1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
在当前信息技术迅猛发展的背景下，互联网金融异军突起。互联网金融的发展一方面润滑金融交易、促进金融市场繁荣，另一方面也对商业银行等传统金融模式带来冲击。在互联网金融的挤占下，商业银行利润降低，利润率增速放缓。这一现象引起了国内外许多学者的研究探讨，通过对文献的梳理、对比，我们能够进一步认识互联网金融，探索互联网金融以何种途径影响商业银行利润率，从而能够给予互联网金融的发展更多有利参考，能够提供有关对策措施从而达到互联网金融及商业银行的协调发展，这对于金融市场进一步繁荣意义重大。
国外的相关技术发展较早，互联网金融模式的出现也早于国内，所以其研究成果很多都集中于早期。mishkin and strahan （1999）认为信息技术的革新极大地减少了金融交易成本并克服了信息不对称问题，他们认为由于信息网络技术的普及极大地提高了美国银行部门的规模经济，导致了美国银行部门在90年代加快竞争、并购与整合的步伐。[3]claessens 等（2001）针对国家政策，发现互联网金融在不同的国家会发挥不同效应。互联网金融将会对商业银行、保险机构和小额信贷机构等金融机构产生重要影响，并进一步影响到全球金融服务。chris anderson 最早提出基于亚马逊案例上的长尾效应( long tail effect)[4] ，长尾效应中个性化的、零散的、小量的需求，将非主流市场聚集成一个大市场，要赚很少的钱，但要赚很多人的钱。互联网金融依托长尾效应，开始了业务零售化。deyoung （2007）选取了最先采用互联网技术的424 家美国社区银行以及5175 家未采用互联网技术的社区银行在1999-2001 年间的数据，进行比较[5]。
由于互联网金融在国内的发展在90年代才初现端倪，国内的研究从2001年左右集中探讨互联网金融的发展模式，而对于互联网金融对商业银行影响的系统讨论近几年才开始。刘勤福等（2014）研究了互联网金融的金融资源可获得性强、交易成本相对较低及资源配置相对去中介化的特点[6]，他们认为较传统商业银行等金融服务模式而言，互联网金融具有突出的优势。随着互联网金融冲击商业银行负债、资产和其他非利息业务，明仪皓等（2014）互联网金融对商业银行的现实影响出发[7]，指出第三方支付平台打破了银行业在支付结算领域的垄断，理财产品销售平台蚕食银行代销渠道，从而影响商业银行利润。之后，很多学者开始积极探索互联网金融对商业银行利润影响的指标构建。比如，王锦虹（2015）建立起资产类、负债类、中间业务收入三方面的测度指标[8]，并通过指标两两比较分析，得出对商业银行的资产项影响较小，而对其负债项影响很大，对收入项的影响亦较大。刘忠璐等（2016）从盈利能力和盈利结构两个视角进行研究[9]，选取145 家商业银行2003－2014 年12 年的数据，采用广义矩估计，得出结论，互联网金融的发展对商业银行盈利能力造成了不利冲击，但对于不同类型的商业银行冲击力度不同，对于盈利结构方面，提高了商业银行非利息收入占比。申创等（2017）选取我国101 家商业银行2011－2015 年的面板数据，利用百度指数构建互联网金融指数[10]，研究发现互联网金融的迅速发展对商业银行的收益水平造成了显著的负向影响，但同时也指出，互谅网金融在一定程度上可以与商业银行传统金融协调发展。李雪净（2017）基于2010q2至2015q3期间16家a股上市银行的面板数据，建立起pver模型[11]，得出互联网金融从加剧贷款损失风险、分流银行的存款、降低银行的盈利能力等方面冲击商业银行，同时他们认为，互联网金融对于商业银行的盈利影响由于时间短、程度弱等原因是较小的。
2. 研究的基本内容和问题
在当前信息技术迅猛发展的背景下，互联网金融异军突起。互联网金融的发展一方面润滑金融交易、促进金融市场繁荣，另一方面也对商业银行等传统金融模式带来冲击。在互联网金融的挤占下，商业银行利润降低，利润率增速放缓。通过研究互联网金融对商业银行盈利能力的影响，我们能够进一步认识互联网金融，探索互联网金融以何种途径影响商业银行利润率，从而能够给予互联网金融的发展更多有利参考，能够提供有关对策措施从而达到互联网金融及商业银行的协调发展，这对于金融市场进一步繁荣意义重大。
由于互联网金融在国内出现时间不算太久，国内研究还略显单薄。同时，互联网金融对商业银行利润的影响早期大都是定性分析，导致有关各方难以应用这些文献的结论对互联网金融带来的影响进行分析和决策。在近几年，才开始进行定量分析，通过对数据的实证来研究相关影响。互联网金融对商业银行利润这一数量存在着不利影响，但对于商业银行利润率增速减缓这一率的问题，结论还较为模糊。因此，在今后的研究重点放在互联网金融对商业银行盈利能力存在何种影响以及这种影响的具体数据核算。
3. 研究的方法与方案
多元线性回归模型，在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。商业银行盈利能力，除去受互联网金融的影响外，还受诸如宏观经济水平、商业银行规模、不良贷款率等多种因素的影响。eviews作为计量经济学专业软件，在科学数据分析、金融分析、宏观经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛，能比较方便的处理一般的回归问题，操作简单易学。
模型设定：
y=α0 α1*profit α2*(互联网第三方支付交易额与样本银行资产额的比值) α3(不良贷款率) α4（商业银行规模） α5（宏观经济水平） α6（商业银行流动性水平） μ ε
4. 研究创新点
互联网金融是互联网技术和金融功能的有机结合，依托大数据和云计算在开放的互联网平台上形成的功能化金融业态及其服务体系，包括基于网络平台的金融市场体系、金融服务体系、金融组织体系、金融产品体系以及互联网金融监管体系等，并具有普惠金融、平台金融、信息金融和碎片金融等相异于传统金融的金融模式。尤其是在当前利率市场化、汇率市场化和金融管制的放松的金融改革趋势下，还伴随着重大的金融创新，正值互联网金融潮流兴起，在传统金融部门和互联网金融的推动下，中国的金融效率、交易结构，甚至整体金融架构都将发生深刻变革。
在此背景下，研究互联网金融对商业银行盈利能力的影响是顺应金融发展改革趋势的。互联网金融对商业银行利润的影响早期大都是定性分析，导致有关各方难以应用这些文献的结论对互联网金融带来的影响进行分析和决策。在近几年，才开始进行定量分析，通过对数据的实证来研究相关影响。在论文中我将利用国有银行加之部分中小银行的利润数据，争取进一步拓展数据面，使得研究成果更加具有代表意义。另外，还将选用支付宝这一全国规模最大的具有代表性的互联网金融企业利润数据作对比，以期更加具体的反应互联网金融对商业银行盈利能力的影响。
5. 研究计划与进展
1.查阅资料、文献，搜集相关数据。2017年1月3月，总结国内外研究论文成果，收集银行年报、支付宝年报等相关数据。
2.中期检查。完成数据资料的收集整理、数据分析等内容，在自查基础上，填写中期检查表。
3.论文草稿。2018年4月27日之前完成论文草稿。
