数字经济背景下科技服务商对商业银行的异质性影响研究

数字经济背景下科技服务商对商业银行的异质性影响研究 ◎王小彩杨涛 【内容简介】本文以连续发布2010—2020年年度报告的54家商业银行和22家银行科技服务商上市公司为研究样本，对商业银行与银行科技服务商协同创新模式进行了系统分析，重点研究银行科技服务商对商业银行要素投入、要素产出、经营效率的影响及影响机制，并通过门限回归模型，分析主体特征和制度环境对协同创新实际效果的非线性影响。研究发现：以2016年金融科技发展为节点，银行科技服务商对银行业劳动力生产要素的影响，经历了从“促进”到“替代”的转变；2016年之后显著促进商业银行增加研发投入，先后提升了商业银行的操作风险和信用风险，导致技术应用风险依然存在。 【关键词】银行科技服务商；异质性；商业银行 引言 根据国家统计局发布的《数字经济及其核心产业统计分类 （2021）》，数字经济主要包括数字产业化和产业数字化两部分，二者存在相互耦合、相互促进的关系。这一关系表现在银行业，即为银行科技服务商和商业银行的关系。目前银行科技服务商、银行业金融科技服务商、银行IT服务商、金融技术服务商、银行技术外包公司等，都是为商业银行等金融机构提供技术产品与服务的科技公司。本文基于普遍性、准确性等原则，统一使用“银行科技服务商”这一表述。 金融科技兴起之前，商业银行与科技服务商的合作集中在技术外包领域，商业银行通过契约将内部系统建设委托给外包公司。当前，银行科技服务商提供的产品和服务不局限于单一操作系统或ATM等硬件设施，还涉及商业银行信贷管理系统或其他核心系统的搭建、内部组织架构的数字化设计与维护、信贷业务的开展与风险管理及社会级和赋能型的数字化绩效管理平台等。 购买银行科技服务商的技术解决方案已经成为我国商业银行最常见的外部协同创新模式。 从个体角度看，商业银行将购买银行科技服务商的技术解决方案作为最优选择，利用科技公司的技术优势，解决商业银行研发实力薄弱的问题，助力银行数字化转型。但是实际效果可能会受到商业银行业务模式、组织架构、人才基础、数字化目标等因素的影响，从而呈现“差异化”的特点。为此，研究数字经济背景下科技服务商对商业银行的异质性影响具有重要的意义。 为此，后续文章的安排如下。第二部分为文献综述与研究假设；第三部分为研究变量与研究方法；第四部分为实证结果及分析；第五部分为基于门限回归模型的进一步分析；最后为总结和建议。 文献综述与研究假设 （一）文献综述 早期的银行科技服务商主要为商业银行提供信息技术外包服务。银行和金融服务业是全球外包服务的主要部门，仅次于制造 作者简介：王小彩，经济学博士，华夏银行股份有限公司博士后科研工作站、清华大学经济管理学院博士后科研流动站；杨涛，研究员、博士生导师，中国社会科学院金融研究所。 业（ACkermannetal.,2006），以基础信息系统为主的技术外包是银行业外包业务的主要形式。 大多数文献基于不完全契约角度解释研发外包成本问题 （AghionandTirole，1994；LernerandMalmendier，2005）。具体到银行业，国外研究大多基于本国银行业信息技术外包业务实践，重点分析技术外包的收益和风险。如GewaldandDibbern （2009）研究了德国银行业业务流程外包的诸多好处，风险主要 在于技术供应商可能难以提供预期的服务水平。Adeleyeetal. （2004）基于尼日利亚商业银行信息系统外包实践，提出监管部门需要制定实质性的指导方针或程序规则，否则容易遭受信息系统失败或欺诈。Lancellottietal.（2003）基于欧洲银行业外包业务实践，认为外包业务中存在着较大的信息不对称，且维持外包关系非常困难。Tayauova（2012）基于哈萨克斯坦银行业外包实践，认为银行外包的主要优势包括：专注核心技术、节约成本、获得技术、性能改进、灵活性等，缺点主要是丧失管理控制权、对安全和机密性的威胁等。 国内对银行业技术外包业务也进行了大量研究。王晓燕 （2000）分析了各行业信息技术外包的重要价值，并从研发能力、竞争优势、可行性等角度分析了商业银行开展信息技术外包的重要性。李志辉和王珏（2014）系统分析了商业银行信息技术外包 服务风险的识别、预警、监测等问题。刘述忠等（2016）根据服务的内容将银行业外包项目分为四类，而外包技术项目模式主要存在产品质量、项目进度与预期不符的风险。陈斌彬（2007）、金永红和吴江涛（2007）等对金融服务业外包监管制度进行国际比较，并提出建立和完善我国金融服务业外包监管制度的建议。 随着金融科技的发展，传统技术供应商不局限于信息技术，也不局限于外包模式。银行科技服务商开始提供容易标准化、基于网络和数据的知识密集型产品或服务，但是数据完整性和隐私性等相关风险也更加突出（RomānovaandKudinska，2016）。李文红和蒋则沈（2017）指出一些银行科技服务商在信息科技风险管理方面存在局限性，有可能导致技术风险在金融机构、科技公司和其他企业之间相互传递，增加系统性风险。因此，随着银行科技服务商技术产品和服务模式的变化，有必要对商业银行与银 行科技服务商协同创新问题进行跟踪与研究。 （二）理论分析与研究假设 银行科技服务商为了服务商业银行信息技术应用与数字化转型，推出渠道、管理、业务等各类技术产品和解决方案，对商业银行的要素投入、要素产出、经营方式、风险管理等各方面都产生了影响。 首先，技术进步导致一些需要手工劳动的传统行业发生变化，简单劳动者被替代，复杂劳动者需求增加，对劳动力的整体 图1银行科技服务商各类解决方案对商业银行生产经营的影响机制 资料来源：作者通过调研、搜集公开资料等途径获得信息，绘制而成。 供需及结构都产生了影响。基于工作内容和部门，将商业银行劳动力生产要素分为信息技术人员和非信息技术人员1。商业银行购买技术产品和解决方案，实质上是将一部分研发职能转移给银行科技服务商，降低对信息技术人员的需求。银行科技服务商提 险承担水平。 研究变量与研究方法 供的技术产品和解决方案简化银行工作流程，提高金融服务数字化与智能化水平，减少对柜员、营销人员等岗位的人力投入。此外，在信息技术人员市场上，商业银行和银行科技服务商存在竞争关系。为此，本文提出第一个研究假设： H1：银行科技服务商承担商业银行一部分研发职能，对商 业银行劳动力生产要素具有替代作用。 其次，银行科技服务商提供的各类技术产品和解决方案，赋能商业银行的机制有所不同，具体见图1。渠道类解决方案包括直销银行等新型渠道的建设方案及传统渠道的升级改造方案，帮助商业银行提高业务处理效率、降低运营成本，提高对客户的服务质量。业务类解决方案包括商业银行信贷业务、中间业务等各类业务的拓展与经营，利用数字手段开拓市场、触达长尾人群，并提高盈利能力。管理类解决方案主要关注两个方面：一是信用风险管理，提高商业银行对信贷资产的管理能力；二是操作风险管理，简化商业银行内部管理流程，降低运营成本、提高运营效率。基础技术及平台解决方案围绕云计算、大数据、分布式架构等核心技术，提供相关的产品或平台，提高商业银行数字化水平。咨询服务类解决方案，主要为商业银行数字战略发展和数字化转型提供详细的规划建议书，并提供后续的具体服务。为此，本文提出第二个研究假设： H2：银行科技服务商提供的技术产品和解决方案，对商业银行信贷业务、技术创新等方面都会产生影响，最终目的是提高商业银行投入产出效率。 最后，从风险角度来看，银行科技服务商市场存在着商业银行个体最优选择与集体非理性现象。单个银行购买银行科技服务商的解决方案在短期内是最优决策，但倾向于购买高风险技术产品。目前银行科技服务商提供的技术产品和解决方案面临准确性与科学性问题。从通识性技术的发展来看，人工智能、大数据等数字技术的准确率仍然存在一些问题；银行科技服务商自身的算法和数据也参差不齐，具有一定的误差。基于上述分析，本文提出第三个研究假设： H3：银行科技服务商行业发展，可能会加大商业银行的风 （一）核心解释变量及说明 本文提出三个解释变量衡量我国商业银行与银行科技服务商合作规模，并将其作为稳健性检验方法。 由于银行科技服务商非上市公司公布的数据较少，本文利用Wind数据库，以中国证监会行业分类中隶属软件和信息技术服务业的企业为基础，根据“主营业务和服务对象为商业银行”这一标准筛选出2010—2020年银行科技服务商上市公司。根据上市公司年度报告中的数据，估算历年银行科技服务商整体市场规模。 经统计，22家银行科技服务商上市公司2020年总营业收入达到606.5亿元，科研投入达到66.1亿元，各家上市公司科研投入占比均在10%左右。与大型商业银行相比，银行科技服务商科研投入绝对规模和相对规模都较高，掌握了大量的核心技术产品与解决方案。 此外，依据银行科技服务商上市公司的总营业收入，使用Bain（1968）提出的行业集中比率CRn以及HHI指数判断我国银行科技服务商市场集中度。由于本文统计的银行科技服务商市场只包括22家上市公司，且资产规模较大，因此CRn和HHI指数可能会高于真实的市场水平。通过表1发现：自2016年以来，我国银行科技服务商市场集中度一直处于下降趋势。可能的原因有：一是随着中小银行开始推进数字化转型，城市商业银行和农村商业银行逐渐成为银行科技服务商的重要客户；二是各领域的中小科技服务商纷纷成立，专注于某一技术产品的研发与服务。 表1我国银行科技服务商市场2016—2020年市场集中度 市场集中度 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 CR4 57.70% 54.87% 52.76% 52.07% 48.15% CR8 77.06% 74.91% 74.46% 75.36% 74.34% HHI 1148 1025 960 958 876 数据来源：我国22家银行科技服务商上市公司年报数据，并经作者计算。 此外，一些研究机构对银行科技服务商行业进行了长期的追踪和调研，定期公布银行业IT解决方案市场规模及增速。目前我国银行科技服务商上市公司普遍将IDC公布的历年中国银行业IT解决方案市场份额作为行业发展数据。通过对比，两种口径下银行科技服务商市场规模都呈现出相似的增长趋势，具体见图2。 基于此，本文提出三个核心解释变量衡量商业银行与银行科技服务商合作规模，并将其作为稳健性检验方法。一是各年度我国主要银行科技服务商上市公司的总营业收入，并取对数，代表商业银行购买技术产品和解决方案的总体规模，用变量ITProviderit表示；二是各年度我国主要银行科技服务商上市公司的总研发投入，并取对数，代表银行科技服务商对银行业的技术溢出效应，用变量Spilloverit表示；三是第三方机构IDC统计的银行业IT解决方案市场规模，并取对数，用变量ITMarketit表示。 （二）研究样本与回归模型 针对三个研究假设，本文提出以下实证分析模型，分别验证银行科技服务商对商业银行劳动力生产要素、产出要素和风险承担水平的影响。 本文以连续发布2010—2020年年度报告的54家商业银行为研究样 本，主要是因为：一是这54家商业银行年度报告公布的数据较全，面板数据的缺失值最少；二是54家商业银行与银行科技服务商进行了长期、不同层次的合作，能够反映银行科技服务商在不同阶段对商业银行绩效与风险的异质性影响。数据来源主要是商业银行年度报告、国家统计局官网 等。各变量的含义及描述性统计结果 图2两种统计口径下我国银行科技服务商市场规模及增速 数据来源：我国22家银行科技服务商上市公司年报数据，并经作者计算。 表2描述性统计结果2 见表2。 实证结果及分析 变量符号 含义 MIN MAX AVERAGE SD N Labourit 商业银行正式员工数量 6.71 13.14 9.16 1.49 594 TFPit 商业银行投入产出效率 0.12 4.05 1.02