我國(guó)商業(yè)銀行非利息業(yè)務(wù)影響因素研究：基于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的視角*

趙 紅，汪 玉，付俊文，李依穎

(1.西安交通大學(xué) 管理學(xué)院，陜西 西安 710049；2.中國(guó)人民銀行 西安分行，陜西 西安 710075；3.河南工程學(xué)院 經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，河南 鄭州 451191)

一 引言及文獻(xiàn)綜述

區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平很大程度上制約著金融發(fā)展水平，如經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的東部省份(如廣東等)城市商業(yè)銀行數(shù)量要明顯多于西部省份，而甘肅、青海、新疆等的城市商業(yè)銀行也主要只存在于省會(huì)城市[1]。隨著“金融脫媒”和利率市場(chǎng)化步伐的加快，積極發(fā)展非利息業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)多元化經(jīng)營(yíng)已經(jīng)成為我國(guó)商業(yè)銀行盈利模式轉(zhuǎn)型的主要手段。從2003年中國(guó)銀監(jiān)會(huì)成立及進(jìn)行國(guó)有銀行股份制改革開(kāi)始至今，我國(guó)銀行業(yè)非利息業(yè)務(wù)保持高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，非利息收入占比由不足5%達(dá)到了2020年末約25%的水平，民生銀行非利息收入占比已超過(guò)50%，非利息收入已經(jīng)成為我國(guó)銀行營(yíng)業(yè)收入的重要來(lái)源。商業(yè)銀行的總體非利息收入和分類非利息收入占營(yíng)業(yè)收入比重持續(xù)上升，且增長(zhǎng)速度也十分可觀[2]。那么，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是否影響以及如何影響商業(yè)銀行非利息業(yè)務(wù)發(fā)展？為此，本文選擇在異省無(wú)分支機(jī)構(gòu)的城市商業(yè)銀行作為研究對(duì)象，試圖探索區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與商業(yè)銀行非利息業(yè)務(wù)之間的關(guān)系。

已有銀行非利息業(yè)務(wù)的研究主要集中在商業(yè)銀行非利息業(yè)務(wù)的影響因素，以及非利息業(yè)務(wù)產(chǎn)生的效應(yīng)。本文將已有影響因素按照商業(yè)銀行特征、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)及宏觀環(huán)境三個(gè)維度進(jìn)行整理。國(guó)外學(xué)者認(rèn)為，銀行自身變量(資產(chǎn)金額或資產(chǎn)增速、核心存款、利差或貸款定價(jià)、銀行績(jī)效、權(quán)益、市場(chǎng)價(jià)值、研發(fā)成本、營(yíng)業(yè)費(fèi)用、交易型發(fā)展戰(zhàn)略及管理能力)、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)變量(市場(chǎng)勢(shì)力或競(jìng)爭(zhēng)力)及宏觀環(huán)境變量(通貨膨脹率及國(guó)家GDP增長(zhǎng)率)是商業(yè)銀行非利息業(yè)務(wù)的主要影響因素[3-7]。而國(guó)內(nèi)學(xué)者認(rèn)為，銀行自身變量(資產(chǎn)或資產(chǎn)增速、利差或貸款定價(jià)、銀行績(jī)效、權(quán)益、管理能力、凈資產(chǎn)收益率、貸款損失準(zhǔn)備金、人員規(guī)模、信用風(fēng)險(xiǎn)、存款/總資產(chǎn)、存貸比和員工人數(shù)/存款)，以及市場(chǎng)結(jié)構(gòu)變量(非銀行金融機(jī)構(gòu)規(guī)模擴(kuò)張、外資銀行規(guī)模、互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展程度和市場(chǎng)勢(shì)力或競(jìng)爭(zhēng))會(huì)影響銀行非利息業(yè)務(wù)[8-11]。有關(guān)銀行非利息業(yè)務(wù)的效應(yīng)研究，主要圍繞非利息業(yè)務(wù)對(duì)銀行收益和銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響展開(kāi)[12-15]。

可以看出，國(guó)外學(xué)者有關(guān)銀行非利息業(yè)務(wù)的影響因素研究涵蓋了宏觀因素，而國(guó)內(nèi)學(xué)者主要關(guān)注銀行自身特征變量和市場(chǎng)結(jié)構(gòu)變量，基本不涉及宏觀環(huán)境因素，也鮮有研究提及區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)的影響。有鑒于此，本文以2002-2020年國(guó)內(nèi)48家在異省無(wú)分支機(jī)構(gòu)的城市商業(yè)銀行為研究樣本，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)回歸方法實(shí)證研究我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與城市商業(yè)銀行非利息業(yè)務(wù)發(fā)展之間的關(guān)系。相對(duì)于已有研究，本文的創(chuàng)新點(diǎn)包括：第一，首次研究不同省份區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與銀行非利息業(yè)務(wù)的關(guān)系。本文認(rèn)為，商業(yè)銀行非利息業(yè)務(wù)的發(fā)展是金融服務(wù)供給方、金融服務(wù)需求方及金融服務(wù)監(jiān)管方共同博弈的結(jié)果，商業(yè)銀行所在省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)有顯著影響。部分研究也認(rèn)為，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展將會(huì)對(duì)銀行的經(jīng)營(yíng)狀況帶來(lái)正向影響，區(qū)域生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率、外商直接投資、固定資產(chǎn)投資和區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等因素都對(duì)當(dāng)?shù)厣虡I(yè)銀行的業(yè)務(wù)拓展有顯著的正向影響。如Sun等人以中國(guó)72家城市商業(yè)銀行為樣本，研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，則城市商業(yè)銀行的效率也越高[16]。薛超和李政基于2007-2011年我國(guó)城市商業(yè)銀行跨區(qū)域經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平越高，銀行的盈利能力越好[17]。其次，從金融服務(wù)需求視角考慮，當(dāng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平較高時(shí)，隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)的提升，區(qū)域內(nèi)居民閑余資金相對(duì)充裕，多元化資金管理需求顯現(xiàn)，對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)金融服務(wù)需求提升，金融服務(wù)需求的改變倒逼銀行發(fā)展非利息業(yè)務(wù)。因此，本文認(rèn)為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與非利息業(yè)務(wù)水平呈現(xiàn)正U型關(guān)系。第二，研究樣本的選擇。由于區(qū)域性研究對(duì)樣本銀行的特殊經(jīng)營(yíng)范圍要求，收集難度大，已有研究鮮有對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和銀行非利息業(yè)務(wù)發(fā)展關(guān)系的探討，僅是將宏觀經(jīng)濟(jì)變量作為控制變量。本文以區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展為自變量而非控制變量，銀行非利息業(yè)務(wù)水平為因變量，直接研究二者之間的關(guān)系，是對(duì)現(xiàn)有研究的必要補(bǔ)充。而且，已有研究多使用上市銀行數(shù)據(jù)或無(wú)經(jīng)營(yíng)區(qū)域限制的城市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，鮮有學(xué)者使用在異省無(wú)分支機(jī)構(gòu)的城市商業(yè)銀行作為研究樣本，而本文認(rèn)為這類城市商業(yè)銀行具有特殊的區(qū)域經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)。而且，城市商業(yè)銀行在我國(guó)金融體系中起著重要的作用，根據(jù)中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)的數(shù)據(jù)，截至2020年底，我國(guó)城市商業(yè)銀行總資產(chǎn)規(guī)模達(dá)到40.29萬(wàn)億，同比增長(zhǎng)8.08%，占銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)比重為12.78%。截至2020年底，在異省無(wú)分支機(jī)構(gòu)的城市商業(yè)銀行有48家，遍布全國(guó)21個(gè)省份。

二 研究設(shè)計(jì)

(一) 變量選取與說(shuō)明

被解釋變量：非利息業(yè)務(wù)水平(NIR)，以非利息凈收入占營(yíng)業(yè)收入的比重衡量。

解釋變量：區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，分別以各省人均生產(chǎn)總值和各省生產(chǎn)總值衡量，在計(jì)算時(shí)，進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，并加入它們的平方項(xiàng)，以研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與城市商業(yè)銀行非利息業(yè)務(wù)發(fā)展之間是否存在正U型關(guān)系。

控制變量：首先選擇市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度為控制變量。銀行間競(jìng)爭(zhēng)度的提高將引起商業(yè)銀行調(diào)整自身經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略，進(jìn)而影響非利息業(yè)務(wù)發(fā)展[10]。參考已有研究，選取勒納指數(shù)(LR)作為衡量銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度的指標(biāo)[18-19]。勒納指數(shù)是價(jià)格與邊際成本的差值與價(jià)格的比值，其中價(jià)格等于該銀行當(dāng)年利息收入與非利息收入之和除以總資產(chǎn)，邊際成本無(wú)法直接觀測(cè)，采用成本轉(zhuǎn)換模型來(lái)計(jì)算。本文采用超越對(duì)數(shù)函數(shù)估計(jì)成本函數(shù)，假設(shè)輸入價(jià)格具有對(duì)稱性和和線性同質(zhì)性。成本函數(shù)如下：

其中，Cit為銀行i在t年的總成本，以營(yíng)業(yè)費(fèi)用與利息支出之和進(jìn)行衡量；Qit為銀行i在t年的總資產(chǎn)，代表銀行產(chǎn)出；Wjit代表銀行的投入要素價(jià)格，主要包括固定資產(chǎn)、勞動(dòng)力和資金三項(xiàng)，但由于樣本中的城市商業(yè)銀行往往規(guī)模較小，信息披露不全面，固定資產(chǎn)消耗與職工支出數(shù)據(jù)存在大量缺失。故方程中以資產(chǎn)總額代替營(yíng)業(yè)投入，營(yíng)業(yè)費(fèi)用代替人力和固定資產(chǎn)成本。因此，W1it為營(yíng)業(yè)費(fèi)用與總資產(chǎn)的比值，W2it等于總利息支出與總存款的比值。

在廠商理論中，擬合較好的方程對(duì)投入要素和交叉項(xiàng)均有不同的齊次性要求。故對(duì)超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)中的系數(shù)添加如下約束條件：

βjk=βkj

然后利用成本函數(shù)估計(jì)的系數(shù)來(lái)計(jì)算邊際成本(MC)，公式如下：

最后利用如下公式計(jì)算勒納指數(shù)：

參照已有研究[5,8,20,21]，本文其他的控制變量包括銀行資產(chǎn)規(guī)模、銀行盈利能力、銀行流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)、銀行資本結(jié)構(gòu)以及凈息差，所有研究變量見(jiàn)表1。對(duì)以上所有指標(biāo)變量均采用國(guó)際金融數(shù)據(jù)庫(kù)Wind的計(jì)算方式。

表1 研究變量設(shè)計(jì)

(二) 計(jì)量模型的構(gòu)建

依據(jù)F檢驗(yàn)結(jié)果(F=5.09，Prob>F=0.000)，表明應(yīng)采用個(gè)體效應(yīng)模型。個(gè)體效應(yīng)模型又分為固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。Hausman檢驗(yàn)是判斷采用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型的常用方式，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果(模型(1)chi2(8)=15.23，Prob>chi2=0.054；模型(2)chi2(9)=30.23，Prob>chi2=0.004)拒絕采用隨機(jī)效應(yīng)模型，表明應(yīng)采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸。根據(jù)前文的分析，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與銀行非利息業(yè)務(wù)存在正U型關(guān)系，所以設(shè)定模型如下：

NIRit=δ0+δ1lnPGit+δ2slnPGit+λ2LRit+λ3lnAit+λ4ROAAit+λ5LDRit+λ6EAit+λ7NIMit+vit+μit

(1)

NIRit=δ0+δ1lnGDPit+δ2slnGDPit+λ2LRit+λ3lnAit+λ4ROAAit+λ5LDRit+λ6EAit+λ7NIMit+vit+μit

(2)

其中，NIRit為第i家商業(yè)銀行第t期的非利息收入占營(yíng)業(yè)收入比例，δj、λk為待估系數(shù)，vit表示省份固定效應(yīng)，μit表示銀行i在時(shí)間t的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

三 實(shí)證分析

本文選取在省外無(wú)分支機(jī)構(gòu)的城市商業(yè)銀行作為研究樣本，以排除異省區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平對(duì)商業(yè)銀行非利息收入的影響，截至2020年底，我國(guó)共有133家城市商業(yè)銀行，刪除在異省設(shè)有分支機(jī)構(gòu)的城市商業(yè)銀行，刪掉Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、商業(yè)銀行官方網(wǎng)站、中國(guó)債券信息網(wǎng)上均無(wú)法獲取年報(bào)數(shù)據(jù)的樣本銀行，最終確定48家城市商業(yè)銀行作為研究樣本，樣本取值期間為2002-2020年，共計(jì)503個(gè)觀測(cè)點(diǎn)。所有指標(biāo)均以Wind定義的計(jì)算方式進(jìn)行計(jì)算，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的可比性。

(一)變量的相關(guān)性分析

表2報(bào)告了主要變量的相關(guān)性分析結(jié)果?？梢钥闯?，變量間存在著顯著的相關(guān)關(guān)系，除兩個(gè)解釋變量lnPG和lnGDP間的相關(guān)系數(shù)為0.738，其他變量間的相關(guān)系數(shù)由-0.47到0.50不等，均小于0.7的臨界值。此外，本文通過(guò)方差膨脹因子(VIF)檢驗(yàn)自變量多重共線性問(wèn)題，結(jié)果顯示VIF檢驗(yàn)最大值為3.01，顯著小于5，表明變量不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。

表2 相關(guān)性分析及VIF檢驗(yàn)結(jié)果

(二) 回歸結(jié)果分析

本文根據(jù)劉哲希等(2019)[22]的方法逐步添加變量進(jìn)行實(shí)證分析，以觀察控制變量的納入是否顯著影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)的影響效應(yīng)，來(lái)論證經(jīng)驗(yàn)估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。基本回歸結(jié)果如表3所示，(1)(2)列為采用lnPG為解釋變量的回歸結(jié)果，(3)(4)為采用lnGDP為解釋變量的回歸結(jié)果，其中，(1)和(3)列給出了解釋變量?jī)H包含區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一次項(xiàng)和二次項(xiàng)的分析結(jié)果，(2)和(4)列進(jìn)一步加入了前文所列的控制變量。從表3可以看出，當(dāng)銀行非利息業(yè)務(wù)水平作為被解釋變量時(shí)，(1)和(3)列中區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的一次項(xiàng)系數(shù)都在1%的置信水平上顯著為負(fù)，二次項(xiàng)系數(shù)均在1%的置信水平上顯著為正。這一結(jié)果與之前的預(yù)期相符，即區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與銀行非利息業(yè)務(wù)水平之間存在正U型關(guān)系。從(2)和(4)列可以看出，伴隨著控制變量的逐步加入，回歸結(jié)果保持穩(wěn)健。而且，控制變量的結(jié)果也基本符合預(yù)期。

表3還報(bào)告了控制變量與銀行非利息業(yè)務(wù)水平的關(guān)系。平均資產(chǎn)收益率ROAA與非利息收入業(yè)務(wù)水平負(fù)向相關(guān)，可能是因?yàn)楫?dāng)銀行擁有較高的穩(wěn)定性收益時(shí)，為保持收益的穩(wěn)定性，銀行會(huì)選擇發(fā)展穩(wěn)定性高的利息業(yè)務(wù)，而忽視發(fā)展波動(dòng)性較大的非利息業(yè)務(wù)；LDR比率與非利息業(yè)務(wù)水平負(fù)相關(guān)，這可能是因?yàn)閮糌?fù)債越高，銀行資金成本及其流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)越高，銀行越會(huì)選擇發(fā)展利差業(yè)務(wù)。凈息差NIM與非利息業(yè)務(wù)水平顯著負(fù)相關(guān)，是因?yàn)楦邇粝⒉钍广y行更重視發(fā)展傳統(tǒng)利息業(yè)務(wù)。變量Lerner指數(shù)在兩個(gè)模型中系數(shù)為負(fù)但統(tǒng)計(jì)意義均不顯著，系數(shù)為負(fù)的原因可能是，由于城市商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力不強(qiáng)，隨著銀行市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇，城市商業(yè)銀行拓展非利息業(yè)務(wù)能力下降；其統(tǒng)計(jì)意義均不顯著可能與城市商業(yè)銀行的邊際定價(jià)能力隨行就市有關(guān)。

表3 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)水平影響的回歸結(jié)果

為了保證正U型關(guān)系結(jié)果的穩(wěn)健性，本文使用Stata16的Utest指令檢驗(yàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與銀行非利息業(yè)務(wù)水平是否為正U型關(guān)系。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，當(dāng)采用lnPG為解釋變量時(shí)，計(jì)算出的極值點(diǎn)為10.10，lnPG取值范圍為[8.99，11.72]?？芍?，極值點(diǎn)在數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，并且P>|t|=0.000，說(shuō)明U型關(guān)系在1%的水平上顯著成立。同時(shí)，結(jié)果中的Slope在區(qū)間Lower bound里為負(fù)號(hào)，Upper bound里為正號(hào)，因而可以認(rèn)為是正U型關(guān)系。就U型曲線的拐點(diǎn)位置而言，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示的極值點(diǎn)可以得知，拐點(diǎn)的位置大致出現(xiàn)在lnPG為10.10，也即人均GDP為24330元時(shí)。當(dāng)采用lnGDP為解釋變量時(shí)，計(jì)算出的極值點(diǎn)為9.21，lnGDP取值范圍為[7.04，11.62]?？芍瑯O值點(diǎn)在數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，并且P>|t|=0.003，說(shuō)明U型關(guān)系在1%的水平上顯著成立。同時(shí)，結(jié)果中的Slope在區(qū)間Lower bound里為負(fù)號(hào)，Upper bound里為正號(hào)，因而可以認(rèn)為是正U型關(guān)系。就U型曲線的拐點(diǎn)位置而言，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示的極值點(diǎn)可以得知，拐點(diǎn)的位置大致出現(xiàn)在lnGDP為9.21，也即GDP為1萬(wàn)億元時(shí)。

進(jìn)一步，為了更好地描述區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與銀行非利息業(yè)務(wù)水平之間的關(guān)系，同時(shí)也是進(jìn)一步驗(yàn)證正U型關(guān)系結(jié)果的穩(wěn)健性，本文使用Stata16繪制出二者的關(guān)系曲線，如圖1和圖2所示。

圖1 lnPG與銀行非利息業(yè)務(wù)水平的關(guān)系曲線

圖2 lnGDP與銀行非利息業(yè)務(wù)水平的關(guān)系曲線

當(dāng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低于拐點(diǎn)時(shí)，雖然監(jiān)管層鼓勵(lì)各商業(yè)銀行發(fā)展不具有同質(zhì)性的非利息業(yè)務(wù)，以提升銀行的競(jìng)爭(zhēng)力，但作為金融服務(wù)需求方，當(dāng)區(qū)域發(fā)展水平低時(shí)，區(qū)域居民可支配收入較低，企業(yè)可投資資金較少，這時(shí)，即使區(qū)域發(fā)展水平有所提高，居民與個(gè)人會(huì)利用增加的可支配收入進(jìn)行擴(kuò)張生產(chǎn)或者進(jìn)行穩(wěn)健的儲(chǔ)蓄行為，非利息業(yè)務(wù)服務(wù)需求持續(xù)走低。同時(shí)，從金融服務(wù)供給視角考慮，銀行作為金融服務(wù)供給的中堅(jiān)力量，其提供的金融服務(wù)主要以傳統(tǒng)信貸等利息業(yè)務(wù)為主，非利息業(yè)務(wù)的發(fā)展空間受限。而當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于一定水平時(shí)，區(qū)域內(nèi)居民可支配收入增加，企業(yè)更深層次的投資需求逐漸顯露，刺激商業(yè)銀行有動(dòng)力發(fā)展現(xiàn)有非利息業(yè)務(wù)和拓展新的非利息業(yè)務(wù)種類。從金融服務(wù)需求視角考慮，當(dāng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平較高時(shí)，隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)的提升，區(qū)域內(nèi)居民閑余資金相對(duì)充裕，多元化資金管理需求顯現(xiàn)，對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)金融服務(wù)需求提升，金融服務(wù)需求的改變倒逼銀行發(fā)展非利息業(yè)務(wù)。

(三)分樣本的進(jìn)一步研究

上述結(jié)果表明，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平確實(shí)會(huì)對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)水平產(chǎn)生影響，但不能確定我國(guó)各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)水平的影響效應(yīng)是否一致。我國(guó)東南沿海地區(qū)與其他地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平很不均衡，與其他地區(qū)相比，我國(guó)東南沿海地區(qū)的銀行業(yè)較為發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高。為此，本文將樣本銀行所在的21個(gè)省份分為東南沿海地區(qū)(包括南部沿海地區(qū)的廣東、福建、海南和東部沿海地區(qū)的上海、江蘇、浙江)與其他地區(qū)(除東南沿海省份外的其他省份)，分樣本研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)的影響。分樣本回歸結(jié)果如表4所示。

表4 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)水平影響的分樣本回歸結(jié)果

表4分別報(bào)告了東南沿海地區(qū)和其他地區(qū)采用模型(1)和模型(2)得到的回歸結(jié)果。結(jié)果中，東南沿海地區(qū)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)的影響均不顯著。而其他地區(qū)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一次項(xiàng)和二次項(xiàng)對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)的影響均在1%的置信水平上顯著，且其他地區(qū)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的一次項(xiàng)系數(shù)均為負(fù)，二次項(xiàng)系數(shù)均為正，曲線仍然呈正U型，這與本文的前述研究結(jié)果相同。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，東南沿海地區(qū)和其他地區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)水平的影響效應(yīng)不完全一致，造成這種結(jié)果的原因可能是東南沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)，銀行業(yè)較為發(fā)達(dá)，在異省無(wú)分支機(jī)構(gòu)的城市銀行較少，因此觀測(cè)值較少，導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確。

(四)內(nèi)生性問(wèn)題處理與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文的結(jié)論會(huì)受到其他潛在的內(nèi)生性問(wèn)題的干擾。具體來(lái)說(shuō)：第一，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與銀行非利息業(yè)務(wù)水平可能存在由潛在的反向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。第二，潛在的樣本選擇偏差。本文基于異省無(wú)分支機(jī)構(gòu)的城市銀行數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，由于東南沿海地區(qū)在異省無(wú)分支機(jī)構(gòu)的銀行較少，因此本文的樣本數(shù)據(jù)中東南沿海地區(qū)銀行的數(shù)據(jù)較少，這是樣本選擇偏差的主要原因之一。第三，遺漏變量也可能造成模型估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏差。

為了更好地緩解由潛在的反向因果關(guān)系、潛在的樣本選擇偏差或遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，本文使用面板數(shù)據(jù)工具變量法來(lái)緩解內(nèi)生性問(wèn)題[23]。將滯后一期或兩期的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為工具變量，并用GMM法估計(jì)模型系數(shù)，結(jié)果如表5所示。

由表5可知，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)多數(shù)在10%的水平上分別顯著為負(fù)和顯著為正。由此表明，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與銀行非利息業(yè)務(wù)水平呈現(xiàn)穩(wěn)健的正U型關(guān)系。

根據(jù)Haans等人的研究[24]，本文在模型中加入?yún)^(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的三次項(xiàng)以考察區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與銀行非利息業(yè)務(wù)水平之間是否存在三次方關(guān)系，即N型或水平S型關(guān)系。表6和表7分別報(bào)告了全樣本回歸結(jié)果和分樣本回歸結(jié)果。在加入解釋變量的三次項(xiàng)之后，三次項(xiàng)系數(shù)并不顯著，說(shuō)明不存在三次方關(guān)系，支持了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與銀行非利息業(yè)務(wù)水平間的正U型關(guān)系具有穩(wěn)健性。

表5 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)水平影響的回歸結(jié)果：GMM法

表6 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)水平影響的回歸結(jié)果：全樣本加入解釋變量三次項(xiàng)

表7 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)水平影響的回歸結(jié)果：分樣本加入解釋變量三次項(xiàng)

四 結(jié)論與建議

文章以2002-2020年國(guó)內(nèi)48家在異省無(wú)分支機(jī)構(gòu)的城市商業(yè)銀行作為研究樣本，探究我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)銀行非利息業(yè)務(wù)的影響效應(yīng)，研究結(jié)果表明：(1)從總體樣本來(lái)看，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與銀行非利息業(yè)務(wù)水平之間存在顯著的正U型關(guān)系，以人均GDP 24330元為分界點(diǎn)，當(dāng)人均GDP高于24330元時(shí)，或以區(qū)域GDP衡量，全省GDP超出1萬(wàn)億時(shí)，銀行非利息業(yè)務(wù)水平會(huì)隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高而提高。(2)從分樣本來(lái)看，除東南沿海地區(qū)外，我國(guó)其他地區(qū)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與銀行非利息業(yè)務(wù)之間存在顯著的正U型關(guān)系。

城市商業(yè)銀行在我國(guó)金融體系中起著重要的作用，城市商業(yè)銀行的設(shè)立主要是服務(wù)于本區(qū)域地方經(jīng)濟(jì)，但是城市商業(yè)銀行在發(fā)展過(guò)程中，受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境以及市場(chǎng)結(jié)構(gòu)變化帶來(lái)的影響，利率市場(chǎng)化以及互聯(lián)網(wǎng)金融均對(duì)城市商業(yè)銀行帶來(lái)沖擊。2020年，我國(guó)城市商業(yè)銀行實(shí)現(xiàn)凈利潤(rùn)2145.63億元，占全部商業(yè)銀行凈利潤(rùn)的11.06%，同比大幅下降14.48%，且呈現(xiàn)逐季惡化的典型特征，和全國(guó)性銀行逐季修復(fù)形成明顯反差；資產(chǎn)利潤(rùn)率為0.55%，大幅下降26.67%；不良貸款率為2.32%，相較于上年大幅上升0.51%，有明顯惡化傾向；撥備覆蓋率僅為154.80%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他銀行，資產(chǎn)質(zhì)量壓力較大。城市商業(yè)銀行的發(fā)展不容樂(lè)觀，因此如何提升城市商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力迫在眉睫。城市商業(yè)銀行需要在發(fā)展同質(zhì)性的利息業(yè)務(wù)的同時(shí)，關(guān)注非利息業(yè)務(wù)的發(fā)展，以提升自己的競(jìng)爭(zhēng)力。但非利息業(yè)務(wù)的發(fā)展受制于多種因素，本文對(duì)城市商業(yè)銀行非利息業(yè)務(wù)發(fā)展的區(qū)域影響因素提供了實(shí)證證據(jù)。當(dāng)人均GDP過(guò)低時(shí)，盡管政策面鼓勵(lì)商業(yè)銀行發(fā)展非利息業(yè)務(wù)，但此時(shí)城市商業(yè)銀行發(fā)展非利息業(yè)務(wù)收效不大，即發(fā)展區(qū)域經(jīng)濟(jì)是根本。反之，當(dāng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)時(shí)，城市商業(yè)銀行具備發(fā)展非利息業(yè)務(wù)的外部條件，應(yīng)大力發(fā)展非利息業(yè)務(wù)，提高金融供給效率，讓合適的金融機(jī)構(gòu)去服務(wù)合適的經(jīng)濟(jì)體，解除金融抑制，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)與金融良性循環(huán)。