金融科技影響商業(yè)銀行盈利能力的機制分析

■于鳳芹，于千惠

一、引言與文獻綜述

2019 年9 月，中國人民銀行印發(fā)關于《金融科技（Fintech）發(fā)展規(guī)劃（2019—2021 年）》的通知，指出金融科技的核心是利用現(xiàn)代科技成果優(yōu)化或創(chuàng)新金融產(chǎn)品、經(jīng)營模式和業(yè)務流程，幫助傳統(tǒng)金融業(yè)轉(zhuǎn)型升級。商業(yè)銀行作為金融體系的中流砥柱，既是傳統(tǒng)金融的“老”代表，也是追求新時代金融科技發(fā)展的“新”主體。全面布局金融科技發(fā)展戰(zhàn)略實現(xiàn)業(yè)內(nèi)轉(zhuǎn)型成為商業(yè)銀行的大勢所趨。這對銀行內(nèi)部的產(chǎn)品設計、業(yè)務形態(tài)、信貸關系等均產(chǎn)生了影響，這些影響正逐漸反映在銀行盈利能力上，那么金融科技與商業(yè)銀行的盈利之間存在什么樣的關系？

已有研究認為金融科技發(fā)展大致可分為三個階段：初級階段、互聯(lián)網(wǎng)金融2.0 階段和金融科技3.0 階段（王達，2014）。當前已進入金融科技3.0階段，技術涵蓋更廣，包含大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等高新技術的廣泛應用，其衍生的商業(yè)模式更加多元化（皮天雷等，2018）。在互聯(lián)網(wǎng)金融2.0 時期，Gomber P.et al.（2018）指出，互聯(lián)網(wǎng)金融服務渠道的快捷性、大眾化特征滿足小微群體的金融需求，與商業(yè)銀行的小額存貸業(yè)務構成直接競爭關系。Bunea S.et al.（2016）認為互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)商業(yè)銀行之間的競爭造成商業(yè)銀行資金成本的壓力，沖擊銀行現(xiàn)存的盈利模式。沈悅和郭品（2015）指出互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展通過技術溢出效應顯著提高了商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率，但也帶來了商業(yè)銀行存款結(jié)構惡化和付息成本抬高的負面影響，加重了銀行風險承擔水平。趙勝民和劉笑天（2018）實證發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展顯著降低了商業(yè)銀行總體的非利息收入，由互聯(lián)網(wǎng)金融所帶來的競爭效應已超過技術溢出效應。

在金融科技3.0 時期，銀行業(yè)開始主動擁抱金融科技，研究的視角也從“競爭擠出”擴展到“融合發(fā)展”的分析角度。Jagtiani J. & Lemieux C.（2018）認為實現(xiàn)金融科技與銀行產(chǎn)品服務設計、經(jīng)營管理、風險防控等方面的融合，既能鞏固銀行基層技術，又能提高銀行風險管理水平和經(jīng)營水平。劉孟飛和蔣維（2020）研究發(fā)現(xiàn)金融科技發(fā)展促進了中國銀行業(yè)盈利能力的提升。也有學者對銀行發(fā)展金融科技產(chǎn)生質(zhì)疑，孫娜（2018）認為由于商業(yè)銀行長期固定的經(jīng)營模式，可能會出現(xiàn)金融科技與業(yè)務融合不適用的情況。汪可（2018）研究發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行發(fā)展金融科技，加劇了金融市場產(chǎn)品價格競爭，反而增加銀行業(yè)系統(tǒng)性風險。封思賢和郭仁靜（2019）認為數(shù)字金融發(fā)展促進國內(nèi)銀行業(yè)競爭，降低了銀行的利潤效率。

根據(jù)已有文獻可知，大部分研究是基于互聯(lián)網(wǎng)金融對銀行經(jīng)營的研究，關于新時期商業(yè)銀行發(fā)展金融科技的研究不多，圍繞影響機制的研究更少。不同于已有研究，本文創(chuàng)新性地構建103 家商業(yè)銀行2010—2018 年的金融科技指數(shù)，專注于金融科技3.0，將商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)風控、區(qū)塊鏈重塑、智能理財?shù)刃滦涂萍紕?chuàng)新包含在指標構建的體系內(nèi)。最后，系統(tǒng)分析金融科技影響商業(yè)銀行盈利能力的理論機制，并實證檢驗這些中介傳導機制的有效性。

二、影響機制與研究假設

（一）金融科技對商業(yè)銀行盈利能力的總體影響

理論上，金融科技高效的信息處理能力和強大的云儲存空間能幫助商業(yè)銀行實現(xiàn)數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡聯(lián)通，使閑置的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成較為活躍的生產(chǎn)要素，提高管理決策的科學性和有效性，為商業(yè)銀行盈利能力增長提供動能。從銀行個體看，面對互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊，大型商業(yè)銀行快速布局新發(fā)展戰(zhàn)略，這樣既能引導現(xiàn)有客戶群體感受產(chǎn)品與服務科技創(chuàng)新，也能吸引新客戶群。中小銀行受資金和人才限制，金融科技發(fā)展戰(zhàn)略制定及組織結(jié)構建設均滯后于大型商業(yè)銀行。同時，金融科技發(fā)展激化行業(yè)競爭甚至會把反應遲鈍的中小銀行淘汰出局。據(jù)此，提出假設1。

假設1：金融科技提高商業(yè)銀行盈利能力，但對不同資產(chǎn)規(guī)模銀行的影響不一樣，相比于大型商業(yè)銀行，對中小銀行盈利能力的助推作用微乎其微。

（二）金融科技影響商業(yè)銀行盈利能力的中介效應分析

從商業(yè)銀行金融科技發(fā)展的新聞數(shù)據(jù)看，科技創(chuàng)新應用與產(chǎn)品服務設計、資產(chǎn)負債管理、風險控制等方面融為一體，這是分析金融科技影響商業(yè)銀行風險承擔、資產(chǎn)配置、經(jīng)營效率等方面的實踐基礎，為厘清金融科技影響商業(yè)銀行盈利能力的中介傳導機制提供了思路。

1.基于銀行資產(chǎn)負債管理能力的中介效應分析

銀行資產(chǎn)負債管理能力指商業(yè)銀行合理配置資產(chǎn)、負債的規(guī)模與期限以獲取最大收益的能力，較強的資產(chǎn)負債管理能力是實現(xiàn)銀行高盈利能力的保證（Svetlana，2013）。從競爭效應看，金融科技加劇了銀行同業(yè)與非銀行金融機構在存貸款業(yè)務上的競爭。例如銀行的存款業(yè)務分流到“余額寶”“余額盈”這類短期貨幣基金中，貸款業(yè)務的小額客戶群體被線上快捷方便的微貸、小額貸吸引。這種競爭關系直接引起商業(yè)銀行客戶流失，限制了銀行資產(chǎn)負債規(guī)模的穩(wěn)定增長。此外，金融科技通過激化市場競爭，豐富了金融市場產(chǎn)品種類，推動國內(nèi)利率市場化進程，導致銀行負債成本進一步上升，增加銀行資產(chǎn)負債管理的難度（邱晗等，2018）。資產(chǎn)負債規(guī)模的減少和管理難度的加大，不利于商業(yè)銀行盈利能力提升。

從技術溢出效應看，一方面，金融科技的算法和AI 技術可結(jié)合商業(yè)銀行自身經(jīng)營特點，將資產(chǎn)負債的規(guī)模、風險、收益等綜合因素進行科學建模與自動分析，克服單一指標量化分析的弊端，提高銀行資產(chǎn)負債管理能力和計量水平，增強銀行的盈利能力。另一方面，金融科技拓展商業(yè)銀行在消費貸和小微貸款的市場份額，促進銀行線上資產(chǎn)業(yè)務的開展，例如大數(shù)據(jù)信息挖掘功能可搜索和匹配潛在客戶，彌補信貸記錄不足客戶的描述信息，滿足一部分有還款能力的青年客戶和小微群體的貸款需求?；谝陨戏治隹芍?，金融科技對銀行資產(chǎn)負債管理能力的影響不能一概而論，據(jù)此提出假設2。

假設2a：金融科技的競爭效應加劇了商業(yè)銀行資產(chǎn)負債管理的壓力，降低銀行盈利能力。

假設2b：金融科技的技術溢出效應提高了商業(yè)銀行資產(chǎn)負債的管理能力，增強銀行盈利能力。

2.基于銀行中間業(yè)務的中介效應分析

商業(yè)銀行中間業(yè)務包括支付結(jié)算業(yè)務、理財業(yè)務、托管業(yè)務等，金融科技能為商業(yè)銀行發(fā)展中間業(yè)務提供技術支持。支付結(jié)算業(yè)務上，互聯(lián)網(wǎng)技術可基于不同生活場景中客戶的個性化支付需求搭建線上支付平臺，實現(xiàn)銀行支付服務渠道從線下到線上的發(fā)展。理財業(yè)務方面，可通過數(shù)據(jù)倉庫技術構建銀行自身理財數(shù)據(jù)中心，基于大數(shù)據(jù)既可得到更豐富的數(shù)據(jù)信息，也能對客戶進行精準營銷和推送。托管業(yè)務方面，商業(yè)銀行構建的智能化托管系統(tǒng)平臺，可以綜合分布式技術、云計算和區(qū)塊鏈技術實現(xiàn)托管資產(chǎn)的實時核算、信息披露、風險預警。這些創(chuàng)新應用能增加客戶粘性和客戶留存率，提高銀行中間業(yè)務收入水平。由于中間業(yè)務較傳統(tǒng)銀行業(yè)務有更高的邊際回報，且中間業(yè)務收入增長有利于轉(zhuǎn)變銀行傳統(tǒng)盈利模式，增加非利息收入比重，實現(xiàn)盈利模式多元化發(fā)展，從而會對銀行盈利能力產(chǎn)生正向影響?；谝陨戏治觯岢黾僭O3。

假設3：金融科技有助于商業(yè)銀行發(fā)展中間業(yè)務，增強銀行的盈利能力。

3.基于銀行風險管理水平的中介效應分析

商業(yè)銀行能借助金融科技技術提高應對信用風險、市場風險、操作風險的風險管理能力，進而影響銀行盈利能力。在信用風險方面，大數(shù)據(jù)技術減少信息不對稱，可以初步過濾掉高風險客戶。AI自動監(jiān)測技術則可圍繞銀行客戶的業(yè)務流程、財務管理、貸后處置、內(nèi)部管控等來跟進貸款中后期的風險管理，減少不良貸款發(fā)生，減少呆賬壞賬對銀行利潤的侵蝕。在市場風險方面，基于人工智能的學習算法技術，優(yōu)化市場風險模型構建，幫助銀行預測市場變化趨勢，有利于量化不確定性，改進銀行風險發(fā)現(xiàn)機制，形成主動的風險管理形式。在操作風險方面，可通過安裝智能管理系統(tǒng)，在收集、識別、評估和監(jiān)測數(shù)據(jù)上建立完整的信息庫，及時發(fā)現(xiàn)偽冒轉(zhuǎn)賬、欺詐、洗錢等高風險交易行為。此外，金融科技通過提高銀行應對風險的綜合管理水平，能減少風險發(fā)生對盈利資產(chǎn)的虧損計提，保證銀行盈利能力穩(wěn)定增長?；谝陨戏治?，提出假設4。

假設4：金融科技提高商業(yè)銀行風險管理水平，增強銀行的盈利能力。

4.基于銀行經(jīng)營效率的中介效應分析

商業(yè)銀行經(jīng)營效率可簡單看作銀行單位收入中的投入成本。商業(yè)銀行產(chǎn)品與制度的創(chuàng)新、有效勞動力的增加都可以降低既定收入的投入成本，提高銀行盈利能力（彭明雪和丁振輝，2016）。金融科技作為技術要素，有助于商業(yè)銀行生產(chǎn)要素在部門間的優(yōu)化和重組，提高有效勞動力生產(chǎn)率，間接提高銀行盈利能力。首先，金融科技數(shù)字化特征可以精簡業(yè)務流程，有助于形成線上業(yè)務辦理系統(tǒng)，減少不必要的人工審核環(huán)節(jié)。其次，一站式智能金融服務柜臺，減少了銀行前臺和部分后臺的人工投入。這些人在接受專業(yè)化培訓后可以轉(zhuǎn)向銀行中、后臺崗位，能優(yōu)化勞動資源在部門間的資源配置，幫助銀行實現(xiàn)精細化的管理模式，提高銀行盈利能力。最后，相對于傳統(tǒng)服務，金融科技硬件設施投入使用后，商業(yè)銀行服務模式從一對一變成了一對多，同一時間段內(nèi)銀行服務客戶的數(shù)量明顯增加，但銀行單位收入的投入成本并不會增加，可直接提高銀行盈利規(guī)模?；谝陨戏治觯岢黾僭O5。

假設5：金融科技提高商業(yè)銀行經(jīng)營效率，增強銀行的盈利能力。

三、模型設定與變量選取

（一）模型設定

1.關于金融科技影響商業(yè)銀行盈利能力的檢驗模型

為研究金融科技對銀行盈利能力的影響，構建動態(tài)面板模型，并采用系統(tǒng)矩估計（SYS—GMM）克服模型的內(nèi)生性問題。模型如式（1）所示：

其中，被解釋變量為銀行凈資產(chǎn)收益率（roe），核心解釋變量為商業(yè)銀行金融科技指數(shù)（FI）。control 為控制變量，其中i=1，2…N 表示銀行個數(shù)，t=1，2…T表示年份，j=1，2…6表示控制變量的個數(shù)，ε為隨機擾動項。

2.關于金融科技影響商業(yè)銀行盈利能力的多重中介效應檢驗模型

為進一步檢驗金融科技對銀行盈利能力的影響機制，借鑒Hayes & Andrew（2009）的研究思路，構建多重中介效應模型，模型為式（2）—（7）所示：

模型中分別選取了商業(yè)銀行凈息差（nim）、非利息收入占比（niir）、不良貸款率（npl）和成本收入比（cir）作為銀行資產(chǎn)負債管理能力、中間業(yè)務水平、風險管理水平和經(jīng)營效率的代理變量，其他控制變量與式（1）一致。

中介效應模型檢驗借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014）的相關研究。第一步，檢驗式（2）金融科技指數(shù)（FI）估計系數(shù)β2的顯著性，β2顯著是中介效應成立的前提。第二步，依次檢驗式（3）—（6）中金融科技對各中介變量系數(shù)的顯著性（α1，γ1，δ1，η1），以及式（7）中各中介變量系數(shù)的顯著性（l3，l4，l5，l6）。若各中介變量對應的這兩個系數(shù)都顯著，則進行第三步。若有一個不顯著，則使用Bootstrap 法直接檢驗該中介變量系數(shù)乘積的顯著性，在系數(shù)乘積顯著的條件下進行第三步，若仍不顯著則該中介效應不存在。第三步，檢驗式（7）中金融科技指數(shù)（FI）對銀行凈資產(chǎn)收益（roe）影響的直接效用（l2）。若l2顯著則說明金融科技指數(shù)對銀行凈資產(chǎn)收益（roe）存在直接影響。若不顯著則表明，除中介傳導途徑外，金融科技指數(shù)對商業(yè)銀行盈利能力不存在直接影響。

由于式（3）—（6）的被解釋變量之間具有內(nèi)生性，在回歸分析時，為避免式（3）—（6）擾動項之間相關性對估計結(jié)果的影響，選擇“面板數(shù)據(jù)似不相關回歸”技術（XTSUR），同時對式（3）—（6）進行估計，可以提高估計效率。

（二）變量選取

被解釋變量：參考鄒曉梅等（2015）相關研究，選取凈資產(chǎn)收益率（roe）作為銀行盈利能力的代理變量。同時選擇銀行總資產(chǎn)收益率（roa）作為替代變量，對研究結(jié)論進行穩(wěn)健性檢驗。

中介效應變量：參考張海軍（2018）和李昊驊等（2018）相關研究，分別選取商業(yè)銀行凈息差（nim）、非利息收入占營業(yè)收入的比值（niir）、不良貸款率（npl）、成本收入比（cir）作為銀行資產(chǎn)負債管理能力、中間業(yè)務、風險管理水平、經(jīng)營效率的代理變量。

借鑒楊海珍等（2019）的相關研究，控制變量包括微觀層面：各銀行資產(chǎn)規(guī)模對數(shù)值（lnsize）、資本充足率（car）和信貸率（lta）。行業(yè)層面：前四大銀行資產(chǎn)占比（cr4）。宏觀層面：GDP 同比增長率（ggdp）、利率市場化水平指數(shù)（irli）。其中，利率市場化水平指標的構建參考了唐璽年等（2019）的方法，以重大歷史事件為節(jié)點，經(jīng)過賦值測算，構建2010—2018年利率市場化指數(shù)。

核心解釋變量為商業(yè)銀行金融科技指數(shù)（FI）。為了能從微觀視角比較銀行個體間金融科技發(fā)展水平，采用“文本挖掘法”的思路，構建了商業(yè)銀行金融科技發(fā)展的面板數(shù)據(jù)，可比較不同銀行個體間金融科技發(fā)展水平隨時間的變化趨勢。第一步，利用Python 在百度新聞數(shù)據(jù)庫中爬取關于各商業(yè)銀行的年度新聞及數(shù)目。第二步，人工篩選出與金融科技相關的新聞標題和數(shù)目。第三步，對商業(yè)銀行金融科技相關新聞進行分類，如表1所示，大致分為創(chuàng)新理念、研發(fā)渠道、產(chǎn)品和服務、發(fā)展戰(zhàn)略和技術創(chuàng)新這5 個方面，加總每個分類下的新聞數(shù)目，依此構建原始數(shù)據(jù)庫。第四步，將原始數(shù)據(jù)庫導入SPSS中，進行因子分析，計算商業(yè)銀行金融科技發(fā)展的綜合指數(shù)。因子分析法中對金融科技各分類指標權重的賦予，借鑒任娟（2013）在多指標面板數(shù)據(jù)融合聚類分析的研究成果。按照XV的數(shù)據(jù)格式輸入原始數(shù)據(jù)，把樣本擴展成為大截面，最終針對這個大截面僅進行一次因子分析，并以每個公因子方差貢獻率為權重，采用加權法計算出銀行金融科技指數(shù)。

表1 商業(yè)銀行金融科技新聞標題分類標準

（三）樣本選擇與描述性統(tǒng)計

考慮樣本數(shù)據(jù)的代表性和可得性，選取2010—2018 年103 家商業(yè)銀行財務數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，其中包括建設銀行、工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行、郵儲銀行五家國有銀行，17 家股份制銀行、67 家城市商業(yè)銀行和14 家農(nóng)村商業(yè)銀行。銀行微觀數(shù)據(jù)均來自Bankscope 數(shù)據(jù)庫，宏觀變量數(shù)據(jù)均來自國家統(tǒng)計局官網(wǎng)。

表2 變量定義與描述性統(tǒng)計結(jié)果

四、實證分析

（一）金融科技影響商業(yè)銀行盈利能力的初步檢驗

金融科技影響商業(yè)銀行盈利能力的初步檢驗結(jié)果見表3，列（1）為全樣本估計結(jié)果，列（2）、列（3）是對不同資產(chǎn)規(guī)模銀行的分樣本估計結(jié)果。所有檢驗結(jié)果中，AR（2）值均大于0.1，證明原模型中不存在二階擾動項自相關問題。Sargan 檢驗結(jié)果的P 值均大于0.1，且銀行凈資產(chǎn)收益率（roe）一階滯后項在1%水平下顯著為正，以上結(jié)果說明該模型適用于系統(tǒng)廣義矩的估計方法進行實證分析。

比較表3 中列（1）—（3）金融科技指數(shù)（FI）的系數(shù)可知，結(jié)果與假設1 預期一致，即金融科技有助于提高商業(yè)銀行的盈利能力，相比于大型商業(yè)銀行，對中小銀行盈利能力的助推作用微乎其微。

表3 金融科技影響銀行盈利能力的回歸結(jié)果

根據(jù)其他控制變量系數(shù)的估計結(jié)果可知：銀行總資產(chǎn)規(guī)模對數(shù)（lnsize）的估計系數(shù)為正，表明規(guī)模較大的銀行盈利能力越強，這與資產(chǎn)的規(guī)模經(jīng)濟效應有關。中小銀行信貸率（lta）的估計系數(shù)顯著為負，表明中小銀行貸款余額占比較高并沒有提升其盈利能力。大型商業(yè)銀行資本充足率（car）的估計系數(shù)顯著為負，意味著高資本充足率的要求會限制其可運營資產(chǎn)的規(guī)模，抑制盈利能力的提高。銀行業(yè)集中度（cr4）的估計系數(shù)顯著為正，表明資源集中運作可節(jié)省運作成本從而提高盈利能力。GDP 增長率（ggdp）系數(shù)在分樣本中的估計結(jié)果不同，大型銀行由于本身決策的逆周期性對經(jīng)濟波動反應不明顯，而中小銀行盈利能力受經(jīng)濟波動的沖擊較明顯。利率市場化（irli）的估計系數(shù)顯著為負，表明利率市場化導致利差收窄，削弱商業(yè)銀行的盈利能力。

（二）金融科技影響商業(yè)銀行盈利能力的中介效應檢驗

表4 是多重中介效應模型的檢驗結(jié)果。列（1）的估計結(jié)果對應多重中介效應模型的式（2），檢驗當模型中不含中介變量時，金融科技指數(shù)（FI）對銀行凈資產(chǎn)收益率（roe）的估計結(jié)果。列（2）—（5）為金融科技指數(shù)（FI）對中介變量影響的估計結(jié)果，分別對應多重中介效應模型中式（3）—（6）。

表4 多重中介效應模型的檢驗結(jié)果

續(xù)表4

其中，列（2）、（4）、（5）中金融科技指數(shù)（FI）的估計系數(shù)均在5%及以上的水平上顯著為負，表明金融科技發(fā)展降低商業(yè)銀行的凈息差、不良貸款率、成本收入比，而列（3）中金融科技指數(shù)（FI）對非利息收入占比（niir）的估計系數(shù)并不顯著，說明金融科技對商業(yè)銀行中間業(yè)務發(fā)展沒有顯著影響。其原因在于金融科技應用集中在傳統(tǒng)信貸業(yè)務和個性化支付領域，針對銀行中間業(yè)務的創(chuàng)新較少，僅有的中間業(yè)務創(chuàng)新主要來自大型商業(yè)銀行，中小銀行中間業(yè)務幾乎沒有創(chuàng)新。

表4第（6）列的估計結(jié)果對應多重中介效應模型的式（7）。金融科技指數(shù)（FI）的估計系數(shù)不再顯著，表明除通過中介傳導效應外金融科技對商業(yè)銀行盈利能力不存在直接影響。同時觀察中介變量估計系數(shù)的顯著性發(fā)現(xiàn)，除了非利息收入占比（niir）估計系數(shù)不顯著外，凈息差（nim）、不良貸款率（npl）和成本收入比（cir）的估計系數(shù)均在1%的水平下顯著，表明除了銀行中間業(yè)務外，其他中介變量均承擔了部分的中介效應。非利息收入占比（niir）的估計系數(shù)不顯著，一方面，因為國內(nèi)商業(yè)銀行中間業(yè)務占比少。央行近年來公布的數(shù)據(jù)顯示非利息收入的全國平均水平僅占總業(yè)務收入的15%左右。另一方面，銀行發(fā)展中間業(yè)務對盈利能力影響存在不確定性。

由于研究結(jié)論的不確定，為避免遺漏可能存在的中介傳導效應，利用Bootstrap 直接檢驗非利息收入占比（niir）與金融科技指數(shù)（FI）系數(shù)乘積的顯著性①默認自抽樣法（Boostrap）模擬1000次后得到的置信區(qū)間和P值。。結(jié)果顯示間接效應（bs_1）在95%的置信區(qū)間內(nèi)包含0，接受中介效應不存在的假設，排除了中間業(yè)務作為金融科技影響銀行盈利能力的中介傳導效應，拒絕假設3。

其余三個中介變量的估計結(jié)果，均滿足多重中介效應模型的檢驗條件。其中，由于凈息差（nim）下降，金融科技指數(shù)（FI）對銀行凈資產(chǎn)收益率（roe）負向的中介效應為0.0092（|-0.0047*1.9545|），說明金融科技發(fā)展會激化市場競爭，惡化銀行資產(chǎn)負債管理的營商環(huán)境，削弱盈利能力，驗證了假設2a。金融科技指數(shù)（FI）降低銀行不良貸款率（npl）從而促進凈資產(chǎn)收益（roe）的正向中介效應為0.0006（|-0.0057*-0.1007|），假設4 得以驗證。金融科技指數(shù)（FI）經(jīng)由減少成本收入比（cir）提高銀行凈資產(chǎn)收益率（roe）的正向中介效應為0.0227（|-0.1989*-0.1142|），假設5得以驗證。進一步，將各中介效應相加，得到整體的多重中介效應為0.0141（-0.0092+0.006+0.0227），金融科技指數(shù)（FI）影響銀行凈資產(chǎn)收益率（roe）的整體效應為0.0181，則通過這三條中介傳導效應的占比為77.90%。上述結(jié)果表明，金融科技對銀行資產(chǎn)負債管理能力和風險管理水平、經(jīng)營效率的作用是其能夠提高銀行盈利能力的關鍵傳導機制，剔除了這三個中介效應后，金融科技并不會顯著影響商業(yè)銀行的盈利能力。

（三）金融科技影響商業(yè)銀行盈利能力的穩(wěn)健性檢驗

將商業(yè)銀行總資產(chǎn)收益率（roa）作為盈利能力的代理變量，進行穩(wěn)健性檢驗。表5顯示檢驗結(jié)果與凈資產(chǎn)收益率（roe）作為盈利能力代理變量時一致，基本可以說明當前我國銀行業(yè)金融科技發(fā)展水平下，對銀行盈利能力的助推作用。中介效應檢驗結(jié)果也支持剔除非利息收入占比（niir）后，其余三個中介變量的估計結(jié)果滿足多重中介效應模型的檢驗條件，且總中介傳導效應占比為60%左右。上述結(jié)果與基準分析相符，證實了檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性。

表5 金融科技影響銀行盈利能力的機制檢驗：穩(wěn)健性檢驗

五、結(jié)論與建議

為分析商業(yè)銀行金融科技發(fā)展與盈利能力的關系及中介傳導機制，利用Python 的網(wǎng)絡爬蟲功能獲取商業(yè)銀行金融科技發(fā)展的相關新聞，依此構建2010—2018 年國內(nèi)103 家商業(yè)銀行的金融科技指數(shù)?；趧討B(tài)面板模型研究發(fā)現(xiàn)：全樣本檢驗時，商業(yè)銀行金融科技的發(fā)展顯著推動盈利能力的提升；分樣本檢驗時，相對于規(guī)模較大的銀行，金融科技對中小銀行盈利能力的助推作用并不顯著。進一步在多重中介效應模型的檢驗中發(fā)現(xiàn)，銀行金融科技發(fā)展對自身資產(chǎn)負債管理能力、風險管理水平和經(jīng)營效率的作用，均是影響盈利能力的中介傳導機制，但金融科技通過促進銀行中間業(yè)務發(fā)展的中介效應檢驗并不顯著。

結(jié)合研究結(jié)論，提出以下幾點建議：第一，提高中間業(yè)務收入是近年來商業(yè)銀行謀求盈利模式轉(zhuǎn)型的關鍵。金融科技對商業(yè)銀行發(fā)展中間業(yè)務來說，既是機遇也是挑戰(zhàn)。商業(yè)銀行應該注重金融科技與低風險、收益波動小的非利息業(yè)務融合，如收取傭金及手續(xù)費等代理業(yè)務，但要謹慎處理金融科技與容易受經(jīng)濟及金融市場波動的非利息業(yè)務融合，如投資交易業(yè)務、匯兌、公允價值變動等風險大的其他非利息業(yè)務。第二，不同資產(chǎn)規(guī)模的銀行應因地制宜地發(fā)展金融科技。大型商業(yè)銀行已經(jīng)走在國內(nèi)科技研發(fā)的前列，可以加強與歐美國家商業(yè)銀行科技應用與管理的經(jīng)驗交流，同時主動向國內(nèi)中小銀行提供技術支撐，助力實現(xiàn)國內(nèi)金融科技的均衡發(fā)展。中小銀行處于資金劣勢，應該主動加入金融科技創(chuàng)新，結(jié)合原有的經(jīng)營特色通過引入外來技術，針對某一細分市場或某一類供應鏈環(huán)節(jié)積極創(chuàng)新。在組織結(jié)構上可成立金融科技實驗小組，小范圍試點成功后輔以人員協(xié)同機制厲行推廣工作。中小銀行在發(fā)展模式上，應加強與科技公司和其他銀行的合作聯(lián)盟，不斷提高金融科技應用效率。