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摘要：在金融科技呈現爆發(fā)式增長的情況下，文章選取61家商業(yè)銀行2010-2019年的年度數據，參考已有研究方法，構建商業(yè)銀行金融科技指數。在此基礎上，運用固定效應模型分析得出，金融科技的發(fā)展對商業(yè)銀行創(chuàng)新能力具有積極的正向影響，并以此對商業(yè)銀行如何利用金融科技提高其創(chuàng)新能力提出相應的建議。

關鍵詞：金融科技；商業(yè)銀行；銀行創(chuàng)新

近年來，隨著大數據和云計算技術的發(fā)展，以及區(qū)塊鏈技術、人工智能的應用，金融科技呈現一種爆發(fā)式的增長[1]?！督鹑诳萍迹‵inTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》指出未來要在金融科技應用水平上全面提升，將其打造成為金融高質量發(fā)展的“新引擎”，提升金融服務的質量和效率。金融科技依托先進的技術手段，緩解了一部分的信息不對稱問題，但同時金融科技的發(fā)展也對傳統(tǒng)的金融機構的經營造成了一定的沖擊，尤其值得關注的是對銀行業(yè)的影響。在金融科技快速發(fā)展的態(tài)勢下，商業(yè)銀行會主動或被動地進入金融科技帶來的金融結構變革的浪潮中，防范逆向選擇和道德風險。商業(yè)銀行的創(chuàng)新能力是否會受到金融科技發(fā)展的影響，金融科技是激發(fā)了商業(yè)銀行的創(chuàng)新還是阻礙了其創(chuàng)新，是本文要探討的問題。

1研究現狀與研究假設

1.1金融科技對商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務的影響

大銀行業(yè)務對焦大企業(yè)，小銀行業(yè)務對焦小企業(yè)是傳統(tǒng)的銀行業(yè)務模式，大銀行在金融科技的發(fā)展下，會突破以往以“硬信息”為主要條件，縮小與小銀行“軟信息”獲取能力[2]上的差距，搶占新的客戶群，而這些客戶群一般是小銀行的低風險客戶[3]。利率市場化導致了存款付息成本提高，銀行負債端的結構被動地發(fā)生變化[4]，由于目前我國銀行業(yè)的主營業(yè)務依然是“存貸款業(yè)務”，存款結構的惡化會使得銀行投資高風險的項目，如此便加重了銀行的風險承擔[5]。

1.2金融科技對商業(yè)銀行創(chuàng)新能力的影響

吳成頌等[6]在對我國62家城市商業(yè)銀行的數據進行分析時發(fā)現，金融科技和城市商業(yè)銀行創(chuàng)新能力呈現出負相關關系。金融科技的發(fā)展會使得互聯網金融搶占城商行的中間業(yè)務收入，抵消了其對城商行倒逼作用。李佳和羅明銘[7]從理論層面剖析了商業(yè)銀行在資產證券化創(chuàng)新方面的問題，指出資產證券化創(chuàng)新可以實現商業(yè)銀行的理性變革，從而提高金融資源的配置效率。

1.3研究假設

金融科技對傳統(tǒng)金融業(yè)的影響，目前學術界基本持有兩種觀點。一種是持積極的態(tài)度，認為金融科技的出現，對傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)是一種補充。另一種觀點是，金融科技的發(fā)展只是拓寬了金融產品的銷售渠道，并沒有對金融業(yè)的實質產生影響。目前針對金融科技對商業(yè)銀行的影響研究主要還是基于傳統(tǒng)業(yè)務，從銀行風險角度的研究較為深入，但是對銀行創(chuàng)新方面的研究還較為缺乏。本文創(chuàng)新性的從各銀行年報上抓取數據，構建微觀金融科技指標，以探究金融科技與銀行創(chuàng)新之間的關系?；谝陨戏治觯岢鋈缦录僭O：假設1：商業(yè)銀行對金融科技的運用可以提高商業(yè)銀行創(chuàng)新能力。假設2：不同性質的商業(yè)銀行被金融科技影響創(chuàng)新能力的程度不同。

2數據來源與變量選取

2.1數據來源

本文選取2010-2019年間共61家商業(yè)銀行的數據進行分析，包括5家國有大型商業(yè)銀行、10家股份制銀行和46家地方性商業(yè)銀行。銀行層面的數據來自國泰安數據庫，宏觀層面的數據來源于中經網數據庫，有關金融科技運用的指數構建數據由手動整理各銀行年報而得。對于缺失值，本文采取的是插值法進行補齊處理。

2.2變量選取

本文通過大數據、區(qū)塊鏈、人工智能、云計算、機器學習等關鍵詞的爬取，創(chuàng)新性地從各銀行年報上抓取數據，構建微觀層面的金融科技指標作為核心解釋變量。從現有的文獻分析來看，對銀行創(chuàng)新能力的研究度量指標以手續(xù)費及傭金收入[8]最為普遍。故本文采用手續(xù)費及傭金收入作為被解釋變量，衡量銀行當年創(chuàng)新能力。本文引入了包括銀行自身層面，以及宏觀地區(qū)經濟層面的變量作為實證模型的控制變量。在銀行自身層面，選取銀行的資產規(guī)模（總資產的自然對數）、存貸比、資產收益率、資本轉換率作為微觀控制變量。宏觀地區(qū)經濟層面，選取總部所在省份的GDP衡量宏觀經濟發(fā)展水平，消費者價格指數用來控制當期的通貨膨脹，以及第三產業(yè)占比衡量經濟結構。

3模型構建與檢驗

3.1模型構建

THEORIESANDRESEARCH根據理論研究與假設，構建如下實證模型：根據模型的設定，首先對其進行普通最小二乘法（OLS）估計回歸，根據OLS的估計結果，可以看出商業(yè)銀行的金融科技運用對其創(chuàng)新是有影響的，模型表現出較強的顯著性。由于OLS回歸對面板數據而言是具有一定的缺陷性的，因此考慮采用固定效應模型分析或者隨機效應模型分析。對數據模型進行Huasman檢驗，檢驗結果為在1%的統(tǒng)計水平拒絕原假設，所以采用控制個體和時間的雙向固定效應模型。表1為分別對模型加入了控制變量與不加入控制變量進行回歸的結果。實證結果表明，銀行對金融科技的運用水平越高，其創(chuàng)新能力越強，驗證了假設1著性水平。下同。

3.2異質性分析

為了驗證假設2，本文將樣本中的商業(yè)銀行分為國有大型商業(yè)銀行、股份制銀行和地方性商業(yè)銀行三大類，根據hausman檢驗結果，仍然應采用固定效應模型進行探析，分析結果如下表2。假設2認為，不同性質的商業(yè)銀行對金融科技的重視與運用不同，對商業(yè)銀行的創(chuàng)新能力的影響也不一樣。從表2的結果看，核心解釋變量在國有大型商業(yè)銀行和地方性銀行中表現出正向的顯著性，而在股份制銀行中不顯著。同時，金融科技的運用對商業(yè)銀行創(chuàng)新能力的促進作用在地方性商業(yè)銀行中表現得更加顯著，這也從側面反映了金融科技可以助力商業(yè)銀行擺脫地域性限制，同時證實了提出的假設2。

3.3穩(wěn)健性檢驗

為進一步驗證本文的結論可靠、穩(wěn)健，本文進行了如下的穩(wěn)健性檢驗。將核心解釋變量替換為北京大學數字普惠金融指數[9]，該指數是由北京大學與螞蟻金服共同構建，覆蓋面廣，具有一定的權威性。根據商業(yè)銀行總部所在地的數字普惠金融指數進行穩(wěn)健性檢驗，確保結論更加精確。如下表3所示，無論是否加入相應的控制變量，核心解釋變量均表現出較強的顯著性，結果依然保持穩(wěn)健，說明商業(yè)銀行對金融科技的運用的確會對其自身的創(chuàng)新能力產生一個正向的影響。這一結論與本文假設相符。

4結論與政策建議

大數據、云計算等創(chuàng)新型技術的出現與發(fā)展，給商業(yè)銀行創(chuàng)新甚至是整個社會的創(chuàng)新活動提供了強大的技術支持。在應對這場金融科技帶來的市場變革時，商業(yè)銀行要有敏銳、獨到的發(fā)展眼光，在適應這種變化的同時，利用它去提高自身的創(chuàng)新能力。為驗證金融科技對商業(yè)銀行創(chuàng)新能力的影響，本文選取了我國61家商業(yè)銀行個體層面面板數據進行了實證分析。實證分析的結果表明，商業(yè)銀行運用金融科技會對其創(chuàng)新產生顯著的正向影響。進一步的，通過異質性分析，得出金融科技對地方性商業(yè)銀行的影響最為顯著，而對股份制銀行卻不顯著。由此可以看出，金融科技對商業(yè)銀行突破地域性限制，拓展新的業(yè)務有幫助。商業(yè)銀行應抓住金融科技背景下的機遇，積極創(chuàng)新，進而促進整個行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。

作者：王浩斌 單位：天津財經大學