大型银行向农村发起“战略转移”,农村金融机构怎么办?
2023-10-19 17:42

大型银行向农村发起“战略转移”,农村金融机构怎么办?

本文来自微信公众号:中国农村经济中国农村观察(ID:ruraleconomy),作者:王修华、刘锦华(湖南大学金融与统计学院),原文标题:《<中国农村经济>精华版 | 王修华、刘锦华:大型银行服务重心下沉对农村金融机构信贷行为的影响》,题图来自:视觉中国

文章摘要
本文探讨了大型银行向农村发起“战略转移”对农村金融机构的影响。大型银行下沉降低了农村金融机构的贷款集中度和规模,但未促进贷款结构向零售贷款转变。同时,大型银行下沉通过倒逼农村金融机构下调贷款利率深化了普惠金融服务。

• 大型银行下沉降低了农村金融机构的贷款集中度和规模

• 大型银行下沉未促进农村金融机构贷款结构向零售贷款转变

• 大型银行下沉通过倒逼农村金融机构下调贷款利率深化了普惠金融服务

一、引言


为解决农村金融市场竞争不充分,缓解小微企业、“三农”领域融资难、融资贵问题,2017年《政府工作报告》提出,鼓励大中型商业银行设立普惠金融事业部,国有大型银行要率先做到。


2019~2021年连续3年的《政府工作报告》分别指出,国有大型商业银行小微企业贷款要增长30%、40%、30%以上,旨在通过发挥大型银行 “量增价降”的“头雁”作用,带动其他金融机构增加小微企业信贷投放,降低小微企业综合融资成本。


学术界和业界将这一系列举措称为“大型银行服务重心下沉”(简称“大型银行下沉”)。由于一、二线城市市场需求逐渐趋于饱和,而下沉市场前景广阔、长尾客群庞大,因此,各类银行纷纷下沉市场,抢占“新蓝海”,寻找新的利润增长点。在外部政策驱动和内部发展诉求下,大型银行纷纷下沉服务重心,向农村发起“战略转移”,在扩大农村资金供给、改进农村金融服务、降低小微企业融资成本的同时,也引发了新一轮同业竞争。


截至2022年末,全国普惠型小微企业贷款(简称“普惠小微贷款”)余额23.57万亿元,同比增长23.57%,新发放普惠小微贷款加权平均利率为4.90%;其中,大型商业银行普惠小微贷款余额为8.60万亿元,同比增长31.22%,约占贷款总量的36.50%,新发放普惠小微贷款加权平均利率约为4.03%。


由此可知,大型银行很好地发挥了“头雁”作用,业务下沉效果显著,成绩斐然。但与此同时,如果大型银行凭借其品牌优势、成本优势与科技优势在农村普惠金融市场上“下沉过度”,就会对农村金融机构以息差收入为主要收入来源的盈利模式造成冲击。


由于运营成本较高,农村金融机构无法利用低利率贷款与大型银行争夺优质客户,而大型银行可以凭借低利率贷款优势,撬走大量优质客户,产生“掐尖效应”。然而,随着大型银行服务重心持续下沉,以张家港农商银行、亳州药都农商银行为代表的农村金融机构纷纷开启自我革命,调整经营理念、创新服务模式、优化产品结构,着力解决其资金成本高、贷款定价缺乏竞争力等痛点,向市场更深处下沉,探索特色化、差异化发展路径(周祥军,2020)


那么,大型银行下沉对农村金融机构能否产生“掐尖效应”?是否产生“竞争效应”?如何优化现有政策才能实现各类银行错位竞争、良性竞争? 


二、理论分析


(一)大型银行下沉与农村金融机构的贷款集中度


最优金融结构理论认为,大型银行的融资特性与大企业的企业特性相匹配。大型银行在收集企业财务报表等“硬信息”方面具有优势,在获取、识别和传递企业主个人信息、企业经营状况等“软信息”方面能力较弱。大型银行倾向于向信息更透明、易于提供“硬信息”的大企业贷款,不愿意向信息不透明、难以提供“硬信息”的小企业贷款(Detragiache et al.,2008)


由于资金成本较高与科技赋能不足,农村金融机构无法利用低贷款利率和金融科技与大型银行争夺大型客户(或优质客户)。而大型银行可以凭借低利率优势和科技优势,撬走农村金融机构信息更透明的大型客户,产生“掐尖效应”,从而降低农村金融机构的贷款集中度。基于上述分析,本文提出研究假说1。


H1:大型银行下沉能够降低农村金融机构的贷款集中度,产生“掐尖效应”。


(二)大型银行下沉与农村金融机构的贷款规模


大型银行凭借低利率贷款撬走了农村金融机构的优质客户,在一定程度上挤压了农村金融机构的生存空间。部分学者认为大型银行服务大企业优势明显,服务中小企业优势不明显(张一林等,2019)。虽然这种说法有一定道理,但是并不绝对。


事实上,大型银行使用的一些交易型贷款技术非常适合为信息不透明的中小企业提供贷款(Berger and Udell,2006)。在产品或服务创新方面,大型银行通过创新线上信贷产品、提升信贷审批效率、推广“随借随还”模式,在提高“三农”主体融资效率的同时,也降低了融资成本。


在风险管理方面,大型银行通过创新信贷技术采用“软信息”和交叉验证等方式对“三农”主体进行信用评级(de la Torre et al.,2010),在一定程度上可以减少大型银行对“三农”主体客户财务报表等“硬信息”的依赖,有助于扩大信用贷款规模,形成对农村金融机构担保贷款的有效替代。基于上述分析,本文提出研究假说2。


H2:大型银行下沉能够降低农村金融机构的贷款规模,挤压农村金融机构的贷款空间。


(三)大型银行下沉与农村金融机构的贷款结构


面对生存空间被大型银行持续挤压,农村金融机构可以凭借自身优势实现差异化经营,产生“竞争效应”。大型银行的内部层级较多、不善于甄别“软信息”,为了防范信贷风险,大型银行在发放贷款时会严格要求抵押品价值或者引入第三方担保(张一林等,2019)。因此,大型银行下沉的服务对象以大型客户为主,资质一般的零售客户往往难以获得大型银行贷款。


农村金融机构作为地方性银行,在获取零售客户基本信息及其“软信息”方面具有人缘地缘优势,对当地零售客户的资信情况、经营状况掌握得更加准确,有助于降低银行与零售客群之间的信息不对称。此外,农村金融机构还具有经营机制活、决策链条短、审批效率高等优势,可以根据市场变化及时创新信贷产品、优化服务模式,满足零售客群多样化的融资需求(Gissler et al.,2020)


这表明,面对大型银行下沉带来的外部竞争压力,农村金融机构会主动回归本源,下沉零售客群,发挥基于“软信息”的关系型贷款优势,加大零售贷款投放。基于上述分析,本文提出研究假说3。


H3:大型银行下沉能够倒逼农村金融机构加大零售贷款投放,产生“竞争效应”。


三、研究设计


(一)识别策略


本文将“普惠金融事业部设立”作为大型银行下沉的标志,虽然全国各县农村金融机构基本上都受到了大型银行下沉的影响,但是不同县域农村金融机构受到大型银行下沉的影响程度不同。事实上,在农村金融机构垄断程度较高的县,银行间竞争程度较弱,大型银行下沉对农村金融机构贷款行为影响较强;反之,在农村金融机构垄断程度较低的县,银行间竞争程度较强,大型银行下沉对农村金融机构贷款行为影响有限(马九杰等,2021)


因此,本文借鉴Chen et al.(2020)的思路,使用各县农村金融机构网点数量占比来刻画农村金融机构在该县的垄断程度,将各县农村金融机构网点数量占比(连续型变量)与大型银行下沉时间虚拟变量相乘获得交乘项(连续DID),识别出大型银行下沉对农村金融机构贷款集中度、贷款规模和贷款结构的影响。


(二)变量说明


1. 被解释变量。本文被解释变量为农村金融机构的贷款集中度、贷款规模和贷款结构。本文将最大10家客户贷款金额占资本净额的比例作为贷款集中度的代理变量,以总贷款金额占总资产的比例来衡量贷款规模,将个人贷款金额占总资产的比例作为贷款结构的衡量指标。


2. 核心解释变量。本文核心解释变量为大型银行下沉,采用县域农村金融机构的垄断程度与大型银行下沉时间虚拟变量的交乘项衡量。县域农村金融机构的垄断程度使用2017年各县农村金融机构网点数量占当地银行业金融机构总网点数量的比重衡量,没有采用随时间变化的垄断指标是为了缓解反向因果问题。2017年5月国务院常务会议提出,大型商业银行要在2017年内完成普惠金融事业部的设立,故而本文将2017年及之后年份的时间虚拟变量取值为1,其他年份取值为0。


3. 控制变量。在机构层面,本文选取净资产收益率、资产负债率、存款资产比率、权益资产比和银行规模作为控制变量。在县域层面,本文选取经济发展水平、第一产业占比、第二产业占比、财政支出规模、实际利用外资水平和非农村金融机构网点数量作为控制变量。


4. 机制变量。本文选取农村金融机构的企业贷款、抵押贷款、质押贷款和保证贷款分别占总资产的比例作为机制变量。


(三)数据来源


本文以2012~2021年中国665家农村金融机构数据为研究数据,包括553家农商行、58家村镇银行、54家农信社。其中,银行特征数据来自全球银行与金融机构分析库和万得数据库,部分缺失数据通过年报进行补充。县域特征数据来自《中国县域统计年鉴》(2012~2021年,历年)。县域农村金融机构的垄断程度、非农村金融机构网点数量等网点数据来自原银保监会公布的金融许可证信息(包括机构设立、失控和退出情况)


四、回归结果分析


(一)基准回归结果与分析


在控制一系列银行特征与县域特征变量后,发现大型银行下沉显著降低农村金融机构的贷款集中度与贷款规模,而且未能促进其贷款结构向零售贷款转型。该结论验证了假说H1与H2,而假说H3未得到验证。


(二)稳健性检验


为确保基准回归结果的可靠性,本文采用改变核心解释变量中地区维度变量衡量方式、置换检验、排除其他事件干扰、剔除不符合监管要求的样本、更换被解释变量、剔除2017年样本等方法进行稳健性检验,表明基准回归结果依然稳健。


五、影响机制分析


(一)企业贷款:“掐尖”路径


结果显示,大型银行下沉在5%水平上显著且系数方向为负,即大型银行下沉显著降低了农村金融机构的企业贷款。这表明,大型银行下沉撬走了农村金融机构的优质客户,产生“掐尖效应”,从而降低了农村金融机构的贷款集中度与贷款规模。


(二)担保贷款:“挤出”路径


结果显示,大型银行下沉对抵押贷款的影响在1%水平上显著且系数方向为负,对质押贷款、保证贷款的影响不显著。这说明,大型银行下沉“挤出”了农村金融机构的抵押贷款,从而降低了农村金融机构的贷款集中度与贷款规模。


六、进一步分析


(一)大型银行下沉对农村金融机构深化普惠金融服务的影响


结果显示,大型银行下沉对信用贷款的影响不显著,对贷款利率的影响在5%水平上显著且系数方向为负。说明大型银行下沉通过倒逼农村金融机构下调贷款利率深化普惠金融服务。但是,大型银行下沉未能推动农村金融机构的贷款业务结构从抵押贷款向信用贷款转变。


(二)大型银行下沉对农村金融机构盈利能力的影响


1. 大型银行下沉与农村金融机构的经营绩效。结果显示,大型银行下沉对农村金融机构总资产收益率、净资产收益率的影响不显著,说明大型银行下沉对农村金融机构的盈利能力无显著影响。然而,大型银行下沉对农村金融机构净息差、净利差的影响在1%水平上显著且系数方向为负,说明大型银行下沉显著降低了农村金融机构的净息差与净利差。


2. 大型银行下沉与农村金融机构的收入结构变化。结果表明,大型银行下沉改变了农村金融机构的收入结构,在降低农村金融机构净利息收入的同时,也提高了其非利息收入。


七、研究结论与政策启示


(一)研究结论


大型银行下沉显著降低了农村金融机构的贷款集中度与贷款规模,撬走了农村金融机构的大型客户,挤压了其贷款空间,产生“掐尖效应”。但是,大型银行下沉未能促进农村金融机构贷款结构向零售贷款转变,尚未产生“竞争效应”。


路径分析表明,大型银行下沉既能对农村金融机构的企业贷款进行“掐尖”,也能“挤出”其抵押贷款,从而降低农村金融机构的贷款集中度与贷款规模。进一步分析发现,大型银行下沉通过倒逼农村金融机构下调贷款利率深化普惠金融服务。大型银行下沉在降低农村金融机构净息差与净利息收入的同时,也提高了其非利息收入,且对农村金融机构非利息收入的促进效应可以抵消对其净利息收入的抑制作用。


(二)政策启示


首先,持续推进大型银行下沉服务重心,鼓励大型银行继续发挥“头雁”作用,加大信贷投放力度,引导更多金融资源配置到普惠领域。同时也要对大型银行过度下沉现象进行纠偏,建议政府对不同类型银行实行差异化监管政策,避免不同类型银行因能力差异而产生不公平竞争问题。


其次,支持农村金融机构坚守支农支小支微定位,积极发展信用贷款,创新信用贷款产品,提高信用贷款比例。鼓励农村金融机构坚持做小做散,依托人缘地缘优势,创新营销模式,强化科技赋能,不断下沉零售客群,满足零售客群多元化、差异化的融资需求,推动零售贷款量增质优。鼓励理财规模较大的农村金融机构积极发展私人银行、财富管理等中间收入业务,支持理财规模较小的农村金融机构,加速业务布局,提升理财产品销售能力,摆脱对存贷利差的过度依赖,促进收入结构多元化。


最后,健全多层次、广覆盖、有差异的银行体系,引导不同类型银行结合自身职能定位和优势,遵循错位发展、公平竞争、高效规范、有序合作的原则,制定特色化、专业化的发展战略,更加聚焦主业主责、更好发挥自身优势,避免低水平重复或过度竞争。


这要求大型银行要继续发挥行业带头作用,提升“首贷户”数量,主动填补农村金融服务空白,避免利用资金成本优势对中小银行优质客户进行“掐尖”。鼓励中小银行坚持差异化的市场定位,发挥体制机制灵活、贴近市场与客户等优势,减少复杂流程,提高放贷效率,实现与大型银行错位竞争,以更多长尾客户增量弥补优质存量客户流失。


本文来自微信公众号:中国农村经济中国农村观察(ID:ruraleconomy),原文刊发于《中国农村经济》2023年第8期,作者:王修华、刘锦华(湖南大学金融与统计学院)

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