互聯網金融發展對商業銀行流動性影響的區域異質性分析

王 瀟 李富琴

（1.北京航空航天大學，北京 100191；2.哈爾濱工程大學，黑龍江 哈爾濱 150001）

一、引言

自2013年阿里巴巴旗下創建余額寶以來，互聯網金融迅速擴張，各種金融創新產品也層出不窮，在便利人們的交易方式、降低融資門檻方面給人們帶來新的消費體驗，然而這些轉變也給傳統商業銀行的經營管理帶來了很大的沖擊。在互聯網金融的支付結算、金融理財功能持續擴張發展的影響下，傳統商業銀行的壟斷局勢也逐步被打破，市場份額逐漸被侵占。互聯網金融通過搶占傳統商業銀行的存款客戶，削減了商業銀行的存款吸收來源，從而通過競爭效應使傳統商業銀行在存貸業務方面的利潤急劇下降。作為商業銀行風險預警監管重要方面的流動性問題也遭遇了互聯網金融的打擊，未來商業銀行的流動性可能會面臨更多的不確定要素，流動性水平可能會面臨更大的波動。而商業銀行的流動性作為銀行經營管理的“三性”原則之一，在保障銀行經營的安全性以及盈利性方面發揮著重要作用。所以在當前互聯網金融快速發展的背景下，研究傳統商業銀行的流動性問題顯得極為重要。因此，互聯網金融的異軍突起對商業銀行流動性的影響如何？影響的機制是什么？我國不同地區的區域性商業銀行面對流動性沖擊的表現是否存在差異性？解決上述問題對在互聯網金融背景下加強商業銀行流動性管理體系的完善以及維護地區金融生態環境的穩定具有重要的理論意義與實踐意義。

本文的余下結構安排如下：第二部分梳理現有研究文獻并進行評述，進一步指出本文研究的創新之處以及貢獻，第三部分提出研究假設，第四部分是研究設計，第五部分進行實證分析并得出結果，第六部分總結研究結論并提出相應的建議。

二、文獻綜述

自互聯網金融出現以來，不少學者都對其進行了深入的研究和探討，其中關于對互聯網金融的認識，諸多學者也存在著較大的差異。謝平等（2015）提出互聯網金融是譜系概念，一端是以商業銀行為代表的金融中介的市場，另一端是無金融中介的市場，而互聯網金融的范疇就介于這兩端之間。陳志武（2014）認為互聯網金融不是“新金融”，其產品在支付結構上并沒有明顯的創新，只是銷售和獲取渠道上發生了變化。此外，王國剛等（2015）指出互聯網金融只是利用了中國金融體制的缺陷所進行的監管套利，在功能上不存在顛覆金融的可能性，難以成為金融的主流運作模式。直到2015年人民銀行發布《關于促進互聯網金融健康發展的指導意見》才正式指出，互聯網金融是一種基于互聯網技術和信息通信技術，將資金融通和信息中介服務等功能融為一體的新型金融業務模式。

在余額寶等各種互聯網金融創新產品推出初期，一方面，互聯網金融的出現給人們帶來了很多方面的便利，對于互聯網金融發展的優點，宮曉林（2013）指出了互聯網金融在拓寬傳統銀行的客戶和業務渠道、提升資源的配置效率、推動利率市場化以及加速金融脫媒方面發揮的作用。另一方面，互聯網金融的出現也存在著很多弊端，戴國強等（2014）指出互聯網金融對存款利率市場化的次序有沖擊作用，增大了利率市場化進程中銀行的風險。在我國，互聯網金融的發展初期由于監管措施不完善，總體規范性較差，發展的背后存在著巨大的風險，為完善我國互聯網金融的發展路徑，劉繼兵等（2014）通過分析美國互聯網金融的發展路徑，提出從利率市場化、產品專業化、平臺多元化以及理財個性化四個路徑來借鑒美國成功的經驗。

2008年的金融危機之后，國內外學者開始把關注點指向了商業銀行流動性的問題，在我國，對互聯網金融的發展與商業銀行流動性關系的研究起步較晚，但也取得了較為豐富的研究成果。楊才然等（2015）認為互聯網金融通過大規模的資金轉移以及流動性危機的傳染機制，使商業銀行暴露于更大的流動性風險之中。王亞君等（2016）利用VAR模型進行分析，發現互聯網金融雖然在發展初期拓展了銀行業務，從而在一定程度上增加了銀行的流動性，但是隨著互聯網金融的長期發展，其在信用創造與融資服務方面與銀行展開競爭，對銀行吸收存款能力產生了沖擊，增加了銀行的流動性風險。沈珊珊等（2019）基于2008年～2017年我國18家上市商業銀行的樣本數據，采用多元回歸模型，實證檢驗發現互聯網金融直接影響了中小商業銀行的流動性。

在互聯網金融發展影響商業銀行流動性的研究基礎上，諸多學者也從不同角度入手，研究分析了互聯網金融對流動性影響的中介傳導機制。理論界的主流聲音認為這種傳導機制主要體現在互聯網金融的發展導致銀行資產負債的期限結構不匹配，也就是破壞了商業銀行的負債結構。陳德勝等（2015）指出互聯網金融加快了金融脫媒的速度，使商業銀行加快同業業務的轉型。裴平等（2020）也指出互聯網金融發展會削弱商業銀行吸收存款的能力，使商業銀行轉向依賴于同業業務來補充資金來源，從而增大流動性風險。此外，顧強（2018）站在商業銀行凈息差的角度，提出互聯網金融的發展使商業銀行利潤空間不斷縮窄，從而增大了商業銀行的流動性風險。

雖然已有的文獻成果能夠有助于梳理互聯網金融的歷史發展進程，有助于理解其對銀行流動性的影響，但是在互聯網金融迅速擴張的背景下，對商業銀行流動性這一問題的研究還有待進行深入探索，仍有一些核心問題沒有被探討：①大部分的研究都主要針對部分大型銀行，而且以國有銀行和股份制銀行為主，并沒有針對小型區域性商業銀行進行研究，但有研究表明，與大型銀行相比，競爭能力較弱的小型區域性銀行更可能出現流動性風險；②大部分研究都沒有考慮到不同地區的商業銀行在面對互聯網金融帶來的流動性沖擊時的風險承擔程度具有差異性；③現有文獻大多是從理論層面來研究互聯網金融的發展對商業銀行流動性的影響機制，而從實證層面來進行研究的文獻成果較少。所以，本文先實證研究互聯網金融對區域性商業銀行流動性的總體影響，然后進一步實證分析這種影響程度的區域異質性，并在影響分析的基礎上實證檢驗互聯網金融影響商業銀行流動性的中介傳導機制，根據實證分析結果，為地區商業銀行流動性的管理提供政策性建議。

三、研究假設

1.互聯網金融與區域性商業銀行流動性的關系

互聯網金融的出現，給眾多小微企業提供了便利，促進了小微企業的發展，就區域性商業銀行而言，雖然能夠在一定程度上受益于互聯網金融技術的溢出效應，但是同時也要面對互聯網金融快速發展帶來的競爭效應。在發展初期，互聯網金融需要依托地區商業銀行來發展業務活動，這在一定程度上有效拓寬了商業銀行的業務范疇。隨著互聯網金融的持續發展，互聯網金融平臺一方面不斷推出創新支付業務模式，另一方面還創新性地推出各種理財產品來吸引客戶，增加存款吸收，給地區商業銀行帶來強有力的競爭壓力（魏星等，2021）。而傳統商業銀行的功能是吸收存款、發放貸款，通過存貸業務產生的利差來獲取利潤收入，所以商業銀行存款業務的大規模流失也勢必會導致地區商業銀行面臨極大的流動性危機。因此，基于以上理論分析，本文提出以下研究假設。

研究假設1：隨著互聯網金融的發展，區域性商業銀行的流動性會降低。

2.互聯網金融發展對商業銀行流動性的影響具有區域異質性

我國不同區域所處的金融生態環境存在差異，雖然平衡和充分發展是未來地區經濟發展的主旋律，但目前我國地區經濟發展仍然呈現出“東強西弱”的局面。東部地區、中部地區與西部地區的經濟發展不均衡，導致不同地區的商業銀行所處的經濟環境也存在差異。而區域經濟環境的質量在一定程度上影響了地區商業銀行的發展進程，區域經濟環境較好，意味著地區商業銀行金融系統發展速度更快。區域是互聯網技術發展的重要載體，由于不同地區的經濟發展程度不同，不同區域的商業銀行其流動性受互聯網金融發展的影響程度也會有差異。因此，基于以上理論分析，本文提出以下研究假設。

研究假設2：不同地區的商業銀行，其流動性受到互聯網金融發展的影響程度存在異質性。

3.互聯網金融發展影響區域性商業銀行流動性的中介傳導渠道

區域性商業銀行的流動性水平不僅與互聯網金融的發展有關，也受到了其他因素的影響，比如商業銀行自身的管理以及宏觀經濟局勢的變動。所以，只是觀察互聯網金融的發展和商業銀行流動性的變化并不能完全得出兩者的因果關系，還需要更加深入地探究在互聯網金融作用區域性商業銀行流動性過程中的影響機制，進一步完善對互聯網金融發展和區域性商業銀行流動性之間關系的研究。

互聯網金融發展影響區域性商業銀行流動性的中介傳導渠道主要有以下三個。（1）通過破壞商業銀行負債結構的穩定性來降低流動性水平。互聯網金融的發展使網絡借貸、第三方支付和互聯網理財等互聯網金融業務促進了商業銀行的“存款搬家”。一方面，推動了居民的一般性存款轉為同業存款，改變了商業銀行的負債結構，由于同業存款不用繳納存款準備金，并且期限較短，容易產生累積流動性風險；另一方面，隨著互聯網金融市場上貨幣基金的交易增多，商業銀行的定期存款向活期存款大規模進行轉移，改變了銀行的負債期限結構，從而降低了商業銀行的流動性。（2）通過加速商業銀行凈息差的縮窄進程來降低流動性水平。互聯網金融的發展給企業和個人帶來了收益高、風險低的互聯網理財產品，使得大量的銀行存款向互聯網理財產品轉移，第三方平臺的沉淀資金由活期轉為定期，在很大程度上增加了地區商業銀行吸收存款的難度，從而抬高了商業銀行的資金成本，若商業銀行不相應縮減信貸投放量，則資金成本的提升勢必會削減商業銀行的盈利能力，導致商業銀行可用資金減少以及利潤率下降，進而降低流動性水平。（3）通過提高商業銀行不良貸款率來降低流動性水平。互聯網金融的發展增大了商業銀行的吸儲成本，使商業銀行存貸利差縮減，利潤率水平下降，為維持地區商業銀行盈利水平的正常增長，商業銀行會選擇加大對高收益客戶以及項目的貸款，導致商業銀行的風險資產增多，面臨巨額資產損失的可能性也增大；同時為了應對不良貸款帶來的壞賬損失，商業銀行會進一步提高貸款損失準備金的額度，使得商業銀行的可用資金規模進一步縮減，流動性降低。因此，基于以上理論分析，本文提出以下研究假設。

研究假設3.1：互聯網金融是通過負債結構中介傳導渠道來影響區域性商業銀行的流動性。

研究假設3.2：互聯網金融是通過凈息差中介傳導渠道來影響區域性商業銀行的流動性。

研究假設3.3：互聯網金融是通過不良貸款中介傳導渠道來影響區域性商業銀行的流動性。

四、研究設計

1.樣本與數據來源

考慮到2013年被稱為“中國互聯網金融元年”，本文選取了我國115家區域性商業銀行從2013年到2020年的數據作為研究樣本。由于部分區域性商業銀行數據的缺失，本文選取了東部地區63家、中部地區30家、西部地區22家上市區域性股份制商業銀行，選取的樣本銀行在區域分布上的代表性較強。其中，各個區域性商業銀行的面板數據來源于中國人民銀行、Wind數據庫，宏觀經濟數據來源于國家統計局，互聯網金融發展的相關數據來源于艾瑞咨詢整理。

2.變量說明

（1）被解釋變量。基于銀保監會發布的《商業銀行流動性風險管理辦法》，本文選取了銀行流動性風險監管的四個主要指標之一——存貸比作為區域性商業銀行流動性的代理變量。存貸比越高，表明商業銀行負債對應的貸款資產越多，商業銀行的流動性就越低。該比率計算公式為：商業銀行存貸比（LD）=各項貸款總額/各項存款總額。

（2）解釋變量。2013年以來，網絡借貸以及貨幣基金呈現出較快的發展趨勢，但在整個互聯網金融交易量中占比依然較小，而第三方支付始終占據著互聯網金融交易量的主導地位，是互聯網金融發展的主導模式，所以本文選取第三方支付總額在全國銀行總資產規模中的占比來衡量互聯網金融的發展水平，其中，第三方支付總額占比越大，代表互聯網金融發展水平越高。即：互聯網金融發展水平FI=第三方支付總額/全國銀行總資產規模。

（3）控制變量。本文選取的控制變量包括影響商業銀行流動性的內部微觀指標和外部宏觀指標。在內部微觀指標中，商業銀行的規模（SIZE）越大，居民對銀行的信任就越高，銀行吸收居民存款就更容易，能提高銀行的流動性；商業銀行貸款占比（LOAN）越高，銀行對資金的利用率就越高，盈利能力就越強，但必定會削弱商業銀行的流動性；商業銀行的總資產報酬率（ROA）越高，銀行經濟效益就越好，可用資金就越多，銀行的流動性就越高；商業銀行的資本充足率（CAR）越高，銀行就越能夠用自有資本來抵御流動性風險危機，從而保證商業銀行的流動性充足。在外部宏觀指標中，國家經濟環境的變化趨勢也影響商業銀行的流動性，因此，本文選用經濟增長GDP作為控制變量。央行貨幣政策的寬松和緊縮也會給商業銀行的流動性帶來影響，本文采用廣義貨幣供給M2增速來衡量市場上的貨幣供應。除此之外，CPI增速也會給商業銀行的流動性帶來影響，CPI增長越快，通貨膨脹水平越高，居民的消費意愿會強于儲蓄意愿，從而減少銀行存款，使商業銀行存貸比增大，流動性降低。

（4）中介變量。由前文假設分析可得，互聯網金融的發展對區域性商業銀行的流動性的影響主要通過商業銀行的負債結構、凈息差以及不良貸款三種中介傳導渠道來實現。因此，本文的中介變量為商業銀行負債結構（DS）、凈息差（NIM）以及不良貸款率（NPL）。其中，商業銀行的負債結構（DS）=存款吸收額/計息負債額；凈息差（NIM）=凈利息收入/生息資產平均值；不良貸款率（NPL）=（次級類貸款+可疑類貸款+損失類貸款）/各項貸款總額。

表1 變量說明與描述性統計

3.模型構建

本文對以上變量的面板數據進行Hausman檢驗，檢驗結果為Chi-Sq.Statistic=27.09，P-value=0.00683，所以拒絕原假設，表明模型中存在固定效應，本文應該選用固定效應模型來進行回歸，不選用隨機效應模型。基于以上分析，本文為研究互聯網金融的發展對區域性商業銀行流動性的影響以及影響的區域異質性構建的固定效應回歸模型如下：

式（1）中，LD為被解釋變量，是商業銀行的存貸比，LD值越大，代表區域性商業銀行的流動性越低，FI為解釋變量，代表互聯網金融發展水平的高低，控制變量中SIZE表示商業銀行的規模大小，LOAN表示商業銀行的貸款占比，ROA表示商業銀行的總資產報酬率，CAR表示商業銀行的資本充足率，GDP表示宏觀經濟增長，CPI代表通貨膨脹水平，M2代表廣義貨幣供給增速。α0為常數項，α1（i=1，2，3..8）代表各變量對商業銀行流動性的影響系數；下標i表示各上市區域性股份制商業銀行，t表示各年份，μi代表每家商業銀行不隨時間變化的特征，εit為隨機干擾項。

為研究互聯網金融發展影響區域性商業銀行流動性的中介傳導渠道，本文參照溫忠麟等（2004）提出的中介效應檢驗三步法，并結合模型（1）來分別檢驗互聯網金融發展對商業銀行流動性影響過程中負債結構、凈息差以及不良貸款的中介作用。具體步驟為：第一步，回歸分析互聯網金融發展對商業銀行流動性的影響；第二步，將中介變量作為被解釋變量，回歸檢驗互聯網金融發展對選定的中介變量的影響；第三步，將互聯網金融發展水平以及中介變量同時作為解釋變量，回歸分析剔除中介變量影響后，互聯網金融發展對商業銀行流動性的直接影響。由此設定的中介效應回歸模型如下：

在式（2）中，Med表示中介變量，j=1，2，3分別代表中介變量負債結構（DS）、凈息差（NIM）、不良貸款（NPL）。β0為常數項，βi（i=1，2，3…8）表示各個變量對中介變量的影響系數。在式（3）中，0γ為常數項，iγ（i=1，2，3…9）表示各個變量對商業銀行流動性影響的回歸系數，其中1γ表示在沒有中介變量的影響時，互聯網金融的發展對區域性商業銀行的流動性的直接影響系數，2γ代表各個中介變量對區域性商業銀行流動性的影響系數，即中介效應影響程度。

五、實證結果與分析

1.互聯網金融發展對區域性商業銀行流動性的影響

（1）平穩性檢驗

本文實證研究涉及各區域性商業銀行的面板數據，所以在分析互聯網金融的發展對區域性商業銀行流動性的影響之前首先應該對數據進行平穩性檢驗，即檢驗數據是否存在單位根，避免結果出現“偽回歸”現象，以保證回歸分析的有效性。本文運用四種單位根檢驗方法（LLC檢驗、IPS檢驗、Fisher-ADF檢驗以及Fisher-PP檢驗）對變量進行單位根檢驗。結果如表2所示。

表2 面板數據單位根檢驗結果

根據單位根檢驗結果，所有變量都通過了1%的顯著性水平檢驗，為平穩變量，因此拒絕單位根檢驗的原假設，樣本不存在單位根，模型沒有出現偽回歸，因此可以用這些變量來進行面板數據的回歸。

（2）回歸結果

考慮到同一個區域性商業銀行不同年份之間的隨機擾動項一般存在自相關，所以本文在實證檢驗互聯網金融發展對區域性商業銀行流動性的影響過程中，采用銀行個體層面的聚類穩健標準誤，利用固定效應模型進行實證回歸，得到的回歸結果如表3列（1）所示。

表3 回歸結果以及穩健性檢驗

根據表3列（1）中的回歸結果可知，在控制其余變量的情況下，互聯網金融發展水平對商業銀行存貸比的影響系數為19.452，并且通過了顯著性水平為1%的假設檢驗，表明互聯網金融的發展對商業銀行的存貸比存在顯著的正影響，即互聯網金融的發展對商業銀行流動性存在顯著的負影響。這是因為互聯網金融發展水平越快，在降低客戶交易成本以及提升客戶的收益方面所占的優勢就越大，在吸收存款方面對商業銀行體現的競爭效應就越強，從而加大了商業銀行的存款流失，增大了商業銀行的存貸比，使商業銀行的流動性風險升高。因此，本文提出的研究假設1成立，即互聯網金融的發展的確會使區域性商業銀行的流動性水平降低。

（3）穩健性檢驗

為了保證本文實證檢驗結果的穩健性，對研究假設1進行穩健性檢驗。本文采用對所有變量的樣本數據進行1%和99%分位的縮尾處理，以及改變被解釋變量衡量指標的兩種方法，對研究假設1的結果進行穩健性檢驗。

縮尾處理。1%和99%分位的縮尾處理可以防止數據較大波動產生的異方差問題，從而可以避免可能存在的極端值對檢驗結果的影響。本文對所有變量進行1%和99%分位的縮尾處理，先找到各個變量的1%、99%所對應的分位數，同時將小于1%以及大于99%的數據替換成分位數所對應的數值，然后重新進行回歸分析，結果如表3列（2）所示。結果顯示，在對數據進行縮尾處理后，互聯網金融對區域性商業銀行存貸比產生了17.130的顯著正影響，表明互聯網金融對區域性商業銀行的影響方向以及影響的顯著性水平沒有發生改變，同時控制變量的研究結果也未發生明顯改變。

改變被解釋變量衡量指標。本文采用商業銀行的流動比率CR（流動資產/流動負債）作為存貸比的替換指標，來衡量商業銀行的流動性水平，然后重新進行回歸分析，結果如表3列（3）所示。結果顯示，互聯網金融的發展對流動比率的影響顯著，并且影響系數為-65.175。

在進行1%和99%分位的縮尾處理，以及采用改變被解釋變量衡量指標來進行穩健性檢驗后，互聯網金融的發展對區域性商業銀行流動性的影響方向以及顯著性水平都沒有發生明顯的改變，這也再次證明了研究假設1，即互聯網金融的發展會降低區域性商業銀行的流動性。

2.互聯網金融發展對不同地區商業銀行流動性影響的異質性

（1）不同地區的數據與描述性統計

本文對以上研究的區域性商業銀行按照地區進行分類，分為63家東部地區的區域性商業銀行、30家中部地區的區域性商業銀行以及22家西部地區的區域性商業銀行，并對樣本數據分別進行描述性統計分析，具體描述性統計分析如表4所示。

表4 不同地區區域性商業銀行描述性統計對比

根據描述性統計，觀察各地區商業銀行的存貸比均值，可以看出，不同地區的區域性商業銀行內部流動性水平存在差異，總體來看，東部地區區域性商業銀行的流動性水平低于中部地區以及西部地區的區域性商業銀行流動性水平。從銀行規模（SIZE）來看，東部地區的區域性商業銀行總規模均值為26.238，中部地區為25.491.西部地區為25.326，可以看出，不同地區的銀行規模相差較大，這與商業銀行所處地區的經濟發展狀況是息息相關的。從負債結構（DS）來看，東部地區區域性商業銀行的負債結構均值明顯高于中西部地區，表明東部地區的區域性商業銀行吸收存款占總負債的比值整體高于中西部地區，觀察標準差，可以發現東部地區區域性商業銀行的負債結構在銀行間的波動性也更大。從凈息差（NIM）來看，中西部地區的區域性商業銀行的凈息差低于東部地區，表明東部地區的區域性商業銀行的盈利能力高于中西部地區，但是銀行間波動比較大。整體來看，東部地區以及中部地區的區域性商業銀行資產盈利能力高于西部地區，但商業銀行的流動性低于西部地區。

（2）不同地區的回歸結果

從表5可以看出，不同地區商業銀行的流動性受到互聯網金融發展的影響的確存在顯著差異，其中互聯網金融發展對東部地區區域性商業銀行存貸比的影響在1%的水平上通過了顯著性檢驗，并且影響系數為21.392，意味著隨著互聯網金融的快速發展，東部地區的區域性商業銀行存貸比會顯著上升，即商業銀行流動性會明顯有下降趨勢。在中部地區，各區域性商業銀行的流動性也會受到互聯網金融發展的顯著正影響，但是影響系數明顯高于東部地區，表明互聯網金融的發展會更大程度地降低中部地區商業銀行的流動性水平。西部地區的區域性商業銀行的流動性其受到的互聯網金融發展的影響并沒有通過顯著性檢驗，也就是說影響并不顯著。這是因為西部地區的基礎設施建設較落后，金融市場機制發展還不健全，區域性商業銀行總體規模較小，在面對互聯網金融的加快發展帶來的存款吸收壓力時，相較于銀行規模較大、金融市場機制更健全的東部地區和中部地區來說，與互聯網金融形成的競爭關系并不激烈，所以商業銀行在吸收客戶存款能力方面的下降程度并不顯著。因此，本文提出的研究假設2成立，即不同地區的區域性商業銀行的流動性受到互聯網金融發展的影響存在區域異質性。

表5 不同地區互聯網金融發展對區域性商業銀行流動性影響對比

3.互聯網金融發展影響區域性商業銀行流動性的中介傳導渠道

本文利用中介效應模型，分別對互聯網金融的發展影響區域性商業銀行流動性過程中的三種中介傳導渠道：負債結構中介傳導渠道、凈息差中介傳導渠道、不良貸款中介傳導渠道進行實證檢驗，來探究互聯網金融影響區域性商業銀行流動性的傳導機制。

（1）負債結構中介傳導渠道檢驗

互聯網金融的發展使客戶的小額資金從各家商業銀行流入到網絡理財產品，降低了區域性商業銀行吸收居民存款的競爭力，推動了商業銀行的居民以及企業的存款轉化為非銀行金融機構的同業存款，改變了商業銀行的負債結構，影響了商業銀行的流動性水平。所以，本文以商業銀行的負債結構作為中介變量來檢驗互聯網金融的發展是否通過負債結構中介傳導渠道來對區域性商業銀行的流動性產生影響。按照中介效應檢驗的三步回歸法進行實證回歸，負債結構中介效應檢驗的結果如表6列（1）（2）（3）所示。

由表6的結果可知，在控制了其他變量的情況下，列（1）中互聯網金融的發展對存貸比的影響系數為20.775，并且在1%的水平上通過了顯著性檢驗，表明互聯網金融發展速度越快，商業銀行的存貸比就會增大，銀行的流動性水平會降低；列（2）中互聯網金融的發展對負債結構的影響系數為-16.413，并且在1%的水平上通過了顯著性檢驗，表明隨著互聯網金融的快速發展，其明顯削弱了傳統商業銀行的存款吸收能力，增加了銀行的同業存款；列（3）中負債結構對區域性商業銀行存貸比的影響系數為-0.828，在1%的水平上通過了顯著性檢驗，表明負債結構中，一般性存款越少，同業業務占比越大，商業銀行的存貸比就越大，銀行流動性就會越低，此外，在沒有考慮負債結構的中介效應的情況下，互聯網金融的發展對區域性商業銀行流動性的影響是顯著的，并且影響系數為7.233。根據中介效應檢驗規則，三步回歸中的影響系數都通過顯著性檢驗時才能說明存在中介效應，所以負債結構中介傳導渠道是成立的。為探究負債結構中介效應的占比情況，進一步做Sobel檢驗，結果表明負債結構的中介效應占比為0.87717836，所以互聯網金融的發展通過負債結構中介傳導渠道來影響區域性商業銀行流動性的間接效應占總效應的比率為0.87717836。因此，本文提出的研究假設3.1成立，即互聯網金融的確有通過負債結構中介傳導渠道來影響區域性商業銀行的流動性。

（2）凈息差中介傳導渠道檢驗

在互聯網金融的迅速崛起的背景下，網絡融資平臺不斷興起，改變了傳統商業銀行間接融資模式的壟斷地位，互聯網金融與商業銀行的競爭會加劇商業銀行貸款客戶的流失，降低商業銀行貸款利息的話語權，從而擠壓商業銀行的收入來源；另外，互聯網金融的發展降低了商業銀行的存款吸收競爭力，使商業銀行不得不采用提高存款利息的措施來保留客戶的存款。由此可見，在貸款以及存款兩方面，商業銀行的盈利能力都明顯受挫，商業銀行凈息差的縮窄進程也明顯加快，因此區域性商業銀行也會面臨更大的流動性危機。所以，本文以區域性商業銀行的凈息差作為中介變量來檢驗互聯網金融的發展是否通過改變商業銀行的凈息差來對區域性商業銀行的流動性產生影響。根據中介效應檢驗的三步回歸法，凈息差中介效應檢驗的結果如表6列（4）（5）（6）所示。

由表6的結果可知，在控制了其他變量的情況下，列（4）中互聯網金融的發展對存貸比的影響系數為20.775，并且在1%的水平上通過了顯著性檢驗；列（5）中互聯網金融的發展對凈息差的影響系數為-2.049，并且在1%的水平上通過了顯著性檢驗，表明互聯網金融的發展會明顯降低商業銀行的凈息差，從而降低商業銀行的盈利能力；列（6）中凈息差對區域性商業銀行存貸比的影響系數為0.518，表明凈息差越大，存貸比也會越大，商業銀行的流動性會降低，但并沒有通過顯著性檢驗，所以在統計上并不顯著。此外，在沒有考慮凈息差中介效應的情況下，互聯網金融的發展對銀行流動性的影響系數為22.418，并且也通過了顯著性檢驗。根據中介效應檢驗規則，凈息差對區域性商業銀行存貸比的影響不顯著，就需要進一步做Sobel檢驗，若Sobel檢驗通過，這說明中介效應成立。表6中凈息差中介傳導渠道Sobel檢驗的p值為0.30410214，即中介效應沒有通過顯著性檢驗。

為了進一步檢驗凈息差的中介效應，本文采用Preacher和Hayes2008年進行偏差校正的非參數百分位Bootstrap估計法，對樣本（n=920）進行隨機重復抽樣5000次，估計中介效應的95%置信區間，結果如表7所示。根據Bootstrap檢驗結果，互聯網金融發展對區域性商業銀行流動性影響的直接效應置信區間為[3.406728，38.29361]，不包含零，并且P值為0.019小于0.05，表明直接效應顯著存在；凈息差的間接效應的置信區間為[-2.21018，0.8599928]，置信區間包含零，表明間接效應不存在。所以，凈息差的中介效應不存在，由此說明，本文提出的研究假設3.2不成立，即互聯網金融在一定程度上并沒有通過凈息差中介傳導渠道來影響區域性商業銀行的流動性。

表7 中介效應Bootstrap分析結果

（3）不良貸款中介傳導渠道檢驗

互聯網金融的發展會促使商業銀行存貸利差收窄，盈利能力下降，促使商業銀行不得不選擇對高收益的客戶以及項目進行放貸，但這會在很大程度上加劇銀行資產的風險困境，也會導致商業銀行壞賬規模的持續擴大。這種不良貸款的增加，會使商業銀行面臨提高貸款損失準備金的困境，減少商業銀行的流動資金，從而降低商業銀行的流動性。所以，本文以銀行的不良貸款作為中介變量來檢驗互聯網金融的發展通過影響不良貸款對區域性商業銀行流動性產生的影響。根據中介效應檢驗的三步回歸法，不良貸款中介效應檢驗的結果如表6列（7）、列（8）、列（9）所示。

表6 中介效應實證檢驗結果

由表6的結果可知，在控制了其他變量的情況下，列（7）表明互聯網金融的發展對區域性商業銀行存貸比的影響為正，并且通過了顯著性檢驗；列（8）中互聯網金融的發展對商業銀行不良貸款的影響系數為0.493，表明互聯網金融的發展會提高商業銀行的不良貸款，但是在統計意義上，這種影響并不顯著；列（9）表明不良貸款越大，商業銀行的存貸比會越大，商業銀行的流動性會越小，但是在統計上并不顯著。此外，在沒有考慮不良貸款的中介效應的情況下，互聯網金融的發展對流動性的影響系數為20.631，并且通過了顯著性檢驗。根據中介效應檢驗規則，互聯網金融發展對不良貸款的影響不顯著，不良貸款對區域性商業銀行存貸比的影響也不顯著，不能說明不良貸款的中介效應存。因此進一步做Sobel檢驗，表6中不良貸款中介傳導渠道Sobel檢驗的p值為0.6407266，即中介效應沒有通過顯著性檢驗。

根據Bootstrap檢驗結果，互聯網金融發展對區域性商業銀行流動性影響的直接效應置信區間為[2.59634，37.36259]，不包含零，表明直接效應顯著存在；不良貸款的間接效應的置信區間為[0.7603088，1.151527]，不包含零，表明間接效應存在。所以，不良貸款的中介效應在一定程度上是存在的，由此說明，研究假設3.3是成立的，即互聯網金融的發展的確通過不良貸款中介傳導渠道來影響區域性商業銀行的流動性。

六、研究結論與建議

在當前互聯網金融快速擴張的背景下，商業銀行流動性風險管理尤為重要，本文基于115家上市區域性股份制商業銀行從2013年～2020年的樣本數據，首先運用固定效應模型實證分析了互聯網金融發展對區域性商業銀行流動性的影響以及這種影響的區域異質性，然后運用中介效應檢驗模型實證檢驗了互聯網金融影響商業銀行流動性的三種中介傳導渠道，通過實證檢驗結果與分析，得到以下結論。（1）區域性商業銀行的流動性的確受到了互聯網金融發展顯著的負影響，即隨著互聯網金融發展的加快，區域性商業銀行的存貸比就會越高，銀行的流動性水平也會越低。（2）不同地區的區域性商業銀行流動性受到互聯網金融發展的影響程度存在區域異質性，其中對東部地區以及中部地區的區域性商業銀行流動性的影響更顯著，而對西部地區的區域性商業銀行流動性的影響不明顯。這是因為受地區經濟環境的制約，金融生態環境的發展在地區上呈現“兩級分化”，西部地區的區域性商業銀行并沒有與互聯網金融進行良性結合，因此，導致互聯網金融給商業銀行帶來的沖擊較小。（3）互聯網金融的發展主要通過負債結構中介傳導渠道以及不良貸款中介傳導渠道來影響區域性商業銀行的流動性。

根據以上研究結論，提出以下建議：

第一，轉變商業銀行的流動性管理理念，強化流動性風險管理。在金融市場日趨呈現出多元化的背景下，新興的金融業態相繼出現并持續發展，這在削弱商業銀行的盈利能力的同時給商業銀行帶來了流動性降低的風險。面對互聯網金融的不斷壯大，商業銀行必須改變流動性管理理念，使流動性風險管理由依賴宏觀經濟的政策性利好向完善商業銀行內部風險管理制度轉變，建立起完善的流動性風險衡量以及預測機制。一方面，商業銀行內部要積極引進并培養流動性風險管理的復合型人才，構建銀行從業人員與流動性風險管理系統相匹配的風險管理體系，建立先進的流動性風險監控機制以及預測機制；另一方面，隨著金融市場的日趨發展，銀行同業間的聯系日趨緊密，同業間業務也日趨復雜，商業銀行應該重點關注并完善同業間的流動性管理體系，減少由于行業關聯性帶來的流動性風險。

第二，針對不同地區的商業銀行要實行差異化管理?；ヂ摼W金融的發展給不同地區的商業銀行帶來的流動性沖擊程度不同，針對這種區域異質性，政府應該實行差異化管理。對于金融生態環境發展較好的東部地區以及中部地區，政府應該鼓勵其在既有優勢上繼續加強商業銀行內部的流動性管理，加快與互聯網金融融合的進程，以便更好地防范和應對互聯網金融給銀行流動性帶來的不利影響；對于金融系統發展速度較慢的西部地區，政府應該加大地區的金融支持與扶持力度，改善經濟環境，進行適度的政策傾斜，在經濟環境背景方面縮小東西部地區的差距，使西部地區的商業銀行能更好地完善內部風險管理體系。

第三，建立合理負債結構，提高負債結構管理水平?；ヂ摼W金融的出現使得商業銀行的存款吸收受到限制，更多地轉向同業存款，降低商業銀行負債結構的穩定性。所以，商業銀行要建立合理的負債結構，提高負債結構的管理水平，從而降低流動性風險。首先，商業銀行要建立合理的存款結構，保持吸收存款的穩定與增長，從而保證銀行資金來源的穩定性。其次，商業銀行要優化同業業務在負債中所占的比重，完善負債業務的監管體系，目前多數商業銀行的資金籌措中同業業務比重較大，商業銀行要加強對同業業務的監管，防止負債結構波動較大導致商業銀行流動性風險的產生。

第四，改善不良貸款狀況，提高資產質量。首先，商業銀行要謹慎投放貸款，完善自身的貸款投向管理，在貸款投放之前，要對所投行業或企業做出謹慎的分析與評估，掌握企業的基本經營狀況，全面掌握企業的還款能力，降低銀行受到的不良貸款損失。其次，為最大限度減小貸款的風險，商業銀行在發放貸款之后要對所投行業或企業進行持續監管，確保貸款資金的合理使用，防范企業的道德風險，從而保證資產的質量。另外，商業銀行應該完善資產的監管框架，比如可以對失信貸款方制定相應的懲罰，對徇私舞弊的內部工作人員進行懲罰，既在銀行外部、也在銀行內部降低不良貸款產生的風險。

第五，調整業務結構，加強業務創新?；ヂ摼W金融給傳統銀行流動性帶來的影響，本質上就是通過其強大的競爭力，搶占了傳統銀行信貸業務的市場份額，從而削弱了銀行的流動性。所以，要應對互聯網金融發展對流動性造成的沖擊，就應該對傳統業務模式進行改革與創新。首先，商業銀行一方面要來提高流動性風險管理的水平，另一方面還要積極吸收融合互聯網金融的優勢，促進銀行業務的轉型與升級。比如可以借助大數據的優勢，積極開展線上業務，通過互聯網金融提高業務的辦理效率，提升客戶體驗，從而吸引更多的客戶。其次，面對互聯網金融對傳統信貸業務的持續沖擊，商業銀行應該積極開展表外業務，增強業務領域的創新，同時也要構建合理的表外業務流動性管理機制，避免由表外業務的期限錯配而引發的流動性風險，從而提高銀行的流動性管理水平。最后，為適應互聯網金融的持續發展以及日益復雜的金融環境，商業銀行也應該加強銀行業務的創新來滿足客戶日益多元化的需求，從而獲得更多的客戶支持。但是，商業銀行也要有效把握金融業務的創新尺度，對于創新產品也要進行監管，防止出現更大的風險。