蔡玉平,劉源鑫
(鄭州大學(xué) 商學(xué)院,河南 鄭州 450001)
隨著科技的蓬勃發(fā)展,科技在金融領(lǐng)域的融合應(yīng)用越來越明顯,金融科技開始占據(jù)越來越重要的地位。我國金融科技發(fā)展迅速。根據(jù)浙江大學(xué)發(fā)布的《2020全球金融科技發(fā)展報告》顯示:我國金融科技總排名居全球第一,且數(shù)字交易規(guī)模超排名中其余九國之和。2021年12月,中國人民銀行印發(fā)《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022-2025年)》指出:金融科技的發(fā)展及應(yīng)用對促進金融機構(gòu)及經(jīng)濟社會的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有著重要意義。除中央外,各地方政府也相繼頒布城市金融科技發(fā)展專項政策,支持金融科技依法依規(guī)發(fā)展。我國金融科技發(fā)展已進入政府戰(zhàn)略高度。
商業(yè)銀行業(yè)作為我國金融行業(yè)四大支柱之一,在金融科技的應(yīng)用上也走在前列。隨著我國經(jīng)濟不斷加快走向高質(zhì)量發(fā)展,銀行業(yè)的加快轉(zhuǎn)型日益緊迫。而金融科技的出現(xiàn)可以成為數(shù)字經(jīng)濟時代金融業(yè)轉(zhuǎn)型升級的有力助手,為商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型提供新的指引與方向。各家商業(yè)銀行對金融科技的投入開始不斷增加,2020年僅六大國有銀行科技研發(fā)類資金投入就已高達956億元,占全國商業(yè)銀行科技類資金總投入的46%①。金融科技在銀行業(yè)各個領(lǐng)域日益深入的應(yīng)用,正在廣泛地影響和改變著商業(yè)銀行。
進入21世紀以來,隨著理財業(yè)務(wù)、財富管理業(yè)務(wù)等中間業(yè)務(wù)的快速發(fā)展,我國銀行業(yè)對傳統(tǒng)負債業(yè)務(wù)尤其是存款業(yè)務(wù)的重視程度有所減弱,導(dǎo)致銀行業(yè)負債業(yè)務(wù)及其結(jié)構(gòu)受到影響。而商業(yè)銀行負債端的結(jié)構(gòu)決定著商業(yè)銀行的盈利模式,對商業(yè)銀行經(jīng)營的穩(wěn)定性和風(fēng)險承擔(dān)也有著重要意義。2021年3月,我國銀保監(jiān)會發(fā)布《商業(yè)銀行負債質(zhì)量管理辦法》,也明確了負債結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定對于商業(yè)銀行經(jīng)營發(fā)展的重要意義。隨著嚴監(jiān)管政策的實施,許多中間業(yè)務(wù)發(fā)展受到限制,銀行業(yè)又開始重新重視負債業(yè)務(wù)的發(fā)展,重視負債結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。而金融科技的應(yīng)用,不僅極大地推動了金融創(chuàng)新,提升了金融效率,而且對于銀行的支付、信貸、理財?shù)热笾饕獌r值鏈系統(tǒng)產(chǎn)生了顯著的影響,同時金融科技的應(yīng)用也改變了商業(yè)銀行的負債結(jié)構(gòu)。在此背景下,研究金融科技對商業(yè)銀行負債結(jié)構(gòu)的影響,有助于探尋商業(yè)銀行負債優(yōu)化新模式,加速商業(yè)銀行數(shù)字化、現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型。
對于商業(yè)銀行的負債結(jié)構(gòu)方面,Huang & Ratnovski[1]通過分析2007—2009年金融危機背景下商業(yè)銀行對批發(fā)性融資的依賴,認為過度依賴批發(fā)性負債融資可能會給銀行業(yè)帶來重大風(fēng)險;黃小英等[2]研究表明,同業(yè)負債等批發(fā)性負債雖然擴充了銀行資金來源,但影響了中央銀行宏觀調(diào)控的效果;蔣海和黃敏[3]通過對2005—2015年我國16家上市商業(yè)銀行研究發(fā)現(xiàn),商業(yè)銀行負債結(jié)構(gòu)的變化會影響其風(fēng)險承擔(dān)水平,對批發(fā)性負債依賴程度越高則風(fēng)險承擔(dān)水平越低,且國有商業(yè)銀行對此更為敏感;孫九倫和戴偉[4]通過對2008—2018年我國29家上市商業(yè)銀行的分析發(fā)現(xiàn),銀行負債結(jié)構(gòu)的變化會影響銀行的風(fēng)險承擔(dān)能力,對批發(fā)性負債依賴程度越高銀行所面臨的風(fēng)險就越大,且存在基于金融創(chuàng)新度的門檻效應(yīng)。
對于商業(yè)銀行負債結(jié)構(gòu)的影響因素方面,辛海兵等[5]通過對2002—2013年我國150家商業(yè)銀行進行分析,得出宏觀經(jīng)濟不確定性會導(dǎo)致商業(yè)銀行的零售負債占比件降低,從而使商業(yè)銀行的負債結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,且這種影響對在華外資銀行更為顯著;同時辛海兵等[6]通過對2003—2015年我國130家商業(yè)銀行的研究發(fā)現(xiàn),貨幣政策會影響商業(yè)銀行的負債結(jié)構(gòu),即央行基準利率的提高會加劇商業(yè)銀行對批發(fā)性負債的依賴,且對不同規(guī)模大小的商業(yè)銀行的影響存在異質(zhì)性;肖崎和趙允寧[7]通過對2006—2014年我國16家上市商業(yè)銀行的分析發(fā)現(xiàn),金融脫媒會影響我國商業(yè)銀行的負債結(jié)構(gòu),使得傳統(tǒng)負債業(yè)務(wù)受到負向影響,且影子銀行的發(fā)展也對商業(yè)銀行的負債結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了顯著的影響。
從“互聯(lián)網(wǎng)金融”這一概念提出開始,國內(nèi)外學(xué)者就開始了其對商業(yè)銀行負債領(lǐng)域的影響研究。隨著金融科技開始占據(jù)越來越重要的地位,相關(guān)研究也逐漸增多。Delong & Deyoung[8]通過對美國1999—2001年不同互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用程度的商業(yè)銀行進行對比研究發(fā)現(xiàn),科技在銀行業(yè)的應(yīng)用能夠提高商業(yè)銀行的盈利能力,但會改變商業(yè)銀行的存款結(jié)構(gòu);陳嘉欣和王健康[9]通過構(gòu)建事件分析模型研究互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行的影響,發(fā)現(xiàn)線上理財產(chǎn)品的出現(xiàn)會降低商業(yè)銀行零售負債的數(shù)量,對商業(yè)銀行的績效產(chǎn)生負面影響,但長期來看也為商業(yè)銀行的改革轉(zhuǎn)型提供了動力;邱晗等[10]通過對2011—2015年我國253家商業(yè)銀行的研究發(fā)現(xiàn),金融科技的出現(xiàn)改善了商業(yè)銀行的負債結(jié)構(gòu),使得負債端增大了對批發(fā)性資金的依賴程度;劉彥和徐冕[11]分析指出金融科技的發(fā)展會使商業(yè)銀行的負債成本上升,且對商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)能力和盈利能力都會產(chǎn)生顯著影響。
通過對現(xiàn)有文獻研究發(fā)現(xiàn),銀行負債結(jié)構(gòu)的相關(guān)研究大多集中在兩個方面:一是從理論方面闡述商業(yè)銀行負債業(yè)務(wù)的類型及商業(yè)銀行穩(wěn)定負債結(jié)構(gòu)的重要意義。二是探討影響商業(yè)銀行負債結(jié)構(gòu)的因素,此類研究大多基于宏觀經(jīng)濟因素角度考量;有關(guān)金融科技層面的研究大多集中在分析金融科技對商業(yè)銀行造成的影響與金融科技手段在商業(yè)銀行中的實際應(yīng)用。但此類研究大多把負債因素作為自變量探究金融科技對商業(yè)銀行績效和風(fēng)險承擔(dān)等方面的影響;在現(xiàn)有文獻中較少有研究把金融科技和商業(yè)銀行負債結(jié)構(gòu)相聯(lián)系,討論金融科技的發(fā)展對商業(yè)銀行負債結(jié)構(gòu)的影響。
基于此,本文通過收集2013—2020年我國40家上市銀行的數(shù)據(jù),以商業(yè)銀行負債結(jié)構(gòu)為分析對象,研究金融科技背景下商業(yè)銀行負債結(jié)構(gòu)方面產(chǎn)生的潛在變化,目的是增加相關(guān)領(lǐng)域的研究,以助于更好地研判金融科技的發(fā)展對傳統(tǒng)商業(yè)銀行會產(chǎn)生何種影響,以及傳統(tǒng)商業(yè)銀行應(yīng)如何面對這種沖擊,這對商業(yè)銀行制定負債管理策略和進行現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型決策都有著重要的意義。
商業(yè)銀行的負債分為零售負債與批發(fā)性負債。零售負債又稱為“被動型負債”,主要指銀行吸收個人或企業(yè)的各類存款,具體包括活期存款和定期存款兩類。零售負債作為銀行負債的主要組成部分,是銀行開展其他各類業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)和前提條件[12]。批發(fā)性負債又稱為“主動型負債”,主要是指商業(yè)銀行的各類“借款”,具體包括向央行借款、同業(yè)拆借、回購、發(fā)行債券等[6]。批發(fā)性負債可以減輕商業(yè)銀行的存款壓力,但是也會加劇商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險和經(jīng)濟的脆弱性,甚至造成金融市場的波動[13]。
在金融科技發(fā)展初期,金融科技產(chǎn)品的出現(xiàn)與商業(yè)銀行展開正面競爭,削弱了銀行的吸儲能力,對其產(chǎn)生“替代效應(yīng)”。如第三方支付的出現(xiàn),憑借其鮮明的場景化特征讓支付和用戶的購物、社交、生活等無縫對接,在小額支付上對銀行傳統(tǒng)支付形成了替代[14]。并且相較于商業(yè)銀行,金融科技產(chǎn)品有著更低的交易成本、更高的預(yù)期收益和更豐富的用戶體驗,更容易產(chǎn)生客戶粘性。如余額寶上線后,憑借其收益高、流動性強、操作簡單等優(yōu)勢迅速吸收大量資金,推出后僅五個月募集資金就突破一千億元,直接對商業(yè)銀行的存款業(yè)務(wù)產(chǎn)生正面沖擊。在看到利潤苗頭后,騰訊隨即推出零錢通、京東推出京東錢包等理財產(chǎn)品,各大金融科技公司的相繼“發(fā)力”,加劇了商業(yè)銀行吸收存款弱勢地位的同時也分流了銀行的理財業(yè)務(wù)。商業(yè)銀行面對吸儲能力的下降,勢必會提高對同業(yè)拆借等批發(fā)性融資的依賴。此時商業(yè)銀行吸儲能力的減弱造成零售負債數(shù)量下降,批發(fā)性負債數(shù)量上升。
隨著金融科技的不斷發(fā)展,面對金融科技的沖擊,我國商業(yè)銀行也開始加強金融科技建設(shè),借助人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù),以試圖有效降低自身風(fēng)險,力求在新的格局下維持競爭地位[12]。商業(yè)銀行紛紛向金融科技公司拋出橄欖枝,力圖借助科技之力實現(xiàn)彎道超車。2017年,中國建設(shè)銀行與阿里巴巴達成合作,隨后農(nóng)行、中行、工行、交行也分別與百度金融、騰訊、京東和蘇寧金融簽約。除此之外,各銀行也相繼建立自己的金融科技公司,從而更好地發(fā)揮技術(shù)支撐作用,取得顯著效果。據(jù)不完全統(tǒng)計,2020年6家國有銀行的金融科技領(lǐng)域投入同比增長33.5%②。金融科技的應(yīng)用不僅改善了商業(yè)銀行在交易成本和客戶體驗等方面的劣勢地位,也加速了商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型,有效降低了商業(yè)銀行風(fēng)險,此時商業(yè)銀行的吸儲能力回升,零售負債數(shù)量上升,批發(fā)性負債數(shù)量下降。
基于此,提出假設(shè)H1:從動態(tài)演進的角度來看,金融科技對我國上市商業(yè)銀行零售負債的影響是呈先降后升的“U形”趨勢,對批發(fā)性負債的影響是呈先升后降的“倒U形”趨勢。
在金融科技的影響下,零售負債和批發(fā)性負債發(fā)生變化后,負債結(jié)構(gòu)如何變化是重點關(guān)注的問題。存款負債作為負債端的主要部分,是銀行經(jīng)營資產(chǎn)業(yè)務(wù)的條件和基礎(chǔ),同時也是銀行擴大貸款規(guī)模,獲取更多收入的基礎(chǔ)。因此本文選擇零售負債占總負債的比重作為負債結(jié)構(gòu)的衡量標準,計算公式為零售負債/(批發(fā)性負債+零售負債),將分子分母同時除以零售負債得1/[1+(批發(fā)性負債/零售負債)]。在金融科技的影響下,零售負債數(shù)量先減少后增加、批發(fā)性負債數(shù)量先增加后減少,使得零售負債與批發(fā)性負債的比值先變小后變大,總式子先變大后變小。
基于此,得出假設(shè)H2:從動態(tài)演進的角度來看,金融科技的發(fā)展使商業(yè)銀行零售負債占比呈先降后升的“U形”趨勢,即零售負債占比先減少后增大。
4.1.1 被解釋變量
基于前文的分析,本文選擇商業(yè)銀行零售負債Ret、批發(fā)性負債wsf、零售負債占總負債的比例Retr作為被解釋變量分別驗證之前的假設(shè)。
4.1.2 解釋變量
本文的解釋變量是金融科技發(fā)展指數(shù)(Fintech)。目前學(xué)術(shù)界關(guān)于金融科技發(fā)展指數(shù)這一指標的衡量有著不同觀點,一類是以郭品和沈悅為代表,通過對百度詞條進行文本挖掘構(gòu)建金融科技發(fā)展指數(shù)[15]。另一類是以郭峰為代表,采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)來代表金融科技發(fā)展指數(shù)[16]。在實證中,借鑒王蕊和康靖[17]采用第二種指數(shù)來對各商業(yè)銀行所在省份的金融科技發(fā)展程度進行衡量。該指數(shù)是螞蟻集團根據(jù)數(shù)字普惠金融的海量數(shù)據(jù)編制而成。螞蟻金服旗下的支付寶是目前全球最大的商業(yè)APP,在中國有廣泛的用戶和商家使用量。所以選擇該數(shù)據(jù)可以很好地反映我國金融科技的發(fā)展程度。此外該指數(shù)還包含了數(shù)字化程度、使用深度和覆蓋廣度等指標,可信度較高。具體在實證中,對于國有商業(yè)銀行與全國股份制商業(yè)銀行,本文采用全國各省市金融科技發(fā)展水平的年度均值來衡量,對于城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行采用銀行總部所在省的金融科技發(fā)展水平來衡量。
4.1.3 控制變量
在參考相關(guān)文獻后,本文參考邱晗等[10]選擇資產(chǎn)收益率(ROA)、銀行規(guī)模(SIZE)、資本充足率(CAR)作為銀行層面的控制變量。資產(chǎn)收益率(ROA)越大表明商業(yè)銀行經(jīng)濟效益越好,資本充足率(CAR)是監(jiān)測銀行抵御風(fēng)險能力的重要指標,銀行規(guī)模(SIZE)取銀行總資產(chǎn)的對數(shù),銀行規(guī)模越大抵御風(fēng)險的能力就越強,居民存款的可能性就越大。選擇人均GDP、金融發(fā)展程度(存款總額/GDP,貸款總額/GDP)作為宏觀層面的額控制變量。上述各變量的定義結(jié)果見表1。
表1 變量選取與定義
考慮到我國理論界和學(xué)術(shù)界都把2013年作為金融科技元年,因此本文選取的樣本期間為2013—2020年。考慮到樣本的合理性、可得性和權(quán)威性,本文選擇我國40家上市的商業(yè)銀行,其中包含“工農(nóng)中建交”五所國有銀行,以光大銀行、華夏銀行、平安銀行為代表的10所股份制銀行,以中原銀行、上海銀行、江蘇銀行為代表的22所城市商業(yè)銀行和廣州農(nóng)商行、青島農(nóng)商行、重慶農(nóng)商行三所農(nóng)村商業(yè)銀行。根據(jù)商業(yè)銀行年報數(shù)據(jù)顯示,所選40家上市商業(yè)銀行2020年總資產(chǎn)規(guī)模達到202.98萬億元,占當(dāng)年我國商業(yè)銀行總資產(chǎn)的比例為76.37%,具有很強的代表性。本文所選銀行的數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫,部分缺失數(shù)據(jù)從各商業(yè)銀行年報中選取,宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)來自中國人民銀行和國家統(tǒng)計年鑒。實證過程通過Stata15軟件完成。
實證部分探討金融科技對商業(yè)銀行負債結(jié)構(gòu)的影響,基于前文的研究分析和理論假設(shè),設(shè)定如下模型:
(1)
(2)
(3)
鑒于可能會出現(xiàn)反向因果的情況,即商業(yè)銀行負債結(jié)構(gòu)的變化也可能會推動當(dāng)?shù)亟鹑诳萍嫉陌l(fā)展水平,同時本文選取的銀行業(yè)數(shù)據(jù)具有“大N小T”的短面板特征。因此,為了避免內(nèi)生性問題,本文采用Blundell & Bond[18]提出的系統(tǒng)GMM的方法進行實證檢驗。
各變量描述性統(tǒng)計結(jié)果詳見表2。
表2 各變量的描述性統(tǒng)計
表3 金融科技發(fā)展對商業(yè)銀行負債結(jié)構(gòu)的影響
表3列舉了金融科技發(fā)展對商業(yè)銀行負債結(jié)構(gòu)影響的結(jié)果分析,從回歸結(jié)果上來看,模型(1)和模型(3)中金融科技指數(shù)(Fintech)的一次項系數(shù)為負,二次項系數(shù)為正,且都在1%的顯著性水平下通過顯著性檢驗,表明金融科技發(fā)展對商業(yè)銀行零售負債及零售負債占比的影響都呈先降后升的“U形”關(guān)系。模型(2)中金融科技指數(shù)(Fintech)的一次項系數(shù)為正,二次項系數(shù)為負,也在1%的顯著性水平下通過顯著性檢驗,表明金融科技發(fā)展對商業(yè)銀行批發(fā)性負債的影響呈先升后降的“倒U形”關(guān)系。這一結(jié)果與預(yù)期相符,驗證了金融科技的發(fā)展使商業(yè)銀行負債結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化,即隨著金融科技的發(fā)展,金融科技公司在一定程度上給商業(yè)銀行產(chǎn)生了“替代效應(yīng)”,造成商業(yè)銀行存款的流失,對批發(fā)性負債的依賴程度加劇。而我國商業(yè)銀行在金融科技的挑戰(zhàn)下,為了防范風(fēng)險、降低損失,也都迅速開始與金融科技公司展開合作,促進自身升級轉(zhuǎn)型,推出有競爭力的理財產(chǎn)品以防止存款流失并穩(wěn)定負債結(jié)構(gòu)。
從其他控制變量來看,回歸結(jié)果與現(xiàn)實一致。商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模(SIZE)、宏觀經(jīng)濟水平(AGDP)、各地金融發(fā)展水平(Dgdp)等因素系數(shù)在1%的水平下顯著為正,表明商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模、宏觀經(jīng)濟水平、各地金融發(fā)展水平等與商業(yè)銀行存款負債存在明顯的正相關(guān)關(guān)系。即商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模越大、當(dāng)?shù)睾暧^經(jīng)濟水平越高、當(dāng)?shù)亟鹑谠桨l(fā)達,商業(yè)銀行吸儲的能力就越強。
2020年全球暴發(fā)新冠疫情,對我國金融行業(yè)造成嚴重的沖擊[19]。因此為保證研究結(jié)果的穩(wěn)健可靠,本文將2020年的數(shù)據(jù)剔除后用2013—2019年的數(shù)據(jù)進行穩(wěn)健性檢驗?;貧w結(jié)果顯示,模型中各變量的系數(shù)大小和正負方向與前述回歸結(jié)果基本相同,顯著性水平也基本相同。因此,本文的估計結(jié)果是穩(wěn)健可靠的(篇幅原因,此處不再展示回歸結(jié)果)。
在金融科技持續(xù)升溫的背景下,本文從理論上分析了金融科技發(fā)展對我國上市商業(yè)銀行負債結(jié)構(gòu)的影響機理,并以2013—2020年我國40家上市商業(yè)銀行為樣本,采用系統(tǒng)GMM的方法實證分析了金融科技對商業(yè)銀行負債結(jié)構(gòu)的影響。主要結(jié)論如下:
(1)從整體角度來看,金融科技的發(fā)展與商業(yè)銀行零售負債和零售負債占比的關(guān)系都呈“U形”,與商業(yè)銀行批發(fā)性負債的關(guān)系呈“倒U形”,即金融科技出現(xiàn)后在一定程度上削弱了商業(yè)銀行的吸儲能力,增加了商業(yè)銀行對批發(fā)性負債的依賴,進而降低了商業(yè)銀行零售負債的占比,而后隨著金融科技在商業(yè)銀行的融合應(yīng)用,商業(yè)銀行對批發(fā)性負債的依賴程度減弱,零售負債占比提升。
(2)商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模、各地宏觀經(jīng)濟水平、各地金融發(fā)展水平等對商業(yè)銀行負債結(jié)構(gòu)影響顯著。
基于前文研究得出的結(jié)論,本文提出如下建議:
(1)金融科技的發(fā)展與應(yīng)用仍是未來的主流趨勢,商業(yè)銀行在發(fā)揮自身優(yōu)勢的同時要繼續(xù)努力融入金融科技的浪潮,以金融科技之力助其高質(zhì)量發(fā)展。對于規(guī)模較小的地方性商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行,目前大多還處在金融科技的負面沖擊下,要清醒地認識到發(fā)展金融科技的必要性,主動學(xué)習(xí)國有商業(yè)銀行與股份制商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型的經(jīng)驗,加強與互聯(lián)網(wǎng)科技公司合作,借科技之力完善服務(wù)流程、優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量、豐富產(chǎn)品類型。形成“以客戶體驗為核心,以技術(shù)發(fā)展為抓手”的新型經(jīng)營理念,爭取早日擺脫金融科技的負面沖擊;對于規(guī)模較大的國有商業(yè)銀行和全國股份制銀行,對金融科技的融合應(yīng)用已使其基本擺脫負面影響,但隨著金融科技的不斷發(fā)展,商業(yè)銀行可能會面臨更大的風(fēng)險與挑戰(zhàn)。這就要求商業(yè)銀行在繼續(xù)合理應(yīng)用金融科技這一工具、繼續(xù)加大與金融科技公司合作的同時,更要堅持金融科技產(chǎn)品的自主研發(fā),增強創(chuàng)新能力,關(guān)注新興技術(shù)在銀行的發(fā)展與應(yīng)用,推出更多有助于銀行發(fā)展的金融科技產(chǎn)品,探尋銀行優(yōu)化新模式,加速“一流數(shù)字化、信息化銀行”建設(shè),以獲取更大的增長空間。
(2)金融科技的發(fā)展與應(yīng)用離不開政府的監(jiān)管,政府要大力協(xié)助商業(yè)銀行應(yīng)用并發(fā)展金融科技,要完善相應(yīng)的監(jiān)管措施與相關(guān)規(guī)章制度,為商業(yè)銀行創(chuàng)造良好的經(jīng)營和競爭環(huán)境,避免因壟斷而產(chǎn)生不正當(dāng)競爭等不良現(xiàn)象。
(3)隨著各大金融機構(gòu)對金融科技人才的需求的持續(xù)擴張,“技術(shù)+金融”的復(fù)合型人才嚴重不足,高校要主動承擔(dān)起金融科技人才培養(yǎng)與供給的重任,要加強金融科技學(xué)科建設(shè)、優(yōu)化校企間的合作、提升人才培養(yǎng)的質(zhì)量,多方共同努力助推金融科技更好地為商業(yè)銀行服務(wù)。
注 釋:
①數(shù)據(jù)來源:《國新辦新聞發(fā)布會》,郭樹清,2021.3.2。
②數(shù)據(jù)來源:遠瞻智庫,https://baijiahao.baidu.com/s?id=1699611738750559258&wfr=spider&for=pc。