农村合作金融机构信贷风险影响因素研究县域农村合作金融机构信贷风险的影响因素

农村合作金融机构信贷风险影响因素研究县域农村合作金融机构信贷风险的影响因素

现在，农村信用社处于新改革的重要阶段。农业转型和区域中小企业的发展为构建农村合作金融机构经营机制提供了时代机遇。如何把握县域经济发展可能带来的巨大机遇,在农村金融市场新格局中实现农村合作金融机构的可持续发展,已经引发了众多学者的关注和思考。信贷资产质量是金融机构发展的生命线,银行生存和发展的前提和首要环节是要做好信贷风险管理。农村合作金融机构承担着农村金融“主力军”的重任,其信贷风险管理的优劣,不仅关系到机构本身的可持续运营,决定着信贷业务的持续增长潜力和盈利能力,更关系到农村金融供给能力和意愿,影响农村金融的支农力度。但是,由于历史和现实的多种原因,农村合作金融机构在信贷风险管理领域存在很多问题,长期困扰着农村合作金融机构的改革与发展。数据显示,央行专项票据置换不良贷款以来,截止2010年末,中国农村信用社的不良贷款率为7.7%,同期商业银行的不良贷款率为1.14%高出6.6个百分点。农村合作金融机构作为农村金融市场的供给主体,在农村经济发展中发挥着重要的枢纽作用和推动作用,通过对农村合作金融机构信贷风险影响因素的研究,深化信贷风险防范的利益诱导和激励机制,提升信贷风险管理水平,对于实现农村合作金融机构的健康发展,促进农村经济可持续发展和“三农”问题的根本解决具有重要的战略意义。近年来,在学者们关于银行信贷风险影响因素的相关研究中,有些学者实证研究了宏观经济因素对信贷风险的影响。例如邱兆祥实证分析了GDP增长率、通货膨胀率和广义货币供应量增长率这些宏观经济因素对中国银行业信贷风险的影响程度。结果表明,当宏观经济下滑、通货膨缩、货币政策趋紧时,银行不良贷款率显著上升,信贷风险显著增加。贾海涛运用模型研究宏观经济因素与企业违约率之间的关系,认为GDP增长率、财政支出、居民消费价格指数、人力资本和失业率均对违约率有显著影响。Hoggarth282对英国宏观经济变化和商业银行信贷的关系进行研究,结果发现英国银行的不良贷款跟经济周期显著相关。DasandGhosh的研究则认为:GDP增长率、银行规模和贷款增长率对银行的不良贷款率有重要影响。一些学者从其他角度进行研究,王连军实证研究了政府干预对银行信贷风险的影响,结论显示政府干预没有造成不良贷款上升,但对信贷规模扩张存在明显影响,长期将造成银行资源的过度利用和潜在风险上升。张璟实证分析了地方政府干预与地区金融发展之间的关系,认为地方政府财政压力与其对于金融发展的干预意愿和程度是相匹配的。石盛林研究了金融市场发育程度对银行信贷风险的影响,认为银行网点数对银行贷款坏账的影响是“正U型”。此外,还有部分学者研究了内控机制对信贷风险的影响,汪冬梅研究了资本充足率与信贷风险的关系,认为二者缺乏长期均衡关系和相互因果关系。曹廷求认为外部环境、内部治理银行业风险的重要因素,应重点完善银行内部治理机制,并理清市场约束、政府监管等外部治理与内部治理之间的关系。刘艳华对县域农村信用社的信贷风险防范效率进行DEA分析,认为综合业绩“好”的农村信用社,其信贷风险防范效率高。关于银行信贷风险影响因素的研究虽已取得诸多成果,但仍存在以下不足:一方面,相关研究大多以商业银行为研究对象,而农村合作金融机构植根于农村,城乡二元结构下城市与农村在经济、政策、市场竞争等方面存在巨大差异,有必要单独针对农村合作金融机构做进一步研究。另一方面,相关研究大多仅对金融机构风险进行单因素分析,尚未从经济发展、政府干预,金融市场发育和内部治理等方面进行综合实证研究。因此,本文以陕西省县域农村合作金融机构的动态面板数据为基础,对农村合作金融机构信贷风险的影响因素进行实证分析,以期为优化农村金融生态环境,健全机构信贷风险防范机制提供经验依据和理论参考。一、农村合作金融机构所在县域政府的支持力度农村合作金融机构最大的特点之一就是植根于农村,服务于辖区内“三农”,是地方性金融机构。而各农村地区在经济发达程度、政策环境、信用状况和文化习俗方面差别很大,因此,运营环境可能是影响农村合作金融机构信贷风险的重要因素;同时,各县域农村合作金融机构本身的治理水平存在很大差距,也会对信贷风险产生影响。经济决定金融,金融问题的根子在于经济本身。农村合作金融机构的风险管理,其发展的长期源泉和动力依赖于农村经济发展基础上各主体对金融服务的需求和态度。因此,农村地区经济发展水平的差异,会导致不同地区农村信用合作金融机构信贷风险管理的能力存在着与生俱来的差距。假设1:农村合作金融机构所在县域农村经济越发达,其信贷风险会越低。财政农业支出是衡量一国政府对农业发展支持力度的重要指标。地方政府在“三农”领域的公共产品提供、基础设施建设、公共服务水平等方面的财政支农资金投入,以及由此形成的政策引导功能,作用于农业资本存量、农业研发能力、农业基础设施、农村居民生活补贴和社会保障等方面,对提高农业生产要素数量及生产率,提升居民对信贷产品的消费意愿和偿还能力都会产生积极的影响作用。假设2:农村合作金融机构所在县域政府对农业发展扶持力度越大,其信贷风险越低。在分税制改革和宽松的宏观经济政策共同作用下,地方政府的自由裁量权演绎出“弱财政,强金融”的金融控制战略,通过对金融资源的控制来抵补不断下降的财政收入。地方政府将维系行政支出的被动负债,变为以城市建设和基础设施投资为主的债务融资行为,表现出严重的过度支出倾向,由此引发的地方政府债务风险,已成为各方关注的焦点。据国家审计署(2011)报告显示,截至2010年底,县级地方政府债务余额为2.84万亿元人民币,来源于银行贷款的债务占比达到79%。同期,上市成功的商业银行逐步退出了对县级投融资平台的贷款,农村合作金融机构成为县级融资平台放贷主力。如此巨大的债务规模,地方政府对农村合作金融信贷的行政干预昭然若揭。而地方政府行政干预下贷款投向的误差,会使资金流入“投入→沉淀→再投入→再沉淀”的恶性循环之中,导致农村合作金融机构存量风险的累积和增量风险的叠加。假设3:农村合作金融机构所在县域政府对金融资源配置的干预程度越大,其信贷风险越高。农村金融市场通过促进农村资本的形成而服务于农村经济发展。一个适度竞争、高效的农村金融市场,对于保障农户和农村中小企业融资的可得性、便利性,保障机构的安全性、流动性和盈利性,降低农村金融风险,都是很重要的。假设4:农村合作金融机构所在县域金融市场发育程度越好,其信贷风险越低。建立和完善有效的公司治理机制是保证机构可持续运营的重要基础和前提。银行系统具有天然的脆弱性,良好的内部治理是防患信贷风险的有效手段,尽管风险的成因多样,但几乎都包括内部治理这一基础性的因素,其他因素也是通过这一内因发生作用。因此,从某种程度而言,农村合作金融机构内部治理水平是影响信贷风险管理成效的根本因素。假设5:农村合作金融机构的综合治理水平越高,其信贷风险越低。二、样本的选择和模型的配置(一)数据来源与说明本文研究覆盖2006~2010年陕西省80个县,24个市区,共获得520个有效样本。变量相关财务数据主要来源于中国银监会网站、《中国统计年鉴》和陕西省各区县统计年鉴。部分数据经计算整理而得。研究所选取主要变量统计指标见表1。被解释变量:国内外的相关实证文献中,一般采用不良贷款率或违约率作为金融机构信贷风险的代理变量,由于我国金融机构尚未建立违约概率数据库,出于数据可获得性考虑,本文选择不良贷款率作为农村合作金融机构信贷风险的衡量变量。解释变量:本文选择农村居民人均纯收入显示各区县的农村经济发展水平,反映农村合作金融机构风险管理所面临的项目选择环境;选取地方政府财政支农资金反映当地政府对“三农”发展的财政支持情况,其中2006年的财政支农资金用财政支出中支援农业生产支出、科技三项支出和农林水利气象部门事业费三项数据之和,2007年之后用财政支出中的农林水事务支出数据;选取地方政府财政收支差显示地方政府的财政压力,反映地方政府干预农村合作金融机构金融资源配置和隐匿债务的可能性大小;另外,县域农村合作金融机构与其他银行业金融机构在农业贷款领域存在业务同质,因此,本文选取县域农村合作金融机构的农业贷款的市场份额,即该机构农业贷款占全部金融机构农业贷款的比重来反映农村合作金融机构所处外部金融市场环境的发育程度;农村合作金融机构治理水平采用虚拟变量,改制为农村商业银行的,以现代商业银行的经营理念建立“三会一层”的公司治理架构虚拟变量定义为3,改制为农村合作银行的,采用现代企业的组织管理方式,虚拟变量定义为2,没有改制的农村信用社,按照一人一票,民主管理、合作互助的原则进行规范,虚拟变量定义为1。(二)不良贷款率估计量表由于本文研究不同县(市)在不同时间点上的农村合作金融机构信贷风险的影响因素,牵涉到不同的横截面和时间序列,因此本文采用面板数据模型较合适。根据选定变量,我们可以建立模型如下:Yit为回归变量,表示第i个县区农村合作金融机构t年的不良贷款率,i=1,…,104,为横截面个数,分别表示104个区县;t=2006,…,2010,为考察的时期数。α为截距项,β1,β2,β3,β4,β5为各自变量的回归系数,ε为随机扰动项。本文使用的面板数据具有截面成员较多而时期数较少的类型特点,对于这种数据类型,一般需要利用面板数据结构类型的工作文件进行变截距数据模型估计。根据对截面个体影响形式的不同设定,变截距模型分为固定效应变截距模型和随机效应变截距模型。由于面板数据的两维特性,模型设定的正误决定了参数估计的有效性。因此,首先要对模型的设定形式进行Hausman检验。三、数据描述性分析与证明结果的解释(一)农业支持、财政转变、政府财政自给率情况农村合作金融机构不良贷款率下降趋势明显(见图1),不良贷款率由2007年的25.3%降低至2010年11.9%,降低了13.4个百分点。说明新一轮信用社改革取得了明显成效,对农村信用合作社降低不良贷款率产生了有效激励。其一,央行专项票据置换不良资产,直接减轻了其历史包袱。其二,农村合作金融机构增资扩股,贷款额急剧增加(见图2)。其三,“花钱买机制”的长效作用显现,对农村合作金融机构完善内控和信贷风险管理提供正向激励。2010年陕西县域机构不良贷款率高于全国平均水平4.1个百分点,比2006年缩小了8.2个百分点。说明虽然陕西省县域机构起点较低,但发展速度较快,不良资产化解效果较为显著。另一方面,从全省来看,关中地区的不良贷款率最高(15.8%),陕北地区最低(0.08%),二者相差15.7个百分点,说明陕西农村合作金融机构信贷风险管理水平的区域差异很大。农村合作金融机构外部运营环境现状如下:(1)农村居民人均纯收入呈现稳步上涨的趋势(见图3),从2006年的人均2374元增加为2010年的人均5220元,翻了两倍。其中,陕南地区由于土地资源禀赋条件较差,农业经济发展空间有限,农村居民人均收入水平最低(3775.2元),关中地区土地资源丰富,种植业相对发达,政府惠农政策的支持力度较大,农村居民人均收入最高(5587.8元),二者差距1090元,并呈现出不断扩大的趋势。(2)县域政府的财政支农力度不断加大(见图4),2010年财政支农资金达到12905.4万元,是2006年(2191.0万元)的5.89倍,,增幅达到了56.4%。由此可见,县域地方政府认真落实了《农业法》关于财政支农的相关规定,不断增加对“三农”领域的资金扶持力度。(3)县域地方政府财政自给率逐年降低,财政赤字逐年加大(见图5),由2007年的0.59亿元,增加至2010年的4.25亿元,增幅为66.1%。其中,陕北地区借助资源经济实现了财政收支平衡,个别区县政府财政收入结余最高达102.83亿元(神木县),而陕南地区的政府财政赤字最大,最高赤字达到11.67亿元(山阳县),二者相差113个亿,显示出财政收支方面的极大地区差距。(4)农村合作金融机构农业贷款占全部金融机构农业贷款的比例变动不大,总体小幅上升(见图6)。2010年农业贷款市场份额为66.6%。可见,农村合作金融机构在农村金融市场中仍扮演着主力军角色,邮政储蓄银行等机构的小额贷款业务要想同农村合作金融机构展开竞争,仍需假以时日。(二)需求结构转型导致农村合作金融机构信贷风险本文运用Eviews6.0统计软件首先进行Hausman检验,Hausman检验用于确定选择固定效应模型还是随机效应模型。检验的原假设是:固定效应模型和随机效应模型的估计量没有实质上的差异。检验结果如表2,检验统计量等于36.66,其概率值等于0.00,拒绝原假设,说明固定效应模型和随机效应模型的估计量有实质差异。通过进一步的检验,最终本文选择随机效应的变截距模型对数据进行估计,所得估计结果见表3。根据模型估计结果,调整后的R2=0.5759,F=7.5253,通过显著性检验,说明模型拟合情况较好,本文所选择的影响因素指标能够解释农村合作金融机构信贷风险。实证结果显示:1.农村居民人均收入与农村合作金融机构不良贷款率显著负相关,农村居民人均纯收入每增加一个百分点,机构不良贷款率就下降0.0694,支持假设1,说明农民收入对机构信贷风险具有正向影响。提高农民收入,带动农户的储蓄能力和投资努力,对于降低农村合作金融机构信贷风险十分重要。首先,农民收入提高,其偿债能力会随之增高,可以直接降低信贷违约概率。其次,中国传统的小农经济中存在“不轻言债”的借贷文化,即如果家庭收入能够维持基本的生计所需,能够维持一个不贫不富的生活,他们便不会轻易“告贷”。因此,增加农民收入,会降低农户对救助性借贷的依赖。同时,伴随着市场经济的发展,尤其是农业产业结构的调整和利润的增加,传统小农对于扩大再生产,投资新领域和采用新技术将产生巨大热情,涌现出了更多的种养殖业大户,其投资型和创业型生产资金的信贷需求随之增多,而后者的信贷风险优于前者,需求结构的转型能够降低农村合作金融机构的信贷风险。总之,金融业是配置资源的,只有搞活农村经济,增加农民收入,农村信贷投资的成长性和收益性才会显现出蓬勃生机,才能转变人们对于储蓄和投资,信用和风险的认识和态度,为农村合作金融机构信贷风险防范提供持久动力。2.地方政府财政支农力度与农村合作金融机构不良贷款率显著负相关,地方政府财政支农每增加一个百分点,机构不良贷款率下降0.0117,支持假设2,说明地方政府财政支农对机构信贷风险具有正向影响。我国农村地区有效资金的供给主要来自于财政支农和银行信贷两个渠道。其中,财政支农资金的投入包括投资性支出、消费性支出和转移支付性支出。投资性支出作用于基础设施建设、农业资本存量和农业研发能力,可有效替代农民对农业生产的投入。消费性支出可以减少农村居民为了公共组织有效运转而承担的成本。转移支付性支出对农民进行直接补贴和提供社会保障,可降低农民的生活成本。可见,财政支农支出可替代部分农民消费支出,提高农民收入的可支配份额,这对于降低农户对信贷资金的需求,提高农民的偿债意愿和能力,减少不良贷款的发生率有促进作用。3.地方政府财政压力与农村合作金融机构不良贷款率正相关,地方政府财政赤字每增加一个百分点,机构不良贷款率上升1.38×10-7%,支持假设3,说明当前地方政府对金融资源配置的干预,已经对农村合作金融机构信贷资产质量产生影响。这与王连军认为政府干预对信贷规模的扩张存在明显影响,并没有造成不良贷款的上升的结论有所不同,显示出地方政府对农村合作金融机构的信贷较强的干预力度。其原因在于农村合作金融机构承担着政策支农的任务,政策性亏损成为地方政府利用“三农”问题政治化向农村合作金融机构“寻租”的隐性担保。地方政府财政压力越大,债务融资需求就越大,由此转化的对农村合作金融机构信贷资金配置的干预就越多。而地方政府对金融资源的过度利用,用财政预算的软约束扭曲金融交易的合约原则,会产生大量无效的金融交易,导致金融机构潜在信贷风险的上升。由此可见,虽然目前尚未构成巨大威胁,但农村合作金融机构的信贷风险问题与地方政府的债务融资问题相互交融,无论是农村合作金融机构历史包袱的清收和化解,抑或是从源头上控制新增不良贷款,都需要切实规范地方政府债务融资行为,减少地方政府干预。4.农村合作金融机构农业贷款的市场份额与不良贷款率显著负相关,农业贷款的市场份额每增加一个百分点,机构不良贷款率下降0.0594,不支持假说4。说明农村合作金融机构仍是县域农村金融市场的供给主体,市场竞争并没有显示出对降低信贷风险的激励作用。市场份额对信贷风险的正向影响,其原因可能在于:其一,由于供给能力较强的机构,自身的管理能力相应也较好,表现出较强的信贷风险防范能力。其二,佐证了农业和农户贷款的不良贷款发生率低于其他类型贷款的观点(1)农业贷款市场份额较低的机构,其信贷资金用于其他用途的可能性增大,而来自于乡镇企业倒闭、政府干预等原因的贷款,信贷资金集中,不良贷款发生率高,很容易对农村合作金融机构信贷资金质量形成较大影响。不过,如前所述,县域农村合作金融机构虽然仍处于近乎垄断的地位,但多元化的金融市场已在发育,健全信贷风险管理机制,增强农村合作金融机构市场竞争力已成为关系未来市场竞争成败的重要课题。5.机构治理水平与农村合作金融机构信贷风险显著负相关。机构治理水平提高1%,机构不良贷款率下降0.0852,支持假说5。这与刘艳华的研究结论一致,认为总体上“好”的农村信用社信贷风险的防范效率高,说明信贷风险管理需要以更好的内控机制作为支撑。农村合作金融机构作为经营货币的特殊机构,信贷风险管理始终