宋寶倩

【摘 要】 本文以第三方互聯(lián)網(wǎng)支付為研究對象，基于16家上市銀行2011-2015年的季度數(shù)據(jù)建立了面板模型，實證分析了以第三方互聯(lián)網(wǎng)支付為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行信用風險及經(jīng)營風險的影響。結果表明，互聯(lián)網(wǎng)金融從轉(zhuǎn)賬業(yè)務、存款金額和客戶源頭等方面形成分流，直接導致傳統(tǒng)商業(yè)銀行的風險增大；各類銀行受到的影響存在差異，相較而言，國有控股銀行受到的沖擊較為有限；而經(jīng)濟環(huán)境和貨幣政策也是影響銀行業(yè)風險的因素。

【關鍵詞】 互聯(lián)網(wǎng)金融 商業(yè)銀行 風險 金融改革

一、引言

隨著金融改革的穩(wěn)步推進，互聯(lián)網(wǎng)金融飛速發(fā)展，成為“互聯(lián)網(wǎng)+”不可或缺的部分。從2003年支付寶異軍突起，到2015年李克強總理提出制定“互聯(lián)網(wǎng)+”計劃，諸多互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)百花齊放，利用其技術、渠道和管理環(huán)境寬松等優(yōu)勢，從客戶、業(yè)務和存款等方面對傳統(tǒng)商業(yè)銀行造成了巨大沖擊。其中，互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)商業(yè)銀行在支付方面的競爭最為激烈，了解兩者的關系與相互作用機制對經(jīng)濟的健康發(fā)展有著重大意義。在互聯(lián)網(wǎng)金融飛速發(fā)展的背景下，本文從商業(yè)銀行風險入手，實證研究了互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行產(chǎn)生的影響，為相關機構把握第三方互聯(lián)網(wǎng)支付的發(fā)展情況提供了信息，也對傳統(tǒng)商業(yè)銀行制定應對策略有一定幫助。

近年來，許多學者開始關注互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行的影響，并取得了一定研究成果，但是看法不一。國外研究較早，Stijn Claessens（2002）[1]認為電子金融（Electronic Finance）對全球范圍的金融機構都造成了不同程度的影響。Franklin Allen（2002）[2]認為現(xiàn)在電子技術應用的更為廣泛，將會促進銀行業(yè)的合并。謝平（2012）[3]最早在國內(nèi)定義了互聯(lián)網(wǎng)金融的概念，他們認為互聯(lián)網(wǎng)金融不同于傳統(tǒng)間接融資或者直接融資，互聯(lián)網(wǎng)會對金融造成顛覆性影響。而牛華勇（2015）[4]從實證產(chǎn)業(yè)組織視角研究了互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行的影響機制，但是不能撼動國有控股銀行的地位。彭鈺（2014）[5]和李佳（2015）[6]等有不同看法，后者表示互聯(lián)網(wǎng)金融和傳統(tǒng)商業(yè)銀行會形成一種金融功能的整合。相關研究者的看法莫衷一是，總之傳統(tǒng)金融機構都應該積極采取變革策略。

在此背景下，傳統(tǒng)商業(yè)銀行風險管理所受到的影響也引起了部分學者的關注。研究結論基本分為兩種，一是商業(yè)銀行風險控制的難度在互聯(lián)網(wǎng)的沖擊下明顯增大，二是傳統(tǒng)商業(yè)銀行的經(jīng)營模式和風險管理獲得了轉(zhuǎn)型的契機，將借助互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展實現(xiàn)新時代的改革與創(chuàng)新。劉振陽和劉明勇（2014）[7]認為第三方支付、電商和P2P等互聯(lián)網(wǎng)金融平臺存在著信息泄露和虛假交易等情況，增加了傳統(tǒng)銀行業(yè)的潛在風險。戴國強和方鵬飛（2014）[8]通過分析數(shù)值模擬的結果，認為互聯(lián)網(wǎng)金融增加融資成本和商業(yè)銀行風險，應引起銀行業(yè)的重視。

前人的相關研究很有意義，但是因為互聯(lián)網(wǎng)金融在我國興起時間不長且數(shù)據(jù)難以獲取，針對互聯(lián)網(wǎng)金融及其對銀行風險影響的實證研究較為少見，大部分研究基于理論分析，其結論的正確性及合理度得不到驗證。本文利用16家上市銀行的數(shù)據(jù)，實證研究了互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行風險產(chǎn)生的影響，商業(yè)銀行風險以不良資產(chǎn)風險與經(jīng)營風險為代表。此外，本文將銀行的不同種類在模型中加以區(qū)分。

二、實證檢驗

（一）變量選取和樣本來源

1.被解釋變量。本文有兩個被解釋變量。以不良貸款率（NPL）為指標用于衡量商業(yè)銀行經(jīng)營過程中面臨的信用風險大小，它是衡量商業(yè)銀行風險的常用指標。

SDROA值是商業(yè)銀行資產(chǎn)收益率（ROA）與其標準差σ（ROA）的比值，SDROA值越大，說明單位風險調(diào)整后的銀行收益水平越高，風險越小，因此采用其倒數(shù)作為風險度量指標，其計算公式如下：

本文以SDROAA為指標做穩(wěn)健性檢驗。以上兩個指標數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫以及各上市銀行的季度財務報表。

2.解釋變量。主要解釋變量為第三方互聯(lián)網(wǎng)支付市場交易規(guī)模（INT）和互聯(lián)網(wǎng)金融對網(wǎng)上銀行沖擊力度（IFS）。其中，IFS是第三方支付交易額與網(wǎng)上銀行交易額的比值，用于衡量第三方支付的發(fā)展對商業(yè)銀行的影響。商業(yè)銀行可分為國有控股商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行，本文還引入了兩個虛擬變量來探究互聯(lián)網(wǎng)金融對不同種類的銀行的影響是否有差異。相關數(shù)據(jù)來源于艾瑞咨詢和易觀智庫。

3.控制變量。本文引用資產(chǎn)總計（SIZE）作為銀行規(guī)模的代理變量。經(jīng)濟增長和貨幣政策與被解釋變量相關，因此選擇國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）和貨幣供應量（MS）作為控制變量。本文以2011年第一季度為基期，使用居民消費價格指數(shù)（CPI）的平減指數(shù)，將剔除價格因素后得到的SIZE和GDP實際值納入模型。數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫與國家統(tǒng)計局。

本文采用了16家上市銀行2011-2015年的季度數(shù)據(jù)來建立面板數(shù)據(jù)模型。采用季度數(shù)據(jù)能夠避免政策層面太大的影響，同時增加了可供分析的數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均經(jīng)過季節(jié)調(diào)整。

（二）模型構建

1.變量平穩(wěn)性分析

建立模型的前提是變量平穩(wěn)或協(xié)整，本文對涉及到的變量分別做了LLC檢驗、ADF-Fisher檢驗和PP-Fisher檢驗。在對部分變量取對數(shù)之后，所有變量均通過了平穩(wěn)性檢驗，排除了“謬誤回歸”的可能。

2.模型設計

本文以經(jīng)營風險和不良資產(chǎn)風險為因變量，以第三方互聯(lián)網(wǎng)支付交易規(guī)模和第三方支付對網(wǎng)上銀行沖擊力度為主要自變量建立計量模型。

其中i代表商業(yè)銀行，t為時間，為誤差項。STAit是虛擬變量，只有當銀行為國有控股銀行時取值為1，否則為0；只有當銀行為城商行時，CITYit取值為1，否則為0，以股份制商業(yè)銀行為基準組。

（三）模型結果分析

1、互聯(lián)網(wǎng)金融對不良資產(chǎn)風險影響的分析

本文所有模型的檢驗均采用計量分析軟件EViews6.0。根據(jù)Hausman檢驗的結果，本文模型（1）的估計采用固定效應模型，模型（2）采用隨機效應模型。得到的檢驗結果如表2所示，大部分變量在顯著性水平為0.01的情況下顯著。從模型（1）的檢驗結果來看，第三方支付對銀行沖擊力度（LNIFS）與不良資產(chǎn)風險（LNNPL）顯著正相關，當?shù)谌交ヂ?lián)網(wǎng)支付市場交易規(guī)模增長速度大于網(wǎng)上銀行交易增長速度時，商業(yè)銀行受到其影響，不良資產(chǎn)風險增大。從模型（2）的回歸結果看，第三方互聯(lián)網(wǎng)支付市場交易規(guī)模（LNINT）與不良資產(chǎn)風險（LNNPL）顯著正相關?？梢园l(fā)現(xiàn)，控制變量檢驗結果一致并且較為合理，在其他條件不變時，當國內(nèi)生產(chǎn)總值（LNGDP）增長，不良資產(chǎn)風險會減小，這表明良好的經(jīng)濟形勢是銀行穩(wěn)定的一大保障；當貨幣供應量增加，即實行寬松的貨幣政策，將會導致我國商業(yè)銀行不良資產(chǎn)風險增大。而面對互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊時，相比于股份制銀行，國有控股銀行的不良資產(chǎn)風險受到的影響更小，這也與其他人研究結果一致。

2、穩(wěn)健性檢驗

為了保證實證結果的有效性，本文采用能衡量經(jīng)營風險的指標（SDROAA）的對數(shù)形式作為被解釋變量來衡量商業(yè)銀行風險，建立了模型（3），根據(jù)豪斯曼檢驗結果采用隨機效應模型。結果如表2所示，可以看到，幾乎所有變量都在統(tǒng)計上顯著，且模型整體顯著。主要自變量和控制變量與實證部分檢驗結果幾乎一致，選擇第三方互聯(lián)網(wǎng)支付市場交易規(guī)模（LNINT）作為主要自變量，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展增大商業(yè)銀行的經(jīng)營風險，即導致因變量增大。本模型中不同種類的銀行受到的第三方支付影響不同，國有控股銀行經(jīng)營更為完備，相較而言更為穩(wěn)定。控制變量中，國內(nèi)生產(chǎn)總值（LNGDP）與商業(yè)銀行經(jīng)營風險顯著負相關，貨幣供應量與風險顯著正相關。綜上，研究結論與之前實證結果較為相符。

三、結論與建議

本文采用了16家上市銀行2011-2015年的面板數(shù)據(jù)，實證研究了互聯(lián)網(wǎng)金融對我國商業(yè)銀行的影響。研究結果顯示：（1）互聯(lián)網(wǎng)金融與商業(yè)銀行風險顯著正相關，隨著第三方互聯(lián)網(wǎng)支付市場交易規(guī)模增大，新興互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)將會從轉(zhuǎn)賬業(yè)務、存款金額和客源等方面形成分流，導致商業(yè)銀行的不良資產(chǎn)風險和經(jīng)營風險增加。（2）而面對互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊時，相比于其他銀行，國有控股銀行更加穩(wěn)定，受到的影響更小。（3）經(jīng)濟發(fā)展情況與貨幣政策也會影響到商業(yè)銀行風險，國內(nèi)生產(chǎn)總值與商業(yè)銀行風險顯著負相關，貨幣供應量與商業(yè)銀行風險顯著正相關。

分析得知，以第三方支付為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行的風險有一定的影響，相關方面均應采取一定舉措來增強商業(yè)銀行穩(wěn)健性。（1）對于快速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)金融，監(jiān)管部門應加大監(jiān)察力度，引導其健康地發(fā)展。既應該鼓勵互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)揮現(xiàn)有優(yōu)勢并積極創(chuàng)新，又要防止其盲目擴張或者惡意競爭。（2）對于商業(yè)銀行，監(jiān)管機構應該采取更加合理管理制度，科學地防范經(jīng)營風險、破產(chǎn)風險以及不良資產(chǎn)風險等，提高銀行效率并優(yōu)化資產(chǎn)結構，積極推進利率市場化進程。同時，要根據(jù)不同種類商業(yè)銀行的特點來發(fā)行政策。（3）商業(yè)銀行首先應該充分利用其現(xiàn)實設施完善、受眾范圍廣和社會認可度高等自身優(yōu)勢，提高抵御各類風險的能力，保證穩(wěn)步發(fā)展。另外，商業(yè)銀行應合理發(fā)展網(wǎng)上銀行和手機銀行等新型業(yè)務，爭取互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務與傳統(tǒng)業(yè)務的融合，弱化互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的影響。總之，各方應使互聯(lián)網(wǎng)金融與商業(yè)銀行一起更好地促進經(jīng)濟的發(fā)展。

【參考文獻】

[1] Stijn Claessens and Thomas C. Glaessner. Electronic Finance： A New Approach to Financial Sector Development？ [M]. Washington， D.C.： The World Bank* 2002.

[2] Franklin Allen， James McAndrews and Philip Strahan. E-Finance： An Introduction[J]， Journal of Financial Services Research，2002，22： 5-27.

[3] 謝平，鄒傳偉.互聯(lián)網(wǎng)金融模式研究[J].金融研究，2012，No.39012：11-22.