余雪飛，宋清華

（中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)金融學(xué)院，武漢430073）

0 引言

近年來，中國(guó)商業(yè)銀行非利息收入增長(zhǎng)迅速，以16家上市銀行的整體數(shù)據(jù)來看，以2000年為基期，2011年非利息收入增長(zhǎng)了約17.7倍，平均增速為24.1%；以2004年為基期，2011年非利息收入增長(zhǎng)了約7.7倍，平均增速為29.9%，而銀行個(gè)體的非利息收入增長(zhǎng)顯示出更大的差異。銀行風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)是多因素合力作用的結(jié)果，因此需要控制好其他重要的控制變量來排除其他干擾量，以檢測(cè)非利息收入對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響，本文利用中國(guó)銀行業(yè)數(shù)據(jù)，從實(shí)證的角度探討這一問題。

1 研究假說的提出

從國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)看，非利息收入具有穩(wěn)定銀行收入的作用，收入的分散化能夠降低銀行風(fēng)險(xiǎn)；但同樣存在著非利息收入加大銀行收入波動(dòng)性的證據(jù)，非利息收入對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響存在正負(fù)雙向的作用力，非利息收入與銀行風(fēng)險(xiǎn)可能存在著非線性關(guān)系，如圖1，我們以中國(guó)17家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)為例，繪制了非利息收入與銀行風(fēng)險(xiǎn)的面板散點(diǎn)圖，可以直觀看出兩者之間的關(guān)系并非是線性的，因此我們提出假說一：商業(yè)銀行非利息收入與銀行風(fēng)險(xiǎn)存在非線性關(guān)系，商業(yè)銀行非利息收入受到其銀行規(guī)模的非對(duì)稱影響。

圖1 非利息收入與銀行風(fēng)險(xiǎn)面板數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖

關(guān)于銀行競(jìng)爭(zhēng)程度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響，文獻(xiàn)的結(jié)論也不相同。銀行競(jìng)爭(zhēng)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響是一個(gè)不可忽視的重要變量，由于我國(guó)銀行業(yè)是從完全壟斷向壟斷競(jìng)爭(zhēng)過度，對(duì)于完全壟斷的弊端來說，我們認(rèn)為銀行競(jìng)爭(zhēng)在一定程度上能減少銀行風(fēng)險(xiǎn)，因此提出假說2：銀行競(jìng)爭(zhēng)程度的提高將降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。

2 數(shù)據(jù)、變量及實(shí)證模型

2.1 樣本數(shù)據(jù)

本文以中國(guó)17家商業(yè)銀行作為研究對(duì)象，16家上市銀行加上平安銀行，由于1999年前部分銀行的非利息收入為負(fù)值，因此測(cè)度非利息收入對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)影響的時(shí)間跨度選擇為2000～2011年，測(cè)度銀行風(fēng)險(xiǎn)及銀行競(jìng)爭(zhēng)程度的時(shí)間跨度選擇為1998～2011年。全部數(shù)據(jù)來自Bankscope數(shù)據(jù)庫(kù)、歷年中國(guó)金融年鑒及各商業(yè)銀行財(cái)務(wù)報(bào)表。

2.2 變量構(gòu)造

⑴銀行風(fēng)險(xiǎn)

與大部分文獻(xiàn)一樣(最早可追溯到Roy(1952))，本文用銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)Z-score作為銀行風(fēng)險(xiǎn)的代理變量。當(dāng)銀行的損失超過所有者權(quán)益，即認(rèn)為銀行破產(chǎn)，銀行破產(chǎn)的概率可表示為：

E表示股本，即凈資產(chǎn)；A表示總資產(chǎn)；π表示稅后利潤(rùn)，r資產(chǎn)收益率，u為r的期望，δ2為r的方差；k為資本資產(chǎn)率。即破產(chǎn)發(fā)生的最大概率為：

本文用原Z值定義的倒數(shù)Inverse Z-score，簡(jiǎn)寫為IZ，其值越高，風(fēng)險(xiǎn)越大。

⑵非利息收入

一般文獻(xiàn)中采用非利息收入占總收入比重來衡量非利息收入的相對(duì)值，但本文假設(shè)立足于總資產(chǎn)的門限效應(yīng)，因此以商業(yè)銀行非利息收入占總資產(chǎn)的比重來衡量。

⑶銀行競(jìng)爭(zhēng)程度指數(shù)

采用Panzar and Rosse(1987)[1]的方法，用各要素價(jià)格對(duì)收入的彈性之和來反映銀行間的競(jìng)爭(zhēng)程度，H指數(shù)為：

H≤0，為完全壟斷；0＜H＜1，為壟斷競(jìng)爭(zhēng)；H=1，為完全競(jìng)爭(zhēng)。參考Yildirim and Philippatos(2007)[2]，將銀行競(jìng)爭(zhēng)程度H值通過一個(gè)對(duì)數(shù)線性化的模型估計(jì)出來：

因變量lntr為總資產(chǎn)收益率的自然對(duì)數(shù)，總資產(chǎn)收益率用總收入與總資產(chǎn)的比值來表示，要素投入分為利息成本ie、非利息成本oe、人力成本pe；利息成本等于利息支出與生息資產(chǎn)的比率，非利息成本為非利息支出占總資產(chǎn)的比率，人力成本為銀行員工薪酬占總資產(chǎn)的比率，控制變量選取總資產(chǎn)ta、總貸款/總資產(chǎn)gl_ta。由于2004年前的員工薪酬沒有單獨(dú)核算，而是并計(jì)入非利息支出，這里將采取兩種方案來估計(jì)H值，一種是根據(jù)金融業(yè)薪酬平均水平變動(dòng)及各銀行營(yíng)業(yè)費(fèi)用變動(dòng)來估算2004年前的員工薪酬，另一種方案是將要素投入只分為利息成本與非利息成本，篇幅所限，H值測(cè)算表沒有給出，但可參見圖2，H值不同算法下的趨勢(shì)基本一致：從2002年至今，銀行競(jìng)爭(zhēng)程度不斷加強(qiáng)，不影響后文的進(jìn)一步實(shí)證。

圖2 H值不同算法的比較

⑷其他控制變量

我們用銀行的總資產(chǎn)ta來衡量銀行的規(guī)模，以總貸款占總資產(chǎn)比重gl_ta來衡量其貸款相對(duì)值。為了對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)的主要變量進(jìn)行控制，本文用lnM2來衡量貨幣的流動(dòng)性，實(shí)際GDP的自然對(duì)數(shù)lngdp來衡量經(jīng)濟(jì)總體的發(fā)展?fàn)顩r，用房?jī)r(jià)指數(shù)hp來控制房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響。

表1 面板門限回歸相關(guān)變量定義與統(tǒng)計(jì)描述

2.3 面板門限回歸模型

面板門限回歸模型是近年來發(fā)展起來的非線性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，由Bruce Hansen(1999)[3]提出，其全面革新了分組檢驗(yàn)方法。在計(jì)算出商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)及銀行競(jìng)爭(zhēng)程度后，我們結(jié)合銀行資產(chǎn)規(guī)模影響非利息收入，非利息收入影響銀行風(fēng)險(xiǎn)的邏輯設(shè)立多元面板門限回歸模型對(duì)前述假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，具體形式如下：

式中i、t分別表示個(gè)體與時(shí)間，總資產(chǎn)tait為門限解釋變量，γ為門限值，非利息收入占總資產(chǎn)比率nir_tait為門限被解釋變量，μi為個(gè)體特征，eit～iid.N(0,σ2)為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，其他變量含義對(duì)照表1，其中均值超出中值的變量有銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)IZ，總資產(chǎn)ta及非利息收入占總資產(chǎn)的比率nir_ta，其分別意味著較大的風(fēng)險(xiǎn)集中在少數(shù)個(gè)體上，大部分資產(chǎn)被少數(shù)銀行主宰，少數(shù)銀行的非利息收入增長(zhǎng)超出剩余的多數(shù)。

3 實(shí)證分析與結(jié)果

3.1 門限效應(yīng)檢驗(yàn)

表2 門限效應(yīng)檢驗(yàn)

假設(shè)根據(jù)數(shù)據(jù)基本特征及圖形特征預(yù)判斷非利息收入與銀行風(fēng)險(xiǎn)為非線性關(guān)系，即存在門限效應(yīng)，根據(jù)Bruce Hansen(1999)[3]的檢驗(yàn)方法進(jìn)一步從數(shù)理上檢驗(yàn)是否存在門限效應(yīng)。首先對(duì)門限解釋變量排序，依次估計(jì)各門限值下的殘差平方和，找到最小殘差平方和對(duì)應(yīng)的門限估計(jì)值，通過Bootstrap500次模擬似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及其臨界值以檢驗(yàn)是否存在門限效應(yīng)。我們分別以銀行總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)與總資產(chǎn)作為門限解釋變量，表2上半部報(bào)告了lnta門限檢驗(yàn)的F值及P值，從中可見單門限效應(yīng)不太顯著，但P值等于0.106667，接近10%的顯著水平，雙門檻假設(shè)沒有通過檢驗(yàn)，可能的原因是總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)縮小了總資產(chǎn)間的差異；表2下半部報(bào)告了ta門限檢驗(yàn)的F值及P值，其顯示單門限在10%的顯著性水平上通過檢驗(yàn)，雙門檻假設(shè)沒有通過檢驗(yàn)，單門限估計(jì)值為40.1377千億元。因此，非利息收入與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間的非線性關(guān)系得到驗(yàn)證。

3.2 門限模型估計(jì)

表3 面板門限模型估計(jì)結(jié)果

由表3可知，銀行競(jìng)爭(zhēng)程度H值估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，H值越大表明商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)程度越高，其與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向相關(guān)，表明商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)程度越高，越利于降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。以銀行資產(chǎn)ta=4.0138萬(wàn)億為門限值劃分區(qū)制，當(dāng)銀行資產(chǎn)低于4萬(wàn)億時(shí)，非利息收入與銀行風(fēng)險(xiǎn)間的相關(guān)性并不顯著；而銀行資產(chǎn)規(guī)模超過4萬(wàn)億時(shí)，非利息收入的估計(jì)系數(shù)顯著為正，非利息收入的增加加大了商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)，這與黃雋，章艷紅(2010)[4]用美國(guó)銀行數(shù)據(jù)估計(jì)的結(jié)果一致。表3還給出了GLS估計(jì)的懷特穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差，以防止模型殘差存在異方差、自相關(guān)，OLS估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差與懷特穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差差別不大表明殘差不存在異方差、自相關(guān)。如表4，根據(jù)門限變量與門限值的大小關(guān)系，將樣本劃分為低區(qū)制和高區(qū)制兩個(gè)區(qū)間，隨著銀行業(yè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，步入高區(qū)制中的銀行為工商銀行，建設(shè)銀行，中國(guó)銀行，農(nóng)業(yè)銀行及交通銀行，表明近年來，國(guó)有5大銀行非利息收入的快速增長(zhǎng)加大了其破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

表4 歷年各銀行的區(qū)制分布

我們采用的銀行風(fēng)險(xiǎn)變量為Inverse Z-score，數(shù)理核算上看，其主要受到資產(chǎn)收益率波動(dòng)與資本資產(chǎn)率變動(dòng)的影響，我們從銀行資產(chǎn)規(guī)模，非利息收入波動(dòng)如何影響資產(chǎn)收益率與資本資產(chǎn)率變動(dòng)的角度來解釋上述實(shí)證結(jié)果產(chǎn)生的可能原因：

⑴大而不倒下的代理成本。2000～2011年5大行資產(chǎn)占17家銀行資產(chǎn)均值約81.9%，總收入占比均值約82.3%，“大而不倒”的特征下，商業(yè)銀行中間業(yè)務(wù)的展開更傾向于高收益高風(fēng)險(xiǎn)的業(yè)務(wù)，存在更高的代理成本，將增大資產(chǎn)收益率的波動(dòng)而造成IZ值上升。

⑵資本約束。一般來說大銀行的資本調(diào)整成本要大于小規(guī)模銀行，因?yàn)檎{(diào)整的絕對(duì)額過大。一方面由于巴塞爾協(xié)議三的資本要求生效日逐漸逼近，另一方面受到緊縮貨幣政策的影響，大銀行需要準(zhǔn)備更多的資本，大銀行在規(guī)避資本約束壓力時(shí)，會(huì)傾向于展開更多的無資本要求的中間業(yè)務(wù)，或者純粹的逃避貸款限額約束轉(zhuǎn)為開展類貸款的中間業(yè)務(wù)。

⑶趨同的中間業(yè)務(wù)。非利息收入中約67.3%的貢獻(xiàn)來自于手續(xù)費(fèi)的增長(zhǎng)，非利息收入與凈利息收入絕對(duì)值的相關(guān)系數(shù)高達(dá)約0.97，相對(duì)值相關(guān)系數(shù)也有約0.3，根據(jù)投資組合理論，非利息收入?yún)⑴c的多元化不可能降低這種資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)。

4 結(jié)論

本文選取2000～2011年中國(guó)17家商業(yè)銀行作為研究對(duì)象，建立面板門限模型考察非利息收入、銀行競(jìng)爭(zhēng)程度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響。估算結(jié)果顯示銀行風(fēng)險(xiǎn)與銀行競(jìng)爭(zhēng)程度呈負(fù)向關(guān)系；當(dāng)銀行總資產(chǎn)規(guī)模超過約4萬(wàn)億后，銀行風(fēng)險(xiǎn)與非利息收入呈正向關(guān)系，資產(chǎn)規(guī)模低于4萬(wàn)億，非利息收入與銀行風(fēng)險(xiǎn)間的關(guān)系不顯著。本文認(rèn)為資本約束的增強(qiáng)，貨幣政策的趨緊及利率市場(chǎng)化進(jìn)程的推進(jìn)這三種因素推動(dòng)了近年非利息收入的增長(zhǎng)，大銀行相比小銀行來說，擁有更大的資本調(diào)整成本，也存在更大的傾向去規(guī)避這種資本約束。且資產(chǎn)規(guī)模“大而不倒”的特權(quán)將驅(qū)使大銀行展開高收益高風(fēng)險(xiǎn)的業(yè)務(wù)，增加了非利息收入的波動(dòng)，導(dǎo)致總收入的波動(dòng)增加，進(jìn)而顯示在Inverse Z-score的變化上。因此，需要加大對(duì)大規(guī)模銀行中間業(yè)務(wù)的監(jiān)管強(qiáng)度，同時(shí)要根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)合理的調(diào)整銀行資本約束；需要進(jìn)一步引導(dǎo)銀行業(yè)間展開充分的競(jìng)爭(zhēng)，在市場(chǎng)約束力下建立起真正的多元化收入結(jié)構(gòu)來降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。

[1]Panzar C.John,Rosse N.James.Testing For"Monopoly"Equilibrium[J].The Journal of Industrial Economics,1987,(35).

[2]Yildirima H.Semih,Philippatos George C.Restructuring,Consolida?tion and Competition in Latin American Banking Markets[J].Journal of Banking&Finance,2007,(31).

[3]Bruce E.Hansen.Threshold Effects in Non-dynamic Panels：Estima?tion,Testing,and Inference[J].Journal of Econometrics,1999,(93).

[4]黃雋，章艷紅.商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)：規(guī)模和非利息收入[J].金融研究,2010,(6).