數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響研究

笪敬一

摘? ?要：基于2011—2019年中國119家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用動態(tài)面板模型研究了數(shù)字金融對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展加重了我國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。由此，商業(yè)銀行應(yīng)主動應(yīng)對數(shù)字金融帶來的沖擊，采取外防內(nèi)控的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，以降低數(shù)字金融對銀行帶來的負(fù)面沖擊。

關(guān)鍵詞：數(shù)字金融;銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān);系統(tǒng)GMM

中圖分類號：F832? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? 文章編號：1673-291X（2022）17-0112-03

引言

作為我國金融體系主體的商業(yè)銀行，其風(fēng)險(xiǎn)水平對維護(hù)金融市場穩(wěn)定、促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有著至關(guān)重要的作用（楊望，等，2020）。近年來，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)向金融領(lǐng)域的不斷滲透，誕生了數(shù)字金融這一新金融業(yè)態(tài)。數(shù)字金融打破了傳統(tǒng)金融藩籬，加速了“金融脫媒”，對商業(yè)銀行產(chǎn)生了全面沖擊，影響了商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（吳桐桐，王仁曾，2021）。本文從數(shù)字金融視角研究其對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。

一、文獻(xiàn)回顧和理論分析

（一）相關(guān)文獻(xiàn)回顧

數(shù)字金融與互聯(lián)網(wǎng)金融是關(guān)聯(lián)度較高的兩個(gè)概念，但關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響尚未得到一致性結(jié)論。一些學(xué)者認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)金融基于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)使得商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理發(fā)生變革，風(fēng)險(xiǎn)管理模式和風(fēng)險(xiǎn)控制流程更加準(zhǔn)確，提高了商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)識別能力（吳曉求，2015），經(jīng)營效率得到有效提升，彌補(bǔ)了其在盈利性及風(fēng)險(xiǎn)方面不利的沖擊，一定程度上減少了銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（劉忠璐，2016）。也有學(xué)者認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展增加了銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。在利率市場化下，互聯(lián)網(wǎng)金融提高了銀行的資金成本和貸款利率，增加了銀行風(fēng)險(xiǎn)（戴國強(qiáng)，方鵬飛，2014）。郭品和沈悅（2019）研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)金融加重了銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，其中惡化存款結(jié)構(gòu)和抬高付息成本是兩個(gè)重要的傳導(dǎo)機(jī)制。還有一些學(xué)者認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)金融與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間是非線性關(guān)系，表現(xiàn)為邊際遞增的單門限效應(yīng)（顧海峰，楊立翔，2018），或者是先降后升的“U”型趨勢（郭品，沈悅，2015）。

（二）理論分析

數(shù)字金融沖擊了銀行的負(fù)債端、資產(chǎn)端和中間業(yè)務(wù)，對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)產(chǎn)生了影響。首先，數(shù)字金融沖擊了銀行的負(fù)債端存款業(yè)務(wù)，增加了銀行的流動性風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)字金融通過技術(shù)創(chuàng)新，將貨幣市場與及時(shí)贖回技術(shù)相結(jié)合，創(chuàng)造出以余額寶為代表的理財(cái)產(chǎn)品。這些產(chǎn)品通過數(shù)字平臺吸收客戶的零散資金，再投資于貨幣基金市場。余額寶等產(chǎn)品的崛起導(dǎo)致銀行存款分流，特別是活期存款比例的不斷下降，但最后，數(shù)字金融以高息吸收的資金將會以更高利率的協(xié)議存款、拆借資金和委托理財(cái)?shù)刃问街胤瞪虡I(yè)銀行（鄭聯(lián)盛，等，2014）。因此，在數(shù)字金融的沖擊下，銀行存款結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化，資金成本低的客戶存款比例下降，資金成本高的同業(yè)存款比例不斷上升。存款結(jié)構(gòu)的改變提升了銀行負(fù)債的成本，增加了銀行的流動性風(fēng)險(xiǎn)。其次，數(shù)字金融沖擊了銀行的資產(chǎn)端信貸業(yè)務(wù)。一方面，數(shù)字金融平臺提供的信貸業(yè)務(wù)通過降低交易成本、簡化信貸流程分流了商業(yè)銀行信貸市場業(yè)務(wù);另一方面，數(shù)字金融引致的銀行競爭加速了利率市場化，降低了銀行的“特許權(quán)價(jià)值”，進(jìn)而降低了利息收入。為了增加利潤，銀行會投資一些高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，提高自身風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。最后，數(shù)字金融沖擊了銀行的中間業(yè)務(wù)。數(shù)字平臺可以依托大數(shù)據(jù)等技術(shù)為客戶提供更優(yōu)質(zhì)便捷的支付、咨詢和資產(chǎn)管理服務(wù)，同時(shí)，保險(xiǎn)、信托等產(chǎn)品也可以依托電子平臺進(jìn)行銷售，而不需要依賴于銀行。數(shù)字金融與銀行在中間業(yè)務(wù)的競爭對銀行產(chǎn)生一定威脅。銀行中間業(yè)務(wù)的流失使得客戶黏性降低，使得銀行的盈利產(chǎn)生波動，銀行利潤降低會加重銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（Hellmann，等，2000）。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)計(jì)

由于銀行風(fēng)險(xiǎn)具有延續(xù)性和動態(tài)性，所以在模型中加入被解釋變量銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的一階滯后項(xiàng)，構(gòu)建動態(tài)面板模型以解決因遺漏變量所產(chǎn)生的內(nèi)生性問題?；鶞?zhǔn)模型如下：

riskit=α0+α1riski，t-1+α2dfit+αjcontroljit+μi+εit

其中，riskit為被解釋變量，表示第i家銀行第t年的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平;riski，t-1為被解釋變量的滯后一期項(xiàng)，dfit為數(shù)字金融發(fā)展水平;controljit表示控制變量，包括銀行層面和宏觀層面;μi表示個(gè)體固定效應(yīng);εit表示隨機(jī)擾動項(xiàng)。

（二）變量與數(shù)據(jù)說明

1.被解釋變量。本文選取Z值作為銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的代理變量，Z值越大表示銀行破產(chǎn)的概率越小、銀行系統(tǒng)越穩(wěn)定、銀行承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)越小。其計(jì)算公式如下：

Z=

其中，ROA表示銀行的資產(chǎn)收益率，CAR表示銀行的資本資產(chǎn)比率（股東權(quán)益/總資產(chǎn)），σ（ROA）為資產(chǎn)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。

2.核心解釋變量。采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)（第3期）（郭峰，等，2020）衡量省級數(shù)字金融發(fā)展水平，按銀行總行所在省份進(jìn)行匹配。

3.控制變量。參考現(xiàn)有研究（劉忠璐，2016;趙保國，薛驪陽，2019），本文在模型中加入以下控制變量。（1）資本充足率：用資本充足率來描述商業(yè)銀行資本安全水平。（2）資產(chǎn)收益率：用凈利潤與總資產(chǎn)比值的對數(shù)表示，描述商業(yè)銀行的盈利水平。（3）存貸比：用貸款總額和存款總額比值的對數(shù)表示，描述商業(yè)銀行的流動性水平。（4）銀行總資產(chǎn)：用商業(yè)銀行總資產(chǎn)的對數(shù)表示，描述商業(yè)銀行的規(guī)模。（5）GDP增長率：用GDP增長率的對數(shù)表示，描述宏觀經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行情況。（6）廣義貨幣供給量增速：用廣義貨幣供應(yīng)量增速的對數(shù)表示，描述貨幣政策實(shí)施情況。

上述銀行數(shù)據(jù)來自Bankscope數(shù)據(jù)庫，缺失數(shù)據(jù)通過銀行年報(bào)補(bǔ)齊;宏觀數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。對變量進(jìn)行對數(shù)化處理以保證數(shù)據(jù)平穩(wěn)性。5A658E7D-0967-48DC-9A56-A34935DEEDF6

三、實(shí)證結(jié)果

采用系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行估計(jì)，表1報(bào)告了估計(jì)結(jié)果。列（1）至列（3）的AR（2）檢驗(yàn)和hansen檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的P值均大于0.1，意味著擾動項(xiàng)的差分不存在二階自相關(guān)，工具變量也不存在過度識別問題。結(jié)果表明，逐步加入相關(guān)控制變量后，數(shù)字金融系數(shù)顯著為負(fù)。Z值越小，銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越大。這表明，數(shù)字金融的發(fā)展將會加重銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平?？刂谱兞糠矫?，資本充足率系數(shù)顯著為正，表明資本充足率的提高會緩解銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。這與徐明東和陳學(xué)彬（2012）的研究結(jié)論一致。資產(chǎn)收益率系數(shù)為正，存貸比系數(shù)為負(fù)，但二者均不顯著。資產(chǎn)規(guī)模系數(shù)顯著為正，說明資產(chǎn)規(guī)模越大的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越低。汪莉（2017）也通過實(shí)證發(fā)現(xiàn)，規(guī)模大的銀行更有利于通過龐大的資產(chǎn)規(guī)模降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。廣義貨幣供給量增速系數(shù)顯著為負(fù)，說明貨幣政策的實(shí)施加重了銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

四、結(jié)論和政策建議

本文以2011—2019年中國119家商業(yè)銀行為樣本構(gòu)建動態(tài)面板模型，實(shí)證研究了數(shù)字金融對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的發(fā)展加重了我國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。根據(jù)以上結(jié)論，提出以下政策建議：（1）商業(yè)銀行應(yīng)主動擁抱數(shù)字金融，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在管理和產(chǎn)品上積極進(jìn)行數(shù)字化創(chuàng)新。在認(rèn)知上，銀行管理層應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對數(shù)字金融的認(rèn)識和了解;在組織上，銀行應(yīng)聘用具有信息科技背景的董事與高管，積極設(shè)立數(shù)字金融相關(guān)部門;在產(chǎn)品上，銀行要合理布局?jǐn)?shù)字金融方面的相關(guān)業(yè)務(wù)，包括手機(jī)銀行、微信銀行、互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)、互聯(lián)網(wǎng)信貸以及電子商務(wù)等業(yè)務(wù)。（2）在風(fēng)險(xiǎn)管理上，商業(yè)銀行應(yīng)采取外防內(nèi)控策略。一方面，運(yùn)用大數(shù)據(jù)等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及時(shí)有效地預(yù)警并監(jiān)測風(fēng)險(xiǎn)，防范數(shù)字金融的外溢風(fēng)險(xiǎn);另一方面，要優(yōu)化內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制管理體系，依托金融科技和數(shù)字化管理模式，提升商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理效率。同時(shí)，監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)堅(jiān)持防范金融風(fēng)險(xiǎn)的原則，建立規(guī)范合理的數(shù)字金融監(jiān)管體系。

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[責(zé)任編輯? ?妤? ?文]5A658E7D-0967-48DC-9A56-A34935DEEDF6