合肥科技農(nóng)商行競(jìng)爭(zhēng)力提升對(duì)策研究

劉 璐（安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 合肥 230001）

?

合肥科技農(nóng)商行競(jìng)爭(zhēng)力提升對(duì)策研究

劉 璐
（安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 合肥 230001）

摘 要：農(nóng)村商業(yè)銀行主要為當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)、農(nóng)村和農(nóng)民提供金融服務(wù)，自2011年農(nóng)商行正式掛牌以來(lái)，經(jīng)過(guò)十幾年的發(fā)展，我國(guó)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(jié)合全國(guó)其他15家農(nóng)商行的數(shù)據(jù)進(jìn)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(yīng)的對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村商業(yè)銀行；競(jìng)爭(zhēng)力；農(nóng)村金融；因子分析

在當(dāng)前金融業(yè)同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的形勢(shì)下，提高農(nóng)村信用社的競(jìng)爭(zhēng)力對(duì)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(huì)，近年來(lái)經(jīng)濟(jì)、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(jī)遇更為巨大，越來(lái)越多的金融機(jī)構(gòu)進(jìn)駐合肥搶占市場(chǎng)，致使本土金融機(jī)構(gòu)面臨更為濃厚的競(jìng)爭(zhēng)氛圍。本文以安徽合肥科技農(nóng)村商業(yè)銀行（以下簡(jiǎn)稱“科行”）為例，通過(guò)其對(duì)外公布的年報(bào)和其他分析數(shù)據(jù)著重研究其基礎(chǔ)競(jìng)爭(zhēng)能力，然后對(duì)其所處環(huán)境進(jìn)行分析，最后在環(huán)境分析的基礎(chǔ)上針對(duì)不利因素提出建議。

一、文獻(xiàn)綜述

企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力的評(píng)估已成為競(jìng)爭(zhēng)力研究的一個(gè)專門領(lǐng)域[2]。商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力來(lái)源于多個(gè)方面，是綜合能力的體現(xiàn)。在學(xué)術(shù)研究中，我國(guó)學(xué)者大多從指標(biāo)分析的角度進(jìn)行商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)。從最初的單指標(biāo)分析到現(xiàn)在普遍構(gòu)通過(guò)建模型進(jìn)行綜合分析。李元旭、蔣永祥等認(rèn)為，商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)體系不能簡(jiǎn)單地羅列一般的共性指標(biāo)，更要反映經(jīng)營(yíng)貨幣的特性[3]。焦瑾璞以現(xiàn)實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力、潛在競(jìng)爭(zhēng)力、環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)力為切入點(diǎn)，分析中國(guó)商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)能力，并運(yùn)用比較分析法對(duì)比中外資銀行的優(yōu)劣[4]。朱純福認(rèn)為商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力收到內(nèi)外部環(huán)境的雙重影響，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[5]。戴志敏、姜宇菲從環(huán)境、基礎(chǔ)、核心和潛在四方面的競(jìng)爭(zhēng)力入手，采用AHP（層次分析法）評(píng)價(jià)商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力[6]，孫林、李光金采用DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)模型）從效率角度對(duì)國(guó)有商業(yè)銀行進(jìn)行實(shí)證分析[7]。

二、數(shù)據(jù)來(lái)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(yíng)良好的農(nóng)信社作為研究對(duì)象，運(yùn)用因子分析法，對(duì)這16家銀行的競(jìng)爭(zhēng)能力得分進(jìn)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(wú)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(yáng)農(nóng)商行。文中這15家銀行分別以A至O來(lái)代表，其數(shù)據(jù)均來(lái)自各家銀行2013年對(duì)外公布的年報(bào)。由于所得變量較多，且大多是宏觀上的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，不便于直接比較，所以將個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了簡(jiǎn)化和計(jì)算。

本文農(nóng)信社競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)共包含6個(gè)，分別是總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（X1）、產(chǎn)增長(zhǎng)率（X2）、存款增長(zhǎng)率（X3）、貸款增長(zhǎng)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，即無(wú)綱量化處理。處理后的數(shù)據(jù)如表1。

表1　標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)

三、實(shí)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(yùn)用于銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)能夠通過(guò)公因子方差貢獻(xiàn)率計(jì)算得分，從而避免主觀賦值的缺陷[8]。步驟如下：

1. 指標(biāo)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)

表2　KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)

使用KMO和Bartlett檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，其結(jié)果是：KMO值為0.738，大于0.5；Bartlett檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為57.45，顯著性概率為0.000。結(jié)果表明比較適合做因子分析。

2. 特征值和累積貢獻(xiàn)率分析

通過(guò)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(shuō)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(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率為82.054%，代表了原始數(shù)據(jù)的大部分信息，對(duì)原始變量的描述性作用較為顯著。原來(lái)的6個(gè)因子簡(jiǎn)化為2個(gè)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(jié)果如表4所示。公因子F1在存款增長(zhǎng)率（X3）、貸款增長(zhǎng)率（X4）、、不良貸款率（X6）三個(gè)變量的載荷較大；公因子F2在總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（X1）、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率（X2）、撥備覆蓋率（X5）三個(gè)變量的載荷較大。

表4　旋轉(zhuǎn)成分矩陣

4. 計(jì)算得分并排序

采用因子加權(quán)總分的方法對(duì)這16家銀行的競(jìng)爭(zhēng)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(jì)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(gè)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(yùn)用SPSS標(biāo)準(zhǔn)化后，帶入因子得分計(jì)算公式，進(jìn)行因子分析得分計(jì)算和綜合得分計(jì)算，并按照綜合得分的降序列得到表5。其中，負(fù)數(shù)并不是表示該農(nóng)商行的競(jìng)爭(zhēng)力為負(fù)，而是實(shí)證分析開(kāi)始時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理的結(jié)果。

表5　因子得分表

表6　科行2013年存貸款余額及增長(zhǎng)情況

表7　科行歷年總資產(chǎn)、凈資產(chǎn)余額及增長(zhǎng)、收益情況

表8　科行歷年不良貸款率

四、因子分析結(jié)論及問(wèn)題

根據(jù)因子分析的結(jié)果，可以看出：

（1）F1在存貸款增長(zhǎng)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(zhǎng)率27.78%、貸款增長(zhǎng)率23.85%、不良貸款率為0.82%，16家銀行平均存款增長(zhǎng)率16.36%、平均貸款增長(zhǎng)率15.2%、平均不良貸款率1.63%。科行在存貸款增長(zhǎng)性和不良貸款率方面表現(xiàn)良好。

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

（3）資產(chǎn)增長(zhǎng)率遠(yuǎn)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(zhǎng)率和撥備覆蓋率。因此我們可以斷定科行的資金投資回報(bào)率偏低，管理者對(duì)閑置資金的利用效果不高。根據(jù)銀監(jiān)會(huì)公布的2013年相關(guān)數(shù)據(jù)，撥備覆蓋率282.7%為一個(gè)比較合適的數(shù)值，這樣看來(lái)，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(lái)，科行的存貸款規(guī)模呈穩(wěn)定上升趨勢(shì)，且各年增長(zhǎng)率有不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)?？菩械目傎Y產(chǎn)收益率一直穩(wěn)定增長(zhǎng)，表明科行近年來(lái)全部資產(chǎn)的獲利能力很穩(wěn)定，總資產(chǎn)增長(zhǎng)率在2009年達(dá)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(zhǎng)，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(zhǎng)率表現(xiàn)并不好。凈資產(chǎn)收益率直接反應(yīng)銀行對(duì)股東的回報(bào)率，雖然從2007年到2010年凈資產(chǎn)收益率呈上升趨勢(shì)，但后期這個(gè)指標(biāo)下滑很明顯；凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率波動(dòng)很大，由2012年的143.87%跌倒2013年的5.48%。這是因?yàn)殡S著銀行規(guī)模的擴(kuò)大，凈資產(chǎn)不斷增加，對(duì)開(kāi)拓新產(chǎn)品新市場(chǎng)的要求更大，才能保證凈利潤(rùn)與凈資產(chǎn)的同步增長(zhǎng)，這對(duì)于銀行來(lái)說(shuō)是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)，并且能夠考驗(yàn)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)對(duì)行業(yè)發(fā)展的預(yù)測(cè)、對(duì)利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)的判斷以及管理能力能否跟上步伐[9]。

（5）事實(shí)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(huì)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(dá)1.73%。由表8可以看出，科行的不良貸款率整體呈下跌趨勢(shì)，在整個(gè)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(yíng)信用風(fēng)險(xiǎn)尤其值得思考。

五、提升合肥科技農(nóng)商行競(jìng)爭(zhēng)力的建議

通過(guò)實(shí)證分析并結(jié)合自身特點(diǎn)來(lái)看，合肥科技農(nóng)商行具有市場(chǎng)定位準(zhǔn)確、規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)、資產(chǎn)規(guī)模增長(zhǎng)快的特點(diǎn)，然而，我們很容易看到當(dāng)前農(nóng)商行的發(fā)展模式仍屬于粗獷的增長(zhǎng)形式，在尋求規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)的同時(shí)，往往忽視了管理的提升，導(dǎo)致規(guī)模擴(kuò)大與效率下降并存的現(xiàn)象[10]。農(nóng)商行要關(guān)注自身優(yōu)勢(shì)與特色，既能夠堅(jiān)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(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)規(guī)模效益?；诖?，我們提出以下建議：

一是作為合肥市的區(qū)域性銀行，重點(diǎn)服務(wù)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(shì)，在日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)中，需做好自身市場(chǎng)定位，利用政策優(yōu)勢(shì)、支持區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、促進(jìn)區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。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(wù)以外，如何“走出去”？不僅要把經(jīng)營(yíng)網(wǎng)點(diǎn)遍布整個(gè)合肥市外，還要抓住當(dāng)前合肥經(jīng)濟(jì)圈的發(fā)展契機(jī)，拓展新增地域業(yè)務(wù)，對(duì)新納入的廬江和巢湖布設(shè)網(wǎng)點(diǎn)，并在淮南、蕪湖、六安等地設(shè)立分支機(jī)構(gòu)，嘗試入股其他地區(qū)的農(nóng)商行等。

二是作為全國(guó)省會(huì)城市首家農(nóng)村商業(yè)銀行，科行的管理模式應(yīng)在一般的績(jī)效管理中，融入價(jià)值管理。在人力資源配置和物質(zhì)資源配置方面有待進(jìn)一步的提高。例如，加強(qiáng)對(duì)員工個(gè)人能力提升方面的考核與培訓(xùn)，制定階段性的薪酬激勵(lì)措施等。對(duì)于新員工的加入，從源頭上加以控制，提高對(duì)新晉員工的學(xué)歷要求與考量要求，避免應(yīng)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(xué)生提供實(shí)習(xí)崗位，選拔表現(xiàn)優(yōu)異的實(shí)習(xí)生作為儲(chǔ)備人才，這樣不僅能夠引進(jìn)優(yōu)秀人才，還能提高科行的聲譽(yù)及口碑。

三是銀行本身建立相關(guān)的控制機(jī)制。例如：制定個(gè)別借款人可承受的信用風(fēng)險(xiǎn)額度，銀行定期監(jiān)控上述信用風(fēng)險(xiǎn)額度，并進(jìn)行定期審核；在向個(gè)別客戶授信之前，先進(jìn)行貸前調(diào)查，并定期檢查所授出的信貸額度；對(duì)于表外的信用承諾，可收取保證金以減低信用風(fēng)險(xiǎn)。較差的資產(chǎn)質(zhì)量會(huì)影響到監(jiān)管評(píng)級(jí)，制約科行的發(fā)展。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩時(shí)，如不及時(shí)防控，貸款風(fēng)險(xiǎn)很可能反彈。在目前的資本結(jié)構(gòu)下，科行應(yīng)重點(diǎn)區(qū)域、重點(diǎn)行業(yè)、重點(diǎn)客戶的風(fēng)險(xiǎn)情況，制定合理的不良貸款“雙控”指標(biāo)；對(duì)某些重點(diǎn)領(lǐng)域、不良貸款快速上升地區(qū)、小微企業(yè)等應(yīng)加強(qiáng)信用風(fēng)險(xiǎn)的排查與防控，加強(qiáng)對(duì)表內(nèi)外業(yè)務(wù)和系統(tǒng)內(nèi)外業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)傳遞的監(jiān)控；同時(shí)要嚴(yán)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(jì)發(fā)展的是農(nóng)村金融需求種類的多元化?？菩械慕鹑趧?chuàng)新問(wèn)題包括：網(wǎng)銀、信用卡業(yè)務(wù)落后于其他商業(yè)銀行，理財(cái)產(chǎn)品種類不夠豐富無(wú)法吸引公眾、涉農(nóng)貸款缺乏抵押品等。針對(duì)這些問(wèn)題，科行可模仿其他網(wǎng)銀、信用卡等業(yè)務(wù)口碑好的銀行，開(kāi)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(jì)劃等優(yōu)惠活動(dòng)；推出多種面額、多種期限的高收益理財(cái)產(chǎn)品；積極探索多種抵押擔(dān)保方式，開(kāi)展涉農(nóng)企業(yè)聯(lián)保貸款、存貨作為擔(dān)保等活動(dòng)。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 姜明生.商業(yè)銀行核心競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和模型構(gòu)建[J].現(xiàn)代管理科,2009（6）:9-12.

[2] 雷友.西部地區(qū)城市商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力比較[J].財(cái)政金融, 2014（3）:11-13.

[3] 李元旭.中國(guó)國(guó)有商業(yè)銀行與外資銀行競(jìng)爭(zhēng)力比較研究[J].金融研究,2010（11）:6-8.

[4] 焦玉璞.中國(guó)銀行業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局及其制度分析[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究,2011（6）:15-18.

[5] 朱純福.現(xiàn)代商業(yè)銀行核心競(jìng)爭(zhēng)力的結(jié)構(gòu)性解釋[J].金融論壇,2007（1）:12-14.

[6] 戴志敏.商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)-衡量與管理[J].浙江金融,2011, （6）:21-24.

[7] 孫林.基于DEA方法的我國(guó)保險(xiǎn)公司競(jìng)爭(zhēng)力分析[J].資源科學(xué),2012（4）26-19.

[8] 芳姚遙.江浙滬城市商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力及其影響因素分析[J].經(jīng)濟(jì)地,2013（3）:8-10.

[9] 劉榮.股份制商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力研究[J].金融研究,2002（8）: 18-22.

[10] 朱理.我國(guó)商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力淺析[J].時(shí)代金融,2010（1）:16-17.

[11] 李繼志.不良貸款對(duì)商業(yè)銀行的影響及對(duì)策[J].現(xiàn)代商, 2009（6）:8-10.

（責(zé)任編輯、校對(duì)：劉俊萍）

政治學(xué)法學(xué)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(jiǎn)介：劉璐（1991-），女，安徽淮南人，碩士研究生，研究方向?yàn)檗r(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(hào)：F306.4

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-9115（2016）01-0120-04