我国银行卡业务需求影响因素实证分析

1我国银行卡业务需求影响因素实证分析【摘要】银行卡作为一项在西方已发展了几十年的金融业务，具有初始投入少、利润空间大的特点。我国银行卡产业自1985年中国银行发行的第一张“中银卡”以来，近20虽处于初级阶段但发展迅速。在银行卡产业发展过程中，充分了解影响银行卡业务需求的因素，研究银行卡业务需求的变化规律，对进一步拓展银行卡业务经营范围十分重要。本文运用Eviews软件系统，对影响银行卡业务需求的因素进行分析，以揭示银行卡业务的需求特征、发展趋势等重要的影响因素及其变化规律，为商业银行进一步拓展银行卡业务提供经营决策的实证基础。【关键词】银行卡；业务需求；恩格尔系数；实证分析银行卡产业是金融体系的重要组成部分。发展银行卡产业，可以促进个人消费信贷，带动银行个人金融业务的增长。同时，有利于方便人民群众生活，扩大社会消费，促进社会信息化和国民经济发展。最近几年，我国银行卡产业在人民银行的组织领导下，取得了一系列突破性的进展，中国正在成为最具发展潜力的银行卡产业大国。一、我国银行卡发展现状我国银行卡产业经过20年的发展，目前已经达到了相当的规模，并进入了一个快速发展的阶段。从1985年中国银行率先发行银行卡以来，各商业银行纷纷推出功能多样的银行卡。银行卡产业迅速发展着：从无到有、从小到大，从单一功能到综合功能，从封闭经营到联网经营。总的来说，目前，2银行卡产业发展机制已经日趋成熟，市场参与主体不断壮大，整个产业正在进入发展新时期。（1）银行卡联网通用基本实现，截至2004年底，全国共有348个地级以上城市和336个县级城市的联网通用。（2）市场规模不断扩大。在发卡方面，发卡机构从2000年底的55家增加到了2004年底的152家,发卡量从2.77亿张增加到了7.7亿张。各发卡银行还与其他有关机构推出了各种联名卡、认同卡，大大丰富了银行卡品种。在受理方面，在人民银行的组织协调下，各地政府积极推动当地市场建设，我国银行卡受理市场取得快速发展，特约商户从2000年底的10万户增加到目前的30.6万户，POS机从29万台增加到47万多台，ATM机从3.7万台增加到6.9万台。（3）国际化迈出实质性步伐。2004年，先后开通了银联人民币卡在香港和澳门的受理业务，2005年，又开通了银联人民币卡在新加坡、泰国、韩国的受理业务，银联卡真正走出国门。（4）支付产品及渠道创新逐步加快。到2004年底，ATM跨行转账业务开通机具达1.3万台，手机支付业务在13个城市开通，柜面通业务在8个省市展开，同时，网上支付、固定电话支付等新业务也不断推出。第五，产业化发展体系初步形成。各商业银行纷纷借鉴国际经验，建立银行卡中心，专业化经营银行卡业务。同时，各类第三方专业化服务机构也迅速发展，初步形成了以银行卡经营为核心，涵盖发卡、收单、信息转接、专业化服务及机具制造等业务的产业发展格局和较为完善的银行卡支付产业链。可以说，随着市场的全面对外开放，我国银行卡产业将融入全球银行卡市场，成为全球市场的组成部分，并将不可避免地受到全球银行卡市场变3化的影响。但是在我国银行卡产业面临困难和挑战的同时，也迎来了不可多得的发展机遇。我国经济的持续增长、居民收入的迅速增加、全球最大的潜在持卡人群体，这都将为我国银行卡产业发展提供巨大的市场空间。2008年北京举办数字奥运和2010年上海世博会，也将成为一个很好的机会。而目前，在银行卡市场中，有诸多因素会对银行卡业务需求产生影响，如GDP、人均储蓄余额、城镇居民家庭可支配收入、银行服务环境、政策环境、信息化程度、卡功能等。因此，本文通过对银行卡业务需求实证分析，找出影响银行卡需求的变量，希望能通过对此分析，找出其中规律，以扩大业务经营。三、模型的建立本文通过选取1990年至2005年的相关数据作为样本。表1银行卡业务需求模型的时间序列表年份银行卡业务需求（以发卡业务衡量）Y中国GDP总量X1人均GDPX2中国人均储蓄余额X3储蓄存款余额X4储蓄存款活期所占比例农村居民家庭人均可支配收入绝对数X6农村居民家庭恩格尔系城镇居民家庭人均可支配收入绝对数X8城镇居民家庭恩格尔系4X5数X7数X919901818547.91634622.9922.817322.558.81510.254.2199110021617.81879798.12270.516.7271.657.61700.653.8199230026638.122871003.22744.519.9338.157.62026.652.9199347034634.4293912833481.221.3419.158.12577.450.1199484346759.439231794.74869.621.8562.658.93496.249.91995141158478.148542449.46666.719.8720.458.6428349.91996417167884.655763147.16518.519.9887.856.34838.948.61997717574462.660673744.31004021.71054.155.15160.346.419981160078345.263074279.411336.821.71201.553.45425.144.519991801082067.565474735.612446.524.6128952.6585441.9520002774089403.670785082.211337.828.31530.349.1628039.220013828095933.375435779.512471.130.31737.247.76869.637.9200256000106546797260008700031247646.2770337.7200364800117251.99101800010000032.12622.245.68472.237.1200476200136875.910561900012619633.2293645.2942237.72005920001823211378710900141050.934.5320046.21230037注：银行卡业务需求（以发卡业务衡量）的单位是：万张；中国GDP总量的单位是：亿元；人均GDP、中国人均储蓄余额、农村居民家庭人均可支配收入绝对数和城镇居民家庭人均可支配收入绝对数的单位是：元；储蓄存款余额的单位是：万元；储蓄存款活期所占比例、农村居民家庭恩格尔系数和城镇居民家庭恩格尔系数的单位是：%。资料来源：《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》、国家统计局网站（一）模型初步提出为了具体分析各要素对提高我国银行卡业务需求的影响大小，我们选取了中国GDP总量、人均GDP、中国人均储蓄余额、农村居民家庭人均可支配收入绝对数、城镇居民家庭人均可支配收入绝对数、储蓄存款余额、储蓄存款活期所占比例、农村居民家庭恩格尔系数、城镇居民家庭恩格尔系数等若6干指标进行回归分析。采用的对数模型如下：Y=β1+β2X1+β3X2+β4X3+β5X4+β6X5+β7X6+β8X7+β9X8+β10X9其中，Y代表银行卡业务需求（以发卡业务衡量），X1代表中国GDP总量，X2代表人均GDP，X3代表中国人均储蓄余额，X4代表储蓄存款余额，X5代表储蓄存款活期所占比例，X6代表农村居民家庭人均可支配收入绝对数，X7代表农村居民家庭恩格尔系数，X8代表城镇居民家庭人均可支配收入绝对数，X9代表城镇居民家庭恩格尔系数，βK（K=1，2…10）代表各解释变量的参数系数，ui代表随机扰动项.我们通过对该模型的回归分析，得出各个变量与我国银行卡业务需求的变动关系。（二）模型的拟合检验用Eviews计量经济学分析软件我们可以得到如下回归分析结果：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:01/05/09Time:11:11Sample:19902005Includedobservations:16VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-133991.973448.41-1.8242990.11797X11.9418160.6470923.0008370.0240X2-33.289678.114710-4.1023850.0063X39.7478412.5905183.7628930.0094X4-0.0285890.115023-0.2485530.8120X52171.178467.23034.6469110.0035X68.69350612.529570.6938390.5137X7-638.51951044.471-0.6113330.5634X85.0943206.6737680.7633350.4742X92505.067772.91793.2410510.0177R-squared0.998488Meandependentvar24944.88AdjustedR-squared0.996220S.D.dependentvar31000.238S.E.ofregression1905.896Akaikeinfocriterion18.21246Sumsquaredresid21794633Schwarzcriterion18.69533Loglikelihood-135.6997F-statistic440.2742Durbin-Watsonstat2.695428Prob(F-statistic)0.0000001、多重共线性检验X1X2X3X4X5X6X7X8X9X110.9992589569780.9895935237460.8673313290970.9178478132510.964666019751-0.8851317558330.998931499167-0.903234718224X20.99925895697810.9880456582460.8543775867540.9113213440160.95787513179-0.8775088155110.997844798703-0.902111283435X30.98959352370.988045658210.8887513025950.93854082140.981208049776-0.9229904640.99091226003-0.9192982769464603027739X40.8673313290970.8543775867540.88875130259510.8419815143580.92617769665-0.8077343572350.869886038071-0.722829128501X50.9178478132510.9113213440160.9385408214030.84198151435810.956903452831-0.9568837655270.928372013909-0.953957868586X60.9646660197510.957875131790.9812080497760.926177696650.9569034528311-0.9513293260690.97134544139-0.923837130476X7-0.885131755833-0.877508815511-0.922990464027-0.807734357235-0.956883765527-0.9513293260691-0.8969173040320.962539210077X80.9989314991670.9978447987030.990912260030.8698860380710.9283720139090.97134544139-0.8969173040321-0.915309596015X9-0.9-0.9-0.9-0.722-0.9-0.9230.96-0.9151100323471822402111