薩琴圖 陶克濤 哈斯木其爾

1 引 言

經(jīng)濟社會的深入發(fā)展，企業(yè)面臨著越來越復雜環(huán)境，面對日益復雜動態(tài)趨勢，學術界和實業(yè)界把研究視覺轉向了不穩(wěn)定、不確定、模糊等領域。銀行業(yè)作為百業(yè)之母對實體經(jīng)濟發(fā)展具有輸血作用，為經(jīng)濟循環(huán)、貿易流通、區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展具有核心地位（張時坤等，2022［1］）。近年來我國銀行業(yè)發(fā)展面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，各種金融風險事件頻發(fā)，經(jīng)營成本上升、整體資產(chǎn)的質量持續(xù)下降、不良貸款率持續(xù)走高、數(shù)字化轉型緩慢，業(yè)務擴展艱難等更高的經(jīng)營風險，商業(yè)銀行轉型發(fā)展面臨著不確定、模糊的復雜環(huán)境。在筑牢風險防控下，銀行業(yè)有力推動轉型創(chuàng)新舉措，從傳統(tǒng)金融走向數(shù)字化、普惠化、現(xiàn)代化、特色化的轉型升級。其原因有：第一，我國經(jīng)濟發(fā)展邁入新常態(tài)（高一銘等，2020［2］），進入結構調整期，并不再強調單一的經(jīng)濟增長指標，而更多著眼于經(jīng)濟質量、社會保障、民生等領域。第二，互聯(lián)網(wǎng)金融興起給金融業(yè)帶來極大地沖擊（田雅群等，2022［3］）。第三，經(jīng)濟全球化發(fā)展使外資金融企業(yè)涌入中國市場，使得競爭日趨激烈（管敏等，2021［4］）。第四，隨著不斷推進利率市場化改革，更多的要求金融產(chǎn)品的創(chuàng)新（孫秋楓等，2021［5］）。

目前我國商業(yè)銀行發(fā)展處于傳統(tǒng)模式與數(shù)字化方式并存，轉型發(fā)展緩慢，并大型銀行與中小銀行差距較大。商業(yè)銀行數(shù)字化風險防控能力不足，各種金融風險事件頻發(fā)，服務形式落后，客戶體驗感下降，更是與鄉(xiāng)村振興、綠色發(fā)展等特色領域結合不強。商業(yè)銀行業(yè)務增長異常艱難，正處于轉型發(fā)展的陣痛期。因此本文從中國銀行業(yè)協(xié)會發(fā)布的2021 年商業(yè)銀行排名名單中選取130 強為樣本，在復雜系統(tǒng)理論下分析外部環(huán)境及內部因素，采用fsQCA 方法分析環(huán)境（environment）、創(chuàng)新（innovate）、規(guī)模（scale）、風險（risk）四個因素及其條件組態(tài)對我國商業(yè)銀行盈利能力的影響程度，進而探討商業(yè)銀行轉型創(chuàng)新的多重路徑，

2 文獻綜述與研究框架

2.1 文獻綜述

2.1.1 復雜系統(tǒng)相關研究

復雜系統(tǒng)理論是比較年輕的學科，有助于解決當今的許多挑戰(zhàn)。從“線性管理”到“非線性生態(tài)管理”轉變、全球數(shù)字化技術快速發(fā)展等使企業(yè)面臨著越來越復雜與動態(tài)的環(huán)境，組態(tài)理論和QCA 方法能較好地分析多要素并發(fā)的因果復雜性問題（杜運周等，2022［6］）。狄增如等（2022）［7］從復雜物理系統(tǒng)、生命現(xiàn)象、社會經(jīng)濟等方面揭示復雜系統(tǒng)科學研究進展，并提出宏觀復雜系統(tǒng)性問題已成為各學科界探索的重要領域。當前國際政治局勢和經(jīng)濟環(huán)境嚴峻復雜，但金融創(chuàng)新層出不窮，通過復雜系統(tǒng)的相關理論去指導經(jīng)濟，引入到宏觀政策制定和金融風險防范中，可有效促進系統(tǒng)性風險化解和資本市場健康發(fā)展（汪壽陽等，2022［8］）。錢學森的復雜系統(tǒng)理論思想、實踐成果是中國特色復雜系統(tǒng)管理學術體系的基礎，將成為新的思維范式、實踐范式與研究范式（盛昭瀚等，2022［9］）。

2.1.2 商業(yè)銀行相關研究

隨著我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，商業(yè)銀行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展受到了學者們廣泛的關注。數(shù)字金融趨勢下商業(yè)銀行傳統(tǒng)網(wǎng)點出現(xiàn)“空心化”、經(jīng)營成本逐漸上升，甚至出現(xiàn)網(wǎng)點撤銷合并等問題，很難滿足市場和客戶的多元化服務需求（鄧宇，2022［10］）。鄢祖容（2022）［11］運用最小二乘回歸方法得到了影響商業(yè)銀行盈利能力的前六大因素，其中銀行資產(chǎn)規(guī)模對盈利能力的貢獻度最低。對于中小銀行，金融科技可補充規(guī)模劣勢，可降低其信用風險，商業(yè)銀行應順應金融科技發(fā)展趨勢，加強關鍵環(huán)節(jié)的金融科技部署，建立金融科技能力輸出和開放平臺（周志剛等，2022［12］；王海軍等，2021［13］）。朱寧（2018）［14］等實證研究得出低非利息收入和高不良貸款是導致商業(yè)銀行效率下降的關鍵因素。李麗芳等（2021）［15］認為壓縮“壞”投入和規(guī)范影子銀行是增加有效金融供給、優(yōu)化金融供給結構和提升銀行效率的重要途徑。經(jīng)濟政策不確定性與商業(yè)銀行的資產(chǎn)收益率負相關關系，不利于貨幣政策的有效傳導（鄧偉等，2021［16］）。吳文洋（2021）［17］等通過回歸分析得出商業(yè)銀行創(chuàng)新與風險承擔能力之間具有“U 字型”關系，而規(guī)模經(jīng)營可以提高商業(yè)銀行風險承擔能力（李玫昌，2022［18］）。外資銀行能夠提高東道國企業(yè)的研發(fā)投入，對不同的國家具有異質性效應（李俊青，2020［19］）。

目前學界對商業(yè)銀行的創(chuàng)新發(fā)展方面進行了大量研究，也取得了顯著的成績。但是以往研究一方面在研究方法上，主要以定性研究或者傳統(tǒng)回歸實證研究為主，缺乏多樣性。另一方面，大部分研究集中在數(shù)字金融、綠色金融等領域，研究議題、研究成果同質化問題比較明顯。因此，本文將復雜系統(tǒng)理論、QCA 方法等新型研究范式拓展到金融領域研究，從多角度分析商業(yè)銀行轉型創(chuàng)新，通過紛繁復雜現(xiàn)象找出其背后的普適規(guī)律。

2.2 研究框架與研究方法描述

2.2.1 商業(yè)銀行四要素分析框架

通過文獻研究法，本文梳理出商業(yè)銀行四要素分析框架。分別為環(huán)境（environment）、創(chuàng)新（innovate）、規(guī)模（scale）、風險（risk）等四個因素，進而探討商業(yè)銀行轉型創(chuàng)新的多重路徑。外部環(huán)境因素中較好區(qū)域環(huán)境和經(jīng)濟形勢可提高城商行的信貸配置能力并降低風險（吳成頌等，2017［20］）。金融產(chǎn)品創(chuàng)新是銀行提高核心競爭能力的最好利器，創(chuàng)新規(guī)范性對商業(yè)銀行發(fā)展具有顯著作用（戴國強等，2015［21］）。銀行規(guī)模經(jīng)濟與規(guī)模增長呈倒U 型關系，商業(yè)銀行強化投入產(chǎn)出能力，保持適度規(guī)模經(jīng)營，調整分支機構布局及提高產(chǎn)能（李瑾，2019［22］）。適度擴張規(guī)模、著力提升效率、謹慎把控風險是城市商業(yè)銀行發(fā)展的關鍵環(huán)節(jié)，也是促進社會福利水平提升的重要因素（梁鹢，2021［23］）。

2.2.2 商業(yè)銀行四要素分析測度

關于商業(yè)銀行轉型創(chuàng)新指標，按照杜邦分析法并參考張艾蓮等（2021）［24］、黃倩等（2020）［25］，采用商業(yè)銀行盈利能力來衡量。就商業(yè)銀行轉型創(chuàng)新的環(huán)境因素、創(chuàng)新因素、規(guī)模因素和風險因素（即一級變量）進一步地細分為7 個二級變量，并提出相應的測度。各變量及測度見表1。

表1 商業(yè)銀行轉型創(chuàng)新影響因素

①環(huán)境因素：該變量包括總行所在地經(jīng)濟發(fā)展一個二級變量。金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間具有相互促進關系（趙錫軍等，2012［26］；杜佳毅，2021［27］）。

②創(chuàng)新因素：該變量包括非利息業(yè)務情況和金融科技發(fā)展情況兩個二級變量。張國旺（2021）［28］利用回歸分析方法得出宏觀經(jīng)濟水平、商業(yè)銀行規(guī)模、抗風險能力等可促進該商業(yè)銀行中間業(yè)務發(fā)展。金融科技降低商業(yè)經(jīng)營成本，提升商業(yè)銀行盈利能力（姚婷等，2021［29］）。

③規(guī)模因素：該變量包括總資產(chǎn)規(guī)模和物理網(wǎng)點總數(shù)兩個二級變量。安叢梅等（2021）［30］、陸超等（2020）［31］在研究商業(yè)銀行盈利能力影響因素中采取銀行規(guī)模為解釋變量獲得了研究結果。銀行傳統(tǒng)網(wǎng)點地理分布通過高信貸集中度、中長期貸款比例等不同的信貸行為對信貸效率具有中介效應（龍青等，2022［32］）。

④風險因素：該變量包括資產(chǎn)質量和資本充足率兩個二級變量。王文清提出商業(yè)銀行不良資產(chǎn)通過侵蝕核心資本降低資產(chǎn)收益率（王文清，2021［33］）。劉志洋等（2022）［34］認為與加強監(jiān)管資本比率相比提高商業(yè)銀行風險資產(chǎn)管控能力對商業(yè)銀行資本穩(wěn)健具有更好的作用。巴塞爾Ⅲ資本監(jiān)管的強化顯著提高了我國商業(yè)銀行穩(wěn)健性（熊啟躍，2021［35］）。

2.2.3 研究方法描述

復雜性理論是一套理論和概念的系統(tǒng)工具，主要適用于多重交叉的社會研究中。而組態(tài)視角和QCA 方法能較好地分析多重交叉的因果復雜性問題，已被廣泛用于管理學研究（杜運周等，2022［5］）。因此本文在商業(yè)銀行四要素分析中，采用fsQCA 方法，分析各要素及條件組態(tài)對商業(yè)銀行轉型創(chuàng)新的影響程度，并得到多條路徑。目前國內外對QCA 方法研究頗有豐富。Ragin（2010）［36］在1987 提出的定性比較分析法（QCA，Qualitative Comparative Analysis）把社會現(xiàn)象看作復雜的條件組合，并依照集合關系進行概念化（杜運周等，2017［37］）。fsQCA(模糊集定性比較分析)方法是最常用的QCA 方法之一，較好的處理程度變化問題以及部分隸屬的問題。Carlos Lassala（2016）［38］等采用模糊集定性比較分析（fsQCA），以確定咨詢客戶是否滿意解釋咨詢費。Ursula F.Ott（2016）［39］等研究涉及跨國企業(yè)（MNE）的國際談判中采用模糊集定性比較分析（fsQCA）的獲得了不同的組合。陶克濤等（2021）［40］運用fsQCA 方法得出技術、組織、環(huán)境條件對地方政府提升公共衛(wèi)生治理績效具有組合效應。王德東等（2021）［41］采用csQCA 方法得出組織因素對項目績效的影響的多種路徑。

3 數(shù)據(jù)說明

3.1 研究數(shù)據(jù)說明

3.1.1 數(shù)據(jù)收集與描述性分析

本文利用130 家商業(yè)銀行2021 年度公開年報數(shù)據(jù)、政府官網(wǎng)數(shù)據(jù)及企查查軟件（顧曉春，2019［42］）提供的數(shù)據(jù)來測定各條件變量及結果變量，數(shù)據(jù)來源客觀，具有極高的可靠性。其中非利息業(yè)務收入占比、總資產(chǎn)額、物理網(wǎng)點總數(shù)、不良貸款率、核心一級資本充足率、平均總資產(chǎn)回報率等變量數(shù)據(jù)從各家銀行年度公開報告中采取，測算方式有差別的全部以中國工商銀行2021 年度A 股報告測算方式為準；對于總行所在城市人均GDP 數(shù)據(jù)以政府官網(wǎng)數(shù)據(jù)為準；由于部分樣本金融科技相關數(shù)據(jù)缺乏，并且沒有統(tǒng)一的測度，本文采用在公安部、工商局等相關部門備案登記的APP 程序、直銷銀行、網(wǎng)站數(shù)量來測度，相關數(shù)據(jù)通過企查查軟件查詢獲得，也有較好的代表性。

在130 個研究樣本中有國有大型商業(yè)銀行6 家、全國性股份制商業(yè)銀行12 家、城商銀行87 家、農(nóng)商銀行24 家、網(wǎng)商銀行1 家。經(jīng)過使用fsQCA3.0 軟件對各變量數(shù)據(jù)進行描述性分析如表2 所示。通過本描述分析發(fā)現(xiàn)各樣本發(fā)展情況顯著不平衡，但資本充足這一條件均符合國際巴塞爾協(xié)議標準。

表2 樣本描述性分析

3.2.2 數(shù)據(jù)校準

本文根據(jù)現(xiàn)有研究與樣本數(shù)據(jù)情況，采用直接校準法（Ragin，2010［36］）。依據(jù)杜運周和賈良定（2021）［37］和陶克濤等（2021）［40］，對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、非利息業(yè)務情況、金融科技情況、總資產(chǎn)規(guī)模、網(wǎng)點覆蓋、資本充足、商業(yè)銀行盈利能力完全隸屬的校準標準為0.95 分位點，交叉點的校準標準為0.5 分位點，完全不隸屬校準標準為0.05 分位點。資產(chǎn)質量完全隸屬校準標準為0.05，交叉點的校準標準為 0.5，完全不隸屬的校準標準為0.95。各條件和結果的校準信息如表3 所示。

表3 條件和結果的校準

4 實證分析

4.1 單個條件的必要性分析

在進行fsQCA實證分析時首先對各單一條件進行“必要性（Necessity）”檢驗。根據(jù)Ragin and Fiss（2008）［43］，單個條件一致性檢驗標準為0.9，如果大于0.9 那么該單因素導致結果的發(fā)生。使用fsQCA3.0 軟件分析得出所有條件變量對商業(yè)銀行高盈利能力一致性水平均低于0.9（如表4 所示），即所有單項因素都不會導致結果的發(fā)生，需要進行條件組合，優(yōu)化方案結果才達到研究目的。

4.2 條件組態(tài)的充分性分析

條件通過以上單個條件的必要性分析得出一致性標準均低于0.9，需要進行條件組態(tài)分析探究不同條件組態(tài)分析結果變量的優(yōu)化方案。條件組態(tài)分析是 fsQCA 實證分析的核心（李煒談等，2022［44］），其中一致性閾值是用來衡量條件組態(tài)對結果變量解釋力度的關鍵指標。根據(jù)Ragin（2010）［36］，一致性閾值的最低標準為0.75，若低于0.75 則條件組態(tài)很難對結果變量進行有效的解釋。根據(jù)具體的研究情境，已有研究采用了不同的一致性閾值，如 0.8（韋彬等，2022［45］）、0.875（尹貽林等，2022［46］）等；為了達到更高的解釋力度，本研究把一致性閾值最終確定為0.90，頻數(shù)閾值為1，最后涵蓋130 個樣本。

根據(jù)求得的中間解和精簡解畫出了本文的組態(tài)圖，如圖1 所示。圖中“”和“”說明該變量是核心條件，分別代表該條件存在和不存在；“”和“”表示為邊緣條件，分別代表該條件存在和不存在；而“空白”處表明一個條件可存在或不存在。復雜性視角下的高盈利能力可以通過以下十條組態(tài)實現(xiàn)。

圖1 商業(yè)銀行高盈利能力組態(tài)分析

在圖1 中10 種條件組態(tài)的單個解和總體解的一致性水平均高于最低標準0.75，其中總體解的一致性為0.893168、總體覆蓋度為 0.664555。圖1 中的10 種組態(tài)對商業(yè)銀行高盈利能力具有極高的解釋力度。

組態(tài)1 中資產(chǎn)質量是核心條件，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、非利息業(yè)務為輔助條件。說明對于高商業(yè)銀行盈利能力，資產(chǎn)質量存在起到了關鍵作用。充分體現(xiàn)出風險控制能力是商業(yè)銀行生存發(fā)展的根本。該組態(tài)的一致性、凈覆蓋度、原始覆度分別為 0.929484、0.0140272、0.296229。該組態(tài)能夠解釋約29.6%的商業(yè)銀行高盈利能力案例。

組態(tài)2 中總資產(chǎn)規(guī)模和資產(chǎn)質量是核心條件，非利息業(yè)務情況是輔助條件。說明在具有較大的資產(chǎn)規(guī)模優(yōu)勢下，好的風險控制、低的不良貸款率可導致商業(yè)銀行的高盈利能力。情況較符合國有大型商業(yè)銀行、全國性股份制銀行情況。該組態(tài)的一致性、凈覆蓋度、原始覆度分別為0.921398、0.0209653、0.318251。該組態(tài)能夠解釋約31.8%的商業(yè)銀行高盈利能力案例。

組態(tài)3 中地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展情況、資產(chǎn)質量、資本充足率是核心條件。說明總行所在地為發(fā)達城市及商業(yè)銀行風險控制能力高可導致高的商業(yè)銀行盈利能力。例如，國有大型商業(yè)銀行、全國性股份制銀行總行均在北京、上海等發(fā)達城市而且其不良貸款率均在較低水平，核心一級資本充足率非常合理。該組態(tài)的一致性、凈覆蓋度、原始覆度分別為0.913163、0.0202112、0.301358。該組態(tài)能夠解釋約30.1%的高商業(yè)盈利能力案例。

組態(tài)4 中金融科技、資產(chǎn)質量、資本充足率是核心條件。充分體現(xiàn)出商業(yè)銀行創(chuàng)造高盈利能力及持續(xù)發(fā)展中控制風險的能力發(fā)揮著最根本的作用，而金融科技是未來金融業(yè)的發(fā)展趨勢，能夠提高經(jīng)營效率及節(jié)約成本，目前直銷銀行等app 程序可突破時間、空間的約束，提高了普惠金融業(yè)務覆蓋。該組態(tài)的一致性、凈覆蓋度、原始覆度分別為0.921953、0.016289、0.304676。該路組態(tài)夠解釋約30.4%的商業(yè)銀行盈利能力案例。

組態(tài)5 中非利息業(yè)務收入和金融科技條件是核心條件，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展情況、總資產(chǎn)規(guī)模及網(wǎng)點覆蓋發(fā)揮是輔助條件。說明當非利息業(yè)務收入和金融科技條件存在時，其他條件對于商業(yè)銀行高盈利能力而言作用不明顯，這表明，創(chuàng)新因素對商業(yè)銀行盈利能力尤為重要，商業(yè)銀行除了傳統(tǒng)存貸利差以外可通過中間業(yè)務收入、對外投資、金融科技等方式提高其盈利能力。該組態(tài)的一致性、凈覆蓋度、原始覆度分別為0.913183、0.031071、0.428356。該組態(tài)能夠解釋約42.8%的商業(yè)銀行高盈利能力案例。

組態(tài)6 中地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展情況、非利息業(yè)務收入和資產(chǎn)質量條件是核心條件，金融科技、總資產(chǎn)規(guī)模發(fā)揮了輔助條件。說明當?shù)貐^(qū)經(jīng)濟發(fā)展情況、非利息業(yè)務收入和資產(chǎn)質量條件的存在時，其他條件對于商業(yè)銀行高盈利能力而言作用不明顯。該組態(tài)中同樣資產(chǎn)質量成為了核心條件，在發(fā)達城市所在的商業(yè)銀行更有機會發(fā)起中間業(yè)務收入。該組態(tài)的一致性、凈覆蓋度、原始覆度分別為0.958333、0.008899、0.426697。該組態(tài)能夠解釋約42.6%的商業(yè)銀行高盈利能力案例。

組態(tài)7 中非利息業(yè)務收入、資產(chǎn)質量及資本充足率是核心條件。金融科技、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展發(fā)揮了輔助作用。說明非利息業(yè)務收入、資產(chǎn)質量及資本充足條件的存在可導致商業(yè)銀行高盈利能力。該組態(tài)中資本充足成為了核心條件之一，資本充足的優(yōu)越與商業(yè)銀行的盈利能力有著密切的聯(lián)系。該組態(tài)的一致性、凈覆蓋度、原始覆度分別為0.959967、0.009653、0.35083。該組態(tài)能夠解釋約35%的商業(yè)銀行高盈利能力案例。

組態(tài)8 中總資產(chǎn)規(guī)模、資產(chǎn)質量是核心條件，金融科技、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展是輔助條件。說明總資產(chǎn)規(guī)模、資產(chǎn)質量可導致商業(yè)銀行高盈利能力，而網(wǎng)點覆蓋度作用不明顯。該組態(tài)的一致性、凈覆蓋度、原始覆度分別為0.944473、0.007089、0.277074。該路徑能夠解釋約27.7%的商業(yè)銀行高盈利能力案例。

組態(tài)9 中資產(chǎn)質量、資本充足率是核心條件，金融科技、總資產(chǎn)規(guī)模是輔助條件?？傎Y產(chǎn)規(guī)模、資產(chǎn)質量條件是風險因素的兩個二級條件，只要控制好不良資產(chǎn)率，資本充足優(yōu)越時能夠創(chuàng)造高的商業(yè)銀行盈利能力，再次有力佐證了風險控制是商業(yè)銀行生存的根本。該組態(tài)的一致性、凈覆蓋度、原始覆度分別為0.925926、0.010709、0.222474。該路徑能夠解釋約22.24%的商業(yè)銀行高盈利能力案例。

組態(tài)10 中非利息業(yè)務情況是核心條件，金融科技、資產(chǎn)質量、網(wǎng)點覆蓋是輔助條件。說明良好的非利息業(yè)務收入，例如有效的對外投資、手續(xù)費、傭金、結算收入等也能創(chuàng)造高的商業(yè)銀行盈利能力，商業(yè)銀行創(chuàng)新能力也對盈利發(fā)展有著核心地位。該組態(tài)的一致性、凈覆蓋度、原始覆度分別為0.902954、0.002265、0.193665。該組態(tài)能夠解釋約19.36%的商業(yè)銀行高盈利能力案例。

5 結論與路徑

本文在復雜系統(tǒng)態(tài)勢下探討商業(yè)銀行轉型創(chuàng)新戰(zhàn)略，以130 家商業(yè)銀行為樣本，采用模糊集的QCA 方法（fsQCA）進行實證研究，分析得出高商業(yè)銀行盈利能力的組態(tài)條件。

5.1 結 論

①從總體上看，環(huán)境、創(chuàng)新、規(guī)模、風險的各因素都不能單獨作為商業(yè)銀行轉型創(chuàng)新的必要條件，單個要素并不構成高的商業(yè)銀行盈利能力，需要四種因素組合共同作用。

②以上10 條條件組態(tài)當中資產(chǎn)質量總共出現(xiàn)了8 次，說明在商業(yè)銀行發(fā)展當中風險控制能力的重要性，是商業(yè)銀行生存發(fā)展的根本，商業(yè)銀行在首先做好風險控制的情況下才能做好規(guī)模的擴張、業(yè)務的拓展。否則，不良資產(chǎn)的提高會影響商業(yè)銀行的發(fā)展，甚至面臨破產(chǎn)倒閉。并通過以上分析還能看出商業(yè)銀行資本充足率達到了巴塞爾委員會監(jiān)管標準并不能說明最優(yōu)或者完全處于安全穩(wěn)定的狀態(tài)。

③通過以上實證分析也可看出創(chuàng)新因素對金融業(yè)轉型創(chuàng)新的重要性，該因素包括提高非利息業(yè)務的提高、金融科技等。目前我國商業(yè)銀行非利息業(yè)務收入占比不高，在營業(yè)收入中的占比只有21%，其中主要為中間業(yè)務收入、投資收益、公允價值變動等。而在相關部門備案登記的APP 程序、直銷銀行、網(wǎng)站數(shù)量平均為10 個，整體數(shù)量差距較大；在130 強中只有1 家網(wǎng)絡銀行（前海微眾銀行），全國金融業(yè)整體創(chuàng)新水平較低。

④通過以上分析得出對于高商業(yè)銀行盈利能力規(guī)模因素的核心條件出現(xiàn)次數(shù)較少，對于商業(yè)銀行而言以擴大規(guī)模、增加物理網(wǎng)點等傳統(tǒng)的方式增加競爭能力不再那么重要，而是在控制風險的條件下通過數(shù)字金融、產(chǎn)品創(chuàng)新才是未來發(fā)展方向。根據(jù)相關報道2021 年我國2805 家商業(yè)銀行物理網(wǎng)點關閉、充分說明這一情況。

5.2 路 徑

①不斷提高風險控制能力。完善的風險體系是商業(yè)銀行生存的根本。一是建立全面風險管理（ERM）體系。全面風險管理從頂層設計到貫穿于每一個條線及業(yè)務流程，對商業(yè)銀行穩(wěn)定運行提供有力防火墻。二是強化內部控制和風險評估。建立科學完善的內部控制及評估制度，包括合理有效的方式方法、動態(tài)監(jiān)測等，對潛在風險早識別、早預警、早發(fā)現(xiàn)、早處置。另完善和發(fā)揮風險管理委員會、內部審計委員會、風險顧問專家等的作用對風險管理工作提供進一步的保障。三是強化數(shù)字化建設，尤其是數(shù)字化建設較弱的中小銀行，通過數(shù)字化風控模型接入各項數(shù)據(jù)平臺，有效識別和解決潛在風險。四是商業(yè)銀行應科學分析經(jīng)濟環(huán)境、經(jīng)濟周期采取彈性決策措施，比如，更多傾向于零售業(yè)務、普惠金融等領域，規(guī)避更大的波動風險，促使有效發(fā)展。

②從實際出發(fā)不斷進行創(chuàng)新。一是以產(chǎn)品創(chuàng)新為核心，全面實施創(chuàng)新。對客戶群體細分的基礎上，產(chǎn)品上差異化、精準化的創(chuàng)新，對不同客戶群體提供不同層次的產(chǎn)品，滿足其需求；例如，對年齡較大客戶，提供更加便捷的服務等。二是創(chuàng)新的核心是人員，不斷引進人才并健全的創(chuàng)新制度，激勵員工主動創(chuàng)新作為，提供獎勵和支持，打造有活力的創(chuàng)新文化氛圍。三是推進技術創(chuàng)新。商業(yè)銀行強化技術創(chuàng)新，推進數(shù)字金融建設。通過有效結合引進先進技術與自主研發(fā)，例如，人工智能、機器學習技術等不斷改善業(yè)務流程，推動金融服務的普惠化、現(xiàn)代化，提高自身核心競爭力。

③全面建設綠色金融體系，倡導環(huán)境保護。一是提高綠色貸款和債券業(yè)務量和結構占比，積極向節(jié)能環(huán)保的綠色產(chǎn)業(yè)，生態(tài)文明建設關鍵領域提供綠色融資支持。二是設定環(huán)境風險管理。商業(yè)銀行應將環(huán)境風險指標納入風險管理體系，對環(huán)境保護具有較大負面影響的企業(yè)客戶進行更加嚴格的審批授信管理。三是加強合作。商業(yè)銀行應積極國內外合作與交流。通過國際交流合作吸取先進的低碳轉型經(jīng)驗，與地方政府等其他國內主體共同推動綠色金融的發(fā)展和實踐。

④有力推動金融扶持鄉(xiāng)村振興。建設圍繞鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)、普惠金融、科技賦能的“三農(nóng)”金融服務體系。一是建設農(nóng)村金融服務網(wǎng)絡。通過服務網(wǎng)點、駐村干部等便捷服務解決廣大農(nóng)民的金融服務需求。二是在農(nóng)村貸款支持中積極與全國政策性農(nóng)業(yè)信貸擔保機構開展合作，真正解決農(nóng)村地區(qū)“融資難”、“融資貴”、“融資慢”問題，助力農(nóng)村產(chǎn)業(yè)振興。