劉 萍,胡攀攀
(哈爾濱理工大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院,哈爾濱150001)
商業(yè)銀行非利息收入對經(jīng)營績效影響實證研究
——基于我國16家上市商業(yè)銀行2006~2013年數(shù)據(jù)分析
劉 萍,胡攀攀
(哈爾濱理工大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院,哈爾濱150001)
選取我國16家上市商業(yè)銀行2006~2013年的面板數(shù)據(jù)進行實證分析,結(jié)果顯示:非利息收入業(yè)務(wù)可以提高國有商業(yè)銀行的經(jīng)營績效,對股份制銀行績效有抑制作用;手續(xù)費及傭金收入業(yè)務(wù)均有助于國有和股份制商業(yè)銀行經(jīng)營績效的提高。
非利息收入;手續(xù)費及傭金收入;經(jīng)營績效;實證研究
商業(yè)銀行通過拓展非利息收入業(yè)務(wù)擴展業(yè)務(wù)范圍,從而提高銀行經(jīng)營績效。[1]如果非利息收入與商業(yè)銀行經(jīng)營績效正相關(guān),即商業(yè)銀行經(jīng)營績效會隨著非利息收入的增加而提升,反之則認為商業(yè)銀行非利息收入不能提高經(jīng)營績效。由于手續(xù)費及傭金凈收入是非利息收入的重要組成部分,并且比較穩(wěn)定,因此其與非利息收入具有相同的作用,因此本文提一下假設(shè):非利息收入與經(jīng)營績效正相關(guān);手續(xù)費及傭金凈收入與經(jīng)營績效正相關(guān)。
(一)變量選取
本文選取總資產(chǎn)收益率來反映商業(yè)銀行的盈利能力,作為被解釋變量,由于該變量不容易被操縱,易收集整理。不同銀行的規(guī)模、營業(yè)費用和外部經(jīng)濟環(huán)境對其有影響,所以將營業(yè)費用率、總資產(chǎn)自然對數(shù)和GDP的自然對數(shù)作為控制變量,變量的選取如下表1所示。
表1 變量的定義和含義
(二)模型構(gòu)建
筆者采用EVIEWS6.0軟件的面板數(shù)據(jù)變截距模型進行回歸分析,構(gòu)建的模型如下:
式(1)中ROAit表示第i家商業(yè)銀行第t年總資產(chǎn)收益率;NIIRit表示第i家商業(yè)銀行第t年非利息收入占比;FCIR it表示第i家商業(yè)銀行第t年手續(xù)費及傭金凈收入占比;COSTit表示第i家商業(yè)銀行第t年營業(yè)費用率;Ln (ASSET)it表示第i家商業(yè)銀行第t年總資產(chǎn)的自然對數(shù);Ln (GDP)it表示第i家商業(yè)銀行第t年GDP的增長率;αit表示個體影響因素;β、γ、δ、∮表示估計系數(shù);εit表示隨機誤差。
由表2得出,2011年之前國有商業(yè)銀行的NIIR占比一直高于股份制商業(yè)銀行,但從2011年開始,股份制商業(yè)銀行的NIIR均值迅速增長,一直持續(xù)到2013年都顯著高于國有商業(yè)銀行。[2]而FCIR在2013年之前,國有商業(yè)銀行均高于股份制商業(yè)銀行,到2013年兩者持平。
表2 5家國有和11家股份制商業(yè)銀行指標的縱向分析
(一)非利息收入的回歸結(jié)果及分析
由于不論5家國有商業(yè)銀行還是11家股份商業(yè)銀行組成的樣本都是小概率事件,所以建立變截距的固定效應(yīng)模型而非混合效應(yīng)模型。再利用Hausman判斷在此基礎(chǔ)之上選擇個體固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型,國有和股份制商業(yè)銀行的Hausman檢驗結(jié)果如表3所示,由于國有和股份制商業(yè)銀行的樣本組的Prob值1.0000遠高于0.05,因此拒絕原假設(shè)應(yīng)選擇個體隨機效應(yīng)模型進行回歸分析。
5家國有商業(yè)銀行個體隨機效應(yīng)模型回歸結(jié)果如表3所示,調(diào)整后的R2為0.989990,說明樣本組的擬合度較高,解釋變量能很好的解釋被解釋變量。COST通過了顯著性檢驗且系數(shù)為負,說明COST對國有商業(yè)銀行的經(jīng)營績效有顯著的負相關(guān)作用。NIIR、GDP和LNASSET均未通過顯著性檢驗且LNASSET的系數(shù)為負,說明資產(chǎn)規(guī)模對國有商業(yè)銀行有較小的負相關(guān),而NIIR和GDP對銀行績效有推動作用,但是不是很明顯。因此國有商業(yè)銀行績效受非利息收入的影響較小,可能現(xiàn)階段國有商業(yè)銀行營業(yè)收入中利息收入仍占主要地位,非利息收入所占比重較小。
表3 5家國有商業(yè)銀行非利息收入回歸結(jié)果Weighted Statistics
11家國有商業(yè)銀行個體隨機效應(yīng)模型回歸結(jié)果如表4所示,調(diào)整后的R2為0.398135,樣本組擬合度比較低。COST、LN(ASSET)和GDP均通過了顯著性檢驗,但是COST和LN(ASSET)的系數(shù)為負,因此對于股份商業(yè)銀行來說,銀行的規(guī)模和營業(yè)成本對銀行績效有較為顯著的負影響作用。NIIR為通過顯著性檢驗并且系數(shù)為負,因此非利息收入對股份制商業(yè)銀行的績效不但沒有提高作用,反而有較小的減少作用。
表4 11家股份制商業(yè)銀非利息收入行回歸結(jié)果Weighted Statistics
(二)手續(xù)費及傭金凈收入的回歸結(jié)果及分析
非利息收入,手續(xù)費及傭金凈收入也應(yīng)采用變截距的固定效應(yīng)模型而非混合效應(yīng)模型,再用Hausman對國有和股份制商業(yè)銀行進行檢驗,國有商業(yè)銀行的樣本組的Prob值.05842高于0.05,因此拒絕原假設(shè)應(yīng)選擇個體隨機效應(yīng)模型進行回歸分析。股份制商業(yè)銀行的Prob為1.0000遠高于0.05,因此,也應(yīng)建立個體隨機效應(yīng)模型。
表5 5家國有商業(yè)銀行手續(xù)費及傭金凈收入回歸結(jié)果Weighted Statistics
如表5所示,對5家國有商業(yè)銀行的手續(xù)費及傭金凈收入進行回歸分析,可得調(diào)整后的R2為0.999179,樣本組的擬合度非常理想,F(xiàn)CIR、COST、LNASSET和GDP均為通過顯著性檢驗,銀行營業(yè)成本、資產(chǎn)規(guī)模和GDP對銀行績效的影響較小,但是在國有商業(yè)銀行中資產(chǎn)規(guī)模較大銀行經(jīng)營績效就越低處于下滑趨勢,手續(xù)費及傭金凈收入的系數(shù)為正,因此手續(xù)費及傭金凈收入在一定程度上對國有商業(yè)銀行的經(jīng)營績效有一定的改善作用。
表6 11家股份制商業(yè)銀行手續(xù)費及傭金凈收入回歸結(jié)果Weighted Statistics
對11家國有商業(yè)銀行的手續(xù)費及傭金凈收入進行回歸分析如表6所示,調(diào)整的R2為0.432295,樣本組的擬合度較低。FCIR、COST、LNASSET和GDP均未通過顯著性檢驗,而營業(yè)費用和資產(chǎn)規(guī)模的系數(shù)為負,說明營業(yè)費用和資產(chǎn)規(guī)模對股份制商業(yè)銀行的績效有降低的影響作用,手續(xù)費及傭金凈收入和GDP的系數(shù)為正,說明對銀行績效有正相關(guān)的影響作用,但是影響結(jié)果不是十分顯著。[3]
基于實證分析的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):一是非利息收入對國有商業(yè)銀行的經(jīng)營績效有一定的提升作用,但是對績效的影響不是很顯著,而對于股份制商業(yè)銀行而言,雖然營業(yè)收入中非利息收入的比重在提高,但是非利息收入不但沒有提高績效,反而對績效有抑制作用,究其原因可能是由于股份制商業(yè)銀行在發(fā)展非利息收入過程中忽視了營業(yè)費用的增加,抵減了非利息收入所帶來的正效應(yīng),因此在發(fā)展非利息收入業(yè)務(wù)中一定要控制營業(yè)成本的增加,最終才能實現(xiàn)利潤的增長;[4]二是手續(xù)費及傭金凈收入對國有和股份制商業(yè)銀行的經(jīng)營績效均有促進作用,但是效果不是很明顯,主要由于手續(xù)費及傭金凈收入占用的資金較少,在營業(yè)收入中的比例非常低,大多數(shù)商業(yè)銀行對手續(xù)費及傭金凈收入的結(jié)構(gòu)和發(fā)展不夠重視。[5]綜上所述,第一個假設(shè)對于國有商業(yè)銀行是成立的,而對于股份制商業(yè)銀行不成立。第二個假設(shè)對于國有和商業(yè)銀行均是成立的。
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[責(zé)任編輯:文 筠]
F830.33
A
1005-913X(2015)01-0112-02
2014-10-30
劉 萍(1965-),女,哈爾濱人,教授,博士,研究方向:財務(wù)會計;胡攀攀(1987-),女,碩士研究生,研究方向:財務(wù)會計。