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    互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行風險承擔的影響研究

    2019-11-09 13:41:33陳加才
    經(jīng)濟研究導刊 2019年27期

    陳加才

    摘 要:為深入了解互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展給商業(yè)銀行風險承擔帶來的影響,從利率與技術(shù)外溢兩個方面構(gòu)建其作用機制,并提出相應的研究假說。采用中國16家上市商業(yè)銀行2007—2017年度數(shù)據(jù),實證檢驗互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對商業(yè)銀行風險承擔的影響。研究發(fā)現(xiàn),互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展帶來的利率效應高于技術(shù)外溢效應,加劇了中國商業(yè)銀行的風險承擔,不利于中國宏觀金融穩(wěn)定。此外,互聯(lián)網(wǎng)金融對上市商業(yè)銀行風險承擔的影響具有異質(zhì)性,資本充足率高的銀行面臨的沖擊相對較小。這啟示政策制定者進行宏觀金融調(diào)控時,應充分考慮互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)商業(yè)銀行的沖擊。

    關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù);銀行風險承擔;GMM模型

    中圖分類號:F832? ? ? ? 文獻標志碼:A? ? ? 文章編號:1673-291X(2019)27-0067-03

    引言

    互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)起源于20世紀70年代的美國并在90年代開始廣泛地進行商業(yè)化應用,在將近三十年的高速發(fā)展過程中,互聯(lián)網(wǎng)給傳統(tǒng)金融行業(yè)帶來的沖擊和影響最終促成互聯(lián)網(wǎng)金融這一頗具爭議性的概念在我國被提出。2006年以來,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)大量涉足金融領域,大力開展第三方支付業(yè)務、互聯(lián)網(wǎng)理財業(yè)務、P2P借貸等業(yè)務,傳統(tǒng)金融行業(yè)尤其是商業(yè)銀行的市場份額逐漸被侵蝕?;ヂ?lián)網(wǎng)與金融深度融合是大勢所趨,這迫使商業(yè)銀行改變管理策略。雖然是一種新的金融業(yè)務模式,但其本質(zhì)仍然是金融,而金融領域風險的隱蔽性、傳染性、廣泛性和突發(fā)性并未被改變。

    商業(yè)銀行本質(zhì)上是經(jīng)營風險的企業(yè),商業(yè)銀行經(jīng)營的最基本要求是確保資金的安全性、流動性和盈利性,簡單說來就是承擔和管理風險。互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展給商業(yè)銀行風險承擔帶來正向亦或是負向影響?影響的理論機理是什么?這種影響在不同的銀行間存在異質(zhì)性嗎?這些關(guān)鍵問題的回答,有利于中國系統(tǒng)性金融風險防范,有利于監(jiān)管機構(gòu)科學制定監(jiān)管規(guī)則,使得互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)有序合理發(fā)展。因此,本研究具有重要的理論意義與現(xiàn)實意義。

    一、文獻回顧

    互聯(lián)網(wǎng)金融作為新的金融業(yè)務模式,與傳統(tǒng)的商業(yè)銀行模式競爭融合受到了學界的廣泛關(guān)注,已有研究大致可分為兩種視角:外部視角和內(nèi)部視角,外部視角是指非銀行互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè),內(nèi)部視角是指商業(yè)銀行本身的互聯(lián)網(wǎng)化。

    外部視角方面,戴國強和方鵬飛(2014)指出,互聯(lián)網(wǎng)金融推高銀行資金成本,加劇了銀行風險承擔水平。Berger(2009)認為,互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展促進了銀行部門的技術(shù)水平,改善了商業(yè)銀行交易效率,并且這種外溢效應是跨區(qū)域性的。此外,郭品和沈悅(2015)也基于技術(shù)溢出,分析了互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率的促進機制;Syed & Nida(2013)從金融功能理論出發(fā),認為互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)金融尤其是商業(yè)銀行在功能方面具有各自的比較優(yōu)勢,應該促進兩者的合作與競爭;鄭志來(2015)認為,互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行的各個業(yè)務環(huán)節(jié)都造成沖擊,并且在商業(yè)模式上與傳統(tǒng)商業(yè)銀行形成分庭抗禮的競爭局面。魏鵬(2014)則指出,互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)商業(yè)銀行是互補關(guān)系,傳統(tǒng)商業(yè)銀行應充分吸收互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)的技術(shù)。

    內(nèi)部研究視角亦即傳統(tǒng)金融本身的互聯(lián)網(wǎng)化,是指商業(yè)銀行自身也利用互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)提供金融服務。楊才然和王寧(2015)認為,互聯(lián)網(wǎng)金融本質(zhì)仍然是金融,也就不會產(chǎn)生新的風險種類,只是形成了新的風險表現(xiàn)形式;彭迪云和李陽(2015)指出,商業(yè)銀行在面對互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊時,能夠主動更新自身管理技術(shù),并形成以大平臺信息為基礎的風險管理框架。樊志剛等(2014)則認為,商業(yè)銀行應充分學習互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的客戶管理模式,將銀行自有平臺與客戶進一步密切聯(lián)系起來。

    綜上所述,互聯(lián)網(wǎng)金融對銀行風險承擔的研究仍處于起步階段,第一,雖然國家出臺了《指導意見》明確了互聯(lián)網(wǎng)金融的內(nèi)涵,但現(xiàn)有研究的界定仍然是模糊的,體現(xiàn)在未對銀行體系外的互聯(lián)網(wǎng)金融與銀行體系的互聯(lián)網(wǎng)化進行區(qū)分;第二,從理論上對兩者關(guān)系進行系統(tǒng)性探討的研究尚付闕如;第三,對銀行的異質(zhì)性特征僅停留在銀行規(guī)模等討論上,而未對互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展過程中商業(yè)銀行的業(yè)務創(chuàng)新等進行考慮;第四,采用的風險承擔代理變量單一,指標的有效性存在爭議。主要的邊際貢獻為:首先,從利率效應與技術(shù)外溢效應構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)金融影響商業(yè)銀行風險承擔的理論機制;其次,指標設計上區(qū)分了商業(yè)銀行主動承擔與被動承擔的風險。

    二、機制分析和假說提出

    作為全新的金融業(yè)態(tài),互聯(lián)網(wǎng)金融提高了資金的使用效率,加快了資金的流轉(zhuǎn)速度,使利率更及時準確地反映資金供求關(guān)系,以螞蟻金融公司開發(fā)的余額寶產(chǎn)品為例,方便快捷以及大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的背書使得以往的貨幣市場基金成為集中式的協(xié)議存款,此類產(chǎn)品大量搶占商業(yè)銀行的存款源,存款市場競爭變得越發(fā)激烈,在我國利率市場化的改革進程中,此種競爭機制無疑會抬高利率,迫使商業(yè)銀行增加風險承擔。

    作為一種新的金融業(yè)態(tài),除了競爭還應有融合。融合效應則是互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)與商業(yè)銀行互相吸收彼此比較優(yōu)勢,基于本文研究目的,兩者的融合是指互聯(lián)網(wǎng)金融給商業(yè)銀行帶來的技術(shù)溢出效應。技術(shù)溢出是指行業(yè)內(nèi)技術(shù)領先的行業(yè),其技術(shù)會無意識地擴散到同行其他企業(yè)甚至是其他行業(yè)的企業(yè),并且對吸收技術(shù)的企業(yè)帶來正面的影響。

    基于以上分析,作者認為互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行的風險承擔的影響取決于利率效應與技術(shù)溢出效應兩者大小,若利率效應大于技術(shù)溢出效應,則增加商業(yè)銀行風險承擔,反之則減少銀行風險承擔。據(jù)此,提出本文的研究假說:

    H1:互聯(lián)網(wǎng)金融通過利率效應能夠加劇銀行風險承擔,通過技術(shù)效應會減緩銀行風險承擔,因此,最終的作用方向取決于兩種效應的比較。

    三、實證檢驗

    (一)樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

    鑒于數(shù)據(jù)的可獲取性,研究樣本最終確定為我國16家上市銀行,分別是招商銀行、南京銀行華夏銀行、民生銀行、興業(yè)銀行、北京銀行、工商銀行、光大銀行、建設銀行、平安銀行、寧波銀行、浦發(fā)銀行、中國銀行、中信銀行農(nóng)業(yè)銀行和交通銀行,樣本時間段為2007—2017年。所用數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫、國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫、和訊網(wǎng)及百度指數(shù)。

    (二)模型設計

    為實現(xiàn)研究目的,科學設定實證模型尤為重要,考慮到商業(yè)銀行風險承擔具有內(nèi)生性,故選取動態(tài)GMM(廣義矩估計)方法對研究假說進行實證檢驗,模型設定如下:

    模型中,下標i為銀行代碼,t為樣本時間,RISKit代表商業(yè)銀行風險承擔水平,且分別用主動承擔的風險加權(quán)資產(chǎn)比率和被動承擔的風險不良貸款率表示,IFIt作為互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平的代理變量、controljit表示控制變量,?滋i為個體固定效應,?著it為隨機誤差項。

    (三)變量選取

    1.被解釋變量:商業(yè)銀行風險承擔RISK。作為巴塞爾協(xié)議重點關(guān)注的指標之一,資本充足率更多地表現(xiàn)銀行抵抗風險的能力,本文選取資本充足法下的風險加權(quán)資產(chǎn)比和不良貸款率來作為商業(yè)銀行的風險承擔變量。風險加權(quán)資產(chǎn)不僅考慮信用風險,還考慮了其他風險種類,并且事前可以對各類風險權(quán)重加以確定,體現(xiàn)了商業(yè)銀行主動承擔的風險,故選用風險資產(chǎn)比率指代銀行主動承擔的風險,不良貸款率作為一種事后指標,更多地反映銀行被動承擔的風險。

    2.核心解釋變量:互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)IFI。借鑒文本挖掘的思路,利用詞庫構(gòu)造的方式來形成互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù),用來表征互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平,具體步驟如下:

    第一步,構(gòu)造詞庫,根據(jù)Merton & Bodie(1992)的金融功能觀構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)金融原始詞庫(如表1所示)。

    第二步,量化詞庫,利用百度指數(shù)搜集每年度詞庫平均值作為詞庫量化結(jié)果。

    第三步,合成指數(shù),借用主層次分析法對數(shù)據(jù)進行降維,共提取3個主成分,累積方差高達93.76%,提取的主成分能夠很好且較為精確地提取到互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展趨勢。

    由上頁圖可以看出,我國互聯(lián)網(wǎng)金融從2007—2017年大體呈不斷增長的趨勢,尤其是從2013年開始,當年余額寶產(chǎn)品開始發(fā)行,我國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展速度迅速加快,各類互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)遍地林立,因此,2013年被稱為我國互聯(lián)網(wǎng)金融的元年。但由于監(jiān)管的滯后,某些互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)無序競爭,2015年大量P2P平臺跑路,監(jiān)管機構(gòu)開始進入整頓,相關(guān)監(jiān)管措施逐一頒布,開始引領我國互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展,故2016年指數(shù)開始下滑。由以上分析可知,構(gòu)建的互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)大體上能夠刻畫互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展狀況。

    3.控制變量。前人研究表明,貨幣政策變化及銀行微觀特征等均會影響銀行的風險承擔。因此,本文選擇一下幾個層次的控制變量:宏觀經(jīng)濟層面選擇GDP增速(GDP)來代表宏觀經(jīng)濟變化,貨幣政策層面用廣義貨幣量M2來代表貨幣政策變化,銀行微觀特征層面,選取資產(chǎn)對數(shù)作為商業(yè)銀行規(guī)模(lnSize)的代理變量,資本充足率(CAR)表示應對風險能力,總資產(chǎn)收益率(ROA)作為銀行盈利性指標。

    四、實證分析結(jié)果

    相比其他面板模型如隨機效應模型、固定效應模型以及混合效應模型,差分GMM估計方法得到的結(jié)果更加穩(wěn)健,即使存在單位根,模型仍然是有效的。因此,采用差分GMM估計方法對研究假說進行實證檢驗,檢驗結(jié)果(如表2所示)。兩個模型的Sagan檢驗值分別為0.19和0.15,均大于0.1,說明模型的設定是合理的。此外,模型2中用不良貸款率作為被解釋變量對模型做穩(wěn)健性檢驗,發(fā)現(xiàn)模型結(jié)論仍然是穩(wěn)健的,說明模型結(jié)論并未因為替代指標的選取導致結(jié)論發(fā)生偏誤。

    由回歸結(jié)果可知:

    第一,互聯(lián)網(wǎng)金融加劇了商業(yè)銀行的風險承擔。無論是利用風險資產(chǎn)比率還是不良貸款比例,ifi的系數(shù)均在5%的顯著性水平下為正,亦即互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)與商業(yè)銀行風險承擔水平存在正相關(guān)關(guān)系。這進一步證明在互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展過程中,商業(yè)銀行變得更加激進,為了追求利潤亦即保持自身市場地位,傾向于開展高風險業(yè)務,對風險的容忍度逐漸走高。因此,互聯(lián)網(wǎng)金融加劇了商業(yè)銀行風險承擔。

    第二,商業(yè)銀行風險承擔水平具有動態(tài)連續(xù)性。盡管風險加權(quán)資產(chǎn)比例未能通過T檢驗,但不良貸款率系數(shù)在1%的顯著性水平下為負,這是由于商業(yè)銀行在進行風險承擔決策時,往往傾向于根據(jù)歷史風險承擔水平。

    第三,貨幣政策與商業(yè)銀行風險承擔水平之間存在正相關(guān)關(guān)系。貨幣政策M2的系數(shù)在兩個模型均在10%的顯著性水平下為正,說明商業(yè)銀行的風險承擔水平具有明顯的順周期性,貨幣政策寬松時,商業(yè)銀行亦會增加自身風險承擔水平,反之則會降低風險承擔水平。這表明,商業(yè)銀行對貨幣政策具有靈敏的感知能力,能夠配合貨幣政策實施。

    第四,資本充足率與銀行資產(chǎn)規(guī)模均與商業(yè)銀行風險承擔水平存在正相關(guān)關(guān)系。資本充足率反映的是商業(yè)銀行應對風險能力,是發(fā)生極端風險時間時能夠補償客戶的最終資本,銀行資產(chǎn)規(guī)模越大,“大而不能倒”現(xiàn)象就愈加顯著,越能夠得到國家的隱性擔保。因此,兩者值越大,銀行越傾向于增加自身風險承擔水平,或者借助自身“多業(yè)務”優(yōu)勢,通過風險在業(yè)務鏈條之間轉(zhuǎn)嫁來分散風險。

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