劉孟飛　蔣維

摘要：立足金融科技深化發(fā)展的現(xiàn)實(shí)背景，選取2008—2017年中國(guó)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(cè)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(jì)技術(shù)，對(duì)金融科技環(huán)境下的商業(yè)銀行利潤(rùn)、成本效率及其無(wú)效率影響因素進(jìn)行探討，并著重就不同類(lèi)型商業(yè)銀行效率的演化過(guò)程進(jìn)行了對(duì)比分析。研究發(fā)現(xiàn)：?金融科技發(fā)展促進(jìn)了中國(guó)銀行業(yè)盈利能力的提升，但對(duì)成本效率的提高存在阻礙作用。總體來(lái)看，中國(guó)銀行業(yè)的利潤(rùn)效率相對(duì)較低且起伏大，而成本效率相對(duì)較高，且起伏小。相對(duì)而言，大型國(guó)有銀行的利潤(rùn)效率和成本效率都處于相對(duì)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(rùn)效率;成本效率;隨機(jī)前沿分析

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：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(gè)發(fā)展項(xiàng)目“金融服務(wù)技術(shù)聯(lián)盟”（financial?services?technology?consortium），大約從2016年開(kāi)始迅速成為金融領(lǐng)域的焦點(diǎn)。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(dòng)尋求轉(zhuǎn)型創(chuàng)新發(fā)展。據(jù)統(tǒng)計(jì)，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(zhǎng)49.6%。據(jù)艾瑞咨詢預(yù)測(cè)，2020年中國(guó)金融科技企業(yè)的總營(yíng)收將上升到19704.9億元。2019年5月，中國(guó)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(guó)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(shì)所趨。

我國(guó)也開(kāi)始加強(qiáng)金融科技的規(guī)劃設(shè)計(jì)，積極鼓勵(lì)促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，相關(guān)政策密集出臺(tái)。2016年7月，中國(guó)銀行保險(xiǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)印發(fā)《中國(guó)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(jiàn)（征求意見(jiàn)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(guó)人民銀行成立金融科技委員會(huì)，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(guó)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(guó)已形成自上而下的良好發(fā)展態(tài)勢(shì)，正在不斷推進(jìn)商業(yè)銀行內(nèi)部變革，顛覆金融市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(guó)金融生態(tài)帶來(lái)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(chǎng)化，提高了銀行負(fù)債成本與資金流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，改變了商業(yè)銀行的資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)[2]，對(duì)支付業(yè)務(wù)、信貸業(yè)務(wù)與理財(cái)業(yè)務(wù)等三大商業(yè)銀行價(jià)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(jí)，提升產(chǎn)品質(zhì)量，提高經(jīng)營(yíng)效率，實(shí)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(shí)背景，本文首先對(duì)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(cè)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(guó)65家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)，對(duì)其成本、利潤(rùn)效率進(jìn)行測(cè)算，并利用單階段估計(jì)技術(shù)，對(duì)其影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。與以往不同的是，本文收集了中國(guó)65家各類(lèi)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(shí)證檢驗(yàn)，并對(duì)不同類(lèi)型銀行進(jìn)行比較分析，以解釋我國(guó)傳統(tǒng)商業(yè)銀行在金融創(chuàng)新過(guò)程中經(jīng)營(yíng)績(jī)效的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程，以期為金融科技環(huán)境下我國(guó)銀行業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展、經(jīng)營(yíng)績(jī)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(yùn)用于金融行業(yè)，通過(guò)科技工具推動(dòng)金融體系的創(chuàng)新與變革[4]。2016年以來(lái)，有關(guān)學(xué)者圍繞金融科技的內(nèi)涵與技術(shù)特點(diǎn)及其給傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)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(guó)際層面來(lái)看，2016年金融穩(wěn)定委員會(huì)（FSB）首次對(duì)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(duì)金融產(chǎn)品與服務(wù)、金融機(jī)構(gòu)以及金融市場(chǎng)帶來(lái)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(shí)涵蓋了金融前端產(chǎn)業(yè)和后臺(tái)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(gè)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(lèi)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(huì)。國(guó)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(dòng)態(tài)交集，是用來(lái)支持銀行業(yè)和其他金融服務(wù)的計(jì)算機(jī)程序或其他科技，包括互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)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(lái)為客戶提供金融服務(wù)的公司（美國(guó)商務(wù)部）;英國(guó)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(duì)企業(yè)現(xiàn)有的金融服務(wù)去中介化的過(guò)程，Puschmann等[7]則把金融科技看作是金融創(chuàng)新過(guò)程。

國(guó)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(lái)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(diǎn)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(jì)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(kāi)辟新的客戶服務(wù)途徑，提升風(fēng)險(xiǎn)防控水平，帶來(lái)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(huì)財(cái)富的動(dòng)力與源泉[8]，它涵蓋了從新技術(shù)開(kāi)發(fā)到金融服務(wù)商業(yè)化的廣泛活動(dòng)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域[10]，是基礎(chǔ)性的創(chuàng)新，是對(duì)金融體系基礎(chǔ)設(shè)施的重大創(chuàng)新[11]，已經(jīng)成為未來(lái)十年銀行業(yè)無(wú)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(chǎng)[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(guò)大數(shù)據(jù)、云計(jì)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(xiǎn)管理能力，降低風(fēng)險(xiǎn)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(kāi)拓商業(yè)銀行中間業(yè)務(wù)的“藍(lán)?！?，進(jìn)而增加非息收入，減緩凈息差收窄的消極影響?；诖?，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(rùn)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(yùn)作模式。?金融科技對(duì)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(shí)提高了交易安全性[21-22]，云計(jì)算可有效對(duì)金融機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)相關(guān)信息進(jìn)行分類(lèi)[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(jìng)爭(zhēng)關(guān)系見(jiàn)表1。

巴曙松等[25]提出，銀行業(yè)要緊抓金融科技的時(shí)代機(jī)遇，創(chuàng)新金融服務(wù)模式與流程，聯(lián)動(dòng)線上線下優(yōu)勢(shì)，整合已有服務(wù)資源，充分利用新技術(shù)來(lái)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(yùn)營(yíng)的重要選擇[27-28]。銀行推動(dòng)金融科技創(chuàng)新，不僅是出于當(dāng)前市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的需求，更是長(zhǎng)期戰(zhàn)略思路轉(zhuǎn)變的必然[29]。

但不論商業(yè)銀行是通過(guò)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(kāi)展聯(lián)合創(chuàng)新，或是設(shè)立金融科技子公司來(lái)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(lái)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(jí)技術(shù)類(lèi)和復(fù)合型人才市場(chǎng)缺口顯現(xiàn)，“搶人”大戰(zhàn)不斷升級(jí)。需求量較大的算法、大數(shù)據(jù)類(lèi)人才，如有5年以上工作經(jīng)驗(yàn)者，年薪都在100萬(wàn)元左右，有的甚至更高

資料來(lái)源：?《證券日?qǐng)?bào)》，銀行金融科技子公司“搶人”大戰(zhàn)升級(jí)，BAT等被大量點(diǎn)名“要人”，http：?∥www.zqrb.cn/jrjg/hlwjr/20190808/A1565204539264.html.。據(jù)中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)公布的2018年“陀螺”（GYROSCOPE）評(píng)價(jià)體系評(píng)價(jià)結(jié)果，我國(guó)商業(yè)銀行的金融科技投入普遍占總營(yíng)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(guó)有銀行中，中國(guó)建設(shè)銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行的金融科技總營(yíng)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(yíng)收比例分別為2.98%和2.71%。我國(guó)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(lái)成本壓力，降低其成本效率。

另外，從不同類(lèi)型銀行比較來(lái)看，中小商業(yè)銀行由于盈利水平、人才隊(duì)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(lái)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(gè)方面的限制：?一是社會(huì)認(rèn)可度偏低，線上業(yè)務(wù)無(wú)法開(kāi)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(shì)，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(huì)遭受?chē)?yán)重?cái)D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(shì)，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(shì)[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(shì)加劇，以個(gè)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(lái)的沖擊與負(fù)面影響更大。

三、研究方法

效率估計(jì)方法主要有以DEA為主的非參數(shù)估計(jì)和以SFA為主的參數(shù)估計(jì)兩類(lèi)[35]，但目前運(yùn)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(jì)模型，該模型包含以下三個(gè)基本方程。

隨機(jī)前沿利潤(rùn)函數(shù)模型：

lnπit=β0+βtt+βxit+vit-uit

（1）

其中，i和t代表銀行與時(shí)間趨勢(shì);

lnπit為銀行i在t時(shí)刻利潤(rùn)的對(duì)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(xiàng)，且vit與uit相獨(dú)立;

vit服從于一個(gè)獨(dú)立同分布的正態(tài)分布vit～N（0，σ2v）;

uit為非負(fù)的技術(shù)無(wú)效率效應(yīng)項(xiàng)，服從于一個(gè)獨(dú)立、截?cái)嗾龖B(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(yùn)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(guò)采用χ=σ2u/σ2將對(duì)數(shù)似然函數(shù)參數(shù)化來(lái)實(shí)現(xiàn)ML估計(jì)，其估計(jì)值越高，合成誤差項(xiàng)中的無(wú)效率部分就越多。

技術(shù)無(wú)效率模型：

uit=δ0+δZit+Wit

（2）

其中，Zit為造成技術(shù)無(wú)效率的相關(guān)解釋變量;

Wit服從于截?cái)嗾龖B(tài)分布，Wit～N（0，σ2w）;

隨機(jī)誤差項(xiàng)uit為非負(fù)，且有Wit≥-δ0-δZit;

δ0、δ為待估無(wú)效率效應(yīng)參數(shù)項(xiàng)。

銀行i在t時(shí)刻的利潤(rùn)效率：

πEit=itmaxt=

exp（-uit）=

exp（-δ0-δZit-Wit）

（3）

其中，πEit為銀行i在t時(shí)刻的利潤(rùn)效率，代表的是銀行i在t時(shí)刻的實(shí)際利潤(rùn)（it）與行業(yè)中表現(xiàn)最好的銀行的最大利潤(rùn)（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(duì)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(lái)支撐，而后者的設(shè)定具有能夠處理交互影響項(xiàng)和多投入多產(chǎn)出問(wèn)題、能對(duì)函數(shù)模型進(jìn)行二次靈活模擬等優(yōu)點(diǎn)。本文采用超越對(duì)數(shù)函數(shù)形式的隨機(jī)前沿利潤(rùn)函數(shù)模型，也是式（1）的具體形式。

其中，πit為利潤(rùn)，ω1，it、ω2，it和ω3，it分別為投入要素資金、勞動(dòng)和資產(chǎn)的價(jià)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(lái)的利潤(rùn)偏差，本文將利潤(rùn)（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(lái)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。同樣，為滿足投入要素價(jià)格的線性齊次假設(shè)∑3i=1γi=1，本文選用資金價(jià)格ω1t將利潤(rùn)、成本以及其他要素價(jià)格進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。此外，為滿足隨機(jī)利潤(rùn)函數(shù)模型的對(duì)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(guó)有，List代表是否上市，MS代表市場(chǎng)價(jià)額，ASSET代表銀行規(guī)模，GDP代表人均國(guó)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(wú)效率效應(yīng)模型，是式（2）的具體化。

那么，銀行i在t時(shí)刻的利潤(rùn)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(xiàng)。

以上即為銀行利潤(rùn)效率模型的基本設(shè)定，成本效率模型與此類(lèi)似，差別僅在于將其中的it替換為成本TC，無(wú)效率項(xiàng)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(huì)（FSB）的最新定義，金融科技是指新技術(shù)帶來(lái)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(duì)傳統(tǒng)金融市場(chǎng)提供的服務(wù)和模式產(chǎn)生重大影響。它同時(shí)涉及前端產(chǎn)業(yè)和后臺(tái)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(duì)金融科技發(fā)展指數(shù)（FTI）進(jìn)行測(cè)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(duì)常見(jiàn)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(yíng)成本包含人工及其他相關(guān)費(fèi)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(diǎn)是銀行將勞動(dòng)力、資金、實(shí)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(dòng)力、可貸資金和資產(chǎn)是中介法的投入要素，而貸款、各類(lèi)投資等是產(chǎn)出要素。Berger等[35]指出，生產(chǎn)法適用于測(cè)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(jī)效?；诖耍疚臄M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(dòng)力、資金以及權(quán)益資本作為投入變量，并將投入要素價(jià)格變量分別定義為利息支出與各項(xiàng)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(fèi)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(jià)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(jì)結(jié)果見(jiàn)表2和表3。

（三）無(wú)效率效應(yīng)模型變量

無(wú)效率效應(yīng)影響因素變量主要有產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)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(xiǎn)也是不可忽略的重要影響因素?；谝陨峡紤]，本文的無(wú)效率效應(yīng)模型選取了包括銀行治理結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境以及風(fēng)險(xiǎn)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(jì)結(jié)果見(jiàn)表4和表5。

（四）數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明

本文數(shù)據(jù)主要來(lái)源于Bankscope數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)缺失的員工人數(shù)和費(fèi)用數(shù)據(jù)，手工摘錄自各銀行歷年年報(bào)。本文共收集了68家中國(guó)商業(yè)銀行的財(cái)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(mén)、江蘇、杭州、寧波、長(zhǎng)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(jì)算得到以外，其他Bankscope數(shù)據(jù)庫(kù)未收錄的數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安、CEIC等數(shù)據(jù)庫(kù)。所有計(jì)算過(guò)程通過(guò)FRONTIER?4.1和Stata?15統(tǒng)計(jì)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(lèi)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(jì)結(jié)果與分析

（一）模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果與分析

利用FRONTIER?4.1進(jìn)行迭代運(yùn)算，可以獲得本文實(shí)證模型設(shè)定下的隨機(jī)邊界利潤(rùn)、成本效率模型及其無(wú)效率效應(yīng)項(xiàng)相關(guān)系數(shù)ML估計(jì)結(jié)果，見(jiàn)表6和表7。其中，模型1和模型2分別為隨機(jī)前沿利潤(rùn)、成本效率模型，模型3和模型4為無(wú)效率效應(yīng)模型。

從估計(jì)結(jié)果來(lái)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(wú)效率。單邊似然比檢驗(yàn)結(jié)果是135.667和286.087，證實(shí)了綜合誤差中存在單側(cè)誤差。模型3中，無(wú)效率效應(yīng)項(xiàng)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(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明金融科技與利潤(rùn)無(wú)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(rùn)效率越高。從整體上來(lái)看，金融科技的快速發(fā)展對(duì)我國(guó)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(shí)。與此相反，模型4中金融科技發(fā)展指數(shù)的無(wú)效率效應(yīng)項(xiàng)為正，且在1%的水平上顯著，說(shuō)明金融科技與銀行成本無(wú)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(guò)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(yíng)成本，對(duì)其成本效率造成了明顯的負(fù)面沖擊。假設(shè)2得到證實(shí)。

此外，模型考慮的所有控制變量估計(jì)結(jié)果均顯著，且在利潤(rùn)效率、成本效率兩個(gè)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(shuō)明國(guó)有產(chǎn)權(quán)背景對(duì)商業(yè)銀行的利潤(rùn)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(duì)伍、資源稟賦等方面的優(yōu)勢(shì)，相比中小銀行，能及時(shí)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)施戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，充分利用金融科技帶來(lái)的機(jī)遇，從而提高經(jīng)營(yíng)效率。例如：?5家大型國(guó)有銀行全部擁有專(zhuān)門(mén)的研究部門(mén)和博士后流動(dòng)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(dòng)站的比例還不到5%。僅2015年，中國(guó)工商銀行便開(kāi)展了5.1萬(wàn)個(gè)培訓(xùn)項(xiàng)目，員工培訓(xùn)達(dá)509萬(wàn)人次，龐大的人才隊(duì)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(guó)有銀行相繼與互聯(lián)網(wǎng)公司結(jié)盟

3月18日中國(guó)建設(shè)銀行和阿里巴巴，6月16日中國(guó)工商銀行和京東，6月20日中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行和百度，6月22日中國(guó)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(chǎng)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(shuō)明市場(chǎng)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(chǎng)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(gè)模型下的估計(jì)結(jié)果均為負(fù)且顯著，說(shuō)明一個(gè)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(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素估計(jì)結(jié)果都在1%的水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中不可忽視的重要因素。其中，不良貸款率的估計(jì)系數(shù)顯著為正，而權(quán)益對(duì)負(fù)債比率顯著為負(fù)，意味著不良貸款率越高（風(fēng)險(xiǎn)越高），權(quán)益負(fù)債比越低（風(fēng)險(xiǎn)越高），銀行利潤(rùn)效率和成本越低。在金融創(chuàng)新過(guò)程中，同時(shí)采取有效措施，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理，是提升商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效與盈利能力的重要方面。

（二）銀行效率測(cè)算結(jié)果與分析

由利潤(rùn)、成本效率值的具體測(cè)算結(jié)果來(lái)看

篇幅所限，68家銀行的利潤(rùn)、成本效率值的具體測(cè)算值文中未給出，留存?zhèn)渌鳌?，各觀測(cè)點(diǎn)利潤(rùn)效率值分布于[0.136，0.859]這一區(qū)間內(nèi)，說(shuō)明在研究期間內(nèi)各商業(yè)銀行的利潤(rùn)效率差異較大。其中，利潤(rùn)效率最高的是中國(guó)銀行，其在2013—2017年的平均利潤(rùn)效率值為0.850;最低的是湖州銀行，其在2013—2017年的平均利潤(rùn)效率值為0.645，為中國(guó)銀行的76%。在全部68家銀行中，利潤(rùn)效率最高的6家銀行中有5家為國(guó)有大型商業(yè)銀行，排序分別為中國(guó)銀行、中國(guó)工商銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行和交通銀行。其他類(lèi)型銀行中，利潤(rùn)效率最高的是北京農(nóng)商銀行，其利潤(rùn)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(wú)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(rùn)效率分列第7、8、9、10、11位。股份制銀行的利潤(rùn)效率較低，沒(méi)有任何一家排名進(jìn)入前30位。與利潤(rùn)效率不同的是，各商業(yè)銀行的成本效率差異相對(duì)較小。除了極個(gè)別情況以外，各觀測(cè)點(diǎn)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(rùn)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(lái)看，行業(yè)平均利潤(rùn)效率和平均成本效率分別為0.740和0.801，說(shuō)明在同等技術(shù)條件和相同要素投入下，銀行的實(shí)際平均利潤(rùn)水平要比理論的最大可能利潤(rùn)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(guó)銀行業(yè)效率水平的演變過(guò)程，本文繪制了2008—2017年行業(yè)平均利潤(rùn)效率和平均成本效率的變動(dòng)軌跡曲線，如圖1所示。

顯然，在研究期間內(nèi)，中國(guó)銀行業(yè)的利潤(rùn)效率相對(duì)較低且起伏較大，特別是在研究初期，行業(yè)平均利潤(rùn)效率僅0.448，為整個(gè)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(guó)銀行2006—2015年均利潤(rùn)增長(zhǎng)率達(dá)25.9%，但2008年的利潤(rùn)為862億元，與2007年相比下降4.3%，是2006—2015這10年間利潤(rùn)出現(xiàn)下降的唯一會(huì)計(jì)年度。再如上海銀行，成立以來(lái)其利潤(rùn)水平一直呈高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)（2006—2015年平均增長(zhǎng)33.1%），但2008年的利潤(rùn)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(rùn)效率又大幅上升，其原因在于當(dāng)年4萬(wàn)億元擴(kuò)內(nèi)需計(jì)劃的實(shí)施，使得商業(yè)銀行的信貸規(guī)模限制被取消，大幅拉動(dòng)了全社會(huì)投資水平，給銀行帶來(lái)了眾多優(yōu)質(zhì)貸款項(xiàng)目，銀行信貸規(guī)模迅速擴(kuò)大，從而帶動(dòng)了銀行業(yè)盈利能力的整體提升。整個(gè)研究期間內(nèi)，中國(guó)銀行業(yè)都顯示了較高的成本效率水平，且起伏較小，說(shuō)明銀行成本效率并沒(méi)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(yíng)管理水平與成本控制能力，對(duì)外部環(huán)境的沖擊相對(duì)來(lái)講不是那么敏感。

另外，無(wú)論是行業(yè)平均利潤(rùn)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(shì)。這一結(jié)果與中國(guó)銀行業(yè)正面臨“艱難時(shí)期”這一現(xiàn)實(shí)情況相吻合。在經(jīng)歷了資產(chǎn)規(guī)模快速膨脹、利潤(rùn)回報(bào)豐厚的“黃金十年”以后，隨著金融市場(chǎng)的全面開(kāi)放，利率市場(chǎng)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(guó)傳統(tǒng)銀行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)程度日趨激烈，將無(wú)可避免地對(duì)各商業(yè)銀行，特別是中小銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效帶來(lái)挑戰(zhàn)。只有通過(guò)不斷的金融創(chuàng)新，實(shí)行合理的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，提高經(jīng)營(yíng)管理能力，尋找新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)，商業(yè)銀行才能在未來(lái)越來(lái)越激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中持續(xù)發(fā)展。

為了便于比較不同類(lèi)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(lèi)型商業(yè)銀行的利潤(rùn)效率與成本效率演變趨勢(shì)，如圖2和圖3所示。

橫向比較來(lái)看，大型商業(yè)銀行顯示了較高的盈利能力，且波動(dòng)較小，其利潤(rùn)效率在所有年份都明顯高于其他類(lèi)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(rùn)效率始終保持在0.8的水平以上。其他三種類(lèi)型商業(yè)銀行的利潤(rùn)效率水平非常接近，且演變趨勢(shì)一致。與利潤(rùn)效率類(lèi)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(gè)別年份以外，城商行的成本效率演變趨勢(shì)與股份制銀行基本一致，都呈震蕩走低態(tài)勢(shì)。這與經(jīng)營(yíng)環(huán)境與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)狀況的變化有關(guān)，股份制銀行和城商行的市場(chǎng)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(duì)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(guó)銀行業(yè)的“黃金十年”以后，其經(jīng)營(yíng)形勢(shì)日趨嚴(yán)峻。變化趨勢(shì)較為獨(dú)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(zhǎng)，甚至超過(guò)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(yíng)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(shí)現(xiàn)了跨域式發(fā)展，帶來(lái)了規(guī)模經(jīng)濟(jì)，降低了經(jīng)營(yíng)成本。

（三）銀行分類(lèi)檢驗(yàn)與分析

為了進(jìn)一步分析金融科技對(duì)不同類(lèi)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(lèi)，并分別進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表8。

表8的結(jié)果表明，大中型商業(yè)銀行無(wú)效率效應(yīng)項(xiàng)（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(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明金融科技的應(yīng)用發(fā)展對(duì)大中型商業(yè)銀行的利潤(rùn)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(jì)結(jié)果為負(fù)，但并不顯著，說(shuō)明金融科技發(fā)展對(duì)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(duì)小型銀行盈利能力的提升沒(méi)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(jì)結(jié)果為正且在1%的水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明金融科技與小型銀行的成本無(wú)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(duì)比大中型銀行和小型銀行的分類(lèi)檢驗(yàn)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(lái)的沖擊與負(fù)面影響更大。假設(shè)3得到證實(shí)。小型銀行由于資源稟賦、人才儲(chǔ)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(jí)，盡快找到金融科技突圍之路，是中小銀行實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期、穩(wěn)健可持續(xù)發(fā)展的重要方面。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

穩(wěn)健性檢驗(yàn)的估計(jì)結(jié)果見(jiàn)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(xiàng);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(jiàn)，估計(jì)的利潤(rùn)前沿和成本前沿兩組穩(wěn)健性檢驗(yàn)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(jì)系數(shù)大小相當(dāng)，方向和顯著性一致，估計(jì)的平均利潤(rùn)效率與平均成本效率都相對(duì)穩(wěn)定，其他控制變量的系數(shù)符號(hào)也基本維持不變，顯著性水平大多在1%以上?？梢?jiàn)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(guó)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(cè)算得到金融科技發(fā)展指數(shù)，然后通過(guò)構(gòu)建隨機(jī)前沿模型，并采用單階段估計(jì)技術(shù)，對(duì)金融科技環(huán)境下的商業(yè)銀行利潤(rùn)、成本效率及其無(wú)效率影響因素進(jìn)行探討，并著重就不同類(lèi)型商業(yè)銀行效率的演化過(guò)程進(jìn)行了對(duì)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(guó)銀行業(yè)盈利能力的提升，與此同時(shí)，金融科技的發(fā)展應(yīng)用給我國(guó)商業(yè)銀行帶來(lái)了明顯的成本壓力，降低了其成本效率。

第二，國(guó)有產(chǎn)權(quán)背景和資產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的提升具有積極的促進(jìn)作用;風(fēng)險(xiǎn)越高，銀行利潤(rùn)和成本效率越低，說(shuō)明加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理有助于改善商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效。

第三，中國(guó)銀行業(yè)的利潤(rùn)效率相對(duì)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(rùn)、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(guó)有銀行的利潤(rùn)效率和成本效率都處于相對(duì)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(lái)的沖擊與負(fù)面影響更大。

以上結(jié)論說(shuō)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(lái)發(fā)展機(jī)遇的同時(shí)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(duì)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(chǎng)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(tái)，運(yùn)用云計(jì)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(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化的運(yùn)營(yíng)管理。將實(shí)體銀行網(wǎng)點(diǎn)與互聯(lián)網(wǎng)虛擬網(wǎng)點(diǎn)優(yōu)勢(shì)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(shì)強(qiáng)化銀行互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)、互聯(lián)網(wǎng)支付結(jié)算與銷(xiāo)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(zhuān)業(yè)綜合的金融產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，多元化開(kāi)展業(yè)務(wù)，增強(qiáng)盈利來(lái)源多樣性，減少利差的單方面影響，獲得新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。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(duì)伍建設(shè)，加強(qiáng)關(guān)鍵技術(shù)自主研發(fā)，通過(guò)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(yíng)管理能力與績(jī)效水平。

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責(zé)任編輯、校對(duì)：?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(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目“銀行業(yè)高管人員薪酬激勵(lì)、風(fēng)險(xiǎn)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(xiàng)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(xiǎn)防范與監(jiān)管應(yīng)對(duì)研究”（2019J01009）;

西安市社科基金規(guī)劃項(xiàng)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(jiǎn)介：

劉孟飛，男，陜西師范大學(xué)國(guó)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(guó)際商學(xué)院碩士研究生，研究方向：?金融機(jī)構(gòu)公司治理。