夏　青，黃永興，鄭　謙

(1.安徽工業(yè)大學(xué)　商學(xué)院，安徽　馬鞍山　243002；2.安徽科技學(xué)院　管理學(xué)院，安徽　鳳陽(yáng)　233100)

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非利息業(yè)務(wù)發(fā)展對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行效率水平的影響

夏青1，黃永興1，鄭謙2

(1.安徽工業(yè)大學(xué)商學(xué)院，安徽馬鞍山243002；2.安徽科技學(xué)院管理學(xué)院，安徽鳳陽(yáng)233100)

本文選取我國(guó)在A股上市的16家商業(yè)銀行2009～2014年的數(shù)據(jù)來(lái)研究非利息業(yè)務(wù)與銀行效率之間的關(guān)系。首先使用DEA-Malmquist模型測(cè)算了16家銀行的全要素生產(chǎn)率，將其作為被解釋變量用于衡量銀行效率水平，再分別以非利息收入占比、手續(xù)費(fèi)及傭金收入占比、投資收益占比為解釋變量構(gòu)建回歸模型來(lái)分析非利息業(yè)務(wù)的發(fā)展對(duì)銀行效率的影響。為了區(qū)分不同類型的商業(yè)銀行，將研究樣本分為全體樣本銀行、大型國(guó)有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行三組，分別進(jìn)行了分析，實(shí)證結(jié)果表明：非利息收入、手續(xù)費(fèi)及傭金收入與全體樣本銀行、股份制商業(yè)銀行的銀行效率顯著正相關(guān)，投資收益與大型國(guó)有商業(yè)銀行的銀行效率顯著正相關(guān)，其余不具有顯著的相關(guān)性。

非利息業(yè)務(wù)；商業(yè)銀行；效率；DEA-malmquist模型

長(zhǎng)期以來(lái)，傳統(tǒng)存貸款業(yè)務(wù)是我國(guó)商業(yè)銀行最主要的收入來(lái)源。然而，銀行業(yè)的外部環(huán)境不斷發(fā)生著變化，使得傳統(tǒng)存貸款業(yè)務(wù)的利潤(rùn)空間在不斷收窄。金融市場(chǎng)的全面開(kāi)放，大量外資、民營(yíng)銀行進(jìn)入市場(chǎng)，銀行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)日益激烈；從2012年開(kāi)始蓬勃發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)金融，沖擊著商業(yè)銀行的基本職能，分流了商業(yè)銀行的客戶；存貸款利率的全面放開(kāi)，我國(guó)利率市場(chǎng)化改革已基本完成，存貸利差不斷縮小。伴隨著經(jīng)濟(jì)下行，商業(yè)銀行不良貸款增多、資產(chǎn)質(zhì)量惡化，銀行業(yè)的凈利潤(rùn)在大幅縮水。外部環(huán)境的變化使我國(guó)商業(yè)銀行依托存貸利差的傳統(tǒng)盈利模式受到了嚴(yán)峻地挑戰(zhàn)。借鑒歐美國(guó)家銀行業(yè)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，我國(guó)商業(yè)銀行將提高非利息收入作為轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)，開(kāi)始大力發(fā)展非利息業(yè)務(wù)。

非利息收入尚無(wú)明確的定義，國(guó)內(nèi)眾多學(xué)者在分析非利息收入時(shí)給出了自己的理解。薛鴻健，盛虎、王冰在研究中將中間業(yè)務(wù)等同于非利息收入業(yè)務(wù)；張曉艷基于銀行財(cái)務(wù)報(bào)表，將手續(xù)費(fèi)收入、匯兌收益、投資收益和其他營(yíng)業(yè)收入加總，組成了商業(yè)銀行的非利息收入。隨著經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)的拓展，如今在銀行利潤(rùn)表中基本均設(shè)有非利息收入一欄，與凈利息收入共同組成商業(yè)銀行的營(yíng)業(yè)收入。根據(jù)我國(guó)主要商業(yè)銀行近年來(lái)的財(cái)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)，商業(yè)銀行的非利息收入在不斷提高。然而，對(duì)于非利息收入是否能夠給商業(yè)銀行帶來(lái)積極的影響這一問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界尚未給出一致的答案。

縱觀相關(guān)文獻(xiàn)，國(guó)外學(xué)者對(duì)非利息收入的研究已長(zhǎng)達(dá)數(shù)十年。早期研究普遍認(rèn)為發(fā)展非利息收入具有積極效應(yīng)， Eisemann、Diamond、Rose、Rosie[1]等研究均發(fā)現(xiàn)非利息收入對(duì)提高商業(yè)銀行績(jī)效水平具有正向作用。隨著更多學(xué)者投入到對(duì)非利息收入的研究中，開(kāi)始出現(xiàn)不同的觀點(diǎn)。如Stiroh、Baele、Lepetit、De Jonghe等認(rèn)為非利息收入加劇了商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

近年來(lái)，隨著我國(guó)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)環(huán)境的變化，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)非利息收入的研究也不斷增多，同樣產(chǎn)生了兩種不同的觀點(diǎn)。吳曉云、王曼舒、孔丹鳳等研究結(jié)果顯示非利息收入的增加會(huì)提高商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)收益[2]；張羽、李黎、張曉玫、黃國(guó)妍、陳一洪等研究表明非利息收入有助于分散經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。而魏世杰、吳立廣、薛超等學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)非利息收入份額的提升與銀行績(jī)效間存在負(fù)相關(guān)[3]，非利息收入不能改善商業(yè)銀行績(jī)效水平；魏成龍、謝羅奇、黃雋等研究發(fā)現(xiàn)非利息收入的增加會(huì)提高商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)[4]。

結(jié)合我國(guó)銀行非利息收入的發(fā)展現(xiàn)狀與構(gòu)成，部分學(xué)者對(duì)非利息收入的構(gòu)成進(jìn)行了進(jìn)一步研究。姚文韻研究結(jié)果表明手續(xù)費(fèi)和傭金收入會(huì)提高資產(chǎn)收益率，而其他業(yè)務(wù)收入會(huì)顯著降低資產(chǎn)收益率。邰越越發(fā)現(xiàn)手續(xù)費(fèi)及傭金收入比重的提升會(huì)顯著改善銀行績(jī)效、提高中小銀行績(jī)效穩(wěn)健性水平。周曄、鄭軍麗發(fā)現(xiàn)非利息業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的主要來(lái)源為手續(xù)費(fèi)及傭金收入。

現(xiàn)有研究更多地關(guān)注非利息收入對(duì)商業(yè)銀行績(jī)效水平和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的影響。與現(xiàn)有研究不同，本文的研究重點(diǎn)為非利息收入與銀行效率的關(guān)系?？?jī)效強(qiáng)調(diào)的是經(jīng)濟(jì)絕對(duì)數(shù)量效果，反映企業(yè)實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)的狀況，而效率關(guān)注的是成本與收益的相對(duì)關(guān)系。效率能夠反映經(jīng)濟(jì)實(shí)體的盈利水平、可持續(xù)發(fā)展和競(jìng)爭(zhēng)能力，是一個(gè)綜合指標(biāo)。因此，研究非利息收入對(duì)銀行效率的影響對(duì)于商業(yè)銀行的發(fā)展有十分重要的意義。

本文以銀行效率為研究落腳點(diǎn)，采用在A股上市的16家商業(yè)銀行2009～2014年間的數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，并根據(jù)銀監(jiān)會(huì)對(duì)商業(yè)銀行的劃分方法，將研究樣本分為全體樣本銀行、大型國(guó)有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行三組，實(shí)證研究非利息業(yè)務(wù)與銀行效率間的關(guān)系，以期更全面了解非利息業(yè)務(wù)對(duì)商業(yè)銀行的影響。

1　商業(yè)銀行效率測(cè)算

1.1銀行效率測(cè)算方法

1.1.1Malmquist指數(shù)模型測(cè)算銀行效率主要采用的方法有參數(shù)法和非參數(shù)法(Berger和Humphrey)。Fethi和Pasiouras認(rèn)為非參數(shù)法中的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)應(yīng)用更為廣泛，對(duì)于銀行效率的評(píng)價(jià)具有比較優(yōu)勢(shì)[5]。

由于本文樣本數(shù)據(jù)時(shí)間跨度較短，選用參數(shù)估計(jì)類方法可能帶來(lái)的較大的估計(jì)誤差。因此，本文采用DEA-Malmquist模型來(lái)測(cè)算商業(yè)銀行效率，并通過(guò)對(duì)全要素生產(chǎn)率地分解，來(lái)進(jìn)一步了解銀行效率變動(dòng)的原因[6]。

1.1.2投入產(chǎn)出指標(biāo)合理地選擇投入與產(chǎn)出指標(biāo)，是正確測(cè)算商業(yè)銀行效率的關(guān)鍵。本文借鑒蔡躍洲、郭梅軍的研究方法[7]，以中介法作為指標(biāo)選取的依據(jù)，結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性以及指標(biāo)變量的相關(guān)性，選取固定資產(chǎn)(X1)、營(yíng)業(yè)支出(X2)、存款總額(X3)為投入指標(biāo)，選取利潤(rùn)總額(Y1)和貸款總額(Y2)為產(chǎn)出指標(biāo)。

投入與產(chǎn)出指標(biāo)的選取必須符合相關(guān)性檢驗(yàn)，相關(guān)系數(shù)越高，評(píng)價(jià)結(jié)果越可靠。經(jīng)過(guò)相關(guān)性檢驗(yàn)，16家樣本銀行2009～2014年各項(xiàng)投入與產(chǎn)出指標(biāo)的平均相關(guān)系數(shù)均在0.9以上，投入產(chǎn)出指標(biāo)高度正相關(guān)，由此可以認(rèn)為本文選取的指標(biāo)是恰當(dāng)?shù)摹?/p>

1.2測(cè)算結(jié)果與分析

使用DEAP2.1軟件，以產(chǎn)出為導(dǎo)向，采用 DEA-Malmquist模型進(jìn)行相對(duì)效率分析，得到反映樣本銀行動(dòng)態(tài)效率變化的Malmquist指數(shù)及其分解。2009～2014年16家商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率的測(cè)算結(jié)果如表1所示。

表1　樣本銀行2009～2014年Malmquist指數(shù)變動(dòng)情況

表1反映了16家商業(yè)銀行Malmquist指數(shù)及其分解指標(biāo)從2009年到2014年的變化。從表中可以看出16家銀行的全要素生產(chǎn)率呈波動(dòng)下降趨勢(shì)。整體看來(lái)，16家銀行2009～2014年的全要素生產(chǎn)率小于1，綜合技術(shù)效率指數(shù)大于1，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)小于1，可以看出2009～2014年全要素生產(chǎn)率的下降是由技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)下降導(dǎo)致的。

為了驗(yàn)證兩類商業(yè)銀行的效率是否存在區(qū)別，對(duì)測(cè)算結(jié)果進(jìn)行了分類。表2列出了5家大型國(guó)有銀行和11家股份制銀行2009～2014年平均全要素生產(chǎn)率指標(biāo)及其分解。從表2可以看出，大型國(guó)有銀行的全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其各個(gè)分解指數(shù)均超過(guò)1，說(shuō)明國(guó)有商業(yè)銀行的效率在穩(wěn)定增長(zhǎng)。而股份制商業(yè)銀行的各指標(biāo)值均低于1，說(shuō)明股份制商業(yè)銀行的效率呈下降趨勢(shì)。

表2　國(guó)有銀行與股份制銀行平均Malmquist指數(shù)

2　非利息業(yè)務(wù)對(duì)銀行效率的影響

2.1指標(biāo)選取

表3　模型變量及其定義

測(cè)算16家商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率(TFP)是為了進(jìn)一步研究非利息業(yè)務(wù)對(duì)銀行效率的影響。本文將通過(guò)DEA-Malmquist模型測(cè)算出的全要素生產(chǎn)率(TFP)作為被解釋變量，用來(lái)反映銀行效率的整體變動(dòng)情況。借鑒國(guó)內(nèi)外已有研究，選取非利息收入占營(yíng)業(yè)收入比重(NIIS)來(lái)衡量銀行非利息收入發(fā)展情況。同時(shí)，考慮了非利息收入的主要構(gòu)成部分，將手續(xù)費(fèi)及傭金收入占比(COM)及投資收益占比(TRADE)也納入解釋變量，分別建立實(shí)證模型進(jìn)行分析，以期更全面地了解非利息業(yè)務(wù)對(duì)銀行效率的影響。為了消除其他可能的因素對(duì)銀行效率產(chǎn)生的影響，本文選取銀行資產(chǎn)規(guī)模(ASSET)、不良貸款率(BAD)、股東權(quán)益資產(chǎn)(EQUITY)作為控制變量。具體各變量定義見(jiàn)表3。

2.2實(shí)證模型設(shè)計(jì)

本文考察得是樣本銀行非利息收入對(duì)銀行效率總體情況的影響，允許個(gè)體成員之間存在個(gè)體影響。因此，借鑒易志強(qiáng)，吳立廣的研究方法，建立面板數(shù)據(jù)變截距模型進(jìn)行回歸分析。實(shí)證模型方程如下：

TFPit=αit+β1(NIIS)it+β2(ASSET)it+β3(BAD)it+β4(EQUITY)it+μit

(1)

TFPit=αit+β1(COM)it+β2(ASSET)it+β3(BAD)it+β4(EQUITY)it+μit

(2)

TFPit=αit+β1(TRADE)it+β2(ASSET)it+β3(BAD)it+β4(EQUITY)it+μit

(1)

其中， i=1, 2, …, n, 代表第i家銀行；t=1, 2, … , n, 代表年度；α、β是待估計(jì)系數(shù)；μit代表隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.3實(shí)證分析

2.3.1描述性統(tǒng)計(jì)主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4所示。從表4可以看出，大型國(guó)有商業(yè)銀行樣本與股份制商業(yè)銀行樣本存在一定的差異。

國(guó)有商業(yè)銀行的效率水平(TFP)的平均值為1.0196，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0381，股份制商業(yè)銀行的效率水平(TFP)的平均值為0.9897，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0566，可見(jiàn)大型國(guó)有商業(yè)銀行的效率水平高于股份制商業(yè)銀行，大型國(guó)有商業(yè)銀行效率水平間的差距較小。

全體樣本銀行的非利息收入占比(NIIS)均值為0.18667，國(guó)有商業(yè)銀行的非利息收入占比(NIIS)為0.2292，股份制商業(yè)銀行為0.1675，可見(jiàn)我國(guó)商業(yè)銀行非利息收入的整體發(fā)展水平較低，大型國(guó)有商業(yè)銀行的非利息收入發(fā)展水平略高于股份制商業(yè)銀行。

大型國(guó)有商業(yè)銀行的手續(xù)費(fèi)及傭金收入在營(yíng)業(yè)收入中的占比(COM)為0.1852，股份制商業(yè)銀行的手續(xù)費(fèi)及傭金收入在營(yíng)業(yè)收入中的占比(COM)為0.1461，大型國(guó)有商業(yè)銀行的手續(xù)費(fèi)及傭金收入在非利息收入中的占比更高。

表4　各變量的描述性統(tǒng)計(jì)

全體樣本銀行的投資收益在營(yíng)業(yè)收入中的占比(TRADE)為0.0056，投資收益在營(yíng)業(yè)收入中的占比遠(yuǎn)低于手續(xù)費(fèi)及傭金收入。全體樣本銀行投資收益占比(TRADE)的標(biāo)準(zhǔn)差為0.0128，最大值為0.0591，最小值為-0.0276，樣本銀行的投資收益出現(xiàn)了負(fù)值，且銀行間的差距較明顯。

2.3.2模型回歸結(jié)果及分析本文使用EVIEWS 7.2軟件對(duì)所有變量進(jìn)行了單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示所有變量均通過(guò)LLC檢驗(yàn)和Im-Pesaran-Shin檢驗(yàn)，為零階單整I(0)。進(jìn)一步對(duì)變截距回歸模型進(jìn)行Huasman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果均滿足P<0.05，因此建立變截距固定效應(yīng)模型。限于篇幅，檢驗(yàn)結(jié)果不再單獨(dú)匯報(bào)。本文對(duì)全體樣本銀行、大型國(guó)有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行估計(jì)，實(shí)證結(jié)果如表5至表7所示。

(1)全體樣本銀行

表5為全體樣本銀行的回歸結(jié)果。如表5所示，模型(1)中，非利息收入(NIIS)與銀行效率(TFP)的相關(guān)系數(shù)為0.6928，P值<0.05，通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，非利息收入占比與銀行效率顯著正相關(guān)，非利息收入占比的提升有助于提高銀行效率水平。模型(2)中，手續(xù)費(fèi)及傭金收入(COM)的系數(shù)為0.7824，且0.05

表5　全體樣本銀行的回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)值為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差調(diào)整后的t值；***、**、*分別表示估計(jì)系數(shù)通過(guò)1%、5%和10%顯著性檢驗(yàn)。

全體樣本銀行回歸的結(jié)果顯示，非利息收入占比的提高、手續(xù)費(fèi)及傭金收入占比的提高均有助于提高銀行效率。長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)商業(yè)銀行的收入來(lái)源單一，盈利的增長(zhǎng)更多依賴資產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，通過(guò)增加經(jīng)營(yíng)網(wǎng)點(diǎn)來(lái)獲取居民存款，經(jīng)營(yíng)成本的提高和資源的浪費(fèi)制約了銀行效率水平的提升。發(fā)展非利息業(yè)務(wù)則拓展了商業(yè)銀行的收入來(lái)源，多元化經(jīng)營(yíng)有助于合理分配商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)資源、人力資源，進(jìn)而提高銀行經(jīng)營(yíng)效率。

與手續(xù)費(fèi)及傭金收入不同，投資收益占比雖然會(huì)對(duì)銀行效率產(chǎn)生正向作用，但并不顯著。原因可能為投資收益在非利息收入中的占比遠(yuǎn)低于手續(xù)費(fèi)及傭金收入，投資收益與銀行投資水平、風(fēng)險(xiǎn)控制水平密切相關(guān)，受經(jīng)濟(jì)周期影響甚至?xí)霈F(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，有較強(qiáng)的波動(dòng)性，因而不能顯著提高銀行效率水平。

(2)5家大型國(guó)有商業(yè)銀行

表6為5家大型國(guó)有商業(yè)銀行的回歸結(jié)果。如表6所示，模型(1)中，非利息收入(NIIS)與銀行效率(TFP)的相關(guān)系數(shù)為-0.8385，P值超過(guò)0.1，沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。模型(2)中，手續(xù)費(fèi)及傭金收入(COM)的系數(shù)為0.5831，P值超過(guò)0.1，沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。非利息收入占比的提高、手續(xù)費(fèi)及傭金收入占比的提高均無(wú)法顯著提高大型國(guó)有商業(yè)銀行的效率水平，與易志強(qiáng)等人的研究結(jié)果一致。從前文分析可知，我國(guó)大型國(guó)有商業(yè)銀行的非利息業(yè)務(wù)發(fā)展水平整體最高，但由于其市場(chǎng)占有率高、受政策影響大，擁有大量穩(wěn)定的客戶資源，存貸業(yè)務(wù)收入來(lái)源穩(wěn)定，非利息收入占比的增速緩慢，使得其對(duì)銀行效率的影響不顯著。從前文Malmquist指數(shù)的分解可以看出銀行效率下降的主要原因?yàn)榧夹g(shù)效率的下降，由于國(guó)有商業(yè)銀行的規(guī)模較大，存在機(jī)構(gòu)冗余和資源浪費(fèi)，發(fā)展非利息業(yè)務(wù)的過(guò)程中投入的大量研發(fā)成本、固定成本、業(yè)務(wù)推廣費(fèi)用等沒(méi)有得到充分利用，影響了銀行效率水平的提高。模型(3)中，投資收益(TRADE)與銀行效率(TFP)的相關(guān)系數(shù)為2.2805，P值小于0.01，投資收益(TRADE)在 1% 的統(tǒng)計(jì)水平上與銀行效率(TFP)顯著正相關(guān)，投資收益的增長(zhǎng)會(huì)提高大型國(guó)有商業(yè)銀行的效率水平。原因可能為大型國(guó)有商業(yè)銀行的規(guī)模實(shí)力雄厚、具有人力資源優(yōu)勢(shì)、對(duì)控制風(fēng)險(xiǎn)的能力強(qiáng)，開(kāi)展投資業(yè)務(wù)更具優(yōu)勢(shì)，能夠發(fā)揮出投資業(yè)務(wù)對(duì)提高銀行效率的積極作用。對(duì)于控制變量，模型(1)中，股東權(quán)益資產(chǎn)(EQUITY)中在 10% 的統(tǒng)計(jì)水平上與銀行效率(TFP)顯著負(fù)相關(guān)，銀行資產(chǎn)規(guī)模(ASSET)和不良貸款率(BAD)在三個(gè)模型中均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

表6　5家大型國(guó)有商業(yè)銀行的回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)值為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差調(diào)整后的t值；***、**、*分別表示估計(jì)系數(shù)通過(guò)1%、5%和10%顯著性檢驗(yàn)。

(3)11家股份制商業(yè)銀行

表7為11家股份制商業(yè)銀行的回歸結(jié)果。如表8所示，模型(1)中，非利息收入(NIIS)與銀行效率(TFP)的相關(guān)系數(shù)為1.0650，P值小于0.05，通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，非利息收入占比的提高能顯著提高股份制商業(yè)銀行的效率水平。模型(2)中，手續(xù)費(fèi)及傭金收入(COM)的系數(shù)為1.0842，且0.05

11家股份制商業(yè)銀行的回歸結(jié)果與全體樣本銀行的回歸結(jié)果相一致，隨著非利息收入的增長(zhǎng)，股份制商業(yè)銀行的效率水平能夠得到顯著地改善。與大型國(guó)有商業(yè)銀行相比，股份制商業(yè)銀行積極拓展非利息業(yè)務(wù)，非利息收入占比增長(zhǎng)迅速，發(fā)揮出了收入結(jié)構(gòu)多元化的積極作用，提高了銀行效率。而受限于自身實(shí)力，投資收益的波動(dòng)性較大，在一些年份投資收益出現(xiàn)了負(fù)值，因此投資收益對(duì)銀行效率的提升作用尚未得到體現(xiàn)。

表7　11家股份制商業(yè)銀行的回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)值為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差調(diào)整后的t值；***、**、*分別表示估計(jì)系數(shù)通過(guò)1%、5%和10%顯著性檢驗(yàn)。

3　結(jié)論

本文選取我國(guó)在A股上市的16家商業(yè)銀行2009～2014年數(shù)據(jù)為研究樣本，實(shí)證分析了我國(guó)商業(yè)銀行的非利息收入與銀行效率間的關(guān)系。首先，基于DEA-Malmqquist模型測(cè)算了16家商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率，將其作為被解釋變量用來(lái)衡量銀行效率水平。在解釋變量的選取上，除了選用非利息收入占營(yíng)業(yè)收入比重來(lái)衡量非利息收入的發(fā)展水平，還考慮了非利息收入的構(gòu)成，將手續(xù)費(fèi)及傭金收入、投資收益各自占營(yíng)業(yè)收入的比重納入解釋變量，分別建立面板模型。為了區(qū)分不同類型的商業(yè)銀行，將研究樣本分成全部樣本銀行、大型國(guó)有銀行、股份制商業(yè)銀行三組，分別對(duì)其進(jìn)行了實(shí)證分析，實(shí)證結(jié)果表明：

(1)對(duì)于不同類型的商業(yè)銀行，各個(gè)解釋變量對(duì)銀行效率的影響表現(xiàn)出了不同的回歸結(jié)果。非利息收入占比和手續(xù)費(fèi)及傭金收入占比均與全體樣本銀行、股份制商業(yè)銀行的效率水平顯著正相關(guān)，與大型國(guó)有銀行的效率水平的相關(guān)系數(shù)為正，但不顯著。投資收益占比的提高會(huì)顯著提高大型國(guó)有商業(yè)銀行的效率水平，而對(duì)全體樣本銀行以及股份制商業(yè)銀行具有不顯著的正向影響。

(2)非利息收入占比、手續(xù)費(fèi)及傭金收入占比與股份制商業(yè)銀行的銀行效率顯著正相關(guān)，而與大型國(guó)有商業(yè)銀行的銀行效率的關(guān)系不顯著，本文認(rèn)為這與非利息收入發(fā)展情況有關(guān)。雖然大型國(guó)有商業(yè)銀行的非利息業(yè)務(wù)發(fā)展水平整體較高，但非利息收入占比的增速緩慢。與大型國(guó)有商業(yè)銀行相比，股份制商業(yè)銀行更積極拓展非利息業(yè)務(wù)，非利息收入占比增長(zhǎng)迅速，進(jìn)而發(fā)揮出了收入結(jié)構(gòu)多元化的積極作用，提高了銀行效率。

(3)投資收益在非利息收入中的占比較低，而且投資收益的大小會(huì)受到經(jīng)濟(jì)環(huán)境、銀行實(shí)力、員工業(yè)務(wù)水平等方面的影響，有較強(qiáng)的波動(dòng)性。投資收益的增長(zhǎng)會(huì)顯著提高大型國(guó)有商業(yè)銀行的效率水平，而對(duì)股份制商業(yè)銀行的影響有限，原因可能為大型國(guó)有商業(yè)銀行的實(shí)力更為雄厚、具有人力資源優(yōu)勢(shì)、控制風(fēng)險(xiǎn)的能力較強(qiáng)，開(kāi)展投資業(yè)務(wù)更具優(yōu)勢(shì)。因此，大型國(guó)有商業(yè)銀行發(fā)揮出了投資業(yè)務(wù)對(duì)提高銀行效率的積極作用。

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(責(zé)任編輯：李孟良)

The Influence on the Level of Commercial Bank Efficiency by the Development of Non-interest Business

XIA Qing1， HUANG Yong-xing1，ZHENG Qian2

(1.School of Business, Anhui University of Technology, Ma'anshan 243002,China；2.College of Mamagement, Anhui Science and Technology University, Fengyang 233100, China

The essay chooses the data from 2009 to 2014 in 16 listed commercial banks to study the relation between non-interest business and bank efficiency. First, DEA-Malmquist Model is used to calculate the “total factor productivity” (TFP) in 16 banks. TFP is used to as the "explained" variable to measure bank efficiency. Then the ratio of non-interest incomes, fee and commission income and investment income are used as explanatory variables to build regression model to analyze the influence on the level of commercial bank efficiency by the development of non-interest business. To distinguish different types of commercial banks, samples are divided into 3 kinds: all the sample banks, major nation - owned commercial banks and joint-stock commercial banks. All of them are analyzed individually. It is shown that non-interest income, fee and commission income is positively correlated with the efficiency of all the sample banks and joint-stock commercial banks. Moreover, investment income is positively correlated with the efficiency of major nation - owned commercial banks and other are not correlated.

Non-interest income; Commercial banks; Efficiency; DEA-malmquist Model

2016-04-10

安徽省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(AHSKQ2015D48)；蚌埠市社科規(guī)劃項(xiàng)目(BB16B012)。

夏青(1992-)，女，安徽省馬鞍山市人，在讀碩士研究生，主要從事金融學(xué)研究。

F830.4

A

1673-8772(2016)04-0061-08