李明賢 聶一哲

[摘要]基于技術(shù)溢出理論、梅特卡夫法則和里德法則，從存貸業(yè)務(wù)、中間業(yè)務(wù)和表外業(yè)務(wù)4個(gè)角度出發(fā)，探究了金融科技對(duì)商業(yè)銀行盈利狀況的作用機(jī)理。以銀行年度在各地級(jí)市網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量為權(quán)重，對(duì)北京大學(xué)數(shù)字普惠金融總指數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均處理，構(gòu)建地區(qū)金融科技發(fā)展水平指數(shù)，并利用2011—2020年我國(guó)298家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，采用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，金融科技顯著提高了國(guó)有銀行的盈利水平，降低了股份制銀行、城商行和農(nóng)商行的盈利水平，總體上顯著降低了銀行的盈利水平。從非線性角度出發(fā)，隨著地區(qū)金融科技分位數(shù)水平的提高，金融科技對(duì)商業(yè)銀行盈利水平的影響主要以“競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)”為主，呈現(xiàn)出負(fù)向影響。

[關(guān)鍵詞]金融科技；商業(yè)銀行；盈利能力

一、 引言

在金融科技迅速發(fā)展的背景下，2022年1月，中國(guó)人民銀行印發(fā)《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》（簡(jiǎn)稱《規(guī)劃》）1，明確了金融科技發(fā)展的方向、任務(wù)和路徑，指出要堅(jiān)持“數(shù)字驅(qū)動(dòng)、智慧為民、綠色低碳、公平普惠”4個(gè)基本原則，更加充分發(fā)揮金融科技賦能作用。如今，金融科技成為金融變革的重要?jiǎng)恿?，?duì)金融業(yè)態(tài)、產(chǎn)品和服務(wù)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，同時(shí)金融科技的發(fā)展也對(duì)商業(yè)銀行的盈利水平造成了沖擊。

根據(jù)麥肯錫調(diào)查報(bào)告2，全球銀行業(yè)的業(yè)績(jī)出現(xiàn)了兩極分化，2015年頭部銀行的ROE（凈資產(chǎn)收益率）為17.9%，尾部銀行的ROE為3.2%；到2021年，頭部銀行的ROE提高到了32.4%，尾部銀行的ROE降低到2.5%。麥肯錫將這一現(xiàn)象的原因歸于頭部銀行卓越的運(yùn)營(yíng)，而關(guān)鍵性的因素則是數(shù)字化程度的提高。在過(guò)去的十年里，科技巨頭逐漸介入支付領(lǐng)域，并對(duì)銀行的“支付中介”功能產(chǎn)生了替代效應(yīng)。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在美國(guó)，接近90%的人正在使用數(shù)字支付，30%左右的美國(guó)消費(fèi)者喜歡將“先買(mǎi)后付（BNPL）”的消費(fèi)金融服務(wù)與自身財(cái)務(wù)管理結(jié)合起來(lái)，這一比例還在持續(xù)增長(zhǎng)。科技巨頭憑借大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù)，推出兼具靈活性與高收益率的理財(cái)產(chǎn)品，并提供便捷、快速的融資服務(wù)，迅速地與銀行在金融市場(chǎng)展開(kāi)了激烈的競(jìng)爭(zhēng)，沖擊著銀行盈利狀況。這一局面也在中國(guó)上演，新興金融科技公司搶占了傳統(tǒng)商業(yè)銀行在存款和貸款市場(chǎng)的市場(chǎng)份額，壓縮了銀行的利潤(rùn)空間，加劇銀行的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)，進(jìn)而削弱了銀行的業(yè)績(jī)表現(xiàn)[1]。同時(shí)，考慮到利率市場(chǎng)化進(jìn)程提速和金融監(jiān)管日趨嚴(yán)格，銀行的運(yùn)營(yíng)和監(jiān)管成本提高，銀行的盈利水平被進(jìn)一步削弱。傳統(tǒng)的銀行經(jīng)營(yíng)管理方式已然無(wú)法適應(yīng)新的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)格局，金融科技成為銀行業(yè)新的轉(zhuǎn)型方向。在這樣的時(shí)代背景下，本文聚焦于金融科技對(duì)商業(yè)銀行盈利狀況的影響，探討金融科技對(duì)商業(yè)銀行的盈利水平產(chǎn)生了怎樣的影響？其作用機(jī)制是什么？對(duì)于不同類(lèi)型的商業(yè)銀行，其影響是否存在異質(zhì)性？

二、 文獻(xiàn)綜述

關(guān)于金融科技的概念界定。目前學(xué)界廣泛認(rèn)可的是金融穩(wěn)定理事會(huì)（FSB）提出的定義，即金融科技是基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等一系列技術(shù)所帶來(lái)的金融創(chuàng)新，全面應(yīng)用于支付清算、借貸融資、財(cái)富管理、零售銀行、保險(xiǎn)、交易結(jié)算等六大金融領(lǐng)域。有學(xué)者認(rèn)為金融科技主要是一種去中介化的力量，是旨在與傳統(tǒng)金融方式在金融服務(wù)交付上展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)的新技術(shù)[2]。也有學(xué)者把金融科技界定為在金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)監(jiān)管下，由新興科技（大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算）推動(dòng)的、傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)（銀行、證券、保險(xiǎn)、信托）和新興金融業(yè)態(tài)（金融科技公司）等市場(chǎng)主體參與的、對(duì)傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)進(jìn)行改革的創(chuàng)新活動(dòng)[3]。總而言之，金融科技是由先進(jìn)的信息技術(shù)驅(qū)動(dòng)的金融服務(wù)和產(chǎn)品創(chuàng)新，并對(duì)金融市場(chǎng)、金融機(jī)構(gòu)和金融服務(wù)造成了顛覆性的沖擊。

對(duì)金融科技與商業(yè)銀行盈利水平之間關(guān)系的探討。主流觀點(diǎn)認(rèn)為，金融科技對(duì)商業(yè)銀行盈利狀況產(chǎn)生了“競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)”和“技術(shù)溢出效應(yīng)”。

第一類(lèi)觀點(diǎn)側(cè)重于研究金融科技的競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)。在金融科技發(fā)展初期（業(yè)界一般認(rèn)為2013年是我國(guó)金融科技元年），金融科技公司主要在存款市場(chǎng)、信貸市場(chǎng)和支付領(lǐng)域與商業(yè)銀行展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)[4]。首先，存款競(jìng)爭(zhēng)降低了銀行的吸儲(chǔ)能力，并抬高了其付息成本[5]。另外，存款競(jìng)爭(zhēng)使得銀行越發(fā)依賴同業(yè)拆借等批發(fā)性資金，使得銀行資金成本上升[6]。其次，金融科技事實(shí)上動(dòng)搖了商業(yè)銀行的“金融中介”地位。前期巨大的金融科技投入也給銀行的盈利水平帶來(lái)負(fù)面影響。競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的惡化使得銀行加大對(duì)金融科技的投入力度，但前期高昂的投入降低了銀行的盈利水平[7]。同時(shí)銀行對(duì)于金融科技基礎(chǔ)設(shè)施和配套軟件的布設(shè)也需要消耗大量人力物力[8]?？偠灾鹑诳萍技觿×算y行競(jìng)爭(zhēng)，從負(fù)債端抬高了銀行的資金成本，對(duì)銀行盈利狀況產(chǎn)生了消極的“競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)”[9-13]。

另一類(lèi)觀點(diǎn)認(rèn)為，隨著金融科技發(fā)展水平的提高，金融科技將對(duì)商業(yè)銀行盈利狀況產(chǎn)生凈正向影響[14]。一方面，擁有先進(jìn)技術(shù)的金融科技公司在與商業(yè)銀行的合作中，或被動(dòng)或主動(dòng)地傳播自身技術(shù)和先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)銀行績(jī)效產(chǎn)生積極影響。商業(yè)銀行與金融科技公司的合作產(chǎn)生了“聯(lián)系效應(yīng)”，使得金融科技的發(fā)展對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效產(chǎn)生了正向的“技術(shù)溢出效應(yīng)”[15]。與第三方支付機(jī)構(gòu)的競(jìng)合關(guān)系顯著提升了商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績(jī)效[16]。銀行通過(guò)與金融科技公司開(kāi)展合作，借助先進(jìn)技術(shù)精準(zhǔn)篩選出優(yōu)質(zhì)的貸款客戶，提高了盈利水平[17]。另一方面，許多傳統(tǒng)銀行陸續(xù)成立金融科技子公司，建立金融科技實(shí)驗(yàn)室，并增加對(duì)金融科技的投入，使得新興科技與傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)深度融合，同時(shí)創(chuàng)新了業(yè)務(wù)模式，進(jìn)而提高了自身盈利水平。金融科技通過(guò)影響銀行資產(chǎn)負(fù)債管理能力、風(fēng)險(xiǎn)管理水平和經(jīng)營(yíng)效率水平，提高了銀行的盈利水平[18]。商業(yè)銀行進(jìn)行金融科技數(shù)字化轉(zhuǎn)型從優(yōu)化產(chǎn)品創(chuàng)新、渠道創(chuàng)新和流程創(chuàng)新3個(gè)維度促進(jìn)其中間業(yè)務(wù)創(chuàng)新，提高自身盈利水平[19]?？偠灾?，隨著商業(yè)銀行逐漸深化金融科技改革，金融科技發(fā)展能夠?yàn)樯虡I(yè)銀行盈利水平帶來(lái)積極影響[20-22]。

也有部分學(xué)者認(rèn)為金融科技與商業(yè)銀行盈利水平呈現(xiàn)出倒“U”形關(guān)系，表現(xiàn)為先促進(jìn)后抑制作用的特征[23]。

總之，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要側(cè)重于從競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)或者技術(shù)溢出效應(yīng)層面探究金融科技對(duì)商業(yè)銀行盈利水平的影響，較少有文獻(xiàn)綜合探究?jī)煞N效應(yīng)的影響和作用機(jī)制。金融科技對(duì)商業(yè)銀行盈利水平的整體影響如何？隨著金融科技發(fā)展水平的提高，這種影響是否會(huì)發(fā)生改變？在金融科技發(fā)展水平不同的地區(qū)這種影響是否不同？金融科技對(duì)不同類(lèi)型的商業(yè)銀行盈利水平的影響是否具有異質(zhì)性？這些問(wèn)題亟待厘清。已有研究主要基于銀行總部所在城市的數(shù)字普惠金融總指數(shù)來(lái)衡量地區(qū)金融科技發(fā)展水平，并未考慮到許多銀行的網(wǎng)點(diǎn)遍布多個(gè)城市和銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量的變化。

基于此，本文的邊際貢獻(xiàn)如下：

一是從競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)、技術(shù)溢出效應(yīng)和門(mén)檻效應(yīng)3個(gè)方面厘清金融科技影響銀行盈利水平的作用機(jī)理。并建立計(jì)量模型，實(shí)證研究金融科技對(duì)商業(yè)銀行盈利水平的整體影響。

二是從非線性的角度探究隨著地區(qū)金融科技分位數(shù)水平的變化，在金融科技發(fā)展水平不同的地區(qū)，金融科技對(duì)銀行盈利水平究竟呈現(xiàn)出何種影響。

三是完善金融科技水平衡量指標(biāo)。將銀行每年度在各地級(jí)市的網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量作為權(quán)重，計(jì)算北京大學(xué)數(shù)字普惠金融總指數(shù)加權(quán)平均值用以衡量地區(qū)金融科技發(fā)展水平，同時(shí)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行同樣的加權(quán)處理，使得結(jié)論更加精細(xì)化。

四是將銀行劃分為四類(lèi)，探究金融科技對(duì)不同類(lèi)型商業(yè)銀行盈利狀況的異質(zhì)性影響，并結(jié)合時(shí)代背景對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行合理解讀，提出針對(duì)性建議，給相關(guān)金融政策的制定和經(jīng)營(yíng)管理的創(chuàng)新以啟迪。

三、 理論分析及研究假設(shè)

1. 金融科技對(duì)商業(yè)銀行盈利水平的整體影響

金融科技加劇了商業(yè)銀行外部市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)，進(jìn)而沖擊銀行的盈利水平。這種競(jìng)爭(zhēng)既是金融科技公司與傳統(tǒng)銀行的競(jìng)爭(zhēng)，也是銀行之間的競(jìng)爭(zhēng)。首先，金融科技公司依托大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)，對(duì)傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)進(jìn)行創(chuàng)新，開(kāi)發(fā)出新的金融產(chǎn)品，進(jìn)而擠壓銀行的業(yè)務(wù)空間，最終對(duì)銀行的盈利水平帶來(lái)沖擊，其次，率先運(yùn)用金融科技的銀行必然對(duì)其他銀行產(chǎn)生擠出效應(yīng)。

從存款市場(chǎng)的角度出發(fā)，依托云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興信息技術(shù)的金融科技公司開(kāi)發(fā)了大量理財(cái)產(chǎn)品，與傳統(tǒng)銀行在存款市場(chǎng)展開(kāi)了激烈的競(jìng)爭(zhēng)。在財(cái)富管理方面，金融科技公司具有低成本、低門(mén)檻、高效率等特征，滿足了客戶關(guān)于財(cái)富管理多元化的需求，同時(shí)，在利率市場(chǎng)化的背景下，金融科技公司開(kāi)發(fā)的高收益率的理財(cái)產(chǎn)品受到用戶的青睞，在存款競(jìng)爭(zhēng)中處于優(yōu)勢(shì)地位，惡化了銀行的資金來(lái)源結(jié)構(gòu)，使得銀行更加依賴于同業(yè)資金，顯著地提高了銀行整體的資金成本。為應(yīng)對(duì)來(lái)自金融科技公司的競(jìng)爭(zhēng)，一些銀行采取了激進(jìn)的理財(cái)產(chǎn)品定價(jià)策略，使得存款大量流失[5]。整體來(lái)看，金融科技對(duì)銀行盈利水平產(chǎn)生了不利影響。

從貸款市場(chǎng)的角度出發(fā)，銀行更加青睞于大中型優(yōu)質(zhì)企業(yè)，而忽視小微企業(yè)等尾部客戶群體的融資需求。相較于傳統(tǒng)金融，金融科技可以更好地收集客戶的軟信息，而不過(guò)分依賴硬信息，對(duì)于缺乏抵押品和信息相對(duì)不透明的小微企業(yè)，金融科技可以提供更多的資金支持。根據(jù)長(zhǎng)尾理論，金融科技公司先進(jìn)的征信技術(shù)和風(fēng)控技術(shù)，緩解了融資雙方的信息不對(duì)稱問(wèn)題，進(jìn)而搶奪了許多優(yōu)質(zhì)的長(zhǎng)尾客戶。特別是在消費(fèi)金融領(lǐng)域，螞蟻金服開(kāi)發(fā)出的“花唄+借唄”和京東開(kāi)發(fā)出的“白條”，與線上交易平臺(tái)“淘寶”“京東”實(shí)現(xiàn)了金融與消費(fèi)場(chǎng)景的鑲嵌，實(shí)質(zhì)上造成銀行貸款客戶的分流。對(duì)于銀行而言，損失的這部分優(yōu)質(zhì)客戶使得銀行的利息收入增速放緩，降低了銀行的盈利水平。

從中間業(yè)務(wù)市場(chǎng)的角度出發(fā)，基于風(fēng)險(xiǎn)考慮，銀行需要尋找新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)，且不用占用太多的經(jīng)濟(jì)資本，因此發(fā)展前景良好的非利息業(yè)務(wù)成了銀行轉(zhuǎn)型的方向。然而，根據(jù)金融中介理論，金融科技的出現(xiàn)動(dòng)搖了傳統(tǒng)銀行的金融“中介”地位，加速了金融脫媒，擠壓了銀行的中介業(yè)務(wù)空間，減少了銀行的非利息收入來(lái)源。特別是微信、支付寶通過(guò)不同的方式轉(zhuǎn)賬匯款、掃碼支付、支付水電煤費(fèi)用等，分流了原本屬于銀行的支付結(jié)算業(yè)務(wù)?？偟膩?lái)說(shuō)，金融科技一定程度上對(duì)銀行的中介地位產(chǎn)生了替代效應(yīng)，給銀行的盈利水平帶來(lái)沖擊。

從表外業(yè)務(wù)市場(chǎng)的角度出發(fā)，隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用于供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域，金融科技公司對(duì)產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈的結(jié)構(gòu)、流程有了長(zhǎng)足的了解，可以通過(guò)區(qū)塊鏈技術(shù)挖掘出供應(yīng)鏈某一環(huán)節(jié)的資金信息和風(fēng)險(xiǎn)狀況，根據(jù)具體的供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)活動(dòng)和場(chǎng)景，提供定制化的金融產(chǎn)品和服務(wù)。例如京東物流，以資金流為擔(dān)保，利用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)獲取上下游企業(yè)的資金狀況和物流信息，并為上下游企業(yè)提供供應(yīng)鏈融資、ABS等融資服務(wù)，沖擊了銀行的應(yīng)收賬款融資、票倉(cāng)單質(zhì)押、票據(jù)承兌及保理業(yè)務(wù)，進(jìn)而給銀行盈利水平帶來(lái)沖擊[24]。

2. 金融科技對(duì)銀行盈利水平的非線性影響

技術(shù)溢出理論認(rèn)為，先進(jìn)的技術(shù)具有顯著的正外部性，擁有先進(jìn)信息技術(shù)的金融科技公司在與銀行的業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)，將促進(jìn)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一方面，對(duì)外合作的銀行提高了金融科技應(yīng)用水平，促進(jìn)了自身的技術(shù)革新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。另一方面，在金融監(jiān)管趨嚴(yán)的背景下，與銀行開(kāi)展合作對(duì)于缺乏金融牌照的金融科技公司也是一種補(bǔ)強(qiáng)。可以預(yù)見(jiàn)的是，在未來(lái)新的金融業(yè)態(tài)下，金融科技公司與銀行的合作將更加緊密。

根據(jù)梅特卡夫法則和里德法則，網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值和對(duì)應(yīng)的用戶群體呈現(xiàn)出非線性關(guān)系，即客戶數(shù)量的增長(zhǎng)對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)價(jià)值冪指數(shù)的變化。對(duì)于國(guó)有銀行和股份制銀行而言，其金融科技布局在前期產(chǎn)生了巨大的投入成本，在短時(shí)間內(nèi)可能無(wú)法扭虧為盈，但是當(dāng)金融科技的發(fā)展達(dá)到一定門(mén)檻時(shí)，金融科技賦能銀行的收益將覆蓋其投入成本和競(jìng)爭(zhēng)帶來(lái)的損失，使得銀行的盈利呈現(xiàn)出正向變化，并且隨著時(shí)間的推移，銀行的盈利將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。因此，金融科技發(fā)展到某一階段時(shí)，金融科技的門(mén)檻效應(yīng)會(huì)超越競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)，最終對(duì)銀行的盈利水平產(chǎn)生正外部性。

現(xiàn)實(shí)中，在最早一批成立的金融科技子公司里，平安銀行旗下的金融壹賬通2020年虧損了13.54億元1，興業(yè)銀行旗下的興業(yè)數(shù)金2019年上半年凈虧損1.67億元2，可見(jiàn)金融科技對(duì)銀行盈利水平的影響仍然以競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)為主。故本文認(rèn)為：當(dāng)下金融科技對(duì)銀行盈利水平的影響以競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)為主，主要呈現(xiàn)出負(fù)向影響。

3. 金融科技對(duì)銀行盈利水平影響的異質(zhì)性分析

從資金規(guī)模、資本充足率的角度出發(fā)，規(guī)模越大、資本充足率越高的銀行憑借其資金和人才方面的優(yōu)勢(shì)，可以有效抵御風(fēng)險(xiǎn)，相較于城商行和農(nóng)商行，國(guó)有銀行和股份制銀行擁有足夠的自有資金應(yīng)付“競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)”帶來(lái)的不利影響。

從客戶群體的角度出發(fā)，大型銀行更加青睞大型企業(yè)和高凈值客戶，相反中小銀行的客戶主要是中小微企業(yè)和農(nóng)戶等長(zhǎng)尾客戶，相比之下中小銀行對(duì)金融科技造成的沖擊更加敏感。進(jìn)一步考慮，金融科技的運(yùn)用幫助大型銀行搶占了中小銀行的優(yōu)質(zhì)客戶，對(duì)中小銀行產(chǎn)生了擠出效應(yīng)[25]。

在短期融資方面，金融科技公司推出的金融產(chǎn)品所具備的高效率的特點(diǎn)極大程度上滿足了中小微企業(yè)和農(nóng)戶對(duì)周轉(zhuǎn)資金的需求，而中小銀行因?yàn)槭谛胖贫认鄬?duì)嚴(yán)格，最終在短期融資領(lǐng)域處于劣勢(shì)地位，所以金融科技往往對(duì)中小銀行的盈利水平造成更加顯著的負(fù)面影響。

從收入結(jié)構(gòu)的角度出發(fā)，大型銀行的業(yè)務(wù)種類(lèi)豐富，收入來(lái)源更加多元化，大部分的業(yè)務(wù)收入來(lái)源于對(duì)公貸款利息收入、個(gè)人貸款利息收入、債券利息收入等，個(gè)別銀行，例如平安銀行非利息收入甚至占到了總營(yíng)收的30%左右3。而中小銀行的收入結(jié)構(gòu)較為單一，主要依賴存款和貸款業(yè)務(wù)，所以中小銀行對(duì) “競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)”更加敏感。

考慮金融科技轉(zhuǎn)型情況，國(guó)有銀行和股份制銀行擁有足夠的資金實(shí)力布設(shè)金融科技設(shè)備、引進(jìn)金融科技人才并建立金融科技部門(mén)，同時(shí)與金融科技公司展開(kāi)合作，兩條線路齊頭并進(jìn)，對(duì)金融科技的應(yīng)用能力要遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于城商行和農(nóng)商行等中小銀行。故金融科技對(duì)大型銀行的影響可能表現(xiàn)為正向影響。

由以上分析，本文提出以下命題：

假設(shè)1：金融科技總體上給銀行盈利水平帶來(lái)負(fù)面影響。

假設(shè)2：隨著金融科技發(fā)展，技術(shù)溢出效應(yīng)和門(mén)檻效應(yīng)逐漸增強(qiáng)。但在跨越門(mén)檻值之前，金融科技對(duì)銀行盈利水平的影響仍然以“競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)”為主。

假設(shè)3：金融科技對(duì)不同類(lèi)型銀行盈利水平的影響存在異質(zhì)性。

四、 研究設(shè)計(jì)

1. 樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文剔除了政策性銀行、外資銀行等銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)，選取中國(guó)298家商業(yè)銀行作為研究樣本，樣本期為2011—2020年。其中銀行個(gè)體特征數(shù)據(jù)主要來(lái)源于銳思（RESSET）金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)和馬克數(shù)據(jù)網(wǎng)，宏觀數(shù)據(jù)取自于EPS數(shù)據(jù)平臺(tái)，同時(shí)本文通過(guò)銀行年報(bào)對(duì)數(shù)據(jù)查漏補(bǔ)缺。

2. 變量選取

（1）被解釋變量。被解釋變量旨在衡量銀行的盈利水平，考慮到銀行業(yè)收入來(lái)源以利息收入為主，故本文選擇凈息差（NIM）作為銀行盈利水平的代理變量。出于穩(wěn)健性考慮，選取資產(chǎn)利潤(rùn)率（ROA）和凈資產(chǎn)收益率（ROE）作為銀行盈利水平的次要代理變量。

（2）核心解釋變量。核心解釋變量用來(lái)衡量金融科技發(fā)展水平。學(xué)術(shù)界常用的衡量金融科技發(fā)展水平的指標(biāo)主要有采用螞蟻金服的交易賬戶底層數(shù)據(jù)構(gòu)建的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融總指數(shù)，其從多個(gè)維度刻畫(huà)了中國(guó)各省市的金融科技發(fā)展水平[26]。

為緩解內(nèi)生性問(wèn)題，本文主要從地級(jí)市層面考慮金融科技對(duì)銀行盈利水平產(chǎn)生的影響，因此采用地級(jí)市層面北京大學(xué)數(shù)字普惠金融總指數(shù)加權(quán)平均值作為金融科技發(fā)展水平的代理變量，具體以銀行每年度在各個(gè)城市的網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量為權(quán)重，同時(shí)對(duì)該指數(shù)作對(duì)數(shù)平滑處理。出于穩(wěn)健性考慮，參考邱晗等[6]的做法，采用覆蓋廣度（Coverage）、使用深度（Usage）、數(shù)字化程度（Digitization）3個(gè)指標(biāo)作為金融科技發(fā)展水平的次要代理指標(biāo)，同樣對(duì)3個(gè)指標(biāo)做加權(quán)處理。

（3）控制變量。銀行盈利水平受到自身特征的影響。本文控制以下銀行特征變量：總資產(chǎn)（ASSET）、存貸比（LDR）、成本收入比（CIR）、不良貸款率（NPL）、資本充足率（CAR）。銀行盈利水平也受到地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展和金融市場(chǎng)發(fā)展的影響。參考邱晗等[6]的做法，本文控制以下地區(qū)變量：地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率和人均地區(qū)生產(chǎn)總值、金融機(jī)構(gòu)年末存款余額/地區(qū)生產(chǎn)總值和金融機(jī)構(gòu)年末各項(xiàng)貸款余額/地區(qū)生產(chǎn)總值，同時(shí)對(duì)地區(qū)變量作與上文相同的加權(quán)處理。

變量定義見(jiàn)表1。

表1 變量定義

[變量類(lèi)型 變量名稱 變量符號(hào) 變量定義 被解釋變量 凈息差

資產(chǎn)利潤(rùn)率

凈資產(chǎn)利潤(rùn)率 NIM

ROA

ROE 凈利息收入/生息資產(chǎn)

稅后凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)

凈利潤(rùn)/凈資產(chǎn) 核心解釋變量 金融科技發(fā)展水平 Fintech 地級(jí)市層面北京大學(xué)數(shù)字普惠金融總指數(shù)加權(quán)平均值取自然對(duì)數(shù) 控制變量 銀行特征變量 總資產(chǎn) ASSET 總資產(chǎn)取自然對(duì)數(shù) 資本充足率 CAR 資本凈額/風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn) 不良貸款率 NPL 期末不良貸款余額/總貸款余額 成本收入比 CIR （業(yè)務(wù)管理費(fèi)+其他營(yíng)業(yè)支出）/總營(yíng)收 存貸比 LDR 發(fā)放貸款/吸收存款 宏觀經(jīng)濟(jì)變量 地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 RGDP 地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率 PGDP 地區(qū)生產(chǎn)總值/人口 金融市場(chǎng)發(fā)展水平 DGDP 年末金融機(jī)構(gòu)存款余額/地區(qū)生產(chǎn)總值 LGDP 年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額/地區(qū)生產(chǎn)總值 ]

表2報(bào)告了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。為查漏補(bǔ)缺，本文對(duì)大約5%的缺失值采取線性插值法處理，并對(duì)連續(xù)性變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理以避免極端值的影響。從表2列示結(jié)果可以看出，銀行盈利水平測(cè)度指標(biāo)NIM最大值為0.064，最小值為0.0045，均值為0.0293，可見(jiàn)不同銀行間盈利水平相差較大。地區(qū)金融科技發(fā)展水平（Fintech）的最大值為5.7116，最小值為3.8308，均值為5.1894，標(biāo)準(zhǔn)差為0.4041，說(shuō)明不同地區(qū)之間金融科技發(fā)展水平差異較大。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

[變量 觀測(cè)數(shù) 平均值 標(biāo)準(zhǔn)差 最小值 最大值 ROA 2465 0.0102 0.0043 0.0006 0.0223 ROE 2465 0.1366 0.0578 0.0075 0.3069 NIM 2465 0.0293 0.0117 0.0045 0.0640 Fintech 2465 5.1894 0.4041 3.8308 5.7116 Coverage 2465 5.1506 0.3981 3.7780 5.7022 Usage 2465 5.1837 0.4076 3.9332 5.7263 Digitization 2465 5.2800 0.5396 3.1698 5.7723 ASSET 2465 25.0672 1.7084 22.3670 30.5097 CIR 2465 0.3504 0.0744 0.1933 0.5973 NPL 2465 0.0172 0.0098 0.0013 0.0635 LDR 2465 0.6634 0.1126 0.3440 0.9809 CAR 2465 0.1370 0.0221 0.0948 0.2263 RGDP 2465 0.0780 0.0285 -0.0113 0.1530 PGDP 2465 11.0462 0.5256 9.7988 12.1200 DGDP 2465 1.6467 0.6665 0.6763 4.0015 LGDP 2465 1.1539 0.4395 0.4286 2.2230 ]

3. 模型設(shè)定

為檢驗(yàn)假設(shè)1和假設(shè)3，本文構(gòu)建如下模型（1）。其中，[i]表示銀行，[t]表示年份，[α]、[β]和[γ]代表參數(shù)估計(jì)值，[NIM]表示銀行盈利水平，[Fintech]表示地區(qū)金融科技發(fā)展水平，[∑Control]表示包括銀行個(gè)體特征變量和宏觀變量的控制變量，[ui]表示個(gè)體異質(zhì)性，[νt]表示時(shí)間固定效應(yīng)，[εit]表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。同時(shí)，本文將[NIM]替換成[ROA]和[ROE]、[Fintech]替換成[Coverage]、[Usage]和[Digitization]進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

[NIMit=α+β1Fintechit+γ∑Controlit+ui+νt+εit] （1）

為檢驗(yàn)假設(shè)2，本文參考熊健等[15]的做法，構(gòu)建模型（2）。

[NIMit=α+β1H_Fintechit+β2L_Fintechit+γ∑Controlit+ui+νt+εit] （2）

[H_Fintechit=Fintechit? ? if Fintechit

[L_Fintechit=0? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?if Fintechit

上述模型中，[H_Fintechit]表示金融科技發(fā)展水平較高的地區(qū)，[L_Fintechit]表示金融科技發(fā)展水平較低的地區(qū)，[St]為第[t]年地區(qū)金融科技分位數(shù)水平。

五、 實(shí)證分析

1. 金融科技對(duì)銀行盈利水平的整體影響

本文首先對(duì)式（1）進(jìn)行混合回歸（OLS），并采用聚類(lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，結(jié)果見(jiàn)表3。由于銀行存在個(gè)體異質(zhì)性，可能對(duì)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏誤，故考慮使用固定效應(yīng)模型（FE）。列（3）中F檢驗(yàn)的p值為0.0000，強(qiáng)烈拒絕所有銀行個(gè)體異質(zhì)性為零的假設(shè)，即固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合回歸?？紤]到個(gè)體異質(zhì)性可能以隨機(jī)效應(yīng)（RE）的形式存在，故本文對(duì)模型進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)，并進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，結(jié)果拒絕了原假設(shè)“不存在固定效應(yīng)”。最后在固定效應(yīng)模型中引入年份虛擬變量，并檢驗(yàn)所有時(shí)間變量的聯(lián)合顯著性，結(jié)果p值為0.0000，強(qiáng)烈拒絕不存在時(shí)間效應(yīng)的原假設(shè)。因此，本文主要使用控制了個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)的雙向固定效應(yīng)模型來(lái)分析金融科技對(duì)銀行盈利水平的影響，列（4）為采用了聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)誤的固定效應(yīng)模型，列（5）為采用了聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)誤的雙向固定效應(yīng)模型。列（5）報(bào)告了Fintech的估計(jì)系數(shù)為-0.0179，在1%的水平上顯著為負(fù)，列（1）至列（4）的結(jié)果基本一致。列（5）報(bào)告CIR系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明成本控制較好的銀行整體盈利水平更加突出；LDR和CAR系數(shù)顯著為正，說(shuō)明充足的自有資金和貸款擴(kuò)張可以顯著提高銀行的凈息差。這與現(xiàn)實(shí)情況相符，說(shuō)明本文銀行個(gè)體控制變量的選取相對(duì)準(zhǔn)確。

上述結(jié)果表明金融科技對(duì)商業(yè)銀行盈利水平主要產(chǎn)生負(fù)面影響，本文的假設(shè)1成立。

表3 金融科技對(duì)銀行盈利水平的整體影響

[變量 （1）

OLS （2）

FE （3）

RE （4）

FE_robust （5）

FE_TW Fintech -0.0101*** -0.0038*** -0.0102*** -0.0038*** -0.0179*** （0.0000） （0.0001） （0.0000） （0.0061） （0.0004） ASSET -0.0027*** -0.0100*** -0.0037*** -0.0100*** -0.0046*** （0.0000） （0.0000） （0.0000） （0.0000） （0.0007） CIR -0.0224*** -0.0377*** -0.0326*** -0.0377*** -0.0334*** （0.0008） （0.0000） （0.0000） （0.0000） （0.0000） NPL -0.0887** -0.0893*** -0.1020*** -0.0893*** -0.0437 （0.0225） （0.0000） （0.0000） （0.0055） （0.1542） LDR 0.0234*** 0.0166*** 0.0188*** 0.0166*** 0.0193*** （0.0000） （0.0000） （0.0000） （0.0000） （0.0000） CAR 0.0517*** 0.0054 0.0170** 0.0054 0.0235* （0.0013） （0.5091） （0.0350） （0.7011） （0.0946） RGDP 0.0325** -0.0046 0.0094 -0.0046 -0.0114 （0.0179） （0.6016） （0.2628） （0.6979） （0.3933） PGDP -0.0009 -0.0026** -0.0007 -0.0026 0.0012 （0.2810） （0.0221） （0.3606） （0.1091） （0.4498） DGDP -0.0021** -0.0017* -0.0005 -0.0017 0.0003 （0.0233） （0.0887） （0.5647） （0.2391） （0.8476） LGDP 0.0054*** 0.0029** 0.0025** 0.0029 0.0042** （0.0006） （0.0250） （0.0271） （0.1885） （0.0462） （0.0000） （0.0000） （0.0000） （0.0000） （0.0000） N 2465 2465 2465 2465 2465 adj.R2 0.3587 0.3756 0.4512 0.5132 F檢驗(yàn) 0.0000 Hausman檢驗(yàn) 0.0000 ]

注：回歸系數(shù)下方的圓括號(hào)內(nèi)數(shù)值為估計(jì)值的P值，*、**、***分別表示10%、5%、1%的顯著性水平，常數(shù)項(xiàng)和時(shí)間虛擬變量回歸結(jié)果省略，下表同。列（2）采用普通標(biāo)準(zhǔn)誤，其他列回歸采用聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)誤

2. 金融科技對(duì)銀行盈利水平的線性影響研究

在加劇銀行外部競(jìng)爭(zhēng)的同時(shí)，金融科技也可能提高銀行的盈利水平。在新的金融業(yè)態(tài)下，新主體的出現(xiàn)不可避免地蠶食了銀行的利潤(rùn)空間，從而對(duì)銀行盈利水平產(chǎn)生負(fù)面的“競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)”。同時(shí)，利潤(rùn)的低迷也給銀行提供了金融科技轉(zhuǎn)型的動(dòng)力，一部分銀行尋求與金融科技公司合作，一部分銀行成立自身的金融科技子公司。由此，金融科技改善了銀行的盈利水平，對(duì)銀行產(chǎn)生了積極的“技術(shù)溢出效應(yīng)”和“門(mén)檻效應(yīng)”。那么，伴隨著金融科技發(fā)展水平的提高，金融科技對(duì)銀行盈利水平的影響會(huì)呈現(xiàn)出非線性變化嗎？本文利用模型（2）對(duì)假設(shè)2進(jìn)行了檢驗(yàn)，主要使用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，表4列示了回歸結(jié)果。

表4報(bào)告了不同百分比分位數(shù)對(duì)應(yīng)的金融科技發(fā)展水平與銀行盈利水平的回歸結(jié)果。從表4可知，從統(tǒng)計(jì)顯著性上來(lái)講，在高金融科技發(fā)展水平的地區(qū)，隨著金融科技分位數(shù)水平的提高，H_Fintech的系數(shù)從不顯著、到10%水平顯著和5%水平顯著、最后在1%的水平上顯著，且整體表現(xiàn)為負(fù)的外部性。相對(duì)而言，在低金融科技水平地區(qū)，L_Fintech系數(shù)的顯著性有所下降，但同樣表現(xiàn)為負(fù)的外部性。從經(jīng)濟(jì)顯著性上看，隨著分位數(shù)水平的提高，H_Fintech對(duì)應(yīng)的系數(shù)從-0.0092到-0.0173，整體上先升后降并趨于平穩(wěn)（考慮絕對(duì)值）；L_Fintech對(duì)應(yīng)的系數(shù)由-0.0195到-0.0522，整體上先降后升。在90%的分位數(shù)水平上，高金融科技水平地區(qū)的系數(shù)為-0.0173，在1%的水平上顯著，這意味著，金融科技水平每提高1%銀行的盈利水平下降0.0173%；低金融科技水平地區(qū)的系數(shù)為-0.0522，在5%的水平上顯著，這意味著金融科技水平每提高1%銀行的盈利水平下降0.0522%。故表5的報(bào)告顯示，隨著地區(qū)金融科技發(fā)展水平的提高，金融科技對(duì)銀行盈利水平的影響以負(fù)面的競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)為主，假設(shè)2成立。

表4 金融科技對(duì)銀行盈利水平的非線性影響研究

[變量 10%分位數(shù) 30%分位數(shù) 50%分位數(shù) 70%分位數(shù) 90%分位數(shù) H_Fintech -0.0092 -0.0198* -0.0180** -0.0171*** -0.0173*** （0.3854） （0.0792） （0.0405） （0.0008） （0.0007） L_Fintech -0.0195*** -0.0170*** -0.0178** -0.0288** -0.0522** （0.0002） （0.0055） （0.0356） （0.0280） （0.0269） 控制變量

個(gè)體效應(yīng)

時(shí)間效應(yīng) 控制

控制

控制 控制

控制

控制 控制

控制

控制 控制

控制

控制 控制

控制

控制 N 2465 2465 2465 2465 2465 adj.R2 0.5133 0.5130 0.5130 0.5132 0.5134 ]

3. 異質(zhì)性分析

本文將樣本區(qū)分為國(guó)有銀行、股份制銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行四類(lèi)，采用雙向固定效應(yīng)模型估計(jì)，通過(guò)模型（1）檢驗(yàn)金融科技對(duì)不同類(lèi)型銀行盈利水平的異質(zhì)性影響。回歸結(jié)果如表5，金融科技對(duì)國(guó)有銀行、股份制銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行四類(lèi)銀行NIM的系數(shù)分別是0.0239、-0.0588、-0.0130和-0.0227，且至少在10%的水平上顯著。首先，金融科技對(duì)農(nóng)商行和城商行盈利水平的影響比國(guó)有銀行和股份制銀行更加顯著。其次，金融科技對(duì)國(guó)有銀行NIM的系數(shù)顯著為正。由上文可知，金融科技對(duì)商業(yè)銀行盈利狀況整體呈現(xiàn)出負(fù)面影響，但是并不說(shuō)明金融科技對(duì)所有銀行盈利狀況只存在負(fù)面影響，金融科技可以延伸銀行的服務(wù)半徑，并運(yùn)用大數(shù)據(jù)等技術(shù)精準(zhǔn)匹配供需雙方，把長(zhǎng)尾客戶嵌套進(jìn)規(guī)模龐大的金融平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)的邊際增長(zhǎng)。銀行可以借助金融科技大力發(fā)展非利息業(yè)務(wù)，一定程度上避開(kāi)傳統(tǒng)金融市場(chǎng)資本充足率、不良貸款率、信貸投放等監(jiān)管約束，實(shí)現(xiàn)監(jiān)管套利和新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。由表5的結(jié)果可知，金融科技事實(shí)上提高了國(guó)有銀行的盈利水平，降低了其他銀行的盈利水平，出現(xiàn)這一結(jié)果的緣由可能是：（1）國(guó)有銀行規(guī)模較大，資金實(shí)力雄厚，并且受到政策面的青睞，因此具有極強(qiáng)的抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。同時(shí)，國(guó)有銀行普遍成立了金融科技子公司并且廣泛地與金融科技公司展開(kāi)合作，故金融科技對(duì)國(guó)有銀行的盈利水平產(chǎn)生了正的外部性。（2）股份制商業(yè)銀行極其依賴同業(yè)市場(chǎng)，但是金融科技的推進(jìn)使得同業(yè)業(yè)務(wù)收縮，抬高了資金成本。此外，股份制商業(yè)銀行主要采取自負(fù)盈虧的經(jīng)營(yíng)模式，發(fā)生信用危機(jī)時(shí)沒(méi)有政府背書(shū)，因此需要保持充足的資本金以抵御風(fēng)險(xiǎn)。并且，部分股份制銀行存在內(nèi)控管理問(wèn)題。以上可能是股份制商業(yè)銀行的盈利水平下降的原因。（3）城商行和農(nóng)商行規(guī)模較小，缺乏足夠的資本金抵御風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)優(yōu)質(zhì)客戶被金融科技公司和大型銀行所搶奪，故金融科技對(duì)城商行和農(nóng)商行存在負(fù)面影響。由上文可知，金融科技對(duì)不同類(lèi)型商業(yè)銀行盈利水平的影響存在異質(zhì)性，假設(shè)3成立。

表5 金融科技對(duì)銀行盈利水平的異質(zhì)性分析

[變量 國(guó)有銀行

NIM 股份制銀行

NIM 城商行

NIM 農(nóng)商行

NIM Fintech 0.0239* -0.0588* -0.0130** -0.0227*** （0.0799） （0.0959） （0.0316） （0.0091） 控制變量

個(gè)體效應(yīng)

時(shí)間效應(yīng) 控制

控制

控制 控制

控制

控制 控制

控制

控制 控制

控制

控制 N 60 119 1012 1274 adj.R2 0.8869 0.8076 0.5267 0.5707 ]

4. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）內(nèi)生性問(wèn)題?？紤]到地方銀行進(jìn)行金融科技轉(zhuǎn)型可能帶動(dòng)地區(qū)金融科技發(fā)展，故本文在模型中引入滯后一階的凈息差作為解釋變量，構(gòu)建動(dòng)態(tài)方程，同時(shí)采用兩步系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行估計(jì)，以解決反向因果造成的內(nèi)生性問(wèn)題?；貧w結(jié)果見(jiàn)表6，核心解釋變量的估計(jì)結(jié)果與上文基本一致，研究結(jié)論保持穩(wěn)健。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：兩步系統(tǒng)GMM模型

[變量 兩步系統(tǒng)GMM模型 雙向固定效應(yīng)模型 L.NIM 0.5985*** 0.4742*** （0.0000） （0.0000） Fintech -0.0137*** -0.0105*** （0.0476） （0.0400） 控制變量 控制 控制 個(gè)體效應(yīng) 控制 控制 時(shí)間效應(yīng) 控制 控制 N 1847 2153 Adj.R2 0.6305 AR（2） 0.130 Hansen檢驗(yàn) 0.196 ]

注：雙向固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果作為對(duì)比

（2）改變測(cè)度方式。本文使用ROE和ROA指標(biāo)替換凈息差作為銀行盈利水平的代理變量，使用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。結(jié)果如表7。

表7中Fintech指標(biāo)對(duì)ROA以及Digitization指標(biāo)對(duì)NIM的系數(shù)不顯著，故仿照上文引入ROA和NIM的滯后一階作為解釋變量，進(jìn)行兩步系統(tǒng)GMM估計(jì)。最終實(shí)證回歸結(jié)果與前文基本一致1。

表7? 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：改變測(cè)度方式

[變量 ROA ROE NIM NIM NIM Fintech -0.0018 -0.0559** （0.2722） （0.0224） Coverage -0.0087** （0.0147） Usage -0.0153*** （0.0002） Digitization -0.0022 （0.2187） 控制變量 控制 控制 控制 控制 控制 個(gè)體效應(yīng) 控制 控制 控制 控制 控制 時(shí)間效應(yīng) 控制 控制 控制 控制 控制 N 2465 2465 2465 2465 2465 adj.R2 0.6236 0.6320 0.5091 0.5145 0.5064 ]

注：該表采用雙向固定效應(yīng)模型

（3）調(diào)整樣本期。學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為2013年（余額寶上線）是我國(guó)金融科技的元年，故本文綜合考慮選擇2013—2019年作為樣本期對(duì)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以排除金融科技年份的異質(zhì)性。結(jié)果見(jiàn)表8，F(xiàn)intech的回歸結(jié)果與上文基本一致。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：調(diào)整樣本期

[變量 NIM Fintech -0.0255*** （0.0076） 控制變量

個(gè)體效應(yīng)

時(shí)間效應(yīng) 控制

控制

控制 N 1989 adj.R2 0.4799 ]

六、 結(jié)論與啟示

本文以各地級(jí)市銀行網(wǎng)點(diǎn)為權(quán)重，計(jì)算地級(jí)市層面北京大學(xué)數(shù)字普惠金融總指數(shù)加權(quán)平均值，來(lái)衡量地區(qū)金融科技發(fā)展水平，并基于2011—2020年我國(guó)298家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)和雙向固定效應(yīng)模型，實(shí)證研究了金融科技對(duì)銀行盈利水平的影響及作用機(jī)制。研究表明：第一，金融科技促進(jìn)了國(guó)有銀行的盈利水平，降低了股份制商業(yè)銀行、城商行和農(nóng)商行的盈利水平，對(duì)銀行盈利水平整體上呈現(xiàn)出負(fù)面影響。第二，隨著金融科技發(fā)展水平的提高，金融科技對(duì)銀行盈利水平的影響仍然以“競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)”為主。在高金融科技水平地區(qū)，該影響統(tǒng)計(jì)上逐漸顯著，經(jīng)濟(jì)顯著性趨于平緩；在低金融科技水平地區(qū)，該影響統(tǒng)計(jì)顯著性下降，經(jīng)濟(jì)顯著性上升。

從本文研究結(jié)論得出以下啟示：（1）我國(guó)傳統(tǒng)銀行業(yè)應(yīng)該正視新的金融業(yè)態(tài)下自身處于不利地位的局面，提高自身金融科技應(yīng)用水平，將金融科技的“技術(shù)溢出效應(yīng)”和“門(mén)檻效應(yīng)”發(fā)揮到極致，以擺脫“競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)”帶來(lái)的負(fù)面影響。（2）金融科技轉(zhuǎn)型不僅僅是被動(dòng)的防守反擊，更應(yīng)是對(duì)新金融業(yè)態(tài)下商業(yè)模式的探索。對(duì)于國(guó)有銀行和股份制商業(yè)銀行等大型銀行而言，“自負(fù)盈虧”的經(jīng)營(yíng)模式使得股份制銀行在提高金融科技水平的過(guò)程中盈利狀況表現(xiàn)不佳，相對(duì)而言，國(guó)有銀行受到政策青睞，擁有充足的資金發(fā)展金融科技。對(duì)于股份制銀行而言，進(jìn)行經(jīng)營(yíng)模式的改革以適應(yīng)新金融業(yè)態(tài)下的競(jìng)爭(zhēng)形勢(shì)，已然成為當(dāng)務(wù)之急。對(duì)于城商行和農(nóng)商行，隨著金融科技水平的提高，可以憑借其本地化優(yōu)勢(shì)，立足于某一細(xì)分業(yè)務(wù)市場(chǎng)，帶動(dòng)各項(xiàng)業(yè)務(wù)全面發(fā)展，如MachBank采取品牌年輕化策略，精準(zhǔn)定位年輕人群體，針對(duì)年輕人的興趣愛(ài)好開(kāi)發(fā)各類(lèi)金融產(chǎn)品和服務(wù)，并和年輕人群體實(shí)現(xiàn)多元互動(dòng)，成功出圈，帶動(dòng)其他業(yè)務(wù)蓬勃發(fā)展，最終改善盈利狀況。（3）深化金融科技改革。要最大化發(fā)揮金融科技的賦能優(yōu)勢(shì)必須解決“普及”和“創(chuàng)新”兩個(gè)問(wèn)題。在北上廣等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量較多，所以金融科技普及工作取得了卓越的成效，但是在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的地區(qū)，銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量較少，金融科技的普及相對(duì)緩慢。另外，在金融科技發(fā)展的最前沿，金融創(chuàng)新工作難以開(kāi)展，例如許多新涌現(xiàn)的新型理財(cái)產(chǎn)品只是舊金融產(chǎn)品套上了互聯(lián)網(wǎng)金融的外皮，并未體現(xiàn)“金融創(chuàng)新”這一理念。故深化金融科技改革，提高金融科技的普及程度和應(yīng)用深度，成為銀行業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力。（4）政府鼓勵(lì)銀行全面應(yīng)用金融科技的同時(shí)也應(yīng)該警惕可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。P2P網(wǎng)貸落下歷史帷幕給監(jiān)管部門(mén)敲響了警鐘，傳統(tǒng)的監(jiān)管體系在面對(duì)層出不窮、日新月異的金融產(chǎn)品和服務(wù)時(shí)明顯力有不逮，故實(shí)現(xiàn)對(duì)新金融業(yè)態(tài)中損害公眾利益行為的有效監(jiān)管成了當(dāng)前一大難題。

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基金項(xiàng)目：湖南省研究闡釋黨的十九屆六中全會(huì)精神和省第十二次黨代會(huì)精神重大招標(biāo)項(xiàng)目“以農(nóng)村產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展推進(jìn)湖南省鄉(xiāng)村全面振興研究”（項(xiàng)目編號(hào)：22ZDA020）。

作者簡(jiǎn)介：李明賢（1968-），女，湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)檗r(nóng)村經(jīng)濟(jì)；聶一哲（1999-），男，湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)榻鹑诳萍肌?/p>

（收稿日期：2022-12-28? 責(zé)任編輯：殷 ?。?/p>