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        利率市場化對城市商業(yè)銀行盈利模式的影響研究

        2023-12-22 11:00:39張婷張雅玲
        時代金融 2023年12期
        關(guān)鍵詞:利率商業(yè)銀行效應(yīng)

        張婷 張雅玲

        伴隨著我國利率市場化進程逐漸加快,利率市場化已經(jīng)成為人們廣泛關(guān)注和探索研究的問題。央行自2015年10月23日宣布不再嚴(yán)格控制存款利率上限,這標(biāo)志著利率管制基本放松。在利率市場化推進的大環(huán)境下,商業(yè)銀行傳統(tǒng)存貸利差空間逐漸被壓縮,傳統(tǒng)盈利模式難以維系。因而深入分析利率市場化對城市商業(yè)銀行盈利模式的作用影響顯得至關(guān)重要。本文首先通過建立面板數(shù)據(jù)模型從整體上來分析二者之間的互動關(guān)系,再者通過對比分析,旨在區(qū)分市場利率化對國有商業(yè)銀行和城商行的影響程度是否存在顯著差異,最后根據(jù)結(jié)論為我國城市商業(yè)銀行的良好發(fā)展提供針對性建議。

        城市商業(yè)銀行規(guī)模相對較小,業(yè)務(wù)種類發(fā)展不如大型商業(yè)銀行齊全,抗風(fēng)險能力更弱,為應(yīng)對利率市場化帶來的沖擊,急需通過加速業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型,優(yōu)化盈利模式,深入調(diào)整盈利結(jié)構(gòu),實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

        一、數(shù)據(jù)處理

        根據(jù)商業(yè)銀行盈利模式現(xiàn)狀,并鑒于數(shù)據(jù)的可得性,我們選取2013年—2020年中國25家商業(yè)銀行盈利數(shù)據(jù)作為研究樣本(包含5家國有銀行、20家城市商業(yè)銀行)。下列表格為變量的一覽表:

        為分析市場利率化對城商行盈利模式轉(zhuǎn)型的研究,本文使用面板數(shù)據(jù)估計如下模型:

        (公式1-1)

        其中,α,βi(i=0,1,…,6),ε分別表示常數(shù)項、利率市場化程度的系數(shù)、其他變量系數(shù)、隨機誤差項。

        (一)面板單位根

        在使用面板回歸模型分析之前,為防止虛假回歸,也要像使用時間序列分析那樣,需要對變量進行平穩(wěn)性檢驗。結(jié)果顯示所有都為非平穩(wěn)變量,于是對各個變量取差分,這里用符號“△”表示差分,再對差分變量進行檢驗,此時所有指標(biāo)的LLC和ADF檢驗量對應(yīng)的檢驗概率都小于顯著性水平0.05,這表明差分后的變量為平穩(wěn)變量,因此各個原始指標(biāo)都應(yīng)為一階單整過程。

        (二)面板協(xié)整檢驗

        由于各個變量都是一階單整過程,因此需要進一步檢驗這些變量之間是否具有協(xié)整關(guān)系,本文使用基于KAO提出的面板協(xié)整ADF檢驗量,檢驗結(jié)果如表2所示。顯然,表2顯示存在協(xié)整關(guān)系。因此,本文的面板回歸模型并非偽回歸,因而分析是有效的。

        二、面板回歸分析

        本文首先將25家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)混合在一起進行整體分析,然后再引入虛擬變量方法,比較分析五大國有商業(yè)銀行與20家非國有商業(yè)銀行的市場利率化對城商行盈利能力的差異。

        (一)商業(yè)銀行整體研究

        在使用面板模型分析之前,首先要進行面板模型選擇檢驗研究,第一步是確定使用混合模型還是效應(yīng)模型,這可以通過F檢驗來確定。對于模型(公式1-1),計算得到F檢驗結(jié)果如表3所示。表3顯示,F(xiàn)檢驗值為6.925029,檢驗概率小于0.05,因此拒絕原假設(shè),表明模型(公式1-1)應(yīng)使用效應(yīng)模型進行分析。

        當(dāng)需要估計有效應(yīng)的模型時,還需要進一步區(qū)分是建立固定效應(yīng)模型還是選擇隨機效應(yīng)模型。這可以通過兩個途徑來識別。第一個途徑是通過豪斯曼檢驗來識別,該檢驗是基于固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型參數(shù)估計的差別來構(gòu)建檢驗量。從理論上來說,一般都可以通過豪斯曼檢驗識別兩類模型,但實踐中可能存在豪斯曼檢驗失效的情況,此時就需要根據(jù)第二種方法來識別,這就是根據(jù)兩種模型的研究背景來識別。一般來說,如果研究對象是來自某個總體的部分個體構(gòu)成的,那么這時宜使用隨機效應(yīng)模型;如果研究對象是研究對象的所有個體構(gòu)成的總體,那么這時就要考慮使用固定效應(yīng)模型。

        對模型(1)使用豪斯曼檢驗,得到結(jié)果如表4所示,豪斯曼檢驗值為0,這表明該檢驗失效,此時需要根據(jù)研究背景來選擇效應(yīng)模型。由于本文是從眾多的商業(yè)銀行中選擇了25家商業(yè)銀行進行分析,因此可以認(rèn)為是來自商業(yè)銀行總體中的部分個體構(gòu)成的樣本,因而應(yīng)該使用隨機效應(yīng)模型。

        同時為了說明解釋變量IRL的解釋作用,本文首先將因變量與所有控制變量進行面板回歸,稱為基礎(chǔ)模型,然后在此基礎(chǔ)上引入解釋變量IRL來估計模型(1),結(jié)果顯示,和基礎(chǔ)模型相比,引入解釋變量IRL之后,模型的解釋能力得到提升,該變量的系數(shù)為0.0938,t值為2.1603,在5%的顯著性水平下顯著,說明在控制其他變量影響之后,利率市場化程度IRL與非利息收入占比NIR呈現(xiàn)明顯的正向相關(guān)關(guān)系,這符合預(yù)期要求。

        (二)國有商業(yè)銀行與城商行比較研究

        為比較國有商業(yè)銀行與城商行兩者之間在回歸模型結(jié)構(gòu)上是否有顯著差異,本文引入虛擬變量,令虛擬變量dit=1,如果某銀行為五大國有商業(yè)銀行,則dit=0。因此模型變?yōu)槿缦碌墓剑?/p>

        (公式1-2)

        同樣對模型在(公式1-2)進行F檢驗。顯然對模型(公式1-2)而言,F(xiàn)檢驗表明也應(yīng)該使用效應(yīng)模型,豪斯曼檢驗結(jié)果顯示該檢驗結(jié)果仍然失效,因此,根據(jù)前文的敘述,模型(公式1-2)仍然使用隨機效應(yīng)模型進行估計,其中第一個模型也是不含解釋變量IRL及其與虛擬變量交乘項的基礎(chǔ)模型。

        表5顯示,在消除控制變量的影響之后,市場利率化指數(shù)IRL的系數(shù)估計為0.1309,且在5%的顯著性水平下顯著,而其與虛擬變量交乘項D*IRL為-0.1353,且在1%的顯著性水平下高度顯著。由于虛擬變量d為國有商業(yè)銀行時取值為1,所以對于國有商業(yè)銀行而言,IRL的系數(shù)應(yīng)該為-0.44,這實際上說明,國有商業(yè)銀行的非利息收入占比與市場利率化程度呈現(xiàn)反向的關(guān)系,這表明,因變量與解釋變量之間的關(guān)系在兩類銀行之間呈現(xiàn)截然不同的關(guān)系。另外,虛擬變量d與控制變量NPLR 、LNTA 、GDP、 M2的交乘項也高度顯著,這表明這幾個變量與非利息收入占比的關(guān)系,在兩類銀行之間也存在顯著的差異。

        三、結(jié)論

        根據(jù)實證結(jié)果主要得出如下幾點結(jié)論:第一,國有商業(yè)銀行之間非利息收入平均占比17.9%,變動較小,競爭力差異不大,但城商行該指標(biāo)平均值7.5%,變動范圍較大,說明各城商行之間競爭力有明顯差異,且普遍低于國有商業(yè)銀行。國有商業(yè)銀行存貸比平均值68.4%高于城市商業(yè)銀行平均值62.3%,說明城商行整體盈利能力低于國有商業(yè)銀行。國有商業(yè)銀行不良貸款率最高4.3%,最低0.9%,變動幅度較小,城市商業(yè)銀行不良貸款率最高達14%,最低0.1%,說明城商行整體發(fā)展水平不均衡,部分城商行忽略了貸款質(zhì)量。第二,利率市場化對商業(yè)銀行盈利模式轉(zhuǎn)變總體來說具有正向影響,尤其是利率市場化程度加深對城市商業(yè)銀行盈利模式轉(zhuǎn)型明顯具有促進作用,這表明利率市場化能夠推進城商行的轉(zhuǎn)變。然而這表現(xiàn)在國有銀行上卻存在些許不同。這是因為一方面,利率市場化水平的加深改善了金融市場秩序,金融市場環(huán)境也進入一個高水平的競爭狀態(tài),為銀行的發(fā)展創(chuàng)造一個公平競爭的良好環(huán)境。另一方面,我國城市商業(yè)銀行與國有銀行相比較具有自身的優(yōu)勢條件,轉(zhuǎn)型調(diào)整阻力小,城商行能夠迅速對市場做出調(diào)整。第三,銀行自身資產(chǎn)規(guī)模與盈利結(jié)構(gòu)調(diào)整之間存在正向關(guān)系,資產(chǎn)規(guī)模較大的銀行,非利息收入占比也較高。國有商業(yè)銀行總資產(chǎn)規(guī)模系數(shù)0.0249,大于城市商業(yè)銀行總資產(chǎn)規(guī)模系數(shù)0.0185,資產(chǎn)規(guī)模大的銀行規(guī)模優(yōu)勢越明顯,網(wǎng)點分布更加全面,客戶群體廣泛,更加有利于多元發(fā)展。

        四、對策建議

        隨著利率市場化進程加快,城市商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型顯得非常迫切。城市商業(yè)銀行面臨利率市場化的沖擊,傳統(tǒng)業(yè)務(wù)利潤被壓縮,利息凈收入增速變緩,利率風(fēng)險防范難度加大,這對城商行來說都是一場挑戰(zhàn),但是利率市場化勢在必行,城商行應(yīng)該積極調(diào)整業(yè)務(wù)類型,優(yōu)化資本配置,加速盈利模式轉(zhuǎn)型,促進自身持續(xù)健康發(fā)展。具體來說,加快城市商業(yè)銀行的盈利模式轉(zhuǎn)型有以下幾點建議:第一,差異化戰(zhàn)略定位。要加快轉(zhuǎn)型,找準(zhǔn)自身定位,發(fā)揮城商行品牌優(yōu)勢,區(qū)位優(yōu)勢,客戶優(yōu)勢,服務(wù)優(yōu)勢,培育特色業(yè)務(wù)。第二,擴張中間業(yè)務(wù)。擴張中間業(yè)務(wù)為城商行提供創(chuàng)收的可能性,這對城商行提出了新要求:創(chuàng)新服務(wù)體系,優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計。創(chuàng)新中間業(yè)務(wù)產(chǎn)品和創(chuàng)新服務(wù)對城商行來說可以避免同質(zhì)產(chǎn)品價格競爭,推出創(chuàng)新業(yè)務(wù)產(chǎn)品可以幫助城商行提高定價能力,增厚利潤。第三,推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。加強人才隊伍建設(shè),依托人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)金融服務(wù)體系。提高金融服務(wù)準(zhǔn)確性、時效性和預(yù)見性,從而提升品牌形象,擴大客戶群體、增強客戶黏性。第四,加強風(fēng)險預(yù)警和過程管理。增強風(fēng)險預(yù)警能力,加強人員隊伍風(fēng)險意識建設(shè),同時利用大數(shù)據(jù)等新技術(shù)構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警機制,多重防范分散風(fēng)險。構(gòu)建風(fēng)險過程管理體系,持續(xù)風(fēng)險監(jiān)測和計量,嚴(yán)格落實風(fēng)險過程約束。

        參考文獻:

        [1]趙藝霞.試論利率市場化背景下城市商業(yè)銀行盈利模式的轉(zhuǎn)型[J].經(jīng)濟與社會發(fā)展,2018:21-24.

        [2]王秋爽.利率市場化對商業(yè)銀行盈利能力影響的實證研究[J].中國商論,2020(14):21-24.

        [3]胡曉偉.城市商業(yè)銀行盈利能力決定因素分析——以南京銀行為例[D].東南大學(xué), 2021.

        [4]李偉,李波.利率市場化下城市商業(yè)銀行盈利能力的影響因素研究——基于62家城商行2014-2020年的面板數(shù)據(jù)[J].當(dāng)代金融研究, 2022(06): 33-45.

        作者單位:張婷,江西師范大學(xué)科學(xué)技術(shù)學(xué)院,助教;張雅玲,興業(yè)銀行上海分行。

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