趙勝民　申　創(chuàng)

(南開大學(xué) 金融學(xué)院，天津 300350)

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市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度、非利息收入對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響

趙勝民申創(chuàng)

(南開大學(xué) 金融學(xué)院，天津 300350)

本文通過引入Boone指數(shù)來衡量我國銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度，并利用我國2005～2015年101家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)，研究了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度、非利息收入以及二者交互項(xiàng)對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度與銀行風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān)，總體非利息收入對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)影響并不顯著，但分類非利息收入對(duì)于不同類型銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況產(chǎn)生了不同影響。手續(xù)費(fèi)及傭金收入的增加同時(shí)降低了大型銀行和中小型銀行的風(fēng)險(xiǎn)，且對(duì)中小型銀行的影響更為顯著；同時(shí)，隨著競(jìng)爭(zhēng)度的提升，手續(xù)費(fèi)和傭金收入增加所帶來的降低風(fēng)險(xiǎn)的作用越來越弱，在超過競(jìng)爭(zhēng)度臨界值時(shí)甚至?xí)嵘y行風(fēng)險(xiǎn)。其他非利息收入的增加則顯著提高了大型銀行的風(fēng)險(xiǎn)，但對(duì)中小型銀行的影響并不顯著；市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度越高，其他非利息收入的增加所導(dǎo)致的提升大型銀行風(fēng)險(xiǎn)的作用將會(huì)越強(qiáng)。

市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度；非利息收入；手續(xù)費(fèi)及傭金收入；其他非利息收入；銀行風(fēng)險(xiǎn)

一、引言

在我國金融行業(yè)中，銀行業(yè)一直處于主導(dǎo)地位。截至2014年6月，我國銀行業(yè)總資產(chǎn)占金融業(yè)總資產(chǎn)的比例高達(dá)90%，在當(dāng)今經(jīng)濟(jì)全球化的環(huán)境中，銀行業(yè)的穩(wěn)定對(duì)于整個(gè)金融行業(yè)乃至國民經(jīng)濟(jì)各行業(yè)的穩(wěn)定都十分重要。2008年美國次貸危機(jī)的爆發(fā)對(duì)許多國家的經(jīng)濟(jì)都造成了嚴(yán)重的沖擊，就是最好的例證。我國銀行業(yè)在上一次的經(jīng)濟(jì)危機(jī)中所受到的沖擊相對(duì)較弱，這與我國銀行業(yè)分業(yè)經(jīng)營體制、非利息收入占比較小和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度相對(duì)較低有很大關(guān)系。

隨著我國利率市場(chǎng)化程度的不斷提高以及民營銀行的日慚增多，我國銀行業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度以及經(jīng)營和收入結(jié)構(gòu)都發(fā)生了巨大改變。2014年，深圳前海微眾銀行、溫州民商銀行等5家民營銀行的籌建獲得了國務(wù)院的批準(zhǔn)。截至2015年6月，5家民營銀行全部正式開業(yè)。2015 年7月，我國發(fā)布了《關(guān)于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》，進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了互聯(lián)網(wǎng)在金融行業(yè)中的重要作用，明確指出互聯(lián)網(wǎng)與金融的融合是大勢(shì)所趨，要進(jìn)一步推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)金融的創(chuàng)新和發(fā)展。2015年10月，我國再次推行利率市場(chǎng)化，放開了金融機(jī)構(gòu)的存款利率的浮動(dòng)上限，標(biāo)志著我國利率市場(chǎng)化改革的進(jìn)程基本完成?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的發(fā)展、民營銀行的建立和利率市場(chǎng)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，必將進(jìn)一步提升我國銀行業(yè)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)程度，商業(yè)銀行所面臨的市場(chǎng)環(huán)境將會(huì)更加復(fù)雜。

由于我國銀行業(yè)的不斷改革，商業(yè)銀行以利差收入為主的經(jīng)營模式開始受到?jīng)_擊。商業(yè)銀行為了保持自身利潤，紛紛開始拓展業(yè)務(wù)范圍，非利息業(yè)務(wù)受到了前所未有的青睞。近年來我國銀行業(yè)非利息收入占營業(yè)收入的比重不斷上升。非利息收入主要包括手續(xù)費(fèi)及傭金收入、投資收益、匯兌損益和其他收入四類。其中，手續(xù)費(fèi)及傭金收入在非利息收入中的占比相對(duì)較高，達(dá)到80%左右。所以在本文的研究中，我們將非利息收入(NII)分為手續(xù)費(fèi)及傭金收入(NFC)和其他非利息收入(ONI)兩類。在對(duì)銀行進(jìn)行分類的情況下①，我們?cè)趫D1中給出了2005～2015年我國101家商業(yè)銀行非利息收入及非利息收入占營業(yè)收入比重均值的變化情況。圖1中的1.1為我國銀行業(yè)的非利息收入均值趨勢(shì)圖，從中可以看出2005年我國銀行業(yè)非利息收入均值僅為18.12億元，截至2015年末已經(jīng)達(dá)到了109.71億元，11年期間增長(zhǎng)率高達(dá)505.46%，且始終處于上升趨勢(shì)。圖1中1.2～1.4展示了各類非利息收入占營業(yè)收入比重均值的變化趨勢(shì)。從圖中可以看出，對(duì)于總體銀行樣本，我國非利息收入占比從2005年的11.4%增長(zhǎng)至2015年的19.86%，11年期間增速高達(dá)74.21%。另外還可以觀察到，非利息收入占比的增長(zhǎng)主要源于手續(xù)費(fèi)及傭金收入占比的增長(zhǎng)，其他非利息收入占比的增長(zhǎng)趨勢(shì)并不明顯。而對(duì)于分類銀行樣本，可以看出大型銀行手續(xù)費(fèi)及傭金收入的增長(zhǎng)速度較快，且占比始終高于中小型銀行；而中小型銀行的其他非利息收入占比則始終高于大型銀行。

圖1　非利息收入及占營業(yè)收入比重均值

互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展、民營銀行的進(jìn)入以及利率市場(chǎng)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，對(duì)我國銀行業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度和非利息收入的增長(zhǎng)產(chǎn)生了重大影響。那么，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度的改變和非利息收入的增長(zhǎng)對(duì)于商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)究竟有什么影響呢?學(xué)術(shù)界關(guān)于這一問題并沒有統(tǒng)一的結(jié)論。在競(jìng)爭(zhēng)度對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的影響方面，一些學(xué)者的研究結(jié)論表明競(jìng)爭(zhēng)度與銀行風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)，支持“競(jìng)爭(zhēng)—脆弱”理論[1][2][3][4]。還有一些學(xué)者則認(rèn)為銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度與銀行風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān)，支持“競(jìng)爭(zhēng)—穩(wěn)定”理論[5][6][7][8][9]。另外，還有部分學(xué)者在綜合以上理論的基礎(chǔ)上，認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)和風(fēng)險(xiǎn)之間存在“非線性關(guān)系”[10][11]。

而在非利息收入對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響方面，部分學(xué)者認(rèn)為非利息收入的增長(zhǎng)通過資產(chǎn)組合分散風(fēng)險(xiǎn)等因素降低了銀行風(fēng)險(xiǎn)[12][13][14]，而部分學(xué)者則認(rèn)為由于非利息業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，所以非利息收入的增長(zhǎng)提高了銀行風(fēng)險(xiǎn)[15][16][17]。另外，還有一些學(xué)者則認(rèn)為，非利息收入與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間存在非線性關(guān)系[18]。

國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于競(jìng)爭(zhēng)度、非利息收入和銀行風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)系的研究結(jié)論并不一致，這與研究樣本、研究方法的不同以及各國經(jīng)濟(jì)制度的差異都有一定關(guān)系。那么，對(duì)于我國銀行業(yè)而言，競(jìng)爭(zhēng)度、非利息收入對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)究竟會(huì)產(chǎn)生什么影響呢？隨著競(jìng)爭(zhēng)度的改變，非利息收入對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響又有什么變化呢？這兩者對(duì)于不同類型銀行的風(fēng)險(xiǎn)的影響是否一致呢？這些問題的研究不僅對(duì)于商業(yè)銀行自身風(fēng)險(xiǎn)的控制具有重要作用，而且對(duì)于監(jiān)管者在合理實(shí)施監(jiān)管措施和控制民營銀行規(guī)模等方面都具有十分重要的意義。

本文在研究過程中可能有以下貢獻(xiàn)：首先，本文研究了在競(jìng)爭(zhēng)度和非利息收入的共同作用下，兩者與銀行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。國內(nèi)研究者在研究過程中往往將關(guān)注點(diǎn)僅放在其中一項(xiàng)因素上，鮮有同時(shí)考慮二者共同作用的文獻(xiàn)。同時(shí)本文還引入了競(jìng)爭(zhēng)度和非利息收入的交互項(xiàng)，以考察隨著競(jìng)爭(zhēng)度的變化，非利息收入對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響有何變化。其次，本文在研究過程中使用了較為流行Boone指數(shù)來衡量銀行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度。這一指標(biāo)相對(duì)于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性指標(biāo)如赫芬達(dá)爾指數(shù)、CRN集中度指標(biāo)，以及部分非結(jié)構(gòu)性指標(biāo)如H統(tǒng)計(jì)量、Lerner指數(shù)等，能夠更加準(zhǔn)確地衡量市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度。再次，本文的數(shù)據(jù)為我國2005～2015年101家銀行的數(shù)據(jù)，較為全面地涵蓋了各類銀行，較大數(shù)據(jù)集的使用使本文的結(jié)論更有說服力。最后，考慮到商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)具有一定程度的連續(xù)性以及模型中可能存在的異方差和自相關(guān)問題，本文使用了動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(GMM)方法對(duì)本文模型進(jìn)行了計(jì)量估計(jì)。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響

關(guān)于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響，國外研究者的理論主要包括“競(jìng)爭(zhēng)—脆弱”“競(jìng)爭(zhēng)—穩(wěn)定”以及競(jìng)爭(zhēng)與風(fēng)險(xiǎn)的“非線性關(guān)系”三種。

“競(jìng)爭(zhēng)—脆弱”理論的支持者認(rèn)為，由于較高的競(jìng)爭(zhēng)度會(huì)降低銀行的“特許權(quán)價(jià)值”和信息租金，而且會(huì)降低銀行的規(guī)模經(jīng)濟(jì)收益和范圍經(jīng)濟(jì)收益，所以會(huì)減少銀行的資本緩沖，從而給銀行帶來極大風(fēng)險(xiǎn)[1][19][20][21]。另外，競(jìng)爭(zhēng)度的提升會(huì)導(dǎo)致銀行業(yè)整體貸款組合風(fēng)險(xiǎn)上升，從而出現(xiàn)借款人“道德風(fēng)險(xiǎn)”問題，這也會(huì)降低銀行的穩(wěn)定性[22][23]。例如，Berger等利用23個(gè)工業(yè)化國家的8235家銀行作為樣本進(jìn)行研究，研究結(jié)論是在競(jìng)爭(zhēng)度越低的市場(chǎng)中銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)越小[8]。Allen和Gale研究表明在競(jìng)爭(zhēng)度較高的市場(chǎng)中，管理層會(huì)傾向于涉足更多風(fēng)險(xiǎn)較高的業(yè)務(wù)[20]。Hellman等研究發(fā)現(xiàn)在壟斷性市場(chǎng)中銀行會(huì)獲得更高的收益，從而能夠降低銀行從事風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)的可能性，并且能夠?yàn)殂y行在面臨風(fēng)險(xiǎn)沖擊時(shí)提供更多的資本緩沖[24]。Saez和Shi通過構(gòu)建流動(dòng)資金池模型進(jìn)行研究，結(jié)論是在非完全競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)中銀行可以相互合作并采取策略性行為，幫助受到暫時(shí)性流動(dòng)性沖擊的銀行渡過難關(guān)[25]。

與之相反，“競(jìng)爭(zhēng)—穩(wěn)定”理論支持者則認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)度的提高有利于降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。首先，在競(jìng)爭(zhēng)程度較低的市場(chǎng)中存在“大而不能倒”現(xiàn)象，即由于大型銀行對(duì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定更加重要，所以政府會(huì)給予大型銀行更多的隱性保護(hù)[5][6][26]，這會(huì)導(dǎo)致大銀行“道德風(fēng)險(xiǎn)”的出現(xiàn)，在決策過程中對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素考慮較少[27](P197—215)[28]。其次，在競(jìng)爭(zhēng)度較低的市場(chǎng)中，大銀行會(huì)利用自身壟斷優(yōu)勢(shì)向客戶索取更高的貸款利率，從而導(dǎo)致借款人出現(xiàn)“道德風(fēng)險(xiǎn)”，隱瞞自身還款能力或者從事高風(fēng)險(xiǎn)投資[7][21]。最后，相對(duì)于大型銀行，中小型銀行的結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，所以更便于管理，從而降低銀行風(fēng)險(xiǎn)[29]。Boyd和De Nicolò在對(duì)Allen和Gale的模型進(jìn)行拓展的基礎(chǔ)之上，研究發(fā)現(xiàn)在競(jìng)爭(zhēng)度較低的銀行系統(tǒng)中大銀行定價(jià)更高，從而更容易導(dǎo)致借款人“道德風(fēng)險(xiǎn)”的出現(xiàn)[2][21]。Canimal和Matutes研究認(rèn)為較低的競(jìng)爭(zhēng)度會(huì)降低銀行信貸配給的合理性，最終增加銀行的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)[7]。Barth等研究發(fā)現(xiàn)“大而不能倒”的現(xiàn)象普遍存在，大銀行在受到更多政府關(guān)注的同時(shí)會(huì)從事風(fēng)險(xiǎn)更高的業(yè)務(wù)[26]。

另外，還有部分學(xué)者認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)與風(fēng)險(xiǎn)之間存在“非線性關(guān)系”。Martinez-Miera和Repullo認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)度提高固然會(huì)降低銀行業(yè)貸款利率從而更有利于借款人的還款，但同時(shí)也會(huì)減少銀行的利息收入，所以在綜合考慮兩種影響的情況下，競(jìng)爭(zhēng)度與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系應(yīng)為非線性的“U型關(guān)系”[10]。Kristo和Gruda、Jimenez等在研究中也都得出了類似的結(jié)論[11][30]。

國內(nèi)關(guān)于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)影響的研究結(jié)論也并不一致。部分學(xué)者認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)度的提高增加了銀行風(fēng)險(xiǎn)[31](P106—118)[32][33]，而一些學(xué)者則認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)度的提高降低了銀行風(fēng)險(xiǎn)[34][35]。另外，還有學(xué)者認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)度與銀行風(fēng)險(xiǎn)存在非線性關(guān)系[36]。

(二)非利息收入對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響

關(guān)于非利息收入對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響，國外早期的研究主要認(rèn)為非利息業(yè)務(wù)能夠產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)和范圍經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，而且非利息業(yè)務(wù)能夠分散資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)，所以非利息收入的增長(zhǎng)降低了銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平。Templeton和Severiens以1979～1986年美國54家大型銀行控股公司為樣本，并結(jié)合資產(chǎn)組合理論進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)論是銀行業(yè)務(wù)多元化能夠有效降低商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)，但對(duì)于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響并不顯著[12]。Gallo等通過研究發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行共同基金業(yè)務(wù)的開展有助于降低銀行風(fēng)險(xiǎn)[13]。Hassan和Sackely同樣以資產(chǎn)組合理論為基礎(chǔ)，研究發(fā)現(xiàn)表外業(yè)務(wù)的開展，能夠進(jìn)一步促進(jìn)銀行收益的穩(wěn)定性，從而降低銀行風(fēng)險(xiǎn)[37]。

但是隨著研究的不斷深入，許多學(xué)者在研究過程中得出了相反的結(jié)論，即非利息收入的增加提高了銀行的風(fēng)險(xiǎn)。Kwan利用美國具有證券從業(yè)資格的20家銀行分公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，結(jié)論是證券業(yè)務(wù)的開展提升了銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平[15]。Nicholas采用1725家金融機(jī)構(gòu)14年的數(shù)據(jù)對(duì)非利息收入與銀行績(jī)效的關(guān)系進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)非利息收入的增加明顯提高了金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)，而且這種效應(yīng)在經(jīng)濟(jì)危機(jī)中更加明顯[17]。Stiroh和Rumble利用1997～2002年的美國金融控股公司為樣本，研究發(fā)現(xiàn)在一定程度上資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)分散效應(yīng)確實(shí)存在，但是這一效應(yīng)卻被非利息收入所導(dǎo)致的收益的高度波動(dòng)性所抵消[38]。Hidayat等利用印度尼西亞銀行業(yè)的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)多元化對(duì)于小型銀行產(chǎn)生了顯著地風(fēng)險(xiǎn)分散效應(yīng)，但對(duì)于大銀行卻沒有顯著影響[39]。De Young和Torna認(rèn)為部分非利息業(yè)務(wù)，例如手續(xù)費(fèi)收入，對(duì)于正常銀行的價(jià)值的影響并不明顯，但會(huì)降低問題金融機(jī)構(gòu)的價(jià)值[40]。Stiroh、Laetitia等以及Demirgu?-Kunt和Huizinga也都認(rèn)為非利息收入提高了銀行的風(fēng)險(xiǎn)[16][41][42]。

與以上兩種結(jié)論相對(duì)應(yīng)，還有部分學(xué)者認(rèn)為非利息收入和銀行風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系為非線性關(guān)系，銀行對(duì)于非利息業(yè)務(wù)的拓展存在一個(gè)最優(yōu)規(guī)模[18][43]。

國內(nèi)關(guān)于非利息收入增長(zhǎng)對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)影響的研究結(jié)論也并不相同。劉孟飛等運(yùn)用我國19家商業(yè)銀行11年的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)多元化顯著降低了銀行的風(fēng)險(xiǎn)[14]。黃雋和章艷紅利用2000～2008年美國全部6277家銀行的面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)非利息收入在增加銀行收益的同時(shí)也提高了銀行的風(fēng)險(xiǎn)，尤其是對(duì)于資產(chǎn)規(guī)模大于100億美元的銀行，這種風(fēng)險(xiǎn)提升效果更加明顯[44]。張羽和李黎利用我國15家商業(yè)銀行1986～2008年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，結(jié)論為非利息收入的增長(zhǎng)在一定程度上分散了銀行風(fēng)險(xiǎn)[45]。周開國和李琳利用我國14家商業(yè)銀行為樣本，并結(jié)合資產(chǎn)組合理論進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)務(wù)多元化與風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)系并不顯著，非利息收入波動(dòng)性相對(duì)于傳統(tǒng)利息收入波動(dòng)性更強(qiáng)[46]。李志輝和李夢(mèng)雨采用面板門限模型研究發(fā)現(xiàn)非利息收入的增加降低了大型商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)，卻提高了小型商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)[47]。李明輝等利用我國114家銀行的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，結(jié)論是非利息業(yè)務(wù)同時(shí)降低了我國商業(yè)銀行的收益和風(fēng)險(xiǎn)[48]。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)變量選取

1.銀行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。在衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)中，較為常用的有Z值、不良貸款比率、總資產(chǎn)收益率標(biāo)準(zhǔn)差以及股權(quán)收益率標(biāo)準(zhǔn)差等。其中Z值不但在指標(biāo)中加入了銀行的收益及收益的波動(dòng)性因素，并且同時(shí)還考慮了對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要的股東權(quán)益狀況，所以相比其他指標(biāo)能夠更加全面準(zhǔn)確地衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)。鑒于此，本文以Z值作為風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，其計(jì)算方法為：

(1)

式(1)中，SDROA、ROA和EA和分別表示總資產(chǎn)收益率標(biāo)準(zhǔn)差、總資產(chǎn)收益率和權(quán)益資產(chǎn)比率。從式(1)可以看出，Z值越大，銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平越高。

2.市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度指標(biāo)。在衡量市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度方面，早期的研究者根據(jù)SCP范式，大多使用結(jié)構(gòu)性指標(biāo)CRN(集中度)和赫芬達(dá)爾指數(shù)等來衡量競(jìng)爭(zhēng)度。但隨著新產(chǎn)業(yè)組織理論的出現(xiàn)，許多學(xué)者發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)性指標(biāo)不能準(zhǔn)確衡量市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度[4][8][49]，所以結(jié)構(gòu)性指標(biāo)開始被廣泛使用。結(jié)構(gòu)性指標(biāo)主要包括H統(tǒng)計(jì)量、Lerner指數(shù)和Boone指數(shù)[50][51]。其中，H統(tǒng)計(jì)量的前提假設(shè)為市場(chǎng)長(zhǎng)期均衡，這一假設(shè)與我國銀行業(yè)實(shí)際情況存在一定偏離。另外，Lerner指數(shù)則忽略了產(chǎn)品間的替代性[52]。而Boone指數(shù)較好地克服了以上兩個(gè)指標(biāo)的缺陷，所以本文選取Boone指數(shù)來衡量我國銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度。Boone指數(shù)計(jì)算的基本思路是，效率更高的企業(yè)會(huì)在市場(chǎng)中獲得更多的市場(chǎng)份額，而且市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度越高，這種效果就越明顯。借鑒Boone的理論[51]，我們建立如下模型來計(jì)算Boone指數(shù)：

(2)

式(2)中，MSit、Dt、βt分別代表i銀行在t時(shí)期的市場(chǎng)份額(i銀行總資產(chǎn)/銀行業(yè)總資產(chǎn))、時(shí)間虛擬變量和Boone指數(shù)。一般情況下，由于邊際成本和市場(chǎng)份額為負(fù)相關(guān)關(guān)系，所以Boone指數(shù)為負(fù)數(shù)。Boone指數(shù)越小(絕對(duì)值越大)，代表銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度越大。此外，由于邊際成本和市場(chǎng)份額之間可能存在雙向因果關(guān)系的問題[53][54]，所以本文選擇了GMM方法進(jìn)行估計(jì)，以克服模型的內(nèi)生性問題。

由于邊際成本MCit無法直接觀測(cè)，而超越對(duì)數(shù)成本函數(shù)是任意形式成本函數(shù)的良好逼近，所以本文利用超越對(duì)數(shù)成本函數(shù)進(jìn)行計(jì)算。同時(shí)考慮到銀行的非完全效率，所以本文采用了隨機(jī)前沿模型方法進(jìn)行估計(jì)：

(3)

從而，邊際成本MCit為：

(4)

式(3)和式(4)中C、Q、W分別表示銀行總成本、總產(chǎn)量以及投入要素價(jià)格向量。投入要素價(jià)格向量包括資金價(jià)格W1和勞動(dòng)及資本價(jià)格W2②。其中，總成本以非利息費(fèi)用與利息費(fèi)用之和來表示，總產(chǎn)量以銀行總資產(chǎn)來表示，資金價(jià)格以總利息費(fèi)用與總存款及短期資金之比來表示，勞動(dòng)及資本價(jià)格以非利息費(fèi)用與固定資產(chǎn)之比來表示。

3.非利息收入指標(biāo)。在本文中，我們選擇了非利息收入占營業(yè)收入的比重(NII)來衡量銀行的非利息收入水平。另外，我們還分別以手續(xù)費(fèi)及傭金收入占營業(yè)收入比重(NFC)和其他非利息收入占營業(yè)收入的比重(ONI)來衡量銀行的分類非利息收入水平。

4.控制變量指標(biāo)。借鑒劉孟飛、Barth等、李明輝以及Nicholas的研究，我們選取了以下指標(biāo)作為控制變量[14][17][26][48]。首先我們考慮了資產(chǎn)規(guī)模的因素，由于在一般情況下，較大資產(chǎn)規(guī)模的銀行會(huì)產(chǎn)生一定的規(guī)模經(jīng)濟(jì)收益和范圍經(jīng)濟(jì)收益，所以能降低銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。我們選取了自然對(duì)數(shù)值(LNTA )作為相應(yīng)指標(biāo)。其次，銀行的資本越多，抗風(fēng)險(xiǎn)的能力相應(yīng)也就越強(qiáng)，所以銀行的資本結(jié)構(gòu)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)具有十分重要的影響。我們選擇了權(quán)益資產(chǎn)比(EA)作為相應(yīng)指標(biāo)。再次，銀行的貸款發(fā)放量和不良貸款比率均會(huì)影響銀行的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，所以本文分別選擇了貸款資產(chǎn)比(LA)和不良貸款比率(NONPL)作為相應(yīng)指標(biāo)。另外，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r會(huì)影響到國家的宏觀經(jīng)濟(jì)政策、銀行的發(fā)展策略及企業(yè)的還款能力，而這些因素都會(huì)對(duì)銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平產(chǎn)生重要影響，所以我們還選擇了實(shí)際國民生產(chǎn)總值的自然對(duì)數(shù)值(LNGDP)作為宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平控制變量。在表1中我們給出了各變量的定義及計(jì)算方法。

表1 各變量定義及計(jì)算方法

(二)樣本選取及數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)為我國2005～2015年101家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)。在所選取的銀行樣本中包括5家國有銀行、12家全國性股份制商業(yè)銀行、65家城市商業(yè)銀行和19家農(nóng)村商業(yè)銀行。本文數(shù)據(jù)來源為bankscope數(shù)據(jù)庫、各銀行年報(bào)、中國金融年鑒及中國統(tǒng)計(jì)年鑒。

(三)研究模型

在同時(shí)考慮了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度和非利息收入的基礎(chǔ)上，我們?cè)O(shè)定了如下動(dòng)態(tài)模型進(jìn)行研究：

Zit=δ0+λ1Zi,t-1+γ1Booneit+γ2NIit+γ3NI Booneit+γ4EAit+γ5LAit+

γ6NONPLit+γ7LNTAit+γ8LNGDPit+φit

(5)

式(5)中，Zit為i銀行第t期的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)Z值，Zi,t-1代表銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)Z值的一階滯后項(xiàng)。Booneit為Boone指數(shù)，NIit為非利息收入指標(biāo)，包括總體非利息收入(NII)、手續(xù)費(fèi)及傭金收入(NFC)和其他非利息收入(ONI)。i=1，…，101表示銀行個(gè)體，t=2005，…，2015表示年份。

另外，NI Boone為非利息收入與Boone的乘積交互項(xiàng)，根據(jù)式(5)可得，非利息收入對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響為：

(6)

從式(6)可以看出，交互項(xiàng)的引入可以幫助我們研究隨著競(jìng)爭(zhēng)度的變化，非利息收入對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響如何變化。

四、實(shí)證分析

(一)變量描述性統(tǒng)計(jì)

在表2中我們給出了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表2中可以看出，我國銀行業(yè)Boone指數(shù)最小值為 -0.411，最大值為 -0.359，存在較大差距。而對(duì)于總體非利息收入占營業(yè)收入比重NII，可以看出最小值為 -5.640%，最大值為71.28%，相差懸殊，同時(shí)各商業(yè)銀行的手續(xù)費(fèi)及傭金收入和其他非利息收入也都差距很大，這說明我國各商業(yè)銀行的非利息業(yè)務(wù)發(fā)展極不均衡。另外，各銀行在資產(chǎn)規(guī)模、貸款狀況及資本結(jié)構(gòu)等方面也都存在很大差異。

(二)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度、非利息收入對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響

1.全部銀行樣本。表3報(bào)告了在全部銀行本下對(duì)式(5)的系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果。A欄和B欄分別表示加入交互項(xiàng)前后的估計(jì)結(jié)果(下文相同)，每一欄中的三列分別對(duì)應(yīng)總體非利息收入、手續(xù)費(fèi)及傭金收入和其他非利息收入作為自變量的回歸結(jié)果。從表中可以看出，無論是A欄還是B欄的估計(jì)結(jié)果，Sargan檢驗(yàn)的P值均大于0.1，無法拒絕“所有工具變量均有效”的原假設(shè)；一階滯后項(xiàng)(AR(1))和二階滯后項(xiàng)(AR(2))檢驗(yàn)則證明不存在擾動(dòng)項(xiàng)自相關(guān)問題，這說明本文的模型設(shè)定較為合理。

表3結(jié)果顯示，A欄中Boone指數(shù)顯著為負(fù)，這表明Boone指數(shù)和銀行風(fēng)險(xiǎn)存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。在B欄第五列的回歸結(jié)果中，通過計(jì)算邊際效應(yīng)可知Boone指數(shù)對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響依然為負(fù)值。由于Boone指數(shù)越小，競(jìng)爭(zhēng)度越大，所以市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度和銀行風(fēng)險(xiǎn)之間顯著正相關(guān)，即市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度的提高提升了我國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)。這與殷孟波和石琴、楊天宇和鐘宇平的研究相一致[32][33]。其主要原因是，近年來我國利率市場(chǎng)化進(jìn)程加速，加上各類互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品的沖擊，所以商業(yè)銀行在存款

表2 各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

注：LNTA單位為百億，LNGDP單位為萬億，NII、NFC、ONI、EA、LA、NONOPL單位皆為%。

表3 競(jìng)爭(zhēng)度、非利息收入對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)影響結(jié)果(全部銀行樣本)

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%下顯著，括號(hào)中為估計(jì)系數(shù)對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差。

市場(chǎng)和貸款市場(chǎng)中面臨更大的競(jìng)爭(zhēng)。例如，余額寶等互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)產(chǎn)品以其門檻低、收益高的優(yōu)勢(shì)吸取了大量社會(huì)資金，這必然會(huì)對(duì)銀行存款業(yè)務(wù)造成極大沖擊。另外，P2P等業(yè)務(wù)的興起則對(duì)銀行貸款業(yè)務(wù)具有不可忽視的“擠出效應(yīng)”。由此可見，銀行在存款市場(chǎng)中的負(fù)債成本逐步提高，在貸款市場(chǎng)中的收益卻逐步降低，二者的共同影響大大降低了銀行的“特許權(quán)價(jià)值”，從而減少了銀行的資本緩沖，在一定程度上削弱了銀行的穩(wěn)定性。

而在非利息收入方面，從表3可以看出，NII的系數(shù)都為負(fù)但均不顯著，這一結(jié)果表明總體非利息收入的增長(zhǎng)對(duì)于我國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)影響并不顯著。這與周開國和李琳的研究具有一致性[46]。

但是，從分類非利息收入來看，A欄中NFC系數(shù)顯著為負(fù)，B欄中NFC和NFC Boone的系數(shù)均具有顯著性。將Boone指數(shù)的均值代入式(6)，計(jì)算得到的NFC對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響值依然為負(fù)，這表明手續(xù)費(fèi)和傭金收入的增加顯著降低了我國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，NFC Boone的系數(shù)顯著為負(fù)，這說明隨著競(jìng)爭(zhēng)度的提高(Boone指數(shù)減小)，增加手續(xù)費(fèi)及傭金收入所帶來的降低銀行風(fēng)險(xiǎn)的作用越來越弱，當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)度超過臨界值(Boone指數(shù)小于 -0.411)時(shí)，增加手續(xù)費(fèi)及傭金收入甚至可能提高銀行風(fēng)險(xiǎn)。其中的一個(gè)主要原因是，隨著競(jìng)爭(zhēng)度的提高，銀行在開展非利息業(yè)務(wù)的過程中利潤空間逐步被壓縮，導(dǎo)致手續(xù)費(fèi)和傭金收入降低風(fēng)險(xiǎn)的作用越來越弱，最終甚至可能提高風(fēng)險(xiǎn)。

ONI的系數(shù)為正但并不顯著，這表明其他非利息收入對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響并不顯著，如果單從系數(shù)來看甚至提高了風(fēng)險(xiǎn)。究其原因，可能是由于政策因素的影響，我國銀行業(yè)的其他非利息業(yè)務(wù)發(fā)展較為遲緩，尤其是許多中小型銀行的業(yè)務(wù)種類不夠全面，所以對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)影響并不顯著。

另外，從動(dòng)態(tài)面板估計(jì)結(jié)果中還可以看出Z值的一階滯后性系數(shù)顯著為正，說明我國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)有一定的連續(xù)性。而在控制變量方面，權(quán)益資產(chǎn)比(EA)的系數(shù)顯著為負(fù)，表明權(quán)益資產(chǎn)比率和銀行風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)，即銀行的自有資本越充足，抵御沖擊的能力就越強(qiáng)，從而銀行風(fēng)險(xiǎn)就越低。銀行總資產(chǎn)(LNTA)則與銀行風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)，說明規(guī)模的增大降低了銀行的風(fēng)險(xiǎn)。不良貸款比率(NONPL)則與銀行風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān)，因?yàn)檩^高的不良貸款率會(huì)降低銀行的收益，減少銀行的資本緩沖。實(shí)際國民生產(chǎn)總值的自然對(duì)數(shù)值(LNGDP)與銀行風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)，這表明銀行的風(fēng)險(xiǎn)在一定程度上具有順周期性特征，在經(jīng)濟(jì)狀況良好的時(shí)期風(fēng)險(xiǎn)也較小。這主要是由于經(jīng)濟(jì)繁榮促進(jìn)了企業(yè)的生產(chǎn)，而且對(duì)前景預(yù)期普遍樂觀，能夠提升銀行放貸額度并降低不良貸款比率，從而降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。另外，銀行的貸款資產(chǎn)比對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響并不明顯。

2.分類銀行樣本。表4和表5報(bào)告了大型銀行樣本和中小型銀行樣本的估計(jì)結(jié)果。我們通過計(jì)算發(fā)現(xiàn)，無論是對(duì)于大型商業(yè)銀行還是中小型銀行，Boone指數(shù)對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響值均顯著為負(fù)，這表明銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度的提升同時(shí)提高了大型銀行和中小型銀行的風(fēng)險(xiǎn)。從具體數(shù)值來看，競(jìng)爭(zhēng)度對(duì)于中小型銀行風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響值相對(duì)更大，這表明在競(jìng)爭(zhēng)度提高的過程中，中小型銀行的穩(wěn)定性受到的沖擊相對(duì)更大。這主要是因?yàn)榕c大型銀行相比，中小型銀行在資產(chǎn)規(guī)模、政策扶植和技術(shù)水平上存在劣勢(shì)，所以在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度提高的過程中更容易受到?jīng)_擊[55]。

在非利息收入對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響方面，不同銀行的情況并不一致。從總體非利息收入來看，非利息收入的增長(zhǎng)對(duì)兩類銀行的風(fēng)險(xiǎn)影響系數(shù)均為負(fù)值但并不顯著。

從分類的非利息收入來看，根據(jù)表4可以看出，對(duì)于大型銀行，在A欄的估計(jì)結(jié)果中手續(xù)費(fèi)和傭金收入(NFC)的系數(shù)為 -0.000562 且在10%的顯著水平下顯著，B欄中NFC的系數(shù)在10%的顯著水平下也顯著為負(fù)。這說明手續(xù)費(fèi)和傭金收入的增加雖然在一定程度上降低了大型銀行的風(fēng)險(xiǎn)，但這種影響的顯著性并不強(qiáng)。A欄回歸結(jié)果中的其他非利息收入(ONI)系數(shù)則顯著為正，根據(jù)B欄回歸結(jié)果所計(jì)算的邊際影響值也顯著為正，這說明其他非利息收入的增加提高了大型銀行的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，在B欄中ONI Boone的系數(shù)顯著為負(fù)，這表明隨著競(jìng)爭(zhēng)度的提高(Boone指數(shù)減小)，其他非利息收入增加所帶來的提高大型銀行風(fēng)險(xiǎn)的作用逐步增強(qiáng)。

而對(duì)于中小型銀行，從表5的回歸結(jié)果來看，A欄中NFC系數(shù)為 -0.000622 且在5%的顯著水平下顯著為負(fù)，B欄中NFC和NFC Boone的系數(shù)在5%的顯著水平下也顯著為負(fù)。根據(jù)B欄結(jié)果所計(jì)算的NFC對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的邊際影響值仍然為負(fù)。這表明手續(xù)費(fèi)和傭金收入的增加能夠顯著降低中小型銀行的風(fēng)險(xiǎn)。但是NFC Boone顯著為負(fù)，說明隨著競(jìng)爭(zhēng)度的不斷提高(Boone指數(shù)減小)，手續(xù)費(fèi)及傭金收入增加所帶來的降低銀行風(fēng)險(xiǎn)的作用越來越弱，當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)度超過臨界值(Boone指數(shù)小于 -0.402)時(shí)，手續(xù)費(fèi)及傭金收入增加甚至可能提高中小型銀行的風(fēng)險(xiǎn)。另外，表5中A欄和B欄的回歸結(jié)果中ONI的系數(shù)均不顯著，這說明其他非利息收入對(duì)于中小型銀行的風(fēng)險(xiǎn)不具有顯著影響。

表4 競(jìng)爭(zhēng)度、非利息收入對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)影響結(jié)果(大型銀行樣本)

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%下顯著，括號(hào)中為估計(jì)系數(shù)對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差。

綜上可知，總體非利息收入對(duì)于我國銀行風(fēng)險(xiǎn)影響并不顯著。但從分類非利息收入來看，手續(xù)費(fèi)及傭金收入同時(shí)降低了大型銀行和中小型銀行的風(fēng)險(xiǎn)，且這種效果對(duì)于中小型銀行更加顯著。同時(shí)，隨著競(jìng)爭(zhēng)度的提升，手續(xù)費(fèi)和傭金收入增加所帶來的降低風(fēng)險(xiǎn)的作用越來越弱，在超過競(jìng)爭(zhēng)度臨界值時(shí)甚至?xí)嵘y行風(fēng)險(xiǎn)。其他非利息收入的增加則提升了大型銀行風(fēng)險(xiǎn)，但對(duì)于中小型銀行沒有顯著影響。同時(shí)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度越高，其他非利息收入增加所導(dǎo)致的提升大型銀行風(fēng)險(xiǎn)的作用將會(huì)越強(qiáng)。在大型銀行和中小型銀行之間之所以出現(xiàn)這種顯著差異，主要源于以下兩個(gè)原因：

第一，相對(duì)于中小型銀行，大型銀行在資產(chǎn)規(guī)模、網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量、客戶基數(shù)、政策扶植和技術(shù)水平上都有巨大優(yōu)勢(shì)，而許多手續(xù)費(fèi)及傭金業(yè)務(wù)的開展均與這些因素密切相關(guān)，例如結(jié)算及清算業(yè)務(wù)、信用卡業(yè)務(wù)、咨詢業(yè)務(wù)及互聯(lián)網(wǎng)金融等業(yè)務(wù)。大型銀行在手續(xù)費(fèi)及傭金業(yè)務(wù)的開展上難度較小，所以大力發(fā)展手續(xù)費(fèi)及傭金業(yè)務(wù)，本文樣本期間內(nèi)17家大型銀行手續(xù)費(fèi)和傭金收入占非利息收入比重均值高達(dá)83.38%，其他非利息收入占比均值僅為16.62%。與之相反，中小型銀行由于在手續(xù)費(fèi)及傭金業(yè)務(wù)的發(fā)展中存在劣勢(shì)，所以兩類業(yè)務(wù)的發(fā)展相對(duì)均衡，樣本期間內(nèi)中小型銀行其他非利息收入占比均值高達(dá)48.08%，遠(yuǎn)高于大型銀行。由于大型銀行對(duì)于其他非利息業(yè)務(wù)重視不夠，所以其本身的投資能力和匯兌風(fēng)險(xiǎn)管理能力相對(duì)較差[56]；另外，由于“大而不能倒”政策的存在也會(huì)使大型銀行會(huì)從事風(fēng)險(xiǎn)性較高的非利息業(yè)務(wù)[27][28]。以上因素都會(huì)明顯提升大型銀行的風(fēng)險(xiǎn)。而與之相反，中小型銀行則長(zhǎng)期處于劣勢(shì)地位，在開展其他非利息業(yè)務(wù)的過程中傾向于風(fēng)險(xiǎn)較小的業(yè)務(wù)，因此其他非利息收入的增加對(duì)于中小型銀行風(fēng)險(xiǎn)沒有顯著影響。

表5 競(jìng)爭(zhēng)度、非利息收入對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)影響結(jié)果(中小型銀行樣本)

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%下顯著，括號(hào)中為估計(jì)系數(shù)對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差。

第二，雖然大型商業(yè)銀行在開展手續(xù)費(fèi)及傭金業(yè)務(wù)上具有很大優(yōu)勢(shì)，但其網(wǎng)點(diǎn)在全國分布十分廣泛，服務(wù)于全國經(jīng)濟(jì)，客戶群體相對(duì)松散。而中小型銀行則大多服務(wù)于地方經(jīng)濟(jì)、縣域經(jīng)濟(jì)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，因此中小型銀行的客戶群體相對(duì)比較固定。由于大型銀行客戶群分散，所以其手續(xù)費(fèi)及傭金收入的可轉(zhuǎn)移性比較強(qiáng)，導(dǎo)致這一收入并不穩(wěn)定，因此手續(xù)費(fèi)及傭金收入所帶來的降低風(fēng)險(xiǎn)的效果并不十分顯著。而與之相反，中小型銀行依托其地理位置和客戶群固定的優(yōu)勢(shì)，手續(xù)費(fèi)和傭金收入相對(duì)較為穩(wěn)定，收益波動(dòng)相對(duì)較小，手續(xù)費(fèi)及傭金收入的增加能夠更加顯著地降低中小型銀行的風(fēng)險(xiǎn)。

五、結(jié)論及建議

本文利用我國2005～2015年101家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)，并采用動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計(jì)方法，研究了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度、非利息收入對(duì)于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的共同影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度的提升增加了我國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)，而總體非利息收入對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)影響并不顯著。但從分類非利息收入來看，手續(xù)費(fèi)及傭金收入同時(shí)降低了大型銀行和中小型銀行的風(fēng)險(xiǎn)，且這種效果對(duì)中小型銀行更加顯著。同時(shí)，隨著競(jìng)爭(zhēng)度的上升，手續(xù)費(fèi)和傭金收入增加所帶來的降低風(fēng)險(xiǎn)的作用越來越弱，在超過競(jìng)爭(zhēng)度臨界值時(shí)甚至?xí)嵘y行風(fēng)險(xiǎn)。其他非利息收入的增加則提升了大型銀行風(fēng)險(xiǎn)，但對(duì)中小型銀行沒有顯著影響。同時(shí)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度越高，其他非利息收入的增加所導(dǎo)致的提升大型銀行風(fēng)險(xiǎn)的作用將會(huì)越強(qiáng)。在不同類型的銀行之間出現(xiàn)如此大的差異，主要是由于兩類銀行在資產(chǎn)規(guī)模、政策扶植、客戶基數(shù)、地理位置及業(yè)務(wù)側(cè)重點(diǎn)上有較大不同。

鑒于以上結(jié)論，本文認(rèn)為大型銀行在保持自身手續(xù)費(fèi)及傭金業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，應(yīng)該進(jìn)一步發(fā)展其他非利息業(yè)務(wù)，提高業(yè)務(wù)的均衡性；同時(shí)，大型銀行還需要提升自身的投資能力和風(fēng)險(xiǎn)管理能力，以減少其他非利息收入增長(zhǎng)所帶來的風(fēng)險(xiǎn)。中小型銀行則需要進(jìn)一步挖掘潛在客戶并拓展業(yè)務(wù)種類和擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模，以提高自身的手續(xù)費(fèi)及傭金收入，同時(shí)還需要注意控制其他非利息業(yè)務(wù)的潛在風(fēng)險(xiǎn)。另外，無論是大型銀行還是中小型銀行，都應(yīng)當(dāng)密切關(guān)注市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度的變化，以降低盲目發(fā)展所帶來的風(fēng)險(xiǎn)。從監(jiān)管者的角度來看，我國利率市場(chǎng)化改革已經(jīng)基本完成，民營銀行也正在逐步建設(shè)，但監(jiān)管者在此過程中仍應(yīng)當(dāng)考慮到市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)的重大影響，遵循循序漸進(jìn)的原則，避免過度競(jìng)爭(zhēng)對(duì)銀行業(yè)的穩(wěn)定性造成過大沖擊。

注釋：

①本文將國有銀行和全國性股份制銀行劃分為大型銀行，將城商行和農(nóng)商行歸入中小型銀行。

②考慮到許多銀行尤其是城商行和農(nóng)商行披露的數(shù)據(jù)并不完整，我們使用了兩種投入要素成本函數(shù)，沒有將勞動(dòng)價(jià)格和資本價(jià)格分開。

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(責(zé)任編輯：肖加元)

2016-07-04

趙勝民(1967— )，男，黑龍江齊齊哈爾人，南開大學(xué)金融學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師；

F832

A

1003-5230(2016)05-0054-12

申創(chuàng)(1992— )，男，河南周口人，南開大學(xué)金融學(xué)院博士生。