非利息收入、收入多元化與銀行績效
——基于中國銀行業的動態面板GMM估計

黃　國　妍

(上海師范大學 商學院 ,上海　200234)*

一、引　言

上世紀80年代以來歐美等發達國家的銀行業都把發展非利息業務、提升多元化程度作為銀行的發展方向之一。因為傳統觀點[1]認為非利息收入增加，收入多元化程度必然隨之提升，銀行可以獲得規模經濟和范圍經濟以及多元化的好處，從而有助于降低成本，改善銀行的績效水平。正是基于此觀點，美、英等國銀行業在完成利率市場化改革后都經歷了凈息差不斷收窄，商業銀行非利息收入占比和收入多元化程度不斷提高的過程。但金融危機期間，非利息業務尤其是交易業務與投資銀行業務卻使國際銀行業遭受重創，促使銀行業和監管當局重新反思非利息業務、收入多元化與銀行績效的關系。從國際銀行業的實踐和相關的實證研究來看，非利息收入和多元化程度提升并不必然改善銀行績效。盡管發展非利息業務有助于發揮收入多元化效應，但非利息收入占比提高并不等同于收入多元化程度提升，兩者對銀行績效的影響存在差異。此外，非利息收入的不同組成部分如手續費傭金收入、交易業務收入和其它非利息收入對銀行績效的影響也存在顯著差異。

近年來中國銀行業發展迅速，盈利能力和影響力不斷提升。但隨著各項金融改革的加速推進，利率市場化改革的基本完成，日趨嚴格的資本監管要求，不斷涌現的金融創新特別是互聯網金融崛起對銀行業的沖擊，使得商業銀行面臨更為激烈的競爭，商業銀行傳統的“拼規模”“吃利差”的盈利模式受到挑戰。基于提高非利息收入占比能夠改善銀行績效的觀點，某些銀行增加盈利能力的第一反應就是大力開展多元化經營，發展非利息業務，提高非利息收入占比，并大量使用杠桿來增加收益。而過高的凈利息收入則被視為收入結構不合理，缺乏競爭力的表現。但事實上，非利息收入、收入多元化、非利息收入不同組成部分對銀行績效的影響比較復雜。已有的研究多是籠統地說明非利息收入對銀行績效的影響，極少關注非利息收入與收入多元化、以及非利息收入的不同組成部分對銀行績效的差異影響，因此，基于中國銀行業的實際情況，有必要探討非利息收入結構、收入多元化與商業銀行績效的關系，這對商業銀行調整經營策略、提高盈利能力，實現可持續發展具有重要意義 。

二、文獻綜述

國內外相關文獻在探討商業銀行非利息收入占比提高、收入多元化對商業銀行的影響時，更多是從銀行風險的角度，對銀行績效影響的關注并不多，理論與實證分析得出的結論也并不一致，尤其對于非利息收入、收入多元化是否改善銀行績效結論存在顯著差異。代表性的觀點有如下三種：

1．非利息收入、收入多元化對商業銀行績效水平有積極影響。一些針對美國、歐洲銀行業的實證研究支持銀行收入多元化改善銀行績效的結論。如Smith(2003)研究表明，歐洲銀行業非利息收入與利息收入負相關，因此，增加非利息收入有利于分散風險，穩定收益[2]。Chiorazzo等 (2008)研究表明，意大利銀行業非利息收入和風險調整績效正相關[1]。Busch 和Kick(2009)研究表明，較高的非利息收入業務對德國全能銀行的風險調整績效都有積極的影響[3]。Saunders等(2014)對2002-2013年美國銀行業的實證研究表明，非利息收入水平越高，通常盈利能力越強[4]。國內一些學者也認為銀行非利息收入、收入多元化有利于改善銀行績效，降低銀行風險，且國有銀行多元化收益多于中小銀行[5，6]。尚妍等(2016)認為非傳統業務可顯著提高國外商業銀行的長短期績效，多元化可顯著提升我國大型商業銀行的經營績效，非利息收入對我國上市銀行短期績效影響比較顯著[7]。

2．非利息收入、收入多元化與銀行績效負相關[8]。大量的研究表明多元化對改善銀行績效作用并不明顯，甚至負相關。Gischer和Jüttner (2003)對OECD國家銀行業的研究表明，ROA和非利息收入占比負相關。De Young和 Rice(2004)研究表明，缺少多元化效應對盈利能力積極影響的證據[9]。Stiroh 和Rumble(2006)研究顯示，直接多元化的好處并不明顯，規模經濟的證據也不充分[10]。Berger等(2010)對中國銀行業的研究表明，四個維度(貸款、存款、資產和地理)的多元化都會降低銀行收益、提高經營成本[11]。國內孫浦陽等(2011)研究表明，金融服務多樣化對銀行收益產生負面影響[12]。李明輝等(2014)研究表明，非利息業務水平提高不能明顯提高銀行盈利水平，而且導致傳統業務收益率降低[13]。李廣子、張翼(2016)發現非信貸業務降低銀行績效，且非信貸業務較高的波動性也會增加銀行經營風險[14]。

3．非利息收入、收入多元化與銀行績效關系比較復雜。一些研究特別是最新的研究表明，非利息收入、收入多元化與銀行績效的關系比較復雜。Demirgü-Kunt和Huizinga(2010)研究發現，ROA與費用收入呈U型關系，即專注于利息收入或費用收入的銀行ROA比兩者混合要高[15]。Liu、 Reichert 和Graich (2013)對美國銀行持股公司的研究表明，費用收入多元化對銀行績效有較強的積極影響，而表外業務多元化對銀行的收益具有不利影響[16]。 Christian和 Raymond(2013)研究表明，盡管銀行業商業模式變革，但與傳統銀行業務相關的手續費與傭金凈收入是最穩定的對風險調整回報貢獻最大的收入來源，而交易收入等非利息收入在金融危機階段是銀行風險的根源[17]。國內黃雋、章艷紅(2010)認為非利息收入在拓展銀行利潤來源渠道的同時，也給銀行帶來了更大的風險，且銀行風險隨資產規模增大而加大[18]。劉孟飛(2012)認為多元化有效降低了風險，但對績效影響并不明顯[19]。李夢雨(2014)認為綜合經營有利于上市銀行管理水平和盈利能力的提升，但對非上市銀行則是嚴重的負面影響[20]。

從相關的文獻及實證分析來看，非利息收入、收入多元化對銀行績效的影響研究結論差異較大，存在較大的爭議。主要原因在于研究的制度背景、金融環境等存在顯著的國別差異，而且選取的數據、變量、研究的角度差異巨大。因此，基于中國銀行業近年來的發展及收入結構的變化，本文同時選取非利息收入占比和收入多元化指數兩個指標客觀評估收入多元化對銀行盈利能力影響，并采用動態面板模型廣義矩估計(Generalized Method of Moments,GMM)，從銀行績效財務指標、盈利能力穩定性和風險調整回報三方面衡量商業銀行的績效水平，以探究結論差異背后的原因。

三、研究設計

(一)樣本與數據

考慮到短期數據不足以反映中國銀行業收入結構變遷發展全貌，以及非上市銀行數據的大量缺失，本文選取16家上市商業銀行2003-2016年年度數據，數據主要來源于WIND數據庫，缺失的數據則由《中國金融年鑒2002-2006》和銀行年度報告補齊。

(二)變量選取與說明

1．被解釋變量的選取。從三個層面考察銀行的盈利水平：(1)標準利潤比率，采用資產回報率(ROA)和股權回報率(ROE)作為銀行盈利水平的代理變量。(2)用資產回報率的標準差(SDROA)來衡量銀行收入的波動性(穩定性)。(3)考慮到風險因素后的銀行風險調整回報，即單位風險的會計收益，采用風險調整資產回報率(RAROA)，定義為年資產回報率與其標準差之比。

2．解釋變量的選取。發展非利息收入雖然在一定程度上可以提升多元化程度，但兩者對銀行盈利能力的影響方向可能并不一致，因此，同時采用非利息收入占營業收入的比重(SHNON)與收入多元化指數(DIV)為解釋變量。同時借鑒衡量產業集中度的HHI指數(Herfindahl-Hirschman Index，HHI)，用凈利息收入占營業收入的相對比重(SHNET)和SHNON建立收入多元化指數(DIV)，DIV取值在0～0.5之間，值越大代表多元化程度越高。DIV指數定義如下：

(1)

3．控制變量的選取。首先，考慮到利率市場化改革對商業銀行盈利能力的影響，引入凈息差NIM。其次，有較多的研究認為資產規模是影響銀行收益的重要指標，因此，引入資產規模與資產增長率。

4．變量的描述性統計。表1顯示了主要變量的說明與描述性統計。我國銀行業收入結構依然以利息收入為主，非利息收入占比和多元化程度并不高，但均呈上升趨勢。反映了商業銀行近年來在積極尋求收入多元化，但各家銀行非利息收入占比和收入多元化程度參差不齊。績效指標波動較大，但總體改善，說明商業銀行盈利能力在提升，但銀行間差異巨大。

表1　 變量說明與描述性統計

(三)模型構建

本文主要研究非利息收入、收入多元化與銀行績效關系，但一些變量由于經濟個體行為的連續性、慣性和偏好等影響，經濟行為可能是一個動態變化的過程，即某些變量可能依賴自身的滯后值。在面板數據模型中，如果加入了被解釋變量的滯后項，以揭示被解釋變量的動態變化過程，則稱為動態面板模型。相比靜態面板模型，動態面板模型可以有效解決內生性、異方差性和自相關性等問題，在估計模型系數方面也更連續有效。因此，建立如下動態面板模型來反映銀行非利息收入、收入多元化與銀行盈利能力的關系：

Yi,t=α+ω1Yi,t-1+β1DIVi,t+β2SHNONi,t+

(2)

其中Yi是衡量銀行績效水平的指標，代表銀行i在t年的ROA、ROE，或風險調整回報率RAROA或銀行收入水平波動性SDROA；Yi,t-1表示為銀行績效指標的一階滯后值，系數ω1反映了銀行績效指標的持續性大小，如果該值趨近于0，表明銀行績效指標持續性相對較弱；Xm是一組銀行控制變量；εi,t為擾動項。

對于動態面板模型，因為存在被解釋變量的滯后項，容易導致內生性、測量偏誤等問題。動態面板模型的廣義矩估計方法(GMM/DPD)，借助于適當的工具變量可以有效解決這一問題。在應用GMM/DPD估計時通常采用兩種方法來檢驗工具的有效性：一是過度識別約束檢驗，檢驗所采取的工具變量是否存在過度識別問題，即Sargan檢驗，原假設為GMM方法所選取的工具變量不存在過度識別約束，工具變量設定有效；二是自相關檢驗，即Arellano Bond檢驗，原假設為隨機誤差項不存在序列相關性[17]。

四、實證結果與分析

(一)基本模型估算分析

收入多元化指數、非利息收入占比與銀行績效關系基準模型估計結果見表2、表3。表中分別列示了收入多元化與非利息收入占比對銀行績效指標的動態面板GMM估計結果，同時給出模型的混合最小二乘估計(OLS)結果和固定效應估計(FEE)結果，以檢驗模型估計結果的合理性。從GMM/DPD的兩個相關檢驗結果來看，Sargan檢驗的P值都大于0.1，不能拒絕原假設，工具變量不存在過度識別問題，工具設定合理有效。自相關檢驗結果顯示AR(1)小于0.1，雖然存在一階自相關，但通常關注的是二階不相關，而AR(2)均大于0.1，拒絕原假設，說明不存在二階序列相關問題。檢驗結果均顯示模型設定合理。三種估計方法均顯示銀行績效指標的一階滯后值的系數不為0，且均顯著，說明銀行績效指標存在較為顯著的連續性特征。由于ROE標準差和波動較大，ROE方程的擬合度遠低于ROA方程，而且風險調整績效RAROE方程估計結果不夠顯著，因此，在分析風險調整回報時只針對SDROA和RAROA進行分析。

表2　收入多元化與銀行績效水平估計結果

注：(1)括號內表示t值。(2)*、**、和***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著。(3)P-Sargan是Sargan檢驗的P值，檢驗GMM方法所選取的工具變量是否存在過度識別問題。(4)P-AR(1)和P-AR(2)檢驗隨機誤差項是否存在序列相關性。如無特別說明，表3、表4、表5注相同。

表3　 收入多元化與銀行風險調整回報估計結果

1．銀行收入多元化指標DIV與銀行績效指標ROA、ROE呈顯著正相關關系。OLS、FEE和GMM/DPD三種方法估計的系數均為正且都比較顯著。GMM/DPD估計顯示DIV對銀行績效指標ROA影響的系數更大，積極影響更為顯著。說明銀行收入多元化程度的提升能夠顯著改善銀行績效。

2．收入多元化指標DIV與銀行收入波動SDROA負相關，與風險調整績效指標RAROA正相關。說明我國商業銀行積極尋求收入多元化可有效地降低收入波動，穩定銀行收益，增加銀行風險調整回報。多元化的收入結構能夠提供相對穩定的收入來源，有效地發揮資產組合分散風險，改善風險調整回報的作用。

3．非利息收入占比與銀行績效負相關。三種估計方法都顯示非利息收入占比SHNON與銀行績效指標ROA、ROE和風險調整績效RAROA負相關，SHNON與銀行收入波動SDROA正相關。說明非利息收入水平的提高會降低銀行績效水平，顯著增加銀行收入波動，降低銀行風險調整回報。原因在于非利息業務更具波動性，但并不必然比傳統利息業務利潤更高，而且過度依賴非利息收入對銀行財務穩定的影響是負的。

(二)穩健性檢驗

1.非利息收入分解、收入多元化指標重構與銀行績效。收入多元化指標DIV存在缺陷，即使基礎產品組合未變，DIV值仍然可能變化。例如，銀行降低貸款利率但同時增加貸款的相關費用，如承諾費等，盡管保持總收入不變，但DIV值也會發生變化[1]。因此，本文采用收入多元化指數的替代變量DIVC對回歸結果進行穩健性檢驗，將非利息收入分解為手續費與傭金凈收入(FEE)和其它非利息收入(OTHER)兩部分①，構建新的收入多元化指數DIVC，公式如下：

(3)

引入DIVC，SHFEE和SHOTHER，基礎動態面板模型調整如下：

Yi,t=α+ω1Yi,t-1+β1DIVCi,t+β2SHFEEi,t+

(4)

表4 給出了方程4的回歸結果。DIVC與銀行績效指標顯著正相關，說明收入多元化能夠改善銀行績效和風險調整回報。手續費與傭金凈收入對ROA與風險調整績效RAROA均有積極顯著的影響，其他非利息收入SHOTHER則與銀行績效指標ROA顯著負相關。說明手續費與傭金收入是商業銀行最穩定的收入來源，對銀行的績效水平有顯著穩定的改善作用。而其他非利息收入是商業銀行風險和波動的根源，對銀行績效產生嚴重的負面影響。

表4　非利息收入分解、多元化指標重構與銀行績效估計結果

2.不同類型銀行收入多元化、非利息收入與銀行績效。根據萬德數據庫分類，將商業銀行分為多元化銀行與區域性銀行，因此，剔除三家區域性銀行②后以13家多元化銀行為樣本，估算結果顯示前述結論成立(參見表5)。對比前述估算結果，對多元化銀行而言收入多元化的積極影響更為顯著，而非利息收入特別是其它非利息收入對銀行績效的負面影響也更為顯著。

此外，本文還采用了其它的穩健性檢驗方法，一是采用分時段樣本，金融危機后收入多元化程度與非利息收入穩步增長，因此，以16家銀行2008-2016年年度數據為樣本進行估算，估計結果顯示模型主要變量的符號與顯著性沒有變化，結論成立③；二是給出了OLS、FEE估計作為GMM/DPD估計的參照；三是綜合采用ROA、SDROA、RAROA等多個指標來衡量收入多元化對商業銀行績效的影響，充分說明了計量結果的可信度與穩健性。

(三)非利息收入雙刃屬性、多元化效應與銀行績效

收入多元化的幾個指標DIV與SHNON、DIVC與非利息收入的不同組成部分SHFEE和SHOTHER對銀行績效和風險調整績效水平的影響得出的結論看似矛盾，卻與Stiroh(2003)的觀點以及國際銀行業的實踐情況一致。究其原因，主要源于非利息收入的雙刃屬性導致的三種效應綜合作用的結果：第一，直接敞口效應(Direct Exposure Effect)。非利息收入使商業銀行直接暴露于非利息業務所帶來的風險，甚至給銀行帶來巨大損失，特別是那些容易受到經濟周期和市場風險影響的投資交易業務、匯兌、公允價值變動等其它非利息業務，因此，直接降低了銀行的績效水平。第二，間接多元化效應(Indirect Diversification)。目前我國商業銀行主要依賴凈利息收入，非利息收入占比相對較低，非利息收入的增加能夠使多元化程度提升，較好地發揮了收入多元化效應，因此，能夠顯著改善銀行績效水平。第三，非利息收入的沖銷效應(Offset Effect)。過多依賴非利息收入會增加收益波動，在一定程度上沖銷多元化所帶來的收益[22]。由于非利息業務特別是其它非利息收入導致收入波動增加，引致的直接敞口效應和沖銷效應降低了銀行績效和風險調整回報，因此，非利息收入與銀行績效指標負相關。

表5　多元化銀行收入多元化、非利息收入結構與銀行績效動態面板GMM/DPD估計結果

注：(1)限于篇幅僅列出動態面板GMM/DPD估算結果。(2)代表LROA或LSDROA或LRAROA。

五、結論與建議

本文運用動態面板模型對我國商業銀行的收入多元化與銀行績效進行了實證研究，得出的結論和建議如下：

1．收入多元化指數的提升對銀行績效有比較顯著積極的影響。現階段我國商業銀行存貸利差不斷收窄，面臨的競爭加劇，銀行需要拓展新的業務和收入來源，主要銀行也在積極開展多元化經營。對非利息收入占比較低的銀行，收入多元化程度有較大的提升空間，應積極發展非利息業務，提高收入多元化程度和水平，最大限度發揮多元化經營所帶來的好處，實現多元化經營的協同效應、規模經濟、范圍經濟和風險分散效應，從而提高銀行績效水平，提高單位風險的會計收益。

2．非利息收入份額的提高與銀行績效負相關。主要原因在于非利息業務所帶來的風險增加了銀行收入波動，降低了銀行績效與風險調整回報。因此，應客觀看待非利息業務對銀行績效的影響，銀行應根據自身定位與風險控制能力選擇最優的多元化水平，發揮收入多元化的積極作用，適度擴張非利息業務的同時加強非利息業務的風險防范與管理，促進非利息業務的健康持續發展，降低非利息業務對銀行績效的不利影響。

3．手續費與傭金業務是銀行穩定的非利息收入來源，對銀行的績效以及風險調整回報都有顯著的正面影響。因此，銀行應該充分利用現有的資源和優勢，開展差異化競爭，大力發展手續費與傭金業務，如銀行卡業務、顧問和咨詢、代理業務、結算與清算、電子銀行業務、債券承銷等。同時，銀行應謹慎拓展其它非利息業務，特別是拓展與投資收益、匯兌損益、公允價值變動相關的業務時，要科學評估相應的風險，做好風險預案，加強風險管理，才能發揮收入多元化的積極影響。

注釋：

① 根據2006年頒布的新會計準則，中國商業銀行的非利息收入包括手續費與傭金凈收入、投資收益、公允價值變動收益、匯兌收益和其它經營凈損益五個部分。其中，2003-2016年手續費與傭金凈收入占營業收入的比重SHFEE平均為12.42%，其它非利息收入合計占營業收入的比重SHOTHER平均為6.18%，而且其它非利息收入的波動相對更大。

② 萬德數據庫分類的多元化銀行包括國內上市銀行中的5家國有大型商業銀行和8家股份制商業銀行，合計13家銀行。其它上市銀行均為區域性銀行。參照萬德統計口徑，本文多元化銀行為剔除了北京銀行、南京銀行、寧波銀行三家銀行后的13家樣本銀行。

③出于節省篇幅考慮，沒有報告穩健性檢驗估算結果，備索。

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