Impact of Fintech on Bank Risk-Taking: Evidence from China

Table 11.

Heterogeneity test results of bank size.

(1)

Large-Scale

(2)

Small-Scale

Fintech 1

−

0.0086 ***

−

0.0019

(

−

3.73)

(

−

0.67)

observations

456

390

Number of banks

102

100

R2

0.285

0.100

Note: *** means significant at the level of 1%. Source: own calculations. Software: Stata.

The results show that, for large Banks, there is a significant negative correlation be-

tween regional Fintech development level and banks’ risk-taking. However, the regression

coefficient of small banks did not pass the robustness test, and there was no significant

correlation between them. This shows that the phenomenon that the development of

Fintech inhibits the risk-taking of banks exists in large-scale banks, but not in small-scale

banks. In other words, the development of Fintech will have a greater impact on small and

medium-sized banks, which verifies the research hypothesis 1.

7.1.3. Heterogeneity Analysis Based on the Banking System

The research samples in this article are urban commercial banks and rural commercial

banks. Although urban commercial banks and rural commercial banks are all belong to

regional banks, there are obvious differences between them. Generally speaking, urban

commercial banks are transformed from urban credit cooperatives, mostly distributed in

urban areas, and controlled by the local government where they are registered. The rural

commercial banks are mostly converted from rural credit cooperatives, and they are mostly

distributed in rural areas, subject to the restrictions of the provincial federations where they

are registered. Normally, compared with rural commercial banks, urban commercial Banks

have larger asset scale, wider business scope, more concentrated customer groups, and

better development prospects, but they also bear greater competitive pressure. Therefore,

considering the difference between the two, the samples studied in this paper are naturally

divided into urban commercial banks and rural commercial banks according to their nature.

Since the individual effect of the bank has been determined, we use the time-fixed effect

model for heterogeneity analysis (the results are shown in Table

12

).