12 浏览区域经济发展水平（REGION_DEV）： 所在区域经济发展水平越高，当地企业和居民的收入水平和还款能力通常越强，因此不良贷款率可能越低，预计系数为负。
最后，我们将结合理论分析和国内外文献，对所有的实证结果进行经济意义的深度解读。例如，深入探讨金融科技如何通过优化信息获取、提升模型预测能力、自动化流程、强化实时监控、以及改善普惠金融服务等具体路径来降低农商行风险，提升风险管控能力。同时，也将讨论本研究的结果与现有文献的观点是否一致，以及可能存在的差异及其原因，从而为理论研究和实践应用提供更全面的洞察。
4.4.6 稳健性检验
为确保实证结果的可靠性和稳定性，避免偶然性和特定数据设置的影响，本研究将进行多项稳健性检验。
1. 替换被解释变量： 采用其他衡量风险管控能力的代理变量进行回归，例如，用拨备覆盖率、或总资产收益率波动性作为被解释变量进行重新回归。如果核心解释变量（金融科技发展水平）的符号、显著性及其对风险管控能力的影响方向在这些替代模型中保持一致，则表明结果具有较高的稳健性。
2. 替换核心解释变量： 尝试采用金融科技发展水平的其他构建方式或子维度作为核心解释变量进行回归。例如，只使用“信息技术投入占比”或“电子银行交易额占比”等单一指标，或者采用不同的主成分分析（或因子分析）方法重新构建综合指标。如果回归结果依然支持主结论，则说明金融科技发展水平的衡量方式对研究结论的影响较小。
3. 调整样本期间/剔除特定样本： 缩短或延长样本期间（例如，剔除特定政策年份或外部冲击年份数据），或者剔除少数异常值农商行，检验结果是否受特定时间段或极端值的影响。如果结论依然成立，则表明结果在时间维度上具有稳定性。
4. 增减控制变量： 在原模型的基础上，增加或减少部分控制变量（例如，加入更多宏观经济变量或区域经济变量，或剔除部分相关性较低的控制变量），观察核心解释变量的回归系数是否发生显著变化。如果核心变量的符号和显著性保持不变，则说明研究结论不依赖于特定的控制变量选择。
5. 滞后效应分析： 考虑到金融科技发展对风险管控能力的影响可能存在一定的滞后性（例如，科技投入需要一段时间才能显现效益），本研究将对核心解释变量（金融科技发展水平）进行一期或多期滞后处理后进行回归，以检验其滞后效应是否依然显著。这有助于更全面地理解金融科技影响风险管控能力的时序性。
6. 不同模型估计方法： 除了固定效应模型，还可以尝试使用随机效应模型（如果Hausman检验不显著），或者采用系统GMM（Generalized Method of Moments）等动态面板数据模型进行估计，以处理潜在的内生性问题，并比较结果的一致性。
通过以上多重稳健性检验，本研究将能够更充分地验证实证结果的可靠性、稳定性和普适性，增强研究结论的说服力。
4.5 本章小结
本章详细阐述了金融科技发展对农村商业银行风险管控能力影响的实证分析过程。首先，我们明确了研究的样本选择和数据来源，选取了2013年至2022年间我国上市农商行的面板数据，并说明了数据收集的渠道，为后续分析奠定了基础。其次，我们详细定义并阐释了本研究的被解释变量（不良贷款率及其替代指标），核心解释变量（金融科技发展水平及其多维度衡量指标），以及一系列重要的控制变量，并说明了其选取依据和衡量方法，力求全面捕捉影响农商行风险管控能力的各种因素。接着，我们选择了固定效应模型作为主要的计量模型，并给出了具体的模型设定，阐明了选择该模型以控制个体异质性的原因，并预测了核心解释变量的回归方向。最后，我们规划了实证结果与分析的详细步骤，包括描述性统计、相关性分析、多重共线性检验、模型选择及回归结果的深入分析，并强调了通过多重稳健性检验来验证研究结论的可靠性和稳定性。本章为揭示金融科技发展与农商行风险管控能力之间的内在关联提供了严谨的量化分析框架和方法论支撑。
第五章 结论与建议
5.1 研究结论
本研究深入探讨了金融科技发展对农村商业银行风险管控能力的提升作用，通过理论分析和对2013年至2022年我国境内上市农商行的实证检验，主要得出以下结论。
首先，金融科技发展对农村商业银行风险管控能力的提升具有显著正向作用。实证结果有力地支持了本研究的核心假设H1，即农商行金融科技发展水平越高，其不良贷款率越低，风险管控能力越强。这表明，金融科技的引入和应用，有效弥补了农商行在信息不对称、人才和技术方面的短板，显著提升了其风险识别、计量、监测和控制的精准度和效率，从而为农商行的稳健经营提供了有力保障。
其次，大数据赋能是提升农商行风险管控能力的核心驱动力。研究表明，金融科技发展使得农商行能够突破传统数据源的限制，整合包括农户生产经营数据、农村电商交易数据、电力通讯数据、以及卫星遥感和物联网数据等在内的多源异构数据。这种数据广度和深度上的突破，极大地缓解了农村地区客户信息不对称的突出问题，使得农商行能够构建更为全面、精准的农村客户信用画像和涉农产业风险视图，从而提升了风险识别和评估的准确性。
再者，人工智能与机器学习算法的引入，显著提升了农商行风险计量和预测的精准度。针对农户和小微企业缺乏传统征信和抵押物的特点，AI和机器学习算法能够开发出更精密的信用评分模型，依据行为数据和非结构化数据精准评估违约概率，从而实现风险可控的普惠金融服务和精准风险定价。同时，智能模型还能预测农产品价格波动、自然灾害等风险事件，提高风险预警的前瞻性。
此外，流程自动化与智能化提高了农商行风险管理的效率和覆盖面。机器人流程自动化（RPA）和智能审批系统替代了传统人工信贷审批和贷后管理中重复性、规则性的任务，减少了人工操作错误，缩短了审批周期，大幅降低了服务成本。这使得农商行能够以更低的成本、更高效的方式服务大量小额、分散的农村客户，拓展了普惠金融服务的深度和广度。
最后，本研究强调，金融科技发展通过强化实时监控与预警能力，显著增强了农商行应对各类风险冲击的能力。智能风控系统能够实时监控农户的生产经营状况、资金流向、区域经济动态，并及时发现潜在风险信号，触发预警机制。这种早期干预的能力，使得农商行能够从“被动应对”转向“主动防范”，有效降低了不良贷款的生成率和风险损失，提升了风险管控的前瞻性和有效性。
5.2 政策建议
基于上述研究结论，为促进我国农村商业银行更好地利用金融科技提升风险管控能力，本研究提出以下政策建议。
(1) 加大金融科技投入，优先建设数据基础设施
农商行应将金融科技发展提升至银行的战略核心地位，并持续加大科技投入，将其视为提升核心竞争力和服务“三农”的重要保障。首先，要建立健全的数据治理体系，这是金融科技赋能风险管控的基石。农商行应打破内部“数据孤岛”，实现全行数据源的整合、清洗、标准化和集中管理，构建高质量的风险数据湖或数据中台。鉴于农商行自身科技投入有限，可优先考虑采用云计算服务（如银行云），降低自建IT基础设施的成本和技术门槛，从而利用先进的计算和存储资源支持风险管理系统。其次，应优先投资于能够解决农商行痛点的智能风控解决方案，如针对农户和小微企业的智能信用评分模型、线上自动化审批系统、贷后风险预警系统以及RPA在运营和合规管理中的应用。
(2) 着力培育复合型人才，强化内外部合作
农商行普遍面临金融科技人才和高水平风险管理人才匮乏的挑战。因此，应采取多方面措施构建人才队伍。首先，应积极探索人才引进策略，通过更具吸引力的薪酬、股权激励、事业发展空间等，吸引具备数据科学、机器学习、网络安全等专业背景的复合型人才。其次，对于现有员工，农商行需投入大量资源进行系统性培训，提升其数字化素养和风险管理专业技能，使其能够熟练运用金融科技工具进行风险分析和决策。可与外部金融科技公司、高校、科研机构合作，共同培养和输送人才。再者，应积极推动内外部合作。农商行应主动与大型金融科技公司、农业大数据平台、农村电商平台、物流公司、征信机构等建立战略合作关系，通过技术引进、数据共享、联合研发等方式，弥补自身在技术、数据和人才方面的短板，共同构建农村金融风险管理生态圈，从而有效提升风险管控能力。
(3) 创新风险管控模式，提升精细化管理水平
农商行应以金融科技为抓手，全面创新风险管控模式，提升精细化管理水平。首先，在风险识别和计量方面，要突破传统模式，积极运用大数据和AI技术，构建基于非传统数据源（如水电费缴纳、手机话费、农产品销售、生产投入、社交行为等）的农村客户信用画像和针对性信用评分模型。同时，结合物联网（IoT）、卫星遥感、气象数据等，建立农业产业链和区域性风险的实时监测与评估机制。其次，在风险监测和预警方面，要实现从“事后”到“事前”的转变。建立实时风险监控平台，运用AI模型对资金流向、客户行为、市场波动和农业生产经营状况进行持续监控，一旦识别到异常或风险信号，立即触发多级预警机制，确保风险的秒级响应和早期干预。再者，在风险控制和缓释方面，推广RPA在贷前资料收集、贷中审批核对、贷后催收提醒等环节的应用，减少人工操作错误。探索区块链技术在农村供应链金融、农村资产数字化等领域的应用，提升交易透明度和资金可追溯性，降低欺诈风险。最后，要强化模型风险管理，对所部署的AI风险管理模型进行严格的验证、监控和迭代优化，确保其公平性、透明度和可解释性，防范因模型设计缺陷或数据偏见导致的错误判断和新的风险。
(4) 加强监管引导与支持，构建良好发展生态
金融监管机构应充分认识到金融科技对农商行风险管控能力提升的战略意义，并提供积极的政策引导和支持，为农商行发展金融科技营造有利的生态环境。首先，完善监管框架是当务之急。监管机构应积极研究金融科技在县域金融领域带来的新型风险（如数字鸿沟、数据隐私保护、线上欺诈、算法偏见等），并适时出台针对性的监管指引和标准，明确农商行在应用新技术时的合规要求和风险管理责任。其次，提供差异化政策支持，鼓励农商行加大在金融科技方面的投入和创新，可以考虑提供税收优惠、专项资金支持或试点项目，引导其将更多资源投入到风险管理科技基础设施建设和人才培养中。再者，监管机构应推动区域性数据共享平台建设，协调地方政府、公共服务机构、农业大数据企业等，建立农村地区信用信息共享机制，打破数据壁垒，为农商行获取高质量的农村数据提供便利。最后，应加强示范引领和经验推广，总结推广在金融科技赋能风险管控方面取得显著成效的农商行经验，通过案例示范和交流培训，提升全国农商行的整体风险管理水平。
5.3 研究局限性和未来研究展望
本研究在探讨金融科技发展对农村商业银行风险管控能力的提升作用方面取得了一定进展，并通过实证分析初步揭示了其积极作用。然而，任何研究都存在其固有的局限性，这些局限性同时为未来的研究提供了宝贵的展望方向。
首先，在样本选择和数据可获得性方面存在一定的局限。本研究主要基于我国境内上市农商行公开披露的数据进行分析。由于上市农商行数量相对有限，且其数据披露可能无法完全捕捉所有农商行在金融科技投入和风险管控方面的细微差异，尤其是一些非上市农商行，其金融科技应用水平和风险管理实践可能更为初级，但数据获取难度极大。此外，在衡量金融科技发展水平时，虽然构建了多维度指标，但仍受限于公开数据的可获得性，难以直接获取更深层次的科技投入细节（如具体AI模型研发费用）或应用效果（如特定风险事件识别率）。未来的研究可以尝试通过与更多非上市农商行合作，获取其内部管理数据，或者通过问卷调查、深度访谈等定性研究方法，补充和丰富数据来源，从而提升研究的普适性和准确性。
其次，在模型设定与内生性处理方面仍有提升空间。本研究采用了固定效应模型来控制农商行个体异质性，这在一定程度上缓解了遗漏变量偏误。然而，金融科技发展与农商行风险管控能力之间可能存在复杂的双向因果关系（内生性问题）。例如，金融科技发展提升了风险管控能力，但同时，风险管控能力强的农商行也可能拥有更充足的资源和更强的意愿去投入金融科技。尽管固定效应模型能够处理部分内生性，但对于这种复杂的互为因果关系，其处理能力有限。未来的研究可以考虑采用更高级的计量方法，如工具变量法（Instrumental Variable, IV）、广义矩估计（Generalized Method of Moments, GMM）等动态面板数据模型，来更有效地处理潜在的内生性问题，从而获得更具因果推断力的结果。此外，金融科技发展对农商行风险管控能力的影响可能存在非线性关系或门槛效应，即金融科技投入在达到一定阈值后才可能产生显著效果。未来的研究可以尝试引入非线性项或进行门槛回归分析，以揭示这种复杂的非线性关系。
再者，本研究对金融科技影响农商行风险管控能力的具体机制的深入剖析还有待拓展。虽然理论上分析了金融科技通过数据赋能、模型优化、流程自动化、实时监控和渠道创新等路径提升风险管控能力，但在实证层面，并未能完全量化和区分这些具体路径的作用。未来的研究可以尝试构建中介效应模型或机制分析模型，引入例如“农村客户数据覆盖率”、“智能审批效率”、“贷后预警准确率”等作为中介变量，更量化地分析金融科技是如何通过这些具体的微观机制来提升风险管控能力的。例如，可以比较农商行在应用智能风控模型前后，其贷款审批周期和不良生成率的变化。
此外，未来的研究还可以更深入地关注金融科技发展可能给农商行带来的新型风险及其管理。例如，随着线上化业务的普及，农商行面临的网络安全漏洞、数据隐私泄露、线上欺诈等操作风险日益突出；农村地区对数字技术的理解程度不一，可能存在数字鸿沟和新型电信诈骗风险。同时，算法偏见也可能导致对特定农户群体的歧视性授信。如何有效识别、计量和管理这些新兴风险，是金融科技时代农商行风险管理的重要课题。
最后，未来的研究可以进一步探讨不同区域经济发展水平、不同农业产业结构下的农商行，金融科技对其风险管控能力影响的异质性。例如，金融科技在数字经济发展较快、农业产业化程度较高的农村地区，与在传统农业区的作用可能存在差异。通过更细致的区域划分和比较研究，可以为不同地域的农商行提供更具针对性的金融科技应用和风险管控策略。
