金融科技發展與商業銀行風險承擔：影響機理及實證檢驗*

孫 麗，於佳歡

（華東師范大學經濟與管理學部，上海 200062）

一、引言

金融科技是將人工智能、大數據、區塊鏈等信息技術全面用于支付、融資、投資、保險等領域的一種金融創新。中國人民銀行在《金融科技發展規劃（2022-2025年）》中明確提出，推動我國金融科技從“立柱架梁”全面邁入“積厚成勢”新階段。金融科技不僅能有效支持實體經濟、賦能普惠金融，還為構建適應數字經濟發展的現代金融體系提供有力支撐。

金融科技對商業銀行來說是一把“雙刃劍”。一方面，金融科技是商業銀行轉型發展的催化劑，它以先進的數據技術很大程度上改變了傳統商業銀行的業務內容和形式，大大降低銀行的服務成本，促進銀行資源整合，從而提升銀行全要素生產率。另一方面，金融科技以低成本的擴張手段打破了傳統銀行的壟斷地位，擠占商業銀行各類業務市場，使商業銀行面臨日益激烈的競爭，同時也模糊了傳統金融業務的界限，使得金融風險的復雜性和隱蔽性更強。

2021年3月國務院在關于落實《政府工作報告》重點工作分工的意見中指出，要保證以審慎監管為前提進行金融創新，對金融風險處置工作機制進行完善。長期來看，我國金融風險以銀行風險、證券風險和匯率風險為主。其中，銀行金融資產規模占比最大，其不良資產規模大且有不斷增長的態勢。因此，討論我國金融風險的防范和化解，重點在于對銀行風險的把握。在金融科技浪潮方興未艾的大背景下，研究金融科技的發展對我國商業銀行風險承擔的影響，對于我國金融科技健康發展、銀行業風險防范與監管以及金融體制深化改革都具有重要意義。

二、文獻綜述

（一）關于金融科技的研究

目前關于金融科技的研究主要集中于金融科技對實體經濟、商業銀行以及宏觀經濟的影響。田秀娟（2021）使用省級動態面板模型驗證了金融科技對實體經濟的正向作用，并分析了其中金融創新與科技創新兩個渠道作用的差異；孫繼國（2022）通過構建指數實證研究了金融科技對于中小企業價值的促進作用。熊健（2021）研究發現了金融科技與銀行經營績效之間的倒U型關系；于波（2021）將金融科技作為調節變量進一步驗證了綠色信貸與商業銀行績效之間的倒U型關系。此外，晏景瑞（2022）在理論推導的基礎上實證檢驗了金融科技對共同富裕的促進作用。

綜上所述，學術界對于金融科技的研究偏向微觀層面，關于金融科技對商業銀行的影響主要關注銀行經營績效和盈利水平。金融科技對銀行風險承擔的影響以及其中的作用機制還有深入研究的空間。

（二）關于商業銀行風險承擔影響因素的研究

第一，市場競爭。在討論商業銀行的風險承擔時，市場競爭是國內外研究者普遍關注的重要因素，但在市場競爭對銀行風險承擔的影響結果上，研究者們有不同的觀點。Boyd等（2005）基于道德風險模型研究發現，隨著銀行市場競爭加劇，銀行破產風險明顯下降。Jiménez等（2013）基于特許權價值理論和“風險轉移效應”，發現銀行市場競爭與銀行風險承擔之間存在非線性關系（U型）。孟娜娜和藺鵬（2021）研究發現，金融科技通過技術溢出效應和信息溢出效應的內在機制抑制了微觀銀行業競爭，同時又通過市場擠出效應的外在機制促進了微觀銀行業競爭。周曄等（2022）指出銀行競爭可以通過改變流動性水平間接作用于銀行的風險承擔。

第二，貨幣政策。孟維福等（2022）認為，貨幣政策通過影響銀行間競爭程度作用于銀行風險承擔水平，而資本約束和金融創新能夠抑制貨幣寬松對銀行競爭的促進作用。李力等（2022）從貨幣政策不確定性的角度出發，發現貨幣政策不確定性的上升會增加商業銀行的不良貸款率。此外，相關研究表明，監管資本（Ahmad等，2007）、存款結構（曹嘯等，2021）、資產證券化行為（蘇明政等，2021）也都會影響商業銀行風險承擔。

第三，金融衍生品市場。Instefjord（2005）指出信貸衍生品的創新將導致銀行風險加劇，對于在彈性較高的信貸市場開展經營運作的銀行來說更為明顯。郭遼等（2020）通過實證驗證了銀行金融衍生工具使用總量與風險承擔水平的緩釋效應，這種效應在高利率環境下更加顯著。

總體來看，在影響商業銀行風險承擔的諸多因素之中，市場競爭是學術界普遍關注的，也是最具爭議的；而貨幣政策是較新的研究視角，具有很大的研究空間。這諸多因素往往會加劇商業銀行間的競爭，這種競爭結果反映在商業銀行經營中的定價能力、信貸決策和日常管理等相關業績指標上，使商業銀行表現出不同的風險承擔水平。

（三）文獻述評與本文貢獻

大多數現有文獻在實證過程中使用的金融科技指數測算比較簡單，考慮銀行風險承擔的影響因素時角度相對單一，關于金融科技對銀行風險承擔的研究還有待深入探討。本文可能的創新之處在于 ：第一，本文從數量、質量和環境三個維度構建金融科技發展水平指數，并以此作為核心解釋變量，實證檢驗了金融科技發展對銀行風險承擔的影響。第二，本文在研究金融科技發展對銀行風險承擔影響的作用機制時，考慮了存款利率、貸款數量和管理成本三個渠道，并通過數理模型進行科學推導論證，豐富了相關的理論研究。

三、理論分析與研究假設

（一）金融科技對商業銀行風險承擔的影響路徑

第一，隨著金融科技發展，支付寶、微信錢包等快速占據零售支付市場，金融科技可通過存款業務渠道影響銀行風險承擔。金融科技的發展使得存款競爭加劇，銀行的負債結構朝著同業拆借比率增加的趨勢發展，更高的籌資成本導致銀行風險承擔偏好上升（邱晗等，2018）。郭品等（2019）研究發現，互聯網金融發展提高了我國商業銀行的風險承擔水平，這主要是由于互聯網金融導致存款結構惡化和籌資成本上升。現有文獻大多證實了金融科技將提高存款利率，從而加大銀行風險承擔。

第二，金融科技可影響金融市場競爭，進而影響銀行風險承擔。汪可（2018）發現金融科技將推動利率市場化，從而加大銀行風險承擔；李學峰等（2021）進一步研究發現金融科技通過提高商業銀行的市場勢力降低了銀行風險。金融科技的發展對市場競爭的加劇是學術界的普遍共識，但市場競爭的加劇進一步對銀行風險承擔的影響存在分歧。

第三，金融科技可降低商業銀行的管理成本，進而影響其風險承擔。郭品等（2015）研究發現互聯網金融在發展初期能夠減少商業銀行的管理費用，從而使風險承擔降低。劉孟飛等（2021）進一步證實了金融科技與商業銀行風險承擔之間的倒“U”形關系，發現隨著金融科技相關技術發展成熟，后期會降低銀行管理成本，增強銀行風險控制能力，從而降低銀行風險承擔。金融科技對銀行管理成本的降低作用是普遍共識，但在金融科技發展的不同時期該作用的強弱尚不明晰。

第四，金融科技將影響商業銀行的信貸業務，進而影響其風險承擔。近年來，國家大力引導支持普惠金融的發展，學術界越來越關注金融科技基于信貸業務對銀行風險的影響。孫旭然等（2020）指出金融科技對信貸結構的改善有促進作用。郭麗虹等（2021）研究發現，隨著分支行與總行距離增加，金融科技可有效提升遠距離分支行普惠貸款經營表現和風控能力，在風險防控方面發揮積極調節作用。

（二）金融科技對商業銀行風險承擔的影響效應

一方面，金融科技可能對商業銀行風險承擔產生負面效應。根據Marcus（1984）提出的“特許權價值假說”，商業銀行憑借政府對銀行業的準入限制獲得壟斷利潤。然而，隨著信息技術的發展，商業銀行的壟斷力下降，這一特許權價值降低。第三方支付迅猛發展，使得商業銀行的部分支付業務減少，擠占了商業銀行的部分活期存款。以支付寶為例，其通過電子商務積累大數據和用戶流量，以快捷便利的方式快速吸引人們日常的支付需求，導致銀行大量活期存款流入支付寶平臺。金融科技加劇了商業銀行在負債業務上的競爭，導致銀行的存款利率提高。針對個人的籌資受到擠壓，促使商業銀行增加銀行間拆借來滿足其資金需求，更高的籌資成本使得銀行不得不選擇更高風險的業務來提高利潤，從而提高銀行風險承擔。

另一方面，金融科技也可能對商業銀行風險承擔產生正面效應。面對金融科技帶來的市場擠占，商業銀行開始重視金融科技的運用從而進行自身的轉型發展，產生“鯰魚效應”。其中，人工智能、云計算和區塊鏈等技術能夠在短時間內快速處理海量全面的數據，幫助銀行提升數據處理的能力，全方位了解客戶信息，緩解信息不對稱問題，從而促使銀行創新信貸技術，降低貸款業務中的定價成本，降低銀行風險承擔。同時，金融科技的發展還具有“技術溢出效應”。先進的信息技術運用于商業銀行，提升銀行負債業務、資產業務和中間業務的管理效率，促使銀行實現業務管理的信息化、流程化、集約化和髙效化。以網上銀行為例，其使得商業銀行不再受到時空的約束，獲客能力增強、數據處理能力提升、銀行服務效率提高。金融科技總體上降低了銀行的管理成本，從而降低風險承擔水平。

金融科技對商業銀行風險承擔的影響機理如圖1所示。

圖1 金融科技對銀行風險承擔的影響機理

從動態演進的角度考慮，金融科技初步發展時期主要表現為金融科技公司的誕生與興起，支付寶及其旗下的余額寶、螞蟻花唄等作為金融科技初期的典型產品，對銀行的影響以擠出效應為主。激烈的競爭使得銀行風險承擔面臨的負面效應大于正面效應，所以在金融科技發展初期，銀行風險承擔水平隨著金融科技發展水平的提高而提高。當金融科技發展到一定水平后，商業銀行開始尋求與金融科技公司在競爭中合作，紛紛成立金融科技子公司，開始重視先進技術與銀行業務的深度融合，此時金融科技發展對銀行的影響以技術溢出效應為主，銀行風險承擔面臨的負面效應小于正面效應。因而，在金融科技發展達到一定水平后，銀行風險承擔水平隨著金融科技發展水平的提高而下降。故本文提出研究假設1：

H1：金融科技發展對商業銀行風險承擔的影響呈現先升后降的倒U型趨勢。

金融科技通過貸款利率、籌資成本和管理成本等作用于銀行風險承擔的程度受到銀行規模、壟斷地位、監管要求等的影響。大型銀行與中小銀行在以上因素上存在明顯差異，故金融科技對銀行風險承擔的影響可能存在異質性。憑借自身規模大、資源多的優勢，大型銀行往往選擇與國內頭部互聯網企業合作發展金融科技，有些會成立金融科技子公司，而大多數中小銀行受限于自身資源，選擇“借船出海”的策略發展金融科技（金洪飛，2020）。因此，大型銀行往往能夠更深入地將金融科技融合到金融業務中，使得金融科技對風險承擔的影響更為顯著。此外，金融科技的發展將緩解大型銀行對長尾客戶的信息不對稱，提升大型銀行對小微企業的服務能力，從而擠壓中小銀行的業務。基于此，本文提出研究假設2：

H2：金融科技發展對不同規模的商業銀行風險承擔的影響具有異質性，金融科技發展對大型銀行風險承擔的影響大于中小型銀行。

（三）金融科技對銀行風險承擔影響的數理模型分析

1.數理模型構建

本文將金融科技發展水平（FT）這一變量引入Kishan和Opiela（2000）的模型框架，用以構建金融科技與商業銀行風險承擔關系的數理模型。

假設代表性商業銀行只有兩種資產：存款準備金（R）、貸款（L），一種負債即存款（D）和資本（K）。資產負債表約束要求簡化為：R+L=D+K。銀行持有的準備金（R）僅為存款的一部分，即R=ρD，0＜ρ＜1。

根據以上假設，商業銀行的利潤最大化目標函數和約束條件設定如下：

2.模型推導

以式（4）為基礎，把均衡資本規模K的表達式以及R+L=D+K的關系式代入RISK的公式后，可以得到商業銀行風險承擔RISK關于金融科技發展水平FT的函數，即銀行風險承擔的數理模型：

3.作用機制推導

根據所導出的銀行風險承擔模型，即式（5），可以進一步探究金融科技發展水平如何作用于商業銀行風險承擔。

將RISK經由d(FT)對FT求導：

將RISK經由f(FT)對FT求導：

式（7）表明，金融科技的技術溢出效應能提升銀行貸款定價中的信息搜尋能力，降低信息搜尋成本，降低貸款利率，從而提升貸款數量，降低銀行風險承擔。也就是說，金融科技發展通過提升銀行信息搜尋能力降低銀行風險承擔。

將RISK經由μ(FT)對FT求導：

式（8）表明，金融科技的技術溢出效應還將提升銀行在日常業務中的管理效率，降低管理成本，從而降低銀行風險承擔。簡言之，金融科技發展通過提升銀行管理效率降低銀行風險承擔。

基于式（6）、（7）、（8）的推論，本文提出研究假設3-5：

H3：金融科技發展通過加劇競爭，壓縮凈息差渠道提高銀行風險承擔。

H4: 金融科技發展通過提升銀行信息搜尋能力，降低銀行風險承擔。

H5：金融科技發展通過提升銀行管理效率，降低銀行風險承擔。

四、研究設計

（一）研究樣本與數據來源

本文選取2013—2020年中國174家商業銀行的年度數據進行實證分析，所使用的銀行微觀數據主要來自于Wind等公開數據庫（詳見表1），以及基于Python爬蟲技術的文本挖掘所獲。

（二）變量選取

1.被解釋變量

銀行風險是模型的被解釋變量。相關研究對銀行風險承擔的測度方法主要包括Z值、貸款損失（貸款損失準備計提率或不良貸款率）、資產資本比。在上述方法中，Z值僅代表破產風險，不能指代全部風險承擔。考慮我國商業銀行存在政府的隱性擔保，很少情況下會破產，因此在考察國內銀行風險承擔時，Z值并不完全適用。貸款損失相關變量考察的是銀行信用風險，不能代表銀行全部風險。鑒于我國大部分銀行并未上市，許多數據難以獲得，資產資本比是相對比較合適的指代變量。故本文選擇資產資本比（RiskA/E）作為銀行風險水平的代理變量，該比率以商業銀行的總資產與總資本之比計算得到，該數值與銀行風險水平呈正向關系。同時，使用風險資產率（RiskL/A）作為輔助代理變量，以確保實證結果的穩健性。

2.解釋變量

金融科技發展是模型的解釋變量。目前對于金融科技指數的測算尚未統一，現有研究主要從文本挖掘角度（沈悅，2015）、投入產出角度（魏成龍，2020）、金融創新角度（謝珊珊，2018）、供給需求角度（喬海曙，2019）對金融科技發展水平進行測算。現有指數的測算方法考慮的角度比較單一且在賦權時帶有一定的主觀性。本文參考孫麗和於佳歡（2022）的做法，從數量、質量和環境三個維度選取指標構建我國金融科技發展水平指數并進行測度。

本文構建的金融科技發展水平指數指標體系如表 1 所示。先使用因子分析法對各維度的指標賦權，合成三個維度的指數，即數量指數、質量指數和環境指數，再將 2013-2020 年我國金融科技發展在三個維度的得分平均賦權，合成金融科技發展水平指數（FT）。另使用北京大學數字金融研究中心編制的數字普惠金融指數（FTpk）作為金融科技發展水平的輔助代理變量，以檢驗實證的穩健性。

表1 金融科技發展水平指數體系

3. 調節變量

為了檢驗金融科技發展對銀行風險水平影響的作用機制，本文還將引入調節變量。競爭加劇導致的存款利率降低主要表現為銀行凈息差的減小，故本文使用凈息差衡量銀行的籌資成本（nim）。銀行信息搜尋能力增強意味著貸款定價成本降低，貸款利率下降，貸款數量增加，故使用貸款總額指代銀行的信息搜尋能力（lr）。管理效率的提高意味著管理費用的降低，故使用銀行的管理費用與營業總收入之比衡量銀行的管理效率（me）。

4.控制變量

本文分別從宏觀層面和微觀層面選取控制變量。宏觀層面考慮宏觀經濟水平（gdp）、金融深化程度（gs）和金融行業集中度（cr）對銀行風險水平的影響，分別選取名義GDP增速、股票總市值占GDP比重和大型商業銀行資產占比增速表示。微觀層面考慮銀行資產規模（la）、銀行盈利能力（roe） 和銀行經營效率（ci）對銀行風險水平的影響，分別以銀行資產規模的自然對數、凈資產收益率和成本收入比表示。所有變量及定義見表2。

表2 變量定義

（三）模型設計

為驗證假設1，建立靜態面板回歸模型：

其中：i代表銀行，t代表年份，Risk表示銀行風險承擔，FT作為核心解釋變量表示我國金融科技發展水平，Control代表控制變量，μi代表個體固定效應，ωt代表時間固定效應，εit為隨機誤差項。

為驗證假設2，在模型（9）中引入金融科技發展水平指數與銀行類型的虛擬變量的交叉項：

其中K是銀行類別虛擬變量。依據銀保監會對商業銀行的劃分標準，若樣本銀行屬于大型商業銀行，則K賦值為1，否則賦值為0。

為了驗證金融科技運用對銀行風險承擔的影響機制，參考汪可（2018）的做法，引入凈息差、貸款總額以及管理費用收入比與金融科技發展水平指數的交互項，模型設定如下：

五、實證分析

（一）基準回歸結果

根據Hausman檢驗結果，選擇固定效應面板回歸模型，回歸結果如表3所示。列（1）和列（2）中以資產資本比表示銀行風險承擔。其中，列（1）僅控制了個體固定效應，列（2）控制了個體及時間固定效應。結果顯示，FT的二次項均在1%顯著性水平下顯著為負，說明金融科技發展對商業銀行風險承擔的影響呈現先升后降的倒U型趨勢，假設1成立。為保證研究結果的穩健性，以風險資產率作為銀行風險承擔的替代指標進行估計，結果為列（3）和列（4）。穩健性檢驗再次證實了假設1，表明本文的研究結論并不會因銀行風險承擔變量的改變而出現偏倚。可能的解釋是：在金融科技發展水平較低的初期，金融科技引發的競爭導致銀行籌資成本增加，商業銀行自身對于金融科技的運用尚不成熟，金融科技發展對商業銀行的負面效應強于正面效應。隨著金融科技發展水平的提高，金融科技發展更大程度上提高了銀行的管理效率，降低管理成本，同時緩解銀行放貸過程中的信息不對稱，增強了銀行的貸款定價能力，商業銀行面對金融科技的競爭實力增強，金融科技發展帶來的正面效應強于負面效應。

表3中，控制變量的回歸結果也大多顯著，且與已有研究結論一致。列（2）顯示，GDP增速越大、金融深化程度越高，銀行的風險承擔水平越低。這預示了積極向好的宏觀環境以及較高的金融深化程度，將使銀行的風險容忍度增大，從而選擇風險更大的金融業務。行業集中度越高，銀行的風險承擔水平越高，這表明了行業內競爭越激烈，銀行的風險承擔水平越低。銀行自身的資產規模、盈利水平和經營效率越高，銀行的風險承擔水平越高，這是因為由于擁有更好的資源和經營狀況，銀行往往采取更為激進的發展策略。

表3 基準回歸結果

-0.368（0.500）cr 0.161***（0.001）gs -4.236***（0.000）-2.395*（0.099）0.120（0.788）-0.018（0.427）la 3.904***（0.000）0.060（0.317）-0.030（0.107）-0.071（0.615）roe 0.147***（0.000）3.843***（0.000）-0.114（0.404）-0.079***（0.000）ci 0.104***（0.000）0.146***（0.000）-0.079***（0.000）0.024***（0.000）_cons -87.185***（0.000）0.010***（0.000）-0.023***（0.000）4.259（0.251）個體固定效應 YES YES YES YES時間固定效應 YES YES F統計量 39.94 33.11 59.69 48.02 R2 0.21 0.22 0.28 0.28-85.697***（0.000）5.077（0.165）

（二）穩健性檢驗

為保證基準模型估計結果的可靠性和有效性，本文分別從將解釋變量滯后一階、SYSGMM估計、替換核心解釋變量等多個方面進行穩健性檢驗，結果見表4。

1.解釋變量滯后一階

為避免銀行風險承擔給銀行金融科技發展的影響所帶來的內生性問題，對銀行的金融科技水平及控制變量均采取滯后一期處理。表4列（1）結果顯示，滯后一階的FT二次項系數在1%顯著性水平下顯著為負，證實了基準模型結論的穩健性。

2.SYS-GMM估計

Delis和Kouretas（2011）研究發現銀行風險具有持續性，這主要源于關系貸款和行業競爭，因此將被解釋變量的滯后一階項和滯后二階項納入回歸模型中。Blundell和Bond（1998）提出的系統廣義矩（SYS-GMM）估計方法不僅可以包容序列相關和異方差問題，而且可以憑借工具變量的選擇緩解內生性問題。用系統廣義矩（SYS-GMM）估計方法對加入了被解釋變量一階、二階滯后項的模型（9）進行回歸，數據通過了Hadri檢驗、LLC檢驗和IPS檢驗，表明本文選取的代理變量均是平穩序列。表4列（2）顯示，風險變量的一階滯后項對本期風險承擔有顯著正向影響，說明風險積累作用對本期存在持續效應，累積循環效應明顯。核心解釋變量FT二次項的系數在5%顯著性水平下顯著為負，與基準回歸結果基本一致，本文的假設1得到進一步證實。AR（2）檢驗和Hansen檢驗統計量的P值均大于0.1，通過了自相關檢驗和工具變量過度識別檢驗，因此，該動態實證結果具有合理性。

3.替換核心解釋變量

已有文獻關于金融科技發展水平的衡量使用較多的是北大數字普惠金融指數。為保證結果穩健，本文用北大數字普惠金融指數的省級中位數替換模型（9）中的金融科技發展指數并重新進行回歸。表4列（3）數據顯示，在5%的顯著性水平下，北大數字普惠金融指數所測度的金融科技發展水平指數的二次項系數為負，假設1同樣得到了證實。總體來看，基準模型的研究結果基本是穩健可靠的。

表4 穩健性檢驗結果

（三）異質性分析

表5列示了假設2的回歸結果。列（1）（2）只控制個體固定效應，而列（3）（4）則采用雙向固定效應。F檢驗表明該實證方程具備合理性。其中，FT的一次項和二次項回歸系數均在1%顯著性水平下顯著為負，再一次驗證了假設1。交叉項FT×K和FT2×K的回歸系數分別在1%和10%顯著性水平下顯著為負，說明金融科技發展對不同規模的商業銀行風險承擔影響具有異質性，大型商業銀行受到金融科技發展的影響更強烈，故假設2成立。

表5 異質性分析結果

個體固定效應時間固定效應F統計量2 YES YES YES YES YES YES 39.94 35.17 33.11 30.36 R 0.21 0.22 0.22 0.23

（四）影響機制檢驗

表6報告了金融科技發展對商業銀行風險承擔的影響機制檢驗結果。列（1）（3）（5）中以資產資本比RiskA/E表示銀行風險承擔，為保證研究結果的穩健性，以風險資產率RiskL/A作為銀行風險承擔的替代指標進行估計，結果為列（2）（4）（6）。

表6列（1）結果顯示，銀行凈息差nim的系數在1%顯著性水平下顯著為負，表明銀行風險承擔水平隨著銀行凈息差的降低而提高。交叉項FT×nim的系數為正，意味著金融科技發展通過加劇競爭，壓縮銀行凈息差渠道加重銀行風險承擔，假設3成立。列（2）結果顯示該結論是穩健的。

表6列（3）結果顯示，貸款規模lr的系數在1%顯著性水平下顯著為正，表明銀行風險承擔水平隨著銀行貸款規模的增加而降低。交叉項FT×lr的系數為正，意味著金融科技發展通過提升銀行信息搜尋能力渠道降低銀行風險承擔，假設4成立。列（4）結果顯示該結論是穩健的。

表6列（5）結果顯示，管理費用收入比me的系數在1%顯著性水平下顯著為正，表明銀行風險承擔水平隨著銀行管理費用收入比的降低而降低。交叉項FT×me的系數為正，意味著金融科技發展通過提升銀行管理效率渠道降低銀行風險承擔，假設5成立。列（6）結果顯示該結論是穩健的。

表6 金融科技發展對商業銀行風險承擔的影響機制檢驗

六、研究結論與啟示

本文基于數量、質量和環境三個維度構建我國金融科技發展水平指數，并在此基礎上以我國174家商業銀行2013—2020年面板數據為樣本，實證分析金融科技對商業銀行風險承擔的影響及其內在機理。研究結果表明：第一，金融科技發展對商業銀行風險承擔的影響呈先升后降的倒U型趨勢；第二，金融科技發展對不同規模商業銀行風險承擔的影響具有異質性，對大型商業銀行的影響更為顯著；第三，金融科技發展通過加劇競爭，壓縮銀行凈息差渠道提高了銀行風險承擔，通過提升銀行信息搜尋能力和管理效率，降低了銀行風險承擔。

上述研究結論對于商業銀行通過發展金融科技提升管理效率和經營效應具有重要啟示：第一，商業銀行應加強金融與科技的深度融合，將人工智能、大數據、云計算等先進信息技術成果運用于傳統的金融業務，提升銀行業務的管理效率，降低管理成本。推出滿足客戶需求的創新金融業務和產品，在激烈的競爭中保持傳統金融業務的競爭力。第二，商業銀行應加強業務風險防范能力，依托數據挖掘、機器學習等技術構建動態風險評價體系，針對高風險業務及時加以干預與調整，完善風險補償方案，緩解金融科技帶來的風險沖擊。第三，中小銀行應積極應對金融科技帶來的競爭壓力，開展差異化競爭。大型商業銀行對金融科技的運用更為深入，擠占了部分中小銀行原先占據優勢的小微企業市場。中小銀行應當調整自身業務結構，將小微企業信貸市場進行進一步的分類，提供特色化的信貸產品和服務，與大型商業銀行形成錯位競爭。