【金融科技對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平影響實證分析10000字（論文）】

III金融科技對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平影響實證分析摘要科學(xué)技術(shù)的不斷改革和發(fā)展促進了金融科技的不斷發(fā)展，使其逐漸成為了全球金融市場研究的焦點。金融科技的發(fā)展對金融市場的業(yè)務(wù)范圍具有深遠的影響，且其不同的發(fā)展階段對金融市場上其他參與者的影響不同。當金融科技未與商業(yè)銀行融合時對信用風(fēng)險的影響是負面的。所以當現(xiàn)代金融技術(shù)應(yīng)用與商業(yè)銀行時，對于商業(yè)銀行的信用風(fēng)險管理能力具有積極的推動作用。由于商業(yè)銀行的信用風(fēng)險水平也可以說是客戶違約風(fēng)險，它被認為是目前商業(yè)銀行幾個主要的風(fēng)險中最重要的一個，信用風(fēng)險直接關(guān)系著商業(yè)銀行的命運與生死存亡和其金融市場的穩(wěn)定。所以研究和分析金融技術(shù)與信用風(fēng)險很有必要。本文中根據(jù)相關(guān)理論，提出了兩個假設(shè)，一個假設(shè)是研究金融科技與信用風(fēng)險水平之間的關(guān)系，另一個假設(shè)是研究在金融科技影響下不同商業(yè)銀行的應(yīng)對能力。為了驗證這兩個假設(shè)，首先對金融科技和信用風(fēng)險的基本概念及現(xiàn)狀進行了描述，其次分析了金融科技是通過何種途徑去作用于信用風(fēng)險水平的，通過結(jié)合信用風(fēng)險的影響因素和相關(guān)的理論去提出影響機制，最后通過收集20家商業(yè)銀行2014年至2019年的面板數(shù)據(jù)進行回歸分析，對前文提出的兩個假設(shè)進行驗證。最后，結(jié)合所得結(jié)論，對商業(yè)銀行和相關(guān)部門提出具有可行性的政策建議。關(guān)鍵詞：金融科技；商業(yè)銀行；信用風(fēng)險水平目錄TOC\o"1-2"\h\u9507摘要 I31077Abstract II310111導(dǎo)論 2112151.1選題背景與意義 2183741.2國內(nèi)外文獻綜述 3150701.3論文的結(jié)構(gòu)及主要內(nèi)容 591691.4論文的研究方法 673482金融科技相關(guān)理論 6265012.1金融科技的內(nèi)涵 6134582.2我國金融科技發(fā)展現(xiàn)狀 769403金融科技對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平影響機制分析 8153263.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平的相關(guān)理論 8256443.2金融科技在商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理中的應(yīng)用情況 9298083.3金融科技對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平影響作用機制 10279744金融科技對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平影響的實證分析 11302894.1研究假設(shè)提出 11284774.2變量選取 11154284.3研究設(shè)計 1346044.4數(shù)據(jù)來源及實證結(jié)果 13281215研究結(jié)論與政策建議 15186585.1研究結(jié)論 1568755.2政策建議 16120075.3論文不足 1731566參考文獻 181導(dǎo)論1.1選題背景與意義1.1.1選題背景商業(yè)銀行在金融市場上的職能主要是面向個人和企業(yè)，為其提供多種金融服務(wù)。然而，商業(yè)銀行在與客戶進行交易時會遇到很多風(fēng)險。其中信用風(fēng)險占據(jù)主要地位。信用風(fēng)險的識別、監(jiān)控、管理等是商業(yè)銀行的核心工作。大量的和潛在的風(fēng)險承擔者會受到信用風(fēng)險的波及。此外，信用風(fēng)險的發(fā)生還可能引發(fā)經(jīng)濟危機，比如美國的“次貸危機”。因此，防范好商業(yè)銀行的信用風(fēng)險對我國銀行系統(tǒng)、金融市場、社會的穩(wěn)定至關(guān)重要。金融科技的興起使得我國商業(yè)銀行的金融科技業(yè)務(wù)也發(fā)展地越來越成熟。在2019年，中國一共有285筆金融科技融資事件，占全球24.4%，居世界第二位。隨著金融科技的興起，商業(yè)銀行也要緊跟步伐不能再拘泥于傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)。2017年，國有四大行全部進行了和金融科技公司的戰(zhàn)略合作。業(yè)務(wù)擴張的同時，由于金融科技風(fēng)險的幾個特點：技術(shù)連帶性、傳導(dǎo)連續(xù)性、前置性等，以及當前我國針對金融科技的監(jiān)管規(guī)則不完善，商業(yè)銀行的信用風(fēng)險加大，防范難度變高。商業(yè)銀行發(fā)展得是否順利，這會影響到我國的整體經(jīng)濟形勢。因此我們要在當前金融科技高速發(fā)展的形勢下，明確金融科技怎么影響到信用風(fēng)險以及怎么樣去度量信用風(fēng)險，這些是迫切需要國家監(jiān)管機構(gòu)和商業(yè)銀行著力解決的問題。1.1.2選題意義（1）現(xiàn)實意義：由于近年來我國社會主義市場經(jīng)濟的快速發(fā)展和我國與世界其他地區(qū)和國家市場的交流和接軌，因此我國的許多商業(yè)銀行也可能會同時面臨各種各樣的風(fēng)險。其中信用風(fēng)險可以說是最為古老但又很重要的風(fēng)險。在當前社會主義市場經(jīng)濟條件下，以及在當前金融世界經(jīng)濟全球化的巨大趨勢下，商業(yè)銀行需要積極地面對國內(nèi)、國際金融市場競爭地新機遇和挑戰(zhàn)，因此商業(yè)銀行所需要面臨的機遇和風(fēng)險越來越高。如果不積極地加強風(fēng)險管理,將會直接影響到銀行業(yè)的健康生存與發(fā)展。而在許多商業(yè)銀行的風(fēng)險中，信用風(fēng)險被認為是它們所需要面臨的風(fēng)險當中的最主要因素。因此，研究分析對于商業(yè)銀行信用風(fēng)險的防范具有十分重要的前瞻性和現(xiàn)實意義。（2）理論意義：隨著金融科技發(fā)展得越來越好，商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平也在其作用下受到了影響。本文主要使在結(jié)合所選取的樣本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，研究金融科技對商業(yè)銀行產(chǎn)生了什么樣子的影響。并且對相關(guān)部門和商業(yè)銀行怎么樣子去對信用風(fēng)險進行合理又有效果的監(jiān)管給出建議。進而讓銀行在金融3.0時代更好地發(fā)揮其金融市場的主體作用，對維持我國金融市場和宏觀經(jīng)濟的穩(wěn)定性和安全性具有理論意義的。1.2國內(nèi)外文獻綜述本文的文獻綜述將由為三個部分組成。第一部分是商業(yè)銀行信用風(fēng)險的內(nèi)涵及其影響因素的文獻綜述；第二部分是關(guān)于金融科技的內(nèi)涵的文獻綜述；第三部分是金融科技對商業(yè)銀行信用風(fēng)險影響的相關(guān)文獻。1.2.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平影響相關(guān)文獻在關(guān)于信用風(fēng)險的內(nèi)涵方面，隨著金融市場的發(fā)展，信用風(fēng)險貫穿整個金融市場。信用風(fēng)險的發(fā)展可分為傳統(tǒng)意義上的信用風(fēng)險以及現(xiàn)代意義上的信用風(fēng)險。而在傳統(tǒng)觀念中的信用風(fēng)險主要指企業(yè)的信貸和財務(wù)風(fēng)險。李明鈞（2020）指出，信用風(fēng)險就是銀行客戶不能如約償還債務(wù)對銀行產(chǎn)生的風(fēng)險[1]。現(xiàn)代觀點認為傳統(tǒng)觀點不應(yīng)該對信用風(fēng)險進行這樣簡單的分類。信用風(fēng)險不僅充分涵蓋了我們傳統(tǒng)觀點的由于違約借款行為而直接引發(fā)經(jīng)濟損失的各種風(fēng)險的可能性，還充分由于違約借款人實際信用等級的重大變動而間接導(dǎo)致其在實際債務(wù)中由于資產(chǎn)價值的重大變動所產(chǎn)生引發(fā)或者直接導(dǎo)致經(jīng)濟損失的各種風(fēng)險可能性，這樣的風(fēng)險比較完全符合實際。在商業(yè)銀行信用風(fēng)險的影響因素方面商業(yè)銀行信用風(fēng)險的影響因素主要有：銀行自身內(nèi)部治理、宏觀經(jīng)濟因素、道德風(fēng)險、政府監(jiān)管、外部信用環(huán)境等。（1）銀行內(nèi)部治理。李培培（2014）認為銀行完善的公司治理結(jié)構(gòu)是其實現(xiàn)風(fēng)險防范的前提與基礎(chǔ)，因此我國必須建立科學(xué)、有效、的內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)，才能從根本上加強銀行的信用防范風(fēng)險[2]。（2）宏觀經(jīng)濟因素。王勐（2014）認為某個國家的社會整體經(jīng)濟形勢情況、政府對宏觀經(jīng)濟的調(diào)控政策和金融監(jiān)管機構(gòu)的制度及其措施都會在很大程度上產(chǎn)生影響并直接決定了該國的商業(yè)銀行信用風(fēng)險的高低[3]。因此一些商業(yè)銀行的信用風(fēng)險就是要順應(yīng)整個經(jīng)濟周期波動的情況，并且會根據(jù)其波動情況而加劇。（3）道德風(fēng)險。汪暉（2020）商業(yè)銀行對貸后的跟蹤不到位也就不能了解到資金的具體流向，所擁有的信息不對稱，導(dǎo)致銀行信用風(fēng)險增大[4]。（4）政府干預(yù)。楊軍（2003）指出我國地方政府對商業(yè)銀行貸款的監(jiān)督和干預(yù)逐步由直接的控制轉(zhuǎn)向間接的調(diào)控作用轉(zhuǎn)變，政府對銀行干預(yù)的內(nèi)部動因日益弱化，銀行采取的一體化或垂直監(jiān)督管理措施大大減少了中央和地方政府對商業(yè)銀行貸款的監(jiān)督和干預(yù)[5]。1.2.2金融科技相關(guān)文獻金融科技是在科學(xué)技術(shù)高速發(fā)展下，為了滿足金融市場的不斷發(fā)展產(chǎn)生的需求應(yīng)運而生的。金融科技從它表面的定義來看，金融科技就是金融和科技的結(jié)合，金融科技的產(chǎn)生意味著金融不僅僅只是簡單的線下業(yè)務(wù)，科技賦予了金融新的生命產(chǎn)生了新的金融業(yè)務(wù)。1.2.3金融科技對商業(yè)銀行信用風(fēng)險影響的相關(guān)文獻。金融市場上的經(jīng)營現(xiàn)狀被金融科技所改變了，第三方支付、眾籌、電子銀行等作為金融科技的代表搶占了傳統(tǒng)銀行的部分市場，使得銀行間的競爭更加的激烈了。張君淑（2020）金融科技各項核心技術(shù)的應(yīng)用使我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險水平發(fā)生了較大的變化[6]。但是金融科技的發(fā)展也可以在一定程度上幫助商業(yè)銀行管理金融風(fēng)險。劉添權(quán)（2019）金融科技在商業(yè)銀行中的廣泛應(yīng)用極大地提高了我國商業(yè)銀行的財務(wù)經(jīng)營效率，相關(guān)技術(shù)的廣泛運用有效緩解了我國商業(yè)銀行信貸市場的信息不對稱，從而降低了商業(yè)銀行的信用風(fēng)險[7]。馮簡（2018）驗證了銀行貸款競爭與信用風(fēng)險呈“U”型關(guān)系[8]。

1.2.4文獻綜述評論國內(nèi)對金融科技的研究主要是研究它的內(nèi)涵、與風(fēng)險管理體系的聯(lián)系、金融科技風(fēng)險監(jiān)管方向及其措施等，只是對金融科技的產(chǎn)生、監(jiān)管的一個大致上的研究，對于將金融科技與信用風(fēng)險一起研究的還較少。本文先分別解釋金融科技和信用風(fēng)險，再用相關(guān)理論將兩者聯(lián)系起來研究金融科技對信用風(fēng)險的影響機制。最后進行回歸分析1.3論文的結(jié)構(gòu)及主要內(nèi)容1.3.1論文結(jié)構(gòu)第一章：導(dǎo)論。提出了研究金融科技與信用風(fēng)險的背景和意義，以及總結(jié)了所參考的相關(guān)文獻，最后理清了論文的基本結(jié)構(gòu)。第二章：金融科技的相關(guān)理論。描述了金融科技定義和發(fā)展情況。第三章：金融科技對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平影響機制分析。第四章：實證分析。選取樣本數(shù)據(jù)進行回歸分析，驗證假設(shè)。第五章：研究結(jié)論和政策建議。針對得出的結(jié)論，給銀行和有關(guān)部門提出有建設(shè)意義的建議。1.3.2主要內(nèi)容本文用金融科技引出，提出兩個假設(shè)。然后圍繞所提出的這兩個假設(shè)去解釋相關(guān)的概念和理論。首先對主要的概念進行了解釋，然后分析了商業(yè)銀行信用風(fēng)險是怎么樣被金融科技通過何種途徑作用的，最后通過收集樣本數(shù)據(jù)和構(gòu)建的回歸方程進行實證分析，驗證了所提出的假設(shè)。最后，結(jié)合實證分析結(jié)果，提出相關(guān)的政策建議。1.4論文的研究方法根據(jù)本文研究需要，將理論研究與實證研究相結(jié)合，定性分析與定量分析綜合運用。1.4.1文獻研究法閱讀和整理了相關(guān)的國內(nèi)外文獻，查閱相關(guān)資料、期刊，再根據(jù)本文研究需要歸納總結(jié)。1.4.2描述統(tǒng)計法本文對所提出的解釋變量、被解變量、控制變量使用Eviews做描述性統(tǒng)計，并指定表格統(tǒng)一描述。1.4.3面板回歸法本文基于我國20家商業(yè)銀行6年的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建相關(guān)的回歸方程，使用Eviews進行回歸分析。2金融科技相關(guān)理論2.1金融科技的內(nèi)涵金融科技淺顯的說就是金融和技術(shù)的融合給外界帶來改變的一種概念，主要是指在各種新興科學(xué)技術(shù)的帶動下，例如：大數(shù)據(jù)、云計算等，給金融市場的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式帶來改變的新的模式。金融科技可以劃分為五個方面。2.2我國金融科技發(fā)展現(xiàn)狀金融科技現(xiàn)狀可以從以下五個方面進行分析。在支付清算領(lǐng)域，第三方支付是其主要代表。2013-2020年我國第三方支付呈上升趨勢。在2020年，我國第三方支付達到了249萬億。以上說明支付清算領(lǐng)域效益很好。在借貸融資領(lǐng)域，其中最具代表性的有P2P和眾籌兩方面。因此可以通過研究P2P的現(xiàn)狀來分析借貸融資領(lǐng)域的現(xiàn)狀。目前根據(jù)零壹數(shù)據(jù)平臺顯示P2P有6408家，其中異常平臺有5717家，運營正常的平臺僅有285家。2019年P(guān)2P有6351家，其中異常運營平臺有6056家，僅有295家平臺正常運營。從2015年來我國不斷出臺P2P監(jiān)管條例，使得我國P2P借貸逐步地規(guī)范化和合理化。隨著人們財富的積累，對財富管理的需求就越發(fā)強烈。金融科技財富管理領(lǐng)域有互聯(lián)網(wǎng)理財、互聯(lián)網(wǎng)保險、各大券商APP等。在全球金融科技投資前20名中，網(wǎng)貸和理財機構(gòu)占比過半。因此金融科技的財富管理領(lǐng)域是十分有發(fā)展前景的。在渠道業(yè)務(wù)領(lǐng)域，主要代表是電子銀行。在網(wǎng)絡(luò)銀行方面，2014-2020年前三季度，中國電子支付交易規(guī)模整體呈現(xiàn)波動上升趨勢。由此可見，網(wǎng)上銀行整體發(fā)展趨勢良好。在技術(shù)支持領(lǐng)域，主要代表是大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等等。大數(shù)據(jù)、云計算技術(shù)在信貸風(fēng)險管理中發(fā)揮了巨大的作用。綜上所訴，金融科技的五個領(lǐng)域整體上都表現(xiàn)為蓬勃發(fā)展的趨勢。隨著各監(jiān)管條例的出臺，金融科技各領(lǐng)域也從最初的高速發(fā)展逐漸地放緩，從而理性地發(fā)展。相信今后金融科技的發(fā)展會在國家的監(jiān)管下與銀行業(yè)更加地協(xié)調(diào)發(fā)展。3金融科技對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平影響機制分析3.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平的相關(guān)理論3.1.1利潤邊際效應(yīng)利潤邊際效應(yīng)的作用機制主要是：銀行業(yè)的競爭程度會改變銀行的存貸款利率和邊際利率，從而使商業(yè)銀行所獲得的收入發(fā)生變化。當銀行業(yè)競爭激烈時，銀行發(fā)生損失，商業(yè)銀行為從其他地方獲取收入來填補損失，銀行會投資收益高的項目，使得銀行的信用風(fēng)險增加。具體而言，銀行會降低自己挑選客戶的條件并且去尋找需要大規(guī)模貸款的客戶，以此獲得較高的利潤來補償銀行所減少的利潤，從而使銀行的信用風(fēng)險提高。3.1.2信息不對稱在現(xiàn)實情況下，市場活動中所出現(xiàn)的信息是不可能被人們完全掌握的，會產(chǎn)生信息不對稱。在交易雙方中，信息掌握多的一方為了自身的利益最大化會將不利于自己的信息隱藏，從而影響信息劣勢者的決策。信息不對稱對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的影響力不可忽視。商業(yè)銀行的信貸的風(fēng)險系數(shù)和管理難度會由于信貸雙方或者一方所獲取的信息不完善或信息不對稱而提高。經(jīng)濟學(xué)家認為因為市場中信息不對稱的存在，激發(fā)了金融機構(gòu)的出現(xiàn)。傳統(tǒng)的商業(yè)銀行可以在一定程度上解決信息不對稱，但是不能夠完全解決。與此同時，商業(yè)銀行獲取相關(guān)的信息也需要付出成本，還有認知能力等的本身限制。獲取信息能夠再強的商業(yè)銀行也不可能完全消除信息不對稱帶來的信用風(fēng)險，譬如商業(yè)銀行不可能對借款者的還款能力和他們的違約概率做出正常的判斷。通常商業(yè)銀行交易時遇到信用風(fēng)險一般是憑借經(jīng)驗和已有數(shù)據(jù)做出決策。3.2金融科技在商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理中的應(yīng)用情況3.2.1金融科技與銀行融合階段金融科技的興起和創(chuàng)新，是商業(yè)銀行的一大沖擊，銀行也紛紛積極結(jié)合金融科技來發(fā)展自身的特色，不斷提升和改進自己。金融科技與銀行的融合大致可分為以下幾個階段：第一個階段是競爭階段。支付結(jié)算業(yè)務(wù)作為中間業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行的基石和最為悠久的業(yè)務(wù)出現(xiàn)的。但是金融科技的出現(xiàn)搶占了該部分業(yè)務(wù)。在這一階段中金融科技主要是從事線上業(yè)務(wù)，在這個過程中積累了大量的場景和客戶，比如支付寶。而傳統(tǒng)商業(yè)銀行不具備這一優(yōu)勢，它主要是線下發(fā)展客戶。因此金融科技搶占了商業(yè)銀行的一部分客戶，加劇了銀行間的競爭。第二個階段是競爭與跨界合作階段。商業(yè)銀行開始著手線上業(yè)務(wù)。而金融科技公司開始將金融置于場景之中。在金融科技領(lǐng)域，大型銀行依靠自身突破創(chuàng)新模式的短板漸漸顯現(xiàn)。因此商業(yè)銀行與金融科技公司合作實現(xiàn)創(chuàng)新突破成為重要趨勢。第三個階段是生態(tài)重構(gòu)階段。在這個時期，銀行將與金融科技企業(yè)達成深度的融合。聯(lián)合產(chǎn)生了我們的銀行體系的金融科技子公司。3.2.2金融科技在我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理領(lǐng)域應(yīng)用場景目前金融科技在我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理領(lǐng)域的應(yīng)用主要是以下三個場景：第一，客戶的畫像。客戶畫像是指一種技術(shù)泛指中國商業(yè)銀行在對企業(yè)客戶信息進行分析情況和運用市場經(jīng)濟學(xué)數(shù)據(jù)分析的技術(shù)基礎(chǔ)上，利用先進的信息科技技術(shù)手段，提煉和編輯收集針對客戶所有的和全方位的客戶信息，從而360度準確地進行描繪和編輯輸入繪制出來的專業(yè)客戶的畫像。第二，反欺詐技術(shù)。欺詐風(fēng)險是國內(nèi)傳統(tǒng)金融機構(gòu)面對的最大的風(fēng)險挑戰(zhàn)之一。金融科技的應(yīng)用增強了銀行的反欺詐技術(shù)，欺詐風(fēng)險更好地被商業(yè)銀行應(yīng)對。第三，銀行信用風(fēng)險監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)。金融科技的應(yīng)用使得商業(yè)銀行增強了數(shù)據(jù)信息的收集能力。以此客戶對商業(yè)銀行產(chǎn)生的風(fēng)險可以快速的、有效的估計和管理。3.3金額科技對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平影響作用機制3.3.1金融科技加劇貸款業(yè)務(wù)競爭提高商業(yè)銀行風(fēng)險偏好金融科技和商業(yè)銀行融合的前兩個階段，其中第一個階段是競爭階段，第二個階段是競爭和跨界合作階段。金融科技伴生的業(yè)務(wù)使得傳統(tǒng)的金融中介業(yè)務(wù)失去了意義。然而這樣便導(dǎo)致商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)在一定程度上被金融科技擠占了，導(dǎo)致商業(yè)銀行利息收入減少。因此商業(yè)銀行很可能會為了獲取高利潤去參與風(fēng)險高的項目，從而增加了商業(yè)銀行的信用風(fēng)險。3.3.2金融科技提高我國商業(yè)銀行技術(shù)水平完善風(fēng)控機制為應(yīng)對市場中的信息不對稱的問題，傳統(tǒng)商業(yè)銀行作為信用中介出現(xiàn)。由于商業(yè)銀行具有專業(yè)的業(yè)務(wù)能力以及信息積累能力，這使得傳統(tǒng)商業(yè)銀行通過對所獲取的信息進行整合分析在一定程度上解決了市場中借貸雙方信息不對稱的問題。但是由于傳統(tǒng)商業(yè)銀行技術(shù)水平落后，使得大量有價值信息被忽略掉。但是金融科技的產(chǎn)生促進了商業(yè)銀行的技術(shù)進步。大數(shù)據(jù)技術(shù)使得銀行進行信用風(fēng)險分析時的數(shù)據(jù)更加的全面和精準。因此金融科技在借貸過程中極大的解決了信息不對稱的問題。4金融科技對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平影響的實證分析4.1研究假設(shè)提出金融科技在初期使得商業(yè)銀行的信用風(fēng)險水平提高。但是隨著金融科技與商業(yè)銀行加大了合作，銀行內(nèi)部加大了金融科技的運用會使信用風(fēng)險降低。據(jù)此提出本文的第一個假設(shè)：H1：金融科技對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平呈倒U型趨勢由于大型商業(yè)銀行和其他銀行在面對危機和傳遞相關(guān)信息時的速度和反應(yīng)時間不同。據(jù)此提出本文的第二個假設(shè)：H2：大型國有商業(yè)銀行對于金融科技帶來的對信用風(fēng)險的沖擊抵抗能力較強，而中小商業(yè)銀行則較弱。4.2變量選取4.2.1被解釋變量使用不良貸款比率這個指標來作為被解釋變量。被用來表示銀行的信用風(fēng)險水平。信用風(fēng)險與其正相關(guān)。4.2.2解釋變量采用金融科技指數(shù)作為解釋變量。該指數(shù)包括了企業(yè)發(fā)展指數(shù)和社會認知指數(shù)。企業(yè)發(fā)展指數(shù)包含了企業(yè)情況、融資情況、市場規(guī)模等三個指標。首先篩選并確定金融科技的初始詞庫。選取可以反應(yīng)企業(yè)發(fā)展指數(shù)、社會認知指數(shù)的關(guān)鍵詞，借助搜索引擎計算各個關(guān)鍵詞的年度詞頻。最后運用因子分析法合成金融科技指數(shù)，并將數(shù)據(jù)標準化至0-1之間的數(shù)值。4.2.3控制變量經(jīng)營效率：用存貸款比例（CIR）來反映商業(yè)銀行的經(jīng)營狀況。預(yù)測CIR與商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平呈正相關(guān)關(guān)系。盈利能力：用資產(chǎn)收益率（ROA）來反映商業(yè)銀行的盈利能力。ROA是越低商業(yè)銀行會通過擴大貸款規(guī)模獲取利潤，從而使得商業(yè)銀行的信用風(fēng)險水平提高。所以預(yù)測ROA與商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平呈正相關(guān)關(guān)系。流動性水平：用存貸款比率(LDR)來反映商業(yè)銀行的流動性水平。商業(yè)銀行流動性越好，其信用風(fēng)險水平就越低。但是有有一些專家和學(xué)者持相反意見。所以它與信用風(fēng)險水平的關(guān)系無法確定宏觀經(jīng)濟環(huán)境：用GDP增長率來反映宏觀經(jīng)濟環(huán)境。宏觀經(jīng)濟環(huán)境越好，市場投資在成本和收益都會提高，也就是在同時使企業(yè)獲得更多的收益，從而促進了企業(yè)嘗貸能力的增加，進而導(dǎo)致商業(yè)銀行信用風(fēng)險的水平降低。所以預(yù)測GDP增長率與信用風(fēng)險水平呈負相關(guān)。銀行類型：使用BT代表銀行類型的虛擬變量。設(shè)當銀行為5家大型國有銀行時BT值為1，銀行為其他類型時BT值為0.將以上變量總結(jié)如表4-1如下所示：表4-1變量情況變量類型變量名稱變量符號變量設(shè)計被解釋變量解釋變量控制變量不良貸款率金融科技指數(shù)經(jīng)營效率盈利能力流動性水平宏觀經(jīng)濟環(huán)境銀行類型NPLFICIRROALDRGDPBT不良貸款率×100金融科技指數(shù)×100成本收入比×100資產(chǎn)收益率×100存貸比×100GDP增長率×100銀行類型虛擬變量4.3研究設(shè)計不良貸款率被用來作為被解釋變量。由于銀行風(fēng)險產(chǎn)生持續(xù)性，因此引入另一個被解釋變量：FI的滯后項（FI2）。所以根據(jù)假設(shè)一將兩個被解釋變量的實證方程設(shè)計為：NPLit=α0+α1FIt+α2FIt2+α3CIRit+α4ROAit+α5LDRit+α6GDPit+εit（式4-1）4-2式中I代表樣本個體，t代表年份，其中εit為殘差項。引入FI和BT的交互項，所以根據(jù)假設(shè)二將實證方程設(shè)計如下：NPLit=α0+α1FIt+α2FIt2+α3CIRit+α4ROAit+α5LDRit+α6GDPit+α7FIt×BTi+α8FIt2×BTi+εit(式4-2)4.4數(shù)據(jù)來源及實證結(jié)果4.4.1數(shù)據(jù)來源本文選取中國20家商業(yè)銀行2014-2019年的數(shù)據(jù)作為樣本，其分布情況如4-2表所示。表4-2樣本銀行分布情況國有銀行股份制銀行城市商業(yè)銀行中國工商銀行中國銀行中國建設(shè)銀行中國交通銀行中國農(nóng)業(yè)銀行中國農(nóng)業(yè)銀行興業(yè)銀行浦發(fā)銀行華夏銀行民生銀行招商銀行平安銀行光大銀行中信銀行長沙銀行寧波銀行江蘇銀行南京銀行北京銀行上海銀行貴陽銀行4.4.2變量描述性統(tǒng)計對于數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表4-3所示。樣本銀行中不良貸款率最大值為2.39%，最小值為0.3%，這說明在2014-2019年我國商業(yè)銀行間不良貸款率差異很小,符合規(guī)定。這與前文提出的融合發(fā)展階段是符合的，隨著金融科技與商業(yè)銀行的合作，不良貸款率也有所降低。在表4-3中商業(yè)銀行的其他數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結(jié)果存在著較大的差異。這可能是因為各個商業(yè)銀行客觀條件和它自身的綜合實力有關(guān)。從GDP標準差可以看出我國在2014-2019年間名義GDP每年增幅差距不大。表4-3變量描述性統(tǒng)計變量名稱變量符號最大值最小值平均值標準差不良貸款率NPL2.390.301.400.32金融科技指數(shù)FI0.810.180.6221.65盈利能力ROA1.760.711.000.18經(jīng)營效率CIR37.5719.9828.583.63流動性水平LDR113.0538.9775.1514.84宏觀經(jīng)濟水平GDP7.436.006.830.434.4.3金融科技影響商業(yè)信用風(fēng)險水平的回歸分析為了證明金融科技對我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平影響呈倒U趨勢，本文根據(jù)回歸方程4-1進行回歸分析：表4-4回歸結(jié)果變量相關(guān)系數(shù)標準誤T值P值FI3.1604950.0593645.3238090.000FI2-2.6809390.005874-4.5635960.000ROA0.1487750.0154080.9655130.3363CIR0.0092320.0063121.4625990.1464LDR0.0135050.0017947.5292850.0000GDP0.1826870.0722182.5296560.0128

根據(jù)上面的回歸結(jié)果顯示，金融科技指數(shù)的相關(guān)系數(shù)為正，金融科技對不良貸款率有顯著的影響，從上表可以觀察到金額科技指數(shù)的滯后項F的相關(guān)系數(shù)為負且對不良貸款率也有顯著的影響。FI和FI2的P值以及F統(tǒng)計量的P值處于較優(yōu)的水平，因此有效的驗證了假設(shè)一。綜上所訴，金融科技指數(shù)和金融科技指數(shù)滯后項相關(guān)系數(shù)對應(yīng)一正一負，所得結(jié)論與假設(shè)一相符。為驗證假設(shè)二。根據(jù)回歸方程4-2進行回歸：表4-5回歸結(jié)果變量相關(guān)系數(shù)標準誤T值P值FI2.8188560.0059654.7251090.0000FI2-2.3815070.060340-3.9467730.0001ROA0.0049040.155553-0.0315280.9749CIR0.0066870.0061501.0872930.2793LDR0.0129780.0017617.3687650.0000GDP0.1844310.0694702.6548510.0091FIBT0.9861600.0530091.8603540.0455FI2BT-1.0365410.007208-1.4380050.0153

根據(jù)上面的回歸結(jié)果顯示，F(xiàn)I和F的相關(guān)系數(shù)為一正一負也驗證了假設(shè)一的正確性。上表中的FIBT代表的是交互項FI×BT,FBT代表的是交互項FI2×BT。表中FIBT的相關(guān)系數(shù)為正這表明大型商業(yè)銀行在2014-2019年間對金融科技所帶來的信用風(fēng)險的應(yīng)對能力增強，這與商業(yè)銀行不斷增強與金融科技公司的合作以及國內(nèi)大型國有商業(yè)銀行相繼的建立金融科技實驗室有關(guān)。因此當商業(yè)銀行為大型國有商業(yè)銀行時BT值取1，其他類型時BT值取0，根據(jù)回歸結(jié)果顯示大型國有銀行在面對金融科技帶來的信用風(fēng)險沖擊時應(yīng)對能力更強，而中小型商業(yè)銀行應(yīng)對能力較弱。這與我們的假設(shè)二相符。5研究結(jié)論與政策建議5.1研究結(jié)論本文首先描述了國內(nèi)外的相關(guān)文獻，然后再從金融科技和信用風(fēng)險的基礎(chǔ)概念著手，分析了金融科技對商業(yè)銀行信用風(fēng)險的影響機制，最后通過確定解釋變量、被解釋變量、控制變量再結(jié)合獲取的樣本進行回歸分析，得出以下結(jié)論：第一，將金融科技大致劃分為五個方面，分別對每個方面進行研究分析。通過查詢相關(guān)數(shù)據(jù)和文獻，得出了金融科技的五個領(lǐng)域正呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展趨勢，且相關(guān)部門對其的監(jiān)管逐漸加強使其理性、健康發(fā)展。第二，本文分析了商業(yè)銀行信用風(fēng)險是怎么被金融科技所影響。利用利潤邊際效應(yīng)和信息不對稱兩大理論闡述了商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平變化的過程和機理。將金融科技在商業(yè)銀行中的應(yīng)用與前文提到的利潤邊際效應(yīng)和信息不對稱理論結(jié)合起來。再結(jié)合金融科技與商業(yè)銀行的融合階段，可以得到金融科技對信用風(fēng)險影響，是先使其升高再使其降低。最后通過實證驗證了倒U型趨勢的假設(shè)第三，將我國商業(yè)銀行大致分為三類，它們的規(guī)模大小是不同的，可再將其分為大型國有銀行和其他銀行。這兩類銀行在面對金融科技時存在異質(zhì)性，最后通過實證分析得出：大型國有商業(yè)銀行對于金融科技帶來的信用風(fēng)險水平影響的應(yīng)對能力較強，反之較弱。5.2政策建議由本文研究結(jié)論可，我國商業(yè)銀行應(yīng)該加強與金融科技的融合，彌補商業(yè)銀行在金融科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新上的短板，最后完成商業(yè)銀行與金融科技的全方位融合。隨著金融科技對各個領(lǐng)域的滲透，其中隱藏的風(fēng)險也是巨大的，我國相關(guān)部門應(yīng)該結(jié)合實際積極參與金融科技的監(jiān)管，構(gòu)建良好的金融科技發(fā)展環(huán)境。因此，可以從銀行和相關(guān)部門以下兩個角度提出建議。給銀行的建議第一，銀行要規(guī)劃好與金融科技的融合戰(zhàn)略。要明確金融科技和商業(yè)銀行的融合要和銀行的長期發(fā)展戰(zhàn)略一致，同時要能夠促進銀行的科技創(chuàng)新。要以提升銀行運營效率和服務(wù)質(zhì)量為目的將金融科技應(yīng)用于商業(yè)銀行中的多領(lǐng)域，不能僅運用于信用風(fēng)險管理一個領(lǐng)域。對于金融科技在商業(yè)銀行中的運用要定期進行檢測和評估，從而可以更好、及時完善金融科技運行機制。第二，重視和鼓勵銀行的金融科技創(chuàng)新。商業(yè)銀行可以通過與金融科技公司建立合作，提升銀行的金融科技創(chuàng)新能力?？梢栽O(shè)立金融科技創(chuàng)新基金，給有重要貢獻的人員提供獎金。金融科技的技術(shù)支持中大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈至關(guān)重要，商業(yè)銀行應(yīng)該建立全面的數(shù)據(jù)分析設(shè)施和數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)以此提高銀行的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)收集能力。有了龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，就可以提高商業(yè)銀行在信用風(fēng)險管理、客戶服務(wù)等領(lǐng)域的質(zhì)量。第三，商業(yè)銀行應(yīng)該加強自己金融科技人才的培養(yǎng)。金融科技人才是金融科技創(chuàng)新的源動力，因此要加強其培養(yǎng)力度。銀行可以從各大高校挑選符合要求的人才與高校進行合作建立聯(lián)合培養(yǎng)機制，也可以通過激勵機制從國內(nèi)外各大金融科技公司引進人才，從而逐步建立起自己的金融科技創(chuàng)新團隊。為了激發(fā)團隊的金融科技創(chuàng)新能力，銀行應(yīng)該建立合適的評優(yōu)評級機制、獎金激勵機制。（二）給相關(guān)部門的建議第一，加大金融科技的監(jiān)管力度，完善金融科技監(jiān)管法律法規(guī)。雖然目前金融科技發(fā)展趨于平穩(wěn)健康發(fā)展，但是由于金融科技本身具備的開放性，會使金融市場的固有風(fēng)險和金融媒介的風(fēng)險增加。因此我們要繼續(xù)加強其監(jiān)管力度。同時我們不斷檢測金融科技的實時情