金融科技對商業銀行績效的影響研究
——基于動態面板的GMM 分析

項學敏， 洪振木

（安徽財經大學 金融學院， 安徽 蚌埠 233030）

1 引言

近年來， 金融科技的迅猛發展為金融行業發展、傳統金融模式帶來了新的機遇和挑戰。 鑒于金融科技對于金融行業產生的巨大影響，政府給予了充分重視。劉濤，李皖楓[1]認為，現如今，在金融科技快速發展的背景下，商業銀行“重資產”的管理模式亟需向“輕型化銀行”轉變。 李建軍，姜世超[2]認為，金融科技為商業銀行轉型升級帶來前所未有的優良發展條件，并對實現普惠金融的商業可持續性具有重大意義。所以探究金融科技對商業銀行績效的影響以及金融科技對不同類型商業銀行績效的影響有何不同具有一定的現實意義。

在金融科技的界定方面，Vasiljeva 和Lukanova[3]提出金融科技的特征是可以利用先進技術促進傳統金融機構的發展。 Dranev, Y., et al[4]認為，金融科技包括廣泛應用技術的金融領域，例如前端消費產品、新進入者與現有參與者之間的競爭，甚至創新的區塊鏈技術，以及比特幣等加密貨幣。 Richard Hayen[5]認為，金融科技的關鍵是科技，而科技是需要為金融服務的。 Julapa Jagtian 和Kose John[6]提出監管機構應該關注金融科技產生的風險，在維護金融穩定的同時，也不可忽視金融創新需要的安全氛圍。 Mauro de M. Spinola., et al 將金融科技相關文獻進行分類，強調金融服務與創新的重要作用[7]。

在金融科技的測度方面，大多數學者采用文本挖掘法，通過金融功能和技術功能的分類選取合適的關鍵詞，最后利用因子分析計算出金融科技指數，如：郭品，沈悅[8]、汪可[9]、劉孟飛，蔣維[10]。 邱晗等[11]和候層，李北偉[12]采用郭峰等[13]編制的地級市層面中國數字普惠金融指數測度金融科技發展水平，研究金融科技對傳統商業銀行的影響。 孫旭然等[14]采用北京大學城市層面數字普惠金融指數中的深化指數測度地方城市金融科技的發展程度，探究金融科技、分支機構擴張和中小銀行風險的關系。

從金融科技對商業銀行的影響來看，劉孟飛[15]認為，在金融科技的背景下，商業銀行對金融科技的運用會促進其盈利能力的提升。 李向前，賀卓異[16]從理論分析的角度提出金融科技會提高商業銀行的利潤水平。 李易懋[17]將金融科技拆分成金融和科技兩個方面，指出第三方支付等金融服務的發展對商業銀行有正向影響，而大數據等技術的發展對商業銀行盈利能力呈負相關關系。 劉忠璐，林章悅[18]從盈利能力與盈利結構兩個角度出發，得出互聯網金融會降低商業銀行盈利能力，其中城市商業銀行受到的沖擊最嚴重。 金鴻飛等[19]提出金融科技的發展對中小銀行發展產生了擠出效應，倒逼商業銀行改變業務發展模式、積極引用新技術。 于波等[20]提出金融科技產生的“競爭效應”沖擊著商業銀行的核心業務，即金融科技對商業銀行盈利能力存在不利影響。 孟娜娜，粟勤[21]則認為金融科技對商業銀行產生的擠出效應會阻礙普惠金融的發展。隨著對金融科技的進一步研究，相關學者認為金融科技與商業銀行并不是簡單的線性關系，胡文濤等[22]基于風險承擔的角度，指出商業銀行進行金融創新會對銀行盈利能力產生非線性影響。 劉孟飛，王琦[23]引入銀行存貸款收益模型，指出金融科技對商業銀行績效產生了先升后降的“倒U 型“關系。熊健等[24]認為金融科技發展水平不同對商業銀行績效會產生的不同的影響，兩者總體呈非線性動態關系。

總的來看，國內外學者對金融科技與商業銀行之間的關系研究主要是采用定性研究方法，并且定量分析中金融科技指數的構建方法較單一。基于以上背景，文章從技術溢出效應和擠出效應這兩個角度分析金融科技的發展對商業銀行績效產生動態的非線性關系；采用文本挖掘法和熵值法測算金融科技指數，通過構建非平衡面板回歸模型，經過實證分析研究金融科技對商業銀行績效的影響，為傳統商業銀行更好地應對金融科技的沖擊與挑戰提供借鑒和參考。

2 理論分析與研究假設

金融科技浪潮的興起，勢必會影響商業銀行的發展，同時會對整個銀行體系產生巨大沖擊。 但金融科技如何對商業銀行產生技術溢出效應值得進一步探討。馬歇爾在《經濟學原理》中提出的技術溢出理論是指擁有高新技術的企業（技術輸出方）在生產經營中非自愿的技術擴散會對另一個同行業的企業（技術吸收方）產生了積極影響。技術溢出理論具體有四種效應。

第一，示范效應。 指金融科技企業的高新技術以及新的文化理念對商業銀行產生了示范擴散作用。 商業銀行會學習模仿高新技術和新興服務理念，加快產品升級，創新業務發展模式。 技術層面，金融科技企業的大數據、區塊鏈、人工智能技術可以為客戶提供精準的信用風險分析、有針對性的個性化業務推薦以及便捷高效的服務。有關要求文化理念層面，商業銀行可以吸取金融科技企業的創新理念，實現企業文化實現包容性發展。

第二，競爭效應。 指的是金融科技企業憑借技術優勢在支付結算、 存貸款等業務領域發展迅速，甚至擠占了商業銀行的業務范圍。金融科技企業給商業銀行帶來的這種沖擊迫使其加大技術創新投入，提高技術水平，提升銀行效率。

第三，人員流動效應。 科學技術的傳播與知識傳播相似，都需要一定的載體才能實現擴散。 金融科技企業的員工作為技術載體，他們在銀行業間的流動會提高商業銀行從業人員的技術水平和專業程度。 近年來，商業銀行愈發注重培養和引進兼備技術與專業金融素養的人才，也開始專門設置金融科技崗位。

第四，聯系效應。 指的是金融科技企業與商業銀行之間不僅存在競爭效應， 也存在業務合作關系。 一方面，商業銀行學習借鑒金融科技企業的先進技術，應用到銀行各個業務領域，提高了服務質量和工作效率。 另一方面，金融科技企業也可以學習借鑒傳統商業銀行在資金劃撥、清算等方面的經驗。

綜合以上金融科技對商業銀行的四種效應分析，提出以下假設：

假設1：金融科技通過技術溢出理論推動商業銀行績效的提高。

金融科技也對商業銀行績效產生了擠出效應。金融科技分別在資產端、負債端和中間業務層面對商業銀行產生了不同程度的沖擊。

首先，貸款業務受到擠壓。 金融科技企業通過第三方支付平臺拓寬了用戶貸款途徑，削弱了銀行的貸款主體地位。由于傳統銀行業的收益來源主要是少量大型企業、大客戶的金融需求，從而忽略了大量擁有小額度金融需求的客戶。而金融科技打破了“二八定律”，能利用先進技術有效整合中小型貸款需求信息，為長尾客戶提供針對性需求，這就會擠壓商業銀行的貸款份額。

其次，負債業務受挫。 存款業務是銀行擴大貸款規模的基礎條件，對銀行經營發展至關重要。 金融科技公司開發了眾多利率高、交易靈活、操作方便并且成本低的理財產品，分流了銀行部分存款。

最后，中間業務受到沖擊。 金融科技逐漸滲透于商業銀行的中間業務，通過第三方支付平臺大大降低了商業銀行在支付結算業務的壟斷地位。而第三方支付平臺的快速發展使存款規模減少，客戶選擇便利性更強的方式辦理業務，銀行損失了部分手續費。

綜合以上金融科技對商業銀行的沖擊，提出以下假設：

假設2：金融科技的發展會沖擊商業銀行績效水平。

金融科技對商業銀行績效的影響效果取決于各類型商業銀行的規模、組織結構、資源約束和經營管理模式等因素的影響。

國有商業銀行資產規模龐大，擁有優惠的政策扶持、穩定的客戶基礎等先天優勢，客戶對其信任度較高，更容易吸引客戶資源，這些優勢條件有利于銀行應對前期金融科技的沖擊。但國有銀行也具有一些劣勢條件：復雜龐大的體系和多層級、僵化的管理機制；經營管理模式逐步脫軌，遵循的是傳統官僚化體制人員管理；這些會阻礙技術創新活動的展開以及技術人才的引進，導致國有銀行無法充分吸收技術溢出效應帶來的積極作用。

大型股份制銀行通過自身發展特點和比較優勢，促進了金融科技對其技術溢出效應的影響。 首先，股份制銀行有硬性的營業利潤目標，迫于營業額壓力會加大技術創新投入， 提高銀行服務質量。其次，股份制銀行靈活的組織結構和新穎的經營理念能促進人才流動， 也能吸引專業技術人才的加入。這些特點會使大型股份制商業銀行能夠更好應對金融科技發展初期對其的沖擊。

城市商業銀行成立時間短、規模小、地位較低。在金融科技發展初期，城市商業銀行的大量存貸款業務受到擠壓，銀行風險增加，銀行盈利能力降低，從而導致銀行績效水平下降。但在金融科技發展后期，城市商業銀行憑借可以不受資產規模約束的優勢，對市場變化作出迅速反應，緊隨金融科技企業步伐，提高銀行技術水平。

綜上所述，提出以下假設：

假設3：金融科技對不同類型商業銀行的績效影響具有異質性。

3 研究設計

3.1 變量定義

3.1.1 被解釋變量：商業銀行績效

國外學者通常采用Tobin’Q 指標衡量商業銀行績效，但由于我國資本市場公司股權結構具有特殊性，國內學者常用的評價銀行績效的指標主要是總資產收益率（ROA）或凈資產收益率（ROE）。因此本文參考魏華，劉金巖[25]，選取總資產收益率（ROA）作為被解釋變量。

3.1.2 核心解釋變量：金融科技指數

由于金融科技發展時間較短，在數據獲取方面存在困難，金融科技發展水平的測度的方法相對缺乏。 本文借鑒沈悅、郭品的方法構建金融科技指數[26]。 首先，根據金融科技的金融功能及金融技術基礎進行關鍵詞篩選， 將關鍵詞依據支付結算、資源配置、風險管理、信息傳遞、技術實現這五個維度分類， 每個維度選取五個關鍵詞 （原始詞庫見表1）；然后利用百度搜索指數統計出各個關鍵詞的年度詞頻，除以年度新聞總數，得到年度新聞關鍵詞的平均值作為年度詞頻；最后參考盛天翔，范從來[27]采用的熵值法，分別通過數據標準化、確定各維度的信息熵、確定權重、計算得出各維度指數，最終根據各維度的單個指數合成一個綜合指數。以這個綜合指數作為衡量金融科技發展水平的指標，即金融科技指數。 據此構建的金融科技指數走勢如圖1所示。 總體來看，2012-2020年的金融科技指數呈波動上升趨勢。

表1 原始詞庫

圖1 金融科技指數走勢圖

3.1.3 控制變量

經過以往研究發現，商業銀行績效還會受到宏觀層面和銀行層面因素的影響。本文選取了宏觀方面的因素包括：宏觀經濟水平（GDP）、貨幣政策環境（M2）；結合左曉慧，馬云[28]研究結論，銀行層面選取的因素主要包括銀行資產規模（SIZE)、不良貸款率(NPL)和資本充足率（CAR）。 此外，為了確保數據穩定性以及回歸結果的準確性，本文對宏觀經濟水平和銀行資產規模取對數。相關變量定義如表2 所示。

表2 變量定義

3.2 樣本數據來源

本文的數據主要來源于Wind 數據庫，并通過手工整理各大商業銀行年報的數據進行數據補充。金融科技發展指數相關數據通過百度搜索指數獲取。 最終選取5 家國有大型商業銀行、7 家股份制商業銀行、5 家城市商業銀行作為研究樣本， 樣本區間為2012-2020年。

3.3 模型設定

為了研究金融科技與商業銀行績效的關系，建立以下計量模型：

其中i 為不同銀行，t 為時期；ROAit是商業銀行總資產收益率；ROAi,t-1為ROAit的滯后一期；GFIit是金融科 技指數；GDPit是GDP 增長率；M2it是廣義貨幣增長率；SIZEit銀行規模；NPLit是銀行不良貸款率；CARit是資本充足率；μi為個體異質性；εit是隨機誤差項。

4 實證分析

4.1 描述性統計

描述性統計結果如表3 所示。其中商業銀行的總資產收益率最大值為1.470， 最小值為0.710，標準差為0.183， 說明商業銀行間的績效水平存在較大差距。 金融科技指數的最大值、 最小值分別為0.004 和0.018，均值為0.013，說明我國金融科技發展水平仍有較大上升空間。商業銀行資產規模的標準差為1.117，最大值為21.830，最小值為17.350，說明我國商業銀行間的資產規模差異較大。商業銀行不良貸款率的均值為1.279， 也表明我國商業銀行的銀行貸款質量仍有待提高。 GDP 增長率最大值與最小值相差較小， 表明我國經濟增長較為穩定。 M2 增長率最大值為0.138，最小值為0.081，標準差為0.023， 表明我國貨幣政策在各年份有較大差異。

表3 各變量的描述性統計結果

4.2 平穩性檢驗

在進行實證分析之前，需要對數據進行平穩性檢驗，以避免出現偽回歸現象。采用LLC 和Fisher-ADF 檢驗方法對數據進行單位根檢驗。 檢驗結果如表4 所示。 所有變量均通過單位根檢驗，因此面板數據是平穩的。

表4 面板單位根檢驗

4.3 實證結果分析

對全樣本商業銀行總體數據進行GMM 動態回歸，給出模型1 的回歸結果，如表5 所示。

表5 模型回歸結果

從動態面板GMM 估計結果來看，模型1 的金融科技指數（GFI）一次項系數均為負，符合假設2的猜想。 而二次項系數（GFI2）均為正且在1%的水平通過顯著性檢驗，符合假設1 的猜想。總體來看，金融科技與商業銀行績效并非簡單的線性關系，而是呈現明顯的先降后升的“U”型關系。 即在金融科技發展初期，新興的網絡支付平臺、網絡理財等服務模式不斷挑戰傳統商業銀行服務模式。金融科技的發展對商業銀行三大業務產生了不同程度的沖擊，從而降低了商業銀行績效。 隨著金融科技的進一步發展，金融科技產生的技術溢出效應逐漸發揮作用，商業銀行逐漸轉變發展觀念，加強科技創新，積極融入金融科技發展浪潮， 提高自身核心競爭力，將金融科技應用于銀行業務中，這些舉措會提高商業銀行績效。 顯然，商業銀行應該在發展初期夯實科技基礎，抓住金融科技帶來的機遇，才能有效發揮金融科技對其產生的積極效應。

控制變量方面， 商業銀行績效一階滯后項ROA(-1)對本期ROA 有顯著的正向影響，這一結論說明，過去銀行良好的績效水平對本期績效有明顯的促進作用，并且銀行管理者會根據前期績效水平設定更高的績效目標，也會對本期績效產生促進作用， 這便產生一種績效水平不斷提升的良性循環。此外， 銀行資產規模對商業銀行績效有正向影響，這說明資產規模雄厚的銀行面對金融科技的影響較為穩定，而規模較小的銀行更容易受到金融科技的影響。銀行不良貸款率的系數均為負，且均在1%顯著性水平下顯著，說明銀行壞賬過多會對銀行績效有消極影響。 銀行資本充足率的系數為正，且在1%或5%的顯著性水平下顯著，說明資本充足率對銀行績效有正向影響。 此外，模型1 的宏觀經濟水平的系數為正，這說明宏觀經濟發展越好，越有利于增加銀行業務規模，提高銀行盈利能力，從而增加銀行績效水平。而模型1 顯示廣義貨幣增長率對銀行績效有不利影響。

4.4 異質性分析

金融科技的發展是實現傳統商業銀行的轉型升級的強化劑，而不同類型銀行對金融科技的態度各異， 所以在探究金融科技對商業銀行績效影響時，需要對三類銀行樣本進行分類。 為了檢驗金融科技對商業銀行績效的異質性影響，將銀行總樣本劃分為三個子樣本進行回歸，三個子樣本依次分別剔除國有商業銀行、股份制商業、城市商業銀行，回歸結果如表6 中的模型2、模型3 和模型4 所示。

表6 金融科技對銀行績效影響的異質性檢驗

與模型1 進行對比，可以發現，模型2、模型3中的核心解釋變量金融科技指數對被解釋變量商業銀行績效影響的顯著性變化較小， 依舊在1%或5%的顯著性水平下顯著。 這說明金融科技對國有大型商業銀行、股份制銀行績效的影響不明顯。 原因可能在于，大中型商業銀行規模龐大，在受金融科技的沖擊時，可以享受優惠的扶持政策，并且大中型商業銀行對金融科技的應用更早，有能力應對金融科技帶來的沖擊。 而且在后期階段，大中型商業銀行復雜龐大的內部管理系統和傳統的企業文化會阻礙金融科技與商業銀行業務發展的融合，這使金融科技對大中型商業銀行績效的促進作用減弱。 在模型4 中，金融科技指數的顯著性水平明顯下降，這說明城市商業銀行受金融科技發展的影響更大。 一方面，我國城市商業銀行的主要客戶為中小型企業，這與金融科技企業的目標客戶對象大體一致。 因此，金融科技早期的發展對城市商業銀行績效沖擊明顯。 另一方面，城市商業銀行由于自身規模與管理模式的特點，在后期經常與金融科技公司合作，促進銀行業務的發展，這對銀行績效的提高有積極作用。 綜上分析，金融科技對不同類型商業銀行的績效影響各不相同，以大型國有銀行和股份制銀行為代表的大中型商業銀行影響較小，以城市商業銀行為代表的小型商業銀行的影響較大，符合假設3 的猜想。

4.5 穩健性分析

為了確保回歸結果的穩健性，將被解釋變量凈資產收益率（ROE）代替原模型的總資產收益率來表示商業銀行績效水平。穩健性回歸結果如表7 所示。

表7 穩健性檢驗結果

回歸結果顯示，當被解釋變量為凈資產收益率時，模型2、模型3 和模型4 中核心解釋變量金融科技指數對商業銀行績效的顯著性不變，金融科技與商業銀行績效還是呈先下降后上升的非線性關系。 并且其他控制變量仍然通過了顯著性檢驗。 表明了金融科技對商業銀行的績效影響研究結果是穩健的。

5 結論

本文從理論和實證的角度研究金融科技對商業銀行績效的影響， 采用我國2012-2020年17 家商業銀行的數據，進行了GMM 動態面板回歸。 研究結果表明：第一，金融科技與我國商業銀行績效存在先下降后上升的“U”型關系，即金融科技在發展初期對商業銀行產生沖擊，但是隨著金融科技的快速發展，其對商業銀行會產生有利影響。第二，金融科技對不同類型的商業銀行績效影響具有異質性。 其中，大中型商業銀行的績效水平受金融科技影響較小，而城市商業銀行的績效水平受金融科技影響較大。 第三，宏觀經濟水平、貨幣政策環境、銀行規模、銀行貸款質量、資本充足率對商業銀行績效影響顯著。

根據以上結論，本文提出以下建議：第一，我國商業銀行應該增強對金融科技的重視程度，特別是城市商業銀行更應該加強與金融科技公司的耦合性發展，應用金融科技支持業務創新，并且可以發揮地緣優勢，提高市場份額。第二，由于我國商業銀行依舊是以利差為主導的存貸款盈利模式，且資產規模越小的銀行，越不足以應對金融科技在存貸款業務方面的沖擊。因此商業銀行應該加大金融創新投入，擴張新業務，并且向業務輕型化的轉型。 第三，商業銀行在于金融科技公司合作的同時，也要注重利用金融科技的技術優勢加強銀行風險防控，提高銀行的風險承擔水平。 第四，政府應該加快金融體制改革和加強金融審慎監管，劃定金融科技產品和服務的門檻和底線，為我國商業銀行的發展創造一個優良的競爭環境。