任梓萌李愛董佳宇通訊作者

（1東北農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院 黑龍江 哈爾濱 150000 2內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院 內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010）

一、引言

在數(shù)字金融迅速發(fā)展的技術(shù)革新時代，商業(yè)銀行作為不可或缺的金融樞紐，仍是籌措融通社會資本的重要機構(gòu)。隨著利率市場化改革的不斷推進，存款業(yè)務競爭和數(shù)字金融滲透加劇，商業(yè)銀行的經(jīng)營環(huán)境發(fā)生了巨大改變，以傳統(tǒng)利息業(yè)務為重的經(jīng)營模式面臨挑戰(zhàn)。因此，商業(yè)銀行開始紛紛制定新的發(fā)展戰(zhàn)略，經(jīng)營方向瞄準了非利息業(yè)務，以尋求新的利潤增長點。商業(yè)銀行從大規(guī)模發(fā)展銀行卡業(yè)務和代理等業(yè)務，到創(chuàng)新出以理財產(chǎn)品為代表的眾多金融資產(chǎn)管理等業(yè)務，在提升非利息收入占比的同時也擴大了經(jīng)營范圍，促進了銀行發(fā)展。任立媛和趙莉（2018）認為，商業(yè)銀行積極拓展非利息中間業(yè)務有助于自身業(yè)務產(chǎn)品和服務的多元化綜合經(jīng)營，能夠使現(xiàn)有資源得到最大程度的挖潛利用和最科學合理的配置。Uniamikogbo等（2020）研究發(fā)現(xiàn)，歸屬非利息業(yè)務中的電子銀行和手續(xù)費收入，增益銀行的市場價值。

從本文選取的16家商業(yè)銀行經(jīng)營狀況來看，2010—2019年的非利息收入占比均呈上升趨勢，其中，興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、華夏銀行和寧波銀行10年內(nèi)增長幅度高達3倍（見表1）。按照銀監(jiān)會對銀行的分類來看，16家銀行中城市商業(yè)銀行非利息收入占比平均增速最快，接近22%，股份制商業(yè)銀行和國有大型商業(yè)銀行分別為20.6%和7.7%，可以看出，我國商業(yè)銀行都采取了加大非利息業(yè)務的經(jīng)營策略。但是分析以總資產(chǎn)收益率為代表的銀行經(jīng)營業(yè)績發(fā)現(xiàn)，部分銀行總資產(chǎn)收益率并未穩(wěn)步提升，甚至出現(xiàn)大幅度下跌的情形，即非利息收入占比和總資產(chǎn)收益率呈反向變動，這說明商業(yè)銀行拓展非利息業(yè)務不一定能提升其效益。

表1 2010年和2019年商業(yè)銀行總資產(chǎn)收益率和非利息收入占比

部分學者從風險角度對此做出解釋，認為非利息業(yè)務可能使業(yè)務過度自由化，導致銀行抗風險能力下降（谷慎和吳國平，2018）；肖文東（2017）以17家上市銀行為樣本，研究發(fā)現(xiàn)，提高非利息收入占比會加大銀行破產(chǎn)風險，一定程度上損害了銀行績效；黃國妍（2018）應用GMM估計方法進行研究，發(fā)現(xiàn)非利息業(yè)務加劇收入波動，縮減了銀行效益與風險調(diào)整回報。金拓（2018）認為對非利息收入考核的導向性帶來了諸如“息轉(zhuǎn)費”等不規(guī)范的業(yè)務發(fā)展方式，增加了商業(yè)銀行的經(jīng)營風險。還有學者從成本角度做出解釋，認為非利息收入的結(jié)構(gòu)不均衡會導致資源浪費和經(jīng)營成本的增加（赫國勝、馬妍妮，2020）。

基于多元化經(jīng)營理論和金融創(chuàng)新理論，非利息業(yè)務能夠滿足銀行多元化經(jīng)營的需要，產(chǎn)生范圍經(jīng)濟。非利息業(yè)務創(chuàng)新的服務模式，使得該業(yè)務不依賴銀行自身的資本，成本低、拓展速度快，因此可能成為銀行新的利潤增長點，提高銀行收益。但是從風險角度考慮，非利息業(yè)務收入波動較大，一定程度上存在著市場風險和經(jīng)營風險，會造成凈利潤降低的局面，不利于銀行發(fā)展。為此，本文研究非利息收入與經(jīng)營績效的關(guān)系在不同規(guī)模、類別的商業(yè)銀行是否存在差異，深入分析非利息收入對經(jīng)營績效產(chǎn)生不同影響的緣由，進一步豐富非利息收入與銀行經(jīng)營績效關(guān)系的研究，同時為各類銀行制定業(yè)務發(fā)展戰(zhàn)略以最終提高經(jīng)營績效和避免經(jīng)營風險過高提出針對性建議，本文的研究對促進我國金融業(yè)發(fā)展具有現(xiàn)實意義。

二、理論分析與研究假設

很多學者針對不同規(guī)模銀行的非利息收入和其經(jīng)營業(yè)績的相關(guān)性做了大量研究。就國有大型商業(yè)銀行而言，林永佳等（2018）研究發(fā)現(xiàn)，非利息收入多元化會弱化國有大型商業(yè)銀行效益的提升效果，原因在于其復雜的內(nèi)控機制與組織結(jié)構(gòu)使得轉(zhuǎn)型困難；李瓊和單承蕓（2019）研究認為，國有大型銀行手續(xù)費及傭金收入占非利息收入的比例最高，要想維護穩(wěn)定的客戶需要投入大量資源，且后期發(fā)展動力不足，非利息收入占比過高不利于提升銀行績效；耿麗平和赫國勝（2021）研究發(fā)現(xiàn)，大型國有商業(yè)銀行受到國家嚴格的金融監(jiān)管政策影響，拓展非利息業(yè)務可能會降低其資源配置效率。由此可知，我國國有大型商業(yè)銀行規(guī)模大，業(yè)務轉(zhuǎn)型的靈活度較低，并且維護非利息業(yè)務需要高額成本，轉(zhuǎn)型非利息業(yè)務不如穩(wěn)定發(fā)展傳統(tǒng)利息業(yè)務。由此，本文提出假設1：

H1：國有大型商業(yè)銀行發(fā)展非利息業(yè)務不利于其經(jīng)營績效提升。

就股份制商業(yè)銀行而言，黃小燕（2017）實證研究10家股份制商業(yè)銀行后得出，拓寬非利息收入業(yè)務有利于提升其績效。股份制銀行的規(guī)模大、資源比較豐富、收入多元化戰(zhàn)略相對成熟，從而使收入多元化的正面影響大于負面影響，非利息業(yè)務可以有效提高其績效。為此，本文提出假設2：

H2：股份制商業(yè)銀行發(fā)展非利息業(yè)務可以顯著提升其經(jīng)營績效，有正向促進作用。

就城市商業(yè)銀行而言，黃永興和夏青（2016）、馮波等（2016）調(diào)研城市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，中小型城市商業(yè)銀行新增的非利息收益被高額經(jīng)營成本和費用所抵消，因此損害了銀行收益；王偉濤和董雅潔（2016）研究發(fā)現(xiàn)，收入多元化顯著加大了城市商業(yè)銀行的盈利波動性和信用風險。郎香香等（2018）也研究發(fā)現(xiàn)新興業(yè)務收入（非利息收入）顯著降低城市商業(yè)銀行的盈利能力。城市商業(yè)銀行受限于區(qū)域因素，在網(wǎng)點數(shù)量、資本實力等方面不及大型銀行，發(fā)展非利息業(yè)務的收益不足以抵消前期投入成本。為此，本文提出假設3：

H3：城市商業(yè)銀行發(fā)展非利息業(yè)務不利于其經(jīng)營績效提升。

三、研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源

根據(jù)研究需要和數(shù)據(jù)可獲取性，本文選取我國16家上市商業(yè)銀行2010—2019年的財務指標數(shù)據(jù)進行實證分析，數(shù)據(jù)均來自于上市公司年度財務報表。同時，根據(jù)原銀監(jiān)會發(fā)布的《主要監(jiān)管指標數(shù)據(jù)統(tǒng)計標準》，將16家上市商業(yè)銀行分為三類，分別是國有大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行以及城市商業(yè)銀行，具體如表2所示。

表2 商業(yè)銀行分類

（二）變量選取

1.被解釋變量：經(jīng)營績效（ROA）。商業(yè)銀行經(jīng)營績效是用來衡量銀行在一段時期內(nèi)所實現(xiàn)的經(jīng)營成果的指標，商業(yè)銀行一般從盈利性、安全性和流動性這三個方面來反映其經(jīng)營狀況。目前通常選取盈利性指標作為經(jīng)營績效的替代變量。衡量經(jīng)營績效的主要指標有凈資產(chǎn)收益率（ROE）和總資產(chǎn)收益率（ROA）。相較于凈資產(chǎn)收益率，總資產(chǎn)收益率中的總資產(chǎn)包括了負債，銀行部分負債也會促使銀行取得利潤，因此本文用總資產(chǎn)收益率（ROA）來衡量商業(yè)銀行的經(jīng)營績效。

2.解釋變量：非利息收入占比（NIIR）。非利息收入通常指各銀行的營業(yè)收入中除了利息凈收入以外的收入，主要包括銀行提供服務收取的服務費及傭金費用和投資、外匯等業(yè)務獲取的收益。非利息收入狀況可以直接用各銀行利潤表中列示的該項收入數(shù)據(jù)或用銀行年度利潤表中非利息收入除以營業(yè)收入的比值表示。非利息收入和營業(yè)收入之比（NIIR）可以反映銀行收入結(jié)構(gòu)的變化，因此本文選用非利息收入占比（NIIR）來反映商業(yè)銀行非利息收入狀況。參考部分學者的分類方法以及我國銀行年度財務報告列示的有關(guān)內(nèi)容，非利息收入的具體內(nèi)容如表3所示。

表3 非利息收入分類

3.控制變量：本文選取成本收入比（CIR）和不良貸款率（BLR）作為控制變量。成本收入比（CIR）表示銀行獲取一單位營業(yè)收入所要付出的成本，該比重越高，說明銀行成本控制能力越弱，獲利能力越弱。不良貸款率（BLR）是銀保監(jiān)會用來監(jiān)管銀行的一項重要指標，不良貸款率過高會導致銀行資產(chǎn)質(zhì)量變差、經(jīng)營風險變大，不利于銀行績效的提升。

具體變量定義見表4。

表4 變量及其定義

（三）研究模型設定

根據(jù)2010—2019年我國16家上市商業(yè)銀行的部分財務指標數(shù)據(jù)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)回歸模型，設定的模型為：

其中：ROA表示第k家商業(yè)銀行在第t年的總資產(chǎn)收益率；NIIR表示第k家商業(yè)銀行在第t年的非利息收入占營業(yè)收入之比；CIR表示第k家商業(yè)銀行在第t年的成本收入比；BLR表示第k家商業(yè)銀行在第t年的不良貸款率；α為個體影響因素；ε為隨機誤差項；β為待估系數(shù)。

如果面板模型構(gòu)建失當，會誘致模型產(chǎn)生偏差，得到偽回歸結(jié)果，參數(shù)估計的顯著性也會失常，因此需要對模型預行以下檢驗：

F檢驗：判斷使用混合模型還是固定效應模型，拒絕原假設即選擇固定效應模型。F統(tǒng)計量計算公式為：

其中：SSE表示混合模型的殘差平方和；SSE表示固定效應的殘差平方和；T為時間期數(shù)；N為個體數(shù)；K為解釋變量個數(shù)。

Hausman（豪斯曼）檢驗：用來判斷模型使用隨機效應模型還是固定效應模型。

由表5預行檢驗結(jié)果可知，模型通過F檢驗與豪斯曼檢驗，分別確定了三類商業(yè)銀行的模型種類。由于城市商業(yè)銀行樣本個數(shù)較少，不適合用隨機效應模型，但通過F檢驗接受原假設，因此采用混合模型。

表5 F檢驗和Hausman檢驗結(jié)果

四、實證分析

（一）單位根檢驗

為防止非平穩(wěn)的時間序列使回歸分析中得到偽回歸，破壞線性回歸模型的基本假設，需要對各變量的序列進行單位根檢驗，檢驗其平穩(wěn)性。本文采用Eviews軟件，使用ADF檢驗法和LLC檢驗法。因篇幅有限，本文只列出國有大型商業(yè)銀行的單位根檢驗表（見表6）。三類銀行單位根檢驗時，使用LLC檢驗方法，結(jié)果顯示所有變量的序列均是平穩(wěn)的，使用ADF檢驗方法，部分變量的序列不平穩(wěn)。由于本文中的數(shù)據(jù)差分會削弱經(jīng)濟意義，因此，本文實證分析適用原數(shù)據(jù)，不執(zhí)行差分處理。

表6 國有大型商業(yè)銀行變量單位根檢驗結(jié)果

（二）描述性分析

由表7可知，16家商業(yè)銀行2010—2019年160個觀測數(shù)據(jù)表明，總資產(chǎn)收益率平均值為0.0107，最大值為0.0147，最小值為0.0064，同時標準差為0.0019，說明各銀行之間總資產(chǎn)的營運能力差別較大。非利息收入占比最大值為0.4423，最小值為0.0702，平均值為0.2409，說明營業(yè)收入與非利息收入水平在不同銀行、不同年份之間差距較大；成本收入比最大值為0.4341，最小值為0.2159，均值為0.3051，說明銀行之間成本收入比差距較大。不良貸款率最大值為0.0239，最小值為0.0038，均值為0.012，差距也較大。總體來說，16家銀行各指標的差值都很大，說明各銀行的經(jīng)營水平有差距，發(fā)展不均衡。

表7 全樣本描述性統(tǒng)計

由表8可知，國有大型商業(yè)銀行的總資產(chǎn)收益率在三類銀行中最高，說明國有大型商業(yè)銀行整體的經(jīng)營狀況最好。由總資產(chǎn)收益率標準差可知，股份制商業(yè)銀行之間的總資產(chǎn)收益率差距最大，城市商業(yè)銀行之間的差距最小。對于非利息收入占比來說，國有大型商業(yè)銀行之間相差最小，股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行非利息收入占比最大值達到了0.43以上，說明這兩類銀行都在大力增加非利息收入，豐富非利息業(yè)務種類。從成本收入比來看，國有大型和城市商業(yè)銀行成本控制良好，股份制商業(yè)銀行的成本控制欠佳，且股份制商業(yè)銀行之間成本收入比的差距最大。對于不良貸款率，大型商業(yè)銀行難控不良貸款，城市商業(yè)銀行對該指標整體控制較好。

表8 分樣本描述性統(tǒng)計

（三）回歸結(jié)果分析

從表9國有大型商業(yè)銀行的回歸結(jié)果可知，NIIR的系數(shù)為-0.0138，P值為0.0001，表明國有大型商業(yè)銀行發(fā)展非利息業(yè)務并不利于其效益的提升，驗證了假設1。CIR的系數(shù)為0.01668，P值為0.0112，在5%的水平上顯著，表明成本收入比與總資產(chǎn)收益率正相關(guān)。BLR的系數(shù)為-0.1798，P值為0.008，在1%的水平上顯著，說明不良貸款率對銀行績效有顯著的消極影響。

表9 多元回歸分析結(jié)果

由股份制商業(yè)銀行的回歸結(jié)果可知，NIIR、CIR和BLR均通過了顯著性檢驗，說明股份制商業(yè)銀行的總資產(chǎn)收益率受到非利息收入占比、成本收入比和不良貸款率的顯著影響，并且NIIR的系數(shù)為0.00634，為正值，說明NIIR每增加1個單位，ROA增加0.00634個單位，表明非利息收入占比可以有效地提升股份制商業(yè)銀行的經(jīng)營業(yè)績，驗證了假設2。CIR和BLR的系數(shù)均為負，表明股份制商業(yè)銀行成本收入比和不良貸款率對其業(yè)績產(chǎn)生消極影響。

由城市商業(yè)銀行回歸結(jié)果可知，城市商業(yè)銀行的非利息收入占比和不良貸款率顯著為負，不利于績效的提升，驗證了假設3。

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

非利息收入占比與股份制商業(yè)銀行的總資產(chǎn)收益率顯著正相關(guān)，而國有大型商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行未達到此效用。原因在于：國有大型商業(yè)銀行的傳統(tǒng)信貸業(yè)務存在客戶與銀行持久的關(guān)系網(wǎng)，但是對于非利息業(yè)務而言，客戶通常會選擇費用最低的銀行，客源不穩(wěn)定使得非利息收入波動性較大，并且，相比于受到高監(jiān)管的傳統(tǒng)利息業(yè)務，非利息業(yè)務會有更高的財務杠桿，進而會產(chǎn)生更高的杠桿風險，帶來額外的運營風險。城市商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模有限、資金量不足，營業(yè)地域窄，營業(yè)網(wǎng)點數(shù)量少，導致非利息收入規(guī)模一直較低，非利息收入帶來的利潤抵消了投入的成本，所以降低了經(jīng)營業(yè)績。

成本收入比與股份制商業(yè)銀行的總資產(chǎn)收益率顯著負相關(guān)，說明股份制商業(yè)銀行應該嚴格把控經(jīng)營成本，強化成本精細化管理。

不良貸款率對三類銀行的總資產(chǎn)收益率均產(chǎn)生消極影響，說明不同規(guī)模的銀行都要優(yōu)化信貸資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，充分考慮影響信貸資產(chǎn)質(zhì)量的各項因素，加強對不良貸款的管理，因為不良貸款會降低資產(chǎn)質(zhì)量，導致銀行產(chǎn)生信用風險、營業(yè)收入波動幅度變大。

（二）建議

不同類型商業(yè)銀行發(fā)展非利息業(yè)務的規(guī)模程度不同，各類銀行不應盲目擴大非利息業(yè)務，需要依據(jù)自身規(guī)模和優(yōu)勢，差別化開展非利息業(yè)務，完善非利息收入經(jīng)營機制，對此，本文提出以下建議：

1.發(fā)展優(yōu)勢項目，調(diào)整收入結(jié)構(gòu)。對于非利息業(yè)務的發(fā)展，各類銀行需要在嚴格遵守國家監(jiān)管政策的前提下，結(jié)合自身實際的經(jīng)營情況，以及所在地區(qū)的經(jīng)濟狀況，制定合理、全面的非利息業(yè)務發(fā)展戰(zhàn)略。大型商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模較大，營業(yè)地域廣，成本控制較好，因此可以利用自身優(yōu)勢，擴充非利息收入的經(jīng)營種類，并且在穩(wěn)步發(fā)展手續(xù)費及傭金收入的基礎上，拓展其他四項非利息收入，積極開展與投資收益有關(guān)的業(yè)務，擴展投資渠道。大型商業(yè)銀行客戶多，但是要注重非利息業(yè)務方面與客戶的長期合作關(guān)系，減少非利息收入的波動性。股份制商業(yè)銀行可以增加非利息收入占比，擴展非利息收入的客戶種類，吸引更多的客戶，比如對中小微企業(yè)積極開展非利息業(yè)務，同時擴充非利息收入種類，實現(xiàn)收入多樣化。城市商業(yè)銀行營業(yè)地域窄，專業(yè)人才少，發(fā)展非利息收入需要投入大量成本，因此城市商業(yè)銀行現(xiàn)階段應以傳統(tǒng)業(yè)務為主，保證當前經(jīng)營業(yè)績不下降，先積累資產(chǎn)和專業(yè)經(jīng)驗再考慮發(fā)展非利息業(yè)務。

2.合理控制成本，加強對非利息業(yè)務監(jiān)管。發(fā)展較為緩慢的銀行開展非利息業(yè)務需要投入大量的人力、財力、物力，轉(zhuǎn)虧為盈的速度緩慢，因此需要降低非利息收入的成本，比如實行智能化網(wǎng)點減少人力成本的支出，合理規(guī)劃經(jīng)營地點面積來降低租賃費用。非利息收入種類繁多，帶來的風險也呈多樣化，并且經(jīng)濟環(huán)境在不斷變化，因此需要加強對非利息收入的風險管理，針對不同風險的非利息業(yè)務制定不同應對措施，保證其實施的安全性。

3.重視非利息業(yè)務專業(yè)人才儲備，提高服務質(zhì)量。非利息業(yè)務種類較多，需要大量的專業(yè)人才實施管理，比如需要具有金融知識的人才控制成本和風險，開展投資業(yè)務，也需要能夠熟練操作計算機和處理大數(shù)據(jù)的專業(yè)人才線上管理非利息業(yè)務，也需要熟知非利息業(yè)務的人才以更好地服務不同種類的客戶。因此商業(yè)銀行應該加強人力資源管理，定期開展培訓，并制定激勵政策，提高員工的服務熱情，定期考核員工，保證服務質(zhì)量。

此外，商業(yè)銀行的經(jīng)營績效與很多因素有關(guān)，銀行除了要視自身特點和優(yōu)勢發(fā)展非利息業(yè)務以外，還要加強貸款的監(jiān)管力度和健全利率風險管控機制。（1）銀行不良貸款過高，會嚴重影響銀行的業(yè)績，為此，銀行要注重對貸款人員相關(guān)資質(zhì)的審核，強化客戶選擇，完善信貸流程機制，針對貸款的前期、中期和后期，做好風險應對措施，減少信用風險發(fā)生，提高貸款回收率。（2）各個銀行需要加強應對利率波動風險的能力，建立科學的利率風險應對機制，培養(yǎng)利率風險管理人才。利率風險管理團隊可以合理量化利率風險，通過宏觀經(jīng)濟政策建立利率預測模型，及時調(diào)整營業(yè)結(jié)構(gòu)，采用金融衍生工具對沖利率風險，減少利率帶來的營業(yè)風險。