摘要：本文以我国上市商业银行数字化转型与经营绩效的非线性关系为研究对象，选取32家不同类型上市商业银行2014-2022年面板数据为研究样本（规避早期数字化程度极低、数据失真问题，同时兼顾转型全周期特征），采用固定效应面板门槛模型开展实证检验，从“技术红利”与“资金沉没成本”双视角探究数字化转型对银行经营绩效的非线性作用机制。研究结论表明：银行数字化转型对经营绩效存在显著的单门槛非线性影响，整体呈现“先抑制、后促进”的U型特征；转型初期资金沉没成本凸显，资源投入、系统搭建、人才培育等前期成本挤占经营利润，对绩效产生负向冲击；跨过门槛值后，大数据、人工智能等技术红利持续释放，降本增效、风控优化、业务创新等优势凸显，显著提升银行经营绩效；异质性层面，国有大行、股份制银行的技术红利释放速度显著快于城商行、农商行，中小银行沉没成本压力更显著，非线性特征更突出。

关键词：数字化转型；经营绩效；非线性影响；门槛模型；技术红利；沉没成本

中图分类号：F832    文献标识码：A    文章编号：

一、研究概述

数字经济的快速发展推动金融业进入数字化变革新阶段，商业银行依托大数据、人工智能、云计算等数字技术全面推进业务、风控、运营全流程数字化转型，成为银行转型升级的核心战略方向。当前利率市场化持续深化、行业竞争日趋白热化、实体经济融资需求多元化，传统依靠规模扩张、利差盈利的经营模式难以为继，数字化转型成为商业银行突破发展瓶颈、提升核心竞争力的关键路径。

现有研究多聚焦于数字化转型对银行绩效的线性影响，普遍认为数字化转型能够显著提升银行经营效率与盈利水平，但忽略了转型过程中的阶段性特征。事实上，银行数字化转型存在明显的周期差异性：转型初期需要持续投入大量资金用于数字系统搭建、技术设备更新、数字化人才引入、业务流程重构，产生高额资金沉没成本，短期难以转化为经营收益，甚至会挤压原有利润空间；而转型成熟期，前期投入的数字资源逐步落地应用，技术红利持续释放，实现业务降本增效、风险精准管控、服务场景拓展，进而赋能经营绩效提升。

基于此，本文摒弃传统线性研究框架，从技术红利与资金沉没成本双视角出发，运用面板门槛模型实证检验数字化转型对商业银行经营绩效的非线性影响，剖析不同转型阶段的作用机理、门槛效应与异质性特征，弥补现有研究线性分析的局限性，为商业银行精准把控数字化转型节奏、平衡成本投入与收益转化提供实证支撑与实践参考。

二、研究方法

本文采用理论分析与实证研究相结合的方法，选取32家国有大行、股份制银行、城市商业银行、农村商业银行2014-2022年面板数据为研究样本，聚焦数字化转型的非线性特征，构建面板门槛回归模型，实证检验数字化转型对银行经营绩效的门槛效应，区分资金沉没成本主导的转型初期与技术红利主导的转型成熟期，分析不同阶段的差异化影响。

研究具体流程如下：一是界定核心变量，选取数字化转型指数为核心解释变量、总资产收益率为被解释变量，引入银行规模、资产质量、风险水平、流动性、宏观经济环境为控制变量；二是通过描述性统计、相关性分析、平稳性检验完成数据预处理；三是构建单门槛、多门槛面板模型，检验数字化转型对经营绩效的非线性影响；四是开展稳健性检验与异质性分析，验证实证结果的可靠性与普适性；五是结合技术红利与沉没成本的理论逻辑解读实证结果。

为保证数据真实性与完整性，本文所有数据均来源于Wind数据库、国泰安CSMAR数据库、各商业银行年度报告、中国银行业协会行业报告，同时剔除数据缺失严重、上市时间不足的样本银行，最终得到288个平衡面板观测值。为规避极端值干扰，对所有连续变量进行1%和99%分位缩尾处理。

三、文献综述

（一）数字化转型正向赋能银行经营绩效研究

国外学者较早开展金融数字化与银行绩效的相关研究。Berger（2019）基于全球银行业样本研究发现，数字技术的应用能够优化银行信贷审批流程、降低运营成本、减少人为风控误差，显著提升银行盈利水平与经营效率。Lee et al.（2021）通过对全球新兴市场商业银行的实证分析，指出数字化转型能够拓展银行服务边界，打破传统线下服务的时空限制，增加非利息收入占比，优化收入结构，持续赋能经营绩效提升。Nguyen（2022）研究证实，数字化投入能够提升银行资源配置效率，缓解信息不对称问题，有效降低不良贷款率，改善资产质量，对银行长期经营绩效具有显著正向促进作用。

国内学者也普遍认可数字化转型的红利效应。刘孟飞等（2020）研究表明金融科技与数字化转型能够显著提升商业银行盈利能力与经营效率。杨望等（2020）发现数字化技术赋能下，银行中后台运营自动化水平大幅提升，人力成本、管理成本显著下降，规模经济效应凸显，经营绩效持续改善。温博慧等（2022）指出数字化转型能够拓宽银行小微、零售业务场景，提升客户粘性与业务覆盖面，形成新的利润增长点，推动绩效稳步提升。

（二）数字化转型抑制银行经营绩效研究

部分学者聚焦转型成本，提出数字化转型存在短期绩效抑制效应。Stiroh（2020）研究发现，银行数字化前期需要投入巨额资金用于技术研发、系统搭建、人才建设，且数字化落地周期较长，短期投入无法快速转化为收益，高额沉没成本会显著挤压银行当期利润，对经营绩效产生负向冲击。Chen et al.（2021）认为中小银行数字化转型存在资源错配问题，盲目跟风投入会导致资金浪费、资源闲置，叠加数字化运营能力不足，不仅无法赋能绩效，还会加剧经营负担。

国内相关研究中，张健（2021）指出我国商业银行数字化转型存在“重投入、轻落地”问题，前期设备采购、技术研发、团队建设产生大量沉没成本，短期显著降低银行盈利水平。李建军（2022）研究发现，数字化转型初期流程重构、人员调整、业务适配会产生转型阵痛，运营效率短期下降、管理成本上升，对银行经营绩效形成显著抑制作用。

（三）数字化转型的非线性影响研究

近年来，少量研究开始关注数字化转型的阶段性非线性特征。王静（2023）研究发现金融数字化与银行绩效之间存在U型非线性关系，短期成本效应占优、长期红利效应凸显。赵旭（2023）基于门槛模型研究证实，数字化转型对银行绩效的影响存在规模门槛，银行规模达到一定水平后，数字化赋能效果显著增强。但现有研究大多未明确区分资金沉没成本与技术红利的双机制差异，对非线性特征的内在逻辑解读不够深入，且缺乏针对不同类型银行的异质性机制分析。

（四）文献评述

综上，现有研究已证实数字化转型对银行经营绩效存在双向影响，但多数研究局限于单一线性关系检验，未充分解释转型过程中“成本抑制—红利赋能”的阶段性转换逻辑，对非线性影响的内在机理、门槛特征与异质性差异研究不足。本文基于技术红利与资金沉没成本双视角，构建面板门槛模型，精准识别数字化转型影响银行经营绩效的非线性门槛效应，深入剖析不同转型阶段的核心作用机制，丰富银行数字化转型的相关研究成果。

四、实证研究

（一）变量选取及数据来源

1. 被解释变量

本文选取总资产收益率（ROA）作为银行经营绩效的代理变量。ROA能够全面反映银行运用全部资产获取利润的能力，规避了净资产收益率（ROE）受财务杠杆影响的弊端，契合银行业高杠杆经营的行业特征，能够客观、真实衡量银行整体经营盈利水平，是学界衡量商业银行经营绩效的核心指标。

2. 核心解释变量与门槛变量

本文选取银行数字化转型指数（DT）作为核心解释变量，同时将其设为门槛变量，用于检验非线性门槛效应。参考主流研究方法，通过Python爬虫抓取商业银行年报、社会责任报告中数字化转型相关关键词词频，结合数字技术投入、线上业务占比、智能系统落地情况，标准化处理后得到0-1区间的数字化转型指数，数值越大代表银行数字化转型程度越高。

3. 控制变量

为规避遗漏变量偏差，结合银行业经营特征与现有研究，选取5个核心控制变量：

（1）银行规模（LNTA）：以银行年末总资产的自然对数衡量，控制规模效应对经营绩效的影响；

（2）不良贷款率（NPL）：衡量银行资产质量，不良贷款率越高，资产风险越大，经营绩效越低；

（3）资本充足率（CAR）：衡量银行风险抵御能力，充足的资本水平能够稳定经营、提升盈利稳定性；

（4）存贷比（LDR）：衡量银行资产流动性，反映银行资金配置效率；

（5）宏观经济增速（GDPG）：以年度GDP增长率衡量，控制宏观经济环境对银行业整体绩效的外部影响。

4. 样本与数据来源

本文选取2014-2022年32家上市商业银行作为研究样本，包含6家国有大型商业银行、10家全国性股份制商业银行、12家城市商业银行、4家农村商业银行。数据来源于Wind数据库、国泰安CSMAR数据库、各银行年度公开报告、国家统计局官网，经清洗、缩尾处理后得到288个平衡面板数据。

（二）变量描述性统计

本文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，直观反映样本数据的分布特征，结果如表1所示。

表1 变量描述性统计结果

由表1可知，样本银行总资产收益率（ROA）均值为0.0098，标准差仅0.0026，说明我国上市商业银行整体盈利水平较为稳定，个体盈利差异较小。数字化转型指数（DT）均值为0.4263，最小值0.0891、最大值0.8725，标准差0.1852，表明不同银行数字化转型程度差异显著，部分银行转型进度滞后，头部银行数字化布局成熟，为非线性影响研究提供了良好的数据基础。控制变量中，各指标数据分布合理，无极端异常值，数据质量良好，可用于后续实证分析。

（三）模型设定

为检验数字化转型对银行经营绩效的非线性影响，本文借鉴Hansen面板门槛模型，以数字化转型指数（DT）为门槛变量，构建单门槛回归模型，探究资金沉没成本与技术红利的阶段性差异化影响，模型公式为可编辑格式：

$$ROA_{it}=\alpha_0+\beta_1DT_{it}\cdot I(DT_{it}\leq\gamma)+\beta_2DT_{it}\cdot I(DT_{it}\gt\gamma)+\delta Control_{it}+\mu_i+\varepsilon_{it}$$

其中：$$ROA_{it}$$为i银行t年的经营绩效；$$DT_{it}$$为数字化转型指数；$$I(\cdot)$$为指示函数，满足括号内条件时取值为1，否则为0；$$\gamma$$为门槛值；$$Control_{it}$$为所有控制变量；$$\mu_i$$为个体固定效应；$$\varepsilon_{it}$$为随机扰动项。

当$$DT_{it}\leq\gamma$$时，银行处于数字化转型初期，资金沉没成本占主导，系数$$\beta_1$$预期为负；当$$DT_{it}\gt\gamma$$时，银行跨过转型门槛，技术红利持续释放，系数$$\beta_2$$预期为正，整体呈现U型非线性特征。

（四）平稳性检验

为避免面板数据伪回归问题，本文采用LLC检验对所有变量进行单位根平稳性检验，检验结果如表2所示。所有变量P值均小于0.01，在1%显著性水平上拒绝存在单位根的原假设，说明所有变量均为平稳序列，可直接用于门槛模型回归分析。

表2 变量平稳性检验结果

（五）门槛效应检验与门槛值确定

本文以数字化转型指数为门槛变量，依次进行单门槛、双门槛、三门槛检验，通过自抽样300次判断门槛效应显著性，检验结果如表3所示。单门槛效应P值为0.0033，在1%水平上显著，双门槛、三门槛效应均不显著，说明数字化转型对银行经营绩效存在单一门槛的非线性影响，最优门槛值为0.5126。

表3 门槛效应检验结果

（六）实证结果与分析

基于已确定的单门槛模型，开展回归分析，实证结果如表4所示，结合资金沉没成本与技术红利双视角解读非线性影响机制。

表4 门槛模型回归结果（***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1）

第一，数字化转型初期（DT≤0.5126），数字化转型系数为-0.0042，在1%水平上显著为负，验证了资金沉没成本效应。转型初期，银行需要持续投入大量资金用于数字系统搭建、技术设备更新、数字化人才招聘、业务流程重构，这类投入具有不可逆的沉没成本属性，无法短期转化为经营收益。同时，数字化模式与传统业务适配需要周期，业务磨合、人员适配、系统调试会降低运营效率，短期挤压银行利润空间，对经营绩效产生显著抑制作用。

第二，数字化转型成熟期（DT>0.5126），数字化转型系数为0.0038，在1%水平上显著为正，验证了技术红利效应。当数字化转型程度跨过门槛值后，前期沉没投入逐步落地见效，大数据风控、智能审批、线上服务等数字技术全面赋能业务：一方面实现降本增效，替代传统人工、线下运营模式，大幅降低管理成本与运营损耗；另一方面优化业务结构，拓展零售金融、场景金融、智能投顾等新型业务，增加非利息收入，同时精准管控信贷风险、降低不良率，全方位提升银行经营绩效。

第三，控制变量层面，银行规模、资本充足率、宏观经济增速均显著正向影响经营绩效，不良贷款率显著负向影响绩效，符合理论预期。存贷比影响不显著，说明流动性水平对当前银行盈利的边际影响较弱。模型R²为0.8126，整体拟合度较高，F统计量P值为0.0000，模型整体显著性良好。

（七）稳健性检验

为验证实证结果的可靠性，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）替代总资产收益率（ROA）重新构建门槛模型，回归结果如表5所示。

表5 稳健性检验回归结果

由稳健性检验结果可知，替换被解释变量后，数字化转型的非线性门槛效应依然显著，门槛值基本保持一致，转型初期抑制绩效、转型成熟期赋能绩效的核心结论未发生改变，模型回归结果稳健可靠。

（八）异质性分析

为进一步探究不同类型银行的差异化特征，将样本分为大型银行（国有大行+股份制银行）与中小银行（城商行+农商行）两组开展异质性检验，结果如表6所示。

表6 异质性检验结果

异质性结果表明：大型银行数字化转型门槛值更低，沉没成本的负向冲击更小，技术红利释放速度更快、赋能效果更强。原因在于大型银行资金实力雄厚、人才储备充足、客户资源丰富，数字化投入的资源利用率更高，转型磨合周期更短，能够快速实现成本回收与红利转化。中小银行门槛值更高，转型初期沉没成本的抑制效应更显著，技术红利释放缓慢，主要是因为中小银行资金有限、技术薄弱、数字化人才短缺，盲目投入易出现资源错配，转型落地难度更大，需要更长周期实现绩效正向转化。

五、结论及建议

（一）研究结论

本文基于2014-2022年32家上市商业银行面板数据，从技术红利与资金沉没成本双视角，运用面板门槛模型实证检验数字化转型对银行经营绩效的非线性影响，主要得出以下结论：

第一，商业银行数字化转型对经营绩效存在显著的单门槛U型非线性影响，门槛值为0.5126。转型初期，资金沉没成本占据主导地位，数字化投入难以快速转化为收益，显著抑制银行经营绩效；跨过门槛值后，技术红利持续释放，降本增效、风险优化、业务创新的正向效应凸显，显著提升经营绩效。

第二，异质性特征显著，大型银行数字化转型门槛更低、红利释放更快、绩效提升效果更优；中小银行沉没成本压力更大、转型门槛更高，非线性波动特征更突出，数字化赋能绩效的滞后性更明显。

第三，银行规模、资本充足率、宏观经济发展对经营绩效具有显著正向促进作用，不良贷款率会显著抑制银行盈利水平，是影响银行经营绩效的核心内部因素。

（二）对策建议

基于研究结论，结合技术红利与沉没成本的阶段性特征，为商业银行精准推进数字化转型、提升经营绩效提出针对性建议：

1. 精准把控转型节奏，平衡成本投入与红利释放。商业银行需摒弃盲目跟风的数字化投入模式，根据自身转型阶段制定差异化策略。转型初期严控无效投入、优化资金配置，减少沉没成本损耗；聚焦核心业务数字化改造，缩短技术适配周期，加快跨过转型门槛。转型成熟期持续深化数字技术应用，充分释放降本增效、风控优化的技术红利，实现绩效稳步提升。

2. 实施差异化转型战略，适配银行规模特征。大型银行依托资金、技术、人才优势，加大高端数字技术研发投入，打造数字化生态体系，持续放大技术红利优势，拓展场景金融、智能金融等高附加值业务。中小银行立足自身资源禀赋，避免重资产盲目投入，聚焦本地化、特色化业务数字化，依托成熟技术平台轻量化转型，降低沉没成本压力，稳步实现绩效正向转化。

3. 强化数字化配套建设，破解转型瓶颈。商业银行需完善数字化人才培育与引进机制，搭建专业数字运营团队，提升技术落地与业务适配能力；优化数据治理体系，提升数据质量与资源利用率，夯实数字化转型基础；建立数字化投入绩效考核机制，精准管控转型成本，避免资源错配，提升数字化投入产出效率。

4. 优化内部经营管理，夯实绩效提升基础。商业银行持续优化资产质量，严控不良贷款风险，降低风险损失；合理扩充资本规模、优化资本结构，提升风险抵御能力与资源配置效率；依托数字化手段优化信贷流程、创新金融产品，拓宽盈利渠道，实现数字化转型与经营绩效提升的良性循环。