汪艷濤，吳 珊，盛 童

（青島理工大學 商學院，山東 青島 266525）

1 研究背景和目的

2021年8月17日國家主席習近平主持召開中央財經(jīng)委員會第十次會議，在會上指出金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的核心，我們要統(tǒng)籌做好重大金融風險防范化解工作。但是，金融的本質屬性具有脆弱性，它不會隨著金融發(fā)展水平的變化而消失。一般而言，狹義的金融脆弱性是指各行業(yè)在經(jīng)營過程中高負債財務狀況導致的風險聚集過程，而廣義的金融脆弱性則是指融資過程中一切高風險積聚的一種金融狀態(tài)[1]，包括宏觀經(jīng)濟環(huán)境、金融市場、保險市場、以及微觀主體自身特點等造成的金融脆弱性。本文的農(nóng)村金融脆弱性是廣義的農(nóng)村金融脆弱性，指在農(nóng)村發(fā)展融資過程中金融風險積聚的一種狀態(tài)。

2 文獻綜述

H.P.Minsky（1992）提出“金融脆弱性假說”，從企業(yè)角度研究信貸市場金融脆弱性開辟了金融脆弱性研究的先河[2]，其后越來越多的人從不同的角度研究金融脆弱性。從銀行角度出發(fā)，J.A.Kregal（1997）提出“安全邊界”，說明銀行評估方法不當是造成信貸市場金融脆弱性的主要原因[3]。從微觀角度，楊曉光等（2009）基于次貸危機視角，從形成要素對產(chǎn)生金融脆弱性的原因，以及金融創(chuàng)新造成的脆弱性積累進行了深入的分析[4]。從銀行與宏觀經(jīng)濟結合的綜合指標角度，伍志文（2002）運用最小二乘法以及其他模型，對銀行體系脆弱性的測度進行了全面的分析，說明了金融脆弱性的具體產(chǎn)生來源[5]。

目前國內學者的研究主要集中在我國金融脆弱性指標的構建，何暢，邢天才（2018）通過構建與我國實際發(fā)展相適應的金融體系脆弱性指標，從多個維度分析金融風險傳播的順序以及金融脆弱性的傳播路徑[6]。在農(nóng)村民間金融脆弱性方面，劉景東（2016）以對安徽農(nóng)村調研以及相關基本理論，對農(nóng)村民間金融組織的穩(wěn)定性和脆弱性問題展開了深入的研究，主要是通過農(nóng)戶能借到款項的可能性和數(shù)量的多少展開的研究[7]。在區(qū)域金融脆弱性測量方面，岳娟麗，龔雅潔（2016）以京津冀區(qū)域為例，從多個領域分析金融脆弱性的來源及特點，還結合當?shù)氐陌l(fā)展，提供了相應的對策[8]。對于家庭金融脆弱性，孟德鋒，嚴偉祥，劉志友（2019）以城市居民調查數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)，展開金融素養(yǎng)以及不同收入群體對其影響的變動關系[9]。

但是其中只有針對我國整體金融脆弱性的指標體系足夠完善且可量化，而對區(qū)域、微觀主體等的金融脆弱性大多是定性研究，只有極少數(shù)的實證。針對農(nóng)村金融脆弱性的文章少之又少，但是農(nóng)村深化改革所依賴的金融環(huán)境逐步得到優(yōu)化，農(nóng)村經(jīng)濟水平得到顯著提升。農(nóng)村新型經(jīng)濟主體的快速發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結構的融合和優(yōu)化升級、鄉(xiāng)村加速城市化等狀況，促進了農(nóng)村經(jīng)濟快速發(fā)展的同時，也加強了農(nóng)村居民、產(chǎn)業(yè)等的利益聯(lián)結，使得農(nóng)村金融脆弱性積聚所造成的金融隱患越來越大，因此急需探尋農(nóng)村金融脆弱性積聚的動態(tài)過程和內在機理，找到解決的可行性路徑，以有效防備農(nóng)村金融危機爆發(fā)，避免給農(nóng)民和國家造成經(jīng)濟損失。基于此，本文首先根據(jù)我國農(nóng)村金融脆弱性形成原因仿照我國金融脆弱性指標體系構建可量化、適合農(nóng)村金融脆弱性測度的指標體系，再利用實證分析我國農(nóng)村金融脆弱性，并提出一些可行的對策建議。

3 相關理論分析

3.1 農(nóng)村金融機構的行為是造成農(nóng)村金融脆弱性的根本原因

在農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展過程中，農(nóng)村金融機構的過度借貸、過度投機和過度競爭，以及金融活動中存在的組織機構、風險防控機制等不健全問題導致逆向選擇和道德風險的發(fā)生[10-13]，從而使得農(nóng)村金融功能發(fā)揮不當，金融脆弱性不斷累積。從數(shù)據(jù)的可獲得性和理論分析可知農(nóng)村金融機構的不良貸款率、資本充足率、資產(chǎn)負債比率和涉農(nóng)貸款同比增長率等的變化將會影響金融脆弱性。農(nóng)村金融機構的不良行為將直接影響農(nóng)村經(jīng)濟水平的發(fā)展，而農(nóng)村經(jīng)濟水平的發(fā)展又會反過來影響金融機構的金融活動，從而影響整個農(nóng)村融資活動的進行。

3.2 農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展水平加劇了金融脆弱性

經(jīng)濟決定金融，金融推動經(jīng)濟，兩者相輔相成，良好的農(nóng)村經(jīng)濟環(huán)境為融資活動的進行創(chuàng)造了良好的氛圍。反過來農(nóng)村經(jīng)濟環(huán)境的惡化將給融資活動造成巨大威脅。在我國農(nóng)村農(nóng)業(yè)是最主要的生產(chǎn)活動，而農(nóng)民是進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動的主體，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、農(nóng)民收入和消費均會影響農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展，因此第一產(chǎn)業(yè)增加值指數(shù)、農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)、農(nóng)村居民人均可支配收入同比增長率、農(nóng)村居民消費價格指數(shù)等，決定了農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平，從而也影響農(nóng)村金融脆弱性。

4 金融脆弱性指標體系指標的選取

4.1 數(shù)據(jù)來源

基于農(nóng)村金融脆弱性的形成原因和數(shù)據(jù)的可獲得性，本文共選取8個影響農(nóng)村金融脆弱性的指標，以2008-2019年的我國農(nóng)村數(shù)據(jù)作為研究對象，其數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局官網(wǎng)、中央人民銀行官網(wǎng)和中國銀行保險監(jiān)督管理委員會的財務報表。整理選取的原始指標有第一產(chǎn)業(yè)增加值指數(shù)、農(nóng)村居民人均可支配收入同比增長率、農(nóng)村居民消費價格指數(shù)、農(nóng)村金融機構資本充足率、資產(chǎn)負債比率、不良貸款率、農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)、涉農(nóng)貸款同比增長率。

4.2 變量選取及命名

理論上，對于農(nóng)村金融機構而言，資本充足率較高則說明機構承擔的風險較小，從而金融機構的貸款能力越高，遭受風險的能力越高，從而金融脆弱性越低；不良貸款率越高，說明金融機構的貸款回收越少，農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展較差，從而金融脆弱性越高；資產(chǎn)負債比率越高，說明金融機構舉債經(jīng)營水平低，自有資本充足，防控風險能力強，從而金融脆弱性越小[12]；涉農(nóng)貸款同比增長率越高，農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平向好，但由于農(nóng)產(chǎn)品易受自然因素影響的特殊性，造成對金融脆弱性影響的不確定性。

當前而言，我國第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重逐年下降，但第一產(chǎn)業(yè)增加值指數(shù)近年來基本不變，這個產(chǎn)業(yè)增加值指數(shù)的高低說明了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟宏觀環(huán)境的好壞，指數(shù)越高經(jīng)濟環(huán)境越好，從而金融脆弱性越低；農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)波動越大，對其他商品的價格指數(shù)影響也越大，金融脆弱性就越高；農(nóng)村居民的人均可支配收入同比增長率越高，農(nóng)村經(jīng)濟水平越高，從而金融脆弱性越低；農(nóng)村居民消費價格指數(shù)越高，金融環(huán)境越惡劣，金融脆弱性也就越高。

農(nóng)村金融機構資本充足率、資產(chǎn)負債比率、第一產(chǎn)業(yè)增加值指數(shù)、農(nóng)村居民人均可支配收入同比增長率對農(nóng)村金融脆弱性的影響為負；農(nóng)村金融機構不良貸款率、農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)、農(nóng)村居民消費價格指數(shù)對農(nóng)村金融脆弱性的影響為正；農(nóng)村金融機構涉農(nóng)貸款同比增長率對金融脆弱性的影響未定。

為了便于后續(xù)分析過程，對選取的8個原始指標進行編號和變量命名，其結果如下表1所示：

5 農(nóng)村金融脆弱性指數(shù)的測度

5.1 金融脆弱性指數(shù)構建

根據(jù)已有文獻可知測度金融脆弱性的主要方法包括主觀賦值法、動態(tài)因子法、主成分分析法等，本文選擇使用因子分析法構建一個綜合有效的金融脆弱性指數(shù)。因子分析法是在利用主成分分析法的基礎上，先確定影響金融脆弱性的相關指標的主成分。然后按照各主成分的相關載荷設定權重系數(shù)。最后計算出各主成分的加權算術平均數(shù)，并用其作為測度金融脆弱性的綜合指數(shù)。

按照研究需要，通過主成分分析確定主成分個數(shù)之后，可通過計算相應的主成分加權算術平均數(shù)作為測量金融脆弱性的指標，權重系數(shù)根據(jù)主成分貢獻度大小來確定，則主成分的權重系數(shù)表示為：

金融脆弱性指數(shù)為：

其中，i表示第幾個主成分；wi表示權重系數(shù)；λ表示第i個特征根；P表示主成分個數(shù)；Fj表示第j個因子集合。

5.2 因子個數(shù)的確定

在進行因子分析之前首先要對該方法的適用性進行檢驗，對處理后的數(shù)據(jù)用spss26.0軟件進行的檢驗結果見表2，KMO測度值為 0.70，Bartlett球形度檢驗的P值為0.000，表明本文所用數(shù)據(jù)適合進行因子分析。

表2 KMO檢驗和Bartlett球形度檢驗

利用spss26.0軟件對上述8個變量提取主成分選取方差貢獻度超過90%的原則提取上述8個變量的主成分作為測度農(nóng)村金融脆弱性的合成指標。首先，通過總體方差貢獻度來確定因子個數(shù)。

根據(jù)表3結果顯示，第一、第二、第三大特征值對應的主成分方差貢獻分別為54.846%、22.330%、12.877%。前三個特征值所對應的主成分的累計方差貢獻度達到了90.053%，因此選取前3個特征值對應的主成分作為測度農(nóng)村金融脆弱性的合成指標。

表3 總體方差貢獻度

5.3 因子權重和金融脆弱性指數(shù)計算

利用最大方差法對原始矩陣進行正交旋轉后，得到的載荷矩陣如下表所示：

表4 因子載荷矩陣

第1公因子影響較大的指標有農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)、農(nóng)村居民人均可支配收入同比增長率和農(nóng)村居民消費價格指數(shù)，這些主要反映的是農(nóng)村宏觀經(jīng)濟水平，因此可以將第1公因子命名為“宏觀經(jīng)濟風險因子”。

第2公因子影響較大的指標是農(nóng)村金融機構資本充足率、農(nóng)村金融機構資產(chǎn)負債比率，以及農(nóng)村金融機構涉農(nóng)貸款同比增長率，這些指標反映的是農(nóng)村金融機構運營風險狀況，因此可以將第2公因子命名為“農(nóng)村金融機構運營風險因子”。

第3公因子影響較大的指標是農(nóng)村金融機構不良貸款率和第一產(chǎn)業(yè)增加值指數(shù)，這些指標反映的是融資過程中的資本回收風險狀況，因此可以將第3公因子命名為“資本回收風險因子”。

根據(jù)表3方差貢獻度，可以計算出3個主成分對應的權重系數(shù)為：

根據(jù)上面的因子權重系數(shù)計算可得綜合因子，綜合因子計算公式為：

由于計算得到的因子綜合得分變化較大，并且存在負值情況（負值表示當期農(nóng)村金融脆弱性水平低于所有期金融脆弱性的平均水平），直接用綜合因子表示農(nóng)村金融脆弱性不能直觀的描述其金融脆弱性變化趨勢，因此本文借鑒曹琤（2017）對綜合因子的處理方法，將綜合因子得分數(shù)值映射到[10,100]上[13]，最終得到金融系統(tǒng)脆弱性指數(shù)。

其中，F(xiàn)Fi為第i期農(nóng)村金融脆弱性的數(shù)值，F(xiàn)i為第i期農(nóng)村金融脆弱性的因子綜合得分，min(Fi)和max(Fi)分別代表因子綜合得分數(shù)最小值和最大值。計算結果如下表5所示：

表5 農(nóng)村金融脆弱性測度數(shù)值

5.4 趨勢分析

根據(jù)表5農(nóng)村金融脆弱性指數(shù)計算結果，可以得到2008-2019年我國農(nóng)村金融脆弱性變化趨勢，如下圖1所示：

從圖1可知，我國農(nóng)村金融脆弱性起伏波動比較大，這一現(xiàn)象說明我國農(nóng)村金融脆弱性缺乏較為有效的控制，農(nóng)村經(jīng)濟整體風險波動性較大。其中2009-2011年、2018年-至今我國農(nóng)村金融脆弱性呈現(xiàn)上升趨勢，這一現(xiàn)象應該引起高度重視。第一階段上升可能與我國為抗擊2008年金融危機沖擊所采取的擴張性貨幣政策有關，雖然在2008-2009年屬于下降，起到了一定的抑制作用，但出現(xiàn)了反彈，進而導致這一階段金融脆弱性明顯上升，直到2011年之后才趨于穩(wěn)定下降。2018年之后農(nóng)村金融脆弱性不斷上升，可能與深化農(nóng)村金融改革、鄉(xiāng)村振興策略等的實施有關，如今正處在上升階段，應采取策略，防止金融危機的爆發(fā)。

圖1 我國農(nóng)村金融脆弱性2008-2019年變化趨勢

5.5 我國農(nóng)村金融脆弱性的評價

為判斷我國農(nóng)村是否處于金融脆弱性狀態(tài)，需要建立一定的金融脆弱性判斷標準，即警戒線。本文參考萬曉莉（2008）的做法[14]，設置如下警戒值：

圖2 我國農(nóng)村金融脆弱性變化

根據(jù)圖2可知我國農(nóng)村金融只有在2011年左右超過了警戒線，這表明我國農(nóng)村融資活動帶來的金融脆弱性累計狀態(tài)較少，大部分情況趨于穩(wěn)定狀態(tài)。

6 結論及管控對策

6.1 結論

本文通過借鑒其他學者的金融脆弱性指標體系，構建了衡量我國農(nóng)村金融脆弱性的8個指標，根據(jù)指標得出了農(nóng)村金融脆弱性指數(shù)，并對我國農(nóng)村金融脆弱性變化趨勢進行了描述分析。一方面，從因子構成來看，農(nóng)村金融脆弱性指數(shù)的影響因子主要包括宏觀經(jīng)濟因素、農(nóng)村金融機構運營風險因素、資本回收因素，影響比重的累計貢獻率達到了90.053%，能夠較好地反映農(nóng)村金融脆弱性程度，其中影響最大的是宏觀因素，其次是農(nóng)村金融機構運營風險因素，最后是資本回收因素。另一方面，根據(jù)我國2008-2019年間農(nóng)村金融脆弱性變化趨勢和與警戒線對比，可知我國農(nóng)村金融脆弱性較為嚴重在2011年左右，這是2008年金融危機影響的余波，但從那之后的幾年里，我國農(nóng)村金融脆弱性得到了較好的管控，然后最近幾年金融脆弱性明顯上升，這應該引起廣大的關注。

6.2 管控對策

6.2.1 應該重點關注農(nóng)村居民收入和消費水平

農(nóng)村居民收入和消費水平是影響農(nóng)村經(jīng)濟快速增長的直接因素，近年來由于互聯(lián)網(wǎng)的興起，帶來的支付寶、微信、網(wǎng)貸等現(xiàn)象，造成的收入與消費的錯配，嚴重影響農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展。國家應該制定相應的政策，對錯配現(xiàn)象進行糾正，從根本上改善農(nóng)村居民消費觀，這樣才能保證農(nóng)村經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定的發(fā)展。

6.2.2 密切關注農(nóng)產(chǎn)品價格波動

從因子分析可知農(nóng)產(chǎn)品價格的波動對農(nóng)村金融脆弱性具有較大影響，而農(nóng)產(chǎn)品的價格也決定了社會人員對于農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)的投資情況，因此應密切關注農(nóng)產(chǎn)品價格波動，使得農(nóng)戶融資難問題能夠得到一定程度的解決。

6.2.3 深化農(nóng)村金融改革，完善農(nóng)村金融體系

十八屆三中全會提出全面深化金融改革，加大金融改革力度，擴大金融業(yè)對內對外的開放。農(nóng)村金融經(jīng)歷最近幾年改革后，金融體系基本完善，但仍然存在著一定的問題，例如不良貸款率高、貸款門檻高等問題，使得農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展受到一定限制。應該多出臺一些對農(nóng)村金融機構有力的政策，解決農(nóng)村地區(qū)家庭、企業(yè)融資難和融資貴等問題，例如可以創(chuàng)新農(nóng)產(chǎn)品期貨品種、降低貸款門檻、健全信用體系等。

6.2.4 健全農(nóng)村金融風險防控機制

隨著農(nóng)村產(chǎn)業(yè)的融合與升級，越來越多的產(chǎn)業(yè)間關聯(lián)度越來越大，這就會使得當某一部分出現(xiàn)金融波動時，造成的影響面積會越來越大，因此應該設定一定的風險監(jiān)測機制和防控機制，在事前、事中和事后都嚴控風險，保證產(chǎn)業(yè)鏈的安全。

6.2.5 科學構建農(nóng)村金融脆弱性指標體系

本文選取了8個有關農(nóng)村金融脆弱性方面的指標，但在實際的農(nóng)村發(fā)展融資過程中，農(nóng)村金融脆弱性將會受到更多因素的影響，因此改進、補充、完善農(nóng)村金融脆弱性指標體系，以及驗證該體系的適用性，需要建立更加科學和適用的金融脆弱性指標體系。