數字金融、銀行競爭與銀行風險承擔
——基于149家中小商業銀行的研究

吳桐桐，王仁曾

(華南理工大學經濟與金融學院，廣東 廣州 510006)

一、引 言

近年來，銀行業在經歷了數字金融沖擊、借鑒數字金融經驗、主動擁抱數字金融三個階段之后，數字金融在中國銀行業的戰略地位穩步提升。從最初的電子銀行和網上銀行，發展到新興的互聯網銀行、直銷銀行和開放銀行，中國的銀行業正沿著線上化、科技化和開放化的方向轉型發展。數字金融的核心是利用現代科技對金融產品、業務模式和業務流程進行優化和創新。借助大數據、云計算和機器學習等技術的智能化數據分析系統，簡化供需雙方的交易過程，推動金融機構盈利模式、業務形式、資產負債和信貸關系等方面的持續優化，為商業銀行的轉型升級集聚能量。眾多國家已經把發展數字金融作為提升國家競爭力的重要著力點。但面對迅猛發展的數字金融，傳統金融市場、金融機構和法律監管還存在發展不匹配等一系列難點問題需要解決，市場正在從被動適應到積極調整階段進行轉變。在數字金融浪潮下，商業銀行的競爭格局正發生著巨大的變化，金融市場日新月異，部分游走于法律邊界的創新業務對商業銀行的潛在風險不容忽視[1]，風險控制也面臨著新的挑戰。

中國是銀行導向型金融體系，數字金融的發展沖擊著商業銀行的儲蓄、小額貸款、移動支付和其他中間業務。中小商業銀行(后文簡稱“中小銀行”)作為中國銀行業的重要組成部分，2019年資產規模已經達到銀行業的25.6%，憑借業務范圍著力于地區經濟的特點，對于推進地區實體經濟的發展，為廣大中小企業提供資金支持，推廣普惠金融貢獻巨大[2]。中小銀行與具有較大規模和資金優勢的大型商業銀行相比，具有市場敏感度高且內部機制較靈活的特點，數字金融發展對中小銀行來說是挑戰也是機遇。當前，中小銀行被兩面夾擊，一面是大銀行在規模以及資金上長時間鎖定的固有優勢，另一面是數字金融平臺憑借其便捷高效的優勢在市場上開辟的全新金融模式，研究數字金融背景下中小銀行的生存及發展是當務之急。本文利用2011～2018年149家中小銀行的財務數據和年報數據，將地方中小銀行與北京大學數字金融研究中心構建的地市級數字金融發展指數相對應，系統探究數字金融發展對中小銀行競爭及風險承擔的影響。中小銀行之間競爭關系的演變和風險變化不僅影響銀行系統競爭格局重塑和銀行系統性風險，而且對未來金融體系結構變遷及金融市場穩定具有重要影響。

二、文獻綜述與研究假說

(一)數字金融與商業銀行競爭

數字金融的出現被認為是一種金融創新，關于金融創新與競爭存在兩種理論。熊彼特效應認為創新加劇競爭后會減少企業的壟斷，而逃避競爭效應認為企業在逃避競爭的動機下會積極創新進而緩解競爭。現有的研究支持這兩種理論，科技創新會通過技術溢出效應影響銀行業競爭[3][4]。蘇治等(2018)認為，數字金融平臺呈現出商業模式競爭和技術競爭替代產品競爭的趨勢，商業模式創新或技術創新驅動的新型機構甚至能夠顛覆原有壟斷機構的市場地位[5]。數字金融發展在引發商業銀行競爭格局變化的同時還帶來了發展機遇，為積極應對數字金融的巨大沖擊，謀求競爭優勢，商業銀行主動運用金融科技探索業務發展的新路徑和模式，使得商業銀行移動支付等業務快速發展，催生了新的金融業態并釋放了大量競爭機會[6]。由此可見，數字金融特有的技術特征和模式特征為傳統金融業創造了新的競爭環境，影響著中國銀行業競爭格局。

多數研究認為數字金融提高了商業銀行間競爭程度。數字金融在與傳統商業銀行的資產業務競爭中，憑借其市場覆蓋范圍廣、低成本和高效率的潛在優勢，吸引了大量小微企業和個人借貸客戶，占據了一定的市場份額[7]；數字金融促進銀行競爭并降低了銀行的利潤[3]；其運用大數據和區塊鏈技術緩解金融市場信息不對稱，從而打破了商業銀行的信息壟斷，提高了商業銀行間競爭程度[8][9]。少部分研究認為數字金融會降低銀行間競爭程度。謝治春等(2018)認為數字金融的服務領域主要針對商業銀行未涉及的市場或由于各種原因不能通過商業銀行獲取金融服務的客戶群體，對于傳統大型商業銀行的核心業務不會構成威脅[4]。Drasch和Schweizer(2018)認為隨著金融與科技的深度融合，商業銀行在應對數字金融挑戰時，已從最初的單一競爭關系逐漸轉向跨界競合發展，通過建立合作聯盟，助力商業銀行在數字化金融服務領域中提高市場占有率[10]。綜上，結合中國現階段銀行業發展的實際情況來看，規模較小的中小銀行與規模較大的銀行相比缺乏與科技公司合作的機會，產品自主研發的能力不足，更加缺乏大規模資本競爭優勢，核心業務與數字金融重疊較多，所能提供的服務遠不如數字金融，產業競爭引發的擠出效應對中小銀行極為不利。數字金融發展對中小銀行而言難以通過促進自主創新緩解行業競爭壓力，反而可能喪失固有優勢使得競爭加劇(熊彼特效應)。因此，本文提出假說1：

H1：數字金融發展增加了中小商業銀行競爭程度。

(二)數字金融與商業銀行風險承擔

關于金融創新與風險的關系有促進論和損毀論兩種理論。促進論認為金融創新有利于風險的轉移分散；損毀論認為金融創新的目的主要在于轉移風險，并不能消除系統性風險，反而會在無序和過度創新時改變金融結構，增加金融動蕩的可能性[11][12]。學術界關于數字金融創新如何影響商業銀行風險承擔這一問題展開了激烈的討論，我們將現有的研究從風險管理、經營效率和風險傳染三個理論視角進行梳理。

風險管理方面，商業銀行使用數字金融渠道改善了風險管理流程，提高了對信貸風險的控制，打破了商業銀行間信息隔離的現狀，建立了簡約化和標準化的風險管理流程，進而提高風險管理的效率[13]。商業銀行利用大數據和IT技術豐富了數據維度，通過擴大數據源緩解信息不對稱程度，將數據細化并通過運算擴展其用途，從而降低商業銀行破產風險[14]。

經營效率方面，商業銀行與數字金融平臺實行互補合作模式，商業銀行和互聯網平臺通過優勢共享改善商業銀行效率和風險管理[15]。數字金融信貸業務通過降低成本分流了商業銀行信貸市場業務，值得注意的是，容易被分流出的信貸業務通常屬于信用較低的類型，這使得商業銀行被動地避免了部分信用風險，實現了風險轉移，故風險承擔降低；然而商業銀行的樂觀情緒隨著盈利能力的升高會逐漸膨脹，促使商業銀行擴大對高風險項目的投資，反而提升風險承擔[16]。

風險傳染方面，由于商業銀行與數字金融的業務和技術相互融合，在商業銀行風險管理和經營效率發生變化的同時不可避免地引發了新的風險[17]。操作風險，商業銀行引入數字化交易系統，可能引發數據存儲不穩定和操作失誤等問題[18]；技術風險，數字金融融入商業銀行管理系統，會帶來網絡技術引發的安全問題，引發銀行系統出現風險[19]；法律風險，非法集資與互聯網平臺融資業務界限模糊不清，商業銀行與數字金融企業合作時對消費者隱私保護的法律原則難以堅守。商業銀行在積極擁抱數字金融的同時也不可避免地吸收了數字金融自身特有的風險[20]。風險傳染通常是發生在整個金融體系內的，數字金融業務將資金投放于高風險項目；互聯網平臺的信貸業務依靠線上數據評估，缺乏深入調研考察，數據信息的真實性受到質疑，這些數字金融暴露的風險會對整個金融體系產生影響[21]。

現階段中國數字金融發展勢頭迅猛(1)依據知識產權媒體IPRdaily聯合incoPat創新指數研究中心發布的《2018年全球金融科技發明專利排行榜(TOP20)》，全球金融科技發明排名前20的企業中國有五家，中國平安和阿里巴巴排第一二位。，大型商業銀行已經開展與金融科技企業的合作及建立科技子公司。傳統規模較大的商業銀行憑借客戶資源優勢與金融科技企業的技術優勢進行互換實現共贏。對于大部分中小銀行來說，利用數字金融的優勢改善風險管理系統以及借鑒數字金融模式開發多元化經營模式在短時間內還難以實現；在融入數字金融技術過程中引發的新風險對于中小銀行的風險控制更是一大挑戰。總體上，中小銀行普遍缺乏讓數字金融發揮其在控制風險和提升經營效率方面優勢的基礎條件，難以規避數字金融引發的風險傳染。因此，數字金融可能對中小銀行風險控制系統的負面作用更大?；诖?，本文提出假說2：

H2：數字金融發展提高了中小商業銀行風險承擔。

三、研究設計

(一)樣本說明和數據來源

數字金融發展對系統性重要銀行(中國四大商業銀行及在全國范圍營業的股份制商業銀行)的沖擊較小，地區數字金融發展對主營業務在本地區的中小銀行的競爭格局和風險水平影響較大。在剔除不完整數據信息后，本文最終選取了149家中小銀行2011～2018年的數據，樣本涵蓋了中國內地30個省級行政區(除西藏外)的98個城市。商業銀行數據來源于Bankscope數據庫、CSMAR數據庫和商業銀行年報。樣本中涉及的城市級別控制變量數據來源于CEIC數據庫及《中國城市統計年鑒》。

(二)變量選取

1.商業銀行競爭的度量

商業銀行競爭程度的衡量方法有結構法和非結構法兩類。國內外已有較多文獻采用非結構法研究商業銀行競爭程度[22][23][24][25]，新產業組織理論認為勒納(Lerner)指數作為非結構指標的代表，指代銀行獲取超額利潤的能力，銀行獲得的超額利潤越多，Lerner指數就越大，銀行競爭度就越低。本文選用Lerner指數來衡量商業銀行的競爭程度，計算公式如下:

Lernerit=(Pit-MCit)/Pit

(1)

本文參考唐文進等(2016)的方法計算商業銀行資產價格(P)[26]，資產價格等于銀行收入除以資產。對于商業銀行邊際成本(MC)，本文借鑒國內外文獻采用的超越對數成本函數進行計算[23][27]，模型設定如下：

假設總成本函數為TC=C(TA,W1,W2,Trend)(2)銀行總資產代表總產出(TA)；W1=總利息支出除以總存款；W2=營業成本(除人員成本)的資本費用除以銀行固定資產；Trend表示技術變動，用時間趨勢來衡量。μ表示銀行的個體成本，v為誤差項。，本文采用隨機前沿分析法(SFA)對公式(2)進行估計，然后通過公式(3)求得銀行的邊際成本(MC)，在得到邊際成本之后即可計算出銀行的Lerner指數。Lerner指數是介于0到1之間的指標，用于衡量壟斷的強弱程度，Lerner指數與銀行競爭程度呈反向變動關系。

(3)

2.商業銀行風險承擔的度量

商業銀行風險承擔的代理變量較多，由于本文的研究對象是中小銀行，其中包含較多非上市商業銀行，因而預期違約率及股價違約率指標無法計算，特許權價值數據因數據獲取困難而無法使用[28]。因此，本文選取Z值代表商業銀行的風險承擔(Risk)，Z值通常用來衡量商業銀行的破產概率[29]，計算公式為Zit=[資產收益率(ROAit)+資本資產比率(CARit)]÷σi(ROAit)，i和t分別表示商業銀行和年份。Z值越大(3)Z值有尖峰后尾特征，通常取對數進行回歸。，商業銀行的風險承擔越小，商業銀行系統越穩定。

3.數字金融發展的度量(DFin)

本文使用中國數字金融指數代表數字金融發展程度。該指數由北京大學數字金融研究中心編制[30]，基于螞蟻金服的大數據交易賬戶進行統計，具有相當的代表性和真實性，近年來多次被用于中國數字金融發展狀況及其經濟效應的研究[31][32][33]。本文采用市級層面的數字金融發展指數，其中數字金融發展總指數代表數字金融發展程度(DFin)、覆蓋廣度指數代表數字金融發展廣度(DFin1)、使用深度指數代表數字金融發展深度(DFin2)。

4.控制變量

為了減少因遺漏變量而產生的內生性偏誤，本文參考已有文獻關于控制變量的選擇，匯總了一套能體現商業銀行特征和市場特征的指標作為控制變量[12][18][34]。本文主要變量的定義匯總于表1。

表1 主要變量定義

(三)模型設定

本文采用面板數據模型，研究數字金融發展對商業銀行競爭與商業銀行風險承擔的影響。考慮到商業銀行競爭程度變量可能具有時間上連續的特點，在構建動態面板數據模型時加入Lerner指數變量的滯后一期。為了實證結果的穩健性，我們使用兩個模型進行回歸，模型設定如下：

Lernerit=a0+a1DFinit+∑X+εit

(4)

Lernerit=a0+a1Lernerit-1+a2DFinit+∑X+εit

(5)

為了進一步研究數字金融發展與商業銀行競爭對商業銀行風險承擔的影響，我們設定的模型如下：

Riskit=β0+β1Lernerit+β2DFinit+β3Lernerit×DFinit+∑X+εit

(6)

方程(4)、(5)和(6)中被解釋變量分別是商業銀行競爭程度(Lerner)和商業銀行風險承擔(Risk)，主要解釋變量為數字金融發展程度(DFin)、數字金融發展廣度(DFin1)和數字金融發展深度(DFin2)，DFin×Lerner為數字金融發展程度和商業銀行競爭程度的交叉項。X為表1中的相關控制變量。i和t分別表示商業銀行和年份，ε為殘差項。

變量的描述性統計如表2所示。

四、實證結果與分析

(一)數字金融發展對中小銀行競爭程度的影響

數字金融具有低成本高效率的特點，能利用這一優勢占據市場份額，在與中小銀行競爭的同時激發中小銀行間的內部競爭，本文從實證角度進行研究。

表3中模型(1)～(3)是靜態面板模型的估計結果，分別檢驗數字金融發展程度(DFin)、數字金融發展廣度(DFin1)和數字金融發展深度(DFin2)對銀行競爭程度的影響。由于靜態面板模型沒有充分考慮到內生性問題，模型(4)～(6)選用動態系統GMM面板模型進行更為準確的檢驗，本文的實證分析主要以GMM模型的估計結果展開。表3結果顯示，DFin、DFin1和DFin2的回歸系數都在5%水平上顯著為負，這說明數字金融在整體、廣度和深度方面的發展都導致中小銀行的Lerner指數降低，意味著中小銀行間競爭加劇，證明H1成立。從替代品視角考慮，數字金融業務可能替代中小銀行部分業務，壓縮了中小銀行的市場份額以及利潤空間，迫使中小銀行之間為爭奪剩余市場而相互競爭。從金融體系整體上考慮，數字金融發展緩解了市場信息不對稱，擴大了客戶數據資源，通過科技降低了運營成本，中小銀行在金融體系升級的大背景下，享受到數字金融發展帶來的福利，形成了以較低成本開發產品和拓寬業務渠道的競爭環境。表3的結果還顯示，Lerner指數一階滯后項的估計系數在1%的水平下顯著為正，說明中小銀行競爭變量具有時間連續性，即當期中小銀行的競爭程度會明顯受到上期中小銀行競爭格局的影響。

表3 數字金融對銀行競爭程度的影響

從表3控制變量的估計結果來看，在動態系統GMM面板模型回歸結果中部分變量回歸系數較為顯著。資本充足率的回歸系數顯著為正，意味著商業銀行資本監管要求越嚴格，中小銀行間競爭程度越低；流動性水平的回歸系數顯著為正，說明中小銀行存貸比越高，越有利于中小銀行通過擴張放貸提高其市場地位，進而降低中小銀行間競爭程度[3]；宏觀經濟水平和地區開放程度的回歸系數顯著為負，說明經濟增長和市場開放提高了中小銀行競爭程度。

(二)數字金融與中小銀行競爭對銀行風險承擔的影響

進一步，本文探討數字金融如何通過中小銀行競爭影響銀行風險承擔。首先，表4第(1)～(4)列分別檢驗數字金融發展和中小銀行競爭對銀行風險承擔的影響。數字金融發展的回歸系數均在10%的水平下顯著為負，說明數字金融的發展顯著增加了中小銀行的風險承擔，模型(1)～(3)的結果證明了H2。模型(4)中Lerner指數的回歸系數在5%的水平下顯著為正，意味著單獨考察中小銀行競爭與風險承擔關系時，中小銀行壟斷程度提高、競爭程度減弱會顯著降低中小銀行風險承擔。從實際情況來分析，通常中小銀行間競爭度過高會增加銀行的經營風險，而競爭降低可以規避高風險業務，從而降低風險承擔。

表4 數字金融與中小銀行競爭對銀行風險承擔的影響

其次，表4第(5)～(7)列用于分析數字金融發展與銀行競爭對銀行風險承擔的交互作用。數字金融發展和中小銀行競爭程度的交叉項系數均在1%的水平下顯著為正，說明隨著銀行競爭程度減弱，數字金融發展程度提高，銀行風險承擔水平會下降。這意味著中小銀行競爭對數字金融發展與銀行風險承擔關系的調節效應是存在的，中小銀行競爭程度降低會緩解數字金融發展對銀行風險承擔的提升作用。總而言之，數字金融發展作為外部沖擊引發的風險傳染對中小銀行風險水平的影響大于數字金融與中小銀行互補合作帶來的風險轉移和風險規避效應，中小銀行間競爭程度減弱可以緩解數字金融對銀行風險加大帶來的消極影響。

最后，其余變量與風險承擔之間的關系與現有文獻的結論基本相似。表4中，資本充足率的部分估計系數顯著為正，意味著中小銀行對負債的償還能力與銀行風險有著密切聯系，資本充足率越高，其經營方式更加保守[35]，能夠有效降低破產風險；中小銀行資產規模和宏觀經濟水平的估計系數顯著為正，說明資產規模大有利于抵御風險，通過吸收大量儲蓄，靈活配置資金可以實現風險分散；同時經濟發達有利于中小銀行控制風險[16]。

(三)數字金融與中小銀行競爭對銀行風險承擔的異質性影響

1.個體異質性

中國的中小銀行主要由城市商業銀行和農村商業銀行組成，他們經營的業務和服務對象均有所不同。我們把樣本分為城市商業銀行子樣本1(104家)和農村商業銀行子樣本2(45家)，表5匯報了兩類商業銀行子樣本的估計結果。子樣本1和子樣本2中數字金融發展的回歸系數均在10%的水平下顯著為負，城市商業銀行(子樣本1)的回歸系數較大，說明數字金融的發展顯著增加了城市商業銀行和農村商業銀行的風險承擔，并且對城市商業銀行風險增加的影響更大。交叉項系數均在10%的水平下顯著為正，說明競爭對數字金融與銀行風險承擔的調節效應是存在的。其中模型(1)和(3)交叉項系數較模型(4)和(6)略大，說明城市商業銀行競爭程度對數字金融與銀行風險承擔之間關系的調節效應更大。城市商業銀行和農村商業銀行普遍存在風險控制體系不健全，風險防控技術水平不足，內部風險管理機制不完善等問題，數字金融高速發展給金融市場帶來新產品和新技術的同時會加重本地區城市商業銀行和農村商業銀行的風險承擔。

表5 個體異質性影響

2.區域異質性

中國各區域經濟發展水平存在較大差異，各區域數字金融發展對中小銀行可能存在異質性影響。為了研究數字金融對中小銀行的區域異質性影響，我們將中小銀行劃分為三個子樣本，東部(105家)、中部(20家)和西部(24家)，表6匯報了子樣本的估計結果。我們發現三個子樣本中數字金融發展的回歸系數均為負值，中西部樣本回歸系數較大，說明數字金融的發展顯著增加了東中西部地區中小銀行的風險承擔，且對中西部的影響更大。大部分交叉項系數在10%的水平下顯著為正，且中西部交叉項系數較東部略大。這是由于中西部地區的金融業發展比較滯后，中小銀行缺乏多元化業務，受到數字金融沖擊的影響更大。

表6 區域異質性影響

(四)穩健性檢驗(4)受篇幅限制，未報告具體結果，作者備索。

為進一步檢驗研究結論的穩健性，本文運用替換代理變量的方法探討數字金融發展對中小銀行競爭和銀行風險承擔的影響。

第一，商業銀行競爭。我們使用赫芬達爾指數(HHI指數)替換Lerner指數測度中小銀行競爭程度。檢驗結果顯示數字金融發展回歸系數在10%的水平下顯著為負，再次證明了數字金融發展提高了中小銀行競爭程度。

第二，商業銀行風險承擔。我們使用中小銀行不良貸款率作為替換指標衡量銀行風險承擔水平。中小銀行不良貸款率越高，銀行面臨的資金周轉困境越多，隨之銀行風險增加。檢驗結果顯示數字金融發展系數在5%的水平下顯著為正，說明數字金融提高了中小銀行風險承擔，驗證了本文結論的穩健性。

五、結論與建議

本文以2011～2018年149家中小商業銀行為樣本，研究了數字金融對銀行競爭和銀行風險承擔的影響。實證結果顯示，數字金融發展提高了中小商業銀行競爭程度，加劇了中小商業銀行風險承擔，但中小商業銀行間競爭程度降低可以緩解數字金融對銀行風險加重的影響，其中城市商業銀行和中西部地區中小商業銀行受到數字金融沖擊的影響更大。因此，中小商業銀行應在數字金融發展引發的競爭效應中嘗試突破自身發展的瓶頸，實現效率提升和風險降低。本文的結論針對中國中小商業銀行在受到數字金融影響形成的新競爭格局下，如何調整經營戰略及優化風險管理機制具有重要啟示?；诖耍岢鋈缦陆ㄗh：

第一，在經營戰略方面，中小商業銀行應結合自身資產規模和經營狀況利用數字金融加快自身發展。從改善外部環境壓力來說，中小商業銀行應利用自身客戶資源優勢與數字金融發展模式所開發的新業務和新渠道展開競爭，改進傳統業務流程，加強服務意識，降低金融服務門檻，聚焦于市場某一環節進行專業化高品質服務；從改善內部硬件條件來說，中小商業銀行需要積極開展數字化技術的研發和運用，爭取與具有成熟領先互聯科技的企業展開合作，使用智能技術降低運營過程中的各類成本，提高盈利能力及行業競爭力，增強銀行自身穩定性。此外，建議中西部地區中小商業銀行嘗試爭取適當的政策傾斜，以便于適應新的競爭環境。

第二，在風險管理方面，中小商業銀行應充分利用數字金融發展的優勢，借助互聯網平臺補充的大量客戶信用信息和交易數據，在實現與互聯網平臺共享資源的同時擴大自身數據庫，注重將金融科技新技術(互聯網、大數據、云計算、區塊鏈、機器學習)與自身風險管理體系相結合；積極探索銀行風控與數字金融合作模式的同時加強對數字金融基礎技術的學習和運用；建立數字金融風險傳染防御機制，將有助于降低中小商業銀行自身的風險承擔，進一步避免由于風險傳染導致的系統性金融風險。