金融科技對中小銀行風險承擔影響的實證分析

摘" "要：以中小銀行為樣本，利用雙向固定效應模型和動態面板模型，采用FE-OLS（固定效應普通最小二乘模型）和SYS-GMM（系統廣義矩估計模型）估計討論金融科技對中小銀行風險承擔的影響。研究發現，金融科技的發展能夠降低中小銀行風險承擔水平，但存在以風險承擔和市場競爭為門檻的異質性特征。當中小銀行風險承擔水平低于門檻值時，金融科技有助于控制風險承擔水平，但當風險承擔水平跨越門檻值后，金融科技的發展會提升風險承擔水平。當市場競爭水平低于門檻值時，金融科技有助于降低風險承擔水平，當市場競爭水平跨越門檻值后，金融科技降低風險承擔水平的能力會進一步提升。

關鍵詞：金融科技；中小銀行；風險承擔；異質性特征

中圖分類號：F832" " " "文獻標志碼：A" " " 文章編號：1673-291X（2025）01-0050-05

金融科技的發展借助人工智能、區塊鏈、云計算、大數據分析、機器學習等技術，通過為商業銀行提供更廣闊的信息來源渠道、簡化商業銀行與客戶的交易過程，有效解決了信息不對稱問題，提高了金融機構的資源配置效率。然而，金融科技本身也是一把“雙刃劍”，新技術在為商業銀行提供便利的同時，也給有逃避法律監管意愿的高風險業務創造了機會。

一、文獻綜述

基于金融科技“雙刃劍”的特點，學者關于“金融科技對商業銀行風險承擔的影響”也有著不同的觀點。有的學者主要關注金融科技為商業銀行帶來的機遇，認為金融科技極大限度地解決了信息不對稱問題，提高了金融機構資源配置效率，降低了商業銀行的風險集中度[1-4]。也有學者重點關注金融科技為商業銀行帶來的挑戰，認為金融科技的發展使金融創新變得容易，在監管滯后的情況下，金融創新增加了商業銀行的風險承擔，嚴重時甚至會帶來 “黑天鵝”[5-8]。還有一部分學者認為金融科技對商業銀行的影響是機遇與挑戰并存的。例如郭品等、王亞軍等認為金融科技對商業銀行風險承擔的影響表現出先降后升的“U”形關系[9-10]。汪可等、劉孟飛等則認為金融科技對商業銀行風險承擔的影響是先升后降的倒“U”形關系[11-12]。顧海峰等研究發現當銀行資本充足率較低時，互聯網金融的沖擊會加大銀行風險承擔水平，當銀行資本充足率較高時，互聯網金融的發展會降低銀行風險承擔水平[13]。左曉慧等研究發現科技金融能夠有效降低東部地區的區域性銀行的風險承擔水平，但對中西部地區的區域性銀行的風險承擔水平沒有影響[14]。

中小銀行（主要包括城市商業銀行和農村商業銀行）作為服務小微企業、助力鄉村振興的重要金融力量，為我國經濟發展作出了重要貢獻。因此，控制中小銀行風險承擔水平，確保中小銀行健康運營對經濟的高質量發展有著重要的現實意義。然而，相較于“大而不倒”的大銀行來說，中小銀行一方面具有規模小、資金少的劣勢，另一方面則具有市場敏感度高、內部機制靈活的優勢。那么，金融科技這把“雙刃劍”的沖擊會對優劣勢并存的中小銀行產生怎樣的影響呢？本文將在理論分析的基礎上，借助雙向固定效應模型、動態面板模型和門檻效應模型，采用FE-OLS（固定效應普通最小二乘模型）和SYS-GMM（系統廣義矩估計模型）估計對該問題進行實證研究。

二、理論分析與研究假設

中小銀行的服務對象主要是“三農”、小微企業、個體工商戶等。受制于這些經濟主體缺乏抵押物、財務信息不健全的特點，在引入金融科技以前，中小銀行常常難以用傳統的技術手段對其進行信用評級，導致“惜貸”“錯貸”現象時有發生，金融服務范圍受限，金融風險常在。金融科技引入后，人工智能、區塊鏈、云計算、大數據分析、機器學習等技術的運用不僅為中小銀行提供了海量的數據支撐，還為中小銀行提供了更加優化的信用評級模型。這使得中小銀行跳出傳統的以財務信息為支撐進行信用評估的桎梏，進而提高了中小銀行信用評級能力，擴大了服務廣度，減少了“錯貸”“惜貸”現象，降低了風險承擔水平。

此外，中小銀行的主要業務是存貸款業務，其利潤的主要來源是利差收入。在利率市場化改革背景下，中小銀行依賴利差收入的獲利空間被不斷壓縮，經營風險加劇。此時，創新盈利模式成為中小銀行的重要發展路徑。而金融科技的引入恰好為中小銀行盈利模式的創新提供了契機（例如為高質量客戶提供一對一的差異化服務；將金融服務植入“衣食住行”“辦公服務”“特色產業”等各類場景等），從而實現了通過穩定利潤控制中小銀行風險承擔水平的目的。

金融科技的引入還能很好地控制金融創新過程中產生的金融風險。在客戶層面，金融科技的區塊鏈技術、數字智能化、供應鏈金融能夠及時對客戶進行分析，實現專業化和實時化的監控與風險追蹤服務[15-16]。在操作層面，金融科技可以利用生物識別、語音識別、智能機器人等先進技術降低人力、資金和時間成本，提高數據的準確性，降低內部人員欺詐風險和系統性風險[17]。

基于上述分析，本文提出假設1：金融科技的發展有助于降低中小銀行風險承擔水平。

金融科技在影響中小銀行風險承擔過程中很可能會受到自身風險稟賦的影響。一般來說，銀行的經營決策是有慣性的，決策者的風險偏好也相對穩定。因此，原本低風險稟賦的銀行即便在有了金融科技的支持后，依然會保持低風險偏好的特征。此時金融科技的注入會更關注如何運用新的技術降低自身風險承擔水平。反之，原本高風險稟賦的銀行在得到金融科技的支持后，一般不會改變高風險偏好的特征。此時金融科技的注入會更多地運用于金融產品的創新，尤其是高風險的金融產品的創新，這就容易提高風險承擔水平。

基于以上分析，本文提出假設2：受風險偏好相對穩定特征的影響，金融科技的發展會降低自身風險承擔水平較低的中小銀行的風險承擔水平，但會提高自身風險承擔水平較高的中小銀行的風險承擔水平。

我國的中小銀行一般都是區域性銀行，因此會面臨差異化的外部競爭壓力。面對不同的競爭壓力，中小銀行利用金融科技進行產品創新和監管技術創新的動力會有所不同。相較于競爭程度較低的區域，競爭程度較高的區域有更充分的利用金融科技創新產品和創新監管技術的動機，進而使金融科技發揮更加積極的作用。此外，從客戶端來看，競爭穩定理論認為隨著市場競爭程度的提高，銀行的貸款定價權將受到明顯影響，貸款利率較低，借款者的資金成本下降，冒險動機降低，違約概率下降，這也能很好地降低中小銀行的風險承擔水平。

基于以上分析，本文提出假設3：相較于競爭程度較低的區域，競爭程度較高的區域金融科技降低中小銀行風險承擔水平的能力更強。

三、研究設計

為了實證檢驗上述研究假設，本文進行如下研究設計：

（一）數據來源

本文以我國79個中小銀行（其中農村商業銀行45個、城市商業銀行34個）2015—2022年的數據作為樣本。相關數據主要來自Wind數據庫、國泰安數據庫和各銀行企業年報及國家統計年鑒。

（二）變量說明

1.被解釋變量：風險承擔指數

本文借助熵值—線性綜合評價法，從風險動機、風險決策和風險后果三個維度設定評價指標，對中小銀行的風險承擔指數進行測算。其中，風險動機用凈利息差來反映，凈利息差越大，表明銀行將更多的收益留給自己，將更大的風險轉移至存款人和監管部門的動機越強；風險決策可以從資產端和負債端兩個方面考慮，資產端用風險加權資產占比反映，負債端用存款資本比反映；風險結果用反映破產風險的Z值和不良貸款率兩個指標反映（如表1所示）。

2.核心解釋變量：金融科技水平

本文選用北京大學數字普惠金融指數（省級）[18]反映金融科技水平，數字普惠金融指數越大表示金融科技水平越高。

3.控制變量

控制變量包括宏觀和微觀兩個層面，其中宏觀經濟層面選取了經濟增速和貨幣供給增速兩個指標；微觀層面選取了中小銀行資產規模和多元化經營水平兩個指標。

4.門檻變量

門檻變量包括市場競爭程度和風險承擔指數兩個指標。其中市場競爭程度用經效率調整的Lerner指數反映。

相關變量名稱及計算方法如表2所示。

（三）模型構建

設定雙向固定效應模型（1），利用FE-OLS估計討論金融科技對中小銀行風險承擔的影響：

riskit=a+μi+φt+FIit β+Xitγ+εit（1）

其中，riskit是中小銀行風險承擔水平，用基于熵值—線性綜合評價法測算的銀行風險承擔指數反映，銀行風險承擔指數越大，說明中小銀行的風險承擔水平越高。FIit表示金融科技水平，μi為模型控制變量中不隨時間變化的個體特征，φt為模型控制變量中同一年度不隨個體變化的外部沖擊，Xit是既隨時間變化也隨個體變化的控制變量。

然而，銀行風險承擔水平在時間上可能存在一定的連續性，即：上一期的銀行風險承擔水平可能會影響本期的風險承擔水平。因此，為了防止因遺漏變量對估計結果的影響，本文將被解釋變量的滯后項納入解釋變量，構建動態面板模型（2），利用SYS-GMM估計檢驗金融科技對中小銀行風險承擔的影響：

riskit=a+μi+φt+riskit-1δ+FIit β+Xitγ+εit（2）

借助面板門檻模型（3）（4），討論差異化的風險承擔水平和市場競爭水平下，金融科技對中小銀行風險承擔影響的差異：

riskit=a+μi+φt+FIit β1（riskit≤γ11）+FIit β2（γ11lt;riskit≤γ12）+...+FIit βn（γ1n≤riskit）+Xitγ+εit（3）

riskit=a+μi+φt+FIit β1（lernerit≤γ11）+FIit β2（γ11lt;lernerit≤γ12）+...+FIit βn（γ1n≤lernerit）+Xitγ+εit（4）

其中，lernerit是市場競爭程度。

四、實證結果分析

依據上述研究設計，得到如下實證結果：

（一）基準回歸

表3呈現了模型1的FE-OLS估計結果以及模型2的SYS-GMM估計結果。估計結果一致顯示，金融科技對中小銀行風險承擔指數的影響在1%統計水平上顯著為負，即金融科技的發展顯著降低了中小銀行的風險承擔水平。此外，中小銀行上一期的風險承擔指數對當期的風險承擔指數的影響在1%統計水平上顯著為正，即中小銀行風險承擔水平存在一定的慣性，上一期風險承擔水平高的銀行往往在下一期會保持高風險承擔的特點。

（二）門檻效應檢驗

通過自舉法（bootstrap）分別獲得風險承擔指數（risk）和市場競爭程度（lerner）兩個門檻變量的檢驗統計量（如表4所示）。從檢驗統計量來看，兩個門檻變量均通過了雙門檻檢驗。因此本文將采用雙門檻效應模型展開討論。

以風險承擔指數（risk）為門檻變量的模型估計結果顯示，當中小銀行風險承擔指數小于0.2337時，金融科技對中小銀行風險承擔的影響在1%統計水平上顯著為負，影響系數為-0.094，即當中小銀行風險偏好不高時，金融科技的發展有助于更好地控制風險；當中小銀行風險承擔指數大于0.2337但小于0.2949時，金融科技對中小銀行風險承擔的影響不顯著；當中小銀行風險承擔指數大于0.2949以后，金融科技對中小銀行風險承擔的影響在1%統計水平上轉負為正，即當中小銀行自身風險偏好較高時，金融科技的發展不但不能有效降低風險承擔水平，反而會為高風險業務提供更多逃避監管的實現路徑，從而加大了風險承擔水平。由此可見，金融科技就好比一把“雙刃劍”，被風險偏好低的中小銀行利用可以更好地借助大數據優勢控制風險，被風險偏好高的中小銀行利用則會借助大數據不易監管的特點增加風險業務。進一步對所有樣本行2013—2020年的數據進行統計發現，2015年風險承擔指數大于0.2949的銀行占樣本行的6.8%，小于0.2337的銀行占樣本行的62.7%；到2022年，風險承擔指數大于0.2949的銀行僅占樣本行的1.7%，小于0.2337的銀行占樣本行的比重增加至88.1%。由此可見，金融科技的發展為絕大多數中小銀行風險承擔的控制提供了機遇。

以市場競爭程度（lerner）為門檻變量的模型估計結果顯示，當市場競爭程度小于0.1457時，金融科技對中小銀行風險承擔的影響不顯著；當市場競爭程度大于0.1457且小于0.2734時，金融科技對中小銀行風險承擔的影響在1%統計水平上顯著為負，影響系數為-0.143，即金融科技的發展有助于風險承擔水平的控制；當市場競爭程度大于0.2734時，金融科技對中小銀行風險承擔的影響在1%統計水平上依然顯著為負，并且影響系數變為-0.197，即隨著市場競爭水平的提高，金融科技對中小銀行風險承擔的控制作用不斷提高。由此可見，市場競爭程度的提高有助于金融科技更好地發揮金融風險控制作用。進一步對所有樣本行2013—2020年的數據進行統計發現，2015年市場競爭程度小于0.1457的銀行占樣本行的比例約為1.7%，到2022年，市場競爭程度小于0.1457的銀行占樣本行的比例降至0。由此可見，在目前的市場競爭水平下，金融科技的發展確實為中小銀行風險承擔的控制提供了機遇。

五、結論及對策建議

文章以79家中小銀行為樣本，利用雙向固定效應模型和動態面板模型，采用FE-OLS和SYS-GMM估計討論金融科技對中小銀行風險承擔的影響，并進一步借助門檻效應模型，討論了風險承擔和市場競爭的門檻效應。研究發現，（1）金融科技的發展能夠降低中小銀行風險承擔水平，是中小銀行風險承擔水平控制的機遇。（2）金融科技對中小銀行風險承擔水平的影響存在以風險承擔為門檻的門檻效應，當中小銀行風險承擔水平處于門檻值以下時（風險承擔水平較低時），金融科技有助于控制風險承擔水平，但當風險承擔水平跨越門檻值后，金融科技的發展會加大風險承擔水平。即金融科技對于低風險承擔的中小銀行來說是機遇，但對于高風險承擔的中小銀行來說則是挑戰。（3）金融科技對中小銀行風險承擔水平的影響存在以市場競爭為門檻的門檻效應，當市場競爭水平處于門檻值以下時（市場競爭程度較低時），金融科技有助于降低風險承擔水平，當市場競爭水平跨越門檻值后，金融科技降低風險承擔水平的能力會進一步加強。

基于以上研究結論，本文提出以下對策建議：（1）中小銀行應加大對金融科技的資本和人力的投資，通過對金融科技的積極利用，在提升傳統業務的信息化、便捷化、專業化程度的基礎上，推出更多能夠有效“支農支小”的金融服務產品，在穩定金融風險的同時提升行業競爭力，擴大盈利空間。（2）監管部門應通過在監管制度、行業規范、技術標準和風險監測等各方面做出相應的頂層設計來提高監管能力，避免金融科技濫用導致逃逸監管的高風險產品的推出。（3）繼續提高區域金融市場競爭程度，通過金融市場的有效競爭促進中小銀行合理、高效地利用金融科技。

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