鄭開焰，郭君默

（1．2．福建江夏學(xué)院金融學(xué)院，福建福州，350108）

福建省銀監(jiān)局年報(bào)顯示，截至2017年第一季度，寧德區(qū)域不良貸款率為5.63%，居福建省九地市首位。相對(duì)國(guó)有大型金融機(jī)構(gòu)以及股份制商業(yè)銀行而言，農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)在金融市場(chǎng)中表現(xiàn)更為弱勢(shì)，抗風(fēng)險(xiǎn)能力較差。在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)下行的環(huán)境下，如果農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)a根據(jù)中國(guó)銀監(jiān)會(huì)2015年第3號(hào)令中規(guī)定農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)包括：農(nóng)村商業(yè)銀行、農(nóng)村合作銀行、農(nóng)村信用社、村鎮(zhèn)銀行、貸款公司、農(nóng)村資金互助社等。在寧德地區(qū)農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)主要包括農(nóng)村商業(yè)銀行、農(nóng)村信用社、村鎮(zhèn)銀行、貸款公司等。由于村鎮(zhèn)銀行、貸款公司風(fēng)險(xiǎn)管理部門人數(shù)通常不會(huì)超過10個(gè)，不適合當(dāng)做樣本來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。相對(duì)寧德8家農(nóng)村信用社，寧德農(nóng)商銀行風(fēng)險(xiǎn)管控會(huì)更為規(guī)范，測(cè)度寧德農(nóng)商銀行管理者風(fēng)險(xiǎn)管理水平會(huì)顯得更精確，因此選擇寧德農(nóng)商銀行作為調(diào)研對(duì)象更具有代表性。的工作人員風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識(shí)不足，容易導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)管理行為上出現(xiàn)偏差。一旦風(fēng)險(xiǎn)暴露，會(huì)給銀行業(yè)及金融市場(chǎng)帶來連鎖的負(fù)面影響，甚至帶來巨大災(zāi)難。隨著防風(fēng)險(xiǎn)、強(qiáng)監(jiān)管時(shí)代的來臨，通過提高農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)管理者的風(fēng)險(xiǎn)管理水平行為顯得尤為重要，也是目前學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)。

本研究深入寧德農(nóng)商銀行進(jìn)行調(diào)研，力求基于行為金融視角對(duì)目前農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)管理者風(fēng)險(xiǎn)管理水平的問題進(jìn)行測(cè)度，旨在進(jìn)一步提高農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)管理者的風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)，做到有效防范金融風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)金融市場(chǎng)穩(wěn)定，有助于平緩經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。

一、文獻(xiàn)綜述

國(guó)外學(xué)者從行為金融學(xué)視角對(duì)農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理（內(nèi)部監(jiān)控、財(cái)務(wù)預(yù)警、內(nèi)部管理控制等方面）已經(jīng)進(jìn)行了相當(dāng)廣泛的研究。相關(guān)成果最早可以追溯到上世紀(jì)70年代，Kahneman &Tversky發(fā)表的《前景理論：風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)下的決策分析》。[1]之后，學(xué)者們將行為金融學(xué)理論與金融市場(chǎng)做了有效結(jié)合，具有代表性的有Shiller及Thaler的相關(guān)研究成果。[2,3]

進(jìn)入21世紀(jì)，學(xué)界普遍認(rèn)為管理層行為會(huì)對(duì)機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理行為產(chǎn)生重要的影響，具有代表性的學(xué)者有Shefrin等。[4]2008年金融危機(jī)發(fā)生后，眾多學(xué)者將行為金融學(xué)與農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理理論的工作做了進(jìn)一步推進(jìn)，這一階段具有代表性的學(xué)者為Trevor。[5]從行為金融學(xué)視角對(duì)農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理研究過程中，有些變量無法直接測(cè)量，人們只能通過主觀判斷得到潛在變量。由于可以利用可觀測(cè)到的變量替不可觀測(cè)的變量進(jìn)行打分，進(jìn)而構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，結(jié)構(gòu)方程模型被普遍使用。

相對(duì)國(guó)外研究，國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界關(guān)于行為金融學(xué)視角對(duì)農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理的研究起步較晚，主要以定性為主，如康桂菊分析農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制存在的一些問題，并提出相應(yīng)的對(duì)策。[6]實(shí)證研究相對(duì)較少，通過結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行行為金融學(xué)視角下的風(fēng)險(xiǎn)管理問題研究的則更是少見。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)行為金融視角下農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理的問題方面的研究成果是非常有價(jià)值的，為本文的研究提供了極好的起點(diǎn)。然而中外制度環(huán)境、經(jīng)濟(jì)與文化背景均存在顯著差異，這就決定了研究方法與相關(guān)研究在我國(guó)經(jīng)濟(jì)環(huán)境中的適用性有限。探討行為金融視角下農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理問題，需要深刻認(rèn)識(shí)我國(guó)特定制度背景，重新設(shè)計(jì)研究方案。

首先，國(guó)內(nèi)現(xiàn)有研究很少?gòu)霓r(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部行為著手去研究風(fēng)險(xiǎn)管理，其結(jié)論缺乏操作性。其次，鮮有文獻(xiàn)從行為金融視角采用結(jié)構(gòu)方程模型來研究農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理問題。最后，國(guó)內(nèi)對(duì)農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)者風(fēng)險(xiǎn)管理行為的研究?jī)A向于從市場(chǎng)角度、全局角度進(jìn)行分析，尚缺乏以農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)職員為對(duì)象的深入研究。鑒于此，本文將從行為金融視角對(duì)農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理行為進(jìn)行調(diào)研，b感謝張婷婷、黃麗梅、馮義坑等同學(xué)在數(shù)據(jù)收集及材料整理方面的努力。有助于豐富國(guó)內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的研究結(jié)論。

二、實(shí)證研究

（一）數(shù)據(jù)說明

調(diào)查對(duì)象為寧德農(nóng)商銀行的在職員工，調(diào)研人數(shù)共計(jì)43人。按性別劃分，其中男職員為32人，占比74.42%；女職員為11人，占比25.58%。按職位劃分，本次調(diào)研對(duì)象含有高管1人，中層干部（各科室負(fù)責(zé)人）16人，普通職員（包括柜員、會(huì)計(jì)等）26人。按學(xué)歷劃分，研究生學(xué)歷人數(shù)為2人，占比4.7%；大專或本科人數(shù)為41人，占比95.3%。

（二）農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式滿意度指標(biāo)構(gòu)建

滿意度得分是對(duì)評(píng)價(jià)得分的一種加權(quán)計(jì)算評(píng)價(jià)體系，是量化滿意程度的指標(biāo)之一，按百分制來算。其中，“很滿意”“滿意”“一般”“不滿意”“很不滿意”分別對(duì)應(yīng)為100、80、60、30、0分。計(jì)算公式如下：

其中，P表示滿意度得分；m表示總樣本數(shù)；分別表示選擇“很滿意”“滿意”“一般”“不滿意”“很不滿意”的樣本數(shù)；

（三）農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式滿意度分析

經(jīng)過數(shù)據(jù)整理，通過式（1）計(jì)算整理得表1?？芍y行工作人員對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式各方面的滿意度得分大多在70分以上，說明銀行工作人員對(duì)于現(xiàn)行的風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式較滿意。但滿意度未達(dá)到100%，其中銀行工作人員對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式中“按照規(guī)定進(jìn)行貸后檢查”和“對(duì)客戶信息的掌握程度”不太滿意。

表1 農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為滿意度得分

（四）農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式滿意度因子剖析

為了更清楚地了解影響農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式滿意度的因素，運(yùn)用SPSS19.0軟件對(duì)滿意度量表進(jìn)行因子分析。

1.農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式因子分析

假定農(nóng)村中小金融風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式中風(fēng)險(xiǎn)部門以及合規(guī)部門的工作、銀行突發(fā)事件的應(yīng)對(duì)措施、對(duì)客戶信息的掌握程度、安全措施完善程度、獲取客戶信息的途徑、信用等級(jí)評(píng)級(jí)系統(tǒng)、信貸調(diào)查對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的揭示程度、領(lǐng)導(dǎo)審批信貸業(yè)務(wù)、各崗位人員責(zé)任明確追究制度、授信過程是否嚴(yán)格、按照規(guī)定進(jìn)行貸后檢查、信貸市場(chǎng)細(xì)分、貸款回收的及時(shí)性分別為。運(yùn)用SPSS 19.0軟件，使用主成份分析的提取方法，結(jié)果如表2所示。第3列數(shù)據(jù)表明大部分信息可被所選擇的3個(gè)因子解釋，的共同度均大于70%，說明這些變量的信息丟失較少。因此，本次因子提取的總體效果比較理想。

表2 公因子方差表

由表3可知，從第2列數(shù)據(jù)到第4列數(shù)據(jù)中可知第1個(gè)因子的特征值為9.560，解釋13個(gè)變量總方差的73.540%，累積方差貢獻(xiàn)率為73.540%；第2個(gè)因子的特征值為0.794，方差貢獻(xiàn)率為6.111%，累積方差貢獻(xiàn)率為79.651%；第3個(gè)因子的特征值為0.618，方差貢獻(xiàn)率為4.756%，累積方差貢獻(xiàn)率為84.407；13個(gè)變量的總方差均被解釋，而且指定提取3個(gè)因子，3個(gè)因子共解釋了13個(gè)變量總方差的84.407%?？傮w上，13個(gè)變量的信息量丟失很少，說明因子分析整體效果較好。

表3 3個(gè)因子解釋的總方差

2.構(gòu)建農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式因子分析模型

根據(jù)碎石圖提取的3個(gè)因子，計(jì)算出因子載荷矩陣后排序，結(jié)果如表4所示：

表4 因子載荷矩陣

根據(jù)表4，可以得到如下因子分析模型：

從式（2）可知，13個(gè)變量在首個(gè)因子x1上的載荷都很高，說明它們與首個(gè)因子x1之間為高度相關(guān)性，但第2個(gè)因子x2與第3個(gè)因子x3的載荷都較低，表明x3與變量的相關(guān)性均較小，解釋作用不顯著。

3.構(gòu)建農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式新因子指標(biāo)

表5 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

（五）農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式路徑剖析

為了進(jìn)一步研究變量間相互關(guān)系、自變量對(duì)因變量的程度，對(duì)滿意度量表進(jìn)行路徑分析，構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型。

1.農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式結(jié)構(gòu)方程模型

3個(gè)因子以及13個(gè)觀測(cè)變量共同構(gòu)成農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式滿意度情況指標(biāo)體系的二級(jí)指標(biāo)、三級(jí)指標(biāo)，進(jìn)而構(gòu)造出一級(jí)指標(biāo)（即用于研究農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為的總體滿意度情況）。其中為潛變量，無法直接測(cè)量；為顯變量，數(shù)據(jù)可由調(diào)查獲得。結(jié)構(gòu)方程模型中各變量之間的關(guān)系，可表示為以下3個(gè)矩陣方程式：第1個(gè)矩陣方程式為結(jié)構(gòu)模型，通過β、Γ系數(shù)矩陣以及誤差向量ξ把潛在變量之間關(guān)系型聯(lián)系起來；第2個(gè)和第3個(gè)矩陣方程式均為測(cè)量模型，通過線性矩陣方程式（4）、式（5）連接觀測(cè)變量與相應(yīng)的潛在變量ξ、η。具體如下：

其中，β代表路徑系數(shù)，主要用于測(cè)度內(nèi)生潛變量間的關(guān)系；Γ表示路徑系數(shù)，主要用于量化外生潛變量與內(nèi)生潛變量之間的相互影響；Λx主要用于量化外生觀測(cè)變量與外生潛變量之間相互影響的關(guān)系，在量化外生觀測(cè)變量在外生潛變量上用因子載矩陣來表示；Λy主要用于量化內(nèi)生觀測(cè)變量與內(nèi)生潛變量之間相互影響，在量化內(nèi)生觀測(cè)變量與內(nèi)生潛變量上用因子載荷矩陣來表示；ξ為殘差項(xiàng)，主要闡明方程式（3）中未能被解釋的部分。

2.農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式結(jié)構(gòu)方程模型修正

通過AMOS 17.0軟件的修正功能來修正模型，得到修正后風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式結(jié)構(gòu)方程路徑圖。結(jié)果如圖1所示：

圖1 修正后農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式結(jié)構(gòu)方程路徑圖

對(duì)修正后的農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行檢驗(yàn)及擬合優(yōu)度，得到表6?？芍?，修正后的農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式結(jié)構(gòu)方程模型中各個(gè)指標(biāo)（例如卡方檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P值、卡方與自由度比值等）均滿足模型檢驗(yàn)和擬合優(yōu)度的要求，說明擬合效果較好。

表6 修正后農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理模式行為下的結(jié)構(gòu)方程模型檢驗(yàn)及擬合優(yōu)度

（六）農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式下的模糊綜合評(píng)定

1.二級(jí)和一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算

由圖1中的路徑系數(shù)得知，信用風(fēng)險(xiǎn)管理的6個(gè)觀測(cè)變量的影響重要程度為{0.92 0.84 0.91 0.94}；操作風(fēng)險(xiǎn)管理的4個(gè)觀測(cè)變量影響重要程度為{0.88 0.76}；其他風(fēng)險(xiǎn)管理的3個(gè)觀測(cè)變量的影響重要程度為{0.79}。經(jīng)過權(quán)重的歸一化處理得到二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重分別為：W1={0.173 0.158 0.170 0.176}、W2={0.226}、W3={0.309 0.363 0.305}。同理，通過路徑系數(shù)可以得到一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重為：A={0.445 0.363 0.305}。

2.二級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)

根據(jù)問卷滿意度量表的調(diào)查數(shù)據(jù)，得到二級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)表，見表7：

表7 二級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)表

由表7可以得到二級(jí)評(píng)價(jià)矩陣R1、R2、R3分別為：

結(jié)合路徑分析法得出的歸一化的二級(jí)指標(biāo)權(quán)重，得到農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式滿意度3個(gè)因子模糊評(píng)價(jià)矩陣。具體如下：

3.一級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果矩陣

在二級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣基礎(chǔ)上，可以對(duì)農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式滿意度進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，得到：

4.計(jì)算綜合得分

為了使“農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式滿意度評(píng)價(jià)”具有可比性和直觀性，將評(píng)語集按百分制量化處理。設(shè)評(píng)語集V={非常不滿意，比較不滿意，一般，比較滿意，非常滿意}分別對(duì)應(yīng){0分，30分，60分，80分，100分}，量化后的評(píng)語集為V={0,30,60,80,100}，可以得到綜合得分：

三、結(jié)論與建議

本文以寧德農(nóng)商銀行為對(duì)象，對(duì)農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理內(nèi)部滿意度研究進(jìn)行了詳細(xì)調(diào)研，并結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型、模糊綜合決策等方法，對(duì)我國(guó)農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理者目前的風(fēng)險(xiǎn)管理行為狀況進(jìn)行了測(cè)度。從結(jié)合評(píng)語集的賦值可以得出，銀行工作人員對(duì)農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理行為模式滿意度的行為介于“一般”和“比較滿意”之間。這說明現(xiàn)階段農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理在風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識(shí)方面確實(shí)存在不足，可能會(huì)進(jìn)一步會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)管理中決策出現(xiàn)偏差，最終導(dǎo)致不良貸款率相對(duì)較高。因此，農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)需要在內(nèi)部尤其是管理層中提高對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理的重視程度，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)。

1.提高農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)貸后管理工作意識(shí)

根據(jù)調(diào)研結(jié)果，“按照規(guī)定進(jìn)行貸后檢查”有可能存在風(fēng)險(xiǎn)管理漏洞。因此，農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理者應(yīng)該嚴(yán)格按照貸后管理工作的要求，即對(duì)固定資產(chǎn)貸款、中期流動(dòng)資金貸款、短期流動(dòng)資金貸款等業(yè)務(wù)進(jìn)行嚴(yán)格的貸后管理，做到確實(shí)有效提高風(fēng)險(xiǎn)管理者對(duì)貸后管理工作環(huán)節(jié)和具體操作的水平。

2.加強(qiáng)與客戶溝通交流的意識(shí)，減少信息不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)

調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，“對(duì)客戶信息的掌握程度”滿意度得分不高，有可能存在風(fēng)險(xiǎn)管理漏洞。因此，農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)工作人員應(yīng)該廣泛深入農(nóng)村地區(qū)，通過向村長(zhǎng)、村支書、村領(lǐng)導(dǎo)與村民等了解，進(jìn)一步驗(yàn)證客戶所提供信息的真實(shí)性，減少信息不對(duì)稱，嚴(yán)守不發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)底線。

3.加強(qiáng)信用風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)，做到有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)

根據(jù)表5的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，影響農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理內(nèi)部滿意度的首要因子為信用風(fēng)險(xiǎn)。因此，在農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部，要協(xié)調(diào)好信用市場(chǎng)與風(fēng)險(xiǎn)管理的平衡關(guān)系，信用業(yè)務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)管理并重，避免盲目擴(kuò)張信貸市場(chǎng)規(guī)模、放松信貸等違規(guī)現(xiàn)象。