陶祥興,何俊逸,張倩晗

(浙江科技學院 理學院,杭州 310023)

隨著區(qū)塊鏈、大數據、5G等技術的發(fā)展,中國數字金融迎來了蓬勃發(fā)展的機會,以支付寶為代表的線上支付平臺對中國傳統(tǒng)金融格局帶來了深遠的影響。當前,對數字金融還未有明確的定義提出,學術界認為數字金融本質上就是數字技術與金融服務相融合所產生的一種新型金融服務模式。從數字金融在中國的發(fā)展歷程來看,它并不是借鑒傳統(tǒng)金融以外的技術甚或能夠顛覆傳統(tǒng)金融的模式,而是通過利用數字技術為中國傳統(tǒng)金融提供業(yè)務流程、融資模式帶來創(chuàng)新,從而擴展中國金融市場的覆蓋面積。黃益平等[1]對中國數字金融展開研究,證實了數字金融與實體經濟之間的正相關關系,數字金融作為傳統(tǒng)金融與技術的結合體,有利于降低交易成本,緩和信息不對稱問題,并且數字金融具有明顯的普惠性和便利性。袁鯤等[2]通過對2011—2018年中國地級市層面的數據研究發(fā)現,數字金融對不同類型的銀行表現出異質性。謝絢麗等[3]在考慮了內生性因素后發(fā)現,數字金融的發(fā)展能促進創(chuàng)業(yè)并且在城鎮(zhèn)化率較低的省份和注冊資本較少的企業(yè)作用更明顯。目前,已有大量文獻研究了數字金融對傳統(tǒng)金融機構的影響,數字金融能顯著提升銀行效率,同時對銀行的負債結構也帶來了一定的改變,導致銀行風險增大。封思賢等[4]研究發(fā)現,數字金融的發(fā)展能促進銀行業(yè)競爭,進而提高銀行效率,改變銀行的成本和利潤效率。常靖函等[5]以中國16家商業(yè)銀行2008—2018年的年度樣本數據,引入數字惠普金融研究銀行流動性比率與系統(tǒng)性風險的關系并發(fā)現數字金融的調節(jié)作用機制。吳牧航[6]從競爭、業(yè)務、風險三個角度出發(fā)研究數字金融對商業(yè)銀行發(fā)展的影響,并提出商業(yè)銀行因加快與數字金融的融合,在加強創(chuàng)新的同時要做好風險控制;付爭等[7]通過對2011—2017年53個國家和地區(qū)的相關數據研究表明,銀行業(yè)發(fā)展水平對國家和地區(qū)的金融包容產生正向的空間溢出,并且數字金融能夠有效促進金融包容性發(fā)展;梁晗書等[8]用2011—2018年全國商業(yè)銀行數據和金融發(fā)展指數進行實證研究,結果表明金融監(jiān)管的介入改變了數字金融的發(fā)展對商業(yè)銀行產生的負面影響。綜合以往研究發(fā)現,鮮有文獻從中國地級市層面對數字金融及地區(qū)銀行業(yè)競爭之間展開研究,鑒于此,本研究重點關注數字金融與地區(qū)銀行業(yè)競爭的關系,重點分析2011—2018年地級以上城市數字金融發(fā)展對地區(qū)銀行業(yè)競爭產生的影響,從而為相關研究提供參考。

1 研究設計

1.1 樣本選取與數據來源

為了研究數字金融對地區(qū)銀行業(yè)競爭的影響,本研究選取中國2011—2018年283個地級以上城市為研究對象。數字金融數據來自北京大學數字普惠金融指數,競爭數據通過手動整理200 845條中國銀行保險監(jiān)督管理委員會(以下簡稱中國銀保監(jiān)會)官網所公布的銀行分支機構金融許可證信息獲得。控制變量數據來自各地級市統(tǒng)計年鑒及國泰安金融數據庫(China Stock Market & Accounting Research Database,CSMAR)。

1.2 模型構建與變量定義

為了實證檢驗數字金融對地區(qū)銀行業(yè)競爭的影響,參照吳桐桐等[9]的研究設定如下模型:

Yh,i,t=α+βXf,i,t+γFi,t+δt+φi+εi,t;

(1)

Yc4,i,t=α+βXf,i,t+γFi,t+δt+φi+εi,t。

(2)

式(1)～(2)中:赫芬達爾指數Yh,i,t和銀行集中度Yc4,i,t分別為地區(qū)i在t年的數據;數字金融發(fā)展水平Xf,i,t為地區(qū)i在t年的數據;Fi,t為控制變量;δt和φi分別為地區(qū)和時間效應。本文重點關注的是核心解釋變量Xf,i,t的系數,如果β系數為正且顯著,則說明數字金融的發(fā)展對地區(qū)銀行業(yè)競爭有顯著促進作用。

1.2.1 銀行業(yè)競爭水平的構建

根據Degryse等[10-12]的研究,通過手動整理200 845條中國銀保監(jiān)會官網所發(fā)布的金融許可證信息,根據每家銀行所在地級市的支行數量構建赫芬達爾指數(Yh)及集中度(Yc4)度量銀行集中度。在構建Yh、Yc4時假定所有銀行具有相同效率。通過各地級市內各商業(yè)銀行分支數量占總數量比值的平方得到Yh,前4名銀行分支數量與地級市內所有銀行分支的總數量之比為Yc4。具體計算公式如下:

(3)

(4)

式(3)～(4)中:Xb,r,m為在地級市m內的第r家銀行的分支行數量;Nm為地級市m內所有銀行分支行的數量;n=1,2,3,4,為地級市m內分支行數量前4名銀行。Yh、Yc4計算結果都在0和1之間,越接近1說明該地區(qū)銀行分支行結構越集中,銀行集聚越明顯。在穩(wěn)健性檢驗中用集中度替換赫芬達爾指數來檢驗結論的穩(wěn)健性。

1.2.2 數字金融發(fā)展水平

本研究采用北京大學數字普惠金融指數作為解釋變量,該指數以螞蟻金服所提供的數據為基礎,通過數字金融總指數(X0)、覆蓋廣度(X1)、使用深度(X2)、數字化水平(X3)來衡量中國省級及地級市(不包括中國港澳臺地區(qū))數字金融發(fā)展水平。為避免各變量量綱之間不同所導致的模型偏誤,借鑒江紅莉等[13]的方法將數字金融總指數及3個子維度均除以100。

1.2.3 控制變量

為了盡可能控制遺漏變量給結果帶來的影響,在模型中加入了多個控制變量,包括通信基礎設施(F1)、金融發(fā)展水平(F2)、教育支出(F3)、勞動力素質(F4)、人均GDP(F5)、產業(yè)結構(F6)、城市規(guī)模(F7)、財政支出(F8)。本研究所有變量見表1。

表1 變量定義表

1.3 描述性統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計結果見表2,列出了主要變量的變化情況。樣本中代表銀行業(yè)競爭的Yh和Yc4的均值分別為0.135和0.344,標準差分別為0.051和0.103,最大值分別為0.386、0.766,最小值分別為0.050、0.137。這說明各地區(qū)銀行業(yè)競爭程度發(fā)展差異較大。數字金融總指數最大值和最小值分別為3.03和0.170,同樣說明各城市的數字金融發(fā)展不平衡,數字金融普惠性還未完全體現出來。

表2 描述性統(tǒng)計

2 實證結果與分析

2.1 基準回歸結果

為了檢驗模型設定的合理性,首先進行了多重共線性檢驗,結果見表3。表3顯示了變量的相關系數矩陣,系數基本上都小于0.3,這說明本研究不存在嚴重的多重共線性,模型設定合理。

表3 多重共線性檢驗

為了使得模型回歸結果更為準確,本研究的結論更具有說服力,首先對所用模型進行Hausman檢驗,以確定選擇固定效應模型還是隨機效應模型。根據Hausman檢驗的結果,檢驗的卡方統(tǒng)計量為63.45,p值為0.000,小于0.01,說明在1%的顯著水平上拒絕原假設,因此本研究使用固定效應模型。

數字金融對地區(qū)銀行業(yè)競爭的檢驗結果見表4。從表4中可以看出,數字金融總指數的回歸系數在1%水平上顯著為負,可以判斷得到,當地區(qū)數字金融發(fā)展越高時,地區(qū)銀行業(yè)競爭越激烈。數字金融覆蓋廣度、使用深度、數字化水平這3個維度的檢驗結果顯示,系數在1%水平上同樣顯著為負,與數字金融總指數結果一致。這說明數字金融的發(fā)展給各地區(qū)提供了更多的金融服務,使得各地區(qū)企業(yè)及個體獲得金融服務的可能性增大,不再主要依賴于商業(yè)銀行,因而促進了該地區(qū)進一步發(fā)展。而數字金融作為一種新型金融,對以商業(yè)銀行為代表的傳統(tǒng)金融提出了挑戰(zhàn),并與之形成競爭。商業(yè)銀行為了維護原有的客戶資源及開發(fā)長尾市場的客戶資源,會進行分支機構的設立及提供更多的金融服務,使得各地區(qū)商業(yè)銀行之間的競爭也更為激烈,進而刺激了地區(qū)商業(yè)銀行的發(fā)展。從控制變量的結果來看,通信基礎設施系數在5%水平上為正,說明通信基礎設施越完善,各地區(qū)能充分利用手機進行業(yè)務辦理,使得商業(yè)銀行不需要設立更多的分支機構,削弱了地區(qū)銀行業(yè)競爭;通過線上提供金融服務的可能性變大,有利于商業(yè)銀行進行轉型升級,將更多的精力放在普惠金融方面,這就更有利于商業(yè)銀行的發(fā)展。工業(yè)化程度代理變量的系數在5%水平上顯著為正,說明地區(qū)工業(yè)化程度越高,商業(yè)銀行競爭越小,這與中國各地區(qū)現實相符合,當某一地區(qū)工業(yè)化程度越高時,各企業(yè)需要的信貸資金會越多,企業(yè)會主動尋找商業(yè)銀行為之提供貸款,商業(yè)銀行有了穩(wěn)定的大客戶,使得各銀行之間的競爭減弱。財政支出系數在1%水平上為負,說明財政支出越多,地區(qū)銀行業(yè)競爭越激烈,其原因是當各地財政支出越多時,各地政府所需要的資金越多,為了滿足地區(qū)發(fā)展可能需要向商業(yè)銀行借貸,商業(yè)銀行為了獲得各地政府的資源會展開激烈的競爭。

表4 數字金融對地區(qū)銀行業(yè)競爭的檢驗結果

3 穩(wěn)健性檢驗

3.1 替換被解釋變量

由1.2.1節(jié)知Yc4為前4名銀行的分支數量與地級市內所有銀行分支的總數量之比,Yh為各地級市內各商業(yè)銀行分支數量占總數量比值的平方,二者的計算結果都在0和1之間,且數值越接近1表示銀行聚集越明顯,競爭越激烈。因此,為了使得基準結果更準確,使用Yc4來替換Yh。

替換被解釋變量的結果見表5。從表5中可以看出,數字金融總指數及3個子維度均在1%水平上顯著為負,說明數字金融的發(fā)展擴大了金融服務的廣度和深度,使得各地區(qū)更多的企業(yè)及個體獲得金融服務,從而導致對地區(qū)商業(yè)銀行的依賴逐漸下降,而地區(qū)商業(yè)銀行為了維持業(yè)績也會采取相應的措施,不斷形成競爭。因此,數字金融的發(fā)展提高了各地區(qū)銀行業(yè)競爭水平,同時證明了基準回歸結果的穩(wěn)健性。

3.2 替換解釋變量

由于將數據取對數后不會改變數據的性質和相關關系,并且能縮小變量的尺度,讓數據變得更加平穩(wěn),還能削弱模型的共線性、異方差性等,因此本研究為了檢驗結果的穩(wěn)健性,將數字金融總指數及數字金融覆蓋廣度、使用深度、數字化水平這3個子維度進行對數化處理。

替換解釋變量后的結果見表6。從表6中可以看出,將數據取對數后數字金融總指數及其子維度都在1%水平上顯著為負,說明數字金融的發(fā)展加強了地區(qū)銀行的競爭;從控制變量可以看出,勞動力素質系數在5%水平上顯著為正,說明隨著勞動力素質的提升,更多高學歷的金融人才會進入求職市場從而減輕地區(qū)商業(yè)銀行因人才缺失而產生的競爭。將數字金融總指數及3個子維度進行對數化處理,仍然證明了結果的穩(wěn)健性。

表6 替換解釋變量的結果

3.3 剔除直轄市后的影響結果

為了檢驗數字金融對地區(qū)銀行業(yè)競爭的影響,選取283個地級以上城市進行實證檢驗,其中包括北京、天津、上海、重慶4個直轄市。相對而言,直轄市經濟政治優(yōu)勢突出,區(qū)位優(yōu)勢也比較明顯,數字金融與銀行業(yè)競爭水平發(fā)展較高。為了證明結果穩(wěn)健性,從樣本中剔除直轄市進行回歸。

剔除直轄市后的影響結果見表7。從表7中可以看出,剔除4個直轄市后數字金融總指數及3個子維度系數在1%水平上顯著為正,同樣說明數字金融的發(fā)展促進了銀行業(yè)之間的競爭;從控制變量可以看出,工業(yè)化程度系數和財政支出系數在5%水平上顯著為正,和4個直轄市一樣,其他地區(qū)工業(yè)化程度提高和財政支出增加時,企業(yè)和各地政府因資金需求主動增加向商業(yè)銀行借貸,將減小銀行業(yè)之間的競爭。剔除4個直轄市后依舊能證明結果的穩(wěn)健性。

表7 剔除直轄市后的影響結果

3.4 改變樣本區(qū)間

中國數字金融可以追溯到2004年底支付寶上線。2013年6月,螞蟻金服推出余額寶提供余額增值服務并由專業(yè)的金融團隊進行管理,因此2013年也被業(yè)界普遍認為是數字金融發(fā)展的元年。為了避免由此產生的影響,本研究將樣本區(qū)間選擇為2013—2018年,回歸結果見表8。從表8中可以看出,重新選擇樣本區(qū)間后數字金融及其3個子維度在1%水平上仍然顯著為負,說明數字金融的發(fā)展加強了地區(qū)銀行業(yè)的競爭。從控制變量可以看出,金融發(fā)展水平在1%水平上顯著為正,說明隨著各地區(qū)金融發(fā)展水平的提高,金融市場效率也在不斷提升,從而為地區(qū)商業(yè)銀行提供了更好的風險管理方法及更多的獲利契機,使得商業(yè)銀行能夠擴大金融產品差異化,實現多元化經營,進而減小地區(qū)銀行業(yè)的競爭。因此,本研究將樣本區(qū)間選擇為2013—2018年后結果依然穩(wěn)健。

表8 改變樣本區(qū)間的回歸結果

4 結論與建議

近年來,黨中央、國務院一直要求大力發(fā)展普惠金融,鼓勵金融創(chuàng)新,由此帶來了中國數字金融的蓬勃發(fā)展。中國普惠金融發(fā)展的關鍵點主要表現在小微企業(yè)和低收入人群比較分散,規(guī)模也小并且難以進行風險控制,因此為中小微企業(yè)和低收入人群服務是中國普惠金融一直以來的難題。數字金融以其服務成本低、服務范圍廣、服務速度快的優(yōu)勢擺脫了對傳統(tǒng)金融實體網點的依賴,彌補了普惠金融發(fā)展短板;以基于大數據分析的方式創(chuàng)新風險評估,彌補了傳統(tǒng)商業(yè)銀行僅依靠資產、財務數據及擔保的不足。數字金融在大力發(fā)展的同時也對中國銀行業(yè)的競爭格局產生了深遠影響。本研究從中國283個地級及以上城市出發(fā),通過使用固定效應模型研究數字金融對地區(qū)銀行業(yè)的影響,研究發(fā)現數字金融對以商業(yè)銀行為代表的傳統(tǒng)金融具有積極影響,數字金融的發(fā)展提高了中國各地區(qū)銀行業(yè)競爭水平?；诖?我們提出以下建議:

1) 數字金融與地區(qū)商業(yè)銀行之間存在相互競爭合作的關系,數字金融的發(fā)展有利于地區(qū)商業(yè)銀行優(yōu)化其市場結構,使金融服務的廣度和深度進一步擴大。因此,各地區(qū)應大力發(fā)展數字金融,通過數字金融帶動地區(qū)銀行業(yè)的競爭,促進其轉型升級,這對中國金融市場改革具有重要意義。

2) 面對數字金融發(fā)展帶來的競爭性沖擊,地區(qū)商業(yè)銀行常常通過增加所承受的風險來獲取更高的利益,如余額寶等創(chuàng)新理財產品的出現無疑對地區(qū)商業(yè)銀行存款業(yè)務造成一定擠壓,因此地區(qū)銀行應警惕行業(yè)競爭加劇所帶來的風險,加強與數字金融公司的合作,加大數字金融人才引進,積極布局數字金融生態(tài)鏈,提高數字金融產品創(chuàng)新及服務水平,探索適合自身發(fā)展的道路。

3) 數字金融對地區(qū)銀行業(yè)競爭的影響中,其3個維度即數字金融覆蓋廣度、使用深度、數字化水平起到的作用都非常顯著,因此銀行應在其內部加快金融服務覆蓋的廣度和使用深度,加快數字化轉型,充分發(fā)揮二者的互補作用。

今后的研究可從商業(yè)銀行內部的競爭視角出發(fā),從更精準的角度研究數字金融對商業(yè)銀行內部競爭所帶來的影響,進而為商業(yè)銀行的進一步發(fā)展提供更有效的指導。