(云南財(cái)經(jīng)大學(xué) 云南 昆明 650000)
20世紀(jì)以來,隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)通信技術(shù)的高速發(fā)展,網(wǎng)上購(gòu)物、網(wǎng)絡(luò)支付、電子商務(wù)等已滲透到我們生活各個(gè)角落,而服務(wù)于電子商務(wù)的第三方支付自誕生起就受到市場(chǎng)熱捧,且從2011年第三方支付“牌照年”開始呈井噴式發(fā)展,不僅誕生了支付寶、財(cái)付通、京東支付等第三方支付機(jī)構(gòu),多家商業(yè)銀行也在發(fā)展網(wǎng)絡(luò)支付業(yè)務(wù)。
如今羽翼漸豐的第三方支付機(jī)構(gòu),在網(wǎng)絡(luò)支付市場(chǎng)與商業(yè)銀行展開激烈競(jìng)爭(zhēng),因其技術(shù)優(yōu)勢(shì)和業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力對(duì)商業(yè)銀行存貸款業(yè)務(wù)、傳統(tǒng)中間業(yè)務(wù)、基礎(chǔ)支付、客戶資源等產(chǎn)生沖擊,商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)壓力倍增。商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)好壞關(guān)系著金融市場(chǎng)的穩(wěn)定與繁榮,也會(huì)影響宏觀經(jīng)濟(jì),而第三方支付的飛速發(fā)展不斷給商業(yè)銀行帶來沖擊和考驗(yàn)。此時(shí)有必要探究第三方支付發(fā)展對(duì)商業(yè)銀行有怎樣的影響,商業(yè)銀行在面對(duì)外部沖擊時(shí)應(yīng)采取什么措施和方案,來增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力、改善自身經(jīng)營(yíng)狀況和提升企業(yè)綜合績(jī)效。
本文實(shí)證分為主成分分析和面板回歸兩部分。
本文選取2011年12月31日前在滬深證券交易所A股上市的16家商業(yè)銀行和第三方支付2011—2019年數(shù)據(jù)作為研究樣本,數(shù)據(jù)篩選處理后得到144個(gè)觀測(cè)值,其中銀行財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)來源于國(guó)泰安和銀行財(cái)務(wù)年報(bào),第三方支付數(shù)據(jù)取自艾瑞和易觀研究報(bào)告,GDP和M2增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)來源于統(tǒng)計(jì)年鑒。本文運(yùn)用SPSS和Stata等軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和實(shí)證。
(1)被解釋變量:本文研究第三方支付對(duì)商業(yè)銀行綜合績(jī)效的影響,綜合績(jī)效CP為被解釋變量,擬構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系運(yùn)用時(shí)序全局主成分分析計(jì)算綜合績(jī)效。
(2)解釋變量:借鑒已有研究選取第三方支付綜合交易規(guī)模自然對(duì)數(shù)TTP作為解釋變量,來量化第三方支付發(fā)展程度,對(duì)數(shù)化處理可減少異方差和壓縮變量尺度。
(3)控制變量:為減小研究誤差,考慮影響商業(yè)銀行綜合績(jī)效的其他因素,從宏觀角度選取實(shí)際GDP增長(zhǎng)率、廣義貨幣M2增長(zhǎng)率,微觀方面選取銀行資產(chǎn)規(guī)模對(duì)數(shù)BS,共三個(gè)變量作為控制變量。
根據(jù)外部效應(yīng)理論和以往研究結(jié)論,提出本文相關(guān)假設(shè)。
假設(shè)1:上市商業(yè)銀行綜合績(jī)效與第三方支付規(guī)模存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。即第三方支付發(fā)展規(guī)模越大,對(duì)商業(yè)銀行沖擊越大綜合績(jī)效越低。
假設(shè)2:上市商業(yè)銀行綜合績(jī)效與銀行資產(chǎn)規(guī)模存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。即商業(yè)銀行總資產(chǎn)規(guī)模越大,其綜合績(jī)效越低。
本文研究整體情況,允許個(gè)體差異存在,因此建立變截距面板模型,如下
CPit=αit+β1TTPt+β2BSit+β3GDPt+β4M2t+εit
其中,CPit為第i家商業(yè)銀行第t年綜合績(jī)效,TTPt表示第t年第三方支付綜合交易規(guī)模對(duì)數(shù)值,BSit為第i家商業(yè)銀行第t年總資產(chǎn)規(guī)模對(duì)數(shù)值,GDPt為第t年實(shí)際GDP增長(zhǎng)率,M2t表示第t年廣義貨幣M2增長(zhǎng)率。
本文運(yùn)用時(shí)序全局主成分分析計(jì)算商業(yè)銀行各年綜合績(jī)效。先對(duì)逆向指標(biāo)正向化處理,再對(duì)18個(gè)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換,最后運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行主成分分析。軟件運(yùn)行結(jié)果分析如下。
(1)相關(guān)系數(shù)矩陣顯示變量之間相關(guān)系數(shù)均>0.3,說明各變量之間具有線性相關(guān)性。檢驗(yàn)變量之間偏相關(guān)性的KMO檢驗(yàn)值為0.658>0.6,Bartlett檢驗(yàn)值為2 556.167,對(duì)應(yīng)P值為0.000,說明樣本適合主成分分析。
(2)提取主成分。選取特征根>1的前5個(gè)主成分,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到76.299%,能夠涵蓋大部分原始信息,可用來代替原有18個(gè)指標(biāo)進(jìn)行降維。
(3)構(gòu)建主成分表達(dá)式。根據(jù)因子載荷數(shù)值將5個(gè)主成分命名為盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力、風(fēng)險(xiǎn)管理能力因子。由成分系數(shù)矩陣構(gòu)建主成分表達(dá)式(僅列出第一個(gè)主成分)
F1=-0.100X1-0.019X2-0.056X3-0.079X4+0.009X5+0.0131X6+0.011X7+0.0001X8-0.049X9+0.125X10+0.221X11+0.217X12+0.295X13+0.252X14+0.251X15+0.040X16+0.101X17+0.001X18
(4)綜合績(jī)效評(píng)分。以各主成分方差貢獻(xiàn)率與累計(jì)貢獻(xiàn)率比值作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和,評(píng)分表達(dá)式如下
CP=(38.073F1+15.359F2+8.637F3+7.778F4+6.452F5)/76.299
由該表達(dá)式計(jì)算各商業(yè)銀行每年的績(jī)效評(píng)分作為被解釋變量數(shù)據(jù)。
(1)單位根檢驗(yàn)。為防止模型出現(xiàn)偽回歸,先對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn),本文采用IPS、LM、LLC檢驗(yàn)方法,結(jié)果顯示各變量原序列統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)P值均小于0.05,通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn),各變量均為零階單整I(0)且為同階單整。
(2)協(xié)整檢驗(yàn)。由于是同階單整,因此可對(duì)變量進(jìn)行面板協(xié)整檢驗(yàn),Pedroni和Westerlund檢驗(yàn)結(jié)果中P值均為0.000,小于0.05,表明模型變量之間存在長(zhǎng)期均衡的協(xié)整關(guān)系。
(3)面板模型判斷。在回歸分析前需要選擇面板模型,首先進(jìn)行F檢驗(yàn),結(jié)果中P值為0.0142,小于0.05,選擇固定效應(yīng)模型更好;其次進(jìn)行LM檢驗(yàn),結(jié)果顯示P值為0.0132,小于0.05,選擇隨機(jī)效應(yīng)模型更優(yōu);最后前文結(jié)果無法判斷何種模型更適合,需再進(jìn)行Hausman檢驗(yàn),結(jié)果顯示P值為0.5084,大于0.05,應(yīng)接受原假設(shè)選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。
(4)面板回歸結(jié)果分析。建立隨機(jī)效應(yīng)面板模型,回歸結(jié)果見表1。

表1 隨機(jī)效應(yīng)模型回歸結(jié)果
由上表結(jié)果分析可得:回歸模型的可決系數(shù)R2和調(diào)整R2分別為0.614 1和0.591 9,擬合效果一般,表明模型解釋變量能夠一定程度地解釋被解釋變量,而模型顯著性F檢驗(yàn)的P值為0.000 0,小于0.05,說明模型是顯著的。
由回歸結(jié)果中各變量t檢驗(yàn)和系數(shù)結(jié)果可知,第三方支付交易規(guī)模自然對(duì)數(shù)(TTP)系數(shù)為-0.229 78,對(duì)應(yīng)的P值為0.081,小于0.1,表明在10%顯著水平下第三方支付交易規(guī)模自然對(duì)數(shù)TTP與上市商業(yè)銀行綜合績(jī)效CP存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,第三方支付綜合交易規(guī)模每增長(zhǎng)1%,上市商業(yè)銀行綜合績(jī)效就降低0.002 297 8,即表明第三方支付市場(chǎng)的擴(kuò)大和交易規(guī)模增長(zhǎng)會(huì)使上市商業(yè)銀行的綜合績(jī)效降低產(chǎn)生負(fù)面影響。我國(guó)上市商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模BS的系數(shù)為-0.123 89,P值為0.016,小于0.05,表明上市商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模BS與綜合績(jī)效在5%的置信水平存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,說明我國(guó)上市商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模越大綜合績(jī)效越低。兩個(gè)宏觀控制變量回歸檢驗(yàn)結(jié)果顯示,實(shí)際GDP增長(zhǎng)率和廣義貨幣M2增長(zhǎng)率的系數(shù)均為負(fù),t檢驗(yàn)的P值均大于0.1,表明上市商業(yè)銀行在經(jīng)營(yíng)中會(huì)受到宏觀經(jīng)濟(jì)的外部沖擊但并不顯著。
由分析結(jié)論驗(yàn)證本文假設(shè),由第三方支付綜合交易規(guī)模TTP的系數(shù)值及符號(hào)和t檢驗(yàn)顯著性結(jié)果,可驗(yàn)證假設(shè)1:上市商業(yè)銀行綜合績(jī)效與第三方支付規(guī)模存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。由上市商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模BS的回歸檢驗(yàn)結(jié)果,可驗(yàn)證假設(shè)2:上市商業(yè)銀行綜合績(jī)效與銀行資產(chǎn)規(guī)模存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。
本文從實(shí)證角度出發(fā),對(duì)我國(guó)上市商業(yè)銀行綜合績(jī)效同第三方支付綜合交易規(guī)模之間的關(guān)系進(jìn)行了研究,最終得出第三方支付的發(fā)展對(duì)我國(guó)上市商業(yè)銀行的綜合績(jī)效有影響,且是負(fù)面的。從而印證了本文提出的假設(shè),即第三方支付的產(chǎn)生、發(fā)展與壯大,給商業(yè)銀行主要業(yè)務(wù)領(lǐng)域包括存貸款業(yè)務(wù)、中間業(yè)務(wù)等帶來諸多挑戰(zhàn)和沖擊,同時(shí)也會(huì)分流銀行現(xiàn)有客戶和潛在客戶、瓜分其市場(chǎng),甚至先于商業(yè)銀行緊抓新生市場(chǎng)和機(jī)會(huì),在諸多方面與商業(yè)銀行同臺(tái)競(jìng)爭(zhēng),影響商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)和發(fā)展環(huán)境導(dǎo)致其綜合經(jīng)營(yíng)績(jī)效下降。
在第三方支付市場(chǎng)蓬勃發(fā)展前景光明的背景下,商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)環(huán)境越來越嚴(yán)峻,綜合績(jī)效作為商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)狀況的晴雨表,在第三方支付的沖擊下出現(xiàn)下滑,此時(shí)商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)積極轉(zhuǎn)型加大創(chuàng)新,充分應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn),改善經(jīng)營(yíng)狀況提高其經(jīng)營(yíng)績(jī)效,本文建議從四方面著手改善:(1)正確、理性認(rèn)識(shí)商業(yè)銀行同第三方支付企業(yè)和市場(chǎng)之間的關(guān)系,不僅要競(jìng)爭(zhēng)更要合作,發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)通力合作實(shí)現(xiàn)互利共贏;(2)積極開展和探索新型中間業(yè)務(wù),拓寬業(yè)務(wù)渠道,加快和完善互聯(lián)網(wǎng)支付體系,開拓移動(dòng)支付市場(chǎng)和完善手機(jī)銀行功能,結(jié)合市場(chǎng)需求為客戶提供更精準(zhǔn)的服務(wù);(3)以客戶為中心,注重市場(chǎng)動(dòng)向,圍繞客戶進(jìn)行產(chǎn)品升級(jí)和業(yè)務(wù)創(chuàng)新,始終以客戶滿意為目標(biāo),提高服務(wù)意識(shí),保留客戶資源并進(jìn)一步擴(kuò)展;(4)建立更為嚴(yán)密的風(fēng)險(xiǎn)防范體系,提高風(fēng)險(xiǎn)意識(shí),加強(qiáng)內(nèi)部管理控制,不斷提升風(fēng)險(xiǎn)控制和化解能力,降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率。