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    金融科技促進(jìn)還是阻礙了商業(yè)銀行效率?

    2020-10-20 07:23劉孟飛蔣維
    關(guān)鍵詞:金融科技商業(yè)銀行

    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(jī)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(jìn)行探討,并著重就不同類型商業(yè)銀行效率的演化過程進(jìn)行了對比分析。研究發(fā)現(xiàn):?金融科技發(fā)展促進(jìn)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??傮w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(jī)前沿分析

    文獻(xiàn)標(biāo)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(jì)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(dá)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(rèn)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(qiáng)金融科技的規(guī)劃設(shè)計,積極鼓勵促進(jìn)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(jìn)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(qiáng)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(jìn)一步印發(fā)《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2019—2021年)》,標(biāo)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(jìn)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(jìn)金融創(chuàng)新的一種技術(shù)能力[1]。它變相促進(jìn)了利率市場化,提高了銀行負(fù)債成本與資金流動風(fēng)險,改變了商業(yè)銀行的資產(chǎn)負(fù)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(xiàn)進(jìn)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(jī)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(jìn)行測算,并利用單階段估計技術(shù),對其影響因素進(jìn)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(jī)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(jìn)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(xiàn)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(jī)構(gòu)帶來的影響、兩者融合發(fā)展方向等方面進(jìn)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(jìn)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(jī)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(kuò)大了投資機(jī)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(jī)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(rèn)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(qiáng)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(rèn)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(jī)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(qiáng)的互補(bǔ)性[13],它使得貸款機(jī)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(biāo)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(jī)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(lán)海”,進(jìn)而增加非息收入,減緩凈息差收窄的消極影響?;诖耍疚奶岢觯?/p>

    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(rèn)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(fù)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(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)相關(guān)信息進(jìn)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(jī)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(jìn)一步加速推進(jìn)[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(dāng)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(jìn)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(dá)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?;诖耍疚奶岢觯?/p>

    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(jìn)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(rèn)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(jī)遇,其生存空間便很可能會遭受嚴(yán)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(yán)重,獲客能力嚴(yán)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(jī)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(fù)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(jī)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(fù)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(jī)誤差項uit為非負(fù),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(jī)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(jìn)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(jī)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(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)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(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。此外,為滿足隨機(jī)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(fù)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(biāo)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(jìn)行測度。

    (二)SFA模型投入產(chǎn)出指標(biāo)

    關(guān)于SFA模型投入產(chǎn)出指標(biāo)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(jī)構(gòu)的效率,而中介法能夠更精準(zhǔn)地估算金融機(jī)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(biāo)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(jì)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(jì)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(biāo)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(jìn)行迭代運算,可以獲得本文實證模型設(shè)定下的隨機(jī)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(jī)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(fù),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(fù)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(jìn)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(fù)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(fù)方向相同。其中,產(chǎn)權(quán)性質(zhì)變量δ2為負(fù)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(jìn)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(jìn)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(jī)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(qiáng)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(dá)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(fù)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(jì)的作用,市場占有率高,資產(chǎn)規(guī)模大的銀行,可以分?jǐn)倖挝怀杀?,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(fù)且顯著,說明一個良好的宏觀經(jīng)濟(jì)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(fù)債比率顯著為負(fù),意味著不良貸款率越高(風(fēng)險越高),權(quán)益負(fù)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(qiáng)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)渌鳌?,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(jìn)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(jī)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(dá)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(dá)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(dāng)年4萬億元擴(kuò)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(kuò)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(jī)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(jìn)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(jī)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(jī)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(yán)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(jī)構(gòu),實現(xiàn)了跨域式發(fā)展,帶來了規(guī)模經(jīng)濟(jì),降低了經(jīng)營成本。

    (三)銀行分類檢驗與分析

    為了進(jìn)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(jìn)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(fù),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(jìn)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(fù),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(fù)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(fù)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(jī)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(dāng),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(dāng)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(jī)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(jìn)行探討,并著重就不同類型商業(yè)銀行效率的演化過程進(jìn)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(kuò)大對銀行經(jīng)營績效的提升具有積極的促進(jìn)作用;風(fēng)險越高,銀行利潤和成本效率越低,說明加強(qiáng)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(fù)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(jī)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(jìn)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(jìn)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(qiáng)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(qiáng)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(qiáng)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(zé)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(dān)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(jì)學(xué)博士,研究方向:?金融機(jī)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(jī)構(gòu)公司治理。

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