金融科技对商业银行信贷结构的影响研究

摘 要：近年来，金融科技发展给金融行业带来了深刻影响，同时为商业银行信贷结构调整提供了新的可能。本文基于2011—2021年中国95家商业银行的面板数据，从信用结构和行业结构两个角度探究金融科技对商业银行贷款结构的影响。结果表明，金融科技的发展能够有效提高信用贷款占比，降低贷款行业集中度，促进商业银行信贷结构调整；异质性分析结果表明，金融科技对中小银行、金融发展水平较高地区的商业银行信贷结构影响更大。

关键词：金融科技；商业银行；信贷结构；信用结构；行业结构；金融市场

本文索引：冯钰博.<变量 2>[J].中国商论，2024（10）：-096.

中图分类号：F832.33 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）05（b）--04

隨着我国经济发展进入新阶段，愈来愈多信贷研究将目光聚焦于调整信贷结构以降低贷款集中度，以推动经济高质量发展。近年来，随着信息技术的广泛应用，金融科技创新与应用快速发展，有效促进了居民消费[1]、经济发展[2]、产业结构[3]多方面转换升级，同时为商业银行信贷结构优化带来了新的机遇与挑战。本文从贷款信用结构和行业结构两个角度，更加全面地剖析了金融科技发展对商业银行信贷结构的影响，为商业银行应用金融科技手段改善信贷结构、推动高质量发展提供了建议。

1 理论分析与研究假设

1.1 金融科技发展对商业银行贷款信用结构的影响

在我国企业结构中，小微企业占90%以上，为经济发展贡献了40%的GDP，为社会人员提供了60%的工作岗位，为财政税收贡献了50%的收入，但在金融抑制的环境下，实体经济中最具潜力与活力的小微企业无法获得足够的金融支持。

一方面，随着金融科技与商业银行业务深度融合，技术溢出效应日益扩大，商业银行支持小微企业信贷有了新路径[4-5]。在信息处理方面，随着以人工智能、区块链、大数据等为代表的金融科技应用迅速发展，提高了银行搜集信息的能力，将软信息有效地“硬化”[6]。此外，金融科技有助于提高软信息获取能力，以往难以被获取的贷款人留存于互联网上的活动数据等软信息更易收集[7-8]。在风险防控方面，金融科技推动商业银行优化风控流程，提高贷款监控和相关数据分析能力，降低贷款风险。因此，金融科技发展水平的提升，有助于银行更有效地汇集分析各类信息，降低信用风险分析成本，促进贷款技术融合发展，提高信用贷款可得性。

另一方面，金融科技通过影响银行业竞争，有助于提高金融服务的广度与深度[9]。从银行外部竞争环境来看，金融科技公司与商业银行在业务、渠道、获客等层面有一定重叠，抢占了商业银行部分业务和客户[10-11]，导致商业银行盈利能力降低[12]，倒逼银行业开展金融科技技术与应用研究，提高对中小企业的服务效率和质量，扩大金融业务服务范围[13]。从银行内部竞争环境来看，金融科技的应用为银行等传统金融机构提供了新的发展动力与更为公平的竞争环境，激发银行参与竞争，进一步促进银行信贷技术创新，优化调整其信贷结构[14]。基于以上分析，本文提出以下假设：

假设1：金融科技提高了商业银行信用贷款的占比，促进了商业银行贷款信用结构调整。

1.2 金融科技发展对商业银行贷款行业结构的影响

传统银行模式中，商业银行相关信息收集与处理的难度较大，分析研判流程往往只能依据部分基础指标进行，导致某些行业更容易在商业银行获取贷款。与此同时，由于银行之间的信息不对称，缺乏信息的银行往往无法做出准确有效的判断，进而选择跟随信息资源丰富银行进行投资，因此造成了银行信贷集中度过高的问题。

随着金融科技在商业银行中的应用，商业银行获取与处理信息的能力大大提高，减弱了由信息不对称造成的“羊群效应”。同时，基于大数据与人工智能的管理与分析能够，使得银行的贷前投放更精准、贷中服务更灵活、贷后管理更有效率[15]。因此，金融科技的应用使得银行贷款投放更加精准，有效引导金融资源配置到重点领域，优化商业银行贷款行业结构。

另外，金融科技公司凭借在技术研发与应用方面的优势，成功打造了一系列行业强相关的创新产品和服务，提供了智能化的数据分析和决策工具，帮助银行经营者更好地了解市场趋势、管理风险，并制定战略决策，为畜牧业[16]、物流业[17]等领域提供了更加精准和可靠的贷款建议。面对日益激烈的竞争环境，商业银行将目光转向了推进制造业集群、绿色、战略性新兴产业等领域，以寻求新的投资机会。基于以上分析，本文提出以下假设：

假设2：金融科技降低了商业银行贷款的行业集中度，促进了商业银行贷款的行业结构调整。

1.3 金融科技影响信贷结构的异质性

金融科技影响商业银行信贷结构主要依靠竞争效应与技术溢出效应两条作用路径，而各商业银行本身的差异性及所处环境的不同都会导致其应对竞争和技术吸收能力有所差异[18]，使金融科技对不同商业银行贷款结构的影响存在差异。

一方面，资产规模较大的银行更容易受到客户信赖，其所承受的竞争压力更小，因此依靠金融科技改善自身贷款信用结构与行业结构的动力不足。资产规模较小的银行在客户竞争中处于弱势地位，为了促进自身实力增强、吸纳更多客户，利用金融科技促进自身发展的动力更强。

另一方面，资产规模较大的银行资金充足，能够投入足够的资金引进外部先进的信息技术，促进自身数字化转型。而资产规模较小的银行难以投入充足的资源进行数字化改革。因此，从技术溢出角度来看，金融科技对资产规模较大的银行信贷结构影响更大。现阶段，我国金融科技与银行传统业务的融合还在探索阶段，相对技术溢出效应，竞争效应影响更大，因此资产规模较小的银行信贷结构的改变更明显[18]。

从所有权结构来看，国有商业银行在引入新型信息技术、发展金融科技方面具有天然优势，但其垄断地位、复杂的体系与庞大的规模使得金融科技难以通过竞争效应促进国有银行信贷结构改革[19]，因此借助金融科技改善自身信贷结构效率不高。股份制商业银行虽没有市场垄断优势，但经过近些年的发展，市场占有率逐步提高，因此依靠金融科技改善自身经验效率的动力亦不足。农商行与城商行资产规模较小，受外界环境变化与外部竞争者的影响更大[20]，同时农商行与城商行的主要客户集中于中小企业与民营企业，中小企业信息不透明作为银行贷款的首要问题与金融科技“信息硬化”的优势不谋而合。因此，金融科技的技术溢出与竞争效应在农商行与城商行表现得更为显著。

基于以上分析，本文提出以下假设：

假设3：相对大型银行，金融科技对中小商业银行贷款信用结构与行业结构影响更大。

2 研究设计

2.1 数据来源

本文选取2011—2021年国有大型银行、股份制商业银行、城市商业银行与农村商业银行等在内的95家商业银行数据。样本数据来源于CSMAR数据库与CNRDS数据库，缺失数据通过银行年报及插值法进行补充。

2.2 变量选取

2.2.1 被解释变量

在贷款信用结构方面，选择商业银行信用贷款总额占银行总发放贷款及垫款之比来衡量信用贷款份额。在银行贷款行业集中度方面，采用赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）来衡量银行贷款行业集中度，计算银行在各行业贷款比重，该比重的平方之和即HHI。

2.2.2 解释变量

本文选择北大数字普惠金融指数作为衡量金融科技的指标，并以商业银行总部所在城市的数字普惠金融指数来衡量具体银行外部金融科技发展水平[21]。

2.2.3 控制变量

参考相关文献，选取控制变量如下：

在微观层面上，各银行的经营状况、规模大小、业务特性等各有不同，因此信贷业务的侧重也会有所不同，对信贷结构的分配产生一定的影响。根据相关文献及银行特性，本文选取总资产对数（tasset）、资产收益率（roa）、不良贷款率（npl）、存贷比（ldr）、权益负债比（edr）5个指标来控制银行个体之间的差异。在宏观层面上，商业银行的信贷结构与国家经济发展状况密不可分，国家宏观经济对其影响也不可忽视，因此本文采用GDP增长率来衡量国家经济水平，消费者物价水平CPI来衡量物价水平。

2.3 模型构建

基准模型参照现有研究常见做法及husman检验结果，本文选用固定效应模型。由于引入时间固定效应会与控制变量中宏观经济变量产生多重共线性，因此时间固定效应在基准模型中暂未考虑，具体构建模型如下：

其中，yit代表商业银行信用贷款金额占银行总发放贷款及垫款之比及银行贷款行业集中度；FTit为金融科技发展程度；controlsit为本文的控制变量；ut为个体异质性；εit为服从正态分布的随机扰动项。

3 实证结果分析

3.1 基准回归结果

表1显示了地区金融科技发展对商业银行信贷结构和行业结构影响的估计结果。表1列（1）表示加入相关控制变量之后，在1%的水平上显著。从经济学意义来看，地区金融科技指数每提高100个单位，该地区所在的商业银行信用贷款占比提高4.39个单位，即该地区的商业银行信用贷款占比随着地区金融科技发展水平的提升而提高，验证了假设H1。表1列（2）表示加入相关控制变量之后，在1%的水平上显著。从经济学意义来看，地区金融科技指数每提高100個单位，该地区商业银行贷款行业集中度降低3.99个单位，即该地区商业银行的贷款行业集中度随着地区金融科技发展水平提升而降低，验证了假设H2。

3.2 异质性分析

3.2.1 基于资产规模的异质性分析

参照相关文献，本文以资产规模中位数为分界点，将商业银行分为大规模商业银行组和小规模商业银行组，具体分组回归结果如表2所示。这说明金融科技对规模较大商业银行组信用结构与行业结构的影响要小于规模小的商业银行组。

3.2.2 基于所有权性质的异质性分析

本文依据国家金融监督管理总局对商业银行性质划分为国有控股大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行与农村商业银行四个子样本分别进行分组回归，具体结果如表3所示。金融科技发展对城市商业银行与农村商业银行的信用结构具有显著正向影响，对其行业结构均有显著负向影响，且对农村商业银行的影响程度更大，对大型国有银行与股份制银行贷款信用结构与行业结构影响均不显著。

4 结语

4.1 结论

（1）金融科技水平与银行信用贷款占比成正向关系，金融科技的应用能够促进信用贷款的发放。

（2）金融科技水平与银行贷款行业集中度呈负向关系，金融科技的应用在一定程度上降低了商业银行贷款的行业集中度。

（3）金融科技发展对商业银行贷款信用结构与行业结构的影响在自身特质方面存在异质性。相对资产规模较大的商业银行，金融科技对资产规模较小的商业银行贷款结构正向影响更强、行业结构负向影响更强；相对国有银行与股份制银行，金融科技对城商行与农商行贷款的信用结构正向影响更显著、行业结构负向影响更显著。

4.2 建议

（1）依托金融科技赋能，促进商业银行金融科技的应用与创新，提高贷款结构配置效率。促进区域金融科技水平的发展和联动，为商业银行信贷结构的改善创造有利条件；加大商业银行对金融科技应用的投入力度，提高自身数据处理能力、风险管控能力、产品设计能力、客户服务能力，进而提高自身综合实力。

（2）依托金融科技赋能，缓解中小企业融资难，提高金融对实体经济的服务能力。中小企业作为经济发展的主力军，在发展过程中却一直不受金融市场关注，饱受“融资难”“融资贵”的困扰。商业银行应积极开展与金融科技公司合作，促进自身业务创新，实现优势互补，依托金融科技创建多层次、广覆盖、有差异的银行体系，以开发个性化、差异化、定制化的金融服务与产品，更好地发挥服务实体经济的作用。

（3）依托金融科技赋能，通过改善贷款结构和配置效率，促进金融供给侧改革。目前，中国供需关系面临着结构性失衡，经济增速换挡与增长模式转型使得部分行业产能过剩，低效率的大企业因超额信贷供给“脱实向虚”，导致银行不良贷款率增加，利润减少。因此，商业银行应逐步构建金融科技信息平台，筛选符合行业政策导向、有发展潜力的新兴行业，进而通过商业银行加大信贷支持力度，为金融供给侧结构性改革提供动力[22]。

（4）依托金融科技赋能，各商业银行需量体裁衣、因地制宜地发展金融科技。对于大型商业银行，一方面，应提高金融科技投入转化率、简化内部流程机制，以便充分吸收金融科技发展带来的技术红利。另一方面，应适当拓展服务半径，实现业务下沉，但并非盲目抢占中小银行已稳定服务的客户群体，而应积极寻找并覆盖未来潜在的客户群体。对于中小银行，在自身规模、资金、人才等受限的情况下，采用与金融科技公司合作方式获取金融科技发展带来的红利，同时把握自身优势借助金融科技应用，进一步扩充客户群体。例如，中小银行在贷款方面更倾向支持中小企业，因此在金融科技的支持下，有助于更好地服务这一客户群体。此外，各商业银行在制定金融科技规划时，应充分考虑各地区经济发展水平的差异。不同技术在应用方面的侧重点各有不同，因此在选择时不能盲目跟随或贪多求大，而应结合当地经济发展特点，因地制宜地选择适合的技术和应用方向。

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