利率市場化對城市商業(yè)銀行盈利模式的影響研究

張婷 張雅玲

伴隨著我國利率市場化進(jìn)程逐漸加快，利率市場化已經(jīng)成為人們廣泛關(guān)注和探索研究的問題。央行自2015年10月23日宣布不再嚴(yán)格控制存款利率上限，這標(biāo)志著利率管制基本放松。在利率市場化推進(jìn)的大環(huán)境下，商業(yè)銀行傳統(tǒng)存貸利差空間逐漸被壓縮，傳統(tǒng)盈利模式難以維系。因而深入分析利率市場化對城市商業(yè)銀行盈利模式的作用影響顯得至關(guān)重要。本文首先通過建立面板數(shù)據(jù)模型從整體上來分析二者之間的互動關(guān)系，再者通過對比分析，旨在區(qū)分市場利率化對國有商業(yè)銀行和城商行的影響程度是否存在顯著差異，最后根據(jù)結(jié)論為我國城市商業(yè)銀行的良好發(fā)展提供針對性建議。

城市商業(yè)銀行規(guī)模相對較小，業(yè)務(wù)種類發(fā)展不如大型商業(yè)銀行齊全，抗風(fēng)險能力更弱，為應(yīng)對利率市場化帶來的沖擊，急需通過加速業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，優(yōu)化盈利模式，深入調(diào)整盈利結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

一、數(shù)據(jù)處理

根據(jù)商業(yè)銀行盈利模式現(xiàn)狀，并鑒于數(shù)據(jù)的可得性，我們選取2013年—2020年中國25家商業(yè)銀行盈利數(shù)據(jù)作為研究樣本（包含5家國有銀行、20家城市商業(yè)銀行）。下列表格為變量的一覽表：

為分析市場利率化對城商行盈利模式轉(zhuǎn)型的研究，本文使用面板數(shù)據(jù)估計(jì)如下模型：

（公式1-1）

其中，α，βi（i=0，1，…，6），ε分別表示常數(shù)項(xiàng)、利率市場化程度的系數(shù)、其他變量系數(shù)、隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（一）面板單位根

在使用面板回歸模型分析之前，為防止虛假回歸，也要像使用時間序列分析那樣，需要對變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。結(jié)果顯示所有都為非平穩(wěn)變量，于是對各個變量取差分，這里用符號“△”表示差分，再對差分變量進(jìn)行檢驗(yàn)，此時所有指標(biāo)的LLC和ADF檢驗(yàn)量對應(yīng)的檢驗(yàn)概率都小于顯著性水平0.05，這表明差分后的變量為平穩(wěn)變量，因此各個原始指標(biāo)都應(yīng)為一階單整過程。

（二）面板協(xié)整檢驗(yàn)

由于各個變量都是一階單整過程，因此需要進(jìn)一步檢驗(yàn)這些變量之間是否具有協(xié)整關(guān)系，本文使用基于KAO提出的面板協(xié)整ADF檢驗(yàn)量，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。顯然，表2顯示存在協(xié)整關(guān)系。因此，本文的面板回歸模型并非偽回歸，因而分析是有效的。

二、面板回歸分析

本文首先將25家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)混合在一起進(jìn)行整體分析，然后再引入虛擬變量方法，比較分析五大國有商業(yè)銀行與20家非國有商業(yè)銀行的市場利率化對城商行盈利能力的差異。

（一）商業(yè)銀行整體研究

在使用面板模型分析之前，首先要進(jìn)行面板模型選擇檢驗(yàn)研究，第一步是確定使用混合模型還是效應(yīng)模型，這可以通過F檢驗(yàn)來確定。對于模型（公式1-1），計(jì)算得到F檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。表3顯示，F(xiàn)檢驗(yàn)值為6.925029，檢驗(yàn)概率小于0.05，因此拒絕原假設(shè)，表明模型（公式1-1）應(yīng)使用效應(yīng)模型進(jìn)行分析。

當(dāng)需要估計(jì)有效應(yīng)的模型時，還需要進(jìn)一步區(qū)分是建立固定效應(yīng)模型還是選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。這可以通過兩個途徑來識別。第一個途徑是通過豪斯曼檢驗(yàn)來識別，該檢驗(yàn)是基于固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型參數(shù)估計(jì)的差別來構(gòu)建檢驗(yàn)量。從理論上來說，一般都可以通過豪斯曼檢驗(yàn)識別兩類模型，但實(shí)踐中可能存在豪斯曼檢驗(yàn)失效的情況，此時就需要根據(jù)第二種方法來識別，這就是根據(jù)兩種模型的研究背景來識別。一般來說，如果研究對象是來自某個總體的部分個體構(gòu)成的，那么這時宜使用隨機(jī)效應(yīng)模型；如果研究對象是研究對象的所有個體構(gòu)成的總體，那么這時就要考慮使用固定效應(yīng)模型。

對模型（1）使用豪斯曼檢驗(yàn)，得到結(jié)果如表4所示，豪斯曼檢驗(yàn)值為0，這表明該檢驗(yàn)失效，此時需要根據(jù)研究背景來選擇效應(yīng)模型。由于本文是從眾多的商業(yè)銀行中選擇了25家商業(yè)銀行進(jìn)行分析，因此可以認(rèn)為是來自商業(yè)銀行總體中的部分個體構(gòu)成的樣本，因而應(yīng)該使用隨機(jī)效應(yīng)模型。

同時為了說明解釋變量IRL的解釋作用，本文首先將因變量與所有控制變量進(jìn)行面板回歸，稱為基礎(chǔ)模型，然后在此基礎(chǔ)上引入解釋變量IRL來估計(jì)模型（1），結(jié)果顯示，和基礎(chǔ)模型相比，引入解釋變量IRL之后，模型的解釋能力得到提升，該變量的系數(shù)為0.0938，t值為2.1603，在5%的顯著性水平下顯著，說明在控制其他變量影響之后，利率市場化程度IRL與非利息收入占比NIR呈現(xiàn)明顯的正向相關(guān)關(guān)系，這符合預(yù)期要求。

（二）國有商業(yè)銀行與城商行比較研究

為比較國有商業(yè)銀行與城商行兩者之間在回歸模型結(jié)構(gòu)上是否有顯著差異，本文引入虛擬變量，令虛擬變量dit=1，如果某銀行為五大國有商業(yè)銀行，則dit=0。因此模型變?yōu)槿缦碌墓剑?/p>

（公式1-2）

同樣對模型在（公式1-2）進(jìn)行F檢驗(yàn)。顯然對模型（公式1-2）而言，F(xiàn)檢驗(yàn)表明也應(yīng)該使用效應(yīng)模型，豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果顯示該檢驗(yàn)結(jié)果仍然失效，因此，根據(jù)前文的敘述，模型（公式1-2）仍然使用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，其中第一個模型也是不含解釋變量IRL及其與虛擬變量交乘項(xiàng)的基礎(chǔ)模型。

表5顯示，在消除控制變量的影響之后，市場利率化指數(shù)IRL的系數(shù)估計(jì)為0.1309，且在5%的顯著性水平下顯著，而其與虛擬變量交乘項(xiàng)D*IRL為-0.1353，且在1%的顯著性水平下高度顯著。由于虛擬變量d為國有商業(yè)銀行時取值為1，所以對于國有商業(yè)銀行而言，IRL的系數(shù)應(yīng)該為-0.44，這實(shí)際上說明，國有商業(yè)銀行的非利息收入占比與市場利率化程度呈現(xiàn)反向的關(guān)系，這表明，因變量與解釋變量之間的關(guān)系在兩類銀行之間呈現(xiàn)截然不同的關(guān)系。另外，虛擬變量d與控制變量NPLR 、LNTA 、GDP、 M2的交乘項(xiàng)也高度顯著，這表明這幾個變量與非利息收入占比的關(guān)系，在兩類銀行之間也存在顯著的差異。

三、結(jié)論

根據(jù)實(shí)證結(jié)果主要得出如下幾點(diǎn)結(jié)論：第一，國有商業(yè)銀行之間非利息收入平均占比17.9%，變動較小，競爭力差異不大，但城商行該指標(biāo)平均值7.5%，變動范圍較大，說明各城商行之間競爭力有明顯差異，且普遍低于國有商業(yè)銀行。國有商業(yè)銀行存貸比平均值68.4%高于城市商業(yè)銀行平均值62.3%，說明城商行整體盈利能力低于國有商業(yè)銀行。國有商業(yè)銀行不良貸款率最高4.3%，最低0.9%，變動幅度較小，城市商業(yè)銀行不良貸款率最高達(dá)14%，最低0.1%，說明城商行整體發(fā)展水平不均衡，部分城商行忽略了貸款質(zhì)量。第二，利率市場化對商業(yè)銀行盈利模式轉(zhuǎn)變總體來說具有正向影響，尤其是利率市場化程度加深對城市商業(yè)銀行盈利模式轉(zhuǎn)型明顯具有促進(jìn)作用，這表明利率市場化能夠推進(jìn)城商行的轉(zhuǎn)變。然而這表現(xiàn)在國有銀行上卻存在些許不同。這是因?yàn)橐环矫妫适袌龌降募由罡纳屏私鹑谑袌鲋刃?，金融市場環(huán)境也進(jìn)入一個高水平的競爭狀態(tài)，為銀行的發(fā)展創(chuàng)造一個公平競爭的良好環(huán)境。另一方面，我國城市商業(yè)銀行與國有銀行相比較具有自身的優(yōu)勢條件，轉(zhuǎn)型調(diào)整阻力小，城商行能夠迅速對市場做出調(diào)整。第三，銀行自身資產(chǎn)規(guī)模與盈利結(jié)構(gòu)調(diào)整之間存在正向關(guān)系，資產(chǎn)規(guī)模較大的銀行，非利息收入占比也較高。國有商業(yè)銀行總資產(chǎn)規(guī)模系數(shù)0.0249，大于城市商業(yè)銀行總資產(chǎn)規(guī)模系數(shù)0.0185，資產(chǎn)規(guī)模大的銀行規(guī)模優(yōu)勢越明顯，網(wǎng)點(diǎn)分布更加全面，客戶群體廣泛，更加有利于多元發(fā)展。

四、對策建議

隨著利率市場化進(jìn)程加快，城市商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型顯得非常迫切。城市商業(yè)銀行面臨利率市場化的沖擊，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)利潤被壓縮，利息凈收入增速變緩，利率風(fēng)險防范難度加大，這對城商行來說都是一場挑戰(zhàn)，但是利率市場化勢在必行，城商行應(yīng)該積極調(diào)整業(yè)務(wù)類型，優(yōu)化資本配置，加速盈利模式轉(zhuǎn)型，促進(jìn)自身持續(xù)健康發(fā)展。具體來說，加快城市商業(yè)銀行的盈利模式轉(zhuǎn)型有以下幾點(diǎn)建議：第一，差異化戰(zhàn)略定位。要加快轉(zhuǎn)型，找準(zhǔn)自身定位，發(fā)揮城商行品牌優(yōu)勢，區(qū)位優(yōu)勢，客戶優(yōu)勢，服務(wù)優(yōu)勢，培育特色業(yè)務(wù)。第二，擴(kuò)張中間業(yè)務(wù)。擴(kuò)張中間業(yè)務(wù)為城商行提供創(chuàng)收的可能性，這對城商行提出了新要求：創(chuàng)新服務(wù)體系，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)。創(chuàng)新中間業(yè)務(wù)產(chǎn)品和創(chuàng)新服務(wù)對城商行來說可以避免同質(zhì)產(chǎn)品價格競爭，推出創(chuàng)新業(yè)務(wù)產(chǎn)品可以幫助城商行提高定價能力，增厚利潤。第三，推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。加強(qiáng)人才隊(duì)伍建設(shè)，依托人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)金融服務(wù)體系。提高金融服務(wù)準(zhǔn)確性、時效性和預(yù)見性，從而提升品牌形象，擴(kuò)大客戶群體、增強(qiáng)客戶黏性。第四，加強(qiáng)風(fēng)險預(yù)警和過程管理。增強(qiáng)風(fēng)險預(yù)警能力，加強(qiáng)人員隊(duì)伍風(fēng)險意識建設(shè)，同時利用大數(shù)據(jù)等新技術(shù)構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警機(jī)制，多重防范分散風(fēng)險。構(gòu)建風(fēng)險過程管理體系，持續(xù)風(fēng)險監(jiān)測和計(jì)量，嚴(yán)格落實(shí)風(fēng)險過程約束。

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作者單位：張婷，江西師范大學(xué)科學(xué)技術(shù)學(xué)院，助教；張雅玲，興業(yè)銀行上海分行。