第三方支付对上市商业银行流动性影响的分析——基于流动性偏好理论的实证研究

陈丽娟，陈俊坪，黄雪怡

(上海商学院 财务金融学院，上海 201400)

1 文献综述

从现有文献来看，目前对该问题的研究有两种思路。一是基于凯恩斯流动性偏好理论分析商业银行在第三方支付背景下持有货币动机的变化。邵锦萍等、李淑锦等、王璟着眼于上市的大型商业银行，基于凯恩斯的货币需求理论，分别以备付金、法定存款准备金率、上海银行间同业拆借利率代表交易型需求、预防型需求、投机型需求，在微观定量方面对第三方支付和商业银行流动性的关系进行深入探究[1-3]。二是构建第三方支付代理变量与商业银行流动性指标的面板数据模型，研究第三方支付和商业银行流动性间是否存在相关关系，以及相关性是否显著。梁燕子通过构建模型得到短期第三方支付对于银行的流动性和利润影响偏正面，长期第三方支付则会降低商业银行的技术门槛。当技术门槛降低时，整个行业内的各类基础力量则会得到一定程度上的释放，久而久之整个行业的效率就会被迅速提高[4]。赵港通过设置中介变量得出第三方支付会对商业银行流动性产生正向影响，并通过货币乘数渠道增强其流动性[5]。彭爱群和王媛利用面板回归模型，发现第三方支付对上市商业银行的流动性具有显著的负面影响，原因在于第三方支付体系的不断完善使其职能逐渐趋于完善，最终产生了与商业银行相似的作用，从而对银行的流动性产生了一定的影响[6]。

两种研究思路各有千秋。第一种立足于凯恩斯货币需求理论，分析第三方支付是如何通过持有货币的三种动机来影响商业银行的流动性总需求，这个理论在经济发展史中的地位不言而喻，因此通过这个理论基础分析所得的结果具有一定的说服力和权威性。第二种思路是直接构建第三方支付代理变量与商业银行流动性指标的面板数据模型，其分析得出的结果更能够表现出时间趋势，结论更加全面，但存在理论基础薄弱、代理变量选取存在争议等缺陷。因此，文章将基于第一种方法研究第三方支付对上市商业银行的流动性影响。

2 实证分析

2.1 变量选取和模型设定

文章的解释变量选取第三方移动支付规模(TPPM)数据(主要原因是近年来移动支付在第三方支付中占比极高，无论是比例还是数据都处于绝对优势的地位，所以文章用该指标指代第三方支付的总体规模)。为保持数据量级一致性，避免因数值太大影响回归效果，文章使用其取对数后的数值，记为lnTPPM，第三方移动支付规模的数据来自Wind数据库。

同时，文章选取备付金(BFJ)(备付金是上市商业银行用于满足日常经营管理所需要的流动性资金，包括现金及存放中央银行款项、存放同业款项，因此将此数据作为代表交易型需求的指标。为保持数据量级一致性，避免因数值太大影响回归效果，文章使用其取对数后的数值，记为lnBFJ、法定存款准备金率(FD)(法定存款准备金率是央行以法律形式规定的商业银行提取准备金的最低比率，故文章选取中国人民银行公布的大型商业银行的法定存款准备金率，作为衡量上市商业银行预防型需求的指标)、上海银行间同业拆借隔夜利率(R)(由于该利率方便查阅以及具有代表性，故选择用其反映上市商业银行基于投机型动机的流动性货币需求指标，具体的季度数据选取每季度隔夜利率的平均值)作为控制变量。备付金、大型商业银行法定存款准备金率和上海银行间同业拆借隔夜利率的数据均来自同花顺数据库。

综上所述，文章拟解决两大问题：一是构建第三方支付规模变量和上市商业银行流动性指标的线性回归模型，二是两者之间的相关关系存在与否及其影响方向。因此文章立足于凯恩斯流动性偏好理论，进行时间序列分析。具体所收集的数据处理后进行平稳性检验，在此基础上进行协整检验，得出变量间存在长期均衡关系后，再进行格兰杰因果关系检验，进而根据回归结果做具体分析，最终得出结论。

基于上述分析，文章模型设定如下：

文章样本选取2009年之前已经上市的16家商业银行，分别是工、农、中、建、交、招商、兴业、中信、浦发、民生、光大、平安、华夏、南京、北京、宁波银行，进行实证研究。选择这批银行作为样本的原因，一是数据容易获取，二是具有代表性，这16家银行是我国银行业的中流砥柱，能够代表我国银行业的大致情况。与此同时，由于第三方移动支付数据早期缺少官方统计或统计不完整，且从2014年开始其规模进入快速发展时期，故文章对全部变量选取2014年第一季度到2022年第三季度共35个季度的统计数据。

2.2 检验过程

2.2.1 数据平稳性检验

为了避免数据序列非平稳带来的伪回归问题，首先检验所有数据序列的平稳性。检验结果如表1所示。

表1 平稳性检验

由表1可知，在5%的显著性水平下，尽管并非所有变量都是平稳序列，但所有变量均是一阶单整序列，满足协整检验的前提条件，因此接下来对变量进行协整检验。

2.2.2 协整检验

对于多个不平稳时间序列变量的协整检验，一般采用Johansen检验，结果如表2所示。在5%的显著性水平下，文章选取的5个变量中存在4个协整关系，这说明，整体看来变量间存在长期的均衡关系，但是否存在因果关系并未可知，因此接下来进行格兰杰因果关系检验。

表2 Johansen整检验结果

2.2.3 格兰杰因果关系检验

首先文章利用VAR(向量自回归)模型，使用AIC和SC准则来判断变量间用于因果检验的最优滞后期，在此基础上，进行格兰杰因果关系检验。根据表3的检验结果，在5%的显著性水平下，BFJ、FD、R和TPP是商业银行流动性的格兰杰原因，但M1/M2并非其他4个变量的格兰杰原因。因此，下文将通过回归模型来观察各变量间的长期均衡关系。

2.3 回归模型的结果

-0.003564R+0.020556LNTPPM

(-0.915886)(0.637839) (3.693508***)(-0.595302)(3.597805***)

R2=0.74065D.W.=2.31328F=16.56361

3 研究结论与政策建议

3.1 研究结论

综上所述，备付金、法定存款准备金、第三方支付规模和上市商业银行的流动性需求的相关关系为正；利率和上市商业银行的流动性需求的相关关系为负。备付金、法定存款准备金、利率分别代表上市商业银行的交易型需求、预防型需求和投机型需求，第三方移动支付分别从这三个方面进行作用来影响上市商业银行的流动性。

3.2 政策建议

第三方支付的出现在给商业银行的经营管理带来巨大挑战的同时，也给其资产负债结构管理和流动性管理的变革注入了新的动力。因此，应全面看待第三方支付带来的影响和机遇，认真总结经验并取长补短，商业银行在保持现有支付业务的基础上，应重视金融科技和支付领域的创新，为客户提供差异化和个性化的服务，保持竞争力。基于此，文章提出如下三点政策建议。

第一，把握好第三方支付的优势，双方通力合作，互利共赢。第三方支付虽然目前在支付市场确立了强势和压倒性的地位，但并不能独立于商业银行，通过双方合作，不仅能够积极有序地为银行拓宽投融资渠道，也能够在及时获取流动性的前提下兼顾盈利性，形成良好的动态循环，双向降低流动性供给的成本，提高管理效率和经营效益，满足日常的流动性管理目标。

第二，制定动态管理体制，掌握流动性监管策略。银行在传统的流动性监管方面除了考虑准确性和及时性外，还应适时增加或创新流动性监管指标。与此同时，第三方支付使得流动性信息的变化更加频繁，在流动性预测和预警上同样为银行管理提出要求，需要随时间把握流动性变化来及时做出对冲。所以商业银行应该优化存款和贷款结构，改变之前一味依赖存款保持流动性的方法，增强现金等价物和信贷资产的变现能力，不断寻找提升流动性水平的策略。

第三，中央银行在目前加大货币投放的同时，应该密切关注商业银行货币创造和流动性水平的改变，在保持商业银行流动性充裕的基础上，动态调整货币供应的规模和频率，以避免银行业系统性风险的产生[7]。同时，中央银行还应该及时观测第三方支付对货币层次突破的范围和深度，确保货币层次划分跟上形势，使得货币政策真正发挥效力[8]。