人工智能技术对银行全要素生产率的影响研究
Research on the Impact of Artificial Intelligence Technology on Total Factor Productivity in Banks
摘要: 作为驱动数字金融演进的关键底层要素,人工智能技术正在逐步拓宽并渗透至银行业。伴随着该技术在商业银行体系内应用广度的不断延伸,其对银行微观运营机制及宏观发展轨迹所产生的深层重塑效应也正呈现出显著的强化趋势。本文基于文本挖掘方法构建人工智能技术水平指标,深入考察其对经由DEA-Malmquist指数测度得出的商业银行全要素生产率的影响效应与作用机理。研究选取2012至2024年间86家商业银行作为样本,运用双向固定效应模型及一系列计量检验方法进行实证分析。结果显示:人工智能技术的深化应用显著驱动了商业银行全要素生产率的增长;银行技术创新在其中发挥了关键的中介传导作用;此外,数字金融发展水平具有显著的正向调节效应,表明外部数字金融环境的优化能够进一步强化人工智能技术对全要素生产率的赋能效果。
Abstract: As a key underlying driver of the evolution of digital finance, artificial intelligence technology is gradually expanding its reach and permeating the banking sector. As the scope of its application within the commercial banking system continues to broaden, the profound transformative effects it exerts on banks’ micro-level operational mechanisms and macro-level development trajectories are also showing a marked trend towards intensification. This paper constructs an indicator of artificial intelligence technology levels based on text mining methods, and examines in depth its impact and underlying mechanisms on the total factor productivity of commercial banks, as measured by the DEA-Malmquist index. The study selects 86 commercial banks from 2012 to 2024 as the sample and conducts empirical analysis using a two-way fixed-effects model and a series of econometric tests. The results indicate that the deepening application of artificial intelligence technology has significantly driven the growth of total factor productivity in commercial banks; technological innovation within the banking sector has played a crucial mediating role in this process; furthermore, the level of digital finance development exhibits a significant positive moderating effect, suggesting that the optimisation of the external digital finance environment can further enhance the enabling effect of artificial intelligence technology on total factor productivity.
文章引用:许镁豪, 赵红岩. 人工智能技术对银行全要素生产率的影响研究[J]. 金融, 2026, 16(6): 684-696. https://doi.org/10.12677/fin.2026.166068

参考文献

[1] 邱晗, 黄益平, 纪洋. 金融科技对传统银行行为的影响——基于互联网理财的视角[J]. 金融研究, 2018(11): 17-29.
[2] 李明贤, 彭晏琳. 金融科技促进了农民增收吗? [J]. 南京农业大学学报(社会科学版), 2023, 23(6): 24-39.
[3] 唐将伟, 黄燕芬, 王鹏, 等. 金融科技赋能绿色发展: 理论分析与实证检验[J]. 价格理论与实践, 2023(5): 143-147+210.
[4] 李运达, 陈伟, 周华东. 金融科技、生产率悖论与银行盈利能力[J]. 财经科学, 2020(11): 1-16.
[5] 赵晓璇. 金融科技发展对商业银行全要素生产率的影响研究[D]: [硕士学位论文]. 济南: 山东大学, 2020.
[6] 赫国胜, 马妍妮. 非利息收入与商业银行经营效率测度[J]. 统计与决策, 2020, 36(8): 137-141.
[7] 李红权, 谢佳刘颖, 曹佩文. 金融科技如何影响商业银行的风险承担——基于多重中介效应的分析[J]. 投资研究, 2022, 41(8): 19-32.
[8] 田颖莉. 金融创新、产业结构升级与经济高质量发展[J]. 技术经济与管理研究, 2022(11): 113-117.
[9] 潘爽, 魏建国, 胡绍波. 互联网金融与家庭正规信贷约束缓解——基于风险偏好异质性的检验[J]. 经济评论, 2020(3): 149-162.
[10] Färe, R., Grosskopf, S., Norris, M. and Zhang, Z. (1994) Productivity Growth, Technical Progress, and Efficiency Change in Industrialized Countries. American Economic Review, 84, 66-83.
[11] 李丹丹. 金融科技对商业银行全要素生产率的技术溢出效应研究[J]. 财会月刊, 2024, 45(17): 121-128.
[12] 吴非, 胡慧芷, 林慧妍, 任晓怡. 企业数字化转型与资本市场表现——来自股票流动性的经验证据[J]. 管理世界, 2021, 37(7): 130-144+10.
[13] 岳华, 王海燕, 陈欣媛. 金融科技与商业银行盈利能力: 冲击抑或助推?——基于银行财报文本挖掘的实证检验[J]. 东南大学学报(哲学社会科学版), 2022, 24(4): 70-81+147.
[14] 孙继国, 陈琪, 胡金焱. 金融科技是否提升了中小企业价值?——基于技术创新和信息透明度的视角[J]. 财经问题研究, 2022(8): 73-81.
[15] 郭峰, 王靖一, 王芳, 等. 测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空间特征[J]. 经济学(季刊), 2020, 19(4): 1401-1418.
[16] 江艇. 因果推断经验研究中的中介效应与调节效应[J]. 中国工业经济, 2022(5): 100-120.
[17] 周杰琦, 陈达, 夏南新. 人工智能的绿色发展效应: 技术赋能和结构优化[J]. 当代经济科学, 2023, 45(5): 30-45.