中國商業銀行業務多元化與凈利差關系研究

摘要：本文通過引入其他收益性資產占比反映業務多元化程度，采用1993～2011年24家中國商業銀行的非平衡面板數據作為樣本，運用系統廣義矩估計方法對業務多元化和凈利差相互間的關系進行了實證分析，研究發現：業務多元化與凈利差相互之間存在著正相關關系，開展表外業務可以提高利息收入，而利息收入的提高反過來也可以促進非利息收入的增長。因此，我國商業銀行應該積極開展新的表外業務，進行多元化經營，逐漸變更盈利模式以應對日益激烈的競爭。

關鍵詞：凈利差；業務多元化；系統廣義矩估計

1.引言

隨著我國利率市場化改革的日益推進，各銀行間的傳統業務競爭越來越激烈，同時銀行業還面臨著互聯網金融的沖擊，我國銀行業的利差呈現收窄趨勢。為了應對日益激烈的競爭、實現利潤增長，商業銀行必須尋找新的利潤增長點，發展非利息業務、進行多元化經營是否是這個新的利潤增長點呢？非利息業務對傳統業務有什么影響呢？回答這些問題，就有必要探討非利息收入與利息收入的關系。

關于非利息收入（Noninterest income，NII）和利息收入（Net Interest Margin，NIM）的關系，國外學者做了一定的研究。Rogers和Sinkey（1999）[1]發現，一些國家的非利息收入與利息收入負相關，一種解釋是銀行增加了表外業務來彌補利息收入的下降。也有學者研究發現，表外業務產生了更高的利差，因為它可以通過提高利率來彌補費用支出（Angbazo，1997） 。Stiroh（2004） 觀察到美國銀行NII和NIM有正比例關系，可能是由于對相同的客戶增加了不同產品的交叉銷售。Valverde和Fernandez （2007） [2]推論，在一定的假設下NII與NIM負相關。然而實證研究發現，表外業務收入與傳統業務是正相關的。James Nguyen（2012）[3]運用系統評估方法，檢驗了28個金融自由化國家的大樣本數據，檢驗了NIM和NII相互之間的關系，他發現在1997年到2002年，NIM和NII有顯著負的關系，在2003年到2004年，NIM和NII有正的但不顯著的關系。而國內研究主要集中在非利息收入對利息收入單方面的影響分析，如隋聰，紀興宇，遲國泰（2014）[4]從兩個層面定義業務多元化，研究了業務多元化對凈利差的影響，但并沒有運用我國商業銀行實際數據系統評估非利息收入和利息收入之間相互影響的實證研究，基于此，本文運用系統GMM估計方法對我國商業銀行非利息收入和利息收入之間的相互影響進行研究。

2.變量及模型

2.1 變量定義

凈利差（NIM） 等于商業銀行的凈利息收入（ 利息收入減利息支出） 除以收益性資產。它代表了商業銀行的傳統業務收入，反映了商業銀行的貸款定價行為。

非利息收入（NII）等于其他收益性資產除以總資產，它反映了商業銀行業務多元化發展程度。在許多研究中經常用非利息收入除以總資產作為表外業務的代理變量，但由于表外業務的費用和傭金是計入表內業務下的，這個代理變量可能放大了表外業務量。因此本文用其他收益性資產除以總資產作為業務多元化發展程度的代理變量。

為了研究凈利差和非利息收入之間的關系，還需控制分別影響它們的其他變量，根據相關文獻，這些變量主要有以下這些：

營業費用（Noninterest Expense，NIE）等于非利息費用除以總資產，它是商業銀行主要的成本因素，制定的貸款利率要能夠彌補費用。因此營業費用越高，凈利差越大。權益比率（Equity Ratio，ER）等于所有者權益除以總資產，它反映了商業銀行的風險厭惡程度。一般認為，商業銀行的權益比率越高，凈利差越大。違約風險（Default Risk，DR），一般采用貸款損失準備除以凈貸款衡量商業銀行的違約風險。商業銀行通過確定風險溢價，從貸款中獲得更多的利息收入來抵消其所承擔的違約風險；另一方面，信用風險越高，銀行為了降低風險，一般會加大對非利息業務的投入。因此信用風險越大，凈利差越大，非利息收入越大。銀行規模（Total Asset，TA）用總資產的對數來衡量，一般規模越大，在貸款利率談判中越有話語權，凈利差越大。利率風險（Interest Rate Risk，IRR）越大，商業銀行制定的貸款利率越高，以保證覆蓋利率風險。因此利率風險越大，凈利差越大。發放貸款（Loan Granted，LG）用貸款量的對數表示，一般具有規模經濟效應的銀行，貸款越多，凈利差越小。核心存款（Total Deposit，TD）用存款量的對數表示，銀行存款是一個表明銀行所擁有的潛在客戶的重要標志，銀行存款越多，表明銀行擁有的客戶越多，銀行可以便捷地向這些已經建立信任關系的客戶推銷非利息業務，所以非利息收入越大。流動性風險（Liquid Risk，LR）用凈貸款除以總資產表示，流動性風險越大，銀行越有動力去開展風險低而收益高、同時不占用較多銀行資產和負債的非利息業務，故非利息收入越大。管理費用（Overhead，OV）用管理費用除以總資產衡量，管理費用表示銀行在人力資源上的投入，而非利息業務的開展較多地依賴人力成本，管理費用越高，表明銀行擁有的人力資源越多，越有利于開展非利息業務。稅前利潤（Before Tax Profit，BTP）用稅前利潤除以總資產表示，稅前利潤越大，銀行的盈利能力越強，則其開展非利息業務的動力越小，非利息收入越小。

2.2 模型建立

根據以上分析，分別建立以下模型：

NIMit=C1+β1NIEit+β2ERit+β3DRit+β4TAit+β5LGit+β6IIRit+β7NIIit+εit

（1）

NIIit=C2+α1DRit+α2TDit+α3LRit+α4OVit+α5BTPit+α6NIMit+vit

（2）

其中i=1，2，…，24表示各個商業銀行，t=1993，1994，…，2011代表數據年限，εit、vit代表誤差項。

表面上看來方程（1）與方程（2）是無關的，但是因為它們用的是相同銀行的數據，εit和vit分別包含了影響NIM和NII而被方程忽略的因素，所以兩個方程的誤差項可能是相關的，如果不同時考慮兩個方程，參數估計將是有偏的且可能前后不一致。對于面板數據，如果嚴格的外生性假設不成立或存在序列相關，GMM方法是比固定效應模型和隨機效應模型更有效的方法。因此，我們運用系統廣義矩估計（GMM）方法對兩個方程同時進行估計。

3.實證研究

3.1 樣本數據

本文收集了30家中國商業銀行數據，為了保證檢驗的顯著性我們將數據少于2年和數據缺失嚴重的樣本剔除，最后保留了1993～2011年24家中國商業銀行263個非平衡面板數據作為樣本。這24家商業銀行包括5家國有商業銀行，8家城市商業銀行，9家股份制商業銀行，2家政策性銀行。數據主要來自于Bankscope數據庫、中國人民銀行網站、RSSET數據庫。

3.2 實證結果

3.2.1 樣本的描述性統計

從表1可以發現，凈利差的均值為2.5377，最大值為5.31，最小值為-0.9147，標準差為0.9147，說明我國商業銀行凈利差普遍較高且一直維持在比較穩定的水平，但個別銀行也存在個別年份生息資產收益率低于負債成本率的現象。NII均值為48.8868，最大值為97.2765，最小值為2.1172，標準差為22.6066，總體來看，用其他收益性資產度量的非利息收入水平較高，但不同銀行差別很大，隨著時間的波動性也較大。另外，根據各變量的標準差，可知近年來我國商業的營業費用、管理費用、稅前利潤、存款量、貸款量、資產規模、產權比率、信用風險水平都比較穩定，而利率風險和流動性風險波動較大。

3.2.2 單位根檢驗

對各變量進行單位根檢驗，結果表明，在1%顯著性水平上，各序列都沒有單位根，因此各序列可直接進行估計。

3.2.3 方程（1）回歸結果如下：

NIMit=-0.1732+0.5243NIEit+0.0182ERit+0.0305DRit+0.5110TAit-0.4620LGit-0.0010IRRit+0.0202NIIit

（0.7001） （0.1623） （0.0090） （0.0275）

（0.3177） （0.3166） （0.0029） （0.0101）

其中括號中的數值表示回歸系數的標準差。營業費用NIE、風險厭惡水平ETA的系數為正數，回歸結果顯著，說明商業銀行經營成本越高、越厭惡風險，凈利差越大，與預期相一致，且營業費用的系數最大，反映了中國商業銀行貸款定價時考慮的最主要因素是經營成本。違約風險DR、銀行資產規模TA、發放貸款LG、利率風險IRR的回歸結果不顯著，說明我國商業銀行的貸款定價與銀行規模和貸款量無關，也沒有較好地覆蓋違約風險、利率風險，貸款定價機制有待完善。

3.2.4 方程（2）回歸結果

NIIit=-53.9749+1.3687DRit+0.6765TDit-0.5821LRit-5.8264OVit-17.5601BTPit+18.1892NIMit

（14.0184） （0.7755） （0.5725） （0.1609）

（4.5854） （6.2141） （3.6800）

稅前利潤BTP回歸結果在1%顯著性水平上顯著，系數為負數，與預期一致，說明一直以來我國商業銀行盈利水平較高，沒有發展非利息業務的動力。違約風險DR、流動性風險LR回歸結果顯著，系數為負數，與預期符號相反，說明信用風險、流動性風險較高的商業銀行并沒有通過開展非利息業務來降低風險。核心存款TD和管理費用OV的回歸結果不顯著，說明我國商業銀行并沒有充分利用所擁有的潛在客戶來發展非利息業務，人力資源的投入也并沒有運用到表外業務的開展中。

3.2.5 NIM與NII相互間的關系

方程（1）中非利息收入（NII）的系數為0.0202，在5%顯著性水平上是統計顯著的；方程（2）中利息收入（NIM）的系數為18.1892，且在1%顯著性水平上是顯著的。說明非利息收入與利息收入相互之間存在著正相關關系，開展非利息業務可以提高利息收入，而利息收入的提高反過來也可以促進非利息收入的增長，因此，商業銀行應積極開展非利息業務，這將有利于增強銀行的盈利能力，提升其核心競爭力。

4.結論和建議

隨著我國利率市場化進程的推進以及互聯網金融的迅速發展，我國商業銀行的盈利模式受到嚴峻的挑戰，商業銀行亟需擴展銀行業務、變革盈利模式，商業銀行呈現出多元化發展的趨勢。而商業銀行的多元化發展必定會對傳統業務產生影響，本文運用系統GMM估計方法，對非利息收入和利息收入的相互關系進行了系統評估，得出以下結論：（1）我國商業銀行主要根據成本因素進行貸款定價，對信用風險、利率風險的考慮不足，貸款定價機制有待進一步完善。（2）我國商業銀行并沒有通過發展非利息業務來減小風險的意識，商業銀行的人力資源主要運用到傳統業務中。（3）非利息收入與利息收入相互之間存在著正相關關系，開展非利息業務可以提高利息收入，而利息收入的提高反過來也可以促進非利息收入的增長。因此，我國商業銀行在貸款定價過程中應加強對信用風險、利率風險的考量，進一步完善貸款定價機制；加大對非利息業務的人力資源投入，積極開展非利息業務，進行多元化經營，進而提升自身的核心競爭力。

參考文獻：

[1] Rogers，Sinkey，An analysis of non-traditional activities at US commercial banks[J].Review of Financial Economics，1999.

[2] Valverde，S.，Fernandez，F.，The determinants of bank margins in European banking[J].Journal of Banking and Finance，2007.

[3] James Nguyen，The relationship between net interest margin and noninterest income using a system estimation approach[J].Journal of banking and Finance，2012.

[4] 隋聰，紀興宇，遲國泰，中國商業銀行業務多元化對凈利差的影響研究[J].預測，2014.