摘要
近年来,在互联网金融飞速发展下,已经发展出了网上银行app;各种第三方互联网金融平台并推出琳琅满目的新型理财产品;移动支付;支付宝余额宝和微信零钱通等理财钱包式产品。本文为研究新兴互联网金融对传统农村金融的影响，在采用基于复回归模型的基础上，构建新的复回归模型并进行脉冲响应分析。得出结论：互联网金融与传统商业银行业务之间既互相竞争又互利互补，互联网金融的存在对我国传统金融改革具有强制倒逼作用，促使了我国传统金融机构服务方式和业务模式日趋完善。
关键词：复回归模型；新兴互联网；农村金融
一、引言
随着信息技术的到来和电子商务的发展，一种新的金融业互联网融资模式应运而生。新兴互联网金融有助于优化金融市场，提高资金的优化配置，对传统的农村金融业产生了一定的影响。传统农村金融的投资收益主要是通过吸引存款、提供贷款、逐步降低传统商业银行的信贷和中间业务能力来扩大业务规模。国家政策支持下相对宽松的监管间接增加了传统农村金融的操作风险。
二、新兴互联网金融的含义及主要特点
（一）新兴互联网金融的含义
新兴互联网金融是传统农村金融业与互联网精神相结合的新领域。互联网“开放、平等、合作、共通”的精神已经渗透到传统的农村金融业务中，对人类的金融模式产生了重大影响。互联网金融服务业被广泛称为新互联网金融。一般来说，新兴的在线金融系统包括通过互联网提供的所有金融产品，特别是第三方支付、金融产品在线销售、征信、金融中介、电子商务等模式。从狭义上讲，新兴的互联网金融是一种与资金和信用流相关的支付方式，可以说是一种新的互联网金融工具。
目前的新兴互联网金融格局包括传统的农村金融机构和非金融机构。传统农村金融机构的新型互联网融资包括网上银行的创新和传统农村金融的电气化技术。这意味着传统的农村金融机构使用互联网进行电子银行等金融交易，并扩展互联网，如电话银行、手机银行、在线金融超市和金融公司。面向非金融机构的新型在线融资系统包括：制造商、通过商业互联网技术提供资金、国家互联网信贷平台（P2P）贷款模式、大型在线投资平台移动金融平台和第三方支付平台可以利用互联网系统和心理状态进行此类金融交易，并利用互联网为渠道、贷款、信息、营销、客户管理等提供融资
（二）新兴互联网金融的主要特点
1.成本低，在新兴的互联网金融模式下，无论供应商和消费者是否通过互联网平台验证信息，他们都可以在没有传统中介、交易成本和垄断利润的情况下进行协调、定价和交易。
2.效率高。新的在线金融服务主要由计算机处理，操作流程完全标准化。顾客不需要排队。工作更快，用户更好。
3.覆盖广。作为新兴在线金融模式的一部分，客户可以覆盖时间、地理限制和传统的农村金融服务。
4.发展快。由于大数据和电子商务的发展，新兴互联网金融迅速崛起。
5.风险大。目前，互联网融资立法不规范，新增互联网融资违约成本低，容易引发恶性贷款、资金流动等风险，互联网金融犯罪问题不容忽视，黑客攻击将威胁新兴在线金融系统的正常运行以及消费金融和个人数据的安全。
三、中美新兴互联网金融对传统商业银行影响的对比
目前，X已经建立了三家相对成熟的独立和新兴金融互联网公司。（1）将传统的农村金融连接到互联网。（2）将传统的农村金融系统连接到互联网。第三，随着21世纪电子商务和互联网技术的蓬勃发展，在智能移动终端的支持下，第三方支付和在线支付系统等新型在线金融系统迅速发展。目前，互联网上流行的新金融信贷交易主要包括网上外汇基金（如资金结余）、P2P、公共采购等。
近年来，受经济全球化、资产证券化等因素影响，我国金融市场发展加快。四、我国互联网金融的快速发展，为金融业发展、提高服务质量和效率、满足多元化融资需求创造了广阔空间。D.根据新兴我国互联网金融协会的统计，目前新兴我国互联网金融的发展具有以下特点：
第一，从快速发展到可持续发展的转变。第二，金融交易规模大，但该行业在总资本中所占份额小。此外，贸易行业的深度分化趋势越来越明显。第三，新的互联网融资明显是“Somme效应”。我国央行的一项研究显示，向我国转移的资金数量增加了20%以上，2012年后大幅增加。自2016年以来，第三方支付已接近80万亿韩元，增长近300%。2016年，移动支付占第三方支付的74.7%。与此同时，签名付款迅速增加。2017年第一季度，我国支付了580多亿美元。随着第三方从国际货币基金组织逐渐扩展到其他金融产品，新兴的互联网融资模式迅速出现。
与X相比，我们新兴互联网金融服务相对统一。由于西方资本主义的特点，X银行业的发展呈现出多元化和深刻性。不仅有拥有大量资本的大型银行，还有只提供基本银行服务的小型社区银行和非银行金融机构。然而，随着未受过教育的纯互联网银行的出现，它主要是通过互联网产生的。然而，随着我国新兴互联网金融业的发展，制造业企业从一个地方到另一个地方的业务呈现出良好的发展趋势，市场潜力巨大。
四、新兴互联网金融对传统农村金融影响因素的实证分析
（一）基于复回归模型下的实证分析
新兴类互联网金融产品相对自身的市场综合产品竞争力相对来说而言都应该属于比较相对偏弱的一些类别的，所以目前来说这种新兴的类型互联网金融产品对目前各个类型银行以及相对传统的传统银行资产端业务发展的整体的影响总体而言还并没有就变得不是以前那么的大的过于的明显。其次，在实体金融负债端，大批的是近年来新兴业态的各种互联网金融产品正如火如荼地如荼地进行快速迭代发展，以我目前的支付宝贷款业务就为一个反例，它虽然确实是吸收甚至占用到了我国一些地方商业银行客户中的很大部分存款，从而也间接影响或者降低到了我整个我国商业银行体系当中的银行实际整体存贷资金占用比，增加给银行形成了的一个系统性风险，但其实目前来看随着未来银行利率水平进一步的市场化这个方向的进一步快速推进，最后考虑到在利润方面，第三方互联网智能支付、理财公司新产品的上市发行等多方面因素又可能都将进一步大幅度地蚕食挤压掉了部分商业银行传统的或者是部分传统商业银行中间端的业务利润。新兴的领域互联网金融则意味着从其中一个较根本的环节本质上来讲就在于打破掉了在原来与银行同业之间的在整个银行卡等交易发行渠道上和各个银行之间结算等环节上已经形成了的相对寡头垄断和市场地位，改变打破掉了在原整个银行系统上与银行各互联网支付运营机构平台系统上之间的相对利润收入的分配中的一定比例，对有效分散了银行系内部系统的整体资金系统性风险将可能将有着一定比较重要意义的影响。
模型数据的分析选择方法主要体现为运用的EVIEWS软件，因对其中代表性相对较大的多因素变量指标种类选取较多，通过对主贷成分变化的定量分析或预测定量方法，得出它们对衡量整个银行系统风险特征的产生主要决定影响意义的银行风险的贡献性指标。下面两个表格都是一个具体详细的研究指标体系表和其主要研究数据源，如图表图1中所示。
表1银行系统性风险具体指标体系与数据来源
（二）银行系统性风险的测算与突变分析
1.银行系统性风险的测算指标提取
各指标依次用Xi（x1，x2，…，xi）（i=1，2，…，10）表示。取得各指标的季度数据（互联网第三方支付比采用年度数据）
为了消除变量间的影响，先对数据进行标准化。原始变量经过标准化处理后变为ZX1、ZX2，…，Zp，特征向量用a1i、a2i，…，api（i=1，2，…，m）来表示。A=（aii）p×m，Rai=λiai，其中，特征值为λi，单位特征向量为ai，相关系数矩阵为R，最后求解出相关的系数。运用主成分分析法筛选后，保留下（1）（4）（5）（6）这四个指标。同时为了分析其适应性，通过SPSS软件进行检验，其KMO值为0.872，其大于0.8，而Bartlett检验的显著性小于0.05，表明具有结构效度，适合进行主成分分析。下面是主成分分析结果，如表2所示。
如表2所示，基本主成分累计贡献率在85%以上，应保留上述指标。在每个指标中计算主成分权重系数，根据主成分矩阵，得到四个主成分权重系数，依次是互联网第三方支付比、净资产收益率、不良贷款率的增长率、银行存款增长率。
2.面板单位根P检验及Granger因果检验
由于样本数据的时间较长，故需检验面板数据相关变量数据的平稳性。文章主要采用Fisher-ADF法以及Fisher-PP法，以5%为临界条件，对变量进行单位根检验，检验结果如表3所示。
表3相关变量的单位根检验结果
3.模型估计
在进行脉冲响应函数分析之前，先进行稳定性试验，其结果如图1所示。
图1模型的稳定性检验
如表3和图1所示，模型中的第二个根模块形成一个圆。面板变量的检验结果表明，不良贷款、存款增长率（DGR）、净资产增长率（droe）和净资产增长率（dnpl）这四个变量在时间序列的每个阶段都是稳定的，因此可以确定这四个变量的恢复模型。由于Eviews在面板数据中不使用VaR，它首先通过主成分分析进行分类，然后对每个分类执行VaR操作。使用Stata混合模型。首先，通过软件选择、仿真和数据验证，消除干扰因素，保持模型的适用系数和最佳延迟，确定变量序列的固定性，防止单次伪回归。变量之间的因果关系，否则必须使用两级EC和JJ程序进行验证。单根检验的结果表明，不存在单位根，格兰杰模型的形成是稳定的。因果检验结果显示，在5%的指标水平上，与IFR、dnpl和droe Granger相比，第三方在线支付的费用更多，但与原始DGR Granger相比没有增加。Dnpl是Dnpl沉降高于IFR Granger的原因。
在模型评估中，已知集合变量具有固定、随机和混合效应。因此，可以通过区分组内平均值和累进平均值来消除时间效应。考虑到第三方网上融资的不同方式和特点，不同的第三方可以进行网上融资。中小股份制交易银行的新恢复模式是上述恢复操作的重复，表明该模式保持稳定。
表4两个复回归模型估计结果
通过对比上表图4两个模型中的第一方程（对Dnpl的著水平影响）和得出的估计得到的结果来看，其他模型的这几个重要影响因素变量对现阶段我国某大型农村民营合作商业银行Dnpl水平的整体实际变化影响作用也不太甚分显著，最大影响的变量不过也就是其自身水平滞后于第1阶梯次Dnpl水平（-1）水平的幅度约是0.461，即可以更能客观而准确地说它反映出在了在我国作为新兴的领域互联网金融对当前国内部分大型农村私营股份制商业银行整体不良类抵押贷款余额总量造成的潜在实际利率增长幅度和利率影响的可能性上的关联影响幅度实际上并远都不是那么的很大；而这种完全的相反的情况最大的一个表现也是由于所有这样的因素变量都会对同期我国所有中小微的股份制银行的加权平均Dnpl指数的变动产生影响且较为的普遍的与显着存著，尤其的是其中尤是以其对平均Dnpl指数（-1）指数和平加权均方ifr指数（-1）的指数，即后期两者指数之间的变动水平滞后同期前1期的变动指数水平的变动影响更为明显和最甚，分别是仅约为0.308、0.080。这既表明这两个重要风险因素变量Dnpl(-1）指数和ifr指数（-1）也分别表明与股份制银行本期风险Dnpl指数之间呈现负着或正相关关系，即也较为真实客观且公允性的反映体现出来了本期来自中小行及来自股份制银行本期不良类贷款数的大幅环比大幅增长同样它也很明显是受到了本期来自于我国这个新兴经济体互联网金融数据出现的一环比或较大环比波动所影响，其中我们当然同时也是应该充分考虑到得其自身风险波动有着惯性方向上较大的正向影响。综上所述，新兴民营银行互联网金融技术业务的快速迅猛地发展也就的确地也已经对着一些大型传统民营小微型商业银行体系和经营环境产生了到具有了有一定积极影响意义的正面的影响，特别指出的一点是对于我国某些地方性中小型及国有大股份制银行机构体系而言，其民营金融机构体系自身及整体的贷款担保业务潜在损失及系统性风险已经明显有所增加。通过我们对第二方程（对Droe的显著水平影响）所进行的估计分析的结果的对比计算来看，与我们上述两个假设结论相反适应的重要问题应当是，影响任何一家全球大型的城市商业银行Droe水平的最具主要影响显著水平程度的三个主要的因素变量都应该都是相较于其银行的自身显著水平滞后于近1期的显著水平Droe指数（-1）的，为－0.435，且在前两者的均值之间应该呈现为正负相关的关系。而其他的这几个重要影响因素变量的对其影响指数的总体的影响和作用程度却相对均说不甚的显著，且仅对其中的一个ifr指标（-1）的总体影响因子就仅低达了0.031，影响系数也属于最低，即这充分也表明了到了随着商业银行的联网及供应链金融产品市场的迅速地发展在对其对全国各种大型以上的中小商业银行整体的盈利以及经营获利能力的提升的这几个方面上的最直接影响因素方面还是处于较微弱状态的。影响本期中小型国有股份制银行Droe水平变化有最有主要的显著时间特征意义的重要影响时间变量的依次应是上期Droe(-1）水平变化趋势和近期的ifr(-1）变化水平，即其中后两者变化趋势对本期的滞后第1期水平的变动水平影响的幅度降最甚，分别约降约为－0.222、-0.061，且说明以上这两者的水平走势与本期加权平均的Droe水平变化走势均已明显呈现负相关关系。其中，ifr(-1)，即对长期滞后于前1期银行的ifr指标的实际影响系数约仅为－0.061，表明虽然未来我国新兴市场互联网金融环境或对我国部分区域性中小及规模股份制银行短期持续盈利或成长盈利能力提升形成正面的或直接负面冲击影响可能要较多数国有大型区域性上市民营商业银行影响要远更大，但冲击力度目前仍显得较相对微弱。通过与对第三方程模型的估计与分析等结果综合比较结果来看，所有变量模型对我国前中两类的传统股份制银行dgr指标的相对实际的影响范围和相对显著的差异水平一般也都会显著较于后者更低，即实际上也就是表证明自我国前三类新兴市场互联网金融产品的市场普遍与发展的程度及对整个国内的传统大型城市商业银行体系存款业务的发展及影响的幅度等并都会不是那么特别或者太过于强大。通过我们对第四方程模型的估计分析及相关结果进行比较研究来看，对制约我国的新兴消费领域互联网金融经济增长的影响滞后程度最大的两个因子中除了自身滞后的ifr因子和滞后1阶ifr(-1）因子外也就是制约我国现有大型股份制综合国有商业银行Dnpl因子最大的是滞后的1.064，表明如果对这些大型的综合类商业银行互联网小额贷款及新业务行为模式上的风险监管措施不得到进一步严格规范的话也就可能仍是其成为导致了这个新兴经济区域互联网金融产业的指数式的高速度增长大趋势发生的唯一最具充分的外部驱动条件。
4.脉冲响应分析
选取ifr作为脉冲响应分析冲击响应变量，并构建以dgr、Dnpl、Droe为响应变量的脉冲响应函数，用以衡量三者在受到ifr的一个标准差冲击后，系统特性的时域影响程度，然后描述出新兴互联网金融对传统商业银行影响的动态变化过程。图2和图3是ifr对三者所代表的各类型成分增长率影响的动态时间序列模型结果的可视化描述。数据时间期间为2012Q1至2017Q1。其中，横轴表示以季度为时间单位的冲击发生期数，共有21期（21个季度）；纵轴为是dgr、Dnpl、Droe在受到ifr的一个标准差冲击后的响应程度，如图2和图3所示。
图2 21个季度7家大型商业银行的指标对ifr的脉冲响应曲线
从图2和图3上还分别可比较显著的看出，两类系统银行的各主要响应的时间变量及其间发生的脉冲响应的相似程度及其在上述两类主要系统特性之间的主要响应在时域分析研究中的所要表现得出来程度的时间差异亦显得较为显著。第一，从对比的两类国有大综合银行的加权平均的dgr、Dnpl脉冲响应值的变化幅度来看，二者之间的随着运行时间周期的相对推移的变动轨迹的变化轨迹幅度和波动幅度的变动幅度也基本都是几乎相近似的或基本相同，但实际上经过比较仔细地分析或对比我们也才会有明显感觉发现我国中小部分的大股份制银行加权的加权平均的脉冲响应值的变动幅度的变动轨迹和波动轨迹的波动幅度也都会较与之前者相差更大，近似的小于了0.005，这恰恰也表明数据反映出来了近期一些国内大型上市民营股份商业银行遭遇的大额在逃的存款分流率下降，大型的零售和商业银行在整个第二三个季度期间的脉冲响应值一般都在呈现缓慢温和地上升之趋势，在进入了第四个季度末之后在期间开始逐步的转为了快速地下降的态势并很快将会随之地下降并回归到了0的值位或以下，且预计将是在第一到的第四到三季度末之间逐渐开始下滑直至回归到至年度内最大下跌幅度低点，之后将再呈现呈相对比较平稳缓慢地小幅回升的状态并已再次逐步趋近或稳定于接近了0的值附近；相较来观之，中小的民营和股份制银行指标所对应的脉冲响应值在很快间便开始就开始呈现了出现急剧之加速下降趋势之态势且在到年第二季度末时即已经达至到期次间之年度最高低点，随之也便开始在到同年第二三季度末时与到当年的第四三个季度间的整个期间范围内也即是呈现出了相对缓慢之加速回升的状态并且也相对的于在当年之第四三个季度末开始后则有所增大而减缓了其这种加速回升态势之速度，这便可以表明在国内此时开始的新兴行业之发展互联网金融业务已开始对我国股份制商业银行自身现有的可持续稳定盈利及经营运作能力已经开始在逐渐地产生存在着某种不利一定程度上的冲击，其中就包括了对提升现有中小及私营等股份制银行自身之稳健盈利与运营的能力等不利影响因素的冲击程度也就较大，可能的一部分原因其中之一也是在目前这种新兴的领域互联网金融业务在刚开始兴起时对目前国内最传统的农村金融市场业务发展进行了较大的了和一些地冲击，但是最终会随着一些相应的政策制度和规范制度的陆续出台或制定，而逐渐开始或者逐渐地回缓。响应曲线图从上表可以较为直接地看出因素变量的脉冲数值始终都处于在0或以下，依旧也反映显示出了虽然截至目前在我国的金融市场曲线上在两者脉冲数值之间始终也还在暂未能够最终地找到一个盈亏平衡点，但是笔者相信根据目前我们所对未来值的预测，最终整个金融市场曲线在这两者脉冲值之间也都会开始渐渐的走向到了互利或互补。
图3 21个季度8家中小股份制银行的指标的脉冲响应曲线
结合分析,以上分析模型和脉冲响应曲线图所结合表现的(图2和图3)可看出,中国互联网业务的如传统金融服务模式的不断大规模创新发展,尽管很可能在现阶段的甚至短期数年内也有,的确很可能也会进一步地加剧着中国的商业系统性经营风险,不过如果目前仅仅从长期发展角度分析,在总体意义上其负面影响幅度实际上已并不大,即使后期我们再作进一步的研究或估计,它也有可能会在短期内继续地发挥其巨大的推动中国商业发展效果。结合金融的数据模型进行综合分析，可能其产生主要原因在于首先是由于目前我国等新兴市场互联网金融产品所出现的前期繁荣与目前我国金融业传统几大商业银行地位之间由于迟迟都未能完全有效地找到某种最佳利益平衡点，产生或者形成起了某种相互抵消的互相抑制的作用关系和甚至互相难以替代的竞争关系。然而，新兴商业领域互联网金融平台本身建立在的核心商业功能基础上却似乎并远都不能完全达到或者完全达到可以彻底取代其现有互联网商业银行产品服务的市场优势地位，两者却开始正在逐渐开始重新地寻找这样一个价值平衡点，产生融合成这样了的一个可以互利共生，共同发展推动其发展与前进的一个长期的良性互利共生关系。因此，新兴市场互联网金融产品的大量快速集中出现也将是对推进整个互联网金融系统市场化改革发展将起到有着一种很强良好程度上的一种正面和倒逼与导向的作用，优化与整合了我们整个我国金融行业的银行组织，同时这还在某种很高一定程度的一定程度意义上也在促进或推动我国了传统银行业金融秩序与内部监管运行模式等的一系列全面和创新，而它最终却并非就一定都是能够对我们我国整个传统的大型综合性商业银行体系造成一个具有颠覆性且深远影响力的变革影响。
5.模型验证
经过反复验证，接受了原假设，即认为这两者之间对彼此关系均为具有一个正面的积极影响，并且两者之间彼此又存在着另一个非对称性的正向影响的互相共生的关系。进而我们便可作出充分研究论证，由于我国现阶段的新兴民营银行互联网金融种群密度正大大远小于我国传统新兴商业银行业务领域中的互联网金融种群密度，在这后的两者之间彼此逐渐深入地彼此适应彼此共生和共同融合的共生发展的模式过程中，共生的能量体系基础上又出现或产生出了另外许多的新的形式上的金融共生发展新的能量，符合提出了将产生更大量金融共生和金融整合新模式的共生能量体系的一种重要分析判据，体现了出来揭示了现阶段我国这个新兴阶段的新型互联网金融业态及其与当前国内多数传统金融股份制商业银行间的存在保持着某种高度交叉互利与共生与融合共存的深层次内在利益关系。
五、结论
作为新兴互联网金融发展的一部分，商业银行可以采取以下对策：改善商业模式和共生关系；交换信息，提高客户灵活性。确定内部发展机制和标准。优化政治和法律框架。完善预警系统。
新兴互联网金融实质上是一个虚拟的商业银行,对传统商业银行经营形成了诸多挑战,对传统商业银行的市场能力也形成了严重威胁。该文利用复回归模型剖析了影响农村商业银行系统性风险的主要原因,并对系统性风险的形成过程做出了实证分析。综上所述,新型互联网金融与中国传统的农民商行业务竞争,新型互联网金融机构之间是互利互补的,这是中国传统农村金融变革的必然前提。这推动着中国农业银行传统业务模式的改变。我认为,随着中国互联网金融服务理论、技术手段和发展模式的不断更新与发展,中国农业银行的改革将到达一种崭新的层次。这种合作伙伴关系也将成为互联网金融体系与农业传统金融机构的发展途径。
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