劉孟飛　蔣維

摘要：立足金融科技深化發(fā)展的現(xiàn)實背景，選取2008—2017年中國68家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)，首先采用文本挖掘、因子分析等方法測算得到金融科技發(fā)展指數(shù)，然后構(gòu)建隨機前沿模型，并采用單階段估計技術(shù)，對金融科技環(huán)境下的商業(yè)銀行利潤、成本效率及其無效率影響因素進行探討，并著重就不同類型商業(yè)銀行效率的演化過程進行了對比分析。研究發(fā)現(xiàn)：?金融科技發(fā)展促進了中國銀行業(yè)盈利能力的提升，但對成本效率的提高存在阻礙作用。總體來看，中國銀行業(yè)的利潤效率相對較低且起伏大，而成本效率相對較高，且起伏小。相對而言，大型國有銀行的利潤效率和成本效率都處于相對較高水平。在新的金融生態(tài)下，深度融合信息技術(shù)，積極融合金融科技轉(zhuǎn)型創(chuàng)新發(fā)展是傳統(tǒng)商業(yè)銀行可持續(xù)發(fā)展的重要途徑。

關(guān)鍵詞：金融科技;商業(yè)銀行;利潤效率;成本效率;隨機前沿分析

文獻標識碼：A

文章編號：1002-2848-2020（03）-0056-13

一、研究背景

金融科技（Fintech）源于20世紀90年代花旗銀行發(fā)起的一個發(fā)展項目“金融服務(wù)技術(shù)聯(lián)盟”（financial?services?technology?consortium），大約從2016年開始迅速成為金融領(lǐng)域的焦點。目前，全球范圍內(nèi)有關(guān)金融科技的投資不斷增加，各銀行也積極融合金融科技主動尋求轉(zhuǎn)型創(chuàng)新發(fā)展。據(jù)統(tǒng)計，2018年前半年全球?qū)鹑诳萍枷嚓P(guān)產(chǎn)業(yè)的投資總額達到570億美元，較2017年全年的381億美元增長49.6%。據(jù)艾瑞咨詢預(yù)測，2020年中國金融科技企業(yè)的總營收將上升到19704.9億元。2019年5月，中國工商銀行在河北雄安新區(qū)成立全資子公司——“工銀科技”，成為繼興業(yè)銀行、平安銀行、中國建設(shè)銀行、光大銀行、招商銀行、民生銀行后第7家成立金融科技子公司的商業(yè)銀行，商業(yè)銀行的科技轉(zhuǎn)型再度引發(fā)行業(yè)熱議。不少學(xué)者認為，銀行系金融科技子公司的設(shè)立將是大勢所趨。

我國也開始加強金融科技的規(guī)劃設(shè)計，積極鼓勵促進相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，相關(guān)政策密集出臺。2016年7月，中國銀行保險監(jiān)督管理委員會印發(fā)《中國銀行業(yè)信息科技“十三五”發(fā)展規(guī)劃監(jiān)管指導(dǎo)意見（征求意見稿）》，支持商業(yè)銀行深化科技創(chuàng)新，推進大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等新技術(shù)應(yīng)用。2017年5月，中國人民銀行成立金融科技委員會，旨在豐富金融監(jiān)管并加強金融科技工作的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)和發(fā)展規(guī)劃。2019年8月，中國人民銀行進一步印發(fā)《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2019—2021年）》，標志著金融科技創(chuàng)新正式上升到政府戰(zhàn)略層面。目前，金融科技產(chǎn)業(yè)生態(tài)在中國已形成自上而下的良好發(fā)展態(tài)勢，正在不斷推進商業(yè)銀行內(nèi)部變革，顛覆金融市場競爭格局。大量研究也表明，近幾年金融科技的發(fā)展的確給我國金融生態(tài)帶來了深刻的變革性影響。金融科技本質(zhì)上是提升金融效率、促進金融創(chuàng)新的一種技術(shù)能力[1]。它變相促進了利率市場化，提高了銀行負債成本與資金流動風(fēng)險，改變了商業(yè)銀行的資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu)[2]，對支付業(yè)務(wù)、信貸業(yè)務(wù)與理財業(yè)務(wù)等三大商業(yè)銀行價值鏈均產(chǎn)生了顯著影響[3]。如何突破自身局限，在新的金融格局中獲得科技轉(zhuǎn)型升級，提升產(chǎn)品質(zhì)量，提高經(jīng)營效率，實現(xiàn)安全、可控的可持續(xù)發(fā)展，是商業(yè)銀行特別是中小銀行亟待解決的難題。

正是基于以上現(xiàn)實背景，本文首先對有關(guān)研究文獻進行了回顧，然后采用文本挖掘技術(shù)、因子分析等方法測算得到互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)，最后建立隨機前沿模型，采用2008—2017年中國65家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)，對其成本、利潤效率進行測算，并利用單階段估計技術(shù)，對其影響因素進行實證分析。與以往不同的是，本文收集了中國65家各類商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)，側(cè)重其影響機制的理論解讀與影響程度的實證檢驗，并對不同類型銀行進行比較分析，以解釋我國傳統(tǒng)商業(yè)銀行在金融創(chuàng)新過程中經(jīng)營績效的動態(tài)演化過程，以期為金融科技環(huán)境下我國銀行業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展、經(jīng)營績效的改善提供可供借鑒的依據(jù)。

二、文獻綜述與假設(shè)提出

金融科技通常被界定于產(chǎn)業(yè)融合范疇，即將新技術(shù)運用于金融行業(yè)，通過科技工具推動金融體系的創(chuàng)新與變革[4]。2016年以來，有關(guān)學(xué)者圍繞金融科技的內(nèi)涵與技術(shù)特點及其給傳統(tǒng)金融機構(gòu)帶來的影響、兩者融合發(fā)展方向等方面進行了廣泛探討。

從國際層面來看，2016年金融穩(wěn)定委員會（FSB）首次對金融科技的概念進行了界定：?金融科技指依靠技術(shù)所產(chǎn)生的金融創(chuàng)新，是對金融產(chǎn)品與服務(wù)、金融機構(gòu)以及金融市場帶來變革的新產(chǎn)品服務(wù)、新技術(shù)應(yīng)用、新業(yè)務(wù)模式，并同時涵蓋了金融前端產(chǎn)業(yè)和后臺技術(shù)。Chishti等[5]將金融科技定義為向金融業(yè)提供技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用和產(chǎn)品研發(fā)的初創(chuàng)與中小科技公司，例如為個人和公司提供低成本海外匯款的Pingit、Tranfer?Wise等支付公司。與此類似，Amalia[6]也將金融科技界定為改變?nèi)藗冎Ц?、匯款、借貸和投資方式的一種新型公司。金融科技公司提高了信任、透明度和技術(shù)，提供了更容易獲得貸款的渠道，并擴大了投資機會。國外有關(guān)金融科技的定義還有：?金融科技是技術(shù)工具與金融產(chǎn)品與服務(wù)的動態(tài)交集，是用來支持銀行業(yè)和其他金融服務(wù)的計算機程序或其他科技，包括互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈和人工智能等（牛津詞典），是用科技顛覆傳統(tǒng)金融體系的一系列初創(chuàng)公司（維基百科），是應(yīng)用軟件和科技來為客戶提供金融服務(wù)的公司（美國商務(wù)部）;英國金融行為監(jiān)管局（FCA）認為，金融科技是一種利用新技術(shù)對企業(yè)現(xiàn)有的金融服務(wù)去中介化的過程，Puschmann等[7]則把金融科技看作是金融創(chuàng)新過程。

國內(nèi)相關(guān)研究中，易憲容[8]指出，金融科技有別于互聯(lián)網(wǎng)金融與科技金融概念，是eScience范式在金融業(yè)的延伸。金融科技是將新技術(shù)應(yīng)用于金融行業(yè)，將金融服務(wù)惠普化，降低金融成本并提高金融效率的技術(shù)手段[4]，是以眾多新興科技為后端支撐，并給傳統(tǒng)金融行業(yè)帶來新的業(yè)務(wù)模式的金融創(chuàng)新[9]。需要注意的是，金融科技與早前大熱的互聯(lián)網(wǎng)金融并非同一概念，互聯(lián)網(wǎng)金融的本質(zhì)仍然是金融，它僅僅是傳統(tǒng)金融服務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。但金融科技的落腳點在科技，強調(diào)新技術(shù)在金融產(chǎn)品與服務(wù)上的應(yīng)用，是服務(wù)于金融行業(yè)的科技產(chǎn)業(yè)。

在具體影響方面，一部分學(xué)者認為，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等金融科技關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用有助于商業(yè)銀行開辟新的客戶服務(wù)途徑，提升風(fēng)險防控水平，帶來新的發(fā)展機遇與盈利空間。金融科技已成為發(fā)現(xiàn)新的金融需求、創(chuàng)新金融產(chǎn)品與服務(wù)、創(chuàng)造社會財富的動力與源泉[8]，它涵蓋了從新技術(shù)開發(fā)到金融服務(wù)商業(yè)化的廣泛活動和業(yè)務(wù)領(lǐng)域[10]，是基礎(chǔ)性的創(chuàng)新，是對金融體系基礎(chǔ)設(shè)施的重大創(chuàng)新[11]，已經(jīng)成為未來十年銀行業(yè)無可辯駁的發(fā)展方向[12]。金融科技與銀行之間也存在很強的互補性[13]，它使得貸款機構(gòu)提供的服務(wù)更加便利[14]，使金融企業(yè)能夠緊密地連接到目標市場[15]，融合金融科技的業(yè)務(wù)具有更大的靈活性和安全性[16]。另外，通過大數(shù)據(jù)、云計算、分布式賬本等技術(shù)的應(yīng)用，金融科技可有效提升傳統(tǒng)金融機構(gòu)的資源配置效率與風(fēng)險管理能力，降低風(fēng)險集中度[17]。交通銀行金融研究中心課題組[18]的研究也表明，利用金融科技技術(shù)手段有助于開拓商業(yè)銀行中間業(yè)務(wù)的“藍海”，進而增加非息收入，減緩凈息差收窄的消極影響。基于此，本文提出：

假設(shè)1：?金融科技發(fā)展有助于提升商業(yè)銀行的盈利能力，提高其利潤效率。

部分學(xué)者指出，金融科技創(chuàng)新發(fā)展給商業(yè)銀行造成了沖擊和挑戰(zhàn)。例如：?李巖玉[19]認為金融科技以“金融+科技”的變革模式，將從基礎(chǔ)技術(shù)層面徹底顛覆銀行業(yè)傳統(tǒng)的信用中介式運作模式。?金融科技對傳

統(tǒng)商業(yè)銀行的資產(chǎn)、負債兩端都形成擠壓，傳統(tǒng)的盈利模式受到較大的沖擊[20]。從支付到投資咨詢，傳統(tǒng)銀行產(chǎn)品正在受到創(chuàng)新金融科技產(chǎn)品的挑戰(zhàn)：?例如區(qū)塊鏈降低了交易成本，同時提高了交易安全性[21-22]，云計算可有效對金融機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)相關(guān)信息進行分類[23]，眾籌可以提供成本更低的資金渠道[24]。金融科技與商業(yè)銀行之間的競爭關(guān)系見表1。

巴曙松等[25]提出，銀行業(yè)要緊抓金融科技的時代機遇，創(chuàng)新金融服務(wù)模式與流程，聯(lián)動線上線下優(yōu)勢，整合已有服務(wù)資源，充分利用新技術(shù)來提升銀行業(yè)資源配置效率。傳統(tǒng)銀行與金融科技公司的合作創(chuàng)新必將進一步加速推進[26]。金融科技已成為金融業(yè)結(jié)構(gòu)性變革、改善各方面運營的重要選擇[27-28]。銀行推動金融科技創(chuàng)新，不僅是出于當前市場競爭的需求，更是長期戰(zhàn)略思路轉(zhuǎn)變的必然[29]。

但不論商業(yè)銀行是通過自主研發(fā)促進新技術(shù)的應(yīng)用轉(zhuǎn)化，還是與金融科技公司開展聯(lián)合創(chuàng)新，或是設(shè)立金融科技子公司來提供相關(guān)產(chǎn)品與服務(wù)，都需要大量人力、資金的投入，必將給其帶來新的成本壓力。以人力成本為例，蘇寧金融研究院數(shù)據(jù)顯示，截至2019年6月末，已有10家銀行陸續(xù)成立了金融科技子公司。隨著金融科技子公司的紛紛設(shè)立，高級技術(shù)類和復(fù)合型人才市場缺口顯現(xiàn)，“搶人”大戰(zhàn)不斷升級。需求量較大的算法、大數(shù)據(jù)類人才，如有5年以上工作經(jīng)驗者，年薪都在100萬元左右，有的甚至更高

資料來源：?《證券日報》，銀行金融科技子公司“搶人”大戰(zhàn)升級，BAT等被大量點名“要人”，http：?∥www.zqrb.cn/jrjg/hlwjr/20190808/A1565204539264.html.。據(jù)中國銀行業(yè)協(xié)會公布的2018年“陀螺”（GYROSCOPE）評價體系評價結(jié)果，我國商業(yè)銀行的金融科技投入普遍占總營收的1%～2%，部分城市商業(yè)銀行金融科技投入甚至達到了3%。國有銀行中，中國建設(shè)銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行的金融科技總營收占比分別為2.17%、2.21%和2.11%。股份制銀行中，平安銀行和光大銀行的金融科技投入占總營收比例分別為2.98%和2.71%。我國銀行業(yè)整體每年在金融科技上的投入近千億元?；诖?，本文提出：

假設(shè)2：?金融科技發(fā)展給商業(yè)銀行帶來成本壓力，降低其成本效率。

另外，從不同類型銀行比較來看，中小商業(yè)銀行由于盈利水平、人才隊伍、資源稟賦等因素，發(fā)展金融科技面臨著諸多困難[30]。具體來講，地方性中小銀行推進金融科技發(fā)展主要受到以下兩個方面的限制：?一是社會認可度偏低，線上業(yè)務(wù)無法開展;二是科技研發(fā)能力不足，技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)落后[31]。大型商業(yè)銀行具有資金成本與資產(chǎn)規(guī)模的先天優(yōu)勢，地方性中小銀行若失去此次科技革新的機遇，其生存空間便很可能會遭受嚴重擠壓[32]。例如零售銀行、中小銀行起步明顯晚于大型銀行，其零售業(yè)務(wù)渠道局限于地方區(qū)域，線上產(chǎn)品同質(zhì)化嚴重，獲客能力嚴重不足[33]。此外，大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等技術(shù)將弱化中小銀行信息優(yōu)勢，智能自助設(shè)備等創(chuàng)新服務(wù)模式將弱化中小銀行固有的機制靈活與低成本優(yōu)勢[31]。金融與科技的融合滲透發(fā)展大大降低了金融行業(yè)壁壘，金融脫媒態(tài)勢加劇，以個人、中小企業(yè)為客戶定位的地方性中小銀行將比大型商業(yè)銀行遭受更大的沖擊[34]?；诖?，本文提出：

假設(shè)3：?金融科技給區(qū)域性小型銀行帶來的沖擊與負面影響更大。

三、研究方法

效率估計方法主要有以DEA為主的非參數(shù)估計和以SFA為主的參數(shù)估計兩類[35]，但目前運用最為普遍的是Aigner等[36]提出的SFA方法。為避免兩步法存在的各種缺陷，本文擬采用Battese等[37]提出的單階段估計模型，該模型包含以下三個基本方程。

隨機前沿利潤函數(shù)模型：

lnπit=β0+βtt+βxit+vit-uit

（1）

其中，i和t代表銀行與時間趨勢;

lnπit為銀行i在t時刻利潤的對數(shù)形式;

xit為銀行i投入和產(chǎn)出的一系列變量集合;

vit-uit為合成誤差項，且vit與uit相獨立;

vit服從于一個獨立同分布的正態(tài)分布vit～N（0，σ2v）;

uit為非負的技術(shù)無效率效應(yīng)項，服從于一個獨立、截斷正態(tài)分布uit～N（Uit，σ2u）;

β0和βt為待估參數(shù)，β為模型的待估參數(shù)向量。在具體運用中，將

σ2v和σ2u以σ2=σ2v+σ2u和

χ=σ2u/（σ2v+σ2u）替代，χ介于0到1之間，軟件包Frontier?4.1通過采用χ=σ2u/σ2將對數(shù)似然函數(shù)參數(shù)化來實現(xiàn)ML估計，其估計值越高，合成誤差項中的無效率部分就越多。

技術(shù)無效率模型：

uit=δ0+δZit+Wit

（2）

其中，Zit為造成技術(shù)無效率的相關(guān)解釋變量;

Wit服從于截斷正態(tài)分布，Wit～N（0，σ2w）;

隨機誤差項uit為非負，且有Wit≥-δ0-δZit;

δ0、δ為待估無效率效應(yīng)參數(shù)項。

銀行i在t時刻的利潤效率：

πEit=itmaxt=

exp（-uit）=

exp（-δ0-δZit-Wit）

（3）

其中，πEit為銀行i在t時刻的利潤效率，代表的是銀行i在t時刻的實際利潤（it）與行業(yè)中表現(xiàn)最好的銀行的最大利潤（maxt）的比值，0≤πEit≤1。

在隨機前沿模型的具體設(shè)定上，主要有傅里葉函數(shù)形式（Fourier?function）和超越對數(shù)函數(shù)形式（translog?function）。前者的設(shè)定需要大樣本數(shù)據(jù)來支撐，而后者的設(shè)定具有能夠處理交互影響項和多投入多產(chǎn)出問題、能對函數(shù)模型進行二次靈活模擬等優(yōu)點。本文采用超越對數(shù)函數(shù)形式的隨機前沿利潤函數(shù)模型，也是式（1）的具體形式。

其中，πit為利潤，ω1，it、ω2，it和ω3，it分別為投入要素資金、勞動和資產(chǎn)的價格，y1，it和y2，it為產(chǎn)出，Eit為權(quán)益凈投入，t、vit和uit含義同上，α、β、γ、λ、η、、φ和θ為各待估參數(shù)。為控制銀行資產(chǎn)規(guī)模帶來的利潤偏差，本文將利潤（πit）、產(chǎn)出（yit）、權(quán)益凈投入（Eit）分別除以銀行資產(chǎn)規(guī)模（TA）來進行標準化。同樣，為滿足投入要素價格的線性齊次假設(shè)∑3i=1γi=1，本文選用資金價格ω1t將利潤、成本以及其他要素價格進行標準化處理。此外，為滿足隨機利潤函數(shù)模型的對稱性約束條件，有βmq=βqm，γnr=γrn，ηmn=ηnm。

其中，F(xiàn)TI代表金融科技發(fā)展指數(shù)，OWN代表是否國有，List代表是否上市，MS代表市場價額，ASSET代表銀行規(guī)模，GDP代表人均國民生產(chǎn)總值，NPL代表不良貸款率，EDR代表權(quán)益負債水平。

式（5）為無效率效應(yīng)模型，是式（2）的具體化。

那么，銀行i在t時刻的利潤效率可具體表示為

式（5）（6）中，uit、Wit、πEit、it和maxt含義同前文，δ為模型待估參數(shù)項。

以上即為銀行利潤效率模型的基本設(shè)定，成本效率模型與此類似，差別僅在于將其中的it替換為成本TC，無效率項變?yōu)閡it。

四、指標選取與數(shù)據(jù)

（一）金融科技發(fā)展指數(shù)

參考金融穩(wěn)定理事會（FSB）的最新定義，金融科技是指新技術(shù)帶來的金融服務(wù)創(chuàng)新，它能夠創(chuàng)造新的產(chǎn)品、業(yè)務(wù)、模式與流程，從而對傳統(tǒng)金融市場提供的服務(wù)和模式產(chǎn)生重大影響。它同時涉及前端產(chǎn)業(yè)和后臺技術(shù)。故本文從金融功能角度出發(fā)，借鑒郭品等[38]的做法采用文本挖掘技術(shù)，以及主成分和因子分析對金融科技發(fā)展指數(shù)（FTI）進行測度。

（二）SFA模型投入產(chǎn)出指標

關(guān)于SFA模型投入產(chǎn)出指標的選取方法，相對常見的有生產(chǎn)法和中介法。在生產(chǎn)法中，主要將銀行看作存貸款業(yè)務(wù)的生產(chǎn)者，存款賬戶和貸款業(yè)務(wù)的數(shù)量作為銀行產(chǎn)出，經(jīng)營成本包含人工及其他相關(guān)費用支出作為銀行投入。在中介法中，銀行則被視作存貸雙方的資金融通中介，其主要觀點是銀行將勞動力、資金、實物資產(chǎn)作為投入要素用以提供金融服務(wù)，吸收存款并將其轉(zhuǎn)化為貸款、投資等盈利性資產(chǎn)。因此勞動力、可貸資金和資產(chǎn)是中介法的投入要素，而貸款、各類投資等是產(chǎn)出要素。Berger等[35]指出，生產(chǎn)法適用于測度分支機構(gòu)的效率，而中介法能夠更精準地估算金融機構(gòu)的整體績效。基于此，本文擬采用中介法，將貸款、其他盈利性資產(chǎn)作為產(chǎn)出變量，將資產(chǎn)、勞動力、資金以及權(quán)益資本作為投入變量，并將投入要素價格變量分別定義為利息支出與各項存款總額的比值、人工成本與員工人數(shù)的比值、業(yè)務(wù)及管理費扣除人工成本后的余額與固定資產(chǎn)凈值的比值。另外，由于權(quán)益資本變化慢，且較難獲得其價格信息，將權(quán)益資本視為凈投入[39]。具體指標的定義及描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2和表3。

（三）無效率效應(yīng)模型變量

無效率效應(yīng)影響因素變量主要有產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、市場份額、銀行資產(chǎn)規(guī)模、宏觀經(jīng)濟環(huán)境等。此外，Berger等[35]研究發(fā)現(xiàn)風(fēng)險也是不可忽略的重要影響因素?；谝陨峡紤]，本文的無效率效應(yīng)模型選取了包括銀行治理結(jié)構(gòu)、市場結(jié)構(gòu)、宏觀經(jīng)濟環(huán)境以及風(fēng)險因素等在內(nèi)的一組控制變量。具體指標的定義及描述性統(tǒng)計結(jié)果見表4和表5。

（四）數(shù)據(jù)來源與說明

本文數(shù)據(jù)主要來源于Bankscope數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫缺失的員工人數(shù)和費用數(shù)據(jù)，手工摘錄自各銀行歷年年報。本文共收集了68家中國商業(yè)銀行的財務(wù)數(shù)據(jù)，具體包括中、農(nóng)、工、建、交等5家大型商業(yè)銀行，浦發(fā)、招商、中信、光大、華夏、興業(yè)、廣發(fā)、民生等8家股份制銀行，北京、上海、南京、廣州、廈門、江蘇、杭州、寧波、長沙、溫州、成都、漢口、珠海、富滇等37家規(guī)模較大的城市商業(yè)銀行，以及江蘇吳江、杭州聯(lián)合、廣東農(nóng)商、江陰農(nóng)商、蕭山農(nóng)商、上海農(nóng)商、天津農(nóng)商等18家數(shù)據(jù)較全的農(nóng)村商業(yè)銀行。樣本期間為2008—2017年，除金融科技發(fā)展指數(shù)由本文計算得到以外，其他Bankscope數(shù)據(jù)庫未收錄的數(shù)據(jù)均來自國泰安、CEIC等數(shù)據(jù)庫。所有計算過程通過FRONTIER?4.1和Stata?15統(tǒng)計軟件完成。本文樣本涵蓋了除外資銀行以外的所有商業(yè)銀行類型，其總資產(chǎn)與存貸款規(guī)模占全行業(yè)90%以上，具有較好的代表性。

五、模型估計結(jié)果與分析

（一）模型參數(shù)估計結(jié)果與分析

利用FRONTIER?4.1進行迭代運算，可以獲得本文實證模型設(shè)定下的隨機邊界利潤、成本效率模型及其無效率效應(yīng)項相關(guān)系數(shù)ML估計結(jié)果，見表6和表7。其中，模型1和模型2分別為隨機前沿利潤、成本效率模型，模型3和模型4為無效率效應(yīng)模型。

從估計結(jié)果來看，γ分別為0.956和0.989，表示綜合誤差中的絕大部分都可歸結(jié)為無效率。單邊似然比檢驗結(jié)果是135.667和286.087，證實了綜合誤差中存在單側(cè)誤差。模型3中，無效率效應(yīng)項中的金融科技發(fā)展指數(shù)系數(shù)δ1為負，且在1%的水平下通過了顯著性檢驗，說明金融科技與利潤無效率顯著負相關(guān)，即金融科技發(fā)展程度越高（FTI越大），銀行利潤效率越高。從整體上來看，金融科技的快速發(fā)展對我國銀行業(yè)的盈利能力起到了明顯的促進作用。假設(shè)1得到證實。與此相反，模型4中金融科技發(fā)展指數(shù)的無效率效應(yīng)項為正，且在1%的水平上顯著，說明金融科技與銀行成本無效率顯著正相關(guān)，即金融科技發(fā)展程度越高，銀行成本效率越低。其原因可能是，商業(yè)銀行在發(fā)展金融科技的過程中需要大量的貨幣資金、技術(shù)人員以及軟硬件設(shè)施的投入，提高了經(jīng)營成本，對其成本效率造成了明顯的負面沖擊。假設(shè)2得到證實。

此外，模型考慮的所有控制變量估計結(jié)果均顯著，且在利潤效率、成本效率兩個模型中的正負方向相同。其中，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)變量δ2為負且分別在1%和5%的水平上顯著，說明國有產(chǎn)權(quán)背景對商業(yè)銀行的利潤效率和成本效率都具有明顯的促進作用。其原因可能是，大型商業(yè)銀行由于人才隊伍、資源稟賦等方面的優(yōu)勢，相比中小銀行，能及時進行技術(shù)創(chuàng)新，實施戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，充分利用金融科技帶來的機遇，從而提高經(jīng)營效率。例如：?5家大型國有銀行全部擁有專門的研究部門和博士后流動站，具有較強的自主研發(fā)能力，科研成果輸出可持續(xù)，而中小銀行所擁有博士后流動站的比例還不到5%。僅2015年，中國工商銀行便開展了5.1萬個培訓(xùn)項目，員工培訓(xùn)達509萬人次，龐大的人才隊伍與昂貴的培訓(xùn)投入使高端金融科技人才的培養(yǎng)成為可能。一流的互聯(lián)網(wǎng)公司也傾向于和大型銀行合作，2017年五大國有銀行相繼與互聯(lián)網(wǎng)公司結(jié)盟

3月18日中國建設(shè)銀行和阿里巴巴，6月16日中國工商銀行和京東，6月20日中國農(nóng)業(yè)銀行和百度，6月22日中國銀行和騰訊，8月22日交通銀行和蘇寧。，將大型銀行與互聯(lián)網(wǎng)公司的聯(lián)合創(chuàng)新推到了新的高度。市場份額和資產(chǎn)規(guī)模系數(shù)變量均為負且在1%的水平上顯著，說明市場份額越高，資產(chǎn)規(guī)模越大，越有利于銀行效率的提高。這主要是規(guī)模經(jīng)濟的作用，市場占有率高，資產(chǎn)規(guī)模大的銀行，可以分攤單位成本，從而提高盈利水平和成本效率。人均GDP系數(shù)在兩個模型下的估計結(jié)果均為負且顯著，說明一個良好的宏觀經(jīng)濟環(huán)境能夠有效提升商業(yè)銀行效率。模型考慮的兩個風(fēng)險因素估計結(jié)果都在1%的水平上通過了顯著性檢驗，說明風(fēng)險是商業(yè)銀行經(jīng)營管理過程中不可忽視的重要因素。其中，不良貸款率的估計系數(shù)顯著為正，而權(quán)益對負債比率顯著為負，意味著不良貸款率越高（風(fēng)險越高），權(quán)益負債比越低（風(fēng)險越高），銀行利潤效率和成本越低。在金融創(chuàng)新過程中，同時采取有效措施，加強風(fēng)險管理，是提升商業(yè)銀行經(jīng)營績效與盈利能力的重要方面。

（二）銀行效率測算結(jié)果與分析

由利潤、成本效率值的具體測算結(jié)果來看

篇幅所限，68家銀行的利潤、成本效率值的具體測算值文中未給出，留存?zhèn)渌?。，各觀測點利潤效率值分布于[0.136，0.859]這一區(qū)間內(nèi)，說明在研究期間內(nèi)各商業(yè)銀行的利潤效率差異較大。其中，利潤效率最高的是中國銀行，其在2013—2017年的平均利潤效率值為0.850;最低的是湖州銀行，其在2013—2017年的平均利潤效率值為0.645，為中國銀行的76%。在全部68家銀行中，利潤效率最高的6家銀行中有5家為國有大型商業(yè)銀行，排序分別為中國銀行、中國工商銀行、中國建設(shè)銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行和交通銀行。其他類型銀行中，利潤效率最高的是北京農(nóng)商銀行，其利潤效率在所有68家銀行中排名第3位，其次是上海農(nóng)商銀行、無錫農(nóng)村商業(yè)銀行、上海銀行、紹興銀行和廣州銀行，其利潤效率分列第7、8、9、10、11位。股份制銀行的利潤效率較低，沒有任何一家排名進入前30位。與利潤效率不同的是，各商業(yè)銀行的成本效率差異相對較小。除了極個別情況以外，各觀測點的成本效率都處于0.7～0.9之間，其中成本效率最高的是北京農(nóng)商銀行，其在2013—2017年的平均成本效率值為0.871;最低的是湖州銀行，其在2013—2017年的平均利潤效率值為0.704，為北京農(nóng)商銀行的80.7%，兩者相差不到20%。

總體來看，行業(yè)平均利潤效率和平均成本效率分別為0.740和0.801，說明在同等技術(shù)條件和相同要素投入下，銀行的實際平均利潤水平要比理論的最大可能利潤低26.0%，而平均成本或者支出水平要比理論上的最小可能成本高19.9%。為了更好地展示中國銀行業(yè)效率水平的演變過程，本文繪制了2008—2017年行業(yè)平均利潤效率和平均成本效率的變動軌跡曲線，如圖1所示。

顯然，在研究期間內(nèi)，中國銀行業(yè)的利潤效率相對較低且起伏較大，特別是在研究初期，行業(yè)平均利潤效率僅0.448，為整個研究期內(nèi)平均水平的60.6%，其原因可能是受2008年全球性金融危機的影響，行業(yè)整體盈利狀況惡化，例如中國銀行2006—2015年均利潤增長率達25.9%，但2008年的利潤為862億元，與2007年相比下降4.3%，是2006—2015這10年間利潤出現(xiàn)下降的唯一會計年度。再如上海銀行，成立以來其利潤水平一直呈高速增長態(tài)勢（2006—2015年平均增長33.1%），但2008年的利潤總額僅34.5億元，與2007年相比降幅高達9.9%。隨后的2009年，行業(yè)平均利潤效率又大幅上升，其原因在于當年4萬億元擴內(nèi)需計劃的實施，使得商業(yè)銀行的信貸規(guī)模限制被取消，大幅拉動了全社會投資水平，給銀行帶來了眾多優(yōu)質(zhì)貸款項目，銀行信貸規(guī)模迅速擴大，從而帶動了銀行業(yè)盈利能力的整體提升。整個研究期間內(nèi)，中國銀行業(yè)都顯示了較高的成本效率水平，且起伏較小，說明銀行成本效率并沒有受到全球金融危機太大的沖擊。成本效率主要取決于銀行內(nèi)部的經(jīng)營管理水平與成本控制能力，對外部環(huán)境的沖擊相對來講不是那么敏感。

另外，無論是行業(yè)平均利潤效率還是平均成本效率，在研究后期均出現(xiàn)了下降的趨勢。這一結(jié)果與中國銀行業(yè)正面臨“艱難時期”這一現(xiàn)實情況相吻合。在經(jīng)歷了資產(chǎn)規(guī)?？焖倥蛎?、利潤回報豐厚的“黃金十年”以后，隨著金融市場的全面開放，利率市場化政策的不斷推進以及互聯(lián)網(wǎng)金融的迅猛發(fā)展，中國傳統(tǒng)銀行業(yè)的競爭程度日趨激烈，將無可避免地對各商業(yè)銀行，特別是中小銀行的經(jīng)營績效帶來挑戰(zhàn)。只有通過不斷的金融創(chuàng)新，實行合理的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，提高經(jīng)營管理能力，尋找新的利潤增長點，商業(yè)銀行才能在未來越來越激烈的市場競爭中持續(xù)發(fā)展。

為了便于比較不同類型銀行效率的差異及其演變規(guī)律，本文分別繪制了2008—2017年四種類型商業(yè)銀行的利潤效率與成本效率演變趨勢，如圖2和圖3所示。

橫向比較來看，大型商業(yè)銀行顯示了較高的盈利能力，且波動較小，其利潤效率在所有年份都明顯高于其他類型的商業(yè)銀行。除了全球性金融危機期間（2008—2009年）以外，其利潤效率始終保持在0.8的水平以上。其他三種類型商業(yè)銀行的利潤效率水平非常接近，且演變趨勢一致。與利潤效率類似，除研究初期以外，大型商業(yè)銀行的成本效率在絕大多數(shù)年份均處于行業(yè)最高水平。除個別年份以外，城商行的成本效率演變趨勢與股份制銀行基本一致，都呈震蕩走低態(tài)勢。這與經(jīng)營環(huán)境與市場競爭狀況的變化有關(guān)，股份制銀行和城商行的市場份額既面臨大型商業(yè)銀行的打壓，又要受到迅速崛起的農(nóng)商行的蠶食，還要面對新型非金融機構(gòu)，例如互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊，在經(jīng)歷了中國銀行業(yè)的“黃金十年”以后，其經(jīng)營形勢日趨嚴峻。變化趨勢較為獨立的是農(nóng)商行，2014年以前其成本效率處于行業(yè)最低水平，但2014年以后其成本效率逐步增長，甚至超過了股份制銀行和城商行，成為最有效率的銀行。這主要有兩方面的原因：?一是農(nóng)商行經(jīng)營技能和管理水平的提高;二是農(nóng)商行不斷吸收合并信用合作社、農(nóng)村合作銀行等農(nóng)村金融機構(gòu)，實現(xiàn)了跨域式發(fā)展，帶來了規(guī)模經(jīng)濟，降低了經(jīng)營成本。

（三）銀行分類檢驗與分析

為了進一步分析金融科技對不同類型商業(yè)銀行的影響，本文將所考慮的68家銀行分為大中型銀行（包括5家大型銀行和8家股份制銀行）和小型銀行（包括37家城商行和18家農(nóng)商行）兩類，并分別進行檢驗，結(jié)果見表8。

表8的結(jié)果表明，大中型商業(yè)銀行無效率效應(yīng)項（模型5）中的金融科技發(fā)展指數(shù)系數(shù)δ1為負，且在1%的水平下通過了顯著性檢驗，說明金融科技的應(yīng)用發(fā)展對大中型商業(yè)銀行的利潤效率存在明顯的積極促進作用。模型6中的金融科技發(fā)展指數(shù)系數(shù)估計結(jié)果為負，但并不顯著，說明金融科技發(fā)展對大中型商業(yè)銀行成本效率的提升存在一定的積極影響，但并不明顯。與此不同的是，模型7（小型銀行）中的金融科技發(fā)展指數(shù)系數(shù)δ1為負但并不顯著，意味著金融科技發(fā)展對小型銀行盈利能力的提升沒有明顯影響。但模型8中的金融科技發(fā)展指數(shù)系數(shù)估計結(jié)果為正且在1%的水平上通過了顯著性檢驗，說明金融科技與小型銀行的成本無效率呈顯著正相關(guān)，即金融科技發(fā)展程度越高，小型銀行的成本效率越低。對比大中型銀行和小型銀行的分類檢驗結(jié)果，顯然金融科技的蓬勃發(fā)展給地方性小型銀行，也即城商行和農(nóng)商行帶來的沖擊與負面影響更大。假設(shè)3得到證實。小型銀行由于資源稟賦、人才儲備以及盈利水平方面的不足，發(fā)展金融科技面臨諸多困難。如何克服瓶頸短板，在新金融格局中獲得轉(zhuǎn)型升級，盡快找到金融科技突圍之路，是中小銀行實現(xiàn)長期、穩(wěn)健可持續(xù)發(fā)展的重要方面。

六、穩(wěn)健性檢驗

穩(wěn)健性檢驗的估計結(jié)果見表9。其中，模型9-10的研究期限為2006—2017年;模型11-12中隨機前沿函數(shù)去掉了權(quán)益凈投入項;模型13-14的研究樣本去掉了5家大型商業(yè)銀行。由表9可見，估計的利潤前沿和成本前沿兩組穩(wěn)健性檢驗結(jié)果與前文的回歸結(jié)果基本保持一致，關(guān)鍵變量金融科技發(fā)展指數(shù)估計系數(shù)大小相當，方向和顯著性一致，估計的平均利潤效率與平均成本效率都相對穩(wěn)定，其他控制變量的系數(shù)符號也基本維持不變，顯著性水平大多在1%以上。可見本文模型是相當穩(wěn)健的。

七、結(jié)論與建議

本文基于2008—2017年中國68家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)，首先采用文本挖掘、因子分析等方法測算得到金融科技發(fā)展指數(shù)，然后通過構(gòu)建隨機前沿模型，并采用單階段估計技術(shù)，對金融科技環(huán)境下的商業(yè)銀行利潤、成本效率及其無效率影響因素進行探討，并著重就不同類型商業(yè)銀行效率的演化過程進行了對比分析，得出了一致性結(jié)論。

第一，金融科技發(fā)展有助于中國銀行業(yè)盈利能力的提升，與此同時，金融科技的發(fā)展應(yīng)用給我國商業(yè)銀行帶來了明顯的成本壓力，降低了其成本效率。

第二，國有產(chǎn)權(quán)背景和資產(chǎn)規(guī)模的擴大對銀行經(jīng)營績效的提升具有積極的促進作用;風(fēng)險越高，銀行利潤和成本效率越低，說明加強風(fēng)險管理有助于改善商業(yè)銀行經(jīng)營績效。

第三，中國銀行業(yè)的利潤效率相對較低且起伏較大，而成本效率較高，且起伏較小。

第四，大多數(shù)銀行的利潤、成本效率在研究早期不斷上升，中期平穩(wěn)，后期有所下降。

第五，大型國有銀行的利潤效率和成本效率都處于相對較高水平。

第六，金融科技發(fā)展給小型銀行，也即城商行和農(nóng)商行帶來的沖擊與負面影響更大。

以上結(jié)論說明，隨著金融科技技術(shù)模式的日益成熟及其行業(yè)規(guī)模的日益膨脹，科技與金融業(yè)不斷深度融合發(fā)展促使金融邊界逐漸模糊。它給商業(yè)銀行帶來發(fā)展機遇的同時也形成了新的挑戰(zhàn)，迫使商業(yè)銀行調(diào)整戰(zhàn)略思維，推進科技轉(zhuǎn)型發(fā)展以應(yīng)對金融體系的變革。第一，積極促進信貸業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新，依托市場和客戶需求創(chuàng)新產(chǎn)品、建立綜合性的網(wǎng)絡(luò)信貸服務(wù)平臺，運用云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化的運營管理。將實體銀行網(wǎng)點與互聯(lián)網(wǎng)虛擬網(wǎng)點優(yōu)勢相結(jié)合，逐步向“輕資產(chǎn)”方向轉(zhuǎn)型，最終提升盈利能力。第二，應(yīng)積極與互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)緊密合作，利用其業(yè)務(wù)規(guī)模優(yōu)勢強化銀行互聯(lián)網(wǎng)理財、互聯(lián)網(wǎng)支付結(jié)算與銷售等業(yè)務(wù)的創(chuàng)新和渠道建設(shè)，將業(yè)務(wù)拓展到電商領(lǐng)域，整合資源，提升協(xié)同作用，全力打造專業(yè)綜合的金融產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，多元化開展業(yè)務(wù)，增強盈利來源多樣性，減少利差的單方面影響，獲得新的利潤增長點。第三，存在人才短板的商業(yè)銀行，尤其是中小銀行應(yīng)加快高端金融科技人才隊伍建設(shè)，加強關(guān)鍵技術(shù)自主研發(fā)，通過聯(lián)合創(chuàng)新，或成立金融科技子公司等多種方式，積極融入金融科技應(yīng)用發(fā)展大潮，降低金融科技創(chuàng)新成本，提高經(jīng)營管理能力與績效水平。

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責任編輯、校對：?高原

Does?Fintech?Promote?or?Hinder?the?Efficiency?of?Commercial?Banks?—Evidence?from?Chinas?Banking?Sector

LIU?Mengfei，?JIANG?Wei

（International?Business?School，?Shaanxi?Normal?University，?Xian?710119，?China）

Abstract：?Based?on?the?realistic?background?of?the?deepening?of?the?development?of?Fintech，?and?unbalanced?panel?data?of?68?commercial?banks?in?China?between?2008?to?2017?was?selected，?firstly?this?paper?adopts?text?mining?and?factor?analysis?methods?to?measure?Fintech?development?index.?Then，?the?SFA?model?and?singlestage?estimation?technique?are?used?to?measure?the?profit，?cost?efficiency?and?inefficiency?influencing?factors?of?commercial?banks?in?Fintech?environment.?We?also?compare?and?analyze?the?evolution?process?of?the?efficiency?of?different?types?of?commercial?Banks.?The?research?finds?that，?overall，?the?development?of?Fintech?promotes?the?profitability?of?Chinas?banking?sector，?but?hinders?the?improvement?of?cost?efficiency.?The?profit?and?cost?efficiency?of?large?stateowned?banks?are?higher?than?that?of?small?and?mediumsized?banks.?Under?the?new?financial?ecology，?it?is?an?important?way?for?the?sustainable?development?of?traditional?commercial?banks?to?deeply?integrate?information?technology?and?actively?transform?to?financial?technology?for?innovative?development.

Keywords：?Fintech;?Commercial?banks;?Profit?efficiency;?Cost?efficiency;?SFA

收稿日期：2019-12-01

基金項目：國家社會科學(xué)基金一般項目“銀行業(yè)高管人員薪酬激勵、風(fēng)險承擔與監(jiān)管改革研究”（15BJL024）;

教育部科技發(fā)展中心高校產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新基金項目“金融科技與商業(yè)銀行融合發(fā)展的戰(zhàn)略路徑、風(fēng)險防范與監(jiān)管應(yīng)對研究”（2019J01009）;

西安市社科基金規(guī)劃項目“西安市科技金融產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略研究”（19J31）。

作者簡介：

劉孟飛，男，陜西師范大學(xué)國際商學(xué)院副教授，經(jīng)濟學(xué)博士，研究方向：?金融機構(gòu)公司治理，電子郵箱：?mliu1@snnu.edu.cn;

蔣維，女，陜西師范大學(xué)國際商學(xué)院碩士研究生，研究方向：?金融機構(gòu)公司治理。