system: [SYSTEM]

user: 3. 实证研究 3.1. 模型建立 考虑本文研究目的和数据可得性、可比性和准确性，本文选取了中国16家上市商业银行作为样本，其中包括5家大型国有银行，8家中型股份制商业银行，3家上市城商行。数据源自iResearch、RESSET数据库。 借鉴 John Kwaku Mensah Mawutor的研究成果，商业银行盈利能力指标作为被解释变量，统一用母公司口径的平均净资产收益率(ROE)来表示 [ 7 ] 。用中国第三方互联网支付总额来表示互联网金融规模(IF)，作为本文研究的核心变量。商业银行的盈利很大程度上受宏微观经济变化的影响，本文选取名义GDP规模总量(GDP)作为商业银行盈利影响的控制变量。抵御风险的能力用资本充足率(CA)表示，风险水平用商业银行不良贷款率(NL)表示。资产规模(TA)用年报中的总资产数额表示。得到如下的方程式模型： ROE it = β 0 + β 1 IF t + β 2 GDP t + β 3 CA it + β 4 NL it + β 5 TA it + μ i + ε it (1) 其中，下标i代表第i家银行，t表示年份，μ i 为无法检测到的异质效应，ε it 为随机干扰项。ROE it 表示第i家商业银行第t年的盈利水平；IF t 表示第t年中国第三方互联网支付市场交易规模；GDP t 表示第t年的国内生产总值；CA it 表示第i家商业银行第t年的资本充足率；NL it 表示第i家商业银行第t年的不良贷款率；TA it 表示第i家商业银行第t年的资产规模。 3.2. 数据关系 由图1可以看出，商业银行的不良贷款率随着互联网金融规模的扩大呈现了先缓慢降低后极速升高的趋势，表明互联网金融规模的增加给商业银行带来了风险。 3.3. 模型检验 由表1可知，各变量单位根检验的p值远小于0.05，拒绝有单位根的原假设。因此各变量都是1阶单整的。接下来进行各变量的Pedroni协整检验，原假设为不存在协整关系。本模型的样本期为11小于20，主要以Panel ADF-Stat和group ADF-stat统计量作为判断的标准，根据表2的数据，Panel ADF-Stat和group ADF-stat统计量的p值均为0，显著小于0.05。因此数据是协整的。本计量模型的截面较多，而 图1. 互联网金融与不良贷款率散点图 Table 1 Integration tests of each sequenc 指标 LLC检验Prob.** IPS检验Prob.** ADF检验Prob.** PP检验Prob.** ROE 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 IF 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 TA 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 CA 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 NL 0.0000 0.0156 0.0063 0.0025 GDP 0.0000 0.0014 0.0041 0.0022 表1. 各序列的单整检验 时间较短，理论上选择个体固定效应模型较为精准。为了使模型更加有说服力，先建立随机效应模型，对面板数据回归模型做Hausman检验，原假设是个体效应与回归变量无关。由表3可知，Hausman值较大，其对应的p值远小于0.05，拒绝原假设，应建立个体固定效应模型。 接下来进行个体固定效应模型的似然比检验对上述结论进行验证，原假设是个体效应与回归变量无关。由表4可得，个体固定效应模型的p值等于0，远小于0.05，拒绝原假设，说明建立个体固定效应模型是精确的。 经济意义检验由表5可知，互联网金融(IF)的p值为0.0888小于0.1，在90%的置信水平下表明互联网金融(IF)对商业银行盈利(ROE)有显著的正相关性。GDP总量(GDP)的p值为0.0009，在95%的置信水平下，GDP总量(GDP)与商业银行盈利有显著的正相关的关系，与常识相符。资本充足率(CA)的p值为0.0853，在95%的置信水平下，表明资本充足率与商业银行盈利有显著的正相关的关系，与常识相符。不良贷款率(NL)的p值为0.0037，表明在95%的置信水平下不良贷款率与商业银行盈利有显著的负相关的关系，与经济学常识相符。资产规模(TA)的p值为0.0089，表明在95%的置信水平下资产规模与商业银行盈利有显著的正相关的关系，符合经济学常识中的规模效应。F检验的p值等于0.000063，远小于0.05，表示回归方程总体在95%的置信水平下是非常显著的。R方等于0.244614，该模型的拟合优度比较好，商业银行盈利24.4614%的变化可以被该回归方程所解释。 Table 2 Cointegration tes Alternative hypothesis: common AR coefs. (within-dimension) Summary Statistics Prob. Weighted Prob. Panel v-Statistic −1.4844 0.9311 −3.027970 0.9988 Panel rho-Statistic 2.6826 0.9963 3.755799 0.9999 Panel PP-Statistic −13.5302 0.0000 −7.953457 0.0000 Panel ADF-Statistic −9.5782 0.0000 −4.287405 0.0000 Alternative hypothesis: individual AR coefs. (between-dimension) Group rho-Statistic 5.6319 1.0000 Group PP-Statistic −10.6379 0.0000 Group ADF-Statistic −3.9038 0.0000 表2. 协整检验 Table 3 Hausman tes Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 7.574895 5 0.0183 表3. 豪斯曼检验 Table 4 Redundant fixed effects test Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 3.550757 (15，155) 0.0000 Cross-section Chi-square 51.984895 15 0.0000 表4. 个体固定效应模型的似然比检验 Table 5 Model Estimatio Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.212498 0.017179 12.36994 0.0000 IF 5.04E−07 3.58E−05 0.004091 0.0888 CA 0.021552 0.121421 0.177502 0.0853 TA 1.75E−09 6.63E−10 2.645127 0.0089 NL −0.080444 0.027307 −2.945889 0.0037 GDP 6.96E−08 2.06E−08 3.379338 0.0009 表5. 模型估计 3.4. 模型解释 可得到如下回归方程： ROE it = 0.212498 + (5.04E−07)IF t + (6.96E−08)GDP t + 0.021552CA it − 0.08044NL it + (1.75E−09)TA it (12.36994) (0.014091) (0.177502) (2.645127) (−2.945889) (3.379338) R 2 = 0.244614F = 5.748140 在90%的置信水平下，互联网金融与商业银行盈利之间有明显的正相关性。在其他条件不变的情况下，商业银行的盈利水平将随着互联网金融的增长而增长。