林君

摘要：金融普惠不僅要讓所有群體都能享受金融服務(wù)，還應(yīng)當(dāng)是財(cái)務(wù)可持續(xù)的。文章在普惠視角下對(duì)涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)可持續(xù)性的影響因素進(jìn)行研究，并著重探討了技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用在財(cái)務(wù)可持續(xù)中的作用。研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新技術(shù)的應(yīng)用帶來(lái)的普惠實(shí)踐能力的提升能夠有效降低交易成本，提高財(cái)務(wù)可持續(xù)性。

關(guān)鍵詞：普惠 涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu) 財(cái)務(wù)可持續(xù)

一、引言

普惠金融的提出為平衡金融資源配置提供了新的思路。近年來(lái)，普惠金融體系建設(shè)在我國(guó)取得了快速發(fā)展，新興金融業(yè)態(tài)蓬勃發(fā)展。但另一方面也應(yīng)看到，金融機(jī)構(gòu)是逐利的，完全依賴政府的金融普惠是不可持續(xù)的，金融機(jī)構(gòu)必須在普惠中實(shí)現(xiàn)自身的財(cái)務(wù)可持續(xù)才可能有更遠(yuǎn)的發(fā)展。

二、文獻(xiàn)綜述

當(dāng)前國(guó)內(nèi)外許多專家學(xué)者都對(duì)涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)在推行普惠過(guò)程中的財(cái)務(wù)可持續(xù)性做了分析和研究。楊駿（2007）從“覆蓋面”和“可持續(xù)性”兩個(gè)方面檢驗(yàn)了我國(guó)農(nóng)村金改的成果，指出我國(guó)已基本實(shí)現(xiàn)涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)的廣覆蓋，但可持續(xù)性不樂(lè)觀。馮慶水和孫麗娟（2010）以安徽省為例實(shí)證分析了農(nóng)信社雙重目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)狀況，得出農(nóng)信社可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)普惠和財(cái)務(wù)可持續(xù)。張正平和王麥秀（2012）經(jīng)過(guò)比較分析得出不同模式的信貸金融機(jī)構(gòu)均能夠做到兼顧雙重目標(biāo)，普惠與財(cái)務(wù)可持續(xù)并不沖突。何德旭，苗文龍（2015）和張忠宇（2016）均指出，不計(jì)成本或倚賴補(bǔ)貼所提供的金融服務(wù)往往是低效率的，并容易引發(fā)尋租。

總體而言，許多文獻(xiàn)都強(qiáng)調(diào)普惠金融財(cái)務(wù)可持續(xù)的重要性，但多為規(guī)范性分析，少有文獻(xiàn)站在普惠視角對(duì)涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)可持續(xù)性的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究。文章將涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用因素列入考慮范圍，著重分析該因素對(duì)財(cái)務(wù)可持續(xù)性的影響。

三、理論分析

（一）貸款能力

利息是涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)最主要的收入來(lái)源，貸款能力是涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)最基本和最重要的能力，可通過(guò)總貸款比率來(lái)進(jìn)行衡量，該指標(biāo)反映了涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)中能帶來(lái)利息收入的資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重。

（二）風(fēng)險(xiǎn)配置能力

農(nóng)村金融市場(chǎng)信息不對(duì)稱性更加突出，又缺乏流動(dòng)性資產(chǎn)，盲目貸款可能帶來(lái)的高不良率和提高貸款門檻造成的普惠“使命漂移”對(duì)涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)配置能力提出了更高的要求。不良貸款率可以在很大程度上反映涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)的貸款質(zhì)量以及所處的風(fēng)險(xiǎn)水平。如果該指標(biāo)過(guò)高，則表示金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)配置能力有限，容易引發(fā)貸款損失，不利于財(cái)務(wù)可持續(xù)。

（三）運(yùn)營(yíng)能力

涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)一方面需要穩(wěn)定的資金來(lái)源，另一方面需要全面衡量安全性、流動(dòng)性、盈利性之間的關(guān)系，處理好“三性原則”之間的關(guān)系開(kāi)展運(yùn)營(yíng)管理。流動(dòng)性比例衡量了涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)的短期償債能力，能夠較好地考察涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)能力。

（四）盈利能力

只有當(dāng)涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)能覆蓋所有成本時(shí)，我們才能說(shuō)實(shí)現(xiàn)其財(cái)務(wù)可持續(xù)是理論可行的。農(nóng)村金融市場(chǎng)貸款對(duì)象分散，征信信息不完善，涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)的各項(xiàng)成本等均高于傳統(tǒng)商業(yè)銀行。如何最大程度地降低成本，提高盈利能力是涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)最迫切解決的問(wèn)題。文章通過(guò)凈資產(chǎn)收益率來(lái)進(jìn)行衡量，該指標(biāo)能較好地反映股東投入資金的回報(bào)，凈資產(chǎn)收益率越高，說(shuō)明涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)的盈利能力越強(qiáng)。

（五）普惠實(shí)踐能力

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和智能移動(dòng)終端與金融業(yè)務(wù)的有機(jī)結(jié)合，新興移動(dòng)互聯(lián)式金融業(yè)態(tài)打破了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)體系的“U”型平均成本理論。移動(dòng)互聯(lián)式金融業(yè)態(tài)的發(fā)展前期需投入較大額度的固定成本，主要包括研發(fā)成本、軟件開(kāi)發(fā)成本及固定設(shè)備采購(gòu)成本等。與傳統(tǒng)的金融業(yè)態(tài)相比，移動(dòng)互聯(lián)式金融借助網(wǎng)絡(luò)和手機(jī)APP平臺(tái)完成大部分工作，無(wú)需物理意義上的營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)，免除了新開(kāi)營(yíng)業(yè)場(chǎng)所需的租金、裝修、設(shè)備投放及人工費(fèi)用。其次，移動(dòng)互聯(lián)式金融借助大數(shù)據(jù)、云計(jì)算能夠快捷可靠地分析和處理數(shù)據(jù)，降低了獲取客戶信用評(píng)價(jià)的信息成本，如當(dāng)前諸多金融機(jī)構(gòu)將芝麻信用分作為個(gè)人信用評(píng)價(jià)的重要依據(jù)。再次，移動(dòng)互聯(lián)式金融運(yùn)用移動(dòng)支付技術(shù)極大提高了簽約效率。最后，完善的管理信息系統(tǒng)能夠讓監(jiān)管人員快速發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并加以解決，減少了監(jiān)督成本。從這些可變成本來(lái)看，移動(dòng)互聯(lián)式金融業(yè)態(tài)下辦理一筆業(yè)務(wù)和辦理一百筆甚至一千筆業(yè)務(wù)的成本并無(wú)差別，邊際成本遞減甚至可以趨近于零，即業(yè)務(wù)量越大，互聯(lián)網(wǎng)金融的平均成本越小，規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)越顯著。

從移動(dòng)互聯(lián)式金融的收益來(lái)看，向弱勢(shì)群體貸款可以獲得與傳統(tǒng)銀行業(yè)相當(dāng)?shù)睦⑹杖?。另外，移?dòng)互聯(lián)式金融可以通過(guò)極低的搜尋成本在弱勢(shì)群體當(dāng)中挖掘信用等級(jí)高、償債能力好的客戶信息，為傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)提供有效的客戶資源，還可為傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)提供相對(duì)準(zhǔn)確的客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。在這樣的合作機(jī)制下，移動(dòng)互聯(lián)式金融可以收取手續(xù)費(fèi)、服務(wù)費(fèi)，獲得新的盈利點(diǎn)。技術(shù)創(chuàng)新為涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)有效降低交易成本，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)可持續(xù)提供了切實(shí)可行的辦法。創(chuàng)新技術(shù)的應(yīng)用對(duì)金融機(jī)構(gòu)的財(cái)務(wù)可持續(xù)性所起的影響日益增強(qiáng)。操作支出比率（Operating expenditure ratio）衡量了涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)在提供金融服務(wù)過(guò)程中人力、物力的投入情況，能在很大程度上反映交易成本的多少。該指標(biāo)主要表示為業(yè)務(wù)管理費(fèi)用與利息收入的比值，該指標(biāo)數(shù)值越大，則說(shuō)明金融機(jī)構(gòu)為獲得單位利息收入所需付出的成本越高，表示其創(chuàng)新技術(shù)的應(yīng)用能力越弱，不利于實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)可持續(xù)，反之則創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用能力越強(qiáng)，越有利于金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)可持續(xù)。

四、實(shí)證分析

（一）變量選取及模型設(shè)定

理論上來(lái)看涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新技術(shù)的應(yīng)用能降低普惠實(shí)施過(guò)程中的交易成本，但在實(shí)踐過(guò)程中涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)的普惠行為能否擺脫政府補(bǔ)貼，實(shí)現(xiàn)自身的財(cái)務(wù)可持續(xù)還需通過(guò)實(shí)證進(jìn)行進(jìn)一步論證。

我國(guó)的小微企業(yè)絕大多數(shù)分布在浙江和江蘇兩個(gè)省份，可以說(shuō)，江浙兩地發(fā)展普惠金融的重要地區(qū)。另外，這兩個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，商業(yè)氛圍濃厚，對(duì)創(chuàng)新技術(shù)的應(yīng)用更為普及，可以說(shuō)江浙的涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)是發(fā)展普惠金融過(guò)程中擺脫政府補(bǔ)貼，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)可持續(xù)性的先驅(qū)。出于以上考慮，文章選取浙江和江蘇兩個(gè)省份作為考察范圍。

在上述理論分析的基礎(chǔ)上，綜合考慮數(shù)據(jù)可得性與浙江、江蘇兩省涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)總體發(fā)展?fàn)顩r，文章選取經(jīng)營(yíng)自負(fù)盈虧率（OSS）作為被解釋變量衡量財(cái)務(wù)可持續(xù)能力，其公式表示為：自負(fù)盈虧率=營(yíng)業(yè)性收入/各項(xiàng)支出。當(dāng)自負(fù)盈虧率大于1時(shí)，我們可以說(shuō)該金融機(jī)構(gòu)的營(yíng)業(yè)收入可以彌補(bǔ)其所有支出，即具備財(cái)務(wù)可持續(xù)性。在解釋變量的選取上，文章綜合考慮涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可得性和影響因素的重要性，將貸款能力、風(fēng)險(xiǎn)配置能力、運(yùn)營(yíng)能力、盈利能力、普惠實(shí)踐能力作為一級(jí)指標(biāo)，衡量這些能力對(duì)金融機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)可持續(xù)性的綜合作用效果。每個(gè)一級(jí)指標(biāo)下又細(xì)分出量化指標(biāo)，以建立面板數(shù)據(jù)模型驗(yàn)證涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)可持續(xù)發(fā)展的影響因素，具體如表1所示。

面板數(shù)據(jù)模型通常包括混合模型、固定影響模型和隨機(jī)影響模型?；谝延械奈墨I(xiàn)綜述與研究框架的理論分析，文章設(shè)定了如下普惠金融體系下涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)可持續(xù)性模型：

其中，i=1，2，…，5;t=1，2，…，7。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

文章以浙江省和江蘇省為例，通過(guò)比較年報(bào)數(shù)據(jù)完整性、時(shí)間跨度一致性，最終確定兩個(gè)省份14家農(nóng)村商業(yè)銀行2011—2017年的相關(guān)年報(bào)數(shù)據(jù)為樣本觀測(cè)值，其中6家地處浙江杭州、湖州、紹興、臺(tái)州、寧波5個(gè)地市，8家地處江蘇無(wú)錫、常州、蘇州3個(gè)地市，樣本分布比較均勻，具有一定代表性。文章首先通過(guò)查詢各家農(nóng)村商業(yè)銀行官方網(wǎng)站所公布的年報(bào)獲取原始數(shù)據(jù)，再進(jìn)行整理得到實(shí)證所需數(shù)據(jù)，用Eviews8.0軟件進(jìn)行面板數(shù)據(jù)模型回歸分析。

（三）實(shí)證結(jié)果分析

1.單位根檢驗(yàn)。為避免模型出現(xiàn)偽回歸，文章用LLC檢驗(yàn)法對(duì)所有變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果顯示在5% 的顯著性水平下，所有變量都拒絕了有單位根的原假設(shè)，即所有變量都是0階單整的。

2.模型回歸分析。由于所有變量都是0階單整，可直接進(jìn)行回歸分析，進(jìn)一步通過(guò)Hausman檢驗(yàn)來(lái)進(jìn)一步確定是個(gè)體固定效應(yīng)還是隨機(jī)影響模型，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

由得出的P值可知在10%的顯著性水平下拒絕應(yīng)建立隨機(jī)影響模型的原假設(shè)。因此文章選擇建立固定影響模型，又因?yàn)闃颖镜拿姘鍞?shù)量大于時(shí)序數(shù)，因此在實(shí)證時(shí)按截面進(jìn)行加權(quán)，以允許不同的截面存在異方差。

由得出的P值可知在10%的顯著性水平下拒絕應(yīng)建立隨機(jī)影響模型的原假設(shè)。因此文章選擇建立固定影響模型，又因?yàn)闃颖镜拿姘鍞?shù)量大于時(shí)序數(shù)，因此在實(shí)證時(shí)按截面進(jìn)行加權(quán)，以允許不同的截面存在異方差。

回歸所得為0.912，模型擬合度較好。從表4中可以看出，在10%的顯著性水平下貸款比率、流動(dòng)性比例、凈資產(chǎn)收益率和操作支出比率這四個(gè)因素對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行財(cái)務(wù)可持續(xù)性具有顯著影響。雖然不良貸款率的影響未能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，但從整個(gè)面板數(shù)據(jù)估計(jì)模型的F檢驗(yàn)來(lái)看，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為45.4882，P值為0，所以整體上該模型是顯著有效的。

面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果不難看出，貸款比率、流動(dòng)性比例、凈資產(chǎn)收益率與財(cái)務(wù)可持續(xù)性正相關(guān)，貸款比率增長(zhǎng)1個(gè)單位可帶動(dòng)可持續(xù)性增長(zhǎng)0.5841個(gè)單位，流動(dòng)性比例增長(zhǎng)1個(gè)單位可使財(cái)務(wù)可持續(xù)性增長(zhǎng)0.1882個(gè)單位。凈資產(chǎn)收益率對(duì)財(cái)務(wù)可持續(xù)性的影響效應(yīng)最大，1個(gè)單位的凈資產(chǎn)收益率增長(zhǎng)可帶動(dòng)財(cái)務(wù)可持續(xù)性增長(zhǎng)5.0940個(gè)單位。而不良貸款率和操作支出比率對(duì)財(cái)務(wù)可持續(xù)性具有負(fù)向影響，不良貸款率每增長(zhǎng)1個(gè)單位會(huì)造成財(cái)務(wù)可持續(xù)性降低0.4853個(gè)單位，操作支出比率每增長(zhǎng)1個(gè)單位，將使財(cái)務(wù)可持續(xù)性下降0.0634個(gè)單位。各個(gè)影響因素對(duì)財(cái)務(wù)可持續(xù)性的影響方向與理論分析相一致。可見(jiàn)，農(nóng)村商業(yè)銀行要提高財(cái)務(wù)可持續(xù)性，必須高度重視對(duì)創(chuàng)新技術(shù)的應(yīng)用，將如何有效降低業(yè)務(wù)操作過(guò)程中的交易成本放在經(jīng)營(yíng)管理的重要地位，以通過(guò)降低操作支出比率、增加凈利潤(rùn)最終實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)的可持續(xù)。

五、結(jié)論與政策建議

綜合理論分析和實(shí)證分析結(jié)果我們可以發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用所體現(xiàn)的普惠實(shí)踐能力越強(qiáng)，涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)就越能有效降低交易成本，提高財(cái)務(wù)的可持續(xù)性。涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)重視對(duì)創(chuàng)新技術(shù)的關(guān)注，尤其要注重將創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用到普惠金融發(fā)展的過(guò)程中，利用技術(shù)創(chuàng)新帶動(dòng)業(yè)務(wù)的創(chuàng)新，并最終使之成為降低交易成本、增強(qiáng)盈利、提升財(cái)務(wù)可持續(xù)性的有效途徑。積極借鑒具有可復(fù)制性的新做法，運(yùn)用各種創(chuàng)新互聯(lián)移動(dòng)技術(shù)充分挖掘社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)平臺(tái)等信息中心公開(kāi)平臺(tái)上弱勢(shì)群體的軟信息，逐步完善大數(shù)據(jù)征信評(píng)估模型，提高融資的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)金融、社區(qū)銀行等新興金融業(yè)態(tài)的發(fā)展，推動(dòng)普惠金融實(shí)現(xiàn)雙重目標(biāo)。

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