王志光 范志國

摘? ?要：數(shù)字普惠金融的發(fā)展對各地區(qū)商業(yè)銀行的競爭格局產生了深遠影響。本文使用北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)，整理計算200845條銀保監(jiān)會官方網(wǎng)站公布的商業(yè)銀行分支機構信息構建商業(yè)銀行競爭指數(shù)，實證檢驗2011—2018年中國283個地級以上城市數(shù)字普惠金融發(fā)展對地區(qū)商業(yè)銀行競爭的影響。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字普惠金融發(fā)展加劇了地區(qū)商業(yè)銀行競爭；消費需求效應和產業(yè)結構效應是數(shù)字普惠金融影響地區(qū)商業(yè)銀行競爭的中介效應；金融發(fā)展水平和經(jīng)濟政策不確定性在數(shù)字普惠金融與地區(qū)商業(yè)銀行競爭的關系中發(fā)揮調節(jié)效應。研究結論對我國數(shù)字普惠金融發(fā)展和商業(yè)銀行數(shù)字化轉型升級具有重要啟示。

關鍵詞：數(shù)字普惠金融；商業(yè)銀行競爭；消費需求效應；產業(yè)結構效應

中圖分類號：F830? 文獻標識碼：A? 文章編號：1674-2265（2023）04-0076-07

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2023.04.010

一、引言

近年來，數(shù)字普惠金融在我國得到了廣泛的發(fā)展，在改變人們生活的同時，也影響著傳統(tǒng)金融機構的競爭格局。數(shù)字普惠金融有助于緩解信息不對稱，降低金融摩擦，有利于實體經(jīng)濟與金融業(yè)融合發(fā)展，得到了許多國家的重視與支持（粟勤和魏星，2017；付會敏和江世銀，2022）[1，2]。作為傳統(tǒng)金融與信息技術融合發(fā)展的新模式，數(shù)字普惠金融可以提高金融服務的效率，降低交易成本，緩解企業(yè)、個人與金融機構之間存在的信息不對稱。相對于傳統(tǒng)商業(yè)銀行固定物理網(wǎng)點和固定客戶的經(jīng)營模式，數(shù)字普惠金融具有普惠性和便捷性的優(yōu)勢，其發(fā)展有利于商業(yè)銀行轉型升級，彌補商業(yè)銀行金融模式的空白，拓展商業(yè)銀行服務的邊界，打破時空的限制，從而擴大傳統(tǒng)商業(yè)銀行的覆蓋面（李文紅和蔣則沈，2017）[3]。同時，改變了傳統(tǒng)商業(yè)銀行的負債結構（邱晗等，2018）[4]，影響了商業(yè)銀行的風險承擔（戰(zhàn)明華等，2018）[5]，并能夠影響銀行業(yè)競爭。

從已有的文獻來看，新興技術對商業(yè)銀行競爭影響的研究結論存在較大的分歧。Freixas和Rochet（1997）[6]研究發(fā)現(xiàn)，信息技術的使用對商業(yè)銀行競爭產生了雙重影響：一方面，商業(yè)銀行可以借助信息技術提高其信息獲取和處理能力，從而提高了少數(shù)商業(yè)銀行掌握的市場勢力，導致商業(yè)銀行競爭能力下降；另一方面，信息技術的使用使得商業(yè)銀行之間的信息透明度提高，信息傳播和共享的能力同樣得以提高，為商業(yè)銀行提供了更為公平的市場環(huán)境，降低了少數(shù)銀行所掌握的市場勢力，從而提高了商業(yè)銀行的競爭能力。從國內的研究來看，大多數(shù)研究集中于數(shù)字普惠金融對商業(yè)銀行風險承擔（顧海峰和高水文，2022）[7]、銀行貸款合約（劉程，2022）[8]等方面的影響。那么，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對于地區(qū)商業(yè)銀行的競爭存在何種效應？數(shù)字普惠金融影響地區(qū)商業(yè)銀行競爭的作用機制又是什么？深入研究這些問題可以指導數(shù)字普惠金融更好地應用發(fā)展，并有利于幫助地區(qū)商業(yè)銀行轉型升級，促進商業(yè)銀行更好地服務實體經(jīng)濟。

基于此，本文使用北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)，整理計算200845條銀保監(jiān)會官方網(wǎng)站公布的銀行分支機構信息以構建銀行競爭指數(shù)，實證檢驗2011—2018年中國283個地級及以上城市數(shù)字普惠金融對地區(qū)商業(yè)銀行競爭的影響。本文的邊際貢獻主要有以下三個方面：第一，從商業(yè)銀行分支機構的角度研究數(shù)字普惠金融與地區(qū)商業(yè)銀行競爭之間的影響；第二，基于消費需求效應和產業(yè)結構效應的視角，研究數(shù)字普惠金融對地區(qū)商業(yè)銀行競爭的影響機制；第三，從金融發(fā)展水平和經(jīng)濟政策不確定性的外部環(huán)境視角，研究數(shù)字普惠金融對地區(qū)商業(yè)銀行競爭的調節(jié)作用。

二、理論分析與研究假設

（一）數(shù)字普惠金融與地區(qū)商業(yè)銀行競爭

數(shù)字普惠金融被認為是一種金融創(chuàng)新。當前，關于金融創(chuàng)新與競爭，主要存在兩種理論：熊彼特效應認為金融創(chuàng)新會加劇競爭，隨后會減少企業(yè)的壟斷行為；逃避競爭效應認為企業(yè)存在逃避競爭的行為，在這種動機下會積極進行創(chuàng)新而緩解競爭。

多數(shù)研究支持數(shù)字普惠金融的發(fā)展加劇了地區(qū)商業(yè)銀行競爭。數(shù)字普惠金融的逐漸成熟發(fā)展，打破了銀行業(yè)因信息優(yōu)勢而形成的進入壁壘（邱兆祥和粟勤，2008）[9]，削弱了商業(yè)銀行在金融市場中的壟斷地位，使銀行業(yè)競爭加?。―ell，2001）[10]。數(shù)字普惠金融憑借經(jīng)濟性和便捷性，越來越受到大眾的歡迎，削弱了商業(yè)銀行在金融市場的統(tǒng)治地位（Vives，2017）[11]。從負債端來看，以余額寶為代表的貨幣基金的發(fā)展擠壓了商業(yè)銀行的存款業(yè)務，從而導致商業(yè)銀行存款外流（王靜，2015）[12]。在存款外流的背景下，商業(yè)銀行為了獲取盈利機會，在市場上展開激烈的價格競爭。從資產端來看，我國銀行業(yè)一直存在著“二八定律”，導致中小企業(yè)一直面臨著“融資難、融資貴”的問題，而數(shù)字普惠金融的出現(xiàn)，可以以較低的成本、較高的效率和良好的服務為中小企業(yè)融資打開大門，從而迅速占領中小企業(yè)貸款市場，與銀行業(yè)形成了錯位競爭的格局。

同時，商業(yè)銀行數(shù)字化轉型升級的能力也將得到進一步提升，很多商業(yè)銀行主動擁抱金融科技，積極轉型和創(chuàng)新以應對數(shù)字普惠金融對其造成的沖擊（郭峰，2017；朱太輝和張彧通，2022）[13，14]。在數(shù)字化轉型過程中，許多商業(yè)銀行建立網(wǎng)上銀行，提高金融服務的效率，并且設立了更多的智能網(wǎng)點，商業(yè)銀行內部之間的競爭也加劇了地區(qū)銀行業(yè)的競爭。據(jù)此，提出以下假設：

假設1：數(shù)字普惠金融的發(fā)展加劇了地區(qū)商業(yè)銀行的競爭。

（二）數(shù)字普惠金融對地區(qū)商業(yè)銀行競爭的作用機制

1. 消費需求效應。數(shù)字普惠金融對消費需求的促進作用已得到諸多文獻證實。一方面，數(shù)字普惠金融通過提高支付便利性提升消費需求。當前，以微信和支付寶為代表的移動支付手段已普遍應用到各種線上線下支付場景。根據(jù)2020年中國支付清算協(xié)會的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，使用手機支付的比例高達74%。張勛等（2020）[15]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融能夠縮短居民購物時間，進而促進居民消費。數(shù)字普惠金融的發(fā)展不僅能夠促進消費需求增加，還會帶來消費結構的轉型升級（江紅莉和蔣鵬程，2021）[16]。何宗樾等（2020）[17]指出，數(shù)字普惠金融所帶來的線上支付的便利性可以進一步促進消費轉型。另一方面，數(shù)字普惠金融通過緩解弱勢群體的資金約束提升消費需求。數(shù)字普惠金融在我國迎來重大發(fā)展之前，商業(yè)銀行占據(jù)著我國金融市場極大的市場份額，呈壟斷之勢，對于弱勢群體以及落后地區(qū)一定程度上存在金融排斥，導致居民消費受到約束。而數(shù)字普惠金融的極大發(fā)展緩解了這部分群體的消費約束，有利于提升消費需求。

需求端的變動能夠成為供給端變動的重要導向，消費需求的提高表示消費者將會有更多的流動性需求，推動商業(yè)銀行改革，激發(fā)其創(chuàng)新能力以爭奪市場份額，從而加劇了商業(yè)銀行的競爭（王喆等，2021）[18]。據(jù)此，提出以下假設：

假設2：數(shù)字普惠金融發(fā)展拉動了消費需求，進而促進地區(qū)商業(yè)銀行競爭。

2. 產業(yè)結構升級效應。數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以突破地理空間的限制，具有覆蓋面廣、成本可控、產業(yè)規(guī)模大等特點，與產業(yè)結構升級可以契合在一起。一方面，數(shù)字普惠金融的普惠特性可以突破地理空間的限制，通過提供多樣化的金融工具實現(xiàn)信息共享和資源傳播，可以有效解決產業(yè)結構升級所面臨的金融資源配置失衡的問題；另一方面，數(shù)字普惠金融具有數(shù)字技術的特征，可以進一步提升信息傳播的有效性，信息不對稱問題得以緩解，有利于金融市場自主選擇產業(yè)活動，精準匹配產業(yè)的需求端和供給端，通過高效的線上平臺進一步促進產業(yè)結構優(yōu)化升級。

數(shù)字普惠金融的發(fā)展促進產業(yè)結構轉型升級，使得地區(qū)企業(yè)及個體對于資金的需求上升，在這種形式之下，“倒逼”商業(yè)銀行更加注重信貸資源的配給。為了搶占更多的資源，商業(yè)銀行推出銀聯(lián)支付、提供線上服務、降低貸款利率等政策來提高其競爭能力，加劇地區(qū)商業(yè)銀行之間的競爭。為此提出以下假設：

假設3：數(shù)字普惠金融發(fā)展推動了產業(yè)結構升級，進而促進地區(qū)商業(yè)銀行競爭。

3. 金融發(fā)展水平的調節(jié)效應。以往關于數(shù)字普惠金融的研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融在不同地理位置的經(jīng)濟效應確實存在差異，很大一部分原因就是金融供給的不平衡以及金融發(fā)展水平差異過大。那么，數(shù)字普惠金融對地區(qū)商業(yè)銀行競爭的影響是否會由于金融發(fā)展水平不同而產生差異？金融發(fā)展水平高的地區(qū)，可以形成關系密切的金融網(wǎng)絡，有利于緩解信息不對稱，從而可以為數(shù)字普惠金融的發(fā)展提供“肥沃的土壤”。同時，地區(qū)金融發(fā)展水平高也能夠反映出該地區(qū)傳統(tǒng)金融機構成長的條件較好，當數(shù)字普惠金融在該地區(qū)進行發(fā)展時，商業(yè)銀行所占有的客戶資源更為牢固，兩者之間為了開發(fā)客戶、提高市場占有率所展開的競爭可能更為激烈。據(jù)此，提出以下假設：

假設4：金融發(fā)展水平越高，數(shù)字普惠金融對地區(qū)商業(yè)銀行競爭的作用越強。

4. 經(jīng)濟政策不確定性的調節(jié)效應。經(jīng)濟政策不確定性的上升主要通過實物期權效應影響商業(yè)銀行。根據(jù)實物期權理論，經(jīng)濟政策不確定性上升時，商業(yè)銀行會等待不確定性消失后再做出行為決策。在實物期權機制下，經(jīng)濟政策不確定性的上升會使得商業(yè)銀行貸款等收益不確定性的增加。

數(shù)字普惠金融的發(fā)展將會通過實物期權效應參與上述機制。對于實物期權效應，當經(jīng)濟政策不確定性上升時，數(shù)字普惠金融的發(fā)展會通過其高效的數(shù)字技術增加商業(yè)銀行的信息收集和分析能力，促進商業(yè)銀行發(fā)放貸款以及增加信貸供給。因此，當經(jīng)濟政策不確定性上升時，數(shù)字普惠金融的發(fā)展可以緩解實物期權效應，擴大商業(yè)銀行的信貸規(guī)模，進而促進商業(yè)銀行之間的競爭。為此提出以下假設：

假設5：經(jīng)濟政策不確定性加劇，數(shù)字普惠金融對地區(qū)商業(yè)銀行競爭的作用越強。

三、研究設計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)來自北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)；銀行競爭數(shù)據(jù)來自銀保監(jiān)會官方網(wǎng)站公布的全國金融機構許可證信息，利用許可證信息計算出各城市各類銀行分支機構數(shù)量①；各城市層面數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫和《中國城市統(tǒng)計年鑒》；經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)數(shù)據(jù)來源于Baker等（2016）[19]公布的中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)。在選取城市的過程中，剔除數(shù)據(jù)缺失嚴重的樣本，最終選取2011—2018年全國283個地級及以上城市的2264個樣本。為了排除異常值對于實證結果的干擾，在實證之前對所需數(shù)據(jù)進行上下1%的縮尾處理。

（二）模型構建

為了檢驗數(shù)字普惠金融發(fā)展對地區(qū)商業(yè)銀行競爭產生何種影響，本文設計如下基準模型進行實證檢驗：

[hhii，t/cr4i，t=α+βdifi，t+γXi，t+δt+φi+εi，t]? （1）

其中，[hhii，t]和[cr4i，t]是地區(qū)[i]在[t]年的商業(yè)銀行競爭程度；[difi，t]表示地區(qū)[i]在[t]年的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平；[Xi，t]表示控制變量；[δt和φi]分別表示地區(qū)和時間效應。

（三）變量定義

1. 被解釋變量。借鑒Chong等（2013）[20]的研究方法，本文使用各商業(yè)銀行在地級及以上城市的分支機構數(shù)量計算赫芬達爾指數(shù)（hhi）和商業(yè)銀行集中度指數(shù)（cr4），以衡量地區(qū)商業(yè)銀行競爭。由于我國特殊的監(jiān)管環(huán)境以及金融市場發(fā)展程度，使用結構性指標可以較好地衡量各地區(qū)商業(yè)銀行競爭程度的差異。在構建各城市赫芬達爾指數(shù)（hhi）以及商業(yè)銀行集中度（cr4）時，假設各類型商業(yè)銀行均具有相同的效率，具體計算公式如下：

[hhik=i=1Nkbranchik/i=1Nkbranchik2] （2）

[cr4k=r=14branchrk/i=1Nkbranchik]? ? （3）

其中，[hhik]和[cr4k]分別表示第[k]個城市的赫芬達爾指數(shù)和商業(yè)銀行集中度指數(shù)，[branchik]表示第[k]個城市第[i]家商業(yè)銀行的分支行數(shù)量，[Nk]表示在城市[k]設立分支機構的商業(yè)銀行數(shù)目，[r]＝1，2，3，4分別對應在城市[k]設立分支行數(shù)量最多的前四家商業(yè)銀行。[hhi]和[cr4]指標取值均在0到1之間，取值越接近于0，表示地區(qū)商業(yè)銀行競爭程度越激烈，即[hhi]和[cr4]指標是地區(qū)商業(yè)銀行競爭的反向指標，當核心解釋變量系數(shù)為負值時，說明數(shù)字普惠金融加劇了地區(qū)商業(yè)銀行競爭。

2. 解釋變量。本文使用北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量我國城市層面的數(shù)字普惠金融發(fā)展水平，該指數(shù)利用螞蟻金服的數(shù)據(jù)，從覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化水平等多個維度進行構建。為避免各變量之間量綱不同所帶來的偏誤，對數(shù)字普惠金融指數(shù)取對數(shù)。

3. 中介變量：消費需求和產業(yè)結構。本文使用社會零售品消費總額與地區(qū)GDP的比值作為消費需求的代理變量，使用第三產業(yè)增加值占GDP的比重作為產業(yè)結構的代理變量。

4. 調節(jié)變量：金融發(fā)展水平和經(jīng)濟政策不確定性。本文使用各城市金融機構存款和貸款總量與該地區(qū)GDP的比值來表示金融發(fā)展水平。Baker等（2016）[19]公布的中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)近年來在學術界得到了廣泛應用，具有一定的穩(wěn)定性和有效性，本文將月度數(shù)據(jù)取平均值以后得到所需的年度數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)除以100來保證數(shù)據(jù)的一致性。

5. 控制變量。為了使研究結果更具有說服力，在模型中加入勞動力素質、交通運輸水平、教育支出、科技支出、通信基礎設施、外商投資企業(yè)占比、產業(yè)結構、財政支出、城市規(guī)模等作為控制變量。

各變量具體定義如表１所示。

（四）描述性統(tǒng)計

從表2的描述性統(tǒng)計來看，樣本期間赫芬達爾指數(shù)（hhi）和集中度指數(shù)（cr4）的均值分別為0.134和0.344，說明現(xiàn)階段我國商業(yè)銀行結構仍較為集中。數(shù)字普惠金融指數(shù)均值為4.942，最大值和最小值差異較大，說明我國各城市數(shù)字普惠金融發(fā)展水平差異較大。

四、實證結果分析

（一）基準回歸結果

Hausman 檢驗拒絕了隨機效應模型，故使用固定效應模型進行回歸，結果如表3所示。第（1）、（2）列是未加入控制變量的回歸結果，數(shù)字普惠金融與赫芬達爾指數(shù)（hhi）和集中度指數(shù)（cr4）的回歸系數(shù)分別為-0.024和-0.04，并且都在1%水平上顯著，說明數(shù)字普惠金融的發(fā)展與地區(qū)商業(yè)銀行競爭存在正相關關系，即數(shù)字普惠金融發(fā)展水平越高，地區(qū)商業(yè)銀行業(yè)競爭越激烈。第（3）、（4）列是加入控制變量后的回歸結果，回歸結果與第（1）、（2）列一致，證明了本文結果的穩(wěn)健性。假設1成立，說明數(shù)字普惠金融加劇了地區(qū)商業(yè)銀行競爭。

（二）內生性問題

數(shù)字普惠金融與地區(qū)商業(yè)銀行競爭之間可能存在以下內生性問題：第一，反向因果關系，即數(shù)字普惠金融的發(fā)展會加劇地區(qū)商業(yè)銀行競爭，而地區(qū)商業(yè)銀行競爭加劇也會影響地區(qū)數(shù)字普惠金融的發(fā)展（謝絢麗等，2018）[21]；第二，遺漏變量問題，盡管本文已盡可能控制了各種影響數(shù)字普惠金融與地區(qū)商業(yè)銀行競爭的變量，但是仍可能會受到不可觀測因素的影響。以上問題的存在會影響估計結果。因此，借鑒張勛等（2020）[15]、杜傳忠和張遠（2020）[22]的研究方法，本文使用各城市到杭州的距離（mile）作為數(shù)字普惠金融的工具變量。一方面，本文所使用的數(shù)字普惠金融指數(shù)是根據(jù)螞蟻金服所提供的數(shù)據(jù)進行編制，而其總部位于杭州，因此，數(shù)字普惠金融雖然主要表現(xiàn)為線上金融服務，但依然會受到地理因素的影響；另一方面，各地區(qū)商業(yè)銀行競爭程度顯然與其到杭州的距離沒有影響。因此，滿足工具變量的兩個條件。

工具變量的回歸結果如表4所示。第（1）列為第一階段回歸結果，工具變量（mile）在1%水平上顯著，并且通過了相關檢驗②。第（2）、（3）列為第二階段回歸結果，回歸結果與基準回歸結果一致，證明了本文結論的穩(wěn)健性。

表4：工具變量回歸結果

[ （1） （2） （3） dif hhi cr4 mile -0.004*** （0.000） dif -0.019*** -0.420*** （0.003） （0.144） controls yes yes yes cons 4.098*** 0.405** 2.202*** （0.128） （0.194） （0.561） Kleibergen-Paap rk LM 17.935

[0.000] 17.935

[0.000] Kleibergen-Paap rk Wald F 17.959

{16.380} 17.959

{16.380} 時間/地區(qū)效應 控制 控制 控制 Observations 2260 2260 2260 R-squared 0.958 0.276 0.654 ]

注：因篇幅所限，控制變量簡要展示，作者備索。下同。

（三）穩(wěn)健性檢驗

一是替換解釋變量。本文將數(shù)字普惠金融指數(shù)均一化處理（cdif）后，使用模型（1）重新回歸。二是更換回歸模型。由于各城市商業(yè)銀行競爭存在一定的持續(xù)性，即存在序列自相關，借鑒肖文和薛天航（2019）[23]的方法，使用GMM動態(tài)面板來檢驗本文結論的穩(wěn)健性。三是剔除直轄市。本文樣本共包括283個地級及以上城市，也包括4個直轄市。相對于其他城市來說，直轄市數(shù)字普惠金融發(fā)展水平較高，銀行競爭也會更激烈，導致的反向因果問題更為嚴重，因此，將4個直轄市樣本剔除后重新回歸。四是改變樣本區(qū)間。2013年6月，螞蟻金服推出余額寶，并且成立專業(yè)金融團隊負責該業(yè)務。因此，2013年被業(yè)界人士看作數(shù)字普惠金融發(fā)展元年。本文將樣本區(qū)間改變?yōu)?013—2018年重新回歸。穩(wěn)健性檢驗結果見表5。主要解釋變量回歸結果與上文基本一致且顯著，證明本文結論的穩(wěn)健性。

五、影響機制檢驗

（一）中介效應檢驗

為了進一步檢驗數(shù)字普惠金融發(fā)展與地區(qū)商業(yè)銀行競爭之間存在的機制，本文借鑒邱晗等（2018）[4]的研究方法，在基準模型的基礎上構建如下中介效應模型：

[hhii，t/cr4i，t=α+βdifi，t+γXi，t+δt+φi+εi，t]? ?（4）

[coui，t/sani，t=α+ρdifxi，t+γXi，t+δt+φi+εi，t]? （5）

[hhii，t/cr4i，t=α+βdifxi，t+?coui，t+γXi，t+δt+φi+εi，t]

（6）

[hhii，t/cr4i，t=α+βdifxi，t+?sani，t+γXi，t+δt+φi+εi，t]

（7）

其中，[coui，t]和[sani，t]表示各城市消費需求和產業(yè)結構，其余變量與基準模型一致。

表6為機制分析的實證結果。數(shù)字普惠金融的發(fā)展對地區(qū)商業(yè)銀行競爭所帶來的總效應即為基準回歸結果，故不再展示；第（1）、（4）列為模型（5）的回歸結果，數(shù)字普惠金融對消費需求、產業(yè)結構的回歸系數(shù)均在1%水平上為正，表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展有利于消費需求的提高和產業(yè)結構的轉型升級；第（2）、（5）列結果顯示，數(shù)字普惠金融、消費需求、產業(yè)結構的系數(shù)顯著為負，且數(shù)字普惠金融系數(shù)絕對值小于基準回歸的系數(shù)，說明消費需求和產業(yè)結構是數(shù)字普惠金融與地區(qū)商業(yè)銀行競爭的中介變量，并且發(fā)揮部分中介效應。第（4）、（6）列是以銀行集中度（cr4）為被解釋變量的回歸結果，與以赫芬達爾指數(shù)（hhi）為被解釋變量的結果一致。實證結果證明，數(shù)字普惠金融的發(fā)展有利于該地區(qū)消費需求的增加和產業(yè)結構的升級，從而加劇了該地區(qū)商業(yè)銀行競爭。假設2和假設3成立。

表6：基于消費需求和產業(yè)結構視角的影響機制分析

[ （1） （2） （3） （4） （5） （6） cou hhi cr4 san hhi cr4 dif 0.279*** -0.017*** -0.029*** 0.066*** -0.016*** -0.031*** （0.051） （0.001） （0.002） （0.016） （0.001） （0.002） san -0.000*** -0.001*** （0.000） （ 0.000） cou -0.001*** -0.001* （0.000） （ 0.000） controls yes yes yes yes yes yes _cons -3.980*** 0.207*** 0.478*** 0.546 0.211*** 0.512*** （0.722） （0.012） （0.028） （0.531） （0.012） （0.026） 時間/地區(qū)效應 控制 控制 控制 控制 控制 控制 Observations 2260 2260 2260 2255 2255 2255 R-squared 0.753 0.445 0.373 0.014 0.467 0.365 ]

（二）調節(jié)效應檢驗

本文分別引入金融發(fā)展水平、經(jīng)濟政策不確定性與數(shù)字普惠金融的交互項分析兩者的調節(jié)效應。從表7的回歸結果來看，交互項系數(shù)都在1%水平下顯著為負，說明金融發(fā)展水平與經(jīng)濟政策不確定性在數(shù)字普惠金融發(fā)展對地區(qū)商業(yè)銀行競爭的影響中發(fā)揮調節(jié)效應，證明假設4和假設5成立。良好的金融發(fā)展水平意味著該地區(qū)的傳統(tǒng)金融機構具有穩(wěn)固的社會資源，同時，亦可以為數(shù)字普惠金融的發(fā)展提供穩(wěn)定的金融基礎設施，為了各自利益的最優(yōu)化，數(shù)字普惠金融的發(fā)展勢必會與地區(qū)商業(yè)銀行展開更為激烈的競爭。當經(jīng)濟政策不確定性增加時，數(shù)字普惠金融的發(fā)展對地區(qū)商業(yè)銀行競爭的影響會增大，這是因為經(jīng)濟政策不確定性增加時，客戶會從預防性動機出發(fā)，選擇更為安全的資產，會傾向于商業(yè)銀行，而由于數(shù)字普惠金融的便利性及其能夠為客戶提供穩(wěn)健的儲蓄性資產，會導致數(shù)字普惠金融的發(fā)展加劇地區(qū)商業(yè)銀行競爭，這與我國當前的事實相符。

六、結論與啟示

數(shù)字普惠金融的發(fā)展對我國以商業(yè)銀行為代表的傳統(tǒng)金融機構產生了深遠影響，改變了商業(yè)銀行業(yè)原有的競爭格局。本文使用北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)，整理200845條銀保監(jiān)會官網(wǎng)公布的商業(yè)銀行分支機構信息構建商業(yè)銀行競爭指數(shù)，實證檢驗2011—2018年中國283個地級及以上城市數(shù)字普惠金融對地區(qū)商業(yè)銀行競爭的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）數(shù)字普惠金融加劇了地區(qū)商業(yè)銀行競爭；（2）消費需求效應和產業(yè)結構效應在數(shù)字普惠金融的發(fā)展影響地區(qū)商業(yè)銀行競爭中發(fā)揮部分中介效應，金融發(fā)展水平和經(jīng)濟政策不確定性在數(shù)字普惠金融的發(fā)展影響地區(qū)商業(yè)銀行競爭中發(fā)揮調節(jié)效應。

以上研究結果具有如下啟示：（1）數(shù)字普惠金融的發(fā)展與以商業(yè)銀行為代表的傳統(tǒng)金融機構之間存在競合的關系。這種關系的存在有利于商業(yè)銀行進行數(shù)字化轉型升級，通過提供線上服務拓展業(yè)務范圍，有利于促進商業(yè)銀行進行創(chuàng)新，為各城市提供更為便捷的金融資源，為地區(qū)供給更多的資金，支持實體經(jīng)濟的發(fā)展。各城市需大力推進數(shù)字普惠金融的發(fā)展，完善金融基礎設施，改善金融環(huán)境，這對于我國金融市場改革也具有重要意義。（2）數(shù)字普惠金融可以通過消費需求效應和產業(yè)結構效應影響地區(qū)商業(yè)銀行競爭，因此，我國在未來的發(fā)展中要積極促進消費，引導產業(yè)結構轉型升級，同時帶動金融服務實體經(jīng)濟，從而借助數(shù)字普惠金融實現(xiàn)經(jīng)濟高質量發(fā)展。

注：

①金融許可證信息分為分支行信息和其他機構信息，本文用分支行信息來計算銀行競爭指標，為此統(tǒng)計了我國283個地級以上城市共200845條金融許可證信息。

②Kleibergen-Paap rk LM檢驗的原假設條件為工具變量識別不足，如果拒絕原假設說明工具變量有效，Kleibergen-Paap rk Wald F檢驗的原假設條件為弱工具變量，如果拒絕原假設說明工具變量有效。其中，表4的中括號內為P值，大括號內為Stock-Yogo的臨界值。

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