■廖戎戎,蔣團標,喻微鋒
近些年,憑借先進的技術,以螞蟻金服與阿里小貸為代表的互聯網金融異軍突起,快速發展。通常來說,在互聯網金融背景下,商業銀行的創新能力是指商業銀行運用大數據技術研發、設計和推廣金融產品,從而提升銀行價值的能力。那么,互聯網金融對商業銀行的創新能力有何影響?是否能夠有效發揮互聯網金融的“鯰魚效益”,促進了商業銀行創新能力的提升?互聯網金融對商業銀行創新能力的影響是否會因銀行規模的不同而不同?對這些問題的答案,對我國制定相應的互聯網金融發展的政策及商業銀行持續經營具有重要意義。
部分學者們對商業銀行創新能力進行了相關研究,Guimaraes et al.(2009)從銀行組織內部進行研究,認為創新包括服務、業務流程、組織結構及組織文化的創新。周建等(2012)認為,控制董事會規模、采取長期機制、控制薪酬激勵水平等措施,能夠顯著提高上市銀行的創新能力。同時,高管團隊學歷與銀行創新能力呈正相關關系,其中女性高管對銀行創新具有顯著的促進作用(曾萍和鄔綺虹,2012)。周亞虹等(2012)認為控股性質也是影響銀行創新的重要影響因素。
而關于互聯網金融對商業銀行創新能力的影響,很少有學者對此問題進行研究。李文亮(2017)基于MOA理論,以我國16家上市銀行為研究對象,認為互聯網金融和外部治理對商業銀行的創新績效具有明顯的促進作用。吳昊和楊濟時(2015)研究了互聯網客戶行為對商業銀行創新的影響。王曙光和張春霞(2014)等也認為互聯網金融是商業銀行提升創新能力的重要驅動力。
這些文章為本文的研究提供了很好的基礎,但已有研究多為定性研究,或者僅以上市銀行為樣本進行定量研究,研究方法上存在一定內生性。所以,把研究樣本擴大到非上市銀行,且從定量角度分析二者的關系成為有意義的一個方向。唯一與本文研究類似的是吳成頌等(2016)的工作,但是他們的研究也至少存在兩個方面問題:一是在研究對象選取上,僅對我國城市商業銀行在互聯網金融背景下的創新能力進行了研究。但是,在我國,除城市商業銀行外,還有大型商業銀行、股份制商業銀行及農村商業銀行(信用社),尤其是大型商業銀行和股份制商業銀行,資產規模占我國整體銀行業總資產的比重超過一半,故而在研究樣本中,把占我國銀行業主體的兩大樣本去掉,得出的結論沒有代表性且值得商榷。二是在研究方法上,存在一定的內生性問題,我國的金融體系主要是以銀行為代表的,商業銀行在利用大數據技術在提升自身創新能力的同時,也意味著對互聯網金融本身有著重要的推動作用,故而二者存在因相互影響而導致的計量內生性問題。因此,對于內生性的處理成為計量結果是否可靠的關鍵問題。基于此,本文選取包括大型商業銀行、股份制銀行和城市商業銀行在內的58家銀行為樣本,采用廣義矩(GMM)估計方法來研究互聯網金融對我國商業銀行創新能力的影響,以此為我國銀行業利用大數據技術促進業務創新提供思路,為我國互聯網金融的健康發展提供有益的啟示。
互聯網金融倒逼商業銀行創新能力的提升主要通過以下三種途徑實現:一是資產端。以支付寶和P2P平臺為代表的第三方支付平臺依托大數據風控技術,能夠快速地對信貸客戶進行評級,實現批量化授信,從而為客戶提供標準化信貸服務。這較傳統的銀行信貸業務更為迅速和便捷,極大加快了商業銀行“金融脫媒”的步伐。二是負債端。互聯網金融平臺充分利用已有的利率管理契機,將大量碎片化的活期存款通過渠道整合并集合成貨幣基金的形式與銀行進行協價議價,這不僅分流了商業銀行的負債,還提高了商業銀行的融資成本(吳成頌等,2016)。三是支付端。互聯網金融主要通過兩種途徑對商業銀行形成挑戰。一方面,線上支付取代線下支付的方式,這極大弱化了商業銀行支付中介的作用。另一方面,通過在線銷售理財產品的方式,這降低了在銀行理財產品上的收入。通過以上三種途徑,對商業銀行業務和盈利產業形成根本性沖擊,促使商業銀行提升自身創新能力。互聯網金融大規模侵占商業銀行的傳統業務,導致商業銀行利潤下滑,為了維持和提升自身業績,商業銀行會積極開發新的產品和提供新的服務,通過自身創新能力的提高來應付互聯網金融的沖擊(吳成頌等,2016)。吳曉求(2014)也指出,中國銀行業高額利潤是較大的壟斷性所致,整體看,中國銀行業雖然內部競爭相對比較充分,但是由于缺乏外部的系統性競爭者,外部壓力明顯不足,導致創新動力不夠,而互聯網金融則是中國銀行業主要的外部戰略競爭者,是中國金融變革的主要推動者。由此,本文提出以下假說。
H1:整體上,互聯網金融會提高商業銀行的創新能力。
整體而言,互聯網金融的發展能夠顯著提高商業銀行的創新能力,但考慮互聯網金融對不同規模商業銀行創新能力的影響,可能會表現出一定的差異性。在我國,各商業銀行規模存在明顯差異。規模的差異導致各商業銀行在應對互聯網金融的沖擊時也表現出不同結果。商業銀行通過提高創新能力來應對互聯網金融沖擊時,不管新金融產品的設計與研發,還是對原系統的延伸改進,都需要大量的財力與人員技術的投入,而這恰恰是廣大小型銀行最欠缺的,即財力與人員技術的不足嚴重制約了小銀行的創新能力。另外,由于小銀行服務的主要客戶是被大銀行忽略或者不愿意提供服務的中小客戶群體,而這部分人群恰好也是互聯網金融主要服務的人群,且相對小銀行而言,互聯網金融能夠顯著降低交易成本,從而能為這部分人群提供成本較低的金融產品,最終會大量蠶食小銀行的市場份額和利潤,利潤的降低進一步制約了小銀行的創新能力。因此,對于小銀行而言,互聯網金融的發展會嚴重制約其創新能力的提高。
但是當銀行規模達到一定程度后,互聯網金融對這部分商業銀行的創新能力可能會出現異化。主要有以下兩個原因:第一,在我國,規模較大的銀行是以中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行等為代表的大型商業銀行,這些銀行經營上更多體現為國家意志,擁有國家各項政策優惠和最強大的國家隱形擔保,即使在互聯網金融的沖擊下,出現了業績下滑或者壞賬,政府也會通過注資等手段以保證這部分銀行的正常經營。這大大削弱了互聯網金融對商業銀行創新能力的倒逼機制,降低了商業銀行的創新動力。第二,較大的規模一般意味著組織架構龐大,決策鏈條較長。在面臨來自互聯網金融沖擊時,即使大型商業銀行希望通過技術的革新來應對,但較長的決策鏈條使大型商業銀行在使用互聯網技術提升效率時略顯不足(郭品和沈悅,2015)。由此,本文提出以下假說。
H2:互聯網金融對商業銀行創新能力的影響因銀行規模不同而形成不同的“門檻”效應。
本文建立如下的動態面板模型來研究互聯網金融對商業銀行創新能力的影響:

其中,被解釋變量ncf為商業銀行的創新能力指標,主要解釋變量為互聯網金融指數(fin),控制變量為X。根據現有研究,本文選擇資產規模(size)、資本充足率(car)、不良貸款率(npl)、貸款占總資產的比重(dai)、存款占總資產比重(cun)、控股性質(state,用虛擬變量表示,1代表國有控股,0代表非國有控股)、是否有女性董事(wfd,用虛擬變量表示,1代表有,0代表沒有)作為控制變量。
1.被解釋變量。衡量一般企業的創新能力時,主要采用R&D投入指標。而該指標并不適合商業銀行的創新能力,主要因為商業銀行是經營貨幣的特殊企業,商業銀行的創新更多依靠整個社會技術的進步,而非科研本身,很少有銀行擁有強大的科研團隊能夠研發專門為銀行服務的高新技術(李亞微,2016)。而對于商業銀行創新能力,國內學者基本上采用手續費和傭金收入來衡量,這主要是因為從實際情況看,我國商業銀行較少有原創性的創新,更多是對原有產品、服務或者制度方面的一種改良,從而使得我國商業銀行的創新主要體現在理財業務、電子銀行及銀行卡業務等中間業務領域(朱明星,2013)。所以,本文也采用手續費和傭金收入來衡量商業的創新能力,同時為了使各銀行的該指標具有可比性,本文借鑒朱盈盈等(2011)的處理方法,將手續費及傭金收入除以銀行的總資產,得到其相對收入指標。
2.核心解釋變量。本文的核心解釋變量為互聯網金融指標,本文借鑒郭品和沈悅(2015)的方法,采用“文本挖掘法”構建核心解釋變量互聯網金融指數。其具體步驟是:首先,基于金融功能觀,從支付結算、資源配置、風險管理和網絡渠道四個維度構建基礎詞庫,其中每個維度對應的關鍵詞,如表1所示。其次,借助《中國知網中國重要報紙全文數據庫》搜索2010~2016年各個關鍵詞在每年新聞中的發布次數及全年的新聞發布總數,計算每個關鍵詞的年頻率數。然后,運用因子分析法將各個關鍵詞合成互聯網金融指數。最后,為了保證各年份的該指標為正數,采用min-max處理,將數據標準化在0~100之間的數據。同時,本文借鑒Pathan(2009)的方法,采用互聯網金融的四個維度指標作為互聯網金融的輔助核心解釋指標,以進行穩健性估計。

表1 互聯網金融指數基礎詞庫
3.其他控制變量。除了核心解釋變量外,本文還選擇其他可能影響商業銀行創新能力的變量作為控制變量,包括銀行資產規模(size)、資本充足率(car)、不良貸款率(npl)、貸款占總資產的比重(dai)、存款占總資產比重(cun)、控股性質(state)和是否有女性董事(wfd)。一般情況下,資產規模與銀行創新能力呈現正相關關系。而資本充足率與不良貸款率會從兩方面來影響商業銀行的創新能力。一方面,從監管角度,這是兩個重要的銀行監管指標,對于資本充足率和不良貸款率良好的商業銀行,來自銀監等部門的外部監管壓力較小,這些銀行便有較大空間對其業務進行創新,從而提高自身的創新能力。另一方面,資本充足率和不良貸款率良好的商業銀行,一般也意味著良好的盈利能力和銀行業績,這使其有足夠的財力來進行新產品的研發和設計,促進商業銀行創新能力的提高。貸款與總資產的比重對銀行創新能力的影響不明確:一方面,在中國目前以存貸利息差為主的盈利模式下,貸款占總資產的比重越高,意味著商業銀行的盈利越高,但過高貸款發放也可能加劇商業銀行的風險暴露,侵蝕銀行業績。存款作為商業銀行擴大經營和盈利的根本,存款越多,越有機會獲得更多的利潤,銀行也就越能夠承擔在新金融產品上的研發的投入。而女性董事在職業發展中的思維方式能夠為企業的決策提供新的視角和方法,這些是技術創新的前提條件。本文的變量定義如表2所示。

表2 變量的定義
本文通過手工收集數據的方式,首先基于在中國人民銀行網站注冊的銀行目錄,依次從各商業銀行官網下載銀行年報,然后剔除連續三年數據不全的銀行樣本,最終獲得58家商業銀行樣本,其中包括大型國有銀行、股份制銀行以及城市商業銀行和農村商業銀行,選取2010~2016年作為研究期間。除了互聯網金融數據外,其他銀行微觀數據均來自銀行年報。
表3給出了本文的描述性統計表。
當被解釋變量的滯后項估計系數較小(小于0.9)時,差分GMM估計結果更為有效。因此,本文采用差分GMM方法進行估計,估計結果見表4。第(1)列是采用上文構建互聯網金融指數作為互聯網金融的替代指標所進行的回歸,第(2)-(5)列是采用互聯網金融指數的四個分維度指標作為替代變量所進行的穩健性估計結果。表4中所有模型的AR(2)均大于0.1,表明模型均存在二階序列相關,而模型的Hansen檢驗均大于0.1,表明所有的工具變量均有效。不管是何種指標所表示的互聯網金融指標,結果均在10%的水平下顯著為正,這說明,從整體上看,互聯網金融的發展確實促進了我國商業銀行創新能力的提高,本文的假說1得到驗證。

表3 主要變量的描述性統計結果

表4 互聯網金融對商業銀行創新能力的實證結果
接下來,本文構建面板門檻模型以驗證假說2。本文以銀行規模為門檻值,構建如下面板門檻模型來驗證互聯網金融對銀行創新能力的影響所存在的“門檻效應”:

其中,size為門檻變量,反映銀行規模的大小,γ為特定的門檻值。對于面板門檻模型,首先對估計門檻值和門檻變量值進行顯著性檢驗,本文采用Bootstrap方法,對樣本自抽樣300次。結果顯示,不管以上文的何種指標表示的互聯網金融指數,均存在雙重門檻。其中,互聯網金融指數(Fin)門檻值分別是11.739和16.54,支付結算指數(Fin1)門檻值分別是11.739和16.571,資源配置指數(Fin2)門檻值分別是11.739和12.65,風險管理指數(Fin3)門檻值分別是11.739和16.563,網絡渠道指數(Fin4)門檻值分別是11.739和16.586。接下來,將門檻值代入面板門檻模型,結果見表5。
由表5可知,在第一門檻值的時候,所有模型的系數均為負,且在1%的臨界值下通過了顯著性檢驗,說明當銀行規模較小的時候,互聯網金融對商業的創新能力存在負面影響。隨著銀行規模的增大,在第二個門檻值時,此時所有模型的系數均為正,且都在10%的臨界值下通過了顯著性檢驗,說明隨著銀行規模的增大,互聯網金融對商業銀行創新能力的影響由之前消極作用轉變為積極作用。當銀行規模繼續增加,到達第三個門檻值時,雖然各模型的系數又變成了負數,但是各系數均沒有通過相應的顯著性檢驗,說明當銀行規模達到一定程度后,互聯網金融對銀行創新能力的影響非常微弱,幾乎是沒有影響了。總體上,實證結果支持了假說2的結論,即互聯網金融對商業銀行創新能力的影響確實存在以銀行規模為特征的“門檻效應”,隨著銀行規模的逐漸擴大,互聯網金融對銀行創新能力的影響也由負面影響變成正向促進作用,最后沒有明顯的影響。

表5 互聯網金融對商業銀行創新能力影響的門檻回歸結果
本文采用動態面板模型,以我國58家商業銀行為樣本,就互聯網金融對商業銀行創新能力的影響進行實證分析,結果表明,互聯網金融的發展,整體上顯著提高了我國商業銀行創新能力,但這種影響會因銀行規模不同而存在不同的“門檻”效應。互聯網金融對規模小銀行的創新能力具有顯著的負面影響,隨著銀行規模的增大,負面影響轉為正向影響,當銀行規模增大到一定程度后,互聯網金融對商業銀行創新能力影響并不顯著。
本文的結論存在很多有益的啟示。首先,就政策層面而言,要積極采取措施以促進互聯網金融的發展。雖然近十年來,我國加快了開放步伐,積極引進競爭者,使我國銀行業在服務和業務創新等方面有了較大提高,但整體上,我國銀行業仍然缺乏有效的外部競爭,而互聯網金融則可以通過倒逼機制,迫使商業銀行認真審視自身存在的問題,從而加強創新和提高經營效率。另外,本文的結果也表明規模對于商業銀行的重要性,但是從根本上,銀行的盈利能力是關鍵因素,只有業績良好的商業銀行,才有財力支持商業銀行運用大數據技術開發新產品的能力,才能吸引優秀技術人才,進行技術創新。因此,對商業銀行來說,在互聯網金融的背景下,如果采取適合自己的盈利模式,實現良好的業績,才是應對互聯網金融沖擊的關鍵。