龔 家

（云南民族大學(xué)，云南 昆明 650500）

一、引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的持續(xù)創(chuàng)新與發(fā)展，第三方支付交易平臺(tái)體制不斷完善，規(guī)模不斷增大。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2013～2016年期間，第三方綜合支付交易規(guī)模迅猛發(fā)展，其復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到110.9%。2020年末，第三方支付交易規(guī)模已達(dá)到271 萬(wàn)億元。由于第三方支付具有便捷、高效與安全等支付特征，導(dǎo)致其許多業(yè)務(wù)與商業(yè)銀行的中間業(yè)務(wù)造成一定“沖突”，這在很大程度上抑制了商業(yè)銀行的盈利水平，尤其對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入造成較大影響（謝太峰和劉科，2019）。但是商業(yè)銀行也可利用第三方支付平臺(tái)的信息資源、先進(jìn)技術(shù)，擴(kuò)大商業(yè)銀行的中間業(yè)務(wù)，進(jìn)而提高商業(yè)銀行的非利息收入能力（李淑錦和陳銀飛，2017）。第三方支付對(duì)商業(yè)銀行非利息收入的影響?yīng)q如一把“雙刃劍”，第三方支付的發(fā)展給商業(yè)銀行的非利息收入所帶來(lái)的積極效應(yīng)與消極效應(yīng)哪種影響更大？積極效應(yīng)與消極效應(yīng)在不同的時(shí)間段是否一致？對(duì)于不同規(guī)模商業(yè)銀行的影響又是否存在異質(zhì)性？這些問(wèn)題都值得深入研究。

目前已有很多學(xué)者在第三方支付對(duì)商業(yè)銀行的績(jī)效水平影響方面進(jìn)行探討。國(guó)外學(xué)者Kao &Hwang（2010）實(shí)證表明，第三方支付平臺(tái)能夠快速聚集客戶(hù)信息資源，有利于提高商業(yè)銀行的盈利水平。但是國(guó)內(nèi)學(xué)者謝太峰和劉科（2019）基于2009～2018年的15 家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)第三方支付的發(fā)展對(duì)商業(yè)銀行的整體盈利水平具有抑制性。第三方支付對(duì)不同規(guī)模商業(yè)銀行的績(jī)效水平還存在異質(zhì)性影響，梁燕子（2017）基于互聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)支付的視角下，發(fā)現(xiàn)第三方支付對(duì)不同規(guī)模的商業(yè)銀行存在不同影響，但整體表現(xiàn)為積極影響。陳希卓（2020）也通過(guò)研究表明，第三方支付在整體上降低了商業(yè)銀行的盈利水平，但在個(gè)體上對(duì)全國(guó)性商業(yè)銀行存在積極效應(yīng)，對(duì)地方性商業(yè)銀行存在消極效應(yīng)。所以第三方支付業(yè)務(wù)的發(fā)展不僅為商業(yè)銀行帶來(lái)新的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，同時(shí)也帶來(lái)較大風(fēng)險(xiǎn)（陳晨，2016）。

我國(guó)商業(yè)銀行總收入中利息收入占絕大部分，近幾年商業(yè)銀行為了提高自身競(jìng)爭(zhēng)力，也越來(lái)越重視非利息收入業(yè)務(wù)。但是隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的進(jìn)步，第三方支付平臺(tái)發(fā)展迅速，對(duì)傳統(tǒng)商業(yè)銀行的中間業(yè)務(wù)造成較大沖擊。研究表明，第三方支付主要是通過(guò)“擠占”商業(yè)銀行的中間業(yè)務(wù)來(lái)影響其績(jī)效水平與風(fēng)險(xiǎn)水平，所以也有少數(shù)學(xué)者對(duì)第三方支付與商業(yè)銀行非利息收入之間的相關(guān)性進(jìn)行研究。國(guó)外學(xué)者M(jìn)ore &Basu（2013）研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)商業(yè)銀行的存款與貸款業(yè)務(wù)相對(duì)穩(wěn)定的前提下，發(fā)展非利息收入業(yè)務(wù)有利于提高商業(yè)銀行的整體盈利水平。史亞榮和張茗（2018）研究表明，第三方支付與我國(guó)商業(yè)銀行的非利息收入呈正相關(guān)關(guān)系。嚴(yán)凌（2019）表明第三方支付業(yè)務(wù)的發(fā)展，為商業(yè)銀行的支付結(jié)算業(yè)務(wù)帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。李淑錦和陳銀飛（2017）基于16家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)與固定效應(yīng)模型，發(fā)現(xiàn)第三方支付對(duì)國(guó)有銀行與非國(guó)有銀行都存在正向溢出效應(yīng)，且非國(guó)有銀行受到的溢出效應(yīng)更加顯著。而顧海峰和閆君（2019）運(yùn)用125 家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)第三方支付能夠提高商業(yè)銀行的非利息收入占比，并且對(duì)全國(guó)性商業(yè)銀行的助推作用更加明顯。

基于現(xiàn)有研究可知，大多文獻(xiàn)都是以第三方支付對(duì)商業(yè)銀行的盈利水平、績(jī)效水平或者風(fēng)險(xiǎn)水平等總體指標(biāo)進(jìn)行研究，并且第三方支付對(duì)商業(yè)銀行的影響既存在積極效應(yīng)也存在消極效應(yīng)，第三方支付對(duì)不同規(guī)模類(lèi)型的商業(yè)銀行影響程度存在一定的差異性。事實(shí)上，研究表明第三方支付主要會(huì)對(duì)商業(yè)銀行的中間業(yè)務(wù)造成較大影響，所以本文以微觀角度進(jìn)行研究，以定量的方法研究第三方支付對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入影響。本文可能的邊際貢獻(xiàn)與創(chuàng)新包括：第一，本文研究發(fā)現(xiàn)第三方支付發(fā)展的不同階段對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入存在不同的影響效應(yīng)，所以本文的研究豐富了第三方支付對(duì)商業(yè)銀行非利息收入影響的相關(guān)理論。第二，本文對(duì)第三方支付給不同規(guī)模的商業(yè)銀行帶來(lái)異質(zhì)性的影響進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)第三方支付在不同的發(fā)展時(shí)期對(duì)不同類(lèi)型商業(yè)銀行的影響存在較大的差異性。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）溢出效應(yīng)與假設(shè)提出

由于第三方支付對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入影響有利也有弊，所以本文對(duì)利大于弊現(xiàn)象定義為第三方支付對(duì)商業(yè)銀行非利息收入帶來(lái)積極效應(yīng)，反之對(duì)弊大于利現(xiàn)象定義為第三方支付為商業(yè)銀行非利息收入帶來(lái)消極效應(yīng)。在第三方支付發(fā)展初期，由于其交易體制不夠完善，信用等級(jí)也不夠高，導(dǎo)致第三方交易業(yè)務(wù)的發(fā)展規(guī)模較小，對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入影響較??；相反，商業(yè)銀行會(huì)合理利用第三方支付平臺(tái)的相關(guān)資源并與其合作，進(jìn)而擴(kuò)大商業(yè)銀行的中間業(yè)務(wù)，增加銀行的非利息收入（史亞榮和張茗，2018；顧海峰和閆君，2019）。因此在第三方支付發(fā)展初期，隨著第三方支付業(yè)務(wù)交易規(guī)模的增加，商業(yè)銀行的非利息收入是遞增的?；谝陨戏治?，提出研究假設(shè)H1。

H1：第三方支付發(fā)展初期，第三方支付發(fā)展規(guī)模對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入表現(xiàn)為積極效應(yīng)。

近幾年，隨著電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)支付交易規(guī)模迅速擴(kuò)大，移動(dòng)支付的交易規(guī)模更是突飛猛進(jìn)，占據(jù)第三方支付業(yè)務(wù)規(guī)模的絕大份額（謝太峰和劉科，2019）。所以，伴隨著第三方支付平臺(tái)交易體制的完善與規(guī)模的擴(kuò)大，商業(yè)銀行大量的中間業(yè)務(wù)被分割，商業(yè)銀行的非利息收入受到消極影響。并且，許多商業(yè)銀行為了留住客戶(hù)資源，還會(huì)投入更多的費(fèi)用提升用戶(hù)體驗(yàn)，這也間接增加非利息業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的成本。第三方支付對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入表現(xiàn)為消極效應(yīng)，即隨著第三方支付業(yè)務(wù)交易規(guī)模的增加，商業(yè)銀行的非利息收入是遞減的（蔡國(guó)良和龔鈺涵，2019）?；谠摾碚摲治觯岢鲅芯考僭O(shè)H2。

H2：第三方支付發(fā)展的成熟期，第三方支付發(fā)展規(guī)模對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入表現(xiàn)為消極效應(yīng)。

所以，基于H1與H2兩個(gè)研究假設(shè)可得出本文研究假設(shè)H3。

H3：第三方支付對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入在不同階段具有不同的影響效應(yīng)，表現(xiàn)為先升后降的“倒U型”非線性關(guān)系。

（二）異質(zhì)性效應(yīng)與假設(shè)提出

全國(guó)性商業(yè)銀行與地方性商業(yè)銀行的總體規(guī)模與經(jīng)營(yíng)模式都不盡相同。雖然我國(guó)商業(yè)銀行的收入主要由利息收入與非利息收入組成，但實(shí)際上我國(guó)商業(yè)銀行的絕大部分收入都是來(lái)自利息收入。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，全國(guó)性商業(yè)銀行的非利息收入占比要小于地方性商業(yè)銀行的非利息收入占比，即全國(guó)性商業(yè)銀行開(kāi)展非利息收入的動(dòng)機(jī)小于地方性商業(yè)銀行開(kāi)展非利息收入的動(dòng)機(jī)。同時(shí)，由于地方性商業(yè)銀行規(guī)模較小、本身內(nèi)部機(jī)制不如全國(guó)性商業(yè)銀行完善，也更容易受到第三方支付發(fā)展規(guī)模的影響。因此，第三方支付對(duì)不同類(lèi)型商業(yè)銀行的非利息收入影響也存在一定的差異性。所以基于上述理論分析，可提出本文研究假設(shè)H4。

H4：第三方支付對(duì)不同類(lèi)型商業(yè)銀行的非利息收入存在異質(zhì)性影響。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

鑒于數(shù)據(jù)的科學(xué)性與可得性，本文選取2010～2019 年我國(guó)50 家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)，其中包括3家政策性銀行、6家大型國(guó)有商業(yè)銀行、12家全國(guó)性股份制商業(yè)銀行、24家城市商業(yè)銀行和5家農(nóng)村商業(yè)銀行。由于2020年的突發(fā)公共衛(wèi)生事件——新冠肺炎疫情對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)造成較大沖擊，為了實(shí)證結(jié)果的準(zhǔn)確性，并未采用2020 年相關(guān)數(shù)據(jù)。本文中商業(yè)銀行數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)與各銀行年報(bào)官網(wǎng)，宏觀數(shù)據(jù)來(lái)源于中經(jīng)數(shù)據(jù)庫(kù)、銳思數(shù)據(jù)庫(kù)以及艾瑞咨詢(xún)官網(wǎng)。為消除量綱對(duì)模型回歸造成的影響，文中變量盡可能使用增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)，對(duì)于較大的原始數(shù)據(jù)都會(huì)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理或適當(dāng)?shù)姆糯笈c縮小。所有數(shù)據(jù)處理與模型構(gòu)建均通過(guò)SAS9.4軟件與Stata16.0軟件。

（二）變量選取

1.被解釋變量。本文研究第三方支付對(duì)商業(yè)銀行非利息收入的影響，而商業(yè)銀行的非利息收入主要由銀行辦理中間業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的手續(xù)費(fèi)與服務(wù)費(fèi)構(gòu)成。蔡國(guó)良和龔鈺涵（2019）、詹學(xué)智（2020）使用手續(xù)費(fèi)及傭金收入（FCI）或手續(xù)費(fèi)及傭金凈收入（NFC）來(lái)反映商業(yè)銀行的非利息收入水平，本文為了降低數(shù)據(jù)的量級(jí)，以手續(xù)費(fèi)及傭金收入與營(yíng)業(yè)收入的比值——手續(xù)費(fèi)及傭金收入率（FCIR）與手續(xù)費(fèi)及傭金凈收入的對(duì)數(shù)值（LNFC）來(lái)衡量商業(yè)銀行的非利息收入水平，其中手續(xù)費(fèi)及傭金凈收入的對(duì)數(shù)值（LNFC）作為實(shí)證分析中的被解釋變量，手續(xù)費(fèi)及傭金收入率（FCIR）用來(lái)進(jìn)行模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2.核心解釋變量。第三方支付交易規(guī)模主要由銀行卡收單業(yè)務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)支付業(yè)務(wù)與移動(dòng)支付業(yè)務(wù)組成。為了降低數(shù)據(jù)的量級(jí)，本文以第三方支付交易規(guī)模的增長(zhǎng)率（GTS）作為核心解釋變量。

3.控制變量。為了提高研究結(jié)果的精準(zhǔn)性，本文將控制變量設(shè)為微觀控制變量與宏觀控制變量。微觀控制變量主要是反映商業(yè)銀行內(nèi)部的相關(guān)指標(biāo)，選取凈利潤(rùn)與資產(chǎn)平均余額的比值——資產(chǎn)收益率（ROA）衡量商業(yè)銀行的盈利能力與經(jīng)營(yíng)績(jī)效水平；選取銀行的總資產(chǎn)（TBA）衡量銀行資產(chǎn)規(guī)模水平，為降低數(shù)據(jù)的量級(jí)對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)處理（LTBA）；選取不良貸款與總貸款的比值——不良貸款率（NPLR）衡量銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理水平；最后選取營(yíng)業(yè)收入與總資產(chǎn)的比值——總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（TTA）衡量銀行的經(jīng)營(yíng)效率水平。宏觀控制變量主要是指與整個(gè)金融市場(chǎng)相關(guān)的指標(biāo)，選取GDP指數(shù)（GDP）衡量我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)速度；選取居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）衡量金融市場(chǎng)的通貨膨脹水平；選取貨幣供應(yīng)量（M2）衡量貨幣政策的緊松程度，為降低數(shù)據(jù)的量級(jí)對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)處理（LM2）。變量的具體描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（三）研究模型設(shè)定

本文數(shù)據(jù)包含50家商業(yè)銀行10年的非平衡面板數(shù)據(jù)，考慮到商業(yè)銀行當(dāng)期的非利息收入能夠持續(xù)影響未來(lái)的非利息收入，且控制變量中的資產(chǎn)收益率、不良貸款率與資產(chǎn)總規(guī)模等指標(biāo)可能與被解釋變量之間存在內(nèi)生性，所以本文采用更具效率的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)GMM方法對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，如公式（1）至公式（4）所示。

模型1：

模型2：

模型3：

模型4：

其中，i表示不同銀行類(lèi)型，t表示不同年份，φi表示待估系數(shù)，ui表示不同銀行個(gè)體的異質(zhì)性，εit為誤差項(xiàng)。由于本文采用動(dòng)態(tài)面板模型，還需考慮商業(yè)銀行的非利息收入影響的滯后作用，因此對(duì)被解釋變量——手續(xù)費(fèi)及傭金收入率與手續(xù)費(fèi)及傭金凈收入進(jìn)行滯后一階處理，分別記為FCIR（?1）、LNFC（?1），該滯后變量FCIR（?1）與LNFC（?1）都會(huì)作為工具變量，有利于緩解模型的內(nèi)生性問(wèn)題。

模型1 用于研究第三方支付對(duì)商業(yè)銀行非利息收入的溢出效應(yīng)，第i家銀行的第t年商業(yè)銀行的非利息收入水平可以由第三方支付交易規(guī)模增長(zhǎng)率、資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)總計(jì)、不良貸款率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)與商業(yè)銀行的非利息收入前一期水平進(jìn)行解釋。為了更加深入地研究第三方支付對(duì)商業(yè)銀行非利息收入的溢出效應(yīng)，模型中添加了第三方支付交易規(guī)模增長(zhǎng)率的二次項(xiàng)，有益于解決理論分析中提出的H1、H2、H3三個(gè)研究假設(shè)。模型2在模型1的基礎(chǔ)上增加GTSit·DVAit交互項(xiàng)，其中DVAit表示不同類(lèi)型商業(yè)銀行的虛擬變量，用于識(shí)別商業(yè)銀行的規(guī)模系統(tǒng)大小，將第三方支付交易規(guī)模增長(zhǎng)率與商業(yè)銀行類(lèi)別的虛擬變量形成交互項(xiàng)，用于研究第三方支付對(duì)商業(yè)銀行非利息收入影響的異質(zhì)性，即理論分析中提出的研究假設(shè)H4。本文還將50個(gè)商業(yè)銀行總樣本按銀行規(guī)模大小分為兩個(gè)子樣本，運(yùn)用模型1 分別對(duì)兩個(gè)子樣本進(jìn)行分析，研究各類(lèi)型商業(yè)銀行非利息收入之間的異質(zhì)性。

模型3與模型4用于穩(wěn)健性檢驗(yàn)。模型3與模型4 分別是在模型1 與模型2 的基礎(chǔ)上，把手續(xù)費(fèi)及傭金收入率作為被解釋變量手續(xù)費(fèi)及傭金凈收入的代理變量，對(duì)第三方支付對(duì)商業(yè)銀行非利息收入的溢出效應(yīng)與異質(zhì)性進(jìn)行再次檢驗(yàn)，以提高研究結(jié)論的有效性。

四、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

實(shí)證樣本選取“大N 小T”的非平衡面板數(shù)據(jù)，為防止模型出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，也為了保證最后的研究結(jié)果具有實(shí)際價(jià)值，所以本文采用Fisher?ADF 與Fisher?PP 兩種檢驗(yàn)方法對(duì)所有指標(biāo)變量FCIR、LNFC、GTS、ROA、LTBA、NPLR、TTA、GDP、CPI、LM2 進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)。從表2的檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，所有指標(biāo)變量都不存在單位根，即所有變量都是平穩(wěn)序列。

表2 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)

（二）回歸結(jié)果分析

首先在總體樣本的基礎(chǔ)上，研究第三方支付對(duì)商業(yè)銀行非利息收入的溢出效應(yīng)與異質(zhì)性，表3是基于模型1與模型2的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)GMM的實(shí)證結(jié)果。

從動(dòng)態(tài)面板的回歸結(jié)果可以看出，兩個(gè)模型的AR（2）統(tǒng)計(jì)量P值遠(yuǎn)大于0.1的水平，表明模型中的二階擾動(dòng)項(xiàng)不存在自相關(guān)；Sargan統(tǒng)計(jì)量P值大于0.1且小于0.4，表明模型中所選的工具變量非常恰當(dāng)，既有效也無(wú)過(guò)度；并且被解釋變量——手續(xù)費(fèi)及傭金凈收入滯后一階項(xiàng)的系數(shù)在1%水平下顯著。以上分析表明動(dòng)態(tài)系統(tǒng)GMM面板模型是適應(yīng)的。

模型1與模型2估計(jì)結(jié)果中的第三方支付交易規(guī)模增長(zhǎng)率（GTS）一次項(xiàng)系數(shù)在1%水平下顯著為正，且二次項(xiàng)系數(shù)（GTS2）在1%水平下顯著為負(fù)。表明第三方支付規(guī)模的增加對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入在前期表現(xiàn)為積極效應(yīng)，在后期表現(xiàn)為消極效應(yīng)，即在整個(gè)時(shí)間段內(nèi)兩者之間存在明顯的“倒U 型”關(guān)系。所以本文研究假設(shè)H3在實(shí)證上得以論證。

第三方支付業(yè)務(wù)主要由三部分組成：銀行卡的收單交易業(yè)務(wù)、移動(dòng)支付交易業(yè)務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)支付交易業(yè)務(wù)。在第三方支付發(fā)展初期，移動(dòng)支付交易業(yè)務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)支付交易業(yè)務(wù)的發(fā)展規(guī)模較小，而銀行卡收單業(yè)務(wù)的規(guī)模在第三方支付交易業(yè)務(wù)規(guī)模中占比每年都超過(guò)50%。雖然第三方支付平臺(tái)的發(fā)展通過(guò)“擠占”中間業(yè)務(wù)對(duì)商業(yè)銀行產(chǎn)生一定的消極效應(yīng)，但是第三方支付也為商業(yè)銀行帶來(lái)更多的信息資源與合作機(jī)會(huì)等一系列積極效應(yīng)。由于第三方支付對(duì)商業(yè)銀行所產(chǎn)生的積極效應(yīng)超過(guò)消極效應(yīng)，并在兩種效應(yīng)的綜合下，第三方支付規(guī)模的發(fā)展對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入影響表現(xiàn)為積極效應(yīng)。所以本文研究假設(shè)H1得以論證。

隨著電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)支付與移動(dòng)支付交易規(guī)模逐漸擴(kuò)大。相關(guān)報(bào)告顯示，2017年的銀行卡收單業(yè)務(wù)規(guī)模僅占第三方支付總規(guī)模的32%，而互聯(lián)網(wǎng)支付與移動(dòng)支付占據(jù)68%。最近三年，移動(dòng)支付的交易規(guī)模更是突飛猛進(jìn)，已占據(jù)第三方支付業(yè)務(wù)規(guī)模的絕大份額。所以，隨著第三方支付平臺(tái)體制的完善與規(guī)模的擴(kuò)大，第三方支付對(duì)商業(yè)銀行所產(chǎn)生的消極效應(yīng)超過(guò)積極效應(yīng)，在兩種效應(yīng)的綜合下，第三方支付對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入影響表現(xiàn)為消極效應(yīng)。所以本文研究假設(shè)H2得以論證。

從兩個(gè)模型的回歸結(jié)果可知，被解釋變量的滯后一階項(xiàng)LNFC（?1）對(duì)當(dāng)期的非利息收入水平（LNFC）具有顯著的正向影響，說(shuō)明商業(yè)銀行的非利息收入能力具有持續(xù)性特征。此外，商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模水平與總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率水平也與非利息收入能力呈正相關(guān)，因?yàn)樯虡I(yè)銀行的總規(guī)模越大，其擁有的中間業(yè)務(wù)量就會(huì)更多；總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高，其經(jīng)營(yíng)效率就更高，兩者都能促進(jìn)商業(yè)銀行的非利息收入水平。在宏觀層面上還可以發(fā)現(xiàn)，國(guó)民經(jīng)濟(jì)的總體水平提升能使商業(yè)銀行的非利息收入能力得到提高，而單一的消費(fèi)水平或貨幣供應(yīng)量的上升不利于商業(yè)銀行的非利息收入。模型2在模型1的基礎(chǔ)上增加了GTS·DVA交互項(xiàng)，即第三方支付交易規(guī)模增長(zhǎng)率與商業(yè)銀行類(lèi)別的虛擬變量交互項(xiàng)，用于研究第三方支付對(duì)商業(yè)銀行非利息收入影響的異質(zhì)性。從模型2的回歸結(jié)果顯示，交互項(xiàng)GTS·DVA的系數(shù)在1%水平下顯著為正，表明第三方支付對(duì)不同類(lèi)型商業(yè)銀行的非利息收入影響存在異質(zhì)性。所以本文研究假設(shè)H4得以論證。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文為了確保研究結(jié)果的有效性，采用替換被解釋變量與改變模型類(lèi)型兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先將手續(xù)費(fèi)及傭金收入率作為手續(xù)費(fèi)及傭金凈收入的替代變量，在模型3 與模型4 的基礎(chǔ)上對(duì)商業(yè)銀行的總體樣本再次運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其次對(duì)總樣本采用雙向固定效應(yīng)進(jìn)行再次檢驗(yàn)，其回歸結(jié)果如表4所示。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)的模型回歸結(jié)果

從穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，第三方支付交易規(guī)模增長(zhǎng)率（GTS）一次項(xiàng)系數(shù)在1%水平下顯著為正，第三方支付交易規(guī)模增長(zhǎng)率（GTS2）二次項(xiàng)系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，表明第三方支付對(duì)我國(guó)總體商業(yè)銀行非利息收入的影響依然存在先升后降的“倒U型”非線性關(guān)系。第三方支付交易規(guī)模增長(zhǎng)率與銀行資產(chǎn)總規(guī)模的交互項(xiàng)GTS·DVA系數(shù)在1%水平下顯著，表明第三方支付對(duì)不同類(lèi)型商業(yè)銀行的非利息收入影響存在異質(zhì)性，其他控制變量的系數(shù)大小同前文中的模型1 與模型2 回歸后的結(jié)果基本一致，正負(fù)方向也大致相同，由此可知，本文的實(shí)證結(jié)果是穩(wěn)健的。

（四）異質(zhì)性分析

為了更深入研究第三方支付對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行非利息收入影響的異質(zhì)性，本文將50 個(gè)商業(yè)銀行總樣本按其規(guī)模劃分為兩個(gè)子樣本，分為全國(guó)性商業(yè)銀行與地方性商業(yè)銀行。全國(guó)性商業(yè)銀行包含國(guó)家政策性銀行、國(guó)有商業(yè)銀行與全國(guó)性股份制商業(yè)銀行共22 個(gè)樣本，地方性商業(yè)銀行包含城市商業(yè)銀行與農(nóng)村商業(yè)銀行共28 個(gè)樣本，分別運(yùn)用模型1 進(jìn)行回歸，具體結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 子樣本模型回歸結(jié)果

從表5 的回歸結(jié)果中可以看出第三方支付對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行非利息收入影響存在顯著的異質(zhì)性。首先，地方性商業(yè)銀行樣本的第三方支付交易規(guī)模增長(zhǎng)率（GTS）一次項(xiàng)系數(shù)在1%水平下顯著為正，且二次項(xiàng)系數(shù)（GTS2）在1%水平下顯著為負(fù)。說(shuō)明地方性商業(yè)銀行樣本與總體商業(yè)銀行樣本相似，第三方支付的發(fā)展對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入在前期表現(xiàn)為積極效應(yīng)，在后期表現(xiàn)為消極效應(yīng)，即在整個(gè)時(shí)間段內(nèi)兩者之間存在明顯的“倒U型”關(guān)系。然而，全國(guó)性商業(yè)銀行樣本的第三方支付交易規(guī)模增長(zhǎng)率（GTS）一次項(xiàng)系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，且二次項(xiàng)系數(shù)（GTS2）在1%水平下顯著為正。其表現(xiàn)與總體商業(yè)銀行樣本截然相反，即第三方支付的發(fā)展對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入在前期表現(xiàn)為消極效應(yīng)，在后期表現(xiàn)為積極效應(yīng)，在整個(gè)時(shí)間段內(nèi)兩者之間存在明顯的“正U型”關(guān)系。

其異質(zhì)性顯著的原因在于全國(guó)性商業(yè)銀行與地方性商業(yè)銀行的總體規(guī)模與經(jīng)營(yíng)模式都不盡相同。第三方支付發(fā)展初期，由于其規(guī)模較小、交易體制不夠完善、信用等級(jí)也不夠高，全國(guó)性大中型商業(yè)銀行與第三方支付平臺(tái)進(jìn)行合作的積極性不高。全國(guó)性大中型商業(yè)銀行還具有雄厚的資金、豐富的業(yè)務(wù)資源與信息資源等較大優(yōu)勢(shì)，其經(jīng)營(yíng)的主要收入還是以利息收入為主，與地方性商業(yè)銀行相比不太注重其非利息收入，所以在初期第三方支付平臺(tái)“過(guò)度擠占”全國(guó)性大中型商業(yè)銀行非利息收入業(yè)務(wù)，最終導(dǎo)致其非利息收入減少，呈現(xiàn)出消極效應(yīng)。在第三方支付發(fā)展的成熟期，隨著其規(guī)模逐漸增大、交易體制不斷完善、信用等級(jí)越來(lái)越高，此時(shí)，全國(guó)性大中型商業(yè)銀行主動(dòng)尋求與第三方支付平臺(tái)合作的機(jī)會(huì)，同時(shí)第三方支付平臺(tái)也更傾向于與全國(guó)性大中型商業(yè)銀行進(jìn)行合作，這些表現(xiàn)都有利于提高全國(guó)性大中型商業(yè)銀行的非利息收入并呈現(xiàn)出積極效應(yīng)。地方性商業(yè)銀行的總體規(guī)模與經(jīng)營(yíng)模式同全國(guó)性商業(yè)銀行差異較大，第三方支付的發(fā)展對(duì)地方性商業(yè)銀行非利息收入的影響也與第三方支付對(duì)全國(guó)性商業(yè)銀行非利息收入的影響截然相反。由于第三方支付對(duì)地方性商業(yè)銀行非利息收入的影響機(jī)制與第三方支付對(duì)總體商業(yè)銀行非利息收入的影響機(jī)制相似，并且前文已對(duì)此分析，故此處不再贅述。

除了核心解釋變量——第三方支付對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入影響存在顯著異質(zhì)性外，其余控制變量如不良貸款率、總資產(chǎn)規(guī)模、CPI 居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)以及被解釋變量的滯后一階項(xiàng)LNFC（?1）等都對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入影響存在一定的異質(zhì)性，雖然其影響大小不同，但整體方向一致。

五、結(jié)論與政策建議

隨著第三方支付的成長(zhǎng)規(guī)模由初級(jí)階段發(fā)展到現(xiàn)在的成熟階段，我國(guó)不同類(lèi)型的商業(yè)銀行非利息收入受到不同的影響效應(yīng)。本文選取我國(guó)2010～2019年共50 家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)作為總體樣本，并采用SYS?GMM 估計(jì)方法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果表明：第一，第三方支付的發(fā)展對(duì)我國(guó)總體商業(yè)銀行的非利息收入在最初階段表現(xiàn)為積極效應(yīng)，在成熟階段表現(xiàn)為消極效應(yīng)，即在整個(gè)時(shí)間段內(nèi)兩者之間存在先升后降的“倒U 型”關(guān)系。第二，將50 家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)總樣本按其資產(chǎn)規(guī)模劃分為全國(guó)性商業(yè)銀行與地方性商業(yè)銀行兩個(gè)子樣本，并分別進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)地方性商業(yè)銀行子樣本表現(xiàn)與商業(yè)銀行總體樣本相似，第三方支付的發(fā)展對(duì)地方性商業(yè)銀行的非利息收入在初期表現(xiàn)為積極效應(yīng)，在后期表現(xiàn)為消極效應(yīng)，即在整個(gè)時(shí)間段內(nèi)兩者之間存在先升后降的“倒U 型”關(guān)系；但是全國(guó)性商業(yè)銀行子樣本的表現(xiàn)與商業(yè)銀行總體樣本截然相反，第三方支付的發(fā)展對(duì)全國(guó)性商業(yè)銀行的非利息收入在前期表現(xiàn)為消極效應(yīng)，在后期表現(xiàn)為積極效應(yīng)，在整個(gè)時(shí)間段內(nèi)兩者之間存在先降后升的“正U型”關(guān)系。第三，第三方支付對(duì)不同類(lèi)型商業(yè)銀行的非利息收入影響存在顯著的異質(zhì)性，商業(yè)銀行內(nèi)部的績(jī)效水平、風(fēng)險(xiǎn)水平與資產(chǎn)規(guī)模水平等微觀因素同經(jīng)濟(jì)發(fā)展、貨幣增長(zhǎng)、消費(fèi)水平等宏觀因素也都會(huì)對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入水平產(chǎn)生一定影響。

基于以上研究結(jié)論，本文分別對(duì)銀行個(gè)體與政府提出以下建議：

第三方支付的發(fā)展規(guī)模已由初級(jí)階段過(guò)渡到如今的成熟階段，并且第三方支付發(fā)展的不同階段對(duì)不同類(lèi)型的商業(yè)銀行有不同的影響?，F(xiàn)階段，第三方支付對(duì)地方性商業(yè)銀行的非利息收入表現(xiàn)為消極效應(yīng)，所以地方性商業(yè)銀行應(yīng)加強(qiáng)與第三方支付平臺(tái)之間的業(yè)務(wù)合作，充分利用第三方支付的先進(jìn)技術(shù)與信息資源，增加自身的中間業(yè)務(wù)量，從而提高非利息收入能力。對(duì)全國(guó)性商業(yè)銀行而言，第三方支付對(duì)其非利息收入表現(xiàn)為積極效應(yīng)，所以全國(guó)性商業(yè)銀行應(yīng)好好把握第三方支付所帶來(lái)的先進(jìn)技術(shù)與信息資源，合理運(yùn)用自身的優(yōu)勢(shì)，突破傳統(tǒng)業(yè)務(wù)利差瓶頸，進(jìn)而提高自身的盈利能力。同時(shí)，全國(guó)性大中型商業(yè)銀行也應(yīng)利用自身的規(guī)模優(yōu)勢(shì)與經(jīng)營(yíng)優(yōu)勢(shì)，帶動(dòng)地方性中小型商業(yè)銀行積極開(kāi)展非利息收入業(yè)務(wù)，促進(jìn)我國(guó)商業(yè)銀行非利息收入業(yè)務(wù)的多元化發(fā)展。

政府部門(mén)作為金融市場(chǎng)的監(jiān)管者，無(wú)論是對(duì)第三方支付平臺(tái)的非利息收入業(yè)務(wù)還是對(duì)商業(yè)銀行的非利息收入業(yè)務(wù)，都要加強(qiáng)監(jiān)督，嚴(yán)控市場(chǎng)的非利息收入業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而防范金融市場(chǎng)上的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，政府監(jiān)管者也應(yīng)注意第三方支付對(duì)不同規(guī)模商業(yè)銀行影響的異質(zhì)性，適時(shí)推出合理性政策，引導(dǎo)市場(chǎng)中非利息收入業(yè)務(wù)在第三方支付平臺(tái)與商業(yè)銀行之間協(xié)調(diào)發(fā)展，要在保持金融市場(chǎng)穩(wěn)定的前提下，同時(shí)提高第三方支付平臺(tái)與商業(yè)銀行的非利息收入能力。