金融科技對(duì)商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)盈利的影響研究

王均山

（對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 國際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，北京 102208）

一、引言

近年來，在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)的支撐下，金融科技快速發(fā)展。根據(jù)金融穩(wěn)定理事會(huì)（FSB）的定義，金融科技（Finance Technology，F(xiàn)intech）是指技術(shù)帶動(dòng)的金融創(chuàng)新，是對(duì)金融市場、金融機(jī)構(gòu)及金融服務(wù)供給產(chǎn)生重大影響的新的業(yè)務(wù)模式、技術(shù)應(yīng)用、產(chǎn)品服務(wù)等，既包括前端產(chǎn)業(yè)，也包含后臺(tái)技術(shù)。[1]金融科技技術(shù)的不斷進(jìn)步、金融科技企業(yè)的大量涌現(xiàn)，在豐富金融服務(wù)供給、提升金融服務(wù)效率的同時(shí)，也對(duì)我國商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)經(jīng)營產(chǎn)生了深遠(yuǎn)和復(fù)雜的影響。由于金融科技企業(yè)提供的金融服務(wù)廣泛面向個(gè)人及家庭，深刻改變了個(gè)人客戶的需求和金融消費(fèi)習(xí)慣，因此以銀行零售業(yè)務(wù)受到的影響最為直接和顯著。

零售業(yè)務(wù)具有資本消耗少、受經(jīng)濟(jì)周期影響較小、創(chuàng)新空間廣闊、經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)分散等特點(diǎn)，已成為現(xiàn)代商業(yè)銀行的重要支柱，是現(xiàn)代商業(yè)銀行最具活力和發(fā)展?jié)摿Φ念I(lǐng)域之一。[2]根據(jù)上市銀行年報(bào)，2018年國內(nèi)上市銀行零售業(yè)務(wù)營業(yè)收入已達(dá)1.7萬億，同比增長12%；占全部營業(yè)收入比重的38%。

金融科技究竟如何影響商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)的盈利，是學(xué)術(shù)界和業(yè)界都十分關(guān)注的問題，厘清這一問題對(duì)推動(dòng)我國商業(yè)銀行持續(xù)穩(wěn)定經(jīng)營、防范金融風(fēng)險(xiǎn)、保持金融系統(tǒng)穩(wěn)定，都具有非常重要的意義。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）關(guān)于金融科技概念的研究。

目前，學(xué)術(shù)界對(duì)金融科技這個(gè)概念尚未達(dá)成一個(gè)公認(rèn)一致的定義，綜合國內(nèi)外學(xué)術(shù)界以及政府部門、從業(yè)人員的研究，對(duì)金融科技的界定主要有以下三種視角。第一種將其定義為金融和科技融合所形成的創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式，或者是應(yīng)用新興科技從事金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新的科技企業(yè)。例如，巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)將金融科技分為支付結(jié)算、存貸款與資本籌集、投資管理、市場設(shè)施等四類基本的業(yè)務(wù)模式；[3]Susanne et al.（2016）認(rèn)為金融科技是指面向正規(guī)金融機(jī)構(gòu)提供技術(shù)與產(chǎn)品研發(fā)、創(chuàng)新與服務(wù)的初創(chuàng)型科技公司和高增長的中小科技企業(yè)。[4]第二種定義為新興科技在金融領(lǐng)域的應(yīng)用和創(chuàng)新。例如，牛津詞典將金融科技定義為用于支持銀行業(yè)及其他金融服務(wù)業(yè)的電腦程序和其他科技。[5]第三種定義比較綜合，所包含的范圍較廣，既可以是前端產(chǎn)品、業(yè)務(wù)模式，也可以是后臺(tái)技術(shù)。例如，前文提到的金融穩(wěn)定理事會(huì)（FSB）的定義就屬于這一類，這也是目前認(rèn)可度較高、較為權(quán)威的定義。

本文傾向于接受金融穩(wěn)定理事會(huì)對(duì)金融科技的定義，同時(shí)結(jié)合學(xué)術(shù)界、業(yè)界的其他定義，認(rèn)為可從技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、融合等三個(gè)維度來理解金融科技。一是微觀技術(shù)維度，是指支撐金融服務(wù)的一系列新的科學(xué)技術(shù)，包括大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)；二是中觀行業(yè)或業(yè)態(tài)維度，是指依托新興信息技術(shù)發(fā)展起來的新興金融業(yè)態(tài)及行業(yè)，主要包括第三方支付、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸、眾籌、智能投顧、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)等，這些行業(yè)中的市場主體主要包括新興的金融科技企業(yè)；三是宏觀融合維度，即金融與科技深度融合發(fā)展所形成的金融創(chuàng)新、實(shí)現(xiàn)的金融發(fā)展，未來金融科技的發(fā)展方向是金融與科技高度融合，融合后也將以新的業(yè)態(tài)與技術(shù)表現(xiàn)出來。

（二）關(guān)于金融科技對(duì)商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)影響的研究。

國外的研究多集中在金融科技對(duì)商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)的總體影響或某一方面的影響上，兼具理論與實(shí)證分析。Ferrari（2016）認(rèn)為，數(shù)字顛覆浪潮已經(jīng)到來，沖擊銀行業(yè)和金融服務(wù)業(yè)，其不僅僅是一次重大的技術(shù)變革，或是新渠道的增加，而是對(duì)整個(gè)零售銀行模式的深刻改革，整個(gè)市場結(jié)構(gòu)都將發(fā)生變化。在金融科技的標(biāo)簽下，新的數(shù)字競爭已經(jīng)發(fā)展起來。銀行和大型科技巨頭可能決定不通過通用的銀行模式，而是選擇最高效、最精簡的垂直服務(wù)來進(jìn)行國際擴(kuò)張。[6]Li et al.（2017）研究了金融科技初創(chuàng)公司對(duì)零售銀行股價(jià)的影響，發(fā)現(xiàn)金融科技初創(chuàng)公司融資額或交易的增長與現(xiàn)有零售銀行的同期股票回報(bào)率之間存在正相關(guān)關(guān)系。[7]Coetzee（2018）探討了金融科技對(duì)南非零售銀行的戰(zhàn)略影響，認(rèn)為南非零售銀行通過適應(yīng)金融科技革命，有望在戰(zhàn)略上先發(fā)制人，這將使他們不僅能夠首先發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)，而且能夠在競爭對(duì)手做到這一點(diǎn)之前提供解決方案。[8]Omarini（2018）通過移動(dòng)錢包生態(tài)系統(tǒng)分析了金融科技和支付前景，認(rèn)為支付市場是零售銀行業(yè)中一個(gè)規(guī)模巨大且盈利的細(xì)分市場，除了來自卡支付交易的收入流之外，數(shù)字支付還釋放了新的收入來源和價(jià)值創(chuàng)造，在支付市場中移動(dòng)錢包代表了在消費(fèi)者對(duì)企業(yè)領(lǐng)域具有最高增長潛力的創(chuàng)新之一；金融科技初創(chuàng)企業(yè)、高科技公司以及移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商確實(shí)在用他們的創(chuàng)新主張?zhí)魬?zhàn)現(xiàn)狀，試圖將銀行從其支付服務(wù)提供商的傳統(tǒng)職能中剝離出來，移動(dòng)錢包平臺(tái)可以成為銀行應(yīng)對(duì)以客戶為中心方法的強(qiáng)大工具，這也是零售銀行在非銀行競爭日益激烈的市場中的潛在競爭優(yōu)勢來源。[9]

國內(nèi)學(xué)術(shù)界也對(duì)金融科技對(duì)商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)的影響進(jìn)行了一些研究，以定性分析為主，實(shí)證研究較少。謝治春（2015）分析了互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)零售金融商業(yè)模式、零售金融客戶的影響，指出互聯(lián)網(wǎng)金融改變了傳統(tǒng)商業(yè)銀行零售金融業(yè)務(wù)以單向價(jià)值鏈為特征的行為模式，擴(kuò)展了零售金融的客戶范圍和地域范圍，改變了客戶的金融習(xí)慣和行為，也引發(fā)了商業(yè)銀行對(duì)技術(shù)支持、數(shù)據(jù)處理、渠道建設(shè)等的重新思考。[10]李超（2018）研究了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代銀行零售業(yè)務(wù)渠道的發(fā)展策略，認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)由信息媒介轉(zhuǎn)變?yōu)樾枨笥|點(diǎn)、客戶行為模式以及對(duì)金融服務(wù)的預(yù)期徹底改變、低成本數(shù)據(jù)獲取平臺(tái)驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)營銷和跨界競爭，在其影響下銀行積極推進(jìn)渠道轉(zhuǎn)型，網(wǎng)點(diǎn)整體規(guī)模增速趨緩，輕型智能成為主要轉(zhuǎn)型方向，自助設(shè)備總需求降低，更注重新技術(shù)應(yīng)用和功能創(chuàng)新，電子銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融渠道交易量大幅增加，大量高柜柜員向營銷服務(wù)類崗位轉(zhuǎn)型。[11]陸岷峰、虞鵬飛（2015）研究了大數(shù)據(jù)分析在商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有經(jīng)濟(jì)性、時(shí)效性的特點(diǎn)，與零售業(yè)務(wù)相結(jié)合，推動(dòng)銀行零售業(yè)務(wù)在溝通渠道、營銷手段、服務(wù)形態(tài)等方面轉(zhuǎn)型，可應(yīng)用于銀行客戶管理、建立數(shù)字化業(yè)務(wù)模式、風(fēng)險(xiǎn)控制等領(lǐng)域。[12]陳春安（2016）以招商銀行為例對(duì)大數(shù)據(jù)在零售業(yè)務(wù)上的分析與應(yīng)用進(jìn)行了案例分析，介紹了大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)上的四種具體應(yīng)用模型，如產(chǎn)品需求評(píng)分模型、客戶細(xì)分模型、微信銀行互動(dòng)文本挖掘和關(guān)系網(wǎng)親密等級(jí)模型等，并對(duì)四種模型的應(yīng)用場景進(jìn)行了總結(jié)和展望，提出了優(yōu)化客戶關(guān)系管理、優(yōu)化差異化定價(jià)策略、優(yōu)化渠道管理、優(yōu)化營銷模式等發(fā)展策略。[13]劉丹丹、王雷濤（2017）分析了第三方支付對(duì)商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)的影響，認(rèn)為第三方支付業(yè)務(wù)的發(fā)展一定程度上影響了商業(yè)銀行中間業(yè)務(wù)收入的快速增長，將不可避免地影響商業(yè)銀行的存款，可能將對(duì)零售存款的“投資”功能形成分流和競爭，第三方支付公司打造的網(wǎng)絡(luò)融資平臺(tái)對(duì)商業(yè)銀行零售及小微企業(yè)領(lǐng)域的貸款業(yè)務(wù)構(gòu)成競爭態(tài)勢，導(dǎo)致銀行與零售客戶之間的隔離及客戶的快速流失。[14]楊城（2016）研究了互聯(lián)網(wǎng)支付對(duì)商業(yè)銀行銀行卡業(yè)務(wù)的影響，認(rèn)為線上支付影響商業(yè)銀行開展精準(zhǔn)營銷和風(fēng)險(xiǎn)管理，移動(dòng)支付顛覆傳統(tǒng)支付方式、導(dǎo)致銀行卡市場重新洗牌、形成了閉環(huán)生態(tài)系統(tǒng)，商業(yè)銀行可通過爭取監(jiān)管部門支持、與卡組織或其他商業(yè)銀行合作布局移動(dòng)支付領(lǐng)域、自身單獨(dú)建設(shè)移動(dòng)支付平臺(tái)、發(fā)展跨境業(yè)務(wù)等方式提升銀行卡業(yè)務(wù)的競爭力。[15]胡康晉（2014）研究了國有商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)在互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊下的顧客關(guān)系，通過對(duì)以“余額寶”“人人貸”為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品與國有商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)進(jìn)行對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)國有商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)的沖擊主要體現(xiàn)在活期存款的流失和個(gè)人經(jīng)營性貸款的減少。[16]

總的來看，目前關(guān)于金融科技對(duì)商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)影響的研究缺乏金融科技對(duì)商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)利潤影響的研究，特別是缺乏深入嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亩垦芯?，這為本文的研究留下了較大空間。

（三）理論分析與研究假設(shè)。

下文將從產(chǎn)業(yè)、技術(shù)、融合等三個(gè)維度分析金融科技對(duì)銀行零售業(yè)務(wù)盈利的影響，提出研究假設(shè)。

1.產(chǎn)業(yè)維度：金融科技通過改變市場競爭格局、阻隔商業(yè)銀行支付業(yè)務(wù)閉環(huán)、分流商業(yè)銀行存款業(yè)務(wù)等，降低商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)盈利。

首先，金融科技改變了零售金融服務(wù)市場競爭格局。新興金融科技企業(yè)進(jìn)入零售金融服務(wù)市場，給金融消費(fèi)者提供了更多消費(fèi)選擇權(quán)，改變了客戶與商業(yè)銀行的供求關(guān)系，打破了金融與信息、科技等行業(yè)的壁壘，推動(dòng)金融產(chǎn)品和服務(wù)向泛金融、非金融領(lǐng)域滲透和擴(kuò)展，逐漸改變和重塑了零售金融服務(wù)模式和流程，商業(yè)銀行的壟斷地位受到挑戰(zhàn)。零售金融服務(wù)市場競爭格局由以商業(yè)銀行同業(yè)競爭為主演變?yōu)樯虡I(yè)銀行與金融科技企業(yè)、銀行同業(yè)及其他金融同業(yè)競爭的多重新型競爭格局。

其次，金融科技阻隔商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)支付閉環(huán)。近年來，第三方支付快速發(fā)展，對(duì)銀行傳統(tǒng)支付業(yè)務(wù)造成很大沖擊。第三方支付具有鮮明的場景化特征，如支付寶通過淘寶購物支付場景、微信支付通過社交支付場景，創(chuàng)造了完整的支付場景閉環(huán)，讓支付和用戶的購物、社交、生活等無縫對(duì)接，容易產(chǎn)生客戶粘性，在小額支付上對(duì)銀行傳統(tǒng)支付形成了替代。而且，第三方支付阻斷了銀行與客戶的直接聯(lián)系，使銀行不再直接掌握客戶的支付信息，也對(duì)銀行的信息中介作用形成了挑戰(zhàn)。

再次，金融科技分流商業(yè)銀行儲(chǔ)蓄存款及理財(cái)業(yè)務(wù)。金融科技企業(yè)在貨幣市場基金等標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品上，以更低的投資門檻、更高的流動(dòng)性、更優(yōu)的服務(wù)體驗(yàn)，吸引傳統(tǒng)商業(yè)銀行的儲(chǔ)蓄存款客戶、理財(cái)投資客戶及長尾客戶進(jìn)行投資，沖擊了商業(yè)銀行的存款業(yè)務(wù)，也分流了商業(yè)銀行的理財(cái)業(yè)務(wù)。此外，互聯(lián)網(wǎng)借貸平臺(tái)也因其具有資金供需雙方直接對(duì)接、收益率高等特點(diǎn)，吸引了商業(yè)銀行一部分追逐高收益的風(fēng)險(xiǎn)激進(jìn)型客戶。

2.技術(shù)維度：金融科技通過降低交易成本和優(yōu)化客戶體驗(yàn)，提升銀行零售業(yè)務(wù)盈利。

一方面，商業(yè)銀行通過應(yīng)用金融科技技術(shù)，可降低交易成本。一是渠道運(yùn)營維護(hù)成本，如物理網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營成本、內(nèi)部IT部門維護(hù)成本等。二是人工成本，如物理網(wǎng)點(diǎn)工作人員成本、零售業(yè)務(wù)營銷人員成本、IT資源運(yùn)行維護(hù)人員成本等。三是客戶信息搜尋和服務(wù)成本，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的應(yīng)用使得商業(yè)銀行能夠拓展過去無法覆蓋的偏遠(yuǎn)地區(qū)客戶、長尾客戶群體。四是管理成本，如推進(jìn)鼓勵(lì)創(chuàng)新的敏捷組織建設(shè)、整合零售業(yè)務(wù)和批發(fā)業(yè)務(wù)資源等。五是時(shí)間成本。如人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)可以提高交易及服務(wù)效率。六是監(jiān)督執(zhí)行成本，如應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)安全管理與數(shù)據(jù)加密、通訊監(jiān)控、反欺詐技術(shù)等。另一方面，應(yīng)用金融科技可以優(yōu)化客戶體驗(yàn)。金融科技為商業(yè)銀行優(yōu)化客戶體驗(yàn)提供了技術(shù)手段。例如，從智能投顧、人機(jī)交互等人工智能層面，通過智能機(jī)器人的自我學(xué)習(xí)，深入優(yōu)化銀行服務(wù)模式，提高產(chǎn)品服務(wù)的場景適應(yīng)性。而且，人工智能不受情緒影響，更能持續(xù)以優(yōu)質(zhì)服務(wù)對(duì)待客戶。

3.融合維度：金融科技通過與商業(yè)銀行的合作共贏，提升商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)盈利。

在新的競爭格局下，商業(yè)銀行與金融科技企業(yè)效益最大化的策略必然是信息共享、合作共贏。一方面，金融科技企業(yè)在前沿技術(shù)上較商業(yè)銀行具有稟賦優(yōu)勢，商業(yè)銀行可以應(yīng)用金融科技企業(yè)的云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù)。專業(yè)化分工理論表明，與金融科技企業(yè)合作而非從零開始招募技術(shù)人員組建開發(fā)，是綜合實(shí)力有限的中小商業(yè)銀行的最優(yōu)策略。當(dāng)前，金融科技企業(yè)已經(jīng)向商業(yè)銀行輸出了反欺詐、風(fēng)控、人工智能等技術(shù)應(yīng)用成果，同時(shí)商業(yè)銀行也在和金融科技企業(yè)共同開展技術(shù)研發(fā)。另一方面，商業(yè)銀行既可以通過金融科技企業(yè)的平臺(tái)進(jìn)行獲客，也可在自有業(yè)務(wù)平臺(tái)上借鑒金融科技企業(yè)靈活快捷產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)和模式，在剛性金融服務(wù)供給的基礎(chǔ)上，提供更加柔性和彈性化的金融服務(wù)，滿足用戶的個(gè)性化需求，如快捷支付產(chǎn)品、智能投顧產(chǎn)品、高流動(dòng)性現(xiàn)金管理產(chǎn)品等。

因此，本文理論假設(shè)如下：

在初期，由于金融科技企業(yè)的進(jìn)入改變市場競爭格局、阻隔商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)支付閉環(huán)、分流商業(yè)銀行存款理財(cái)業(yè)務(wù)以及商業(yè)銀行應(yīng)用金融科技技術(shù)進(jìn)行資金投入等因素，商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)盈利能力有所降低；但隨著金融科技技術(shù)在降低交易成本、優(yōu)化客戶體驗(yàn)方面作用逐漸發(fā)揮，以及與金融科技企業(yè)的合作共贏，盈利能力逐漸提升。因此，金融科技對(duì)商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)盈利的影響呈現(xiàn)“U型”走勢。

三、模型設(shè)計(jì)、變量界定與數(shù)據(jù)來源

（一）模型設(shè)計(jì)與變量界定。

模型設(shè)定如下：

式1中，被解釋變量為商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)盈利能力（RPM），選取商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)營業(yè)利潤率（零售業(yè)務(wù)營業(yè)利潤與營業(yè)收入的比值）作為代理變量，RPMit為商業(yè)銀行i在年份t的零售業(yè)務(wù)營業(yè)利潤率；主要解釋變量為金融科技指數(shù)，本文借鑒前期學(xué)者研究成果構(gòu)建金融科技指數(shù)作為代理變量，F(xiàn)TIt為年份t的金融科技指數(shù)；Xit為系列控制變量，本文選取了反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的國內(nèi)生產(chǎn)總值增速（GDP）、反映貨幣政策松緊程度的廣義貨幣供應(yīng)量增速（M2）、反映資本市場發(fā)展程度的股市市值與經(jīng)濟(jì)總量的比重（PSV）以及描述銀行微觀特征的零售不良貸款率（RNPL）、資產(chǎn)負(fù)債率（ALR）等指標(biāo)。考慮商業(yè)銀行經(jīng)營的持續(xù)性，方程中引入了商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)盈利指標(biāo)的一階滯后變量RPMi，t-1。根據(jù)理論剖析，預(yù)期β2的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，β3的回歸系數(shù)顯著為正。

由于方程包含了因變量滯后項(xiàng)作為解釋變量，因此，實(shí)證方程容易出現(xiàn)截面相依性和變量內(nèi)生性問題，采用混合效應(yīng)模型、固定效應(yīng)模型以及隨機(jī)效應(yīng)模型等傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)估計(jì)方法會(huì)使估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏差。相比而言，Arellano and Bond（1991）提出的差分廣義矩估計(jì)方法（Difference GMM）允許隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差和序列相關(guān)，不需要知道擾動(dòng)項(xiàng)的確切分布，可以借助合適的工具變量解決內(nèi)生性難題，所得到的參數(shù)估計(jì)量比其他參數(shù)估計(jì)方法更合乎實(shí)際。[17]因此，本文采用差分GMM方法來解讀變量之間的關(guān)系。

（二）數(shù)據(jù)來源。

選擇我國42家商業(yè)銀行作為研究樣本，包括中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、中國建設(shè)銀行、交通銀行5家大型國有商業(yè)銀行，以及平安銀行、浦發(fā)銀行、民生銀行、招商銀行等37家中小商業(yè)銀行，時(shí)間跨度為2011—2018年。數(shù)據(jù)主要來源于wind金融數(shù)據(jù)庫、中國人民銀行官方網(wǎng)站和各大銀行年報(bào)。

四、實(shí)證分析

（一）基于文本挖掘法的金融科技測度。

借鑒沈悅、郭品（2015）及汪可（2017）的研究，利用文本挖掘法構(gòu)建金融科技指數(shù)。[18][19][20]具體步驟為：第一，根據(jù)金融科技的內(nèi)涵，建立初始詞庫，從技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、融合等三個(gè)維度選取了19個(gè)關(guān)鍵詞（見表1）。第二，借助百度搜索引擎，查詢關(guān)鍵詞的百度搜索指數(shù)和百度媒體指數(shù)并進(jìn)行加權(quán)，計(jì)算關(guān)鍵詞的年度詞頻。百度搜索指數(shù)以網(wǎng)民在百度的搜索量為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，分析并計(jì)算各個(gè)關(guān)鍵詞在百度網(wǎng)頁搜索中搜索頻次的加權(quán)；媒體指數(shù)則統(tǒng)計(jì)各大互聯(lián)網(wǎng)媒體報(bào)道的新聞中，與關(guān)鍵詞相關(guān)的被百度新聞?lì)l道收錄的數(shù)量，采用新聞標(biāo)題包含關(guān)鍵詞的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。兩者結(jié)合，可以綜合反映網(wǎng)民和媒體對(duì)關(guān)鍵詞的關(guān)注程度，從側(cè)面反映金融科技的發(fā)展勢頭。第三，利用因子分析法測算金融科技指數(shù)。一是檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，19個(gè)關(guān)鍵詞的相關(guān)系數(shù)及KMO、Bartlett檢驗(yàn)，相關(guān)系數(shù)幾乎都是大于0.3，說明各關(guān)鍵詞之間存在共享因素，適用于因子分析；二是提取公因子，基于主成分分析法提取特征值大于1的公因子，結(jié)果表明公因子方差貢獻(xiàn)率為94.14%，能夠反映大部分原始信息；三是計(jì)算因子得分，依據(jù)方差最大化原則對(duì)載荷矩陣進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)后，利用回歸分析法估計(jì)因子的得分系數(shù)矩陣；四是合成指數(shù)，以因子得分為權(quán)重將公因子表示為原始變量的線性組合，同時(shí)應(yīng)用最大最小化處理將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)至0-1之間，得到金融科技指數(shù)（FTI）。在此基礎(chǔ)上，對(duì)各個(gè)維度的關(guān)鍵詞進(jìn)行因子分析，分別測度金融科技三個(gè)維度的指數(shù)（見表2）。

表2中金融科技指數(shù)及三個(gè)維度指數(shù)年度走勢如圖1所示，與近年來我國金融科技不斷發(fā)展的整體走勢基本一致。因此，運(yùn)用文本挖掘法，基于百度搜索指數(shù)和百度媒體指數(shù)構(gòu)建的金融科技指數(shù)是合理的，能夠反映現(xiàn)實(shí)中金融科技發(fā)展?fàn)顩r，以此進(jìn)行實(shí)證分析是可行的。

（二）變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

估計(jì)動(dòng)態(tài)面板模型的前提是數(shù)據(jù)平穩(wěn)，為了防止模型出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，對(duì)商業(yè)銀行層面的變量分別進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)營業(yè)利潤率（RPM）、零售不良貸款率（RNPL）、資產(chǎn)負(fù)債率（ALR）等變量均通過了顯著性檢驗(yàn)，均是顯著性水平下的平穩(wěn)序列（見表3），對(duì)以上變量進(jìn)行回歸分析不會(huì)出現(xiàn)“偽回歸”問題。

（三）模型估計(jì)結(jié)果。

表1 金融科技指數(shù)詞庫

表2 金融科技指數(shù)

圖1 金融科技發(fā)展指數(shù)

表3 商業(yè)銀行變量的單位根檢驗(yàn)

實(shí)證分析結(jié)果見表4。其中，模型1、模型2是以商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)利潤率作為被解釋變量的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。由表可知，兩個(gè)模型中，因變量滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)顯著為正，表明商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)營業(yè)利潤率確實(shí)具有持續(xù)性；AR（2）檢驗(yàn)和Sargan檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的P值均大于0.1，意味著擾動(dòng)項(xiàng)的差分不存在二階自相關(guān)、工具變量也不存在過度識(shí)別問題。因此，構(gòu)建的動(dòng)態(tài)實(shí)證模型具有合理性。

模型1僅考慮了金融科技和商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)利潤率的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)金融科技的一次項(xiàng)（FTI）和二次項(xiàng)（FTI2）的系數(shù)分別為負(fù)和正，且通過了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)。這一結(jié)果與預(yù)期相符，驗(yàn)證了金融科技與商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)利潤率的“U”型關(guān)系，即在產(chǎn)業(yè)維度上金融科技企業(yè)會(huì)分流商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)，導(dǎo)致利潤率下降，但在技術(shù)維度和融合維度上，隨著商業(yè)銀行應(yīng)用金融科技技術(shù)的效用不斷顯現(xiàn)以及其與金融科技企業(yè)的不斷融合和合作，利潤率逐步提升。模型2加入了控制變量，結(jié)果顯示金融科技的系數(shù)的回歸符號(hào)和顯著程度未發(fā)生變化，再次證實(shí)命題成立。

表4 金融科技對(duì)商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)利潤率影響的實(shí)證分析

其次，控制變量的回歸結(jié)果與現(xiàn)實(shí)一致，也與現(xiàn)有研究結(jié)論一致。[21][22]宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）、資本市場發(fā)展程度（PSV）等因素系數(shù)在1%的水平下顯著為正，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資本市場發(fā)展程度等與商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)營業(yè)利潤率存在明顯的正相關(guān)關(guān)系。零售不良貸款率（RNPL）、資產(chǎn)負(fù)債率（ALR）等因素系數(shù)在1%的水平下顯著為正，表明其與商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)利潤率明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即零售不良貸款率越低、負(fù)債率越低的商業(yè)銀行，其零售業(yè)務(wù)營業(yè)利潤率越高。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

為了保證研究結(jié)果的穩(wěn)健性，選擇總資產(chǎn)收益率（ROA）指標(biāo)（稅后利潤與銀行總資產(chǎn)余額的比值）作為商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)營業(yè)利潤率的替代指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果列示于表4的模型3、4。研究顯示，各模型中金融科技的一次項(xiàng)（FTI）和二次項(xiàng)（FTI2）的系數(shù)分別為負(fù)和正，通過了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，且控制變量的結(jié)果未發(fā)生明顯變化。穩(wěn)健性檢驗(yàn)再次證實(shí)了命題，表明本文的研究結(jié)論不會(huì)因商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)變量的改變而出現(xiàn)偏倚。

五、結(jié)論與建議

本文以我國42家商業(yè)銀行為研究樣本，利用差分廣義矩估計(jì)的實(shí)證分析表明，金融科技對(duì)商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)盈利能力的影響呈現(xiàn)“U型”特征。在初期，由于金融科技改變市場競爭格局、阻隔商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)支付閉環(huán)、分流商業(yè)銀行零售存款理財(cái)業(yè)務(wù)以及銀行應(yīng)用金融科技進(jìn)行資金投入等因素，商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)盈利能力有所降低；但隨著金融科技技術(shù)在降低交易成本、優(yōu)化客戶體驗(yàn)方面的作用逐漸發(fā)揮，以及與金融科技企業(yè)的合作共贏，商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)盈利能力逐漸提升。

因此，在金融科技發(fā)展日新月異的形勢下，商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)要實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型創(chuàng)新發(fā)展，必須積極擁抱金融科技，才能不斷提升盈利能力。一是將金融科技戰(zhàn)略作為零售業(yè)務(wù)發(fā)展的核心戰(zhàn)略。切實(shí)轉(zhuǎn)變零售業(yè)務(wù)經(jīng)營發(fā)展理念，從戰(zhàn)略高度充分全面認(rèn)識(shí)金融科技對(duì)商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)發(fā)展的重要意義，將金融科技戰(zhàn)略作為零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心戰(zhàn)略，積極推動(dòng)零售業(yè)務(wù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型發(fā)展。積極應(yīng)用金融科技進(jìn)行技術(shù)升級(jí)，不斷優(yōu)化信息系統(tǒng)架構(gòu)，建立更加富有彈性、更加靈活的信息系統(tǒng)架構(gòu)，靈活合理配置信息系統(tǒng)資源，滿足快速變化的業(yè)務(wù)需求，提高信息系統(tǒng)的支持保障水平。切實(shí)樹立“以客戶為中心”的經(jīng)營理念，加強(qiáng)對(duì)全量零售客戶的拓展，運(yùn)用金融科技積極營銷拓展此前無法觸及的長尾客戶，努力擴(kuò)大客戶范圍和規(guī)模，同時(shí)根據(jù)多渠道客戶信息不斷完善客戶畫像，加強(qiáng)對(duì)客戶的分層分類營銷與維護(hù)，強(qiáng)化精準(zhǔn)營銷與服務(wù)。加快推進(jìn)營銷服務(wù)渠道轉(zhuǎn)型，推進(jìn)營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)智能化轉(zhuǎn)型，不斷加強(qiáng)線上渠道、自助渠道建設(shè)與創(chuàng)新，同時(shí)加強(qiáng)線上線下渠道的統(tǒng)籌與協(xié)調(diào)，確?？蛻粼诰€上線下渠道有同樣的服務(wù)體驗(yàn)。不斷加強(qiáng)金融產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新，滿足客戶多元化、個(gè)性化的金融產(chǎn)品和服務(wù)需求，使客戶享受到更加便捷的金融服務(wù)，提升客戶體驗(yàn)，增強(qiáng)客戶粘性。二是加大與金融科技企業(yè)合作的深度與廣度。切實(shí)樹立合作共贏理念，商業(yè)銀行與金融科技企業(yè)有各自具有優(yōu)勢的資源稟賦，是合作競爭的關(guān)系，商業(yè)銀行要實(shí)現(xiàn)零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型發(fā)展，需要加強(qiáng)與金融科技企業(yè)的深度合作?？刹捎枚喾N方式拓展與金融科技企業(yè)的合作，包括依靠商業(yè)銀行傳統(tǒng)的信息科技部的內(nèi)生模式、新成立金融科技子公司、與外部金融科技企業(yè)合作等。不斷深化與金融科技企業(yè)的合作內(nèi)容，積極應(yīng)用金融科技企業(yè)的大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等核心技術(shù)，將金融科技企業(yè)的平臺(tái)作為零售業(yè)務(wù)獲客的重要渠道。三是全面加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理。積極借鑒并應(yīng)用金融科技的先進(jìn)技術(shù)，不斷提升風(fēng)險(xiǎn)管理能力，建立科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)、有效的全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系，實(shí)現(xiàn)零售業(yè)務(wù)的穩(wěn)健經(jīng)營。健全風(fēng)險(xiǎn)防控手段，充分運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、視頻語音、移動(dòng)互聯(lián)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等先進(jìn)科技，提高授信審批分析能力、貸款流向監(jiān)測能力、貸后風(fēng)險(xiǎn)處置能力等，構(gòu)建零售業(yè)務(wù)在線風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控體系，及時(shí)預(yù)警、有效防范金融風(fēng)險(xiǎn)。借鑒金融科技的技術(shù)手段，加強(qiáng)零售業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警機(jī)制、監(jiān)測機(jī)制和問責(zé)機(jī)制建設(shè)，逐步建立起以風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估能力為核心、以科學(xué)合理的制度體系和業(yè)務(wù)流程為基礎(chǔ)的全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系。加強(qiáng)新興業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控，進(jìn)一步強(qiáng)化信用卡支付結(jié)算、網(wǎng)絡(luò)信貸、互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)葮I(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)管理，做好客戶風(fēng)險(xiǎn)測評(píng)工作，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)揭示和信息披露，促進(jìn)零售業(yè)務(wù)健康發(fā)展。