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user: 4. 实证分析 4.1. 描述性分析 Table 1 The descriptive statistical results of sample dat 变量 观测值 均值 标准差 最大值 最小值 ROE 45 0.161 0.038 0.234 0.104 LnTP 45 2.233 2.800 5.421 -2.302 LnIBP 45 5.276 0.681 6.522 3.332 CAR 45 0.142 0.013 0.175 0.119 CBN 45 0.014 0.003 0.024 0.009 NM 45 0.382 0.031 0.446 0.323 LnGDP 45 4.243 0.227 4.590 3.890 表1. 样本数据描述性统计结果 将收集到的数据导入EVIEWS进行描述性统计计算，共45个样本，7个变量，得到结果见表1。由下表数据可知，各年的第三方支付规模差异很大，说明了互联网金融近些年的发展速度较快；而对于各个银行的网银交易规模来说，差异也存在，说明各个银行的互联网金融参与度不同。 其中各个银行的不良贷款率差异最小，最大值为2.4%，最小的仅为0.9%；对于银行的净利润率来说，各个银行也有一定的差距，最大值是44.6%，最小值是32.3%。 4.2. 相关性分析 对数据进行相关性分析我们得出相关性结果见表2，我们可以知道核心解释变量LnTP和LnGDP的相关系数达到了0.974，相关度过高，在往后的回归中可能存在多重共线性，且将数据导入stata软件我们可以发现LnGDP和剩下的几个变量的相关性也不显著，因此不能继续下面的运算，所以我们决定剔除控制变量LnGDP；而其他的变量两两间相关系数均小于0.8，不存在过高的相关性，因此在之后的回归中模型受多重共线性的影响应该较小，且彼此之间的相关性也显著，也可以继续下面的运算。 至此，本文的解释变量确定为LnTP (第三方支付规模的对数)，LnIBP (商业银行网银交易规模的对数)；控制变量调整为CAR (资本充足率)，CBN (不良贷款率)，NM (净利润率)。 Table 2 Correlation matri ROE LnTP LnIBP CAR CBN NM LnGDP ROE 1 -0.88 -0.27 -0.55 -0.54 0.57 -0.87 LnTP -0.88 1 0.57 0.69 0.62 -0.42 0.97 LnIBP -0.27 0.57 1 0.55 0.33 0.08 0.55 CAR -0.55 0.69 0.55 1 0.21 -0.02 0.75 CBN -0.54 0.62 0.32 0.21 1 -0.62 0.53 NM 0.57 -0.42 0.08 -0.02 -0.63 1 -0.42 LnGDP -0.88 0.97 0.55 0.75 0.53 -0.43 1 表2. 相关性矩阵 4.3. 单位根检验 本文选取的数据中时间数大于截面数，所以属于长面板，因此为了避免在之后的回归中出现伪回归的现象，我们采用ADF检验和LLC检验，在5%的显著水平下检验各变量序列是否具有单位根，如果两种检验都可以拒绝原假设(序列存在有效的单位根)则证明该序列不存在单位根即是平稳的。得出的结果见表3。 Table 3 Unit root test result 变量 ADF下的P值 LLC下的P值 结论 ROE 0.0018 0.0000 平稳 LnTP 0.4170 0.0293 不平稳 LnIBP 1.0000 1.0000 不平稳 CAR 0.0327 0.0000 平稳 CBN 0.0394 0.0000 平稳 NM 0.0352 0.0021 平稳 表3. 单位根检验结果 由图可知，ROE，CAR，CBN，NM皆为平稳序列，而LnTP和LnIBP为不平稳序列，于是我们对其分别进一阶差分，差分LnTP，得到ADF下的P值为0.0017，LLC下的P值为0.0000，为平稳序列，所以我们判定LnTP为一阶单整序列即LnTP~I(1)；差分LnIBP，得到ADF下的P值为0.0009，LLC下的P值为0.0001，为平稳序列，因此我们判定LnIBP同为一阶单整序列即LnIBP~I(1)。因此在接下来的检验和回归中，我们分别选取d(LnTP)和d(LnIBP)来进行计算。 4.4. F检验 下面我们进行F检验来判定模型是否具有个体效应，从而确定是选择个体固定效应模型还是混合效应模型。其中因为LnTP和LnIBP为一阶单整序列，所以取一阶拆分后，他们的经济意义变为第三方支付规模的增长率和商业银行网银交易的增长率，但依旧代表互联网金融对五大行经营绩效的影响。 其中F检验的原假设为：模型不具有个体效应，选择混合效应模型；备择假设为：模型具有个体效应，选择个体固定效应模型。 在EVIEWS中分别计算出混合效应模型的残差平方和以及个体固定效益的残差平方和分别为0.020583和0.005589，代入下面的公式中计算F值： F = ( S S E r − S S E f ) / ( N − 1 ) S S E f / ( N T − N − K ) ~ F ( N − 1 ，   N T − N − K ) (2) 其中N代表横截面数为5，T代表时间序列数为9，K代表自变量数为5 (主要解释变量和控制变量)，最终计算出来的F值为23.474，在5%的显著水平下查表结果为： F = 23.474 > F 0.05 ( 4 ， 35 ) = 2.63 (3) 因此可以拒绝原假设，即模型具有个体效应，选择个体固定效益模型。 4.5. 豪斯曼检验 豪斯曼检验是检验模型的个体效应和解释变量是否具有相关性，从而确定是选择随机效益模型还是个体固定效应模型，但是由于我们将数据导入EVIEWS中显示数据需要横截面数大于估计值之间的系数才可以做随机效应模型，因此我们无法选择随机效应模型，无法进行豪斯曼检验，因此选择个体固定效应模型作为最终的回归模型。 4.6. 回归分析 最终我们选择个体固定效应模型进行回归，由于我们的数据中时间序列数大于截面数，所以为了避免异方差性和自相关性的影响，我们进行Cross-section SUR加权，最终得到的结果见图1。 图1. 回归结果1 由图可知两个核心解释变量的P值都过大，在显著水平5%的情况下不显著，且R 2 为0.86，对模型的解释能力也不够好，不能得出可靠结论。因此参照前人的研究方法以及查阅人大金融论坛相关资料的研究方法后我们决定调整模型，为了不影响我们的主要解释变量的作用，选择分别去除三个控制变量再进行回归，经过一次次回归得出的系数和结果比较后，我们最后发现剔除掉CAR(资本充足率)，得到的回归结果是显著的，而且资本充足率仅代表的是存款人和债权人的资产收到损失之前银行运用自有资产承担损失的程度，所以在我们本文的研究内容和模型设定中，没有代表银行的盈利能力的净利润率以及承担风险的不良贷款率对被解释变量的影响大，因此我们决定剔除CAR，且模型的R 2 为0.9679，对模型的解释能力也较好结果见图2。 图2. 回归结果2 因此我们得出个体固定效应回归方程为： R O E = − 0.021703 + 0.012457 D L n T P + 0.012614 D L n I B P + 0.564623 N M − 3.68893 C B N (4) 因为在进行单位根检验时，为了使得序列平稳，我们对LnTP和LnIBP取了一阶差分，经济意义变为各变量的增长率，但任然代表着互联网金融对五大行绩效的影响。所以我们可以看到，DLnTP的系数为正，代表着第三方支付规模的增长率每增加1个单位，被解释变量ROE就会增加0.012457个单位；DLnIBP的系数也为正，代表着五大行网银交易额的增长率每增加1个单位，被解释变量ROE就会增加0.012614个单位。