【《互联网信贷对商业银行消费信贷业务的影响实证研究》18000字（论文）】

互联网信贷对商业银行消费信贷业务的影响实证研究目录TOC\o"1-3"\h\u22059一绪论 213340二互联网信贷与商业银行消费信贷业务的现状 3160922.1互联网信贷与商业银行消费信贷业务的概念界定 369262.2互联网信贷与商业银行消费信贷业务运营模式差异 447552.3互联网信贷业务发展现状 5172512.4商业银行消费信贷业务发展现状 730664三互联网信贷对商业银行消费信贷业务的影响分析 980103.1竞争优势优与劣势分析 9202533.2互联网信贷对商业银行消费信贷业务的冲击 10121063.2.1金融脱媒冲击 10224683.2.2客户群体冲击 10316213.2.3利差收入冲击 1141323.2.4传统服务模式冲击 1131523.3对于互联网信贷兴起商业银行消费信贷业务的发展机遇 1131907四互联网信贷对商业银行消费信贷业务影响的实证分析 1211064.1研究样本和数据来源说明 1235184.2模型构建 14206744.3实证检验与分析 16265764.3.1平稳性检验 16185654.3.2协整检验 1787684.3.3误差修正模型 1764484.3.4残差的自相关和异方差检验 182364.4实证结果分析 196468五对策与建议 205165.1加强互联网金融科技系统与产品的研发和应用 2243815.2培养专业复合型金融科技人才 22111925.3优化企业内部结构，提高创新效率 22226255.4防范金融科技风险，完善风险管控体系 2382975.5加强与互联网金融科技公司合作，互利共赢 2321498结论 2530006参考文献 26摘要在如今互联网金融科技飞速发展的时代，互联网信贷也已经成为一个相对成熟、完善的产业，影响着消费者的消费习惯，又对传统商业银行在消费信贷产业内的地位进行明显的冲击。商业银行应积极面对这种挑战，分析自身的优劣势，从而进行企业内部的转型与科技研发以顺应时代的发展，增强自身的市场竞争力。本文运用定性分析的方法总结互联网信贷与商业银行消费信贷发展现状，并根据已有的理论依据以及数据得出从互联网金融迅猛发展至今，互联网消费信贷对传统商业银行消费信贷业务的各方面影响与冲击。然后采取实证分析的方法，选取代表性的商业银行和互联网信贷平台的各个季度数据进行回归分析，根据结果判断互联网信贷的发展以及其他控制变量对商业银行消费信贷业务的影响程度。最后，结合定性分析与定量分析的结果，站在商业银行的角度给予具有可行性的对策和建议。关键词：互联网信贷，商业银行消费信贷，影响因素，转型策略，科技创新一绪论在当今中国的金融市场中互联网金融已经成为不可忽视的一大领域，自2005年以来，非银行性私有制企业相关的互联网金融业务开始萌芽并迅速发展，出现了第三方支付平台、P2P网贷平台、众筹等互联网金融新兴产品与业务，打破了传统金融业的盈利模式，使互联网金融迅速的成为了金融业中不可缺少的一部分。互联网金融依附于大数据与云计算以及多种演算程序，是互联网技术和金融行业组合而成，在网络平台上造就出的一种具有开放性和功能型的金融服务体系。与原始的金融模式的差异在于，互联网金融运用的是新颖、先进的传播方式，而互联网自身就具有开放性的的特点，可以使得使用者更好地查询到有用的信息，避免了信息的不对称性，从而为金融业务的操作带来更多便利，降低业务成本的同时还能提供更高的透明度。随着互联网金融的快速崛起，为传统金融行业带来了巨大的挑战，也对商业银行的相关造成了巨大的威胁。互联网金融具有交易成本低廉、操作快捷、信息传递速率高、资源配置完善、信审程序简单等优势，并对传统商业银行的各项相关业务都造成了一定程度上的影响。其中，属于蓝海产业的互联网信贷业务本身就具有的庞大的市场发展潜力，并且消费者与对互联网信贷市场的较高预期，俨然使其互联网公司与商业银行争相竞争的产业领域，互联网信贷的迅猛发展也同时对商业银行的传统个人信贷业务带来了挑战。2020年11月中旬，全国实际运营的P2P网贷机构完全归零后，互联网金融市场内没有商业银行参与合作的贷款业务也仅剩一些网络购物平台提供的消费信用贷款与个人信用贷款。消费信用贷款平台如蚂蚁金服推出的“蚂蚁花呗”、京东金融推出的“京东白条”、苏宁金融推出的“任性付”与个人信用贷款平台如蚂蚁金服的“借呗”、腾讯金融的“微粒贷”都在各大互联网购物网站或软件中处处可见并被消费者们广泛使用。二互联网信贷与商业银行消费信贷业务的现状2.1互联网信贷与商业银行消费信贷业务的概念界定互联网信贷：互联网信贷是运用互联网技术结合传统信用贷款概念，以自身平台独特的区别于银行征信系统的信用制度对客户进行评定并提供个性化贷款。2020年年底，全国实际运营的P2P网贷机构完全归零后，互联网金融市场中没有商业银行参与合作的贷款业务也仅剩部分互联网购物平台提供的消费信用贷款与个人消费贷款。2、商业银行消费信贷业务包括信用卡业务以及个人消费贷款业务：（1）商业银行信用卡业务：通过信用卡支付是一种非现金支付手段，是商业银行给予客户的一种直接的信贷服务。银行先对客户的信用与资产水平进行评级，并给予持卡者相应的透支额度，信用卡是一种银行对信用合格客户给予的一种可消费信用证明。信用卡持有者可以通过信用卡进行消费购物，再由收款商家和持卡人结算，持卡人可以在信用卡限定额度内进行消费，并且消费者在一定期限内还款无需支付利息；若要进行分期还款，持卡人需要在定期期限内归还最低还款额，还要支付一定手续费；此外，若要进行透支取现，持卡者也将支付一定金额的手续费与利息。（2）商业银行个人消费贷款业务：商业银行提供的以个人或企业为主体的综合消费贷款，一般金额为1-30万不等，信用卡申请过程一般情况下需要提供担保。本文主要比较的对象是商业银行提供的个人消费贷款业务中的个人个人消费贷款，个人个人消费贷款金额一般在五千到三十万元不等，一般情况下不需要抵押担保，发放期限为1年，但信用审核非常严格。2.2互联网信贷与商业银行消费信贷业务运营模式差异1、客户主体差异：商业银行的信用卡业务与个人消费贷款业务的服务主体是有一定经济来源与信用等级的客户，这些客户都已经过商业银行的信用制度层层审核与评定后才有权限办理信用卡或者进行个人消费贷款。互联网信贷的主体大多则是互联网消费平台的用户，也只有这些用户在该消费平台进行购物消费时才可以通过该平台的相关互联网信贷服务进行信用付款或贷款。且互联网信贷平台对其客户的信用评级体系与商业银行不同，贷款门槛较低，许多没有收入来源或资产证明等还款资质的消费者也可以轻松贷款。2、信贷流程差异：商业银行的贷款流程较为繁杂，其传统业务流程主要包括贷前调查、贷中审查，贷后管理等流程，办理开通手续也较为复杂，申请人的工作单位、收入状况等因素决定了申请人的信用卡或个人消费贷款业务是否能申办成功，能申请多少额度等，有些更为谨慎的商业银行还会要求申请者提供财力证明（如存款证明和资产证明）。 互联网信贷平台的贷款手续相较更为简单与快捷。其信用评级主要依靠贷款者在其消费生态系统中的消费记录与信用记录，且各个平台具有自己的信用评分机制，若消费行为良好、评分良好，消费者就可轻松贷款。如果贷款者一直逾期不支付最低还款金额，互联网信贷平台将会降低其信用积分，这将会影响该贷款者在相关消费平台的消费体验（如押金的减免），更有甚者将会影响到央行的个人征信，留下不良贷款记录并被记入该互联网信贷平台的失信者黑名单。3、额度与成本差异：在贷款额度方面，商业银行的信用卡业务中信用卡的额度根据客户的信用等级和资产水平存在差异，一般最小额度为3000元，一般办理的额度在5万-30万元之间，级别高的客户可以申请办理没有额度限制的信用卡。而互联网消费平台提供的消费信贷额度一般在500-50000元之间。此外，商业银行与互联网信贷平台提供的个人个人消费贷款最高金额一般都为30万元，差异较小。在贷款成本方面，办理信用卡消费者需要支付年费，互联网信贷平台则不收取年费；信用卡的免息期一般为50天或更长，而互联网消费信贷平台的免息期则为30天。信用卡的分期付款利率也低于互联网消费信贷平台，以工商银行信用卡与花呗平台为例，工商银行信用卡账单分期3期、6期、9期、12期，利息分别为1.47%，2.28%，4.05%，5.16%，花呗分期付款的利息为3期2.5%，6期4.5%，9期6.5%，12期8.8%。银行个人短期个人消费贷款的年化利率一般在10%以下，而互联网小额信贷平台以借呗为例，其日利息一般为0.04%-0.05%，年化利率为14.4%-18%，高于银行个人短期个人消费贷款利率。2.3互联网信贷业务发展现状2014年至今我国互联网消费信贷规模飞速增长，从187亿元一路飙升至接近16.3万亿元。但是目前金融市场中互联网消费信贷产品的同质化较高，大多集中于购物、旅游、餐饮等消费领域。从互联网消费信贷模式来看，小额消费信贷已经成为了中国互联网金融科技公司主打的盈利产品，并且该项业务在不断发展。1、规模快速增长2014年，我国的网络消费信用贷款的成交额共一百八十七亿元，仅短短四年时间成交额已飙升至九万亿之多，年度增长率达到370个百分点；至2020年底，我国的网络消费信用贷款的成交数额已实现二十亿的阶段跨越。数据来源：前瞻产业研究院2、行业进入规范发展阶段互联网消费信贷的先河由京东金融率先开创，2014年初，京东金融推出“京东白条”，随后蚂蚁金服旗下的支付宝紧接着推出众所周知的“蚂蚁花呗”，2015年底，国内的互联网巨头公司逐步详细开展网络消费信用贷款业务，网络消费信贷行业由此迎来高速发展期，对传统银行消费信贷业务造成了一定程度上的冲击与影响。但在互联网消费金融飞速发展的同时，出现了信用中介和信息中介界定不明确的问题，市场上许多网络信贷业务的不足之处日益展现。2017年6月初我国正式步入行业改革阶段，为了实现网络信贷行业的秩序稳定，我国财政机关部门颁布了许多法律条例，包括改进网络Person-to-Person服务、整治高利贷业务和各大银行的网络消费信贷，以及对客户隐私数据买卖、泄漏等违规行为的清理，我国互联网消费信贷行业逐步进入较为健康的发展阶段。3、同类竞争商品较多现阶段，我国的网络消费信用贷款商品大致划分为特定环境的消费信贷与现用金额贷款两大类。第一类根据消费环境与资金最终去向为准向贷款人提供资金，而第二类虽说大致是作消费用途，其实很难对发放的贷款金额流向进行详细的了解。大部分网络商家兼备两类不同的信贷产品，然而这两类产品的市场竞争都很激烈，特别是特定环境下的消费信用贷款，大都分布在购置房产车辆、房屋装潢，外出旅游消费等方面，导致市场竞争激烈。数据来源：前瞻产业研究院2.4商业银行消费信贷业务发展现状1、大行整体收缩六大行中，建行、工行、农行、邮储均在年报中公开了个人消费贷款的数据。记者统计发现，2018年四大行个人消费贷款余额8607.74亿元，比2017年8573.7亿元仅增长34.04亿元，增长幅度为0.39个百分点。对比购置房产、车辆的增长幅度而言，个人消费信贷业务的增长幅度就比较萧条。其中，四家大行中，中国农业银行的个人信贷金额信息最为突出，金额从2017年的1400亿元上涨到2018年的1660亿元，增量居工、农、中、建四大行首位，但个人消费贷款在个人贷款中的占比仍是3.4%。中国农业银行指出，至2018年底，银行的个人信贷对比去年底上涨约15个百分点，首要原因是银行内部努力推动零售业务转型，创办的“网捷贷”等短期网络信贷业务增幅较大。2、中小银行分化与大行个人消费贷款收缩相较而言，中小银行却在猛然发力。32家A股上市银行中，中国光大银行、宁波银行股份有限公司等的个人信贷业务在2019年度发展势头良好，都斩获千亿额度，中国光大银行由2018年末的361.66亿增加到2019年末的1254.25亿;上海银行692.53亿增加到1574.76亿，实现翻倍;江苏银行从584.80亿增加到1056.46亿，几近翻倍;宁波银行由873.01亿增加到1149.75亿。以五年为周期观察消费贷款发展，上海银行实现平稳快速增长：2015年个人消费贷款在个贷中占比13.96%，2016年占比23.23%，2017年到达39.29%，2018年个人消费贷款占比56.89%，较上年提高了17.1个百分点，占据了个人贷款的大头。上海银行个人消费贷款的突飞猛进或许与其科技布局有关。2019年年报显示，上海银行互联网消费贷款余额1095.19亿元，较上年末增长267.55%。此外，近年来华夏银行的个人消费贷款增长也可圈可点：2019年个人消费贷款余额2104.83亿元，比上年增加363.98亿元，增长20.9%;2018年，个人消费信贷额度约为1740亿元，同比去年增长了近300亿元，上涨近21个百分点；2016年，个人消费贷款余额1429.21亿元，比上年增加161.77亿元，增长12.76%。数据来源：华夏银行年报从年报中可以看出华夏银行布局消费金融的力度，华夏银行着力推进个人信贷拓展，并促进个人汽车信贷服务、个人整体信贷服务提高增长，创新推出“华夏e贷”等互联网信贷业务。三互联网信贷对商业银行消费信贷业务的影响分析3.1竞争优势优与劣势分析1、商业银行优势：商业银行相较于互联网信贷平台拥有更加雄厚的资金实力，抗风险能力强，面对客户的违约与预期有较强的风险承受能力，不与互联网信贷平台进行价格竞争，利率相对较低，客户的贷款成本较低，且还款的宽容度高；商业银行客户资源更为丰厚，由于长期的发展运营，且多为国有企业，积累了非常风度的客户资源，且商业银行也在逐步增加高科技投入，发展互联网技术，从而吸引更多新兴消费者。商业银行具有更加完善的风险控制体系，风险控制流程、指标与规制都已经发展完善，非常健全，对风险的控制程度更强，承受能力更强。2、互联网信贷平台优势：贷款方式更加简单、快捷、高效。互联网信贷业务办理更加简单快捷，不需要复杂的信用与风险评估流程，进行初步审核后，如果符合借款人条件符合贷款要求就可进行相应数额的贷款，且没有收入来源、资产证明的消费者也可以通过互联网信贷平台的信用积分简单取得贷款。产品丰富，信息获取简单。无论是使用电脑还是手机，只要搜索想要的贷款产品名字，就可以直接知道不同贷款机构的贷款产品信息，而且对比起来更加方便，也更加利于选择适合自己的贷款产品，大大节省借款人选择贷款产品的时间。3、互联网信贷平台劣势：风险控制能力弱。部分互联网信贷平台不具备商业银行风险控制、合规以及清收机制，且贷款门槛较低，贷款客户审核较松，容易发生诸多风险问题。但在P2P业务被取缔，国家开始加力监管互联网信贷平台后，该问题得到改善。如今，消费者在互联网信贷平台的贷款记录也将录入人民银行的征信系统，影响消费者的贷款活动。互联网技术的不完善。互联网信贷平台的所有步骤都依托互联网技术，若网络平台出现技术漏洞，存在技术风险，易被网络不法分子攻击，危害用户的切身财产利益与个人隐私，若系统崩溃或网络延迟也易影响用户的贷款行为，影响资金的周转。贷款额度较低，成本较高。如前文所述，商业银行的信用卡业务的信贷额度高于同类型互联网消费信贷额度，且互联网信贷平台的免息期短于商业银行信用卡的免息期。在利率方面，互联网信贷平台小额消费贷款业务的年化利率以及消费信贷分期付款的利率均高于商业银行个人消费贷款业务收取的年化利率。所以用户在互联网信贷平台的贷款成本较高，还款方式也相对不自由。3.2互联网信贷对商业银行消费信贷业务的冲击3.2.1金融脱媒冲击金融脱媒又称金融非中介化，是指在资金管制的情况下，资金绕过作为中介机构的商业银行，直接往来于融资方和资金去求者之间，完成资金的体外循环。这一冲击降低了商业银行作为金融中介的重要地位，部分相关业务被抢夺，打破了商业银行的垄断体系，出现竞争。类似蚂蚁花呗的互联网信贷平台其业务绕过了商业银行，自己作为金融中介将资金贷款给消费者，代行了银行的职责。支付宝平台通过各种金融产品从用户手中取得融资，然后通过花呗、借呗等平台将融资资金放出，取得利差。并且，例如阿里巴巴旗下的支付宝、淘宝等网络平台在当今的市场中占据了重要地位，对年轻一代消费者具有极大影响力，促使消费者不再通过银行，而是使用相关互联网信贷平台逐渐取代银行的金融中介地位，抢占商业银行的信贷业务，导致银行的信贷业务收入降低。3.2.2客户群体冲击互联网消费的快速兴起，互联网购物平台捆绑的消费信贷业务深入影响着各个年龄段的消费者。由于互联网信贷平台操作便捷、信用审核简单、贷款门槛低、网口平台支付对口的特点，吸引了一大部分没有经济基础、收入来源的年轻消费者的青睐，年轻的消费者如大学生更愿意使用简单快捷的互联网消费信贷进行购物，而不愿再通过复杂的程序办理信用卡进行消费，这使得商业银行的信用卡业务的客户群体受到一定冲击。在个人消费贷款业务方面互联网信贷平台提供的业务也因其流程简单、审核门槛低的特点吸引更多贷款客户，从而抢占商业银行的客户来源。此外，随着互联网信贷平台自身的信用积分的提高，用户的贷款额度也会相应提升，从而更进一步扩大客户群体，对银行产生冲击。3.2.3利差收入冲击在互联网信贷平台对商业银行消费信贷业务客户群体冲击的基础上，网络信贷平台对商业银行的利差收入也存在更进一步的冲击。操作简单、审核门槛低、具有随时性的互联网信贷平台高度符合消费者于个人消费贷款客户的期望和需求，有时贷款客户的资金需求量较少，去商业银行进行相关贷款业务的手续较为繁琐，时间成本高，而互联网信贷平台只需在手机上简单操作随时随地就可取得贷款，而且随着互联网信贷平台自身的信用积分的提高，用户的贷款额度也会相应提升，从而更进一步扩大客户群体。贷款业务取得的利差收入是商业银行收入的主要来源，互联网信贷平台的借贷方式使部分客户更少地去银行办理贷款业务，从而导致银行的利差收入减少，收到冲击。3.2.4传统服务模式冲击网络信用借贷商的销售途径总体是借助客户端与网络平台进行线上业务办理，但是商业银行的主要依靠实体网点销售与手续的办理，这使得用户更青睐操作简单，没有鞋底成本的互联网信贷平台，对商业银行相关信贷业务的传统服务模式造成了冲击。如今，我国的商业银行也开始不断增加互联网技术的投入，注重互联网营业渠道的开发与拓展，建立了手机银行、网络银行等新型互联网平台开展业务，融合互联网技术推出更加多样化的产品吸引客户，于互联网平台竞争。3.3对于互联网信贷兴起商业银行消费信贷业务的发展机遇1、加大对互联网科技的投入与使用，推动信贷产品的创新。商业银行应研制自身个性化的互联网信贷渠道与产品，同时学习互联网信贷平台的运营经验，满足客户对互联网金融那个日益上涨对需求。此外，在为客户带来方便、快捷的业务办理体验的同时，也可以减少商业银行自身的业务处理成本，通过运用云计算、大数据等互联网技术，对社交网络平台、外卖业务等积攒的消费者信息资料汇总，有助于更加准确地知晓消费者在信贷业务上的期望和需要，通过科技的手段匹配客户的个性化需求，推动信贷业务像非人工自动化发展，提高信贷业务的效率，从而可以减少业务办理的成本。2、研发设计个性化信贷产品，提升客户体验。通过互联网科技为客户提供个性化服务，简化业务办理流程，节省客户的鞋底成本，将小额、高信誉、便捷作为主要发展方向，提升客户满意程度。在相关产品更新设计时，也可充分邀请客户进行产品评分，产品设计，提供建议，加强客户的参与感，充分体现以“客户为中心”的营业理念，从而吸引更多客户。3、积极与互联网企业合作，增加宣传口径，互利共赢。商业银行通过与互联网企业合作可以建立信息、数据共享机制，获取更多市场、客户信息；也可以借鉴有相关业务经验的互联网企业的产品设计与业务运营方式，学习互联网企业的优点，结合自身资金储备雄厚、客户信任度高、贷款利率低的各个优势实现自身的产品转型或推出创新新产品。此外，这也有利于互联网企业的发展，通过互相学习，可以强化互联网信贷平台的金融服务理念，增强互联网信贷平台的资金风险控制机制，完善互联网信贷平台的业务流程。商业银行与互联网企业互相借鉴学习，互利共赢，创造更好的互联网金融市场环境。四互联网信贷对商业银行消费信贷业务影响的实证分析4.1研究样本和数据来源说明4.1.1样本的选择综合考虑了互联网信贷业务的出现以及发展时期以及各大互联网金融公司和商业银行的上市时间，选取了2015年初至2020年末（共24个季度）的数据进行分析，择取了五家大型国有商业银行、5家小体量城市商业银行商业银行以及4家具有代表性的互联网消费信贷平台作为模型的研究对象。10家商业银行研究对象的区别在于：（1）大型商业银行与城市商业银行企业体量的规模、盈利水平以及资本储备不同；（2）根据各个银行年报与季报中的科技投入费用以及每年科技人才的招聘数量进行分析，找出互联网转型程度的不同。这两个因素将被加入控制变量。4家互联网消费信贷研究对象为“阿里巴巴”、“京东”“趣店”、“乐信”这四家上市互联网公司所提供的互联网信贷业务占中国市场份额的极大部分，具有代表性。4.1.2变量的选择本文选取了商业银行信用卡业务与个人消费贷款业务的总营业额做为因变量，选取的控制变量是商业银行的总资产（Asset）、总资产收益率（ROA）、不良贷款率（NPL）、非利息收入占比（NIRR）、国内生产总值增幅（GDP）和货币供应量增幅（M2）当做自变量，前三个控制变量属于商业银行内部变量，后两个控制变量属于外部经济环境变量。解释变量则选取了4家上市的设计互联网信贷业务的互联网公司的净资产收益率（ROE）的加权平均数，以其年或季度营业额作为权重进行计算。4.1.3变量的解释（1）被解释变量商业银行消费信贷业务，即信用卡业务与个人消费贷款的总营业额。初步拟定选取的被解释变量为商业银行消费信贷业务的净资产收益率，但由于在查找数据的过程中发现诸多商业银行不将该数据列入每一季的财务报表中，故将被解释变量更改成了商业银行消费信贷业务的总营业额，此指标也可在一定程度上反应商业银行消费信贷业务的发展与盈利情况。（2）解释变量同被解释变量，解释变量是4家代表性上市互联网信贷平台的净资产收益率。由于自互联网消费信贷业务出现并飞速发展以来，这四家上市互联网公司占市场份额较大，且业务具有代表性，所以选取这四家突出的具有代表性的企业来反应总体行业的发展与盈利水平。（3）控制变量商业银行的消费信贷业务受众多因素的影响，在经过大量相关文献的查阅研究过后，选取了以下指标作为控制变量。总资产（Asset）：衡量商业银行的规模程度与资金储备。商业银行的资产收益率（ROA）：反应的是商业银行运用全部资产所获得的总体利润水平，商业银行信用卡业务与个人消费贷款业务的收益率与其相互影响。不良贷款率（NPL）：NPL可以对商业银行信贷中不良贷款占据总贷款余额的比例大小进行衡量。NPL较高，则表示贷款当中无法收回部分占据了总贷款额的较大部分，进而使得经营风险加剧。非利息收入比（NIRR）：非利息收入比表示非利息收入与营业收入的比例情况。非利息收入表示剔除利息差额收入之外的营业收入。NIRR体现了银行在剔除利差收入之后，其盈利能力的情况，也可以体现出贷款业务的经营能力情况。GDP增长率（GDP）：GDP增长率体现了在一定期间内国内经济的发展水平，由于商业银行受所处的大经济环境影响，即宏观经济影响，故本文选取GDP增长率作为其相关业务盈利能力的影响因素。M2增长率（M2）：M2表示广义货币的供应量，它在一定程度上体现了现实购买力和潜在购买力的情况。如果M2增长率较大，则表示投资和中间市场的情况较为积极，资本注入较大商业银行各项贷款业务也会较为活跃。变量类型符号变量名称被解释变量TO银行信用卡与个人消费贷款业务总营业额解释变量ROEI互联网消费信贷平台净资产收益率控制变量Asset商业银行总资产ROA商业银行资产收益率NPL不良贷款率NIRR非利息收入比GDPGDP增长率M2M2增长率4.2模型构建本模型研究互联网信贷对商业银行个人消费贷款业务盈利能力的影响，其中分析内容包括10家已经沪深股市上市的商业银行以及4家互联网消费信贷平台连续6年的7个指标的统计数据，本文对其。方程建立前先分别对所有变量做对数处理，目的是消除数据的异方差性。本文使用EViews软件对时间序列数据进行分析，模型建立如下：TOt=α+β1ROEIt+β2Assett+β3ROAt+β4NPLt+β5NIRRt+β6GDPt+β7M2t+σt，t=1,2,3,……,22，23，24,α、β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7为待估参数，σ是残差值。首先对其用EVIEWS10软件进行简单回归结果分析，得到如下图1-1：图1-1由上图可知，ROEI、NIRR、M2、GDP在5%的显著水平下，ROEI、NIRR、M2、GDP对被解释变量TO的影响是不显著的，为确保不是因为加入控制变量、NIRR、M2、GDP才使得ROEI的显著性发生变化，所以本文首先剔除NIRR、M2、GDP在对其进行简单回归，以此来观察各变量的显著性，得到下图1-2所示：图1-2由图1-2可知，所有变量都在5%的水平下显著，因文所选数据为加权处理后的时间序列，所以本文选择建立多元线性回归方程。最终方程为TOt=α+β1ROEIt+β2Assett+β3ROAt+β4NPLt+σt，t=1,2,3,……,22，23，24,α、β1、β2、β3、β4为待估参数，σ是残差值。4.3实证检验与分析4.3.1平稳性检验平稳性检验对于时间序列来说是不可或缺的。它是确定“伪回归”问题是否存在的重要检验，也即是否产生随机趋势或确定趋势。“伪回归”是多组数据进行相关性回归分析时由于不同组别数据可能存在一起跟随时间增加或减少、向上或向下的移动变化可能性，而并不是真正具有其相关性。在这些数据里的趋势项、季节项等项无法彻底消除，进而导致无法准确进行残差分析。本文选取了ADF检验方法进行检验，确保其平稳性；选取分差法消除其趋势影响。当建立的模型顺利通过平稳性检验，整个模型的数据统计分析才具有其研究的价值和意义。下文分别对变量TO，ROEI，Asset，ROA，NPL，进行了平稳性检验，但都未通过检验，说明时间序列不平稳，因此分别对解释变量，被解释变量进行了差分处理，结果表明在对其进行一阶差分处理后在进行单位根检验时，在临界值5%则时间序列通过了平稳性检验。如表1-3所示：表1-3平稳性检验图变量ADF检验值P值平稳性TO0.531250.8228否dTO-11.544650.0000是ROEI-2.6507540.1008否dROEI-3.1450650.0410是ROA-2.7554090.0835否dROA-3.6630450.0319是NPL0.5027210.8164否dNPL-4.1385230.0002是ASSET-3.0235060.1475否dASSET-9.2007870.0000是数据来源:(eviews（10）软件)4.3.2协整检验非平稳的序列数据有可能会出现伪回归的情况，而协整检验则可以很好地检验其线性组合的均衡关系。伪回归存在一种很特殊的情况：两个时间序列的数据趋势几近相同，在这种情况下可能会利用这种几近相同的趋势修正回归，使得其结果更为可靠。通过对同阶单整的TO，ROEI，Asset，ROA，NPL，进行简单线性回归（原序列），得到回归结果，生成残差序列，对残差序列单位根检验，检验结果显示ADF＝-6.020124，根据协整方程得知，包含了一个常数项（截距项），N=5,若给定显著性水平5%的情况下，C（α）=-3.0102＞ADF＝-6.020124,小于在5％显著性水平下的临界值-3.0102,说明残差序列拒绝随机游走假设，说明残差通过了平稳检验，即变量TO，ROEI，Asset，ROA，NPL存在协整关系，如下图1-4所示。数据来源:(eviews（10）软件)图1-44.3.3误差修正模型因为本文所选的数据经检验是非平稳的，所以此处用经过差分处理的平稳序列在Eviews（10）中进行分析，分析结果如下图1-5所示。数据来源:(eviews（10）软件)图1-5得到修正方程：Y=-27.6515-0.1442ROEIt+0.3997ROAt-0.7300NPLt+3.3131Assett-0.3083ECM(-1)t=(-1.1464)(-0.3790)(0.7443)(-1.0514)(1.5631)(-1.2411)P=（0.2675）(0.0093)(0.0186)(0.0078)(0.0364)(0.0314)squared=0.8162AdjustedR-squared=0.8081DW=1.84F=148.52从上图得出的数据可以知道，R-squared=0.9091说明该模型对预测互联网信贷对商业银行消费信贷业务影响的可解释程度为90.91%，拟合度很好，如果R-squared的值小于0.5时则该放弃使用该模型。4.3.4残差的自相关和异方差检验此处用LM检验来验证残差序列的相关性大小，而用ARCH检验去验证异方差性是否存在。根据Eviews10软件，我们可以得出LM检验结果如下图1-6所示：从图中可知Obs*R-squared对于的P值为0.3818＞0.05，拒绝原假设，所以残差不存在序列自相关。图1-6通过Eviews10软件得到ARCH检验结果如下图1-7所示:图1-7由上图可知Obs*R-squared对于的P值为0.9264＞0.05.拒绝原假设，所以不从在异方差。所以本文所得到的多元线性回归是最佳线性回归无偏估计量。4.4实证结果分析本文用实证检验，通过建立相关回归模型，研究了2015年至2020年的24个季度下互联网信贷对商业银行个人消费贷款业务盈利能力的影响，研究表明互联网消费信贷平台净资产收益率（ROEI）、商业银行资产净利率（ROA）、商业银行不良贷款率（NPL）以及商业银行总资产（Asset），对商业银行消费信贷业务的总营业额（TO）即盈利能力的影响各不相同。互联网消费信贷平台净资产收益率（ROEI）增长1%时，商业银行个人消费贷款业务盈利会相应的降低0.1442%；当商业银行总资产收益（ROA）增加1%时，商业银行个人消费贷款业务总营业额会相应的增长0.3997%；当不良贷款率（NPL）增长1%，商业银行个人消费贷款业务总营业额会相应的降低0.7300%；商业银行总资产（Asset）增长1%时，商业银行个人消费贷款业务总营业额会提高3.3131%。由实证分析结果可以发现互联网消费信贷平台的净资产收益率（ROEI），即互联网信贷业务的发展水平对商业银行相关个人消费贷款业务的总营业额（TO）有明显的负面影响，说明互联网信贷的发展会在一定程度上降低商业银行消费信贷业务的盈利能力。在当今互联网技术、互联金融飞速发展的时代下，互联网信贷已经构成比较成熟的体系，并且通过起独特的互联网背景吸引了众多消费者与客户，与传统商业银行形成竞争，抢夺商业银行消费信贷业务的客户，对商业银行的相关业务以及其总体盈利能力造成一定程度上的影响。虽然商业银行在我国金融领域的地位当前依旧不可撼动，但是也要关注互联网金融崛起的趋势，积极进行行业内部以及企业内部的互联网转型，学习互联网金融公司尤其是互联网信贷平台的创新点与优势，再结合自身资本储备充足、可信度高、信用保障制度完善等优势，推出创新的金融产品与金融平台，在发挥自身优势的前提下进一步提升市场竞争力。不仅如此，商业银行也应加大对金融科技的投入，完善电子银行平台的服务质量，建设完善的内部网络架构，增加对科技人才的引入，增加各个营业网点自助业务办理机器的数量，这也可一定程度上降低商业银行网点营业的成本，减少网点内部人力的投入，又可以同时促进客户业务办理的效率，增加客户满意度，吸引更多客户，从而提升商业银行各项业务的盈利水平。本文中所选取的控制变量亦是影响商业银行消费信贷业务总营业额的内外部经济因素，在实证分析的过程中剔除了部分不显著的影响因素（NIRR、GDP、M2），其他因素得以保留，具体分析如下：商业银行总资产（Asset）即商业银行自身的资产规模对其消费信贷业务总营业额具有正向影响，这说明商业银行的资产规模越大，其消费信贷业务的经营情况越好，营业额、营业量越多。这项影响因素表明在互联网金融崛起的大背景下，总资产储备更为雄厚的传统商业银行越能对其自身的消费信贷业务的经营情况进行保护与稳固，使其自身的消费信贷业务受互联网信贷发展的影响更小。反观资产储备并不充足的中小型商业银行，面对互联网金融的崛起与互联网信贷的快速发展，由于其资产规模和资本的限制他们的反应速度可能更缓慢，导致其自身原有的相关消费信贷业务的客户被抢夺，更加影响其消费信贷业务的经营情况。商业银行资产收益率（ROA）即资产回报率，该指标可衡量商业银行总资产值的盈利能力，反应商业银行总体的经营能力与盈利水平。根据实证分析结果商业银行资产收益率与消费信贷业务总营业额也呈正相关关系，但是相关程度比总资产小。相对于商业银行的资产规模，商业银行自身的盈利能力对消费信贷业务的影响也非常重要，所以对于每家商业银行提升自身的总体盈利水平也非常必要，尤其是对于那些总资产规模相对较小的商业银行，它们可以积极提升自身的独特竞争力，积极进行内部转型，开发创新产品，降低内部成本，吸引更多客户，从而提升自己总体盈利水平以面对与互联网信贷的产业竞争。不良贷款率（NPL）与商业银行消费信贷业务总营业额呈明显负相关关系。小二一见，其不良贷款率（NPL）增加会使得消费信贷业务的盈利水平下降，不良贷款率越高，其利息受损越为严重，从而导致整体贷款业务盈利水平的降低。此外，若遇银行的不良贷款增多，银行就要从其准备金账户中计提更多资金以支付客户的存款利息，这也会导致商业银行本身的资本储备减少，影响银行的科技费用投入，减缓银行的转型速度与产品创新。因此，商业银行应继续机型严格的信用审核，并且建立更加完善、科学的信用保障体系，降低不良贷款出现的几率，对不良资产进行更有效率的管理，减少银行的损失。在信用审核与风险管控方面商业银行与互联网信贷平台也存在较大差异，商业银行对信用审核更加严格，风险管控体系更加完善，是商业银行的优势。虽然严格的信审制度使部分业务的办理较为繁琐，但为防止不良贷款的产生也是极其必要的，商业银行可在保持信严格程度的情况下适当简化程序，为客户提供便利。五对策与建议在互联网金融飞速发展的大背景下，我国传统商业银行的各项业务也收到了一定程度上的冲击。互联网信贷也正是互联网金融所孕育的一大主要竞争板块，它冲击着银行的消费信贷业务，凭借其自身的独特优势与传统商业银行争夺消费信贷业务的客户群体与市场占有率，影响着商业银行消费信贷业务的总体经营状况。当前大部分商业银行已经开始重视自身的互联网金融转型，开始逐步适应新的市场环境，逐步加大对科技研发与互联网金融产品研发的投入力度，但也面临些许问题与不足。1、商业银行互联网科技研发的投入产出比较高。目前金融市场与消费信贷市场上的互联网金融巨头如阿里巴巴、腾讯、京东已经占有了一定程度的市场份额，其科技研发起步早，且以其互联网公司背景已经积累了大量的客户群体，并且正在一直源源不断吸纳新的客户，受众群体越来越广泛。反观我国传统商业银行，大部分企业互联网金融科技与产品的研发还处于初期阶段，需要大量的资金投入至科技与产品的研发，并且为了吸引客户还可能推出一系列优惠政策，这些举措会提高商业银行的投入成本，并减少商业银行的营业利润。2、商业银行科技人才稀缺。商业银行若想发展其互联网金融产品需要同时具备互联网开发计算机应用能力以及金融类知识的复合型人才，企业内部也没有完善的复合型人才培养体系，并且对于此类复合型人才没有足够的薪酬吸引力与激励机制，这也在一定程度上制约了商业银行的互联网转型与研发。3、商业银行将会面临新的业务风险。商业银行进行对互联网金融科技的研发并推出了相关产品后将会面临新的风险，若进行线上消费贷款，则有可能面临较大的信用与信息风险，贷款客户可能会提供虚假信息，更甚之可能会有不法分子借助银行的互联网漏洞进行诈骗与信息窃取等等。这些问题会提高银行的不良贷款率与总体的盈利情况，所以商业银行在研发新科技、新产品时也需要注重对新风险的防范并作出有效的应对措施。4、商业银行企业内部人员层级垂直结构复杂，阻碍创新。与互联网公司相比传统商业银行的内部层级架构较为复杂，若对一项创新产品进行开发需要多个层级的审批与一致通过，降低新产品开发的效率，若想迎合新的互联网金融时代，商业银行也应进行内部结构的优化，简化内部审批过程，提高内部业务办理效率，为创新提供内部结构基础。综合以上分析，为促使我国传统商业银行面对互联网金融与互联网信贷的飞速发展，提高自身互联网科技水平，我将从以下几个方面提出建议。5.1加强互联网金融科技系统与产品的研发和应用商业银行要加强对新兴技术的研发与实践应用，在实践应用中不断完善新技术与新产品，加速技术成果的转化，降低投入产出比重，提高资产回报率，推行互联网与金融科技相融合的组合产品，比如工商银行所创新推出的金融产品与平台“融e借”、“网贷通”、“融e联，这三个平台均可针对不同需求的客户群体提供不同类型的贷款服务，且办理流程较为简单，通过手机操作即可成功办理业务。此外，商业银行也应加快自身的数字化改造，学习互联完公司，根据客户的业务办理记录与个人信息建立一套完备的数据库体系，从而进行更加精准的客户营销与个性化产品设置，又有助于对贷款客户的信用信息进行更加简单快捷的审核，提升商业银行各个方面业务的运营效率，同时增加自身的风险防控能力，减少不良贷款等不良亏损业务等出现。最后，商业银行应将云计算应用于内部系统，实现多维度、多层次的的实时内外部监控与数据分析，进一步对银行数据进行保护，管控银行风险，提高银行的业务办理效率。5.2培养专业复合型金融科技人才互联网科技与金融知识复合型人才对商业银行的成功互联网转型不可或缺，商业银行需要这些人才研发新产品、搭建新系统从而使自身业务跟上时代的潮流，能与互联网金融公司进行竞争。在互联网消费信贷方面，更是需要此类人才通过计算机技术估算出每位银行客户的贷款能力，提供个性化贷款产品，简化贷款步骤，建立系统进行信用监控等等。商业银行应广开渠道，提高薪资待遇，积极引进国内外复合型人才，也应增加对已招聘人才的进一步培养的资金投入，不断完善自身复合型人才的能力，创立自身的人才库，提高人才产出效率。此外，自此背景下，商业银行也可积极与各个高校合作，提供资金培养还在校园中的相关潜力性人才，共同搭建科研技术平台，进行一定程度的资源共享，为自己今后的人才引进打好基础。5.3优化企业内部结构，提高创新效率我国传统商业银行的内部层级垂直结构较为复杂，通常企业内部一项工作或者业务的成功进行需要通过多个层级的审批，这一过程不仅消耗时间也消耗人力，有时甚至会出现内部员工的不满与冲突，这些对于银行的科技创新也有一定程度上的阻碍。若商业银行内部部门或某团队计划推出一项创新的金融科技产品，经历层层审批的过程中不仅会有大量的时间成本，还会降低工作人员的积极性。所以，商业银行可惜适度学习互联网公司优化自身内部层级结构，减少垂直化的层级分布，增加水平化的岗位安排，或者创立新的互联网科技相关的创新部门，直接为本银行的互联网技术创新与转型建言献策并做出技术上的实施。此外，也应建立更加完善、通畅的内部信息系统，方便各个岗位、层级的职员可以更加方便快捷地联系到业务对口的同事，这也是提高创新效率的必要手段之一。5.4防范金融科技风险，完善风险管控体系在互联网金融科技的背景下，若商业银行大力发展自身企业的互联网金融科技技术，一定会面临前所未有的新的风险，所以商业银行在完善故有的风险管控体系的同事也应将建立新的风险预警机制，借鉴互联网金融公司的经验进一步巩固自身的风险体系。尤其是消费信贷方面，如果商业银行开展互联网信贷将会面临诸多新问题，如虚假信息、网络诈骗、信息窃取等，所以商业银行也应在创新的过程中不断总结遇到的问题，全体员工共同学习新的风险知识，强金融风险防范技术，全面增强银行防范金融科技风险的能力，完善金融IT系统框架，加强网络安全防护，运用云计算技术监管银行内部系统，防范数据泄露、丢失、盗取、篡改等引发的金融风险。此外，商业银行与互联网信贷平台最不同的地方在于商业银行的信审制度更为严格，商业银行应在适度简化程序的基础上保持严格的信审指标和要求，使不良贷款率维持在较低的水平，为消费信贷业务的提供信用保障，促进消费信贷业务的增长与发展。5.5加强与互联网金融科技公司合作，互利共赢商业银行应积极与互联网金融科技公司合作，取长补短，互利共赢。商业银行与互联网。资本比较雄厚的大型商业银行可以自行成立或者收购互联网金融科技公司，以便自身企业的科技创新可以有专门的机构进行研发与实施，独立于商业银行的总部机构，自由度更高，审批程序更加简单，有力与促进科技创新。此外，商业银行可以寻求已经成型，企业内部结构、产品设计较为成熟的互联网金融科技公司进行合作，可以互相合作推出创新产品，或互相派遣员工进行学习交流等等，获取互联网金融科技公司较为成熟的技术，在学习的同时自行研发，从而不断增强自身企业的互联网科技力量与创新能力。目前，中行、农行、工行、建行、交行这五大行均已与腾讯、阿里、京东、百度、苏宁等互联网公司旗下的金融科技机构展开了合作，在智慧账户、跨境支付、信用卡业务、生活缴费等领域的合作都在逐步推进，未来商业银行与互联网金融科技企业的沟通交流与合作将更加广泛和深入。这是当今时代趋势下的必然选择，商业银行与互联网金融科技公司互相竞争的同时互相合作，达成互利共赢，创造更完善、效率更高的金融市场。结论互联网信贷的飞速发展对商业银行消费信贷业务造成了显著的影响与冲击，撼动了商业银行在消费信贷领域中的地位，不断抢占市场份额。商业银行应用于面对挑战，分析自身与互联网信贷平台的优劣势，积极进行互联网金融科技的研发，进行企业内部的创新与转型，以适应市场环境，在稳固原有业务的基础上增强自身的市场竞争力，同时也可与成熟的互联网金融科技公司展开合作，互利共赢，互相学习，共同推动消费信贷市场与整个金融市场的繁荣发展。本文创新点是题目新颖，没有专家与学者在P2P业务被完全取缔后具体研究过互联网信贷对于商业银行相关消费信贷业务的影响。互联网信贷对商业银行消费信贷业务具有金融脱媒冲击、客户群体冲击、利差收入冲击以及对其传统服务模式的冲击，面对这多种冲击，商业银行应加大对互联网科技的投入与使用，推动信贷产品的创新，研发设计个性化信贷产品，提升客户体验，积极与互联网企业合作，增加宣传口径，互利共赢。此外，互利网信贷业务的发展水平对商业银行相关个人消费贷款业务的总营业额有明显的负面影响，说明互联网信贷的发展会在一定程度上降低商业银行消费信贷业务的盈利能力，对此，商业银行也应积极做出自主创新与自主转型，同时提高自身企业的总资产、资产收益率，并降低不良贷款率以协同维护自身的消费信贷业务，并推动其适应新型的经营与发展模式。综合以上分析，本文给出了几条具有实质性与可行性的对策建议。商业银行应加强自身的互联网金融科技系统与产品的研发和应用，同时培养专业复合型金融科技人才以不断巩固企业内部的科技储备，并且应不断优化企业内部结构，从而提高企业内部的整体工作效率与创新效率，还应防范内外部金融科技风险，完善风险管控体系，最后传统商业银行也需要加强与互联网金融科技公司合作，互相学习、借鉴成功经验，并结合自身具体企业性质与经营情况制定发展策略，实现双方的互利共赢。参考文献[1]陈敏，刘小辉.实证分析：消费信贷的宏观经济意义[J].商业研究,2002(5)：10-12.[2]梁聚文.互联网金融模式对我国消费信贷市场的冲击[J].现代营销：学苑版,2014(3).[3]侯寅，谢凤章,许岽琛.浅析互联网金融信贷业务对商业银行发展的影响作用[J].投资与合作：学术版,2014(7)：69-69.[4]王雪玉.互联网巨头抢滩消费金融[J].金融科技时代,2015(6)：14-14.[5]陈颖.互联网金融背景下商业银行面临的挑战及对策分析[J].全国商情：经济理论研究,2015(15)：79-83.[6]焦乐柯,刘雅婧,邓秀芳.互联网金融的创新对消费行为的影响--以蚂蚁花呗为例[J].企业导报,2016(13).[7]陈岩,剌文琪,范杰.互联网消费信贷的可持续发展研究[J].南方金融,2016(12):50-56.[8]刘杨,万姣,刘溪.互联网消费信贷的发展现状及风险分析——以“蚂蚁花呗”和“京东白条”为例[J].时代金融,2017(09):290+296.[9]钱智通.银行信贷互联网化的博弈行为研究——以线上个人消