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IMI工作论文|数字化与商业银行经营转型——基于传统业务结构变迁视角

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作者:

罗煜(中国人民大学国际货币研究所研究员,经济学博士,副教授,中国人民大学财政金融学院)

崔书言(本科生,对外经济贸易大学金融学院)

旷纯(经济学博士,助理教授,对外经济贸易大学金融学院)


关键词:数字化;银行经营转型;银行网点;信用结构;贷款集中度

摘要

本文从商业银行传统业务结构变迁的视角出发,从营销渠道结构、贷款信用结构、信贷行业结构三个维度探究商业银行数字化发展与其经营转型的关系。本文使用我国187家商业银行2010—2019年的网点与财务数据研究发现,银行数字化水平与网点增量负相关,与信用(保证)贷款比例正(负)相关,且与贷款行业集中度负相关。因此,银行数字化转型可以优化银行业务流程,促进银行调整贷款信用结构、行业结构,使银行可以更好地服务实体经济。


以下为文章核心内容:


01

引言


近年来,金融科技的迅速发展为金融行业带来了变革性的影响,金融与科技的紧密融合已成为未来金融行业发展的一大趋势。一方面,互联网企业、新兴金融科技企业纷纷布局金融服务领域,强烈地冲击了银行业的传统阵地;另一方面,商业银行为了顺应发展趋势以及应对前者带来的竞争冲击,也大踏步式地对自身业务进行数字化改造。特别地,考虑到如今的数字化升级已然成为推动商业银行经营转型的重要动力之一,因此,考察银行数字化转型究竟是以何种途径助推其经营业务转型具有重要的理论意义和迫切的现实需求。

商业银行的数字化转型与业务结构变迁之间有着相似的趋势,并且在地区和银行类型等方面存在一定的异质性。本文拟通过理论和实证分析,详细探讨二者之间的关系。本文的贡献在于,第一,区别于大量从金融科技整体发展角度研究其对银行业影响的文献,我们从银行自身的数字化水平出发,研究金融科技对商业银行经营转型的影响,提供了新的研究视角。以基于单个银行计算的商业银行数字转型指数衡量银行数字化水平,体现了银行个体的数字化水平与差异,不仅可体现先前学者使用文本挖掘法体现的商业银行主观重视程度,且反映了银行组织架构、产品业务等客观数字化情况,拓展了研究的维度。第二,区别于大量从一般性层面探讨商业银行经营转型的文献,我们的研究聚焦于覆盖银行前中后台的传统业务的转型效果,研究了银行数字化水平与包括营销渠道结构(线下渠道占比)、贷款信用结构(信用贷款占比)和信贷行业结构(信贷集中度)在内的传统业务转型之间的关系,更能体现出金融科技对商业银行经营转型的深层次影响。


02

理论分析与研究假设


Modigliani–Miller理论认为,效率市场中,在信息交流充分完全、不存在信息不对称的情况下,不考虑税收、交易成本等问题,企业价值不会因为其选择直接融资或间接融资而发生变化。在理想化的无摩擦情况中,借款者和投资者可以完美匹配且实现风险分散。然而,一方面,现实情况中借款人与投资者之间存在信息不对称如逆向选择、道德风险,双方需求难以实现完全匹配,在获取信息与进行交易的过程中必然存在摩擦以及无法充分分散风险的问题;另一方面,我国目前股票市场、债券市场尚未发展健全,企业融资依然主要依靠银行而非直接融资。在存在信息成本、交易成本等摩擦的市场中,金融中介出现成为必然(Benston&Smith,1976)。

银行作为我国主导地位的金融中介,主要承担了三方面的职能。第一,银行可以将期限较短、额度较低的存款,转换为期限较长、金额较大、有信用风险的贷款,且在该过程中通过分散风险来为流动性需求提供保险(Holmström&Tirole,1998);第二,银行在收集希望获得融资的企业的信息方面具有比较优势,可基于较丰富的专业信息进行贷款(Leland&Pyle,1977);第三,银行在筛选贷款项目、贷款中监督企业表现、违约惩罚等各个监督贷款企业的角度来讲都具有比较优势(Diamond,1984)。

商业银行进行数字化转型,可以从前、中、后台不同阶段,优化银行的传统业务,强化其作为信用中介的职能。结合其具体业务,分析如下。

(一)商业银行数字化与营销渠道结构

商业银行的渠道建设是营销客户的基础工作。银行设立分支机构可以实现规模效应,且一定程度上降低银行分布过于集中的风险(Deng&Elyasiani,2008)。因此在银行发展过程中,规模扩张是必然。然而,正如前文所述,实体网点布局需要繁琐的审批过程,且实际业务过程中需要较多业务流程、人员参与,对银行与客户两方都造成了较高的成本(郑志来,2015)。同时,银行跨区域设立分支机构还会对总行与分支机构之间信息传递造成不良影响(Berger&DeYoung,2006)。 

而商业银行数字化转型设立线上渠道,对于银行,降低了实体网点的设立成本,大量银行业务由网点办理转移到线上渠道办理,流程简化、人力成本节约,运营效率提升,运营成本得以降低,同时线上渠道自动的信息记录与收集避免了与总行的信息传递不良问题;对于客户,可节省前往实体网点办理业务的成本、避免办理业务繁琐流程,同样具有降低成本的作用。因此提出如下假设。

H1:商业银行数字化业务的开展对基于网点的线下部分业务具有一定的替代效应。

(二)商业银行数字化与贷款信用结构

银行在进行传统贷款业务审批时,通常参考经审计的财务报表、信用记录、可抵押资产等“硬信息”,而中小企业大多成立时间较短,缺乏长期的财务、信用信息,且规模较小,往往缺乏有效抵押品,因此,中小企业更依赖与自身信誉等“软信息”相关的信用贷款(Berger&Udell,2002;林毅夫和孙希芳,2008)。然而,软信息在传统模式中的收集依赖于银行与企业之间建立长期的银行信贷关系,且物理距离、银行层级等、信息本身的复杂性都会造成软信息收集与处理的难度,造成了银企之间的信息不对称(Mian,2006;Agarwal&Hauswald,2016)。因此银行依然更倾向于选择大型企业,中小企业面临严重的信贷配给问题。

而银行发展金融数据有助于收集处理企业相关信息(Liberti&Peterson,2019)。具体来讲,信息收集方面,银行对中小企业的贷款审批,可以利用各类接口提供的数据,如企业税收、征信、能耗、上下游企业交易信息等各类第三方数据;信息处理方面,大数据等技术可以对大量数据进行归纳分析,从中提取核心信息,有效使软信息“硬化”,降低其处理难度(李华民和吴非,2019)。在所使用信息更为可靠、全面的同时,也提高了贷款审批效率,有效降低了数字化转型之前银行对于发放信用贷款的风险的担忧,增加了优质中小企业获得贷款几率,有效缓解了其融资约束。基于以上分析,提出假设。

H2:商业银行数字化可促进其贷款信用结构的调整,提高信用贷款的比例。

(三)商业银行数字化与信贷行业结构

传统业务模式中银行收集、分析信息有一定难度,因此一方面往往依据一些较简单的指标对企业进行分类,进而对某些行业的投资项目具有超过现实的乐观预期,导致信贷资源向某些行业过度集中(易行健和张德常,2007);另一方面,商业银行在进行信贷投资时存在“羊群效应”,信息劣势银行会模仿跟随信息优势银行,造成贷款行业的集中度过高(邹新月和邓淇中,2008)。而当信贷集中到少数行业中时,一方面弱势行业受到严重信贷约束,不利于实体经济发展;另一方面会增加商业银行资产风险,原因在于信贷集中行业授信过度、产能过剩、过于快速扩张,当行业产生风险征兆时,企业容易因为诸多银行抽贷而造成资金链断裂,进而发生风险事件(任秋潇和王一鸣,2016)。

而数字化转型使商业银行在选择贷款企业时使用信息更为全面而非基于简单分类,减轻由于信息缺乏造成的“羊群效应”。此外,基于大数据管理和分析的风险控制使商业银行的贷款决策更快、定价更为灵活、贷后管理更有效率,进一步调整优化传统信贷高度聚集于部分行业的现象。因此提出以下假设。

H3:商业银行数字化可促进其信贷行业结构的调整,降低信贷行业集中度。


03

结论与政策建议


本文使用我国202家商业银行2010-2019年的年度数据,基于银行传统业务结构变迁的视角,从营销渠道结构、贷款信用结构、信贷行业结构三个维度,使用固定效应模型探究了数字化与商业银行经营转型的关系,得到如下结论:

第一,商业银行数字化转型与渠道结构变化有密切关系,银行数字化水平与分支机构增长存在负相关,数字化水平越高,分支机构增速越慢,说明银行线上渠道的发展对于线下物理网点存在一定的替代效应。

第二,银行发展数字化或可调整其贷款信用结构,其数字化水平与信用贷款比例存在正向关系,与保证贷款比例存在负向关系,说明银行收集企业软信息、监督企业能力增强可提升其发放信用贷款的意愿和能力,减少企业对保证贷款的依赖。

第三,银行数字化转型可调整其信贷行业结构,数字化水平与贷款行业集中度存在负向关系,数字化程度越高,贷款行业集中度越低,说明在数字化技术的应用下,银行对于行业、企业信息了解更全面、定价更为灵活,可避免贷款行业的过于集中,使其更全面考虑可贷款行业。

基于以上实证结论,本文提出以下政策建议:

第一,商业银行应高度重视数字化对线下渠道的替代效应,做好渠道转型。银行应注重线上渠道设立与业务拓展,优化线下渠道的功能,使线上和线下渠道有机配合,在减少自身运营成本的同时也减轻客户办理业务的复杂程度,增加其业务开展的灵活度。第二,商业银行应充分利用金融科技改善传统信贷业务,强化信用中介职能。信贷业务是最能体现商业银行信用中介职能的业务,也是银行经营转型的深水区。利用好大数据、云计算、人工智能等技术改善信贷业务,一方面可以更为全面有效的收集处理信息,提高甄别筛选贷款企业、行业的能力,增强风险控制能力的同时降低成本;另一方面提供贷款给优质企业、前景良好行业,可以更好的服务实体经济。


本文系中国人民大学国际货币研究所工作论文

编号IMI Working Paper No.2214


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