1引言
根据金融稳定理事会的定义，
金融科技是基于大数据、云计算、人工智能、区块链的一系列技术创新，可全面应用于支付清算、借贷融资、财富管理、零售银行、保险、交易结算等六大金融领域，现已成为金融业发展的主流趋势[1]。近年来，我国各类商业银行均参与了发展金融科技的相关工作，以期通过合理应用金融科技的方式，助力银行利润的高效提升。从大型商业银行的角度来看，2020年初，我国大型商业银行均增加了对金融科技的投资，尤其是中国工商银行和中国建设银行，投资资本超过200亿元，占年度营业收入的3%。从股份制银行的角度来看，
我国各类股份制银行均将金融科技的运用作为银行发展的首要任务，丰富了金融科技在银行运营中的应用手段。例如，
平安银行通过推出数字银行、平台银行的转型策略，实现了对金融科技的高效应用。从中小型商业银行的角度来看，我国中小型商业银行的金融科技能力分化明显，民营银行在金融科技的应用上所取得的成就要显著高于城商银行和农商银行，截至2022年底，已有超过80%的中小银行设立了金融科技的一级部
门，可见金融科技在其发展中的重要地位[2]。因此，基于金融科技高效应用的背景，本文以理论分析与实证分析为切入点，研究金融科技对商业银行盈利能力的影响，为支持我国商业银行的转型和现代化进程提供数据，推动金融科技高效利用。
2金融科技对商业银行盈利能力影响的理论分析
2.1积极影响
金融科技对商业银行盈利能力的积极影响主要体现在以下3个方面：
第一，金融科技的应用可提高商业银行的风险控制能力，有效防止各种业务风险的发生，促进商业银行更好地开展相关业务工作，以此提高盈利能力。由于商业银行是我国最为主要的金融机构，其在运营时汇聚了大量的风险，如市场风险、信用风险、操作风险等[3]。通过金融科技的加入，一方面，可凭借大数据技术大量性、高速性的特点，对业务客户进行精准分析，准确辨别出每位用户所具有的交易特征和信用水平，降低了商业银行的信用风险；另一方面，可借助区域链技术透明化、不可篡改和伪造的特点，使银行内部各项交易信息向着透明化的方向发展，业务数据也更具真实性，有效降低了商业银行的操作风险。例如，通过大数据技术开展数据调研，商业银行可在授信评审初期自动校验受审客户是否存在经营纳税等不良记录，判断其是否可以进入授信评审的下一阶段，并通过税务系统端口收集企业的经营纳税数据，从而自动匹配对应的授信额度[4]。
第二，商业银行通过应用金融科技，可切实降低自身的经营成本，实现盈利能力的间接提升。在商业银行的日常工作中，其业务推进是以客户为中心构建业务管理架构，通过确定各部门的工作职责，以此形成合理的业务流程，
为客户【作者简介】邓晖（1976-），男，湖北武昌人，中级经济师，
从事银行授信评审研究。金融科技对商业银行盈利能力的影响探析
邓晖
（重庆银行股份有限公司，
重庆400024）【摘要】金融科技的工作效能通过利用各类科技手段，创新传统金融行业的产品与服务模式来体现。因此，为明确金融科技对商业银行盈利能力的实际影响，论文以理论分析与实证分析为切入点。在理论分析中，论文介绍了金融科技对商业银行盈利能力的积极影响和消极影响。在实证分析中，论文提出了金融科技可以提高商业银行盈利能力的假设，并选取2013-2022年我国60家不同类型的商业银行作为研究样本，通过建立GMM 数据模型进行实验分析。研究结果表明，金融科技可以提高商业银行的盈利能力，我国商业银行在发展后期应利用金融科技增强自身投资优势，以切实提高自身盈利能力，促进银行持续发展。【关键词】金融科技；商业银行；盈利能力；GMM 模型【中图分类号】F832.33；F830.42
【文献标志码】A
【文章编号】1673-1069（2023）05-0176-03
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提供更为快捷、优质的服务。但在实际实施中，传统的业务流程较为繁杂，极易浪费客户大量的时间，不利于银行经营效率的提升。但在金融科技的支持下，商业银行通过引入智能机器人、智能客服、智能发卡机、智能业务终端等设备，使人工核算转变为智能核算，在降低人工操作错误率的同时，节省了客户办理业务的时间，直接提高了商业银行的经营效率，降低了实际运营成本，达到了盈利能力稳步提升的目标[5]。
第三，金融科技在商业银行业务实践中的综合应用，可切实提高商业银行的业务效率，保障商业银行业务开展的精准度，实现经济效益的最大化。例如，金融科技的应用突破了商业银行金融服务中的地域限制和时间限制，不再依赖物理网点开展实际业务，可充分借助互联网技术，使更多的产品和服务实现“一点对全国”的跨区域服务，并能随时提供在线服务，使商业银行的金融业务开启“无所不在、无时不在”的工作模式，切实提高商业银行的业务效率，助推商业银行盈利能力的提升[6]。
2.2消极影响
金融科技对商业银行盈利能力的消极影响主要体现在以下两点：第一，金融科技的应用虽拓宽了商业银行的获客渠道，但增加了获客成本。随着数字化转型的深入，互联网中公域流量的红利正在逐渐消退，商业银行与金融科技公司的市场竞争逐渐加剧，使得银行的获客成本逐年上升，对于传统金融模式带来的冲击，切实降低了商业银行自身的获利能力[7]。2022年的银行财报显示，多家主流银行的信用卡发卡量、信贷余额、交易规模等核心指标仅有个位数增长，大多数信用卡业务已停滞不前，甚至出现负增长。造成此现象的原因多为金融科技公司通过开设多种灵活化的信贷业务，如支付宝平台的花呗、抖音平台的抖音月付等线上消费金融服务，造成了商业银行大部分信贷用户的流失。为保证银行信贷业务的正常开展，商业银行则需再次进行用户引流，由此增加了银行的获客成本，使得商业银行的盈利能力间接下降。第二，金融科技的应用尽管提高了商业银行贷款的效率，但对于信贷数据的获取，商业银行则需付出大量成本，而由于数据获取成本的增加，对商业银行的盈利能力造成了消极影响[8]。例如，商业银行通过网络平台获取交易数据时，只有获得多维度、全面的数据，才能准确评估和分析信贷业务中的潜在风险，所以高质量的数据通常是从各种来源获得的，并且存在大量的非结构化数据，这导致商业银行在数据收集过程中花费了大量的人力资源，尤其是对数据的清理和集成造成数据收集成本的再次增加，不利于商业银行盈利能力的提升。3金融科技对商业银行盈利能力影响的实证分析3.1假设提出
金融科技对商业银行盈利能力影响的理论分析表明，金融科技的使用对商业银行的盈利能力既有积极
影响，也有消极影响。通过结合我国商业银行金融科技应用逐渐普及化的发展趋势，本文提出金融科技可提高商业银行的盈利能力这一假设[9]。
3.2样本与变量选取
本次实证分析选取我国60家不同类型商业银行2013-2022年的年度数据作为研究样本，包括大型银行8家、股份制商业银行14家、中小型商业银行38家。研究数据来源于国家统计局、国泰安数据库与商业银行年报。变量汇总如表1所示。
表1变量汇总及其含义
3.3实证方法
本次实证分析利用2013-2022年我国60家不同类型商业银行的年度数据，通过建立GMM模型的实证方法验证金融科技可提高商业银行盈利能力的假设是否成立。本文结合表1的实际变量，构建如下模型：
ROA it=α0+β1FINTECH it+β2NIM it+β3NPL it+β4LD it+β5CTL it+β6lnTD it+β7lnTL it+β8lnTA it+β9GDP it+β10M2it+β11CPI it+φi+εit 式中，α0为常数项；εit为随机扰动项；φi为个体效应；其余变量含义见表1。
3.4实证结果分析
3.4.1描述性统计分析
本文依照GMM模型，对我国60家不同类型商业银行2013-2022年的年度数据进行描述性统计分析，分析结果如表2所示。
从表2可以看出，第一，总资产收益率（ROA）的最小值类型名称符号含义
存贷款比率LD
贷款总额/存款总额×
100%
成本收入比CTI营业费用/营业收入
存款总额lnTD存款总额自然对数
贷款总额lnTL贷款总额自然对数
总资产lnTA总资产自然对数
国内生产总值增长率GDP GDP年均增长率
货币供应量增长率M2M2增长率
居民消费物价指数变动率CPI CPI变动率控制变量
净利差NIM生息率-付息率
不良贷款率NPL
不良贷款/贷款余额×
100%
被解释变量总资产收益率ROA
净利润/资产总额×
100%
核心解释变量金融科技指数FINTECH因子分子法合成
财税金融
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变量Mean Std.Dev.Min Max ROA
1.0690.4640.111
2.595FINTECH 0.6920.4640.100 1.100LD 67.33914.25921.130118.957
CTI 32.7287.58917.24075.802lnTD 26.452 1.84223.14530.945lnTL
26.044 1.92722.74630.655lnTA 26.852 1.87223.38232.238GDP 7.294 2.102 2.40010.736M212.145 3.3328.20019.800CPI 102.682 1.138101.500
105.500NIM 2.637 1.0070.406 6.565
NPL 1.421
0.958
0.000
14.070为0.111，最大值为2.595，表示不同类型商业银行的盈利能力具有相对区别。第二，金融科技指数（FINTECH ）的平均值为0.692，标准差为0.464，最大值与最小值的相差值为1，表示随着金融科技水平的提升，金融科技指数也在发生变化。因此，通过变量的描述性统计分析结果可知，对于不同类型的商业银行来说，各银行的年度数据存在较大区别，例如，不良贷款率（NPL ）的最大值与最小值相差14.07%，表示不同银行贷款业务的质量存在较大差异。由此可知，不同类型的商业银行存在异质性，本次实证研究的结果具有较高的借鉴价值。3.4.2回归分析结果
为验证金融科技可提高商业银行的盈利能力的假设是
民营银行否成立，本文采取分组回归的形式验证金融科技的影响效果，分析结果如表3所示。
表3金融科技对商业银行盈利能力影响的回归分析结果
注：t statistics in parentheses ；***p <0.01，**p <0.05，*p <0.1。
从表3可以看出，第一，金融科技指数（FINTECH ）的系数为0.396，显著为正，表示金融科技可切实提高商业银行的盈利能力，符合本次实证猜想。第二，在控制变量层面，净利差（NIM ）在1%显著性水平下显著，系数同样为正，表示净利差也与商业银行的盈利能力正相关。当生息率-付息率的值越大时，商业银行的盈利能力也就越强。第三，不良贷款率（NPL ）的系数为-0.092，说明不良贷款率（
NPL ）与总资产收益率（ROA ）呈显著负相关，即当不良贷款率数值不断升高时，商业银行承担的业务风险也就越大，直接造成了商业银行盈利能力的明显下降。
4结语
综上所述，本文以理论分析与实证分析为切入点，探析金融科技对商业银行盈利能力的影响，
可得出结论：金融科技可提高商业银行的盈利能力。即使当前金融科技的推广应用会为商业银行日常业务的开展带来一定的消极影响，但在后期发展中，我国商业银行也应借助金融科技的技术优势，从加大对金融科技的投资力度入手，将金融科技作为推进商业银行转型升级的重要手段，将技术更新作为激发商业银行工作者前进的动力，建立完善的金融科技风险防控体系，以此有效降低商业银行所面临的信用风险与操作风险，保证金融科技的应用在可控范围之内，促进商业银行健康持久发展。
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变量商业银行（大型商业银行、股份制商业银行与中小型商业银行）
FINTECH 0.396***
（4.94）NIM 0.092***（70.7）NPL -0.092***（-9.79）LD 0.003（1.13）CTI -0.029***（-11.27）lnTD 0.469**（2.34）lnTL -0.235（-1.11）lnTA -0.599***（-6.01）GDP 0.009（1.50）M2-0.041***（-7.27）CPI
13.352***（9.51）
表2变量的描述性统计分析结果
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