金融科技下商业银行经营绩效影响研究

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作者:无, 字数:9344

  摘 要:金融科技在最近几年发展迅速,商业银行的经营绩效也可能受到影响。选取15家商业银行2016Q1-2019Q3的数据作为研究样本,将金融科技指标作为宏观变量,分析其对商业银行经营绩效的影响。研究表明,商业银行的经营绩效并不受金融科技的影响,主要受内部因素影响。
  关键词:商业银行;金融科技;经营绩效;影响因素
  中图分类号:F724.6;F832.33      文献标志码:A      文章编号:1673-291X(2020)26-0099-04
  竞争激烈的金融市场环境使我国商业银行面对重大的挑战。如何在金融体系中继续发挥主要作用,提高银行的经营绩效,成为现代银行家普遍关心的问题。而面对金融科技的冲击商业银行该如何调整经营结构,是否应该顺应时势的发展改变传统单一的经营模式,成为现代银行业的焦点。同时,我们还关注如何提高商业银行自身条件,从而实现利润最大化。基于此,本文选取15家上市商业银行2016Q1-2019Q3的财务数据,构建商业银行经营绩效指标,选取代表性变量作为核心变量、金融科技发展指数作为控制变量,利用Spass25和Stata15软件,通过面板模型,分析商业银行经营绩效的影响因素,并给出相关建议。
  一、文献综述
  关于金融科技的相关研究。大多数人认为,金融科技是互联网金融更进一步的发展,所以大部分研究还是停留在了互联网金融时代。Bons et al.(2012)认为,互联网金融促进了商业银行的发展,为商业银行带来了利润[1]。申创和刘笑天(2017)做了101家商业银行2005—2015年的数据,发现国有商业银行受到互联网金融的冲击最小[2]。张晨和董晓君(2018)认为,互联网金融使得银行贷款减少,从而商业银行的绿色信贷在发展前期呈下降趋势[3]。
  有关银行经营绩效的文献叙述。孟令余(2013)运用随机效应模型研究发现,净利润比总资产促进了商业银行经营绩效[4]。袁朝阳(2013)模型使用固定效应面板,研究2007—2011年总资产负债率等对商业银行盈利产生的作用[5]。刘莹(2015)认为,银行盈利2003年以前主要是由于产权因素,之后是由于宏观因素的影响[6]。刘闽浙(2017)解释变量为10家商业银行2007—2016年的资本充足率、资产规模等,分析商业银行的利润[7]。孙永春(2019)运用Meta-Frontier模型研究,变量为不良贷款率、总资产规模、贷款比率[8]。
  关于商业银行经营绩效的指标,冯金兰和陈亮(2013)运用因子分析法,选取了15个变量作为评价绩效的因子,包含了五个方面[9]。吴媚和闫子薇(2019)运用因子分析法和Spass软件,选取了9个相关变量作为依据[10]。
  根据上述学者的研究结果,提出本文的相关假设。
  1.金融科技作为市场大背景,不会影响商业银行的经营绩效。
  2.银行资产规模、资产回报率、拨备覆盖率对商业银行的经营绩效有正向作用。
  3.不良貸款率对商业银行的经营绩效有负向作用。
  二、实证研究
  (一)样本选择
  本文样本为工商银行、建设银行、农业银行、中国银行、交通银行、招商银行、中信银行、浦发银行、民生银行、兴业银行、光大银行、华夏银行、平安银行、北京银行、宁波银行共15家银行,样本时间区间为2016年第一季度到2019年第三季度。
  (二)变量选取和样本来源
  1.被解释变量
  依据CAMEL评级法,从五个方面构建经营绩效指标,衡量指标的相关变量见表1。数据来源于商业银行的季度报告。
  接着利用Spass25软件对15家商业银行15个季度的相关数据进行因子分析,计算每家商业银行每个季度的评分。作为评价商业银行经营绩效的指标,用Y表示,同时根据做出的KMO和巴特利特检验(如图1所示),KMO值为0.617>0.5,说明以上9个变量适合做因子分析。
  2.解释变量
  解释变量分为核心变量和控制变量,核心变量来源于商业银行的季度报告,控制变量Fintech来源于零壹智库。相关解释变量见表2。
  (三)样本描述性统计与相关性分析
  1.描述性统计
  利用Stata15做出的样本描述性统计见表3。
  由表3的统计结果可知,资产规模(ASS)、资产回报率(ROA)、不良贷款率(BLR)是相对稳定的,拨备覆盖率(NPL)和Fintech指数波动较大。
  2.相关性分析
  为了考察变量之间的相关性,本文利用Stata15软件对变量做了相关性分析,见表4。由表4可知,除了Fintech指数,其余变量的P值均小于0.01,说明变量之间是显著的;而Fintech指数的P值为0.763 4,说明Fintech指数和商业银行的经营绩效Y是不显著的。再来观察各个变量的相关性系数,发现资产回报率(ROA)的相关性系数最大为0.705 1,表示当商业银行的资产收益率越高时,商业银行的经营绩效越好。
  (四)模型构建和回归结果
  1.模型构建
  基于以上的分析,本文构建如下模型:
  Yit=α+β1ASSit+β2BLRit+β3NPLit+β4ROAit+β5Fintecht+εit
  上式中,α为常数,βi为回归系数,εit为误差,i=1,2……15,t=1,2……15
  2.回归结果
  利用Stata15和混合效应面板模型,结果见表5。
  模型结果显示,R2=0.938 3,F值为42.52,P值为0.000,说明拟合优度较好,模型回归结果显示,模型总体较为显著。   三、结论与建议
  (一)结论
  实证分析得出结论如下:
  1.银行经营绩效的提高依赖于商业银行内部体系的完善
  传统的盈利模式即使受到宏观环境的冲击,也不会削弱其在商业银行经营绩效中的地位。Fintech指数对商业银行Y是不显著的,而且其回归系数为负,说明金融科技没有很大程度上影响商业银行经营绩效,而且是负的影响。
  2.衡量商业银行内部环境的变量最显著
  总资产(ASS)、资产回报率(ROA)、拨备覆盖率(NPL)系数为正,说明越大规模的银行,净利润越多,越有利于提高盈利水平。拨备覆盖率大,银行可以有效克制风险,对提高利润有好处。不良贷款率(BLR)系数为负,说明银行的不良贷款越多,银行放贷就会越少,从而降低了利息收入,使得银行利润降低。
  (二)建议
  1.加强内部管理,注重传统盈利模式
  商业银行的经营绩效虽然在一定程度上受到金融科技的冲击,但是商业银行的盈利模式还是利息收入占大部分。银行应该更加注重传统盈利模式,将金融科技慢慢融入到传统盈利模式中。
  2.建立健全风险体系,做好风险控制
  商业银行在进行贷款的时候,一定要多方面考察贷款人的基本信息,将不良贷款率控制在合理的范围内;同时,银行要合理控制规模,不能盲目扩大。
  3.加强政府监管,规范银行行为
  政府应该制定相应的制度,建立健全相应的法律法规,保护银行的基本权益,提高银行的治理能力。
  参考文献:
  [1]  Bons R W H,Alt R,Lee H G.Banking in the Internetand Mobile Era[J].Electronic Markets,2012,22(4):197-202.
  [2]  申创,刘笑天.互联网金融、市场势力与商业银行绩效[J].当代经济科学,2017,(5).
  [3]  张晨,董晓君.绿色信贷对银行绩效的动态影响——兼论互联网金融的调节效应[J].金融经济学研究,2018,33(6):56-66.
  [4]  孟令余.我国商业银行经营绩效影响因素的实证分析[J].金融与经济,2013,(2):55-58.
  [5]  袁朝阳.中国中小银行绩效影响因素的实证分析——基于2007~2011年中国中小上市银行的面板数据[J].探索,2013,(1):109-113.
  [6]  刘莹.中国商业银行经营绩效的影响因素分析[J].山西财经大学学报,2015,37(S1):37-39.
  [7]  刘闽浙.我国中小上市银行经营绩效的影响因素——基于面板数据的实证研究[J].金融理论与实践,2017,(11):62-66.
  [8]  孙永春.我国商业银行绩效及影响因素研究[J].重庆文理学院学报,2019,38(3):32-41.
  [9]  馮金兰,陈亮.基于因子分析的上市商业银行经营绩效实证研究[J].财会通讯,2013,(6):16-18.
  [10]  吴媚,闫子薇.基于因子分析法对商业银行经营绩效的评价[J].淮阴工学院学报,2019,28(3):75-79.

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