金融科技、政府監(jiān)管與商業(yè)銀行風險承擔

鄭宗杰 任碧云

1 引 言

自20世紀80年代開始，伴隨著信息技術的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)與金融業(yè)開始融合。此后，大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算和區(qū)塊鏈等技術不斷應用于金融領域，金融與科技的深度融合加速了金融科技新業(yè)態(tài)的形成與發(fā)展。金融科技的迅速崛起有著深刻的技術背景和制度背景。技術方面，大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算和區(qū)塊鏈等新技術快速發(fā)展，科學技術與實體經(jīng)濟深度融合；制度方面，金融行業(yè)的放松監(jiān)管及金融科技的監(jiān)管真空亦推動了科學技術與金融行業(yè)的融合發(fā)展。2020年10月，中國共產(chǎn)黨第十九屆中央委員會第五次全體會議審議通過了《中共中央關于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標的建議》，《十四五規(guī)劃》提出要堅持新發(fā)展理念，鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投入，提高創(chuàng)新能力，加快數(shù)字化發(fā)展，構建金融有效支持實體經(jīng)濟的體制機制，提升金融科技水平，增強金融普惠性。2020年12月，中央經(jīng)濟工作會議指出要加大對科技創(chuàng)新的金融支持力度，大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，在審慎監(jiān)管的前提下進行金融創(chuàng)新，推動新技術與產(chǎn)業(yè)深入融合。

金融科技發(fā)展初期，大量專家學者將其理解為互聯(lián)網(wǎng)金融的迭代，并未對金融科技做出明確定義。2016年金融穩(wěn)定理事會（FSB）對“金融科技”進行了初步定義，認為金融科技主要是指技術帶來的金融創(chuàng)新，能創(chuàng)造新的業(yè)務模式、應用、流程或產(chǎn)品。從而對金融市場、金融機構或金融服務的提供方式產(chǎn)生重大影響。美國國家經(jīng)濟委員會認為金融科技涵蓋不同種類的技術創(chuàng)新，這些技術創(chuàng)新能夠影響各種金融活動行為。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）》，將金融科技定義為技術驅動的金融創(chuàng)新，旨在運用現(xiàn)代科技成果改造或創(chuàng)新金融產(chǎn)品、經(jīng)營模式、業(yè)務流程等，推動金融發(fā)展提質(zhì)增效。實現(xiàn)人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術與金融業(yè)務深度融合，為金融發(fā)展提供源源不斷的創(chuàng)新活力。通過比較上述不同定義可以發(fā)現(xiàn)，金融科技的本質(zhì)仍然是金融，其實質(zhì)是科技在金融領域的應用帶來的金融創(chuàng)新。

金融科技能夠降低交易成本和信息不對稱，提高風險定價、風險管理和信息數(shù)據(jù)處理效率，從而擴展了交易邊界，能夠服務大量不被傳統(tǒng)金融覆蓋的群體，具有顯著的“長尾”特征。然而，金融科技作為金融業(yè)與信息技術業(yè)深度融合的新業(yè)態(tài)，可能會導致金融超額利潤和信息技術超額利潤的疊加，引發(fā)新的監(jiān)管問題和社會問題。由于金融科技存在信息轉移、信息分散和信息隱蔽，科學技術與金融業(yè)的深度耦合增加了監(jiān)管者與被監(jiān)管者之間的信息不對稱，監(jiān)管信息的“噪聲”較大和非結構化的特征，引致監(jiān)管當局獲取監(jiān)管所需要的信息更加困難，即增加了監(jiān)管成本，進而影響監(jiān)管當局的監(jiān)管選擇，容易引發(fā)新的系統(tǒng)性金融風險。尤其在2018年金融危機以后，各國紛紛加強金融監(jiān)管，我國更是提出了貨幣政策與宏觀審慎政策協(xié)調(diào)配合的“雙支柱”監(jiān)管框架，金融監(jiān)管趨于完善，監(jiān)管真空現(xiàn)象不斷減少，對金融科技及金融機構產(chǎn)生了較大影響。

商業(yè)銀行作為我國金融市場的主要參與者和社會融資的重要中介組織，對整體金融發(fā)展具有深遠影響。金融科技的發(fā)展加劇了商業(yè)銀行的市場競爭行為，影響了商業(yè)銀行的風險承擔水平。但金融科技的快速發(fā)展具有深刻的技術背景和制度背景，在金融監(jiān)管不斷從嚴的背景下，政府監(jiān)管對金融科技具有何種影響？兩者的共同作用對商業(yè)銀行風險承擔水平產(chǎn)生了怎樣的效果？面對政府監(jiān)管和金融科技應用程度差異，不同類型的商業(yè)銀行是否具有顯著的異質(zhì)性行為？本文試圖通過實證研究分析上述問題。

本文的主要創(chuàng)新和貢獻包括如下幾點：第一，現(xiàn)有關于金融科技對商業(yè)銀行的風險承擔影響研究主要基于商業(yè)銀行資產(chǎn)結構、市場競爭行為、行業(yè)集中度等視角。而政府監(jiān)管與金融科技對商業(yè)銀行風險承擔的影響研究主要為理論研究，實證研究相對較少。本文關于這一問題的實證研究，為金融科技與商業(yè)銀行風險承擔的影響研究提供的新的視角和理論參考。第二，本文手工搜集了商業(yè)銀行2013年至2020年受到的7741條政府監(jiān)管處罰數(shù)據(jù)，作為政府監(jiān)管力度衡量指標。同時，利用因子分析法，構建了衡量金融科技發(fā)展水平的金融科技發(fā)展指數(shù)。為研究金融科技、政府監(jiān)管與商業(yè)銀行風險承擔三者的內(nèi)在作用機制提供了經(jīng)驗證據(jù)。第三，本文的研究樣本涵蓋了我國不同類型的商業(yè)銀行，樣本數(shù)據(jù)包括國有控股大型商業(yè)銀行、全國性股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行，對更好地研究金融科技與政府監(jiān)管共同作用對商業(yè)銀行風險承擔的異質(zhì)性特點具有重要的現(xiàn)實借鑒意義。

2 文獻綜述及研究假設

2.1 金融科技對商業(yè)銀行風險承擔影響

金融科技已成為當前全球金融發(fā)展一個普遍且重要的趨勢，具有金融去中介化的顯著特征，通過與各種新興前沿技術融合，進而影響市場集中度，改變金融市場準入門檻和市場結構。受我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡因素的影響，不同地區(qū)金融科技發(fā)展水平表現(xiàn)出較強的空間異質(zhì)性（葉建木等，2018［1］）。但金融科技通過提高資源配置效率、縮短技術迭代周期等方式(Demertzis等，2018［2］)，基于人口流動效應和網(wǎng)絡傳遞效應，推動全要素生產(chǎn)率增長（唐松等，2019［3］）。與此同時，金融科技的“市場擠出”效應和“技術溢出”效應使商業(yè)銀行原有的“體制紅利”和“價格紅利”被壓縮，加劇了商業(yè)銀行的市場競爭行為，降低了銀行業(yè)的市場集中度（孟娜娜和粟勤，2020［4］）。早期關于金融科技的研究主要是基于郭品、沈悅構建的互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)，研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行風險承擔的影響呈現(xiàn)先降后升的“U”型趨勢，并且互聯(lián)網(wǎng)金融對不同類型商業(yè)銀行風險承擔的影響具有顯著異質(zhì)性（沈悅和郭品，2015［5］）。劉忠璐從風險管理、經(jīng)營效率、盈利水平和風險傳染四個維度，剖析了互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行風險承擔的影響機制，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融降低了商業(yè)銀行的破產(chǎn)風險，并在不同類型商業(yè)銀行間差異較大（劉忠璐，2016［6］）。造成上述異質(zhì)性的原因主要是由于我國商業(yè)銀行數(shù)量較多，各商業(yè)銀行與金融科技在融合應用方面差異較大，并且我國商業(yè)銀行在資產(chǎn)規(guī)模、信貸結構、風險偏好及經(jīng)營理念等方面亦具有較大差異（顧海峰和楊立翔，2018［7］）。從商業(yè)銀行資產(chǎn)負債結構來看，金融科技的發(fā)展引致商業(yè)銀行對批發(fā)性融資的依賴度增加，負債端成本上升推高了商業(yè)銀行的資產(chǎn)端風險承擔偏好（邱晗等，2018［8］）。但金融科技的運用顯著降低了商業(yè)銀行間的信息不對稱，縮小了大型商業(yè)銀行與中小銀行在獲取軟信息方面的能力差距，從而降低了商業(yè)銀行的風險承擔水平（金鴻飛等，2020［9］）。從商業(yè)銀行信貸機構來看，由于信息不對稱及代理成本問題，商業(yè)銀行在信貸投放過程中具有較強的短期化傾向，從而抑制了長期投資需求，產(chǎn)生期限錯配，導致商業(yè)銀行風險承擔增加（馬紅等，2018［10］）。金融科技的發(fā)展能夠有效解決傳統(tǒng)金融“屬性錯配”、“領域錯配”和“階段錯配”等問題，具有較強的普惠性（唐松等，2019［3］），其與商業(yè)銀行的深度耦合產(chǎn)生“鯰魚效應”（戰(zhàn)明華等，2018［11］），能夠緩解信息不對稱問題，降低商業(yè)銀行代理成本，提高商業(yè)銀行風險管理能力。基于上述分析，本文提出以下假設：

假設1：金融科技通過提高商業(yè)銀行風險管理水平，降低了商業(yè)銀行的風險承擔。

2.2 政府監(jiān)管對商業(yè)銀行風險承擔影響

現(xiàn)有關于政府監(jiān)管與商業(yè)銀行風險承擔的研究主要是基于政策不確定性。在金融調(diào)控過程中，貨幣政策往往表現(xiàn)出非中性特征（方意，2015［12］），因此其對商業(yè)銀行風險承擔的影響亦具有非對稱性（王晉斌和李博，2017［13］）。當政策不確定性上升時，商業(yè)銀行主動承擔風險意愿減弱，從而加劇了商業(yè)銀行破產(chǎn)風險（顧海峰和于家珺，2019［14］）。寬松的監(jiān)管政策容易誘發(fā)商業(yè)銀行的極端行為（Marcus等，1984［15］），隨著我國利率市場化不斷推進，銀行間價格競爭加?。ń锵己蛣⒅诣矗?016［16］），最終推動商業(yè)銀行整體風險承擔水平呈下降趨勢（李仲林，2015［17］）。然而，更加嚴格的資本監(jiān)管可能誘發(fā)商業(yè)銀行在高杠桿經(jīng)營與高資產(chǎn)風險承擔之間相互替代的監(jiān)管套利行為，為保持原有的盈利水平，商業(yè)銀行會在傳統(tǒng)信貸業(yè)務與表外業(yè)務之間轉換，導致整體資產(chǎn)組合風險承擔上升（劉生福和韓雍，2020［18］）。因此，在高度競爭的市場環(huán)境下，監(jiān)管更容易誘發(fā)商業(yè)銀行信用風險（蔣海和楊利，2019［19］）。安叢梅通過考察監(jiān)管約束、資產(chǎn)證券化與銀行風險承擔之間的關系論證了上述觀點，監(jiān)管約束越大，商業(yè)銀行開展資產(chǎn)證券化業(yè)務的動機越強，隨著資產(chǎn)證券化規(guī)模的增加，商業(yè)銀行流動性儲備下降，從而引發(fā)銀行風險（安叢梅，2021［20］）。然而，在風險調(diào)整的基礎上，增加政府監(jiān)督力度會降低銀行風險，而不會顯著降低銀行績效（Hirtle等，2020［21］）。對先進技術和信息系統(tǒng)的投資可能會使商業(yè)銀行做出更好的風險回報決策，或發(fā)現(xiàn)運營效率低下的問題?；谏鲜龇治?，本文提出以下假設：

假設2：政府監(jiān)管通過加強監(jiān)管處罰，迫使商業(yè)銀行降低風險行為，加大風控投入，降低商業(yè)銀行風險承擔。

2.3 金融科技與政府監(jiān)管共同作用對商業(yè)銀行風險承擔影響

近年來，隨著數(shù)字經(jīng)濟不斷發(fā)展，我國商業(yè)銀行先后經(jīng)歷了金融科技沖擊、借鑒金融科技經(jīng)驗、主動擁抱金融科技三個階段（吳桐桐和王仁曾,2021［22］）。由于金融科技具有輕資產(chǎn)、高創(chuàng)新、大規(guī)模、去中心化和普惠性等特點（劉孟飛，2021［23］），受到社會各界廣泛關注。我國的金融科技在監(jiān)管環(huán)境相對寬松的環(huán)境下得到了快速發(fā)展（王靖一和黃益平，2018［24］），因此，基于金融功能理論，金融科技在提高風險控制能力、減少信息不對稱、降低交易成本等方面發(fā)揮了重要作用（皮天雷等，2018［25］），但其作為金融與科技深度耦合的創(chuàng)新產(chǎn)物，亦具有一定的破壞性創(chuàng)新特質(zhì)（廖凡，2019［26］）。金融科技的發(fā)展增加了金融風險泛化的可能，從而產(chǎn)生羊群效應，使金融業(yè)風險的來源更加分散化和多樣化（周仲飛和李敬偉，2018［27］）。另一方面，金融科技的快速發(fā)展可能會引致金融超額利潤和互聯(lián)網(wǎng)超額利潤的疊加，在生產(chǎn)方式?jīng)Q定分配方式的分配機制下，如不對其進行監(jiān)管，可能會形成監(jiān)管真空和社會福利非帕累托最優(yōu)。由此來看，金融科技對商業(yè)銀行的經(jīng)營發(fā)展具有典型的兩面性特征，因此，2018年金融危機以后，各國紛紛加強了對金融科技的政府監(jiān)管，試圖防止金融科技野蠻發(fā)展引發(fā)的金融風險，尋求監(jiān)管剛性與市場靈活性之間的動態(tài)平衡。保持對金融科技的適度監(jiān)管，有助于抑制金融科技發(fā)展過程中的負面效應，降低商業(yè)銀行的風險承擔水平，推動金融市場健康穩(wěn)定發(fā)展。但是由于我國不同商業(yè)銀行在內(nèi)部治理、風險偏好及發(fā)展戰(zhàn)略等方面存在顯著差異，因此政府監(jiān)管與金融科技共同作用機制下，對不同類型商業(yè)銀行風險承擔的影響效果存在顯著差異。基于上述分析，本文提出以下假設：

假設3：政府監(jiān)管與金融科技共同作用機制下，對不同類型商業(yè)銀行風險承擔的影響效果存在顯著差異。

3 研究設計

3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

2013年互聯(lián)網(wǎng)金融的誕生對我國金融科技發(fā)展產(chǎn)生了深遠影響，由此大量學者在研究過程中將2013年作為我國金融科技發(fā)展元年（邱晗等，2018［8］；孫旭然等，2020［28］）?；诖?，本文在剔除政策性銀行、外資銀行和部分數(shù)據(jù)缺失樣本后，最終選取了2013-2020年我國61家商業(yè)銀行為研究樣本，其中包括6家國有控股大型商業(yè)銀行、12家全國性股份制商業(yè)銀行、36家城市商業(yè)銀行和7家農(nóng)村商業(yè)銀行，避免了現(xiàn)有部分研究僅以上市銀行為研究樣本產(chǎn)生的估計偏差。同時，本文的研究樣本基本涵蓋了我國不同類型的商業(yè)銀行，具有較好的代表性。本文的商業(yè)銀行數(shù)據(jù)主要來自wind數(shù)據(jù)庫和商業(yè)銀行年度報表，宏觀經(jīng)濟變量數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局官網(wǎng)。另外，本文通過查閱中國銀行保險監(jiān)督管理委員會官網(wǎng)，手工搜集研究樣本在2013-2020年獲得的共計7741條處罰數(shù)據(jù)作為政府監(jiān)管數(shù)據(jù)。

3.2 研究變量的選取

（1）被解釋變量

本文將商業(yè)銀行的風險承擔水平作為被解釋變量。風險承擔是指當某項風險無法避免或由于可能獲利而需要冒險時,而必須承擔或保留的風險。由于研究視角和目的差異，現(xiàn)有研究中關于商業(yè)銀行風險承擔的衡量指標主要包括基于信用評級的預期違約概率、基于資產(chǎn)分類的加權風險資產(chǎn)比例，以及衡量破產(chǎn)風險的Z值指標和衡量事后風險的不良貸款率。由于目前我國的信用評級體系尚不完善，存在部分評級數(shù)據(jù)獲取難度較大，評級過程中主觀干預現(xiàn)象普遍等問題，導致市場主體的評級結果缺乏公信度，因此基于預期違約概率的研究結果可能存在偏誤。另外，本文的研究主要考察政府監(jiān)管、金融科技和商業(yè)銀行風險承擔三者之間關系及影響機制，并且目前我國的政府監(jiān)管主要是以事后監(jiān)管為主?；谏鲜龇治?，本文選擇不良貸款率（risk）作為商業(yè)銀行風險承擔的衡量指標，從而保證了被解釋變量與政府監(jiān)管影響因素的一致性。

（2）解釋變量

我國的金融監(jiān)管實踐先后經(jīng)歷了改革開放初期的集中統(tǒng)一監(jiān)管、二十一世紀初期的分業(yè)監(jiān)管以及2017年金融穩(wěn)定發(fā)展委員會成立至今的綜合監(jiān)管三個階段。經(jīng)過多年發(fā)展，我國以形成了宏觀審慎與微觀審慎相結合的金融監(jiān)管體系，但現(xiàn)有關于政府監(jiān)管的研究主要基于政策不確定性視角來分析宏觀現(xiàn)象及宏觀問題，鮮有通過實證分析來研究微觀現(xiàn)象。在現(xiàn)有政府監(jiān)管模式下，基于行政處罰的微觀審慎監(jiān)管對商業(yè)銀行的風險承擔、盈利能力、業(yè)務發(fā)展等均產(chǎn)生了較大影響?；谏鲜龇治?，本文通過查閱中國銀行保險監(jiān)督管理委員會官網(wǎng)，手工搜集研究樣本在2013-2020年獲得的共計7741條處罰數(shù)據(jù)作為政府監(jiān)管數(shù)據(jù)，用以衡量政府監(jiān)管力度，進一步分析其對商業(yè)銀行風險承擔的影響。

金融科技采用的大數(shù)據(jù)具有非結構化、高緯度等特征，因此基于大數(shù)據(jù)的金融科技發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)出更為高頻、顆粒度更細、延展性更寬及更具有前瞻性等特點，給傳統(tǒng)經(jīng)濟學實證研究帶來了巨大挑戰(zhàn)。如何準確衡量金融科技發(fā)展水平成為社會各界普遍關注的問題。隨著對金融科技研究的不斷深入，目前學術界衡量金融科技發(fā)展水平的方法主要包括兩種：一種是沈悅、郭品等基于“文本挖掘法”構建的金融科技指數(shù)（郭品和沈悅，2015［29］），另一種北京大學數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)（郭峰等，2020［30］）。在實際應用過程中，前者在指數(shù)計算過程中提取詞庫隨意性較大，而后者主要是基于普惠金融視角衡量金融科技發(fā)展水平，無法全面衡量金融科技發(fā)展程度。本文在借鑒以往研究的基礎上，在構建金融科技發(fā)展指數(shù)過程中，克服了指數(shù)計算中的隨意性缺陷。金融穩(wěn)定理事會將金融科技活動分類為支付和清算、存貸款和融資、保險、投資管理和市場支持五類，而廖岷、李文紅等結合我國的金融科技發(fā)展現(xiàn)狀，認為金融科技可分為支付結算、資本籌集、投資管理、基礎設施四類（廖岷，2016［31］；李文紅和蔣則沈，2017［32］）?；谏鲜龇治?，本文首先從金融科技的應用領域出發(fā)，從四個維度構建基礎詞庫，如表1所示，括號內(nèi)為各因子的得分系數(shù)。

表1 基于應用領域的金融科技指數(shù)基礎詞庫

其次，本文利用百度搜索引擎，計算關鍵詞的詞頻，并基于表1中的四個維度進行因子分析，提取特征值大于1的公因子，結果如表2所示。因子分析法基于不同維度最終提取6個公因子，其方差貢獻率整體在70%以上，能夠反映大部分原始信息，并且LR檢驗結果顯示模型非常顯著。

表2 金融科技指數(shù)因子分析

最后，本文基于提取的6個公因子，以因子得分為權重，合成金融科技發(fā)展指數(shù)（ fintech）。在實證分析過程中，本文對該指數(shù)進行了標準化處理。

（3）控制變量

現(xiàn)有文獻研究表明，銀行層面微觀特征、宏觀經(jīng)濟發(fā)展水平以及貨幣政策變化等均會影響商業(yè)銀行的風險承擔水平。因此，本文選取的微觀層面控制變量包括反映商業(yè)銀行資本充足情況的資本充足率（car）、反映盈利狀況的成本收入比（cir）和反映流動性水平的存貸比（dir）。宏觀層面控制變量包括反映宏觀經(jīng)濟水平的GDP增長率（gdp）、反映貨幣政策松緊的M2增長率（m2）和反映通貨膨脹水平的消費者價格指數(shù)（cpi）。各變量的含義及對應符號如表3所示：

表3 主要變量說明

（4）描述性統(tǒng)計

表4為主要變量的描述性統(tǒng)計分析。整體來看，商業(yè)銀行風險承擔水平均值為1.58%，標準差為1.37，表明我國商業(yè)銀行風險承擔水平整體較低，但在樣本期間存在較大波動。政府監(jiān)管力度指標均值為5.37，標準差為1.66，表明政府監(jiān)管機構對商業(yè)銀行行政處罰亦存在較大波動。進一步比較不同類型商業(yè)銀行的變量指標發(fā)現(xiàn)，國有控股大型商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行風險承擔水平波動較小，指標標準差均小于1，而全國性股份制商業(yè)銀行風險承擔水平波動較大，指標標準差為2.79。政府監(jiān)管力度指標方面，國有控股商業(yè)銀行與全國性股份制商業(yè)銀行的指標均值較為接近，而城市商業(yè)銀行與農(nóng)村商業(yè)銀行的指標均值近似，出現(xiàn)了明顯的兩極分化，并且前者指標值大于后者指標值。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的可能原因是國有控股商業(yè)銀行與全國性股份制商業(yè)銀行在金融體系中發(fā)揮著重要作用，這些機構的過度冒險行為將對經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生不利影響，并且導致政府成本和社會成本增加。因此政府監(jiān)管機構對其日常監(jiān)督和檢查頻率高于其他類型商業(yè)銀行，政府監(jiān)管力度較強（John和Bernd，2020［33］）。

表4 主要變量的描述性統(tǒng)計分析

3.3 實證模型設定

基于上述分析，考慮到商業(yè)銀行風險承擔的影響具有持續(xù)性，為了解決風險承擔在時間上的高度自相關性，本文將被解釋變量的滯后一期納入模型，為了檢驗假設1，本文建立了如下模型：

其中，Riski,t表示銀行i在年份t的風險承擔水平，F(xiàn)intechi,t表示在年份t的金融科技發(fā)展指數(shù)。Controlsi,t表示銀行i在年份t的控制變量，εi,t為隨機擾動項。

為了檢驗假設2，本文在模型中引入了政府監(jiān)管力度指標來衡量政府監(jiān)管行為，并建立了如下模型：

其中，Govsupi,t為政府監(jiān)管力度指標，表示銀行i在年份t受到的政府監(jiān)管處罰情況。在實證分析中，該指標為商業(yè)銀行在某一年受到的政府監(jiān)管處罰金額取自然對數(shù)。

為了檢驗假設3，進一步分析金融科技與政府監(jiān)管共同作用與商業(yè)銀行風險承擔的影響，本文結合模型（1）和（2），建立了如下模型：

4 實證研究

4.1 金融科技對商業(yè)銀行風險承擔的影響

由于本文的樣本數(shù)據(jù)為61家商業(yè)銀行，樣本期間為2013年至2020年，是典型的具有“大N小T”特征的短面板。因此，本文首先在不考慮被解釋變量滯后一期的情況下，采用靜態(tài)面板的混合效應、固定效應和隨機效應對模型（1）進行估計?；旌闲腇檢驗P值為0，拒絕混合效應估計。然后對模型進行了Hansen檢驗，結果拒絕了存在隨機效應的原假設。隨后，由于靜態(tài)面板模型尚未充分考慮內(nèi)生性問題，并且商業(yè)銀行風險承擔的影響具有持續(xù)性，為了解決風險承擔在時間上的高度自相關性，本文在模型（1）中引入了被解釋變量的滯后項作為解釋變量，并采用系統(tǒng)廣義矩估計對模型進行了實證檢驗。AR(2)檢驗結果顯示模型擾動項差分不存在二階自相關，Hansen檢驗結果顯示模型不存在工具變量過度識別問題，從而表明該實證方程具有一定合理性，具體實證分析結果如表5所示：

表5 金融科技與商業(yè)銀行風險承擔實證分析

在表5中，模型一至模型三分別為混合效應、固定效應和隨機效應檢驗結果，模型四為廣義矩估計檢驗結果。從模型四結果來看，金融科技發(fā)展指數(shù)的估計系數(shù)為1.236，且在5%的顯著性水平下顯著，從而驗證了假設1，說明金融科技的發(fā)展有助于降低商業(yè)銀行的風險承擔。隨著商業(yè)銀行與金融科技深度耦合，各商業(yè)銀行不斷加快數(shù)字化轉型進程，金融科技應用領域不斷拓展，逐步從前端的經(jīng)營管理和客戶營銷向后端的風險控制和內(nèi)控合規(guī)轉移，從而使商業(yè)銀行的風險管理水平不斷提高，內(nèi)控合規(guī)意識不斷增強，進而約束了商業(yè)銀行的風險行為，降低了商業(yè)銀行的風險承擔水平。

4.2 政府監(jiān)管對商業(yè)銀行風險承擔的影響

政府監(jiān)管機構對微觀經(jīng)濟主體進行監(jiān)督管理的主要目的是守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風險的底線。然而，近年來各商業(yè)銀行風險事件頻繁發(fā)生，政府監(jiān)管難度不斷加大。為了更好地揭示政府監(jiān)管對商業(yè)銀行風險承擔的影響，降低對全樣本研究產(chǎn)生的估計偏誤，本文在對全樣本進行估計的基礎上，剔除了樣本期間未受到政府監(jiān)管處罰的樣本數(shù)據(jù)再次進行了實證分析。分組檢驗的實證結果更好地反映了是否受到政府監(jiān)管處罰對商業(yè)銀行風險承擔的影響差異。檢驗結果如表6所示：

表6 政府監(jiān)管與商業(yè)銀行風險承擔實證分析

在表6中，模型五為全量樣本數(shù)據(jù)的檢驗結果，政府監(jiān)管力度的估計系數(shù)為0.032，并且在5%的顯著性水平下顯著，表明政府監(jiān)管力度加強，有助于降低商業(yè)銀行的風險承擔水平，從而驗證了假設2。模型六在剔除樣本期間未受到政府監(jiān)管處罰的樣本數(shù)據(jù)后再次進行了檢驗估計，旨在進一步分析商業(yè)銀行是否受到政府監(jiān)管對風險承擔影響的差異。結果顯示，政府監(jiān)管力度指標的估計系數(shù)為0.070，并且在1%的顯著性水平下顯著，說明商業(yè)銀行在受到政府監(jiān)管處罰后，降低風險承擔水平更加顯著。模型六中政府監(jiān)管力度指標的估計系數(shù)大于模型五的估計數(shù)，表明受到政府監(jiān)管處罰的商業(yè)銀行風險承擔水平要低于未受到政府監(jiān)管處罰的商業(yè)銀行。近年來，面對互聯(lián)網(wǎng)金融風險事件頻發(fā)，監(jiān)管當局為了防止其其野蠻發(fā)展，對商業(yè)銀行加強監(jiān)管。政府監(jiān)管力度不斷加大，提高了商業(yè)銀行管理層對風險行為的關注，內(nèi)控合規(guī)管理水平顯著改善。因此，管理者可以通過增加對風險行為的關注來完善商業(yè)銀行的風險文化，降低商業(yè)銀行的風險行為。另一方面，為了盡可能減少政府監(jiān)管處罰，各商業(yè)銀行在經(jīng)營管理過程中加強了事前管理和風險控制的投入，有效控制了各類風險事件和風險行為，引致商業(yè)銀行風險承擔水平降低。

4.3 金融科技與政府監(jiān)管共同作用對商業(yè)銀行風險承擔的異質(zhì)性分析

金融科技的快速發(fā)展有著深刻的技術背景和制度背景，科技創(chuàng)新的不斷發(fā)展和相對寬松的監(jiān)管制度為其提供了優(yōu)越的內(nèi)外部環(huán)境。以往相關研究大都僅考慮政府監(jiān)管或金融科技單因素對商業(yè)銀行風險承擔水平的影響效果，但近年來，政府監(jiān)管力度不斷加強，金融科技快速發(fā)展，兩種因素相互作用，共同影響的情況下，對商業(yè)銀行風險承擔水平將會產(chǎn)生何種影響。為了解釋這一問題，在前文研究的基礎上，本文建立了模型（3），并在模型中引入了政府監(jiān)管力度和金融科技發(fā)展指數(shù)的交互項。檢驗結果如表7所示：

表7 政府監(jiān)管、金融科技與商業(yè)銀行風險承擔實證分析

在表7中，模型七考慮了政府監(jiān)管力度及金融科技發(fā)展指數(shù)，兩項指標估計系數(shù)均為正，且在1%的顯著性水平下顯著，說明政府監(jiān)管與金融科技均能夠顯著降低商業(yè)銀行的風險承擔水平，再次驗證了本文的假設1和假設2。模型八中引入了政府監(jiān)管力度與金融科技發(fā)展指數(shù)的交互項，估計系數(shù)為-0.111，在5%的顯著性水平下顯著，說明在政府監(jiān)管與金融科技的共同作用下，對不同類型商業(yè)銀行風險承擔的影響效果存在顯著差異，從而驗證了本文的假設3。為了進一步分析異質(zhì)性特征，本文將研究樣本分為國有控股大型商業(yè)銀行、全國性股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行四組樣本，進行了分組檢驗。檢驗結果如表8所示：

表8 政府監(jiān)管、金融科技對商業(yè)銀行風險承擔的異質(zhì)性分析

表8的實證分析結果再次驗證了本文的假設3。模型九至模型十二分別為國有控股大型商業(yè)銀行、全國性股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行四組樣本的檢驗結果。首先，僅考慮金融科技發(fā)展因素，模型九的金融科技發(fā)展指數(shù)估計系數(shù)為0.303，在5%的顯著性水平下顯著，模型十一的估計系數(shù)為0.198，在1%的顯著性水平下顯著，表明金融科技發(fā)展對降低國有控股大型商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的風險承擔水平具有顯著作用，模型十二的金融科技發(fā)展指數(shù)估計系數(shù)為0.313，雖然系數(shù)為正，但是結果并不顯著，表明金融科技發(fā)展對降低農(nóng)村商業(yè)銀行風險承擔水平的效果并不明顯。模型十的估計系數(shù)為-1.131，在1%的顯著性水平下顯著。從實證結果發(fā)現(xiàn)，金融科技的發(fā)展對不同類型商業(yè)銀行在降低風險承擔水平方面呈現(xiàn)明顯差異。國有控股大型商業(yè)銀行由于自身內(nèi)部治理機制較為完善，擁有健全的內(nèi)部控制體系，因此在融合金融科技后風險管理水平顯著提高。隨著利率市場化不斷推進和金融科技快速發(fā)展，導致金融市場競爭加劇，全國性股份制商業(yè)銀行為了適應競爭環(huán)境，采取了主動擁抱金融科技的發(fā)展戰(zhàn)略，加大金融科技投入。然而，前期的大量研發(fā)投入增加了自身的經(jīng)營成本，為了保持原有的利潤水平，商業(yè)銀行對業(yè)務的風險偏好水平不斷提高，風險行為明顯增加。城市商業(yè)銀行對于金融科技發(fā)展主要采取“跟隨策略”，因此整體風險相對較小，進而降低了商業(yè)銀行的風險承擔水平。對于農(nóng)村商業(yè)銀行來講，一方面由于金融科技需要投入大量研發(fā)費用，另一方面其自身客戶群體范圍較小。因此農(nóng)村商業(yè)銀行在推動金融科技發(fā)展方面動力不足，導致金融科技對其風險承擔水平的影響效果并不顯著。

進一步，考慮到政府監(jiān)管行為的影響因素，在模型中引入政府監(jiān)管力度和金融科技發(fā)展指數(shù)的交互項，模型九和模型十二的估計系數(shù)為負，但效果并不顯著。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因主要是金融科技的發(fā)展顯著降低了國有控股商業(yè)銀行的風險承擔水平，但是隨著政府監(jiān)管力度不斷加強，國有控股商業(yè)銀行在受到政府監(jiān)管處罰后，在短時間內(nèi)會降低金融科技的投入及其應用，因此導致政府監(jiān)管和金融科技共同作用機制下，對風險承擔的營銷效果并不顯著。對于農(nóng)村商業(yè)銀行，由于自身金融科技投入少，政府監(jiān)管力度相對其他商業(yè)銀行較低，因此政府監(jiān)管和金融科技共同作用的影響效果不顯著。模型十和模型十一中，政府監(jiān)管力度與金融科技發(fā)展指數(shù)的交互項估計系數(shù)為正，并且在5%的顯著性水平下顯著。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的主要原因是全國性股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行對金融科技的態(tài)度更為積極，投入占比相對更高，因此金融科技降低風險承擔水平的效果較明顯。但由于該類商業(yè)銀行自身內(nèi)控機制不夠完善，因此在金融科技發(fā)展前期，金融科技產(chǎn)品測試周期較短，投入市場后容易引發(fā)風險事件，當政府監(jiān)管增加后，能夠有效遏制金融科技的盲目增長，規(guī)范商業(yè)銀行的經(jīng)營行為，在政府監(jiān)管和金融科技的共同作用下顯著降低了商業(yè)銀行的風險承擔水平。

4.4 穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗實證結果的穩(wěn)定性，本文從以下兩個方面進行了穩(wěn)定性檢驗：一是替換被解釋變量，用商業(yè)銀行的加權風險資產(chǎn)比例代替不良貸款率進行實證分析。二是替換核心解釋變量，用政府監(jiān)管處罰數(shù)量代替政府監(jiān)管處罰金額作為政府監(jiān)管力度指標，同時采用北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)替代金融科技發(fā)展指數(shù)，顯著性水平與本文結果基本一致，再次驗證了本文的相關結論，證明了本文實證結果的穩(wěn)定性和可靠性。

5 結論與建議

本文基于2013-2020年我國61家不同類型商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，通過構建金融科技發(fā)展指數(shù)，考察了金融科技、政府監(jiān)管與商業(yè)銀行風險承擔的關系。研究結果表明：（1）在不考慮金融科技與政府監(jiān)管的相互作用下，金融科技和政府監(jiān)管均能夠顯著降低商業(yè)銀行的風險承擔水平。（2）在金融科技與政府監(jiān)管的共同作用機制下，對不同類型商業(yè)銀行風險承擔的影響效果存在顯著差異，國有控股大型商業(yè)銀行與農(nóng)村商業(yè)銀行降低風險承擔效果并不顯著，但對全國性股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行呈現(xiàn)明顯效果?；谏鲜鼋Y論，本文提出了如下建議：

商業(yè)銀行應積極加快與金融科技融合發(fā)展。金融與科技相互融合、螺旋迭代的趨勢日趨明顯，金融科技發(fā)展顯著降低了市場主體的信息不對稱行為，突破了傳統(tǒng)金融的時空限制，對于提高商業(yè)銀行的經(jīng)營管理效率和風險控制能力具有重要作用。因此，要通過多種方式推動金融機構與科技公司加強對接協(xié)作，實現(xiàn)金融機構應用需求與科技公司產(chǎn)品供給的高效匹配，加快商業(yè)銀行與金融科技融合發(fā)展。

完善政府監(jiān)管體系，增強商業(yè)銀行風險管理能力。在金融科技時代，金融服務呈現(xiàn)多元化特征，業(yè)務交叉嵌套，傳統(tǒng)政府監(jiān)管模型在一定程度上表現(xiàn)“失靈”。為更好地推動金融科技與商業(yè)銀行融合發(fā)展，迫切需要完善現(xiàn)有政府監(jiān)管體系，在守住安全底線的基礎上進行包容性創(chuàng)新，即鼓勵市場主體主動創(chuàng)新，又能及時發(fā)現(xiàn)并規(guī)模風險隱患，增強商業(yè)銀行的風險管理能力，保持金融市場健康有序發(fā)展。

對商業(yè)銀行金融科技實行差異化監(jiān)管策略，提高風險管理效率。金融科技的本質(zhì)是金融。我國金融市場主體在內(nèi)部治理、經(jīng)營戰(zhàn)略和風險管理能力等方面存在顯著差異，與金融科技的融合發(fā)展程度亦有所不同。因此，創(chuàng)新監(jiān)管框架，對商業(yè)銀行實行差異化監(jiān)管策略，有助于提高政府監(jiān)管的針對性和有效性，降低政府監(jiān)管成本，提高商業(yè)銀行風險管理效率。