县域金融信贷风险的影响因素.doc

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1、县域金融信贷风险的影响因素县域金融信贷风险的影响因素县域金融信贷风险的影响因素县域金融信贷风险的影响因素县域金融信贷风险的影响因素县域金融信贷风险的影响因素县域金融信贷风险的影响因素　　样本选择和模型设定　　样本选择和数据来源本文研究覆盖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

2、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［１１］；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［１２］，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［１３］；另外，县域农村合作金融机构与其他银行业金融机构

3、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［１４］；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。模型设定由于本文研究不同县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

4、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＝α＋β１ＮＲｉｔ＋β２ＧＡｉｔ＋β３ＧＤｉｔ＋β４ＦＳｉｔ＋β５ＦＤｉｔ＋εＹｉｔ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

5、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。　　数据描述性分析与实证结果解释　　数据描述性分析农村合作金融机构不良贷款率下降趋势明显，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。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

6、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，陕北地区最低，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：农村居民人均纯收入呈现稳步上涨的趋势，从２００６年的人均２　３７４元增加为２０１０年的人均５　２２０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，关中地区土地资源丰富，种植业相对发达，政府惠农政

7、策的支持力度较大，农村居民人均收入最高，二者差距１　０９０元，并呈现出不断扩大的趋势。县域政府的财政支农力度不断加大，２０１０年财政支农资金达到１２　９０５．４万元，是２００６年的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。县域地方政府财政自给率逐年降低，财政赤字逐年加大，由２００７年的０．５９亿元，增加至２０１０年的４．２５亿元，增幅为