间接影响途径实证检验模型

除了直接影响之外，金融创新和技术进步还可以通过中间变量对商业银行绩效产生间接作用。根据第三章和第四章的分析，金融创新或技术进步不仅可能会对市场势力形成影响，从而改变市场结构，而且可以从效率途径帮助商业银行提升绩效。检验金融创新和技术进步对商业银行绩效的间接影响途径，可以通过下面的回归模型进行实证分析。

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当式（6-2）～式（6-5）中，FI、TC或FITC的回归系数具有统计显著性时，表明金融创新或技术进步对于对应的被解释变量具有显著的正面或负面影响；如果对应的被解释变量在式（6-1）中的回归系数也同时具有显著性，则表明该中间变量是金融创新或技术进步对商业银行绩效产生影响的间接途径。需要注意是，在间接影响途径下，式（6-1）中中间变量系数只需要具有显著性，不必具有正相关性。例如，假设式（6-3）中FI的估计系数显著大于0，并且式（6-1）中βMS显著大于0，则表明金融创新显著地提升了商业银行的市场份额，并通过市场份额途径影响了市场结构，从而显著改善了商业银行绩效。又例如，式（6-2）中TC的估计系数显著小于0，同时式（6-1）中βMC显著小于0，表明商业银行绩效与市场集中度显著负相关，而技术进步可以通过减弱市场集中度缓解市场势力对商业银行的负面影响，从而改善商业银行绩效。这种情形可能适用于非完全竞争市场中的中小型商业银行群体。对于式（6-2）～式（6-5）实证检验模型所得出的其他情形可以同理类推。

FITC模型是对MP模型和ES模型的推广，不仅可以对金融创新、技术进步与商业银行绩效的直接关联性和协同性进行实证分析，而且同样可以对商业银行绩效SCP分析范式和RMP分析范式做出检验。由于引进了新的解释变量FI、TC和FITC，在FITC模型中，当βFI、βTC或βFITC显著大于0，而βMC、βMS、βEFFX、βEFFS等于0或不显著时，可以推断金融创新、技术进步或二者的协同效应是商业银行绩效的决定性因素，从而避免了MP理论绩效影响途径或ES理论绩效影响途径的虚假回归结论。这与Berger（1995）在MP模型和ES模型中引入效率变量的原理是一致的。当βFI、βTC、βFITC为0或者不显著时，仍然可以采用式（1-8）～式（1-10）对ESX理论、ESS理论和QL理论进行实证检验，并推断出影响商业银行绩效的决定性因素。根据第一章第三节的分析，SCP理论、RMP理论或ES理论成立与否并不影响关联性、协同性和间接影响机制的检验。