陳凱恩

摘要：本文使用中國32家上市銀行2000-2018年年度報告財務數據，采用固定效應面板估計的方法，分析了互聯網理財業(yè)務的發(fā)展對我國商業(yè)銀行盈利能力的沖擊效應。研究發(fā)現，互聯理財對商業(yè)銀行的盈利能力具有顯著的負向影響，最后根據研究結論給出相關政策建議。

關鍵詞：互聯網理財 商業(yè)銀行 盈利能力

一、引言

進入21世紀以來，隨著新一代互聯網信息技術的革新和網絡功能的延伸，社交網絡、大數據、云計算、人工智能等應用為互聯網企業(yè)吸引了大量用戶并積累了多年的用戶數據。2013年，阿里巴巴集團、騰訊公司、百度公司等互聯網企業(yè)突破傳統(tǒng)業(yè)務向金融領域滲透，2013年因此成為互聯網金融元年。此后，互聯網金融在我國迅速發(fā)展，第三方支付、互聯網基金、互聯網保險、網絡借貸、網絡資產管理等金融產品種類日益豐富，理財業(yè)務規(guī)模也在持續(xù)擴大，給傳統(tǒng)金融機構帶來強大的挑戰(zhàn)和沖擊。

互聯網金融既包括作為非商業(yè)銀行機構的互聯網企業(yè)從事的金融業(yè)務，也包括商業(yè)銀行機構通過互聯網開展的業(yè)務。本文選取競爭視角，分析非商業(yè)銀行機構從事互聯網理財業(yè)務對我國商業(yè)銀行盈利形成的沖擊效應。

二、文獻綜述

現有文獻大多數研究互聯網金融對于商業(yè)銀行盈利的影響，有關互聯網理財對商業(yè)銀行盈利影響的研究比較少。

部分學者認為互聯網金融會對銀行經營乃至全球金融格局產生重大影響。Chen和Chih S（2012）[1]研究認為隨著經濟社會和科學技術的快速發(fā)展，各類移動終端支付將會成為交易支付的主要形式，且會逐步替代各類線下支付。Brown（2005）[2]運用1200家商業(yè)銀行財務數據為研究對象，發(fā)現互聯網金融中市場結構的競爭性越強，商業(yè)銀行盈利能力的變化越大，且二者之間存在正的相關性。

現有文獻顯示，互聯網理財對商業(yè)銀行盈利能力的沖擊主要體現在存款規(guī)摸、資金獲取成本、代銷理財產品手續(xù)費、銀行自營理財收入等方面。一是一定程度上阻礙了商業(yè)銀行儲蓄。孫艷玲（2018）[3]認為余額寶對商業(yè)銀行的分流效果，僅在剛上線的半年多的時間里效果最明顯，之后由于國內市場流動性面臨困難的大環(huán)境改變以及余額寶具有“寄生性”自身不具有價值持續(xù)增值的能力等原因，分流效果趨于平穩(wěn)，但是整體上依然呈現負相關性。二是導致商業(yè)銀行資本成本增加。羅方科，陳曉紅（2017）[4]認為銀行目前面臨的困境是如果開發(fā)新的類余額寶產品保住銀行的存款，就導致自己資金成本的增加，如果不開發(fā)類余額寶產品就無法保證銀行存款數量，銀行存款數量下降勢必導致貸款額度減少。三是對銀行盈利能力和盈利結構造成一定影響。高思敏（2017）[5]通過實證分析得出互聯網貨幣基金產品的發(fā)展對銀行理財產品的收益率產生正向沖擊，削弱理財業(yè)務的盈利能力;王欣怡（2018）[6]基于平臺經濟理論，認為在凈利息收入方面，由于第三方支付和互聯網理財使資金由利息成本較低的活期個人儲蓄變?yōu)槔⒊杀据^高的企業(yè)存款或定期存款，增加了企業(yè)的利息支出，變相的推高了商業(yè)銀行的融資成本，縮減了銀行利差收入。

現有文獻為本文的研究打下了良好基礎，但也存在一些不足。首先，本主題的國內文獻較少，現有文獻大多只將互聯網基金作為研究對象，尚未將互聯網保險納入互聯網理財產品范疇開展研究。其次，在商業(yè)銀行盈利能力的衡量上，大多數文獻使用總資產收益率ROA指標，使用風險調整資本收益率RAROC較少。綜上所述，本文將采用計量經濟學模型，基于2000-2018年中國32家上市銀行年報財務數據，定量研究互聯網理財對商業(yè)銀行盈利能力的沖擊效應。

三、數據、模型設定與變量描述

（一）數據來源

本文以工商銀行、農業(yè)銀行、中國銀行、建設銀行等32家中國上市商業(yè)銀行的年報財務數據為研究樣本，考慮到互聯網金融在中國的興起時間，故將研究區(qū)間設定為2000-2018年。

（二）模型設定與變量說明

以商業(yè)銀行盈利能力為被解釋變量，以互聯網理財規(guī)模為核心解釋變量，本文構建了國定效應模型。研究對象是中國上市的32家銀行，涉及7個指標連續(xù)19年的統(tǒng)計數據，混合后的數據包括橫截面和時間序列這兩個維度，因此選用stata 15.0軟件對面板數據進行回歸，多元線性回歸方程為：

其中，下標i代表銀行，t代表時間，為不可觀察的異質性效應，為隨機誤差項。RAROC表示商業(yè)銀行的盈利能力，IIFS表示互聯網理財規(guī)模，LNTA表示商業(yè)銀行的資產規(guī)模的對數，NIIR表示商業(yè)銀行的非利息收入占比，CRR表示商業(yè)銀行的成本收入比，NPLRA表示商業(yè)銀行的資產質量，LNGDP表示國內經濟狀況的對數，LRL表示是否實行貸款利率市場化。

被解釋變量：盈利能力。使用風險調整資本收益（RAROC）指標來衡量銀行資本耗用下銀行盈利效率，采取中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會公布的公式計算。

解釋變量：互聯網理財規(guī)模。互聯網理財規(guī)模（IIFS）是本文研究的核心變量，采用互聯網銷基金規(guī)模與互聯網保險保費收入之和來表示。

控制變量：本文將商業(yè)銀行個體層面的資產總額（LNTA）、非利息收入占比（NIIR）、成本收入比（CRR）、不良貸款率（NPLRA）四個特征變量、經濟環(huán)境層面的國內生產總值（LNGDP）、貸款利率市場化（LRL）兩個宏觀變量納入控制變量進行模型估計。

四、實證分析

模型回歸結果如表1所示，清晰地反應了樣本區(qū)間內解釋變量對32家上市銀行盈利能力的影響系數，且互聯網理財規(guī)模的P值均小于0.1，表明風險調整資本收益（RAROC）通過了顯著性水平10%的統(tǒng)計檢驗。

從經濟意義方面分析，互聯網理財的發(fā)展對中國商業(yè)銀行的盈利能力具有一定的負面影響。核心變量互聯網理財規(guī)模對上市商業(yè)銀行的盈利能力具有負向影響，影響程度為-8.08，且通過了顯著性水平為10%的統(tǒng)計性檢驗。在銀行特征變量中，資產總額（LNTA）、非利息收入占比（NIIR）、成本收入比（CRR）、不良貸款率（NPLRA）四個特征變量，對銀行的盈利能力為負向影響，表示商業(yè)銀行資產規(guī)模、非利息收入占比、成本收入比、銀行資產質量與盈利能力成呈負相關關系。在宏觀變量中，經濟的發(fā)展在很大程度上促進了商業(yè)銀行的發(fā)展，國內經濟狀況（LNGDP）對商業(yè)銀行盈利能力有正向影響，利率市場化（LRL）加劇銀行間的市場的競爭，商業(yè)銀行的利差會減少，對盈利能力有負向影響。

五、結論與政策建議

研究互聯網理財對商業(yè)銀行盈利能力的影響，不僅可以為政府加強金融監(jiān)管、維護金融穩(wěn)定、促進互聯網金融企業(yè)與商業(yè)銀行發(fā)揮獨特優(yōu)勢提供有益參考，而且可以為我國商業(yè)銀行經營轉型及業(yè)務創(chuàng)新以應對互聯網金融的沖擊、提升盈利能力提供決策依據。

基于中國32家上市銀行2000-2018年年報財務數據，采用固定效應面板估計的方法，研究互聯網理財對商業(yè)銀行盈利能力的沖擊效應。結果發(fā)現，互聯網理財業(yè)務發(fā)展對商業(yè)銀行的盈利能力具有顯著的負面影響。根據上述研究結論，提出如下四點政策建議：

第一，大力發(fā)展科學技術，創(chuàng)新金融產品。深入研究并應用大數據、云計算、互聯網、物聯網、人工智能等科學技術，及時分析并預測市場需求，不斷創(chuàng)新金融產品和信貸方式，準確定位客戶群體，提供更針對性的金融服務，實現精準營銷。同時還可運用大數據改善銀行經營管理，全面掌握運營情況，及時優(yōu)化業(yè)務流程，提高精細化管理水平。

第二，提高客戶體驗，保障消費權益。在持續(xù)滿足高凈值客戶財富管理需求的同時，要重視中低收入客戶的資產保值增值需求，大力發(fā)展普惠金融，在保障金融消費權益的前提下，為客戶提供安全、便利、具有吸引力的理財渠道和金融產品，并充分揭示產品風險，不斷提升客戶體驗。

第三，加大跨界合作，構建互聯網金融生態(tài)圈。商業(yè)應該以更加開放的姿態(tài)，加強與互聯網企業(yè)在支付清算業(yè)務、理財業(yè)務、投融資業(yè)務、大數據業(yè)務等跨界合作，構建互聯網“商業(yè)+金融”平臺生態(tài)圈。并且依靠擴大目標客群、占領客戶的生活時間兩個維度，擴展互聯網金融版圖，將銀行產品與服務嵌入到眾多生活場景中，做互聯網金融的推送者和領跑者，引領互聯網金融有序發(fā)展。

第四，加強內部管理，防范互聯網金融風險。互聯網金融對商業(yè)銀行存在多種風險傳染因素，商業(yè)銀行應通過加強對網絡技術安全性管理、對互聯網金融業(yè)務的開辦管理、風險的識別和管控能力，提升自身應對互聯網金融風險的水平，從而降低面臨的信用風險、流動性風險、支付和結算風險和市場風險。

參考文獻：

[1]Chen，Chih S. To use or not to use： understanding the factors affecting continuance intention of mobile banking[J].International Journal of Mobile Communications， 2012（10）：490-499.

[2]Brown，K.Evidence on the relationship between construction and profitbailiyt inbanking[J]. Journal of Money Credit Banking，2005，7.

[3]孫艷玲.互聯網金融對商業(yè)銀行存款影響研究[D].蘭州大學，2018：36-37.

[4]羅方科，陳曉紅.互聯網理財對商業(yè)銀行活期存款的影響研究[J].系統(tǒng)工程.2017，35（3）：43-48.

[5]高思敏.互聯網貨幣基金對商業(yè)銀行盈利能力影響的研究[D].浙江大學.2017：53.

[6]王欣怡.互聯網金融對商業(yè)銀行盈利結構影響研究.[D].北京交通大學.2018：44-48.

作者單位：湖南大學經濟與貿易學院