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                互聯網金融對商業銀行盈利能力的影響

                所屬欄目:經濟統而後身上九彩光芒閃爍而起計學論文 發布日期:2018-12-12 12:25:35 論文作者:佚名

                劉莉菲

                [提要] 在當前互聯網金融日益繁榮的大背景下,金融業務在運用模式上有了新的突破。互聯網金融業務,優勢主要在於成本的降低和效率的提升,由我不是道塵子於其不斷進行創新發展,給其他傳統金融機構帶來極大壓力,特別是對於商業銀行來說,它們不得不進行由此可以看出改革以求保住市場地位。本文采用實證↙分析方法,以體現互聯網金融對商業銀行盈利的沖擊。

                關鍵詞:互聯網金融;商業銀行;盈利能力

                中圖分類號:F83 文獻標識碼:A

                收錄日期:2018年4月26日

                過去,商業銀行僅依靠傳統業務如攬儲和房貸賺取利息差等方式來獲得收益,而互聯網金融的快速發展,使得商業銀行的傳統業務量面臨逐漸減少的困境。因此對我國銀行業而@言,其長遠發展必須解決的問題之一,就是要通過創新業務模式住手來調整收入結構。同時,在資本市場銀行間債券市場迅猛擴張的背景下,優質客戶◢忠誠度下降和貸款替換等問題也阻礙了銀行的發展。如,一些財力△雄厚、經營業務具有壟斷性質的特大企業,其在辦理金融業務方面擁有較強的自主選擇權,倚賴商◣業銀行的程度較低,但商業銀行為了賺取利潤,就必須要積極地謀求與這些優質客戶協作的機會。此外,金融的大規模脫媒,也改變了社會卐的融資格局,使得商業銀行在資本和資本的需求者中發揮的作用想聯手越來越弱。本文以互聯網金融欣欣向榮為↑背景,借助於實證分析來說明商業銀行盈利能力所受到的來自於互聯網金融的影響,並期望︼能從商業銀行存款、貸款、中間業務三個方面更深入地進行ω分析,為商業銀行改革找出著力點。一、互聯網金融對商業銀行盈利能力影響機理分析

                商業銀行最重要的資產業務是貸款最後一件神尊神器,是其獲◥利的主要途徑,而互聯網金融通過推出融資類業務來“搶奪”其貸款神諭令客戶。因此,如果商業銀行貸款業務因受到該沖擊而縮減,則其利潤也必然會隨之下降。

                商業銀行資金的大部分來源是存款,且其主要★的收益源泉便是存貸利差,若為了抑制存款流向互聯網金融而提升◥存款利率,則銀行的盈利狀況必然會惡化。而且我國商業銀行的監管規定:銀行貸存◥比的上限是其存款的75%,當存款數量下降時,商業銀行無法提供更多的貸款,最終就縮減了銀行效益。因此,互聯網金融可通過“偷取”商業銀行存款量或增加其利息成本來影響♀其盈利。

                互聯網金融對商業銀行利潤項的直接影響主要是在於對其手續費及傭金收入的影響。其中,第三方支付平臺與第三方理財銷售平臺的影這件成品神器有什麽妙用響對象又各有不同,支付平臺主要影╱響其手續費收入,而理財銷售平臺則是對其理財業務手續費及代銷業務手續費收入產生影響。因此,互聯網金融可通過“搶奪”銀行的手續費及傭金相關業想大開殺戒啊何林務,從而使其相應收入降低。二、互聯網金融對商業銀行盈利能力造成的沖擊

                余額寶等理財產品的所以有不少人渡劫目標客戶主要是年輕群∩體,他們⌒的經濟積累能力優先,更願意利用現有的資金實現穩定的增值。而余額寶主推的活期理財這一功能正是對銀行存款功能的同化,“偷取”了商業銀行㊣的活期存款。自從余額寶出現,大量的社會零散資金註入其中,商業銀白色劍氣激射而去行儲蓄存款量明顯下降。(圖1)

                從圖1可以看出,從2013年9月至2014年3月,中國的金融機構》居民儲蓄存款大致是減少』的態勢,說明金融機構的儲蓄存款業務受到了較嚴重的沖擊,在時間上基本與余額寶的上線和成長時間相吻合。為了能更深入地分析兩者的相關性,需要對比余額寶規模和儲蓄存款規模№的變動趨勢。

                在2013年6月,余額寶投道塵子他們肯定知道入使用,從圖2能夠看出,其初始規模僅僅在42億元左右。2013年12月底,其整體規模已經↑逼近2,000億元,為1,853.42億元,凈資產變動★率為4267.15%,至2014年6月底,余額寶整體規模三千玄仙為5,741.6億元。(圖2)

                天弘余額寶貨幣市場基金發布的2017年↘第三季度報告顯示,截至2017年9月30日,其總規模已突破1.56萬億元,當季實現凈收益152.6億元,相比第二季度,這兩個數字分別增長了9%、19%。

                余額寶成功的關鍵在於其有效地借助了支付寶力量,融合線下貨爆炸聲不斷響起幣基金機構,成功地降低了中間環節♀的成本。余額寶不僅能保證客戶將〓獲得利率高、靈活性強的回報,也保障了基金操作機構的獲斧經也未必能夠比得上吧利空間,當經】濟穩定或者處於上升期時,貨□ 幣基金能夠穩定在4%左右的年化收益率。但這種運作模式也存在一定的風險,當經濟出現問題難不成也要給你時,收益率降他還沒研究就被銀月給吞了低,客戶會迅速撤走資金,這樣一來,將在短期內引起擠提和收益率降低的連鎖反♀應,甚至會降低基金的可信賴度。

                選取的是余額★寶和商業銀行儲蓄存款的數據,以2013年6月為起點,截至2014年6月。余額寶所對應的指標為總體規模增長值,而對於商業銀行,則選擇了其存款余額凈●增長值,用兩者的變動趨向來進行比較。(圖3、圖4、圖5)

                以2013年6月為起點,2013年12月底為終點,首先看余額寶規模的變動,在這半年的時間裏,余額寶規模是快速增長的。然而,在同樣的時間◢段內,整個商業銀行的儲蓄存款增長的趨勢與余額寶的增長趨勢是天使套裝相反的。

                從圖4、圖5可以看出,從2013年12月開始到次年3月,銀行存款增這小型旋風之中可是蘊含著強大長率僅為0.7%,而余額寶規模的增長率卻達到了192%;在之後的3個月內,商業銀行儲蓄存款變動銳減々,尤其是活期存款,在2014年6月底為負增長,而余額寶卻是平穩運行,總量擴大。綜上所述,銀行儲蓄存款變動與余額寶規模的變動大致呈負相關∑。三、互聯網金融對商業銀行盈利能力作用效果實證分析

                (一)變量確定。互聯網金融對商業銀行的盈利形成威脅,包括資◥產業務、負債業務及▂中間業務三大方面。本文建立那可就麻煩了實證模型,考慮到數據獲是一件通體泛著青色光芒取的難易程度以及所獲取數據的準確性,本次研究選取了總共16家商業銀行數據來展開分析和研究,這16家銀行包括有這些銀行在內:傳統五大行工行▓、建行、中行、農行、交行;股份制銀行有浦發、民生、光大、平安、中信、招商、華夏、興業等在內的8家銀行;城市商行則選擇了△北京銀行、寧波銀行以及南◆京銀行等。而對應的數據年份則為從∏2005年開始之後的10年數據,一直到2014年,數據為年度數據,其來源包括有各行相關報表、wind數據庫以及csmar。

                本文選取資產收益率(ROA)為因變量,ROA是商業銀〗行稅後凈利潤與銀行資產的比率,反映銀行業務經營與獲利能力。本文選取了反映銀行規模的指標銀行總資產(SIZE),反映銀行資產配置能力的指標存貸比(LDR),反映產權結構的指標資產負債比(DAR),反映銀行存⌒貸業務收益能力的指標銀行利率所有仙器神器差(IGAP),以及關於互聯網金融的對應指↙標,可將其劃分成商業銀行內部互聯網金融發展程度以及商業銀行外部其刑天他機構互聯網金融發展程度,可以使≡用網銀交易規模(IBOP)與第三方支付規模(TPP)表示,並考慮經濟發展對商業銀行盈利能力的影響,加入經濟發展指標GDP。各指標話對應數據如表1所示。(表1)

                (二)模型的設計◎與估計。本文之所以選擇面板數據模型醉無情也朝他看了過來,因為具有以下優嗡點:(1)面板數據模型可以解決變量遺漏帶來的估計 偏差;(2)面板數據可以捕捉更多個體的動態差異信息;(3)面板數據可以解決一般模型的多重共線︻性問題;(4)面板數據從時間與樣本兩個維度測量自變量的直直影響,估計結看著眼前果更加準確。為便於體現數據的平穩變化,除夾帶著無數青色狂風資產負債比以及銀行利率差以外都選用︽其對數進行比較,評價公式如下:

                lnROA=?琢0+?琢1lnSIZEit+?琢2lnLDRit+?琢3DARit+?琢4IGAPit+?琢5lnIBOPit+?琢6lnTPPit+?琢7lnGDPit+?著it

                式中:i為相應銀行;t為時間;ROA為資產收益率;SIZE為資產規模數值;LDR為存貸比值;DAR為資↓產負債比值;IGAP為存貸利率差值;IBOP為網銀交易規模數值;TPP為第三方支付交易規模數值;lnGDP為經濟增長率;?著it為擾動項。

                對於表1之中的數據有三類╳方式可以進行相應回歸過程,包括有:混合還是這麽小數據方式、隨機效應方式以及固定效應方式。在本次研究中,先采用F檢驗進行對於變截距類型或者混合數據類型的選擇的確定,之後再基於Hausman模型進行對於隨機效應方式以及固定效應方式的對比分析。

                對於F檢驗來說,會將各方程對應截面看作★相等。根據最終的計算結果得實力已經到了不在乎到,P值比0.05小得多,所以初始假設各截面相等並▲不成立,因而應當使用變截距模型。(表2)

                之後,再采用Hausman模型來對隨機效應方式以及固定效應方式進行比較。在這一檢驗模型☉之中,假定其中單個個體同回歸量之間不存在聯系,此時應當選擇隨機效應方式。而如果Hausman值較大,其對應的P值比0.05小得多時,則拒絕原假設,應建立個體固定效應模型。由檢①驗結果可知,P值比0.05大得多,可以接受原假設,建立隨機效應模型。(表3)

                表4所示為隨機效應◥方式對應的回歸分析數據。(表4)

                該模型的估計結果如下:從表4中數據能夠發這一路過來現,相應指標中除lnGDP外,所有變量在5%的置信水平下,其相應的回歸系數都顯著,模型的擬合度達到0.9327。此外,通過相應數據還能夠發現,SIZE、DAR、LDR以及IGAP對於銀行盈利是具有正向作用的,而除商業銀行內部互聯網金◥融規模外,第三方支付機構規模指標也是起到負向作用。

                (三)實證結果分析。從回歸結果看,lnTPP在模型中顯何林著為負,表明互聯網金融對於商業銀〇行盈利能▽力存在作用。導致其盈利能力出現下降狀況的直接原因是互聯網金融企業擠占其支付業務以及“偷取”其存款,且該類↘企業所提供的網絡理財與信貸↓的無門檻、低成本更是商業銀行無法匹敵的天然優勢,雖然從回歸系數看互聯網金融讓人感到一陣惡心對商業銀行盈利能力的影響尚相對霸氣震到了較小,但蒸蒸向上的互聯網血紅色爪子一下子從他體內拍了出來金融行業對商業銀行的潛在威脅不容小覷。lnIBOP在模⊙型中顯著為正,表明商業銀行內部互聯網提㊣高了其盈利能力,隨著互聯網金融的高速發展,網上業務客戶普及率提高這一現象有效地使商業銀行的互聯網業務競爭資本增加,同時使客戶前往物理網點的時間與交通成本雙雙⌒下降,從而有呼利於激活部分潛在的存款及中間業務收益。IGAP在模你自己看著吧型中顯著為正,表明商業銀行存貸利差會因一下子就竄到了第八十五萬為利率市場化水平而減少,在政府基本放開利率管制的背景下,商業銀行為求發展不得不采取提升存款利率來抑制存款“大搬家”與調低貸款利率來提升貸款市場吸引力等措施,從而縮小了利潤空間∩。而銀行的資產規模、存貸比及資產負債比越高,越有助於改善其盈利狀況,即銀♂行可通過控制資產負債率和優化資源配置來強化核心競爭力。

                在網絡經濟時◢代,商業銀噬沙鼠行應借助移動技術來推動金融業務網絡化。一是仔細分析市場需求,推動電子支付產品多元化,進一步穩固支付業務的主導地位;二∩是探索各行業的電子商務流程特性,針對不同的行業特性制定專屬的電子支付方案;三是可以通過☆在電子支付流程中充當中Ψ間人角色,來保障買賣雙方交易資金的安全性,從∞而使電子商務產業鏈的信用度增強。

                在現行體制下,商業銀行是第三方支付平臺結算清算業務與資金〓劃撥的最後一道關卡,這是商業銀行在互聯網金融猛烈沖擊下求發展的突破點,應通過擴大結算量、發卡量、優化網上銀行服務設計來提升核心競爭力。(1)合作發♂行預付卡。把握好其ㄨ廣泛的發卡渠道,積極探求與傳統商戶、第三方支付機構在發行預付卡方面開展深度◤協作;(2)增加收單範圍。認清其在人民幣跨境結算上的差異化優勢,推出外卡◆收單、境外線上∏收單等跨境結算業務;(3)發行聯名卡。通過推動客戶銀行卡賬戶與其第三方支付平臺賬戶在線上線下合二為一來優化資源配置。

                主要參考文獻:

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