貝淑華,沈 杰
(南京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,江蘇南京 210037)
隨著我國(guó)利率市場(chǎng)化進(jìn)程不斷加速和互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)的不斷創(chuàng)新發(fā)展,我國(guó)銀行業(yè)受到了前所未有的沖擊[1],依靠傳統(tǒng)的存貸業(yè)務(wù)已無(wú)法滿足其盈利需求。實(shí)施業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型,大力發(fā)展代理融通、基金托管、貸款承諾等非利息收入業(yè)務(wù),探索多元化經(jīng)營(yíng)模式已成為銀行業(yè)的發(fā)展重點(diǎn)。本文基于面板數(shù)據(jù)回歸模型,以我國(guó)主要上市商業(yè)銀行為研究對(duì)象,分析多元化經(jīng)營(yíng)對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響,以期為我國(guó)商業(yè)銀行實(shí)施多元化經(jīng)營(yíng)策略提供參考。
目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于多元化經(jīng)營(yíng)與商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的關(guān)系存在較大分歧,研究結(jié)論大體可分為三類:一是認(rèn)為多元化經(jīng)營(yíng)有助于提高商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效。Chiorazzo 等(2008)[2]利用意大利銀行的年度數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)收入多樣性可以提高銀行經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的收益水平,但隨著銀行規(guī)模的擴(kuò)大,分散化收益會(huì)減少。薛超等(2016)[3]利用系統(tǒng)GMM 方法,得出收入多樣化有助于我國(guó)城市商業(yè)銀行提高盈利能力并降低經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。武志勇等(2018)[4]認(rèn)為多元化經(jīng)營(yíng)與商業(yè)銀行績(jī)效正向相關(guān),且擴(kuò)大銀行規(guī)模有助于加深這種正向作用。二是認(rèn)為多元化經(jīng)營(yíng)與銀行績(jī)效具有負(fù)相關(guān)關(guān)系。Stiroh(2002)[5]指出由于銀行管理者尚不具備非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的比較優(yōu)勢(shì)和管理經(jīng)驗(yàn),多元化經(jīng)營(yíng)不能提高經(jīng)營(yíng)績(jī)效。Steve Mercieca 等(2007)[6]以歐洲755 家商業(yè)銀行為樣本,得出小型商業(yè)銀行非利息收入與銀行盈利能力呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。三是認(rèn)為多元化經(jīng)營(yíng)與銀行績(jī)效不存在線性關(guān)系。朱聰和吳杰(2017)[7]指出銀行實(shí)施多元化經(jīng)營(yíng)策略,拓寬收入來源與銀行收益的關(guān)系并不顯著。黃燕輝和黃慧雅(2018)[8]基于我國(guó)15家商業(yè)銀行數(shù)據(jù),提出多元化經(jīng)營(yíng)與銀行績(jī)效存在倒U 型關(guān)系。
本文選取2010—2017 年我國(guó)16 家上市銀行為研究對(duì)象,數(shù)據(jù)來源于各大銀行年度報(bào)告和中國(guó)金融年鑒。本文將上市銀行分為兩類:其中大型國(guó)有商業(yè)銀行5 家、中小型股份制商業(yè)銀行11 家,表1為本文選取的銀行樣本分類。
被解釋變量:資產(chǎn)收益率ROA。商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效指的是銀行在一定時(shí)期內(nèi)獲得的效益及成果,主要體現(xiàn)在銀行的盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、成長(zhǎng)能力、償債能力上。但總的來講,經(jīng)驗(yàn)績(jī)效側(cè)重于對(duì)盈利能力的考察,本文選取資產(chǎn)回報(bào)率ROA 作為被解釋變量衡量商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效。
解釋變量:多元化經(jīng)營(yíng)指標(biāo)DIV。目前描述公司多元化經(jīng)營(yíng)的方法主要有三種,本文參考Stiroh 和Rumble(2006)[9]、Berger 等(2010)[10]相關(guān)文獻(xiàn),采用赫芬達(dá)爾指數(shù)DIV 構(gòu)建商業(yè)銀行多元化經(jīng)營(yíng)指標(biāo)。其中DIV=1-(利息收入占比2+非利息收入占比2),DIV 值越大說明商業(yè)銀行開展的非利息收入業(yè)務(wù)種類越多,其經(jīng)營(yíng)范圍越多元化。
控制變量:為了避免遺漏變量帶來有偏估計(jì),借鑒岳意定和李依瑤(2016)[11]、黃小燕(2017)[12]的研究成果,本文選取銀行資產(chǎn)規(guī)模對(duì)數(shù)、成本收入比、不良貸款率、GDP 增長(zhǎng)率作為控制變量。所有變量匯總?cè)绫? 所示。
表2 變量定義表
本文采用平衡面板回歸模型分析多元化經(jīng)營(yíng)對(duì)銀上市商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響:
式中:i 表示第i 個(gè)商業(yè)銀行,t 表示年份,αit為常數(shù)項(xiàng),εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。
從表3 中可以看出,大型國(guó)有商業(yè)銀行的資產(chǎn)收益率ROA、多元化經(jīng)營(yíng)指數(shù)DIV、資產(chǎn)規(guī)模對(duì)數(shù)LNTA 的平均值均明顯高于中小型股份制商業(yè)銀行。中小型股份制商業(yè)銀行的多元化經(jīng)營(yíng)指數(shù)DIV波動(dòng)率較高,DIV 的最大值為0.480 0,最小值為0.171 0,說明樣本中銀行的對(duì)多元化經(jīng)營(yíng)策略的選擇和實(shí)施存在較大差異。大型國(guó)有商業(yè)銀行的成本收入比COST 的平均值明顯小于中小型股份制商業(yè)銀行,不良貸款率NPLR 卻明顯高于中小型股份制商業(yè)銀行。2010—2017 年我國(guó)GDP 增長(zhǎng)率平均值為7.571 4,其中增長(zhǎng)最快的年份達(dá)9.6%,增長(zhǎng)最慢的年份達(dá)6.7%。
表3 全體上市銀行及其子樣本的描述性統(tǒng)計(jì)
面板數(shù)據(jù)既包含截面向量也包含時(shí)間向量,為了消除時(shí)間序列的不平穩(wěn)引起回歸方程參數(shù)出現(xiàn)偏差而導(dǎo)致偽回歸,本文采用LLC 檢驗(yàn)(適應(yīng)于同根)和IPS 檢驗(yàn)(適用于不同根)對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表4 所示。從表中可以看出,模型中所有變量LLC 檢驗(yàn)和IPS 檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P 值均小于0.05,通過了檢驗(yàn),可知所有變量均是平穩(wěn)序列。
表4 變量的單位根檢驗(yàn)
本文先用F 統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)應(yīng)建立混合模型還是固定效應(yīng)模型(H0:個(gè)體效應(yīng)不顯著,選用混合模型),然后用Hausman 檢驗(yàn)判斷應(yīng)該用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型(H0:個(gè)體效應(yīng)與回歸量不相關(guān),選用隨機(jī)效應(yīng)模型)。檢驗(yàn)結(jié)果如表5 所示:全體銀行樣本和兩個(gè)子樣本的F 檢驗(yàn)和Hausman 檢驗(yàn)均在1%顯著性水平下拒絕原假設(shè),選用固定效應(yīng)模型。
表5 模型的F 檢驗(yàn)和Hausman 檢驗(yàn)
由表6 全體銀行樣本回歸結(jié)果可知,R-square的值為83.22%,模型整體擬合效果良好。在控制其他變量不變的前提下,多元化指數(shù)與商業(yè)銀行的資產(chǎn)收益率是正向相關(guān)的,并且通過了1%的顯著性檢驗(yàn),驗(yàn)證了假設(shè)H1。說明除了傳統(tǒng)的存貸業(yè)務(wù)外,商業(yè)銀行開展信托與咨詢、貸款承諾、代理、擔(dān)保等非利息收入業(yè)務(wù),使收入結(jié)構(gòu)多元化,是有利于提高其盈利水平的。控制變量中,LNTA 的系數(shù)為-0.549 4,通過了1%的顯著性檢驗(yàn),說明銀行資產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大會(huì)降低資產(chǎn)收益率。NPLR、COST 的系數(shù)顯著均為負(fù),表明不良貸款率、成本收入比與資產(chǎn)收益率都呈反向關(guān)系。不良貸款率越高,資產(chǎn)質(zhì)量越差;成本收入比越高,銀行控制成本的能力越弱,這些都不利于銀行提高盈利能力,符合實(shí)際情況。GDP 增長(zhǎng)率也和資產(chǎn)收益率呈負(fù)向關(guān)系,這可能是由于此時(shí)間段內(nèi)宏觀因素的波動(dòng)情況并不明顯,對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效影響不大。
表6 全體銀行及其子樣本固定效應(yīng)回歸結(jié)果
由兩個(gè)銀行子樣本回歸結(jié)果可知,大型國(guó)有商業(yè)銀行組和中小型股份制商業(yè)銀行組的可決系數(shù)R-square 分別為94.28%、86.82%,說明模型解釋能力良好。多元化指數(shù)DIV 的系數(shù)分別為-0.723 4 和0.957 0,且都通過了1%的顯著性檢驗(yàn)。表明多元化指數(shù)與大型國(guó)有商業(yè)銀行的資產(chǎn)收益率呈負(fù)向相關(guān),和中小型股份制商業(yè)銀行的資產(chǎn)收益率呈正向相關(guān)。這可能是由于國(guó)有銀行的非利息收入業(yè)務(wù)發(fā)展起步較早,信托與咨詢服務(wù)等傳統(tǒng)中間業(yè)務(wù)發(fā)展已較為成熟,隨著金融衍生工具等新興非利息收入業(yè)務(wù)的開展,衍生出新的固定成本和職工薪酬的投入,抵消了非利息收入帶來的收益。而中小型股份制商業(yè)銀行由于非利息收入業(yè)務(wù)發(fā)展較晚,憑借原有的資產(chǎn)規(guī)模和客戶資源足以滿足其利用非利息收入業(yè)務(wù)盈利??刂谱兞恐?,中小型股份制商業(yè)銀行組的不良貸款率NPLR 為-0.253 3,且通過了1%的顯著性檢驗(yàn);大型國(guó)有商業(yè)銀行組的不良貸款率NPLR 為-0.053 2,且沒有通過顯著性檢驗(yàn),說明中小型股份制商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效更容易受資產(chǎn)質(zhì)量的影響。
本文選取了16 家上市商業(yè)銀行2011—2017 年的數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,用面板數(shù)據(jù)回歸模型分析了多元化經(jīng)營(yíng)與商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的關(guān)系,得出如下結(jié)論:(1)多元化經(jīng)營(yíng)能顯著提高中小型股份制商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效,但會(huì)降低大型國(guó)有商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效。(2)不良貸款率對(duì)資產(chǎn)收益率呈負(fù)相關(guān),且對(duì)中小型股份制商業(yè)銀行的影響十分顯著,對(duì)大型國(guó)有銀行的盈利水平相對(duì)不顯著。不良貸款率每提高1%,中小型股份制商業(yè)銀行資產(chǎn)收益率將減少0.253 3%。(3)銀行資產(chǎn)規(guī)模會(huì)對(duì)資產(chǎn)收益率產(chǎn)生負(fù)向影響,擴(kuò)大資產(chǎn)規(guī)模將降低銀行盈利水平。(4)成本收入比與資產(chǎn)收益率負(fù)相關(guān),銀行控制成本能力增強(qiáng)將提高銀行盈利水平。
根據(jù)實(shí)證研究結(jié)論,結(jié)合我國(guó)商業(yè)銀行的發(fā)展現(xiàn)狀,本文認(rèn)為面對(duì)激烈、嚴(yán)峻的金融競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境,實(shí)施多元化經(jīng)營(yíng)策略仍是現(xiàn)階段商業(yè)銀行的不二之選[13]。對(duì)大型國(guó)有商業(yè)銀行而言,應(yīng)注重提高非利息收入業(yè)務(wù)的質(zhì)量,剝離掉一些成本過高、經(jīng)濟(jì)效益差的業(yè)務(wù),并積極探索高效益、多元化的收入結(jié)構(gòu)。當(dāng)繼續(xù)發(fā)展到一定規(guī)模后,規(guī)模效應(yīng)和范圍效應(yīng)可以推動(dòng)經(jīng)營(yíng)成本的下降。并適當(dāng)借鑒互聯(lián)網(wǎng)金融的豐富的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)和新型運(yùn)營(yíng)方法,努力實(shí)現(xiàn)與其競(jìng)?cè)赱14]。對(duì)中小型商業(yè)銀行而言,在深入開展結(jié)算與清算、銀行卡業(yè)務(wù)等傳統(tǒng)非利息收入業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上,可適度進(jìn)行規(guī)模擴(kuò)張,積極開拓高附加值的中間業(yè)務(wù)。同時(shí)精準(zhǔn)市場(chǎng)定位,充分利用現(xiàn)有客戶資源,加強(qiáng)對(duì)客戶需求的把握和預(yù)測(cè),從而促進(jìn)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的持續(xù)、穩(wěn)定增長(zhǎng)。