商業銀行普惠金融可持續發展影響因素與路徑研究

◎何超 關偉

一、引言

商業銀行普惠金融業務發展至今，已從傳統的業務推動模式轉變為線上化、數字化和智能化，無論從總量、增速上，還是從風險控制上來看，大型商業銀行的普惠金融業務已經進入一個跨越式發展階段?？梢哉J為，商業銀行的小微企業貸款已不只是解決小微企業融資難融資貴的問題，而是在推動其進一步成長和發展，助力從小微企業成長為中大型企業，并形成群體性效益。一般而言，針對大型商業銀行的普惠金融貸款發展現狀和趨勢，我們可以通過構建抽象的簡化模型屏蔽部分次要因素的影響，集中精力關注于經營的主要矛盾之上。

從小額信貸到微型金融、普惠金融再到數字普惠，發展至今，已有學者對其可持續發展進行了大量的研究：宗民（2020）研究了普惠金融發展的倫理基礎，闡述了發展普惠金融的道德必要性；龔曉葉、李穎（2020）以及姜明宇（2019）等學者研究了普惠金融包容性、風險可控和商業可持續之間的“不可能三角”關系；呂子苑、魏麗（2020）研究了普惠金融如何服務包括中低收入者、小微企業、老年人和殘障人士等在內的弱勢群體；商海巖等（2021）研究了數字普惠金融促進農村消費升級；王振宇（2019）、范秀紅（2014）以及肇啟偉等（2018）研究了國內外發展實踐，包括市場主導型的美國、孟加拉，政府主導型的德國和墨西哥等；惠獻波（2021）和薛瑩、胡堅（2020）研究了貨幣政策和經濟增長與普惠金融發展之間的關系，認為貨幣政策顯著推動了普惠金融的發展，普惠金融與經濟增長呈良性互動；龔曉葉、李穎（2020）以及孟娜娜、粟勤（2020）研究了金融科技發展的“鲇魚效應”與“擠出效應”，認為金融科技顯著推動了普惠金融的發展；劉錦怡、劉純陽（2020）以及謝升峰等（2021）和熊正德等（2021）研究了普惠金融對脫貧攻堅和鄉村振興的影響，何宏慶（2020）、華雅琴（2019）和李優樹、張敏（2020）進行了數字普惠金融的風險管理和信用風險傳導研究，而杜朝運、耿玉剛（2021），郭峰等（2020）等世界銀行、北京大學等研究智庫學者們對普惠金融發展指標體系進行構建等。但是鮮少有研究通過實證和數學建模的方法從國家和商業銀行層面分析普惠金融可持續發展因素和路徑。本文將利用Wind、財新智庫和中國中小企業協會網站2015—2020年的數據，通過實證分析和數理建模等研究方法，從國家層面和商業銀行層面分析如下問題：商業銀行普惠金融業務發展的宏觀驅動因素；商業銀行如何推動普惠金融業務的可持續發展，其經濟績效如何；商業銀行普惠金融業務未來的創新發展路徑。

表1 商業銀行普惠金融各項相關貨幣政策

本研究包括五個部分：第一部分主要通過總結文獻和實踐提出問題，第二部分從國家層面分析了普惠金融發展的驅動因素和特征事實，第三部分利用Wind、財新智庫和中國中小企業協會2015—2020年的數據，通過計量模型對影響普惠金融可持續發展的因素進行實證分析，第四個部分從商業銀行層面通過數學建模進行了普惠金融可持續發展的成本收益分析，第五部分得出主要研究結論并提出政策建議。

本文的創新之處在于：第一，從宏觀層面通過實證的方法研究了影響大型商業銀行普惠金融發展的主要因素。第二，從微觀主體出發，基于財務分析的角度，通過數學建模方法，研究了影響大型商業銀行普惠金融商業可持續發展的因素。最后，基于宏觀和微觀兩個研究視角得出普惠金融可持續發展的對策建議。

二、普惠金融發展的驅動力特征分析

基于大量文獻和銀行實踐可知，普惠金融發展的驅動因素可以概括為：政策支持、技術支持和市場需求，所以下文針對普惠金融發展的這三個宏觀驅動因素進行特征和實證分析。

（一）政策支持驅動商業銀行的普惠金融發展

2016年，G20峰會召開，標志著普惠金融進入數字化發展階段；2021年4月，銀保監會發布《2021年進一步推動小微企業金融服務高質量發展有關工作通知》。由此可見，普惠金融發展至今已經邁入了高質量發展階段。為了緩解小微企業融資難融資貴問題，切實降低企業融資成本，中央各部委不斷出臺相關支持政策，如表1所示，從表中可以看出2011—2022年中央貨幣政策對商業銀行普惠金融貸款規模和利率的影響，從政策數量上則可以看出中央對普惠金融業務發展的重視程度。

政策對普惠金融發展的推動力大小可以通過貨幣政策相關指標如M2和LPR得到體現，如圖1所示。2015年至2020年，作為貨幣供應量的M2和小微企業貸款增長率均呈現先降后升的同步變化趨勢，對比表1的政策發布情況也可以看出，2019年中央不僅加大了市場的貨幣供應，而且進一步降低了企業的融資成本。從LPR指標來看，貸款基準利率從2015年以來一直呈現下降趨勢，而且根據小微企業貸款定價規則，商業銀行認真貫徹監管機構相關政策規定，嚴格執行小微企業貸款利率以LPR為基準浮動的定價規則，不斷降低利率，將小微企業融資利率保持在合理水平，為小微企業降低融資成本，解決融資貴問題。據統計，2020年國有控股大型商業銀行普惠型小微企業貸款利率平均為4．35%，股份制商業銀行的平均貸款利率為5．12%。并且，各商業銀行在降低貸款利率的基礎上，認真執行“普惠型小微企業貸款不良率不高于各項貸款不良率3個百分點以內”的容忍度標準。

數據來源：北京大學數字普惠金融指數、財新智庫，作者整理。

具體對商業銀行發展普惠金融貸款業務來看，大型商業銀行和農村商業銀行是服務弱勢群體的主力軍，據統計，這兩類銀行的普惠型小微企業貸款占比超過66%。

（二）技術進步驅動商業銀行的普惠金融發展

2020年4月國務院發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，在傳統的要素市場上增加了數據要素，強調數據要素對國家經濟轉型的重大價值。目前大多數商業銀行對數字化轉型的認知和實踐已經逐漸從“業務數據化”轉化為“數據業務化”，其業務開展將按照“互聯網化、數據化、智能化、開放化”思路，將線上線下深度融合，為小微企業開發多樣化的線上融資產品，實現銀行業普惠金融“增量擴面、提質降本”的目標。

因此，本節選取了財新智庫2016至2020年發布的中國數字經濟指數3，以及北京大學編制的普惠金融數字化指數4，描述技術進步對商業銀行普惠金融業務的助力情況，如圖2所示。從圖中可以看出，我國數字經濟水平和第三方機構普惠金融數字化指數與商業銀行小微企業貸款增長率總體呈現上升趨勢，由此可見，普惠金融數字化發展對小微貸款業務的推動作用。

（三）經濟增長與市場需求驅動商業銀行的普惠金融發展

截至目前，已有許多研究表明普惠金融發展推動了實體經濟的發展，大國經濟特征、體制機制轉軌、經濟轉型、鄉村振興等都需要我國大力發展普惠金融，同時，市場需求也是商業銀行普惠金融業務發展的核心驅動因素之一。當前，加速經濟轉型已成為我國政府和企業主體面臨的現實挑戰，小微企業是其中的重要力量，發展普惠金融可以緩解小微企業面臨的融資難、融資貴問題，釋放小微企業成長和創新活力，切實為經濟轉型注入新的催化劑。

圖3顯示2015年來GDP水平和PMI與小微企業貸款的季度變化情況。圖中PMI指數基本穩定，說明我國制造業的訂單、就業、供應商等情況較為穩定，而小微企業的發展與制造業、零售批發等行業的穩定發展息息相關。關于GDP變化情況，除了2020年疫情階段我國經濟增長有所下滑，其他時期我國經濟發展相對比較平穩。但是，在我國經濟發展增速下降階段，商業銀行積極響應國家政策號召，加大了對小微企業的支持力度，助力“六穩六?！?，維護我國經濟穩定發展大局。

商業銀行普惠小微業務主要服務小微企業、個體工商戶等弱勢群體，根據“五六七八九”原則5，這部分群體在經濟發展過程中起著非常重要的作用。

三、商業銀行普惠金融發展的實證分析

（一）模型設定

基于前文的分析，本文構建如公式（1）所示的計量模型：

其中，Yt為小微企業貸款增長率代理變量，Xi，t為包括中小企業發展指數、PMI、M2、LPR、中國數字經濟指數和社會融資增速在內的自變量，ε為模型殘差項。

（二）數據來源與描述性分析

本文數據主要來源于Wind和財新智庫，指標說明和描述性情況分別如表2和表3所示。

（三）回歸結果分析

通過對數據進行處理后，本文得到的基礎回歸模型結果如表4所示。

通過模型回歸結果可以看出，中小企業發展指數、LPR、中國數字經濟指數和社會融資增速與小微企業貸款增長率高度相關。具體而言：1．中小企業發展指數與小微企業貸款增長率在10%的置信水平下負相關，究其原因，本文認為因為2020年疫情，中小企業發展指數呈現斷崖式下跌，但是商業銀行承擔起了維護社會穩定發展的社會責任，加大了對中小企業信貸投放，所以呈現了負相關關系。2．LPR與小微企業貸款增長率在10%的置信水平下正相關，2016年以來LPR始終保持下降趨勢，而小微企業貸款增速則是先降后升，特別是2019年以后小微企業貸款增速才呈現增長趨勢。一方面，理論上LPR與小微企業貸款的凈利息收入相關，LPR的下降表示貸款凈利潤下降，商業銀行基于盈利性考慮，更愿意選擇給能夠獲得更高息差收入的中大型企業放貸。另一方面，2015年商業銀行開始大規模發展普惠金融，所以2015至2016年的小微企業放貸增速較高，而2020年因為疫情的關系，雖然商業銀行為幫助小微企業復工復產，為其提供續捷貸，但是小微企業信貸增速仍不如2015年，所以整體呈現出與LPR一致的變化趨勢。3．中國數字經濟指數與小微企業貸款增速在5%的置信水平下高度正相關，說明技術進步推動了小微企業貸款的增長，大量研究表明技術進步能夠降低小微企業融資成本，提高融資效率和客戶體驗，本文的研究結果與絕大部分研究結論一致。4．社會融資增速與小微企業貸款增速在5%的置信水平下高度正相關，說明實體經濟對資金需求越大，商業銀行對小微企業貸款規模越大。

表2 指標來源與說明

表3 變量描述性統計分析

表4 模型回歸結果

根據上文可知，政策、經濟增長和技術進步共同推動了普惠金融的快速發展，政策上包括貨幣供應量和貸款利率，經濟增長如PMI和GDP等，技術進步如互聯網、大數據和人工智能等。從模型回歸上也可以看出，這些指標對商業銀行小微企業貸款增速影響顯著。下文將從商業可持續的微觀角度分析普惠金融的經濟效益，通過成本收益模型研究影響普惠金融商業可持續的核心因素。

四、商業銀行普惠金融貸款可持續發展的經濟效益模型分析

前文已經從宏觀角度分析了普惠金融發展的驅動因素，下文將從微觀視角通過成本收入的經濟學模型分析商業銀行如何維持普惠金融業務的可持續發展。關于普惠金融可持續發展的概念，目前學術界尚無統一的定義，周小川（2013）指出普惠金融發展的目標之一是金融業實現可持續發展，確保其長期提供金融服務?；诖?，本文認為金融機構普惠金融業務可持續發展是指可持續獲得盈利性收入，并擴大再生產，持續為服務對象提供金融服務。一般經濟學上認為當機構獲得的收入大于等于投入的成本時，即MR≥MC時，機構可持續發展。接下來，本文將從該經濟學理論出發，構建商業銀行可持續發展模型。

（一）模型假設

規?；洜I往往存在規模經濟，即隨著生產規模的擴大，固定成本被逐漸分攤，長期平均成本會下降。但對于商業銀行發展普惠金融而言，其普惠型信貸規模是不是越大越好，理論上隨著規模的擴大，邊際效應遞減，會產生規模不經濟，但是技術進步是否會抵消掉規模不經濟導致的收益下降，即在固定成本存在的短期條件下，規?；洜I應該具有成本優勢，在金融科技發展前提下，不斷擴大信貸規模是否仍導致邊際效應遞減尚未可知。

對于銀行而言，普惠型小微企業貸款產品帶來的直接收益主要是凈利息收入、中間收入和營業外收入，凈利息收入包括兩個部分：貸款凈利息和資金歸行及聯動存款帶來的凈利息收益。中間收入則主要是銀行為小微企業提供代發工資、繳稅和社保等服務的服務費。營業外收入包括普惠降準返還、外部獎勵和其他。

第一，我們假設一個周期內的普惠型小微企業貸款規模為N，凈息差為R，則貸款的息差收入可以表示為R×N。第二，假設貸款資金歸行率為α，且這部分資金仍用來為小微企業放貸，則可帶來的收入為α×R×N。第三，我們認為普惠金融貸款能夠帶來存款，將這部分存款繼續用來服務小微企業，根據銀行小微企業利息收入和利息支出之比，則這部分存款帶來的收入為R×β×N，其中0≤β≤1。根據央行的普惠降準返還政策6，隨著銀行普惠金融貸款業務的增長，銀行能夠獲得更多的流動性。我們假設銀行存貸比為ξ，則銀行總存款TD=ξ×TN，并假設銀行總貸款與小微企業貸款之間存在N/TN=κ，即TN=N/κ，將該公式代入總存款公式，則有TD=ξ×N×κ，又因為法定存款準備金變化為Δr，所以隨著貸款的增長，銀行的可用資金變Δr×TD=Δr×ξ×κ×N，其中Δr=0．5%和1．5%，κ≥1．5%。那么這部分可用資金如果用來服務小微企業，則帶來的收入可以表示為R×Δr×ξ×κ×N。

前文已經提及銀行為小微企業提供代發工資、繳稅等服務能夠獲得中間業務收入，但值得注意的是，中間業務收入存在規模報酬遞減的規律，即為每一個小微企業提供的中間業務筆數越多，所收取的服務費越少。我們假設提供綜合金融服務的手續費為ρ，小微企業貸款均值為n，則銀行服務的小微企業客戶數可以表示為N/n，小微企業員工數均值為A，銀行中間業務收入為ρ×N/n×A×12×R，員工數可以通過建筑業、批發零售和制造業小微企業員工數計算得出。假設員工工資為B，由于代收業務會形成沉淀資金，沉淀率為μ，則沉淀資金規模為μ×A×B×N/n，假設這部分沉淀資金繼續用來為小微企業服務，則帶來的收益為μ×A×B×N/n×R×12。銀行中間業務還包括銷售理財產品等，假設銀行為小微企業銷售的理財規模為M，理財資金也可以沉淀為銀行為小微企業提供服務的可用資金，沉淀率為σ，帶來的收入為σ×M×R。

對于銀行而言，小微企業貸款成本主要包括員工費、業務費和信用減值損失及其他，貸款資金成本已經算入凈利息收入中，此處不再贅述。我們假設員工費和固定資產為常數C，業務費用是貸款規模的遞減函數，所以貸款總成本可以表示為In(λ×N/n+1)+C，其中λ為銀行放單筆小微貸款的業務費。另外，根據歷史數據，我們認為小微企業貸款的信用減值損失對貸款比例θ基本不變，所以貸款風險成本為θ×N。

（二）模型建立

上文對小微企業貸款的成本收入進行了假設，加之小微企業貸款可能帶來的潛在收入，如電子商務、對公外匯、私人銀行、基金、保險等，所以普惠型小微企業貸款業務的凈收益可以通過公式（2）表示：

其中ε為常數。

小微企業貸款業務發展的最優規模N*的條件為Π'(N)=0，即MR=MC。

（三）模型結果分析

根據Π'(N)=0，可以得到公式（3）：

簡化后得公式（4）：

根據商業銀行普惠金融發展現狀、歷史經驗和數據，及工信部對各行業小微企業劃型標準7，給各參數賦值，可計算得到數值解N=N*。對該模型結果分析如下：

1．小微貸款規模與資金沉淀

從公式（4）可以看出，小微貸款規模與貸款資金歸行、沉淀和中間業務資金沉淀率高度相關，對公式（3）的α，β，μ分別求導，當θ≡θ*滿足分式分母大于0時，可得到，，，因此小微貸款業務在風險可控的條件下，其貸款資金歸行率和沉淀率越高，商業銀行能夠服務的小微客群越大，其普惠金融的增量和流量也越大。

2．小微貸款規模與小微企業規模

根據工信部對企業規模的劃分，企業規模與其營業收入和員工數相關。對于小微企業貸款而言，企業員工人數一方面影響銀行為企業代發代繳的資金筆數，另一方面，通過貸款業務聯動銀行理財，不僅可以獲得手續費收入還能獲得沉淀資金。通過對公式中的A求微分可得到，所以小微企業員工數對銀行最優小微企業貸款規模產生了正向影響。這一點恰好符合前文提及的目前商業銀行對小微企業服務的孵化模式，即通過長期合作，幫助小微企業成長為中型甚至大型企業，獲得穩定發展，并實現群體性效應。

3．小微貸款規模與銀行經營管理業務費

五、主要結論與建議

2016年，國務院發布《推進普惠金融發展規劃（2016—2020）》，人行和銀保監會等監管機構也發布了不少支持普惠金融發展的相關政策。截至目前，我國不斷突破金融排斥的理論限制建立較為完善的普惠金融體系，且到了數字化高質量發展階段。根據銀保監會數據，2021年一季度，我國銀行業金融機構普惠型小微企業貸款已達到16．81億元?？梢?，我國商業銀行在政策支持、國家經濟增長和技術進步的驅動下持續擴大普惠金融服務的廣度、深度和質量，并實現了“兩增兩控”“增量擴面提質降本”的監管目標。

基于本文的統計分析、計量分析和數學建模分析，主要得出以下結論：第一，普惠金融的發展與政策支持、經濟發展和技術進步以及自身的投入產出密切相關；第二，包括社會融資和貸款利率在內的貨幣政策顯著推動了商業銀行普惠金融業務的發展，且國家經濟發展水平與普惠金融發展正相關，經濟增速越快，普惠金融貸款增速越快，但中小企業發展指數與普惠金融發展在10%的置信水平下顯著負相關，說明商業銀行在中小企業經濟不景氣時仍加大力度支持小微企業的發展，承擔了維持社會穩定發展的責任；第三，商業銀行通過提高對小微企業的綜合性金融服務以及降低小微企業貸款的業務成本能夠進一步擴大普惠金融業務規模，同時，央行對銀行業金融機構的普惠金融業務獎勵或返還等也能夠幫助商業銀行提高營業外收入，在可持續發展基礎上擴大普惠金融業務規模。

基于主要研究結論，本文認為我國商業銀行普惠金融可持續發展路徑如下：第一，國家加大對普惠金融發展的支持力度，可通過定向降準、實施優惠貸款利率等降低商業銀行的貸款資金成本，以及為商業銀行提供更多的數據支持，幫助商業銀行研發更多適合小微企業的貸款產品。第二，商業銀行為小微客群提供綜合性金融服務，一方面提高普惠金融服務的質量，另一方面提高銀行的經濟效益，由此進一步擴大小微貸款業務規模。第三，商業銀行應盡量降低普惠金融貸款的業務費率，通過模型可知，小微貸款業務成本包括固定成本和可變成本，所以商業銀行應通過數字化手段如人工智能等盡量降低固定成本支出，以及通過提升業務線上化率降低單筆貸款業務費。并且，根據長尾理論和范圍經濟理論，商業銀行可通過豐富小微信貸產品，提升普惠金融的客戶覆蓋面。值得指出的是，商業銀行承擔著穩就業的社會責任，短期內并不能通過裁減員工降低人力成本，因此，商業銀行應促進線上線下一體化發展，加大對普惠金融業務的線下管護能力，降低普惠金融業務的信用風險。

注釋：

1小微企業貸款增速不低于各項貸款平均增速，貸款戶數不低于上年同期戶數，申貸獲得率不低于上年同期水平。

2詳見銀保監會發布的《2021年進一步推動小微企業金融服務高質量發展有關工作通知》。

3該指數由數字經濟產業指數、數字經濟融合指數、數字經濟溢出指數和數字經濟基礎設施指數四部分構成，其中數字經濟產業指數包括大數據產業、互聯網產業和人工智能產業。

4郭峰、王靖一、王芳、孔濤、張勛、程志云，《測度中國數字普惠金融發展：指數編制與空間特征》，2020年第19卷第4期，第1401-1418頁。因為該指數并未公布全國的情況，所以本文計算各省年度均值求得全國普惠金融數字化情況。

5主要參考民營企業為國家經濟發展提供50%以上的稅收、60%以上的GDP、70%以上的技術創新、80%以上的就業以及占據90%的企業數量。

6普惠降準的兩個檔位：從2018年起，前一年普惠金融貸款余額或增量占全部人民幣貸款余額或增量比達到1．5%的商業銀行，存款準備金率可在人民銀行公布的基準檔基礎上下調0．5個百分點；前一年普惠金融貸款余額或增量占全部人民幣貸款余額或增量比達到10%的商業銀行，存款準備金率可按累進原則在第一檔基礎上再下調1個百分點。

7批發行業從業人員在20人以下，營業收入在5000萬元以下的企業為小微企業；零售業從業人員在50人以下，營業收入在500萬元以下為小微企業；交通運輸業從業人員在300人以下，營業收入在1000萬元以下為小微企業；倉儲業從業人員在100人以下，營業收入在1000萬元以下為小微企業；餐飲業從業人員在100人以下，營業收入在2000萬元以下為小微企業。