汪亞楠 黃澤宇 崔珊珊

一 引 言

數(shù)字金融近十年間發(fā)展迅猛，金融機構(gòu)積極利用去中介化和自動化等技術(shù)，以提升內(nèi)部經(jīng)營效率和金融服務(wù)質(zhì)量。然而，金融服務(wù)與數(shù)字技術(shù)的深度融合也對金融監(jiān)管體系的完善提出了更高要求，《中國金融穩(wěn)定報告2020》中將金融科技發(fā)展及監(jiān)管作為獨立專題展開討論。央行金融科技委員會在2021年重點工作研究部署會議上更是指出，以強化金融科技監(jiān)管、加快金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型為主線，助力構(gòu)建適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)代金融體系(1)資料來源：http：//www.pbc.gov.cn/goutongjiaoliu/113456/113469/4183274/index.html。。在符合審慎監(jiān)管要求的前提下，加大金融科技創(chuàng)新將在構(gòu)建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局中發(fā)揮更大作用，數(shù)字金融的相關(guān)研究不僅能夠為優(yōu)化商業(yè)銀行內(nèi)部工作效率提供借鑒，而且對于促進銀行業(yè)進行金融創(chuàng)新、健全金融監(jiān)管規(guī)則、推動現(xiàn)代金融體系建設(shè)具有重要的理論意義和深遠的實踐價值。本文將從商業(yè)銀行效率角度出發(fā)，探討數(shù)字金融如何發(fā)揮特定優(yōu)勢以達到提升金融市場服務(wù)效率的目標(biāo)。

數(shù)字金融作為一種新型金融業(yè)務(wù)模式，依托互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)，逐漸滲透至經(jīng)濟社會的方方面面(汪亞楠等，2020)［1］?，F(xiàn)有研究主要探討了數(shù)字金融對包容性增長(張勛等，2019)［2］、技術(shù)創(chuàng)新(唐松等，2020)［3］、傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)模式(邱晗等，2018)［4］等方面的影響，鮮有研究重點關(guān)注數(shù)字金融如何影響金融服務(wù)效率問題。得益于降低交易成本、緩解信息不對稱、拓展交易可能性集合等核心特征(謝平等，2015)［5］，數(shù)字金融正推進著金融服務(wù)業(yè)不斷尋找新的方式進行服務(wù)升級，以更好地滿足客戶體驗(Gomber et al.，2018)［6］。然而，數(shù)字金融也加快了傳統(tǒng)金融業(yè)的去中介化進程，改變了銀行負債端結(jié)構(gòu)(薛瑩和胡堅，2020)［7］，由此造成的金融業(yè)惡性競爭問題同樣不容忽視?？梢姡瑪?shù)字金融為傳統(tǒng)金融業(yè)帶來了一場影響深遠且意義重大的變革，為銀行業(yè)帶來了轉(zhuǎn)型機遇與生存挑戰(zhàn)。更重要的是，提升金融服務(wù)質(zhì)量、加快數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展背景下的現(xiàn)代金融體系建設(shè)均離不開銀行業(yè)這一金融體系核心的支撐與協(xié)調(diào)，因此，有必要進一步豐富數(shù)字金融影響商業(yè)銀行效率的研究。

基于此，本文以2011—2017年中國109家商業(yè)銀行為研究對象，考察數(shù)字金融與商業(yè)銀行效率之間的關(guān)系。致力于回答以下問題：第一，在數(shù)字金融監(jiān)管體系尚未健全的背景下，數(shù)字金融水平對商業(yè)銀行效率的積極效應(yīng)和消極效應(yīng)此消彼長，兩者之間是否存在非線性關(guān)系。第二，過高數(shù)字金融水平將引致金融風(fēng)險提升和競爭性扭曲，其引起的風(fēng)險轉(zhuǎn)移效應(yīng)是否可以解釋數(shù)字金融與商業(yè)銀行效率之間的倒U型關(guān)系。第三，考慮到中國幅員遼闊，存在天然的區(qū)域發(fā)展不平衡問題，數(shù)字金融對商業(yè)銀行效率的影響是否存在區(qū)域異質(zhì)性。第四，金融脫媒、金融監(jiān)管在數(shù)字金融與商業(yè)銀行效率關(guān)系中扮演何種角色。

相比于現(xiàn)有文獻，本文的邊際貢獻主要體現(xiàn)為：第一，在研究視角上，深入探討數(shù)字金融如何從商業(yè)銀行內(nèi)部和外部角度共同影響銀行效率。第二，在商業(yè)銀行效率測度上，將風(fēng)險約束納入商業(yè)銀行效率的評價體系中，并與無風(fēng)險約束的商業(yè)銀行效率指標(biāo)進行對比，更好地分析了風(fēng)險因素特別是表外業(yè)務(wù)風(fēng)險承擔(dān)的增加對商業(yè)銀行效率帶來的影響。第三，在研究內(nèi)容上，重點考察了數(shù)字金融及其細分指標(biāo)和商業(yè)銀行效率之間的非線性關(guān)系，提出了風(fēng)險轉(zhuǎn)移效應(yīng)。第四，在逐步規(guī)范完善金融監(jiān)管機制體系的大趨勢下，進一步考察并說明了金融監(jiān)管在數(shù)字金融發(fā)展中不可或缺的作用。

二 理論機制與研究假說

(一)數(shù)字金融與商業(yè)銀行效率

基于新興技術(shù)手段的運用，數(shù)字金融正在拓寬金融機構(gòu)的服務(wù)范圍，對傳統(tǒng)金融業(yè)產(chǎn)生了巨大影響(汪亞楠等，2020)［1］。銀行業(yè)作為傳統(tǒng)金融行業(yè)的核心，各類業(yè)務(wù)模式和技術(shù)運用的興起逐步滲透至商業(yè)銀行，很大程度上影響著商業(yè)銀行效率。梳理現(xiàn)有文獻發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融對商業(yè)銀行效率的影響可能同時存在積極和消極兩種效應(yīng)。

從積極效應(yīng)來看，發(fā)展數(shù)字金融有助于促進商業(yè)銀行效率的提升。主要體現(xiàn)為三個方面：首先，數(shù)字金融本質(zhì)上是一種金融創(chuàng)新，具有創(chuàng)新效應(yīng)(薛瑩和胡堅，2020)［7］，激勵各家銀行進行金融創(chuàng)新以保持自身優(yōu)勢與特質(zhì)。此外，數(shù)字金融的發(fā)展加快了傳統(tǒng)金融業(yè)的去中介化進程，沖擊了傳統(tǒng)金融業(yè)的壟斷地位。銀行為了保持在金融市場中的優(yōu)勢地位，不斷地進行金融創(chuàng)新(Jaksic和Marinc，2019)［8］。其次，在信息優(yōu)勢上，通過對數(shù)據(jù)的深度挖掘與分析，數(shù)字金融有助于銀行挖掘并獲取到更全面的借款人信息(Buchak et al.，2018［9］；李春濤等，2020［10］)，有效緩解了逆向選擇與道德風(fēng)險問題。根據(jù)不同風(fēng)險程度的客戶特征畫像，銀行可以滿足更多客戶的信貸需求，進而提高提供金融服務(wù)的質(zhì)量與效率。最后，在營運過程中，數(shù)字金融降低了信息搜尋、篩選、監(jiān)控成本(Sutherland，2018)［11］，更多來自物流、信息流、資金流的信息被納入風(fēng)險評估中(滕磊和馬德功，2020)［12］，降低了風(fēng)險評估成本(Livshits et al.，2016)［13］，也使得銀行業(yè)務(wù)中存在的風(fēng)險與收益更加匹配(萬佳彧等，2020)［14］，進而提高了資金配置效率和風(fēng)險管理效率(Giannetti和Jentzsch，2013)［15］。數(shù)字金融的發(fā)展將減少銀行對物理網(wǎng)點的依賴，改變了距離在銀行中的重要作用(Jaksic和Marinc，2019)［8］，云計算、分布式架構(gòu)技術(shù)的發(fā)展降低了銀行前期成本和后續(xù)基礎(chǔ)設(shè)施成本，提高了銀行的工作效率以及對客戶的管理效率。

從消極效應(yīng)來看，過度發(fā)展數(shù)字金融會阻礙商業(yè)銀行效率的提升。一方面，數(shù)字金融加劇了信息遺誤的可能性。在借助數(shù)字技術(shù)獲取不易暴露的“軟”信息的過程中，“軟”信息“硬”處理化容易造成信息丟失，從而降低信息可信度，也為信息核實工作增添難度，不利于金融服務(wù)流程簡化。另一方面，大力發(fā)展數(shù)字金融轉(zhuǎn)移了銀行業(yè)及銀行從業(yè)人員的工作重心，導(dǎo)致效率管理的缺失。更重要的是，過度融合數(shù)字技術(shù)與金融創(chuàng)新導(dǎo)致數(shù)字金融與金融監(jiān)管發(fā)展步調(diào)不一致。金融業(yè)邊界模糊、機構(gòu)間關(guān)聯(lián)增強、金融風(fēng)險傳導(dǎo)加快等問題作為數(shù)字金融發(fā)展的“副產(chǎn)品”(李春濤等，2020)［10］，為金融體系的平穩(wěn)運行帶來了新隱患。一旦現(xiàn)有的監(jiān)管體系和監(jiān)管者缺乏技術(shù)支撐，將無法進行有效監(jiān)管，進而造成數(shù)字金融為銀行業(yè)提供的優(yōu)勢特征大打折扣，反而會不利于商業(yè)銀行效率的提升。

因此，難以直觀地判斷數(shù)字金融對商業(yè)銀行效率的凈效應(yīng)。數(shù)字金融發(fā)展過程中，積極影響和消極影響呈現(xiàn)出此消彼長的現(xiàn)象，凈效應(yīng)可能表現(xiàn)為非線性變化。在數(shù)字金融發(fā)展初期，為順應(yīng)時代與行業(yè)發(fā)展潮流，數(shù)字金融緩解信息不對稱、加快審批流程、降低營運成本等優(yōu)勢在銀行管理中凸顯，此時積極影響更為明顯。在數(shù)字金融發(fā)展中后期，隨著金融服務(wù)流程的完善，數(shù)字金融的積極效應(yīng)不斷下降，隨之而來的是金融風(fēng)險加劇等負面現(xiàn)象，此時消極影響更為明顯。因此，數(shù)字金融對商業(yè)銀行效率的影響可能并非單一的線性關(guān)系，而是倒U型的非線性關(guān)系?；谏鲜龇治?，提出假說1。

假說1：數(shù)字金融與商業(yè)銀行效率之間存在倒U型關(guān)系。

(二)數(shù)字金融對商業(yè)銀行效率的風(fēng)險轉(zhuǎn)移效應(yīng)

數(shù)字金融提高商業(yè)銀行效率的同時，金融風(fēng)險隱蔽性、突發(fā)性、傳染性和負外部性等特征依然存在，容易與技術(shù)風(fēng)險產(chǎn)生疊加和聚合效應(yīng)，這使得風(fēng)險傳遞更快、波及范圍更廣(楊東，2018)［16］。此外，銀行異質(zhì)性的存在加劇了政府隱性擔(dān)?，F(xiàn)象，造成了惡性扭曲，使得銀行風(fēng)險進一步提高。因此，過高的數(shù)字金融水平可能提高銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平，有礙商業(yè)銀行的正常經(jīng)營活動，將銀行治理的重心轉(zhuǎn)移到金融風(fēng)險的監(jiān)管與防控中，反而不利于效率管理。具體來說，過高的數(shù)字金融水平會從被動和主動兩個方面提高商業(yè)銀行金融風(fēng)險。

首先，過高的數(shù)字金融水平將使商業(yè)銀行被動承擔(dān)更多信用風(fēng)險、操作風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險以及系統(tǒng)性風(fēng)險。其一為信用風(fēng)險。在傳統(tǒng)金融模式下，銀行更加重視可供抵押的硬資產(chǎn)(錢雪松等，2019)［17］，一些擁有較少硬資產(chǎn)、較多人力資本、較高技術(shù)水平且成長潛力巨大的初創(chuàng)企業(yè)以及科技型企業(yè)難以獲得融資。通過數(shù)字技術(shù)，金融服務(wù)范圍擴大，信貸市場準(zhǔn)入門檻降低(Buchak et al.，2018)［9］，使以前難以獲得融資的企業(yè)有更大概率獲得資金支持。然而，信貸市場準(zhǔn)入門檻的降低也在一定程度上增加了不良貸款產(chǎn)生的可能性，使銀行被迫承擔(dān)更多風(fēng)險，將更多精力投入到信用風(fēng)險的監(jiān)管中，不利于商業(yè)銀行效率的提升。其二為操作風(fēng)險。在數(shù)據(jù)信息收集及轉(zhuǎn)化的過程中有可能發(fā)生信息丟失現(xiàn)象，大量由技術(shù)轉(zhuǎn)化而來的信息的可信度難以核實，導(dǎo)致銀行可能無法準(zhǔn)確捕捉到客戶尋求金融服務(wù)的動機(Jaksic和Marinc，2019)［8］。此外，現(xiàn)有法律監(jiān)管體系的更新?lián)Q代速度不足以趕超數(shù)字金融的發(fā)展水平，法律漏洞的存在加劇了金融市場的不確定性。信息系統(tǒng)失靈和法律風(fēng)險加劇均將使銀行承擔(dān)更大的操作風(fēng)險，進而阻礙了商業(yè)銀行效率的提升。其三為技術(shù)風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險。數(shù)字金融是一種基于科學(xué)技術(shù)的金融創(chuàng)新，其有效性、穩(wěn)定性和安全性存在巨大的不確定性(中國人民大學(xué)課題組，2020)［18］。一旦出現(xiàn)技術(shù)漏洞、編程錯誤或者交易平臺系統(tǒng)選擇失誤等問題，金融市場將面臨巨大難關(guān)，進而衍生出新的系統(tǒng)性風(fēng)險(楊東，2018)［16］。同時，數(shù)字金融催生的金融科技公司可能誘發(fā)比中心化金融機構(gòu)更大的系統(tǒng)性風(fēng)險。

其次，過高的數(shù)字金融水平導(dǎo)致商業(yè)銀行競爭扭曲從而主動承擔(dān)更多風(fēng)險。數(shù)字金融的飛速發(fā)展加劇了金融脫媒，客戶流失提高了銀行的信貸競爭程度(劉莉亞等，2017)［19］，打破了銀行原有的穩(wěn)定經(jīng)營模式，造成商業(yè)銀行效率低下(Aiello和Bonano，2016)［20］。與此同時，競爭也會對客戶與銀行間的借貸關(guān)系產(chǎn)生影響(Carbo et al.，2009)［21］，較強的競爭程度會造成信貸市場信息更加分散。更重要的是，伴隨著眾多金融科技公司的興起與發(fā)展，銀行業(yè)的壟斷租金不復(fù)存在，銀行面臨著巨大的利潤增長壓力(Hellmann et al.，2000)［22］，為追逐新的利潤增長點，銀行可能采取非理性決策，更多高風(fēng)險的理財產(chǎn)品和金融服務(wù)業(yè)務(wù)應(yīng)運而生。此外，面對數(shù)字經(jīng)濟勢不可擋的發(fā)展趨勢，如何落實數(shù)字金融帶來的普惠性、便利性等經(jīng)濟效益，成為政府工作的一大重點。出于政績考核以及銀行聲譽等考慮，政府更有可能對大型銀行和國有銀行提供隱性擔(dān)保，以促進其提供數(shù)字金融服務(wù)，實現(xiàn)全社會金融可得性的提高。這使得我國政府隱性擔(dān)保的異質(zhì)性特征加劇，即政府擔(dān)保往往落在大型銀行和國有銀行上，而那些中小型銀行和私人控股銀行將成為政府隱性擔(dān)保中的犧牲品，造成政府擔(dān)保的“不公平”(汪莉等，2016)［23］。與受政府隱性擔(dān)保的銀行相比，這些不受政府擔(dān)保的銀行在市場競爭中存在天然的劣勢，為提高銀行的市場份額與競爭實力，其更容易主動放棄效率管理以追逐更高收益。因此，數(shù)字金融也會導(dǎo)致金融行業(yè)的惡性競爭，造成競爭扭曲，銀行更傾向于主動承擔(dān)更多金融風(fēng)險以謀求更高利潤，這將阻礙銀行效率的提升。

基于上述分析，提出假說2。

假說2：過高數(shù)字金融水平帶來的金融風(fēng)險提升及其產(chǎn)生的風(fēng)險轉(zhuǎn)移效應(yīng)是形成倒U型關(guān)系的重要機制。

三 研究設(shè)計

(一)商業(yè)銀行效率的估算

1.估算方法

以隨機前沿方法(SAF)為代表的參數(shù)法存在需要確定生產(chǎn)函數(shù)形式、處理多產(chǎn)出問題較為復(fù)雜等不足，而以數(shù)據(jù)包絡(luò)法(DEA)為代表的非參數(shù)法有效地解決了上述缺陷。然而，傳統(tǒng)的DEA方法無法滿足同時減少非期望產(chǎn)出并增加期望產(chǎn)出的技術(shù)變化，在非零松弛性情況下容易高估效率。因此，本文借鑒汪莉等(2021)［24］的做法，采用考慮非期望產(chǎn)出的非徑向、非導(dǎo)向的SBM模型進行商業(yè)銀行效率估算。

2.投入產(chǎn)出要素選取和模型設(shè)定

考慮到本文著重考察銀行借助存款生產(chǎn)貸款這一生產(chǎn)過程以及風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)為銀行帶來的效率風(fēng)險，因此，采用中介法，將存款視為生產(chǎn)過程中的一種投入要素進行商業(yè)銀行效率估算。此外，參考汪莉等(2021)［24］的做法，將營業(yè)支出、職工人數(shù)、業(yè)務(wù)與管理費用、利息支出、所有者權(quán)益、固定資產(chǎn)凈值作為銀行生產(chǎn)過程中的投入要素。

在產(chǎn)出要素的選取上，參考汪莉等(2021)［24］的做法，將凈利潤和正常貸款作為銀行生產(chǎn)過程中的期望產(chǎn)出要素對商業(yè)銀行效率進行估算，得到基礎(chǔ)模型(模型1)的商業(yè)銀行效率EFF1。在此基礎(chǔ)上，考慮到近年來我國商業(yè)銀行不良貸款率不斷攀升以及影子銀行等表外業(yè)務(wù)的迅猛發(fā)展，本文將目光聚焦于表內(nèi)外業(yè)務(wù)給銀行帶來的金融風(fēng)險，將風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)納入到銀行生產(chǎn)過程中的非期望產(chǎn)出中估算商業(yè)銀行效率，得到對照模型(模型2)的商業(yè)銀行效率EFF2，如表1所示。

表1 商業(yè)銀行效率估算模型設(shè)定

3.商業(yè)銀行效率估算

假設(shè)第t年有n個生產(chǎn)決策單元DMUs，每家商業(yè)銀行為一個獨立的DMU，記為DMUit。對于第i個DMU，存在k種投入要素，l種期望產(chǎn)出要素，m種非期望產(chǎn)出要素，分別用向量xi、yi、zi表示。如式(1)所示，對于第t年所有DMUs，相應(yīng)的投入要素、期望產(chǎn)出要素和非期望產(chǎn)出要素分別用矩陣Xt、Yt、Zt表示。則生產(chǎn)可能性集合見式(2)。

Xt=［x1t, …,xit, …,xnt］;Yt=［y1t, …,yit, …,ynt］;Zt=［z1t, …,zit, …,znt］

(1)

P={(x,y,z)|x≥Xλ,y≤Yλ,z≥Zλ,λ≥0}

(2)

(3)

s.t.Xλ+sx，-=xi；Yλ-sy，+=yi；Zλ+sz，-=zi；λ，sx，-，sy，+，sz，-≥0

(4)

(二)模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)估計

由于商業(yè)銀行效率處于［0，1］區(qū)間，本文將使用Tobit回歸進行檢驗，建立如下回歸模型來檢驗假說1：

EFFi，t=α0+α1Dfi，t+α2Dfi，t2+α3Banki，t+α4Macrot+μi+υt+εi，t

(5)

2.機制檢驗?zāi)Ｐ?/p>

在檢驗假說2時需要把握好兩點：一是不同的數(shù)字金融水平是否會顯著影響金融風(fēng)險的產(chǎn)生；二是金融風(fēng)險是否是影響商業(yè)銀行效率的重要變量?？紤]到數(shù)字金融對商業(yè)銀行效率的影響是非線性的，參考胡海峰等(2020)［25］的做法，將基準(zhǔn)估計中數(shù)字金融水平的拐點值(TP)引入模型，將數(shù)字金融指標(biāo)(Df)與拐點值(TP)之差的絕對值作為解釋變量。

第一階段回歸：

Riski, t=β0+β1|Df-TP|i, t+β2Banki, t+β3Macrot+μi+υt+εi, t

(6)

第二階段回歸：

EFFi, t=γ0+γ1|Df-TP|i, t+γ2Riski, t+γ3Banki, t+γ4Macrot+μi+υt+εi, t

(7)

其中，Riski，t表示金融風(fēng)險，分別采用不良貸款率NPLi，t、風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)占比RWAi，t、不良貸款撥備覆蓋率NPL_COVi, t加以衡量，是風(fēng)險轉(zhuǎn)移效應(yīng)的中介變量。β1、γ1和γ2為本模型的關(guān)鍵系數(shù)，若β1顯著為正且γ2顯著為負，則說明金融風(fēng)險確實是數(shù)字金融影響商業(yè)銀行效率的中介變量。

(三)變量選取

1.數(shù)字金融

本文選取由北京大學(xué)數(shù)字研究中心和螞蟻金服集團共同編制的第一期和第二期中國數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量數(shù)字金融發(fā)展?fàn)顩r。該研究數(shù)據(jù)囊括了2011—2018年全國31個省級區(qū)域的數(shù)字普惠金融指數(shù)，在總指數(shù)的基礎(chǔ)上，還從覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個維度編制了細分指標(biāo)。

2.控制變量

(1)宏觀經(jīng)濟層面變量。①固定資產(chǎn)投資增速FIXt，由于基礎(chǔ)建設(shè)投資多由政府主導(dǎo)，因此固定資產(chǎn)投資增速經(jīng)常呈現(xiàn)出顯著的逆周期性，其可以間接反映一個地區(qū)的整體經(jīng)濟發(fā)展水平，進而影響銀行業(yè)整體的發(fā)展進程。②GDP增速N_GDPt，經(jīng)濟增速可以反映一個地區(qū)的整體經(jīng)濟發(fā)展水平，同時也是衡量銀行實力的較為常用的綜合性指標(biāo)(王兵和朱寧，2011)［26］。在經(jīng)濟發(fā)展過程中，金融需要支持并推動實體經(jīng)濟發(fā)展，相應(yīng)地，實體經(jīng)濟的不斷變化很可能影響金融部門的發(fā)展方向。③財政盈余規(guī)模TISt，財政盈余規(guī)?？梢苑从骋粋€地區(qū)的政府對銀行經(jīng)濟活動的干預(yù)程度，很可能影響銀行提供金融服務(wù)的效率，本文用政府財政收入和財政支出的差額與GDP之比來衡量。

(2)銀行層面變量包括資產(chǎn)回報率ROAi，t(凈利潤/資產(chǎn)總額)、存貸比LDRi，t(總存款/總貸款)、所有權(quán)結(jié)構(gòu)FSOi，t(若政府為銀行的最大股東，則取值為1，否則為0)和FCOi，t(若國有法人單位為銀行的最大股東，則取值為1，否則為0)。

(四)樣本選取及數(shù)據(jù)來源

本文以2004—2017年中國171家商業(yè)銀行樣本估算商業(yè)銀行效率，由于中國數(shù)字普惠金融指數(shù)僅從2011年起編制，根據(jù)商業(yè)銀行所在地城市名進行數(shù)據(jù)匹配后，最終得到109家銀行、721個樣本進行實證分析，其中包括79家城市商業(yè)銀行以及30家農(nóng)村商業(yè)銀行。中國數(shù)字普惠金融指數(shù)由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心與螞蟻金服集團聯(lián)合發(fā)布。銀行層面數(shù)據(jù)主要來自各銀行年度報告，部分銀行數(shù)據(jù)根據(jù)Wind數(shù)據(jù)庫、Bankscope數(shù)據(jù)庫、《中國金融年鑒》等整理得到。宏觀經(jīng)濟層面數(shù)據(jù)主要來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及CSMAR國泰安數(shù)據(jù)庫。表2匯報了主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果。

表2 描述性統(tǒng)計

四 實證結(jié)果與分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

表3報告了數(shù)字金融與商業(yè)銀行效率關(guān)系的回歸結(jié)果，本文控制了個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)。在加入所有控制變量后，列(3)中，數(shù)字金融及其平方項的估計系數(shù)分別為2.3879和-0.3080，且均通過了1%的顯著性水平檢驗，說明數(shù)字金融與EFF1之間存在倒U型關(guān)系，當(dāng)數(shù)字金融水平高于臨界值時，數(shù)字金融對商業(yè)銀行效率提升的邊際效應(yīng)為負。列(6)中，數(shù)字金融及其平方項的估計系數(shù)分別為2.2094和-0.2664，且均通過了1%的顯著性水平檢驗，說明數(shù)字金融與EFF2之間依然存在倒U型關(guān)系。當(dāng)數(shù)字金融水平高于臨界值時，數(shù)字金融反而不利于商業(yè)銀行效率的提升，這與假說1的預(yù)期相符。此外，數(shù)字金融對于無風(fēng)險約束效率評價指標(biāo)的影響均高于其對于納入風(fēng)險約束效率評價指標(biāo)的影響。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果(2)本文重點關(guān)注納入風(fēng)險約束的商業(yè)銀行效率評價指標(biāo)，后文將全部討論EFF2。如果對無風(fēng)險約束商業(yè)銀行效率EFF1結(jié)果感興趣，歡迎向作者索要。

(二)數(shù)字金融發(fā)展維度的異質(zhì)性

表4列(1)—列(3)報告了覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度三個不同維度下，數(shù)字金融對商業(yè)銀行效率的影響。列(1)結(jié)果顯示，覆蓋廣度及其平方項的估計系數(shù)分別為1.9808和-0.2795，且均通過了1%的顯著性水平檢驗，說明數(shù)字金融覆蓋廣度與商業(yè)銀行效率之間存在倒U型關(guān)系。列(3)結(jié)果顯示，數(shù)字化程度及其平方項的估計系數(shù)分別為0.6118和-0.0818，在1%的統(tǒng)計性水平上顯著，說明數(shù)字化程度與商業(yè)銀行效率之間存在倒U型關(guān)系。此外，使用深度與商業(yè)銀行效率之間不存在顯著的倒U型關(guān)系。

表4 數(shù)字金融發(fā)展維度和區(qū)域的異質(zhì)性結(jié)果

(三)區(qū)域異質(zhì)性

表4列(4)和列(5)報告了基于不同銀行所在區(qū)域進行檢驗的異質(zhì)性結(jié)果。對于東中部地區(qū)樣本而言，數(shù)字金融及其平方項的估計系數(shù)分別顯著為正和顯著為負；而對于西部地區(qū)樣本而言，數(shù)字金融及其平方項的估計系數(shù)均不顯著。這說明，數(shù)字金融與商業(yè)銀行效率之間的倒U型關(guān)系只存在于東中部地區(qū)，數(shù)字金融的巨大優(yōu)勢還未在西部地區(qū)商業(yè)銀行效率提升中發(fā)揮作用?？赡艿慕忉屖?，數(shù)字金融可以看作是傳統(tǒng)金融的一種延續(xù)與發(fā)展(姚耀軍和施丹燕，2017)［27］，數(shù)字技術(shù)無法消除空間地理因素對金融行業(yè)的影響(Schmutzler，1999)［28］，因此，東中部地區(qū)存在金融發(fā)展路徑依賴，其優(yōu)越的區(qū)域優(yōu)勢以及強大的經(jīng)濟實力為數(shù)字金融發(fā)展提供了有利條件。為了逃離傳統(tǒng)金融欠發(fā)達的路徑依賴?yán)Ь?，西部地區(qū)的政府機構(gòu)可能會采取強有力的干預(yù)政策，以達到發(fā)展數(shù)字金融的目標(biāo)(姚耀軍和施丹燕，2017)［27］，為數(shù)字金融更好地促進商業(yè)銀行效率奠定了基礎(chǔ)。

(四)金融監(jiān)管異質(zhì)性

進一步考慮金融監(jiān)管視角下數(shù)字金融與商業(yè)銀行效率之間的關(guān)系。用省級地方政府金融監(jiān)管事務(wù)支出額度衡量省級金融監(jiān)管強度?；谏虡I(yè)銀行所在省份金融監(jiān)管強度，以50%分位數(shù)為界將樣本分為金融監(jiān)管較弱區(qū)和金融監(jiān)管較強區(qū)兩組，根據(jù)式(5)重新進行回歸，比較數(shù)字金融的回歸系數(shù)差異。表5列(1)和列(2)報告了不同金融監(jiān)管強度下數(shù)字金融與商業(yè)銀行效率之間關(guān)系的異質(zhì)性。可以發(fā)現(xiàn)，無論何種金融監(jiān)管強度，數(shù)字金融與納入風(fēng)險約束的商業(yè)銀行效率(EFF2)之間始終存在倒U型關(guān)系。這意味著，金融監(jiān)管可以起到加速數(shù)字金融提升商業(yè)銀行效率的作用，有效延緩過度數(shù)字金融發(fā)展的消極影響。然而，一旦數(shù)字金融水平超過臨界值，強有力的金融監(jiān)管也會加速數(shù)字金融對商業(yè)銀行效率的消極影響，在一定程度上起到了警示作用。

表5 金融監(jiān)管和金融脫媒的異質(zhì)性結(jié)果

(五)金融脫媒異質(zhì)性

此外，本文用省級層面直接融資占社會融資總規(guī)模比重衡量省級金融脫媒程度。基于商業(yè)銀行所在省份金融脫媒程度，以50%分位數(shù)為界將樣本分為金融脫媒程度較低組和金融脫媒程度較高組，根據(jù)式(5)進行回歸，比較數(shù)字金融的回歸系數(shù)差異。表5列(3)和列(4)報告了不同金融脫媒程度下數(shù)字金融與商業(yè)銀行效率之間關(guān)系的異質(zhì)性。結(jié)果顯示，數(shù)字金融發(fā)展水平與納入風(fēng)險約束的商業(yè)銀行效率(EFF2)之間的倒U型關(guān)系主要存在于金融脫媒程度較低地區(qū)。這可能是因為在金融脫媒程度較低的地區(qū)，有利于數(shù)字金融在銀行業(yè)發(fā)揮技術(shù)革新與金融創(chuàng)新的積極作用，激發(fā)銀行創(chuàng)新金融服務(wù)產(chǎn)品的活力與熱情，進而提升風(fēng)險約束下的商業(yè)銀行效率水平。

五 作用渠道及穩(wěn)健性檢驗

(一)風(fēng)險轉(zhuǎn)移效應(yīng)

表6報告了檢驗風(fēng)險轉(zhuǎn)移效應(yīng)的回歸結(jié)果。列(1)、 列(2)為以不良貸款率為中介變量的檢驗結(jié)果，|Df-TP|的估計系數(shù)顯著為正，說明|Df-TP|對不良貸款率的提高存在正向作用。將|Df-TP|與不良貸款率納入模型后，|Df-TP|的估計系數(shù)不顯著，不良貸款率的估計系數(shù)在1%水平上顯著為負，說明存在完全中介效應(yīng)。當(dāng)數(shù)字金融發(fā)展適度(DfTP)時，Df與|Df-TP|同向變化。此外，不良貸款撥備覆蓋率和風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)也發(fā)揮了類似的中介效應(yīng)。實證結(jié)果表明，當(dāng)數(shù)字金融水平過高時，數(shù)字金融發(fā)展加劇了金融風(fēng)險，金融風(fēng)險提高對商業(yè)銀行效率提升的負向效應(yīng)抵消了數(shù)字金融對商業(yè)銀行效率的正向效應(yīng)，可以用“風(fēng)險轉(zhuǎn)移效應(yīng)”這一機制解釋倒U型關(guān)系，假說2得到證實。

表6 檢驗風(fēng)險轉(zhuǎn)移效應(yīng)

綜上發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融不僅會對商業(yè)銀行效率產(chǎn)生積極效應(yīng)，而且存在著經(jīng)由金融風(fēng)險傳導(dǎo)而產(chǎn)生的消極效應(yīng)，當(dāng)數(shù)字金融水平過高時，消極影響占據(jù)主導(dǎo)地位，反而不利于商業(yè)銀行效率的提升。這可能是因為數(shù)字金融水平過高會從客觀和主觀兩個維度提升商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)水平，使銀行更多地關(guān)注風(fēng)險監(jiān)管，在一定程度上轉(zhuǎn)移了在效率管理上的投入，產(chǎn)生風(fēng)險轉(zhuǎn)移效應(yīng)，進而不利于商業(yè)銀行效率的提升。

(二)穩(wěn)健性檢驗

1.工具變量法

為了緩解實證檢驗的內(nèi)生性問題，本文選取數(shù)字金融的滯后一期和省內(nèi)數(shù)字金融平均值作為解釋變量的工具變量，表7列(1)—列(6)報告了工具變量法的回歸結(jié)果。列(1)和列(4)分別為使用工具變量L.Df和Df_avg的第一階段回歸結(jié)果，L.Df和Df_avg均與數(shù)字金融顯著正相關(guān)，且F值遠大于弱工具變量的臨界值(F統(tǒng)計值為10)，說明本文選取的工具變量有效?？傮w上，使用工具變量法的回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸基本一致，表明數(shù)字金融與商業(yè)銀行效率間存在顯著的倒U型關(guān)系。

2.剔除農(nóng)村商業(yè)銀行樣本

我國存在區(qū)域發(fā)展不平衡問題，落后的農(nóng)村地區(qū)在數(shù)字金融發(fā)展上還存在一定缺陷，可能無法充分發(fā)揮對商業(yè)銀行效率的影響。因此，本文剔除農(nóng)村商業(yè)銀行樣本，專門針對更具代表性的城市商業(yè)銀行樣本進行回歸。表7列(7)、 列(8)報告了剔除農(nóng)村商業(yè)銀行樣本后的回歸結(jié)果，數(shù)字金融及其平方項的估計系數(shù)大小及顯著性水平與基準(zhǔn)回歸基本保持一致，說明本文結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

表7 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

六 結(jié)論與政策啟示

互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)進步推動了數(shù)字金融發(fā)展進程，催生出一系列新型金融服務(wù)產(chǎn)品，為經(jīng)濟社會注入新的活力。構(gòu)建適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)代金融體系是國家貫徹新發(fā)展理念下的一項重要舉措和重點工作。在這一背景下，本文利用2011—2017年中國數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)以及納入風(fēng)險約束的商業(yè)銀行效率指標(biāo)，考察數(shù)字金融與商業(yè)銀行效率之間的關(guān)系和內(nèi)在機制。結(jié)果表明：首先，數(shù)字金融與商業(yè)銀行效率之間存在顯著的倒U型關(guān)系，且這一關(guān)系主要體現(xiàn)在數(shù)字金融的覆蓋廣度和數(shù)字化程度上。在將表外風(fēng)險納入商業(yè)銀行效率評價體系后，數(shù)字金融與商業(yè)銀行效率之間的倒U型關(guān)系顯著性降低。其次，數(shù)字金融對商業(yè)銀行效率的影響存在區(qū)域異質(zhì)性，并表現(xiàn)出明顯的稟賦優(yōu)勢效應(yīng)。過高數(shù)字金融水平引致的風(fēng)險轉(zhuǎn)移效應(yīng)是形成倒U型關(guān)系的重要機制。最后，金融監(jiān)管可以有效控制數(shù)字金融領(lǐng)域出現(xiàn)的風(fēng)險誘發(fā)行為，從而有助于發(fā)揮數(shù)字金融對納入風(fēng)險約束的商業(yè)銀行效率的提升作用。金融脫媒程度較低則有利于數(shù)字金融在銀行業(yè)發(fā)揮技術(shù)革新與金融創(chuàng)新的積極作用，激發(fā)銀行創(chuàng)新金融服務(wù)產(chǎn)品的活力與熱情，提升風(fēng)險約束下的商業(yè)銀行效率水平。

由研究結(jié)論得到如下政策啟示：第一，數(shù)字金融的發(fā)展在一定程度上有助于商業(yè)銀行效率的提升，進而推動現(xiàn)代金融體系的建設(shè)。但在順應(yīng)數(shù)字金融高速發(fā)展的同時，應(yīng)注意協(xié)調(diào)發(fā)展速度與效率，加強金融監(jiān)管體系的建設(shè)與完善，使數(shù)字金融與金融監(jiān)管同步發(fā)展。否則，一旦數(shù)字金融水平過高，將適得其反，不利于商業(yè)銀行效率的提升，妨礙金融業(yè)提高服務(wù)質(zhì)量與效率。第二，數(shù)字金融的發(fā)展存在區(qū)域路徑依賴，東中部地區(qū)應(yīng)發(fā)揮區(qū)域優(yōu)勢，依托雄厚的經(jīng)濟實力積極發(fā)展數(shù)字金融，并將金融創(chuàng)新“基因”源源不斷地擴散給相鄰欠發(fā)達城市；西部地區(qū)各級政府部門需要進一步落實數(shù)字金融發(fā)展扶持政策，使“有形之手”在現(xiàn)代金融體系建設(shè)中發(fā)揮積極作用，爭取早日在數(shù)字金融發(fā)展上實現(xiàn)“彎道超車”，帶動地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展。第三，監(jiān)管部門應(yīng)加快完善金融監(jiān)管法律法規(guī)，以適應(yīng)數(shù)字金融時代下的市場變化。相關(guān)金融機構(gòu)則應(yīng)加強對數(shù)字金融可能帶來的金融風(fēng)險提升的防范意識，制定出合理的管控及應(yīng)對策略。此外，監(jiān)管部門要進一步加強對銀行表外業(yè)務(wù)的監(jiān)督管理，重點關(guān)注因數(shù)字金融快速發(fā)展而加劇的表外風(fēng)險，切實減小金融風(fēng)險帶來的商業(yè)銀行效率下降可能性。