金融科技赋能商业银行的劳动要素替代效应

宋晓阳，杨袁紫薇，刘芬华，李玲玲

（1.广东科学中心，广东广州 510006；2.中国工商银行广州分行，广东广州 510375；3.广东金融学院马克思主义学院，广东广州 510521；4.广东省社会科学界联合会，广东广州 510050）

1 研究背景

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》作出了稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型的重要战略部署。中国人民银行2021 年年底印发《金融科技发展规划（2022—2025 年）》强调，以加强金融数据要素应用为基础，将数字元素注入并贯穿金融业务运营全流程，注重金融创新的科技驱动和数据赋能，推动金融科技从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势”新阶段。基此判断，金融科技赋能商业银行推动数字化转型进程不可逆转且预期速率倍增。据腾讯云和毕马威联合发布的《区域性银行数字化转型白皮书》统计，超过90%的中小型商业银行含区域性商业的数字化转型已经超越了起步阶段［1］。从沪深A股上市银行年报关于金融科技及数字化转型的相关描述来判断，截至2021 年年底，国内大型商业银行实现了金融科技对于传统业务流程重构的全方位覆盖，完成了从金融科技3.0 时代到全面数字化转型即4.0 时代的层级跃升［2］。另据国家金融监督管理总局（cbirc.gov.cn）公布的数据，2020 年国内银行机构信息科技资金总投入达2 078 亿元，同比增长20%，部分银行机构的科技投入在营收中占比达到了4%以上［3］。银行业在金融科技的应用程度和推进数字化转型的进度方面也明显高于其他金融行业［4］。从金融信息化到互联网金融，再到金融科技赋能和商业银行数字化转型，金融与科技融合不断加深，不仅激发了金融创新速率的提高，还深刻影响金融机构的组织模式和治理机制的变革，同时带来包括资本和劳动在内的要素配置结构的深度调整，特别是对于行业的劳动就业水平产生深远影响。

金融科技发展意味着银行业规模边界的收敛［5］。伴随着金融科技发展，区域经济对于银行机构网点的容纳能力下降，机构网点增速放缓甚至绝对数量减少，进而意味着劳动力从业规模增长速率的减缓甚至绝对规模的收缩。根据我国银保监会统计数据，如图1 所示，2010—2021 年间中国银行业资产规模逐年扩大，结合图2 的188 家银行从业人员规模趋势、图3 的五大商业银行（中国银行、中国农业银行、中国工商银行、中国交通银行、中国建设银行）从业人员规模趋势可知，银行业从业人员规模并没有成比例增大，尽管存在隔年正增长的反弹现象，但2012 年以来增长率总体呈下降趋势。可见，中国银行业从业规模增长率与行业总资产增长率存在明显缺口，或可以用金融科技进步对于劳动要素的替代效应予以解释。

图1 中国银行业资产规模年度分布

图2 中国 188 家银行从业人员规模年度分布

图3 中国五大行就业人员规模年度分布

理论上讲，金融科技赋能商业银行一方面可能形成对传统劳动要素的替代，造成技术性失业，另一方面也会创造对于新技术劳动的需求，创造新的就业机会。换句话说，科技进步对于劳动要素的最终效应，取决于两个方向效应的角力［6］。因此，商业银行从业规模增长率收敛乃至五大商业银行从业人员绝对数量的收缩是金融科技带来的对于劳动要素的替代效应，还是经济发展新常态以及百年不遇之大变局的自然演绎状态，有待通过实证研究具体考证。

2 文献综述

2.1 商业银行金融科技及其影响

Gomber 等［7］认为金融科技源于金融和技术，主要是指互联网相关的技术与金融服务机构的经济活动之间的联系。Dorfleitner 等［8］将金融科技理解为企业使用技术进行金融运营以获取利润，通过金融服务与现代技术相结合提高金融服务的效率。Muthukannan 等［9］认为金融科技是领导、管理和运用市场的关键参与者，是为利用技术提供新的和改进的金融服务。Tello-Gamarra 等［10］将金融科技定义为负责通过整合新技术在金融系统中创造创新产品和服务的经济主体，以最小化金融系统中的金融成本和交易成本。Milian 等［11］认为金融技术影响了金融服务业的几乎所有方面和部门，由于金融科技创新，客户可以通过越来越自动化的渠道与金融机构进行沟通。

当前国内学术界普遍认同的金融科技定义来自国际金融稳定理事会（FSB），即将先进技术应用到金融领域，对金融市场、机构和服务带来重大改变的商业模式、新应用和产品服务［12］。国内已有关于商业银行金融科技影响的研究主要集中于绩效、风险、信贷、竞争等方面，如李建军等［13］在普惠金融产生的负向激励基础上，通过分析县域层面的银行数据发现，银行金融科技可以通过服务大众释放长尾效益，降低银行成本，增进财务绩效；鲍星等［14］的研究结果表明，金融科技有助于提升商业银行内部控制水平、改善银企信贷层面信息不对称，进而降低商业银行不良贷款率；孟娜娜等［15］研究发现金融科技的发展有助于满足受到金融抑制的长尾群体的需求，形成竞争效应；盛天翔等［16］研究发现，相比传统银行，使用金融科技的银行会有收益加成，且金融科技运用能力越高，这一收益加成越大，银行竞争度的最优值也越大；唐松等［17］认为金融科技有助于打破二八定律服务困境，银行可以通过技术创新降低信息不对称成本，此外，金融科技也有利于知识跨区域传播，从而科技创新能提升全要素生产率。

2.2 劳动雇佣水平及其影响因素

现有国内外相关研究主要集中于制造业技术进步对劳动雇佣水平的影响。Roberto 等［18］的研究结果表明，第四次工业革命带来创新和数字技术的进步会减少就业且加剧不平等，且工业部门技术进步造成的市场竞争对就业会产生不利影响。Autor 等［19］认为技术进步的就业替代效应主要作用于需要中等技能水平的岗位。Avdeeva 等［20］指出技术进步改变了就业结构，新的就业形式如自由职业和独立服务公司不断出现，数字技术的发展推动了劳动力市场重组和就业机制转变。宁光杰等［21］指出互联网技术能促进劳动力和市场需求匹配，低技能劳动者可以利用互联网获取信息和技能，拓展产业流动机遇。王林辉等［22］认为人工智能技术会产生岗位迭代效应和生产率效应，导致高技术岗位增加。孙早等［23］的研究结果表明工业智能化发展会导致就业结构两极化，低学历劳动力被先进设备替代，高学历劳动力的需求上升。

2.3 金融科技与劳动雇佣水平的关系

关于金融科技影响劳动雇佣水平的研究大致分为替代效应和创造效应，前者的研究结果支持金融科技发展会降低劳动雇佣水平，后者的研究结论表明金融科技可以提升劳动雇佣水平。

在有关替代效应的研究上，Fossen 等［24］发现数字技术对就业的创造效应在受过更多教育的劳动力群体上表现更明显，他们可以及时调整适应劳动力市场需求；Bhutto 等［25］发现银行可以通过金融科技弥补劳动力在技能和知识上的不足，产生替代效应；李晓栋等［26］通过评估数字金融发展对劳动力就业结构的影响发现，数字金融发展将减少对中等技能劳动力的需求，增加对低技能劳动力的需求，即我国劳动力就业结构呈现单向极化趋势；余明桂等［4］研究发现，数字化技术在银行业的应用能够通过减少银行营业网点间接减少劳动力需求；柏培文等［27］对数字经济发展对中低技能就业者权益的影响研究发现，数字经济产生低技能就业者替代效应，且会降低这部分就业者的相对收入。

在关于创造效应的研究上，赵宸宇［28］的研究结果表明数字化转型有利于拉动就业，高科技类型和技术密集型企业的表现更为明显，同时数字化转型使得企业增加对高学历和高技能人员的需求；李梦娜等［29］认为数字经济的发展使得人力资本提高教育和技能学习的主动性以免被替代，从而优化人力资本结构，此外数字经济提升了对高技能劳动者的需求，对中等技能劳动者的影响不显著；任颋等［30］的实证检验表明产业数字化既有较大的就业创造效应，能够促进劳动力就业、增加产业的就业需求，又存在产业间的溢出效应，相类似产业及其上游产业的数字化能推动劳动力需求上升，同时产业数字化对高技能劳动力就业存在促进作用。

通过文献回顾与总结发现，当前相关研究主要集中于以下几方面：第一，金融科技赋能对劳动力雇佣具有替代效应和创造效应。一方面，机器、智能系统等可以替代人力资本完成简单的、重复性的工作，还可以突破时空限制，拓展劳动力的职能，从而对劳动力产生替代效应；另一方面，金融科技的发展创造了新的岗位，增加了对高技能劳动力和科技人才的需求，增加就业机会。第二，金融科技赋能会影响企业的就业结构，低技能雇员和低知识水平雇员逐渐被取代。此外，当前关于金融科技影响劳动雇佣水平的研究主要是从宏观层面进行，或者普遍集中于制造业的劳动雇佣水平变化，探讨技术进步对某个大的行业、整个地区的就业的影响，直接选择微观层面的企业创新较少。为此，本研究通过微观商业银行的大数据进行实证研究，从商业银行的金融科技发展入手，研究商业银行金融科技对劳动雇佣水平的影响。

3 理论分析与假说提出

3.1 商业银行金融科技与劳动雇佣规模

金融科技是技术驱动金融创新，具有技术和金融双重属性，因而金融发展与技术进步对劳动雇佣水平共同产生影响。原因在于：一方面，由于技术进步，智能化系统和机器具备基本职能，可以替代部分劳动力，引发就业替代效应；另一方面，金融发展会产生新的劳动力需求，技术进步也会增加对技术类人员的雇佣，引致就业创造效应。

3.1.1 金融科技引发就业替代效应

熊彼特提出创造性破坏观点认为，技术进步推动自动化设备逐渐替代劳动者，减少劳动需求从而减少就业人数［31］。金融科技发展推动银行机构优化成本结构，从最初的智能化设备研发、人工柜台被机器取代，再到手机端的网上银行服务，金融机构不断推出智能化、个性化服务以满足客户需求，离柜率逐年提升，机器能取代人力完成基本的业务流程操作，客户获得更方便快捷的服务体验，而不是依赖于人工服务，柜面业务这类简单重复的工作岗位逐渐被取代，商业银行减少对该类工作岗位的劳动力需求。金融科技也有助于银行改善管理流程和组织结构，简化成本，进而减少冗余雇员、精简机构，提高银行效率。金融科技还有助于缩短交易周期，银行与客户的交易前端智能化，商业银行应用金融科技可以提供新产品服务，且操作方便快捷，中后台依托技术能掌握客户的信用、偏好等信息，加强风险管理，提供个性化产品服务。在这个过程中，银行很大程度上依赖于技术，而非劳动力。

3.1.2 金融科技引致就业创造效应

金融科技打破空间限制、缩短交易时间，使得金融服务的范围扩大。金融科技创新金融产品，通过提供方便快捷的服务增加客户群体，从而增加劳动力需求。随着经济发展，金融产品和服务不断创新，客户的个性化需求也日益增加，需要投入更多人力资本，商业银行也会加大研发力度以适应市场需求，这使得商业银行增加对金融科技类人才的需求劳动需求。因此，提出以下假设：

H1a：金融科技发展带来商业银行劳动雇佣水平下降；

H1b：金融科技发展带来商业银行劳动雇佣水平提升。

3.2 商业银行金融科技与劳动雇佣结构

3.2.1 技术属性激发劳动力素质结构效应

金融科技将技术引进金融领域，驱动金融创新，改变金融产品和服务。随着金融科技发展，金融机构为赢得竞争优势，将利用技术创新金融业务，传统的银行存贷款业务也将面临创新，进而对从事重复性事务的柜台工作的银行从业人员的需求下降，对具有更高技能、更具有专业性的雇员的需求上升。商业银行利用技术可以优化组织结构，充分实现人力资本最优化。另外，由于部分商业银行主要依靠自主研发和创建子公司等方式投身金融科技，直接导致对高技能、高教育水平的雇员的需求增加。

3.2.2 金融属性带来劳动力结构的变化

金融业快速发展，金融产品逐渐丰富并被大众所熟悉，客户对个性化产品的需求日渐增加，因而提高了对银行从业人员的专业性要求，雇员需要具备更高的素质和能力，而不只是进行简单重复的业务操作。

通过上述分析，提出以下假设：

H2：商业银行金融科技对教育水平异质性劳动力的替代程度不同，对低教育水平劳动力的替代程度较强，而对高教育水平劳动力的替代程度较弱。

3.3 商业银行产权性质、规模异质性假说

不同类型的银行在金融科技投入、资产规模、盈利能力等方面存在差异，大型商业银行风险承担能力更强、资金规模大、经营时间长，具有较为成熟的管理制度和稳定的劳动力结构，其劳动雇佣水平受到金融科技的影响程度不同于小型商业银行。产权性质不同的商业银行也存在资金规模等方面的差异，国有商业银行和股份制商业银行往往拥有更大的资金实力，在金融科技上的投入更多，能够及时调整劳动雇佣规模和结构以适应市场需求，或者对低技能人员及时进行转岗或者培训，削弱金融科技的替代效应，从而获得竞争优势；而城市商业银行（以下简称“城商行”）和农业商业银行（以下简称“农商行”）的资产规模较小，业务范围不广，难以迅速应对市场变化进行数字化转型。因此，有必要对商业银行按照产权性质和规模大小进行分类，分别讨论不同类型商业银行金融科技对劳动雇佣水平的影响。由此，提出以下假设：

H3：商业银行金融科技对劳动雇佣水平的影响存在产权异质性。

H4：商业银行金融科技对劳动雇佣水平的影响存在规模异质性。

4 变量选取与模型设定

4.1 数据来源

2010 年以来，国内金融科技步入深度融合阶段，人工智能、大数据等技术快速发展，科技成果与金融产品和服务进一步融合，技术型金融科技企业价值快速提升，使得商业银行面临科技应用的压力，因此，选取全国（未含港澳台地区。下同）银行业资产占比总和超过80%的金融机构为代表，以2010—2021 年国内188 家商业银行（以下简称“样本”）为研究对象，包括6 家国有大型商业银行，12 家股份制银行、119 家城市商业银行、28 家农村商业银行和23 家外资银行。为了去除异常值的影响，对连续数据进行了上下1%的缩尾处理。样本的所有财务数据来源于CSMAR 数据库、中国经济与社会发展统计数据库，并通过查找、匹配各商业银行披露的年报进行补充和纠错。

4.2 变量定义

（1）被解释变量：劳动雇佣水平（Labor）。以商业银行就业人员的对数，即商业银行雇佣的员工数量取对数来衡量。

（2）核心解释变量：商业银行金融科技指数（Fintech）。使用北京大学中国商业银行数字化转型指数来衡量，该指数覆盖战略、业务、管理3 个维度，可精确匹配至银行层面，能够测度商业银行数字化转型情况以及金融科技对商业银行的影响。

（3）控制变量（controls）。在银行层面上，商业银行的劳动雇佣水平受到银行的盈利能力、资产规模、风险水平等方面的影响，因此加入银行资产规模（Assets）、存贷比（LDR）、资产负债率（LOAR）、资本充足率（CAR）、总资产收益率（ROA）、银行年龄（Age）、不良贷款率（NPL）、加权风险资产占比（RWA）作为控制变量；在宏观层面上，经济发展水平也会影响商业银行的劳动雇佣水平，因此选取地区生产总值（GDP）增速（gGDP）作为控制变量。

4.3 模型设定

参考余明桂等［4］的研究，根据上述理论分析和研究假设，建立双向固定效应模型；同时，考虑到地区层面和时间层面不可观测的其他因素可能存在的影响，控制了省份和时间的固定效应。基准回归模型表达形式如下：

式（1）中：i为样本商业银行；t表示年份；λp表示省份固定效应；ηt表示时间固定效应；εit为随机扰动项。

5 实证分析

5.1 描述性统计分析

表1 为2010—2021 年样本商业银行主要变量的描述性统计结果。劳动雇佣水平的均值和中位数差别不大，但最大值和最小值差异大，表示各银行的劳动雇佣水平差距较大。从银行金融科技指数的测度结果来看，各银行受金融科技的影响差异明显。大部分样本银行的资产规模高于平均数，盈利能力差异大；此外，各银行的经营状况、风险水平、资产结构明显不同。

表1 主要变量描述性统计结果

5.2 变量的相关性分析

如表2、表3 所示，银行金融科技指数与劳动雇佣水平存在显著的相关关系，控制变量和劳动雇佣水平也存在显著的相关性，因此不需要剔除回归模型中的控制变量；部分控制变量之间相关系数显著，但基本都小于0.5，多重共线性不明显。

表2 变量相关性分析结果（1）

表3 变量相关性分析结果（2）

5.3 基准回归

利用Stata 软件对样本数据进行处理，对金融科技和商业银行劳动雇佣水平的基本关系进行实证检验，相关模型均控制了时间和省份双向固定效应。考虑到商业银行金融科技对劳动雇佣水平的影响可能存在时滞，采取对解释变量和控制变量都滞后1期的方法，用两个模型来保证所得结论的可靠性。基准回归结果如表4 所示。在1%的显著性水平上，金融科技对劳动雇佣水平具有明显的降低作用，表明金融科技带来的替代效应大于创造效应。商业银行金融科技发展程度越高，对劳动力的替代效应越明显。商业银行金融科技的发展使得技术性的金融产品和服务投向市场，这些方便、快捷、智能的产品和服务满足了客户的需求，节省了人力、物力，因此直接挤占了劳动力的工作机会，同时金融科技的发展也有助于改善银行内部管理流程和组织结构，提高效率。此外，金融科技推动银行优化雇员结构，由于金融科技具有技术性特征，银行会提高对高技能劳动者的需求以跟上银行金融科技发展的步伐，而低技能劳动者则被迫转岗或者参与培训等，表明金融科技会对低技能劳动者产生较大的需求降低作用。这种需求降低作用超过了对高技能劳动者需求的创造作用，且在对变量滞后1 期后，这种降低作用依旧保持显著。假设H1a由此得以验证。

表4 样本变量的基准回归结果

5.4 稳健性检验

根据国家金融监督管理总局公布的数据，国内银行业金融机构中，大型商业银行、股份制银行和城市商业银行的资产份额占比超过70%。除了上述几类银行，本研究的样本还包括部分农商行和外资银行。由于外资银行属于外国银行在华设立的子公司，数量较少、资产份额占比小，信息披露方式和经营方式与国内银行有较大差异性，不利于展开分析，因此剔除外资银行类数据再次回归分析。如表5 所示，剔除外资银行的样本后，金融科技赋能商业银行对其劳动雇佣水平产生的破坏作用在1%的水平下仍旧显著，说明以上基准回归结果稳健。

表5 基准回归分析的稳健性检验结果

5.5 异质性检验

理论上，不同属性的商业银行在金融科技发展一致的情况下所受到的作用大小应各有差异，同时银行规模大小不同，在劳动资本的投入和承担劳动力成本的能力上也有差异；此外，受金融科技的影响，商业银行雇员结构也有所变化，对高技能员工的需求增加，主要表现为高教育水平员工的比例上升、低教育水平员工的比例下降。有鉴于此，将样本银行以员工教育水平、产权性质属性和规模大小分组进行异质性验证。

5.5.1 劳动力教育水平异质性

金融科技的发展必然对商业银行的劳动力结构带来影响，由于技术的进步可以取代低技能劳动力，而商业银行发展金融科技需要引进相关人才，因此，金融科技赋能商业银行会提高行内就业人员的技能和教育水平。将样本银行的员工学历在硕士及以上的比例作为衡量银行雇员技能水平和教育水平的指标，并以该占比的中位数作为标准线，分析劳动力教育水平异质性是否会影响银行的劳动雇佣水平。实证结果表明（见表6），金融科技发展在劳动力教育水平更低的商业银行中的劳动力需求降低作用更明显。商业银行金融科技对教育水平不同的劳动力有不一样的影响，当劳动力素质结构中教育水平较低的劳动力占比较大时，金融科技的发展会带来显著的就业损失效应，但对于知识型劳动力而言，金融科技发展对其就业机会的降低作用不明显。随着商业银行加大对金融科技的投入，一方面，机器和技术取代低技能劳动力完成基本的业务和产品服务，简单重复的工作岗位被替代，银行则逐渐降低对该部分劳动力的需求，优化成本结构；另一方面，随着金融科技的发展，金融机构的信息化程度和信息技术复杂程度更高，银行会增加对金融科技专业人员的需求，这部分雇员拥有更高的教育水平和专业性，不容易被取代，因为虽然智能化系统能提供方便快捷的服务，但客户的个性化需求和个性化产品的推出则需要高技能人员提供，因而银行对高技能、高教育水平劳动力的需求量更高。所以，商业银行金融科技对低教育水平的劳动力替代性更强。由此，H2得以验证。

表6 样本的劳动力教育水平异质性检验结果

5.5.2 商业银行产权异质性

商业银行由于产权性质不同，经营模式会存在差异，往往也会因此影响企业的雇员结构，进而影响劳动雇佣水平。基于此，将样本按照产权性质分类，根据上述分析，剔除农商行和外资银行，仅对国有行、股份制银行和城商行进行分析。分析结果显示（见表7），国有商业银行和股份制银行的劳动雇佣水平受金融科技的影响不显著，而城市商业银行金融科技对劳动雇佣水平存在显著的降低作用。本研究认为可能存在的原因有：国有商业银行和股份制商业银行相比城市商业银行往往盈利能力更强，拥有更多的资金和规模，成立时间也更长，因此其管理模式和制度更成熟、更稳定，对人力资本的投入更多，承担人力成本的能力更强，雇员流动性更小。在金融与科技融合中，国有和股份制商业银行拥有更多信息和资源，能更快地投入金融科技，适应市场需求，及时对低技能岗位人员的培训或转岗，根据市场变化引进高技能人才，从而对劳动雇佣水平的降低作用不明显；而城市商业银行自身不具备禀赋优势，资金和规模较小，难以迅速跟上金融科技的步伐，在竞争中被挤占市场，并且受资金实力限制，往往难以自主研发新技术和新产品，对高技能人才的需求相对更小。因此，假设H3得以验证。

表7 样本的产权异质性检验结果

5.5.3 商业银行规模异质性

不同规模的商业银行在业务结构、综合实力上存在差异。一般而言，大型商业银行具有更大的资金和规模，承担风险的能力和盈利能力更强，资本充足率更高，能够较快投入数字化转型，调整雇员结构和雇员规模，因而其劳动雇佣水平和其他商业银行存在差异。基于此，参照中国人民银行等部门联合制定的《金融业企业划型标准规定》，对样本商业银行进行以下分类：资产总额40 000 亿元及以上的为大型银行，大于等于5 000 亿元、小于40 000亿元的为中型银行，大于等于50 亿元、小于5 000亿元的为小型银行，小于50 亿元的为微型银行。由于样本中微型银行数据量过少，故将小型银行和微型银行合并为小微型银行，讨论金融科技对大型银行、中型银行和小微型银行劳动雇佣水平的差异。实证结果表明（见表8），金融科技对大型银行和中型银行的劳动雇佣水平没有显著影响，但对小微型商业银行劳动雇佣水平有显著的降低作用。可能原因在于，规模较大的银行资产质量更高、业务范围更广、资金实力强，拥有更强的能力在金融科技上投入人力和物力，实现科技与业务的融合，更快完成数字化转型、占据市场，并且大中型商业银行主要依靠自主研发和创建子公司等方式投身金融科技，更需要金融科技的高技能人才；而小型商业银行自身的资金实力较弱，资源禀赋存在短板，对人才的吸引力不如大中型商业银行，人才储备不够，在投入金融科技上也往往选择与科技公司合作的方式完成数字化转型，对金融科技的高技能人才需求较小。所以，大型商业银行的就业创造效应较大，小型商业银行的就业替代效应较大，即金融科技对商业银行劳动雇佣水平的影响存在规模异质性，H4得以验证。

表8 样本规模异质性检验结果

6 结论与对策建议

6.1 研究结论

随着信息科技不断颠覆现有的金融体系，金融科技持续发展，金融机构也积极拥抱数字化变革浪潮，持续加大金融科技投入，制定数字化蓝图，构建与自身资源禀赋相适应的金融科技发展路径，通过业务与技术的深度融合，有序推动金融科技应用场景落地，利用金融科技驱动商业银行业务模式重构、运营管理革新、客户服务升级和劳动力结构优化，形成竞争优势，为银行带来新的价值增长点。金融科技推动传统业务提质增效，向引领创新迈进，在当前稳就业的政策环境下研究金融科技赋能商业银行对其劳动雇佣水平的影响变得十分必要。本研究得出的主要结论如下：商业银行金融科技对其劳动雇佣水平有显著的降低作用，这种作用在不同产权性质的商业银行之间存在差异，而且对不同规模商业银行的影响也不一样，其中对国有和股份制、大中型商业银行的作用不显著，但对城商行、小微型商业银行的作用显著；此外，金融科技的发展在人员劳动力技能水平更低、教育水平更低的商业银行中的劳动雇佣水平降低作用更明显。

6.2 对策建议

根据以上结论，提出如下建议：

第一，加大金融科技研发投入。金融科技发展是当前不可逆转的趋势，虽然它加快了金融脱媒的进程，衍生出更多新型竞争者，给银行业带来了冲击，但同时驱动商业银行业务模式重构、运营管理革新、客户服务升级和劳动力结构优化，形成竞争优势，为银行带来新的价值增长点，因此，商业银行要紧抓机遇，加大科研投入，加强与金融科技公司的合作，及时调整发展战略，积极借助大数据、云计算、人工智能等前沿技术，精准洞悉客户需求以及市场发展趋势，有效发挥金融科技的技术溢出效应，从而提升银行的盈利水平、改善绩效，尤其是非国有商业银行，更要充分利用金融科技这一历史契机提升经营效益，加快银行业供给侧结构性改革发展步伐，推动商业银行转型发展。

第二，加大对金融科技专业人才的培养。金融科技的发展离不开专业技术人才的支持，为更好适应当前金融科技发展趋势，一方面，商业银行应加快金融科技相关的技术人才引进，尤其在招聘时要重点增加对高新技术人才的需求；另一方面，高校和国家也应努力培养引领数字化时代的金融人才，建立健全人才激励体制，积极支持技术型人才的科技工作，并鼓励其创新。此外，商业银行对于低技能水平的雇员应加大培训，以帮助其更好地适应当前金融科技的发展、满足新的职能需求，更应对岗位被取消的雇员群体进行重点培训，积极做好有关人员的转岗工作。

第三，国家应从政策和制度方面为劳动者提供良好的环境和氛围，解决社会就业问题。在金融科技发展时期，提高社会整体劳动技能水平，让科技创新和技术进步与员工技能同步发展，减少社会摩擦性失业，从而促进总体社会雇佣水平增长。