Trust as an entry barrier: Evidence from FinTech adoption
信任作为进入壁垒：金融科技采用的证据AI 解读 ↓
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信任作为进入壁垒：金融科技采用的证据
- 研究问题
- 借款人对传统银行的信任是否构成金融科技贷款机构的进入壁垒，银行丑闻引发的信任变化是否会改变抵押贷款机构选择？
- 方法与思路
- 作者将富国银行丑闻视为信任负向冲击，使用双重差分，并以政治倾向代理信任侵蚀程度开展三重差分和机器学习异质性分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，丑闻暴露更高时借款人更可能采用金融科技贷款；同等暴露下，信任侵蚀更大的县金融科技份额增加更多。
- 阅读关注点
- 应核对丑闻暴露的定义、双重与三重差分的识别条件、政治倾向代理的解释，以及机器学习异质性推断的设计与不确定性。
- 阅读边界
- 摘要未说明平行趋势证据或如何排除丑闻的其他影响；政治倾向是信任侵蚀的代理，不能仅凭摘要确认其只反映信任渠道。
原文摘要
This paper studies the role of trust in incumbent lenders (banks) as an entry barrier to emerging FinTech lenders in credit markets. The empirical setting exploits the outbreak of the Wells Fargo scandal as a negative shock to borrowers’ trust in banks. Using a difference-in-differences framework, I find that increased exposure to the Wells Fargo scandal leads to an increase in the probability of borrowers using FinTech as mortgage originators. Utilizing political affiliation to proxy for the magnitude of trust erosion in banks in a triple-differences specification, I find that, conditional on the same exposure to the scandal, a county experiencing a greater erosion of trust has a larger increase in FinTech share relative to a county experiencing less of an erosion of trust. Estimating treatment effect heterogeneity using generic machine learning inference suggests that borrowers with the greatest decrease in trust in banks and the greatest increase in FinTech adoption have similar characteristics.