斷直連背景下第三方支付對商業銀行盈利水平影響的研究

黃博文

（哈爾濱工業大學（威海）經濟管理學院，山東 威海 264209）

一、引言

隨著金融科技的不斷發展，第三方支付平臺不斷拓展自身的金融業務，第三方支付在信息、安全和沉淀資金方面與商業銀行存在大量的合作。第三方支付與商業銀行的大量業務有所重疊，對商業銀行的各項業務產生了巨大的影響。

第三方支付與商業銀行認證支付清算對賬和資金劃轉會和銀行采用直連模式進行，這種“直連”模式存在巨大的金融風險。因此，2017年以來，中國人民銀行陸續發布《關于實施支付機構客戶備付金集中存管有關事項的通知》《關于支付機構撤銷人民幣客戶備付金賬戶的有關工作的通知》，并成功實施“斷直連”“客戶備付金100%交存”等斷直連政策。

斷直連政策實施后，第三方支付機構的盈利模式隨著發生變化，第三方支付對商業銀行影響也隨著發生變化。

二、理論分析

第三方支付主要通過三個路徑對商業銀行盈利水平進行影響。

1.對商業銀行負債業務的影響分析

商業銀行的負債由存款負債和借入負債構成，其中存款負債是商業銀行最重要的負債業務，存款負債的規模和成本對商業銀行盈利水平影響很大。第一，客戶備付金在商業銀行體系內形成存款。由于客戶備付金的數額不斷增加，第三方支付與商業銀行協商存款利率時，具有較強的議價能力，因此商業銀行資金成本將上升，擠壓了商業銀行的盈利空間。第二，由于第三方支付的業務類型趨向多元化，客戶為了獲取較大的收益，傾向于選擇高風險高回報的理財產品，從而對商業銀行的存款形成分流，降低商業銀行的盈利水平。第三，第三方支付的迅猛發展刺激了商業銀行存款金融創新的進程，吸引客戶存款的回流，如商業銀行開發了結構性存款，將金融衍生產品嵌入存款，增加了存款收益，改善了商業銀行存款流出的現象。

2.對商業銀行資產業務的影響分析

在商業銀行的資產業務中，貸款是最重要的資產業務，貸款的規模對商業銀行的盈利水平影響很大。第一，第三方支付方便、快捷的小額個人貸款受到客戶的歡迎，突出的便利性占領了一部分商業銀行信用卡業務的空間；第二，第三方支付憑借先進的大數據處理技術，可以較為精確地評估出用戶的信用情況，而商業銀行缺乏海量的用戶數據，對用戶發放貸款的流程復雜、審批時間較長，貸款業務受到一定影響。但商業銀行的主要客戶群體并非個人和小微企業，且個人和小微企業的貸款占商業銀行貸款總額的比重很小，因此第三方支付對商業銀行資產業務的不利影響比較有限。

3.對商業銀行中間業務的影響分析

中間業務是商業銀行重要的盈利來源。隨著第三方支付的迅猛發展，商業銀行的中間業務受到較大的沖擊。一方面，第三方支付依托其便捷性，疊加免費或低收費的策略，吸引大量的客戶，造成商業銀行中間業務的客戶流失。在支付結算類中間業務上，其便捷性分流了商業銀行一部分客戶；在基金、保險等理財產品代銷業務上，由于第三方支付平臺收取的手續費、傭金較低，分流了商業銀行一部分客戶。而另一方面，第三方支付的迅猛發展刺激了商業銀行進行金融創新。商業銀行增加了中間業務范圍，如中國工商銀行開展了AI投業務，積極拓展中間業務類型和擴大中間業務規模，中間業務盈利水平得到一部分改善。

三、實證分析

1.數據的選取

根據數據的可得性，本文選取的研究對象為中國的41家滬深港上市銀行，其中國有商業銀行5家全國性股份制商業銀行9家，城市商業銀行18家，農村商業銀行9家。選取以上銀行的原因為：第一，上市銀行財務數據較為透明，財務數據容易獲得；第二，以上上市銀行缺失的數據較少。由于本文將比較斷直連政策前后第三方支付對商業銀行盈利水平影響，故選取樣本時間段為2015年～2020年的半年度數據，數據主要來自于各上市銀行的財務報表，第三方支付規模數據來自于艾瑞咨詢。

2.變量的選取

選取的變量主要涉及三種變量：被解釋變量、解釋變量和控制變量。

（1）被解釋變量

本文選取總資產收益率（ROA）作為被解釋變量。由于商業銀行是高財務杠桿的企業，自有資本占總資產的比重很小，相對于凈資產收益率（ROE），總資產收益率（ROA）更能體現商業銀行自身總體的盈利水平。

（2）解釋變量

考了數據的易得性，本文選取第三方支付移動支付規模（TPPS）作為解釋變量。

（3）控制變量

商業銀行盈利水平除了受到第三方支付平臺的影響，還會受到銀行自身經營水平和宏觀市場環境的影響。本文選取不良貸款率（BLR）、成本收入比（CIR）和資本充足率（CAR）作為其自身經營水平的控制變量。不良貸款率（BLR）反映了一家銀行貸款質量，成本收入比（CIR）反映了銀行自身經營能力，資本充足率（CAR）反映了商業銀行資本的充足程度。以上變量均會影響商業銀行盈利水平，故列入控制變量，使得結論更具說服力。

3.模型的構建

在數據預處理環節，為了防止部分銀行部分數據缺失導致樣本自由度降低的情況，因此采取線性插值方法近似代替缺失的數據。由于第三方支付移動支付規模（TPPS）與其他指標的數據數量級差別很大，因此本文對第三方支付規模做對數處理。本文建立以下模型：

ROAit=α0+α1lnTPPSt+α2BLRit+α3CIRit+α4CARit+εit

該模型中，ROAit表示第i家銀行t時刻的總資產收益率，lnTPPSt表示t時刻第三方支付移動支付規模的自然對數，BLRit表示第i家銀行t時刻的不良貸款率，CIRit表示第i家銀行t時刻的成本收入比，CARit表示第i家銀行t時刻的資本充足率，εit表示第i家銀行t時刻的隨機擾動項。

4.描述性分析

商業銀行各指標的描述性分析

表2 全樣本被解釋變量及控制變量描述性分析

上述變量方差均小于均值，故可進行下一步分析。

5.相關性分析

如果模型中的變量存在很強的相關性，則模型存在多重共線性，那么估計出的參數將沒有意義。經相關性檢驗后，各變量均無強相關關系。

6.單位根檢驗

面板數據中包含時間序列信息，若序列存在單位根，即序列為非平穩過程，則會使得回歸分析中出現偽回歸問題，那么回歸分析將沒有意義。本文采用LLC、IPS、Fisher-ADF、Fisher-PP四種檢驗方法對面板數據進行單位根檢驗。

根據少數服從多數的原則，根據表3的數據可以看出，所有序列均不含有單位根，即所有序列均為平穩過程。

表3 各序列的單位根檢驗

7.F檢驗

F檢驗可以用于檢驗是運用混合效應模型進行估計還是固定效應模型進行估計更為合理。

F檢驗統計量定義為：

其中，SSER、SSEU分別為混合回歸模型和固定效應模型分別進行變截距模型的回歸所得的殘差和對數似然值，N為截面數，T為時間序列數，k為解釋變量和控制變量的總個數。

由表4可以得出，由于p值為0.0000，因此在1%的顯著性水平下，拒絕原假設，運用固定效應模型估計更為合理。

表4 F檢驗結果

8.Huasman檢驗

Huasman檢驗用于檢驗是運用混合效應模型進行估計還是固定效應模型進行估計更為合理。

由表5可以得出，由于p值為0.0036，因此在1%的顯著性水平下，拒絕原假設，即運用固定效應模型估計更為合理。

表5 Huasman檢驗結果

9.模型估計結果

（1）全樣本模型估計結果

①全樣本全階段模型估計結果整理

由下表11的估計結果整理得到固定效應模型的回歸結果為：

表1 模型中各變量說明

ROA=0.880806-0.026907×lnTPPS-0.096632×BLR-0.006076×CIR-0.002447×CAR

②全樣本固定效應模型估計結果分析

由表6可以看出，在2015年～2020年這一時間段內，lnTPPS的系數顯著為負值，說明第三方支付移動支付規模與商業銀行ROA呈負相關，即第三方支付規模的擴大會降低商業銀行的盈利水平。因此本文認為，在2015年～2020年，第三方支付機構與商業銀行主要是競爭關系，第三方支付對商業銀行總體產生消極影響。

表6 全樣本固定效應模型估計結果

（2）分樣本隨機效應模型估計結果

①分樣本分階段模型估計結果整理

②分樣本分階段模型估計結果分析

如表7所示，國有大型商業銀行在2017年～2020年時間段受第三方支付的消極影響是2015年～2016年時間段的近四倍。本文認為可能的原因是：第三方支付與商業銀行在沉淀資金管理和用戶管理方面展開了互利的合作，特別是大型商業銀行與第三方支付平臺的合作更為緊密，而斷直連政策實施落地后，切斷了兩者在沉淀資金管理的合作，對兩者合作產生了不利影響，因此對國有大型商業銀行的消極影響顯著增強。

表7 國有大型商業銀行估計結果

如表8所示，全國股份制商業銀行在2017年～2020年時間段受第三方支付的消極影響是2015年～2016年時間段的近1.5倍，增長倍數明顯小于其他類型商業銀行。本文認為可能的原因是：與城市商業銀行和農村商業銀行相比，全國股份制商業銀行的市場地域范圍更廣、經營業務類型多樣、攬儲能力更強；與國有大型商業銀行相比，激勵和約束機制更為有效，公司結構更為合理。因此，在面對不利環境下，全國股份制商業銀行受第三方支付消極影響的增長倍數是最小的。

表8 全國股份制商業銀行估計結果

如表9所示，城市商業銀行在2015年～2016年時間段和2017年～2020年時間段中lnTPPS的系數絕對值為四類商業銀行中的較低值。本文認為可能的原因是：大部分城市商業銀行的營業收入中非利息收入占比很低，而利息收入占比很高，且城市商業銀行資產業務的客戶與第三方支付的目標客戶重合度低，因此與第三方支付機構開展的合作和潛在的競爭較小，所以lnTPPS的絕對數額很低。

表9 城市商業銀行估計結果

如表10所示，農村商業銀行在2017年～2020年時間段受第三方支付的消極影響是2015年～2016年時間段的近6倍，本文認為可能的原因是：農村商業銀行是四類商業銀行中平均資產規模最小、服務區域最小、資產管理能力較弱的商業銀行，因此其風險抵御能力較差，所以斷直連政策實施落地后，對農村商業銀行盈利水平的消極影響增長倍數最大。

表10 農村商業銀行估計結果

四、結論與建議

實證結果顯示，斷直連政策實施落地后，第三方支付移動支付規模對商業銀行盈利水平的消極影響增強，且對不同類型的商業銀行盈利水平影響不同即第三方支付機構和商業銀行的合作效應下降程度高于兩者競爭效應的下降程度。本文針對此現象對監管機構提供如下參考意見。

1.規范第三方支付機構的各項業務

第三方支付的快速擴張給我國國民經濟體系帶來了巨大的風險，其經營著部分互聯網金融業務，但部分第三方支付機構并未取得可開展相關金融業務的相應牌照，使得第三方支付機構面臨的監管不足。因此，規范第三方支付機構的各項業務，有效地對其進行監管，可以降低國民經濟體系的運行風險，從而配合斷直連政策達到良好的降風險目標。

2.推動兩者合作的進行

斷直連政策落地實施后，商業銀行的盈利水平受到更為嚴重的不利影響，第三方支付自身盈利空間受到擠壓，出現了“雙輸”局面。而第三方支付機構具有領先的金融科技優勢，商業銀行具有良好的風險管理和資金營運優勢，推動兩者合作，使得兩者優勢互補，既可以出現“雙贏”局面，又可以推動支付領域的高速發展。

3.處理好兩者利益分配問題

想要在第三方支付與商業銀行的重疊業務上形成良好的合作，監管機構需要處理好兩者利益分配問題。如商業銀行可以減少收取部分對第三方支付機構的費用，使得第三方支付機構可以加大營銷的投入，從而吸引更多的客戶。雖然商業銀行單次收取的費用減少，但客戶的增多增大了交易規模，依然可以保持銀行盈利的增加。監管機構需要深入研究，把握第三方支付與商業銀行的利益平衡點，從而讓兩者處于良性的合作與競爭。