金融科技加重還是減輕了商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

劉孟飛 蔣維

內(nèi)容提要： 從金融科技快速發(fā)展現(xiàn)實(shí)出發(fā)構(gòu)建金融科技約束下異質(zhì)性銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的局部均衡模型，從理論層面剖析金融科技對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)傾向的影響機(jī)理;采用文本挖掘技術(shù)測(cè)算得到金融科技發(fā)展指數(shù)，在此基礎(chǔ)上選取2007—2017 年中國130 家商業(yè)銀行面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建多元回歸模型，就金融科技對(duì)銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的整體及其異質(zhì)性影響進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析。 結(jié)果表明：（1）金融科技對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響呈現(xiàn)出先升后降的倒“U”形關(guān)系，即早期金融科技發(fā)展提高了銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，但隨著金融科技相關(guān)技術(shù)發(fā)展成熟，在后期有利于降低管理成本，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制能力，轉(zhuǎn)而降低銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。（2）面對(duì)金融科技的沖擊，不同類型商業(yè)銀行的響應(yīng)具有異質(zhì)性，相對(duì)地方性小型商業(yè)銀行，大中型銀行的響應(yīng)相對(duì)更為穩(wěn)健。

關(guān)鍵詞： 金融科技;商業(yè)銀行;風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān);經(jīng)驗(yàn)研究

中圖分類號(hào)：F830? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：1001-148X（2021）05-0063-12

一、引言

近年來，金融科技（FinTech）取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，迅速成為金融領(lǐng)域的焦點(diǎn)。云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈等新興技術(shù)在傳統(tǒng)金融領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，主要應(yīng)用場(chǎng)景如圖1所示。金融科技正在深刻改變金融生態(tài)，重塑金融格局，“無科技不金融”已成行業(yè)共識(shí)，在帶來新業(yè)態(tài)、新模式的同時(shí)也帶來新的風(fēng)險(xiǎn)。在金融科技相關(guān)生態(tài)蓬勃發(fā)展的同時(shí)，政策當(dāng)局也高度重視，制定了一系列政策確保金融科技的高效、安全、可控發(fā)展。2017年5月中國人民銀行成立金融科技委員會(huì)，旨在加強(qiáng)金融科技工作的研究規(guī)劃和統(tǒng)籌協(xié)調(diào)。2019年8月中國人民銀行印發(fā)《金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》，明確提出未來三年金融科技工作的指導(dǎo)思想、基本原則、發(fā)展目標(biāo)、重點(diǎn)任務(wù)和保障措施，標(biāo)志著金融科技創(chuàng)新正式上升到政府戰(zhàn)略層面。金融科技產(chǎn)業(yè)相關(guān)生態(tài)在中國已形成自上而下的良好發(fā)展態(tài)勢(shì)。在此背景下，對(duì)金融科技與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)聯(lián)機(jī)制及具體影響效應(yīng)展開研究具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

金融科技促使金融市場(chǎng)中的金融創(chuàng)新愈發(fā)活躍，然而金融創(chuàng)新也可能模糊現(xiàn)有行業(yè)界限，顛覆現(xiàn)存行業(yè)格局，加速金融脫媒，誘發(fā)新的金融風(fēng)險(xiǎn)。特別是2018年以來，美國最大的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)Lending Club違規(guī)出售貸款;比特幣交易所Bitfinex遭受黑客攻擊，近12萬單位的比特幣丟失;中國很多P2P公司挪用客戶資金，虛假融資、“卷款”、“跑路”、非法集資等現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生;如何管控好FinTech的潛在風(fēng)險(xiǎn)并實(shí)施有效監(jiān)管顯得日益迫切。有關(guān)機(jī)構(gòu)和學(xué)者也開始探討金融科技帶來的風(fēng)險(xiǎn)與監(jiān)管相關(guān)議題。2017年全國“兩會(huì)”期間中國人民銀行時(shí)任行長(zhǎng)周小川特別強(qiáng)調(diào)央行高度鼓勵(lì)發(fā)展金融科技，鼓勵(lì)科技類企業(yè)向普惠金融方向發(fā)展，但既鼓勵(lì)發(fā)展，也要防范風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于發(fā)展過程中遇到的不健康行為要不斷規(guī)范。世界銀行副行長(zhǎng)兼首席風(fēng)險(xiǎn)官拉克茜米·希亞姆-桑德也指出，目前金融科技存在三大風(fēng)險(xiǎn)：一是利用金融科技手段進(jìn)行金融詐騙;二是操作風(fēng)險(xiǎn)，由于金融從業(yè)人員和消費(fèi)者對(duì)金融科技設(shè)計(jì)的復(fù)雜技術(shù)缺乏了解，容易發(fā)生操作失誤并造成資金損失的風(fēng)險(xiǎn);三是客戶隱私泄漏風(fēng)險(xiǎn)[1]。

楊濤（2019）[2]認(rèn)為金融科技使得金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)來源更加復(fù)雜，加重了風(fēng)險(xiǎn)的傳染與放大效應(yīng)，一旦出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)問題便會(huì)影響整個(gè)金融系統(tǒng)，形成真正的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。FinTech業(yè)務(wù)增加了金融服務(wù)便捷性與可獲得性的同時(shí)，也降低了客戶的準(zhǔn)入門檻，引入了大量資質(zhì)水平參差不齊的高風(fēng)險(xiǎn)客戶[3]，加上我國征信體系存在信用數(shù)據(jù)不完整、征信體制不健全、征信監(jiān)管不完善等問題，極易爆發(fā)信用風(fēng)險(xiǎn)。李展和葉蜀君（2019）[4]也指出金融科技創(chuàng)新發(fā)展會(huì)帶來風(fēng)險(xiǎn)種類或者風(fēng)險(xiǎn)特征的變化，會(huì)出現(xiàn)各類新的風(fēng)險(xiǎn)隱患。新的金融科技風(fēng)險(xiǎn)具體包括：信息技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)（數(shù)據(jù)泄露、技術(shù)失控、技術(shù)變革）、操作風(fēng)險(xiǎn)、業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)[5]。信息技術(shù)具有跨界經(jīng)營、業(yè)務(wù)模式復(fù)雜等特性，在提高金融服務(wù)質(zhì)量和效率的同時(shí)，往往也會(huì)導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)形式和內(nèi)涵不斷翻新，增加了風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別難度和風(fēng)險(xiǎn)傳播速度[6]。俞勇（2019）[7]認(rèn)為金融科技應(yīng)用所伴生的運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)及模型算法風(fēng)險(xiǎn)正突破現(xiàn)有監(jiān)管架構(gòu)、體制等。甄別金融科技潛在風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)金融創(chuàng)新與金融安全的平衡，有利于金融行業(yè)持續(xù)、健康、穩(wěn)步發(fā)展[2]。金融科技不僅具有科技性風(fēng)險(xiǎn)還具有金融性風(fēng)險(xiǎn)，甚至還可能強(qiáng)化金融風(fēng)險(xiǎn)[9]。汪可和吳青（2018）[9]從行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)理論視角歸納出金融科技銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制并實(shí)證檢驗(yàn)影響程度大小，得出金融科技在一定程度上加重了銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)論。楊東（2017）[10]指出金融科技發(fā)展帶來的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)有：科學(xué)技術(shù)的不當(dāng)應(yīng)用造成的數(shù)據(jù)安全與信息科技風(fēng)險(xiǎn)， 信息披露的缺失導(dǎo)致信息不對(duì)稱而產(chǎn)生的信用風(fēng)險(xiǎn)，金融創(chuàng)新對(duì)傳統(tǒng)立法的沖擊進(jìn)而引起的合規(guī)性風(fēng)險(xiǎn)，以及全球范圍內(nèi)互聯(lián)互通帶來的跨行業(yè)、跨國境金融波動(dòng)、傳染風(fēng)險(xiǎn)。要想實(shí)現(xiàn)金融科技的健康發(fā)展就要分析甄別金融科技存在的風(fēng)險(xiǎn)，在金融科技領(lǐng)域把握好創(chuàng)新與安全的平衡[2]。

針對(duì)金融科技風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂，有部分學(xué)者試圖對(duì)其產(chǎn)生根源進(jìn)行探究。易憲容等（2019）[5]指出，在算法貨幣下的金融科技，其本質(zhì)特征是用區(qū)塊鏈技術(shù)給信用風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)，以此來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的信用關(guān)系，但區(qū)塊鏈前置化預(yù)設(shè)規(guī)則信用的不確定性，正是引發(fā)金融科技風(fēng)險(xiǎn)的根源。金融科技創(chuàng)新導(dǎo)致了金融風(fēng)險(xiǎn)泛化，使金融跨業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的來源更加分散、多樣[11]。朱太輝和陳璐（2016）[12]認(rèn)為FinTech使得金融風(fēng)險(xiǎn)更加隱蔽，信息科技風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)問題更為突出，潛在的系統(tǒng)性、周期性風(fēng)險(xiǎn)更加復(fù)雜。以系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)為例：第一，金融科技強(qiáng)化了數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的多機(jī)構(gòu)聯(lián)通和傳遞，增加了金融業(yè)各環(huán)節(jié)的關(guān)聯(lián)性，提高了風(fēng)險(xiǎn)傳播的可能性;第二，金融科技降低了金融業(yè)的進(jìn)入門檻，強(qiáng)化了風(fēng)險(xiǎn)的波及面和外溢效應(yīng);第三，金融科技所具有的普惠屬性增加了金融產(chǎn)品的可得性，金融消費(fèi)者數(shù)量增加，更容易引起金融市場(chǎng)的“羊群行為”和市場(chǎng)共振[13]。李敏（2019）[14]也認(rèn)為金融科技的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)誘因包括對(duì)不利的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)更為敏感，以及信息不對(duì)稱與金融科技企業(yè)規(guī)模的急劇膨脹等。汪可等（2017）[15]實(shí)證檢驗(yàn)了FinTech對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響大小，結(jié)果表明：兩者呈倒U型關(guān)系，其中非系統(tǒng)性重要銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力較為出色。通過大數(shù)據(jù)分析、人工智能等關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用，可以改變“從歷史看未來”的方法，商業(yè)銀行要構(gòu)建“從數(shù)據(jù)/信息看當(dāng)下，從特征看未來”的方法論，打造覆蓋風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、計(jì)量、決策、實(shí)施全流程的風(fēng)險(xiǎn)管理體系[16]。袁康和鄧陽立（2019）[17]指出金融科技在金融市場(chǎng)廣泛運(yùn)用的過程中也存在新型道德風(fēng)險(xiǎn)隱患，金融科技的自動(dòng)化、代碼化和隱蔽性等特點(diǎn)導(dǎo)致了在金融科技應(yīng)用過程中產(chǎn)生道德風(fēng)險(xiǎn)的便利性和不可控性。為搶占市場(chǎng)份額，部分金融科技公司可能通過簡(jiǎn)化開戶流程、減少審核環(huán)節(jié)等方式提升用戶體驗(yàn)，甚至降低客戶門檻，帶來經(jīng)營和違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)隱患[6]。綜合來看，金融科技的潛在風(fēng)險(xiǎn)既有信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、法律合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)等傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)，又有底層信息技術(shù)等非金融因素引致的風(fēng)險(xiǎn)，還可能引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

還有部分學(xué)者探討了金融科技在風(fēng)險(xiǎn)管理方面的應(yīng)用。例如人工智能技術(shù)可按照合規(guī)要求優(yōu)化資產(chǎn)組合，為不同風(fēng)險(xiǎn)偏好客戶提供差異化服務(wù)，并為風(fēng)險(xiǎn)管理部門提供精確測(cè)算，為風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、預(yù)警和處置提供多元化方案[18]。區(qū)塊鏈具有分布式、可追溯性、可拓展性、不可篡改等特點(diǎn)，能大幅提升融資效率并控制了風(fēng)險(xiǎn)[7，19]。計(jì)算通過整合金融機(jī)構(gòu)多個(gè)信息系統(tǒng)，在滿足中立性、監(jiān)管合規(guī)、數(shù)據(jù)隔離和信息安全的前提下，消除信息孤島，有助于金融機(jī)構(gòu)解決海量異構(gòu)信息處理和提供多樣化復(fù)雜應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和風(fēng)險(xiǎn)管控[20]。以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的量化模型使得風(fēng)險(xiǎn)管理的數(shù)據(jù)范圍得以拓展，整體流程得以優(yōu)化，風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析的方法得以豐富[21]。目前，人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算等技術(shù)已在商業(yè)銀行得到廣泛運(yùn)用，使金融科技在支付結(jié)算、借貸平臺(tái)、智能投顧、客戶身份認(rèn)證等方面發(fā)揮越來越重要的作用[22]，是解決金融服務(wù)碎片化、長(zhǎng)尾化、信息不對(duì)稱的有力工具[23];可推動(dòng)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)互聯(lián)網(wǎng)化，改造升級(jí)原有經(jīng)營模式，實(shí)施精準(zhǔn)營銷、實(shí)現(xiàn)批量獲客，快速進(jìn)軍長(zhǎng)尾藍(lán)海、擴(kuò)大利息收入來源[24];有助于降低商業(yè)銀行的運(yùn)營成本，提升商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防控水平，提升金融服務(wù)場(chǎng)景化的能力[25];通過大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、分布式賬本技術(shù)的應(yīng)用等，F(xiàn)inTech可以促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)提高資源配置效率、提升風(fēng)險(xiǎn)管理能力、降低風(fēng)險(xiǎn)集中度[12]。有關(guān)監(jiān)管部門運(yùn)用監(jiān)管沙箱、監(jiān)管科技等新理念、新方式優(yōu)化現(xiàn)有監(jiān)管手段，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)字化監(jiān)管[26]。通過穿透式監(jiān)管理念路徑，將資金來源、最終流向穿透聯(lián)結(jié)起來，可以使金融監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)排查跟上金融創(chuàng)新的步伐[10]。

總之，國內(nèi)外學(xué)者有關(guān)金融科技及其在銀行業(yè)的應(yīng)用與影響方面的文獻(xiàn)為我們的研究奠定了基礎(chǔ)，但由于金融科技是一個(gè)較新的研究領(lǐng)域，具體觀點(diǎn)與研究結(jié)論目前仍然眾說紛紜，備受爭(zhēng)議。一是研究?jī)?nèi)容上，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多集中于內(nèi)涵功能、經(jīng)驗(yàn)總結(jié)介紹，鮮有文獻(xiàn)從理論層面揭示金融科技對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)理;二是研究方法上，以往學(xué)者大多側(cè)重規(guī)范分析，相關(guān)實(shí)證研究屈指可數(shù);三是研究對(duì)象上，現(xiàn)有研究大多是針對(duì)全國性大型銀行的綜合性研究，而缺少對(duì)不同類型銀行的比較研究。對(duì)此，本文的主要貢獻(xiàn)在于：通過構(gòu)建金融科技約束下異質(zhì)性銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的局部均衡模型，從理論上分析金融科技對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)理， 并運(yùn)用文本挖掘技術(shù)結(jié)合因子分析法測(cè)度中國金融科技綜合發(fā)展水平，在此基礎(chǔ)上選取2007～2017 年中國130家不同類型商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建多元面板回歸模型，就金融科技對(duì)銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的整體及其異質(zhì)性影響進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析，并給出相關(guān)政策建議。

二、理論分析與研究命題

（一）理論基礎(chǔ)

隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)的逐步滲透融合，金融科技在運(yùn)營成本、經(jīng)營效率、數(shù)據(jù)分析、傳播介質(zhì)等多個(gè)維度對(duì)商業(yè)銀行形成了巨大的沖擊[27-28]。根據(jù)既有文獻(xiàn)的研究，金融科技對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)理可簡(jiǎn)化為如下兩個(gè)方向：其一是金融科技在移動(dòng)支付、互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)與互聯(lián)網(wǎng)信貸等領(lǐng)域趨于成熟，與商業(yè)銀行形成競(jìng)爭(zhēng)格局，擠壓了銀行傳統(tǒng)存貸款業(yè)務(wù)，提高了資金成本，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)程度加強(qiáng);其二是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、等金融科技重點(diǎn)技術(shù)與商業(yè)銀行的融合發(fā)展，提升了銀行服務(wù)效率，改善了運(yùn)營管理，降低了管理成本，從而使得風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平減弱。此外，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)傾向還受到銀行經(jīng)營策略、資產(chǎn)規(guī)模等個(gè)體特征以及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、貨幣政策等外部因素的影響[29-30]。綜上，將金融科技對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)理繪制于圖2，并以此為基礎(chǔ)，構(gòu)建刻畫二者關(guān)聯(lián)的數(shù)理模型。

（二）理論模型框架

本文將“金融科技”與“銀行類型”約束條件加入Kishan and Opiela（2012）[31]的理論框架模型，以探討金融科技對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。該模型的基本假設(shè)如下：

1.前提條件設(shè)定：現(xiàn)有一個(gè)追求利潤最大化的代表性商業(yè)銀行，其資產(chǎn)不包括銀行貸款以外的其他資產(chǎn)，資產(chǎn)負(fù)債恒等式簡(jiǎn)化為：R+L=D+K。其中，D為銀行存款，R為法定存款準(zhǔn)備金，銀行超額準(zhǔn)備金持有量和準(zhǔn)備金收益率為零，R=ρD，ρ為存款準(zhǔn)備金率（0<ρ<1）;L為銀行貸款;K為銀行資本。

2.存款市場(chǎng)假設(shè)：我國存款利率尚未完全市場(chǎng)化，長(zhǎng)期處于管制狀態(tài)，存款利率上限被有效約束，實(shí)際利率小于均衡利率。因此，商業(yè)銀行吸收存款規(guī)模與市場(chǎng)均衡利率rD高于銀行存款基準(zhǔn)利率rD的程度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，有D=D0+D1（rD-rD），D1<0，D0 為rD和rD相等時(shí)銀行吸收的存款規(guī)模。金融科技FinTech帶來的沖擊會(huì)降低均衡利率與基準(zhǔn)利率的差異，提高資金成本，收窄存貸款利差，rD-rD=d（FT）且d/（FT）<0。

3. 貸款市場(chǎng)假設(shè)：我國貸款利率已完成市場(chǎng)化進(jìn)程，貸款利率下限約束失效，商業(yè)銀行貸款規(guī)模與信貸市場(chǎng)均衡利率rL高于銀行信貸定價(jià)利率rL的程度呈正相關(guān)關(guān)系，有L=L0+L1（rL-rL），L1>0，L0為固定貸款規(guī)模;信貸市場(chǎng)均衡利率rL圍繞存款均衡利率rD浮動(dòng)，rL=rD+τL，浮動(dòng)項(xiàng)τL為常數(shù)。

4.資本市場(chǎng)假設(shè)：商業(yè)銀行籌資規(guī)模與市場(chǎng)均衡利率rK高于銀行資本回報(bào)率rK的程度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，有K=K0+K1（rK-rK），K1<0，K0 為rK和rK相等時(shí)銀行籌集的資本規(guī)模;資本市場(chǎng)均衡利率rK圍繞存款均衡利率rD浮動(dòng)，rK=rD+τK，浮動(dòng)項(xiàng)τK為常數(shù)。

5.管理成本假設(shè)：借鑒顧海峰和楊立翔（2018）[32]的做法，假設(shè)商業(yè)銀行在日常運(yùn)營中僅存在貸款業(yè)務(wù)相關(guān)的管理成本，且一般貸款規(guī)模越大，成本越高。依據(jù)成本函數(shù)的嚴(yán)格凸性與二階連續(xù)可導(dǎo)特征，將管理成本函數(shù)設(shè)定為：C=（λ/2）L2，λ>0，λ代表邊際管理成本系數(shù)。金融科技FinTech的發(fā)展能提升銀行經(jīng)營效率，降低邊際管理成本λ，λ=λ（FT）且λ（FT）/（FT）<0。

因此，商業(yè)銀行的利潤函數(shù)和約束條件設(shè)定如下：

max Π=rLL-rDD-rKK-C （1）

s.t. ?R+L=D+K，R=ρD，0<ρ<1

D=D0+D1（rD-rD），D1<0，rD-rD=d（FT），d/（FT）<0

L=L0+L1（rL-rL），L1>0，rL=rD+τL

K=K0+K1（rK-rK），K1<0，rK=rD+τK

C=（λ/2）L2，λ=λ（FT），λ（FT）/（FT）<0? ?（2）

（三）模型求解與命題提出

將約束條件代入利潤函數(shù)，將（1）式整理為Π關(guān)于貸款變量L的函數(shù)，并將Π對(duì)貸款變量L進(jìn)行一階求導(dǎo)，令一階導(dǎo)數(shù)： F=Π/L=0 。

F=rL-rK- 2L-L0 L1 + 2 L-（1-ρ）D -K0 K1 -λ（FT）L=0 （3）

則代表性商業(yè)銀行最優(yōu)貸款需求函數(shù)為：

L - = Φ1+Φ2D Φ3-Φ4λ（FT） ?（4）

其中，Φ1=L1K0-L0K1+（τK-τL）L1K1>0，Φ2=2L1（1-ρ）>0，Φ3=2（L1-K1）>0，Φ4=L1K1<0。

商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)變量RISK關(guān)于金融科技FinTech的函數(shù)為①：

RISK= R+L K = Φ1+Φ2D+ρD Φ3-Φ4λ（FT）? Φ1+Φ2D-（1-ρ）D Φ3-Φ4λ（FT）? ?（5）

接下來，引入金融科技FinTech約束探析其對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的作用機(jī)理。

（1）金融科技與資金成本。結(jié)合（5）式，將RISK經(jīng)由d（FT）對(duì)FT求導(dǎo)，有：

RISKFT? d= Φ1D1 Φ3-Φ4λ（FT）? ?Φ1+ Φ5+Φ6λ（FT）? D0+D1d（FT）? 2 ×d（FT）FT >0 ?（6）

其中，Φ5=2K1（1-ρ）<0，Φ6=L1K1（1-ρ）<0。金融科技提高了銀行資金成本，存貸利差收窄，傳統(tǒng)利差收入業(yè)務(wù)盈利能力受創(chuàng)，利潤空間收縮，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)傾向增加。換言之，金融科技借由資金成本路徑加重了銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

（2）金融科技與管理成本。結(jié)合（5）式，將RISK經(jīng)由λ（FT）對(duì)=FT求導(dǎo)，有：

RISKFT? λ= -Φ1Φ4 D0+D1d（FT） -Φ7 D0+D1d（FT） 2 ?Φ1+ Φ5+Φ6λ（FT）? D0+D1d（FT）? 2 ×λ（FT）FT <0 ?（7）

其中，Φ7=2L12K1（1-ρ）<0。金融科技在銀行中的應(yīng)用發(fā)展提升了銀行運(yùn)營效率與盈利能力，降低了管理成本，進(jìn)而削弱了銀行過度承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)機(jī)。也即是，金融科技借由管理成本路徑減輕了銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

由此可見金融科技對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響機(jī)理可歸納為提高資金成本和降低管理成本雙重渠道，其綜合影響方向取決于兩種渠道的相對(duì)作用強(qiáng)度，即 RISKFT = RISKFT? d+ RISKFT? λ 的符號(hào)可能大于零、小于零，也可能等于零。

另外，結(jié)合金融科技的發(fā)展現(xiàn)實(shí)歷程判斷，在以互聯(lián)網(wǎng)金融為主的早期階段，金融科技通過第三方支付、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸、互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)榷喾矫鎸?duì)商業(yè)銀行的資產(chǎn)端、負(fù)債端、支付結(jié)算端業(yè)務(wù)造成明顯沖擊，降低銀行利息收入與非利息收入，擠壓其盈利空間，從而加重了商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。隨著金融科技相關(guān)業(yè)態(tài)逐漸發(fā)展成熟，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等金融科技重點(diǎn)技術(shù)在商業(yè)銀行的日常經(jīng)營與風(fēng)險(xiǎn)管理等方面得到廣泛應(yīng)用，大大提升了銀行的服務(wù)水平、提高了資源配置效率、增強(qiáng)了風(fēng)險(xiǎn)管理能力，并降低了管理成本。同時(shí)有關(guān)監(jiān)管部門運(yùn)用監(jiān)管沙箱、監(jiān)管科技等新理念、新方式優(yōu)化現(xiàn)有監(jiān)管手段，降低了金融科技潛在風(fēng)險(xiǎn)。 基于此，提出本文的命題1：金融科技對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響表現(xiàn)為先升后降的倒“U”形趨勢(shì)。即發(fā)展初期，金融科技的作用主要是抬高資金成本，從而加重了銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān);隨著商業(yè)銀行與金融科技不斷融合發(fā)展，金融科技將降低管理成本，轉(zhuǎn)而降低銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

（3）不同類型商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)對(duì)金融科技響應(yīng)的異質(zhì)性。由上可知式（6）和式（7）中的Φ1均包含了銀行規(guī)模L0變量，為探析不同類型商業(yè)銀行對(duì)金融科技沖擊的響應(yīng)是否具有異質(zhì)性，將式（6）和式（7）分別對(duì)變量L0求導(dǎo)：

RISK/FT dL0 = Φ8K1D1 Φ3-D4λ（FT）? Φ93 ×d（FT）FT <0 ?（8）

RISK/FT λL0 = -Φ4Φ8K1D2-2Φ7K1D3 Φ93 ×λ（FT）FT >0 ?（9）

其中，Φ8=Φ1-D Φ5+Φ6λ（FT） >0，Φ9=Φ1+D Φ5+Φ6λ（FT） >0。式（8）和 式（9）表明金融科技對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響隨著銀行規(guī)模變量L0的增加而降低，即大中型商業(yè)銀行在面對(duì)金融科技沖擊時(shí)響應(yīng)不那么強(qiáng)烈，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平變動(dòng)程度低于地方性小型商業(yè)銀行。

基于此，提出本文的命題2：不同類型商業(yè)銀行對(duì)金融科技沖擊的響應(yīng)具有異質(zhì)性，相對(duì)于地方性小型商業(yè)銀行，大中型商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為更加謹(jǐn)慎。

三、變量選取與研究設(shè)計(jì)

（一）樣本與數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)主要來源于Bankscope數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫缺失的有關(guān)員工人數(shù)和費(fèi)用數(shù)據(jù)，手工摘錄自各銀行歷年年報(bào)。本文共收集了130家中國商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，其中包括中、農(nóng)、工、建、交等5家大型商業(yè)銀行，興業(yè)、廣發(fā)、浦發(fā)、平安、民生、招商等12家股份制銀行，北京、上海、天津、南京、廣州等76家規(guī)模相對(duì)較大的城市商業(yè)銀行，以及上海農(nóng)商、天津農(nóng)商、北京農(nóng)商、廣州農(nóng)商等37家數(shù)據(jù)較全的農(nóng)村商業(yè)銀行。樣本期間為2007到2017年，數(shù)據(jù)主要來源與Bankscope、CEIC等數(shù)據(jù)庫。

（二）變量選取與定義

1.核心解釋變量：金融科技指數(shù)（FT）

鑒于金融科技業(yè)態(tài)形式多樣且發(fā)展時(shí)間尚短，有關(guān)的量化方法尚不成熟，本文借鑒顧海峰和楊立翔（2018）[32]、郭品和沈悅（2019）[33]的文本挖掘技術(shù)對(duì)金融高科技發(fā)展指數(shù)（FT）進(jìn)行測(cè)度。

2.被解釋變量：銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（RISK）

關(guān)于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的衡量，常用的有加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比例[34]、不良貸款率[35]、資本充足率[32]、貸款損失準(zhǔn)備率[36-37]、資本資產(chǎn)比率[36]、權(quán)益對(duì)負(fù)債比率、預(yù)期違約概率[38]、股市波動(dòng)率和股價(jià)波動(dòng)率[39]，等等。鑒于加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比例和資本充足率缺失數(shù)據(jù)較多，預(yù)期違約概率和股市波動(dòng)率計(jì)算需要股票交易數(shù)據(jù)，而我國大部分銀行并未上市;同時(shí)，為適應(yīng)理論模型的設(shè)定，本文采取資產(chǎn)資本比（ACra）作為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)變量，銀行資產(chǎn)資本比越高意味著其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)傾向越明顯。為保證研究結(jié)論可靠，選取權(quán)益負(fù)債比（ETD）、不良貸款率（NPLra）作為替代變量。其中，不良貸款率越高表示商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越高，而權(quán)益負(fù)債比越高說明銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越低。為保證實(shí)證分析符號(hào)的一致性，在具體回歸時(shí)對(duì)權(quán)益負(fù)債比指標(biāo)取負(fù)值處理。

3.控制變量

基于對(duì)既有文獻(xiàn)的分析，本文從微觀、中觀和宏觀三個(gè)方面選取模型控制變量，其中銀行微觀層面影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的因素主要包括：（1）經(jīng)營效率，選取銀行成本收入比作為代理變量。一般而言，經(jīng)營效率越高，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越低。（2）流動(dòng)性水平，選取存貸比作為代理變量，也有文獻(xiàn)選取流動(dòng)資產(chǎn)與總資產(chǎn)之比反映銀行流動(dòng)性水平[40]。中觀層面，考慮到近年來我國銀行業(yè)的主要變化是通過對(duì)外開放使得其外部競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境發(fā)生了較大變化，故選取銀行業(yè)集中度（前4大銀行資產(chǎn)占比）和銀行業(yè)開放度（外資銀行從業(yè)人數(shù)占全行業(yè)比重）作為控制變量。此外，宏觀層面上的控制變量主要有：（1）宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展，選取實(shí)際國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP增速。（2）金融相關(guān)比，選取貨幣供應(yīng)量（ M2）與GDP的比值。（3）貨幣政策，選取M2增速作為代理變量。

上述各變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)情況如表1、表2所示。

（三）計(jì)量模型設(shè)計(jì)

基于上述數(shù)據(jù)和變量設(shè)置，同時(shí)考慮到金融科技對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的滯后作用，加入風(fēng)險(xiǎn)變量的一期滯后項(xiàng)，最終建立如下以非平衡面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的一組多元面板回歸模型：

模型（1）：ACrai，t=β0+β1ACrai，t-1+β2FTIt+β3FTI2t+∑ 7 j=1 γjControlj，it+ui+εit

模型（2）：ETDi，t=β0+β1ETDi，t-1+β2FTIt+β3FTI2t+∑ 7 j=1 γjControlj，it+ui+εit

模型（3）：NPLrai，t=β0+β1NPLrai，t-1+β2FTIt+β3FTI2t+∑ 7 j=1 γjControlj，it+ui+εit

模型（1）、模型（2）和模型（3）中的ACra、ETD、NPLra分別為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)變量資產(chǎn)資本比、權(quán)益負(fù)債比率和不良貸款率，F(xiàn)TI為核心解釋變量金融科技發(fā)展指數(shù)，F(xiàn)TI2t用來刻畫金融科技與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的非線性關(guān)系;下標(biāo)i表示樣本銀行，t代表年份，β、γ為回歸系數(shù)，Control為本文考慮的一組控制變量，ui為銀行固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（四）估計(jì)方法選擇

為了避免可能存在的多重共線性問題，回歸之前首先對(duì)控制變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)。結(jié)果表明變量之間的相關(guān)系數(shù)較小，這意味著變量不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

另外，對(duì)于靜態(tài)面板，常見的有混合回歸（POOL）以及控制個(gè)體特征的固定效應(yīng)（FE）和隨機(jī)效應(yīng)（RE）回歸多種方法。鑒于忽略樣本特點(diǎn)的混合效應(yīng)回歸并不可靠，如表3所示，本文首先對(duì)模型進(jìn)行F檢驗(yàn)，以判斷是選擇混合回歸模型還是個(gè)體固定效應(yīng)模型，檢驗(yàn)結(jié)果表明模型（1）、模型（2）和模型（3）的F檢驗(yàn)的P值為都為0.000，故強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為個(gè)體固定效應(yīng)模型明顯優(yōu)于混合回歸;其次，進(jìn)行LM檢驗(yàn)，以判斷是選擇個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型還是混合回歸;最后，進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，原假設(shè)“個(gè)體效應(yīng)與回歸變量無關(guān)”對(duì)應(yīng)的P值為0.000，因此應(yīng)使用個(gè)體固定效應(yīng)模型而非個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型。

（五）面板單位根（平穩(wěn)性）檢驗(yàn)

對(duì)于動(dòng)態(tài)面板，為防止“虛假回歸”問題，動(dòng)態(tài)面板模型要求數(shù)據(jù)序列平穩(wěn)，本文采用Fisher-ADF、Phillips-Perron Test、KPSS Test等檢驗(yàn)方法，圍繞銀行個(gè)體層面的變量ACra、ETD、NPLra、CRra、LDR進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)。這三種檢驗(yàn)方法的原假設(shè)均為“H0：所有個(gè)體都是非平穩(wěn)的”。其中，IPS尤其適合非平衡面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)，只要有一種方法拒絕原假設(shè)則說明變量數(shù)據(jù)系列平穩(wěn)。

表4的檢驗(yàn)結(jié)果顯示模型所考慮的五個(gè)微觀變量均在全部三種檢驗(yàn)方法下拒絕原假設(shè)，說明以上各個(gè)變量都不存在單位根，均為平穩(wěn)序列，回歸分析將不會(huì)出現(xiàn)虛假回歸問題。

四、模型估計(jì)結(jié)果與分析

（一）模型回歸結(jié)果

基于上述分析，表5同時(shí)報(bào)告了模型（1）、模型（2）和模型（3）的固定效應(yīng)（FE）估計(jì)結(jié)果。表5的回歸結(jié)果表明模型（1）、模型（2）和模型（3）金融科技指數(shù)的一次項(xiàng)FTI和二次項(xiàng)FTI* FTI估計(jì)系數(shù)獲得了高度一致的結(jié)果。其中，一次項(xiàng)FTI在3個(gè)模型中均為正且顯著，二次項(xiàng)FTI2均為負(fù)且顯著，說明金融科技對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響呈現(xiàn)出先升后降的倒“U”型關(guān)系。這說明早期金融科技發(fā)展提高了商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，隨著金融科技的深化發(fā)展，兩者的關(guān)系逐漸發(fā)生逆轉(zhuǎn)，在后期轉(zhuǎn)而降低了商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。其中的原因在于：在以互聯(lián)網(wǎng)金融為主的早期階段，金融科技通過第三方支付、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸、智能投顧、互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)榷喾矫鎸?duì)商業(yè)銀行的資產(chǎn)端、負(fù)債端、支付結(jié)算端業(yè)務(wù)造成明顯沖擊，收窄存貸款利差，抬高資金成本，降低銀行利息收入與非利息收入，擠壓其盈利空間，從而加重了商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。隨著金融科技相關(guān)業(yè)態(tài)發(fā)展成熟，一批互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)逐漸向金融科技公司轉(zhuǎn)型，為金融機(jī)構(gòu)輸出科技解決方案;同時(shí)，商業(yè)銀行也開始將金融科技上升至戰(zhàn)略高度，紛紛成立金融科技子公司，并向開放銀行模式全面轉(zhuǎn)型，借助新興技術(shù)全面升級(jí)對(duì)外服務(wù)方式和服務(wù)水平，產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐步從競(jìng)爭(zhēng)演變?yōu)楦?jìng)合。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等金融科技重點(diǎn)技術(shù)在商業(yè)銀行的日常經(jīng)營與風(fēng)險(xiǎn)管理等方面得到廣泛應(yīng)用，大幅度提升了傳統(tǒng)商業(yè)銀行運(yùn)營效率，優(yōu)化資源配置，降低管理成本，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制能力。有關(guān)監(jiān)管部門也開始運(yùn)用監(jiān)管沙箱、監(jiān)管科技等新理念、新方式優(yōu)化現(xiàn)有監(jiān)管手段，降低了金融科技潛在風(fēng)險(xiǎn)。最終，金融科技對(duì)商業(yè)銀行的影響總體表現(xiàn)為降低了其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，本文的命題1得到證實(shí)。

其他控制變量方面，銀行存貸比（流動(dòng)性水平）系數(shù)的6個(gè)估計(jì)結(jié)果均顯著為正，意味著流動(dòng)性越高的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)傾向越明顯。其中的原因在于：在本文研究的樣本期間內(nèi)，中國銀行業(yè)一直存在較明顯的流動(dòng)性過剩問題，根據(jù)DeYoung et al.（2013）[41]的觀點(diǎn)，流動(dòng)性越充足，銀行高管擴(kuò)大貸款規(guī)模的動(dòng)機(jī)越強(qiáng)烈，這一估計(jì)結(jié)果也與郭品和沈悅（2015）[30]論文結(jié)論一致。行業(yè)對(duì)開放程度變量（OPEN）顯著為負(fù)，主要的原因在于業(yè)務(wù)模式、風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制更完善的外資銀行進(jìn)入中國市場(chǎng)后會(huì)帶來先進(jìn)的風(fēng)控措施和經(jīng)營管理理念，促進(jìn)國內(nèi)商業(yè)銀行穩(wěn)健發(fā)展，進(jìn)而降低其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，這一結(jié)果符合理論預(yù)期。貨幣政策變量（M2增速）系數(shù)顯著為正意味著寬松的貨幣政策環(huán)境會(huì)推導(dǎo)商業(yè)銀行的樂觀情緒，鼓勵(lì)其承擔(dān)更多風(fēng)險(xiǎn)。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文借鑒邱晗等（2018）[42]的做法，通過縮短樣本時(shí)間以及動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)變量滯后2期兩個(gè)方面重新構(gòu)建面板數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，基于Hausman檢驗(yàn)選取的固定效應(yīng)（FE）估計(jì)結(jié)果報(bào)告于表6。

在風(fēng)險(xiǎn)變量滯后2期和時(shí)間改為2009-2017年兩種情形下，由表6可見三個(gè)模型估計(jì)獲得的關(guān)鍵解釋變量金融科技發(fā)展指數(shù)系數(shù)大小相當(dāng)，方向相同，顯著性也基本一致。盡管模型（3）在2009-2017年期間的估計(jì)系數(shù)顯著性有所下降，但系數(shù)符號(hào)方向并沒有任何改變。其他控制變量的系數(shù)符號(hào)大多維持不變，顯著性也基本一致?？傮w看來，本文的估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健可靠的，本文的命題1得到進(jìn)一步證實(shí)。篇幅所限，這里僅針對(duì)選取FTI1作為金融科技發(fā)展指數(shù)下的模型（1）、模型（2）和模型（3）進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，基于FTI2的檢驗(yàn)結(jié)果與此類似，不再贅述。

（三）進(jìn)一步的討論

檢驗(yàn)金融科技對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的異質(zhì)性影響時(shí)，參考郭品和沈悅（2015）[30]的做法，引入代表商業(yè)銀行類型的虛擬變量TY，大中型銀行賦值“1”，小型銀行賦值為“0”。在模型（1）、模型（2）和模型（3）的基礎(chǔ)上引入金融科技指數(shù)與銀行類型的交乘項(xiàng)，建立式（12）所示的非線性多元回歸模型。

ACrai，t=β0+β1ACrai，t-1+β2FTIt+β3FTIt×TYi+β4FTI2t+β5FTI2t×TYi+∑ 8 j=1 γjControl？jit+ui+εit （12）

關(guān)于銀行的分類標(biāo)準(zhǔn)，以往文獻(xiàn)的通常做法是按資產(chǎn)規(guī)模[43]或?qū)⒐煞葜沏y行定義為中型銀行，城商行和農(nóng)商行定義為小型銀行[44]的做法，按資產(chǎn)規(guī)模對(duì)樣本銀行進(jìn)行分類，鑒于樣本銀行2017年末資產(chǎn)總額的中位數(shù)為1937.69億元，可將2017年末資產(chǎn)總計(jì)在2000億以上的銀行定義為大中型銀行（子面板13），一共有包括5家大型銀行，12家股份制銀行在內(nèi)的64家銀行;將其余66家2017年末資產(chǎn)總計(jì)在2000億以下的銀行定義為小型銀行（子面板14），其中包括36家城商行和30家農(nóng)商行。表7同時(shí)報(bào)告了基于金融科技指數(shù)FTI1、FTI2的混合回歸（Pool）、固定效應(yīng)（FE）和隨機(jī)效應(yīng)（RE）估計(jì)結(jié)果②。

表7顯示模型的交乘項(xiàng)FTI*TY的回歸系數(shù)顯著為正，F(xiàn)TI2*TY的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，且除了面板14的固定效應(yīng)（FE）以外，其他的估計(jì)結(jié)果全部通過了顯著性檢驗(yàn)，說明面對(duì)金融科技的沖擊，不同類型銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)傾向響應(yīng)具有明顯差異，本文的命題2得到證實(shí)。在具有高風(fēng)險(xiǎn)特征，以互聯(lián)網(wǎng)金融為主的金融科技發(fā)展早期階段，大中型銀行由于其客戶相對(duì)固定、規(guī)模龐大和監(jiān)管嚴(yán)厲等方面的因素，對(duì)第三方支付、網(wǎng)絡(luò)借貸、互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)刃滦蜆I(yè)務(wù)模式的反應(yīng)較為謹(jǐn)慎。在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈等金融科技重點(diǎn)技術(shù)發(fā)展趨于成熟的后期階段，大中型銀行利用其資金實(shí)力、盈利水平、人才儲(chǔ)備、資源稟賦等方面的優(yōu)勢(shì)，更容易通過自主研發(fā)或外延并購、跨界合作等方式，積極融合金融科技，充分利用金融科技帶來的新的發(fā)展機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型創(chuàng)新發(fā)展。

相對(duì)地區(qū)性小型銀行而言，大中型銀行對(duì)金融科技的響應(yīng)總體上表現(xiàn)得更為穩(wěn)健;同時(shí)，加入銀行類型虛擬變量后，模型基本結(jié)論沒有任何改變，關(guān)鍵變量金融科技發(fā)展指數(shù)平方項(xiàng)FTI2在所有回歸結(jié)果中仍然顯著為負(fù)，一次項(xiàng)FTI仍然為正，這說明整體上金融科技對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響仍然呈現(xiàn)為倒“U”型關(guān)系。即在金融科技發(fā)展前期，金融科技加重了銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，而在后期轉(zhuǎn)而降低銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，這一估計(jì)結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了命題1。控制變量的回歸系數(shù)大小、符號(hào)方向和顯著性水平與表5的結(jié)果基本一致，不再贅述。

五、結(jié)論與啟示

本文收集了2007-2017年間中國130家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建金融科技約束下銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的局部均衡模型，從理論層面剖析金融科技對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)傾向的影響機(jī)理，因子分析等方法測(cè)算得到金融科技發(fā)展指數(shù)，并構(gòu)建多元面板回歸模型，就金融科技對(duì)銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的整體及其異質(zhì)性影響進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析。結(jié)果表明：（1）在整體上，金融科技對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響呈現(xiàn)出先升后降的倒“U”形關(guān)系，即早期金融科技發(fā)展提高了商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，但隨著金融科技重點(diǎn)技術(shù)發(fā)展成熟，在后期有利于降低管理成本，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制能力，轉(zhuǎn)而降低商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。（2）其他控制變量方面，銀行流動(dòng)性水平、行業(yè)對(duì)開放程度以及貨幣政策等因素也從不同程度對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為存在重要影響。（3）面對(duì)金融科技的沖擊，金融科技的異質(zhì)性影響檢驗(yàn)結(jié)果表明不同類型商業(yè)銀行的響應(yīng)是具有明顯差異的，相對(duì)地方性小型商業(yè)銀行，大中型銀行的響應(yīng)相對(duì)更為穩(wěn)健。

隨著金融科技相關(guān)技術(shù)的逐漸成熟及其行業(yè)規(guī)模的日益膨脹，以上結(jié)論說明科技與金融業(yè)不斷深度融合發(fā)展促使金融邊界逐漸模糊。它給商業(yè)銀行帶來新的發(fā)展機(jī)遇的同時(shí)也形成了挑戰(zhàn)，迫使商業(yè)銀行特別是地方性小型銀行需要調(diào)整思維，加快技術(shù)創(chuàng)新，積極融合金融科技，謀求轉(zhuǎn)型發(fā)展以應(yīng)對(duì)金融體系的變革。對(duì)此，本文提出以下建議：第一，積極促進(jìn)信貸業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新，依托市場(chǎng)和客戶需求創(chuàng)新產(chǎn)品、建立綜合性的網(wǎng)絡(luò)信貸服務(wù)平臺(tái)、運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)營管理網(wǎng)絡(luò)化，最終提高經(jīng)營穩(wěn)健性。第二，商業(yè)銀行應(yīng)積極尋求與互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)深度合作，利用其業(yè)務(wù)規(guī)模優(yōu)勢(shì)強(qiáng)化互聯(lián)網(wǎng)支付結(jié)算、理財(cái)、銷售等業(yè)務(wù)的創(chuàng)新和渠道建設(shè)，減少利差縮窄的單方面影響，獲取新的利潤增長(zhǎng)點(diǎn)。第三，加快金融科技人才隊(duì)伍建設(shè)，加強(qiáng)關(guān)鍵技術(shù)自主研發(fā)，積極融入金融科技應(yīng)用發(fā)展大潮，降低金融科技創(chuàng)新成本。第四，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能等新興技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)控制方面的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理能力;第五，政策當(dāng)局應(yīng)當(dāng)加快監(jiān)管體制、機(jī)制改革，優(yōu)化監(jiān)管工具，為金融科技與傳統(tǒng)商業(yè)銀行的融合共生發(fā)展打造良好的制度環(huán)境，做到金融創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)防范的有效平衡。

注釋：

①? 已有研究采用Z值、資產(chǎn)收益波動(dòng)性、股票收益波動(dòng)性、不良貸款率、風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比例、資產(chǎn)資本比率作為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)代理變量，但為適應(yīng)理論模型的設(shè)定，采取資產(chǎn)資本比率進(jìn)行機(jī)理分析。

② 文章篇幅所限，模型（2）和模型（3）的檢驗(yàn)結(jié)果不再贅述。

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Does FinTech Increase or Reduce Commercial Banks′ Risk-taking？

Evidence from China′s Banking Sector

LIU Meng-fei，JIANG Wei

（International Business School of Shaanxi Normal University， Xi′an 710119，China）

Abstract： Starting from the reality of the rapid development of financial technology， this paper constructs a local equilibrium model of heterogeneous banks′ risk-taking behavior under the constraint of financial technology， and analyzes the influence mechanism of financial technology on commercial banks′ risk-taking tendency from the theoretical level;Based on the financial technology development index calculated by text mining technology， this paper selects the panel data of 130 commercial banks in China from 2007 to 2017， and constructs a multiple regression model to empirically analyze the overall and heterogeneous impact of financial technology on banking risk-taking.The results show that：（1）The impact of financial technology on commercial banks′ risk-taking shows an inverted “U”-shaped relationship， that is， in the early stage， the development of financial technology improves the level of banks′ risk-taking， but in the later stage， with the development and maturity of financial technology related technologies， it is conducive to reducing management costs， enhancing risk control ability and reducing banks′ risk-taking.（2） Facing the impact of financial technology， the response of different types of commercial banks is heterogeneous. Compared with local small-sized commercial banks， the response of large and medium-sized banks is relatively more robust.

Key words： FinTech; Commercial Banks; risk-taking; empirical research

（責(zé)任編輯：關(guān)立新）