互联网金融对银行创新能力的影响——基于58家商业银行面板数据的实证

■廖戎戎，蒋团标，喻微锋

一、引言

近些年，凭借先进的技术，以蚂蚁金服与阿里小贷为代表的互联网金融异军突起，快速发展。通常来说，在互联网金融背景下，商业银行的创新能力是指商业银行运用大数据技术研发、设计和推广金融产品，从而提升银行价值的能力。那么，互联网金融对商业银行的创新能力有何影响？是否能够有效发挥互联网金融的“鲶鱼效益”，促进了商业银行创新能力的提升？互联网金融对商业银行创新能力的影响是否会因银行规模的不同而不同？对这些问题的答案，对我国制定相应的互联网金融发展的政策及商业银行持续经营具有重要意义。

部分学者们对商业银行创新能力进行了相关研究，Guimaraes et al.（2009）从银行组织内部进行研究，认为创新包括服务、业务流程、组织结构及组织文化的创新。周建等（2012）认为，控制董事会规模、采取长期机制、控制薪酬激励水平等措施，能够显著提高上市银行的创新能力。同时，高管团队学历与银行创新能力呈正相关关系，其中女性高管对银行创新具有显著的促进作用（曾萍和邬绮虹，2012）。周亚虹等（2012）认为控股性质也是影响银行创新的重要影响因素。

而关于互联网金融对商业银行创新能力的影响，很少有学者对此问题进行研究。李文亮（2017）基于MOA理论，以我国16家上市银行为研究对象，认为互联网金融和外部治理对商业银行的创新绩效具有明显的促进作用。吴昊和杨济时（2015）研究了互联网客户行为对商业银行创新的影响。王曙光和张春霞（2014）等也认为互联网金融是商业银行提升创新能力的重要驱动力。

这些文章为本文的研究提供了很好的基础，但已有研究多为定性研究，或者仅以上市银行为样本进行定量研究，研究方法上存在一定内生性。所以，把研究样本扩大到非上市银行，且从定量角度分析二者的关系成为有意义的一个方向。唯一与本文研究类似的是吴成颂等（2016）的工作，但是他们的研究也至少存在两个方面问题：一是在研究对象选取上，仅对我国城市商业银行在互联网金融背景下的创新能力进行了研究。但是，在我国，除城市商业银行外，还有大型商业银行、股份制商业银行及农村商业银行（信用社），尤其是大型商业银行和股份制商业银行，资产规模占我国整体银行业总资产的比重超过一半，故而在研究样本中，把占我国银行业主体的两大样本去掉，得出的结论没有代表性且值得商榷。二是在研究方法上，存在一定的内生性问题，我国的金融体系主要是以银行为代表的，商业银行在利用大数据技术在提升自身创新能力的同时，也意味着对互联网金融本身有着重要的推动作用，故而二者存在因相互影响而导致的计量内生性问题。因此，对于内生性的处理成为计量结果是否可靠的关键问题。基于此，本文选取包括大型商业银行、股份制银行和城市商业银行在内的58家银行为样本，采用广义矩（GMM）估计方法来研究互联网金融对我国商业银行创新能力的影响，以此为我国银行业利用大数据技术促进业务创新提供思路，为我国互联网金融的健康发展提供有益的启示。

二、研究假说

互联网金融倒逼商业银行创新能力的提升主要通过以下三种途径实现：一是资产端。以支付宝和P2P平台为代表的第三方支付平台依托大数据风控技术，能够快速地对信贷客户进行评级，实现批量化授信，从而为客户提供标准化信贷服务。这较传统的银行信贷业务更为迅速和便捷，极大加快了商业银行“金融脱媒”的步伐。二是负债端。互联网金融平台充分利用已有的利率管理契机，将大量碎片化的活期存款通过渠道整合并集合成货币基金的形式与银行进行协价议价，这不仅分流了商业银行的负债，还提高了商业银行的融资成本（吴成颂等，2016）。三是支付端。互联网金融主要通过两种途径对商业银行形成挑战。一方面，线上支付取代线下支付的方式，这极大弱化了商业银行支付中介的作用。另一方面，通过在线销售理财产品的方式，这降低了在银行理财产品上的收入。通过以上三种途径，对商业银行业务和盈利产业形成根本性冲击，促使商业银行提升自身创新能力。互联网金融大规模侵占商业银行的传统业务，导致商业银行利润下滑，为了维持和提升自身业绩，商业银行会积极开发新的产品和提供新的服务，通过自身创新能力的提高来应付互联网金融的冲击（吴成颂等，2016）。吴晓求（2014）也指出，中国银行业高额利润是较大的垄断性所致，整体看，中国银行业虽然内部竞争相对比较充分，但是由于缺乏外部的系统性竞争者，外部压力明显不足，导致创新动力不够，而互联网金融则是中国银行业主要的外部战略竞争者，是中国金融变革的主要推动者。由此，本文提出以下假说。

H1：整体上，互联网金融会提高商业银行的创新能力。

整体而言，互联网金融的发展能够显著提高商业银行的创新能力，但考虑互联网金融对不同规模商业银行创新能力的影响，可能会表现出一定的差异性。在我国，各商业银行规模存在明显差异。规模的差异导致各商业银行在应对互联网金融的冲击时也表现出不同结果。商业银行通过提高创新能力来应对互联网金融冲击时，不管新金融产品的设计与研发，还是对原系统的延伸改进，都需要大量的财力与人员技术的投入，而这恰恰是广大小型银行最欠缺的，即财力与人员技术的不足严重制约了小银行的创新能力。另外，由于小银行服务的主要客户是被大银行忽略或者不愿意提供服务的中小客户群体，而这部分人群恰好也是互联网金融主要服务的人群，且相对小银行而言，互联网金融能够显著降低交易成本，从而能为这部分人群提供成本较低的金融产品，最终会大量蚕食小银行的市场份额和利润，利润的降低进一步制约了小银行的创新能力。因此，对于小银行而言，互联网金融的发展会严重制约其创新能力的提高。

但是当银行规模达到一定程度后，互联网金融对这部分商业银行的创新能力可能会出现异化。主要有以下两个原因：第一，在我国，规模较大的银行是以中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行等为代表的大型商业银行，这些银行经营上更多体现为国家意志，拥有国家各项政策优惠和最强大的国家隐形担保，即使在互联网金融的冲击下，出现了业绩下滑或者坏账，政府也会通过注资等手段以保证这部分银行的正常经营。这大大削弱了互联网金融对商业银行创新能力的倒逼机制，降低了商业银行的创新动力。第二，较大的规模一般意味着组织架构庞大，决策链条较长。在面临来自互联网金融冲击时，即使大型商业银行希望通过技术的革新来应对，但较长的决策链条使大型商业银行在使用互联网技术提升效率时略显不足（郭品和沈悦，2015）。由此，本文提出以下假说。

H2：互联网金融对商业银行创新能力的影响因银行规模不同而形成不同的“门槛”效应。

三、研究设计

（一）模型设定

本文建立如下的动态面板模型来研究互联网金融对商业银行创新能力的影响：

其中，被解释变量ncf为商业银行的创新能力指标，主要解释变量为互联网金融指数（fin），控制变量为X。根据现有研究，本文选择资产规模（size）、资本充足率（car）、不良贷款率（npl）、贷款占总资产的比重（dai）、存款占总资产比重（cun）、控股性质（state，用虚拟变量表示，1代表国有控股，0代表非国有控股）、是否有女性董事（wfd，用虚拟变量表示，1代表有，0代表没有）作为控制变量。

（二）变量定义

1.被解释变量。衡量一般企业的创新能力时，主要采用R&D投入指标。而该指标并不适合商业银行的创新能力，主要因为商业银行是经营货币的特殊企业，商业银行的创新更多依靠整个社会技术的进步，而非科研本身，很少有银行拥有强大的科研团队能够研发专门为银行服务的高新技术（李亚微，2016）。而对于商业银行创新能力，国内学者基本上采用手续费和佣金收入来衡量，这主要是因为从实际情况看，我国商业银行较少有原创性的创新，更多是对原有产品、服务或者制度方面的一种改良，从而使得我国商业银行的创新主要体现在理财业务、电子银行及银行卡业务等中间业务领域（朱明星，2013）。所以，本文也采用手续费和佣金收入来衡量商业的创新能力，同时为了使各银行的该指标具有可比性，本文借鉴朱盈盈等（2011）的处理方法，将手续费及佣金收入除以银行的总资产，得到其相对收入指标。

2.核心解释变量。本文的核心解释变量为互联网金融指标，本文借鉴郭品和沈悦（2015）的方法，采用“文本挖掘法”构建核心解释变量互联网金融指数。其具体步骤是：首先，基于金融功能观，从支付结算、资源配置、风险管理和网络渠道四个维度构建基础词库，其中每个维度对应的关键词，如表1所示。其次，借助《中国知网中国重要报纸全文数据库》搜索2010～2016年各个关键词在每年新闻中的发布次数及全年的新闻发布总数，计算每个关键词的年频率数。然后，运用因子分析法将各个关键词合成互联网金融指数。最后，为了保证各年份的该指标为正数，采用min-max处理，将数据标准化在0～100之间的数据。同时，本文借鉴Pathan（2009）的方法，采用互联网金融的四个维度指标作为互联网金融的辅助核心解释指标，以进行稳健性估计。

表1 互联网金融指数基础词库

3.其他控制变量。除了核心解释变量外，本文还选择其他可能影响商业银行创新能力的变量作为控制变量，包括银行资产规模（size）、资本充足率（car）、不良贷款率（npl）、贷款占总资产的比重（dai）、存款占总资产比重（cun）、控股性质（state）和是否有女性董事（wfd）。一般情况下，资产规模与银行创新能力呈现正相关关系。而资本充足率与不良贷款率会从两方面来影响商业银行的创新能力。一方面，从监管角度，这是两个重要的银行监管指标，对于资本充足率和不良贷款率良好的商业银行，来自银监等部门的外部监管压力较小，这些银行便有较大空间对其业务进行创新，从而提高自身的创新能力。另一方面，资本充足率和不良贷款率良好的商业银行，一般也意味着良好的盈利能力和银行业绩，这使其有足够的财力来进行新产品的研发和设计，促进商业银行创新能力的提高。贷款与总资产的比重对银行创新能力的影响不明确：一方面，在中国目前以存贷利息差为主的盈利模式下，贷款占总资产的比重越高，意味着商业银行的盈利越高，但过高贷款发放也可能加剧商业银行的风险暴露，侵蚀银行业绩。存款作为商业银行扩大经营和盈利的根本，存款越多，越有机会获得更多的利润，银行也就越能够承担在新金融产品上的研发的投入。而女性董事在职业发展中的思维方式能够为企业的决策提供新的视角和方法，这些是技术创新的前提条件。本文的变量定义如表2所示。

表2 变量的定义

（三）数据来源

本文通过手工收集数据的方式，首先基于在中国人民银行网站注册的银行目录，依次从各商业银行官网下载银行年报，然后剔除连续三年数据不全的银行样本，最终获得58家商业银行样本，其中包括大型国有银行、股份制银行以及城市商业银行和农村商业银行，选取2010～2016年作为研究期间。除了互联网金融数据外，其他银行微观数据均来自银行年报。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计

表3给出了本文的描述性统计表。

（二）实证结果与分析

当被解释变量的滞后项估计系数较小（小于0.9）时，差分GMM估计结果更为有效。因此，本文采用差分GMM方法进行估计，估计结果见表4。第（1）列是采用上文构建互联网金融指数作为互联网金融的替代指标所进行的回归，第（2）-（5）列是采用互联网金融指数的四个分维度指标作为替代变量所进行的稳健性估计结果。表4中所有模型的AR（2）均大于0.1，表明模型均存在二阶序列相关，而模型的Hansen检验均大于0.1，表明所有的工具变量均有效。不管是何种指标所表示的互联网金融指标，结果均在10%的水平下显著为正，这说明，从整体上看，互联网金融的发展确实促进了我国商业银行创新能力的提高，本文的假说1得到验证。

表3 主要变量的描述性统计结果

表4 互联网金融对商业银行创新能力的实证结果

接下来，本文构建面板门槛模型以验证假说2。本文以银行规模为门槛值，构建如下面板门槛模型来验证互联网金融对银行创新能力的影响所存在的“门槛效应”：

其中，size为门槛变量，反映银行规模的大小，γ为特定的门槛值。对于面板门槛模型，首先对估计门槛值和门槛变量值进行显著性检验，本文采用Bootstrap方法，对样本自抽样300次。结果显示，不管以上文的何种指标表示的互联网金融指数，均存在双重门槛。其中，互联网金融指数（Fin）门槛值分别是11.739和16.54，支付结算指数（Fin1）门槛值分别是11.739和16.571，资源配置指数（Fin2）门槛值分别是11.739和12.65，风险管理指数（Fin3）门槛值分别是11.739和16.563，网络渠道指数（Fin4）门槛值分别是11.739和16.586。接下来，将门槛值代入面板门槛模型，结果见表5。

由表5可知，在第一门槛值的时候，所有模型的系数均为负，且在1%的临界值下通过了显著性检验，说明当银行规模较小的时候，互联网金融对商业的创新能力存在负面影响。随着银行规模的增大，在第二个门槛值时，此时所有模型的系数均为正，且都在10%的临界值下通过了显著性检验，说明随着银行规模的增大，互联网金融对商业银行创新能力的影响由之前消极作用转变为积极作用。当银行规模继续增加，到达第三个门槛值时，虽然各模型的系数又变成了负数，但是各系数均没有通过相应的显著性检验，说明当银行规模达到一定程度后，互联网金融对银行创新能力的影响非常微弱，几乎是没有影响了。总体上，实证结果支持了假说2的结论，即互联网金融对商业银行创新能力的影响确实存在以银行规模为特征的“门槛效应”，随着银行规模的逐渐扩大，互联网金融对银行创新能力的影响也由负面影响变成正向促进作用，最后没有明显的影响。

表5 互联网金融对商业银行创新能力影响的门槛回归结果

五、结论与启示

本文采用动态面板模型，以我国58家商业银行为样本，就互联网金融对商业银行创新能力的影响进行实证分析，结果表明，互联网金融的发展，整体上显著提高了我国商业银行创新能力，但这种影响会因银行规模不同而存在不同的“门槛”效应。互联网金融对规模小银行的创新能力具有显著的负面影响，随着银行规模的增大，负面影响转为正向影响，当银行规模增大到一定程度后，互联网金融对商业银行创新能力影响并不显著。

本文的结论存在很多有益的启示。首先，就政策层面而言，要积极采取措施以促进互联网金融的发展。虽然近十年来，我国加快了开放步伐，积极引进竞争者，使我国银行业在服务和业务创新等方面有了较大提高，但整体上，我国银行业仍然缺乏有效的外部竞争，而互联网金融则可以通过倒逼机制，迫使商业银行认真审视自身存在的问题，从而加强创新和提高经营效率。另外，本文的结果也表明规模对于商业银行的重要性，但是从根本上，银行的盈利能力是关键因素，只有业绩良好的商业银行，才有财力支持商业银行运用大数据技术开发新产品的能力，才能吸引优秀技术人才，进行技术创新。因此，对商业银行来说，在互联网金融的背景下，如果采取适合自己的盈利模式，实现良好的业绩，才是应对互联网金融冲击的关键。