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      非利息收入改善中國城市商業(yè)銀行績效了嗎?

      2016-05-30 15:57:25黃永興夏青
      商業(yè)研究 2016年10期
      關鍵詞:城市商業(yè)銀行

      黃永興 夏青

      摘要:本文利用中國40家城市商業(yè)銀行2007-2013年的非平衡面板數(shù)據(jù),以總資產(chǎn)收益率和經(jīng)風險調(diào)整后的資產(chǎn)收益率為標準考察銀行績效,采用廣義矩估計方法估計動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型,實證檢驗了中國城市商業(yè)銀行非利息收入業(yè)務的發(fā)展對銀行績效的影響,并采取廣義最小二乘法對實證結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗。結(jié)果表明:收入結(jié)構(gòu)多元化程度的加深能顯著提升城市商業(yè)銀行的績效水平,而非利息收入占比的增加反而會顯著降低城市商業(yè)銀行的績效水平。

      關鍵詞:城市商業(yè)銀行;非利息收入;銀行績效;廣義矩估計

      中圖分類號:F830.4 文獻標識碼:A

      一、引言

      金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的核心,銀行又是金融體系的重要組成部分。中國經(jīng)濟發(fā)展正處于“新常態(tài)”,經(jīng)濟增長放緩,市場需求下降。銀行業(yè)作為強順周期行業(yè),面對經(jīng)營環(huán)境的變化,也不可避免地進入“新常態(tài)”階段。根據(jù)16家上市銀行2015年第3季度業(yè)績報告,四大國有銀行的凈利潤增速進入了零時代,中小銀行的業(yè)績表現(xiàn)也頗為乏力。2016年是中國“十三五”的開局之年,面對較大的經(jīng)濟下行壓力,中國商業(yè)銀行該如何穩(wěn)定增長、尋求創(chuàng)新成為業(yè)界關注的焦點。

      至2015年10月,我國存貸款利率已經(jīng)全面放開,利率市場化改革基本完成,銀行業(yè)依靠存貸利差為主要收入來源的傳統(tǒng)經(jīng)營模式已難以實現(xiàn)凈利潤的快速增長。近年來的銀行年報顯示,各銀行的非利息收入占比在快速提升,中國銀行業(yè)正在將發(fā)展非利息收入作為應對利潤下降、推動金融創(chuàng)新、探索多元化發(fā)展的重要途徑。中國商業(yè)銀行開始采取措施大力發(fā)展非利息收入業(yè)務是基于非利息收入能夠提高商業(yè)銀行的利潤水平或者能夠降低銀行經(jīng)營風險這一前提(段玉琴,2011)。但縱觀國外相關文獻,對于非利息收入能否提高商業(yè)銀行績效水平,一直存在爭論。

      早期的學者從資產(chǎn)組合理論出發(fā),認為發(fā)展非利息收入業(yè)務使得業(yè)務多元化,有助于分散銀行經(jīng)營風險,提高銀行經(jīng)營績效(Eisemann,1976;Diamond,1984;Kroszner,1999;Rosie,2003等)。隨著金融市場的發(fā)展以及研究的深入,開始有學者提出不同的觀點。具有代表性的觀點主要有De Young & Roland(2001)、Stiroh(2004)、Mercieca(2007),這些學者通過實證研究發(fā)現(xiàn)非利息收入的發(fā)展會加大銀行收益的波動性、提升銀行的經(jīng)營風險,非利息收入與銀行績效水平之間不具有正向關系。

      由于中國非利息收入業(yè)務發(fā)展起步較晚,相關研究近年來才逐漸顯現(xiàn)。但由于指標選取、數(shù)據(jù)選擇的差異,不同學者的研究結(jié)論有所相悖。一部分學者(遲國泰,2006;盛虎,2008;赫國勝,2010)認為非利息收入的發(fā)展具有積極作用,能夠提高銀行經(jīng)營績效。究其原因,主要在于:非利息業(yè)務的發(fā)展能夠提高商業(yè)銀行收入結(jié)構(gòu)的多元化程度,可以擴大商業(yè)銀行的初始投入的獲利空間;我國商業(yè)銀行非利息收入中占比最多的是收入來源穩(wěn)定的手續(xù)費及傭金收入,波動性較小。另一部分學者(周好文和王菁,2008;婁迎春,2008;魏世杰,2010)的研究結(jié)果則恰好相反,即非利息收入的發(fā)展對商業(yè)銀行績效水平的影響并不顯著,甚至有負相關關系。在他們看來,由于我國非利息業(yè)務還處于起步階段,尚未形成規(guī)模經(jīng)濟,受波動性和成本的影響,非利息收入不能給商業(yè)銀行帶來績效的提升。原因可歸結(jié)為兩個方面:一是非利息收入具有較大波動性,無法對銀行績效產(chǎn)生穩(wěn)定的影響,二是非利息收入的成本投入過高抵消了收入結(jié)構(gòu)多元化產(chǎn)生的收益。

      近年來,大部分學者將不同規(guī)模的銀行進行了區(qū)分,研究非利息收入對中國不同類型商業(yè)銀行的影響。在對大型國有商業(yè)銀行績效的影響研究中,大部分學者(李泉等,2014;孔丹鳳等,2015)得出了正向的結(jié)論,即非利息收入的增長能夠提高中國大型國有商業(yè)銀行的績效水平。而對上市股份制商業(yè)銀行的研究結(jié)果則相反,趙洋(2013)、李泉(2014)、劉萍(2015)等的研究表明非利息收入對股份制銀行績效水平具有抑制作用。

      (四)統(tǒng)計方法

      本文在選擇衡量銀行績效水平的指標時,將風險與收益相結(jié)合,同時選取總資產(chǎn)收益率(ROA)以及經(jīng)風險調(diào)整的資產(chǎn)收益率(RAROA)來衡量銀行績效。但當模型中加入風險因素時變量間容易出現(xiàn)內(nèi)生性問題。此外,本文在模型設定中將被解釋變量的滯后一期值加入了模型方程式右側(cè),這種將滯后項作為解釋變量的方法會導致傳統(tǒng)參數(shù)估計方法在估計時存在有偏性和非一致性(李群峰,2010),因而只能采取廣義矩估計方法(GMM)。廣義矩估計方法又分為差分廣義矩估計和系統(tǒng)廣義矩估計,考慮到差分廣義矩估計由于不能利用有限信息,容易出現(xiàn)弱工具變量問題。為此,本文采用兩步系統(tǒng)廣義矩估計方法對動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型進行估計。 同時,為確保研究結(jié)論的一致性,采用廣義最小二乘方法對模型進行穩(wěn)健性檢驗。

      三、實證結(jié)果與分析

      (一)描述性統(tǒng)計

      各變量的描述性統(tǒng)計分析如表2所示。從表2可以看到,總資產(chǎn)收益率(ROA)的平均值為0.1224,標準差為0.0170,最小值為0.0009,最大值為0.1702,這說明我國中小型城市商業(yè)銀行間的績效水平存在一定的差距;經(jīng)風險調(diào)整的單位資產(chǎn)收益率(RAROA)的均值為7.2769,標準差為7.1754,最大值為56.4583,最小值0.1442,這表明我國城市商業(yè)銀行盈利風險間存在顯著性差距,兩極分化嚴重;非利息收入占營業(yè)收入的相對比值(NON)的平均值為0.1398,標準差為0.1221,這說明我國城市商業(yè)銀行的非利息收入發(fā)展水平較低,收入結(jié)構(gòu)多元化指數(shù)(DIV)的均值為0.2240,最小值為-0.1120,最大值為0.8526,可見不同銀行間收入結(jié)構(gòu)多元化程度較低且差距較大。

      (二)實證結(jié)果與分析

      表3給出了實證分析的具體結(jié)果。表中,過度識別約束(Sargan)檢驗、自回歸(AR)檢驗是用來檢驗動態(tài)非平衡面板模型中工具變量的有效性。當P-Sargan大于0.1時,不能拒絕工具變量不存在過度識別問題的原假設;當P-AR(1)、P-AR(2)大于0.1時, 不能拒絕殘差項不是AR(1)或AR(2)的原假設。

      1.非利息收入對ROA的影響

      表3的模型(1)部分給出了衡量非利息收入的兩個自變量對城市商業(yè)銀行總資產(chǎn)收益率(ROA)的影響的實證結(jié)果。從表3中可以看出,ROAt-1系數(shù)顯著為正,這說明當期ROA與前一期顯著正相關,動態(tài)面板模型運用具有合理性。同時,實證結(jié)果顯示P-Sargan為0.2778,大于0.1,P-AR(2)為0.3580,也大于0.1,這說明工具變量在動態(tài)面板模型的使用上是有效的,整個模型的設定是合理的。

      (1)非利息收入規(guī)模的影響。實證結(jié)果顯示,非利息收入占營業(yè)收入比重(NON)對城市商業(yè)銀行總資產(chǎn)收益率(ROA)的影響在1% 的顯著性水平下為負,表明非利息收入占營業(yè)收入比重(NON)的增加會顯著降低城市商業(yè)銀行資產(chǎn)收益率(ROA)。

      對于這一結(jié)果,本文認為是由于中國城市商業(yè)銀行非利息收入業(yè)務的發(fā)展尚處于初期階段,其資產(chǎn)規(guī)模、資金實力、網(wǎng)點數(shù)量等方面不如大型商業(yè)銀行,所以在發(fā)展非利息收入業(yè)務時投入了較大的營業(yè)成本。與本文實證研究結(jié)果類似,婁迎春(2008)、姚文韻(2012)等將營業(yè)費用作為被解釋變量納入實證分析,結(jié)果顯示單位非利息收入所承擔的營業(yè)費用要高于單位利息收入所承擔的營業(yè)費用,非利息收入所承擔的營業(yè)費用的確是超過了其所帶來的收益,因此非利息收入的提高實際減少了銀行當期的收益。王菁、周好文(2008)提出只有當非利息收入的規(guī)模增加到一定程度之后才能攤薄固定成本和營業(yè)費用,實現(xiàn)收益拐點。正是由于我國中小型城市商業(yè)銀行處于多元化轉(zhuǎn)型的初級階段,非利息收入業(yè)務的規(guī)模較小,發(fā)展非利息收入帶來經(jīng)營成本大幅增加,所以其非利息收入業(yè)務的發(fā)展對銀行績效反而帶來了負作用。

      (2)非利息收入結(jié)構(gòu)的影響。實證結(jié)果顯示,收入結(jié)構(gòu)多元化指數(shù)(DIV)對城市商業(yè)銀行總資產(chǎn)收益率(ROA)的正向作用通過了1% 的顯著性檢驗,這表明當前城市商業(yè)銀行的收入結(jié)構(gòu)多元化程度的加深能顯著提高樣本銀行的績效水平。這一結(jié)果與資產(chǎn)組合理論是一致的,城市商業(yè)銀行發(fā)展非利息收入,降低了凈利息收入的比重,收入結(jié)構(gòu)的多元化能夠提高城市商業(yè)銀行的經(jīng)營績效。

      2.非利息收入對RAROA的影響

      表3的模型(2)部分給出了衡量非利息收入的兩個自變量對城市商業(yè)銀行單位風險下的資產(chǎn)收益率(RAROA)的影響的實證結(jié)果。實證結(jié)果顯示RAROAt-1系數(shù)顯著為正,這說明當期與前一期顯著正相關,動態(tài)面板模型運用具有合理性。實證結(jié)果顯示,P-Sargan>0.1、P-AR(2)>0.1,說明工具變量在動態(tài)面板模型的使用上是有效的,整個模型的設定是合理的。

      (1)非利息收入規(guī)模的影響。實證結(jié)果顯示,非利息收入占營業(yè)收入的比重(NON)對城市商業(yè)銀行經(jīng)風險調(diào)整的資產(chǎn)收益率(RAROA)的影響系數(shù)為負,且在1% 的水平下顯著。非利息收入的增加會顯著地降低商業(yè)銀行單位風險下的績效水平,模型(2)的實證結(jié)果與模型(1)的結(jié)果一致。

      本文認為這是由非利息收入的波動性造成的。非利息收入的構(gòu)成主要為手續(xù)費及傭金收入和投資收益,其中手續(xù)費及傭金收入較為穩(wěn)定,非利息收入的波動性受投資收益的影響較大。而中小型城市商業(yè)銀行由于發(fā)展時間較短、經(jīng)營實力相對較弱,專業(yè)型金融人才也較為缺乏,操作受限于自身能力,控制投資業(yè)務風險的能力較弱,使得中小型城市商業(yè)銀行非利息收入的波動性更大、風險更高,非利息收入業(yè)務的發(fā)展反而使單位風險下的銀行績效顯著下降。

      (2)非利息收入結(jié)構(gòu)的影響。實證結(jié)果顯示,收入結(jié)構(gòu)多元化指數(shù)(DIV)對城市商業(yè)銀行經(jīng)風險調(diào)整的資產(chǎn)收益率(RAROA)的正向作用通過1%的顯著性檢驗,收入結(jié)構(gòu)的多元化有助于提高城市商業(yè)銀行單位風險下的績效水平,與模型(1)的實證結(jié)果相一致。發(fā)展非利息收入,使得多元化經(jīng)營的協(xié)同效應和風險分散效應得以發(fā)揮,收入結(jié)構(gòu)多元化帶來的收益分散了銀行經(jīng)營風險,使單位風險下的銀行績效得到提升。

      3.控制變量對銀行績效的影響

      實證結(jié)果顯示,城市商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模(Ln(ASSET))、貸款規(guī)模(LOANS)和貨幣流動性(MS)均與績效水平顯著負相關,而銀行財務杠桿水平(EQUITY)對總資產(chǎn)收益率(ROA)和經(jīng)風險調(diào)整后的資產(chǎn)收益率(RAROA)的影響均不顯著。

      銀行資產(chǎn)規(guī)模(Ln(ASSET))對總資產(chǎn)收益率(ROA)的影響在10%的顯著性水平下為負,對經(jīng)風險調(diào)整后的資產(chǎn)收益率(RAROA)的影響在5%的顯著性水平下為負??梢姡瑢Τ鞘猩虡I(yè)銀行而言,若單純追求資產(chǎn)規(guī)模的擴大,反而會對績效水平產(chǎn)生負向作用,無法帶來績效水平的提高。

      銀行貸款規(guī)模(LOANS)對總資產(chǎn)收益率(ROA)的影響系數(shù)為負,且在1% 的水平下顯著,對經(jīng)風險調(diào)整后的資產(chǎn)收益率(RAROA)的影響系數(shù)為負,且在5% 的水平下顯著。貸款規(guī)模越高,會加大商業(yè)銀行產(chǎn)生不良貸款的風險,增強營業(yè)收入的波動性,帶來銀行績效水平的下降。

      貨幣流動性(MS)對銀行績效水平的影響顯著為負,對總資產(chǎn)收益率(ROA)和經(jīng)風險調(diào)整后的資產(chǎn)收益率(RAROA)分別通過1% 及5% 水平上的顯著性檢驗。貨幣流動性較強時,杠桿投資增多,會刺激銀行業(yè)大量放貸,使得經(jīng)營風險加?。S雋,2010),不利于銀行績效水平的提高。

      (三)實證結(jié)果的穩(wěn)健性檢驗

      為了驗證上述實證結(jié)果的穩(wěn)健性,如前文所述,參考Yizhe Dong等(2014)對動態(tài)非平衡面板數(shù)據(jù)的處理方法,擬采用普通最小二乘方法(OLS)對模型(1)(2)進行穩(wěn)健性檢驗。但是,為了處理模型中可能出現(xiàn)的自相關和異方差問題,在這里我們直接采用了廣義最小二乘方法(GLS)。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果除在顯著性水平上稍有些差異外,主要結(jié)論與上文所述基本保持一致。限于篇幅,不再單獨匯報。

      四、研究結(jié)論

      本文將收益與風險相結(jié)合,同時采用總資產(chǎn)收益率和經(jīng)風險調(diào)整的資產(chǎn)收益來衡量銀行績效水平,利用40家中國城市商業(yè)銀行2007-2013年間的相關數(shù)據(jù),采用兩步系統(tǒng)廣義矩估計方法,實證檢驗了城市商業(yè)銀行非利息收入與銀行績效水平間的關系。實證結(jié)果表明:無論是以總資產(chǎn)收益率(ROA)還是以經(jīng)風險調(diào)整的資產(chǎn)收益率(RAROA)為被解釋變量,收入結(jié)構(gòu)多元化程度(DIV)的提高都能顯著(通過1%的顯著性檢驗)提升樣本城市商業(yè)銀行的績效水平,而非利息收入占營業(yè)收入的比重(NON)的增加反而會顯著(通過1%的顯著性檢驗)降低樣本城市商業(yè)銀行的績效水平。

      非利息收入的發(fā)展改善了城市商業(yè)銀行原先單純依賴存貸利差的收入結(jié)構(gòu),收入結(jié)構(gòu)多元化分散了城市商業(yè)銀行的經(jīng)營風險,其程度的加深顯著提高了我國城市商業(yè)銀行的總資產(chǎn)收益率和經(jīng)風險調(diào)整的資產(chǎn)收益率,而非利息收入規(guī)模的增長卻產(chǎn)生反向作用,降低了銀行績效水平。實證分析表明,我國中小型城市商業(yè)銀行處于非利息收入發(fā)展的初期階段,由于自身規(guī)模、資金實力、人才隊伍等方面的不足,對業(yè)務風險的控制能力相對較弱,受非利息收入波動性的影響較大;在初期階段,非利息業(yè)務的擴展中投入了較高的營業(yè)費用,新增的非利息業(yè)務收益被高額經(jīng)營成本所抵消,降低了銀行績效。

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      Has Non-interest Income Improved the Performance of City Commercial

      Banks in China?

      HUANG Yong-xing, XIA Qing

      (School of Business, Anhui University of Technology, Ma′anshan 243002, China)

      Abstract:Based on the unbalanced panel data models in 40 Chinese city commercial banks between 2007 and 2013, the paper measures performance of banks with return on total assets and return on assets adjusted by risk, estimates dynamic panel data model with the help of GMM method, verifies the influence of development of non-interest income in Chinese city commercial banks on banks′ performance and carries out robust test with generalized least squares estimation method. The result shows that deepening the degree of diversified income structure will greatly improve performance of model banks, while the increase of non-interest income′s share of business hours will greatly reduce the performance of model banks instead.

      Key words:city commercial banks; non-interest income; performance of banks; GMM method

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