劉 孟 飛

(陜西師范大學(xué) 國際商學(xué)院，陜西 西安 710119)

一、引 言

自我國首家互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)——“眾安在線財產(chǎn)保險公司”于2012年成立以來，互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)在我國發(fā)展勢頭迅猛。據(jù)統(tǒng)計，在不到兩年的時間內(nèi)，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸運營平臺數(shù)量由2014年初的651家增加到2015年11月的3 607家；2014年1月，成交量達(dá)到117.68億元，2017年7月單月成交量達(dá)2 536.76億元，具體情況如表1所示[1]。另外，據(jù)中國人民銀行發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示：2014年，我國移動支付交易規(guī)模僅22.59萬億元；而2019年僅第一季度，移動支付業(yè)務(wù)就達(dá)到了196.90億筆，金額86.62萬億元[2]。目前，越來越多的用戶開始使用支付寶、微信等方式來滿足購物、轉(zhuǎn)賬等日常生活需求，這些占據(jù)了相當(dāng)大市場份額的新型金融服務(wù)嚴(yán)重影響了傳統(tǒng)銀行尤其是中小銀行的支付地位。在政策層面上，2013年8月，中國人民銀行在貨幣政策執(zhí)行報告中首次明確：互聯(lián)網(wǎng)金融為資金供求雙方提供了不同于傳統(tǒng)銀行業(yè)和資本市場的新型資金融通渠道，補充現(xiàn)有金融體系的不足。為了規(guī)范市場秩序，引導(dǎo)行業(yè)良性發(fā)展，央行、工信部、銀監(jiān)會等十部委于2015年7月聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于促進互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》，為互聯(lián)網(wǎng)金融的健康發(fā)展指明了方向。2016～2018年間，國家先后出臺了《關(guān)于規(guī)范支付創(chuàng)新業(yè)務(wù)的通知》等20多項政策條例，以引導(dǎo)行業(yè)規(guī)范發(fā)展。

理論上，互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展通過技術(shù)溢出、示范效應(yīng)、關(guān)聯(lián)效應(yīng)、競爭與替代效應(yīng)等多種途徑，必然對傳統(tǒng)商業(yè)銀行的運營管理、經(jīng)營績效造成影響。一方面，傳統(tǒng)銀行采用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以大大提高業(yè)務(wù)效率，通過與傳統(tǒng)線下服務(wù)結(jié)合，獲得更強的生機活力；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)金融又給傳統(tǒng)銀行帶來巨大挑戰(zhàn)。由于互聯(lián)網(wǎng)金融集中在“小微”領(lǐng)域，具有“巨量交易、小微單筆、全天候、全方位、一站式”的特點，降低了金融行業(yè)的準(zhǔn)入門檻，滿足多樣化的融資需求，彌補傳統(tǒng)商業(yè)銀行和資本市場的不足。迫使傳統(tǒng)銀行需要調(diào)整思維，加快技術(shù)升級與轉(zhuǎn)型創(chuàng)新，提高管理與盈利效率以應(yīng)對金融體系的變革?；谝陨犀F(xiàn)實背景，本文首先從銀行資產(chǎn)、負(fù)債、支付結(jié)算以及表外業(yè)務(wù)等方面系統(tǒng)分析了互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)銀行利潤效率的影響機理；然后，利用文本挖掘技術(shù)、主成分分析等方法測算互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)；最后，基于2006～2017年中國69家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，采用隨機前沿分析技術(shù)，對不同類型商業(yè)銀行的利潤效率進行測算，并對其無效率效應(yīng)進行實證檢驗，以探究互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)銀行的經(jīng)營績效的影響。

二、文獻(xiàn)綜述

自2005年全球首家網(wǎng)絡(luò)借貸平臺Zopa在英國誕生伊始，互聯(lián)網(wǎng)金融逐漸成為學(xué)術(shù)界探討的熱點。國外相關(guān)研究起步較早，一般認(rèn)為，作為網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合傳統(tǒng)金融服務(wù)后滿足大眾金融需求的創(chuàng)新活動[3]，互聯(lián)網(wǎng)金融具有降低交易成本，增強信息透明度，提高金融機構(gòu)經(jīng)營效率等優(yōu)勢[4]。但也有觀點指出，互聯(lián)網(wǎng)金融加速金融脫媒，沖擊傳統(tǒng)銀行金融中介地位[5]。關(guān)于其對銀行績效的影響方面，Shahrokhi認(rèn)為，第三方支付因其借助平臺效應(yīng)和客戶集聚優(yōu)勢能夠提升商業(yè)銀行績效[6]。Rauf 和Qiang進一步研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行在經(jīng)濟不景氣時引入電子銀行能夠提升盈利水平[7]。Stoica等人利用DEA方法測算效率得分，結(jié)果表明，商業(yè)銀行利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提供服務(wù)未能有效改善銀行效率[8]。與之相反，Srivastava等人認(rèn)為商業(yè)銀行利用互聯(lián)網(wǎng)金融低交易成本等特點能夠提升自身經(jīng)營效率[9]。但Malhotra和Singh基于印度銀行業(yè)的研究表明，網(wǎng)絡(luò)銀行與盈利能力之間并無明顯關(guān)聯(lián)，但對銀行的風(fēng)險狀況具有顯著負(fù)面影響[10]。互聯(lián)網(wǎng)金融對銀行的存貸款利差收入產(chǎn)生沖擊[11]，在業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)上對銀行存款、貸款以及中間業(yè)務(wù)等多方面產(chǎn)生了負(fù)面影響[12]。

互聯(lián)網(wǎng)金融在國內(nèi)是一個較新的研究領(lǐng)域，具體觀點與研究結(jié)論眾說紛紜。謝平和鄒傳偉[13]在國內(nèi)最早提到“互聯(lián)網(wǎng)金融”一詞。隨后，有關(guān)學(xué)者從競爭格局、業(yè)務(wù)模式、盈利及經(jīng)營效率等不同角度研究互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行的影響。例如，吳曉求指出，互聯(lián)網(wǎng)金融是借助互聯(lián)網(wǎng)平臺、在資源整合基礎(chǔ)上構(gòu)建包含傳統(tǒng)金融功能的新金融業(yè)態(tài)，在支付方式和信息處理層面顯著異于傳統(tǒng)商業(yè)銀行與資本市場[14]。但陳志武認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)金融并非“新金融”，并未本質(zhì)上徹底變革交易對象、支付結(jié)構(gòu)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的發(fā)展的確對傳統(tǒng)金融機構(gòu)產(chǎn)生沖擊，但從根本上顛覆傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)的可能性很小[15]。在對商業(yè)銀行的具體影響程度方面，主流觀點是：互聯(lián)網(wǎng)金融利用信息技術(shù)有助于緩解信息不對稱的問題，降低交易成本，滿足不同客戶的需求[16]，其對商業(yè)銀行的競爭與替代效應(yīng)會引發(fā)其學(xué)習(xí)效應(yīng)[17]，引發(fā)商業(yè)銀行依托互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新，將其作為供給結(jié)構(gòu)的重要組成部分[18]。此外，李淵博和朱順林研究表明，互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新對傳統(tǒng)商業(yè)銀行金融模式有長期替代效應(yīng)[19]?；ヂ?lián)網(wǎng)金融對銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)規(guī)模存在替代效應(yīng)，分流銀行貸款資金，增強銀行存款規(guī)模和存款利率對同業(yè)市場利率的敏感性，其進一步發(fā)展和體量的增大將加劇銀行間存款市場的競爭[20]。卞進和郭建鸞基于協(xié)同度理論模型分析得出，互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)銀行業(yè)展開競爭，并在負(fù)債業(yè)務(wù)、中間業(yè)務(wù)和資產(chǎn)業(yè)務(wù)上存在替代效應(yīng)[21]。

關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)金融對銀行績效的影響，現(xiàn)有文獻(xiàn)大致可歸納為兩方面。一是互聯(lián)網(wǎng)金融功能及其競爭效應(yīng)。張萬力等的研究表明，互聯(lián)網(wǎng)金融的理財資金收益功能與客戶信息收集功能的優(yōu)勢已逐步顯現(xiàn)，將對銀行理財客戶市場形成一定的替代效應(yīng)[22]?；ヂ?lián)網(wǎng)金融融通了資金鏈的上下游端口，高企的網(wǎng)貸利率吸引了社會資金提供者，由此引發(fā)金融機構(gòu)脫媒現(xiàn)象，從而對銀行存款產(chǎn)生分流影響[23]。戰(zhàn)明華等的研究顯示，互聯(lián)網(wǎng)金融通過影響銀行負(fù)債結(jié)構(gòu)、證券市場流動性和企業(yè)融資結(jié)構(gòu)來弱化貨幣政策的銀行信貸傳導(dǎo)渠道[24]。二是互聯(lián)網(wǎng)金融影響銀行行為層面。王錦虹從業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)角度探討互聯(lián)網(wǎng)金融與銀行盈利的關(guān)系，認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融對銀行負(fù)債類業(yè)務(wù)沖擊較大，而對資產(chǎn)類和中間類業(yè)務(wù)的影響較小[25]。互聯(lián)網(wǎng)金融改變了銀行靠賺取存貸利差的方式經(jīng)營盈利的簡單模式，使貸款等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)規(guī)模減少，對銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)存在替代效應(yīng)，降低銀行的資本配置效率[26]，對銀行經(jīng)營績效水平存在顯著的負(fù)向影響[27]。顧海峰和閆君研究表明，P2P網(wǎng)貸對銀行盈利能力影響不顯著，但第三方支付通過改進存款期限配置效率對商業(yè)銀行盈利能力形成了顯著沖擊[28]。三是互聯(lián)網(wǎng)金融對銀行的影響渠道層面。黃銳和黃劍研究發(fā)現(xiàn)：互聯(lián)網(wǎng)金融帶來的技術(shù)溢出效應(yīng)提升銀行盈利能力但降低其存貸款規(guī)模和增速[29]；更進一步地，趙勝民和劉笑天的研究表明，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展帶來的競爭效應(yīng)超過了技術(shù)溢出效應(yīng)，顯著降低了商業(yè)銀行的非利息收入水平[30]。方鵬飛和戴國強從資金成本的角度提出，互聯(lián)網(wǎng)金融推高了商業(yè)銀行的負(fù)債資金成本，導(dǎo)致盈利下降[31]。史亞榮和張茗認(rèn)為，P2P對銀行的盈利有負(fù)向影響，第三方支付對非利息收入有正向影響，眾籌無影響[32]。劉笑彤和楊德勇認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展可以通過強化追趕效應(yīng)、促進銀行業(yè)技術(shù)進步進而提高銀行全要素生產(chǎn)效率[33]。與此類似，陳嘉欣和王健康的研究也表明，互聯(lián)網(wǎng)金融對金融效率指標(biāo)分解后的技術(shù)進步率、技術(shù)效率以及規(guī)模效率均存在正向影響[16]。此外，還有研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)金融對城市商業(yè)銀行影響較大[34]；對國有銀行壟斷地位的威脅較小，但顯著沖擊股份制銀行，市場勢力越強的商業(yè)銀行受到的互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊越小[27]。

綜合上述國內(nèi)外研究，現(xiàn)有文獻(xiàn)在概念界定、業(yè)務(wù)模式、影響機制、競爭關(guān)系、技術(shù)效率等方面展開了廣泛研究，但現(xiàn)有文獻(xiàn)對其中影響機理的理論解讀還存在欠缺，同時鮮有涉及互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行利潤效率的影響實證分析。與以往不同的是，本文側(cè)重其影響機理的理論解讀與影響程度的實證檢驗，利用SFA方法測算得到銀行利潤效率作為績效評價指標(biāo)，以解釋我國傳統(tǒng)銀行業(yè)在金融創(chuàng)新過程中經(jīng)營績效的動態(tài)演化過程。

三、影響機理分析

互聯(lián)網(wǎng)金融依托新興計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)改進金融業(yè)務(wù)處理流程，謀求產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新，其帶來的外部競爭蠶食傳統(tǒng)商業(yè)銀行在資產(chǎn)業(yè)務(wù)、負(fù)債業(yè)務(wù)和支付結(jié)算業(yè)務(wù)3方面的市場份額，影響商業(yè)銀行利潤效率。具體影響機理如下：

1.互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行資產(chǎn)端的影響

商業(yè)銀行的資產(chǎn)端業(yè)務(wù)主要收入來源于放貸款所得利息，互聯(lián)網(wǎng)金融通過P2P網(wǎng)貸、電商小貸和眾籌模式與傳統(tǒng)銀行角逐于貸款市場。一是在服務(wù)方式層面，傳統(tǒng)商業(yè)銀行堅守安全性原則，放貸對象傾向于公司治理和財務(wù)制度相對規(guī)范的大企業(yè)，而規(guī)避財務(wù)風(fēng)險較大的中小企業(yè)。但互聯(lián)網(wǎng)金融以P2P網(wǎng)貸、電商小貸和眾籌融資等多種方式滿足小微企業(yè)和個人碎片化的資金借貸需求，覆蓋了傳統(tǒng)商業(yè)銀行的服務(wù)盲區(qū)。二是在貸款渠道層面，互聯(lián)網(wǎng)金融及時把控資金流向，降低違約概率，相對于商業(yè)銀行的面對面辦理，簡化了貸款辦理流程，降低了交易成本。三是在貸款利息收入層面，商業(yè)銀行5年以上的貸款利率遠(yuǎn)小于同期限主要P2P平臺的貸款利率。據(jù)網(wǎng)貸之家的統(tǒng)計數(shù)據(jù)：國內(nèi)P2P貸款規(guī)模在2017年達(dá)8725.18億元，若按照商業(yè)銀行5%的貸款利率計算，則P2P平臺從商業(yè)銀行中分流出了436.26億元的貸款利息收入?；ヂ?lián)網(wǎng)金融通過擠出效應(yīng)，以更小的獲客成本在尾部市場擠占商業(yè)銀行盈利空間，對商業(yè)銀行的利潤效率帶來負(fù)面沖擊。

2.互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行負(fù)債端的影響

負(fù)債業(yè)務(wù)中的儲蓄存款和理財產(chǎn)品，是商業(yè)銀行放貸的基礎(chǔ)，互聯(lián)網(wǎng)金融將從存款利率和存款規(guī)模兩方面影響商業(yè)銀行的利潤效率。一是第三方支付平臺層面。根據(jù)中國人民銀行2013年7月發(fā)布的《支付機構(gòu)客戶備付金存管辦法》規(guī)定：“支付機構(gòu)接收的客戶備付金必須在其開立的備付金專用存款賬戶全額繳存。”從而使得銀行的非備付金存管資金外流，壓縮銀行體系儲蓄存款規(guī)模。二是互聯(lián)網(wǎng)貨幣市場基金層面。以余額寶為代表的互聯(lián)網(wǎng)貨幣市場基金吸納了單筆金額雖小但數(shù)量眾多、總量規(guī)模巨大的公眾存款，瓜分銀行活期存款市場份額。且互聯(lián)網(wǎng)貨幣市場基金主要以協(xié)議存款、同業(yè)存款、大額存單等貨幣市場工具為投資標(biāo)的，投資收益率高于單純的銀行活期存款，商業(yè)銀行的利差機會成本增大。三是理財市場層面。高利率、低費率、流程簡化的P2P融資平臺吸引風(fēng)險投資者，分流通過銀行渠道購買保險、基金、證券等。總之，互聯(lián)網(wǎng)金融通過競爭效應(yīng)，從各個層面攔截部分商業(yè)銀行總量規(guī)模巨大的小微存款源，一定程度壓縮了銀行盈利空間，降低其利潤效率。

3.互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行支付結(jié)算端的影響

此類影響主要體現(xiàn)在第三方支付平臺、互聯(lián)網(wǎng)理財分流支付結(jié)算業(yè)務(wù)手續(xù)費及傭金收入，代銷理財產(chǎn)品手續(xù)費收入，以及部分理財資金流失減少的資金管理費和托管費收入，從而降低商業(yè)銀行利潤。尤其是第三方支付正在逐漸瓜分商業(yè)銀行的支付結(jié)算市場份額。目前越來越多的用戶開始使用支付寶、微信等方式來滿足購物、轉(zhuǎn)賬等日常生活需求，在商業(yè)銀行網(wǎng)點有限、難以覆蓋的農(nóng)村偏遠(yuǎn)地區(qū)，支付寶也得以普遍使用。據(jù)中國人民銀行發(fā)布的“2017年農(nóng)村地區(qū)支付業(yè)務(wù)發(fā)展總體情況”，2017年，非銀行支付機構(gòu)為農(nóng)村地區(qū)提供網(wǎng)絡(luò)支付業(yè)務(wù)共計1 417.82億筆，金額45萬億元；其中，互聯(lián)網(wǎng)支付122.73億筆，金額2.1萬億元；移動支付1 295.09億筆，金額42.9萬億元，平均單筆金額331.25元[35]。從支付結(jié)算功能來看，互聯(lián)網(wǎng)金融以其技術(shù)信息優(yōu)勢及成本優(yōu)勢加速金融脫媒，強化替代效應(yīng)，嚴(yán)重地沖擊了傳統(tǒng)銀行尤其是中小銀行的支付地位。

4.互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行表外業(yè)務(wù)的影響

商業(yè)銀行的表外業(yè)務(wù)主要包括信用證、保函等擔(dān)保業(yè)務(wù)、貸款承諾、金融衍生品交易類等。目前，由商業(yè)銀行參與的、以銀行信用為擔(dān)保的涉及應(yīng)收賬款融資、票據(jù)質(zhì)押及承兌、保理業(yè)務(wù)等傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融已很難滿足高借貸風(fēng)險中小企業(yè)的融資需求。由互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、電商物流企業(yè)以及網(wǎng)貸企業(yè)組成的互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融，聚集大量的客戶資源，掌握一手的交易信息，并以自有資金做擔(dān)保(如京東等)，運用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)，充分挖掘和共享交易資金、物流跟蹤和信用狀況等信息，以更低的風(fēng)險成本蠶食商業(yè)銀行表外業(yè)務(wù)。

綜上，互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行的沖擊主要表現(xiàn)在：網(wǎng)貸平臺分流商業(yè)銀行貸款；互聯(lián)網(wǎng)貨幣市場基金壓縮商業(yè)銀行的活期存款規(guī)模，增加資金成本；互聯(lián)網(wǎng)理財會較大程度分流商業(yè)銀行存款，減少存款規(guī)模；第三方支付平臺和互聯(lián)網(wǎng)理財代銷平臺降低商業(yè)銀行手續(xù)費和傭金等非利息收入?；ヂ?lián)網(wǎng)金融對銀行利潤的影響機理如圖1所示：

圖1 互聯(lián)網(wǎng)金融對銀行利潤效率的影響機理

總之，互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展對商業(yè)銀行的資產(chǎn)端、負(fù)債端以及支付結(jié)算等多個方面造成沖擊，減少銀行利息收入與非利息收入，擠壓其盈利空間?；诖?，本文提出如下猜想：總體上，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對傳統(tǒng)銀行業(yè)的盈利空間帶來沖擊，從而對其利潤效率造成了負(fù)面影響。

四、研究方法、變量與數(shù)據(jù)說明

1.研究方法

關(guān)于銀行利潤效率測算方法，Berger和Mester基于不同銀行業(yè)市場競爭結(jié)構(gòu)假定，提出了評價銀行利潤效率的兩種模型[36]。標(biāo)準(zhǔn)利潤效率模型(Standard Profit Efficiency)依據(jù)微觀經(jīng)濟學(xué)競爭性廠商利潤最大化條件設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)，假定銀行業(yè)是完全競爭性的市場，各銀行在產(chǎn)出與投入品市場上均為價格接受者。替代利潤效率(Alternative Profit Efficiency)則假定市場為不完全競爭，具有市場力量的廠商通過價格歧視可以獲取較高的利潤。由于我國銀行業(yè)市場份額高度集中于4大國有商業(yè)銀行，其在銀行業(yè)市場化改革中在貸款定價權(quán)方面有一定的自主性，因此，本文使用替代利潤效率作為分析的基礎(chǔ)。在具體估計方法上，為了避免兩階段方法帶來的估計偏差。本文采用Battese和Coelli[37]提出的單階段隨機邊界分析技術(shù)，該模型設(shè)定的生產(chǎn)函數(shù)形式如下：

Yit=Xitβ+(Vit-Uit)，Uit=zitδ+εit

(1)

遵循上述思路，同樣可將生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定為隨機邊界利潤函數(shù)形式，從而估計獲取各決策單元的利潤效率值。根據(jù)Mester[38]、Berger和Mester[36]等文獻(xiàn)，利潤函數(shù)可采取如下形式：

∏(yit,wit)=π(yit,wit)evit-uit，uit=zitδ+εit

(2)

式(2)中的∏為各觀測點的利潤，yit第i個DMU第t期的產(chǎn)出，wit為第i個DMU的投入要素價格，其他參數(shù)性質(zhì)與式(1)相同。

(3)

其中，Effit為利潤效率值，g為模型參數(shù)估計值。

在函數(shù)具體形態(tài)上，由于超對數(shù)函數(shù)(Translog Function)具有容許交互影響項存在、可處理多投入多產(chǎn)出問題等一系列優(yōu)點，既有文獻(xiàn)也大多將金融機構(gòu)的生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定為此形式，如劉孟飛和蔣維[39]、Fu和Heffeman[40]、Jiang等[41]。因此，本文建立相應(yīng)的超對數(shù)隨機邊界利潤函數(shù)模型，具體形式設(shè)定如下：

+Vit-Uit

(4)

為了保證函數(shù)的線性齊次性及交叉性的對稱性，有如下約束：

相應(yīng)的無效率效應(yīng)模型為：

(5)

式(4)中，∏it為稅前利潤；Y1,it、Y2,it為產(chǎn)出；W1,it、W2,it、W3,it分別為資金、勞動、資本的價格；IFIit為互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)；t為時間趨勢；uit即為衡量利潤無效率的非負(fù)隨機變量，vit為隨機干擾項。式(5)中，IFI(Internet Financial Index)為互聯(lián)網(wǎng)金融變量、Z為一組無效率效應(yīng)變量，其具體指標(biāo)與含義在下文做進一步說明。β、δ為模型待估計參數(shù)。

2.變量說明

(1)互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)(IFI)

本文借鑒沈悅和郭品[42]的文本挖掘技術(shù)對互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)(IFI1)進行測度。具體結(jié)果如圖2所示。

圖2 文本挖掘法合成的互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)(IFI1)

圖2的變化趨勢顯示，我國互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)近乎指數(shù)增長，特別是2013年以來呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長的態(tài)勢，但2015年增長有所放緩，2016年及以后，國家大力整頓行業(yè)亂象，引導(dǎo)行業(yè)正常發(fā)展，從而指數(shù)增速進一步下降。

同時，為了便于對比，本文考慮到第三方支付和移動支付是互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域中最大的兩個子行業(yè)，故用二者交易規(guī)模平均數(shù)(萬億元人民幣)取對數(shù)后作為互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)的替代指標(biāo)(IFI2)。計算結(jié)果表明，兩種方法得到的互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)走勢是大致相近的。

(2)SFA模型投入產(chǎn)出指標(biāo)

在SFA模型投入產(chǎn)出指標(biāo)選取上，本文采用最常用的中介法[43]，將銀行視為存款人和貸款人之間資金融通的中介，將資本、勞動、資金定義為投入變量，將貸款、其他盈利性資產(chǎn)定義為產(chǎn)出變量，具體指標(biāo)的定義如表2所示。

表2 SFA模型變量的選取與定義

(3)無效率效應(yīng)模型變量

無效率效應(yīng)影響因素變量的選取并沒有固定模式，鑒于近年來中國銀行業(yè)最大的變化是通過產(chǎn)權(quán)改革、引進戰(zhàn)略投資者以及市場開放等措施，使得其外部市場環(huán)境和內(nèi)部治理機構(gòu)都發(fā)生了較大改變，以往研究也證實：產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)(如Jiang等[41])、市場份額(如Altunba和Chakravarty[44])、銀行資產(chǎn)規(guī)模、宏觀經(jīng)濟環(huán)境(如袁曉玲和張寶山[45])等對銀行效率存在顯著影響。此外，Berger和Humphrey[46]、Manlagit[47]，Juo[48]等研究發(fā)現(xiàn)風(fēng)險也是不可忽略的重要影響因素。

綜合以上考慮，模型共選取了包括市場結(jié)構(gòu)、治理結(jié)構(gòu)、風(fēng)險因素等在內(nèi)的一組控制變量。具體指標(biāo)的選取和定義如表3所示，SFA模型變量和影響因素模型變量的描述性統(tǒng)計如表4、表5所示。

表3 影響因素模型變量的選取與定義

表4 SFA模型變量的描述性統(tǒng)計

表5 影響因素模型變量的描述性統(tǒng)計

3.數(shù)據(jù)說明

本文共收集了69家中國商業(yè)銀行2006～2017年的財務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源主要為Bankscope、國泰安、CEIC等數(shù)據(jù)庫。對于數(shù)據(jù)庫缺失的有關(guān)員工人數(shù)和費用數(shù)據(jù)，手工摘錄自各銀行歷年年報。所有計算過程通過FRONTIER 4.1和Stata15統(tǒng)計軟件完成。本文樣本涵蓋了除外資銀行以外的所有商業(yè)銀行類型，其存貸款與總資產(chǎn)規(guī)模占全行業(yè)90%以上，具有較好的代表性。

五、模型估計結(jié)果與分析

1.模型參數(shù)估計結(jié)果與分析

基于以上數(shù)據(jù)與變量選擇，利用FRONTIER 4.1進行相關(guān)參數(shù)的ML估計，具體結(jié)果分別整理于表6、表7，其中模型1采用文本挖掘法合成得到的互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)(IFI1)，模型2采用算數(shù)平均法下的互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)(IFI2)。

表6 隨機邊界生產(chǎn)函數(shù)參數(shù)估計結(jié)果

從模型參數(shù)估計結(jié)果來看，如表7所示，模型1和模型2中，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)項的無效率效應(yīng)均為正且在5%或1%的水平上通過了顯著性檢驗，說明互聯(lián)網(wǎng)金融與無效率顯著正相關(guān)，即互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展程度越高(IFI指數(shù)越大)，銀行利潤效率越低。這也意味著，從整體上來看，近年來互聯(lián)網(wǎng)金融的迅猛發(fā)展的確對我國傳統(tǒng)銀行業(yè)的經(jīng)營績效或盈利能力造成了明顯的負(fù)面沖擊，本文猜想得到初步驗證。在控制變量方面，所有權(quán)結(jié)構(gòu)、銀行規(guī)模、風(fēng)險因素的估計結(jié)果均為顯著。其中，所有權(quán)結(jié)構(gòu)和銀行規(guī)模的無效率效應(yīng)顯著為負(fù)，說明規(guī)模優(yōu)勢和國有產(chǎn)權(quán)背景對商業(yè)銀行的利潤效率具有積極的促進作用。其中的原因可能在于，大型商業(yè)銀行由于人才隊伍、資源稟賦等方面的優(yōu)勢，相比中小銀行，能更好地應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊，并及時進行技術(shù)創(chuàng)新，實施戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，充分利用互聯(lián)網(wǎng)金融帶來的新的發(fā)展機遇，其所受到的負(fù)面影響較小。例如：中國工商銀行，僅2015年就開展了5.1萬個培訓(xùn)項目，員工培訓(xùn)超500萬人次[49]，高昂的人員培訓(xùn)投入使得高端互聯(lián)網(wǎng)金融人才培養(yǎng)成為可能。一流的互聯(lián)網(wǎng)公司也傾向于和大型商業(yè)銀行合作，2017年5大國有銀行相繼與BATJS結(jié)盟(2017年3月18日中國建設(shè)銀行和阿里巴巴合作、2017年6月20日中國農(nóng)業(yè)銀行和百度合作、2017年8月22日交通銀行和蘇寧合作)，將大型銀行與互聯(lián)網(wǎng)科技公司的合作推到了新的高度[50]。模型引入的風(fēng)險因素估計系數(shù)均在1%的水平上顯著，說明風(fēng)險是商業(yè)銀行利潤效率的重要影響因素。其中，權(quán)益對負(fù)債比率顯著為負(fù)、而不良貸款率估計系數(shù)顯著為正，說明權(quán)益負(fù)債比越低(風(fēng)險越高)，不良貸款率越高(風(fēng)險越高)，銀行利潤效率越低。這意味著，在金融創(chuàng)新過程中，加強風(fēng)險管理是維持銀行持續(xù)盈利能力、保證經(jīng)營績效平穩(wěn)運行的重要方面。

表7 無效率效應(yīng)項及其他參數(shù)估計結(jié)果

目前，廣大中小商業(yè)銀行也在積極借鑒互聯(lián)網(wǎng)金融運營理念，運用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)改善經(jīng)營效率，但鑒于互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展速度較快，盡管商業(yè)銀行借助信息技術(shù)進行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型革新，其作為銀行的本質(zhì)無法改變，與互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)相比，商業(yè)銀行缺乏支付寶、微信等大眾化應(yīng)用場景，互聯(lián)網(wǎng)金融從存款、貸款、理財投資、小微企業(yè)融資方面對商業(yè)銀行盈利產(chǎn)生全方位沖擊。在本文研究期間內(nèi)，從整體上看，互聯(lián)網(wǎng)金融對我國傳統(tǒng)銀行業(yè)，特別是中小商業(yè)銀行的負(fù)面影響要大于正面作用。

2.銀行利潤效率測算結(jié)果與分析

表8報告了各樣本銀行利潤效率值測算結(jié)果(模型1)。

由表8可知，樣本銀行利潤效率測算結(jié)果分布于[0.012，0.957]，說明研究期間內(nèi)各銀行的利潤效率差異較大。其中，利潤效率最低的是湖州銀行，其在2008～2017年間的平均利潤效率值為0.115;最高的是中國建設(shè)銀行，其在2007～2017年間的平均利潤效率值為0.957。在全部69家銀行中，利潤效率最高5家銀行分別為中國建設(shè)銀行、中國銀行、交通銀行、中國工商銀行和中國農(nóng)業(yè)銀行，全部為國有大型商業(yè)銀行。股份制銀行中，利潤效率較高的是招商銀行、光大銀行、興業(yè)銀行、中信銀行、浦發(fā)銀行和民生銀行，其排名分別為第6、8、9、10、11、12位。在所考慮的37家城市商業(yè)銀行樣本中，效率最高的是北京銀行，其排名為第7位，而農(nóng)商行沒有任何一家排名進入了前10位。另外，我們還注意到，國有大型商業(yè)銀行和股份制銀行的效率較高且差異小，而城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行的效率相對較低且差異大。

表8 69家銀行利潤效率測算結(jié)果

為了便于比較不同類型銀行利潤效率的差異并直觀顯示其演變規(guī)律，我們繪制了2008～2017年間4種類型商業(yè)銀行及全行業(yè)的平均利潤效率值在兩個模型下的演變趨勢圖(見圖3、圖4)。需要說明的是，限于文章篇幅的關(guān)系，這里只描繪了2008～2017年各類型商業(yè)銀行分別在模型1、模型2下的利潤效率測算結(jié)果。

從演變趨勢來看，由圖3、圖4可知，大部分商業(yè)銀行，特別是股份制銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行的利潤效率在研究早期均表現(xiàn)為上升趨勢，而后進入平穩(wěn)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。這說明，經(jīng)過近年來的改革發(fā)展，在相當(dāng)長時期內(nèi)，大部分銀行的經(jīng)營績效與盈利能力整體上是比較穩(wěn)定或趨于改善的。從橫向比較來看，大型商業(yè)銀行的利潤效率水平較高且波動較小，其平均利潤效率在所有年份，始終保持在0.9以上水平。其次是股份制商業(yè)銀行，其利潤效率在所有年份都明顯高于行業(yè)平均水平。效率最低的是城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行，且這兩類商業(yè)銀行的利潤效率水平非常接近。具有國有產(chǎn)權(quán)背景、治理結(jié)構(gòu)相對較差的大型商業(yè)銀行，其利潤效率反而較高，其中主要原因在于，具有國有產(chǎn)權(quán)背景、資產(chǎn)規(guī)模龐大、資金實力雄厚的大型商業(yè)銀行，利用長期經(jīng)營過程中所掌握的獨特資源，一定程度上可以強化其行業(yè)優(yōu)勢，始終保持較高的盈利水平。面對互聯(lián)網(wǎng)金融高速發(fā)展帶來的沖擊，大型商業(yè)銀行利用其在資源稟賦、研究開發(fā)以及人才隊伍等方面的優(yōu)勢，及時進行技術(shù)創(chuàng)新與戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，相對中小銀行，能更好地避免互聯(lián)網(wǎng)金融所帶來的負(fù)面影響。而中小銀行，特別是城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行，由于盈利水平、技術(shù)條件、人才儲備等各方面的原因，發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融面臨更大的挑戰(zhàn)。

圖3 2008～2017年各類型商業(yè)銀行利潤效率演變趨勢圖(模型1)

圖4 2008～2017年各類型商業(yè)銀行利潤效率演變趨勢圖(模型2)

另外，我們注意到，除大型商業(yè)銀行以外，股份制銀行、城商行商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行的利潤效率在研究后期均出現(xiàn)了下降的趨勢，特別是城市商業(yè)銀行最為明顯。這一研究結(jié)果也與中國銀行業(yè)的現(xiàn)實情況相吻合，在經(jīng)歷了快速發(fā)展的“黃金十年”以后，隨著我國金融市場的全面開放，以及互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊，中國的傳統(tǒng)銀行業(yè)正面臨艱難時期。只有通過轉(zhuǎn)型創(chuàng)新，尋找新的利潤增長點，中小銀行才能在日趨激烈的市場競爭中平穩(wěn)、持續(xù)發(fā)展。

3.進一步的討論

鑒于以上分析僅能得到互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展與商業(yè)銀行利潤效率之間的負(fù)向關(guān)系，為了獲得其到底多大程度上影響了銀行利潤效率，我們對無互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展情形下的隨機邊界利潤模型重新進行了迭代運算，無效率效應(yīng)模型參數(shù)估計及各類型銀行利潤效率測算結(jié)果如表9、表10所示。

表9 隨機前沿利潤模型估計結(jié)果(無IFI)

由表9可知，在無互聯(lián)網(wǎng)金融情形下，2006～2017年69家銀行平均利潤效率為0.509，與考慮互聯(lián)性金融沖擊的測算結(jié)果(0.508)相比要高0.2%，這進一步說明，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展的確對我國傳統(tǒng)商業(yè)銀行的盈利能力造成了明顯的負(fù)面影響。從分類型來看，表10顯示，在無互聯(lián)網(wǎng)金融情形下，國有大型商業(yè)銀行、股份制銀行、城市商業(yè)銀行以及農(nóng)村商業(yè)銀行的利潤效率測算分別為0.9457、0.7558、0.4134、0.3987，相比考慮互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊情形下(模型1)的測算結(jié)果0.9441、0.7527、0.4128、0.3952分別要高0.17%、0.41%、0.15%和0.89%，相比模型2下的測算結(jié)果0.9428、0.7546、0.4131、0.3956也分別要高0.31%、0.16%、0.07%、0.78%。這一結(jié)果說明，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展導(dǎo)致了商業(yè)銀行利潤效率的下降，本文猜想得到進一步證實。本文猜想得到進一步證實。

4.模型的穩(wěn)健性檢驗

為保證研究結(jié)果的穩(wěn)健可靠，本文從兩個方面進行穩(wěn)健性檢驗：一是采用廣義似然比(LR)統(tǒng)計量對模型設(shè)定的合理性進行檢驗，結(jié)果如表10所示；二是將研究期間調(diào)整為2010～2017年，以及去掉業(yè)務(wù)范圍較小、經(jīng)營模式較為特殊的農(nóng)村商業(yè)銀行，重新進行迭代運算，得到表11所示的兩組回歸結(jié)果。論文篇幅所限，這里僅列出了模型1的廣義似然比(LR)檢驗結(jié)果。

表10 不同類型銀行利潤效率測算結(jié)果(無IFI)

表11 隨機前沿利潤模型假設(shè)檢驗結(jié)果

表11的檢驗結(jié)果表明，假設(shè)1在1%的顯著性水平下被拒絕，說明相比簡單的Cobb-Douglas函數(shù)，超對數(shù)函數(shù)形式能更好地描述中國商業(yè)銀行的效率結(jié)構(gòu)及其變化特征；假設(shè)2同樣在1%的顯著性水平上被拒絕，說明樣本銀行在研究期間內(nèi)存在明顯的技術(shù)變化；假設(shè)3在1%的顯著性水平上被拒絕，證實了技術(shù)無效率項的存在，與一般的平均生產(chǎn)函數(shù)模型相比，隨機前沿模型能更好地刻畫中國銀行業(yè)的效率結(jié)構(gòu)及其變化情況；假設(shè)4在1%的顯著性水平上被拒絕，說明應(yīng)選擇時變效率模型，即研究期間內(nèi)，樣本銀行的效率水平是隨時間的變化而變化的；假設(shè)5在1%的顯著性水平上被拒絕，表明Ui項服從截尾正態(tài)分布；假設(shè)6分別在1%的顯著性水平上被拒絕，說明互聯(lián)網(wǎng)金融對樣本銀行的利潤效率的確存在顯著影響。綜上所述，所有假設(shè)均在1%的水平上通過了顯著性檢驗，說明模型的實證形式設(shè)定是穩(wěn)健的。

表12的回歸結(jié)果顯示，改變研究期間和去掉農(nóng)商行后，互聯(lián)網(wǎng)金融的無效率效應(yīng)仍然顯著為正，其他控制變量的系數(shù)大小基本相當(dāng)，正負(fù)方向不變，顯著性水平也大多保持一致，兩組穩(wěn)健性檢驗的回歸結(jié)果與前述結(jié)果基本一致，總體看來，本文的估計結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

表12 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

六、結(jié)論與建議

本文收集了2006～2017年間中國69家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)，首先從銀行資產(chǎn)、負(fù)債、支付結(jié)算以及表外業(yè)務(wù)等方面系統(tǒng)分析了互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)商業(yè)銀行的影響機理，然后采用文本挖掘、主成分分析、因子分析等方法測算得到互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)，最后通過構(gòu)建隨機前沿模型，對互聯(lián)網(wǎng)金融環(huán)境下的商業(yè)銀行利潤效率及其無效率影響因素進行實證估測，并對不同類型商業(yè)銀行利潤效率的演化過程進行了多維度的對比分析。主要結(jié)論如下：

第一，我國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)逐年上升，特別是2013年以來呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，2016年后在“去杠桿”“強監(jiān)管”背景下開始有所放緩。

第二，從參數(shù)估計結(jié)果的統(tǒng)計學(xué)意義來看，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)的無效率效應(yīng)顯著為正，互聯(lián)網(wǎng)金融的迅猛發(fā)展的確對我國銀行業(yè)的經(jīng)營績效造成了明顯的負(fù)面影響。

第三，在其他影響因素方面，所有權(quán)結(jié)構(gòu)和銀行規(guī)模的無效率效應(yīng)顯著為負(fù)，說明國有產(chǎn)權(quán)背景和資產(chǎn)規(guī)模的擴大對銀行經(jīng)營績效的提升具有積極的促進作用。模型考慮的兩個風(fēng)險因素估計結(jié)果顯示，風(fēng)險越高，銀行利潤效率越低，說明加強風(fēng)險管理是商業(yè)銀行經(jīng)營管理過程中的重要方面。

第四，從縱向演化趨勢來看，在研究早期，大多數(shù)銀行的利潤效率在研究早期不斷上升，中期平穩(wěn)，后期有所下降。

第五，從橫向比較來看，大型國有銀行的效率處于最高水平，其次是股份制銀行，城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行的效率最低。

以上結(jié)論說明，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)模式的日益成熟及其行業(yè)規(guī)模的不斷膨脹，我國傳統(tǒng)商業(yè)銀行的盈利空間必將遭受進一步的沖擊。對此，本文提出以下建議：

第一，積極促進傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型創(chuàng)新，通過建立綜合性的網(wǎng)絡(luò)信貸服務(wù)平臺、運用大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)經(jīng)營管理網(wǎng)絡(luò)化。將實體銀行網(wǎng)點與互聯(lián)網(wǎng)虛擬網(wǎng)點優(yōu)勢相結(jié)合，逐步向“輕資產(chǎn)”方向轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模，最終提升盈利能力。

第二，商業(yè)銀行應(yīng)積極與互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)合作，利用其業(yè)務(wù)規(guī)模優(yōu)勢強化互聯(lián)網(wǎng)支付結(jié)算、理財、銷售等業(yè)務(wù)的創(chuàng)新和渠道建設(shè)，擴展業(yè)務(wù)到電商領(lǐng)域，整合資源，提升協(xié)同作用，全力打造專業(yè)綜合的金融產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，多元化開展業(yè)務(wù)，增強盈利來源多樣性，減少利差對盈利的單方面影響，獲得新的利潤增長點。

第三，政府應(yīng)當(dāng)加強金融體制改革，加大監(jiān)管力度，為互聯(lián)網(wǎng)金融和傳統(tǒng)商業(yè)銀行的融合共生發(fā)展提供良性的制度環(huán)境。