上市銀行運營效率測度和高效運營組合路徑研究
——基于三段DEA 和fsQCA 法

□ 竇路遙 周志剛 白增亮 魏雪茹

（山西財經大學 信息學院，山西 太原 030006）

一、引 言

隨著金融市場化改革，我國上市銀行種類開始進入多元化時代，逐步實現國有主導型發展向資本多樣型發展的戰略轉型。在轉型過程中，不僅需要國有行和大型股份制銀行的助力和推動，也需要地方城商行和農村信用社（以下簡稱農商行）的市場賦能和政策實踐。然而，在金融市場化和信息化的新時代背景下，運營效率的高低一直制約著上市銀行的快速發展。由于上市銀行資本規模與地理位置有所不同，將網點規模、員工素質、營收狀況等因素進行非線性融合，以運營效率為導向的結構轉型模式在各類上市銀行實操效果上差距明顯。國有行受制于服務人群體量和技術層面難題，運營效率在匹配金融市場多樣化需求上欠佳[1]；股份制銀行市場分布較為局限，地域特征明顯，運營效率提升速度波動性大[2]；城商行與農商行在規模收益和股權融資之間陷入兩難抉擇[3]，致使對運營效率的把控易受市場干擾。

同時，上市銀行運營效率測度往往集中在市場環境剖析和單一體系探討[1]。其中國內生產總值、行業集中度、貨幣供給增長率等[2]與市場環境密切相關的指標被廣泛應用于效率測度，也有部分學者將經營年限、資產規模、資產回報率等[3]納入考量范圍，凸顯上市銀行特征的綠色信貸、創新水平等[5]指標也有出現。而關于單個體系上市銀行的運營效率測度探討，發現國有行集中于規模優勢[1]、股份制行表現在范圍優勢[2]、城商行致力在技術水平上[5]、農商行著重于人力資源革新上[3]。此外，研究發現各體系銀行自身依次存在信貸體制束縛、范圍不匹配管理、股權集中程度分散以及政策導向扭轉的現象[1-5]掣肘運營效率提升。而上市銀行作為金融體系中最重要的一環，在金融資源運轉、保持市場流動性以及維護金融體系穩定上都發揮著關鍵作用，其運營效率的大小更是關乎利率市場化的推進、可持續發展的形成以及金融科技領域的布局[4]。因此，關于上市銀行運營效率的測度及高效運營組合路徑研究就具備重要意義。

綜上所述，學者們大多聚焦于宏觀層面的管理分析和效率評價，而對于上市銀行微觀層面上的效率研究相對缺乏；也有部分學者關注單一銀行體系的運營效率，而對于整個上市銀行體系的運營效率探討仍然不足。那么，目前階段我國上市銀行體系運營整體如何？怎樣提升各體系上市銀行的運營水平呢？鑒于此，本文從上市銀行外部環境進行入手，利用DEA 模型對國內54 家上市銀行運營效率進行測度；再結合上市銀行內部結構，利用fsQCA 給出高效組合路徑并對從組態視角進行路徑解釋。綜合內外情況對上市銀行運營效率進行研究，以期為上市銀行的高效運營提供決策參考。

本文可能的邊際貢獻和創新有：研究對象上，囊括4大體系：國有行、股份制行、城商行和農商行，并對宏觀層面和微觀層面上的治理研究做出了解釋。研究方法上，將DEA 與fsQCA 方法結合?；谌A段DEA 模型，排除影響因素干擾，提升結果精確度；基于fsQCA 分析方法，通過擬合概率密度曲線和分布函數曲線來刻畫錨點，使變量校準更加科學。研究視角上，客觀分析了上市銀行的外部制度環境和組織內部結構對其運營效率的影響，從組態視角上解釋上市銀行形成高技術效率的路徑成因。

二、文獻回顧與研究假設

在整個金融體系中，上市銀行作為市場核心在維護金融秩序，在促進市場流動上發揮關鍵作用。而銀行運營效率水平高低實則是其管理體系完整性、未來發展可持續性和資產價值波動性融合后的集中體現。在各體系銀行運營效率測度與分析研究上，應當主要厘清影響上市銀行運營效率的相關因素，既包括外部環境因素，也包括內部組織因素，從而系統全面的對運營效率情況進行剖析。

（一）區域GDP、區域人口數量與上市銀行運營效率

GDP 作為一項經濟指標與銀行運營情況關系密切，由于上市銀行在地區經濟發展中起核心作用且代表區域金融市場的運行水平，而地區經濟發展水平高低也會直接影響銀行運營效率大小[4,5]，因此當區域GDP 數值越高則代表該地區銀行運營能力越好。而區域人口數量更是體現區域經濟活力的重要指標，區域人口不僅是消費市場上的決定性因素，更是經濟內循環過程中的中堅力量，通過作用于要素市場上最終實現供需平衡[6]。在這個過程中，區域人口作為經濟結構中的基礎性存在會增大金融資源需求，通過促進銀行業務規模、加強銀行客戶流動以及為銀行提供自有資源來間接提升銀行運營效率?；诖?，提出假設1。

假設1：區域GDP 和區域人口數量與上市銀行經營效率存在正相關關系。

（二）不良貸款率、存貸比與上市銀行運營效率

上市銀行的資產配置能力也對其運營效率產生重要影響，而資產配置能力主要體現在不良貸款率和存貸比上[7]。上市銀行風險評價指標主要依托于不良貸款率，不良貸款率直接決定銀行運營水平狀況。不良貸款絕大部分來源于道德風險和系統風險，貸前調查、貸中審查、貸后復查在約束大小規模貸款上具備效果[8]，“三查”也是銀行運營體系的一部分并對銀行資產損失存在約束，結合會計學理念延伸，認為約束本質上是管理費用的一種表現形式，可以計入營業成本。針對不良貸款所帶來的資產損失則屬于約束無效，可劃分為沉沒成本，最終引起運營效率下降[9]。而存貸比代表銀行貸款與存款的相對規模，由于金融市場化和利率市場化，銀行產品同質化趨勢嚴重導致盈利手段有限、吸儲放貸能力接近以及資產利用效率趨同[8,9]，在此背景下存貸比大小的不同更能體現銀行運營效率高低。傳統意義上貸款為銀行資產，存款為銀行負債，存貸比高則意味著銀行資產相對規模大，不考慮規模無效率的情況下，可認為存貸比與銀行運營效率存在正相關性?；诖?，提出假設2，3。

假設2：不良貸款率與上市銀行運營效率存在負相關關系。假設3：存貸比與上市銀行運營效率存在正相關關系。

（三）城市自身競爭力與上市銀行運營效率

城市自身競爭力主要包括經濟競爭力、宜商競爭力、宜居競爭力和可持續競爭力。城市的經濟環境和營商環境是區域經濟活力的有效保證，健康外部環境能節約銀行運營經濟成本和人力成本。城市的公共衛生水平、高等教育模式和經濟增長理念體現城市宜居競爭力，城市的數字信息化程度、知識擴散范圍大小、生態環境質量和區域交通互通能力是地區可持續發展的重要指標[10]，這些外部因素會對人才形成吸引，繼而間接影響銀行運營狀況和管理水平。此外，研究表明[11]，營商環境是否良好會對企業技術創新層面和經濟成本層面上產生影響，改善營商環境會促進銀行治理體系完善、降低銀行運營成本和加快銀行技術革新。同時，合理的城市資源環境規劃理念有助于提高區域創新意識并形成外部激勵效應，在銀行運營過程中提供管理、運營和創新激勵，最終達成“數字金融賦能實體經濟，推動產業數字化轉型”的經濟增長效果?；诖?，提出假設4。

假設4：城市自身競爭力與上市銀行運營效率存在相關關系。

（四）上市銀行內部組織結構與運營效率

上市銀行規模大小與運營效率之間具有不確定的相關性，我國商業銀行的綜合運營效率主要由規模效率主導，且規模收益可變的假說對我國銀行的效率增長具有正向影響[6]，然而也有學者研究發現銀行規模增大到一定程度時，對運營效率提升反而表現出非正相關關系[9]，另外，資產規模決定了銀行業務發展的可能性，這種可能性對于運營效率提升同樣具備不確定性[10]。而科技投入和科技人員投入與技術效率之間的關系不明確[12]，上市銀行的科技支出會促使技術效率提升，但是科技人員占比卻抑制技術效率提升，從績效體系看，科技人員投入產生的薪酬屬于科技投入費用，與該結論不完全相同，說明銀行經營體系本身具備復雜性。另外，股權集中度也有類似表現，股權集中度對于不同股權性質企業所產生的激勵效應不同，在中央控股、地方控股、國有資產管理機構控股以及私有企業的激勵程度有較大差異。即股權集中度對銀行經營效率存在促進、抑制、無法判斷和不相關這4 種關系[13,14]?；诖?，提出假設5。

假設5：上市銀行內部組織結構與運營效率存在復雜相關關系。

三、研究方法

（一）三段DEA 方法

DEA 又稱數據包絡分析，建立在“帕累托最優”基礎上并用來分析機構效率評價的一種非參數方法[15,16]。其基本原理解釋如下：第一步對生產前沿面進行固定，利用生產過程中投入與產出比例來選取對應單元，采用規模報酬可變且以投入為導向的BCC 模型對單元技術效率(TE)、規模效率(SE)、純技術效率(PTE) 進行計算。第二步是利用SFA 模型去除其他影響變量使決策單元環境一致，再將第一步中計算得出的投入冗余作為被解釋變量，環境變量作為解釋變量。第三步是再次使用BCC 模型將調整后的投入數據進行效率測算，可認為排除環境因素和隨機誤差[17]，決策單元計算結果真實性和準確度得到保證。

其中BCC 模型具體公式如下所示：假設共有m 家上市銀行，有a 個以投入為主要導向的指標和b 個以產出為主要導向的指標Bj= (b1j,b2j,… … ,bbj)T，j= (1 ,2,… …,m)，可以得到BCC 模型的最優解為：

在上述公式內，S,-S+均為松弛變量，ε代表非阿基米德無窮小量，θ代表效率值。其中SFA 模型原理和具體公式如下：對一階段DEA 方法處理后的投入值進行控制變量處理，即排除外界變量和管理無效率的隨機干擾。隨后將該投入冗余值作為模型因變量，外界影響因素和組合誤差項作為模型因變量，可以得出公式：

在上述公式內，Yij為第j 個決策單元位于第i 項的投入冗余，αj,βi, Μij,Νij依次代表影響上市銀行運營效率的外界變量及其影響系數、隨機混合干擾項和管理無效率。因此，指定上市銀行的投入與產出變量，并運用三段DEA 模型分析其外部影響變量和測算運營效率具備合理性[18]。

（二）fsQCA 方法

Ragin[19]最先提出定性比較分析，是一種量化與質化結合的案例研究方法，探究多條件并發式組合的非線性因果關系，模糊集定性比較分析法(fsQCA)是在此基礎上通過集合分數的刻度化進行的延伸。該方法存在三個假設：多重并發因果、等效和非對稱。多重并發因果可認為是影響上市銀行運營效率的多因素以組合形式出現，這些組合形式因果關系復雜且互相干擾最終共同作用于結果；等效意味著這些不同組合具備相同的影響力度，例如，在造成上市銀行技術效率低下的不同組合路徑中，雖然路徑有差別但作用結果無差距，都致使技術效率下降相同幅度；非對稱代表結果與反結果的成因不一致，例如讓上市銀行技術效率下降的原因對立面不見得會使技術效率上升。由此，結合金融體系復雜的邏輯關系和因果組合的多樣化表現，可以得出：采用fsQCA 方法來分析上市銀行內部組織環境效率問題可行度較高。

四、基于DEA 的上市銀行運營效率測度與評價

（一）數據來源

本文數據來源于Wind 數據庫，各銀行2021 年末公布財報，東方財富網。按照股權性質與地域特點將54 家銀行分為4 類，分別為國有銀行（6 家），股份制銀行（8 家），城市商業銀行（31 家），農村商業銀行（9 家），共涉及33 個城市和21 個省份。投入與產出的數據來源于各銀行的招股說明書以及已經公布的財務報表，宏觀層面數據來源于2021 年國家統計局公布的各省份統計年鑒，外界影響變量數據來源于中國社會科學院發布的《中國城市競爭力第18 次報告》以及中國互聯網金融協會發布的《2022中國金融科技企業洞察報告》。

（二）指標選取

運用DEA 進行效率分析的關鍵是投入變量與產出變量如何選取，二者的不同組合會導致評價結果發生相應改變[16]。投入指標一般著重于成本方面的考量，產出指標一般著重于運營結果的考量，根據學者研究[12,20]并結合上市銀行資產性質、運營體系、人力成本上的特點，運用Citespace 在中國知網CSSCI 源上選取近10 年共300 篇相關文獻，文獻主題為“上市銀行”、“效率評價”、“商業銀行”、“效率”、“DEA”以及“經營績效”，并從中提取投入與產出變量所運用的關鍵詞共552 個，依據關鍵詞頻數最終選擇總資產和職工數為投入變量，凈利潤和營業收入為產出變量，可視化共現分析如圖1所示，其中節點大小代表出現頻次。

圖1 投入與產出變量可視化共現分析

同時，結合利率市場化背景和學者們已有研究成果[12,20]，從宏觀經濟層面、宏觀配置環境層面和微觀經營層面最終選擇區域經濟發展水平、城市自身競爭力、資產配置能力為影響變量，達到影響變量的宏微觀結合效果，使得模型結構更加穩定。

綜上所述，選取了總資產、職工數、凈利潤、營業收入、區域GDP、區域人口、經濟競爭力、可持續競爭力、宜居競爭力、宜商競爭力、不良貸款率、存貸比作為本文的研究變量，描述性分析如表1 所示：

表1 投入、產出、影響變量描述性統計

（三）實證分析

1.第一階段BCC

擬定規模報酬不變，通過BCC 模型對2021 年我國54 家上市銀行3 種效率進行測度。表2 表明，我國上市銀行技術效率為0.861、純技術效率為0.915、規模效率為0.931，其中規模報酬不變的有14 家，規模報酬遞增的有11 家，規模報酬遞減的有29 家，說明我國上市銀行總體規模報酬表現一般且整體運營水平、管理能力和制度建設存在提升空間。具體到各個銀行體系上來看，股份制行表現最為突出，技術效率高達0.979，說明股份制行總體運營狀況良好；國有行技術效率與股份制行接近，說明在利率市場化和金融改革雙重背景下，國有行運營水平逐漸上升，充分發揮市場化優勢；城商行與農商行技術效率接近，分別為0.777 和0.766，總體表現欠佳，這主要是因為兩者純技術效率偏低。因此，技術創新促進“科技銀行”轉型、健全信息化建設加快“數字銀行”推進以及提升管理水平達到高效運營模式是城商行和農商行目前需要重點關注的領域[18]。具體情況如下表2 所示：

表2 2021 年我國上市銀行調整前運行效率及規模報酬情況

2.第二階段SFA

將2 個投入變量的松弛變量作為被解釋變量，將選取的8 個外界影響變量作為解釋變量，進行SFA 回歸分析，結果如表3 所示。

表3 SFA 模型回歸分析結果

兩個松弛變量的γ值分別為0.99 和0.98，數值上接近1，說明總資產松弛值和職工數松弛值由管理無效率導致，不為隨機干擾項。同時，陳升[21]認為宏觀經濟水平上升會帶動工業化進程，使得企業管理水平、制度建設、技術創新落后于規模擴張程度，從而間接影響其運營能力。而表中數據顯示結果恰恰與之相反，表明區域經濟水平與上市銀行投入冗余具有顯著反向關系，即區域人均GDP 對銀行的技術效率具有促進作用?？紤]原因是由于上市銀行作為金融行業的核心，擔任的角色往往是資金提供方或融通者，鑒于區域資金流通性和“資金蓄水池”大小共同作用，工業化進程會為銀行帶來更好的資金來源和更多的資本總量余額，而銀行運用的數字化技術與獨立結算系統完全可以接受快速工業化發展，不必因此過分擴大規模甚至導致管理紊亂或技術退步現象。

城市宜商和宜居競爭力系數為負數。說明以下兩點：第一，城市營商環境改善會導致上下游產業聚集并豐富產業類別，由此增加對勞動人口的吸引力，繼而形成“產業促進人力，人力提升產業”的規模效應，通過“銀企結合”最終降低銀行運營成本[20]。第二，城市宜居度提升意味著就業環境良好、保障體系完善、醫療教育系統覆蓋面廣，基尼系數保持較低水準，容易加快人口涌入并形成較大人口基數，繼而提升創新型人才數量，最終為銀行輸入科技型人才并達成“科技為金融賦能”的目標[9,20]。而城市經濟競爭力和可持續競爭力系數為正數，意味著兩者促進上市銀行運營效率的效果欠佳，原因可能如下：經濟水平過高區域的資產集中度和市場開發完全度高，導致相關體系和不同體系銀行之間同業競爭力度大，同時信息高速流通促使產品同質化程度加深，客戶群體被劃分準確致使市場業務開展難度上升，不利于銀行自身運營效率提升。此外，可持續競爭力上升側面代表著城市現階段持續競爭力水平低下，而競爭力系數相對較高的城市大多集中在正在進行經濟結構轉型的資源型城市，在這類城市中，銀企結合度高，實施資源轉型戰略提升可持續競爭力易對銀行存貸規模、資本流動性和核心資本充足率產生負面影響，最終降低運營效率。

值得注意的是，資產配置模塊中存貸比和不良貸款率表現出截然不同的效果。一方面，不良貸款率抑制技術效率提升。將“五級分類”中的后三類貸款定義為不良貸款[22]，不良貸款率高，可能無法收回的貸款占總貸款的比例就會越大。降低該比率做法為“多收少貸”、資金重復使用和債務重組[22]，都會影響銀行現金流大小，最后引起銀行效率低下。另一方面，存貸比促進技術效率提升。存貸比為銀行貸款總額與存款總額的比值，比值上升意味著貸款總額相對規模擴大，而上市銀行的主要收入來源之一為貸存利率差[5]。鑒于此，存貸比增大會導致銀行收入水平提升，在保證流動性風險位于安全水平后，便可增強對科技和經營體系上的資金投入。同時，上市銀行自身具備財富聚集優勢，容易引起“金融集聚”效應，存貸比上升意味著資金在客觀層面上更具流通職能，繼而發揮類似貨幣乘數的杠桿效果，從而得出存貸比與運營效率存在顯著的正相關關系。

3.第三階段BCC

將調整后的職工數、總資產投入指標與原始產出指標結合，再次進行DEA 效率的分析。同樣地，擬定規模報酬不變，對3 種效率進行測度。表4 表明，我國上市銀行技術效率為0.788、純技術效率為0.832 和規模效率為0.887，其中規模報酬不變的有11 家，規模報酬遞增的有31 家，規模報酬遞減的有12 家，說明排除環境變量和統計噪聲影響，我國上市銀行技術效率降低是由規模效率下降和管理水平欠佳共同導致的，進一步體現出現階段上市銀行處于規模擴張期，但與規模匹配的技術能力和管理科學度有待增強。具體情況如表4 所示：

表4 2021 年我國上市銀行調整后運行效率及規模報酬情況

另外，對調整前后的各體系銀行進行橫向對比，發現調整后的整體運營情況欠佳，運營水平有所下降，時序變化狀況說明技術創新和內部管理是目前銀行理應注重的主要矛盾。進一步研究發現，規模無效率導致調整后各體系銀行技術效率的下降，純技術效率變化趨勢調整前后保持一致，代表上市銀行短期擴大營業規模和加強市場份額占有，存在同業惡性競爭和迎合政策盲目發放貸款來擴充資本規模的嫌疑。綜上可得：①上市銀行規模效率受外界變量影響較大。②技術創新和管理升級是提升技術效率的重要因素。③上市銀行進行規模擴張要注重自身經營能力，不能過度依靠外界融資或股權合并進行助長式發育，不然易致規模無效率。

基于調整后上市銀行效率的分布，確立縱軸（純技術效率），橫軸（規模效率），分界線（技術效率和規模效率的均值），將其分解為3 種類型：運營卓越型（PTE>0.832 and SE>0.882）、運營成長型（PTE>0.832 and SE<0.882）和運營待改進型（PTE<0.832 and SE<0.882），結合圖2、3、4 發現上市銀行技術效率和純技術效率整體表現為“U”型，且各體系銀行大多集中在SE<0.882 區間中，絕大部分城商行和小部分農商行多數分布在運營待改進型組中，股份制行規模效率接近國有行，此外，沒有出現嚴格的體系劃分效率現象，即矩陣表現上國有、股份、城、農互相融合夾雜。

圖2 調整前效率情況

圖3 調整后效率情況

圖4 上市銀行純技術效率與規模效率矩陣

五、基于fsQCA 的上市銀行運營效率改進方案

（一）變量選擇及描述性分析

通過Citespace 對CSSCI 上300 篇相關文獻進行可視化分析，文獻選用主題詞為“銀行”、“商業銀行”、“規模與經營”、“影響因素”、以及“效率反饋”，并從中提取影響上市銀行運營效率的關鍵詞共508 個，發現與上市銀行經營相關的內部要素主要有規模、盈虧狀況、科技使用程度和股權集中度，其可視化共現分析如圖5 所示。

圖5 調整后效率情況

基于以上分析結合研究假設，選取科技投入占比(STI)、科技人員占比(STPP)、銀行規模(SCALE)、股權集中度(HERF)、凈資產收益率(ROE)、負債率(NPLR)、技術效率(TE)作為條件變量，選取三段DEA 調整后的上市銀行TE 作為結果變量來解釋上市銀行技術效率的因果關系，數據來源于各銀行年報和由中國人民銀行發布的《中國金融年鑒》，部分銀行未公布科技人員占比和勞務外包情況，本文按照信息部門現有人數進行統計。描述性分析如表5 所示：

表5 變量描述性分析

對變量進行相關性分析，由分析結果可知：條件變量與結果變量之間部分顯著相關，條件變量之間也存在顯著相關關系，印證了假設5：上市銀行內部組織結構與運營效率存在復雜相關關系。進一步說明傳統線性回歸方法在解釋銀行內部組織架構與技術效率的關系上有局限性，而fsQCA 方法的優勢則在于[23]：避免條件變量的自相關和多重共線性帶來的不利影響；能夠分析條件變量組合對結果變量產生的作用；是定性與定量分析方法的結合，使得在案例分析模塊更具前瞻性與科學性。相關性分析具體情況如表6 所示：

表6 變量相關性分析

因此，鑒于以上分析，發現影響銀行運營效率的諸多因素因果關系復雜、顯著關系模糊以及存在自干擾現象。本文基于組態視角，聚焦銀行內部治理，運用fsQCA 方法對影響銀行運營效率的因素展開路徑分析，其組態模型如圖6 所示：

圖6 銀行內部治理與高技術效率組態模型

（二）變量校準、必要性檢測和真值表構建

1.變量校準

校準意為重新劃分單元集合隸屬情況，常用方法是將原始數據簡化為[0,1] 區間的集合。然而，上市銀行經營性質和行業特點有別于傳統企業，研發方向和科技關注點不具備行業普適性。采用上、中、下分位對前因條件錨點進行劃分不具備準確度，繼而不能完全反映銀行運營過程中的邏輯關系[9,23]。為此，鑒于4 種銀行體系資本規模和資金儲備的巨大差異，通過95 分位、50 分位和5 分位來確定6 個條件變量與結果變量的完全不隸屬、交叉點和完全隸屬錨點。具體結果如表7 所示：

表7 各變量校準錨點1

2.必要性檢測

QCA 分析過程中，條件變量和結果變量之間的充要關系由一致性和覆蓋率來檢驗確定[24,25]。一致性得分決定變量間的必要或不必要關系，若得分數值>0.9，則該條件變量為結果變量的必要條件之一。由表8 可知，各個單項前因條件影響高技術效率的必要性數值都<0.9，沒有構成必要條件[26-28]。說明各單項前因條件對技術效率的解釋力度欠佳，銀行技術效率提高由多因素共同作用調節而成，并非由單因素決定。

表8 必要性檢測

3.真值表構建

確定前因條件后，建立真值表來滿足結果生成的邏輯性。真值表代表了變量的屬性空間，并以二元狀態呈現所有邏輯可能的因果條件組合。本文調節一致性閾值(RC) 設為0.8，案例頻數閾值設為1[25]，檢測非一致性比例縮減值(PRI)。若RC>0.8，PRI<0.7 則手動改為0，代表該案例的要素水平低。

（三）上市銀行高技術效率提升路徑

本文在簡約解的基礎上解讀中間解來確定核心變量。條件組合的結果呈現不同路徑，表明在多路徑下都可達到競爭優勢。表9 表示，中間解的整體一致性為0.937，達到合理的充分條件一致性水平。同時，各方案的一致性水平均超過0.9，說明這些前因條件組合可以作為技術效率提高的充分條件[27]。另外，中間解的整體覆蓋度為0.755，表明以下6 個組態可以對約75.5%的高運營效率成因進行解釋。

表9 前因條件構型

1.模式1：高研發高盈利低杠桿主導型

模式1 的前因構型包括Stpp×Scale×Roe×～Nplr和Sti×Stpp×～Herf×Roe×～Nplr，科技投入、股權集中度和負債率。該組態表明即使銀行股權集中度情況不太明確并且職工結構上科技人員保持較高占比，只要銀行負債情況良好、負債規模在合理范圍之內甚至更好，那么仍可以保持高盈利狀態。針對路徑1 和路徑2，以浙商銀行為例進行剖析，浙商銀行2021 年的科技人員占比為總職工的11.25%，于2018 年便開始開展知識圖譜技術研究和與應用探索，將圖譜技術用于風控、營銷等核心業務，取得了良好的應用成效。同時浙商銀行2021 年總負債增長11.47%，其中存款增長15.88% ；不良貸款率1.49%、撥備覆蓋率185.74%，資產質量和負債情況保持穩定并在2021 年末營業收入同比增長22.53%。同時，路徑2 表示適當的科技投入短期內雖然會增加銀行支出成本，但是有助于運營效率提升，然而加大科技投入相較于提升科技人員數量對該模式銀行效果欠佳，考慮原因為科技創新成本高、創新周期長、創新結果不明確，對于銀行人力物力財力要求水平高，因此擴大人員數量等待技術突破會比增加科技投入來提高產出的決策方式更穩重和保守，符合銀行經營風險的基本理念?；谝陨戏治?，本文提出以下命題：

命題1：當銀行資產規模較大時，在維持杠桿率處于健康區間內，關注研發領域并進行資金投入是具備盈利效應的，并可實現銀行高效運營。

2.模式2：高集權高盈利高負債主導型

模 式2 的 前 因 構 型 包 括～Sti×～Stpp×Herf×Roe×Nplr 和～Sti×Scale×Herf×Roe×Nplr，該 組 態表明銀行降低科技投入的同時，加強股權集中度會促使杠桿率抬升，但是也會使銀行收益呈現小規模上漲。針對路徑3，主要選取徽商銀行進行路徑剖析，2020 年徽商銀行的股東占比前5 分別為6.94%、6.89%、6.81%、4.92%、4.86%；2021 年徽商銀行的股東占比前5 分別為11.22%、6.07%、6.03%、5.96%、5.08%，股權集中程度較之2020 年提升幅度較大。資產負債率也由2020 年91.69%到2021 年91.94%，科技投入金額占比由0.72% 降低到0.7%，收益率由7.8% 上升到8.2%?？梢钥闯龌丈蹄y行在提升股權集中度、降低科技投入金額占比以及適當增加資產負債率后，經營收入出現小幅度上升趨勢。李明輝研究表明[30]，持股比例增加會增強股東對經理人行為約束。當銀行股權結構分散、持股比例較為均等、大股東數目較多時，容易發生股東與股東之間的“搭便車”行為從而導致監管機制失靈并引發代理人道德風險，最終損害股東利益，降低銀行運營效率[30]。

針對路徑4，中原銀行具備較好的解釋力度，2021年前5 股東股權占比情況為：10.25%、2.83%、2.82%、2.76%、2.75%。中原銀行股權集中程度較高，第一股東具備較強的執行能力，擁有700 余家營業網點及17 家附屬機構，規?？捎^。分析中原銀行2020 年和2021 年末財務報表發現，凈利潤上升8.3%、總資產規模提高1.4%、負債規模增加1.1%，科技投入總額基本保持不變，最終通過集權度優勢成功擴大規模形成規模收益增加。路徑4 適用于中原銀行的合理之處在于河南省份人口數量多和人口密度大，而人口密集程度較高使得區域關注點必須與人力掛鉤。同時，人口集聚過程中金融資源也會得到優化配置并促進經濟繁榮，接著產生經濟增長導致金融發展的“需求跟隨”效應，最終落實到金融體系中導致銀行業務規模擴大、儲戶基數增多、授信用信客戶數量上升以及利差區分度變高，從而提升機構運營效率?；谝陨戏治?，本文提出以下命題：

命題2：銀行股權集中度高時，第一股東具備較強話語權與決策權，更能適應復雜多變的金融市場，即使負債規模擴大也可通過增加資產規模，減少科技投入等方式實現高盈利與經營高效率。

3.模式3：高盈利低技術低集權主導型

模式3 的前因構型包括～Sti×～Scale×～Herf×Roe和～Sti×～Stpp×～Herf×Roe，路 徑5 的 典 型 案 例 為 紫金銀行，公司股權結構分散，第一大股東持股比例為8.96%，前十大股東合計持股比例為31.47%，不存在持股50% 以上的股東。公司僅紫金投資和國信集團兩家持股5%以上的股東，且其各自持股比例均未超過10%，所享有的表決權均不足以對公司股東大會決議產生重大影響。主要業務種類集中在“小微貸款”和“綠色貸款”上，成為盈利主要來源。同時，紫金銀行的服務對象和業務性質對科技要求不高，例如“整村授信”、“創新村村通”和“鄉村文旅貸”都聚焦于農村經濟，更關注業務指向性與適配度問題，在細分程度較高的金融市場上具備良好議價能力。此外，該行穩固已有的市場份額并對現有客戶進行深入維護，實施“存量新增”的營業策略使得客戶粘性較好。路徑6 的典型案例為東莞農商行，股權分布均勻且沒有占股比例較高的股東，前5 名分別為4.34%、2.18%、1.45%、1.20%、1.07%，集權度較低，各自持股比例均未超過5%。截止2021 年末，該行信息科技人員為294人，占比3.74%，營業收入較上年同期增長7.88%；實現凈利潤較上年同期增幅12.81%。而與路徑5 不同的是，東莞農商行依據區域經濟發展特點和人口生活習慣，更注重科技人員培養，營運思維上更傾向于金融科技賦能三農數字經濟，在關注業務指向性的同時開始追求技術進步，但是由于體量問題并沒有選擇科技研發道路?；谝陨戏治?，本文提出以下命題：

命題3：當銀行經營位置經濟水平較高，經營理念較貼合城市發展，經營模式符合區域特色，即使股權集中度較低，科技水平和研發力度較弱，仍可實現高盈利與高效經營。

對比6 個路徑的覆蓋度發現，路徑4 最高，解釋結果變量的46%，即多數銀行通過這條路徑實現高效運營，也進一步說明高集權、高盈利、低科技對銀行技術效率的直接作用。路徑1、2、3、5、6 的覆蓋度分別為15%、8%、14%、3%、17%，依次闡述了高研發高盈利低杠桿、高集權高盈利高負債、高盈利低技術低集權對銀行運營效率的影響。綜上所述，fsQCA 方法在解釋各因素間組態效應上較之傳統管理方法更具優勢。

（四）穩健性檢驗

本文通過兩種檢驗方法分別對模型穩健性進行檢驗：①調整原先一致性水平。主要改變PRI 限制范圍，由原先的PRI<0.7 手動調節數值為0 更改至PRI<0.75便調節為0，保持RC 區間仍處于[0.8，1] 之間。②改變原先測量方法。在數據錨點選取中，將原先的95 分位、50 分位和5 分位更改為75 分位、50 分位和25 分位，并重新對數據進行測算，發現兩種檢驗方法的測度結果顯示組態路徑依舊無變化，計算結果和研究結論保持穩健。

六、結論與展望

（一）研究結論

本文運用DEA 方法和fsQCA 方法對我國上市銀行運營效率和路徑提升進行分析，主要結論如下：①我國上市銀行運營表現整體良好，但各體系銀行技術效率、純技術效率和規模效率變動趨勢說明銀行在擴張規模時需要提高技術匹配度，改進科學管理模式。②傳統DEA 方法與三段DEA 方法測度技術效率的結果存在顯著性差異，其中外界影響變量運營效率影響最大。③我國上市銀行調整后的規模報酬總體遞增，說明銀行得到融資保障或者股權分配完成時，擴大規模尋求發展是可取的。④我國上市銀行技術效率與純技術效率總體呈“U 型”排列，不同體系銀行之間存在較大差異，其中股份制行和國有行接近，城商行和農商行接近。⑤結合外部制度環境和組織內部結構發現，銀行高效運營的成因有多種因素共同導致；上市銀行高效運營的3 種模式分別為：高研發高盈利低杠桿主導型、高集權高盈利高負債主導型和高盈利低科技低集權主導型，基本適用于4 種銀行體系的運營模式。

（二）研究展望

此外，本文研究內容對于上市銀行的經營和管理具有一定的啟發性，主要表現為：①我國大部分上市銀行正處于規模報酬即將遞增的階段，在面對規模擴張的時代浪潮要注意將規模與運營、規模與科技、規模與管理充分結合起來，不能盲目追求體量的擴大而忽略這些因素。②城市自身競爭力對于銀行運營效率十分重要，“銀企結合”和“銀行服務地區”的經營理念仍不過時，各體系銀行要充分發揮自身優勢，開拓市場業務。③模糊集定性方法確立的6 種路徑分別適用于不同性質銀行，銀行可以將其與自身發展規劃、業務方向、經營思路、城市特征進行結合，在時間序列上確立恰如時宜的發展戰略。

然而，本文仍存在一些研究局限。在數據集上，本文為保證上市銀行數目的時效性與全面性，只選用了2021 年的截面數據。同時，數據內容上也存在部分上市銀行財務報表披露信息不全，例如部分銀行科技人員數量統計缺失，采用信息部門人數直接替代可能造成誤差。未來研究方向可以聚焦于結合面板數據，運用深度學習思想，對上市銀行運營效率進行預測與考量。在研究體系上，上市銀行數量在逐漸增加，更存在例如廣發銀行這樣的未上市大型股份制行，其財務數據難以獲取，導致研究最終沒有完全覆蓋所有的銀行體系。未來研究方向可以著重于上市銀行股份性質特異化對經營效率的影響上。