數字普惠金融的發展影響農信機構的社會績效嗎？
——基于2014-2018年非平衡面板數據的實證檢驗

張正平， 黃帆帆

(北京工商大學 經濟學院，北京 100048)

一、引 言

2003年6月27日，國務院頒布了《深化農村信用社改革試點方案》，提出了合作制、股份合作制、股份制三種農村信用社改革模式，由此開啟了我國農村信用社改制為農村商業銀行的大幕。中國銀保監會數據顯示，截至2020年6月，全國已組建農村商業銀行1545家，農村信用社694家，農村合作銀行27家，三類機構的總股本超過1萬億元，資產規模達到38.1萬億元。作為專門服務“三農”的金融組織，農信機構(農村信用社、農村商業銀行、農村合作銀行的統稱)是當前我國農村金融發展的主力軍，在支持鄉村振興、推動地方經濟發展的過程中發揮了非常重要的作用。[1]

2016年9月，在中國杭州召開的G20峰會上審議通過了《G20數字普惠金融高級原則》，該原則明確指出，數字普惠金融泛指一切通過使用數字金融服務以促進普惠金融的行動，包括運用數字技術為無法獲得金融服務和缺乏金融服務的群體提供一系列金融服務(1)需要說明的是，在本文中，我們將交叉使用互聯網金融、數字普惠金融、金融科技等概念，不做嚴格區分；本文中的數字普惠金融側重的是以螞蟻金服等為代表的新興數字金融機構及其業務，從而考察來自農信機構外部的數字普惠金融發展帶來的影響。。近年來，迅猛發展的數字普惠金融沖擊著銀行業現有競爭格局[2]，并在業務競爭、價格競爭、客戶競爭、地區競爭等方面對銀行績效形成了巨大挑戰[3]，2021年中央“一號文件”則進一步明確提出“發展農村數字普惠金融”。那么，數字普惠金融的發展是否對服務于農戶、農村小微企業等弱勢群體的農信機構的社會績效產生不利影響？如何降低這種不利的影響？對這些問題的回答不僅關乎農信機構社會績效的改進，還將影響到農村數字普惠金融的發展。

農信機構的績效可以分為財務績效和社會績效。[4]從現有的相關文獻來看，討論農信機構財務績效影響因素的文獻比較多，這些因素包括資產規模[5]、內部治理結構[6]、管理水平和人力資本結構[7]、非利息收入[8]等內部因素，以及地區經濟發展水平[5]、金融發展水平[9]和農業發展狀況[10]等外部因素。也有一些文獻關注了農信機構社會績效的影響因素，例如：資產規模[11]、股權結構[4]、商業可持續目標[12]、金融市場準入[13]、資產流動性[14]、金融機構市場化改革[15]和外部環境[16]等。此外，還有一些文獻關注了省聯社干預對農信機構績效的影響，但觀點不一，例如：董玄等(2018)認為，地方政府通過省聯社對農信社進行管理后，農信社的盈利和支農績效出現大幅改善[17]；省聯社模式降低了農村金融機構整體的服務成本[18]，有利于地方政府調集資源服務“三農”，實現正向激勵[19]；而王文莉和趙蕓(2014)認為，省聯社行業管理與縣級機構法人治理之間的矛盾越來越突出，增加了省聯社的管理成本，降低了農信社的管理績效[20]；張正平等(2020)發現，省聯社干預擴大了農信機構的信貸規模、提升了涉農貸款和小微貸款投放水平，但與此同時也降低了農信機構的盈利能力，損害了其經濟利益[21]。值得注意的是，僅有少量文獻關注數字金融對農信機構績效的影響，如張正平和江千舟(2018)研究發現，互聯網金融的發展水平越高，農信機構的財務績效和社會績效就越差[22]。

上述文獻為我們理解數字普惠金融發展對農信機構績效的影響奠定了重要的基礎，但這些研究仍存在一些不足：首先，現有文獻側重于商業銀行的財務績效，且研究對象多為國有銀行、股份制銀行等規模較大的銀行，鮮有針對農信機構這類中小銀行的實證研究，尤其缺乏對農信機構社會績效影響的研究；其次，現有文獻多從整體上考察數字金融或互聯網金融對農信機構績效的影響，對不同類型的數字金融產生的影響關注不多，對不同地區的異質性影響鮮有研究；最后，現有文獻多聚焦于農信機構與其他金融機構之間的相互影響，較少考慮省聯社干預這一不應被忽視的重要因素可能產生的影響，且缺乏相應的實證檢驗。

已有文獻的不足為本文的創新提供了機會，具體而言，本文可能的創新為(1)以農信機構為研究對象，實證檢驗了數字普惠金融對農信機構社會績效的影響，豐富了數字普惠金融影響和農信機構績效問題的研究內容；(2)考察了數字普惠金融各維度對農信機構社會績效的影響，并實證檢驗了數字普惠金融影響農信機構社會績效的地區異質性，為全面理解二者關系提供了更加堅實的經驗證據；(3)考慮了省聯社干預的影響，識別了省聯社干預在數字普惠金融影響農信機構社會績效中的調節作用。

二、理論分析與假說提出

(一)數字普惠金融發展對農信機構社會績效的影響

數字金融的發展對商業銀行績效的影響得到了很多文獻的證實。Bunea等(2016)研究發現互聯網金融與傳統商業銀行之間的競爭造成商業銀行資金成本的壓力，沖擊銀行現存的盈利模式。[23]申創和劉笑天(2017)發現，互聯網金融帶來的技術外溢效應造成的積極影響小于競爭效應造成的消極影響，互聯網金融的發展使得商業銀行收益水平顯著降低。[24]Gomber等(2018)發現互聯網金融與商業銀行的小額存貸業務存在直接競爭關系，降低了商業銀行小額貸款的發放規模。[25]張晨和董曉君(2018)研究發現，互聯網金融分流了商業銀行的貸款，使得商業銀行在發展綠色信貸的過程中更早地出現了績效下滑趨勢。[26]郭品和沈悅(2019)證實了互聯網金融發展經由惡化存款結構和抬高付息成本兩種渠道顯著加重了銀行風險承擔水平。[27]顧海峰和閆君(2019)指出互聯網金融對商業銀行的盈利能力有一定的沖擊效應。[28]封思賢和郭仁靜(2019)發現數字金融通過競爭降低了銀行的利潤效率。[3]

數字普惠金融的發展不可避免地會對農信機構的社會績效產生沖擊。首先，數字普惠金融通過其技術優勢擁有更強的觸達客戶的能力[29]，與農信機構在存款、貸款、支付等業務上存在著競爭關系。其次，對于同樣瞄準農村市場的數字金融平臺，具有與農信機構相同的客戶群，它們依托技術優勢搶占農信機構的客戶，使得農信機構減少了涉農貸款的發放，導致其社會績效惡化。傅秋子和黃益平(2018)的研究證實了數字普惠金融整體水平的提升減少了農村生產性正規信貸需求概率。[30]再次，在數字普惠金融的競爭壓力下，部分農信機構可能選擇跨區激進發展，從而偏離了服務本地、小微和“三農”的業務本源，這進一步降低了農信機構的社會績效。[31]最后，農信機構面對數字普惠金融的沖擊，可能更多地向富裕客戶提供服務，而且競爭水平的上升使得農信機構財務績效下降的同時也將降低農信機構服務“三農”和小微企業的能力，致使農信機構的社會績效下降。[22]據此，本文提出假設1。

H1：數字普惠金融的發展降低了農信機構的社會績效。

申創和劉笑天(2017)研究發現，在互聯網金融發展的過程中，地方性商業銀行的績效水平受到的沖擊最大，股份制商業銀行次之，國有商業銀行受到的沖擊最小，[24]這與邱晗等(2018)得出規模越大的銀行受到金融科技的沖擊越小的結論一致[32]。由此推測，農信機構更容易遭受數字普惠金融發展的不利影響。值得注意的是，數字普惠金融的發展是多維度的，既可以體現為交易賬戶數的增加或是互聯網金融服務的深化，也可以體現為金融服務的便利化和成本的降低。[33]易行健和周利(2018)證實，數字普惠金融發展中除覆蓋廣度外，使用深度以及使用深度指標中支付、保險與貨幣基金這三個子指標均顯著促進居民消費。[34]黃倩等(2019)發現，數字普惠金融發展總體上有利于貧困減緩，其中，賬戶覆蓋率、個人支付和小微信貸的作用較為顯著。[35]王修華和趙亞雄(2020)發現，不管是數字金融覆蓋廣度的增加，還是數字金融使用深度的提升，貧困戶與非貧困戶之間均存在明顯的馬太效應。[36]結合假說1可知，數字普惠金融覆蓋廣度的增加、使用深度的提升、數字化程度的加強均會對農信機構績效產生不利的影響。據此，本文提出假說2。

H2：數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數字化程度對農信機構社會績效有負向影響。

(二)數字普惠金融發展影響農信機構社會績效的地區異質性

由于地區經濟發展水平的差異等原因，數字普惠金融發展對不同地區農信機構社會績效的影響可能存在異質性。首先，東部地區數字普惠金融發展更為迅速。北京大學發布的數字普惠金融指數顯示，2018年數字普惠金融指數得分最高的上海市是得分最低的青海省的1.4倍[33]。其次，東部地區經濟發展水平較高，市場競爭更加激烈更加充分，農信機構為了追求利潤而忽視弱勢的“長尾客戶”，這使得數字普惠金融發展對東部地區農信機構在貸款利率、業務拓展及客戶維護等方面產生的競爭效應更強。[6]最后，中西部地區不僅在經濟發展水平、基礎設施等硬件條件上處于劣勢，而且在觀念上也更為落后，存在著更為嚴重的金融排斥，對傳統農信機構接納程度較高，而對新興的數字金融產品和服務短期內難以理解和接受，從而在一定程度上阻礙了數字普惠金融的發展及其對農信機構的沖擊。[37]據此，本文提出假說3。

H3：相比于中西部地區，數字普惠金融發展對東部地區農信機構社會績效的負向影響更強。

(三)省聯社干預對數字普惠金融發展影響農信機構社會績效的調節作用

省聯社作為一種過渡性的制度安排，對農村信用社改革與發展起到了積極的推動作用。[19]然而，在省聯社模式下，由于省聯社在農信機構的人事任命、經營策略、支農政策等方面有極大話語權，勢必對農信機構的業務和績效產生影響。一方面，省聯社可以幫助農信機構降低經營成本和風險。例如：錢水土和陳鑫云(2015)認為，省聯社模式降低了農村金融機構整體的服務成本[18]；謝宏和李鵬(2019)指出，省聯社的干預有利于農信機構獲取技術知識，幫助農信機構獲得在監管方面有別于傳統商業銀行的差異化對待以及比其他商業銀行更優惠的稅收支持[38]；張瑞懷等(2020)研究發現，省聯社的管理能有效引導農信社擴大業務規模，還控制了其總成本收入比和不良貸款水平[39]。另一方面，省聯社可能影響農信機構的經營績效。例如：董玄等(2018)指出，地方政府通過省聯社對農信社進行管理后，農信社的盈利和支農績效出現大幅改善[17]；張正平等(2020)發現，省聯社干預擴大了農信機構的信貸規模，提升了涉農貸款和小微貸款投放水平[21]。值得注意的是，省聯社擁有豐富的服務經驗，具備了整合多方資源的潛力，搭建了相對完善的服務平臺，這有助于農信機構解決數字化轉型中的痛點，應對數字普惠金融沖擊。[9]由此推測，省聯社干預可能緩解數字普惠金融發展對農信機構社會績效的不利影響。據此，本文提出假說4。

H4：省聯社干預減緩了數字普惠金融發展對農信機構社會績效的不利影響。

三、研究設計

(一)數據來源

本文手工搜集整理了我國213家農信機構2014-2018年的相關財務數據，數據來源于農信機構披露的年度報告、省聯社和各農信機構官網、各省市歷年統計年鑒及統計公報。本文使用的樣本數據覆蓋了我國除港澳臺、云南、甘肅、廣西、西藏以外的27個省(直轄市、自治區)，共包含199家農商行及14家農信社。為了保證數據的可靠性和結果的可信性，我們對樣本進行了篩選：(1)去除當年高管存在變更的數據；(2)剔除統計期間改制重組的農信機構；(3)剔除相關樣本數據異?；驍祿蝗霓r信機構。此外，數字普惠金融的數據來源于北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服共同編制的《北京大學數字普惠金融指數》，該指數利用螞蟻金服數以億計的交易賬戶底層數據，從數字普惠金融服務的覆蓋廣度、使用深度和數字化程度三個維度進行構建，共包含了33個具體指標。[33]

(二)變量選取

1.被解釋變量

社會績效反映的是農信機構服務“三農”等弱勢群體的能力。參考劉丹和張兵(2018)的做法[4]，本文采用涉農貸款占比來衡量農信機構的社會績效。通常，涉農貸款占比越大，說明農信機構對“三農”貸款的投入越大，服務“三農”的能力越強，社會績效越高。同時，本文在穩健性檢驗時將小微貸款占比作為農信機構社會績效的替代變量。[21]

2.解釋變量

本文的核心解釋變量是數字普惠金融的發展水平，參考邱晗等(2018)的做法[32]，采用農信機構所在縣/市的數字普惠金融指數衡量。進一步借鑒易行健和周利(2018)的做法[34]，本文還按照數字普惠金融發展指數的構成分類，檢驗了數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數字化程度對農信機構社會績效的影響。

3.控制變量

參考相關文獻，本文從宏觀和微觀兩個層面引入了多個控制變量：宏觀控制變量包括地區經濟發展水平和產業結構[6，21]；微觀控制變量包括農信機構的規模、公司治理等微觀特征[11，24]。

4.調節變量

由于數字普惠金融對農信機構社會績效的沖擊更多體現在業務競爭層面，而省聯社對農信機構的干預則主要體現在業務指導方面，因此，本文借鑒張正平等(2020)的研究思路[21]，采用“省聯社業務關注指數”作為“省聯社干預水平”的代理變量(2)具體做法：先運用LDA模型對省聯社官網發布的新聞動態進行文本分析，提取四個與省聯社及農信機構金融業務相關的主題，然后按照文本主題的概率分布分別構建省聯社涉農貸款關注指數、省聯社小微貸款關注指數、省聯社信貸風險關注指數及省聯社扶貧貸款關注指數，最后運用熵權法加權合成得到總的省聯社業務關注指數。詳見張正平等(2020)的研究[21]。。綜上，本文所選變量的定義情況如表1所示。

表1 變量定義

(三)模型設定

為驗證假說1、假說2及假說3，本文借鑒劉丹和張兵(2018)的實證模型[4]，構建如下多元線性回歸模型：

Performancei,t=β0+β1DIFIi,t+β2Xi,t+εi,t。

(1)

式(1)中：Performancei,t是反映農信機構社會績效的指標，用AGR作為代理變量；DIFIi,t代表數字普惠金融發展水平；Xi,t代表宏、微觀層面的控制變量；εit是隨機干擾項，衡量不可觀測的因素。

為了驗證假說4，借鑒溫忠麟等(2005)[40]、張正平等(2020)[21]的模型設定思路，我們在模型(1)的基礎上引入省聯社干預、數字普惠金融發展與省聯社干預的交互項從而得到模型(2)，以考察省聯社干預在數字普惠金融影響農信機構社會績效關系中的調節作用。

Performancei,t=β0+β1DIFIi,t+β2PDIIi,t+β3PDIIi,t*DIFIi,t+β4Xi,t+εi,t。

(2)

四、實證檢驗及結果分析

(一)描述性統計分析

表2報告了樣本中各變量的描述性統計結果。由表2可知，AGR的最大值為1，最小值為0.0097，標準差為0.2991，表明各家農信機構的社會績效差異很大；核心解釋變量數字普惠金融指數的均值為106.2094，標準差為30.6497，說明各地區數字普惠金融的發展水平不一。此外，各控制變量及其他變量的變化均較大。

表2 變量的描述性統計

(二)基準回歸結果及其分析

1.數字普惠金融發展對農信機構社會績效的影響

由于本文的非平衡面板數據的時間長度小于面板個體數，趨勢性的影響較小，屬于短而寬的面板數據，因此，不需要進行單位根檢驗。對變量的相關性檢驗結果表明，變量之間的相關系數均不大于0.5，因此，不存在影響估計結果的多重共線性問題。在回歸中，可能存在由于反向因果關系或測量誤差導致的內生性問題，從而影響估計結果的可靠性。一方面，社會績效的提升有助于農信機構的可持續發展，增強農信機構在金融市場的競爭力，從而影響數字普惠金融的發展，即農信機構績效也可能對數字普惠金融發展水平產生影響(反向因果關系)；另一方面，數字普惠金融指數的測量本身也可能存在一定的誤差。為消除內生性，本文在回歸(1)中引入數字普惠金融發展水平的一階滯后項作為解釋變量，采用廣義矩估計方法(GMM)對模型(1)進行估計。GMM方法從矩條件出發，構建包含參數的方差，不需要對變量的分布進行假定，也不需要知道隨機干擾項的分布信息，可以有效地解決內生性問題。[41]如表3所示，AR(2)檢驗與Sargan檢驗結果說明擾動項的差分不存在二階序列相關且工具變量是有效的。

在回歸(1)中，數字普惠金融的估計系數為負值，且在1%的水平上通過了顯著性檢驗，表明數字普惠金融發展對農信機構社會績效有顯著的負向影響，即數字普惠金融的發展水平越高，農信機構的社會績效越差?？赡艿脑蚴?，數字普惠金融的發展直接搶占了農信機構部分“三農”客戶，使其發放的涉農貸款降低，社會績效下降；與此同時，數字普惠金融的沖擊加劇了農信機構對盈利水平的擔心，促使其金融服務進一步“偏向”大客戶、富裕的客戶，從而惡化了農信機構的社會績效。上述結果與張正平和江千舟(2018)[22]、紀淼和李宏瑾(2019)[31]的研究結論也是一致的。由此，假說1得到了支持。

從控制變量的回歸結果來看，資產規模的系數顯著為負，說明農信機構的資產規模對社會績效產生了不利的影響，這與蔣遠勝等(2018)的結論一致[42]。可能的原因是，農信機構在規模擴張時導致了經營重心的“脫農化”，使得非農項目貸款得到充分開發，進而降低了涉農貸款占比。[11]產業結構的系數顯著為正，說明該地區第一產業占比對農信機構的社會績效產生了正向的影響，這與郭妍和韓慶瀟(2019)的發現一致[11]。可能的原因是，一個地區的農業產值占GDP的比例越高，表明該地區農業經濟的規模越大，這有利于農信機構的發展，從而增加涉農貸款發放，取得更好的社會績效。

表3 數字普惠金融對農信機構社會績效的影響

2.數字普惠金融各維度對農信機構社會績效的影響

數字普惠金融是有多個維度的，如數字普惠金融的發展既可以體現為交易賬戶數的增加，或是互聯網金融服務的深化，也可以體現為金融服務的便利化和成本的降低。[33]為考察不同維度的數字普惠金融對農信機構社會績效的影響，我們依次將數字普惠金融指數下的覆蓋廣度、使用深度和數字化程度等二級指標作為解釋變量加入到模型中。表4中的(1)(2)(3)列分別報告了數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度和數字化程度對農信機構社會績效的影響。結果表明，數字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度及數字化程度對農信機構社會績效具有負向影響，但顯著性不同。具體而言，數字普惠金融的覆蓋廣度對農信機構社會績效有顯著的負向影響；數字化程度對農信機構的社會績效有顯著的負向影響；使用深度對農信機構社會績效有負向影響，但在統計上不顯著。其原因在于，覆蓋廣度是由一個地區每萬人擁有支付寶賬號數量及支付寶綁卡用戶比例等指標衡量的，擁有在農信機構以外的電子賬號使得“三農”群體可以更方便快捷地獲得網絡貸款，這可能會擠占農信機構的市場份額，從而降低其社會績效；數字化程度是從數字金融服務移動化、實惠化、信用化和便利化四個方面衡量的，數字化程度越高，代表數字金融服務越便利、成本越低，可能直接分流農信機構的客戶和業務，從而降低了農信機構的社會績效；使用深度是通過實際使用的支付、投資、保險、基金等數字金融服務的情況衡量的，使用深度的改善意味著可獲得的數字金融服務更加多樣化，但這種變化并不會直接影響農信機構涉農貸款的發放。由此，假說2得到了支持。

表4 不同維度的數字普惠金融與農信機構社會績效

(三)異質性分析

由于不同地區在經濟金融發展水平、產業結構、基礎設施等方面存在較大差異，數字普惠金融對農信機構社會績效的影響很可能存在某種地區異質性。為此，本文將樣本農信機構按照地理位置劃分為東部、中西部地區進行分組回歸。為了驗證兩組之間是否存在地區異質性，我們進行了組間差異系數檢驗，結果顯示，兩個組的差異在統計意義上是顯著的(見表5中的P值)。表5中的(1)(2)列分別報告了在東部、中西部地區數字普惠金融發展影響農信機構社會績效的回歸結果。結果顯示，數字普惠金融發展對中西部地區農信機構社會績效的影響不顯著，數字普惠金融發展對東部地區農信機構社會績效的影響至少在1%的顯著性水平上為負?？赡艿脑蚴?，相對于中西部地區較為嚴重的金融排斥，東部地區的數字普惠金融發展更加迅速，對農信機構在貸款利率、業務拓展及客戶維護等方面產生的競爭效應更強，這顯著地降低了農信機構的社會績效。由此，假說3得到了支持。

表5 數字普惠金融與農信機構社會績效：地區異質性

(四)穩健性檢驗

1.替換被解釋變量

我們用農信機構的小微貸款占比(MCO)替換涉農貸款占比(AGR)作為農信機構社會績效的代理變量，然后運用GMM方法進行回歸。由表6可知，數字普惠金融系數顯著為負，估計結果與前文一致，即數字普惠金融的發展對農信機構的社會績效產生了顯著的負向作用。

表6 數字普惠金融發展對農信機構社會績效的影響：替換被解釋變量

2.調整樣本量

考慮到各地區數字普惠金融發展水平和農信機構發展水平差異較大，這種差異可能對回歸結果產生一定影響，所以將機構層面的變量進行了上下1%的縮尾處理后重新進行回歸。表7的回歸結果顯示數字普惠金融的系數仍為顯著的負值，這與前文的實證結論一致，說明前文的回歸結果具有穩健性。

表7 數字普惠金融發展對農信機構社會績效的影響：調整樣本量

五、進一步分析：省聯社干預的調節作用

表8中的回歸(1)報告了在省聯社干預的調節作用下數字普惠金融影響農信機構社會績效的回歸結果。結果表明，數字普惠金融對農信機構社會績效的提升有顯著的負向作用，這與未引入省聯社干預、數字普惠金融發展與省聯社干預的交互項所得到的回歸結果一致。同時，數字普惠金融發展水平與省聯社干預水平的交互項系數在至少5%的顯著性水平上為正，這與數字普惠金融的系數相反，表明省聯社干預水平對數字普惠金融與農信機構社會績效之間的關系有負向的調節作用，即省聯社干預水平越高，數字普惠金融降低農信機構社會績效的作用越弱?？赡艿脑蚴?，省聯社已經建立了人才、技能培訓的服務平臺，可在人力資源管理、培訓、科技支撐業務等方面為農信機構提供服務，能幫助農信機構更好地應對數字普惠金融帶來的沖擊，提升其社會績效。[43]此外，省聯社對農信機構信貸投放方向和信貸規模的“干預”能在一定程度上抑制農信機構“離農、脫農”，使農信機構依舊保持較好的社會績效。[21]由此，假說4得到了支持。

表8 省聯社干預的調節作用

六、研究結論及政策啟示

本文基于213家農信機構2014-2018年的相關數據，實證檢驗了數字普惠金融發展對農信機構社會績效的影響，主要結論如下：(1)數字普惠金融的發展降低了農信機構的社會績效；(2)數字普惠金融的覆蓋廣度和數字化程度均對農信機構社會績效有顯著的負向影響；(3)數字普惠金融發展對東部地區農信機構的社會績效有更加顯著的負向影響；(4)省聯社干預水平減緩了數字普惠金融發展對農信機構社會績效的不利影響。

在2021年中央“一號文件”提出“發展農村數字普惠金融”的背景下，上述結論對我國農信機構的社會績效改進及省聯社改革有重要的啟示：

其一，積極提升農信機構數字金融發展水平。首先，農信機構要積極響應中央“一號文件”的號召，順應金融科技發展趨勢，加強資金和技術投入，推動自身數字金融業務的發展；其次，農信機構要制定多元化的營銷策略，積極拓展消費支付、扶貧信貸、商業保險等線上業務，最大化地提升客戶的滿意度、信任度和忠誠度；再次，農信機構要改進其經營模式，從優化組織結構、調整技術架構等層面提高運營效率，有效降低金融服務成本；最后，農信機構要加強與金融科技公司及領先商業銀行的合作，引入先進的管理理念和數字技術，推動開放銀行平臺和場景建設，打造線上線下整合的全渠道發展模式，提升獲客活客能力，擴大金融服務范圍。

其二，因地制宜制定農信機構的發展戰略。首先，結合地區特點制定業務發展戰略。東部地區的農信機構面臨的競爭壓力更大，應盡量避免直接的競爭，在繼續夯實既有業務優勢的同時積極尋找客戶理財等新業務增長點；中西部地區的農信機構競爭壓力相對較小，應積極拓展業務種類，擴大并鞏固客戶群。其次，結合機構特點制定數字化轉型戰略。東部地區農信機構實力較強，可通過業務系統的升級等方式推進自身的數字化轉型；中西部地區農信機構則可以考慮依托省聯社或通過某種形式的聯合來統籌推進數字化轉型，發展數字普惠金融。最后，結合實際情況制定人力資源戰略。東部地區農信機構可以嘗試設立金融科技子公司，建設科技人才數據庫，提升自主研發能力；西部地區農信機構可通過與科技公司合作創造學習、實習的機會，加強金融科技人才的培訓力度，提高金融科技人才的薪酬及福利，努力補齊人才“短板”。

其三，合理發揮省聯社“干預”的積極作用。在積極推動省聯社改革的同時，省聯社服務農信機構依然大有可為。首先，省聯社要搭建創新產品研發服務平臺，集中全省農信機構的力量，大力研發數字普惠金融產品，用金融科技推動農信機構業務轉型創新，增強市場競爭力；其次，省聯社要搭建信息共享服務平臺，實現省內農信機構間產品、信息和資金等資源的共享，積極引導農信機構的信貸資源向“三農”傾斜，助力鄉村振興；再次，省聯社要搭建風險防控平臺，充分考慮轄內農信機構的差異化特征，運用金融科技手段提升風控水平，提高風險防控的精度和效率；最后，省聯社要搭建培訓服務平臺，定期對農信機構員工開展業務培訓，增加培訓業務的種類，并對培訓效果進行考核，提升基層人員的業務素養。