金融科技對我國上市商業銀行盈利能力的影響研究

常州大學 吳敬璉經濟學院 劉悅

2019年起，金融與科學技術融合發展持續升溫，科技逐步轉變為促進金融發展的重要抓力。相較于傳統的商業銀行發展模式，金融科技擁有更強的信息數字分析功能和智能處理功能，加以自身的高創新、高擴展性、去中心化、普惠化一系列特點，對于銀行業產生的影響不容小覷。在一些學者的研究和實踐中表明，金融科技對我國商業銀行的業務結構、經營效率等都造成不利，以至于我國銀行業甚至是金融業的市場格局受到一定程度的沖擊。但也有一部分學者認為金融科技加劇了商業銀行之間的競爭關系，能夠加快商業銀行金融發展模式的轉變，從這一層面來說，金融科技對于商業銀行的盈利能力產生了正向作用。

探究金融科技對于商業銀行盈利能力的研究，能夠為我國上市商業銀行創造更具前瞻性的盈利增加點，助力其在面對金融科技的沖擊時，制定正確的策略并選擇合理的轉型路徑，從而對于我國金融體系的健康穩定發展起到一定促進作用。因此，本文展開相關研究。

1 文獻綜述與研究假設

現階段國內外學者對于金融科技與商業銀行的關系的研究已取得了一定成果。國外學者J&LemieuxC(2018)認為實現金融科技與銀行經營管理、產品服務設計、風險防控等方面的融合，從某種程度上講既可以加強銀行基層的技術，又能提升銀行經營水平和風險管理水平。JulapaJagtian(2018)指出，銀行業和金融業的運營方式中，金融科技越來越受到重視并且在其中扮演著非常重要的角色。國內學者李淼、王娜等對于目前金融科技對傳統商業銀行會產生一定的負面影響，但同時，亦有研究表明金融科技所具備的特性對商業銀行盈利能力具有顯著的正向促進作用。王娜和王在全(2017)從三個方面論述了金融科技的迅猛發展對于商業銀行產生的沖擊，結合對兩者之間的關系的研究，對商業銀行的轉型策略提出建議。于波、周寧和霍永強(2020)提出了金融科技對于商業銀行業務的盈利能力的“技術溢出效應”與“競爭效應”并存，通過分析該兩重意義完全反方向的作用，給商業銀行的長期穩健發展提供了可行性的建議。

根據以上已有研究成果，同時依據當前金融科技發展的現狀，本文提出以下兩個假設：

H1：金融科技短期內會給商業銀行的盈利能力帶來不良影響。

H2：金融科技短期內會給商業銀行的盈利能力帶來良好影響。

2 金融科技的概念及發展

金融科技(Fintech)這個概念最早于20世紀90年代由花旗董事長John Reed提出，代指金融企業運用大數據、人工智能等數字信息技術為傳統的金融生態提供數字信息服務的行為。目前我國的金融生態體系主要由金融企業和科技企業組成，科技企業主要是為金融企業在風險控制、產品營銷、客戶甄別等環節提供先進的信息技術服務。2003開始，以支付寶為首的第三方支付平臺的誕生及迅猛發展預示著金融科技在金融創新領域必將擁有一席之地，金融科技引起了我國大批商業銀行和互聯網公司的高度關注，雙方爭相發力，使我國金融科技的發展成功位居世界前列。

3 研究設計

3.1 樣本選取與數據來源

本文選取2011—2018年28家上市商業銀行的年度數據，其中包括5家國有商業銀行、9家股份制商業銀行和14家城市商業銀行。本文的數據主要來源于Wind數據庫和國泰安數據庫。

3.2 變量選取與定義

3.2.1 被解釋變量

借鑒已有文獻的做法，本文選擇的被解釋變量為商業銀行盈利能力指標，并選取資產收益率(ROA)來衡量其盈利能力，該指標越高，表示商業銀行的盈利能力越強。

3.2.2 解釋變量

借鑒王均山(2020)等學者的研究，選取金融科技指數作為解釋變量。

3.2.3 控制變量

考慮到能夠影響商業銀行盈利能力的因素錯綜復雜，本文從內部商業銀行微觀層面和外部我國宏觀經濟層面選取控制變量。宏觀層面，借鑒于波等(2020)的做法，本文選取的宏觀經濟層面的指標包括GDP、CPI、M2；微觀層面，借鑒李易懋(2020)等學者的做法，選取的微觀層面指標包括存貸比、不良貸款率、資本充足率。

本文所選的所有指標見表1。

表1 變量的名稱與定義

3.2 模型構建

根據上述設定，本文構建的實證模型如下：

參考已有文獻的常規做法，本文采取面板固定效應模型進行估計。

4 實證檢驗與分析

4.1 描述性統計

由描述性統計表2可以觀察到，我國上市商業銀行ROA值的波動范圍在0.005～0.016，方差為0.002，說明差距并不大，盈利能力也均為正值。通過金融科技指數的單位化處理，平均值得0，金融科技指數的方差為0.566，可以得出近年來金融科技的發展較為迅猛。從微觀角度分析，我國上市商業銀行的不良貸款率，方差為0.417，差距并不大，而資本充足率都保持在9.88%～24.9%，表明經營方式均較為穩健；從宏觀經濟層面來看，我國M2始終保持穩定。另外，我國的GDP增長速度也在合理的范圍之內，但觀察CPI數據，方差達到了1.18，在1.44%～5.39%變化，說明波動較為劇烈。

表2 描述性統計結果

4.2 實證回歸

樣本數據的面板模型回歸結果如表3所示，第(1)列為我國上市商業銀行ROA與金融科技指數的回歸結果，第(2)列為我國上市商業銀行ROA與金融科技指數和我國上市商業銀行微觀層面的控制變量的回歸結果，第(3)列為我國解釋變量上市商業銀行ROA、被解釋變量金融科技指數和我國上市商業銀行內部微觀層面的控制變量及外部宏觀經濟層面的控制變量的回歸結果。

回歸結果表明，我國上市商業銀行的ROA與金融科技指數在這三次回歸中有兩次在1%的水平上顯著，一次在5%的水平上顯著。三次金融科技指數的回歸系數均為負，說明金融科技的發展與我國上市商業銀行的盈利能力在短期內呈現負相關關系，假設H1得到驗證。

表3 回歸結果

5 實證結論與政策建議

本文結合金融經典理論理解金融科技對商業銀行盈利能力的影響，分析了金融科技對商業銀行的影響機制，利用面板模型進行實證檢驗。從實證結果中可以發現，金融科技的發展會使我國商業銀行業務的市場份額遭到一定程度的侵蝕，在短期內會對我國商業銀行的盈利能力產生負面影響。

因此，本文建議我國商業銀行應制定有效的措施以應對未來的發展趨勢。結合本文理論分析、影響機制和實證回歸結果提出如下建議：

(1)加快金融創新，提升中間業務的盈利水平。商業銀行可以利用自身規模優勢和先前積累的優質客戶資源，利用先進的數字信息技術對客戶的金融服務需求進行精確定位，在合理把握目標客戶的同時，利用先進的金融技術挖掘潛在的目標客戶群體，主動布局業務市場，不斷提高金融服務的品質和加快多樣化理財產品的推廣。

(2)尋找業務轉型的機會，提升資產負債業務的盈利水平。商業銀行在與非銀行金融平臺競爭時，應將資產負債業務的盈利能力放在首位，順應趨勢、加快業務轉型升級，通過差異化的競爭策略，加速金融科技的商業化落地，加大對資產負債業務和中間業務的創新力度。

(3)與非銀行金融平臺展開合作。非銀行金融平臺的價值客戶、服務渠道等對于商業銀行來說是重要的資源。在策略選擇上，為避免對非金融平臺進行惡性打壓，應與其建立長期的合作關系，關注潛在的長期性收益。