金融创新对商业银行经营效率的影响研究

朴胜任

(1.渤海银行 博士后科研工作站，天津300012；2.南开大学 博士后流动站，天津300071)

一、引言与文献综述

中国的金融市场以间接融资为主，所以商业银行在金融市场中占据主导地位。商业银行的发展对于金融市场的稳定，乃至经济的发展都起到至关重要的作用。根据银保监会的监管口径，我国银行业金融机构主要可以分为五大类，即大型商业银行(本文简称“国有银行”)、股份制商业银行、城市商业银行、农村金融机构和其他类金融机构。国有银行的资产规模优势和垄断地位十分明显。在英国《银行家》杂志的2019年度排名中，前十里面中国四家国有银行上榜，排名位于前四位。虽然中国商业银行在资产规模、利润水平等方面取得了一定成绩，但是中国的商业银行在发展中也遇到了许多瓶颈问题，单纯依靠规模效应的扩张已不可持续。所以面对复杂的经济环境，商业银行要不断进行金融创新，才能持续提升经营效率，进而真正地提升核心竞争力。金融创新一般被定义为金融机构为适应外部环境的变化，更好地实现金融资产的流动性、安全性、盈利性目标，利用新的观念、方法、技术，推出新的工具、服务、市场、制度，从而创造出一个具有更高效率的资金运营体系的过程[1]。金融创新到底对商业银行的经营效率影响如何？经营效率的变化趋势和制约因素有哪些？为探究这些问题，本文剖析商业银行经营效率的变化趋势，探讨金融创新对经营效率的作用程度，以此为商业银行的发展决策提供借鉴参考。

近些年，国内外学者针对银行效率和测度方法展开了丰富的研究。国有商业银行和股份制银行之间的效率差异一直是学者们关注的重点，学者们普遍认为股份制银行的效率要高于国有银行[2-5]。还有部分学者认为银行多元化发展可以提高银行效率[6-8]。李明辉等[9]、左晓慧等[10]、郭捷和周婧[11]分别从外部监管环境变化和互联网金融机构扩张对银行效率的影响方面做了深入研究。针对风险管理方面，一些学者探讨不良贷款和金融危机对商业银行效率的影响[12-14]。还有一些学者研究影响银行整体效率的主要因素。如朱宁等[15]研究发现非利息收入不足和不良贷款过高是中国银行业低效率的主要原因。何平等[16]研究表明，银行规模和存贷比对商业银行技术效率的提升产生显著的正向驱动影响；银行集中度对其产生显著的负向驱动影响；资产收益率和所有权结构对其影响不显著。傅强等[17]研究发现，资本充足率、杠杆率对成本和利润效率均具有边际递减的促进作用；贷存比对成本效率的影响存在非单调性；流动性比率对成本效率具有边际递增的抑制作用；拨备覆盖率对成本和利润效率的作用均存在非单调性。荣耀华和程维虎[18]研究发现，上市银行盈利的纯技术效率普遍较高，规模效率受规模因素影响较显著；国有商业银行的规糢效率低，导致其技术效率偏低。对于大型银行，规模已经成为影响盈利技术效率的重要因素之一。针对效率评估方法，目前主要在DEA模型的基础上不断改进和完善。如Degl’Innocentietal.[19]、Quarantaetal.[20]、Zhouetal.[21]、张浩和杨慧敏[23]应用多阶段DEA模型分析商业银行效率，认为可以更好地识别效率较弱的环节。范建平等[22]提出分类交叉DEA模型，并以中国商业银行为例进行分析，对所提模型的合理性和适用性进行验证。

1985年，弗里德曼认为金融创新是“一种国际货币制度的变革”，这是已知的、较早的关于金融创新的定义。而后，众多学者针对金融创新开展了研究，银行金融创新也成为近些年学者们关注的热点。从中观层面，Degl’Innocentietal.[24]研究了全球金融危机期间，银行技术变革对金融中心竞争力的影响，使用全局索引金融中心指数来衡量金融中心的商业环境的竞争力。王柄权等[25]研究发现，从全国平均效应来看，银行的竞争有利于技术创新。随着技术水平的提升，在技术水平较高的阶段，偏向于垄断性的银行业结构更有利于技术创新。一些学者从不同角度探讨了银行创新对风险管控的作用。大部分学者认为银行创新有利于提高风险承担水平[26-29]，而顾海峰和张亚楠[30]选取2006—2016年中国银行业年度数据，实证研究了金融创新与信贷环境对银行风险分担的影响。金融创新对银行风险分担有显著的负向影响，该影响不存在时滞效应。在同等金融创新强度下，低净利差银行与低流动性水平银行的金融创新对其风险承担的抑制效应分别大于高净利差银行与高流动性水平银行。一些学者认为互联网时代下商业银行应该深挖客户习惯，创新开展金融服务，再造核心竞争力[31-33]。李辉和吴晓云[34]、谢治春等[35]、邱晗等[36]、刘春艳[37]分别从金融科技的角度探讨商业银行的转型发展，强调大中型银行与中小商业银行在金融科技方面的差异性选择。

综上所述，对商业银行效率的研究，学者们从不同角度丰富了研究维度。针对商业银行的效率测度，以DEA模型为主，结合Malmquist指数模型进行动静态分析，但是效率测度方面常常会出现多个有效决策单元无法区分的情况，且Malmquist指数模型以相邻参比居多，鲜有使用全局参比对跨期银行效率进行分析。因此，本文拟采用SBM超效率模型，结合Global Malmquist指数模型对中国国有商业银行和股份制商业银行的效率进行测度，为后续研究打下基础。对银行金融创新的研究，大部分学者研究认为金融创新有利于增强银行竞争力，文献以定性研究为主，鲜有文献将科技创新和业务创新综合起来考虑，探究其对商业银行效率的影响。因此，本文将金融创新分为业务创新和科技创新，探究其对商业银行效率的影响。

二、模型构建与数据来源

(一) 超效率SBM模型

(1)

假设有n个决策单元，每个决策单元有m个投入，s1个期望产出，s2个非期望产出，x、yd、yu为相应的投入矩阵，ρ为经营效率。非角度和非径向的SBM超效率模型有许多优势。首先，它直接解决了投入过量和产出短缺的测度问题，尤其适合含有非期望产出的情况；其次，可以对SBM有效的单元进行排序。

(二) Globoal Malmquist-Luenberger模型

传统的ML指数计算运用方向距离函数，但存在线性规划无解、不满足可传递性、可加性等条件。Oh[39]构建了GML指数来克服上述缺陷，其精髓在于全局前沿的构建：

PG(x)=P1(x1)∪P2(x2)…∪PT(xT)

(2)

公式(2)为全域生产可能性集合。P(x)满足四个条件，即闭集和有界集，期望产出和投入可自由处置，零结合性以及产出弱可处置性。各期生产可能性集可通过包络法来构成全局性前沿。从而得到全局方向性距离函数：

DG(xt,yt,bt;gy,gb)=max{g|(yt+γgy,bt-γgb)∈PG(x)}

(3)

公式(3)表示在投入一定的情况下，全局方向距离函数追求的是期望产出最大和非期望产出最小。由于现在研究以期望和非期望产出充当方向向量，所以当期的和全局的方向性距离函数可以写成Dt(xt,yt,bt)和DG(xt,yt,bt)。GML的计算方法可以表示为：

(4)

(三) 指标选择和数据来源

本研究以2007—2017年为研究时间段，以工商银行、农业银行等16家商业银行为研究对象，数据来源为各银行年报。根据前文的文献，结合实际工作经验，同时考虑数据的可得性，本文选取员工人数、吸收存款、固定资产、营业支出作为投入，净利润和贷款作为期望产出，不良贷款作为非期望产出，所选样本投入产出数据的描述性统计见表1(篇幅所限，只列出2007年和2017年的数据)。

表1 样本的描述性统计

三、商业银行经营效率评价

(一) 商业银行经营效率的静态分析

根据超效率SBM模型和相关数据，本文运用MAXDEA7.0软件，计算出2007—2017年商业银行的经营效率得分，结果如表2所示。

表2 2007—2017年商业银行经营效率得分

从整体上来看，这16家商业银行的平均效率值在研究期间呈现上升的趋势，2008—2010年受金融危机的影响，银行业整体效率出现了下降，2010—2011年银行业整体效率开始上升，其中很大一部分原因是中央的四万亿投资，在基建等方面投资为银行创造了新的贷款增长点，同时可以抵消银行降息的影响，对银行资产质量的稳定创造了一定条件。

2011年之后，银行业的效率出现下降，银行的盈利结构和经营管理能力与市场化利率改革不相匹配的矛盾开始显现，此后，银行的效率出现了波动，但是整体上来看，银行业在不断调整自身的经营管理能力，尤其是借助金融科技的力量不断提升经营效率。

从各银行的表现来看，依据表2可以得出2007—2017年各银行的经营效率均值，如图2所示。通过比较经营效率均值，排在前五位的银行为：浙商银行、渤海银行、兴业银行、平安银行和工商银行，排在后五位的银行为：民生银行、光大银行、华夏银行、广发银行、农业银行。其中，浙商银行的经营效率排在首位，其次是渤海银行。与其他银行不同的是这两家股份制商业银行成立时间相对较晚，其中，浙商银行成立于2004年，渤海银行成立于2005年，在绝对体量上，如资产规模、贷款总额、净利润等指标上与其他银行有较大差距，但是在经营效率上这两家银行相对较高，在一定程度上有后发优势的原因。广发银行和农业银行的经营效率均值在研究期间处于后两位。广发银行在近些年中负面消息频发，且不良资产相对较高。农业银行作为国有大行，在发展中分支机构和人员过于臃肿，经营管理和布局存在不合理的地方，使得经营业绩存在衰退迹象。

按照银行的类别来看，根据图3可以看出，股份制商业银行的经营效率始终高于国有商业银行，国有商业银行的经营效率呈现小幅度上升，而股份制商业银行的经营效率虽有波动，但是整体呈现出明显的上升趋势。股份制银行在经营管理能力上相比于国有银行有一定的优势，同时也要看到国有银行虽然也属于商业银行，但是也承担了一些民生的责任，比如农业银行和邮储银行在“三农”问题上的投入，还有国有银行在响应国家号召方面，促进普惠金融的开展等，相比于股份制银行，国有银行承担了部分政策性银行的功能。但是不可否认的是，国有银行在发展中确实存在着一些问题，为了进一步提升经营效率，必须厘清制约因素，不断向着新的高度迈进。

(二) 商业银行经营效率的动态分析

根据GML模型和相关数据，本文运用MAXDEA7.0软件，计算出2007—2017年商业银行GML指数，结果如表3所示。

从表3和图4可以看出GML指数整体上的变化趋势，2008—2009年整体GML指数达到高点为1.3209，商业银行经营效率的增长速度为32.09%，也可以看出2008—2009年整个银行业的经营状况比较好。2009年开始因为金融危机的影响，银行的经营效率开始下降，2011—2012年由于银根信贷紧缩，民间借贷不断涌现，中国版的巴塞尔协议监管出台以及欧债危机爆发在一定程度上影响了我国银行业的发展，引起GML指数下降。就整体而言，在研究期间，银行年均全要素生产率指数为1.0400，所以我国银行全要素生产率整体上呈现改进趋势。从GML的分解来看，技术效率变化指数的均值为1.0100，技术进步变化均值为1.0299，可以看出银行全要素生产率的变化主要是由技术进步驱动的。分类来看，国有银行的GML普遍高于股份制银行，但是在2010—2011年和2011—2012年股份制银行的效率高于国有银行的效率，在银行业整体形势好的年份，股份制银行的经营优势会更加明显，2016—2017年股份制商业银行的全要素生产率明显高于国有商业银行。

表3 Global Malmquist Luenberger指数及其分解

四、金融创新对商业银行经营效率的影响分析

前几部分主要探究了投入产出对于商业银行经营效率的影响，本部分探究金融创新对商业银行经营效率的影响，在这里金融创新被分为科技创新和业务创新，同时综合考虑银行市场实力、流动性和资产质量对商业银行经营效率的影响。相关变量说明如表4所示。

表4 变量定义与说明

(一) 变量描述与数据说明

(二) 模型构建与实证分析

基本的计量模型为：

Y=α0+α1(PA)it+α2(IBI)it+α3(MS)it+α4(LDR)it+α5(NPL)it+e

(5)

其中，Y为解释变量，α0为常数项，α1、α2、α3、α4和α5为各自变量的回归系数，i为商业银行个数(i=1,2,3，…,16)，t代表期间(t=2007,…,2017),e为残差项。应用Stata 14.0统计软件进行估计，估计方法采用Driscoll-Kraay，可以克服异方差、自相关和截面相关的影响。具体的回归结果见表5。

表5 金融创新对商业银行经营效率的影响回归分析

从回归结果可以看出，专利的份额对经营效率的影响并不显著，这是因为除了国有五大行外，股份制银行申请专利很少，国有银行在技术创新方面有一定的规模优势和资产优势。当然这里使用专利技术作为变量以考量科技创新的影响并不确切，值得关注的是中国人民银行印发《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》，银行业确立了“十三五”期间金融业信息技术工作的发展目标，从这个目标看，银行业与信息技术的结合正走在正确的方向上。

中间业务收入对经营效率的影响在5%的水平上显著，呈现出负向的影响。首先，中间业务收入在银行收入结构上占比较小，在利率管制的情况下，商业银行开展中间业务的积极性并不高，传统的依赖利差、息差的模式依然是银行的主要业务支柱。

市场份额对银行经营效率存在显著的正向影响，市场份额是由资产总额表示，资产总额表明了银行的实力，尤其是在宏观经济形势发生波动的情形下，拥有强大资金实力的国有银行的效率要高于股份制银行。

存贷比对银行经营效率有显著的正向影响，这也进一步说明银行以赚取贷款的利息为主，存贷比越高证明银行以较低资金成本获取盈利的水平越高。

不良贷款率对银行经营效率在10%的水平上显著，且存在负向影响。银行不良贷款率一直是监管的重要指标，不良贷款的产生会影响银行的盈利性，甚至有爆发更大风险的可能。

五、结论与政策建议

时至今日，中国商业银行发展已有30多年的历史，面对宏观形势的不断变化、互联网金融的冲击、国内外商业银行的竞争，追求商业银行金融创新和经营效率的提升已是趋势使然。本文应用超效率SBM模型和GML模型对商业银行经营效率进行静态和动态分析，相比于其他已有文献，在测度方法上综合考虑了超效率模型和SBM模型的特点，对商业银行经营效率的测度更加全面，而采用GML模型能够更准确反映商业银行经营效率的变化，相比于其他文献中采用相邻前沿的测度更为准确。虽然超效率SBM模型和GML模型已有一些学者结合起来应用研究，但在商业银行经营效率方面却鲜有提及，所以本文将二者结合起来对商业银行经营效率进行测度分析，并在此基础上，考虑金融创新和其他因素对商业银行经营效率的影响，结论如下：

1.2007—2017年商业银行整体经营效率呈现上升趋势，在部分年份出现了小幅度波动。股份制商业银行的经营效率始终高于国有银行。经营效率排在前五名的商业银行为：浙商银行、渤海银行、兴业银行、平安银行和工商银行。排在后五位的银行分别为：民生银行、光大银行、华夏银行、广发银行和农业银行。

2.2007—2017年商业银行经营效率的变化，整体上看商业银行全要素生产率大于1，研究期间商业银行全要素生产率的增长速度为32.09%。技术进步是驱动商业银行全要素生产率变化的主要原因。相比较而言，国有银行的GML指数要高于股份制银行。

3.回归结果显示专利数量对商业银行经营效率无显著影响，一方面用专利数量来表征科技创新不够确切，另一方面各银行在知识产权保护和专利申报方面仍需加大力度。中间业务收入对商业银行经营效率有显著负向影响。资产规模、存贷比对经营效率有正向影响，不良贷款率对经营效率影响为负向。

综上所述，在商业银行经营效率测度上，采用超效率SBM模型和GML指数可以综合测度商业银行经营效率的动静态变化，为商业银行经营效率的全景把握和深入分析提供了很好的借鉴工具。对于商业银行的发展，提出以下政策建议：

1.转变原有的以追求利润为导向的理念，注重追求经营效率。目前商业银行发展中依赖规模提升效率的模式已进入瓶颈阶段，银行更应注重对经营效率的追求，更符合目前高质量发展和金融供给侧改革的发展理念。国有银行的效率有规模和资产的优势，但是在效率上低于股份制银行，这说明国有银行有必要进一步优化业务结构和人员配比，达到资源的最佳配置。股份制银行在治理结构上比国有银行更具有灵活性，在一些决策上体现出“船小好掉头”的优势，而且股份制银行可以通过引进境外投资者推动内部的风险管理和机制建设。国有银行在扩张的过程中，已经出现网点冗余和人员冗余的弊端，在网点建设和人员引进方面应该优中选优，综合布局。

2.更加重视金融科技的应用和发展。金融科技无疑是商业银行发展的利器，但是从专利来看，银行自有的研发队伍和研发能力有限，自有的专利很少，很大一部分要依赖于外部力量，整体而言，商业银行的知识产权保护应引起足够重视，商业银行的科技创新水平还有待提升，这应该引起银行业的重视。

3.提升中间业务收入的比重。存贷比上可以反映出银行的盈利手段依然比较单一，在中间业务即金融创新方面存在一定短板，所以商业银行要重视中间业务，因地制宜开展代理服务，提高代理业务手续费收入。

4.严守风险底线。不良贷款一直是困扰银行的问题，在严监管的背景下，把握好利润和风险的平衡才是关键。这要求银行不断加强风险管理水平。

总之，商业银行的战略重点应该从业务层面和需求侧转到管理层面和供给侧，不断提升自身金融创新能力和经营效率。