農(nóng)村微型金融機構(gòu)風(fēng)險與經(jīng)營績效的動態(tài)關(guān)系

周才云

[摘 要]農(nóng)村微型金融機構(gòu)在彌補正規(guī)金融支農(nóng)不足、促進農(nóng)村事業(yè)穩(wěn)步發(fā)展發(fā)揮著重要作用。文章構(gòu)建變截距面板數(shù)據(jù)模型實證檢驗了8所農(nóng)村微型金融機構(gòu)2008年～2010年風(fēng)險指數(shù)和經(jīng)營績效之間的動態(tài)關(guān)系，面板協(xié)整結(jié)論認為農(nóng)村微型金融機構(gòu)的風(fēng)險指數(shù)與經(jīng)營績效之間呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系；面板回歸結(jié)果進一步指出，農(nóng)村微型金融機構(gòu)的風(fēng)險指數(shù)每增加一個百分點，經(jīng)營績效將下降0.435179百分點。文末提出了相應(yīng)的風(fēng)險控制措施。

[關(guān)鍵詞]農(nóng)村微型金融機構(gòu)；金融風(fēng)險；經(jīng)營績效；面板模型

[中圖分類號]F832.3 [文獻標(biāo)識碼]A [文章編號]1673-0461（2013）09-0076-05

一、引 言

近些年來，伴隨著我國扶貧事業(yè)的逐步推進，農(nóng)村微型金融機構(gòu)也得到了蓬勃的發(fā)展，在促進貧困地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、彌補正規(guī)金融機構(gòu)農(nóng)村服務(wù)的“缺位”等方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。截至2012年9月末，全國已組建村鎮(zhèn)銀行、貸款公司和農(nóng)村資金互助社等3類新型農(nóng)村微型金融機構(gòu)858家，其中村鎮(zhèn)銀行799家，全國已開業(yè)村鎮(zhèn)銀行資產(chǎn)總額為3 190億元，資本充足率達28.6%；貸款余額1 782億元，農(nóng)戶和小企業(yè)貸款余額分別為600億元和841億元；不良貸款率0.2%，撥備覆蓋率860%。農(nóng)村微型金融機構(gòu)的發(fā)展較好地填補了正規(guī)金融支持的缺失，及時緩解了農(nóng)村金融的“貧血癥”。但是，由于自身經(jīng)營體制中的不足，以及外在市場條件不確定性的存在，農(nóng)村微型金融機構(gòu)難免面臨一系列安全和風(fēng)險隱患，尤其是在風(fēng)險環(huán)境日益復(fù)雜化的背景下更為突出。目前，國內(nèi)學(xué)者對金融安全問題的關(guān)注大多數(shù)是基于全國整體視角上（如章和杰，2004[1]；周宏等人，2012[2]），很少涉及農(nóng)村微型金融機構(gòu)風(fēng)險領(lǐng)域。實際上，對于農(nóng)村微型金融機構(gòu)問題的研究，現(xiàn)有文獻主要還是集中于從制度創(chuàng)新視角來探討，如秦漢鋒（2008）[3]分別從改革理念創(chuàng)新、改革路徑創(chuàng)新、改革目標(biāo)創(chuàng)新和改革設(shè)計創(chuàng)新四個方面對村鎮(zhèn)銀行的制度創(chuàng)新問題進行敘述；還有學(xué)者從市場定位層面入手，如鄒力宏、姚瀅（2008）[4]運用SWOT對此論題進行了較為詳細地分析。誠然，微型金融機構(gòu)的社會扶貧功能及自身運營績效的高分析法低取決于許多因素，但卻終究離不開一個重要的因素——風(fēng)險程度的把握。事實上，以上學(xué)者在分析的過程中幾乎沒有涉及，忽視了對其進行深入地研究。本文將構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型實證檢驗我國8所農(nóng)村微型金融機構(gòu)2008年～2010年風(fēng)險指數(shù)和經(jīng)營績效之間的動態(tài)關(guān)系，并提出相應(yīng)的風(fēng)險控制措施，這無疑對更好地保障農(nóng)村微型金融機構(gòu)穩(wěn)健有效運行，發(fā)揮應(yīng)有的可持續(xù)性扶貧功能有著重大的現(xiàn)實意義。

二、模型分析

1.模型設(shè)定

為了進一步檢驗農(nóng)村微型金融機構(gòu)風(fēng)險與經(jīng)營績效的具體關(guān)系，本文將構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型進行研究。我們知道，面板數(shù)據(jù)是通過對樣本中每一個樣本單位進行多重觀察，得到的一個數(shù)據(jù)集，這種多重觀察既包括對樣本單位在某一時期上多個特性的觀察，也包括對樣本單位的這些特性在一段時間上的連續(xù)觀察。這樣，面板數(shù)據(jù)就能夠克服時間序列分析中經(jīng)常而臨的多重共線性的困擾，并且能夠提供更多的信息、更多的變化、更多的自由度和更高的估計效率。同時，面板數(shù)據(jù)的模型有兩種，一種是僅對樣本自身進行分析的，可以使用固定效應(yīng)模型；另一種是通過樣本來推斷總體的變化趨勢的，可以使用隨機效應(yīng)模型。二者的主要區(qū)別在于不隨時間變化的非觀測效應(yīng)所對應(yīng)的因素與模型中可觀測到的解釋變量是否相關(guān)。若非觀測效應(yīng)對應(yīng)的因素與解釋變量相關(guān)，則為固定效應(yīng)模型；反之，則為隨機效應(yīng)模型。由于相關(guān)數(shù)據(jù)獲取較難，本文僅就我國8所農(nóng)村微型金融機構(gòu)（北京農(nóng)村商業(yè)銀行、上海農(nóng)村商業(yè)銀行、順德農(nóng)村商業(yè)銀行、張家港農(nóng)村商業(yè)銀行、常熟農(nóng)村商業(yè)銀行、昆山農(nóng)村商業(yè)銀行、武漢農(nóng)村商業(yè)銀行、重慶農(nóng)村商業(yè)銀行）樣本數(shù)據(jù)進行研究，并且非觀測效應(yīng)對應(yīng)的因素與解釋變量相關(guān)，故宜選擇固定效應(yīng)模型。

⑴含有N個個體成員方程的面板模型[5]

面板模型簡化為如下形式：

yi=ai+xi βi+μi，i=1，2，3，…，N （1）

其中，yi是T×1維被解釋變量向量，xi是T×k維解釋變量矩陣，yi和xi的各分量是截面成員的經(jīng)濟指標(biāo)時間序列。截距項ai和k×1維系數(shù)向量βi，其取值受不同個體的影響。μi是T×1維擾動向量，滿足均值為零、方差為σ的假設(shè)。

式（1）寫成矩陣的回歸形式為：

y1y2MyN=a1a2MaN+x1 L 0M 0 M0 L xNβ1β2MβN+μ1μ2MμN （2）

式（2）含有N個截面方程。

⑵含有T個時間截面方程的面板模型

面板模型簡化為如下形式：

yt=μt+xtγt+λt，t=1，2，3，…，T （3）

其中，yt是N×1維被解釋變量向量，xt是N×k維解釋變量矩陣，yt和xt的各分量是對應(yīng)于某個時點t的各截面成員的經(jīng)濟指標(biāo)時間序列。截距項μt和k×1維系數(shù)向量γt，其取值受不同時期的影響。λt是N×1維擾動向量，滿足均值為零、σ方差為的假設(shè)。

式（3）寫成矩陣的回歸形式為：

y1y2MyT=μ1μ2MμT+x1 L 0M 0 M0 L xTγ1γ2MγT+λ1λ2MλT （4）

式（4）含有T個時間方程。

在模型的設(shè)計中，筆者在借鑒國內(nèi)外學(xué)者研究的經(jīng)驗基礎(chǔ)上，選取微型金融機構(gòu)2008年～2010年的經(jīng)營凈收入（NI）作為因變量代表經(jīng)營績效指標(biāo)，歷年風(fēng)險指數(shù)（RI）、總資產(chǎn)（TA）、資本充足率（CAR）和不良貸款率（NPLA）為自變量，構(gòu)建如下面板模型：

NIit=ait+β1（RIit）+β2（TAit）+β3（CARit）+

β4（NPLAit）+μit （5）

其中，i = 1，2，3，…，N，代表截面?zhèn)€體，表示8家農(nóng)村微型金融機構(gòu)；t = 1，2，3，代表2008年～2010年。其中，ait是常數(shù)，β1、β2、β3、β4為各變量系數(shù)，μit為隨機誤差項。

⒉變量和數(shù)據(jù)說明

⑴經(jīng)營凈收入（NI）。經(jīng)營凈收入（Operating net income）等于經(jīng)營總收入減去經(jīng)營成本，再減去經(jīng)營支出的剩余部分，數(shù)據(jù)未作任何處理，用NI表示。

⑵風(fēng)險指數(shù)（RI）。本文的風(fēng)險指數(shù)（Risk Index）主要是根據(jù)劉進寶、何廣文（2009）的設(shè)計方式，分別從資本充足性指標(biāo)、流動性指標(biāo)、安全性指標(biāo)和綜合發(fā)展能力指標(biāo)4個方面給予風(fēng)險評價指標(biāo)分值，最后測算出相應(yīng)的風(fēng)險值（見圖1），用RI表示。

⑶總資產(chǎn)（TA）?？傎Y產(chǎn)（Total assets）指農(nóng)村微型金融機構(gòu)擁有或控制的全部資產(chǎn)，包括流動資產(chǎn)、長期投資、固定資產(chǎn)、無形及遞延資產(chǎn)、其他長期資產(chǎn)、遞延稅項等，用TA表示。

⑷資本充足率（CAR）。資本充足率（Capital adequacy ratio）是一個銀行的資產(chǎn)對其風(fēng)險的比率，國家調(diào)控者跟蹤一個銀行的CAR來保證銀行可以化解吸收一定量的風(fēng)險，是保證銀行等金融機構(gòu)正常運營和發(fā)展所必需的資本比率，用CAR表示。

⑸不良貸款率（NPLA）。金融機構(gòu)不良貸款率（Not-performing Loan Ratio）是評價金融機構(gòu)信貸資產(chǎn)安全狀況的重要指標(biāo)之一。不良貸款率高，說明金融機構(gòu)收回貸款的風(fēng)險大；不良貸款率低，說明金融機構(gòu)收回貸款的風(fēng)險小，用NPLA表示。

本文數(shù)據(jù)來自中國建設(shè)銀行研究部專題組提供的《中國商業(yè)銀行發(fā)展報告（2009-2011）》資料，風(fēng)險指數(shù)的數(shù)值是按照歷年數(shù)據(jù)計算獲得。

三、實證分析

1. 面板單位根檢驗

使用面板數(shù)據(jù)進行回歸要求各變量必須是平穩(wěn)的，否則將導(dǎo)致“虛假回歸”的結(jié)果（回歸系數(shù)有偏）。因此，首先對回歸殘差進行單位根檢驗以判斷各變量的平穩(wěn)性。根據(jù)不同的限制，可以將面板數(shù)據(jù)的單位根分為兩類。一類是相同根情形下的單位根檢驗，這類檢驗方法假設(shè)面板數(shù)據(jù)中各截面序列具有相同的單位根過程；另一類為不同根情形下的單位根檢驗，這類檢驗方法允許面板數(shù)據(jù)中各截面序列具有不同的單位根過程。其中，相同根情形下的單位根檢驗方法主要有LLC檢驗、Breitung檢驗和Hardri檢驗，而不同根情形下的單位根檢驗方法主要有Im-Pesaran-Skin檢驗、Fisher-ADF檢驗和Fisher-PP檢驗。本文采用Hardri檢驗方法對各變量進行面板單位根檢驗，表1為Hadri單位根檢驗結(jié)果。

2. 面板協(xié)整檢驗

表1中Hadri單位根檢驗結(jié)果表明，在1%的顯著水平下各變量都拒絕了原假設(shè)，可以看出模型中的變量均為零階單整的，說明原變量不存在單位根，因此可對面板數(shù)據(jù)進行協(xié)整檢驗來考察變量之間是否存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。由于本文數(shù)據(jù)的時間跨度較短，因此要采用建立在EG兩步法基礎(chǔ)上的Pedroni檢驗。這種檢驗方法是由Pedroni于2004年提出的面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗方法，允許截面回歸存在異質(zhì)性截取和趨勢系數(shù)?？梢詫⒛Ｐ蛯憺椋?/p>

yit=αi+δit+β1ix1i，t+β2ix2i，t+…+βMixMi，t+eit （6）

其中，t=1，…，T；i=1，…，N；m=1，…，M；假定y和x都是y，x∶I（1）。參數(shù)αi和δit是個體和趨勢效應(yīng)，如果需要可以假設(shè)為零。

原假設(shè)為不存在協(xié)整關(guān)系，殘差eit∶I（1）。一般的方法是對方程（6）進行估計得到殘差，然后對殘差進行輔助性回歸，表達式為：

eit=ρiei，t-1+μit （7）

或者

eit=ρiei，t-1+θijVei，t-j+νit （8）

每個截面都這樣。Pedroni提出了多種檢驗原假設(shè)沒有協(xié)整關(guān)系（ρi=1）的檢驗統(tǒng)計量。這里有兩種假設(shè)：同性質(zhì)假設(shè)，即對于所有截面i相同協(xié)整關(guān)系；異質(zhì)性假設(shè)，即對于所有i有不同協(xié)整關(guān)系。

表2的Pedroni協(xié)整檢驗結(jié)果表明，農(nóng)村微型金融機構(gòu)的風(fēng)險指數(shù)與經(jīng)營績效之間還是存在明顯的協(xié)整關(guān)系，因為從5組統(tǒng)計量檢驗結(jié)果來看，有2組通過了檢驗（Panel PP-Statistic和Group PP-Statistic），而且P值都是0.0000，拒絕了原假設(shè)，這也證實了可以進一步進行面板回歸檢驗。

⒊面板回歸分析

協(xié)整檢驗結(jié)果表明變量之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，模型回歸殘差是平穩(wěn)的，排除了“虛假回歸”的可能。接著需要對模型的設(shè)定形式進行面板回歸檢驗，依據(jù)上述數(shù)據(jù)，我們使用EViews6.0軟件得出如下結(jié)果：

從表3的面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果來看，各項的t 統(tǒng)計量都顯著通過檢驗，說明各參數(shù)的估計值都是顯著的；從方程的總體擬和效果來看，擬合優(yōu)度為R2等于0.792183，F(xiàn)統(tǒng)計量的值為18.10661，D.W值為1.951874，說明回歸方程擬合得較好。從各變量系數(shù)來看，風(fēng)險指數(shù)的為-0.435179，說明了農(nóng)村微型金融機構(gòu)的風(fēng)險指數(shù)與經(jīng)營績效之間呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系，更精確地講，就是風(fēng)險指數(shù)每增加一個百分點，經(jīng)營績效將下降0.435179百分點，這一結(jié)論說明了農(nóng)村微型金融機構(gòu)的經(jīng)營績效會隨著風(fēng)險指數(shù)的增加而下降；同樣，不良貸款率的系數(shù)也是負數(shù)（為-1.658302），說明了農(nóng)村微型金融機構(gòu)的不良貸款率與經(jīng)營績效之間呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系，也就是說不良貸款率越高其經(jīng)營績效會越低；資本充足率與經(jīng)營績效之間也是呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系（系數(shù)為-1.767913），筆者認為，這可能是因為我國農(nóng)村微型金融機構(gòu)的資本充足率過高，造成金融機構(gòu)資本資源閑置，從而抑制資本回報水平和盈利能力的提升。只有總資產(chǎn)與經(jīng)營績效之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系（系數(shù)為0.026292），表明微型金融機構(gòu)總資產(chǎn)的增加有利于經(jīng)營績效的逐步提升。

四、結(jié)論與政策建議

通過對2008年～2010年我國八所農(nóng)村微型金融機構(gòu)風(fēng)險與經(jīng)營績效關(guān)系的面板模型分析，我們得出如下兩點重要結(jié)論：

第一，面板協(xié)整檢驗結(jié)果表明，農(nóng)村微型金融機構(gòu)的風(fēng)險指數(shù)與經(jīng)營績效之間存在明顯的協(xié)整關(guān)系，說明了我國農(nóng)村微型金融機構(gòu)的風(fēng)險會在很大程度上影響經(jīng)營績效。

第二，面板回歸結(jié)果顯示，農(nóng)村微型金融機構(gòu)的風(fēng)險指數(shù)每增加一個百分點，經(jīng)營績效將下降0.435179百分點，這一結(jié)論充分說明了農(nóng)村微型金融機構(gòu)的經(jīng)營績效會隨著風(fēng)險指數(shù)的增加而下降。

防范和控制微型金融機構(gòu)風(fēng)險是關(guān)系到“三農(nóng)”持續(xù)發(fā)展和農(nóng)村社會穩(wěn)定的一個重要現(xiàn)實問題，并且金融風(fēng)險具有較強的不確定性和傳染性，控制不當(dāng)必將導(dǎo)致危害性的逐漸加深，甚至?xí)M一步引發(fā)全面性的金融危機?；谏鲜龅姆治鼋Y(jié)論，結(jié)合我國農(nóng)村經(jīng)濟和微型金融機構(gòu)發(fā)展的特點，可以從以下4個方面予以著手。

（1）營造優(yōu)質(zhì)的金融法治環(huán)境。農(nóng)村微型金融機構(gòu)在實現(xiàn)“逐利性”和“增值性”需求的同時，又要滿足農(nóng)戶的效益最大化，通過優(yōu)質(zhì)的金融法治環(huán)境，使得微型金融機構(gòu)、市場和農(nóng)戶之間的利益互動機制形成有機協(xié)調(diào)，最終實現(xiàn)有效激勵農(nóng)戶和中小企業(yè)的貸款需求。良好金融法制環(huán)境的建設(shè)一個涉及建立多元化、多層次農(nóng)村金融組織體系的重要保障，因而這就要求農(nóng)村地區(qū)盡快加強法律機制的形成，營造優(yōu)質(zhì)的金融法治環(huán)境，從而維持正常的金融秩序，保證農(nóng)村微型金融機構(gòu)的穩(wěn)健運行。

（2）建立相應(yīng)的信息披露機制。要將農(nóng)村微型金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)工作、人事安排、財務(wù)狀況等方面向相關(guān)利益者公開，接受公眾監(jiān)督，實行民主管理制度。信息披露機制的建立要堅持真實性、準確性、及時性和完整性基本原則，對財務(wù)報告、盈利情況應(yīng)由具有相關(guān)業(yè)務(wù)資格的會計師事務(wù)所或金融監(jiān)管部門審計或?qū)徍?。對于農(nóng)村微型金融機構(gòu)，目前國家還沒有信息披露方面的規(guī)定，一旦出現(xiàn)經(jīng)營管理問題，無疑會給當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟金融環(huán)境造成損失。因此，筆者認為應(yīng)該立法以正規(guī)法律文件對農(nóng)村金融市場作出具體的信息披露要求，進一步明確規(guī)定有關(guān)金融活動信息披露的義務(wù)人、信息披露的內(nèi)容和形式、信息披露的原則和標(biāo)準等。

（3）積極控制貸款風(fēng)險。由于道德風(fēng)險的存在，金融機構(gòu)貸款風(fēng)險是必然存在的。貸款風(fēng)險度越大，說明貸款本息按期收回的可能性越小，反之，貸款風(fēng)險度越小，說明貸款本息按期收回的可能性越大。因此，如何更好地降低風(fēng)險從而保證金融機構(gòu)穩(wěn)健運行，是相關(guān)人員不斷深思的重要話題。在實踐中，我們需要借鑒玻利維亞微型的經(jīng)驗，金融機構(gòu)分別建立了小組貸款機制、動態(tài)激勵機制、靈活的貸款償還機制和完善的監(jiān)督與管理機制。如果借款人在后續(xù)的還款過程中表現(xiàn)良好，那就可能得到反復(fù)的信貸服務(wù)；如果拖欠貸款，再獲得貸款的可能性就隨之降低。所以，我國的小型金融組織在貸款中要構(gòu)建良好的征信體系，定期評定農(nóng)戶的信用等級，可以采用分期還款的形式，逐步降低金融機構(gòu)貸款風(fēng)險。

（4）實施有效的貨幣政策切斷傳染途徑。金融風(fēng)險具有較強的傳染性，實施有效的貨幣政策切斷傳染途徑是防范和控制金融風(fēng)險加深的重要手段。貨幣政策工具主要包括公開市場業(yè)務(wù)、存款準備金、再貸款或貼現(xiàn)以及利率政策和匯率政策等。為了防止金融風(fēng)險的蔓延，大體可以從數(shù)量工具和價格工具進行著手。其中，價格工具集中體現(xiàn)在利率或匯率水平的調(diào)整上；數(shù)量工具則更加豐富，如公開市場業(yè)務(wù)的央行票據(jù)、準備金率調(diào)整等，它聚焦于貨幣供應(yīng)量的調(diào)整。在實踐中，針對農(nóng)村微型金融機構(gòu)的現(xiàn)實狀況，可以實施差別的利率政策、優(yōu)惠的存款準備金率。

（5）構(gòu)建區(qū)域金融發(fā)展圈。區(qū)域金融發(fā)展圈是在市場經(jīng)濟進一步發(fā)展的基礎(chǔ)上建立起來的，不僅會產(chǎn)生集中效應(yīng)，使金融組織實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟，而且還會產(chǎn)生擴散效應(yīng)，帶動中心城市周邊地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展。在“十一五”規(guī)劃中，各地紛紛提出了城市群發(fā)展戰(zhàn)略，以整合各地資源提高區(qū)域競爭實力。隨著農(nóng)村微型金融機構(gòu)的大力發(fā)展，支農(nóng)服務(wù)的擴散效應(yīng)也逐步擴大，各級地方政府不能單靠本地區(qū)的金融機構(gòu)獨立發(fā)展，需要建立一個擁有區(qū)位競爭優(yōu)勢的發(fā)展圈，發(fā)揮區(qū)域金融機構(gòu)的聯(lián)合效應(yīng)，積極營造農(nóng)村微型金融機構(gòu)持續(xù)發(fā)展的外部環(huán)境。

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A Study on the Dynamic Relationship between Risk and Operating Performance of Rural Micro Finance Institutions

——Based on Variable-Intercept Panel Data Model of Eight Institutions

Zhou Caiyun

（School of Humanities and Science， East China Jiao Tong University， Nanchang 330013，China）

Abstract： The rural micro finance institutions play an important role on compensating for the lack of formal financial supporting on agriculture，promoting the development of rural industries. This paper constructs a variable-intercept panel data model to empirically examine the dynamic relationship between the risk index and the operating performance of eight rural micro finance institutions between 2008 and 2010. The conclusion of panel co-integration is： there is negative relation between them. The panel regression results give further information that，the rural micro finance institutions risk index increases 1%，the operating performance will decline by 0.435179%. Finally，the article puts forward some corresponding risk controlling measures.

Key words： rural micro finance institution；finance risk；operating performance；panel data model

（責(zé)任編輯：張丹郁）