文/王佳賀 付岱山（沈陽工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院）

改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)迸發(fā)出前所未有的活力，許多行業(yè)一躍成為世界一流，但隨著各行各業(yè)的發(fā)展逐漸變緩，核心科技領(lǐng)域的發(fā)展遇到困難，中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入了一個結(jié)構(gòu)調(diào)整陣痛期，轉(zhuǎn)變現(xiàn)有的發(fā)展模式十分必要。正如十九大報告中提到的，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，創(chuàng)新性的技術(shù)是影響經(jīng)濟(jì)增長的核心要素，從而常在產(chǎn)業(yè)變革中起著主導(dǎo)作用。而近幾年隨著技術(shù)發(fā)展，金融科技（FinTech）逐漸興起。金融科技是指將傳統(tǒng)金融行業(yè)和先進(jìn)科學(xué)技術(shù)手段進(jìn)行有機結(jié)合，為客戶提更具創(chuàng)造性和效率性的新型金融產(chǎn)品和金融服務(wù)，在提升金融企業(yè)競爭力的同時降低企業(yè)運營成本，以達(dá)到一個創(chuàng)新雙贏的局面。劉孟飛（2020）認(rèn)為金融科技可以促進(jìn)商業(yè)銀行盈利能力的提升。畢馬威發(fā)布的《金融科技動向》中提到，2018年全球金融科技投資總額達(dá)到1459億美元，超過2017年全球投資總額的兩倍，2019年全球金融科技投資總額達(dá)到近幾年的最高值，為1680億美元，2020年由于新冠疫情的影響，全球金融科技交易總額出現(xiàn)一定幅度的下跌，達(dá)到1053億美元。

商業(yè)銀行作為我國金融行業(yè)最重要的組成部分之一，擔(dān)負(fù)著維護(hù)金融市場的持續(xù)穩(wěn)定的責(zé)任，商業(yè)銀行的經(jīng)營效率同我國實體經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展有著十分緊密的聯(lián)系。隨著金融科技覆蓋領(lǐng)域的不斷擴張，相關(guān)技術(shù)日益完善，越來越多的商業(yè)銀行同互聯(lián)網(wǎng)大廠展開合作并先后成立金融科技子公司，金融科技在助力傳統(tǒng)金融機構(gòu)轉(zhuǎn)型的道路上逐漸發(fā)揮出其獨有的價值。深入探究金融科技對我國商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響有助于找到商業(yè)銀行未來同金融科技相結(jié)合的發(fā)展方向，將不同類型的商業(yè)銀行分類討論，更能有針對性地提出發(fā)展建議。

一、數(shù)據(jù)說明

（一）研究樣本和數(shù)據(jù)來源

本文選取37家A股上市商業(yè)銀行作為研究樣本，樣本區(qū)間為2011-2020年，其中包含大型國有銀行5家、股份制商業(yè)銀行9家，城市商業(yè)銀行15家、農(nóng)村商業(yè)銀行8家。本文所使用的全部數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫、Wind數(shù)據(jù)庫、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫、商業(yè)銀行年報和國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

（二）被解釋變量

本文選擇各商業(yè)銀行樣本區(qū)間的全要素生產(chǎn)率作為衡量商業(yè)銀行經(jīng)營效率的變量。采用DEAMalmquist指數(shù)模型，將固定資產(chǎn)凈值和在職職工人數(shù)作為投入變量指標(biāo)，將貸款總額和利潤總額作為產(chǎn)出變量指標(biāo)，利用2011-2020年37家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，通過DEAP2.1軟件測算得出各商業(yè)銀行各年份的全要素生產(chǎn)率。

（三）解釋變量

本文的解釋變量為金融科技指數(shù)。關(guān)于金融科技指數(shù)的度量參考邱晗等（2018）的做法，選擇2011- 2020年北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)中的覆蓋廣度作為金融科技指數(shù)代理變量來衡量我國各省份金融科技發(fā)展水平。本文擬采用商業(yè)銀行注冊地所在省份的金融科技指數(shù)來衡量商業(yè)銀行金融科技發(fā)展水平。

（四）控制變量

為準(zhǔn)確考察金融科技對我國上市商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響，本文從銀行特征層面、行業(yè)層面和宏觀經(jīng)濟(jì)層面三方面對研究所需控制變量進(jìn)行篩選。最終選擇如下：銀行特征層面，本文使用不良貸款率和存貸比衡量銀行風(fēng)險承擔(dān)和資源配置水平；行業(yè)層面，本文使用5大國有行資產(chǎn)占比增速和商業(yè)銀行注冊地各省份金融行業(yè)占GDP比重來衡量行業(yè)集中度和金融發(fā)展水平；宏觀經(jīng)濟(jì)層面，本文使用商業(yè)銀行注冊地各省份地區(qū)生產(chǎn)總值增長率和各省份消費者價格指數(shù)增長率來衡量。

本文所選取的全部變量相關(guān)符號、定義和描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

表1 變量的相關(guān)符號、定義和描述性統(tǒng)計

二、假設(shè)提出和模型設(shè)定

（一）假設(shè)提出

假設(shè)1：金融科技發(fā)展有助于提高我國上市商業(yè)銀行經(jīng)營效率。

假設(shè)2：金融科技發(fā)展對大型國有銀行的影響更為顯著。

假設(shè)3：金融科技發(fā)展對我國東部地區(qū)上市商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響更為顯著。

（二）模型設(shè)定

為了探究金融科技對我國上市商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響，本文建立的回歸模型如下：

其中，i表示省份，t表示年份。

三、研究結(jié)果

（一）金融科技對我國上市商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響

因為Hausman檢驗結(jié)果P=0.0062，所以本文選擇固定效應(yīng)模型來分析金融科技指數(shù)與我國上市商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，固定效應(yīng)回歸和混合OLS回歸結(jié)果如表2所示。

表2可以初步判定金融科技對我國上市商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響。固定效應(yīng)回歸中，金融科技指數(shù)系數(shù)為2.68，在5%水平上顯著。在混合OLS回歸中，金融科技指數(shù)系數(shù)為2.1，在5%水平上顯著。初步表明金融科技對我國商業(yè)銀行經(jīng)營效率有明顯的正效應(yīng)，說明金融科技發(fā)展可以提高我國上市商業(yè)銀行的經(jīng)營效率，假設(shè)1得到驗證。

表2 固定效應(yīng)回歸和混合OLS回歸

（二）異質(zhì)性分析

將我國上市商業(yè)銀行按大型國有銀行、股份制銀行、城市和農(nóng)村商業(yè)銀行分類后，進(jìn)行異質(zhì)性分析，結(jié)果如表3所示。金融科技對大型國有銀行、股份制銀行、農(nóng)商行和城商行經(jīng)營效率的影響不盡相同。金融科技指數(shù)系數(shù)在大型國有銀行、股份制銀行及城市和農(nóng)村商業(yè)銀行的回歸系數(shù)中分別為2.94、2.18、1.95，但是大型國有銀行在1%的水平上顯著，而股份制銀行及城市和農(nóng)村商業(yè)銀行僅在10%的水平上顯著。其中金融科技對股份制商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響系數(shù)高于對城市和農(nóng)村商業(yè)銀行的影響系數(shù)。由此可以判定，同股份制銀行及城市和農(nóng)村商業(yè)銀行相比，金融科技發(fā)展對大型國有銀行的經(jīng)營效率的影響更為顯著，假設(shè)2得到驗證。

表3 不同類型的商業(yè)銀行異質(zhì)性分析

將商業(yè)銀行按注冊地所在省份按東部、中部、西部進(jìn)行分類后，進(jìn)行異質(zhì)性分析，結(jié)果如表4所示。金融科技對不同地區(qū)商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響呈現(xiàn)出顯著差異。僅在東部地區(qū)，金融科技對商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響在5%水平上顯著。由此可以推斷出金融科技的發(fā)展對我國東部地區(qū)商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響更為顯著，假設(shè)3得到驗證。

表4 不同地區(qū)的商業(yè)銀行異質(zhì)性分析

（三）穩(wěn)健性檢驗

本文的穩(wěn)健性檢驗方式，采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)中的使用深度對原有金融科技指數(shù)進(jìn)行替換，將使用深度作為解釋變量，在不改變被解釋變量和控制變量的前提下對上述模型重新回歸，所得回歸結(jié)果依然顯著，不會改變本文所得研究結(jié)論。

四、結(jié)論

金融科技作為當(dāng)前推動金融業(yè)轉(zhuǎn)型的重要推動力之一給商業(yè)銀行的發(fā)展帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。本文通過對金融科技和我國上市商業(yè)銀行經(jīng)營效率間關(guān)系的探究發(fā)現(xiàn)，首先，金融科技的發(fā)展會顯著促進(jìn)我國上市商業(yè)銀行經(jīng)營效率的提高。其次，金融科技發(fā)展對商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響從高到低，依次為大型國有銀行、股份制銀行和城市及農(nóng)村商業(yè)銀行。最后，金融科技發(fā)展對我國東部地區(qū)上市商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響顯著高于中部和西部地區(qū)上市商業(yè)銀行。本文的研究結(jié)論對于加快商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型、促進(jìn)金融科技和商業(yè)銀行的融合提供了新的選擇，商業(yè)銀行應(yīng)該加大金融科技方面的投入，以增強自身核心競爭力，鞏固自己的核心客戶群，實現(xiàn)跨越式發(fā)展。