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    金融科技發(fā)展對商業(yè)銀行風(fēng)險防控的影響

    2023-08-28 19:59:54董曉林吳之偉陳秋月
    江蘇社會科學(xué) 2023年1期
    關(guān)鍵詞:系統(tǒng)性風(fēng)險金融科技

    董曉林 吳之偉 陳秋月

    內(nèi)容提要 商業(yè)銀行是中國金融最重要的組成部分,其風(fēng)險防控對維護我國金融體系的穩(wěn)定性具有舉足輕重的作用。在當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟的背景下,深入研究金融科技發(fā)展對商業(yè)銀行風(fēng)險的影響效應(yīng)及其作用機制,對促進商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、完善風(fēng)險監(jiān)管政策、防范整體金融風(fēng)險具有重要的理論和現(xiàn)實意義?;?010—2020年176家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù),運用Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)構(gòu)建商業(yè)銀行金融科技指數(shù),實證分析金融科技發(fā)展對我國商業(yè)銀行個體風(fēng)險與系統(tǒng)性風(fēng)險的影響。研究表明,金融科技既能顯著降低商業(yè)銀行自身個體風(fēng)險,又能抑制系統(tǒng)性風(fēng)險。此外,金融科技對商業(yè)銀行風(fēng)險的影響存在異質(zhì)性,金融科技發(fā)展降低了非系統(tǒng)重要性銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險,增加了系統(tǒng)重要性銀行系統(tǒng)性風(fēng)險。機制分析發(fā)現(xiàn),金融科技對銀行個體風(fēng)險的影響通過杠桿率渠道和風(fēng)險承擔(dān)渠道產(chǎn)生作用,而對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的影響僅通過杠桿率渠道傳導(dǎo),風(fēng)險承擔(dān)渠道機制的作用效果不顯著。

    關(guān)鍵詞 金融科技 個體風(fēng)險 系統(tǒng)性風(fēng)險 系統(tǒng)重要性銀行

    董曉林,南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院教授,江蘇農(nóng)村金融發(fā)展研究中心主任

    吳之偉,南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院博士研究生

    陳秋月,南京審計大學(xué)政府審計學(xué)院講師

    本文為國家自然科學(xué)基金面上項目“金融科技背景下農(nóng)村金融機構(gòu)數(shù)字化發(fā)展機制與普惠效應(yīng)研究”(72073067)、“中國農(nóng)村數(shù)字金融的發(fā)展機制和效應(yīng):基于實驗經(jīng)濟的研究”(71973064)的階段性成果。

    一、研究背景

    習(xí)近平總書記在黨的二十大報告中強調(diào),“防范金融風(fēng)險還須解決許多重大問題”,“要加強和完善現(xiàn)代金融監(jiān)管,強化金融穩(wěn)定保障體系,依法將各類金融活動全部納入監(jiān)管,守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險底線”。2017年的全國金融工作會議就提出打好防范化解重大風(fēng)險攻堅戰(zhàn),重點是防控金融風(fēng)險。隨后,黨的十九大報告進一步將防范和化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險提到了更為重要的歷史性高度,各級金融監(jiān)管部門相繼制定實施方案并開展專項整治計劃。2019年中國人民銀行金融穩(wěn)定工作會議將“防范化解金融風(fēng)險,特別是防止發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險”確定為今后金融工作的根本性任務(wù)。新冠肺炎疫情暴發(fā)后,伴隨著全球貿(mào)易受阻和經(jīng)濟下行壓力加劇,我國防范控制金融風(fēng)險面臨更加嚴(yán)峻的考驗。

    銀行業(yè)作為我國金融體系的主體,其資產(chǎn)規(guī)模占我國金融資產(chǎn)總量的80%以上,在集中大部分金融資源的同時亦聚集了大量金融風(fēng)險,在金融發(fā)展與風(fēng)險防控中的地位舉足輕重。即使是規(guī)模較小的非系統(tǒng)重要性銀行,其風(fēng)險一旦具備涉眾性或傳染性,在內(nèi)外沖擊的作用下就可能導(dǎo)致個體風(fēng)險系統(tǒng)化[1],并引發(fā)連鎖反應(yīng)和同業(yè)恐慌,嚴(yán)重影響金融市場的安全與穩(wěn)定。因此,在當(dāng)前全球經(jīng)濟發(fā)展不確定性增加與國內(nèi)金融深化改革的現(xiàn)實背景下,如何有效防控商業(yè)銀行金融風(fēng)險顯得尤為重要。隨著技術(shù)驅(qū)動的金融創(chuàng)新不斷涌現(xiàn),金融科技與傳統(tǒng)金融服務(wù)交叉融合,深刻影響了傳統(tǒng)銀行業(yè)的業(yè)態(tài)。近年來,為應(yīng)對急劇變化的市場競爭環(huán)境,商業(yè)銀行紛紛強化金融科技應(yīng)用、推進銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。金融科技發(fā)展對商業(yè)銀行的影響成為現(xiàn)階段金融監(jiān)管部門、學(xué)術(shù)界乃至整個社會關(guān)注的熱點問題。大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能和區(qū)塊鏈等創(chuàng)新科技與金融深度融合,金融科技在降低交易成本、減少信息不對稱方面具有天然優(yōu)勢,有助于提高銀行經(jīng)營績效[2]。然而,金融科技帶來的不僅是機遇和發(fā)展,還伴隨銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型蘊含的金融科技新風(fēng)險。

    關(guān)于金融科技發(fā)展對銀行風(fēng)險防控的影響研究存在一些爭議。一方面,已有研究普遍認為外部金融科技發(fā)展給傳統(tǒng)銀行的資產(chǎn)端、中間業(yè)務(wù)及負債端帶來了全面的沖擊,其通過惡化存款結(jié)構(gòu)和抬高付息成本,顯著提高了銀行個體風(fēng)險[3]。劉孟飛等[4]的研究顯示外部金融科技增強銀行間風(fēng)險傳染效應(yīng),從而加劇我國銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險。另一方面,受限于相關(guān)數(shù)據(jù)的不完整,對銀行內(nèi)部金融科技與銀行風(fēng)險關(guān)系定量研究不多。Cheng等[5]實證分析發(fā)現(xiàn)新興技術(shù)的應(yīng)用有助于提高銀行風(fēng)險管理效率,從而降低其信貸風(fēng)險。金洪飛等[6]認為金融科技應(yīng)用降低商業(yè)銀行的個體風(fēng)險,但對于中小銀行作用相對較弱。王道平等[7]認為上市銀行應(yīng)用金融科技通過增加銀行風(fēng)險承擔(dān)、加深銀行間關(guān)聯(lián)程度,進而加劇系統(tǒng)性風(fēng)險。綜上,關(guān)于金融科技發(fā)展對銀行風(fēng)險影響的研究有待進一步深入:第一,已有研究大多從外部金融科技視角出發(fā),鮮有文獻定量研究銀行內(nèi)部金融科技發(fā)展對其風(fēng)險防控的影響;第二,已有研究大多集中于銀行個體風(fēng)險層面,或分別探究個體風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險的影響因素,綜合考慮銀行個體風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險的研究仍不多見;第三,受到數(shù)據(jù)可獲得性條件的限制,現(xiàn)有的金融科技發(fā)展對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險影響的研究大多以上市銀行為樣本,沒有涵蓋大多數(shù)的非上市中小銀行。

    本文以2010—2020年176家商業(yè)銀行為樣本進行實證分析,具體運用Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)構(gòu)建金融科技指數(shù),深入分析金融科技發(fā)展對商業(yè)銀行個體風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險的影響、作用機制以及該影響的異質(zhì)性,研究目的在于以下幾個方面:第一,實證分析金融科技對商業(yè)銀行自身的個體風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險的影響及其作用機制;第二,運用SVM算法,模擬非上市銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險,更加全面準(zhǔn)確地分析我國銀行業(yè)的金融風(fēng)險;第三,按照系統(tǒng)重要性程度對商業(yè)銀行進行分組,檢驗金融科技對銀行個體風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險影響的異質(zhì)性,為我國金融風(fēng)險的防范化解以及監(jiān)管部門對銀行實施差異化動態(tài)監(jiān)管政策提供理論依據(jù)和實證檢驗。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    1.金融科技與銀行個體風(fēng)險

    根據(jù)金融中介理論,金融交易成本和信息成本推動了金融中介的產(chǎn)生,而信息不對稱限制了傳統(tǒng)商業(yè)銀行的進一步發(fā)展[1]。大數(shù)據(jù)、人工智能等創(chuàng)新科技與金融的深度融合,不僅能夠促使商業(yè)銀行實現(xiàn)金融業(yè)務(wù)和客戶活躍行為的有效綁定、實現(xiàn)批量化獲客,而且能夠收集更多維度的客戶信息,描繪更完備、動態(tài)的客戶畫像,從而緩解傳統(tǒng)銀行業(yè)面臨的信息不對稱難題[2],提高商業(yè)銀行的信息甄別能力和信息處理效率,進而減少不良貸款,降低商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)水平。同時,商業(yè)銀行依靠自身客戶基礎(chǔ),應(yīng)用金融科技推進的智能化運營模式[3],建立符合當(dāng)下技術(shù)快速迭代、場景快速更新的、靈活的數(shù)字化風(fēng)控體系,對于提高銀行自身經(jīng)營效率和降低風(fēng)險承擔(dān)水平均有立竿見影的效果[4]。

    基于金融功能視角,金融科技可以大大縮短銀行與客戶之間的時空距離,擴大客戶覆蓋面,同時配合商業(yè)銀行多元化的業(yè)務(wù)、渠道以及產(chǎn)品創(chuàng)新,充分整合金融資源,顛覆傳統(tǒng)“存貸匯”經(jīng)營模式,加快發(fā)展中間業(yè)務(wù),從而提高銀行經(jīng)營績效。除了可以挖掘長尾客戶帶來營業(yè)收入的增加,金融科技也大大降低了銀行網(wǎng)點布局成本、運營成本以及交易成本。相比于傳統(tǒng)業(yè)務(wù),銀行應(yīng)用金融科技會有收益加成[5],能夠減少收益搜尋動機,抑制對高風(fēng)險資產(chǎn)的需求,進而導(dǎo)致風(fēng)險偏好下降。同時,由于銀行經(jīng)營績效上升而帶來的利潤分配是銀行增加資本的重要途徑[6],資本的積累和擴張能夠降低破產(chǎn)風(fēng)險并提高銀行的風(fēng)險吸收能力,從而降低銀行個體風(fēng)險[7]。

    基于此,本文提出研究假設(shè)1:金融科技發(fā)展顯著降低了商業(yè)銀行個體風(fēng)險。

    2.金融科技與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險

    理論角度而言,金融科技對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的影響途徑有以下兩個方面:

    第一,內(nèi)外沖擊導(dǎo)致銀行系統(tǒng)性風(fēng)險,表現(xiàn)為外部實體經(jīng)濟下行帶來的信貸風(fēng)險和內(nèi)部經(jīng)營不善導(dǎo)致的破產(chǎn)風(fēng)險對銀行業(yè)的沖擊。金融科技促進了信息流動,通過數(shù)據(jù)搜集、信息共享實現(xiàn)信息相互傳遞,提高商業(yè)銀行的信息甄別能力和信息處理效率。在信號傳遞作用下,對存在較高聲譽風(fēng)險或有惡意違約傾向的企業(yè)形成有效約束,減少了銀行因外部實體企業(yè)經(jīng)營不善而導(dǎo)致的信貸風(fēng)險。同時,銀行信息甄別能力的提升有助于促進信貸資源的優(yōu)化配置,推進實體企業(yè)去杠桿,將錯配的信貸資源從僵尸企業(yè)中釋放出來[1],能夠有效減少由內(nèi)外沖擊引起的信貸風(fēng)險和破產(chǎn)風(fēng)險,降低銀行風(fēng)險承擔(dān)水平,從而抑制銀行系統(tǒng)性風(fēng)險。

    第二,沖擊后的風(fēng)險傳染和擴散效應(yīng)導(dǎo)致銀行系統(tǒng)性風(fēng)險與銀行結(jié)構(gòu)性特征密切相關(guān)。如銀行財務(wù)杠桿、期限錯配以及相互關(guān)聯(lián)性等過高會助推風(fēng)險的傳染和擴散,導(dǎo)致更大的系統(tǒng)性風(fēng)險[2]。銀行應(yīng)用金融科技實現(xiàn)的財務(wù)績效和利潤的增長能有效促進資本增長。資本積累形成的“風(fēng)險緩沖墊”緩解了個體損失對銀行業(yè)整體的沖擊,降低了風(fēng)險傳染和擴散效應(yīng),抑制了銀行系統(tǒng)性風(fēng)險[3]。同時,資本增加可以緩解來自央行的宏觀審慎監(jiān)管壓力,遏制銀行在遭遇外生沖擊后通過賣出資產(chǎn)來達到監(jiān)管目標(biāo)的傾向,有效減少去杠桿機制在銀行關(guān)聯(lián)性作用下帶來的估值踩踏和傳染損失[4],有助于緩釋潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險。

    基于此,本文提出研究假設(shè)2:金融科技發(fā)展顯著降低了商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險。

    3.金融科技對銀行個體風(fēng)險、系統(tǒng)性風(fēng)險的異質(zhì)性影響

    由于自身資源稟賦、組織架構(gòu)和市場勢力的不同,不同銀行的金融科技發(fā)展處在不同的階段,對銀行風(fēng)險影響存在差異。由于銀行“太大而不能倒”和“太關(guān)聯(lián)而不能倒”,銀行規(guī)模越大,自身承擔(dān)的風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險越高。金融穩(wěn)定委員會(FSB)將規(guī)模較大、復(fù)雜程度高、一旦發(fā)生風(fēng)險事件將給地區(qū)或全球金融體系帶來沖擊的金融機構(gòu)定義為系統(tǒng)重要性金融機構(gòu)(SIFIs)。

    國有大型銀行為代表的系統(tǒng)重要性銀行率先結(jié)合自身實際制定金融科技發(fā)展戰(zhàn)略,大多選擇成立金融科技子公司或與其他金融科技公司進行戰(zhàn)略合作等方式自行構(gòu)建金融科技生態(tài)圈,可以極大降低風(fēng)險活動的運營成本,并且應(yīng)用數(shù)字技術(shù)可以在短期內(nèi)獲得高額收益。這些行為激勵銀行減持高風(fēng)險資產(chǎn),減少高風(fēng)險投資行為,降低了銀行個體風(fēng)險。然而,由于以上銀行本身業(yè)務(wù)規(guī)模較大,分支機構(gòu)遍布全國,跨地區(qū)、跨銀行資金往來頻繁,業(yè)務(wù)聯(lián)系緊密,金融科技水平的提升加深了系統(tǒng)重要性銀行的相互關(guān)聯(lián)性。在面臨內(nèi)部和外部沖擊時,銀行間的相互關(guān)聯(lián)性加快風(fēng)險的多渠道傳染,在尾部事件發(fā)生時會遭受更大的損失,從而加劇系統(tǒng)性風(fēng)險,金融科技對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的促進作用大于抑制作用。相反,非系統(tǒng)重要性銀行大多是城商行和農(nóng)商行等區(qū)域性中小銀行,以經(jīng)營傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)為主,其自身資源稟賦有限,金融科技發(fā)展布局僅停留在技術(shù)層面,缺乏組織架構(gòu)和人才培養(yǎng)方面的規(guī)劃,金融科技降低個體風(fēng)險的程度有限。由于經(jīng)營區(qū)域范圍主要集中在當(dāng)?shù)?,銀行間相互關(guān)聯(lián)緊密程度低,風(fēng)險傳染和擴散效應(yīng)不顯著,金融科技對非系統(tǒng)重要性銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的抑制作用大于促進作用。

    基于上述分析,本文提出研究假設(shè)3:金融科技發(fā)展對銀行個體風(fēng)險的影響,無論是對系統(tǒng)重要性銀行還是非系統(tǒng)重要性銀行均有降低風(fēng)險的作用;而從對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的影響來看,金融科技發(fā)展對非系統(tǒng)重要性銀行是降低了風(fēng)險,而對系統(tǒng)重要性銀行是增加了風(fēng)險。

    三、數(shù)據(jù)、變量與模型設(shè)計

    1.樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

    本文選取國內(nèi)176家商業(yè)銀行作為樣本,構(gòu)建2010—2020年的非平衡面板數(shù)據(jù)。銀行的財務(wù)數(shù)據(jù)來源于ORBIS Bank Focus數(shù)據(jù)庫,并結(jié)合Wind數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫相關(guān)數(shù)據(jù)進行補充,宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)庫;上市銀行股票價格數(shù)據(jù)來自Choice金融終端;銀行金融科技指數(shù)是基于Google搜索引擎,采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)構(gòu)建所得,用于衡量微觀層面的銀行金融科技水平。

    2.變量選取

    (1)被解釋變量:銀行個體風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險

    ①個體風(fēng)險

    ②系統(tǒng)性風(fēng)險

    借鑒Adrian等[2]的方法,本文使用條件在險價值之差(ΔCoVaR)衡量金融機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險,采用分位數(shù)回歸方法計算ΔCoVaR[3]。為保證分析結(jié)果的穩(wěn)健性,將邊際期望損失(MES)作為系統(tǒng)性風(fēng)險輔助考察變量[4],該指標(biāo)將更為極端情況下的潛在損失考慮在內(nèi),一定程度可彌補ΔCoVaR的缺陷。

    現(xiàn)階段國內(nèi)文獻在研究銀行系統(tǒng)性風(fēng)險時的研究對象多為上市銀行,樣本容量大多不超過35家,然而,最新研究表明也要重視中小銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險防控[5]。因此,參考張琳等[6]的方法,本文使用SVM算法模擬出非上市銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險,對系統(tǒng)性風(fēng)險展開更加全面的分析。計算得到的ΔCoVaR和MES為負值,取絕對值后,其數(shù)值越大代表系統(tǒng)性風(fēng)險越大。

    (2)解釋變量

    本文構(gòu)建銀行金融科技指數(shù)(BankFintech)以衡量銀行金融科技的發(fā)展水平,參考Cheng[7]、李春濤等[1]的做法,運用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)結(jié)合文本挖掘建立銀行金融科技指數(shù)。具體步驟如下:首先,從金融科技應(yīng)用領(lǐng)域確定了大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集、云計算、云服務(wù)、人工智能、人臉識別、指紋識別、區(qū)塊鏈、移動、互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)上、線上共12個關(guān)鍵詞[2];其次,將每個關(guān)鍵詞與樣本商業(yè)銀行進行匹配,并在Google新聞中進行分年度搜索,如搜索“工商銀行”AND“大數(shù)據(jù)”,對關(guān)鍵詞加以雙引號,確保呈現(xiàn)的新聞與關(guān)鍵詞精確匹配,再過濾掉與主題無關(guān)的新聞;最后,將每年每個銀行層面的所有關(guān)鍵詞搜索的新聞數(shù)量除以每年有關(guān)銀行的新聞總量,再用變異系數(shù)法計算該銀行在該年度的金融科技發(fā)展水平(BankFintech)指標(biāo)。

    (3)控制變量

    借鑒劉忠璐[3]、史仕新[4]的分析,本文選取銀行規(guī)模(SIZE)、盈利能力(ROA)、流動性水平(DPR)、多樣化經(jīng)營(NII)、銀行間關(guān)聯(lián)度(WS)作為銀行特征的控制變量;引入貨幣政策環(huán)境(M2)和銀行總部所在地級市經(jīng)濟發(fā)展水平(GDP)宏觀經(jīng)濟變量控制貨幣政策和宏觀經(jīng)濟周期性的影響。變量的符號和定義見表1。

    表2報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。為了避免極端值的影響,對連續(xù)型變量進行了1%的縮尾處理。銀行金融科技水平(BankFintech)最小值為0,對應(yīng)著對某家銀行搜索關(guān)鍵詞得出年度新聞數(shù)目均為0的情況。商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(ΔCoVaR、MES)均值分別為2.690、2.439,與張肖飛和徐龍炳[5]計算結(jié)果相比偏小,主要原因是本文樣本包含中小銀行拉低了系統(tǒng)性風(fēng)險的均值??傮w來看,銀行金融科技發(fā)展水平、個體風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險均存在一定差異。

    3.模型設(shè)定

    本文建立如下基準(zhǔn)回歸模型以檢驗上文假設(shè):

    其中,被解釋變量RISKi,t包括兩個層次風(fēng)險指標(biāo),即銀行個體風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險;核心解釋變量BankFintechi,t表示銀行金融科技水平;Controls為系列控制變量;ui和vt控制個體固定效應(yīng)和時間效應(yīng)來消除個體和時間差異;εi,t表示隨機誤差項。β1反映了金融科技發(fā)展對個體風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險的影響。為檢驗銀行金融科技對個體風(fēng)險和系統(tǒng)風(fēng)險溢出的異質(zhì)性影響,加入交叉項BankFintechi,t×Si得到式(3)。其中,若為系統(tǒng)重要性銀行則S取1,非系統(tǒng)重要性銀行則S取0[1]。

    四、實證結(jié)果與分析

    1.金融科技、銀行個體風(fēng)險與系統(tǒng)性風(fēng)險

    表3顯示金融科技對銀行個體風(fēng)險與系統(tǒng)性風(fēng)險影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。列(1)至列(3)中金融科技BankFintech系數(shù)均在1%的水平上顯著為正,說明金融科技能夠顯著降低個體風(fēng)險。表3的列(5)和列(6)報告了金融科技與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的回歸結(jié)果,列(5)和列(6)中BankFintech系數(shù)均在1%的水平上顯著為負,表明金融科技能夠有效降低系統(tǒng)性風(fēng)險,減弱個體銀行對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)。綜上所述,金融科技不但降低了銀行個體風(fēng)險,提升了銀行個體的穩(wěn)健性,而且抑制了銀行系統(tǒng)性風(fēng)險,降低銀行系統(tǒng)的脆弱性。

    2.異質(zhì)性分析

    在上文基礎(chǔ)上,本文進一步分析金融科技對銀行個體風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險的異質(zhì)性影響?,F(xiàn)階段,監(jiān)管當(dāng)局重點考察的對象是具有系統(tǒng)重要性且系統(tǒng)性風(fēng)險大的銀行,即“大而不能倒”的銀行。根據(jù)《系統(tǒng)重要性銀行評估辦法》,將樣本分為系統(tǒng)重要性銀行和非系統(tǒng)重要性銀行,基于式(2)和式(3)的模型檢驗金融科技對銀行個體風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險的異質(zhì)性影響,回歸結(jié)果分別見表4的Panel A、Panel B。

    Panel A中列(1)資本充足率(CAR)作為被解釋變量時的交叉項系數(shù)不顯著,所以在列(4)至列(7)中僅呈現(xiàn)ARWA、CAP為被解釋變量的分組回歸結(jié)果。列(1)中BankFintech系數(shù)在1%水平上顯著為正,BankFintech×S交叉項的系數(shù)為正但是不顯著,說明金融科技降低個體風(fēng)險的影響沒有呈現(xiàn)異質(zhì)性。列(2)BankFintech×S系數(shù)顯著為負,列(3)BankFintech×S系數(shù)顯著為正,說明不同類型銀行金融科技在降低ARWA和CAP方面呈現(xiàn)出異質(zhì)性。列(4)至列(7)的分組回歸也顯示出類似的檢驗結(jié)果:當(dāng)主體是系統(tǒng)重要性銀行時,金融科技能顯著降低銀行風(fēng)險承擔(dān)水平,但不能顯著提高銀行杠桿率;反之,非系統(tǒng)重要性銀行應(yīng)用金融科技能顯著提高銀行杠桿率,但不能降低風(fēng)險承擔(dān)水平。由此得出以下結(jié)論:隨著自身金融科技水平的提升,系統(tǒng)重要性銀行更傾向于通過降低風(fēng)險承擔(dān)水平來降低個體風(fēng)險,而非系統(tǒng)重要性銀行傾向于通過增加銀行杠桿率來降低個體風(fēng)險。可能的原因是:系統(tǒng)重要性銀行在金融科技戰(zhàn)略規(guī)劃、科技人才儲備和資金投入方面具有優(yōu)勢,金融科技應(yīng)用能夠迅速提升系統(tǒng)重要性銀行的風(fēng)險識別能力,降低表內(nèi)外風(fēng)險權(quán)重較高資產(chǎn)的持有,改善風(fēng)險治理結(jié)構(gòu),減少銀行主動風(fēng)險承擔(dān)行為[1]。而非系統(tǒng)重要性銀行的金融科技發(fā)展水平較低,主要經(jīng)營傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù),主動承擔(dān)風(fēng)險的意識弱。金融科技應(yīng)用降低銀行主動風(fēng)險承擔(dān)的效果有限,更多是刺激非系統(tǒng)重要性銀行存貸款和資本的籌集,通過增加銀行杠桿率提高其自身抵御風(fēng)險能力。

    Panel B中列(1)和列(2)的BankFintech系數(shù)在1%水平上顯著為負,交叉項BankFintech×S系數(shù)顯著為正,說明金融科技降低系統(tǒng)性風(fēng)險的作用存在異質(zhì)性,當(dāng)主體是系統(tǒng)重要性銀行時,金融科技降低系統(tǒng)風(fēng)險溢出的效果不明顯。列(3)和列(4)中BankFintech估計系數(shù)均為正,列(5)和列(6)中BankFintech估計系數(shù)均在1%水平上顯著為負,以上截然相反的兩個結(jié)果表明,金融科技降低了非系統(tǒng)重要性銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險,而提高了系統(tǒng)重要性銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險,后者與王道平等[2]的研究結(jié)論一致。

    綜上所述,金融科技對個體風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險的影響存在異質(zhì)性。結(jié)合表3的實證結(jié)果分析可知,金融科技既能夠降低非系統(tǒng)重要性銀行的個體風(fēng)險,又能抑制其系統(tǒng)性風(fēng)險;而對于系統(tǒng)重要性銀行,金融科技水平能夠有效降低銀行個體風(fēng)險,卻增加了其系統(tǒng)性風(fēng)險。

    3.穩(wěn)健性檢驗和內(nèi)生性處理

    為了提高研究結(jié)論的可信度,本文做了如下穩(wěn)健性檢驗:一是替換變量,使用事后風(fēng)險承擔(dān)Z值代替風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)占比ARWA作為銀行個體風(fēng)險指標(biāo),綜合反映銀行風(fēng)險承擔(dān)水平;二是更換非上市銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險預(yù)測模型,用K近鄰算法(K-Nearest Neighbor,KNN)和隨機森林算法(Random Forest)代替支持向量機算法(SVM)重新模擬非上市銀行的ΔCoVaR和MES;三是改變分組標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)銀行是否上市將樣本分為系統(tǒng)重要性銀行和非系統(tǒng)重要性銀行,再次檢驗金融科技對銀行個體風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險的異質(zhì)性影響。以上穩(wěn)健性檢驗的回歸結(jié)果均與上文一致,說明研究結(jié)論是穩(wěn)健的[1]。

    為解決銀行金融科技和個體風(fēng)險、系統(tǒng)性風(fēng)險之間可能存在反向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問題,首先,選取滯后一期的銀行金融科技L. BankFintech和控制變量代替當(dāng)期值,重新估計金融科技對銀行個體風(fēng)險、系統(tǒng)性風(fēng)險的影響?;貧w結(jié)果見表5 Panel A。其次,用工具變量法解決內(nèi)生性問題。參考李建軍和姜世超[2]的作法,采用總行所在省份的互聯(lián)網(wǎng)普及率和移動電話普及率的平均值作為工具變量,采用兩階段最小二乘法2SLS進行估計。該工具變量與銀行金融科技發(fā)展高度正相關(guān),與銀行風(fēng)險無直接關(guān)聯(lián),滿足工具變量的外生性。第一階段回歸[3]中工具變量的估計系數(shù)在1%水平上顯著,且F值大于10,說明不存在弱工具變量問題。回歸結(jié)果見表5 Panel B。第二階段回歸結(jié)果均與上文基本一致,說明研究結(jié)論依然穩(wěn)健。

    五、金融科技對銀行風(fēng)險的影響機制分析

    為了進一步探究金融科技對銀行個體風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險的影響機制,本文借鑒蘇帆等[4]的方法,將資本充足率分解為銀行杠桿率(CAP)和風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)占比倒數(shù)(ARWA),從杠桿率渠道和風(fēng)險承擔(dān)渠道[5]出發(fā),實證檢驗金融科技如何通過以上兩種渠道影響銀行個體風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險。

    1.金融科技對銀行個體風(fēng)險的作用機制檢驗

    根據(jù)銀行資本渠道理論[1],銀行資本面臨負面沖擊時,過低的銀行杠桿率將傳遞不利的市場信號導(dǎo)致籌資成本大幅提高,加大了銀行風(fēng)險。Kim等[2]認為在外部環(huán)境惡化時,為了提高收益率水平,銀行可能配置風(fēng)險水平更高的資產(chǎn)來主動承擔(dān)風(fēng)險。因此,本文在式(2)的基礎(chǔ)上引入銀行CAP和ARWA指標(biāo),構(gòu)建金融科技對銀行個體風(fēng)險的作用機制模型[3]。

    表6中列(1)和列(2)的BankFintech的估計系數(shù)顯著為正,其中列(1)中ARWA的估計系數(shù)和列(2)中CAP的估計系數(shù)均顯著為正,表明金融科技既能通過杠桿率渠道,又能通過風(fēng)險承擔(dān)渠道降低銀行個體風(fēng)險。

    2.金融科技對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的作用機制檢驗

    由于監(jiān)管中的資本要求在進行風(fēng)險加權(quán)權(quán)重的選取上不一定客觀,所以巴塞爾協(xié)議Ⅲ將杠桿率指標(biāo)作為補充,這有助于抑制銀行資產(chǎn)負債表的過度擴張,能夠兼顧微觀審慎和宏觀審慎監(jiān)管[4]。本文在式(2)的基礎(chǔ)上,引入ΔCoVaR和MES指標(biāo),構(gòu)建金融科技對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的作用機制模型。

    表6列(3)中ARWA顯著為正,列(4)中ARWA的估計系數(shù)卻不顯著,表明金融科技通過風(fēng)險承擔(dān)渠道對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的降低作用無效,甚至可能加劇系統(tǒng)性風(fēng)險,與田嬌等[5]的研究結(jié)果相一致。列(5)和列(6)中BankFintech和CAP的估計系數(shù)均顯著為負,反映出杠桿率渠道的傳導(dǎo)是顯著的。提高銀行杠桿率能夠抑制風(fēng)險轉(zhuǎn)移效應(yīng),降低銀行系統(tǒng)性風(fēng)險[6]。金融科技通過杠桿率渠道對系統(tǒng)性風(fēng)險產(chǎn)生顯著的抑制效果,體現(xiàn)了杠桿率抵御外生沖擊的能力[7]。

    總體而言,金融科技通過杠桿率渠道或風(fēng)險承擔(dān)渠道降低了銀行個體風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險,對銀行個體風(fēng)險的影響通過杠桿率渠道和風(fēng)險承擔(dān)渠道產(chǎn)生作用,而對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的影響僅通過杠桿率渠道傳導(dǎo),風(fēng)險承擔(dān)渠道機制的作用效果不顯著。

    六、結(jié)論與政策建議

    在數(shù)字技術(shù)發(fā)展與金融風(fēng)險防控的雙重背景下,本文基于2010—2020年176家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù),采用Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)構(gòu)建銀行金融科技指數(shù),運用SVM模型模擬構(gòu)建非上市銀行系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo),實證分析金融科技發(fā)展對銀行個體風(fēng)險及系統(tǒng)性風(fēng)險的影響及其關(guān)聯(lián)機制。研究結(jié)論如下:第一,總體上來看,金融科技能夠降低銀行自身個體風(fēng)險,同時也有效抑制了系統(tǒng)性風(fēng)險。第二,不同類型銀行的金融科技對風(fēng)險的影響具有異質(zhì)性。對于個體風(fēng)險,金融科技對系統(tǒng)重要性與非系統(tǒng)重要性銀行均有降低作用,區(qū)別在于系統(tǒng)重要性銀行傾向于通過風(fēng)險承擔(dān)渠道降低個體風(fēng)險,而非系統(tǒng)重要性銀行傾向于通過杠桿率渠道降低個體風(fēng)險。對于系統(tǒng)性風(fēng)險,金融科技顯著降低了非系統(tǒng)重要性銀行系統(tǒng)性風(fēng)險,而提高了系統(tǒng)重要性銀行系統(tǒng)性風(fēng)險。第三,金融科技對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的影響主要通過杠桿率渠道進行傳導(dǎo),風(fēng)險承擔(dān)渠道機制的作用效果并不顯著。對金融科技影響銀行風(fēng)險的總體效應(yīng)、異質(zhì)性以及作用路徑的分析,有助于我們把握金融科技的發(fā)展方向、改進金融科技發(fā)展策略、防控銀行個體風(fēng)險以及系統(tǒng)性風(fēng)險、阻斷銀行風(fēng)險發(fā)生的路徑。以上研究結(jié)論的政策啟示如下:

    第一,在鼓勵和支持商業(yè)銀行發(fā)展金融科技的同時,高度重視金融風(fēng)險的防范,守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險的底線。銀行發(fā)展金融科技首先要優(yōu)化戰(zhàn)略布局、創(chuàng)新組織架構(gòu)、夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ),同時精準(zhǔn)把握技術(shù)和業(yè)務(wù)的價值,結(jié)合傳統(tǒng)風(fēng)險控制經(jīng)驗,充分挖掘大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術(shù)在降本增效和風(fēng)險控制方面的發(fā)展?jié)摿?,提高自身風(fēng)險識別和風(fēng)險抵御能力,定期開展壓力測試,防范潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險。

    第二,商業(yè)銀行結(jié)合自身的發(fā)展情況及風(fēng)控體系,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中不斷探索防控金融風(fēng)險的有效路徑。商業(yè)銀行結(jié)合自身需求和特色,“因行而異、因時而異”地發(fā)展金融科技,不可追隨互聯(lián)網(wǎng)大潮求快冒進,一味求大求全,結(jié)合自身資源稟賦、發(fā)展特色、政策監(jiān)管等因素,合理規(guī)劃金融科技特色化發(fā)展戰(zhàn)略,確定清晰的數(shù)字化方向,扎實推進精細化管理。

    第三,監(jiān)管部門密切關(guān)注系統(tǒng)重要性銀行的金融科技發(fā)展與風(fēng)險防控,重點監(jiān)控其風(fēng)險溢出。引導(dǎo)系統(tǒng)重要性銀行穩(wěn)步發(fā)展金融科技,嚴(yán)防因金融科技發(fā)展導(dǎo)致的系統(tǒng)性風(fēng)險外溢,在系統(tǒng)重要性和非系統(tǒng)重要性銀行之間建立有效的風(fēng)險隔離機制,減少系統(tǒng)重要性銀行對整體銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的作用,降低風(fēng)險傳染和擴散效應(yīng)。同時,運用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新監(jiān)管手段和監(jiān)管模式,提高監(jiān)管能力,建立風(fēng)險識別、預(yù)警與處理機制,提高監(jiān)管的適配性、及時性和有效性。

    第四,持續(xù)深化銀行體系改革,構(gòu)建多維度、多層次的銀行風(fēng)險防范體系以應(yīng)對金融科技對銀行風(fēng)險帶來的不利影響。監(jiān)管部門將金融科技納入宏觀審慎和微觀審慎監(jiān)管框架中,持續(xù)開展金融科技業(yè)務(wù)的風(fēng)險防范工作,遏制各類風(fēng)險反彈回潮,充分發(fā)揮資本監(jiān)管和杠桿率監(jiān)管等審慎監(jiān)管工具在風(fēng)險防范方面的作用。進一步強化宏觀審慎政策與微觀審慎監(jiān)管的協(xié)調(diào)配合,充分發(fā)揮兩者的互補性。

    〔責(zé)任編輯:吳玲〕

    [1]S. Benoit, J. E. Colliard, C. Hurlin, C. Pérignon, "Where the Risks Lie: A Survey on Systemic Risk", Review of Finance, 2017, 21(1), pp.109-152.

    [2]喬海曙、李穎:《余額寶的鲇魚效應(yīng)、存款利率市場化及其應(yīng)對》,《當(dāng)代財經(jīng)》2014年第8期;孫旭然、王康仕、王鳳榮:《金融科技、競爭與銀行信貸結(jié)構(gòu)——基于中小企業(yè)融資視角》,《山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》2020年第6期。

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    [4]方意、荊中博:《外部沖擊下系統(tǒng)性金融風(fēng)險的生成機制》,《管理世界》2022年第5期。

    [1]顧海峰、張亞楠:《金融創(chuàng)新、信貸環(huán)境與銀行風(fēng)險承擔(dān)——來自2006—2016年中國銀行業(yè)的證據(jù)》,《國際金融研究》2018年第9期。

    [2]T. Adrian, M. K. Brunnermeier, "CoVaR", The American Economic Review, 2016, 106(7), pp.1705-1741.

    [3]L. Laeven, L. Ratnovski, H. Tong, "Bank Size, Capital, and Systemic Risk: Some International Evidence", Journal of Banking & Finance, 2016, 69, pp.25-34;限于篇幅,ΔCoVaR、MES具體計算過程以及公式推導(dǎo)未予展示,備索。

    [4]V. V. Acharya, L. H. Pedersen, T. Philippon, M. Richardson, "Measuring Systemic Risk", The Review of Financial Studies, 2017, 30(1), pp.2-47.

    [5]S. Benoit, J. E. Colliard, C. Hurlin, C. Pérignon, "Where the Risks Lie: A Survey on Systemic Risk", Review of Finance, 2017, 21(1), pp.109-152.

    [6]張琳、湯薇、林曉婕、周媛:《基于SVM-SRISK的非上市保險公司系統(tǒng)性風(fēng)險度量》,《保險研究》2018年第6期;郭桂霞、于麗潔、張堯:《我國商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險影響因素及作用機制——以或有資本債券為例》,《中國軟科學(xué)》2021年第10期。

    [7]M. Cheng, Y. Qu, "Does Bank FinTech Reduce Credit Risk? Evidence from China", Pacific-Basin Finance Journal, 2020, 63: 101398.

    [1]李春濤、閆續(xù)文、宋敏、楊威:《金融科技與企業(yè)創(chuàng)新——新三板上市公司的證據(jù)》,《中國工業(yè)經(jīng)濟》2020年第1期。

    [2]關(guān)鍵詞的選取依據(jù)中國信息通信研究院發(fā)布的《中國金融科技生態(tài)白皮書》中對金融科技的賦予的內(nèi)涵。

    [3]劉忠璐:《互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響研究》,《財貿(mào)經(jīng)濟》2016年第4期。

    [4]史仕新:《商業(yè)銀行中間業(yè)務(wù)的系統(tǒng)性風(fēng)險效應(yīng)》,《財經(jīng)科學(xué)》2019年第3期。

    [5]張肖飛、徐龍炳:《金融衍生工具與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險》,《國際金融研究》2020年第1期。

    [1]系統(tǒng)重要性銀行的劃分參考人行和銀保監(jiān)印發(fā)的《系統(tǒng)重要性銀行評估辦法》(銀發(fā)〔2020〕289號)。

    [1]方意:《貨幣政策與房地產(chǎn)價格沖擊下的銀行風(fēng)險承擔(dān)分析》,《世界經(jīng)濟》2015年第7期。

    [2]王道平、劉楊婧卓、徐宇軒、劉琳琳:《金融科技、宏觀審慎監(jiān)管與我國銀行系統(tǒng)性風(fēng)險》,《財貿(mào)經(jīng)濟》2022第4期。

    [1]限于篇幅,穩(wěn)健性檢驗的回歸結(jié)果未予展示,備索。

    [2]李建軍、姜世超:《銀行金融科技與普惠金融的商業(yè)可持續(xù)性——財務(wù)增進效應(yīng)的微觀證據(jù)》,《經(jīng)濟學(xué)(季刊)》2021第3期。

    [3]限于篇幅,2SLS的第一階段回歸結(jié)果省略。

    [4]蘇帆、于寄語、熊劼:《更高資本充足率要求能夠有效防范金融風(fēng)險嗎?——基于雙重差分法的再檢驗》,《國際金融研究》2019年第9期。

    [5]本文只討論銀行資本結(jié)構(gòu)中的杠桿率(等于資本/資產(chǎn),即銀行杠桿率或資本資產(chǎn)率),不討論其他杠桿率指標(biāo)。

    [1]S. J. Van den Heuvel, "Banking Conditions and the Effects of Monetary Policy: Evidence from US States", The BE Journal of Macroeconomics, 2012, 12(2), pp.1-29.

    [2]D. Kim, A. M. Santomero, "Risk in Banking and Capital Regulation", The Journal of Finance, 1988, 43(5), pp.1219-1233.

    [3]限于篇幅,金融科技對銀行個體風(fēng)險、系統(tǒng)性風(fēng)險的作用機制模型省略。

    [4]謝平、鄒傳偉:《金融危機后有關(guān)金融監(jiān)管改革的理論綜述》,《金融研究》2010年第2期;范小云、王道平、方意:《我國金融機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻測度與監(jiān)管——基于邊際風(fēng)險貢獻與杠桿率的研究》,《南開經(jīng)濟研究》2011年第4期。

    [5]田嬌、王擎:《銀行資本約束、銀行風(fēng)險外溢與宏觀金融風(fēng)險》,《財貿(mào)經(jīng)濟》2015年第8期。

    [6]方意:《貨幣政策與房地產(chǎn)價格沖擊下的銀行風(fēng)險承擔(dān)分析》,《世界經(jīng)濟》2015年第7期。

    [7]方意:《系統(tǒng)性風(fēng)險的傳染渠道與度量研究——兼論宏觀審慎政策實施》,《管理世界》2016年第8期。

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