■張 博

一、引言

1999年美國貝寶（PayPal）公司首次將第三方支付與互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金相連接，從此開啟了互聯(lián)網(wǎng)金融的世紀元年。而我國互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展直到2013年才進入實質(zhì)性發(fā)展階段，同年6月支付寶和天弘基金共同推出余額寶貨幣基金，截至2018年底該基金募集資金規(guī)模已達到1.13萬億元，用戶數(shù)量超過5.88億戶。相較于銀行存款，余額寶的收益率更接近于市場利率，其間接推動了存款利率市場化的進程。與此同時，中國人民銀行分別于2013年和2015年放開了最低貸款利率和最高存款利率，盡管存貸款利率依然受到“窗口指導”的影響沒有發(fā)生很大的波動（陳禮清和類承曜，2019），但我國利率市場化的改革應該說已經(jīng)基本實現(xiàn)（吳曉求，2015）。此外，已有數(shù)據(jù)表明互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品導致商業(yè)銀行存款搬家，作為商業(yè)銀行傳統(tǒng)的負債來源，存款競爭愈演愈烈（邱晗等，2018）。余額寶推出一年后，2014年底人民幣存款增加9.48萬億元，同比少增3.08萬億元。與此同時，我國貨幣基金總額上升明顯，2014年底貨幣基金總額為2.09萬億元，在一年多的發(fā)展時間里增長了將近7倍。截至2018年12月，各種理財產(chǎn)品市值占GDP的41.16%（戰(zhàn)明華等，2020）?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的發(fā)展一方面改變著人們金融生活的習慣，同時也對原有的金融生態(tài)造成了沖擊，特別是對銀行的負債業(yè)務、中間業(yè)務和資產(chǎn)業(yè)務影響深刻，進而改變了銀行的資產(chǎn)負債結構（鄭志來，2015）。在深入探討互聯(lián)網(wǎng)金融、利率市場化與銀行期限錯配程度之間的內(nèi)在關聯(lián)的基礎上，筆者將樣本按照上市與非上市銀行進行分類，進一步分析互聯(lián)網(wǎng)金融與期限錯配程度之間的關系。這一研究對制定互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管政策，推動互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)金融優(yōu)勢互補，充分參與市場競爭，促進金融更好地服務實體經(jīng)濟具有參考價值。同時，也為商業(yè)銀行更好地改善資產(chǎn)負債管理，監(jiān)管部門根據(jù)不同類型銀行因地制宜，有針對性的制定政策提供了理論指導。

二、互聯(lián)網(wǎng)金融、利率市場化與銀行期限錯配之間的傳導關系

（一）內(nèi)在傳導關系

1.互聯(lián)網(wǎng)金融與利率市場化

歐美國家較早就實現(xiàn)了利率市場化進程，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的內(nèi)容實質(zhì)也與我國不盡相同，因此關于本文所探討主題的研究文獻主要集中在國內(nèi)。目前我國的互聯(lián)網(wǎng)金融大體可歸于以下四類：網(wǎng)絡融資、網(wǎng)絡投資、第三方支付和網(wǎng)絡貨幣（吳曉求，2015）。其中，網(wǎng)絡融資和網(wǎng)絡投資是對利率市場化影響最直接的，以余額寶為代表的互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金就是這兩方面最好的代表。憑借較高且穩(wěn)定的回報率，余額寶等互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品贏得了居民儲蓄存款的青睞（鄭志來，2015）。王國剛和張揚（2015）認為余額寶等互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品會利用商業(yè)銀行對大額存款的需求，將主要資金以協(xié)議存款的方式投向銀行間市場。一方面，為居民提供了投資銀行間市場的渠道，可以獲得更高更穩(wěn)健的收益；另一方面，有助于糾正市場利率扭曲，使名義利率接近實際利率，但同時也抬升了銀行的負債成本?；ヂ?lián)網(wǎng)金融發(fā)揮的“鯰魚效應”有效地推動了我國存款利率市場化的進程（夏政，2015）。吳詩偉等（2015）梳理了我國2005-2014年13家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，運用廣義矩估計實證分析了利率市場化、互聯(lián)網(wǎng)金融與商業(yè)銀行風險之間的關系。研究結果表明，利率市場化直接推高商業(yè)銀行破產(chǎn)風險，同時互聯(lián)網(wǎng)金融進一步推動了商業(yè)銀行利率市場化進程。由于該文發(fā)表的時間較早，研究的時間區(qū)間主要處于互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的第二階段（2005-2012），即第三方支付蓬勃發(fā)展階段（鄭聯(lián)盛，2014），而互聯(lián)網(wǎng)金融實質(zhì)性的業(yè)務發(fā)展階段是2013年以后，中國人民銀行分別于2013年和2015年放開了最低貸款利率和最高存款利率。由于時間的局限性從而存在信息遺漏的可能，筆者從研究的時間和樣本數(shù)量做了完善補充，更好地說明互聯(lián)網(wǎng)金融同利率市場化之間的關系。

2.利率市場化與銀行期限錯配

一些國外學者認為，在傳統(tǒng)金融服務網(wǎng)絡延伸階段，互聯(lián)網(wǎng)金融可以有效地提升商業(yè)銀行的技術水平、改善其工作效率，并顯著降低管理成本。根據(jù)“委托代理理論”，當管理成本下降、盈利水平提高時，商業(yè)銀行將風險轉(zhuǎn)嫁給存款人的動機減弱（Repullo，2004），銀行存在期限錯配的可能性也相應下降。但隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，間接推動了存貸款利率市場化的進程，導致商業(yè)銀行存款搬家，再以大額存單的方式進入銀行系統(tǒng)，競爭加劇的同時抬高了銀行的資金成本，進而收窄銀行利差。根據(jù)“競爭脆弱性理論”指出，競爭加劇會導致銀行特許權價值（Franchise Value）下降，進而激勵其承擔更多風險（Allen&Gale，2000）。為了補償利差損失，銀行傾向于選擇長周期、高風險的業(yè)務，特別是大量經(jīng)過創(chuàng)新的同業(yè)業(yè)務，進而導致銀行資產(chǎn)負債期限錯配程度的加深，在這個過程中銀行資產(chǎn)負債結構發(fā)生了顯著的變化。

對于該問題，國內(nèi)學者也做了大量的研究，裘翔（2015）在銀行凈利差決定模型中加入期限錯配的特征，對2005-2012年我國100余家銀行進行實證檢驗，研究結論表明銀行凈利差與期限錯配呈反向關系，由于期限錯配的風險得不到充分補償，隨著利率市場化進程的推進，銀行系統(tǒng)穩(wěn)健性受到挑戰(zhàn)。郭品和沈悅（2015）利用銀行風險承擔模型，以2003-2013年我國36家商業(yè)銀行為研究樣本，探討了互聯(lián)網(wǎng)金融與商業(yè)銀行風險承擔之間的關系，研究表明互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展初期有利于銀行降低管理費用，風險下降，但隨后互聯(lián)網(wǎng)金融會增加銀行運營成本，風險上升。邱晗等（2018）的研究也得出了類似的結論：金融科技的發(fā)展間接推動了利率市場化的發(fā)展，改變了銀行負債端的結構組成。以上三篇文章的結論支撐了筆者的核心觀點，考慮發(fā)表的時間較早，筆者對研究的時間區(qū)間和數(shù)據(jù)做了補充更新，并對研究方法進行了完善。

（二）異質(zhì)性的分析

公司治理的現(xiàn)代理論起源于Berle&Means（1932）的開創(chuàng)性研究，他們關注企業(yè)的契約性質(zhì)和委托代理問題，研究認為相較股東利益最大化，公司管理者往往將追求個人利益最大化放在首位。在此研究的基礎上，推動了經(jīng)濟學中代理理論的發(fā)展（白重恩等，2005）。委托代理理論的現(xiàn)實意義主要在于：對上市銀行而言，信息充分公開透明，作為委托人的投資者在整個過程中扮演了監(jiān)督者的角色，以確保作為受托人的經(jīng)營管理者有效規(guī)避道德風險，為上市銀行創(chuàng)造最大價值的同時，確保銀行運營的穩(wěn)健。盡管利率市場化導致銀行利差縮窄，商業(yè)銀行有動機尋求增加利潤的方式，但監(jiān)管機構要求上市銀行及時、充分和準確的提供銀行經(jīng)營狀況、財務狀況和外部環(huán)境的相關信息，有效的信息披露制度便于投資者的監(jiān)督，公開透明的方式也規(guī)避了銀行為了高額利潤的誘惑而加深資產(chǎn)負債期限錯配的可能；此外，非上市銀行受監(jiān)管程度低于上市銀行，故有更大的動機配置長周期高風險的資產(chǎn)，產(chǎn)生期限錯配。

國內(nèi)外已有文獻極大地豐富了互聯(lián)網(wǎng)金融、利率市場化與銀行期限錯配的研究，為后人繼續(xù)開展相關工作奠定了堅實的基礎。但對于數(shù)據(jù)的補充、三者之間內(nèi)在的傳導關系以及實證分析，仍有深化分析的空間。另外，互聯(lián)網(wǎng)金融和利率市場化對不同類型商業(yè)銀行期限錯配影響的差異還需更明晰?；谝陨峡紤]，對互聯(lián)網(wǎng)金融、利率市場和銀行期限錯配的內(nèi)在傳導關系進行了梳理，并放在一個體系框架內(nèi)開展實證分析。

三、研究設計

（一）基本假設

根據(jù)前文傳導關系分析，提出以下三個假設。

假設1：互聯(lián)網(wǎng)金融對利率市場化發(fā)展進程有正向的推動作用。

假設2：從動態(tài)視角來看，互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行期限錯配的影響呈現(xiàn)先升后降的倒“U”型趨勢①本文采用流動性錯配指數(shù)作為銀行期限錯配的代理變量，指數(shù)越小表示銀行錯配程度越大。。即發(fā)展初期互聯(lián)網(wǎng)金融主要通過“提升技術水平、改善工作效率、降低管理成本”渠道作用于商業(yè)銀行，但隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，間接推動了存貸款利率市場化的進程，競爭加劇并抬高了銀行的資金成本，由于經(jīng)營利差縮小，銀行傾向于選擇長周期、高風險的業(yè)務，進而導致銀行資產(chǎn)負債期限錯配程度的加深。

假設3：從橫向來看，互聯(lián)網(wǎng)金融和利率市場化對不同類型（上市、非上市）商業(yè)銀行期限錯配的影響具有異質(zhì)性。相比于上市銀行，互聯(lián)網(wǎng)金融和利率市場化對非上市銀行期限錯配的程度影響更加顯著。

（二）計量模型

為驗證假設1，設定如式（1）所示的計量模型。

式（1）中，IRLt為年份t的利率市場化指數(shù)，IFt為年份t的互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)，Xit為系列控制變量，α2表示相應的系數(shù)，λi為銀行的個體效應，νt表示時間效應，εit為隨即干擾項。

為驗證假設2，設定如式（2）所示的計量模型：

綜合國內(nèi)外文獻內(nèi)容，考慮到銀行期限錯配有慣性，存在路徑依賴。因此，加入銀行期限錯配的一階滯后項，以控制模型可能存在的動態(tài)效應。其中，下標i表示各家銀行，下標t表示年份。CBLMIit是被解釋變量，表示商業(yè)銀行的期限錯配程度；IFt和IRLt為本文的核心解釋變量，分別表示互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)和利率市場化指數(shù)；Xit代表其他一系列控制變量，β5表示相應的系數(shù)，λi為銀行的個體效應，νt表示時間效應，εit為隨即干擾項。

為驗證假設3，設定如式（3）和（4）所示的計量模型，分別用來分析互聯(lián)網(wǎng)金融對上市和非上市銀行的影響。

根據(jù)前述分析，預期γ3和δ3顯著為正，γ4和δ4顯著為負，且δ3＜γ3；此外，預期δ2對被解釋變量的影響程度顯著高于γ2。

由于式（2）、（3）和（4）包含了被解釋變量滯后項作為解釋變量。因此，實證方程可能存在變量內(nèi)生性的問題，傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)估計方法會使結果出現(xiàn)偏差。采用廣義矩估計（GMM）方法，該方法不需要知道隨機誤差項的準確分布信息，而且允許數(shù)據(jù)存在異方差和序列相關，可借助合適的工具變量有效解決內(nèi)生性問題，使估計系數(shù)偏誤性顯著降低。

（三）變量定義

1.商業(yè)銀行期限錯配程度的度量

關于銀行期限錯配程度指標的測算，國外一些學者開展了很有價值的研究。采用Brunnermeier et al.（2011）、Bai et al.（2018）提出的流動性錯配指數(shù)（LMI）作為銀行期限錯配程度的代理變量，并在此基礎上，結合我國商業(yè)銀行的實際情況，構建模型中的核心解釋變量CBLMIit。當CBLMIit＜0時，商業(yè)銀行處于流動性不足狀態(tài)；當CBLMIit＞0時，商業(yè)銀行處于流動性充盈狀態(tài)。流動性錯配指數(shù)與期限錯配程度負相關，流動性錯配指數(shù)越大，意味著銀行流動性風險越小，期限錯配的程度越低。

表1 銀行業(yè)務科目流動性劃分及權重

具體而言，Bai et al.（2018）在前人的研究基礎上進一步提出了流動性錯配指數(shù)（LMI）的計算過程，他對銀行報表中每一個會計科目賦予一個流動性敏感系數(shù)，而不同資產(chǎn)或負債的流動性敏感系數(shù)與其自身的期限密切相關，因此流動性錯配指數(shù)可以用來測度商業(yè)銀行期限錯配程度，它是一個非常適合的代理變量，使得流動性錯配指數(shù)（LMI）更具合理性。參考Berger&Bouwman（2009）提出銀行資產(chǎn)負債表中的科目按流動性程度分為不流動、半流動性和高流動性三類，并賦予相對應的權重（見表1）。然后通過公式將其加總計算，就可以得出流動性錯配指數(shù)，衡量商業(yè)銀行資產(chǎn)負債期限錯配的程度。假設商業(yè)銀行資產(chǎn)科目的權重分別為λt，ak。其中，t表示年份，ak表示商業(yè)銀行資產(chǎn)科目；同樣，商業(yè)銀行負債科目的權重分別為λt，1k′。其中，t表示年份，lk′表示商業(yè)銀行負債科目。王然（2017）指出每家商業(yè)銀行的流動性錯配指數(shù)（LMI）會受到銀行規(guī)模大小的影響，所以要剔除銀行總資產(chǎn)的影響，得到LMI′=LMI/總資產(chǎn)。

商業(yè)銀行流動性錯配指數(shù)計算公式如下：

2.利率市場化指數(shù)的度量

關于利率市場化程度指標的測算，國內(nèi)外一些學者開展了很有價值的研究。為了更好地反映我國利率市場化程度，采用王舒軍和彭建剛（2014）的方法，首先從存貸款利率、貨幣市場利率、債券市場利率和理財產(chǎn)品收益率四個方面，建立由12項指標構成的測度利率市場化水平的指標體系，然后對中國利率市場化改革歷程按照時間進行梳理，從1986年允許四大行相互拆借資金，資金拆借期限和利率由借貸雙方協(xié)商決定開始，到2019年全國銀行間同業(yè)拆借中心發(fā)布貸款基礎利率（LPR），按每項政策①限于篇幅，本文沒有將中國利率市場化改革歷程（1986～2019）列出，感興趣的讀者可向作者索取。對利率的市場化影響的程度給予賦值（見表2），最后對數(shù)據(jù)進行加權匯總（見表3），從而構建中國利率市場化指數(shù)（見表4）。

從計算結果來看，利率市場化程度已經(jīng)處于較高水平，從2011年始，我國的利率市場化指數(shù)逐年增加，2017年達到近8年的峰值，但近幾年由于受金融監(jiān)管政策的影響，利率市場化指數(shù)在2018年出現(xiàn)小幅下降。盡管受政策調(diào)整出現(xiàn)過階段性波動的情況，但我國利率市場化整體上呈現(xiàn)快速發(fā)展的趨勢。

表2 各指標賦值規(guī)則

表3 指標及指標權重

3.互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)的度量

筆者運用北京大學數(shù)字金融研究中心基于螞蟻金服用戶數(shù)據(jù)，構建的地市級數(shù)字金融普惠指數(shù)作為互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指標的代理變量。該指數(shù)采用了螞蟻金服的交易賬戶底層數(shù)據(jù)，包括覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務程度三方面，具有相當?shù)拇硇院涂煽啃?。覆蓋廣度主要通過電子賬戶數(shù)等來體現(xiàn)；使用深度依據(jù)實際使用互聯(lián)網(wǎng)金融服務的情況來衡量；數(shù)字支持服務方面，便利性和成本是影響用戶使用金融服務的主因。

4.控制變量

表5 控制變量的說明與定義

現(xiàn)有文獻表明，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展、宏觀經(jīng)濟發(fā)展、微觀行業(yè)特征等因素均不可避免地影響了商業(yè)銀行期限錯配的產(chǎn)生。因此，關于控制變量選擇，筆者考慮了微觀和宏觀兩個層面的因素。銀行微觀個體層面的因素包括：資產(chǎn)收益率（ROA），資本充足率（CAR）和銀行取對數(shù)后的資產(chǎn)規(guī)模（SIZE）。宏觀控制層面的因素包括：各銀行總行所在地市的人均GDP（RGDP）、宏觀經(jīng)濟水平（GDP）、貨幣供應量（M2）和股市發(fā)展狀況（STOCK）。

（四）數(shù)據(jù)來源

文中重點研究互聯(lián)網(wǎng)金融、利率市場化和銀行期限錯配三者之間的傳導關系?？紤]相關數(shù)據(jù)的可得性，本文選擇了95家已經(jīng)披露完整財務信息的內(nèi)地銀行作為樣本。其中，包括36家已經(jīng)上市的商業(yè)銀行、59家非上市的股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行。樣本選取的時間跨度從2009年12月31日至2018年12月31日，均使用年度數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源為中國經(jīng)濟社會大數(shù)據(jù)研究平臺、Wind數(shù)據(jù)庫、各銀行公開的年報和北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)。

四、實證分析

（一）變量描述性統(tǒng)計

從表6的描述性統(tǒng)計結果可知，我國商業(yè)銀行期限錯配程度的平均值為0.342434，95家樣本中的最大值和最小值分別為0.58和0.09，銀行之間存在較大差異。其中，非上市銀行期限錯配程度較高，平均值為0.338962，高于銀行業(yè)的平均水平；已上市銀行期限錯配程度的平均值為0.348125，略低于行業(yè)平均值。

（二）實證回歸結果與分析

表6 變量描述性統(tǒng)計

1.變量平穩(wěn)性檢驗

為了確?；貧w結果的有效性，需要對動態(tài)面板模型的數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進行單位根檢驗，因此對銀行層面的變量進行LLC和PP檢驗。結果顯示互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)和與銀行相關的變量均顯著，排除模型存在“偽回歸”的可能。

2.互聯(lián)網(wǎng)金融對利率市場化影響的實證分析

因采用的是平衡面板數(shù)據(jù)，考慮到個體效應的存在，故采用固定效應模型進行回歸分析，并進行相應檢驗。表7報告了假設1的回歸結果。在所有回歸變量中，互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)、銀行規(guī)模、資產(chǎn)收益率、資本充足率、人均GDP、宏觀經(jīng)濟水平和股市發(fā)展狀況對利率市場化都有較為顯著的影響。其中，互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)的系數(shù)為0.0019，且在1%的水平下顯著，說明隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，市場利率越發(fā)接近實際利率，對利率市場化的進程具有積極推動作用。銀行規(guī)模的系數(shù)為-0.0418，且在1%的水平下顯著，說明隨著資產(chǎn)規(guī)模的增大，利率市場化會帶來銀行收益的不確定性，銀行缺乏改革的動力。資產(chǎn)收益率的系數(shù)為0.0394，且在1%的水平下顯著，表明資產(chǎn)收益率越高的銀行，有實力和動力進行改革。資本充足率的系數(shù)為0.0394，且在1%的水平下顯著，該指標用于監(jiān)測銀行抵御風險的能力，資本充足率高說明銀行的運營更加穩(wěn)健，有能力推動利率市場化。人均GDP和宏觀經(jīng)濟水平與利率市場化均負相關，且在1%的水平下顯著，表明地方政府在經(jīng)濟發(fā)展較好時期，傾向于保持穩(wěn)定，缺乏推動銀行變革的動力。股市發(fā)展狀況與利率市場化正相關，且在1%的水平下顯著，股市繁榮期間說明上市銀行盈利能力強，不良貸款率低，有空間和實力推動利率市場化改革。為了保證結果的穩(wěn)健性，用宏觀變量貨幣供應量（M2）替代宏觀經(jīng)濟水平（GDP）再次進行分析。從回歸結果來看，核心解釋變量互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)系數(shù)為0.0022，在1%的水平下仍然顯著。除銀行規(guī)模外，其余控制變量均顯著且方向不變。

表7 互聯(lián)網(wǎng)金融對利率市場化的影響分析

3.互聯(lián)網(wǎng)金融和利率市場化共同影響銀行期限錯配的實證分析

表8報告了假設2的回歸結果?？紤]到銀行期限錯配可能存在一定的慣性，在模型中加入被解釋變量的一階滯后項后，采用DIFF-GMM對模型（2）進行估計。GMM有助于解決內(nèi)生性問題，其成立的前提為差分方程中不存在二階和以上的自相關，工具變量符合嚴格的外生性，因此需要進行Arellano-Bond序列相關檢驗和Sargan檢驗。表8的結果表明，GMM的前提條件成立，互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)（IF）對商業(yè)銀行流動性錯配指數(shù)（CBLMI）的影響，以及一階滯后項的估計系數(shù)均顯著為正。此外，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)的二次項（IF2）系數(shù)在1%水平下顯著為負，這一結果驗證了互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)與商業(yè)銀行期限錯配呈現(xiàn)倒“U”型關系。因為銀行期限錯配程度用流動性錯配指數(shù)表示，數(shù)值越小表示期限錯配程度越大，所以互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展初期能夠減弱銀行期限錯配程度，但隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，銀行期限錯配程度上升。在更換控制變量后，互聯(lián)網(wǎng)金融一次項和二次項系數(shù)均未發(fā)生變化，模型結果依然穩(wěn)健，進一步證實了假設2。

根據(jù)模型（2）可知互聯(lián)網(wǎng)金融二次函數(shù)的最大值為238.878327，該值略大于2016年的互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)均值，但小于2017年的均值。由于模型（2）是一條開口向下的拋物線。本文初步判定，2011-2016年這一時期的互聯(lián)網(wǎng)金融通過網(wǎng)上銀行這一在線渠道幫助商業(yè)銀行突破時空限制、提高辦事效率、降低服務成本，減弱了商業(yè)銀行產(chǎn)生期限錯配的意愿。但2016-2018年，互聯(lián)網(wǎng)金融通過分流活期存款并以協(xié)議存款的方式重新進入銀行，抬高了銀行負債端的成本，利差的收窄迫使商業(yè)銀行增加長周期高風險業(yè)務的配置以維持利潤，在這一時期，互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊加劇了商業(yè)銀行期限錯配程度。傳導關系和實證分析均表明，互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行期限錯配的影響并非簡單的線性關系，而是呈現(xiàn)出先升后降的倒“U”型走勢。另一個核心解釋變量利率市場化水平（IRL）的系數(shù)顯著為負，結果弱相關，這與李宏瑾（2015）的研究一致，利率市場化后導致銀行利差收窄，商業(yè)銀行有充分的動機擴大信貸投放規(guī)模，特別是長周期、高風險、高收益的信貸類資產(chǎn)，“抬高資金成本”效應會增加商業(yè)銀行期限錯配程度。

表8 95家商業(yè)銀行實證分析結果

控制變量的回歸結果也基本符合已有研究。貨幣供應量增速（M2）系數(shù)結果顯著為負，意味著我國貨幣政策并非中性，積極的貨幣政策會提高商業(yè)銀行的期限錯配程度。資產(chǎn)收益率（ROA）的回歸結果系數(shù)為負但不顯著，原因可能在于資產(chǎn)收益率是比率指標，不能充分反映資產(chǎn)和收益對銀行期限錯配的影響。銀行規(guī)模（SIZE）系數(shù)在1%的水平下顯著為負，原因可能在于隨著商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模的增長，特別是大型銀行更容易在短期內(nèi)積聚風險，形成的期限錯配程度要遠高于小型銀行。資本充足率（CAR）的回歸結果顯著為正，資本充足率是按照《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》的要求，目的是監(jiān)測銀行抵御風險的能力，結果說明該指標可以有效降低商業(yè)銀行期限錯配的程度。人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（RGDP）和國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（GDP）結果均不顯著，可能的解釋是整個銀行體系越來越獨立于宏觀經(jīng)濟，2013年連續(xù)發(fā)生由于銀行系統(tǒng)期限錯配嚴重導致的“錢荒事件”，但我國宏觀經(jīng)濟狀況運行良好，因此傳統(tǒng)的從宏觀經(jīng)濟層面來解釋銀行穩(wěn)健性問題隨著環(huán)境的變化需要重新審視。

為進一步檢驗結論的穩(wěn)健性，采用股市發(fā)展狀況（STOCK）替換原有的宏觀控制變量人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（RGPC）。結果顯示，互聯(lián)網(wǎng)金融和利率市場化對銀行期限錯配的影響結果依然顯著，且模型通過了Arellano-Bond序列相關檢驗和Sargan檢驗，表明GMM的估計結果是有效的。

五、異質(zhì)性分析

調(diào)整樣本范圍進行異質(zhì)性檢驗，基準模型的樣本包括國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行等在內(nèi)的95家商業(yè)銀行，按照商業(yè)銀行是否已經(jīng)成為上市公司作為調(diào)整樣本范圍的標準，對模型進行重新估計并進行穩(wěn)健性檢驗，即未上市的59家商業(yè)銀行和已經(jīng)上市的36家商業(yè)銀行。表9和表10報告了假設3的回歸結果。結果顯示，核心解釋變量互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)（IF）系數(shù)在1%的水平下均顯著為正，互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)的二次項（IF2）系數(shù)在1%的水平下均顯著為負，說明樣本分類調(diào)整后的回歸結果與假設2的結果保持一致，驗證了互聯(lián)網(wǎng)金融與商業(yè)銀行期限錯配的倒“U”型關系。將兩類樣本相比較的結果表明，相較于上市銀行，互聯(lián)網(wǎng)金融對非上市銀行產(chǎn)生的期限錯配程度更為顯著，這與假設3的預期相一致。此外，另一個核心解釋變量利率市場化指數(shù)（IRL）在59家非上市銀行的實證分析結果中顯著為負，但在36家上市銀行的實證分析結果并不顯著，這也從另一個側面驗證了假設3。以上回歸分析在更換控制變量后，核心解釋變量的結果依然穩(wěn)健。

表9 36家上市商業(yè)銀行實證分析結果

表10 59家非上市商業(yè)銀行實證分析結果

六、結論與政策建議

從互聯(lián)網(wǎng)金融的視角出發(fā)，基于我國95家商業(yè)銀行從2011年末到2018年末的平衡面板數(shù)據(jù)，分析了互聯(lián)網(wǎng)金融、利率市場化和銀行期限錯配三者之間的傳導關系，在此基礎上按照上市銀行和非上市銀行進行了樣本區(qū)分，并作異質(zhì)性分析。結論包括以下三個方面。

第一，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展實質(zhì)上推動了一種變相的利率市場化，并推動政府出臺相關利率市場化政策，導致負債端的零售型存款比例下降，由于我國商業(yè)銀行資產(chǎn)負債的手段相對單一，使得銀行負債端越來越依賴于同業(yè)拆借等批發(fā)性資金，成本上升的同時借貸利率和凈息差都有所下降，進而改變了銀行的資產(chǎn)負債結構。負債端結構的改變導致銀行資產(chǎn)端風險承擔偏好上升，即銀行選擇了周期更長，風險更高的資產(chǎn)來彌補負債端成本上升所造成的損失，導致銀行期限錯配程度的加深。第二，2011-2016年這一時期的互聯(lián)網(wǎng)金融通過提高技術水平、提高辦事效率、降低服務成本，減弱了商業(yè)銀行產(chǎn)生期限錯配的意愿。但2016-2018年，互聯(lián)網(wǎng)金融通過分流活期存款并以協(xié)議存款的方式重新進入銀行，抬高了銀行負債端的成本，利差的縮窄迫使商業(yè)銀行增加長周期高風險業(yè)務的配置以維持利潤，互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊加劇了商業(yè)銀行期限錯配程度。影響機制和實證分析均表明，從動態(tài)的角度來看，互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行期限錯配的影響并非簡單的線性關系，而是呈現(xiàn)出先升后降的倒“U”型走勢。第三，通過異質(zhì)性研究得出結論：相較于上市銀行，互聯(lián)網(wǎng)金融和利率市場化對非上市銀行產(chǎn)生的期限錯配程度更為顯著。原因在于對上市銀行而言，監(jiān)管部門要求更嚴格的財務信息披露規(guī)則和公司治理的強制性法令，信息公開透明。作為委托人的投資者在整個過程中扮演了監(jiān)督者的角色，以確保作為受托代理人的經(jīng)營管理者有效規(guī)避道德風險。而非上市銀行受外部監(jiān)管程度低于上市銀行，故有更大的動機去配置長周期、高風險的資產(chǎn)，進而產(chǎn)生期限錯配。

根據(jù)上述結論，提出以下政策建議：第一，政府應該鼓勵互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展，深入研究互聯(lián)網(wǎng)金融如何服務好資金價值鏈的上下游客戶，充分發(fā)揮其“鯰魚效應”，間接推動銀行業(yè)的改革創(chuàng)新。嚴防各類風險的同時，將互聯(lián)網(wǎng)金融納入到金融監(jiān)管體系，并提出明確的監(jiān)管思路、規(guī)則和框架。第二，要合理引導現(xiàn)有商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型升級，將互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)金融優(yōu)勢互補，建議商業(yè)銀行大力發(fā)展網(wǎng)上銀行和電子銀行等互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務，利用自身網(wǎng)點覆蓋范圍廣，客戶認可度高的特點，推動銀行線上線下融合，充分參與市場競爭。第三，規(guī)范銀行同業(yè)業(yè)務。對于銀行同業(yè)業(yè)務的管理需要建立完整的管理機制，對以套利為目的，資金在體系內(nèi)空轉(zhuǎn)的業(yè)務進行嚴格限制。引導同業(yè)非標業(yè)務逐步向標準化業(yè)務轉(zhuǎn)變，增加標準化信貸資產(chǎn)的比例，為商業(yè)銀行主動調(diào)節(jié)資產(chǎn)結構創(chuàng)造條件。第四，完善銀行業(yè)監(jiān)督機制。應根據(jù)不同類型的商業(yè)銀行采取差異化管理策略。鑒于上市銀行經(jīng)營的穩(wěn)健性和治理水平更高，應將上市銀行嚴格的財務信息披露規(guī)則和公司治理的強制性法令廣泛推廣，使商業(yè)銀行普遍接受投資者的監(jiān)督，有效規(guī)避道德風險。第五，推進金融體制改革。過度依賴批發(fā)性融資會增加商業(yè)銀行的潛在風險，這就需要我國逐步推進真正的利率市場化改革，使存款重新具有競爭力，讓資金從銀行間市場回流傳統(tǒng)的存款市場。加快利率市場化的改革，給予金融機構完全市場化的地位，促進金融更好地為實體經(jīng)濟服務，使金融真正回歸本源。