許付常+++王傳東

摘 ? 要：本文以我國2006—2013年間30家銀行的平衡面板數(shù)據(jù)為研究對象，考察非利息收入和銀行經(jīng)營風險的關(guān)系。實證結(jié)果表明：非利息收入顯著減小了國有大型商業(yè)銀行的經(jīng)營風險，但卻顯著增大了全國性股份制商業(yè)銀行和地方性商業(yè)銀行的經(jīng)營風險;銀行資產(chǎn)規(guī)模與其經(jīng)營風險成顯著負相關(guān)關(guān)系，即資產(chǎn)規(guī)模越大，銀行所面臨的經(jīng)營風險越小，反之則經(jīng)營風險越大。研究成果對現(xiàn)階段我國商業(yè)銀行開展非利息業(yè)務(wù)有一定的參考價值。

關(guān)鍵詞：非利息收入;經(jīng)營風險;資產(chǎn)規(guī)模

中圖分類號：F830.5 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：B ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1674-0017-2015（4）-0010-06

一、引言

近年來，國內(nèi)商業(yè)銀行越來越重視對非利息收入業(yè)務(wù)的創(chuàng)新和研發(fā)，圖1顯示了2000-2013年我國上市銀行非利息收入及其占營業(yè)收入比重的變化情況。從圖1可以看出，新世紀以來，我國上市銀行非利息收入絕對規(guī)模實現(xiàn)了從不足80億（2000年為79.54億）到超過6000億（2013年為6727.10億）的長足發(fā)展，增長率高達80多倍。相較于非利息收入規(guī)模的持續(xù)增長，非利息收入占營業(yè)收入（營業(yè)收入=凈利息收入+非利息收入）的比重卻呈現(xiàn)出起伏不定的特點，具體來看，上市銀行非利息收入占比從2000年的11.72%上升至2002年的18.39%，2007年下降到12.43%，之后開始回升，2013年上升到23.10%。相對于國外商業(yè)銀行非利息收入占比高達40%-60%的水平，我國上市銀行非利息收入占比仍處于較低水平，因此非利息業(yè)務(wù)在我國具有廣闊的發(fā)展空間。但國外一些研究成果（Demsetz等，1997;De Young等，2001;Stiroh，2004）以及2008年金融危機的事實證明，非利息業(yè)務(wù)有可能會增大商業(yè)銀行的風險甚至會導致商業(yè)銀行破產(chǎn)，因而對于非利息收入與銀行風險的研究具有重大意義。

二、文獻回顧

國外對商業(yè)銀行非利息收入與風險的關(guān)系研究始于20世紀80年代，但并未形成一致的研究結(jié)論。一種觀點認為非利息業(yè)務(wù)可以拓寬商業(yè)銀行利潤增長點，收入結(jié)構(gòu)多元化可以降低經(jīng)營風險，這種觀點主要產(chǎn)生于早期的研究。Heggestad（1975）通過實證研究發(fā)現(xiàn)銀行傳統(tǒng)信貸收入與房地產(chǎn)、保險、租賃業(yè)務(wù)收入的經(jīng)濟周期相反，銀行可以通過發(fā)展多元化業(yè)務(wù)增加收入、降低風險。Eisemann （1976）認為經(jīng)濟周期、利率和匯率等因素對銀行非利息業(yè)務(wù)影響小于信貸業(yè)務(wù)，非利息業(yè)務(wù)可以給銀行帶來更加穩(wěn)定的收入。Boyd et al.（1980）模擬合并美國20世紀70年代的銀行和非銀行子公司現(xiàn)金流，發(fā)現(xiàn)銀行收入波動性會因較低比例的非銀行業(yè)務(wù)而下降。Rose（1989）對比了1966-1985年間金融機構(gòu)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)和服務(wù)業(yè)務(wù)，發(fā)現(xiàn)二者之間的現(xiàn)金流存在較小的正向相關(guān)性，增加服務(wù)業(yè)務(wù)有利于銀行績效改善。Templeton et al.（1992）分析美國54家大型銀行控股公司1979-1986年數(shù)據(jù)，支持了資產(chǎn)組合理論在銀行多樣化業(yè)務(wù)中的適用性，即多樣化服務(wù)有效降低收入波動性。Rosie （2004）將歐盟15個國家樣本銀行分為商業(yè)銀行、儲蓄銀行、合作銀行和按揭銀行，實證發(fā)現(xiàn)除了按揭銀行，其他三類銀行的非利息和利息收入存在負相關(guān)性，而且在希臘、芬蘭等小國非利息收入的分散作用更加顯著。Demirgü-Kunt和Huizinga（2010）分析了世界101個國家1334家銀行在1995—2007年數(shù)據(jù)，認為非利息收入活動的拓展可以增加銀行的資產(chǎn)回報率，但只在很小程度上起到分散風險作用。

隨著研究的深入，人們開始質(zhì)疑上述結(jié)論，越來越多的研究證明非利息業(yè)務(wù)并不能起到分散風險作用，較多地依賴非利息業(yè)務(wù)會加劇銀行的風險。Rosenet al.（1989）研究了1980-1985年間投資房地產(chǎn)業(yè)務(wù)的319家銀行，認為大量投資房地產(chǎn)可能會增加銀行的風險。Demsetz et al.（1997）發(fā)現(xiàn)由于非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)資本監(jiān)管要求較低，銀行可以涉足更高風險業(yè)務(wù)，因而帶來更多風險。De Young和Roland（2001）研究了472家銀行1988-1995年的數(shù)據(jù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)銀行收入波動性會隨著非利息收入占比提高而增大。Stiroh（2004）發(fā)現(xiàn)如果美國銀行過多依賴非利息業(yè)務(wù)收入（尤其是交易收入），會增大經(jīng)營風險從而風險調(diào)整收益降低。2006年Stiroh和Rumble研究發(fā)現(xiàn)，非利息業(yè)務(wù)收入比傳統(tǒng)業(yè)務(wù)低且波動性大，因而這種收益多被風險抵消。Merciecaa et al.（2007）分析了1997—2003年755家歐洲小銀行的數(shù)據(jù)，結(jié)果表明非利息收入與銀行績效存在負相關(guān)性，Calmes（2009）年通過對加拿大銀行非利息業(yè)務(wù)的分析也得出了上述相似結(jié)論。

國內(nèi)學者近些年也開始積極探索我國商業(yè)銀行非利息收入與風險的關(guān)系。遲國泰、孫秀峰等（2006）通過分析中國14家商業(yè)銀行1998—2003年的數(shù)據(jù)，認為非利息收入占比對股份制銀行和銀行整體總收入綜合效率存在正向影響，而對國有大型銀行具有負向影響。張羽、李黎（2010）利用中國銀行業(yè)1986—2008年數(shù)據(jù)從整體層面和銀行層面考察了我國銀行業(yè)非利息收入增長與銀行風險的關(guān)系，研究表明，總體上非利息收入增長對我國銀行業(yè)具有一定的風險分散化效應(yīng)，但是更多地依賴非利息收入存在著惡化風險與收益之間權(quán)衡關(guān)系的可能性。周開國、李琳（2011）利用14家國內(nèi)銀行1997—2008年的168個數(shù)據(jù)樣本分析銀行經(jīng)營風險與非利息業(yè)務(wù)收入占比提高的關(guān)系，結(jié)果表明我國商業(yè)銀行經(jīng)營風險并未因多元化的收入結(jié)構(gòu)而下降，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)和非利息業(yè)務(wù)相關(guān)性增強使資產(chǎn)組合的風險分散作用減弱。劉孟飛、張曉嵐（2012）等研究了我國19家主要銀行2000-2010年共11年的面板數(shù)據(jù)，認為業(yè)務(wù)多元化可以顯著降低銀行風險，但對銀行績效沒有明顯影響。周曄、鄭軍麗（2014）選取2003—2012年間53家國內(nèi)商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)多元化的風險與銀行資產(chǎn)規(guī)模高度相關(guān)，非利息業(yè)務(wù)會給小型商業(yè)銀行帶來更高風險，作者進一步將非利息業(yè)務(wù)細分后發(fā)現(xiàn)國內(nèi)銀行業(yè)非利息業(yè)務(wù)風險的主要來源是手續(xù)費及傭金業(yè)務(wù)，而投資交易類收入對銀行風險沒有顯著影響。張曉玫、毛亞琪（2014）首次運用LRMES方法測度了我國16家上市商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風險，結(jié)果表明我國商業(yè)銀行非利息收入業(yè)務(wù)能發(fā)揮分散系統(tǒng)性風險的作用，同時認為手續(xù)費和傭金收入業(yè)務(wù)能起到分散系統(tǒng)性風險的作用，而其他非利息收入業(yè)務(wù)卻使銀行面臨更大的系統(tǒng)性風險。

三、數(shù)據(jù)和模型設(shè)計

（一）樣本與數(shù)據(jù)

鑒于我國商業(yè)銀行非利息業(yè)務(wù)在2006年左右開始快速發(fā)展，同時考慮數(shù)據(jù)的完整性及市場規(guī)模，本文選取我國2006—2013年間30家銀行的平衡面板數(shù)據(jù)作為樣本。為研究需要，本文將這30家銀行分為國有大型商業(yè)銀行、全國性股份制商業(yè)銀行以及地方性商業(yè)銀行三組1。本文所選數(shù)據(jù)主要來源有：銀行財務(wù)數(shù)據(jù)來源于國泰君安數(shù)據(jù)庫、銀行年報以及同花順炒股軟件，宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、中國人民銀行網(wǎng)站。

（二）變量的度量

1、銀行經(jīng)營風險的度量。商業(yè)銀行體系中，衡量經(jīng)營風險的指標眾多，基于我國商業(yè)銀行現(xiàn)實情況并參考其他文獻，本文選取的衡量風險的指標是不良資產(chǎn)率（NPL）、經(jīng)風險調(diào)整的資產(chǎn)收益率R。許多學者傾向于用Z-指數(shù)衡量銀行的風險（孔愛國、盧嘉圓，2010;張健華、王鵬，2012;劉曉欣、王飛，2013），但吳成頌等（2014）通過比較Z-指數(shù)和不良資產(chǎn)率（NPL）兩個指標，認為不良資產(chǎn)率（NPL）更能體現(xiàn)中國銀行業(yè)的經(jīng)營現(xiàn)狀，更有效地反映出當前中國商業(yè)銀行的風險承擔，本文參考其觀點，將不良資產(chǎn)率（NPL）作為衡量銀行經(jīng)營風險的指標之一。本文用銀行不良貸款總額與貸款總額的比值來衡量不良資產(chǎn)率（NPL）。

由于創(chuàng)建歷史、資產(chǎn)規(guī)模、股權(quán)結(jié)構(gòu)等原因?qū)е挛覈y行之間的風險差異程度很大，R的優(yōu)點在于將銀行的盈利與風險結(jié)合在一起，可以測度單位風險所創(chuàng)造的利潤，這既體現(xiàn)了銀行風險的特點，也使盈利性的比較更加客觀和公平（黃雋、章艷紅，2010）。R的公式可表示為：

其中，ROA為資產(chǎn)收益率，σ為ROA的標準差。R代表了單位風險所獲得的收益，數(shù)值越大，表明單位風險獲得的回報越高，從而銀行所面臨的風險就越小。

2、非利息收入的度量。本文主要考察不同性質(zhì)與規(guī)模的銀行非利息收入對于銀行風險的影響，因此首選解釋變量為非利息收入占比（NII）。我國商業(yè)銀行的凈營業(yè)收入由兩大部分組成：凈利息收入和非利息收入。非利息收入占比可以反映銀行收入結(jié)構(gòu)的多元化程度，我們用非利息收入總額與營業(yè)收入總額的比值衡量非利息收入的占比情況。

3、控制變量的選取。在影響銀行風險的宏觀經(jīng)濟層面，本文選擇國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率和貨幣供應(yīng)量作為控制變量，以此來控制宏觀經(jīng)濟環(huán)境對銀行風險的影響。

國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（GDPG）。銀行的順周期性得到了廣大學者的一致贊成，因此國內(nèi)諸多文獻（徐明東、陳學彬，2012;張曉玫、 李夢渝，2013;牛曉鍵、裘翔，2013）在研究銀行風險時都將GDP增長率作為一個重要的因變量。本文選用GDP季度同比增長率來反映宏觀經(jīng)濟周期波動情況。

貨幣流動性（M2/GDP）。當市場流動性充裕時，意味著貨幣供應(yīng)充足，銀行獲取資金的成本會降低，此時銀行可能會發(fā)放更多貸款賺取息差，也可能去投資高風險的金融衍生工具等產(chǎn)品追逐高額回報。和大多研究（趙旭，2008;黃雋、張春林，2012;陸靜、王漪碧等，2014）一樣，本文選用廣義貨幣供應(yīng)量M2與GDP的比值衡量資金流動性。

在銀行內(nèi)部層面，我們選擇銀行資產(chǎn)規(guī)模（LNA）、資產(chǎn)增長率（AG）、貸款規(guī)模（LOAN）、資產(chǎn)負債率（DA）作為控制變量。

資產(chǎn)規(guī)模（LNA）。根據(jù)“太大而不能倒閉”的傳統(tǒng)觀點以及對我國商業(yè)銀行橫向多元化經(jīng)營的實際，我們認為大型銀行一般會涉及較多的非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，因此本文選擇銀行總資產(chǎn)的對數(shù)值（LNA）作為銀行規(guī)模的代理變量。

資產(chǎn)增長率（AG）。當銀行處于規(guī)模快速擴張階段，可能會放松對于風險的管控，增大銀行風險。本文采用幾何增長率的計算方法衡量資產(chǎn)增長率，公式為：

貸款規(guī)模（LOAN）。通常認為，貸款規(guī)模過大時，銀行面臨的資產(chǎn)風險也就越高。我們用貸款總額占總資產(chǎn)的比例衡量貸款規(guī)模。

資產(chǎn)負債率（DA）。資產(chǎn)負債率指總負債與總資產(chǎn)的比率，用來衡量商業(yè)銀行運用債權(quán)人資產(chǎn)獲取收益的水平。

（三）模型選擇

本文使用如下分析模型研究商業(yè)銀行非利息收入與銀行風險的關(guān)系：

該模型中：RISK是第i家銀行t時期的風險值; ? ? ? ? 分別代表第i家銀行t時期的資產(chǎn)規(guī)模、資產(chǎn)增長率、貸款規(guī)模、資產(chǎn)負債率和非利息收入占比;GDP、分別代表t時期的國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率和貨幣流動性。

四、實證分析

（一）變量的描述性統(tǒng)計分析

銀行特征變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

從表1可以看出，國有商業(yè)銀行的非利息收入占比均值為18.958%，明顯高于全國性股份制商業(yè)銀行的14.901%和地方性商業(yè)銀行的14.163%。地方性商業(yè)銀行的非利息收入占比的標準差為11.255%，大于國有商業(yè)銀行和全國性股份制商業(yè)銀行的6.601%、6.174%，說明地方銀行的非利息收入波動比較大，甚至出現(xiàn)了虧損的情況（最小值為-5.30793%）;在控制變量方面，三組銀行的資產(chǎn)負債率和貸款規(guī)模的水平基本持平，且均值都比較高，說明我國商業(yè)銀行主要營業(yè)收入仍然依賴傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)。三組銀行的規(guī)模差異較大，國有商業(yè)銀行、全國性股份制商業(yè)銀行、全國性股份制商業(yè)銀行資產(chǎn)均值呈依次遞減趨勢，但資產(chǎn)增長率均值分別為7.67%、11.842%、13.168%，具有明顯的遞增趨勢，說明我國非國有銀行，尤其是地方性商業(yè)銀行，正在經(jīng)歷著快速擴張的階段;在風險變量方面，國有銀行經(jīng)風險調(diào)整的資產(chǎn)收益率均值為7.108%，而全國性股份制銀行和地方性銀行的該指標卻僅為3.832%、4.508%，說明國有銀行單位風險的盈利能力更強。但國有銀行的不良資產(chǎn)率均值高于另外兩組，造成這種現(xiàn)象原因可能是多方面的。

（二）計量模型結(jié)果分析

本文運用Eviews8.0軟件固定效應(yīng)模型分別對3組銀行進行回歸分析，結(jié)果見表2。從表2可以看出，調(diào)整的決定系數(shù)均達到了0.6以上，說明模型整體擬合優(yōu)度較為理想，解釋變量對被解釋變量的影響比較顯著。具體來看，當NPL作為被解釋變量時，非利息收入在1%的顯著水平下減小了國有大型銀行的信用風險（影響系數(shù)為-0.078），但在1%和5%顯著水平下增大了全國性股份制商業(yè)銀行（影響系數(shù)為0.051）和地方性商業(yè)銀行（影響系數(shù)為0.018）的信用風險。當RROA作為被解釋變量時，非利息收入在1%的顯著水平提高了國有大型銀行單位風險的資產(chǎn)收益（影響系數(shù)為0.063），但在5%和10%顯著水平降低了全國性股份制商業(yè)銀行（影響系數(shù)為-0.029）和地方性商業(yè)銀行（影響系數(shù)為-0.017）的單位風險的資產(chǎn)收益?？傮w來說，非利息收入可以降低國有銀行的經(jīng)營風險，但卻增加了全國性股份制銀行和地方性銀行的經(jīng)營風險。造成這種結(jié)果的原因可能是：國有銀行的技術(shù)力量、員工專業(yè)素質(zhì)、客戶經(jīng)濟水平等方面優(yōu)于另外兩組銀行。另外，非利息業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)移成本較低，客戶更加傾向于到國有銀行辦理相關(guān)業(yè)務(wù)。但我們也發(fā)現(xiàn)，非利息收入對銀行整體風險的影響程度比較小，這說明我國商業(yè)銀行的非利息收入占比仍然非常低，也從側(cè)面暴露出我國商業(yè)銀行非利息業(yè)務(wù)創(chuàng)新不足的缺點。

在銀行內(nèi)部控制變量方面，3組銀行的資產(chǎn)規(guī)模LNA均可以顯著降低各自的不良資產(chǎn)率，提高單位風險的資產(chǎn)收益，且資產(chǎn)規(guī)模對單位風險的資產(chǎn)收益指標RROA的影響系數(shù)分別為3.122、2.394、2.017，呈現(xiàn)出明顯的遞減趨勢，說明銀行的風險水平和資產(chǎn)規(guī)模具有顯著負相關(guān)關(guān)系;資產(chǎn)增長率AG對各組銀行風險變量影響不顯著，說明銀行規(guī)模擴張暫時并未對其風險造成不良影響;貸款規(guī)模LOAN可以在1%顯著水平提高國有銀行（影響系數(shù)為0.085）和地方性銀行（影響系數(shù)為0.072）的單位風險的資產(chǎn)收益水平，在1%顯著水平降低全國性股份銀行（影響系數(shù)為-0.075）的不良資產(chǎn)率，說明貸款規(guī)模從整體上可以降低銀行的風險水平，這也體現(xiàn)出我國商業(yè)銀行對于傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)具有較強的風險控制能力;資產(chǎn)負債率DA可以在1%顯著水平提高國有銀行單位風險的資產(chǎn)收益（影響系數(shù)為0.082），但卻分別在1%和5%顯著水平降低了全國性股份銀行（影響系數(shù)為-0.146）和地方性銀行（影響系數(shù)為-0.096）的單位風險的資產(chǎn)收益，這從側(cè)面反映出國有銀行比另外兩組銀行對于負債的利用效率更高，盈利能力更強。

在宏觀經(jīng)濟控制變量方面，貨幣流動性M2/GDP顯著降低了銀行整體的單位風險獲得的資產(chǎn)收益，說明流動性過剩使銀行盈利更加困難，但貨幣流動性顯著降低了國有銀行（影響系數(shù)為-2.333）和地方銀行（影響系數(shù)為-2.406）的不良資產(chǎn)率，顯著提高了全國性股份銀行（影響系數(shù)為2.199）的不良資產(chǎn)率，造成這種結(jié)果可能的原因是全國性股份銀行過于追求高額利差而放松了對于信貸風險的管控;國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率GDPG可以降低銀行經(jīng)營風險，但作用并不顯著。

五、結(jié)論與建議

本文利用2006-2013年我國30家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)，實證檢驗了非利息收入與銀行風險的關(guān)系。實證結(jié)果顯示：（1）非利息收入顯著減小了國有大型銀行的經(jīng)營風險，但卻顯著增大了全國性股份制商業(yè)銀行和地方性商業(yè)銀行的經(jīng)營風險。這也是當前國有五大銀行比其他中小銀行更有動力發(fā)展非利息業(yè)務(wù)的原因所在。（2）銀行資產(chǎn)規(guī)模與其經(jīng)營風險成顯著負相關(guān)關(guān)系，即資產(chǎn)規(guī)模越大，銀行所面臨的經(jīng)營風險越小，反之則經(jīng)營風險越大。國有大型銀行可以利用自身龐大的資產(chǎn)規(guī)模拓展多元化業(yè)務(wù)，多元化收入又降低了大銀行的經(jīng)營風險，形成了良性循環(huán)。

基于上述結(jié)論，本文認為我國國有商業(yè)銀行應(yīng)繼續(xù)大力發(fā)展非利息業(yè)務(wù)，提高非利息業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力，增加業(yè)務(wù)品種，為客戶創(chuàng)造便利和價值的同時實現(xiàn)自身收益增長;中小商業(yè)銀行囿于自身規(guī)模、技術(shù)、客戶群等的限制，不應(yīng)盲目過快發(fā)展非利息業(yè)務(wù)，保持傳統(tǒng)業(yè)務(wù)收入的穩(wěn)定性對于中小銀行的經(jīng)營發(fā)展至關(guān)重要。同時，中小銀行可以利用地緣優(yōu)勢拓展一些具有地域特色的、適合本地區(qū)客戶的非利息業(yè)務(wù)，走出一條具有自身特色的發(fā)展道路。

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The Study on Non-interest Income and the Operation Risks of Commercial Banks

XU Fuchang ?WANG Chuandong

（College of Economics and Management， Shandong Agricultural University， Taian Shandong 271018）

Abstract：Setting the balanced panel data of 30 commercial banks in China in the period of 2006-2013 as the study objects， the paper studies the relationship between non-interest income and banks operation risks. The empirical results show that the non-interest income significantly decreases the operation risks of large state-owned banks， but greatly increases the operation risks of nation-wide joint-stock commercial banks and local commercial banks. A banks asset scale has a significantly negative correlation with its operation risks， that is， the bigger the asset scale， the smaller the operation risks， while the smaller the asset scale， the bigger the operation risks. These results have an important reference for Chinese commercial banks to expand non-interest income business at the present stage to some extent.

Keywords： non-interest income; operation risk; asset scale

責任編輯、校對：張德進