摘要：本文选取2011—2019年中国32家上市商业银行面板数据，通过固定效应模型实证检验金融科技投入、中间业务收入对银行盈利水平的直接影响，同时检验中间业务收入的中介传导效应。首先梳理金融科技投入、中间业务收入与银行盈利的作用机理，其次构建核心实证模型，选取合适变量并完成数据整理，最终通过基准回归、异质性检验与稳健性检验验证研究假设。研究结果表明：第一，金融科技投入对商业银行盈利水平具有显著正向促进作用，加大金融科技布局可有效提升银行经营效益；第二，中间业务收入在金融科技投入与银行盈利水平之间存在部分中介效应，金融科技投入可通过扩容中间业务规模、优化业务结构间接提升银行盈利能力；第三，国有大行与股份制银行的实证结果存在异质性，金融科技赋能效果在股份制商业银行中更为显著。

关键词：金融科技投入；中间业务收入；银行盈利水平；中介效应；固定效应模型

中图分类号：F832.33            文献标识码：A

一、引言

随着数字经济与金融业深度融合，我国商业银行正式步入“数字化转型、智能化升级、多元化经营”的全新发展阶段，传统依靠存贷利差的单一盈利模式日渐式微，依托金融科技赋能、拓展中间业务成为商业银行突破盈利瓶颈、实现高质量发展的核心路径[1]。近年来，大数据、人工智能、云计算、区块链等金融科技技术持续渗透银行业，各大商业银行纷纷加大金融科技资金、人才、技术投入，搭建数字化服务平台、创新金融产品、优化业务流程，彻底改变了传统银行的经营模式与盈利结构。

监管层面持续出台政策引导银行业数字化转型，原银保监会先后印发《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》《银行业金融机构数字化转型指导意见》等文件，明确鼓励商业银行加大金融科技投入，拓展多元化非利息业务，降低传统利差依赖，提升综合盈利水平。在行业竞争日趋激烈、利率市场化持续深化的背景下，中间业务作为商业银行低风险、高收益的核心业务板块，已然成为衡量银行盈利质量与经营活力的重要指标，而金融科技的持续投入为中间业务创新、规模扩张、效率提升提供了核心技术支撑。

学术界关于金融科技与银行经营发展的相关研究起步较早。国外学者Merton（1995）提出金融创新理论，认为技术革新能够优化金融机构业务流程、降低经营成本、拓展盈利渠道。Berger（2003）进一步研究证实，数字化技术投入能够显著提升商业银行经营效率与盈利水平，推动银行业业态升级。国内研究方面，学者吴晓求[2]指出金融科技是金融业转型升级的核心驱动力，能够打破传统金融服务边界，拓宽商业银行盈利空间。邱晗等[3]通过实证研究发现，金融科技发展能够倒逼商业银行优化业务结构，提升非利息收入占比。

现有研究多集中于金融科技对银行盈利的直接影响、金融科技对银行业务结构的单一作用，鲜有将金融科技投入、中间业务收入、银行盈利水平三者纳入同一研究框架，系统检验中间业务收入的中介传导机制，且相关实证的异质性分析、稳健性检验体系不够完善。基于此，本文以2011—2019年32家上市商业银行面板数据为样本，构建固定效应模型与中介效应模型，实证检验三者的内在关联与作用路径，丰富银行业数字化转型与盈利升级的相关实证研究成果。

本文研究安排如下：第一部分为引言，阐述研究背景、国内外文献综述与研究意义；第二部分为影响机理与研究假设，系统分析金融科技投入、中间业务收入影响银行盈利的内在逻辑，提出核心研究假设；第三部分为研究设计，设定实证模型、选取核心变量、说明数据来源与处理方式；第四部分为实证结果分析，包含描述性统计、基准回归、中介效应检验、异质性分析与稳健性检验；第五部分为结论与建议，总结研究结论并提出针对性行业发展建议。

本文的主要研究贡献体现在三个方面：第一，将金融科技投入、中间业务收入与银行盈利水平纳入统一实证框架，揭示三者的直接影响与间接传导路径，弥补现有研究的视角空缺；第二，区分国有商业银行与股份制商业银行进行异质性检验，细化不同类型银行的金融科技赋能差异；第三，通过替换变量、缩尾处理等方式开展稳健性检验，保障实证结果的准确性与可靠性。

二、影响机理与研究假设

（一）金融科技投入对银行盈利水平的直接影响机理

金融科技投入涵盖资金投入、技术研发、人才储备、系统建设等多个维度，能够从降本、增效、拓源三个层面直接提升商业银行盈利水平。首先，金融科技的数字化、智能化应用，能够替代传统人工柜台、线下审批等低效业务模式，大幅降低银行运营成本、人力成本与管理成本，提升经营效率；其次，大数据风控、智能营销等技术能够精准识别客户需求、把控信贷风险，降低不良贷款率，减少经营损失；最后，金融科技打破了传统金融服务的时空限制，拓宽了银行服务边界，能够覆盖长尾客户群体，挖掘全新盈利增长点，直接推动银行盈利水平提升。基于此，本文提出假设H1：金融科技投入对商业银行盈利水平具有显著正向促进作用。

（二）金融科技投入对中间业务收入的影响机理

商业银行中间业务包含支付结算、理财咨询、托管担保、银行卡业务等非利息业务，具有低风险、轻资产、高回报的特征。传统中间业务存在服务模式单一、办理效率低下、客户覆盖面较窄等问题，发展受限。而金融科技投入能够赋能中间业务全方位升级：一方面，智能终端、线上服务平台的搭建，简化了中间业务办理流程，提升业务办理效率与客户体验；另一方面，大数据、人工智能技术能够精准匹配客户多元化需求，推动理财、托管、财富管理等中间业务产品创新，扩大中间业务规模，提升中间业务收入水平。基于此，本文提出假设H2：金融科技投入能够显著提升商业银行中间业务收入。

（三）中间业务收入的中介传导机理

中间业务收入是商业银行盈利体系的核心组成部分，能够有效对冲存贷利差收窄带来的盈利压力，优化银行盈利结构、提升盈利稳定性。金融科技投入不仅可以直接提升银行盈利水平，还可以通过赋能中间业务发展、扩大中间业务收入规模、优化非利息收入结构，间接推动银行盈利增长。即中间业务收入在金融科技投入与银行盈利水平之间承担中介传导作用。基于此，本文提出假设H3：中间业务收入在金融科技投入影响银行盈利水平的过程中存在显著中介效应。

三、研究设计

（一）模型设定

为验证本文研究假设，参照温忠麟中介效应检验程序，结合面板数据特征，构建个体固定效应基准模型、中介效应模型如下：

模型1（基准回归：金融科技投入对银行盈利的直接影响）：

$$ROA_{i,t}=_x0007_lpha_0+eta_1 FinTech_{i,t}+ heta Control_{i,t}+mu_i+
arepsilon_{i,t}$$

模型2（中介变量回归：金融科技投入对中间业务收入的影响）：

$$NII_{i,t}=_x0007_lpha_0+eta_2 FinTech_{i,t}+ heta Control_{i,t}+mu_i+
arepsilon_{i,t}$$

模型3（中介效应完整检验）：

$$ROA_{i,t}=_x0007_lpha_0+eta_3 FinTech_{i,t}+eta_4 NII_{i,t}+ heta Control_{i,t}+mu_i+
arepsilon_{i,t}$$

其中，下标i代表商业银行个体，t代表年份；$$ROA_{i,t}$$为银行盈利水平，$$FinTech_{i,t}$$为核心解释变量金融科技投入，$$NII_{i,t}$$为中介变量中间业务收入，$$Control_{i,t}$$为系列控制变量，$$mu_i$$为个体固定效应，$$
arepsilon_{i,t}$$为随机扰动项。

（二）变量选取

1. 被解释变量

银行盈利水平（ROA）：现有学界研究普遍采用总资产收益率衡量商业银行整体盈利水平，该指标能够客观反映银行资产获利能力与综合经营效益，数值越高代表银行盈利水平越强。本文选取各银行年度总资产收益率（%）作为被解释变量，同时辅以净资产收益率（ROE）作为稳健性检验替代指标。

2. 核心解释变量

金融科技投入（FinTech）：参照李建军等[4]的研究方法，采用商业银行年度金融科技资本投入、研发人员数量、数字化系统建设投入等数据，通过熵值法测算金融科技投入综合指数，全面衡量银行金融科技投入力度，数值越大代表银行金融科技布局投入越高。

3. 中介变量

中间业务收入（NII）：选取商业银行年度非利息收入占营业收入比重作为衡量指标，非利息收入主要由各类中间业务收入构成，能够精准反映银行中间业务发展规模与盈利贡献度。

4. 控制变量

为规避遗漏变量偏差，本文借鉴已有研究成果，选取银行微观层面核心控制变量：银行规模（Size），以银行年末总资产对数衡量；杠杆水平（Lev），以资产负债率衡量；存贷比（LDR），以贷款总额与存款总额比值衡量；不良贷款率（NPL），反映银行信贷风险；资本充足率（CAR），衡量银行风险抵御能力。

（三）数据来源与处理

本文选取2011—2019年中国32家上市商业银行面板数据为研究样本，样本包含6家国有大型商业银行、12家股份制商业银行、14家城市商业银行，覆盖国内主流上市银行，样本具有全面性与代表性。所有原始数据均来源于Wind金融数据库、各商业银行年度公开年报、中国银行业协会统计公报。为消除极端值影响，对所有连续变量进行1%和99%分位缩尾处理，最终得到288个有效观测样本。

（四）变量定义汇总

四、实证结果与分析

（一）描述性统计

为直观反映各变量的数据分布特征，对所有变量进行描述性统计，包含观测值、均值、标准差、最小值、最大值，结果如下表所示。

由描述性统计结果可知：样本期内商业银行总资产收益率（ROA）均值为1.082%，整体盈利水平平稳，但个体差异较为明显；金融科技投入指数均值为0.516，标准差0.183，说明各银行数字化投入力度参差不齐，头部银行投入显著高于中小银行；中间业务收入占比均值为22.365%，最大值达45.213%、最小值仅7.854%，反映出不同银行中间业务发展差距较大，多数银行仍依赖传统利差收入。各控制变量数据分布合理，无极端异常值，满足实证分析要求。

（二）基准回归与中介效应检验

本文通过Hausman检验确定选用个体固定效应模型，依次回归上述三个模型，检验金融科技投入、中间业务收入与银行盈利的内在关系，核心回归结果如下表所示。

注：***、**、*分别代表在1%、5%、10%的置信水平上显著，括号内为t值，下同。

根据回归结果可得：第一，模型1中金融科技投入（FinTech）系数为0.352，在1%水平下显著为正，说明金融科技投入能够显著提升银行盈利水平，研究假设H1成立。加大金融科技技术研发、数字化系统建设投入，能够有效优化银行经营模式、降低运营风险、拓宽盈利渠道，推动盈利增长。第二，模型2中金融科技投入系数为12.365，在1%水平下显著为正，表明金融科技投入可显著扩容中间业务收入，优化非利息业务结构，研究假设H2成立。第三，模型3中，金融科技投入与中间业务收入系数均显著为正，且金融科技投入系数相较于模型1有所下降，说明中间业务收入存在**部分中介效应**，即金融科技投入不仅可以直接提升银行盈利，还能通过发展中间业务间接赋能盈利增长，研究假设H3成立。

控制变量层面，银行规模、资本充足率显著正向影响银行盈利，规模越大、资本储备越充足的银行，抗风险能力与盈利能力越强；不良贷款率、资产负债率显著抑制银行盈利，信贷风险过高、杠杆过高会压缩银行利润空间；存贷比影响不显著，符合银行业经营实际。

（三）异质性检验

为探究不同类型银行的实证结果差异，将样本划分为国有大型银行、股份制银行与城商行三组，开展异质性回归检验，结果如下表所示。

异质性结果显示：三类银行的金融科技投入、中间业务收入均对盈利水平呈正向影响，但效果存在明显差异。股份制商业银行的赋能效果最优，系数显著大于国有银行与城商行，原因在于股份制银行市场化程度更高、转型灵活性更强，金融科技投入能够快速落地转化，带动中间业务创新与盈利提升；国有银行体量庞大、转型节奏偏慢，赋能效果相对温和；城商行资源储备有限，金融科技投入规模不足，盈利提升效果弱于股份制银行。

（四）稳健性检验

为保障实证结果的可靠性，本文采用**替换被解释变量**的方式开展稳健性检验，以净资产收益率（ROE）替换原总资产收益率（ROA），重新进行中介效应回归，结果如下表所示。

稳健性检验结果表明，替换被解释变量后，核心解释变量、中介变量的系数符号、显著性与基准回归完全一致，中介效应依然成立，说明本文的实证结果稳健可靠，不存在变量选择偏差问题。

五、结论与建议

（一）研究结论

本文以2011—2019年32家上市商业银行面板数据为样本，基于固定效应模型与中介效应模型，实证检验金融科技投入、中间业务收入与银行盈利水平的内在关联与作用路径，最终得出三点核心结论：第一，金融科技投入对商业银行盈利水平具有显著正向促进作用，加大金融科技资金、技术、人才投入，能够有效优化银行经营模式、降低运营风险、提升综合盈利能力。第二，金融科技投入能够显著扩容商业银行中间业务收入，推动非利息业务创新与结构优化，打破传统业务发展瓶颈。第三，中间业务收入存在显著部分中介效应，金融科技投入既可以直接提升银行盈利水平，也能通过赋能中间业务发展、优化盈利结构间接实现盈利升级。第四，研究结果存在显著异质性，金融科技与中间业务的盈利赋能效果在股份制商业银行中最优，国有银行次之，城市商业银行相对最弱。

（二）政策建议

基于上述研究结论，结合我国银行业数字化转型与盈利结构升级现状，提出以下针对性建议：

1. 差异化加大金融科技投入，精准推进银行数字化转型。不同类型商业银行应结合自身经营规模、资源优势制定差异化转型策略。股份制商业银行应持续加大金融科技研发投入，深耕智能金融产品创新，强化中间业务核心竞争力；国有大型银行依托资源优势，搭建一体化数字化服务平台，优化业务流程、降低运营成本；城市商业银行立足区域市场特色，聚焦轻量化金融科技应用，精准服务中小客户，提升投入产出效率。同时避免盲目投入、重复建设，提升金融科技资源配置效率。

2. 依托金融科技赋能，全面优化中间业务结构。商业银行应依托大数据、人工智能、云计算等技术，打破传统中间业务单一模式，创新理财、托管、财富管理、跨境金融等多元化中间业务产品，精准匹配不同客户的差异化金融需求。同时借助金融科技优化中间业务办理流程，实现业务线上化、智能化、高效化，提升客户服务体验与业务覆盖率，持续扩大中间业务收入规模，降低对传统存贷利差的依赖，构建多元化、稳增长的盈利体系。

3. 强化风险管控，平衡数字化转型与稳健经营。金融科技赋能银行业发展的同时，也带来数据安全、技术风险、网络风险等新型风险。商业银行在加大科技投入、拓展中间业务的同时，需建立健全金融科技风险管控体系，依托智能风控技术完善风险识别、预警、处置机制，严控信贷风险、技术风险与操作风险。同时规范中间业务经营流程，杜绝违规创新、盲目扩张，实现数字化转型、业务创新与风险防控的协同发展，保障银行盈利的稳定性与持续性。

4. 强化人才队伍建设，夯实数字化转型根基。金融科技与中间业务融合发展需要复合型专业人才，商业银行应加大金融科技人才、金融创新人才的引进与培养力度，搭建专业化人才培养体系，提升从业人员数字化操作、产品创新、风险管控能力，为金融科技落地应用、中间业务转型升级提供人才支撑，持续释放科技赋能盈利增长的长效动能。