劉 璐（安徽農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，安徽 合肥 230001）

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合肥科技農(nóng)商行競爭力提升對策研究

劉 璐
（安徽農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，安徽 合肥 230001）

摘 要：農(nóng)村商業(yè)銀行主要為當?shù)剞r(nóng)業(yè)、農(nóng)村和農(nóng)民提供金融服務，自2011年農(nóng)商行正式掛牌以來，經(jīng)過十幾年的發(fā)展，我國的農(nóng)商行在公司治理、資產(chǎn)質(zhì)量、盈利能力等方面均得到了較大改善。結合全國其他15家農(nóng)商行的數(shù)據(jù)進行分析，指出合肥科技農(nóng)商行發(fā)展存在的不足并提出相應的對策建議。

關鍵詞：農(nóng)村商業(yè)銀行；競爭力；農(nóng)村金融；因子分析

在當前金融業(yè)同業(yè)競爭日趨激烈的形勢下，提高農(nóng)村信用社的競爭力對農(nóng)村信用社的發(fā)展有著積極的作用[1]。合肥作為安徽省省會，近年來經(jīng)濟、金融業(yè)迅速發(fā)展。2011年居巢區(qū)和廬江縣劃入合肥后，合肥地區(qū)金融行業(yè)發(fā)展機遇更為巨大，越來越多的金融機構進駐合肥搶占市場，致使本土金融機構面臨更為濃厚的競爭氛圍。本文以安徽合肥科技農(nóng)村商業(yè)銀行（以下簡稱“科行”）為例，通過其對外公布的年報和其他分析數(shù)據(jù)著重研究其基礎競爭能力，然后對其所處環(huán)境進行分析，最后在環(huán)境分析的基礎上針對不利因素提出建議。

一、文獻綜述

企業(yè)競爭能力的評估已成為競爭力研究的一個專門領域[2]。商業(yè)銀行競爭力來源于多個方面，是綜合能力的體現(xiàn)。在學術研究中，我國學者大多從指標分析的角度進行商業(yè)銀行競爭力評價。從最初的單指標分析到現(xiàn)在普遍構通過建模型進行綜合分析。李元旭、蔣永祥等認為，商業(yè)銀行競爭力評價體系不能簡單地羅列一般的共性指標，更要反映經(jīng)營貨幣的特性[3]。焦瑾璞以現(xiàn)實競爭力、潛在競爭力、環(huán)境競爭力為切入點，分析中國商業(yè)銀行的競爭能力，并運用比較分析法對比中外資銀行的優(yōu)劣[4]。朱純福認為商業(yè)銀行的競爭力收到內(nèi)外部環(huán)境的雙重影響，在此基礎上構建了銀行競爭力評價指標體系[5]。戴志敏、姜宇菲從環(huán)境、基礎、核心和潛在四方面的競爭力入手，采用AHP（層次分析法）評價商業(yè)銀行競爭力[6]，孫林、李光金采用DEA（數(shù)據(jù)包絡模型）從效率角度對國有商業(yè)銀行進行實證分析[7]。

二、數(shù)據(jù)來源及處理

為了體現(xiàn)典型性，本文又選取了15家其他省市經(jīng)營良好的農(nóng)信社作為研究對象，運用因子分析法，對這16家銀行的競爭能力得分進行排名。這15家農(nóng)商行分別為：北京農(nóng)商行、池州九華農(nóng)商行、張家港農(nóng)商行、吳江農(nóng)商行、重慶農(nóng)商行、江陰農(nóng)商行、佛山農(nóng)商行、南海農(nóng)商行、無錫農(nóng)商行、天津農(nóng)商行、桐城農(nóng)商行、上海農(nóng)商行、十堰農(nóng)商行、紫金農(nóng)商行、沈陽農(nóng)商行。文中這15家銀行分別以A至O來代表，其數(shù)據(jù)均來自各家銀行2013年對外公布的年報。由于所得變量較多，且大多是宏觀上的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，不便于直接比較，所以將個數(shù)據(jù)進行了簡化和計算。

本文農(nóng)信社競爭力評價指標共包含6個，分別是總資產(chǎn)增長率（X1）、產(chǎn)增長率（X2）、存款增長率（X3）、貸款增長率（X4）、撥備覆蓋率（X5）和不良貸款率（X6）。在數(shù)據(jù)處理之前，為了保證因子分析的可靠性與公平性，需要對數(shù)據(jù)進行標準化，即無綱量化處理。處理后的數(shù)據(jù)如表1。

表1　標準化處理后的數(shù)據(jù)

三、實證分析

本文采用因子分析法，該方法是主成分分析法的推廣，將它運用于銀行競爭力評價能夠通過公因子方差貢獻率計算得分，從而避免主觀賦值的缺陷[8]。步驟如下：

1. 指標數(shù)據(jù)的檢驗

表2　KMO 和 Bartlett 的檢驗

使用KMO和Bartlett檢驗對數(shù)據(jù)進行檢驗，其結果是：KMO值為0.738，大于0.5；Bartlett檢驗統(tǒng)計值為57.45，顯著性概率為0.000。結果表明比較適合做因子分析。

2. 特征值和累積貢獻率分析

通過公因子方差表可知，絕大部分原有變量的初始解的變量共同度均高于0.8，說明提取的因子可以反映原有變量的大部分信息，僅有較少信息丟失，因子分析效果良好。使用SPSS軟件的主成分法處理數(shù)據(jù)，根據(jù)公因子提取原則，選取特征值大于1的若干因子，前兩個因子的方差貢獻率為82.054%，代表了原始數(shù)據(jù)的大部分信息，對原始變量的描述性作用較為顯著。原來的6個因子簡化為2個主因子（F1和F2）。

表3　解釋的總方差

3. 因子旋轉(zhuǎn)分析

采用最大方差法旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣，結果如表4所示。公因子F1在存款增長率（X3）、貸款增長率（X4）、、不良貸款率（X6）三個變量的載荷較大；公因子F2在總資產(chǎn)增長率（X1）、凈資產(chǎn)增長率（X2）、撥備覆蓋率（X5）三個變量的載荷較大。

表4　旋轉(zhuǎn)成分矩陣

4. 計算得分并排序

采用因子加權總分的方法對這16家銀行的競爭力做綜合判斷。利用成分矩陣得出其特征向量，從而得到綜合得分計算公式，其中Z為某農(nóng)商行綜合得分，F(xiàn)為某農(nóng)商行的各個主因子得分。

Z＝65.456%*F1＋17.258*F2

F1＝0.033*X1-0.24*X2＋0.413*X3＋0.394*X4-0.134* X5-0.396*X6

F2＝0.232*X1＋0.567*X2-0.167*X3-0.168*X4＋0.488 *X5＋0.074*X6

按照以上步驟將16家農(nóng)商行的原始數(shù)據(jù)運用SPSS標準化后，帶入因子得分計算公式，進行因子分析得分計算和綜合得分計算，并按照綜合得分的降序列得到表5。其中，負數(shù)并不是表示該農(nóng)商行的競爭力為負，而是實證分析開始時對數(shù)據(jù)進行了標準化處理的結果。

表5　因子得分表

表6　科行2013年存貸款余額及增長情況

表7　科行歷年總資產(chǎn)、凈資產(chǎn)余額及增長、收益情況

表8　科行歷年不良貸款率

四、因子分析結論及問題

根據(jù)因子分析的結果，可以看出：

（1）F1在存貸款增長率、不良貸款率的載荷量較大，科行F1得分排名第二。在2013年科行的存款增長率27.78%、貸款增長率23.85%、不良貸款率為0.82%，16家銀行平均存款增長率16.36%、平均貸款增長率15.2%、平均不良貸款率1.63%。科行在存貸款增長性和不良貸款率方面表現(xiàn)良好。

（2）F2在總資產(chǎn)增長率、凈資產(chǎn)增長率和撥備覆蓋率的載荷量較大，科行的排名相對靠后。2013年科行總資產(chǎn)增長率為25.18%、凈資產(chǎn)增長率5.48%、撥備覆蓋率為223.34%，16家銀行平均總資產(chǎn)增長率18.06%、平均凈資產(chǎn)增長率14%、平均撥備覆蓋率272.72%?？菩械目傎Y產(chǎn)增長率很高，但凈資產(chǎn)增長率和撥備覆蓋率偏低。

（3）資產(chǎn)增長率遠高于16家銀行的平均水平，但F2得分仍然偏低，與得分較高的幾家銀行相比較可知，其原因是偏低的凈資產(chǎn)增長率和撥備覆蓋率。因此我們可以斷定科行的資金投資回報率偏低，管理者對閑置資金的利用效果不高。根據(jù)銀監(jiān)會公布的2013年相關數(shù)據(jù)，撥備覆蓋率282.7%為一個比較合適的數(shù)值，這樣看來，科行2013年的撥備覆蓋率為223.3%，撥備覆蓋水平尚可。

（3）2007年成立以來，科行的存貸款規(guī)模呈穩(wěn)定上升趨勢，且各年增長率有不斷擴大的趨勢?？菩械目傎Y產(chǎn)收益率一直穩(wěn)定增長，表明科行近年來全部資產(chǎn)的獲利能力很穩(wěn)定，總資產(chǎn)增長率在2009年達到最高，2010年雖大幅下降，但之后一直保持較穩(wěn)定的慢速增長，符合銀行資本規(guī)模的發(fā)展規(guī)律。

（4）收益率和凈資產(chǎn)增長率表現(xiàn)并不好。凈資產(chǎn)收益率直接反應銀行對股東的回報率，雖然從2007年到2010年凈資產(chǎn)收益率呈上升趨勢，但后期這個指標下滑很明顯；凈資產(chǎn)增長率波動很大，由2012年的143.87%跌倒2013年的5.48%。這是因為隨著銀行規(guī)模的擴大，凈資產(chǎn)不斷增加，對開拓新產(chǎn)品新市場的要求更大，才能保證凈利潤與凈資產(chǎn)的同步增長，這對于銀行來說是一個很大的挑戰(zhàn)，并且能夠考驗企業(yè)領導對行業(yè)發(fā)展的預測、對利潤增長點的判斷以及管理能力能否跟上步伐[9]。

（5）事實上，近幾年農(nóng)商行的不良貸款情況比較糟糕。根據(jù)銀監(jiān)會公布的數(shù)據(jù)，2013年商業(yè)銀行平均不良貸款率為0.96%，其中，大型商業(yè)銀行為0.98%，股份制商業(yè)銀行0.77%，城市商業(yè)銀行0.83%，外資銀行0.59%，而農(nóng)村商業(yè)銀行高達1.73%。由表8可以看出，科行的不良貸款率整體呈下跌趨勢，在整個銀行業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量都在下滑的背景下，科行如何保持較低的不良貸款率，降低經(jīng)營信用風險尤其值得思考。

五、提升合肥科技農(nóng)商行競爭力的建議

通過實證分析并結合自身特點來看，合肥科技農(nóng)商行具有市場定位準確、規(guī)模經(jīng)濟優(yōu)勢、資產(chǎn)規(guī)模增長快的特點，然而，我們很容易看到當前農(nóng)商行的發(fā)展模式仍屬于粗獷的增長形式，在尋求規(guī)?？焖僭鲩L的同時，往往忽視了管理的提升，導致規(guī)模擴大與效率下降并存的現(xiàn)象[10]。農(nóng)商行要關注自身優(yōu)勢與特色，既能夠堅守本土，又能積極的“走出去”，既能提高盈利能力和效率水平，又能追求有質(zhì)量的規(guī)模增長，實現(xiàn)規(guī)模效益?；诖耍覀兲岢鲆韵陆ㄗh：

一是作為合肥市的區(qū)域性銀行，重點服務全省中小企業(yè)及三農(nóng)。因此，科行具有天然的政策優(yōu)勢，在日益激烈的競爭中，需做好自身市場定位，利用政策優(yōu)勢、支持區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、促進區(qū)域基礎設施建設。農(nóng)商行固守本地發(fā)展的單一發(fā)展模式存在弊病，除了要充分利用地域資源，發(fā)展本地金融業(yè)務以外，如何“走出去”？不僅要把經(jīng)營網(wǎng)點遍布整個合肥市外，還要抓住當前合肥經(jīng)濟圈的發(fā)展契機，拓展新增地域業(yè)務，對新納入的廬江和巢湖布設網(wǎng)點，并在淮南、蕪湖、六安等地設立分支機構，嘗試入股其他地區(qū)的農(nóng)商行等。

二是作為全國省會城市首家農(nóng)村商業(yè)銀行，科行的管理模式應在一般的績效管理中，融入價值管理。在人力資源配置和物質(zhì)資源配置方面有待進一步的提高。例如，加強對員工個人能力提升方面的考核與培訓，制定階段性的薪酬激勵措施等。對于新員工的加入，從源頭上加以控制，提高對新晉員工的學歷要求與考量要求，避免應試教育模式選拔人才的弊端。另外，科行可以定期為周邊高校貧困、優(yōu)秀經(jīng)管專業(yè)學生提供實習崗位，選拔表現(xiàn)優(yōu)異的實習生作為儲備人才，這樣不僅能夠引進優(yōu)秀人才，還能提高科行的聲譽及口碑。

三是銀行本身建立相關的控制機制。例如：制定個別借款人可承受的信用風險額度，銀行定期監(jiān)控上述信用風險額度，并進行定期審核；在向個別客戶授信之前，先進行貸前調(diào)查，并定期檢查所授出的信貸額度；對于表外的信用承諾，可收取保證金以減低信用風險。較差的資產(chǎn)質(zhì)量會影響到監(jiān)管評級，制約科行的發(fā)展。在經(jīng)濟增長放緩時，如不及時防控，貸款風險很可能反彈。在目前的資本結構下，科行應重點區(qū)域、重點行業(yè)、重點客戶的風險情況，制定合理的不良貸款“雙控”指標；對某些重點領域、不良貸款快速上升地區(qū)、小微企業(yè)等應加強信用風險的排查與防控，加強對表內(nèi)外業(yè)務和系統(tǒng)內(nèi)外業(yè)務風險傳遞的監(jiān)控；同時要嚴防借款人利用“借新還舊”“搭橋”等手段掩飾貸款質(zhì)量的惡化[11]。

伴隨著農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的是農(nóng)村金融需求種類的多元化。科行的金融創(chuàng)新問題包括：網(wǎng)銀、信用卡業(yè)務落后于其他商業(yè)銀行，理財產(chǎn)品種類不夠豐富無法吸引公眾、涉農(nóng)貸款缺乏抵押品等。針對這些問題，科行可模仿其他網(wǎng)銀、信用卡等業(yè)務口碑好的銀行，開發(fā)網(wǎng)銀、信用卡新功能，推出辦網(wǎng)銀、信用卡送好禮、積分計劃等優(yōu)惠活動；推出多種面額、多種期限的高收益理財產(chǎn)品；積極探索多種抵押擔保方式，開展涉農(nóng)企業(yè)聯(lián)保貸款、存貨作為擔保等活動。

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（責任編輯、校對：劉俊萍）

政治學法學研究

The Countermeasures to Promote the Competitive Power of Hefei Science and Technology Agricultural Bank

LIU Lu
（Institute of Economic Management, Anhui Agricultural University, Hefei 230001, China）

Abstract:Rural commercial bank mainly provides financial services for local agriculture, rural areas and farmers. Since its official opening in 2011, the Science and Technology Agricultural Bank has improved a lot in management, asset quality and profitability. Combined other fifteen banks’ data, the deficiency existing in Hefei bank is put forward and the corresponding counter measures and suggestions are also discussed.

Key Words:rural commercial bank; competitiveness; rural finance; factor analysis

作者簡介：劉璐（1991-），女，安徽淮南人，碩士研究生，研究方向為農(nóng)村金融改革。

收稿日期：2015-10-28

DOI：10.3969/j.issn.1009-9115.2016.01.033

中圖分類號：F306.4

文獻標識碼：A

文章編號：1009-9115（2016）01-0120-04