鄒文

（廣州城建職業(yè)學院，廣東廣州510925）

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互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務沖擊的實證分析

鄒文

（廣州城建職業(yè)學院，廣東廣州510925）

摘要：互聯(lián)網(wǎng)金融從萌芽到快速發(fā)展，對商業(yè)銀行傳統(tǒng)盈利模式是否會構(gòu)成重大挑戰(zhàn)是本文研究的重點。通過構(gòu)造面板數(shù)據(jù)模型，重點探討了p2p網(wǎng)貸、第三方支付、互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融對于商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務盈利的沖擊。研究發(fā)現(xiàn)，近三年來，互聯(lián)網(wǎng)金融對于商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務盈利確實產(chǎn)生了較大的沖擊。鑒于此，商業(yè)銀行應當有針對性地提升傳統(tǒng)金融服務創(chuàng)新，更好地服務客戶并提升客戶忠誠度以應對互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)金融；p2p網(wǎng)貸；第三方支付；貨幣基金

一、引言

近年來互聯(lián)網(wǎng)金融突飛猛進，成交規(guī)模屢創(chuàng)新高（見圖一）。以貨幣基金為例，2013年余額寶的推出激發(fā)了人們對貨幣基金的興趣。依靠互聯(lián)網(wǎng)的便利性，貨幣基金呈現(xiàn)爆炸式增長。根據(jù)中國基金業(yè)協(xié)會的數(shù)據(jù)，貨幣基金在僅僅三年內(nèi)由2013年1月的4759億元增長到2015年12月的44443.36億元，增長了8倍以上。根據(jù)網(wǎng)貸之家的數(shù)據(jù)，p2p網(wǎng)貸規(guī)模由2013年的1058億元增長至2015年的9823.05億元，同樣增幅在8倍以上。另外根據(jù)艾瑞咨詢提供的第三方支付數(shù)據(jù)，第三方支付的成交規(guī)模也顯著放大。

受互聯(lián)網(wǎng)金融的蓬勃發(fā)展，銀行業(yè)受到了前所未有的沖擊。因此，關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)金融及其對商業(yè)銀行影響方面的研究非常豐富。

謝平（2012）認為以P2P融資為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融模式為個人提供了新的投融資渠道和便利，滿足了普通民眾的金融需求，是現(xiàn)有銀行體系的有益補充。吳詩偉、朱業(yè)、力拓（2015）利率市場化直接推高商業(yè)銀行破產(chǎn)風險與不良資產(chǎn)風險?；ヂ?lián)網(wǎng)金融企業(yè)發(fā)展在直接導致商業(yè)銀行風險水平上升的同時還通過倒逼商業(yè)銀行利率市場化進一步推高其風險水平；而商業(yè)銀行自身互聯(lián)網(wǎng)化則有助于降低風險；資產(chǎn)規(guī)模、資本充足率、盈利能力、利息收入比率、存貸比及宏觀經(jīng)濟發(fā)展也是影響商業(yè)銀行風險的因素。

圖1　2013年以來第三方支付及P2P網(wǎng)站規(guī)模

宮曉林（2013）認為互聯(lián)網(wǎng)金融模式在戰(zhàn)略、客戶渠道、融資、定價以及金融脫媒等方面對傳統(tǒng)商業(yè)銀行產(chǎn)生的影響?；ヂ?lián)網(wǎng)金融模式短期內(nèi)不會動搖商業(yè)銀行傳統(tǒng)的經(jīng)營模式和盈利方式；但從長遠來說商業(yè)銀行應大力利用互聯(lián)網(wǎng)金融模式，以獲得新的發(fā)展。與此同時，互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展要依靠互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的自律、積極創(chuàng)新，還要吸引更多的客戶、加強系統(tǒng)安全建設。

王光遠（2015）認為互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展在我國仍處初級階段，尚未對商業(yè)銀行產(chǎn)生顛覆性影響。但從發(fā)展趨勢來看，對互聯(lián)網(wǎng)金融的投入將成為決定未來銀行排位和競爭力的關(guān)鍵因素，因此，各家商業(yè)銀行必須要把握這輪大勢，積極應對。首先，運用互聯(lián)網(wǎng)思維，依托云和大數(shù)據(jù)，重塑銀行與市場的供需關(guān)系，重構(gòu)商業(yè)模式。其次，主動尋求與互聯(lián)網(wǎng)金融合作，大力發(fā)展與生產(chǎn)消費活動深度融合的金融行業(yè)應用等類商業(yè)模式創(chuàng)新，再造業(yè)務流程，實現(xiàn)銀行產(chǎn)品、服務與互聯(lián)網(wǎng)的深度融合。最后，在加強自身數(shù)據(jù)積累，加快人才儲備的同時，主動開展風險控制，加速營業(yè)網(wǎng)點戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，以便在未來金融市場競爭中處于更有利位置。

綜合多位學者的研究來看，普遍認為互聯(lián)網(wǎng)金融對于商業(yè)銀行短期盈利構(gòu)成沖擊，但是，從長期看，互聯(lián)網(wǎng)金融和商業(yè)銀行更多地是互動與融合。從研究推理上看，進行量化研究互聯(lián)網(wǎng)金融對于商業(yè)銀行盈利能力的沖擊并不多見。為此，本文重點從代表互聯(lián)網(wǎng)金融的p2p網(wǎng)貸、第三方支付和互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金等三方面量化探討其對商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務盈利能力的影響。

二、指標數(shù)據(jù)說明

1、變量設定

在國內(nèi)外的研究中，測度商業(yè)銀行績效主要使用凈資產(chǎn)收益率（ROE）或者資產(chǎn)收益率（ROA），因為這兩項指標都是反映銀行綜合盈利能力，所以有必要進行修訂以精確反映商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務的收益狀況?？紤]到商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務的盈利模式主要依靠存款利差收入和手續(xù)費及傭金凈收入。本文選取采用指標CR=（凈利息收入+手續(xù)費及傭金凈收入）/凈資產(chǎn)。該指標能夠很好地測度凈資產(chǎn)獲取利息和手續(xù)費收入的能力。本文選其為被解釋變量。

互聯(lián)網(wǎng)金融比較有代表的體現(xiàn)在第三方支付（SF）、互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金（HJ）和互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)貸（P2P）。本文選取這三個變量用以測度互聯(lián)網(wǎng)金融對于商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務的影響。為了體現(xiàn)存貸款業(yè)務對于傳統(tǒng)業(yè)務盈利的影響，本文把存貸比（CD）納入模型作為控制變量。

2、指標數(shù)據(jù)說明

2013年被廣大學者稱為互聯(lián)網(wǎng)金融的元年。因此本文所有數(shù)據(jù)觀測區(qū)間均為2013—2015年底各季度。

我國商業(yè)銀行數(shù)量眾多，為了研究的便利性和樣本的可代表性，本文選取截止目前已經(jīng)上市的商業(yè)銀行，共計16家，即工行、建行、中國銀行、農(nóng)行、招商、交通、浦發(fā)、民生、興業(yè)、平安、南京銀行、寧波銀行、中信銀行、光大銀行、北京銀行、華夏銀行。由于經(jīng)營規(guī)模和經(jīng)營特色差距較大，因此基本上能夠反映我國大多數(shù)商業(yè)銀行的特點。商業(yè)銀行相關(guān)數(shù)據(jù)（如：凈利息收入、手續(xù)費及傭金凈收入、凈資產(chǎn)、存貸比）均來源于公司季報、中報和年報的財務數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)呈現(xiàn)季節(jié)性，因此分別對這些數(shù)據(jù)進行了季節(jié)調(diào)整（采用Census x12方法）。

測度第三方支付發(fā)展狀況一般采用艾瑞咨詢（iResearch）公布的數(shù)據(jù)。本文采用其公布的第三方支付交易規(guī)模季度數(shù)據(jù)；p2p網(wǎng)貸的季度成交量根據(jù)網(wǎng)貸之家的月度數(shù)據(jù)整理；在選取互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金規(guī)模變量時，學者往往選取較大幾家互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的規(guī)模作為代表。如余額寶、華夏財富寶等。但是根據(jù)融360的數(shù)據(jù)，截至2015年四季度末，互聯(lián)網(wǎng)對接的貨幣基金已經(jīng)達到了69只。為了反映行業(yè)整體規(guī)模對商業(yè)銀行存貸的影響，本文根據(jù)中國基金業(yè)協(xié)會公布的月度貨幣基金規(guī)模數(shù)據(jù)整理。

三、模型設定、模型估計與結(jié)果分析

1、模型設定

互聯(lián)網(wǎng)金融主要以網(wǎng)貸P2P、第三方支付和貨幣基金等形式?jīng)_擊商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務盈利能力。為了能反映存貸比對于商業(yè)銀行盈利的貢獻程度，也加入其加入模型作為控制變量。

表1　

因模型涉及16家上市公司2013—2015年季度的財務數(shù)據(jù)，所以應該構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型。首先對解釋變量SF、CF、P2P進行對數(shù)化處理，形成變量LN_SF、LN_ HJ、LN_P2P，然后對所有變量進行面板單位根檢驗。本文主要采用Harris and Tzavalis（簡稱HT）檢驗、Breitung檢驗和IPS檢驗。結(jié)果顯示CR、LN_SF、LN_ HJ、LN_CF存在單位根，CD不存在單位根。為此對上述非平穩(wěn)序列進行一階差分，得到D.CR、D.LN_SF、D.LN_ HJ、D.LN_CF。經(jīng)調(diào)整后上述變量全部為平穩(wěn)序列。

模型中，第i家銀行第t期的傳統(tǒng)業(yè)務CR增速被表示為第三方支付增速D.lnSFt、網(wǎng)貸增速D.lnp2pt、互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金規(guī)模增速D.lnHJt、存貸比CDBi，t、商業(yè)銀行固定效應ui以及隨機誤差項εi，t的函數(shù)。

2、模型估計

由于面板數(shù)據(jù)模型估計方法一般有三種，分別為混合估計模型、固定效應模型、隨機效應模型。首先運用LSDV法考察是否使用混合回歸，經(jīng)檢驗，大多數(shù)個體變量P小于0.05，故拒絕混合回歸。其次運用FE法回歸，發(fā)現(xiàn)也明顯優(yōu)于混合回歸，且F檢驗同樣拒絕混合回歸。

在排除了混合回歸后，對模型又分別進行固定效應FE回歸、隨機效應FGLS法回歸、隨機效應MLE法回歸，回歸結(jié)果見表1。

對上述模型進行hausman檢驗，發(fā)現(xiàn)P值等于0.3085，故無法拒絕原假設，因此檢驗結(jié)果認為應選擇固定效應模型，而非隨機效應模型。

從固定效應模型FE法回歸結(jié)果來看，P2P網(wǎng)貸對于商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務的影響較為顯著，其次是貨幣基金，而第三方支付對于傳統(tǒng)業(yè)務盈利的沖擊最小。從模型回歸結(jié)果來看，從2013年至今，互聯(lián)網(wǎng)金融對銀行傳統(tǒng)業(yè)務盈利形成負面沖擊。

四、結(jié)論及啟示

互聯(lián)網(wǎng)金融模式?jīng)_擊著商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務，短期內(nèi)使得銀行承受更多壓力。因此，銀行業(yè)不能繼續(xù)依賴傳統(tǒng)的通道發(fā)展自身，而要主動適應互聯(lián)網(wǎng)金融帶來的沖擊，在新的競爭格局下，商業(yè)銀行需要重新審視自身的優(yōu)勢與不足，并以此為契機全面認識技術(shù)變革帶來的影響、再造業(yè)務流程和構(gòu)建新的價值網(wǎng)絡。

參考文獻

［1］謝平、鄒傳偉：互聯(lián)網(wǎng)金融模式研究［J］.金融研究，2012（12）.

［2］吳詩偉、朱業(yè)、力拓：利率市場化、互聯(lián)網(wǎng)金融與商業(yè)銀行風險——基于面板數(shù)據(jù)動態(tài)GMM方法的實證檢驗［J］.金融經(jīng)濟學研究，2015（11）.

［3］宮曉林：互聯(lián)網(wǎng)金融模式及對傳統(tǒng)銀行業(yè)的影響［J］.南方金融，2013（5）.

［4］王光遠：基于互聯(lián)網(wǎng)金融背景下商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型發(fā)展對策研究［J］.投資研究，2015（6）.

（責任編輯：李曉）