張美珍

(紹興銀行股份有限公司,浙江 紹興 312000)

0 引言

商業(yè)銀行是我國金融體系中最為重要的組成部分，對促進經(jīng)濟增長、防范和化解金融風險具有重要作用.商業(yè)銀行的主要收入來源是利息收入，而利息收入主要依賴于存貸款利差.利差反映了銀行的經(jīng)營管理效率，同時利差影響了金融中介配置資源的社會成本和社會福利，所以利差決定問題受到研究者的青睞.我國商業(yè)銀行的利差受哪些因素的影響？研究這一問題能夠為商業(yè)銀行的經(jīng)營實踐提供參考，具有重要的現(xiàn)實意義.

國內(nèi)外學者對利差決定問題進行了豐富的研究.Ho和Saunders提出的做市商模型對利差決定問題進行了開創(chuàng)性研究，認為銀行利差的決定因素有利率波動、市場結構、風險厭惡程度和交易規(guī)模[1].此后，Allen從貸款異質性[2]，Angbazo從信用風險和利率風險[3]，Maudos與Guevara從運營成本[4]，Valverde、Fernández和劉莉亞等從中間業(yè)務活動[5-6],裘翔從期限錯配[7]等方面拓展了該模型.Maudos和Solis在前人研究基礎上提出了利差決定綜合化模型，并通過實證檢驗發(fā)現(xiàn)，墨西哥銀行業(yè)的利差受信用風險、利率風險、市場壟斷勢力、運營成本和非傳統(tǒng)業(yè)務的影響[8].此后，Barry、潘敏和張依茹從所有權結構[9-10]，黃憲和熊啟躍及King從資本緩沖[11-12]，Buch和熊啟躍等從國際化水平[13-14]，Demirgü?和成力為等從制度質量[15-16]，邢光遠和彭建剛等從利率市場化[17-18]等方面，對銀行利差的影響因素進行了豐富的實證研究.

已有對銀行利差影響因素的實證研究雖很豐富，但是得出的結論很不一致，使得銀行利差影響因素實證研究的變量選取變得不易.Maudos和Solis提出的利差決定的綜合化模型[8]，成為利差決定實證研究的重要參考.在此模型基礎上，我們以2009年—2016年中國50家商業(yè)銀行為樣本，實證研究商業(yè)銀行利差的影響因素.

1 計量模型設定

借鑒Maudos和Solis構建利差決定的綜合化模型[8].商業(yè)銀行在經(jīng)營時的存貸款利差為：

S1=RL-RD=a+bL，

(1)

其中，RL和RD分別為貸款利率和存款利率；a和bL分別為貨幣市場利率與存貸款利差之差[注]銀行的存款利率設為RD=r-a，而貸款利率設為RL=r+bL..銀行不僅吸收存款和發(fā)放貸款，而且在貨幣市場上從事資金拆借等操作.所以，銀行期初的財富等于信貸凈額與貨幣市場凈資產(chǎn)之和：

W0=L0-D0+M0，

(2)

其中，I0=L0-D0是信貸凈額，M0是貨幣市場凈資產(chǎn).

商業(yè)銀行當本期未開展業(yè)務時，還會面臨金融市場的各種風險和信貸凈資產(chǎn)收益的不確定性.令貨幣市場利率和信貸凈資產(chǎn)收益率分別為rM和rI,而zI、zL和zM分別為信貸市場、貸款和貨幣市場的隨機影響因素.銀行經(jīng)營活動產(chǎn)生的運營成本為C(I).所以，銀行在未發(fā)生業(yè)務時期末財富為：

WT=(1+rI+zI)I0+(1+rM+zM)M0-C(I0).

(3)

當銀行開展存款、貸款和中間業(yè)務活動時，商業(yè)銀行期末財富會發(fā)生變化，且產(chǎn)生相應的運營成本.假設存款、貸款和中間業(yè)務的發(fā)生概率相互獨立且服從泊松分布，分別表示為：

(4)

其中，α、β、δ?0，bN是商業(yè)銀行中間業(yè)務收益率，則商業(yè)銀行期望效用最大化公式可表示為：

Maxa,bL,bNEU(ΔWT)=

λ(a)[EU(WT|Q=D)-EU(WT)]>+

λ(bL)[EU(WT|Q=L)-EU(WT)]>+

λ(bN)[EU(WT|Q=N)-EU(WT)]>,

(5)

其中，EU(WT)、EU(WT|Q=D)、EU(WT|Q=L)和EU(WT|Q=N)分別為銀行未開展業(yè)務,以及發(fā)生存款、貸款和中間業(yè)務時期末財富效用的期望值.

根據(jù)式(5)中a、bL和bN的一階最優(yōu)條件，推導出使得銀行期末財富效用最大化的a、bL和bN值，進而求出銀行的最優(yōu)利差S為：

S=a+bL+bN=S1+bN=

(6)

其中，

(2M0-L-I0)σIM；

αD、αL、αN、βD、βL和βN分別是存款發(fā)生概率的截距項、貸款發(fā)生概率的截距項、中間業(yè)務發(fā)生概率的截距項、存款供給彈性、貸款需求彈性和中間業(yè)務需求彈性；

δL和δN分別是貸款的交叉需求彈性和中間業(yè)務活動的交叉需求彈性；

2 實證設計

2.1 樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

考慮數(shù)據(jù)完整性，本文篩選50家商業(yè)銀行作為實證樣本.數(shù)據(jù)來源于Bankscope數(shù)據(jù)庫、WIND資訊和CSMAR數(shù)據(jù)庫，最終構成了2009年—2016年的非平衡面板數(shù)據(jù).

2.2 變量選取和定義

本文的被解釋變量是利差.文獻一般用凈息差(NIM)和凈利差(NIS)兩個指標來度量銀行利差水平.其中，NIM是凈利息收入與生息資產(chǎn)平均余額之比，NIS是各類生息資產(chǎn)平均收益率與各類計息負債平均成本率之差.借鑒彭建剛等[18]的研究，選取NIM為被解釋變量.

根據(jù)商業(yè)銀行利差決定因素的理論公式(1)，選取市場壟斷程度、風險規(guī)避程度、運營成本、交易規(guī)模、中間業(yè)務收入、信用風險、利率風險、利率風險和信用風險的協(xié)方差作為商業(yè)銀行利差的解釋變量.此外，商業(yè)銀行的利差還會受宏觀經(jīng)濟環(huán)境和銀行自身管理水平的影響，借鑒Maudos和Solis[8]的研究，選取GDP增速(GDP)和成本收入比(CIR)作為宏觀經(jīng)濟環(huán)境和銀行管理水平的代理變量.各變量具體描述見表1.

表1 變量定義與計算

變量名稱變量符號 變量定義與計算利差 NIM參考彭建剛等[18],凈利息收入與生息資產(chǎn)平均余額之比市場壟斷程度 HHI參考裘翔[7],采用赫芬達爾指數(shù)風險厭惡程度 ETA股東權益/總資產(chǎn)運營成本 COST營業(yè)成本/總資產(chǎn)交易規(guī)模 LNLO貸款規(guī)模取自然對數(shù)信用風險 NLR不良貸款率利率風險 RIW7天上海銀行間同業(yè)拆借利率的年度標準差利率風險和信用風險協(xié)方差 CIM不良貸款率與7天上海銀行間拆借利率標準差的乘積中間業(yè)務收入 NII非利息收入占比宏觀經(jīng)濟環(huán)境 GDPGDP增速銀行管理水平 CIR成本收入比

2.3 實證模型

根據(jù)前文的分析，本文構建我國城市商業(yè)銀行利差決定因素的實證模型：

NIMit=αi+β1HHIit+β2ETAit+β3COSTit+

β4LNLOit+β5NLRit+β6RIWit+β7CIMit+

β8NIIit+β9GDPt+β10CIRit+εit，

(7)

其中，i=1,2,…，N，表示銀行數(shù)目，t為時間，α和β為模型待估計參數(shù)，ε為隨機擾動項.

3 實證分析

3.1 變量描述性統(tǒng)計

表2是變量的描述性統(tǒng)計結果.從表2看，我國商業(yè)銀行平均利差為3.257 5，最大值和最小值分別為7.390 0和0.363 7，說明不同銀行之間的利差水平具有較大的差距.圖1是我國商業(yè)銀行平均利差的變化情況，利差從2009年—2011年是上升的，從2012年開始總體呈下降態(tài)勢.

由表2可見，在其他變量中，市場壟斷程度的均值為0.000 0，顯然不同銀行的壟斷勢力有一定的差異.風險規(guī)避程度的均值為0.067 8，標準差為0.051 9，表明不同銀行的風險規(guī)避程度有一定的差異性.不同銀行的運營成本差距不大，不過不同銀行的交易規(guī)模有較大差距.各家銀行面臨的利率風險和信用風險呈現(xiàn)出較大的差異，利率風險的最小值和標準差分別是0.066 7和0.367 4，波動程度較大；信用風險的均值、最小值、最大值分別為1.206 5，0.000 0，38.22，反映了信用風險的差異性更大.中間業(yè)務收入占比是13.400 3，與發(fā)達國家40的平均水平有不小差距；最小值是-2.616 6，最大值為87.831 5，說明不同銀行中間業(yè)務發(fā)展水平有很大的差異.成本收入比的均值和標準差分別為34.238 8和6.935 1，反映了不同銀行的管理水平具有一定的差異.

表2 變量描述性統(tǒng)計

變量均值標準差最小值最大值觀測值NIM3.257 51.072 90.363 77.390 0365HHI0.000 00.000 00.000 00.000 1365ETA0.067 80.051 90.033 31.000 0365COST0.009 90.003 30.003 80.028 1365LNLO1.004 30.436 30.039 32.168 4365NLR1.206 52.216 00.000 038.220 0365RIW0.836 00.367 40.066 71.462 0365CIM0.926 31.722 70.000 031.294 2365NII13.400 312.570 6-2.616 687.831 5365GDP8.214 01.189 16.700 010.300 0365CIR34.238 86.935 114.830 056.680 0365M215.671 55.084 611.300 028.400 0365

圖1 我國商業(yè)銀行2009年—2016年平均利差變化情況

3.2 實證結果

考慮個體效應，本文使用非平衡面板數(shù)據(jù)并采用固定效應模型進行實證分析.表3為2009年—2016年中國50家商業(yè)銀行利差實證結果.對實證模型進行檢驗，需要加入時間固定效應.在表3中，模型(2)僅包含理論模型中的變量，模型(4)增加了GDP增速和成本收入比兩個變量.對這兩個變量進行聯(lián)合顯著性檢驗，得到對應的F值為27.32，P值為0.000 0，因此模型不能剔除這兩個變量.此外，加入變量后模型(4)相較模型(2)的擬合優(yōu)度從0.600 8提高到了0.662 7，模型得到改進，說明GDP增速和成本收入比是商業(yè)銀行利差的影響因素.

對表3中模型(4)的回歸結果進行分析可知，風險厭惡程度、運營成本、非利息收入占比、成本收入比都對商業(yè)銀行利差具有顯著的影響.風險厭惡程度的系數(shù)為0.884 0，且在5%的水平下顯著，說明商業(yè)銀行出于規(guī)避風險的偏好，對于等量風險要求的風險補償越大，進而索要的利差也越大，與理論模型預期一致；運營成本的系數(shù)為80.637 4，且在1%的水平上顯著，說明銀行需要索要更高的利差來覆蓋較高的運營成本，符合理論預期；非利息收入占比的系數(shù)為-0.033 6，且在1%的水平上顯著，可見其對商業(yè)銀行利差具有顯著的負向影響，說明銀行業(yè)務發(fā)展越多元化，能夠降低其對利息收入的依賴，從而利差也會降低；成本收入比對銀行的利差具有顯著的負向影響，表明成本收入比越高的銀行其管理效率越低，所以提高利差的能力也越差.另外，市場壟斷程度、交易規(guī)模、信用風險、利率風險、信用風險與利率風險的協(xié)方差和GDP增速對商業(yè)銀行利差的影響不顯著.市場壟斷程度的系數(shù)為負，但不顯著，可見在銀行競爭程度日益加劇的情況下，商業(yè)銀行的議價能力沒有增強；交易規(guī)模與利差正相關但不顯著，說明貸款規(guī)模較高的商業(yè)銀行，其貸款投向政務類機構和國企占比居多，而商業(yè)銀行對這類貸款不具備較強的議價能力，不一定能夠索要更高的利差；信用風險、利率風險和信用風險和利率風險的協(xié)方差的系數(shù)均不顯著，說明中國商業(yè)銀行在承擔風險時，并不能通過提高利差的方式來補償風險損失，反映出中國商業(yè)銀行的風險定價能力還需要提升[18]；GDP增速系數(shù)為正但不顯著，說明GDP增速的增加，并不會影響商業(yè)銀行的利差.表3中的模型(6)用貨幣供給量增速M2代替GDP增速進行穩(wěn)健性檢驗，對比模型(6)與模型(2)，發(fā)現(xiàn)對商業(yè)銀行利差有顯著影響的因素與不顯著的因素一樣，因此本文的實證結果具有較強的穩(wěn)健性.

表3 我國商業(yè)銀行利差實證結果

(1)(2)(3)(4)(5)(6)常數(shù)項2.689 5???2.427 3???5.563 6???3.563 6??5.739 7???3.292 1???(0.197 4)(0.441 9)(0.649 9)(1.483 7)(0.464 5)(0.799 4)HHI-1 944.836 9-501.654 1-9 125.952 2??-4 985.770 4-9 870.829 2??-4 942.252 5(3 922.045 3)(3 738.241 2)(3 715.081 1)(3 505.212 5)(3 670.821 1)(3 496.911 6)ETA1.244 1??1.385 9??0.517 10.884 0??0.454 60.888 7??(0.496 1)(0.459 5)(0.465 0)(0.429 3)(0.459 0)(0.428 6)COST45.881 5???45.172 9???75.918 5???80.637 4???64.801 4???80.789 6???(12.275 5)(11.939 0)(11.903 3)(12.011 7)(12.030 0)(11.991 4)LNLO0.254 6?0.353 1-0.655 6??0.007 9-0.871 7???0.018 0(0.136 4)(0.497 3)(0.271 2)(0.461 0)(0.231 8)(0.460 3)NLR-0.093 0?-0.034 3-0.044 00.030 0-0.049 50.034 6(0.055 4)(0.052 4)(0.051 2)(0.049 5)(0.050 5)(0.049 4)RIW0.340 2???0.287 40.430 1???0.376 10.220 9??0.379 6(0.100 5)(0.531 0)(0.094 2)(0.490 0)(0.104 3)(0.489 1)CIM0.117 4?0.054 70.062 3-0.024 50.070 0-0.029 8(0.069 7)(0.066 1)(0.064 4)(0.062 4)(0.063 6)(0.062 2)NII-0.036 5???-0.034 0???-0.036 8???-0.033 6???-0.036 8???-0.033 6???(0.002 6)(0.002 4)(0.002 4)(0.002 3)(0.002 4)(0.002 2)GDP-0.076 5?0.045 2(0.041 6)(0.149 8)CIR-0.046 5???-0.043 0???-0.040 4???-0.042 9???(0.006 1)(0.005 8)(0.006 1)(0.005 8)M2-0.032 0???0.024 1(0.009 2)(0.022 6)個體固定效應是是是是是是時間固定效應否是否是否是R20.500 60.600 80.582 90.662 70.594 20.663 9觀測值365365365365365365

注：括號內(nèi)為標準誤；*、**、***分別表示10%、5%、1%的顯著性水平.

4 結論

當前中國商業(yè)銀行的利差呈逐年下降的趨勢.究竟是什么因素決定了商業(yè)銀行的利差，這是一個很有實際意義的問題.研究這一問題有助于商業(yè)銀行改善經(jīng)營管理，同時有利于金融監(jiān)管部門采取措施降低銀行的社會成本.本文參考Maudos和Solis[8]構建的利差決定的綜合化模型，選取中國50家商業(yè)銀行2009年—2016年的微觀數(shù)據(jù)為樣本，實證研究得出了中國商業(yè)銀行利差的影響因素：(1)風險厭惡程度偏好、運營成本高低對商業(yè)銀行利差具有顯著的正向影響；(2)中間業(yè)務收入、成本收入比對商業(yè)銀行利差具有顯著的負向影響；(3)市場壟斷程度、交易規(guī)模、信用風險和利率風險對商業(yè)銀行利差影響不明顯.實證結果對商業(yè)銀行自身提高經(jīng)營效率和監(jiān)管部門制定政策以提高社會福利等都具有重要的意義.

根據(jù)本文的結論，提出如下建議：

首先，對風險厭惡程度的適度把控、運營成本的科學規(guī)劃可以有效降低銀行利差.商業(yè)銀行需要提高其開展業(yè)務活動的風險識別能力，從而結合自身的風險厭惡程度和業(yè)務活動的風險狀況來制定最優(yōu)的利差.據(jù)此，監(jiān)管部門可以通過降低商業(yè)銀行的運營成本來提高利差的社會福利，銀行自身需要提高經(jīng)營效率來降低運營成本，因而可以縮小利差，降低銀行配置社會資源的成本.

第二，通過金融創(chuàng)新提高銀行的中間業(yè)務收入，通過成本管控提升銀行綜合管理水平.根據(jù)利差與中間業(yè)務收入的負向關系以及銀行利差進入下行期，銀行需要開展金融創(chuàng)新活動，升級業(yè)務和產(chǎn)品結構，大力發(fā)展中間業(yè)務，增加銀行的多元化經(jīng)營范圍.成本收入比對利差的影響為負，說明商業(yè)銀行的管理水平確實影響了銀行的利潤，銀行需要提高經(jīng)營效率，以降低成本對收入的比率，從而獲得更大的利差.

第三，通過風險定價能力的調節(jié)來提升商業(yè)銀行的風險管理水平.由于信用風險、利率風險對商業(yè)銀行利差無顯著影響，說明我國的商業(yè)銀行在承擔風險時，并不能通過提高利差的方式來補償風險損失，反映出中國商業(yè)銀行的風險定價能力還需要提升.因此，中國的銀行需要提高風險管理水平和技術，特別是信用風險的管理水平.