李晶彥
摘 要:人民銀行對(duì)金融機(jī)構(gòu)借用支農(nóng)再貸款發(fā)放的貸款利率進(jìn)行限定,以更好地發(fā)揮支農(nóng)再貸款引導(dǎo)“三農(nóng)”融資成本下降的作用。本研究以貴州省農(nóng)村信用社為分析對(duì)象,通過(guò)計(jì)量分析等方法估計(jì)全省農(nóng)村信用社總體貸款非資金成本率,通過(guò)比較分析方法對(duì)各信用社貸款非資金成本差異存在的原因進(jìn)行分析,驗(yàn)證了現(xiàn)行支農(nóng)再貸款利率政策總體上的合理性,同時(shí)對(duì)進(jìn)一步完善現(xiàn)行支農(nóng)再貸款利率政策提出了建議。
關(guān)鍵詞:支農(nóng)再貸款;利率定價(jià);貸款成本;營(yíng)業(yè)費(fèi)用
中圖分類(lèi)號(hào):F830.58 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B 文章編號(hào):1674-2265(2015)12-0065-05
一、引言
2014年以來(lái),人民銀行為進(jìn)一步發(fā)揮支農(nóng)再貸款引導(dǎo)降低“三農(nóng)”融資利率的作用,相繼下發(fā)多個(gè)文件,對(duì)農(nóng)村法人金融機(jī)構(gòu)借用支農(nóng)再貸款后發(fā)放涉農(nóng)貸款的利率做出規(guī)定。貴州省作為西部欠發(fā)達(dá)省份,支農(nóng)再貸款工具的充分運(yùn)用,在改善農(nóng)村金融服務(wù)、降低“三農(nóng)”融資成本方面取得了一定成效。 2015年1—6月,全轄區(qū)農(nóng)村法人金融機(jī)構(gòu)借用支農(nóng)再貸款資金發(fā)放的涉農(nóng)貸款加權(quán)平均利率為6.9%,較運(yùn)用其他資金發(fā)放的涉農(nóng)貸款利率低2.8個(gè)百分點(diǎn);通過(guò)開(kāi)展“人民銀行支農(nóng)再貸款+金融機(jī)構(gòu)自有信貸資金+地方政府配套政策+優(yōu)惠利率”的支農(nóng)再貸款杠桿化運(yùn)作模式,引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)發(fā)放的優(yōu)惠利率貸款累計(jì)為貸款戶(hù)節(jié)約利息支出近1億元。
2015年,人民銀行下發(fā)《關(guān)于下調(diào)信貸政策支持再貸款利率的通知》(銀發(fā)[2015]166號(hào)),要求農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)借用支農(nóng)再貸款發(fā)放的涉農(nóng)貸款利率在實(shí)際支付的各期限各檔次支農(nóng)再貸款利率上加點(diǎn)最高不得超過(guò)4個(gè)百分點(diǎn)(即從2015年6月開(kāi)始,借用支農(nóng)再貸款發(fā)放的一年期涉農(nóng)貸款利率不能超過(guò)6.85%,其中貧困地區(qū)不能超過(guò)5.85%)。這意味著除了籌資成本外,農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)發(fā)放每筆貸款的非資金成本率(包括營(yíng)業(yè)費(fèi)用、稅收、撥備提取等)不能超過(guò)4%。由于貴州省農(nóng)村法人金融機(jī)構(gòu)具有涉農(nóng)貸款占比高、貸款不良率高、貸款單筆金額小、貸款管理成本高等特征,貸款的非資金成本要高于發(fā)達(dá)省份,涉農(nóng)貸款的加權(quán)平均利率也明顯高于發(fā)達(dá)省份。加點(diǎn)幅度最高不得超過(guò)4個(gè)百分點(diǎn)的政策要求出臺(tái)后,部分機(jī)構(gòu)使用支農(nóng)再貸款的意愿有所降低。
基于以上問(wèn)題,本文以貴州省農(nóng)村信用社為分析對(duì)象,針對(duì)當(dāng)前農(nóng)村信用社貸款利率定價(jià)情況,根據(jù)成本導(dǎo)向型的利率定價(jià)方法,對(duì)農(nóng)村信用社貸款成本進(jìn)行合理測(cè)算,同時(shí)分析在利率受限的情況下,金融機(jī)構(gòu)被動(dòng)接受較低貸款利率,出于保證收益和風(fēng)險(xiǎn)控制的考慮,是否會(huì)對(duì)支農(nóng)再貸款支持的貸款對(duì)象進(jìn)行篩選,導(dǎo)致支農(nóng)再貸款對(duì)農(nóng)村生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)相關(guān)環(huán)節(jié)的支持力度減弱。希望通過(guò)這些研究為進(jìn)一步發(fā)揮支農(nóng)再貸款的利率引導(dǎo)作用提出切實(shí)可行的政策建議。
二、對(duì)貴州省農(nóng)村信用社貸款成本率總體測(cè)算
成本加成定價(jià)是不成熟的信貸市場(chǎng)較為通行的定價(jià)方法,也比較符合當(dāng)前貴州省農(nóng)村信用社的實(shí)際情況。在現(xiàn)行支農(nóng)再貸款利率加點(diǎn)模式下,支農(nóng)再貸款資金發(fā)放的涉農(nóng)貸款利率加點(diǎn)幅度在實(shí)際支付的各期限檔次支農(nóng)、支小再貸款利率基礎(chǔ)上加點(diǎn)最高不得超過(guò)4個(gè)百分點(diǎn)。采取成本導(dǎo)向的方式設(shè)定加點(diǎn)幅度能夠控制金融機(jī)構(gòu)使用再貸款的獲利空間,有助于發(fā)揮支農(nóng)再貸款利率優(yōu)惠效果。但這同時(shí)要求使用再貸款的金融機(jī)構(gòu)除資金成本外的貸款成本不高于貸款金額的4%(即貸款非資金成本率不高于4%),貸款非資金成本率高于4%的金融機(jī)構(gòu)使用再貸款將產(chǎn)生虧損,若貸款非資金成本高于4%的農(nóng)村信用社較多,可能影響支農(nóng)再貸款的使用范圍,進(jìn)而影響支農(nóng)效果。
根據(jù)貸款利率成本加成法,貸款非資金成本構(gòu)成如下:貸款非資金成本率=貸款的營(yíng)業(yè)費(fèi)用率+貸款損失準(zhǔn)備計(jì)提比例+貸款的營(yíng)業(yè)稅費(fèi)支付比例。由于營(yíng)業(yè)費(fèi)用在貸款非資金成本中占比較大,且不同機(jī)構(gòu)營(yíng)業(yè)費(fèi)用差距甚大,因此本文利用計(jì)量模型首先分析了貴州省農(nóng)村信用社貸款營(yíng)業(yè)費(fèi)用成本的總體情況,并測(cè)算了全省總體貸款非資金成本率,判斷現(xiàn)行加點(diǎn)幅度是否合理。
(一)貸款營(yíng)業(yè)費(fèi)用率的估計(jì)
本文通過(guò)Panel Data 模型對(duì)涉農(nóng)貸款發(fā)放與營(yíng)業(yè)費(fèi)用產(chǎn)生之間的關(guān)系進(jìn)行回歸分析,目的是剝離已經(jīng)發(fā)生的固定成本,測(cè)算出隨貸款業(yè)務(wù)增加而增加的可變營(yíng)業(yè)費(fèi)用成本。因支農(nóng)再貸款最長(zhǎng)為一年期,借用支農(nóng)再貸款發(fā)放的涉農(nóng)貸款也以一年期為主,因此本文使用的是一年期以?xún)?nèi)(含1年)涉農(nóng)貸款發(fā)放數(shù)據(jù)。
1. 樣本及數(shù)據(jù)來(lái)源。選取貴州省80家農(nóng)村信用社2012年1季度—2015年1季度營(yíng)業(yè)費(fèi)用、1年期以?xún)?nèi)(含1年)涉農(nóng)貸款季度發(fā)生額數(shù)據(jù)(每組數(shù)據(jù)由80個(gè)截面成員、13個(gè)時(shí)間點(diǎn)、1040個(gè)觀測(cè)值組成)。
2. 模型設(shè)定。分別用FY、SNDK表示營(yíng)業(yè)費(fèi)用、1年期以?xún)?nèi)(含1年)涉農(nóng)貸款。建立1年期以?xún)?nèi)涉農(nóng)貸款同營(yíng)業(yè)費(fèi)用的變截距Panel Data模型如下:
[FYi=αi+SNDkiβ+μi], [i=1,2,3,...,80] (1)
該模型假設(shè)在截面成員上存在個(gè)體影響而無(wú)結(jié)構(gòu)變化,并且個(gè)體影響可由截距項(xiàng)的差別來(lái)說(shuō)明。式中:[α]代表固定成本,[β]代表因每發(fā)放1單位涉農(nóng)貸款而產(chǎn)生的可變費(fèi)用成本。
3. 回歸結(jié)果。由于面板數(shù)據(jù)的截面成員較多但時(shí)序較短,更側(cè)重截面分析,故選擇EViews中Panel Workfile對(duì)模型(1)進(jìn)行回歸分析。已估計(jì)上述模型的隨機(jī)效應(yīng)模型,通過(guò)Hausman檢驗(yàn),確定采用固定影響變截距模型。使用廣義最小二乘法(GLS)對(duì)模型進(jìn)行估計(jì),回歸結(jié)果如下:
[FYit=1620.86+α*i+0.0146SNDkit+μit]
[i=1,2,3,...,80] [t=1,2,3,...,13]
其中[α*i]反映各信用社固定成本對(duì)平均固定成本的偏離(此處省略列示[α*i]的估計(jì)結(jié)果)程度。根據(jù)方程估計(jì)結(jié)果可以看出,涉農(nóng)貸款同營(yíng)業(yè)費(fèi)用存在顯著的正向關(guān)系,每發(fā)放1元1年期以?xún)?nèi)(含1年)涉農(nóng)貸款新產(chǎn)生營(yíng)業(yè)費(fèi)用0.0146元,即1.46%的貸款營(yíng)業(yè)費(fèi)用率。
(二)貸款損失準(zhǔn)備計(jì)提比例以及營(yíng)業(yè)稅費(fèi)支付比例的測(cè)算
作為貸款非資金成本另外兩項(xiàng)構(gòu)成內(nèi)容,貸款損失準(zhǔn)備以貸款余額為計(jì)提基數(shù),計(jì)提比例主要根據(jù)監(jiān)管要求;貸款產(chǎn)生的營(yíng)業(yè)稅費(fèi)是對(duì)貸款利息收入征收的營(yíng)業(yè)稅費(fèi),稅率由稅法規(guī)定。因此,這兩部分費(fèi)用同貸款發(fā)生額的關(guān)系較為直觀。并且,貸款損失準(zhǔn)備的計(jì)提和營(yíng)業(yè)稅費(fèi)的發(fā)生難以獲得有效的季度或月度數(shù)據(jù),因此本文對(duì)這兩部分貸款成本并未采取計(jì)量分析的方法進(jìn)行回歸,僅依據(jù)2013、2014年度80家使用支農(nóng)再貸款的農(nóng)村信用社的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了簡(jiǎn)單測(cè)算(見(jiàn)表1)。
表1:農(nóng)信社貸款非資金成本構(gòu)成情況表
[ \&涉農(nóng)貸款發(fā)放額\&當(dāng)年新計(jì)提貸款損失準(zhǔn)備\&當(dāng)年發(fā)生的營(yíng)業(yè)稅金及附加\&當(dāng)年新計(jì)提貸款損失準(zhǔn)備/貸款發(fā)放額\&當(dāng)年發(fā)生的營(yíng)業(yè)稅金及附加/貸款發(fā)放額\&2013\&15971568.79\&271120.43\&45084.18\&1.70%\&0.28%\&2014\&20532028.99\&253795.97\&60159.36\&1.24%\&0.29%\&平均\&18251798.89\&262458.20\&52621.77\&1.44%\&0.29%\&]
根據(jù)表1所示的測(cè)算結(jié)果,貴州省80家農(nóng)村信用社總體貸款非資金成本率構(gòu)成如表2。
表2:農(nóng)村信用社總體貸款非資金成本構(gòu)成率情況表
[貸款營(yíng)業(yè)費(fèi)用率\&當(dāng)年新計(jì)提貸款損失準(zhǔn)備/貸款發(fā)放額\&營(yíng)業(yè)稅金及附加/貸款發(fā)放額\&貸款非資金成本率\&1.46%\&1.44%\&0.29%\&1.46%+1.44%+0.29%=3.19%\&]
總體來(lái)看,現(xiàn)行4個(gè)點(diǎn)的加點(diǎn)幅度下,農(nóng)村信用社使用支農(nóng)再貸款仍有一定的利潤(rùn)空間,現(xiàn)行支農(nóng)再貸款利率政策總體上能夠控制農(nóng)村信用社使用再貸款的獲利空間,并有助于發(fā)揮支農(nóng)再貸款利率優(yōu)惠效果。但仍無(wú)法排除部分農(nóng)村信用社對(duì)總體平均貸款成本水平偏離較大,貸款成本率高于4%的現(xiàn)狀。
三、貸款費(fèi)用率的差異化分析
本文通過(guò)比較分析法對(duì)各信用社貸款的營(yíng)業(yè)費(fèi)用成本差異進(jìn)行分析,研究重點(diǎn)仍為估計(jì)各信用社貸款營(yíng)業(yè)費(fèi)用率,并根據(jù)貸款營(yíng)業(yè)費(fèi)用率的估計(jì)結(jié)果對(duì)樣本進(jìn)行分組,研究貸款營(yíng)業(yè)費(fèi)用率產(chǎn)生差異的原因。
(一)各樣本貸款營(yíng)業(yè)費(fèi)用率估計(jì)
1. 模型設(shè)定。分別用FY、SNDK表示營(yíng)業(yè)費(fèi)用、1年期以?xún)?nèi)(含1年)涉農(nóng)貸款季度發(fā)生額。建立涉農(nóng)貸款同營(yíng)業(yè)費(fèi)用的變系數(shù)Panel Data模型,見(jiàn)模型(2):
[FYit=αi+SNDkitβi+μit],[i=1,2,3,...,80]
[t=1,2,3,...,13] (2)
該變系數(shù)模型中,常數(shù)項(xiàng)[αi]和系數(shù)項(xiàng)[βi]都隨著橫截面?zhèn)€體的改變而變化。
2. 回歸結(jié)果。通過(guò)Eviews Pool對(duì)象對(duì)該模型進(jìn)行估計(jì)。并估計(jì)隨機(jī)效應(yīng)模型,通過(guò)Hausman檢驗(yàn)后,確定采用固定影響變系數(shù)模型。使用廣義最小二乘法(GLS)對(duì)模型進(jìn)行估計(jì),并根據(jù)系數(shù)項(xiàng)的大小和顯著性水平將回歸結(jié)果分為三組,其中第一組樣本滿(mǎn)足系數(shù)項(xiàng)大于2.27%(滿(mǎn)足各系數(shù)項(xiàng)即貸款成本費(fèi)用率加上全省平均水平1.44%的貸款損失準(zhǔn)備計(jì)提比例以及0.29%的營(yíng)業(yè)稅費(fèi)比例后大于4%),且在10%的顯著水平下通過(guò)t檢驗(yàn),共20個(gè)樣本。第二組樣本滿(mǎn)足Prob值在10%—40%之間,或Prob值雖小于10%但系數(shù)項(xiàng)小于2.27%,共25個(gè)樣本。第三組樣本滿(mǎn)足Prob值大于40%,共35個(gè)樣本?;貧w結(jié)果及分組情況見(jiàn)表3。
第1組樣本機(jī)構(gòu)按現(xiàn)行加點(diǎn)幅度使用支農(nóng)再貸款會(huì)出現(xiàn)虧損。
(二)分組比較分析①
1. 涉農(nóng)貸款結(jié)構(gòu)差異分析。由表4可見(jiàn),第1組樣本100萬(wàn)元以上涉農(nóng)貸款、擔(dān)保類(lèi)涉農(nóng)貸款、農(nóng)村企業(yè)及組織涉農(nóng)貸款發(fā)放額占比均高于其他兩組;涉農(nóng)貸款占比、農(nóng)戶(hù)貸款占比明顯低于其他兩組;各項(xiàng)涉農(nóng)貸款加權(quán)平均利率普遍較低,其中其他企事業(yè)單位涉農(nóng)貸款加權(quán)平均利率為各類(lèi)涉農(nóng)貸款利率中最低。以上結(jié)果說(shuō)明第一組樣本貸款營(yíng)業(yè)費(fèi)用率較高的原因,不在于其發(fā)放小額貸款筆數(shù)多、農(nóng)戶(hù)貸款占比高以及貸款發(fā)放缺乏有效的擔(dān)保方式等,相反其涉農(nóng)貸款占比、農(nóng)戶(hù)貸款占比、小額涉農(nóng)貸款占比等數(shù)據(jù)低于其他組,而其支農(nóng)效果并不好。
2. 存貸比差異分析。
表5中存貸比各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)反映,第一組存貸比水平低于其他兩組,說(shuō)明第一組樣本貸款營(yíng)業(yè)費(fèi)用率較高的原因,并非因?yàn)槠浯尜J比較高,資金來(lái)源較為緊張。
3. 人工成本差異分析。
由表6可見(jiàn),第一組樣本信貸相關(guān)人員人數(shù)占員工總?cè)藬?shù)的比例明顯高于其他兩組,人工成本(包括工資、福利、五險(xiǎn)一金)占營(yíng)業(yè)費(fèi)用的比例也要高于其他兩組。說(shuō)明第一組樣本貸款營(yíng)業(yè)費(fèi)用率較高的原因很可能是人員支出較大。
4. 所在地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況差異分析。
由表7可見(jiàn),第一組樣本平均GDP、人均GDP、競(jìng)爭(zhēng)程度明顯高于其他兩組,第一產(chǎn)業(yè)占比低于其他兩組??梢?jiàn)第一組樣本多處于經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的縣市,其貸款營(yíng)業(yè)費(fèi)用率較高的另一原因是其所處縣市貸款業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)相對(duì)較大,業(yè)務(wù)拓展費(fèi)用占比相對(duì)較高,但由于占比僅為1.7%,其對(duì)營(yíng)業(yè)費(fèi)用的整體影響比較有限。
四、貸款風(fēng)險(xiǎn)成本的差異化分析
《商業(yè)銀行資本管理辦法》(中國(guó)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì) 2012年第1號(hào))中規(guī)定“貸款損失準(zhǔn)備最低要求指100%撥備覆蓋率對(duì)應(yīng)的貸款損失準(zhǔn)備和應(yīng)計(jì)提的貸款專(zhuān)項(xiàng)準(zhǔn)備兩者中的較大者?!?根據(jù)該規(guī)定,應(yīng)計(jì)提的貸款損失準(zhǔn)備=MAX[不良貸款余額,正常類(lèi)貸款余額*1.5%+關(guān)注類(lèi)貸款余額*3%+次級(jí)類(lèi)貸款余額*30%+可疑類(lèi)貸款余額*60%+損失類(lèi)貸款余額*100%]。
因此,不良貸款比例的高低直接影響了貸款損失準(zhǔn)備提取的多少?,F(xiàn)根據(jù)貴州省80家農(nóng)村信用社2014年度實(shí)際計(jì)提貸款損失準(zhǔn)備比例(當(dāng)年新提取貸款損失準(zhǔn)備/貸款平均余額)進(jìn)行分組分析(見(jiàn)表8)。
結(jié)果顯示,涉農(nóng)貸款占比、農(nóng)戶(hù)貸款占比高的信用社,不良貸款率相對(duì)較高,對(duì)應(yīng)的貸款損失計(jì)提比例較大,即貸款風(fēng)險(xiǎn)成本較高。因此,農(nóng)村信用社的支農(nóng)服務(wù)狀況與其貸款風(fēng)險(xiǎn)成本之間也存在著正相關(guān)關(guān)系。
五、主要結(jié)論及政策建議
(一)主要結(jié)論
1. 根據(jù)對(duì)貴州省農(nóng)村信用社貸款成本的測(cè)算,在現(xiàn)行支農(nóng)再貸款利率政策下,農(nóng)村信用社使用支農(nóng)再貸款整體上仍有一定的利潤(rùn)空間,現(xiàn)行支農(nóng)再貸款利率政策總體上能夠控制農(nóng)村信用社使用再貸款的獲利空間,有助于發(fā)揮支農(nóng)再貸款利率優(yōu)惠效果。
2. 營(yíng)業(yè)費(fèi)用率能夠顯著影響貸款利率,經(jīng)分析,導(dǎo)致貸款成本中營(yíng)業(yè)費(fèi)用率較高的一個(gè)主要原因是其人工成本占比較高。并且營(yíng)業(yè)費(fèi)用率較高的信用社,多處在經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的縣市,其存貸比、涉農(nóng)貸款占比、農(nóng)戶(hù)貸款占比、小額涉農(nóng)貸款占比等指標(biāo)相對(duì)較低,可排除其營(yíng)業(yè)費(fèi)用率較高是源于資金來(lái)源緊張或支農(nóng)成本較高這一情況。因此,在確定支農(nóng)再貸款利率加點(diǎn)幅度時(shí),無(wú)須過(guò)多考慮營(yíng)業(yè)費(fèi)用率過(guò)高的影響,對(duì)于營(yíng)業(yè)費(fèi)用率過(guò)高的農(nóng)村信用社,應(yīng)引導(dǎo)其加強(qiáng)成本控制。
3. 支農(nóng)力度大的農(nóng)村信用社貸款風(fēng)險(xiǎn)成本相對(duì)較高,支農(nóng)再貸款利率加點(diǎn)一刀切的政策可能會(huì)導(dǎo)致農(nóng)村信用社將支農(nóng)再貸款優(yōu)先用于支持風(fēng)險(xiǎn)較小的涉農(nóng)客戶(hù),導(dǎo)致一些風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高的農(nóng)村貸款主體得不到支農(nóng)再貸款資金支持。
(二)政策建議
1. 考慮貸款風(fēng)險(xiǎn)成本差異建立更為靈活的支農(nóng)再貸款利率定價(jià)模型。根據(jù)本文研究結(jié)果,貸款風(fēng)險(xiǎn)成本高的地區(qū)往往支農(nóng)需求較大,因此,建議在確定支農(nóng)再貸款利率加點(diǎn)幅度時(shí)應(yīng)考慮不同機(jī)構(gòu)貸款風(fēng)險(xiǎn)成本存在的差異性。相比現(xiàn)行一刀切的支農(nóng)再貸款利率加點(diǎn)政策,建立更為靈活的支農(nóng)再貸款利率定價(jià)模型,根據(jù)機(jī)構(gòu)的支農(nóng)服務(wù)情況合理確定借用支農(nóng)再貸款發(fā)放貸款的利率加點(diǎn)幅度。
2. 進(jìn)一步明確支農(nóng)再貸款投向范圍。根據(jù)本文分析結(jié)果,貸款非資金成本率高于4%的樣本多處于經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)縣市,其發(fā)放的其他企事業(yè)單位涉農(nóng)貸款加權(quán)平均利率低于其他類(lèi)別利率,也就是說(shuō)在其使用再貸款難以盈利或微利的情況下,可能會(huì)為達(dá)到利率加點(diǎn)幅度要求將支農(nóng)再貸款投向原本利率就較低的貸款對(duì)象,而該對(duì)象很可能并非是真正從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的農(nóng)村貸款主體。因此,建議在確保支農(nóng)再貸款利率優(yōu)惠政策得以落實(shí)的同時(shí),縮小支農(nóng)再貸款投向范圍,將其從所有涉農(nóng)貸款縮小至支持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)相關(guān)環(huán)節(jié)的涉農(nóng)貸款。
注:
①本部分涉及數(shù)據(jù)均為80個(gè)樣本2014年度數(shù)據(jù)。
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(責(zé)任編輯 王 馨;校對(duì) GQ,WX)