金融科技与商业银行效率——基于DEA-Malmquist模型的实证研究

被引:148
作者
杨望 [1 ,2 ]
徐慧琳 [3 ]
谭小芬 [4 ]
薛翔宇 [5 ]
机构
[1] 瀚德金融科技集团
[2] 中国人民大学金融科技研究所
[3] 东北财经大学金融学院
[4] 中央财经大学金融学院
[5] 对外经济贸易大学国际贸易学院
关键词
金融科技; 商业银行效率; 商业银行异质性;
D O I
10.16475/j.cnki.1006-1029.2020.07.006
中图分类号
F224 [经济数学方法]; F832.33 [商业银行(专业银行)];
学科分类号
0701 ; 070104 ; 1201 ; 020204 ;
摘要
金融科技快速发展并重塑商业银行的竞争格局,给中国银行业带来重大挑战。本文使用DEA-Malmquist模型测算我国145家商业银行2013—2018年的全要素生产率,构建金融科技发展指数,通过静态面板和动态面板广义矩估计(GMM)研究金融科技对我国银行业效率的影响。研究发现,金融科技通过金融创新、技术溢出和市场竞争驱动商业银行战略转型显著提升了商业银行的效率。金融科技对银行效率的影响促进作用呈现异质性:金融科技对股份制银行和位于东部地区银行的全要素生产率影响更显著;具有与金融科技结合程度深、业务创新能力强、决策层年轻化、跨区域经营程度高这几个特征的银行,更容易吸收金融科技的影响来提升全要素生产率。进一步,机制分析表明金融科技造成竞争加剧,增加了银行负债成本,促使银行选择了风险更高的资产来弥补负债端的损失,间接促进了经营效率的改善。本文的研究结论对于进一步深化商业银行改革、促进金融科技应用具有重要的理论意义和现实价值。
引用
收藏
页码:56 / 65
页数:10
相关论文
共 19 条
[1]   银行业金融创新与全要素生产率研究 [J].
张茜 ;
赵鑫 .
开发性金融研究, 2019, (03) :19-35
[2]   金融科技发展与商业银行的数字化战略转型 [J].
谢治春 ;
赵兴庐 ;
刘媛 .
中国软科学, 2018, (08) :184-192
[3]   中国的数字金融发展:现在与未来 [J].
黄益平 ;
黄卓 .
经济学(季刊), 2018, 17 (04) :1489-1502
[4]   互联网金融背景下商业银行并购重组选择差异的效率研究——基于商业银行异质性的Malmquist指数实证分析 [J].
刘笑彤 ;
杨德勇 .
国际金融研究, 2017, (10) :65-75
[5]   市场竞争度、非利息业务对商业银行效率的影响研究 [J].
申创 ;
赵胜民 .
数量经济技术经济研究, 2017, 34 (09) :145-161
[6]   互联网金融对商业银行风险承担的影响研究 [J].
刘忠璐 .
财贸经济, 2016, (04) :71-85+115
[7]   互联网+银行:我国传统商业银行风险管理新变革 [J].
宋首文 ;
代芊 ;
柴若琪 .
财经科学, 2015, (07) :10-18
[8]   互联网金融、技术溢出与商业银行全要素生产率 [J].
沈悦 ;
郭品 .
金融研究, 2015, (03) :160-175
[9]   大数据时代的互联网金融创新及传统银行转型 [J].
孙杰 ;
贺晨 .
财经科学, 2015, (01) :11-16
[10]   监管创新、利率市场化与互联网金融 [J].
戴国强 ;
方鹏飞 .
现代经济探讨, 2014, (07) :64-67+82