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    市值分化視角下金融科技對商業(yè)銀行風險承擔水平的影響
    ——基于面板門限回歸模型的實證分析

    2022-09-21 10:35:26劉志洋解瑤姝馬延安
    經濟與管理 2022年5期
    關鍵詞:市值商業(yè)銀行金融

    劉志洋,解瑤姝,馬延安

    (東北師范大學 經濟與管理學院,吉林 長春 130117)

    一、引言

    2008 年金融危機爆發(fā)后,隨著金融監(jiān)管變革的逐步推進,信息科技的快速發(fā)展,金融服務正在發(fā)生巨大的變化。金融創(chuàng)新技術和新進入者的攪局給銀行體系帶來巨大的變革[1]。早在1995 年,Bower et al.[2]提出了“毀滅性創(chuàng)新(Disruptive innovation)”的概念。它的含義是,一個小型公司(往往是新進入行業(yè)者)在資源非常有限的情況下,能夠對該行業(yè)已有的業(yè)務模式進行顛覆性的影響[2-3]。對于銀行業(yè)來講,信息科技與金融業(yè)的融合對商業(yè)銀行的零售業(yè)務模式產生了顛覆式的影響,比如產生了電子報告、自動化信貸、新型智慧銀行等。

    金融科技的迅猛發(fā)展既給中國銀行業(yè)帶來了機遇,也增加了風險,對中國銀行業(yè)的影響將是系統(tǒng)性的。一方面,金融科技有助于中國商業(yè)銀行實現(xiàn)低成本的高質量服務,會向廣大低收入群體客戶提供更為迅捷的金融服務,實現(xiàn)金融的普惠性,同時,數(shù)字化轉型也被大多數(shù)商業(yè)銀行作為未來發(fā)展的核心戰(zhàn)略。比如:中國工商銀行在2015 年開始實施基于大數(shù)據和互聯(lián)網技術的E-ICBC2.0 戰(zhàn)略;中國建設銀行在2016 年開始推進基于人工智能的機器人咨詢服務;中國銀行與騰訊公司在2017 年合作建設人工智能、區(qū)塊鏈技術和大數(shù)據技術的實驗室。另一方面,金融科技融合了科技與創(chuàng)新思維,能夠有效地向客戶提供定制化服務,因此會對傳統(tǒng)金融模式產生沖擊,造成金融脫媒[4]。這會威脅傳統(tǒng)“高大上”金融機構的生存地位,新興金融科技型企業(yè)與商業(yè)銀行開展業(yè)務競爭,蠶食銀行業(yè)利潤[5-6]。這說明,金融科技既存在降低商業(yè)銀行風險的一面,商業(yè)銀行也可能運用金融科技增加風險承擔水平,畢竟商業(yè)銀行就本質來講是經營風險獲取收益的金融機構。

    隨著中國主要商業(yè)銀行相繼上市,投資者逐漸意識到,對于銀行業(yè)來講,資產規(guī)模、資產質量、盈利能力等指標只能反映商業(yè)銀行某一方面的能力,無法反映某一家商業(yè)銀行綜合競爭力和綜合實力[7]。商業(yè)銀行在風險管理、產品定價、客戶服務、公司治理各方面的綜合代表變量應是商業(yè)銀行的市值,且商業(yè)銀行市值是市場導向的,反映了市場對商業(yè)銀行未來走勢的預期,是商業(yè)銀行發(fā)展前景的綜合判斷。隨著中國銀行業(yè)積極發(fā)展金融科技,商業(yè)銀行與金融科技企業(yè)合作不斷深入,基于金融科技的數(shù)字化轉型必將深刻影響中國商業(yè)銀行的日常經營業(yè)務,進而影響商業(yè)銀行市值。在此大背景下,商業(yè)銀行的市值卻出現(xiàn)了分化特征,而市值的差異體現(xiàn)了商業(yè)銀行與金融科技的融合程度[8]。這種融合對商業(yè)銀行來講是系統(tǒng)性的,會影響到商業(yè)銀行業(yè)務的方方面面。

    資本是金融機構承擔風險的原動力,是衡量商業(yè)銀行風險承擔水平是否合理的重要標尺。規(guī)模不同的商業(yè)銀行會由于其自身發(fā)展模式和資產情況的差異在數(shù)字化戰(zhàn)略轉型過程中呈現(xiàn)差異化[9],但市值反映了資本市場對商業(yè)銀行未來發(fā)展的預期,應是準確衡量商業(yè)銀行資本雄厚程度和發(fā)展前景的更有效指標。合理風險承擔水平應與商業(yè)銀行市值高低相適應。本文的可能貢獻在于:將商業(yè)銀行風險承擔水平、商業(yè)銀行風險承擔能力與商業(yè)銀行金融科技發(fā)展水平納入同一分析框架,從市值角度衡量商業(yè)銀行風險承擔能力,關注商業(yè)銀行在不同的風險承擔能力水平下,金融科技對商業(yè)銀行風險承擔水平影響的非線性關系。在無法明確金融科技究竟是增加了商業(yè)銀行風險承擔水平還是降低了風險承擔水平的背景下,本文以風險承擔能力應與風險承擔水平相適應的視角,回答了金融科技增加商業(yè)銀行風險承擔水平的合理性,為金融風險與金融創(chuàng)新的平衡提供了新的可能的解釋。

    二、相關文獻綜述

    金融科技是技術驅動的金融創(chuàng)新,是近年來在金融服務領域最新興起的金融運行模式。過去10年金融科技在全球金融市場經歷了快速的發(fā)展,但對金融科技的定義并沒有達成共識。Zavolokina et al.[10]是較早的一篇系統(tǒng)論述金融科技的學術論文。他們指出,金融科技是一個鮮活的體系靈活且不斷變化,不是靜止不變的,運行透明,能夠清楚地被學術界和媒體所了解。組織、人、地理位置三個因素的同時相互作用促成了金融科技的出現(xiàn),三個因素相互作用將會改變管理實踐和學術研究[10-11]。一般而言,金融科技是指金融服務供給與信息科學技術的有機融合,是金融業(yè)有效運用信息科學技術提升金融服務效率的新興金融業(yè)態(tài)[12]。邱晗等[6]更多地從金融產品創(chuàng)新角度來界定金融科技;而楊東[13]更多地認為金融科技是獨立于傳統(tǒng)金融體系之外的一種全新金融業(yè)態(tài)。Navaretti et al.[14]從金融科技型企業(yè)的角度來定義,根據業(yè)務類型認為金融科技應分為支付型金融科技和借貸型金融科技。

    (一)金融科技對商業(yè)銀行業(yè)務的沖擊

    金融業(yè)具有非常強大的慣性,不喜歡改變,銀行業(yè)尤其如此[15]。由于存在穩(wěn)定的市場份額以及政府的監(jiān)管規(guī)則,商業(yè)銀行往往不需要改變,甚至商業(yè)銀行會向政府施壓,希望對新成立的金融科技型企業(yè)施加更為嚴格的監(jiān)管,因為金融科技型企業(yè)會沖擊傳統(tǒng)銀行業(yè)的利潤[16]。許多研究認為,金融科技會通過降低金融服務成本、增加金融服務便利性和安全性來重塑金融行業(yè)[17-18]。不可否認,我們現(xiàn)在仍很難預測金融科技未來會走向何處,金融科技將會如何重塑金融體系。Kendall[19]認為,這些科技型小型金融公司已經取代了商業(yè)銀行的某些功能,使得金融服務覆蓋面更廣、成本更低、客戶體驗更好、效率更高、安全性更佳。正如J.P.Morgan 公司的CEO Dimon[20]所指出,設立在硅谷的金融科技企業(yè)正在與J.P.Morgan 公司開展業(yè)務競爭,影響J.P.Morgan 公司的利潤。

    金融科技將會在支付清算、保險、存貸、中小企業(yè)融資、投資和財富管理等方面給傳統(tǒng)商業(yè)銀行帶來沖擊。Reuver et al.[21]指出,平臺的優(yōu)勢在于擴展金融功能,以第三方的角色彌補金融服務的不足。Christensen et al.[3]指出,一旦新的技術沖擊搶占了這個市場,則會給已有金融機構帶來巨大的極端損失,因此商業(yè)銀行要重新重視之前被忽略的客戶,關注零售金融,開發(fā)云平臺、區(qū)塊鏈技術,發(fā)展B2B、P2P、個人金融、移動錢包、普惠金融、大數(shù)據分析、電子貨幣、互聯(lián)網保險、智能投顧等業(yè)務。對于銀行體系來講,新進入者會與原有市場參與者在中小企業(yè)融資和零售金融領域開展激烈競爭[22]。在這種情況下,銀行業(yè)服務的專業(yè)性會增加,即銀行經營活動會變“窄”,因此新進入者會將之前需要消耗銀行大量資源的、監(jiān)管重點監(jiān)控的業(yè)務替換了。雖然在金融體系中,信貸供給的分散有助于降低系統(tǒng)性金融風險,但由于存在競爭,金融科技企業(yè)的信貸供給也會遇到信貸順周期性的問題。然而我們無法預測在經濟處在衰退時,信貸的順周期性會產生怎樣的問題[23]。

    金融科技會拆分商業(yè)銀行的業(yè)務,使得商業(yè)銀行的某一項業(yè)務獲得更高的客戶體驗和市場份額。McKinsey 公司預測,如果商業(yè)銀行不改變經營戰(zhàn)略,將會在2025 年損失20%的收入[24]。Scott[25]指出,在網絡安全、相關規(guī)定等主要基礎設施都比較完善的前提下,如果業(yè)務容易復制,則金融科技會促使商業(yè)銀行接受較低的利潤;但如果業(yè)務模式對于新進入者難以完全復制,則原有參與者的盈利不會受到沖擊。在一個數(shù)字化的經濟體中,通過網絡聯(lián)系客戶,給客戶一個高附加值的體驗能夠防止客戶流失。Alstyne et al.[26]指出,在某一個平臺上,越能夠給客戶帶來價值,客戶黏性越高。因此,對于傳統(tǒng)商業(yè)銀行來講,不僅僅要考慮如何重構其業(yè)務模式,還要思考如何使用已有的資源來適應金融科技的發(fā)展,否則它們會精簡成只能夠提供存貸服務、依靠金融監(jiān)管存活的金融機構[27]。

    (二)金融科技對中國銀行業(yè)風險的影響

    中國金融科技的發(fā)展開端于互聯(lián)網金融。國內學者大約在2015 年,將研究表述從“互聯(lián)網金融”轉移至“金融科技”。

    以互聯(lián)網金融為發(fā)端的金融科技創(chuàng)新影響了金融體系的穩(wěn)定。雖然互聯(lián)網金融往往被認為是對中國傳統(tǒng)金融體系的突破和改革[28],但Hou et al.[29]認為互聯(lián)網金融的發(fā)展改變了存款人對銀行經營風險的敏感度,從而增加了銀行業(yè)風險?;ヂ?lián)網金融并沒有提高金融體系的效率,反而增加了金融體系的不穩(wěn)定性[30-31]。金融科技創(chuàng)新雖然降低了商業(yè)銀行的風險集中度,但對于傳統(tǒng)金融業(yè)務來講,系統(tǒng)性風險仍然存在,甚至有所提高[32]。

    在個體商業(yè)銀行層面,金融科技運用有助于降低商業(yè)銀行風險。商業(yè)銀行金融科技的推廣與應用面臨著潛在的風險管理挑戰(zhàn)[33]。邱晗等[6]利用263 家銀行的年報數(shù)據及螞蟻金服用戶數(shù)據構建的數(shù)字金融普惠指數(shù)進行研究發(fā)現(xiàn),商業(yè)銀行發(fā)展金融科技會改變自身的負債結構,從而影響銀行資產端的風險承擔。眾多國內學者對商業(yè)銀行如何運用金融科技影響信用風險進行了實證分析[5,29],但正如Cheng et al.[12]指出,這些研究更多關注外部金融科技的發(fā)展對商業(yè)銀行的影響,而沒有從商業(yè)銀行自身使用金融科技的角度研究金融科技對商業(yè)銀行風險的影響?;诖丝紤],Cheng et al.[12]從商業(yè)銀行視角,使用網絡爬蟲技術構建金融科技指數(shù),研究金融科技對商業(yè)銀行信用風險的影響,結論表明金融科技顯著地降低了商業(yè)銀行信用風險。

    總之,學術界研究表明,金融科技會重塑傳統(tǒng)商業(yè)銀行體系,這種重塑不僅體現(xiàn)在金融體系的結構性變化,還體現(xiàn)在社會思潮、價值觀等社會生活的其他方面。在許多情景下,這種重塑的改變相對緩慢,且會給金融監(jiān)管帶來巨大壓力,比如新的系統(tǒng)性風險點、數(shù)據安全問題、委托代理問題、監(jiān)管響應時間等。雖然學術界均認為金融科技的發(fā)展會給商業(yè)銀行體系帶來沖擊,但其還沒有明確區(qū)分關注“誰”在“如何”使用“金融科技”,進而達到“什么效果”。

    解答此問題需要一個全新視角。商業(yè)銀行本質上是經營風險獲取收益的金融機構,風險承擔能力與風險承擔水平相匹配的“效果”應為商業(yè)銀行與金融監(jiān)管機構共同期待的目標。既然市值的大小反映了商業(yè)銀行的綜合競爭力[7],因此立足于市值管理來衡量風險承擔能力,研究金融科技對承擔能力與應有水平之間匹配程度的影響,對于中國銀行業(yè)發(fā)展金融科技具有重要現(xiàn)實意義。學術文獻的研究將商業(yè)銀行風險承擔水平限于信用風險[5,29],但隨著商業(yè)銀行資本市場參與度的越來越深入,信用風險無法綜合衡量商業(yè)銀行的整體風險承擔水平。本文以商業(yè)銀行市值為出發(fā)點,基于股票市場交易的數(shù)據,使用KMV 模型計算資本市場隱含(implied)的商業(yè)銀行違約概率,并將此作為衡量商業(yè)銀行整體風險承擔水平的指標。此指標市場導向明顯,具有前瞻性和整體性的風險測度特征。在此基礎上,本文將商業(yè)銀行風險承擔水平、商業(yè)銀行風險承擔能力與商業(yè)銀行金融科技發(fā)展水平納入同一分析框架,從市值角度衡量商業(yè)銀行風險承擔能力,關注商業(yè)銀行在不同的風險承擔能力水平下,金融科技對商業(yè)銀行風險承擔水平影響的非線性關系。這為金融科技在影響商業(yè)銀行風險承擔水平方面的研究提供一個全新的解釋視角,即只要是風險承擔能力與風險承擔水平相適應,對于中國銀行業(yè)來講這種發(fā)展就具有可持續(xù)性。

    三、商業(yè)銀行的市值分化現(xiàn)象

    互聯(lián)網金融的快速興起給中國傳統(tǒng)商業(yè)銀行帶來了巨大挑戰(zhàn)。金融科技與互聯(lián)網金融相互聯(lián)系、相互滲透。互聯(lián)網金融可以看作金融科技的初期實踐,提升金融服務的覆蓋面;而以大數(shù)據、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈為代表的金融科技,則代表了金融與科技的深度融合,是一種理念上的碰撞,是提升金融機構精耕細作精神的法寶,增強金融機構的內功。因此,作為中國金融業(yè)主體的商業(yè)銀行體系,在金融科技如火如荼發(fā)展的今天沒有任何停頓,不論大型商業(yè)銀行,還是中小商業(yè)銀行,都在發(fā)展金融科技。

    然而,隨著金融科技在中國金融業(yè)的迅猛發(fā)展,中國主要上市商業(yè)銀行的市值卻同步出現(xiàn)了分化現(xiàn)象。招商銀行在2019 年的市凈率已經達到銀行業(yè)平均水平的2 倍以上,市值顯著高于我國大型股份制商業(yè)銀行的平均水平,高出交通銀行兩倍左右,與中國銀行旗鼓相當。但招商銀行的資產規(guī)模在2019 年卻只有中國銀行的三分之一左右。而從港股來看,招商銀行在2019 年7 月末的市值為9 924億港元,超過中國銀行的9 390 億港元。從國有大型商業(yè)銀行來看,中國工商銀行與中國建設銀行的市值增長速度顯著快于中國農業(yè)銀行和中國銀行。整體來講,中國工商銀行與中國建設銀行在金融科技運用程度上遙遙領先其他商業(yè)銀行。

    為了展示這種市值分化特征,本文對國有大型商業(yè)銀行①和全國大型股份制商業(yè)銀行②的市值差異走勢進行比較分析。在市值指標選取上,本文取自然對數(shù)的總市值1(MKV1)。MKV1的含義是上市公司的股權公平市場價值,對于一家多地上市公司,區(qū)分不同類型的股份價格和股份數(shù)量分別計算類別市值,然后加總。計算法方法為:A 股收盤價×A 股合計+B 股收盤價×B 股合計×人民幣外匯牌價+H 股收盤價×H 股合計×人民幣外匯牌價+海外上市股收盤價×海外上市股合計×人民幣外匯牌價。此外,為了進行穩(wěn)健性檢驗和說明,本文選擇取自然對數(shù)的總市值2(MKV2)指標。MKV2的含義是按指定證券價格乘指定日總股本計算上市公司在該市場的估值,計算方法為個股當日股價×當日總股本。

    本文分別對每一類別的商業(yè)銀行在每一年度分別取MKV1和MKV2的最大值和最小值。在每一個類別內部和類別之間進行比較,見圖1 至圖3。從圖1 可以看出,國有大型商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行內部市值差異的走勢基本相同。圖1 顯示,在互聯(lián)網金融在中國剛剛興起時,金融機構之間的市值差異并不是非常明顯,但從2015 年開始,每一個類別內部金融機構市值差異呈現(xiàn)增加趨勢,這種變化幅度對于股份制商業(yè)銀行尤為明顯。從圖2 來看,對于一些市值較大的股份制商業(yè)銀行,其市值規(guī)模幾乎與較小規(guī)模的國有大型商業(yè)銀行不相上下,且與國有大型商業(yè)銀行市值差別呈現(xiàn)逐漸縮小態(tài)勢。但股份制商業(yè)銀行中市值規(guī)模較小的商業(yè)銀行與國有大型商業(yè)銀行相比,差距明顯加大。整體來講,圖1 至圖3 顯示,國有大型商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行的市值在其類別內部出現(xiàn)了比較明顯的分化特征;且雖然國有大型商業(yè)銀行的總體市值仍較高,但部分股份制商業(yè)銀行的市值與其差距呈現(xiàn)逐年縮小態(tài)勢。這說明,金融與信息技術的融合正在深刻重塑金融業(yè),也重塑著投資者的估值邏輯。

    圖1 國有大型商業(yè)銀行(左圖)和股份制商業(yè)銀行(右圖)內部差異走勢

    圖2 國有大型商業(yè)銀行各年最小值與股份制商業(yè)銀行最大值的差值(左圖)和國有大型商業(yè)銀行各年最大值與股份制商業(yè)銀行最大值的差值(右圖)走勢

    圖3 國有大型商業(yè)銀行各年最大值與股份制商業(yè)銀行最小值的差值(左圖)和國有大型商業(yè)銀行各年最小值與股份制商業(yè)銀行最小值的差值(右圖)走勢

    四、研究方法與樣本數(shù)據

    (一)研究方法

    為了刻畫商業(yè)銀行市值出現(xiàn)明顯差異化,本文使用能夠刻畫這種非線性特征的面板門限回歸模型進行實證分析。參考Hansen[34]的研究,基于門限變量和響應變量的非線性關系,本文構建的面板門限回歸模型如(1)式。

    其中,i表示商業(yè)銀行,t表示時間,εi,t為殘差項,I()表示示性函數(shù),X為門限值。本文選擇商業(yè)銀行市值作為門限變量,具體選擇為上文提到的MKV1和MKV2。

    Fintech表示商業(yè)銀行金融科技發(fā)展狀態(tài)變量。對于上市商業(yè)銀行來講,年度報告是商業(yè)銀行對外進行信息披露的主要載體。投資者可以通過閱讀年度報告分析商業(yè)銀行的未來發(fā)展戰(zhàn)略和經營前景。隨著互聯(lián)網金融和金融科技在中國的迅速興起,中國商業(yè)銀行積極擁抱互聯(lián)網,發(fā)展金融科技,依托信息化技術提供新型的金融服務,增加金融的普惠性。為了吸引投資者,上市商業(yè)銀行會將這種趨勢和導向體現(xiàn)在年報中,因此有關金融科技和互聯(lián)網金融的詞匯的多寡可以反映商業(yè)銀行擁抱金融科技的程度。根據Cheng et al.[12],本文設定的關鍵詞包括:智慧銀行、數(shù)字銀行、互聯(lián)網金融、科技、區(qū)塊鏈、云計算、網絡貸款、人工智能、網絡銀行、手機銀行、電子支付、電子銀行、數(shù)據、數(shù)字化、轉型、在線支付、銀聯(lián)、物聯(lián)網、場景、平臺、“e”、渠道、數(shù)字。在統(tǒng)計上述關鍵詞在商業(yè)銀行每一個年度報告中出現(xiàn)的頻次基礎上,本文將這些關鍵詞出現(xiàn)的頻次進行加總,并取自然對數(shù),得到每一個商業(yè)銀行在該年度金融科技發(fā)展狀態(tài)的指標。

    PD為表示商業(yè)銀行風險承擔的變量。從風險管理角度來講,商業(yè)銀行除存在信用風險外,還有市場風險、操作風險、流動性風險、聲譽風險、戰(zhàn)略風險等類型,而金融科技作為戰(zhàn)略轉型的核心競爭手段,其影響面勢必會傳導至商業(yè)銀行風險管理的方方面面。站在監(jiān)管的視角,金融監(jiān)管當局更加關心的是金融科技是否有助于降低銀行業(yè)的系統(tǒng)性風險,而這都需要靠綜合性的風險指標來衡量?;诖丝紤],本文運用基于期權定價理論的KMV 模型,使用股票收益率數(shù)據計算金融市場市場隱含(Market implied)的商業(yè)銀行個體經營風險作為商業(yè)銀行風險承擔大小的變量。具體計算表達式為式(2)~(4)。

    其中,E和A為金融機構的股票和資產的市場價值,σA為金融機構資產的市場價值的波動率,D為金融機構債務的賬面價值;r為無風險利率(本文使用隔夜Shibor作為表示變量);T表示以年為單位的期限,本文設定為1 年;N(.)為標準正態(tài)分布的累計密度函數(shù)。具體計算方法參見Anginer et al.[35]、Elsinger et al.[36]、Cecchetti et al.[37]、IMF[38]。根據期權定價理論,金融機構的違約距離如式(5)。

    本文對違約距離(DD)取正態(tài)分布,即可得出股票市場隱含的金融機構違約概率PD,以此變量作為表示金融機構經營風險程度的表示變量。

    X為控制變量。根據Cheng et al.[12]、邱晗等[6],本文選擇的控制變量包括:表示宏觀經濟狀態(tài)的GDP 年度同比增長率(GDP)、表示商業(yè)銀行資本充足狀態(tài)的資本充足率(cap)、表示商業(yè)銀行資產質量的不良貸款率(npl)、表示商業(yè)銀行盈利能力的凈資產收益率(roe)、控制商業(yè)銀行其他個體特征的取自然對數(shù)的規(guī)模(size)。

    (二)樣本數(shù)據

    根據Hansen[34],面板門限回歸模型需要嚴格的平衡面板數(shù)據,因此考慮到前文所述PD變量需要股票交易數(shù)據來測算,因此本文只能以上市的商業(yè)銀行為研究樣本??紤]到農業(yè)銀行與光大銀行均在2010 年上市,中國2016 年8 月之后上市的城市商業(yè)銀行非常多,且2018 年以后商業(yè)銀行上市速度加快,為了盡可能增加樣本時間長度且保證平衡面板的數(shù)據結構,本文只能選擇上市較早的16 家商業(yè)銀行為研究樣本,這樣樣本時間可以選擇為2011 年至2019 年,數(shù)據頻率為年度數(shù)據,數(shù)據來源為Wind數(shù)據庫。具體來講,本文樣本內的商業(yè)銀行除本文第三部分提到的國有大型商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行外,還包括北京銀行、南京銀行和寧波銀行等三家上市較早的城市商業(yè)銀行③。

    表1 為樣本數(shù)據統(tǒng)計特征。從表1 可以看出,PD平均值僅為0.5%,說明中國上市商業(yè)銀行整體風險較低。由于Fintech變量是取對數(shù)后的結果,因此平均來看,商業(yè)銀行年報中,與金融科技有關的詞頻出現(xiàn)的平均次數(shù)約達到167 次。此外,表1 顯示,樣本內商業(yè)銀行平均資本充足率為12.88%,平均不良貸款率僅為1.24%,凈資產收益率平均達到16.40%。

    表1 樣本數(shù)據統(tǒng)計特征

    五、實證結果

    (一)回歸結果

    本文使用Bootstrap 方法進行自舉檢驗估計公式(1)。表2 和表3 為面板門限回歸結果。LM 檢驗的F統(tǒng)計量結果顯示,MKV1 顯著存在單門限值,但雙門限和三門限的檢驗無法通過。這說明不同市值的商業(yè)銀行,金融科技對風險承擔水平的影響不盡相同。表2 和表3 中Fintech的估計結果顯示,對于高市值的商業(yè)銀行,Fintech系數(shù)估計值顯著為正,說明金融科技會顯著地增加其風險承擔水平;而對于低市值的商業(yè)銀行,金融科技對其風險承擔水平并沒有產生顯著的影響。

    這說明,市值越高的商業(yè)銀行,其越有動機運用金融科技來增加其風險承擔水平。需要說明的是,對于金融機構來講,風險承擔水平高并不意味著是負面的事情。只要金融機構的風險承擔水平與其風險承擔能力相適應且符合其風險偏好戰(zhàn)略,則這種風險承擔水平應是合理的。商業(yè)銀行市值高,說明商業(yè)銀行綜合競爭力強,投資者對其未來的發(fā)展較為樂觀。從資本角度來講,商業(yè)銀行市值表示的含義是市場化的償付能力的高低,這說明市值越高的商業(yè)銀行,其風險承擔能力就越強,風險承擔能力越強的商業(yè)銀行,就越能夠運用迅猛發(fā)展的金融科技來增加自身的風險承擔水平,進而增加盈利的可能性。

    表2 顯示,MKV1變量的門限值估計結果為27.920 8,因此可以通過反向查找數(shù)據探究哪些商業(yè)銀行市值大于門限值,進而出現(xiàn)金融科技運用增加商業(yè)銀行風險承擔水平的情況。本文發(fā)現(xiàn),大于門限值的商業(yè)銀行為中國工商銀行和中國建設銀行,時間為2016 年至2019 年。作者認為此結論與當前中國商業(yè)銀行數(shù)字化轉型進程以及中國銀行業(yè)當前狀態(tài)具有較高的一致性。此外,出現(xiàn)此結果也與本文樣本銀行有關,因為本文的樣本銀行均為中國上市較早的商業(yè)銀行,在中國金融體系中地位重要,金融科技運用水平整體較高,因此也只有中國工商銀行和中國建設銀行有實力領先于其他商業(yè)銀行。

    表2 門限變量為MKV1 回歸結果

    正如前文所述,中國商業(yè)銀行從2015 年開始積極運用金融科技進行數(shù)字化轉型,但作為國有大型商業(yè)銀行,中國工商銀行和中國建設銀行在金融科技的運用中走在銀行業(yè)的前列。首先,中國工商銀行和中國建設銀行資本雄厚,市值高,人才儲備豐富,科技力量強大,為金融科技發(fā)展奠定了良好基礎。其次,從戰(zhàn)略來講,中國建設銀行與阿里集團合作較早,而中國工商銀行與京東也開展了密切合作。隨著銀行與金融科技企業(yè)合作日益加深,商業(yè)銀行業(yè)務水平和風險管理能力會得到提升,因此增加風險承擔水平,獲取更高的收益未嘗不是應有之義。此外,值得欣慰的是,市值低于門檻值的估計結果雖然不顯著,但符號為負值,說明金融科技的運用至少沒有增加商業(yè)銀行風險承擔水平,甚至表現(xiàn)出一定的降低商業(yè)銀行風險承擔水平的趨勢。這對于有效權衡金融創(chuàng)新與金融風險具有很高的實踐價值。

    本文的實證結論表明,整體而言中國商業(yè)銀行運用金融科技并沒有顯著增加風險承擔水平,但高市值的商業(yè)銀行(中國工商銀行和中國建設銀行)運用金融科技增加了自身的風險承擔水平,其結果合理性可以從資產定價公式④的“分子”和“分母”兩個角度來解釋。任何一家上市企業(yè)理論價值等于該企業(yè)未來現(xiàn)金流的折現(xiàn)值。若商業(yè)銀行有增加自身市值的動機,則其需要增加分子數(shù)值,同時降低分母數(shù)值。金融科技的運用會成為連接“分子”與“分母”的紐帶,使商業(yè)銀行實現(xiàn)盈利增長的同時,降低自身經營風險,從而增加風險承擔能力。

    從資產定價公式出發(fā),“分子”值表示企業(yè)的未來現(xiàn)金流。金融科技的運用會從增加盈利和降低成本兩個角度增加商業(yè)銀行的未來現(xiàn)金流,其結果的體現(xiàn)就是高市值,即金融科技通過增加商業(yè)銀行的盈利能力來增加商業(yè)銀行的估值水平。對于采用云計算的金融機構,未來基礎設施支出額度將會顯著下降,為商業(yè)銀行節(jié)省大量成本支出。這些最前沿的金融科技技術運用通過改變商業(yè)銀行未來現(xiàn)金流來增加“分子”數(shù)值,進而增加商業(yè)銀行市值。而市值越高,說明投資者對商業(yè)銀行金融科技運用效果預期越樂觀,商業(yè)銀行風險承擔的能力也就越強,增加風險承擔水平的可能性也越大。

    “分母”表示商業(yè)銀行風險。作為以承擔風險來獲取收益的金融機構,金融科技與零售金融的結合增強了商業(yè)銀行管理零售領域信用風險的能力,增加了客戶識別的有效性和精準性,體現(xiàn)的是自身風險管理能力的提升,最終降低了商業(yè)銀行不良貸款率。汪泉等[39]認為雖然金融科技相比傳統(tǒng)金融業(yè)務而言會面臨更大的信用風險,但為了促進金融科技的發(fā)展,市場會選擇適當放寬對其信用風險的忍耐度,可見金融科技在平衡風險與金融創(chuàng)新之間的關系中發(fā)揮重要的中介作用。高市值商業(yè)銀行運用金融科技的直接結果是增加與其風險承擔能力相適應的風險承擔水平,而其他商業(yè)銀行也沒有顯著地表現(xiàn)出風險承擔水平增加的趨勢。這說明,金融科技的運用有助于商業(yè)銀行管理風險,并沒有降低中國銀行業(yè)的穩(wěn)定性。

    (二)穩(wěn)健性檢驗

    本文穩(wěn)健性檢驗主要通過替換核心變量指標來進行。首先,本文替換商業(yè)銀行市值變量,設置為前述的MKV2。LM 檢驗的F統(tǒng)計量結果顯示,MKV2顯著存在單門限值,但雙門限和三門限的檢驗無法通過。估計結果見表3,結論與表2 幾乎一致。本文進一步根據表3 門限值查詢高于門限值的樣本數(shù)據,發(fā)現(xiàn)大于門限值的商業(yè)銀行仍為中國工商銀行和中國建設銀行,時間為2015 年至2019 年。這說明對于中國工商銀行和中國建設銀行來講,金融科技運用增加商業(yè)銀行風險承擔水平,并沒有顯著增加其他商業(yè)銀行的風險承擔水平。

    表3 穩(wěn)健性檢驗:門限變量為MKV2 回歸結果

    進一步,本文將表示商業(yè)銀行金融科技發(fā)展狀態(tài)的變量設置為技術總熱度,表示商業(yè)銀行的影響能力。根據國務院發(fā)展研究中心的研究[40],本文對技術總熱度的計算方法為使用百度搜索引擎檢索下述詞語組合“商業(yè)銀行+年度+核心詞條”出現(xiàn)資訊數(shù)目,具體核心詞條包括:網絡貸款、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈、征信、物聯(lián)網、生物識別、電子支付、網絡保險、網絡銀行、虛擬現(xiàn)實和金融信息。之后,本文將上述數(shù)目按照商業(yè)銀行和年度的組合進行加總,并取自然對數(shù),得到的指標稱之為商業(yè)銀行金融科技影響能力指標(用Inre表示,見表4)。從表4 的回歸結果可以看出,結論與表2 和表3 基本一致。

    表4 穩(wěn)健性檢驗:金融科技變量為金融科技影響能力回歸結果

    六、結論及政策建議

    依托金融科技進行數(shù)字化轉型對中國銀行業(yè)來講是一次巨大的變革。商業(yè)銀行發(fā)展金融科技究竟會產生怎樣的效果是理論界、實務界以及政府監(jiān)管部門都非常關注且沒有定論的問題。本文從風險管理的視角,使用面板門限回歸模型回答了商業(yè)銀行運用金融科技對商業(yè)銀行風險承擔水平產生的影響。結論表明:(1)對于中國上市商業(yè)銀行,市值越高,其運用金融科技增加風險承擔水平的動機越強烈;(2)對于市值相對較低的商業(yè)銀行,金融科技并沒有顯著增加其風險承擔水平。

    基于以上分析,提出如下幾點建議:第一,監(jiān)管當局應重視高市值商業(yè)銀行依托金融科技進行數(shù)字化轉型導致的風險承擔水平增加的現(xiàn)象。在本文的研究框架內,具有系統(tǒng)重要性的中國工商銀行和中國建設銀行應是監(jiān)管當局重點關注的對象。監(jiān)管當局既要允許商業(yè)銀行承擔與其資本相適應的風險水平,也要時刻警惕金融科技導致商業(yè)銀行過度的風險承擔。第二,鼓勵市值程度較低的商業(yè)銀行增加金融科技運用水平。實證結論中,市值較低的商業(yè)銀行金融科技的運用并沒有顯著增加風險承擔水平,因此監(jiān)管當局可以鼓勵這些商業(yè)銀行積極開展金融科技創(chuàng)新,增加自身競爭力。第三,進一步挖掘金融科技降低商業(yè)銀行風險的功能。雖然對于市值相對較低的商業(yè)銀行,金融科技沒有顯著地增加其風險承擔水平,但估計結果也沒有表現(xiàn)出顯著降低風險的特征。因此商業(yè)銀行應發(fā)揮金融科技數(shù)據分析與風險計量的優(yōu)勢,增加金融科技在風險管理中運用的深度和廣度,在數(shù)字化轉型中有效降低風險。

    注釋:

    ①國有大型商業(yè)銀行包括中國工商銀行、中國建設銀行、中國農業(yè)銀行、中國銀行、交通銀行。

    ②全國大型股份制商業(yè)銀行有招商銀行、民生銀行、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、華夏銀行、平安銀行、光大銀行、中信銀行等。

    ③面板門限模型需要嚴格的平衡面板數(shù)據。由于本文出發(fā)點是市值差異化,且因變量和自變量均需要股票交易數(shù)據,因此樣本商業(yè)銀行必須為上市的商業(yè)銀行。中國2016年8 月之后上市商業(yè)銀行非常多,且2018 年以后商業(yè)銀行上市速度加快。若將后來上市商業(yè)銀行納入樣本,股票數(shù)據嚴重缺失,面板數(shù)據嚴重非平衡,無法使用面板門限模型。為了保證時間維度和截面維度的數(shù)據均充足,本文只能選擇上市較早、行業(yè)地位非常重要的16 家商業(yè)銀行。

    ④資產價格為未來現(xiàn)金流的折現(xiàn)值,因此分子為現(xiàn)金流,分母為折現(xiàn)率。

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