鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下農(nóng)商行金融科技支農(nóng)效率分析

劉惠敏，周 蓉

（湖南農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南 長沙 410128）

一、引言

農(nóng)商行作為鄉(xiāng)村振興與農(nóng)村金融發(fā)展的重要連接者，是金融支農(nóng)的主力軍，是“三農(nóng)”事業(yè)中不可或缺的一環(huán)。［1］金融支農(nóng)需要建立完善有效的農(nóng)村金融服務(wù)體系，引入金融科技技術(shù)優(yōu)化服務(wù)結(jié)構(gòu)。然而，農(nóng)村居民金融知識匱乏、農(nóng)村金融基礎(chǔ)設(shè)施不完善、金融支農(nóng)頂層設(shè)計不健全等因素制約了金融科技支農(nóng)效率的提高。［2］因此，在當(dāng)前背景下，測算并提高農(nóng)商行金融科技支農(nóng)效率，是提高農(nóng)商行服務(wù)水平、優(yōu)化農(nóng)村資源配置，推進(jìn)鄉(xiāng)村振興的重要步驟。

二、農(nóng)商行金融科技支農(nóng)現(xiàn)狀分析

湖南省農(nóng)商行是農(nóng)村信用社系統(tǒng)下的地方性銀行。在金融科技背景下，小、散、弱的農(nóng)商行應(yīng)通過應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)實現(xiàn)流程變革和業(yè)務(wù)創(chuàng)新，發(fā)揮出自己的競爭優(yōu)勢，肩負(fù)起鄉(xiāng)村振興的使命。本文從內(nèi)部條件與外部環(huán)境兩方面對湖南省農(nóng)商行金融科技支農(nóng)背景進(jìn)行分析。

（一）內(nèi)部條件分析

農(nóng)商行網(wǎng)點多，組織結(jié)構(gòu)簡單，覆蓋面積廣。目前，湖南省共有102家農(nóng)商行，機(jī)構(gòu)網(wǎng)點4 062個，在職員工約4萬人。3 280個網(wǎng)點分布在鄉(xiāng)鎮(zhèn)和社區(qū)，實現(xiàn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)全覆蓋，是全省網(wǎng)點最多、從業(yè)人員最多、服務(wù)對象最多、服務(wù)范圍最廣的地方性銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)。

農(nóng)商行存貸款總量大，資金管控穩(wěn)定，負(fù)債成本較低。截至2019年末，湖南省農(nóng)商行存款總量為9 971億元，貸款總量為6 070億元，存、貸款總量居全省金融機(jī)構(gòu)第一位，全系統(tǒng)涉農(nóng)貸款余額為4 241億元。從資金來源來看，農(nóng)商行的資金主要來源于當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶，且農(nóng)商行更傾向于與當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶以及中小企業(yè)建立信貸關(guān)系。

農(nóng)商行信用體系不完善，風(fēng)險控制能力較差，信貸管控不合理。農(nóng)商行為農(nóng)村經(jīng)營主體提供融資貸款時，由于信息不對稱、農(nóng)戶抵押擔(dān)保不足與貸款抗風(fēng)險能力弱等因素大大增加了資金使用的不確定性［3］，帶來的違約風(fēng)險和道德風(fēng)險阻礙了農(nóng)商行金融科技支農(nóng)的順利實施［4］。

農(nóng)商行科技基礎(chǔ)薄弱，可投入研發(fā)資金少，科技人才儲備不足，人才吸引力弱。由于農(nóng)村金融科技人才不足，大部分金融科技創(chuàng)新產(chǎn)品與服務(wù)往往優(yōu)先選擇城市進(jìn)行試點，這種試驗方案導(dǎo)致了農(nóng)村地區(qū)缺少專項金融科技試驗點，限制了農(nóng)商行金融科技服務(wù)三農(nóng)的能力［5］。

農(nóng)商行經(jīng)營能力弱，組織結(jié)構(gòu)改革不徹底。農(nóng)商行資產(chǎn)規(guī)模小、布局高度分散、一級市場競爭力弱［6］。自2003年我國農(nóng)村信用社系統(tǒng)改革后，農(nóng)商行已占據(jù)了農(nóng)村信貸大部分的市場份額，對金融科技發(fā)展帶來的市場份額均等化有著一定程度的排斥［5］。

農(nóng)商行從業(yè)人員專業(yè)素養(yǎng)不高。自身的專業(yè)技術(shù)知識、新科技接納程度和信息學(xué)習(xí)掌握能力稍弱，缺乏系統(tǒng)性的專業(yè)培訓(xùn)，使得農(nóng)商行應(yīng)用金融科技拓展業(yè)務(wù)時受到一定的阻礙。

（二）外部條件分析

政策利好，相關(guān)部門重視“三農(nóng)”，鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略等政策支持使農(nóng)商行現(xiàn)有客戶收入增加。湖南省經(jīng)濟(jì)運行呈平穩(wěn)態(tài)勢，對受新冠疫情影響較重的行業(yè)和企業(yè)給予一定的支持，實現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展。

農(nóng)村消費需求逐漸多樣化。隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，新型農(nóng)村經(jīng)營主體，如農(nóng)民合作社、農(nóng)村大型企業(yè)與農(nóng)民種植專項大戶等，成為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展必不可缺的推動力［5］。這些新型經(jīng)營主體經(jīng)營范圍多樣化、資金投入量較大，對金融服務(wù)的需求不只停留在傳統(tǒng)融資貸款業(yè)務(wù)方面，對風(fēng)險控制管理、理財培訓(xùn)和移動金融等方面也提出了要求。因此，不斷拓展的農(nóng)村金融需求邊界為農(nóng)商行應(yīng)用金融科技發(fā)展業(yè)務(wù)提供了良好的市場需求基礎(chǔ)。

從銀行業(yè)發(fā)展趨勢來看，銀行的利潤不斷下降。隨著科技的發(fā)展與第三方支付公司的出現(xiàn)，銀行經(jīng)營狀況不及從前。營業(yè)網(wǎng)點手續(xù)復(fù)雜、流程繁多等問題也影響了客戶去銀行辦理業(yè)務(wù)的積極性，導(dǎo)致銀行客戶流失嚴(yán)重，經(jīng)營狀況不佳。

大型銀行和城商行降維競爭。農(nóng)商行在開展業(yè)務(wù)的過程中，面臨多樣的競爭對手，包括政策性銀行、大型國有商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和外資銀行等［1］。這些競爭對手的業(yè)務(wù)能力、資金規(guī)模與經(jīng)營經(jīng)驗等都超過了農(nóng)商行，農(nóng)商行不再是農(nóng)村唯一的金融機(jī)構(gòu)，市場份額受到了影響。

金融科技公司（如阿里巴巴、騰訊等）跨界競爭。以支付寶、微信支付為代表的移動支付憑借著便利、快捷的支付與理財功能逐漸占據(jù)了一部分農(nóng)村金融市場份額。

農(nóng)村年輕群體思維發(fā)生變化，對農(nóng)商行的粘性較低。同時，農(nóng)民受教育水平低帶來的“數(shù)字鴻溝”制約了農(nóng)商行金融科技支農(nóng)。由于農(nóng)商行的服務(wù)對象具有脆弱性，缺乏金融素養(yǎng)的農(nóng)村居民感受不到金融科技服務(wù)帶來的便利，甚至在使用金融科技帶來的服務(wù)時，易受到金融詐騙［5］。

落后的基礎(chǔ)設(shè)施制約了農(nóng)商行將金融科技融入到農(nóng)村金融市場中。目前農(nóng)村的信息科技基礎(chǔ)設(shè)施未達(dá)到全面覆蓋，且不全面的客戶信息收集、各個金融機(jī)構(gòu)間分裂的信息共享系統(tǒng)使得金融科技作用有限。

三、農(nóng)商行金融科技支農(nóng)戰(zhàn)略分析

（一）SWOT分析法

SWOT分析法是由安德魯斯提出通過分析內(nèi)在優(yōu)勢（Strength）與劣勢（Weakness），平衡機(jī)會（Opportunity）與威脅（Threat），并將其用矩陣列示的一種戰(zhàn)略分析方法。在適應(yīng)性分析中采用杠桿效應(yīng)、抑制性、脆弱性和問題性四個基本概念進(jìn)行分析（見表1），明確發(fā)展過程中要解決問題的優(yōu)先級和方向，并對各因素間的關(guān)系進(jìn)行系統(tǒng)研究，相互匹配，歸納總結(jié)出研究結(jié)果，然后制定相應(yīng)的發(fā)展戰(zhàn)略、計劃和對策等。構(gòu)建SWOT模型的5個步驟：

表1 SWOT戰(zhàn)略分析表

1.確定影響農(nóng)商行金融科技支農(nóng)效率的主要因素，將影響支農(nóng)效率的因素分為S、W、O、T這4組；

2.進(jìn)行內(nèi)部與外部環(huán)境分析；

3.用通用矩陣等方法給各因素評分；

4.在SWOT圖上定位戰(zhàn)略；

5.進(jìn)行戰(zhàn)略分析。

農(nóng)商行的關(guān)鍵因素劃分如圖1所示：

圖1 SWOT因素分類圖

由圖1可知，金融科技是一把雙刃劍，既可能作為機(jī)會促進(jìn)支農(nóng)，又可能帶來信息風(fēng)險與威脅。為保證SWTO分析法的科學(xué)性，引入模糊層次分析法（AHP）對SWOT分析法中的通用矩陣評分進(jìn)行量化。

（二）模糊層次分析法

考慮到傳統(tǒng)AHP法更傾向于給出單一數(shù)值判斷而不是更可靠的區(qū)間判斷，所以應(yīng)用定量和定性相結(jié)合的系統(tǒng)評價方法——FAHP法去解決備選方案的選擇和判定問題。主要步驟如下：

1.選擇指標(biāo)。確定因素集U、評語集V和權(quán)重集A，公式如下：

2.構(gòu)建判斷矩陣和優(yōu)先級向量。對同一層次的要素以上一級的要素為準(zhǔn)則進(jìn)行兩兩比較，并根據(jù)Saaty的1—9度量（見表2）和RI數(shù)據(jù)（見表3）評價尺度確定其特征向量，接著進(jìn)行一致性檢驗（式5、式6）。優(yōu)先級向量可以通過下式得出：

表2 1—9標(biāo)度法說明表

表3 RI數(shù)據(jù)表

A為判斷矩陣，w是特征向量，λmax是A的最大特征值。

3.確定模糊判斷矩陣的權(quán)重。在對農(nóng)商行金融科技支農(nóng)現(xiàn)狀進(jìn)行詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上，參考專家和教授的建議，結(jié)合Delphi法確定權(quán)重。分別計算出模糊判斷矩陣的一致性指標(biāo)，得到了通過一致性檢驗的判斷矩陣（見表4—表8）。

表4 SWOT模型指標(biāo)的判斷矩陣

表5 優(yōu)勢指標(biāo)判斷矩陣

表6 劣勢指標(biāo)判斷矩陣

表7 機(jī)會指標(biāo)判斷矩陣

表8 威脅指標(biāo)判斷矩陣

4.綜合評判。構(gòu)建評價集V={“十分重要—5分”、“較為重要—4分”、“重要—3分”、“一般—2分”、“不太重要—1分”}。結(jié)合專家、教授的經(jīng)驗對因素進(jìn)行打分，結(jié)果如下（見表9—表12）。

表9 S因素評價IFE（Internal factor evaluation）

表10 W因素評價IFE（Internal factor evaluation）

表11 O因素評價EFE（External factor evaluation）

表12 T因素評價EFE（External factor evaluation）

5.構(gòu)建戰(zhàn)略四邊形。用總評分的均值當(dāng)作優(yōu)勢強(qiáng)度、劣勢強(qiáng)度、機(jī)會強(qiáng)度和威脅強(qiáng)度，將戰(zhàn)略強(qiáng)度的數(shù)值在SWOT分析圖上進(jìn)行定位，并連接各線段形成戰(zhàn)略四邊形。由此可知，農(nóng)商行的劣勢與優(yōu)勢接近，需補(bǔ)足劣勢；機(jī)會大于威脅，應(yīng)牢牢把握機(jī)會，制定最佳戰(zhàn)略規(guī)劃（見圖2）。

圖2 戰(zhàn)略四邊形

接著利用戰(zhàn)略方位角θ和重心坐標(biāo)公式來定位主體類型，計算公式如下：

戰(zhàn)略方位角與戰(zhàn)略類型的對應(yīng)關(guān)系如表13所示：

表13 戰(zhàn)略類型

由表13可知，該戰(zhàn)略方位角位于第四象限，處于多種經(jīng)營型戰(zhàn)略區(qū)，應(yīng)采取ST脆弱性戰(zhàn)略利用優(yōu)勢減少威脅的影響。

接著，利用正負(fù)值區(qū)分2種不同的戰(zhàn)略強(qiáng)度，戰(zhàn)略正值表示機(jī)會和優(yōu)勢的協(xié)同影響，用U表示；戰(zhàn)略負(fù)值表示威脅和劣勢的協(xié)同影響，用V表示。企業(yè)戰(zhàn)略強(qiáng)度系數(shù)ρ值與企業(yè)戰(zhàn)略強(qiáng)度正相關(guān)，強(qiáng)度系數(shù)ρ越大，表示企業(yè)戰(zhàn)略強(qiáng)度越大，企業(yè)戰(zhàn)略應(yīng)更積極主動；強(qiáng)度系數(shù)ρ越小，表示企業(yè)戰(zhàn)略強(qiáng)度越小，戰(zhàn)略應(yīng)更加保守穩(wěn)健。戰(zhàn)略正強(qiáng)度、負(fù)強(qiáng)度和戰(zhàn)略強(qiáng)度系數(shù)的計算公式為：

由此得到U=17.4112，V=13.5481，ρ=0.5624>0.5，農(nóng)商行應(yīng)采取積極主動的競爭戰(zhàn)略。

綜上所述，湖南省農(nóng)商行應(yīng)采取積極主動的多重經(jīng)營型發(fā)展戰(zhàn)略。根據(jù)定量分析，農(nóng)商行金融科技支農(nóng)的強(qiáng)度系數(shù)大于0.5，農(nóng)商行金融科技支農(nóng)效率有很大的提升空間。

四、思考與建議

通過對上述農(nóng)商行金融科技支農(nóng)情況的SWOT—FAHP分析，提出以下發(fā)展建議。

（一）創(chuàng)新金融產(chǎn)品與服務(wù)

湖南省農(nóng)商行的利潤主要來源于存貸款利息差?，F(xiàn)有金融產(chǎn)品存在著同質(zhì)化、利潤低等問題，且實際經(jīng)營效果與服務(wù)三農(nóng)預(yù)期目標(biāo)差距較大，農(nóng)商行應(yīng)加快創(chuàng)新支農(nóng)方式。一是在創(chuàng)新金融產(chǎn)品與服務(wù)方面要發(fā)展基于“三農(nóng)”定位的縣域金融產(chǎn)品，圍繞鄉(xiāng)村振興、美麗鄉(xiāng)村等主題，加強(qiáng)科技與農(nóng)村金融業(yè)務(wù)的融合，從信貸產(chǎn)品本息結(jié)構(gòu)、抵押貼現(xiàn)方式、特殊項目支持等角度創(chuàng)新支持新型農(nóng)村主體的信貸產(chǎn)品［7］。二是創(chuàng)新解決方案與經(jīng)營模式，針對農(nóng)村新型營業(yè)主體，農(nóng)商行應(yīng)依托金融科技，支持培育、發(fā)展地區(qū)特色優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)。圍繞農(nóng)民缺資金、缺開發(fā)、缺管理、規(guī)模小“難成氣候”等問題實施專項解決方案，根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的周期性與特殊性，合理、高效、簡潔地建立授信流程、分配授信額度、確定融資貸款利率，引導(dǎo)社會資本流入，充分滿足各農(nóng)村經(jīng)營主體的多元化貸款需求。

（二）充分利用政策，強(qiáng)化人才支持

農(nóng)商行應(yīng)積極響應(yīng)政策號召，發(fā)揮農(nóng)商行在廣大農(nóng)村地區(qū)的本土化優(yōu)勢［8］，避免出現(xiàn)“脫”“畏”農(nóng)現(xiàn)象，要利用政策導(dǎo)向積極引入專業(yè)人才。農(nóng)商行要制定有效的人才規(guī)劃、引進(jìn)與培訓(xùn)方案。湖南省內(nèi)高校數(shù)量多、質(zhì)量高，人才儲備豐富，農(nóng)商行應(yīng)與高校開展合作，擴(kuò)大社會招聘，不斷加大各類人才引進(jìn)力度，優(yōu)化人才結(jié)構(gòu)，逐步培養(yǎng)出一支擁有金融科技基礎(chǔ)、業(yè)務(wù)水平高、有責(zé)任感的人才團(tuán)隊。

（三）提高風(fēng)險控制能力與信貸管理水平

著力提高農(nóng)商行抗風(fēng)險能力，培養(yǎng)員工風(fēng)險意識。一是要明確并落實崗位職責(zé)，設(shè)立責(zé)任關(guān)聯(lián)制度，運用金融科技實時監(jiān)控業(yè)務(wù)辦理情況，通過有效的風(fēng)險預(yù)測與風(fēng)險應(yīng)急方案將風(fēng)險出現(xiàn)的概率和不良影響降到最低。二是建立合規(guī)的內(nèi)控制度，量化風(fēng)險預(yù)算，分配風(fēng)險敞口，定期調(diào)整風(fēng)險承受力，從根源上預(yù)防風(fēng)險發(fā)生。三是拓寬業(yè)務(wù)范圍，提高業(yè)務(wù)組合的多樣性來分散支農(nóng)風(fēng)險。

（四）與金融科技的發(fā)展潮流結(jié)合，建立多方合作機(jī)制

積極主動與金融科技公司、大型銀行等合作。農(nóng)商行金融科技支農(nóng)的實踐經(jīng)驗不足，加強(qiáng)與金融機(jī)構(gòu)、政策性擔(dān)保公司、保險公司等的合作有利于吸引更多資本，實現(xiàn)合作共贏。