隋聰+紀興宇+遲國泰
摘要:隨著中國利率市場化改革的不斷深入,商業(yè)銀行傳統(tǒng)的資產(chǎn)和負債類業(yè)務(wù)競爭越來越激烈。為了實現(xiàn)利潤增長,商業(yè)銀行發(fā)展傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)相結(jié)合的業(yè)務(wù)多元化模式非常重要。本文定義了兩個層面的業(yè)務(wù)多元化,并研究了業(yè)務(wù)多元化對凈利差的影響。通過引入變量非利息收入占比反映非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的發(fā)展程度,揭示非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)凈利差的影響。通過引入變量交易及金融衍生品收入占比和手續(xù)費及傭金收入占比,反映不同種類的非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)多元化對凈利差的影響。本文采用2003~2010年80家中國商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)進行實證分析。研究發(fā)現(xiàn),中國商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)(凈利差)與非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)(非利息收入)間存在交叉銷售的現(xiàn)象。與交易及金融衍生品業(yè)務(wù)相比,手續(xù)費及傭金業(yè)務(wù)對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)(凈利差)的影響更加明顯。商業(yè)銀行的交叉銷售主要來自于手續(xù)費及傭金業(yè)務(wù)。
關(guān)鍵詞:業(yè)務(wù)多元化;凈利差;交叉銷售;非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)
中圖分類號:F830文獻標識碼:A文章編號:10035192(2014)03003406doi:10.11847/fj.33.3.34
Abstract:With the deep development of Chinas interest rate liberalization, the competition of traditional assets and liabilities business among commercial banks has become more and more intense. So it is necessary and important for them to develop the business diversification combining traditional activities with nontraditional ones in order to increase the profits. This paper defines two levels of diversification and researches the influence of diversification on net interest margins. We introduce the noninterest income to reflect the development of nontraditional activities and reveal the influence of nontraditional activities on net interest margins. We introduce trading & derivatives income and fees & commission income to reflect the influence of different nontraditional activities on net interest margins. This paper uses the unbalanced panel data from 2003 to 2010 of 80 Chinese commercial banks for empirical analysis. The results show that there is crossselling between traditional activities(net interest margins)and nontraditional activities(noninterest income). Compared to trading & derivatives business, fees & commission business have a significant influence on net interest margins and crossselling mainly comes from fees & commission business.
Key words:business diversification; net interest margin; crossselling; nontraditional activities
1引言
由于金融環(huán)境改變、金融創(chuàng)新不斷出現(xiàn),商業(yè)銀行呈現(xiàn)出業(yè)務(wù)多元化的發(fā)展趨勢。商業(yè)銀行業(yè)務(wù)多元化有兩層含義:一層指商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)相結(jié)合的多元化經(jīng)營;另一層指商業(yè)銀行不同種類非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的多元化經(jīng)營。傳統(tǒng)業(yè)務(wù)是指商業(yè)銀行的資產(chǎn)類和負債類業(yè)務(wù),非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)是指表外業(yè)務(wù)。研究發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)間存在交叉銷售現(xiàn)象。商業(yè)銀行給長期客戶制定較低的貸款利率來維系客戶關(guān)系,以增加客戶在銀行的非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)量。增加的非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入可以彌補貸款利率降低減少的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入。在商業(yè)銀行的損益表中體現(xiàn)為利息收入減少,非利息收入增加[1]。
2004年10月底中國開始實行放開銀行貸款利率上限政策,標志著商業(yè)銀行擁有了更多的貸款自主定價權(quán)。2012年6月8日央行宣布,將金融機構(gòu)存款利率浮動區(qū)間的上限調(diào)整為基準利率的1.1倍,這是中國首度開啟存款利率上限浮動。隨著存貸款利率限制的放開,商業(yè)銀行將擁有更多的自主定價權(quán)。為了吸引更多的客戶,商業(yè)銀行可能制定更高的存款利率和更低的貸款利率,這可能導(dǎo)致凈利差減少。為了保證利潤,商業(yè)銀行必將在非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)領(lǐng)域展開競爭。中國工商銀行、中國建設(shè)銀行、中國銀行和中國農(nóng)業(yè)銀行的非利息收入占比,1999年分別為1.44%、4.19%、7.39%、1.26%,2003年分別為7.59%、6.87%、30.36%、7.43%,2010年分別為19.39%、22.59%、25.46%、17.14%??梢姡m然中國的商業(yè)銀行非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入有所增加,但是商業(yè)銀行還是以傳統(tǒng)業(yè)務(wù)為主。
隨著利率市場化的推進,中國商業(yè)銀行單純地依靠傳統(tǒng)業(yè)務(wù)經(jīng)營作為利潤增長點顯然已不能適應(yīng)新環(huán)境。發(fā)展非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)變得更加重要。中國商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)間是否存在交叉銷售現(xiàn)象?哪些類型的非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)之間的交叉銷售現(xiàn)象更顯著?針對這些問題,本文利用表外業(yè)務(wù)收入與凈利差之間的關(guān)系,探索交叉銷售現(xiàn)象,通過細分不同種類的非傳統(tǒng)業(yè)務(wù),檢驗?zāi)男I(yè)務(wù)的交叉銷售更顯著。
2文獻回顧
對商業(yè)銀行業(yè)務(wù)多元化和凈利差的研究主要從三個方面展開:一是研究業(yè)務(wù)多元化對收益、風(fēng)險的影響;二是分析貸款定價最優(yōu)行為和凈利差的影響因素;三是研究商業(yè)銀行業(yè)務(wù)多元化與凈利差之間關(guān)系。
首先,在商業(yè)銀行業(yè)務(wù)多元化對銀行收益、風(fēng)險的影響的研究中,一部分研究者認為非利息收入增長將給銀行帶來正面的影響。Rose[2]的結(jié)論表明業(yè)務(wù)多元化可能使個別金融機構(gòu)的風(fēng)險有所降低。Kwast[3]發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行在證券化業(yè)務(wù)上的發(fā)展使得銀行獲得了多元化收益。Templeton和Severiens[4]認為業(yè)務(wù)多元化降低了銀行股東收益的標準差,多元化經(jīng)營分散了銀行風(fēng)險。Campa和Kedia[5],Stiroh和Rumble[6],Lepetit,Nys和Rous[7]等研究者的研究結(jié)論表明多元化是內(nèi)生變量,而且從理論上來說,通過擴展業(yè)務(wù)范圍可以更好地增加經(jīng)過風(fēng)險調(diào)整后的收益。然而,有些研究者認為非利息收入的增長可能給銀行帶來負面的影響。DeYoung和Roland[8]的結(jié)論表明銀行業(yè)務(wù)多元化并不能顯著地提高銀行收益或降低風(fēng)險。Stiroh[9]的實證結(jié)果表明非利息收入特別是交易類業(yè)務(wù)收入會給銀行帶來較高的風(fēng)險和較低的風(fēng)險調(diào)整收益。另外,還有一些學(xué)者認為非利息收入對銀行績效影響是不確定的。Saunders和Walter[10]研究認為業(yè)務(wù)多元化與銀行風(fēng)險之間的關(guān)系是不確定的。Morgan和Samolyk[11]認為商業(yè)銀行業(yè)務(wù)多元化既可能增加風(fēng)險也可能降低風(fēng)險。
隋聰,等:中國商業(yè)銀行業(yè)務(wù)多元化對凈利差的影響研究Vol.33, No.3預(yù)測2014年第3期其次,在貸款定價最優(yōu)行為和凈利差的影響因素的研究中,Ho和Saunders[12]認為利差是由銀行交易不確定性產(chǎn)生的,同時指出利差由四個因素決定:管理風(fēng)險回避、銀行交易規(guī)模、銀行市場結(jié)構(gòu)和利率風(fēng)險。隨后,Angbazo[13]對不同資產(chǎn)規(guī)模的美國商業(yè)銀行進行研究,結(jié)果顯示商業(yè)銀行凈利差受違約風(fēng)險和利率風(fēng)險溢價的影響。Wong[14]的研究表明貸款定價受到營業(yè)費用、信用風(fēng)險、利率風(fēng)險的影響。Doliente[15]利用兩步回歸法研究四個東南亞國家商業(yè)銀行的凈利差。第一步回歸結(jié)果表明商業(yè)銀行凈利差受營業(yè)費用、資本、貸款質(zhì)量等因素影響。第二步回歸結(jié)果表明商業(yè)銀行凈利差對短期利率變動更加敏感。Gelos[16]的研究結(jié)果表明拉丁美洲比其他地區(qū)利率風(fēng)險更高、銀行效率更低、存款準備金率更大,而且這些因素對凈利差的影響非常顯著。Maudos和De Guevara[17]研究了歐盟成員國商業(yè)銀行凈利差的影響因素,結(jié)果表明競爭環(huán)境的改善降低了歐洲商業(yè)銀行的凈利差。Maudos和Solís[18]研究了墨西哥的商業(yè)銀行,結(jié)論表明銀行凈利差主要由營業(yè)費用和市場結(jié)構(gòu)決定。Claeys和Vander Vennet[19]以中歐和東歐國家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)為樣本,檢驗分析了商業(yè)銀行凈利差的影響因素。結(jié)論表明,對于已經(jīng)加入歐盟的國家商業(yè)銀行來說,提高效率能夠使得客戶受益,而資本充足能夠支持銀行系統(tǒng)的穩(wěn)定。對于沒有加入歐盟的國家商業(yè)銀行來說,政策更加重要。
最后,Carbó和Rodriguez[20]在HoSaunders理論模型中多元化產(chǎn)出框架基礎(chǔ)上,引入非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入。研究表明,非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入對凈利差會產(chǎn)生影響,這種影響很可能是由于交叉銷售帶來的。然而Carbó和Rodriguez并未通過實證研究來驗證其結(jié)論。Lepetit,Nys和Rous[1]融合了之前學(xué)者對銀行多元化和銀行凈利差的研究,對歐洲商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)進行了實證研究。研究結(jié)論表明非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)中手續(xù)費及傭金收入所占的比重越大,銀行的利差越小。Nguyen[21]以1997~2004年28個國家的商業(yè)銀行為樣本,對凈利差與非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入間的關(guān)系進行了實證研究。結(jié)論指出,1997~2002年凈利差與非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入負相關(guān)。2003年和2004年凈利差與非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)不顯著正相關(guān)。
綜上所述,大部分研究認為商業(yè)銀行業(yè)務(wù)多元化發(fā)展與凈利差應(yīng)該是負相關(guān)的,即非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)存在交叉銷售現(xiàn)象。然而,隨著中國利率市場化改革的不斷推進,商業(yè)銀行的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)競爭日益激烈,越來越多的商業(yè)銀行開始將非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)作為銀行新的利潤增長點。中國商業(yè)銀行在開展業(yè)務(wù)時,是否存在交叉銷售現(xiàn)象?什么樣的非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的交叉銷售現(xiàn)象更加明顯?目前還沒有針對這些問題的研究。對這些問題的研究將有利于中國商業(yè)銀行制定最優(yōu)的貸款利率和經(jīng)營策略,適應(yīng)利率市場化發(fā)展。
本文以中國2003~2010年80家商業(yè)銀行共495個非平衡數(shù)據(jù)為樣本,采用固定效應(yīng)模型。首先,從商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)相結(jié)合的業(yè)務(wù)多元化第一個層面出發(fā),對非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)間是否存在交叉銷售現(xiàn)象進行實證分析。其次,從商業(yè)銀行不同非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)種類間業(yè)務(wù)多元化第二個層面出發(fā),對不同細分種類的非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的交叉銷售現(xiàn)象進行實證分析。
3變量及模型
3.1變量
凈利差(Net Interest Margin,NIM)等于商業(yè)銀行的凈利息收入(利息收入減利息支出)除以銀行總資產(chǎn)。它代表了商業(yè)銀行的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入,反映了商業(yè)銀行的貸款定價行為。
影響凈利差的因素主要包括成本和風(fēng)險兩個方面。由于凈利差已經(jīng)剔除了利息成本,所以成本因素主要是指商業(yè)銀行的營業(yè)費用。風(fēng)險因素主要包括違約風(fēng)險、利率風(fēng)險、流動性風(fēng)險、權(quán)益比率等。營業(yè)費用(Operating Expenses, OE)等于營業(yè)費用支出比總資產(chǎn)。營業(yè)費用增加,商業(yè)銀行需要制定更高的貸款利率來彌補費用。因此營業(yè)費用越高,凈利差越大。利率風(fēng)險(Interest Rate Risk, IRR)越大,商業(yè)銀行制定的貸款利率越高,以保證覆蓋利率風(fēng)險。因此利率風(fēng)險越大,凈利差越大。通常采用無風(fēng)險利率的標準差來衡量利率風(fēng)險。本文采用銀行間回購利率的標準差來衡量銀行的利率風(fēng)險。違約風(fēng)險(Default Risk, DR)又稱信用風(fēng)險,一般采用貸款損失準備除以凈貸款衡量商業(yè)銀行的違約風(fēng)險。商業(yè)銀行通過確定風(fēng)險溢價,從貸款中獲得更多的利息收入來抵消其所承擔(dān)的違約風(fēng)險。因此違約風(fēng)險越大,凈利差越大。流動性風(fēng)險(Liquidity Risk,LR)指商業(yè)銀行無力為負債的減少和資產(chǎn)的增加提供融資而造成損失或破產(chǎn)的風(fēng)險。因此流動性風(fēng)險越大,凈利差越大。一般采用凈貸款除以總存款衡量流動性風(fēng)險。權(quán)益比率(Equity Ratio, ER)等于所有者權(quán)益除以總資產(chǎn)。杠桿率反映商業(yè)銀行的風(fēng)險厭惡程度[13]。一般認為,商業(yè)銀行的權(quán)益比率越高,凈利差越大。
為了研究商業(yè)銀行業(yè)務(wù)多元化發(fā)展與凈利差間的關(guān)系,我們在解釋變量中引入了業(yè)務(wù)多元化指標。商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)多元化有兩層含義。第一層含義是指傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)之間的業(yè)務(wù)多元化發(fā)展。因此,我們采用非利息收入占比(SHANON)這一指標反映業(yè)務(wù)多元化的第一層含義。業(yè)務(wù)多元化的第二層含義是指不同細分種類的非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)之間的多元化發(fā)展。因此,引入交易及金融衍生品收入占比(SHATRA)和手續(xù)費及傭金收入占比(SHACOM)兩個指標反映業(yè)務(wù)多元化的第二層含義。
應(yīng)當(dāng)指出,按照國際慣例商業(yè)銀行的非利息收入應(yīng)該包括交易及金融衍生品收入、保險收入、傭金及手續(xù)費收入以及其他非利息收入。但是,在中國不允許商業(yè)銀行直接開展保險業(yè)務(wù)。因此,本文將非利息收入分為三類,即交易及金融衍生品收入、傭金及手續(xù)費收入和其他非利息收入。
非利息收入占比(SHANON)等于非利息收入除以營業(yè)收入,它反映了商業(yè)銀行非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)發(fā)展程度。其中,營業(yè)收入等于利息收入加上非利息收入。交易及金融衍生品收入占比(SHATRA)等于交易及金融衍生品收入除以營業(yè)收入,它反映了交易及金融衍生品業(yè)務(wù)的發(fā)展程度。手續(xù)費及傭金收入占比(SHACOM)等于手續(xù)費及傭金收入除以營業(yè)收入,它反映了手續(xù)費及傭金業(yè)務(wù)的發(fā)展程度。
綜上所述,我們將營業(yè)費用、違約風(fēng)險、利率風(fēng)險、流動性風(fēng)險、權(quán)益比率、非利息收入占比、交易及金融衍生品收入占比、手續(xù)費及傭金收入占比作為解釋變量。
3.2模型
研究凈利差NIM的一般模型通常將營業(yè)費用OE、利率風(fēng)險IRR、違約風(fēng)險DR、流動性風(fēng)險LR、權(quán)益比率ER等作為解釋變量,將凈利差作為被解釋變量。通過回歸分析成本、風(fēng)險等因素對商業(yè)銀行凈利差的影響,從而研究商業(yè)銀行的定價行為。研究凈利差的一般模型如下
NIMit=β0+β1OEit+β2IRRit+β3DRit+
β4LRit+β5ERit+εit(1)
其中i=1,2,…,80表示各個商業(yè)銀行,t=2003,2004,…,2010代表數(shù)據(jù)年限,εit代表誤差項。
(1)式的一般模型沒有反映出業(yè)務(wù)多元化發(fā)展對商業(yè)銀行凈利差的影響。然而,有研究表明商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)多元化發(fā)展對凈利差有直接影響[20,1,21]。我們需要考慮業(yè)務(wù)多元化對商業(yè)銀行凈利差的影響。如前所述,我們將業(yè)務(wù)多元化分成兩個層面,因此分別研究不同層面的業(yè)務(wù)多元化對凈利差的影響。
第一個層面的業(yè)務(wù)多元化是指商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)相結(jié)合的多元化經(jīng)營。為此,我們引入變量非利息收入占比(SHANON)對(1)式進行第一次擴展,具體模型如下
NIMit=β0+β1OEit+β2IRRit+β3DRit+
β4LRit+β5ERit+β6SHANONit+εit(2)
(2)式可以檢驗商業(yè)銀行非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的定價和收益的影響(第一個層面業(yè)務(wù)多元化對凈利差的影響)。凈利差NIM代表了商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的收益情況,間接反映商業(yè)銀行的存貸款定價行為,而非利息收入占比(SHANON)則表示商業(yè)銀行非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的發(fā)展程度。(2)式通過引入解釋變量非利息收入占比(SHANON),分析非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收益的影響,揭示非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的定價的影響,從而檢驗交叉銷售現(xiàn)象。
第二個層面的業(yè)務(wù)多元化是指商業(yè)銀行不同種類非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的多元化經(jīng)營。為此,我們引入變量交易及金融衍生品收入占比(SHATRA)和手續(xù)費及傭金收入占比(SHACOM),具體模型如下
NIMit=β0+β1OEit+β2IRRit+β3DRit+β4LRit+
β5ERit+β6SHANONit+β7SHATRAit+β8SHACOMit+εit(3)
(3)式反映了第二個層面業(yè)務(wù)多元化對商業(yè)銀行凈利差的影響,用來檢驗?zāi)姆N非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的交叉銷售更顯著。如前所述,非利息收入分為交易及金融衍生品收入、傭金及手續(xù)費收入和其他非利息收入三類。如果將三類非利息收入占比全部納入模型,會導(dǎo)致多重共線性。三類非利息收入占比之和等于非利息收入占比(SHANON)。因此,在(3)式中我們不考慮變量其他非利息收入占比。
傳統(tǒng)的凈利差模型主要從營業(yè)費用、利率風(fēng)險、違約風(fēng)險、流動性風(fēng)險和權(quán)益比率來分析影響凈利差的因素,并沒有考慮商業(yè)銀行業(yè)務(wù)多元化可能對凈利差的影響。為了研究商業(yè)銀行業(yè)務(wù)多元化可能對凈利差的影響,我們在傳統(tǒng)模型(1)式的基礎(chǔ)上引入了業(yè)務(wù)多元化度量指標。同時,我們定義了兩個層面的業(yè)務(wù)多元化。通過引入非利息收入占比(SHANON),建立了擴展模型(2)式,用來反映第一層面業(yè)務(wù)多元化對商業(yè)銀行凈利差的影響。(2)式可以檢驗傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)間是否存在交叉銷售現(xiàn)象。通過引入交易及金融衍生品收入占比(SHATRA)和手續(xù)費及傭金收入占比(SHACOM),建立了擴展模型(3)式,用來反映第二個層面業(yè)務(wù)多元化對商業(yè)銀行凈利差的影響。(3)式可以檢驗?zāi)姆N非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)間的交叉銷售更顯著。
4實證研究
4.1樣本數(shù)據(jù)
我們收集了112家中國商業(yè)銀行數(shù)據(jù),為了保證檢驗的顯著性我們將數(shù)據(jù)少于2年和數(shù)據(jù)缺失嚴重的樣本剔除,最后保留了2003~2010年80家中國商業(yè)銀行共495個非平衡面板數(shù)據(jù)作為樣本。這80家商業(yè)銀行包括5家大型商業(yè)銀行、10家股份制商業(yè)銀行、49家城市商業(yè)銀行、16家外資銀行。商業(yè)銀行樣本的財務(wù)數(shù)據(jù)來自于Bankscope數(shù)據(jù)庫。用來度量利率風(fēng)險的銀行間回購利率數(shù)據(jù)來自于中國人民銀行網(wǎng)站。
4.2實證結(jié)果
4.2.1Hausman檢驗
為了確定選擇固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型,我們分別對擴展模型(2)式和擴展模型(3)式進行了Hausman檢驗。檢驗結(jié)果:擴展模型(2)式的卡方為202.37,p值為0;擴展模型(3)式的卡方為33.9,p值為0。兩個模型都是在99%置信區(qū)間下拒絕原假設(shè),隨機效應(yīng)模型的基本假設(shè)得不到滿足,因此選擇固定效應(yīng)模型進行實證檢驗。
4.2.2擴展模型(2)式
擴展模型(2)式的回歸結(jié)果如下NIMit=0.657OEit+0.308IRRit+0.004DRit-0.004LRit+0.008ERit-0.036SHANONit
(0.090)(0.049)(0.009)(0.002)(0.006)(0.002)
其中括號中的數(shù)值表示回歸系數(shù)的標準差;營業(yè)費用OE、利率風(fēng)險IRR、非利息收入占比SHANON的回歸結(jié)果在99%置信區(qū)間顯著;流動性風(fēng)險LR的回歸結(jié)果在90%置信區(qū)間顯著;違約風(fēng)險DR、權(quán)益比率ER的回歸結(jié)果不顯著。
擴展模型(2)式中所考慮的變量系數(shù)與預(yù)期基本一致,但是有些變量的檢驗結(jié)果統(tǒng)計不顯著。營業(yè)費用OE的系數(shù)為0.657,在99%置信區(qū)間下是統(tǒng)計顯著的。這表明商業(yè)銀行經(jīng)營成本的增加使得凈利差增加。而且該系數(shù)數(shù)值較之其他的系數(shù)最大,反映出中國商業(yè)銀行貸款定價時首要關(guān)注的是經(jīng)營成本。利率風(fēng)險IRR的系數(shù)為0.308,在99%置信區(qū)間下是統(tǒng)計顯著的。這說明商業(yè)銀行所承擔(dān)的利率風(fēng)險越大,凈利差也越大,反之亦然。該系數(shù)的數(shù)值小于營業(yè)費用的系數(shù)而大于其他變量的系數(shù),說明利率風(fēng)險也是中國的商業(yè)銀行貸款定價時考慮的重要因素。違約風(fēng)險DR的系數(shù)為0.004,檢驗結(jié)果統(tǒng)計不顯著。該系數(shù)非常小而且不顯著,說明違約風(fēng)險不是中國的商業(yè)銀行貸款定價決策時主要考慮的因素。而在國際同類研究中,違約風(fēng)險卻是商業(yè)銀行貸款定價時主要考慮的因素??梢?,中國還需不斷地完善貸款定價機制。流動性風(fēng)險LR的系數(shù)為-0.004,檢驗結(jié)果統(tǒng)計顯著。從理論上說,流動性風(fēng)險越大,商業(yè)銀行的凈利差會更高。雖然實證結(jié)果與理論分析不一致,但是該系數(shù)非常小而且顯著性也不高。這說明流動性風(fēng)險也不是中國的商業(yè)銀行貸款定價決策時主要考慮的因素。這并不影響我們對主要變量的分析。權(quán)益比率ER的系數(shù)為0.008,檢驗結(jié)果統(tǒng)計不顯著。雖然實證結(jié)果與理論分析一致,但該系數(shù)非常小而且不顯著,這說明權(quán)益比率也不是影響中國的商業(yè)銀行貸款定價決策的主要因素。
非利息收入占比(SHANON)的系數(shù)為-0.036,且在99%置信區(qū)間下是統(tǒng)計顯著的。該系數(shù)為負,說明凈利差與商業(yè)銀行非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)發(fā)展存在反向關(guān)系,即商業(yè)銀行非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)發(fā)展程度越高,商業(yè)銀行的凈利差越小,反之亦然。該結(jié)果驗證了Carbó和Rodriguez[20]提出的非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入可能對凈利差產(chǎn)生交叉補貼影響的結(jié)論,并與Lepetit,Nys和Rous[1]所得出的實證結(jié)果一致。這說明中國商業(yè)銀行的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)間存在交叉銷售的現(xiàn)象,商業(yè)銀行通過給客戶較低的貸款利率來保持與客戶的長期關(guān)系,從而吸引客戶開展更多的非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)。總體來看,商業(yè)銀行通過降低貸款利率吸引客戶開展非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的策略,可以增加非利息收入進而提高商業(yè)銀行的總收益。隨著中國利率市場化改革的不斷推進,傳統(tǒng)業(yè)務(wù)競爭越加激烈,商業(yè)銀行可以通過交叉銷售的方式來吸引更多的客戶以增加利潤。
4.2.3擴展模型(3)式
擴展模型(3)式的回歸結(jié)果如下NIMit=0.661OEit+0.311IRRit+0.005DRit-0.004LRit+0.008ERit-0.033SHANONit-0.003SHATRAit-0.006SHACOMit
(0.091)(0.050)(0.009)(0.002)(0.006)(0.004)(0.005)(0.007)
括號中的數(shù)值表示回歸系數(shù)的標準差。營業(yè)費用OE、利率風(fēng)險IRR、非利息收入占比SHANON的回歸結(jié)果在99%置信區(qū)間顯著。流動性風(fēng)險LR的回歸結(jié)果在90%置信區(qū)間顯著。其他變量的回歸結(jié)果不顯著。
擴展模型(3)式與擴展模型(2)式共同的解釋變量的回歸結(jié)果基本一致,反映出我們分析結(jié)果的可靠性。擴展模型(3)式中交易及金融衍生品收入占比(SHATRA)的系數(shù)為-0.003,手續(xù)費及傭金收入占比(SHACOM)的系數(shù)為-0.006,檢驗結(jié)果都是統(tǒng)計不顯著。雖然檢驗結(jié)果不顯著,但是我們從兩個變量的系數(shù)大小比較來看,變量交易及金融衍生品收入占比(SHATRA)的系數(shù)絕對值明顯小于變量手續(xù)費及傭金收入占比(SHACOM)的系數(shù)絕對值。相對而言,手續(xù)費及傭金業(yè)務(wù)對凈利差的影響更加明顯,商業(yè)銀行更有可能通過手續(xù)費及傭金業(yè)務(wù)來增加長期客戶的非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)量,通過增加的手續(xù)費及傭金收入彌補由貸款利率降低而減少的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入。
總之,非利息收入對凈利差有直接影響。相比之下,手續(xù)費及傭金業(yè)務(wù)對凈利差的影響更顯著。這說明商業(yè)銀行更傾向于通過增加的手續(xù)費及傭金業(yè)務(wù)收入來彌補貸款利率降低減少的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入,以實現(xiàn)銀行利潤的增長。
5結(jié)論
隨著中國利率市場化改革的不斷深入,各銀行間的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)競爭越來越激烈。為了實現(xiàn)利潤增長,商業(yè)銀行發(fā)展傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)相結(jié)合的業(yè)務(wù)多元化模式非常重要。然而,商業(yè)銀行開展非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的定價和收益將產(chǎn)生一定的影響。
本文將商業(yè)銀行業(yè)務(wù)多元化細分為兩個層面,以此研究業(yè)務(wù)多元化對凈利差的影響。模型中的被解釋變量凈利差代表了商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的收益情況,也反映商業(yè)銀行的存貸款定價行為。通過引入解釋變量非利息收入占比(表示商業(yè)銀行非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的發(fā)展程度),分析非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收益的影響,揭示非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的定價的影響,從而檢驗交叉銷售現(xiàn)象(第一個層面業(yè)務(wù)多元化對凈利差的影響)。隨后,在第一層面的基礎(chǔ)上引入變量交易及金融衍生品收入占比和手續(xù)費及傭金收入占比,反映了第二個層面業(yè)務(wù)多元化對商業(yè)銀行凈利差的影響,檢驗?zāi)姆N非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的交叉銷售更顯著。
本文采用2003~2010年80家中國商業(yè)銀行共495個非平衡面板數(shù)據(jù)作為樣本,對業(yè)務(wù)多元化發(fā)展與凈利差關(guān)系進行實證分析。實證結(jié)果表明:(1)中國商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)間存在交叉銷售的現(xiàn)象。商業(yè)銀行給長期客戶制定較低的貸款利率來維系客戶關(guān)系,以增加客戶在銀行的非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)量。增加的非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入可以彌補貸款利率降低減少的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入??傮w來看,商業(yè)銀行通過降低貸款利率吸引客戶開展非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的策略,可以增加非利息收入,提高商業(yè)銀行的總收益。隨著中國利率市場化改革的不斷推進,傳統(tǒng)業(yè)務(wù)競爭越加激烈,商業(yè)銀行可以通過交叉銷售的方式來吸引更多的客戶以增加利潤。(2)與交易及金融衍生品業(yè)務(wù)相比,手續(xù)費及傭金業(yè)務(wù)對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的影響更加明顯。商業(yè)銀行的交叉銷售主要來自于手續(xù)費及傭金業(yè)務(wù)。因此,商業(yè)銀行在交叉銷售時更多關(guān)注的應(yīng)該是手續(xù)費及傭金業(yè)務(wù)。
參考文獻:
[1]Lepetit L, Nys E, Rous P. The expansion of services in European banking: implications for loan pricing and interest margins[J]. Journal of Banking and Finance, 2008, 32(11): 23252335.
[2]Rose P S. Diversification of the banking firm[J]. The Financial Review, 1989, 24(2): 251280.
[3]Kwast M. The impact of underwriting and dealing on bank return and risk[J]. Journal of Banking and Finance, 1989, 13(1): 101125.
[4]Templeton W, Severiens J. The effect of nonbank diversification on bank holding companies[J]. Journal of Business and Economics, 1992, 31(4): 36.
[5]Campa J M, Kedia S. Explaining the diversification discount[J]. Journal of Finance, 2002, 57(4): 17311762.
[6]Stiroh K J, Rumble A. The dark side of diversification: the case of US financial holding companies[J]. Journal of Banking and Finance, 2006, 30(8): 21312161.
[7]Lepetit L, Nys E, Rous P. Bank income structure and risk: an empirical analysis of European banks[J]. Journal of Banking and Finance, 2007, 32(8): 14521467.
[8]DeYoung R, Roland K. Product mix and earnings volatility at commercial banks: evidence from a degree of total leverage model[J]. Journal of Financial Intermediation, 2001, 10(1): 5484.
[9]Stiroh K. Diversification in banking: is noninterest income the answer[J]. Journal of Money, Credit and Banking, 2002, 36(5): 853882.
[10]Saunders A, Walter I. Universal banking in the United States: what should we gain? What could we lose[M]. New York: Oxford University Press, 1994. 1235.
[11]Morgan D, Samolyk K. Geographic diversification in banking and its implications for bank portfolio choice and performance[R]. Federal Reserve Bank of New York: Working Paper, 2003. 130.
[12]Ho T, Saunders A. The determinants of bank interest margins: theory and empirical evidence[J]. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 1981, 16(4): 581600.
[13]Angbazo L. Commercial bank net interest margins, default risk, interestrate risk, and offbalance sheet banking[J]. Journal of Banking and Finance, 1997, 21(1): 5587.
[14]Wong K P. On the determinants of bank interest margins under credit and interest rate risks[J]. Journal of Banking and Finance, 1997, 21(2): 251271.
[15]Doliente J S. Determinants of bank net interest margins in Southeast Asia[J]. Applied Financial Economics Letters, 2005, 1(1): 5357.
[16]Gelos R G. Banking spreads in Latin America[J]. Economic Inquiry, 2008, 47(4): 796814.
[17] Maudos J, De Guevara J F. Factors explaining the interest margin in the banking sectors of the European Union[J]. Journal of Banking and Finance, 2004, 28(9): 22592281.
[18]Maudos J, Solís L. The determinants of net interest income in the Mexican banking system: an integrated model[J]. Journal of Banking and Finance, 2009, (33): 19201931.
[19]Claeys S, Vander Vennet R. Determinants of bank interest margins in Central and Eastern Europe: a comparison with the West[J]. Economic Systems, 2008, (32): 197216.
[20]Carbó S, Rodriguez F. The determinants of bank margins in European banking[J]. Journal of Banking and Finance, 2007, 31(7): 20432063.
[21]Nguyen J. The relationship between net interest margin and noninterest income using a system estimation approach[J]. Journal of Banking and Finance, 2012, 36(7): 24292437.