互聯網金融發展對商業銀行收入結構的影響研究

吳 丹 姚怡云 曹曉菲(通訊作者) 張百玲 國家計算機網絡應急技術處理協調中心

一、引言

近年來，學術界對“互聯網金融”進行了大量研究和探討，雖角度不同，但就互聯網金融模式的關鍵本質——金融業務、互聯網信息技術以及新型模式形成了共識。根據《關于促進互聯網金融健康發展的指導意見》(以下簡稱“指導意見”)，“互聯網金融”既包含了傳統金融機構利用互聯網信息技術開展金融業務，也包含了互聯網企業等非金融機構開展互聯網化的金融業務。為了便于研究，本文所指的互聯網金融只包含非金融機構形態。

隨著國家支持實體經濟、普惠金融和利率市場化的戰略部署，商業銀行存貸款利差帶來的利潤會逐步縮小，傳統商業銀行以利差收入為主要收入來源將不可持續，推進金融創新將成為商業銀行發展的主要趨勢。作為創新型金融模式，互聯網金融的出現和發展，是否會對傳統商業銀行的創新能力產生影響，值得深入研究。商業銀行金融創新主要集中在中間業務上，商業銀行收入結構能夠一定程度上反映其創新效果。本文從《指導意見》中劃分的互聯網金融業務模式類別入手，分析互聯網金融業務模式對商業銀行業務造成的影響，在分析過程中考慮監管部門相關政策對這一影響發揮的作用，提出分析假設；然后實證研究互聯網金融發展對商業銀行收入結構的影響，進而反映互聯網金融發展對商業銀行創新能力的作用；最后得出研究結論，提出可行建議。

二、互聯網金融業務模式對商業銀行業務影響分析

根據《指導意見》，互聯網金融業務模式大致分為互聯網支付、互聯網融資和互聯網理財三類，其中，互聯網支付是互聯網理財運營的基礎，兩者對商業銀行的影響相輔相成，因此將兩者結合研究，分別分析互聯網支付+理財、互聯網融資對商業銀行各類業務的影響。

(一)互聯網支付+理財業務模式對商業銀行業務影響分析

1.對資產業務的影響

互聯網支付企業利用沉淀資金和客戶信息等閑置資源為消費者提供資金融通服務，與傳統商業銀行個人消費貸款和信用卡貸款等業務存在競爭關系。由此認為，互聯網支付模式下的個人消費貸款對商業銀行資產業務產生負向影響。

2.對負債業務的影響

一是“互聯網支付+理財”模式分流了商業銀行存款，特別是收益率極低的活期存款；二是“互聯網支付+理財”模式通常吸收閑散資金后，利用與商業銀行協議存款的方式產生收益，提高了商業銀行負債成本。由此認為，互聯網支付+理財模式對商業銀行負債業務產生負向影響。

3.對中間業務的影響

一是負向影響。當前，互聯網理財依托互聯網支付，已成為商業銀行外的金融產品另一銷售渠道，擠占了商業銀行基金、保險代銷業務。二是正向影響。互聯網金融作為復合型產業，能夠通過互聯網技術帶動金融行業整合和結構調整，促使傳統商業銀行加速轉型升級。由此認為，互聯網支付+理財模式對商業銀行中間業務影響存在不確定性。

(二)互聯網融資對商業銀行業務影響分析

1.對資產業務的影響

當前，商業銀行對于小型企業貸款的審核相對嚴格，而互聯網融資利用互聯網技術建立信用評分模型，能夠實現資金高效融通，盡管融資成本偏高，互聯網融資在一定程度上為小型企業解決了融資問題。短期看，能夠從商業銀行融到資金的企業沒有從互聯網融資的動力，互聯網融資對商業銀行資產業務不構成顯著影響。長期看，雖然處在長尾末端的小微企業貸款需求量小，但數量眾多，無論從國家提倡普惠金融，還是從商業銀行自身業務發展來說，長尾市場都是商業銀行必須爭奪的市場，先行一步的互聯網融資就是最大的競爭者。由此認為，短期看，互聯網融資對商業銀行資產業務沒有顯著影響；長期看，互聯網融資對商業銀行資產業務具有負向影響。

2.對負債業務的影響。2020年以前，互聯網融資特別是P2P網貸平臺，在一定程度上分流了商業銀行存款。互聯網融資利用互聯網技術優勢，通過平臺實現債權拆分和期限錯配，降低了金融產品購買門檻，且收益率顯著高于銀行存款利率，導致部分銀行存款分流，互聯網融資對商業銀行負債業務存在負向影響。2020年以后，互聯網融資企業“只借貸不吸存”，對商業銀行負債業務不存在影響。

(三)互聯網金融政策影響分析

近些年，行業監管部門相繼出臺了互聯網金融管理的若干政策。2014年以來，我國頒布的互聯網金融政策達百余項(趙嘉茵，2016)。2014、2015年，監管部門加強對互聯網金融監管，但處于促進發展、鼓勵發展、保護發展階段。從2016年起，從政府工作報告中可以看出，對互聯網金融發展由“促進發展”轉為“規范發展”，再到“高度警惕”、“整頓規范金融秩序”(林欣，2019)。

近兩年，互聯網金融監管政策逐漸趨嚴，例如：客戶備付金100%存繳、與商業銀行“斷直連”、網貸平臺清零等政策，削弱了第三方支付機構憑借自身規模與商業銀行的費率優惠議價能力；在政策影響下，互聯網金融對商業銀行業務的負向影響在下降。

(四)實證假設的提出

商業銀行創新業務效果多體現在非利息收入上，本文用非利息收入與利息收入的比值定義商業銀行收入結構，這一比值越大，反映商業銀行創新能力越強。互聯網支付+理財模式對商業銀行各類業務均有負向影響，但對中間業務也存在正向影響，因此其對商業銀行收入結構的影響存在不確定性；互聯網融資對商業銀行資產和負債業務存在負向影響，其對商業銀行收入結構存在正向影響。由此，假設1：互聯網金融模式中，互聯網支付+理財模式對商業銀行收入結構的影響暫不確定，需通過實證分析進一步研究；互聯網融資對商業銀行收入結構存在正向影響。同時，假設2：趨嚴的互聯網金融政策減弱了互聯網金融發展對商業銀行收入結構的影響。

三、實證分析

(一)模型設定

本文采用面板數據模型，設定如下：

其中，被解釋變量yit為第t期第i家商業銀行收入結構；核心解釋變量TPt為第t期互聯網支付+理財模式發展水平，ITIt為第t期互聯網融資模式發展水平，ITPt為第t期互聯網金融政策；為保持模型的穩定性，增加ASi,t、NPLi,t、CARi,t為控制變量，分別為第t期第i家商業銀行資產規模、不良貸款率和資本充足率。

(二)變量定義和數據來源

1.商業銀行相關數據

本文選取全部A股上市33家商業銀行2013—2019年面板數據，包括：國有商業銀行6家、股份制商業銀行8家、城市商業銀行19家。

(1)被解釋變量——商業銀行收入結構

本文采用商業銀行非利息收入與利息收入的比值來衡量商業銀行收入結構，該比值越大，說明商業銀行對利息收入依賴越小，業務創新能力越強。即：

其中，FLSi,t表示第i家商業銀行在第t期的非利息收入；LSi,t表示第i家商業銀行在第t期的利息收入。

(2)控制變量

本文選取商業銀行資產規模(AS)、不良貸款率(NPL)和資本充足率(CAR)，作為模型控制變量。

2.互聯網金融相關數據

(1)核心解釋變量——互聯網移動支付交易規模

互聯網支付的核心是移動支付，而支付業務是互聯網理財的基礎和入口，因此，本文選取2013—2019年互聯網移動支付交易規模來衡量互聯網支付＋理財模式發展水平。

(2)核心解釋變量——互聯網金融貸款余額

本文選取2013—2019年互聯網金融貸款余額來衡量互聯網融資發展水平。

(3)互聯網金融政策

此變量為虛擬變量，本文將鼓勵政策環境定義為0，抑制政策環境定義為1。2016年起，政策環境由鼓勵轉為抑制，因此將2013—2015年互聯網金融政策變量賦值為0，2016—2019年賦值為1。

3.數據來源

商業銀行數據來源于33家上市商業銀行年報；互聯網移動支付交易規模數據來源于艾瑞咨詢；互聯網金融貸款余額來源于網貸之家。

(三)實證研究

1.描述性統計分析

本文對33家商業銀行2013—2019年收入結構進行了算數平均。

由圖1可知，2013—2019年，商業銀行對利息收入的依賴性逐年遞減，且不同類型商業銀行收入結構存在較大差異。其中，股份制商業銀行非利息收入占比最大，增長最快；國有銀行非利息收入占比整體變化不大，處于行業平均水平；城市商業銀行非利息收入占比相對較低，但近兩年增長最快。

圖1 商業銀行2013—2019年收入結構

2.面板數據回歸分析

由此，不同類型商業銀行收入結構存在較大差異，為進一步分析互聯網金融發展對不同類型商業銀行的影響是否存在差異，本文將選擇不同樣本數據按照(式1)構建面板數據模型，分別是：利用全部33家商業銀行樣本數據所得模型1、利用6家國有銀行商業樣本數據所得模型2、利用8家股份制商業銀行樣本數據所得模型3以及利用19家城市商業銀行樣本數據所得模型4。

首先將樣本數據進行標準化處理。之后，對樣本數據進行F檢驗、BP檢驗和Hausman檢驗，選擇最優面板數據模型。本文利用SPSSAU軟件進行分析。結果如表1。

表1 面板數據模型分析結果

由表1可知，基于33家商業銀行樣本數據構建的面板數據模型，具有較強行業代表性，在99%顯著水平下，互聯網移動支付交易規模和商業銀行不良貸款率對商業銀行收入結構存在正向影響；互聯網網絡貸款余額、互聯網金融政策、商業銀行資產規模以及資本充足率對商業銀行收入結構影響不顯著。

基于國有商業銀行樣本數據構建的面板數據模型，在95%顯著水平下，互聯網金融政策對商業銀行收入結構存在正向影響，即，趨嚴的互聯網金融政策有助于國有商業銀行收入結構提升；其它被解釋變量對商業銀行收入結構影響不顯著。

基于股份制商業銀行樣本數據構建的面板數據模型，在95%顯著水平下，互聯網移動支付交易規模、互聯網網絡貸款余額對商業銀行收入結構存在正向影響；商業銀行資產規模、資本充足率、不良貸款率對商業銀行收入結構影響不顯著。

基于城市商業銀行樣本數據構建的面板數據模型，在95%的顯著水平下，互聯網移動支付交易規模、商業銀行資產規模以及商業銀行不良貸款率對商業銀行收入結構存在正向影響；互聯網網絡貸款余額、互聯網金融政策以及商業銀行資本充足率對商業銀行收入結構影響不顯著。

四、主要結論和建議

通過上述分析，可得如下結論：

(一)銀行收入的主要來源

現階段，我國商業銀行收入結構在不斷優化，對利息收入的依賴性逐步減弱，但利息收入仍是商業銀行收入的主要來源。不同類型商業銀行對利息收入依賴性存在差異，其中，股份制商業銀行對利息收入的依賴性最低；國有商業銀行對利息收入的依賴性較高；城市商業銀行對利差收入依賴性最高。

(二)從整個行業來看

互聯網金融業務發展對商業銀行業收入結構存在顯著正向影響，互聯網金融政策變化影響不顯著。互聯網金融業務發展產生技術溢出效應，能夠促使傳統商業銀行加快金融創新，優化業務結構。此外，商業銀行不良貸款率對商業銀行業收入結構存在顯著影響，不良貸款率越高，商業銀行收入結構越高。

(三)互聯網金融業務發展和互聯網金融政策變化對不同類型商業銀行收入結構影響存在一定差異

對于國有商業銀行，只有互聯網金融政策對其收入結構存在顯著影響，互聯網金融政策趨嚴，有助于其收入結構優化；互聯網金融業務發展對其收入結構影響不顯著。反映出大型國有商業銀行業務規模大、收入穩定，開展金融業務創新動力不足，受政策因素影響較大。對于股份制商業銀行，互聯網移動支付規模和互聯網網絡貸款余額對其收入結構均有顯著正向影響，互聯網金融政策對其收入結構影響不顯著。說明互聯網金融業務發展對其收入結構顯著技術溢出效應，能夠促使股份制商業銀行加快業務創新；同時，股份制商業銀行經營較為靈活，受政策影響因素較小。對于城市商業銀行，互聯網金融業務發展對其收入結構存在顯著影響，互聯網金融政策對其收入結構影響不顯著。同時，城市商業銀行收入結構受資產規模和不良貸款率限制，資產規模越大、不良貸款率越高，其優化業務結構的動力越大，收入結構越高。

(四)相關建議

1.互聯網金融是現代互聯網信息技術與金融業務的有機結合，是國家實施“互聯網+”戰略的重要內容。特別在當前新發展格局下，發展新基建提升到國家戰略高度，互聯網金融與新基建發展是相輔相成的。并且，互聯網金融發展能夠產生技術溢出效應，促使商業銀行加快創新，進一步優化業務結構，增強商業銀行整體行業競爭力。同時，互聯網金融融資作為傳統融資的重要補充，有利于國家推進“普惠金融”戰略的實施。此外，近幾年對互聯網金融行業的嚴監管、強整治，實現了“良幣驅逐劣幣”，未來行業集中度大幅提升，風險進一步釋放。基于此，建議我國有關部門通過相關扶持政策，適度鼓勵、保護互聯網金融行業發展。

2.在我國互聯網信息技術高速發展和存在嚴重金融抑制的大背景下，互聯網金融模式發展是不可逆的，建議商業銀行積極發展互聯網金融，優化自身業務結構，實現可持續發展。