我國農村商業銀行支持農村城鎮化能力評價研究

【摘要】隨著我國新型城鎮化建設的提出，金融支持力度對于更好更快地建設新型城鎮化起著重要的作用。農村商業銀行能夠為農村城鎮化提供很好的金融支持力度，在農村市場擁有很好的發展前景。本文利用因子分析法，通過對于我國17家農村商業銀行在農村城鎮化過程中的支持能力評價，得出這17家農村商業銀行在服務農村城鎮化建設過程中支持能力的綜合排名，得出目前我國的農村商業銀行應就農村城鎮化服務的動力支持、農村城鎮化金融支持的保證能力和農村城鎮化的金融支持深度這三個方面加強，在實現自身擴大市場份額，實現盈利的基礎上，也能夠使得更好的服務于農村城鎮化建設。

【關鍵詞】新型農村城鎮化 農村商業銀行 支持能力 因子分析

一、引言

我國在實現農村城鎮化這條道路上有過艱辛的探索，也取得了不錯的發展，但隨著我國現代化進程的不斷加快，新型城鎮化道路開拓不僅需要國家政策的支持，當地政府的貫徹執行，更需要金融部門的支持。考慮到現在農村金融機構的分布現狀及競爭實力，農村商業銀行在新型農村城鎮化建設中的支持力度會在很大程度上影響到新型城鎮化建設的效果。目前針對我國農村商業銀行綜合競爭力和經營效率分析較多，對于現階段新型農村城鎮化的金融支持力度的分析也都在定性的分析之上，所以對我國現階段具有代表性的一些農村商業銀行關于對新型農村城鎮化的支持能力在定量方面的分析就顯得很有必要。

二、文獻綜述

隨著我國城鎮化進程的不斷深化，一些學者也對這個問題做出了很多的研究，他們也提出了一些改善意見。其中，許濤，張文強等（2011）通過湖南省農村城鎮化建設與金融發展的實證研究，分析了金融服務農村城鎮化的問題及原因，并指出了金融助推農村城鎮化的路徑選擇；王士偉（2011）通過對我國農村城鎮化進程中金融支持的現狀進行概述，針對當前農村城鎮化進程中金融支持方面急需解決的問題提出了相應的對策與建議。張童煒（2009）分析了美國社區銀行競爭優勢與影響江蘇省農商行競爭力的主要因素，然后運用AHP方法建立了江蘇省農商行競爭力的評級指標體系，得出江蘇省3家農村商業銀行存在著業務創新能力薄弱、盈利能力薄弱、人才缺乏以及技術水平低等問題，最后給出了提高江蘇省農村商業銀行競爭力的針對性建議。楊青楠、解晟實（2011）通過數據包絡分析方法（DEA）對國內幾家農村商業銀行進行效率評測，得出了除上海農村商業銀行（規模效率低），其他農商行在總體上的運營效率及在現有的條件下的管理水平普遍有效。

三、我國農村城鎮化進程的現狀及金融支持瓶頸

隨著2001年張家港農村商業銀行、常熟農村商業銀行、江陰農村商業銀行作為試點單位成立，我國的農村商業銀行經過十多年的發展，已由當初的3家試點銀行發展到了100多家。根據銀監會網站公布的數據顯示，農村商業銀行發展規模最大的省份是江蘇省、安徽省、廣東省。東部地區的農村商業銀行的數量要明顯多于中西部地區，說明中西部地區在農村商業銀行這一塊還留有很大的一塊空白需要發展。

四、我國現在金融支持農村城鎮化還存在著一些支持瓶頸，主要表現在以下幾個方面

1.金融支持資金供求矛盾存在；2、農村貸款環境的制約（農村貸款者的經濟實力較差，易出現不良貸款）；3、政府提供的撥款有限（政府擔心“免費乘車”現象出現）；4、農村金融機構數目較少，類型較為單一，主要是農村信用社、小額貸款公司和郵政儲蓄。新型的農村金融機構（如：農村商業銀行、農村合作銀行和村鎮銀行等）較少，農村金融機構之間缺乏競爭；5、農村傳統借貸觀念的影響（如：“欠債還錢”、“父債子還”等傳統觀念）。

五、因子分析法下我國農村商業銀行農村城鎮化過程中支持能力評價

（一）樣本及指標選取

由于一些農村商業銀行是最近一兩年才建立的，考慮到數據的可得性便選取了2012年北京農村商業銀行，天津農村商業銀行等十七家農村商業銀行的各項指標數值為樣本。影響到農村商業銀行對于農村城鎮化的支持能力的主要因素有：農村商業銀行的規模、支持農村城鎮化的硬件設施、為農村城鎮化提供的資金支持力度、為農村城鎮化提供貸款的盈利能力等等。所以選取的指標有：設置機構數量、ATM設立點數量、員工數量、總資產、總貸款、凈利潤、涉農，小微企業貸款額（涉農貸款額+小微企業貸款額）、涉農，小微企業貸款率（（涉農貸款額+小微企業貸款額）/總貸款）、存貸款比率（貸款總額/存款余額）、涉農，小微企業貸款利潤貢獻（涉農，小微企業貸款率×凈利潤）。這些指標的作用方向都為正向。

（二）數據標準化處理

不同指標的量綱和數量級不同，所以需要對輸入的樣本數據進行標準化處理。本文通過SPSS（17.0版）實現了對數據的標準化處理。

（三）進行因子分析

1.變量相關性分析

通過SPSS軟件中操作可以得到 “相關系數矩陣”，其中大部分相關系數都較高，各變量呈較強的線性相關關系，能夠從中提取公共因子，適合進行因子分析。

2.巴特利特球度檢驗和KMO檢驗

巴特利特球度檢驗就是檢驗相關系數矩陣是否為單位矩陣，是否適合作因子分析。其中原假設是：該相關系數矩陣是單位矩陣，不適合作因子分析。若對應的伴隨概率值（sig）小于給定的顯著性水平，則原有變量適合作因子分析；反之則不適合。KMO檢驗就是衡量這組數據相關程度的總體水平。本文中，通過SPSS軟件中的操作，可以得到 KMO的值是0.701，符合Kaiser給出的常用的KMO度量標準中的一般水平，巴特利特球度檢驗的伴隨概率大約為0，是小于5%的顯著性水平的，應該拒絕原假設，是可以通過巴特利特球度檢驗的。故原有變量是可以作因子分析的。

3.提取公共因子

提取公共因子的原則是信息的保留量為原始信息的85%以上。通過運用軟件多次提取，最后得出提取三個公共因子便可以能保留91.91%的原始信息。

4.因子的命名解釋

采用最大方差法對因子載荷矩陣實施正交旋轉以使因子具有命名解釋性。根據SPSS軟件操作后得到旋轉成份矩陣，即表2。

從表2可以看出，員工數量、ATM設立點數量、涉農、小微企業貸款額、凈利潤和涉農、小微企業貸款利潤貢獻在因子1上有較高的因子載荷，第一個因子F1可以命名為農村城鎮化服務的動力支持。設置機構數量、總資產、總貸款、存貸款比率在因子2上有較高的因子載荷，第二個因子F2可以命名為農村城鎮化金融支持的保證能力。涉農貸款率在因子3上有較高的因子載荷矩陣，第三個因子F3可以命名為農村城鎮化的金融支持深度。

5.計算因子得分，進行因子排名

采用回歸法估計因子得分系數，得出因子得分系數矩陣，本實證分析通過SPSS軟件操作可以得到如表3的因子的分系數矩陣。

根據表三，利用各個標準變換后的值乘以在各個因子下的得分，然后再求和便得到了各農村商業銀行不同因子得分及排名，結合各個因子得分又可以計算綜合得分F=0.44472×F1+0.34341×F2+0.13098×F3以及綜合排名，即表4。

六、結論

結合表四可以得出17家農村商業銀行在因子F1（農村城鎮化服務的動力支持）得分較高的是重慶農村商業銀行、上海農村商業銀行和廣東順德農村商業銀行；在因子F2（農村城鎮化金融支持的保證能力）得分較高的是北京農村商業銀行、廣州農村商業銀行和天津農村商業銀行；在因子F3（農村城鎮化的金融支持深度）得分較高的是江蘇江陰農村商業銀行、廣東順德農村商業銀行和滄州融信農村商業銀行。同時也可以看出并不是經濟發展程度越高的地區對于農村城鎮化的支持深度就越強，主要是因為資金實力較強的農村商業銀行對于農村城鎮化的資金支持占該銀行總的資金利用的比例較低。

在綜合得分與排名方面：重慶農村商業銀行、上海農村商業銀行、北京農村商業銀行、廣州農村商業銀行和廣東順德商業銀行的綜合得分較高，對于農村城鎮化的支持能力較高。可以看出對于新型農村城鎮化支持能力最強的農村商業銀行大都分布在經濟實力較強的地區，特別是集中在4個直轄市；而發展起步較晚或者實力較弱的銀行在支持新型農村城鎮化上的能力就較低。通過比較沿海地區和非沿海地區的農村商業銀行對新型農村城鎮化的支持能力，大體可以看出沿海地區的農村商業銀行（如：上海農村商業銀行、廣州農村商業銀行、廣東順德農村商業銀行）對于新型農村城鎮化的支持能力要比非沿海農村商業銀行（如：滄州融信農村商業銀行、新余農村商業銀行和淮北農村商業銀行）的支持能力高。

我國農村商業銀行在農村擁有很好的發展潛力和市場，更存在著很好的發展機遇，因此已經成立或者準備成立的農村商業銀行應就農村城鎮化服務的動力支持、農村城鎮化金融支持的保證能力和農村城鎮化的金融支持深度這三個方面下工夫，特別是對于綜合得分較低的農村商業銀行可以通過在這三個不同的方面找到與其他農村商業銀行的差距，一一進行改善和提高，最后達到對新型農村城鎮化支持能力的綜合提高。在不斷提高在農村城鎮化過程中的支持能力過程中，更好的實現在自身不斷盈利發展的情況下，能更好的服務于農村城鎮化建設。

參考文獻

[1] 許濤，張文強.金融助推農村城鎮化發展的路徑選擇[J]. 三農金融，2011.

[2] 王士偉. 農村城鎮化進程中金融支持存在的問題與對策[J]. 經濟縱橫，2011（7）.

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作者簡介：陳根（1990-），男，河南人，本科，研究方向：金融。

（編輯：陳岑）