VoxEU列金融市场金融监管和银行

三角形大科技金融政策

2021年10月23日

大技术的拓展金融服务可以带来竞争,效率,和包容,尤其是在新兴市场和发展中经济。但也产生问题与银行一个公平竞争的环境,操作风险,“大到不能倒”的问题,以及挑战的反垄断规则和消费者保护。本专栏提出了政策三角形之间的取舍,突出了三个目标:金融稳定,竞争,数据隐私。处理这些挑战需要更多的协调规则和标准,国内当局之间和跨国界。

作者

马修·萨尔

大科技大公司的主要活动是数字服务(FSB 2019,国际清算银行2019)。服务的范围很宽,包括电子商务、社交媒体、互联网搜索,手机硬件和软件,骑称赞,和电信。

大技术最近进入金融服务和迅速得到了突出(霜et al . 2019年)。在图1中,面板显示,金融服务占10%以上的大科技的平均收入。他们有一个实质性的足迹在几个发达经济体的支付系统和更大范围的金融服务在新兴市场和发展中经济体。在中国,两大技术共同占94%的移动支付市场,发挥重要作用在其他数字信贷等金融服务。在全球层面,大技术扩展或促进2019年超过5000亿美元的信贷(Cornelli et al . 2020年),并有早期迹象表明这样的信贷增长进一步Covid-19期间2020年流感大流行。通过开发他们的活动,大科技像谷歌,苹果,Facebook,亚马逊在美国和中国的阿里巴巴和腾讯市值远远超过最大的银行(图1中,面板B)。

为什么他们有这么大吗?大型科技商业模式在启用直接大量用户之间的交互。这可能是在(1)电子商务,如阿里巴巴、亚马逊、或梅尔卡多自由;(2)社交媒体,比如Facebook,腾讯或Kakao;(3)通信,比如Safaricom或MTN;或(4)搜索引擎,如谷歌或百度。他们的业务的一个重要副产品是大量的用户数据他们生成和收集平台。他们利用自然网络影响,产生更多的用户活动和数据可用于改善他们的产品。作为一个例子,支付服务生成交易数据,网络外部性促进用户之间的交互,以及所有这有助于服务大科技在其他活动(如信用卡或财富管理),产生更多的接触与现有用户和吸引新客户。

图1大科技经营范围广泛的业务和非常大的增长

)大科技部门收入的活动(百分比)

B)的市值大科技和banks4(十亿美元)

笔记基于2018年总收入:1股,可用,标普Capital IQ所提供的;没有,2017年的数据。示例包括阿里巴巴、字母、亚马逊、苹果、百度、Facebook、掠夺,Kakao,梅尔卡多自由泳,乐天、三星和腾讯。2信息技术可以包括一些财务相关业务。3包括卫生保健、房地产、公用事业和工业。4 2021年9月17日的数据。
来源:BIS (2019);Refinitiv。

但这些活动产生进一步的数据和燃料data -network -一个活动反馈循环。这被称为DNA大科技2019 (BIS)。这个DNA循环是一个重要的收益来源的用户和金融系统。例如,大科技的商业模式可以在提高效率和非常强大的金融包容,尤其是在弱可竞争市场占主导地位的金融公司。此外,详细的使用用户数据从其他业务线可能减少昂贵的贷款抵押品(Gambacorta et al . 2020年)。与此同时,如果任其发展,DNA循环可以产生新的风险隐私和消费者保护,可竞争性市场,最终,金融稳定。

在最近的一篇论文(Feyen et al . 2021年),我们分析大型科技公司进入金融服务和如何影响现有的公共政策目标之间的权衡:(1)金融稳定和市场完整性,(2)效率和竞争,和(3)数据隐私和消费者保护。我们可以等复杂的权衡在政策三角形,改编自Petralia et al。(2019)和Carletti et al。(2020)。

先“传统”stability-competition权衡(图2中红色箭头)。监管机构长期以来争论的竞争和金融稳定之间的关系。大致有两个学校的思想。一个强调,更激烈的竞争并不总是最优或有利于金融稳定,因为更多的竞争会降低银行的利润和总体特许权价值(1990年Keeley)。第二个学派认为,更大的金融领域的市场准入是可取的。更大的可竞争性培养有益的竞争(通过增加创新和效率),降低现有的市场力量(克莱森斯2009)。的关系可能依赖于其他功能,包括监管(贝克et al . 2013年)。

图2从数字转换财政政策的权衡

源:Feyen et al。(2021)。改编自Petralia et al。(2019)和Carletti et al。(2020)。

大型科技进入金融可能会改变这些模式,由于DNA反馈回路。市场主导地位的公司在其核心业务,主导地位转化为互补的金融服务,使入口浓度增加和市场力量的源泉。这样的控制也可能产生的利益冲突和潜在市场滥用当大科技平台成为竞争对手的主要分销渠道(如银行)。

的一个例子如何给出的付款可能会发展的竞争合并和收购活动通过数字平台(大科技和卡网络)。图3展示了如何垂直和水平一体化趋势近年来开发的。一些最大的交易水平收购,收购等直接竞争对手(蓝点)。在其他情况下,垂直并购发生(红点)。这些交易允许支付公司提高他们的效率和执行内部的活动他们以前的合作伙伴或供应商。低的趋势更大点在图上显示,规模较小的公司可能会收购之前达到临界质量的用户(Kamepalli et al . 2020年)。

图3全球并购活动的支付平台increased1

在百万美元购买价格,对数刻度

笔记2020年:1,2021年1月31日的数据。垂直整合的图划分形式在蓝色红色和水平形式的集成。泡沫的大小代表了收购公司的市值,而高度图中代表了交易规模。每个点代表一个合并和收购(并购)蚂蚁金融交易,忠诚国家信息服务(FIS), FISERV公司,全球收支,万事达信用卡,贝宝,广场,或者签证由PitchBook收集和Refinitiv圣像。这个不包括资产剥离和公司内部操作。并购交易时被归类为“垂直”收购与目标公司经营不同阶段同时支付链,由公司报告。在“水平”交易,收购与目标公司直接竞争对手至少在一个关键的业务线。每个点的大小正比于收购公司市值当天的交易,或者在Ant财务、估值Ant金融截至2018年年底,乘以阿里巴巴持有市值的变化相对于2018年年底。
来源:克罗克森et al。(2021)。

虽然竞争和更高效的解决方案常常会使消费者受益,权衡效率/竞争和隐私/消费者保护起来。这是由图2中的蓝色箭头表示。在许多地方,大型技术供应商可能不受监管,保护金融服务消费者。大型科技移动货币与银行支付服务竞争的价格和可用性维度,但更多的个人数据可能比银行暴露于移动支付服务提供商。

作为数据成为一个更为重要的市场权力来源有紧张的所有权和使用数据。原则上,数据可以多次使用,同时由任意数量的企业,而不被耗尽的——这就是所谓的“non-rivalry”特征的数据(Carriere-Swallow Haksar 2020 Haksar et al . 2021年,世界银行2021)。信用机构操作这一原则。然而,无限制的共享数据也可以伤害人。例如,开放个人数据代表一个失去隐私,并且可以允许身份盗窃,声誉损失,操纵行为偏差卖给消费者的产品,并不是在他们自己的利益。另一方面,允许数据生产者保持垄断数据提出的挑战。它可能会阻碍消费者转换提供者或使价格歧视或排斥算法。

大型科技公司也非常有效的定价给大数据。他们可以把客户人口分成很细分类,每个收取不同的价格,代表每个愿意付出最大的代价。通过提取更多的消费者剩余的那些愿意付出更多,价格还可以降低对那些能够支付更少,可能创建一个更具包容性。然而这样的好价格歧视可能重叠保护类别如性别或种族。监管者需要平衡创新和效率与消费者保护可能抑制创新。

数据共享可以减轻信息不对称的问题,和足够的金融稳定和完整性监测数据是至关重要的。这可能引入了一个新的隐私之间的权衡和消费者保护更一般的一方面和金融稳定和市场的完整性。这个代价是由图2中的绿色箭头表示。

例如,在信贷市场,有足够的证据表明,更多的数据可以提高稳定性。信用报告系统允许安全贷款借款人以前定价的市场,导致更高的总贷款(Pagano和Jappelli 1993)和促进金融包容。在信用报告的情况下,数据只能被授权访问实体和只在客户同意和授权的目的。对于大科技,他们捕获的数据更细粒度和触摸的个人生活的几个方面,所以它是重要的隐私有保障。同时,有关各方的详细信息在一个事务可能有助于减少非法活动和保护市场的完整性。反洗钱(AML)和打击资助恐怖主义(钢管)行为可能会受益于机器学习应用大数据。平衡隐私和完整性目标可能需要社会对话和立法。