摘要
近年來,在互聯網金融飛速發展下,已經發展出了網上銀行app;各種第三方互聯網金融平臺并推出琳瑯滿目的新型理財產品;移動支付;支付寶余額寶和微信零錢通等理財錢包式產品。本文為研究新興互聯網金融對傳統農村金融的影響，在采用基于復回歸模型的基礎上，構建新的復回歸模型并進行脈沖響應分析。得出結論：互聯網金融與傳統商業銀行業務之間既互相競爭又互利互補，互聯網金融的存在對我國傳統金融改革具有強制倒逼作用，促使了我國傳統金融機構服務方式和業務模式日趨完善。
關鍵詞：復回歸模型；新興互聯網；農村金融
一、引言
隨著信息技術的到來和電子商務的發展，一種新的金融業互聯網融資模式應運而生。新興互聯網金融有助于優化金融市場，提高資金的優化配置，對傳統的農村金融業產生了一定的影響。傳統農村金融的投資收益主要是通過吸引存款、提供貸款、逐步降低傳統商業銀行的信貸和中間業務能力來擴大業務規模。國家政策支持下相對寬松的監管間接增加了傳統農村金融的操作風險。
二、新興互聯網金融的含義及主要特點
?。ㄒ唬┬屡d互聯網金融的含義
新興互聯網金融是傳統農村金融業與互聯網精神相結合的新領域?；ヂ摼W“開放、平等、合作、共通”的精神已經滲透到傳統的農村金融業務中，對人類的金融模式產生了重大影響?；ヂ摼W金融服務業被廣泛稱為新互聯網金融。一般來說，新興的在線金融系統包括通過互聯網提供的所有金融產品，特別是第三方支付、金融產品在線銷售、征信、金融中介、電子商務等模式。從狹義上講，新興的互聯網金融是一種與資金和信用流相關的支付方式，可以說是一種新的互聯網金融工具。
目前的新興互聯網金融格局包括傳統的農村金融機構和非金融機構。傳統農村金融機構的新型互聯網融資包括網上銀行的創新和傳統農村金融的電氣化技術。這意味著傳統的農村金融機構使用互聯網進行電子銀行等金融交易，并擴展互聯網，如電話銀行、手機銀行、在線金融超市和金融公司。面向非金融機構的新型在線融資系統包括：制造商、通過商業互聯網技術提供資金、國家互聯網信貸平臺（P2P）貸款模式、大型在線投資平臺移動金融平臺和第三方支付平臺可以利用互聯網系統和心理狀態進行此類金融交易，并利用互聯網為渠道、貸款、信息、營銷、客戶管理等提供融資
?。ǘ┬屡d互聯網金融的主要特點
1.成本低，在新興的互聯網金融模式下，無論供應商和消費者是否通過互聯網平臺驗證信息，他們都可以在沒有傳統中介、交易成本和壟斷利潤的情況下進行協調、定價和交易。
2.效率高。新的在線金融服務主要由計算機處理，操作流程完全標準化。顧客不需要排隊。工作更快，用戶更好。
3.覆蓋廣。作為新興在線金融模式的一部分，客戶可以覆蓋時間、地理限制和傳統的農村金融服務。
4.發展快。由于大數據和電子商務的發展，新興互聯網金融迅速崛起。
5.風險大。目前，互聯網融資立法不規范，新增互聯網融資違約成本低，容易引發惡性貸款、資金流動等風險，互聯網金融犯罪問題不容忽視，黑客攻擊將威脅新興在線金融系統的正常運行以及消費金融和個人數據的安全。
三、中美新興互聯網金融對傳統商業銀行影響的對比
目前，美國已經建立了三家相對成熟的獨立和新興金融互聯網公司。（1）將傳統的農村金融連接到互聯網。（2）將傳統的農村金融系統連接到互聯網。第三，隨著21世紀電子商務和互聯網技術的蓬勃發展，在智能移動終端的支持下，第三方支付和在線支付系統等新型在線金融系統迅速發展。目前，互聯網上流行的新金融信貸交易主要包括網上外匯基金（如資金結余）、P2P、公共采購等。
近年來，受經濟全球化、資產證券化等因素影響，我國金融市場發展加快。四、我國互聯網金融的快速發展，為金融業發展、提高服務質量和效率、滿足多元化融資需求創造了廣闊空間。D.根據新興我國互聯網金融協會的統計，目前新興我國互聯網金融的發展具有以下特點：
第一，從快速發展到可持續發展的轉變。第二，金融交易規模大，但該行業在總資本中所占份額小。此外，貿易行業的深度分化趨勢越來越明顯。第三，新的互聯網融資明顯是“Somme效應”。我國央行的一項研究顯示，向我國轉移的資金數量增加了20%以上，2012年后大幅增加。自2016年以來，第三方支付已接近80萬億韓元，增長近300%。2016年，移動支付占第三方支付的74.7%。與此同時，簽名付款迅速增加。2017年第一季度，我國支付了580多億美元。隨著第三方從國際貨幣基金組織逐漸擴展到其他金融產品，新興的互聯網融資模式迅速出現。
與美國相比，我們新興互聯網金融服務相對統一。由于西方資本主義的特點，美國銀行業的發展呈現出多元化和深刻性。不僅有擁有大量資本的大型銀行，還有只提供基本銀行服務的小型社區銀行和非銀行金融機構。然而，隨著未受過教育的純互聯網銀行的出現，它主要是通過互聯網產生的。然而，隨著我國新興互聯網金融業的發展，制造業企業從一個地方到另一個地方的業務呈現出良好的發展趨勢，市場潛力巨大。
四、新興互聯網金融對傳統農村金融影響因素的實證分析
?。ㄒ唬┗趶突貧w模型下的實證分析
新興類互聯網金融產品相對自身的市場綜合產品競爭力相對來說而言都應該屬于比較相對偏弱的一些類別的，所以目前來說這種新興的類型互聯網金融產品對目前各個類型銀行以及相對傳統的傳統銀行資產端業務發展的整體的影響總體而言還并沒有就變得不是以前那么的大的過于的明顯。其次，在實體金融負債端，大批的是近年來新興業態的各種互聯網金融產品正如火如荼地如荼地進行快速迭代發展，以我目前的支付寶貸款業務就為一個反例，它雖然確實是吸收甚至占用到了我國一些地方商業銀行客戶中的很大部分存款，從而也間接影響或者降低到了我整個我國商業銀行體系當中的銀行實際整體存貸資金占用比，增加給銀行形成了的一個系統性風險，但其實目前來看隨著未來銀行利率水平進一步的市場化這個方向的進一步快速推進，最后考慮到在利潤方面，第三方互聯網智能支付、理財公司新產品的上市發行等多方面因素又可能都將進一步大幅度地蠶食擠壓掉了部分商業銀行傳統的或者是部分傳統商業銀行中間端的業務利潤。新興的領域互聯網金融則意味著從其中一個較根本的環節本質上來講就在于打破掉了在原來與銀行同業之間的在整個銀行卡等交易發行渠道上和各個銀行之間結算等環節上已經形成了的相對寡頭壟斷和市場地位，改變打破掉了在原整個銀行系統上與銀行各互聯網支付運營機構平臺系統上之間的相對利潤收入的分配中的一定比例，對有效分散了銀行系內部系統的整體資金系統性風險將可能將有著一定比較重要意義的影響。
模型數據的分析選擇方法主要體現為運用的EVIEWS軟件，因對其中代表性相對較大的多因素變量指標種類選取較多，通過對主貸成分變化的定量分析或預測定量方法，得出它們對衡量整個銀行系統風險特征的產生主要決定影響意義的銀行風險的貢獻性指標。下面兩個表格都是一個具體詳細的研究指標體系表和其主要研究數據源，如圖表圖1中所示。
表1銀行系統性風險具體指標體系與數據來源
（二）銀行系統性風險的測算與突變分析
1.銀行系統性風險的測算指標提取
各指標依次用Xi（x1，x2，…，xi）（i=1，2，…，10）表示。取得各指標的季度數據（互聯網第三方支付比采用年度數據）
為了消除變量間的影響，先對數據進行標準化。原始變量經過標準化處理后變為ZX1、ZX2，…，Zp，特征向量用a1i、a2i，…，api（i=1，2，…，m）來表示。A=（aii）p×m，Rai=λiai，其中，特征值為λi，單位特征向量為ai，相關系數矩陣為R，最后求解出相關的系數。運用主成分分析法篩選后，保留下（1）（4）（5）（6）這四個指標。同時為了分析其適應性，通過SPSS軟件進行檢驗，其KMO值為0.872，其大于0.8，而Bartlett檢驗的顯著性小于0.05，表明具有結構效度，適合進行主成分分析。下面是主成分分析結果，如表2所示。
如表2所示，基本主成分累計貢獻率在85%以上，應保留上述指標。在每個指標中計算主成分權重系數，根據主成分矩陣，得到四個主成分權重系數，依次是互聯網第三方支付比、凈資產收益率、不良貸款率的增長率、銀行存款增長率。
2.面板單位根P檢驗及Granger因果檢驗
由于樣本數據的時間較長，故需檢驗面板數據相關變量數據的平穩性。文章主要采用Fisher-ADF法以及Fisher-PP法，以5%為臨界條件，對變量進行單位根檢驗，檢驗結果如表3所示。
表3相關變量的單位根檢驗結果
3.模型估計
在進行脈沖響應函數分析之前，先進行穩定性試驗，其結果如圖1所示。
圖1模型的穩定性檢驗
如表3和圖1所示，模型中的第二個根模塊形成一個圓。面板變量的檢驗結果表明，不良貸款、存款增長率（DGR）、凈資產增長率（droe）和凈資產增長率（dnpl）這四個變量在時間序列的每個階段都是穩定的，因此可以確定這四個變量的恢復模型。由于Eviews在面板數據中不使用VaR，它首先通過主成分分析進行分類，然后對每個分類執行VaR操作。使用Stata混合模型。首先，通過軟件選擇、仿真和數據驗證，消除干擾因素，保持模型的適用系數和最佳延遲，確定變量序列的固定性，防止單次偽回歸。變量之間的因果關系，否則必須使用兩級EC和JJ程序進行驗證。單根檢驗的結果表明，不存在單位根，格蘭杰模型的形成是穩定的。因果檢驗結果顯示，在5%的指標水平上，與IFR、dnpl和droe Granger相比，第三方在線支付的費用更多，但與原始DGR Granger相比沒有增加。Dnpl是Dnpl沉降高于IFR Granger的原因。
在模型評估中，已知集合變量具有固定、隨機和混合效應。因此，可以通過區分組內平均值和累進平均值來消除時間效應?？紤]到第三方網上融資的不同方式和特點，不同的第三方可以進行網上融資。中小股份制交易銀行的新恢復模式是上述恢復操作的重復，表明該模式保持穩定。
表4兩個復回歸模型估計結果
通過對比上表圖4兩個模型中的第一方程（對Dnpl的著水平影響）和得出的估計得到的結果來看，其他模型的這幾個重要影響因素變量對現階段我國某大型農村民營合作商業銀行Dnpl水平的整體實際變化影響作用也不太甚分顯著，最大影響的變量不過也就是其自身水平滯后于第1階梯次Dnpl水平（-1）水平的幅度約是0.461，即可以更能客觀而準確地說它反映出在了在我國作為新興的領域互聯網金融對當前國內部分大型農村私營股份制商業銀行整體不良類抵押貸款余額總量造成的潛在實際利率增長幅度和利率影響的可能性上的關聯影響幅度實際上并遠都不是那么的很大；而這種完全的相反的情況最大的一個表現也是由于所有這樣的因素變量都會對同期我國所有中小微的股份制銀行的加權平均Dnpl指數的變動產生影響且較為的普遍的與顯著存著，尤其的是其中尤是以其對平均Dnpl指數（-1）指數和平加權均方ifr指數（-1）的指數，即后期兩者指數之間的變動水平滯后同期前1期的變動指數水平的變動影響更為明顯和最甚，分別是僅約為0.308、0.080。這既表明這兩個重要風險因素變量Dnpl(-1）指數和ifr指數（-1）也分別表明與股份制銀行本期風險Dnpl指數之間呈現負著或正相關關系，即也較為真實客觀且公允性的反映體現出來了本期來自中小行及來自股份制銀行本期不良類貸款數的大幅環比大幅增長同樣它也很明顯是受到了本期來自于我國這個新興經濟體互聯網金融數據出現的一環比或較大環比波動所影響，其中我們當然同時也是應該充分考慮到得其自身風險波動有著慣性方向上較大的正向影響。綜上所述，新興民營銀行互聯網金融技術業務的快速迅猛地發展也就的確地也已經對著一些大型傳統民營小微型商業銀行體系和經營環境產生了到具有了有一定積極影響意義的正面的影響，特別指出的一點是對于我國某些地方性中小型及國有大股份制銀行機構體系而言，其民營金融機構體系自身及整體的貸款擔保業務潛在損失及系統性風險已經明顯有所增加。通過我們對第二方程（對Droe的顯著水平影響）所進行的估計分析的結果的對比計算來看，與我們上述兩個假設結論相反適應的重要問題應當是，影響任何一家全球大型的城市商業銀行Droe水平的最具主要影響顯著水平程度的三個主要的因素變量都應該都是相較于其銀行的自身顯著水平滯后于近1期的顯著水平Droe指數（-1）的，為－0.435，且在前兩者的均值之間應該呈現為正負相關的關系。而其他的這幾個重要影響因素變量的對其影響指數的總體的影響和作用程度卻相對均說不甚的顯著，且僅對其中的一個ifr指標（-1）的總體影響因子就僅低達了0.031，影響系數也屬于最低，即這充分也表明了到了隨著商業銀行的聯網及供應鏈金融產品市場的迅速地發展在對其對全國各種大型以上的中小商業銀行整體的盈利以及經營獲利能力的提升的這幾個方面上的最直接影響因素方面還是處于較微弱狀態的。影響本期中小型國有股份制銀行Droe水平變化有最有主要的顯著時間特征意義的重要影響時間變量的依次應是上期Droe(-1）水平變化趨勢和近期的ifr(-1）變化水平，即其中后兩者變化趨勢對本期的滯后第1期水平的變動水平影響的幅度降最甚，分別約降約為－0.222、-0.061，且說明以上這兩者的水平走勢與本期加權平均的Droe水平變化走勢均已明顯呈現負相關關系。其中，ifr(-1)，即對長期滯后于前1期銀行的ifr指標的實際影響系數約僅為－0.061，表明雖然未來我國新興市場互聯網金融環境或對我國部分區域性中小及規模股份制銀行短期持續盈利或成長盈利能力提升形成正面的或直接負面沖擊影響可能要較多數國有大型區域性上市民營商業銀行影響要遠更大，但沖擊力度目前仍顯得較相對微弱。通過與對第三方程模型的估計與分析等結果綜合比較結果來看，所有變量模型對我國前中兩類的傳統股份制銀行dgr指標的相對實際的影響范圍和相對顯著的差異水平一般也都會顯著較于后者更低，即實際上也就是表證明自我國前三類新興市場互聯網金融產品的市場普遍與發展的程度及對整個國內的傳統大型城市商業銀行體系存款業務的發展及影響的幅度等并都會不是那么特別或者太過于強大。通過我們對第四方程模型的估計分析及相關結果進行比較研究來看，對制約我國的新興消費領域互聯網金融經濟增長的影響滯后程度最大的兩個因子中除了自身滯后的ifr因子和滯后1階ifr(-1）因子外也就是制約我國現有大型股份制綜合國有商業銀行Dnpl因子最大的是滯后的1.064，表明如果對這些大型的綜合類商業銀行互聯網小額貸款及新業務行為模式上的風險監管措施不得到進一步嚴格規范的話也就可能仍是其成為導致了這個新興經濟區域互聯網金融產業的指數式的高速度增長大趨勢發生的唯一最具充分的外部驅動條件。
4.脈沖響應分析
選取ifr作為脈沖響應分析沖擊響應變量，并構建以dgr、Dnpl、Droe為響應變量的脈沖響應函數，用以衡量三者在受到ifr的一個標準差沖擊后，系統特性的時域影響程度，然后描述出新興互聯網金融對傳統商業銀行影響的動態變化過程。圖2和圖3是ifr對三者所代表的各類型成分增長率影響的動態時間序列模型結果的可視化描述。數據時間期間為2012Q1至2017Q1。其中，橫軸表示以季度為時間單位的沖擊發生期數，共有21期（21個季度）；縱軸為是dgr、Dnpl、Droe在受到ifr的一個標準差沖擊后的響應程度，如圖2和圖3所示。
圖2 21個季度7家大型商業銀行的指標對ifr的脈沖響應曲線
從圖2和圖3上還分別可比較顯著的看出，兩類系統銀行的各主要響應的時間變量及其間發生的脈沖響應的相似程度及其在上述兩類主要系統特性之間的主要響應在時域分析研究中的所要表現得出來程度的時間差異亦顯得較為顯著。第一，從對比的兩類國有大綜合銀行的加權平均的dgr、Dnpl脈沖響應值的變化幅度來看，二者之間的隨著運行時間周期的相對推移的變動軌跡的變化軌跡幅度和波動幅度的變動幅度也基本都是幾乎相近似的或基本相同，但實際上經過比較仔細地分析或對比我們也才會有明顯感覺發現我國中小部分的大股份制銀行加權的加權平均的脈沖響應值的變動幅度的變動軌跡和波動軌跡的波動幅度也都會較與之前者相差更大，近似的小于了0.005，這恰恰也表明數據反映出來了近期一些國內大型上市民營股份商業銀行遭遇的大額在逃的存款分流率下降，大型的零售和商業銀行在整個第二三個季度期間的脈沖響應值一般都在呈現緩慢溫和地上升之趨勢，在進入了第四個季度末之后在期間開始逐步的轉為了快速地下降的態勢并很快將會隨之地下降并回歸到了0的值位或以下，且預計將是在第一到的第四到三季度末之間逐漸開始下滑直至回歸到至年度內最大下跌幅度低點，之后將再呈現呈相對比較平穩緩慢地小幅回升的狀態并已再次逐步趨近或穩定于接近了0的值附近；相較來觀之，中小的民營和股份制銀行指標所對應的脈沖響應值在很快間便開始就開始呈現了出現急劇之加速下降趨勢之態勢且在到年第二季度末時即已經達至到期次間之年度最高低點，隨之也便開始在到同年第二三季度末時與到當年的第四三個季度間的整個期間范圍內也即是呈現出了相對緩慢之加速回升的狀態并且也相對的于在當年之第四三個季度末開始后則有所增大而減緩了其這種加速回升態勢之速度，這便可以表明在國內此時開始的新興行業之發展互聯網金融業務已開始對我國股份制商業銀行自身現有的可持續穩定盈利及經營運作能力已經開始在逐漸地產生存在著某種不利一定程度上的沖擊，其中就包括了對提升現有中小及私營等股份制銀行自身之穩健盈利與運營的能力等不利影響因素的沖擊程度也就較大，可能的一部分原因其中之一也是在目前這種新興的領域互聯網金融業務在剛開始興起時對目前國內最傳統的農村金融市場業務發展進行了較大的了和一些地沖擊，但是最終會隨著一些相應的政策制度和規范制度的陸續出臺或制定，而逐漸開始或者逐漸地回緩。響應曲線圖從上表可以較為直接地看出因素變量的脈沖數值始終都處于在0或以下，依舊也反映顯示出了雖然截至目前在我國的金融市場曲線上在兩者脈沖數值之間始終也還在暫未能夠最終地找到一個盈虧平衡點，但是筆者相信根據目前我們所對未來值的預測，最終整個金融市場曲線在這兩者脈沖值之間也都會開始漸漸的走向到了互利或互補。
圖3 21個季度8家中小股份制銀行的指標的脈沖響應曲線
結合分析,以上分析模型和脈沖響應曲線圖所結合表現的(圖2和圖3)可看出,中國互聯網業務的如傳統金融服務模式的不斷大規模創新發展,盡管很可能在現階段的甚至短期數年內也有,的確很可能也會進一步地加劇著中國的商業系統性經營風險,不過如果目前僅僅從長期發展角度分析,在總體意義上其負面影響幅度實際上已并不大,即使后期我們再作進一步的研究或估計,它也有可能會在短期內繼續地發揮其巨大的推動中國商業發展效果。結合金融的數據模型進行綜合分析，可能其產生主要原因在于首先是由于目前我國等新興市場互聯網金融產品所出現的前期繁榮與目前我國金融業傳統幾大商業銀行地位之間由于遲遲都未能完全有效地找到某種最佳利益平衡點，產生或者形成起了某種相互抵消的互相抑制的作用關系和甚至互相難以替代的競爭關系。然而，新興商業領域互聯網金融平臺本身建立在的核心商業功能基礎上卻似乎并遠都不能完全達到或者完全達到可以徹底取代其現有互聯網商業銀行產品服務的市場優勢地位，兩者卻開始正在逐漸開始重新地尋找這樣一個價值平衡點，產生融合成這樣了的一個可以互利共生，共同發展推動其發展與前進的一個長期的良性互利共生關系。因此，新興市場互聯網金融產品的大量快速集中出現也將是對推進整個互聯網金融系統市場化改革發展將起到有著一種很強良好程度上的一種正面和倒逼與導向的作用，優化與整合了我們整個我國金融行業的銀行組織，同時這還在某種很高一定程度的一定程度意義上也在促進或推動我國了傳統銀行業金融秩序與內部監管運行模式等的一系列全面和創新，而它最終卻并非就一定都是能夠對我們我國整個傳統的大型綜合性商業銀行體系造成一個具有顛覆性且深遠影響力的變革影響。
5.模型驗證
經過反復驗證，接受了原假設，即認為這兩者之間對彼此關系均為具有一個正面的積極影響，并且兩者之間彼此又存在著另一個非對稱性的正向影響的互相共生的關系。進而我們便可作出充分研究論證，由于我國現階段的新興民營銀行互聯網金融種群密度正大大遠小于我國傳統新興商業銀行業務領域中的互聯網金融種群密度，在這后的兩者之間彼此逐漸深入地彼此適應彼此共生和共同融合的共生發展的模式過程中，共生的能量體系基礎上又出現或產生出了另外許多的新的形式上的金融共生發展新的能量，符合提出了將產生更大量金融共生和金融整合新模式的共生能量體系的一種重要分析判據，體現了出來揭示了現階段我國這個新興階段的新型互聯網金融業態及其與當前國內多數傳統金融股份制商業銀行間的存在保持著某種高度交叉互利與共生與融合共存的深層次內在利益關系。
五、結論
作為新興互聯網金融發展的一部分，商業銀行可以采取以下對策：改善商業模式和共生關系；交換信息，提高客戶靈活性。確定內部發展機制和標準。優化政治和法律框架。完善預警系統。
新興互聯網金融實質上是一個虛擬的商業銀行,對傳統商業銀行經營形成了諸多挑戰,對傳統商業銀行的市場能力也形成了嚴重威脅。該文利用復回歸模型剖析了影響農村商業銀行系統性風險的主要原因,并對系統性風險的形成過程做出了實證分析。綜上所述,新型互聯網金融與中國傳統的農民商行業務競爭,新型互聯網金融機構之間是互利互補的,這是中國傳統農村金融變革的必然前提。這推動著中國農業銀行傳統業務模式的改變。我認為,隨著中國互聯網金融服務理論、技術手段和發展模式的不斷更新與發展,中國農業銀行的改革將到達一種嶄新的層次。這種合作伙伴關系也將成為互聯網金融體系與農業傳統金融機構的發展途徑。
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