互联网金融背景下收入多元化对我国银行经营风险影响的分析

2020-11-06 06:01郑鑫薛同锐胡慧乐蔡秀玲
全球化 2020年5期
关键词:因子分析法互联网金融

郑鑫 薛同锐 胡慧乐 蔡秀玲

摘要:在互联网金融快速发展的背景下,如何有效开展收入多元化战略,减少银行的风险,是商业银行必须面对的现实课题。本文基于文本挖掘法和因子分析法合成互联网金融发展指数,选取2007—2019年105家中资银行年度面板数据,研究互联网金融背景下收入多元化与银行经营风险的关系。研究发现,互联网金融的发展提高了银行风险,且银行资本充足率越高,互联网金融对其风险的影响程度越大;收入多元化有效降低了银行风险,且对资本充足率更高的银行,其影响效应更明显;收入多元化与互联网金融发展的交互影响与银行风险呈现负相关性,收入多元化程度越高,越能减弱银行经营风险。

关键词:互联网金融 收入多元化 因子分析法 银行风险

作者简介:

郑 鑫,福建师范大学经济学院博士研究生、中国农业银行福建省分行中级经济师;

薛同锐,南开大学经济学院博士研究生、中国人民银行杭州中心支行中级经济师;

胡慧乐,厦门大学经济学院硕士研究生;

蔡秀玲,福建师范大学经济学院教授、博士生导师。

国家社科基金一般项目《贸易与地区收入不平等:基于国内市场扭曲下资源空间再配置的研究》(17BJL109)、《农民工市场化过程中城乡要素平等置换分层路径研究》(13BJL064),南开大学人文社科重点学科骨干人才资助项目《劳动力市场动态演进对我国对外开放的影响研究》(96176702)部分成果。

近年来,随着互联网金融业务的快速发展,高资金成本制约下的商业银行传统业务受到较大冲击,市场占有率逐步降低。面对激烈的市场竞争,各家商业银行纷纷考虑业务经营模式转型,改变以存贷款利差为主要收入的传统营业模式,制定多元化战略。在此过程中,风险控制成为商业银行必须考虑的问题。在互联网金融快速发展的背景下,如何有效开展收入多元化战略,降低银行经营风险,是商业银行必须面对的现实课题。

一、互联网金融发展与商业银行收入多元化现状

(一)互联网金融定义及其优势

互联网金融指互联网企业或其他非银行金融机构利用互联网技术和信息技术实现具有金融功能的新型业务。相比传统金融,互联网金融的优势主要包括:一是成本更低。互联网金融使得客户可以通过第三方支付平台办理业务,大幅降低了交易成本。二是效率更高。互联网金融拥有全套标准化操作流程,业务实现了网上办理,节省了“鞋底成本”。三是覆盖面更广。互联网企业客户以小微企业和个体为主,填补了传统金融服务的盲区,且业务量和业务范围覆盖更广。四是收益率更高。互联网金融服务流程更简单、周期更短、风险更低、收益率更高,能更有效率地实现资金信息对接和完成交易。

互联网金融业务模式基于支付结算业务功能展开,随着智能设备的广泛使用愈发成熟,市场占有率迅速提升。2011年,中国人民银行正式发放第三方支付经营牌照,蚂蚁金服产品支付宝、腾讯旗下微信支付和财付通等引领了该领域发展的潮流。根据艾媒咨询的数据,2011—2019年,我国第三方互联网支付市场飞速发展,2019年支付金额达226.2万亿元,是2011年的2262倍。

(二)商业银行收入多元化发展及风险影响途径

1.商业银行收入多元化的发展现状

2005年以来,国务院先后批准商业银行开展投资基金管理公司、金融租赁公司、信托公司和保险公司的试点工作,推动商业银行多元化经营发展。截至2019年,全国已有32家商业银行投资设立了15家基金管理公司、14家证券公司、12家保险公司、6家期货公司、5家金融资产投资公司、4家信托公司和24家消费金融公司。

目前,商业银行多元化收入主要有三个特征:一是非利息收入持续增长,但占比依然较低。2019年工商银行、农业银行等12家大中型商业银行非利息收入总和为12678.85亿元,占营业收入比重平均为35.44%,比2007年增加了22.63个百分点;与西方国家相比(约占50%),占比仍然偏低。二是非利息收入与互联网金融发展程度正相关。以16家上市商业银行

国有银行:工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行;股份制银行:招商银行、民生银行、中信银行、兴业银行、光大银行、浦发银行、平安银行、华夏银行;城商行:北京銀行、宁波银行、南京商业银行。

为例,2013—2019年,其非利息收入占比从22.65%增至29.19%,同期互联网支付交易规模从5.37万亿元激增至29.1万亿元。三是不同银行之间非利息收入差异明显。

从非利息收入占营业收入比重看,上述16家上市商业银行中,2019年国有银行的平均占比为32.37%,股份制银行为39.34%,城商行为30.15%。股份制银行中的民生银行和城商行中的宁波银行非利息收入占营业收入比重相对较高,分别为45.72%和40.02%,均超过了5大国有银行。

2.收入多元化对商业银行经营风险的影响途径

收入多元化对商业银行经营风险的影响途径主要有两种:一是正向协同效应。开展收入多元化不仅为商业银行带来了更高的收益,利润更具平稳性,经营风险逐步分散。二是反向抑制效应。开展收入多元化加剧了商业银行的利润波动,最终降低了风险规避能力,提高了银行风险。因此,分析收入多元化对商业银行经营风险的影响,要将商业银行的多元化业务看成对现有资源的投资组合行为。当现有资源的投资组合行为能够促使银行获得更多非利息收入,而这非利息收入倾向于产生更为平稳的利润时,就意味着多元化经营能够有效降低风险,是正向协同效应。反之,则认为是反向抑制效应。

二、实证模型构建

(一)互联网金融综合发展水平测度指标构建

1.互联网金融发展指数说明

互联网金融发展指数设计旨在对互联网企业利用网络技术渗入金融领域的程度进行数值化展示。本文将互联网金融业务细分为支付、货币基金、信贷、保险、理财、征信等六个板块,并将其功能定位为支付清算、资源配置、风险管理与信息处理四种。借鉴既有研究的思路,

顾海峰、杨立翔:《互联网金融与银行风险承担:基于中国银行业的证据》,《世界经济》2018年第10期,第83~84页。

使用19项细分功能变量建立指标层,构建互联网金融测度指标体系,以2007年为基期,设定基期值为100,计算互联网金融年度发展指数。

2.互联网金融测度模型构建

互联网金融指标体系中的19项细分功能变量之间具有较强的相关性,因此使用因子分析法构建模型,既能有效揭示互联网金融各功能内部之间的协同效益,又能将多维度互联网金融指数纳入统一测度量化提供条件。根据因子分析法,将整个指标体系分解为若干公共因子,公共因子得分计算公式为:

推出互联网金融综合测度模型为:

3.测算结果

根据上面两式,互联网金融支付结算等四项功能指数测度模型分别为:

将上述进行合成可得互联网金融综合发展指数测度模型:

通过描绘2007—2019年的互联网金融综合发展指数线性图发现,中国的互联网金融发展水平逐年提升,其中2007—2013年为平稳发展期,2014—2019年为跨越式发展期。总体上看,互联网金融生态四大功能中的支付清算、资源配置、信息处理功能指数逐年递增,趋势保持一致,而风险管理功能指数并非完全单调。以2012年为时间节点,2012年之前,风险管理功能指数单调递增,且在四大功能指数中数值最高;2012年至今,经历了短暂下降后,恢复缓慢增长态势,说明互联网金融风险管理仍需进一步关注。2016年之后,四大功能指数值几乎相同。从四大功能相对发展程度来看,大多数年份风险管理功能位居首位,而信息处理功能与资源配置功能次之,支付清算功能排在末位。

(二)变量设计与实证模型

1.变量设计

(1)被解释变量。传统的商业银行风险度量主要基于一组银行风险评估指标,如资本充足率、流动性等,但这类指标并不能很好地反映银行实际风险状况。通过翻阅既有文献,采用标准权重法测算相关风险评估指标的比率,用来衡量商业银行风险水平。

(2)核心解释变量。本文使用互联网金融发展指数与银行多元化经营指数两个核心解释变量。根据赫芬达尔—赫希曼指数构建方法,构建如下多元化经营指标:

上式中,DIY为收入多元化指数,TOI为净营业总收入,INI为净利息收入,NINI为非净利息收入,TOI=INI+NINI。DIY数值在0~0.5之间,数值越高,收入多元化程度越高。当DIY为0时,收入来源多元化程度为零;当DIY为0.5时,收入来源多元化程度最高。

(3)控制变量。一是银行微观特征层面。使用资本充足率作为门限变量。由于资本充足率水平能直接影响当年经营风险程度,两者之间存在内生性,考虑将银行资本充足率水平的滞后项加入分析。二是宏观经济环境层面。采用年度国内生产总值(GDP)的自然对数来反映经济增长环境。三是货币政策的影响。直观上,货币政策变量包括货币供给(M由于信贷资金投放主要以企业活期存款为主,此处以狭义货币供应量表示。

)和法定存款准备金率变动,主要作用机制为:货币政策—市场货币供应量—银行信贷投放—经营效益—经营风险。

此外,根据研究需要,本文还选取了银行资产、存贷比等作为银行特征变量。

2.实证模型

考虑我国互联网发展与银行收入多元化发展现状,构建如下实证模型:

(三)数据来源

本文商业银行不包括政策性银行、外资银行。经营数据来自万德(Wind)数据库、东方财富网Choice数据、国泰安(CSMAR)数据库、全球银行与金融机构分析库(Bankscope)、商业银行官网。样本数据筛选时将某些关键变量的异常值和缺失值予以剔除;异常值采用银行相近年份数值或行业平均值近似替代,缺失值根据商业银行年报等有关报告予以补充。互联网金融发展指数根据前文计算结果,宏观经济数据来源于国家统计局和中国人民银行。共选取2007—2019年105家中资商业银行的年度平衡面板数据。主要变量数据来源说明如下:

表1显示了本文研究所涉及各主要变量的描述性统计结果。随着互联网金融发展水平的提高,风险加权资产投资比例逐步下降,银行资本充足率变动幅度有限。

(四)描述性统计

经上文处理,获得了国内105家商业银行2007—2019年经营风险及宏观经济情况的面板数据,表1为变量描述性统计。可以较直观地看到:(1)随着互联网金融发展水平的提高,银行平均风险水平波动上升。除2012年风险水平略有下降之外,其他年份均保持增长态势,尤其2013和2014年风险急剧上升,此后风险水平稳中有降,这可能是近几年相关监管政策的出台所致。(2)商业银行资产规模单调递增,从2008年的24.482增至2016年的26.221。(3)资本充足率相对平稳,基本围绕平均值12.889小幅上下波动。

(五)实证结果分析

1.平稳性检验与协整检验

依据上文的方法和所采用的指标,笔者计算整理了国内105家商业银行的面板数据,在进行回归估计之前,首先对数据进行平稳性检驗和协整检验。本文对风险水平(Riskit)、互联网金融发展指数(IFt)、国内生产总值(GDP)、货币政策变量(M1、DRESt、RLCt)、资本充足率(CARit)变量使用LLC-T、IPS-W、ADF-Fisher检验法进行平稳性检验。上述3种方法证明了本文实证模型中所采用的变量均拒绝零假设,因此面板数据不存在单位根,数据是平稳的。此外,互联网金融发展指数具有的零均值同方差特性保证了数据的平稳性。

协整检验方面,利用Pedorni检验和Kao检验对变量的长期协同平稳性做了面板协整检验,发现无论是互联网金融、宏观经济环境变动与银行风险之间,还是互联网金融、多元化经营与银行微观特征变量之间,均呈现趋于相对稳定的长期均衡。

2.实证结果分析

(1)互联网金融综合发展水平的影响。互联网金融背景下收入多元化对商业银行经营风险的影响如表2所示,按照互联网功能细分,可获得2007年互联网发展水平,并以此为基期计算各年互联网金融发展程度指标,直观发现收入多元化程度(非利息收入占比)与之成正比。实证分析发现,互联网金融对当期银行风险的影响显著为正,即互联网金融的深化显著加重了商业银行经营风险。这同时也说明,互联网金融发展虽然能在一定程度上产生对商业银行的协同发展效应,降低银行运用成本和管理费用,但仍不足以弥补银行因存贷款利差缩减的利润损失。在对结论的解释上,笔者认为,传统商业银行主要依靠吸收存款、发放贷款赚取息差,互联网金融的快速发展使银行客户群体流失,尤其是长尾客户流失对银行赖以生存的巨额活期存款影响很大,而且互联网小贷的便捷性也吸走了部分银行客户。金融业务的大规模脱媒,企业(个人)客户融资便利性的增强,改变了传统投融资格局,商业银行作为资本中介的作用越来越小,利润随之下降,经营风险加大。因此,在互联网金融发展的过程中,存贷款两方面的作用合力导致商业银行存贷款均有不同程度减少,主营业务所受冲击最大,对经营风险的负面影响也更大。

考虑到国内商业银行先天差异性导致发展不平衡,本文将其按照资本充足率水平(CARit)分为两组,分别是资本相对不足组(CARit≤12.39%)和资本充足组(CARit≥12.39%)。从分组情况可以看出,总体上资本充足率较高的银行面对互联网金融风险冲击程度要大于资本充足率较低的银行,边际影响变化率达20%。这说明相比而言,资本充足率水平越高,面对互联网金融冲击的反应越敏感。从表2中可以看到,各个回归列的F值检验表明各列的回归系数在整体上十分显著。

(2)收入多元化对银行风险的影响。回归结果发现,无论是资本充足率较高组还是资本充足率较低组样本,收入多元化(lnDIVt)的系数值始终为负,且解释度很强。这说明了收入多元化降低了银行风险,且对银行风险影响具有持续性。从表中还可以看到,就分组样本而言,分析期内,收入多元化(lnDIVt)对资本充足率水平较高的商业银行,风险抑制效果更好。笔者认为,相比股份制银行和城商行,国有银行资本充足率水平更高,而国有银行的客户包括大型央企、国企、机关、事业单位等部门,以及具有一定收入的个体,其客户资源相对优质、广泛,在开展多元化经营的过程中,可以较容易地向异质客户提供不同服务,且业务关联性相比其他银行要更小,这样就充分稀释了多元化经营所带来的风险隐患。此外,收入多元化与互联网金融的乘积项(lnIFt×lnDIVt)对银行风险的影响显著为负。说明互联网发展程度越高,收入多元化对银行风险的负面影响越大;互联网发展程度越低,收入多元化对银行风险的负面影响越小。

(3)银行微观异质特征的影响。表2中的结果显示,一方面,银行上期资产规模对本期经营风险的影响系数为负。说明相比中小银行,国有银行、大型股份制银行等资产规模越大的银行,其自身风险抵御能力越强。这也是因为大银行往往更加偏好稳健经营,在开展业务时对风险的把控更加严格。随着银行规模的扩张,其风险管理能力也将得到提高,有利于其进行风险防范,从治理端防止潜在风险,稀释存量风险。另一方面,商业银行资本充足率对其风险的影响具有非单调性。当期资本充足率水平较低时,上期资本充足率对本期银行风险的影响系数显著为正,即提升了银行风险;而随着当期资本充足率的增加,上期资本充足率对本期银行风险的影响系数反而为负,即降低了银行风险。

(4)宏观环境的影响。表2显示了GDP、货币政策(MPt)对行业整体技能就业结构的影响。结果显示:一是GDP增长对银行经营风险的影响显著为正,说明随着经济环境的改善,商业银行对未来经营有更好的预期,从而具有更强的动机去开展风险更高的业务,一定程度上淡化了风险防范意识,这也是商业银行经营顺周期性的体现。二是扩张的货币政策将减轻银行经营风险,货币供给(M1)对银行经营风险的影响显著为正,而法定存款准备金率(DRESt)对银行经营风险的影响显著为负,说明市场中货币供给的增加(M1上升或DRESt下调),将直接改善银行的流动性。流动性充裕有利于银行业务量增加,能够对实体经济带来正面刺激,降低中小企业融资成本,减少因实体经济萎靡带来的银行坏账率上升。

3.稳健性检验

紧接着,笔者尝试对结果进行稳健性检验,将资本充足率水平(CARit)的门限值按近4年商业银行平均资本充足率(14.89%)对各家银行进行分组,重新考察互联网金融背景下收入多元化对商业银行经营风险的影响情况。由于银行风险存在连续影响效应,因此模型设定中加入因变量的滞后项,构建模型如下:

检验后发现,残差项不存在二阶自相关;Sargan过度识别检验统计量数值分别为0.1431和0.1563,说明工具变量选择合理,模型估计没有明显偏误。稳健性检验的结果支撑了前文结论。观察按新设定的门限值进行划分的低资本充足率组和高资本充足率组的回归结果,可以发现:(1)互联网金融的深化加重了商业银行经营风险。(2)资本充足率较高的银行面对互联网金融风险冲击的影响与之前的结论相同。(3)商業银行资本充足率对其风险的影响仍具有非单调性。当期资本充足率水平较低时,上期资本充足率对本期银行风险的影响系数显著为正(0.0048),即提升了银行风险;而随着当期资本充足率的增加,上期资本充足率对本期银行风险的影响系数反而为负(-0.0021),即降低了银行风险。(4)收入多元化对两组样本银行风险的影响系数分别为-0.833和-0.701,而互联网金融与收入多元化的交互性对样本数据的影响系数分别为-0.528和-0.452。说明互联网发展程度越高,收入多元化对银行风险的负面影响越大;互联网发展程度越低,收入多元化对银行风险的负面影响越小。综上所述,本文就互联网金融背景下收入多元化对银行风险影响的主要结论具有稳健性。

三、结论与展望

本文考察互联网金融背景下收入多元化对商业银行经营风险的影响,通过构建互联网金融发展指数,纳入其他市场特征,定量分析互联网金融与收入多元化对商业银行经营风险的影响。发现互联网金融发展对商业银行风险影响的效应是双面的。一方面,互联网金融发展降低了商业银行的利息收入,挤压了商业银行的利润,影响其资产收益率。另一方面,互联网金融的发展对商业银行具有较强的示范作用。实证研究测算结论表明:第一,互联网金融的深化显著加重了商业银行经营风险,说明互联网金融发展虽然能够在一定程度上产生对商业银行的协同发展效应,降低银行运用成本和管理费用,但仍不足以弥补银行因存贷款利差缩减的利润损失。第二,资本充足率水平越高,银行面对互联网金融冲击的反应越敏感。第三,GDP增长对银行经营风险的影响显著为正,说明随着经济环境的改善,商业银行对未来经营有更好的预期,从而具有更强的动机去开展风险更高的业务,一定程度上淡化了风险防范意识。第四,收入多元化降低了银行风险,且对银行风险的影响具有持续性。通过互联网发展指数与收入多元化的交互项系数可见,互联网发展程度越高,收入多元化对银行风险的负面影响越大;互联网发展程度越低,收入多元化对银行风险的负面影响越小。

综上,在互联网经济时代,商业银行必须正视互联网金融带来的冲击,努力推动自身业务网络化开展。一要转变思维,通过科技互联互通实现金融服务的高效和低成本运营,充分利用互联网金融正外部性,打造完善的风险监测体制,并做好风控预案。二要强化金融产品创新,多渠道、多方位推动非利息收入占营业收入比重不断提高。三要提升风险意识,强化信用风险抵御能力,避免落入“顺周期”陷阱。四要拓宽商业银行资本补充渠道,降低銀行流动性风险隐患。

参考文献:

1.顾海峰、杨立翔:《互联网金融与银行风险承担:基于中国银行业的证据》,《世界经济》2018年第10期。

2.陈志武:《互联网金融到底有多新》,《新金融》2015年第4期。

3.戴国强、方鹏飞:《利率市场化与银行风险——基于影子银行与互联网金融视角的研究》,《金融论坛》2014年第8期。

4.郭品、沈悦:《互联网金融对商业银行风险承担的影响:理论解读与实证检验》,《财贸经济》2015年第10期。

5.黄国妍:《中国商业银行收入结构多元化能够分散银行风险吗?》,《金融经济学研究》2015年第6期。

6.刘晓欣、王飞:《中国微观银行特征的货币政策风险承担渠道检验——基于我国银行业的实证研究》,《国际金融研究》2013年第9期。

7.Angeloni,I.,Faia,E.,& Duca,M.L. Monetary Policy and Risk Taking.Journal of Economic Dynamics and Control,2013,52.

8.Berger,S.C.,& Gleisner,F. Emergence of Financial Intermediaries in Electronic Markets:The Case of Online P2P Lending.Business Research,2009,2(1).

责任编辑:李 蕊

猜你喜欢
因子分析法互联网金融
基于因子分析对乡村旅游者乡愁感知的研究
建筑业综合竞争力评价研究
快递服务配送环节的顾客满意度影响因素研究
国有工业企业竞争力的实证分析
国有工业企业竞争力的实证分析
基于因子分析法失地农民的城市融入评价体系
互联网金融背景下农村手机银行发展现状研究
浅析我国商业银行应对互联网金融冲击的对策
互联网金融的风险分析与管理
互联网金融理财产品分析