金融科技發(fā)展與商業(yè)銀行盈利能力的負(fù)相關(guān)關(guān)系及異質(zhì)性分析
——基于中國210家銀行面板數(shù)據(jù)

王蕊 康靖

（西華大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院 四川成都610039）

在我國經(jīng)濟從高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展的重要時期，要確保資源的優(yōu)化配置，就要充分發(fā)揮金融在資源配置中的關(guān)鍵作用。黨的十八大以來，習(xí)近平總書記多次強調(diào)提高金融服務(wù)實體經(jīng)濟的能力和水平?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》（簡稱“十四五”規(guī)劃）再次明確指出要“構(gòu)建金融有效支持實體經(jīng)濟的體制機制”。作為金融機構(gòu)的核心組成部分，商業(yè)銀行在分配稀缺資源、服務(wù)實體經(jīng)濟方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。我國是典型的以銀行融資為主的國家，融資方式以間接融資為主，而商業(yè)銀行是間接融資的重要主體，因此，增強商業(yè)銀行服務(wù)實體經(jīng)濟能力成為深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的關(guān)鍵。商業(yè)銀行盈利能力是評價銀行經(jīng)營能力的重要指標(biāo)，因此，致力于提高商業(yè)銀行績效，是深化商業(yè)銀行改革、提高服務(wù)實體經(jīng)濟能力的必要途徑。然而，近年來國內(nèi)商業(yè)銀行告別超高速增長時代，盈利增速明顯下滑[1]。據(jù)銀保監(jiān)會統(tǒng)計，截至2019年末，銀行業(yè)金融機構(gòu)資產(chǎn)利潤率0.86%，同比下降0.02個百分點，資本利潤率10.39%，同比下降0.70個百分點，盈利能力整體較上年繼續(xù)下降。

進入經(jīng)濟發(fā)展新時期，外部環(huán)境發(fā)生巨大變化。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈和人工智能等技術(shù)的迅猛發(fā)展，金融科技（簡稱“FinTech”）已遍布全球。廣義來看，“FinTech”可以被定義為將先進技術(shù)應(yīng)用到金融領(lǐng)域，對金融市場、金融機構(gòu)和金融服務(wù)產(chǎn)生重大影響的新型商業(yè)模式、應(yīng)用、流程和產(chǎn)品等[1]，當(dāng)前，中國已逐漸崛起成為全球金融科技創(chuàng)新和運用中心，金融科技正全面滲透至我國金融領(lǐng)域的各業(yè)態(tài)中。根據(jù)埃森哲的研究報告顯示，中國已成為全球最大的金融科技投資市場，2018年中國市場的投資總額較2017年增長了8倍，高達(dá)255億美元，接近2017年全球金融科技投資總額。但與此同時，金融科技也正在與傳統(tǒng)金融服務(wù)展開激烈競爭。2015年我國初步放開存款利率市場化限制，各類金融機構(gòu)可借助存款定價自主權(quán)搶占市場份額，市場份額的爭奪增加了金融機構(gòu)資金獲取的競爭度，進而提高金融機構(gòu)貸款業(yè)務(wù)的競爭[2]，金融科技的普及促進利率市場化進程[3]，而這種促進作用進一步推動金融科技企業(yè)與傳統(tǒng)金融服務(wù)企業(yè)存款業(yè)務(wù)與貸款業(yè)務(wù)的競爭。

金融科技發(fā)展給商業(yè)銀行帶來了不確定性，對商業(yè)銀行深化改革提出了新的挑戰(zhàn)。在此背景下，一個待回答的問題是，金融科技的蓬勃發(fā)展是否是中國商業(yè)銀行盈利能力削弱的重要原因呢？理論上，商業(yè)銀主要以存貸利差作為其利潤的主要來源，其資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)與利率變動高度相關(guān)。已有研究表明，金融科技實際上加速了利率市場化進程，利率變動大幅提升[4]，金融科技的發(fā)展可能會影響銀行的盈利能力。那么，在金融科技蓬勃發(fā)展的過程中，我國銀行的盈利能力得到提升還是降低呢？這種影響在不同的市場環(huán)境中有何不同呢？對于上述問題的回答，是商業(yè)銀行適應(yīng)外部環(huán)境變化、提高銀行經(jīng)營績效、深化商業(yè)銀行供給側(cè)改革以強化金融服務(wù)實體經(jīng)濟的重要現(xiàn)實問題。

基于此，本文以商業(yè)銀行所處外部環(huán)境研究視角，以商業(yè)銀行盈利能力為分析對象，討論金融科技對銀行盈利能力的影響。已有文獻普遍認(rèn)為，金融科技會沖擊現(xiàn)有銀行業(yè)格局，并對銀行傳統(tǒng)經(jīng)營模式形成巨大挑戰(zhàn)[5?8]，但少有學(xué)者專門研究金融科技對銀行盈利能力的影響[5][6][9]。因此，本文采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量金融科技的發(fā)展程度，來嘗試解釋我國銀行業(yè)利潤逐年下降的重要原因。并在此基礎(chǔ)上，從商業(yè)銀行市場結(jié)構(gòu)以及貨幣政策的視角進一步討論上述關(guān)系的異質(zhì)性，從而拓寬關(guān)于金融科技與銀行績效關(guān)系的異質(zhì)性研究。其結(jié)論可以為商業(yè)銀行在外部環(huán)境沖擊下更好發(fā)揮服務(wù)實體經(jīng)濟能力提供參考。而在寬松的貨幣政策下，貨幣供應(yīng)量的增加降低商業(yè)銀行存款業(yè)務(wù)的競爭程度，該影響也會被削弱。因此，上述結(jié)論還可以為貨幣當(dāng)局根據(jù)外部市場變化健全貨幣政策提供實證參考。

本文內(nèi)容安排如下：第一部分是文獻綜述；第二部分是研究設(shè)計，包括樣本來源、變量選擇、模型設(shè)定以及描述性統(tǒng)計；第三部分是實證分析，包括主回歸分析和穩(wěn)定性檢驗；第四部分是異質(zhì)性分析；第五部分是結(jié)論與政策建議。

一、文獻綜述

“金融科技”是近年來新出現(xiàn)的詞匯，在過去幾年得到快速發(fā)展。然而，盡管學(xué)術(shù)界和業(yè)界對其興趣與日俱增，但對其定義還缺乏共識。Lee將金融科技定義為金融系統(tǒng)的創(chuàng)新者，即那些能夠創(chuàng)造更靈活、更安全、更高效業(yè)務(wù)的金融科技公司[10]。Gai認(rèn)為金融科技是金融公司采用的以此提升服務(wù)質(zhì)量的一系列新技術(shù)[11]。Douglas認(rèn)為金融科技是包含多領(lǐng)域的金融業(yè)態(tài)，這些領(lǐng)域包括數(shù)字貨幣、第三方支付、風(fēng)險管理和支付清算等[12]。M illian等和Demir等認(rèn)為金融科技是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)例如云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)等與金融服務(wù)如信貸和支付等之間的一種鏈接[13][14]。當(dāng)前學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)同的定義來自于金融穩(wěn)定委員會，即將先進技術(shù)例如大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計算和人工智能等應(yīng)用到金融領(lǐng)域，對金融市場、金融機構(gòu)和金融服務(wù)產(chǎn)生重大影響的新型商業(yè)模式、新技術(shù)應(yīng)用和新產(chǎn)品服務(wù)[1]。在此基礎(chǔ)上，中國人民銀行發(fā)布的《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃（2019—2021）》指出，金融科技是技術(shù)驅(qū)動的金融創(chuàng)新，旨在運用現(xiàn)代科技成果改造金融產(chǎn)品、經(jīng)營模式與業(yè)務(wù)流程。

大量研究發(fā)現(xiàn)，信息技術(shù)有利于減少銀行的交易成本、提高服務(wù)質(zhì)量，優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，促進業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級[15?17]。還有一些研究表明，信息技術(shù)可能給商業(yè)銀行帶來巨大挑戰(zhàn)。當(dāng)前，學(xué)術(shù)界關(guān)于金融科技對銀行業(yè)影響的研究還有待進一步豐富。一方面，金融科技的發(fā)展可以從信息獲取能力作用于商業(yè)銀行。具體來看，金融科技可通過人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)豐富信息來源渠道，獲取傳統(tǒng)方式無法獲取的信息，提高信息的準(zhǔn)確性[18]。另一方面，金融科技發(fā)展顯著影響銀行風(fēng)險。具體來看，金融科技有利于銀行建立風(fēng)險評估模型；金融科技也可通過多渠道獲取多維度信息、利用金融科技服務(wù)平臺監(jiān)控企業(yè)經(jīng)營情況、引入量化交易系統(tǒng)實時監(jiān)測資產(chǎn)價格波動等措施，降低銀行信用風(fēng)險、市場風(fēng)險和操作風(fēng)險[19][20]；金融科技是現(xiàn)代金融在科技中的應(yīng)用，現(xiàn)代金融與技術(shù)的融合創(chuàng)造出大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等新技術(shù)，這些技術(shù)有助于從風(fēng)險監(jiān)管的覆蓋度、風(fēng)險監(jiān)管的針對性等角度提高金融風(fēng)險管理的準(zhǔn)確性[21]。此外，金融科技的發(fā)展可以緩解信息不對稱問題[20]，在實踐中運用金融科技，金融科技的穿透式監(jiān)管以實質(zhì)重于形式為核心，突出對金融數(shù)據(jù)、內(nèi)置算法與金融科技機構(gòu)的多向穿透，并遵循適應(yīng)性原則、系統(tǒng)性原則與比例原則指導(dǎo)具體監(jiān)管實踐。

關(guān)于金融科技對銀行績效的影響，已有研究做出了初步探索。李淼認(rèn)為傳統(tǒng)金融機構(gòu)無法滿足客戶對金融產(chǎn)品定制化需求，金融科技會沖擊傳統(tǒng)的金融行業(yè)，擠壓傳統(tǒng)金融行業(yè)份額[5]。王娜與王在全將研究視角從金融行業(yè)細(xì)化至商業(yè)銀行，并認(rèn)為金融科技的迅猛發(fā)展會使商業(yè)銀行存款端業(yè)務(wù)、貸款端業(yè)務(wù)與中間業(yè)務(wù)受到不利沖擊，從而降低商業(yè)銀行績效水平[6]。申創(chuàng)將市場勢力、金融科技與銀行績效相結(jié)合，并采用我國101家商業(yè)銀行2005—2015年的非平衡面板數(shù)據(jù)，以總資產(chǎn)收益率（ROA）衡量商業(yè)銀行績效水平、以互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)（IFI）衡量互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展程度，探究互聯(lián)網(wǎng)金融、市場勢力與商業(yè)銀行績效的關(guān)系，實證結(jié)果表明互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展會降低商業(yè)銀行績效水平，而商業(yè)銀行市場勢力的擴大會增強商業(yè)銀行績效水平，當(dāng)商業(yè)銀行的市場勢力超過臨界值，市場勢力的增強會削弱互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對商業(yè)銀行績效的不利影響[22]。戰(zhàn)明華等采用2009—2015年16家上市銀行的季度數(shù)據(jù)研究互聯(lián)網(wǎng)金融影響貨幣政策銀行信貸渠道的機理，從微觀的角度看，戰(zhàn)明華認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展會影響資產(chǎn)負(fù)債表的結(jié)構(gòu)以及資產(chǎn)負(fù)債表的流動性，其中，互聯(lián)網(wǎng)金融影響資產(chǎn)負(fù)債表的結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展使家庭儲蓄偏好發(fā)生變化，而流動性影響則表現(xiàn)為互聯(lián)網(wǎng)金融參與市場，強化了證券市場的流動性，從而降低非貸款資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為貸款資產(chǎn)的成本[3]。于波采用2009—2017年138家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)，以金融科技社會認(rèn)知指數(shù)作為衡量金融科技的指標(biāo)，基于動態(tài)面板GMM模型研究金融科技的發(fā)展對銀行盈利能力的影響，并從“競爭效應(yīng)”與“技術(shù)溢出效應(yīng)”角度探究金融科技對銀行績效的正向或負(fù)向影響，并通過比較正向和負(fù)向影響力的高低，得出最終結(jié)論：金融科技的發(fā)展對銀行的盈利能力具有負(fù)向影響[9]。

不難看出，已有學(xué)者對金融科技的含義和內(nèi)涵展開了豐富的研究，并且有大量文獻從信息和風(fēng)險的角度探索金融科技對銀行行為的影響。圍繞此影響，近年來的研究更加細(xì)化，增加了績效角度的研究，并圍繞金融科技對銀行績效的影響做出了初步的探索。但已有研究可能存在以下不足：一是從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展程度或是社會認(rèn)知指數(shù)衡量金融科技的發(fā)展水平，未采用精準(zhǔn)化指標(biāo)衡量金融科技發(fā)展水平，金融科技的度量需要更加優(yōu)化；二是鮮有文章對金融科技與銀行績效關(guān)系的異質(zhì)性進行深入考察。因此，本文在相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)衡量金融科技的發(fā)展水平，分析金融科技對銀行績效的影響，并從市場結(jié)構(gòu)和貨幣政策角度進行上述關(guān)系的異質(zhì)性分析。

二、研究設(shè)計

(一)樣本來源

本文使用2011—2018年我國210家銀行面板數(shù)據(jù)，包括4家大型商業(yè)銀行、12家股份制銀行，其中包含城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行、農(nóng)村信用社和外資銀行。微觀層面數(shù)據(jù)來源于BankScope數(shù)據(jù)庫以及各商業(yè)銀行年報。此外，本研究還涉及到宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)來自于中國人民銀行官網(wǎng)、各省統(tǒng)計年鑒以及萬得數(shù)據(jù)庫。銀行樣本分布見表1，其中包含了2011—2018年不同類型銀行的樣本數(shù)量與樣本比例。

表1銀行樣本分布表

(二)變量選擇

1.被解釋變量

衡量商業(yè)銀行盈利能力的指標(biāo)主要有總資產(chǎn)收益率（ROA）和凈資產(chǎn)收益率（ROE）。ROE是銀行運營自有資金創(chuàng)造收益的情況，而ROA是銀行利用所有資產(chǎn)創(chuàng)造盈利的效率。商業(yè)銀行主要收入來源為存貸利率，其自有資金占其所有資產(chǎn)的一部分，而以吸收的存款作為負(fù)債創(chuàng)造的收益不容忽視，因此，ROA更能夠反映銀行的盈利能力。因此，借鑒陸靜、趙海華、陳穎等人的研究思路[23?25]，本文選取總資產(chǎn)收益率（ROA）作為被解釋變量衡量銀行的盈利能力。同時，選擇凈資產(chǎn)收益率（ROE）進行穩(wěn)健性檢驗。

2.解釋變量

本文解釋變量為金融科技的發(fā)展程度。在相關(guān)文獻中，許多學(xué)者對其做了深入研究。例如，郭品和沈悅采用“文本挖掘法”，通過新聞媒體渠道統(tǒng)計“互聯(lián)網(wǎng)金融”“金融科技”等關(guān)鍵詞次數(shù)來建立金融科技指數(shù)，此指數(shù)從新聞媒體關(guān)注度層面來度量金融科技發(fā)展程度[26][27]。在此基礎(chǔ)上，盛天翔基于網(wǎng)絡(luò)搜索渠道統(tǒng)計“金融科技”等關(guān)鍵詞的百度搜索指數(shù)，采用關(guān)鍵詞的百度搜索指數(shù)來衡量金融科技的發(fā)展程度[28]。還有學(xué)者如郭峰選擇金融科技公司的數(shù)據(jù)建立數(shù)字金融指數(shù)，郭峰通過覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個維度構(gòu)建數(shù)字普惠金融指標(biāo)體系[29]，該指數(shù)也在大量研究中運用[4]。

本文借鑒郭峰、邱晗等學(xué)者選擇的指標(biāo)，采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量商業(yè)銀行注冊地所在省份金融科技的發(fā)展程度。數(shù)字普惠金融指數(shù)基于螞蟻金服的交易賬戶底層數(shù)據(jù)構(gòu)建[4]，該指數(shù)能夠跨省級、城市和縣域來衡量金融科技發(fā)展水平[28]。螞蟻集團是我國互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的巨頭，其旗下的支付寶、余額寶、花唄等業(yè)務(wù)覆蓋范圍廣、使用頻率高，郭峰構(gòu)建指數(shù)基于覆蓋的廣度、使用的深度和數(shù)字化程度三個維度，既考慮了螞蟻金服覆蓋的人群，又考慮覆蓋人群是否使用螞蟻金服業(yè)務(wù)，此指數(shù)能夠精確衡量我國金融科技發(fā)展水平。

3.控制變量

參考邱晗、胡詩陽等人的研究[4][30]，本文選取的控制變量包括銀行層面、省市層面和國家層面。其中，銀行層面的控制變量有銀行資產(chǎn)總額（Size），以銀行的總資產(chǎn)取對數(shù)表示；流動資產(chǎn)（Lin-asset），以銀行的流動資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值表示；不良貸款率（NPL），采用銀行的不良貸款額與銀行資產(chǎn)總額的比值表示；銀行資本化程度（Capitalization），采用所有者權(quán)益與資產(chǎn)的比值表示；成本（Cost），由銀行經(jīng)營成本占經(jīng)營收入的比值表示。

省市級層面的控制變量包括各省經(jīng)濟發(fā)展程度、金融發(fā)展程度和銀行業(yè)集中度。其中，各省GDP（GDP）以各省GDP與常住人口數(shù)量的比值表示；金融發(fā)展程度（FinancialDevelopment），以各省存款總額與GDP的比值表示；銀行業(yè)集中度（HHI），以赫芬達(dá)爾指數(shù)表示，其中銀行業(yè)份額具體計算方法為樣本中本省規(guī)模最大的5家銀行總資產(chǎn)與全省銀行總資產(chǎn)的比值。此外，國家層面的控制變量為貨幣政策（Monetary Policy），用貨幣供應(yīng)量M 2的增長速度表示。具體變量設(shè)置見表2。

表2變量的定義及說明

(三)主要變量描述性統(tǒng)計

本文主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。從表3可以看出，就銀行的盈利水平ROA而言，最大值為0.200，最小值為?0.500，標(biāo)準(zhǔn)差為0.468，說明不同商業(yè)銀行的盈利水平存在較大差異。而各省的金融科技發(fā)展程度(Digital Finance)最大值為302.983，最小值為37.770，標(biāo)準(zhǔn)差為62.087，標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)很大，表明各省的金融科技發(fā)展水平存在非常大的差異。

表3主要變量的描述性統(tǒng)計

續(xù)表 3

(四)模型設(shè)定

本文主要是探究金融科技對銀行盈利能力的影響，因此構(gòu)建計量模型如下：

其中，i=1,···,N表示銀行個體；j=1,···,N表示省份；t= 1,···,T表示觀察年份；α表示模型的估計參數(shù)；δi表示銀行個體固定效應(yīng)；λj表示省份固定效應(yīng)；μt表示時間固定效應(yīng)；εijt表示隨機誤差項；ROAi jt表示注冊地在省份j的第i家銀行在第t年的盈利情況；Fintechjt表示省份j在第t年金融科技發(fā)展程度；bankijt表示銀行層面的控制變量（包括取對數(shù)后的銀行資產(chǎn)總額、流動資產(chǎn)與總資產(chǎn)比率、不良貸款率、所有者權(quán)益與資產(chǎn)比值、成本）；cityjt表示省級層面的控制變量（人均GDP、存款總額與GDP總額比值、銀行業(yè)集中度）；countryt表示國家層面的控制變量（貨幣供應(yīng)量的增長速度）。

本文主要模型采用固定效應(yīng)FE估計，采用該方法的原因如下。一是固定效應(yīng)模型允許銀行間無法觀測的個體效應(yīng)存在，而這種個體效應(yīng)是不隨時間變化的。二是固定效應(yīng)模型允許銀行間不隨時間變化的效應(yīng)與解釋變量相關(guān)。在實踐中，銀行的性質(zhì)、銀行注冊地與銀行存在時間會影響數(shù)字金融的覆蓋程度、使用深度和數(shù)字化程度，并進一步影響金融科技的發(fā)展程度，因此，需要使用固定效應(yīng)的方法進行研究。此外，為了保證結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文從統(tǒng)計上采用Hausman檢驗進一步證明固定效應(yīng)估計方法的合理性①；與此同時，本文也運用不同的金融科技指標(biāo)、不同的銀行盈利能力指標(biāo)進行穩(wěn)健性檢驗。

三、實證分析

(一)金融科技發(fā)展對銀行盈利水平的回歸分析

表4描述了金融科技發(fā)展程度對銀行績效的影響。其中，列（1）表示金融科技發(fā)展總程度對商業(yè)銀行盈利性的影響，該指數(shù)可進一步分解為覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個維度來探究金融科技對銀行績效的影響。其中，表4的列（2）表示金融科技覆蓋廣度對銀行盈利能力的影響，列（3）表示金融科技使用深度對銀行盈利能力的影響，而列（4）表示數(shù)字化程度對銀行盈利能力的影響。從表4可以看到，在5%的顯著水平下，金融科技的使用深度對銀行的盈利能力產(chǎn)生負(fù)向影響，且金融科技的使用深度每提高1個百分點，銀行的績效就會降低0.3個百分點。而在1%的顯著水平下，數(shù)字化程度的提高也會削弱商業(yè)銀行的盈利能力，當(dāng)數(shù)字化程度提高1個百分點時，銀行的績效會降低0.2個百分點。結(jié)合數(shù)字普惠金融子指標(biāo)的結(jié)果，可以看出，子指標(biāo)與總指標(biāo)對銀行盈利能力的影響方向一致，都對其產(chǎn)生負(fù)向影響，因此，主回歸分析的結(jié)果具有穩(wěn)定性。

表4 金融科技發(fā)展對銀行盈利能力的影響

由表4可知，金融科技的發(fā)展總程度在1%的程度上顯著為負(fù)，就影響的數(shù)量而言，當(dāng)金融科技的發(fā)展水平提高一個單位，商業(yè)銀行的盈利能力會降低0.7%，即金融科技的發(fā)展會降低商業(yè)銀行的盈利能力。金融科技的發(fā)展為什么能夠降低商業(yè)銀行的盈利能力呢？可能的解釋如下。雖然一方面，金融科技的發(fā)展會帶來正的“技術(shù)溢出效應(yīng)”，即金融科技通過大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)豐富信息來源渠道、創(chuàng)新產(chǎn)品經(jīng)營模式、優(yōu)化資源配置方式，這種改變會降低商業(yè)銀行部分業(yè)務(wù)成本，提高商業(yè)銀行經(jīng)營效率。但另一方面，金融科技的普及也會帶來負(fù)的“競爭效應(yīng)”，專業(yè)的金融科技公司可通過金融科技搜集客戶信息、創(chuàng)造金融產(chǎn)品，在金融領(lǐng)域與傳統(tǒng)的商業(yè)銀行競爭，成為新興金融服務(wù)渠道，并憑借其較靈活的資產(chǎn)定價權(quán)、較寬松的監(jiān)管優(yōu)勢，其金融產(chǎn)品可以采用較高的存款利率，將金融產(chǎn)品的存款利率調(diào)整至傳統(tǒng)商業(yè)銀行存款利率之上，吸引大量客戶，搶占商業(yè)銀行存款業(yè)務(wù)市場，進而借助大量的存款儲備實施放貸活動，進一步擠壓商業(yè)銀行貸款業(yè)務(wù)市場。隨著金融科技的發(fā)展，“競爭效應(yīng)”大于“技術(shù)溢出效應(yīng)”[9]，即在金融科技的發(fā)展過程中，負(fù)的“競爭效應(yīng)”產(chǎn)生更重要影響，金融科技的發(fā)展程度越高，商業(yè)銀行與商業(yè)銀行、商業(yè)銀行與互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)競爭加劇，競爭加劇減少的商業(yè)銀行利潤高于金融科技發(fā)展提高的商業(yè)銀行的利潤，商業(yè)銀行盈利水平降低。此外，傳統(tǒng)商業(yè)銀行的利潤結(jié)構(gòu)可用“二八定律”來描述，即其80%的利潤來自于20%的重要客戶，20%的的利潤來自于80%的普通客戶，為保證利潤最大化，這些銀行主要爭奪20%的重要客戶，而忽視80%的長尾客戶[7]。金融市場上存在大量的長尾客戶群體，這些客戶信息質(zhì)量參差不齊[28]，金融科技企業(yè)可憑借其信息優(yōu)勢，滿足龐大的客戶群體差異化的金融需求，不僅可以與商業(yè)銀行爭奪20%的重要客戶，還可以依托長尾效應(yīng)爭奪其忽視的80%的普通客戶，進一步壓縮商業(yè)銀行的市場份額，降低商業(yè)銀行盈利水平。

控制變量與銀行的盈利水平之間也存在顯著的相關(guān)性，主要體現(xiàn)在以下幾個方面。由于商業(yè)銀行流動性資產(chǎn)主要作用是償還負(fù)債，因此，商業(yè)銀行流動性資產(chǎn)越高，商業(yè)銀行償債能力越高，其盈利水平越高，商業(yè)銀行流動性與銀行績效顯著正相關(guān)。由于較高的資本水平會提高商業(yè)銀行貸款的增長速度[31]，因此通過存貸差渠道獲得的利潤增加，商業(yè)銀行盈利水平提高，商業(yè)銀行資本充足率與銀行績效顯著正相關(guān)。成本收入比的比值越高，可解釋為經(jīng)營收入不變的條件下經(jīng)營成本越高，高成本會降低盈利水平，因此商業(yè)銀行成本收入比與其盈利能力顯著負(fù)相關(guān)。商業(yè)銀行是資金融通的渠道，經(jīng)濟處于繁榮階段，消費和投資的上漲會帶動支付需求的增加，從而銀行貸款業(yè)務(wù)和中間業(yè)務(wù)增加，銀行的盈利能提升商業(yè)銀行注冊地金融發(fā)展程度，進而顯著提高銀行的盈利水平[32]，因此人均GDP與銀行盈利能力顯著正相關(guān)。商業(yè)銀行仍然是金融服務(wù)的主要提供者，金融發(fā)展程度越高，商業(yè)銀行資金融通作用越強，因此銀行盈利能力越好。而寬松的貨幣政策與銀行盈利能力負(fù)相關(guān)，這一發(fā)現(xiàn)與“貨幣政策風(fēng)險承擔(dān)渠道”發(fā)現(xiàn)一致。HHI表示商業(yè)銀行所在注冊地的壟斷程度，商業(yè)銀行高壟斷地位保證商業(yè)銀行能夠從高息差、頻收費、發(fā)行理財產(chǎn)品中賺取高額利潤[33]，因此銀行業(yè)壟斷程度與銀行績效顯著正相關(guān)。

(二)穩(wěn)定性檢驗

為保證模型結(jié)果的穩(wěn)定性，本文將替換不同的金融科技指標(biāo)、不同的銀行盈利能力指標(biāo)以及采用工具變量（互聯(lián)網(wǎng)普及率）進行內(nèi)生性分析。

1.替換被解釋變量

本文主回歸分析中采用總資產(chǎn)收益率（ROA）作為衡量銀行盈利能力的指標(biāo)，在穩(wěn)定性檢驗中，將采用不同的銀行盈利性指標(biāo)（ROE）、間接指標(biāo)（貸款損失準(zhǔn)備計提額與經(jīng)營風(fēng)險②）驗證上述結(jié)果的穩(wěn)定性，結(jié)果如表5所示。

表5穩(wěn)健性檢驗1：替換被解釋變量

ROE由公司稅后利潤與凈資產(chǎn)的百分比表示，用來衡量公司運用自有資產(chǎn)的效率。表5的列（1）結(jié)果表示，金融科技的發(fā)展會降低商業(yè)銀行的凈資產(chǎn)收益率，與本文主回歸分析結(jié)論一致。表5列（2）表示金融科技的發(fā)展會降低商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險，可能的解釋為：商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險以Z值的對數(shù)進行度量，由Z值的公式可知，商業(yè)銀行的盈利能力越強，ROA數(shù)值越大，則Z值數(shù)值越高，即經(jīng)營風(fēng)險（Z值）與盈利能力為正向關(guān)系，因此，金融科技的發(fā)展會削弱商業(yè)的盈利能力，此結(jié)論與主回歸結(jié)論一致。

根據(jù)我國《銀行貸款損失準(zhǔn)備計提指引》規(guī)定，商業(yè)銀行每年至少將年末貸款余額的1%計提貸款損失準(zhǔn)備，而商業(yè)銀行為確保銀行經(jīng)營資金的充足性，貸款損失準(zhǔn)備比例通常高于1%。表5的列（3）結(jié)果表示，金融科技的發(fā)展會對貸款損失準(zhǔn)備計提比例產(chǎn)生正向影響，可能的解釋為：金融科技發(fā)展程度越高，貸款損失準(zhǔn)備計提額度越高，即當(dāng)年借款人未按時歸還貸款的金額越高，銀行壞賬率越高，從而銀行的利潤越低，此結(jié)論進一步證明主回歸結(jié)果的準(zhǔn)確性。

2.替換解釋變量

目前衡量中國金融科技發(fā)展水平的指標(biāo)，一類采用“文本挖掘法”，通過統(tǒng)計與金融科技相關(guān)的關(guān)鍵詞次數(shù)構(gòu)建金融科技發(fā)展指標(biāo)，另一類采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)[28]。考慮到郭品與沈悅的方式即文本挖掘法主要用于構(gòu)建全國層面的金融科技發(fā)展?fàn)顩r[28]，若采用“文本挖掘法”衡量微觀的金融科技發(fā)展?fàn)顩r，如銀行、地區(qū)等，需搜集詳細(xì)數(shù)據(jù)構(gòu)建指標(biāo)，而這一部分?jǐn)?shù)據(jù)缺乏。因此，本文選用第三方支付水平（TTP）來替代解釋變量，數(shù)據(jù)來源于中國支付清算協(xié)會?；貧w結(jié)果如表6所示，在1%的顯著水平下，第三方支付的發(fā)展對商業(yè)銀行的績效產(chǎn)生不利沖擊，與主回歸分析具有一致結(jié)論。

表6穩(wěn)健性檢驗2：替換解釋變量

3.內(nèi)生性分析

金融科技發(fā)展有可能在銀行盈利水平偏弱的地區(qū)發(fā)展更為迅猛，這會導(dǎo)致金融科技發(fā)展和銀行盈利水平之間互為因果，進而造成回歸結(jié)果存在偏誤。為了解決這一問題，本文采用工具變量法進行內(nèi)生性分析。我們?yōu)榻鹑诳萍及l(fā)展指標(biāo)找了一個工具變量，即互聯(lián)網(wǎng)普及率。由于互聯(lián)網(wǎng)的大量普及，云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈等技術(shù)逐漸應(yīng)用到金融領(lǐng)域，為金融科技的產(chǎn)生提供了核心的基礎(chǔ)設(shè)施與穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。而互聯(lián)網(wǎng)普及率與商業(yè)銀行內(nèi)部經(jīng)營模式和盈利模式無直接關(guān)系。參考丘晗等[4]，本文采用2011—2018年各省互聯(lián)網(wǎng)普及率③作為工具變量，此數(shù)據(jù)來源于《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。運用工具變量的實證結(jié)果如表7所示，在1%的顯著水平下金融科技的發(fā)展對銀行的盈利水平具有削弱作用，與主回歸模型結(jié)果一致。

表7穩(wěn)健性檢驗3：內(nèi)生性分析

四、異質(zhì)性分析

上述結(jié)論表明金融科技發(fā)展對銀行的盈利能力具有削弱作用，在此基礎(chǔ)上，本文將要從市場結(jié)構(gòu)和貨幣政策角度進行該關(guān)系的異質(zhì)性分析，即商業(yè)銀行壟斷程度的差異會對此關(guān)系產(chǎn)生怎樣的影響呢？不同的貨幣政策類型又會對此關(guān)系產(chǎn)生怎樣的影響呢？我們通過分別引入市場結(jié)構(gòu)以及貨幣政策與金融科技發(fā)展的交互項來進行分析，實證結(jié)果如表8所示，其中，列（1）從市場結(jié)構(gòu)角度，以主回歸分析即金融科技的發(fā)展對商業(yè)銀行盈利能力的影響為基礎(chǔ)，研究商業(yè)銀行差異化壟斷程度對此關(guān)系的影響，而列（2）從貨幣政策角度，研究貨幣政策的種類對此關(guān)系的影響。

表8異質(zhì)性分析

如列（1）所示，就市場結(jié)構(gòu)異質(zhì)性而言，我們發(fā)現(xiàn)在1%的顯著水平下，商業(yè)銀行注冊地壟斷程度越高，金融科技的發(fā)展對其績效的不利沖擊將會得到改善?？赡艿慕忉屓缦拢荷虡I(yè)銀行的壟斷程度代表其在注冊地的市場勢力，金融科技加快銀行業(yè)的“馬太效應(yīng)”，即在金融科技發(fā)展的背景下，規(guī)模大的國有大型商業(yè)銀行、股份制銀行的市場勢力越大，而規(guī)模較小的農(nóng)商行市場勢力越小[34]。大型國有商業(yè)銀行、股份制銀行在注冊地的壟斷程度高，市場勢力大，這些銀行可以通過以下兩種途徑提高商業(yè)銀行的盈利水平。一是商業(yè)銀行憑借其強大的市場勢力和市場信用，利用其在注冊地客戶的認(rèn)可度和信用度，將其市場勢力和市場信用作為無形產(chǎn)品進行定價，因此，企業(yè)獲取此商業(yè)銀行資金的貸款利率更高，高貸款利率將會帶來高額利潤，商業(yè)銀行通過存貸差途徑獲取利息收入增加，商業(yè)銀行盈利能力增強。二是商業(yè)銀行的市場勢力越強，其可采用規(guī)模和范圍經(jīng)濟，進行多元化經(jīng)營，然而商業(yè)銀行交易系統(tǒng)的維護、客戶信息的搜集、客戶售后服務(wù)和員工技能培訓(xùn)等支出變化不大，因此，多元化經(jīng)營降低商業(yè)銀行單位成本。此外，我國國有商業(yè)銀行由中央財政控股，股份制銀行和地方性農(nóng)商行多由地方財政控股，因此商業(yè)銀行在注冊地的壟斷程度與注冊地政府支持力度有關(guān)，且此關(guān)系多為正向關(guān)系，政府的支持力度越高，商業(yè)銀行越容易吸收數(shù)量大、穩(wěn)定性強的國有企業(yè)存款；與此同時，政府的支持力度越高，商業(yè)銀行缺乏資金時越容易向中央銀行申請低利率貸款或者向政府申請財政補貼，這些舉措都有助于改善金融科技對銀行績效的沖擊。

如列（2）所示，就貨幣政策異質(zhì)性而言，我們發(fā)現(xiàn)在1%的顯著水平下，貨幣政策越寬松，金融科技的發(fā)展對其績效的不利沖擊將會得到改善。中央銀行主要通過增加市場貨幣供應(yīng)量、降低市場利率來制定寬松的貨幣政策，貨幣政策將會影響商業(yè)銀行的利息收入和非利息收入。一方面，貸款利率的需求彈性大于存款利率的需求彈性[35]，當(dāng)實施寬松的貨幣政策時，存款利率與貸款利率都降低，而貸款的需求量高于存款的需求量，過度的貸款需求將會使貸款利率小幅提升，銀行通過存貸差渠道獲得的利息收入增加。另一方面，利率的變化將會對證券價格以及傭金產(chǎn)生影響。證券價格與利率反向變動，當(dāng)利率越低時，商業(yè)銀行持有的證券價格越高，商業(yè)銀行通過買賣證券獲得的收益越高；與此同時，當(dāng)市場上貨幣供應(yīng)量增加，大量客戶手中持有的現(xiàn)金增加，這些客戶在控制風(fēng)險的基礎(chǔ)上也追求現(xiàn)金帶來的收益，因此，一部分客戶將會聘請商業(yè)銀行中專業(yè)的理財師進行理財投資，投資所獲得的傭金費用會增加商業(yè)銀行非利息收入。增加的利息收入和非利息收入，都會降低金融科技對商業(yè)銀行績效的不利影響。

五、結(jié)論與政策建議

商業(yè)銀行如何提升經(jīng)營績效，是中國轉(zhuǎn)型新時期商業(yè)銀行深化供給側(cè)改革以增強金融服務(wù)實體經(jīng)濟能力的關(guān)鍵。伴隨互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進步，金融科技蓬勃發(fā)展。商業(yè)銀行所處市場環(huán)境的變化給商業(yè)銀行經(jīng)營帶來了新的挑戰(zhàn)。但是，目前專門圍繞金融科技考察其對商業(yè)銀行經(jīng)營績效的文獻還比較有限，從異質(zhì)性角度分析上述關(guān)系的文獻更加匱乏。

本文以2011—2018年210家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)為樣本，采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心提出的數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)衡量金融科技發(fā)展水平，研究金融科技發(fā)展對銀行盈利能力的影響，并在此基礎(chǔ)上，從市場結(jié)構(gòu)和貨幣政策角度進一步研究此關(guān)系的異質(zhì)性。本文主要結(jié)論如下：首先是金融科技會對商業(yè)銀行的績效產(chǎn)生不利沖擊，可能原因是金融科技帶來的，正向的“技術(shù)溢出效應(yīng)”小于其帶來的負(fù)向的“競爭效應(yīng)”；其次是對于壟斷勢力越強的商業(yè)銀行，金融科技對其績效的不利沖擊也會得到緩解；最后是寬松的貨幣政策會削弱金融科技對銀行盈利能力的負(fù)面作用。

對商業(yè)銀行而言，商業(yè)銀行需要重視金融科技的發(fā)展對本銀行績效的影響。本文發(fā)現(xiàn)金融科技的發(fā)展會削弱商業(yè)銀行的績效水平，為減小金融科技發(fā)展對銀行績效的不利沖擊。一方面，商業(yè)銀行需要加強與金融科技公司的合作，通過金融創(chuàng)新提高金融產(chǎn)品和金融服務(wù)的質(zhì)量；另一方面，商業(yè)銀行也要積極布局金融科技，加大對金融科技人才的引進力度，從根本上緩解外來金融科技公司對商業(yè)銀行利潤的蠶食。同時，商業(yè)銀行也需要結(jié)合其在注冊地市場勢力的高低以及宏觀經(jīng)濟環(huán)境的變化，差異化推進金融科技與本銀行業(yè)務(wù)的結(jié)合。本文發(fā)現(xiàn)，市場勢力越強的商業(yè)銀行，金融科技對商業(yè)銀行績效的不利沖擊越小，因此，商業(yè)銀行可通過加強與注冊地知名企業(yè)合作，擴大注冊地資金來源、增強商業(yè)市場信用，從而削弱此不利沖擊。

對貨幣當(dāng)局而言，貨幣當(dāng)局制定貨幣政策時，除考慮貨幣政策的實施對就業(yè)、物價水平與經(jīng)濟增長等宏觀因素影響外，也需要從銀行、企業(yè)等微觀角度考慮貨幣政策的實施對金融風(fēng)險的影響。本文發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行處于寬松貨幣政策時期，金融科技對商業(yè)銀行績效的不利沖擊也會減小，在這一階段，商業(yè)銀行可通過增加貸款或發(fā)行理財產(chǎn)品等方式增加利息收入和非利息收入，進而削弱金融科技對銀行盈利能力的負(fù)面作用。因此，建議貨幣當(dāng)局在制定宏觀經(jīng)濟政策時充分考慮政策對微觀主體的有利促進或不利沖擊。

注釋：

① Hausman檢驗P值=0.0000，拒絕原假設(shè)，應(yīng)選擇固定效應(yīng)估計方法。

② 經(jīng)營風(fēng)險以Z值的對數(shù)表示，Z=（ROA+EA）/Sd（ROA）。由公式可知，數(shù)值越大表明銀行經(jīng)營越穩(wěn)定，風(fēng)險越小，反之亦然。

③ 互聯(lián)網(wǎng)普及率=地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)/地區(qū)常住人口總數(shù)。