【摘 要】 本文基于2008-2017年我國16家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù),構(gòu)建包含金融科技指數(shù)的靜態(tài)面板模型并進行實證檢驗。結(jié)果表明:金融科技通過技術(shù)溢出效應(yīng),提升了商業(yè)銀行的盈利能力;改善了商業(yè)銀行的經(jīng)營增長狀況;但同時也增加商業(yè)銀行流動性風(fēng)險。
【關(guān)鍵詞】 金融科技指數(shù) 商業(yè)銀行 銀行績效
一、實證分析
(一)變量與樣本銀行的選擇
1.變量選取
對被解釋變量——商業(yè)銀行績效,現(xiàn)有研究一般從盈利性、流動性、安全性、成長性、市場占有能力等五個維度衡量,本文從盈利性,風(fēng)險性和成長性三個角度考察商業(yè)銀行績效。首先,選取影響銀行穩(wěn)健運行的指標(biāo)。其中,體現(xiàn)盈利性的指標(biāo)選取資產(chǎn)利潤率;體現(xiàn)風(fēng)險性的指標(biāo)選取流動性比例;體現(xiàn)成長性的指標(biāo)選取利潤增長率。
對解釋變量——金融科技指數(shù),本文借鑒沈悅和郭品(2015)的互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)構(gòu)造方法。第一,檢驗數(shù)據(jù)。變量的KMO值為0.574,巴特利特值為261.783,因此這些關(guān)鍵詞存在共享因素。第二,提取公因子?;谥鞒煞址治龇ㄌ崛√卣髦荡笥?的公因子,結(jié)果表明公因子方差貢獻率為96.573%,能夠反映大部分原始信息。第三,計算因子得分。依據(jù)方差最大化原則對載荷矩陣進行正交旋轉(zhuǎn)后,利用回歸分析法估計因子的得分系數(shù)矩陣。第四,合成指數(shù)。以因子得分為權(quán)重將公因子表示為原始變量的線性組合,同時,應(yīng)用min-max處理將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)至0-1之間,得到金融科技指數(shù):KMO值為0.574,巴特利特值為261.783。
除了核心解釋變量外,本文還選擇其他可能影響商業(yè)銀行績效的變量作為控制變量,包括銀行資產(chǎn)規(guī)模(各年末銀行總資產(chǎn)的自然對數(shù))(size)、資本充足率(car)、不良貸款率(npl)、成本收入比(cir);宏觀環(huán)境變化對商業(yè)銀行經(jīng)營績效會產(chǎn)生較大影響,本文選擇GDP作為影響商業(yè)銀行經(jīng)營績效的控制變量。
2.樣本銀行的選取
本文選取的2008年至2017年16家上市銀行數(shù)據(jù),其資產(chǎn)總規(guī)模占銀行業(yè)的七成左右,且公司治理完善,財務(wù)數(shù)據(jù)比較真實可靠,能很好地代表中國銀行業(yè)的總體情況。
(二)實證分析
1.實證分析過程
(1)資產(chǎn)收益率
本文通過hausman檢驗來判斷是使用固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)模型。傳統(tǒng)的hausman檢驗假定,在H0成立的情況下,隨機效應(yīng)模型是最有效率。
hausman檢驗結(jié)果Prob>chi2=0.6041,接受原假設(shè),即應(yīng)當(dāng)采用隨機效應(yīng)模型,即每增加1個單位的金融科技指標(biāo),將會增加約2.89個單位的資產(chǎn)收益率,回歸結(jié)果顯著。
(2)流動性比例
hausman檢驗結(jié)果Prob>chi2=0.9285,表明接受原假設(shè),即應(yīng)當(dāng)采用隨機效應(yīng)模型。即每增加1個單位的金融科技指標(biāo),將會減少約0.22個單位的流動性比例,回歸結(jié)果顯著。
(3)利潤增長率
hausman檢驗結(jié)果Prob>chi2=0.7091,表明接受原假設(shè),即應(yīng)當(dāng)采用隨機效應(yīng)模型。即每增加1個單位的金融科技指標(biāo),將會增加約0.52個單位的流動性比例,回歸結(jié)果在10%水平上效果顯著。
(三)實證結(jié)果解釋
在ROA模型中,金融科技指數(shù)FI的系數(shù)為正且顯著。表明金融科技的發(fā)展對商業(yè)銀行盈利具有積極作用。因此,金融科技的快速發(fā)展能夠為我國商業(yè)銀行擺脫低效的現(xiàn)狀提供動力,為銀行業(yè)轉(zhuǎn)型升級注入活力,為金融體系變革創(chuàng)造良機。
在CR模型中,金融科技指數(shù)FI的系數(shù)為負且顯著。這表明金融科技會加大商業(yè)銀行風(fēng)險。這說明金融科技既帶來機會,也可能加大業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型風(fēng)險。在存取款業(yè)務(wù)方面,對于沒有充足資金頭寸的銀行來說,數(shù)字貨幣會提高居民存取款的隨機性,如果商業(yè)銀行無法滿足取款需求,則會帶來流動性風(fēng)險。
在gProfit模型中,金融科技指數(shù)FI的系數(shù)為正數(shù)且較為顯著。這表明金融科技的發(fā)展有利于商業(yè)銀行經(jīng)營水平的持續(xù)提高。
四、結(jié)論與建議
(一)研究結(jié)論
本文構(gòu)建金融科技指數(shù)為核心解釋變量的模型,針對金融科技對商業(yè)銀行經(jīng)營績效的影響進行了研究,得出以下結(jié)論:(1)金融科技通過技術(shù)溢出效應(yīng),提升了我國商業(yè)銀行的盈利能力;(2)金融科技創(chuàng)新提高了銀行的風(fēng)險水平;(3)金融科技創(chuàng)新有利于提高商業(yè)銀行經(jīng)營增長水平。
(二)相關(guān)建議
在盈利模式方面,商業(yè)銀行應(yīng)以積極的姿態(tài)應(yīng)對利率市場化,充分運用金融科技提升盈利能力。銀行應(yīng)盡快利用互聯(lián)網(wǎng)思維,重點發(fā)展以客戶為核心,以供應(yīng)鏈融資、國際結(jié)算及貿(mào)易融資、現(xiàn)金管理等業(yè)務(wù)為對象的交易銀行。
在風(fēng)險防控方面,商業(yè)銀行要在風(fēng)險管理中有效運用大數(shù)據(jù)技術(shù),加強風(fēng)控意識、完善應(yīng)急機制,減少操作風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險,降低金融科技對商業(yè)銀行風(fēng)險水平的影響。政府應(yīng)利用技術(shù)為金融科技成果提供安全的測試環(huán)境,在投放市場前進行風(fēng)險規(guī)避,例如借鑒英國“監(jiān)管沙箱”。
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作者簡介:王嘉欣(1995—),女,漢族,江蘇南京人,金融學(xué)碩士,單位:蘇州大學(xué)東吳商學(xué)院,研究方向:證券與投資實務(wù)。