非利息收入對我國上市商業(yè)銀行效率的影響研究

王正耀 楊景陸

摘 要：本文基于2009—2016年中國16家上市商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，運用超效率SBM-DEA模型對商業(yè)銀行的經(jīng)營效率進行測度，并構(gòu)建單一門檻的面板門檻模型分析了非利息收入對商業(yè)銀行經(jīng)營效率的非線性影響。結(jié)果表明：受純技術(shù)效率較低的影響，我國商業(yè)銀行總體經(jīng)營效率不高；城市商業(yè)銀行的經(jīng)營效率好于國有銀行和股份制銀行；在不同資產(chǎn)規(guī)模下非利息收入占比對商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響存在顯著的非線性關(guān)系。當資產(chǎn)規(guī)模超過21000億元時，非利息收入占比對商業(yè)銀行的經(jīng)營效率存在顯著的正向影響。因此建議小型商業(yè)銀行應該繼續(xù)以傳統(tǒng)信貸業(yè)務為主，不斷夯實自身經(jīng)營實力；大型商業(yè)銀行應該堅持拓展非利息業(yè)務，逐步提高經(jīng)營效率，實現(xiàn)轉(zhuǎn)型發(fā)展。

關(guān)鍵詞：上市商業(yè)銀行；經(jīng)營效率；非利息收入；面板門檻模型

中圖分類號：F830.33 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2018）02-0061-07

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.02.010

一、引言

從2012年6月7日中國人民銀行決定調(diào)整金融機構(gòu)存款利率的浮動上限和貸款利率的浮動下限，至2013年7月19日宣布放開金融機構(gòu)貸款利率管制，再到2015年10月24日起不再設置金融機構(gòu)存款利率浮動上限，中國的利率市場化改革得到實質(zhì)性發(fā)展。隨著利率市場化進程的不斷推進，面對著息差不斷收窄的環(huán)境，商業(yè)銀行之間的競爭逐步加劇，傳統(tǒng)的信貸業(yè)務越來越無法支撐商業(yè)銀行做優(yōu)做強的戰(zhàn)略目標。因此拓展非利息業(yè)務就成了商業(yè)銀行提高經(jīng)營效率、實現(xiàn)做優(yōu)做強和持續(xù)發(fā)展的重中之重。截至2016年底，我國16家上市商業(yè)銀行創(chuàng)造的非利息收入已達11120.97億元，占整個商業(yè)銀行營業(yè)收入的30.36%。由表1可以看出，2009—2016年我國所有上市商業(yè)銀行的非利息收入占比均獲得了較大的提高，非利息業(yè)務獲得了突飛猛進的增長。由圖1可以看出，我國上市商業(yè)銀行的非利息收入占比整體上實現(xiàn)了逐年增長，股份制銀行增長勢頭尤為強勁。非利息收入已經(jīng)成為支撐商業(yè)銀行收入增長的一項關(guān)鍵業(yè)務?？梢?，研究非利息收入占比和商業(yè)銀行經(jīng)營效率之間的關(guān)系對于商業(yè)銀行優(yōu)化資源配置、提高經(jīng)營效率、實現(xiàn)高效發(fā)展具有重要的指導意義。

二、文獻綜述

（一）國外文獻綜述

在國外文獻研究中， 學者持有三類不同的觀點。一部分學者認為非利息收入并不能夠明顯改善商業(yè)銀行的經(jīng)營績效，而且會增加銀行經(jīng)營風險。Lepetit 等（2008）對1996—2002 年歐洲銀行業(yè)的多元化經(jīng)營進行分析，得出非利息業(yè)務加大銀行的經(jīng)營風險，其對于經(jīng)營績效的改善并不明顯。Calmes（2009）以加拿大銀行樣本數(shù)據(jù)進行實證研究也得到了相似的結(jié)論，他發(fā)現(xiàn)非利息收入的增加會使銀行績效降低、收入波動加大。也有部分學者認為非利息收入能夠提高商業(yè)銀行的經(jīng)營績效。Sanya 和Wolfe（2011）使用廣義矩估計的方法對新興經(jīng)濟體的上市銀行展開研究，認為非利息收入可以改善商業(yè)銀行盈利能力，但也伴隨著銀行破產(chǎn)風險的加大。Meslier 等（2013）研究新興經(jīng)濟體銀行得出的結(jié)論是，非利息收入對銀行業(yè)的利潤和風險調(diào)整報酬具有正向影響。還有部分國外研究顯示非息收入對銀行績效的影響不是絕對正相關(guān)或負相關(guān)，這取決于銀行自身因素。Gamra與Plihon（2011）對14 個東亞和拉丁美洲國家的714 家銀行展開研究認為，在新興經(jīng)濟體市場中，非利息收入對銀行的影響與銀行規(guī)模、經(jīng)營方式相關(guān)，因此銀行在開展非利息業(yè)務時應當結(jié)合自身情況。

（二）國內(nèi)文獻綜述

在國內(nèi)學者的研究中，由于數(shù)據(jù)選取、指標選擇和模型設定等方面的差異，研究結(jié)論也很難一致。袁曉玲和張寶山（2008）基于1999—2006 年中國15 家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，運用非參數(shù)DEA 模型的Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)，測算了商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率，結(jié)果顯示中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率整體呈現(xiàn)下降趨勢，且非利息收入占比對商業(yè)銀行資源利用影響作用甚微。孫秀峰和遲國泰（2010）利用我國商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)展開研究，結(jié)果表明擴大非信貸業(yè)務比重有利于提高效率。馬雯璐和馬占新（2012）基于2001—2009年中國15家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，提出了銀行效率評價的非參數(shù)DEA模型，并采用隨機效應Tobit模型對影響中國商業(yè)銀行綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的微觀因素進行定量分析，得出中間業(yè)務占比對商業(yè)銀行的綜合效率和純技術(shù)效率具有顯著的正向影響。蔣莉（2012）發(fā)現(xiàn)在非利息收入不會引起經(jīng)營成本大幅上升的情況下，增加非利息收入有助于銀行收益率水平的提高。姚文韻（2012）選用2000—2010 年14 家上市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)作為研究樣本，結(jié)果顯示非利息收入份額與資產(chǎn)收益率（ROA） 存在不顯著的負向關(guān)系，手續(xù)費和傭金收入份額與資產(chǎn)收益率（ ROA） 為顯著的正相關(guān)關(guān)系，而其他業(yè)務收入份額卻與資產(chǎn)收益率（ ROA） 有顯著的負相關(guān)關(guān)系。邰越越和楊虎峰（2014）通過建立變截距固定效應模型，實證分析了非利息收入對中小型商業(yè)銀行績效的影響，研究結(jié)果表明非利息收入占比與非利息收入種類數(shù)對銀行績效的影響并不顯著，甚至會降低銀行的績效。竇俊賢（2015）通過構(gòu)建動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型和應用系統(tǒng)GMM 估計方法，對2008—2013 年我國16 家上市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)進行回歸，發(fā)現(xiàn)非利息收入與商業(yè)銀行績效呈現(xiàn)倒U 形關(guān)系。袁慶祿和龔廷秀（2017）基于2004—2014年我國16家上市商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)商業(yè)銀行整體效率不容樂觀。在低稅負水平環(huán)境下，提高中間業(yè)務收入占比對改善銀行效率更為有效，銀行應從優(yōu)化業(yè)務結(jié)構(gòu)、控制營業(yè)支出和適度擴大規(guī)模著手，有效提升銀行效率。

可見，關(guān)于非利息收入與商業(yè)銀行經(jīng)營效率的關(guān)系，既有影響甚微的研究結(jié)論，也有學者認為存在顯著的線性關(guān)系，也有認為這種影響關(guān)系在不同的稅收水平下是非線性的。目前，針對在不同的資產(chǎn)規(guī)模下非利息收入對商業(yè)銀行效率影響關(guān)系的研究甚少，因此本文以2009—2016年我國16家上市銀行為研究對象，通過構(gòu)建影響商業(yè)銀行經(jīng)營效率的面板門檻模型來分析非利息收入是否會對商業(yè)銀行經(jīng)營效率產(chǎn)生顯著影響以及這種影響在不同的資產(chǎn)規(guī)模下是否是非線性的。

三、不同資產(chǎn)規(guī)模下非利息收入對商業(yè)銀行經(jīng)營效率影響的分析和模型假設

在銀行資產(chǎn)規(guī)模較大的條件下，首先，銀行的非利息業(yè)務經(jīng)營范圍較廣，在商業(yè)銀行進行跨區(qū)域競爭時優(yōu)勢明顯；其次，由于具有品牌效應，即使大型銀行在開展非利息業(yè)務過程中開發(fā)的產(chǎn)品和服務具有較強的同質(zhì)性，客戶在購買同種類產(chǎn)品時仍然會傾向于購買大型銀行提供的產(chǎn)品，進而提高了大型銀行在非利息業(yè)務運行方面的收入；在經(jīng)營非利息業(yè)務時大型銀行具備較強的成本控制能力和規(guī)模效應，在非利息業(yè)務開展過程中的“節(jié)流”方面做得更為出色；擁有大量的分支機構(gòu)和營業(yè)網(wǎng)點使得大型商業(yè)銀行在推廣非利息業(yè)務的創(chuàng)新應用方面更為高效，針對客戶的特定非利息業(yè)務反饋機制也更加完善；除了以上因素之外，大型商業(yè)銀行在金融科技研發(fā)和大數(shù)據(jù)應用方面的實力較為強勁，能夠為客戶量身定制更具個性化的產(chǎn)品和服務，進一步開拓市場、實現(xiàn)非利息業(yè)務收入的大幅增長。

因此，本文提出假設1：大型商業(yè)銀行的非利息收入對其經(jīng)營效率具有正向影響。

在銀行資產(chǎn)規(guī)模較小的條件下，小型商業(yè)銀行由于自身經(jīng)營實力較弱和所占的市場份額有限，在經(jīng)營非利息業(yè)務時會受到種種限制，例如經(jīng)營地域限制、資源投入限制和管理運營能力限制等，并且難以利用大數(shù)據(jù)時代發(fā)展帶來的紅利，很難進行非利息業(yè)務方面的“開源”和“節(jié)流”，因此就無法通過開展非利息業(yè)務來提高經(jīng)營效率。

因此，本文提出假設2：小型商業(yè)銀行的非利息收入對其經(jīng)營效率的提升沒有影響。

四、商業(yè)銀行經(jīng)營效率測度

（一）銀行經(jīng)營效率測度模型設計和選擇

由于傳統(tǒng)的DEA模型容易出現(xiàn)多個效率為1的情況，以致無法針對有效率的測度單位進行深入測度比較，Andersen 和Petersen（1993）對該模型加以改進，提出超效率DEA 模型，實現(xiàn)了對多個有效率單元效率值的測度和排序。超效率DEA 模型在可變規(guī)模報酬的情形下，容易出現(xiàn)無法測度的問題。為了克服上述問題，Tone（2001）構(gòu)建了一個以松弛測度為基礎、以非徑向方式來估計效率的DEA 模型（即SBM 模型），并隨后將SBM 模型和超效率DEA 模型結(jié)合起來，提出了超效率SBM-DEA 模型（Tone，2002）。該模型不但較好地解決了針對有效DMU的排序問題，并且通過非徑向方式來估計效率，避免了傳統(tǒng)以徑向方式估計進而導致溢出現(xiàn)象的問題，因此該模型可以實現(xiàn)對DMU的更加有效和準確的測度。本文選用超效率SBM-DEA模型來對我國16家上市銀行經(jīng)營效率值進行測度和分析。

（二）投入和產(chǎn)出指標選擇

在銀行效率的研究中，對于投入和產(chǎn)出指標的定義和選擇目前并沒有形成廣泛一致的意見，對投入和產(chǎn)出指標的定義和選擇方法主要有三種：第一種是生產(chǎn)法，該方法將商業(yè)銀行看成金融產(chǎn)品的提供者，將一般的資本和勞動力看成投入，將存款賬戶的數(shù)目和貸款筆數(shù)作為產(chǎn)出；第二種是中介法，該方法將銀行視為把存款轉(zhuǎn)化為貸款的轉(zhuǎn)化機構(gòu)，一般將存款、勞動力和資本作為投入項，產(chǎn)出為貸款項和其他利潤項（主要指證券投資）；第三種是對偶法，該方法介于兩種方法之間，將存款同時作為投入項和產(chǎn)出項是該方法的突出特點。本文根據(jù)多數(shù)學者的處理方法以及數(shù)據(jù)的可得性，采用生產(chǎn)法和中介法相結(jié)合的方式，將存款、固定資產(chǎn)和職工薪酬作為銀行經(jīng)營的投入項，將營業(yè)收入和稅前利潤作為產(chǎn)出項進行商業(yè)銀行經(jīng)營效率的測度。本文選取了國內(nèi)16家上市商業(yè)銀行2009—2016年的相關(guān)數(shù)據(jù)，使用MaxDEA軟件進行分析，包括5家國有銀行、8家股份制銀行和3家城市商業(yè)銀行。數(shù)據(jù)主要來源于BankScope數(shù)據(jù)庫，少部分數(shù)據(jù)從各家銀行年報中摘取。

（三）銀行效率測度結(jié)果和效率分析

建立產(chǎn)出導向型的超效率SBM-DEA模型，估計后得到各家上市銀行的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，結(jié)果如表2所示。

三類上市銀行整體的平均技術(shù)效率較低，僅為0.793。整體的技術(shù)效率呈現(xiàn)先增后降的趨勢，這主要是受到整體純技術(shù)效率先波動性上升后下降的影響。整體的規(guī)模效率變動較平穩(wěn)，但仍有先增后降的特征。三類銀行的技術(shù)效率都經(jīng)歷不同程度的波動：國有銀行在2009—2014年期間技術(shù)效率穩(wěn)步提高，2015—2016年開始出現(xiàn)連續(xù)下降，這主要是受到了純技術(shù)效率先增后降的波動影響；股份制銀行技術(shù)效率在經(jīng)歷了連續(xù)7年的增長之后在2016年也出現(xiàn)下降，同樣是由于純技術(shù)效率在2016年出現(xiàn)下降；城市商業(yè)銀行的技術(shù)效率則經(jīng)歷較大起伏，但總體來看仍然呈現(xiàn)先增后降的變化趨勢。國有銀行的規(guī)模效率波動較小，但仍有下降趨勢，股份制商業(yè)銀行的規(guī)模效率呈現(xiàn)平穩(wěn)性波動，而城市商業(yè)銀行的規(guī)模效率在樣本期內(nèi)增長明顯，中間略有下降，但總體上升勢頭明顯，漲幅較大。

五、非利息收入對商業(yè)銀行經(jīng)營效率影響的實證分析

為了揭示在不同的資產(chǎn)規(guī)模下非利息收入與商業(yè)銀行經(jīng)營效率的非線性關(guān)系，本文建立面板門檻模型，將上市銀行的資產(chǎn)規(guī)模作為門檻變量，將非利息收入占比作為影響銀行經(jīng)營效率的核心解釋變量，并選取控制變量，來分析非利息收入對商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響。

（一）變量選取與數(shù)據(jù)說明

中國上市商業(yè)銀行的經(jīng)營效率存在多方面的影響因素，主要體現(xiàn)在銀行內(nèi)部特征和外部經(jīng)營環(huán)境中，結(jié)合以往研究中的變量選取，本文選取以下幾個變量對商業(yè)銀行效率的影響因素進行分析。

1. 非利息收入占比（NII）。該變量的計算公式為：非利息收入/營業(yè)收入。商業(yè)銀行的非利息收入主要包括兩個方面——手續(xù)費及傭金收入和投資收益。該變量既能反映商業(yè)銀行多元化經(jīng)營的水平，又能在一定程度上反映商業(yè)銀行拓展非利息業(yè)務的創(chuàng)新能力，是模型中的核心解釋變量。

2. 資產(chǎn)規(guī)模（AS）。該變量為商業(yè)銀行的年末總資產(chǎn)額，是模型中的門檻變量。

3. 不良貸款率（RISK）。不良貸款率反映了商業(yè)銀行的貸款質(zhì)量，是銀行在業(yè)務經(jīng)營過程中要考慮的一個十分重要的信用風險因素，風險變動會顯著地影響商業(yè)銀行的經(jīng)營效率（劉孟飛和張曉嵐，2013）。

4. 成本收入比（COST）。該變量為營業(yè)支出/營業(yè)收入。成本收入比反映了銀行經(jīng)營成本相對于營業(yè)收入的耗費情況，體現(xiàn)了商業(yè)銀行成本管理能力的高低。

5. 存貸利差（CS）。該變量即為中國人民銀行宣布的一年期存貸款基準利率之差，反映了商業(yè)銀行利息業(yè)務的盈利空間。

6. 全社會固定資產(chǎn)投資增長率（FA）。由于我國多年來的投資結(jié)構(gòu)都是以政府投資為主導，企業(yè)的融資渠道也是以銀行融資為主，全社會固定資產(chǎn)投資資金主要來自商業(yè)銀行的貸款，因此全社會固定資產(chǎn)投資增長率對商業(yè)銀行經(jīng)營效率也存在重要影響。

具體變量的定義及描述性統(tǒng)計結(jié)果見表3。

（二）面板門檻模型

本文主要研究在不同的資產(chǎn)規(guī)模下非利息收入占比對商業(yè)銀行經(jīng)營效率的影響。由于普通的線性模型并未考慮到門檻效應，所以本文借鑒漢森（Hansen，1999）所提出的模型進行分析。門檻模型設定如下：

其中被解釋變量為商業(yè)銀行經(jīng)營效率（TE），由超效率SBM-DEA模型測度得到。TE越大，表明商業(yè)銀行經(jīng)營效率越高。核心解釋變量為非利息收入占比（NII）；[γi]表示第i個門檻值（i = 1，2，…，n）；其余變量為控制變量，其基本含義如表3所示。

（三）實證分析

1. 門檻效應檢驗。本文使用stata14軟件首先對非利息收入占比對銀行經(jīng)營效率的影響是否存在非線性的門檻效應進行檢驗，依次進行單一門檻和雙重門檻的檢驗，門檻效應檢驗結(jié)果如表4所示。

由表4可知，單一門檻模型通過了顯著性檢驗，并且由圖2所示的單一門檻值的似然比檢驗結(jié)果也說明非利息收入占比對銀行經(jīng)營效率的影響存在顯著的非線性特征，應建立單一門檻的面板模型進行分析。本文根據(jù)單一門檻的門檻值將16個上市銀行劃分為兩個類型，將其中資產(chǎn)規(guī)模滿足AS[≤]21163.390 億元的銀行定義為小型銀行，將資產(chǎn)規(guī)模滿足AS>21163.390億元 的銀行定義為大型銀行。

2. 單一門檻模型的估計。本文對非利息收入占比對銀行經(jīng)營效率非線性影響的單一門檻面板模型進行估計，估計結(jié)果如表5所示。

由表5可知，在不同的銀行資產(chǎn)規(guī)模下，非利息收入占比對銀行經(jīng)營效率的影響呈現(xiàn)出顯著的差異。當資產(chǎn)規(guī)模AS[≤]21163.39億元時，非利息收入占比的回歸系數(shù)僅為0.00514，而且沒有通過顯著性檢驗；當資產(chǎn)規(guī)模AS>21163.39億元時，非利息收入占比的回歸系數(shù)增大為1.054，并且非常顯著。從回歸結(jié)果可以看出，當銀行資產(chǎn)規(guī)模處于較小的資產(chǎn)規(guī)模區(qū)間時，非利息收入對銀行經(jīng)營效率影響為正但是影響很小，并且十分不顯著；當銀行資產(chǎn)規(guī)模處于較大資產(chǎn)規(guī)模區(qū)間時，非利息收入對銀行經(jīng)營效率的影響迅速增大，并且顯著為正。

綜合這兩個階段來看，在 2009—2016年期間，非利息收入提高了大型商業(yè)銀行的經(jīng)營效率，但對小型銀行來說影響不明顯，從整體來看存在一個單門檻效應的非線性特征。這是因為當銀行的資產(chǎn)規(guī)模較小時，首先這些小型商業(yè)銀行由于經(jīng)營范圍有限，在面對大型銀行跨區(qū)域經(jīng)營的競爭時實力較弱，小型銀行在拓展非利息業(yè)務時并不能提高自己的經(jīng)營績效（黃澤勇，2013）；其次小型銀行并不具備有助于商業(yè)銀行降低產(chǎn)品研發(fā)和銷售推廣成本的規(guī)模效應（邰越越和楊虎鋒，2014）；第三，隨著金融科技的快速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)金融的興起，小型銀行在研發(fā)金融科技及其成果轉(zhuǎn)化和布局互聯(lián)網(wǎng)方面存在著明顯的資金和技術(shù)劣勢，導致小型銀行無法通過降低非利息業(yè)務成本和增加非利息業(yè)務帶來的利潤來提高經(jīng)營效率。因此接受假設2，即認為非利息收入對小型銀行經(jīng)營效率的提高沒有影響。

相較來看，當銀行的資產(chǎn)規(guī)模較大時，這些大型銀行便可以通過跨區(qū)域經(jīng)營和自身的規(guī)模效應來降低開發(fā)和推廣非利息業(yè)務的成本，并且在金融科技研發(fā)和互聯(lián)網(wǎng)金融應用上擁有得天獨厚的資源優(yōu)勢，再加上在非利息業(yè)務的市場拓展方面已經(jīng)經(jīng)營多年，所積攢的市場資源和管理經(jīng)驗都是小型銀行所不具備的。另外非利息收入對大型銀行應對利率市場化帶來的沖擊效果更好（王歡和郭建強，2014）。這些因素都使非利息收入提高了大型商業(yè)銀行的經(jīng)營效率。因此接受假設1，即認為非利息收入對大型商業(yè)銀行經(jīng)營效率存在著顯著的正向影響。

從控制變量來看，不良貸款率RISK的回歸系數(shù)為負值，并且通過了顯著性檢驗。這是由于不良貸款率的增大意味著銀行信用風險上升，抑制了銀行拓展業(yè)務和擴大規(guī)模，阻礙銀行的持續(xù)健康發(fā)展，不利于商業(yè)銀行經(jīng)營效率的提高（劉孟飛和張曉嵐，2013）。成本收入比COST的回歸系數(shù)為負值，并且通過了顯著性檢驗。存貸利差CS的回歸系數(shù)為負值，但是沒有通過顯著性檢驗。全社會固定資產(chǎn)投資增長率FA的回歸系數(shù)為正值但不顯著，說明全社會固定資產(chǎn)投資增長率對銀行經(jīng)營效率存在不顯著的正向影響。

3. 穩(wěn)健性檢驗。上述分析表明了非利息收入對商業(yè)銀行經(jīng)營效率存在著顯著的單一門檻效應。由于控制變量的增加或減少都可能影響模型的估計結(jié)果，因此本文在上述單一門檻模型的基礎上依次剔除其中一個控制變量進行估計，用來檢驗模型的結(jié)果是否存在穩(wěn)健性。在門檻效應的檢驗結(jié)果中，依次剔除一個控制變量后全部都接受了單一門檻效應，并且門檻值仍然為21163.390億元，穩(wěn)健性估計的結(jié)果如表6所示。

由表6可知，在原門檻模型中，剔除了控制變量RISK之后，在小型銀行中非利息收入占比的估計系數(shù)變?yōu)樨撝担廊缓苄《也伙@著。除此之外，依次剔除控制變量COST、CS和FA之后，非利息收入占比NII的系數(shù)估計結(jié)果保持了符號的一致性，只是在數(shù)值上存在少許差別，說明隨著銀行資產(chǎn)規(guī)模增大，非利息收入對銀行經(jīng)營效率的影響具有顯著增大的特征。上述穩(wěn)健性檢驗表明本文的估計結(jié)果存在穩(wěn)健性。

4. 門檻區(qū)間的構(gòu)成和變化。2009—2016年位于兩個資產(chǎn)規(guī)模區(qū)間的銀行家數(shù)如表7所示。5家國有銀行在樣本期間內(nèi)始終為大型銀行；8家股份制銀行在樣本期間內(nèi)資產(chǎn)規(guī)模發(fā)生了較大變化：2009年8家股份制銀行全部為小型銀行，2016年這8家銀行全部跨入大型銀行行列，資產(chǎn)規(guī)模始終在持續(xù)穩(wěn)定地擴大；3家城市商業(yè)銀行在樣本期間內(nèi)的資產(chǎn)規(guī)模也實現(xiàn)了不同程度的增長，其中北京銀行在2016年跨入大型銀行行列。圖3表明了2009—2016年間，以21163.39為分界點的不同資產(chǎn)規(guī)模區(qū)間的銀行家數(shù)變化趨勢?？梢钥闯?，整體上大型銀行的家數(shù)在樣本期間逐年增長并且在2011年超過了小型銀行的總家數(shù)，這主要是因為在樣本期間股份制商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模增長較快、增長勢頭強勁，相比之下，城市商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模較小、增長較為緩慢。

六、結(jié)論和建議

（一）結(jié)論

本文利用2009—2016年中國16家上市商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建了超效率SBM-DEA模型，對這16家上市銀行在樣本期間的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進行了測度和分析。結(jié)果表明：我國商業(yè)銀行整體經(jīng)營效率不高，主要是受到了純技術(shù)效率較低的影響，城市商業(yè)銀行的經(jīng)營效率要好于國有銀行和股份制銀行。同時構(gòu)建了非利息收入占比和商業(yè)銀行經(jīng)營效率的單一門檻面板模型并進行了模型估計和分析，結(jié)果表明：對于資產(chǎn)規(guī)模小于21163.39億元的小型銀行來說，非利息收入占比對改善銀行經(jīng)營效率沒有影響；對于資產(chǎn)規(guī)模超過21163.39億元的大型銀行來說，非利息收入占比對銀行提高經(jīng)營效率則更為有效。

（二）建議

一方面，隨著利率市場化的迅速推進，商業(yè)銀行傳統(tǒng)的生存空間受到進一步擠壓，轉(zhuǎn)變經(jīng)營模式已成為商業(yè)銀行的必然選擇，國內(nèi)商業(yè)銀行在進行非利息業(yè)務的拓展時，一定要根據(jù)自身的實際情況來發(fā)展，切勿盲目跟風。另一方面，我國經(jīng)濟正處在創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略和供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革浪潮之中，提效提質(zhì)正是供給側(cè)改革的核心目標，也是衡量商業(yè)銀行健康可持續(xù)發(fā)展的優(yōu)先指標。商業(yè)銀行應主動調(diào)整來適應經(jīng)濟動能轉(zhuǎn)型，在保持和擴大資產(chǎn)規(guī)模的同時，還需盡快實施業(yè)務轉(zhuǎn)型、增強創(chuàng)新能力、提升經(jīng)營效率、增強自身的核心競爭力。

大型銀行一方面應該充分利用自身的體量優(yōu)勢和規(guī)模效應，積極拓展非利息業(yè)務，實現(xiàn)非利息業(yè)務的成本最小化、提升經(jīng)營效率、增強自身的競爭力；另一方面應該抓住金融科技興起和互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展帶來的機遇，不斷提高自身的管理效率和科技實力，充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，緊跟客戶的實際需求及時創(chuàng)新，積極提升產(chǎn)品設計和營銷效率。例如為客戶量身定制更多個性化的產(chǎn)品和服務，避免產(chǎn)品的同質(zhì)化競爭，爭取向高效率發(fā)展的優(yōu)質(zhì)銀行轉(zhuǎn)型。

小型銀行目前應繼續(xù)做好傳統(tǒng)的存貸業(yè)務，在信貸業(yè)務方面尋找突破口，拓展目標客戶群，積極主動地為中小微企業(yè)提供信貸資金支持，積極開發(fā)針對解決企業(yè)融資難的新型信貸產(chǎn)品。在推動信貸產(chǎn)品創(chuàng)新的同時要吸引更多的目標客戶，積極開拓市場。小型銀行通過自身的做大做強，不斷夯實自身實力，為規(guī)模升級后拓展非利息業(yè)務打下基礎和儲備資源。

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