發(fā)展。再由陜西神木農(nóng)村合作銀行分析數(shù)據(jù)可知，業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)和所在地宏觀環(huán)境是其優(yōu)勢(shì)因素，但發(fā)展能力和安全性排名墊底，嚴(yán)重制約了發(fā)展。由此不難發(fā)現(xiàn)，制約各農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展的優(yōu)劣勢(shì)因素各不相同。管理層應(yīng)因地制宜制定策略，提升其競(jìng)爭(zhēng)力水平。

表11 農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力各準(zhǔn)則層競(jìng)爭(zhēng)力得分及排名

與此同時(shí)，由于107家農(nóng)信社盈利性準(zhǔn)則的排名優(yōu)于或幾乎接近綜合評(píng)價(jià)排名，表明盈利性是提升陜西農(nóng)信社整體競(jìng)爭(zhēng)力的優(yōu)勢(shì)因素；反之，發(fā)展能力準(zhǔn)則的排名明顯滯后于綜合評(píng)價(jià)排名，表明發(fā)展能力是制約陜西農(nóng)信社發(fā)展的劣勢(shì)因素。

五、結(jié)論與政策啟示

本文基于2008—2014年陜西省107家農(nóng)信社全機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，從農(nóng)信社現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力（盈利性、安全性、流動(dòng)性）、潛在競(jìng)爭(zhēng)力（業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、發(fā)展能力、管控水平）、所在地宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境三個(gè)方面海選指標(biāo)，通過(guò)復(fù)相關(guān)分析剔除反映信息冗余的指標(biāo)，利用主成分分析遴選信息含量大的指標(biāo)，構(gòu)建了由貸款利息收入占比、資本利潤(rùn)率、中間業(yè)務(wù)收入比等20個(gè)指標(biāo)組成的農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在此基礎(chǔ)上，利用熵權(quán)法求解指標(biāo)權(quán)重、利用TOPSIS確定農(nóng)信社的評(píng)價(jià)得分，測(cè)評(píng)了陜西省107家農(nóng)信社的競(jìng)爭(zhēng)力水平，最后，從時(shí)序分析、產(chǎn)權(quán)形式、地域差異、農(nóng)信社自身特點(diǎn)四個(gè)維度進(jìn)行實(shí)證分析，得到以下結(jié)論：

第一，陜西省農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力在2008—2014年間總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。第二，陜西省農(nóng)信社遵循的“一級(jí)法人農(nóng)信社→農(nóng)村合作銀行→農(nóng)村商業(yè)銀行”或“一級(jí)法人農(nóng)信社→農(nóng)村商業(yè)銀行”的改制路徑，有效提升了農(nóng)信社的競(jìng)爭(zhēng)力水平。第三，單一農(nóng)信社與區(qū)域整體農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力水平密切相關(guān)。陜西省10地市中，商洛市農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力最強(qiáng)、且轄區(qū)內(nèi)各農(nóng)信社發(fā)展較為均衡；西安市農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力較強(qiáng)，但轄區(qū)內(nèi)各農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展水平參差不齊；榆林市農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力最弱。第四，盈利性是提升陜西農(nóng)信社整體競(jìng)爭(zhēng)力的優(yōu)勢(shì)因素，發(fā)展能力是制約其競(jìng)爭(zhēng)力的劣勢(shì)因素。

由上得到以下政策啟示：

第一，深化改革。陜西省農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力水平的大幅提高得益中國(guó)銀監(jiān)會(huì)于2010年起陸續(xù)制定實(shí)施的相關(guān)改革舉措，可以看出改革對(duì)提高農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力有著重要作用。因此，為提高農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力應(yīng)深化改革，繼續(xù)推動(dòng)農(nóng)信社資格股向投資股轉(zhuǎn)化，持續(xù)優(yōu)化農(nóng)信社的產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)，完善農(nóng)信社的內(nèi)部治理。第二，因地制宜制定農(nóng)信社發(fā)展策略，提升地區(qū)農(nóng)信社整體競(jìng)爭(zhēng)力水平。從實(shí)證分析可以看出，西安市13家農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展水平極不均衡，對(duì)于這類(lèi)地區(qū)來(lái)說(shuō)，可以對(duì)發(fā)展水平較低的農(nóng)信社給予適當(dāng)?shù)恼邇?yōu)惠，亦可以建立地區(qū)農(nóng)信社內(nèi)部合作機(jī)制，提高整個(gè)地區(qū)的農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力水平。第三，提升農(nóng)信社的核心競(jìng)爭(zhēng)力。從實(shí)證分析可知，盈利性和發(fā)展能力是陜西省農(nóng)信社的核心競(jìng)爭(zhēng)力，是競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)的農(nóng)信社的優(yōu)勢(shì)因素，同時(shí)也是競(jìng)爭(zhēng)力弱的農(nóng)信社的劣勢(shì)因素。因此為使農(nóng)信社綜合實(shí)力發(fā)展壯大，并在金融市場(chǎng)站穩(wěn)腳跟，必須提高農(nóng)信社的盈利能力和發(fā)展能力。