李明賢，李琦斕

金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響

李明賢，李琦斕

（湖南農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410128）

基于31個(gè)地市共39家農(nóng)村商業(yè)銀行2013—2020年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用無(wú)導(dǎo)向DEA-Malmquist模型測(cè)算農(nóng)村商業(yè)銀行效率，然后采用系統(tǒng)GMM方法實(shí)證檢驗(yàn)金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響及其異質(zhì)性，并從金融科技發(fā)展的多個(gè)維度對(duì)研究結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。結(jié)果表明：無(wú)論是從總體上還是從各維度來(lái)看，金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率均有顯著的正向影響；金融科技發(fā)展對(duì)長(zhǎng)三角、京津冀、珠三角地區(qū)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的正向影響更顯著；金融科技發(fā)展對(duì)規(guī)模較小的農(nóng)村商業(yè)銀行效率的正向影響更顯著。

金融科技；投入產(chǎn)出；農(nóng)村商業(yè)銀行效率

一、問(wèn)題的提出

近年來(lái)，金融科技因?yàn)槠渫伙w猛進(jìn)的發(fā)展而成為各方面關(guān)注的焦點(diǎn)[1]。金融科技融合大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等前沿?cái)?shù)字技術(shù)與金融業(yè)務(wù)，創(chuàng)造新的模式、業(yè)務(wù)、流程與產(chǎn)品，從而對(duì)金融市場(chǎng)造成重大影響[2]。金融科技具有低成本、廣覆蓋、精準(zhǔn)服務(wù)的顯著優(yōu)勢(shì)[3]，已成為普惠金融發(fā)展的新引擎，推動(dòng)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈金融的快速發(fā)展。金融科技在農(nóng)村地區(qū)的廣泛應(yīng)用與發(fā)展引起了各方面的廣泛關(guān)注和重視[4]。2021年中央“一號(hào)文件”首次提出“發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融”。農(nóng)村商業(yè)銀行是農(nóng)村金融市場(chǎng)的主力軍，在新興金融科技平臺(tái)及大型商業(yè)銀行運(yùn)用金融科技突破地理位置限制而下沉農(nóng)村的情況下，其受到的競(jìng)爭(zhēng)壓力日益增大。效率作為農(nóng)村商業(yè)銀行健康可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵指標(biāo)[5]，是農(nóng)村商業(yè)銀行進(jìn)行金融科技創(chuàng)新決策時(shí)首先考慮的因素。那么，金融科技發(fā)展是否會(huì)提升農(nóng)村商業(yè)銀行效率？其提升農(nóng)村商業(yè)銀行效率的機(jī)理是什么？金融科技發(fā)展對(duì)不同農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響是否存在異質(zhì)性？對(duì)以上問(wèn)題的回答，有助于農(nóng)村商業(yè)銀行科學(xué)制定金融科技發(fā)展戰(zhàn)略，更好地服務(wù)鄉(xiāng)村振興。

目前關(guān)于金融科技影響商業(yè)銀行效率的研究成果比較豐富。劉程[6]以2011—2019年我國(guó)商業(yè)銀行向非金融類上市公司發(fā)放的54119筆貸款為樣本，研究發(fā)現(xiàn)金融科技能改善信息不對(duì)稱和促進(jìn)銀行競(jìng)爭(zhēng)，使商業(yè)銀行以更低的貸款利率和更寬松的擔(dān)保要求發(fā)放數(shù)額更大、期限更長(zhǎng)的貸款，有助于改善商業(yè)銀行信貸資金配置效率。楊望等[7]以145家商業(yè)銀行為樣本研究發(fā)現(xiàn)，金融科技通過(guò)金融創(chuàng)新、技術(shù)溢出和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，促使商業(yè)銀行改善資產(chǎn)端結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新負(fù)債端業(yè)務(wù)，顯著提升商業(yè)銀行效率。李琴和裴平[8]以15家上市商業(yè)銀行為樣本研究發(fā)現(xiàn)，銀行系金融科技的發(fā)展可以減少資金成本和固定資產(chǎn)投入，增加利息收入和中間業(yè)務(wù)收入，同時(shí)提高商業(yè)銀行的成本效率和收入效率，進(jìn)而提高商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率。但李運(yùn)達(dá)等[9]以29家上市商業(yè)銀行為樣本研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行現(xiàn)階段的金融科技投入對(duì)生產(chǎn)率的影響存在悖論，效應(yīng)傳遞渠道存在阻滯，正向影響不顯著。同時(shí)，也有學(xué)者進(jìn)一步分析了金融科技發(fā)展對(duì)商業(yè)銀行效率的異質(zhì)性影響。楊望等[7]研究發(fā)現(xiàn)，金融科技對(duì)股份制銀行和東部地區(qū)銀行的全要素生產(chǎn)率有更顯著的正向影響，具有業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力強(qiáng)、決策層年輕化、跨區(qū)域經(jīng)營(yíng)程度高等特征的商業(yè)銀行更容易受金融科技的影響而提升全要素生產(chǎn)率。

關(guān)于農(nóng)村商業(yè)銀行金融科技創(chuàng)新的研究主要集中在農(nóng)村商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融普惠方面。董曉林等[10]研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型在農(nóng)村商業(yè)銀行金融普惠與盈利目標(biāo)之間的調(diào)節(jié)作用，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能有效緩解金融普惠對(duì)盈利能力的負(fù)向作用，更好地平衡二者的關(guān)系。朱太輝和張彧通[11]研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村中小銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有頭部機(jī)構(gòu)全方位探索、中部機(jī)構(gòu)向數(shù)字化邁進(jìn)、而尾部機(jī)構(gòu)還處在信息化初期的梯隊(duì)特征。李明賢和陳銫[12]認(rèn)為，金融科技技術(shù)的應(yīng)用從信用評(píng)價(jià)、調(diào)查技術(shù)和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方面改進(jìn)了涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)的授信方式，從而提升其金融普惠能力。

綜上，專家學(xué)者籠統(tǒng)地以商業(yè)銀行或上市銀行為樣本研究金融科技發(fā)展對(duì)商業(yè)銀行效率的影響，還沒(méi)有學(xué)者專門針對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行進(jìn)行研究。農(nóng)村商業(yè)銀行作為地方法人金融機(jī)構(gòu)，其服務(wù)對(duì)象主要是縣域經(jīng)濟(jì)主體，具有規(guī)模小、風(fēng)險(xiǎn)大、實(shí)力弱、人才缺乏等特點(diǎn)，因此金融科技對(duì)其效率的影響必然不同于其他商業(yè)銀行。本文擬從銀行業(yè)務(wù)開(kāi)展的微觀視角研究金融科技影響農(nóng)村商業(yè)銀行效率的機(jī)理，然后運(yùn)用無(wú)導(dǎo)向DEA-Malmquist模型對(duì)我國(guó)39家農(nóng)村商業(yè)銀行2013—2020年的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算，并利用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)地市級(jí)數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響及其異質(zhì)性，再?gòu)慕鹑诳萍及l(fā)展的多個(gè)維度對(duì)研究結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以期為農(nóng)村商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和更好服務(wù)“三農(nóng)”提供借鑒。

二、理論分析和研究假說(shuō)

1．金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響

金融科技發(fā)展是通過(guò)影響農(nóng)村商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)開(kāi)展來(lái)影響其效率的。農(nóng)村商業(yè)銀行效率指農(nóng)村商業(yè)銀行在經(jīng)營(yíng)發(fā)展中的投入產(chǎn)出比或是成本收益比，反映其通過(guò)有限的資源投入獲得最大產(chǎn)出的能力[13]。因此，本文從減少投入和增加產(chǎn)出兩個(gè)方面分析金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響。

在傳統(tǒng)的經(jīng)營(yíng)模式下，由于農(nóng)村小微經(jīng)濟(jì)主體地理位置分散，相距較遠(yuǎn)，農(nóng)村商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)多，日常運(yùn)行和管理需要大量的人力支撐。其金融業(yè)務(wù)開(kāi)展的決策鏈條長(zhǎng)、手續(xù)多，必然導(dǎo)致各項(xiàng)交易費(fèi)用支出多。金融科技發(fā)展帶來(lái)技術(shù)創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能等新興技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)村商業(yè)銀行的金融活動(dòng)中，可節(jié)省原有各項(xiàng)投入，從而提升農(nóng)村商業(yè)銀行效率[14]。一是金融科技發(fā)展減少了農(nóng)村商業(yè)銀行人力投入。基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)的智能客服逐漸替代傳統(tǒng)人工客服，可以全天候?yàn)榭蛻籼峁I(yè)務(wù)咨詢、產(chǎn)品解釋與推薦等標(biāo)準(zhǔn)化金融服務(wù)。智能柜員機(jī)等自助設(shè)備逐漸替代傳統(tǒng)柜員為客戶提供開(kāi)卡、存取款、購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品等煩瑣業(yè)務(wù)的自助辦理，減少了重復(fù)性工作的人工參與度，釋放了農(nóng)村商業(yè)銀行的人力資源，節(jié)約了人力成本。二是金融科技發(fā)展可以降低農(nóng)村商業(yè)銀行物理網(wǎng)點(diǎn)投入?；鶎泳W(wǎng)點(diǎn)多、密集且遍布城鄉(xiāng)是農(nóng)村商業(yè)銀行的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)[15]，但物理網(wǎng)點(diǎn)的租金、裝修等高昂成本也是農(nóng)村商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)成本高的原因之一。金融科技的快速發(fā)展推動(dòng)了農(nóng)村商業(yè)銀行的網(wǎng)點(diǎn)轉(zhuǎn)型[11]。農(nóng)村商業(yè)銀行在新興技術(shù)的支撐下進(jìn)行“線上+線下”雙線網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)，裁剪低效能物理網(wǎng)點(diǎn)，建設(shè)智能化、輕型化網(wǎng)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)渠道的遷移，減弱了對(duì)傳統(tǒng)物理網(wǎng)點(diǎn)的依賴，能有效降低網(wǎng)點(diǎn)設(shè)置成本。三是金融科技發(fā)展可以減少農(nóng)村商業(yè)銀行的各項(xiàng)交易成本[16]。在獲客方面，農(nóng)村商業(yè)銀行借助金融科技應(yīng)用進(jìn)行金融場(chǎng)景建設(shè)，利用大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)搜集處理潛在客戶數(shù)據(jù)，打破了傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)中面對(duì)面談判的獲客模式，有效降低了獲客成本。在授信方面，農(nóng)村商業(yè)銀行依托新興技術(shù)對(duì)農(nóng)戶生活繳費(fèi)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)等大量相關(guān)信息進(jìn)行智能化審核，縮短了信貸審查流程，有效降低了授信成本。在貸后管理方面，農(nóng)村商業(yè)銀行運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)對(duì)客戶交易行為進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)控，打破了傳統(tǒng)的定期實(shí)地追蹤調(diào)查管理模式，較大程度地降低了農(nóng)村商業(yè)銀行的風(fēng)控成本。

受限于物理網(wǎng)點(diǎn)布局[17]、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)高風(fēng)險(xiǎn)[18]和單一且同質(zhì)化的農(nóng)村金融產(chǎn)品服務(wù)[19]，在傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)模式下農(nóng)村商業(yè)銀行存在金融服務(wù)覆蓋面較小、呆賬壞賬較多、難以滿足多樣化的金融服務(wù)需求等問(wèn)題，不利于產(chǎn)出。金融科技的發(fā)展為上述問(wèn)題提供了創(chuàng)新性解決方案，能通過(guò)增加產(chǎn)出提升農(nóng)村商業(yè)銀行效率。一是金融科技發(fā)展有助于農(nóng)村商業(yè)銀行打破傳統(tǒng)金融服務(wù)的“二八定律”，擴(kuò)大金融服務(wù)覆蓋面[3,20]。農(nóng)村商業(yè)銀行借助金融科技應(yīng)用開(kāi)辟線上渠道，突破了空間限制，金融服務(wù)能覆蓋物理網(wǎng)點(diǎn)難以觸及的偏遠(yuǎn)地區(qū)，拓展了金融服務(wù)半徑。而且農(nóng)村商業(yè)銀行能利用大數(shù)據(jù)綜合分析更多潛在客戶的征信狀況，并通過(guò)接入電商購(gòu)物、生活繳費(fèi)等場(chǎng)景吸引更多農(nóng)戶及小微企業(yè)參與農(nóng)村金融，使金融服務(wù)覆蓋傳統(tǒng)模式無(wú)法觸達(dá)的尾部客戶，拓展客戶群體，能夠獲得規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益。二是金融科技有助于農(nóng)村商業(yè)銀行精準(zhǔn)識(shí)別客戶風(fēng)險(xiǎn)，提升風(fēng)險(xiǎn)管理能力，減少呆賬壞賬[21]，提升獲利水平。與基于歷史數(shù)據(jù)分析風(fēng)險(xiǎn)的傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方式不同，農(nóng)村商業(yè)銀行借助金融科技可以打造智能風(fēng)控系統(tǒng)，從不同渠道挖掘并整合客戶身份及行為信息，對(duì)客戶進(jìn)行精準(zhǔn)畫像，多維度、全方位地識(shí)別客戶風(fēng)險(xiǎn)特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶風(fēng)險(xiǎn)的高效精準(zhǔn)評(píng)估，也有助于尋找優(yōu)質(zhì)客戶資源。同時(shí)，智能風(fēng)控系統(tǒng)可以對(duì)農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、資金流向等進(jìn)行動(dòng)態(tài)化實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)進(jìn)行及時(shí)捕捉和預(yù)警，有效防范因自然災(zāi)害、農(nóng)產(chǎn)品滯銷等導(dǎo)致的農(nóng)戶無(wú)法還貸的風(fēng)險(xiǎn)，降低壞賬率和逾期率。三是農(nóng)村商業(yè)銀行借助金融科技進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新[20]，通過(guò)探尋利潤(rùn)新增長(zhǎng)點(diǎn)增加產(chǎn)出。農(nóng)村商業(yè)銀行利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新興技術(shù)對(duì)客戶的金融需求進(jìn)行綜合分析，量身打造差異化的金融產(chǎn)品和個(gè)性化的金融服務(wù)，并實(shí)時(shí)觀測(cè)產(chǎn)品和服務(wù)反饋，及時(shí)調(diào)整和更新金融產(chǎn)品和服務(wù)，滿足了多樣化的農(nóng)村金融需求，也提高了農(nóng)村金融產(chǎn)品和服務(wù)的適配性，使不同類型的客戶都能獲得適配的金融支持，拓寬農(nóng)村商業(yè)銀行收入來(lái)源，有利于產(chǎn)出增加。

綜上，金融科技發(fā)展從兩方面影響農(nóng)村商業(yè)銀行效率（圖1）：一是減少農(nóng)村商業(yè)銀行的投入，包括減少人力投入、降低網(wǎng)點(diǎn)設(shè)置成本、減少各項(xiàng)交易成本。二是增加農(nóng)村商業(yè)銀行的產(chǎn)出，包括擴(kuò)大金融服務(wù)覆蓋面、減少呆賬壞賬、創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)。因此，基于投入產(chǎn)出視角，金融科技發(fā)展有利于提升農(nóng)村商業(yè)銀行效率。故提出本文假設(shè)1：

H1：金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率產(chǎn)生正向影響。

圖1 金融科技發(fā)展影響農(nóng)村商業(yè)銀行效率的機(jī)理圖

2．金融科技發(fā)展影響農(nóng)村商業(yè)銀行效率的異質(zhì)性分析

金融科技發(fā)展對(duì)商業(yè)銀行賦能作用的大小很大程度取決于商業(yè)銀行本身的科技創(chuàng)新和金融科技運(yùn)用能力，而商業(yè)銀行科技創(chuàng)新和金融科技運(yùn)用能力的大小受到經(jīng)濟(jì)區(qū)位、資產(chǎn)規(guī)模等因素的影響[7]。因此本文區(qū)分農(nóng)村商業(yè)銀行所處經(jīng)濟(jì)區(qū)位、資產(chǎn)規(guī)模兩個(gè)因素，進(jìn)一步就金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響進(jìn)行異質(zhì)性分析。

從農(nóng)村商業(yè)銀行所處經(jīng)濟(jì)區(qū)位來(lái)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)在市場(chǎng)化水平、金融體系完善程度、人才儲(chǔ)備、硬件基礎(chǔ)設(shè)施等方面都相對(duì)領(lǐng)先[22]，創(chuàng)造了良好的金融科技發(fā)展環(huán)境。而良好的金融科技發(fā)展環(huán)境是金融科技賦能商業(yè)銀行的基礎(chǔ)性條件之一。《2020年全球金融科技發(fā)展報(bào)告》顯示，目前我國(guó)長(zhǎng)三角、京津冀、粵港澳地區(qū)已形成三大世界級(jí)金融科技高地，北京、上海、深圳和杭州已成為全球金融科技中心。由此，本文推斷，金融科技發(fā)展對(duì)不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域農(nóng)村商業(yè)銀行的效率存在異質(zhì)性影響，可能在長(zhǎng)三角、京津冀、珠三角地區(qū)對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響更顯著。故提出本文假設(shè)2：

H2：在長(zhǎng)三角、京津冀、珠三角地區(qū)，金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響更顯著。

從農(nóng)村商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模來(lái)看，雖然資產(chǎn)規(guī)模較大的農(nóng)村商業(yè)銀行資金實(shí)力雄厚，客戶基數(shù)較大，在金融創(chuàng)新方面具有先天優(yōu)勢(shì)[7]，但資產(chǎn)規(guī)模較大的農(nóng)村商業(yè)銀行擁有較高的市場(chǎng)地位和較好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件，已經(jīng)吸納了較優(yōu)質(zhì)的客戶資源，良好的生存環(huán)境和較好的盈利能力使得其對(duì)金融科技帶來(lái)的機(jī)遇和可能面臨的競(jìng)爭(zhēng)壓力并不敏感[23,24]。而且與大型商業(yè)銀行相比，即使是經(jīng)營(yíng)狀況較好、規(guī)模較大的農(nóng)村商業(yè)銀行，其資金實(shí)力、科技研發(fā)能力和科技人員素質(zhì)等都相形見(jiàn)絀，對(duì)金融科技發(fā)展帶來(lái)的賦能作用吸收較慢。但相比而言，規(guī)模較小的農(nóng)村商業(yè)銀行面臨的發(fā)展條件更差，轉(zhuǎn)型壓力更大，更容易受金融市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和金融科技發(fā)展的影響[7]，更加主動(dòng)地尋求與金融科技公司的合作，借助金融科技進(jìn)行全方位的創(chuàng)新，至少在短期內(nèi)能夠快速吸收金融科技發(fā)展帶來(lái)的賦能作用，從而實(shí)現(xiàn)效率的提升。由此，本文提出假設(shè)3：

H3：金融科技發(fā)展對(duì)資產(chǎn)規(guī)模較小的農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響更顯著。

三、研究設(shè)計(jì)

1．變量選取與衡量

（1）被解釋變量。本文借鑒沈悅和郭品[23]以及楊望等[7]的研究，選取農(nóng)村商業(yè)銀行的固定資產(chǎn)（Input1）和營(yíng)業(yè)費(fèi)用（Input2）作為投入指標(biāo)，以貸款總額（Output1）和稅前利潤(rùn)（Output2）作為產(chǎn)出指標(biāo)。由于存款角色難以界定，其不同歸屬會(huì)導(dǎo)致農(nóng)村商業(yè)銀行效率的有偏估計(jì)[25]，同時(shí)考慮到農(nóng)村商業(yè)銀行在實(shí)際經(jīng)營(yíng)中先吸納儲(chǔ)蓄，然后將其轉(zhuǎn)化為可貸資金發(fā)放貸款。因此，本文借鑒李興華等[26]的研究，將存款（Intermediate）視為中間產(chǎn)品，構(gòu)造無(wú)導(dǎo)向DEA-Malmquist模型測(cè)算39家農(nóng)村商業(yè)銀行2013—2020年的全要素生產(chǎn)率，將其作為農(nóng)村商業(yè)銀行效率指標(biāo)。

（2）核心解釋變量。本文核心解釋變量為農(nóng)村商業(yè)銀行所在地市的金融科技發(fā)展水平，參考邱晗等[28]的實(shí)證研究，使用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)對(duì)其進(jìn)行度量。該指數(shù)同時(shí)考慮了金融科技發(fā)展的廣度和深度，可以對(duì)金融科技發(fā)展水平進(jìn)行縱向比較和橫向比較[29]，更好地定量刻畫各地市的金融科技發(fā)展水平及其演變趨勢(shì)。

（3）控制變量。根據(jù)以往文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化和銀行微觀特征差異均會(huì)對(duì)商業(yè)銀行效率產(chǎn)生顯著影響[7,23,26,30]。在宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展層面，較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會(huì)帶來(lái)較大的資金需求，從而增加商業(yè)銀行的利息等各項(xiàng)收入[31]，是影響商業(yè)銀行效率的重要因素。本文借鑒范亞辰和田雅群[30]的研究，同時(shí)考慮到變量的指數(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì)，選取農(nóng)村商業(yè)銀行所在地級(jí)市的人均地區(qū)生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)值衡量宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。在銀行微觀特征層面，商業(yè)銀行的資產(chǎn)配置能力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力對(duì)商業(yè)銀行效率有顯著影響[26]。本文參考李興華等[26]的變量設(shè)計(jì)，用存貸比衡量農(nóng)村商業(yè)銀行的資產(chǎn)配置能力，用股東權(quán)益與總資產(chǎn)之比衡量農(nóng)村商業(yè)銀行的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。同時(shí)，結(jié)合顧海峰、邱晗等[28,32]的研究，將資本充足率也納入銀行抗風(fēng)險(xiǎn)能力的衡量指標(biāo)。另外，現(xiàn)階段我國(guó)商業(yè)銀行的利息收入在營(yíng)業(yè)收入中占較大比重，貸款質(zhì)量必然影響商業(yè)銀行效率[31]，因此本文選取不良貸款率對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行的貸款質(zhì)量進(jìn)行衡量。

2．模型設(shè)定與實(shí)證策略

考慮到農(nóng)村商業(yè)銀行效率具有時(shí)間連續(xù)性特征，且銀行資產(chǎn)配置能力、銀行貸款質(zhì)量、銀行抗風(fēng)險(xiǎn)能力與農(nóng)村商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率存在互為因果的聯(lián)立關(guān)系，可能導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題[23]。因此，本文借鑒沈悅和郭品[23]的研究設(shè)計(jì)，將農(nóng)村商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率的一階滯后項(xiàng)納入解釋變量，建立動(dòng)態(tài)面板模型，采用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)方法（SYSGMM）進(jìn)行估計(jì)。

另外，本文考慮到農(nóng)村商業(yè)銀行所處經(jīng)濟(jì)區(qū)位、自身資產(chǎn)規(guī)模存在差異，在對(duì)總樣本回歸的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步區(qū)分農(nóng)村商業(yè)銀行所處經(jīng)濟(jì)區(qū)位、自身資產(chǎn)規(guī)模對(duì)樣本銀行進(jìn)行分組回歸，從而研究金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的異質(zhì)性影響。

四、數(shù)據(jù)來(lái)源及計(jì)量結(jié)果分析

1．樣本及數(shù)據(jù)說(shuō)明

囿于農(nóng)村商業(yè)銀行數(shù)據(jù)可得性，筆者通過(guò)查閱Bank Focus數(shù)據(jù)庫(kù)和各農(nóng)村商業(yè)銀行年報(bào)，剔除數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的農(nóng)村商業(yè)銀行，最終采用39家農(nóng)村商業(yè)銀行作為研究樣本，樣本銀行所在地市涉及我國(guó)16個(gè)省、直轄市的31個(gè)地市。同時(shí)考慮到2013年為中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融元年[33]，且金融科技在近幾年得到較大發(fā)展，因此樣本區(qū)間為2013—2020年。其中金融科技發(fā)展水平數(shù)據(jù)來(lái)自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)（第三期，2011—2020年）。農(nóng)村商業(yè)銀行微觀數(shù)據(jù)主要來(lái)源于Orbis Bank Focus數(shù)據(jù)庫(kù)和各農(nóng)村商業(yè)銀行年報(bào)，缺失值利用插值法進(jìn)行預(yù)處理。地市層面經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于EPS數(shù)據(jù)平臺(tái)V2.0，相關(guān)缺失數(shù)據(jù)根據(jù)各地市統(tǒng)計(jì)公報(bào)進(jìn)行補(bǔ)充。變量定義見(jiàn)表1。

表1　變量定義

2．農(nóng)村商業(yè)銀行無(wú)導(dǎo)向DEA-Malmquist指數(shù)測(cè)算結(jié)果分析

筆者利用MaxDEA Ultra軟件測(cè)算39家農(nóng)村商業(yè)銀行2013—2020年的無(wú)導(dǎo)向DEA-Malmquist指數(shù)（表2），指數(shù)小于1表明農(nóng)村商業(yè)銀行效率有所下降，指數(shù)等于1表明農(nóng)村商業(yè)銀行效率無(wú)變化，指數(shù)大于1表明農(nóng)村商業(yè)銀行效率有所提升?？傮w來(lái)看，39家農(nóng)村商業(yè)銀行2013—2020年的無(wú)導(dǎo)向DEA-Malmquist指數(shù)平均值為1.074215139，說(shuō)明2013—2020年農(nóng)村商業(yè)銀行的效率有提升。從各時(shí)期來(lái)看，全部農(nóng)村商業(yè)銀行的無(wú)導(dǎo)向DEA-Malmquist指數(shù)均值僅在2014—2015時(shí)期小于1，即效率出現(xiàn)下降趨勢(shì)，但在2015—2016時(shí)期的指數(shù)均值達(dá)到了各時(shí)期均值的最大值1.135488579，即效率出現(xiàn)快速的提升，這一數(shù)據(jù)的變化一定程度反映了金融科技發(fā)展給農(nóng)村商業(yè)銀行帶來(lái)的積極影響。從分類角度來(lái)看，每類農(nóng)村商業(yè)銀行2013—2020年的指數(shù)平均值都大于1，說(shuō)明在金融科技快速發(fā)展的背景下，各類農(nóng)村商業(yè)銀行順應(yīng)潮流，積極求變，確保了自身在農(nóng)村金融市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力。

表2　農(nóng)村商業(yè)銀行無(wú)導(dǎo)向DEA-Malmquist指數(shù)測(cè)算結(jié)果（2013—2020年）

注：表中列示值為每類農(nóng)村商業(yè)銀行在對(duì)應(yīng)時(shí)期的平均值，均值為每類農(nóng)村商業(yè)銀行2013—2020年整個(gè)時(shí)期的均值

3．金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的總體影響

根據(jù)前文設(shè)定的模型對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行全樣本進(jìn)行回歸估計(jì)（表3）。

表3　金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的總體影響

注：*、**、***分別表示估計(jì)系數(shù)在10%、5%、1%水平上顯著；圓括號(hào)內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤；方括號(hào)內(nèi)為值。下同。

從系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果底部所列的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量可知：AR（2）檢驗(yàn)的值為0.6334，大于0.05，可以接受擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)自相關(guān)的原假設(shè)。Sargan檢驗(yàn)的值為0.2047，大于0.05，可以接受“所有工具變量都有效”的原假設(shè)。表明動(dòng)態(tài)面板模型設(shè)定合理。作為參照，本文也采用混合OLS和固定效應(yīng)模型對(duì)總樣本進(jìn)行回歸（表3）。由表3可看出，金融科技發(fā)展水平（）的估計(jì)系數(shù)均為正值且均在1%的水平上顯著，表明金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率產(chǎn)生顯著的正向影響，與假設(shè)1預(yù)期一致。這一結(jié)果證實(shí)了金融科技發(fā)展可以賦能農(nóng)村商業(yè)銀行，進(jìn)而提升農(nóng)村商業(yè)銀行效率的事實(shí)。

4．金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的異質(zhì)性影響

（1）考慮經(jīng)濟(jì)區(qū)位的異質(zhì)性影響。如表4所示，區(qū)分農(nóng)村商業(yè)銀行所處經(jīng)濟(jì)區(qū)位后，金融科技發(fā)展對(duì)不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域農(nóng)村商業(yè)銀行的效率存在異質(zhì)性影響。在長(zhǎng)三角、京津冀、珠三角地區(qū)，金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響均顯著為正，且在混合OLS、系統(tǒng)GMM模型中，金融科技發(fā)展在1%的顯著性水平上對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率產(chǎn)生正向影響。而其他地區(qū)的回歸結(jié)果顯示，金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響均不顯著，且在系統(tǒng)GMM模型中金融科技發(fā)展對(duì)其他地區(qū)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響為負(fù)?？梢?jiàn)，金融科技發(fā)展對(duì)位于長(zhǎng)三角、京津冀、珠三角地區(qū)的農(nóng)村商業(yè)銀行效率有更顯著的正向影響，假設(shè)2得到了驗(yàn)證。

表4　金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的異質(zhì)性影響：經(jīng)濟(jì)區(qū)位

（2）考慮資產(chǎn)規(guī)模的異質(zhì)性影響。根據(jù)全樣本農(nóng)村商業(yè)銀行的年資產(chǎn)規(guī)模均值進(jìn)行大小排序，取中位數(shù)，將位于中間位置及其前二分之一的農(nóng)村商業(yè)銀行作為較大規(guī)模子樣本，其他農(nóng)村商業(yè)銀行作為較小規(guī)模子樣本，分別進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5所示。

表5　金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的異質(zhì)性影響：資產(chǎn)規(guī)模

區(qū)分資產(chǎn)規(guī)模后，金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行的效率存在異質(zhì)性影響。在較小規(guī)模子樣本中，金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響均為正且至少在5%的水平上顯著。在混合OLS和系統(tǒng)GMM模型中，回歸結(jié)果顯示金融科技發(fā)展在1%的顯著性水平上對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率產(chǎn)生正向影響。在較大規(guī)模子樣本中，雖然金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響為正，但在固定效應(yīng)模型和系統(tǒng)GMM模型中均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)?？梢?jiàn)，金融科技發(fā)展對(duì)資產(chǎn)規(guī)模較小的農(nóng)村商業(yè)銀行效率的正向影響更顯著，假設(shè)3得到了驗(yàn)證。

5．穩(wěn)健性檢驗(yàn)

金融科技發(fā)展具有多個(gè)維度，既可以體現(xiàn)為金融科技服務(wù)用戶數(shù)的增加、數(shù)字金融服務(wù)的深化，也可以體現(xiàn)為各項(xiàng)數(shù)字化金融業(yè)務(wù)的成熟程度。因此，為確保研究結(jié)論的可靠性，本文利用金融科技發(fā)展的多維度指標(biāo)替換核心解釋變量，對(duì)本文所設(shè)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，同時(shí)更直觀地考察金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的多維度影響。結(jié)果如表6所示，核心解釋變量的替代變量都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，且均對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率產(chǎn)生顯著的正向影響，與原估計(jì)結(jié)果保持一致，均不改變本文基礎(chǔ)研究結(jié)論，即本文研究結(jié)論是可靠的。同時(shí)該結(jié)果也表明金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響是多維度的，無(wú)論是覆蓋廣度、服務(wù)的深度，還是業(yè)務(wù)成熟程度，都有利于提升農(nóng)村商業(yè)銀行效率。

表6　穩(wěn)健性檢驗(yàn)：不同維度的金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響

五、研究結(jié)論和啟示

金融科技作為一股新生力量，其快速發(fā)展為農(nóng)村商業(yè)銀行效率的提升提供了機(jī)遇。本文研究發(fā)現(xiàn)：第一，金融科技發(fā)展對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行效率有顯著的正向影響，無(wú)論覆蓋廣度、服務(wù)的深度，還是業(yè)務(wù)成熟程度，都促進(jìn)了農(nóng)村商業(yè)銀行效率提升。第二，金融科技發(fā)展對(duì)不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響呈現(xiàn)差異，在長(zhǎng)三角、京津冀、珠三角地區(qū)，較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與良好的金融科技生態(tài)環(huán)境相輔相成，因此金融科技發(fā)展對(duì)上述區(qū)域農(nóng)村商業(yè)銀行的效率有更顯著的影響。第三，金融科技發(fā)展對(duì)不同規(guī)模的農(nóng)村商業(yè)銀行效率的影響呈現(xiàn)差異，規(guī)模較小的農(nóng)村商業(yè)銀行更容易受金融市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的驅(qū)動(dòng)和金融科技發(fā)展的影響，因此金融科技發(fā)展對(duì)規(guī)模較小的農(nóng)村商業(yè)銀行的效率有更顯著的影響。

以上研究結(jié)論對(duì)于我國(guó)農(nóng)村商業(yè)銀行金融科技快速發(fā)展提供了重要啟示：

其一，農(nóng)村商業(yè)銀行應(yīng)借力金融科技實(shí)現(xiàn)效率的提升。在金融科技快速發(fā)展的背景下，農(nóng)村商業(yè)銀行應(yīng)該主動(dòng)求變，將金融科技帶來(lái)的挑戰(zhàn)內(nèi)化為變革升級(jí)的動(dòng)力，借力金融科技進(jìn)行產(chǎn)品、服務(wù)、風(fēng)控、運(yùn)營(yíng)等全方位的創(chuàng)新，在自身已有客戶資源、良好企業(yè)形象的基礎(chǔ)上，積極推進(jìn)農(nóng)村商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，擴(kuò)大服務(wù)的覆蓋面，降低服務(wù)成本，更好地滿足農(nóng)村經(jīng)濟(jì)主體分散且多樣化的金融服務(wù)需求，實(shí)現(xiàn)彎道超車，有效提升效率。

其二，優(yōu)化農(nóng)村金融科技發(fā)展環(huán)境，助力農(nóng)村商業(yè)銀行效率提升。金融科技應(yīng)用離不開(kāi)良好的金融科技發(fā)展環(huán)境，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、專業(yè)人才流動(dòng)、農(nóng)戶金融素養(yǎng)等都起著至關(guān)重要的作用。因此要加大農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度，特別是加強(qiáng)5G網(wǎng)絡(luò)通信、大數(shù)據(jù)集成等新基建的建設(shè)力度，為金融科技的發(fā)展創(chuàng)造良好的硬件條件。其次，要加大對(duì)人才引進(jìn)的支持，鼓勵(lì)農(nóng)村商業(yè)銀行大力引進(jìn)金融科技人才，研發(fā)更多適應(yīng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)主體需求的金融產(chǎn)品和服務(wù)。另外，農(nóng)村商業(yè)銀行應(yīng)定期入村舉辦各類培訓(xùn)，提高農(nóng)戶金融素養(yǎng)，提升農(nóng)戶對(duì)創(chuàng)新型金融產(chǎn)品和服務(wù)的采納程度。

其三，農(nóng)村商業(yè)銀行應(yīng)根據(jù)自身稟賦采取差異化金融科技發(fā)展戰(zhàn)略。資產(chǎn)規(guī)模較大的農(nóng)村商業(yè)銀行應(yīng)充分利用自身客戶基數(shù)、業(yè)務(wù)渠道、人才積累等方面的優(yōu)勢(shì)，吸納既懂金融又懂信息技術(shù)的優(yōu)秀人才，快速應(yīng)對(duì)金融科技發(fā)展帶來(lái)的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。規(guī)模較小的農(nóng)村商業(yè)銀行可以通過(guò)與新興金融科技公司合作，獲得技術(shù)支持和流量場(chǎng)景支持等，或合作開(kāi)發(fā)農(nóng)村金融產(chǎn)品，從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，有效提升自身效率。

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The impact of financial technology development on the efficiency of rural commercial banks

LI Mingxian，LI Qilan

(School of Economics, Hunan Agricultural University, Changsha 410128, China)

Based on the panel data of 39 rural commercial banks in 31 cities in China from 2013 to 2020, the efficiency of rural commercial banks has been calculated by using the Nonoriented DEA Malmquist model, the influence and heterogeneity of financial technology development on rural commercial banks have been tested empirically by adopting the system GMM method, and the research result has been confirmed by robust test from multiple dimensions of financial technology development. The study shows that the development of financial technology has a significant positive impact on the efficiency of rural commercial banks both in general and in all dimensions. It has a more significant positive impact on the efficiency of rural commercial banks in the Yangtze River Delta, Beijing Tianjin Hebei region, and the Pearl River Delta region and also a more noticeable positive impact on the efficiency of the small-scale rural commercial banks.

financial technology; input-output; the efficiency of rural commercial banks

10.13331/j.cnki.jhau(ss).2022.03.003

F832.3

A

1009–2013(2022)03–0019–09

2022－01－20

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（72073043）；湖南省教育廳重點(diǎn)科研項(xiàng)目(19A230）

李明賢（1968—），女，陜西大荔人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)檗r(nóng)村金融。

責(zé)任編輯：李東輝