浅析巴西银行盈利能力的决定因素

吴鹏+耿雪

摘 要：为确定影响巴西银行盈利能力的因素，将因变量分为银行自身的因素和宏观因素，采用广义矩估计方法（GMM）对2000—2012年13年间巴西的103家银行进行了实证分析。研究发现，巴西银行的盈利能力与滞后的银行盈利能力、管理费用正相关，信贷风险、消费者价格指数（CPI）和实际国内生产总值的增长率（GDP）均与银行盈利能力负相关。

关键词：盈利能力；银行变量；宏观变量

中图分类号：F830.42 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）17-0247-04

一、简介

现今，金融业在经济中起着关键作用。大量证据显示，经济的快速增长基于一个健全的金融体系。盈利和体系健全的银行业对维护金融体系的稳定、改善经济增长并抵御金融冲击起着关键作用。银行业是全世界能够获得利润最高的行业之一，因此，被视为国家金融发展的基础，特别是对发展中国家未开发的金融体系来说。

The BRICs是金砖国家的缩写。巴西、俄罗斯、印度、南非及中国金砖五国现已成为了全世界的焦点，金融危机时，各国更加重视金砖五国对待金融危机时有效策略的选择。金融危机后巴西更是稳固了其在金砖国家中的地位，尽管巴西在全球经济危机后出现经济衰退和经济政策减少的负面影响。作为第八大经济实体，巴西迅速从全球金融危机中复苏，从而得到了更多的世界目光。因此，我选择了巴西银行为样本来研究银行的盈利能力。此外，巴西银行是拉丁美洲规模最大的银行业。巴西的第一家商业银行在19世纪初建立，到1964年，巴西银行建立了第一个中央银行来抵御通货膨胀的冲击。

本文的目的是确定巴西银行的盈利能力。García-Herrero （2009）表示，银行的盈利能力应该是一面镜子，反映股东的品行、银行的竞争力和银行管理的质量，其中包括风险和效率有关的管理工作。

二、方法和数据

（一）银行的盈利能力和变量选择

在过往的文献中，银行盈利变量可以由许多不同的指标反映。结合巴西银行业的实际情况和根据以前的文献，本文选择了两项指标来代表银行盈利能力，分别是平均资产收益率（ROAA）和净利息收益率（NIM）。资产回报率是用来衡量平均资产净利润的比例。净息差用净利息收入除以总资产来表示。

平均资产回报率（ROAA）是使用最广泛的衡量银行盈利的指标。Pasiouras Kosmidou（2007年）和Dietrich和Wanzenried（2010）在文章中选择盈利资产回报率反映银行盈利能力。资产回报率表示每单位平均资产产生的净利润。资产回报率越高，银行通过资产有效性产生的利润越高。资产回报率是由银行增加收入和储蓄资产提高的。

净利息收益率（NIM）也是银行盈利能力的重要指标之一。该指标是用百分比来衡量银行从投资和贷款中取得的利息收入与银行支付给债权人的利息之差。如果没有政府的干预，净利息收益率与银行密切相关。它更加关注于银行利息率带给银行利润的变化。较高的净息差使银行盈利能力更强。Heffernan和Fu（2010）也同样选择了净息差对中国银行1999—2006年期间的盈利能力进行分析研究。

本文选取自变量时分为了两个部分，即内在因素（银行自身变量）和外在因素（宏观变量）。

1.银行自身变量

本文选用6个银行自身变量。它们是资产充足率、银行规模、信贷风险、银行的流动性资产、贷款总额和管理费用。资产充足率由股权除以总资产的比例来表示，简称为EA；银行规模用总资产的对数来表示，简称为TA；风险准备金除以贷款额的比例表示信贷风险；银行的流行性资产由流动资产除以总资产的百分比表示；管理费用被表示为经营成本除以总资产。

2.宏观变量

本文选取消费者价格指数（CPI）、实际国内生产总值的增长率（GDP）和实际利率作为宏观变量，对银行利润的因素进行研究。

（二）研究方法

本文的研究目的是找出各个变量与银行利润之间的关系。通过以前的研究成果和结合巴西银行业的现状，本文主要选择两个指标代表银行利润去分析研究，它们是平均资产回报率（the return on average assets，ROAA）和净息差（ the net interest margin，NIM）。

事实上银行利润是一个不断变化的动态过程，本文不仅需要分析和比较在同一时间的各个截面数据，还需要结合时间序列来分析观察数据。由于每一家银行的数据每年都不一样，用二维数据模型很难分析影响银行利润的因素，所以本文选择动态面板数据模型来分析影响巴西银行业利润的主要因素。Mundlak （1961）和 Balestra与Nerlove （1966）第一次将动态面板模型引入到经济学的研究中来。Brewer和Lee （1986），Demirgü-Kunt和Huizinga （2000），Altunbas等人 （2007），Iannotta等人 （2007）和Agusman等人（2008）都用动态面板模型来研究经济学问题。然而，自相关性可能导致存在滞后一期的因变量作为解释变量。解释变量与随机干扰项之间可能存在潜在的关系，这样会导致一般的模型会产生截面部分的依赖性。Berger等人（2000）得出的结论表示，随着时间的推移银行盈利能力是一个持久的过程，它可能对宏观经济的冲击、在市场竞争的障碍和缺乏透明度的信息反映很敏感，这些影响都是序列相关。事实上，大多数国家的政府对金融市场都有或多或少的干预。García-Herrero等人（2009）指出银行间存在不易察觉的异质性。他们通过研究发现中国银行业盈利能力是一个更加持久的过程。不仅如此，银行特征的变量之间可能存在的因果关系会导致一个不可避免的内生性问题。银行的盈利能力强就像一个硬币有两面一样。利润高的银行会有更多的途径获取利润。García-Herrero等人也表示银行可以通过增加资产规模，增加普通股和投放更多的广告等方面获取更多的利润。然而，这样的高利润的银行同样也需要更多的员工，这也会给银行增加利润带来阻碍。因为增加员工数量可能会导致成本增加和降低运营的效率。因此，如果本文选自传统的动态面板模型来研究巴西银行业的利润，参数估计可能会有偏差和不一致导致一个不准确的结果。为了避免这些偏差和不一致，本文参考Athanasoglou等人（2008），Garcia-Herrero等人（2009） 与Andreas和Gabrielle （2010）所运用的改进后的方法，即 Arellano和Bover在1995年提出的广义矩估计方法（the Generalized Method of Moments，GMM）。endprint

银行利润的持久性由δ代表，δ介于0与1之间。当δ接近于1时，表示银行业间存在很大的竞争。当δ趋近于0时，说明银行业缺少竞争。GMM模型有3个显著性优势。GMM模型不需要精确的干扰项的信息，该模型允许随机误差项参照异方差性和序列相关，因此，GMM模型能够有效的消除内生性和未被注意到的异质性，从而获取更准确的结论。GMM模型可以获得一致的估计量。该模型不仅把滞后因变量作为工具变量，而且也考虑样本的异质性，因此它可以帮助本文获得比其他方法更加现实的估计。如果本文使用充足的工具变量，GMM模型将会使估计量更有效率。Nerlove （2002）通过研究表明，当T比较小时，即时间变量不多时，滞后盈利作为参数变量更加依赖研究方法，而用GMM模型能能到更令人信服的结论。因此，只要样本量丰富，在GMM模型中的估计量才会更有效率。

（三）数据

由于本文研究的影响银行利润的因素分为银行自身变量和宏观变量，所以本文所搜集的数据也来源于两个数据库。银行自身变量及代表银行利润的指标均来源于Bankscope（BSC）数据库。BSC数据库可以提供超过179个国家16年的银行金融年报。该数据库几乎可以提供所有的银行信息，包括银行的世界排名、国内排名、经济信息等数据。本文关于巴西银行的样本集选取了2000—2012年13年间103家在巴西国内有排名的银行进行分析研究。由于某些银行并不是所有年份的数据均很详细，所有本文的面板数据总共包含1 339个观察值。选择在巴西有世界排名的银行来分析。因此，本文排除了巴西中央银行，因为它是一家政策性银行。本文同时也排除了券商、非银行信贷机构和金融控股集团。

三、实证结果

（一）计量经济学方法

本文选择了2000—2012年的103家巴西银行作为样本。如果所选样本的时间数据太少则有可能输出不准确的方程。为了获得无差的结果，本文首先使用Fisher test进行了单位根检验，以检查有关数据的平稳性。因为Maddala 和Wu （1999）发现Fisher test中的P值在检测包括不平衡面板数据在内的所以面板数据都有良好的检验结果。检验结果表示除了消费者价格指数所以的变量都拒绝了不平稳的假设。

第二步，本文应用the Likelihood Ratio检验来比较个体固定效应和混合固定效应。经过检验发现，平均资产回报率（ROAA） 和净息差（NIM）的F值分别是1.386和8.245，这两个F值均大于F（96，752）的1.269 77，所以根据检验结果本文选择个体固定效应。

在本文建立回归模型之前，先对方程（1）进行豪斯曼检验来决定其是固定效应还是随机效应。经过比较检验结果之后，本文选择了固定效应模型。因为本文样本的截面数据大而时间数据相对小，所以本文选择广义矩估计方法（GMM）来分别检验巴西银行的盈利能力，它分别由平均资产回报率（ROAA） 和净息差（NIM）代表。本文用汉森测试检验这两个代表银行盈利能力的测量值时发现所有的P值都大于5%，因此，本文拒绝了关于过度识别的原假设。

（二）实证结果

表1展示了主要的变量分别与平均资产回报率（ROAA） 和净息差（NIM）的关系。表1的第一列（GMM_ROAA）反映了平均资产回报率（ROAA）的检验结果，第二列反映了净息差（NIM）的检验结果。

1.平均资产回报率（ROAA）的结果解释

平均资产回报率（ROAA）在早前关于银行盈利能力的文献中已经被广泛运用，因为它能综合检验银行的利润。平均资产回报率（ROAA）高，表明银行通过增加资产和减少开支上有很好的表现；反之亦然。

在检验平均资产回报率（ROAA）的关系中，滞后项的数值是0.12.这表示银行的盈利能力与前一年的盈利能力成正相关的关系。这一结果说明巴西银行的收入是持续的，也就是说上一个年度的银行利润后影响下一个年度的利润。银行盈利的持久性是一个竞争的信号。滞后项的系数几乎为零，这表明了巴西银行业存在非常强的竞争性。在金融业日趋开放和经济一体化的大背景下，商业银行和外资银行在巴西迅速崛起。这导致了更加激烈的竞争。

资产充足率在回归方程中的系数是0.04，其P值是0.00。该结果表明资产充足率和平均资产回报率（ROAA）是正相关关系。巴西银行业的金融形势足够良性。银行在良好的金融条件下能够有更多机会和更加有能力改善银行的效率和银行利润。

然而，与资本充足率不同，本文从回归模型的结果观察出银行规模与平均资产回报率（ROAA）有明显的负相关关系。由于银行规模这个变量的系数是-1.33，说明了对于巴西的银行而言，规模变大不能使得银行能力增加，大银行的盈利能力反而不如小银行。虽然大银行通过更加多元化的产品获利，但是大银行在处理业务时会有更加复杂的流程。不仅如此，大银行也因拥有更多的员工而导致降低了效率却增加了成本投入。与之相反，小银行发展分支机构的速度远远高于大银行，所以小银行的盈利能力比大银行强。Athanasoglou 等人（2008）的研究也获得了与本文一样的结果。

风险准备金除以贷款额的比例表示信贷风险的系数是-0.01，该变量对平均资产回报率（ROAA）也有负相关的影响，即巴西的银行信贷风险越高其盈利能力越低。贷款损失准备取决于借款人的还款能力、意愿和其他的因素。信贷风险越大，则银行损失借款者还款的风险越高。Athanasoglou （2008）也指出了信用风险与银行利润负相关。银行是一个风险厌恶者，总是期待最大的利润。

在巴西银行业，由流动资产除以总资产的百分比表示的银行的流动性资产与平均资产回报率（ROAA）有显著正相关关系。如果银行资产有更好的流动性，银行就可以使资产更有效率从而提高利润率。

贷款总额与平均资产回报率（ROAA）有显著正相关。该因变量的系数是0.01，这说明贷款数额越高则银行的利润也越高。银行的利润主要来源于贷款的利息，巴西的银行也是同样的情况，因此，巴西的各家银行也应该鼓励更多的贷款以获得更高的利润。endprint

管理费用的系数是0.58，这说明在巴西银行业的管理费用和平均资产回报率（ROAA）有显著正相关。因为经济全球化和产品的多样性，银行的中间业务慢慢成为了主要的银行收入。虽然中间业务导致费用支出增长，但是更多的银行业务必然将带来银行利润。

除了银行本身的因素会影响银行利润之外，宏观变量也同样会影响银行的盈利能力。消费者价格指数（CPI）、实际国内生产总值的增长率（GDP）和实际利率作为宏观变量均和银行利润负相关。代表通货膨胀的消费者价格指数（CPI）系数是-0.04，这表示支出的增加高于收入的增加。如果的通货膨胀的预测不准确，则会导致银行不能及时调整利率。由于通货膨胀导致银行的利润不能抵消银行的额外支出。实际国内生产总值的增长率（GDP）的系数是-0.08，同样与平均资产回报率（ROAA）是负相关关系，即银行的利润会因为国内生产总值的增长率上升而下降。García-Herrero等人（2009）通过实验也得出了平均资产回报率（ROAA）与实际国内生产总值的增长率（GDP）负相关，因为在巴西的银行基本不会被外部环境影响。对于巴西银行，越高的实际利率越是和平均资产回报率（ROAA）之间存在显著负相关。因为存款是巴西银行的主要业务一，实际利率越高，则需要支付给客户越高的利息，这就导致了巴西的银行增加了更多的支出从而减少了利润，因此，实际利率越高，则巴西的银行利润越低。

2.净利息收益率（NIM）的结果解释

表1中的第二列列出了用净利息收益率（NIM）代表银行盈利能力与各个变量之间的关系。净利息收益率（NIM）用贷款及其他资产的利息收入减去利息支出除以平均资产。净利息收益率越高表明银行的盈利能力越强。这个测量值更加关注利息的变化。在巴西的银行中，净利息收益率的滞后变量同样与净利息收益率（NIM）正相关。本文通过观察模型结果发现，一部分银行自身变量，如资产充足率、银行的流动性资产和贷款总额均与净利息收益率（NIM）呈现负相关关系。巴西银行的流动性资产过多可能导致金融风险增加，并且降低抵御金融危机的能力。实际利率则对净利息收益率（NIM）有正相关关系，因为净利息收益率（NIM）更加关注与利息的变化。其他的银行自身变量和宏观变量均得出了与平均资产回报率（ROAA）相同的结果，在这里本文就不一一赘述。

四、结论

在本文中，笔者使用了避免不一致和偏差的广义矩估计方法（GMM）确定什么是巴西银行盈利的决定因素。选择的平衡面板数据集涵盖了2000—2012年期间约103巴西银行；巴西银行的盈利能力分别用平均资产收益率（ROAA）和净利息收益率（NIM）来表示。

本文根据回归方程得出的结果，发现用平均资产回报率（ROAA）和净利息收益率（NIM）来表示巴西银行业利润均与滞后一期的银行利润有显著正相关关系；相反，信贷风险越高则会减少银行的利润。除此之外，对于巴西银行业而言，管理费用越高可能导致银行的利润越高。虽然巴西银行的中间业务增多会使操作费用增加，但是中间业务能给银行带来更大的利润。而宏观变量中，消费者价格指数（CPI）和实际国内生产总值的增长率（GDP）都与银行盈利能力负相关。

虽然笔者选择了2000—2012年间103家巴西银行来测试银行的盈利状况并且包含了代表影响银行利润的主要因素，但结果中还是会存在限制。银行的盈利能力应该由综合因素影响，包括合并和收购、职工教育水平等方面，这些因素在今后进一步研究中都应该被考虑进来。总体来说，本文基本完成了预期目标，说明了巴西银行的盈利能力与银行自身的因素和宏观经济因素的关系。

参考文献：

[1] 陆静，阿拉腾苏道，尹宇明.中国商业银行盈利能力的影响因素——基于1997—2010年数据的实证分析[J].金融论坛，2013，（1）：

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[3] Athanasoglou，P.，Brissimis，S.，Delis，M.，2008.Bank-specific，industry-specific and macroeconomic determinants of bank profitability.

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[5] García-Herrero，A.，Gavilá，S.，Santabárbara，D.，2009.What explains the low profitability of Chinese banks？ Journal of Banking and

Finance 33（11），2080-2092.

[6] Maddala，G.S.，Wu，S.，1999.A comparative study of unit root tests with panel data and a new simple test.Oxford Bulletin of

Economics and Statistics 61，631-652.

[7] Pasiouras，F.，Kosmidou，K.，2007.Factors influencing the profitability of domestic and foreign commercial banks in the European

Union.Research in International Business and Finance 21（2），222-237.

[8] Zhang，J.，Jiang，C.，Qu，B.，Wang，P.，2013.Market concentration，risk-taking，and bank performance： Evidence from emerging

economies.International Review of Financial Analysis 30（2013），149-157.

[责任编辑 仲 琪]endprint

管理费用的系数是0.58，这说明在巴西银行业的管理费用和平均资产回报率（ROAA）有显著正相关。因为经济全球化和产品的多样性，银行的中间业务慢慢成为了主要的银行收入。虽然中间业务导致费用支出增长，但是更多的银行业务必然将带来银行利润。

除了银行本身的因素会影响银行利润之外，宏观变量也同样会影响银行的盈利能力。消费者价格指数（CPI）、实际国内生产总值的增长率（GDP）和实际利率作为宏观变量均和银行利润负相关。代表通货膨胀的消费者价格指数（CPI）系数是-0.04，这表示支出的增加高于收入的增加。如果的通货膨胀的预测不准确，则会导致银行不能及时调整利率。由于通货膨胀导致银行的利润不能抵消银行的额外支出。实际国内生产总值的增长率（GDP）的系数是-0.08，同样与平均资产回报率（ROAA）是负相关关系，即银行的利润会因为国内生产总值的增长率上升而下降。García-Herrero等人（2009）通过实验也得出了平均资产回报率（ROAA）与实际国内生产总值的增长率（GDP）负相关，因为在巴西的银行基本不会被外部环境影响。对于巴西银行，越高的实际利率越是和平均资产回报率（ROAA）之间存在显著负相关。因为存款是巴西银行的主要业务一，实际利率越高，则需要支付给客户越高的利息，这就导致了巴西的银行增加了更多的支出从而减少了利润，因此，实际利率越高，则巴西的银行利润越低。

2.净利息收益率（NIM）的结果解释

表1中的第二列列出了用净利息收益率（NIM）代表银行盈利能力与各个变量之间的关系。净利息收益率（NIM）用贷款及其他资产的利息收入减去利息支出除以平均资产。净利息收益率越高表明银行的盈利能力越强。这个测量值更加关注利息的变化。在巴西的银行中，净利息收益率的滞后变量同样与净利息收益率（NIM）正相关。本文通过观察模型结果发现，一部分银行自身变量，如资产充足率、银行的流动性资产和贷款总额均与净利息收益率（NIM）呈现负相关关系。巴西银行的流动性资产过多可能导致金融风险增加，并且降低抵御金融危机的能力。实际利率则对净利息收益率（NIM）有正相关关系，因为净利息收益率（NIM）更加关注与利息的变化。其他的银行自身变量和宏观变量均得出了与平均资产回报率（ROAA）相同的结果，在这里本文就不一一赘述。

四、结论

在本文中，笔者使用了避免不一致和偏差的广义矩估计方法（GMM）确定什么是巴西银行盈利的决定因素。选择的平衡面板数据集涵盖了2000—2012年期间约103巴西银行；巴西银行的盈利能力分别用平均资产收益率（ROAA）和净利息收益率（NIM）来表示。

本文根据回归方程得出的结果，发现用平均资产回报率（ROAA）和净利息收益率（NIM）来表示巴西银行业利润均与滞后一期的银行利润有显著正相关关系；相反，信贷风险越高则会减少银行的利润。除此之外，对于巴西银行业而言，管理费用越高可能导致银行的利润越高。虽然巴西银行的中间业务增多会使操作费用增加，但是中间业务能给银行带来更大的利润。而宏观变量中，消费者价格指数（CPI）和实际国内生产总值的增长率（GDP）都与银行盈利能力负相关。

虽然笔者选择了2000—2012年间103家巴西银行来测试银行的盈利状况并且包含了代表影响银行利润的主要因素，但结果中还是会存在限制。银行的盈利能力应该由综合因素影响，包括合并和收购、职工教育水平等方面，这些因素在今后进一步研究中都应该被考虑进来。总体来说，本文基本完成了预期目标，说明了巴西银行的盈利能力与银行自身的因素和宏观经济因素的关系。

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[8] Zhang，J.，Jiang，C.，Qu，B.，Wang，P.，2013.Market concentration，risk-taking，and bank performance： Evidence from emerging

economies.International Review of Financial Analysis 30（2013），149-157.

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管理费用的系数是0.58，这说明在巴西银行业的管理费用和平均资产回报率（ROAA）有显著正相关。因为经济全球化和产品的多样性，银行的中间业务慢慢成为了主要的银行收入。虽然中间业务导致费用支出增长，但是更多的银行业务必然将带来银行利润。

除了银行本身的因素会影响银行利润之外，宏观变量也同样会影响银行的盈利能力。消费者价格指数（CPI）、实际国内生产总值的增长率（GDP）和实际利率作为宏观变量均和银行利润负相关。代表通货膨胀的消费者价格指数（CPI）系数是-0.04，这表示支出的增加高于收入的增加。如果的通货膨胀的预测不准确，则会导致银行不能及时调整利率。由于通货膨胀导致银行的利润不能抵消银行的额外支出。实际国内生产总值的增长率（GDP）的系数是-0.08，同样与平均资产回报率（ROAA）是负相关关系，即银行的利润会因为国内生产总值的增长率上升而下降。García-Herrero等人（2009）通过实验也得出了平均资产回报率（ROAA）与实际国内生产总值的增长率（GDP）负相关，因为在巴西的银行基本不会被外部环境影响。对于巴西银行，越高的实际利率越是和平均资产回报率（ROAA）之间存在显著负相关。因为存款是巴西银行的主要业务一，实际利率越高，则需要支付给客户越高的利息，这就导致了巴西的银行增加了更多的支出从而减少了利润，因此，实际利率越高，则巴西的银行利润越低。

2.净利息收益率（NIM）的结果解释

表1中的第二列列出了用净利息收益率（NIM）代表银行盈利能力与各个变量之间的关系。净利息收益率（NIM）用贷款及其他资产的利息收入减去利息支出除以平均资产。净利息收益率越高表明银行的盈利能力越强。这个测量值更加关注利息的变化。在巴西的银行中，净利息收益率的滞后变量同样与净利息收益率（NIM）正相关。本文通过观察模型结果发现，一部分银行自身变量，如资产充足率、银行的流动性资产和贷款总额均与净利息收益率（NIM）呈现负相关关系。巴西银行的流动性资产过多可能导致金融风险增加，并且降低抵御金融危机的能力。实际利率则对净利息收益率（NIM）有正相关关系，因为净利息收益率（NIM）更加关注与利息的变化。其他的银行自身变量和宏观变量均得出了与平均资产回报率（ROAA）相同的结果，在这里本文就不一一赘述。

四、结论

在本文中，笔者使用了避免不一致和偏差的广义矩估计方法（GMM）确定什么是巴西银行盈利的决定因素。选择的平衡面板数据集涵盖了2000—2012年期间约103巴西银行；巴西银行的盈利能力分别用平均资产收益率（ROAA）和净利息收益率（NIM）来表示。

本文根据回归方程得出的结果，发现用平均资产回报率（ROAA）和净利息收益率（NIM）来表示巴西银行业利润均与滞后一期的银行利润有显著正相关关系；相反，信贷风险越高则会减少银行的利润。除此之外，对于巴西银行业而言，管理费用越高可能导致银行的利润越高。虽然巴西银行的中间业务增多会使操作费用增加，但是中间业务能给银行带来更大的利润。而宏观变量中，消费者价格指数（CPI）和实际国内生产总值的增长率（GDP）都与银行盈利能力负相关。

虽然笔者选择了2000—2012年间103家巴西银行来测试银行的盈利状况并且包含了代表影响银行利润的主要因素，但结果中还是会存在限制。银行的盈利能力应该由综合因素影响，包括合并和收购、职工教育水平等方面，这些因素在今后进一步研究中都应该被考虑进来。总体来说，本文基本完成了预期目标，说明了巴西银行的盈利能力与银行自身的因素和宏观经济因素的关系。

参考文献：

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[8] Zhang，J.，Jiang，C.，Qu，B.，Wang，P.，2013.Market concentration，risk-taking，and bank performance： Evidence from emerging

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