金融科技短期內對商業銀行盈利能力的影響

高怡君 段江嬌

摘 要：自第三次工業革命以來，人類進入“信息時代”，信息的大爆炸，在一定程度上緩解了廣大企業——不論是普通企業還是金融機構有關信息不對稱的問題。隨著科技的發展，世界即將進入第四次工業革命，科學技術、人工智能開始逐漸增加在企業尤其是金融機構發展中所占的份額，而金融機構在科技與人工智能上的投入，在近年來也是越來越多。大多學者認為，未來金融科技會大大促進我國經濟的發展，但我國將金融科技融入金融機構為時尚短，短期內會呈現什么狀態尚屬空白。就金融科技在短時間內對金融機構盈利能力的影響，使用16家上市商業銀行的財務數據以及其他相關統計數據展開實證分析。結果表明，在短期內，隨著加大對商業銀行的金融科技力量的支持力度，更多地出現了沖擊現象。

關鍵詞：金融科技;資產收益率ROA;商業銀行;盈利能力

中圖分類號：F832? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2020）03-0088-06

引言

自2013年互聯網金融的大爆發，我國也開始進入金融科技的發展時期。金融科技最早出現在美國，由花旗銀行提出，到目前為止已經發展了將近三十年。相比之下，我國的金融科技發展才剛剛起步，2016年是我國金融科技元年，還有非常大的發展空間。不論是普通企業還是金融機構，還是政府，都在大力發展金融科技，希望可以從中獲益，并推進自身的發展。

目前已經有越來越多的學者，著手研究金融科技對我國經濟大環境、對政府、對普通企業、對金融機構的影響，同時也在這些研究中，尋找對我國實體經濟的影響，并提出了一些如何利用金融科技的發展，來促進我國實體經濟的運行，切實造福于人民的建設性意見。絕大多數學者研究的是金融科技在未來長期內對我國經濟發展的有利影響，同時也有一些學者著手研究了金融科技發展起來后，我國的經濟、金融機構是否會受到負面的影響。對于沖擊的研究，可以讓商業銀行及時發現問題所在，更好地服務于經濟發展，促進我國金融穩定。不管是正面促進，還是反面沖擊，兩種說法目前眾說紛紜。所以，本文選擇研究基于16家上市商業銀行的財務數據以及其他相關統計數據，對金融科技在短期內對盈利能力產生的影響進行實證分析。

一、文獻綜述及假設

（一）文獻綜述

現在已有的文獻資料中，更多的研究的是金融科技的發展情況，以及對我國經濟發展的有利影響，忽略了短期內發展還不夠完善的金融科技是否會對我國的經濟、金融機構產生暫時性的沖擊。從已有文獻中可以發現，絕大多數研究結果表明，金融科技會大大促進我國的經濟發展。但也有一些研究表明，如邱晗、黃益平、紀洋（2019），金融科技在某些方面，一定程度上可能會對商業銀行的發展產生沖擊。

金融科技主要有四個方面，分別是物聯網、大數據、人工智能和區塊鏈。這四塊內容的蓬勃發展，有利于我國商業銀行的進步，特別是商業銀行的供應鏈金融。張曉娟、黃春銘、王彥博（2018）在科技金融的大背景下回顧了商業銀行的供應鏈金融的歷史，并提出了對其的展望。商業銀行在未來會首先運用大數據挖掘企業間的供應鏈，再通過物聯網技術掌握企業的抵質押物品的情況，引入區塊鏈跟蹤企業信息，最后融合金融科技四大塊內容建立企業生態圈信息數據，保障商業銀行自身的借貸安全。

零售業務也能反映商業銀行的盈利能力。范大路、武安華（2018）發現上市城商行在推進金融科技的建設后，可以嘗試金融創新，增加客戶群體，提升零售能力。雖然城商行在零售方面仍然存在短板，但有了金融科技的助力，城商行的零售模式可以加快轉型，提高商業銀行的盈利能力。

韓云鵬（2018）認為，互聯網金融對以商業銀行為中心的傳統金融秩序會有巨大的沖擊，并且以資產業務、負債業務、中間業務——商業銀行的三大業務作為切入點分析。研究發現，在資產業務上互聯網金融不會對商業銀行沖擊太多，因為兩者的目標客戶群體不同;而負債業務和中間業務均會受到互聯網金融的沖擊，最終影響商業銀行的盈利能力。

翟興宇（2019）也發現，互聯網金融在推動我國金融市場的前進時，同時也弱化了商業銀行的中介作用，沖擊了商業銀行的業務運作模式，削弱了商業銀行的支付功能;并在此基礎上提出對策：應加強商業銀行和互聯網金融之間的合作，運用大數據提升服務并加速轉型。

（二）提出假設

王均山（2019）認為，金融科技主要可以從六大領域影響商業銀行。本文選取了四大領域：支付領域、居民消費信貸領域、產業鏈金融領域、投資理財領域。

支付領域受影響較大的受眾主要是個人。普通居民在過去購買商品時一般會通過支付現金或是直接從銀行卡劃賬，自從有了互聯網金融，人們可以通過手機使用支付寶、微信錢包、Apple Pay等第三方支付平臺付款，極大地簡化了人們的支付過程。所以，越來越多的人減少使用銀行卡的頻率，弱化了中介支付功能，從銀行中間業務上減少了商業銀行的盈利。

居民消費信貸領域同理，傳統的信用卡逐漸被花唄、白條等功能搶占市場，更低的利息費用和借款條件，吸引力大量客戶。而銀行為了挽回信用卡使用者，不斷降低辦卡標準，從一定程度上增加了商業銀行的不良貸款率。商業銀行不僅丟失了中間業務的盈利，還增加了不良貸款，影響整體的盈利能力。

在產業鏈金融領域，金融科技借助大數據的力量，為融資困難的中小企業開辟了一條生存之路，同時也蠶食了商業銀行的傳統金融業務。

科技金融同時也沒有忘記投資理財領域，隨著余額寶、理財通、蘇寧零錢寶等寶寶類理財產品的出現，銀行理財產品購買者減少，原本在銀行的存款，也開始轉移至寶寶類理財產品，加大了商業銀行吸收存款的壓力。

基于以上四大領域，提出本文的假設：金融科技在短期內，即目前發展起步期中，對我國商業銀行的盈利能力產生的影響更多的是沖擊。

二、研究設計

（一）模型選擇

本文主要研究的是科技金融對商業銀行盈利能力的影響，基于四大領域，選取的因變量為商業銀行的績效水平Profit，用資產收益率ROA、凈資產收益率ROE和資產負債率共同表示，衡量銀行的獲利能力。這里選擇了主成分分析法，分別計算出各項指標所占權重，最后加權平均獲得績效水平Profit。解釋變量為金融科技指數，控制變量則為銀行的相關財務數據，分別為資本充足率（CAR）、成本收入比（ICR）、風險（RISK）、銀行總資產（ASSET）、存貸比（LTD）。其中，風險（RISK）用不良貸款率來表示，并對銀行總資產（ASSET）取對數。由以上變量建立如下模型：

（二）樣本選取與數據來源

本文選取了16家上市商業銀行2013—2017年度的財務數據，所有數據均來源于色諾芬數據庫，其中缺少的數據均來源于相關商業銀行發布的年度財務報表直接獲得或計算獲得。金融科技指數來自《中國城市金融科技競爭力指數研究》中的內地金融科技競爭力風險加權指數，通過取內地5個主要城市的均值，表示我國整體的金融科技指數（如表1所示）。

三、實證分析

（一）主成分分析

本文借助軟件eviews9對16家上市商業銀行的資產收益率ROA、凈資產收益率ROE和資產負債率進行了主成分分析，運用降維的方式提取主成分、特征值和貢獻率，經整理，結果（如下頁表2所示）。然后通過這些信息，繼續由軟件操作獲得因子系數矩陣，與特征值一起分別計算出每家銀行在每一年的績效水平Profit。

（二）描述性統計

對本文選取的16家商業銀行的資產收益率ROA計算每一年的均值，以此來代表我國商業銀行整體每年的資產收益率。從變化趨勢圖中可以看出，金融科技在我國迅速發展的五年間，商業銀行的資產收益率逐年下降，即我國商業銀行的盈利能力在退步（見下圖）。這其中的緣由，就可能是受到了金融科技的沖擊。

資產收益率不僅反映了商業銀行的盈利能力，還反映了商業銀行的使用效率水平。持續下降的資產收益率，說明了我國商業銀行在2013—2017年間，我國商業銀行在金融科技快速發展的背景下，由于金融科技帶來的沖擊，商業銀行為了未來的持續穩定發展，在業務中也開始加入金融科技元素，但尚且不能完全運用金融科技，與外部其他第三方金融機構抗衡，導致對資源的使用效率降低。

本文使用存貸比（LTD）表示我國商業銀行的資產結構，數值越高，說明銀行放出的貸款越多，存款越少，盈利能力越好。實際發現，相比其他變量，存貸比的偏度較大，處于右偏狀態，即存在離群程度較大的存貸比數值，且這些數值較高，反映出我國商業銀行在金融科技環境下，努力提高存貸比，盈利能力對存貸款這些傳統業務依賴更大（如表3所示）。

同時，存貸比的峰度相比其他數值也偏大。峰度越大，說明該系列的數據中極端值較多，通常正態分布的峰度系數為3，而存貸比的峰度系數高達10.38，表明我國商業銀行的存貸比未來發生劇烈波動的概率較大，也就是說，會加大我國商業銀行的資產結構不穩定性。當受到金融科技的沖擊更多時，商業銀行很可能會加大傳統業務的量，想辦法增加貸款，提高存貸比;但如果能利用好金融科技，也可以穩定住商業銀行的資產結構。

（三）相關性分析

通過使用軟件Eviews 9，對所有變量進行兩兩相關性分析，獲得表4中的結果。結果發現，所有相關系數的絕對值均小于0.8，可以看出選取的變量中并不存在嚴重的內生性問題，所有數據可正常分析使用。從分析結果中可以得知，資本充足率（CAR）與成本收入比（ICR）以及存貸比（LTD）均呈負相關關系，與不良貸款率（RISK）以及資產的對數（LNASSET）均呈正相關關系。成本收入比（ICR）與存貸比（LTD）、不良貸款率（RISK）以及資產的對數（LNASSET）均呈負相關關系。存貸比（LTD）與不良貸款率（RISK）呈正相關關系，與資產的對數（LNASSET）呈負相關關系。不良貸款率（RISK）與資產的對數（LNASSET）呈正相關關系。以上這些關系都與預期符合，也與實際情況符合。

（四）回歸分析

本文使用軟件Eviews 9測試數據，利用最小二乘回歸法（OLS）獲得以下結果（見下頁表5）。模型的擬合優度檢驗中，R2約為0.60，表明模型建立合理，總體線性關系成立。模型F檢驗的P值可以近似為 0，小于0.05，則說明模型顯著成立。

解釋變量金融科技指數與被解釋變量資產收益率呈負相關關系，說明金融科技的發展對商業銀行的盈利能力產生了一定的沖擊。其中科技金融指數的選取，不僅有商業銀行等金融機構等成分，還包含了其他科技企業的成分，所以相對于商業銀行尚未能與金融科技很好地融合，其他科技企業的迅速發展，也會增加金融科技對商業銀行帶來的負面影響。除了總資產與被解釋變量呈正相關關系，其他均為負相關關系，與預期結果相符合。

自金融科技的出現，商業銀行的三大傳統業務——存款業務、貸款業務、中間業務均收到影響。人們熱衷于用原有的存款購買寶寶類理財產品，最常見的就是把原本將放置在銀行存款的錢，放到收益率更高的余額寶中，導致銀行存款減少，影響了銀行收益。貸款業務方面，金融科技彌補了商業銀行的短板，從商業銀行貸款艱難的中小微企業通過金融科技的渠道，以更低的門檻、更低的利息獲得資金。喪失了一部分貸款源的商業銀行，也嘗試降低貸款門檻，希望此舉能夠增加貸款客戶，增加利息收入，但最后卻導致不良貸款率的上升，不僅加大了銀行的經營風險，還從負面影響了銀行的盈利能力。移動支付在便利人們付款的同時，也影響了商業銀行的盈利。人們使用支付寶、微信錢包等方式支付，雖然需要綁定銀行卡，但還是讓銀行減少了收取中間手續費都機會。與此同時，人們購買寶寶類理財產品，減少對銀行理財產品等購買，也減少了商業銀行的中間業務收入，影響了盈利能力的提升。

（五）穩健型檢驗

為防止遺漏變量，考慮因素不周全，繼續進行穩健性檢驗，在原模型的基礎上增加了控制變量人均GDP。增加人均GDP的目的是為了將我國的宏觀經濟環境中的市場因素考慮進去，同時避免因人口變化帶來的誤差影響。這里選取了人均國內生產總值指數作為增加的控制變量，所以模型更改為以下形式：

再次使用Eviews9進行回歸分析，獲得結果（如表6所示）。從表6中可以看出，不管是解釋變量還是控制變量，在考慮市場因素和人口波動時，都與之前的結果相差無幾，模型擬合優度約為0.62，沒有對模型產生明顯的影響。而人均國內生產總值指數對銀行盈利能力有負面影響。

四、結論與建議

本文通過實證分析金融科技對我國商業銀行盈利能力的影響，發現在短時間內，會對商業銀行的盈利產生一定的沖擊。商業銀行最基礎的三大業務，即存款業務、貸款業務和中間業務都會受到影響，主要從以下四個領域產生沖擊：支付領域、居民消費信貸領域、產業鏈金融領域、投資理財領域。由于金融科技帶來的便利性，以及商業銀行銀行所缺乏的創新能力，吸引了大量客戶，使得新興的第三方金融科技平臺，分走銀行盈利的蛋糕。但科技金融的蓬勃發展是不可避免的趨勢，這其中也為商業銀行帶來了機會。商業銀行可以合理利用金融科技，與金融科技融合，互相促進，共同發展。

第一，商業銀行與大數據相融合。商業銀行應有大量客戶，只要在銀行開過戶，銀行就能獲得該客戶的銀行流水等所有相關的基本信息。銀行可以在保證用戶信息安全的前提下，集結這些信息，利用大數據找出客戶的購買習慣、理財喜好、風險偏好、信用指數等行為特征，并根據這些行為特征對客戶進行分類，進行合適的理財推薦、貸款辦理，更好地為客戶進行服務。提升自身的服務能力，才能吸引更多的客戶，改善盈利能力。

第二，商業銀行與人工智能相融合。為了更貼近客戶，創新出更滿足用戶需求的理財產品，科技金融大量運用了人工智能。商業銀行也可以將人工智能吸納為己用：以已有的大數據為基礎，利用人工智能通過大數據推算客戶偏好，幫助商業銀行創新出新的理財產品，并且可以有適合不同客戶偏好的私人理財產品和服務。使用人工智能分析數據，預測客戶未來需要的產品和服務可以成為商業銀行的一大競爭力。

第三，應用區塊鏈技術。區塊鏈也是科技金融的一大優勢。莊雷、趙成國（2017）研究發現，基于區塊鏈技術，可以對數字貨幣進行發展創新，利用信用創造調整信用模式。此外，螞蟻金服憑借基于區塊鏈的跨境匯款業務，簡化了中間過程，減少了中間手續費。商業銀行也可以和螞蟻金服一樣，合理使用區塊鏈技術，解決煩瑣的支付過程、轉賬過程，簡化服務過程。這些痛點是商業銀行在未來發展中必須面對的問題，如果能與金融科技結合，盈利能力必然能獲得提升。

參考文獻：

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