互聯網金融對商業銀行全要素生產率影響的實證研究

李潔

本文首先梳理了相關文獻；接著結合金融功能理論、溢出理論分析互聯網金融對上市商業銀行全要素生產率的影響機制；然后采用因子分析法測度互聯網金融指數，使用DEA-Malmquist指數測度上市商業銀行全要素生產率，并運用面板數據Tobit模型證研究互聯網金融的發展對上市商韭銀行全要素生產率的影響。通過實證得出：互聯網金融對商業銀行全要素生產率存在正向的影響。此影響主要來源技術進步，同時技術效率也存在一些影響，尤其技術效率中的純技術效果。

互聯網金融

上市商業銀行

全要素生產率 影響研究

引言

金融全球化已是世界發展變化的深刻背景與根本趨勢。金融市場具有資金調劑、風險分散、確定價格、減低搜尋成本等重要經濟功能，因而金融市場的穩定發展關系到一國國民經濟持續有效的發展。作為傳統金融領域的代表商業銀行積極的抓住互聯網金融的發展機遇，不斷實現升級與變革。

互聯網金融對上市商業銀行全要素生產率影響的理論研究

廣義的互聯網金融，既包括互聯網企業從事的金融業務，也包括傳統金融機構開展的互聯網業務。銀行的全要素生產率是指銀行在經營管理過程中的效率，是銀行在經營管理過程中的總投入（存款總額、費用總額、風險投入、管理成本等指標）與總產出（貸款總額、利息收入、稅前利潤等指標）的比值。根據博迪、默頓提出的現代金融功能理論，金融系統包括六項基本功能：跨區域、行業的資源配置；提供支付清算與結算；提供管理風險與機制；提供價格信息；儲備資源和所有權分割；創新激勵機制。商業銀行在金融市場扮演的間接融資的角色，發揮著金融中介的功能。該功能之所以存在，一方面能有效的降低資金融通的成本；另一方面解決了由于信息不對稱所引起的逆向選擇和道德風險的擔憂。我國銀行承擔著金融體系的清算及支付的功能，以有效的降低社會交易成本并提高生產效率及技術進步?；ヂ摼W金融在融通資金方面降低了資金融通的成本，使得貸款審批流程簡單、放款迅速其貸款質量較高?；ヂ摼W金融可以對經濟主體的金融交易行為做客觀、全面的記錄，并對獲取數據的挖掘、整理便可形成全面、安全、客觀的測評結果。

互聯網金融發展對上市商業銀行全要素生產率影響的實證研究

（1）互聯網金融發展指數的測度

本文沿用以往的研究方法，確定了初始詞庫；再根據知網檢索結果計算關鍵詞詞頻；最后因子分析法篩選指標；得到以下6個關鍵詞。將初步篩選得出關鍵詞通過了KMO和Bartlett檢驗，此處使用SPSS軟件采用主成分分析法提取因子；接著使用方差最大旋轉法對各因子潛在含義進行歸納，得出因子分別命名為：P2P信貸、小微貸、第三方支付；隨后采用回歸法求得因子得分。最后將得分結果經過標準化處理，作為互聯網金融指數。

（2）上市商業銀行全要素生產率的測度

根據實際情況本文將使用DEA-Malmquist指數法對我國上市商業銀行全要素生產率進行測度。

以t時期為參照，基于產出角度的Malmquist指數表示為：

其中Do^t和Do^t+1分別表示觀測點與t、t+l時期技術前沿面的距離函數，X^t+1，Y^t+1）和（X^t，Y^t）分別表示t+l期和t期的投入和產出向量。本文在綜合數據的可得性和指標的相關性，確定如下指標：投入指標為固定資產凈值、存款總額、營業支出、利息支出、職工人數，產出指標為利息收入、非利息收入、貸款總額和凈利潤。

得出如下結論：一是，2001-2015年間商業銀行全要素生產率整體上呈下降趨勢，但是自2009年后整體波動較小，全要素生產率水平變化趨于平穩。2001-2009年全要素生產率平均值達1.027，而2010-2015年只有1.021的水平。二是，16家上市商業銀行中，平安銀行、興業銀行和民生銀行的全要素生產率平均水平都保持在較高水平，浦發、中信、農行以及交通銀行全要素生產率的平均水平均小于1值，其中農行水平最低為0.986。如表1所示：

（3）互聯網金融對上市商業銀行全要素生產率影響的實證研究

引入面板數據Tobit模型進行回歸，設計如下計量方程：其中，M_it代表上市商業銀行的DEA-Malquist指數；α₀為常數項；H為互聯網金融指數；GDP代表GDP增長率；IA表示創新能力；NPL表示不良貸款率；CR5為行業集中率；ε為隨機干擾項；i和t分別表示上市的商業銀行和年份。本文首先進行了單位根檢驗和協整檢驗；隨后通過Hausman檢驗F檢驗將模型設定為隨機效應模型。最后通過Statall.0軟件處理，得出互聯網金融發展指數對商業銀行全要素生產率M、技術進步指數Ml、技術效率變化指數M2、純技術效率M3、規模效率M4的Tobit的回歸結果如表2：

通過回歸結果可得，H對應的系數值為0.067492，說明互聯網金融與銀行全要素生產率呈正相關關系，但是未能通過10%的顯著性檢驗?？梢娀ヂ摼W金融的發展對上市商業銀行全要素生產率存在正向影響，具體系數值為0.067492.其中技術進步的影響系數為0.062078.來源于技術效率的影響指數為0.0182032。由此可見，互聯網金融指數對商業銀行全要素生產率的影響主要來源技術進步，技術效率同時也存在一些影響。在技術效率中，純技術效率的影響系數為0.00922，規模效率的影響系數值為0.002737。因此，上市商業銀行適應發展需要不斷革新，提高自身的創新能力，不斷創新銀行業務對銀行整體發展存在積極的影響作用。同時伴隨著創新能力的提高，銀行整體的經營管理技術水平也得到改善。同時技術的革新加快了銀行的業務擴展速度進而推動了銀行業務規模的擴張。

（4）研究結論

第一，通過DEA-Malmquist指數測算出我國上市商業銀行技術效率整體上呈波動的發展形態。第二，互聯網金融對商業銀行全要素生產率存在正正向的影響，影響主要來源于技術效率的提高。

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[2]吳曉求，互聯網金融：成長的邏輯[J].財貿經濟2015，（2）：7-8.

[3]李麟，馮軍政，徐寶林，互聯網金融：為商業銀行發展帶來“鯰魚效應”[J].上海證券報，2013，（8）：106-112.