非利息收入、收入多元化与银行绩效——基于中国银行业的动态面板GMM估计

黄　国　妍

(上海师范大学 商学院 ,上海　200234)*

一、引　言

上世纪80年代以来欧美等发达国家的银行业都把发展非利息业务、提升多元化程度作为银行的发展方向之一。因为传统观点[1]认为非利息收入增加，收入多元化程度必然随之提升，银行可以获得规模经济和范围经济以及多元化的好处，从而有助于降低成本，改善银行的绩效水平。正是基于此观点，美、英等国银行业在完成利率市场化改革后都经历了净息差不断收窄，商业银行非利息收入占比和收入多元化程度不断提高的过程。但金融危机期间，非利息业务尤其是交易业务与投资银行业务却使国际银行业遭受重创，促使银行业和监管当局重新反思非利息业务、收入多元化与银行绩效的关系。从国际银行业的实践和相关的实证研究来看，非利息收入和多元化程度提升并不必然改善银行绩效。尽管发展非利息业务有助于发挥收入多元化效应，但非利息收入占比提高并不等同于收入多元化程度提升，两者对银行绩效的影响存在差异。此外，非利息收入的不同组成部分如手续费佣金收入、交易业务收入和其它非利息收入对银行绩效的影响也存在显著差异。

近年来中国银行业发展迅速，盈利能力和影响力不断提升。但随着各项金融改革的加速推进，利率市场化改革的基本完成，日趋严格的资本监管要求，不断涌现的金融创新特别是互联网金融崛起对银行业的冲击，使得商业银行面临更为激烈的竞争，商业银行传统的“拼规模”“吃利差”的盈利模式受到挑战。基于提高非利息收入占比能够改善银行绩效的观点，某些银行增加盈利能力的第一反应就是大力开展多元化经营，发展非利息业务，提高非利息收入占比，并大量使用杠杆来增加收益。而过高的净利息收入则被视为收入结构不合理，缺乏竞争力的表现。但事实上，非利息收入、收入多元化、非利息收入不同组成部分对银行绩效的影响比较复杂。已有的研究多是笼统地说明非利息收入对银行绩效的影响，极少关注非利息收入与收入多元化、以及非利息收入的不同组成部分对银行绩效的差异影响，因此，基于中国银行业的实际情况，有必要探讨非利息收入结构、收入多元化与商业银行绩效的关系，这对商业银行调整经营策略、提高盈利能力，实现可持续发展具有重要意义 。

二、文献综述

国内外相关文献在探讨商业银行非利息收入占比提高、收入多元化对商业银行的影响时，更多是从银行风险的角度，对银行绩效影响的关注并不多，理论与实证分析得出的结论也并不一致，尤其对于非利息收入、收入多元化是否改善银行绩效结论存在显著差异。代表性的观点有如下三种：

1．非利息收入、收入多元化对商业银行绩效水平有积极影响。一些针对美国、欧洲银行业的实证研究支持银行收入多元化改善银行绩效的结论。如Smith(2003)研究表明，欧洲银行业非利息收入与利息收入负相关，因此，增加非利息收入有利于分散风险，稳定收益[2]。Chiorazzo等 (2008)研究表明，意大利银行业非利息收入和风险调整绩效正相关[1]。Busch 和Kick(2009)研究表明，较高的非利息收入业务对德国全能银行的风险调整绩效都有积极的影响[3]。Saunders等(2014)对2002-2013年美国银行业的实证研究表明，非利息收入水平越高，通常盈利能力越强[4]。国内一些学者也认为银行非利息收入、收入多元化有利于改善银行绩效，降低银行风险，且国有银行多元化收益多于中小银行[5，6]。尚妍等(2016)认为非传统业务可显著提高国外商业银行的长短期绩效，多元化可显著提升我国大型商业银行的经营绩效，非利息收入对我国上市银行短期绩效影响比较显著[7]。

2．非利息收入、收入多元化与银行绩效负相关[8]。大量的研究表明多元化对改善银行绩效作用并不明显，甚至负相关。Gischer和Jüttner (2003)对OECD国家银行业的研究表明，ROA和非利息收入占比负相关。De Young和 Rice(2004)研究表明，缺少多元化效应对盈利能力积极影响的证据[9]。Stiroh 和Rumble(2006)研究显示，直接多元化的好处并不明显，规模经济的证据也不充分[10]。Berger等(2010)对中国银行业的研究表明，四个维度(贷款、存款、资产和地理)的多元化都会降低银行收益、提高经营成本[11]。国内孙浦阳等(2011)研究表明，金融服务多样化对银行收益产生负面影响[12]。李明辉等(2014)研究表明，非利息业务水平提高不能明显提高银行盈利水平，而且导致传统业务收益率降低[13]。李广子、张翼(2016)发现非信贷业务降低银行绩效，且非信贷业务较高的波动性也会增加银行经营风险[14]。

3．非利息收入、收入多元化与银行绩效关系比较复杂。一些研究特别是最新的研究表明，非利息收入、收入多元化与银行绩效的关系比较复杂。Demirgü-Kunt和Huizinga(2010)研究发现，ROA与费用收入呈U型关系，即专注于利息收入或费用收入的银行ROA比两者混合要高[15]。Liu、 Reichert 和Graich (2013)对美国银行持股公司的研究表明，费用收入多元化对银行绩效有较强的积极影响，而表外业务多元化对银行的收益具有不利影响[16]。 Christian和 Raymond(2013)研究表明，尽管银行业商业模式变革，但与传统银行业务相关的手续费与佣金净收入是最稳定的对风险调整回报贡献最大的收入来源，而交易收入等非利息收入在金融危机阶段是银行风险的根源[17]。国内黄隽、章艳红(2010)认为非利息收入在拓展银行利润来源渠道的同时，也给银行带来了更大的风险，且银行风险随资产规模增大而加大[18]。刘孟飞(2012)认为多元化有效降低了风险，但对绩效影响并不明显[19]。李梦雨(2014)认为综合经营有利于上市银行管理水平和盈利能力的提升，但对非上市银行则是严重的负面影响[20]。

从相关的文献及实证分析来看，非利息收入、收入多元化对银行绩效的影响研究结论差异较大，存在较大的争议。主要原因在于研究的制度背景、金融环境等存在显著的国别差异，而且选取的数据、变量、研究的角度差异巨大。因此，基于中国银行业近年来的发展及收入结构的变化，本文同时选取非利息收入占比和收入多元化指数两个指标客观评估收入多元化对银行盈利能力影响，并采用动态面板模型广义矩估计(Generalized Method of Moments,GMM)，从银行绩效财务指标、盈利能力稳定性和风险调整回报三方面衡量商业银行的绩效水平，以探究结论差异背后的原因。

三、研究设计

(一)样本与数据

考虑到短期数据不足以反映中国银行业收入结构变迁发展全貌，以及非上市银行数据的大量缺失，本文选取16家上市商业银行2003-2016年年度数据，数据主要来源于WIND数据库，缺失的数据则由《中国金融年鉴2002-2006》和银行年度报告补齐。

(二)变量选取与说明

1．被解释变量的选取。从三个层面考察银行的盈利水平：(1)标准利润比率，采用资产回报率(ROA)和股权回报率(ROE)作为银行盈利水平的代理变量。(2)用资产回报率的标准差(SDROA)来衡量银行收入的波动性(稳定性)。(3)考虑到风险因素后的银行风险调整回报，即单位风险的会计收益，采用风险调整资产回报率(RAROA)，定义为年资产回报率与其标准差之比。

2．解释变量的选取。发展非利息收入虽然在一定程度上可以提升多元化程度，但两者对银行盈利能力的影响方向可能并不一致，因此，同时采用非利息收入占营业收入的比重(SHNON)与收入多元化指数(DIV)为解释变量。同时借鉴衡量产业集中度的HHI指数(Herfindahl-Hirschman Index，HHI)，用净利息收入占营业收入的相对比重(SHNET)和SHNON建立收入多元化指数(DIV)，DIV取值在0～0.5之间，值越大代表多元化程度越高。DIV指数定义如下：

(1)

3．控制变量的选取。首先，考虑到利率市场化改革对商业银行盈利能力的影响，引入净息差NIM。其次，有较多的研究认为资产规模是影响银行收益的重要指标，因此，引入资产规模与资产增长率。

4．变量的描述性统计。表1显示了主要变量的说明与描述性统计。我国银行业收入结构依然以利息收入为主，非利息收入占比和多元化程度并不高，但均呈上升趋势。反映了商业银行近年来在积极寻求收入多元化，但各家银行非利息收入占比和收入多元化程度参差不齐。绩效指标波动较大，但总体改善，说明商业银行盈利能力在提升，但银行间差异巨大。

表1　 变量说明与描述性统计

(三)模型构建

本文主要研究非利息收入、收入多元化与银行绩效关系，但一些变量由于经济个体行为的连续性、惯性和偏好等影响，经济行为可能是一个动态变化的过程，即某些变量可能依赖自身的滞后值。在面板数据模型中，如果加入了被解释变量的滞后项，以揭示被解释变量的动态变化过程，则称为动态面板模型。相比静态面板模型，动态面板模型可以有效解决内生性、异方差性和自相关性等问题，在估计模型系数方面也更连续有效。因此，建立如下动态面板模型来反映银行非利息收入、收入多元化与银行盈利能力的关系：

Yi,t=α+ω1Yi,t-1+β1DIVi,t+β2SHNONi,t+

(2)

其中Yi是衡量银行绩效水平的指标，代表银行i在t年的ROA、ROE，或风险调整回报率RAROA或银行收入水平波动性SDROA；Yi,t-1表示为银行绩效指标的一阶滞后值，系数ω1反映了银行绩效指标的持续性大小，如果该值趋近于0，表明银行绩效指标持续性相对较弱；Xm是一组银行控制变量；εi,t为扰动项。

对于动态面板模型，因为存在被解释变量的滞后项，容易导致内生性、测量偏误等问题。动态面板模型的广义矩估计方法(GMM/DPD)，借助于适当的工具变量可以有效解决这一问题。在应用GMM/DPD估计时通常采用两种方法来检验工具的有效性：一是过度识别约束检验，检验所采取的工具变量是否存在过度识别问题，即Sargan检验，原假设为GMM方法所选取的工具变量不存在过度识别约束，工具变量设定有效；二是自相关检验，即Arellano Bond检验，原假设为随机误差项不存在序列相关性[17]。

四、实证结果与分析

(一)基本模型估算分析

收入多元化指数、非利息收入占比与银行绩效关系基准模型估计结果见表2、表3。表中分别列示了收入多元化与非利息收入占比对银行绩效指标的动态面板GMM估计结果，同时给出模型的混合最小二乘估计(OLS)结果和固定效应估计(FEE)结果，以检验模型估计结果的合理性。从GMM/DPD的两个相关检验结果来看，Sargan检验的P值都大于0.1，不能拒绝原假设，工具变量不存在过度识别问题，工具设定合理有效。自相关检验结果显示AR(1)小于0.1，虽然存在一阶自相关，但通常关注的是二阶不相关，而AR(2)均大于0.1，拒绝原假设，说明不存在二阶序列相关问题。检验结果均显示模型设定合理。三种估计方法均显示银行绩效指标的一阶滞后值的系数不为0，且均显著，说明银行绩效指标存在较为显著的连续性特征。由于ROE标准差和波动较大，ROE方程的拟合度远低于ROA方程，而且风险调整绩效RAROE方程估计结果不够显著，因此，在分析风险调整回报时只针对SDROA和RAROA进行分析。

表2　收入多元化与银行绩效水平估计结果

注：(1)括号内表示t值。(2)*、**、和***分别表示在10%、5%和1%水平上显著。(3)P-Sargan是Sargan检验的P值，检验GMM方法所选取的工具变量是否存在过度识别问题。(4)P-AR(1)和P-AR(2)检验随机误差项是否存在序列相关性。如无特别说明，表3、表4、表5注相同。

表3　 收入多元化与银行风险调整回报估计结果

1．银行收入多元化指标DIV与银行绩效指标ROA、ROE呈显著正相关关系。OLS、FEE和GMM/DPD三种方法估计的系数均为正且都比较显著。GMM/DPD估计显示DIV对银行绩效指标ROA影响的系数更大，积极影响更为显著。说明银行收入多元化程度的提升能够显著改善银行绩效。

2．收入多元化指标DIV与银行收入波动SDROA负相关，与风险调整绩效指标RAROA正相关。说明我国商业银行积极寻求收入多元化可有效地降低收入波动，稳定银行收益，增加银行风险调整回报。多元化的收入结构能够提供相对稳定的收入来源，有效地发挥资产组合分散风险，改善风险调整回报的作用。

3．非利息收入占比与银行绩效负相关。三种估计方法都显示非利息收入占比SHNON与银行绩效指标ROA、ROE和风险调整绩效RAROA负相关，SHNON与银行收入波动SDROA正相关。说明非利息收入水平的提高会降低银行绩效水平，显著增加银行收入波动，降低银行风险调整回报。原因在于非利息业务更具波动性，但并不必然比传统利息业务利润更高，而且过度依赖非利息收入对银行财务稳定的影响是负的。

(二)稳健性检验

1.非利息收入分解、收入多元化指标重构与银行绩效。收入多元化指标DIV存在缺陷，即使基础产品组合未变，DIV值仍然可能变化。例如，银行降低贷款利率但同时增加贷款的相关费用，如承诺费等，尽管保持总收入不变，但DIV值也会发生变化[1]。因此，本文采用收入多元化指数的替代变量DIVC对回归结果进行稳健性检验，将非利息收入分解为手续费与佣金净收入(FEE)和其它非利息收入(OTHER)两部分①，构建新的收入多元化指数DIVC，公式如下：

(3)

引入DIVC，SHFEE和SHOTHER，基础动态面板模型调整如下：

Yi,t=α+ω1Yi,t-1+β1DIVCi,t+β2SHFEEi,t+

(4)

表4 给出了方程4的回归结果。DIVC与银行绩效指标显著正相关，说明收入多元化能够改善银行绩效和风险调整回报。手续费与佣金净收入对ROA与风险调整绩效RAROA均有积极显著的影响，其他非利息收入SHOTHER则与银行绩效指标ROA显著负相关。说明手续费与佣金收入是商业银行最稳定的收入来源，对银行的绩效水平有显著稳定的改善作用。而其他非利息收入是商业银行风险和波动的根源，对银行绩效产生严重的负面影响。

表4　非利息收入分解、多元化指标重构与银行绩效估计结果

2.不同类型银行收入多元化、非利息收入与银行绩效。根据万德数据库分类，将商业银行分为多元化银行与区域性银行，因此，剔除三家区域性银行②后以13家多元化银行为样本，估算结果显示前述结论成立(参见表5)。对比前述估算结果，对多元化银行而言收入多元化的积极影响更为显著，而非利息收入特别是其它非利息收入对银行绩效的负面影响也更为显著。

此外，本文还采用了其它的稳健性检验方法，一是采用分时段样本，金融危机后收入多元化程度与非利息收入稳步增长，因此，以16家银行2008-2016年年度数据为样本进行估算，估计结果显示模型主要变量的符号与显著性没有变化，结论成立③；二是给出了OLS、FEE估计作为GMM/DPD估计的参照；三是综合采用ROA、SDROA、RAROA等多个指标来衡量收入多元化对商业银行绩效的影响，充分说明了计量结果的可信度与稳健性。

(三)非利息收入双刃属性、多元化效应与银行绩效

收入多元化的几个指标DIV与SHNON、DIVC与非利息收入的不同组成部分SHFEE和SHOTHER对银行绩效和风险调整绩效水平的影响得出的结论看似矛盾，却与Stiroh(2003)的观点以及国际银行业的实践情况一致。究其原因，主要源于非利息收入的双刃属性导致的三种效应综合作用的结果：第一，直接敞口效应(Direct Exposure Effect)。非利息收入使商业银行直接暴露于非利息业务所带来的风险，甚至给银行带来巨大损失，特别是那些容易受到经济周期和市场风险影响的投资交易业务、汇兑、公允价值变动等其它非利息业务，因此，直接降低了银行的绩效水平。第二，间接多元化效应(Indirect Diversification)。目前我国商业银行主要依赖净利息收入，非利息收入占比相对较低，非利息收入的增加能够使多元化程度提升，较好地发挥了收入多元化效应，因此，能够显著改善银行绩效水平。第三，非利息收入的冲销效应(Offset Effect)。过多依赖非利息收入会增加收益波动，在一定程度上冲销多元化所带来的收益[22]。由于非利息业务特别是其它非利息收入导致收入波动增加，引致的直接敞口效应和冲销效应降低了银行绩效和风险调整回报，因此，非利息收入与银行绩效指标负相关。

表5　多元化银行收入多元化、非利息收入结构与银行绩效动态面板GMM/DPD估计结果

注：(1)限于篇幅仅列出动态面板GMM/DPD估算结果。(2)代表LROA或LSDROA或LRAROA。

五、结论与建议

本文运用动态面板模型对我国商业银行的收入多元化与银行绩效进行了实证研究，得出的结论和建议如下：

1．收入多元化指数的提升对银行绩效有比较显著积极的影响。现阶段我国商业银行存贷利差不断收窄，面临的竞争加剧，银行需要拓展新的业务和收入来源，主要银行也在积极开展多元化经营。对非利息收入占比较低的银行，收入多元化程度有较大的提升空间，应积极发展非利息业务，提高收入多元化程度和水平，最大限度发挥多元化经营所带来的好处，实现多元化经营的协同效应、规模经济、范围经济和风险分散效应，从而提高银行绩效水平，提高单位风险的会计收益。

2．非利息收入份额的提高与银行绩效负相关。主要原因在于非利息业务所带来的风险增加了银行收入波动，降低了银行绩效与风险调整回报。因此，应客观看待非利息业务对银行绩效的影响，银行应根据自身定位与风险控制能力选择最优的多元化水平，发挥收入多元化的积极作用，适度扩张非利息业务的同时加强非利息业务的风险防范与管理，促进非利息业务的健康持续发展，降低非利息业务对银行绩效的不利影响。

3．手续费与佣金业务是银行稳定的非利息收入来源，对银行的绩效以及风险调整回报都有显著的正面影响。因此，银行应该充分利用现有的资源和优势，开展差异化竞争，大力发展手续费与佣金业务，如银行卡业务、顾问和咨询、代理业务、结算与清算、电子银行业务、债券承销等。同时，银行应谨慎拓展其它非利息业务，特别是拓展与投资收益、汇兑损益、公允价值变动相关的业务时，要科学评估相应的风险，做好风险预案，加强风险管理，才能发挥收入多元化的积极影响。

注释：

① 根据2006年颁布的新会计准则，中国商业银行的非利息收入包括手续费与佣金净收入、投资收益、公允价值变动收益、汇兑收益和其它经营净损益五个部分。其中，2003-2016年手续费与佣金净收入占营业收入的比重SHFEE平均为12.42%，其它非利息收入合计占营业收入的比重SHOTHER平均为6.18%，而且其它非利息收入的波动相对更大。

② 万德数据库分类的多元化银行包括国内上市银行中的5家国有大型商业银行和8家股份制商业银行，合计13家银行。其它上市银行均为区域性银行。参照万德统计口径，本文多元化银行为剔除了北京银行、南京银行、宁波银行三家银行后的13家样本银行。

③出于节省篇幅考虑，没有报告稳健性检验估算结果，备索。

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