时间:2024-08-31
张颖慧 张 莹
(西安石油大学 经济管理学院,陕西 西安 710065)
目前,绝大多数农信社采用“省联社—市办—县联社(农商行)—信用社(分行)—分社(分理处)”运作体系,其中,县联社是重要的一环,起着承上启下的作用。县联社的财务状况反映了所在县(区)信用社整体情况,是省联社财务的重要组成部分。由于经济发展不均衡等原因,我国不同地区县联社的财务状况差异较大,发展程度也存在较大差异。在经济较为发达的地区(如北京、上海、天津等),大部分县联社的各项财务指标已达到组建农商行的标准,率先完成改制工作。而在经济欠发达地区,一些县联社的财务状况较差,离组建农商行标准相差甚远。本文以洛阳市辖区农村信用联社为例,通过财务评价来揭示县联社发展状况,对洛阳市及类似区域的金融发展提供经验支撑。同时,探讨地区市类县联社财务经营状况的差异,对改善县联社经营绩效,完善地区金融发展政策,具有现实意义与政策价值。
近年来,洛阳市农信办强化经营目标考核,实行按月监测、按季通报。在财务考核中,洛阳市农信办不断加大不良贷款率、拨备覆盖率、资本充足率等指标的权重,极大地调动了县级联社增提拨备、核销不良贷款工作的积极性。在不良贷款绝对额下降和增提拨备双重因素的推动下,洛阳市辖区拨备水平显著提升,财务状况明显改善。同时,洛阳市农信办积极推动县联社向农商行改制,要求全系统逐步转换法人治理结构,查找业务“短板”,明确努力方向。深化人力资源配置改革,持续推进薪酬制度建设,激发经营活力。在政策的引导下,各联社积极响应。伊川农商银行成立同业市场部,实现资金引流,增资扩股,增强资本实力,成为全牌照银行。通过建立资金营运中心和发起村镇银行,扩大业务规模,市区县联社提升了经营实力和抗风险能力。市区县联社强化内控奖惩机制,建立特色的绩效考核体系,实行集约化管理,开源节流,严控跑冒滴漏,创新培养新的利润增长点。但洛阳市县联社的总体财务绩效处于什么水平?市区县各联社之间有无明显差异?县联社的财务效率有无明显的改进空间?应该从何处入手提高财务效率?这些问题构成了本文研究的核心。
与既有研究相比,本文可能的创新点在于:第一,将县信用联社作为财务评价的基本单元,弥补了当下已有研究的空缺。由于县信用联社具有承上启下的特殊地位,本文的评价也有助于认识信用社体系的结构与功能;第二,选择BP神经网络作为财务绩效评价方法,在财务效率评价方法上选择DEA-BCC模型,在研究方法上进行了创新。在既有文献中,评价大多利用DEA-CCR、DEA-SBM、三阶段DEA模型、SFA和结构分析方法,本文则选择了新的方法。第三,将农村信用联社的财务绩效和财务效率区分开来,选用不同的方法对此进行评价,从而达到对样本农村信用联社财务状况充分了解的目的。
既有研究大多以农信社为研究对象,集中于评价农信社改革后信用社的绩效或效率。通过对不同地区案例的评估,既有研究得出多元化的结果:第一类观点认为,2003年启动的农信社改革并没有提高绩效或效率。王俊芹、宗义湘等对河北省的评估发现,农信社改革没有起到预定效果[1]82-88;李敬、陈澍评估了西部地区311家农信社的运行绩效,发现整体处于中等偏差水平[2]47-52;李婧、朱承亮等对陕西省农信社的研究也得出了类似的结论[3]63-76;谢志忠、刘海明等[4]62-69,刘西川、陈立辉等[5]75-91的研究均表明农信社的经营效率总体偏低,且部分信用社存在纯技术效率和规模效率低下的情况。第二类研究则表明,农信社的财务绩效或效率明显得到改善。师荣蓉、徐璋勇对陕西省不同县(区)农信社的研究表明,利润效率和成本效率均值之间的差距不断缩小[6]76-83,[7]78-85;蓝虹、穆争社对陕西省农信社的评估结果也表明,农信社的财务绩效总体呈现改善的态势[8]63-82,[9]159-175。
以农信社绩效评价为契机,探讨绩效的内部与外部影响因素成为学者们关注的另一个焦点。有关分析表明,主要的外部影响因素包括:(1)地区经济发展水平。Hermes and Meesters的研究表明,经济增长和金融发展水平会促进农信社等类似微型金融机构的经营效率[10]79-94。王俊芹、宗义湘等[1]82-88,李婧、朱承亮等[3]63-76研究发现,农村经济发展水平越高,农信社效率越高。(2)政府干预。师荣蓉、徐璋勇发现,财政支出比重与农信社利润率呈显著正相关关系[6]76-83,[7]78-85,而黄薇,张海洋的研究则表明,地方政府的隐性金融干预会显著降低农信社的经营效率[11]79-94。
有关研究表明,影响农信社财务绩效的内部因素主要包括利率定价、贷款投放、资产规模、管理水平、经营效率、人力资本结构、农户信用体系建设、治理结构及运营方式等。Kar and Bali Swain发现,正常的贷款利率对农信社等小额信贷机构的财务绩效和贷款偿还率有积极影响,贷款投放方式对财务绩效也有重要影响[12]1-20;王俊芹、宗义湘等[1]82-88,李婧、朱承亮等[3]63-76、MahindaWijesiri,JacobYaron等[13]12-16认为,资产规模和管理水平对农信社财务绩效有正向影响;黄惠春、杨军研究表明,农信社的经营效率对其绩效具有显著的正向影响[14]63-71;李婧、朱承亮等(2015)认为,资本流动性是农信社应变能力的反应,而稳定性是农信社安全经营的必要保障,两者都有助于农信社财务绩效的改善[3]63-76;李敬、陈澍验证了农信社人力资本结构、农户信用体系建设、治理结构及运营方式对运行绩效的影响[2]47-52。
既有研究对农信社财务绩效的评价,有助于考察农信社改革政策的效果,为进一步的改革提供了方向。然而,对县信用联社层面的研究比较缺乏,而这又是实践中比较关键的环节之一,也是各地着力推进的改革措施之一。因此,对县信用联社开展财务评价,构成了本文研究的切入点。
河南省农信社联合社洛阳市办公室成立于2006年,下辖11家县(市、区)农村信用合作联社、2家农村商业银行(仍然具有联社的性质)。洛阳市13家县级联社(农商银行)是具有独立法人资格的地方性金融机构,营业网点遍布城乡,共计400余家,是目前洛阳市金融机构网点最多的金融机构。其中,伊川县联社经国家银监会批准于2009年10月28日挂牌开业,是河南省成立的第一家县级农村商业银行,开创了河南省农信社股份改制的先河。
近年来,全市农村信用联社各项业务快速发展、资金实力不断增强、服务功能日趋完善。截止2014年12月,全市农村信用联社各项存款余额604.73亿元,较年初增长19.68%;各项贷款余额407.52亿元,较年初增长18.30%;实现净利润14.57亿元,13家联社全面实现盈余。
2.2.1 BP神经网络模型
目前,BP(Back Propagation)网络在人工神经网络中应用广泛。BP神经网络模型主要通过学习和训练给定的样本数据,不断反向调整各层单元的权重值,达到误差最小,从而找出输入和输出之间的内在映射关系,并弱化在求权重时主观因素的影响。本文运用BP神经网络模型的自学习性和自组织性能拟合各指标的最佳权重值,实现对农村信用联社财务绩效的合理评价。
典型的BP神经网络是一个由输入层、隐含层和输出层构成的三层前馈网络,其模型结构如图1所示。
图1 BP神经网络结构图
Kolmogorov定理和实践证明,三层神经网络具有强大的模式识别能力,且能以任何精度逼近任意连续函数或映射,本文采用三层BP神经网络作为评价农村信用联社财务绩效模型的核心结构,因此需要对输入层、隐含层和输出层的节点数(神经元个数)加以确定。输入层选择对输出层有重大影响,且能够获得便于操作的变量,输入层节点数的设定视具体情况而定。输出层代表着模型要实现的目标功能,就是网络训练的期望输出,结合本文研究的目的,将输出层的节点数设置为1,以便于直接获取各个农信社的财务绩效。
根据已有研究文献,参照公式(1)来确定隐含层的节点数。
(1)
(1)式中,u为隐含层节点数,α为输入层节点数,β为输出层节点数,γ为1~10之间的常数。经过反复训练、比较和分析,最终发现隐含层的节点数为10,此时误差最小。
2.2.2 DEA-BCC模型
数据包络分析法(简称DEA)是评价具有相同类型多投入、多产出的决策单元间相对有效性的非参数统计方法,其基础模型包括CCR模型和BCC模型。考虑到目前农村信用联社处于逐步向农村商业银行转型的阶段,财务效率会受到农村信用联社规模的影响,因此,本文选择BCC模型对农村信用联社财务效率进行测算。
下面本文将每一个农村信用联社看作一个决策单元来构造每一时期的最佳生产可能性边界。假设有n个决策单元,每个决策单元都有m种投入和s种产出,xij(xij>0,i=1,2,…m)表示第j个决策单元对第i种类型的投入量,yrj(yrj>0,r=1,2,…s)表示第j个决策单元对第r种类型的产出量,则有如下矩阵:Xj=(x1j,x2j,…,xmj)T、Yj=(y1j,y2j,…,ysj),j=1,2,…,n。引入阿基米德无穷小量ε,以及投入松弛变量s-,产出松弛变量s+,分别代表投入冗余和产出不足,第j0个决策单元的BCC模型为:
min[θ-ε(E1Ts-+E2Ts+)]
λj≥0,j=1,2,…,n
(2)
(2)式中,θ为该决策单元的有效值,即投入相对于产出的相对效率,也称技术效率。下面将技术效率(TE)分解为纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)。其中,TE=PTE·SE。当θ*=1,且s*-=0,s*+=0时,决策单元纯技术效率和规模效率同时有效;当θ*=1,但输入和输出至少有一个大于0时,则该决策单元弱有效,技术效率和规模效率不同时为最佳;当θ*<1且s*-、s*+≠0时,决策单元为非DEA有效,此时既不是技术效率最佳,也不是规模效率最佳。
目前由于对农村信用联社财务绩效的研究多是基于投入产出视角,因此本文参考银行类金融机构财务绩效评价指标,从安全性、盈利性、流动性和成长性四个方面选取12个财务指标,构建了农村信用联社财务绩效评价的指标体系,具体内容如表1所示。
表1 洛阳市农村信用联社财务绩效评价指标选取
数据来源于对河南省洛阳市9县4区农村信用联社的实地调研。为了保证数据的可得性与有效性,本研究采用问卷调查与访谈相结合的方式。对农村信用联社的财务评价包括财务绩效和财务效率评价两部分,并采用各信用联社2013年的数据作为训练样本,2014年的数据作为检验样本。分别用字母A 到M代表各联社。
由于不同财务指标正负取向不同且存在着量纲差异,为了消除由此产生的指标不具有可比性的影响,所以需要对各个财务指标进行无量纲处理,即标准化处理。正向指标采用公式(3)进行标准化处理,负向指标采用公式(4)进行标准化处理:
(3)
(4)
(3)式、(4)式中:Xi为各联社相关财务指标标准化值;xi为收集到的财务指标原始数据,maxxi、minxi分别表示该指标在评价年度的最大值和最小值。各联社2014年财务指标标准化后的数据详见表2所示。
本文采用的BP神经网络模型为12—10—1(12个输入层神经元,10个隐含层神经元,1个输出层神经元)的网络结构。输入值为上述标准化处理后农村信用联社2013年12项财务指标数据,输出值即训练神经网络原始期望值采用熵值法确定,熵值法可以对各个指标的权重进行较为客观的赋值,从而真实地反映研究对象的绩效水平。本文运用MATLAB7.0软件,通过编程实现对农村信用联社财务绩效评价指标的赋权,进而求得期望值,所附权重以权重表的形式呈现,详见表3所示。
表2 洛阳市标准化后各联社2014年财务指标数据
表3 洛阳市农村信用联社2013年财务绩效指标体系权重表
下面将洛阳市2013年13家农村信用联社的财务绩效数据经过标准化的财务指标数据和熵值法计算出的期望值组成输入输出数据模式对,作为训练单元输入BP神经网络中进行训练,当训练次数为3 761次时,误差平方和MSE达到9.982 6e-005符合目标误差的要求,训练结束。
网络训练所得的测试值与熵值法求得的原始期望值如表4所示。
表4 网络训练值与期望值比较
由表4可以看出,BP神经网络模型的训练值与设定的期望值基本相符,误差均在可接受范围内。因此,建立的BP神经网络模型训练效果较好,能较为真实准确地对农村信用联社的财务绩效进行评价,模型具有可行性。
为评价洛阳市9县4区农村信用联社2014年的财务绩效水平,本文将其 2014年标准化后的财务指标数据作为输入矢量,然后利用训练好的BP神经网络模型进行仿真处理,然后对BP神经网络的主要输出结果进行统计和整理。根据评价结果即可得到2014年洛阳市农村联社的财务绩效排名,评价结果和排序详见表5所示。
由表5可知,2014年洛阳市农村信用联社的平均财务绩效得分仅为0.301 5,处于偏低水平。其中,唯有信用联社B财务绩效得分处于中等偏上水平的(0.647 2),其余联社的财务绩效得分均在0.5以下,联社L得分最低(0.157 0),是排名首位联社得分的四分之一,且排名前三位的联社得分与后三位的信用联社相比高出0.956 2,可见各联社之间的财务绩效水平存在显著差距,发展极不均衡。
表5 洛阳市农村信用联社2014年财务绩效评价排名
结合实地调研的情况,上述财务绩效评价结果符合实际。据了解,联社B所在的县城地理位置优越,政府政策支持带动了当地经济的发展*位于洛阳市南30公里,是全省23个对外开放重点县、35个扩权县和郑洛城市工业走廊县之一。,资金需求随之增多,为该联社提供了更多潜在客户*联社B随后转变为河南省第一家县级农村商业银行。。联社B产权清晰,在经营管理上具有较大自主权。广泛推进信用工程建设,积极加强内部控制,提高信贷资产质量,有效防范各种风险。截止2014年底,联社B各项存款余额为145.33亿元,贷款余额为93.79亿元,存贷款分别占该县银行业市场份额的70%和68%,不良贷款率为0.77%,各项收入为11.33亿元,实现经营利润为5.05亿元;按《巴塞尔协议Ⅲ》,资本充足为16.71%,核心资本充足率为15.63%,拨备覆盖率达到1 252.23%。可见,联社B的治理结构、管理水平、资产规模、资产的安全性和盈利能力均处于领先位置,提升了财务绩效。
排名第二、第三的联社J和联社M在地理位置上具有优势,政府重点扶持,先后完成了农商银行的组建工作,在资产的安全性和成长性方面表现也较为出色,尤其是在净利润增长率方面,在全市联社中遥遥领先。联社I、联社C、联社L则在资产安全性、盈利性和成长性方面的表现均处于落后水平,因此,财务绩效得分较低。其余的联社中,有一部分已经达到农商行的组建标准并完成了组建工作,如联社E、F等,但是由于改制完成的时间较短,各部门的工作还未完全走上正轨,导致在各个方面表现一般。
本文借鉴师荣蓉,徐璋勇等的研究[6]76-83,[7]78-85,综合考虑生产法和中介法,最终确定的投入指标为人力价格、资产价格、资金价格,产出指标为存款总额、贷款总额,各指标的描述与衡量详见表6所示。
表6 投入产出指标描述与衡量
本文采用BCC模型,利用DEAP2.1软件,对2013、2014年洛阳市13家农村信用联社的财务效率(即综合效率,用CRSTE表示)进行了测算。财务效率可进一步分解为纯技术效率(VRSTE)和规模效率(SCALE),即CRSTE=VRSTE×SCALE,测算结果如表7所示。
表7 洛阳市农村信用联社财务效率测算结果
由表7可知,洛阳市农村信用联社财务效率处于非DEA有效状态,2013、2014年综合效率的平均值分别为0.651、0.587。其中,DEA有效的农村信用联社年均个数为2个,占样本总量的10%;而非DEA有效的农村信用联社年均个数为11,占联社总数的90%。此外,在非DEA有效的农村信用联社中,综合效率值小于0.500的联社占60%的比重。
若不考虑规模影响,大约50%的农村信用联社纯技术效率有效,资源得到充分利用,具有较强的资源配置能力。 由于受到规模因素的影响,综合效率有效的联社仅有2家。2013、2014年各农村信用联社纯技术效率都接近于1,远大于规模效率,说明造成财务综合效率无效的原因由规模效率较差引起的。同时,非DEA有效的评价单元均处于规模报酬递增状态,说明这些农村信用联社适当扩大规模就可以带来更高的效益,具备良好的发展潜质。
总之,规模效率低下是制约农村信用联社财务综合效率提升的关键因素,只有不断扩大规模、强化资源使用效率,才能实现规模效益最大化。从联社组建为农村商业银行就是一个良好的开端,为农村信用联社扩大规模提供了更多可能性和机会。
通过DEA模型计算可以得到各个决策单元的松弛变量取值,在有效平面上进行投影调整。进行投影分析能够找出投入、产出的原始值与技术有效情况下目标值之间的差距,可以为财务效率非DEA有效的农村信用联社提供改进建议。洛阳市农村信用联社财务效率投影分析结果见表8。
由表8可见,农村信用联社存在投入冗余和产出不足情况,而产出不足情况更为严重。2013年在存款总额、贷款总额的产出不足值分别达到了55 314.978万元和162 147.690万元,2014年分别为349 041.355 万元和206 626.289万元,使农村信用联社总体的财务效率进一步偏离DEA有效平面。
表8 洛阳市农村信用联社财务效率投影分析结果
非DEA有效的农村信用联社具有规模报酬递增的潜力,因此,增加投入便可获得规模收益。但是,洛阳市农村信用联社在现有的规模下,固定资产投入、人力投入和资金投入之间的配置比例不合理,造成相对冗余,从而导致财务效率低下。相对而言,人力投入存在的冗余现象更突出,在2014年冗余值达到了31.704(30.149+1.555)万元;在资金投入方面的冗余值最小,几乎可以忽略不计。
因此,洛阳市农村信用联社各下辖网点应提升自助服务水平,增加在固定资产和资金价格上的投入。适量裁减不必要的工作人员,减少在人力方面的投入。合理分配投入资源,实现投入资源之间的平衡。同时,关注内部管理和规模发展,从而获得更多的产出。
本文运用BP神经网络模型和DEA-BCC模型,对洛阳市农村信用联社的财务绩效和财务效率进行了测度分析,结果表明:
(1)洛阳市农村信用联社财务绩效整体处于偏低水平,且各联社之间的财务绩效水平存在显著差距。
(2)对于农村信用联社来说,安全性和成长能力是影响财务绩效水平的两个重要因素,具体来说资本充足率、核心资本充足率、拨备覆盖率、净利润增长率对财务绩效有着显著的影响。
(3)洛阳市农村信用联社财务效率处于非DEA有效状态。但是,各农村信用联社纯技术效率都接近于1,远大于规模效率,说明各信用联社财务综合效率无效更多的是由规模效率偏低引起的。此外,非DEA有效的评价单元均处于规模报酬递增状态。
(4)农村信用联社存在投入冗余和产出不足情况,人力投入的冗余现象相对突出,产出不足情况更为严重。
通过上述分析可以看出,规模效率低下是制约农村信用联社财务综合效率提升的关键因素,必须不断扩大规模。同时,要合理分配投入资源,实现投入资源之间的平衡,关注内部管理和规模发展,从而达到规模效益最大化。
此外,从农村信用联社到农商银行,农村信用联社拥有更大的发展空间,可以真正自主经营、自我约束、自担风险、自我发展,因此应该坚定不移深化农信社的改革,明晰产权关系,推进多元化产权模式。但是,需要强调的是,改革要因地制宜,农商银行的组建工作也要充分考虑当地的实际情况、各方面的条件是否达标、在多大程度上达标、组建完成后的工作如何顺利开展等相关问题。省联社在考察这些问题时,要严格把控,不可操之过急,以保证改建后的联社尽快步入正轨,平稳运行。
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