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    新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)績(jī)效評(píng)價(jià)及影響因素

    2014-08-16 03:15王佳楣羅劍朝張珩
    關(guān)鍵詞:績(jī)效評(píng)價(jià)影響因素

    王佳楣 羅劍朝 張珩

    摘要: 通過對(duì)陜西省和寧夏自治區(qū)的實(shí)地調(diào)查,運(yùn)用層次分析法對(duì)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)綜合績(jī)效進(jìn)行了評(píng)價(jià),結(jié)果表明新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)綜合績(jī)效整體處于中等偏上水平;其中,村鎮(zhèn)銀行綜合績(jī)效最優(yōu),小額貸款公司次之,資金互助社最差。此外,采用多元回歸模型對(duì)綜合績(jī)效影響因素分析發(fā)現(xiàn),貸款市場(chǎng)占有率與績(jī)效得分負(fù)相關(guān),注冊(cè)資本、最大股東股權(quán)比例與績(jī)效得分正相關(guān)。建議針對(duì)三類新型機(jī)構(gòu)的不同發(fā)展?fàn)顩r與經(jīng)營特點(diǎn)來提升績(jī)效,從而促進(jìn)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的可持續(xù)發(fā)展。

    關(guān)鍵詞:新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu);績(jī)效評(píng)價(jià);影響因素

    中圖分類號(hào):F832.35 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-9107(2014)04-0072-07

    引言

    多年來,金融服務(wù)一直是制約我國農(nóng)村發(fā)展的薄弱環(huán)節(jié)。農(nóng)村金融供給不足的現(xiàn)狀以及農(nóng)村金融市場(chǎng)自身的特殊性,決定了增加農(nóng)村金融市場(chǎng)有效供給的必要性。鑒于此,銀監(jiān)會(huì)于2006 年底制定并發(fā)布了調(diào)整放寬農(nóng)村地區(qū)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)準(zhǔn)入政策,鼓勵(lì)各類資本到農(nóng)村設(shè)立新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)。銀監(jiān)會(huì)年報(bào)顯示,截至2011年底,全國242家銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)共發(fā)起設(shè)立786家新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu),其中村鎮(zhèn)銀行726家(已開業(yè)635家),貸款公司10家,農(nóng)村資金互助社50家(已開業(yè)46家),累計(jì)吸引各類資本369億元,各項(xiàng)貸款余額1 316億元[1]。新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的出現(xiàn),開拓了農(nóng)村金融供給新渠道,填補(bǔ)了部分地區(qū)農(nóng)村金融服務(wù)空白,對(duì)提升農(nóng)村金融服務(wù)水平發(fā)揮了積極作用。新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)在服務(wù)于“三農(nóng)”的同時(shí),能否實(shí)現(xiàn)自身發(fā)展的可持續(xù)性,已成為公眾關(guān)注的焦點(diǎn)。

    學(xué)界對(duì)金融機(jī)構(gòu)發(fā)展可持續(xù)性的研究,主要集中在對(duì)其績(jī)效水平的衡量上?;仡檱鴥?nèi)外已有文獻(xiàn)對(duì)金融機(jī)構(gòu)績(jī)效的研究,多圍繞績(jī)效測(cè)度方法選擇與績(jī)效影響因素分析展開。在績(jī)效測(cè)度方法選擇上,國外學(xué)者如Mendes和Rebelo在假說檢驗(yàn)中使用非參數(shù)法和隨機(jī)前沿分析測(cè)度了銀行的X效率[2]。國內(nèi)學(xué)者如張健華利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)的基本模型及其改進(jìn)模型對(duì)我國三類商業(yè)銀行1997~2001年的效率狀況進(jìn)行了評(píng)價(jià)[3]。郭妍也運(yùn)用DEA方法測(cè)算了我國15家有代表性商業(yè)銀行1993~2002年的技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模技術(shù)效率值[4]。在績(jī)效影響因素分析上,國外學(xué)者如Andrew C Worthington運(yùn)用隨機(jī)成本前沿法研究了澳大利亞非銀行金融機(jī)構(gòu)效率的決定因素,結(jié)果表明銀行效率的增長(zhǎng)來源于資產(chǎn)質(zhì)量、人力素質(zhì)和教育程度的改善[5]。國內(nèi)學(xué)者如秦宛順、歐陽俊研究指出我國商業(yè)銀行績(jī)效水平主要取決于銀行效率,市場(chǎng)結(jié)構(gòu)與銀行績(jī)效水平之間并無顯著統(tǒng)計(jì)關(guān)系,而銀行市場(chǎng)份額與規(guī)模效率顯著負(fù)相關(guān)[6]。姚樹潔等利用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)研究了所有制結(jié)構(gòu)和硬預(yù)算約束對(duì)銀行效率的影響,發(fā)現(xiàn)非國有銀行比國有銀行效率高,面臨硬預(yù)算約束的銀行的績(jī)效比國家和地方政府投入大量資本的銀行好[7]。何韌對(duì)上海市銀行業(yè)的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、綜合效率和經(jīng)營績(jī)效及其相互關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)的規(guī)模效率對(duì)銀行績(jī)效水平具有積極作用[8]。閆麗華從股權(quán)集中度、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和資本結(jié)構(gòu)方面實(shí)證分析了金融上市公司績(jī)效的影響因素[9]。林明指出市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)和行為結(jié)構(gòu)是影響當(dāng)前銀行業(yè)績(jī)效的主要因素[10]。

    已有研究多集中在銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的效率問題上,對(duì)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的研究也多側(cè)重于分開討論三類機(jī)構(gòu),如曾剛、李廣子與李建華、何莎莎討論了村鎮(zhèn)銀行的績(jī)效及其影響因素[11,12],中國人民銀行固原市中心支行課題組調(diào)查分析了小額貸款公司的績(jī)效[13],王剛貞則對(duì)農(nóng)村資金互助社績(jī)效進(jìn)行了評(píng)價(jià),缺乏對(duì)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)整體的績(jī)效考察[14]。在績(jī)效測(cè)度方法的選擇上偏好于選擇SFA、DEA構(gòu)建“投入-產(chǎn)出”模型分析行為績(jī)效,在績(jī)效影響因素的考察上單方面?zhèn)戎赜谕馍兞炕騼?nèi)生變量。鑒于此,本文在上述研究成果的基礎(chǔ)上,選用層次分析法(AHP)定量與定性相結(jié)合地評(píng)價(jià)依靠于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)結(jié)果績(jī)效,并引入多元回歸模型平衡選擇影響新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)績(jī)效的外生和內(nèi)生因素進(jìn)行分析,以期為促進(jìn)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)可持續(xù)發(fā)展提供參考?!糑H*3/4〗

    一、研究方法與模型選擇

    本文主要包含新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的績(jī)效評(píng)價(jià)與績(jī)效影響因素分析兩部分內(nèi)容。新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)績(jī)效受到多種因素的影響,如果僅僅從某一角度、某一方面或某一指標(biāo)來評(píng)判,會(huì)過于片面;層次分析法〖LL〗是一種定性與定量相結(jié)合、系統(tǒng)化、層次化的分析方法,它整合決策者的主觀判斷與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建模型,可將不同層次、多個(gè)指標(biāo)綜合成無量綱的評(píng)判值,適合于建立在不同量綱財(cái)務(wù)指標(biāo)基礎(chǔ)上的結(jié)果績(jī)效評(píng)價(jià)。此外,線性方程是常用的因素分析方法,新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的績(jī)效除了受到AHP所選指標(biāo)的影響外,還受到其他內(nèi)生與外生因素的影響,從而采用多元回歸模型來找尋決定當(dāng)前新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)綜合績(jī)效的關(guān)鍵因素。

    (一)層次分析法

    層次分析法主要將復(fù)雜問題按支配關(guān)系進(jìn)行分層,通過對(duì)比各層各要素之間的相對(duì)重要性,最終確定各要素相對(duì)重要性的次序,從而按次序做出最終選擇。具體如下:

    1.構(gòu)建遞階層次評(píng)價(jià)模型。將問題分為三個(gè)層次,即目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和措施層(如圖1所示)。在模型中,同一層次的要素對(duì)上層要素有一定的作用,同時(shí)支配下層各要素,每層中各要素所支配的要素不超過9個(gè),因?yàn)檫^多要素會(huì)造成兩兩比較的困難。

    摘要: 通過對(duì)陜西省和寧夏自治區(qū)的實(shí)地調(diào)查,運(yùn)用層次分析法對(duì)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)綜合績(jī)效進(jìn)行了評(píng)價(jià),結(jié)果表明新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)綜合績(jī)效整體處于中等偏上水平;其中,村鎮(zhèn)銀行綜合績(jī)效最優(yōu),小額貸款公司次之,資金互助社最差。此外,采用多元回歸模型對(duì)綜合績(jī)效影響因素分析發(fā)現(xiàn),貸款市場(chǎng)占有率與績(jī)效得分負(fù)相關(guān),注冊(cè)資本、最大股東股權(quán)比例與績(jī)效得分正相關(guān)。建議針對(duì)三類新型機(jī)構(gòu)的不同發(fā)展?fàn)顩r與經(jīng)營特點(diǎn)來提升績(jī)效,從而促進(jìn)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的可持續(xù)發(fā)展。

    關(guān)鍵詞:新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu);績(jī)效評(píng)價(jià);影響因素

    中圖分類號(hào):F832.35 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-9107(2014)04-0072-07

    引言

    多年來,金融服務(wù)一直是制約我國農(nóng)村發(fā)展的薄弱環(huán)節(jié)。農(nóng)村金融供給不足的現(xiàn)狀以及農(nóng)村金融市場(chǎng)自身的特殊性,決定了增加農(nóng)村金融市場(chǎng)有效供給的必要性。鑒于此,銀監(jiān)會(huì)于2006 年底制定并發(fā)布了調(diào)整放寬農(nóng)村地區(qū)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)準(zhǔn)入政策,鼓勵(lì)各類資本到農(nóng)村設(shè)立新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)。銀監(jiān)會(huì)年報(bào)顯示,截至2011年底,全國242家銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)共發(fā)起設(shè)立786家新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu),其中村鎮(zhèn)銀行726家(已開業(yè)635家),貸款公司10家,農(nóng)村資金互助社50家(已開業(yè)46家),累計(jì)吸引各類資本369億元,各項(xiàng)貸款余額1 316億元[1]。新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的出現(xiàn),開拓了農(nóng)村金融供給新渠道,填補(bǔ)了部分地區(qū)農(nóng)村金融服務(wù)空白,對(duì)提升農(nóng)村金融服務(wù)水平發(fā)揮了積極作用。新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)在服務(wù)于“三農(nóng)”的同時(shí),能否實(shí)現(xiàn)自身發(fā)展的可持續(xù)性,已成為公眾關(guān)注的焦點(diǎn)。

    學(xué)界對(duì)金融機(jī)構(gòu)發(fā)展可持續(xù)性的研究,主要集中在對(duì)其績(jī)效水平的衡量上?;仡檱鴥?nèi)外已有文獻(xiàn)對(duì)金融機(jī)構(gòu)績(jī)效的研究,多圍繞績(jī)效測(cè)度方法選擇與績(jī)效影響因素分析展開。在績(jī)效測(cè)度方法選擇上,國外學(xué)者如Mendes和Rebelo在假說檢驗(yàn)中使用非參數(shù)法和隨機(jī)前沿分析測(cè)度了銀行的X效率[2]。國內(nèi)學(xué)者如張健華利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)的基本模型及其改進(jìn)模型對(duì)我國三類商業(yè)銀行1997~2001年的效率狀況進(jìn)行了評(píng)價(jià)[3]。郭妍也運(yùn)用DEA方法測(cè)算了我國15家有代表性商業(yè)銀行1993~2002年的技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模技術(shù)效率值[4]。在績(jī)效影響因素分析上,國外學(xué)者如Andrew C Worthington運(yùn)用隨機(jī)成本前沿法研究了澳大利亞非銀行金融機(jī)構(gòu)效率的決定因素,結(jié)果表明銀行效率的增長(zhǎng)來源于資產(chǎn)質(zhì)量、人力素質(zhì)和教育程度的改善[5]。國內(nèi)學(xué)者如秦宛順、歐陽俊研究指出我國商業(yè)銀行績(jī)效水平主要取決于銀行效率,市場(chǎng)結(jié)構(gòu)與銀行績(jī)效水平之間并無顯著統(tǒng)計(jì)關(guān)系,而銀行市場(chǎng)份額與規(guī)模效率顯著負(fù)相關(guān)[6]。姚樹潔等利用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)研究了所有制結(jié)構(gòu)和硬預(yù)算約束對(duì)銀行效率的影響,發(fā)現(xiàn)非國有銀行比國有銀行效率高,面臨硬預(yù)算約束的銀行的績(jī)效比國家和地方政府投入大量資本的銀行好[7]。何韌對(duì)上海市銀行業(yè)的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、綜合效率和經(jīng)營績(jī)效及其相互關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)的規(guī)模效率對(duì)銀行績(jī)效水平具有積極作用[8]。閆麗華從股權(quán)集中度、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和資本結(jié)構(gòu)方面實(shí)證分析了金融上市公司績(jī)效的影響因素[9]。林明指出市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)和行為結(jié)構(gòu)是影響當(dāng)前銀行業(yè)績(jī)效的主要因素[10]。

    已有研究多集中在銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的效率問題上,對(duì)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的研究也多側(cè)重于分開討論三類機(jī)構(gòu),如曾剛、李廣子與李建華、何莎莎討論了村鎮(zhèn)銀行的績(jī)效及其影響因素[11,12],中國人民銀行固原市中心支行課題組調(diào)查分析了小額貸款公司的績(jī)效[13],王剛貞則對(duì)農(nóng)村資金互助社績(jī)效進(jìn)行了評(píng)價(jià),缺乏對(duì)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)整體的績(jī)效考察[14]。在績(jī)效測(cè)度方法的選擇上偏好于選擇SFA、DEA構(gòu)建“投入-產(chǎn)出”模型分析行為績(jī)效,在績(jī)效影響因素的考察上單方面?zhèn)戎赜谕馍兞炕騼?nèi)生變量。鑒于此,本文在上述研究成果的基礎(chǔ)上,選用層次分析法(AHP)定量與定性相結(jié)合地評(píng)價(jià)依靠于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)結(jié)果績(jī)效,并引入多元回歸模型平衡選擇影響新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)績(jī)效的外生和內(nèi)生因素進(jìn)行分析,以期為促進(jìn)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)可持續(xù)發(fā)展提供參考?!糑H*3/4〗

    一、研究方法與模型選擇

    本文主要包含新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的績(jī)效評(píng)價(jià)與績(jī)效影響因素分析兩部分內(nèi)容。新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)績(jī)效受到多種因素的影響,如果僅僅從某一角度、某一方面或某一指標(biāo)來評(píng)判,會(huì)過于片面;層次分析法〖LL〗是一種定性與定量相結(jié)合、系統(tǒng)化、層次化的分析方法,它整合決策者的主觀判斷與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建模型,可將不同層次、多個(gè)指標(biāo)綜合成無量綱的評(píng)判值,適合于建立在不同量綱財(cái)務(wù)指標(biāo)基礎(chǔ)上的結(jié)果績(jī)效評(píng)價(jià)。此外,線性方程是常用的因素分析方法,新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的績(jī)效除了受到AHP所選指標(biāo)的影響外,還受到其他內(nèi)生與外生因素的影響,從而采用多元回歸模型來找尋決定當(dāng)前新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)綜合績(jī)效的關(guān)鍵因素。

    (一)層次分析法

    層次分析法主要將復(fù)雜問題按支配關(guān)系進(jìn)行分層,通過對(duì)比各層各要素之間的相對(duì)重要性,最終確定各要素相對(duì)重要性的次序,從而按次序做出最終選擇。具體如下:

    1.構(gòu)建遞階層次評(píng)價(jià)模型。將問題分為三個(gè)層次,即目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和措施層(如圖1所示)。在模型中,同一層次的要素對(duì)上層要素有一定的作用,同時(shí)支配下層各要素,每層中各要素所支配的要素不超過9個(gè),因?yàn)檫^多要素會(huì)造成兩兩比較的困難。

    摘要: 通過對(duì)陜西省和寧夏自治區(qū)的實(shí)地調(diào)查,運(yùn)用層次分析法對(duì)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)綜合績(jī)效進(jìn)行了評(píng)價(jià),結(jié)果表明新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)綜合績(jī)效整體處于中等偏上水平;其中,村鎮(zhèn)銀行綜合績(jī)效最優(yōu),小額貸款公司次之,資金互助社最差。此外,采用多元回歸模型對(duì)綜合績(jī)效影響因素分析發(fā)現(xiàn),貸款市場(chǎng)占有率與績(jī)效得分負(fù)相關(guān),注冊(cè)資本、最大股東股權(quán)比例與績(jī)效得分正相關(guān)。建議針對(duì)三類新型機(jī)構(gòu)的不同發(fā)展?fàn)顩r與經(jīng)營特點(diǎn)來提升績(jī)效,從而促進(jìn)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的可持續(xù)發(fā)展。

    關(guān)鍵詞:新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu);績(jī)效評(píng)價(jià);影響因素

    中圖分類號(hào):F832.35 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-9107(2014)04-0072-07

    引言

    多年來,金融服務(wù)一直是制約我國農(nóng)村發(fā)展的薄弱環(huán)節(jié)。農(nóng)村金融供給不足的現(xiàn)狀以及農(nóng)村金融市場(chǎng)自身的特殊性,決定了增加農(nóng)村金融市場(chǎng)有效供給的必要性。鑒于此,銀監(jiān)會(huì)于2006 年底制定并發(fā)布了調(diào)整放寬農(nóng)村地區(qū)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)準(zhǔn)入政策,鼓勵(lì)各類資本到農(nóng)村設(shè)立新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)。銀監(jiān)會(huì)年報(bào)顯示,截至2011年底,全國242家銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)共發(fā)起設(shè)立786家新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu),其中村鎮(zhèn)銀行726家(已開業(yè)635家),貸款公司10家,農(nóng)村資金互助社50家(已開業(yè)46家),累計(jì)吸引各類資本369億元,各項(xiàng)貸款余額1 316億元[1]。新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的出現(xiàn),開拓了農(nóng)村金融供給新渠道,填補(bǔ)了部分地區(qū)農(nóng)村金融服務(wù)空白,對(duì)提升農(nóng)村金融服務(wù)水平發(fā)揮了積極作用。新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)在服務(wù)于“三農(nóng)”的同時(shí),能否實(shí)現(xiàn)自身發(fā)展的可持續(xù)性,已成為公眾關(guān)注的焦點(diǎn)。

    學(xué)界對(duì)金融機(jī)構(gòu)發(fā)展可持續(xù)性的研究,主要集中在對(duì)其績(jī)效水平的衡量上?;仡檱鴥?nèi)外已有文獻(xiàn)對(duì)金融機(jī)構(gòu)績(jī)效的研究,多圍繞績(jī)效測(cè)度方法選擇與績(jī)效影響因素分析展開。在績(jī)效測(cè)度方法選擇上,國外學(xué)者如Mendes和Rebelo在假說檢驗(yàn)中使用非參數(shù)法和隨機(jī)前沿分析測(cè)度了銀行的X效率[2]。國內(nèi)學(xué)者如張健華利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)的基本模型及其改進(jìn)模型對(duì)我國三類商業(yè)銀行1997~2001年的效率狀況進(jìn)行了評(píng)價(jià)[3]。郭妍也運(yùn)用DEA方法測(cè)算了我國15家有代表性商業(yè)銀行1993~2002年的技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模技術(shù)效率值[4]。在績(jī)效影響因素分析上,國外學(xué)者如Andrew C Worthington運(yùn)用隨機(jī)成本前沿法研究了澳大利亞非銀行金融機(jī)構(gòu)效率的決定因素,結(jié)果表明銀行效率的增長(zhǎng)來源于資產(chǎn)質(zhì)量、人力素質(zhì)和教育程度的改善[5]。國內(nèi)學(xué)者如秦宛順、歐陽俊研究指出我國商業(yè)銀行績(jī)效水平主要取決于銀行效率,市場(chǎng)結(jié)構(gòu)與銀行績(jī)效水平之間并無顯著統(tǒng)計(jì)關(guān)系,而銀行市場(chǎng)份額與規(guī)模效率顯著負(fù)相關(guān)[6]。姚樹潔等利用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)研究了所有制結(jié)構(gòu)和硬預(yù)算約束對(duì)銀行效率的影響,發(fā)現(xiàn)非國有銀行比國有銀行效率高,面臨硬預(yù)算約束的銀行的績(jī)效比國家和地方政府投入大量資本的銀行好[7]。何韌對(duì)上海市銀行業(yè)的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、綜合效率和經(jīng)營績(jī)效及其相互關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)的規(guī)模效率對(duì)銀行績(jī)效水平具有積極作用[8]。閆麗華從股權(quán)集中度、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和資本結(jié)構(gòu)方面實(shí)證分析了金融上市公司績(jī)效的影響因素[9]。林明指出市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)和行為結(jié)構(gòu)是影響當(dāng)前銀行業(yè)績(jī)效的主要因素[10]。

    已有研究多集中在銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的效率問題上,對(duì)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的研究也多側(cè)重于分開討論三類機(jī)構(gòu),如曾剛、李廣子與李建華、何莎莎討論了村鎮(zhèn)銀行的績(jī)效及其影響因素[11,12],中國人民銀行固原市中心支行課題組調(diào)查分析了小額貸款公司的績(jī)效[13],王剛貞則對(duì)農(nóng)村資金互助社績(jī)效進(jìn)行了評(píng)價(jià),缺乏對(duì)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)整體的績(jī)效考察[14]。在績(jī)效測(cè)度方法的選擇上偏好于選擇SFA、DEA構(gòu)建“投入-產(chǎn)出”模型分析行為績(jī)效,在績(jī)效影響因素的考察上單方面?zhèn)戎赜谕馍兞炕騼?nèi)生變量。鑒于此,本文在上述研究成果的基礎(chǔ)上,選用層次分析法(AHP)定量與定性相結(jié)合地評(píng)價(jià)依靠于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)結(jié)果績(jī)效,并引入多元回歸模型平衡選擇影響新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)績(jī)效的外生和內(nèi)生因素進(jìn)行分析,以期為促進(jìn)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)可持續(xù)發(fā)展提供參考。〖KH*3/4〗

    一、研究方法與模型選擇

    本文主要包含新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的績(jī)效評(píng)價(jià)與績(jī)效影響因素分析兩部分內(nèi)容。新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)績(jī)效受到多種因素的影響,如果僅僅從某一角度、某一方面或某一指標(biāo)來評(píng)判,會(huì)過于片面;層次分析法〖LL〗是一種定性與定量相結(jié)合、系統(tǒng)化、層次化的分析方法,它整合決策者的主觀判斷與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建模型,可將不同層次、多個(gè)指標(biāo)綜合成無量綱的評(píng)判值,適合于建立在不同量綱財(cái)務(wù)指標(biāo)基礎(chǔ)上的結(jié)果績(jī)效評(píng)價(jià)。此外,線性方程是常用的因素分析方法,新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的績(jī)效除了受到AHP所選指標(biāo)的影響外,還受到其他內(nèi)生與外生因素的影響,從而采用多元回歸模型來找尋決定當(dāng)前新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)綜合績(jī)效的關(guān)鍵因素。

    (一)層次分析法

    層次分析法主要將復(fù)雜問題按支配關(guān)系進(jìn)行分層,通過對(duì)比各層各要素之間的相對(duì)重要性,最終確定各要素相對(duì)重要性的次序,從而按次序做出最終選擇。具體如下:

    1.構(gòu)建遞階層次評(píng)價(jià)模型。將問題分為三個(gè)層次,即目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和措施層(如圖1所示)。在模型中,同一層次的要素對(duì)上層要素有一定的作用,同時(shí)支配下層各要素,每層中各要素所支配的要素不超過9個(gè),因?yàn)檫^多要素會(huì)造成兩兩比較的困難。

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