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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)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變和實現(xiàn)我國經(jīng)濟持續(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)濟發(fā)展的資金瓶頸[2]。以土地為切入點，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行系統(tǒng)科學(xué)的分析具有重要的現(xiàn)實意義[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行實地調(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，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?，而來自?dāng)?shù)亟鹑跈C構(gòu)的主動宣傳卻很少，說明金融機構(gòu)對農(nóng)村的金融扶持有待加強。

（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，進而對農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款制度有更強烈的需求。

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，進而投資意愿越強烈，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，一項政策從政府得到的扶持越多，農(nóng)民對該項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，如果一項政策的宣傳力度越大，越有可能收到良好的宣傳效果，進而被目標(biāo)群體熟悉進而參與進來，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)戶就越敢把這項沉睡的資產(chǎn)流動出去，進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、投資意愿弱等特點，進而造成貸款需求低的局面；另一方面則是由于金融機構(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，對模型貢獻沒有顯著性意義，出現(xiàn)這種結(jié)果主要是因為當(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，金融機構(gòu)應(yīng)該加強對農(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，政府和金融機構(gòu)可以通過實行財政補貼、降低營業(yè)稅等措施來使農(nóng)戶享受到切身利益，進而推進土地抵押貸款業(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、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

在我國開展農(nóng)地抵押貸款試點是適應(yīng)未來趨勢和農(nóng)村發(fā)展現(xiàn)狀的必經(jīng)之路，通過在試點地區(qū)實行政策優(yōu)惠，加大扶持力度，解決農(nóng)村資金供求矛盾，來推進當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶生活水平的提高和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展，進而以點帶面，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農(nóng)地金融業(yè)務(wù)的開展[10]。

參考文獻：

[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.

[3]劉婷婷，劉鐘欣，吳東麗，于麗紅.農(nóng)戶土地承包經(jīng)營權(quán)抵押意愿及影響因素分析――基于237個樣本農(nóng)戶的調(diào)查[J].農(nóng)村經(jīng)濟，2013（2）：38-41.

[4]趙帥，董繼剛.農(nóng)村土地承包經(jīng)營權(quán)抵押貸款需求影響因素分析――基于山東省的調(diào)查數(shù)據(jù)[J].農(nóng)村金融研究，2014（7）：18-22.

[5]惠獻波.農(nóng)戶土地承包經(jīng)營權(quán)抵押貸款潛在需求及影響因素研究――基于河南省四個試點縣的實證分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2013（2）：9-15.

[6]靳聿軒，王志彬，張雷剛，朱杰亮，任章成.農(nóng)戶農(nóng)地經(jīng)營權(quán)抵押貸款意愿影響因素研究――以山東省沂水縣為例[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014（10）：411-413.

[7]吳潔敏，喬宇.為何農(nóng)民對農(nóng)地金融不感興趣――來自大連、紹興兩地的專項調(diào)查[J].中國土地，2010（4）：41-44.

[8]惠獻波.農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)抵押貸款制度建構(gòu)：動因、制約及路徑選擇[J].農(nóng)村金融研究，2013（7）：71-74.

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)點上利用信息增益的方式選擇屬性。在樹的每個節(jié)點上，將具有最高信息增益的屬性作為當(dāng)前節(jié)點的測試屬性，使用獲得的屬性對樣本集進行樣本劃分之后，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，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)險等級進行評定。為了簡化僅選用4個屬性值進行確定，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。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]

[1]郭景峰，等.決策樹算法的并行性研究.計算機工程，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

隨著我國實施“走出去”戰(zhàn)略和推進“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行稅務(wù)及會計處理問題進行探討，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)收入款項或者取得索取營業(yè)收入款項憑據(jù)的當(dāng)天”，《中華人民共和國營業(yè)稅暫行條例實施細(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)實際發(fā)生的與取得收入有關(guān)的、合理的支出，包括成本、費用、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)所得稅費用，并于實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，待實際收到利息產(chǎn)生納稅義務(wù)時，再實際繳納。確認(rèn)營業(yè)稅金及附加時不能直接記入“應(yīng)交稅費”賬戶，設(shè)置往來賬戶，待實際繳納時，再從往來賬戶轉(zhuǎn)入“應(yīng)交稅費”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?！吨腥A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“不具有獨立納稅地位的分支機構(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)）其他項目或以后年度的所得按規(guī)定彌補?！奔此^的境外應(yīng)納稅所得額采取分國不分項的計算方法。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。《中華人民共和國企業(yè)所得稅法實施條例》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)期的可稅前扣除項目，不進行遞延處理。

（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，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

財務(wù)公司實質(zhì)上是一種金融機構(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)公司和金融機構(gòu)相比較，具有顯著的特點，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)集團內(nèi)部，其資金的運用也必須在集團內(nèi)部使用，不得單獨從事與企業(yè)集團無關(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)公司貸款項目的風(fēng)險分析

財務(wù)公司貸款項目風(fēng)險主要包括信用風(fēng)險、運作風(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，在進行貸款項目操作時常常面臨頂頭上司――“集團公司”的壓力，受到集團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　運作風(fēng)險分析

運作風(fēng)險是指財務(wù)公司在貸款業(yè)務(wù)運作過程中產(chǎn)生的一些風(fēng)險，具體來說，運作風(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)致貸款項目操作失誤，一些財務(wù)人員可能假公濟私、失職違規(guī)辦理貸款項目，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)濟運行周期、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)以及集團公司的行政干預(yù)等。

3　財務(wù)公司貸款項目的風(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)的組織運行機構(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　運作風(fēng)險控制

財務(wù)公司的運作風(fēng)險控制關(guān)鍵在于認(rèn)真分析貸款項目的運作風(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目運作制度，認(rèn)真做好貸款項目的評級授信、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，盡量不進行或者少進行一些短期貸款業(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立的信用審批體系，并形成記錄；加強財務(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目主要責(zé)任人的責(zé)任制度和問責(zé)制度，強化主要貸款人的風(fēng)險意識和風(fēng)險責(zé)任。

五是要加強財務(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)營情況進行實施監(jiān)控，并對經(jīng)營狀況定期進行分析，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。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)模進行分類研究，本項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、文獻回顧

（一）國外文獻

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

1.銀行擴張對宏觀經(jīng)濟及銀行業(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)濟遞增，之后開始出現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟遞減。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)域擴張，會對其自身經(jīng)營產(chǎn)生正面影響。Vishny （1997）等人通過實證研究，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

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)濟學(xué)家對其進行了探討和研究，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行總結(jié)，發(fā)現(xiàn)中小銀行跨區(qū)域擴張會帶來規(guī)模經(jīng)濟、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)進行了與5家國有銀行以及9家股份制銀行的經(jīng)濟效應(yīng)實證和比較分析，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、理論分析與實驗設(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)?？焖偕仙?，單位交易成本下降，通過實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟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)類型以及綜合實力不同?！按筱y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；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）實驗設(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行實證分析；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、實驗結(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)，仍需進一步實證分析。

（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)進行HAUSMAN檢驗，結(jié)果支持固定效應(yīng)模型，因此采用固定效應(yīng)模型進行回歸分析。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)營實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟；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，適度的擴大總行與分支行的距離，有助于擴大其資產(chǎn)收益率；異地行的經(jīng)濟發(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)濟越發(fā)達(dá)的地方金融機構(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)模的擴大有助于小銀行實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟；“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，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，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)濟發(fā)展程度的回歸系數(shù)，小銀行通過了5%的顯著性檢驗但其系數(shù)為正，而大銀行雖沒有通過顯著性檢驗但是該系數(shù)為負(fù)，說明小銀行異地行的經(jīng)濟越發(fā)達(dá)，不良貸款率越高（這與以往理論，銀行所在地經(jīng)濟越發(fā)達(dá)更能夠帶來正的外部效應(yīng)，促進銀行的發(fā)展的研究結(jié)果不盡相同，其原因可能是由于經(jīng)濟越發(fā)達(dá)，當(dāng)?shù)氐慕鹑跈C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