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      金融科技創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響研究

      2024-06-07 13:24:08葉曉東肖惠玲
      中國證券期貨 2024年3期
      關(guān)鍵詞:經(jīng)營效率技術(shù)進(jìn)步

      葉曉東 肖惠玲

      摘?要:基于技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)金融科技創(chuàng)新的現(xiàn)實(shí)背景,以2011—2018年中國省級(jí)面板數(shù)據(jù)為研究樣本,采用中國專利數(shù)據(jù)庫、Wind數(shù)據(jù)庫、BankScope數(shù)據(jù)庫、各個(gè)商業(yè)銀行的年報(bào)、《中國金融年鑒》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》的多重匹配數(shù)據(jù),系統(tǒng)檢驗(yàn)基于技術(shù)進(jìn)步角度的金融科技創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響。結(jié)果表明:基于技術(shù)層面的金融科技創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行的凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、人均利潤率均有正向的促進(jìn)作用,這說明基于技術(shù)層面的金融科技創(chuàng)新能夠有效地提高商業(yè)銀行的經(jīng)營效率。根據(jù)實(shí)證研究結(jié)果,為提升技術(shù)層面的商業(yè)銀行金融科技創(chuàng)新能力,提出以下對(duì)策建議:大力發(fā)展基礎(chǔ)科技技術(shù)研究帶動(dòng)金融科技創(chuàng)新、加大金融科技創(chuàng)新人才的培養(yǎng)力度、加強(qiáng)商業(yè)銀行與金融科技企業(yè)的合作。

      關(guān)鍵詞:金融科技創(chuàng)新;經(jīng)營效率;技術(shù)進(jìn)步

      一、前言

      技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力之一,經(jīng)濟(jì)學(xué)界的普遍共識(shí)是生產(chǎn)技術(shù)的創(chuàng)新能夠驅(qū)動(dòng)整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展。金融科技創(chuàng)新就是將金融與科技相融合的創(chuàng)新活動(dòng),是通過技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)金融創(chuàng)新改革的過程。金融科技創(chuàng)新能夠滿足數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的客觀需求。在現(xiàn)階段,金融科技創(chuàng)新在全球蓬勃發(fā)展,各國政府與資本也大力推動(dòng)金融科技創(chuàng)新活動(dòng),在技術(shù)進(jìn)步的基礎(chǔ)上,金融科技在金融各個(gè)領(lǐng)域廣泛推廣。金融科技創(chuàng)新為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的傳統(tǒng)金融找到了出路,為金融發(fā)展提供了方向。

      我國的金融體系是圍繞銀行建立的,所以金融科技創(chuàng)新將給銀行業(yè)帶來翻天覆地的變化。金融科技創(chuàng)新會(huì)產(chǎn)生鲇魚效應(yīng),新一輪的優(yōu)勝劣汰已經(jīng)在進(jìn)行中,哪家銀行能夠走在金融科技創(chuàng)新的前沿,就將確立自身在未來的優(yōu)勢地位。本文將重點(diǎn)研究金融科技創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響,為理論界金融科技創(chuàng)新的研究添磚加瓦,為商業(yè)銀行對(duì)金融科技創(chuàng)新的使用提供一定的理論支持。

      二、文獻(xiàn)回顧

      有學(xué)者在研究中指出,互聯(lián)網(wǎng)金融消除了很多金融機(jī)構(gòu)之間的壁壘,同時(shí)消除了很多地域上的限制,這直接推動(dòng)了銀行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新,進(jìn)而提高整個(gè)銀行業(yè)的經(jīng)營效率。Brewer和Young(2001)通過實(shí)證研究檢驗(yàn)了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的革新如何影響商業(yè)銀行的經(jīng)營效率,他們在研究中指出,金融科技創(chuàng)新完善了商業(yè)銀行的各種業(yè)務(wù)渠道,直接提高了商業(yè)銀行的效率,并且在這個(gè)過程中,規(guī)模越大的商業(yè)銀行優(yōu)勢更明顯。Acharya和Yorulmazer(2004)在研究中指出,互聯(lián)網(wǎng)金融會(huì)對(duì)傳統(tǒng)的商業(yè)銀行產(chǎn)生巨大的壓力,這就迫使商業(yè)銀行進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新,進(jìn)而提高商業(yè)銀行的經(jīng)營效率。

      Louzis等(2012)在研究中指出,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步不斷地完善了商業(yè)銀行現(xiàn)有的服務(wù)和渠道,提高了商業(yè)銀行的整體運(yùn)轉(zhuǎn)效率,這有利于商業(yè)銀行進(jìn)行金融科技創(chuàng)新。宮曉林(2013)在研究中指出,雖然互聯(lián)網(wǎng)金融不可能很快成為主流,但是從長遠(yuǎn)來看,這代表了時(shí)代發(fā)展的方向,這種示范效應(yīng)會(huì)引導(dǎo)商業(yè)銀行進(jìn)行金融科技創(chuàng)新。

      饒?jiān)剑?014)在研究中指出,中國的金融科技創(chuàng)新能夠有效降低商業(yè)銀行的信息處理成本,此時(shí)競爭效應(yīng)發(fā)揮作用,反過來就進(jìn)一步促進(jìn)金融科技創(chuàng)新,周而復(fù)始形成良性循環(huán),最終提高整體銀行業(yè)的經(jīng)營效率。褚蓬瑜和郭田勇(2014)對(duì)中國金融體系的現(xiàn)狀進(jìn)行了客觀分析,他們認(rèn)為科技金融創(chuàng)新不但不會(huì)顛覆傳統(tǒng)金融的地位,反而會(huì)倒逼整個(gè)銀行業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新,這會(huì)直接提高整個(gè)銀行業(yè)的經(jīng)營效率,間接提高全部金融體系的周轉(zhuǎn)效率。Sherman和Gold(2014)在研究中指出,互聯(lián)網(wǎng)金融相較于傳統(tǒng)金融更具有比較優(yōu)勢,在降低銀行成本的同時(shí),還能夠產(chǎn)生技術(shù)的溢出效應(yīng),這些都有利于提高商業(yè)銀行的運(yùn)營效率。

      李小慶(2015)對(duì)國內(nèi)商業(yè)銀行的商業(yè)模式進(jìn)行了系統(tǒng)的研究,發(fā)現(xiàn)金融科技創(chuàng)新有利于金融模式的創(chuàng)新,進(jìn)而提高商業(yè)銀行的服務(wù)效率和質(zhì)量,整體來說,技術(shù)進(jìn)步帶來了積極的影響。彭迪云和李陽(2015)從商業(yè)銀行的視角開展了研究,他們指出金融科技創(chuàng)新能夠迫使商業(yè)銀行主動(dòng)開展相關(guān)技術(shù)的研究和應(yīng)用,這有利于商業(yè)銀行改善經(jīng)營模式并提高經(jīng)營效率。郭品和沈悅(2015)對(duì)國內(nèi)36家商業(yè)銀行進(jìn)行了全要素的生產(chǎn)率測量,并且對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新的溢出效應(yīng)進(jìn)行了檢驗(yàn),最終發(fā)現(xiàn)金融科技創(chuàng)新能夠明顯提升國內(nèi)商業(yè)銀行的生產(chǎn)效率,并且各個(gè)不同屬性的商業(yè)銀行提升的幅度不同。

      巴曙松和白海峰(2016)在研究中指出,金融科技的應(yīng)用場景很多,涉及的領(lǐng)域很廣泛,在商業(yè)銀行里金融科技可以在數(shù)字貨幣、智能投顧中被廣泛應(yīng)用,這可能使商業(yè)銀行發(fā)生巨變。陸岷峰和虞鵬飛(2017)認(rèn)為金融科技創(chuàng)新是生產(chǎn)方式的變革,這會(huì)在需求層面對(duì)金融體系產(chǎn)生影響,區(qū)塊鏈、人工智能、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的突破必將使商業(yè)銀行發(fā)生巨變。王娜和王在金(2017)從三個(gè)方面闡述了金融科技對(duì)商業(yè)銀行的影響,他們認(rèn)為金融科技創(chuàng)新能夠有效提高商業(yè)銀行的競爭力,并對(duì)此提出了五種應(yīng)對(duì)策略。崔子騰等(2017)在研究中指出,金融科技公司的出現(xiàn)能夠有效地補(bǔ)充商業(yè)銀行的不足,有利于提高商業(yè)銀行的服務(wù)質(zhì)量,進(jìn)而提高商業(yè)銀行的經(jīng)營效率,但與此同時(shí),金融科技的出現(xiàn)也對(duì)商業(yè)銀行提出了挑戰(zhàn),在此基礎(chǔ)上他們提出了商業(yè)銀行的創(chuàng)新發(fā)展路徑。

      劉笑彤和楊德勇(2017)通過使用DEA指數(shù)模型對(duì)中國商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測算,然后實(shí)證分析了金融科技創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響,最終指出金融科技創(chuàng)新會(huì)對(duì)傳統(tǒng)的銀行業(yè)務(wù)產(chǎn)生沖擊,但是也會(huì)產(chǎn)生技術(shù)的溢出效應(yīng),總體上會(huì)提高商業(yè)銀行的經(jīng)營效率,尤其對(duì)正在并購重組的商業(yè)銀行效果更加明顯。曾琳等(2018)認(rèn)為隨著信息技術(shù)的發(fā)展,金融科技創(chuàng)新已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推動(dòng)力,商業(yè)銀行和金融科技創(chuàng)新緊密相關(guān),通過對(duì)信息技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用,能夠有效提高自身的競爭力。陳澤鵬等(2018)認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)了金融創(chuàng)新,金融科技的出現(xiàn)改變了整個(gè)金融體系,使我國成為最大的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場、最大的移動(dòng)支付型市場,為未來金融科技的發(fā)展指明了方向,商業(yè)銀行如果能掌握金融科技的發(fā)展機(jī)遇,就能為自身發(fā)展注入新的活力。

      陳國紅(2019)在研究中指出,技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)思維和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行變革,改變了整個(gè)金融業(yè)的競爭模式,商業(yè)銀行在此時(shí)面臨數(shù)字化改革的壓力,持續(xù)不斷地推進(jìn)金融科技創(chuàng)新是唯一的出路。劉孟飛和蔣維(2020)對(duì)金融科技與商業(yè)銀行效率的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)金融科技發(fā)展促進(jìn)了商業(yè)銀行盈利能力的提升。于波等(2021)對(duì)中國上市銀行進(jìn)行了實(shí)證研究,結(jié)果表明金融科技創(chuàng)新能夠有效提高商業(yè)銀行的盈利能力。

      從上述的文獻(xiàn)梳理可知:第一,絕大多數(shù)的國內(nèi)外學(xué)者都認(rèn)為金融科技創(chuàng)新能夠有效提高商業(yè)銀行的經(jīng)營效率。第二,國內(nèi)外學(xué)者大多通過實(shí)證研究來檢驗(yàn)金融科技創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響。第三,關(guān)于商業(yè)銀行經(jīng)營效率的衡量都是采用全要素生產(chǎn)率。綜上所述,本文將通過實(shí)證研究來檢驗(yàn)金融科技創(chuàng)新在現(xiàn)階段對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響,并且將通過凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率以及人均利潤率等指標(biāo)來衡量商業(yè)銀行的經(jīng)營效率,為金融科技創(chuàng)新在商業(yè)銀行中發(fā)展和應(yīng)用提供一定的理論支持。

      三、研究假設(shè)

      金融科技創(chuàng)新的本質(zhì)就是技術(shù)創(chuàng)新,信息技術(shù)是金融科技技術(shù)的核心,具體可劃分為控制技術(shù)、傳感技術(shù)、智能技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等。這些信息技術(shù)在與金融相融合的過程就是對(duì)傳統(tǒng)金融的賦能過程,因此金融科技創(chuàng)新既具有金融的屬性,也具有科技的屬性。現(xiàn)階段,金融科技創(chuàng)新突飛猛進(jìn),進(jìn)一步推動(dòng)了社會(huì)智能化、信息化、數(shù)字化的變革,成為金融領(lǐng)域重要的發(fā)展方向。

      金融科技創(chuàng)新最終服務(wù)于應(yīng)用領(lǐng)域,對(duì)傳統(tǒng)銀行的管理、渠道、業(yè)務(wù)都會(huì)產(chǎn)生巨大的沖擊。目前銀行在管理上逐漸實(shí)現(xiàn)了稽核、金融審計(jì)、客戶關(guān)系、風(fēng)險(xiǎn)等領(lǐng)域的數(shù)字化和智能化;在渠道方面更是大力發(fā)展第三方支付能力,推進(jìn)了手機(jī)銀行、自助銀行、網(wǎng)絡(luò)銀行的發(fā)展;業(yè)務(wù)上全力發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融,在傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上開展互聯(lián)網(wǎng)銀行業(yè)務(wù),大大增加了中間業(yè)務(wù)的多樣性。

      金融科技創(chuàng)新在技術(shù)層面能夠有效改變銀行業(yè)的成本結(jié)構(gòu),這將大大提高商業(yè)銀行的經(jīng)營效率。其中,金融云服務(wù)、渠道虛擬化的應(yīng)用都會(huì)降低商業(yè)銀行的固定成本;干中學(xué)效應(yīng)、信息不對(duì)稱的減少能夠降低平均成本;清算支付技術(shù)和通信技術(shù)的創(chuàng)新能夠降低商業(yè)銀行的交易成本。這些都可以提高商業(yè)銀行賺取利潤的能力,進(jìn)而提高商業(yè)銀行的經(jīng)營效率。

      商業(yè)銀行的經(jīng)營效率是可以從多角度衡量的,包括盈利能力、資產(chǎn)利用率、人均收益等。從任何單一角度去評(píng)價(jià)商業(yè)銀行的經(jīng)營效率都是不完全客觀的。鑒于此,本文選擇凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、人均利潤率三個(gè)指標(biāo),從商業(yè)銀行的盈利能力、資產(chǎn)利用率、人均收益三個(gè)角度考量商業(yè)銀行的經(jīng)營效率。

      綜上所述,本文提出以下研究假設(shè)。

      假設(shè)1:金融科技創(chuàng)新能夠有效提高商業(yè)銀行的凈資產(chǎn)收益率。

      假設(shè)2:金融科技創(chuàng)新能夠有效提高商業(yè)銀行的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。

      假設(shè)3:金融科技創(chuàng)新能夠有效提高商業(yè)銀行的人均利潤率。

      四、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

      (一)樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

      本文的數(shù)據(jù)為省級(jí)面板數(shù)據(jù),囊括31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)(不包括港澳臺(tái))。樣本的時(shí)間范圍是2011—2018年,這么選擇的主要原因就是考慮金融科技創(chuàng)新的發(fā)展歷程,即從金融科技技術(shù)進(jìn)步的角度看對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響。根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性,本文選取國內(nèi)110家商業(yè)銀行作為最終的研究樣本,其中包含6家國有商業(yè)銀行、12家股份制商業(yè)銀行、69家城市商業(yè)銀行、23家農(nóng)商行。

      金融科技創(chuàng)新數(shù)據(jù)來源于中國專利數(shù)據(jù)庫,商業(yè)銀行的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫、BankScope數(shù)據(jù)庫及各個(gè)商業(yè)銀行的年報(bào),宏觀數(shù)據(jù)來源于歷年《中國金融年鑒》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

      (二)模型設(shè)定

      本文用凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、人均利潤率來衡量商業(yè)銀行的經(jīng)營效率,進(jìn)而來考察金融科技創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響。參考汪可等(2019)、孟娜娜等(2020)的研究,構(gòu)建商業(yè)銀行經(jīng)營效率影響模型,如下所示:

      Roa=α0+α1Ft+α2Ft*Size+α3Size+

      α4Lev+α5Ldr+α6Nir+α7Gdpn+α8Fing+α9Gov+∑Year+εi,t(1)

      Tat=α0+α1Ft+α2Ft*Size+α3Size+α4Lev+α5Ldr+α6Nir+α7Gdpn+

      α8Fing+α9Gov+∑Year+εi,t(2)

      Pcpm=α0+α1Ft+α2Ft*Size+α3Size+

      α4Lev+α5Ldr+α6Nir+α7Gdpn+

      α8Fing+α9Gov+∑Year+εi,t(3)

      (三)變量定義

      (1)被解釋變量

      模型(1)左邊的因變量Roa代表商業(yè)銀行的凈資產(chǎn)收益率;模型(2)左邊的因變量Tat代表商業(yè)銀行的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率;模型(3)左邊的因變量Pcpm代表商業(yè)銀行的人均利潤率。在進(jìn)行實(shí)證回歸時(shí),為了使模型左右兩端數(shù)量級(jí)能夠匹配,將這三個(gè)變量進(jìn)行百分化處理。

      (2)解釋變量

      模型中Ft是商業(yè)銀行的金融科技創(chuàng)新指數(shù),即金融科技創(chuàng)新在商業(yè)銀行層面所擁有的信息技術(shù)專利的數(shù)量。這個(gè)指標(biāo)的計(jì)算方式主要是通過統(tǒng)計(jì)t期j省份的商業(yè)銀行信息技術(shù)的專利數(shù)量而得。顧海峰在研究中對(duì)金融科技創(chuàng)新的技術(shù)層面進(jìn)行過衡量,因此本文根據(jù)現(xiàn)有學(xué)者的研究,將商業(yè)銀行信息技術(shù)的專利數(shù)據(jù)作為金融科技創(chuàng)新的指標(biāo)。

      (3)控制變量

      微觀控制變量包括:商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模(Size)、商業(yè)銀行的資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、商業(yè)銀行的存貸比(Ldr)、商業(yè)銀行的非息收入占比(Nir)。其中,Size通過將商業(yè)銀行的總資產(chǎn)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理而得;Lev是通過將商業(yè)銀行的總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值計(jì)算得來的;Ldr是通過商業(yè)銀行的總貸款除以總存款計(jì)算得來的;Nir是通過商業(yè)銀行的非利息收入的中間業(yè)務(wù)收入占總收入的比例計(jì)算得來的。

      宏觀控制變量包括:國民生產(chǎn)總值增長率(Gdpn)、A股市值比率(Fing)、政府干預(yù)度(Gov)。其中,Gdpn是通過計(jì)算國民生產(chǎn)總值的每年增長率而得;Fing是通過將A股市值除以國民生產(chǎn)總值而得;Gov是通過將財(cái)政預(yù)算凈支出除以國民生產(chǎn)總值而得。

      (四)計(jì)量方法

      本文的樣本數(shù)據(jù)都具有不可觀測的個(gè)體效應(yīng),靜態(tài)實(shí)證模型可以較好地解決這一問題,所以本文將使用靜態(tài)實(shí)證分析方法進(jìn)行回歸。靜態(tài)實(shí)證模型有三種,即隨機(jī)效應(yīng)模型、固定效應(yīng)模型、混合效應(yīng)模型,通過Hausman檢驗(yàn)和F檢驗(yàn),本文最終確定使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行相關(guān)的回歸分析。同時(shí),模型之中有可能存在內(nèi)生性的問題,所以在進(jìn)行固定效應(yīng)回歸后,本文再進(jìn)行系統(tǒng)GMM回歸分析。

      五、實(shí)證結(jié)果與分析

      (一)描述性統(tǒng)計(jì)

      表2列示出了模型(1)、模型(2)、模型(3)中各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表2中可以看出,商業(yè)銀行凈資產(chǎn)收益率均值為1.062,而最小值為-0.672,最大值為2.753,這表明凈資產(chǎn)收益率的分布是向左偏移的,即只有小部分的商業(yè)銀行能夠達(dá)到平均水平。商業(yè)銀行的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率均值為0.024,最小值為0.01,最大值為0.04,這表明商業(yè)銀行的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率分布較平均。商業(yè)銀行人均利潤率均值為0.251,最小值為0.154,最大值為0.861,這表明人均利潤率的分布是向左偏移的,即只有少部分商業(yè)銀行能夠達(dá)到平均水平。金融科技創(chuàng)新指數(shù)的均值為0.131,最小值為0,最大值為2.42,也表明了只有少部分商業(yè)銀行能夠達(dá)到平均水平。上述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)基本與事實(shí)相符,金融科技創(chuàng)新一般只有在較大的商業(yè)銀行能夠?qū)崿F(xiàn),同時(shí)這些商業(yè)銀行也擁有更高的經(jīng)營效率,從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中可以看出,二者之間可能存在正相關(guān)關(guān)系。

      (二)實(shí)證結(jié)果與分析

      表3列出了凈資產(chǎn)收益率的實(shí)證結(jié)果。其中,第一列和第二列為固定效應(yīng)回歸結(jié)果,第三列和第四列為系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果,并且第一列和第三列沒有加入交互項(xiàng)。第一列Ft的估計(jì)系數(shù)為1.168,在1%統(tǒng)計(jì)水平上高度顯著,這代表此時(shí)金融科技創(chuàng)新的邊際價(jià)值為1.168。第二列Ft的估計(jì)系數(shù)為2.351,并且交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)為1.563,二者均為顯著,這代表金融科技創(chuàng)新顯著受商業(yè)銀行規(guī)模大小的影響,且商業(yè)銀行規(guī)模越大,金融科技創(chuàng)新的效果越明顯。第三列Ft的估計(jì)系數(shù)為1.165,在1%統(tǒng)計(jì)水平上高度顯著,這代表此時(shí)金融科技創(chuàng)新的邊際價(jià)值為1.165。第四列Ft的估計(jì)系數(shù)為1.892,并且交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)為1.765,二者均為顯著,同樣代表金融科技創(chuàng)新顯著受商業(yè)銀行規(guī)模的影響,同樣是商業(yè)銀行規(guī)模越大,金融科技創(chuàng)新的效果越明顯。

      通過對(duì)比分析這四組結(jié)果可知,F(xiàn)t的系數(shù)一直都是高度顯著的,且系數(shù)值均為正,同樣交互項(xiàng)的系數(shù)也都是顯著的且為正,這說明在技術(shù)領(lǐng)域的金融科技創(chuàng)新能夠明顯地提高商業(yè)銀行的凈資產(chǎn)收益率。假設(shè)1得到驗(yàn)證。

      另外,從表3還可以看出,各列的控制變量系數(shù)均高度顯著,其中Size、Lev、Ldr、Nir、Gov的系數(shù)為正,這代表上市公司規(guī)模越大、資產(chǎn)負(fù)債率越低,存貸比、非息收入占比越大,政府的財(cái)政預(yù)算凈支出越多,將越能提高商業(yè)銀行的凈資產(chǎn)收益率;相反,國民生產(chǎn)總值增長速度越快、A股市值相對(duì)國民生產(chǎn)總值越大,將會(huì)降低商業(yè)銀行的凈資產(chǎn)收益率。

      表4列出了總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的實(shí)證結(jié)果。其中,第一列和第二列為固定效應(yīng)回歸結(jié)果,第三列和第四列為系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果,并且第一列和第三列沒有加入交互項(xiàng)。第一列Ft的估計(jì)系數(shù)為3.188,在1%統(tǒng)計(jì)水平上高度顯著,這代表此時(shí)金融科技創(chuàng)新的邊際價(jià)值為3.188。第二列Ft的估計(jì)系數(shù)為3.851,并且交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)為1.514,二者均為顯著,這代表金融科技創(chuàng)新顯著受商業(yè)銀行規(guī)模大小的影響,且商業(yè)銀行規(guī)模越大,金融科技創(chuàng)新的效果越明顯。第三列Ft的估計(jì)系數(shù)為3.264,在1%統(tǒng)計(jì)水平上高度顯著,這代表此時(shí)金融科技創(chuàng)新的邊際價(jià)值為3.264。第四列Ft的估計(jì)系數(shù)為3.852,并且交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)為1.825,二者均為顯著,這同樣代表金融科技創(chuàng)新顯著受商業(yè)銀行規(guī)模的影響,同樣是商業(yè)銀行規(guī)模越大,金融科技創(chuàng)新的效果越明顯。

      通過對(duì)比分析這四組結(jié)果可知,F(xiàn)t的系數(shù)一直都是高度顯著的,且系數(shù)值均為正,同樣交互項(xiàng)的系數(shù)也都是顯著的且為正,這說明在技術(shù)領(lǐng)域的金融科技創(chuàng)新能夠明顯提高商業(yè)銀行的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。假設(shè)2得到驗(yàn)證。

      另外,從表4還可以看出,各列的控制變量系數(shù)均高度顯著,其中Size、Lev、Ldr、Nir、Gov的系數(shù)為正,這代表上市公司規(guī)模越大,資產(chǎn)負(fù)債率越低,存貸比、非息收入占比越大,政府的財(cái)政預(yù)算凈支出越多,將越能提高商業(yè)銀行的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率;相反,國民生產(chǎn)總值增長速度越快、A股市值相對(duì)國民生產(chǎn)總值越大,將會(huì)降低商業(yè)銀行的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。

      表5列出了人均利潤率的實(shí)證結(jié)果。其中,第一列和第二列為固定效應(yīng)回歸結(jié)果,第三列和第四列為系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果,并且第一列和第三列沒有加入交互項(xiàng)。第一列Ft的估計(jì)系數(shù)為0.362,在1%統(tǒng)計(jì)水平上高度顯著,這代表此時(shí)金融科技創(chuàng)新的邊際價(jià)值為0.362。第二列Ft的估計(jì)系數(shù)為0.516,并且交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)為0.212,二者均為顯著,這代表金融科技創(chuàng)新顯著受商業(yè)銀行規(guī)模大小的影響,且商業(yè)銀行規(guī)模越大,金融科技創(chuàng)新的效果越明顯。第三列Ft的估計(jì)系數(shù)為0.364,在1%統(tǒng)計(jì)水平上高度顯著,這代表此時(shí)金融科技創(chuàng)新的邊際價(jià)值為0.364。第四列Ft的估計(jì)系數(shù)為0.541,并且交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)為0.268,二者均為顯著,這同樣代表金融科技創(chuàng)新顯著受商業(yè)銀行規(guī)模的影響,同樣是商業(yè)銀行規(guī)模越大,金融科技創(chuàng)新的效果越明顯。

      通過對(duì)比分析這四組結(jié)果可知,F(xiàn)t的系數(shù)一直都是高度顯著的,且系數(shù)值均為正,同樣交互項(xiàng)的系數(shù)也都是顯著的且為正,這說明在技術(shù)領(lǐng)域的金融科技創(chuàng)新能夠明顯提高商業(yè)銀行的人均利潤率。假設(shè)3得到驗(yàn)證。

      另外,從表5還可以看出,各列的控制變量系數(shù)均高度顯著,其中Size、Lev、Ldr、Nir、Gov的系數(shù)為正值,這代表上市公司規(guī)模越大,資產(chǎn)負(fù)債率越低,存貸比、非息收入占比越大,政府的財(cái)政預(yù)算凈支出越多,將越能提高商業(yè)銀行的人均利潤率;相反,國民生產(chǎn)總值增長速度越快、A股市值相對(duì)國民生產(chǎn)總值越大,將會(huì)降低商業(yè)銀行的人均利潤率。

      六、結(jié)論與政策建議

      本研究對(duì)以往學(xué)者的研究進(jìn)行了梳理,從金融科技創(chuàng)新影響商業(yè)銀行經(jīng)營效率的角度提出了三個(gè)研究假設(shè),并采用2011—2018年我國31個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)證分析,結(jié)果表明基于技術(shù)層面的金融科技創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行的凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、人均利潤率均有正向的促進(jìn)作用,這說明基于技術(shù)層面的金融科技創(chuàng)新能夠有效地提高商業(yè)銀行的經(jīng)營效率。根據(jù)實(shí)證結(jié)果分析,為提升技術(shù)層面的商業(yè)銀行金融科技創(chuàng)新能力,進(jìn)而提高商業(yè)銀行經(jīng)營效率,提出以下幾個(gè)政策建議:

      第一,大力發(fā)展基礎(chǔ)科技技術(shù)研究帶動(dòng)金融科技創(chuàng)新。我國商業(yè)銀行的金融科技創(chuàng)新大多偏重于應(yīng)用場景,商業(yè)銀行依托場景優(yōu)勢,推動(dòng)了新型金融服務(wù)和產(chǎn)品的應(yīng)用及開發(fā),但是缺少基礎(chǔ)科技技術(shù)的研究發(fā)展。因此,我國應(yīng)針對(duì)基礎(chǔ)科技技術(shù)薄弱這一環(huán)節(jié),出臺(tái)必要的優(yōu)惠政策,鼓勵(lì)商業(yè)銀行及金融科技企業(yè)加大基礎(chǔ)研究的投入,做到全面發(fā)展。具體操作上,可以組織商業(yè)銀行和相關(guān)企業(yè)聯(lián)合成立金融科技創(chuàng)新研究室,集中突破一些技術(shù)瓶頸并完善相關(guān)立法,對(duì)基礎(chǔ)科技技術(shù)研究成果進(jìn)行保護(hù),最終做到為金融科技創(chuàng)新保駕護(hù)航。

      第二,加大金融科技創(chuàng)新人才的培養(yǎng)力度。我國商業(yè)銀行正處于轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵時(shí)刻,這需要大量的高素質(zhì)金融科技人才來支撐。通過建立科學(xué)的人才培養(yǎng)機(jī)制,才能打造專業(yè)能力強(qiáng)、技術(shù)過硬、層次合理的金融科技創(chuàng)新人才隊(duì)伍,這符合我國金融服務(wù)業(yè)發(fā)展的長期規(guī)劃。同時(shí)高校應(yīng)該完善金融科技創(chuàng)新人才的培養(yǎng)模式,增加人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等新興科技專業(yè),為我國商業(yè)銀行高質(zhì)量發(fā)展培養(yǎng)后備人才。

      第三,加強(qiáng)商業(yè)銀行與金融科技企業(yè)的合作。商業(yè)銀行和金融科技企業(yè)擁有各自的行業(yè)特點(diǎn)和競爭優(yōu)勢,通過合作能夠達(dá)到共贏的目的,合作本身就是一個(gè)取長補(bǔ)短的過程。相對(duì)于商業(yè)銀行,金融科技企業(yè)擁有更多的技術(shù)優(yōu)勢,這恰恰是商業(yè)銀行所欠缺的,通過合作,能夠加快商業(yè)銀行的技術(shù)更新?lián)Q代,有利于提高商業(yè)銀行金融科技創(chuàng)新能力。

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