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貸款經(jīng)營分析范文第1篇

關(guān)鍵詞：農(nóng)地；農(nóng)戶；貸款需求；意愿；影響因素

中圖分類號：F832.43 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-9031（2016）05-0078-05 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.05.15

一、引言

當(dāng)前“三農(nóng)”問題己成為制約我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變和實(shí)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展的重大問題，而資金作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)投入最基本的生產(chǎn)要素，其來源是我們亟需研究的重要課題。資金不但包括國家投入的支農(nóng)資金，也包括農(nóng)民自己投入的資金，對于農(nóng)民而言，資金的一般來源或是農(nóng)民自有資金的積累，或是來源于借貸資金。借貸資金包括了民間的私人借貸和向正規(guī)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的借貸。一般來說，農(nóng)民自有資金積累非常有限，因此大多數(shù)資金短缺的農(nóng)戶不得不求助于伴有高額利息的私人借貸，這無疑會讓農(nóng)民的擔(dān)子加重，同時會阻礙農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的正常發(fā)展[1]。造成這種情況的一個很重要的因素就是農(nóng)民沒有可以從正規(guī)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)獲取資金的保證或是抵押品，而以農(nóng)村土地承包經(jīng)營權(quán)為抵押的農(nóng)村土地金融制度則順利解決了這一問題，能夠徹底打破制約我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的資金瓶頸[2]。以土地為切入點(diǎn)，著手與農(nóng)村金融相結(jié)合，既可以順利解決“三農(nóng)”的資金問題又可以深化農(nóng)村金融改革，這對研究我國農(nóng)村土地金融發(fā)展有著極為重要的意義。但農(nóng)戶土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款需求的意愿是影響其開展的根本因素，因而對影響農(nóng)戶參與農(nóng)地金融意愿的影響因素進(jìn)行系統(tǒng)科學(xué)的分析具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[3]。

二、數(shù)據(jù)來源與分析

（一）數(shù)據(jù)來源

作者于2015年10-12月在山東省東明縣進(jìn)行實(shí)地調(diào)研，調(diào)研主要采取發(fā)放調(diào)查問卷的方式，并依據(jù)所取得的調(diào)研結(jié)果作為本文的數(shù)據(jù)來源。本次調(diào)研采用隨機(jī)抽樣的方式，共發(fā)放240份問卷，樣本分布在東明縣的東明集鎮(zhèn)、劉樓鎮(zhèn)、三春集鎮(zhèn)、小井鎮(zhèn)、菜園集鎮(zhèn)、沙窩鄉(xiāng)、陸圈鎮(zhèn)、馬頭鎮(zhèn)、武勝橋鄉(xiāng)、大屯鎮(zhèn)、焦園鎮(zhèn)、長興集鄉(xiāng)等十二個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)發(fā)放二十份，收回有效問卷211份，問卷回收率為87.9%。調(diào)查樣本分布見表1[4]。

在本次有效樣本的隨機(jī)選取中，男性159人，占75.4%；女性52人，占24.6%；樣本年齡皆大于20歲，大都分布于30-60周歲，占76%；家庭人數(shù)多為4-5人，占62.1%；受教育程度以高中及以下為主，占到94.7%；調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，少數(shù)人有過貸款經(jīng)歷，占比約為36%；家庭平均年收入大都分布在2-4萬元之間，其中農(nóng)業(yè)收入約為1萬元，占總收入的35%左右，收入主要來源為外出打工，由于勞動力人數(shù)和技能的差距，每個家庭的打工收入差距較大，占到總收入60%的居多；同時根據(jù)結(jié)果我們也發(fā)現(xiàn)，75.8%的被調(diào)查者對農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款制度不夠了解。

（二）數(shù)據(jù)描述與分析

1.農(nóng)戶家庭收入與借貸情況。在被調(diào)查的家庭中，農(nóng)戶的收入來源呈現(xiàn)多樣化特點(diǎn)，主要包括以下幾種：外出務(wù)工收入、種植業(yè)收入、養(yǎng)殖業(yè)收入、工資性收入等，其中以外出務(wù)工收入作為家庭主要收入的農(nóng)戶最多，占到52.1%，以種植業(yè)作為主要經(jīng)濟(jì)來源的次之，占到28.4%。農(nóng)戶借貸水平比較高，借貸現(xiàn)象普遍，一個年度內(nèi)借款2萬以上的有73戶，占到34.6%，其中將貸款用在為子女建房購房和婚喪嫁娶的有46戶，占63%。對農(nóng)戶借貸渠道的調(diào)查中發(fā)現(xiàn)借貸途徑主要有兩種：向親戚朋友借款和高利貸，僅有36戶農(nóng)民曾通過正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲得貸款，占比約為26.5%。

2.農(nóng)戶土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款需求的意愿。根據(jù)收回的的有效問卷，農(nóng)戶在被問及是否愿意將農(nóng)地抵押出去獲得貸款時，僅有104名調(diào)查對象愿意接受，占總數(shù)的49.3%；107名農(nóng)戶不愿意抵押土地，影響其參與農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)的最主要原因主要包括手續(xù)復(fù)雜、利息高、怕失去土地、對政策不夠了解等方面，分布如表2所示。

3.農(nóng)戶關(guān)于農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款制度的受宣傳程度[5]。根據(jù)獲得的調(diào)研數(shù)據(jù)，相當(dāng)一部分農(nóng)戶對農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款制度知之甚少，有的農(nóng)戶甚至從來沒聽說過農(nóng)地金融制度，對該政策非常熟悉的是少數(shù)家里有學(xué)歷高、做生意或者是干部的家庭，了解方式主要是通過新聞報道、當(dāng)?shù)卣男麄鞯弥鴣碜援?dāng)?shù)亟鹑跈C(jī)構(gòu)的主動宣傳卻很少，說明金融機(jī)構(gòu)對農(nóng)村的金融扶持有待加強(qiáng)。

（二）變量的選取和基本假設(shè)

本文首先選擇了農(nóng)戶對農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款的需求作為模型的因變量，同時把自變量分為調(diào)查對象個人特征變量、農(nóng)戶家庭特征變量、外部環(huán)境特征變量三個方面。結(jié)合走訪調(diào)查結(jié)果和相關(guān)理論研究，把影響農(nóng)戶參與農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款意愿的因素匯總于表3，主要包括變量的定義、描述和影響效果等方面。

1.被調(diào)查對象個人特征

（1）被調(diào)查對象的年齡。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，被調(diào)查對象的年齡大都分布于30-60周歲，向兩端遞減，大致符合正態(tài)分布。同時也可得出，不同年齡段的農(nóng)戶對風(fēng)險的承受程度也會不同，通常情況下，隨著年齡的增加，農(nóng)戶的投資意愿逐漸降低，對抵押土地進(jìn)行貸款的途徑也比較抵觸。因此本文假設(shè)，年齡越大的農(nóng)戶對農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押抵款的意愿越低。（2）被調(diào)查對象的文化程度。一個人的文化程度直接關(guān)系著他的眼界、知識面和接受新生事物的能力，因此我們假定，農(nóng)戶的文化程度越高，其投資意愿和管理風(fēng)險的能力越強(qiáng)，進(jìn)而對農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款制度有更強(qiáng)烈的需求。

2.農(nóng)戶家庭特征

（1）勞動力人數(shù)和家庭規(guī)模。通常情況下，一個家庭勞動力人數(shù)越多，人均收入也就越高，對貸款的需求相應(yīng)降低；相反，隨著家庭規(guī)模的增加，所需要的資金相應(yīng)增加，進(jìn)而會對土地抵押貸款的需求上升。（2）人均收入。一般來講，農(nóng)村地區(qū)消費(fèi)水平差距不大，這種情況下，隨著人均收入的增加，農(nóng)戶需要的額外資金相應(yīng)降低。因此我們有理由認(rèn)為農(nóng)戶對參與農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押制度的意愿與人均收入呈負(fù)相關(guān)。（3）耕地規(guī)模。一個家庭的耕地規(guī)模越大，耕地的邊際效用越低，土地的社會保障功能也會隨著耕地的增加而降低，進(jìn)而農(nóng)戶對土地的依賴程度也會降低，所以會更傾向于將土地進(jìn)行抵押。（4）借貸經(jīng)歷。這里的借貸經(jīng)歷主要是指從正規(guī)的金融機(jī)構(gòu)獲得貸款的經(jīng)歷，如果一個家庭曾有過貸款經(jīng)歷，那么他對新興的融資渠道會更容易接受，對抵押貸款的意愿也會相對強(qiáng)烈[6]。

3.外部環(huán)境特征

本文調(diào)查的外部環(huán)境主要包括貸款的優(yōu)惠力度、政府的扶持政策以及關(guān)于農(nóng)地抵押貸款政策的宣傳力度和農(nóng)村的社會保障體系。金融機(jī)構(gòu)對農(nóng)戶的貸款優(yōu)惠力度越大，農(nóng)戶從中取得的收益越多，進(jìn)而投資意愿越強(qiáng)烈，最終導(dǎo)致農(nóng)戶對農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款的需求更大；通常情況下，政府的政策直接關(guān)系農(nóng)戶的決定，農(nóng)戶相信政府，一項(xiàng)政策從政府得到的扶持越多，農(nóng)民對該項(xiàng)政策的信任度會越高，因而我們假設(shè)，農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款的需求與政府的扶持力度呈正相關(guān)；一般來講，如果一項(xiàng)政策的宣傳力度越大，越有可能收到良好的宣傳效果，進(jìn)而被目標(biāo)群體熟悉進(jìn)而參與進(jìn)來，所以我們同樣假設(shè)政策宣傳和抵押貸款意愿呈正相關(guān)；通常，農(nóng)村的社會保障體系越完善，農(nóng)民對土地的依賴性越低，農(nóng)戶就越敢把這項(xiàng)沉睡的資產(chǎn)流動出去，進(jìn)行土地抵押獲得貸款[7]。

（三）模型結(jié)果分析

本文采用了SPSS19.0對211個樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了Binary Logistic回歸分析，估計結(jié)果如表4。從模型結(jié)果可以得出，所選模型取得了的良好的整體擬合效果，檢驗(yàn)基本可行。影響農(nóng)戶土地承保經(jīng)營權(quán)抵押貸款的主要因素如下：

1.被調(diào)查對象個人特征對農(nóng)戶抵押貸款需求的影響。首先，從表4可以看出，性別的wald量的顯著水平sig=0.714>0.05，說明模型無法擬合數(shù)據(jù)，因此性別變量對我們采用的模型沒有顯著性意義，所以應(yīng)該剔除。年齡的回歸系數(shù)為-0.625，表明隨著年齡的增長，農(nóng)戶對抵押土地來獲得貸款的需求呈現(xiàn)降低趨勢，造成這種現(xiàn)象的原因一方面主要是由于年齡大的農(nóng)戶通常具有接受新生事物能力差、風(fēng)險規(guī)避傾向性強(qiáng)、投資意愿弱等特點(diǎn)，進(jìn)而造成貸款需求低的局面；另一方面則是由于金融機(jī)構(gòu)出于規(guī)避風(fēng)險的考慮，往往對60歲以上的借貸者比較謹(jǐn)慎，所以導(dǎo)致農(nóng)戶對農(nóng)地承包經(jīng)營權(quán)抵押貸款的意愿與年齡因素呈負(fù)相關(guān)，并且sig=0.0000.05，說明文化程度因素數(shù)據(jù)的擬合效果不好，對模型貢獻(xiàn)沒有顯著性意義，出現(xiàn)這種結(jié)果主要是因?yàn)楫?dāng)?shù)氐霓r(nóng)村教育落后，以致于被調(diào)查者絕大多數(shù)都沒有接受足夠的教育和知識去了解和接觸到有關(guān)土地金融方面的事物，進(jìn)而造成文化程度不能顯著影響農(nóng)戶貸款需求的局面。外出務(wù)工經(jīng)歷因素的回歸系數(shù)B=0.712，并且wald的顯著水平sig=0.001

2.農(nóng)戶家庭特征對農(nóng)地抵押貸款需求意愿的影響。從表4中可以看出，勞動力人數(shù)、家庭規(guī)模、耕地規(guī)模和借貸經(jīng)歷的統(tǒng)計量Wald的顯著性水平sig=0.000

3.外部環(huán)境特征對農(nóng)戶農(nóng)地抵押貸款需求意愿的影響。從表4中可以看出，農(nóng)戶對政策宣傳滿意度和農(nóng)戶對農(nóng)村社會保障體系滿意度的統(tǒng)計量Wald的顯著水平sig均為0.000

四、結(jié)論與建議

本文通過對山東省東明縣13個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的211戶農(nóng)戶的樣本調(diào)查問卷進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到了對農(nóng)戶土地承包經(jīng)營權(quán)抵押貸款需求意愿有顯著影響的因素，主要包括農(nóng)戶的年齡、外出務(wù)工經(jīng)歷、耕地規(guī)模、勞動力人數(shù)、家庭規(guī)模、借貸經(jīng)歷、年人均收入、政策宣傳、貸款優(yōu)惠程度、政府扶持以及農(nóng)村社會保障體系等。同時，通過本次實(shí)地調(diào)查和模型結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，我國農(nóng)地承包經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)的開展面臨著潛在需求低、農(nóng)戶認(rèn)知少以及農(nóng)戶戀土情結(jié)嚴(yán)重等一系列問題，可作為一種重要的旨在解放農(nóng)村生產(chǎn)力、打破資金瓶頸的金融創(chuàng)新途徑，農(nóng)地承包經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)已是大勢所趨，故根據(jù)該次調(diào)查結(jié)果，本文提出以下建議：

（一）加速完善農(nóng)村社會保障體系建設(shè)

研究發(fā)現(xiàn)，雖然相當(dāng)數(shù)量的農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入在總收入中所占比例日趨下降，農(nóng)業(yè)收入來源也日趨多元化，但由于農(nóng)村社會保障體系的缺失，農(nóng)戶對土地的精神依賴程度卻沒有降低，他們把土地當(dāng)做保障其基本生活來源的最后一根稻草，所以對土地抵押貸款業(yè)務(wù)保持謹(jǐn)慎態(tài)度。因此完善的農(nóng)村社會保障體系可以消除農(nóng)戶的后顧之憂，讓農(nóng)民脫離靠地保障生活的現(xiàn)狀，使“沉睡”的土地資產(chǎn)流動起來[8]。

（二）加大政策扶持和宣傳力度

首先，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該加強(qiáng)對農(nóng)村中低收入農(nóng)戶提供土地抵押貸款服務(wù)，提高這部分人群參與農(nóng)地承包經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)的積極性[9]；其次，政府和金融機(jī)構(gòu)可以通過實(shí)行財政補(bǔ)貼、降低營業(yè)稅等措施來使農(nóng)戶享受到切身利益，進(jìn)而推進(jìn)土地抵押貸款業(yè)務(wù)的開展；最后，應(yīng)該經(jīng)常性的在農(nóng)村開展專題講座、發(fā)放手冊等活動，尤其加大對沒有外出務(wù)工經(jīng)驗(yàn)、年齡較大農(nóng)戶的宣傳力度，使其轉(zhuǎn)變觀念，盡可能提高政策認(rèn)知度。

（三）開展農(nóng)地抵押貸款試點(diǎn)

在我國開展農(nóng)地抵押貸款試點(diǎn)是適應(yīng)未來趨勢和農(nóng)村發(fā)展現(xiàn)狀的必經(jīng)之路，通過在試點(diǎn)地區(qū)實(shí)行政策優(yōu)惠，加大扶持力度，解決農(nóng)村資金供求矛盾，來推進(jìn)當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶生活水平的提高和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展，進(jìn)而以點(diǎn)帶面，提高其他地區(qū)農(nóng)戶參與農(nóng)地承包經(jīng)營權(quán)抵押貸款業(yè)務(wù)的積極性，最后在各地有序推進(jìn)農(nóng)地金融業(yè)務(wù)的開展[10]。

參考文獻(xiàn)：

[1]者貴昌，朱霽.關(guān)于構(gòu)建我國農(nóng)地金融制度的探討―

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[2]劉奇.農(nóng)地抵押貸款的困境[J].中國學(xué)術(shù)期刊電子雜志社，2014（5）：19-21.

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貸款經(jīng)營分析范文第2篇

關(guān)鍵詞：決策樹技術(shù)；貸款風(fēng)險

1 引言

貸款風(fēng)險是金融風(fēng)險中主要類型，我國銀行貸款風(fēng)險管理比較側(cè)重于風(fēng)險控制的事中和事后的控制，而忽視了風(fēng)險的事前管理。國外大量的成功案例表明，銀行在其經(jīng)營過程中，一些風(fēng)險隱患發(fā)現(xiàn)的越早，對銀行造成的損失就越小。因此，加強(qiáng)銀行貸款風(fēng)險水平的事前監(jiān)測管理，使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)――決策樹算法對以往海量貸款數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立和完善貸款風(fēng)險預(yù)警體系，提高自身的風(fēng)險管理水平，是銀行持續(xù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）目的就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識。

決策樹算法是數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法之一。決策樹提供了一種展示類似在什么條件下會得到什么值這類規(guī)則的方法。一般情況下都是由上而下根據(jù)相應(yīng)規(guī)則生成而來的，每個決策或者是每個事件所產(chǎn)生的后果都有可能引起兩種或兩種以上的的事件，導(dǎo)致不同的結(jié)果。把這種決策分支以圖形的方式畫出來很像一顆倒立的樹結(jié)構(gòu)，所以稱為決策樹。

決策樹包含許多不同的算法，其中最典型的算法有ID3，C4.5，CART等。ID3算法由Qullan在1986年提出的，該算法以信息論為基礎(chǔ)，以信息熵和信息增益度為衡量標(biāo)準(zhǔn)，從而實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的歸納分類，假設(shè)用X代表當(dāng)前樣本集，用Q候選屬性集，候選屬性集中所有屬性皆為離散型，或數(shù)值屬性事先經(jīng)過預(yù)處理轉(zhuǎn)化成離散型。ID3算法描述如下。

ID3算法的核心思想就是在決策樹中的各層分支節(jié)點(diǎn)上利用信息增益的方式選擇屬性。在樹的每個節(jié)點(diǎn)上，將具有最高信息增益的屬性作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的測試屬性，使用獲得的屬性對樣本集進(jìn)行樣本劃分之后，系統(tǒng)的信息量是最小的。并確保找到一棵簡單的樹。

設(shè)S是s個數(shù)據(jù)樣本的集合，假定類標(biāo)號屬性具有m個不同值，定義m個不同類Ci（i=1，2，3...m）。設(shè)Si是類Ci的樣本數(shù)。對于一個給定的樣本分類所需的期望信息由下式給出：

其中pi是任意樣本屬于Ci的概率，一般可用Si/S來估計。

設(shè)Sij是子集Sj中類Ci的樣本數(shù)。根據(jù)由上劃分子集的熵（熵是對事件對應(yīng)的屬性的不確定性的度量）由下式給出：

其中熵值越小，子集劃分的純度就越高。

由期望信息和熵值可以得到相應(yīng)的信息增益值。對于在分支上將獲得的信息增益可以由下面的公式得到：

ID3算法計算每個屬性的信息增益。并選取具有最高增益的屬性作為給定集合的測試屬性，對被選擇的測試屬性創(chuàng)建一個節(jié)點(diǎn)，并以該屬性標(biāo)記，對于該屬性的每個值創(chuàng)建一個分支，并據(jù)此劃分樣本。

3 利用ID3算法構(gòu)造貸款風(fēng)險預(yù)警分析決策樹

3.1 構(gòu)造決策樹

抽取某銀行的貸款數(shù)據(jù)，對個人貸款風(fēng)險等級進(jìn)行評定。為了簡化僅選用4個屬性值進(jìn)行確定，各屬性值的取值范圍是這樣定義的。

年齡（age）：1、2、3，（1代表20-31歲，2代表32-41歲，3代表42-50歲）；年收入（income）：0，1，2，3（0代表100000以下，1代表100000-200000，2代表200000-300000，3代表300000以上）；存款（poist）：0、1、2、3（0代表100000以下，1代表100000-200000，2代表200000-300000，3代表300000以上）；負(fù)債（debt）：0，1（0代表有負(fù)債，1代表沒有負(fù)債）；風(fēng)險等級（grade）：A、B、C、D、E（A代表正常類，B代表關(guān)注類，C代表次級類，D代表可疑類，E代表損失類）。表3-1給出了訓(xùn)練樣本集。

最終需要分類的屬性為grade，它有5個不同的值A(chǔ)、B、C、D、E，A有3個樣本，B有2個樣本，C有2個樣本，D有1個樣本，E有2個樣本。

為計算每個屬性的信息增益，首先給定樣本grade分類所需的期望信息：

age屬性的樣本值分布如下所示：

最后計算的信息增益是：

類似的，可以計算：

Gain（income）=0.964 Gain（poist）=0.482 Gain（debt）=0.243

由于age在四個屬性中具有最高的信息增益，所以首先被選為測試屬性，并據(jù)此建根節(jié)點(diǎn)。用age標(biāo)記，并對于每個屬性值，引出一個分支，數(shù)據(jù)集被分為兩個子集age結(jié)點(diǎn)及其分支如圖3.1所示。

類似的可以計算出各個屬性的信息增益，經(jīng)過計算可得知信息增益最大的為收入income，其次為存款poist，最后才是負(fù)債debt。按照上述過程最終可得出決策樹如圖3.2所示。

3.2 提取分類規(guī)則

4 結(jié)論

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一個新興的研究領(lǐng)域，其應(yīng)用前景及發(fā)展空間十分廣闊，特別對于銀行業(yè)及銀行監(jiān)管部門。銀行貸款風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)有助于強(qiáng)化貸前管理。通過對貸款客戶的收入、存款和負(fù)債情況分析，確定是否有風(fēng)險。如果客戶屬于較重風(fēng)險和嚴(yán)重風(fēng)險的等級，則不予貸款；如果屬于中度風(fēng)險的等級，則需在貸款后加強(qiáng)貸后管理，關(guān)注客戶經(jīng)營情況，及時回收；如果屬于輕微風(fēng)險和無風(fēng)險，則貸款給客戶。

[參考文獻(xiàn)]

[1]郭景峰，等.決策樹算法的并行性研究.計算機(jī)工程，2002.

貸款經(jīng)營分析范文第3篇

關(guān)鍵詞：企業(yè) 境外 貸款利息 稅務(wù) 會計 影響

隨著我國實(shí)施“走出去”戰(zhàn)略和推進(jìn)“一帶一路”新格局建設(shè)，涉外業(yè)務(wù)逐漸增加，中國境內(nèi)企業(yè)向境外公司投資方式也呈多樣化，必然出現(xiàn)中國境內(nèi)企業(yè)作為債權(quán)方向境外公司貸出資金業(yè)務(wù)。本文就境內(nèi)企業(yè)取得貸款利息收入如何進(jìn)行稅務(wù)及會計處理問題進(jìn)行探討，與同行們商榷。

一、背景資料

甲公司為境內(nèi)一有限公司，該公司在M國與其他投資方合資設(shè)立控股乙公司，占乙公司股權(quán)比例60%。甲公司與乙公司2013年1月1日簽署股東貸款協(xié)議，約定甲公司按照乙公司的籌款通知向乙公司注入美元貸款，年利率10%，采用單利計息方式每季計息一次；貸款起息日為乙公司實(shí)際收到貸款日期，本金和利息的還款期從2014年12月的連續(xù)10年內(nèi)，于每季度末的最后一天歸還。

甲公司、乙公司記賬本位幣分別為人民幣和美元。按M國稅法規(guī)定，乙公司向甲公司支付貸款利息時，需要按15%的稅率交納預(yù)扣所得稅，由乙公司代扣代繳，假設(shè)預(yù)扣所得稅在中國境內(nèi)可以抵扣。

根據(jù)上述情況，假設(shè)乙公司于2013年1月1日收到甲公司美元貸款，并從2014年12月31日實(shí)際償還貸款本息。

另外，甲公司于2013年在M國設(shè)立一分公司丙公司，丙公司為成本中心，沒有收入來源，只產(chǎn)生費(fèi)用，其資金來源為甲公司撥入。

假設(shè)甲公司在M國除上述業(yè)務(wù)外，無其他業(yè)務(wù)。

二、稅務(wù)及會計影響分析

（一）稅務(wù)分析

根據(jù)中國和M國的稅法規(guī)定，甲公司取得乙公司的貸款利息收入涉及營業(yè)稅金及附加和所得稅，具體分析如下：

1.營業(yè)稅金及附加影響

國家稅務(wù)總局關(guān)于印發(fā)《營業(yè)稅問題解答（之一）的通知》（國稅函發(fā)[1995]156號）第十條規(guī)定：“貸款屬于金融保險業(yè)稅目的征稅范圍，而貸款是指將資金貸與他人使用的行為，根據(jù)這一規(guī)定，無論金融機(jī)構(gòu)還是其它單位，只要是發(fā)生將資金貸與他人使用的行為，均應(yīng)視為發(fā)生貸款行為，按金融保險業(yè)稅目征收營業(yè)稅?！睋?jù)此，甲公司貸款給乙公司取得的利息收入需按金融保險業(yè)稅目交納營業(yè)稅。

《中華人民共和國營業(yè)稅暫行條例》第十二條規(guī)定，“營業(yè)稅納稅義務(wù)發(fā)生時間為納稅人提供應(yīng)稅勞務(wù)、轉(zhuǎn)讓無形資產(chǎn)或者銷售不動產(chǎn)并收訖營業(yè)收入款項(xiàng)或者取得索取營業(yè)收入款項(xiàng)憑據(jù)的當(dāng)天”，《中華人民共和國營業(yè)稅暫行條例實(shí)施細(xì)則》第二十四條規(guī)定“條例第十二條所稱取得索取營業(yè)收入款項(xiàng)憑據(jù)的當(dāng)天，為書面合同確定的付款日期的當(dāng)天；未簽訂書面合同或者書面合同未確定付款日期的，為應(yīng)稅行為完成的當(dāng)天”。據(jù)此，甲公司在收到利息時方產(chǎn)生納稅義務(wù)，繳納營業(yè)稅。

從上述背景資料來看，甲公司于2013年1月1日開始計息，于2014年12月31日開始陸續(xù)收到利息，并在實(shí)際收到利息時繳納營業(yè)稅金及附加。按照中國企業(yè)會計準(zhǔn)則規(guī)定，甲公司應(yīng)按照權(quán)責(zé)發(fā)生制原則按季確認(rèn)利息收入，按收支配比原則計提相應(yīng)的營業(yè)稅金及其附加。故產(chǎn)生了確認(rèn)利息和收到利息營業(yè)稅金及附加的稅務(wù)差異。

2.所得稅影響

《中華人民共和國企業(yè)所得稅法實(shí)施條例》第十八條規(guī)定“利息收入按照合同約定的債務(wù)人應(yīng)付利息的日期確認(rèn)收入的實(shí)現(xiàn)”，《中華人民共和國企業(yè)所得稅法》第八條規(guī)定“企業(yè)實(shí)際發(fā)生的與取得收入有關(guān)的、合理的支出，包括成本、費(fèi)用、稅金、損失和其他支出，準(zhǔn)予在計算應(yīng)納稅所得額時扣除”。據(jù)此，甲公司當(dāng)取得利息收入后，扣除相應(yīng)的與利息收入相關(guān)的營業(yè)稅金及附加等合理支出后繳納所得稅。同樣，根據(jù)企業(yè)會計準(zhǔn)則規(guī)定，甲公司應(yīng)按照權(quán)責(zé)發(fā)生制原則確認(rèn)貸款利息時確認(rèn)所得稅費(fèi)用，并于實(shí)際收到利息時繳納所得稅，產(chǎn)生了確認(rèn)利息和收到利息所得稅納稅的稅務(wù)差異。

根據(jù)M國稅收法律規(guī)定，當(dāng)乙公司向甲公司支付利息時，代扣代繳15%的所得稅，影響甲公司所得稅的繳納。

（二）會計分析

基于上述營業(yè)稅金及附加和企業(yè)所得稅在確認(rèn)利息和收到利息的稅務(wù)差異，使得甲公司在會計賬務(wù)上對相應(yīng)差異進(jìn)行處理。

1.營業(yè)稅金及附加的會計處理

由于確認(rèn)貸款利息收入的時間和收到貸款利息的時間差，按照權(quán)責(zé)發(fā)生制和收支配比原則，需要根據(jù)確認(rèn)利息收入的相應(yīng)比例確認(rèn)營業(yè)稅金及附加，待實(shí)際收到利息產(chǎn)生納稅義務(wù)時，再實(shí)際繳納。確認(rèn)營業(yè)稅金及附加時不能直接記入“應(yīng)交稅費(fèi)”賬戶，設(shè)置往來賬戶，待實(shí)際繳納時，再從往來賬戶轉(zhuǎn)入“應(yīng)交稅費(fèi)”賬戶。

2.企業(yè)所得稅的會計處理

由于貸款利息收入確認(rèn)時間早于收到時間，但從整個貸款合同期來看，利息確認(rèn)金額和實(shí)收金額一致，所得稅的差異只是由于時間差異產(chǎn)生，在會計上需要采取遞延的方式進(jìn)行處理。在確認(rèn)貸款利息收入時，根據(jù)利息收入扣除相應(yīng)的營業(yè)稅金及附加等支出，按規(guī)定的稅率計算的所得稅確認(rèn)所得稅費(fèi)用和遞延所得稅負(fù)債；當(dāng)收到貸款利息時，增加當(dāng)期應(yīng)納稅所得額，并轉(zhuǎn)回所得稅費(fèi)用及遞延所得稅負(fù)債。

三、納稅金額的確定

（一）營業(yè)稅金及附加的計算

營業(yè)稅金及附加是根據(jù)營業(yè)收入和一定的稅率計算而得。本文中的營業(yè)收入即為利息收入。

應(yīng)交營業(yè)稅=利息收入×營業(yè)稅稅率

例一、假設(shè)甲公司營業(yè)稅稅率為5%，2013年3月20日確認(rèn)利息收入1，000萬美元，當(dāng)日美元兌人民幣匯率為1：6.22，則甲公司應(yīng)確認(rèn)營業(yè)稅：

1000×6.22×5%=311（萬元）

（二）所得稅的計算

相比營業(yè)稅而言，所得稅的計算要復(fù)雜的多。《中華人民共和國企業(yè)所得稅法》、《中華人民共和國企業(yè)所得稅法實(shí)施條例》和財政部、國家稅務(wù)總局的《關(guān)于企業(yè)境外所得稅收抵免有關(guān)問題的通知》（財稅[2009]125號）對境外所得稅的計算和繳納做出了明確規(guī)定。根據(jù)規(guī)定，甲公司境內(nèi)、境外所得需分別計算應(yīng)納稅所得額及應(yīng)納稅額。甲公司從境外取得利息收入后，扣除相應(yīng)的與利息收入相關(guān)的合理支出后繳納境外所得稅。

就本文甲公司而言，與利息收入相關(guān)的合理支出包括直接相關(guān)支出和間接相關(guān)支出。直接相關(guān)支出指因貸款業(yè)務(wù)引起的支出，主要包括按利息收入的計算的營業(yè)稅金及附加和貸款本息引起的匯兌損失。間接相關(guān)支出是指不因貸款本身發(fā)生，但可以在境外應(yīng)納稅所得額中扣除的支出，主要包括丙公司的虧損。

綜上，甲公司境外應(yīng)納稅所得額計算如下：

境外應(yīng)納稅所得額=利息收入-計提的營業(yè)稅金及附加-貸款本息的匯兌損失-丙公司的虧損

境外應(yīng)納稅額=境外應(yīng)納稅所得額×稅率-預(yù)扣所得稅限額

1.利息收入為乙公司應(yīng)付的利息，不扣除預(yù)扣所得稅。

2.計提的營業(yè)稅金及附加為按利息收入的一定稅率計算金額。

3.貸款本息的匯兌損失為因匯率變化對貸款本息的美元金額進(jìn)行匯率重估發(fā)生的損益。

4.丙公司的虧損是指丙公司的虧損額。財政部、國家稅務(wù)總局《關(guān)于企業(yè)境外所得稅收抵免有關(guān)問題的通知》（財稅[2009]125號）規(guī)定“不具有獨(dú)立納稅地位的分支機(jī)構(gòu)的虧損，不得抵減其境內(nèi)或他國（地區(qū)）的應(yīng)納稅所得額，可以用同一國家（地區(qū)）其他項(xiàng)目或以后年度的所得按規(guī)定彌補(bǔ)?！奔此^的境外應(yīng)納稅所得額采取分國不分項(xiàng)的計算方法。丙公司的虧損可以抵減來源于M國的收入。

根據(jù)上述分析，利息收入和營業(yè)稅金及附加由于稅法規(guī)定的納稅時間和會計的確認(rèn)時間不一致，需要采用遞延的辦法來進(jìn)行處理。對于貸款本息的匯兌損益和丙公司虧損的處理分析如下：

（1）貸款本息匯兌損益的處理?！吨腥A人民共和國企業(yè)所得稅法實(shí)施條例》第三十九條規(guī)定“企業(yè)在貨幣交易中，以及納稅年度終了時將人民幣以外的貨幣性資產(chǎn)、負(fù)債按照期末即期人民幣匯率中間價折算為人民幣時產(chǎn)生的匯兌損失，除已經(jīng)計入有關(guān)資產(chǎn)成本以及與向所有者進(jìn)行利潤分配相關(guān)的部分外，準(zhǔn)予扣除”。據(jù)此，甲公司的貸款本息發(fā)生的匯兌損益準(zhǔn)予稅前扣除，在計算境外所得時作為當(dāng)期的可稅前扣除項(xiàng)目，不進(jìn)行遞延處理。

（2）境外虧損的處理。《中華人民共和國企業(yè)所得稅法》第十八條規(guī)定“企業(yè)納稅年度發(fā)生的虧損，準(zhǔn)予向以后年度結(jié)轉(zhuǎn)，用以后年度的所得彌補(bǔ)，但結(jié)轉(zhuǎn)年限最長不得超過五年”?！镀髽I(yè)會計準(zhǔn)則第18號―所得稅》規(guī)定，可抵扣虧損及稅款抵減產(chǎn)生的暫時性差異，會計處理上視同可抵扣暫時性差異，符合條件的情況下，應(yīng)確認(rèn)與其相關(guān)的遞延所得稅資產(chǎn)。遞延所得稅資產(chǎn)的數(shù)額，應(yīng)當(dāng)以很可能獲得用來可抵扣虧損和稅款抵減的未來應(yīng)納稅所得額為限。據(jù)此，對于境外發(fā)生的虧損影響的所得稅是否采取遞延的方式進(jìn)行處理，需要按照準(zhǔn)則的規(guī)定加以判斷。

貸款經(jīng)營分析范文第4篇

[關(guān)鍵詞]財務(wù)　貸款　風(fēng)險　控制

1　財務(wù)公司的特點(diǎn)

財務(wù)公司實(shí)質(zhì)上是一種金融機(jī)構(gòu)。其日常業(yè)務(wù)主要是為各種企業(yè)的技術(shù)改造、產(chǎn)品開發(fā)和升級、企業(yè)產(chǎn)品銷售等提供金融咨詢服務(wù)，我國的財務(wù)公司主要是指非銀行性質(zhì)的金融機(jī)構(gòu)，不屬于銀行系統(tǒng)的一部分。

財務(wù)公司與一般的商業(yè)公司和金融機(jī)構(gòu)相比較，具有顯著的特點(diǎn)，主要表現(xiàn)為：一是財務(wù)公司的業(yè)務(wù)范圍比較廣泛，但也相對集中，廣泛性是指財務(wù)公司可以從事集團(tuán)公司的一切金融活動，集中性主要是指財務(wù)公司的活動范圍有限，一般只能為集團(tuán)內(nèi)部提供金融咨詢服務(wù)；二是財務(wù)公司要接受中國人民銀行也企業(yè)集團(tuán)的雙重監(jiān)督和管理；三是財務(wù)公司的資金通常情況下全部來源于企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部，其資金的運(yùn)用也必須在集團(tuán)內(nèi)部使用，不得單獨(dú)從事與企業(yè)集團(tuán)無關(guān)的其它金融活動；四是財務(wù)公司從事金融活動時必須遵循服務(wù)與效益相結(jié)合、服務(wù)優(yōu)先的經(jīng)營原則。

2　財務(wù)公司貸款項(xiàng)目的風(fēng)險分析

財務(wù)公司貸款項(xiàng)目風(fēng)險主要包括信用風(fēng)險、運(yùn)作風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險三個方面。

2.1　信用風(fēng)險分析

信用風(fēng)險主要包括借款方的基本信用風(fēng)險、擔(dān)保風(fēng)險、財務(wù)風(fēng)險和非財務(wù)風(fēng)險。

借款方的基本信用風(fēng)險主要表現(xiàn)為借款方不能按約定履行貸款合同中的一些貸款協(xié)議，使得財務(wù)公司面臨借款資金不能及時回收。由于財務(wù)公司地位的特殊性，在進(jìn)行貸款項(xiàng)目操作時常常面臨頂頭上司――“集團(tuán)公司”的壓力，受到集團(tuán)公司的行政指令干擾，造成借貸過程中不可避免的疏于對借款方基本信用的審查，從而產(chǎn)生了信用風(fēng)險。

擔(dān)保風(fēng)險也是財務(wù)公司貸款項(xiàng)目面臨的主要風(fēng)險之一。擔(dān)保方式主要包括保證、抵押、質(zhì)押、留置和定金四種，如果擔(dān)保方的財務(wù)狀況惡化時，可能直接影響財務(wù)公司順利的收回貸款資金，甚至造成貸款資金無法追回。

財務(wù)風(fēng)險是指公司出現(xiàn)了財務(wù)結(jié)構(gòu)不合理而導(dǎo)致貸款資金無法正常收回的風(fēng)險。財務(wù)風(fēng)險主要表現(xiàn)為借款方無法按時償還貸款資金或者無力償還貸款資金；由于外界因素的作用而產(chǎn)生的財務(wù)風(fēng)險，如利率增長直接增加了公司的資本金，增加了企業(yè)償還貸款的風(fēng)險；資金再次籌資融資的風(fēng)險，這直接加大了借款方的負(fù)債比率，降低了借款方償還貸款的預(yù)期能力。

非財務(wù)風(fēng)險是指借款方除了上述三種風(fēng)險以外的其它風(fēng)險，如借款方的經(jīng)營管理出現(xiàn)問題或者行業(yè)形勢發(fā)生逆轉(zhuǎn)，可能會引起借款方企業(yè)不能正常的回收企業(yè)資金。造成企業(yè)資金鏈斷裂，直接影響了借款方的貸款償還能力

2.2　運(yùn)作風(fēng)險分析

運(yùn)作風(fēng)險是指財務(wù)公司在貸款業(yè)務(wù)運(yùn)作過程中產(chǎn)生的一些風(fēng)險，具體來說，運(yùn)作風(fēng)險主要來自財務(wù)人員的操作風(fēng)險、財務(wù)公司貸款業(yè)務(wù)制度風(fēng)險和外部事件風(fēng)險三個方面。財務(wù)人員的操作風(fēng)險是指由于財務(wù)公司人員的有意識或者無意識行為而引起的風(fēng)險，如財務(wù)人員可能缺乏相應(yīng)的業(yè)務(wù)能力導(dǎo)致貸款項(xiàng)目操作失誤，一些財務(wù)人員可能假公濟(jì)私、失職違規(guī)辦理貸款項(xiàng)目，這種操作方式對財務(wù)公司必然產(chǎn)生重大的風(fēng)險。

財務(wù)公司貸款業(yè)務(wù)制度風(fēng)險主要是指財務(wù)公司貸款制度不完善而引起的風(fēng)險。如財務(wù)公司的貸款業(yè)務(wù)流程缺失、或不完善，或相對完善但沒有進(jìn)行嚴(yán)格的執(zhí)行而產(chǎn)生一些財務(wù)錯誤行為。

外部事件風(fēng)險是指財務(wù)公司面臨的外部突發(fā)事件影響了財務(wù)公司的正常經(jīng)營活動，并且產(chǎn)生了一定的經(jīng)營管理損失。這種外部事件風(fēng)險往往和采取公司內(nèi)部存在一定的關(guān)聯(lián)，如財務(wù)公司內(nèi)部人員勾結(jié)借款方欺詐公司進(jìn)而騙取貸款資金的行為等。

2.3　經(jīng)營風(fēng)險分析

財務(wù)公司面臨的經(jīng)營風(fēng)險主要來自于市場方面，具體包括行業(yè)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行周期、國家的財政政策變化和貨幣政策變化、國家和地方政府的干預(yù)以及集團(tuán)公司的行政干預(yù)等。

3　財務(wù)公司貸款項(xiàng)目的風(fēng)險控制

3.1　信用風(fēng)險控制

一是要認(rèn)真審核借款方的基本信用信息，重點(diǎn)審查借款方的法人代表信息、借款方近年來的資產(chǎn)負(fù)債表和資產(chǎn)損益表、借款方以往的貸款信息及貸款償還情況、擔(dān)保方的財務(wù)信息狀況和以往貸款、擔(dān)保記錄等。

二是認(rèn)真分析借款方的財務(wù)信息和非財務(wù)信息，財務(wù)信息重點(diǎn)審查借款方的財務(wù)報表分析、財務(wù)比率分析以及現(xiàn)金流量分析等內(nèi)容。非財務(wù)信息主要考察借款方的企業(yè)經(jīng)營管理情況、企業(yè)的組織運(yùn)行機(jī)構(gòu)、近期行業(yè)內(nèi)的變化及發(fā)展趨和企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營風(fēng)險等。

3.2　運(yùn)作風(fēng)險控制

財務(wù)公司的運(yùn)作風(fēng)險控制關(guān)鍵在于認(rèn)真分析貸款項(xiàng)目的運(yùn)作風(fēng)險，找到控制的關(guān)節(jié)關(guān)節(jié)，并制定相應(yīng)的方法措施進(jìn)行管理。具體來說，主要做好以下幾個方面：

一是建立完善的貸款項(xiàng)目運(yùn)作制度，認(rèn)真做好貸款項(xiàng)目的評級授信、信貸調(diào)查、信貸審查、信貸審批、貸款發(fā)放、貸后管理等工作。

二是要改變財務(wù)公司的貸款業(yè)務(wù)方式，做好貸款業(yè)務(wù)的長期規(guī)劃，盡量不進(jìn)行或者少進(jìn)行一些短期貸款業(yè)務(wù)，貸款方式也向集約型管理靠攏。

三是耍完善現(xiàn)有的信貸經(jīng)營管理模式，將財務(wù)公司的授信工作作為貸款業(yè)務(wù)的重中之重，針對不同的借款方采取不同的管理方式；對每一個借款方都要建立一套獨(dú)立的信用審批體系，并形成記錄；加強(qiáng)財務(wù)公司貸款業(yè)務(wù)工作的專業(yè)化分工，明確各個崗位的責(zé)任，做到授信、審批、房貸分離，避免權(quán)力集中出現(xiàn)一些違規(guī)操作行為。

四是要推行責(zé)任制度和問責(zé)任度，尤其要建立一套貸款項(xiàng)目主要責(zé)任人的責(zé)任制度和問責(zé)制度，強(qiáng)化主要貸款人的風(fēng)險意識和風(fēng)險責(zé)任。

五是要加強(qiáng)財務(wù)公司的信息化管理，提高財務(wù)公司貸款業(yè)務(wù)的準(zhǔn)確性和工作效率。

3.3　經(jīng)營風(fēng)險控制

經(jīng)營風(fēng)險管理的目標(biāo)主要是實(shí)現(xiàn)資金收益率最大化，經(jīng)營風(fēng)險控制的具體辦法包括：

一是要建立完善的經(jīng)營風(fēng)險管理制度。完善的經(jīng)營風(fēng)險管理制度的具體實(shí)現(xiàn)方式為財務(wù)公司的管理層人員設(shè)置專門部門對經(jīng)營情況進(jìn)行實(shí)施監(jiān)控，并對經(jīng)營狀況定期進(jìn)行分析，以便達(dá)到及時有效的控制‘還要建立完善的經(jīng)營風(fēng)險識別制度、經(jīng)營風(fēng)險管理制度和控制制度，對已經(jīng)檢測和識別的風(fēng)險因適當(dāng)?shù)氖袌鲲L(fēng)險資本分配機(jī)制。

貸款經(jīng)營分析范文第5篇

文章編號：1005-913X（2015）11-0174-03

一、引言

在20世紀(jì)90年代中期，我國城市商業(yè)銀行（以下簡稱“城商行”）開始起步，經(jīng)過近20年的不斷建立和發(fā)展，截止到2013底，城商行已經(jīng)發(fā)展到了144家，資產(chǎn)規(guī)模從400億元到10000億元不等，在數(shù)量和規(guī)模上均在我國金融體系中占據(jù)著重要地位。為了尋求規(guī)模經(jīng)濟(jì)和分散風(fēng)險，越來越多的城商行開始了跨區(qū)域經(jīng)營的發(fā)展模式，這一經(jīng)營模式的興起日漸引起了商業(yè)銀行理論及實(shí)務(wù)界的廣泛關(guān)注。因此，不少學(xué)者開始研究城商行是否選擇跨區(qū)經(jīng)營、跨區(qū)經(jīng)營是否有益、跨區(qū)域程度以及跨區(qū)域方式等一系列的問題，為城商行的發(fā)展提供了不少經(jīng)驗(yàn)。然而，以往學(xué)者未有對城商行跨區(qū)經(jīng)營所擁有的不同資產(chǎn)規(guī)模進(jìn)行分類研究，本項(xiàng)研究旨在通對不同城商行的資產(chǎn)規(guī)模分類，探討不同資產(chǎn)規(guī)模城商行跨區(qū)域經(jīng)營中異地分行數(shù)量、距總行距離及分行所在地經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度等相關(guān)因子對資產(chǎn)收益率和不良貸款率的影響，以期為不同資產(chǎn)規(guī)模城商行跨區(qū)域經(jīng)營提高資產(chǎn)收益率，降低不良貸款率提供理論支撐。

二、文獻(xiàn)回顧

（一）國外文獻(xiàn)

以往國外研究文獻(xiàn)中，對于商業(yè)銀行跨區(qū)域經(jīng)營的研究大致分為三類。

1.銀行擴(kuò)張對宏觀經(jīng)濟(jì)及銀行業(yè)的影響。以Berger（1993）等人為代表的學(xué)者指出銀行業(yè)存在規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，但只限于一定的范圍內(nèi)，銀行資產(chǎn)在到達(dá)一定規(guī)模之前規(guī)模經(jīng)濟(jì)遞增，之后開始出現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)遞減。Calomiris（1993）的研究則表明，取消銀行業(yè)跨州經(jīng)營的限制，除了能使銀行獲得規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)外還可以降低邊際成本，又能夠使跨區(qū)域經(jīng)營的商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債業(yè)務(wù)多元化、分散化，從而降低其破產(chǎn)概率。

2.銀行跨區(qū)域擴(kuò)張，會對其自身經(jīng)營產(chǎn)生正面影響。Vishny （1997）等人通過實(shí)證研究，得出了放松銀行跨州經(jīng)營的管制能夠使銀行之間的競爭加劇，從而提高銀行效率，增加收益的結(jié)論。Berger 等（2001）對美國20世紀(jì)90年代的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)在地理范圍和銀行效率之間存在著或正或負(fù)的關(guān)系，平均數(shù)據(jù)顯示，距離對銀行效率的影響不顯著。Bos等（2005）通過對1995至1999年的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，跨區(qū)域擴(kuò)張能給歐美地區(qū)的大銀行帶來潛在的效率、收益。

3.銀行跨區(qū)域擴(kuò)張，會對其自身經(jīng)營產(chǎn)生負(fù)面的影響。Matutes&Vives（2000）的研究發(fā)現(xiàn)，銀行跨區(qū)域發(fā)展可能會引起過度競爭，而過度競爭會導(dǎo)致銀行利潤下降，破產(chǎn)幾率增加。Brickley等（2003）通過對美國銀行業(yè)數(shù)據(jù)研究，也得出了跟Berger類似的結(jié)論，高管人員對分行經(jīng)理的監(jiān)管難度會隨著總分行距離的增加而增加，這種控制力的下降則必然增加商業(yè)銀行整體風(fēng)險，造成價值損失。Berger等（2004）發(fā)現(xiàn)隨著銀行數(shù)目的增加，銀行會選擇風(fēng)險更大的投資，因此對銀行業(yè)跨州經(jīng)營持懷疑態(tài)度。

（二）國內(nèi)文獻(xiàn)

雖然我國有關(guān)城商行的概念提出較晚，但是國內(nèi)仍然有許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家對其進(jìn)行了探討和研究，并提出了許多有意義的見解。賴小民（2003）認(rèn)為城市商業(yè)銀行完善了我國銀行體系，為地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到了關(guān)鍵作用，有效化解了歷史形成的金融風(fēng)險，但城商行面臨著種種問題：資產(chǎn)質(zhì)量差、內(nèi)部控制不足等。邱兆祥等（2009）從地域多元化對銀行收益與風(fēng)險的影響，以及地域多元化對不同規(guī)模銀行風(fēng)險的影響差異角度進(jìn)行總結(jié)，發(fā)現(xiàn)中小銀行跨區(qū)域擴(kuò)張會帶來規(guī)模經(jīng)濟(jì)、經(jīng)營多元化以及增加市場控制力等方面的益處，但是也會帶來過度競爭、對分支機(jī)構(gòu)監(jiān)控不力、總分行委托問題等方面的風(fēng)險。范香梅，邱兆祥（2011）等利用1997―2008年間跨區(qū)域發(fā)展的數(shù)據(jù)進(jìn)行了與5家國有銀行以及9家股份制銀行的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)實(shí)證和比較分析，發(fā)現(xiàn)跨區(qū)域經(jīng)營有助于大銀行提高效率和降低風(fēng)險，但是不利于小銀行效率的提高和風(fēng)險的降低。

三、理論分析與實(shí)驗(yàn)設(shè)計

（一）理論分析

目前國內(nèi)外理論界對于城商行跨區(qū)域經(jīng)營該策略的褒貶不一。通過理論分析發(fā)現(xiàn)，城商行通過跨區(qū)域經(jīng)營，可使銀行的資產(chǎn)規(guī)模快速上升，單位交易成本下降，通過實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)而使得盈利能力上升；同時可以避免單一城市貸款過度集中帶來的風(fēng)險；還可以達(dá)到提高品牌知名度的良好效應(yīng)。另一方面，跨區(qū)域則會產(chǎn)生新的成本，學(xué)習(xí)成本以及信息成本，同時跨區(qū)域經(jīng)營使得管理鏈條延長，可能會產(chǎn)生一些及內(nèi)部控制風(fēng)險問題；與此同時面對新的經(jīng)營區(qū)域、客戶群體、更多的信息不對稱，會帶來新的信用風(fēng)險。

以上跨區(qū)域經(jīng)營理論是基于城商行這一整體金融機(jī)構(gòu)群體的分析，而不同資產(chǎn)規(guī)模的城商行在面對跨區(qū)域經(jīng)營這一策略時有可能會面對著不同的效果。首先，資產(chǎn)規(guī)模較大的“大銀行”與資產(chǎn)規(guī)模較小的“中小銀行”他們的業(yè)務(wù)類型以及綜合實(shí)力不同。“大銀行”以交易型業(yè)務(wù)為主導(dǎo)，小銀行則以關(guān)系型業(yè)務(wù)為重點(diǎn)；同時，大銀行往往比小銀行能創(chuàng)造更大比例的非利息收入；銀行的資產(chǎn)規(guī)模越大，具備更高的談判能力；在人才儲備、風(fēng)險控制能力以及研發(fā)能力上大銀行往往比小型城商行更具有優(yōu)勢，這些因素就決定了在進(jìn)行跨區(qū)域經(jīng)營的時候，面對新的經(jīng)營環(huán)境和客戶群體，大型的城商行往往比小型城商行可以更好地開展業(yè)務(wù)活動。因此，選擇從這一角度出發(fā)，實(shí)證分析跨區(qū)域經(jīng)營對我國不同資產(chǎn)規(guī)模的城商行有什么不同的影響，以期為城商行的跨區(qū)域經(jīng)營行為提供理論支撐。

（二）數(shù)據(jù)來源

文中數(shù)據(jù)來源于所選樣本城商行年報及中國金融統(tǒng)計年鑒?？紤]到我國城商行跨區(qū)域經(jīng)營主要從2007年拉開帷幕，因此主要選取了樣本城商行2007―2014年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。根據(jù)目前我國城商行的資產(chǎn)規(guī)模大小，將樣本銀行按照資產(chǎn)規(guī)模分為1500億元以上，600億元―1500億元及600億元以下3個等級，并在資產(chǎn)規(guī)模600億元以下（以下簡稱“小銀行”）、資產(chǎn)規(guī)模1500億元以上（以下簡稱“大銀行”）這2個等級中各選取10個銀行，地理位置涉及東、中、西部3個地區(qū)，其中“小銀行”的樣本城商行有：泰隆銀行、濰坊銀行、洛陽銀行、紹興銀行、德陽銀行、東營銀行、泉州銀行、柳州銀行、日照銀行和民泰銀行；“大銀行”的樣本城商行有：天津銀行、包商銀行、長沙銀行、重慶銀行、廣州銀行、北京銀行、上海銀行、南京銀行、寧波銀行和杭州銀行，共得到100個有效樣本。

（三）實(shí)驗(yàn)設(shè)計

1.指標(biāo)選取

（1）因變量

文中研究的主要問題是城商行跨區(qū)域經(jīng)營問題，衡量的是跨區(qū)域經(jīng)營對于不同資產(chǎn)規(guī)模的城商行績效的影響?？冃е饕ㄊ找婧惋L(fēng)險兩個方面，而城商行收益與風(fēng)險指標(biāo)有許多種衡量方法。收益指標(biāo)包括了X效率、托賓Q指標(biāo)等，風(fēng)險指標(biāo)主要有銀行資本充足率、不良貸款率、破產(chǎn)風(fēng)險指數(shù)等。但是考慮到我國目前的大多數(shù)城商行沒有上市，在信息披露制度方面不是很完善，無法獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)，所以采用財務(wù)指標(biāo)資產(chǎn)收益率（ROA）來表示銀行的收益，數(shù)據(jù)易獲得且具有代表性；不良貸款率（NLR）來衡量銀行的經(jīng)營風(fēng)險。

（2）自變量

文中涉及到的自變量主要有3個：①異地分行數(shù)量（QUA），由于異地分行在自設(shè)立日起三年后才會對銀行的績效產(chǎn)生影響，因此選擇滯后三期變量進(jìn)行實(shí)證分析；②分行距總行的距離（DIS）；銀行在異地開設(shè)分行的距離遠(yuǎn)近會對銀行的成本以及客戶資源分布產(chǎn)生重要影響，因此通過構(gòu)建指標(biāo)DIS的滯后一期變量來衡量城商行跨區(qū)域的程度?？紤]到樣本銀行中許多銀行均在異地設(shè)立了不止一個分行，因此本指標(biāo)采用的是中國公路網(wǎng)上各個異地分行距總行距離的平均值來計算。③異地分行所在地的人均GDP（BGDP），采用異地分行的人均GDP滯后一期變量來衡量異地分行所在地的經(jīng)濟(jì)狀況。

（3）控制變量

除此之外還有其他因素會對城商行的經(jīng)營績效產(chǎn)生影響，現(xiàn)將其設(shè)置為控制變量，包括資產(chǎn)規(guī)模（TA），貸款總規(guī)模（TL），貸款集中程度（LC），以及總行所在地人均GDP（HGDP）。其中貸款集中程度（LC）采用最大十家貸款客戶所占比例來衡量。

2.模型設(shè)定

通過對資產(chǎn)規(guī)模600億元以下“小銀行”和資產(chǎn)規(guī)模1500億元以上“大銀行”面板數(shù)據(jù)構(gòu)建多元回歸模型，采用最小二乘法進(jìn)行回歸估計，分析我國城市商業(yè)銀行跨區(qū)域經(jīng)營相關(guān)因子對其經(jīng)營收益與風(fēng)險的影響。

ROAI，T=？鄣0+？鄣1LNTAI，T+？鄣2LNTLI，T+？鄣3LCI，T+？鄣4HGDPI，T+？鄣5LCI，T

+？鄣6QUAI，T-3+？鄣7DISI，T-1+？鄣8BGDPI，T-1+εI，T

NLRI，T=β0+β1LNTAI，T+β2LNTLI，T+β3LCI，T+β4HGDPI，T+β5LCI，T

+β6QUAI，T-3+β7DISI，T-1+β8BGDPI，T-1+uI，T

四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

（一）數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果分析

從表1和表2看出，不同資產(chǎn)規(guī)模城商行對資產(chǎn)收益率和不良貸款率的影響不同?！靶°y行”的總體經(jīng)營績效要好于“大銀行”，“小銀行”的資產(chǎn)收益率均值大于“大銀行”，同時不良貸款率要小于“大銀行”；跨區(qū)域經(jīng)營“大銀行”往往設(shè)立的異地分支機(jī)構(gòu)要更多，同時所跨距離相對較遠(yuǎn)而且選擇的異地分行所在地的經(jīng)濟(jì)也較為發(fā)達(dá)，而跨區(qū)域經(jīng)營選擇對“小銀行”和“大銀行”是否恰當(dāng)，仍需進(jìn)一步實(shí)證分析。

（二）回歸結(jié)果分析

利用EVIEWS 6.0軟件，通過對相關(guān)變量構(gòu)成的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行HAUSMAN檢驗(yàn)，結(jié)果支持固定效應(yīng)模型，因此采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。異地分行數(shù)量、異地行距總行距離、異地分行所在地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度3個因子對不同資產(chǎn)規(guī)模城商行跨區(qū)域經(jīng)營的收益和風(fēng)險影響不同（見表3）。

1.相關(guān)因子對不同資產(chǎn)規(guī)模城商行跨區(qū)域經(jīng)營資產(chǎn)收益率的影響

異地分行數(shù)量、異地行距總行距離、異地分行所在地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度3個因子對不同資產(chǎn)規(guī)模城商行的資產(chǎn)收益率影響不同。資產(chǎn)規(guī)模在600億元以下的城商行，異地分行的數(shù)量對其ROA的影響顯著為負(fù)；而分支行距離和異地行經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r對ROA沒有顯著的影響，說明對跨區(qū)域經(jīng)營的小銀行如果想要通過跨區(qū)域經(jīng)營提高資產(chǎn)收益率最重要的是控制好異地分行數(shù)量，不要盲目地設(shè)置很多的異地分行；資產(chǎn)規(guī)模在1500億元以上的大型城商行，異地分支行的數(shù)量與ROA并沒有顯著的正向關(guān)，說明大銀行并不能通過跨區(qū)域經(jīng)營實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)；分支行與總行的距離與ROA顯著為正，說明在城商行跨區(qū)域經(jīng)營時，適度的擴(kuò)大總行與分支行的距離，有助于擴(kuò)大其資產(chǎn)收益率；異地行的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度與收益率成反比例關(guān)系，其原因可能是由于經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地方金融機(jī)構(gòu)的競爭越激烈從而會降低收益率。

觀察其余幾個控制變量對資產(chǎn)收益率的影響，資產(chǎn)規(guī)模對“小銀行”與“大銀行”均沒有顯著的影響。“小銀行”貸款規(guī)模與資產(chǎn)收益率正相關(guān)，說明貸款規(guī)模的擴(kuò)大有助于小銀行實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)；“大銀行”貸款規(guī)模與資產(chǎn)收益率相關(guān)關(guān)系不顯著?！靶°y行”貸款集中程度對ROA沒有顯著影響，而“大銀行”貸款集中程度過高會對銀行的資產(chǎn)收益率產(chǎn)生負(fù)面影響。

2.相關(guān)因子對不同資產(chǎn)規(guī)模城商行跨區(qū)域經(jīng)營不良貸款率的影響

從表3看出，不同相關(guān)因子對不同資產(chǎn)規(guī)模城商行不良貸款率的影響不同。異地分行數(shù)量的回歸系數(shù)，小銀行和大銀行均通過了5%顯著水平下的t檢驗(yàn)，但二者系數(shù)的正負(fù)不同，小銀行該回歸系數(shù)為正說明隨著小銀行異地分行數(shù)目的增多該行面臨的不良貸款率越大，經(jīng)營風(fēng)險也越大，而大銀行則隨著異地分行的數(shù)目的增加，風(fēng)險在逐步的降低，這種差異的原因可能是由于不同資產(chǎn)規(guī)模的銀行在進(jìn)行跨區(qū)域經(jīng)營時對風(fēng)險的把控能力不同；異地分行距總行的距離的回歸系數(shù)，小銀行和大銀行分別通過了5%和10%的顯著性檢驗(yàn)，二者均為負(fù)數(shù)，說明異地分行距總行越遠(yuǎn)，不良貸款率越低；異地分行所在地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的回歸系數(shù)，小銀行通過了5%的顯著性檢驗(yàn)但其系數(shù)為正，而大銀行雖沒有通過顯著性檢驗(yàn)但是該系數(shù)為負(fù)，說明小銀行異地行的經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，不良貸款率越高（這與以往理論，銀行所在地經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)更能夠帶來正的外部效應(yīng)，促進(jìn)銀行的發(fā)展的研究結(jié)果不盡相同，其原因可能是由于經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，當(dāng)?shù)氐慕鹑跈C(jī)構(gòu)競爭越激烈導(dǎo)致了小銀行越傾向于通過增加風(fēng)險來獲取市場份額）。

從回歸方程中的控制變量的回歸系數(shù)看出，資產(chǎn)規(guī)模對“小銀行”與“大銀行”不良貸款率均沒有顯著的影響；“小銀行”貸款規(guī)模與不良貸款率沒有顯著相關(guān)關(guān)系， “大銀行”貸款規(guī)模與不良貸款率呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，說明對于“大銀行”來說，貸款規(guī)模越大，不良貸款率越高；貸款集中程度對“小銀行”的不良貸款率沒有顯著影響，與“大銀行”成正向關(guān)系；“小銀行”總行所在地的經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，不良貸款率越低，而與“大銀行”的不良貸款率之間沒有顯著關(guān)系表明會增加其風(fēng)險。

五、結(jié)語