金融科技、中小银行小微企业信贷供给与风险※

粟勤 杨景陆

内容提要：通过手工搜集117家中小银行的小微贷款数据以及公司治理相关数据，并通过Python网络爬虫技术构建各家银行的智能风控运用水平，基于公司治理的视角进行实证检验。研究结果表明，地区金融科技水平的提高总体上可促进中小银行增加小微信贷供给，并控制信贷风险，但是这种影响主要集中在城商行。在影响机制中，电子渠道运用在金融科技发展促进城商行小微信贷供给的过程中发挥一定中介效应，这种中介效应主要来自手机银行和基于社交平台微信打造的微信银行。银行对智能风控的运用也有利于降低信贷风险。基于公司治理视角的研究发现，董事会金融科技背景、成立信息科技委员会与设置首席信息官对城商行的风险控制都能起到明显促进作用，但对小微企业信贷供给无显著正向影响。

一、 引 言

2021年十三届全国人大四次会议表决通过的“十四五”规划明确提出要“深化金融供给侧结构性改革”和“稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型”。这不仅是提高资源配置效率，推动中国经济高质量发展的需要，更是传统金融机构，尤其是中小银行从适应到主动运用金融科技创新，更好地生存和发展的需要。

金融科技本质上是技术驱动的金融创新。以大数据、区块链、云计算等为底层技术的金融科技与金融业高度融合，信息的网络化和透明化有效化解了传统金融中无抵押物无担保人群的信用信息收集和构建难题，降低信息不对称；大数据风控、云计算等新兴技术的应用，也颠覆传统金融服务手段和模式，有效降低金融服务的成本(粟勤和魏星，2017)，为解决小微企业融资难题提供了新的方案。然而，金融科技使得软信息“硬化”，削弱中小银行在“软信息”生产方面的优势，缩小了与大银行在小微企业贷款方面的差距(李华民和吴非，2015；金洪飞等，2020)。中小银行被认为难以应对金融科技的挑战(邱晗等，2018)，加之中小银行内部治理不完善，致使其前景堪忧。因此在支持小微企业、服务实体经济方面，进一步深入探索中小银行(1)本文的中小银行指城市商业银行、农村商业银行等地方银行业金融机构，并不包括新成立的网商银行等民营银行，因其大部分是互联网银行，背后是金融科技企业，与传统的地方银行并非同样的基因。与地区金融科技发展之间的关系就成为一个非常重要的研究课题。

地区金融科技水平的提高是否及如何影响中小银行对小微企业的信贷支持和信贷风险？中小银行的公司治理差异较大，那么，不同中小银行各自在董事会和管理层方面的异质性又会起到何种作用？是放大还是消减地区金融科技发展的影响？这些问题都有待进一步的分析探讨。尤其是在互联网存贷款新规(2)在2021年1月13日和2021年2月20日，银保监会陆续发布了《关于规范商业银行通过互联网开展个人存款业务有关事项的通知》和《关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知》，分别要求“商业银行不得通过非自营网络平台开展定期存款和定活两便存款业务”和“加强出资比例管理、强化合作机构集中度管理、实施总量控制和限额管理以及严控跨地域经营”等。陆续发布的背景下，中小银行跨地域发展的模式不再可行，因此，研究中小银行是否能够吸收地区金融科技创新成果、更好地利用金融科技扶持本地小微企业、服务当地实体经济就显得更加迫切和必要，但这方面的文献明显不足。

本文的贡献主要有以下几点：第一，在小微金融领域，不仅较为深入地探究地区金融科技发展对中小银行小微信贷供给(3)多数研究表明，在小微信贷市场中，供不应求的状况长期存在，导致小微信贷的供给端在该市场上中占据了主导地位。基于这一点，本文使用小微企业贷款来表示银行对小微企业的信贷供给或金融支持。和信贷风险的影响，而且揭示并验证其影响机制；第二，首次尝试从中小银行公司治理的角度分析由不同的董事会和管理层特征产生的异质性影响，并且在银行公司治理指标的选取方面具有一定的创新性。第三，进一步区分城市商业银行和农村商业银行在应对金融科技挑战方面的差异性。

二、 文献综述

1. 金融科技对银行小微信贷供给的影响

目前关于金融科技对银行小微信贷供给影响的研究,其主要的理论基础可概括为两个方面。 一是金融科技有助于识别小微企业信贷需求(王馨，2015),节省信贷供给成本(Gomber等，2018)。 在匹配小微企业信贷需求的过程中,金融科技可以通过甄别有效融资需求,降低信贷供给成本等方式发挥作用。 二是金融科技帮助缓解信息不对称,提高风险管理能力。金融科技在信息获取、信息共享和信息处理等方面的优势有助于缓解银企之间的信息不对称，提升银行风险管理能力(谢平和邹传伟，2012；Sutherland，2018；Livshits等，2016)。 然而也有部分学者持不同看法，例如在强化风险管理方面,DiLorenzo(2018)指出金融科技预测违约风险的效果仍有待观察。

在有关金融科技对银行小微信贷供给影响的研究结论上，一方面，盛天翔和范从来(2020)认为金融科技的发展促进“关系型贷款”和“交易型贷款”的融合应用，通过建立省级金融科技发展指数进行实证检验，结论表明金融科技有助于促进省份水平的小微企业信贷供给。另一方面，李华民和吴非(2015)认为金融科技的应用使得大银行在小企业信贷方面的劣势得以缓解，中小银行的优势不再明显。类似地，金洪飞等(2020)的研究结论也表明，金融科技的运用缩小大银行与中小银行在获取软信息方面的能力差距，有利于增加大银行对小微企业的贷款，而对中小银行的小微企业贷款无明显影响。可以看出，目前有关金融科技如何影响银行小微信贷供给并不存在一致结论。

2. 金融科技对中小银行风险的影响

有关金融科技发展对中小银行风险的影响，一方面，郑志来(2015)指出互联网金融公司会通过挤占商业银行的负债业务等方式影响银行风险。另外，互联网金融会对存款利率市场化进程产生冲击，影响商业银行利润，增加银行风险(戴国强和方鹏飞，2014)。邱晗等(2018)也发现，金融科技的发展可通过促进利率市场化致使银行存款流失，加大银行对同业拆借的依赖，造成风险承担水平提升。另一方面，郭品和沈悦(2015)发现互联网金融在发展初期可通过降低经营支出实现风险水平下降，但随后将抬高资金成本，加剧风险承担。也有研究认为大型银行发展金融科技有利于控制风险水平，但会增大中小银行的风险(金洪飞等，2020)。李向前和贺卓异(2021)则发现金融科技虽然会提高银行的风险水平，但也会增强银行风险管理能力。故而学者有关金融科技与银行风险之间的研究也尚未得出定论。

3. 银行公司治理及其影响

对于以城商行和农商行为主的中小银行来说，其主要客户对象和业务来源集中在中小微企业和民营企业，因而这些地方性银行的内部治理可能会对小微企业的信贷供给和信贷风险产生影响。从现有研究来看，无论规模大小，与商业银行公司治理相关的研究主要集中在股权结构(祝继高等，2012)、董事会特征(Aebi等，2012)与管理层薪酬激励(Berger等，2013)等因素对商业银行的影响。仅有少数研究将注意力集中在银行公司治理与中小企业信贷供给及风险方面(Faleye和Krishnan，2017)。最后，针对与银行发展金融科技相关的公司治理特征例如董事会成员的金融科技背景、首席信息官的设立等的研究仍是凤毛麟角。考虑到金融科技对银行业产生的巨大影响，研究与之相关的公司治理特征对小微信贷供给和信贷风险就显得十分必要。

综合来看，在实证分析中，首先，部分研究多使用省级层面的小微企业贷款数据从宏观层面展开分析，较少利用各家银行的相关数据展开深入分析，因此得出的结论有待进一步拓展。其次，聚焦地区金融科技发展对中小银行小微信贷和风险的影响以及具体影响机制的相关研究仍然尚付阙如，另外受样本规模限制，现有研究也并未详细分析金融科技对城商行和农商行的差异性影响。最后，有关银行公司治理的异质性如何影响中小银行小微信贷供给与信贷风险的研究较为匮乏。因此，本文的贡献主要体现在通过手工采集117家中小银行2012-2019年小微企业贷款的相关数据，实证检验地区金融科技发展对中小银行小微信贷供给和信贷风险的影响，并分析具体的影响机制，最后探究银行公司治理异质性产生的影响。

三、 理论分析和研究假设

1. 金融科技影响银行小微信贷供给和信贷风险

根据前文对金融科技影响银行小微信贷供给相关文献的梳理可知，一方面，地区金融科技发展有助于银行识别小微企业信贷需求，控制信贷供给成本。另一方面，金融科技在信息获取、信息共享和信息处理等方面的优势有助于缓解银企之间的信息不对称，提升银行风险管理能力。因此，一个地区金融科技发展水平越高，那么小微企业的“软”信息被转化为可定量测量的“硬”信息的比例就越大，信贷市场中有关小微企业的“硬”信息集就越丰富，而且地区金融科技还促进信贷市场中信息的传播和共享，因此商业银行可以搜集到当地小微企业的“硬”信息也就越多。这些反映小微企业经营状况和信用水平等方面的“硬”信息有助于商业银行进行贷前筛选和贷中监督。另外，金融科技发展水平的提高也意味着信息处理能力的增强。中小银行可以通过与当地领先的金融科技企业进行合作来提升信息处理能力，通过建立有效的风控模型来降低自身的信贷风险。同时，伴随着信贷市场中“软”信息被逐渐“硬化”，符合信贷申请条件的小微企业的数量也就越多，单个企业的贷款规模也在增加。因此总的来看，地区金融科技发展水平的提高无论是对本地的信贷供给还是信贷需求都可能产生正向影响，并且有利于中小银行控制信贷风险。据此，本文提出以下假设：

H1：地区金融科技发展水平的提高有利于促进中小银行的小微企业信贷供给，并降低信贷风险。

2. 机制分析

(1) 电子渠道的应用影响银行的小微信贷供给。2019年底由银保监会发布的《关于推动银行业和保险业高质量发展的指导意见》明确提出商业银行应坚持“科技赋能”。中央政策的指导使中小银行的小微金融服务无论是在科技水平还是综合效能方面都获得较大提升，进一步强化中小银行坚持科技赋能普惠金融的目标。尤其是在线上业务渠道的发展方面，多样化电子渠道的应用扩大小微客户的覆盖面，有效降低银行服务小微企业的获客成本与授信成本问题。根据《中小银行金融科技发展研究报告(2020)》，通过加大线上渠道建设力度来提升小微金融业务覆盖率的中小银行在样本银行中占比超过90%，反映出中小银行近年来正在不断加大对金融科技成果的利用程度。多数中小银行的线上渠道逐步由手机银行拓展至微信银行、直销银行等，推动小微金融业务逐渐由线下转移至线上，拓展小微金融市场。因此，地区金融科技发展更有可能通过技术扩散带来的技术溢出效应、提高银行业竞争程度的鲶鱼效应(孟娜娜等，2020)以及促进商业银行与金融科技企业合作实现优势互补的联系效应(沈悦和郭品，2015)推动中小银行利用金融科技的应用成果赋能小微金融业务。通过与金融科技公司合作来开发出多样化的电子业务渠道，助力银行从线上拓展小微客户群，降低获客成本，扩大普惠金融服务的覆盖范围，有利于增加银行的小微信贷供给。

(2) 智能风控的运用影响银行的信贷风险。根据《中国地区性银行数字化转型白皮书》的调查结果，与国有大行和股份制商业银行相比，地方中小银行的整体风险管理能力较弱。由于长期以来业务重心都聚焦在物理网点的经营，线上业务的发展时间较短，因此地方中小银行线上业务的风控能力，如防范信用风险和欺诈风险等的能力成为制约银行持续、健康发展的关键瓶颈，也是银行希望借助地区金融科技的发展，凭借以大数据、云计算和人工智能等技术为基础的应用成果解决的重点和难点。另外在信贷业务过程中，中小银行大多存在重贷前、轻贷后的问题，一定程度上导致银行贷款不良率偏高。地区金融科技发展带来的技术溢出效应、联系效应等也在一定程度上促使银行积极运用金融科技的研发成果，推动银行打造智能化风控体系，通过优化风控决策、提供贷款全流程的动态监控和配套的数据分析处理能力，实现金融科技有效降低银行信贷风险的目的。

有关地区金融科技发展影响银行小微信贷供给和信贷风险的机制如图1所示。据此，本文提出以下假设：

图1 地区金融科技发展影响银行小微信贷供给和信贷风险的机制

H2a：地区金融科技发展有助于推动中小银行电子渠道的应用，增加银行的小微信贷供给。

H2b：地区金融科技发展有助于推动智能风控的运用，降低中小银行的信贷风险。

3. 公司治理特征的差异影响银行对金融科技发展成果的吸收利用

根据前文的文献梳理可知，目前有关银行公司治理的研究主要集中在股权结构、董事会和管理层等方面。那么在银行发展金融科技的过程中，与之密切相关的董事会和管理层特征又会如何影响银行对地区金融科技发展成果的吸收和利用？首先，从战略决策的制定来看，董事会中具有金融科技相关背景的人才占比越高，董事会层面对金融科技的重视程度也会越高。因此决策层在制定银行3-5年甚至更长远的战略目标时就更倾向于选择“科技立行”的战略，有利于银行尽早地确立转型方向。其次，从董事会和管理层的委员会设置来看，董事会层面的信息科技委员会负责制定全行的信息科技发展战略和运行规划，对外达成与金融科技企业的战略合作，积极引入金融科技应用成果，对内确保配置足够的人才、资金和相应的制度保障，并负责维持稳定、安全的信息科技环境，加强对金融科技发展成果的消化、吸收和再创新。管理层设置的信息科技委员会主要负责将全行的信息科技战略与经营战略有效结合，将金融科技应用与全面风险机制建设有效结合，推动金融科技项目的落地与维护，充分发挥金融科技的效能。因此信息科技委员会对银行的金融科技应用至关重要。另外，从管理层的职位设置来看，首席信息官(CIO)对银行应用金融科技也十分关键。CIO既要负责开发已有 IT资源，同时提供数据和信息服务，还要领导企业探索IT赋能的创新。在银行业中，数据资源的重要性不言而喻，因此首席信息官的职责更加重大，既可能参与到银行与金融科技公司的合作，提升银行的获客与风控能力，又负责整合全行的数据资源，在与金融科技公司的合作过程中通过技术转移和人才引进逐步建立自身的金融科技应用能力。因此，首席信息官的设立有助于增强银行对地区金融科技发展成果的吸收与应用，提升针对小微企业的服务能力，降低信贷风险。综合来看，董事会的金融科技背景、成立信息科技委员会与设立首席信息官都可能增强地区金融科技对加大银行小微信贷供给和优化银行信贷风险的促进作用。

四、 研究设计

1. 样本和数据

本文共搜集到样本银行117家，其中城市商业银行82家，农村商业银行35家，样本期为2012-2019年。银行财务数据主要来自BankFocus(原BankScope)数据库，少部分缺失值通过查找年报方式补齐。宏观经济数据取自国家统计局网站和中国人民银行网站。由于银行小微企业贷款相关数据以及银行公司治理的数据存在少部分缺失值，因此获得的数据为非平衡面板数据。小微企业贷款和银行公司治理等数据通过手工查找各家银行年报、社会责任报告、历年的《中国中小微企业服务发展报告》和各家银行网站的公告新闻并经整理得到。

2. 变量选择

(1) 被解释变量。第一，银行小微信贷供给指标。结合数据的可得性以及本文的研究需要，选取银行每年年末的小微企业贷款余额并进行对数化处理(LSME)以及小微企业贷款余额占银行各类贷款余额的比重(SMER)来衡量银行对小微企业的信贷供给。第二，风险指标。常用的度量银行风险的指标主要有不良贷款率、Z-score以及风险资产比例等。考虑到本文重点关注的是银行的信贷风险，因此使用不良贷款率(Risk)作为代理指标。

(2) 解释变量。第一，地区金融科技发展指标(Fintech)。现有研究目前广泛应用北京大学数字普惠金融中心基于蚂蚁金服用户数据构建的包含省、市、县三级的数字普惠金融指数(郭峰等，2020；叶莉和王荣，2021)来刻画地区的金融科技水平。该指数采用国内领先的客户分布最为广泛的数字经济服务提供商蚂蚁金服的数据，可以较好地反映地区的金融科技发展程度。因此本文的地区金融科技发展指标使用地级市层面的数字普惠金融指数来表示。为缓解内生性的影响，借鉴邱晗等(2018)的做法，选择数字普惠金融指数中的覆盖广度指标作为衡量地区金融科技发展水平的代理变量。覆盖广度涉及的指标主要与当地的经济发展相关，并不受银行信贷业务的影响，并且该指标计算的都是地级市的平均指标，可以进一步缓解模型潜在的内生性影响。

第二，银行电子渠道运用指标。为衡量银行电子渠道的运用，通过查找年报和社会责任报告等方式收集各家银行分别上线手机银行、微信银行和直销银行的时间，并相应构建代表这三类电子渠道的三个虚拟变量，分别为MB、WB和DB。若某家银行在某一年份上线其中的一个电子渠道，则从该年份开始该变量取值为1，否则为0。考虑到在2012年以前，大多数银行都已经上线网上银行和电话银行，因此本文在研究中未考虑这两类渠道的影响。

第三，银行智能风控水平指标。如何衡量各家银行的智能风控水平是分析中的一个难点，现有文献鲜有涉及。目前，在研究中所使用到的与之相近的指标主要为衡量银行金融科技水平的指标，关于该指标的构建方式主要有两种，一类是通过Python大数据爬虫的方法，搜索银行和金融科技关键词共同出现的新闻数量来表示(金洪飞等，2020)，另一类是通过“文本分析”法从银行年报中提取金融科技关键词来构造。对于中小银行来说，如何更有效地降低信贷风险是应用金融科技的首要考虑。根据普华永道发布的《2018年中国金融科技调查报告》，相较于业务层面的直接合作，商业银行对金融科技的应用成果更感兴趣。在金融科技的应用成果中，商业银行更加关注风控、反欺诈等领域，与金融科技公司在诸如反欺诈、加密、风险控制等领域的合作最多，因此本文认为用于衡量银行金融科技水平的指标也能够有效反映中小银行的智能风控应用水平。

考虑到本文研究的样本为地方中小银行，部分银行的年报存在信息披露不完全或者选择性披露的情况，可能会对研究结果带来偏差，因此选择利用Python大数据爬虫的方式。第一步，借鉴金洪飞等(2020)确定金融科技关键词的做法，同时考虑到本文的研究对象为地方中小银行，因此确定与智能风控相关的九个关键词，分别为体现银行智能风控所运用核心技术的五大关键词：大数据、人工智能、云计算、区块链、物联网，以及代表智能风控在银行信贷主要应用场景的四个关键词：网上银行、手机银行、直销银行和信贷工厂。第二步，从百度搜索网站的百度资讯频道中搜索银行和每一个关键词共同出现的新闻，例如搜索“北京银行”+“大数据”，获取各家银行在2012-2019年各年度符合条件的新闻数量。为提高搜索精度，首先选取在百度资讯中出现的新闻结果，避免直接在百度新闻搜索出现较多的无关链接，其次在初步搜索结果中删除标题不一致但内容重复的新闻。第三步，从初步的新闻搜索结果中统计每个年度每家银行和每个关键词共同出现的次数，得到所有银行2012-2019年的面板数据，最后进行因子分析，得到各家银行在各个年度的智能风控应用水平(IRC)。

第四，银行公司治理相关指标。按照前文理论分析，本文选取的与银行发展金融科技相关的公司治理指标包含四个变量。第一是董事会成员的金融科技背景指标(Fin_Board)。当董事会中具有金融科技背景的成员占比超过当年样本银行的均值时该指标取值为1，否则为0。其中董事会成员是否具有金融科技相关背景的界定标准为根据银行年报披露的信息，该董事获得过计算机及相关专业的理工科学位，或者在信息科技类型的企业有过工作经历，或者是高级工程师，或者在银行或政府的信息科技相关部门工作过。第二和第三个分别是董事会是否设立信息科技委员会(ITC_Board)、管理层是否设立信息科技委员会(ITC_Mana)。第四个指标为管理层是否引入首席信息官(CIO)(4)根据中小银行的实际情况，首席信息官的范围包含首席信息官、首席信息技术官员、信息总监、科技部总经理和总工程师。尽管名称不同，这些职位发挥的职能和作用却是相近的。。这三个指标均为虚拟变量，如果银行有董事会级别的信息科技委员会、管理层级别的信息科技委员会以及引入首席信息官职位，则这三个变量都取值为1，否则取值为0。

第五，控制变量。本文选取的控制变量包含3个层面的指标。首先是银行层面的指标。与银行信贷结构密切相关的变量主要有银行资产规模(Asset)、平均总资产收益率(ROA)、不良贷款率(Risk)、所有者权益比率(EA)、贷存比(Dis)、经营成本(Cost)以及银行是否上市(Listed)等指标(刘莉亚等，2017；金洪飞等，2020)。而小微企业信贷是银行信贷业务的重要组成部分，尤其是对中小银行来讲，小微企业信贷占比平均达到了40%以上，因此以上影响银行信贷结构的因素也会影响到银行的小微企业信贷供给。从银行信贷风险的影响因素来看，现有研究表明银行资产规模(Asset)、平均总资产收益率(ROA)、不良贷款率(Risk)、所有者权益比率(EA)、贷存比(Dis)、经营成本(Cost)以及银行是否上市(Listed)等指标也可能对银行信贷风险产生影响(金洪飞等，2020；刘忠璐，2016)。其次是行业层面的指标。银行业的竞争程度与银行小微企业信贷密切相关(盛天翔和范从来，2020)，银行业竞争可对借贷成本产生显著的负向影响(尹志超等，2015)，进而作用于银行的小微信贷供给。同时，银行业的竞争程度也与银行信贷风险紧密相关(Beck等，2006)。因此，本文选取的反映银行业竞争程度的指标是研究中广泛使用的赫芬达尔指数(HHI)，该指数通过对单个商业银行贷款量加权计算而得，数值越大说明市场垄断程度越高。另外是反映宏观经济发展状况的指标，地区经济增速和广义货币供应量增速等因素也可能同时对银行的小微企业信贷(金洪飞等，2020)和信贷风险(李向前和贺卓异，2021)产生影响。因此，本文也控制了省份水平的GDP增长指数(GDPr)和全国的广义货币供应量增速(M2r)。最后考虑到银保监会分别于2015年3月和2018年3月针对银行的小微企业贷款提出“三个不低于”和“两增两控”的考核指标，该考核政策旨在敦促银行业加大对小微企业的信贷支持力度。但从其影响来看，尽管国内多数中小银行都不同程度地完成考核指标，增加小微企业信贷，但由于小微企业自身缺乏透明度，无财务报表、无抵押品、无担保以及更没有政府信用背书，在这种情况下，中小银行增加对小微企业的贷款通常伴随着更高的信用风险。从这一点来看，银行业的相关监管政策既可能会影响到银行的小微信贷供给，也可能抬升银行的信贷风险水平。因此，分别引入代表“三个不低于”政策的虚拟变量Guide1，在2015年及以后Guide1=1，之前为0，以及代表“两增两控”政策的虚拟变量Guide2，在2018年及以后Guide2=1，之前为0。变量符号和定义见表1。

主要变量的描述性统计结果如表2所示。首先由小微企业贷款占比的均值达到44.11%可以看出小微企业贷款是中小银行贷款构成中的重要部分，并且不同银行对小微信贷的供给水平存在较大差异，最低为0.3%，最高达到近97%。从公司治理相关变量的变动范围来看，银行之间与金融科技相关的董事会和管理层特征也差异明显。这说明地方中小银行在发展金融科技过程中的做法不尽相同。控制变量的主要特征均与现有文献中的描述相近，不予赘述。本文还对各个变量在城商行和农商行内部的均值进行了t检验。从比较结果来看，城商行的小微企业贷款规模要大于农商行，而小微企业贷款占比要低于农商行，这符合实际情况。从电子渠道的应用来看，城商行在微信银行和直销银行方面的表现更好。另外，农商行的智能风控应用水平要显著高于城商行，且信用风险显著高于城商行，这表明风险更高的农商行在应用金融科技的过程中更加重视风险管理。在公司治理方面，除信息科技委员会指标的均值略低于农商行之外，城商行对于金融科技的重视程度要明显高于农商行。

表1 变量符号和定义

表2 主要变量的描述性统计

(续表)

3. 模型设计

第一步，为检验假设H1，构建模型(1)和模型(2)进行回归分析，模型(1)将用来探究地区金融科技发展对银行小微信贷供给的影响。具体的模型设计为：

(1)

模型(2)则用来分析地区金融科技发展对银行信贷风险的影响。考虑到银行的风险一般具有时间平滑性(邱晗等，2018)，因此在模型(2)中加入风险指标的滞后一期，并使用系统GMM的方法进行估计。具体的模型设计为：

Riski,t=β0+β1Riski,t-1+β2Fintechc,t+Cβ+μi+εi,t

(2)

第二步，为进一步探究地区金融科技影响银行小微信贷供给和信贷风险的影响机制，借鉴郭晔等(2020)的做法，运用中介效应模型展开分析。具体的模型设计如下：

Y=α0+α1Fintechc,t+Cα+μi+εi,t

(3)

Z=γ0+γ1Fintechc,t+Cγ+μi+εi,t

(4)

(5)

其中，Z表示中介变量。在地区金融科技影响银行小微信贷供给的机制中，Y表示对数化后的小微企业贷款余额(LSME)和小微企业贷款占比(SMER)，Z分别为三种电子渠道指标：手机银行(MB)、微信银行(WB)和直销银行(DB)。在地区金融科技影响银行信贷风险的机制中，Y表示信贷风险(Risk)，Z为银行的智能风控应用水平。若α1不显著，停止中介效应分析；若α1显著，γ1和δ1至少有一个不显著，需要进行Sobel检验，若通过该检验，则认为中介效应存在。

五、 实证结果

1. 基准回归

(1) 基准回归结果。在基准回归结果表3中，第(1)列和第(2)列结果显示地区金融科技发展对银行小微信贷供给规模和占比的影响都在1%的显著性水平下显著为正。从系数的经济显著性来看，地区金融科技发展指标每提高10个单位，就可以带来银行小微企业信贷供给增加5.1%，按照样本均值计算为22亿元左右，同时使小微企业信贷占比增加超过0.8个百分点，表明地区的金融科技发展显著提升了中小银行对小微企业的信贷支持。在表4第(1)-(3)列的结果中，系统GMM估计的sargan统计量的P值都大于10%显著性水平，且ar2p都大于10%显著性水平，说明模型估计不存在过度识别问题以及扰动项的二阶差分不存在自相关性，系统GMM估计结果的一致性得到保证。表4第(1)列的结果表明金融科技对银行信贷风险的影响系数显著为负，地区金融科技发展指标每提高10个单位，就可以使银行信贷风险降低大约0.18个百分点，表明地区金融科技发展有助于中小银行控制信贷风险。因此，假说H1成立。另外，表3第(3)-(6)列和表4第(2)-(3)列还分别展示了城商行样本和农商行样本的回归结果。可以看出，与农商行相比，地区金融科技发展对城商行小微信贷供给的促进作用要更加明显，对城商行降低信贷风险的推动作用也更大。这一点不难理解，城商行的规模、资本、知名度、技术实力和人才储备等方面普遍优于农商行，因此可以更有效地吸收地区金融科技创新带来的技术溢出效应，有利于城商行拓展小微金融业务和控制信贷风险。另外，两个政策代理变量对小微信贷供给的影响系数并不显著，但显著提升银行的信用风险水平。这可能是因为针对所有银行政策方面的考核要求，会导致大型银行客户对象下沉，吸引中小银行的头部客户。这就不得不促使中小银行去开发信息更加不透明、风险更高的客户群体。

表3 地区金融科技发展与银行小微信贷供给

(2) 缓解内生性问题(5)限于篇幅，有关内生性估计结果不再列示，备索。。第一，使用工具变量法缓解内生性。根据前文的实证分析结果，可以初步得出地区金融科技发展有利于促进银行小微信贷供给的结论。但是另一方面，小微信贷支持力度越大的银行也可能通过为当地金融科技企业提供信贷服务进而反过来促进地区的金融科技发展，二者之间可能存在双向因果关系，导致模型存在内生性问题，得出的结论可能有偏(由于针对信贷风险的模型已经使用GMM方法缓解了可能存在的内生性问题，因此这里并没有讨论与信贷风险相关的内生性问题)。为进一步缓解内生性问题，首先借鉴谢绚丽等(2018)的做法，选取互联网普及率(IPR)作为地区金融科技发展的工具变量进行检验。一方面，互联网普及率衡量当地对信息科技的应用程度，而信息科技是金融科技发展的必要基础，因此互联网普及率可以直接影响到地区金融科技水平，满足工具变量的相关性要求。另一方面，影响银行小微信贷供给的因素主要集中在当地金融业的发达程度和地区经济发展水平两方面，而互联网普及率很难直接影响到银行的小微信贷供给，符合工具变量的外生性假设。其次，使用银行所在地级市到杭州市的球面距离(Distance)以及球面距离的平方项(Distance2)作为工具变量再次进行估计。不难理解，杭州市作为中国和全球领先的金融科技企业支付宝及其母公司阿里巴巴集团总部的所在地，拥有国内领先的金融科技水平，能够为周边地区带来金融科技相关的技术溢出效应，因此其它地级市与杭州的距离越近，更有可能带动本地金融科技发展。同时各个地级市与杭州的球面距离很难对当地银行的小微信贷供给产生直接影响，所以银行所在地级市与杭州的球面距离及其平方项满足工具变量的相关要求。从检验结果看，这两组工具变量都通过了可识别性检验和弱工具变量检验，2SLS第一阶段回归的F值也都大于10，说明不存在不可识别和弱工具变量问题。同样，估计结果也表明使用工具变量后的回归结果与基准回归的结果基本一致。因此在使用工具变量法缓解模型内生性问题后，基准回归结果仍然稳健。

表4 地区金融科技发展与银行信贷风险

第二，剔除特定样本。考虑到直辖市的金融科技发展更快，对小微企业的金融支持力度通常也更大，因此对位于直辖市的样本来说，反向因果问题可能更加突出。为此剔除所在地为直辖市的银行样本，对模型(1)和(2)重新进行估计。另外，在民营经济较为发达的省份例如浙江、江苏和广东省，信贷资源重点向中小企业、民营企业倾斜，针对中小企业、民营企业的金融服务更加完善，更有利于吸引金融科技企业“落户”，带来地区金融科技水平的提高，也可能造成更严重的内生性问题。因此进一步剔除位于浙江、江苏和广东省的样本，重新估计表2和表3的结果，数据显示估计结果仍然稳健。

(3) 稳健性检验(6)限于篇幅，稳健性检验结果不再列示，备索。。第一，考虑城市固定效应。由于城市之间的固有差异也可能对基准回归估计结果造成影响，因此本文在基准模型中加入城市固定效应进行稳健性检验，所得的估计结果与基准回归结果基本一致。

第二，替换银行小微信贷供给指标和风险指标。为进一步验证地区金融科技对中小银行小微信贷供给和信贷风险的影响，使用银行的小微企业信贷增速(SMEGr)和小微企业信贷相对增速(SMERGr)(即银行小微企业信贷增速减去银行同期各项贷款增速)作为小微信贷供给的替代指标，使用风险资产率(RAR)(郭品和沈悦，2015)即净贷款与总资产之比作为银行信用风险的替代指标，重新进行估计。由于2015年3月出台的“三个不低于”政策要求银行业的小微企业贷款增速不低于上年同期水平，因此小微企业信贷增速及其相对增速可能具有时间上的平滑性，使用系统GMM方法进行估计更加合适。数据结果与基准回归结果基本一致，结论稳健。

第三，排除政策监管影响。由于选取的样本时期为2012-2019年，考虑到在2018年银保监会发布“两增两控”的考核要求之后，银行更加关注单户授信总额1000万元以下(含)的小微企业贷款，可能导致小微企业贷款的统计口径发生变化。为进一步排除政策监管带来的影响，从初始样本中剔除2018和2019年的数据，重新进行检验。从数据结果看，在排除政策监管影响后，结论仍然与前文一致。

第四，控制金融科技溢出效应。由于在样本期内大多数中小银行都在省内展开跨地域经营发展模式，也有部分中小银行在省外设置分支机构，为了进一步控制地区间金融科技发展可能产生的溢出效应，首先将在省外设置有分支机构的银行(共有44家银行)从样本中剔除，随后在基准模型中添加省级数字普惠金融使用深度指标(Pro_Fintech_UD)(7)考虑到使用省级的数字普惠金融覆盖广度指标会给模型带来多重共线性的问题，以及数字支持服务程度这一指标变动较大，本文仅使用省级的数字普惠金融使用深度指标进行回归。来控制地区间金融科技溢出效应。从重新估计的结果可以看出，在控制可能的金融科技溢出效应之后，基准回归的结果仍然稳健。

2. 机制分析

(1) 电子渠道运用影响银行小微信贷供给。在初步验证地区金融科技发展对银行小微信贷供给和信用风险的影响之后，继续分析电子渠道运用在地区金融科技发展对银行小微信贷供给过程中发挥的中介作用。从表3和表4的结果可知，除地区金融科技发展对农商行小微信贷占比的影响不显著之外，其他类型的回归结果均显著，可继续进行中介效应检验。在表5的Panel A结果中，对于全样本银行，第(1)-(3)列和(7)-(9)列的结果均显示手机银行与直销银行Sobel值的绝对值都小于0.97，中介效应并不明显。而(4)-(6)列的结果显示微信银行的Sobel值均大于0.97，说明微信银行的正向中介效应显著，以(6)列的估计结果为例，微信银行的中介效应大小为14.68%。这表明，从总体上看地区金融科技发展可以通过推动中小银行使用微信银行来提升小微信贷供给水平。

表5的Panel B结果显示，对于城商行，一方面，手机银行的Sobel值Z2和微信银行的Sobel值Z1和Z2都大于0.97，表明这两类电子渠道在地区金融科技发展促进银行小微信贷供给的过程中发挥显著的正向中介效应。以表5中Panel B第(3)列和第(6)列的估计结果为例，手机银行和微信银行在地区金融科技发展提升中小银行小微信贷占比的过程中发挥了完全的中介效应(8)手机银行和微信银行同时发挥完全的中介效应可能是由于这两类电子渠道运用之间存在较强的共线性(二者的相关系数达到了0.6左右)。同时为保证估计结果稳健性，本文也将这三类中介变量放入同一个模型进行中介效应检验，结果并未发生明显改变。。这一结果符合预期。手机银行作为城商行开展线上业务的主要载体，打破了传统金融服务模式固有的时空限制，使得金融服务的覆盖范围延伸至个体工商户和小微企业主等“长尾端”客户，既加快金融产品的更新换代，又促进金融产品信息的传播，降低信贷服务的成本。与手机银行不同，微信银行是以中国流行的社交平台——微信为基础，庞大的微信用户群体有助于拓展银行线上营销的覆盖面，提供包括账户余额查询、贷款申请、信用卡还款等多样化的便捷服务，并且无需下载软件，有利于增强客户体验，提升客户黏性。另一方面，直销银行的系数不显著，且为负值，金融科技也并未显著提高中小银行对直销银行的利用。这可能与中小银行对直销银行的定位有关。现实中直销银行被多数城商行定位为集存款、理财和投资等负债端产品于一身的线上平台，并不具备信贷服务等资产端业务的功能。

表5 电子渠道运用与银行小微信贷供给

(续表)

表5中Panel C的结果表明，对于农商行，这三类电子渠道的正向中介效应并不显著。这可能是由于农商行几乎处于中国银行业结构的最底层。当金融科技冲击下所有银行都下沉客户对象、小微企业贷款市场竞争加剧时，大型银行可以利用其更低廉的负债成本降低贷款利率而吸引中小银行的头部客户(金洪飞等，2020)。城商行在自身的优质客户流失以后，也会极力争夺农商行的头部客户，从而导致农商行的客户对象更加集中于农村的留守老人。这部分人群因受教育和理解能力的限制，在使用电子服务渠道方面面临“数字鸿沟”。其次，与城商行相比，农商行缺乏较为完善的电子渠道营销管理工具；小微金融业务流程智能化水平较低；手机银行和直销银行等的电子渠道建设还存在维护力度不足、更新迭代速度慢等情况，带来客户体验感较差等问题，导致客户黏性不足。最后，多数农商行还受制于省联社-农商行的二级管理体制，无法充分发挥金融科技的效能。因此在小微金融业务的线上迁移过程中，农商行仍然存在较大的改进空间。

(2) 智能风控应用影响银行信贷风险。在分析银行电子渠道运用对小微信贷供给的影响之后，继续探讨银行借助地区金融科技发展智能风控如何影响银行的信贷风险。表6中Panel A部分(1)-(6)列的系数估计和Sobel检验结果表明，无论是在城商行样本还是农商行样本，智能风控应用的中介效应都十分显著，中介效应分别达到21.70%和27.72%，表明地区金融科技发展可通过增强中小银行的智能风控应用水平来降低信贷风险。在吸收利用金融科技发展成果的过程中，中小银行由于自身的风控水平普遍不高，因此更加青睐智能风控、大数据风控等领域的应用。在此过程中，中小银行可分别通过大数据和互联网等技术，人工智能、云计算和区块链等应用提升数据搜集和处理能力，还能通过网上银行、手机银行和直销银行等应用场景拓展业务渠道，获取客户行为信息，实现金融科技应用的落地。银行的智能风控应用水平越高，越有利于银行吸收和利用地区金融科技发展的先进成果，在与金融科技公司合作的过程中最大化地发挥金融科技应用的潜力，实现更加有效的风险管理。

另外，在测度银行的智能风控水平指标时，由于规模较大的银行通常知名度更高，更受媒体关注，网络中与之相关的同一主题的新闻数量会更多，因此可能造成与金融科技相关的新闻重复率过高，导致测度结果存在偏差。为校正偏差，将原指标除以银行当期总资产规模的对数来构成一个新的指标(IRC_N)，重新进行检验。表6中Panel B的结果显示智能风控应用的中介效应仍然显著，结论保持稳健。假设H2b得到验证。

表6 智能风控应用与银行信贷风险

(续表)

3. 银行公司治理的异质性分析

为进一步分析银行公司治理异质性产生的影响，本文在模型(1)和(2)的基础上，通过加入银行公司治理相关指标与地区金融科技发展指标(Fintech)的交互项，来探究银行公司治理特征的异质性带来的影响。回归结果如表7、表8和表9所示。

由表7-表9的第(1)列、第(2)列、第(4)列和第(5)列中交互项的系数估计值基本都为负值可知，针对银行的小微信贷供给，董事会的金融科技背景、设立信息科技委员会以及首席信息官(CIO)的引入并未放大地区金融科技发展带来的正向影响。其可能原因在于，与寻求小微信贷规模扩张相比，中小银行更倾向于借助金融科技增强风险控制能力，因此以上的公司治理特征更有可能在银行的信贷风险优化方面发挥作用。表7、表8 和表9的第(3)列结果中这三类交互项的系数都显著为负也证实这一点。另外，表7的第(1)和(2)列中交互项的系数显著为负，而董事会金融科技背景(Fin_Board)的系数估计值显著为正，表明尽管城商行董事会的金融科技背景本身有利于促进小微信贷供给。但是，一方面，地方金融科技发展会吸引区域内金融科技人才向金融科技企业聚集，造成银行董事会中金融科技人才流失，不利于发挥董事会金融科技背景对银行小微信贷供给的促进作用；另一方面，中小银行可利用的资源有限，在与金融科技企业的合作中银行董事会在制定战略决策时倾向于将有限的预算优先用于风控能力建设，小微信贷业务的线上渠道建设缺乏足够投入，导致线上渠道得不到充分发展，拉大了与国有银行和股份制银行的差距，小微信贷的市场份额可能因此受到削弱，不利于提升银行的小微信贷供给。

最后对于农商行，以上公司治理特征产生的影响都不显著，这与农商行对自身的定位有关。与城商行更加积极地寻求领先的金融科技应用相比，考虑到多数的金融科技项目前期投入大、见效时间长，农商行由于自身体量小，经营地域固定，更倾向于将有限的资源投入到业务运营。另外，受制于省联社的安排，多数农商行的金融科技建设欠缺主动性，同质化色彩浓厚。因此对于农商行来讲，这些公司治理特征难以产生明显影响。综合来看，有利于推动银行吸收利用金融科技发展成果的公司治理特征可显著降低城商行的信贷风险，对小微信贷供给无明显促进作用。

表7 董事会金融科技背景、银行小微信贷供给与信贷风险

表8 信息科技委员会、银行小微信贷供给与信贷风险

表9 首席信息官、银行小微信贷供给与信贷风险

六、 结论和启示

在金融科技蓬勃发展的时代，中小银行能否通过利用金融科技发展实现与小微企业的共生发展至关重要。本文通过利用2012-2019年117家中小银行的相关数据，考察地区金融科技发展对中小银行小微信贷供给和信贷风险的影响。研究结果表明：第一，地区金融科技发展有助于增加银行对当地小微企业的信贷供给，并且有利于降低信贷风险，这种正向影响在城商行中表现得更加明显。第二，电子渠道的运用在地区金融科技促进城商行小微信贷供给的过程中发挥一定的中介效应，这种中介效应主要来自手机银行和基于社交平台微信打造的微信银行。第三，银行对智能风控的运用有利于降低信贷风险。第四，董事会的金融科技背景、信息科技委员会的成立与首席信息官(CIO)的引入对城商行的风险控制能够起到明显的促进作用，但对小微企业信贷供给无明显促进作用。

结合中国金融业发展的实际情况以及中小银行的发展实际，本文的研究结论具有以下几点启示：鼓励地方金融科技水平的持续、健康发展，有利于促进银行数字化转型和金融科技成果的运用并缓解地区金融机构与企业之间的信息不对称程度，提高金融对小微企业的支持力度；中小银行应该抓住金融科技发展浪潮带来的机遇，吸收利用金融科技发展成果，积极主动推行数字化转型战略，以便积极践行普惠金融理念，提高小微信贷业务的商业可持续性，构建与小微企业的“命运共同体”，真正实现与当地小微企业的共生发展；对于规模较小的地方中小银行，尤其是农商行而言，重点应该在加大与金融科技公司合作的同时注重自身治理结构的完善，积极引入金融科技相关人才，在增强管控风险能力的同时，改进电子服务渠道，提高客户粘性。