网络银行对银行业绩和风险的影响:印度的经验外文翻译资料

 2022-04-08 10:04

附录B 外文原文

The Impact of Internet Banking on Bank Performance and Risk: The Indian Experience

1.Introduction

Internet technology holds the potential to fundamentally change banks and the banking industry. An extreme view speculates that the Internet will destroy old models of how bank services are developed and delivered (DeYoung, 2001a). The widespread availability of Internet banking is expected to affect the mixture of financial services produced by banks, the manner in which banks produce these services and the resulting financial performances of these banks. Whether or not this extreme view proves correct and whether banks take advantage of this new technology will depend on their assessment of the profitability of such a delivery system for their services. In addition, industry analysis outlining the potential impact of Internet banking on cost savings, revenue growth and risk profile of the banks have also generated considerable interest and speculation about the impact of the Internet on the banking industry (Berger, 2003).

Banking through internet has emerged as a strategic resource for achieving higher efficiency, control of operations and reduction of cost by replacing paper based and labour intensive methods with automated processes thus leading to higher productivity and profitability. However, to date researchers have produced little evidence regarding these potential changes. Nonetheless, recent empirical studies indicate that Internet banking is not having an independent effect on banking profitability, although these findings may change as the use of the Internet becomes more widespread.

More recently in India too, a wider array of financial products and services have become available over the Internet, which has thus become an important distribution channel for a number of banks. Banks boost technology investment spending strongly to address revenue, cost and competitiveness concerns.For some activities, banks hope to see a near-term impact on profitability. Other investments are motivated more by a desire to establish a competitive position or avoid falling behind the competition. The purpose of present study is to analyze such effects of Internet banking in India, where no rigorous attempts have been undertaken to understand this aspect of the banking business.

The primary aim is to advance the understanding of how Internet banks are different from the non-Internet banks in terms of profitability, cost efficiency, asset quality and other characteristics by examining bank financial statements from year end 1998 to year end 2006. The present study tests not only whether the Internet delivery channel affected the financial performance of the commercial banks in our sample, but also how these changes happened. The study examines a comprehensive set of 10 measures of financial performance that allow us to “look inside the black box” of bank performance. By developing a deeper understanding of these phenomena, we can draw more insightful inferences about the impact of the Internet on banking business strategies, production processes and financial performance. Increasing this type of knowledge is vital for both academic literature and also for bank marketers who cannot count on the initial success achieved by the Internet banking investment.

The evidence of the impact of the adoption of Internet as a delivery channel on financial performance is mixed at both sides of the Atlantic. Nevertheless, the latest studies seem to find a positive relationship with profitability. It can be argued that as the intensity and experience in the usage of Internet increases, the financial performance of multichannel banks is likely to improve. In Indian context, many publications throw light over the importance of Internet banking and also its prospects for the Indian banking industry. However these studies donrsquo;t depict any empirical relationship between banksrsquo; profitability and Internet banking. The purpose of this paper is to study the same correlation applicable in Indian context. This paper also proposes and tests the existence of financial gaps between Internet banks and non-Internet banks in India.

2. Data and Profile of Banks

The primary data set comes from the publicly available data source on bankrsquo;s financial statements and income-expense reports sent to the regulators and banking associations. The Reserve Bank of India (RBI), provided the data. The data was matched with Indian Banking Associations data source, IBA Bulletin and Center for Monitoring Indian Economy (CMIE) data source PROWESS, for additional variables. The Internet related details were drawn from a survey of commercial banksrsquo; Websites during the period of June 2007.The banks whose home pages were not discovered despite of best efforts were assumed to be banks with no Website.

The data set is limited to the banks that are operating as commercial banks as on March end 2006. In doing so, the banks that are acquired by other banks or have closed down their operations during the period are not included. Finally, a panel data of 85 commercial banks turned out to be the sample of the study over the period 1998-2006 which represented nearly 39 percent of total scheduled commercial banks in India. As all the banks in sample are not observed in the entire period, the study has used an unbalanced panel data for the empirical work. The 85 banks consisted of 28 public sector banks (8 banks in State Bank of India (SBI) group) and 20 nationalized banks), 28 private sector banks (21 old and 7 new private sector banks) and 29 foreign banks.The sample includes 49 Internet banks and 36 non-Internet banks.

The survey results reveal that, during the period of June 2007, 84 banks in India had Web sites, of which 49 allowed transactions to be initiated through the Internet. However, the adoption rates across individual bank

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附录A 译文

网络银行对银行业绩和风险的影响:印度的经验

1.引言

互联网技术可能从根本上改变银行和银行业。极端的观点推测互联网将破坏银行服务发展和交付的旧模式。网上银行的广泛普及将影响银行产生混合型金融服务,银行提供这些服务、财务表现的方式。这个极端的观点是否正确、银行是否会利用这项新技术将取决于他们对这种服务的交付系统的盈利能力的评估。此外,概述了互联网银行对成本节约、收入增长和风险预测的行业分析也引起了人们对互联网对于银行业影响的极大兴趣和猜测。

通过互联网进行的银行业务已经作为一种实现更高效率、控制运营和降低成本的战略资源出现,通过自动化方法代替纸质和劳动密集型的方法达到更高的生产率和盈利能力。然而,到目前,研究人员几乎没有提供这些潜在变化的证据。但是,最近的实证研究表明网上银行没有对银行盈利能力产生单独的影响,尽管互联网的使用越来越普及,这些发现可能会改变。

最近在印度也是如此,大量金融产品和服务都能通过互联网获得,这也因此成为许多银行的一个重要分销渠道。银行大力增加技术投资支出以解决收入、成本和竞争力的问题。对于一些活动,银行希望看到短期对盈利能力的影响。其他投资更多的是希望建立一个竞争性的职位或防止在竞争中落后。本研究目的是分析在印度网上银行的影响,在印度没有进行严谨的尝试来理解银行业这一方面。

最初的目的是通过分析银行从1998年底到2006年底的财务报表来提高对网上银行和非网上银行在盈利能力、成本效率、资产质量和其他方面不同的理解。本研究不仅考查在我们样本中互联网交付渠道是否会影响商业银行的财务业绩,还考查这些变化是怎么发生的。本研究探讨了一套综合的、使我们能够审视银行业绩黑箱的10项财务业绩指标。通过对这些现象的更深理解,我们可以得到互联网对于银行经营策略、生产过程和财务业绩影响的更深刻的推论。增加这类知识对学术文献和无法通过网络银行投资取得初步成功的银行营销人员都很重要。

互联网在财务业绩方面作为交付通道的采用的影响的证据在大西洋两岸被混淆了。然而,最新的研究似乎找到了和盈利能力相关的积极联系。可能引起争议的是随着互联网使用强度和经验的增加,多渠道银行的财务业绩可能得到提高。在印度,许多出版社都强调了网上银行的重要性,以及网上银行对印度银行业的前景。然而,这些研究没有对银行盈利能力和网上银行之间的任何经验关系进行描述。本文的目的是研究在印度相同的相关适用。本文也致力于检验印度网上银行和非网上银行之间的资金缺口。

2.银行数据和简介

原始数据来源于银行财务报表的公开数据和向监管机构和银行协会提交的收入支出报告。印度储备银行(RBI)提供了这些数据。数据和印度银行协会数据源、获取额外变量的印度经济监测公报和中心数据源相匹配。与互联网相关的细节来源于2007年6月对商业银行网站的调查。尽管尽了最大努力,还是没有发现主页的银行被假定为没有网站的银行。

数据集仅限于截至2006年的商业银行。在这样的情况下,被其他银行收购的银行或在此期间关闭其业务的银行不包含在内。最后,一组85家商业银行的数据成为了占据在1998年至2006年印度总计划商业银行39%的研究的样本。由于在整个期间样本中的所有银行没有被观察到,所以研究采用不平衡面板数据来进行实证工作。这85家银行包含28家公共部门银行(8家印度国家银行(SBI)和20家国有银行),28家私营银行(21家旧的和7家新的)和29家外资银行。这个样本包含49家互联网银行和36家非互联网银行。

调查结果表明,在2007年6月期间,在印度的84家银行有网站,其中49家允许通过互联网进行交易。然而,各银行类别的采用率并不统一。交易性网站的采用率在公共部门最高,在外资银行中最低。在子类别中,互联网的采用率在新的私营银行和SBI组最高。

3.互联网和非互联网银行:性能比较

银行的绩效评估是一个很复杂的过程,包含评估环境、内部业务和外部活动之间的相互作用。一般来说,通常用一些财务比率来评估银行的业绩。财务绩效在规模、盈利能力、融资模式、经济效益、经营效率、资产质量、多元化和经营成本不同尺度的研究。

这一部分报告了单变量分析的结果,以区分互联网银行和非互联网银行。关于互联网银行和非互联网银行的财务绩效的无效假说是: H1: 采用互联网的银行的财务表现和选择不采用互联网银行的银行在规模、盈利能力、融资模式、经济效益、经营效率、资产质量、多元化和经营成本方面没有差异。

接受或拒绝无效假说的决定是根据从手头获得的检验统计值的数据做出的。在本研究中,通过使用两个独立样本t统计量来确定各种检验统计量的均值的统计显著性。表格里的每一对观察变量,对于互联网和非互联网样本均值相同的假设,提供了一个概率值(P)。较低的P值表明一个更大的可能性,这两个数据比较了这两类银行的实际差异。

3.1规模

互联网银行在总资产和雇员方面比非互联网银行统计上和显著性上都来的大。结果和Furst、Hasan和Hernando and Nieto等人的研究结果相,互联网银行几乎在银行的每一个方面都来的大。

3.2.盈利能力、经营效率和财务

平均来说,互联网银行较非互联网银行盈利更多,经营成本更低,因此可以代表网络银行的效率。结果和Furst等人的研究结果相似。互联网银行在公共领域、尤其是在国有银行类比非互联网银行更有利可图。比较而言,私营网上银行比非互联网银行利润低,但差异无统计学意义。这些银行的低利润可能是由于较高的经营费用,包括固定成本和人工成本。

在印度网上银行比非网上银行能够产生更多的存款和客户账号。这个结果和Hernando、Nieto的研究结果是一致的。与之前的研究不一样的是,在印度网上银行更多的依赖于传统的融资来源即存款,而不是借款融资。考虑到银行的种类,私营部门的网络银行的资金来源较少,例如存款。公共部门的网络银行,尤其是国有银行类已经显示出相同的偏向。看来,这些银行已开始考虑增加网上银行作为一种方式,提供产品,以减少他们对核心存款的依赖。另一方面,外资网上银行更多的依赖于生成存款,与总体结果一致。

3.3.资产质量与多元化

资产质量指标衡量银行贷款质量的变化。网上银行和非网上银行相比显示出更高的资产质量。网上银行较非网上银行有更低的净不良资产。网上银行和非网上银行的经营策略差异是明显的。非利息收入与总收入之比,这是“非传统”活动产生的收入数额的粗略代表。网上银行和非网上银行相比,从非传统活动中产生的收入比例较低。然而,差异在统计学上意义不大。网上银行在公共部门,特别是国有银行和私营部门,特别是新的私营部门,更多的依赖于非传统收入来源。

3.4.操作成本

除了增加收入,网上银行可能可以使银行减少操作支出,尤其是通过允许他们减少“砖头和迫击炮”的开支。在很大程度上可能是这样,网上银行可能被认为是产生与维护物理分支有关的较低费用的一个原因。另一方面,在维护分支网络上有高支出的银行被期望有采用网上银行的动机。网上银行的采用将因此影响银行的现有特性。总体来说,网上银行的建筑和设备费用较低。然而,国有网上银行和公共部门的网上银行遵循第二个假设。这个差异可能显示这些高成本维护分支网络的银行通过未来的成本节约有采用网上银行的动机。

公共部门和私营部门的网上银行产生较高的劳动力成本。这个结果是预料之中的,因为网上银行涉及计算机专业人员和其他受过培训的人员的较高工资。网上银行可以使自身降低金融成本(存款及借款利息低)。

4.多因素分析

尽管,单因素分析显示,和非网上银行集团相比,网上银行集团表现高得多。然而,如果没有多元分析,很难对采用互联网对公司业绩的实际影响做出任何结论性的解释。这里的多元回归模型,据估计可以调查在提供网上银行和银行业绩和风险之间是否有联系。

调查的重点在于观察网上银行对银行业绩和风险是否有影响。如果银行采用网上银行业务,则创建一个虚拟变量(Internet),其值为1;否则,他需要一个值零。与互联网采用样本相关的系数将表明通过银行和整体业绩互联网的采用之间的可能联系。影响银行绩效的其他变量是从现有的银行业绩决定因素的文献和网络银行绩效文献中发展起来的。

资产回报和股本回报率作为性能指标和净资产净贷款比率已被用来作为衡量银行风险。在选择与业绩和风险相关的潜在因素时,银行的各种特征被用来作为银行内部措施的代理,如规模、资本、风险管理和费用管理比率和银行所有权假人,而宏观经济指标则用来代表外部措施。

一个线性方程,有关性能指标的各种财务指标被指定。在控制影响绩效和风险的其他变量之后,采用以下模型来考察银行绩效与采用网上银行之间的关系。
(1)

Yit代表银行i在时间t时的盈利能力和银行风险的措施。C是一个常数项,x是解释变量,ε是干扰项。下标为i标志银行水平观测,下标为t标志年数。INTERNET是一个虚拟变量,等于1的网络银行,系数alpha;提供了主要的静态测试。alpha;的显著值以数据的方式表明网上银行和非网上银行之间的财务绩效缺口。系数的估计对所有银行的样本以及不同类别的银行样本采用OLS回归。

表1 1998年-2006年OLS合并估计值

变量

因变量-NPA

所有

公共部门银行

私营部门银行

外资

Beta;系数

所有

国有

SBI集团

所有

Beta;系数

截距

25.89

(0.000)

13.4

(0.177)

-0.65

(0.964)

35.55

(0.000)

36.34

(0.000)

13.48

(0.002)

40.99

(0.000)

27.61

(0.000)

规模

-0.50

(0.042)

-0.15

(0.729)

-0.47

(0.614)

-0.78

(0.000)

-1.03

(0.000)

-0.04

(0.989)

-1.00

(0.000)

-0.69

(0.214)

公平

0.15

(0.000)

-0.17

(0.229)

-0.11

(0.53)

-0.55

(0.008)

0.18

(0.024)

-0.08

(0.562)

0.12

(0.188)

0.16

(0.000)

贷款

-0.08

(0.000)

-0.06

(0.331)

-0.04

(0.632)

-0.13

(0.004)

-0.01

(0.666)

0.02

(0.45)

-0.07

(0.017)

-0.09

(0.022)

需求

-0.04

(0.028)

0.01

(0.748)

-0.01

(0.799)

0.13

(0.001)

-0.04

(0.183)

-0.04

(0.179)

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