金融科技對銀行業競爭的影響：微觀機制與實證檢驗*

孟娜娜，藺 鵬

（1.河北經貿大學金融學院，河北 石家莊 050061；2.青島大學管理科學與工程博士后科研流動站，山東 青島 266061；3.中國郵政集團有限公司培訓中心，河北 石家莊 050023；4.北京師范大學經濟與工商管理學院，北京 100875）

一、引言

金融科技遵循金融的本質，以信息技術為基礎，以大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等新興技術為手段，通過創造新的業務模式、應用、流程以及產品，使得信息技術與金融深層次融合，本質上屬于技術驅動的金融創新（Haddad和Hornuf，2016）。金融科技兼具信息技術屬性和產業發展特性，并從多重微觀維度給不同類型銀行帶來差異化影響。已有研究和實踐表明，金融科技對商業銀行的全要素生產率、經營效率、業務結構、風險承擔、流動性創造、經營績效，甚至經營模式和發展戰略都會產生一定程度影響，且對不同類型銀行的影響均呈現顯著的異質性特征（沈悅和郭品，2015；楊望等，2020；邱晗等，2018；郭品和沈悅，2015；申創和劉笑天，2017；熊健等，2021；謝治春等，2018；于波等，2020）。這意味著金融科技勢必會進一步影響銀行業市場競爭格局。孟娜娜等（2020）通過空間計量實證檢驗證實了這一推斷，且主要表現為金融科技通過市場擠出和技術溢出兩個作用渠道產業競爭效應，有效降低了地區銀行業集中度，促進了地區銀行業競爭。但是該研究僅從中觀銀行業結構層面，闡述了金融科技對地區銀行業競爭的影響機理。然而，銀行業競爭更多地體現在市場價格、差異化的產品服務等微觀層面。因此，深入探究金融科技影響銀行業競爭的微觀機制與作用路徑更具現實意義。

基于此，本文在信息不對稱條件下的貸款競爭理論模型分析基礎上，結合內生性處理原則，構建動態面板計量模型實證檢驗金融科技影響銀行業競爭的微觀機制與影響效果。與已有的文獻相比，本文可能的邊際貢獻在于：第一，運用北京大學數字金融研究中心發布的中國數字普惠金融指數，通過實證檢驗的方式研究金融科技影響銀行業競爭的微觀機制與影響效果，包括外在影響機制與內在影響機制。第二，實證檢驗了金融科技對外資銀行、內資銀行以及不同類型內資銀行（大型銀行和股份制銀行、城商行、農村金融機構等）微觀競爭存在的異質性影響。本文在豐富銀行業競爭理論的同時，其結論對于分析如何通過金融科技有效促進銀行業競爭，使得各類型銀行更好地發揮服務實體經濟作用具有重要意義。

二、理論分析與研究假設

（一）理論模型假設

本文借鑒Hauswald和Marquez（2003）提出信息不對稱條件下的貸款競爭模型，結合效率—結構假說（Efficiency Structure Hypothesis，ESH）以及金融科技的技術特性與市場特征，綜合考察金融科技影響銀行競爭的微觀機制。

投資項目假設：①投資項目質量存在差異。優質的投資項目，借款人成功的概率較高，反之借款人成功的概率較低。對于相同的投資項目而言，不同類型借款人成功的概率也存在差異，且Ph＞Pl。②投資項目產生的現金流是X可測度的。低信用質量借款人投資優質項目獲得的現金流為Xl=Pl×R。高信用質量借款人投資優質項目獲得的現金流為Xh=Ph×R。

貸款人假設：市場上存在商業銀行和金融科技企業兩類貸款人。假定有兩家商業銀行，其中一家銀行是掌握特定信貸技術、能夠生產潛在借款人專有信息的知情銀行Bin，另一家銀行是未掌握特定信貸技術、不能生產潛在借款人專有信息的不知情銀行Bunin。

金融科技促使金融科技企業的產生與發展。假設市場中存在一家金融科技企業F，屬于具有“破壞性創新”特質的新興金融從業主體。假設金融科技企業存在技術溢出，能夠通過銀行的學習吸收效應渠道，幫助銀行實現信貸技術的改進與提高。

（二）一階段靜態分析

在一階段分析中，僅考慮兩家銀行作為貸款人的貸款市場靜態競爭博弈。根據貝葉斯定理，知情銀行Bin運用特定信貸技術對于不同類型借款人做出有效信貸評估的條件概率分別為：

根據借款人信貸評估結果，不同類型借款人投資項目獲得收益R的條件概率分別為：

在此情況下，兩家銀行存在博弈均衡，且體現為唯一的混合策略均衡。在均衡狀態下，不知情銀行Bunin的預期收益E[πunin]為0。知情銀行Bin在有效評估潛在借款人之前的預期收益為：

效率—結構假說ESH認為：銀行競爭與銀行績效之間存在反向因果關系，銀行會通過信息處理和管理能力等因素，內生性地決定其市場勢力和市場競爭力，從而影響銀行競爭程度，即銀行高效率導致其高收益，從而提高其市場勢力，導致較高的銀行業集中度，從而降低銀行業競爭（Demsetz，1973；Peltzman，1977）。

（三）二階段動態分析

在二階段分析中，考慮兩家銀行以及金融科技企業兩類貸款人的貸款市場動態競爭情形。此時，金融科技企業即會通過技術溢出效應和信息溢出效應影響兩家銀行的絕對競爭力，也會通過市場競爭與供求均衡等市場機制影響兩家銀行的相對競爭格局。

1.金融科技的內在影響機制

金融科技存在顯著技術溢出效應（申創和劉笑天，2017），能夠通過銀行的學習吸收效應渠道，促進整個銀行業的技術進步（沈悅和郭品，2015；陳藝云，2017）。反映在信貸業務上，即體現為金融科技能夠改進知情銀行Bin的信貸技術，提高知情銀行Bin的信息處理能力，從而提高其市場勢力。

對式（6）求I的偏導：

由式（7）可知：在其他條件不變的情況下，金融科技帶來知情銀行Bin的信息技術水平I提高，提高了知情銀行Bin的信貸評估回報及其信息處理能力，使得其獲得較強的相對信息優勢，提高了其預期利潤、盈利能力以及市場勢力。對式（7）求e的偏導得出：

由式（8）可知，金融科技帶來知情銀行Bin的信息技術水平I提高還會通過其付出e，影響其市場勢力和市場競爭力，從而進一步給銀行競爭帶來不利的間接影響。即金融科技帶來的銀行信息技術水平I提高，增加了其付出e的邊際回報，使得其獲得較強的相對信息優勢，提高了其預期利潤、盈利能力，甚至市場勢力。

根據上述分析得出結論：金融科技的技術溢出效應有助于提高知情銀行的信息技術水平，并影響其獲取信息和信貸評估的付出，使得其獲得較強的相對信息優勢，提高其市場勢力。

金融科技存在顯著的信息溢出效應（Asongu和Biekpe，2018；徐光順和蔣遠勝，2017），能夠促進軟信息“硬化”，使得信息的可傳播能力增強（Schindler，2017；粟勤和魏星，2017），使得不知情銀行Bunin即使在沒有篩選技術和付出的情況下，也能夠獲得一定的潛在借款人專有信息。

H1：金融科技通過技術溢出效應和信息溢出效應兩個內在機制促進商業銀行市場勢力提高，從而給銀行業競爭帶來不利影響。

2.金融科技的外在影響機制

金融科技亦呈現顯著的市場競爭效應（申創和劉笑天，2017；Lee和Yong，2018；Drasch等，2018）。一方面，金融科技促使新興金融科技企業的興起和快速發展，增加經濟社會金融服務的供給主體（黃益平和黃卓，2018）。另一方面，金融科技帶來數字金融快速發展，有效拓寬了金融服務的邊界，擴大了金融服務的供給規模（Haddad和 Hornuf，2016；王達，2018）。在金融服務需求短期穩定的情況下，金融科技通過市場供求機制直接作用于商業銀行，進而導致銀行業競爭的加劇。

H2：金融科技企業在一定程度上發揮了對商業銀行的替代作用，促進了銀行業競爭。

（四）金融科技影響的異質性

金融科技對銀行競爭的內在機制與外在機制均受到銀行市場勢力形成機制的顯著影響。整體而言，銀行市場勢力的形成主要源于市場化因素與非市場化因素兩個方面。當銀行市場勢力由市場化因素決定時，效率—結構假說ESH成立，則假設1和假設2成立。

當銀行市場勢力由非市場化因素決定時，效率—結構假說ESH不成立，取而代之的是安逸生活假說，即金融科技對于知情銀行Bin很難在短期內發揮技術溢出效應，且短期內不會影響其市場勢力和市場競爭力，但是隨著金融科技外在機制的加持，知情銀行Bin會逐漸打破非市場化因素的負面影響，通過提高技術效率和管理能力，不斷促進市場化市場勢力的形成與演化。在知情銀行Bin的市場化勢力形成過程中，金融科技對于知情銀行Bin與不知情銀行Bunin的信息溢出效應隨之發揮作用。由上述分析，提出本文的第三個假設：

H3：當銀行市場勢力由非市場化因素決定時，金融科技的技術溢出效應與信息溢出效應兩類內在機制有助于促進商業銀行市場化市場勢力的形成與演化，即促進銀行業競爭。

銀行市場勢力的形成機制客觀決定了金融科技對于銀行競爭的外在影響。當銀行市場勢力由市場化因素決定時，金融科技企業對商業銀行形成替代作用，加劇了銀行競爭。當銀行市場勢力由非市場化因素決定時，銀行經營會呈現顯著的市場失靈，突出表現為長尾群體的金融資源配置極低。金融科技企業專注長尾群體的普惠金融供給。這使得金融科技企業的市場進入對于商業銀行的替代作用減弱，從而導致市場擠出很難發揮實質作用。此外，金融科技企業的內在影響機制能夠為知情銀行Bin解決市場失靈帶來技術驅動創新的解決方案，從而不利于銀行競爭。基于上述分析，提出本文的第四個假設：

H4：當銀行市場勢力由非市場化因素決定時，金融科技企業的市場競爭效應減弱，疊加商業銀行技術驅動的普惠金融效應，會使得金融科技的外在機制不利于銀行業競爭。

圖1 金融科技影響銀行業競爭

三、研究設計

（一）數據來源

本文實證研究涉及的基礎數據：一是2011-2017年國內185家商業銀行微觀數據，其中大型銀行6家、股份制銀行12家、外資銀行33家、城商行92家、農村金融機構42家；二是地區經濟金融數據。商業銀行微觀數據來自于Orbis Bank Focus數據庫，地區經濟金融數據來源于《中國城市統計年鑒》與《中國金融年鑒》等。

（二）變量的選擇與說明

1.被解釋變量—微觀銀行業競爭lerner

借鑒Berger等（2009）、楊天宇和鐘宇平（2013）以及陳雄兵（2017）等的方法，采用lerner指數作為衡量微觀銀行業競爭的代理指標。學術界測度銀行業競爭通常采用赫芬達指數（HHI）、市場集中度（CRn）以及lerner指數三類指標。前兩種測度方法是從宏觀市場層面測度銀行業競爭狀況，不能反映單家銀行的市場競爭力狀況，而lerner指數強調從微觀個體層面測度銀行業競爭，能夠反映單家銀行的個體效應。lerner指數的計算公式為：

其中：Pi,t為i銀行在t期產出的平均價格，即i銀行在t期的總收入與總資產之比，且總收入包括利息收入和非利息收入兩類；MCi,t為i銀行在t期產出的邊際成本，反映銀行增加一單位產出所需要的成本量，需要運用超越對數成本函數進行測算。

2.主要解釋變量—金融科技fintech

借鑒巴塞爾委員會對于金融科技實施主體的限定要求，本文涉及的金融科技特指以新興金融科技企業為實施主體開展的金融科技。由此，本文借鑒傅秋子和黃益平（2018）采用北京大學數字金融研究中心于2019年5月發布的《北京大學數字普惠金融指數（2011-2018）》中2011-2017年地市層面的數字普惠金融指數作為反映各地區金融科技水平fintech的代理指標。

3.交互項與控制變量的確定與說明

本文主要解釋變量之二為金融科技fintech與銀行全要素生產率tfp的交互項fintech×tfp，反映金融科技通過“技術溢出”對于銀行技術進步影響。本文借鑒袁曉玲和張寶山（2009）、劉笑彤和楊德勇（2017）運用無參數的DEA-Malmquist指數模型，借鑒蔡躍洲和郭梅軍（2009）、沈悅和郭品（2015）選取員工支出x1、利息支出x2、固定資產總額x3作為投入指標x，貸款總額y1、總收入（利息收入與非利息收入之和）y2作為產出指標y測算商業銀行的全要素生產率。

模型各變量的具體定義見表1。

表1 變量定義

（三）模型構建

由于反映微觀銀行業競爭的銀行市場勢力lerner在時間上存在一定的連續性和慣性，即前一期的微觀銀行業競爭會對當期產生顯著影響，運用靜態面板估計可能會導致估計偏差。根據前述理論分析，結合微觀銀行業競爭發展的特點，本文建立如下動態面板數據模型：

在本模型中，被解釋變量為微觀銀行業競爭lerner，主要解釋變量為金融科技fintech以及金融科技與銀行全要素生產率的交互項fintech×tfp，π為控制變量。此外，模型增加了年度變量和區域變量，以控制政策、空間地理等因素的影響。

四、實證分析

（一）變量描述性統計

從各變量的統計特征來看，微觀銀行業競爭水平、金融科技水平等主要變量存在顯著差異。在樣本期內，微觀銀行業競爭水平均值為0.2670，不同類型銀行的微觀競爭存在顯著的差異化。大型銀行、股份制銀行、城商行、外資銀行、農村金融機構的微觀競爭水平均值分別為0.4052、0.3783、0.3419、0.1032、0.3456。不同類型銀行的微觀競爭水平由強到弱依次為大型銀行、股份制銀行、城商行、農商行、外資銀行。

表2 變量的描述性統計

（二）金融科技對微觀銀行業競爭的影響機制檢驗

為了考察金融科技對于微觀銀行業競爭的影響，本文分別對基準模型、加入fintech的模型以及加入fintech與fintech×tfp的模型（模型1—3）進行回歸。鑒于實證模型可能存在的內生性問題，在全部銀行樣本的回歸分析中，在采用固定效應回歸進行檢驗的基礎上，進一步采用系統GMM回歸進行再檢驗，回歸結果見表3。

表3中全部銀行樣本的回歸結果顯示，在固定效應回歸結果中，模型1—3的R2分別為0.853、0.853和0.854，說明模型具有較好的擬合優度。在系統GMM回歸結果中，模型1—3的AR（2）檢驗的P值分別為0.3480、0.3640和0.6264，均大于0.05，說明模型殘差不存在序列相關問題；Sargan檢驗的P值分別為0.3902、0.1755和0.2993，均大于0.05，說明模型通過了工具變量的過度識別檢驗。由此可知，本文設定的動態面板模型是合理的。鑒于系統GMM回歸能夠更好地處理內生性問題，因此，本部分的實證結果分析參考的是系統GMM回歸的估計結果，且結合固定效應回歸的估計結果進行驗證。

1.金融科技的內在影響

表3中的GMM回歸結果顯示：在模型3中，金融科技與銀行全要素生產率的交互項fintech×tfp對于微觀銀行業競爭的間接影響顯著為正，影響系數為0.1119，且在5%顯著性水平下顯著。這說明金融科技通過技術溢出帶來了銀行技術進步，促進了銀行市場勢力的增強，即金融科技能夠通過技術溢出和信息溢出的內在機制作用于銀行市場勢力，從而不利于微觀銀行業競爭。固定效應的回歸結果也證實了交互項fintech×tfp對于微觀銀行業競爭影響的穩健性。因此，H1得到了證實。金融科技會通過示范效應、競爭效應、人員流動效應以及聯系效應給商業銀行帶來一定程度的技術溢出，從而有助于提高其全要素生產率（沈悅和郭品，2015）。全要素生產率的提升，意味著反映技術進步的生產技術和管理水平普遍提升，這將內生性地促進市場化的銀行市場勢力形成，改善行政性市場勢力和關系型市場勢力占主導的不良態勢。

2.金融科技的外在影響

表3中的GMM回歸結果顯示：在模型3中，金融科技fintech對于微觀銀行業競爭的直接影響顯著為負，影響系數為-0.1123，且在5%顯著性水平下顯著。這說明在綜合考慮金融科技通過技術溢出給銀行技術進步帶來的間接影響時，金融科技能夠通過市場競爭的外在機制作用于銀行市場勢力，從而有效促進微觀銀行業競爭。固定效應的回歸結果也證實了檢驗結果的穩健性。因此，H2得到了證實。金融科技產業化發展催生的數字普惠金融（包括數字支付、互聯網理財以及互聯網信貸等）也給傳統銀行市場帶來一定程度的擠出效應，從而促使微觀銀行業競爭加劇。

3.金融科技的總體影響

表3中的GMM回歸結果顯示：在模型2中，金融科技fintech對于微觀銀行業競爭的總體影響顯著為正，影響系數為0.0004，且在5%顯著性水平下顯著。這說明金融科技對于微觀銀行業競爭存在顯著影響，主要表現為金融科技會導致銀行市場勢力的增強，從而給微觀銀行業競爭帶來一定程度的不利影響。固定效應的回歸結果也證實了檢驗結果的穩健性。金融科技作為新興產業，既體現了金融本質，又兼具技術特性，在創造新市場的同時，也會影響傳統金融市場。學術界普遍存在的金融科技“顛覆論”（易憲容，2017；Lee和Yong，2018）與金融科技“補充論”（曾國安和胡斌，2014）兩種觀點也都認為，金融科技會給商業銀行的業務拓展、獲客能力以及競爭格局帶來很大沖擊。

表3 金融科技對微觀銀行業競爭的影響

（三）金融科技對銀行微觀競爭影響的異質性檢驗

1.異質性檢驗一：外資銀行與內資銀行

為了考察金融科技對于不同類型銀行微觀競爭的異質性影響，本部分將全部銀行樣本劃分為外資銀行和內資銀行兩類，分樣本進行系統GMM回歸檢驗（結果見表4）。

表4 金融科技影響微觀銀行業競爭的異質性分析（一）

（1）金融科技內在影響的異質性。表4中模型3的回歸結果顯示：金融科技與銀行全要素生產率的交互項fintech×tfp對于外資銀行微觀競爭的間接影響顯著為正，影響系數為0.2466，且在5%顯著性水平下顯著；對于內資銀行微觀競爭的間接影響顯著為負，但是不顯著。這說明金融科技通過技術溢出和信息溢出帶來的銀行技術進步，提高了外資銀行的市場勢力，給外資銀行的微觀競爭帶來不利影響，但是并未給內資銀行的微觀競爭帶來顯著影響。外資銀行主要開展交易型業務，對信息科技依賴性強。更強的信息處理和客戶篩選能力有助于擴大外資銀行的業務規模，提高外資銀行的市場勢力，這也證實了外資銀行支持“效率—結構”假說ESH，即生產技術和管理水平的提高有助于提高外資銀行的市場勢力，從而給外資銀行的微觀競爭水平帶來不利影響。金融科技對內資銀行的微觀競爭水平影響不顯著極有可能是由于內資銀行市場勢力形成的特殊性與復雜性導致，因此有必要對內資銀行再次進行分樣本分析。

（2）金融科技外在影響的異質性。表4中模型3的回歸結果顯示：金融科技fintech對于外資銀行微觀競爭的直接影響顯著為負，影響系數為-0.2420，且在5%顯著性水平下顯著；對于內資銀行微觀競爭的直接影響為正，但是不顯著。這說明在綜合考慮金融科技通過技術溢出和信息溢出給銀行技術進步帶來的影響時，金融科技通過外在機制的作用和影響直接促進了外資銀行的微觀競爭，但并未給內資銀行的微觀競爭帶來顯著的直接影響。原因在于：外資銀行市場勢力源自于市場化因素，這使得金融科技驅動的市場競爭機制能夠作用于外資銀行，并發揮顯著的市場擠出效應，從而促進外資銀行的微觀競爭水平。而內資銀行市場勢力主要源自于非市場性因素，且呈現一定程度的市場失靈，這使得金融科技產業帶來市場競爭機制在短期內發揮的作用有限。

（3）金融科技總體影響的異質性。表4中模型2的回歸結果顯示：金融科技fintech對于外資銀行微觀競爭的總體影響顯著為正，影響系數為0.0084，且在5%的顯著性水平下顯著；對于內資銀行微觀競爭的總體影響顯著為負，但是不顯著。這說明金融科技促進了外資銀行市場勢力的提高，從而給外資銀行的微觀競爭帶來不利影響，但是并未給內資銀行的微觀競爭帶來顯著影響。一方面，在內資銀行樣本中，不同類型銀行市場勢力的形成機制存在極大差異。6家大型銀行極高的市場勢力主要是由于行政勢力高度集中以及所有制改革不徹底等行政性因素導致，這也反映了其面臨行政經營與市場經營的兩難困境。12家股份制銀行較高的市場勢力部分源自于不斷提高的信息科技運用，多元化、多渠道的金融創新等市場化因素，但是非市場化因素的影響發揮了極大作用。城商行和農村金融機構較高的市場勢力主要源于其與本區域內客戶建立的良好銀企關系與客戶關系。城商行與農村金融機構能夠憑借其獨具的人緣與地緣優勢，形成一種獨具特色的“關系型”壁壘，使得其在業務開展與市場競爭方面占據一定優勢。另一方面，外資銀行發展受多重因素的影響，我國外資銀行的市場勢力極低主要源于政策原因及其在業務發展過程中并未有效克服水土不服問題等方面。

2.異質性檢驗二：不同類型內資銀行

為了進一步考察金融科技對于不同類型銀行微觀競爭的異質性影響，在對外資銀行和內資銀行進行分樣本回歸分析的基礎上，進一步對不同類型內資銀行進行分樣本回歸檢驗，結果見表5。由于大型銀行樣本量較少，導致無法回歸結果，將6家大型銀行和12家股份制銀行合并為一類進行分樣本回歸。

（1）金融科技內在影響的異質性。表5中模型3的回歸結果顯示：金融科技與銀行全要素生產率的交互項fintech×tfp的對于不同類型內資銀行微觀競爭的間接影響均顯著為負，且回歸系數分別為-0.0230、-0.0354和-0.1963，且均在1%顯著性水平下顯著。這說明金融科技通過技術溢出和信息溢出帶來的銀行技術進步，有效促進了不同類型內資銀行的微觀競爭，從而驗證了H3。此外，金融科技對內資銀行微觀競爭的影響呈現顯著的差異化特征，主要表現為金融科技對于農村金融機構的影響最大，然后依次是城商行、大型銀行和股份制銀行。在我國，內資銀行的市場勢力主要不是通過市場競爭形成的，而是由于舊體制的行政集中、國有銀行所有制改革、金融增量式改革等一系列因素決定的。金融科技通過技術溢出和信息溢出帶來的銀行技術進步有助于推動不同類型內資銀行市場化勢力的形成，從而對于不同類型內資銀行良性微觀競爭的形成與演進發揮積極作用。

（2）金融科技外在影響的異質性。表5中模型3的回歸結果顯示：金融科技fintech對于不同類型內資銀行微觀競爭的直接影響均顯著為正，且回歸系數分別為0.0222、0.0353和0.1969，均在1%顯著性水平下顯著。這說明在綜合考慮金融科技通過技術溢出和信息溢出帶來的銀行技術進步時，金融科技通過外在機制的作用和影響，給銀行業微觀競爭帶來不利影響，從而驗證了H4。金融科技產業的市場競爭效應，正在觸動不同類型內資銀行享受的體制紅利與價格紅利，并演化成為促進內資銀行市場化勢力形成的“助推器”。從短期來看，金融科技產業對于內資銀行的微觀競爭存在不利影響，但是從長遠來看，金融科技產業會推動整個銀行業競爭，甚至重塑整個銀行業的競爭格局。

（3）金融科技總體影響的異質性。表5中模型2的回歸結果顯示：金融科技fintech對于6大行和12家股份制銀行微觀競爭的總體影響顯著為負，回歸系數為-0.0026，且在1%顯著性水平下顯著；對于城商行與農村金融機構微觀競爭的總體影響為負，但不顯著。這說明金融科技有效促進了大型銀行和股份制銀行的微觀競爭，但是對于城商行和農村金融機構的微觀競爭的影響不顯著。大型銀行和股份制銀行內部層級多、鏈條長的組織結構使得包括層級距離、地理距離與經驗距離在內的信息距離較長，導致其委托—代理成本較高，且存在威廉姆森型“組織不經濟”。這也使得大型銀行和股份制銀行必須依賴于信息技術完成“硬信息”搜集、傳遞與處理，并基于此開展交易型業務。換言之，金融科技運用程度直接決定著其長尾客戶各類銀行業務的邊界以及可持續性，從而決定著其微觀競爭水平。城商行和農村金融機構集中化、扁平化的組織結構和業務程序使得“小銀行優勢”假說成立，即城商行和農村金融機構專注于所在服務區域，通過良好的“銀企關系”與客戶關系，使得其能夠以較低的交易成本獲得客戶專有信息，開展關系型業務。換言之，中小金融機構的競爭優勢源于對于技術依賴性較弱的“關系型”壁壘。

表5 金融科技影響微觀銀行業競爭的異質性分析（二）

（四）穩健性檢驗

由于銀行在存款市場具有獨特的壟斷優勢（Maudos和Guevara，2007），可能會導致包含存款成本測算出來的lerner指數與真實的銀行市場勢力存在一定程度的偏差，使得lerner指數很難反映有效的微觀銀行業競爭水平。鑒于此，本文借鑒Maudos和Guevara（2007）、程茂勇和趙紅（2011）的方法，剔除原成本函數中的存款成本項，重新測算經存款調整的lerner指數，并將其作為反映微觀銀行業競爭的代理指標開展穩健性檢驗（見表6）。穩健性檢驗結果證實了實證結論的穩健性。

表6 穩健性檢驗結果

五、研究結論與對策建議

本文在信息不對稱條件下的貸款競爭理論模型分析基礎上，構建實證計量模型，利用2011-2017年度185家商業銀行微觀數據和地市級層面經濟金融數據，采用系統GMM方法實證檢驗金融科技對微觀銀行業競爭的影響機制與影響效果。研究結果表明：第一，金融科技顯著影響微觀銀行業競爭。一方面，金融科技通過技術溢出效應和信息溢出效應的內在影響機制作用于銀行市場勢力，不利于微觀銀行業競爭。另一方面，金融科技能夠通過市場擠出效應的外在影響機制作用于銀行市場勢力，促進了微觀銀行業競爭。第二，金融科技對不同類型銀行的微觀競爭影響存在異質性，這主要源于銀行微觀競爭水平是否由市場化的市場勢力決定。當銀行微觀競爭水平由市場化的市場勢力決定時，金融科技的內在影響機制不利于微觀銀行業競爭，金融科技的外在影響機制促進微觀銀行業競爭。當銀行微觀競爭水平由非市場化的市場勢力決定時，金融科技的內在機制促進微觀銀行業競爭，外在機制不利于微觀銀行業競爭。第三，不同類型內資銀行的非市場化市場勢力形成機制存在差異，這使得金融科技對于不同類型內資銀行微觀競爭發揮的內在積極影響呈現顯著的差異化特征，金融科技對于農村金融機構的影響最大，然后依次是城商行、大型銀行和股份制銀行。

基于以上研究結論，本文對金融科技背景下提升商業銀行競爭力提出以下對策建議：

第一，提高金融科技利用效能。商業銀行應積極探索合理運用金融科技工具和手段，切實提高金融科技利用率與金融科技效能，以實現有效提高金融服務（產品）供給能力。一是持續推進銀行網點智能化轉型。加強智能設備與智能系統的功能研發和流程優化，持續豐富自助設備服務能力，強化銀行物理網點智能化轉型的科技支撐；以提升客戶體驗為原則，持續優化物理網點業務的交易流程與創新設計，完善線上線下互動機制，提升客戶的網點服務體驗，提高物理網點的經濟價值。二是商業銀行可嘗試拓展平臺金融。平臺金融屬于金融科技驅動的新興業態，能夠作為商業銀行綜合化經營的重要載體。商業銀行發展平臺金融能夠促進數據結構優化，實現各類資源的信息化聚合，通過完整的數據生態，構建更加完善的綜合化金融服務模式。

第二，制定合理的金融科技戰略。大中型銀行可選擇閉環生態型或開放生態型戰略，通過構建平臺金融，整合產品、渠道與后臺等相關資源，連接銀行客戶與生態系統內各參與者，實現金融與非金融、金融與場景相融合的綜合化生態體系。小型銀行可運用金融科技手段與本地化優勢，簡化業務流程和服務提供方式，持續提升差異化競爭優勢，專注細分市場，為社區、小微企業提供專業化、精細化的普惠金融業務，滿足長尾群體的多樣化金融服務需求。

第三，建立與金融科技企業多渠道合作機制。一是加強與金融科技企業的多渠道合作，憑借專業優勢和資金優勢，實現與金融科技企業的有效“融合”。二是具備條件的商業銀行成立專注于技術與系統提供或金融產品（服務）提供的銀行系金融科技公司。銀行系金融科技公司在促進本行集團實現高質量發展與數字化轉型的同時，也可以將技術與平臺系統、金融產品（服務）向同業輸出，提升本行集團在銀行業價值鏈體系的品牌影響力。三是加強區域間中小型銀行的金融科技合作，通過聯盟合作的方式能夠在一定程度上規避中小型銀行在資金、人才以及地域方面的劣勢，從而使得中小型銀行實現抱團取暖，提高中小型銀行的金融科技布局與應用，并結合中小型銀行的品牌以及線下渠道優勢，不斷提高中小型銀行的金融科技效能。