數(shù)字普惠金融發(fā)展影響農(nóng)村商業(yè)銀行涉農(nóng)貸款的投放嗎?
——基于278家農(nóng)村商業(yè)銀行的實(shí)證研究

張正平， 李 冉

(北京工商大學(xué) a.經(jīng)濟(jì)學(xué)院；b.數(shù)字金融研究中心，北京 100048)

一、引言

2003年6月27日，國(guó)務(wù)院頒布《深化農(nóng)村信用社改革試點(diǎn)方案》，提出了農(nóng)村信用社要更好地服務(wù)“三農(nóng)”，并實(shí)現(xiàn)商業(yè)可持續(xù)的雙重目標(biāo)(周月書和彭媛媛，2017)[1]。農(nóng)村商業(yè)銀行(簡(jiǎn)稱“農(nóng)商行”)是農(nóng)村信用社股份制改革的產(chǎn)物，盡管改革后的農(nóng)商行具備商業(yè)化性質(zhì)，但其服務(wù)“三農(nóng)”的使命并沒(méi)有改變(肖斌卿等，2017)[2]。作為服務(wù)“三農(nóng)”的主力軍，農(nóng)商行一直深耕農(nóng)村市場(chǎng)，致力于打通“農(nóng)村金融服務(wù)最后一公里”。涉農(nóng)貸款的增加不僅有利于“三農(nóng)”問(wèn)題的解決，還有利于鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施(周梅和趙德泉，2019)[3]。然而，現(xiàn)實(shí)中農(nóng)商行正面臨著日益嚴(yán)峻的競(jìng)爭(zhēng)壓力：一方面，隨著利率市場(chǎng)化的推進(jìn)，農(nóng)商行之間的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，加劇了其信貸風(fēng)險(xiǎn)(田雅群等，2019)[4]；另一方面，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，以螞蟻金服為代表的數(shù)字普惠金融在農(nóng)村市場(chǎng)迅速擴(kuò)張，與農(nóng)商行搶奪存款或客戶，進(jìn)而惡化其財(cái)務(wù)績(jī)效和社會(huì)績(jī)效(張正平和江千舟，2018；張正平和黃帆帆，2021)[5-6]。由此可見，有必要研究數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)商行信貸行為的影響，從而為農(nóng)商行的應(yīng)對(duì)提供實(shí)證依據(jù)。

2016年9月，G20杭州峰會(huì)首次提出了“數(shù)字普惠金融”概念(1)需要說(shuō)明的是，在本文中，筆者將交叉使用互聯(lián)網(wǎng)金融、數(shù)字普惠金融、金融科技等概念，不做嚴(yán)格區(qū)分；本文中的數(shù)字普惠金融側(cè)重的是以螞蟻金服等為代表新興數(shù)字金融機(jī)構(gòu)及其業(yè)務(wù)，從而考察來(lái)自農(nóng)商行外部的數(shù)字普惠金融發(fā)展帶來(lái)的影響。，指出數(shù)字普惠金融是將一系列新興技術(shù)運(yùn)用到金融領(lǐng)域的行動(dòng)，強(qiáng)調(diào)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)切實(shí)解決普惠金融“最后一公里”問(wèn)題(蔣慶正等，2019)[7]?；ヂ?lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?yàn)樯虡I(yè)銀行收集更多維度的客戶信息，人工智能、云計(jì)算和區(qū)塊鏈等技術(shù)則能夠集中化處理海量的數(shù)據(jù)，描繪出完整的客戶畫像，從而有效緩解最關(guān)鍵的信息不對(duì)稱問(wèn)題(Lapavitsas & Dos Santos，2008)[8]。面對(duì)金融科技發(fā)展所帶來(lái)的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)商業(yè)銀行開始主動(dòng)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)開啟轉(zhuǎn)型之路，在這個(gè)過(guò)程中，金融科技主要起到了提升獲取客戶能力、降低運(yùn)營(yíng)成本、強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)控制以及優(yōu)化客戶服務(wù)的作用(張德茂和蔣亮，2018)[9]。

在互聯(lián)網(wǎng)背景下，數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展打破了商業(yè)銀行在貸款市場(chǎng)上的壟斷地位(董玉峰等，2016)[10]，對(duì)商業(yè)銀行的貸款業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，這是一種商業(yè)模式的變革與轉(zhuǎn)型(楊明婉和張樂(lè)柱，2019)[11]。靳玉紅(2018)[12]研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn)激發(fā)了互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)、傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)之間的激烈競(jìng)爭(zhēng)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)依托其優(yōu)勢(shì)，將成為農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)強(qiáng)有力的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，而兩者之間的競(jìng)爭(zhēng)也將蠶食農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)份額，使得農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的財(cái)務(wù)績(jī)效下降(劉榮茂和劉永，2011)[13]。一方面，互聯(lián)網(wǎng)金融的服務(wù)范圍逐漸滲透到商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，這對(duì)銀行的貸款業(yè)務(wù)等造成了強(qiáng)烈沖擊；另一方面，商業(yè)銀行也在積極運(yùn)用金融科技，將銀行的營(yíng)銷、信貸等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)相結(jié)合，不斷提升自身的綜合競(jìng)爭(zhēng)力(唐也然，2021)[14]。那么，面對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展帶來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)，農(nóng)商行會(huì)降低涉農(nóng)貸款投放力度嗎?這種影響是否存在異質(zhì)性?這正是本文所要研究的問(wèn)題。

為此，利用2014—2019年278家農(nóng)商行的非平衡面板數(shù)據(jù)，實(shí)證考察了數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放的影響及其異質(zhì)性。本文的邊際貢獻(xiàn)為：(1)以農(nóng)商行為研究對(duì)象，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放的影響，進(jìn)一步豐富了相關(guān)文獻(xiàn)，從數(shù)字普惠金融的角度拓寬了銀行貸款投向問(wèn)題的研究范圍；(2)從異質(zhì)性影響入手，揭示了不同的流動(dòng)性水平、盈利性水平以及不同區(qū)域、不同市場(chǎng)化水平下數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放的差異化影響，深化了對(duì)二者關(guān)系的理解，為農(nóng)商行的應(yīng)對(duì)提供了實(shí)證依據(jù)。

本文后續(xù)安排如下：第二部分為理論分析與假說(shuō)提出；第三部分為研究設(shè)計(jì)；第四部分為實(shí)證結(jié)果及其分析；第五部分為內(nèi)生性及穩(wěn)健性檢驗(yàn)；第六部分為主要結(jié)論及其政策啟示。

二、理論分析與假說(shuō)提出

(一)數(shù)字普惠金融發(fā)展與農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放

首先，相對(duì)于傳統(tǒng)金融，數(shù)字金融具有低成本、寬覆蓋等優(yōu)勢(shì)，能夠?qū)⑵錁I(yè)務(wù)擴(kuò)展到偏遠(yuǎn)農(nóng)村地區(qū)，有效緩解融資難問(wèn)題(呂雁琴和趙斌，2020)[15]，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展雖然為銀行獲取、處理及應(yīng)用信用數(shù)據(jù)提供了技術(shù)支持，但應(yīng)運(yùn)而生的互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)也進(jìn)一步強(qiáng)化了貸款市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)水平(孫旭然等，2020)[16]。正如Beck(2001)[17]所指出的，隨著數(shù)字金融的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)進(jìn)入市場(chǎng)，威脅著傳統(tǒng)銀行的發(fā)展，對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)方面產(chǎn)生的負(fù)向影響大于正向影響。其次，由于數(shù)字普惠金融的提出時(shí)間較晚、發(fā)展時(shí)間相對(duì)較短，現(xiàn)階段農(nóng)商行借助數(shù)字技術(shù)完善內(nèi)部管理及操作流程的效果尚未達(dá)到最優(yōu)，特別是對(duì)于中小銀行來(lái)說(shuō)，雖然有其固有的經(jīng)營(yíng)市場(chǎng)，但相比于互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)較為明顯的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，部分客戶的流失問(wèn)題已毋庸置疑，從而不利于其涉農(nóng)貸款的發(fā)放。最后，面對(duì)數(shù)字普惠金融快速發(fā)展帶來(lái)的沖擊，農(nóng)商行出于對(duì)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的擔(dān)心會(huì)產(chǎn)生“恐懼心理”，更易于向富?？蛻籼峁┓?wù)，以提升經(jīng)營(yíng)績(jī)效(張正平和江千舟，2018)[5]，由此出現(xiàn)了明顯的“目標(biāo)偏移”現(xiàn)象。紀(jì)淼和李宏瑾(2019)[18]認(rèn)為，部分中小銀行過(guò)分追求做大做強(qiáng)，在跨區(qū)經(jīng)營(yíng)的同時(shí)更傾向于為大型優(yōu)質(zhì)客戶服務(wù)，偏離了服務(wù)本地、小微和“三農(nóng)”的業(yè)務(wù)本源，造成支農(nóng)性不足。由此，本文提出了第一個(gè)假設(shè)：

H1：數(shù)字普惠金融發(fā)展降低了農(nóng)商行涉農(nóng)貸款的投放水平。

根據(jù)北京大學(xué)發(fā)布的“數(shù)字普惠金融指數(shù)”評(píng)價(jià)體系，該指數(shù)由覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個(gè)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成，為剖析數(shù)字普惠金融的結(jié)構(gòu)效應(yīng)提供了依據(jù)(汪亞楠等，2020)[19]。其中，覆蓋廣度降低了客戶的準(zhǔn)入門檻，在一定程度上滿足了低收入群體的需求(馮永琦和蔡嘉慧，2021)[20]，覆蓋廣度的增加體現(xiàn)為電子賬戶覆蓋率的提升，直接展現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)商行的競(jìng)爭(zhēng)作用；使用深度涵蓋支付業(yè)務(wù)、貨幣基金業(yè)務(wù)和信貸業(yè)務(wù)等，內(nèi)涵是數(shù)字金融服務(wù)的有效需求(錢海章等，2020)[21]，使用深度的發(fā)展實(shí)現(xiàn)了商業(yè)模式的創(chuàng)新與融合，降低了低收入群體的準(zhǔn)入門檻及服務(wù)成本(翟華云和劉易斯，2021)[22]，同時(shí)進(jìn)一步提高了金融服務(wù)的觸達(dá)性，通過(guò)場(chǎng)景帶入提供有針對(duì)性的金融服務(wù)，滿足了低收入群體的金融需求(李牧辰等，2020)[23]；數(shù)字化程度是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的集中體現(xiàn)，強(qiáng)調(diào)的是金融服務(wù)的便利性和低成本，這些優(yōu)勢(shì)使得數(shù)字普惠金融能夠以便利的方式和較低的成本惠及原本得不到正規(guī)金融服務(wù)的人(黃凱南和郝祥如，2021)[24]?？傊瑪?shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度的提升均不利于農(nóng)商行涉農(nóng)貸款的投放。由此，本文提出第二個(gè)假設(shè)：

H2：數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度均降低了農(nóng)商行涉農(nóng)貸款的投放水平。

(二)數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放的異質(zhì)性影響

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài)，銀行業(yè)呈現(xiàn)出多元化的發(fā)展趨勢(shì)，銀行間的經(jīng)營(yíng)差異也日趨明顯，盈利能力、流動(dòng)性和資本狀況等方面的差異可能使其在面臨環(huán)境變化時(shí)采取不同的信貸行為(孫焱林等，2017)[25]。因此，有必要關(guān)注數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放可能存在的異質(zhì)性影響。

1.微觀特征的異質(zhì)性影響。盈利性是商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的最終目標(biāo)，這要求商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理者合理配置資源，盡可能追求利潤(rùn)最大化，實(shí)現(xiàn)效率最優(yōu)化(周月書和彭媛媛，2017)[1]。首先，銀行盈利的大小會(huì)直接影響到銀行的信譽(yù)和實(shí)力，盈利能力較強(qiáng)的銀行也更易于發(fā)放貸款(彭俞超和彭丹丹，2018)[26]。其次，銀行是經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的特殊企業(yè)，其實(shí)力越強(qiáng)，抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)，管理體系、風(fēng)險(xiǎn)控制也更為成熟化(陳紅和葛恒楠，2017)[27]。因此，相較于盈利性較弱的銀行，盈利性較強(qiáng)的銀行更不容易受到數(shù)字普惠金融發(fā)展的沖擊，使得其涉農(nóng)貸款投放的幅度較小。由此，本文提出了第三個(gè)假設(shè)：

H3：數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)盈利水平較低的農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放的抑制作用更強(qiáng)。

從銀行的流動(dòng)性來(lái)看，農(nóng)商行的流動(dòng)性緊張狀況會(huì)對(duì)涉農(nóng)貸款業(yè)務(wù)產(chǎn)生較大影響(彭江波等，2011)[28]。首先，農(nóng)商行主要服務(wù)于“三農(nóng)”，發(fā)放的涉農(nóng)貸款一般具有期限較短、流動(dòng)性較高、借款人集中的特點(diǎn)，同時(shí)存貸比遠(yuǎn)低于其他商業(yè)銀行，而獨(dú)立核算的法人機(jī)構(gòu)必須有充足的“頭寸”來(lái)滿足資金流動(dòng)性的需求，所以當(dāng)農(nóng)商行面臨資金流動(dòng)性短缺的情況時(shí)只能壓縮貸款規(guī)模(龔欣陽(yáng)等，2021)[29]，從而使得涉農(nóng)貸款的投放水平減少。其次，較高的流動(dòng)性有助于銀行化解破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，尤其在市場(chǎng)約束機(jī)制下，流動(dòng)性充裕的銀行能夠更迅速更便捷地獲得融資，順利進(jìn)行信貸調(diào)整(陳紅和葛恒楠，2017)[27]。最后，通過(guò)提升流動(dòng)性水平，有助于優(yōu)化金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)負(fù)債表，提升其放貸意愿和能力，促進(jìn)更多金融資源流向經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域、薄弱環(huán)節(jié)及重大項(xiàng)目(張智富，2020)[30]。由此，本文提出第四個(gè)假設(shè)：

H4：數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)流動(dòng)性水平較低的農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放的抑制作用更強(qiáng)。

2.宏觀因素的異質(zhì)性影響。區(qū)域差異對(duì)數(shù)字普惠金融與農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放之間的影響也不容忽視。謝朝華等(2020)[31]證實(shí)了我國(guó)銀行的貸款業(yè)務(wù)存在區(qū)域性差異，在未來(lái)幾年應(yīng)實(shí)施差異化和結(jié)構(gòu)化的政策來(lái)改善各地區(qū)銀行貸款資源的配置。1935年胡煥庸教授提出了著名的“胡煥庸線”，是指以黑龍江瑗琿和云南騰沖為兩點(diǎn)確定的一條直線，該直線將中國(guó)領(lǐng)土劃分為東南和西北兩側(cè)區(qū)域，東南區(qū)域是人口密集區(qū)，西北區(qū)域的人口則相對(duì)稀少(賈康，2015)[32]?！昂鸁ㄓ咕€”不僅是人口分布和中國(guó)經(jīng)濟(jì)地理的分界線，還是社會(huì)發(fā)展水平的分界線(程廣帥和胡錦銹，2021)[33]，這也意味著人口和資源的不均衡分布塑造了農(nóng)商行涉農(nóng)貸款的投放水平具有區(qū)域差異性的基本事實(shí)，“胡煥庸線”東側(cè)區(qū)域獲得的傳統(tǒng)金融資源遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于西側(cè)區(qū)域，也更易于抵御數(shù)字普惠金融所帶來(lái)的沖擊。正如劉春志和范堯熔(2015)[34]所指出的，東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，銀行實(shí)力較強(qiáng)，抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力也普遍強(qiáng)于中西部地區(qū)。北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組(2019)[35]以“胡煥庸線”為東西部地區(qū)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融指數(shù)第一、第二梯隊(duì)基本處于“胡煥庸線”以東，而西部區(qū)域仍然有較大的發(fā)展空間。尤其在一些貧困地區(qū)，互聯(lián)網(wǎng)的覆蓋率比較低，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源體系建設(shè)還不完善，數(shù)據(jù)獲取能力也較弱，使得互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的沖擊體現(xiàn)得更為明顯。由此，本文提出第五個(gè)假設(shè)：

H5：在“胡煥庸線”西側(cè)地區(qū)，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放的抑制作用更強(qiáng)。

與中西部地區(qū)相比，東部地區(qū)市場(chǎng)化程度較高，監(jiān)督機(jī)制較為完善(何婧和何廣文，2015)[36]，較高的市場(chǎng)化程度表明政府對(duì)市場(chǎng)的干預(yù)較少，同時(shí)還意味著良好的信用和法治環(huán)境(喬海曙和黃薦軒，2019)[37]，這都有利于銀行發(fā)展和運(yùn)用金融科技，從而有利于涉農(nóng)貸款的投放。而當(dāng)市場(chǎng)化程度較低時(shí)，政府干預(yù)程度較強(qiáng)，政府官員出于晉升的目的(何楊和王蔚，2015)[38]，會(huì)干預(yù)銀行的信貸資金配置，從而扭曲銀行信貸行為導(dǎo)致信貸資金低效率(郭敏和段藝璇，2019)[39]。馬樹才等(2020)[40]研究發(fā)現(xiàn)，政府干預(yù)行為會(huì)擠出企業(yè)信貸融資，特別是市場(chǎng)化程度較低的西部地區(qū)，從而不利于涉農(nóng)貸款的投放。同時(shí)，東部地區(qū)的銀行具有更強(qiáng)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力，更有實(shí)力抵御數(shù)字普惠金融的沖擊。由此，本文提出第六個(gè)假設(shè)：

H6：在市場(chǎng)化程度較低的地區(qū)，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放的抑制作用更強(qiáng)。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2014—2019年我國(guó)278家農(nóng)商行為研究樣本，其財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)源于各農(nóng)商行官網(wǎng)以及中國(guó)債券信息網(wǎng)披露的年報(bào)等，覆蓋了全國(guó)除港澳臺(tái)、云南、甘肅、廣西、西藏以外的27個(gè)省份。數(shù)字普惠金融發(fā)展的數(shù)據(jù)來(lái)自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的“數(shù)字普惠金融指數(shù)(2011—2020)”。最終，本文實(shí)現(xiàn)了縣域?qū)用鏀?shù)字普惠金融指數(shù)與農(nóng)商行微觀數(shù)據(jù)的匹配。此外，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)和第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比數(shù)據(jù)來(lái)自EPS全球統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)/分析平臺(tái)。

(二)變量選取

1.被解釋變量。文中被解釋變量為涉農(nóng)貸款投放水平。參考王凌飛等(2021)[41]的做法，使用涉農(nóng)貸款占比即年末涉農(nóng)貸款余額與貸款總額之比作為代理變量。通常，涉農(nóng)貸款占比越大，說(shuō)明農(nóng)商行對(duì)涉農(nóng)貸款的投放越多，支農(nóng)力度越大。

2.解釋變量。數(shù)字普惠金融發(fā)展水平是本文的核心解釋變量。北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的“數(shù)字普惠金融指數(shù)”遵循了綜合性、均衡性、可比性、連續(xù)性和可行性等編制原則，可用于衡量中國(guó)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平(李牧辰等，2020)[23]。參考周利等(2020)[42]的做法，將數(shù)字普惠金融指數(shù)作為代理變量，并考察不同維度的數(shù)字普惠金融發(fā)展的影響。

3.控制變量。參考相關(guān)文獻(xiàn)，從宏觀和微觀兩個(gè)層面控制了其他影響農(nóng)商行貸款投向的因素。微觀控制變量包括農(nóng)商行的規(guī)模、盈利能力、運(yùn)營(yíng)效率、年齡、負(fù)債水平、公司治理等(蔣海和占林生，2020；許坤和蘇揚(yáng)，2016)[43-44]。宏觀控制變量包括農(nóng)商行所在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等(孫旭然等，2020；張正平等，2020)[16][45]。

綜上，本文變量定義如表1所示：

表1 變量定義

(三)模型構(gòu)建

為驗(yàn)證數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放之間的影響關(guān)系，參考邱晗等(2018)[46]的做法，構(gòu)建如下多元回歸模型：

ALi，t=β0+β1DIFIi，t+β2Xi，t+εi，t

其中，ALi，t表示涉農(nóng)貸款投放水平，DIFIi，t表示數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，Xi，t表示其他微觀控制變量和宏觀控制變量，εi，t表示殘差項(xiàng)。

四、實(shí)證結(jié)果及其分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2報(bào)告了樣本各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表2可知，核心解釋變量數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的最小值為12.26，最大值為321.65，標(biāo)準(zhǔn)差為58.96，說(shuō)明各樣本農(nóng)商行所在地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平存在較大差異；被解釋變量涉農(nóng)貸款占比的最大值為100%，最小值為0.88%，標(biāo)準(zhǔn)差為29.35%，可見農(nóng)商行間的涉農(nóng)貸款投放水平差異不容忽視；流動(dòng)比率、獨(dú)立董事比率、資產(chǎn)利潤(rùn)率、總資產(chǎn)利潤(rùn)率、資本充足率、資產(chǎn)負(fù)債率、不良貸款率、人均GDP、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比等宏微觀控制變量均有較大變動(dòng)，符合計(jì)量回歸的需要。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

(二)基準(zhǔn)回歸結(jié)果及分析

由于本文樣本數(shù)據(jù)的年份數(shù)量小于個(gè)體數(shù)量，屬于非平衡的短面板，因此單位根檢驗(yàn)可省略。經(jīng)過(guò)相關(guān)性檢驗(yàn)，大部分變量之間的相關(guān)系數(shù)小于0.5，因此不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。在估計(jì)方法的選擇方面，GMM估計(jì)方法包括差分GMM和系統(tǒng)GMM兩種形式，但差分GMM無(wú)法估計(jì)不隨時(shí)間變化的變量的系數(shù)，而且還容易出現(xiàn)弱工具變量問(wèn)題，而系統(tǒng)GMM可以克服這一局限，提高估計(jì)的效率(賀健和張紅梅，2020)[47]。因此，采用系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行估計(jì)。

1.數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放的影響。表3報(bào)告了數(shù)字普惠金融發(fā)展影響農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放的回歸結(jié)果。在回歸(1)中，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對(duì)涉農(nóng)貸款投放水平的邊際影響為-0.0327，在5%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明數(shù)字普惠金融的發(fā)展降低了農(nóng)商行對(duì)涉農(nóng)貸款的投放。具體來(lái)說(shuō)，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平每上升一個(gè)單位，涉農(nóng)貸款投放水平下降3.27%。其可能的原因是，隨著數(shù)字普惠金融的快速發(fā)展，應(yīng)運(yùn)而生的互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)憑借低成本、方便快捷等優(yōu)勢(shì)必將會(huì)搶奪農(nóng)商行的部分客戶，從而不利于農(nóng)商行涉農(nóng)貸款的發(fā)放。上述結(jié)論與張正平和黃帆帆(2020)[6]的研究一致。由此，假說(shuō)1得到了支持。

表3 不同維度的數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)商行貸款投放的影響

其中，大部分控制變量的符號(hào)都符合預(yù)期，但值得注意的是，資產(chǎn)利潤(rùn)率對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款的投放有著顯著的負(fù)向影響，可能的原因是，為了實(shí)現(xiàn)更大的利潤(rùn)，農(nóng)商行更易于向富?？蛻籼峁┓?wù)，可能存在明顯的“目標(biāo)偏移”現(xiàn)象，導(dǎo)致涉農(nóng)貸款的投放減少(周月書和彭媛媛，2017)[1]。另外，當(dāng)銀行面臨較嚴(yán)重的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，可能會(huì)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)，從而對(duì)貸款增長(zhǎng)產(chǎn)生抑制作用(楊柳等，2020)[48]。雖然常數(shù)項(xiàng)在統(tǒng)計(jì)上不顯著，但按照伍德里奇的觀點(diǎn)，仍將其保留在模型中(孫建等，2009)[49]。

具體來(lái)看，不同維度的數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放存在明顯的差異，數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度和使用深度對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放具有顯著的抑制作用，但是數(shù)字化程度的抑制作用不顯著?？赡艿脑蚴牵旱谝?，覆蓋廣度的拓展，體現(xiàn)為互聯(lián)網(wǎng)支付賬號(hào)及其綁定的銀行賬戶數(shù)的增加，表明基于互聯(lián)網(wǎng)的新金融模式打破了原有的限制，為更多的人提供了良好的金融環(huán)境，有利于貧困人群獲得網(wǎng)絡(luò)貸款，從而擠占了農(nóng)商行的市場(chǎng)份額；第二，使用深度涵蓋了信貸、保險(xiǎn)、征信等服務(wù)，使用深度的增加對(duì)農(nóng)商行的各類業(yè)務(wù)都產(chǎn)生了強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)壓力，從而不利于其涉農(nóng)貸款的投放；第三，我國(guó)金融正處于向數(shù)字金融轉(zhuǎn)型的過(guò)渡期，總體來(lái)看，當(dāng)前的數(shù)字化程度仍有待提高，因此數(shù)字化程度的抑制作用尚不顯著(汪亞楠等，2020)[19]。由此，假說(shuō)2得到了部分支持。

2.數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放的異質(zhì)性影響。參考沈悅和馬續(xù)濤(2017)[50]的思路，引入數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與相關(guān)因素的交乘項(xiàng)進(jìn)行回歸，以考察數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放的異質(zhì)性影響。

(1)農(nóng)商行微觀特征的異質(zhì)性影響。由交互項(xiàng)系數(shù)結(jié)果可知，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平×資產(chǎn)利潤(rùn)率和數(shù)字普惠金融發(fā)展水平×流動(dòng)比率的估計(jì)系數(shù)顯著為正，這說(shuō)明，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)盈利水平高、流動(dòng)性好的農(nóng)商行的涉農(nóng)貸款投放的負(fù)面影響要弱一些。

可能的原因是，一方面，雖然互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的金融科技發(fā)展會(huì)在一定程度上加大信貸業(yè)務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)性，迫使銀行提升自身的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，但因?qū)嵙^強(qiáng)的銀行自身的金融科技發(fā)展帶來(lái)的風(fēng)控水平提高吸納了這部分影響，因此受到來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的沖擊較小(唐也然，2021)[14]；另一方面，流動(dòng)性強(qiáng)的銀行“無(wú)損失變現(xiàn)”能力更突出，可以迅速將流動(dòng)性資產(chǎn)變現(xiàn)以支持業(yè)務(wù)發(fā)展(索彥峰和陳繼明，2008)[51]，提升其放貸意愿和能力，同時(shí)較高的流動(dòng)性有助于銀行化解破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，更易于應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)壓力，使得涉農(nóng)貸款投放的降低幅度減小。由此，假說(shuō)3和假說(shuō)4得到了支持。

(2)農(nóng)商行宏觀因素的異質(zhì)性影響。由交互項(xiàng)系數(shù)結(jié)果可知，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平×地區(qū)虛擬變量和數(shù)字普惠金融發(fā)展水平×市場(chǎng)化程度的估計(jì)系數(shù)顯著為正，這說(shuō)明，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)“胡煥庸線”東側(cè)區(qū)域、市場(chǎng)化程度較高地區(qū)的農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放的負(fù)面影響要弱一些。可能的原因是，這類銀行大多實(shí)力較強(qiáng)，擁有較為完備的基礎(chǔ)設(shè)施和風(fēng)控系統(tǒng)，更易于抵御互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的沖擊。由此，假說(shuō)5和假說(shuō)6得到了支持。

表4 數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放的異質(zhì)性影響

五、內(nèi)生性及穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)內(nèi)生性檢驗(yàn)

參考肖遠(yuǎn)飛和張柯?lián)P(2020)[52]的做法，筆者在回歸模型中引入數(shù)字普惠金融發(fā)展水平(DIFI)的一階滯后項(xiàng)作為工具變量，并運(yùn)用廣義矩估計(jì)方法進(jìn)行估計(jì)，以緩解可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題。如表5所示，AR(2)檢驗(yàn)的P值大于0.1，表明設(shè)定的回歸模型中擾動(dòng)項(xiàng)的差分不存在二階序列相關(guān)，同時(shí)Sargan檢驗(yàn)的P值大于0.1，這表明本文將滯后一階的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平作為工具變量是有效的。

表5 內(nèi)生性檢驗(yàn)

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換被解釋變量。為檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放影響的穩(wěn)健性，參考張正平等(2020)[45]的做法，使用涉農(nóng)貸款增速和涉農(nóng)貸款對(duì)數(shù)值作為涉農(nóng)貸款占比的代理變量，表6中回歸(10)和回歸(11)的估計(jì)結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果一致，即數(shù)字普惠金融的發(fā)展顯著降低了農(nóng)商行對(duì)涉農(nóng)貸款的投放。

2.改變樣本量。為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，參考楊竹清和張超林(2021)[53]的做法，剔除北京、天津、上海和重慶等直轄市的銀行樣本重新進(jìn)行回歸，如表6中回歸(12)所示，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平顯著為負(fù)，與前文的結(jié)論一致，說(shuō)明基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：替換被解釋變量和改變樣本量

六、主要結(jié)論及其政策啟示

基于2014—2019年我國(guó)278家農(nóng)商行的非平衡面板數(shù)據(jù)，本文實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放的影響，并從農(nóng)商行的微觀特征(盈利水平及流動(dòng)性水平)和宏觀因素(不同市場(chǎng)化水平和“胡煥庸線”下的不同區(qū)域)兩個(gè)層面進(jìn)行了異質(zhì)性影響分析，主要的研究結(jié)論有：(1)數(shù)字普惠金融發(fā)展顯著降低了農(nóng)商業(yè)行涉農(nóng)貸款的投放水平。具體地，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平每上升1個(gè)單位，農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放水平下降3.27%。(2)數(shù)字普惠金融覆蓋廣度和使用深度對(duì)農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放具有顯著的抑制作用。具體地，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度發(fā)展水平每上升1個(gè)單位，農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放水平下降4.56%，而服務(wù)深度發(fā)展水平每上升1個(gè)單位，農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放水平下降2.62%，但數(shù)字化程度的抑制作用并不顯著。(3)數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)盈利水平較低、流動(dòng)性水平較低、“胡煥庸線”西側(cè)區(qū)域以及市場(chǎng)化程度較低地區(qū)的農(nóng)商行涉農(nóng)貸款投放的抑制作用更強(qiáng)。具體地，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與農(nóng)商行資產(chǎn)利潤(rùn)率、流動(dòng)比率交互項(xiàng)系數(shù)分別為顯著的正值0.1033和0.0006，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平與地區(qū)虛擬變量、市場(chǎng)化程度交互項(xiàng)系數(shù)分別為顯著的正值0.1499和0.0155。

上述結(jié)論對(duì)我國(guó)農(nóng)村數(shù)字普惠金融的發(fā)展和農(nóng)商行進(jìn)一步的改革創(chuàng)新具有重要的啟示：

首先，強(qiáng)化“三農(nóng)”定位，加大數(shù)字金融的發(fā)展力度。一方面，農(nóng)商行應(yīng)從強(qiáng)化服務(wù)“三農(nóng)”意識(shí)入手，加強(qiáng)培訓(xùn)和學(xué)習(xí)，全面深入貫徹落實(shí)中共十九大精神和習(xí)近平總書記關(guān)于服務(wù)支持“三農(nóng)”發(fā)展的系列講話精神，真正從思想上提升對(duì)“三農(nóng)”服務(wù)的重視程度。另一方面，農(nóng)商行應(yīng)深刻理解數(shù)字技術(shù)的特點(diǎn)優(yōu)勢(shì)，加大數(shù)字金融發(fā)展力度，利用數(shù)字技術(shù)促進(jìn)經(jīng)營(yíng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和業(yè)務(wù)流程簡(jiǎn)化，加快推進(jìn)業(yè)務(wù)線上化、產(chǎn)品數(shù)字化，有效降低運(yùn)營(yíng)成本，提高經(jīng)營(yíng)效率。此外，農(nóng)商行應(yīng)加強(qiáng)與金融科技公司的合作，引入先進(jìn)的管理理念和數(shù)字技術(shù)，推動(dòng)場(chǎng)景建設(shè)，打造線上線下整合的全渠道發(fā)展模式，促進(jìn)農(nóng)村數(shù)字普惠金融的發(fā)展。

其次，加強(qiáng)盈利性和流動(dòng)性管理，增強(qiáng)抗風(fēng)險(xiǎn)能力。第一，農(nóng)商行應(yīng)穩(wěn)步推進(jìn)多元化經(jīng)營(yíng)，在實(shí)現(xiàn)服務(wù)“三農(nóng)”目標(biāo)的同時(shí)，密切關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源結(jié)構(gòu)，積極探索風(fēng)險(xiǎn)控制下的盈利性和流動(dòng)性管理能力，提升風(fēng)險(xiǎn)控制力。第二，農(nóng)商行應(yīng)加強(qiáng)產(chǎn)品創(chuàng)新，加強(qiáng)對(duì)客戶的挖掘和拓展，推出更有針對(duì)性的產(chǎn)品，深度挖掘產(chǎn)品的盈利增長(zhǎng)點(diǎn)，以客戶體驗(yàn)為基礎(chǔ)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)，積極鞏固現(xiàn)有客戶。第三，農(nóng)商行應(yīng)強(qiáng)化資產(chǎn)負(fù)債綜合管理，實(shí)現(xiàn)盈利性和流動(dòng)性的平衡，完善相關(guān)內(nèi)控制度，切實(shí)提升農(nóng)商行的風(fēng)控水平。

最后，因地制宜實(shí)施差異化發(fā)展戰(zhàn)略，提升機(jī)構(gòu)綜合競(jìng)爭(zhēng)力。一方面，農(nóng)商行應(yīng)合理利用當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字金融資源，尤其是對(duì)“胡煥庸線”西側(cè)區(qū)域的農(nóng)商行來(lái)說(shuō)，要結(jié)合自身實(shí)際情況和地域特點(diǎn)實(shí)施差異化發(fā)展戰(zhàn)略，滿足不同類型客戶的金融需求，提高自身的綜合競(jìng)爭(zhēng)力。另一方面，農(nóng)商行應(yīng)立足地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況尤其是市場(chǎng)化程度的不同，推出有針對(duì)性的金融服務(wù)和信貸產(chǎn)品，堅(jiān)決落實(shí)差異化發(fā)展戰(zhàn)略，借助數(shù)字技術(shù)推進(jìn)業(yè)務(wù)、流程、產(chǎn)品的轉(zhuǎn)型與重塑，積極應(yīng)對(duì)來(lái)自外部的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。