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互联网金融对商业银行风险承担的影响：来自中国的证据
抽象背景：过去几年中国互联网金融发展迅速。 通过将互联网金融“降低管理成本”和“筹集资金成本”效应引入银行风险承担模型，系统研究了互联网金融对中国商业银行风险承担的动态和异质性影响。
方法：利用2003年至2013年36家商业银行“文本挖掘”的数据和互联网金融指标，进行SYS-GMM检验。
结果：结果显示，首先，互联网金融对中国商业银行风险承担的影响是“U”趋势。 互联网金融的初步发展，可以帮助商业银行降低管理成本和风险承担，而互联网金融将提高资本成本，转而加剧银行的风险承担。 其次，中国商业银行的风险反应是异质的。 大型商业银行的反应比较缓慢，而中小银行的反应比较敏感。
结论：结论表明互联网金融如何影响中国商业银行的风险承担机制和功能过程的复杂性。
关键词：互联网金融，商业银行风险承担，系统GMM估计
背景：从十年前的简单模仿到今天的积极创新，中国互联网金融已经显示出其作为动力的角色，这是不容忽视的。 特别是近两年来，互联网金融成为众多虚拟和真实企业争相进入的“蓝海”，取得了巨大的发展。 2015年7月18日，“中国人民银行”等10部委联合下发了“促进互联网金融健康发展的指导意见”（以下简称“指引”）。 “指导意见”指出，互联网金融深度融合是盛行的趋势，对金融机构，金融产品和金融服务产生深远影响，但互联网金融并没有改变金融风险的特征，如秘密，传染性，广泛传播，并且sud-dn。 互联网金融作为一种新型的金融业务，打破了传统的边界，推动了金融脱媒的进程，商业银行。 在此背景下，对互联网金融与商业银行关系的讨论越来越受到重视。
根据我们掌握的文件，学者们对互联网金融的定义有不同的看法。 Shahrokh（2008) 认为互联网金融是与商业银行间接融资或资本市场直接融资不同的第三种融资模式。 而是，志武(2014) 指出互联网金融是传统金融服务的延伸和升级，是利用中国金融体系的缺陷而不是所谓的新型金融的监管套利。 但是，这个指导方针的揭幕结束了de-bte。 这清楚地表明，互联网金融是传统金融机构和互联网企业通过互联网技术和信息通信技术进行融资，支付，投资和信息中介服务的融资部门的新模式。
根据我们掌握的文件，学者们对互联网金融的定义有不同的看法。 Shahrokh（2008) 认为互联网金融是与商业银行间接融资或资本市场直接融资不同的第三种融资模式。 而是，志武(2014) 指出互联网金融是传统金融服务的延伸和升级，是利用中国金融体系的缺陷而不是所谓的新型金融的监管套利。 但是，这个指导方针的揭幕结束了de-bte。 这清楚地表明，互联网金融是传统金融机构和互联网企业通过互联网技术和信息通信技术进行融资，支付，投资和信息中介服务的融资部门的新模式。
这是互联网金融面向外溢效应和风险管理的另一个焦点。 小秋（2015) 指出互联网金融降低了交易成本，促进了市场竞争，丰富了金融含义，推动了金融改革。 然而，由于缺乏规章制度，从技术依赖，缺乏信任到经营失败，也出现了一些风险。 因此，必须对互联网金融进行监督管理，坚持“合法，适度，分类，协调，创新的监督管理”的原则，促进其可持续发展（海尔，武广2015)。
毫无疑问，上述材料为互联网金融的理解做出了宝贵的贡献。 但关于互联网金融和商业银行风险的讨论却很少。 考虑到这一点，本文首先采用理论模型来说明互联网金融对商业银行风险承担的影响机制，然后利用中国36家商业银行2003 - 2013年的微观数据进行实证检验。 研究表明，从动态的进展来看，互联网金融对商业银行的风险承受度呈U型（向下向上）趋势。 换句话说，互联网金融一开始就受益于商业银行，降低了管理成本和风险承担，但是这样会提高资金成本，增加风险承担商业银行。 从横向比较的角度来看，不同类型商业银行对互联网金融的反应风险不一样。 与中小型商业银行相比，大型银行反应迟缓。
本文的贡献主要包括以下几个方面：（1）从微观上看，互联网金融如何在商业银行风险承担上起作用。 现有的论文更侧重于对互联网金融对商业银行业务和功能的影响，缺乏对互联网金融与商业银行风险承担相关性的讨论。 在这篇文章中，交易者试图提供这样的问题的答案。 通过建立包括互联网金融约束在内的理论模型，阐明了互联网金融对商业银行风险承担的动态和异质性影响，拓宽了对互联网金融的研究视角，完善了风险的理论框架采取商业银行。
（2）从实证的角度，笔者验证了商业银行对互联网金融风险的异质性反应。 现有的研究更多的是基于对银行业整体样本的实证分析。 本文分析了互联网金融对大中小型商业银行的不同影响，并结合中国银行业的特殊背景对这一实证结果进行了合理的解释，为进一步深化商业银行改革。
(3)从财务职能角度建立了衡量中国互联网金融发展水平的量化指标。 尽管中国的一些学者已经选择了一定的数据来代表互联网金融的范围，但这些代理变量仅仅包括互联网的支付功能，而忽略了建设渠道，分配资源，管理风险等其他功能。 笔者试图以“文本挖掘”技术为基础，在财务功能思想的基础上弥补了本文的不足，从而建立了互联网金融指标，使我们能够客观衡量互联网的发展水平金融。
方法
理论模型
从目前情况看，中国互联网金融发展的历程可以分为三个阶段，即从传统金融服务的互联网延伸作为第一阶段，互联网支付作为第二阶段的蓬勃发展，互联网信用和互联网金钱管理的出现是第三位。 与英美等发达国家相比，中国互联网金融还处于起步阶段。 但其发展速度超过预期，这关系到中国的金融体制改革。 麦金农(1973) 和肖(1973) 指出经济转型国家一直存在金融抑制。 Xun和Johansson(2013) 还认为，长期以来，中国银行业出现了严重的金融抑制现象 - 进入壁垒越高，阻碍了潜在的竞争对手，严厉的利率管制降低了对商业没有推动力的存款成本享有“垄断奖金”和“价格”的银行奖金“转移技术，降低成本，提高效率。 在这种情况下，涌现出的突飞猛进的互联网金融，给商业银行带来了深远的影响。
在传统金融服务互联网延伸时期，互联网金融的发展有利于提高商业银行的技术水平，为服务方式带来便利，降低管理成本。 以网上银行为例，该平台的建立可以帮助商业银行突破时间和空间的限制，拓展客户链，拓展业务流程，方便数据处理，降低服务成本，从而实现信息化和集约化管理的效率和程序。 在第三方支付的繁荣时期，互联网金融不仅取代了商业银行的支付业务，更关键的是“提取”了银行的活期存款。 以支付宝为例，该支付模式通过灵活的方式满足社会各方面的支付需求，并通过其优势电子商务平台将流动资金分配到自身的超额准备金账户中，降低了活期存款比率，间接增加了企业的成本在银行里。 在互联网信贷和资金管理上升的时期，互联网金融将加速价格竞争，推动利率市场化，提高商业银行的资金成本（国强，鹏飞2014). 以余鄂宝为例，虽然这种物业管理工具对传统金融规模没有产生巨大的影响，但它所传递的“鲶鱼效应”已经形成了资本定价机制和资本供求模型，他们负责中国的银行业务，打破了银行享有的高利率收入格局，有力地推动了价格市场化进程。
综上所述，互联网金融通过“提升技术水平，提高工作效率，降低管理成本”，“分配活期存款，激化价格竞争力，提高资金成本”等主要渠道影响了商业银行。在这种情况下这两个渠道如何影响商业银行的风险承担？ 基于“委托代理理论”，随着管理成本的降低和利润的增加，商业银行向储户转移风险的动机降低，从而减少了风险承担（Hellmann et al。2000; Repullo 2004）。 而“竞争脆弱性理论”则表明，激烈的竞争将导致银行的特许经营价值下降，这将进一步鼓励他们承担更多的风险（艾伦和盖尔2000）。 因此初步得出的结论是：互联网金融“降低管理成本”的效果会降低商业银行的风险承担水平，而“筹集资金成本”的效应会提高商业银行的风险承担水平。
同时，盈利水平，市场竞争和风险承担之间的关系受银行各方面因素的影响，如资金规模，经营策略，监管要求（Ariss2010; 吉梅内斯等人。2013). 相反，中国的大中小型商业银行在产权结构，目标客户和政策限制等方面存在较大差异，因此，我们认为不同的商业银行对互联网带来的影响是异质的金融。 经过上述分析，1 是为了说明互联网金融如何影响商业银行的风险承担。并以此为基础建立数学模型，探讨双方的相互关系。
在明确互联网金融对商业银行风险承担的作用的基础上，将“互联网金融约束”和“商业银行异质性”的假设引入到Kishan和Opiela所使用的模型框架中(2000). 基本假设如下。
假设1：代表性商业银行接受住户存款D，在资本市场上募集股本E，并将这些资金分配到需求准备金R和企业贷款L等业务活动中，以实现最大利润。 相同的资产负债方程可以简化为R L = D E。认为中央银行在不损失普遍性的情况下，不存在存款准备金利息; 因此，商业银行只有存款准备金的要求，换句话说，R =rho;D，rho;为存款准备金率，0 lt;rho;lt;1。
假设2：贷款市场约束。 直到2013年7月，中国完全放开了贷款利率的上限。 但根据中国人民银行的统计，过去十年里，按楼面价率计价的贷款利率仅占不到25％1因此，事实证明，贷款利率底限制在现实中是无效的和王2012). 在这种情况下，信贷市场上的均衡贷款利率rL越高
贷款价格rL越大，贷款商业银行的数额越大
0 L1r*-rL和L1gt; 0，L0在不同类型的库中差异较大，存在于大型商业银行，而小型银行则较少。
假设3：存款市场约束。 随着存款利率的长期调控，许多学者进行了实证研究，得出结论认为，在中国，实际利率低于利率均衡，利用存款利率上限是有效的。 因此，市场均衡利率r *高于存款基准利率，则小型存款商业银行将吸引D0 D1*-rD 1lt;0。
假设4：资本市场约束。 更高的均衡利率rE，资本市场比股本资本回报率小，是资本较少的商业银行。rE和E1lt;0.另外，对于单个商业银行而言，r*，r * εL和rE= r*，rL和r *是外源性的，rL和r εE，其中εL和εE为常数。
假设5：管理成本约束。 代表性商业银行需要支付管理费和服务费。 一般认为，存款和贷款越多，成本就越高。 因此，根据学者常用的方法，设定C =（omega;/ 2）D2 （nu;/ 2）L2，omega;gt; 0，nu;gt; 0，表示单位边际管理成本贷款。
假设6：互联网金融约束。 随着互联网金融IF的发展，一方面可以提高管理效率，降低银行边际经营成本omega;和v，即omega;=omega;（IF）和part;omega;（IF）/part;IFlt;0， nu;=nu;（IF）和
part;nu;（IF）/part;IFlt;0; *-rDTHORN;，即，*-rDTHORN;= 1如果IF（t） （IF）/part;IFlt;0（Nautz和Schmidt2009; Nautz和Scheithauer2011).
基于上述理论和模型，提出了两个主张进一步研究。
命题1：从动态演化的角度来看，互联网金融对商业银行的风险承受度呈“U”型趋势; 换句话说，互联网金融处于起步阶段，有利于商业银行降低管理成本，降低风险，而互联网金融将提高资金成本，也为商业银行带来风险。
命题二：从横向看，面对互联网金融的冲击，不同的商业银行在风险承担的反作用方面存在异质性：大型商业银行缓慢，中小型银行反应迅速。
经验方法
中国工商银行，中国农业银行，中国银行，中国银行等五家大型商业银行选取了36家中国商业银行作为样本， ，中国建设银行（CBC），中国银行（交通银行），中国光大银行，广东发展银行，兴业银行，大连银行，福建银行等31家中小型商业银行，和南京银行。 所有这些样本选自2003年至2013年。
(1)银行风险承担的代理变量
在现有的文件中选取了Z值，预期违约概率（EDF），净贷/资产比率，贷款损失准备金率和资产/股权比率（RISKA / E）来衡量商业银行如何承担风险。 然而，Z值仅仅反映了破产风险，而不是银行面临的全部风险。 国内信用评级滞后说明了为什么这些EDF统计数据难以获得。 在这种情况下，本文将采用风险A / E作为风险承担的主要代理变量，并将风险LL和风险L/A作为辅助代理变量。这些数据来自BankScope数据库和商业银行的报表。
- 互联网金融的代理变量
互联网金融缺乏协调性，规范性和综合性的数据统计，由于形式多样，表现出创新性。 在实证研究中，只有少数使用第三方支付限额或互联网支付与网上银行交易的比例来反映互联网金融的发展。 这些指标值得借鉴，但只包括互联网的支付功能，没有考虑渠道建设，资源配置，风险管理等功能。 因此，通过评估总体和可行的因素，本文将利用这一因素
从“文本挖掘”指标作为金融功能视角下的互联网金融代理变量。
首先，要在财务功能的基础上对互联网金融模式进行划分，建立原有的词汇。 学界对这种模式的分歧各有不同。 互联网金融通过提供和完善金融功能发挥作用，使我们能够通过默顿和博迪提出的基于金融功能观点的中国互联网金融模式进行梳理1995），并设置原始词典如表1。 首先，目前中国商业银行可以通过网上银行，电子银行等网络渠道传递价格信息，提高互动效率，这是渠道建设功能的最佳体现。 其次，阿里支付，银联支付等第三方支付可以为货物和资产交易提供更灵活，更方便，更广泛的支付和结算服务。 第三，P2P，众筹等网上贷款可实现跨期，跨区域，跨部门的资金转移，优化社会资源配置。 最后，互联网保险，网上期货等互联网金融管理方式，不仅丰富了个性化产品的理财需求结构，而且通过便捷的营销网络拓展了理财的供应规模，有利于互联网金融管理功能。
其次，可以通过百度搜索引擎来计算词频，并对词典进行量化。 根据Askitas和Zimmermann的研究（2009），发布消息的数量隐含了与网民有关的需求信息和与企业投入有关的供应信息。 所以在互联网作为信息传播的主要媒体的时代，
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