鄢祖容

(中央財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)政稅務(wù)學(xué)院，北京 100098)

一、引言與文獻(xiàn)綜述

商業(yè)銀行是整個(gè)金融體系的核心，確保其穩(wěn)定、良性、持續(xù)的盈利能力不僅對(duì)防控金融風(fēng)險(xiǎn)、維持金融市場(chǎng)健康運(yùn)行至關(guān)重要，而且關(guān)乎宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與社會(huì)發(fā)展大局。時(shí)至今日，商業(yè)銀行體系在我國(guó)經(jīng)濟(jì)生活中發(fā)揮著極其重要且無(wú)法替代的作用，是我國(guó)在全面建成小康社會(huì)之后開(kāi)啟全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家第二個(gè)百年奮斗目標(biāo)新征程的重要支撐與橋梁；也正因如此，其盈利能力一直都是政府和學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。但必須承認(rèn)，受中國(guó)金融發(fā)展起步晚、金融理念落后、非市場(chǎng)因素占據(jù)主流等因素影響，我國(guó)商業(yè)銀行盈利一直以利差主導(dǎo)型模式為主；即便如此，與國(guó)際發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體商業(yè)銀行相比，我國(guó)商業(yè)銀行盡管存在管理相對(duì)落后、品種單一、缺乏創(chuàng)新等一系列問(wèn)題，但仍能保持強(qiáng)勁的盈利能力。近年來(lái)，隨著中國(guó)金融開(kāi)放進(jìn)程的深入推進(jìn)，中國(guó)以銀行業(yè)為代表的金融機(jī)構(gòu)越來(lái)越需要直面國(guó)際金融機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)，加之利率市場(chǎng)化帶來(lái)的金融脫媒、互聯(lián)網(wǎng)金融的異軍突起等原因，中國(guó)商業(yè)銀行過(guò)往以利差主導(dǎo)的盈利法寶遭遇挑戰(zhàn)；而外資銀行和民營(yíng)銀行的陸續(xù)加入更是進(jìn)一步對(duì)國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行盈利空間形成擠壓。在這樣一種背景下，采用一種科學(xué)有效的方式去探究中國(guó)商業(yè)銀行盈利能力影響因素問(wèn)題，不論是對(duì)監(jiān)管部門(mén)制定恰當(dāng)?shù)谋O(jiān)管、引導(dǎo)政策還是對(duì)商業(yè)銀行執(zhí)行正確的發(fā)展戰(zhàn)略都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

從文獻(xiàn)檢索來(lái)看，對(duì)商業(yè)銀行盈利能力影響因素進(jìn)行研究的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)頗為豐富。國(guó)外研究方面，Caludio等(2017)實(shí)證考察了商業(yè)銀行盈利能力的影響因素，結(jié)果表明資產(chǎn)規(guī)模、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平以及金融創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行盈利能力產(chǎn)生顯著影響，并且風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平與盈利能力有著長(zhǎng)期的負(fù)相關(guān)關(guān)系。近期的一項(xiàng)研究表明，過(guò)度金融創(chuàng)新會(huì)導(dǎo)致商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)盈利能力受損且政策不確定性將大幅上升,而內(nèi)部運(yùn)營(yíng)能力的提升將減少這種盈利不確定性(Dell’Ariccia等，2021)。Garcia等(2009)基于中國(guó)商業(yè)銀行特征數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，資產(chǎn)質(zhì)量高且富有創(chuàng)新力的商業(yè)銀行往往具有更強(qiáng)的盈利能力，而政府過(guò)度的政策干預(yù)會(huì)明顯削弱商業(yè)銀行盈利能力，對(duì)金融創(chuàng)新也會(huì)產(chǎn)生制約作用。Karakaya和Er(2013)的研究結(jié)果表明，資產(chǎn)規(guī)模、不良貸款率、費(fèi)用收入比對(duì)商業(yè)銀行盈利能力產(chǎn)生的影響最為明顯。Stiroh和Rumble(2006)通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，宏觀經(jīng)濟(jì)的良好表現(xiàn)有利于提升發(fā)達(dá)國(guó)家大型商業(yè)銀行的盈利能力，然而宏觀經(jīng)濟(jì)的改善可能會(huì)刺激商業(yè)銀行盲目擴(kuò)大自身資產(chǎn)規(guī)模，采取較為激進(jìn)的經(jīng)營(yíng)策略，最終會(huì)對(duì)自身盈利能力產(chǎn)生不利影響。Garcia和Vazquez(2007)在研究中同樣證實(shí)了這一點(diǎn)。Demirgae和Huizinele(2020)建立了一個(gè)關(guān)于商業(yè)銀行盈利能力的SV-TVP-VAR模型，將影響商業(yè)銀行盈利能力的因素分為短期和長(zhǎng)期，并且通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，貨幣政策環(huán)境、宏觀經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)以及居民年財(cái)富是影響商業(yè)銀行盈利能力的主要長(zhǎng)期因子；而在短期內(nèi)，凈息差與存貸比將對(duì)盈利能力產(chǎn)生較大影響。Lopez等(2020)通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)比較負(fù)名義利率和低正利率時(shí)，銀行的利息收入損失幾乎完全被存款費(fèi)用儲(chǔ)蓄和非利息收入收益(包括證券和費(fèi)用的資本收益)抵消，低存款銀行在非利息收入方面表現(xiàn)出強(qiáng)勁的盈利能力。此外，Claessens等(2021)也認(rèn)為，與高利率貨幣政策相比，低利率貨幣政策對(duì)凈息差的影響更大，且可能對(duì)商業(yè)銀行盈利能力形成負(fù)面沖擊。Celine和Ruth等(2014)進(jìn)一步指出，與歐美發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體銀行不同的是，發(fā)展中國(guó)家商業(yè)銀行的金融創(chuàng)新與銀行自身經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的盈利能力呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，因此就目前而言，發(fā)展中國(guó)家商業(yè)銀行金融創(chuàng)新正處于提升盈利能力的黃金階段。Abbott等(2020)在研究澳大利亞商業(yè)銀行的盈利能力和生產(chǎn)效率中發(fā)現(xiàn)，通貨膨脹、不良貸款對(duì)盈利能力的影響顯著，而信貸規(guī)模沒(méi)有顯著的影響。

在國(guó)內(nèi)方面，謝婼青等(2021)系統(tǒng)考察了在金融科技背景下普惠金融對(duì)商業(yè)銀行盈利能力的具體影響，研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行自身普惠金融水平對(duì)其盈利能力會(huì)產(chǎn)生 “U”字型影響；并且在商業(yè)銀行進(jìn)一步增加金融科技投入之后，在逐步應(yīng)用大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)推動(dòng)金融服務(wù)轉(zhuǎn)型與升級(jí)的基礎(chǔ)上，普惠金融的推進(jìn)能夠進(jìn)一步擴(kuò)大商業(yè)銀行盈利空間。陳一洪和梁培金(2020)基于商業(yè)銀行凈利潤(rùn)增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)因素分解的嶄新視角對(duì)中國(guó)城市商業(yè)銀行(簡(jiǎn)稱(chēng)城商行)盈利問(wèn)題展開(kāi)詳盡探索，研究表明，中國(guó)城市商業(yè)銀行盈利整體呈下行趨勢(shì)，傳統(tǒng)的利差盈利模式如今對(duì)銀行凈利潤(rùn)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)持續(xù)走弱，而近年來(lái)以金融創(chuàng)新為代表的非利息收入對(duì)城商行盈利能力的提升顯著增強(qiáng)。陳繹潤(rùn)和寧陽(yáng)(2018)在構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型基礎(chǔ)上，采用系統(tǒng)GMM估計(jì)對(duì)諸如利率敏感性缺口、人力資本積累、銀行成長(zhǎng)性等一系列可能成為影響商業(yè)銀行盈利能力重要因素的變量展開(kāi)了深入考察，研究發(fā)現(xiàn)，銀行成長(zhǎng)能力、金融杠桿高低、利率敏感性缺口等能夠?qū)ι虡I(yè)銀行的獲利能力產(chǎn)生重要影響。李運(yùn)達(dá)等(2020)認(rèn)為金融科技能夠通過(guò)降低成本收入比渠道提升商業(yè)銀行總體盈利能力，但對(duì)各類(lèi)銀行的資產(chǎn)利用率影響較小，且對(duì)銀行全要素生產(chǎn)率存在阻滯效應(yīng)，這反過(guò)來(lái)又不利于銀行盈利能力的提升。李佳(2020)通過(guò)構(gòu)建基準(zhǔn)面板回歸模型，深入探究資產(chǎn)證券化過(guò)程可能對(duì)商業(yè)銀行盈利能力帶來(lái)的沖擊。他認(rèn)為，資產(chǎn)證券化的實(shí)施不僅會(huì)對(duì)商業(yè)銀行盈利能力產(chǎn)生直接促進(jìn)作用，而且能夠通過(guò)強(qiáng)化經(jīng)營(yíng)管理能力、優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)等方式間接提升盈利能力；此外，存貸比、不良貸款以及成本收入比都對(duì)銀行盈利能力產(chǎn)生明顯負(fù)面效應(yīng)。朱明星(2013)指出，商業(yè)銀行金融創(chuàng)新能力對(duì)銀行績(jī)效具有顯著的正向影響，并且進(jìn)一步指出不良貸款率對(duì)銀行績(jī)效產(chǎn)生負(fù)面影響但不顯著，資本充足率、存貸比與銀行績(jī)效顯著正相關(guān)，銀行規(guī)模、費(fèi)用收益比對(duì)銀行績(jī)效有顯著負(fù)面影響。何張婧(2014)在對(duì)有關(guān)我國(guó)農(nóng)村商業(yè)銀行(簡(jiǎn)稱(chēng)農(nóng)商行)盈利能力問(wèn)題進(jìn)行理論考究的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步運(yùn)用面板隨機(jī)效應(yīng)模型與混合效應(yīng)模型對(duì)農(nóng)商行的盈利能力問(wèn)題展開(kāi)了深入分析。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)商行自身資產(chǎn)質(zhì)量與規(guī)模、民營(yíng)資本實(shí)力大小、政策支持力度等都是影響其盈利能力的重要因素，但金融創(chuàng)新目前依然對(duì)農(nóng)商行收益模式存在負(fù)向效應(yīng)。孫婷(2015)以商業(yè)銀行盈利能力為被解釋變量，以金融創(chuàng)新為核心解釋變量，以銀行資產(chǎn)規(guī)模、凈息差、存貸比、成本收入比及資本充足率為控制變量，通過(guò)構(gòu)建多元面板回歸模型進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)金融創(chuàng)新、銀行規(guī)模、凈息差和資本充足率對(duì)商業(yè)銀行盈利能力具有顯著的正向影響，成本收入比的影響顯著為負(fù)；而存貸比對(duì)不同類(lèi)型商業(yè)銀行的影響存在顯著區(qū)別。王曼舒和張斌(2013)利用中國(guó)A股上市的11家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，將分位數(shù)回歸與面板回歸相融合，以資本分類(lèi)視角探討了商業(yè)銀行資本與其自身獲利能力的相關(guān)性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是資本充足率的提升還是核心資本充足率的增加均會(huì)提高銀行盈利水平，而且資本充足率水平的高低還與商業(yè)銀行自身風(fēng)險(xiǎn)承受能力的大小密切相關(guān)。劉小瑜和彭瑛琪(2019)運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板回歸模型對(duì)中國(guó)17家商業(yè)銀行2007—2016年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果顯示負(fù)債結(jié)構(gòu)、銀行效率與商業(yè)銀行盈利能力正相關(guān)，銀行資本、壟斷的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)對(duì)盈利能力產(chǎn)生顯著負(fù)面沖擊，宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)商業(yè)銀行盈利能力的影響不顯著。

綜觀現(xiàn)有研究，盡管?chē)?guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞商業(yè)銀行盈利能力影響因素進(jìn)行了不同程度的探討與考察，但仍然屬于初步探索性的、不充分的，相關(guān)研究結(jié)論遠(yuǎn)未達(dá)成一致。更重要的是，現(xiàn)有文獻(xiàn)無(wú)論是在模型選取還是在估計(jì)方法等方面仍然存在著諸多不足，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，在模型選取與研究方法上，絕大多數(shù)文獻(xiàn)所選取的變量只是滿(mǎn)足了某種預(yù)設(shè)的統(tǒng)計(jì)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，或者對(duì)模型精度有利，而對(duì)那些不滿(mǎn)足上述條件但對(duì)商業(yè)銀行盈利極為重要的因素往往被忽視，依據(jù)這些實(shí)證模型得出的具體結(jié)論難免有失偏頗或準(zhǔn)確性不高。其次，在估計(jì)方法方面，目前許多文獻(xiàn)主要利用當(dāng)下盛行的OLS、兩階段OLS等對(duì)相關(guān)模型或參數(shù)展開(kāi)估計(jì)，甚至有些文獻(xiàn)直接對(duì)銀行特征面板數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線(xiàn)性分析，而影響商業(yè)銀行盈利的因素紛繁復(fù)雜，變量之間必然存在較強(qiáng)的相關(guān)性或內(nèi)生性，而這往往也會(huì)導(dǎo)致與OLS有關(guān)的模型估計(jì)缺乏穩(wěn)健性，甚至引起參數(shù)估計(jì)失效并導(dǎo)致完全相反的結(jié)論；此外，部分研究雖采用逐步回歸法來(lái)排除相關(guān)不顯著因素從而確保結(jié)果穩(wěn)健，但這種做法也會(huì)剔除掉對(duì)被解釋變量至關(guān)重要的信息。再次，主成分分析法與因子分析法盡管能夠在一定程度上規(guī)避內(nèi)生性造成的后果，但是這兩種方法都只是考慮自變量信息，而未統(tǒng)籌考慮自變量與因變量互動(dòng)信息，因而也會(huì)降低模型估計(jì)精度及可靠性。最后，在判定變量重要性或影響強(qiáng)弱方面，目前大量文獻(xiàn)主要是以統(tǒng)計(jì)意義的顯著性程度作為依據(jù)，并未回答影響商業(yè)銀行盈利相關(guān)因素的相對(duì)重要性，也并未從定量角度將這些影響因素的重要性數(shù)值化并給出貢獻(xiàn)程度排行榜，從而削弱了研究的政策啟示。鑒于以上問(wèn)題，本文將運(yùn)用偏最小二乘回歸(PLSR)算法，立足于我國(guó)現(xiàn)階段商業(yè)銀行具體發(fā)展情形，圍繞商業(yè)銀行盈利能力的影響因素進(jìn)行一次系統(tǒng)性、針對(duì)性、專(zhuān)門(mén)性的梳理，力求從經(jīng)驗(yàn)角度廓清商業(yè)銀行盈利能力影響因素這一理論問(wèn)題。

二、實(shí)證過(guò)程及結(jié)果分析

(一)偏最小二乘回歸(PLSR)模型構(gòu)建原理

偏最小二乘回歸(PLSR)模型實(shí)質(zhì)上是統(tǒng)計(jì)學(xué)中一種較為新穎的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，該分析方法集典型性相關(guān)分析、多元線(xiàn)性回歸分析以及主成分分析等相關(guān)技術(shù)優(yōu)勢(shì)于一體，在統(tǒng)一的算法框架下，利用信息分解思路來(lái)獲得對(duì)因變量解釋力度最強(qiáng)的綜合因子，同時(shí)進(jìn)一步剔除相關(guān)干擾因素，從而獲取強(qiáng)穩(wěn)健性、高精度的回歸結(jié)果。此外，在統(tǒng)籌運(yùn)用多種輔助分析技術(shù)的基礎(chǔ)上來(lái)進(jìn)行變量甄選與模型優(yōu)劣判別，從而進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)分析結(jié)果的嚴(yán)謹(jǐn)性與科學(xué)性。偏最小二乘回歸(PLSR)模型既可針對(duì)單因變量建模，也可對(duì)多因變量同時(shí)建模。由于本文只研究商業(yè)銀行盈利能力這一單因變量，故只介紹與單因變量建模相關(guān)的偏最小二乘回歸原理。

單因變量偏最小二乘回歸建模的基本思路：考慮由商業(yè)銀行盈利能力(因變量)以及相關(guān)的(=9)個(gè)自變量構(gòu)成的集合為={,,…,}。在考察與之間的關(guān)系的過(guò)程中，假設(shè)有個(gè)樣本點(diǎn)(本文選取的樣本點(diǎn)為345個(gè))，因而獲得了×1階的因變量矩陣×1和×階的自變量矩陣×?；谄钚《嘶貧w算法，首先在矩陣中提取具有最大變異信息且對(duì)因變量解釋力度最強(qiáng)的首個(gè)主成分，之后利用偏最小二乘回歸技術(shù)分別將與對(duì)回歸，若滿(mǎn)足精度要求則停止算法；否則利用矩陣被首個(gè)主成分解釋后的殘差信息再次提取第二主成分，并再一次實(shí)施及對(duì)的回歸，若達(dá)到預(yù)設(shè)精度則算法終止，否則再次提取，直到滿(mǎn)足模型精度要求為止。假設(shè)當(dāng)前共獲取了,,…，這h個(gè)主成分，此時(shí)偏最小二乘回歸算法會(huì)再次實(shí)施Y對(duì),,…，的回歸，并通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的逆映射給出因變量關(guān)于自變量的回歸結(jié)果。值得注意的是，偏最小二乘回歸模型通常不需要用全部成分建模，而是利用最佳成分?jǐn)?shù)構(gòu)建，學(xué)界一般采用交叉檢驗(yàn)法來(lái)確定其最優(yōu)主成分?jǐn)?shù)量。

(二)樣本選取與變量說(shuō)明

1.樣本選取。以A股上市的中國(guó)23家商業(yè)銀行相關(guān)數(shù)據(jù)為研究樣本，時(shí)間跨度為2006—2019年，共322個(gè)觀測(cè)值。這23家商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模占中國(guó)銀行業(yè)總資產(chǎn)的70%左右，在一定程度上能夠從整體反映中國(guó)銀行業(yè)狀況。為保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性與完整性，同時(shí)在多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)搜集原始數(shù)據(jù)并進(jìn)行比對(duì)，對(duì)于部分缺失數(shù)據(jù)(中國(guó)交通銀行、南京銀行、張家港農(nóng)村商業(yè)銀行的原始數(shù)據(jù)存在少量缺失)，利用MATLAB軟件通過(guò)插值法予以解決。為避免價(jià)格因素影響估計(jì)結(jié)果，采用CPI平減指數(shù)對(duì)所有與價(jià)格相關(guān)的變量進(jìn)行平減處理。本文實(shí)證采用的銀行特征數(shù)據(jù)主要來(lái)源于CEIC數(shù)據(jù)庫(kù)與Bankscope數(shù)據(jù)庫(kù)，各上市銀行年報(bào)、中國(guó)人民銀行網(wǎng)站、中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒等作為補(bǔ)充；宏觀數(shù)據(jù)主要來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.變量說(shuō)明。

(1)與宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境與政策相關(guān)的指標(biāo)。

選取全國(guó)GDP增長(zhǎng)率、人均GDP作為宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的代理變量，選取貨幣供給增長(zhǎng)率作為商業(yè)銀行面臨的金融市場(chǎng)環(huán)境。

(2)與商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理水平相關(guān)的指標(biāo)。

以存貸比衡量商業(yè)銀行流動(dòng)性管理水平，以成本收入比測(cè)量商業(yè)銀行成本管理水平，選取風(fēng)險(xiǎn)承受能力作為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理水平的衡量指標(biāo)。風(fēng)險(xiǎn)承受能力采用綜合指標(biāo)測(cè)算法——熵值法計(jì)算得到。同時(shí)，客戶(hù)資源作為銀行經(jīng)營(yíng)管理水平的集中體現(xiàn)也被納入模型之中，用前十大客戶(hù)貸款集中度作為代理指標(biāo)。

(3)與商業(yè)銀行業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)相關(guān)的指標(biāo)。

參考標(biāo)準(zhǔn)文獻(xiàn)做法，采用凈息差代表商業(yè)銀行傳統(tǒng)的利差收入能力，利用非利息收入衡量商業(yè)銀行金融創(chuàng)新，并取其自然對(duì)數(shù)。此外，商業(yè)銀行資產(chǎn)質(zhì)量作為其業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的反映，也是影響其盈利能力的重要因素，故將商業(yè)銀行不良貸款率作為資產(chǎn)質(zhì)量的代理變量并納入模型之中，不良貸款率越高表示資產(chǎn)質(zhì)量越差。

(4)與商業(yè)銀行規(guī)模相關(guān)的指標(biāo)。

商業(yè)銀行規(guī)模用銀行資產(chǎn)規(guī)模表示，為減少數(shù)據(jù)的波動(dòng)性，同樣將數(shù)據(jù)取自然對(duì)數(shù)。

綜合以上分析，本文具體的變量定義及符號(hào)表示如表1所示。

表1 變量釋義

(三)實(shí)證模型建立

表2 PLSR最佳成分?jǐn)?shù)驗(yàn)證

2.PLSR模型及精度分析。在運(yùn)用偏最小二乘回歸對(duì)兩個(gè)主成分進(jìn)行建模的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步通過(guò)線(xiàn)性逆映射方法，得到了商業(yè)銀行盈利能力對(duì)各影響因素的回歸方程。需要說(shuō)明的是，由于在偏最小二乘回歸中的用于參數(shù)估計(jì)的統(tǒng)計(jì)量是非標(biāo)準(zhǔn)的，因而運(yùn)用自助抽樣法(bootstrap)實(shí)施先驗(yàn)估計(jì)從而計(jì)算其統(tǒng)計(jì)量及漸進(jìn)值，抽樣次數(shù)設(shè)定為3000次。模型估計(jì)結(jié)果如表3所示。

表3 PLSR模型輸出結(jié)果

通過(guò)表3呈現(xiàn)的PLSR模型回歸結(jié)果不難發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)變量的系數(shù)符號(hào)均通過(guò)了相應(yīng)的顯著性檢驗(yàn)，只有金融創(chuàng)新、銀行規(guī)模、存貸比及客戶(hù)貸款集中度未通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)。但正如偏最小二乘回歸建模原理所強(qiáng)調(diào)的那樣，變量在統(tǒng)計(jì)意義上不顯著并不能說(shuō)明該變量對(duì)被解釋變量不重要。在這種情況下，多數(shù)文獻(xiàn)采用的解決之策便是通過(guò)逐步回歸法來(lái)排除解釋力度不顯著的變量，從而保證研究回歸結(jié)果的合意性。然而此法看似簡(jiǎn)單、合理，卻忽視了被剔除變量中可能包含對(duì)因變量至關(guān)重要的解釋信息，因而不能從整體上反映被解釋變量概況。而偏最小二乘回歸算法的輔助分析技術(shù)——變量投影重要性指標(biāo)測(cè)算卻能夠克服這一缺陷。當(dāng)然，這也是本文區(qū)別于以往研究的一個(gè)創(chuàng)新所在。此外，當(dāng)在兩個(gè)主成分基礎(chǔ)上實(shí)施建模時(shí)，模型關(guān)于自變量的擬合精度R2X(cum)為85.1%，而模型關(guān)于因變量的擬合精度R2Y(cum)為90.3%，而且模型對(duì)因變量的預(yù)測(cè)精度Q2Y(cum)更是達(dá)到了87.2%。由此可知，依據(jù)偏最小二乘回歸算法建立的回歸模型在精度上是令人滿(mǎn)意的，也從側(cè)面進(jìn)一步說(shuō)明確定兩個(gè)主成分的合理性。

3.偏最小二乘回歸模型的有效性驗(yàn)證。綜合上述分析可知，盡管本文所建立的偏最小二乘回歸(PLSR)模型達(dá)到了預(yù)期的精度，但并不代表模型本身滿(mǎn)足合理性及適用性標(biāo)準(zhǔn)。下面將采用PLSR的輔助分析技術(shù)予以檢驗(yàn)。需要指出的是，本次檢驗(yàn)結(jié)果是通過(guò)統(tǒng)計(jì)軟件分十次對(duì)全樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣且每次抽取不少于200個(gè)樣本進(jìn)行檢驗(yàn)，最后得到的平均檢驗(yàn)結(jié)果。

(1)模型的合理性檢驗(yàn)。

(2)模型的適用性檢驗(yàn)。

接下來(lái)考察偏最小二乘回歸(PLSR)模型對(duì)樣本的適用性問(wèn)題。這主要是通過(guò)解析樣本數(shù)據(jù)重構(gòu)的質(zhì)量來(lái)實(shí)現(xiàn)。其基本思路是測(cè)算相關(guān)樣本點(diǎn)在自變量()空間模型的標(biāo)準(zhǔn)化距離(Mod,)以及樣本點(diǎn)在因變量()空間與模型擬合平面的標(biāo)準(zhǔn)化距離(Mod,)，以此來(lái)判斷各樣本點(diǎn)在擬合模型主平面附近的分布是否均勻，進(jìn)而得出關(guān)于模型適用性?xún)?yōu)劣的相關(guān)結(jié)論。根據(jù)經(jīng)典文獻(xiàn)，(Mod,)與(Mod,)的統(tǒng)計(jì)量一般都服從F分布，通過(guò)數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)F的臨界值通常都在2附近(王惠文，1999)。倘若(Mod,)與(Mod,)的統(tǒng)計(jì)量比2大很多，則可以斷定樣本點(diǎn)在模型空間中的重構(gòu)質(zhì)量不理想。在多數(shù)樣本點(diǎn)的重構(gòu)質(zhì)量都不理想的情況下，則認(rèn)為偏最小二乘回歸模型的適用性較差(王惠文，1999)。本文實(shí)證模型的適用性檢驗(yàn)如圖1與圖2所示。從圖1可看出，每個(gè)樣本點(diǎn)在空間上都有比較理想的質(zhì)量表現(xiàn)，均未超過(guò)臨界值2；另外，從圖2中可以看出，樣本點(diǎn)16、45和112在空間的表現(xiàn)質(zhì)量明顯劣于其他樣本重構(gòu)質(zhì)量的平均水平，其中(Mod,)=21001，(Mod,)=21177，(Mod,)=220131。綜合來(lái)看，(Mod,)、(Mod,)、(Mod,)并沒(méi)有超出臨界值2許多，并且其他樣本點(diǎn)均小于臨界值2，因此可以認(rèn)為本文實(shí)證樣本點(diǎn)的重構(gòu)質(zhì)量大體上是理想的，因而利用兩個(gè)主成分建立的PLSR模型有著很好的適用性。

圖1 樣本點(diǎn)在X空間的標(biāo)準(zhǔn)化模型距離

圖2 樣本點(diǎn)在Y空間的標(biāo)準(zhǔn)化模型距離

4.變量投影重要性指標(biāo)(VIP)。變量投影重要性指標(biāo)(variable importance in projection，VIP)是用來(lái)測(cè)算自變量對(duì)因變量重要性程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。本文參照王惠文等(2006)的計(jì)算方法給出了各自變量相對(duì)因變量——商業(yè)銀行盈利能力()的VIP值，并根據(jù)各自VIP值的大小進(jìn)行了排序，排序結(jié)果如圖3所示。從圖3可知，除了資產(chǎn)規(guī)模(ln)以外，其他變量對(duì)商業(yè)銀行盈利能力的解釋力度均大于0.5，因此各變量的選取都非常合理，整體上對(duì)因變量的解釋力度也較大。同時(shí)，與其他變量相比，盡管資產(chǎn)規(guī)模(ln)對(duì)商業(yè)銀行盈利能力的VIP值最低，但從VIP值可以判斷，其對(duì)商業(yè)銀行盈利能力仍然具有一定影響力。另外需要說(shuō)明的是，金融創(chuàng)新、存貸比及前十大客戶(hù)貸款集中度在偏最小二乘回歸模型中的參數(shù)估計(jì)并不顯著，然而各自VIP值卻在所有變量中排第五、第六和第七位，對(duì)商業(yè)銀行盈利的提升起到重要作用。

圖3 各變量VIP指標(biāo)

(四)實(shí)證結(jié)果分析

1.影響商業(yè)銀行盈利能力的前六大因素。從PLSR模型輸出結(jié)果可以看出，風(fēng)險(xiǎn)承受能力()、凈息差()、實(shí)際GDP增長(zhǎng)率()、居民財(cái)富(ln)這些變量都與商業(yè)銀行盈利能力正相關(guān)，這與實(shí)際經(jīng)濟(jì)意義及理論分析相一致；同時(shí)，成本收入比()、貨幣供給增速()及不良貸款率都與商業(yè)銀行盈利能力顯著負(fù)相關(guān)，這與理論分析及經(jīng)濟(jì)實(shí)踐也是吻合的。此外，凈息差()、資產(chǎn)質(zhì)量()、成本收入比()、風(fēng)險(xiǎn)承受能力()、金融創(chuàng)新()、存貸比()這六大因素的VIP值均大于1，在VIP圖中占據(jù)前六位，因而對(duì)商業(yè)銀行盈利能力的影響也最為突出。首先，凈息差與資產(chǎn)質(zhì)量是影響商業(yè)銀行盈利能力的前兩大因素，這充分說(shuō)明對(duì)于當(dāng)今中國(guó)處于轉(zhuǎn)型階段的銀行業(yè)來(lái)說(shuō)，盡管發(fā)展非利息業(yè)務(wù)都被各大商業(yè)銀行作為開(kāi)拓新利潤(rùn)源泉的重要戰(zhàn)略工具，但傳統(tǒng)的吸收存款和信貸業(yè)務(wù)以及由此派生出的定價(jià)能力仍然是目前影響各大商業(yè)銀行盈利能力的頭等因素，而且嚴(yán)格控制不良貸款率以確保資產(chǎn)質(zhì)量穩(wěn)定對(duì)強(qiáng)化自身盈利能力同樣至關(guān)重要。其次，成本收入比是影響商業(yè)銀行盈利能力的重要因素。如前文所述，成本收入比衡量的是商業(yè)銀行在日常運(yùn)營(yíng)過(guò)程中對(duì)成本費(fèi)用的控制、規(guī)劃以及運(yùn)用的能力，與商業(yè)銀行自身盈利能力直接相關(guān)。再次，風(fēng)險(xiǎn)承受能力也是影響商業(yè)銀行盈利能力的一大關(guān)鍵因素。事實(shí)上，商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承受能力的高低直接決定著其業(yè)務(wù)范圍的廣度與深度。風(fēng)險(xiǎn)承受能力越強(qiáng)，商業(yè)銀行越有更多的機(jī)會(huì)從事較高風(fēng)險(xiǎn)的非利息業(yè)務(wù)，利潤(rùn)模式就越多元化。此外，存貸比是影響商業(yè)銀行盈利能力不可忽視的因素。存貸比衡量了商業(yè)銀行對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的控制能力，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)向來(lái)都是監(jiān)管部門(mén)和銀行部門(mén)重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象，對(duì)商業(yè)銀行盈利能力的影響不容小覷。最后，金融創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行盈利能力的影響同樣值得重視。中國(guó)改革開(kāi)放四十多年來(lái)，商業(yè)銀行的角色由政府的銀行轉(zhuǎn)換為市場(chǎng)的銀行，業(yè)務(wù)范圍也由傳統(tǒng)的存貸業(yè)務(wù)模式向多元化、多類(lèi)型、精準(zhǔn)化和服務(wù)化的全能型模式轉(zhuǎn)變，其中的每一步都伴隨著組織機(jī)構(gòu)、治理模式的不斷改革和金融產(chǎn)品與服務(wù)的持續(xù)創(chuàng)新，對(duì)盈利能力乃至盈利模式的影響也是深刻的。

2.金融創(chuàng)新、存貸比及前十大客戶(hù)貸款集中度的回歸系數(shù)不顯著。金融創(chuàng)新、存貸比、前十大客戶(hù)貸款集中度盡管是影響商業(yè)銀行盈利能力的重要因素，但都對(duì)銀行盈利能力的回歸并不顯著。就金融創(chuàng)新而言，可能的原因在于：首先，由于使用整體銀行樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，而金融創(chuàng)新對(duì)各類(lèi)商業(yè)銀行的盈利效應(yīng)具有較大異質(zhì)性，從而導(dǎo)致在總體樣本回歸中金融創(chuàng)新對(duì)全樣本商業(yè)銀行盈利能力的拉動(dòng)作用并不明顯；此外，金融創(chuàng)新與盈利能力之間可能并非簡(jiǎn)單的線(xiàn)性回歸關(guān)系，特別是考慮到商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承受在其中發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用時(shí)，商業(yè)銀行的金融創(chuàng)新對(duì)盈利能力的影響可能會(huì)發(fā)生基于風(fēng)險(xiǎn)承受能力的非線(xiàn)性變化。而對(duì)存貸比來(lái)說(shuō)，這可能是由于此部分的實(shí)證研究采用的是全樣本商業(yè)銀行數(shù)據(jù)。由于各類(lèi)型商業(yè)銀行對(duì)流動(dòng)性控制的差異，這一指標(biāo)對(duì)不同類(lèi)型商業(yè)銀行盈利能力的影響也不盡相同。當(dāng)采用全樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，存貸比對(duì)各類(lèi)商業(yè)銀行盈利能力的正、負(fù)效應(yīng)會(huì)就此抵消，從而導(dǎo)致總體影響不顯著。至于前十大客戶(hù)貸款集中度的回歸系數(shù)不顯著，可能的原因是前十大客戶(hù)中應(yīng)包括信用優(yōu)質(zhì)客戶(hù)與信用劣質(zhì)客戶(hù)，從而同時(shí)存在信用優(yōu)質(zhì)客戶(hù)貸款集中的提升效應(yīng)與信用劣質(zhì)客戶(hù)貸款集中的阻滯效應(yīng)，最終導(dǎo)致前十大客戶(hù)貸款集中度對(duì)銀行盈利正向能力影響不顯著。

3. 實(shí)際GDP增長(zhǎng)率()的系數(shù)符號(hào)與預(yù)期不符。實(shí)證結(jié)果表明，實(shí)際GDP增長(zhǎng)率()與商業(yè)銀行盈利能力具有負(fù)相關(guān)關(guān)系，但并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這一結(jié)論與理論分析是相悖的。究其原因，宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)盡管能夠從整體上為商業(yè)銀行創(chuàng)造良好的盈利場(chǎng)景，資產(chǎn)增值、投資回報(bào)率高企、實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門(mén)資金需求激增等都能夠?yàn)樯虡I(yè)銀行帶來(lái)暢通的盈利渠道；然而，在經(jīng)濟(jì)繁榮背景下，商業(yè)銀行受利潤(rùn)驅(qū)使往往會(huì)采取較為激進(jìn)的擴(kuò)張策略，實(shí)行降低信貸門(mén)檻、擴(kuò)大資產(chǎn)規(guī)模、逐利資本市場(chǎng)甚至投資金融衍生品等一系列過(guò)激舉措，這不僅在一定程度上增加了商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)成本，而且放大了商業(yè)銀行承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)水平，從而對(duì)商業(yè)銀行盈利能力產(chǎn)生抑制作用。

4.銀行資產(chǎn)規(guī)模對(duì)商業(yè)銀行盈利能力影響弱。進(jìn)一步分析PLSR模型回歸結(jié)果，銀行資產(chǎn)規(guī)模與商業(yè)銀行盈利能力呈正相關(guān)關(guān)系，但并不顯著，而且其VIP值為0.2359，位列VIP指標(biāo)圖的最后一位。資產(chǎn)規(guī)模對(duì)商業(yè)銀行盈利能力貢獻(xiàn)度小，說(shuō)明對(duì)商業(yè)銀行整體而言，規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)已經(jīng)比較微弱，單純地依靠資產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)張已經(jīng)不能為商業(yè)銀行帶來(lái)明顯的收益。在物聯(lián)網(wǎng)科技、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等先進(jìn)信息技術(shù)成為時(shí)代主題的今天，商業(yè)銀行如果想在競(jìng)爭(zhēng)中勝出、保證自身的盈利，就必須與科技相融合，走科技提升服務(wù)、技術(shù)引領(lǐng)發(fā)展的道路。

三、結(jié)論與政策啟示

在以往學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，本文引入了統(tǒng)計(jì)學(xué)中最新的數(shù)據(jù)分析方法——偏最小二乘回歸(PLSR)算法及其輔助分析技術(shù)，對(duì)商業(yè)銀行盈利能力影響因素進(jìn)行一次科學(xué)化、系統(tǒng)化的梳理。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，首先，在選取的11個(gè)解釋變量中，風(fēng)險(xiǎn)承受能力、凈息差、實(shí)際GDP增長(zhǎng)率、居民財(cái)富這些變量都與商業(yè)銀行盈利能力正相關(guān)，這既與實(shí)際經(jīng)濟(jì)意義相一致，也與相關(guān)理論吻合；同時(shí)，成本收入比()、貨幣供給增速()、不良貸款率都與商業(yè)銀行盈利能力負(fù)相關(guān)，這與理論分析及經(jīng)濟(jì)實(shí)踐也是吻合的。其次，11個(gè)解釋變量里面，影響商業(yè)銀行盈利能力的前六大因素分別是凈息差、資產(chǎn)質(zhì)量(不良貸款率)、成本收入比、風(fēng)險(xiǎn)承受能力、金融創(chuàng)新及存貸比，這些變量的VIP值都超過(guò)1，且排在VIP圖中前六位；研究還發(fā)現(xiàn)，銀行資產(chǎn)規(guī)模對(duì)盈利能力的貢獻(xiàn)度最低，排在VIP圖中最后一位。此外，實(shí)際GDP增長(zhǎng)率與商業(yè)銀行盈利能力呈不顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

根據(jù)實(shí)證研究結(jié)論，得出以下幾點(diǎn)政策建議：

第一，在控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下，適度推動(dòng)商業(yè)銀行金融創(chuàng)新。創(chuàng)新是進(jìn)步的動(dòng)力與源泉，改革開(kāi)放四十多年來(lái)，中國(guó)銀行業(yè)正是通過(guò)持續(xù)的變革與推陳出新方才取得如今的發(fā)展成就。但商業(yè)銀行當(dāng)前面臨的環(huán)境同樣不容樂(lè)觀，來(lái)自國(guó)內(nèi)外同行的競(jìng)爭(zhēng)壓力、互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的侵蝕以及金融脫媒時(shí)代的來(lái)臨，這些因素都直接或間接擠壓了商業(yè)銀行的盈利空間。因此，我國(guó)商業(yè)銀行必須在控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下，通過(guò)在金融產(chǎn)品與金融服務(wù)等方面不斷推陳出新來(lái)強(qiáng)化自身盈利能力。

第二，全面增強(qiáng)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承受能力，構(gòu)建立體、多維的金融風(fēng)險(xiǎn)防控網(wǎng)絡(luò)，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線(xiàn)。提升盈利能力、夯實(shí)商業(yè)銀行持續(xù)發(fā)展能力是最終目的，但構(gòu)建金融風(fēng)險(xiǎn)防控網(wǎng)絡(luò)、增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)承受能力確實(shí)是提升盈利的重要手段，兩者缺一不可。因此，商業(yè)銀行必須以經(jīng)營(yíng)安全性、流動(dòng)性、盈利性“三性”為根本基調(diào)，降低自身經(jīng)營(yíng)杠桿率，保證充足資本金，并嚴(yán)格接受社會(huì)各界監(jiān)督及政府部門(mén)監(jiān)管。此外，我國(guó)商業(yè)銀行應(yīng)提升科學(xué)技術(shù)水平，加強(qiáng)人才培養(yǎng)，組建一批業(yè)務(wù)嫻熟、風(fēng)控經(jīng)驗(yàn)豐富、研發(fā)能力強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)人才隊(duì)伍；同時(shí)還要引進(jìn)前沿的風(fēng)險(xiǎn)管理理念，搭建起切合自身且全面考慮了實(shí)際業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分布的概率模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)量化預(yù)測(cè)，為風(fēng)險(xiǎn)管理決策提供重要依據(jù)(胡文濤等，2019)。

第三，嚴(yán)控成本費(fèi)用，深挖傳統(tǒng)息差業(yè)務(wù)。必須高度重視傳統(tǒng)利差業(yè)務(wù)板塊的穩(wěn)定性，防止盈利出現(xiàn)大幅波動(dòng)。一方面，要積極推動(dòng)利差相關(guān)業(yè)務(wù)的模式創(chuàng)新與技術(shù)迭代升級(jí)，既要關(guān)注負(fù)債端，大力優(yōu)化付息體系，又要強(qiáng)化對(duì)自身資產(chǎn)的定價(jià)能力，增強(qiáng)定價(jià)體系的合理性與科學(xué)性。另一方面，商業(yè)銀行必須不斷優(yōu)化自身的成本費(fèi)用結(jié)構(gòu)，完善成本費(fèi)用管控體系，構(gòu)建起高效的管理組織架構(gòu)，積極向扁平化、專(zhuān)業(yè)化管理架構(gòu)轉(zhuǎn)型，從而大幅減少信息傳遞成本；同時(shí)還要立足于自身發(fā)展實(shí)際，制定出切實(shí)可行的成本收入比方案，努力構(gòu)建費(fèi)用合理與財(cái)務(wù)合規(guī)相統(tǒng)一、成本合意與收支透明相協(xié)調(diào)的可持續(xù)的有利格局。

第四，強(qiáng)化商業(yè)銀行不良貸款率指標(biāo)的管控與測(cè)評(píng)，穩(wěn)定并提升銀行資產(chǎn)質(zhì)量；同時(shí)，也要加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行各類(lèi)客戶(hù)貸款集中的監(jiān)測(cè)與識(shí)別，根據(jù)不同類(lèi)型客戶(hù)的信用資質(zhì)靈活調(diào)整信貸配置，達(dá)到分散風(fēng)險(xiǎn)、降低損失之目的，進(jìn)而提升銀行盈利能力。

① 限于篇幅，具體樣本銀行不予展示。

② 限于篇幅，平面圖與橢圓圖未給出，有興趣的讀者可與作者聯(lián)系。