互联网金融对商业银行盈利的影响-基于16家上市银行的面板数据分析

互联网金融对商业银行盈利的影响

——基于16家上市银行的面板数据分析张亦城目录01·问题提出02·文献综述03·实证分析04·结论及启示0101问题提出引子“如果银行不改变，我们就改变银行。”1、互联网金融的发展（1）定义：人民银行在其发布的《中国金融稳定报告（2014）》称广义的互联网金融既包括作为非金融机构的互联网企业从事的金融业务，也包括金融机构通过互联网开展的业务。狭义的互联网金融仅指互联网企业开展的、基于互联网技术的金融业务。（2）内涵：互联网金融是互联网与金融的结合，是借助互联网和移动通信技术实现资金融通、支付和信息中介功能的新兴金融模式。（3）模式：P2P贷款、第三方支付、众筹、互联网基金理财门户平台等。（4）三个阶段：2005年以前处于互联网为金融机构提供技术支持；2005年后互联网与金融的结合从技术深入到金融业务领域（2011年人行发放第三方制度牌照）；2012年后互联网金融迅猛发展，形成当下的局面。第三方支付注：2016Q1-2016Q4我国GDP（单位：万亿元）：16.15、18.07、190.5、21.12

根据iResearch艾瑞咨询统计数据显示，2016Q4中国第三方互联网支付交易规模达到6.1万亿元，同比增长71.2%，环比增长16.2%；2016Q4中国第三方移动支付交易规模达到18.5万亿元，同比增长297.4%，环比增长17.1%。从支付规模、同比、环比增长数据来看，移动支付已经完胜互联网支付。P2P贷款注：学界认为P2P利率高于市场利率，原因在于金融抑制。也看到P2P利率成下降趋势，最近基本维持在8%左右浮动。众筹互联网保险互联网理财2、互联网金融对商业银行的影响资产业务第一，互联网金融对商业银行资产业务的影响。商业银行的资产业务主要是贷款以及证券投资业务，而贷款是商业银行最为主要的资产业务项目。商业银行的贷款业务主要分个人和企业贷款，根据wind数据显示，我国商业银行2015到2016年共8季度的平均利息收入占比达到75.24%。由于在贷款过程中需要对贷款客户的资质和信用等级进行评估，一般国有大中型企业以及一些有实力的经营稳定的有良好业绩的民营企业是商业银行的优质客户，但这仅对于5大行以及中大型股份制商业银行而言，它们有足够的资本以及资源。而我国城市商业银行以及农村商业银行主要贷款客户是中小企业以及农村客户。总之，我国商业银行因其独特的自身条件有其独特的优势资源，而且贷款审批严格。互联网金融有P2P贷款、众筹、小微企业贷款等吸收一部分融资难的中小企业以及一些不能通过正常渠道在商业银行贷到款的个人。而且互联网金融在一些类型的贷款需求时一般无需抵押，而商业银行只有一些优质客户才会享受到此服务。加之，互联网金融借助互联网优势提供着一站式的优质快捷服务。负债及中间业务第二，互联网金融对于商业银行负债业务的影响。商业银行的负债业务主要是存款，而与此产生竞争的是互联网金融的第三方支付结算、众筹、以及互联网理财门户平台。由于我国商业银行的存款利率太低，据2017年最新商业银行存款利率数据显示，南京银行5年定期存款3.3%位居最高，同期互联网理财产品宜人贷旗下宜定赢的年化收益率达到了5%。不光是高收益率的互联网理财产品吸收了商业银行的存款，又有众筹以及P2P贷款在吸收商业银行的存款以及存款客户。这就导致商业银行的负债业务受到负面冲击，进而影响商业银行盈利。第三，互联网金融对于商业银行中间业务的影响。现行的中间业务收入等同于传统意义上的表外业务，它为商业银行带来了非利息收入，占据着商业银行收入的25%左右。但是在面临互联网金融第三方支付平台、基金理财平台和一些互联网代理业务的竞争。就第三方支付平台来看，其凭借免费或者低廉的手续费、不受时间点地点限制等便捷、高效的优势对商业银行POS机刷卡量、银行转账汇款、代缴公共服务费等产生了较强的冲击，直接导致这三类业务的收入降低。再从商业银行的理财和代理业务来说，互联网金融依然有着对其产生着强有力的竞争关系。例如，货币基金理财平台的产品“阿里余额宝”、“京东小金库”、“微信理财通”等有着高收益率和快速变现性等特点，比银行理财对客户和投资者更有吸引力。因此，互联网金融可能会降低商业银行的中间业务收入，进而拉低商业银行的盈利能力。业务期限与年化利率商业银行定期存款3个月6个月1年2年3年1.57%1.81%2.1%2.75%3.25%互联网金融定期理财1个月3个月6个月12个月24个月9.6%5.0%6.0%7.5%8.8%注：定期存款为目前行业最高，理财产品为宜人贷“新手标”与“宜定赢”。假设由以上分析得出两个假设：假设1：互联网金融对商业银行盈利有影响。假设2：互联网金融对不同商业银行的盈利影响程度不同。0102文献综述文献综述谢平（2012）是我国最早提出互联网金融概念的。自此之后，关于互联网金融的相关研究如雨后春笋般多了起来。在对于互联网是否会影响我国商业银行经营状况，我国学者也存在了很多的争议。巴曙松（2012）认为第三方支付会加速商业银行的脱媒化进程，使其中介功能边缘化。观点比较模糊的现任证监会主席刘士余（2014）表示互联网金融尚处于起步阶段，要继续观察，不能过早下结论。但是清华五道口金融学院院长吴晓灵（2014）则认为互联网金融因其“草根性”金融服务不会对传统金融在未来产生太大的影响。与吴晓灵相反，王召（2014）为商业银行业务发展担忧，他认为商业银行在互联网冲击时，不应当只考虑金融互联网，更应该发展大数据业务，争取信用数据的制高点。在互联网对于商业银行具体业务的影响方面，郑志来（2015）认为互联网金融对于商业银行的三大业务有深刻影响。0103实证分析样本说明（1）样本：基于我国股份制商业银行上市日期的不同和样本数据的可获得性，本文选择了我国16家股份制商业银行作为样本，分别是：工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、招商银行、平安银行、浦发银行、民生银行、华夏银行、光大银行、中信银行、兴业银行、宁波银行、北京银行、南京银行。5大行组：工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行。股份制商业银行组：招商银行、平安银行、浦发银行、民生银行、华夏银行、光大银行、中信银行、兴业银行，共8家。城市银行组：宁波银行、北京银行、南京银行，共3家。（2）数据来源：商业银行指标来自Wind数据库以及CSMAR数据库；第三方支付来自于艾瑞咨询季度报告。（3）样本时间：样本时间为2010Q3到2016Q3，共25季度。样本统计描述被解释变量控制变量解释变量

ROAROENIRRNPLLDRCIRGDPLNTPP均值0.75975612.542820.2225120.0102150.6903220.3026760.078689.521179中值0.758912.676650.2204360.00950.7047090.28710.0759.561406最大值1.474825.66880.4259670.0240.8775160.61770.10210.8314最小值0.15793.4120.0702190.00340.42680.1560.0677.889084标准差0.3337525.62460.0770280.0037540.0721580.0807780.0111480.831496偏度0.0722970.1040560.2942320.801245-0.893851.5299670.985555-0.22169峰度1.9533211.9696382.4054723.7476594.33515.9905852.5987252.094562平稳性检验模型方程建立及选择模型估计结果

(1)(2)(3)(4)VariableCoefficientCoefficientCoefficientCoefficientC-0.669258*(-3.593597)-1.08915*（-3.848828）-0.928752*（-3.617701）0.071565（0.172742）ROE?0.056337*(71.47742)0.059022*（31.02523）0.05377*（60.29757）0.060424*（31.94765）NIRR?-0.195636***(-1.580554)-0.72843*（-3.672469）-0.549871*（-2.730641）0.383401***（1.583832）NPL?5.845486*(3.226299)1.558645（0.702858）0.849474（0.335242）13.61421**（1.755803）LDR?0.476635*(4.976194)0.242021（1.197343）-0.032406（0.228176）0.477714*（2.982669）CIR?0.715356*(4.680401)0.45143（1.233288）0.167211（0.805657）0.616044*（2.366638）GDP?-1.939763*(-2.316212)0.695167（0.56855）0.323464（0.292894）-1.822287（-1.011781）LNTPP?0.032904*(2.311453)0.104294*（4.821901）0.107992*（4.860249）-0.059562**（-1.95226）0.9597920.9801180.9679640.962812F-statistic433.9238556.6992430.4889213.8765Prob(F-statistic)0.0000000.0000000.0000000.00000注：（）内为t统计量，*表示5%显著性水平，**表示10%显著性水平，***表示15%显著性水平，无*表示不存在显著关系。（1）为全国组，（2）为5大行组，（3）为大型股份制银行组，（4）城市银行组。（1）-（2）解释

（3）-（4）解释（3）：npl、ldr、cir、gdp均未能通过15%的显著性水平检验，roe、nirr和lntpp通过了1%的显著性水平检验。如前文一样，lntpp与roa成正相关关系，这验证了上述结论。我国股份制商业银行虽然不同于5大行一样拥有密集的营业网点，但是还是最重要的一点体量大，我国大型股份制商业银行与5大国有商业银行一样深耕国内金融市场多年，积累了坚实的客户资源，一路伴随着着我国改革开放和社会经济的发展历程，其业务模式早已趋于成熟化。和5大行一样利用自身优势将互联网金融转化为自己盈利的动力。（4）：gdp未通过显著性水平检验。Lntpp、npl、cir通过了10%的显著性水平检验，nirr通过了15%的显著性水平检验。可以看到除lntpp和未通过检验的gdp之外的其他变量均与roa呈正相关关系，城市商业银行与大型商业银行在盈利模式上有很大的不同。在面对互联网金融的冲击时，城市商业银行的盈利成负效应。究其原因，可能是城市商业银行本身的创新能力、经营能力相对于大型商业银行还比较差，在互联网金融蓬勃发展时，城市银行自身不能够有效的利用并把互联网金融转化为自身的生产力。另外由于互联网金融在贷款业务上与城市商业银行有重叠，互联网金融机构带走了一部分城市商业银行的客户资源。0104结论及启示结论由以上互联网金融对商业银行三大业务的竞争关系分析以及实证分析，得出以下结论：第一，互联网金融对商业银行盈利有影响。根据理论分析以及模型（1）—（4）的结果来看，第三方支付都通过了显著性水平检验，证明了其对商业银行盈利的影响。第二，互联网金融对不同商业银行的影响程度不同。从商业银行整体看，互联网金融对于商业银行盈利有正向效应，促进了商业银行的盈利水平；从5大行与大型股份制银行来看，互联网金融对其盈利水平与商业银行整体的效果基本相同，表现为正向效应，且系数相对较大；从城市银行来看，互联网金融对于其盈利水平产生了负向效应，拉低了其盈利水平。第三，本文认为造成上述结果的主要原因是：一方面，5大行与股份制银行拥有极强的资源与雄厚的资本，在互联网金融的冲击中，能够积极采取策略，加大产品创新能力，利用互联网金融促进自身业务水平的提高。而城市商业银行资本实力相对较弱，创新能力与抵御风险能力较低；再者，5大行及大型股份制商业银行的贷款审批制度严格，客户资源较稳定。而城市商业银行的贷款者主要是中小企