互联网金融技术溢出对商业银行效率影响研究

发布时间：2017-04-01 07:10

  本文关键词：互联网金融技术溢出对商业银行效率影响研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：数字化时代,随着移动支付、社交网络、搜索引擎、云计算、大数据等技术进步,信息技术与金融的融合逐步扩展和深入,互联网企业凭借海量的客户数据,掌握用户的金融需求,形成了移动支付、第三方支付、电商小贷、P2P借贷、众筹和网络理财等新金融模式的迅猛发展。互联网金融减少了交易成本,使得金融脱媒、资源配置去中介化。它不仅闯进了传统银行的支付清算领域,而且将触角逐步深入到贷款、投资理财、代销基金等核心业务,使得商业银行中间收入减少,存款结构发生变化,资金成本增加,依靠利差收入作为主要盈利来源的模式受到严重威胁。互联网金融的跨界竞争,用技术打破了商业银行的行业界限和竞争格局,使商业银行的中介地位遭受冲击和挑战,人们不禁要问传统商业银行会是互联网下一个颠覆的对象吗?互联网金融的冲击和挑战让商业银行产生了危机意识,它们不得不学习和运用互联网金融技术来提高生产效率以应对互联网金融的竞争。按理说互联网技术具有外部性,可以作为互联网金融企业的竞争利器,也可以作为传统商业银行反败为胜的重要手段。互联网金融的发展本意是打破商业银行的垄断,服务更多中小微企业等传统银行难以满足的客户。为此,有专家认为因为互联网金融主要定位于传统金融机构开发不够深入的领域,与原有的传统银行业务会形成互补态势。然而,众多的金融业代表和老总却认为互联网金融的所产生的外部效应和技术溢出却对商业银行效率产生了不容忽视的负面影响,传统的金融业有面临被颠覆的危险。学术界对于互联网金融如何影响商业银行效率的有关研究较少,且无定论。关于互联网金融对商业银行“溢出的机制和渠道是怎么样的”、“技术溢出的方向是正是还是负”、“影响的大小如何”、“对不同所有制的银行效率的影响是否相同”等等问题,都有待于作出回答。基于上述原因,本文首先分析和阐述了互联网金融出现的背景、含义、模式,以及国内外互联网金融研究现状。接着,从技术溢出相关理论出发进行相关分析后,笔者认为互联网金融通过示范模仿、竞争、前后向关联和人才流动等因素对商业银行效率产生影响,提出互联网技术溢出的存在性和异质性的假设。在更进一步的实证研究中,笔者以12家主要商业银行2003-2014年的劳动生产率作为因变量;在互联网金融的四大核心功能的基础上,以因子分析法和百度新闻数据库构建互联金融指数作为自变量;选取了国家宏观环境、银行业竞争及代表各大银行特征的变量作为控制变量。在各变量数据的基础上,利用银行业的企业面板数据研究互联网金融,分析它对商业银行的劳动生产率产生的影响,并考察了其影响的大小和方向等问题。本文结论主要有三点:一是互联网金融对商业银行综合效率产生显著的负面影响,其影响值为-0.6532;二是互联网金融对国有银行效率的具有不显著的负影响,其值为-0.0864;三是互联网金融对股份制商业银行具有显著的负面影响,其值为-0.9278,负面效应大于国有银行。本文综合运用了逻辑推理法、文本挖掘法和计量分析法,从实证的角度研究互联网金融对商业银行综合效率的影响。其研究方法的创新点有三:一是将文本挖掘法引入计量经济学,借助百度大数据量化原始词库,再借助因子分析法建立互联网金融指数。二是通过建立影响商业银行全要素生产率的模型,定量分析互联网金融技术溢出对商业银行效率影响的方向和力度。三是通过分组回归方法,研究互联网金融对国有银行和股份制银行不同的影响。
【关键词】：互联网金融 技术溢出 银行效率 面板模型
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.33
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 选题背景10-12
• 1.2 选题意义12-13
• 1.2.1 理论意义12-13
• 1.2.2 现实意义13
• 1.3 国内外研究现状13-16
• 1.3.1 国外研究现状13-14
• 1.3.2 国内研究现状14-16
• 1.4 研究思路与方法16-18
• 1.4.1 研究思路16-17
• 1.4.2 研究方法17-18
• 1.5 本文创新点18-19
• 第2章 技术溢出理论基础19-22
• 2.1 外部性理论19
• 2.2 干中学理论19-20
• 2.3 知识溢出理论20-21
• 2.4 人力资本溢出理论21
• 2.5 技术吸收理论21-22
• 第3章 互联网金融的技术溢出效应22-41
• 3.1 互联网金融技术溢出机理22-24
• 3.1.1 互联网金融技术溢出过程22-24
• 3.1.2 互联网金融技术溢出的传导路径24
• 3.2 示范、模仿效应24-29
• 3.2.1 示范效应24-27
• 3.2.2 模仿效应27-29
• 3.3 竞争效应29-38
• 3.3.1 支付结算竞争30-32
• 3.3.2 负债业务竞争32-36
• 3.3.3 资产业务竞争36-37
• 3.3.4 加速金融脱媒37-38
• 3.4 前后向关联效应38-40
• 3.5 人员流动效应40-41
• 第4章 互联网金融对银行效率影响实证分析41-62
• 4.1 模型构建41-43
• 4.1.1 面板模型构建41
• 4.1.2 计量方法选择41-43
• 4.2 变量选择43-53
• 4.2.1 银行效率43-46
• 4.2.2 互联网金融指数46-51
• 4.2.3 控制变量51-53
• 4.3 实证检验及结果53-62
• 4.3.1 相关性检验和单位根检验53-55
• 4.3.2 似然比检验55
• 4.3.3 Hausman检验55
• 4.3.4 实证结果55-62
• 第5章 商业银行应对互联网金融技术溢出的建议62-64
• 5.1 银行应促进技术正向溢出，防范金融风险62
• 5.2 国有银行应深化改革，，促进技术吸收62-63
• 5.3 股份制银行应加强合作，推动技术创新63-64
• 结论64-66
• 致谢66-67
• 参考文献67-70
• 攻读学位期间取得学术成果70

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