网络金融对我国商业银行稳定性影响的实证研究_银行论文

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      一、引言及文献综述

      自2015年初李克强总理提出制订“互联网+”行动计划以来，各大传统产业与互联网的融合、渗透更加深入。一方面，电子商务供应商和第三方支付平台等互联网机构，借助互联网信息技术的核心优势布局传统金融业，并在传统银行的支付结算、融资贷款、金融咨询等方面不断创新；另一方面，金融业依托互联网技术重新搭建了业务平台，并借助互联网进行了新的金融创新发展。谢平和邹传伟(2012)最早在国内提出了互联网金融的概念，并对互联网金融的支付方式、信息处理和资源配置进行了系统研究。国内主流互联网金融模式主要有网络借贷、网络支付、网络金融超市和大数据金融搜索平台等四类。互联网金融作为一种有别于传统商业银行的新兴金融业态，为客户提供了更为广泛的多元化金融服务。

      国内部分学者已就互联网金融对传统商业银行影响的问题进行了相关理论分析。章连标、杨小渊(2013)和陈一稀(2013)的理论研究表明，互联网金融在初期可能会对传统银行造成冲击，但传统商业银行不会被取代，未来传统银行借助网络发展将成为趋势。邱峰(2013)和张晓芬、张羽(2013)提出互联网金融引发的技术、脱媒、信息和客户关系脱媒会边缘化银行的部分职能，传统商业银行的经营服务面临变革，二者应加强合作、优势互补。袁博、李永刚和张逸龙(2013)指出互联网金融对商业银行的“去中介化”、“泛金融化”和“全智能化”带来挑战，但会推动中国的金融效率提升、交易结构和金融架构的深刻变革，商业银行应通过创新服务功能和服务渠道来应对互联网金融的冲击和挑战。

      互联网金融对传统商业银行稳定性存在冲击影响的理论基础之一就是金融中介理论。金融中介理论的主要分析工具是信息经济学和交易成本经济学。从信息经济学的角度来看，在互联网快速发展的大数据时代，互联网金融利用其在信息处理方面的优势，主要从支付方式、信息处理、资源配置、创新金融产品与服务等四个方面影响商业银行稳定性。资金供需双方可通过互联网完成信息甄别和定价交易，未来互联网金融可能形成一个信息完全充分的“交易集合”，资金供需方可同时利用该平台完成匹配交易，实现信息充分透明、定价完全竞争，以提高传统金融中介和市场资源配置的效率。这种“去中介化”模式对传统商业银行带来一定挑战。从交易成本经济学的角度来看，一方面，商业银行在直接和间接融资模式下，存在着由于信息不对称所带来的资金成本、管理成本和时间成本等高额成本，而互联网金融通过网络化方式，提高了传统金融中介和市场的资源配置效率，大幅度降低交易成本；另一方面，互联网金融的门槛较低，吸引了更多的人参与其中，市场的参与者更为大众化，互联网利用规模经济效应和专业能力，使得各种金融交易、风险定价等流程简化，最终降低了市场参与者的交易成本。

      总之，从相关理论分析结果来看，互联网金融作为一种新型金融中介，凭借其时效性高、交易成本低、投资门槛低等优势，分流了传统商业银行的部分职能，进而可能对商业银行的稳定性带来冲击影响。冲击影响主要体现在三方面：一是弱化传统商业银行的金融中介职能。第三方支付等网络支付平台已能为客户提供转账汇款、贷款分期等银行的支付结算业务，一定程度上改变了银行在资金支付领域的独占地位，削弱了传统商业银行的金融中介职能。二是抢占小微企业的信贷市场份额。阿里小贷等网络借贷模式，依托其在信息处理方面的独特优势，专门设计了符合小微企业融资需求特点的产品，抢占了部分传统银行在小微信贷领域的市场份额。三是分流商业银行储蓄存款。一方面，以第三方支付为代表的网络支付模式，因其特有的延迟支付模式，通过该平台沉淀交易、结算的客户资金分流银行活期存款；另一方面，网络金融超市推出的余额宝、理财通等短期理财产品，因其存取方便、门槛低、收益率高于同期银行存款利率等特点，分流了部分银行的定期存款。

      本文在既有理论研究成果的基础上，重点运用实证分析的方法，深入分析研究互联网金融对传统商业银行的影响冲击，为监管部门制定规范互联网金融发展的相关政策提供了理论依据，同时，对商业银行借助互联网转型升级具有一定的现实意义。

      二、实证模型的建立与检验

      本文旨在通过实证分析方法分析互联网金融对传统商业银行稳定性的影响。首先，通过选取合理指标构建中国银行业稳定性指数BSI；然后，借鉴已有的指标选取方法，选择中国互联网支付业务交易规模相关数据作为冲击变量，构建VAR模型；在此基础上，运用格兰杰因果关系检验和脉冲响应函等实证分析方法进行实证检验，分析互联网金融对商业银行稳健性的冲击影响。

      (一)指标选取

      1.构建中国银行业稳健性指数BSI。本文结合中国银行业的发展现状及相关数据可得性，引用欧阳志刚和周焰(2012)构建中国银行业金融压力指数的经验方法，从银行的资产质量、资本充足性、盈利性和流动性四个层面选取九项指标构建中国银行业稳定性指数BSI。

      (1)样本选择及BSI指数构建。本文选择了在中国主板上市的16家上市银行2006-2015年一季度的面板数据作为研究样本。这些上市银行中包含了国有、股份制和城市商业银行三类，其资产规模占中国商业银行总资产规模的90%以上，因此作为研究样本有一定的代表性。研究数据主要来源于Wind数据库和同花顺数据中心。

      

      (2)BSI指数测算结果分析。基于以上指标处理原则及指数构建方法，本文测算了中国银行业稳健指数BSI，图1显示了从2006年一季度到2015年一季度以来，中国银行业稳健指数的季度走势。

      

      图1 中国银行业稳健指数BSI季度走势图

      图1显示中国银行业稳健指数分别在2007年二、三季度和2013年二季度左右先后达到两个历史低值。2007年美国爆发了轰动全球经济的次贷危机，世界各国经济几乎都遭受其冲击，中国的经济金融环境受其影响出现下行趋势，且银行业遭受的危机最先显现，稳健性水平明显下降，从图1中可以看出，在2007年二季度和三季度正是中国银行业遭受冲击影响最大的时期。2013年以来，全球经济环境更加复杂多变、国内经济下行压力使银行业面临空前挑战，加之我国互联网金融开始崛起发展，对银行业的稳健性水平均产生一定影响，2013年6月中国银行间市场出现了长达一个月的“钱荒”现象，资金面严重紧张，图1中显示了2013年二季度银行业稳健指数处于历史最低点。

      中国银行业稳健指数BSI的测算结果表明，曲线的整体走势与我国银行业发展的实际情况基本相符，即说明了该结果能够较好地拟合2006年以来我国银行业稳健性的基本状况。

      2.构建互联网金融变量IFD。本文在构建冲击变量——互联网金融变量IFD时，主要借鉴彭钰(2013)研究互联网金融的指标选取方法。以中国互联网支付业务交易规模数据为基础，构建互联网金融变量IFD。本文构建的互联网金融变量IFD由互联网支付市场核心数据——中国第三方互联网支付市场交易规模IPS和中国第三方移动支付市场交易规模MPS，通过对两者进行加权平均而得，即IFD=IPS+MPS/2。数据来源于Wind数据库、易观智库和艾瑞咨询数据库。

      (二)平稳性检验

      基于以上指标选取结果，本文拟用中国银行业稳健指数BSI和互联网金融变量IFD，选取2006-2015年一季度的季度数据构建VAR模型。在构建VAR模型之前，本文运用ADF检验对以上指标变量进行平稳性检验，单位根检验结果如表1所示。从表中可以看出，在5%的显著性水平下，中国银行业稳健指数BSI为平稳序列，互联网金融变量IFD是非平稳序列，对IFD取一阶差分后的一阶差分序列ΔIFD平稳，即IFD为一阶平稳序列。

      

      (三)协整检验

      为了进一步验证中国银行业稳健指数BSI与互联网金融变量一阶差分序列ΔIFD之间是否存在协整关系，本文采用Johansen方法对这两项指标进行协整检验，表2为协整检验结果。特征值轨迹检验和最大特征值检验结果显示，在5%的显著性水平下的零假设r≤0均被拒绝，r≤1至少存在一个协整向量的假设均不能被拒绝。这说明两变量中国银行业稳健指数BSI与互联网金融变量一阶差分序列ΔIFD之间存在着显著的长期均衡关系，可进一步构建VAR模型分析研究。

      

      (四)VAR模型滞后阶的测定及模型建立

      基于上述结果，本文选用IFD的一阶差分序列(即互联网金融交易规模变化量ΔIFD)和银行业稳健指数BSI的时间序列构建VAR模型，利用Eviews7.0软件确定VAR模型的滞后阶数，软件输出结果如表3所示。由表3可知，在统计量LR、FPE、AIC、SC和HQ这5个统计量的“*”标志均出现在滞后2阶，根据判定准则确定最优的滞后为2阶。同时，本文运用AR Roots Graph方法也确定了VAR模型的最大滞后阶数为2阶。

      

      

      (五)格兰杰因果关系检验

      运用格兰杰因果关系检验法检验中国银行业稳健指数BSI与互联网金融交易规模变化量ΔIFD之间的因果关系。检验结果见表4。

      

      如表4所示，中国银行业稳健指数对互联网市场交易规模变化量有显著影响，银行业稳健指数是互联网市场交易规模变化量的格兰杰原因；而互联网市场交易规模变化量对银行业稳健指数没有显著影响，互联网市场交易规模变化量不是银行业稳健指数的格兰杰原因。

      (六)脉冲响应函数分析

      格兰杰因果关系检验结果主要显示了变量之间的长期相互影响关系。为深入分析互联网金融短期内对商业银行的稳定性影响，本文在以上格兰杰因果关系检验结果的基础上，将互联网金融相关变量作为冲击变量，运用脉冲响应函数进一步分析互联网金融发展变化对银行稳健性的冲击影响。互联网支付交易规模变化量对银行稳健性的影响程度如图2所示：

      

      图2 脉冲响应函数结果

      图2显示互联网支付交易规模变化量ΔIFD在前三期对商业银行的稳健指数BSI存在一定影响，特别是第二期的影响较大，第三期之后的冲击影响逐步减小并趋于零。

      三、实证结果分析

      以上实证结果表明：从短期来看，互联网金融发展及互联网支付交易规模的变化量会对商业银行的稳健性产生冲击，因此，商业银行短期内仍应积极应对互联网金融带来的冲击影响，通过创新经营服务、开发渠道模式等方式，构建多层次、多结构的金融服务功能，以满足客户全方位的金融服务需求。

      而从长期来看，互联网金融市场的变化及波动并非影响和制约传统商业银行业稳定性的主要因素，即验证了部分学者提出的互联网金融的发展并不会取代或动摇商业银行稳定性的基本理论观点。

      同时，上述实证研究结果还显示，长期来看，中国银行业的稳定性对互联网金融发展及互联网支付交易规模的变化量的影响是显著的，即说明中国银行业长期的稳定发展是促使互联网金融市场发展的因素之一。因此，在中国银行业稳定发展的同时，互联网金融市场也在逐步繁荣和发展，人民银行等相关监管部门制定规范和促进互联网金融发展的相关监管政策是及时且必要的。

      四、政策建议

      随着互联网与金融业的融合不断深化，“互联网金融”蓝海已然形成。在这种新的竞争格局中，传统商业银行要在短期内应对互联网金融冲击、巩固自身地位，须在经营策略上进行改革创新。

      首先，银行应逐步建立以“客户需求为中心”的经营理念。互联网金融凭借其较高的用户满意度而快速发展。它主要借助互联网信息平台的优势，通过不断创新来满足客户日益多元化的服务需求。传统商业银行应借鉴学习互联网金融的这类优势，转变原有推销式的经营模式，不断提升服务意识并建立“以客户为中心”的经营理念。同时，商业银行可通过整合创新，将现有的核心业务与信息技术进行融合，实现为客户提供更精细的“一站式”综合金融服务目标。

      其次，银行应积极探索实体网点与互联网虚拟渠道相辅相成的运营模式。实体银行网点具有的包括基础设施完备、产品资源丰富、客户认可程度高等特点，这是互联网渠道所无法企及的；而互联网虚拟网点具有经营业务成本低、服务半径更广、信息处理能力更强等优势，因此，传统商业银行利用信息技术平台，整合并实现实体网点与互联网虚拟网点良性并行的运营模式，将有利于银行优化业务资源、降低运营成本并提高资源配置效率。

      最后，银行应持续强化与互联网金融机构的有益合作。互联网金融公司有其自身的优势，与传统商业银行之间并非竞争关系。商业银行应正确对待与互联网金融企业的关系，加强与这类企业的交流合作而非竞争。在当前信息技术不断发展和进步的大数据时代，传统商业银行一方面应推进银行本身的信息技术水平，利用信息技术平台创新发展传统银行业务；另一方面银行应更加重视并关注互联网金融风险问题，强化互联网金融风险管理和防范意识。

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