复杂系统态势下商业银行转型创新战略研究——基于130 家银行的fsQCA 组态效应分析

萨琴图 陶克涛 哈斯木其尔

1 引 言

经济社会的深入发展，企业面临着越来越复杂环境，面对日益复杂动态趋势，学术界和实业界把研究视觉转向了不稳定、不确定、模糊等领域。银行业作为百业之母对实体经济发展具有输血作用，为经济循环、贸易流通、区域创新发展具有核心地位（张时坤等，2022［1］）。近年来我国银行业发展面临着前所未有的挑战，各种金融风险事件频发，经营成本上升、整体资产的质量持续下降、不良贷款率持续走高、数字化转型缓慢，业务扩展艰难等更高的经营风险，商业银行转型发展面临着不确定、模糊的复杂环境。在筑牢风险防控下，银行业有力推动转型创新举措，从传统金融走向数字化、普惠化、现代化、特色化的转型升级。其原因有：第一，我国经济发展迈入新常态（高一铭等，2020［2］），进入结构调整期，并不再强调单一的经济增长指标，而更多着眼于经济质量、社会保障、民生等领域。第二，互联网金融兴起给金融业带来极大地冲击（田雅群等，2022［3］）。第三，经济全球化发展使外资金融企业涌入中国市场，使得竞争日趋激烈（管敏等，2021［4］）。第四，随着不断推进利率市场化改革，更多的要求金融产品的创新（孙秋枫等，2021［5］）。

目前我国商业银行发展处于传统模式与数字化方式并存，转型发展缓慢，并大型银行与中小银行差距较大。商业银行数字化风险防控能力不足，各种金融风险事件频发，服务形式落后，客户体验感下降，更是与乡村振兴、绿色发展等特色领域结合不强。商业银行业务增长异常艰难，正处于转型发展的阵痛期。因此本文从中国银行业协会发布的2021 年商业银行排名名单中选取130 强为样本，在复杂系统理论下分析外部环境及内部因素，采用fsQCA 方法分析环境（environment）、创新（innovate）、规模（scale）、风险（risk）四个因素及其条件组态对我国商业银行盈利能力的影响程度，进而探讨商业银行转型创新的多重路径，

2 文献综述与研究框架

2.1 文献综述

2.1.1 复杂系统相关研究

复杂系统理论是比较年轻的学科，有助于解决当今的许多挑战。从“线性管理”到“非线性生态管理”转变、全球数字化技术快速发展等使企业面临着越来越复杂与动态的环境，组态理论和QCA 方法能较好地分析多要素并发的因果复杂性问题（杜运周等，2022［6］）。狄增如等（2022）［7］从复杂物理系统、生命现象、社会经济等方面揭示复杂系统科学研究进展，并提出宏观复杂系统性问题已成为各学科界探索的重要领域。当前国际政治局势和经济环境严峻复杂，但金融创新层出不穷，通过复杂系统的相关理论去指导经济，引入到宏观政策制定和金融风险防范中，可有效促进系统性风险化解和资本市场健康发展（汪寿阳等，2022［8］）。钱学森的复杂系统理论思想、实践成果是中国特色复杂系统管理学术体系的基础，将成为新的思维范式、实践范式与研究范式（盛昭瀚等，2022［9］）。

2.1.2 商业银行相关研究

随着我国经济发展进入新常态，商业银行业创新发展受到了学者们广泛的关注。数字金融趋势下商业银行传统网点出现“空心化”、经营成本逐渐上升，甚至出现网点撤销合并等问题，很难满足市场和客户的多元化服务需求（邓宇，2022［10］）。鄢祖容（2022）［11］运用最小二乘回归方法得到了影响商业银行盈利能力的前六大因素，其中银行资产规模对盈利能力的贡献度最低。对于中小银行，金融科技可补充规模劣势，可降低其信用风险，商业银行应顺应金融科技发展趋势，加强关键环节的金融科技部署，建立金融科技能力输出和开放平台（周志刚等，2022［12］；王海军等，2021［13］）。朱宁（2018）［14］等实证研究得出低非利息收入和高不良贷款是导致商业银行效率下降的关键因素。李丽芳等（2021）［15］认为压缩“坏”投入和规范影子银行是增加有效金融供给、优化金融供给结构和提升银行效率的重要途径。经济政策不确定性与商业银行的资产收益率负相关关系，不利于货币政策的有效传导（邓伟等，2021［16］）。吴文洋（2021）［17］等通过回归分析得出商业银行创新与风险承担能力之间具有“U 字型”关系，而规模经营可以提高商业银行风险承担能力（李玫昌，2022［18］）。外资银行能够提高东道国企业的研发投入，对不同的国家具有异质性效应（李俊青，2020［19］）。

目前学界对商业银行的创新发展方面进行了大量研究，也取得了显著的成绩。但是以往研究一方面在研究方法上，主要以定性研究或者传统回归实证研究为主，缺乏多样性。另一方面，大部分研究集中在数字金融、绿色金融等领域，研究议题、研究成果同质化问题比较明显。因此，本文将复杂系统理论、QCA 方法等新型研究范式拓展到金融领域研究，从多角度分析商业银行转型创新，通过纷繁复杂现象找出其背后的普适规律。

2.2 研究框架与研究方法描述

2.2.1 商业银行四要素分析框架

通过文献研究法，本文梳理出商业银行四要素分析框架。分别为环境（environment）、创新（innovate）、规模（scale）、风险（risk）等四个因素，进而探讨商业银行转型创新的多重路径。外部环境因素中较好区域环境和经济形势可提高城商行的信贷配置能力并降低风险（吴成颂等，2017［20］）。金融产品创新是银行提高核心竞争能力的最好利器，创新规范性对商业银行发展具有显著作用（戴国强等，2015［21］）。银行规模经济与规模增长呈倒U 型关系，商业银行强化投入产出能力，保持适度规模经营，调整分支机构布局及提高产能（李瑾，2019［22］）。适度扩张规模、着力提升效率、谨慎把控风险是城市商业银行发展的关键环节，也是促进社会福利水平提升的重要因素（梁鹢，2021［23］）。

2.2.2 商业银行四要素分析测度

关于商业银行转型创新指标，按照杜邦分析法并参考张艾莲等（2021）［24］、黄倩等（2020）［25］，采用商业银行盈利能力来衡量。就商业银行转型创新的环境因素、创新因素、规模因素和风险因素（即一级变量）进一步地细分为7 个二级变量，并提出相应的测度。各变量及测度见表1。

表1 商业银行转型创新影响因素

①环境因素：该变量包括总行所在地经济发展一个二级变量。金融发展与经济增长之间具有相互促进关系（赵锡军等，2012［26］；杜佳毅，2021［27］）。

②创新因素：该变量包括非利息业务情况和金融科技发展情况两个二级变量。张国旺（2021）［28］利用回归分析方法得出宏观经济水平、商业银行规模、抗风险能力等可促进该商业银行中间业务发展。金融科技降低商业经营成本，提升商业银行盈利能力（姚婷等，2021［29］）。

③规模因素：该变量包括总资产规模和物理网点总数两个二级变量。安丛梅等（2021）［30］、陆超等（2020）［31］在研究商业银行盈利能力影响因素中采取银行规模为解释变量获得了研究结果。银行传统网点地理分布通过高信贷集中度、中长期贷款比例等不同的信贷行为对信贷效率具有中介效应（龙青等，2022［32］）。

④风险因素：该变量包括资产质量和资本充足率两个二级变量。王文清提出商业银行不良资产通过侵蚀核心资本降低资产收益率（王文清，2021［33］）。刘志洋等（2022）［34］认为与加强监管资本比率相比提高商业银行风险资产管控能力对商业银行资本稳健具有更好的作用。巴塞尔Ⅲ资本监管的强化显著提高了我国商业银行稳健性（熊启跃，2021［35］）。

2.2.3 研究方法描述

复杂性理论是一套理论和概念的系统工具，主要适用于多重交叉的社会研究中。而组态视角和QCA 方法能较好地分析多重交叉的因果复杂性问题，已被广泛用于管理学研究（杜运周等，2022［5］）。因此本文在商业银行四要素分析中，采用fsQCA 方法，分析各要素及条件组态对商业银行转型创新的影响程度，并得到多条路径。目前国内外对QCA 方法研究颇有丰富。Ragin（2010）［36］在1987 提出的定性比较分析法（QCA，Qualitative Comparative Analysis）把社会现象看作复杂的条件组合，并依照集合关系进行概念化（杜运周等，2017［37］）。fsQCA(模糊集定性比较分析)方法是最常用的QCA 方法之一，较好的处理程度变化问题以及部分隶属的问题。Carlos Lassala（2016）［38］等采用模糊集定性比较分析（fsQCA），以确定咨询客户是否满意解释咨询费。Ursula F.Ott（2016）［39］等研究涉及跨国企业（MNE）的国际谈判中采用模糊集定性比较分析（fsQCA）的获得了不同的组合。陶克涛等（2021）［40］运用fsQCA 方法得出技术、组织、环境条件对地方政府提升公共卫生治理绩效具有组合效应。王德东等（2021）［41］采用csQCA 方法得出组织因素对项目绩效的影响的多种路径。

3 数据说明

3.1 研究数据说明

3.1.1 数据收集与描述性分析

本文利用130 家商业银行2021 年度公开年报数据、政府官网数据及企查查软件（顾晓春，2019［42］）提供的数据来测定各条件变量及结果变量，数据来源客观，具有极高的可靠性。其中非利息业务收入占比、总资产额、物理网点总数、不良贷款率、核心一级资本充足率、平均总资产回报率等变量数据从各家银行年度公开报告中采取，测算方式有差别的全部以中国工商银行2021 年度A 股报告测算方式为准；对于总行所在城市人均GDP 数据以政府官网数据为准；由于部分样本金融科技相关数据缺乏，并且没有统一的测度，本文采用在公安部、工商局等相关部门备案登记的APP 程序、直销银行、网站数量来测度，相关数据通过企查查软件查询获得，也有较好的代表性。

在130 个研究样本中有国有大型商业银行6 家、全国性股份制商业银行12 家、城商银行87 家、农商银行24 家、网商银行1 家。经过使用fsQCA3.0 软件对各变量数据进行描述性分析如表2 所示。通过本描述分析发现各样本发展情况显著不平衡，但资本充足这一条件均符合国际巴塞尔协议标准。

表2 样本描述性分析

3.2.2 数据校准

本文根据现有研究与样本数据情况，采用直接校准法（Ragin，2010［36］）。依据杜运周和贾良定（2021）［37］和陶克涛等（2021）［40］，对地区经济发展、非利息业务情况、金融科技情况、总资产规模、网点覆盖、资本充足、商业银行盈利能力完全隶属的校准标准为0.95 分位点，交叉点的校准标准为0.5 分位点，完全不隶属校准标准为0.05 分位点。资产质量完全隶属校准标准为0.05，交叉点的校准标准为 0.5，完全不隶属的校准标准为0.95。各条件和结果的校准信息如表3 所示。

表3 条件和结果的校准

4 实证分析

4.1 单个条件的必要性分析

在进行fsQCA实证分析时首先对各单一条件进行“必要性（Necessity）”检验。根据Ragin and Fiss（2008）［43］，单个条件一致性检验标准为0.9，如果大于0.9 那么该单因素导致结果的发生。使用fsQCA3.0 软件分析得出所有条件变量对商业银行高盈利能力一致性水平均低于0.9（如表4 所示），即所有单项因素都不会导致结果的发生，需要进行条件组合，优化方案结果才达到研究目的。

4.2 条件组态的充分性分析

条件通过以上单个条件的必要性分析得出一致性标准均低于0.9，需要进行条件组态分析探究不同条件组态分析结果变量的优化方案。条件组态分析是 fsQCA 实证分析的核心（李炜谈等，2022［44］），其中一致性阈值是用来衡量条件组态对结果变量解释力度的关键指标。根据Ragin（2010）［36］，一致性阈值的最低标准为0.75，若低于0.75 则条件组态很难对结果变量进行有效的解释。根据具体的研究情境，已有研究采用了不同的一致性阈值，如 0.8（韦彬等，2022［45］）、0.875（尹贻林等，2022［46］）等；为了达到更高的解释力度，本研究把一致性阈值最终确定为0.90，频数阈值为1，最后涵盖130 个样本。

根据求得的中间解和精简解画出了本文的组态图，如图1 所示。图中“”和“”说明该变量是核心条件，分别代表该条件存在和不存在；“”和“”表示为边缘条件，分别代表该条件存在和不存在；而“空白”处表明一个条件可存在或不存在。复杂性视角下的高盈利能力可以通过以下十条组态实现。

图1 商业银行高盈利能力组态分析

在图1 中10 种条件组态的单个解和总体解的一致性水平均高于最低标准0.75，其中总体解的一致性为0.893168、总体覆盖度为 0.664555。图1 中的10 种组态对商业银行高盈利能力具有极高的解释力度。

组态1 中资产质量是核心条件，地区经济发展、非利息业务为辅助条件。说明对于高商业银行盈利能力，资产质量存在起到了关键作用。充分体现出风险控制能力是商业银行生存发展的根本。该组态的一致性、净覆盖度、原始覆度分别为 0.929484、0.0140272、0.296229。该组态能够解释约29.6%的商业银行高盈利能力案例。

组态2 中总资产规模和资产质量是核心条件，非利息业务情况是辅助条件。说明在具有较大的资产规模优势下，好的风险控制、低的不良贷款率可导致商业银行的高盈利能力。情况较符合国有大型商业银行、全国性股份制银行情况。该组态的一致性、净覆盖度、原始覆度分别为0.921398、0.0209653、0.318251。该组态能够解释约31.8%的商业银行高盈利能力案例。

组态3 中地区经济发展情况、资产质量、资本充足率是核心条件。说明总行所在地为发达城市及商业银行风险控制能力高可导致高的商业银行盈利能力。例如，国有大型商业银行、全国性股份制银行总行均在北京、上海等发达城市而且其不良贷款率均在较低水平，核心一级资本充足率非常合理。该组态的一致性、净覆盖度、原始覆度分别为0.913163、0.0202112、0.301358。该组态能够解释约30.1%的高商业盈利能力案例。

组态4 中金融科技、资产质量、资本充足率是核心条件。充分体现出商业银行创造高盈利能力及持续发展中控制风险的能力发挥着最根本的作用，而金融科技是未来金融业的发展趋势，能够提高经营效率及节约成本，目前直销银行等app 程序可突破时间、空间的约束，提高了普惠金融业务覆盖。该组态的一致性、净覆盖度、原始覆度分别为0.921953、0.016289、0.304676。该路组态够解释约30.4%的商业银行盈利能力案例。

组态5 中非利息业务收入和金融科技条件是核心条件，地区经济发展情况、总资产规模及网点覆盖发挥是辅助条件。说明当非利息业务收入和金融科技条件存在时，其他条件对于商业银行高盈利能力而言作用不明显，这表明，创新因素对商业银行盈利能力尤为重要，商业银行除了传统存贷利差以外可通过中间业务收入、对外投资、金融科技等方式提高其盈利能力。该组态的一致性、净覆盖度、原始覆度分别为0.913183、0.031071、0.428356。该组态能够解释约42.8%的商业银行高盈利能力案例。

组态6 中地区经济发展情况、非利息业务收入和资产质量条件是核心条件，金融科技、总资产规模发挥了辅助条件。说明当地区经济发展情况、非利息业务收入和资产质量条件的存在时，其他条件对于商业银行高盈利能力而言作用不明显。该组态中同样资产质量成为了核心条件，在发达城市所在的商业银行更有机会发起中间业务收入。该组态的一致性、净覆盖度、原始覆度分别为0.958333、0.008899、0.426697。该组态能够解释约42.6%的商业银行高盈利能力案例。

组态7 中非利息业务收入、资产质量及资本充足率是核心条件。金融科技、地区经济发展发挥了辅助作用。说明非利息业务收入、资产质量及资本充足条件的存在可导致商业银行高盈利能力。该组态中资本充足成为了核心条件之一，资本充足的优越与商业银行的盈利能力有着密切的联系。该组态的一致性、净覆盖度、原始覆度分别为0.959967、0.009653、0.35083。该组态能够解释约35%的商业银行高盈利能力案例。

组态8 中总资产规模、资产质量是核心条件，金融科技、地区经济发展是辅助条件。说明总资产规模、资产质量可导致商业银行高盈利能力，而网点覆盖度作用不明显。该组态的一致性、净覆盖度、原始覆度分别为0.944473、0.007089、0.277074。该路径能够解释约27.7%的商业银行高盈利能力案例。

组态9 中资产质量、资本充足率是核心条件，金融科技、总资产规模是辅助条件。总资产规模、资产质量条件是风险因素的两个二级条件，只要控制好不良资产率，资本充足优越时能够创造高的商业银行盈利能力，再次有力佐证了风险控制是商业银行生存的根本。该组态的一致性、净覆盖度、原始覆度分别为0.925926、0.010709、0.222474。该路径能够解释约22.24%的商业银行高盈利能力案例。

组态10 中非利息业务情况是核心条件，金融科技、资产质量、网点覆盖是辅助条件。说明良好的非利息业务收入，例如有效的对外投资、手续费、佣金、结算收入等也能创造高的商业银行盈利能力，商业银行创新能力也对盈利发展有着核心地位。该组态的一致性、净覆盖度、原始覆度分别为0.902954、0.002265、0.193665。该组态能够解释约19.36%的商业银行高盈利能力案例。

5 结论与路径

本文在复杂系统态势下探讨商业银行转型创新战略，以130 家商业银行为样本，采用模糊集的QCA 方法（fsQCA）进行实证研究，分析得出高商业银行盈利能力的组态条件。

5.1 结 论

①从总体上看，环境、创新、规模、风险的各因素都不能单独作为商业银行转型创新的必要条件，单个要素并不构成高的商业银行盈利能力，需要四种因素组合共同作用。

②以上10 条条件组态当中资产质量总共出现了8 次，说明在商业银行发展当中风险控制能力的重要性，是商业银行生存发展的根本，商业银行在首先做好风险控制的情况下才能做好规模的扩张、业务的拓展。否则，不良资产的提高会影响商业银行的发展，甚至面临破产倒闭。并通过以上分析还能看出商业银行资本充足率达到了巴塞尔委员会监管标准并不能说明最优或者完全处于安全稳定的状态。

③通过以上实证分析也可看出创新因素对金融业转型创新的重要性，该因素包括提高非利息业务的提高、金融科技等。目前我国商业银行非利息业务收入占比不高，在营业收入中的占比只有21%，其中主要为中间业务收入、投资收益、公允价值变动等。而在相关部门备案登记的APP 程序、直销银行、网站数量平均为10 个，整体数量差距较大；在130 强中只有1 家网络银行（前海微众银行），全国金融业整体创新水平较低。

④通过以上分析得出对于高商业银行盈利能力规模因素的核心条件出现次数较少，对于商业银行而言以扩大规模、增加物理网点等传统的方式增加竞争能力不再那么重要，而是在控制风险的条件下通过数字金融、产品创新才是未来发展方向。根据相关报道2021 年我国2805 家商业银行物理网点关闭、充分说明这一情况。

5.2 路 径

①不断提高风险控制能力。完善的风险体系是商业银行生存的根本。一是建立全面风险管理（ERM）体系。全面风险管理从顶层设计到贯穿于每一个条线及业务流程，对商业银行稳定运行提供有力防火墙。二是强化内部控制和风险评估。建立科学完善的内部控制及评估制度，包括合理有效的方式方法、动态监测等，对潜在风险早识别、早预警、早发现、早处置。另完善和发挥风险管理委员会、内部审计委员会、风险顾问专家等的作用对风险管理工作提供进一步的保障。三是强化数字化建设，尤其是数字化建设较弱的中小银行，通过数字化风控模型接入各项数据平台，有效识别和解决潜在风险。四是商业银行应科学分析经济环境、经济周期采取弹性决策措施，比如，更多倾向于零售业务、普惠金融等领域，规避更大的波动风险，促使有效发展。

②从实际出发不断进行创新。一是以产品创新为核心，全面实施创新。对客户群体细分的基础上，产品上差异化、精准化的创新，对不同客户群体提供不同层次的产品，满足其需求；例如，对年龄较大客户，提供更加便捷的服务等。二是创新的核心是人员，不断引进人才并健全的创新制度，激励员工主动创新作为，提供奖励和支持，打造有活力的创新文化氛围。三是推进技术创新。商业银行强化技术创新，推进数字金融建设。通过有效结合引进先进技术与自主研发，例如，人工智能、机器学习技术等不断改善业务流程，推动金融服务的普惠化、现代化，提高自身核心竞争力。

③全面建设绿色金融体系，倡导环境保护。一是提高绿色贷款和债券业务量和结构占比，积极向节能环保的绿色产业，生态文明建设关键领域提供绿色融资支持。二是设定环境风险管理。商业银行应将环境风险指标纳入风险管理体系，对环境保护具有较大负面影响的企业客户进行更加严格的审批授信管理。三是加强合作。商业银行应积极国内外合作与交流。通过国际交流合作吸取先进的低碳转型经验，与地方政府等其他国内主体共同推动绿色金融的发展和实践。

④有力推动金融扶持乡村振兴。建设围绕乡村产业、普惠金融、科技赋能的“三农”金融服务体系。一是建设农村金融服务网络。通过服务网点、驻村干部等便捷服务解决广大农民的金融服务需求。二是在农村贷款支持中积极与全国政策性农业信贷担保机构开展合作，真正解决农村地区“融资难”、“融资贵”、“融资慢”问题，助力农村产业振兴。