互聯網金融對我國商業銀行儲蓄存款影響的實證研究

鐘雯青

互聯網的普及對金融業的發展產生了深刻的影響。互聯網企業利用自身優勢與金融機構合作創新出了互聯網金融產品。互聯網金融的快速興起給傳統商業銀行造成了不小的影響。經過近十年的發展，互聯網金融已經形成了第三方支付、P2P網貸、網絡眾籌等多種模式，其業務范圍已經滲透到了金融的各個子領域。同時，互聯網金融的普惠性、便捷性和高收益性使其迅速融入人們生活的方方面面，改變了人們的支付方式和儲蓄方式，對傳統商業銀行儲蓄存款造成了一定打擊。本文以第三方支付、P2P網貸以及11家商業銀行2007-2018年的發展規模數據為樣本，通過建立多元線性回歸模型，分析互聯網金融對商業銀行儲蓄存款的影響。為商業銀行未來的發展提供方向。

一、研究樣本與數據來源

（一）商業銀行儲蓄存款

結合我國銀行業發展實際情況并考慮數據的可獲得性，本文選取11家主要商業銀行2007-2018年的儲蓄存款余額面板數據，數據來源于Wind數據庫及各家銀行的年報。這11家銀行分別為中信銀行、中國銀行、建設銀行、工商銀行、農業銀行、交通銀行、光大銀行、招商銀行、民生銀行、平安銀行、廣發銀行，這些銀行在我國占有很大的市場份額，在一定程度上可以代表銀行的整體情況。另外，為了消除可能存在的異方差和數據的劇烈波動影響，將所有指標數據做了自然對數化處理。

（二）互聯網金融

互聯網金融分為第三方支付、P2P網貸、眾籌、大數據金融、信息化金融機構等模式，但目前第三方支付和P2P網貸交易規模占比較大，其他模型交易規模很小。以2015年為例，第三方支付交易規模達118193，2億元，P2P網貸交易規模為9752.5億元，同期互聯網總交易規模超過120000億元，第三方支付和P2P網貸占據絕大份額。故在考慮數據可獲得性及平穩性的前提下，本文采用第三方互聯網支付交易規模及P2P網貸交易規模來衡量互聯網金融水平，數據來源分別為艾瑞咨詢和網貸天眼。

二、變量選取與模型設定

本文主要研究第三方支付對我國銀行居民儲蓄存款余額的影響，其自變量選取了第三方支付以及P2P網貸規模，此外考慮了一年期存款名義利率、新股發行數作為控制變量，以多方面考量各因素對儲蓄存款余額的影響。同時為了防止模型可能出現的異方差問題，我們對除利率外的全部絕對量數據取自然對數處理，變量的處理以及符號說明如下：

被解釋變量：居民儲蓄存款余額，取自然對數，用lnS表示。

解釋變量：①第三方支付，取自然對數，用lnPay表示;②P2P網貸規模，取自然對數，用lnNLS表示。

控制變量：①利率，用Rate表示;②新股發行量，取自然對數，用lnStock表示。

由此所建立的兩個面板數據回歸模型為：

三、實證分析

（一）變量平穩性檢驗與協整檢驗

（1）單位根檢驗。面板數據為時間序列和橫截面數據的二維交叉數據，考慮時間序列數據回歸可能出現“偽回歸”現象，由此也需對面板數據進行平穩性檢驗，確定了平穩或同階單整，才可研究因變量與自變量之間的長期均衡關系。本文將使用單位根檢驗法確定變量的平穩性，其Levin， Lin & Chu檢驗的原假設為各面板數據含有相同的單位根，ADF檢驗的原假設為存在個體單位根。在檢驗中，若檢驗統計量通過顯著性檢驗，對應的P值顯著性水平，由此落入了拒絕域，即認為檢驗變量是平穩的;否則沒有通過顯著性檢驗，則需對序列進行一階差分，同理確認其平穩性，并最終判斷變量的平穩階數。

下表中為對全部變量的原始序列以及一階差分序列的單位根檢驗結果：

表1顯示，LLC統計量和ADF統計量下的全部變量所對應的p值均大于0.1，由此接受單位根的原假設;而在一階差分下，（△表示一階差分）LLC和ADF統計量所對應的p值均小于0.1，由此拒絕含有單位根的原假設，即一階差分的變量平穩，由此確定了儲蓄存款余額lnS以及第三方支付lnPay、P2P網貸規模lnNLS、利率Rate、新股發行量lnStock都是一階平穩的序列，滿足同階單整的要求，故可對變量進行長期均衡關系的協整檢驗。

（2）協整檢驗。通過協整檢驗驗證變量之間長期穩定的均衡變動關系，以儲蓄存款余額lnS為因變量，分別以第三方支付和P2P網貸規模為自變量，利率以及新股發行量為控制變量估計回歸方程后對其殘差進行平穩性檢驗。如果誤差項是平穩的，就證明變量之間存在協整關系。

下面為分別使用PP和ADF單位根檢驗法驗證兩個模型殘差的平穩性：

表2顯示了，兩個模型檢驗下，PP和ADF統計量都顯示殘差是平穩的，無論在加權還是未加權的檢驗下，故通過了協整檢驗，即認為儲蓄存款余額與第三方支付、利率、新股發行量之間存在長期穩定的協整關系，同時儲蓄存款余額與P2P網貸規模、利率、新股發行量之間也存在長期穩定的協整關系。

（二）因果關系確定與數據效應確定

（1）Granger因果關系檢驗。Granger因果關系檢驗各變量與儲蓄存款余額之間是否形成互動的因果關系，如下：

首先檢驗第三方支付與儲蓄存款余額間的因果關系，表3中顯示，原假設“LNPAY does not Granger Cause LNS”中，F統計量為7.613，對應的p值為0.001，由此拒絕了原假設，即認為第三方支付是儲蓄存款余額的Granger原因，同理儲蓄存款余額也是第三方支付的Granger原因。即儲蓄存款余額與第三方支付間存在雙向的互動因果關系，第三方支付是儲蓄存款余額的Granger原因，而儲蓄存款余額也是第三方支付的Granger原因。此外通過驗證，我們確定了P2P網貸規模與儲蓄存款余額間存在單向的因果關系，P2P網貸規模是儲蓄存款余額的Granger原因，而儲蓄存款余額則不是P2P網貸規模的Granger原因。利率和儲蓄存款余額間是存在雙向的因果關系，利率是儲蓄存款余額的Granger原因，同時儲蓄存款余額也是利率的Granger原因。新股發行量與儲蓄存款額間不存在因果關系，即新股發行量不是儲蓄存款余額的Granger原因，同時儲蓄存款余額也不是新股發行量的Granger原因。

（2）面板數據模型效應確定。對于面板數據模型的回歸形式，包括混合效應、固定效應和隨機效應三種。主要通過F檢驗和Hausman檢驗共同確定。其中F檢驗用來比較混合效應和固定效應，若檢驗統計量通過顯著性水平，則認為固定效應優于混合效應，否則混合效應優于固定效應。Hausman檢驗則確定固定效應和隨機效應，同樣統計量通過顯著性水平，則選取固定效應，否則應對模型建立隨機效應。

表4中，在模型一下，F檢驗統計量為868.752，對應的p值為0，由此通過了顯著性檢驗，即認為固定效應優于混合效應;Hausman檢驗統計量對應的p值為0.663，未通過顯著性水平，由此確定了模型一應建立隨機效應模型估計方程。同理在模型二中，F檢驗通過顯著性水平，而Hausman檢驗則接受原假設，故也確定了應對模型二建立隨機效應模型估計方程。

（三）回歸結果與分析

下面將通過估計回歸方程，來確定第三方支付以及P2P網貸規模對儲蓄存款余額的具體影響，兩個模型均通過隨機效應來估計，得到的結果如下：

在模型一中，回歸方程的R方和調整R方分別為0.791和0.786，可見方程的擬合效果是比較好的;此外F統計量為159.893，其在1%的水平下也通過了顯著性檢驗，由此表明回歸方程整體也是顯著的。最后對變量系數的顯著性檢驗中，第三方支付lnPay的系數為0.193，T統計量為16.030，在1%的水平下通過了顯著性檢驗，可見第三方支付的系數是顯著大于0的，即表明第三方支付對儲蓄存款余額能夠產生顯著的正向影響，即第三方支付越高，對應的處處存款余額也將越高。控制變量中，新股發行量lnStock的系數為-0.026，在10%的水平下通過了顯著性檢驗，可見新股發行量能夠對儲蓄存款余額產生顯著的負向影響。

在模型二中，方程的R方和調整R方分別為0.830和0.826，可見方程擬合效果是非常理想的;另外F統計量也通過了顯著性檢驗，即表明回歸方程整體也是顯著的。最后對變量系數的顯著性檢驗中，P2P網貸規模的系數0.076，對應的T統計量在1%的水平下也通過了顯著性檢驗，由此表明P2P網貸規模對儲蓄存款余額產生顯著的正向影響，同樣P2P網貸規模越高，對應的儲蓄存款余額的水平也將越高。控制變量中，利率的系數顯著小于0，可見利率此時會對儲蓄存款余額產生顯著的負向影響。

再分別比較大型國有銀行以及股份制銀行在第三方支付以及P2P網貸規模對儲蓄存款余額的影響差異，結果見下表：

在模型一中，兩種銀行類型下的回歸方程擬合效果都比較理想，此外F統計量也都顯著，可見方程整體仍是顯著的。下面將重點比較第三方支付lnPay在兩種銀行類型下在方程中的差異，大型國有銀行中，lnPay的系數為0.145，通過了顯著性檢驗，但是低于股份制銀行的系數，由此可見股份制銀行的第三方支付對儲蓄存款余額的正向影響效果明顯高于大型國有銀行;此外，股票發行量在方程中的系數仍然顯著，可見新股發行量會對大型國有銀行以及股份制銀行的儲蓄存款產生顯著的負向影響。

在模型二中，兩種銀行類型下的回歸方程擬合度都比較理想，同時F統計量也都通過了顯著性檢驗，說明方程整體的線性關系也是顯著的。最后仍然比較P2P網貸規模對儲蓄存款余額的影響，我們可發現，在大型國有銀行和股份制銀行下的lnNLS的系數分別為0.056和0.093，系數均顯著大于0， 即表明P2P網貸規模對

大型國有銀行以及股份制銀行的儲蓄存款余額都能產生顯著的正向影響，但比較系數可知，P2P網貸規模對股份制銀行的儲蓄存款余額的正向影響效果明顯高于對大型國有銀行的影響，由此可看出P2P網貸規模與股份制銀行儲蓄存款余額的關聯性可能更高。此外利率僅在大型國有銀行中的系數通過了顯著性檢驗，小于0，即利率會對大型國有銀行的儲蓄存款余額產生顯著的負向影響，而利率對股份制銀行的儲蓄存款余額并不能產生顯著的影響。

通過實證分析我們可知確定，第三方支付以及P2P網貸規模與銀行儲蓄存款余額間是存在長期穩定的均衡變動關系，且第三方支付和P2P網貸規模都與銀行的儲蓄存款余額間存在正相關關系，即第三方支付和P2P網貸規模越高，對應的銀行儲蓄余額也將越高。進一步比較大型國有銀行和股份制銀行的差異我們發現，無論是第三方支付還是P2P網貸規模，均對股份制銀行的儲蓄存款余額的影響程度明顯高于對大型國有銀行的影響程度，即第三方支付和P2P網貸規模與股份制銀行的儲蓄存款余額的關聯系更高。