一、前言

网络信息技术的飞速发展致使人类社会产生巨大变革，商业银行在信息大潮中面临前所未有的机遇与挑战。近年来，以阿里巴巴为代表的大量互联网企业进入金融业并产生了“余额宝”、“财富通”等极具竞争力的互联网品牌；而利率市场化使得商业银行依靠存贷利差盈利的空间越来越小，这些都使得商业银行的传统业务收益不断降低、风险不断增大。在这样竞争激烈的大时代背景下，商业银行纷纷进行金融创新的探索，不断将传统业务移至线上，并利用互联网优势开发新业务，网络金融业务是商业银行向互联网领域进军的窗口，为商业银行提供了强大的竞争力。

2）修改的后64卦卦序（图8），揭示了64卦序数／阴阳对称规律，这也许是一个史无前例的、划时代的发现！呈现出既阴阳对称又数量平衡，阴中有阳，阳中有阴，阴阳相抱，自然天成。这岂不是精美的“阴阳／数量太极图”吗？64卦若采用比干八宫卦序，那么乾为首卦就要改变了，即坤为1，乾为2。

随着网络经济、支付安全等技术的不断成熟，网络金融服务将凭借其低成本、高效率、低风险等更受到商业银行与客户的青睐，并对银行绩效产生积极影响。银行绩效充分反映了商业银行的经营状况，也成为银行发展的首要目标。网络金融业务飞速发展的时代，其影响银行绩效的途径与方式对于商业银行绩效的提升具有实际意义，网络金融业务的发展趋势具有指导作用，也是本文研究的重点所在。

美国的可汗学院，是国际微课应用的引领者，其开发的数学课程，因为具有系列化、专题化、多元呈现方式的特点，在实施过程中产生了良好的教学效果，为我们带来了诸多启示。因此，积极鼓励国内教师建立专业的微课团队，制作系列化微课。

陪欢场女子买东西，他是老手了，只一旁随侍，总使人不注意他。此刻的微笑也丝毫不带讽刺性，不过有点悲哀。他的侧影迎着台灯，目光下视，睫毛像米色的蛾翅，歇落在瘦瘦的面颊上，在她看来是一种温柔怜惜的神气。

二、网络金融与银行绩效相关文献综述

互联网企业向金融界进军使得商业银行的传统业务受到巨大冲击，网络金融业务的重要性也因此被凸显出来，成为商业银行与互联网企业竞争的主要力量，而网络金融业务的高度繁荣会对传统银行业产生何种影响，都成为银行网络金融业务的研究重点。

网络金融在产生初期就面临如何发展的问题，是单纯将传统银行业务搬到线上来，还是效仿互联网金融企业已经较为成熟的运行模式，学术界提出了丰富的观点。孙悦(2015)根据我国金融行业现状，总结电子银行业务未来的发展策略，包括应对互联网金融的策略探讨、对信息的收集与分析、对客户的分层管理、多种渠道共同协作和精准定位的品牌营销等。袁文娟(2015)通过对电子银行业务的产生背景，国内外发展状况的总结，认为未来电子银行业务对传统业务的替代作用将进一步加强，服务将更加多样化、个性化、智能化，全球化趋势更加明显但与此同时风控管理需要进一步加强。周天虹(2017)认为未来网络金融将呈现零售金融服务去银行化、电子渠道成为客户服务的主渠道、金融科技推动电子银行加速变革的大趋势；未来网络金融业务的发展将成为各方面因素共同的结果，技术、人才都将成为决定其发展的关键因素。

在如今市场大环境的影响下，艺术品的市场已经跃居成为新一轮的商机，市场潜力无限大。随着社会经济水平的不断提高，人们的精神世界渴求得到满足，艺术品作为物质与精神兼具的产物自然成为现代人的心头好。从古至今，人们不论社会阶级，不论经济水平，不论时代状况，任何一个阶级，任何一种身份，任何一个时代，我们都可以从中看到陶瓷的绝美身影。它以独特的姿态扎根于人们的日常生活。

股市方面，2018年全球主要股指遭遇重创，上证指数以近24%的跌幅领跌全球市场。国内其他指数虽然有阶段性强势表现，但全年下来均创出2015年股灾以来的新低。

三、我国商业银行网络金融业务的发展

1995年10月，安全第一网络银行于美国成立，标志着网络金融时代的来临。网络金融业务凭借其使用成本低、方便快捷等特点成为用户的新选择，各大银行也加速相关业务的技术、资金投入。2012年，美国网上银行用户数量就已经突破6360万，其中68%开通了网上支付功能。

近五年，得益于技术进步，网银与手机银行在银行业务中占比都得到了极大程度地提升。2016年分别占据46%与42%同比增长率分别为16%与30%。而由于手机银行起步较晚，2011年仅为6.3%，近五年增长尤为显著。但同时我们也应注意，增速已呈现呈逐年放缓趋势，并且增长空间十分有限，这就说明网络金融已从疯狂增长模式转变为提升质量模式，如何提升用户体验、维持使用客户数量成为商业银行应当接下来应当关注的问题。而在客户活跃度方面，活跃用户以及交易用户变化趋势如图1。

网络金融业务出现初期，商业银行如何应对受到学者普遍关注。刘佳(2016)从银行内部布局和银行业外部空间布局两个角度探究电子银行对实体银行布局的影响。分析发现电子银行通过渠道、业务、服务、成本使银行内部布局更迎合专业的业务需求，而使银行外部布局的数量和结构更丰富。陈浩(2016)认为第三方支付与商业银行虽然在网络支付、在线理财等业务方面存在冲突，但在跨境支付和移动支付方面有广阔的合作空间。科技化、个性化的网络金融服务作为互联网时代的产物，弥补了传统柜台业务的缺陷，成为商业银行的核心竞争力，必将推动金融行业发生巨大变革，如何利用好网络金融工具，更好地服务银行绩效的提升成为值得关注的问题。

回顾我国网络金融的发展历史，大致可以分为三个阶段：第一阶段为2000年之前，国内各大商业银行陆续推出官方网站，网站主要功能为发布银行相关信息，并不具备银行网点基本功能；第二阶段则为2002年至2005年，银行大力发展网上银行业务并吸引大量用户，使得网银用户数量进入爆炸式增长阶段，商业银行将更多传统柜台业务移植到网络上，对银行客户产生了强烈的吸引力；第三阶段为2005年至今，随着互联网企业进入金融业，商业银行加速网络金融业务的发展步伐，移动端进入人们的视野，软件的不断革新使得网络金融业务变得更加简洁、安全，除此之外，理财服务、外汇交易等更多金融服务被添加到网络金融功能中，最大限度地提升用户的使用体验。

(一)个人网络金融业务：移动渠道成为主要渠道

根据《2016年电子银行调查报告》，网络金融渠道用户比例中：网上银行占比由2015年的40%提升到46%，手机银行则由32%提升到42%，同属移动互联网渠道的的微信银行则由2015年的18%提升至28%。2016年新开通网络金融渠道中，手机银行和微信银行分别位居前两位，占比分别为41%和36%，网上银行紧随其后占据29%的比例。近几年，智能手机成为必需品，移动互联网渠道进入飞速发展模式并成为网络金融的主要发展渠道，这也是网络金融业务未来发展的趋势。

通过对商业银行主要网络金融——网上银行、手机银行的发展现状进行分析。两种渠道近五年占比变化趋势如表1。

 

表1 网上银行、手机银行占比变化趋势

  

年份201120122013201420152016个人网上银行28%8.90%32%36%40%46%个人手机银行6.30%8.90%11.80%17.80%32.30%42%

相比之下，我国网络金融业务起步较晚，但发展速度惊人。中国银行于1996年开始发展电子银行业务，标志着我国银行电子化进程的开始。随后，招商银行于1997年推出官方方网站并于1998年推出“一网通”网上银行，随后，四大国有银行也相继进入虚拟金融市场。2000年，中国工商银行则率先开始了网上银行的对公业务。

  

图1 网上银行、手机银行活跃用户与交易用户占比

2013年为中国互联网金融发展元年，支付宝、微信支付等第三方支付平台的出现对商业银行产生了强烈冲击，由于业务的相似性，其对网络金融业务起到了一定的代替作用，网银活跃用户2016年降至79%，近几年发展较为迅速的个人手机银行占比也由2015年的88%降至83%。网银与手机银行交易用户占比虽有提高，但是较2014年仍有不小差距。由此可见，第三方支付平台对商业银行网络金融业务替代效应明显，很多用户认为只有一种电子渠道即可，而第三方支付平台由于其平台的便捷性而比商业银行网络金融服务具有更强的竞争力。各大商业银行也正在加快步伐丰富网络金融服务，通过与线下商家合作等方式同互联网平台进行竞争。

(二)企业网络金融业务：网银安全性最为重要

通过上述讨论，本文总结了以下几个方面有待考察：网络金融的发展会对该银行的绩效与风险产生何种影响，同时又有哪些因素会对他们之间的关系造成影响？本文认为网络金融的发展，带动了整个银行的智能化进程加速，随着网络金融对柜面业务的替代率提高，人工等物理成本显著下降，并且网络金融有着很高的业务效率，从理论上来说会对银行的绩效提高有一定的促进作用；同时，由于网络金融在办理业务时并不需要直接与客户接触，那么可能会使得部分业务的违约风险增加，进而导致整个银行的而风险增加；由于网络金融推广迅速，现代技术的不断成熟，这可能会对银行的风险与收益的关联性有所影响。针对以上的分析为基础，本文提出如下两个假设：

 

表2 企业网络金融业务渠道变化趋势

  

企业网上银行企业电话银行企业手机银行2015年73%18%13%2016年75%22%14%

企业使用网络金融服务主要为网上银行与电话银行渠道，分别由2015年的73%、18%增加至75%和22%。相比之下，企业手机银行的使用率不高，为13%左右，企业使用网银主要进行账户信息查询与对账、转账业务以及缴费事项，多通过电脑以及电话进行操作，因此，提升网上银行的功能性、安全性成为维持企业网络金融客户的关键。选取使用率最高的企业网上银行，我们探究网络金融用户比例变化趋势，如图2。

  

图2 2011-2016企业网银用户比例

企业网银用户比例由2011年44%增长至2016年75%，但近三年的增长速度不断放缓，2016年同比仅增长3%。这主要受到微型企业的限制。企业规模用网银用户比例成正比，1亿上规模企业的网银用户比例为93%，相比之下百万元以下规模企业的网银用户比例仅为69%。

在中国，大大小小的旅游城市有不少，似乎都难逃一红火就乱象丛生的“魔咒”。我的家乡厦门也是一座“网红”旅游城市。随着游客数量陡增，很快就滋生出不少“带人进厦大”的黄牛党、绕路拒载还与餐馆勾结的出租车司机，以及环岛路海边“磨刀霍霍向游客”的海鲜店家，这些人虽然自己赚到了钱，却让游客的旅游体验大打折扣，也损害了家乡的声誉，令人心痛。

——日前，德国《法兰克福汇报》网站以此为题报道称，中国年轻男性很难找到生活伴侣，主要原因是女性在择偶过程中首先要看的是男性的经济条件和职业

假设1：ROA/OR=β0+β1Replace+controls1+single+ε

综上所述，个人网络金融业务方面，由于信息移动技术的飞速发展，移动渠道为银行网络金融业务提升了主要竞争力，但是，我们更应看到，各网络金融渠道用户增长率呈现不同程度的下降，这主要与第三方支付为代表的互联网金融服务的冲击有关，如何在用户数量增长空间有限的背景下，维持活跃用户数量成为网络金融服务提升银行绩效的关键。相比之下，企业网络金融业务方面的主要渠道为网上银行，手机银行仍有很大的发展空间。

四、网络金融对商业银行绩效影响的实证研究

(一)模型假设

由于企业需求的特殊性，其网络金融渠道用户比例同个人网络金融渠道存在显著差异，根据《2016年中国电子银行调查报告》，各渠道占比变化情况如表2。

综上所述，目前针对网络金融的研究较多，但大多集中在未来发展趋势以及对于传统银行业造成的影响，大多数学者认为网络金融业务的发展能为中国商业银行带来大量的业务需求和价值增长机会，网络金融业务将成为现代商业银行新的战略性业务和利润增长点。目前针对银行绩效的评价主要采取DEA方法，而关于网络金融对银行绩效的影响效应研究较为薄弱，理论研究居多，这也是本文研究的重要内容。

假设一：商业银行的网络金融建设能够提高商业银行的整体绩效；

假设二：商业银行的网络金融建设通过影响银行的主营业务来提高银行的整体绩效。

(二)指标选取与模型建立

本文查阅了学者的众多研究成果，参考了闵德寅(2014)和余磊(2014)的做法，并考虑了数据的可得性，针对假设一，选取总资产利润率(ROA)和营业收入(OR)作为被解释变量，用以衡量商业银行的整体绩效；针对假设二，选取营业收支比率(OIR)、吸收存款规模(DS)和发放贷款规模(LS)三个指标衡量银行的主营业务发展情况。选取网络金融业务综合替代率(Replace)作为解释变量，用以衡量每个商业银行网络金融的发展程度，网络金融业务综合替代率是由网络金融业务笔数除以该银行总业务笔数所得到的一个比值，可以综合反映一个银行的网络金融业务发展程度，并且该指标不会受到银行规模大小的影响。同时，考虑到银行的风险和绩效不只受到一种因素的影响，本文还选取了银行总资产对数(ln(ca))、资产负债率(E/A)、资本充足率(CAR)和存贷比(LDR)等作为控制变量，用以提高模型的准确性。

根据上一节的三个假设，并参考张雪兰(2011)的做法，本文建立以下三个模型。

高校扩招政策对城乡之间不同收入群体的影响也存在着分化。其中，高校扩招政策对城乡不同收入群体教育产生扩大的“马太效应”，但在一定程度上缩小了城乡间高收入群体的收入差距。

假设2：OIR/DS/LS=β0+β1Replace+controls2+single+ε

其中，针对假设1，选取了网络金融业务综合替代率(Replace)作为解释变量，总资产利润率(ROA)和营业收入(OR)作为被解释变量，controls1表示4个控制变量，分别为总资产对数、不带贷款率、资产负债率以及资本充足率四个控制变量，single表示个体固定效应，这个模型用以考察网络金融业务的发展对银行绩效的影响。

针对假设2，选取了网络金融业务综合替代率(Replace)作为解释变量，分别采用营业收支比率(OIR)、吸收存款规模(DS)和发放贷款规模(LS)作为被解释变量，controls2表示3个控制变量，分别为不良贷款率、资产负债率以及资本充足率三个控制变量，single表示个体固定效应，这个模型用以考察网络金融业务的发展对银行主营业务的影响。

(三)数据来源及处理

本文使用的数据大多来自于同花顺ifind，解释变量网络金融业务综合替代率摘自于各银行披露的年报。考虑到数据的可得性，本文选取了2009年至2016年间九家上市银行的相关数据组成面板数据进行研究，包括五大国有商业银行以及四个股份制商业银行。样本的描述性统计如表3所示。从表中可以看出，各银行的资本充足率最小10%，达到了较高的标准用以预防风险；不良贷款率最低0.38%，最高2.91%，差距较大；资产负债率平均值93.69%，标准差0.89%，说明各银行的资产结构大致相同；总资产利润率最小0.82%，最大1.47%，极差比较合理；与此同步，网络金融业务综合替代率最小42%，最大99.28%，也说明了网络金融业务发展迅猛。

 

表3 变量描述性统计

  

数量最小值最大值平均值标准差资本充足率770.10070.15390.12370.0130不良贷款比率770.00380.02910.01160.0049存贷款比例770.55190.92030.70900.0620资产负债率770.91790.96140.93690.0089总资产利润率770.00820.01470.01180.0016替代率770.42000.99280.78290.1530资产规模779.497112.394111.06030.7968营业收入7824.1827.2725.950.83支出比780.430.670.520.05贷款总额7727.276630.200328.80400.8134

(四)实证结果

本文采用固定效应模型，对模型的个体固定效应进行控制，所得到的假设1和假设2的模型回归结果如表4所示。

 

表4 网络金融对绩效和风险影响的回归结果

  

被解释变量ROA营业收入Intercept0.009***(0.002)0.097**(0.042)23.307***(0.142)33.704***(5.768)替代率0.001(0.002)0.004**(0.002)2.316***(0.152)2.22***(0.244)资本充足率-0.006(0.023)-3.252(3.859)资产负债率-0.035(0.029)-9.574(5.699)总资产对数-0.011*(0.055)-0.0122**(0.005)不良贷款比率0.0005**(0.0003)-1.522**(0.628)存贷比—16.831**(5.317)个体固定效应控制控制控制控制adjustedRsquare0.3350.5150.8460.955

注：sig ‘*’0.1 ‘**’0.05 ‘***’0.001

从表4可以看出，对于假设1模型的回归，在不添加控制变量，只考虑固定效应的情况下，网络金融业务综合替代率对商业银行总资产利润率的回归结果不显著，增加了各控制变量之后，解释变量Replace的参数变得显著了，并且判别系数也从原来的0.335增加到0.515，模型整体的解释度增加，说明选取的控制变量是有效的。从经济意义上来看，网络金融业务综合替代率对商业银行的总资产利润率有一个正的显著影响，这与假设1的内容相符；同时，总资产对数对总资产利润率有负的影响，说明就目前的情况来看，银行规模已经达到了极值，银行规模越大，银行的管理成本越高，会导致绩效降低。对于假设2模型的回归，控制变量也非常有效，使得模型的判别系数从0.846增加至0.955，比不添加假设变量时的模型解释能力有显著提高。同时我们可以看出，网络金融的发展，对银行的营业收入有一个显著的正影响，说明随着网络金融业务的占比提高，银行的业务开展更加方便，导致营业收入增加，这与假设2的理论也相符。同时，考察控制变量的系数，不良贷款比率越高，银行的营业收入越低，存贷比增加，营业收入也会增加，这也跟现实理论相符，可以说明模型的指标选取合理。

式中,hcr为滑坡启动的临界充水高度(m)；α为顺滑真倾角(°)；L为底滑面长度(m)；tg φ为滑带土综合摩擦系数，这里取0.45；W为滑块单宽重量(t/m)。

 

表5 网络金融对主营业务的影响

  

支出比吸收存款贷款总额Intercept0.375***(0.069)2.354***(0.907)27.097***(0.084)33.519***(3.281)26.608***(0.082)32.079***(3.192)替代率-0.187***(0.071)-0.180***(0.054)1.656***(0.090)1.62***(0.139)1.917***(0.088)1.662***(0.135)资本充足率-0.856(3.882)-2.395(2.195)-2.034(2.135)存贷比-0.037***(0.011)11.236***(3.024)11.051***(2.942)不良贷款比率10.514***(1.563)-1.003**(0.357)0.364(0.348)资产负债率-1.038(0.836)-5.8448(3.242)-5.771*(3.154)个体固定效应控制控制控制控制控制控制adjustedR-square0.3490.6720.7820.9860.7810.986

注：sig ‘*’0.1 ‘**’0.05 ‘***’0.001

从表5可知，网络金融的发展对于银行的存款吸收以及贷款发放都具有促进作用，还对银行的营业支出有一定的改善作用。从模型的控制变量来看，存贷比的增加能够在一定程度上减少营业支出比率，同时还可增加银行对存款的吸收以及贷款的发放；不良贷款率的增加会大幅增加营业支出，减少银行吸收的存款，但是对贷款的影响不显著，可能的解释是不良贷款率代表银行的风控能力，这个能力的强弱不会影响客户的贷款意愿但是会影响客户的存款意愿。资产负债率对银行的主营业务均没有较显著的影响，可能是由银行负债经营的特殊性所造成的。

综合表4和表5的结果，银行网络金融的发展可以促进银行的存款吸收及贷款发放，同时降低银行的营业费用支出，从而进一步提升银行的营业收入以及资产利润率，增加银行的整体绩效。

(五)稳健性检验

1.对银行整体绩效影响的稳健性检验

对于表2的回归结果，为了排除模型的偶然性，将因变量替换为近似的指标再对模型进行估计，替换指标选取的是净资产收益率以及利润总额。结果发现，银行网络金融业务替代率对净资产收益率和利润总额仍有显著的正向影响，只是系数估计值大小不同。这说明本文对银行整体绩效的估计结果是稳健的。

2.对主营业务影响的稳健性检验

考虑到国有银行和股份制商业银行的规模以及业务的区别，为了防止是某一类银行掩盖了另一类银行的整体表现导致的表5回归结果，本文将样本重新分类，拆分成国有商业银行以及股份制商业银行分别对模型进行估计，得到的估计结果如表6所示。

 

表6 对主营业务影响的稳健性检验结果

  

被解释变量股份制商业银行国有商业银行支出比吸收存款贷款总额支出比吸收存款贷款总额Intercept-0.368(1.303)38.888***(4.534)36.673***(4.303)-4.211**(1.261)36.656***(2.010)35.593***(2.298)替代率-0.175**(0.073)1.725***(0.254)1.715***(0.241)-0.523**(0.181)1.178***(0.124)1.244***(0.142)控制变量控制控制控制控制控制控制固定效应控制控制控制控制控制控制adjusted0.7280.9080.9250.4920.9940.991

注：sig ‘*’0.1 ‘**’0.05 ‘***’0.001

可以看到，替代率的估计系数只是大小变化，它的方向以及显著性都没有变化，所以可以认为上文对于整个样本的模型估计结果是稳健可靠的。

五、结论与建议

实证结果显示，银行的网络金融发展通过影响银行的主营业务以及成本支出，进而提高商业银行的整体绩效。这极大程度说明，在互联网金融企业进入金融行业，竞争环境异常激烈的条件下，网络金融业务对商业银行发展的重要性。其不仅能够为银行创造更多利润，也能够最大限度降低银行综合风险，网络金融业务将成为商业银行发展的主要力量。

从商业银行发展的角度来看，再结合上文的实证结论，主要从以下三个方面提出建议。首先，随着计算机技术与信息科技的发展，脱离物理网点的经营方式将会成为主流，因此商业银行应当利用好网络金融业务，提升传统业务在互联网上的使用体验与安全性，为客户解除后顾之忧；其次，商业银行应当积极向互联网金融企业学习，将理财投资、生活充值等板块加入客户端，也可同线下商铺合作，利用信用卡这一优势，促使客户利用移动客户端等方式办理银行业务，提升网络金融业务的竞争力；最后，商业银行应该牢牢把握好主营业务与银行盈利能力的关系，在加强业务拓展的同时，尽量在把握风险控制的前提下利用网络金融简化业务流程，降低营业成本，从而提升商业银行的整体绩效。

(中南大学商学院，湖南 长沙 410012)

参考文献：

第二，学科研究视野狭窄。编辑出版学学科从确立至今，一直在争取自己的合法身份、正当地位，但又屡屡不尽如人意。一面受到业界的质疑，一面又受到其他相关学科的挤压，学科自身的发展自信遭遇严重挫败。我们的学术生产主体在努力捍卫学科的专业性和独立性，遗憾的是我们在岌岌可危的学科忧患中，却一直未能打开研究视野，学术生产只在学科内部自娱自乐。对于社会科学来讲，在孤立学科封闭空间所展开的研究，自然难以产生创新的价值。

[1] 谢媛.网络银行风险监管制度探析[J].上海金融，2014，(05)：68-71+10.

[2] 牟胜东，田益祥.商业银行网络银行业务发展影响因素的实证研究[J].技术经济，2014，33(03)：97-102.

[3] 商登珲.我国网络银行监管法律制度研究[J].南方金融，2014，(01)：10-15.

[4] 陈一稀.美国纯网络银行的兴衰对中国的借鉴[J].新金融，2014，(01)：58-62.

[5] 李成刚，胡剑波，傅亚平，马绍东.基于GMDH的商业银行电子银行业务发展影响因素研究[J].统计与信息论坛，2013，28(07)：37-42.

[6] 金百根.关于加强电子银行建设的思考[J].新金融，2009，(02)：44-46.

[7] 王远均，姜力琳.中外网络银行监督制度的比较研究[J].经济体制改革，2006，(03)：154-158.

[8] 余素梅.香港电子银行监管规则的最新发展及其启示[J].环球法律评论，2006，(02)：218-225.

[9] 尹龙.对我国网络银行发展与监管问题的研究[J].金融研究，2001，(01)：76-86.

[10] 陈浩，张琳.第三方支付企业与商业银行演化博弈分析——互联网金融视角下[J].企业经济，2016，35(02)：39-42.

[11] 陈源.电子银行业务发展中存在的问题[J].经济研究参考，2015，(18)：21-22.

[12] 刘兴赛.中国电子银行发展趋势及其面临的挑战[J].新金融，2012，(10)：26-30.

[13] 王之亮.从金融消费者体验谈我国电子银行业务的发展[J].消费经济，2012，28(01)：87-89+94.

[14] 姚前.数字货币视角下的电子银行[J].中国金融，2017，(03)：55-56.

[15] 周天虹.电子银行发展新趋势[J].中国金融，2017，(03)：57-58.

[16] 刘佳，甄峰.电子银行对实体银行发展与布局影响的研究：进展及启示[J].企业经济，2016，(06)：176-182.

[17] 刘玮.网络金融发展趋势与银行业对策研究[J].中州学刊，2014，(06)：47-49.

[18] 吴晓光，陆杨，王振.网络金融环境下提升商业银行竞争力探析[J].金融发展研究，2010，(10)：64-67.

[19] 闵德寅.银行互联网化对商业银行绩效的影响——基于网上银行业务的实证分析[J].价格理论与实践，2014，(12)：94-96.

[20] 张雪兰.收入多元化能降低银行风险吗？——基于中国银行业(2001-2010)的实证研究[J].投资研究，2011，(12)：48-60.

[21] 马慧，许文，徐明圣，BSC视角下基于模糊积分的电子银行绩效评价研究[J].金融监管研究，2012(6)，98-110.

[22] 彭昕，基于平衡计分卡的电子银一行部门绩效评价研究[D].湖南大学，2008.

[23] 李翔，王萌，银行卡业务对银行绩效贡献效率的测度研究—基于DEA 模型检验[J].2013(8)，91-92.

推荐理由:本书以陕西历史博物馆为切入点，以文物为载体，通过图片、音频、视频等多种媒体形式深入浅出地介绍了陕西的历史、文化和人物。书中拓展了众多精彩美丽的历史故事和课外文物知识，给读者特别是青少年了解文物、了解陕西历史文化提供一个窗口，向人们展示了三秦大地厚重而悠远的历史文化。