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    金融科技3.0背景下證券業(yè)經(jīng)營(yíng)效率研究
    ——以滬市A股上市公司為例

    2021-05-05 08:10:26蔡敏江南大學(xué)商學(xué)院
    消費(fèi)導(dǎo)刊 2021年11期
    關(guān)鍵詞:證券業(yè)證券公司金融

    蔡敏 江南大學(xué)商學(xué)院

    一、緒論

    (一)研究背景與意義

    2019年,央行發(fā)布《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019-2021年)》,提出“到2021年要建立健全我國(guó)金融科技發(fā)展的四梁八柱,實(shí)現(xiàn)金融與科技深度融合、協(xié)調(diào)發(fā)展”[1]。金融科技浪潮推動(dòng)下,銀行業(yè)科技投入日益增多,在復(fù)工復(fù)產(chǎn)中金融科技也發(fā)揮極大作用。

    提到金融科技,往往都將其與銀行保險(xiǎn)業(yè)聯(lián)系,諸多學(xué)者也專注于研究金融科技對(duì)銀行業(yè)影響或銀行業(yè)如何利用金融科技戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型升級(jí),很少會(huì)把重點(diǎn)放在其與證券業(yè)關(guān)系上。但“百花齊放”才能“春滿園”,金融科技也逐漸成為證券業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略選擇。

    本文望在效率評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上探尋金融科技3.0時(shí)代對(duì)證券公司發(fā)展的具體影響,并提出有效改進(jìn)措施,以期在復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境中不斷提高我國(guó)證券業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

    (二)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

    就研究對(duì)象而言,唐珺鈺(2015)研究P2P模式對(duì)傳統(tǒng)金融業(yè)沖擊及對(duì)貨幣政策傳導(dǎo)影響[2];趙軍(2017)通過(guò)對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)金融科技創(chuàng)新現(xiàn)狀進(jìn)行分析研究[3];陸龍飛(2018)以1.0時(shí)代為背景探究金融科技對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率影響[4]。而本文選取的是證券行業(yè)。

    就研究方法而言,J-L Hu(2010)認(rèn)為使用傳統(tǒng)DEA研究忽略了市場(chǎng)份額限制,用零和收益數(shù)據(jù)包絡(luò)分析公司效率[5];周軍(2017)對(duì)綜合指標(biāo)運(yùn)用指數(shù)法對(duì)證券公司效率進(jìn)行橫向靜態(tài)和縱向動(dòng)態(tài)分析[6]。考慮綜合性與動(dòng)態(tài)性,本文將采取DEA-Malmquist模型。

    二、我國(guó)證券行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

    在金融科技浪潮的推動(dòng)下,我國(guó)證券業(yè)金融科技投入規(guī)模日益擴(kuò)大,但遠(yuǎn)不及銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型速度。此次疫情對(duì)許多行業(yè)尤其傳統(tǒng)線下行業(yè)有一定程度影響,證券業(yè)能經(jīng)受住沖擊歸功于與金融科技高度融合。但在眾多公司積極與金融科技3.0時(shí)代相擁時(shí),也有部分企業(yè)將其用于向惡之路,尋找法規(guī)漏洞,試探監(jiān)管底線,借用“大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”侵犯?jìng)€(gè)人隱私等。2019年全球因網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題損失5000多億美元,“防范風(fēng)險(xiǎn)”、“金融風(fēng)險(xiǎn)”等成為2020年高頻詞,為相關(guān)部門及希望利用金融科技轉(zhuǎn)型升級(jí)的企業(yè)敲響警鐘。

    三、相關(guān)理論與方法

    (一)理論基礎(chǔ)

    “互聯(lián)網(wǎng)金融”被稱為“金融科技1.0時(shí)代”,指在金融機(jī)構(gòu)內(nèi)設(shè)置信貸清算系統(tǒng)等IT機(jī)構(gòu);2013年移動(dòng)支付等移動(dòng)云聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用標(biāo)志著金融科技2.0時(shí)代到來(lái);2017年,金融科技取代云聯(lián)網(wǎng)金融,進(jìn)入3.0階段,實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等與金融緊密結(jié)合。

    (二)實(shí)證方法概念

    1.DEA-Malmquist模型

    傳統(tǒng)的CCR和BCC模型只能橫向比較決策單元在同一時(shí)間點(diǎn)的生產(chǎn)效率,Malmquist指數(shù)模型可以測(cè)度決策單元在不同時(shí)期間效率的動(dòng)態(tài)變化。表示為以下數(shù)學(xué)形式,式中Dt(x,y)表示t的技術(shù)條件下,t到t+1期的生產(chǎn)函數(shù);Dt+1(x,y)表示t+1的技術(shù)條件下,t到t+1期的生產(chǎn)函數(shù)。計(jì)算若M>1,效率進(jìn)步;M=1,效率不變;M<1,效率退步。

    四、我國(guó)證券公司效率實(shí)證分析

    (一)指數(shù)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

    1.指標(biāo)選取

    通過(guò)相關(guān)文獻(xiàn)閱讀,整理出研究證券公司效率常用指標(biāo)??紤]到全面性,在資本和勞動(dòng)力方面各選擇一個(gè)指標(biāo)作為投入指標(biāo),即營(yíng)業(yè)支出和應(yīng)付職工薪酬;選取學(xué)者都傾向于且能夠反映公司經(jīng)營(yíng)效率關(guān)鍵的財(cái)務(wù)指標(biāo)——營(yíng)業(yè)收入與凈利潤(rùn)作為產(chǎn)出指標(biāo)。但眾位學(xué)者在對(duì)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)過(guò)程中,均未考慮證券市場(chǎng)波動(dòng)性以及行業(yè)高風(fēng)險(xiǎn)性。因此還將以凈資產(chǎn)與凈資本之差作為第三個(gè)投入指標(biāo),對(duì)滬市A股證券公司效率進(jìn)行實(shí)證分析。

    表4-1 樣本指標(biāo)數(shù)據(jù)

    2.數(shù)據(jù)來(lái)源

    選滬市A股上市證券公司為樣本對(duì)象,共29家公司,剔除凈資產(chǎn)小于凈資本、數(shù)據(jù)信息不完整、ST股等12家上市公司,剩余17家。選滬市A股因?yàn)樵跍薪灰坠径酁閲?guó)有大中型企業(yè),對(duì)中國(guó)市場(chǎng)影響力更大。上市公司是行業(yè)的翹楚,有代表性。

    2017中國(guó)步入金融科技3.0時(shí)代,而2019年是目前年報(bào)發(fā)布最近時(shí)間。因此本文選擇的時(shí)間節(jié)點(diǎn)是2017年-2019年。三年來(lái)金融科技實(shí)現(xiàn)從“2.0”向“3.0”過(guò)渡,在全球范圍內(nèi),許多國(guó)家也大力發(fā)展金融科技行業(yè),因此選擇這一時(shí)間段來(lái)研究可以說(shuō)明問(wèn)題。研究數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)、同花順網(wǎng)數(shù)據(jù)以及各證券公司年度財(cái)務(wù)報(bào)告。

    (二)實(shí)證研究

    17家公司2017-2019年度投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)共255個(gè)數(shù)據(jù),運(yùn)用DEAP2.1軟件計(jì)算出以2017為基期的各年度Malmquist指數(shù)、全要素生產(chǎn)率變動(dòng)(TFP)、效率變動(dòng)(EC)、純技術(shù)變動(dòng)(PTE)、技術(shù)變動(dòng)(TC)、規(guī)模效率變動(dòng)(SE)等,整理結(jié)果如表4-3所示。

    2019年相較2018年,這17家上市證券公司技術(shù)均有明顯的進(jìn)步,在效率變動(dòng)(EC)與規(guī)模效率變動(dòng)(SE)均無(wú)太大進(jìn)步甚至稍落后情況下,以財(cái)通證券、中原證券為代表的14家公司全要素生產(chǎn)率(TFP)均>1,說(shuō)明在金融科技3.0背景下,眾多證券公司已能抓住機(jī)遇,提高自身企業(yè)質(zhì)量和效率。規(guī)模效率(SE)相比2018年有一定程度的退步,可看出許多公司在與科技融合的道路上也進(jìn)行了適當(dāng)?shù)囊?guī)模削減,從而培養(yǎng)精而優(yōu)的企業(yè)。

    表4-3 我國(guó)滬市A 股17 家上市證券公司2018-2019 年Malmquist指數(shù)測(cè)度表

    同時(shí)可以看出,我國(guó)滬市17家上市證券公司的平均全要素生產(chǎn)率在2018年有略微下降,2019年穩(wěn)定上升。近年來(lái),整個(gè)證券業(yè)都非常重視金融科技的發(fā)展,國(guó)內(nèi)各大券商都緊密布局金融科技,引進(jìn)金融科技人才,打造金融科技核心競(jìng)爭(zhēng)力。

    17家上市證券公司中僅有3家公司年平均全要素生產(chǎn)率變化<1,其余14家均有一定幅度上漲。海通證券、天風(fēng)證券、華泰證券平均技術(shù)變動(dòng)指數(shù)都有較大進(jìn)步,與這幾家公司在3.0時(shí)代抓緊機(jī)遇有關(guān)。海通證券全面推行客戶經(jīng)理制;天風(fēng)證券自主開(kāi)發(fā)的證券交易系統(tǒng)“天風(fēng)高財(cái)生”與艾真融科達(dá)成合作;華泰證券明確將金融科技納為其核心競(jìng)爭(zhēng)力。

    五、結(jié)論與建議

    (一)結(jié)論

    從滬市A股選17家上市證券公司為樣本,利用Malaquist模型進(jìn)行分析,得出結(jié)論:

    金融科技3.0時(shí)代,我國(guó)上市證券公司年均全要素生產(chǎn)率增加,2019年增幅達(dá)28.7%;技術(shù)效率在2019年明顯提高,但效率變動(dòng)和規(guī)模效益減少,表明證券業(yè)在規(guī)模報(bào)酬可變情況下,受金融科技影響,趨近于技術(shù)有效,且技術(shù)效率提高能帶動(dòng)全要素生產(chǎn)率提高。

    同時(shí),有14家證券公司技術(shù)效率提高,體現(xiàn)在金融科技3.0背景下,整個(gè)證券行業(yè)也意識(shí)到提升金融科技核心競(jìng)爭(zhēng),進(jìn)一步加強(qiáng)自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性。有14家證券公司全要素生產(chǎn)率是進(jìn)步的,表明在技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)下,證券公司的經(jīng)營(yíng)績(jī)效有明顯提高。

    在金融科技3.0背景下,積極擁抱金融科技,加速技術(shù)進(jìn)步,將有助于證券業(yè)效率提高,為證券公司在證券業(yè)中擁有核心競(jìng)爭(zhēng)力、證券業(yè)在中國(guó)行業(yè)中占有一席之地推波助力。

    (二)建議

    1.建立支持金融科技的組織結(jié)構(gòu)、管理機(jī)制和業(yè)務(wù)流程,加強(qiáng)行業(yè)交流。證券公司應(yīng)該對(duì)傳統(tǒng)組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行重組,以促進(jìn)信息技術(shù)資源協(xié)調(diào)。同時(shí)還需建立一定的保障機(jī)制,促進(jìn)技術(shù)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)之間有效合作,創(chuàng)造可以貼近指導(dǎo)業(yè)務(wù)的創(chuàng)新科技。

    2.深入自我剖析,尋找自我優(yōu)勢(shì)。在金融科技布局時(shí)期,證券公司應(yīng)深入分析公司應(yīng)采取怎樣的實(shí)施方式,從哪個(gè)業(yè)務(wù)切入,如何切入,如何改變業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)方式,如何突破困境,從而為自己的企業(yè)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),探索出符合自身特點(diǎn)的、可逐步發(fā)展的模式。

    3.金融科技重點(diǎn)不在科技,勿忘初心。牢記新興科技只是為金融服務(wù)的一種手段。關(guān)鍵要先穩(wěn)定服務(wù),求穩(wěn)基礎(chǔ)上再去創(chuàng)新。不可將金融科技運(yùn)用到向惡之路。

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