王正耀 楊景陸

摘 要：本文基于2009—2016年中國16家上市商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用超效率SBM-DEA模型對商業(yè)銀行的經(jīng)營效率進(jìn)行測度，并構(gòu)建單一門檻的面板門檻模型分析了非利息收入對商業(yè)銀行經(jīng)營效率的非線性影響。結(jié)果表明：受純技術(shù)效率較低的影響，我國商業(yè)銀行總體經(jīng)營效率不高；城市商業(yè)銀行的經(jīng)營效率好于國有銀行和股份制銀行；在不同資產(chǎn)規(guī)模下非利息收入占比對商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響存在顯著的非線性關(guān)系。當(dāng)資產(chǎn)規(guī)模超過21000億元時(shí)，非利息收入占比對商業(yè)銀行的經(jīng)營效率存在顯著的正向影響。因此建議小型商業(yè)銀行應(yīng)該繼續(xù)以傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)為主，不斷夯實(shí)自身經(jīng)營實(shí)力；大型商業(yè)銀行應(yīng)該堅(jiān)持拓展非利息業(yè)務(wù)，逐步提高經(jīng)營效率，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型發(fā)展。

關(guān)鍵詞：上市商業(yè)銀行；經(jīng)營效率；非利息收入；面板門檻模型

中圖分類號：F830.33 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-2265（2018）02-0061-07

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.02.010

一、引言

從2012年6月7日中國人民銀行決定調(diào)整金融機(jī)構(gòu)存款利率的浮動上限和貸款利率的浮動下限，至2013年7月19日宣布放開金融機(jī)構(gòu)貸款利率管制，再到2015年10月24日起不再設(shè)置金融機(jī)構(gòu)存款利率浮動上限，中國的利率市場化改革得到實(shí)質(zhì)性發(fā)展。隨著利率市場化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，面對著息差不斷收窄的環(huán)境，商業(yè)銀行之間的競爭逐步加劇，傳統(tǒng)的信貸業(yè)務(wù)越來越無法支撐商業(yè)銀行做優(yōu)做強(qiáng)的戰(zhàn)略目標(biāo)。因此拓展非利息業(yè)務(wù)就成了商業(yè)銀行提高經(jīng)營效率、實(shí)現(xiàn)做優(yōu)做強(qiáng)和持續(xù)發(fā)展的重中之重。截至2016年底，我國16家上市商業(yè)銀行創(chuàng)造的非利息收入已達(dá)11120.97億元，占整個商業(yè)銀行營業(yè)收入的30.36%。由表1可以看出，2009—2016年我國所有上市商業(yè)銀行的非利息收入占比均獲得了較大的提高，非利息業(yè)務(wù)獲得了突飛猛進(jìn)的增長。由圖1可以看出，我國上市商業(yè)銀行的非利息收入占比整體上實(shí)現(xiàn)了逐年增長，股份制銀行增長勢頭尤為強(qiáng)勁。非利息收入已經(jīng)成為支撐商業(yè)銀行收入增長的一項(xiàng)關(guān)鍵業(yè)務(wù)。可見，研究非利息收入占比和商業(yè)銀行經(jīng)營效率之間的關(guān)系對于商業(yè)銀行優(yōu)化資源配置、提高經(jīng)營效率、實(shí)現(xiàn)高效發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）國外文獻(xiàn)綜述

在國外文獻(xiàn)研究中， 學(xué)者持有三類不同的觀點(diǎn)。一部分學(xué)者認(rèn)為非利息收入并不能夠明顯改善商業(yè)銀行的經(jīng)營績效，而且會增加銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。Lepetit 等（2008）對1996—2002 年歐洲銀行業(yè)的多元化經(jīng)營進(jìn)行分析，得出非利息業(yè)務(wù)加大銀行的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，其對于經(jīng)營績效的改善并不明顯。Calmes（2009）以加拿大銀行樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究也得到了相似的結(jié)論，他發(fā)現(xiàn)非利息收入的增加會使銀行績效降低、收入波動加大。也有部分學(xué)者認(rèn)為非利息收入能夠提高商業(yè)銀行的經(jīng)營績效。Sanya 和Wolfe（2011）使用廣義矩估計(jì)的方法對新興經(jīng)濟(jì)體的上市銀行展開研究，認(rèn)為非利息收入可以改善商業(yè)銀行盈利能力，但也伴隨著銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的加大。Meslier 等（2013）研究新興經(jīng)濟(jì)體銀行得出的結(jié)論是，非利息收入對銀行業(yè)的利潤和風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整報(bào)酬具有正向影響。還有部分國外研究顯示非息收入對銀行績效的影響不是絕對正相關(guān)或負(fù)相關(guān)，這取決于銀行自身因素。Gamra與Plihon（2011）對14 個東亞和拉丁美洲國家的714 家銀行展開研究認(rèn)為，在新興經(jīng)濟(jì)體市場中，非利息收入對銀行的影響與銀行規(guī)模、經(jīng)營方式相關(guān)，因此銀行在開展非利息業(yè)務(wù)時(shí)應(yīng)當(dāng)結(jié)合自身情況。

（二）國內(nèi)文獻(xiàn)綜述

在國內(nèi)學(xué)者的研究中，由于數(shù)據(jù)選取、指標(biāo)選擇和模型設(shè)定等方面的差異，研究結(jié)論也很難一致。袁曉玲和張寶山（2008）基于1999—2006 年中國15 家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用非參數(shù)DEA 模型的Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)，測算了商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率，結(jié)果顯示中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率整體呈現(xiàn)下降趨勢，且非利息收入占比對商業(yè)銀行資源利用影響作用甚微。孫秀峰和遲國泰（2010）利用我國商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)展開研究，結(jié)果表明擴(kuò)大非信貸業(yè)務(wù)比重有利于提高效率。馬雯璐和馬占新（2012）基于2001—2009年中國15家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，提出了銀行效率評價(jià)的非參數(shù)DEA模型，并采用隨機(jī)效應(yīng)Tobit模型對影響中國商業(yè)銀行綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的微觀因素進(jìn)行定量分析，得出中間業(yè)務(wù)占比對商業(yè)銀行的綜合效率和純技術(shù)效率具有顯著的正向影響。蔣莉（2012）發(fā)現(xiàn)在非利息收入不會引起經(jīng)營成本大幅上升的情況下，增加非利息收入有助于銀行收益率水平的提高。姚文韻（2012）選用2000—2010 年14 家上市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)作為研究樣本，結(jié)果顯示非利息收入份額與資產(chǎn)收益率（ROA） 存在不顯著的負(fù)向關(guān)系，手續(xù)費(fèi)和傭金收入份額與資產(chǎn)收益率（ ROA） 為顯著的正相關(guān)關(guān)系，而其他業(yè)務(wù)收入份額卻與資產(chǎn)收益率（ ROA） 有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。邰越越和楊虎峰（2014）通過建立變截距固定效應(yīng)模型，實(shí)證分析了非利息收入對中小型商業(yè)銀行績效的影響，研究結(jié)果表明非利息收入占比與非利息收入種類數(shù)對銀行績效的影響并不顯著，甚至?xí)档豌y行的績效。竇俊賢（2015）通過構(gòu)建動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型和應(yīng)用系統(tǒng)GMM 估計(jì)方法，對2008—2013 年我國16 家上市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，發(fā)現(xiàn)非利息收入與商業(yè)銀行績效呈現(xiàn)倒U 形關(guān)系。袁慶祿和龔?fù)⑿悖?017）基于2004—2014年我國16家上市商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)商業(yè)銀行整體效率不容樂觀。在低稅負(fù)水平環(huán)境下，提高中間業(yè)務(wù)收入占比對改善銀行效率更為有效，銀行應(yīng)從優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、控制營業(yè)支出和適度擴(kuò)大規(guī)模著手，有效提升銀行效率。

可見，關(guān)于非利息收入與商業(yè)銀行經(jīng)營效率的關(guān)系，既有影響甚微的研究結(jié)論，也有學(xué)者認(rèn)為存在顯著的線性關(guān)系，也有認(rèn)為這種影響關(guān)系在不同的稅收水平下是非線性的。目前，針對在不同的資產(chǎn)規(guī)模下非利息收入對商業(yè)銀行效率影響關(guān)系的研究甚少，因此本文以2009—2016年我國16家上市銀行為研究對象，通過構(gòu)建影響商業(yè)銀行經(jīng)營效率的面板門檻模型來分析非利息收入是否會對商業(yè)銀行經(jīng)營效率產(chǎn)生顯著影響以及這種影響在不同的資產(chǎn)規(guī)模下是否是非線性的。

三、不同資產(chǎn)規(guī)模下非利息收入對商業(yè)銀行經(jīng)營效率影響的分析和模型假設(shè)

在銀行資產(chǎn)規(guī)模較大的條件下，首先，銀行的非利息業(yè)務(wù)經(jīng)營范圍較廣，在商業(yè)銀行進(jìn)行跨區(qū)域競爭時(shí)優(yōu)勢明顯；其次，由于具有品牌效應(yīng)，即使大型銀行在開展非利息業(yè)務(wù)過程中開發(fā)的產(chǎn)品和服務(wù)具有較強(qiáng)的同質(zhì)性，客戶在購買同種類產(chǎn)品時(shí)仍然會傾向于購買大型銀行提供的產(chǎn)品，進(jìn)而提高了大型銀行在非利息業(yè)務(wù)運(yùn)行方面的收入；在經(jīng)營非利息業(yè)務(wù)時(shí)大型銀行具備較強(qiáng)的成本控制能力和規(guī)模效應(yīng)，在非利息業(yè)務(wù)開展過程中的“節(jié)流”方面做得更為出色；擁有大量的分支機(jī)構(gòu)和營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)使得大型商業(yè)銀行在推廣非利息業(yè)務(wù)的創(chuàng)新應(yīng)用方面更為高效，針對客戶的特定非利息業(yè)務(wù)反饋機(jī)制也更加完善；除了以上因素之外，大型商業(yè)銀行在金融科技研發(fā)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面的實(shí)力較為強(qiáng)勁，能夠?yàn)榭蛻袅可矶ㄖ聘邆€性化的產(chǎn)品和服務(wù)，進(jìn)一步開拓市場、實(shí)現(xiàn)非利息業(yè)務(wù)收入的大幅增長。

因此，本文提出假設(shè)1：大型商業(yè)銀行的非利息收入對其經(jīng)營效率具有正向影響。

在銀行資產(chǎn)規(guī)模較小的條件下，小型商業(yè)銀行由于自身經(jīng)營實(shí)力較弱和所占的市場份額有限，在經(jīng)營非利息業(yè)務(wù)時(shí)會受到種種限制，例如經(jīng)營地域限制、資源投入限制和管理運(yùn)營能力限制等，并且難以利用大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展帶來的紅利，很難進(jìn)行非利息業(yè)務(wù)方面的“開源”和“節(jié)流”，因此就無法通過開展非利息業(yè)務(wù)來提高經(jīng)營效率。

因此，本文提出假設(shè)2：小型商業(yè)銀行的非利息收入對其經(jīng)營效率的提升沒有影響。

四、商業(yè)銀行經(jīng)營效率測度

（一）銀行經(jīng)營效率測度模型設(shè)計(jì)和選擇

由于傳統(tǒng)的DEA模型容易出現(xiàn)多個效率為1的情況，以致無法針對有效率的測度單位進(jìn)行深入測度比較，Andersen 和Petersen（1993）對該模型加以改進(jìn)，提出超效率DEA 模型，實(shí)現(xiàn)了對多個有效率單元效率值的測度和排序。超效率DEA 模型在可變規(guī)模報(bào)酬的情形下，容易出現(xiàn)無法測度的問題。為了克服上述問題，Tone（2001）構(gòu)建了一個以松弛測度為基礎(chǔ)、以非徑向方式來估計(jì)效率的DEA 模型（即SBM 模型），并隨后將SBM 模型和超效率DEA 模型結(jié)合起來，提出了超效率SBM-DEA 模型（Tone，2002）。該模型不但較好地解決了針對有效DMU的排序問題，并且通過非徑向方式來估計(jì)效率，避免了傳統(tǒng)以徑向方式估計(jì)進(jìn)而導(dǎo)致溢出現(xiàn)象的問題，因此該模型可以實(shí)現(xiàn)對DMU的更加有效和準(zhǔn)確的測度。本文選用超效率SBM-DEA模型來對我國16家上市銀行經(jīng)營效率值進(jìn)行測度和分析。

（二）投入和產(chǎn)出指標(biāo)選擇

在銀行效率的研究中，對于投入和產(chǎn)出指標(biāo)的定義和選擇目前并沒有形成廣泛一致的意見，對投入和產(chǎn)出指標(biāo)的定義和選擇方法主要有三種：第一種是生產(chǎn)法，該方法將商業(yè)銀行看成金融產(chǎn)品的提供者，將一般的資本和勞動力看成投入，將存款賬戶的數(shù)目和貸款筆數(shù)作為產(chǎn)出；第二種是中介法，該方法將銀行視為把存款轉(zhuǎn)化為貸款的轉(zhuǎn)化機(jī)構(gòu)，一般將存款、勞動力和資本作為投入項(xiàng)，產(chǎn)出為貸款項(xiàng)和其他利潤項(xiàng)（主要指證券投資）；第三種是對偶法，該方法介于兩種方法之間，將存款同時(shí)作為投入項(xiàng)和產(chǎn)出項(xiàng)是該方法的突出特點(diǎn)。本文根據(jù)多數(shù)學(xué)者的處理方法以及數(shù)據(jù)的可得性，采用生產(chǎn)法和中介法相結(jié)合的方式，將存款、固定資產(chǎn)和職工薪酬作為銀行經(jīng)營的投入項(xiàng)，將營業(yè)收入和稅前利潤作為產(chǎn)出項(xiàng)進(jìn)行商業(yè)銀行經(jīng)營效率的測度。本文選取了國內(nèi)16家上市商業(yè)銀行2009—2016年的相關(guān)數(shù)據(jù)，使用MaxDEA軟件進(jìn)行分析，包括5家國有銀行、8家股份制銀行和3家城市商業(yè)銀行。數(shù)據(jù)主要來源于BankScope數(shù)據(jù)庫，少部分?jǐn)?shù)據(jù)從各家銀行年報(bào)中摘取。

（三）銀行效率測度結(jié)果和效率分析

建立產(chǎn)出導(dǎo)向型的超效率SBM-DEA模型，估計(jì)后得到各家上市銀行的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，結(jié)果如表2所示。

三類上市銀行整體的平均技術(shù)效率較低，僅為0.793。整體的技術(shù)效率呈現(xiàn)先增后降的趨勢，這主要是受到整體純技術(shù)效率先波動性上升后下降的影響。整體的規(guī)模效率變動較平穩(wěn)，但仍有先增后降的特征。三類銀行的技術(shù)效率都經(jīng)歷不同程度的波動：國有銀行在2009—2014年期間技術(shù)效率穩(wěn)步提高，2015—2016年開始出現(xiàn)連續(xù)下降，這主要是受到了純技術(shù)效率先增后降的波動影響；股份制銀行技術(shù)效率在經(jīng)歷了連續(xù)7年的增長之后在2016年也出現(xiàn)下降，同樣是由于純技術(shù)效率在2016年出現(xiàn)下降；城市商業(yè)銀行的技術(shù)效率則經(jīng)歷較大起伏，但總體來看仍然呈現(xiàn)先增后降的變化趨勢。國有銀行的規(guī)模效率波動較小，但仍有下降趨勢，股份制商業(yè)銀行的規(guī)模效率呈現(xiàn)平穩(wěn)性波動，而城市商業(yè)銀行的規(guī)模效率在樣本期內(nèi)增長明顯，中間略有下降，但總體上升勢頭明顯，漲幅較大。

五、非利息收入對商業(yè)銀行經(jīng)營效率影響的實(shí)證分析

為了揭示在不同的資產(chǎn)規(guī)模下非利息收入與商業(yè)銀行經(jīng)營效率的非線性關(guān)系，本文建立面板門檻模型，將上市銀行的資產(chǎn)規(guī)模作為門檻變量，將非利息收入占比作為影響銀行經(jīng)營效率的核心解釋變量，并選取控制變量，來分析非利息收入對商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響。

（一）變量選取與數(shù)據(jù)說明

中國上市商業(yè)銀行的經(jīng)營效率存在多方面的影響因素，主要體現(xiàn)在銀行內(nèi)部特征和外部經(jīng)營環(huán)境中，結(jié)合以往研究中的變量選取，本文選取以下幾個變量對商業(yè)銀行效率的影響因素進(jìn)行分析。

1. 非利息收入占比（NII）。該變量的計(jì)算公式為：非利息收入/營業(yè)收入。商業(yè)銀行的非利息收入主要包括兩個方面——手續(xù)費(fèi)及傭金收入和投資收益。該變量既能反映商業(yè)銀行多元化經(jīng)營的水平，又能在一定程度上反映商業(yè)銀行拓展非利息業(yè)務(wù)的創(chuàng)新能力，是模型中的核心解釋變量。

2. 資產(chǎn)規(guī)模（AS）。該變量為商業(yè)銀行的年末總資產(chǎn)額，是模型中的門檻變量。

3. 不良貸款率（RISK）。不良貸款率反映了商業(yè)銀行的貸款質(zhì)量，是銀行在業(yè)務(wù)經(jīng)營過程中要考慮的一個十分重要的信用風(fēng)險(xiǎn)因素，風(fēng)險(xiǎn)變動會顯著地影響商業(yè)銀行的經(jīng)營效率（劉孟飛和張曉嵐，2013）。

4. 成本收入比（COST）。該變量為營業(yè)支出/營業(yè)收入。成本收入比反映了銀行經(jīng)營成本相對于營業(yè)收入的耗費(fèi)情況，體現(xiàn)了商業(yè)銀行成本管理能力的高低。

5. 存貸利差（CS）。該變量即為中國人民銀行宣布的一年期存貸款基準(zhǔn)利率之差，反映了商業(yè)銀行利息業(yè)務(wù)的盈利空間。

6. 全社會固定資產(chǎn)投資增長率（FA）。由于我國多年來的投資結(jié)構(gòu)都是以政府投資為主導(dǎo)，企業(yè)的融資渠道也是以銀行融資為主，全社會固定資產(chǎn)投資資金主要來自商業(yè)銀行的貸款，因此全社會固定資產(chǎn)投資增長率對商業(yè)銀行經(jīng)營效率也存在重要影響。

具體變量的定義及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3。

（二）面板門檻模型

本文主要研究在不同的資產(chǎn)規(guī)模下非利息收入占比對商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響。由于普通的線性模型并未考慮到門檻效應(yīng)，所以本文借鑒漢森（Hansen，1999）所提出的模型進(jìn)行分析。門檻模型設(shè)定如下：

其中被解釋變量為商業(yè)銀行經(jīng)營效率（TE），由超效率SBM-DEA模型測度得到。TE越大，表明商業(yè)銀行經(jīng)營效率越高。核心解釋變量為非利息收入占比（NII）；[γi]表示第i個門檻值（i = 1，2，…，n）；其余變量為控制變量，其基本含義如表3所示。

（三）實(shí)證分析

1. 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)。本文使用stata14軟件首先對非利息收入占比對銀行經(jīng)營效率的影響是否存在非線性的門檻效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，依次進(jìn)行單一門檻和雙重門檻的檢驗(yàn)，門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

由表4可知，單一門檻模型通過了顯著性檢驗(yàn)，并且由圖2所示的單一門檻值的似然比檢驗(yàn)結(jié)果也說明非利息收入占比對銀行經(jīng)營效率的影響存在顯著的非線性特征，應(yīng)建立單一門檻的面板模型進(jìn)行分析。本文根據(jù)單一門檻的門檻值將16個上市銀行劃分為兩個類型，將其中資產(chǎn)規(guī)模滿足AS[≤]21163.390 億元的銀行定義為小型銀行，將資產(chǎn)規(guī)模滿足AS>21163.390億元 的銀行定義為大型銀行。

2. 單一門檻模型的估計(jì)。本文對非利息收入占比對銀行經(jīng)營效率非線性影響的單一門檻面板模型進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表5所示。

由表5可知，在不同的銀行資產(chǎn)規(guī)模下，非利息收入占比對銀行經(jīng)營效率的影響呈現(xiàn)出顯著的差異。當(dāng)資產(chǎn)規(guī)模AS[≤]21163.39億元時(shí)，非利息收入占比的回歸系數(shù)僅為0.00514，而且沒有通過顯著性檢驗(yàn)；當(dāng)資產(chǎn)規(guī)模AS>21163.39億元時(shí)，非利息收入占比的回歸系數(shù)增大為1.054，并且非常顯著。從回歸結(jié)果可以看出，當(dāng)銀行資產(chǎn)規(guī)模處于較小的資產(chǎn)規(guī)模區(qū)間時(shí)，非利息收入對銀行經(jīng)營效率影響為正但是影響很小，并且十分不顯著；當(dāng)銀行資產(chǎn)規(guī)模處于較大資產(chǎn)規(guī)模區(qū)間時(shí)，非利息收入對銀行經(jīng)營效率的影響迅速增大，并且顯著為正。

綜合這兩個階段來看，在 2009—2016年期間，非利息收入提高了大型商業(yè)銀行的經(jīng)營效率，但對小型銀行來說影響不明顯，從整體來看存在一個單門檻效應(yīng)的非線性特征。這是因?yàn)楫?dāng)銀行的資產(chǎn)規(guī)模較小時(shí)，首先這些小型商業(yè)銀行由于經(jīng)營范圍有限，在面對大型銀行跨區(qū)域經(jīng)營的競爭時(shí)實(shí)力較弱，小型銀行在拓展非利息業(yè)務(wù)時(shí)并不能提高自己的經(jīng)營績效（黃澤勇，2013）；其次小型銀行并不具備有助于商業(yè)銀行降低產(chǎn)品研發(fā)和銷售推廣成本的規(guī)模效應(yīng)（邰越越和楊虎鋒，2014）；第三，隨著金融科技的快速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)金融的興起，小型銀行在研發(fā)金融科技及其成果轉(zhuǎn)化和布局互聯(lián)網(wǎng)方面存在著明顯的資金和技術(shù)劣勢，導(dǎo)致小型銀行無法通過降低非利息業(yè)務(wù)成本和增加非利息業(yè)務(wù)帶來的利潤來提高經(jīng)營效率。因此接受假設(shè)2，即認(rèn)為非利息收入對小型銀行經(jīng)營效率的提高沒有影響。

相較來看，當(dāng)銀行的資產(chǎn)規(guī)模較大時(shí)，這些大型銀行便可以通過跨區(qū)域經(jīng)營和自身的規(guī)模效應(yīng)來降低開發(fā)和推廣非利息業(yè)務(wù)的成本，并且在金融科技研發(fā)和互聯(lián)網(wǎng)金融應(yīng)用上擁有得天獨(dú)厚的資源優(yōu)勢，再加上在非利息業(yè)務(wù)的市場拓展方面已經(jīng)經(jīng)營多年，所積攢的市場資源和管理經(jīng)驗(yàn)都是小型銀行所不具備的。另外非利息收入對大型銀行應(yīng)對利率市場化帶來的沖擊效果更好（王歡和郭建強(qiáng)，2014）。這些因素都使非利息收入提高了大型商業(yè)銀行的經(jīng)營效率。因此接受假設(shè)1，即認(rèn)為非利息收入對大型商業(yè)銀行經(jīng)營效率存在著顯著的正向影響。

從控制變量來看，不良貸款率RISK的回歸系數(shù)為負(fù)值，并且通過了顯著性檢驗(yàn)。這是由于不良貸款率的增大意味著銀行信用風(fēng)險(xiǎn)上升，抑制了銀行拓展業(yè)務(wù)和擴(kuò)大規(guī)模，阻礙銀行的持續(xù)健康發(fā)展，不利于商業(yè)銀行經(jīng)營效率的提高（劉孟飛和張曉嵐，2013）。成本收入比COST的回歸系數(shù)為負(fù)值，并且通過了顯著性檢驗(yàn)。存貸利差CS的回歸系數(shù)為負(fù)值，但是沒有通過顯著性檢驗(yàn)。全社會固定資產(chǎn)投資增長率FA的回歸系數(shù)為正值但不顯著，說明全社會固定資產(chǎn)投資增長率對銀行經(jīng)營效率存在不顯著的正向影響。

3. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)。上述分析表明了非利息收入對商業(yè)銀行經(jīng)營效率存在著顯著的單一門檻效應(yīng)。由于控制變量的增加或減少都可能影響模型的估計(jì)結(jié)果，因此本文在上述單一門檻模型的基礎(chǔ)上依次剔除其中一個控制變量進(jìn)行估計(jì)，用來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕Y(jié)果是否存在穩(wěn)健性。在門檻效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果中，依次剔除一個控制變量后全部都接受了單一門檻效應(yīng)，并且門檻值仍然為21163.390億元，穩(wěn)健性估計(jì)的結(jié)果如表6所示。

由表6可知，在原門檻模型中，剔除了控制變量RISK之后，在小型銀行中非利息收入占比的估計(jì)系數(shù)變?yōu)樨?fù)值，但依然很小而且不顯著。除此之外，依次剔除控制變量COST、CS和FA之后，非利息收入占比NII的系數(shù)估計(jì)結(jié)果保持了符號的一致性，只是在數(shù)值上存在少許差別，說明隨著銀行資產(chǎn)規(guī)模增大，非利息收入對銀行經(jīng)營效率的影響具有顯著增大的特征。上述穩(wěn)健性檢驗(yàn)表明本文的估計(jì)結(jié)果存在穩(wěn)健性。

4. 門檻區(qū)間的構(gòu)成和變化。2009—2016年位于兩個資產(chǎn)規(guī)模區(qū)間的銀行家數(shù)如表7所示。5家國有銀行在樣本期間內(nèi)始終為大型銀行；8家股份制銀行在樣本期間內(nèi)資產(chǎn)規(guī)模發(fā)生了較大變化：2009年8家股份制銀行全部為小型銀行，2016年這8家銀行全部跨入大型銀行行列，資產(chǎn)規(guī)模始終在持續(xù)穩(wěn)定地?cái)U(kuò)大；3家城市商業(yè)銀行在樣本期間內(nèi)的資產(chǎn)規(guī)模也實(shí)現(xiàn)了不同程度的增長，其中北京銀行在2016年跨入大型銀行行列。圖3表明了2009—2016年間，以21163.39為分界點(diǎn)的不同資產(chǎn)規(guī)模區(qū)間的銀行家數(shù)變化趨勢?？梢钥闯觯w上大型銀行的家數(shù)在樣本期間逐年增長并且在2011年超過了小型銀行的總家數(shù)，這主要是因?yàn)樵跇颖酒陂g股份制商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模增長較快、增長勢頭強(qiáng)勁，相比之下，城市商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模較小、增長較為緩慢。

六、結(jié)論和建議

（一）結(jié)論

本文利用2009—2016年中國16家上市商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建了超效率SBM-DEA模型，對這16家上市銀行在樣本期間的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行了測度和分析。結(jié)果表明：我國商業(yè)銀行整體經(jīng)營效率不高，主要是受到了純技術(shù)效率較低的影響，城市商業(yè)銀行的經(jīng)營效率要好于國有銀行和股份制銀行。同時(shí)構(gòu)建了非利息收入占比和商業(yè)銀行經(jīng)營效率的單一門檻面板模型并進(jìn)行了模型估計(jì)和分析，結(jié)果表明：對于資產(chǎn)規(guī)模小于21163.39億元的小型銀行來說，非利息收入占比對改善銀行經(jīng)營效率沒有影響；對于資產(chǎn)規(guī)模超過21163.39億元的大型銀行來說，非利息收入占比對銀行提高經(jīng)營效率則更為有效。

（二）建議

一方面，隨著利率市場化的迅速推進(jìn)，商業(yè)銀行傳統(tǒng)的生存空間受到進(jìn)一步擠壓，轉(zhuǎn)變經(jīng)營模式已成為商業(yè)銀行的必然選擇，國內(nèi)商業(yè)銀行在進(jìn)行非利息業(yè)務(wù)的拓展時(shí)，一定要根據(jù)自身的實(shí)際情況來發(fā)展，切勿盲目跟風(fēng)。另一方面，我國經(jīng)濟(jì)正處在創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略和供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革浪潮之中，提效提質(zhì)正是供給側(cè)改革的核心目標(biāo)，也是衡量商業(yè)銀行健康可持續(xù)發(fā)展的優(yōu)先指標(biāo)。商業(yè)銀行應(yīng)主動調(diào)整來適應(yīng)經(jīng)濟(jì)動能轉(zhuǎn)型，在保持和擴(kuò)大資產(chǎn)規(guī)模的同時(shí)，還需盡快實(shí)施業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型、增強(qiáng)創(chuàng)新能力、提升經(jīng)營效率、增強(qiáng)自身的核心競爭力。

大型銀行一方面應(yīng)該充分利用自身的體量優(yōu)勢和規(guī)模效應(yīng)，積極拓展非利息業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)非利息業(yè)務(wù)的成本最小化、提升經(jīng)營效率、增強(qiáng)自身的競爭力；另一方面應(yīng)該抓住金融科技興起和互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展帶來的機(jī)遇，不斷提高自身的管理效率和科技實(shí)力，充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，緊跟客戶的實(shí)際需求及時(shí)創(chuàng)新，積極提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)和營銷效率。例如為客戶量身定制更多個性化的產(chǎn)品和服務(wù)，避免產(chǎn)品的同質(zhì)化競爭，爭取向高效率發(fā)展的優(yōu)質(zhì)銀行轉(zhuǎn)型。

小型銀行目前應(yīng)繼續(xù)做好傳統(tǒng)的存貸業(yè)務(wù)，在信貸業(yè)務(wù)方面尋找突破口，拓展目標(biāo)客戶群，積極主動地為中小微企業(yè)提供信貸資金支持，積極開發(fā)針對解決企業(yè)融資難的新型信貸產(chǎn)品。在推動信貸產(chǎn)品創(chuàng)新的同時(shí)要吸引更多的目標(biāo)客戶，積極開拓市場。小型銀行通過自身的做大做強(qiáng)，不斷夯實(shí)自身實(shí)力，為規(guī)模升級后拓展非利息業(yè)務(wù)打下基礎(chǔ)和儲備資源。

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