金融科技對商業銀行風險承擔影響研究

摘 要：本文運用文本挖掘法與主成分分析法來構建一個金融科技指數，選取了41家在2013年-2021年這九個年度中數據比較完善的上市商業銀行作為研究的對象，將金融科技、信貸結構與商業銀行風險承擔放在同一分析框架下，采用中介效應模型對其進行實證檢驗，驗證了金融科技通過信貸結構對商業銀行風險承擔的影響效果。研究表明：第一，金融科技的發展增加了商業銀行風險承擔；第二，金融科技的發展提高了商業銀行的信用貸款占比，改變了其信貸結構；第三，金融科技提高商業銀行信用貸款的占比，從而改變了商業銀行信貸結構，導致了商業銀行不良貸款率的增加，最后使商業銀行風險承擔也增加了；第四，金融科技對不同類型的商業銀行風險承擔的影響具有異質性。

關鍵詞：金融科技；信貸結構；中介效應；商業銀行

一、引言

金融科技的迅速發展給商業銀行帶來了影響。由于我國商業銀行存在信貸結構的單一和僵硬的問題。金融科技的運用和發展給商業銀行信貸結構的調整和轉變提供了數字化的發展機遇。盡管商業銀行的業務在向多元化方向發展，但目前其主要的業務還是存款業務和貸款業務，因此信貸結構是否良好可以在一定程度上反映和體現出商業銀行的經營狀況和風險情況，有助于對商業銀行的風險進行管理。本文將金融科技、信貸結構和商業銀行風險承擔整合到同一個框架中，探討金融科技對商業銀行風險承擔的影響。此外，在現有相關研究的基礎上，本文的研究對象從中小銀行擴展到大中型銀行，研究對象更加廣泛和全面。同時，本文通過文本挖掘方法形成關鍵詞數據庫，然后創新性地建立了衡量金融科技發展的指數，與北大數字普惠金融指數相比，更加直接和主觀。

二、文獻綜述與研究假設

關于金融科技與商業銀行信貸業務的關系。其中一些學者認為，金融科技可以促進商業銀行信貸的發展，能有效地緩解中小企業融資難的困境；另一些學者認為，金融科技的發展有可能會在一定程度上影響商業銀行的信貸業務。

許多學者從不同角度研究了金融科技的發展與商業銀行風險的關系。通過理論和實證分析，專家學者們一共提出了三種結論，第一種結論就是認為金融科技提高了商業銀行的風險承擔水平；第二種結論是認為金融科技會降低商業銀行的風險承擔；第三種結論就是金融科技對商業銀行風險的影響在不同規模的商業銀行和不同時期都是不同的，結果存在一定的差異。

目前，通過商業銀行的貸款結構來研究金融科技背景下商業銀行的風險承擔的研究數量還比較少。其中，唐亦然（2021）指出，金融科技的發展增加了商業銀行貸款活動的規模，同是也增加了商業銀行的風險控制能力[1]。田雅群等（2022）發現：市場力量和信貸結構作為影響金融科技和中小商業銀行風險承擔的作用機制，起到了中介效應的作用[2]。任碧云和鄭宗杰（2021）研究發現，金融科技與商業銀行的結合有助于減少商業銀行的風險承擔，而不同的貸款結構與金融科技的結合對商業銀行風險承擔的影響和偏好有很大的不同[3]。

基于上述研究，可以推導出金融科技、商業銀行信貸結構和商業銀行風險承擔這三者之間存在著一定影響，由于將金融科技與商業銀行信貸結構結合起來探究其對商業銀行風險承擔的影響的研究目前較少，本文提出了以下三個假設：

假設1：金融科技的發展會增加商業銀行的風險偏好和規模偏好，從而增加商業銀行風險承擔水平。

假設2：金融科技的發展會增加商業銀行信用貸款占比，改變商業銀行的信貸結構。

假設3：金融科技可以通過改變商業銀行信貸結構增加商業銀行風險承擔水平。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文的商業銀行的樣本數據主要來源于wind數據庫和商業銀行的年報。本文選擇了41家上市商業銀行，其中國有商業銀行6家，股份制商業銀行8家，城市銀行17家以及城市農村商業銀行10家。本文的宏觀數據來源于統計年鑒。關于用來衡量金融科技發展情況的金融科技指數，則是先建金融科技相關詞庫，借助python網絡爬蟲技術爬取了上述銀行不同年度的與詞庫相關的詞頻，從而構建金融科技指數。金融業普遍將余額寶上線的年份2013年作為中國金融科技發展的元年，所以將本文研究的起始時間選定為2013年，因此本次所有數據的時間跨度均為為2013年-2021年，總共為9個年度。

（二）變量選取

1.被解釋變量。將不良貸款率作為被解釋變量，以加權風險資產率作為穩健性檢驗的替代變量。為保證本研究的穩健性，本文在進行穩健性檢驗時也排除有影響的年份樣本。

2.解釋變量。本文的解釋變量為金融科技指數。通過對文獻的研究，發現有兩種方法構建金融科技指數。第一種方法就是由北京大學數字金融研究中心和螞蟻科技集團研究院聯合編制的北京大學數字普惠金融指數。第二種方法則是由學者自己來構建金融科技指數，即“文本挖掘法”。本文選擇第二種方法來構建金融科技指數。

3.中介變量。本文從商業銀信貸信用結構來進行研究，將以擔保貸款和信用貸款來衡量商業銀行信貸結構，其變化主要通過在擔保貸款與信用貸款的占比的變化來體現，所以本文的中介變量為信用貸款占比。

4.控制變量。本文從兩個層面選取了控制變量，第一個層面是微觀層面，即商業銀行層面來選取控制變量，第二個層面是從宏觀層面來選取控制變量。微觀層面具體為括資本充足率、收入成本比、資產總規模存貸比，宏觀層面具體為GDP增長率和M2增長率。

四、實證研究

本文使用Hausman檢驗來進行確定。其結果顯著拒絕隨機效應模型，所以選取固定效應模型作為回歸模型。

對數據進行回歸分析，其回歸結果如下：模型（1）結果表明，金融科技與商業銀行風險承擔在1%水平下顯著為正，金融科技的發展增加了商業銀行的風險承擔。模型（2）結果表明，金融科技與商業銀行信用貸款占比在5%水平下顯著為正，這表示商業銀行的信貸結構與金融科技的發展正相關。所以，模型（1）和模型（2）其結果都是顯著的。模型（3）是將商業銀行的信貸結構作為中介變量，進行中介效應分析。模型（3）中Fintech的系數和Pcredit的系數分別為0.181和1.561，它們分別在1%、5%的水平下顯著。這說明了金融科技通過信貸結構對商業銀行風險承擔的影響存在著部分中介效應。這證實了前文所提出的假設。

五、結論與建議

本文在研究金融科技對商業銀行風險承擔的影響時，選取了商業銀行信貸結構的角度，建立中介效應模型進行研究。關于金融科技、信貸結構和商業銀行風險承擔的相互之間的影響和關系，通過理論梳理和實證分析，最后得出了以下幾點結論：：第一，金融科技的發展增加了商業銀行風險承擔；第二，金融科技的發展提高了商業銀行的信用貸款占比，改變了其信貸結構；第三，金融科技提高商業銀行信用貸款的占比，從而改變了商業銀行信貸結構，導致了商業銀行不良貸款率的增加，最后使商業銀行風險承擔也增加了；第四，金融科技對不同類型的商業銀行風險承擔的影響具有異質性。并提出以下建議：加大金融科技與商業銀行耦合的深度和廣度，加強良性融合。要加強金融監管，完善國家信用體系的架構和商業銀行的風險管理制度。加強金融科技的基礎建設，建立專業的金融科技復合型人才的培養體系。

參考文獻：

[1]唐也然.商業銀行發展金融科技如何影響信貸業務？——基于上市銀行年報文本挖掘的證據[J].金融與經濟.2021，（02）.

[2]田雅群，孫同全，范亞辰.金融科技發展對中小商業銀行風險承擔的影響研究——基于多重中介效應的機制檢驗[J].農村金融研究，2022（04）：71-80.DOI：10.16127/j.cnki.issn1003-1812.2022.04.008.

[3]任碧云，鄭宗杰.金融科技對商業銀行風險承擔的影響——基于商業銀行信貸結構的視角[J].貴州財經大學學報，2021（05）：61-69.