金融科技發(fā)展的商業(yè)銀行風險承擔演化效應

文鐘藝，吳 蝶，李華民，吳 非

（1.香港浸會大學 理學院，中國 香港 999077；2.浦發(fā)銀行廣州分行，廣東 廣州 510630；3.廣東金融學院 區(qū)域金融政策研究中心，廣東 廣州 510630）

一、研究背景和文獻梳理

隨著人工智能、大數據、云計算、區(qū)塊鏈、互聯物聯以及安全技術等新興科技向金融業(yè)的逐步滲透，金融創(chuàng)新領域不斷拓展，創(chuàng)新產品和創(chuàng)新業(yè)務模式迭代衍生，金融服務實體經濟能力明顯增強（薛瑩和胡堅，2020）[1]。特別是隨著《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025）》《關于銀行業(yè)保險業(yè)數字化轉型的指導意見》等政策文件的陸續(xù)出臺，國家在頂層設計上為金融與科技的深度融合提供了更加完善的配套政策體系和支持工具箱，金融科技發(fā)展正逐步進入快車道，并深刻影響和改變商業(yè)銀行的行為方式及其金融業(yè)務的演化格局（李華民等，2021；李為等，2022）[2-3]。但是，金融科技發(fā)展呈現動態(tài)演化特質，由最初的游離于傳統(tǒng)金融機構之外的自構金融業(yè)態(tài)①金融科技是基于大數據、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等一系列技術創(chuàng)新全面應用于支付清算、借貸融資、財富管理、零售銀行、保險、交易結算等的技術驅動的金融創(chuàng)新，在一段相當量的時期內，形成了并行且與傳統(tǒng)銀行體系競爭的包括“存”、貸和支付及結算等各項業(yè)務的新金融業(yè)態(tài)，典型載體是金融科技公司。本文將上述新金融業(yè)態(tài)稱為“金融科技自構金融業(yè)態(tài)”。逐步演化過渡，形成了當前的金融科技賦能商業(yè)銀行機構數字化轉型與金融科技自構金融業(yè)態(tài)并存和競爭的結構狀態(tài)②易言之，金融科技既包括金融科技公司以及其金融產品等，即本文所言及的金融科技自構金融業(yè)態(tài)，在存貸、支付、理財、保險、投資和征信等領域與傳統(tǒng)商業(yè)銀行服務體系并行競爭，也包括傳統(tǒng)金融機構吸納融合金融高科技，通過場景嫁接、技術合作和數據共享等各種方式，創(chuàng)新和改造傳統(tǒng)金融業(yè)務，實現轉型和升級，發(fā)展形成商業(yè)銀行體系內的新金融業(yè)態(tài)。。從這個角度來看，金融科技發(fā)展對于商業(yè)銀行的行為方式及業(yè)務邊界的影響，實現了從單一競爭替代轉向競爭效應與促進效應（技術溢出效應）并存和消長的動態(tài)演化格局。因此考察金融科技對商業(yè)銀行的影響效應，能為商業(yè)銀行機構創(chuàng)新變革與我國金融監(jiān)管決策提供依據，具有一定的實踐價值。

現有研究文獻分別從不同方位考察商業(yè)銀行風險承擔水平的影響因素。第一，從宏觀政策角度來看，經濟政策不確定性（顧海峰和于家珺，2019）[4]、貨幣政策（譚政勛和李麗芳，2016）[5]及資產流動性（馬勇和李振，2019）[6]都被認為是影響商業(yè)銀行風險承擔行為的重要因素。特別是金融監(jiān)管（鄭宗杰和任碧云，2022）[7]對于金融科技的銀行機構風險承擔效應發(fā)揮了調節(jié)作用，可能會導致國有大型商業(yè)銀行和其他銀行機構之間的異質性分化。第二，從商業(yè)銀行機構的行業(yè)競爭角度來看，商業(yè)銀行風險承擔與市場競爭有緊密聯系（韓雍和劉生福，2018；楊文捷等，2020）[8-9]，而對于商業(yè)銀行的存款業(yè)務、貸款業(yè)務和中間業(yè)務的競爭和替代，則是市場競爭的集中體現（郜棟璽和項后軍，2020）[10]。第三，從商業(yè)銀行機構內部角度來看，銀行機構內部的信息捕捉能力差異（金洪飛等，2020）[11]、信貸結構異化、市值管理（劉志洋等，2022）[12]、業(yè)務多元化與管理成本（劉孟飛和王琦，2022）[13]以及銀行屬性類別（胡援成等，2020；李淑萍和徐英杰，2020）[14-15]等，都曾被用作求證金融科技改變銀行機構風險承擔水平的傳遞中介和渠道。上述研究都為本文實證分析的開展提供了參考。

2013年以來，有關金融科技演化對于商業(yè)銀行機構行為選擇及風險承擔演化效應的研究越來越豐富。郭品和沈悅（2015）[16]、劉孟飛（2021）[17]、余靜文和吳濱陽（2021）[18]等研究認為，金融科技發(fā)展改變了傳統(tǒng)銀行業(yè)的競爭模式，打破了傳統(tǒng)銀行機構的負債端壟斷格局，加速了利率市場化進程，并由此“倒逼”銀行機構通過強化資產端風險偏好提增其風險承擔水平，由此彌補負債端成本，但對于流動性慢、資本充足率低的銀行機構而言，金融科技的影響力有明顯的邊界限制。在異質性分析層面，現有研究出現了一定分歧。一方面，一些學者發(fā)現了金融科技發(fā)展不利于小型銀行機構風險承擔水平提升的特征事實；另一方面，金融科技對銀行機構風險承擔水平的提升，往往在大型機構中才成立（劉忠璐，2016）[19]。從這個角度來看，現有文獻對于“金融科技發(fā)展—商業(yè)銀行風險承擔”的研究結論并不一致，對其重新檢驗和分析，具有一定的學術理論價值。

綜合上述討論，一方面，現有文獻對于金融科技范疇的邊界厘定尚不清晰，金融科技究竟是傳統(tǒng)金融體系之外的自構金融業(yè)態(tài)，還是在此基礎上包括銀行數字化轉型新業(yè)態(tài)的演變，還未形成一致性的分析框架；另一方面，有關銀行機構風險承擔的界定，往往也區(qū)分為業(yè)務承擔能力和風險資產比重的不同。這些差異，在很大程度上決定了前述研究文獻的落腳點與核心結論的差異。

基于此，第一，要明確且合乎實際演化的金融科技的概念界定，同時厘清作為被解釋變量的商業(yè)銀行風險承擔的內涵和外延。第二，要明確金融科技演化的自構金融業(yè)態(tài)和賦能商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務的業(yè)態(tài)轉型的金融科技系統(tǒng)等兩種類型及其不同特征，對應金融科技發(fā)展帶來的商業(yè)銀行負債端存款業(yè)務、資產端貸款業(yè)務和表外中間業(yè)務等三項傳統(tǒng)主體業(yè)務的沖擊展開分析，將金融科技發(fā)展下商業(yè)銀行風險承擔變化效應的影響機制和傳遞渠道予以細分和理論化，由此考察金融科技發(fā)展給商業(yè)銀行風險承擔帶來的綜合效應，是本文研究的邊際貢獻。

二、理論分析與假說提出

（一）金融科技發(fā)展對于商業(yè)銀行主體業(yè)務的競爭與賦能

第一，金融科技自構金融業(yè)態(tài)沖擊商業(yè)銀行負債端業(yè)務，導致商業(yè)銀行存款“脫媒”。金融科技企業(yè)憑借其個性化產品，凸顯其“獲客”優(yōu)勢，特別是在長尾客戶市場領域更是如此。貨幣市場基金針對商業(yè)銀行機構負債端形成激烈競爭，“倒逼”商業(yè)銀行增加理財及同業(yè)負債，以彌補存款資金損失導致的資金需求缺口并擴展其收益空間，這形成和推進了事實上的存款利率市場化，可能會導致商業(yè)銀行負債成本上升。盡管商業(yè)銀行以金融科技賦能的理財產品積極參與上述競爭，且在資管新規(guī)實施后商業(yè)銀行可以把保本理財產品計入負債端，部分抵消金融科技自構金融業(yè)態(tài)的沖擊，但由于資產方業(yè)務即貸款利率在LIBOR利率①2021年6月1日，市場利率定價自律機制工作會議要求，積極推動金融機構美元浮動利率貸款定價基準轉換，LIBOR逐步退出市場，但商業(yè)銀行貸款利率的約束條件并不發(fā)生實質性改變。約束下不能隨意上調，商業(yè)銀行沒有通暢渠道向下游貸款客戶轉嫁成本，只能選擇投資更高風險資產以維系盈利空間。

第二，金融科技發(fā)展影響商業(yè)銀行資產端業(yè)務，導致銀行貸款被分流。一方面，相對于商業(yè)銀行煩瑣的信貸程序而言，金融科技自構金融業(yè)態(tài)的貸款效率要高，對于資金周轉比較頻繁的小額貸款客戶而言，具有較強吸引力，由此形成對商業(yè)銀行貸款業(yè)務的競爭和替代。另一方面，金融科技賦能商業(yè)銀行資產業(yè)務服務轉型，各項底層技術可以有效處理傳統(tǒng)銀行的海量交易數據，由此提升其獲取客戶信息的便捷性、完善性和速率，準確把握客戶貸款項目進度，降低商業(yè)銀行與貸款客戶之間的信息不對稱程度（Demertzis等，2018）[20]，同時現代信息系統(tǒng)可改善征信系統(tǒng)，賦能商業(yè)銀行把控長尾高風險客戶信用狀態(tài)，有助于有效識別信貸風險，強化風險全流程管控，降低風險承擔（Berg等，2020）[21]。總之，金融科技發(fā)展通過資產端業(yè)務影響商業(yè)銀行風險承擔的最終效果，取決于兩個方面：一方面是金融科技自構金融業(yè)態(tài)帶來的商業(yè)銀行資產端業(yè)務的競爭程度，另一方面是金融科技賦能商業(yè)銀行資產端業(yè)務轉型帶來的信貸便利。

第三，金融科技的自構金融業(yè)態(tài)會壓縮商業(yè)銀行的中間業(yè)務。一方面，第三方支付平臺的興起，打破了商業(yè)銀行機構在交易結算、財富管理、投顧服務乃至銀行卡業(yè)務等中間業(yè)務領域的收益壟斷，互聯網基金以及互聯網保險產品會壓縮商業(yè)銀行相關代理業(yè)務的手續(xù)費收入。盈利能力受到沖擊的商業(yè)銀行通過轉型升級創(chuàng)新中間業(yè)務，但高收益產品往往伴隨更大風險，使得自身風險承擔水平增加。另一方面，謝平等（2015）[22]認為，商業(yè)銀行通過自研或者引入金融科技手段可以實現互聯網代銷基金和保險產品，或者利用金融科技進行差異化競爭，打造多元場景服務平臺，加持其原有廣大客戶資源，由此削弱金融科技自構金融業(yè)態(tài)的負面影響；顧海峰和閆君（2019）[23]也關注到第三方支付對于商業(yè)銀行的存款結構和客戶拓展方面的正向效應?；诖?，金融科技對于商業(yè)銀行中間業(yè)務的沖擊以及衍生的風險承擔效應，是兩個方面消長的綜合結果。

（二）金融科技賦能商業(yè)銀行提高經營效率

商業(yè)銀行吸納融合金融科技手段，實現智能化經營管理，比如增設智能柜臺，利用客戶設備拓展服務終端，并由此降低人力成本和交易成本，同時提高服務速率。金融科技賦能商業(yè)銀行吸收金融科技自構金融業(yè)態(tài)中的線上客戶資源和海量數據，可以降低信息不對稱問題，改善經營效率。從理論邏輯而言，金融科技賦能商業(yè)銀行提高經營效率，由此抵消金融科技自構金融業(yè)態(tài)帶來的風險承擔增加效應。但是，有關經營效率提升帶來的風險承擔效應，顧海峰和張晶（2021）[24]認為，經營效率提升一方面可能會刺激商業(yè)銀行更加偏好高風險項目博弈，另一方面也為商業(yè)銀行轉嫁風險提供了技術手段。因此，其風險承擔的綜合效應，決定于兩者的比較結果。

（三）金融科技賦能商業(yè)銀行風險管理效應

第一，金融科技拓展了商業(yè)銀行數據庫，增加了數據庫維度，提升數據質量，為商業(yè)銀行甄別客戶以及精準識別風險總類提供數據基礎。第二，金融科技中的高階統(tǒng)計量的信息處理技術，可針對商業(yè)銀行數據庫中的冗雜信息進行梳理分類并提煉總結，生成智能化數據分析報告，完善商業(yè)銀行內部評級方法，提升商業(yè)銀行風險管理和控制能力。第三，金融科技可使管理過程可視化，支持風險管理流程重構，由此打破商業(yè)銀行內部部門間的信息孤島狀態(tài)，規(guī)避內部推諉現象，推動風險管理流程更加規(guī)范和高效，由此降低風險承擔。第四，金融科技的出現打破了商業(yè)銀行內部推諉、信息孤立的狀態(tài)，使管理過程更加可視化，商業(yè)銀行風險管理的流程更加規(guī)范與高效（宋首文等，2015）[25]。綜上所述，金融科技增強商業(yè)銀行各部門之間以及商業(yè)銀行內部與外部之間的溝通效率，提升商業(yè)銀行信息交流共享的能力，從而有助于商業(yè)銀行優(yōu)化風險管理模式，降低風險承擔。

綜上所述，金融科技通過業(yè)務競爭及賦能，改變商業(yè)銀行風險管理流程，提升商業(yè)銀行經營效率等，從而影響商業(yè)銀行風險承擔。鑒于風險承擔水平改變風向決定于多元變量的綜合效應，本文提出如下競爭性假說。

H1a：金融科技發(fā)展提增商業(yè)銀行的風險承擔水平。

H1b：金融科技發(fā)展削減商業(yè)銀行的風險承擔水平。

當前，大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城商行和農商行等，是構成中國商業(yè)銀行業(yè)機構體系演化變遷的主體成分。不同類型的商業(yè)銀行，具備不同特質。大型商業(yè)銀行規(guī)模大，網點遍布全國；股份制商業(yè)銀行體制靈活，創(chuàng)新動機強烈，經營效率較高；城商銀行有地域優(yōu)勢，業(yè)務區(qū)域相對集中，風險分散難度大；農商行聚焦農村普惠金融，觸及高風險長尾客戶，風險控制相對較難；等等?；诖耍疚恼J為，不同類型的商業(yè)銀行機構，其自身風險承擔水平及行為方式不同，金融科技發(fā)展帶來的風險承擔效應也會有明顯差異。具體分析，大型商業(yè)銀行，其綜合實力較強，人才儲備厚實，吸納金融科技進行內部研發(fā)和融合創(chuàng)新能力也強，但其面臨的監(jiān)管資本標準更為嚴格，其風險行為相對謹慎，因此金融科技引致的風險承擔彈性應該不敏感。股份制商業(yè)銀行及滬、深A股上市的城商行和農商行等，具有企業(yè)組織架構靈活優(yōu)勢，業(yè)務范圍和線條鮮明，經營模式更為激進，同時更加貼近市場，其風險偏好和容忍度也相對較高，其對于金融科技沖擊下的風險分擔敏感度較高。城商行和農商行，規(guī)模相對較小，融合金融科技能力以及抵御外部沖擊能力較弱，因此金融科技發(fā)展引致的金融脆弱乃至擠出效應可能會占據主要地位，但因其具備區(qū)域性較強、客戶黏性高的特質，可在一定程度上抵消上述擠出效應。本文認為，銀行規(guī)?？赡軙τ诮鹑诳萍及l(fā)展的商業(yè)銀行風險承擔水平產生調節(jié)功能，從而導致明顯異質性效應。由此，本文提出如下假說。

假說2：金融科技發(fā)展帶來的商業(yè)銀行風險承擔效應，對于不同類型不同規(guī)模的商業(yè)銀行而言，呈現明顯的異質性特征。

三、實證研究設計

（一）樣本選取與數據來源

綜合考慮金融科技興起及其進度周期和商業(yè)銀行相關數據的完整性及可獲得性，最終選取2012—2019年26家上市商業(yè)銀行的面板數據進行實證分析，其中包括6家國有大型商業(yè)銀行、8家股份制商業(yè)銀行（其他銀行部分數據缺失）和12家城商行和農商行。相關數據主要來源于Wind數據庫、中國理財網和中國銀保監(jiān)會各銀行年度報告、全球銀行與金融機構分析庫以及《中國金融統(tǒng)計年鑒》；宏觀統(tǒng)計數據來自國家統(tǒng)計局網站，貨幣政策的利率數據來自中經網統(tǒng)計數據庫。

（二）變量設計

1.被解釋變量

在本文中，風險承擔（Risk-taking）指商業(yè)銀行基于利潤最大化、價值最大化、運營穩(wěn)定目標等綜合考慮業(yè)務選擇而主動承擔的風險水平，其中的風險暴露損失需要憑借內部資源予以彌補。綜合參考Laeven和Levine（2009）[26]、陳偉光等（2021）[27]的研究方法，本文選取不良貸款率NPL作為銀行風險承擔的代理指標，計算風險加權資產占總資產比例。選取Z-Score值作為穩(wěn)健性檢驗的替代變量，其計算公式為：其中ROA為商業(yè)銀行總資產收益率（銀行凈利潤/總資產），CAR表示商業(yè)銀行的資本充足率，ρ(ROA)表示總資產收益率的標準差，本文采用3年股東數據計算獲得該數據。根據定義可知，Z-Score越大，商業(yè)銀行的風險承擔水平越高。

2.核心解釋變量

有關金融科技指數的度量，當下研究文獻有兩種思路。一種是直接選擇某個可觀測指標來指代，比如互聯網金融中的第三方支付水平等。該方法優(yōu)點在于簡單，但其不足是難以覆蓋金融科技外延。另一種是吳非等（2021）[28]的研究文獻所采用的文本挖掘法。與直接選取某可觀測指標予以指代解釋變量的方法相比，該方法更加全面且相對合理。文本挖掘法的工作重心在于建構一個能夠反映金融科技發(fā)展水平的關鍵詞詞庫，利用百度或者Python搜索引擎統(tǒng)計各關鍵詞的年度新聞發(fā)布次數，然后除以年度新聞發(fā)布總數，由此得出各關鍵詞的年度詞頻，最后將各關鍵詞的年度詞頻進行合成，得到金融科技指數。本文借鑒吳非等（2021）[28]的經驗做法，第一步，依據巴塞爾監(jiān)管委員會對金融科技業(yè)務的分類，從支付結算、財富管理、基礎設施、借貸融資以及信息渠道等五項業(yè)務維度選取二十個關鍵詞，建構金融科技演化詞庫矩陣（見表1）；第二步，基于python完成各個關鍵詞2011—2019年年度搜索詞頻，作為建構金融科技指數的數據基礎；第三步，運用主成分分析法提取每一維度中的關鍵詞的公因子，對初始詞庫中的關鍵詞詞頻數據進行降維處理，得出前三個主成分累積貢獻率達到87.22%，可解釋大部分關鍵詞信息；第四步，根據三個主成分方程貢獻率占比，加權得到2011—2019年金融科技的年度總得分，即金融科技指數（FI）。其折線圖如圖1所示。

表1 金融科技指數初始詞庫

圖1 金融科技指數變遷態(tài)勢

由圖1可知，中國金融科技指數從2012—2017年總體呈現右向上斜趨勢，2018年開始右下傾斜。具體演化狀態(tài)是，從2013年中國互聯網金融元年開始，互聯網理財產品涌現，互聯網貸款機構平臺數量猛增，帶動了其他類型的金融科技業(yè)態(tài)無理性膨脹。從2016年8月P2P網貸平臺整頓至2020年11月末清零，金融科技企業(yè)平臺以及其金融業(yè)態(tài)績效逐步收斂。通過Python文本挖掘的金融科技指數走勢，雖樣本規(guī)模相對有限，但也與宋良榮和李佳男（2022）[29]、王小華等（2022）[30]大體一致。

3.控制變量

根據前文分析，商業(yè)銀行風險承擔受宏觀層面和微觀層面兩大類可量化因素影響。因此，本文實證研究的控制變量參考以往研究文獻選取以上兩類變量，見表2。（1）實際GDP增速，以反映經濟運行情況。（2）廣義貨幣供應量增速（M2），反映貨幣政策的情況。（3）商業(yè)銀行資產規(guī)模，用商業(yè)銀行總資產的自然對數來表示。（4）流動性水平，綜合考慮數據的可得性以及應用普遍性，以存貸比來衡量銀行流動性水平。（5）盈利能力，以資產收益率（ROA）作為衡量盈利能力的代理指標。

表2 變量名稱及其含義

（三）描述性統(tǒng)計及檢驗

宏觀層面，中國經濟增長于2012年達到最高，然后進入經濟新常態(tài)，由超高速增長逐步回落。M2增速與經濟增長趨勢基本一致，2009年開始，寬松的貨幣政策提高了M2增速，延至2012年達最大值。受周期變化影響，M2在2017年觸底，2018年開始稍有回暖，具體結果如表3所示。微觀層面，工商銀行體量最大，紫金銀行在2012年規(guī)模最小。2014年的貴陽銀行資產收益率為最大值，2016年的郵儲銀行的資產收益率為最小。不同銀行的經營理念、運作模式以及企業(yè)文化決定了各商業(yè)銀行指標的差異。

表3 描述性統(tǒng)計結果

表4、表5為檢驗變量之間關系多重共線結果。在沒有控制其他因素影響的前提下，金融科技指數與商業(yè)銀行風險承擔變量NPL正相關，表明在1%的顯著性水平下，金融科技的發(fā)展整體上會增加商業(yè)銀行的風險承擔。而商業(yè)銀行資產規(guī)模和盈利水平提升則會降低其風險承擔。從宏觀層面來看，銀行的風險承擔具有逆周期效應。從表5可以看出，各個變量的VIF值均小于10，表明變量之間不存在嚴重的多重共線性問題。

（四）模型建構

由于風險承擔的滯后項也是影響當期風險承擔的重要因素，即風險承擔具有持續(xù)性，本文在構建模型時選擇動態(tài)面板廣義矩估計（GMM）模型進行研究，該方法可有效規(guī)避滯后期變量內生性問題，同時也降低模型估計偏差。動態(tài)面板廣義矩估計包含差分廣義矩估計和系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM），后者通過引入工具變量解決內生性問題且不受異方差和序列相關約束，由此可降低估計系數偏差，并納入被解釋變量的滯后效應來吸收更多內生元素?；诖?，本文應用系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）作為本文的計量分析工具。

表4 變量相關系數表

表5 多重共線性檢驗

1.檢驗金融科技對商業(yè)銀行風險承擔影響的基準檢驗模型

其中，被解釋變量NPLi1t，是商業(yè)銀行風險承擔的代理變量，i表示商業(yè)銀行，t表示時間；FI是金融科技指數；NPLi1t-1為上一期風險承擔水平；μi為個體異質性截距項；Contrili1t表示控制變量，包括經濟增長速度（GDP）、貨幣政策（M2）、銀行資產規(guī)模對數（Lna）、流動性水平（Li）和盈利能力（ROA），λt為時間固定效應。

2.穩(wěn)健性檢驗模型

本文選取資本資產比（AE）和Z-score替代不良貸款率（NPL）進行穩(wěn)健性檢驗。

四、實證檢驗及分析

（一）全樣本系統(tǒng)廣義矩估計

表6是利用系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）的動態(tài)回歸結果。通過模型驗證可以看出，模型Sargan檢驗值超過0.1，這說明工具變量是有效的。模型AR（2）大于0.1，這說明擾動項差分不存在二階序列相關?；诖?，說明本文使用數據與模型有效。

從表6可知，核心解釋變量FI的系數在1%的置信度水平下顯著為正，這說明金融科技發(fā)展整體提增了商業(yè)銀行風險承擔水平，由此假設1a成立。對此，可能的解釋是，金融科技賦能商業(yè)銀行改善風險管理能力帶來的風險抵消效應，尚不足以彌補金融科技發(fā)展給商業(yè)銀行帶來的沖擊效用。流動性水平變量（Li）的估計結果，在1%的顯著性水平下系數為正，這表明商業(yè)銀行的流動性水平越低，即存貸比越高，風險承擔也就越高。其實，商業(yè)銀行流動性越弱，其流動性風險就越大，抗御風險的能力越弱。資產收益率（ROA）在1%的水平下顯著為負，表明商業(yè)銀行盈利性越強，其風險承擔越低。商業(yè)銀行盈利增加，其主動承擔風險去獲取盈利的意愿會趨于下降，因此風險承擔下降。在1%的顯著性水平下，M2增速的系數顯著為正，這說明商業(yè)銀行在貨幣政策寬松時傾向于承擔高風險從而獲取超額收益。

表6 GMM估計結果

（二）金融科技對不同類型商業(yè)銀行風險承擔的異質性分析

在基準檢驗基礎上，本部分進一步研究金融科技對不同類型商業(yè)銀行風險承擔影響的異質性。借鑒Zhu（2012）[31]的分類回歸法，分類檢驗不同商業(yè)銀行的風險承擔效應。在表7中，總樣本剔除6家大型商業(yè)銀行之后得到子樣本一，其檢驗結果是股份制商業(yè)銀行、城商行及農商行的風險承擔效應；總樣本剔除8家股份制商業(yè)銀行后得到子樣本二，檢驗結果是國有大型商業(yè)銀行、城商行和農商行的風險承擔效應；剔除12家城商行及農商行后得到子樣本三，檢驗結果是國有大商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行的風險承擔效應。對各個子樣本進行GMM回歸，最后與總樣本的系數進行比較分析，可邏輯演繹不同類型商業(yè)銀行風險承擔效應差異。子樣本GMM估計結果，如表7所示。

表7所示，三個子樣本的各變量回歸系數符號與總樣本大致相同，金融科技指數系數均為正，與總樣本的檢驗結果一致。其中子樣本一中金融科技系數為0.0449，子樣本二中金融科技系數為0.0252，子樣本三中金融科技系數為0.0995。系數絕對值越大，說明銀行對金融科技的風險承擔效應的反應越敏感。各個子樣本與總樣本的回歸結果均存在明顯差異?；诖耍僬f2成立。其中，金融科技對股份制商業(yè)銀行的風險承擔的影響最大，國有大型商業(yè)銀行次之，對于城商行和農商行的風險承擔的影響最小。這體現出不同類型不同規(guī)模的商業(yè)銀行，由于在管理模式、發(fā)展戰(zhàn)略、客戶群體、受政策支持力度以及企業(yè)文化等方面的差異，因此其風險管理承受金融科技的影響程度也不盡相同。國有大型商業(yè)銀行規(guī)模大、客戶多為大型國企或者基金項目、戰(zhàn)略穩(wěn)健、抗風險沖擊能力強，因此受金融科技的風險承擔效應較弱。城商行和農商行的業(yè)務模式和發(fā)展路徑具有區(qū)域特質，其客戶黏性強，對于金融科技沖擊的敏感性反而比股份制商業(yè)銀行弱。股份制商業(yè)銀行管理方式靈活，組織結構明確，針對自身發(fā)展定位形成了獨具一格的盈利模式，戰(zhàn)略策略較為進取，金融科技帶來的客戶分流首先沖擊股份制商業(yè)銀行，受到金融科技的風險承擔彈性較高。

表7 分樣本GMM估計結果

（三）穩(wěn)健性檢驗

本文分別使用資本資產比和Z值替換不良貸款率進行穩(wěn)健性檢驗①考慮篇幅，檢驗結果未附，若需要可以提供。。從檢驗結果來看，除控制變量M2系數發(fā)生方向性改變外，穩(wěn)健性檢驗中其他各變量的系數符號與前文一致，驗證了前文研究結論的穩(wěn)健性?？刂谱兞縈2對商業(yè)銀行風險承擔的影響由正變?yōu)樨?，但統(tǒng)計結果并不顯著。該變化符合現實及預期?？赡艿慕忉尀?，寬松的貨幣政策會增加商業(yè)銀行的自有資金占比，銀行抵御風險能力變強，風險承擔降低。

五、研究結論及其政策建議

（一）研究結論

金融科技發(fā)展在完成從自構金融業(yè)態(tài)獨立運行階段到賦能商業(yè)銀行業(yè)態(tài)轉型與其并存階段之后，金融科技發(fā)展帶來的商業(yè)銀行風險承擔效應呈現其渠道復雜性，這決定了本文研究的邊際貢獻。本文運用系統(tǒng)GMM估計方法，以2011—2019年數據為樣本，對金融科技的商業(yè)銀行風險承擔進行實證檢驗，研究結論如下。

（1）金融科技發(fā)展整體上提增了商業(yè)銀行的風險承擔水平。金融科技賦能商業(yè)銀行風險管理能力提升，不足以彌補金融科技發(fā)展給商業(yè)銀行帶來的沖擊，以至于商業(yè)銀行風險承擔在金融科技演化進程中依然處于上升趨勢，但增幅從2018年開始進入下降通道。商業(yè)銀行的存款業(yè)務、貸款業(yè)務和中間業(yè)務均受不同程度影響，銀行資金獲取成本上升，但效應方向復雜。

（2）金融科技發(fā)展對稟賦的商業(yè)銀行的風險承擔效應呈現明顯異質性。股份制商業(yè)銀行的彈性系數最大，國有大型商業(yè)銀行次之，對城商行與農商行的影響最小。體制范式、經營管理、客戶群體、業(yè)務類型、區(qū)域黏性及政策支持力度等都可以解釋上述結論。

（二）政策建議

（1）商業(yè)銀行吸納融合創(chuàng)新金融科技模式。從實證檢驗過程和結論看，商業(yè)銀行積極主動融合金融科技，可以盡快改變金融科技帶來的風險承擔的提增趨勢，在風險承擔同比條件下，保證其存款、貸款和中間業(yè)務的常態(tài)運轉，兼具營利性、穩(wěn)健性和流動性目標?；诖耍虡I(yè)銀行通過加快與金融科技企業(yè)合作，或者自發(fā)進行金融科技研發(fā)，推進內部業(yè)態(tài)轉型，以提升自身在金融科技演化進程中的風險管理能力，消解金融科技自構金融業(yè)態(tài)的沖擊。

（2）依據自身特質，理性應用金融科技。城商行和農商行利用自身區(qū)域優(yōu)勢和客戶黏性，開發(fā)金融科技業(yè)務終端，在長尾客戶端加持金融科技服務，在滿足長尾客戶的金融服務需求的同時，實現自身盈利水平和風控能力提升。股份制商業(yè)銀行利用自身經營靈活優(yōu)勢，加持金融科技賦能，實現數字化金融服務轉型，可在金融科技創(chuàng)新領域形成核心競爭力，從而提增風險管理能力。國有大型商業(yè)銀行可重構金融科技創(chuàng)新部門，獨立創(chuàng)新金融科技業(yè)態(tài)，引領金融科技演化方向，基此實現金融科技賦能整體金融業(yè)從風險承擔賦能向整體金融業(yè)的風險承擔的賦能轉變。

（3）對監(jiān)管部門的政策建議。對于金融科技發(fā)展依然在提增商業(yè)銀行風險承擔水平這一事實而言，監(jiān)管部門應采取相應政策激勵金融科技的賦能方向，促進金融科技對于商業(yè)銀行風險承擔的正向影響的轉變進程，同時出臺相關激勵政策引導商業(yè)銀行吸納金融科技企業(yè)，承擔金融業(yè)整體穩(wěn)定、覆蓋長尾群體的社會責任，降低金融業(yè)系統(tǒng)性風險暴露概率。這是當前全球通貨膨脹和國際技術性衰退背景下防范國際金融危機傳染的現實要求。