互联网金融发展对于我国商业银行效率的影响研究开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

1.研究意义

改革开放以来，商业银行在我国的金融业中占据着非常重要的地位。在货币发行流通、财政政策和货币政策的实施以及整体经济的稳定等方面，担任重要角色。近年来，在互联网金融不断发展、我国经济进入新常态的形势下，传统的商业银行面临着巨大的挑战。因此，研究互联网金融发展与商业银行效率之间的关系，提升商业银行效率，不仅可以帮助商业银行在新的经济环境中面对挑战，提升市场竞争力，也有利于全国整体经济的稳定和发展。

“互联网金融”的概念最早是中国投资有限公司原副总经理谢平在2012年4月举办的“金融四十人年会”上首次提出的，之后在众多社交媒体的推广中，这个概念越来越火热。2012年，“阿里小贷”推出，2013年6月蚂蚁金服“余额宝”推出，此后越来越多的互联网金融产品不断出现，让互联网金融更加广为人知。2014年p2p和众筹等业务发展迅猛，2015之后则呈现更多样化发展态势:互联网投资理财平台、信贷(商户贷和个人消费贷)业务、互联网征信业务逐步发展壮大。不断发展的互联网金融行业，与传统的金融行业的竞争不断加剧，对传统商业银行构成了挑战。

2. 研究的基本内容和问题

1、研究目标

本文从互联网金融角度出发，研究商业银行效率变化的影响因素。采用理论分析和实证研究相结合的方法，探索互联网金融对商业银行效率的影响机制，并将银行效率和互联网金融发展指数进行回归分析，提出政策意见。

具体研究目标如下：

3. 研究的方法与方案

1、研究方法

本研究采用将理论与实证相结合，并且将定性与定量研究相结合的研究方法。 在理论分析部分，首先对当前的互联网融资模式进行了理论分析，然后总结商业银行效率与互联网金融的机制。 在实证部分，首先使用DEA方法来衡量不同类型的商业银行的效率； 然后根据吴晓求（2015）提出的互联网融资定义，运用文本分析方法找到互联网金融指标。通过多元线性回归模型，对金融指标进行回归分析，最后根据经验结果并结合宏观金融市场的现状提出建议。具体方法如下：

（1）采用数据包络法(DEA)处理规模报酬可变的商业银行效率，该方法是利用多元统计分析技术，通过测算商业银行业全要素生产率以及其分效率值变化探究银行内部管理水平、经营体制转变、产权结构等因素给效率带来的影响。

（2）文本挖掘法。在知网空间(CNKI)中根据金融功能的四个维度进行关键词搜索，然后记录关键词数量并加以筛选与分析，构建成整体的综合指标作为核心解释变量。相比于以往直接用第三方支付数据作为解释变量的实证结果更具有科学性和实际意义。

（3）回归分析。通过各种渠道收集银行专业、权威性数据，并通过统计软件进行处理分析，得出较为精确且符合实际情况的结论。

本文的被解释变量是商业银行全要素生产率(TFP)及其分解效率纯技术效率(PECH)、规模效率(SECH)以及技术进步指数(TECH )) 。效率指标采用无导向型DEA-Malmquist模型测算结果。

Malmquist指数可以被分解为两个方面的变化一一决策单元在两个时期的技术效率的变化，以及生产技术的变化。因此，Malmquist指数是一个动态的指标，它考察的是决策单元在两个时期的跨度下，技术效率的变化情况。则被评价的决策单元的Malmquist指数为:

Mxt 1yt 1xtyt=Etxt 1,yt 1Et 1xt 1,yt 1Etxt,ytEt 1xt,yt

其中Et和Et 1代表决策单元在t时期和t 1时期的技术水平下的相对效率。

核心解释变量为互联网金融指数(INF)，它是在前文中计算得到的。由于互联网金融没有一个公认的刻画标准，以往多数论文采用第三方支付数据直接作为互联网金融的指标。不能全面的反映互联网金融发展情况，本文在前人研究的基础上加以改进，采取较为科学的“文本法”从互联网四个维度的定义出发计算得出综合指数。

为准确考察互联网金融对商业银行经营效率的影响，通过研读相关文献，本文以下变量作为控制变量:实际GDP增长率、客户存贷比及资本充足率、非利息收入在总资产占比、不良贷款率、净资产收益率、银行规模、所有者权益与总资产比值。

上述由于本研究涉及多个自变量，因此选取多元线性回归模型来做相关分析，其数学表达式为：

TFPi,t=β0 β1TFPi,t-1 β2INFt β3GDPt β4CARi,t β5NPLi,t β6SIZEi,t β7ROEi,t μt

PECHi,t=β0 β1TFPi,t-1 β2INFt β3GDPt β4CARi,t β5NPLi,t β6SIZEi,t β7ROEi,t μt

SECHi,t=β0 β1TFPi,t-1 β2INFt β3GDPt β4CARi,t β5NPLi,t β6SIZEi,t β7ROEi,t μt

TECHi,t=β0 β1TFPi,t-1 β2INFt β3GDPt β4CARi,t β5NPLi,t β6SIZEi,t β7ROEi,t μt

具体变量信息如下：

2．技术路线

3.实验方案

本实验基于研究互联网金融发展对于商业银行效率影响的实验目的，以我国各类商业银行为实验对象进行数据搜集。通过查阅资料，了解互联网金融现有的模式、互联网金融对商业银行效率的影响机制、商业银行投入产出变量以及宏观经济变量。通过网络数据库获得数据，借助统计软件分析归纳商业银行效率影响因素，着重研究互联网金融产生的影响，并探究当下商业银行面临 的挑战以及互联网金融存在的问题，试图寻找提升商业银行效率的方法。

3.1研究假设

假设1:互联网金融的发展对于商业银行纯技术效率有显著提升的作用。

假设2:互联网金融发展有利于促进商业银行技术进步。

假设3:互联网金融的发展对于商业银行全要素生产率具有积极的作用。

4、可行性分析：

本研究目标简洁明确，数据有可靠来源，模型具有参考价值，分析工具有效且符合实际，为课题研究的顺利进行提供了保证。

（1）政策可行性：互联网金融在近几年成为研究的热点，其作为金融业发展的新形式，作为新的金融产业受到各方重视。而传统商业银行正在面临互联网金融业、我国经济新常态的挑战。在此背景下展开类似的研究，本课题的内容和参考文献都能具有很好的时效性和针对性。

（2）技术可行性：以及具有一定的专业知识水平，能较好地理解本研究涉及金融方面的理论知识，且具备一定的计量建模能力，能很好地满足研究开展的需要。本研究接受指导老师悉心指点，课题老师具有丰富的指导经验，能提供很好的帮助。

4. 研究创新点

（1）本文在过往研究的基础上，总结深化互联网金融影响商业银行效率的机理模型。首先梳理出互联网金融产品影响商业银行业务的关系，然后深入探讨互联网金融产品如何通过银行业务，继而对商业银行经营的分效率产生影响。

（2）本文通过定量分析重点研究不同类型的商业银行效率差异性以及造成差异性的原因，相比于目前多数文献从宏观层面研究互联网金融对中国金融业更具有说服力。

5. 研究计划与进展

1.项目研究计划及预期进展

（1）2020年1-2月阅读相关文献，积累背景知识，了解互联网金融模式、商业银行效率测度方法等。参考已有学者们的研究内容，探讨dea-malmquist模型并建立指标体系，为后文中数据的测算以及实证研究提供依据。利用图书馆资源和网上资源，对课题相关文献进行收集、整理、分析，进一步掌握理论知识，设计出科学可行的调查问卷，构思访谈内容，并进行预调查，以完善问卷。

（2）2020年2-3利用学校数据库网站，或者网络数据库进行所需要数据的搜集。