1、基于仿真检验的“农村金融-银行电商”新型盈利模式实证研究 杨扬 中国人民银行北海市中心支行 摘 要： 银行电商平台面临诸多限制因素, 亟需寻找盈利模式的突破口。本文旨在构建一种新型的“农村金融-银行电商”盈利模式, 利用 Matlab 统计软件的数据仿真功能对模型的收入、支出和盈利过程进行实证分析, 验证在符合模型假设的前提下, 该“农村金融-银行电商”模式是能够实现可持续盈利的, 最后根据实证结果提出相关政策建议, 为完善银行电商平台运营, 提升经济效益和市场效率, 促进农村普惠金融健康发展提供新的思路。关键词： 仿真检验; 农村金融; 银行电商; 新型盈利模式; 作者简介：杨扬, 供职于中
2、国人民银行北海市中心支行。收稿日期：2017-06-06Received： 2017-06-06互联网农村金融是精准扶贫的有效途径, 也是普惠金融的集中体现。当前, 精准扶贫时间紧, 任务重, 互联网农村金融开辟了新渠道, 一方面降低了现场交易成本, 创造更多创业和就业机会, 另一方面有效激活农村地区产业升级转型, 切实提高当地经济发展水平。目前农村普惠金融的研究以电商龙头企业及其信贷平台为主, 如阿里巴巴村淘和阿里小贷公司, 以银行机构农村电商金融业务为研究对象的文献较少。本文分析了银行电商平台面临的限制因素, 认为银行电商平台仍具有三农客户高黏性、信贷融资多样化和信用建设本地化的优势, 通
3、过电商平台三农客户的交易行为和资金使用产生银行原始海量数据后, 运用平台大数据分析和挖掘功能, 研究三农客户的贷款需求和还款能力, 并根据分析结论对特定对象提供信贷融资服务, 实现数据流和资金流的循环互通。本文旨在构建一种新型的“农村金融-银行电商”盈利模式, 利用 Matlab 统计软件的数据仿真功能对模型的收入、支出和盈利过程进行实证分析, 证明在符合模型假设的前提下, 该“农村金融-银行电商”模式是能够实现可持续盈利的, 最后根据实证结果提出相关政策建议, 为完善银行电商平台运营, 提升经济效益和市场效率, 促进农村普惠金融健康发展提供新的思路。一、“农村金融-银行电商”盈利模式的构建三
4、农企业和个体户是银行电商平台的供销交易者, 随着平台使用量的增加, 交易信息数据和资金往来数据逐步形成海量数据库, 假设银行机构的信息数据处理中心能准确地通过大数据平台分析用户的信用资质, 计算出相关的贷款额度、年限和利率, 形成合理的信用贷款分析报告, 银行机构信贷管理中心发放贷款, 信用良好的农村用户获得融资后改善财务状况, 既提升经营效益, 又按期偿还贷款, 从而有效缓解农村金融抵押担保难题, 实现农村金融改革和银行持续盈利的循环双赢。“农村金融-银行电商”盈利模式的构建流程如图 1 所示。(一) 模型假设前提“农村金融-银行电商”盈利模式主要基于以下几个假设:图 1“农村金融-银行电商
5、”盈利模式构建技术路线 下载原图1.银行电商平台的三农客户拥有一定量的主营农产品, 能实现自主生产并在平台进行销售, 互联网接受程度较高。2.银行数据处理中心有强大的数据处理能力, 能形成合理的信用贷款分析报告, 提交银行信贷管理中心。3.农村电商的物流配送体系是完备的, 三农客户购买原材料、生产、销售以及在平台的日常消费所需的物流配套设施较为健全。4.银行的主要收入来源为电商客户贷款利息收入, 为了扩大网络使用量, 平台客户的加盟费和运营服务是不收费的。5.银行的成本主要为存款利息支出、贷款管理成本、数据处理中心技术支持和维护成本。(二) 模型的构建本文模型的构建主要基于数据流和资金流的双向
6、流通。1.数据流, 主要部门为银行的电商平台、数据处理中心和信贷管理中心。电商平台将海量的物流、货流交易数据传送给数据处理中心, 数据处理中心量化分析数据后得出客户的信用贷款分析报告, 包括信用贷款额度、贷款年限、贷款利率等, 提交给信贷管理中心, 信贷管理中心评估报告后, 结合资金流信息投放贷款。2.资金流。通过数据流确定的信用良好的三农客户首次申请贷款, 评估合格后投放贷款, 客户使用资金进行原材料、生产资料以及其他物资的购买, 自主生产农产品后通过电商平台进行销售, 资金回笼后偿还贷款。待三农客户经营规模逐步扩大后, 结合数据流和资金流数据, 银行提升信贷投放规模, 从而实现“农村金融-
7、银行电商”模式的持续盈利。具体的“农村金融-银行电商”循环盈利流程如图 2 所示。图 2“农村金融-银行电商”循环盈利模式流程图 下载原图假设某一银行为县域农村金融机构, 根据图 2 流程, 在银行电商平台进行互联网农产品交易和信用贷款的市场主体有 m 个, 每个市场主体拥有最多为 n 次的转贷次数, 转贷周期设置为 1 年期, n 即为转贷年数, 故得出公式 1。公式 1 是指该银行机构的转贷矩阵 A, aij (i1, m, j1, n) 表示的是银行第 i 个三农客户 (信贷主体) 第 j 次转贷, 并且设置 aij=1 为“贷款”, aij=0 为“未贷款”。由此, 可以设定该盈利矩阵
8、 F 的公式 2 为接着从收入和支出两个方面进行计算因素设定, 再根据公式 2 计算得出模型的总盈利矩阵 F。(三) 收入因素分析1.确定信用贷款额度。假设 L 为银行机构经过分析评估后的信用贷款额度矩阵, lij (i1, m, j1, n) 表示银行机构第 i 个三农客户 (信贷主体) 在第j 年转贷时的信用贷款额度。L ij的大小与该客户在银行电商平台的交易量、信用评价息息相关。一是从交易量上分析, 假设 Q 为三农客户 (信贷主体) 在电商平台交易量金额矩阵, q ij (i1, m, j1, n) 为第 i 个三农客户 (信贷主体) 在第 (j-1) 年在电商平台的交易量金额, 设置
9、 = ( 1 2. n) 为银行可贷因子比例集, L ij的大小与历年交易量 Q 成正相关关系, 且受第 (j-1) 年的交易规模影响最大, 假设第 j 年的可贷因子 j= ( 1) , 1为常数, 可由银行机构根据自身的信贷经营和不良率情况进行调整。二是从信用评价上看, 假设 P 为三农客户 (信贷主体) 电商平台的信用评价矩阵, p ij (i1, m, j1, n) 为第 i 个三农客户 (信贷主体) 在电商平台的累计好评率, 浮动区间为 2, 3, 2和 3均为常数, 用百分比表示。结合交易量 Q 和信用评价 P 等两大因素对信用贷款额度 L 的影响, 可得到 L 的计算公式 3。将
10、1代公式 3 后得出公式 4。通过公式 4 计算出信用贷款额度 L。2.确定贷款利率。假设 R 为银行机构对三农客户 (信贷主体) 的转贷贷款利率矩阵, r ij (i1, m, j1, n) 为第 i 个三农客户在第 j 年进行转贷贷款时的利率, 该利率不是一成不变的, 是浮动调整的, 影响调整的主要因素有三个, 分别是信贷合作年限、单次最高贷款逾期记录、其他业务贡献度。一是从合作年限上分析, 假设 Y 是三农客户作为信贷主体与银行机构之间的电商买卖和信贷合作的年限矩阵, y ij (i1, m, j1, n) 为第 i 个三农客户与银行电商平台建立交易或者信贷合作关系的第 j 年, 设置
11、SY 为合作年限利率浮动值矩阵, sy ij (i1, m, j1, n) 为第 i 个三农客户与银行电商客户合作 j 年后的利率浮动值, 合作年限越长, 贷款利率应相应降低, 呈负相关关系, 设置为0, 1, 经线性转化后得出合作年限利率浮动值 SY 的计算公式 5。二是从历年单次贷款最高逾期记录上分析, 假设 D 为过去 3 年内三农客户的单次贷款逾期天数, 注意区分逾期是否为恶意, 根据单次逾期天数的多少来确定利率浮动比例。设置 SD 为单次逾期天数利率浮动值, sd ij (i1, m, j1, n) 为第 i 个三农客户在第 (j-3) 年内的单次贷款逾期最高天数所转化的利率浮动值,
12、 逾期天数范围设定为0, 2, 2由银行自主决定, 一旦逾期超过 2, 应做停止贷款处理, 故从信用风险上考虑, 在0, 2范围内逾期天数越高, 贷款利率应上浮越多, 将 dj0, 2线性转化为 3, 4后得出单次逾期天数利率浮动值 SD 的计算公式 6。三是从其他业务贡献度上分析, 主要是指电商平台交易者三农客户在该银行机构的日均存款、资金结算、理财产品等方面的贡献度, 本文统一将其归为其他业务贡献度, 以 G 为其他业务贡献度利率浮动值矩阵, g ij (i1, m, j1, n) 为第 i 个三农客户 (信贷主体) 在第 j 年进行信贷转贷时的其他业务贡献度所转化的利率浮动贡献值, 贡献
13、度越高, 贷款利率越低, 设置 gij 5, 6,具体贡献度由银行机构自主确定。综上所述, 确定贷款利率 rij的计算公式 7 如下。其中:z ij为第 j 年人民银行公布的人民币贷款基准利率, h j为第 j 年该银行机构确定的平均贷款利率上浮比例, sy ij和 sdij分别由公式 5 和公式 6 计算得出, gij由银行机构自主确定。(四) 成本因素分析根据前文的假设前提, 银行机构的成本主要为存款利息支出、贷款转贷管理成本支出、数据处理中心技术支持和维护成本支出。1.存款利息支出。假设信用贷款额度与平均存款有一一对应关系, 该银行机构的存贷比为 75%, cij (i1, m, j1,
14、 n) 为第 i 个三农客户 (信贷主体) 在第 j 次进行信用贷款时对应的银行存款量, 得出公式 8。将存款量 cij与存款利息 xij相乘得出存款利息支出。其中:x ij是第 j 年该银行机构平均存款利率, 不区分活期和定期, l ij通过公式4 计算得出。2.贷款转贷管理成本支出。随着转贷次数的增加, 三农客户 (信贷主体) 的信用资质增强, 运营能力有所提升, 贷款管理成本会相应下降。假设 V= (v1v2.vj) 为银行机构进行贷款转贷时的管理成本集, v j (j1, n) 为银行机构在第 j 年的转贷管理成本, 成本随着转贷次数而递减, 故得出 vj的计算公式 10。其中 、 为
15、常数, 由银行机构根据历年业务办理经验确定。3.数据处理中心技术支持和维护成本支出。计算机信息处理系统、软硬件的技术开发前期投入较高, 随着客户量和交易量的上升, 后期维护成本基本保持稳定, 符合线性关系的相关条件。假设 W= (w1w2.wj) 为数据处理中心成本集, wj (j1, n) 为第 j 年的维护成本, 由银行根据当年财务状况确定。(五) 总盈利模式分析根据公式 2 的设定, 假设 F 为盈利矩阵, 其公式为其中:f ij (i1, m, j1, n) 为银行机构在第 i 个三农客户 (信贷主体) 在第 j 年进行贷款转贷时获得的盈利收益, 结合前文公式 1、公式 4、公式 7、
16、公式 9、公式 10, 得出 fij的计算公式 12。将历年盈利汇总后得出总体盈利公式 13。二、仿真检验实证分析(一) 仿真检验说明及数据来源参考本文使用的统计软件是 Matlab2014, 根据前文的公式, 运用 Matlab2014 产生大量的随机仿真数据, 验证“农村金融-银行电商”循环盈利模式的可持续性。由于银行机构的电商平台数据可获得性较差, 为保证仿真数据的真实性和准确性, 本文参考阿里研究院于 2015 年发布的农村网络消费报告中关于“农村互联网”、“农村电商模式”、“农村网购消费结构”等方面的研究数据, 并结合人民银行信贷调统部门、银行机构风险控制部、公司部、三农事业部、信贷
17、部等多个部门相关专家的经验, 综合得出仿真数据所需的参数。(二) 数据仿真过程根据银行机构的风控制度、信贷制度及相关部门经办人专业经验, 本文设定:根据银行机构贷款的贷中核查、贷后监管、逾期管理等有关制度以及相关部门专家意见, 本文设定:根据银行机构的内控制度、员工激励机制以及相关部门信贷经理的座谈交流, 本文设定:(三) 仿真结果本文运用 Matlab2014 统计软件产生 500 户三农客户的信贷数据, 设定转贷年限为 10 年, 随机生成公式 1 中的转贷矩阵 A, 一年期人民币贷款基准利率 Z 采用人民银行 2015 年 10 月公布的 4.35%, 上浮比例假设为 30%, 平均存款
18、利率采用的是一年定存利率 1.5%。通过统计软件计算后得出收入、支出和盈利情况如下。1.收入分布。10 年时间 500 户三农客户在电商平台进行信贷交易所形成的银行总收入为 4554 万元, 具体分布如表 1 所示。表 1 500 名三农客户年度信贷收入分布表 下载原表 2.支出分布。10 年时间 500 户三农客户在电商平台进行信贷交易所形成的银行总支出为 2950 万元, 具体分布如表 2 所示。3.盈利分布。综合收入和支出情况, 根据公式 2 得出盈利矩阵 F 并对其求和, 得出 500 户三农客户在 10 年间的盈利总额为 1604 万元, 具体分布如表 3 和图3 所示。(四) 实证
19、结论分析1.“农村金融-银行电商”运营模式能实现可持续盈利。根据上述仿真检验的实证结果, 每年银行均能实现盈利, 且盈利水平较为平稳, 年度最高盈利 222 万元, 10 年累计实现盈利 1604 万元, 说明银行机构在不断扩大农村互联网电商平台覆盖面的基础上, 保障平台交易量稳步提高, 通过数据处理中心分析和挖掘客户信贷需求, 以具有三农特色的信贷融资产品, 投放给信用资质良好的平台三农客户, 实现数据流和资金流的双向流通。该模式具有可持续盈利性, 具有较强的市场潜力。表 2 500 名三农客户年度信贷支出分布表 下载原表 表 3 500 名三农客户年度总盈利分布表 下载原表 图 3 500
20、 名三农客户年度总盈利分布图 下载原图2.盈利同比有增有减, 第五年盈利水平达到最高。从表 3 可以看出, 10 年期间当年盈利同比实现增长的月份有 4 个月, 盈利同比下降的月份有 5 个月, 说明市场影响因素诸多, 盈利水平同比有增有减。随着交易金额和信贷规模的有效扩大, 第五年度收入水平为 531 万元, 同比增长 50.00%, 支出 309 万元, 同比增长 30.93%, 盈利 222 万元, 同比增长 88.14%, 收入增幅、支出增幅和盈利水平均为历年最高。3.模型假设条件在现实环境下不易满足, 后续亟待完善。一是农村互联网覆盖面和接受程度仍然偏低。根据 2016 年 8 月中
21、国互联网络信息中心统计报告, 截至 2016 年 6 月末, 农村网民规模占比达到 31.7%, 城乡网络覆盖面差异依然明显, 农村网络设施配套不健全, 三农客户互联网使用程度有待提高。二是银行信息数据处理能力略显不足。与大型电商企业相比, 银行自主建设或者联合开发的电商平台在使用体验、数据归集整理等方面仍有较大的上升空间, 同时准确可靠的信用贷款分析报告对银行数据处理中心的大数据分析能力提出了更高的要求, 前期技术搭建和运营也需要大量的资金投入, 对银行持续盈利形成较大压力。三是由于物流供应体系不完善, 电商平台三农客户从购买原材料、生产到销售、回笼资金还贷的时间存在一定的不确定性, 三农客
22、户的农产品产量和销路也受到天气、市场、价格等诸多因素的影响, 银行对信用贷款的持续监测和客户维护显得尤为重要。三、“农村信贷-银行电商”盈利模式的优化方向和政策建议在国务院提出加快农村电子商务发展的政策利好背景下, 财政部、商务部纷纷出台电子商务进农村的相关管理办法, 农村电商已迎来发展大好机遇。银行业金融机构, 尤其是以三农为主营对象的法人金融机构, 应加快进军步伐, 扩大农村电商市场份额。本文已验证“农村信贷-银行电商”模式的可盈利性, 但要实现农村电商与金融信贷健康发展, 在基础设施、信息技术、政策激励等方面仍有较大的提升空间。(一) 加强供销合作和金融服务, 优化银行电商平台运营效率一
23、是加快银行电商综合服务站点建设和网点布局。通过综合服务站加强与三农客户的供销合作关系, 通过现场教学、发放操作手册等方式帮助其使用电商平台进行产品供销和网络支付, 提高互联网金融交易效率。二是加大银行电商平台宣传力度。政府、银行与金融监管机构联合宣传农村互联网金融, 聘请专家团队深入基层, 开展农村金融知识讲座, 提高农村互联网整体接受程度。三是加强与基层农村供销合作社的合作。基层社与县域农民间的购销关系更为紧密, 国务院于 2015 年明确提出建设全国供销合作社电子商务平台, 银行机构既可以参与该平台的建设, 又能通过供销合作社强化三农客户基础, 挖掘更多的潜在客户, 不断扩宽平台用户规模。
24、(二) 健全物流配送体系, 突破最后一公里难题一是结合银行自身的综合服务站, 与第三方物流公司合作开展物流配送, 通过规模配送降低合作成本, 或者招聘快递人员, 扩大综合服务站为仓储网点, 建立县域小型物流公司, 主营农产品仓储和运输, 收取一定的平台用户仓储或者配送费用, 健全银行物流配送体系。二是运用中国邮政全网络农村开放网点进行物流配送, 有效降低银行物流铺设成本。中国邮政拥有约 9 万个农村营业网点, 2015 年与阿里巴巴签订“菜鸟网络”战略合作协议, 开放旗下 5000 个网点用于“农村淘宝”农产品的仓储和配送, 各银行机构可根据自身经营的县域农村范围, 与中国邮政开展物流合作,
25、利用邮政系统完善高效的 EMS 配送系统, 提供优质的物流服务, 有效缓解农村电商物流难题, 促进银行快速有效深入基层。(三) 增强数据处理能力, 提供农村金融技术支持一是加强银行数据处理中心的数据分析能力, 强化数据挖潜、数据库、云计算等方面的技术支持, 量化评估平台三农客户的信用资质, 提高信用贷款分析报告的准确性。二是积极培养银行金融复合型科技人才, 一方面能够整合平台各项金融服务和网络支付功能, 优化电商平台使用体验, 另一方面可以为有效监测信贷资金流向提供技术渠道。三是深化与第三方技术企业的合作, 借鉴龙头电商企业网络平台的先进经验, 改善银行电商平台技术难题, 优化平台数据采集和整
26、理流程。(四) 加大政策激励力度, 完善农村电商法律制度一是政府方面的政策支持。对于积极建设农村电商金融市场的银行机构给予一定的产业奖励基金或者财政专项补贴, 缓解银行平台前期铺设投入的大量成本, 同时建议政府积极协调工信委、商务部、电信企业等相关部门, 加大县域农村地区交通、宽带、移动网络、物流、仓储等各项基础配套设施的投建和完善, 为银行和电商企业建设农村电商市场提供基本保障。二是金融监管机构方面的政策激励。对于积极落实金融支持三农发展相关政策的银行机构, 人民银行和银监部门可以考虑在存款准备金、支农再贷款、不良容忍度上给予一定的政策倾斜, 激发银行机构投身农村普惠金融事业的积极性, 缓解
27、银行经营压力。三是国家层面尽快研究出台电子商务法, 并完善国务院关于促进农村电子商务加快发展的指导意见等相关政策的实施细则, 为农村互联网与农村金融相关业务的健康发展奠定坚实的法律基础。参考文献1陈勇等.电商金融征信与电商小微企业发展相关性研究J.福建金融, 2014 (12) . 2朱正罡等.农业银行探索农村电商平台服务模式的实践与思考J.农村金融研究, 2015 (8) . 3阿里研究院.农村网络消费研究报告R.2015 年 7 月. 4任海泉等.互联网金融视角下农村普惠金融发展实证研究J.华北金融, 2015 (12) . 5金晓艳;缪得志.农村金融服务:“金融-电商”模式研究J.金融监管研究, 2015 (8) . 6洪勇.我国农村电商发展的制约因素与促进政策J.商业经济研究, 2016 (4) . 7中国互联网络信息中心.第 35 次中国互联网络发展状况统计报告R.2016年 8 月. 8朱世友.农村电商发展对物流业的影响及农村物流体系构建J.价格月刊, 2016 (3) . 9刘杰.商业银行如何支持农村电商发展J.中国发展观察, 2016 (9) .
