金融科技視角下貨幣政策對銀行信貸風險的影響

湯鑫偉

（南京審計大學，江蘇南京 210000）

一、引言

近年來我國銀行金融科技的發展極為迅速，越來越多的商業銀行利用金融科技進行信息化改造，為服務對象提供新型金融服務，這將對于我國金融體系產生實質性影響。貨幣政策通過影響投資者風險規避意識來影響商業銀行信貸業務，進而影響了商業銀行的信貸風險，而金融科技的發展很有可能進一步改變投資者的風險規避意識。因此認識到貨幣政策在影響商業銀行信貸風險過程中金融科技所發揮的作用，將有助于在金融科技背景之下更好的發揮貨幣政策的宏觀經濟調控作用。

我們利用了2011-2020年我國20家商業銀行①本文采用的20商業銀行樣本為中國工商銀行、中國建設銀行、中國銀行、中國農業銀行、交通銀行、招商銀行、中信銀行、中國民生銀行、光大銀行、平安銀行、興業銀行、華夏銀行、浦發銀行、北京銀行、江蘇銀行、南京銀行、上海銀行、寧波銀行、重慶銀行、天津銀行。的平衡面板數據，在金融科技背景下研究分析貨幣政策對商業銀行信貸風險的影響。本文主要研究金融科技是否會調節貨幣政策對于商業銀行信貸風險的影響以及調節過程中可能存在的異質性情況。本文可能的貢獻為當前在金融科技背景下研究分析貨幣政策對商業銀行信貸風險影響的文獻較為有限，本文可以豐富該領域的有關研究成果。

二、理論分析與研究假設

一方面，我們認為金融科技會減弱貨幣政策對商業銀行信貸風險造成的不利影響。當貨幣政策寬松時，市場利率下降，商業銀行由于相互間的競爭而導致信貸標準的下降，這增加了風險貸款供給需求，最終導致商業銀行信貸風險的上升。而商業銀行可以利用金融科技革新原有的信貸審批流程，幫助銀行獲取更多的客戶信息來對信貸申請者進行更加細致、多維度的考察，進而在信貸標準下降的前提下依舊可以篩選出優質公司發放信用貸款，最終達到降低信貸風險的目的。此外，由于寬松的貨幣政策會降低投資者的風險規避水平，增加貸款審批中的尋租行為，銀行金融科技可以較好的減少該類行為，避免信貸風險因此大幅上升。另一方面，我們認為金融科技也會增加貨幣政策對商業銀行信貸風險造成的不利影響。由于金融科技提高了銀行的風險管控能力，因此銀行在寬松的貨幣政策下更傾向于將信貸資源投入風險更大的項目中以獲得更高的利益。但是由于現有金融科技發展不夠完善，一旦銀行審貸業務流程出現漏洞或人為操作失誤，將會加大貨幣政策對于商業銀行信貸的不利影響。綜上，本文提出假設1。

假設1：金融科技會減弱貨幣政策對商業銀行信貸風險造成的影響。

此外，由于銀行所有權結構的不同，金融科技對各類型商業銀行的影響可能不同。因為國有銀行在我國銀行體系內具有重要地位，所以其對于金融科技的運用較為保守，受到貨幣政策的影響較大，因此造成了金融科技的影響差異性。據此，本文提出假設2。

假設2：貨幣政策影響商業銀行信貸風險時，對于不同類型的商業銀行，金融科技的調節作用存在異質性。

三、研究設計

（一）樣本選擇和數據來源

本文選取了2011-2020年中國20家商業銀行的平衡面板數據作為研究對象，其中，包括5家國有商業銀行、8家全國性股份制商業銀行以及7家城市商業銀行。本文數據來源于CSMAR數據庫、BankFocus數據庫、各家商業銀行年報數據和北京大學數字金融研究中心。

（二）變量選取

1.銀行信貸風險

本文主要關注于商業銀行信貸的違約風險，因此我們在實證檢驗中使用了不良貸款率（NPL）作為信貸風險的測量指標。

2.貨幣政策

本文采用法定存款準備金率(DRR)作為貨幣政策的代理變量。由于本文主要研究貨幣政策對于商業銀行信貸方面的影響，而貨幣政策主要通過法定存款準備金率來調控商業銀行信貸，因此采用法定存款準備金率作為貨幣政策的代理變量。借鑒盛天翔和范從來（2020）的研究，法定存款準備率使用大型和中小型存款類金融機構的均值，并通過時間加權平均得到年度值。

3.金融科技發展

本文采用北京大學數字普惠金融指數來衡量金融科技發展水平（FinTech）。由于數字普惠金融指數并不針對于銀行金融科技，因此本文借鑒邱晗等（2018）的做法，以商業銀行總行所在城市的金融科技發展水平作為商業銀行金融科技發展水平的代理變量。

借鑒有關研究，本文還采用了一系列控制變量，具體見表1。

表1 變量定義表

（三）模型構建

為了分析貨幣政策對于商業銀行信貸的影響，經過Hausman檢驗，我們建立了以下的雙向固定效應模型來進行基準回歸分析，具體模型如下：

為了進一步分析金融科技在其中的調節作用，我們在雙向固定效應模型中加入了金融科技發展水平與貨幣政策的交乘項，具體模型如下：

四、實證結果分析

（一）金融科技在貨幣政策對商業銀行信貸風險影響中的調節作用

表2匯報了有關基準模型的回歸估計結果。列（1）表明法定存款準備金率對于不良貸款率的影響顯著為負，系數為-0.198，與現有大部分研究結果一致。列（2）在列（1）的基礎上加入了金融科技發展水平（FinTech）以及金融科技與貨幣政策的交乘項（FinTech*DRR）。列（2）結果顯示FinTech*DRR的系數顯著為正，該結果表明當貨幣政策影響商業銀行信貸風險時，金融科技會減弱貨幣政策的影響。具體表現為當貨幣政策寬松時，法定存款準備金率下降，商業銀行貸款規模擴大。在此前提下，金融科技可以幫助商業銀行革新業務審批流程、減少信息不對稱、提高風險控制水平、減少人為干預等，進而商業銀行可以在新增的貸款申請人中挑選出更為優質的申請者，高效的利用增加的貸款標準，減少風險貸款的審批，最終減弱寬松貨幣政策導致不良貸款率上升的影響。當貨幣政策收緊時，法定存款準備金率上升，商業銀行信貸規模減少。在此背景下，商業銀行利用金融科技創造新的金融產品，拓寬放貸渠道。與此同時，商業銀行也可以借助金融科技來精確、動態的利用現有信貸規模以實現盈利能力的上升，最終減弱緊縮貨幣政策導致不良貸款率下降的影響。

表2 全樣本回歸結果

（二）金融科技調節作用異質性分析

考慮到商業銀行類型不同，貨幣政策對商業銀行信貸風險的影響不同，因此本文分析了金融科技在不同類型銀行中所產生的調節異質性。表2匯報了有關模型估計的結果。列（3）顯示FinTech*DRR顯著為正，表明金融科技在城市商業銀行中對貨幣政策與信貸風險間的關系起到了調節作用；列（4）和列（5）顯示FinTech*DRR均不顯著，即金融科技在全國股份制銀行和國有銀行中對貨幣政策與信貸風險間的關系并不存在顯著的調節作用。

本文認為出現以上結果的原因可能是因為國有銀行和全國股份制銀行本身具有較為良好的風險管理體系、有應對貨幣政策的經驗、跨地區經營需要更為謹慎的態度等，所以現階段金融科技的發展暫未能顯著的調節貨幣政策對國有銀行和全國股份制銀行的信貸風險影響。而城市商業銀行自身的風險管理相對不夠完善，金融科技可以較大幅度的提升其風險管理水平，進而充分發揮金融科技在貨幣政策影響商業銀行信貸風險過程中的調節作用。此外由于城市商業銀行的業務范圍較小，使用金融科技的態度更為積極，這也會在一定程度上增強金融科技的調節作用。

（三）穩健性檢驗

為檢驗上述回歸結果可靠性，本文進行了以下的穩健性檢驗。我們考慮是否銀行信貸的測度方法會影響最終的結果，因此我們采用了貸款損失準備金占貸款總額的比重作為被解釋變量，重新檢驗金融科技在貨幣政策與商業銀行信貸間關系的調節作用，回歸結果無本質性改變；考慮到貨幣政策對商業銀行信貸的影響可能具有時滯性，因此本文選擇將貨幣政策滯后一期來延長回歸觀察窗口，重新檢驗金融科技在貨幣政策與商業銀行信貸間關系的調節作用。回歸結果沒有本質性改變。綜上，本文回歸結果較為穩健可靠。

五、結論與建議

本文主要結論如下：（1）當貨幣政策寬松時，金融科技可以減弱貨幣政策導致的商業銀行不良貸款率的上升效果；當貨幣政策收緊時，金融科技可以減弱貨幣政策導致的商業銀行不良貸款率的下降效果。（2）對于城市商業銀行，金融科技的發展將削弱貨幣政策對商業銀行信貸造成的影響，但對于全國性股份制商業銀行和國有商業銀行沒有顯著的影響效果。基于以上結論，本文提出下述有關建議：

第一、中央銀行通過貨幣政策來調控宏觀經濟時，不僅需要關注商業銀行的信貸風險，還需要考慮金融科技在其中發揮的作用。本文研究表明，金融科技會削弱貨幣政策對商業銀行信貸風險產生的影響。由于金融科技對于貨幣政策傳導機制的影響，中央銀行應該充分考慮金融科技的作用。在預計商業銀行信貸風險不變的情況下，中央銀行在實施寬松貨幣政策時，可以進一步降低法定存款準備金率以釋放更多的經濟活力。而在需要實施緊縮貨幣政策時，需要進一步提高法定存款準備金率以保持預計的商業銀行信貸風險不變。

第二、中央銀行也需要認識到金融科技在不同商業銀行中存在的調節異質性，考慮實施更豐富的監管和引導措施。由于商業銀行類型會影響金融科技的調節作用，因此中央銀行需要深入了解金融科技在不同類型商業銀行中的作用，充分把握金融科技的調節異質性，考慮采取類似分類監管的宏觀監督與引導措施。例如，由于金融科技的調節作用在城市商業銀行顯著，在全國股份制商業銀行和國有銀行中不顯著，因此中央銀行可以采用分類監管的政策，當貨幣政策寬松時，對城市商業銀行實施更為寬松的貨幣政策。當貨幣政策緊縮時，對城市商業銀行實施更為緊縮的貨幣政策。