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        負利率政策會影響商業(yè)銀行的盈利能力嗎?
        ——來自歐元區(qū)銀行業(yè)的證據

        2020-12-16 09:38:48王欣康喬靖媛張斯毓
        中央財經大學學報 2020年12期
        關鍵詞:利率政策利息收入盈利

        陸 超 王欣康 喬靖媛 張斯毓

        一、引言

        2008年金融危機爆發(fā)以來,世界各國紛紛采取積極貨幣政策緩解金融市場動蕩、提振公眾信心并穩(wěn)定市場預期。歐洲央行為應對金融危機帶來的負面沖擊,迅速將政策利率調至零值附近,并調用長期再融資操作(Long-Term Refinancing Operation,簡稱LTRO)等非常規(guī)政策工具,通過大規(guī)模擴充央行資產負債表為市場提供中長期流動性。然而,在不斷寬松的貨幣政策立場下,歐元區(qū)經濟形勢卻依舊沒有起色,加之主權債務危機的蔓延,實體經濟的投資與消費需求不足,通貨緊縮趨勢加劇,經濟陷入低迷。在此背景下,為避免經濟衰退并抵抗通貨緊縮,歐洲央行2014年6月宣布將三大政策利率之一的存款便利利率由0降為-0.1%,成為繼瑞典與丹麥后又一個實行負利率政策的經濟體。為刺激銀行信貸并引導公眾預期,歐洲央行此后不斷下調政策利率,于2019年9月下調至-0.5%并保持至今。然而,無論是經典貨幣理論還是現(xiàn)代貨幣理論,均不包含對于負利率理論的系統(tǒng)闡述。支持“零利率下限約束”(Zero Lower Bound,簡稱ZLB)的學者們認為,當利率降至零值時人們將以現(xiàn)金或儲蓄的方式持有財富,貨幣政策將無法達到刺激經濟的目的。盡管Gesell(1958)[1]提出的對囤積貨幣征收“攜帶稅”的理論之中蘊含著“負利率”的思想,但是他也強調負的名義利率是不合理的。因此,歐元區(qū)及其他經濟體施行的負利率政策在某種意義上是對貨幣理論的一種“突破”。

        隨著越來越多的國家已經推出或正在考慮推出負利率政策,負利率已經成為諸多發(fā)達國家貨幣政策的新常態(tài),并有可能在未來延續(xù)相當長時間。負利率的研究主要聚焦于負利率政策的傳導機制和宏微觀的影響(Arteta等,2016[2]; Altavilla等,2019[3]; Lane,2019[4];Lane,2020[5])。在微觀影響方面,部分學者認為“存款利率零下限”是負利率政策在實施過程中不可避免的一大壁壘(Dell’ Ariccia等,2018[6]; 孫國峰和何曉貝,2017[7])。也就是說,當政策利率進入負值區(qū)間時,商業(yè)銀行出于對客戶流失顧慮等因素往往不會對儲戶施加負的存款利率。筆者搜集并整理了近年來歐洲央行隔夜存款便利利率(Deposit Facility Rate)、銀行間市場加權隔夜拆借利率(Euro Overnight Index Average,簡稱EONIA)以及銀行的隔夜存款利率(Overnight Deposit Rate)的變動情況。分析的結果發(fā)現(xiàn),負利率并沒有順暢地傳導至銀行針對企業(yè)及家庭的存款利率,存款利率存在“零下限”的現(xiàn)象。經筆者計算,銀行的隔夜存款利率與歐洲央行隔夜存款便利利率之差由正利率時期的每月平均相差0.258%上升至負利率時期的0.430%。與此同時,負利率政策實施后,歐洲商業(yè)銀行針對企業(yè)的一年期以上的存款利率與貸款利率之差平均下降了約30%。那么,這種“扭曲”的現(xiàn)象是否會對商業(yè)銀行的盈利能力產生影響?又會產生何種影響?對于這一問題,現(xiàn)有文獻涉及很少?;诖耍P者在厘清負利率影響銀行盈利能力的內在邏輯的基礎上,選取2011—2018年歐元區(qū)61家商業(yè)銀行的年度面板數(shù)據,實證檢驗負利率政策對商業(yè)銀行盈利能力的影響。

        二、文獻綜述及研究假設

        (一)文獻綜述

        負利率政策自實施以來,國內外學者的研究主要集中在以下幾個方面:

        一是負利率政策的傳導機制問題。Wright 和Hannoun(2015)[8]認為負利率可能從信貸渠道、資產價格渠道、通貨膨脹渠道和外匯渠道影響短期經濟增長。Lane(2019,2020)[4][5]認為負利率至少會帶給公眾“利率可以進一步下調”的信息,對于零下限的突破將增強非常規(guī)貨幣政策的效力。Altavilla等(2019)[3]認為負利率政策可以通過預期渠道影響收益率曲線的形狀。Khayat(2018)[9]則通過對丹麥的研究發(fā)現(xiàn),負利率政策至少可以通過兩個渠道對經濟產生影響,即銀行資金外流以及增加貨幣貶值壓力。

        二是負利率政策的宏觀影響。由于政策實施時間尚短,學者們對其實施效果尚未達成共識。一些學者對其預期效果并不看好,例如,Arteta等(2016)[2]認為負利率政策可能對金融穩(wěn)定構成風險,特別是長期使用該政策可能導致銀行和其他金融中介的過度承擔風險。Hameed和Rose(2018)[10]同樣在開放經濟的視角下研究發(fā)現(xiàn),負利率政策不會給進出口帶來積極的作用,也不會顯著影響一國的匯率波動。馬理等(2018)[11]基于歐元區(qū)宏觀經濟數(shù)據,研究發(fā)現(xiàn)負利率政策難以達到促進經濟復蘇與消除通縮的作用。陸超等(2019)[12]通過合成控制法研究負利率政策給歐元區(qū)造成的影響,結果同樣顯示負利率政策對于通脹以及經濟增長的影響并不顯著。也有學者認為負利率政策的作用是積極的,例如:Fukuda(2018)[13]通過對日本的研究發(fā)現(xiàn),負利率政策會對周邊國家的資本市場產生積極影響,通過正的溢出效應帶動整個區(qū)域的經濟增長。Dell’ Ariccia等(2018)[6]通過對歐元區(qū)和日本的研究發(fā)現(xiàn),相較于量化寬松政策,負利率較為明顯地降低了收益率曲線的遠端,提升了資產價格并降低了匯率,因此負利率有一定的積極意義。Abo-Zaid和Garín(2016)[14]進一步建立引入信貸摩擦與貨幣需求的新凱恩斯模型,指出存在最優(yōu)貨幣政策,其中政策利率為-4%。李杰等(2020)[15]則基于主要發(fā)達國家的樣本,探討利率水平對私人儲蓄的影響,認為負利率環(huán)境在一定程度上增強了貨幣政策傳導的有效性。

        三是負利率政策的微觀影響。Gauti等(2019)[16]發(fā)現(xiàn)對于瑞典的商業(yè)銀行而言,負利率確實造成政策利率與存貸款利率的脫節(jié)。Ioannidou等(2015)[17]發(fā)現(xiàn),負利率會改變銀行的風險偏好,隨著短期利率下降,銀行風險承擔水平顯著上升。Adrien等(2019)[18]則在研究意大利抵押貸款機構在負利率政策施行前后的行為時,發(fā)現(xiàn)零售隔夜存款占總資產比率較高的銀行對新的固定利率抵押貸款收取更多費用,銀行融資結構可能對負政策利率的傳導發(fā)揮重要作用。此外,部分學者已經開始關注到負利率政策對商業(yè)銀行盈利能力可能造成的沖擊。Dell’ Ariccia等(2017)[19]、孫國峰和何曉貝(2017)[7]通過理論闡述及模型模擬,認為“存款利率零下限”問題的存在使得負利率對銀行利息收入產生負面影響。熊啟躍和王書朦(2020)[20]評估了負利率政策對銀行凈息差這一項指標的影響,發(fā)現(xiàn)負利率環(huán)境下銀行凈息差對政策利率下調的敏感性明顯增強。Heider等(2019)[21]則通過DID將高存款比例銀行作為實驗組,低存款比例銀行作為對照組,討論存款比例異質性對銀行總資產收益率的影響??v觀已有文獻,現(xiàn)有研究成果更多關注負利率政策對商業(yè)銀行的凈息差、利息收入等特定指標的影響,而理論上商業(yè)銀行的盈利來源是多樣的,負利率政策對不同盈利指標的影響很可能存在顯著差異。同時,這些不同的盈利指標共同構成了商業(yè)銀行的整體盈利能力,但現(xiàn)有文獻對負利率政策影響商業(yè)銀行整體盈利能力的研究卻相對匱乏。

        (二)理論分析與研究假設

        貨幣政策對商業(yè)銀行的影響是復雜且多樣的(Albertazzi和Gambacorta,2009[22])。就歐元區(qū)而言,歐洲央行可以通過利率走廊機制將短期市場利率控制在特定的目標附近,而利率水平的變動無疑會對商業(yè)銀行盈利能力及盈利結構產生影響(Alessandri和Nelson,2015[23])。在正利率時期,已有文獻證明了這種相關性的存在(Borio等,2015[24];劉志洋和李風鵬,2016[25])。但是,當名義利率降為負值以后,這種影響可能會與正常時期有所不同。根據衡量商業(yè)銀行經營狀況的基本等式:凈利息收入+非利息收入-非利息支出=稅前凈利潤,筆者將分別闡述負利率政策對商業(yè)銀行盈利能力的影響機制。

        1.負利率政策與銀行凈利息收入。

        凈利息收入主要指銀行發(fā)放貸款的利息收入減去客戶存款的利息支出后的剩余部分,即銀行作為信用中介機構賺取存貸利差的傳統(tǒng)路徑,也是傳統(tǒng)商業(yè)銀行業(yè)務收入中的核心。通常來說,利率水平與銀行凈利息收入是高度相關的。Borio等(2015[24])認為,利率水平至少會通過以下四個渠道影響凈利息收入:一是零售存款的稟賦效應;二是資本的稟賦效應;三是相互抵消的“價格效應”及“數(shù)量效應”;四是重新定價滯后和信用損失核算的動態(tài)均衡轉換。其中,渠道一和四都是基于存款利率有相當調整空間的假設。但是在低利率及負利率時期,存款利率遭遇“零下限”約束,浮動彈性極低,利率水平將不能再通過這些渠道作用于凈利息收入,或者說作用的效果將大大降低。而資本的稟賦效應作為零售存款稟賦效應的極端情況也是可以忽略的。對于“價格效應”及“數(shù)量效應”,負利率的引入將很大程度上改變其作用機制:常規(guī)時期,央行放寬貨幣政策將導致市場利率的下降,商業(yè)銀行可以以更低的成本獲取央行短期資金或同業(yè)拆借。由于銀行間競爭的存在,更低的資金獲取成本導致商業(yè)銀行下調其貸款利率。由于非存款類融資比例的上升及維持利潤率的原因,貸款利率的下調通常伴隨著存款利率的同步下調(Dell’ Ariccia等,2017[19])。商業(yè)銀行將低融資成本以存貸利率下調的形式轉嫁給企業(yè)及居民,社會貸款需求將得到提振,存貸利差保持相對穩(wěn)定,利率下降的“數(shù)量效應”占據主導,此時寬松的貨幣政策將產生正面作用。當政策利率降至負值區(qū)間后,貸款利率由于銀行間競爭隨之下降,按照傳統(tǒng)的傳導路徑,存款利率理應同步下調,但是商業(yè)銀行由于擔心客戶流失與對其聲譽可能造成的影響,往往不愿對儲戶實行負的存款利率(Gauti等,2019[16]),存款利率遭遇“零下限”約束,存貸款利率開始發(fā)生偏離。隨著負利率的進一步深入,利差空間不斷壓縮產生的“價格效應”將占據主導,銀行凈利息收入將受到損失?;谝陨侠碚摷艾F(xiàn)實分析,本文提出假設1:

        H1:負利率環(huán)境下,由于存款利率零下限的制約,凈利息收入將隨政策利率水平下降而減少。

        2.負利率政策與銀行非利息收入。

        非利息收入即商業(yè)銀行除去傳統(tǒng)存貸利差收入以外的其他收入。對歐元區(qū)銀行來說,非利息收入往往占據了相當?shù)谋壤?通常占其總營業(yè)收入的50%以上)。利率水平會通過以下兩個渠道對非利息收入產生影響:一是影響相關金融資產的估值。通常來說,按照資產價格的貼現(xiàn)算法,市場利率的下降會降低資產貼現(xiàn)率,抬升資產價格。銀行可以自主決定保留或出售該資產,由于資產估值提升帶來的額外收益在會計處理下將被計入所有者權益或直接加至損益表中,將對銀行利潤產生影響(Borio等,2015[24])。二是影響中間費用收入。包含銀行表外業(yè)務、投行業(yè)務等,該部分的利潤通常占非利息收入的一半以上(劉志洋和李風鵬,2016[25])。銀行收取這部分費用的渠道是相當豐富的,包括從直接與借貸相關的活動(如信貸額度、交易服務等),到各種投行類型的活動(如并購、做市等),因此在常規(guī)時期很難將其和利率水平建立明確的聯(lián)系。但是,當利率水平處于低位時,較低的無風險收益率使得用戶對于資產保值與升值的需求增加,銀行提供專業(yè)資產管理服務帶來的收益增加。負利率環(huán)境下,由于資產價格推升以及各種中間費用及傭金收入的增加,非利息收入比例將在一定程度上有所提升。同時,由于凈利息收入減少,銀行為維持其利潤水平,存在主動拓展各種非利息收入渠道的激勵。綜上分析,本文提出假設2:

        H2:負利率時期銀行盈利結構發(fā)生變動,非利息收入將隨政策利率水平下降而增加。

        3.負利率政策與銀行非利息支出。

        銀行非利息支出是指銀行在經營過程中除去傳統(tǒng)業(yè)務支付利息以外的成本項目,包括管理費用、固定資產折舊、宣傳及招待費用等。該指標在一定程度上反映了商業(yè)銀行控制成本的能力,通常與銀行經營狀況、宏觀經濟預期等因素有關。商業(yè)銀行作為經營風險的特殊企業(yè),需要以豐補歉(陸靜等,2013[26])。盡管支付客戶存款利息的多少幾乎不可控,在追求利潤最大化的目標下,商業(yè)銀行仍然可以通過削減人力資本和各種其他費用的手段減少非利息支出。Dell’ Ariccia等(2017[19])指出,在負利率環(huán)境下,傳統(tǒng)存貸業(yè)務盈利受損、政策不確定性增加。為保護整體利潤水平,商業(yè)銀行將主動縮減管理及額外費用預算以規(guī)避損失。由此,本文提出假設3:

        H3:負利率環(huán)境下,銀行非利息支出將隨政策利率水平下降而減少。

        4.負利率政策與銀行整體盈利能力。

        通常,資產收益率(ROA)被用作衡量商業(yè)銀行的整體盈利水平(Alper和Anbar,2011[27];Bolt等,2012[28])。根據等式:凈利息收入+非利息收入-非利息支出=稅前凈利潤,資產收益率的變動會由凈利息收入、非利息收入與非利息支出共同決定。原則上,當各項的相對大小無法明確時,這種加總的影響是不確定的(Borio等,2015[24])。根據本研究的理論分析,負利率政策對銀行凈利息收入產生負面影響,然而非利息收入的增加以及非利息支出的減少將在一定程度上彌補這一損失。需要注意的是,貸款損失撥備作為會計處理中不可忽視的指標,也會對ROA的計算產生影響。但是在貨幣政策寬松時期,利率下降導致的貸款違約率下降與新增貸款預期風險承擔的增加也會相互抵消((Borio和Zhu,2008[29]),該項將不會出現(xiàn)顯著變化。由此,本文提出假設4:

        H4:負利率政策對于商業(yè)銀行整體盈利能力的影響不顯著。

        三、實證研究設計

        (一)樣本選擇與數(shù)據來源

        本文選取2011—2018年間歐元區(qū)銀行業(yè)數(shù)據,剔除有一年以上數(shù)據缺失的商業(yè)銀行個體,參考銀行官網披露的財務報表補全數(shù)據,對剩下的缺漏值采用回歸插補法填補,最終得到歐元區(qū)61家銀行共488個觀測值的年度平衡面板數(shù)據(1)這61家商業(yè)銀行中包括法國14家、西班牙9家、荷蘭8家、德國7家、芬蘭6家、比利時3家、奧地利2家、愛爾蘭2家、意大利2家、立陶宛2家、盧森堡2家、葡萄牙2家、拉脫維亞1家、馬耳他1家。。樣本涵蓋了歐元區(qū)銀行資產排名前10名中的全部以及前30名中的23家銀行,資產額覆蓋了歐元區(qū)銀行總資產額的65%以上,具備一定的代表性。商業(yè)銀行的微觀數(shù)據來自Bankscope數(shù)據庫,剩余數(shù)據來自Eurostat及ECB統(tǒng)計數(shù)據庫。

        (二)變量選取與說明

        1.被解釋變量。

        根據理論分析中對于商業(yè)銀行盈利結構的討論并參考相關文獻,本文選取凈利息收入、非利息收入、非利息支出、資產收益率(Albertazzi和Gambacorta,2009[30];Rajan,2013[31];Borio等,2015[24])作為衡量銀行經營過程中盈利狀況的指標。

        2.解釋變量。

        本文選取歐元加權平均隔夜利率(EONIA)作為市場利率水平的代理變量(2)EONIA是歐元區(qū)內指定銀行的歐元隔夜拆借利率的加權平均值,它由歐洲央行根據EURIBOR和相關金融衍生品市場指數(shù)制定,是針對歐元區(qū)市場的有效基準利率。,并且參照Borio等(2015)[24]、Borio和Gambacorta(2017)[32]的做法計算其年度加權平均值,作為衡量該年度利率水平的指標。

        進一步,本文采用虛擬變量區(qū)分常規(guī)時期與負利率時期。參照Borio和Gambacorta(2017)[32]對于正利率時期的定義,選定2015—2018年為負利率時期,賦值為1;其余時期賦值為0。

        3.控制變量。

        銀行規(guī)模、流動性水平、資本充足率、融資結構等指標的異質性會造成銀行市場份額、可貸資金成本、信息成本的差異,進而影響銀行的行為與盈利能力(Stein,1998[33];Kashyap和Stein,2000[34]; Kishan和Opiela,2000[35];Adrian和Shin,2010[36]),因此選用其作為銀行特征層面控制變量。本文選擇總資產的自然對數(shù)衡量銀行規(guī)模,流動資產(現(xiàn)金及證券)與總資產之比衡量流動性水平,權益資本與總資產之比衡量資本充足率,存款總額與總資產之比衡量融資結構。

        需要注意的是,除了個體特征及相關政策以外,銀行盈利能力往往還會受到宏觀經濟環(huán)境的影響(Altavilla等,2018[37]),故本文將經濟增長率以及通脹水平作為宏觀層面指標加入控制變量組。

        本文主要變量的具體說明詳見表1。

        表1 主要變量說明

        (三)模型構建

        根據理論分析并參考Borio等(2015)[24]的研究,本文構造以下動態(tài)模型考察銀行盈利狀況,如式(1)所示:

        Yit=α+βYit-1+γΔrit+φΔrit×NIRPit+δXit-1+λZit+εit

        (1)

        其中:Yit為商業(yè)銀行盈利情況,包括niiit、nniiit、nieit及roait,作為模型中的被解釋變量;Δrit為利率水平的差分,代表利率變動情況;Δrit與NIRPit的交互項度量引入負利率政策對于銀行盈利能力的影響。綜合考慮(γΔrit+φΔrit×NIRPit)項:當NIRPit虛擬變量取0時,該項系數(shù)為γ,表征常規(guī)時期利率變動的影響;當NIRPit虛擬變量取1時,該項系數(shù)為(γ+φ),表征負利率時期利率變動的影響,而系數(shù)φ正是衡量了引入負利率政策對被解釋變量造成的影響。事實上結合本文研究背景,此交互項亦可看作分段函數(shù)的形式,如式(2)所示:

        Yit=α+βYit-1+γΔrit+δXit-1+λZit+εit(正利率時期)

        Yit=α+βYit-1+(γ+φ)Δrit+δXit-1

        +λZit+εit(負利率時期)

        (2)

        其中:Xit-1是包含銀行規(guī)模、流動性水平、資本充足率、融資結構的向量,控制可能對被解釋變量產生影響的銀行個體特征,為防止同期相關性造成的結果偏差,對其進行滯后處理;Zit包含GDP增長率、CPI通脹率,控制宏觀經濟狀況對商業(yè)銀行的影響;εit為不可觀測擾動項??紤]到銀行盈利狀況往往與上一期存在相關性,本文同樣將Yit-1加入模型。

        四、實證檢驗結果分析

        (一)描述性統(tǒng)計與分析

        本文將所有變量按照正利率時期與負利率時期分別展示,表2報告了具體的變量描述性統(tǒng)計結果。首先可以看到,在正利率時期,銀行凈利息收入占總資產比例平均為1.389 4%,非利息收入占總資產比例為1.724 0%,高于凈利息收入。這說明非利息收入在歐元區(qū)商業(yè)銀行總營收中占據了相當大的比重,也從另一個側面印證了對其考察的必要性。其次,對各個指標正負利率時期的變化進行縱向比較:銀行凈利息收入均值由正利率時期的1.3894%降至負利率時期的1.378 3%、非利息收入由1.724 0%升至1.737 9%、非利息支出由2.105 1%降至1.950 1%、資產收益率由0.484 5%升至0.485 6%,總體上與研究假設中的趨勢保持一致。銀行層面的控制變量均有不同程度的變化:銀行總資產的自然對數(shù)由18.031 0降至17.930 3、流動性水平由23.001 2%升至25.633 6%、資本充足率由6.792 1%升至8.593 4%、存款占比由46.373 2%升至52.552 1%。對于宏觀經濟變量來說,經濟增長率在正負利率時期的均值分別為0.475 0%和2.100 0%,通貨膨脹率為0.950 0%和0.975 0%,反映了歐元區(qū)面臨的嚴峻經濟形勢。下文筆者將在理論分析與研究假設的基礎上,結合設定的實證模型進行更為嚴謹?shù)姆治觥?/p>

        表2 變量統(tǒng)計性描述

        (二)實證結果分析

        由于被解釋變量商業(yè)銀行盈利能力指標并不是完全的外生變量,它可能與銀行規(guī)模、流動性水平、資本充足率、融資結構之間存在一定關聯(lián)與相互影響。為了避免內生性造成的結果偏差,本文采用系統(tǒng)GMM進行估計,實證檢驗結果如表3所示。

        1.負利率政策與銀行凈利息收入。

        表3列(1)的回歸結果顯示,凈利息收入總體上隨利率水平下降呈現(xiàn)出倒U型。利率變動(Δrit)的系數(shù)為-0.248 7,在10%的水平上顯著,說明常規(guī)時期銀行凈利息收入與利率水平反向變動,與理論分析一致。即在正利率時期,貨幣當局調低政策利率時,銀行存貸款利率同步下調,更低的貸款成本在一定程度上刺激了實體部門信貸,穩(wěn)定利差下銀行凈利息收入增加。貨幣政策與負利率虛擬變量的交互項(Δrit×NIRPit)系數(shù)為1.050 4,在1%的水平上顯著,說明由于存款利率存在零下限,負利率環(huán)境造成的存貸款利率分離擠壓了銀行存貸業(yè)務盈利能力,更加寬松的貨幣政策將對銀行凈利息收入產生顯著負面影響,并且這種負面影響隨著負利率政策的深入不斷加深,銀行凈利息收入以實施負利率為轉折點呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢。假設1得到驗證。

        表3 基于系統(tǒng)GMM的估計結果

        銀行特征控制變量方面,銀行規(guī)模(sizeit)的影響系數(shù)為-0.484 6,在1%的水平上顯著,說明銀行凈利息收入隨規(guī)模增加而減少??赡艿慕忉屖沁@些銀行具有較大的客戶存款數(shù)量,由于商業(yè)銀行在吸收存款時不具備自主選擇能力,因此存款利率零下限問題將使其承擔更為繁重的負債成本。另一方面,隨著負利率政策的實施,較大存量的可變利率貸款收益減少。同時,規(guī)模較大的商業(yè)銀行在調整其經營模式時成本往往更高,在遭遇經濟下行時將承擔更大風險(Nucera等,2017[38])。宏觀經濟控制變量方面,通貨膨脹(CPIit)的影響系數(shù)為-0.106 2,在1%的水平上顯著,說明在通縮嚴重的2014、2015、2016年,歐元區(qū)銀行業(yè)整體的凈利息收入水平優(yōu)于其他年份。

        2.負利率政策與銀行非利息收入。

        表3列(2)的回歸結果顯示,非利息收入滯后一期(Yit-1)的影響系數(shù)為0.239 2,在10%的水平上顯著,說明銀行除貸款利息外的其他業(yè)務收入具有連續(xù)性,即當期非利息收入同上一期呈現(xiàn)正相關關系。此外,非利息收入總體上隨利率水平下降呈現(xiàn)出U型。利率變動(Δrit)的系數(shù)為0.238 9,在10%的水平上顯著,說明在正利率時期傳統(tǒng)存貸業(yè)務收入一定程度上對非利息收入產生了“擠出”,即商業(yè)銀行的營收重心置于傳統(tǒng)存貸業(yè)務賺取利差上,其他中間業(yè)務產生的非利息收入僅作為補充。交互項(Δrit×NIRPit)的系數(shù)為-0.333 8,在10%的水平上顯著,表明在負利率環(huán)境下,由于存貸業(yè)務盈利能力受損及凈息差壓力的高企,銀行產生改變其經營結構的激勵。即商業(yè)銀行會增加諸如交易業(yè)務、咨詢業(yè)務等各類其他業(yè)務的規(guī)模,進而賺取手續(xù)費與傭金等更為穩(wěn)定的非利息收入。而且會計處理下資產估值提升帶來的額外收益也對非利息收入產生正面影響??傮w來看,負利率時期銀行盈利結構發(fā)生顯著變化,利率水平與非利息收入呈負相關關系。假設2得到驗證。

        3.負利率政策與銀行非利息支出。

        表3列(3)的回歸結果顯示,非利息支出滯后一期(Yit-1)的影響系數(shù)為0.714 1,在1%的水平上顯著,說明滯后一期的非利息水平會對當期產生正向影響,即商業(yè)銀行對各種人力資本及其他費用的調整存在一定的“粘性”。此外,利率變動(Δrit)的系數(shù)為-1.886 0,在5%的水平上顯著。交互項(Δrit×NIRPit)的系數(shù)為7.627 3,與Δrit異號,且在10%的水平上顯著,表明負利率時期存在非利息支出與利率水平同向變動的趨勢,即支出隨利率的下降而顯著減少。假設3得到驗證。進一步說明了由于凈利息收入下降與盈利結構調整成本的存在,銀行在負利率政策引入后的非常規(guī)時期將進一步縮減開支以維持其利潤。

        4.負利率政策與銀行資產收益率。

        表3列(4)的回歸結果顯示,利率變動(Δrit)的系數(shù)為0.992 7,在5%的水平上顯著,說明在正利率時期銀行整體收益下滑。這是由于金融危機以來銀行業(yè)長期積累的高額壞賬及疲軟的實體經濟表現(xiàn)共同導致。而利率變動與虛擬變量交互項(Δrit×NIRPit)的影響在統(tǒng)計上并不顯著,即隨著負利率政策的實施銀行資產收益率并沒有呈現(xiàn)出顯著的變化趨勢。這說明負利率時期銀行通過主動調整經營模式、增加非利息收入、縮減支出等方式在一定程度上對沖了由于凈利息收入減少而對整體利潤水平產生的負面影響,資產收益率相較于正利率時期基本保持穩(wěn)定。

        銀行特征控制變量方面,銀行規(guī)模(sizeit)的影響系數(shù)為-1.062 8,在5%的水平上顯著,與凈利息收入的分析類似,較大的資產負債規(guī)模基數(shù)與相對高昂的結構調整成本可能是造成這一負面影響的原因。資本充足率(capiit)的影響系數(shù)為6.620 2,在1%的水平上顯著,這是由于當銀行所處外部環(huán)境存在不確定性時,銀行資本儲備作為應對風險的緩沖資金,可以有效防止預期外的損失,同時上一期資本金可以作為內部融資從而減少銀行當期外部融資成本(De Young等,2015[39])。

        Hansen J(3)Hansen(1982)提出的檢驗工具變量過度識別的方法,相較于傳統(tǒng)的Sargan檢驗,其可以識別異方差問題。與AR(2)的檢驗結果在統(tǒng)計上均不顯著,拒絕了殘差二階自相關與過度識別的原假設,說明動態(tài)GMM模型的工具變量設計合理。綜合以上實證研究結果,本研究發(fā)現(xiàn),在負利率政策實施后,商業(yè)銀行的整體盈利能力保持平穩(wěn),但盈利結構卻發(fā)生了顯著變化。假設4得到驗證。

        五、穩(wěn)健性檢驗

        (一)使用凈息差及股東權益回報率指標替換凈利息收入與資產收益率

        凈息差(NIM)是銀行凈利息收入與生息資產的比值,股東權益回報率(ROE)是凈利潤與股東權益的比值。這兩項指標也經常被用來衡量商業(yè)銀行的盈利能力(Alper和Anbar,2011[27])。為進一步檢驗本研究結論的一般性,筆者將原模型中的凈利息收入及資產收益率替換為凈息差及股東權益回報率進行檢驗,回歸結果如表5所示。

        對于凈息差,表5列(1)的結果顯示,交互項(NIRPit×Δrit)的系數(shù)為0.953 0,在5%的水平上顯著,印證了負利率政策對凈利息收入的負面影響。即無論被解釋變量的分母是總資產或生息資產,檢驗結果保持一致。類似地,銀行規(guī)模(sizeit)的系數(shù)為-0.453 9,在5%的水平上顯著,表明凈息差會隨銀行規(guī)模擴大而減少。通貨膨脹(CPIit)也會對凈息差產生顯著的負面影響。此外,銀行流動性水平(liqit)的影響系數(shù)為-0.988 0,在5%的水平上顯著。資本充足率(capiit)的影響系數(shù)為-2.459 2,在1%的水平上顯著。融資結構(finit)的影響系數(shù)為0.786 4,在10%的水平上顯著。這說明凈息差會受到更多銀行層面控制變量的影響。

        表5 替換凈利息收入與資產收益率后的實證結果

        對于股東權益回報率,表5列(2)的結果顯示,交互項(NIRPit×Δrit)的系數(shù)雖然為-0.230 9,但是在統(tǒng)計意義上并不顯著,與資產收益率(ROA)的回歸結果一致,表明負利率政策并未對銀行的整體盈利能力造成顯著沖擊。銀行規(guī)模(sizeit)的影響系數(shù)為-0.174 8,在10%的水平上顯著,說明股東權益回報率與銀行規(guī)模呈現(xiàn)負相關關系。其他銀行層面的控制變量及宏觀變量并未對ROE產生顯著影響,再次印證了銀行股東權益回報率的相對獨立(Alper和Anbar,2011[27])。

        (二)使用EURIBOR利率指標替換原EONIA利率

        歐洲銀行間同業(yè)拆借利率(EURIBOR)是歐元區(qū)另一個被廣泛使用的參考利率,并且也常常作為市場利率水平的代理變量(Heider等,2019[21];Schmidt和Nautz,2012[40];Galardo和Guerrieri,2017[41])。為控制利率指標選取的特殊性,筆者使用歐洲銀行間歐元三個月同業(yè)拆借利率(EURIBOR)作為市場利率的代理變量,替換原模型中的EONIA利率進行檢驗。主要回歸結果如表6所示。

        表6 替換原EONIA利率后的實證結果

        結果顯示,表6列(1)中,利率變動(Δrit)的系數(shù)為-0.583 9,在5%的水平上顯著;貨幣政策與負利率虛擬變量的交互項(Δrit×NIRPit)的系數(shù)為1.802 1,在1%的水平上顯著。列(2)中,Δrit的系數(shù)為0.379 6,在10%的水平上顯著;Δrit×NIRPit的系數(shù)為-0.571 2,在10%的水平上顯著。列(3)中,Δrit的系數(shù)為-4.707 9,在5%的水平上顯著;Δrit×NIRPit的系數(shù)為14.119 7,在10%的水平上顯著。這說明利率水平對銀行凈利息收入、非利息收入與非利息支出的影響在正負利率時期是相異的,負利率的引入在一定程度上改變了銀行盈利結構,與本文的實證結果保持一致。列(4)的結果顯示,Δrit×NIRPit的系數(shù)依然不顯著,表明負利率政策的實施并未對商業(yè)銀行整體盈利能力產生顯著影響。

        綜合以上分析,本研究的模型設計及研究結果具有良好的穩(wěn)健性。

        六、研究結論與展望

        (一)研究結論

        隨著越來越多的國家已經或正在考慮推出負利率,負利率政策的宏微觀影響效果越發(fā)受到學界和業(yè)界的關注。本研究聚焦“負利率政策對商業(yè)銀行盈利能力影響”這一主題,從歐元區(qū)實施負利率后遇到的“存款利率零下限”問題切入,實證檢驗了負利率對歐元區(qū)商業(yè)銀行盈利能力的影響,揭示了由于存款利率零下限約束,負利率政策破壞了商業(yè)銀行穩(wěn)定的存貸款利差,進而影響商業(yè)銀行盈利能力的內在邏輯?;谪摾收邔嵤┖髿W元區(qū)商業(yè)銀行的整體盈利能力保持基本穩(wěn)定,而盈利結構發(fā)生了顯著變化的實證結果,我們得出如下研究結論。

        第一,實施負利率政策的后果未必直接影響到商業(yè)銀行的整體盈利能力。我們的研究結果顯示,負利率政策的實施并未對商業(yè)銀行的整體盈利能力造成顯著影響。具體而言,在負利率環(huán)境下,雖然存款利率“零下限”約束使得商業(yè)銀行傳統(tǒng)存貸業(yè)務的凈利息收入受到擠壓,但是商業(yè)銀行在追求利潤最大化的激勵下依然可以通過拓展收入渠道、控制成本等方式維持其總體利潤水平。這樣,負利率政策的實施使得政策利率持續(xù)下降,但并未對銀行資產收益率(ROA)或股東權益回報率(ROE)產生顯著影響。

        第二,實施負利率政策會影響商業(yè)銀行的盈利結構。從我們研究的實證結果看,負利率政策實施后,商業(yè)銀行的盈利結構發(fā)生了顯著變化。在負利率環(huán)境下,由于穩(wěn)定的存貸款利差遭到破壞,銀行凈利息收入隨政策利率下行而減少。為保護整體利潤水平,商業(yè)銀行會通過傭金及各種服務費用等渠道增加非利息收入。同時,銀行會主動縮減管理及額外費用以規(guī)避由凈利息收入減少帶來的損失。最終的結果是,隨著政策利率水平的下降,商業(yè)銀行凈利息收入減少、非利息收入增加、非利息支出減少。

        (二)政策啟示

        我國現(xiàn)階段正處于貨幣政策調控方式轉型的重要時期,如何檢驗轉型中貨幣政策調控及其方式的微觀效果,也需做多重考量。上述研究及其結論,可以給予我們以下幾點啟示。

        第一,中國的貨幣政策調控方式亟需向“價格型”為主的貨幣政策轉型。對于我國來說,由于早期實行計劃經濟體制,為使商業(yè)銀行發(fā)揮出類似政府開發(fā)性金融機構的功能,利率體系長期受到高度管制,央行在貨幣政策操作目標上也以流動性水平、貨幣總供給等數(shù)量型指標為主。然而,隨著金融市場的逐漸成熟、市場配置資源能力的加強以及金融創(chuàng)新程度的加深,數(shù)量型貨幣政策調控的靈活性及有效性均明顯下降,貨幣政策亟須由“數(shù)量型”向“價格型”轉型。但是,隱性的“利率雙軌制”卻極大地阻礙了我國貨幣政策價格型調控框架的形成。對于歐元區(qū)來說,盡管具備相對成熟的利率傳導體系,但是負利率政策的引入在一定程度上打破了這種局面。存款利率的下調粘性極大地降低了負利率的傳導效率,存在政策利率“軌”與存款利率“軌”并行的狀況,同樣形成了一種獨特的“雙軌制”現(xiàn)象。這種傳導的阻滯外化為對商業(yè)銀行的一系列影響。應當認識到,不同層次利率之間的平滑傳導是構建價格型調控框架的重要基礎。這就要求我國在消除市場壁壘、打通利率傳導渠道及構建現(xiàn)代金融體系等方面繼續(xù)發(fā)力,重中之重是要加快利率市場化改革,優(yōu)化貨幣政策最終目標體系,盡快明確短期政策利率及其目標水平,探索符合中國實際的利率決策規(guī)則,提高調控的規(guī)則性和透明度。

        第二,我們應該更加重視貨幣政策微觀效果的檢驗。貨幣政策對經濟社會的影響是深刻且復雜的。在“新冠疫情”爆發(fā)、經濟下行壓力巨大的情況下,貨幣政策不僅要關注政策本身與最終目標,更要精細地考察貨幣政策對居民、企業(yè)、商業(yè)銀行等經濟主體的微觀影響。從本研究可以看出,商業(yè)銀行一方面承擔著貨幣創(chuàng)造的重要職能,另一方面作為企業(yè)同樣具有追求利潤最大化的動力。負利率政策對商業(yè)銀行的沖擊事實上也大大限制了歐洲央行貨幣政策的有效性。就我國的實際情況來看,商業(yè)銀行的發(fā)展存在長期的不平衡問題,中小銀行在盈利能力、資產質量、資本充足水平等方面與大型銀行均有較大差距,而民營及小微企業(yè)融資又更加依賴于深耕地方的中小銀行。因此,現(xiàn)階段中國貨幣政策的制定至少在銀行層面應當是差異化的。

        (三)局限與展望

        本研究揭示了負利率政策 影響商業(yè)銀行盈利能力的內在邏輯,豐富了負利率政策微觀影響方面的現(xiàn)有文獻。但是,負利率問題作為一個新興的貨幣政策實踐問題,無論在理論方面還是在現(xiàn)實方面都有眾多問題需要進一步的研究和解決:第一,負利率與貨幣政策信貸傳導機制問題。負利率政策對商業(yè)銀行的盈利能力及盈利結構產生了影響,那么這種影響是否會進一步沖擊商業(yè)銀行的放貸行為,并進而影響“貨幣政策—銀行信貸—最終目標”這一傳統(tǒng)的貨幣政策信貸傳導機制,是值得進一步研究的。第二,多種貨幣政策工具的綜合評估問題。2008年金融危機爆發(fā)以來,世界各國除了引入負利率政策以外,部分發(fā)達經濟體還綜合運用了量化寬松、前瞻性指引等非常規(guī)貨幣政策工具。理論上,不同工具之間存在交互效應且共同對經濟產生影響。因此,將負利率及其他政策工具結合并統(tǒng)一到一個框架下進行研究有望成為未來的重點方向之一。第三,負利率的溢出效應。由于2020年全球“新型冠狀病毒”的全球性爆發(fā),各國央行為應對疫情,開啟了新一輪的貨幣政策“寬松浪潮”。隨著越來越多的國家正在考慮或即將推出負利率,該政策的溢出效應也是未來需要密切關注的問題之一。

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