中国商业银行业务多元化对净利差的影响研究,本文主要内容关键词为:净利论文,中国论文,银行业务论文,商业论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。
1 引言 由于金融环境改变、金融创新不断出现,商业银行呈现出业务多元化的发展趋势。商业银行业务多元化有两层含义:一层指商业银行传统业务与非传统业务相结合的多元化经营;另一层指商业银行不同种类非传统业务的多元化经营。传统业务是指商业银行的资产类和负债类业务,非传统业务是指表外业务。研究发现商业银行传统业务与非传统业务间存在交叉销售现象。商业银行给长期客户制定较低的贷款利率来维系客户关系,以增加客户在银行的非传统业务量。增加的非传统业务收入可以弥补贷款利率降低减少的传统业务收入。在商业银行的损益表中体现为利息收入减少,非利息收入增加[1]。 2004年10月底中国开始实行放开银行贷款利率上限政策,标志着商业银行拥有了更多的贷款自主定价权。2012年6月8日央行宣布,将金融机构存款利率浮动区间的上限调整为基准利率的1.1倍,这是中国首度开启存款利率上限浮动。随着存贷款利率限制的放开,商业银行将拥有更多的自主定价权。为了吸引更多的客户,商业银行可能制定更高的存款利率和更低的贷款利率,这可能导致净利差减少。为了保证利润,商业银行必将在非传统业务领域展开竞争。中国工商银行、中国建设银行、中国银行和中国农业银行的非利息收入占比,1999年分别为1.44%、4.19%、7.39%、1.26%,2003年分别为7.59%、6.87%、30.36%、7.43%,2010年分别为19.39%、22.59%、25.46%、17.14%。可见,虽然中国的商业银行非传统业务收入有所增加,但是商业银行还是以传统业务为主。 随着利率市场化的推进,中国商业银行单纯地依靠传统业务经营作为利润增长点显然已不能适应新环境。发展非传统业务变得更加重要。中国商业银行传统业务与非传统业务间是否存在交叉销售现象?哪些类型的非传统业务与传统业务之间的交叉销售现象更显著?针对这些问题,本文利用表外业务收入与净利差之间的关系,探索交叉销售现象,通过细分不同种类的非传统业务,检验哪些业务的交叉销售更显著。 2 文献回顾 对商业银行业务多元化和净利差的研究主要从三个方面展开:一是研究业务多元化对收益、风险的影响;二是分析贷款定价最优行为和净利差的影响因素;三是研究商业银行业务多元化与净利差之间关系。 首先,在商业银行业务多元化对银行收益、风险的影响的研究中,一部分研究者认为非利息收入增长将给银行带来正面的影响。Rose[2]的结论表明业务多元化可能使个别金融机构的风险有所降低。Kwast[3]发现商业银行在证券化业务上的发展使得银行获得了多元化收益。Templeton和Severiens[4]认为业务多元化降低了银行股东收益的标准差,多元化经营分散了银行风险。Campa和Kedia[5],Stiroh和Rumble[6],Lepetit,Nys和Rous[7]等研究者的研究结论表明多元化是内生变量,而且从理论上来说,通过扩展业务范围可以更好地增加经过风险调整后的收益。然而,有些研究者认为非利息收入的增长可能给银行带来负面的影响。DeYoung和Roland[8]的结论表明银行业务多元化并不能显著地提高银行收益或降低风险。Stiroh[9]的实证结果表明非利息收入特别是交易类业务收入会给银行带来较高的风险和较低的风险调整收益。另外,还有一些学者认为非利息收入对银行绩效影响是不确定的。Saunders和Walter[10]研究认为业务多元化与银行风险之间的关系是不确定的。Morgan和Samolyk[11]认为商业银行业务多元化既可能增加风险也可能降低风险。 其次,在贷款定价最优行为和净利差的影响因素的研究中,Ho和Saunders[12]认为利差是由银行交易不确定性产生的,同时指出利差由四个因素决定:管理风险回避、银行交易规模、银行市场结构和利率风险。随后,Angbazo[13]对不同资产规模的美国商业银行进行研究,结果显示商业银行净利差受违约风险和利率风险溢价的影响。Wong[14]的研究表明贷款定价受到营业费用、信用风险、利率风险的影响。Doliente[15]利用两步回归法研究四个东南亚国家商业银行的净利差。第一步回归结果表明商业银行净利差受营业费用、资本、贷款质量等因素影响。第二步回归结果表明商业银行净利差对短期利率变动更加敏感。Gelos[16]的研究结果表明拉丁美洲比其他地区利率风险更高、银行效率更低、存款准备金率更大,而且这些因素对净利差的影响非常显著。Maudos和De Guevara[17]研究了欧盟成员国商业银行净利差的影响因素,结果表明竞争环境的改善降低了欧洲商业银行的净利差。Maudos和Solís[18]研究了墨西哥的商业银行,结论表明银行净利差主要由营业费用和市场结构决定。Claeys和Vander Vennet[19]以中欧和东欧国家商业银行数据为样本,检验分析了商业银行净利差的影响因素。结论表明,对于已经加入欧盟的国家商业银行来说,提高效率能够使得客户受益,而资本充足能够支持银行系统的稳定。对于没有加入欧盟的国家商业银行来说,政策更加重要。 最后,Carbó和Rodriguez[20]在Ho-Saunders理论模型中多元化产出框架基础上,引入非传统业务收入。研究表明,非传统业务收入对净利差会产生影响,这种影响很可能是由于交叉销售带来的。然而Carhó和Rodriguez并未通过实证研究来验证其结论。Lepetit,Nys和Rous[1]融合了之前学者对银行多元化和银行净利差的研究,对欧洲商业银行的面板数据进行了实证研究。研究结论表明非传统业务中手续费及佣金收入所占的比重越大,银行的利差越小。Nguyen[21]以1997~2004年28个国家的商业银行为样本,对净利差与非传统业务收入间的关系进行了实证研究。结论指出,1997~2002年净利差与非传统业务收入负相关。2003年和2004年净利差与非传统业务不显著正相关。 综上所述,大部分研究认为商业银行业务多元化发展与净利差应该是负相关的,即非传统业务与传统业务存在交叉销售现象。然而,随着中国利率市场化改革的不断推进,商业银行的传统业务竞争日益激烈,越来越多的商业银行开始将非传统业务作为银行新的利润增长点。中国商业银行在开展业务时,是否存在交叉销售现象?什么样的非传统业务的交叉销售现象更加明显?目前还没有针对这些问题的研究。对这些问题的研究将有利于中国商业银行制定最优的贷款利率和经营策略,适应利率市场化发展。 本文以中国2003~2010年80家商业银行共495个非平衡数据为样本,采用固定效应模型。首先,从商业银行传统业务与非传统业务相结合的业务多元化第一个层面出发,对非传统业务与传统业务间是否存在交叉销售现象进行实证分析。其次,从商业银行不同非传统业务种类间业务多元化第二个层面出发,对不同细分种类的非传统业务的交叉销售现象进行实证分析。 3 变量及模型 3.1 变量 净利差(Net Interest Margin,NIM)等于商业银行的净利息收入(利息收入减利息支出)除以银行总资产。它代表了商业银行的传统业务收入,反映了商业银行的贷款定价行为。 影响净利差的因素主要包括成本和风险两个方面。由于净利差已经剔除了利息成本,所以成本因素主要是指商业银行的营业费用。风险因素主要包括违约风险、利率风险、流动性风险、权益比率等。营业费用(Operating Expenses,OE)等于营业费用支出比总资产。营业费用增加,商业银行需要制定更高的贷款利率来弥补费用。因此营业费用越高,净利差越大。利率风险(Interest Rate Risk,IRR)越大,商业银行制定的贷款利率越高,以保证覆盖利率风险。因此利率风险越大,净利差越大。通常采用无风险利率的标准差来衡量利率风险。本文采用银行间回购利率的标准差来衡量银行的利率风险。违约风险(Default Risk,DR)又称信用风险,一般采用贷款损失准备除以净贷款衡量商业银行的违约风险。商业银行通过确定风险溢价,从贷款中获得更多的利息收入来抵消其所承担的违约风险。因此违约风险越大,净利差越大。流动性风险(Liquidity Risk,LR)指商业银行无力为负债的减少和资产的增加提供融资而造成损失或破产的风险。因此流动性风险越大,净利差越大。一般采用净贷款除以总存款衡量流动性风险。权益比率(Equity Ratio,ER)等于所有者权益除以总资产。杠杆率反映商业银行的风险厌恶程度[13]。一般认为,商业银行的权益比率越高,净利差越大。 为了研究商业银行业务多元化发展与净利差间的关系,我们在解释变量中引入了业务多元化指标。商业银行的业务多元化有两层含义。第一层含义是指传统业务与非传统业务之间的业务多元化发展。因此,我们采用非利息收入占比()这一指标反映业务多元化的第一层含义。业务多元化的第二层含义是指不同细分种类的非传统业务之间的多元化发展。因此,引入交易及金融衍生品收入占比()和手续费及佣金收入占比()两个指标反映业务多元化的第二层含义。 应当指出,按照国际惯例商业银行的非利息收入应该包括交易及金融衍生品收入、保险收入、佣金及手续费收入以及其他非利息收入。但是,在中国不允许商业银行直接开展保险业务。因此,本文将非利息收入分为三类,即交易及金融衍生品收入、佣金及手续费收入和其他非利息收入。 非利息收入占比()等于非利息收入除以营业收入,它反映了商业银行非传统业务发展程度。其中,营业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)等于交易及金融衍生品收入除以营业收入,它反映了交易及金融衍生品业务的发展程度。手续费及佣金收入占比()等于手续费及佣金收入除以营业收入,它反映了手续费及佣金业务的发展程度。 综上所述,我们将营业费用、违约风险、利率风险、流动性风险、权益比率、非利息收入占比、交易及金融衍生品收入占比、手续费及佣金收入占比作为解释变量。 3.2 模型 研究净利差NIM的一般模型通常将营业费用OE、利率风险IRR、违约风险DR、流动性风险LR、权益比率ER等作为解释变量,将净利差作为被解释变量。通过回归分析成本、风险等因素对商业银行净利差的影响,从而研究商业银行的定价行为。研究净利差的一般模型如下 (1)式的一般模型没有反映出业务多元化发展对商业银行净利差的影响。然而,有研究表明商业银行的业务多元化发展对净利差有直接影响[20,1,21]。我们需要考虑业务多元化对商业银行净利差的影响。如前所述,我们将业务多元化分成两个层面,因此分别研究不同层面的业务多元化对净利差的影响。 第一个层面的业务多元化是指商业银行传统业务与非传统业务相结合的多元化经营。为此,我们引入变量非利息收入占比(SHA[,NON])对(1)式进行第一次扩展,具体模型如下 (2)式可以检验商业银行非传统业务对传统业务的定价和收益的影响(第一个层面业务多元化对净利差的影响)。净利差NIM代表了商业银行传统业务的收益情况,间接反映商业银行的存贷款定价行为,而非利息收入占比()则表示商业银行非传统业务的发展程度。(2)式通过引入解释变量非利息收入占比(),分析非传统业务对传统业务收益的影响,揭示非传统业务对传统业务的定价的影响,从而检验交叉销售现象。 第二个层面的业务多元化是指商业银行不同种类非传统业务的多元化经营。为此,我们引入变量交易及金融衍生品收入占比()和手续费及佣金收入占比(),具体模型如下 (3)式反映了第二个层面业务多元化对商业银行净利差的影响,用来检验哪种非传统业务的交叉销售更显著。如前所述,非利息收入分为交易及金融衍生品收入、佣金及手续费收入和其他非利息收入三类。如果将三类非利息收入占比全部纳入模型,会导致多重共线性。三类非利息收入占比之和等于非利息收入占比()。因此,在(3)式中我们不考虑变量其他非利息收入占比。 传统的净利差模型主要从营业费用、利率风险、违约风险、流动性风险和权益比率来分析影响净利差的因素,并没有考虑商业银行业务多元化可能对净利差的影响。为了研究商业银行业务多元化可能对净利差的影响,我们在传统模型(1)式的基础上引入了业务多元化度量指标。同时,我们定义了两个层面的业务多元化。通过引入非利息收入占比(),建立了扩展模型(2)式,用来反映第一层面业务多元化对商业银行净利差的影响。(2)式可以检验传统业务与非传统业务间是否存在交叉销售现象。通过引入交易及金融衍生品收入占比()和手续费及佣金收入占比(),建立了扩展模型(3)式,用来反映第二个层面业务多元化对商业银行净利差的影响。(3)式可以检验哪种非传统业务与传统业务间的交叉销售更显著。 4 实证研究 4.1 样本数据 我们收集了112家中国商业银行数据,为了保证检验的显著性我们将数据少于2年和数据缺失严重的样本剔除,最后保留了2003~2010年80家中国商业银行共495个非平衡面板数据作为样本。这80家商业银行包括5家大型商业银行、10家股份制商业银行、49家城市商业银行、16家外资银行。商业银行样本的财务数据来自于Bankscope数据库。用来度量利率风险的银行间回购利率数据来自于中国人民银行网站。 4.2 实证结果 4.2.1 Hausman检验 为了确定选择固定效应模型还是随机效应模型,我们分别对扩展模型(2)式和扩展模型(3)式进行了Hausman检验。检验结果:扩展模型(2)式的卡方为202.37,p值为0;扩展模型(3)式的卡方为33.9,p值为0。两个模型都是在99%置信区间下拒绝原假设,随机效应模型的基本假设得不到满足,因此选择固定效应模型进行实证检验。 4.2.2 扩展模型(2)式 扩展模型(2)式的回归结果如下 其中括号中的数值表示回归系数的标准差;营业费用OE、利率风险IRR、非利息收入占比的回归结果在99%置信区间显著;流动性风险LR的回归结果在90%置信区间显著;违约风险DR、权益比率ER的回归结果不显著。 扩展模型(2)式中所考虑的变量系数与预期基本一致,但是有些变量的检验结果统计不显著。营业费用OE的系数为0.657,在99%置信区间下是统计显著的。这表明商业银行经营成本的增加使得净利差增加。而且该系数数值较之其他的系数最大,反映出中国商业银行贷款定价时首要关注的是经营成本。利率风险IRR的系数为0.308,在99%置信区间下是统计显著的。这说明商业银行所承担的利率风险越大,净利差也越大,反之亦然。该系数的数值小于营业费用的系数而大于其他变量的系数,说明利率风险也是中国的商业银行贷款定价时考虑的重要因素。违约风险DR的系数为0.004,检验结果统计不显著。该系数非常小而且不显著,说明违约风险不是中国的商业银行贷款定价决策时主要考虑的因素。而在国际同类研究中,违约风险却是商业银行贷款定价时主要考虑的因素。可见,中国还需不断地完善贷款定价机制。流动性风险LR的系数为-0.004,检验结果统计显著。从理论上说,流动性风险越大,商业银行的净利差会更高。虽然实证结果与理论分析不一致,但是该系数非常小而且显著性也不高。这说明流动性风险也不是中国的商业银行贷款定价决策时主要考虑的因素。这并不影响我们对主要变量的分析。权益比率ER的系数为0.008,检验结果统计不显著。虽然实证结果与理论分析一致,但该系数非常小而且不显著,这说明权益比率也不是影响中国的商业银行贷款定价决策的主要因素。 非利息收入占比()的系数为-0.036,且在99%置信区间下是统计显著的。该系数为负,说明净利差与商业银行非传统业务发展存在反向关系,即商业银行非传统业务发展程度越高,商业银行的净利差越小,反之亦然。该结果验证了Carbó和Rodriguez[20]提出的非传统业务收入可能对净利差产生交叉补贴影响的结论,并与Lepetit,Nys和Rous[1]所得出的实证结果一致。这说明中国商业银行的传统业务与非传统业务间存在交叉销售的现象,商业银行通过给客户较低的贷款利率来保持与客户的长期关系,从而吸引客户开展更多的非传统业务。总体来看,商业银行通过降低贷款利率吸引客户开展非传统业务的策略,可以增加非利息收入进而提高商业银行的总收益。随着中国利率市场化改革的不断推进,传统业务竞争越加激烈,商业银行可以通过交叉销售的方式来吸引更多的客户以增加利润。 4.2.3 扩展模型(3)式 扩展模型(3)式的回归结果如下 括号中的数值表示回归系数的标准差。营业费用OE、利率风险IRR、非利息收入占比的回归结果在99%置信区间显著。流动性风险LR的回归结果在90%置信区间显著。其他变量的回归结果不显著。 扩展模型(3)式与扩展模型(2)式共同的解释变量的回归结果基本一致,反映出我们分析结果的可靠性。扩展模型(3)式中交易及金融衍生品收入占比()的系数为-0.003,手续费及佣金收入占比()的系数为-0.006,检验结果都是统计不显著。虽然检验结果不显著,但是我们从两个变量的系数大小比较来看,变量交易及金融衍生品收入占比()的系数绝对值明显小于变量手续费及佣金收入占比()的系数绝对值。相对而言,手续费及佣金业务对净利差的影响更加明显,商业银行更有可能通过手续费及佣金业务来增加长期客户的非传统业务量,通过增加的手续费及佣金收入弥补由贷款利率降低而减少的传统业务收入。 总之,非利息收入对净利差有直接影响。相比之下,手续费及佣金业务对净利差的影响更显著。这说明商业银行更倾向于通过增加的手续费及佣金业务收入来弥补贷款利率降低减少的传统业务收入,以实现银行利润的增长。 5 结论 随着中国利率市场化改革的不断深入,各银行间的传统业务竞争越来越激烈。为了实现利润增长,商业银行发展传统业务与非传统业务相结合的业务多元化模式非常重要。然而,商业银行开展非传统业务对传统业务的定价和收益将产生一定的影响。 本文将商业银行业务多元化细分为两个层面,以此研究业务多元化对净利差的影响。模型中的被解释变量净利差代表了商业银行传统业务的收益情况,也反映商业银行的存贷款定价行为。通过引入解释变量非利息收入占比(表示商业银行非传统业务的发展程度),分析非传统业务对传统业务收益的影响,揭示非传统业务对传统业务的定价的影响,从而检验交叉销售现象(第一个层面业务多元化对净利差的影响)。随后,在第一层面的基础上引入变量交易及金融衍生品收入占比和手续费及佣金收入占比,反映了第二个层面业务多元化对商业银行净利差的影响,检验哪种非传统业务的交叉销售更显著。 本文采用2003—2010年80家中国商业银行共495个非平衡面板数据作为样本,对业务多元化发展与净利差关系进行实证分析。实证结果表明:(1)中国商业银行传统业务与非传统业务间存在交叉销售的现象。商业银行给长期客户制定较低的贷款利率来维系客户关系,以增加客户在银行的非传统业务量。增加的非传统业务收入可以弥补贷款利率降低减少的传统业务收入。总体来看,商业银行通过降低贷款利率吸引客户开展非传统业务的策略,可以增加非利息收入,提高商业银行的总收益。随着中国利率市场化改革的不断推进,传统业务竞争越加激烈,商业银行可以通过交叉销售的方式来吸引更多的客户以增加利润。(2)与交易及金融衍生品业务相比,手续费及佣金业务对传统业务的影响更加明显。商业银行的交叉销售主要来自于手续费及佣金业务。因此,商业银行在交叉销售时更多关注的应该是手续费及佣金业务。 收稿日期:2013-04-23标签:流动性风险论文; 利率风险论文; 交叉销售论文; 营业费用论文; 商业银行论文; 银行风险论文; 非利息收入论文; 交易银行论文; 回归模型论文; 交易风险论文; 风险系数论文; 银行论文; 银行手续费论文; 风险模型论文; 传统金融论文; 银行贷款利率论文; 风险管理论文;