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一、我國(guó)金融外包服務(wù)現(xiàn)狀

(一)我國(guó)金融服務(wù)外包市場(chǎng)特點(diǎn)我國(guó)金融服務(wù)外包目前以在岸外包為主。國(guó)內(nèi)金融行業(yè)如今在快速發(fā)展時(shí)期，在金融行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇以及客戶服務(wù)需求層次不斷提升的刺激下，國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)對(duì)于金融服務(wù)外包的需求也不斷增加。金融服務(wù)外包在我國(guó)還在初級(jí)發(fā)展階段，主要是因?yàn)殛P(guān)于金融服務(wù)外包支持及監(jiān)管等政策出臺(tái)時(shí)間較短，政府支持不足。而且服務(wù)外包企業(yè)規(guī)模不大，國(guó)內(nèi)的企業(yè)和國(guó)外服務(wù)外包業(yè)巨頭，尤其與服務(wù)外包業(yè)強(qiáng)國(guó)印度的公司相比還有不小的差距，但是我國(guó)金融服務(wù)離岸外包市場(chǎng)近年來(lái)不斷擴(kuò)大。我國(guó)承接金融服務(wù)外包提供商的規(guī)模在迅速擴(kuò)大，金融服務(wù)外包業(yè)的發(fā)展即將步入加速發(fā)展的“快車道”。我國(guó)金融市場(chǎng)正逐步開(kāi)放，國(guó)外的金融服務(wù)外包巨頭，如埃森哲、FDC、Unisys、IBM、HP、Infosys、Wipro、TCS等正加快進(jìn)入國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，離岸業(yè)務(wù)日益增多。國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行將PC等設(shè)備外包給HP;中國(guó)光大銀行將信用卡外包給美國(guó)第一資訊公司。這些跨國(guó)企業(yè)通常有較強(qiáng)的業(yè)務(wù)能力，在我國(guó)的外包項(xiàng)目以涵蓋復(fù)雜環(huán)節(jié)的外包為主。另外，跨國(guó)企業(yè)擁有先進(jìn)的外包管理方法，我國(guó)接包企業(yè)能學(xué)習(xí)其先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn)。我國(guó)金融外包接包商通過(guò)專注國(guó)內(nèi)市場(chǎng)從而不斷充實(shí)自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，在發(fā)展國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的同時(shí)，也逐漸融入全球外包市場(chǎng)，正獲得越來(lái)越多的歐美金融機(jī)構(gòu)的認(rèn)可。目前，我國(guó)金融服務(wù)離岸發(fā)包市場(chǎng)主要集中于日本、北美、西歐等發(fā)達(dá)國(guó)家。其中，日本的大部分離岸外包業(yè)務(wù)是我國(guó)企業(yè)承接的。從以上的分析可以看出，我國(guó)選擇金融服務(wù)外包的大部分金融機(jī)構(gòu)實(shí)力較強(qiáng)，金融服務(wù)外包業(yè)務(wù)的承包商人力資源較高、基礎(chǔ)設(shè)施較好、具有較強(qiáng)的品牌或信譽(yù)。但我國(guó)金融服務(wù)外包市場(chǎng)和發(fā)達(dá)國(guó)家外包市場(chǎng)相比，總體上存在著市場(chǎng)規(guī)模小、核心競(jìng)爭(zhēng)力弱、業(yè)務(wù)層級(jí)低、風(fēng)險(xiǎn)控制薄弱、交付和運(yùn)營(yíng)能力差、人才短缺等問(wèn)題。

(二)我國(guó)金融服務(wù)外包區(qū)域布局狀況我國(guó)本土金融服務(wù)承包商一般脫胎于原來(lái)的IT軟件開(kāi)發(fā)企業(yè)和國(guó)內(nèi)大型金融機(jī)構(gòu)自建的后臺(tái)服務(wù)中心。隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的放開(kāi)，金融服務(wù)國(guó)際承包商紛紛登陸，我國(guó)金融外包市場(chǎng)逐漸擴(kuò)大。如今國(guó)內(nèi)很多城市提出建立金融中心，其中北京和上海兩地由于涉及政策引導(dǎo)、行業(yè)研究，以承接高端業(yè)務(wù)為主;大連、深圳、天津因?yàn)榭拷睾５牡鼐墐?yōu)勢(shì)，積極承接?xùn)|亞各國(guó)(地區(qū))的金融外包服務(wù);昆山、蘇州、杭州、南京因靠近上海金融中心，主要承接國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù);中西部的成都、西安、重慶、武漢等城市正成為區(qū)域金融中心，其人力資源成本優(yōu)勢(shì)日益明顯，承接當(dāng)?shù)亟鹑诜?wù)外包業(yè)務(wù)。以成都為例，近幾年建的有平安保險(xiǎn)服務(wù)中心、工商銀行電子銀行中心、交通銀行信用卡中心、光大銀行成都后臺(tái)服務(wù)中心、太平洋保險(xiǎn)IT數(shù)據(jù)容災(zāi)和后援增值服務(wù)中心、建設(shè)銀行(農(nóng)業(yè)銀行)客服中心、中國(guó)銀行西南信息中心、萬(wàn)國(guó)數(shù)據(jù)成都運(yùn)營(yíng)管理數(shù)據(jù)中心等。成都已逐漸成為我國(guó)西南金融服務(wù)外包中心。

二、研究框架

(一)數(shù)據(jù)說(shuō)明2012年成都市委金融辦公室對(duì)成都金融機(jī)構(gòu)及外包產(chǎn)業(yè)園中共120家金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行了調(diào)查，主要方式是問(wèn)卷調(diào)查及專家座談，從而得出影響金融外包決策的因素(共發(fā)放問(wèn)卷120份，收回有效問(wèn)卷110份)。成都作為我國(guó)中西部“服務(wù)外包示范城市”，近幾年在金融服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)取得了快速發(fā)展，金融服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)在成都經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有重要的戰(zhàn)略地位。成都在產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境、人力資源、綜合成本、交通與通訊優(yōu)勢(shì)、政策扶持、產(chǎn)業(yè)載體等方面狠下功夫，推進(jìn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)“優(yōu)先發(fā)展”，為服務(wù)外包及金融服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)營(yíng)造了較大競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，初步形成了服務(wù)外包知名跨國(guó)企業(yè)、國(guó)內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)以及本土企業(yè)聚集發(fā)展的產(chǎn)業(yè)格局，已逐漸成為全球金融服務(wù)外包承載地。目前全球金融服務(wù)外包20強(qiáng)企業(yè)有一半在成都開(kāi)辦分支結(jié)構(gòu)，本土金融服務(wù)外包承包企業(yè)蓬勃發(fā)展，成都外包產(chǎn)業(yè)園初具規(guī)模，外包市場(chǎng)發(fā)展日漸活躍。2011年10月7日成都市政府制定了《成都市金融服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》，首次明確了成都市作為“國(guó)際金融綜合服務(wù)外包中心”的產(chǎn)業(yè)發(fā)展定位、發(fā)展路線、空間布局及產(chǎn)業(yè)推進(jìn)措施等。

(二)變量定義表3為模型中決策影響因素的相關(guān)統(tǒng)計(jì)特征，可看出，外包和非外包企業(yè)在相關(guān)政策因素、服務(wù)可分解程度和市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)性方面無(wú)顯著差異，其他變量都存在顯著差異。

三、實(shí)證結(jié)果分析

(一)實(shí)證結(jié)果分析自變量對(duì)金融外包服務(wù)決策影響實(shí)證研究的輸出結(jié)果如表4所示。其中依存性反映的是發(fā)包方和外包商之間權(quán)利的對(duì)等性，承包商的權(quán)利越大，依存性也越大，則外包的可能性越小，可見(jiàn)依存性和外包決策存在反向變動(dòng)關(guān)系。從優(yōu)勢(shì)值可以看出，依存性若變大，其選擇外包的發(fā)生比降低0.197。承包商的人力資源水平對(duì)金融服務(wù)外包決策將產(chǎn)生正向影響，因?yàn)榻鹑诜?wù)外包屬于知識(shí)密集型，需要計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)挖掘與處理等方面的高端人才。金融機(jī)構(gòu)通過(guò)選擇擁有相關(guān)專業(yè)人才的公司，才能確保金融業(yè)務(wù)的順利進(jìn)行，達(dá)到預(yù)期的外部效果，并減少其中存在的風(fēng)險(xiǎn)。從表4中還可以看出，承包商基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)金融機(jī)構(gòu)的外包服務(wù)決策帶來(lái)正向作用，不同基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)生比達(dá)到4.142，這主要是因?yàn)榛A(chǔ)設(shè)施的狀況決定著其承接外包的能力和便利性。對(duì)于金融機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，多將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)或程序軟件等非核心業(yè)務(wù)進(jìn)行外包，趨向選擇具有較高軟件設(shè)施的承包商。另外，硬件基礎(chǔ)設(shè)施(網(wǎng)絡(luò)覆蓋和交通物流狀況等)也將從根本上決定產(chǎn)品的成本與效率。政策因素也將對(duì)金融外包服務(wù)決策產(chǎn)生正向作用，政策包括國(guó)家制定的法規(guī)和地方出臺(tái)的具體措施。目前，我國(guó)國(guó)內(nèi)很多城市先后建立起專門的金融服務(wù)產(chǎn)業(yè)外包園。為了推動(dòng)產(chǎn)業(yè)園的快速發(fā)展，成都專門組織相關(guān)機(jī)構(gòu)制定《成都市金融服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》，規(guī)定了金融服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)定位、發(fā)展路線、空間布局以及產(chǎn)業(yè)推進(jìn)措施等細(xì)節(jié)。就外包決策而言，品質(zhì)和信譽(yù)是企業(yè)的無(wú)形資產(chǎn)，金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行外包決策時(shí)期望建立的是互相誠(chéng)信、低風(fēng)險(xiǎn)以及可長(zhǎng)期發(fā)展的服務(wù)，因此，承包商的信譽(yù)和品質(zhì)也會(huì)對(duì)金融機(jī)構(gòu)外包決策發(fā)揮正向作用。對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，由于外包涉及到商業(yè)機(jī)密、客戶資料等，會(huì)牽扯到法律方面的事宜，金融企業(yè)進(jìn)行外包決策時(shí)，需要對(duì)外包的產(chǎn)品和服務(wù)邊界進(jìn)行更深一步的考量，如表4所示，OR值為5.292，這說(shuō)明對(duì)于核心的敏感項(xiàng)目，即關(guān)系到產(chǎn)權(quán)問(wèn)題的業(yè)務(wù)不傾向于外包。表4結(jié)果還表明，市場(chǎng)規(guī)模將會(huì)對(duì)因變量帶來(lái)一定的正向作用。這是因?yàn)?若市場(chǎng)中的金融發(fā)包企業(yè)越多、規(guī)模越大，則外包需求越大，從而有利于承包商達(dá)到規(guī)模效應(yīng)，降低成本。對(duì)外包業(yè)務(wù)的復(fù)雜性而言，金融機(jī)構(gòu)和承包商是圍繞外包業(yè)務(wù)開(kāi)展合作的，因而其復(fù)雜性(難易程度)對(duì)外包決策有重要的影響。復(fù)雜性越高，承包商完成的難度越大，質(zhì)量越難以保證。因此，業(yè)務(wù)復(fù)雜性對(duì)外包決策的影響是負(fù)向的。經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的不確定性考量的是當(dāng)前整體國(guó)內(nèi)外的經(jīng)濟(jì)環(huán)境是否會(huì)引致外包交易風(fēng)險(xiǎn)，如果經(jīng)濟(jì)運(yùn)行不確定性高，則風(fēng)險(xiǎn)就高，不利于金融服務(wù)外包交易的達(dá)成，和外包決策呈現(xiàn)反向關(guān)系。金融機(jī)構(gòu)需了解外包業(yè)務(wù)的市場(chǎng)狀況。假如壟斷程度較高，就容易對(duì)承包商產(chǎn)生依賴，反之，如果市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)性高，承包方之間的競(jìng)爭(zhēng)激烈，則有利于發(fā)包方對(duì)承包商的多方選擇，降低外包成本，因此與外部決策呈正向關(guān)系。

(二)模型檢驗(yàn)1.系數(shù)檢驗(yàn)。由表4可知，模型設(shè)置的所有自變量的wald值均大于自由度為1的標(biāo)準(zhǔn)3.841，說(shuō)明在0.05的水平上，各個(gè)自變量對(duì)因變量的作用統(tǒng)計(jì)性顯著，拒絕變量系數(shù)為零的零假設(shè)，通過(guò)了wald檢驗(yàn)。本文使用似然比正向逐步檢測(cè)法逐步引入變量，每步似然值－2Loglikelihood如表5所示，因結(jié)果大于自由度為1的卡方分布臨界值，說(shuō)明逐步加入的變量對(duì)服務(wù)外包的決策解釋作用顯著。并且在逐步檢測(cè)中，Cox＆SnellR2和NagelkerkeR2這兩個(gè)指標(biāo)數(shù)值在增大，理論上認(rèn)為，類R2趨近于1時(shí)意味著模型能夠?qū)崿F(xiàn)完美預(yù)測(cè)。2.擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。需要借助擬合優(yōu)度檢驗(yàn)對(duì)模型的適當(dāng)性進(jìn)行檢驗(yàn)，一般采用偏差、Pearsonχ2和Hosmer－Lemeshow(HL)三個(gè)指標(biāo)來(lái)實(shí)施。由于本文自變量較多，協(xié)變類型數(shù)量很大，每一協(xié)變類型的觀測(cè)數(shù)很少，因此選擇HL指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示，a=0.05，HL統(tǒng)計(jì)量的概率P值小于給定的顯著水平，這說(shuō)明擬合優(yōu)度較高。另外，還要對(duì)模型的預(yù)測(cè)性進(jìn)行評(píng)估，模型預(yù)測(cè)判別分類結(jié)果如表6所示。從表6中可以看出，110家金融機(jī)構(gòu)中，有89家(76+13)被模型正確分類，總正確率為80.9%。在實(shí)際觀測(cè)有92家金融機(jī)構(gòu)選擇外包服務(wù)中，通過(guò)模型預(yù)測(cè)有76家，模型預(yù)測(cè)精度達(dá)到82.6%，而對(duì)于不外包企業(yè)的預(yù)測(cè)精度達(dá)到72.2%。這表明，本文設(shè)計(jì)的二分類Logistic模型基本引入了相對(duì)重要的影響因素，預(yù)測(cè)結(jié)果較好，這對(duì)于金融機(jī)構(gòu)實(shí)施服務(wù)外包決策具有參考價(jià)值。

四、結(jié)論

論文實(shí)證研究結(jié)果表明，承包商的人力資源水平、政策因素、承包商基礎(chǔ)設(shè)施與承包商的品牌和信譽(yù)、市場(chǎng)規(guī)模及其競(jìng)爭(zhēng)性等因素對(duì)金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)外包決策起到正向影響作用，其中承包商的人力資源水平、品牌和信譽(yù)、市場(chǎng)規(guī)模及其競(jìng)爭(zhēng)性影響顯著，具有較大的系數(shù)值。這說(shuō)明我國(guó)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行外包決策時(shí)，更多地考慮承包商的核心競(jìng)爭(zhēng)力，政策因素、基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況影響相對(duì)較小，原因是我國(guó)金融服務(wù)外包還在發(fā)展時(shí)期，很多的條件都不成熟:不完善的相關(guān)法規(guī)和政策對(duì)行業(yè)尚未形成較大的激勵(lì)作用，基礎(chǔ)設(shè)施還無(wú)法滿足市場(chǎng)需要，金融服務(wù)外包市場(chǎng)尚不成熟。值得注意的是，金融機(jī)構(gòu)對(duì)承包商的依存性、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、外包業(yè)務(wù)復(fù)雜性、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行不確定性等因素會(huì)在外包決策過(guò)程中產(chǎn)生反向作用。之所以會(huì)出現(xiàn)這種結(jié)果，是因?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)在實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置以提升自身競(jìng)爭(zhēng)力時(shí)，還將會(huì)重點(diǎn)考量外包中可能出現(xiàn)的各種風(fēng)險(xiǎn)。總之，我國(guó)目前的金融服務(wù)提供商，由于起步較晚、配套設(shè)施不完善、政策不配套等因素，與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，總體上存在著市場(chǎng)規(guī)模較小、核心競(jìng)爭(zhēng)力缺乏、業(yè)務(wù)層級(jí)低、風(fēng)險(xiǎn)控制薄弱、交付和運(yùn)營(yíng)能力差、人才短缺等問(wèn)題。因此，通過(guò)健全相應(yīng)的監(jiān)管體系，建立系統(tǒng)的資格審查制度，以控制外包風(fēng)險(xiǎn)，并鼓勵(lì)承包商引進(jìn)人才，提高人力資源水平，同時(shí)完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)法等相應(yīng)的法律法規(guī)，提升服務(wù)外包企業(yè)品牌和信譽(yù)，為建設(shè)高效成熟的外包市場(chǎng)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

作者：鈕中陽(yáng)崔婷婷單位：四川大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院