金融科技對商業銀行經營績效的影響研究

王淑雅

摘要：近年來，隨著網絡技術的不斷發展，相關產品已逐步進入大眾的視野，比如：大數據、人工智能、互聯網等。其在金融領域的應用日益廣泛，形成了金融科技的模式。

關鍵詞：金融科技;經營績效;VECM模型

金融科技是近年來宏觀經濟發展的戰略重點，銀行業開啟數字化轉型、順應經濟發展，在金融科技的影響下，促進銀行業發展，其已成為銀行服務實體經濟的必然選擇。現有研究往往聚焦于外部互聯網金融發展對銀行的沖擊。有關銀行經營績效的研究忽略了金融科技的影響。少數涉及銀行金融科技下經營績效績效研究的文獻也僅限單一指標，對數字經濟發展背景下的銀行績效研究尚不成熟。

一、變量選擇及數據來源

本文將通過收集數據、建立模型，運用Eviews 10 軟件進行分析VECM模型中互聯網發展水平;不良貸款率;成本收入比;凈利差與被解釋變量資產收益率之間的關系。

（一）變量選擇

本文的研究對象主要是國內15家上市商業銀行，其原因是上市商業銀行信息披露正常，數據公開透明;且其在市場上所占份額較大，具有一定的代表性。

1.被解釋變量的選取

結合國內外的相關研究顯示，銀行經營績效的衡量可有以下三個指標：資產收益率、資本收益率和利潤率。本文將用資產收益率作為被解釋變量。資產收益率是用來衡量每單位資產創造多少凈利潤的指標。資產收益率主要是為了衡量商業銀行創造經營績效的能力的強弱。如果資產收益率的比率越高，表示商業銀行的資產創造的利潤較高，其銀行的盈利能力越強。

2.解釋變量的選取

互聯網金融發展水平主要反映了商業銀行隨著互聯網技術的發展其自身互聯網化程度。指的是銀行網銀交易額占總資產的比重，比值越高說明商業銀行網銀交易規模越大，互聯網金融發展水平越高。

不良貸款率指的是金融機構不良貸款占總貸款的比重，是評價商業銀行信貸資產安全狀況的重要指標之一。該比率的值越小說明商業銀行盈利能力越強，信用狀況越好;反之，則說明商業銀行面臨的信貸風險很大。

成本收入比指的是銀行營業費用與營業收入的比率，反映的是商業銀行每獲得一個單位的收入所要付出多少成本。該比值越低，說明該銀行獲取收入的能力越強;反之則越弱。

凈利差指的是商業銀行的凈利息收入除以銀行的總資產。凈利差的比值越大，則表明商業銀行系統效率越高。

（二）數據來源

本文將選取2010-2019年的數據。其相關解釋變量均來自WIND數據庫，各大商業銀行官網。互聯網發展水平、凈利差、不良貸款率、成本收入比與資產收益率由中國銀行、農業銀行、工商銀行、建設銀行、交通銀行等15家上市商業銀行按照時間取其加權平均中位數得到代表值，進行實證分析。

二、實證研究

（一）平穩性檢驗

本文運用Eviews軟件進行檢驗，對文章中出現的變量是否存在單位根進行證實證分析。檢驗結果表明：在5%的顯著性水平下，BID、NIM、NPL、ROA、CIR的序列在不進行處理的情況下，都存在單位根。其次進行一階差分檢驗，BID、NIM、NPL、ROA、CIR的一階差分結果在5%的顯著性水平均平穩。因此，本文主要分析BID、NIM、NPL、ROA、CIR這五個變量間的相互關系。

（二）協整分析

在上一步的研究結果之下，根據上一步的條件，可以得知五個變量在一階差分之后都為平穩數列。因此，我們可以進行協整檢驗。根據協整秩的檢驗，我們可以得到模型的滯后階數為4階，因此可以在5%的水平上拒絕原假設，并可以確定滯后期為3期。因為所有變量有協整關系，所以可以構建VECM模型。

（三）格蘭杰因果檢驗

Granger因果關系檢驗適用于分析經濟變量之間的關系。在本文進行格蘭杰檢驗之前，已經進行了單位根檢驗，并保證個變量之間具有平穩性。各變量之間的關系在進行格蘭杰檢驗之后，互聯網金融發展水平（BID）、成本收入比（CIR）、凈利差（NIM）、不良貸款率（NPL）的P值都小于5%，由此可得知這五個變量通過了格蘭杰檢驗。下面將構建VECM模型。

（四）VECM模型的構建

為了使原始數據不發生變化且得到長期序列關系，可建立VECM模型檢驗時間序列變量之間的長期均衡關系。因此，本文將建立模型滯后期為3 期的VECM模型。本文將采用EG-ADF兩步法估計VECM模型，能夠得到下列協整方程：

PROA=0.33+0.98PBID-0.08PCIR+0.001PNIM-3.14PNPL

經過以上調整之后，方程P中被解釋變量與其他解釋變量的值均在5%的顯著性水平上拒絕原假設，所以該VECM模型的解釋能力較強。

（五）VECM模型檢驗

VECM模型的檢驗可以分為兩種：一階差分的平穩性檢驗和殘差的獨立性檢驗。本篇論文首先采用的是殘差檢驗;其次是平穩性檢驗，結果表明該系統的所有根都在單位圓上，滿足平穩性條件。

（六）脈沖響應函數分析

對上述協整方程中的所有變量進行脈沖相應分析，我們可以得出以下相關結論：

互聯網的發展水平（BID）對于商業銀行的資產報酬率呈正相關。其原因是互聯網技術的發展促進了互聯網金融產業的發展，使商業銀行擁有更多的提高盈利能力的方法。因此。商業銀行的互聯網發展水平越高，越有助于提升商業銀行的資產收益率。

成本收入比（CIR）對于商業銀行資產報酬率的影響為短期正向影響再到長期負向影響。其原因可能是在我國數字金融發展的初期，商業銀行對于互聯網技術的發展投入力度較大。雖然增加相關的成本，但商業銀行擁有了相關金融科技的技術，這些技術使得商業銀行擁有較強的盈利能力，增加了利潤。因此，雖然短時期之間成本收入比與資產收益呈正相關，但是從長遠發展的角度來看，其成本收入比與資產收益率將會呈負增長的趨勢。

凈利差（NIM）與商業銀行的資產收益率是正向的影響。凈利差越大表明平均生息資產收益和平均計息負債差距越大，利潤回報越大，銀行資產收益率就越高，同時也能夠說明商業銀行的盈利能力更強。

不良貸款率（NPL）與商業銀行的資產收益率是負向的影響，表明不良貸款率的上升會對銀行產生不良影響，使得商業銀行的不良貸款貸款增多，從而導致盈利能力變弱。

（七）實證結論分析

本文選取了2010到 2019年的數據，利用 VECM 模型分析了金融科技背景下互聯網發展水平（ BID） 、成本收入比（CIR）、凈利差（NIM）、不良貸款率（ NPL） 對于商業銀行資產收益率的影響。其經過實證分析后，可以得出以下結論： （1）互聯網發展水平對于商業銀行資產收益率呈正相關影響。（2）在商業銀行內部的因素中，成本收入比對于商業銀行資產收益率的影響為短期正向影響再到長期負向影響，凈利差與商業銀行資產收益率呈現正相關影響，不良貸款率對商業銀行資產收益率的影響呈現負相關。

三、應對對策及建議

本文利用2010-2019年十五家商業銀行經營績效的相關數據，對商業銀行經營績效與金融科技之間的關系進行實證分析。基于此，為商業銀行盈利能力的提升提出相關對策及建議：

（一）調整戰略定位

如今互聯網發展水平的提高，使得相關金融科技企業招攬了大量的客戶，因此，互聯網的發展對傳統商業銀行的發展起到了不良影響，而客戶越來越依賴便捷的在線和移動服務。如果商業銀行不主動創新，只依賴物理網絡服務，其盈利能力就會下降。因此，商業銀行應主動服務于客戶，不僅僅是優質客戶，應該對小微企業進行主動服務，并主動調整戰略定位。

（二）積極探索利用金融科技

金融科技給金融行業帶來了積極的影響。我國商業銀行應注重金融科技的發展，尋求專業人才，加大對金融科技在商業銀行的方面的投入力度。同時，商業銀行應充分利用其擁有的數據。建立大量大數據搜集和挖掘服務。目前商業銀行收集的數據大多是結構化的。商業銀行不應局限于結構化數據，應從語音文本等相關信息中尋找有信息。通過對大數據的應用，能夠為客戶提供更好的服務，且銀行的金融產品也能進一步的創新。

（三）加強對金融科技的監管

金融科技的發展對商業銀行的經營績效產生積極的影響，但同時，也會給金融體系帶來一定的風險，應該加強監督。目前，針對金融科技的監管，提出以下建議：

1.分清監管責任，建立和完善監管框架

針對當下的金融科技的狀態，應堅守監管原則，逐漸建立和完善監管的框架。

2.利用科技手段提高監管能力

因為現在金融科技發展十分迅速，其機制和原理與原有的金融方式也有著很多大的區別，所以傳統的監管方法已經不適用。相應的監管方法要及時變更，充分利用先進的技術手段進行監管。

參考文獻：

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