商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展影響因素的實(shí)證研究

牟勝東，田益祥

（電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，成都 614100）

商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展影響因素的實(shí)證研究

牟勝東，田益祥

（電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，成都 614100）

采用自組織數(shù)據(jù)挖掘方法（GMDH），客觀、自動(dòng)地篩選影響商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的主要因素。利用2000—2011年我國(guó)10家商業(yè)銀行的季度數(shù)據(jù)，實(shí)證分析網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展與其影響因素之間的非線性關(guān)系。研究結(jié)果表明：政策因素、電子商務(wù)發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)和安全性是影響商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的主要因素；政策因素和網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的影響較小，電子商務(wù)發(fā)展和安全性對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的影響較大；這些影響因素與網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展之間不僅存在線性關(guān)系，而且存在非線性關(guān)系。

商業(yè)銀行；網(wǎng)絡(luò)銀行；網(wǎng)上銀行；自組織數(shù)據(jù)挖掘

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，各大商業(yè)銀行利用互聯(lián)網(wǎng)陸續(xù)推出了網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)。網(wǎng)絡(luò)銀行具有很多優(yōu)勢(shì)，如使用方便、操作不受時(shí)間限制、無(wú)地理障礙、服務(wù)成本低等。網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)增長(zhǎng)迅速，改變了銀行的傳統(tǒng)競(jìng)爭(zhēng)模式、格局和做法［1］。目前商業(yè)銀行之間的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益加劇，商業(yè)銀行要在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中站穩(wěn)腳跟，加快發(fā)展網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)尤為重要。研究商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的影響因素，可為商業(yè)銀行開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)提供有益的參考，幫助商業(yè)銀行的管理者更好地管理網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)，進(jìn)而促進(jìn)商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展，拓展商業(yè)銀行的利潤(rùn)來(lái)源，增加商業(yè)銀行的收益。

1 文獻(xiàn)回顧

鑒于網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)對(duì)于商業(yè)銀行發(fā)展的重要性，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的影響因素進(jìn)行了廣泛而深入的探討。Eriksson、Kerem和Nilsson修正了技術(shù)接受模型（technology acceptance model，TAM），研究了愛(ài)沙尼亞網(wǎng)絡(luò)銀行的技術(shù)接受問(wèn)題，結(jié)果表明客戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行的使用主要取決于客戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行有用性的感知［2］。Gerrand、Cunninghan和Devlin采用問(wèn)卷調(diào)查方式，研究了客戶為何不使用網(wǎng)絡(luò)銀行，結(jié)果發(fā)現(xiàn)客戶不使用網(wǎng)絡(luò)銀行的主要因素包括風(fēng)險(xiǎn)感知、知識(shí)缺乏、不可接近性、偏好面對(duì)面辦理業(yè)務(wù)、網(wǎng)絡(luò)銀行收費(fèi)等［3］。Cheng、Lam和Yeung擴(kuò)展了技術(shù)接受模型，采用結(jié)構(gòu)方程模型（structured equation modeling，SEM）實(shí)證分析了香港網(wǎng)絡(luò)銀行使用的影響因素，實(shí)證結(jié)果表明，有用性感知和網(wǎng)絡(luò)安全性感知對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行使用具有直接影響，使用便捷性對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行使用具有間接影響［4］。Singhal和Padhmanabhan采用因子分析法，研究了影響客戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行感知的主要因素，分析結(jié)果表明實(shí)用性、安全性、訂票服務(wù)和資金劃撥的便利性等是主要因素［5］。Lee將感知風(fēng)險(xiǎn)和感知利益融入技術(shù)接受模型和計(jì)劃行為理論（Theory of Planned Behavior，TPB）模型，提出了一個(gè)理論模型來(lái)解釋客戶使用網(wǎng)絡(luò)銀行的原因，結(jié)果表明安全風(fēng)險(xiǎn)和金融風(fēng)險(xiǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行的使用具有不利影響，感知利益、態(tài)度和感知有用性對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行的使用具有積極影響［6］。Suki實(shí)證分析了馬來(lái)西亞網(wǎng)絡(luò)銀行發(fā)展的影響因素，實(shí)證結(jié)果顯示網(wǎng)絡(luò)銀行與客戶生活方式的兼容性、系統(tǒng)使用便利性等顯著影響網(wǎng)絡(luò)銀行的使用［7］。Safeena和Date認(rèn)為，感知有用性（perceived usefulness，PU）、感知使用便利性（perceived easy of use，PEU）是影響客戶使用網(wǎng)絡(luò)銀行的決定因素［8］。Clemes、Gan和Du采用Logistic回歸方法研究了新西蘭網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的影響因素，結(jié)果顯示營(yíng)銷(xiāo)傳播、感知風(fēng)險(xiǎn)、網(wǎng)絡(luò)銀行服務(wù)費(fèi)用和網(wǎng)絡(luò)熟悉性對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展具有顯著影響，年輕客戶和高收入群體更喜歡使用網(wǎng)絡(luò)銀行［9］。

國(guó)內(nèi)學(xué)者也采用了多種研究方法深入分析了我國(guó)商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行發(fā)展的影響因素。例如，黃京華和李靜婷修正了電子商務(wù)關(guān)鍵成功因素模型（E-commerce critical success factor，ECCSF），采用回歸分析方法實(shí)證研究了網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的關(guān)鍵成功因素，結(jié)果表明領(lǐng)導(dǎo)、戰(zhàn)略、管理、組織、技術(shù)和客戶因素對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)的成功有顯著影響［10］。邵兵家和楊霖華采用結(jié)構(gòu)方程模型實(shí)證研究了影響我國(guó)不同群體對(duì)網(wǎng)上銀行使用意向的因素，實(shí)證結(jié)果表明電子渠道信任因子對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行使用意向的總效應(yīng)明顯高于其他因子［11］。吳曉云和焦勇兵利用結(jié)構(gòu)方程模型研究了顧客使用網(wǎng)絡(luò)銀行的影響因素，研究發(fā)現(xiàn)信任、感知風(fēng)險(xiǎn)、便利條件和自我效能對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行使用具有顯著的積極作用，而感知娛樂(lè)性對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行使用不具有積極影響［12］。孫旖使用VAR模型研究了網(wǎng)上銀行發(fā)展的影響因素，VAR模型的回歸結(jié)果顯示，電子商務(wù)發(fā)展水平、銀行整體規(guī)模、網(wǎng)上銀行交易種類(lèi)、網(wǎng)絡(luò)普及程度和人們受教育水平均會(huì)影響網(wǎng)上銀行的發(fā)展［13］。王小燕以理性行為理論為基礎(chǔ)，應(yīng)用結(jié)構(gòu)方程方法實(shí)證分析了隱私協(xié)議和隱私印章對(duì)顧客對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行的信任及使用意向的影響，實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，隱私協(xié)議和隱私印章既會(huì)直接正向影響顧客對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行的信任和使用意向，又會(huì)通過(guò)信任對(duì)顧客的使用意向產(chǎn)生間接正向影響［］。

分析以上學(xué)者的研究成果可以發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者采用了不同方法研究了網(wǎng)絡(luò)銀行發(fā)展的影響因素。但是，不同學(xué)者在選擇網(wǎng)絡(luò)銀行發(fā)展的影響因素時(shí)具有主觀性，由于選擇的影響因素不同，因此所得的網(wǎng)絡(luò)銀行發(fā)展的影響因素亦不同。在建立的研究模型方面，大多數(shù)學(xué)者也只采用線性模型分析了網(wǎng)絡(luò)銀行發(fā)展與其影響因素之間的線性關(guān)系，未反映它們之間的非線性關(guān)系，未分析各影響因素對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行發(fā)展的非線性影響。

為了更客觀地挖掘商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的影響因素，反映網(wǎng)絡(luò)銀行發(fā)展與其影響因素之間的非線性關(guān)系，并分析這些影響因素對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的非線性影響，本文引入一種全新的研究方法——自組織數(shù)據(jù)挖掘方法（group method of data handling，GMDH），自動(dòng)、客觀地選擇商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的影響因素，以避免人為主觀性對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展影響因素選擇的影響，進(jìn)而實(shí)證研究我國(guó)商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的影響因素，分析這些影響因素與網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的線性和非線性關(guān)系，探討這些影響因素對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行發(fā)展的線性影響和非線性影響。與現(xiàn)有研究不同之處在于，利用GMDH算法可以自動(dòng)、客觀地挖掘影響商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的因素，能分析這些影響因素與網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的線性關(guān)系和非線性關(guān)系。

下文的結(jié)構(gòu)安排如下：綜述現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展影響因素的研究成果；介紹本文采用的GMDH算法及其優(yōu)點(diǎn)、特點(diǎn)；實(shí)證分析網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的影響因素，自動(dòng)、客觀地挖掘網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的影響因素，分析這些影響因素與網(wǎng)絡(luò)銀行發(fā)展的線性與非線性關(guān)系；對(duì)本文的研究結(jié)果進(jìn)行總結(jié)，并提出促進(jìn)我國(guó)商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的政策建議。

2 研究方法

2.1 GMDH算法簡(jiǎn)介

本文采用GDMH算法實(shí)證分析商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行發(fā)展的影響因素。GMDH算法是由烏克蘭科學(xué)院Ivakhnenko院士于1967年首次提出的。Ivakhnenko運(yùn)用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理和生物控制論中的自組織原理提出了GMDH算法［15］。經(jīng)過(guò)40多年的發(fā)展，GMDH算法已發(fā)展成為一族自組織算法。在計(jì)算機(jī)快速發(fā)展的過(guò)程中，GMDH算法被廣泛地應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)。GMDH算法應(yīng)用自組織原理，可以最大限度地避免人們?cè)跀?shù)據(jù)挖掘中的主觀性。目前GMDH算法已成為研究復(fù)雜系統(tǒng)模擬預(yù)測(cè)和分析問(wèn)題的有效工具［16］。GMDH算法是基于“進(jìn)化-遺傳-變異-選擇”原理的“遺傳算法”，強(qiáng)烈地體現(xiàn)了由簡(jiǎn)單到復(fù)雜的客觀事物演化過(guò)程、競(jìng)爭(zhēng)及優(yōu)勝劣汰的生物進(jìn)化過(guò)程、中間模型不斷重組的模型自組織過(guò)程，能客觀、自動(dòng)地選擇出對(duì)研究對(duì)象有重要影響的因素。GMDH算法是一種模擬生物進(jìn)化的方法，其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)分組和整個(gè)建模過(guò)程中同時(shí)使用內(nèi)準(zhǔn)則和外準(zhǔn)則。它將觀測(cè)樣本數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，從參考函數(shù)構(gòu)成的初始模型集合出發(fā)，在訓(xùn)練集上利用內(nèi)準(zhǔn)則（最小二乘法）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)來(lái)得到中間待選模型（遺傳、變異），在測(cè)試集上利用外準(zhǔn)則進(jìn)行中間候選模型的選留（或選擇）。重復(fù)這樣一個(gè)進(jìn)化、遺傳、變異和選擇的過(guò)程，不斷增加中間選擇模型的復(fù)雜度，最終得到一個(gè)用于分析的最優(yōu)復(fù)雜度模型。

2.2 基于GMDH算法的建模步驟［17］

1）將研究樣本的數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集A和測(cè)試集B。

2）建立輸出變量和輸入變量之間的一般關(guān)系，作為“參考函數(shù)”。通常選取K-G多項(xiàng)式作為參考函數(shù)，其表達(dá)式如下：式（1）中：y為輸出變量；x1、x2、…、xm為輸入變量；a為系數(shù)或權(quán)值向量。

如果自變量的數(shù)量為3，則二次K-G多項(xiàng)式可設(shè)為：

可得GMDH算法下建模網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的初始模型集合：

3）從具有外補(bǔ)充性質(zhì)的選擇準(zhǔn)則中選出一個(gè)（或若干個(gè)）作為目標(biāo)函數(shù)（體系）或稱(chēng)外準(zhǔn)則（體系）。外準(zhǔn)則主要包括精度準(zhǔn)則、相容性準(zhǔn)則、相關(guān)性準(zhǔn)則、組合準(zhǔn)則、交叉確認(rèn)準(zhǔn)則和變量平衡準(zhǔn)則等。外準(zhǔn)則作為模型選擇的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則，直接影響最優(yōu)模型的選擇和質(zhì)量。建模者選擇外準(zhǔn)則時(shí)需要根據(jù)具體問(wèn)題進(jìn)行分析。

4）產(chǎn)生第一層中間模型。傳遞函數(shù)yk=f（vi，vj）（v=1，2，…，10）為第一層中間模型。這些模型經(jīng)過(guò)自組織過(guò)程自適應(yīng)產(chǎn)生，所含變量個(gè)數(shù)和函數(shù)結(jié)構(gòu)均不同。在訓(xùn)練集A上估計(jì)傳遞函數(shù)yk的參數(shù)。

5）篩選第一層中間模型。根據(jù)外準(zhǔn)則，在測(cè)試集B上對(duì)第一層中間模型進(jìn)行篩選，選出的中間模型wk為網(wǎng)絡(luò)第二層的輸入變量。

6）輸出最優(yōu)復(fù)雜度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。重復(fù)步驟3和步驟4，可依次產(chǎn)生第二層、第三層等的中間模型。如此不斷進(jìn)行選擇和篩選，最終輸出可用于分析的最優(yōu)復(fù)雜度模型。

基于GMDH算法的建模過(guò)程如圖1所示。

2.3 GMDH算法的優(yōu)點(diǎn)和特點(diǎn)

根據(jù)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和研究對(duì)象樣本數(shù)據(jù)的真實(shí)狀況，采用GMDH算法能夠建立非線性模型。非線性模型的形式也是客觀形成的，不依賴(lài)于建模者的主觀意愿。GMDH算法的優(yōu)點(diǎn)和特點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下方面：

1）智能化建模程度高。在建模過(guò)程中盡可能地限制建模者的參與，充分賦予計(jì)算機(jī)選擇的自由。建模者需要做的工作僅僅是提供樣本數(shù)據(jù)和外準(zhǔn)則。建模結(jié)果完全不依賴(lài)建模者的主觀想象，從而保證了模型建立和輸出的客觀性，而這些是傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型方法（包括經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型方法）無(wú)法做到的。

2）能得到顯示表達(dá)模型，有利于人們對(duì)研究對(duì)象的影響因素進(jìn)行深入研究。

3）具有很強(qiáng)的抗干擾性，能夠進(jìn)行高精度預(yù)測(cè)。它從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的角度出發(fā)，通過(guò)選擇并運(yùn)用準(zhǔn)則使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有最優(yōu)復(fù)雜性①最優(yōu)復(fù)雜性即當(dāng)數(shù)據(jù)噪聲存在時(shí)已學(xué)習(xí)過(guò)數(shù)據(jù)集合上的擬合精度和未經(jīng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分類(lèi)能力之間的最優(yōu)平衡點(diǎn)。，從而避免了模型的過(guò)擬合及不足擬合，使算法即使在一定數(shù)據(jù)噪聲干擾的情況下也能確定符合系統(tǒng)內(nèi)在規(guī)律的真實(shí)模型。

3 實(shí)證分析

3.1 變量選取

本文以我國(guó)商業(yè)銀行的網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)為研究對(duì)象，實(shí)證分析網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的影響因素，所選取的網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展影響因素既包括經(jīng)濟(jì)、政策和電子業(yè)務(wù)發(fā)展等宏觀因素，也包括產(chǎn)品規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)和安全性等微觀因素。

1）網(wǎng)絡(luò)銀行交易額增長(zhǎng)率（X1）。

隨著我國(guó)商業(yè)銀行的發(fā)展，商業(yè)銀行開(kāi)展的業(yè)務(wù)越來(lái)越多，其中網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行提供的一項(xiàng)重要業(yè)務(wù)。由于網(wǎng)絡(luò)銀行使用非常便捷、用戶使用不受時(shí)間和空間的限制，因此越來(lái)越多的企業(yè)客戶和個(gè)人客戶通過(guò)網(wǎng)絡(luò)銀行辦理各種業(yè)務(wù)，使得商業(yè)銀行的網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)交易額不斷增長(zhǎng)。本文選取電子銀行交易額增長(zhǎng)率反映網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展。

2）經(jīng)濟(jì)因素（X2）。

宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境良好、經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快會(huì)促進(jìn)各行業(yè)和企業(yè)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。企業(yè)用戶和個(gè)人用戶使用網(wǎng)絡(luò)銀行進(jìn)行交易的規(guī)模也會(huì)增長(zhǎng)。宏觀經(jīng)濟(jì)的變化會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)銀行的使用，進(jìn)而影響商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展。本文選取GDP增長(zhǎng)率反映宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化。

3）政策因素（X3）。

為了促進(jìn)我國(guó)網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)規(guī)范發(fā)展、提高網(wǎng)絡(luò)銀行的安全性，政府出臺(tái)了有關(guān)網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的政策法規(guī)。這些政策法規(guī)將促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展。政策法規(guī)的出臺(tái)一般會(huì)推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)向前發(fā)展。2000年以后我國(guó)政府出臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)銀行相關(guān)政策法規(guī)的基本情況如表1所示。

表1 2000年以后我國(guó)政府出臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)銀行相關(guān)政策法規(guī)基本情況

本文引入虛擬變量反映政策因素對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的影響。對(duì)政策因素虛擬變量（X3）的定義如下：

即如果本年或本季度政府出臺(tái)了有關(guān)網(wǎng)絡(luò)銀行發(fā)展的相關(guān)政策法規(guī)，則X3等于1，否則X3等于0。

4）電子商務(wù)發(fā)展（X4）。

根據(jù)孫旖［13］的研究，隨著我國(guó)電子商務(wù)的不斷深化和發(fā)展以及電子商務(wù)與居民生活的不斷融合，越來(lái)越多的消費(fèi)者使用網(wǎng)上支付。作為網(wǎng)上支付主要渠道和信用中介的網(wǎng)上銀行，消費(fèi)者對(duì)其需求不斷增長(zhǎng)。電子商務(wù)的發(fā)展促進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)銀行的發(fā)展。本文選取電子商務(wù)交易額增長(zhǎng)率衡量電子商務(wù)的發(fā)展。

5）網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（X5）。

由于網(wǎng)絡(luò)銀行的服務(wù)提供依賴(lài)于互聯(lián)網(wǎng)，因此互聯(lián)網(wǎng)的良好發(fā)展能促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)銀行的使用以及網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)的開(kāi)展。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，政府加大了網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動(dòng)了互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。Sohail和Shanmugham［18］以及Gerrand、Cunninghan和Devlin［3］的研究也表明，用戶無(wú)法方便地接入網(wǎng)絡(luò)會(huì)阻礙用戶使用網(wǎng)絡(luò)銀行。隨著我國(guó)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不斷加強(qiáng)，用戶可以方便地接入網(wǎng)絡(luò)，這有利于商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)的開(kāi)展。本文選取互聯(lián)網(wǎng)普及率反映網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

6）產(chǎn)品規(guī)劃（X6）。

商業(yè)銀行的網(wǎng)絡(luò)銀行產(chǎn)品規(guī)劃能夠改善用戶的使用體驗(yàn)，如優(yōu)化使用流程、增加個(gè)性化設(shè)置、升級(jí)服務(wù)品質(zhì)等，能夠提供更好的服務(wù)，如網(wǎng)上銀行理財(cái)服務(wù)、轉(zhuǎn)賬服務(wù)等，還能夠滿足客戶的個(gè)性化需求。本文選取我國(guó)主要的10家商業(yè)銀行推出的網(wǎng)絡(luò)銀行產(chǎn)品數(shù)量反映商業(yè)銀行的網(wǎng)絡(luò)銀行產(chǎn)品規(guī)劃①根據(jù)艾瑞咨詢集團(tuán)的研究，我國(guó)主要的10家商業(yè)銀行包括工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、建設(shè)銀行、中國(guó)銀行、交通銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、中信銀行、光大銀行和民生銀行。。

7）網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)（X7）。

網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，如傳播范圍廣、交互性較強(qiáng)和宣傳速度快等。商業(yè)銀行使用網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)能夠降低營(yíng)銷(xiāo)成本、減少營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)、提高效率，以更低的成本促使更多的企業(yè)客戶和個(gè)人客戶了解和使用網(wǎng)絡(luò)銀行，增加網(wǎng)絡(luò)銀行的業(yè)務(wù)量和擴(kuò)大交易規(guī)模。本文采用商業(yè)銀行投放的網(wǎng)絡(luò)廣告數(shù)量衡量商業(yè)銀行的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)力度。

8）安全性（X8）。

網(wǎng)絡(luò)銀行的興起和發(fā)展不斷降低了商業(yè)銀行的成本、提高了服務(wù)效率，也使居民的金融生活更加便捷化、人性化。但是，安全問(wèn)題一直是商業(yè)銀行發(fā)展網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)過(guò)程中需要重點(diǎn)關(guān)注和解決的問(wèn)題。Jaruwachirathanakul和Fink［19］以及陳岸清［20］的研究結(jié)果都顯示，安全性是影響客戶使用網(wǎng)絡(luò)銀行的重要因素。安全因素是客戶使用網(wǎng)絡(luò)銀行時(shí)重點(diǎn)考慮的因素。夏永和、池亞平和方勇等在分析網(wǎng)上銀行安全性時(shí)認(rèn)為，用戶所擁有的USB-Key數(shù)字證書(shū)可以有效地保證網(wǎng)上交易的安全［21］。因此，本文采用商業(yè)銀行開(kāi)通的USB-Key數(shù)字證書(shū)數(shù)量衡量網(wǎng)絡(luò)銀行的安全性。

3.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

根據(jù)所選擇的變量，本文選取其數(shù)據(jù)時(shí)間區(qū)間為2000—2011年，所選取的數(shù)據(jù)為10家商業(yè)銀行的季度數(shù)據(jù)。本文所用數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)網(wǎng)上支付市場(chǎng)季度監(jiān)測(cè)報(bào)告》《中國(guó)網(wǎng)上銀行年度監(jiān)測(cè)報(bào)告》《中國(guó)電子銀行業(yè)前景預(yù)測(cè)與投資戰(zhàn)略分析報(bào)告》《中國(guó)網(wǎng)上銀行調(diào)查報(bào)告》和《中國(guó)電子商務(wù)市場(chǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)報(bào)告》以及我國(guó)商業(yè)銀行網(wǎng)站。

利用GMDH算法進(jìn)行建模時(shí)，需要將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。數(shù)據(jù)無(wú)量綱化處理的公式如下：

在建模過(guò)程中，將相關(guān)關(guān)系不明顯的變量從模型中剔除。將無(wú)量綱化處理后的變量數(shù)據(jù)帶入GMDH算法中進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)而濾掉那些影響程度較低甚至根本不具有影響的變量，給出一個(gè)線性模型或非線性模型，最終得到輸入輸出模型。

3.3 實(shí)證結(jié)果分析

3.3.1 模型輸出

本文的網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展影響因素模型是由軟件自動(dòng)輸出的。將樣本數(shù)據(jù)輸入自組織數(shù)據(jù)挖掘軟件Knowledgeminer5.0軟件，建立GMDH網(wǎng)絡(luò)模型，輸出結(jié)果如下：

其中：Z11和Z12是由計(jì)算機(jī)自主給出的2個(gè)中間變量。

將式（7）～式（10）代入式（6），整理可得網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展影響因素的最優(yōu)復(fù)雜度模型：

3.3.2 輸出結(jié)果分析

從最優(yōu)復(fù)雜度模型即式（11）可以看出，采用GMDH算法篩選出的影響商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的主要因素有政策因素、電子商務(wù)發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)和安全性。同時(shí)，輸出的最優(yōu)復(fù)雜度模型是一個(gè)非線性模型，即使用GDMH算法得到的網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展影響因素模型是非線性模型。這表明，網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展與其影響因素之間存在非線性關(guān)系。從非線性模型可以看出，在本文所得出的網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展影響因素不僅包括以往研究發(fā)現(xiàn)的影響網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)的線性因素，而且包括非線性因素。

4 結(jié)論與建議

本文實(shí)證分析了商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的影響因素，采用GMDH算法挖掘了影響商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的主要因素，探討了這些主要因素對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)的影響。實(shí)證結(jié)果顯示：政策因素、電子商務(wù)發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)和安全性是網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)的主要影響因素；這些影響因素與網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展之間具有線性關(guān)系，而且具有非線性關(guān)系；政策因素和網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的影響較小，電子商務(wù)發(fā)展和安全性對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的影響較大。

根據(jù)本文的研究結(jié)果，本文提出如下促進(jìn)我國(guó)商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行發(fā)展的政策建議：

1）制定更有效的網(wǎng)絡(luò)銀行發(fā)展政策。我國(guó)政府在2001年6月發(fā)布的《網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)管理暫行辦法》中的許多條款已過(guò)時(shí)，目前已停止實(shí)施。政府應(yīng)制定針對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行的法律制度和具體的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)實(shí)施有效的政策促進(jìn)商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)銀行的發(fā)展。

2）加強(qiáng)與電子商務(wù)企業(yè)的合作。首先，電子商務(wù)的快速發(fā)展需要大量資金，商業(yè)銀行通過(guò)網(wǎng)絡(luò)銀行可為電子商務(wù)企業(yè)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)融資服務(wù)平臺(tái)、提供在線融資服務(wù)。其次，完整的電子商務(wù)需要實(shí)現(xiàn)物流、信息流與資金流的統(tǒng)一，而物流、信息流和資金流都盡可能地通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行。商業(yè)銀行要加強(qiáng)電子商務(wù)平臺(tái)建設(shè)，確保物流、信息流和資金流的順暢流動(dòng)。最后，商業(yè)銀行要為電子商務(wù)交易提供刷卡業(yè)務(wù)，為客戶網(wǎng)上購(gòu)物提供便利條件，增加商業(yè)銀行的盈利來(lái)源。

3）加大網(wǎng)絡(luò)銀行的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)力度。商業(yè)銀行要采用多種網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)方式提高自己的網(wǎng)絡(luò)銀行知名度，如利用網(wǎng)站上的廣告橫幅、文本鏈接和多媒體等網(wǎng)絡(luò)廣告工具、搜索引擎廣告以及友情鏈接等來(lái)增加用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行的了解，吸引潛在客戶。

4）提高網(wǎng)絡(luò)銀行的安全性。第一，完善入侵檢測(cè)系統(tǒng)，快速發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)攻擊，提高安全管理；第二，提升防火墻技術(shù)、數(shù)字證書(shū)技術(shù)、加密技術(shù)和電子簽名技術(shù)等網(wǎng)絡(luò)銀行安全技術(shù)，確保網(wǎng)絡(luò)銀行使用安全；第三，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)銀行風(fēng)險(xiǎn)教育，增強(qiáng)客戶的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)。

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Empirical Study on Influencing Factor of Internet Banking Business of Commercial Bank

Mou Shengdong，Tian Yixiang
（School of Economics and Management，University of Electronic Science and Technology of China，Chengdu 614100，China）

This paper uses Grouped Method of Data Mining（GMDH）to screen the main influencing factors of Internet banking business of commercial bank objectively and automatically.Then it empirically studies the non-linear relationship between the development of Internet banking business and its main influencing factors by using the quarterly data of 10 commercial banks from 2000 to 2011.The results show as follows：policy factor，E-commerce development，Internet marketing and security are the main factors influencing the development of Internet banking business；policy factor and network marketing have less impacts on the development of Internet banking business；E-commerce development and security have bigger impacts on the development of Internet banking business；there is not only the linear relationship but also the nonlinear relationship between these influencing factors and the development of Internet banking business.

commercial bank；Internet banking；E-banking；self-organizing data mining

F832.3

A

1002-980X（2014）03-0097-06

2013-11-18

教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目“主權(quán)信用評(píng)級(jí)下調(diào)沖擊全球經(jīng)濟(jì)的原因、內(nèi)在機(jī)理的挖掘及對(duì)策”（12YJA790125）

牟勝東（1981—），男，四川成都人，電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士研究生，研究方向：金融市場(chǎng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析與風(fēng)險(xiǎn)管理；田益祥（1963—），男，土家族，重慶石柱人，電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：金融市場(chǎng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析與風(fēng)險(xiǎn)管理。