第三方支付對商業銀行盈利性影響的實證分析

趙瑩

【摘 要】 伴隨著第三方支付規模的不斷擴展，第三方支付所提供的業務服務種類也越來越多，在支付領域與商業銀行的某些業務產生了交集，與商業銀行逐漸產生了競爭關系，商業銀行受到了嚴峻的挑戰。本文通過構建面板數據模型來分析第三方支付對商業銀行盈利性的影響，來實證檢驗第三方支付對商業銀行影響的方向和程度。

【關鍵詞】 第三方支付 商業銀行 盈利能力 面板數據模型

一、引言

本文通過構建面板數據模型來分析第三方支付對商業銀行盈利性的影響，來實證檢驗第三方支付對商業銀行影響的方向和程度。從而使商業銀行有針對性的采取措施應對這一挑戰。

二、第三方支付對商業銀行盈利性影響的實證研究

（一）樣本的選取

本章選取11家上市商業銀行：中國工商銀行、中國銀行、中國建設銀行、交通銀行、浦發銀行、中信銀行、興業銀行、光大銀行、民生銀行、招商銀行、平安銀行2007年-2016年的數據作為樣本進行研究。

（二）變量的選擇

1、因變量的選擇。前文已經提到對于商業銀行來講衡量盈利性的指標主要有總資產回報率（ROA）和凈資產收益率（ROE）這兩個指標。本文選用凈資產收益率作為衡量商業銀行盈利性的指標，即模型的因變量。

2、自變量的選擇。本文研究的是第三方支付對商業銀行盈利性的影響，所以第三方支付交易額是模型的自變量，由于影響商業銀行盈利性的還有其他因素，因此本文選擇了一些相關指標作為模型的控制變量

（1）與資本充足率相關的指標。資本充足率是銀行的資本與風險資產的比值。如果資本充足率高，銀行抵抗風險的能力就會上升，當銀行的資本達到一定數額時，其融資的成本便會降低，從而提高獲得的利潤。

（2）與流動性相關的指標。一般來講，流動性的具體體現為貸存比，即銀行的貸款金額與存款金額的比值。而貸存比數值的高低并不能直接說明銀行的盈利能力。貸存比越高，說明銀行可流動資金越少，但另一方面則說明銀行通過放貸出去的資金數額在提高，相應地可獲得利息收入也在提高，可以為銀行帶來豐厚的利潤。

（3）與資產質量相關的指標。商業銀行所謂的資產質量一般指的是資金用在某方面所能為銀行帶來的收益效果，其中尤指貸款。目前銀行的絕大部分收入還是依靠貸款利息，所以貸款質量的好壞將對銀行的盈利能力及發展前景產生直接的影響。本文用不良貸款率作為商業銀行資產質量的指標。

（4）與中間業務相關的指標。中間業務主要以手續費及傭金構成，所以，本文以手續費及傭金的收入占營業總收入的比率作為指標來衡量商業銀行中間業務的發展情況。

（三）模型的設定。根據變量的選擇，設定面板數據模型的一般形式為：

其中，是估計系數，是擾動項。變量含義及名稱表示見表1

（四）實證分析

設定了一般形式后，下面要研究具體采用哪種形式。面板數據一般分為三種類型，依次是混合回歸模型，變截距模型及變系數模型，變截距模型又包括個體固定效應模型和個體隨機效應模型。

為了構建面板模型，首先要確定到底采用哪種模型類型。可以從下面的兩個步驟進行：

一是通過F檢驗判斷是選擇混合回歸模型、變截距模型還是變系數模型。

二是通過Hausman檢驗判斷應該選擇個體隨機效應模型還是個體固定效應模型。

1、F檢驗。通過F統計量檢驗確定應該建立哪種模型。首先應對樣本數據分別進行各種模型的回歸，根據回歸結果計算F值來判斷選用的回歸模型。F統計量檢驗的原假設有兩個，分別為：

首先進行變系數模型回歸，得到殘差平方和S1=275.4148，然后進行變截距模型回歸，得到殘差平方和S2=1262.782，最后進行混合模型回歸，得到殘差平方和S3=1743.931。

計算F統計量： F2==3.91>F0.05 （60， 44），拒絕H2， F1==3.15>F0.05 （55， 44），拒絕H1 ，由于本文所選數據的特征，不適合采用變系數模型，所以僅考慮混合模型和變截距模型的選擇，又由于檢驗結果拒絕H2 ，所以可以選擇變截距模型。

2、Hausman檢驗。通過Hausman檢驗確定應該建立隨機效應回歸模型還是固定效應模型。Hausman檢驗的原假設與備擇假設如下：

Ho： 個體效應與回歸變量無關（個體隨機效應回歸模型）

H1： 個體效應與回歸變量相關（個體固定效應回歸模型）

根據Eviews輸出的結果，Hausman統計量的值H=3.2944，相對應的概率是P=0.6547，說明檢驗結果接受了原假設，應該建立隨機效應回歸模型。

三、實證結果分析

通過建立個體隨機效應模型，得到回歸方程如下：

從回歸結果來看，TNP與ROE存在負相關關系，也就是說第三方支付對商業銀行的盈利能力有不利的影響，第三方支付的發展與商業銀行的某些業務存在競爭關系，影響了商業銀行的盈利。