數(shù)字金融、銀行競爭與銀行效率

封思賢　郭仁靜

內(nèi)容提要：快速發(fā)展的數(shù)字金融重塑著商業(yè)銀行業(yè)的競爭格局，并給銀行效率帶來了較大挑戰(zhàn)。在相關(guān)理論闡釋的基礎(chǔ)上，以我國65家商業(yè)銀行為主要樣本，首先采用隨機前沿法測算了風(fēng)險調(diào)整后的銀行效率，然后通過面板Tobit模型和廣義矩估計法研究了數(shù)字金融對我國銀行競爭和銀行效率的影響。結(jié)果顯示：數(shù)字金融發(fā)展通過促進銀行競爭改善了銀行的成本效率，但降低了銀行的利潤效率;在數(shù)字金融替代效應(yīng)等的作用下，我國銀行競爭與利潤效率之間的關(guān)系符合“相對市場力量假說”;在數(shù)字金融技術(shù)溢出效應(yīng)等的作用下，我國銀行競爭與成本效率之間的關(guān)系符合“安逸生活假說”。此外，數(shù)字金融對銀行效率的影響會因銀行異質(zhì)性而有所差異。

關(guān)鍵詞：數(shù)字金融;銀行競爭;銀行利潤效率;銀行成本效率

中圖分類號：F832? ? 文獻標(biāo)識碼：A? ? 文章編號：1003-7543（2019）11-0075-15

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等數(shù)字科技與傳統(tǒng)金融服務(wù)業(yè)態(tài)的深度融合創(chuàng)新加快，數(shù)字金融應(yīng)運而生。憑借其在信息傳輸、接收、分析、處理等方面的技術(shù)優(yōu)勢，數(shù)字金融不僅能掌握商品流、資金流、信息流等各類數(shù)據(jù)，而且能通過這些數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確地刻畫各種參與主體的交易習(xí)慣、投融資需求、風(fēng)險偏好等各種行為特征[1]，進而大大節(jié)約交易成本，降低信息不對稱，拓寬交易的可能性邊界。

迅猛發(fā)展的數(shù)字金融沖擊著銀行現(xiàn)有競爭格局，并對銀行傳統(tǒng)經(jīng)營模式形成巨大挑戰(zhàn)。在業(yè)務(wù)競爭方面，互聯(lián)網(wǎng)理財、網(wǎng)絡(luò)借貸、網(wǎng)絡(luò)眾籌、移動支付等產(chǎn)品的快速普及不僅蠶食著商業(yè)銀行傳統(tǒng)的存貸和結(jié)算業(yè)務(wù)，而且打破了銀行的交易數(shù)據(jù)壟斷，削弱了銀行在信用中介和支付中介等方面的功能和優(yōu)勢。在價格競爭方面，數(shù)字金融推進了利率市場化進程、抬高了銀行的獲客成本、縮窄了存貸利差空間，加劇了銀行競爭。在客戶競爭方面，數(shù)字金融較強的普惠性質(zhì)[2]以及特有的“長尾效應(yīng)”打破了傳統(tǒng)銀行業(yè)的“二八定律”①，提高了金融服務(wù)對中小微企業(yè)和普通消費者的觸達能力并創(chuàng)造了新的客戶需求，奪走了商業(yè)銀行的長尾客戶。在地域競爭方面，數(shù)字技術(shù)的運用突破了時間和空間限制，銀行依靠眾多物理網(wǎng)點積累的傳統(tǒng)區(qū)域優(yōu)勢受到了數(shù)字金融的不斷挑戰(zhàn)，商業(yè)銀行甚至也加速利用數(shù)字技術(shù)爭搶跨區(qū)域的金融資源，導(dǎo)致區(qū)域競爭更加白熱化。

數(shù)字金融沖擊銀行競爭格局后會給銀行效率帶來什么影響呢？探討這一問題具有十分重要的現(xiàn)實意義，因為商業(yè)銀行在我國金融體系中占據(jù)著主導(dǎo)地位，其運行效率對維護金融市場穩(wěn)定、促進實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展有著至關(guān)重要的作用。然而，目前學(xué)術(shù)界和業(yè)界對這一問題的觀點并不一致。支持數(shù)字金融對銀行效率起正向作用的學(xué)者多從技術(shù)溢出效應(yīng)和競爭效應(yīng)等角度加以解釋[3]。持有相反觀點的學(xué)者則認為數(shù)字金融的替代效應(yīng)降低了商業(yè)銀行效率[4]。還有學(xué)者認為數(shù)字金融迅速發(fā)展會加劇商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)，進而通過銀行風(fēng)險承擔(dān)與銀行效率之間的相關(guān)性給銀行效率造成不確定性影響[5]。

厘清上述爭論的突破口在于尋找數(shù)字金融通過銀行競爭途徑影響銀行效率的理論傳導(dǎo)機制，即數(shù)字金融是如何影響銀行競爭的，以及數(shù)字金融在新的銀行競爭環(huán)境中又是如何影響銀行效率的。本文從理論和實證兩個角度對此展開分析。同時，本文認為，銀行效率不僅包括利潤效率，還應(yīng)包括成本效率。前者是指在既定投入條件下真實利潤達到最優(yōu)利潤的程度，后者是指在相同市場環(huán)境中達到既定產(chǎn)出時的真實成本接近最優(yōu)成本的程度。數(shù)字金融對銀行兩類效率可能存在不同方向或不同程度的影響。除此之外，數(shù)字金融發(fā)展不僅會影響商業(yè)銀行效率，還會加劇商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)。為控制銀行風(fēng)險承擔(dān)對銀行效率的影響，本文在作實證分析時用經(jīng)過風(fēng)險調(diào)整的銀行利潤效率和成本效率作為被解釋變量。

一、文獻綜述、理論分析和研究假設(shè)

數(shù)字技術(shù)迅速發(fā)展推動著商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，引領(lǐng)著傳統(tǒng)金融邁向數(shù)字金融時代。隨著新興科技的不斷滲透，市場資金供需狀況、用戶服務(wù)以及客戶關(guān)系的轉(zhuǎn)變對商業(yè)銀行市場競爭結(jié)構(gòu)的影響日益顯著，進而作用于商業(yè)銀行經(jīng)營效率。

（一）數(shù)字金融的內(nèi)涵界定

準(zhǔn)確界定數(shù)字金融的概念是探究其對銀行效率影響機理的重要前提。數(shù)字金融的概念提出較晚，目前國內(nèi)外學(xué)者尚未對其形成統(tǒng)一定義，而且對“數(shù)字金融”“電子金融”“互聯(lián)網(wǎng)金融”“金融科技”等概念的界定與區(qū)分比較模糊。隨著時間的推延，數(shù)字金融在不同階段的側(cè)重點也有所不同。數(shù)字金融起始于美國，當(dāng)時將利用電子通信技術(shù)和計算技術(shù)提供金融服務(wù)和金融市場的金融模式統(tǒng)一稱為電子金融[6]。電子金融涵蓋網(wǎng)上展開的形式多樣的金融行為，比如網(wǎng)上銀行、線上股票交易、抵押貸款等多元化金融產(chǎn)品和服務(wù)。謝平、鄒傳偉較早提出“互聯(lián)網(wǎng)金融”的概念并指出，其本質(zhì)既不同于商業(yè)銀行的間接融資， 又不同于資本市場的直接融資，而是集移動支付、信息處理和資源配置于一體的新型金融模式[7]。Gomber et al.詳細區(qū)分了數(shù)字金融、金融科技和電子金融這三個術(shù)語，并認為“電子金融”一詞適用于公司在金融領(lǐng)域開始使用信息和通信技術(shù)的早期階段，“金融科技”一詞更側(cè)重于技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)發(fā)展，“數(shù)字金融”則是形容金融部門的廣泛數(shù)字化并涵蓋金融部門的所有電子產(chǎn)品和服務(wù)[8]。Ozili將數(shù)字金融界定為通過移動終端、個人電腦、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)提供的一系列金融服務(wù)，并認為數(shù)字金融可以為發(fā)展中國家和新興經(jīng)濟體帶來更大的金融包容性，以及為非金融部門和個人拓寬普惠金融的服務(wù)廣度和服務(wù)深度[2]。黃益平、黃卓將數(shù)字金融定義為傳統(tǒng)金融機構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)運用數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)投融資、支付、借貸等新型金融業(yè)務(wù)模式，其中既強調(diào)了其科技屬性，又強調(diào)了其金融屬性[9]。不難看出，與著重突出交易途徑的互聯(lián)網(wǎng)金融和強調(diào)科技特質(zhì)的金融科技相比，數(shù)字金融所涵蓋的內(nèi)容更加廣泛。綜合上述觀點，這里認為，數(shù)字金融是將移動互聯(lián)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等各類數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融服務(wù)業(yè)態(tài)深度融合發(fā)展的一種新型金融服務(wù)，其中數(shù)字是手段、金融是本質(zhì)，主要特征是信息化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化。

（二）數(shù)字金融與銀行競爭

數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融的融合發(fā)展改變了銀行持續(xù)經(jīng)營所處的競爭環(huán)境，其中既有來自金融科技企業(yè)所帶來的競爭，又有來自銀行同業(yè)的競爭。已有文獻指出，數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融行業(yè)之間屬于競合關(guān)系[10]。目前，詳細剖析數(shù)字金融如何影響銀行業(yè)內(nèi)部競爭的文獻并不多見。樊志剛等指出，數(shù)字金融平臺因馬太效應(yīng)而具有壟斷性和排他性等特征;為力爭成為強者或避免成為弱者，一些大型銀行近年來明顯加大了對數(shù)字金融平臺建設(shè)的投入，并將對銀行競爭格局帶來新影響[11]。

數(shù)字金融的創(chuàng)新發(fā)展極大地沖擊著傳統(tǒng)商業(yè)銀行的負債端、資產(chǎn)端和中間端業(yè)務(wù)，進而改變著銀行業(yè)的傳統(tǒng)競爭格局。第一，現(xiàn)有研究關(guān)于數(shù)字金融對銀行負債業(yè)務(wù)影響的看法基本一致。余額寶等互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品的普及擠壓了商業(yè)銀行的存款業(yè)務(wù)，商業(yè)銀行所占存款份額因數(shù)字金融對儲蓄性存款的替代作用而呈縮減趨勢[9]。一方面，存款分流使得商業(yè)銀行為維持和搶占剩余的市場份額被動地展開更為激烈的業(yè)務(wù)競爭。另一方面，商業(yè)銀行為維持原有存款份額提高存款利率，推進了商業(yè)銀行存款利率的變相市場化，加劇了商業(yè)銀行的存款價格競爭。第二，關(guān)于數(shù)字金融對商業(yè)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)影響的研究尚未得出統(tǒng)一結(jié)論。一種觀點認為，數(shù)字金融縮窄了傳統(tǒng)商業(yè)銀行的資產(chǎn)業(yè)務(wù)盈利區(qū)間。數(shù)字金融突破了傳統(tǒng)金融機構(gòu)的市場覆蓋范圍，憑借其廣覆蓋、低成本和高效率的潛在優(yōu)勢主要服務(wù)于小微企業(yè)和個人借貸領(lǐng)域，侵蝕了銀行的貸款份額，銀行貸款市場份額的縮減加劇了商業(yè)銀行的信貸業(yè)務(wù)競爭。另一種觀點則認為，傳統(tǒng)商業(yè)銀行的服務(wù)對象多為高凈值客戶，數(shù)字金融對商業(yè)銀行的資產(chǎn)業(yè)務(wù)僅起到互補作用而非替代作用，數(shù)字金融僅僅只是滲透到傳統(tǒng)銀行服務(wù)供給不足的領(lǐng)域，尚未波及傳統(tǒng)商業(yè)銀行的核心貸款業(yè)務(wù)[12]。第三，有學(xué)者指出，新型支付產(chǎn)品（譬如移動支付、網(wǎng)絡(luò)支付等）削弱了傳統(tǒng)商業(yè)銀行的支付中介功能，打破了傳統(tǒng)金融行業(yè)的既有交易數(shù)據(jù)壟斷。牛華勇、閔德寅認為，互聯(lián)網(wǎng)支付增加了銀行中間業(yè)務(wù)的競爭程度，從而降低了傳統(tǒng)銀行業(yè)的市場勢力溢價[13]?；诮鹑诠δ芤暯?，王靜指出，數(shù)字金融給商業(yè)銀行帶來了負債端快速分流、資產(chǎn)端錯位競爭以及支付端“分庭抗禮”的局面[14]。

數(shù)字金融快速發(fā)展不僅影響商業(yè)銀行的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，而且在新型業(yè)務(wù)、商業(yè)模式等方面創(chuàng)造新的競爭機遇和競爭手段。為積極應(yīng)對數(shù)字金融的巨大沖擊，傳統(tǒng)商業(yè)銀行通過積極運用移動互聯(lián)技術(shù)拓寬了互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，網(wǎng)上支付結(jié)算、電子商務(wù)以及網(wǎng)絡(luò)借貸業(yè)務(wù)進而得到了快速發(fā)展。Dapp & Slomka指出，隨著數(shù)字金融的深入發(fā)展，傳統(tǒng)銀行業(yè)為謀求競爭優(yōu)勢已積極主動出擊，在云計算、人工智能和區(qū)塊鏈等領(lǐng)域探索金融業(yè)務(wù)發(fā)展的新路徑和新模式，并逐漸向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的生態(tài)金融模式過渡[10]。金融科技公司逐漸向支付結(jié)算、保險理財?shù)冉鹑跇I(yè)務(wù)領(lǐng)域的滲透，倒逼著傳統(tǒng)金融行業(yè)深化金融模式創(chuàng)新，改進既有的產(chǎn)品和服務(wù)形態(tài)，加快實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，進而催生了新的金融業(yè)態(tài)并釋放了大量的新競爭機會。謝治春等發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融改變了商業(yè)銀行現(xiàn)有的競爭格局，傳統(tǒng)銀行業(yè)將由同質(zhì)化競爭轉(zhuǎn)變?yōu)椴町惢偁?，從產(chǎn)品服務(wù)競爭轉(zhuǎn)變?yōu)樯虡I(yè)模式競爭[15]。蘇治、荊文君、孫寶文認為，數(shù)字金融平臺呈現(xiàn)商業(yè)模式競爭和技術(shù)競爭替代產(chǎn)品競爭的趨勢，商業(yè)模式創(chuàng)新或技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動的新型機構(gòu)甚至能夠顛覆原有壟斷機構(gòu)的市場地位[16]?？梢?，數(shù)字金融特有的技術(shù)特征和模式特征為傳統(tǒng)金融業(yè)創(chuàng)造了新的競爭方式，影響著銀行業(yè)競爭格局。

數(shù)字金融的發(fā)展并非總是加劇銀行競爭。隨著金融與科技的深度融合，商業(yè)銀行在應(yīng)對金融科技企業(yè)的挑戰(zhàn)時，已從最初的單一競爭關(guān)系逐漸轉(zhuǎn)向跨界競合，合作的形式主要有收購、聯(lián)盟、孵化和合資四種[17]。Dapp & Slomka指出，建立戰(zhàn)略聯(lián)盟可以助力銀行在數(shù)字化金融服務(wù)領(lǐng)域中提高市場占有率，減少潛在競爭對手，從而降低銀行競爭程度[10]。國內(nèi)典型的例子是大型國有商業(yè)銀行已紛紛與BATJ（百度、阿里巴巴、騰訊和京東）等互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)建立起合作關(guān)系。傳統(tǒng)大型銀行往往擁有較大的數(shù)據(jù)量和客戶基礎(chǔ)，以此作為資本與互聯(lián)網(wǎng)巨頭們的數(shù)據(jù)處理能力等技術(shù)優(yōu)勢進行互換，并通過技術(shù)研發(fā)在產(chǎn)品創(chuàng)新、風(fēng)險管理等方面實現(xiàn)共贏。但是，中小銀行在技術(shù)實力層面往往處于弱勢，新產(chǎn)品研發(fā)能力、競爭優(yōu)勢不突出，錯過數(shù)字金融的機遇就會拉大其與大型銀行的差距，甚至慘遭市場淘汰。大銀行之間的壟斷和銀行總體數(shù)量的減少均可能削弱銀行業(yè)的競爭強度。

數(shù)字金融與銀行競爭之間的關(guān)系還可以借助信息不對稱、規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)等原理加以闡釋。一方面，大數(shù)據(jù)征信等數(shù)字金融模式的具體應(yīng)用降低了傳統(tǒng)銀行業(yè)的信息不對稱程度，提高了交易信息透明度[7]。行業(yè)的信息結(jié)構(gòu)決定了銀行業(yè)市場進入壁壘的高度，因信息不對稱導(dǎo)致的信貸市場逆向選擇構(gòu)成了銀行業(yè)的進入障礙。信息不對稱的緩解打破了商業(yè)銀行的私有信息壟斷，減少了建立在原私有信息基礎(chǔ)上的關(guān)系型貸款，降低了銀行壟斷勢力，并提高了商業(yè)銀行的競爭程度[18]。然而，邱兆祥、粟勤也指出，在信息高度不對稱的前提下，銀行利用信息優(yōu)勢獲得壟斷勢力之前將會展開更為激烈的競爭，信息不對稱程度與銀行競爭程度也會同向變動[19]。另一方面，數(shù)字金融的長尾效應(yīng)以及邊際成本遞減效應(yīng)給傳統(tǒng)銀行業(yè)帶來了規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)。根據(jù)“馬歇爾沖突”，規(guī)模經(jīng)濟的形成必然會提高產(chǎn)品的市場占有率，不可避免地造成市場壟斷，而壟斷發(fā)展到一定程度又必然阻止競爭并造成金融資源配置的不合理，即“馬歇爾沖突”認為規(guī)模經(jīng)濟與行業(yè)競爭呈反向變動。

綜上，從不同角度看，數(shù)字金融與銀行競爭程度之間的關(guān)系并不確定。基于此，提出如下假設(shè)：

假設(shè)1a：數(shù)字金融發(fā)展提高了商業(yè)銀行競爭程度;

假設(shè)1b：數(shù)字金融發(fā)展降低了商業(yè)銀行競爭程度。

（三）數(shù)字金融與商業(yè)銀行效率

相關(guān)研究形成了兩種不同觀點。一種觀點認為，數(shù)字金融對銀行經(jīng)營效率存在負向影響，并認為數(shù)字金融的替代效應(yīng)在其中起主要作用，即在數(shù)字金融持續(xù)擴張的沖擊下，商業(yè)銀行的一些傳統(tǒng)業(yè)務(wù)在較大程度上被金融科技企業(yè)提供的產(chǎn)品和服務(wù)替代了。Beck的研究表明，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展突破了地理和時間限制，降低了銀行分支機構(gòu)體系存在的必要性和傳統(tǒng)金融服務(wù)的門檻，新的競爭對手進入市場威脅了傳統(tǒng)銀行金融中介的一些功能，因此給銀行經(jīng)營帶來的負面效應(yīng)大于正面效應(yīng)[20]。戴國強、方鵬飛指出，互聯(lián)網(wǎng)金融從兩個渠道對銀行績效產(chǎn)生負向影響：一是通過抬高資金成本而降低銀行利潤;二是搶占傳統(tǒng)銀行市場份額導(dǎo)致存款流失[21]。張慶君、劉靖分析了數(shù)字金融對傳統(tǒng)銀行資本配置效率的傳導(dǎo)機制，結(jié)果表明數(shù)字金融對銀行的替代效應(yīng)大于技術(shù)溢出效應(yīng)，不但縮小了銀行的貸款規(guī)模，而且降低了銀行資本的配置效率[4]。孫杰、賀晨指出，數(shù)字金融引起了客戶脫媒、資金脫媒和渠道脫媒，大量分流了商業(yè)銀行賴以生存的存貸業(yè)務(wù)，且不斷推高了金融債券的融資成本，加大了銀行的資金來源壓力，收窄了利差，這些因素都在一定程度上降低了傳統(tǒng)銀行的可持續(xù)盈利能力[22]。

另一種觀點則認為，數(shù)字金融對銀行經(jīng)營效率存在正向效應(yīng)，這類正向效應(yīng)主要源于金融創(chuàng)新、技術(shù)溢出和市場競爭等途徑。第一，數(shù)字金融發(fā)展推動了傳統(tǒng)金融業(yè)的金融創(chuàng)新[9]。金融創(chuàng)新不僅涵蓋技術(shù)創(chuàng)新，而且包括商業(yè)模式創(chuàng)新以及金融產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新。各種創(chuàng)新提升了銀行服務(wù)質(zhì)量，促進了銀行產(chǎn)品多元化，拓展了金融服務(wù)范圍，提高了銀行總體生產(chǎn)效率[23]。金融創(chuàng)新還通過充分整合金融資源、加快發(fā)展中間業(yè)務(wù)等渠道改善了銀行經(jīng)營績效。何帆、劉紅霞指出企業(yè)數(shù)字化變革通過降低成本費用和提高創(chuàng)新能力，促進其經(jīng)濟效益的提升[24]。第二，技術(shù)溢出效應(yīng)即新興金融科技公司在提供金融服務(wù)和產(chǎn)品的過程中，通過技術(shù)轉(zhuǎn)讓和技術(shù)溢出對傳統(tǒng)金融機構(gòu)的技術(shù)進步和技術(shù)革新起到積極作用，進而對銀行經(jīng)營效率產(chǎn)生積極影響?；?00家意大利商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，Casolaro & Gobbi發(fā)現(xiàn)信息和通信技術(shù)的投資與商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率之間具有很強的正相關(guān)性，并且數(shù)字技術(shù)在金融領(lǐng)域為銀行派生出了巨大生產(chǎn)力[25]。沈悅、郭品從示范、競爭、人員流動與業(yè)務(wù)聯(lián)系等方面分析了數(shù)字金融對銀行的影響，并發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融通過技術(shù)溢出效應(yīng)提高了商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率，且各個銀行對溢出技術(shù)的吸收能力因其自身異質(zhì)性而有所不同[3]。肖旭、戚聿東認為，數(shù)字技術(shù)能夠推動產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)的升級，進而提升傳統(tǒng)企業(yè)的生產(chǎn)效率[26]。Scott et al.實證探究了SWIFT系統(tǒng)在金融服務(wù)中的運用對銀行經(jīng)營績效的長期影響（SWIFT即環(huán)球同業(yè)銀行金融電訊協(xié)會），結(jié)果表明采用SWIFT系統(tǒng)確實能夠顯著提升銀行的長期盈利能力[27]。劉笑彤、楊德勇指出，數(shù)字金融發(fā)展可通過促進銀行業(yè)的技術(shù)進步來提高商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率，且并購重組戰(zhàn)略選擇的市場行為強化了數(shù)字金融對銀行效率的技術(shù)溢出效應(yīng)[28]。第三，數(shù)字金融通過改變銀行業(yè)的市場競爭格局進而影響銀行效率。數(shù)字金融與銀行等傳統(tǒng)金融行業(yè)之間的競爭，客觀上會推動金融結(jié)構(gòu)的變革和金融功能效率的提升。沈悅、郭品提出，數(shù)字金融提高了銀行競爭程度，進而顯著提升了商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率[3]。然而，無論是理論研究還是實證分析，關(guān)于競爭與效率關(guān)系的結(jié)論并不一致。目前至少存在三種假說：結(jié)構(gòu)—行為—績效（SCP）假說認為，高集中度的壟斷市場結(jié)構(gòu)將導(dǎo)致銀行相互勾結(jié)或合謀從而獲得超額壟斷利潤;與SCP假說不同，“相對市場力量假說”認為市場勢力來源于參與者市場份額而不是外生的行業(yè)市場結(jié)構(gòu)，只有所占市場份額大且更好地提供差異化產(chǎn)品的銀行才能運用市場勢力采取有利于自己的定價決策從而獲得超額利潤，其他市場份額較小的銀行只能作為跟隨者確定自己的價格和產(chǎn)量;“安逸生活假說”認為，當(dāng)銀行競爭程度較低時，銀行經(jīng)理人可以利用壟斷支配力獲得更多壟斷租金，故而喪失努力工作的動力，引起效率下降?？傮w上，前兩種假說認為競爭程度與銀行效率負相關(guān)，而第三種假說則認為正相關(guān)。

銀行效率包括成本效率和利潤效率，這里結(jié)合上述分析提出如下假設(shè)：

假設(shè)2a：數(shù)字金融同時提高了商業(yè)銀行利潤效率和成本效率;

假設(shè)2b：數(shù)字金融同時降低了商業(yè)銀行利潤效率和成本效率;

假設(shè)2c：數(shù)字金融提高了商業(yè)銀行利潤效率，但降低了商業(yè)銀行的成本效率;

假設(shè)2d：數(shù)字金融降低了商業(yè)銀行利潤效率，但提高了商業(yè)銀行的成本效率。

不難看出，雖然已有研究在數(shù)字金融對銀行效率影響方向和結(jié)果方面的結(jié)論不一致，但都強調(diào)了市場競爭在其中的中介作用。現(xiàn)有文獻大多強調(diào)新型數(shù)字金融行業(yè)與傳統(tǒng)銀行業(yè)之間的競爭，而較少研究數(shù)字金融發(fā)展給銀行業(yè)內(nèi)部不同銀行之間帶來的市場競爭變化，以及這種變化對銀行成本效率和利潤效率的影響。接下來本文將在相關(guān)研究設(shè)計的基礎(chǔ)上，首先從總體上檢驗數(shù)字金融發(fā)展對銀行競爭程度的影響，然后檢驗在數(shù)字金融發(fā)展導(dǎo)致銀行競爭變化的新環(huán)境中銀行成本效率和利潤效率的變化情況。

二、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本說明

微觀財務(wù)數(shù)據(jù)主要源于BankScope數(shù)據(jù)庫和銀行年報，宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)源自國家統(tǒng)計局和《中國金融統(tǒng)計年鑒》等。第三方支付和P2P網(wǎng)貸市場的數(shù)據(jù)分別來源于艾瑞咨詢和易觀智庫。剔除數(shù)據(jù)不完整或遺漏后，最終共選擇65家商業(yè)銀行，其中包括5家國有大型商業(yè)銀行、11家全國性股份制商業(yè)銀行和49家地方性商業(yè)銀行①。所有數(shù)據(jù)反映的均是2011～2017年的年度數(shù)據(jù)。

（二）相關(guān)變量的測度

1.數(shù)字金融發(fā)展程度的衡量

現(xiàn)有研究對于如何衡量數(shù)字金融發(fā)展程度莫衷一是，主要有三類：一是直接使用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的中國數(shù)字普惠金融指數(shù);二是采用“文本挖掘法”從金融功能角度建立初始詞庫，并依據(jù)百度搜索的詞條數(shù)目構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)[4];三是使用第三方支付的規(guī)模與網(wǎng)上支付交易的比值作為互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)的代理指標(biāo)[28]。本文認為，第一類方法更加側(cè)重于普惠特性卻忽略了科技屬性;第二類數(shù)據(jù)未篩除無關(guān)或錯誤信息，因而欠缺準(zhǔn)確性;第三類僅采用支付規(guī)模數(shù)據(jù)則過于片面。綜合現(xiàn)有成果，本文選取數(shù)字金融中具有代表性的第三方支付（包括第三方互聯(lián)網(wǎng)支付和移動支付）和P2P網(wǎng)絡(luò)借貸交易額來衡量數(shù)字金融發(fā)展程度，使用第三方支付和P2P網(wǎng)絡(luò)借貸交易規(guī)模之和與銀行資本額的比值作為數(shù)字金融對樣本商業(yè)銀行沖擊程度的衡量指標(biāo)。

2.基于風(fēng)險調(diào)整的銀行效率的衡量

在測度銀行效率方面，常用方法包括DEA-Malmquist模型、SBM模型以及隨機前沿分析（SFA）模型等。相比較而言，DEA-Malmquist模型和SBM模型測度的效率值可能會因為摻雜隨機誤差項而導(dǎo)致效率評價存在偏差;SFA模型的優(yōu)點在于能夠?qū)o效率項和隨機誤差項進行準(zhǔn)確區(qū)分，由此測算的銀行效率值將會更加精準(zhǔn)。除模型誤差外，以往學(xué)者在測度銀行效率時還經(jīng)常忽略風(fēng)險對效率的顯著影響，得出的效率測算結(jié)果很可能被低估，進而對研究結(jié)論產(chǎn)生較大偏誤。為了更為真實地反映銀行效率，本文擬采用考慮風(fēng)險因素的隨機前沿模型（SFA）來測度風(fēng)險調(diào)整后的銀行成本效率和利潤效率。借鑒申創(chuàng)和趙勝民[29]等文獻的處理經(jīng)驗，本文擬構(gòu)造雙投入單產(chǎn)出的超越對數(shù)函數(shù)。同時，鑒于銀行的主要風(fēng)險是信用風(fēng)險以及風(fēng)險與效率之間可能存在的非線性關(guān)系，本文將不良貸款率（衡量信用風(fēng)險）以及不良貸款率的二次項納入模型，最終構(gòu)建的模型如下：

其中：A在隨機前沿利潤函數(shù)和成本函數(shù)中分別表示銀行稅前利潤（TP）或總成本（TC）; W表示商業(yè)銀行的投入要素價格向量;Y表示商業(yè)銀行的產(chǎn)出要素向量;R用于衡量銀行風(fēng)險程度，本文用不良貸款率衡量信用風(fēng)險;α、β、γ、ρ、θ為待估參數(shù)向量;vit和uit分別表示隨機擾動項和非負數(shù)的無效率項，兩者相互獨立， uit=0則意味著此時效率是最佳的。下標(biāo)i表示銀行個體，t表示樣本時間。各指標(biāo)的具體含義如表1所示。

當(dāng)A為利潤指標(biāo)（TP）時，式（1）中的符號“±”取減號，因為實際利潤通常低于最佳利潤;當(dāng)A為總成本指標(biāo)（TC）時，式（1）中的符號“±”取加號，因為實際成本通常高于最佳成本。銀行的利潤效率（PE）等于實際利潤除以最佳利潤，即表示達到最佳利潤的程度;成本效率（CE）等于最佳成本除以實際成本，即表示實際成本的控制效率。兩個效率的數(shù)值均在[0，1]區(qū)間內(nèi)，且數(shù)值越大，效率越高。若式（1）中A分別取TP和TC時通過計量處理得到的非負數(shù)無效率項 uit為uitp和uitc，則PEit=e，CEit=e。

3.銀行競爭程度的衡量

常用指標(biāo)有結(jié)構(gòu)性指標(biāo)（集中度指數(shù)CR4和HHI指數(shù)）和非結(jié)構(gòu)性指標(biāo)（H統(tǒng)計量、Lerner指數(shù)和Boone指數(shù)）。為了更加全面地反映銀行微觀信息，本文采用基于銀行微觀面板數(shù)據(jù)估算的Lerner指數(shù)來度量銀行競爭程度，計算公式如下：

本文擬用前文隨機前沿函數(shù)的稅前利潤和成本之和與總資產(chǎn)的比值衡量商業(yè)銀行的資產(chǎn)價格，即Pit=（TPit+TCit）/Y。邊際成本MCit數(shù)值無法直接獲取，需要基于成本函數(shù)進行測算。當(dāng)式（1）中的A為總成本（TC）且±uit部分取 +uit時，兩邊對總資產(chǎn)Y求偏導(dǎo)后便可得到MC：

式（2）表明：Lerner指數(shù)越高，Pit與MCit之間的偏離程度越大，即商業(yè)銀行競爭程度越低。Lerner指數(shù)位于0和1之間，0表示完全競爭，1表示完全壟斷，越接近0表示競爭越激烈。

4.控制變量

在選擇控制變量方面，以往文獻研究發(fā)現(xiàn)，銀行微觀特征變量和宏觀經(jīng)濟變量都可能會對商業(yè)銀行的經(jīng)營效率產(chǎn)生顯著影響[29]。本文選取銀行的特征變量主要包括總資產(chǎn)規(guī)模的對數(shù)（lnY）、銀行存貸比（LDR）、資本充足率（CAR）以及股東權(quán)益比率（ETA），使用國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長率（Ggdp）和銀行間七天同業(yè)拆借利率年加權(quán)平均利率（IBR）衡量宏觀經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r，用股票市價總值與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值（STgdp）衡量資本市場的發(fā)展深度。商業(yè)銀行是否上市（List）作為模型中的虛擬變量。所有變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

三、數(shù)字金融對銀行業(yè)競爭程度的影響

前文提到，數(shù)字金融既可能通過提高市場信息透明度、緩解信息不對稱程度、降低交易成本等來提高商業(yè)銀行競爭程度，又可能通過規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)來降低規(guī)模較大的商業(yè)銀行持續(xù)擴張所承擔(dān)的邊際成本、提高其市場勢力而最終降低銀行競爭程度。這里主要從實證角度分析數(shù)字金融對銀行競爭程度的影響。

選用靜態(tài)面板模型，經(jīng)Hausman檢驗（P值為0.0000）后最終選定固定效應(yīng)模型（模型4）?？紤]到銀行競爭變量在時間上可能存在一定的連續(xù)性，本文還將被解釋變量的滯后項納入解釋變量向量，并構(gòu)建了動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型（模型5）。兩種模型設(shè)定如下：

其中： i表示銀行個體，t表示樣本時間，Lernerit指數(shù)反映銀行競爭程度，核心解釋變量lnDFit表示數(shù)字金融指標(biāo)對數(shù)值（由于近年來數(shù)字金融發(fā)展規(guī)模呈指數(shù)化增長，故作對數(shù)化處理，下同），其他控制變量LDRit、CARit、ETAit、Ggdpt和STgdpt等具體描述參見表2。ui和vi表示商業(yè)銀行個體異質(zhì)性，ξit和ζit表示隨機擾動項。為處理模型的內(nèi)生性問題，模型（5）采用廣義矩估計（GMM）。此外，為提高結(jié)果的穩(wěn)健性，本文分別使用差分GMM模型（DIFMM）和系統(tǒng)GMM模型（SYSGMM）展開實證分析。

表3是模型（4）和（5）的估計結(jié)果。為驗證GMM模型方法的適用性，本文對估計結(jié)果進行Arellano-Bond序列相關(guān)檢驗和Sargan檢驗，分別檢驗殘差序列的自相關(guān)性和工具變量的有效性。表3的結(jié)果顯示，回歸方程殘差序列均存在一階自相關(guān)，但不存在二階序列相關(guān);Sargan檢驗的P值均大于10%，表明該模型運用的工具變量都是外生的。Arellano-Bond序列相關(guān)檢驗和Sargan檢驗的一致通過表明本文構(gòu)建的廣義矩估計模型是合理的。

表3顯示，數(shù)字金融指標(biāo)（lnDF）的回歸系數(shù)都為負值，這說明數(shù)字金融發(fā)展確實降低了銀行業(yè)的勒納指數(shù)，即加劇了銀行同業(yè)競爭程度。正如前文所述，數(shù)字金融發(fā)展通過擠壓銀行各類業(yè)務(wù)空間，迫使銀行之間為爭奪剩余市場份額而相互競爭;數(shù)字金融發(fā)展的長尾效應(yīng)讓銀行重新審視中小客戶資源的市場潛力而加入了開發(fā)和搶奪相應(yīng)市場的競爭;數(shù)字金融發(fā)展通過數(shù)字化技術(shù)降低了銀行維護和開發(fā)各類市場的成本，提升了銀行開發(fā)新產(chǎn)品的動力，形成了銀行注重技術(shù)和產(chǎn)品服務(wù)品質(zhì)的良好競爭局面。表3的結(jié)果還顯示，勒納指數(shù)的一階滯后項在1%的水平下顯著，說明銀行競爭變量具有時間慣性，即當(dāng)期銀行的競爭格局會明顯受到上期銀行競爭程度的影響。

對于控制變量的估計結(jié)果，表3中的三個模型之間存在一定差異。由于靜態(tài)面板模型沒有充分考慮到可能存在的遺漏變量以及變量的內(nèi)生性問題，而系統(tǒng)GMM模型克服了差分GMM模型弱工具變量的缺陷，故本文以動態(tài)面板模型（主要是系統(tǒng)GMM模型）的估計結(jié)果為主進行分析。第一，從微觀層面來看，雖然存貸比（LDR）在靜態(tài)面板模型中沒有通過顯著性檢驗，但是動態(tài)面板模型回歸結(jié)果顯示存貸比變量在1%的水平下顯著，且回歸系數(shù)顯著為正，意味著銀行存貸比（貸款總額占存款總額比重）越低，勒納指數(shù)越低，銀行間競爭越激烈。第二，銀行存貸比越高，則放貸擴張能力越強，越有利于提高其壟斷地位，進而降低銀行業(yè)競爭程度。第三，資本充足率（CAR）的回歸系數(shù)顯著為正，資本充足率監(jiān)管要求越嚴(yán)格，新銀行加入的門檻就越高，銀行競爭的程度就越容易受到抑制（即勒納指數(shù)越高）。第四，動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型還證實了商業(yè)銀行股東權(quán)益比率與銀行競爭程度的同向變動關(guān)系。此外，從宏觀層面來看，國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率和股票市場發(fā)展程度的提高均提升了銀行的競爭程度。

四、數(shù)字金融與銀行競爭對銀行效率的影響

在此，探討數(shù)字金融是如何通過銀行競爭途徑影響銀行利潤效率和成本效率的，以及這些影響是否因商業(yè)銀行個體異質(zhì)性而有所不同。由于隨機前沿法測算的銀行效率值在0至1之間，為保證估計結(jié)果的一致性和可靠性，這里采用隨機效應(yīng)的面板Tobit回歸模型解決上述問題。構(gòu)建的估計模型如下：

其中，lnDFit×Lernerit為數(shù)字金融規(guī)模和銀行競爭程度的交叉項，其他變量含義同前文。

（一）數(shù)字金融與銀行競爭對銀行利潤效率的影響

模型（6）面板Tobit的回歸結(jié)果如表4（下頁）所示，其中包括全樣本銀行和子樣本銀行的估計結(jié)果。列（4）、（5）、（6）分別表示國有大型商業(yè)銀行、全國性股份制商業(yè)銀行和地方性銀行樣本的回歸結(jié)果。表4中所有模型均通過了LR-test檢驗（P值均為0.000），強烈拒絕原假設(shè)，故認為存在個體效應(yīng)，應(yīng)使用隨機效應(yīng)的面板Tobit模型。

首先，從數(shù)字金融和銀行競爭對銀行利潤效率的獨立作用來分析。列（1）的結(jié)果顯示，數(shù)字金融的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為負，表明數(shù)字金融的發(fā)展顯著降低了銀行的利潤效率。列（2）的結(jié)果表明，勒納指數(shù)與銀行利潤效率顯著為正，意味著銀行競爭程度的提高顯著降低了銀行利潤效率。結(jié)合表2中銀行競爭程度指標(biāo)的描述性統(tǒng)計結(jié)果來看，Lerner指數(shù)的均值只有0.272，最高值也只有0.576，說明我國銀行業(yè)的市場結(jié)構(gòu)不屬于高度集中型，銀行之間很難集體合謀，故不符合SCP假說。因此，列（2）的結(jié)果符合“相對市場力量假說”。實踐中，我們也不難發(fā)現(xiàn)，我國的中小銀行很難像大銀行那樣巨額投入數(shù)字化技術(shù)等金融科技，即使有資金實力也很難達到大銀行的規(guī)模經(jīng)濟效益，因而只能采取跟隨大銀行的定價策略。這種現(xiàn)實也從一個角度佐證了“相對市場力量假說”。

其次，從數(shù)字金融與銀行競爭的交互作用來分析。列（3）的結(jié)果顯示，數(shù)字金融和銀行競爭指標(biāo)的交叉項系數(shù)為正，且在1%的水平下顯著，說明銀行競爭作為數(shù)字金融與銀行利潤效率關(guān)系的中間傳導(dǎo)途徑是存在的，銀行競爭強化了數(shù)字金融對利潤效率的負向作用。這也意味著，數(shù)字金融給銀行利潤效率帶來的替代效應(yīng)和競爭效應(yīng)大于金融創(chuàng)新效應(yīng)和技術(shù)溢出效應(yīng)，才致使數(shù)字金融對銀行利潤效率的凈效應(yīng)為負。

再次，從銀行個體異質(zhì)性來分析數(shù)字金融、銀行競爭與銀行利潤效率三者的關(guān)系。一方面，從銀行競爭對利潤效率的單獨效應(yīng)來看① ，國有銀行、股份制銀行和地方性銀行樣本中Lerner指數(shù)對利潤效率的邊際效應(yīng)分別為0.838、0.632和0.215，說明銀行競爭對國有銀行利潤效率的降低作用最強，意味著銀行競爭越激烈，國有銀行原有壟斷局面被打破，其運用市場勢力獲得收益的能力越弱。另一方面，從數(shù)字金融對利潤效率的單獨效應(yīng)來看①，國有銀行、股份制銀行和地方性銀行樣本中數(shù)字金融指標(biāo)對利潤效率的邊際效應(yīng)分別為-0.040、-0.037以及

-0.049，說明數(shù)字金融對降低地方性銀行利潤效率的作用最大，其次是國有銀行，最后是股份制商業(yè)銀行。這說明股份制銀行在數(shù)字金融浪潮中較為靈活，能夠快速吸收技術(shù)溢出效應(yīng)，發(fā)展金融創(chuàng)新業(yè)務(wù)進而抵消數(shù)字金融的替代效應(yīng)和競爭效應(yīng)。而地方性銀行實力相對較弱，在數(shù)字金融浪潮中更易被沖擊。列（4）、（5）、（6）的結(jié)果顯示，各子樣本中數(shù)字金融與銀行競爭指標(biāo)的交叉項系數(shù)均顯著為正，這表明隨著銀行競爭程度的提高，數(shù)字金融發(fā)展明顯削弱了銀行的利潤效率，其中對地方性銀行沖擊最大。

最后，從其他控制變量來分析它們對銀行利潤效率的影響。列（4）和列（5）的結(jié)果均顯示，銀行存貸比對利潤效率的影響顯著為負，存貸比越低，銀行的清償能力越高，利潤效率隨之提升。在列（3）的全樣本回歸結(jié)果中，資產(chǎn)規(guī)模系數(shù)顯著為負，表明銀行利潤效率隨著資產(chǎn)規(guī)模的擴大而降低。國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率的回歸系數(shù)顯著為正，表明GDP的高增長提升了銀行利潤效率。股票市場發(fā)展程度的回歸系數(shù)顯著為負，表明股票市場越發(fā)達，直接融資市場占比越高，以銀行業(yè)為代表的間接融資市場將遭到擠占，銀行的利潤效率將降低。股份制銀行子樣本模型中上市虛擬變量顯著為正，表明對于股份制銀行而言，上市對其利潤效率具有促進作用。

（二）數(shù)字金融與銀行競爭對銀行成本效率的影響

表5顯示，所列模型均通過了LR-test檢驗（P值均為0.000），表明使用隨機效應(yīng)的面板Tobit模型是合理的。

首先，從數(shù)字金融和銀行競爭分別對銀行成本效率的單獨效應(yīng)來分析。列（1）的結(jié)果顯示，數(shù)字金融的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正，表明數(shù)字金融發(fā)展在某種程度上提高了商業(yè)銀行成本利率。列（2）的結(jié)果顯示，勒納指數(shù)的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為負，表明銀行競爭程度提高了銀行成本效率，此估計結(jié)果與“安逸生活假說”相契合。

其次，從數(shù)字金融與銀行競爭的交互作用來分析。上文已經(jīng)證實數(shù)字金融迅速發(fā)展促進商業(yè)銀行同業(yè)競爭，表5列（3）的結(jié)果顯示，數(shù)字金融和銀行競爭的交叉項系數(shù)在5%水平下顯著為負，說明隨著銀行競爭程度的提升，數(shù)字金融對銀行成本效率的促進作用越強。數(shù)字金融對銀行成本效率的凈效應(yīng)為正，說明競爭效應(yīng)和技術(shù)溢出效應(yīng)在該傳導(dǎo)機制中起主導(dǎo)性作用。

再次，從銀行異質(zhì)性角度進行分析。在控制數(shù)字金融與銀行競爭的交互項后，數(shù)字金融對成本效率的偏效應(yīng)為正，其中股份制商業(yè)銀行的促進效果最為明顯，其次是地方性商業(yè)銀行，最后是國有商業(yè)銀行。這說明在不考慮銀行競爭效應(yīng)時，股份制商業(yè)銀行技術(shù)溢出的吸收能力最強。在考慮數(shù)字金融和銀行競爭的交互作用后，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在國有商業(yè)銀行樣本中，銀行競爭在數(shù)字金融對成本效率的正向作用中的增強效果最為顯著，其次是股份制銀行。

最后，從其他控制變量角度分析其對銀行成本效率的影響。列（1）、（2）、（3）的全樣本計量結(jié)果顯示，銀行存貸比對成本效率的影響為負，存貸比越低的銀行承擔(dān)的風(fēng)險越低，不易引發(fā)支付危機，銀行資金充足性保障更容易吸引客戶存款，成本效率進而也會提高。全樣本模型中資產(chǎn)規(guī)模系數(shù)顯著為負，表明銀行成本效率隨著資產(chǎn)規(guī)模的擴大而降低。然而，國有商業(yè)銀行子樣本模型中資產(chǎn)規(guī)模系數(shù)顯著為正，體現(xiàn)了國有商業(yè)銀行的規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)。

（三）穩(wěn)健性檢驗

為進一步檢驗研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文運用市場結(jié)構(gòu)代表性指標(biāo)——赫芬達爾指數(shù)（HHI指數(shù)）替換Lerner指數(shù)測度銀行競爭程度，對上述模型（6）和模型（7）重新進行總體樣本回歸，并探討數(shù)字金融對商業(yè)銀行利潤效率和成本效率的影響是否仍然成立。HHI指數(shù)構(gòu)建如下：HHIt=∑MS，其中，MSit為第t年第i家銀行的市場占有率。與勒納指數(shù)一致，赫芬達爾指數(shù)越低，說明商業(yè)銀行銀行競爭程度越高。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表6所示。

在表6中，列（1）、（2）、（3）是數(shù)字金融對利潤效率的檢驗結(jié)果。列（1）的結(jié)果顯示，數(shù)字金融顯著降低了商業(yè)銀行的利潤效率。列（2）的結(jié)果顯示，HHI指數(shù)的回歸系數(shù)顯著為正，表明HHI指數(shù)越高，銀行利潤效率越高，證實了銀行競爭程度與銀行利潤效率的負相關(guān)關(guān)系。列（3）的結(jié)果顯示，數(shù)字金融指標(biāo)與HHI指數(shù)的交叉項系數(shù)顯著為正，說明隨著銀行競爭程度的提高，數(shù)字金融對銀行利潤效率的負向作用得到增強。數(shù)字金融與成本利率之間的關(guān)系如表6的最后3列所示。列（4）的回歸結(jié)果表明數(shù)字金融促進了商業(yè)銀行成本利率的提高。列（5）的結(jié)果揭示了銀行競爭程度與成本效率顯著的正相關(guān)關(guān)系。列（6）的結(jié)果顯示，數(shù)字金融與銀行競爭指標(biāo)的交叉項系數(shù)在5%的水平下顯著為負，表明隨著銀行競爭程度的提高，數(shù)字金融對銀行成本效率的促進作用越強。綜上所述，表6的結(jié)果顯示，核心解釋變量估計系數(shù)的符號和顯著性基本與前文保持一致，說明本文得出的實證結(jié)果是穩(wěn)健的。

五、結(jié)論與政策建議

數(shù)字金融快速發(fā)展沖擊著我國商業(yè)銀行業(yè)的競爭格局并影響著銀行經(jīng)營效率。以我國2011～2017年的65家銀行為樣本，本文分析了數(shù)字金融對經(jīng)過風(fēng)險調(diào)整后的銀行利潤效率和成本效率的影響以及銀行競爭在其中所起的中介作用。結(jié)果顯示，數(shù)字金融快速發(fā)展提高了銀行競爭程度;數(shù)字金融發(fā)展降低了銀行利潤效率，但改善了銀行的成本效率，且銀行競爭強化了這些影響。就對銀行利潤效率的影響而言，數(shù)字金融的替代效應(yīng)和銀行競爭效應(yīng)共同發(fā)揮著重要作用，且銀行競爭與利潤效率的關(guān)系符合“相對市場力量假說”;就成本效率的影響而言，數(shù)字金融的技術(shù)溢出效應(yīng)和銀行競爭效應(yīng)起主要作用，且銀行競爭與成本效率的關(guān)系符合“安逸生活假說”。這些結(jié)論對我國商業(yè)銀行應(yīng)如何應(yīng)對數(shù)字金融沖擊以及如何實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級、盈利模式和成本控制優(yōu)化等具有重要啟示?；诖?，提出如下建議：

第一，在經(jīng)營戰(zhàn)略方面，商業(yè)銀行應(yīng)結(jié)合自身資產(chǎn)規(guī)模和資金實力的不同而實行差異化數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。資金實力強大的商業(yè)銀行可通過自建數(shù)據(jù)倉庫、啟動云平臺建設(shè)、主動投產(chǎn)人工智能新型科技等方式建設(shè)閉環(huán)型銀行系統(tǒng)。資產(chǎn)規(guī)模較大的商業(yè)銀行可選擇與金融科技企業(yè)進行戰(zhàn)略合作的方式，建設(shè)基于移動互聯(lián)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的數(shù)字化支持系統(tǒng)，實現(xiàn)開放型銀行系統(tǒng)建設(shè)。資金基礎(chǔ)較為薄弱的商業(yè)銀行可以針對某一細分市場或者集中于垂直分工產(chǎn)業(yè)鏈的某一環(huán)節(jié)深入推進專業(yè)化高品質(zhì)的服務(wù)。無論銀行采取哪種經(jīng)營戰(zhàn)略，董事會都是進行數(shù)字化戰(zhàn)略部署并加快傳統(tǒng)銀行數(shù)字化變革的主要驅(qū)動力。商業(yè)銀行可以通過設(shè)立數(shù)字化委員會去縮小董事會對金融科技的認知差距，并通過靈活調(diào)整數(shù)字化董事的入職流程，助力數(shù)字化人才儲備以應(yīng)對數(shù)字化金融人才的短缺。

第二，在內(nèi)部治理方面，商業(yè)銀行應(yīng)充分利用數(shù)字金融的網(wǎng)絡(luò)和技術(shù)優(yōu)勢，從優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)、調(diào)整技術(shù)架構(gòu)等層面提高運營效率，降低運營成本。董事會應(yīng)積極參與到數(shù)字化產(chǎn)品和服務(wù)的測試和評估中，切身體驗客戶感受，縮小現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)與客戶需求之間的差距。在組織結(jié)構(gòu)方面，銀行應(yīng)順應(yīng)市場環(huán)境的變化建立扁平化的組織結(jié)構(gòu)，簡化縱向管理層次并加強橫向部門的整合，保證信息傳遞的準(zhǔn)確性和組織運營的高效性，從而提高銀行對客戶需求和市場變化的敏感度。在技術(shù)架構(gòu)方面，銀行可分別針對前端渠道類系統(tǒng)和核心銀行業(yè)務(wù)系統(tǒng)搭建雙速 IT架構(gòu)，這樣既可以快速應(yīng)對客戶需求和適應(yīng)金融創(chuàng)新，又能夠保證后臺核心系統(tǒng)運行的穩(wěn)定。

第三，在市場策略方面，數(shù)字金融背景下商業(yè)銀行可以從客戶價值、渠道建設(shè)、品牌塑造、業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)等角度不斷優(yōu)化。數(shù)字金融迅速發(fā)展改變了客戶消費行為、支付習(xí)慣以及金融需求，以客戶為中心的戰(zhàn)略布局要求商業(yè)銀行利用大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)整合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資源并分析客戶需求特征，針對客戶的動態(tài)金融需求實現(xiàn)個性化精準(zhǔn)服務(wù)，利用嵌入式服務(wù)場景優(yōu)化客戶體驗，實施高凈值客戶與長尾客戶并重的客戶策略。在渠道建設(shè)方面，商業(yè)銀行可以將大數(shù)據(jù)、人工智能、AR技術(shù)等應(yīng)用于銀行物理網(wǎng)點，實現(xiàn)線下網(wǎng)點的智能化，同時優(yōu)化線上服務(wù)流程，實現(xiàn)線上和線下渠道的無縫銜接，基于客戶全生命周期進行多觸點與渠道布局，對客戶實現(xiàn)全渠道數(shù)字化管理，實現(xiàn)全方位服務(wù)客戶。銀行應(yīng)加強銀行和客戶之間的信息傳遞和反饋，強化網(wǎng)絡(luò)渠道信息共享，吸引客戶參與品牌建設(shè)。在業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)方面，商業(yè)銀行應(yīng)優(yōu)化非利息業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，開拓線上和線下業(yè)務(wù)，將理財服務(wù)向財富管理業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化，推動托管業(yè)務(wù)、資產(chǎn)增值業(yè)務(wù)等利潤貢獻度較高的非利息業(yè)務(wù)加速發(fā)展。

參考文獻

[1]封思賢，袁圣蘭.用戶視角下的移動支付操作風(fēng)險研究——基于行為經(jīng)濟學(xué)和LDA的分析[J].國際金融研究，2018（3）：68-76.

[2]OZILI P K. Impact of digital finance on financial inclusion and stability[J]. Borsa Istanbul Review， 2018，18（4）：329-340.

[3]沈悅，郭品.互聯(lián)網(wǎng)金融、技術(shù)溢出與商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率[J].金融研究，2015（3）：160-175.

[4]張慶君，劉靖.互聯(lián)網(wǎng)金融提升了商業(yè)銀行資本配置效率嗎？——基于中國上市銀行的經(jīng)驗證據(jù)[J].金融論壇，2017（7）：27-38.

[5]顧海峰，楊立翔.互聯(lián)網(wǎng)金融與銀行風(fēng)險承擔(dān)：基于中國銀行業(yè)的證據(jù)[J].世界經(jīng)濟，2018（10）：75-100.

[6]ALLEN F， MCANDREWS J， STRAHAN P. E-Finance： An introduction[J]. Journal of Financial Services Research， 2002， 22（1-2）：5-27.

[7]謝平，鄒傳偉.互聯(lián)網(wǎng)金融模式研究[J].金融研究，2012（12）：11-22.

[8]GOMBER P， KOCH J A， SIERING M. Digital finance and FinTech： current research and future research directions[J]. Journal of Business Economics， 2017， 87（5）：537-580.

[9]黃益平，黃卓.中國的數(shù)字金融發(fā)展：現(xiàn)在與未來[J].經(jīng)濟學(xué)（季刊），2018（4）：1489-1502.

[10]DAPP T， SLOMKA L. Fintech reloaded： Traditional banks as digital ecosystems[J]. Publication of the German Original， 2015： 261-274.

[11]樊志剛，黃旭，謝爾曼.互聯(lián)網(wǎng)時代商業(yè)銀行的競爭戰(zhàn)略[J].金融論壇，2014（10）：3-10.

[12]JAGTIANI J， LEMIEUX C. Do Fintech lenders penetrate areas that are underserved by traditional banks？[J]. Journal of Economics and Business. 2018， 100（3）： 43-54.

[13]牛華勇，閔德寅.互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行的影響機制研究——基于新實證產(chǎn)業(yè)組織視角[J].河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)學(xué)報，2015（3）：66-71.

[14]王靜.基于金融功能視角的互聯(lián)網(wǎng)金融形態(tài)及對商業(yè)銀行的沖擊[J].財經(jīng)科學(xué)，2015（3）：56-65.

[15]謝治春，趙興廬，劉媛.金融科技發(fā)展與商業(yè)銀行的數(shù)字化戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型[J].中國軟科學(xué)，2018（8）：184-192.

[16]蘇治，荊文君，孫寶文.分層式壟斷競爭：互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)市場結(jié)構(gòu)特征研究——基于互聯(lián)網(wǎng)平臺類企業(yè)的分析[J].管理世界，2018（4）：80-100.

[17]DRASCH B J， SCHWEIZER A， URBACH N. Integrating the “Troublemakers”： A taxonomy for cooperation between banks and Fintechs[J]. Journal of Economics and Business， 2018，100（4）：26-42.

[18]DELL ARICCIA G. Asymmetric information and the structure of the banking industry[J]. European Economic Review. 2001， 45（10）： 1957-1980.

[19]邱兆祥，粟勤.信息不對稱條件下銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)與市場競爭研究綜述[J].金融研究，2008（8）：192-202.

[20]BECK H. Banking is essential， banks are not. The future of financial intermediation in the age of the Internet[J]. Netnomics， 2001， 3（1）：7-22.

[21]戴國強，方鵬飛.監(jiān)管創(chuàng)新、利率市場化與互聯(lián)網(wǎng)金融[J].現(xiàn)代經(jīng)濟探討，2014（7）：64-67.

[22]孫杰，賀晨.大數(shù)據(jù)時代的互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新及傳統(tǒng)銀行轉(zhuǎn)型[J].財經(jīng)科學(xué)，2015（1）：11-16.

[23]BECK T， CHEN T， LIN C， et al. Financial innovation： The bright and the dark sides[J]. Journal of Banking & Finance， 2016， 72（4）： 28-51.

[24]何帆，劉紅霞.數(shù)字經(jīng)濟視角下實體企業(yè)數(shù)字化變革的業(yè)績提升效應(yīng)評估[J].改革，2019（4）：137-148.

[25]CASOLARO L， GOBBI G. Information technology and productivity changes in the banking industry[J]. Economic Notes， 2007， 36（1）：43-76.

[26]肖旭，戚聿東.產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的價值維度與理論邏輯[J].改革，2019（8）：61-70.

[27]SCOTT S V， VAN REENEN J， ZACHARIADIS M. The long-term effect of digital innovation on bank performance： an empirical study of SWIFT adoption in financial services[J]. Research Policy， 2017， 46（5）：984-1004.

[28]劉笑彤，楊德勇.互聯(lián)網(wǎng)金融背景下商業(yè)銀行并購重組選擇差異的效率研究——基于商業(yè)銀行異質(zhì)性的Malmquist指數(shù)實證分析[J].國際金融研究，2017（10）：65-75.

[29]申創(chuàng)，趙勝民.市場競爭度、非利息業(yè)務(wù)對商業(yè)銀行效率的影響研究[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2017（9）：145-161.

Abstract： The rapid development of digital finance reshapes the competitive landscape of China’s commercial banking industry and poses enormous challenges to bank efficiency. Based on the relevant theoretical explanations and the sample of 65 commercial banks in China， this paper firstly uses stochastic frontier analysis（SFA） method to measure risk-adjusted efficiency of banks， and then empirically studies the impact of digital finance on the competition and efficiency of banks through panel Tobit model and Generalized Method of Moments（GMM）. The results indicate that digital financial development has improved banks’ cost efficiency but reduced banks’ profit efficiency by promoting bank competition. Under the substitution effect of digital finance， the relationship between bank competition and profit efficiency is consistent with the “relative market power hypothesis”. But the relationship between bank competition and cost efficiency is consistent with the “quiet life hypothesis” under technology spillover effects of digital finance. In addition， the impact of digital finance on bank efficiency will vary according on bank heterogeneity.

Key words： digital finance; bank competition; banks’ profit efficiency; banks’cost efficiency

（責(zé)任編輯：羅重譜）