金融科技發(fā)展與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)：影響機(jī)理及實(shí)證檢驗(yàn)*

孫 麗，於佳歡

（華東師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)部，上海 200062）

一、引言

金融科技是將人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)全面用于支付、融資、投資、保險等領(lǐng)域的一種金融創(chuàng)新。中國人民銀行在《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022-2025年）》中明確提出，推動我國金融科技從“立柱架梁”全面邁入“積厚成勢”新階段。金融科技不僅能有效支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)、賦能普惠金融，還為構(gòu)建適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)代金融體系提供有力支撐。

金融科技對商業(yè)銀行來說是一把“雙刃劍”。一方面，金融科技是商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型發(fā)展的催化劑，它以先進(jìn)的數(shù)據(jù)技術(shù)很大程度上改變了傳統(tǒng)商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)內(nèi)容和形式，大大降低銀行的服務(wù)成本，促進(jìn)銀行資源整合，從而提升銀行全要素生產(chǎn)率。另一方面，金融科技以低成本的擴(kuò)張手段打破了傳統(tǒng)銀行的壟斷地位，擠占商業(yè)銀行各類業(yè)務(wù)市場，使商業(yè)銀行面臨日益激烈的競爭，同時也模糊了傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)的界限，使得金融風(fēng)險的復(fù)雜性和隱蔽性更強(qiáng)。

2021年3月國務(wù)院在關(guān)于落實(shí)《政府工作報告》重點(diǎn)工作分工的意見中指出，要保證以審慎監(jiān)管為前提進(jìn)行金融創(chuàng)新，對金融風(fēng)險處置工作機(jī)制進(jìn)行完善。長期來看，我國金融風(fēng)險以銀行風(fēng)險、證券風(fēng)險和匯率風(fēng)險為主。其中，銀行金融資產(chǎn)規(guī)模占比最大，其不良資產(chǎn)規(guī)模大且有不斷增長的態(tài)勢。因此，討論我國金融風(fēng)險的防范和化解，重點(diǎn)在于對銀行風(fēng)險的把握。在金融科技浪潮方興未艾的大背景下，研究金融科技的發(fā)展對我國商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響，對于我國金融科技健康發(fā)展、銀行業(yè)風(fēng)險防范與監(jiān)管以及金融體制深化改革都具有重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）關(guān)于金融科技的研究

目前關(guān)于金融科技的研究主要集中于金融科技對實(shí)體經(jīng)濟(jì)、商業(yè)銀行以及宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。田秀娟（2021）使用省級動態(tài)面板模型驗(yàn)證了金融科技對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的正向作用，并分析了其中金融創(chuàng)新與科技創(chuàng)新兩個渠道作用的差異；孫繼國（2022）通過構(gòu)建指數(shù)實(shí)證研究了金融科技對于中小企業(yè)價值的促進(jìn)作用。熊?。?021）研究發(fā)現(xiàn)了金融科技與銀行經(jīng)營績效之間的倒U型關(guān)系；于波（2021）將金融科技作為調(diào)節(jié)變量進(jìn)一步驗(yàn)證了綠色信貸與商業(yè)銀行績效之間的倒U型關(guān)系。此外，晏景瑞（2022）在理論推導(dǎo)的基礎(chǔ)上實(shí)證檢驗(yàn)了金融科技對共同富裕的促進(jìn)作用。

綜上所述，學(xué)術(shù)界對于金融科技的研究偏向微觀層面，關(guān)于金融科技對商業(yè)銀行的影響主要關(guān)注銀行經(jīng)營績效和盈利水平。金融科技對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響以及其中的作用機(jī)制還有深入研究的空間。

（二）關(guān)于商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)影響因素的研究

第一，市場競爭。在討論商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)時，市場競爭是國內(nèi)外研究者普遍關(guān)注的重要因素，但在市場競爭對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響結(jié)果上，研究者們有不同的觀點(diǎn)。Boyd等（2005）基于道德風(fēng)險模型研究發(fā)現(xiàn)，隨著銀行市場競爭加劇，銀行破產(chǎn)風(fēng)險明顯下降。Jiménez等（2013）基于特許權(quán)價值理論和“風(fēng)險轉(zhuǎn)移效應(yīng)”，發(fā)現(xiàn)銀行市場競爭與銀行風(fēng)險承擔(dān)之間存在非線性關(guān)系（U型）。孟娜娜和藺鵬（2021）研究發(fā)現(xiàn)，金融科技通過技術(shù)溢出效應(yīng)和信息溢出效應(yīng)的內(nèi)在機(jī)制抑制了微觀銀行業(yè)競爭，同時又通過市場擠出效應(yīng)的外在機(jī)制促進(jìn)了微觀銀行業(yè)競爭。周曄等（2022）指出銀行競爭可以通過改變流動性水平間接作用于銀行的風(fēng)險承擔(dān)。

第二，貨幣政策。孟維福等（2022）認(rèn)為，貨幣政策通過影響銀行間競爭程度作用于銀行風(fēng)險承擔(dān)水平，而資本約束和金融創(chuàng)新能夠抑制貨幣寬松對銀行競爭的促進(jìn)作用。李力等（2022）從貨幣政策不確定性的角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)貨幣政策不確定性的上升會增加商業(yè)銀行的不良貸款率。此外，相關(guān)研究表明，監(jiān)管資本（Ahmad等，2007）、存款結(jié)構(gòu)（曹嘯等，2021）、資產(chǎn)證券化行為（蘇明政等，2021）也都會影響商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)。

第三，金融衍生品市場。Instefjord（2005）指出信貸衍生品的創(chuàng)新將導(dǎo)致銀行風(fēng)險加劇，對于在彈性較高的信貸市場開展經(jīng)營運(yùn)作的銀行來說更為明顯。郭遼等（2020）通過實(shí)證驗(yàn)證了銀行金融衍生工具使用總量與風(fēng)險承擔(dān)水平的緩釋效應(yīng)，這種效應(yīng)在高利率環(huán)境下更加顯著。

總體來看，在影響商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的諸多因素之中，市場競爭是學(xué)術(shù)界普遍關(guān)注的，也是最具爭議的；而貨幣政策是較新的研究視角，具有很大的研究空間。這諸多因素往往會加劇商業(yè)銀行間的競爭，這種競爭結(jié)果反映在商業(yè)銀行經(jīng)營中的定價能力、信貸決策和日常管理等相關(guān)業(yè)績指標(biāo)上，使商業(yè)銀行表現(xiàn)出不同的風(fēng)險承擔(dān)水平。

（三）文獻(xiàn)述評與本文貢獻(xiàn)

大多數(shù)現(xiàn)有文獻(xiàn)在實(shí)證過程中使用的金融科技指數(shù)測算比較簡單，考慮銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響因素時角度相對單一，關(guān)于金融科技對銀行風(fēng)險承擔(dān)的研究還有待深入探討。本文可能的創(chuàng)新之處在于 ：第一，本文從數(shù)量、質(zhì)量和環(huán)境三個維度構(gòu)建金融科技發(fā)展水平指數(shù)，并以此作為核心解釋變量，實(shí)證檢驗(yàn)了金融科技發(fā)展對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響。第二，本文在研究金融科技發(fā)展對銀行風(fēng)險承擔(dān)影響的作用機(jī)制時，考慮了存款利率、貸款數(shù)量和管理成本三個渠道，并通過數(shù)理模型進(jìn)行科學(xué)推導(dǎo)論證，豐富了相關(guān)的理論研究。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）金融科技對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響路徑

第一，隨著金融科技發(fā)展，支付寶、微信錢包等快速占據(jù)零售支付市場，金融科技可通過存款業(yè)務(wù)渠道影響銀行風(fēng)險承擔(dān)。金融科技的發(fā)展使得存款競爭加劇，銀行的負(fù)債結(jié)構(gòu)朝著同業(yè)拆借比率增加的趨勢發(fā)展，更高的籌資成本導(dǎo)致銀行風(fēng)險承擔(dān)偏好上升（邱晗等，2018）。郭品等（2019）研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展提高了我國商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平，這主要是由于互聯(lián)網(wǎng)金融導(dǎo)致存款結(jié)構(gòu)惡化和籌資成本上升?，F(xiàn)有文獻(xiàn)大多證實(shí)了金融科技將提高存款利率，從而加大銀行風(fēng)險承擔(dān)。

第二，金融科技可影響金融市場競爭，進(jìn)而影響銀行風(fēng)險承擔(dān)。汪可（2018）發(fā)現(xiàn)金融科技將推動利率市場化，從而加大銀行風(fēng)險承擔(dān)；李學(xué)峰等（2021）進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)金融科技通過提高商業(yè)銀行的市場勢力降低了銀行風(fēng)險。金融科技的發(fā)展對市場競爭的加劇是學(xué)術(shù)界的普遍共識，但市場競爭的加劇進(jìn)一步對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響存在分歧。

第三，金融科技可降低商業(yè)銀行的管理成本，進(jìn)而影響其風(fēng)險承擔(dān)。郭品等（2015）研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融在發(fā)展初期能夠減少商業(yè)銀行的管理費(fèi)用，從而使風(fēng)險承擔(dān)降低。劉孟飛等（2021）進(jìn)一步證實(shí)了金融科技與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)之間的倒“U”形關(guān)系，發(fā)現(xiàn)隨著金融科技相關(guān)技術(shù)發(fā)展成熟，后期會降低銀行管理成本，增強(qiáng)銀行風(fēng)險控制能力，從而降低銀行風(fēng)險承擔(dān)。金融科技對銀行管理成本的降低作用是普遍共識，但在金融科技發(fā)展的不同時期該作用的強(qiáng)弱尚不明晰。

第四，金融科技將影響商業(yè)銀行的信貸業(yè)務(wù)，進(jìn)而影響其風(fēng)險承擔(dān)。近年來，國家大力引導(dǎo)支持普惠金融的發(fā)展，學(xué)術(shù)界越來越關(guān)注金融科技基于信貸業(yè)務(wù)對銀行風(fēng)險的影響。孫旭然等（2020）指出金融科技對信貸結(jié)構(gòu)的改善有促進(jìn)作用。郭麗虹等（2021）研究發(fā)現(xiàn)，隨著分支行與總行距離增加，金融科技可有效提升遠(yuǎn)距離分支行普惠貸款經(jīng)營表現(xiàn)和風(fēng)控能力，在風(fēng)險防控方面發(fā)揮積極調(diào)節(jié)作用。

（二）金融科技對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響效應(yīng)

一方面，金融科技可能對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。根據(jù)Marcus（1984）提出的“特許權(quán)價值假說”，商業(yè)銀行憑借政府對銀行業(yè)的準(zhǔn)入限制獲得壟斷利潤。然而，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，商業(yè)銀行的壟斷力下降，這一特許權(quán)價值降低。第三方支付迅猛發(fā)展，使得商業(yè)銀行的部分支付業(yè)務(wù)減少，擠占了商業(yè)銀行的部分活期存款。以支付寶為例，其通過電子商務(wù)積累大數(shù)據(jù)和用戶流量，以快捷便利的方式快速吸引人們?nèi)粘５闹Ц缎枨?，?dǎo)致銀行大量活期存款流入支付寶平臺。金融科技加劇了商業(yè)銀行在負(fù)債業(yè)務(wù)上的競爭，導(dǎo)致銀行的存款利率提高。針對個人的籌資受到擠壓，促使商業(yè)銀行增加銀行間拆借來滿足其資金需求，更高的籌資成本使得銀行不得不選擇更高風(fēng)險的業(yè)務(wù)來提高利潤，從而提高銀行風(fēng)險承擔(dān)。

另一方面，金融科技也可能對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)產(chǎn)生正面效應(yīng)。面對金融科技帶來的市場擠占，商業(yè)銀行開始重視金融科技的運(yùn)用從而進(jìn)行自身的轉(zhuǎn)型發(fā)展，產(chǎn)生“鯰魚效應(yīng)”。其中，人工智能、云計算和區(qū)塊鏈等技術(shù)能夠在短時間內(nèi)快速處理海量全面的數(shù)據(jù)，幫助銀行提升數(shù)據(jù)處理的能力，全方位了解客戶信息，緩解信息不對稱問題，從而促使銀行創(chuàng)新信貸技術(shù)，降低貸款業(yè)務(wù)中的定價成本，降低銀行風(fēng)險承擔(dān)。同時，金融科技的發(fā)展還具有“技術(shù)溢出效應(yīng)”。先進(jìn)的信息技術(shù)運(yùn)用于商業(yè)銀行，提升銀行負(fù)債業(yè)務(wù)、資產(chǎn)業(yè)務(wù)和中間業(yè)務(wù)的管理效率，促使銀行實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)管理的信息化、流程化、集約化和髙效化。以網(wǎng)上銀行為例，其使得商業(yè)銀行不再受到時空的約束，獲客能力增強(qiáng)、數(shù)據(jù)處理能力提升、銀行服務(wù)效率提高。金融科技總體上降低了銀行的管理成本，從而降低風(fēng)險承擔(dān)水平。

金融科技對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響機(jī)理如圖1所示。

圖1 金融科技對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響機(jī)理

從動態(tài)演進(jìn)的角度考慮，金融科技初步發(fā)展時期主要表現(xiàn)為金融科技公司的誕生與興起，支付寶及其旗下的余額寶、螞蟻花唄等作為金融科技初期的典型產(chǎn)品，對銀行的影響以擠出效應(yīng)為主。激烈的競爭使得銀行風(fēng)險承擔(dān)面臨的負(fù)面效應(yīng)大于正面效應(yīng)，所以在金融科技發(fā)展初期，銀行風(fēng)險承擔(dān)水平隨著金融科技發(fā)展水平的提高而提高。當(dāng)金融科技發(fā)展到一定水平后，商業(yè)銀行開始尋求與金融科技公司在競爭中合作，紛紛成立金融科技子公司，開始重視先進(jìn)技術(shù)與銀行業(yè)務(wù)的深度融合，此時金融科技發(fā)展對銀行的影響以技術(shù)溢出效應(yīng)為主，銀行風(fēng)險承擔(dān)面臨的負(fù)面效應(yīng)小于正面效應(yīng)。因而，在金融科技發(fā)展達(dá)到一定水平后，銀行風(fēng)險承擔(dān)水平隨著金融科技發(fā)展水平的提高而下降。故本文提出研究假設(shè)1：

H1：金融科技發(fā)展對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響呈現(xiàn)先升后降的倒U型趨勢。

金融科技通過貸款利率、籌資成本和管理成本等作用于銀行風(fēng)險承擔(dān)的程度受到銀行規(guī)模、壟斷地位、監(jiān)管要求等的影響。大型銀行與中小銀行在以上因素上存在明顯差異，故金融科技對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響可能存在異質(zhì)性。憑借自身規(guī)模大、資源多的優(yōu)勢，大型銀行往往選擇與國內(nèi)頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合作發(fā)展金融科技，有些會成立金融科技子公司，而大多數(shù)中小銀行受限于自身資源，選擇“借船出?！钡牟呗园l(fā)展金融科技（金洪飛，2020）。因此，大型銀行往往能夠更深入地將金融科技融合到金融業(yè)務(wù)中，使得金融科技對風(fēng)險承擔(dān)的影響更為顯著。此外，金融科技的發(fā)展將緩解大型銀行對長尾客戶的信息不對稱，提升大型銀行對小微企業(yè)的服務(wù)能力，從而擠壓中小銀行的業(yè)務(wù)?；诖耍疚奶岢鲅芯考僭O(shè)2：

H2：金融科技發(fā)展對不同規(guī)模的商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響具有異質(zhì)性，金融科技發(fā)展對大型銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響大于中小型銀行。

（三）金融科技對銀行風(fēng)險承擔(dān)影響的數(shù)理模型分析

1.數(shù)理模型構(gòu)建

本文將金融科技發(fā)展水平（FT）這一變量引入Kishan和Opiela（2000）的模型框架，用以構(gòu)建金融科技與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)關(guān)系的數(shù)理模型。

假設(shè)代表性商業(yè)銀行只有兩種資產(chǎn)：存款準(zhǔn)備金（R）、貸款（L），一種負(fù)債即存款（D）和資本（K）。資產(chǎn)負(fù)債表約束要求簡化為：R+L=D+K。銀行持有的準(zhǔn)備金（R）僅為存款的一部分，即R=ρD，0＜ρ＜1。

根據(jù)以上假設(shè)，商業(yè)銀行的利潤最大化目標(biāo)函數(shù)和約束條件設(shè)定如下：

2.模型推導(dǎo)

以式（4）為基礎(chǔ)，把均衡資本規(guī)模K的表達(dá)式以及R+L=D+K的關(guān)系式代入RISK的公式后，可以得到商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)RISK關(guān)于金融科技發(fā)展水平FT的函數(shù)，即銀行風(fēng)險承擔(dān)的數(shù)理模型：

3.作用機(jī)制推導(dǎo)

根據(jù)所導(dǎo)出的銀行風(fēng)險承擔(dān)模型，即式（5），可以進(jìn)一步探究金融科技發(fā)展水平如何作用于商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)。

將RISK經(jīng)由d(FT)對FT求導(dǎo)：

將RISK經(jīng)由f(FT)對FT求導(dǎo)：

式（7）表明，金融科技的技術(shù)溢出效應(yīng)能提升銀行貸款定價中的信息搜尋能力，降低信息搜尋成本，降低貸款利率，從而提升貸款數(shù)量，降低銀行風(fēng)險承擔(dān)。也就是說，金融科技發(fā)展通過提升銀行信息搜尋能力降低銀行風(fēng)險承擔(dān)。

將RISK經(jīng)由μ(FT)對FT求導(dǎo)：

式（8）表明，金融科技的技術(shù)溢出效應(yīng)還將提升銀行在日常業(yè)務(wù)中的管理效率，降低管理成本，從而降低銀行風(fēng)險承擔(dān)。簡言之，金融科技發(fā)展通過提升銀行管理效率降低銀行風(fēng)險承擔(dān)。

基于式（6）、（7）、（8）的推論，本文提出研究假設(shè)3-5：

H3：金融科技發(fā)展通過加劇競爭，壓縮凈息差渠道提高銀行風(fēng)險承擔(dān)。

H4: 金融科技發(fā)展通過提升銀行信息搜尋能力，降低銀行風(fēng)險承擔(dān)。

H5：金融科技發(fā)展通過提升銀行管理效率，降低銀行風(fēng)險承擔(dān)。

四、研究設(shè)計

（一）研究樣本與數(shù)據(jù)來源

本文選取2013—2020年中國174家商業(yè)銀行的年度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，所使用的銀行微觀數(shù)據(jù)主要來自于Wind等公開數(shù)據(jù)庫（詳見表1），以及基于Python爬蟲技術(shù)的文本挖掘所獲。

（二）變量選取

1.被解釋變量

銀行風(fēng)險是模型的被解釋變量。相關(guān)研究對銀行風(fēng)險承擔(dān)的測度方法主要包括Z值、貸款損失（貸款損失準(zhǔn)備計提率或不良貸款率）、資產(chǎn)資本比。在上述方法中，Z值僅代表破產(chǎn)風(fēng)險，不能指代全部風(fēng)險承擔(dān)?？紤]我國商業(yè)銀行存在政府的隱性擔(dān)保，很少情況下會破產(chǎn)，因此在考察國內(nèi)銀行風(fēng)險承擔(dān)時，Z值并不完全適用。貸款損失相關(guān)變量考察的是銀行信用風(fēng)險，不能代表銀行全部風(fēng)險。鑒于我國大部分銀行并未上市，許多數(shù)據(jù)難以獲得，資產(chǎn)資本比是相對比較合適的指代變量。故本文選擇資產(chǎn)資本比（RiskA/E）作為銀行風(fēng)險水平的代理變量，該比率以商業(yè)銀行的總資產(chǎn)與總資本之比計算得到，該數(shù)值與銀行風(fēng)險水平呈正向關(guān)系。同時，使用風(fēng)險資產(chǎn)率（RiskL/A）作為輔助代理變量，以確保實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。

2.解釋變量

金融科技發(fā)展是模型的解釋變量。目前對于金融科技指數(shù)的測算尚未統(tǒng)一，現(xiàn)有研究主要從文本挖掘角度（沈悅，2015）、投入產(chǎn)出角度（魏成龍，2020）、金融創(chuàng)新角度（謝珊珊，2018）、供給需求角度（喬海曙，2019）對金融科技發(fā)展水平進(jìn)行測算?，F(xiàn)有指數(shù)的測算方法考慮的角度比較單一且在賦權(quán)時帶有一定的主觀性。本文參考孫麗和於佳歡（2022）的做法，從數(shù)量、質(zhì)量和環(huán)境三個維度選取指標(biāo)構(gòu)建我國金融科技發(fā)展水平指數(shù)并進(jìn)行測度。

本文構(gòu)建的金融科技發(fā)展水平指數(shù)指標(biāo)體系如表 1 所示。先使用因子分析法對各維度的指標(biāo)賦權(quán)，合成三個維度的指數(shù)，即數(shù)量指數(shù)、質(zhì)量指數(shù)和環(huán)境指數(shù)，再將 2013-2020 年我國金融科技發(fā)展在三個維度的得分平均賦權(quán)，合成金融科技發(fā)展水平指數(shù)（FT）。另使用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)（FTpk）作為金融科技發(fā)展水平的輔助代理變量，以檢驗(yàn)實(shí)證的穩(wěn)健性。

表1 金融科技發(fā)展水平指數(shù)體系

3. 調(diào)節(jié)變量

為了檢驗(yàn)金融科技發(fā)展對銀行風(fēng)險水平影響的作用機(jī)制，本文還將引入調(diào)節(jié)變量。競爭加劇導(dǎo)致的存款利率降低主要表現(xiàn)為銀行凈息差的減小，故本文使用凈息差衡量銀行的籌資成本（nim）。銀行信息搜尋能力增強(qiáng)意味著貸款定價成本降低，貸款利率下降，貸款數(shù)量增加，故使用貸款總額指代銀行的信息搜尋能力（lr）。管理效率的提高意味著管理費(fèi)用的降低，故使用銀行的管理費(fèi)用與營業(yè)總收入之比衡量銀行的管理效率（me）。

4.控制變量

本文分別從宏觀層面和微觀層面選取控制變量。宏觀層面考慮宏觀經(jīng)濟(jì)水平（gdp）、金融深化程度（gs）和金融行業(yè)集中度（cr）對銀行風(fēng)險水平的影響，分別選取名義GDP增速、股票總市值占GDP比重和大型商業(yè)銀行資產(chǎn)占比增速表示。微觀層面考慮銀行資產(chǎn)規(guī)模（la）、銀行盈利能力（roe） 和銀行經(jīng)營效率（ci）對銀行風(fēng)險水平的影響，分別以銀行資產(chǎn)規(guī)模的自然對數(shù)、凈資產(chǎn)收益率和成本收入比表示。所有變量及定義見表2。

表2 變量定義

（三）模型設(shè)計

為驗(yàn)證假設(shè)1，建立靜態(tài)面板回歸模型：

其中：i代表銀行，t代表年份，Risk表示銀行風(fēng)險承擔(dān)，F(xiàn)T作為核心解釋變量表示我國金融科技發(fā)展水平，Control代表控制變量，μi代表個體固定效應(yīng)，ωt代表時間固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

為驗(yàn)證假設(shè)2，在模型（9）中引入金融科技發(fā)展水平指數(shù)與銀行類型的虛擬變量的交叉項(xiàng)：

其中K是銀行類別虛擬變量。依據(jù)銀保監(jiān)會對商業(yè)銀行的劃分標(biāo)準(zhǔn)，若樣本銀行屬于大型商業(yè)銀行，則K賦值為1，否則賦值為0。

為了驗(yàn)證金融科技運(yùn)用對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響機(jī)制，參考汪可（2018）的做法，引入凈息差、貸款總額以及管理費(fèi)用收入比與金融科技發(fā)展水平指數(shù)的交互項(xiàng)，模型設(shè)定如下：

五、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，選擇固定效應(yīng)面板回歸模型，回歸結(jié)果如表3所示。列（1）和列（2）中以資產(chǎn)資本比表示銀行風(fēng)險承擔(dān)。其中，列（1）僅控制了個體固定效應(yīng)，列（2）控制了個體及時間固定效應(yīng)。結(jié)果顯示，F(xiàn)T的二次項(xiàng)均在1%顯著性水平下顯著為負(fù)，說明金融科技發(fā)展對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響呈現(xiàn)先升后降的倒U型趨勢，假設(shè)1成立。為保證研究結(jié)果的穩(wěn)健性，以風(fēng)險資產(chǎn)率作為銀行風(fēng)險承擔(dān)的替代指標(biāo)進(jìn)行估計，結(jié)果為列（3）和列（4）。穩(wěn)健性檢驗(yàn)再次證實(shí)了假設(shè)1，表明本文的研究結(jié)論并不會因銀行風(fēng)險承擔(dān)變量的改變而出現(xiàn)偏倚?？赡艿慕忉屖牵涸诮鹑诳萍及l(fā)展水平較低的初期，金融科技引發(fā)的競爭導(dǎo)致銀行籌資成本增加，商業(yè)銀行自身對于金融科技的運(yùn)用尚不成熟，金融科技發(fā)展對商業(yè)銀行的負(fù)面效應(yīng)強(qiáng)于正面效應(yīng)。隨著金融科技發(fā)展水平的提高，金融科技發(fā)展更大程度上提高了銀行的管理效率，降低管理成本，同時緩解銀行放貸過程中的信息不對稱，增強(qiáng)了銀行的貸款定價能力，商業(yè)銀行面對金融科技的競爭實(shí)力增強(qiáng)，金融科技發(fā)展帶來的正面效應(yīng)強(qiáng)于負(fù)面效應(yīng)。

表3中，控制變量的回歸結(jié)果也大多顯著，且與已有研究結(jié)論一致。列（2）顯示，GDP增速越大、金融深化程度越高，銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平越低。這預(yù)示了積極向好的宏觀環(huán)境以及較高的金融深化程度，將使銀行的風(fēng)險容忍度增大，從而選擇風(fēng)險更大的金融業(yè)務(wù)。行業(yè)集中度越高，銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平越高，這表明了行業(yè)內(nèi)競爭越激烈，銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平越低。銀行自身的資產(chǎn)規(guī)模、盈利水平和經(jīng)營效率越高，銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平越高，這是因?yàn)橛捎趽碛懈玫馁Y源和經(jīng)營狀況，銀行往往采取更為激進(jìn)的發(fā)展策略。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

-0.368（0.500）cr 0.161***（0.001）gs -4.236***（0.000）-2.395*（0.099）0.120（0.788）-0.018（0.427）la 3.904***（0.000）0.060（0.317）-0.030（0.107）-0.071（0.615）roe 0.147***（0.000）3.843***（0.000）-0.114（0.404）-0.079***（0.000）ci 0.104***（0.000）0.146***（0.000）-0.079***（0.000）0.024***（0.000）_cons -87.185***（0.000）0.010***（0.000）-0.023***（0.000）4.259（0.251）個體固定效應(yīng) YES YES YES YES時間固定效應(yīng) YES YES F統(tǒng)計量 39.94 33.11 59.69 48.02 R2 0.21 0.22 0.28 0.28-85.697***（0.000）5.077（0.165）

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證基準(zhǔn)模型估計結(jié)果的可靠性和有效性，本文分別從將解釋變量滯后一階、SYSGMM估計、替換核心解釋變量等多個方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果見表4。

1.解釋變量滯后一階

為避免銀行風(fēng)險承擔(dān)給銀行金融科技發(fā)展的影響所帶來的內(nèi)生性問題，對銀行的金融科技水平及控制變量均采取滯后一期處理。表4列（1）結(jié)果顯示，滯后一階的FT二次項(xiàng)系數(shù)在1%顯著性水平下顯著為負(fù)，證實(shí)了基準(zhǔn)模型結(jié)論的穩(wěn)健性。

2.SYS-GMM估計

Delis和Kouretas（2011）研究發(fā)現(xiàn)銀行風(fēng)險具有持續(xù)性，這主要源于關(guān)系貸款和行業(yè)競爭，因此將被解釋變量的滯后一階項(xiàng)和滯后二階項(xiàng)納入回歸模型中。Blundell和Bond（1998）提出的系統(tǒng)廣義矩（SYS-GMM）估計方法不僅可以包容序列相關(guān)和異方差問題，而且可以憑借工具變量的選擇緩解內(nèi)生性問題。用系統(tǒng)廣義矩（SYS-GMM）估計方法對加入了被解釋變量一階、二階滯后項(xiàng)的模型（9）進(jìn)行回歸，數(shù)據(jù)通過了Hadri檢驗(yàn)、LLC檢驗(yàn)和IPS檢驗(yàn)，表明本文選取的代理變量均是平穩(wěn)序列。表4列（2）顯示，風(fēng)險變量的一階滯后項(xiàng)對本期風(fēng)險承擔(dān)有顯著正向影響，說明風(fēng)險積累作用對本期存在持續(xù)效應(yīng)，累積循環(huán)效應(yīng)明顯。核心解釋變量FT二次項(xiàng)的系數(shù)在5%顯著性水平下顯著為負(fù)，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致，本文的假設(shè)1得到進(jìn)一步證實(shí)。AR（2）檢驗(yàn)和Hansen檢驗(yàn)統(tǒng)計量的P值均大于0.1，通過了自相關(guān)檢驗(yàn)和工具變量過度識別檢驗(yàn)，因此，該動態(tài)實(shí)證結(jié)果具有合理性。

3.替換核心解釋變量

已有文獻(xiàn)關(guān)于金融科技發(fā)展水平的衡量使用較多的是北大數(shù)字普惠金融指數(shù)。為保證結(jié)果穩(wěn)健，本文用北大數(shù)字普惠金融指數(shù)的省級中位數(shù)替換模型（9）中的金融科技發(fā)展指數(shù)并重新進(jìn)行回歸。表4列（3）數(shù)據(jù)顯示，在5%的顯著性水平下，北大數(shù)字普惠金融指數(shù)所測度的金融科技發(fā)展水平指數(shù)的二次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，假設(shè)1同樣得到了證實(shí)?？傮w來看，基準(zhǔn)模型的研究結(jié)果基本是穩(wěn)健可靠的。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

（三）異質(zhì)性分析

表5列示了假設(shè)2的回歸結(jié)果。列（1）（2）只控制個體固定效應(yīng)，而列（3）（4）則采用雙向固定效應(yīng)。F檢驗(yàn)表明該實(shí)證方程具備合理性。其中，F(xiàn)T的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)回歸系數(shù)均在1%顯著性水平下顯著為負(fù)，再一次驗(yàn)證了假設(shè)1。交叉項(xiàng)FT×K和FT2×K的回歸系數(shù)分別在1%和10%顯著性水平下顯著為負(fù)，說明金融科技發(fā)展對不同規(guī)模的商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)影響具有異質(zhì)性，大型商業(yè)銀行受到金融科技發(fā)展的影響更強(qiáng)烈，故假設(shè)2成立。

表5 異質(zhì)性分析結(jié)果

個體固定效應(yīng)時間固定效應(yīng)F統(tǒng)計量2 YES YES YES YES YES YES 39.94 35.17 33.11 30.36 R 0.21 0.22 0.22 0.23

（四）影響機(jī)制檢驗(yàn)

表6報告了金融科技發(fā)展對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果。列（1）（3）（5）中以資產(chǎn)資本比RiskA/E表示銀行風(fēng)險承擔(dān)，為保證研究結(jié)果的穩(wěn)健性，以風(fēng)險資產(chǎn)率RiskL/A作為銀行風(fēng)險承擔(dān)的替代指標(biāo)進(jìn)行估計，結(jié)果為列（2）（4）（6）。

表6列（1）結(jié)果顯示，銀行凈息差nim的系數(shù)在1%顯著性水平下顯著為負(fù)，表明銀行風(fēng)險承擔(dān)水平隨著銀行凈息差的降低而提高。交叉項(xiàng)FT×nim的系數(shù)為正，意味著金融科技發(fā)展通過加劇競爭，壓縮銀行凈息差渠道加重銀行風(fēng)險承擔(dān)，假設(shè)3成立。列（2）結(jié)果顯示該結(jié)論是穩(wěn)健的。

表6列（3）結(jié)果顯示，貸款規(guī)模lr的系數(shù)在1%顯著性水平下顯著為正，表明銀行風(fēng)險承擔(dān)水平隨著銀行貸款規(guī)模的增加而降低。交叉項(xiàng)FT×lr的系數(shù)為正，意味著金融科技發(fā)展通過提升銀行信息搜尋能力渠道降低銀行風(fēng)險承擔(dān)，假設(shè)4成立。列（4）結(jié)果顯示該結(jié)論是穩(wěn)健的。

表6列（5）結(jié)果顯示，管理費(fèi)用收入比me的系數(shù)在1%顯著性水平下顯著為正，表明銀行風(fēng)險承擔(dān)水平隨著銀行管理費(fèi)用收入比的降低而降低。交叉項(xiàng)FT×me的系數(shù)為正，意味著金融科技發(fā)展通過提升銀行管理效率渠道降低銀行風(fēng)險承擔(dān)，假設(shè)5成立。列（6）結(jié)果顯示該結(jié)論是穩(wěn)健的。

表6 金融科技發(fā)展對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響機(jī)制檢驗(yàn)

六、研究結(jié)論與啟示

本文基于數(shù)量、質(zhì)量和環(huán)境三個維度構(gòu)建我國金融科技發(fā)展水平指數(shù)，并在此基礎(chǔ)上以我國174家商業(yè)銀行2013—2020年面板數(shù)據(jù)為樣本，實(shí)證分析金融科技對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響及其內(nèi)在機(jī)理。研究結(jié)果表明：第一，金融科技發(fā)展對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響呈先升后降的倒U型趨勢；第二，金融科技發(fā)展對不同規(guī)模商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響具有異質(zhì)性，對大型商業(yè)銀行的影響更為顯著；第三，金融科技發(fā)展通過加劇競爭，壓縮銀行凈息差渠道提高了銀行風(fēng)險承擔(dān)，通過提升銀行信息搜尋能力和管理效率，降低了銀行風(fēng)險承擔(dān)。

上述研究結(jié)論對于商業(yè)銀行通過發(fā)展金融科技提升管理效率和經(jīng)營效應(yīng)具有重要啟示：第一，商業(yè)銀行應(yīng)加強(qiáng)金融與科技的深度融合，將人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等先進(jìn)信息技術(shù)成果運(yùn)用于傳統(tǒng)的金融業(yè)務(wù)，提升銀行業(yè)務(wù)的管理效率，降低管理成本。推出滿足客戶需求的創(chuàng)新金融業(yè)務(wù)和產(chǎn)品，在激烈的競爭中保持傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)的競爭力。第二，商業(yè)銀行應(yīng)加強(qiáng)業(yè)務(wù)風(fēng)險防范能力，依托數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)建動態(tài)風(fēng)險評價體系，針對高風(fēng)險業(yè)務(wù)及時加以干預(yù)與調(diào)整，完善風(fēng)險補(bǔ)償方案，緩解金融科技帶來的風(fēng)險沖擊。第三，中小銀行應(yīng)積極應(yīng)對金融科技帶來的競爭壓力，開展差異化競爭。大型商業(yè)銀行對金融科技的運(yùn)用更為深入，擠占了部分中小銀行原先占據(jù)優(yōu)勢的小微企業(yè)市場。中小銀行應(yīng)當(dāng)調(diào)整自身業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，將小微企業(yè)信貸市場進(jìn)行進(jìn)一步的分類，提供特色化的信貸產(chǎn)品和服務(wù)，與大型商業(yè)銀行形成錯位競爭。