第三方支付对中国农业银行中间业务的影响分析

[20]，选取了中间业务收入（Y）为被解释变量，即为利润表中手续费及佣金收入这一项。解释变量解释变量的选取第三方互联网支付交易规模（X1）来代表第三方支付的发展，直接冲击银行对公支付结算业务。控制变量的选取农行中间业务发展同时也会受到来自国家经济环境变化的影响，则选取了国内生产总值增速（X2）来反映国家经济环境。为隔离银行风险抵御能力和监管约束对中间业务的独立影响，确保第三方支付的系数估计更准确，选取了资本充足率（X3）。表4-1变量设定变量类型变量名符号变量解释被解释变量中间业务收入Y手续费及佣金收入解释变量第三方互联网支付交易规模X1反映第三方支付发展的规模控制变量GDP增长率X2反映外部影响因素总资产净利率X3资本对风险加权资产的覆盖能力实证模型介绍鉴于样本为单一银行的时间序列数据，变量可能存在内生互动关系，故本文采用向量自回归（VAR）模型进行分析，模型设定如下：lnYt为提高数据稳定性，对Y和X1取对数处理，其中,lnYt为中国农业银行在t时期的中间业务收入的对数,c实证结果及分析单位根检验在进行分析之前，为避免发生伪回归现象，故对变量事先处理，进行平稳性检验。表4-2平稳性检验变量检验方法T统计量P值结论LNYADF检验-2.2910.175非平稳LNX1ADF检验-2.2990.172非平稳X2ADF检验-4.8850.000平稳X3ADF检验-2.3180.166非平稳通过对变量进行ADF检验后，可以看到lnYt、lnX1、表4-3变量一阶差分平稳性检验变量检验方法T统计量P值结论LNYADF检验-3.9480.002平稳LNX1ADF检验-3.8470.002平稳X2ADF检验-4.8530.000平稳X3ADF检验-4.1390.001平稳变量经处理后P值均小于0.05，不存在不平稳的情况，进行下一步分析，利用信息准则来选择最优滞后阶。协整检验协整检验用于确定变量之间是否存在长期均衡关系。在对变量进行协整检验时，首先依据最佳滞后期数准则（ARC、SC、LR）来确定最优滞后阶数。如表4-4所示，AIC、SC和HQ均在3阶模型中取得最优值，因此确定最优滞后阶数为3级，并据此构建了VAR(3)模型。表4-4不同滞后阶数的比较LaglogLAICSCHQFPE0-81.868-6.445-6.267-6.3830.0021-69.037-6.114-5.216-5.8080.0022-57.568-5.681-4.048-5.1310.004322.92-9.534*-7.152*-8.745*0协整检验分析结果如表4-5所示，在5%显著性水平条件下，采用迹检验（最大特征根法）进行协整关系判定。当原假设设定为存在两个协整方程时，迹统计量（最大特征根）测得19.966，显著高于5%临界值15.494，据此拒绝原假设，证实至少存在两个协整关系。反之，当原假设限定最多存在三个协整方程时，最大迹统计量记录为3.118，低于对应临界值3.841，故无法拒绝该原假设，由此推断至少存在三个协整方程，实证各变量间具有长期均衡关联。基于上述协整检验结论，研究输出了标准化协整系数估计值。表4-5Johansen协整检验协整方程个数假设特征根迹（最大根）10%临界值5%临界值1%临界值NONE0.77194.86044.49347.85554.681ATMOST10.6149.11927.06729.79635.463ATMOST20.41919.96613.42915.49419.935ATMOST30.0963.1182.7053.8416.635表4-6标准化的协整系数LNYLNX1X2X31.0000000.887951-0.000435-0.060129(0.10979)(0.00156)(0.018387)注：括号内的数据是标准差，极大似然估计值34.75542依据表4-6中协整关系分析得到的标准化系数，可以得到如下的标准化协整方程：：lnY=−0.88795方程（2）说明四个变量lnY、lnX1、X2、X3之间存在一个稳定且显著的长期均衡关系，且lnY与lnX1负相关，lnY与X2、X3正相关。即，选取样本区间2016年-2024年内，中国农业银行中间业务lnY协整分析结果显示，第三方互联网支付交易规模lnX1扩大，正向影响中国农业银行中间业务lnY，第三方互联网支付交易规模lnX1协整分析结果显示，国内生产总值增速X2增大，正向影响中国农业银行中间业务lnY，国内生产总值增速X2每增加1个单位，中国农业银行中间业务lnY减少0.000435协整分析结果显示，资本充足率X3增大，正向影响中国农业银行中间业务lnY，资本充足率X3每增加1个单位，中国农业银行中间业务lnY减少0.06013个单位。这说明长期来看，资本充足率越高，为了维持协整关系，中间业务收入相对较低，格兰杰因果检验协整检验证实，四个变量之间存在长期稳定的均衡关系，为了明确它们之间究竟是存在一个方向还是双向的因果关系，进行了格兰杰因果关系检验，检验结果如表4-7所示。表4-7格兰杰因果关系检验结果NullHypothesisObsF-statisticProb．LNX1doesnotCauseLNY328.625470.0004LNYdoesnotCauseLNX1321.009550.4050X2doesnotCauseLNY321.098420.3682LNYdoesnotCauseX2320.004900.9995X3doesnotCauseLNY321.128290.3566LNYdoesnotCauseX3320.131300.9406表4-7说明“LNX1doesnotCauseLNY”的p-value0.0004远小于常用显著性水平0.05，说明可以拒绝这一原假设，即第三方互联网支付交易规模具有统计显著的预测能力，可以帮助预测未来的中间业务收入。与此同时，“LNYdoesnotCauseLNX1”，表明中间业务收入并未显著预测支付交易规模。这一结果显示出单向的因果关系：支付交易规模在时间序列上领先于中间业务收入，这与银行通过扩大互联网支付服务而带动手续费、结算、托管等中间业务收入增长的实际情形较为吻合。“X2doesnotCauseLNY”与“LNYdoesnotCauseX2”两个方向的p-value均较高（均在0.36及以上），说明在统计上无法拒绝原假设，即GDP增速既不能显著地预测中间业务收入，也不受中间业务收入的格兰杰影响。这表明，虽然宏观经济增长是经济运行的重要背景，但在该模型设定下，GDP增速对银行中间业务收入的短期预测效果不明显，可能是因为中间业务收入更多依赖于技术升级、服务创新等方面的驱动，而非经济增长的直接拉动。“X3doesnotCauseLNY”与“LNYdoesnotCauseX3”双向的p-value均较高，表明在统计上无法拒绝X3doesnotCauseLNY”以及相反的检验。这说明资本充足率在该模型中对中间业务收入既没有显著的预测作用，也没有受到中间业务收入的预测影响。可能原因是资本充足率通常代表的是银行的风险管理和监管要求，其变动周期较长、波动较小，未能在样本期间内捕捉到显著的短期动态关系。格兰杰因果检验结果显示，在所选样本期内，第三方互联网支付交易规模对中国农业银行中间业务收入具有显著的正向预测作用，而GDP增速和资本充足率则未对中间业务收入展现出明显的格兰杰因果关系。这提示在银行业务战略中，重点关注和推动第三方支付业务的发展，可能是提升中间业务收入的主要驱动因素。VAR模型稳定性检验VAR模型稳定性需满足所有特征根的倒数模严格小于单位圆半径，即特征根须严格分布于单位圆内部域。当存在特征根倒数模超出临界阈值（≥1）时，模型将丧失稳定性并需进行参数重构。鉴于脉冲响应函数估计与方差分解的可靠性均取决于VAR模型的稳定特性，因此稳定性检验成为模型验证的必要环节。通过调取已建立的VAR(3)模型分析界面，可观测到图4-1呈现的AR特征根分布图。该模型纳入四个解释变量，对应生成12个特征根（计算式：4×3=12），图示结果直观呈现所有特征根倒数模均严格小于单位圆半径，完整分布于稳定区域，据此确认该VAR(3)模型通过稳定性检验。图4-1VAR模型AR根图脉冲响应分析脉冲响应函数通过动态模拟冲击传导，将静态的VAR系数转化为可直观解释的政策工具。表4-8为lnY表4-8脉冲响应函数分析时期LNYLNX1X2X310.0697650.0000000.0000000.0000002-0.050603-0.0245790.0154680.0094383-0.000024-0.014338-0.011191-0.01105340.0126460.0130820.0346450.02278650.0411120.018783-0.044946 0.0076456-0.046781-0.0315470.016569-0.00710678910-0.0053240.008562 0.0382600.0440240.0009460.0160380.019945-0.030089-0.0068610.035044-0.0434560.016197-0.0125140.0041480.007416-0.004459当LNY受到正冲击时，第一期立即上升0.069765，说明中间业务收入迅速响应信息传导和短期业务调整。随后，第二期出现-0.050603的下降，表明系统出现“回调”或反转，可能为过度反应，随后通过误差修正趋向均衡。之后，响应函数在第三期几乎归零，第四期再次转正（0.012646），第五期明显上升（0.041112），第六期又转为负（-0.046781），随后逐期波动逐渐衰减，最终至第十期响应依然为小幅负值（-0.012514），整体呈现震荡衰减效应，表明系统冲击效应为暂时性，终将回归长期均衡。对于LNX1冲击，揭示了传统银行业务受到数字金融崛起的挑战，同时也为业务创新提供了契机。第二期响应为-0.024579，说明支付交易规模突然扩大时，短期内可能引发资源重新分配，导致LNY暂时下降；第三期仍负，但第四、第五期逐渐转正，显示支付业务的影响存在延迟和反转，直到后期逐渐减弱。GDP增速（X2）的冲击在第二期呈轻微正向（0.015468），反映经济增长能提升中间业务需求；但第三期转负，第四期大幅上升至0.034645，第五期再转为负（-0.044946），说明经济增长对LNY的影响在短期内较为复杂、延迟且存在反复波动，其传递效应不稳定。资本充足率（X3）的冲击在第二期为正（0.009438），可能代表资本充足带来运营灵活性；但第三期转负，第四期回升至正（0.022786），第五期正向作用变弱（0.007645），第六期再次变负，随后在第七到十期呈现正负交替，表明资本充足率变化通过风险管理、信贷结构调整等路径对LNY产生间接、振荡影响。总体来看，各冲击均为暂时性效应，系统最终通过内部调节回归均衡。这为中长期经营策略提供依据：在短期波动中重视风险管控和内部调节，同时把握延迟效应捕捉潜在增长机会。方差分解通过预测误差方差分解(FEVD)，分析银行中间业务（Y）发生变化时，第三方互联网支付交易规模（X1），国内生产总值增速（X2），资本充足率（X3）对变动的影响程度识别各个因素在特定时间段内对系统波动起着主导作用，如表4-9所示。表4-9方差分解结果表时期LNYLNX1X2X31100000288.8477.2262.8621.065384.289.1874.1362.397469.8459.02814.4036.724561.9138.923.9235.264662.00112.59220.8684.5397891061.38156.97854.05754.96912.4412.74212.38114.28420.8625.2929.13226.7515.3184.994.4313.995在预测期1，所有预测误差均由LNY本身的冲击解释，说明此时外部变量的即时传递效应为零（正交化处理条件下常见）。到了预测期2，LNY自身贡献降至约88.85%，而第三方支付（LNX1）的冲击开始发挥作用，其贡献约7.23，GDP增速（X2）和资本充足率（X3）的贡献分别为2.86和1.07，这表明短期内支付业务波动已传递到中间业务收入，而宏观经济和风险管理因素影响较弱。随时间推移（期3至期6），LNY自身贡献逐步降低，期3约84.28%，同时LNX1、X2和X3的影响逐步增加，分别升至9.19%、4.14%和2.40%（期3）。至期4，LNY贡献大幅降为69.85%，而GDP增速贡献大幅上升至14.40%，X3贡献也提升至6.72，LNX1仍约9%。期5时，LNY约61.91%，GDP贡献达23.92%，显示宏观经济因素在中长期预测中作用显著；LNX1略降至8.90，X3调整为5.26。期6时，LNX1贡献进一步上升到12.59，而LNY保持约62%，GDP略降至20.87，X3为4.54。期10结果显示，LNY贡献介于54–61%之间，LNX1在12%～14%，GDP在20%～29%，X3在4%～5%之间。总体来说，各冲击效应随预测期延长逐渐趋稳，外部因素在长期解释中越来越重要，而系统最终通过内部调节回归均衡。结论与建议结论本研究先对中国农业银行中间业务与第三方支付的发展现状进行了分析，接着探讨了第三方支付对该行中间业务影响的作用机理，最终通过实证分析验证了这一影响，并得出如下结论：第一，从对第三方支付与中国农业银行中间业务收入状况的比较，以及对四大行中间业务收入比例变化趋势的对照分析中可以看出，第三方支付的规模正不断扩大，而各商业银行中间业务的发展存在不均衡现象。与其他国有商业银行相比，中国农业银行在中间业务方面仍具有较大的成长空间。第二，第三方支付的发展对中国农业银行中间业务既产生了正面影响，也带来了一定的不利影响。一方面，其发展对利息净收入和非利息收入形成了制约效应，进而导致整体收入下降；另一方面，第三方支付不仅拓宽了业务渠道，还促进了中间业务收入的增长。第三，实证研究了中国农行中间业务发展的影响因素，并得到了以下结论，第三方支付业务对中国农业银行中间业务收入具有正向且显著的预测作用，证明支付业务的发展为农业银行带来新的盈利机遇，GDP增速与资本充足率虽然在长期协整关系中显示出一定影响，但其短期预测效应较弱，这反映出中间业务收入更多依赖于技术创新、服务模式升级以及内部资源配置，整体来看，各变量冲击效应具有暂时性和震荡特征，提示系统会逐渐回归均衡，企业需重视风险管理与内部调整机制。建议第三方支付的多样化业务模式确实会对商业银行的中间业务产生正面与负面的影响。因此，中国农业银行需要积极适应这些新型模式，持续进行创新与突破，以寻找更佳的利润增长点，从而不断提升和巩固其市场地位。针对金融市场的外部压力以及内部产业竞争的现状，本文从三个方面提出了相应的对策。调整中间业务组织结构中国农业银行的中间业务涉及领域广泛，流程复杂，但长期以来产品结构偏于单一，难以满足市场多样化需求。为了实现高效便捷的业务运作，必须从产品策略上着手，重塑内部组织形态。银行应考虑构建一个独立的中间业务机构，将其与存贷款等传统业务分离，实现资源的集中配置和专业化运作。一方面通过独立机构，可以专注于中间业务产品的研发推广、服务流程优化和风险管控，进一步激发业务创新活力。另一方面需要配备专门的管理和技术团队，利用先进的信息平台和数字化工具，加强各部门之间的高效沟通，提升数据处理和客户响应能力，从而显著提高中间业务交易的集中度和运营效率。这样不仅可以优化产品结构，增强盈利能力，还将为银行在激烈的市场竞争中树立独特的差异化竞争优势，助力整体战略转型和可持续发展。调整中间业务经营模式利用网络技术，农业银行可以全面调整中间业务的运营模式，适应大众消费者日益倾向第三方支付服务的趋势。相较于传统业务，中间业务具有更直接、灵活的服务优势，能更迅速捕捉和响应客户需求。中国农业银行拥有庞大且多元的客户群体，其数据资源宝贵，通过整合大数据、云计算和人工智能等技术，银行能够深入分析客户的消费偏好、行为特征及投融资需求。这不仅有助于精细化客户画像的构建，还能精准识别不同客户群体的个性化需求，从而定制出更符合市场需求的金融产品与服务。此外，通过数字渠道与线上平台的不断优化，农业银行能够实现线上服务和线下体验的无缝对接，提高服务响应速度与交易效率，增强竞争优势。最终，这种以数据驱动的运营模式，不仅推动了中间业务收入的增长，也为银行实现业务创新和战略转型提供了坚实的支撑。推进与第三方支付平台的合作农业银行可以建立基于API接口的开放平台，实现与第三方支付机构（如支付宝、微信支付）的数据与业务系统无缝对接。该开放平台不仅能够实现信息共享，还能促使双方在制定行业标准、统一风险管控措施等方面形成有效协同，从而大幅提升客户支付体验。借助这一平台，双方可以围绕支付结算、资金托管、电子钱包等领域展开战略合作，共同研发出具有创新性的新型支付产品。与此同时，依托云计算和大数据技术，农业银行与第三方支付机构还可以联合推出针对特定行业或消费场景的综合金融服务方案，不仅满足客户多元化需求，而且进一步增强双方在竞争激烈的市场中的地位。通过这一开放合作模式，双方实现资源整合与优势互补，既降低运营成本，又提升服务质量和风险管理水平，为推动数字化转型和业务创新提供有力保障。参考文献徐苗.第三方支付对商业银行中间业务的影响分析[J].中国管理信息化,2024,27(18):164-166.陈莹莹.第三方支付对中小商业银行中间业务的影响研究[D].河南财经政法大学,2023.高婉莹.第三方支付对我国商业银行中