金融科技对我国商业银行效率的影响
目录
摘要 I
第一章绪论 1
1.1研究背景及意义 1
1.1.1研究背景 1
1.1.2研究意义 2
1.2研究方法 3
1.3研究内容与框架 3
1.3.1研究内容 3
1.3.2研究框架 3
1.4本文的创新点与不足 6
第二章文献综述 7
2.1商业银行效率的文献 7
2.2金融科技对商业银行影响的文献 8
2.3文献评述 9
第三章相关理论基础 11
3.1金融科技的界定 11
3.2效率的界定及评价方法 12
3.2.1效率的界定 12
3.2.2银行效率的评价方法 13
3.3金融科技对商业银行的作用机制 14
3.3.1长尾理论 14
3.3.2技术溢出效应理论 15
3.3.3“二元结构”理论 16
3.3.4交易成本理论 16
3.3.5餘鱼效应理论 16
3.3.6规模效应理论 17
第四章我国商业银行效率评价和金融科技指数测算 18
4.1样本选择与数据来源 18
4.2投入产出指标的确定 18
4.2.1指标确定方法 18
4.2.2投入指标 19
4.2.3产出指标 19
4.3效率评价结果 19
4.4金融科技指数测算 21
第五章实证分析 25
5.1模型介绍 25
5.2变量设计 25
5.2.1被解释变量 25
5.2.2解释变量 26
5.3描述性统计 27
5.4模型回归及结果分析 28
第六章我国商业银行效率提升的政策建议 31
6.1加快金融科技研发和运用步伐，强化科技赋能金融作用 31
6.2加强经营管理水平，提高银行综合技术效率 31
6.3适度扩大商业银行的资产规模，推行量质并重的经营理念 31
6.4核心技术自主化，从源头降低银行经营风险 32
摘要
大数据、互联网等多项新兴技术在近些年兴起并迅速发展，同时也有越来越多的高新技术融入到金融业的发展中，推动了银行业的变革。金融科技赋予金融业新的生机，但同时，它也给过往的金融经营模式带来不容忽视的挑战，倒逼传统银行业转型升级。在金融科技背景下，银行业的发展成为学者们研究及被社会广泛关注的热点话题。
本文以我国商业银行效率为聚焦点，选取55家商业银行为研究对象，运用DEA-TOBIT模型进行回归分析，通过文本发掘法构建金融科技指数，探寻金融科技具体是如何影响我商业银行效率的。实证分析后发现，金融科技与商业银行技术效率二者呈现出“U”形的非线性关联。金融科技作为一种新形式的金融模式在出现之初，给商业银行带来了极大冲击，但此时商业银行还未转变旧运营观念，故金融科技对商业银行效率的促进作用并未完全发挥。而在金融科技兴起…段时间后，商业银行逐渐开始积极探索并将金融科技融入到自身运营过程中，通过业务品种的多元化和提高风险控制能力，金融科技的对商业银行效率提高的成果明显。且异质性商业银行受金融科技影响的进程不同，国有商业银行相较于其他商业银行，对金融科技的反映更为迟缓。为提高经营效率，各商业银行应积极拥抱金融科技，提高管理水平，促进经营模式的转型升级，以实现自身健康稳定发展。
关键词：金融科技；商业银行；技术效率；DEA-TOBIT模型
第一章绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1研究背景
互联网、大数据等技术在近些年兴起并迅速发展，同时也有越来越多的高新技术融入到金融业的发展中，不断推动金融科技的形成与发展。就世界范围来看，金融科技己经融入到金融业的方方面面，在交易、信用评估等多环节中都扮演着重要的角色。金融科技为金融业带来了新的发展活力，它通过作用于传统业务的经营过程，带动了全行业的升级和优化，并威胁了商业银行作为金融媒介的行业地位。2017年普华永道年度全球金融科技报告表明，先进技术的出现为传统金融带来了前所未有的挑战，同时金融科技也不断向金融行业发起冲击。普华永道分析表示，在3至5年期间，约有八成以上的金融机构仍然主张金融科技威胁论，认为金融科技将不可避免地对传统银行业务造成冲击，且其均强调了与金融科技公司强化合作的重要性。
金融科技萌芽期，行业政策环境相对宽松，一系列金融科技公司涌现。随着金融科技的蓬勃发展，我国政府也相继岀台了多项政策和监管措施，金融科技进入强监管时代，也即意味着金融科技行业进入规范化运行阶段。2016年10JJ,国务院办公厅牵头六家监管机构，发布七个乱象整治方案，对金融科技涉及的支付结算、网络贷款、互联网保险等多个领域领域进行规范管理。2017年，从須观战略上来说，政府将推动金融科技和实体经济深度整合写入十九大报告；从微观治理角度，人民银行发布规范金融机构资管业务指导意见征求意见稿，对各银行业金融机构运用智能投顾开展资管业务进行了约束。2019年3月，央行金融科技委员会召开首次会议并作出重要指示：一方面，要强化金融科技监管，并提升金融科技在监管方面的应用，提升监管能力；另一方面，对金融机构更高效的运用金融科技有新的要求，即金融机构必须全面发挥金融科技赋能实体经济的优势，不断优化信贷流程和客户评价模型，着力破解中小企业“融资难”“融资贵”等问题。2020年，各地金融科技“监管沙盒”相继落地，对各融机构划定了监管红线，并对消费者保护做了进一步的强化。金融科技发展带给商业银行的影响
已成为监管机构不可忽视的力量，各商业银行能否把握金融科技的发展浪潮是其能否提升竞争力、实现经营转型的关键。
商业银行是金融经济运行的重要纽带，为经济社会不同机构及组织形式提供金融服务，在保障经济活动高效实施等多方面扮演着重要的角色；作为重要的金融媒介，其经营绩效的高低对货币市场及资本市场的发展均有重要意义。而金融科技的迅速发展对商业银行的业务模式、盈利情况等不同方面均产生了一定影响，进而对商业银行的资源配置效率的决定中发挥了重大作用。在金融科技背景下，商业银行同时面临着机遇和挑战，因此，它对商业银行经营情况的作用不得而知。基于此，本文尝试研究构建金融科技指数的方法，结合银行效率测度方法，测算出我国异质性商业银行运营过程的具体效率值，并进一步分析金融科技是如何影响商业银行效率的，以期提出可行的措施，改善商业银行经营绩效，使商业银行不断焕发出新活力，更好地服务实体经济。
1.1.2研究意义
本文基于金融科技发展大背景，以我国55家商业银行（包括五大国有银行、主要的股份制银行以及一些中小城市商业银行）为对象展开分析，将上述银行2012-2018年的发展情况及相关数据作为分析基础，并主要探究金融科技对商业银行效率的具体影响机制，其理论及现实意义兼具。
（1）理论意义：对当前金融科技发展对传统商业银行影响的实证研究进行补充。金融科技虽发展势头迅猛，但起步较晚，未来还有广阔发展空间，研究其对我国商业银行效率影响的相关理论具有较强的学术指导意义。国内外学者对银行效率研究的历史已久，但随着经济依托和金融土壤的演变，特别在科学技术与现代金融高速交融的当今时代，商业银行业务模式和经营业态面临着较大变革，银行效率问题仍值得我们深入研究。
（2）现实意义：本文的研究对象是当前社会的热点问题，在金融科技时代下，商业银行同时面临着机遇和挑战。本文通过定性和定量分析，明确了金融科技的兴起和发展可能给商业银行带来的影响，并有针对性地探讨了商业银行在此环境下的应对措施，进而使不同类型的商业银行都能够在金融科技发展浪潮中趋利去弊，从而实现自身的健康可持续发展。
1.2研究方法
本论文主要的硏究方法包括文献综述法、文本发掘法、实证研究法。
一为文献综述法，围绕金融科技、银行效率等核心内容展开相关文献的梳理和汇总，并对核心词汇和概念进行界定，汲取学者们已取得的研究成果，从理论层面上为进一步探究金融科技对银行效率的影响机制奠定基础。
二为文本挖掘法，本文在核心变量测度时采用文本挖掘法展开，并据此构建Fintech指数，完成对金融科技相关指标的量化，为面板数据回归分析做准备。
三为实证研究法，具体过程为运用DEAP2.1软件展开数据包络分析，进而测算得出各样本银行的效率值，而后利用STATA软件对全样本进行描述性统计,构建TOBIT模型并据此展开回归分析，从实证的角度分析金融科技对商业银行效率的具体影响机制。
1.3研究内容与框架
1.3」研究内容
本文的研究重点为如何科学测算金融科技指数和评估我国异质性商业银行的效率值进而探究金融科技是如何影响商业银行技术效率的。具体地，第一，本文通过总结国内外学者对商业银行效率研究，通过DEA模型的应川来测算得出各样本银行的效率值；其次，运用学术界较常用的文本挖掘法构建金融科技指数对金融科技变量进行量化，进而构建起TOBIT模型，估计金融科技发展对商业银行效率的影响；最后，根据实证研究的结论，为我国商业银行效率的提高提岀了针对性地意见和建议。
1.3.2研究框架
本文以55家商业银行为样本数据，通过构建DEA-TOBIT模型，研究金融科技对我国商业银行效率各方面的影响。具体研究分析步骤如下：
首先，笔者概括阐述了金融与科技的交融，以及政府对金融科技的关注，并抛出了本文研究的方向：金融科技对商业银行经营发展尤其是总体效率方面有何影响，进而介绍了本文研究的价值和意义，并随后说明了本文所采用的研究方法，梳理出研究的脉络及相应的结构图，同时指出了研究过程中可能存在的创新点与不足之处。
其次，整理岀国内外学者关于银行效率研究的文献，并进一步从理论和实证研究两个方面针对金融科技发展对商业银行发展的影响的相关文献做了总结，综合上述两部分文献进行了客观的评述，为本文后面的研究提供参考。
第三，对本文的研究内容进行理论分析。首先从广义及狭义两个角度进行分析和叙述金融科技的内涵，并进一步说明互联网金融与金融科技的异同；同时阐述了相关效率概念的内涵以及其对应的测算方式；随后在相关经济理论的基础上，具体探究金融科技对商业银行效率的作用机制和路径，并从正反两个方面全面分析金融科技对商业银行运作的优劣影响。
第四，通过DEA方法中的BCC模型对选取的55家样本商业银行进行效率值测算并构建出金融科技指数，为第五章的实证研究做数据储备。一方面，在数据包络分析方法中的建立投入和产出的指标体系，利用DEAP2.1软件将样本银行的各类效率值计算岀来，再利用文本发掘法运用因子分析工具测算核心解释变量金融科技发展指数，并根据测算结果分析我国金融科技发展的现状。
第五，构建TOBIT模型，进行实证分析。结合第四章测算出的商业银行效率值及金融科技指数量化值，从宏观层面合理选取影响金融科技发展的其他变量并加入可能影响银行效率的个体特征因索，构建TOBIT回归计量模型并通过STATA软件进行具体测算。
最后，根据上一章中的实证研究结果提出可能对提高传统商业银行效率有益的意见和建议，促进商业银行的转型及健康、高效发展。
具体框架结构如下图1-1所示。
理论分析
研究背景及意义
研究方法
研究内容和结构安排
创新点和不足
商业银行效率文献
商业银行与金融科技关系文献
金通科技界定
效率含义界定
金融科技对商业银行的影响机制
效率值测算
效率和金融科技指数測算
金融科技指数测算
理论模型
实证硏究
理论准备i
实证检验
回归分析
回归结果分析
政策与建议
图1-1论文结构框架安排
1.4本文的创新点与不足
本文的创新点可能存在于以下几个方面：
第一，尽管金融科技为当前硏究的热点问题，但目前学者们对金融科技的研究主要集中在定性分析，包括对金融科技内涵、发展方向及潜力、应用前景等层面的分析，定量分析较少；且大部分文献定量分析的主要方向为其对金融监管或银行风险承担的影响，少有将其对商业银行效率的具体影响作为研究重点。本文通过构建DEA-TOBIT模型，从实证角度分析金融科技是如何影响我国商业银行技术效率的，在研究视角上存在一定的创新性。
第二，在测度金融科技发展对我国商业银行效率影响的研究中，多数学者使用第三方支付规模等代理变量对金融科技进行刻画，其主要缺陷是未能清晰的区分互联网金融与金融科技的关系，本文构建了金融科技发展指数，并据此全方位了解金融科技的发展程度。
第三，本文的数据样木选取范围较广，以往的学者主要研究对象为国有银行及股份制银行，本文增加了市场敏感度更强的城市商业银行以及迅速崛起的农村商业银行群体，且时效性也更好，可使得研究内容更具有代表性。
本文的不足之处主要包括以下几点：
第一，鉴于可供参考的文献较少且刻画金融科技发展的数据较少，本文对金融科技发展程度的量化主要参考以往文献，通过文本发掘法从社会关注度角度反映其发展程度，未创新出更为科学的量化方法。
第二，鉴于金融科技概念出现较晚，本文选取的时间维度有限，可能对实证结果的说服力造成一定的影响。
第二章文献综述
2.1商业银行效率的文献
学术界对商业银行效率的探究由来已久。因为它代表着商业银行的运营能力，是衡量商业银行竞争地位的关键指标，故银行效率影响因素这一内容始终是国内外学术界的研究重点。
最初探究银行效率的内容主要聚焦于银行的资产规模。Alhadeff(1954)⑴研究了美国二百一十多家银行的数据，时间跨度超过十年，研究发现：商业银行的产出和成本分别存在规模效率递增和规模效率递减的规律-Berger和Mester(1997)⑵研究了美国的四千多家商业银行，发现资产规模的大小对银行效率的提高存在正向的影响，更进一步地，资本化程度的高低与银行效率呈显著正相关。
GoranBergendahl和TedLindblom(2008)国通过贷款损失、非利息支出等指标构建投入体系，并以存贷款余额等指标构建了产出体系，通过数据包络分析模型研究了瑞典储蓄银行的经营效率。并通过分析发现，绝大比例银行运营效率较为可观，特别是规模处于中等水平的银行，即使仍然按照传统模式进行运营也具有较好的发展前景。
Walid和Belkacem(2012)田探究过程中以SFA法展开分析，并将科威特的商业银行作为分析对象，通过它们1994-2009年的相关数据计算得岀对应的技术效率和配置效率，发现该国商业银行运营效率值较高，且银行运营规模及其内部工作人员的数量与其运营效率成正比。
Fadzlan【习等(2012)的研究围绕印度尼西亚商业银行进行，并将其1999-2007年的运营数据作为分析的基础，回归结果表明，银行资本越充足，信用风险水平越低，运营效率越高。
甘小丰(2007)⑹研究结果显示，经济周期是一项影响银行效率的重要因素。王锦慧(2009)卩1、季仙华等(2013)冏研究发现经济增长是能够推动对银行业效率增长的。曾俭华(2011)図实证结果表明国际化经营对我国商业银行效率的提高具有帮助作用。芦锋等(2012)四分析后提出国家政策、金融危机等因素也会较大程度地对银行效率带来影响。韩松、苏熊(2016)眄探究的出发点为银行
的运营结构，并依据其结构特点构建网络DEA模型，进而对银行结构效率进行评估。黄淑颖、曹志鹏(2018)［⑵在探究过程中采用两阶段关联DEA模型进行，并选取2010-2016年我国50家异质性商业银行的运营数据作为分析依据，计算各银行的技术效率、规模效率等指标，而后借助TOBIT模型探究影响银行技术效率变动的因素。
2.2金融科技对商业银行影响的文献
国外学者对金融科技的分析和探究由来已久，其研究阶段也逐渐由金融科技为银行业带来挑战到现在的银行业借助金融科技强化自身竞争力，且国外金融科技发展的表现形式为大批量金融科技公司的涌现，学者们的研究集中在金融科技公司与商业银行的竞争与合作。HemmadiMurad(2015)［⑶表示虽然规模较大的商业银行不会在短时间内被新兴的金融科技公司所取代，但其运营过程中仍然要关注金融科技公司的发展和它们带来的新的挑战。SusanneChishti(2016)卩勻分析的出发点为产业组织，并表示Fintech是一类新型企业，这类企业能够为金融机构变革提供坚实的技术支撑，但其并不能直接开展金融服务业务。RobardWilliams(2016)冋提出金融科技企业发展的途径为借助手机、互联网等工具实现线上交易和支付，这将会致使传统银行业务竞争力有所减弱。MeagerLizzie(2017)四认为世界各国银行都应该将金融科技融入到传统银行业务中作为战略方向，土动寻求与金融科技公司的合作，以在复杂多变的金融环境中站稳脚跟。
国内对金融科技的研究起步较晚，而就金融科技对商业银行的影响研究最早起步于互联网金融。郭品、沈悦(2015)冋主要借助文本挖掘法完成了互联网金融指数的建构，选择36家商业银行10年间的经营数据作为研究基础，结果表明互联网金融与商业银行风险承担之间存在“U”形的非线性关联，且银行规模越大，对此风险的敏感程度越低。刘忠璐、林章悦(2016)四通过实证探究互联网金融对银行获利的具体影响机制，发现互联网金融的兴起有效加大了非利息收入在银行所有收入中的比例，同时也显著推动了银行获利水平的增强。樊莉、李嘉玲(2019)3】实证中选取我国24家银行10年间的数据为分析依据，将银行第三方支付规模与网银交易额之比设置为实证探究过程中的主要解释变量，提出互联网金融的繁荣有利于商业银行内部管理水平的提升，同时也会有效推动商业银行全要素生产率的增长。
8
而在金融科技迅速崛起过程中，越来越多的学者的研究直接聚焦于金融科技。朱太辉(2016)［2。】指出金融科技在发展过程中，随着其自身稳定性的增强，金融风险也会越来越隐蔽，故为了确保金融科技平稳发展，各监管机构必须要不断优化原有的金融科技监管体系，并学习先进的监管经验。赵鶴(2016)。］提出金融科技的技术特性、创新特性较突出，并发挥着金融中介的功能，但在金融科技推动金融业进步的同时，也为金融业带来了风险，进一步必须要牢牢把握住金融科技的金融本源，使其有利之处得到全面展现。汪可(2017)网在探究过程中构建了金融科技指数，并提出金融科技与商业银行风险承担之间存在“U”形的非线性关联。张德茂(2018)1231提岀金融科技具有明显的低成本性、便捷性，且其能够丰富金融服务场景，吸引更多的金融客户。蒋恺雯、胡滨(2018)网提出金融科技的发展使商业银行经营承压，降低了银行用户量，同时也向银行信用中介这一核心职能发起挑战，因此商业银行必须要利用金融科技的发展优势，重视金融技术创新。谢治春等(2018)心］主要以六家商业银行为对象展开案例探究，发现不同规模的银行在借助金融科技发展自身时应制定差异化的发展战略：大中型银行倾向于整合资源发展闭环生态型银行，小型银行则专注于某一细分市场或者价值链的某一环节。
2.3文献评述
就银行效率的文献而言，国内外学者主要从微观、中观及宏观三视角分别展开效率影响因素的探究。微观层面，商业银行的效率受其自身的资产规模、资本充足率等影响；中观层面可能受行业竞争结构影响，宏观层面主要受到经济发展水平、金融监管政策等影响。
就金融科技对商业银行的影响而言，部分学者探究过程中将金融科技和商业银行间关联的理论分析作为重点，聚焦在其对商业银行整体业务模式、竞争格局等方面的定性分析：金融科技给商业银行内部增强风险控制能力、降低获客及运营成本等方面带来了机遇，也让商业银行面临着支付结算受到冲击、信贷业务遭分流等方面的挑战。另…部分学者，从实证角度对二者的关系进行研究，最初的研究聚焦于互联网金融与商业银行间的发展关联，在金融科技迅速崛起的过程中，以金融科技对商业银行影响为主题文献显现，其研究内容也开始向金融科技与商业银行的风险承担的具体关联等多维度拓展，但国内学者直接探索其对商业银行效率的影响的分析较少。故此，本文在尽可能全面地分析与金融科技对商业银行影响内容相关的理论及实证研究内容后，拟借鉴借鉴郭品和沈悦的文本挖掘法构建金融科技指数，具体分析金融科技对我国商业银行技术效率的影响机制。
第三章相关理论基础
3.1金融科技的界定
就全球范围而言，金融科技(Fintech)尚处于发展的初期阶段，且在不同国家表现出明显的差异性，国内外学者从定义、内容、特征等角度分析金融科技获得的结果不完全一致，目前尚缺乏统一的规范。
就狭义角度来分析金融科技，它是对传统金融产品及服务的技术层面的创新。美国国家经济委员会表明其包含的技术创新具有十分丰富的类别，也正是由于这些技术创新的存在，才使得存贷款、投融资管理、保险等各项金融活动能更有效的开展。新加坡金融管理局明确提出金融科技实现的基础为科技，即通过对科技的有效运用来完成金融产品及服务的创新。李光磊(2016)等学者从英语释义构成的角度分析了金融科技，并提出“Fintech"—词为finance与technology的总和，即金融科技山金融和科技构成，其根本含义是新兴高技术信息企业通过云计算、大数据等技术的运川来为公众提供更丰富、涉及范围更广的金融服务。韩梅(2016)在深入分析后也认可了上述金融科技的定义，然而她却提出金融科技实现的技术基础仅限于互联网信息技术。
就广义角度来分析金融科技，它是一类能够对金融机构及其市场带来较大变革的运作模式。在2016年发布的金融科技专题报告中，全球金融稳定理事会(FinancialStabilityBoard,FSB)将其定义为以技术为基础产生的一系列金融创新，认为金融科技可以创造新的业务模式、服务、产品，能够对金融机构及其市场带来较深远的影响和变革。国际证监会组织认为，金融科技在深层次引起金融服务业运营模式方面冇坚实的技术支撑，故其具有极大的潜力推动金融服务业的进步。巴曙松(2016)提出金融科技是金融与科技的有效融合，金融科技通过先进技术的使用能够加快金融业的创新脚步，提升借贷业务、移动支付等多项服务的效率，同时人工智能等技术的引用也会极大地丰富金融行业的服务。易宪容(2017)剖析了金融科技与互联网金融、科技金融的区别，他认为从渠道角度分析互联网金融对银行等金融业带来的影响是有限的，仅能对传统银行及资本市场发起冲击，科技金融强调金融对科技的支持或者科学技术的资本化，而金融科技的根本特性在于，利用现代科学技术(包括但不限于互联网技术)不仅提升了金
融服务效率，开创了新形式的金融运营模式，引发了更多的金融需求，更使得信用获得、质量评定及信用风险评估的机制等发生了根本性的变化。
3.2效率的界定及评价方法
3.2.1效率的界定
效率最早的提出者为美国学者莱本斯泰因，这…概念经常被用于企业内部效率的评估和衡量。而后直至1990年，效率才真正开始在银行等金融业探究中使用，作为金融理论分析的内容之一。银行效率又可以根据具体的分析目标和角度的不同划分为多个类别，而基于本文探究目标的需要，选择前沿效率概念(Farrell,1957)作为效率评定的主要依据，这一概念现也被广泛应用于相关研究中。
前沿效率能够有效分析投入、产出较多的情形，在设定好前提条件后，投入消耗最小、产出最大的企业的效率是最高的，而后将此企业的效率设置为最优效率前沿面，将其他需要评估企业的效率的具体位置与其相比较，二者之间相差越大就表明被评估企业的效率越低。从应用步骤来讲，前沿效率属于相对效率，需要在分析过程中将样本效率最高值作为比较的基础和依据。
前沿效率又能继续细分为配置效率和技术效率。
配置效率为在统一现有的生产技术水平，并确定生产投入各要素的价格的条件下，将经济单元按照最优投入比将生产所需的各种要素科学配置到对应的生产环节并使其实现特定用途的水平。
技术效率评估和测量过程中主要从投入、产出两层面展开，即从确定投入前提下获得的最优产出和确定产出前提下消耗的最少投入两角度进行，也正是由于技术效率衡量的双角度性，应用它评估单元效率的结果更准确，综合性更高，故技术效率在探究经济效率应用较为频繁。
技术效率包括纯技术效率和规模效率，其中前者在效率评估过程中不考虑规模带来的影响，即需要设定规模报酬固定的前提，进而计算确定管理水平、技术应用等因素共同作用下的生产效率；规模效率其实包含在固定规模报酬后计算确定的技术效率中，其代表了规模因素作用下的生产效率。为了准确计算技术效率，可以在规模报酬固定和不固定两种情况下计算确定规模效率值，并通过这数值与纯技术效率的乘积获得。
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本文所采用的效率概念主要是基于商业银行技术效率的研究。
3.2.2银行效率的评价方法
现阶段评估商业银行效率的常用方法有财务分析法和前沿分析法两种：前者主要通过利润率、ROA、存贷比等具体财务指标刻画商业银行经营效率，倾向于对商业银行某一方面能力的研究；后者是通过估算各商业银行与前沿面的距离，从而衡量银行利用其自身资源得到相应产出的相对能力。鉴于对银行整体效率的刻画更为准确，前沿分析法被国内外学者广泛使用，这一方法往往在决策单元以最小投入获得最大产出的能力的评估中应用，其对多投入及产出主体效率的测算功能也经常被用于研究中。其分析方法主要包括两种：参数计量法和非参数线性规划法，二者的区别主要在于前沿效率的确定方式及对随机误差的处理。参数法及非参数法又可以继续细分，细分结果如图3-1,参数法应用过程中首先要进行前沿生产函数的设置，函数设定的主观性较强，且要求使用的数据质量较优，但在技术效率的测算过程中，可以依据期望值来分离随机误差项和技术无效性，进而从根本上消除误差带来的影响，以随机前沿法应用最为广泛；非参数方法应用过程中无需进行生产函数的设置，从而不需要要估计参数，模型算法得到简化，操作上更为自由灵活，结果具有一定的可靠性和可比性，以数据包络分析法（DEA）应用最为广泛。
图3-1效率评价方法
随机前沿方法（SFA）最早在1977年被Aigner等学者应用到银行成本及利润效率的衡量过程中。在具体测量效率过程中，第一步需要具体确定成本、利润等各效率前沿函数，而后要完成随机误差项的设置，并估算确定函数中每…项参数的数值，最后要进行比较，即将需要衡量效率的银行的成本、利润等各项数据与前沿样本进行比较，通过比较的结果完成待估银行的效率确定。
数据包络分析属于线性规划技术，其基本前提为相对效率评价，最初是由著名运筹学家查纳斯等学者共同研究得出的，是用于评价包括多种投入和多种产出的系统效率的最普遍的方法。它可以连接所有最优决策单元，并使之形成一个凸性的生产可能性集合，落在集合上面的决策单元即为效率前沿，而落在曲线以内的决策单元表示效率较低。
3.3金融科技对商业银行的作用机制
3.3.1长尾理论
2006年《长尾理论》正式出版，作者克里斯•安德森在书中提岀了与“二八定律”相悖的论断。一般“二八定律”认为银行20%的客户占据了80%的利润，这便意味着较大比例的利润掌握在较小比例的客户中，其中“长尾”代表了慕律和帕累托的分布特征。用一种通俗的方式来叙述，若将长尾理论用一条曲线表示，则这一曲线与正态曲线有较高的相似度，其凸起的“头部”表示较大比例的利润掌握在较小比例的客户中，而曲线两边较长的“尾部”表示较少比例的利润以及这些利润的拥有者。而传统银行运营过程中，一般会把“头部"客户作为自身服务的重点，而忽略了对“尾部”客户的管理，这便引发了资源未均衡配置的问题，降低了传统银行的竞争力。
互联网金融在运营过程中能够充分借助大数据等技术，将金融服务范围扩展到传统银行未涉及的领域，迅速占领银行“尾部”客户，打破了传统的金融格局。随着大数据、互联网等各项技术的广泛应用，原有金融服务过程中的中介成本极速下降，且消耗在数据及信息处理等多方面的资源也明显减少，服务"尾部"客户成本甚至要比服务“头部”客户的成本低，故通过向“尾部”客户提供金融服务很有可能会获得更多的收益。
3.3.2技术溢岀效应理论
溢出效应最早由阿罗提出，他用外部性详细阐述了在经济上升过程中溢出效应所带来的积极影响。其主要观点为新类型的投资是符合溢出效应的，除了投资者木身能够获得最新型、最全面的经验外，未投资的企业也可以通过对各项信息的分析来获得新的生产经验。后经过理论发展，主要用于描述在经济活动中，能有效运用先进技术的企业会在无形之中将技术传播出去，从而对其他主体产生了正向作用。
以大数据、云计算、区块链、生物识别等为代表的金融科技同样为科技的…种，其开发者往往为互联网科技公司，这一科技不仅可以被开发主体应用，也可以应用到银行等金融行业中。金融科技产生的技术溢出效应同样能够波及到商业银行，具体表现为：一为外部示范性，互联网企业具有坚实的技术支撑，且拥冇更先进的金融服务理念，那么这些优势会为传统银行带来一定的示范效应，并使银行产生变革的需求和压力，进而使自身的金融服务及技术得到有效增，强。二为不受控制性。此项技术溢岀效应并不会被双方所控制，溢出效应的产生原因是多样化的，只要双方产生联系，溢出效应就有可能会发生。第三是相互性，互联网行业与银行业运营和服务的侧重点等多方面特征决定了二者具有较大的合作概率，通常互联网企业向传统商业银行提供技术服务的同时也伴随着银行对互联网企业资源的反向流动，从而双方都能受到对方溢出效应的影响，进而使生产效率得到增长。
3.3.3“二元结构”理论
此理论提出者为Lewis(1954),在传统银行业中，商业银行能够推动资金流通，发挥重要的中介作用：公众将剩余资金存到银行账户中，那么储蓄市场因此而形成，同时企业或个人可以从银行中贷款进行投资，融资市场也因此而产生，两种市场共同构成了借贷市场，体现出了“二元结构市场”的特征。但这一市场特征也有其局限性，在银行开展各项借贷业务过程中具有明显的信息不对称性，这便加大了商业银行的风险。金融科技的岀现及兴起，大大推动了信息及数据在不同群体间的传播，互联网也为这些信息的传播提供了平台，资金交易的形式也越来越丰富，交易双方可以在线上安全完成各项交易。与此同时，银行信息不对称问题得到了明显的缓解，因这一问题可能引起的风险出现的概率也大大降低，原有的“二元结构市场”受到了较大冲击。此外大数据、云计算等也被商业银行大范围应用，并在此基础上将运营多年的各项信息和数据进行收集和分类，为以后银行精准决策和运营奠定信息基础。
3.3.4交易成本理论
顾名思义，为完成交易消耗的资金资源都可以被称为交易成本，通过成本发生环节的不同，又可以将这一成本继续细分为搜寻成本、违约成本等。该理论的提出者为科斯，他强调，只要产权在交易过程中是确定的，那么无论产权最初的拥有者是谁，若交易成本趋近于零或者等于零时，则资源能够达到最优配置。金融科技是通过对交易成本的影响来使银行效率产生变化的，其中银行运营成本、存贷款业务成本等均是交易成本。
就获客成本而言，由原有模式的主要通过设置分支机构开户吸引客户变更为线上线下设置多服务场景吸引客户，有效降低了获客成本；就授信成本而言，由原有的授信人核准等多项信用审核机制变更为依据大数据对以往信用信息的分析来实现智能化信用审核；就客服成本而言，由原有的设置呼叫中心为客户提供咨询等服务变更为以语音、人像识别技术为基础的智能客服平台；就合规成本而言，现阶段合规官所获薪资较多，将来在数据分析、人工智能等不断向前推进的过程中，合规工作也会越来越智能化。
3.3.5飴鱼效应理论
在经济学理论中，若某一市场中出现了新的竞争者，那么其他已存在于市场中的企业会在市场竞争中更努力更积极，这便为“飴鱼效应”。传统银行业在我国
16产生并兴起的背景为计划经济，这一经济形式具有较大的集中性和限制性，故银行准入门槛比较高，具有明显的垄断特性，也存在结构不合理等不足。但随着金融科技的产生，网络平台使原有银行业务的时空局限不复存在，互联网金融业务开展地高效性、广泛性是传统金融无法相比的，这一金融运营模式的出现也带来了较大的餘鱼效应，并不断推动传统银行加快变革，提高效率水平。
3.3.6规模效应理论
从规模效应出发，如果商业银行一直处于业务量大幅上升的状态下，总会达到规模经济的规模量，那时其边际成本将会由递减逆转为递增，规模不经济的情形将会产生。但互联网金融是独立于传统银行存在的一种金融运营模式，它在资金结构、运营过程等多方面具有较大的差异，其中互联网金融以技术为基础进行运营，使原有的时空局限不再存在，故金融服务质量及效率都比较高，那么在业务量不断增长的背景下，其可变成本将会逐渐降低，直至最后不断趋近于零。
故互联网金融业务不断增长时，其边际成本会呈现出不断减小的趋势，规模经济效应会逐渐加大。而且，互联网金融并不具有时空的局限性，拓宽了客户的金融需求，丰富了客户享受到金融服务的方法，使金融服务逐渐朝着针对性、普及性、便利性发展。互联网金融所带来的技术溢出效应也有利于传统银行边际成本的减小，使其规模效率不断增长。此外，在互联网金融产生初期会对传统银行带来较大的冲击，并占据传统银行的部分市场，使传统银行业务量大大降低，而此时传统银行业务量规模将会大大降低，边际成本冇所增长，规模效率也会有所减小。
第四章我国商业银行效率评价和金融科技指数测算
4.1样本选择与数据来源
鉴于金融科技自2012年发展起来，本文截取55家商业银行2012-2018年数据进行分析，数据收集过程中剔除了与典型商业银行业务模式相差较大的政策性银行，并基于数据可得性进行了进一步筛选，最终纳入的样本数据集包含国有银行5家，股份制银行10家，其他商业银行40家(包括城市商业银行及农村商业银行)。数据来自国泰安数据库及银行年报。银行运营效率的影响因素较多，如不完全竞争、政策约束等，而规模报酬不变模型应用过程中需要具备严格的假设前提。本文在运用DEA方法进行测算时，选用规模报酬可变的BCC模型。
模型主要运用DEAP2.1进行实证研究。
4.2投入产出指标的确定
4.2.1指标确定方法
银行是一种特殊的企业，属于金融行业，其运营过程中能够发挥融资中介的作用。银行并不会生产有形产品，而是通过实现资金运动来向公众提供各项服务。故在分析银行效率时，其输入输出指标并未有明确的结论，一般在研究过程中，会将其投入产出细分为牛产法、中介法和资产法三种。
生产法：提出者为Benston(1965),这一方法主要从生产的角度对银行的效率进行分析，并假设银行为生产型企业，其运营过程中需要投入各项资源，最终得到存贷款账户数的产物。采用这一方法进行效率分析时具有较多缺点，其产出指标较单一，即为各业务的账戸数量，但银行业务间是存在明显差异的，不同业务的投入量不同，成本也会有较大的差别。Berger和Humphrey(1997)表明这一分析方法可以在银行分支结构效率的比较过程中使用。
中介法：提出者为Lindley(1977),采用此方法分析过程中银行的角色为资金富裕与资金缺乏群体的中介，银行吸收存款、发放贷款，并通过这一过程获益。此方法中的投入变量包括资金、设备等，盈利性资产为其产出衡量指标。
资产法：采用这一方法分析的基础为资产负债表，并从表中确定得出产出与投入指标，如存款等属于投入指标，贷款、投资等属于产出指标。但资产法分析18
过程中并未考虑到资产负债表中未体现的其它能够影响投入产出值的因素，这一局限性在银行业务不断丰富的过程中更加凸显。
本文在探究以上方法并综合分析各个学者的研究成果后，最终确定以下五项投入产出指标。
4.2.2投入指标
存款总额：作为银行的重要业务之一，存款为银行运营带来了充足的资金支持。也正是由于这一业务的存在，银行才能顺利提供其他各项资金服务，进而获得利润。本文中存款总额是指当年末的存款余额。
固定资产净值：作为银行资产的主要构成，其直接展现了银行的财力水平。金融科技背景下，自助机具等设备的投入主要体现于此。固定资产净值=固定资产总额+在建工程+固定资产清理一固定资产减值准备一固定资产累计折旧。
营业支出：银行运营过程中的支出，这…指标能够体现出银行内部管理及资源配置的水平。
4.2.3产出指标
净利息收入：在当前阶段，我国传统银行主要通过存贷款业务来获得收益，通过对银行利息收入的衡量，便能够大体上了解银行主营业务的发展态势。
非利息收入（主要包括手续费佣金、投资收益、公允价值变动损益、汇兑损益）：金融科技的背景下，银行的业务的多元化水平以及其金融创新水平直接决定了竞争力水平，而关注非利息收入冇利于银行业务的拓展及其业务能力的提升，
4.3效率评价结果
为了尽可能防止分析过程中过多地设置投入和产岀指标，致使多个决策单元效率值为1的现象出现，本文在采用DEA方法分析时需要符合决策单元数量多于产出和投入指标之和的两倍的条件，而最终本文选择55个银行样本，5个投入及产出指标，符合上述条件，故能够开展效率计算。
DEA法应用过程中，如果最终的效率值为1则表明效率已处于最优位置，一般效率值在0和1之间变化，其值越接近1，表明效率越高。从表4-1中可以看出，2012-2018年整体来看，国有商业银行、股份制银行以及其他银行（城商行和农商行）的各类效率均值均在波动中呈上升趋势，技术效率和规模效率值远。
