数字金融对新型农村金融机构脆弱性的影响研究

周孟亮，王立聪

(湖南农业大学经济学院，湖南 长沙 410128)

一、引言与文献综述

农村地区落后的金融体系是制约我国农业农村发展的主要障碍，2006年底农村金融体系在稳定存量的基础上开始实行增量改革，降低金融机构准入门槛，鼓励在当地设立新型农村金融机构，包括村镇银行、资金互助社和小额贷款公司(1)各类新型农村金融机构的性质、准入条件、业务范围及监管规定详见国家金融监督管理总局网站，http：∥www.cbirc.gov.cn/cn/view/pages/index/index.html。。其中，村镇银行在丰富金融机构体系、助力金融服务“三农”和小微企业等方面发挥着不可替代的“输血”作用。截至2020年9月末，全国已组建村镇银行1641家，65.8%位于中西部地区，县域覆盖率达71.2%(2)详见国家金融监督管理总局网站，http：∥www.cbirc.gov.cn/cn/view/pages/ItemDetail.html？docId=956082&itemId=915&generaltype=0。，为农村金融发展注入了一定的活力。但在培育发展过程中，部分村镇银行逐渐裂变为高风险机构，《中国金融稳定报告(2021)》显示，达到高风险评级的村镇银行有122家，占所有高风险机构的28.9%。因此，新型农村金融机构的发展稳健性有待提升，如何保障运营安全性是当前应该着重关注的问题之一。

党的二十大报告指出要促进数字经济和实体经济深度融合，发挥数字经济赋能作用，全面推进乡村振兴，助力实现经济高质量发展。数字技术正持续打破空间限制、引导各类要素充分流动，为推动区域协调发展提供契机。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二O三五年远景目标的建议》提出引导数字技术与产业相互融合，数字金融便是产业数字化的重要产物之一。数字金融泛指互联网公司与传统金融机构利用数字技术实现新型金融业务的模式，本文是狭义数字金融，即互联网公司运用数字技术提供金融服务[1]。数字金融具有驱动金融机构业务下沉、推动金融机构数字化转型、缓解传统金融地理排斥等优势[2][3]，与金融机构助农扶贫紧密相关[4]，促进了乡村产业发展[5]，增强了金融服务乡村振兴战略能力[6]。那么，数字金融发展对新型农村金融机构脆弱性产生何种影响？这种影响是否因金融机构的不同特征呈现异质性？对这些问题的解答有利于健全农村金融服务体系，推动农村金融机构形成助力乡村全面振兴的长效服务机制。

已有学者探讨了数字金融对居民收入、消费与投资[7][8][9]以及企业融资[10]与技术创新[11]等的影响。关于数字金融对金融机构效益的影响，学者们基于盈利能力、风险承担、经营效率、网点布局、业务结构等视角展开研究，主要有三种观点。第一，数字金融提升了金融机构效益。数字金融通过信息优化、业态重塑和存量提质[12][13][14]，在金融市场上发挥“鲶鱼效应”[15]，倒逼金融机构进行数字化转型，提升运营效率[16]，优化实体网点布局[17]。而且，数字金融的发展增加了普惠贷款发放比例[18]，优化贷款业务合约制定[19]。第二，数字金融降低了金融机构效益。数字金融发展形成的竞争效应改变了金融机构的收入与成本结构，导致偏好高收益的投资项目，风险应对能力下降[20][21]，其对传统金融的去中介化作用进一步加剧了系统性风险[22]。第三，数字金融对金融机构效益存在非线性影响。数字金融发展初期会挤压金融机构业务空间，随着技术溢出效应的显现[23]，其对金融机构效益的正向影响逐渐占据主导地位[24]，但有学者认为数字金融带来的经济收益实际上难以弥补收入收窄的缺口[25]。当前研究聚焦于数字金融发展对传统大中型金融机构的影响，其与新型农村金融机构关系的研究较为不足，本文以村镇银行为例，立足于脆弱性视角对二者关系进行探讨。

本文的创新之处在于：一是研究视角的创新。村镇银行等新型农村金融机构因体量小、发展时间晚，首当其冲地受到数字金融发展的影响，本文从脆弱性的角度衡量新型农村金融机构的发展效益，对现有研究形成重要补充。二是研究内容的创新。本文构建理论模型分析数字金融发展对新型农村金融机构脆弱性的影响，并进行实证检验，进一步基于经济地理区位、资产规模等进行异质性分析，丰富了数字金融发展影响传统金融的研究。三是研究范围的拓展。本文还探讨了内部公司治理能力、外部金融监管力度对数字金融发展与新型农村金融机构脆弱性之间关系的影响，对新型农村金融机构实现长期稳健运营具有一定的实践意义。

二、理论分析与假说提出

(一)理论模型设定

数字金融在农村金融市场上同时发挥挤占效应与红利效应[23]，以村镇银行为代表的新型农村金融机构因市场定位的特殊性、运营的稳定性而受到数字金融发展的影响。本文将“数字金融”与“金融机构类型”约束条件加入Kishan和Opiela(2000)构建的银行收益模型[26]，银行脆弱性本质上是发展稳健性[27]，将风险承担水平作为银行脆弱性的代理变量[21]，以探讨数字金融发展对新型农村金融机构脆弱性的影响。模型基本假设如下：

第一，村镇银行是在投向限制、地域限制、额度限制下实现财务可持续的金融机构，本文的新型农村金融机构特指村镇银行。与其他商业银行一样，村镇银行以利润最大化为经营目标，其资产负债恒等式为R+L=D+K，R为法定存款准备金，L为银行贷款，D为银行存款，K为银行资本。假定村镇银行仅持有法定存款准备金，且准备金收益率为0，R=ρD，ρ为法定存款准备金率(0<ρ<1)。由于业务单一，假定银行资产仅包括贷款。

第五，借鉴刘孟飞和王琦(2022)[21]的做法，假设村镇银行只存在贷款业务相关的管理成本，根据成本函数的严格凸性与二阶连续可导性，管理成本为C=(λ/2)L2，λ是边际管理成本系数，由于管理成本与贷款规模成正比，λ>0。此时，数字金融Index在农村金融市场上释放数字化红利，村镇银行得以提升服务效率，降低管理成本，即λ=λ(Index)，∂λ/∂Index<0。

基于上述假设条件，村镇银行的利润函数设定为：

maxπ=rLL-rDD-rKK-C

(1)

(二)模型求解与假说提出

将假设条件代入利润函数，式(1)可整理为利润π关于贷款L的函数。对贷款L进行一阶求导并取0，可得最优贷款需求函数：

(2)

将资产资本比作为银行风险承担水平，资产资本比越高，说明风险承担倾向越明显，银行脆弱性积聚。因此，村镇银行脆弱性Y关于数字金融发展Index的函数为：

(3)

接着，引入数字金融Index约束，分析其对村镇银行的挤占效应与红利效应。数字金融的挤占效应体现为村镇银行资金成本的增加，导致脆弱性积聚。结合∂d/∂Index<0，将式(3)经由d(Index)对Index求偏导，可得：

(4)

其中，α1=L1K0-L0K1-(τL-τK)L1K1>0，α2=2(L1-K1)>0，α3=L1K1<0，α4=2K1(1-ρ)<0，α5=L1K1(1-ρ)<0。数字金融具有“增量补充”功能，能够吸收地处偏僻、分布零散、数额较小的资金并转换为金融供给[20]。因此，数字金融在服务农村金融市场中的农户、小微企业等长尾客户方面具有优势[23]。服务对象的重叠导致村镇银行的吸存空间被挤压，为实现可持续运营，村镇银行提高存款利率，资金成本上升。而由式(2)可知，存款利率上升会导致最优贷款规模缩小。负债端业务成本的抬高加剧了资产端业务压力，村镇银行可能偏离“小额、分散”的贷款发放原则，提升贷款集中度，信贷业务风险显著上升。由于业务范围狭窄、不得跨区域开展业务，除为设立县域提供存贷款业务外，村镇银行的收入来源比较有限。可见，数字金融发展通过分流村镇银行的存款资金渠道形成挤占效应，提高了村镇银行的资金成本，降低了存贷利差收入，利润空间被压缩，脆弱性水平上升。

数字金融的红利效应体现为村镇银行管理成本的降低，促使脆弱性降低。结合∂λ/∂Index<0，将式(3)经由λ(Index)对Index求偏导，可得：

(5)

假说1a：数字金融发展对新型农村金融机构脆弱性有促进作用。

假说1b：数字金融发展对新型农村金融机构脆弱性有抑制作用。

三、研究设计

(一)变量选取

1.被解释变量：新型农村金融机构脆弱性(Y)

本文将村镇银行作为新型农村金融机构的代表[30]，采用适用于面板数据的全局主成分分析法测算村镇银行脆弱性水平。基本原理是通过整合各年份的时序性立体数据，对全局主成分变换至统一的全局主超平面再进行变换组合，以刻画评价对象的时间演变规律和动态特性[31]。基于村镇银行的盈利性、合规性和政策性三重经营目标[32]，借鉴2020年中国银行业协会发布的《村镇银行评价指标体系》与章容洲和李程(2021)[27]的研究，从抗风险能力、发展稳定性、业务经营能力、资产负债规模引申出资本充足、服务质量、盈利能力、发展规模等四个维度，构建村镇银行脆弱性水平测度指标体系，具体如表1所示。

表1 村镇银行脆弱性水平的测度指标及对应临界值

2.解释变量：数字金融发展(Index)

借鉴相关研究[14][33]，本文使用北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融指数作为数字金融发展的代理变量，包括覆盖广度(Coverage)、使用深度(Usage)和数字化程度(Digit)三个维度，并选用县域层面的指数。

3.控制变量

参考有关文献[28][34]，本文控制了金融机构特征变量和县域发展特征变量。金融机构特征变量包括股权集中度(Gqjz)、股权制衡度(Gqzh)、员工规模(Ygsl)、管理层规模(Dsh)、注册资本(Zczb)、成立年限(Age)、网点覆盖率(Wdfg)，县域发展特征变量包括银行竞争程度(Comp)、农业机械化程度(Jxdl)、经济发展水平(Gdp)。其中，村镇银行以灵活、简洁的原则建立公司治理结构，董事长可兼任银行行长(3)根据《村镇银行管理暂行规定》(银监发〔2007〕5号)，村镇银行应根据其决策管理的复杂程度、业务规模和服务特点设置简洁、灵活的组织机构，规模较小的村镇银行可由董事长或执行董事兼任行长。，因此以董事会人员数量表示管理层规模。借鉴贾蕊蕊等(2018)[35]的做法，使用城市农业机械总动力除以乡村人口表示农业机械化程度。用省级GDP平减指数对经济发展水平进行平减，设定基期为2007年。

(二)计量模型设定

为检验数字金融发展对新型农村金融机构脆弱性的影响，构建如下双向固定效应模型：

(6)

其中，i表示新型农村金融机构，t表示年份；被解释变量Y表示新型农村金融机构脆弱性水平；核心解释变量Index表示数字金融发展程度；Bank、County分别表示金融机构特征变量、县域发展特征变量；φ、β、γ是回归系数；cons为常数项；ξ、year、ε分别表示个体效应、时间效应、随机扰动项。

(三)数据说明

考虑到数据的连续性和可得性，本文选取46家新型农村金融机构2016—2020年的面板数据。新型农村金融机构数据来自村镇银行官网，数字金融发展数据来自北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数，县域发展特征数据来自历年《中国县域统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、EPS数据库和国家金融监督管理总局的“金融许可证信息”系统。变量描述性统计见表2。

表2 变量描述性统计

四、实证分析

(一)基准回归分析

1.数字金融发展对新型农村金融机构脆弱性的影响

本文使用静态面板数据，选择固定效应模型，实证检验数字金融发展对新型农村金融机构脆弱性的影响，并控制时间效应与个体效应。使用聚类稳健标准误对回归结果进行异方差修正，相关性分析与VIF检验的结果均表示未存在多重共线性。

表3结果显示，核心解释变量数字金融发展的系数为负，且在1%水平上显著，说明数字金融的红利效应大于挤占效应，有利于降低新型农村金融机构脆弱性，验证了假说1b。从控制变量来看，金融机构特征方面，股权集中度、股权制衡度、员工规模、管理层规模的系数分别显著为负、正、负、正，说明集中的股权结构、扁平式治理结构更有利于新型农村金融机构的稳健经营，与政策预期一致(4)根据《村镇银行管理暂行规定》(银监发〔2007〕5号)，村镇银行实行主发起行制度，第一大股东必须是银行业金融机构，且持股比例不得低于20%。。同时，随着注册资本增加，运营时间越久，新型农村金融机构脆弱性越低。县域发展特征方面，农业机械化程度的系数显著为正，可能的原因在于农业机械动力使用率的提升促使农业规模化发展，导致劳动力需求减少、户均资金需求额增加，受限于贷款额度的监管要求(5)根据《关于推动村镇银行坚守定位提升服务乡村振兴战略能力的通知》(银保监办发〔2019〕233号)，村镇银行应以“小额、分散”为原则发放贷款，且户均贷款额度不超过35万元。，新型农村金融机构实际可辐射的服务群体被缩小，导致脆弱性上升。经济发展水平的系数为负但不显著，说明县域经济发展情况对新型农村金融机构脆弱性的影响有限。银行竞争程度对新型农村金融机构脆弱性有显著抑制作用，因为农村金融市场的竞争有利于增加新型农村金融机构“支农支小”的内生动力[32]。另外，覆盖广度的系数在1%水平上显著为负，而使用深度与数字化程度的系数没有通过显著性检验，说明数字金融覆盖广度的提升对新型农村金融机构脆弱性的抑制作用更明显。

表3 数字金融发展对新型农村金融机构脆弱性的影响

2.数字金融发展对新型农村金融机构各维度脆弱性的影响

基准回归结果显示，数字金融发展对新型农村金融机构脆弱性存在抑制作用，但抗风险能力、发展稳定性、业务经营能力、资产负债规模是否都受益于数字金融的发展还有待讨论。本文将新型农村金融机构脆弱性分为资本充足、服务质量、盈利能力、发展规模四个维度，分析数字金融发展对不同维度脆弱性的影响。表4结果显示，盈利能力、发展规模对应的数字金融发展系数均在5%水平上显著，而资本充足、服务质量的系数未通过显著性检验，说明随着数字金融的发展，新型农村金融机构的业务经营能力获得提升，资产负债规模实现扩张。

表4 数字金融发展对新型农村金融机构各维度脆弱性的影响

(二)稳健性检验(6)限于篇幅，稳健性检验结果未报告，作者备索。

1.内生性处理

本文借鉴汪洋等(2020)[12]的做法，选取“所在地级市除村镇银行所属县之外其他县的数字普惠金融指数的均值”作为数字金融发展的工具变量。同一地级市各县域金融发展水平接近，同时村镇银行不得跨区域开展业务，其他县域的数字金融发展难以直接影响当地村镇银行的经营，满足工具变量的相关性与外生性条件。采用两阶段最小二乘法回归，数字金融发展的系数显著为负，与基准回归结果一致。同时，不可识别检验和弱工具变量检验的结果表明工具变量有效，Kleibergen-Paaprk LM检验的P值为0.02，拒绝“不可识别”的原假设；Cragg-Donald Wald F统计值为662.59，大于Stock-Yogo临界值16.38，表明不存在弱工具变量问题。

2.替换被解释变量

不良贷款率可在一定程度上反映金融机构抵御风险的能力[13]，本文将不良贷款率作为新型农村金融机构脆弱性的代理变量，并做对数化处理。替换被解释变量后的检验结果显示，数字金融发展的显著性、符号与基准回归结果一致。

3.剔除特殊样本

本文样本新型农村金融机构所在县域共涉及13个省份，其中，直辖市与自治区包括天津市、重庆市和内蒙古自治区，这3个省份的县域发展情况与其他省份存在较大差异。因此剔除这3个省份的样本重新进行检验，回归结果依然支持基准结论。

4.替换计量方法

借鉴顾海峰和卞雨晨(2022)[22]的做法，本文分别采用普通最小二乘法、随机效应模型进行回归。回归结果显示，数字金融发展的系数均显著为负，说明前文实证分析的结果是稳健的。

(三)异质性分析

与其他金融机构相比，新型农村金融机构具有地处县域、体量较小等特征，为检验这些特征是否会影响数字金融发展与新型农村金融机构脆弱性的关系，本文设计经济地理区位、资产规模等特征对应的子样本对式(6)进行分组回归。参考相关文献的做法[36]，引入核心解释变量与分组变量的交叉项，采用Chow检验方法对组间系数差异进行检验。

1.经济地理区位异质性

根据公司注册地址划分新型农村金融机构的经济地理区位(Loca)，地处经济发达县域(县级市辖区)取1，地处经济落后县域(县、市、旗)取0。表5第(1)、(2)列中，落后县域组的数字金融发展系数显著为负，发达县域组的系数为负但不显著，说明相对于经济发达县域，数字金融发展对经济落后县域新型农村金融机构脆弱性的抑制作用更为明显。同时，第(3)列交叉项的系数结果说明两组间存在显著差异。经济发达区域金融资源集聚，金融服务覆盖率高、种类多[10]，因此数字金融发展对金融服务体系的影响被削弱。而经济落后区域金融机构网点少、业务单一，金融供给不足，这将降低数字金融对传统金融的替代作用[17]，挤占效应减弱。新型农村金融机构的设立初衷是弥补县域金融服务空白，其服务市场以欠发达县域的“三农”领域为主，数字金融发展能更大程度地促进新型农村金融机构发挥“长尾效应”，拓宽服务领域[18]，降低落后县域新型农村金融机构的脆弱性。

表5 数字金融发展对不同特征新型农村金融机构脆弱性的影响

2.资产规模异质性

以银行总资产衡量新型农村金融机构的资产规模(Asset)，将2016年所有样本资产总额的中位数作为划分标准，高于中位数取1，否则取0。表5第(4)、(5)列结果显示，无论资产规模大小，数字金融发展都显著降低了新型农村金融机构脆弱性，但对资产规模小的新型农村金融机构抑制作用更明显。第(6)列交叉项的系数显著为正，说明组间差异显著。大型金融机构一般客群稳定质优、风控制度成熟，数字金融发展下的举动更加审慎。而且，金融机构成长到一定规模时倾向于依赖原有的管理与知识，创新改革意愿不强烈[14]。相比之下，数字金融的发展更能消除小型金融机构开展服务的难点，降低授信过程风险。因此，面对数字金融的发展，资产规模小的新型农村金融机构适应能力更强，脆弱性水平的降低也更为显著。

五、进一步分析：新型农村金融机构的可持续发展

根据前文分析，新型农村金融机构目前处于数字金融发展的红利期。随着数字经济的发展，数字金融发展的挤占效应可能越发明显，甚至超过红利效应[25]。那么，新型农村金融机构如何维持长期稳健运营？这对于新型农村金融机构实现可持续发展、稳定农村金融市场具有重要意义。根据新型农村金融机构的发展特征，设置合理的治理结构与股权结构，有助于降低内部沟通成本、提升决策效率、完善经营管理制度，进而推动构建长效管理机制。公司治理能力的提升能使新型农村金融机构减弱数字金融发展带来的不利影响[28]，保障运营的安全性。在金融领域新旧业态碰撞的背景下，新型农村金融机构的稳定发展需要外部金融监管约束。数字金融的发展也并未改变金融风险传染性、突发性、隐蔽性、广泛性的本质。基于此，依据分组回归识别的思路，本文分别探讨内部公司治理能力、外部金融监管力度对数字金融发展与新型农村金融机构脆弱性之间关系的影响。

(一)内部公司治理能力

借鉴张岳和彭世广(2021)[28]的做法，从股权结构、治理结构两个角度构建公司治理能力指标体系，利用全局主成分分析法得到公司治理能力得分(7)股权结构指标包括第一到第十大股东集中度、第一大股东持股比例与第二到第五大股东持股比例之和的比值，治理结构指标包括董事会人数占比、监事会人数占比、高级管理人员数占比。通过KMO检验与Bartlett球形多元相关性检验，提取2个特征值大于1的主成分，累计贡献率达68.018，具有较好的解释力。，将各年得分取均值后的数值作为最终的公司治理能力指数。根据中位数分组回归，如果高于中位数，说明公司治理能力强，取1，否则取0。表6结果显示，强公司治理能力组数字金融发展的系数显著为负，弱公司治理能力组的系数为负且不显著，说明随着内部公司治理能力的提升，数字金融发展对新型农村金融机构脆弱性的抑制作用更明显。农村金融机构完善的“三会一层”结构有助于管理层作出科学决策，推动自我革新与转型。同时，合理的股权结构能够使大股东与中小股东形成有效制衡，避免大股东“掏空”。对于组织架构简洁、实行主发起行制的村镇银行，推动完善治理结构和股权结构等变革，有助于增加数字金融对银行数字化转型促进作用的边际效应，放大数字金融发展对新型农村金融机构脆弱性的抑制作用，维持长期稳健运营。

表6 内部治理、外部监管视角下数字金融发展对新型农村金融机构脆弱性的影响

(二)外部金融监管力度

借鉴唐松等(2020)[11]的方法，将省级金融监管等事务支出作为金融监管力度指数的代理变量，为消除规模的影响，得到省级金融监管等事务支出与金融业增加值之比(8)数据来源于《中国第三产业统计年鉴》《中国统计年鉴》。，将各年金融监管力度指数的均值作为最终的金融监管力度指数。以中位数为界限进行分组回归，高于中位数，说明金融监管力度强，取1，否则取0。表6结果显示，强金融监管力度组数字金融发展的系数显著为负，弱金融监管力度组的系数为正但不显著，说明在较强的金融监管力度下，数字金融发展更有利于降低新型农村金融机构脆弱性。加强金融监管能提高数字金融规范化程度与运行效率[11]，防止数字金融无序扩展，促进数字金融与传统金融公平竞争，为新型农村金融机构的可持续发展营造良好环境。因此，随着金融监管程度趋强，挤占效应有所缓解，新型农村金融机构通过数字化转型提高风险管理能力，数字金融与新型农村金融机构和谐发展。

六、结论与启示

本文利用2016—2020年46家村镇银行面板数据，研究数字金融发展对新型农村金融机构脆弱性的影响，实证结果表明：第一，数字金融发展显著降低了新型农村金融机构脆弱性；第二，数字金融发展对新型农村金融机构脆弱性的影响存在异质性，对于地处落后县域、资产规模小的新型农村金融机构，数字金融发展的抑制作用更加明显；第三，公司治理能力的提升、金融监管力度的加强有利于放大数字金融发展对脆弱性的抑制作用。

基于上述结论，本文得到以下政策启示：第一，构建数字金融与传统金融有机耦合的农村金融体系是缓解区域发展“不均衡、不充分”问题的基本路径，应继续推动强化数字金融的总体规划与顶层设计，加快数字技术与金融服务的结合，促进县域信息化建设。鼓励引导数字金融下乡，促使农村金融机构合理利用数字化红利提升服务效率与质量。第二，农村金融机构应加强学习交流，接触先进的服务方式与管理模式。调整优化股权结构，健全内部治理机制，明确“三会一层”的权责边界，完善员工培训体系。第三，完善相关金融监管制度，助力农村金融机构的长期稳定发展。