數字技術發展對銀行物流金融業務風險的影響
——基于普惠金融角度

□ 李佳歡

(貴州大學 經濟學院，貴州 貴陽 550025)

1 引言

物流金融是物流和金融相融合的復合業務概念，其主要功能是為金融機構、供應鏈企業和物流公司搭建一個合作平臺，解決中小物流企業融資難的問題。小微物流企業與終端客戶群體緊密相連，一定程度影響物流業發展質量。但是小微物流企業存在資質弱、資產少、信用數據欠缺等問題，這類特殊群體需要普惠金融支持才能實現自身物流金融的發展。隨著政府對普惠金融的重視，普惠金融與互聯網技術相結合的產物——數字普惠金融應運而生，也給物流金融市場帶來了廣闊前景。

從實踐看來，互聯網金融開放、互動的特征，使傳統銀行產業鏈煥然一新，給物流金融業務帶來了市場，但也給金融機構帶來了新的風險，這些風險與傳統金融模式相比有較大的差異性。由于小微物流金融具有惠民功能，銀行開展物流金融業務，其業務成本高、獲利少，甚至有虧損狀況，因而需要普惠政策降低物流金融業務的風險、促進銀行物流金融業務的發展。

2 文獻綜述

物流金融發展期不長，其不穩定影響因素較多，在實際業務中會面臨各類風險。李莉等(2010)將物流金融風險劃分為銀行操作風險、物流企業監管風險以及融資企業的資信風險[1]。高路、劉柳(2019)表示信用風險、市場風險才是影響物流金融的主要風險[2]。韓勁松等(2019)指出現代物流金融服務體系需要緊密融合融資方、物流方、金融方、購買方、監管方等多個參與主體，建立風險防范機制，促進物流金融業務創新[3]。王軍、楊伶俐(2019)指出物流行業碎片化、網絡化、“小散弱長”的特點造成了超過90%的企業都是中小企業[4]。行業特性使物流金融的發展存在一定的門檻，金融機構的服務能力與小微物流企業的需求不相適應，需要普惠金融政策推動金融機構與小微物流企業協同發展。

數字技術的發展推動了普惠金融的創新，一定程度惠及物流金融業務。孫杰、賀晨(2015)指出，普惠金融正逐步打破銀行的壟斷門檻[5]。在互聯網環境下，減輕金融供求雙方的信息不對稱程度，解決交易成本、區域限制等發展瓶頸，進而提高業務合作的成功率。鄒靜、王洪衛(2017)指出金融產品創新在短期內會增加我國銀行系統性風險，但從中長期來看，對我國銀行系統性風險的影響并不大[6]。劉忠璐(2016)發現新型金融產品一方面加劇了商業銀行風險，另一方面使得商業經營效率有效提升，彌補了其在盈利性及風險方面不利的沖擊[7]。邱晗等(2018)研究發現金融科技改變了銀行的負債端結構，規模越大的銀行受到金融科技的沖擊越小[8]。

綜上所述，學者們大多采用理論分析物流金融的風險，較少對金融機構主體——銀行展開風險研究。銀行開展物流金融需要借助普惠金融工具，將物流金融服務普惠化，而已有文獻基于普惠視角探究銀行物流金融風險的較少。因此，在小微物流金融發展的大背景下，探究“數字技術—普惠金融—物流金融業務”這一傳遞機制如何影響銀行風險，加強風險識別，建立前瞻性的風險防范措施，對物流金融的長遠發展具有深刻的意義。

3 研究設計

3.1 變量選擇

3.1.1 被解釋變量

銀行物流金融業務會帶來多種風險，包括政策風險、管理風險、信用風險、流動性分險、市場風險等。根據《商業銀行風險監管核心指標》規定，主要分析信用風險和流動性風險。信用風險指標包括不良資產率、單一集團客戶授信集中度、全部關聯度三類指標。流動性風險指標主要衡量商業銀行流動性狀況，包括流動性比例、核心負債比例和流動性缺口率。考慮數據可得性，本文用不良貸款率衡量信用風險，用流動性比例衡量流動性風險，流動性比例用貸款總額與總資產的比表示。

3.1.2 解釋變量

采用北京大學數字金融研究中心編制的中國數字普惠金融指數(郭峰等，2019)作為細致可靠的金融科技發展指標，取各省份、地區的算數平均值進行分析[9]。

3.1.3 控制變量

控制變量從兩個層面進行選取，首先控制了銀行個體層面的影響因素。銀行內部各種因素對物流金融業務風險的影響，主要包括經營能力和存貸款，其中，經營能力方面選取了成本收入比，衡量的是銀行的經營效率，存貸款作為銀行存在的核心，也作考慮。然后，考慮了宏觀經濟層面的影響，選取GDP增長率、居民消費指數CPI作為控制變量，各個變量定義如表1所示。

表1 各主要變量的定義

3.2 模型設定

根據所要探究的問題，本文設計了兩種風險計量模型如下：

Risk=α0+α1FinTecht+α2TDit+α3TLit+α4TRRit+α5GGDPt+ui+εit

(1)

Risk=α1FinTecht+α2TDit+α3TLit+α4TRRit+α5GGDPt+γt+λt+uit+εit

(2)

其中，商業銀行物流金融業務總風險為信用風險和流動性風險之和，即Risk=NPLR+TLTSR，下角標i表示第i家銀行，t表示第t年。GDP增長率以2011年為基期進行分析，為消除異方差，存款總額和貸款總額進行取對數處理，公式(1)為隨機效應模型，公式(2)為固定效應模型。數據來自銳思金融研究數據庫和國家統計局，表2是變量的描述性統計。

表2 描述性統計

由描述性統計可以看出，①我國各類銀行之間的不良貸款率、貸款總額總資產比相差不大；②2011-2017年數字技術發展迅猛，促使互聯網金融快速發展，因此，數字普惠指數標準差較大；③存貸款總體處于相對平衡的狀態，雖然各家銀行之間的存貸款規模有較大差異，但無論是平均值、最值還是標準差，基本都維持在1∶1的狀態；④成本收入比衡量銀行經營的管理能力，差距較大，反映出我國銀行發展狀況參差不齊。

4 實證分析

根據表3所示的實證分析結果可以看出，固定效應模型中貸款和成本收入比雖然對銀行物流金融風險有正向作用，但二者的影響并不顯著，這可能是因為上市銀行數據量太少，使得控制變量不夠顯著。

表3 數字技術發展對銀行物流金融業務的風險影響

就銀行總體的情況來看，數字技術發展對物流金融業務風險有正向顯著性影響。這主要是因為數字技術發展有著低成本、便捷、共享等優勢，會降低金融門檻，開拓物流金融“長尾市場”。但普惠的同時會顯著提升不良貸款率，即數字技術發展會提高銀行物流金融業務整體信用風險。從宏觀經濟層面來看，GDP增長率的提高會降低銀行的風險，是因為當宏觀經濟發展良好時，銀行也會利用數字技術規避風險，從而降低風險。

對于流動性風險而言，數字技術發展迅猛導致銀行貸款規模減小，使本文所用的流動性比例指標的分子減小，從而流動性比例減小，而流動性比例與流動性風險為反比關系，所以，數字技術發展會促進流動性風險的提高。同時，互聯網金融在發展成熟后，功能趨于多樣化，會提供更多便民的物流金融服務，擠占銀行物流金融業務，導致許多物流金融資金流向從銀行轉變為第三方支付，減少了銀行擁有的資金，顯著地拉高了銀行的流動性風險。隨機效應模型中，成本收入比對流動性風險的影響顯著，成本收入比越低，流動性風險也同樣越低。此外，數字技術發展促使大量存款流向互聯網金融產品，使銀行的存款數量減少。存款作為銀行的核心業務，其數量減少會使物流金融業務的經營能力下降，同時，降低了銀行控制各項風險的能力。

5 結論

在數字技術的發展改變了物流金融業務的傳統路徑，金融科技填補了物流金融服務的諸多不足，但也提高了銀行物流金融業務的流動性風險和信用風險。數字金融技術越發達，居民存款占比越低，銀行開展物流金融業務的流動性越低，流動性風險越高。同時，數字金融技術降低物流金融準入門檻，引發不良貸款率的提高，從而提升銀行信用風險。隨著數字技術的發展，商業銀行應積極應對互聯網金融沖擊，立足自身優勢，在防控風險的前提下，利用數字普惠的風控優勢，引導物流金融業務有序開展，防控自身風險。