□ 竇路遙 周志剛 白增亮 魏雪茹

（山西財經(jīng)大學(xué) 信息學(xué)院，山西 太原 030006）

一、引 言

隨著金融市場化改革，我國上市銀行種類開始進入多元化時代，逐步實現(xiàn)國有主導(dǎo)型發(fā)展向資本多樣型發(fā)展的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。在轉(zhuǎn)型過程中，不僅需要國有行和大型股份制銀行的助力和推動，也需要地方城商行和農(nóng)村信用社（以下簡稱農(nóng)商行）的市場賦能和政策實踐。然而，在金融市場化和信息化的新時代背景下，運營效率的高低一直制約著上市銀行的快速發(fā)展。由于上市銀行資本規(guī)模與地理位置有所不同，將網(wǎng)點規(guī)模、員工素質(zhì)、營收狀況等因素進行非線性融合，以運營效率為導(dǎo)向的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型模式在各類上市銀行實操效果上差距明顯。國有行受制于服務(wù)人群體量和技術(shù)層面難題，運營效率在匹配金融市場多樣化需求上欠佳[1]；股份制銀行市場分布較為局限，地域特征明顯，運營效率提升速度波動性大[2]；城商行與農(nóng)商行在規(guī)模收益和股權(quán)融資之間陷入兩難抉擇[3]，致使對運營效率的把控易受市場干擾。

同時，上市銀行運營效率測度往往集中在市場環(huán)境剖析和單一體系探討[1]。其中國內(nèi)生產(chǎn)總值、行業(yè)集中度、貨幣供給增長率等[2]與市場環(huán)境密切相關(guān)的指標被廣泛應(yīng)用于效率測度，也有部分學(xué)者將經(jīng)營年限、資產(chǎn)規(guī)模、資產(chǎn)回報率等[3]納入考量范圍，凸顯上市銀行特征的綠色信貸、創(chuàng)新水平等[5]指標也有出現(xiàn)。而關(guān)于單個體系上市銀行的運營效率測度探討，發(fā)現(xiàn)國有行集中于規(guī)模優(yōu)勢[1]、股份制行表現(xiàn)在范圍優(yōu)勢[2]、城商行致力在技術(shù)水平上[5]、農(nóng)商行著重于人力資源革新上[3]。此外，研究發(fā)現(xiàn)各體系銀行自身依次存在信貸體制束縛、范圍不匹配管理、股權(quán)集中程度分散以及政策導(dǎo)向扭轉(zhuǎn)的現(xiàn)象[1-5]掣肘運營效率提升。而上市銀行作為金融體系中最重要的一環(huán)，在金融資源運轉(zhuǎn)、保持市場流動性以及維護金融體系穩(wěn)定上都發(fā)揮著關(guān)鍵作用，其運營效率的大小更是關(guān)乎利率市場化的推進、可持續(xù)發(fā)展的形成以及金融科技領(lǐng)域的布局[4]。因此，關(guān)于上市銀行運營效率的測度及高效運營組合路徑研究就具備重要意義。

綜上所述，學(xué)者們大多聚焦于宏觀層面的管理分析和效率評價，而對于上市銀行微觀層面上的效率研究相對缺乏；也有部分學(xué)者關(guān)注單一銀行體系的運營效率，而對于整個上市銀行體系的運營效率探討仍然不足。那么，目前階段我國上市銀行體系運營整體如何？怎樣提升各體系上市銀行的運營水平呢？鑒于此，本文從上市銀行外部環(huán)境進行入手，利用DEA 模型對國內(nèi)54 家上市銀行運營效率進行測度；再結(jié)合上市銀行內(nèi)部結(jié)構(gòu)，利用fsQCA 給出高效組合路徑并對從組態(tài)視角進行路徑解釋。綜合內(nèi)外情況對上市銀行運營效率進行研究，以期為上市銀行的高效運營提供決策參考。

本文可能的邊際貢獻和創(chuàng)新有：研究對象上，囊括4大體系：國有行、股份制行、城商行和農(nóng)商行，并對宏觀層面和微觀層面上的治理研究做出了解釋。研究方法上，將DEA 與fsQCA 方法結(jié)合?；谌A段DEA 模型，排除影響因素干擾，提升結(jié)果精確度；基于fsQCA 分析方法，通過擬合概率密度曲線和分布函數(shù)曲線來刻畫錨點，使變量校準更加科學(xué)。研究視角上，客觀分析了上市銀行的外部制度環(huán)境和組織內(nèi)部結(jié)構(gòu)對其運營效率的影響，從組態(tài)視角上解釋上市銀行形成高技術(shù)效率的路徑成因。

二、文獻回顧與研究假設(shè)

在整個金融體系中，上市銀行作為市場核心在維護金融秩序，在促進市場流動上發(fā)揮關(guān)鍵作用。而銀行運營效率水平高低實則是其管理體系完整性、未來發(fā)展可持續(xù)性和資產(chǎn)價值波動性融合后的集中體現(xiàn)。在各體系銀行運營效率測度與分析研究上，應(yīng)當主要厘清影響上市銀行運營效率的相關(guān)因素，既包括外部環(huán)境因素，也包括內(nèi)部組織因素，從而系統(tǒng)全面的對運營效率情況進行剖析。

（一）區(qū)域GDP、區(qū)域人口數(shù)量與上市銀行運營效率

GDP 作為一項經(jīng)濟指標與銀行運營情況關(guān)系密切，由于上市銀行在地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展中起核心作用且代表區(qū)域金融市場的運行水平，而地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平高低也會直接影響銀行運營效率大小[4,5]，因此當區(qū)域GDP 數(shù)值越高則代表該地區(qū)銀行運營能力越好。而區(qū)域人口數(shù)量更是體現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟活力的重要指標，區(qū)域人口不僅是消費市場上的決定性因素，更是經(jīng)濟內(nèi)循環(huán)過程中的中堅力量，通過作用于要素市場上最終實現(xiàn)供需平衡[6]。在這個過程中，區(qū)域人口作為經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中的基礎(chǔ)性存在會增大金融資源需求，通過促進銀行業(yè)務(wù)規(guī)模、加強銀行客戶流動以及為銀行提供自有資源來間接提升銀行運營效率。基于此，提出假設(shè)1。

假設(shè)1：區(qū)域GDP 和區(qū)域人口數(shù)量與上市銀行經(jīng)營效率存在正相關(guān)關(guān)系。

（二）不良貸款率、存貸比與上市銀行運營效率

上市銀行的資產(chǎn)配置能力也對其運營效率產(chǎn)生重要影響，而資產(chǎn)配置能力主要體現(xiàn)在不良貸款率和存貸比上[7]。上市銀行風險評價指標主要依托于不良貸款率，不良貸款率直接決定銀行運營水平狀況。不良貸款絕大部分來源于道德風險和系統(tǒng)風險，貸前調(diào)查、貸中審查、貸后復(fù)查在約束大小規(guī)模貸款上具備效果[8]，“三查”也是銀行運營體系的一部分并對銀行資產(chǎn)損失存在約束，結(jié)合會計學(xué)理念延伸，認為約束本質(zhì)上是管理費用的一種表現(xiàn)形式，可以計入營業(yè)成本。針對不良貸款所帶來的資產(chǎn)損失則屬于約束無效，可劃分為沉沒成本，最終引起運營效率下降[9]。而存貸比代表銀行貸款與存款的相對規(guī)模，由于金融市場化和利率市場化，銀行產(chǎn)品同質(zhì)化趨勢嚴重導(dǎo)致盈利手段有限、吸儲放貸能力接近以及資產(chǎn)利用效率趨同[8,9]，在此背景下存貸比大小的不同更能體現(xiàn)銀行運營效率高低。傳統(tǒng)意義上貸款為銀行資產(chǎn)，存款為銀行負債，存貸比高則意味著銀行資產(chǎn)相對規(guī)模大，不考慮規(guī)模無效率的情況下，可認為存貸比與銀行運營效率存在正相關(guān)性。基于此，提出假設(shè)2，3。

假設(shè)2：不良貸款率與上市銀行運營效率存在負相關(guān)關(guān)系。假設(shè)3：存貸比與上市銀行運營效率存在正相關(guān)關(guān)系。

（三）城市自身競爭力與上市銀行運營效率

城市自身競爭力主要包括經(jīng)濟競爭力、宜商競爭力、宜居競爭力和可持續(xù)競爭力。城市的經(jīng)濟環(huán)境和營商環(huán)境是區(qū)域經(jīng)濟活力的有效保證，健康外部環(huán)境能節(jié)約銀行運營經(jīng)濟成本和人力成本。城市的公共衛(wèi)生水平、高等教育模式和經(jīng)濟增長理念體現(xiàn)城市宜居競爭力，城市的數(shù)字信息化程度、知識擴散范圍大小、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量和區(qū)域交通互通能力是地區(qū)可持續(xù)發(fā)展的重要指標[10]，這些外部因素會對人才形成吸引，繼而間接影響銀行運營狀況和管理水平。此外，研究表明[11]，營商環(huán)境是否良好會對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新層面和經(jīng)濟成本層面上產(chǎn)生影響，改善營商環(huán)境會促進銀行治理體系完善、降低銀行運營成本和加快銀行技術(shù)革新。同時，合理的城市資源環(huán)境規(guī)劃理念有助于提高區(qū)域創(chuàng)新意識并形成外部激勵效應(yīng)，在銀行運營過程中提供管理、運營和創(chuàng)新激勵，最終達成“數(shù)字金融賦能實體經(jīng)濟，推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的經(jīng)濟增長效果?；诖?，提出假設(shè)4。

假設(shè)4：城市自身競爭力與上市銀行運營效率存在相關(guān)關(guān)系。

（四）上市銀行內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)與運營效率

上市銀行規(guī)模大小與運營效率之間具有不確定的相關(guān)性，我國商業(yè)銀行的綜合運營效率主要由規(guī)模效率主導(dǎo)，且規(guī)模收益可變的假說對我國銀行的效率增長具有正向影響[6]，然而也有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)銀行規(guī)模增大到一定程度時，對運營效率提升反而表現(xiàn)出非正相關(guān)關(guān)系[9]，另外，資產(chǎn)規(guī)模決定了銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的可能性，這種可能性對于運營效率提升同樣具備不確定性[10]。而科技投入和科技人員投入與技術(shù)效率之間的關(guān)系不明確[12]，上市銀行的科技支出會促使技術(shù)效率提升，但是科技人員占比卻抑制技術(shù)效率提升，從績效體系看，科技人員投入產(chǎn)生的薪酬屬于科技投入費用，與該結(jié)論不完全相同，說明銀行經(jīng)營體系本身具備復(fù)雜性。另外，股權(quán)集中度也有類似表現(xiàn)，股權(quán)集中度對于不同股權(quán)性質(zhì)企業(yè)所產(chǎn)生的激勵效應(yīng)不同，在中央控股、地方控股、國有資產(chǎn)管理機構(gòu)控股以及私有企業(yè)的激勵程度有較大差異。即股權(quán)集中度對銀行經(jīng)營效率存在促進、抑制、無法判斷和不相關(guān)這4 種關(guān)系[13,14]?；诖耍岢黾僭O(shè)5。

假設(shè)5：上市銀行內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)與運營效率存在復(fù)雜相關(guān)關(guān)系。

三、研究方法

（一）三段DEA 方法

DEA 又稱數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，建立在“帕累托最優(yōu)”基礎(chǔ)上并用來分析機構(gòu)效率評價的一種非參數(shù)方法[15,16]。其基本原理解釋如下：第一步對生產(chǎn)前沿面進行固定，利用生產(chǎn)過程中投入與產(chǎn)出比例來選取對應(yīng)單元，采用規(guī)模報酬可變且以投入為導(dǎo)向的BCC 模型對單元技術(shù)效率(TE)、規(guī)模效率(SE)、純技術(shù)效率(PTE) 進行計算。第二步是利用SFA 模型去除其他影響變量使決策單元環(huán)境一致，再將第一步中計算得出的投入冗余作為被解釋變量，環(huán)境變量作為解釋變量。第三步是再次使用BCC 模型將調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)進行效率測算，可認為排除環(huán)境因素和隨機誤差[17]，決策單元計算結(jié)果真實性和準確度得到保證。

其中BCC 模型具體公式如下所示：假設(shè)共有m 家上市銀行，有a 個以投入為主要導(dǎo)向的指標和b 個以產(chǎn)出為主要導(dǎo)向的指標Bj= (b1j,b2j,… … ,bbj)T，j= (1 ,2,… …,m)，可以得到BCC 模型的最優(yōu)解為：

在上述公式內(nèi)，S,-S+均為松弛變量，ε代表非阿基米德無窮小量，θ代表效率值。其中SFA 模型原理和具體公式如下：對一階段DEA 方法處理后的投入值進行控制變量處理，即排除外界變量和管理無效率的隨機干擾。隨后將該投入冗余值作為模型因變量，外界影響因素和組合誤差項作為模型因變量，可以得出公式：

在上述公式內(nèi)，Yij為第j 個決策單元位于第i 項的投入冗余，αj,βi, Μij,Νij依次代表影響上市銀行運營效率的外界變量及其影響系數(shù)、隨機混合干擾項和管理無效率。因此，指定上市銀行的投入與產(chǎn)出變量，并運用三段DEA 模型分析其外部影響變量和測算運營效率具備合理性[18]。

（二）fsQCA 方法

Ragin[19]最先提出定性比較分析，是一種量化與質(zhì)化結(jié)合的案例研究方法，探究多條件并發(fā)式組合的非線性因果關(guān)系，模糊集定性比較分析法(fsQCA)是在此基礎(chǔ)上通過集合分數(shù)的刻度化進行的延伸。該方法存在三個假設(shè)：多重并發(fā)因果、等效和非對稱。多重并發(fā)因果可認為是影響上市銀行運營效率的多因素以組合形式出現(xiàn)，這些組合形式因果關(guān)系復(fù)雜且互相干擾最終共同作用于結(jié)果；等效意味著這些不同組合具備相同的影響力度，例如，在造成上市銀行技術(shù)效率低下的不同組合路徑中，雖然路徑有差別但作用結(jié)果無差距，都致使技術(shù)效率下降相同幅度；非對稱代表結(jié)果與反結(jié)果的成因不一致，例如讓上市銀行技術(shù)效率下降的原因?qū)α⒚娌灰姷脮辜夹g(shù)效率上升。由此，結(jié)合金融體系復(fù)雜的邏輯關(guān)系和因果組合的多樣化表現(xiàn)，可以得出：采用fsQCA 方法來分析上市銀行內(nèi)部組織環(huán)境效率問題可行度較高。

四、基于DEA 的上市銀行運營效率測度與評價

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于Wind 數(shù)據(jù)庫，各銀行2021 年末公布財報，東方財富網(wǎng)。按照股權(quán)性質(zhì)與地域特點將54 家銀行分為4 類，分別為國有銀行（6 家），股份制銀行（8 家），城市商業(yè)銀行（31 家），農(nóng)村商業(yè)銀行（9 家），共涉及33 個城市和21 個省份。投入與產(chǎn)出的數(shù)據(jù)來源于各銀行的招股說明書以及已經(jīng)公布的財務(wù)報表，宏觀層面數(shù)據(jù)來源于2021 年國家統(tǒng)計局公布的各省份統(tǒng)計年鑒，外界影響變量數(shù)據(jù)來源于中國社會科學(xué)院發(fā)布的《中國城市競爭力第18 次報告》以及中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會發(fā)布的《2022中國金融科技企業(yè)洞察報告》。

（二）指標選取

運用DEA 進行效率分析的關(guān)鍵是投入變量與產(chǎn)出變量如何選取，二者的不同組合會導(dǎo)致評價結(jié)果發(fā)生相應(yīng)改變[16]。投入指標一般著重于成本方面的考量，產(chǎn)出指標一般著重于運營結(jié)果的考量，根據(jù)學(xué)者研究[12,20]并結(jié)合上市銀行資產(chǎn)性質(zhì)、運營體系、人力成本上的特點，運用Citespace 在中國知網(wǎng)CSSCI 源上選取近10 年共300 篇相關(guān)文獻，文獻主題為“上市銀行”、“效率評價”、“商業(yè)銀行”、“效率”、“DEA”以及“經(jīng)營績效”，并從中提取投入與產(chǎn)出變量所運用的關(guān)鍵詞共552 個，依據(jù)關(guān)鍵詞頻數(shù)最終選擇總資產(chǎn)和職工數(shù)為投入變量，凈利潤和營業(yè)收入為產(chǎn)出變量，可視化共現(xiàn)分析如圖1所示，其中節(jié)點大小代表出現(xiàn)頻次。

圖1 投入與產(chǎn)出變量可視化共現(xiàn)分析

同時，結(jié)合利率市場化背景和學(xué)者們已有研究成果[12,20]，從宏觀經(jīng)濟層面、宏觀配置環(huán)境層面和微觀經(jīng)營層面最終選擇區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、城市自身競爭力、資產(chǎn)配置能力為影響變量，達到影響變量的宏微觀結(jié)合效果，使得模型結(jié)構(gòu)更加穩(wěn)定。

綜上所述，選取了總資產(chǎn)、職工數(shù)、凈利潤、營業(yè)收入、區(qū)域GDP、區(qū)域人口、經(jīng)濟競爭力、可持續(xù)競爭力、宜居競爭力、宜商競爭力、不良貸款率、存貸比作為本文的研究變量，描述性分析如表1 所示：

表1 投入、產(chǎn)出、影響變量描述性統(tǒng)計

（三）實證分析

1.第一階段BCC

擬定規(guī)模報酬不變，通過BCC 模型對2021 年我國54 家上市銀行3 種效率進行測度。表2 表明，我國上市銀行技術(shù)效率為0.861、純技術(shù)效率為0.915、規(guī)模效率為0.931，其中規(guī)模報酬不變的有14 家，規(guī)模報酬遞增的有11 家，規(guī)模報酬遞減的有29 家，說明我國上市銀行總體規(guī)模報酬表現(xiàn)一般且整體運營水平、管理能力和制度建設(shè)存在提升空間。具體到各個銀行體系上來看，股份制行表現(xiàn)最為突出，技術(shù)效率高達0.979，說明股份制行總體運營狀況良好；國有行技術(shù)效率與股份制行接近，說明在利率市場化和金融改革雙重背景下，國有行運營水平逐漸上升，充分發(fā)揮市場化優(yōu)勢；城商行與農(nóng)商行技術(shù)效率接近，分別為0.777 和0.766，總體表現(xiàn)欠佳，這主要是因為兩者純技術(shù)效率偏低。因此，技術(shù)創(chuàng)新促進“科技銀行”轉(zhuǎn)型、健全信息化建設(shè)加快“數(shù)字銀行”推進以及提升管理水平達到高效運營模式是城商行和農(nóng)商行目前需要重點關(guān)注的領(lǐng)域[18]。具體情況如下表2 所示：

表2 2021 年我國上市銀行調(diào)整前運行效率及規(guī)模報酬情況

2.第二階段SFA

將2 個投入變量的松弛變量作為被解釋變量，將選取的8 個外界影響變量作為解釋變量，進行SFA 回歸分析，結(jié)果如表3 所示。

表3 SFA 模型回歸分析結(jié)果

兩個松弛變量的γ值分別為0.99 和0.98，數(shù)值上接近1，說明總資產(chǎn)松弛值和職工數(shù)松弛值由管理無效率導(dǎo)致，不為隨機干擾項。同時，陳升[21]認為宏觀經(jīng)濟水平上升會帶動工業(yè)化進程，使得企業(yè)管理水平、制度建設(shè)、技術(shù)創(chuàng)新落后于規(guī)模擴張程度，從而間接影響其運營能力。而表中數(shù)據(jù)顯示結(jié)果恰恰與之相反，表明區(qū)域經(jīng)濟水平與上市銀行投入冗余具有顯著反向關(guān)系，即區(qū)域人均GDP 對銀行的技術(shù)效率具有促進作用?？紤]原因是由于上市銀行作為金融行業(yè)的核心，擔任的角色往往是資金提供方或融通者，鑒于區(qū)域資金流通性和“資金蓄水池”大小共同作用，工業(yè)化進程會為銀行帶來更好的資金來源和更多的資本總量余額，而銀行運用的數(shù)字化技術(shù)與獨立結(jié)算系統(tǒng)完全可以接受快速工業(yè)化發(fā)展，不必因此過分擴大規(guī)模甚至導(dǎo)致管理紊亂或技術(shù)退步現(xiàn)象。

城市宜商和宜居競爭力系數(shù)為負數(shù)。說明以下兩點：第一，城市營商環(huán)境改善會導(dǎo)致上下游產(chǎn)業(yè)聚集并豐富產(chǎn)業(yè)類別，由此增加對勞動人口的吸引力，繼而形成“產(chǎn)業(yè)促進人力，人力提升產(chǎn)業(yè)”的規(guī)模效應(yīng)，通過“銀企結(jié)合”最終降低銀行運營成本[20]。第二，城市宜居度提升意味著就業(yè)環(huán)境良好、保障體系完善、醫(yī)療教育系統(tǒng)覆蓋面廣，基尼系數(shù)保持較低水準，容易加快人口涌入并形成較大人口基數(shù)，繼而提升創(chuàng)新型人才數(shù)量，最終為銀行輸入科技型人才并達成“科技為金融賦能”的目標[9,20]。而城市經(jīng)濟競爭力和可持續(xù)競爭力系數(shù)為正數(shù)，意味著兩者促進上市銀行運營效率的效果欠佳，原因可能如下：經(jīng)濟水平過高區(qū)域的資產(chǎn)集中度和市場開發(fā)完全度高，導(dǎo)致相關(guān)體系和不同體系銀行之間同業(yè)競爭力度大，同時信息高速流通促使產(chǎn)品同質(zhì)化程度加深，客戶群體被劃分準確致使市場業(yè)務(wù)開展難度上升，不利于銀行自身運營效率提升。此外，可持續(xù)競爭力上升側(cè)面代表著城市現(xiàn)階段持續(xù)競爭力水平低下，而競爭力系數(shù)相對較高的城市大多集中在正在進行經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的資源型城市，在這類城市中，銀企結(jié)合度高，實施資源轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略提升可持續(xù)競爭力易對銀行存貸規(guī)模、資本流動性和核心資本充足率產(chǎn)生負面影響，最終降低運營效率。

值得注意的是，資產(chǎn)配置模塊中存貸比和不良貸款率表現(xiàn)出截然不同的效果。一方面，不良貸款率抑制技術(shù)效率提升。將“五級分類”中的后三類貸款定義為不良貸款[22]，不良貸款率高，可能無法收回的貸款占總貸款的比例就會越大。降低該比率做法為“多收少貸”、資金重復(fù)使用和債務(wù)重組[22]，都會影響銀行現(xiàn)金流大小，最后引起銀行效率低下。另一方面，存貸比促進技術(shù)效率提升。存貸比為銀行貸款總額與存款總額的比值，比值上升意味著貸款總額相對規(guī)模擴大，而上市銀行的主要收入來源之一為貸存利率差[5]。鑒于此，存貸比增大會導(dǎo)致銀行收入水平提升，在保證流動性風險位于安全水平后，便可增強對科技和經(jīng)營體系上的資金投入。同時，上市銀行自身具備財富聚集優(yōu)勢，容易引起“金融集聚”效應(yīng)，存貸比上升意味著資金在客觀層面上更具流通職能，繼而發(fā)揮類似貨幣乘數(shù)的杠桿效果，從而得出存貸比與運營效率存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。

3.第三階段BCC

將調(diào)整后的職工數(shù)、總資產(chǎn)投入指標與原始產(chǎn)出指標結(jié)合，再次進行DEA 效率的分析。同樣地，擬定規(guī)模報酬不變，對3 種效率進行測度。表4 表明，我國上市銀行技術(shù)效率為0.788、純技術(shù)效率為0.832 和規(guī)模效率為0.887，其中規(guī)模報酬不變的有11 家，規(guī)模報酬遞增的有31 家，規(guī)模報酬遞減的有12 家，說明排除環(huán)境變量和統(tǒng)計噪聲影響，我國上市銀行技術(shù)效率降低是由規(guī)模效率下降和管理水平欠佳共同導(dǎo)致的，進一步體現(xiàn)出現(xiàn)階段上市銀行處于規(guī)模擴張期，但與規(guī)模匹配的技術(shù)能力和管理科學(xué)度有待增強。具體情況如表4 所示：

表4 2021 年我國上市銀行調(diào)整后運行效率及規(guī)模報酬情況

另外，對調(diào)整前后的各體系銀行進行橫向?qū)Ρ?，發(fā)現(xiàn)調(diào)整后的整體運營情況欠佳，運營水平有所下降，時序變化狀況說明技術(shù)創(chuàng)新和內(nèi)部管理是目前銀行理應(yīng)注重的主要矛盾。進一步研究發(fā)現(xiàn)，規(guī)模無效率導(dǎo)致調(diào)整后各體系銀行技術(shù)效率的下降，純技術(shù)效率變化趨勢調(diào)整前后保持一致，代表上市銀行短期擴大營業(yè)規(guī)模和加強市場份額占有，存在同業(yè)惡性競爭和迎合政策盲目發(fā)放貸款來擴充資本規(guī)模的嫌疑。綜上可得：①上市銀行規(guī)模效率受外界變量影響較大。②技術(shù)創(chuàng)新和管理升級是提升技術(shù)效率的重要因素。③上市銀行進行規(guī)模擴張要注重自身經(jīng)營能力，不能過度依靠外界融資或股權(quán)合并進行助長式發(fā)育，不然易致規(guī)模無效率。

基于調(diào)整后上市銀行效率的分布，確立縱軸（純技術(shù)效率），橫軸（規(guī)模效率），分界線（技術(shù)效率和規(guī)模效率的均值），將其分解為3 種類型：運營卓越型（PTE>0.832 and SE>0.882）、運營成長型（PTE>0.832 and SE<0.882）和運營待改進型（PTE<0.832 and SE<0.882），結(jié)合圖2、3、4 發(fā)現(xiàn)上市銀行技術(shù)效率和純技術(shù)效率整體表現(xiàn)為“U”型，且各體系銀行大多集中在SE<0.882 區(qū)間中，絕大部分城商行和小部分農(nóng)商行多數(shù)分布在運營待改進型組中，股份制行規(guī)模效率接近國有行，此外，沒有出現(xiàn)嚴格的體系劃分效率現(xiàn)象，即矩陣表現(xiàn)上國有、股份、城、農(nóng)互相融合夾雜。

圖2 調(diào)整前效率情況

圖3 調(diào)整后效率情況

圖4 上市銀行純技術(shù)效率與規(guī)模效率矩陣

五、基于fsQCA 的上市銀行運營效率改進方案

（一）變量選擇及描述性分析

通過Citespace 對CSSCI 上300 篇相關(guān)文獻進行可視化分析，文獻選用主題詞為“銀行”、“商業(yè)銀行”、“規(guī)模與經(jīng)營”、“影響因素”、以及“效率反饋”，并從中提取影響上市銀行運營效率的關(guān)鍵詞共508 個，發(fā)現(xiàn)與上市銀行經(jīng)營相關(guān)的內(nèi)部要素主要有規(guī)模、盈虧狀況、科技使用程度和股權(quán)集中度，其可視化共現(xiàn)分析如圖5 所示。

圖5 調(diào)整后效率情況

基于以上分析結(jié)合研究假設(shè)，選取科技投入占比(STI)、科技人員占比(STPP)、銀行規(guī)模(SCALE)、股權(quán)集中度(HERF)、凈資產(chǎn)收益率(ROE)、負債率(NPLR)、技術(shù)效率(TE)作為條件變量，選取三段DEA 調(diào)整后的上市銀行TE 作為結(jié)果變量來解釋上市銀行技術(shù)效率的因果關(guān)系，數(shù)據(jù)來源于各銀行年報和由中國人民銀行發(fā)布的《中國金融年鑒》，部分銀行未公布科技人員占比和勞務(wù)外包情況，本文按照信息部門現(xiàn)有人數(shù)進行統(tǒng)計。描述性分析如表5 所示：

表5 變量描述性分析

對變量進行相關(guān)性分析，由分析結(jié)果可知：條件變量與結(jié)果變量之間部分顯著相關(guān)，條件變量之間也存在顯著相關(guān)關(guān)系，印證了假設(shè)5：上市銀行內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)與運營效率存在復(fù)雜相關(guān)關(guān)系。進一步說明傳統(tǒng)線性回歸方法在解釋銀行內(nèi)部組織架構(gòu)與技術(shù)效率的關(guān)系上有局限性，而fsQCA 方法的優(yōu)勢則在于[23]：避免條件變量的自相關(guān)和多重共線性帶來的不利影響；能夠分析條件變量組合對結(jié)果變量產(chǎn)生的作用；是定性與定量分析方法的結(jié)合，使得在案例分析模塊更具前瞻性與科學(xué)性。相關(guān)性分析具體情況如表6 所示：

表6 變量相關(guān)性分析

因此，鑒于以上分析，發(fā)現(xiàn)影響銀行運營效率的諸多因素因果關(guān)系復(fù)雜、顯著關(guān)系模糊以及存在自干擾現(xiàn)象。本文基于組態(tài)視角，聚焦銀行內(nèi)部治理，運用fsQCA 方法對影響銀行運營效率的因素展開路徑分析，其組態(tài)模型如圖6 所示：

圖6 銀行內(nèi)部治理與高技術(shù)效率組態(tài)模型

（二）變量校準、必要性檢測和真值表構(gòu)建

1.變量校準

校準意為重新劃分單元集合隸屬情況，常用方法是將原始數(shù)據(jù)簡化為[0,1] 區(qū)間的集合。然而，上市銀行經(jīng)營性質(zhì)和行業(yè)特點有別于傳統(tǒng)企業(yè)，研發(fā)方向和科技關(guān)注點不具備行業(yè)普適性。采用上、中、下分位對前因條件錨點進行劃分不具備準確度，繼而不能完全反映銀行運營過程中的邏輯關(guān)系[9,23]。為此，鑒于4 種銀行體系資本規(guī)模和資金儲備的巨大差異，通過95 分位、50 分位和5 分位來確定6 個條件變量與結(jié)果變量的完全不隸屬、交叉點和完全隸屬錨點。具體結(jié)果如表7 所示：

表7 各變量校準錨點1

2.必要性檢測

QCA 分析過程中，條件變量和結(jié)果變量之間的充要關(guān)系由一致性和覆蓋率來檢驗確定[24,25]。一致性得分決定變量間的必要或不必要關(guān)系，若得分數(shù)值>0.9，則該條件變量為結(jié)果變量的必要條件之一。由表8 可知，各個單項前因條件影響高技術(shù)效率的必要性數(shù)值都<0.9，沒有構(gòu)成必要條件[26-28]。說明各單項前因條件對技術(shù)效率的解釋力度欠佳，銀行技術(shù)效率提高由多因素共同作用調(diào)節(jié)而成，并非由單因素決定。

表8 必要性檢測

3.真值表構(gòu)建

確定前因條件后，建立真值表來滿足結(jié)果生成的邏輯性。真值表代表了變量的屬性空間，并以二元狀態(tài)呈現(xiàn)所有邏輯可能的因果條件組合。本文調(diào)節(jié)一致性閾值(RC) 設(shè)為0.8，案例頻數(shù)閾值設(shè)為1[25]，檢測非一致性比例縮減值(PRI)。若RC>0.8，PRI<0.7 則手動改為0，代表該案例的要素水平低。

（三）上市銀行高技術(shù)效率提升路徑

本文在簡約解的基礎(chǔ)上解讀中間解來確定核心變量。條件組合的結(jié)果呈現(xiàn)不同路徑，表明在多路徑下都可達到競爭優(yōu)勢。表9 表示，中間解的整體一致性為0.937，達到合理的充分條件一致性水平。同時，各方案的一致性水平均超過0.9，說明這些前因條件組合可以作為技術(shù)效率提高的充分條件[27]。另外，中間解的整體覆蓋度為0.755，表明以下6 個組態(tài)可以對約75.5%的高運營效率成因進行解釋。

表9 前因條件構(gòu)型

1.模式1：高研發(fā)高盈利低杠桿主導(dǎo)型

模式1 的前因構(gòu)型包括Stpp×Scale×Roe×～Nplr和Sti×Stpp×～Herf×Roe×～Nplr，科技投入、股權(quán)集中度和負債率。該組態(tài)表明即使銀行股權(quán)集中度情況不太明確并且職工結(jié)構(gòu)上科技人員保持較高占比，只要銀行負債情況良好、負債規(guī)模在合理范圍之內(nèi)甚至更好，那么仍可以保持高盈利狀態(tài)。針對路徑1 和路徑2，以浙商銀行為例進行剖析，浙商銀行2021 年的科技人員占比為總職工的11.25%，于2018 年便開始開展知識圖譜技術(shù)研究和與應(yīng)用探索，將圖譜技術(shù)用于風控、營銷等核心業(yè)務(wù)，取得了良好的應(yīng)用成效。同時浙商銀行2021 年總負債增長11.47%，其中存款增長15.88% ；不良貸款率1.49%、撥備覆蓋率185.74%，資產(chǎn)質(zhì)量和負債情況保持穩(wěn)定并在2021 年末營業(yè)收入同比增長22.53%。同時，路徑2 表示適當?shù)目萍纪度攵唐趦?nèi)雖然會增加銀行支出成本，但是有助于運營效率提升，然而加大科技投入相較于提升科技人員數(shù)量對該模式銀行效果欠佳，考慮原因為科技創(chuàng)新成本高、創(chuàng)新周期長、創(chuàng)新結(jié)果不明確，對于銀行人力物力財力要求水平高，因此擴大人員數(shù)量等待技術(shù)突破會比增加科技投入來提高產(chǎn)出的決策方式更穩(wěn)重和保守，符合銀行經(jīng)營風險的基本理念?；谝陨戏治觯疚奶岢鲆韵旅}：

命題1：當銀行資產(chǎn)規(guī)模較大時，在維持杠桿率處于健康區(qū)間內(nèi)，關(guān)注研發(fā)領(lǐng)域并進行資金投入是具備盈利效應(yīng)的，并可實現(xiàn)銀行高效運營。

2.模式2：高集權(quán)高盈利高負債主導(dǎo)型

模 式2 的 前 因 構(gòu) 型 包 括～Sti×～Stpp×Herf×Roe×Nplr 和～Sti×Scale×Herf×Roe×Nplr，該 組 態(tài)表明銀行降低科技投入的同時，加強股權(quán)集中度會促使杠桿率抬升，但是也會使銀行收益呈現(xiàn)小規(guī)模上漲。針對路徑3，主要選取徽商銀行進行路徑剖析，2020 年徽商銀行的股東占比前5 分別為6.94%、6.89%、6.81%、4.92%、4.86%；2021 年徽商銀行的股東占比前5 分別為11.22%、6.07%、6.03%、5.96%、5.08%，股權(quán)集中程度較之2020 年提升幅度較大。資產(chǎn)負債率也由2020 年91.69%到2021 年91.94%，科技投入金額占比由0.72% 降低到0.7%，收益率由7.8% 上升到8.2%?？梢钥闯龌丈蹄y行在提升股權(quán)集中度、降低科技投入金額占比以及適當增加資產(chǎn)負債率后，經(jīng)營收入出現(xiàn)小幅度上升趨勢。李明輝研究表明[30]，持股比例增加會增強股東對經(jīng)理人行為約束。當銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)分散、持股比例較為均等、大股東數(shù)目較多時，容易發(fā)生股東與股東之間的“搭便車”行為從而導(dǎo)致監(jiān)管機制失靈并引發(fā)代理人道德風險，最終損害股東利益，降低銀行運營效率[30]。

針對路徑4，中原銀行具備較好的解釋力度，2021年前5 股東股權(quán)占比情況為：10.25%、2.83%、2.82%、2.76%、2.75%。中原銀行股權(quán)集中程度較高，第一股東具備較強的執(zhí)行能力，擁有700 余家營業(yè)網(wǎng)點及17 家附屬機構(gòu)，規(guī)模可觀。分析中原銀行2020 年和2021 年末財務(wù)報表發(fā)現(xiàn)，凈利潤上升8.3%、總資產(chǎn)規(guī)模提高1.4%、負債規(guī)模增加1.1%，科技投入總額基本保持不變，最終通過集權(quán)度優(yōu)勢成功擴大規(guī)模形成規(guī)模收益增加。路徑4 適用于中原銀行的合理之處在于河南省份人口數(shù)量多和人口密度大，而人口密集程度較高使得區(qū)域關(guān)注點必須與人力掛鉤。同時，人口集聚過程中金融資源也會得到優(yōu)化配置并促進經(jīng)濟繁榮，接著產(chǎn)生經(jīng)濟增長導(dǎo)致金融發(fā)展的“需求跟隨”效應(yīng)，最終落實到金融體系中導(dǎo)致銀行業(yè)務(wù)規(guī)模擴大、儲戶基數(shù)增多、授信用信客戶數(shù)量上升以及利差區(qū)分度變高，從而提升機構(gòu)運營效率?；谝陨戏治?，本文提出以下命題：

命題2：銀行股權(quán)集中度高時，第一股東具備較強話語權(quán)與決策權(quán)，更能適應(yīng)復(fù)雜多變的金融市場，即使負債規(guī)模擴大也可通過增加資產(chǎn)規(guī)模，減少科技投入等方式實現(xiàn)高盈利與經(jīng)營高效率。

3.模式3：高盈利低技術(shù)低集權(quán)主導(dǎo)型

模式3 的前因構(gòu)型包括～Sti×～Scale×～Herf×Roe和～Sti×～Stpp×～Herf×Roe，路 徑5 的 典 型 案 例 為 紫金銀行，公司股權(quán)結(jié)構(gòu)分散，第一大股東持股比例為8.96%，前十大股東合計持股比例為31.47%，不存在持股50% 以上的股東。公司僅紫金投資和國信集團兩家持股5%以上的股東，且其各自持股比例均未超過10%，所享有的表決權(quán)均不足以對公司股東大會決議產(chǎn)生重大影響。主要業(yè)務(wù)種類集中在“小微貸款”和“綠色貸款”上，成為盈利主要來源。同時，紫金銀行的服務(wù)對象和業(yè)務(wù)性質(zhì)對科技要求不高，例如“整村授信”、“創(chuàng)新村村通”和“鄉(xiāng)村文旅貸”都聚焦于農(nóng)村經(jīng)濟，更關(guān)注業(yè)務(wù)指向性與適配度問題，在細分程度較高的金融市場上具備良好議價能力。此外，該行穩(wěn)固已有的市場份額并對現(xiàn)有客戶進行深入維護，實施“存量新增”的營業(yè)策略使得客戶粘性較好。路徑6 的典型案例為東莞農(nóng)商行，股權(quán)分布均勻且沒有占股比例較高的股東，前5 名分別為4.34%、2.18%、1.45%、1.20%、1.07%，集權(quán)度較低，各自持股比例均未超過5%。截止2021 年末，該行信息科技人員為294人，占比3.74%，營業(yè)收入較上年同期增長7.88%；實現(xiàn)凈利潤較上年同期增幅12.81%。而與路徑5 不同的是，東莞農(nóng)商行依據(jù)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展特點和人口生活習(xí)慣，更注重科技人員培養(yǎng)，營運思維上更傾向于金融科技賦能三農(nóng)數(shù)字經(jīng)濟，在關(guān)注業(yè)務(wù)指向性的同時開始追求技術(shù)進步，但是由于體量問題并沒有選擇科技研發(fā)道路?；谝陨戏治?，本文提出以下命題：

命題3：當銀行經(jīng)營位置經(jīng)濟水平較高，經(jīng)營理念較貼合城市發(fā)展，經(jīng)營模式符合區(qū)域特色，即使股權(quán)集中度較低，科技水平和研發(fā)力度較弱，仍可實現(xiàn)高盈利與高效經(jīng)營。

對比6 個路徑的覆蓋度發(fā)現(xiàn)，路徑4 最高，解釋結(jié)果變量的46%，即多數(shù)銀行通過這條路徑實現(xiàn)高效運營，也進一步說明高集權(quán)、高盈利、低科技對銀行技術(shù)效率的直接作用。路徑1、2、3、5、6 的覆蓋度分別為15%、8%、14%、3%、17%，依次闡述了高研發(fā)高盈利低杠桿、高集權(quán)高盈利高負債、高盈利低技術(shù)低集權(quán)對銀行運營效率的影響。綜上所述，fsQCA 方法在解釋各因素間組態(tài)效應(yīng)上較之傳統(tǒng)管理方法更具優(yōu)勢。

（四）穩(wěn)健性檢驗

本文通過兩種檢驗方法分別對模型穩(wěn)健性進行檢驗：①調(diào)整原先一致性水平。主要改變PRI 限制范圍，由原先的PRI<0.7 手動調(diào)節(jié)數(shù)值為0 更改至PRI<0.75便調(diào)節(jié)為0，保持RC 區(qū)間仍處于[0.8，1] 之間。②改變原先測量方法。在數(shù)據(jù)錨點選取中，將原先的95 分位、50 分位和5 分位更改為75 分位、50 分位和25 分位，并重新對數(shù)據(jù)進行測算，發(fā)現(xiàn)兩種檢驗方法的測度結(jié)果顯示組態(tài)路徑依舊無變化，計算結(jié)果和研究結(jié)論保持穩(wěn)健。

六、結(jié)論與展望

（一）研究結(jié)論

本文運用DEA 方法和fsQCA 方法對我國上市銀行運營效率和路徑提升進行分析，主要結(jié)論如下：①我國上市銀行運營表現(xiàn)整體良好，但各體系銀行技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率變動趨勢說明銀行在擴張規(guī)模時需要提高技術(shù)匹配度，改進科學(xué)管理模式。②傳統(tǒng)DEA 方法與三段DEA 方法測度技術(shù)效率的結(jié)果存在顯著性差異，其中外界影響變量運營效率影響最大。③我國上市銀行調(diào)整后的規(guī)模報酬總體遞增，說明銀行得到融資保障或者股權(quán)分配完成時，擴大規(guī)模尋求發(fā)展是可取的。④我國上市銀行技術(shù)效率與純技術(shù)效率總體呈“U 型”排列，不同體系銀行之間存在較大差異，其中股份制行和國有行接近，城商行和農(nóng)商行接近。⑤結(jié)合外部制度環(huán)境和組織內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)，銀行高效運營的成因有多種因素共同導(dǎo)致；上市銀行高效運營的3 種模式分別為：高研發(fā)高盈利低杠桿主導(dǎo)型、高集權(quán)高盈利高負債主導(dǎo)型和高盈利低科技低集權(quán)主導(dǎo)型，基本適用于4 種銀行體系的運營模式。

（二）研究展望

此外，本文研究內(nèi)容對于上市銀行的經(jīng)營和管理具有一定的啟發(fā)性，主要表現(xiàn)為：①我國大部分上市銀行正處于規(guī)模報酬即將遞增的階段，在面對規(guī)模擴張的時代浪潮要注意將規(guī)模與運營、規(guī)模與科技、規(guī)模與管理充分結(jié)合起來，不能盲目追求體量的擴大而忽略這些因素。②城市自身競爭力對于銀行運營效率十分重要，“銀企結(jié)合”和“銀行服務(wù)地區(qū)”的經(jīng)營理念仍不過時，各體系銀行要充分發(fā)揮自身優(yōu)勢，開拓市場業(yè)務(wù)。③模糊集定性方法確立的6 種路徑分別適用于不同性質(zhì)銀行，銀行可以將其與自身發(fā)展規(guī)劃、業(yè)務(wù)方向、經(jīng)營思路、城市特征進行結(jié)合，在時間序列上確立恰如時宜的發(fā)展戰(zhàn)略。

然而，本文仍存在一些研究局限。在數(shù)據(jù)集上，本文為保證上市銀行數(shù)目的時效性與全面性，只選用了2021 年的截面數(shù)據(jù)。同時，數(shù)據(jù)內(nèi)容上也存在部分上市銀行財務(wù)報表披露信息不全，例如部分銀行科技人員數(shù)量統(tǒng)計缺失，采用信息部門人數(shù)直接替代可能造成誤差。未來研究方向可以聚焦于結(jié)合面板數(shù)據(jù)，運用深度學(xué)習(xí)思想，對上市銀行運營效率進行預(yù)測與考量。在研究體系上，上市銀行數(shù)量在逐漸增加，更存在例如廣發(fā)銀行這樣的未上市大型股份制行，其財務(wù)數(shù)據(jù)難以獲取，導(dǎo)致研究最終沒有完全覆蓋所有的銀行體系。未來研究方向可以著重于上市銀行股份性質(zhì)特異化對經(jīng)營效率的影響上。