APP下载

风险控制视角下江苏省农产品物流金融业务成效预测研究

2017-05-02薛超颖

现代营销·学苑版 2017年3期
关键词:金融业务金融机构变量

薛超颖

农产品物流金融,是指金融机构为农产品物流产业提供的新型金融业务,涉及资金融通、结算、保险等服务,是物流金融在农产品流通领域的具体应用,是农产品物流与资金流的融合形式。农产品物流金融一般涉及农产品生产加工企业、农业信用合作社、邮政储蓄机构、农业银行等机构,以及经销商、第三方物流公司等。物流金融业务是一种新型的金融业务品种,而农产品物流金融更具有特殊性,不仅为中小型农业企业的资金融通提供了新渠道,通过物流企业的桥梁作用使农产品企业与金融机构更好地合作,也促进了农产品企业、金融机构、第三方物流企业的共同发展。

目前,包括江苏省在内的我国金融机构和物流企业普遍缺乏农产品物流金融业务运作的经验,在诸多環节上存在着风险,阻碍了农产品物流金融的发展。在此前提下,银行机构、物流企业和农业企业等合作各方,需要将风险环节转变为业务能力,加强对应的业务运作,提高相应的业务水平,才能逐步克服和抑制风险,确保农产品物流金融业务的顺利开展。其中,金融机构和物流企业发挥着重要的作用。尤其是银行等金融机构,需要对农产品物流金融业务的成效进行准确、合理、有效地预测,才能减少业务过程中信用风险的发生,避免风险损失。

在国内外物流金融风险等级分类研究中,通常根据风险大小的相对程度对风险进行分类,以便有针对性地实施各级风险管理。笔者根据综合权重系数可知,在农产品物流金融运作过程中,可以将江苏省农产品物流金融所面临的风险分为五个级别:一级风险包括质押货物合法性风险和仓单管理不善风险,二级风险包括法律法规缺失风险、质押物品种选择风险、质押物市场价格波动风险、企业诚信风险,三级风险包括企业组织结构风险、员工素质不足风险、商品监管风险,四级风险包括质押物价值评估风险、企业发展潜力风险、宏观环境风险,五级风险包括质押物存量控制不当风险、行业环境风险、管理与监督体制缺失风险、管理层决策失误风险。其中,对农产品物流金融业务的成功具有重要影响的是一级风险、二级风险和三级风险,分别包括质押货物合法性风险和仓单管理不善风险要素,法律法规缺失风险、质押物品种选择风险、质押物市场价格波动风险和企业诚信风险要素,企业组织机构设置风险、员工素质不足风险和商品监管风险要素。对于农产品物流金融合作各方而言,为了提高业务的运作效率,需要逐步加强各风险所对应业务能力,即提高质押货物合法性和仓单管理安全性,增强法律法规适应性、质押物选择合理性、质押物市场价格预测准确性和农业企业诚信度,改进物流企业组织机构设置合理性、物流企业员工素质和物流企业商品监管能力。

作为农产品物流金融业务的主要承担者,金融机构应具有业务成功的预测能力,根据农产品物流金融的关键影响因素,来实现对业务成功的合理预测,才能将物流金融的业务风险和金融机构自身的信用风险降低到最低程度。根据西方发达国家农产品物流金融的运作经验,这是确保农产品物流金融从萌芽到成熟转变的关键性措施。

一、风险控制视角下农产品物流金融业务成效预测模型设计

线性概率模型(linear probability models,简称LPM),是指因变量为虚拟变量的回归分析模型。该模型也可以理解为,在给定的条件下,因变量所代表的事件发生的条件概率。在线性概率模型中,因变量具有二分性质,仅要求回答“是”或“否”。在这里,虚拟变量是指取值是0或1的变量。

基于线性概率模型(LPM)理论,在农产品物流金融风险等级分类的基础上,考虑到重要风险的影响,构建江苏省农产品物流金融业务成效预测的线性概率模型如下式所示。

[yi=β0+β1x1i+β2x2i+β3x3i+β4x4i+β5x5i+β6x6i+β7x7i+β8x8i+β9x9i+ui]

在这里,当农产品物流金融业务取得预期的成效时,[y]取值为1,否则取值为0,即[y]是二分变量,或虚拟变量。

在这里,各类变量名称所对应的变量符号、变量性质、对应系数和系数预期符号等模型信息如表1所示。

二、数据收集

笔者以江苏省境内的农产品物流金融服务事件为样板进行数据收集,主要依赖于各类金融机构的内部资料,实现对各项指标的测评。对于解释变量,采用李克特7点量表法取值。对于业务的有效性,根据金融机构的收益来判断。如果金融机构按期收回本金,则说明该项农产品物流金融业务是有成效的,业务有效性取值为1。相反,如果金融机构未能按期收回本金,则说明该项农产品物流金融业务缺乏成效,业务成效值取值为0。

本次数据调查自2015年11月11日起,至2016年2月20日结束,历时100天,收集有效样本59份。样本描述性统计分析结果如表2所示。

三、模型检验

本研究拟采用后向淘汰(backward elimination)回归分析法对农产品物流金融业务成效的线性概率模型进行检验。后向淘汰回归分析法,是逐步回归分析法的一种常见形式。在计量经济理论中,逐步回归分析法也称逐步选择法,是为了达到选用一系列有用的预报变量子集的目的,不断在初始模型中剔出或添加变量。

逐步回归法也是一种常见的回归分析方法,是多个自变量与一个因变量的多重线性回归方程,根据用户事先设定的界值,即设定的“α(Alpha)值,或F值”标准,在计算过程中逐步引入或剔除满足这个标准条件的自变量,从而最终建立起只含有对因变量有显著作用的那些自变量、而不包含对因变量没有显著作用的那些自变量的“最优”多重线性回归方程。在逐步回归分析过程中,如果采用逐步添加变量方法,就称为前向选择回归分析,如果采用逐步剔除变量的方法,就称为后向淘汰回归分析。

基于样本数据,运用SPSS11.5软件,得到各变量的协方差矩阵如表3所示。在该协方差矩阵中,尽管各变量之间存在着一定的、程度不等的相关性,但从协方差矩阵的整体上看,因子之间的相关系数普遍较低,因而不需要考虑多重共线性问题。

在第一次回归分析中,法律法规适应性[x3]的回归系数值较低,且缺乏显著性,删除后进行第二次回归分析。在第二次回归分析中,物流企业组织机构设置合理性[x7]回归系数值较低,且缺乏显著性,删除后进行第三次回归分析。在第三次回归分析中,各变量的回归系数均存在一定的显著性,因此,回归分析结束。

在第三次回归分析中,回归方程能够解释总变差的55.6%,总体检验也具有一定的显著性。其中:仓单管理安全性[x2]和农业企业诚信度[x6]的系数值较高,对业务成效的影响较大;质押物选择合理性[x4]和物流企业员工素质[x8]的系数值次之,对业务成效存在着一定的影响;质押货物合法性[x1]、质押物市场价格预测准确性[x5]和物流企业商品监管能力[x9]的系數值较低,对业务成效的影响相对较小。

四、风险控制视角下农产品物流金融业务改进策略分析

首先,着力提高仓单管理的安全性,并培育农业企业的诚信度。农业企业诚信意识的培育是一个长期的问题,但要引起足够的重视。如果重视程度不够,不采取循序渐进的培育措施,必将长久地阻碍农产品物流金融的发展。银行机构在进行信贷业务服务中,应对农业客户进行诚信宣传,以及采取一些其他的诚信促进措施。仓单管理水平主要受制于物流企业的管理思想、理念和方法,因此,物流企业应将仓单管理作为一项重要的业务来对待,制定专项仓单业务规章并进行严格监督。

其次,重视质押物的合理选择和物流企业员工素质的开发。在现有的业务运作中,农产品质押物的选择带有很大的随意性,仅关注了质押物的季节性,没有考虑市场需求、价格波动、政策影响等因素,导致质押物价值往往低于信贷额度,诱发了农业企业的机会主义行为和倾向。江苏省物流企业在招募员工时,综合素质一般并不低,但是,由于不注重员工的培育和学习,缺乏对继续教育的投入,导致员工业务能力无法跟上物流业的发展,对物流金融感到陌生,致使在许多业务环节上产生漏洞。

再次,关注质押物的合法性、质押物市场价格预测的准确性和物流企业商品监管能力的提高。在江苏省农产品物流金融业务调查中,发现多起由于质押物不合法所引发的产权纠纷,最后导致金融机构和物流企业的利益受损。如果金融机构和物流企业能够对质押物的合法性进行适度地关注,诚信意识较差的农业企业就很难蒙混过关。质押物市场价格的预测,不仅是物流企业的责任,也需要金融机构的参与,结合两者的力量,才能实现对质押物价格波动的合理预测。在实现运作中,金融机构很少参与质押物价格波动的预测,反而为自身带来不确定风险。农产品质押物的监管不同于其他产品,且各类农产品的产品特性也存在着差异,因此,物流企业应该对大宗农产品制定特殊的监管策略,尤其加强变质、发霉、脱水等自然属性的监管,才能在实质上提高监管能力。

最后,探索物流企业组织结构的改革路径,并及时出台一些对农产品物流金融业务有针对性的法律法规。这两个要素是农产品物流金融发展的潜在风险,尽管在江苏省现有的业务中尚未体现,随着农产品物流金融业务规模的扩大,这些潜在的风险迟早会发生或爆发。随着各种新型物流业务的兴起,物流企业组织结构变革势在必行,如果对外部环境变化反应迟钝,就会对物流金融业务的成长带来很大的障碍。目前,江苏省尚不存在专项的农产品物流金融法规条例,从长远看,必然对农产品物流金融的发展形成制约。

参考文献:

[1]张璐.黑龙江省农产品绿色物流金融运营研究[J].对外经贸,2014(01):78-79.

[2]J Coulter, G Onumal. The role of warehouse receipt systems in enhanced commodity marketing and rural livelihoods in Africa[J].Food Policy,2002,27(9):319-337.

[3]胡愈,许红莲.现代农产品绿色物流金融的发展及其方向选择[J].湖南师范大学学报,2008(05):116-119.

[4]许红莲.现代农产品绿色物流金融运作模式设计[J].中央财经大学学报,2009(11):82-86.

[5]李巍.浅析农产品供应链物流的金融模式[J].物流工程与管理,2011(09):44-45.

[6]袁玉春.我国农产品物流金融服务模式研究[J].安徽农业科学,2011,39(30):18860-18861.

[7]屈晓娟,张臻.因子分析视角下农产品物流金融运作的风险管理[J].物流技术,2014,33(3):163-165.

[8]郭薇.农产品物流金融服务发展模式风险及其防范[J].商业时代,2014(23):30-31.

[9]梁志红.农业政策性金融机构支持现代农产品物流业的有关建议[J].经济研究导刊,2014(14):210-211.

[10]Bertil Sylvancler, Nathalie S B. The strategic turn of organic farming in Europe: from a resource based to an entrepreneurial approach of organic marketing initiatives[M]. Emerald Group Publishing Limited,2006(8):1057-1922.

[11]杨蕾,张义珍.农产品物流金融发展的必要性和可行性分析[J].安徽农业科学,2010,38(8):4282-4284.

[12]许红莲,邓超.现代农产品绿色物流金融发展及其制约因素分析[J].湖南大学学报(社会科学版),2008(04):69-72.

[13]许红莲.农产品绿色物流金融运营的帕累托最优状态分析[J].系统工程,2010(03):123-126.

[14]舒辉,卫春丽.农户参与农产品物流金融的模式研究[J].中国流通经济,2014(02):114-120.

基金项目:江苏省农产品物流金融风险测评和业务成效预测研究,省哲科项目。

猜你喜欢

金融业务金融机构变量
改革是化解中小金融机构风险的重要途径
抓住不变量解题
也谈分离变量
我国城市商业银行国际金融业务拓展策略探讨
金融机构共商共建“一带一路”
商业银行发展住房租赁金融业务的路径探析
商业银行发展县域网络金融业务的策略探讨
SL(3,3n)和SU(3,3n)的第一Cartan不变量
黑龙江省物流企业创新物流金融业务模式与风险控制分析
解决小微金融机构的风控难题