我國商業(yè)銀行經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)對風險影響的實證研究

赫國勝 鄭雪

摘? ?要：本文以2009—2018年19家商業(yè)銀行為研究對象，運用波動性分析、相關(guān)性分析及面板數(shù)據(jù)回歸分析方法，考察了經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)對銀行風險的影響。研究結(jié)果表明，投資銀行收入無明顯周期性趨勢，波動性明顯高于利息凈收入，經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)會加劇銀行業(yè)收入的不確定性，但由于收入占比較小，投資銀行業(yè)務(wù)并非造成我國銀行業(yè)收入波動的主要因素。多數(shù)銀行的投資銀行收入與利息凈收入表現(xiàn)為正相關(guān)性，銀行難以通過經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)實現(xiàn)風險分散目的。投資銀行業(yè)務(wù)對銀行風險影響的回歸結(jié)果較為顯著，隨著投資銀行收入在銀行收入結(jié)構(gòu)中的權(quán)重越來越大，銀行多元化收入程度隨之加深，銀行風險也隨之下降。

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行;綜合經(jīng)營;投資銀行業(yè)務(wù);風險

一、引言

20世紀30年代開始，各國監(jiān)管當局陸續(xù)對金融業(yè)務(wù)范圍予以明確劃分和嚴格限定，商業(yè)銀行業(yè)務(wù)與投資銀行業(yè)務(wù)呈現(xiàn)分業(yè)經(jīng)營格局。20世紀80年代以來，世界金融業(yè)經(jīng)歷了一系列深刻變革，銀行業(yè)、證券業(yè)、保險業(yè)等金融行業(yè)逐漸交叉融合，世界范圍內(nèi)的金融并購浪潮此起彼伏，金融集團不斷涌現(xiàn)。在傳統(tǒng)銀行信貸領(lǐng)域，利差日益縮小，銀行盈利普遍下降，迫使銀行開辟新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，銀行機構(gòu)試圖回歸投資銀行業(yè)務(wù)領(lǐng)域，將資金轉(zhuǎn)向證券市場。綜合經(jīng)營重新成為世界金融市場的主流趨勢。行業(yè)間的融合給銀行、證券等金融機構(gòu)帶來了前所未有的發(fā)展機遇與經(jīng)營挑戰(zhàn)。

在此背景下，我國金融業(yè)綜合經(jīng)營進程逐步加快。2003年，我國對《商業(yè)銀行法》的修訂成為綜合經(jīng)營啟動的政策起點。雖然綜合經(jīng)營涉及銀行、證券、保險、信托、基金等多類金融機構(gòu)，但其根本是商業(yè)銀行與證券機構(gòu)或者說是銀行業(yè)務(wù)與投資銀行業(yè)務(wù)的綜合，拓展投資銀行業(yè)務(wù)已經(jīng)成為國內(nèi)商業(yè)銀行重要的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型方向，國有大型商業(yè)銀行利用自身優(yōu)勢及業(yè)務(wù)特色，積極布局投資銀行業(yè)務(wù)，紛紛在海外設(shè)立證券公司經(jīng)營全面投資銀行業(yè)務(wù)，以實現(xiàn)商業(yè)銀行與境內(nèi)外投資銀行業(yè)務(wù)之間的滲透和融合。中小銀行以財務(wù)顧問及國內(nèi)債券市場承銷為起步點，積極融入這一領(lǐng)域的市場競爭。

截至2018年末，我國共有5家大型國有銀行通過證券子公司的方式經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)，其中，中國銀行同時持有境內(nèi)外券商牌照，4家大型國有銀行持有境外券商牌照?，F(xiàn)有法律規(guī)定我國商業(yè)銀行在境內(nèi)只能經(jīng)營債券承銷業(yè)務(wù)（見表1）。我國參與債券承銷業(yè)務(wù)的商業(yè)銀行迅速增加，截至2018年末，已達到59家，債券承銷筆數(shù)與金額遠超證券公司，商業(yè)銀行成為債券市場的主力。

然而，商業(yè)銀行與投資銀行業(yè)務(wù)的結(jié)合卻帶來了風險的不確定性。商業(yè)銀行除了面臨信用風險、操作風險等一般風險來源，還面臨利益沖突、風險傳染、內(nèi)部交易與風險集中等特殊風險。由于長期分業(yè)經(jīng)營體制的限制，我國與歐美國家銀行在金融市場發(fā)展與收入結(jié)構(gòu)方面存在較大差異，收入來源較為單一，對存貸款利差依賴性強，造成投資銀行業(yè)務(wù)規(guī)模及數(shù)據(jù)披露都較為有限。我們不能照搬歐美國家金融體系的研究方法與結(jié)論，國內(nèi)文獻也尚無一致性結(jié)論，本文試圖充實相關(guān)實證研究。

（一）理論與假設(shè)

投資銀行業(yè)務(wù)對銀行風險的影響可以從如下三個角度進行分析：一是投資銀行業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)之間的風險比較;二是投資銀行業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)之間的風險相關(guān)性;三是經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)對銀行個體風險的直接影響。相關(guān)研究實證視角與方法大體有三種（Stiroh，2004）[1]：一是直接考察綜合經(jīng)營銀行的實際風險和收益數(shù)據(jù)，主要研究對象是歐洲全能銀行和美國金融控股公司;二是利用銀行和證券公司的市場數(shù)據(jù)，評估銀行參與投資銀行業(yè)務(wù)或證券活動的潛在多樣化收益與風險分散效應(yīng);三是通過銀行與證券機構(gòu)的假設(shè)性合并，以判斷銀行參與投資銀行業(yè)務(wù)前后的風險與收益差異。

早期研究多認為，相對于高度依賴利率變動與經(jīng)濟周期的傳統(tǒng)存貸款業(yè)務(wù)，包括投資銀行收入在內(nèi)的非利息收入的周期性與趨勢性更弱，波動性更大。DeYoung和Rice（2004）[2]的研究顯示，由于非利息收入波動性更大，會使銀行承擔更高的風險。Lepetit等（2008）[3]對歐洲銀行的研究表明，非利息業(yè)務(wù)占比高的銀行，波動性和破產(chǎn)風險也高。黃國妍（2015）[4]同樣指出，由于非利息收入的高波動性，隨著非利息收入比重的提高，會降低銀行風險調(diào)整回報、增加銀行破產(chǎn)風險。因此，本文提出假設(shè)H1：

H1：從收入角度考察風險，投資銀行收入相對于存貸款業(yè)務(wù)的波動性更大。

Markowitz（1952）[5]提出的經(jīng)典資產(chǎn)組合模型被廣泛用于考察傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)與證券活動組合之后的風險表現(xiàn)①，多數(shù)實證結(jié)論證明，投資銀行收益至少在一定規(guī)模內(nèi)，與傳統(tǒng)商業(yè)銀行收益呈負相關(guān)性，因而對業(yè)務(wù)組合存在風險分散效應(yīng)。Wall和Eisenbeis（1984）[6]發(fā)現(xiàn)，1970—1980年期間的銀行收益與證券經(jīng)紀人/交易商收益之間呈負相關(guān)性。Litan（1985）[7]則發(fā)現(xiàn)，二者的相關(guān)方向隨著證券活動份額的增加而改變。Kwast（1989）[8]同樣發(fā)現(xiàn)，1976—1985年間的投資銀行業(yè)務(wù)與銀行業(yè)務(wù)的收益相關(guān)性，隨時間和銀行規(guī)模而變化，規(guī)模比例以5%為分界值。Kwan（1997）[9]對1990—1997年間美國銀行控股公司的銀行子公司與證券子公司進行了組合研究，則得出二者之間報酬相關(guān)性很低的結(jié)論。Kwan（1999）[10]進一步的實證結(jié)果顯示，證券交易業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的收益率波動性高于傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)，而證券承銷的收益率波動性并沒有顯著高于傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)。游智賢（2004）[11]以1988—1999年臺灣地區(qū)銀行為研究對象，同樣得出銀行從事證券交易業(yè)務(wù)的報酬與傳統(tǒng)貸款業(yè)務(wù)報酬呈負相關(guān)的結(jié)論。聞岳春（2010）[12]對2000—2005年我國銀行業(yè)與證券業(yè)資產(chǎn)收益率的相關(guān)系數(shù)進行計算，結(jié)果表明銀行業(yè)進入證券行業(yè)能夠起到風險分散作用。還有研究對金融機構(gòu)風險進行了分解，Obi和Emenogu（2003）[13]認為銀行參與投資銀行業(yè)務(wù)后，總風險與非系統(tǒng)性風險會降低。Brewer等（1988）[14]以1980、1982和1986年的活躍銀行和證券公司為樣本，發(fā)現(xiàn)銀行和證券經(jīng)紀人/交易商的平均日回報率之間呈正相關(guān)性。

目前，我國銀行參與投資銀行業(yè)務(wù)剛剛起步，參與程度和范圍有限，法律不允許開設(shè)全能銀行，也限制銀行在境內(nèi)投資證券子公司，不能照搬第一種方法，第三種方法無法反映我國銀行經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)的真正風險，利用資產(chǎn)組合方法進行實證研究較為合理。本文基于資產(chǎn)組合原理提出假設(shè)H2：

H2：我國商業(yè)銀行投資銀行收入與利息凈收入具有相關(guān)關(guān)系。

還有大量研究將投資銀行業(yè)務(wù)視為銀行非利息業(yè)務(wù)的重要構(gòu)成加以考察，大體有兩個研究視角：早期研究大多直接考察非利息業(yè)務(wù)收入與銀行風險的關(guān)系，認為經(jīng)營非利息業(yè)務(wù)會降低銀行風險。Rogers和Sinkey（1999）[15]指出銀行涉入非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的程度對其風險有顯著的負向影響，他們對此的解釋是銀行涉入非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)增加了收入來源，多元化收入能夠降低經(jīng)營風險。Esho（2005）[16]也指出，銀行業(yè)務(wù)收入越分散，銀行風險越低。劉孟飛等（ 2012）[17]的研究同樣表明，非利息收入份額與銀行風險顯著相關(guān)，多元化降低了銀行風險。

后期研究則綜合考察非利息收入對銀行風險的影響，得出結(jié)論與早期不盡相同。Stiroh（2004）[1]發(fā)現(xiàn)美國銀行控股公司更多地依賴非利息收入，尤其是交易收入，會導(dǎo)致較高的風險。姚德權(quán)（2010）[18]與彭建剛（2014）[19]都認為，如果不能有效規(guī)避自身運營風險，金融集團則無法實現(xiàn)多元化收益。另一類研究同樣利用資產(chǎn)組合方法，考察非利息業(yè)務(wù)對銀行風險是否能起到分散作用。張羽和李黎（2010）[20]的研究表明，非利息收入增長對我國銀行業(yè)具有一定的風險分散化效應(yīng)，但是更多地依賴非利息收入可能增加風險。任哲和邵榮平（2012）[23]則發(fā)現(xiàn)，上市銀行非利息收入占比與銀行風險并無顯著關(guān)系。

雖然投資銀行業(yè)務(wù)及非利息業(yè)務(wù)對銀行風險影響的實證結(jié)論并不一致，但是，綜合考慮投資銀行業(yè)務(wù)與存貸款業(yè)務(wù)在收入、利潤和風險方面的差異，本文認為，投資銀行業(yè)務(wù)不僅擴大了銀行多元化收入來源，而且由于收益率較高，能夠降低銀行利潤下降的風險，據(jù)此提出假設(shè)H3：

H3：經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)會降低銀行風險。

（二）數(shù)據(jù)來源與說明

招商銀行于2001 年最早成立投資銀行業(yè)務(wù)部，后被其他銀行紛紛效仿。在政策允許范圍內(nèi)，國內(nèi)幾乎所有商業(yè)銀行都在法人機構(gòu)內(nèi)部組建了投資銀行部門。這一類型屬于較低程度的綜合經(jīng)營，商業(yè)銀行只能在境內(nèi)圍繞債務(wù)融資開辦部分投資銀行業(yè)務(wù)，如債券承銷、融資顧問、銀團貸款、項目融資、資產(chǎn)證券化等。一些剛剛涉足投資銀行業(yè)務(wù)的城市商業(yè)銀行與農(nóng)村商業(yè)銀行，投資銀行業(yè)務(wù)規(guī)模不大，在業(yè)務(wù)品種上多以常年財務(wù)顧問、債務(wù)融資工具承銷等低風險、輕資本的業(yè)務(wù)為主。自2002年起，中信銀行作為首家債券承銷銀行出現(xiàn)在債券市場，到2018年，我國已有59家銀行陸續(xù)獲準開辦債券承銷業(yè)務(wù)。如圖1所示，國有大型銀行與股份制銀行早期便獲得承銷資格，在這之后，城市商業(yè)銀行逐步成為債券承銷市場的主力，農(nóng)村商業(yè)銀行中的佼佼者也嘗試進入這一市場。

由于我國金融監(jiān)管部門并未針對非利息收入和投資銀行收入的范圍和披露要求進行明確規(guī)定，各家銀行對投資銀行收入的統(tǒng)計口徑和披露情況差異很大②。在數(shù)據(jù)收集過程中，發(fā)現(xiàn)只有工商銀行、交通銀行、中國銀行公布了全口徑的投資銀行收入，另有廣發(fā)銀行等少數(shù)銀行在個別年份公布了咨詢顧問手續(xù)費收入和承銷債券手續(xù)費收入，還有部分銀行投資銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)散見于財務(wù)報告和公開信息。為彌補樣本數(shù)據(jù)缺失，保證數(shù)據(jù)的一致性和可比性，本文選取商業(yè)銀行投資銀行業(yè)務(wù)的核心收入來源——債券承銷收入，表示投資銀行收入變量③。為保證樣本數(shù)據(jù)的時間序列長度，本文考察了已獲準開辦債券承銷業(yè)務(wù)的59家銀行，發(fā)現(xiàn)其中有20家商業(yè)銀行開辦債券承銷業(yè)務(wù)超過10年。由于一家銀行數(shù)據(jù)未公開，故本文選取2009—2008年經(jīng)營承銷業(yè)務(wù)的19家銀行作為研究對象④。樣本銀行包括5家國有大型銀行、11家全國性股份制銀行與3家城市商業(yè)銀行，資料來源為各銀行財務(wù)報告及萬得數(shù)據(jù)庫。

二、銀行業(yè)收入結(jié)構(gòu)與波動性分析

波動性風險是指資產(chǎn)的未來價格或歷史收益率偏離期望值的可能性，一般用方差、標準差這兩個反映變量在期望值兩側(cè)離散程度的指標加以描述。在金融領(lǐng)域，回報率與價格相比具有很強的穩(wěn)定性，因而收益回報的方差或標準差被廣泛用于度量波動性（宋國良等，2014）[22]。本文將全部銀行作為整體，研究樣本期間銀行業(yè)收入構(gòu)成的波動性及貢獻度。

（一）全體樣本收入波動性的總體情況

圖2描繪了2009—2018年期間銀行業(yè)投資銀行收入與利息凈收入的變化及其增長率。為了增加數(shù)據(jù)平穩(wěn)性及消除異方差，對收入數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理，對數(shù)值差分后近似為收入增長率?？梢钥闯?，自2009年以來，利息凈收入波動較為溫和。雖然增長率逐年下降，但是下降幅度微小且穩(wěn)定在[0.0，0.2]區(qū)間。繼2016年出現(xiàn)負增長后穩(wěn)步回升，延續(xù)前期增長態(tài)勢。利息凈收入變化趨勢與GDP走勢較為一致。反觀投資銀行收入，10年期間波動十分劇烈，在2011年出現(xiàn)跳躍式增長，繼而在2012年出現(xiàn)峰值。隨后，增長率曲線在2013年出現(xiàn)斷崖式下降，負增長態(tài)勢一直延續(xù)至2017年。然而，這一時期內(nèi)，投資銀行收入的下降速度有所回落，并在2018年由下降轉(zhuǎn)為增長。利息凈收入增長表現(xiàn)出很強的順周期性，較為依賴宏觀經(jīng)濟走勢。而投資銀行收入增長率的周期性并不明顯，波動性明顯高于利息凈收入。這一觀察結(jié)論符合本文的假設(shè)H1。

作為宏觀經(jīng)濟的晴雨表，債券市場對GDP走勢的反應(yīng)更為強烈，有明顯的預(yù)期影響和放大效應(yīng)，投資銀行收入雖然區(qū)間趨勢較為明顯，但長期走勢并無明顯特征。2009年，美國次貸危機席卷全球，盡管我國穩(wěn)健偏擴張的貨幣政策有效保證了經(jīng)濟增長，但長期以來經(jīng)濟發(fā)展中暴露出來的增長方式粗放、結(jié)構(gòu)性失衡與地域性差異等問題，并沒有真正得到解決。房地產(chǎn)市場顯現(xiàn)泡沫，債券市場走勢偏弱，代表性的國債收益率曲線長期向下傾斜，國債收益率一度達到最低水平，這也反映出投資者對未來經(jīng)濟走勢的判斷。10年間，我國宏觀經(jīng)濟增長放緩，增速回落進入新常態(tài)，近年又受到中美貿(mào)易摩擦的影響。在經(jīng)濟放緩時期，投資者往往趨于保守，對于資本市場及債券投資的熱情下降，導(dǎo)致債券市場持續(xù)低迷，發(fā)行量與承銷價格持續(xù)走低。2016年以來，受發(fā)行制度改革的影響，債券市場發(fā)行規(guī)模大幅增長，發(fā)行成本低位回升，債券承銷收入企穩(wěn)回升?？傊顿Y銀行收入變動與宏觀經(jīng)濟走勢之間的關(guān)系并不顯著，投資銀行收入波動性明顯高于利息凈收入。

（二）全體樣本收入波動性的貢獻度分析

除了收入構(gòu)成自身的波動性大小，銀行收入的總體波動性還取決于收入結(jié)構(gòu)及相關(guān)關(guān)系。本文利用統(tǒng)計學方法衡量投資銀行收入與利息凈收入對于銀行收入波動的影響程度。根據(jù)馬科維茨的資產(chǎn)組合原理，不進行時間維度和截面維度上的區(qū)分，而將所有銀行在整個研究期間的利息凈收入與投資銀行收入構(gòu)造出一個均值—方差模型。通過比較組合前后波動性的變化，判斷銀行在傳統(tǒng)存貸款業(yè)務(wù)基礎(chǔ)上，開辦投資銀行業(yè)務(wù)能否降低收入的波動性（Kwast M L，1989）。由于無法為投資銀行業(yè)務(wù)和存貸款業(yè)務(wù)精確匹配各自的資產(chǎn)或成本，因而無法計算業(yè)務(wù)收益率，故本文使用收入增長率指標代替資產(chǎn)收益率（黃國妍，2015）。依據(jù)資產(chǎn)組合模型，投資銀行收入與利息凈收入兩項收入組合的方差為（Stiroh和Kevin J，2015）：

其中，[a、1-a]分別為投資銀行收入和利息凈收入占組合收入的比重，[σ2dlnINV]、[σ2dlnNET]分別代表投資銀行收入和利息凈收入方差，[Cov（dlnINV，dlnNET）]為二者協(xié)方差，[dlnINV、dlnNET]分別表示兩項收入的增長率，[a2σ2dlnINV、（1-a）2σ2dlnNET]分別為兩項收入對收入組合波動性的貢獻度。根據(jù)均值—方差模型，如果兩類資產(chǎn)或者收入之間的協(xié)方差為負，那么二者組合可以有效分散其中任意資產(chǎn)或收入的風險。如果二者間的協(xié)方差為正，那么，在較小方差業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，配置較大方差業(yè)務(wù)，就會增加收入組合的波動性。反之，則會降低收入組合的波動性。按照綜合經(jīng)營形式與并表范圍，將樣本數(shù)據(jù)進一步區(qū)分為控股境外證券子公司的5家大型國有商業(yè)銀行和中小銀行兩組。

如表2所示，三組樣本組內(nèi)結(jié)果均呈現(xiàn)兩個直觀結(jié)果：一是投資銀行收入方差明顯高于利息凈收入方差，這一點與上文數(shù)據(jù)觀察結(jié)論相符;二是投資銀行收入與利息凈收入?yún)f(xié)方差為正。組間對比結(jié)果顯示，大型國有銀行投資銀行收入方差比中小銀行下降43.7%。由于方差下降幅度顯著，即使投資銀行收入占比明顯小于中小銀行，大型國有銀行投資銀行收入對組合收入的方差貢獻度仍然顯著小于中小銀行?；阢y行收入構(gòu)成方差的考察結(jié)果，得出如下分析結(jié)論：一方面，就樣本整體而言，銀行業(yè)投資銀行收入波動性明顯高于利息凈收入波動性且二者協(xié)方差為正，允許銀行進入證券市場經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)無法分散銀行業(yè)風險。但是目前階段，由于投資銀行收入占比不大，對銀行收入組合波動性的貢獻度主要取決于利息凈收入。另一方面，按銀行類型來看，與中小銀行相比，大型國有銀行的投資銀行收入波動性更小。原因大致有兩點：一是大型國有銀行收入數(shù)據(jù)合并了境外證券子公司的投資銀行收入，經(jīng)營區(qū)域分散化降低了收入來源的集中程度，有助于實現(xiàn)收入來源的穩(wěn)定性，使得投資銀行收入更加平滑，從而大大降低了波動性。二是大型國有銀行的市場地位、創(chuàng)新能力及客戶資源是其境內(nèi)投資銀行業(yè)務(wù)收入相對穩(wěn)定的重要保障。

三、投資銀行收入與利息凈收入相關(guān)性分析

除了收入構(gòu)成自身的波動性，銀行收入風險還取決于不同收入來源之間的相關(guān)性，本文將進一步考察個體銀行投資銀行收入與利息凈收入的時間維度相關(guān)性。如果相關(guān)性系數(shù)為負，則投資銀行業(yè)務(wù)存在風險分散效應(yīng);反之，則會加劇風險，據(jù)此判斷每個樣本銀行經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)對各自風險的影響。計算過程如下所示：

其中，[ρi]為第i家銀行投資銀行收入增長率[dlnINVit]與利息凈收入增長率[dlnNETit]在全部樣本期間的相關(guān)系數(shù)，t=1，...，T，T為時間序列長度，其他變量含義同公式1。

表3列示了19個樣本銀行的相關(guān)系數(shù)及統(tǒng)計顯著性水平，除6個樣本銀行無顯著相關(guān)性，其余13個樣本銀行的投資銀行與利息凈收入增長率均表現(xiàn)為不同置信水平下的正相關(guān)性。相關(guān)系數(shù)分布在[0.1689，0.8887]區(qū)間，均值為0.6216，大型國有銀行相關(guān)系數(shù)的均值為0.71，較中小銀行相關(guān)系數(shù)均值0.76要低。相關(guān)系數(shù)為正且數(shù)值很高，進一步驗證了銀行業(yè)投資銀行收入與利息凈收入?yún)f(xié)方差為正的結(jié)論，說明樣本個體經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)無法起到風險分散效應(yīng)。但是，大型國有銀行兩項收入之間的相關(guān)關(guān)系要弱于中小銀行，經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)對銀行總收入的風險影響相對要小，與上文分析一致。

四、投資銀行業(yè)務(wù)對銀行風險影響的回歸分析

我國明確推進綜合經(jīng)營政策以來，雖然銀行業(yè)積極經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)以豐富收入來源，但究竟能否降低銀行風險，前面的實證結(jié)論僅進行了部分解答。雖然波動性分析能夠衡量收益的不確定性，但能真正造成損失的風險只是下端風險，即在不確定因素影響下，收益低于預(yù)期收益的損失。下端風險度量方法僅關(guān)注價格或收益向不利方向的偏離，本文將重點討論投資銀行業(yè)務(wù)對銀行下端風險的影響。

（一）研究設(shè)計

在投資銀行收入對銀行風險影響的實證研究方法中，利用銀行業(yè)與證券業(yè)構(gòu)建投資組合的方法，必須滿足時間平穩(wěn)性且聯(lián)合正態(tài)分布假設(shè)，部分銀行業(yè)、證券業(yè)的市場和財務(wù)數(shù)據(jù)不一定滿足假設(shè)， 實證結(jié)果可能存在偏誤（胡再勇，2005）[23]。模擬實證方法無法反映出我國銀行經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)對其風險的實際影響。因此，本文直接考察經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)是否會對銀行利潤產(chǎn)生影響。在計量方法的選擇上，由于數(shù)據(jù)來自不同經(jīng)營方式與規(guī)模的銀行，不同銀行投資銀行經(jīng)營情況存在較大差異，因此，本文考慮使用面板數(shù)據(jù)變截距模型。根據(jù)Hausman檢驗結(jié)果，判斷采用固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)模型。

回歸分析分兩階段進行，第一階段先以19家樣本銀行資料，就經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)、銀行特質(zhì)及總體環(huán)境變量，對銀行風險進行回歸檢驗。第二階段對銀行規(guī)模和并表范圍進行控制，將樣本銀行分為大型國有銀行與中小銀行兩組，這樣處理既是穩(wěn)健性檢驗的一部分，也能為不同類型銀行是否應(yīng)該經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)以降低風險提供合理建議。除一家銀行由于數(shù)據(jù)不全未入選樣本，本文樣本數(shù)量占到我國具有債券承銷資格銀行總數(shù)的60%，2018年資產(chǎn)規(guī)模超過全國銀行資產(chǎn)總額的38%。考察投資銀行收入對銀行風險的影響，需要在計量模型中對其他可能的影響因素加以控制。除了資產(chǎn)規(guī)模、杠桿比例、流動性比例等銀行特征變量，還要考量宏觀經(jīng)濟變量的影響。由此構(gòu)建模型如下：

銀行風險=f（銀行收入結(jié)構(gòu)，資產(chǎn)規(guī)模與增速，銀行特質(zhì)，宏觀經(jīng)濟狀況）

（二）變量選取

考察銀行風險的影響因素，多數(shù)文獻都以傳統(tǒng)財務(wù)比率、銀行資產(chǎn)收益率或股東權(quán)益收益率的標準差（夏普比率）加以衡量。運用統(tǒng)計學方法的衡量指標則包括收益波動指標、風險損失發(fā)生率、VaR方法等。由于VaR 風險值大多運用于股票、共同基金、衍生性金融商品的評價與風險評估上，用于評估銀行利率風險與匯率風險（游智賢，2004）。因此本文主要采用三類統(tǒng)計指標度量銀行總風險：收益率標準差、變異系數(shù)倒數(shù)及破產(chǎn)風險概率。

一是資產(chǎn)收益率標準差，通常用資產(chǎn)收益率ROA或權(quán)益收益率ROE的標準差來衡量銀行凈利潤的波動性，考慮到我國銀行所有制結(jié)構(gòu)和股東性質(zhì)的復(fù)雜性，選取ROA標準差[σROA]作為風險指標，計為SD，數(shù)值越小表示銀行風險越小。

二是變異系數(shù)倒數(shù)，用于衡量銀行單位風險收益率（胡再勇，2005）。變異系數(shù)（CV）是變量標準差與平均數(shù)的比值，同時受到變量值離散程度和平均水平的影響。本質(zhì)上，變異系數(shù)和標準差分別反映了收益率數(shù)據(jù)離散程度的相對值和絕對值。與標準差相比，標準化后的CV指標不受量綱影響，適于進行一致性比較。本文將變異系數(shù)倒數(shù)記為[CV′]，數(shù)值越大表示單位風險收益率越大，則銀行風險越小。

三是破產(chǎn)風險概率，許多文獻采用Z值模型度量銀行破產(chǎn)風險。破產(chǎn)風險概率Z值為虧損超過股東權(quán)益概率的倒數(shù)，即凈資產(chǎn)無法彌補經(jīng)營損失的可能性，以此衡量利潤下滑多少才能導(dǎo)致銀行破產(chǎn)。通過將利潤[π]與凈資產(chǎn)E進行標準化，Z值可以通過平均資產(chǎn)收益率（ROA）加杠桿比率（E/A）除以資產(chǎn)收益率標準差計算得到。若用F（r）表示ROA的分布函數(shù)，Z值衡量了銀行違約距離，即Z值越大表現(xiàn)破產(chǎn)風險越小，銀行穩(wěn)定性就越好。計算公式如下所示（黃雋等，2010）[24]：

由于三個被解釋變量均涉及標準差的計算，且面板數(shù)據(jù)要求每個樣本在每個時間截面都有一個標準差，而每個銀行在樣本期間只有一個標準差。估計面板數(shù)據(jù)形式的標準差有兩種方法，一種是滾動回歸法，以3年為一個計算區(qū)間，分別計算每個銀行在3年期間的樣本標準差。這種處理方法雖然對數(shù)據(jù)有平滑作用，但是減少了觀察值數(shù)量，也無法計算最后兩期的標準差。另一種方法是移動平均法，對應(yīng)整個樣本期間，采用5年移動平均法計算樣本歷年ROA標準差。這種方法可以彌補前一種方法的數(shù)據(jù)損失，但是相關(guān)數(shù)據(jù)時期需要向前延伸。

解釋變量方面，為考察投資銀行收入結(jié)構(gòu)、經(jīng)營規(guī)模及組織形式對銀行風險的影響，以投資銀行收入占營業(yè)收入之比SHINV、多元化收入程度DIV、資產(chǎn)規(guī)模對數(shù)值lnA及資產(chǎn)增速dlnA作為主要解釋變量。DIV代表銀行經(jīng)營分散化程度，P為各收入占銀行收入比重。

另外選取反映銀行經(jīng)營特征與風險的控制變量：杠桿比率（E/A）、撥備覆蓋率（PCR）、短期資產(chǎn)流動性比例（LP）、凈息差（NIM）、存貸款比例（DLP）。選取杠桿比率作為解釋變量，是因為權(quán)益資本是抵御銀行風險的最后一道防線，持有資本越多，破產(chǎn)風險越小。其余變量分別用于衡量信用風險、流動性風險與盈利能力。同時，考慮到銀行經(jīng)營情況與風險狀況可能受到宏觀經(jīng)濟環(huán)境的影響，在模型中加入GDP增長率（dlnGDP）代表宏觀環(huán)境控制變量。表4給出了所有變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

（三）模型設(shè)定

模型設(shè)定如式（7），其中，[Yit]為三個風險變量，it表示第i家銀行在第t年的面板數(shù)據(jù)。β0為截距項，εit為隨機擾動項。根據(jù)風險分析及理論假說對解釋變量系數(shù)的預(yù)測方向為：投資收入占比越大，多元化收入程度越高，銀行風險越小;資產(chǎn)規(guī)模越大，增速越快，杠桿比率越高，銀行風險越小;撥備覆蓋率、流動性比例、凈息差越大，存貸款比例越高，銀行風險越小;GDP增速越快，經(jīng)濟形勢越好，銀行風險越小。此外，對資產(chǎn)規(guī)模、GDP兩項總量指標取對數(shù)處理，其余均為增量指標，比總量數(shù)據(jù)之間的共線性關(guān)系弱得多，對變量進行單位根檢驗顯示均為平穩(wěn)數(shù)據(jù)，可以進行面板回歸分析。由于控制變量較多，如果擬合系數(shù)不佳或者無法通過F檢驗，將考慮剔除不顯著變量并重新設(shè)定模型。

（四）實證結(jié)果與影響機制分析

本文使用面板數(shù)據(jù)進行回歸分析，面板數(shù)據(jù)既能體現(xiàn)個體銀行時間維度的動態(tài)過程，也包含橫截面上個體銀行間的異質(zhì)性。除此之外，面板數(shù)據(jù)還具有增加觀察值并降低多重共線性等優(yōu)點。對樣本進行Hausman檢驗，結(jié)果見表5。第一組檢驗結(jié)果顯示，應(yīng)使用固定效應(yīng)模型;后兩組檢驗結(jié)果顯示，應(yīng)使用隨機效應(yīng)模型。

表6報告了全部樣本與分組樣本的回歸結(jié)果，分別對三個基準模型進行了回歸估計，并按照組織類型不同對樣本進行了分組估計，同時作為穩(wěn)健性檢驗的一項內(nèi)容。對于面板數(shù)據(jù)而言，R2數(shù)值顯示模型擬合度很好，相應(yīng)的檢驗統(tǒng)計量也在表中加以列示。

回歸結(jié)果總結(jié)如下：首先，關(guān)于銀行收入結(jié)構(gòu)對銀行風險影響的考察結(jié)果顯示，中小銀行多元化程度越高，資產(chǎn)收益率波動越小，但是破產(chǎn)風險越大;中小銀行投資銀行收入占比變量不顯著，可能因為多重共線性較強或者樣本數(shù)量不足所導(dǎo)致。大型國有銀行投資銀行收入占比與資產(chǎn)收益率標準差表現(xiàn)為顯著負向關(guān)系，與另外兩個風險變量為顯著正向關(guān)系，說明投資銀行收入比重越大，大型國有銀行風險越小。其次，關(guān)于資產(chǎn)規(guī)模與增速對銀行風險的影響，大型國有銀行資產(chǎn)變量的估計結(jié)果并不顯著，中小銀行的回歸結(jié)果卻較為顯著：資產(chǎn)規(guī)模越大，中小銀行的風險越小;而資產(chǎn)增速越快，風險越大。第三個主要變量GDP增速的回歸結(jié)果有些差異，一方面，GDP增速對全部樣本和大型國有銀行風險的影響顯著為負，說明GDP增速越快，大型國有銀行風險越小。另一方面，對于中小銀行樣本組，GDP增速僅對其變異系數(shù)具有顯著影響，GDP增速越快，銀行單位風險收益率越小。最后，其他控制變量的估計結(jié)果基本符合假設(shè)預(yù)期，僅存在顯著性水平上的差異。綜合來看，權(quán)益資本越多則杠桿比率越高，銀行風險越小;撥備覆蓋率越大意味著銀行財務(wù)越穩(wěn)健，銀行風險越小;凈息差越大則存貸款利潤越高，大型國有銀行的風險越小。

主要變量對于銀行風險影響的傳導(dǎo)機制分析如下：第一，對大型國有銀行而言，投資銀行業(yè)務(wù)具有較強的盈利能力，能夠充分發(fā)揮規(guī)模優(yōu)勢，通過開展新業(yè)務(wù)提升銀行的資產(chǎn)利用率，此外，在境內(nèi)外不同市場開展投資銀行業(yè)務(wù)會降低業(yè)務(wù)集中度過高帶來的潛在風險，從而促進利潤率的提升和穩(wěn)定性，降低經(jīng)營損失風險。第二，對中小銀行而言，經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)不會降低資產(chǎn)收益率波動和破產(chǎn)風險，主要原因是中小銀行投資銀行業(yè)務(wù)的盈利能力受到資產(chǎn)規(guī)模的制約。資產(chǎn)規(guī)模對于中小銀行利潤的影響較為顯著，達到一定資產(chǎn)規(guī)模是經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)，是擴大業(yè)務(wù)范圍與提高盈利能力的前提。但是，資產(chǎn)規(guī)模的過快擴張反而會增加資產(chǎn)收益率的波動與銀行破產(chǎn)風險，由于資產(chǎn)獲取是有代價的，中小銀行盲目追求資產(chǎn)規(guī)模與范圍的急劇擴張，卻無法在短期內(nèi)提高投資銀行業(yè)務(wù)的資產(chǎn)收益率，則會偏離風險最小化之下謀求利潤最大化的一般原則。

（五）穩(wěn)健性檢驗

本文從三個方面進行穩(wěn)健性檢驗。一是選取度量銀行風險的不同指標?；貧w模型使用的銀行風險指標包括資產(chǎn)收益率標準差、變異系數(shù)倒數(shù)及銀行破產(chǎn)概率，分別考察了投資銀行收入占比、多元化程度等自變量對不同風險變量的影響。二是按照組織類型進行樣本分組，對銀行規(guī)模與并表范圍進行控制。由于樣本數(shù)量有限，本文并沒有采用虛擬變量實現(xiàn)分組，而是將樣本銀行區(qū)分為大型國有銀行與中小銀行兩組，并分組進行Hausman檢驗，確保每個樣本組估計模型的有效性。三是充分考慮銀行收入結(jié)構(gòu)與資產(chǎn)規(guī)模的非線性影響，選取代表投資銀行收入比重的二次項指標DIV，以及資產(chǎn)規(guī)模變化率指標。檢驗結(jié)果均能證明前述結(jié)論。

五、結(jié)論與建議

本文以2009—2018年19家商業(yè)銀行為研究對象，運用波動性分析、相關(guān)性分析及回歸分析方法，考察了經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)對銀行風險的影響。研究結(jié)果表明，投資銀行業(yè)務(wù)對銀行風險的影響取決于銀行類型、收入結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)規(guī)模、宏觀經(jīng)濟等因素，研究結(jié)論總結(jié)如下：（1）從收入波動性角度來看，投資銀行收入與宏觀經(jīng)濟走勢并不一致，無明顯周期性趨勢，投資銀行收入存在較大波動性且明顯高于利息凈收入，中小銀行投資銀行收入波動性更大，經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)會加劇銀行業(yè)收入的不確定性。但是，由于投資銀行收入在銀行總收入中的占比不大，投資銀行業(yè)務(wù)并非造成我國銀行業(yè)收入波動的主要因素。（2）從風險分散角度來看，多數(shù)銀行的投資銀行收入與利息凈收入表現(xiàn)為正相關(guān)性，尤其是中小銀行，二者相關(guān)性要明顯強于大型國有銀行，銀行難以通過經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)實現(xiàn)風險分散目的。（3）對大型國有銀行而言，投資銀行收入占比對風險的積極影響較為顯著，隨著投資銀行收入比重的加大，銀行面臨的資產(chǎn)收益率波動性與單位風險收益率波動性明顯下降，破產(chǎn)概率也顯著降低。（4）對中小銀行而言，經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)提高了多元化收入程度，能夠降低資產(chǎn)收益率的波動，但是，由于凈資產(chǎn)規(guī)模有限，投資銀行業(yè)務(wù)盈利能力不足，中小銀行無法通過經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)降低破產(chǎn)概率。

綜上所述，投資銀行業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)的結(jié)合無法有效分散銀行風險，但是，隨著投資銀行業(yè)務(wù)在銀行收入結(jié)構(gòu)中的權(quán)重越來越大，銀行多元化收入程度逐步提升，銀行風險也隨之下降。商業(yè)銀行要謀求利潤最大化與風險最小化之間的平衡，立足自身優(yōu)勢、業(yè)務(wù)特色與客戶特征，在風險可控的前提下選擇發(fā)展投資銀行業(yè)務(wù)的合理路徑，避免盲目擴大業(yè)務(wù)范圍和規(guī)模。本文針對不同類型銀行提出如下幾點建議：

一是大型國有銀行應(yīng)該積極進軍投資銀行業(yè)務(wù)領(lǐng)域。我國大型國有銀行資產(chǎn)規(guī)模龐大，財務(wù)指標長期穩(wěn)健，傳統(tǒng)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)利潤可觀且相對穩(wěn)定，這些因素都為大型國有銀行開拓投資銀行業(yè)務(wù)提供了基礎(chǔ)和風險屏障。大型國有銀行經(jīng)營投資銀行業(yè)務(wù)的大致過程是：第一階段，提高資產(chǎn)利用率，增加銀行多元化收入來源，實現(xiàn)投資銀行業(yè)務(wù)的較高盈利能力。第二階段，充分利用并維持現(xiàn)有市場地位、客戶資源及業(yè)務(wù)能力，逐步提升投資銀行收入的穩(wěn)定性。第三階段，借助境外證券子公司擴大投資銀行業(yè)務(wù)范圍與客戶數(shù)量，降低單一市場系統(tǒng)性風險對銀行經(jīng)營的影響。第四階段，轉(zhuǎn)型為金融控股公司，由母公司負責資本運作、戰(zhàn)略管理和全面風險管理，由子公司經(jīng)營商業(yè)銀行業(yè)務(wù)或投資銀行業(yè)務(wù)，在集團內(nèi)部保持商業(yè)銀行與境外證券公司的平行、獨立發(fā)展。下一步可以遵照《國務(wù)院關(guān)于進一步促進資本市場健康發(fā)展的若干意見》，與監(jiān)管部門共同探討申請境內(nèi)證券公司牌照。

二是股份制商業(yè)銀行效仿大型國有商業(yè)銀行開展投資銀行業(yè)務(wù)。從實施路徑來看，首先，著重提升內(nèi)設(shè)投資銀行部門的業(yè)務(wù)能力與風險管理能力，實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟。其次，與境外證券公司尋求合作，充分了解海外資本市場業(yè)務(wù)品種、運作方式與風險特征。第三，尋求適當?shù)氖召徎虿①弻ο?，適時改組為金融控股公司，以獲得擴大的組織結(jié)構(gòu)優(yōu)勢。最后，隨著自身風險控制能力逐步增強，在組織結(jié)構(gòu)上同樣可以探討開設(shè)境內(nèi)證券子公司，以充分實現(xiàn)協(xié)同效應(yīng)，增強自身綜合競爭力。

三是中小商業(yè)銀行堅持專業(yè)化與適度多元化原則。經(jīng)營穩(wěn)健的中小商業(yè)銀行可根據(jù)風險可控、循序漸進的原則，逐步發(fā)展投資銀行業(yè)務(wù)。第一階段，從財務(wù)顧問業(yè)務(wù)起步，積累資本市場業(yè)務(wù)經(jīng)驗與客戶群;第二階段，參與銀團貸款業(yè)務(wù)直至牽頭組團貸款;第三階段是進入資本交易市場，在取得監(jiān)管部門批準的承銷資格后，從債券承銷團分銷商做起，積累足夠經(jīng)驗和實力之后發(fā)展成為主承銷商;第四階段，積累非上市企業(yè)客戶，發(fā)展并購重組、項目融資等結(jié)構(gòu)性融資業(yè)務(wù)。待中小銀行已經(jīng)具備一定資產(chǎn)規(guī)模，風險管理能力得到有效提升，積累了一定的投資銀行業(yè)務(wù)經(jīng)驗，可以陸續(xù)參與、開辦資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù)乃至監(jiān)管政策允許的全部投資銀行業(yè)務(wù)。

注：

①該模型也被稱為投資組合效率前沿法，或平均數(shù)—變異數(shù)分析法。

②投資銀行收入作為非利息收入的二級科目，下級明細一般包括咨詢顧問手續(xù)費收入、承銷債券手續(xù)費或其他手續(xù)費收入。

③利用可獲取的個別銀行投資銀行收入與債券承銷數(shù)量，計算得到這些銀行當期債券承銷價格，并選取中位數(shù)作為當期債券市場平均承銷價格，據(jù)此估算各家銀行當期投資銀行收入。該方法能有效摒除因各行承銷定價差異過大而對收入數(shù)據(jù)造成的極端影響。

④由于恒豐銀行未公布2017年與2018年年報，故選取另外19家銀行作為樣本。

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