90 浏览为进行稳健性检验，本研究还将考虑采用以下替代指标，以全面衡量风险管控能力：
拨备覆盖率（Provision Coverage Ratio）： 衡量农商行贷款损失准备金对其不良贷款的覆盖程度。拨备覆盖率越高，通常表明农商行抵御风险的能力越强，风险管控绩效越好。
总资产收益率波动性（ROA_Volatility）： 通过计算农商行年度总资产收益率的标准差来衡量。较低的波动性意味着农商行整体盈利能力受风险冲击的稳定性越高，风险管控绩效越好。
成本收入比（Cost-to-Income Ratio）： 作为效率类指标，间接反映操作风险管控绩效。较低的成本收入比通常意味着运营效率高，操作风险管理效果好。
4.2.2 解释变量
本研究的解释变量是金融科技发展水平（FinTech Development Level, FTD）。金融科技发展是一个综合性的过程，难以用单一指标衡量。本研究将借鉴现有关于银行金融科技投入和应用水平的衡量方法，结合农商行的特点，构建一个多维度的综合指标。
具体衡量指标包括：
1. 金融科技投入方面：
信息技术投入占营业收入的比重（IT_Expense_Ratio）： 反映农商行在IT基础设施、软件开发、金融科技人才等方面的资源投入强度。
研发费用占营业收入的比重（R&D_Expense_Ratio）： 衡量农商行在金融科技创新、智能风控模型研发方面的投入力度。
2. 金融科技应用/产出方面：
无形资产占总资产的比重（Intangible_Asset_Ratio）： 无形资产中包含了大量与风险管理软件、数据资产、智能模型专利等相关的投入，间接反映金融科技资产的积累和技术沉淀。
电子银行交易额占总交易额的比重（E-banking_Ratio）： 衡量农商行通过线上渠道提供金融服务的普及程度和客户使用粘性，反映金融科技在实际业务场景中的应用深度和广度。线上业务的推广依赖于强大的金融科技支持。
金融科技人员占员工总数的比重（FinTech_Staff_Ratio）： 反映农商行在金融科技人才队伍建设上的力度。拥有足够具备技术和金融双重背景的人才，是金融科技发展成功的关键支撑。
与大数据、人工智能、云计算、区块链、物联网等技术相关的专利申请数量或授权数量（Patent_Count）： 直接反映农商行在金融科技创新方面的产出和知识产权积累，体现其自主研发能力。
构建方法：
由于上述指标具有多维度、可能存在共线性等特点，本研究将采用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）或因子分析（Factor Analysis）等降维方法，将这些原始指标合成为一个综合性的金融科技发展水平（FTD）指标。在合成之前，将对原始指标进行标准化处理（如Z-score标准化），以消除量纲差异的影响。通过主成分分析，可以提取出能够解释大部分信息变异的少数几个主成分，然后根据各主成分的贡献率加权求和，得到最终的金融科技发展水平综合指标。这个指标将更全面、更客观地反映农商行金融科技发展的程度，避免单一指标的片面性，并降低多重共线性问题。
4.2.3 控制变量
为了更准确地评估金融科技发展对农商行风险管控能力的影响，本研究将纳入一系列控制变量，以排除其他可能影响农商行风险管控能力的因素，确保研究结论的稳健性。
1. 银行规模 (SIZE)： 银行规模通常与风险分散能力、市场地位以及风险管理资源配置能力相关。规模较大的农商行可能拥有更完善的风险管理体系和更强的抗风险能力。
衡量： 农商行总资产的自然对数（Ln_TotalAssets）。
2. 资本充足率 (CAP)： 资本充足率是衡量银行风险抵补能力的重要指标。更高的资本充足率意味着农商行有更强的抗风险能力，有助于吸收损失，从而可能间接改善风险管控能力。
衡量： 核心一级资本充足率（Core_Tier1_CAR）或总资本充足率（Total_CAR）。
3. 盈利能力 (PROFIT)： 农商行的盈利能力反映其经营状况和财务健康度。盈利能力强的农商行通常拥有更充足的内部留存收益来吸收损失，且其风险管理水平可能更高，从而对风险管控能力产生正向影响。
衡量： 净资产收益率（Return on Equity, ROE）或总资产收益率（Return on Assets, ROA）。
4. 资产负债结构 (STRUC)： 农商行的资产负债结构特征直接影响其面临的各类风险敞口和风险承担水平。例如，贷款占比过高可能增加信用风险。
衡量： 贷款总额占总资产的比重（Loan_TA），反映农商行的信贷资产暴露程度，通常与不良贷款率正相关。
5. 风险偏好 (RISK)： 农商行的管理层风险偏好可能影响其在资产配置和风险管理上的激进程度。较高的风险偏好可能导致农商行承担更多风险，从而影响风险管控能力。
衡量： 贷款损失准备/贷款总额的比率（LSP_Ratio），作为农商行对未来风险预期和拨备力度的代理，一定程度上反映风险承担和管理审慎性。
6. 管理效率 (EFF)： 农商行的管理效率直接影响其风险管理的执行力和效果。效率高的农商行能够更快地响应风险事件，优化资源配置。
衡量： 费用收入比（Expense_to_Income_Ratio）。较低的费用收入比通常表明管理效率越高，对风险管控能力有正向影响。
7. 宏观经济因素 (MACRO)： 宏观经济环境是影响农商行各类风险的重要外部因素。特别是农业增加值、农村居民收入等对农商行风险有直接影响。
衡量： 实际国内生产总值增长率（GDP_Growth）或农业增加值增长率（Agri_GDP_Growth）。GDP增长率通常与银行风险呈负相关。
8. 区域经济发展水平 (REGION_DEV)： 农商行高度依赖其所在县域或农村区域的经济发展水平，区域经济的繁荣程度会影响农商行的客户质量和风险状况。
衡量： 所在省份或地级市的人均GDP的自然对数。
通过纳入这些控制变量，本研究旨在更准确地识别金融科技发展对农商行风险管控能力的净影响，减少遗漏变量偏误。
4.3 模型构建
本研究将采用面板数据模型进行实证分析，以探讨金融科技发展对农村商业银行风险管控能力的影响。面板数据模型能够同时处理时间序列数据和截面数据，具有更高的效率和更强的控制能力。在面板数据模型中，我们将主要考虑固定效应模型（Fixed Effects Model）。
选择固定效应模型的原因在于：
1. 控制个体异质性： 农村商业银行之间存在许多不随时间变化的个体特征，如银行文化、管理理念、地域特点（如农业结构、地理环境）、历史沿革等。这些不可观测的个体异质性如果被遗漏，可能导致估计偏误。固定效应模型通过引入个体虚拟变量（或对个体进行“去均值化”处理）来控制这些不随时间变化的个体效应，从而获得更一致、无偏的估计结果。
2. 减少遗漏变量偏误： 相比于混合OLS回归，固定效应模型能够更好地控制由于遗漏了对被解释变量有影响且与解释变量相关的个体特有变量而导致的偏误。
3. 适应样本特性： 本研究样本为我国上市农商行在多年期间的面板数据，固定效应模型非常适合处理此类数据结构。
基本模型设定如下：
$$NPLR_{i,t} = \alpha + \beta_1 FTD_{i,t} + \beta_2 SIZE_{i,t} + \beta_3 CAP_{i,t} + \beta_4 PROFIT_{i,t} + \beta_5 STRUC_{i,t} + \beta_6 RISK_{i,t} + \beta_7 EFF_{i,t} + \beta_8 MACRO_{i,t} + \beta_9 REGION\_DEV_{i,t} + \mu_i + \epsilon_{i,t}$$
其中：
$NPLR_{i,t}$：表示第 $i$ 家农商行在第 $t$ 年的不良贷款率（被解释变量），用于衡量风险管控能力（能力越强，NPLR越低）。
$FTD_{i,t}$：表示第 $i$ 家农商行在第 $t$ 年的金融科技发展水平（核心解释变量）。
$SIZE_{i,t}$：表示第 $i$ 家农商行在第 $t$ 年的银行规模（控制变量）。
$CAP_{i,t}$：表示第 $i$ 家农商行在第 $t$ 年的资本充足率（控制变量）。
$PROFIT_{i,t}$：表示第 $i$ 家农商行在第 $t$ 年的盈利能力（控制变量）。
$STRUC_{i,t}$：表示第 $i$ 家农商行在第 $t$ 年的资产负债结构（控制变量）。
$RISK_{i,t}$：表示第 $i$ 家农商行在第 $t$ 年的风险偏好（控制变量）。
$EFF_{i,t}$：表示第 $i$ 家农商行在第 $t$ 年的管理效率（控制变量）。
$MACRO_{i,t}$：表示第 $t$ 年的宏观经济因素（控制变量）。
$REGION\_DEV_{i,t}$：表示第 $i$ 家农商行所在区域在第 $t$ 年的区域经济发展水平（控制变量）。
$\alpha$：常数项。
$\beta_1, \beta_2, ..., \beta_9$：各变量的回归系数。
$\mu_i$：个体固定效应，捕捉不随时间变化的个体特有因素。
$\epsilon_{i,t}$：随机误差项。
预期回归结果：
根据研究假设H1，我们预期核心解释变量 $\beta_1$ 的符号为负，且统计显著。如果 $\beta_1$ 显著为负，则表明农商行金融科技发展水平越高，其不良贷款率越低，即风险管控能力越强。如果存在负面影响，则 $\beta_1$ 可能为正（对应假设H2）。
模型选择：
在进行正式回归之前，我们将通过Hausman检验来选择更适合数据的模型（固定效应模型或随机效应模型）。Hausman检验的原假设是随机效应模型是合适的（即个体效应与解释变量不相关）。如果p值小于0.05，则拒绝原假设，选择固定效应模型；否则，接受原假设，选择随机效应模型。
4.4 实证结果与分析
4.4.1 描述性统计
对收集到的样本数据进行描述性统计分析，旨在提供各变量的基本概况和分布特征。这将包括计算不良贷款率（NPLR）、金融科技发展水平（FTD）以及所有控制变量（银行规模SIZE、资本充足率CAP、盈利能力PROFIT、资产负债结构STRUC、风险偏好RISK、管理效率EFF、宏观经济因素MACRO、区域经济发展水平REGION_DEV）的均值、标准差、最小值、最大值、中位数等统计量。通过观察这些数据，我们可以初步了解我国上市农商行在研究期间的风险管控能力（以不良贷款率衡量）的平均状况和波动范围，以及金融科技发展的总体水平和农商行间的差异。例如，如果NPLR的均值较高，可能表明农商行整体在信用风险管理上面临一定的压力；而FTD的标准差较大，则可能意味着不同农商行在金融科技发展方面存在显著差异。这些基础统计数据将为后续的深入回归分析提供直观的认识和背景信息。
4.4.2 相关性分析
在描述性统计之后，我们将进行相关性分析，以初步探究各变量之间的线性关系。通过计算主要变量（NPLR和FTD）以及控制变量之间的皮尔逊相关系数，我们可以初步判断它们是否存在显著的相关性及其方向。我们将重点关注金融科技发展水平（FTD）与不良贷款率（NPLR）之间的相关性。如果二者呈现显著负相关，这将初步支持本研究的核心假设H1，即金融科技发展水平越高，不良贷款率越低，风险管控能力越强。此外，相关性分析也将有助于我们识别解释变量与控制变量之间是否存在高度相关性，从而为后续的多重共线性检验提供初步线索。通过观察相关系数的绝对值和显著性水平，我们可以对变量间的关系有一个初步的量化认识。
4.4.3 多重共线性分析
多重共线性是指模型中的解释变量之间存在高度线性相关关系。如果模型中存在严重的多重共线性，可能导致回归系数的估计值不稳定、标准误过大、符号不合理或显著性下降，从而影响模型的解释力和预测能力。为了检验模型是否存在多重共线性问题，本研究将计算各解释变量的方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）。VIF值衡量了某个解释变量与模型中其他解释变量之间的相关程度，VIF值越高，表明共线性越严重。一般来说，VIF值大于10，则认为存在严重的多重共线性。如果VIF值超过10，我们将考虑采取相应的处理措施，例如：剔除其中一个高度相关的变量、对变量进行组合、或者采用岭回归等方法来缓解多重共线性问题，以确保回归结果的可靠性。
4.4.4 模型选择及回归结果分析
在进行正式的面板回归分析之前，需要确定是采用固定效应模型还是随机效应模型。本研究将使用Hausman检验进行模型选择。Hausman检验的原假设是随机效应模型是合适的，即个体效应与解释变量不相关。如果Hausman检验的p值小于0.05，我们则拒绝原假设，认为固定效应模型更适合本研究的数据；反之，如果p值大于0.05，则接受原假设，选择随机效应模型。在确定了合适的模型类型后，我们将进行多元回归分析，并详细报告回归结果，包括各变量的回归系数、标准误、t值、p值以及模型的R方（调整R方）等统计量。
4.4.5 回归结果分析
根据最终选择并运行的回归模型结果，我们将对各变量的估计系数进行详细分析和解释。
首先，我们将重点关注核心解释变量——金融科技发展水平（FTD）的回归系数（$\beta_1$）。
符号分析： 如果$\beta_1$的符号为负且统计显著，这将有力地支持本研究的核心假设H1，即农商行金融科技发展水平越高，其不良贷款率越低，从而印证金融科技发展对农商行风险管控能力的积极提升作用。这意味着金融科技在风险识别、计量、监测和控制方面发挥了显著作用。如果$\beta_1$的符号为正且统计显著，则可能表明在当前阶段或特定情境下，金融科技发展反而增加了农商行的风险承担，这与研究假设H2相符，需要进一步探讨其背后的原因（如盲目投入、模型风险等）。
显著性： 我们将通过p值或t值来判断$\beta_1$在统计上是否显著。通常，p值小于0.05或t值绝对值大于1.96（在95%置信水平下）表示系数显著。
经济含义： 如果$\beta_1$显著为负，我们将解释金融科技发展水平每提高一个单位，不良贷款率将平均下降多少个百分点，从而量化金融科技发展在农商行风险管控方面的实际效益。
其次，我们将对控制变量的回归系数进行分析和解释：
银行规模（SIZE）： 预计规模较大的农商行可能拥有更完善的风险管理体系和更强的风险分散能力，其不良贷款率可能较低，因此系数可能为负。
资本充足率（CAP）： 资本充足率高的农商行风险抵补能力强，市场信心更足，其不良贷款率可能较低，预计系数为负。
盈利能力（PROFIT）： 盈利能力强的农商行通常经营状况良好，内部资金来源充足，其不良贷款率可能较低，预计系数为负。
资产负债结构（STRUC）： 贷款总额占总资产的比重越高，农商行的信用风险敞口越大，不良贷款率可能越高，预计系数为正。
风险偏好（RISK）： 较高的风险偏好可能导致农商行承担更多风险，从而增加不良贷款率，预计系数为正。
管理效率（EFF）： 费用收入比通常与管理效率呈负相关，因此如果使用费用收入比衡量效率，预计其系数与不良贷款率呈正相关（即效率越高，费用收入比越低，不良贷款率越低）。
宏观经济因素（MACRO）： 宏观经济增长率（GDP_Growth）和农业增加值增长率通常与农商行不良贷款率呈负相关，经济增长强劲有助于降低农户和涉农企业违约风险。
