摘要：本文通過引入其他收益性資產(chǎn)占比反映業(yè)務(wù)多元化程度，采用1993～2011年24家中國商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)作為樣本，運用系統(tǒng)廣義矩估計方法對業(yè)務(wù)多元化和凈利差相互間的關(guān)系進(jìn)行了實證分析，研究發(fā)現(xiàn)：業(yè)務(wù)多元化與凈利差相互之間存在著正相關(guān)關(guān)系，開展表外業(yè)務(wù)可以提高利息收入，而利息收入的提高反過來也可以促進(jìn)非利息收入的增長。因此，我國商業(yè)銀行應(yīng)該積極開展新的表外業(yè)務(wù)，進(jìn)行多元化經(jīng)營，逐漸變更盈利模式以應(yīng)對日益激烈的競爭。

關(guān)鍵詞：凈利差；業(yè)務(wù)多元化；系統(tǒng)廣義矩估計

1.引言

隨著我國利率市場化改革的日益推進(jìn)，各銀行間的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)競爭越來越激烈，同時銀行業(yè)還面臨著互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊，我國銀行業(yè)的利差呈現(xiàn)收窄趨勢。為了應(yīng)對日益激烈的競爭、實現(xiàn)利潤增長，商業(yè)銀行必須尋找新的利潤增長點，發(fā)展非利息業(yè)務(wù)、進(jìn)行多元化經(jīng)營是否是這個新的利潤增長點呢？非利息業(yè)務(wù)對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)有什么影響呢？回答這些問題，就有必要探討非利息收入與利息收入的關(guān)系。

關(guān)于非利息收入（Noninterest income，NII）和利息收入（Net Interest Margin，NIM）的關(guān)系，國外學(xué)者做了一定的研究。Rogers和Sinkey（1999）[1]發(fā)現(xiàn)，一些國家的非利息收入與利息收入負(fù)相關(guān)，一種解釋是銀行增加了表外業(yè)務(wù)來彌補利息收入的下降。也有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，表外業(yè)務(wù)產(chǎn)生了更高的利差，因為它可以通過提高利率來彌補費用支出（Angbazo，1997） 。Stiroh（2004） 觀察到美國銀行NII和NIM有正比例關(guān)系，可能是由于對相同的客戶增加了不同產(chǎn)品的交叉銷售。Valverde和Fernandez （2007） [2]推論，在一定的假設(shè)下NII與NIM負(fù)相關(guān)。然而實證研究發(fā)現(xiàn)，表外業(yè)務(wù)收入與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)是正相關(guān)的。James Nguyen（2012）[3]運用系統(tǒng)評估方法，檢驗了28個金融自由化國家的大樣本數(shù)據(jù)，檢驗了NIM和NII相互之間的關(guān)系，他發(fā)現(xiàn)在1997年到2002年，NIM和NII有顯著負(fù)的關(guān)系，在2003年到2004年，NIM和NII有正的但不顯著的關(guān)系。而國內(nèi)研究主要集中在非利息收入對利息收入單方面的影響分析，如隋聰，紀(jì)興宇，遲國泰（2014）[4]從兩個層面定義業(yè)務(wù)多元化，研究了業(yè)務(wù)多元化對凈利差的影響，但并沒有運用我國商業(yè)銀行實際數(shù)據(jù)系統(tǒng)評估非利息收入和利息收入之間相互影響的實證研究，基于此，本文運用系統(tǒng)GMM估計方法對我國商業(yè)銀行非利息收入和利息收入之間的相互影響進(jìn)行研究。

2.變量及模型

2.1 變量定義

凈利差（NIM） 等于商業(yè)銀行的凈利息收入（ 利息收入減利息支出） 除以收益性資產(chǎn)。它代表了商業(yè)銀行的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入，反映了商業(yè)銀行的貸款定價行為。

非利息收入（NII）等于其他收益性資產(chǎn)除以總資產(chǎn)，它反映了商業(yè)銀行業(yè)務(wù)多元化發(fā)展程度。在許多研究中經(jīng)常用非利息收入除以總資產(chǎn)作為表外業(yè)務(wù)的代理變量，但由于表外業(yè)務(wù)的費用和傭金是計入表內(nèi)業(yè)務(wù)下的，這個代理變量可能放大了表外業(yè)務(wù)量。因此本文用其他收益性資產(chǎn)除以總資產(chǎn)作為業(yè)務(wù)多元化發(fā)展程度的代理變量。

為了研究凈利差和非利息收入之間的關(guān)系，還需控制分別影響它們的其他變量，根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)，這些變量主要有以下這些：

營業(yè)費用（Noninterest Expense，NIE）等于非利息費用除以總資產(chǎn)，它是商業(yè)銀行主要的成本因素，制定的貸款利率要能夠彌補費用。因此營業(yè)費用越高，凈利差越大。權(quán)益比率（Equity Ratio，ER）等于所有者權(quán)益除以總資產(chǎn)，它反映了商業(yè)銀行的風(fēng)險厭惡程度。一般認(rèn)為，商業(yè)銀行的權(quán)益比率越高，凈利差越大。違約風(fēng)險（Default Risk，DR），一般采用貸款損失準(zhǔn)備除以凈貸款衡量商業(yè)銀行的違約風(fēng)險。商業(yè)銀行通過確定風(fēng)險溢價，從貸款中獲得更多的利息收入來抵消其所承擔(dān)的違約風(fēng)險；另一方面，信用風(fēng)險越高，銀行為了降低風(fēng)險，一般會加大對非利息業(yè)務(wù)的投入。因此信用風(fēng)險越大，凈利差越大，非利息收入越大。銀行規(guī)模（Total Asset，TA）用總資產(chǎn)的對數(shù)來衡量，一般規(guī)模越大，在貸款利率談判中越有話語權(quán)，凈利差越大。利率風(fēng)險（Interest Rate Risk，IRR）越大，商業(yè)銀行制定的貸款利率越高，以保證覆蓋利率風(fēng)險。因此利率風(fēng)險越大，凈利差越大。發(fā)放貸款（Loan Granted，LG）用貸款量的對數(shù)表示，一般具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的銀行，貸款越多，凈利差越小。核心存款（Total Deposit，TD）用存款量的對數(shù)表示，銀行存款是一個表明銀行所擁有的潛在客戶的重要標(biāo)志，銀行存款越多，表明銀行擁有的客戶越多，銀行可以便捷地向這些已經(jīng)建立信任關(guān)系的客戶推銷非利息業(yè)務(wù)，所以非利息收入越大。流動性風(fēng)險（Liquid Risk，LR）用凈貸款除以總資產(chǎn)表示，流動性風(fēng)險越大，銀行越有動力去開展風(fēng)險低而收益高、同時不占用較多銀行資產(chǎn)和負(fù)債的非利息業(yè)務(wù)，故非利息收入越大。管理費用（Overhead，OV）用管理費用除以總資產(chǎn)衡量，管理費用表示銀行在人力資源上的投入，而非利息業(yè)務(wù)的開展較多地依賴人力成本，管理費用越高，表明銀行擁有的人力資源越多，越有利于開展非利息業(yè)務(wù)。稅前利潤（Before Tax Profit，BTP）用稅前利潤除以總資產(chǎn)表示，稅前利潤越大，銀行的盈利能力越強，則其開展非利息業(yè)務(wù)的動力越小，非利息收入越小。

2.2 模型建立

根據(jù)以上分析，分別建立以下模型：

NIMit=C1+β1NIEit+β2ERit+β3DRit+β4TAit+β5LGit+β6IIRit+β7NIIit+εit

（1）

NIIit=C2+α1DRit+α2TDit+α3LRit+α4OVit+α5BTPit+α6NIMit+vit

（2）

其中i=1，2，…，24表示各個商業(yè)銀行，t=1993，1994，…，2011代表數(shù)據(jù)年限，εit、vit代表誤差項。

表面上看來方程（1）與方程（2）是無關(guān)的，但是因為它們用的是相同銀行的數(shù)據(jù)，εit和vit分別包含了影響NIM和NII而被方程忽略的因素，所以兩個方程的誤差項可能是相關(guān)的，如果不同時考慮兩個方程，參數(shù)估計將是有偏的且可能前后不一致。對于面板數(shù)據(jù)，如果嚴(yán)格的外生性假設(shè)不成立或存在序列相關(guān)，GMM方法是比固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型更有效的方法。因此，我們運用系統(tǒng)廣義矩估計（GMM）方法對兩個方程同時進(jìn)行估計。

3.實證研究

3.1 樣本數(shù)據(jù)

本文收集了30家中國商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，為了保證檢驗的顯著性我們將數(shù)據(jù)少于2年和數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的樣本剔除，最后保留了1993～2011年24家中國商業(yè)銀行263個非平衡面板數(shù)據(jù)作為樣本。這24家商業(yè)銀行包括5家國有商業(yè)銀行，8家城市商業(yè)銀行，9家股份制商業(yè)銀行，2家政策性銀行。數(shù)據(jù)主要來自于Bankscope數(shù)據(jù)庫、中國人民銀行網(wǎng)站、RSSET數(shù)據(jù)庫。

3.2 實證結(jié)果

3.2.1 樣本的描述性統(tǒng)計

從表1可以發(fā)現(xiàn)，凈利差的均值為2.5377，最大值為5.31，最小值為-0.9147，標(biāo)準(zhǔn)差為0.9147，說明我國商業(yè)銀行凈利差普遍較高且一直維持在比較穩(wěn)定的水平，但個別銀行也存在個別年份生息資產(chǎn)收益率低于負(fù)債成本率的現(xiàn)象。NII均值為48.8868，最大值為97.2765，最小值為2.1172，標(biāo)準(zhǔn)差為22.6066，總體來看，用其他收益性資產(chǎn)度量的非利息收入水平較高，但不同銀行差別很大，隨著時間的波動性也較大。另外，根據(jù)各變量的標(biāo)準(zhǔn)差，可知近年來我國商業(yè)的營業(yè)費用、管理費用、稅前利潤、存款量、貸款量、資產(chǎn)規(guī)模、產(chǎn)權(quán)比率、信用風(fēng)險水平都比較穩(wěn)定，而利率風(fēng)險和流動性風(fēng)險波動較大。

3.2.2 單位根檢驗

對各變量進(jìn)行單位根檢驗，結(jié)果表明，在1%顯著性水平上，各序列都沒有單位根，因此各序列可直接進(jìn)行估計。

3.2.3 方程（1）回歸結(jié)果如下：

NIMit=-0.1732+0.5243NIEit+0.0182ERit+0.0305DRit+0.5110TAit-0.4620LGit-0.0010IRRit+0.0202NIIit

（0.7001） （0.1623） （0.0090） （0.0275）

（0.3177） （0.3166） （0.0029） （0.0101）

其中括號中的數(shù)值表示回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。營業(yè)費用NIE、風(fēng)險厭惡水平ETA的系數(shù)為正數(shù)，回歸結(jié)果顯著，說明商業(yè)銀行經(jīng)營成本越高、越厭惡風(fēng)險，凈利差越大，與預(yù)期相一致，且營業(yè)費用的系數(shù)最大，反映了中國商業(yè)銀行貸款定價時考慮的最主要因素是經(jīng)營成本。違約風(fēng)險DR、銀行資產(chǎn)規(guī)模TA、發(fā)放貸款LG、利率風(fēng)險IRR的回歸結(jié)果不顯著，說明我國商業(yè)銀行的貸款定價與銀行規(guī)模和貸款量無關(guān)，也沒有較好地覆蓋違約風(fēng)險、利率風(fēng)險，貸款定價機制有待完善。

3.2.4 方程（2）回歸結(jié)果

NIIit=-53.9749+1.3687DRit+0.6765TDit-0.5821LRit-5.8264OVit-17.5601BTPit+18.1892NIMit

（14.0184） （0.7755） （0.5725） （0.1609）

（4.5854） （6.2141） （3.6800）

稅前利潤BTP回歸結(jié)果在1%顯著性水平上顯著，系數(shù)為負(fù)數(shù)，與預(yù)期一致，說明一直以來我國商業(yè)銀行盈利水平較高，沒有發(fā)展非利息業(yè)務(wù)的動力。違約風(fēng)險DR、流動性風(fēng)險LR回歸結(jié)果顯著，系數(shù)為負(fù)數(shù)，與預(yù)期符號相反，說明信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險較高的商業(yè)銀行并沒有通過開展非利息業(yè)務(wù)來降低風(fēng)險。核心存款TD和管理費用OV的回歸結(jié)果不顯著，說明我國商業(yè)銀行并沒有充分利用所擁有的潛在客戶來發(fā)展非利息業(yè)務(wù)，人力資源的投入也并沒有運用到表外業(yè)務(wù)的開展中。

3.2.5 NIM與NII相互間的關(guān)系

方程（1）中非利息收入（NII）的系數(shù)為0.0202，在5%顯著性水平上是統(tǒng)計顯著的；方程（2）中利息收入（NIM）的系數(shù)為18.1892，且在1%顯著性水平上是顯著的。說明非利息收入與利息收入相互之間存在著正相關(guān)關(guān)系，開展非利息業(yè)務(wù)可以提高利息收入，而利息收入的提高反過來也可以促進(jìn)非利息收入的增長，因此，商業(yè)銀行應(yīng)積極開展非利息業(yè)務(wù)，這將有利于增強銀行的盈利能力，提升其核心競爭力。

4.結(jié)論和建議

隨著我國利率市場化進(jìn)程的推進(jìn)以及互聯(lián)網(wǎng)金融的迅速發(fā)展，我國商業(yè)銀行的盈利模式受到嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，商業(yè)銀行亟需擴展銀行業(yè)務(wù)、變革盈利模式，商業(yè)銀行呈現(xiàn)出多元化發(fā)展的趨勢。而商業(yè)銀行的多元化發(fā)展必定會對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響，本文運用系統(tǒng)GMM估計方法，對非利息收入和利息收入的相互關(guān)系進(jìn)行了系統(tǒng)評估，得出以下結(jié)論：（1）我國商業(yè)銀行主要根據(jù)成本因素進(jìn)行貸款定價，對信用風(fēng)險、利率風(fēng)險的考慮不足，貸款定價機制有待進(jìn)一步完善。（2）我國商業(yè)銀行并沒有通過發(fā)展非利息業(yè)務(wù)來減小風(fēng)險的意識，商業(yè)銀行的人力資源主要運用到傳統(tǒng)業(yè)務(wù)中。（3）非利息收入與利息收入相互之間存在著正相關(guān)關(guān)系，開展非利息業(yè)務(wù)可以提高利息收入，而利息收入的提高反過來也可以促進(jìn)非利息收入的增長。因此，我國商業(yè)銀行在貸款定價過程中應(yīng)加強對信用風(fēng)險、利率風(fēng)險的考量，進(jìn)一步完善貸款定價機制；加大對非利息業(yè)務(wù)的人力資源投入，積極開展非利息業(yè)務(wù)，進(jìn)行多元化經(jīng)營，進(jìn)而提升自身的核心競爭力。

參考文獻(xiàn)：

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