第三方支付对商业银行中间业务的影响

摘要：第三方支付近几年来迅速发展，给传统银行的各方面业务带来了很多挑战，尤其是中间业务方面给传统商业银行带来了很大的冲击。基于以上背景，本文从第三方支付和传统商业银行中间业务入手，探究第三方支付给其带来的影响。本文选取工行、农行、中行、建行、交行、招商、浦发、中信、兴业、华夏十家商业银行2011年第一季度到2017年三季度共27个季度的中间业务收入数据，第三方支付方面选取2011年第一季度到2017年第三季度共27个季度的数据，结合数据进行面板分析，得出以下结论，第三方支付以对商业银行中间业务有明显的负向影响，尤其是在支付结算业务、财务顾问、融资租赁这三种业务上，其每年收入都出现了明显的下降。M2对商业银行中间业务有显著地正面影响，而GDP和商业银行中间业务之间并没有表现出明显的线性相关关系。

关键词：商业银行；第三方支付；中间业务；实证分析

一、研究方法

本文采用计量分析的方法，运用EVIEWS9.0软件，选用2011年一季度到2017年三季度截止一共27个季度我国10家商业银行的非利息收入面板数据作为研究样本，第三方支付数据来自艾瑞资讯和易观智库的行业报告，M2、GDP来自国家统计局网站，通过手工整理得到351个数据。建立如下模型：

其中i =1，···，10 ；t =2011Q1，···，2017Q3。it 表示第i 家银行第t 季度数据，为误差项。表达式是分析第三方支付及相关控制变量对银行中间业务的影响。

二、变量的选择与分析

（1）被解释变量——银行中间业务收入

商业银行中间业务收入就是银行在不动用自有资产和客户资产的情况下产生的收益，也叫作非利息收入，非利息收入=手续费及佣金净收入+投资收益+公允价值变动净收益+汇兑及汇率产品净收益+其他业务收入，本文将商业银行的非利息收入作为被解释变量，来表示中间业务收入的发展程度作为被解释变量，用ZJ表示。

（2）解释变量——第三方支付

第三方支付交易规模主要集中在第三方互联网支付和第三方移动这两种支付类型中，所以选择这两种指标分别作为解释变量，分别研究这两种支付方式对银行中间业务的影响。第三方互联网支付用HL表示，第三方移动支付用YD表示。

（3）控制变量——M2、GDP

商业银行的中间业务收入还会受到整个宏观经济的影响，国内生产总值GDP、货币供应量 M2不仅可以反映整个宏观经济情况，而且与商业银行中间业务收入紧密相关，所以这里选择国民生产总值、货币供应量作为控制变量，并将其定义为GDP、 M2。

三、实证分析与结果

（1）描述性统计分析

从描述性统计结果可以看出，中行、农行、工行、建行的中间业务均值位于前四位，而且标准差也较大，充分的说明在此研究期间，非利息收入波动相对来说较大。而第三方支付波动更为明显，其中，从2011年的最初第三方互联网支付的极小值3973亿元增加到2017年三季度极大值 63815.51亿元，标准差达到18919.46164亿元，第三方移动支波动更为明显，从2011年初的极小值138亿元，到2017年三季度的极大值294959亿元，说明第三方支付两种支付方式的交易规模在研究期间增长迅速。

（2）Hausman 检验和 F 检验

首先是 Hausman 检验。利用 Hausman 检验方法对固定效应模型和随机效应模型估计结果分别进行检验，结果显示不支持 Hausman 检验的基本假设，这可能是由于样本太小导致的。一般在无法满足 Hausman 检验假设的情况下，采用固定效应进行估计会有更好效果，所以，本文选用固定效应模型。 其次是 F 检验。固定效应可分为三种：变截距模型、不变系数模型及变系数模型。为了判断模型的类别，使研究结果更加准确，需要进行如下的 F 检验。

（1）

（2）

上式中，T 表示研究期间的季度数，即 T=27，N 代表截面单元数，即 N=10，k 表示除截距项以外的自变量个数，即 k=4；S1，S2和S3分别代表变截距、变系数模型，变截距、不变系数模型和不变截距、不变系数模型的残差平方和，并根据公式（3-1）、（3-2）分别计算F1和F2的值。本文关于面板数据模型类别的 F 检验结果如下：

在5%的显著性水平下，F2的临界值F0.05 （33，108）=1.54，F1 的临界值F0.05 （22，108）=1.64。可知，F2>F0.05 （33，108） = 1.54，进一步进行检验，F1 >F0.05 （22，108）=1.64，所以可以将模型设定为变截距、變系数模型。

（3）回归分析结果及解释

通过一系列检验结果证明，本文采用固定效应变系数模型进行回归分析，结果如下：

从模型的整体回归来看，R2=0.994，调整后的R2=0.993，说明模型拟合的程度较高，模型对因变量的解释力较强；且模型整体显著性检验的 F 值以及 P 值充分说明采用固定效应变系数模型是恰当的以及有效的。从以上几点可以看出，模型具有很好的计量性质，回归方程的效果较好。 结论一：通过表结果可以看出第三方互联网支付对商业银行中间业务有显著的负向冲击，十家样本商业银行中有7家与第三方互联网支付回归结果显著，且系数都是负数。受到的冲击从大到小依次是工行、农行、中行、建行、交行、招商、华夏。而浦发、兴业、和中信三家银行并没有受到第三方互联网支付发展的影响。结论二：第三方移动支付对银行中间业务也有显著地负向冲击，根据表可以看出，10家商业银行中有7家第三方互联网支付回归结果显著，而且系数都是负数，说明这七家银行中间业务受到第三方移动支付明显的负向冲击，虽然这七家商业银行与上文并没有发生变动，但受到冲击的排序稍微有些变动，受到冲击最大的是华夏银行，然后依次是工行、建行、农行、中行、交行和招商共7 家。浦发、兴业、和中信没有受到第三方移动支付的冲击。出现上述结果的原因应该和前文内容一致，浦发、中信一直以来都不以中间业务为重心，其中间业务在本行的营收占比也很小，这两家银行的主营业务在对公、同业这两个与与第三方支付不相关的业务，所以并没有显现出相关性。而兴业一直以来都非常重视零售业务，其在基金销售和理财顾问两个领域都走在市场前列，所以其中间业务收入没有受到第三方互联网支付太大的冲击。结论三：宏观经济替代变量 M2 对十家样本商业银行中间业务收入均有显著的正面影响，而GDP对样本商业银行中间业务收入没有明显的影响，表明GDP和商业银行中间业务之间没有线性相关关系。

（作者单位：兰州财经大学）

作者简介：杨婷婷 ，女，研究生，研究方向为商业银行方面。