■陳 柱，衣述冰

一、引言與文獻(xiàn)綜述

金融科技起源于20世紀(jì)90年代，在2016年后迅速成為金融行業(yè)的焦點(diǎn)。根據(jù)艾瑞咨詢2020年發(fā)布的報(bào)告顯示，2019年中國(guó)金融機(jī)構(gòu)技術(shù)資金總投入達(dá)1770.9億元，其中銀行占比68.6%。陳雨露（2021）提出，中國(guó)作為全球金融科技發(fā)展領(lǐng)先國(guó)家，更應(yīng)把握好金融領(lǐng)域發(fā)展與穩(wěn)定的關(guān)系，持續(xù)做好防范風(fēng)險(xiǎn)工作，加強(qiáng)金融科技監(jiān)管。2020年1月，首批6個(gè)金融科技創(chuàng)新監(jiān)管試點(diǎn)啟動(dòng)，我國(guó)的監(jiān)管沙盒計(jì)劃逐步開(kāi)始推進(jìn)。這些表明，從國(guó)家層面，金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)防控工作和針對(duì)金融科技的監(jiān)管舉措正在不斷推陳出新，并在穩(wěn)步落實(shí)。

金融科技是一把“雙刃劍”，一方面，金融科技可以通過(guò)去中心化、分散投資、提升透明度、提高銀行體系及金融市場(chǎng)服務(wù)效率來(lái)減輕金融風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，金融科技會(huì)加劇市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的順周期性、傳染性和波動(dòng)性，嚴(yán)重影響并破壞金融穩(wěn)定性。因此，結(jié)合中國(guó)金融市場(chǎng)的特征，探究信息效應(yīng)對(duì)銀行體系穩(wěn)定性的影響，成為亟待研究的課題。

國(guó)外對(duì)金融科技的研究主要集中在以下方面：一是研究單一因素的影響。如FSB（2017）認(rèn)為去中心化可以緩解由于任何單一金融機(jī)構(gòu)的失敗而造成的金融沖擊；Dastin（2017）基于金融科技的傳染性造成的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)分析了2017年亞馬遜云服務(wù)的失敗，認(rèn)為其破壞了訂戶和技術(shù)初創(chuàng)公司的運(yùn)營(yíng)。二是研究區(qū)塊鏈、人工智能等金融科技的子類對(duì)金融穩(wěn)定的影響。如Narayan et al.（2018）研究了比特幣價(jià)格增長(zhǎng)（BPG）導(dǎo)致了通貨膨脹增長(zhǎng)、貨幣升值和貨幣流通速度下降對(duì)貨幣體系穩(wěn)定的影響；Kirilenko&Lo（2013）研究了2007—2012年之間的5個(gè)案例，演示了算法交易如何破壞金融穩(wěn)定性，認(rèn)為算法交易可以放大股票市場(chǎng)的負(fù)面影響，并有助于擴(kuò)大金融體系的傳遞性和脆弱性。三是研究金融科技對(duì)金融穩(wěn)定性的整體影響。如Fung et al.（2020）通過(guò)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)金融科技在不同國(guó)家對(duì)具有不同市場(chǎng)特征的金融機(jī)構(gòu)的脆弱性影響也有所差異。四是基于提高銀行體系穩(wěn)定性的研究。銀行體系穩(wěn)定性是指銀行體系遠(yuǎn)離破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的程度，Kosmidou et al.（2017）發(fā)現(xiàn)信息不對(duì)稱與銀行業(yè)的股票崩盤(pán)正相關(guān)，金融科技在許多領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析將提高信息的透明度從而提高銀行體系穩(wěn)定性，這與Guerineau&Leon（2019）的發(fā)現(xiàn)一致，同時(shí)他們發(fā)現(xiàn)信用信息共享也緩解了發(fā)達(dá)國(guó)家和新興市場(chǎng)國(guó)家由于家庭信貸繁榮對(duì)金融穩(wěn)定性的不利影響。

國(guó)內(nèi)研究主要集中在以下方面：一是基于對(duì)銀行體系穩(wěn)定性的影響。從互聯(lián)網(wǎng)金融到金融科技的發(fā)展，眾多研究關(guān)注到了其對(duì)提高商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率和盈利水平的重大作用，同時(shí)也有部分研究關(guān)注其對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理和風(fēng)險(xiǎn)傳染的不利影響，王蕙（2019）使用了zscore模型測(cè)度銀行體系的穩(wěn)定性，從不同角度分析了互聯(lián)網(wǎng)金融、金融科技及外商投資對(duì)銀行體系穩(wěn)定性的影響；邱晗等（2018）研究發(fā)現(xiàn)金融科技通過(guò)影響銀行負(fù)債端結(jié)構(gòu)使得資產(chǎn)端風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)偏好上升，規(guī)模越大的銀行受到金融科技沖擊越??；王升（2020）通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響呈現(xiàn)“U”形或倒“U”形分布。二是基于對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響研究。如劉孟飛（2021）對(duì)金融科技與商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)聯(lián)機(jī)制與影響效應(yīng)分析后發(fā)現(xiàn)金融科技整體上提高了我國(guó)銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；方意等（2020）從內(nèi)生風(fēng)險(xiǎn)框架出發(fā)，梳理分析了金融科技業(yè)務(wù)和技術(shù)兩個(gè)層面的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。三是基于金融科技對(duì)社會(huì)不同方面的不同影響進(jìn)行研究。如侯層和李北偉（2020）通過(guò)實(shí)證研究表明金融科技通過(guò)提高創(chuàng)新能力、增強(qiáng)技術(shù)溢出效果以及促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)等途徑顯著提高全要素生產(chǎn)率。黃國(guó)平（2020）發(fā)現(xiàn)金融科技的新技術(shù)應(yīng)用使中國(guó)居民融資結(jié)構(gòu)得到了優(yōu)化。四是基于金融科技的監(jiān)管層面進(jìn)行研究。金融科技發(fā)展拓展金融邊界的同時(shí)也帶來(lái)了一定技術(shù)和機(jī)制上的風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管控、嚴(yán)格監(jiān)管政策勢(shì)在必行（唐也然，2021；張茂軍等，2021）；李赟鵬（2021）論述了在中國(guó)推出金融科技監(jiān)管沙盒的必要性，提出我國(guó)需要通過(guò)增加科技在金融監(jiān)管領(lǐng)域使用深度與廣度、增強(qiáng)金融監(jiān)管部門(mén)協(xié)作能力等方式進(jìn)行金融科技監(jiān)管改革。高翔和李珊珊（2020）總結(jié)多個(gè)國(guó)家金融科技發(fā)展的問(wèn)題和經(jīng)驗(yàn)，提出加快數(shù)據(jù)框架研究，制定統(tǒng)一的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。

綜上所述，現(xiàn)有的研究包含金融科技對(duì)銀行體系相關(guān)影響的研究，包括對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力的影響及異質(zhì)性，但仍沒(méi)有統(tǒng)一的研究結(jié)論。本文使用zscore作為銀行體系穩(wěn)定性的替代性指標(biāo)，將數(shù)字普惠金融指數(shù)作為金融科技指數(shù)的替代性指標(biāo)，探討了金融科技對(duì)銀行體系穩(wěn)定性的影響，并分別從被解釋變量成分拆解和信息中介效應(yīng)角度分析影響的路徑和機(jī)制。

二、理論假說(shuō)

金融科技創(chuàng)新對(duì)銀行體系的影響主要體現(xiàn)在經(jīng)營(yíng)管理和效率以及風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)等方面：一是負(fù)債端，互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新的線上普適產(chǎn)品促使銀行丟失“長(zhǎng)尾”客戶群，投資產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)偏好上升增加銀行風(fēng)險(xiǎn)，且互聯(lián)網(wǎng)金融加速了存款利率市場(chǎng)化從而壓縮了銀行存款利潤(rùn)，提升風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)可能加速銀行體系金融科技發(fā)展。二是資產(chǎn)端，金融科技的發(fā)展應(yīng)用降低了信息不對(duì)稱，信貸結(jié)構(gòu)向數(shù)字化調(diào)整，但網(wǎng)貸平臺(tái)等民間融資方式頻發(fā)風(fēng)險(xiǎn)事件，銀行體系是否受益仍受監(jiān)管政策及效果的影響。三是中間業(yè)務(wù)，金融科技的發(fā)展為銀行業(yè)帶來(lái)了如數(shù)字銀行、智能投顧、線上理財(cái)?shù)犬a(chǎn)品業(yè)務(wù)的發(fā)展，但新興技術(shù)對(duì)銀行體系的中間業(yè)務(wù)依然沖擊很大，特別是線上支付業(yè)務(wù)帶動(dòng)的其他互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)的興起，加速了“金融脫媒”，銀行體系中間業(yè)務(wù)失守，眾多客戶流失。

綜上，金融科技創(chuàng)新對(duì)銀行體系的影響機(jī)制可概括為：一是通過(guò)影響金融市場(chǎng)的效率和規(guī)模來(lái)影響銀行體系的穩(wěn)定性；二是由于信息技術(shù)革新可能會(huì)帶來(lái)信息效應(yīng)，從而影響銀行體系穩(wěn)定性。基于此，提出以下假設(shè)：

H1：金融科技的發(fā)展降低了我國(guó)銀行體系的穩(wěn)定性。

我國(guó)金融科技發(fā)展仍處于上升期，金融科技有利于發(fā)揮金融的普惠性和包容性，于鳳芹和于千惠（2021）通過(guò)對(duì)中介傳導(dǎo)機(jī)制的研究發(fā)現(xiàn)金融科技發(fā)展對(duì)規(guī)模越大的銀行盈利能力的正向影響作用越強(qiáng)，小型金融機(jī)構(gòu)正在充分享受金融科技帶來(lái)的紅利，但面對(duì)的不確定因素也最多，風(fēng)險(xiǎn)更大，而發(fā)展較快、正處于規(guī)模擴(kuò)張但又面臨很多風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)展瓶頸期的股份制商業(yè)銀行，也可稱為“規(guī)模擴(kuò)張瓶頸期”商業(yè)銀行，金融科技對(duì)其穩(wěn)定性影響可能較大?；诖?，提出以下假設(shè)：

H2：金融科技對(duì)不同類型的銀行體系的穩(wěn)定性影響存在差異，處于發(fā)展前期的中小型及“規(guī)模擴(kuò)張瓶頸期”的商業(yè)銀行受到影響更大。

Fung&Lee（2020）研究發(fā)現(xiàn)金融科技對(duì)不同國(guó)家、不同市場(chǎng)的金融穩(wěn)定性的影響具有差異性，金融科技的發(fā)展能增強(qiáng)新興金融市場(chǎng)的穩(wěn)定性，卻會(huì)破壞發(fā)達(dá)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定性。本文將進(jìn)一步探討金融科技的發(fā)展對(duì)中國(guó)金融市場(chǎng)的影響，對(duì)于我國(guó)這個(gè)特定市場(chǎng)而言，國(guó)家為維護(hù)金融體系穩(wěn)定，防止發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，銀行體系規(guī)模越大受到的監(jiān)管往往越嚴(yán)格，且其自身控制風(fēng)險(xiǎn)能力也越強(qiáng)?；诖?，提出以下假設(shè)：

H3：對(duì)于中國(guó)特定市場(chǎng)，金融科技發(fā)展過(guò)程中，銀行體系的規(guī)模在一定程度上影響著銀行體系整體穩(wěn)定性。

對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，金融活動(dòng)是以金融資產(chǎn)定價(jià)為核心的不同交易者之間的金融資產(chǎn)交換，金融資產(chǎn)形式多樣性及金融衍生品的繁榮使金融資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)性加大，加劇了金融風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，金融風(fēng)險(xiǎn)具有外溢效應(yīng)，信息的復(fù)雜性和隱蔽性也會(huì)放大負(fù)面效應(yīng)。當(dāng)金融科技的發(fā)展速度與控制能力、監(jiān)管措施不匹配，數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制較弱時(shí)，數(shù)據(jù)易獲性更強(qiáng)，信息傳遞效率提高的背后隱藏著危機(jī)，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、數(shù)字犯罪及網(wǎng)絡(luò)攻擊等問(wèn)題將日漸凸顯。基于此，提出以下假設(shè)：

H4：信息效應(yīng)在金融科技影響銀行體系穩(wěn)定性中存在中介效應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

剔除所有已上市銀行中2018年之后上市的銀行，基準(zhǔn)研究中選取36家已上市銀行2011—2020年的年度非平衡面板數(shù)據(jù)。中國(guó)宏觀數(shù)據(jù)、上市銀行相關(guān)原始數(shù)據(jù)主要來(lái)源于同花順數(shù)據(jù)庫(kù)和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，金融科技指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)的省級(jí)面板數(shù)據(jù)。股價(jià)同步性的研究中使用的個(gè)股月收益率和行業(yè)月收盤(pán)價(jià)指標(biāo)分別來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)和同花順數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量選取

本文研究選取變量類別、變量名稱、變量符號(hào)及變量定義如表1所示。

表1 變量選取與定義

1.銀行體系穩(wěn)定性（zscore）

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

續(xù)表2

2.金融科技（fit）

在已有研究中金融科技指數(shù)指標(biāo)的構(gòu)建方法不一，構(gòu)建出的金融科技發(fā)展水平指標(biāo)各不相同，各有優(yōu)缺點(diǎn)。北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)較好地反映了我國(guó)近年來(lái)金融創(chuàng)新帶來(lái)的變革特征和發(fā)展趨勢(shì)，并被廣泛用于金融科技領(lǐng)域研究。本文選取北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)作為金融科技總體發(fā)展水平的衡量指標(biāo)，同時(shí)考慮數(shù)字普惠金融覆蓋率指數(shù)（dfc）、使用深度指數(shù)（ddf）以及數(shù)字化程度（ddfi）三個(gè)子類指標(biāo)。

表3 基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

3.控制變量

（1）企業(yè)特征（FC）

考慮到企業(yè)特征對(duì)銀行體系穩(wěn)定性的影響，選取以下關(guān)鍵指標(biāo)作為控制變量：資產(chǎn)增長(zhǎng)率（agr），可以反映企業(yè)是否出現(xiàn)較大的貸款擴(kuò)張風(fēng)險(xiǎn)；賬面市值比（bmr），能較好地反映上市公司的風(fēng)險(xiǎn)；存款與資產(chǎn)比率（dar），反映企業(yè)出現(xiàn)危機(jī)的傳染性；收入多樣性（id），有文獻(xiàn)顯示收入多樣性能有效降低銀行違約風(fēng)險(xiǎn)（如Lepetit et al.，2008），也有文獻(xiàn)顯示收入集中度高的銀行風(fēng)險(xiǎn)可能較?。ㄈ鏦illiams，2016）；杠桿率（lev），越高的銀行在危機(jī)中風(fēng)險(xiǎn)越大；總資產(chǎn)（lnta），即銀行資產(chǎn)規(guī)模也是影響銀行風(fēng)險(xiǎn)的重要因素，在此取自然對(duì)數(shù)平滑其值；非利息收入占比（pnii），也是影響銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。

（2）市場(chǎng)特征（MC）

銀行體系規(guī)模（bss），即以中央銀行資產(chǎn)對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的比值來(lái)衡量，比值越高市場(chǎng)信用度越高；銀行體系效率（bse），即銀行體系提供金融服務(wù)的效率，這里使用凈息差作為替代指標(biāo)，凈息差越高反映銀行體系效率越高；銀行體系穩(wěn)健性（bsr），這里使用不良貸款撥備率作為替代指標(biāo)，不良貸款的撥備越多，銀行體系應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)能力越強(qiáng)。

（3）宏觀經(jīng)濟(jì)因素（MF）

為了控制宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)銀行體系穩(wěn)定性的影響，選取實(shí)際GDP增長(zhǎng)率（rgdp）、GDP增長(zhǎng)波動(dòng)率（gdpgv）、人均GDP的自然對(duì)數(shù)（lnpcgdp）、數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值占GDP比重（deavr）和金融業(yè)對(duì)GDP的貢獻(xiàn)率（gdpccr）作為宏觀經(jīng)濟(jì)因素的控制變量。

（三）模型構(gòu)建

為了評(píng)估金融科技創(chuàng)新對(duì)銀行體系穩(wěn)定性的影響，把企業(yè)特征、銀行體系市場(chǎng)特征和宏觀經(jīng)濟(jì)因素作為控制變量，構(gòu)建回歸方程式（1）：

其中，i代表銀行，t代表年份，s是時(shí)間固定效應(yīng)，u是企業(yè)固定效應(yīng)，e是誤差項(xiàng)。研究包括了時(shí)間固定效應(yīng)和企業(yè)固定效應(yīng)。其中，基于解釋變量和控制變量對(duì)銀行體系穩(wěn)定性的滯后性影響，均使用滯后一期的數(shù)據(jù)。

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)檢驗(yàn)分析

本文研究選取面板數(shù)據(jù)回歸模型，依次進(jìn)行F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)。回歸拒絕了混合回歸和個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)回歸，最后確定選擇了個(gè)體固定效應(yīng)回歸（FE）。另外，由于各變量對(duì)銀行體系穩(wěn)定性理論上具有滯后作用，故將所有自變量滯后一期進(jìn)行回歸，并且選擇企業(yè)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)的雙固定效應(yīng)，以此構(gòu)建回歸方程式（1）的基準(zhǔn)回歸方程。按照回歸方程式（1）的構(gòu)建過(guò)程逐步納入控制變量進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4所示。其中，銀行體系穩(wěn)定性指標(biāo)lnzscore值越大，銀行體系穩(wěn)定性越高，銀行體系風(fēng)險(xiǎn)越小。

表3中列（1）未加入控制變量，列（2）與（3）都加入了企業(yè)特征因素，但列（2）加入了時(shí)間固定效應(yīng)而列（3）未加入。列（2）中金融科技指標(biāo)不顯著，列（3）中在1%水平下顯著，系數(shù)為負(fù)，表明金融科技發(fā)展有降低銀行體系穩(wěn)定性的趨勢(shì)。分析原因，一方面，由于針對(duì)金融科技的監(jiān)管滯后，出現(xiàn)階段性監(jiān)管錯(cuò)位，企業(yè)利用錯(cuò)位空間逐利而增加了銀行的風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，金融科技發(fā)展帶動(dòng)銀行負(fù)債端成本上升，持幣成本上升，銀行不得不選擇部分高風(fēng)險(xiǎn)高收益的投機(jī)性投資來(lái)平衡負(fù)債端成本的增加。列（4）在列（2）的基礎(chǔ)上加入了市場(chǎng)特征因素，列（5）在列（4）的基礎(chǔ)上進(jìn)一步加入了宏觀經(jīng)濟(jì)因素，結(jié)果表明金融科技指標(biāo)均在1%的水平上顯著，且系數(shù)均為負(fù)，表明在控制了市場(chǎng)因素和宏觀經(jīng)濟(jì)政策因素后，金融科技的快速發(fā)展降低了銀行體系穩(wěn)定性，初步驗(yàn)證了本文的H1。

（二）內(nèi)生性檢驗(yàn)

雖然基準(zhǔn)回歸方程式（1）中核心解釋變量與控制變量均使用了滯后一期的值，但是在后續(xù)穩(wěn)健性檢驗(yàn)和拓展性分析中用到了當(dāng)期值進(jìn)行回歸，故在此使用2SLS工具變量法對(duì)使用當(dāng)期值對(duì)應(yīng)的回歸模型進(jìn)行內(nèi)生性修正。本文使用網(wǎng)絡(luò)普及率（ipr）作為工具變量。由于網(wǎng)絡(luò)普及率與金融科技發(fā)展緊密聯(lián)系，且與其他控制變量明顯不存在直接相關(guān)關(guān)系，故為一個(gè)重要且有效的工具變量。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》。表4中列（1）和列（2）分別為第一階段（First）和第二階段（Second）的回歸結(jié)果，其中，第一階段工具變量在1%水平下顯著，且F統(tǒng)計(jì)量351.124大于10，表明不存在弱工具變量；第二階段回歸結(jié)果中核心解釋變量也在1%水平顯著且系數(shù)為負(fù)，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，表明工具變量的選擇合理有效，同時(shí)也說(shuō)明基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健。

表4 2SLS工具變量法檢驗(yàn)結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.平衡面板數(shù)據(jù)

基準(zhǔn)回歸方程是基于非平衡面板數(shù)據(jù)得到的結(jié)果，在此選擇其中17家上市銀行的平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。同樣逐步添加控制變量進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5所示，列（3）和列（4）中核心解釋變量依舊顯著且系數(shù)為負(fù)，表明選擇使用平衡面板數(shù)據(jù)后結(jié)果依舊顯著，基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健。同時(shí)再次驗(yàn)證了本文H1。

表5 平衡面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

續(xù)表5

2.更換ROA標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算方式

借鑒Chen&Ji（2017）的研究，將回歸方程式（1）中5年期滾動(dòng)的ROA標(biāo)準(zhǔn)差更換成3年期滾動(dòng)的ROA標(biāo)準(zhǔn)差，同樣將控制變量逐步納入回歸中，可得表6中列（1）—（4）的回歸結(jié)果。列（4）解釋變量金融科技指標(biāo)的系數(shù)依舊均在1%水平顯著且系數(shù)為負(fù)，這與前述的基準(zhǔn)模型回歸分析結(jié)果一致，故本文估計(jì)結(jié)果穩(wěn)健可靠。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3.替換金融科技指數(shù)

進(jìn)一步使用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個(gè)子維度指數(shù)分別作為金融科技指數(shù)替代指標(biāo)，從三個(gè)不同的維度探討金融科技的發(fā)展對(duì)銀行體系穩(wěn)定性的影響。這里使用fitsub表示金融科技子因素，構(gòu)建回歸方程式（2）如下：

由表7可知，三個(gè)子維度指標(biāo)在三個(gè)回歸結(jié)果中系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)。系數(shù)符號(hào)與基準(zhǔn)回歸模型回歸結(jié)果相同，表明提高數(shù)字普惠金融指數(shù)覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度均會(huì)顯著降低銀行體系的穩(wěn)定性，證明了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，并再次驗(yàn)證H1。同時(shí)，覆蓋廣度系數(shù)為-3.074，使用深度的系數(shù)為-2.363，數(shù)字化程度系數(shù)為-1.286，表明三個(gè)子維度同幅度變化時(shí)，覆蓋廣度對(duì)銀行體系穩(wěn)定性影響效應(yīng)最大，使用深度的影響效度次之，數(shù)字化程度的影響效度最小。

表7 數(shù)字普惠金融指數(shù)的三個(gè)不同維度對(duì)銀行體系穩(wěn)定性的異質(zhì)性檢驗(yàn)

（四）異質(zhì)性檢驗(yàn)和拓展分析

1.不同類型商業(yè)銀行的異質(zhì)性分析

本部分分別使用36家上市銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)和其中17家上市銀行的平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分類回歸。回歸結(jié)果如表8所示，列（1）、列（3）、列（5）為使用36家上市銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸的結(jié)果，列（2）、列（4）、列（6）為使用17家上市銀行數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果，其中，group1為使用我國(guó)大型商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸的結(jié)果，group2為使用股份制商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸的結(jié)果，group3為使用中小型商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸的結(jié)果。

表8 兩組數(shù)據(jù)異質(zhì)性回歸結(jié)果

回歸結(jié)果顯示：首先，兩組數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果中“規(guī)模擴(kuò)張瓶頸期”商業(yè)銀行（即股份制商業(yè)銀行）與中小型商業(yè)銀行金融科技發(fā)展水平的替代變量回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，表明金融科技發(fā)展對(duì)“規(guī)模擴(kuò)張瓶頸期”及中小型商業(yè)銀行脆弱性具有正向顯著影響。其次，剩余一組我國(guó)大型商業(yè)銀行金融科技發(fā)展水平系數(shù)均為負(fù)但不顯著，表明大型商業(yè)銀行穩(wěn)定性受到金融科技發(fā)展水平影響較小，一方面是因?yàn)榇笮蜕虡I(yè)銀行受到監(jiān)管部門(mén)的監(jiān)管較為嚴(yán)格，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力較強(qiáng)，另一方面是因?yàn)槭艿健按蠖坏埂狈妒接绊懀髽I(yè)的管理決策更偏謹(jǐn)慎原則。故H2得到了驗(yàn)證。

2.金融科技對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的影響分析

基于金融科技對(duì)我國(guó)銀行體系穩(wěn)定性的顯著影響，本文研究針對(duì)我國(guó)金融市場(chǎng)的特征，金融科技與我國(guó)市場(chǎng)特征中哪些因素關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，從而影響金融市場(chǎng)，進(jìn)而影響到銀行體系穩(wěn)定性。故進(jìn)一步探討金融科技對(duì)中國(guó)金融市場(chǎng)的影響因素，基于回歸方程式（1）增加了金融科技指數(shù)與市場(chǎng)特征的交叉項(xiàng)，構(gòu)建回歸方程式（3）如下：

根據(jù)回歸方程式（3）將市場(chǎng)特征中的三個(gè)變量分別與金融科技指標(biāo)構(gòu)建交叉項(xiàng)，結(jié)果如表9所示。只有列（1）中交叉項(xiàng)系數(shù)顯著且金融科技指標(biāo)系數(shù)顯著為負(fù)，列（1）為銀行體系規(guī)模與金融科技指標(biāo)構(gòu)建的交叉項(xiàng)，交叉項(xiàng)系數(shù)為-49.95，表明銀行體系規(guī)模明顯降低了金融科技發(fā)展對(duì)銀行體系穩(wěn)定性的不利影響，且在列（1）中金融科技指標(biāo)系數(shù)及銀行體系規(guī)模指標(biāo)系數(shù)均顯著為正，表明金融科技的快速發(fā)展使得由銀行體系規(guī)模擴(kuò)大而導(dǎo)致銀行體系穩(wěn)定性提高的作用顯著。不難理解，金融科技的發(fā)展使得商業(yè)銀行得到快速發(fā)展，而銀行體系整體規(guī)模的擴(kuò)大，提升了銀行體系盈利能力和穩(wěn)定性，加之政策傾斜和嚴(yán)格監(jiān)管，“大而不倒”范式在此也得到體現(xiàn)。即銀行體系規(guī)模越大，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力越強(qiáng)，金融穩(wěn)定性越高。H3得到了驗(yàn)證。

表9 金融科技對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的影響回歸結(jié)果

3.信息效應(yīng)的中介效應(yīng)分析

本文借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014）的研究，使用逐步檢驗(yàn)方法，構(gòu)建中介效應(yīng)模型，其中MV代表中介變量，構(gòu)建如下模型：

進(jìn)一步使用股價(jià)同步性作為信息效應(yīng)的替代變量，基于數(shù)據(jù)可得性，選取前文使用過(guò)的17家上市銀行，利用方程式（6）計(jì)算得到個(gè)股的擬合系數(shù)R，再將計(jì)算得到的R根據(jù)方程式（7）計(jì)算得到股價(jià)同步性（synch）。

同樣根據(jù)方程式（6）和式（7），將使用股價(jià)同步性中介變量MV，采取逐步檢驗(yàn)法，得到回歸結(jié)果如表10。步驟一中自變量金融科技指標(biāo)系數(shù)在1%水平上顯著且為負(fù)，步驟二中中介變量股價(jià)同步性的系數(shù)顯著，表明金融科技能降低股價(jià)同步性，步驟三中股價(jià)同步性系數(shù)顯著，表明存在中介效應(yīng)。并且列（2）的金融科技指標(biāo)系數(shù)與列（3）的股價(jià)同步性指標(biāo)系數(shù)乘積為負(fù)，表明股價(jià)同步性越高，信息效率越低，越會(huì)降低銀行體系的穩(wěn)定性，這與本文在分析金融效率對(duì)銀行體系穩(wěn)定性時(shí)得到結(jié)論一致。故H4得到驗(yàn)證。

表10 股價(jià)同步性作為中介變量的逐步檢驗(yàn)結(jié)果

五、研究結(jié)論與啟示

金融科技的迅猛發(fā)展代表了科技創(chuàng)新帶動(dòng)的金融創(chuàng)新成績(jī)顯著，也逐漸得到中國(guó)市場(chǎng)的認(rèn)可并不斷成為商業(yè)銀行之間競(jìng)爭(zhēng)的重要砝碼。本文通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)：第一，金融科技的快速發(fā)展為商業(yè)銀行的發(fā)展帶來(lái)紅利的同時(shí)，也帶來(lái)了風(fēng)險(xiǎn)；第二，金融科技對(duì)不同類型商業(yè)銀行的影響存在顯著差異，特別是對(duì)處于發(fā)展前期的中小型及“規(guī)模擴(kuò)張瓶頸期”商業(yè)銀行，引入金融科技很容易促使其銀行體系穩(wěn)定性急劇下降；第三，結(jié)合我國(guó)金融市場(chǎng)的特征，銀行體系規(guī)模的提升在金融科技發(fā)展對(duì)金融穩(wěn)定性產(chǎn)生不利影響的過(guò)程中起到了較好的緩解作用；第四，金融科技發(fā)展在提升信息透明度的同時(shí)，會(huì)通過(guò)信息效應(yīng)降低銀行體系的穩(wěn)定性。

通過(guò)本文研究得到以下幾點(diǎn)啟示：第一，在商業(yè)銀行等企業(yè)層面，應(yīng)根據(jù)企業(yè)自身發(fā)展的規(guī)模和特征，對(duì)金融科技的應(yīng)用采取相應(yīng)的積極態(tài)度，同時(shí)加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)，加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部治理，特別是處于“規(guī)模擴(kuò)張瓶頸期”的企業(yè)，更應(yīng)注重風(fēng)險(xiǎn)防控。第二，在中國(guó)特定的市場(chǎng)層面，金融科技發(fā)展放大了金融本身具有的風(fēng)險(xiǎn)屬性，但擴(kuò)大銀行體系規(guī)模有利于降低金融科技發(fā)展對(duì)金融穩(wěn)定性的不利影響，但要加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)，強(qiáng)化自上而下的監(jiān)管力度，防止出現(xiàn)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。第三，在金融科技的發(fā)展層面，在加大科技帶動(dòng)金融創(chuàng)新的過(guò)程中，應(yīng)嚴(yán)格控制負(fù)面信息效應(yīng)傳遞風(fēng)險(xiǎn)，特別是在大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)應(yīng)用過(guò)程中，更應(yīng)注重防范由于信息泄露、隱私侵犯、信息詐騙、洗錢(qián)以及信息技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)等帶來(lái)的金融風(fēng)險(xiǎn)。