劉賽飛

(聊城大學(xué),山東 聊城 252000)

金融科技(Fintech)是在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代將先進(jìn)的信息技術(shù)應(yīng)用于傳統(tǒng)金融行業(yè)的一種創(chuàng)新應(yīng)用方式,利用先進(jìn)的信息技術(shù)促進(jìn)金融行業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)升級,提高金融服務(wù)效率。目前,傳統(tǒng)的金融行業(yè)正處于轉(zhuǎn)型升級發(fā)展的歷史新階段,亟須引進(jìn)金融科技來創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式和提升組織管理效率,金融科技的快速發(fā)展給中國金融行業(yè)帶來了深遠(yuǎn)的影響,涌現(xiàn)出一批全球知名的金融科技企業(yè)。其中,以移動支付為例,阿里巴巴旗下的支付寶和騰訊集團(tuán)旗下的微信支付解決了現(xiàn)金支付的繁瑣,對中國人的消費(fèi)習(xí)慣產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響,在世界范圍內(nèi)也得到了認(rèn)可,成為一張“中國名片”。金融科技在金融行業(yè)的廣泛應(yīng)用重塑了傳統(tǒng)券商行業(yè)生態(tài),由金融科技的發(fā)展而催生出的相關(guān)產(chǎn)品業(yè)態(tài)已滲透至整個金融行業(yè)乃至整個社會。借助金融科技而發(fā)展起來的新興業(yè)務(wù)對證券行業(yè)產(chǎn)生了巨大的影響,證券公司衍生出了新的業(yè)務(wù)模式、技術(shù)應(yīng)用以及產(chǎn)品流程,金融科技帶來的技術(shù)溢出、行業(yè)競爭也促進(jìn)了傳統(tǒng)證券行業(yè)的發(fā)展。

本文在吸取前人研究成果的基礎(chǔ)上,以全新的視角探究金融科技對我國證券行業(yè)效率的影響。通過搜集并整理我國30家上市證券公司2010—2019年的有關(guān)指標(biāo),引入DEA模型計(jì)算樣本證券公司的經(jīng)營效率,利用爬蟲技術(shù)得到百度新聞媒體年度關(guān)鍵詞指數(shù),再利用熵值法構(gòu)建金融科技指數(shù),在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)回歸模型,實(shí)證分析金融科技的發(fā)展對我國證券行業(yè)效率的促進(jìn)作用,并提出相關(guān)對策建議。本文的研究貢獻(xiàn)主要有以下兩點(diǎn):一是在梳理文獻(xiàn)的過程中發(fā)現(xiàn)，目前國內(nèi)學(xué)者對于證券行業(yè)的研究多是單純地測度證券公司的效率,金融科技對證券行業(yè)效率的影響研究鮮有涉及,本文從理論層面分析了金融科技對證券公司效率的影響機(jī)制,豐富了金融科技相關(guān)領(lǐng)域研究的文獻(xiàn)；二是從實(shí)證分析的角度探究金融科技對證券公司效率的影響因素,在效率評價(jià)的指標(biāo)選取方面結(jié)合證券公司券商指標(biāo),并使用熵值法構(gòu)建金融科技指數(shù),解決了金融科技指標(biāo)的構(gòu)建問題,為證券行業(yè)效率研究提供了新視角,拓展了現(xiàn)有的金融科技對證券行業(yè)效率影響的研究領(lǐng)域。

一、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

國內(nèi)學(xué)者對金融科技領(lǐng)域的研究多是探討金融科技影響商業(yè)銀行效率,或是單純地考察證券行業(yè)效率,鮮有研究金融科技影響證券行業(yè)效率的相關(guān)文獻(xiàn)。此外,國外許多國家的金融行業(yè)實(shí)行的是混業(yè)經(jīng)營,不同于我國目前實(shí)行的金融行業(yè)分業(yè)監(jiān)管體系,像我國的證券公司這樣專門從事證券買賣的券商機(jī)構(gòu)更是少見。鑒于以上原因,在研究過程中可供參考的文獻(xiàn)相當(dāng)有限,在文獻(xiàn)梳理方面主要是學(xué)者研究商業(yè)銀行經(jīng)營效率的相關(guān)成果。

隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來,科技信息技術(shù)對各個行業(yè)生態(tài)產(chǎn)生了巨大的影響,甚至顛覆了許多業(yè)態(tài),金融領(lǐng)域與金融科技的融合更是大勢所趨,推動金融服務(wù)業(yè)更加方便快捷地服務(wù)于客戶,迎來了行業(yè)蓬勃發(fā)展的又一春。Berger(2003)較早地探究商業(yè)銀行的信息技術(shù)進(jìn)步對其經(jīng)營效率的影響作用,結(jié)果表明商業(yè)銀行借助信息技術(shù)與金融科技使商業(yè)銀行的生產(chǎn)力水平得到了明顯提高。Shahrokhi(2008)提出，金融機(jī)構(gòu)借助先進(jìn)的互聯(lián)網(wǎng)科技技術(shù)提供的金融服務(wù)是一種高效的金融業(yè)態(tài),與傳統(tǒng)證券業(yè)務(wù)以線下方式交易相比,借助互聯(lián)網(wǎng)線上進(jìn)行證券交易能夠降低交易成本、降低信息不對稱,金融機(jī)構(gòu)借助互聯(lián)網(wǎng)不僅提高了經(jīng)營效率,而且提升了服務(wù)效率。謝平和鄒傳偉(2012)研究了我國金融機(jī)構(gòu)借助互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對其經(jīng)營效率的影響,發(fā)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)的資源配置效率得到了提高,交易成本明顯降低,因此經(jīng)營效率得到了提升。劉忠璐和林章悅(2016)通過實(shí)證分析考察了商業(yè)銀行對互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力,通過對商業(yè)銀行10年間的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)果表明銀行的盈利能力和非利息收入因互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢而得到顯著提升。樊莉和李嘉玲(2019)引入DEA-Malmquist指數(shù)探究我國商業(yè)銀行經(jīng)營效率,以DEA模型測算的銀行全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)以及技術(shù)效率指數(shù)為被解釋變量,選取的主要解釋變量為第三方支付額和網(wǎng)上銀行交易額占比,實(shí)證分析得出的研究結(jié)論均為互聯(lián)網(wǎng)金融具有正向的促進(jìn)作用。

金融科技對證券公司的經(jīng)營效率主要有兩方面的影響。一方面,傳統(tǒng)的證券交易是通過交易大廳柜臺或者券商電話進(jìn)行交易的,效率十分低下。證券公司借助金融科技逐步發(fā)展出新的交易方式與新型業(yè)務(wù),提升了證券公司的經(jīng)營業(yè)績。另一方面,受公司發(fā)展模式與體制性等諸多因素的影響,我國不同類型證券公司的經(jīng)濟(jì)活動和經(jīng)營環(huán)境存在較大差異,作為金融科技的受益者,不同證券公司在面對技術(shù)溢出效應(yīng)時(shí),金融科技對其經(jīng)營效率的促進(jìn)作用存在顯著的差異。所謂技術(shù)溢出理論,是指處于技術(shù)領(lǐng)先地位的企業(yè)會在無意識的狀況下進(jìn)行技術(shù)擴(kuò)散,這種技術(shù)擴(kuò)散會促進(jìn)同行業(yè)中相對落后的企業(yè)提高技術(shù),技術(shù)溢出效應(yīng)主要包含競爭效應(yīng)和示范效應(yīng)等。通過技術(shù)溢出的示范效應(yīng),企業(yè)在業(yè)務(wù)模式、管理經(jīng)營等方面做出積極調(diào)整,提升自身經(jīng)營效率。李文亮(2017)研究發(fā)現(xiàn)，金融機(jī)構(gòu)借助技術(shù)溢出的示范效應(yīng),運(yùn)用金融科技的先進(jìn)技術(shù)思維,達(dá)到了技術(shù)改良與效率提升的目的?；谝陨险撌?本文提出假設(shè)1:金融科技在金融行業(yè)的應(yīng)用能夠?qū)ψC券公司效率的提升具有正向促進(jìn)作用。

國內(nèi)較早對證券業(yè)經(jīng)營效率進(jìn)行研究的是王曉芳和程可勝(2009),他們通過引入DEA模型從實(shí)證分析的角度探究32家證券公司的經(jīng)營效率并得出結(jié)論，中國證券公司的經(jīng)營效率普遍處于較低水平,進(jìn)一步研究表明，越來越多的證券公司規(guī)模報(bào)酬遞減,中國證券公司的業(yè)務(wù)模式以及組織管理結(jié)構(gòu)應(yīng)當(dāng)優(yōu)化。謝文博(2019)利用兩階段DEA模型以及Tobit模型實(shí)證分析金融科技對商業(yè)銀行效率的影響,結(jié)果表明金融科技能夠促進(jìn)商業(yè)銀行效率的提升。蘆晶晶(2019)以中國16家上市商業(yè)銀行的經(jīng)營數(shù)據(jù)為樣本，研究互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊的消極影響以及商業(yè)銀行對該消極影響的抵御能力,結(jié)果表明現(xiàn)行運(yùn)營模式下的商業(yè)銀行很難在互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊下脫穎而出,商業(yè)銀行需要做出相應(yīng)調(diào)整以完成業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型,提高經(jīng)營效率。林彧等(2020)利用文本挖掘法得到百度新聞媒體年度關(guān)鍵詞,再結(jié)合因子分析法構(gòu)建了金融科技指數(shù),引入DEA-Malmquist模型得出樣本銀行的效率值,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行回歸分析并得出結(jié)論，金融科技能夠促進(jìn)商業(yè)銀行效率的提升,但由于銀行股權(quán)分布、銀行規(guī)模以及所在地域不同等因素的影響,金融科技對于效率的提升作用存在差異;通過更深層次探究發(fā)現(xiàn),金融科技在一定程度上將商業(yè)銀行推向了技術(shù)創(chuàng)新的道路,但是金融科技的作用畢竟有限,不能有效提升商業(yè)銀行的組織管理水平。

為了厘清金融科技對證券行業(yè)效率的作用機(jī)制,本文引入DEA-Malmquist指數(shù)進(jìn)行分析,測算我國30家上市證券公司2010—2019年的全要素生產(chǎn)率(TFP)、技術(shù)效率指數(shù)(EFFCH)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TECH),且前者可以分解成后兩者的乘積,即TFP=EFFCH×TECH。其中,EFFCH的含義為追趕效應(yīng),表示組織管理水平從基期到t+1期的變化率;TECH為前沿面移動效應(yīng),技術(shù)效率前沿面的變化衡量決策單元(DMU)技術(shù)的變化,表示技術(shù)創(chuàng)新的程度。在金融科技的影響下,證券公司會因?yàn)榈贡茩C(jī)制進(jìn)行業(yè)務(wù)模式以及管理的創(chuàng)新,以提升其經(jīng)營效率,但是整個證券業(yè)的技術(shù)效率指數(shù)受不同證券公司影響不具有顯著性,證券公司更多的是抓住金融科技線上宣傳、線上交易以及成本低等特點(diǎn)推動其業(yè)務(wù)創(chuàng)新,進(jìn)而提高自身經(jīng)營效率。由此,本文提出假設(shè)2:證券公司借助金融科技的發(fā)展能有效提升其技術(shù)創(chuàng)新程度和公司組織管理水平。

二、研究設(shè)計(jì)與變量定義

(一)研究樣本與數(shù)據(jù)來源

在研究樣本與數(shù)據(jù)的選取方面,本文考慮到數(shù)據(jù)的完整性以及可獲得性,以我國證券行業(yè)2010—2019年30家上市證券公司的經(jīng)營數(shù)據(jù)作為研究樣本。截至2020年12月，中國上市證券公司為48家,總市值達(dá)到3.93萬億元。本文所選取樣本上市證券公司的市值為3.21萬億元,占中國上市證券公司總市值的81.06%,能夠反映證券行業(yè)的整體情況。本文研究所使用的數(shù)據(jù)主要來源于wind數(shù)據(jù)庫,由于部分?jǐn)?shù)據(jù)存在缺失,筆者手工收集整理各個證券公司年報(bào)、財(cái)經(jīng)網(wǎng)站報(bào)表，并采取樣本均值進(jìn)行補(bǔ)充。

(二)金融科技指標(biāo)的構(gòu)建

本文旨在厘清金融科技對我國證券行業(yè)效率的影響,鑒于當(dāng)前大多數(shù)證券公司并沒有在年報(bào)中對金融科技研發(fā)投入等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行披露,且通過研究以往文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),目前的研究成果鮮有涉及金融科技的測度,而金融科技是本文所進(jìn)行研究的核心解釋變量,因此科學(xué)構(gòu)建金融科技指標(biāo)的代理變量是本文實(shí)證研究獲得有效結(jié)果的關(guān)鍵因素。

互聯(lián)網(wǎng)金融可以理解為金融機(jī)構(gòu)利用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)資金融通、支付、投資以及提供信息中介服務(wù)的一種不同于傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)的新型金融業(yè)態(tài)。Askitas(2009)等通過研究發(fā)現(xiàn),網(wǎng)民搜索詞頻以及新聞媒體發(fā)布詞頻數(shù)量隱含著與網(wǎng)民關(guān)注有關(guān)的信息。沈悅和郭品(2015)正是依據(jù)Askitas等人的研究,利用文本挖掘法獲得百度新聞媒體發(fā)布的關(guān)鍵詞頻,并且結(jié)合因子分析法構(gòu)建了互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù),進(jìn)而探究互聯(lián)網(wǎng)金融背景下對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。楊望等(2020)在沈悅和郭品研究的基礎(chǔ)上參照金融穩(wěn)定理事會(FSB)對金融科技的相關(guān)定義,將云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、生物識別和人工智能等金融科技主要技術(shù)路徑列入初始詞庫,合成金融科技指數(shù)。

除了上述構(gòu)建金融科技指標(biāo)的方法外,另有學(xué)者引入了熵值法進(jìn)行研究。較早利用熵值法構(gòu)建金融科技相關(guān)指數(shù)的是曹顥等(2011)，他們提出金融發(fā)展指數(shù)應(yīng)當(dāng)可以通過特定的算法進(jìn)行度量,而且是一種多維度的指標(biāo)。金融科技發(fā)展指數(shù)并沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),學(xué)者可以根據(jù)情況自行選擇研究工具和方法。左曉慧和馬云(2020)也利用熵值法構(gòu)建了我國30個省級行政區(qū)的科技金融發(fā)展指數(shù),實(shí)證分析科技金融對區(qū)域性銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響。

學(xué)者普遍認(rèn)為，在當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的大數(shù)據(jù)時(shí)代,網(wǎng)民網(wǎng)絡(luò)檢索的數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中最具代表性的,網(wǎng)絡(luò)搜索的相關(guān)關(guān)鍵詞可以反映出社會經(jīng)濟(jì)形勢的變化。因此本文將借鑒文本挖掘法,對互聯(lián)網(wǎng)搜索指數(shù)這一非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析。在前人研究的基礎(chǔ)上,通過建立金融科技初始詞庫,手工收集原始關(guān)鍵詞百度媒體指數(shù)數(shù)據(jù),再運(yùn)用熵值法測度金融科技指數(shù)。

1.構(gòu)建金融科技指數(shù)原始詞庫。金融科技本質(zhì)上能夠促進(jìn)傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)改進(jìn)發(fā)展,提升效率,并不改變金融體系的原始屬性,本文將金融科技原始詞庫分成支付結(jié)算、金融信息、技術(shù)支持、資源配置等4個維度,如表1所示。

表1 金融科技原始關(guān)鍵詞

2.借助百度指數(shù),運(yùn)用數(shù)據(jù)爬蟲技術(shù)計(jì)算各個維度年度關(guān)鍵詞詞頻。百度指數(shù)是基于網(wǎng)民的搜索行為而產(chǎn)生的分析指數(shù),是目前可獲得的最重要的數(shù)據(jù)分析指數(shù),利用百度數(shù)據(jù)庫搜索2011—2019 年每年各個維度關(guān)鍵詞的新聞媒體發(fā)布總數(shù),得出關(guān)鍵詞詞頻。

3.運(yùn)用熵值法合成金融科技指數(shù)。目前關(guān)于金融科技發(fā)展的相關(guān)指標(biāo)在國內(nèi)還沒有權(quán)威的客觀評價(jià)指標(biāo)體系,本文基于收集的相關(guān)數(shù)據(jù)，在金融科技指數(shù)構(gòu)建方面部分借鑒了周軍和于海豪(2017)的做法,運(yùn)用熵值法得出我國2010—2019年的金融科技指數(shù)。熵值法最早來源于信息論中對不確定性的度量,依據(jù)指標(biāo)值的變異程度確定指標(biāo)的權(quán)重,其優(yōu)勢在于不受人為因素和指標(biāo)重要程度的影響,是一種客觀賦權(quán)法。

熵值法的具體原理為:假設(shè)有n組數(shù)據(jù),每組數(shù)據(jù)的指標(biāo)有m個,首先對每組的指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

指標(biāo)為正:

指標(biāo)為負(fù):

第j項(xiàng)指標(biāo)的第i組數(shù)據(jù)比重為:

第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值為:

各子指標(biāo)的權(quán)值為:

則有i組數(shù)據(jù)的綜合指標(biāo)為：

(三)變量定義

1.被解釋變量。基于學(xué)者已有的研究文獻(xiàn),本文手動收集并且整理了證券公司從2010—2019年共10年的經(jīng)營數(shù)據(jù),以全要素生產(chǎn)率(TFP)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TECH)以及技術(shù)效率指數(shù)(EFFCH)為被解釋變量。

2.解釋變量。由于當(dāng)前缺乏對金融科技發(fā)展水平衡量的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn),本文利用熵值法評價(jià)2010—2019年我國金融科技發(fā)展水平,合成金融科技指數(shù)。

3.控制變量。參照以往的文獻(xiàn),在控制變量選取方面綜合證券公司微觀因素影響和宏觀經(jīng)濟(jì)因素影響。在宏觀經(jīng)濟(jì)因素方面,國民生產(chǎn)總值(GDP)增長率是衡量某一地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的重要指標(biāo),筆者統(tǒng)計(jì)出樣本公司所在地區(qū)分布情況,查詢統(tǒng)計(jì)年鑒獲得該地區(qū)的歷年國民生產(chǎn)總值,計(jì)算出GDP 增長率;又考慮到貨幣增速可能會對貨幣供給量(M2)帶來一定的影響,因此選取國民生產(chǎn)總值增長率以及貨幣供給量為宏觀經(jīng)濟(jì)因素控制變量。在證券公司異質(zhì)性影響的微觀層面,證券公司的經(jīng)營效率會受到經(jīng)營成果以及公司資產(chǎn)與負(fù)債的影響,因此本文選取資產(chǎn)總計(jì)、負(fù)債總計(jì)、銷售凈利率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等為證券公司微觀層面控制變量。變量名稱及定義如表2所示。

表2 變量名稱和定義

(四)證券公司的效率測算

在測算證券公司效率值時(shí),運(yùn)用較多的方法一般是數(shù)據(jù)包絡(luò)法(DEA)和隨機(jī)前沿分析法(SFA)。本文借鑒前人的研究,利用DEA-Malmquist模型得到我國上市證券公司TFP、TECH、EFFCH。該指數(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于把TFP分解為TECH和EFFCH,能夠有效地處理對效率值縱向比較的問題。Malmquist指數(shù)是由Malmquist于1953年提出的,是一種動態(tài)的指數(shù),R.F?re和M.Norris(1994)最早將Malmquist指數(shù)和DEA方法結(jié)合起來測算研究樣本的TFP,并且將TFP分解為EFFCH和TECH。規(guī)模報(bào)酬可變的Malmquist指數(shù)原理為:

M(xt+1,yt+1,xt,yt)=

其中,(xt,yt)和(xt+1,yt+1)分別表示t期、t+1期的投入產(chǎn)出向量。如果得到的Malmquist指數(shù)大于1,則表示效率提高;如果Malmquist指數(shù)小于1,則表示效率降低。

在選取證券公司相應(yīng)的投入以及產(chǎn)出指標(biāo)時(shí)，參考劉宜鴻(2019)測算商業(yè)銀行效率的做法,以中介法為基礎(chǔ)選取相應(yīng)的投入產(chǎn)出指標(biāo)。本文結(jié)合券商相關(guān)指標(biāo)選取的產(chǎn)出指標(biāo)為投資收益以及營業(yè)收入，投入指標(biāo)為員工人數(shù)、應(yīng)付職工薪酬以及營業(yè)支出。DEA計(jì)算結(jié)果如表3所示。

表3 30家上市證券公司(2010—2019年)DEA-Malmquist指數(shù)測算結(jié)果

表3(續(xù))

(五)模型設(shè)計(jì)

為了驗(yàn)證假設(shè)1，本文設(shè)計(jì)計(jì)量模型(1)。

(1)

其中,被解釋變量TFP表示證券公司全要素生產(chǎn)效率;i代表證券公司;t表示年份;F表示“金融科技指數(shù)”;controljit代表控制變量;εit代表干擾項(xiàng)。

針對假設(shè)2，本文提出計(jì)量模型(2)和(3)。

(2)

(3)

由于本文所測算效率值以及控制變量均較小,為了避免證券公司資產(chǎn)和負(fù)債數(shù)值較大帶來的影響,本文將證券公司資產(chǎn)和負(fù)債這2個數(shù)值較大的指標(biāo)進(jìn)行取對數(shù)處理,變量描述性統(tǒng)計(jì)如表4所示。

表4 變量描述性統(tǒng)計(jì)

三、實(shí)證分析及檢驗(yàn)

(一)相關(guān)性檢驗(yàn)

為保證實(shí)證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,避免回歸分析結(jié)果出現(xiàn)偽回歸,因此在進(jìn)行實(shí)證分析前需要對變量進(jìn)行LLC檢驗(yàn)。從檢驗(yàn)結(jié)果來看,數(shù)據(jù)都是平穩(wěn)的,拒絕存在單位根的原假設(shè)。檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 樣本數(shù)據(jù)LLC檢驗(yàn)結(jié)果

表5(續(xù))

(二)實(shí)證分析

為了驗(yàn)證假設(shè)1和假設(shè)2,分別利用TFP、TECH以及EFFCH作為被解釋變量對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行模型(1)(2)(3)多元回歸,金融科技對證券公司效率影響的實(shí)證結(jié)果如表6所示。

表6 金融科技對證券公司效率影響回歸結(jié)果

表6模型(1)的回歸結(jié)果顯示，金融科技水平和證券公司的全要素生產(chǎn)率存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,因此假設(shè)1成立,即證券公司借助金融科技在業(yè)務(wù)模式、管理經(jīng)營等方面做出積極調(diào)整,提升自身經(jīng)營效率。模型(2)和模型(3)的回歸結(jié)果表明，金融科技對技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和技術(shù)效率指數(shù)均為正向的促進(jìn)作用,但是對技術(shù)效率指數(shù)更為顯著,表明金融科技對證券公司的技術(shù)層面影響要小于對公司組織管理水平的影響,借助金融科技的發(fā)展能夠顯著提升證券公司的組織管理水平,因此假設(shè)2得到驗(yàn)證。以上實(shí)證分析表明，金融科技對證券行業(yè)效率的影響雖然會受到證券公司經(jīng)營模式以及經(jīng)營環(huán)境等因素的異質(zhì)性影響,但是證券公司異質(zhì)性影響不顯著,即金融科技為整個證券行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新帶來了正向的促進(jìn)作用。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了確保研究結(jié)果的穩(wěn)健性,本文將衡量金融科技指標(biāo)時(shí)應(yīng)用的4個維度即支付結(jié)算、金融信息、資源配置、技術(shù)支持中的3個維度去除,僅保留技術(shù)支持維度作為金融科技發(fā)展的指標(biāo),運(yùn)用熵值法計(jì)算得出技術(shù)支持指數(shù)作為金融科技指數(shù)的替代變量,目的是著重體現(xiàn)技術(shù)支持給證券行業(yè)效率帶來的影響,本文進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。

表7 金融科技指數(shù)替代變量的回歸結(jié)果

從替代變量的回歸結(jié)果來看,當(dāng)去除了衡量金融科技指標(biāo)的3個維度后,技術(shù)支持指數(shù)對證券行業(yè)的效率影響依然是顯著的,但是技術(shù)支持指數(shù)這個代理變量對于證券公司經(jīng)營效率的促進(jìn)作用相較于完整的金融科技指數(shù)對證券公司經(jīng)營效率的影響,其顯著性以及影響系數(shù)都有所下降,因此本文研究得出金融科技發(fā)展對我國證券行業(yè)經(jīng)營效率具有正向促進(jìn)作用的結(jié)論更具有一般性。

四、研究結(jié)論和對策建議

在信息技術(shù)時(shí)代,金融科技的發(fā)展給傳統(tǒng)金融服務(wù)業(yè)插上了一雙騰飛的翅膀,金融行業(yè)面臨巨大變革。金融科技在中國的快速發(fā)展正顛覆著傳統(tǒng)的券商業(yè)務(wù),證券行業(yè)站在時(shí)代的分水嶺,面臨著機(jī)遇與挑戰(zhàn)。鑒于目前國內(nèi)學(xué)者對于金融科技影響證券行業(yè)效率的研究十分少見,為了探究金融科技的發(fā)展給傳統(tǒng)證券行業(yè)帶來的影響,本文收集并整理了30家上市證券公司2010—2019年的相關(guān)數(shù)據(jù),引入DEA-Malmquis模型衡量30家上市證券公司10年間的被解釋變量經(jīng)營效率,利用文本挖掘法得出金融科技年度關(guān)鍵詞詞頻,再運(yùn)用熵值法計(jì)算得出解釋變量金融科技指數(shù),在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)實(shí)證模型進(jìn)行多元回歸分析。通過實(shí)證檢驗(yàn)，本文得出以下結(jié)論:第一,證券公司利用金融科技通過金融創(chuàng)新、市場競爭和技術(shù)溢出效應(yīng)實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的顯著提升;第二,金融科技的發(fā)展可以顯著提升證券公司技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和技術(shù)效率指數(shù),其中金融科技指數(shù)對技術(shù)效率指數(shù)的影響更加顯著,說明證券公司可以通過金融科技提升其組織管理水平。

根據(jù)研究結(jié)論，本文提出以下對策建議:

首先,監(jiān)管部門需關(guān)注金融科技領(lǐng)域自身風(fēng)險(xiǎn)以及對傳統(tǒng)金融業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)外溢,健全監(jiān)管體系,警惕系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。金融科技同時(shí)具有金融和科技兩種屬性,由于金融行業(yè)復(fù)雜且敏感,而科技領(lǐng)域靈活且創(chuàng)新,因此兩者的特性疊加起來就對金融科技產(chǎn)業(yè)的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化有了更高的要求,亟須監(jiān)管當(dāng)局施行有力的規(guī)范措施來保證金融科技產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。從目前發(fā)展的情況來看,如果產(chǎn)業(yè)規(guī)范不能及時(shí)建立,形成邊發(fā)展邊規(guī)范的格局,金融科技發(fā)展所帶來的風(fēng)險(xiǎn)會不斷溢出,會影響甚至抵消金融科技本身的積極效應(yīng)。因此,對金融科技的監(jiān)管應(yīng)當(dāng)采取鼓勵創(chuàng)新和預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)兩手抓的方式,在兩者之間尋求一個平衡點(diǎn),采用鼓勵發(fā)展和風(fēng)險(xiǎn)控制并重相結(jié)合的方式,在金融風(fēng)險(xiǎn)長效監(jiān)管機(jī)制下,金融科技有望實(shí)現(xiàn)健康長久發(fā)展,從而更加高效地服務(wù)于金融行業(yè)。

其次,面對金融科技迅速發(fā)展的步伐,證券行業(yè)必須迎頭趕上,占領(lǐng)科技高地,證券公司應(yīng)當(dāng)堅(jiān)持將技術(shù)創(chuàng)新與金融科技良性結(jié)合,吸收金融科技低成本、高效率等特點(diǎn),推動券商業(yè)務(wù)向著方便快捷的方向發(fā)展,提升證券公司經(jīng)營效率和公司組織管理能力。證券公司還應(yīng)繼續(xù)挖掘金融科技內(nèi)在潛力,將重點(diǎn)放在完善金融服務(wù)、創(chuàng)新金融技術(shù),推動金融交易線上化服務(wù)以及創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式等方面,提升證券公司運(yùn)營管理效率。

最后,隨著金融科技先進(jìn)技術(shù)的廣泛應(yīng)用,一方面，會促進(jìn)數(shù)據(jù)流通,使金融領(lǐng)域相關(guān)數(shù)據(jù)來源更多元化,形成金融數(shù)據(jù)與其他行業(yè)數(shù)據(jù)相融合的良好局面,使金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)控制以及營銷思路更加精準(zhǔn)。另一方面,更多的跨行業(yè)應(yīng)用會因?yàn)樾袠I(yè)數(shù)據(jù)相融合而產(chǎn)生,適用于更多場景的金融產(chǎn)品會被設(shè)計(jì)出來,個人和企業(yè)的金融相關(guān)服務(wù)需求會得到更加準(zhǔn)確的匹配,金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合會越來越密切。因此,證券公司應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)并深化與其他金融企業(yè)的合作。面對金融科技的發(fā)展帶來的沖擊,證券公司要克服自身技術(shù)缺陷給公司發(fā)展帶來的阻礙,尋求與其他金融企業(yè)的合作無疑是最優(yōu)選擇,既可以快速突破技術(shù)壁壘,加快自身業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型升級以及降低交易成本,又可以提升經(jīng)營效率,使金融科技對證券公司效率的促進(jìn)作用更加顯著,實(shí)現(xiàn)互惠共贏、優(yōu)勢互補(bǔ)。未來,金融科技會成為證券行業(yè)的高效催化劑,更好地支撐實(shí)體經(jīng)濟(jì),煥發(fā)更大的生機(jī)活力。