金融创新、技术进步对商业银行绩效影响的关联性和协同性检验
根据本章第一节引入金融创新和技术进步的商业银行绩效实证研究模型，可以对金融创新和技术进步与我国商业银行绩效的关联性假设和协同性假设进行检验。
将控制变量代入式（6-1），采用一阶线性模型，可以得到如下表达式：
采用式（6-10）构建面板数据模型进行实证分析，根据式中绩效变量指标（ROAA，ROAE）和金融创新变量指标（GRFARMS，GRNII）选取的不同，分别得到四个回归模型CBP1～CBP4。其中，CBP1对应于ROAA和GRNII，CBP2对应于ROAA和GRFARMS，CBP3对应于ROAE和GRNII，CBP4对应于ROAE和GRFARMS。在进行回归分析之前，分别采用LLC方法、ADF-Fisher方法和PP-Fisher方法对各变量进行单位根检验，结果如表6-6所示，各变量都至少在10%的水平上拒绝了存在单位根的原假设。
表6-6 各变量面板数据单位根检验[15]
注：***和*分别表示统计量在1%和10%的水平上显著；c，t，n分别表示单位根检验式含有截距项、时间趋势项和n阶滞后项。
F检验和Hausman检验结果表明采用个体固定效应面板数据模型对CBP1～CBP4进行回归要优于采用随机效应或混合面板数据模型，相关检验数据如表6-7所示。采用个体固定效应面板数据模型对式（6-9）进行回归分析，结果如表6-8所示。
表6-7 全样本面板数据模型设定检验
注：***和*分别表示统计量在1%和10%的水平上显著，关于F统计量数值请参见本页注释。
表6-8 引入金融创新和技术进步的中国商业银行绩效研究结果
续表
注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著，括号内数值为各变量估计系数对应的p值。
表6-8第二列（CBP1）和第三列（CBP2）数据以ROAA度量商业银行绩效。技术进步的估计系数大于0，并且都在1%的水平上通过显著性检验，这表明技术进步对中国商业银行绩效具有显著的正面影响，并且影响幅度较大。回归分析的结果强有力地证实了本章第一节给出的我国商业银行绩效与技术进步显著正相关的实证研究假设（H1）。相对于西方发达国家，我国现代商业银行尽管发展历史较短，经营管理有待完善，但受益于技术进步的推动，特别是对新技术加大投入并积极应用，弥补了经验管理经验上的不足，近年来取得了突飞猛进的发展。
除了金融创新代理变量GRNII与商业银行绩效备选代理变量ROAE在10%的水平上正相关外，在模型CBP1～CBP3中金融创新变量的估计系数不显著，与我国商业银行绩效不存在直接的相关性，假设H2没有得到完全的证实。根据第一章和第三章的分析，金融创新具有双面性，适度创新固然会对商业银行绩效带来正面影响，但是另一方面，金融创新需要有要素投入，当创新产出小于投入时，会对商业银行绩效带来负面影响，而过度创新甚至会给商业银行以毁灭性打击。从整体上看，中国金融创新对商业银行绩效的影响还不显著，潜在原因有以下几个：一是我国商业银行创新集中于中间业务领域，而中间业务占我国商业银行的业务比重和利润比重还相对较低，这也说明了只有在模型CBP4中，绩效与金融创新显著正相关；二是就我国商业银行整体而言，金融创新的历程比较短，还处于金融创新的早期投入和发展阶段，金融创新能力还有待提升，现阶段金融创新还未能给所有的商业银行带来显著的业绩回报；三是我国商业银行发展还不均衡，不同类型的商业银行金融创新水平存在较大的差距，尽管部分领先的商业银行通过金融创新改善了绩效，但大部分中小商业银行并未从金融创新中获益，这一点将在下文的差异性实证分析中进一步研究。
金融创新与技术进步乘积项的系数大于0，而且至少在5%的水平上通过了显著性检验，这说明金融创新与技术进步的协同效应能够显著提升我国商业银行绩效，协同性假设（H3）得到了有力证实。金融创新虽然对我国商业银行没有显著的直接影响，但是通过与技术进步的协同效应，对我国商业银行产生显著的间接影响。在模型CBP1和CBP3中，金融创新与技术进步的协同效应的相关系数明显较大；而对于模型CBP2和CBP4而言，协同效应的相关系数较小。这表明我国商业银行绩效对技术进步与中间业务或非信贷类金融产品创新的协同效应敏感度较低。我国商业银行金融创新通过协同效应对绩效的提升主要体现在资产业务范畴，商业银行非资产业务领域内的创新还不能对绩效产生显著影响。这与我国商业银行经营主要依赖于资产业务有关。我国商业银行绩效的进一步提升，一方面需要商业银行逐步增加非资产业务的比重，增加中间业务投入；另一方面，需要商业银行进一步依托技术进步，均衡提升资产负债业务和中间业务的综合金融创新能力。
表6-8中第四列（CBP3）和第五列（CBP4）给出以ROAE度量商业银行绩效的回归结果。除了在显著性水平上略有差异外，金融创新、技术进步及其协同效应与我国商业银行绩效的正相关性与模型CBP1和CBP2相一致，这表明实证分析的结论是稳健的。
上述实证结论表明：整体而言，技术进步对中国商业银行绩效的提升具有直接的正面影响，并且我国商业银行绩效与金融创新和技术进步的协同效应正相关，金融创新通过与技术进步的协同效应显著提升我国商业银行绩效。技术进步关联性假设H1和协同性假设H3成立，关于金融创新与中国商业银行绩效的关联性假设H2仅得到一个模型支持，未能通过所有模型的显著性检验。
表6-8还显示出中国商业银行绩效与成本收入比率显著负相关，这表明效率是影响我国商业银行绩效另外一个重要的直接因素，效率的改进能够显著提升商业银行绩效。所有模型中，资产规模与商业银行绩效的估计系数为正，并且在3个模型中通过了显著性检验，这说明资产规模扩张对于中国商业银行绩效改善具有较为显著的正面作用。我国商业银行绩效还与权益资产比率显著相关，由ROAA绩效度量指标考察，增加权益资本投入将显著提升商业银行绩效。增加权益一方面可以提高商业银行资本金投入，另一方面可以降低商业银行运营风险。绩效与权益资产比率和资产规模正相关为我国商业银行在股票市场再融资提供了实证证据支持。我国商业银行绩效与减值贷款比率正相关，但正相关系数较低，这说明适度承担信贷风险将有助于商业银行绩效提升；模型CBP1～CBP4中IMPLR的估计系数为正，并且在3个模型中都通过了显著性检验。股票市场公开发行股票与我国商业银行绩效负相关，这可能与商业银行在上市前集中释放利润或上市后规模效率降低有关。此外，中国商业银行绩效还与货币政策显著相关，宽松的广义货币供给量和较高的基准利率将显著提升商业银行绩效。规模效率改善和市场份额与我国商业银行整体绩效没有呈现出显著的相关性，这表明对于我国商业银行整体而言，尚不存在ESS和RMP的绩效影响机制，这是否与中国商业银行的不平衡发展或与不同类型商业银行之间的差异性有关，还需要进一步研究。此外，除了模型CBP4外，实际GDP增长率与我国商业银行绩效并未表现出显著的相关性，这可能是因为我国大部分商业银行历史较短，样本数据时间跨度相对于完整的经济周期的覆盖率还不够充分。