陳燕玲，楊 晨

(安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 合肥 230601)

隨著我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，居民財(cái)富積累達(dá)到了一定水平，公眾對(duì)金融產(chǎn)品的需求更加多元化、個(gè)性化[1]。息差不斷收窄，資產(chǎn)增速放緩，互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品憑借簡(jiǎn)便的流程和低門檻特性分流部分優(yōu)質(zhì)客戶，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇，給銀行帶來了巨大壓力?！爸匾?guī)模，輕質(zhì)量”的時(shí)代離去，如何高質(zhì)量發(fā)展已經(jīng)成為銀行未來規(guī)劃的核心問題。面對(duì)多重挑戰(zhàn)，商業(yè)銀行主動(dòng)選擇借助多元化轉(zhuǎn)型來突圍，積極開展投資收益業(yè)務(wù)、手續(xù)費(fèi)及傭金收入等非利息收入業(yè)務(wù)。2020年初大多數(shù)銀行的非利息收入占比已達(dá)到20%～30%，股份制商業(yè)銀行的平均占比高達(dá)35%[2]。開辟新型業(yè)務(wù)引導(dǎo)利潤(rùn)持續(xù)增長(zhǎng)，減輕對(duì)傳統(tǒng)存貸款業(yè)務(wù)的高度依賴，積極改善現(xiàn)有的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，提升專業(yè)化程度，打造特色化產(chǎn)品，已經(jīng)成為各大銀行的共識(shí)。招商銀行的“一體兩翼”和交通銀行的“兩化一行”戰(zhàn)略，體現(xiàn)出多元化的經(jīng)營理念并取得不錯(cuò)的成效，中小銀行積極布局理財(cái)子公司、金融租賃等，拓寬自身收入來源，有序推進(jìn)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)調(diào)整[3]。隨著多元化戰(zhàn)略的不斷推進(jìn)，收入結(jié)構(gòu)多元化對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)有何影響，已成為銀行業(yè)和學(xué)術(shù)界十分關(guān)心的問題。

隨著新一代信息技術(shù)在金融領(lǐng)域深度應(yīng)用，金融科技在提高商業(yè)銀行風(fēng)控能力、加強(qiáng)智慧服務(wù)等方面的作用日益凸顯。目前金融科技已經(jīng)嵌入許多應(yīng)用場(chǎng)景，如貸前的反欺詐建模、信用卡評(píng)分，貸中的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)以及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理上的卓越性為銀行多元化轉(zhuǎn)型保駕護(hù)航，精確識(shí)別新業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)，加強(qiáng)貸中貸后的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)督，緩解銀企之間的信息不對(duì)稱問題，讓銀行在有效控制自身風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)開展新型業(yè)務(wù)來拓寬服務(wù)深度。截至2021年底，已有16家商業(yè)銀行設(shè)立了金融科技子公司，將發(fā)展金融科技提升到戰(zhàn)略層面，其中平安銀行打造的“星云物聯(lián)平臺(tái)”[4]，招商銀行的“招行云”等，均建立了智能風(fēng)控體系來保障多元化轉(zhuǎn)型的平穩(wěn)運(yùn)行。

本文從收入結(jié)構(gòu)多元化對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響視角出發(fā)，探究在互聯(lián)網(wǎng)金融背景下，金融科技對(duì)收入結(jié)構(gòu)多元化與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，并分析調(diào)節(jié)效應(yīng)在不同類型銀行之間的異質(zhì)性影響，以期為收入結(jié)構(gòu)多元化、金融科技與銀行風(fēng)險(xiǎn)三者之間的內(nèi)在作用機(jī)制提供實(shí)證依據(jù)。

1 文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

1.1 收入結(jié)構(gòu)多元化對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響

支持收入結(jié)構(gòu)多元化降低銀行風(fēng)險(xiǎn)的研究主要從投資組合理論和范圍經(jīng)濟(jì)理論的角度出發(fā)，非利息業(yè)務(wù)與利息業(yè)務(wù)之間負(fù)相關(guān)或不相關(guān)，收入組合有利于分散和降低風(fēng)險(xiǎn)[5-6]。同時(shí)，銀行通過多元化收入來源帶來規(guī)模經(jīng)濟(jì)和范圍經(jīng)濟(jì)；通過擴(kuò)大時(shí)間和空間上的服務(wù)范圍，提高資產(chǎn)的利用效率，帶來更多的利潤(rùn)，分散了經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。但更多研究持相反觀點(diǎn)，新業(yè)務(wù)之間相關(guān)性過高帶來的風(fēng)險(xiǎn)要大于多元化所分散的風(fēng)險(xiǎn)，銀行多元化經(jīng)營過程錯(cuò)綜復(fù)雜，不能簡(jiǎn)單的以組合投資來類比[7]。收入結(jié)構(gòu)多元化會(huì)在一定程度上規(guī)避監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)于中間業(yè)務(wù)的監(jiān)管力度，削弱資本充足率對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的約束效果[8]。曾智[9]依據(jù)內(nèi)部資本市場(chǎng)理論進(jìn)行分析，認(rèn)為多元化經(jīng)營的銀行內(nèi)部會(huì)出現(xiàn)低效益部門和高效益部門，效益高的部門會(huì)分出部分資源來幫助效益低的部門，降低了動(dòng)力，導(dǎo)致銀行整體風(fēng)險(xiǎn)上升。此外，大部分學(xué)者從非利息收入角度出發(fā)論證了收入結(jié)構(gòu)多元化會(huì)抬高銀行風(fēng)險(xiǎn)。首先，非利息收入業(yè)務(wù)缺乏人才儲(chǔ)備和相關(guān)管理經(jīng)驗(yàn)，多元化的業(yè)務(wù)會(huì)增加商業(yè)銀行的固定成本，導(dǎo)致經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的增加。其次，非利息收入業(yè)務(wù)缺乏監(jiān)管以及必要的緩沖機(jī)制，銀行為了追求更高的盈利傾向于采用更高的財(cái)務(wù)杠桿，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上升[10-11]。最后，非利息收入業(yè)務(wù)的波動(dòng)性較強(qiáng)[12]，加劇了銀行的凈利潤(rùn)波動(dòng)性。該部分業(yè)務(wù)的客戶粘性遠(yuǎn)低于貸款客戶，客戶的轉(zhuǎn)換成本較低，降低了銀行資產(chǎn)的流動(dòng)性[13-14]。

梳理文獻(xiàn)可以看出，學(xué)者們關(guān)于收入結(jié)構(gòu)多元化對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)影響的觀點(diǎn)尚有分歧，但越來越多的傾向于支持收入結(jié)構(gòu)多元化會(huì)提高銀行風(fēng)險(xiǎn)。綜上所述，收入結(jié)構(gòu)多元化降低了銀行的效率，放大了經(jīng)營過程中的不確定性[15]，數(shù)據(jù)和管理經(jīng)驗(yàn)上的缺失加大了管理層的管理難度。投資收益業(yè)務(wù)本身的波動(dòng)性較強(qiáng)，削弱了風(fēng)險(xiǎn)分散作用，進(jìn)一步提高了銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H1 收入結(jié)構(gòu)多元化會(huì)提高商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

1.2 金融科技對(duì)收入結(jié)構(gòu)多元化與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用

大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的存儲(chǔ)運(yùn)算能力以及物聯(lián)網(wǎng)的跟蹤識(shí)別技術(shù)在一定程度上緩解銀行開展新型業(yè)務(wù)方面的專業(yè)性不足問題，人工智能和開放銀行等技術(shù)的運(yùn)用則擴(kuò)大了銀行的獲客范圍，在理財(cái)業(yè)務(wù)和代銷咨詢類業(yè)務(wù)中的使用為客戶帶來了良好的體驗(yàn)[16]。商業(yè)銀行在收入結(jié)構(gòu)多元化轉(zhuǎn)型過程中為了提升效率，加大了對(duì)金融科技的研發(fā)支出，極大推動(dòng)了金融科技的發(fā)展。綜合來看，金融科技可以在以下幾個(gè)方面作用于收入結(jié)構(gòu)多元化轉(zhuǎn)型從而影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平：

第一、金融科技的應(yīng)用降低了銀行收入結(jié)構(gòu)多元化的成本，緩解了銀企信息不對(duì)稱的問題[17]。新型業(yè)務(wù)獲取客戶信息和貸中監(jiān)督需要付出大量人力成本，物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的應(yīng)用能夠通過終端實(shí)時(shí)核查客戶的資產(chǎn)狀況并上傳云端進(jìn)行數(shù)據(jù)比對(duì)和分析，既減少了成本的支出又提升了信息獲取的速度和質(zhì)量。在分布式架構(gòu)模式下，銀行充分發(fā)揮區(qū)塊鏈共享數(shù)據(jù)庫的傳輸優(yōu)勢(shì)[18]，對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)整合，與之信息披露數(shù)據(jù)相比較，檢驗(yàn)擬合程度，并將擬合度低的企業(yè)報(bào)送至管理層以進(jìn)一步研究[19]。如平安銀行的“星云物聯(lián)平臺(tái)”，在供應(yīng)鏈金融模式下及時(shí)獲取上下游企業(yè)的數(shù)據(jù)，大大降低了成本和風(fēng)險(xiǎn)。

第二、金融科技在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和管控方面具有巨大優(yōu)勢(shì)。目前銀行采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜等新興技術(shù)來改進(jìn)傳統(tǒng)風(fēng)控模式，對(duì)客戶違約概率進(jìn)行預(yù)測(cè)，效率有了明顯提升。同時(shí)，隨著算法的不斷更新升級(jí)，從GBDT算法到XGBoost算法再到LGBM算法，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的精確度不斷提升，尤其在企業(yè)反欺詐方面效率大幅提升。銀行搭建智慧風(fēng)控體系，簡(jiǎn)化了申請(qǐng)與發(fā)放流程，并采用智能預(yù)警系統(tǒng)將貸中發(fā)生的異常信息及時(shí)反饋，極大降低了收入結(jié)構(gòu)多元化轉(zhuǎn)型過程中的風(fēng)險(xiǎn)。

第三、提升管理者的管理水平。收入結(jié)構(gòu)多元化轉(zhuǎn)型過程中銀行規(guī)模進(jìn)一步加大，管理者在新型業(yè)務(wù)開展方面經(jīng)驗(yàn)不足，專業(yè)性欠缺，管理缺失等隱藏了巨大風(fēng)險(xiǎn)。而知識(shí)圖譜等技術(shù)的應(yīng)用協(xié)助管理者厘清各種業(yè)務(wù)之間的關(guān)系，借助圖推理等工具預(yù)測(cè)可能發(fā)生違約的企業(yè)，對(duì)篩選出的企業(yè)進(jìn)一步分析。其次，金融科技對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的進(jìn)一步挖掘和整合提升了管理者在新型業(yè)務(wù)分析方面的效率，區(qū)塊鏈等技術(shù)簡(jiǎn)化了盡職調(diào)查和授信審批等流程，新型業(yè)務(wù)能夠快速實(shí)施并給予管理層反饋，提高了戰(zhàn)略決策的精度。基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

H2 金融科技顯著抑制收入結(jié)構(gòu)多元化對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的正向作用。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)選擇

2013年余額寶上線以后我國金融科技開始飛速發(fā)展，大多數(shù)學(xué)者把2013年定義為金融科技發(fā)展的元年。因此本文選擇2013—2020年我國21家商業(yè)銀行為研究樣本，包括中國銀行、中國建設(shè)銀行、中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行等5家大型商業(yè)銀行；招商銀行、興業(yè)銀行、廣發(fā)銀行、浦發(fā)銀行、平安銀行、民生銀行、中信銀行、光大銀行、華夏銀行、浙商銀行、渤海銀行等11家股份制商業(yè)銀行；北京銀行、上海銀行、南京銀行、寧波銀行、廣州銀行等5家城市商業(yè)銀行。樣本數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫和Wind數(shù)據(jù)庫，手工整理缺失部分?jǐn)?shù)據(jù)，宏觀數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局。

2.2 模型設(shè)定

2.2.1 靜態(tài)面板模型忽略個(gè)體和時(shí)間層面的變量可能帶來內(nèi)生性問題，因此本文選用雙固定效應(yīng)模型來檢驗(yàn)假設(shè)：

Nplrai,t=α0+α1HHI+α2∑Controli,t+ωi+ψi+εi

(1)

2.2.2 動(dòng)態(tài)面板模型商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平具有持續(xù)性。為解決風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平在時(shí)間上的自相關(guān)性，本文將被解釋變量的滯后一期納入構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板模型，采用GMM(廣義矩估計(jì)模型)進(jìn)行實(shí)證分析?；诖?，為了進(jìn)一步驗(yàn)證假設(shè)H1，本文構(gòu)建計(jì)量模型：

Nlprai,t=α0+α1Nlprai,t-1+α2HHIi,t+α3∑Controlsi,t+ωi+ψi+εi,t

(2)

為驗(yàn)證假設(shè)H2，本文在模型(2)的基礎(chǔ)上加入金融科技以及金融科技與收入結(jié)構(gòu)多元化的交乘項(xiàng)，即：

Nlprai,t=α0+α1Nlprai,t-1+α2Fini,t+α3HHIi,t+α4F_Hi,t+α5∑Controlsi,t+εi,t

(3)

其中i表示銀行樣本，t表示年份。Nplra為被解釋變量，表示銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。HHI為核心解釋變量，表示銀行的收入結(jié)構(gòu)多元化水平。Fin表示金融科技水平，F(xiàn)_H為金融科技與收入結(jié)構(gòu)多元化水平的交乘項(xiàng)，控制變量包括資產(chǎn)總額的對(duì)數(shù)(lnsize)，GDP增長(zhǎng)率(GDP)，凈資產(chǎn)收益率(ROE)，撥備覆蓋率(Pvcra)，資本充足率(CapAd)，成本收入比(Cti)，ω和ψ分別表示銀行個(gè)體和時(shí)間的固定效應(yīng)，表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.3 變量定義

被解釋變量 商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(Nplra) 現(xiàn)有文獻(xiàn)通常用不良貸款率、Z值、風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比例等來衡量商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。本文選取不良貸款率(Nplra)來衡量，并用風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比率(TA)替換不良貸款率來做穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

解釋變量 收入結(jié)構(gòu)多元化水平(HHI) 以往文獻(xiàn)大多數(shù)采用非利息收入占比或者赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)(HHI)來衡量收入結(jié)構(gòu)多元化水平，而赫芬達(dá)爾指數(shù)能更好地反映收入結(jié)構(gòu)的集中度，因此本文選擇基于赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)來構(gòu)造收入結(jié)構(gòu)多元化指標(biāo)。

其中，TI表示凈營業(yè)總收入，INI表示凈利息收入，NINI表示凈非利息收入，HHI的值越大，則商業(yè)銀行的收入結(jié)構(gòu)多元化水平就越高。

調(diào)節(jié)變量 銀行金融科技發(fā)展水平(Fin) 借鑒李春濤[20]等構(gòu)建金融科技指標(biāo)的方法，本文選取與銀行金融科技相關(guān)的關(guān)鍵詞，包括人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、第三方支付、移動(dòng)支付、數(shù)字貨幣、消費(fèi)金融、互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)、網(wǎng)銀、手機(jī)銀行、開放銀行等13個(gè)關(guān)鍵詞，涉及支付清算、新興技術(shù)和風(fēng)險(xiǎn)管理等方面。將關(guān)鍵詞與樣本銀行進(jìn)行匹配，在百度新聞中搜索2013—2020年各年度的新聞數(shù)量。為避免搜索返回大量無關(guān)新聞，因此采取高級(jí)搜索將關(guān)鍵詞設(shè)置為“僅網(wǎng)頁標(biāo)題中”。再運(yùn)用Python爬蟲方法爬取上述設(shè)置后的所有新聞，并作去重處理。最后，將各個(gè)銀行每年關(guān)鍵詞下的新聞數(shù)量匯總并取對(duì)數(shù)，來衡量該銀行在不同年份的金融科技發(fā)展水平。

控制變量 為提高結(jié)論的準(zhǔn)確性，本文在以往研究的基礎(chǔ)上，選擇以下變量進(jìn)行控制：反映銀行資產(chǎn)規(guī)模的資產(chǎn)總額的對(duì)數(shù)(lnSize)，反映運(yùn)營效率的指標(biāo)成本收入比(Cti)，反映貸款質(zhì)量的指標(biāo)撥備覆蓋率(Pvcra)，反映盈利能力的指標(biāo)凈資產(chǎn)收益率(ROE)，反映資本水平的指標(biāo)資本充足率(CapAd)，反映宏觀經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)GDP增長(zhǎng)率(GDP)。具體變量定義及描述見表1。

表1 主要變量的定義和描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果及異質(zhì)性檢驗(yàn)

由于忽略個(gè)體和時(shí)間層面的變量可能會(huì)帶來內(nèi)生性問題，本文采用雙向固定效應(yīng)的OLS回歸對(duì)模型(1)進(jìn)行實(shí)證分析?？紤]到銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平具有持續(xù)性，為了解決風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平在時(shí)間上的高度自相關(guān)并防止出現(xiàn)弱工具變量問題，采用系統(tǒng)動(dòng)態(tài)面板廣義矩估計(jì)(SYS-GMM模型)對(duì)模型(2)進(jìn)行實(shí)證分析。從表2回歸結(jié)果可以看出，AR(2)檢驗(yàn)和Sargan檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P值分別為0.389和0.299，均大于0.1，說明模型不存在二階自相關(guān)問題，也不存在工具變量過度識(shí)別的問題。

表2 收入結(jié)構(gòu)多元化對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響

如表2所示，銀行收入結(jié)構(gòu)多元化水平(HHI)的系數(shù)分別為0.566和1.400，且分別在5%和1%水平下顯著，表明收入結(jié)構(gòu)多元化程度越高，則銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高，即收入多元化程度的提高會(huì)顯著增加商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，驗(yàn)證了假設(shè)H1。收入結(jié)構(gòu)多元化轉(zhuǎn)型過程中，開展新型業(yè)務(wù)初期投入大，專業(yè)人才缺乏，都會(huì)給銀行帶來風(fēng)險(xiǎn)；其次，新型業(yè)務(wù)發(fā)展周期長(zhǎng)，缺乏管理經(jīng)驗(yàn)和相關(guān)技術(shù)，管理難度提高。另外，新型業(yè)務(wù)本身收入波動(dòng)性較強(qiáng)，導(dǎo)致銀行凈利潤(rùn)波動(dòng)加劇，風(fēng)險(xiǎn)分散效應(yīng)被弱化，進(jìn)一步抬高了銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

對(duì)于不同類型的銀行，由于在人才儲(chǔ)備、資源配置、技術(shù)水平等多方面的不同，可能導(dǎo)致影響也不同。所以本文把總樣本分為三個(gè)子樣本，樣本一為5家大型商業(yè)銀行，樣本二為11家股份制商業(yè)銀行，樣本三為5家城市商業(yè)銀行，采用系統(tǒng)GMM回歸進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表2。三個(gè)樣本的AR(2)檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P值分別為0.372，0.239，0.259，Sargan檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P值分別為0.873，0.150，0.355，均顯著大于0.1，說明異質(zhì)性檢驗(yàn)的三個(gè)樣本不存在擾動(dòng)項(xiàng)差分二階自相關(guān)問題和工具變量過度識(shí)別問題。從不同類型商業(yè)銀行收入結(jié)構(gòu)多元化水平(HHI)的系數(shù)可知，大型商業(yè)銀行收入結(jié)構(gòu)多元化水平的提高會(huì)提高風(fēng)險(xiǎn)且效果不顯著，股份制商業(yè)銀行收入結(jié)構(gòu)多元化水平的提高會(huì)顯著降低風(fēng)險(xiǎn)，而城市商業(yè)銀行收入結(jié)構(gòu)多元化水平的提高會(huì)顯著提高風(fēng)險(xiǎn)，與整體回歸結(jié)果相同。

3.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)結(jié)果

本文采用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(GMM)模型對(duì)模型(3)進(jìn)行回歸，所有樣本的回歸結(jié)果見表3。進(jìn)一步檢驗(yàn)金融科技賦能的調(diào)節(jié)作用對(duì)于不同類型銀行是否相同，表3的后兩列表示金融科技賦能在股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行與其風(fēng)險(xiǎn)之間的調(diào)節(jié)作用。

表3 調(diào)節(jié)效應(yīng)結(jié)果

所有樣本列結(jié)果顯示交乘項(xiàng)(F_H)的系數(shù)為-0.746，且在1%的置信水平上顯著，說明金融科技顯著抑制了收入結(jié)構(gòu)多元化轉(zhuǎn)型對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的正向作用，驗(yàn)證了假設(shè)H2。金融科技的創(chuàng)新成果產(chǎn)生大量先進(jìn)的設(shè)備和技術(shù)，有效緩解了收入結(jié)構(gòu)多元化轉(zhuǎn)型過程中專業(yè)性不足的問題，改善了中間業(yè)務(wù)的劣勢(shì)。同時(shí)，加強(qiáng)了對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別和控制能力，在精度和速度上顯著提升，簡(jiǎn)化了業(yè)務(wù)流程，讓管理者對(duì)于新型業(yè)務(wù)能夠及時(shí)作出判斷和調(diào)整，引導(dǎo)內(nèi)部資源更加合理地配置。

由于上一步檢驗(yàn)中大型商業(yè)銀行收入結(jié)構(gòu)多元化(HHI)系數(shù)不顯著，因此進(jìn)一步的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)中去除了關(guān)于大型商業(yè)銀行的研究，股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的回歸結(jié)果中，兩者的交乘項(xiàng)(F_H)系數(shù)分別為-1.312和-0.746，且在10%和1%水平上顯著，說明發(fā)展金融科技可以顯著增強(qiáng)股份制銀行收入結(jié)構(gòu)多元化轉(zhuǎn)型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的負(fù)向影響，顯著削弱城市商業(yè)銀行收入結(jié)構(gòu)多元化轉(zhuǎn)型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的正向影響。股份制商業(yè)銀行大量引進(jìn)金融科技人才，成立專門的金融科技子公司，金融科技賦能帶來的正向調(diào)節(jié)作用較為顯著。而城市商業(yè)銀行在應(yīng)用金融科技方面效果更加顯著，原因在于：第一，城市商業(yè)銀行這種中小銀行的風(fēng)控問題一直以來都飽受詬病，存在重貸前、輕貸后的問題[21]。金融科技的應(yīng)用讓銀行在收入多元化轉(zhuǎn)型過程中全程實(shí)時(shí)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并不斷優(yōu)化自身的風(fēng)控策略。第二，在金融科技賦能下，城市商業(yè)銀行可以對(duì)區(qū)域內(nèi)客戶尤其是“小微企業(yè)”的信息進(jìn)一步挖掘，緩解銀企信息不對(duì)稱問題，鞏固區(qū)域內(nèi)的客戶和資源優(yōu)勢(shì)，為多元化業(yè)務(wù)的開展奠定基礎(chǔ)，降低信貸風(fēng)險(xiǎn)。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

上文使用了不良貸款率作為被解釋變量，為防止單一指標(biāo)無法準(zhǔn)確反映銀行風(fēng)險(xiǎn)水平而導(dǎo)致實(shí)證結(jié)果不穩(wěn)健，選取風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比率(TA)作為被解釋變量來檢驗(yàn)收入結(jié)構(gòu)多元化對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響以及金融科技的調(diào)節(jié)效應(yīng)。因?yàn)閷⒈韮?nèi)資產(chǎn)與表外資產(chǎn)通過一定轉(zhuǎn)化系數(shù)得到的風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)總額，不僅能夠反映信用風(fēng)險(xiǎn)，還能反映市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)，因此選擇風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比率替換被解釋變量具有一定的合理性。

穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果見表4所示，列一和列二分別表示OLS模型和系統(tǒng)GMM模型對(duì)整體回歸的結(jié)果，異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果見列三、列四和列五，調(diào)節(jié)效應(yīng)結(jié)果見列六。采用風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比率的回歸結(jié)果與不良資產(chǎn)率作核心解釋變量的回歸結(jié)果一致，且都通過了AR(2)檢驗(yàn)和Sargan檢驗(yàn)，說明了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，進(jìn)一步證實(shí)了假設(shè)H1與H2。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)論與建議

本文基于2013—2020年我國21家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建金融科技發(fā)展指標(biāo)，分析了金融科技、收入結(jié)構(gòu)多元化與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平之間的關(guān)系。實(shí)證結(jié)果表明：商業(yè)銀行的收入結(jié)構(gòu)多元化轉(zhuǎn)型會(huì)提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，這種影響在不同類型銀行之間存在異質(zhì)性；金融科技顯著抑制了收入結(jié)構(gòu)多元化轉(zhuǎn)型對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的正向作用，且對(duì)城市商業(yè)銀行的效果更加顯著。因此，本文提出建議：

其一，銀行應(yīng)該高度重視收入結(jié)構(gòu)多元化轉(zhuǎn)型過程中可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)問題，不能盲目擴(kuò)大非利息業(yè)務(wù)規(guī)模，注意收入波動(dòng)性與業(yè)務(wù)增速相匹配。加深對(duì)新型業(yè)務(wù)的理解，大力引進(jìn)相關(guān)人才，提升管理層的管理能力，不同類型的銀行要根據(jù)自身特點(diǎn)鞏固多元化轉(zhuǎn)型的成果并加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理能力。

其二，銀行尤其是城市商業(yè)銀行要加快金融科技布局的進(jìn)程，這對(duì)于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型升級(jí)具有重要意義。收入結(jié)構(gòu)多元化轉(zhuǎn)型過程中要充分利用金融科技的正外部性，推動(dòng)金融科技與新業(yè)務(wù)深度融合，借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)新業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及時(shí)獲取，再通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量和識(shí)別，做好風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，并借助知識(shí)圖譜等技術(shù)厘清各個(gè)部門之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系，加強(qiáng)部門之間的協(xié)同效應(yīng)，建立更加有效的風(fēng)險(xiǎn)防控體系。