金融科技对银行业竞争的影响：微观机制与实证检验*

孟娜娜，蔺 鹏

（1.河北经贸大学金融学院，河北 石家庄 050061；2.青岛大学管理科学与工程博士后科研流动站，山东 青岛 266061；3.中国邮政集团有限公司培训中心，河北 石家庄 050023；4.北京师范大学经济与工商管理学院，北京 100875）

一、引言

金融科技遵循金融的本质，以信息技术为基础，以大数据、云计算、区块链、人工智能等新兴技术为手段，通过创造新的业务模式、应用、流程以及产品，使得信息技术与金融深层次融合，本质上属于技术驱动的金融创新（Haddad和Hornuf，2016）。金融科技兼具信息技术属性和产业发展特性，并从多重微观维度给不同类型银行带来差异化影响。已有研究和实践表明，金融科技对商业银行的全要素生产率、经营效率、业务结构、风险承担、流动性创造、经营绩效，甚至经营模式和发展战略都会产生一定程度影响，且对不同类型银行的影响均呈现显著的异质性特征（沈悦和郭品，2015；杨望等，2020；邱晗等，2018；郭品和沈悦，2015；申创和刘笑天，2017；熊健等，2021；谢治春等，2018；于波等，2020）。这意味着金融科技势必会进一步影响银行业市场竞争格局。孟娜娜等（2020）通过空间计量实证检验证实了这一推断，且主要表现为金融科技通过市场挤出和技术溢出两个作用渠道产业竞争效应，有效降低了地区银行业集中度，促进了地区银行业竞争。但是该研究仅从中观银行业结构层面，阐述了金融科技对地区银行业竞争的影响机理。然而，银行业竞争更多地体现在市场价格、差异化的产品服务等微观层面。因此，深入探究金融科技影响银行业竞争的微观机制与作用路径更具现实意义。

基于此，本文在信息不对称条件下的贷款竞争理论模型分析基础上，结合内生性处理原则，构建动态面板计量模型实证检验金融科技影响银行业竞争的微观机制与影响效果。与已有的文献相比，本文可能的边际贡献在于：第一，运用北京大学数字金融研究中心发布的中国数字普惠金融指数，通过实证检验的方式研究金融科技影响银行业竞争的微观机制与影响效果，包括外在影响机制与内在影响机制。第二，实证检验了金融科技对外资银行、内资银行以及不同类型内资银行（大型银行和股份制银行、城商行、农村金融机构等）微观竞争存在的异质性影响。本文在丰富银行业竞争理论的同时，其结论对于分析如何通过金融科技有效促进银行业竞争，使得各类型银行更好地发挥服务实体经济作用具有重要意义。

二、理论分析与研究假设

（一）理论模型假设

本文借鉴Hauswald和Marquez（2003）提出信息不对称条件下的贷款竞争模型，结合效率—结构假说（Efficiency Structure Hypothesis，ESH）以及金融科技的技术特性与市场特征，综合考察金融科技影响银行竞争的微观机制。

投资项目假设：①投资项目质量存在差异。优质的投资项目，借款人成功的概率较高，反之借款人成功的概率较低。对于相同的投资项目而言，不同类型借款人成功的概率也存在差异，且Ph＞Pl。②投资项目产生的现金流是X可测度的。低信用质量借款人投资优质项目获得的现金流为Xl=Pl×R。高信用质量借款人投资优质项目获得的现金流为Xh=Ph×R。

贷款人假设：市场上存在商业银行和金融科技企业两类贷款人。假定有两家商业银行，其中一家银行是掌握特定信贷技术、能够生产潜在借款人专有信息的知情银行Bin，另一家银行是未掌握特定信贷技术、不能生产潜在借款人专有信息的不知情银行Bunin。

金融科技促使金融科技企业的产生与发展。假设市场中存在一家金融科技企业F，属于具有“破坏性创新”特质的新兴金融从业主体。假设金融科技企业存在技术溢出，能够通过银行的学习吸收效应渠道，帮助银行实现信贷技术的改进与提高。

（二）一阶段静态分析

在一阶段分析中，仅考虑两家银行作为贷款人的贷款市场静态竞争博弈。根据贝叶斯定理，知情银行Bin运用特定信贷技术对于不同类型借款人做出有效信贷评估的条件概率分别为：

根据借款人信贷评估结果，不同类型借款人投资项目获得收益R的条件概率分别为：

在此情况下，两家银行存在博弈均衡，且体现为唯一的混合策略均衡。在均衡状态下，不知情银行Bunin的预期收益E[πunin]为0。知情银行Bin在有效评估潜在借款人之前的预期收益为：

效率—结构假说ESH认为：银行竞争与银行绩效之间存在反向因果关系，银行会通过信息处理和管理能力等因素，内生性地决定其市场势力和市场竞争力，从而影响银行竞争程度，即银行高效率导致其高收益，从而提高其市场势力，导致较高的银行业集中度，从而降低银行业竞争（Demsetz，1973；Peltzman，1977）。

（三）二阶段动态分析

在二阶段分析中，考虑两家银行以及金融科技企业两类贷款人的贷款市场动态竞争情形。此时，金融科技企业即会通过技术溢出效应和信息溢出效应影响两家银行的绝对竞争力，也会通过市场竞争与供求均衡等市场机制影响两家银行的相对竞争格局。

1.金融科技的内在影响机制

金融科技存在显著技术溢出效应（申创和刘笑天，2017），能够通过银行的学习吸收效应渠道，促进整个银行业的技术进步（沈悦和郭品，2015；陈艺云，2017）。反映在信贷业务上，即体现为金融科技能够改进知情银行Bin的信贷技术，提高知情银行Bin的信息处理能力，从而提高其市场势力。

对式（6）求I的偏导：

由式（7）可知：在其他条件不变的情况下，金融科技带来知情银行Bin的信息技术水平I提高，提高了知情银行Bin的信贷评估回报及其信息处理能力，使得其获得较强的相对信息优势，提高了其预期利润、盈利能力以及市场势力。对式（7）求e的偏导得出：

由式（8）可知，金融科技带来知情银行Bin的信息技术水平I提高还会通过其付出e，影响其市场势力和市场竞争力，从而进一步给银行竞争带来不利的间接影响。即金融科技带来的银行信息技术水平I提高，增加了其付出e的边际回报，使得其获得较强的相对信息优势，提高了其预期利润、盈利能力，甚至市场势力。

根据上述分析得出结论：金融科技的技术溢出效应有助于提高知情银行的信息技术水平，并影响其获取信息和信贷评估的付出，使得其获得较强的相对信息优势，提高其市场势力。

金融科技存在显著的信息溢出效应（Asongu和Biekpe，2018；徐光顺和蒋远胜，2017），能够促进软信息“硬化”，使得信息的可传播能力增强（Schindler，2017；粟勤和魏星，2017），使得不知情银行Bunin即使在没有筛选技术和付出的情况下，也能够获得一定的潜在借款人专有信息。

H1：金融科技通过技术溢出效应和信息溢出效应两个内在机制促进商业银行市场势力提高，从而给银行业竞争带来不利影响。

2.金融科技的外在影响机制

金融科技亦呈现显著的市场竞争效应（申创和刘笑天，2017；Lee和Yong，2018；Drasch等，2018）。一方面，金融科技促使新兴金融科技企业的兴起和快速发展，增加经济社会金融服务的供给主体（黄益平和黄卓，2018）。另一方面，金融科技带来数字金融快速发展，有效拓宽了金融服务的边界，扩大了金融服务的供给规模（Haddad和 Hornuf，2016；王达，2018）。在金融服务需求短期稳定的情况下，金融科技通过市场供求机制直接作用于商业银行，进而导致银行业竞争的加剧。

H2：金融科技企业在一定程度上发挥了对商业银行的替代作用，促进了银行业竞争。

（四）金融科技影响的异质性

金融科技对银行竞争的内在机制与外在机制均受到银行市场势力形成机制的显著影响。整体而言，银行市场势力的形成主要源于市场化因素与非市场化因素两个方面。当银行市场势力由市场化因素决定时，效率—结构假说ESH成立，则假设1和假设2成立。

当银行市场势力由非市场化因素决定时，效率—结构假说ESH不成立，取而代之的是安逸生活假说，即金融科技对于知情银行Bin很难在短期内发挥技术溢出效应，且短期内不会影响其市场势力和市场竞争力，但是随着金融科技外在机制的加持，知情银行Bin会逐渐打破非市场化因素的负面影响，通过提高技术效率和管理能力，不断促进市场化市场势力的形成与演化。在知情银行Bin的市场化势力形成过程中，金融科技对于知情银行Bin与不知情银行Bunin的信息溢出效应随之发挥作用。由上述分析，提出本文的第三个假设：

H3：当银行市场势力由非市场化因素决定时，金融科技的技术溢出效应与信息溢出效应两类内在机制有助于促进商业银行市场化市场势力的形成与演化，即促进银行业竞争。

银行市场势力的形成机制客观决定了金融科技对于银行竞争的外在影响。当银行市场势力由市场化因素决定时，金融科技企业对商业银行形成替代作用，加剧了银行竞争。当银行市场势力由非市场化因素决定时，银行经营会呈现显著的市场失灵，突出表现为长尾群体的金融资源配置极低。金融科技企业专注长尾群体的普惠金融供给。这使得金融科技企业的市场进入对于商业银行的替代作用减弱，从而导致市场挤出很难发挥实质作用。此外，金融科技企业的内在影响机制能够为知情银行Bin解决市场失灵带来技术驱动创新的解决方案，从而不利于银行竞争。基于上述分析，提出本文的第四个假设：

H4：当银行市场势力由非市场化因素决定时，金融科技企业的市场竞争效应减弱，叠加商业银行技术驱动的普惠金融效应，会使得金融科技的外在机制不利于银行业竞争。

图1 金融科技影响银行业竞争

三、研究设计

（一）数据来源

本文实证研究涉及的基础数据：一是2011-2017年国内185家商业银行微观数据，其中大型银行6家、股份制银行12家、外资银行33家、城商行92家、农村金融机构42家；二是地区经济金融数据。商业银行微观数据来自于Orbis Bank Focus数据库，地区经济金融数据来源于《中国城市统计年鉴》与《中国金融年鉴》等。

（二）变量的选择与说明

1.被解释变量—微观银行业竞争lerner

借鉴Berger等（2009）、杨天宇和钟宇平（2013）以及陈雄兵（2017）等的方法，采用lerner指数作为衡量微观银行业竞争的代理指标。学术界测度银行业竞争通常采用赫芬达指数（HHI）、市场集中度（CRn）以及lerner指数三类指标。前两种测度方法是从宏观市场层面测度银行业竞争状况，不能反映单家银行的市场竞争力状况，而lerner指数强调从微观个体层面测度银行业竞争，能够反映单家银行的个体效应。lerner指数的计算公式为：

其中：Pi,t为i银行在t期产出的平均价格，即i银行在t期的总收入与总资产之比，且总收入包括利息收入和非利息收入两类；MCi,t为i银行在t期产出的边际成本，反映银行增加一单位产出所需要的成本量，需要运用超越对数成本函数进行测算。

2.主要解释变量—金融科技fintech

借鉴巴塞尔委员会对于金融科技实施主体的限定要求，本文涉及的金融科技特指以新兴金融科技企业为实施主体开展的金融科技。由此，本文借鉴傅秋子和黄益平（2018）采用北京大学数字金融研究中心于2019年5月发布的《北京大学数字普惠金融指数（2011-2018）》中2011-2017年地市层面的数字普惠金融指数作为反映各地区金融科技水平fintech的代理指标。

3.交互项与控制变量的确定与说明

本文主要解释变量之二为金融科技fintech与银行全要素生产率tfp的交互项fintech×tfp，反映金融科技通过“技术溢出”对于银行技术进步影响。本文借鉴袁晓玲和张宝山（2009）、刘笑彤和杨德勇（2017）运用无参数的DEA-Malmquist指数模型，借鉴蔡跃洲和郭梅军（2009）、沈悦和郭品（2015）选取员工支出x1、利息支出x2、固定资产总额x3作为投入指标x，贷款总额y1、总收入（利息收入与非利息收入之和）y2作为产出指标y测算商业银行的全要素生产率。

模型各变量的具体定义见表1。

表1 变量定义

（三）模型构建

由于反映微观银行业竞争的银行市场势力lerner在时间上存在一定的连续性和惯性，即前一期的微观银行业竞争会对当期产生显著影响，运用静态面板估计可能会导致估计偏差。根据前述理论分析，结合微观银行业竞争发展的特点，本文建立如下动态面板数据模型：

在本模型中，被解释变量为微观银行业竞争lerner，主要解释变量为金融科技fintech以及金融科技与银行全要素生产率的交互项fintech×tfp，π为控制变量。此外，模型增加了年度变量和区域变量，以控制政策、空间地理等因素的影响。

四、实证分析

（一）变量描述性统计

从各变量的统计特征来看，微观银行业竞争水平、金融科技水平等主要变量存在显著差异。在样本期内，微观银行业竞争水平均值为0.2670，不同类型银行的微观竞争存在显著的差异化。大型银行、股份制银行、城商行、外资银行、农村金融机构的微观竞争水平均值分别为0.4052、0.3783、0.3419、0.1032、0.3456。不同类型银行的微观竞争水平由强到弱依次为大型银行、股份制银行、城商行、农商行、外资银行。

表2 变量的描述性统计

（二）金融科技对微观银行业竞争的影响机制检验

为了考察金融科技对于微观银行业竞争的影响，本文分别对基准模型、加入fintech的模型以及加入fintech与fintech×tfp的模型（模型1—3）进行回归。鉴于实证模型可能存在的内生性问题，在全部银行样本的回归分析中，在采用固定效应回归进行检验的基础上，进一步采用系统GMM回归进行再检验，回归结果见表3。

表3中全部银行样本的回归结果显示，在固定效应回归结果中，模型1—3的R2分别为0.853、0.853和0.854，说明模型具有较好的拟合优度。在系统GMM回归结果中，模型1—3的AR（2）检验的P值分别为0.3480、0.3640和0.6264，均大于0.05，说明模型残差不存在序列相关问题；Sargan检验的P值分别为0.3902、0.1755和0.2993，均大于0.05，说明模型通过了工具变量的过度识别检验。由此可知，本文设定的动态面板模型是合理的。鉴于系统GMM回归能够更好地处理内生性问题，因此，本部分的实证结果分析参考的是系统GMM回归的估计结果，且结合固定效应回归的估计结果进行验证。

1.金融科技的内在影响

表3中的GMM回归结果显示：在模型3中，金融科技与银行全要素生产率的交互项fintech×tfp对于微观银行业竞争的间接影响显著为正，影响系数为0.1119，且在5%显著性水平下显著。这说明金融科技通过技术溢出带来了银行技术进步，促进了银行市场势力的增强，即金融科技能够通过技术溢出和信息溢出的内在机制作用于银行市场势力，从而不利于微观银行业竞争。固定效应的回归结果也证实了交互项fintech×tfp对于微观银行业竞争影响的稳健性。因此，H1得到了证实。金融科技会通过示范效应、竞争效应、人员流动效应以及联系效应给商业银行带来一定程度的技术溢出，从而有助于提高其全要素生产率（沈悦和郭品，2015）。全要素生产率的提升，意味着反映技术进步的生产技术和管理水平普遍提升，这将内生性地促进市场化的银行市场势力形成，改善行政性市场势力和关系型市场势力占主导的不良态势。

2.金融科技的外在影响

表3中的GMM回归结果显示：在模型3中，金融科技fintech对于微观银行业竞争的直接影响显著为负，影响系数为-0.1123，且在5%显著性水平下显著。这说明在综合考虑金融科技通过技术溢出给银行技术进步带来的间接影响时，金融科技能够通过市场竞争的外在机制作用于银行市场势力，从而有效促进微观银行业竞争。固定效应的回归结果也证实了检验结果的稳健性。因此，H2得到了证实。金融科技产业化发展催生的数字普惠金融（包括数字支付、互联网理财以及互联网信贷等）也给传统银行市场带来一定程度的挤出效应，从而促使微观银行业竞争加剧。

3.金融科技的总体影响

表3中的GMM回归结果显示：在模型2中，金融科技fintech对于微观银行业竞争的总体影响显著为正，影响系数为0.0004，且在5%显著性水平下显著。这说明金融科技对于微观银行业竞争存在显著影响，主要表现为金融科技会导致银行市场势力的增强，从而给微观银行业竞争带来一定程度的不利影响。固定效应的回归结果也证实了检验结果的稳健性。金融科技作为新兴产业，既体现了金融本质，又兼具技术特性，在创造新市场的同时，也会影响传统金融市场。学术界普遍存在的金融科技“颠覆论”（易宪容，2017；Lee和Yong，2018）与金融科技“补充论”（曾国安和胡斌，2014）两种观点也都认为，金融科技会给商业银行的业务拓展、获客能力以及竞争格局带来很大冲击。

表3 金融科技对微观银行业竞争的影响

（三）金融科技对银行微观竞争影响的异质性检验

1.异质性检验一：外资银行与内资银行

为了考察金融科技对于不同类型银行微观竞争的异质性影响，本部分将全部银行样本划分为外资银行和内资银行两类，分样本进行系统GMM回归检验（结果见表4）。

表4 金融科技影响微观银行业竞争的异质性分析（一）

（1）金融科技内在影响的异质性。表4中模型3的回归结果显示：金融科技与银行全要素生产率的交互项fintech×tfp对于外资银行微观竞争的间接影响显著为正，影响系数为0.2466，且在5%显著性水平下显著；对于内资银行微观竞争的间接影响显著为负，但是不显著。这说明金融科技通过技术溢出和信息溢出带来的银行技术进步，提高了外资银行的市场势力，给外资银行的微观竞争带来不利影响，但是并未给内资银行的微观竞争带来显著影响。外资银行主要开展交易型业务，对信息科技依赖性强。更强的信息处理和客户筛选能力有助于扩大外资银行的业务规模，提高外资银行的市场势力，这也证实了外资银行支持“效率—结构”假说ESH，即生产技术和管理水平的提高有助于提高外资银行的市场势力，从而给外资银行的微观竞争水平带来不利影响。金融科技对内资银行的微观竞争水平影响不显著极有可能是由于内资银行市场势力形成的特殊性与复杂性导致，因此有必要对内资银行再次进行分样本分析。

（2）金融科技外在影响的异质性。表4中模型3的回归结果显示：金融科技fintech对于外资银行微观竞争的直接影响显著为负，影响系数为-0.2420，且在5%显著性水平下显著；对于内资银行微观竞争的直接影响为正，但是不显著。这说明在综合考虑金融科技通过技术溢出和信息溢出给银行技术进步带来的影响时，金融科技通过外在机制的作用和影响直接促进了外资银行的微观竞争，但并未给内资银行的微观竞争带来显著的直接影响。原因在于：外资银行市场势力源自于市场化因素，这使得金融科技驱动的市场竞争机制能够作用于外资银行，并发挥显著的市场挤出效应，从而促进外资银行的微观竞争水平。而内资银行市场势力主要源自于非市场性因素，且呈现一定程度的市场失灵，这使得金融科技产业带来市场竞争机制在短期内发挥的作用有限。

（3）金融科技总体影响的异质性。表4中模型2的回归结果显示：金融科技fintech对于外资银行微观竞争的总体影响显著为正，影响系数为0.0084，且在5%的显著性水平下显著；对于内资银行微观竞争的总体影响显著为负，但是不显著。这说明金融科技促进了外资银行市场势力的提高，从而给外资银行的微观竞争带来不利影响，但是并未给内资银行的微观竞争带来显著影响。一方面，在内资银行样本中，不同类型银行市场势力的形成机制存在极大差异。6家大型银行极高的市场势力主要是由于行政势力高度集中以及所有制改革不彻底等行政性因素导致，这也反映了其面临行政经营与市场经营的两难困境。12家股份制银行较高的市场势力部分源自于不断提高的信息科技运用，多元化、多渠道的金融创新等市场化因素，但是非市场化因素的影响发挥了极大作用。城商行和农村金融机构较高的市场势力主要源于其与本区域内客户建立的良好银企关系与客户关系。城商行与农村金融机构能够凭借其独具的人缘与地缘优势，形成一种独具特色的“关系型”壁垒，使得其在业务开展与市场竞争方面占据一定优势。另一方面，外资银行发展受多重因素的影响，我国外资银行的市场势力极低主要源于政策原因及其在业务发展过程中并未有效克服水土不服问题等方面。

2.异质性检验二：不同类型内资银行

为了进一步考察金融科技对于不同类型银行微观竞争的异质性影响，在对外资银行和内资银行进行分样本回归分析的基础上，进一步对不同类型内资银行进行分样本回归检验，结果见表5。由于大型银行样本量较少，导致无法回归结果，将6家大型银行和12家股份制银行合并为一类进行分样本回归。

（1）金融科技内在影响的异质性。表5中模型3的回归结果显示：金融科技与银行全要素生产率的交互项fintech×tfp的对于不同类型内资银行微观竞争的间接影响均显著为负，且回归系数分别为-0.0230、-0.0354和-0.1963，且均在1%显著性水平下显著。这说明金融科技通过技术溢出和信息溢出带来的银行技术进步，有效促进了不同类型内资银行的微观竞争，从而验证了H3。此外，金融科技对内资银行微观竞争的影响呈现显著的差异化特征，主要表现为金融科技对于农村金融机构的影响最大，然后依次是城商行、大型银行和股份制银行。在我国，内资银行的市场势力主要不是通过市场竞争形成的，而是由于旧体制的行政集中、国有银行所有制改革、金融增量式改革等一系列因素决定的。金融科技通过技术溢出和信息溢出带来的银行技术进步有助于推动不同类型内资银行市场化势力的形成，从而对于不同类型内资银行良性微观竞争的形成与演进发挥积极作用。

（2）金融科技外在影响的异质性。表5中模型3的回归结果显示：金融科技fintech对于不同类型内资银行微观竞争的直接影响均显著为正，且回归系数分别为0.0222、0.0353和0.1969，均在1%显著性水平下显著。这说明在综合考虑金融科技通过技术溢出和信息溢出带来的银行技术进步时，金融科技通过外在机制的作用和影响，给银行业微观竞争带来不利影响，从而验证了H4。金融科技产业的市场竞争效应，正在触动不同类型内资银行享受的体制红利与价格红利，并演化成为促进内资银行市场化势力形成的“助推器”。从短期来看，金融科技产业对于内资银行的微观竞争存在不利影响，但是从长远来看，金融科技产业会推动整个银行业竞争，甚至重塑整个银行业的竞争格局。

（3）金融科技总体影响的异质性。表5中模型2的回归结果显示：金融科技fintech对于6大行和12家股份制银行微观竞争的总体影响显著为负，回归系数为-0.0026，且在1%显著性水平下显著；对于城商行与农村金融机构微观竞争的总体影响为负，但不显著。这说明金融科技有效促进了大型银行和股份制银行的微观竞争，但是对于城商行和农村金融机构的微观竞争的影响不显著。大型银行和股份制银行内部层级多、链条长的组织结构使得包括层级距离、地理距离与经验距离在内的信息距离较长，导致其委托—代理成本较高，且存在威廉姆森型“组织不经济”。这也使得大型银行和股份制银行必须依赖于信息技术完成“硬信息”搜集、传递与处理，并基于此开展交易型业务。换言之，金融科技运用程度直接决定着其长尾客户各类银行业务的边界以及可持续性，从而决定着其微观竞争水平。城商行和农村金融机构集中化、扁平化的组织结构和业务程序使得“小银行优势”假说成立，即城商行和农村金融机构专注于所在服务区域，通过良好的“银企关系”与客户关系，使得其能够以较低的交易成本获得客户专有信息，开展关系型业务。换言之，中小金融机构的竞争优势源于对于技术依赖性较弱的“关系型”壁垒。

表5 金融科技影响微观银行业竞争的异质性分析（二）

（四）稳健性检验

由于银行在存款市场具有独特的垄断优势（Maudos和Guevara，2007），可能会导致包含存款成本测算出来的lerner指数与真实的银行市场势力存在一定程度的偏差，使得lerner指数很难反映有效的微观银行业竞争水平。鉴于此，本文借鉴Maudos和Guevara（2007）、程茂勇和赵红（2011）的方法，剔除原成本函数中的存款成本项，重新测算经存款调整的lerner指数，并将其作为反映微观银行业竞争的代理指标开展稳健性检验（见表6）。稳健性检验结果证实了实证结论的稳健性。

表6 稳健性检验结果

五、研究结论与对策建议

本文在信息不对称条件下的贷款竞争理论模型分析基础上，构建实证计量模型，利用2011-2017年度185家商业银行微观数据和地市级层面经济金融数据，采用系统GMM方法实证检验金融科技对微观银行业竞争的影响机制与影响效果。研究结果表明：第一，金融科技显著影响微观银行业竞争。一方面，金融科技通过技术溢出效应和信息溢出效应的内在影响机制作用于银行市场势力，不利于微观银行业竞争。另一方面，金融科技能够通过市场挤出效应的外在影响机制作用于银行市场势力，促进了微观银行业竞争。第二，金融科技对不同类型银行的微观竞争影响存在异质性，这主要源于银行微观竞争水平是否由市场化的市场势力决定。当银行微观竞争水平由市场化的市场势力决定时，金融科技的内在影响机制不利于微观银行业竞争，金融科技的外在影响机制促进微观银行业竞争。当银行微观竞争水平由非市场化的市场势力决定时，金融科技的内在机制促进微观银行业竞争，外在机制不利于微观银行业竞争。第三，不同类型内资银行的非市场化市场势力形成机制存在差异，这使得金融科技对于不同类型内资银行微观竞争发挥的内在积极影响呈现显著的差异化特征，金融科技对于农村金融机构的影响最大，然后依次是城商行、大型银行和股份制银行。

基于以上研究结论，本文对金融科技背景下提升商业银行竞争力提出以下对策建议：

第一，提高金融科技利用效能。商业银行应积极探索合理运用金融科技工具和手段，切实提高金融科技利用率与金融科技效能，以实现有效提高金融服务（产品）供给能力。一是持续推进银行网点智能化转型。加强智能设备与智能系统的功能研发和流程优化，持续丰富自助设备服务能力，强化银行物理网点智能化转型的科技支撑；以提升客户体验为原则，持续优化物理网点业务的交易流程与创新设计，完善线上线下互动机制，提升客户的网点服务体验，提高物理网点的经济价值。二是商业银行可尝试拓展平台金融。平台金融属于金融科技驱动的新兴业态，能够作为商业银行综合化经营的重要载体。商业银行发展平台金融能够促进数据结构优化，实现各类资源的信息化聚合，通过完整的数据生态，构建更加完善的综合化金融服务模式。

第二，制定合理的金融科技战略。大中型银行可选择闭环生态型或开放生态型战略，通过构建平台金融，整合产品、渠道与后台等相关资源，连接银行客户与生态系统内各参与者，实现金融与非金融、金融与场景相融合的综合化生态体系。小型银行可运用金融科技手段与本地化优势，简化业务流程和服务提供方式，持续提升差异化竞争优势，专注细分市场，为社区、小微企业提供专业化、精细化的普惠金融业务，满足长尾群体的多样化金融服务需求。

第三，建立与金融科技企业多渠道合作机制。一是加强与金融科技企业的多渠道合作，凭借专业优势和资金优势，实现与金融科技企业的有效“融合”。二是具备条件的商业银行成立专注于技术与系统提供或金融产品（服务）提供的银行系金融科技公司。银行系金融科技公司在促进本行集团实现高质量发展与数字化转型的同时，也可以将技术与平台系统、金融产品（服务）向同业输出，提升本行集团在银行业价值链体系的品牌影响力。三是加强区域间中小型银行的金融科技合作，通过联盟合作的方式能够在一定程度上规避中小型银行在资金、人才以及地域方面的劣势，从而使得中小型银行实现抱团取暖，提高中小型银行的金融科技布局与应用，并结合中小型银行的品牌以及线下渠道优势，不断提高中小型银行的金融科技效能。