多元化對商業(yè)銀行盈利能力及風(fēng)險的影響
——基于系統(tǒng)GMM方法的159家銀行的跨國比較分析

成 力 為， 張 東 輝， 李 雙 寧

(大連理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟學(xué)部， 遼寧 大連 116024)

一、引 言

中國商業(yè)銀行的盈利模式正面臨兩個問題：第一，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整倒逼商業(yè)銀行盈利模式由動員儲蓄、清算和支付等基本功能向為實體經(jīng)濟高效配置資金、提供信息、風(fēng)險管理等高級功能轉(zhuǎn)變；第二，隨著利率市場化進程深入，銀行間競爭加劇導(dǎo)致我國利差收窄，倒逼商業(yè)銀行通過中間業(yè)務(wù)和多元化經(jīng)營探索新的盈利模式[1]。世界范圍內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)金融興起，金融脫媒步伐加快，資金供求雙方直接對接有利于降低投融資成本、提高投融資效率，同時也使得商業(yè)銀行傳統(tǒng)融資中介的地位極大弱化。此外，巴塞爾協(xié)議Ⅲ在資本充足率方面的新要求導(dǎo)致資本管制更加嚴(yán)格。2015年，中國人民銀行5次降準(zhǔn)降息，商業(yè)銀行凈利潤增速大幅下滑7.3個百分點[2]。2016年，中國互聯(lián)網(wǎng)P2P借貸水平發(fā)展到4856家的19 544億元，消費總額則由2013年的60億元增加到8695億元，但互聯(lián)網(wǎng)金融高速發(fā)展的同時造成了不良資產(chǎn)累積及信貸風(fēng)險的持續(xù)暴露[3]。因此，銀行業(yè)經(jīng)營環(huán)境的顯著變化迫使中國商業(yè)銀行盈利模式需要進行結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型，中國商業(yè)銀行經(jīng)營面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

作為發(fā)展中國家，中國商業(yè)銀行的盈利模式與發(fā)達國家及轉(zhuǎn)軌國家有什么區(qū)別？多元化對商業(yè)銀行盈利能力及風(fēng)險有什么影響？其背后折射出怎樣的體制與機制原因？已有文獻聚焦非利息業(yè)務(wù)及多元化拓展探討了盈利模式對商業(yè)銀行盈利能力的影響，但存在較大爭議。持肯定態(tài)度的學(xué)者認為商業(yè)銀行可以通過金融產(chǎn)品創(chuàng)新、開拓金融新興市場提高銀行效益。Aggeler和 Feldman發(fā)現(xiàn)美國商業(yè)銀行利潤最大份額占比來源于非利息收入[4]。Uppal認為中間業(yè)務(wù)的穩(wěn)定增長可以為商業(yè)銀行提供新的利潤增長點[5]。盛虎和王冰以中國商業(yè)銀行為例發(fā)現(xiàn)非利息業(yè)務(wù)增加會帶來銀行績效增加[6]。陳一洪發(fā)現(xiàn)城商行可以通過中間業(yè)務(wù)渠道拓展顯著提高銀行績效水平[7]。然而很多學(xué)者對此持懷疑甚至否定態(tài)度，認為多元化伴隨著經(jīng)營范圍及規(guī)模的擴大，監(jiān)管成本及管理成本上升，從而不能提升銀行的盈利水平。Deyoung和Rice發(fā)現(xiàn)非利息業(yè)務(wù)規(guī)模較大及管理困難的特點造成非利息收入占比增加從而降低銀行效益[8]。Pasiouras基于DEA和Tobit模型測度了希臘銀行非利息業(yè)務(wù)對銀行經(jīng)營效率的影響，發(fā)現(xiàn)由于業(yè)務(wù)關(guān)系不穩(wěn)定造成非利息業(yè)務(wù)不能改善銀行效率[9]。遲國泰基于隨機前沿模型及DEA發(fā)現(xiàn)中國14家上市銀行非利息收入占比與國有銀行的總收入綜合效率顯著負相關(guān)[10]。王菁和周好文利用1999～2006年我國12家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)得到了非利息收入與銀行資本收益率呈顯著負相關(guān)的結(jié)果[11]。李志輝和李夢雨利用門限模型發(fā)現(xiàn)多元化與銀行盈利水平呈U型關(guān)系[12]。

針對多元化對商業(yè)銀行風(fēng)險的影響研究，國內(nèi)外學(xué)者的研究結(jié)論同樣具有爭議與不確定性。早年間大多數(shù)學(xué)者持肯定態(tài)度，認為根據(jù)多元化理論，非利息業(yè)務(wù)拓展有利于降低銀行風(fēng)險水平。Templeton和Severiens通過1979～1986年54家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)多元化會減小股東回報的方差，從而有效降低銀行經(jīng)營風(fēng)險[13]。但隨著中間業(yè)務(wù)不斷發(fā)展及金融衍生品不斷創(chuàng)新，多元化分散風(fēng)險的條件受到質(zhì)疑，很多學(xué)者發(fā)現(xiàn)中間業(yè)務(wù)拓展會使銀行的風(fēng)險水平增加，甚至?xí)a(chǎn)生更復(fù)雜的影響。Stiroh發(fā)現(xiàn)銀行并沒有通過非利息收入獲得更高的資本收益率，反而增加了風(fēng)險[14]。Lepetit 發(fā)現(xiàn)拓展非利息業(yè)務(wù)的商業(yè)銀行比主要提供貸款的銀行面臨更大的盈利風(fēng)險和破產(chǎn)風(fēng)險，小銀行手續(xù)費及傭金業(yè)務(wù)與風(fēng)險正相關(guān)[15]。Casu 基于銀行業(yè)務(wù)并購視角發(fā)現(xiàn)銀行從事證券類的中間業(yè)務(wù)會比經(jīng)營保險類的中間業(yè)務(wù)帶來更多的風(fēng)險[16]。中國商業(yè)銀行長期缺乏風(fēng)險意識，對風(fēng)險的研究起步較晚，黃雋和章艷紅以美國為例發(fā)現(xiàn)非利息業(yè)務(wù)拓展給銀行的盈利帶來了更大的風(fēng)險[17]。周開國和李琳發(fā)現(xiàn)收入結(jié)構(gòu)多元化對銀行風(fēng)險影響不顯著，非利息收入占比增加會導(dǎo)致非利息收入波動增大從而提高商業(yè)銀行總風(fēng)險[18]。張曉玫和毛亞琪基于LRMES方法發(fā)現(xiàn)不同業(yè)務(wù)組成具有不同的風(fēng)險傾向性，除手續(xù)費及傭金的業(yè)務(wù)外均與風(fēng)險水平負向相關(guān)[19]。吳劉杰和喬桂明發(fā)現(xiàn)雖然手續(xù)費及傭金可以降低風(fēng)險，但非利息業(yè)務(wù)整體卻不能為商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)做出貢獻[20]。

基于以上分析，已有文獻大多僅針對商業(yè)銀行盈利能力或風(fēng)險進行單方面研究，而沒有將二者納入到統(tǒng)一分析框架。此外，很少有文獻進行跨國比較分析，即使進行了比較研究也多停留在描述性統(tǒng)計層面，且僅限于與某一個特定國家進行比較。因此，本文利用2005～2014年中國、4個發(fā)達國家和6個轉(zhuǎn)軌國家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，基于動態(tài)面板的系統(tǒng)GMM方法，分析不同國家商業(yè)銀行多元化對盈利能力與風(fēng)險影響的異同，通過比較分析探求中國商業(yè)銀行盈利模式轉(zhuǎn)型的路徑，為商業(yè)銀行在多元化經(jīng)營過程中提高盈利能力及規(guī)避風(fēng)險提供依據(jù)。

二、研究設(shè)計

1.數(shù)據(jù)與樣本

本文選取2005～2014年中國、發(fā)達國家(美國、英國、法國、日本)、轉(zhuǎn)軌國家(俄羅斯、波蘭、羅馬尼亞、保加利亞、捷克、匈牙利)中各個國家排名前20名商業(yè)銀行作為初始樣本，剔除新建立、已破產(chǎn)及數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的銀行后得到159家銀行。個體數(shù)據(jù)取自Bankscope數(shù)據(jù)庫，行業(yè)及宏觀指標(biāo)取自World Bank數(shù)據(jù)庫。

2.變量選擇

(1)被解釋變量

盈利能力指標(biāo)：平均資產(chǎn)收益率ROAA。與普通的ROA相比，ROAA所包含的資產(chǎn)為年度期初和期末的平均值，將商業(yè)銀行的資產(chǎn)年度變化及自主調(diào)整考慮在內(nèi)，從而減小了誤差，ROAA值越大則反映銀行越強的盈利能力特征。

風(fēng)險指標(biāo)：銀行破產(chǎn)概率指標(biāo)Z-SCORE。本文借鑒了De Nicolo和Stiroh等人[14]的方法，將商業(yè)銀行的風(fēng)險定義為營業(yè)虧損超過權(quán)益的概率，用數(shù)學(xué)公式表示為

(1)

其中，E代表商業(yè)銀行的權(quán)益即凈資產(chǎn)；K為權(quán)益與總資產(chǎn)的比率；π為商業(yè)銀行每年的稅后利潤情況；r為銀行的稅后利潤π與總資產(chǎn)的比率；F(r)代表商業(yè)銀行利潤的分布函數(shù)，則由切比雪夫不等式可得：

P(r≤-K)≤σ2/(μ+K)2=1/Z2

(2)

其中，μ與σ2分別表示r的期望及方差，本文均設(shè)定r的期望μ及方差σ2均存在，根據(jù)以上關(guān)系式可得到：

Z=(μ+E/A)/σ

(3)

其中，σ為r的標(biāo)準(zhǔn)差，Z即為對商業(yè)銀行破產(chǎn)概率的衡量滿足如下等式成立：

(4)

因此，本文用Z-SCORE的銀行破產(chǎn)概率指標(biāo)作為衡量商業(yè)銀行風(fēng)險大小的變量，其值等于(資產(chǎn)收益率+權(quán)益資本比率)/資產(chǎn)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。Z-SCORE越大，表示一定盈利下波動性越小，銀行風(fēng)險越小。

(2)核心解釋變量

盈利模式指標(biāo)：多元化收入結(jié)構(gòu)DEV。參考赫芬達爾指數(shù)對商業(yè)銀行多元化程度進行測度，DEV=1-(PNI2+NIIR2)，其中PNI為凈利息收入占比，NIIR為非利息收入占比。一般來說，DEV越大說明銀行的收入多樣性越高，銀行的盈利模式越均衡，收入結(jié)構(gòu)越優(yōu)。

(3)控制變量

此外，在控制變量的選擇上，本文借鑒了Stiroh和Lepetit[14-15]的方法，選取了銀行個體指標(biāo)資產(chǎn)費用率OTA(資產(chǎn)費用率越小，即銀行營業(yè)支出占總資產(chǎn)的比重越小，說明銀行長期償付能力越強，運營效率越高)、信貸率LTA(銀行信貸發(fā)放比例在一定范圍內(nèi)可以提升銀行的競爭力，但是過度發(fā)放信貸會導(dǎo)致銀行的流動性危機)、權(quán)益資本比率ETA(反映銀行的杠桿經(jīng)營情況，該值越低，銀行舉債情況越嚴(yán)重，自有資金缺乏的情況越泛濫，銀行抵御風(fēng)險能力減弱，破產(chǎn)風(fēng)險增大)、成本收入比CIR(在一定收入條件下成本支出越低，銀行一般具有較高的管理效率)、存貸比RLD(該值過高將會導(dǎo)致部分資金缺乏，銀行流動性風(fēng)險增加)，行業(yè)指標(biāo)選取市場份額指數(shù)MSI及宏觀指標(biāo)GDP和CPI作為其他控制變量(行業(yè)競爭的優(yōu)化及國家經(jīng)濟增長對商業(yè)銀行的盈利提升及風(fēng)險控制能力均有促進作用)。上述變量的具體說明見表1。

表1 被解釋變量、核心解釋變量及控制變量說明

3.模型構(gòu)建

商業(yè)銀行的盈利能力和風(fēng)險具有前期依賴性，即上一期盈利能力和風(fēng)險水平會對銀行本期表現(xiàn)產(chǎn)生重要影響，由于慣性和累積效應(yīng)的存在，本文引入ROAA和Z-SCORE的滯后一期建立動態(tài)面板模型。模型如下：

ROAAit=α0+α1ROAAi，t-1+α2DEVit+α3OTAit+α4LTAit+α5ETAit+α6CIRit+α7RLDit+α8MSIit+α9GDPit+α10CPIit+εit(εit=μi+vt)

(5)

Z-SCOREit=α0+α1Z-SCOREi，t-1+α2DEVit+α3OTAit+α4LTAit+α5ETAit+α6CIRit+α7RLDit+α8MSIit+α9GDPit+α10CPIit+εit(εit=μi+vt)

(6)

模型(5)、(6)分別衡量了多元化對商業(yè)銀行盈利能力及風(fēng)險水平的影響。其中，i表示銀行個體；t代表時間(年)；ROAA及Z-SCORE分別表示銀行的盈利及風(fēng)險；DEV為多元化收入結(jié)構(gòu)指標(biāo)；其余變量為控制變量；εit為擾動項，包含了未被觀測到的個體效應(yīng)μi以及未被觀測到的時間效應(yīng)vt。

4.模型的技術(shù)處理

商業(yè)銀行的多元化影響其盈利能力和風(fēng)險，但反過來商業(yè)銀行自身盈利能力和風(fēng)險水平也會使商業(yè)銀行選擇不同的多元化收入結(jié)構(gòu)。此外，動態(tài)面板模型中引入了ROAA及Z-SCORE的一期滯后項。因此，本文所建立的模型(5)、(6)會產(chǎn)生內(nèi)生性問題。傳統(tǒng)的工具變量法IV尋找與DEV相關(guān)但與ROA和Z-SCORE均無關(guān)的變量比較困難，而OLS及MLE方法會造成模型的有偏性及非一致性，具體表現(xiàn)為：

yit=α0+α1yi,t-1+α2xit+∑αkzit+εit

(7)

方程(7)的離差形式為：

(8)

其中，方程(8)中Lyi的性質(zhì)與滿足的條件為：

(9)

由于Lyi包含yi1至yi,T-1的個體信息，而yi由于與擾動項ε高度相關(guān)，因此差分項之間具有高度的相關(guān)性，造成了模型的估計嚴(yán)重不一致性。以上分析表明，若采用OLS等其他方法進行估計不能使參數(shù)收斂到真實值從而扭曲數(shù)學(xué)含義和經(jīng)濟含義。

為解決上述內(nèi)生性問題，本文借鑒Arellano和Blundell的系統(tǒng)GMM方法對動態(tài)面板進行回歸分析[21-22]。系統(tǒng)GMM在隨機誤差項分布、異方差、自相關(guān)方面具有更加寬松的約束條件，使其可以通過尋找合適的工具變量解決內(nèi)生問題，得到有效估計參數(shù)；且與差分GMM相比，水平方程引入可使可估參數(shù)范圍更廣，提高估計效率。本文系統(tǒng)GMM方法中所用GMM工具變量均為內(nèi)生變量的滯后一期及以上，所有IV工具變量均為外生變量自身。此外用AR(2)、Sargan、Wald進行自相關(guān)、過度識別檢驗、聯(lián)合檢驗以保證模型的整體有效性，并選擇固定效應(yīng)模型FE進行穩(wěn)健性檢驗。

三、實證分析

1.描述性統(tǒng)計

表2為2005～2014年中國與發(fā)達國家和轉(zhuǎn)軌國家全樣本指標(biāo)描述性統(tǒng)計的結(jié)果。

表3為反映盈利能力、風(fēng)險及盈利模式(除DEV綜合指標(biāo)外還統(tǒng)計了凈息差、非利息收入占比單一指標(biāo))相關(guān)指標(biāo)的特征統(tǒng)計。

表2 2005～2014年中國、發(fā)達國家及轉(zhuǎn)軌國家全樣本描述性統(tǒng)計

表3 盈利模式、盈利能力及風(fēng)險相關(guān)指標(biāo)的國家分樣本統(tǒng)計

從表2、3可以看出：第一，不同國家間的盈利能力及風(fēng)險水平差異性較大，中國和轉(zhuǎn)軌國家銀行的ROAA均超過0.9%，遠遠高于發(fā)達國家。而Z-SCORE從高到低依次為發(fā)達國家、中國和轉(zhuǎn)軌國家，說明中國及轉(zhuǎn)軌國家比發(fā)達國家有更高的風(fēng)險水平，這主要是由于中國及轉(zhuǎn)軌國家商業(yè)銀行還沒有完全完成盈利模式轉(zhuǎn)型，且金融市場及機制體制發(fā)展不成熟，導(dǎo)致過度擴張的非利息業(yè)務(wù)與自身風(fēng)險及市場監(jiān)管制度不匹配，造成市場調(diào)控效果減弱，銀行經(jīng)營中的安全與利益出現(xiàn)了矛盾激化。第二，反映盈利模式的相關(guān)收入結(jié)構(gòu)指標(biāo)同樣說明了國家間的較大差異性。中國NIM介于發(fā)達國家及轉(zhuǎn)軌國家之間，說明中國依靠凈利差獲取收入的能力正在下降，預(yù)示銀行拓展信貸業(yè)務(wù)的空間有限，而NIIR及DEV的均值位居最后，但極差及標(biāo)準(zhǔn)差卻最小，說明中國銀行間及業(yè)務(wù)間的同質(zhì)性特征缺乏異質(zhì)性及創(chuàng)新型，收入結(jié)構(gòu)比例嚴(yán)重失調(diào)則暗示中國銀行在服務(wù)實體經(jīng)濟中動員儲蓄能力基礎(chǔ)功能較強而資本配置核心功能及風(fēng)險控制等衍生功能較弱。

2.回歸結(jié)果分析

運用系統(tǒng)GMM方法對模型(5)、(6)進行分國家回歸，進一步找出中國與發(fā)達國家及轉(zhuǎn)軌國家商業(yè)銀行多元化對盈利能力及風(fēng)險影響的差異，并試圖從銀行業(yè)務(wù)特征、市場體制機制等分析國家間結(jié)果異同的原因，回歸結(jié)果見表4。

表4 多元化綜合指標(biāo)對盈利及風(fēng)險影響的系統(tǒng)GMM回歸

注：***代表p<0.01,**代表p<0.05,*代表p<0.1。

從多元化對銀行盈利的影響角度看：發(fā)達國家不能通過非利息業(yè)務(wù)的多元化調(diào)整提高銀行的盈利水平，甚至對銀行的盈利產(chǎn)生了負效應(yīng)。而中國及轉(zhuǎn)軌國家銀行的DEV則與ROAA顯著正相關(guān)，說明中間業(yè)務(wù)拓展等收入結(jié)構(gòu)良性調(diào)整會提升商業(yè)銀行的盈利能力(ROAA越大代表銀行盈利能力越強)。

發(fā)達國家不能通過DEV提升銀行盈利狀況的原因是，一方面，金融脫媒浪潮加大了發(fā)達國家對新業(yè)務(wù)和產(chǎn)品的過度開發(fā)及銀行間的兼并重組，從而增加了研發(fā)支出、管理費用等，抵消了新產(chǎn)品帶來的收益；另一方面，非傳統(tǒng)金融機構(gòu)及金融科技興起給商業(yè)銀行帶來了沖擊。大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等技術(shù)不斷出現(xiàn)并應(yīng)用于金融行業(yè)，催生了智能投顧、信貸工場、量化投資等新型金融業(yè)務(wù)模式，而商業(yè)銀行專業(yè)水平成熟度不高，多元化損失了高質(zhì)量客戶源，削弱了銀行獲取利潤的能力。而與之不同的是，中國及轉(zhuǎn)軌國家可以通過多元化的盈利模式改善銀行的收入狀況，這主要是由于這些國家商業(yè)銀行均處于轉(zhuǎn)型期，在非利息業(yè)務(wù)拓展、多元化經(jīng)營方面發(fā)展還沒有達到預(yù)期水平，成熟度較低。以中國為例，中國商業(yè)銀行非利息收入60%的來源集中在手續(xù)費及傭金業(yè)務(wù)上，服務(wù)產(chǎn)品線窄、附加值低、連帶價值較低。世界領(lǐng)先水平銀行中間業(yè)務(wù)有3000多種，而中國僅有260多種，且主要經(jīng)營的業(yè)務(wù)大多還停留在籌資功能強、操作簡單的勞務(wù)型、低收益業(yè)務(wù)上，投資銀行業(yè)務(wù)、自營投資、資產(chǎn)管理、保險業(yè)務(wù)以及資產(chǎn)證券化等高附加值業(yè)務(wù)缺乏[23]。中國及轉(zhuǎn)軌國家銀行在業(yè)務(wù)種類、質(zhì)量、管理上的這些缺陷恰恰預(yù)示了未來拓展這些業(yè)務(wù)的空間較大，這與DEV能夠提升銀行利潤空間的回歸結(jié)果一致，同時新型金融機構(gòu)和新型金融業(yè)態(tài)的產(chǎn)生也給銀行盈利帶來更多機遇和挑戰(zhàn)。

從多元化對商業(yè)銀行風(fēng)險水平的影響來看：發(fā)達國家和轉(zhuǎn)軌國家均可以通過多元化的收入結(jié)構(gòu)有效降低銀行的風(fēng)險水平，這與多元化理論一致。而中國商業(yè)銀行的多元化卻顯著增加了銀行風(fēng)險水平，在1%的顯著水平上，DEV每增加1個單位，Z-SCORE降低0.0609個單位(Z-SCORE越低代表銀行風(fēng)險越高)。

為什么中國商業(yè)銀行不能夠像其他國家商業(yè)銀行一樣通過多元化經(jīng)營降低商業(yè)銀行的風(fēng)險？其他國家能夠通過業(yè)務(wù)拓展降低風(fēng)險的最根本原因就是強烈的風(fēng)險防范意識及風(fēng)險監(jiān)控能力。發(fā)達國家從經(jīng)濟危機及金融危機中吸取了經(jīng)驗教訓(xùn)，已建立一整套完善的風(fēng)險體系框架與市場監(jiān)管機制，而波蘭、俄羅斯等轉(zhuǎn)軌國家也已逐步改善了“休克療法”激進式改革所造成的不良影響，雖然風(fēng)險仍停留在較高水平，但顯著優(yōu)化了業(yè)務(wù)拓展等多元化盈利模式轉(zhuǎn)型進程中的風(fēng)險防控結(jié)構(gòu)。而對中國商業(yè)銀行來說：首先，從業(yè)務(wù)角度看，在開展非利息業(yè)務(wù)中存在嚴(yán)重的同質(zhì)化和關(guān)聯(lián)現(xiàn)象，銀行間、業(yè)務(wù)間共性較大，且已開展的大部分中間業(yè)務(wù)主要集中在信用卡、代收代繳業(yè)務(wù)，多與傳統(tǒng)信貸掛鉤，技術(shù)含量不高，而且同質(zhì)化現(xiàn)象嚴(yán)重，大大降低了多元化分散風(fēng)險的效果；其次，從市場環(huán)境及監(jiān)管機制看，我國銀行同時受到人民銀行、銀監(jiān)會及財政部的三方監(jiān)管，監(jiān)管套利成為銀行在拓展中間業(yè)務(wù)、開發(fā)新的金融產(chǎn)品、實施多元化經(jīng)營的主要動機。銀行利用交叉管制的缺陷，尤其是大型銀行在國有保護傘的庇護下大肆開展銀證銀保業(yè)務(wù)進行套利、開發(fā)貸款替代品如貨幣市場基金等隱性項目，造成信貸虛假膨脹，有毒資產(chǎn)累積，削弱了銀行資金配置核心功能及風(fēng)險控制等衍生功能的發(fā)揮，大大降低了銀行服務(wù)實體經(jīng)濟的有效性，資金空轉(zhuǎn)與錯配大大提升了銀行風(fēng)險。但最根本的原因是中國商業(yè)銀行在追求利潤最大化的過程中缺乏風(fēng)險意識。

表5為對本文模型(5)、(6)進行系統(tǒng)GMM回歸的有效性進行檢驗，由表5可知所有模型的AR(2)、Sargan統(tǒng)計量均大于0.05，說明在5%的顯著性上不存在二階自相關(guān)和弱工具變量問題，且所有模型均在5%的顯著性上通過了Wald聯(lián)合檢驗，說明了模型的整體可靠性和有效性。表6為通過對模型(5)、(6)進行固定效應(yīng)回歸以檢驗回歸結(jié)果的穩(wěn)定性?？梢钥闯鯠EV在FE回歸中表現(xiàn)出與GMM動態(tài)面板大致的回歸結(jié)果；對于未能通過給定水平下的顯著性檢驗的變量，其系數(shù)特征基本一致；在系數(shù)特征不一致時，誤差可忽略不計。此外，其他控制變量參數(shù)估計的符號上也基本與前文一致。因此，基于表5、表6的結(jié)果可以基本認定本文所構(gòu)建的動態(tài)面板回歸模型是有效和穩(wěn)健的。

表5 自相關(guān)檢驗、弱工具變量識別及聯(lián)合檢驗

四、結(jié)論與建議

1.研究結(jié)論

本文基于動態(tài)面板的系統(tǒng)GMM方法研究了中國與發(fā)達國家和轉(zhuǎn)軌國家商業(yè)銀行多元化盈利模式對盈利能力和風(fēng)險的影響，研究表明：(1)發(fā)達國家多元化不能提升銀行的盈利能力，而轉(zhuǎn)軌國家和中國商業(yè)銀行中間業(yè)務(wù)拓展等多元化水平提升會提高其盈利能力。(2)發(fā)達國家和轉(zhuǎn)軌國家均可以通過多元化有效降低銀行的風(fēng)險水平，而中國商業(yè)銀行的多元化卻使銀行的風(fēng)險水平顯著惡化。即多元化可以顯著增加轉(zhuǎn)軌國家商業(yè)銀行的盈利能力并降低其風(fēng)險，但只能顯著降低發(fā)達國家商業(yè)銀行的風(fēng)險而負向影響其盈利能力。中國多元化能顯著提高其盈利能力但不能顯著降低其風(fēng)險。此外，本文分析了國家影響結(jié)果異同的內(nèi)在原因，揭示了中國銀行的缺陷，即業(yè)務(wù)種類少、同質(zhì)性強、缺乏異質(zhì)性特色經(jīng)營、業(yè)務(wù)拓展中的監(jiān)管套利與投機動機過度、中間業(yè)務(wù)服務(wù)實體經(jīng)濟的資本配置核心功能及風(fēng)險控制衍生功能弱化。這說明了中國商業(yè)銀行的多元化并不是真正的多元化，在多元化進程中缺乏風(fēng)險意識。

表6 穩(wěn)健性檢驗

注：***代表p<0.01,**代表p<0.05,*代表p<0.1。

2.建議

基于本文研究結(jié)論提出以下政策建議：(1)商業(yè)銀行在實施多元化戰(zhàn)略時要注重傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)和非利息業(yè)務(wù)在增加盈利能力和對沖風(fēng)險上的動態(tài)平衡。對于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，銀行應(yīng)權(quán)衡大型企業(yè)和中小企業(yè)的信貸需求，減少隱性歧視和資金錯配；對于非利息業(yè)務(wù)，產(chǎn)品創(chuàng)新應(yīng)進行實體經(jīng)濟業(yè)務(wù)定向開發(fā)，鞏固企業(yè)在銀行多元化進程中的支撐作用。(2)優(yōu)化監(jiān)管機制，實現(xiàn)金融產(chǎn)品創(chuàng)新良性驅(qū)動，強化風(fēng)險意識。銀行應(yīng)嚴(yán)格執(zhí)行市場監(jiān)管策略，建立健康業(yè)務(wù)創(chuàng)新路徑、模式和風(fēng)險分擔(dān)機制；監(jiān)管機構(gòu)要吸取其他國家經(jīng)驗教訓(xùn)，逐步改進交叉監(jiān)管策略，建立同步監(jiān)管體系框架，降低監(jiān)管套利的不良反應(yīng)，為多元化經(jīng)營創(chuàng)造更好的環(huán)境。(3)提高產(chǎn)品與服務(wù)的異質(zhì)性，增加多元化經(jīng)營風(fēng)險防范的功能。多元化在業(yè)務(wù)拓展時要講究創(chuàng)新特色，注重業(yè)務(wù)非關(guān)聯(lián)性和異質(zhì)性。同時在鞏固原有業(yè)務(wù)基礎(chǔ)上，強化客戶細分和針對性服務(wù)，提高服務(wù)中端客戶效率，降低成本并從不同客戶群中挖掘更大收入潛能，從而提升產(chǎn)品的服務(wù)質(zhì)量。