王依婷 王世文 周雷

摘 ? 要：運用2011—2018年166家區(qū)域性商業(yè)銀行年報數(shù)據(jù)和北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心基于螞蟻集團用戶數(shù)據(jù)構(gòu)建的數(shù)字金融普惠指數(shù)，實證研究利率市場化、金融科技對商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險的影響，結(jié)果表明：利率市場化會增加商業(yè)銀行不良資產(chǎn)風(fēng)險;金融科技發(fā)展會導(dǎo)致商業(yè)銀行不良資產(chǎn)風(fēng)險上升;金融科技在利率市場化和商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險之間發(fā)揮負向調(diào)節(jié)作用，即金融科技的發(fā)展會削弱利率市場化對銀行資產(chǎn)質(zhì)量的不良影響。在使用工具變量法進一步檢驗后，上述實證結(jié)果依然穩(wěn)健。最后，根據(jù)研究結(jié)論，提出了商業(yè)銀行要轉(zhuǎn)變經(jīng)營模式，完善風(fēng)險管理機制，充分發(fā)揮金融科技的賦能作用，實現(xiàn)多元化經(jīng)營，提升差異化競爭能力等建議。

關(guān) ?鍵 ?詞：利率市場化;金融科技;商業(yè)銀行風(fēng)險;數(shù)字普惠金融

中圖分類號：F832.1 ? ? ?文獻標(biāo)識碼：A ? ? ? 文章編號：2096-2517（2021）01-0029-12

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2021.01.004

一、引言

近年來，金融科技在我國迅速發(fā)展，微信支付、余額寶、零錢通等一批新興的金融科技產(chǎn)品正在潛移默化地改變?nèi)藗兊闹Ц杜c理財方式。金融科技產(chǎn)品相比于受利率管制的傳統(tǒng)銀行來說， 具有便捷、利率市場化等優(yōu)勢，分流了傳統(tǒng)銀行的優(yōu)質(zhì)客戶和儲蓄存款。以支付寶為例，自2004年成立支付寶公司始， 發(fā)展不到10年已成為世界上頂級移動支付公司。經(jīng)過長達16年的發(fā)展，其已服務(wù)超14億的全球用戶， 并覆蓋全球超38個國家和地區(qū)。 其旗下公司產(chǎn)品余額寶從2013年誕生之日起， 用了不到4年的時間，便發(fā)展成為全球貨幣基金中規(guī)模最大的產(chǎn)品。 根據(jù)2018年支付寶公司年報數(shù)據(jù)顯示，其旗下余額寶的6支貨幣基金的總體價值已近2萬億元。黃益平等（2018）認為我國金融科技正經(jīng)歷“野蠻式增長”[1]。

利率市場化與金融科技的發(fā)展是科技、 經(jīng)濟、社會三者共同進步的必然結(jié)果。戰(zhàn)明華等（2018）認為互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對深化金融市場改革、優(yōu)化資源配置和促進實體健康發(fā)展具有積極作用，但是給傳統(tǒng)銀行的發(fā)展帶來了威脅[2]。首先，利率市場化促使利差收窄，商業(yè)銀行利潤減少，并且利率市場化改革給傳統(tǒng)銀行吸儲和放貸能力帶來威脅，加劇了銀行間競爭，進而增加商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險。其次，金融科技產(chǎn)品憑借其便捷、成本低、技術(shù)高和政府大力支持等優(yōu)勢，正逐步對傳統(tǒng)銀行中間業(yè)務(wù)和存貸等利潤進行分流， 這也直接加劇了傳統(tǒng)銀行間競爭，傳統(tǒng)銀行不得不增加風(fēng)險偏好水平，增加資產(chǎn)風(fēng)險。最后，金融科技的發(fā)展，如余額寶等金融科技產(chǎn)品通過其自身優(yōu)勢將獲取的資金以協(xié)議方式投入到銀行間市場， 推動了我國利率市場化進程，給銀行發(fā)展帶來了壓力。銀行為了提升自身發(fā)展優(yōu)勢，也必須充分利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)增強自身信息優(yōu)勢，提升風(fēng)險管理水平，并通過線上銷售平臺來改變線下獲取客戶成本高、效果差的現(xiàn)象，降低成本，降低自身資產(chǎn)風(fēng)險承擔(dān)。因此探究金融科技、利率市場化對銀行資產(chǎn)風(fēng)險的影響， 對于防范商業(yè)銀行金融風(fēng)險、維護金融穩(wěn)定具有重要的意義。

本文旨在探討利率市場化、金融科技發(fā)展對傳統(tǒng)商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險的影響。在先前學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，針對區(qū)域性商業(yè)銀行進行剖析，研究對象更聚焦，并且選用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心基于螞蟻集團用戶數(shù)據(jù)構(gòu)建的數(shù)字金融普惠指數(shù)，指標(biāo)更科學(xué)和具有代表性。文章主要分為五部分，第一部分引言， 介紹金融科技發(fā)展背景以及研究利率市場化、金融科技與銀行資產(chǎn)風(fēng)險關(guān)系的理論意義和現(xiàn)實意義。第二部分為文獻綜述，歸納梳理利率市場化、金融科技發(fā)展與銀行資產(chǎn)風(fēng)險關(guān)系的國內(nèi)外相關(guān)文獻。第三部分為理論分析，從利率市場化與商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險關(guān)系、金融科技發(fā)展水平與商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險關(guān)系以及金融科技在利率市場化和商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險之間的調(diào)節(jié)作用等方面進行理論分析并據(jù)此提出三個假設(shè)。 第四部分實證分析，采用固定效應(yīng)模型對面板數(shù)據(jù)進行實證分析并進行穩(wěn)健性檢驗。 第五部分在前文研究基礎(chǔ)上得出結(jié)論，并從金融科技發(fā)展、利率市場化等方面提出防范商業(yè)銀行風(fēng)險、維護金融穩(wěn)定等對策建議。

二、文獻綜述

關(guān)于利率市場化對商業(yè)銀行風(fēng)險影響的研究文獻較為豐富， 但并沒有得出一致的結(jié)論。Marcus（1984）對二者關(guān)系進行探究，提出了“特許權(quán)價值假設(shè)”， 認為利率市場化會導(dǎo)致銀行間市場競爭力加劇，將降低銀行的特許權(quán)價值，為了增加利潤，銀行會提升自己的風(fēng)險偏好[3]。除此之外，Delis等（2010）以歐元區(qū)銀行為研究對象，研究發(fā)現(xiàn)利率市場化大幅度提升了銀行的風(fēng)險偏好，并且表外業(yè)務(wù)占比較高的銀行更傾向于承擔(dān)風(fēng)險[4]。同時，劉生福等（2018）以我國115家銀行為研究對象，認為利率市場化增加了商業(yè)銀行的破產(chǎn)風(fēng)險[5]。Ariss（2010） 通過對60個發(fā)展中國家銀行進行研究， 卻得出相反的結(jié)論[6]。Angkinand等（2010）研究發(fā)現(xiàn)利率市場化和銀行風(fēng)險之間存在倒U型關(guān)系， 并且政府對資本的有效監(jiān)管有助于將這種影響弱化[7]。對于國內(nèi)學(xué)者來說，張宗益等（2012）認為，利率市場化水平的提高會提升商業(yè)銀行的經(jīng)營風(fēng)險，并不能直接對銀行信貸風(fēng)險調(diào)整行為產(chǎn)生影響[8]。同樣，王道平等（2014）的研究表明利率市場化不一定提高銀行風(fēng)險水平，與利率市場化改革效果有關(guān)系[9]?？梢钥闯?，在利率市場化對商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險的影響方面并沒有得出一致的結(jié)論。本文以我國166家區(qū)域性銀行為研究對象構(gòu)建指標(biāo)體系，收集2011—2018年數(shù)據(jù)進行分析，時間跨度更久，可以對已有研究進行彌補和拓展。

從金融科技發(fā)展對商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險影響的研究來看，由于受數(shù)據(jù)的限制，早期大多以理論分析和統(tǒng)計分析為主。例如，戴國強等（2014）指出互聯(lián)網(wǎng)金融將沖擊中國存款利率市場化進程，影響銀行利潤[10]。鄭志來（2015）利用全國層面的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與銀行業(yè)務(wù)總量數(shù)據(jù)概述了互聯(lián)網(wǎng)金融對存款業(yè)務(wù)的擠壓效應(yīng)[11]。在隨后的研究中，沈悅等（2015）基于媒體詞匯統(tǒng)計，利用“文本挖掘法”構(gòu)建全國層面的互聯(lián)網(wǎng)指數(shù)， 并整合36家商業(yè)銀行的信息研究二者之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融將提升銀行資金成本，加劇銀行風(fēng)險承擔(dān)[12]。同樣，沈珊珊等（2019）也通過文本挖掘方法對互聯(lián)網(wǎng)指數(shù)進行構(gòu)建，以18家商業(yè)銀行為研究對象，研究發(fā)現(xiàn)金融科技發(fā)展程度會直接對商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險產(chǎn)生影響[13]。這些文獻均采用了全國層面的指標(biāo)，且銀行數(shù)量較為有限，本文將利用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心基于螞蟻集團數(shù)據(jù)編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量金融科技發(fā)展的程度，從用戶數(shù)據(jù)的層面衡量地市級層面金融科技發(fā)展的差異，提供更為細致可靠的金融科技發(fā)展指標(biāo)。另外，在銀行數(shù)據(jù)方面， 本文整理了中國166家區(qū)域性商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，結(jié)論更具普遍性。

從影響途徑來看，本文認為金融科技發(fā)展在利率市場化和商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險之間發(fā)揮負向調(diào)節(jié)作用。早期來看，鮮有學(xué)者針對三者關(guān)系進行理論探討和實證檢驗。近年來，金洪飛等（2020）用Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲分析法構(gòu)建金融科技指數(shù)，以261家銀行2010—2018年數(shù)據(jù)為樣本， 研究發(fā)現(xiàn)金融科技發(fā)展通過作用于利率市場化， 增加了傳統(tǒng)銀行經(jīng)營壓力，倒逼傳統(tǒng)銀行借助互聯(lián)網(wǎng)來降低銀行經(jīng)營成本和提升風(fēng)險管理水平，降低銀行資產(chǎn)風(fēng)險[14]。汪可（2018）、陳昆等（2019）研究發(fā)現(xiàn)，金融科技的發(fā)展增加了傳統(tǒng)銀行的資產(chǎn)風(fēng)險，但通過作用于利率市場化，商業(yè)銀行在壓力下必然走向全面虛擬化、 網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化，在一定程度上降低了傳統(tǒng)銀行資產(chǎn)風(fēng)險承擔(dān)[15-16]。關(guān)于金融科技發(fā)展通過作用利率市場化的現(xiàn)有研究來看，研究對象主要集中在上市銀行，并且數(shù)量少，研究年限也在2016之前， 而我國利率管制放松在2014年，研究跨度不夠，可能難以完整刻畫我國利率市場化的歷史進程。

本文以2011—2018年的數(shù)據(jù)為研究樣本，探究利率市場化和金融科技發(fā)展水平對傳統(tǒng)商業(yè)銀行的影響。 通過數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)和銀行年報數(shù)據(jù)，以166家區(qū)域性銀行為研究對象，不僅可以研究利率市場化和金融科技發(fā)展水平對傳統(tǒng)銀行資產(chǎn)風(fēng)險的影響，還可以進一步分析金融科技發(fā)展在利率市場化和商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險之間的調(diào)節(jié)作用，為我國商業(yè)銀行防范風(fēng)險提出政策建議。

三、相關(guān)理論與研究假設(shè)

（一）利率市場化與商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險

利率市場化會給銀行資產(chǎn)帶來風(fēng)險。在利率市場化條件下， 商業(yè)銀行的存款利率低于實際利率水平，使得居民更愿意將資金存儲在收益更高的互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品中。銀行吸儲能力降低，對資金需求上升，不得不從銀行間市場中獲取，增加了獲取資金的成本， 利潤水平降低。 為了提高收益， 銀行不得不對那些經(jīng)營狀況好、還貸能力強的企業(yè)以低于市場利率水平進行放貸，來獲取與這些優(yōu)質(zhì)企業(yè)的長期合作關(guān)系。銀行以利潤損失來維持與優(yōu)質(zhì)客戶的關(guān)系，為增加利潤，不得不增加自身風(fēng)險的偏好，為次級貸款客戶提供貸款，這種現(xiàn)象的循環(huán)使得銀行的不良資產(chǎn)風(fēng)險上升。基于此，可提出理論假設(shè)1。

假設(shè)1：利率市場化推高商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險。

（二）金融科技與商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險

金融科技的發(fā)展將會導(dǎo)致商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險上升。金融科技是以科技創(chuàng)新來服務(wù)金融，主體是科技。金融科技公司憑借信息以及成本優(yōu)勢正逐步向傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)入侵，從整體上來看，推高了銀行資產(chǎn)的風(fēng)險。首先，金融科技產(chǎn)品擁有支付便捷、利率高等優(yōu)勢， 分流了商業(yè)銀行的優(yōu)質(zhì)客戶和儲蓄存款，銀行業(yè)績水平受到壓縮，利潤降低，風(fēng)險上升。其次，余額寶、零錢通等金融科技產(chǎn)品將吸收的資金以協(xié)議的方式轉(zhuǎn)到銀行間市場，來滿足銀行對資金的需求。相對于儲蓄成本來說，銀行增加了獲取資金的成本，為了彌補成本上升帶來的損失，風(fēng)險偏好水平上升，不得不吸收次級貸款客戶，使得銀行資產(chǎn)風(fēng)險上升。最后，商業(yè)銀行相比于金融科技產(chǎn)品來說，處于信息劣勢，增加了商業(yè)銀行信息的不透明性，信用風(fēng)險上升，銀行資產(chǎn)風(fēng)險上升。由此得出假設(shè)2。

假設(shè)2：金融科技發(fā)展會推高商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險。

（三）利率市場化、金融科技與商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險

誠然，單獨考慮利率市場化和金融科技對商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險的影響， 均會導(dǎo)致銀行資產(chǎn)風(fēng)險上升。然而，金融科技的發(fā)展對資產(chǎn)風(fēng)險的影響有多重影響途徑， 單獨考慮利率市場化會導(dǎo)致風(fēng)險上升，但是金融科技在一定程度上會削弱利率市場化對商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險的影響。 隨著金融科技的發(fā)展，余額寶、財付通等金融科技產(chǎn)品大幅度分流了傳統(tǒng)銀行攬儲能力，增加銀行對資金的需求。這些產(chǎn)品會利用商業(yè)銀行對資金的需求，將部分資金以協(xié)議方式投入到銀行間市場， 不僅為居民獲得更高、更穩(wěn)健的收益，還有助于推動我國利率市場化進程，使名義利率更接近實際利率，但同時也增加了銀行獲取資金的成本，給傳統(tǒng)銀行的經(jīng)營帶來了一定的沖擊，倒逼傳統(tǒng)銀行改革，降低其風(fēng)險。在雙重壓力下，銀行為獲取更高的收益，不得不利用互聯(lián)網(wǎng)，發(fā)掘自身的信息資源優(yōu)勢和風(fēng)險管控的技術(shù)水平，在平衡傳統(tǒng)與新興中間業(yè)務(wù)基礎(chǔ)上，開展更具特色的金融功能與服務(wù)，優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)。如大數(shù)據(jù)征信可以幫助提升商業(yè)銀行風(fēng)險管理水平，降低自身資產(chǎn)風(fēng)險承擔(dān)?；ヂ?lián)網(wǎng)線上銷售平臺可以改變商業(yè)銀行線下獲取客戶成本高、 效果差的現(xiàn)象，提升商業(yè)銀行利潤，而不必吸收次級貸款，一定程度上降低了自身的資產(chǎn)風(fēng)險。由此可得出理論假設(shè)3。

假設(shè)3：金融科技在利率市場化和商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險之間發(fā)揮負向調(diào)節(jié)作用。

四、研究設(shè)計

（一）變量定義

1.被解釋變量

銀行資產(chǎn)風(fēng)險作為本文被解釋變量，選用銀行不良貸款率指標(biāo)進行替代。不良貸款率是指不良貸款占總貸款的比重，該數(shù)值越大，表明銀行資產(chǎn)所承擔(dān)的風(fēng)險越大。

2.解釋變量與調(diào)節(jié)變量

本文的主要解釋變量為金融科技發(fā)展和利率市場化，以研究金融科技發(fā)展水平和利率市場化對銀行資產(chǎn)風(fēng)險的影響程度。利率市場化采用虛擬變量形式進行量化，在2015年，我國商業(yè)銀行繼貸款利率市場化后，存款利率的浮動上限也不再受人民銀行管控，由此正式實現(xiàn)了利率市場化。根據(jù)這一政策變化， 將利率市場化虛擬變量在2015年及以后賦值為1，其余時間賦值為0。另一主要解釋變量為金融科技發(fā)展，考慮數(shù)據(jù)的可得性，本文采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)作為衡量金融科技發(fā)展水平的代理變量。該指數(shù)根據(jù)螞蟻集團交易賬戶的相關(guān)數(shù)據(jù)， 從互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)覆蓋度、使用率、數(shù)字支付三個層次描述我國數(shù)字普惠金融的發(fā)展程度，并在此基礎(chǔ)上進行了擴展，不僅涵蓋支付、信貸等互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)態(tài)，還包括貨幣基金、投資、保險、信用等金融科技新業(yè)態(tài)，數(shù)據(jù)覆蓋31個省級行政區(qū)， 為衡量現(xiàn)階段我國金融科技發(fā)展水平提供了工具性的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[17]。由于該數(shù)據(jù)僅統(tǒng)計了2011—2018年期間數(shù)值， 因此本文所研究期間設(shè)為2011—2018年。 金融科技與利率市場化交互變量為調(diào)節(jié)變量，用以表示金融科技在利率市場化和商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險之間的調(diào)節(jié)作用。

3.控制變量

本文控制了銀行個體層面的因素，包括銀行的凈息差、資產(chǎn)收益率、資本充足率、銀行存貸比、資產(chǎn)規(guī)模、利息收入比、同業(yè)凈負債比。其中資產(chǎn)規(guī)模用樣本銀行的資產(chǎn)與商業(yè)銀行總資產(chǎn)的比值進行計算， 由于商業(yè)銀行總資產(chǎn)規(guī)模無法獲取數(shù)據(jù)，本文以五大行的資產(chǎn)總額以及166家區(qū)域性商業(yè)銀行資產(chǎn)總額之和作為商業(yè)銀行總資產(chǎn)的代理變量;利息收入比用銀行的利息收入與資產(chǎn)的比值計算;銀行存貸比用銀行存款與貸款的比值進行計算;資產(chǎn)收益率為銀行凈利潤與平均資產(chǎn)的比值;凈息差為銀行凈利息收入與銀行全部生息資產(chǎn)的比值;同業(yè)凈負債比為銀行同業(yè)負債與同業(yè)資產(chǎn)的差額與資產(chǎn)總額的比值。同時還加入了通貨膨脹率作為宏觀經(jīng)濟的控制變量。 各變量定義如表1所示。

（二）模型設(shè)定

針對提出的利率市場化、金融科技發(fā)展水平與商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險的關(guān)系假設(shè)，本文通過構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型進行實證檢驗。首先分別分析利率市場化、金融科技與商業(yè)銀行風(fēng)險的關(guān)系，即商業(yè)銀行風(fēng)險（ln credit）作為因變量，利率市場化（in_rate）與金融科技（ln fin_tech）為自變量，同時考慮銀行個體層面因素。銀行個體層面包括資產(chǎn)端變量：銀行資產(chǎn)規(guī)模（asset）、銀行存貸比（ln lode_ratio）和銀行資本充足率（CAR）;負債端變量：銀行同業(yè)凈負債比（NIL）;盈利能力指標(biāo)：凈息差（NIM）、資產(chǎn)收益率（ROA）和利息收入比（ln inter_ratio）。另外還有宏觀因素：通貨膨脹率（ln flation）。假設(shè)1和假設(shè)2的檢驗公式如模型Ⅰ所示。

模型Ⅰ：

針對金融科技是否在利率市場化和銀行資產(chǎn)風(fēng)險之間發(fā)揮調(diào)節(jié)作用，用交互變量ln fin×rate來檢驗。同時考慮銀行個體層面因素，包括資產(chǎn)端變量：銀行資產(chǎn)規(guī)模（asset）、銀行存貸比（ln lode_ratio）和銀行資本充足率（CAR）;負債端變量：銀行同業(yè)凈負債比（NIL）;盈利能力指標(biāo)：凈息差（NIM）、資產(chǎn)收益率（ROA）和利息收入比（ln inter_ratio）。另外還有宏觀因素：通貨膨脹率（ln flation）。檢驗公式如模型Ⅱ所示。

模型Ⅱ：

其中，下標(biāo)i表示銀行，t表示年份;？茁為待估計參數(shù)向量;？姿為銀行個體虛擬變量，？啄為年度虛擬變量，分別控制了樣本中不隨時間變化且不可觀測的銀行個體效應(yīng)和不隨個體變化的年份效應(yīng);？著為隨機誤差項。

對于面板數(shù)據(jù)的處理需要在OLS混合回歸、固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型中選擇最適合的模型形式。OLS混合回歸針對不同的截面， 截距與系數(shù)均相同;固定效應(yīng)模型認為隨機誤差項與解釋變量相關(guān)，因此需要“固定”相關(guān)的時間或個體因素才能得到一致的估計結(jié)果;而隨機效應(yīng)模型認為隨機誤差項與解釋變量不相關(guān)。 本文實證檢驗均使用Stata15.1軟件完成。首先，通過F檢驗和Hausman檢驗來選擇具體的面板回歸模型類型， 檢驗結(jié)果如表2所示。根據(jù)結(jié)果，模型Ⅰ與模型Ⅱ在F檢驗下，其P值均小于萬分之一，也就是說應(yīng)拒絕“真實模型為OLS混合回歸模型”的原假設(shè)，選擇固定效應(yīng)模型或隨機效應(yīng)模型。接著，從Hausman檢驗結(jié)果來看，兩個模型的P值也均滿足應(yīng)拒絕“真實模型為隨機效應(yīng)模型”的原假設(shè)，選擇“真實模型為固定效應(yīng)模型”的備擇假設(shè)。同時，考慮到本文所采集的數(shù)據(jù)為全樣本微觀面板數(shù)據(jù)， 涉及到30個省級行政區(qū)域內(nèi)所有符合條件的區(qū)域性商業(yè)銀行，不存在從總體中隨機抽樣的問題，因此建立同時控制個體效應(yīng)與年份效應(yīng)的雙向固定效應(yīng)模型。 此外，對除虛擬變量之外的被解釋變量和解釋變量取對數(shù)處理， 主要目的是為了更方便地解釋雙向固定效應(yīng)面板模型中回歸系數(shù)的經(jīng)濟意義。

五、實證過程與結(jié)果

（一）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文實證研究數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫和相關(guān)銀行年報。納入國泰安數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計的區(qū)域性銀行共269家，其中城市商業(yè)銀行134家，農(nóng)村商業(yè)銀行135家?？紤]到面板數(shù)據(jù)的平衡性以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑的一致性， 對上述區(qū)域性銀行進行了樣本篩選， 剔除了2011—2018年存在部分變量數(shù)據(jù)缺失的銀行和進行重組導(dǎo)致統(tǒng)計數(shù)據(jù)口徑不一致的銀行。最終，本文選取上海農(nóng)商行、重慶銀行、北京銀行、上海銀行、天津銀行、南京銀行等166家區(qū)域性銀行作為研究對象，其中城市商業(yè)銀行53家，農(nóng)村商業(yè)銀行113家，共涉及30個省級行政區(qū)域。在估計面板回歸模型之前，先對相關(guān)變量進行統(tǒng)計量的描述，再根據(jù)特征進行觀察。各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。

從表3可以看出，所整理獲取的166家區(qū)域性商業(yè)銀行8年間的觀測值共有1328個， 對于缺失值本文采用了平均值方法進行填補。被解釋變量銀行資產(chǎn)風(fēng)險的平均值為1.525%， 與整個銀行業(yè)的資產(chǎn)風(fēng)險水平相比處于一個中等的標(biāo)準(zhǔn)，波動幅度較小，表明這166家區(qū)域性商業(yè)銀行的不良貸款率波動總體較為平穩(wěn)。金融科技指標(biāo)最小值為18.33，最大值為377.73， 說明各個區(qū)域金融科技在2011—2018年差距較為明顯。 另在所有觀測變量中，銀行同業(yè)凈負債比差距較大，標(biāo)準(zhǔn)差為10.73，說明不同銀行之間對于融資依賴程度差距較明顯。對于資本充足率、資產(chǎn)收益率、利息收入比、凈息差、資產(chǎn)規(guī)模、存貸比來說，方差較小，說明離散程度較低。

（二）面板模型回歸結(jié)果

根據(jù)模型Ⅰ的設(shè)定，分別選擇了不同的解釋變量進行了6次回歸， 均控制了年份效應(yīng)和省份效應(yīng)。其中，回歸（1）對利率市場化、金融科技與商業(yè)銀行不良資產(chǎn)做回歸;回歸（2）是在回歸（1）的基礎(chǔ)上增加了銀行負債端的控制變量即銀行同業(yè)凈負債比（NIL）;回歸（3）是在回歸（1）的基礎(chǔ)上增加銀行資產(chǎn)端的變量作為控制變量，主要為銀行資產(chǎn)規(guī)模（asset）、銀行存貸比（ln lode_ratio）和銀行資本充足率（CAR）;回歸（4）是在回歸（1）的基礎(chǔ)上增加銀行盈利能力指標(biāo)作為控制變量，主要為凈息差（NIM）、資產(chǎn)收益率（ROA）和利息收入比（ln inter_ratio）;回歸（5）是將銀行個體層面的因素全部考慮在內(nèi)后的結(jié)果;回歸（6）是考慮了銀行所有個體層面因素后，加入宏觀變量通貨膨脹率（inflation）后的結(jié)果。表4匯報了模型Ⅰ的實證結(jié)果。

由表4可知，在回歸（1）中，利率市場化的系數(shù)為0.995，并且在1%水平上顯著，表明利率市場化水平提高1%，銀行不良貸款率將提升0.995%，這說明利率市場化水平越高， 銀行不良資產(chǎn)風(fēng)險水平越高。（2）（3）（4）三個回歸結(jié)果中，利率市場化的系數(shù)均在1%水平上顯著?；貧w（5）中，利率市場化對銀行資產(chǎn)風(fēng)險的影響也通過了1%水平下的顯著性檢驗， 回歸系數(shù)為1.182?；貧w（6）綜合考慮了銀行個體層面和宏觀層面因素，利率市場化對銀行資產(chǎn)風(fēng)險的影響也通過了1%水平下的顯著性檢驗。

回歸（1）顯示，金融科技對銀行不良資產(chǎn)風(fēng)險的影響在5%水平上顯著，表明金融科技發(fā)展水平增加1%，銀行不良資產(chǎn)率提升0.072%，金融科技的發(fā)展會給銀行不良資產(chǎn)帶來正向效應(yīng)，增加銀行資產(chǎn)風(fēng)險。（2）（3）（4）回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，金融科技發(fā)展水平均在5%水平上顯著， 并且對銀行不良資產(chǎn)的風(fēng)險產(chǎn)生正向影響， 即金融科技發(fā)展水平越高，銀行不良資產(chǎn)風(fēng)險越高?；貧w（5）中，金融科技顯著性水平有所降低，但是仍對銀行不良資產(chǎn)風(fēng)險帶來了正向影響?；貧w（6） 綜合考慮了銀行個體層面因素和宏觀層面因素，從回歸結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，通貨膨脹率對于銀行不良資產(chǎn)風(fēng)險具有負向影響， 并且在1%水平上顯著; 金融科技發(fā)展水平對不良資產(chǎn)風(fēng)險仍正向影響，并且在10%水平上顯著，表明金融科技發(fā)展水平每增加1%， 銀行不良資產(chǎn)風(fēng)險上升0.064%。

從6個回歸結(jié)果中可以看出，利率市場化會提升銀行不良資產(chǎn)風(fēng)險。其主要原因在于，在利率市場化水平提高的背景下， 銀行間競爭壓力逐漸增大， 為了降低由利率壓力而導(dǎo)致的日益增高的吸儲成本，商業(yè)銀行不得不通過降低自身貸款要求來增加自身收益，進而增大了銀行不良資產(chǎn)風(fēng)險。金融科技的發(fā)展增加了商業(yè)銀行不良資產(chǎn)的風(fēng)險，其主要原因在于，金融科技的發(fā)展使得網(wǎng)絡(luò)借貸相比于銀行借貸來說具有靈活性高、手續(xù)簡潔、審批快、信息共享等優(yōu)點， 分流了商業(yè)銀行優(yōu)質(zhì)客戶的貸款資源，導(dǎo)致銀行次級貸款比例上升，增加了銀行的不良資產(chǎn)風(fēng)險。在樣本數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，假設(shè)1和假設(shè)2得到了證實。

（三）調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗結(jié)果

根據(jù)模型Ⅱ的設(shè)定，金融科技在利率市場化和銀行不良資產(chǎn)風(fēng)險之間的調(diào)節(jié)作用用金融科技和利率市場化的交叉項即ln fin×rate表示。 分別選擇了不同的解釋變量進行了6次回歸，均控制了年份效應(yīng)和省份效應(yīng)。其中，回歸（1）僅考慮了交叉項的影響;回歸（2）是在回歸（1）的基礎(chǔ)上增加了銀行負債端的控制變量即銀行同業(yè)凈負債比;回歸（3）是在回歸（1）的基礎(chǔ)上增加銀行資產(chǎn)端的變量作為控制變量，主要為銀行資產(chǎn)規(guī)模（asset）、銀行存貸比（ln lode_ratio）和銀行資本充足率（CAR）;回歸（4）是在回歸（1）的基礎(chǔ)上增加銀行盈利能力指標(biāo)作為控制變量，主要為凈息差（NIM）、資產(chǎn)收益率（ROA）和利息收入比（ln inter_ratio）;回歸（5）是將銀行個體層面的因素全部考慮在內(nèi)后的回歸結(jié)果;回歸（6）是考慮了銀行所有個體層面因素后， 加入宏觀變量通貨膨脹率（inflation）后的結(jié)果。表5匯報了模型Ⅱ的實證結(jié)果。

在回歸（1）的結(jié)果中，ln fin×rate系數(shù)為-2.268，并在10%水平上顯著，表明金融科技的發(fā)展促進了利率市場化，降低了商業(yè)銀行不良資產(chǎn)風(fēng)險。其他幾個回歸雖然加入了不同變量， 但ln fin×rate系數(shù)均顯著為負。

通過6個回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，金融科技在利率市場化和商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險之間發(fā)揮負向調(diào)節(jié)作用， 金融科技會削弱利率市場化對銀行資產(chǎn)質(zhì)量的影響。 主要是因為金融科技發(fā)展促進利率市場化進程， 在銀行資產(chǎn)風(fēng)險水平承擔(dān)不斷上升的情況下，傳統(tǒng)商業(yè)銀行不得不實現(xiàn)自身的改革，提升自己的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)水平，發(fā)掘自身信息資源獲取和風(fēng)險管控的技術(shù)水平， 在平衡傳統(tǒng)業(yè)務(wù)和新興業(yè)務(wù)基礎(chǔ)上，開展更具特色的服務(wù)價值和金融功能，優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)。 在金融科技促進利率市場化的背景下，傳統(tǒng)銀行與互聯(lián)網(wǎng)金融融合，新型的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)促使商業(yè)銀行利潤上升， 不必因彌補利潤降低而吸收次級貸款，降低自身不良資產(chǎn)風(fēng)險。因此，在樣本數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，假設(shè)3得到了證實。

（四）穩(wěn)健性檢驗

表5的回歸結(jié)果在樣本范圍內(nèi)證實了金融科技、 利率市場化會對銀行不良資產(chǎn)風(fēng)險產(chǎn)生影響。但是， 金融科技發(fā)展可能存在反向因果內(nèi)生性問題， 因此要進一步進行穩(wěn)健性檢驗。 參考邱晗等（2018）的研究成果[18]，本文選取互聯(lián)網(wǎng)普及率（internet）和人均GDP對數(shù)（ln agdp）作為金融科技發(fā)展水平的工具變量進行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果如表6所示。其中，回歸（1）僅考慮了金融科技對銀行不良資產(chǎn)風(fēng)險的影響;回歸（2）是在回歸（1）的結(jié)果上增加了通貨膨脹率;回歸（3）考慮了利率市場化和金融科技發(fā)展水平對銀行不良資產(chǎn)的影響;回歸（4）是在回歸（3）的基礎(chǔ)上增加了通貨膨脹率的影響;回歸（5）是考慮了利率市場化、金融科技發(fā)展水平和二者的交互變量對銀行不良資產(chǎn)的影響; 回歸（6）是在回歸（5）的基礎(chǔ)上增加了通貨膨脹率。各個回歸均考慮了銀行個體層面的控制變量， 即NIL、asset、ln lode_ratio、CAR、NIM、ROA和ln inter_ratio，并且加入了個體效應(yīng)和年份效應(yīng)。對工具變量進行檢驗時， 互聯(lián)網(wǎng)普及率和人均GDP均滿足工具變量的有效性檢驗， 兩者結(jié)合時C-D F值均大于15%偏誤容忍度臨界值，說明所選取的工具變量為強工具變量， 與內(nèi)生變量ln fin_tech是高度相關(guān)的。 單獨對每一個工具變量進行檢驗時， 工具變量ln agdp和internet均是有效的工具變量。在加入了工具變量后的雙向固定效應(yīng)模型各個回歸結(jié)果中，核心解釋變量in_rate和ln fin_tech的回歸系數(shù)仍顯著為正，并且ln fin_tech顯著性有所提高，交互項ln fin×rate顯著為負。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果與基準(zhǔn)回歸相比不存在顯著差異，支持了假設(shè)1、假設(shè)2和假設(shè)3。

六、結(jié)論與建議

基于2011—2018年中國166家區(qū)域性商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，以不良資產(chǎn)率來衡量傳統(tǒng)商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險，并使用面板模型固定效應(yīng)回歸方法實證研究利率市場化和金融科技發(fā)展水平對商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險的影響。研究結(jié)果表明：第一，金融科技發(fā)展通過靈活性高、手續(xù)簡潔、審批快、信息共享等優(yōu)點，分流了商業(yè)銀行優(yōu)質(zhì)客戶的貸款資源，導(dǎo)致銀行次級貸款比例上升， 增加了銀行的不良資產(chǎn)風(fēng)險;第二，在利率管制背景下，利率市場化通過提升銀行間競爭，使銀行為了提高收益不得不增加自身風(fēng)險偏好，為次級貸款客戶提供貸款，增加了商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險;第三，金融科技在利率市場化和商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險之間發(fā)揮負向調(diào)節(jié)作用，金融科技會削弱利率市場化對資產(chǎn)質(zhì)量的負向影響。利率市場化發(fā)展增加了傳統(tǒng)銀行經(jīng)營風(fēng)險， 倒逼銀行互聯(lián)網(wǎng)化， 發(fā)掘自身信息資源獲取和風(fēng)險管控的技術(shù)水平，降低運營成本和增加風(fēng)險防控能力，降低自身資產(chǎn)風(fēng)險承擔(dān)。

根據(jù)本文的研究結(jié)果，針對我國商業(yè)銀行發(fā)展所面臨的風(fēng)險問題，提出以下對策建議。

第一， 隨著我國進一步深化利率市場化改革， 完善LPR利率形成機制， 商業(yè)銀行必須轉(zhuǎn)變經(jīng)營模式， 主動擺脫過度依賴資產(chǎn)負債業(yè)務(wù)的局面， 積極發(fā)展中間業(yè)務(wù)，實現(xiàn)多元化經(jīng)營，降低對利息收入的依賴，弱化利率市場化改革對傳統(tǒng)商業(yè)銀行資產(chǎn)的不利影響。

第二，根據(jù)實證結(jié)果，金融科技的發(fā)展也會推高商業(yè)銀行的資產(chǎn)風(fēng)險，但是可以削弱利率市場化對商業(yè)銀行資產(chǎn)的影響。雖然金融科技企業(yè)在資產(chǎn)規(guī)模和市場占有率方面與傳統(tǒng)商業(yè)銀行仍有一定的差距， 但是隨著金融科技創(chuàng)新監(jiān)管試點的推進，第三方支付機構(gòu)、金融科技平臺、金融控股集團等新型金融科技企業(yè)已逐漸成為商業(yè)銀行的強大競爭對手。為應(yīng)對這一局面，商業(yè)銀行應(yīng)發(fā)揮自身的規(guī)模和聲譽優(yōu)勢， 將傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)相結(jié)合，大力拓展網(wǎng)上銀行和電子銀行等互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，加大對人工智能、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)的投入，加速自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐，以差異化的方式與金融科技企業(yè)競爭， 減少金融科技發(fā)展對自身利潤的侵蝕，降低不良資產(chǎn)風(fēng)險，提高銀行的經(jīng)營效益。

第三，根據(jù)銀行個體層面控制變量在面板模型中的回歸系數(shù)，資產(chǎn)規(guī)模、負債質(zhì)量和盈利能力的提高，也有利于商業(yè)銀行增加撥備，提高不良資產(chǎn)處置能力，降低資產(chǎn)風(fēng)險。因此，商業(yè)銀行要構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的全面風(fēng)險管理體系，增強應(yīng)對經(jīng)濟不確定性和抵御外部風(fēng)險沖擊的能力，推動金融更好地服務(wù)“雙循環(huán)”新發(fā)展格局。

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Will Interest Rate Marketization and Fintech Reduce Asset Risk of Commercial Banks？

Wang Yiting1， Wang Shiwen1， Zhou Lei2

（1. School of Business， Suzhou University of Science and Technology， Suzhou 215000， China;

2. School of Business， Suzhou Vocational University， Suzhou 215104， China）

Abstract： Based on the annual report data of 166 regional commercial banks from 2011 to 2018 and the inclusive index of digital finance constructed by Peking University Digital Finance Research Center based on ant group user data， this paper empirically studies the impact of interest rate marketization and Fintech on the asset risk of commercial banks. The results show that interest rate marketization will increase the risk of non-performing assets of commercial banks. The development of Fintech will lead to the risk of commercial banks. The development of Fintech will weaken the negative impact of interest rate liberalization on the quality of bank assets. After further testing with instrumental variable method， the above empirical results are still robust. Finally， according to the research conclusions， the paper puts forward the suggestions that commercial banks should change the business model， improve the risk management mechanism， give full play to the enabling role of Fintech， realize diversified operation， and enhance the differentiated competitiveness.

Key words： interest rate liberalization; Fintech; commercial bank risk; digital financial inclusion

（責(zé)任編輯：盧艷茹;校對：龍會芳）

收稿日期：2021-03-08

基金項目：教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目“新時代大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險認知、風(fēng)險偏好與投資行為研究”（19YJCZH272）;江蘇省研究生科研與實踐創(chuàng)新計劃項目“基于文本輿情的股票量化投資策略研究”（SJCX20_1084）;江蘇省高職院校青年教師企業(yè)實踐培訓(xùn)資助項目（2020QYSJ032）

作者簡介：王依婷，女，江蘇連云港人，研究方向為公司金融與投融資管理;王世文，男，山西寧武人，教授，研究方向為產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué);周雷（本文通訊作者），男，江蘇蘇州人，研究員，注冊會計師，中國技術(shù)經(jīng)濟學(xué)會金融科技專委會理事，教育部科技發(fā)展中心特聘專家，研究方向為金融科技與互聯(lián)網(wǎng)金融。