Finance 金融, 2020, 10(4), 343-353
Published Online July 2020 in Hans. www.hanspub/journal/fin
doi/10.12677/fin.2020.104035
An Empirical Study on Financial
Technology’s Profitability of My
Country’s Commercial Banks中国考试教育网
Xin Li
Henan Normal University, Xinxiang Henan
Received: Jun. 23rd, 2020; accepted: Jul. 9th, 2020; published: Jul. 16th, 2020
Abstract
Along with the technological revolution and industrial transformation, the emergence of financial technology has emerged. The emergence of new financial technology models such as third-party payment and p2p has brought great impact to China’s traditional commercial banks, especially the profitability of China’s commercial banks. In the process of actively responding to external shocks and arching for ways to improve profitability, traditional commercial banks gradually began to adapt to the trend and develop financial technology in an attempt to u emerging technologies such as big data, blockchain, cloud computing, artificial intelligence, etc. to improve the profitabil-ity of commercial banks With the purpo of competitiveness. This article analyzes the impact of fintech on the profitability of China’s commercial banks. On the basis of comparing fintech with Internet finance and technology finance, it elaborates on the development status of fintech in Chi-na’s current commercial banks and its impact on China’s commercial banks. Analyze the mechan-ism of financial technology affecting the profitability of my country’s commercial banks. Then build a fintech index through text mining and factor analysis, bad on the panel data of 33 com-mercial banks in China from 2008 to 2018, put forward a hypothesis, verify the hypothesis through the systematic GMM met
hod, and finally analyze the financial technology to China. The impact of the profitability of commercial banks, combined with analysis, puts forward financial technology development recommendations.
Keywords
Fintech, Commercial Bank, Profitability, Empirical Rearch
金融科技对我国商业银行盈利能力的实证研究
李鑫
河南师范大学，河南新乡
李鑫
英语在线发音
收稿日期：2020年6月23日；录用日期：2020年7月9日；发布日期：2020年7月16日
摘 要
伴随着科技革命和产业变革，金融科技异军突起，第三方支付、p2p 等新型金融科技模式的出现给我国传统商业银行带来了不小的冲击，尤其是对我国商业银行的盈利能力产生了很大的影响。传统商业银行在积极应对外来冲击，找寻提高盈利能力方法的过程中，逐渐开始顺应潮流，发展金融科技，企图利用大数据、区块链、云计算、人工智能等新兴技术达到提高商业银行盈利能力与竞争力的目的。本文剖析了金融科技对我国商业银行的盈利能力的影响，在对比了金融科技与互联网金融、科技金融的基础上，阐述金融科技在目前我国商业银行中的发展现状，对金融科技影响我国商业银行盈利能力的机制进行分析。然后通过文本挖掘法和因子分析法构建金融科技指数，在此基础上以我国33家商业银行2008~2018年的面板数据建立模型，提出假设，通过系统GMM 方法验证假设，最终分析金融科技对我国商业银行盈利能力的影响，并结合分析提出金融科技的发展建议。
关键词
金融科技，商业银行，盈利能力，实证研究
Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc.
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1. 绪论
1.1. 研究背景与意义
近年来，随着大数据、人工智能、区块链等新型金融科技技术的普及，金融科技公司大量兴起，它们以其先进的技术，便捷的方式，优良的服务获得了人们的青睐，这给我国传统商业银行带来了不小的冲击，商业银行为了提高自身的盈利能力和竞争水平，纷纷开始利用金融科技进行转型，近年来不少大型商业银行开始和金融科技公司合作，企图在金融科技领域占领一片市场。比如中国银行与腾讯，中国建设银行和蚂蚁金服，中国农业银行与百度，中国工商银行与京东以及交通银行与苏宁纷纷展开合作，商业银行借鉴金融科技公司的先进技术和优秀理念，金融科技公司吸取商业银行充足的资金以更好的发展，二者优势互补，不断提高自身盈利能力。兴业银行更是成为了首家成立金融科技子公司的商业银行，不只停留在业务和金融科技公司合作，更是从正面和金融科技公司竞争[1]。
金融科技的产生和发展对于商业银行的盈利能力也并非完全是正向影响，当前我国商业银行仍处于发展金融科技的初期阶段，仅有少数几家商业银行开展了金融科技业务，而且开展金融科技业务的商业银行仍无法将金融科技效用发挥到最大化，因此研究金融科技对我国商业银行盈利能力的影响显得格外重要，对于仍未涉及金融科技的商业银行发展金融科技具有一定的借鉴意义。
1.2. 研究内容
本文利用郭品和沈悦(2015)的文本挖掘法构建金融科技指数，在此基础上以33家商业银行2008~2018年的年度经营数据为样本进行实证研究，其中包括5家国有商业银行，12家股份制商业银行，16家城市
李鑫
商业银行，提出金融科技对商业银行盈利能力的影响，为提高商业银行的盈利能力与竞争水平提供参考。reviewed
具体内容如下：
第一章：绪论。阐述本文的研究背景与意义，并梳理本文的主要研究内容。
第二章：结合金融科技指数构建经验，借鉴郭品和沈悦(2015)的文本挖掘法构建金融科技指数。 第三章：对实证分析提出假设，选取合适的解释变量并说明变量选取的原因。
第四章：金融科技对商业银行盈利能力的实证分析，为本篇的重点，首先提出合理的假设，然后基于我国33家商业银行2008~2018年的面板数据，以总资产收益率(ROA)作为被解释变量，金融科技指数(Fintech)作为核心解释变量，提出假设，最终验证假设是否成立。
第五章：针对我国金融科技在商业银行中发展存在的问题提出相应的解决措施。
2. 金融科技指数构建
日益涌现的创新和纷繁复杂的形式导致金融科技尚未实现全面的数据统计和度量，故而目前没有一个得到公认的金融科技指数。为了寻求一个较好刻画金融科技发展状况的指标，本文在回顾现有金融科技指数构建经验的基础上，借鉴目前学术界广泛认可的郭品和沈悦在构建互联网金融指数时采用的文本挖掘和因子分析法，从支付清算、资源配置、风险管理、渠道业务、技术基础五个方面构建金融科技指数。
第一步：构建金融科技原始词库。现代金融具有支付清算、资源配置、风险管理、渠道业务、技术基础五个功能，同时金融科技包括大数据、云计算、人工智能、区块链、ABS 云等方面，参考郭品和沈悦的在量化Fintech 指数时所建立的词库，本文建立如下表1关键词词库。
Table 1. Thesaurus of keywords 表1. 关键词词库
维度 关键词 支付清算 第三方支付
在线支付 手机支付 移动支付 网上支付 资源配置 P2p 众筹 网上融资 网上投资 网络小贷 风险管理 互联网理财 互联网保险 手机理财 网络理财 券商APP 渠道业务 网银 电子银行 在线银行 网上银行 网络银行 技术基础
大数据
云计算
人工智能
区块链
ABS 云
第二步：量化原始词库。在本文中，借鉴郭品和沈悦的文献，通过《中国重要报纸全文数据库》[2]，统计出2008年至2018年每年的新闻发布总数以及初始关键词每年的新闻发布总数，算出金融科技初始关键词的词频，删除年度词频为零的关键词。
第三步：根据相关分析法，筛选有效关键词。将金融科技初始词库里关键词的年度词频进行标准化处理后，通过Pearson 相关分析法，计算各初始关键词词频与商业银行盈利水平年均值之间的相关系数，并进行因子分析。最终选出3个公因子，且三个公因子的累积方差贡献率达到81.369%，说明前3个公因子基本包含全部指标的信息。
第四步：合成金融科技指数。根据因子的得分系数矩阵来计算公因子得分，结合得分系数矩阵，三个公因子的得分计算如下式：
11234567
8910111213
0.8360.7290.7950.7270.830.3110.7340.950.2270.7010.220.7330.462f x x x x x x x x x x x x x =−−−++−++−+−++
李鑫
21234567
8910111213
0.040.0580.040.010.0770.7470.120.0950.9480.5640.9040.0880.198f x x x x x x x x x x x x x =−−−+++++++++− 31234567
8910111213
0.3180.2870.3150.5450.4260.1520.4470.0040.0530.1460.0040.5770.777f x x x x x x x x x x x x x =+−++−+−+−+−−wink什么意思
123123f f f F w w w =++
f 1，f 2，f 3为三个公因子的得分，w 1，w 2，w 3为三个公因子的方差贡献率，x 1~x 13分别代表25个关键词的年度词频(其中一部分为0)。
第五步：将数据标准化至0~1，将金融科技指数标准化()min()
max min()
F F FI F F −=−。
标准化后的金融科技指数FI 如图1所示。
provisionFigure 1. FI technology trend chart 图1. 金融科技指数FI 趋势图
从图1可以看出，金融科技指数在2008年至2009年呈现下降的趋势，主要是因为2008年爆发了金融危机，金融危机对金融科技的发展带来了不良的影响，2009年之后金融科技指数开始回升，甚至开始大
幅度增长，2011年中国经济有所放缓，金融科技指数伴随宏观局势有所下降。2012年被称为“金融科技元年”，自2012年金融科技开始蓬勃发展，大数据，云计算，人工智能，区块链的大面积普及推动了金融科技的发展，促进金融科技指数到2015年达到最大值。2015年之后金融监管趋严，2016年是金融科技“规范元年”，金融科技指数呈现下落趋势，但不意味着金融科技的发展减慢，长远来看金融科技将会在规范中再次掀起浪潮。
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3. 研究假设的提出及变量解释
为了验证金融科技的发展是否对商业银行的盈利能力产生影响，本章进行实证研究前的准备，提出假设，同时基于我国33家商业银行2008~2018年的面板数据，选取总资产收益率(ROA)作为被解释变量，金融科技指数(FI)作为核心解释变量，进行回归分析，从而考察金融科技与商业银行盈利能力之间的关系。
3.1. 研究假设的提出
从前文分析可以看出由于金融科技公司早已占领市场，商业银行发展金融科技不成熟，人才缺乏以
及监管不严可能带来的种种问题给商业银行带来冲击，在一定程度上降低商业银行的盈利能力，而随着商业银行发展金融科技逐渐成熟，与金融科技公司强强联合，及时解决发展金融科技出现的问题，
最终金融科技的发展会给商业银行带来正向效应，提高商业银行的盈利能力。由此可以提出本文的第一个假
李鑫
设：金融科技对我国商业银行盈利能力影响呈倒U型趋势[3]。
我国商业银行发展金融科技目前仍处于未全覆盖的局面，仅大型国有商业银行和部分股份制商业银行开始发展金融科技，城市商业银行目前涉及金融科技的方面较为薄弱，而且大型国有商业银行资金雄厚，资源面广，发展金融科技带来的正向效应可能比其他股份制商业银行以及城市商业银行显著，因此可以提出本文的第二个假设：金融科技对我国商业银行的盈利能力影响存在异质性[2]。
3.2. 样本与数据来源
考虑数据的可得性，本文选取了33家商业银行，其中包括大型国有商业银行5家，股份制商业银行12家，城市商业银行16家，详细样本分布情况见下表2，研究的时间跨度为2008~2018年，样本总数为363。数据来源于wind数据库、东方财富网以及各家商业银行年报，本文的实证使用Stata14软件进行。
Table 2. Sample distribution
表2. 样本分布情况
国有银行股份制银行城市商业银行
中国银行招商银行北京银行
中国农业银行中信银行上海银行
中国建设银行光大银行宁波银行
中国工商银行华夏银行江苏银行
中国交通银行浦发银行南京银行trader
baron davis
兴业银行杭州银行
民生银行徽商银行
平安银行盛京银行
广发银行成都银行
恒丰银行郑州银行
渤海银行贵阳银行
浙商银行天津银行
哈尔滨银行
重庆银行
锦州银行
长安银行
3.3. 变量说明bridge是什么意思
3.3.1. 被解释变量
总资产收益率(ROA)是衡量单位资产可以创造多少净利润的指标[3]，是最能反映营内能力的指标，因此本文选取总资产收益率(ROA)来衡量商业银行的盈利能力，ROA越大，说明商业银行的盈利能力越强。
匠气
3.3.2. 核心解释变量
本文的目的是研究金融科技对商业银行盈利能力的影响，因此核心解释变量为金融科技指数(Fintech)。由于目前国内还没有形成统一的衡量金融科技发展情况的指标，因此前文参照郭品和沈悦的文本挖掘法
