非利息业务发展对我国商业银行效率水平的影响

夏　青，黄永兴，郑　谦

(1.安徽工业大学　商学院，安徽　马鞍山　243002；2.安徽科技学院　管理学院，安徽　凤阳　233100)



非利息业务发展对我国商业银行效率水平的影响

夏青1，黄永兴1，郑谦2

(1.安徽工业大学商学院，安徽马鞍山243002；2.安徽科技学院管理学院，安徽凤阳233100)

本文选取我国在A股上市的16家商业银行2009～2014年的数据来研究非利息业务与银行效率之间的关系。首先使用DEA-Malmquist模型测算了16家银行的全要素生产率，将其作为被解释变量用于衡量银行效率水平，再分别以非利息收入占比、手续费及佣金收入占比、投资收益占比为解释变量构建回归模型来分析非利息业务的发展对银行效率的影响。为了区分不同类型的商业银行，将研究样本分为全体样本银行、大型国有商业银行、股份制商业银行三组，分别进行了分析，实证结果表明：非利息收入、手续费及佣金收入与全体样本银行、股份制商业银行的银行效率显著正相关，投资收益与大型国有商业银行的银行效率显著正相关，其余不具有显著的相关性。

非利息业务；商业银行；效率；DEA-malmquist模型

长期以来，传统存贷款业务是我国商业银行最主要的收入来源。然而，银行业的外部环境不断发生着变化，使得传统存贷款业务的利润空间在不断收窄。金融市场的全面开放，大量外资、民营银行进入市场，银行业的竞争日益激烈；从2012年开始蓬勃发展的互联网金融，冲击着商业银行的基本职能，分流了商业银行的客户；存贷款利率的全面放开，我国利率市场化改革已基本完成，存贷利差不断缩小。伴随着经济下行，商业银行不良贷款增多、资产质量恶化，银行业的净利润在大幅缩水。外部环境的变化使我国商业银行依托存贷利差的传统盈利模式受到了严峻地挑战。借鉴欧美国家银行业发展经验，我国商业银行将提高非利息收入作为转型的重点，开始大力发展非利息业务。

非利息收入尚无明确的定义，国内众多学者在分析非利息收入时给出了自己的理解。薛鸿健，盛虎、王冰在研究中将中间业务等同于非利息收入业务；张晓艳基于银行财务报表，将手续费收入、汇兑收益、投资收益和其他营业收入加总，组成了商业银行的非利息收入。随着经营业务的拓展，如今在银行利润表中基本均设有非利息收入一栏，与净利息收入共同组成商业银行的营业收入。根据我国主要商业银行近年来的财务报告数据，商业银行的非利息收入在不断提高。然而，对于非利息收入是否能够给商业银行带来积极的影响这一问题，国内外学术界尚未给出一致的答案。

纵观相关文献，国外学者对非利息收入的研究已长达数十年。早期研究普遍认为发展非利息收入具有积极效应， Eisemann、Diamond、Rose、Rosie[1]等研究均发现非利息收入对提高商业银行绩效水平具有正向作用。随着更多学者投入到对非利息收入的研究中，开始出现不同的观点。如Stiroh、Baele、Lepetit、De Jonghe等认为非利息收入加剧了商业银行的经营风险。

近年来，随着我国商业银行经营环境的变化，国内学者对非利息收入的研究也不断增多，同样产生了两种不同的观点。吴晓云、王曼舒、孔丹凤等研究结果显示非利息收入的增加会提高商业银行的经营收益[2]；张羽、李黎、张晓玫、黄国妍、陈一洪等研究表明非利息收入有助于分散经营风险。而魏世杰、吴立广、薛超等学者研究发现非利息收入份额的提升与银行绩效间存在负相关[3]，非利息收入不能改善商业银行绩效水平；魏成龙、谢罗奇、黄隽等研究发现非利息收入的增加会提高商业银行的经营风险[4]。

结合我国银行非利息收入的发展现状与构成，部分学者对非利息收入的构成进行了进一步研究。姚文韵研究结果表明手续费和佣金收入会提高资产收益率，而其他业务收入会显著降低资产收益率。邰越越发现手续费及佣金收入比重的提升会显著改善银行绩效、提高中小银行绩效稳健性水平。周晔、郑军丽发现非利息业务风险的主要来源为手续费及佣金收入。

现有研究更多地关注非利息收入对商业银行绩效水平和经营风险的影响。与现有研究不同，本文的研究重点为非利息收入与银行效率的关系。绩效强调的是经济绝对数量效果，反映企业实现特定目标的状况，而效率关注的是成本与收益的相对关系。效率能够反映经济实体的盈利水平、可持续发展和竞争能力，是一个综合指标。因此，研究非利息收入对银行效率的影响对于商业银行的发展有十分重要的意义。

本文以银行效率为研究落脚点，采用在A股上市的16家商业银行2009～2014年间的数据为研究对象，并根据银监会对商业银行的划分方法，将研究样本分为全体样本银行、大型国有商业银行和股份制商业银行三组，实证研究非利息业务与银行效率间的关系，以期更全面了解非利息业务对商业银行的影响。

1　商业银行效率测算

1.1银行效率测算方法

1.1.1Malmquist指数模型测算银行效率主要采用的方法有参数法和非参数法(Berger和Humphrey)。Fethi和Pasiouras认为非参数法中的数据包络分析法(DEA)应用更为广泛，对于银行效率的评价具有比较优势[5]。

由于本文样本数据时间跨度较短，选用参数估计类方法可能带来的较大的估计误差。因此，本文采用DEA-Malmquist模型来测算商业银行效率，并通过对全要素生产率地分解，来进一步了解银行效率变动的原因[6]。

1.1.2投入产出指标合理地选择投入与产出指标，是正确测算商业银行效率的关键。本文借鉴蔡跃洲、郭梅军的研究方法[7]，以中介法作为指标选取的依据，结合数据的可得性以及指标变量的相关性，选取固定资产(X1)、营业支出(X2)、存款总额(X3)为投入指标，选取利润总额(Y1)和贷款总额(Y2)为产出指标。

投入与产出指标的选取必须符合相关性检验，相关系数越高，评价结果越可靠。经过相关性检验，16家样本银行2009～2014年各项投入与产出指标的平均相关系数均在0.9以上，投入产出指标高度正相关，由此可以认为本文选取的指标是恰当的。

1.2测算结果与分析

使用DEAP2.1软件，以产出为导向，采用 DEA-Malmquist模型进行相对效率分析，得到反映样本银行动态效率变化的Malmquist指数及其分解。2009～2014年16家商业银行经营效率的测算结果如表1所示。

表1　样本银行2009～2014年Malmquist指数变动情况

表1反映了16家商业银行Malmquist指数及其分解指标从2009年到2014年的变化。从表中可以看出16家银行的全要素生产率呈波动下降趋势。整体看来，16家银行2009～2014年的全要素生产率小于1，综合技术效率指数大于1，技术进步指数小于1，可以看出2009～2014年全要素生产率的下降是由技术进步指标下降导致的。

为了验证两类商业银行的效率是否存在区别，对测算结果进行了分类。表2列出了5家大型国有银行和11家股份制银行2009～2014年平均全要素生产率指标及其分解。从表2可以看出，大型国有银行的全要素生产率指数及其各个分解指数均超过1，说明国有商业银行的效率在稳定增长。而股份制商业银行的各指标值均低于1，说明股份制商业银行的效率呈下降趋势。

表2　国有银行与股份制银行平均Malmquist指数

2　非利息业务对银行效率的影响

2.1指标选取

表3　模型变量及其定义

测算16家商业银行的全要素生产率(TFP)是为了进一步研究非利息业务对银行效率的影响。本文将通过DEA-Malmquist模型测算出的全要素生产率(TFP)作为被解释变量，用来反映银行效率的整体变动情况。借鉴国内外已有研究，选取非利息收入占营业收入比重(NIIS)来衡量银行非利息收入发展情况。同时，考虑了非利息收入的主要构成部分，将手续费及佣金收入占比(COM)及投资收益占比(TRADE)也纳入解释变量，分别建立实证模型进行分析，以期更全面地了解非利息业务对银行效率的影响。为了消除其他可能的因素对银行效率产生的影响，本文选取银行资产规模(ASSET)、不良贷款率(BAD)、股东权益资产(EQUITY)作为控制变量。具体各变量定义见表3。

2.2实证模型设计

本文考察得是样本银行非利息收入对银行效率总体情况的影响，允许个体成员之间存在个体影响。因此，借鉴易志强，吴立广的研究方法，建立面板数据变截距模型进行回归分析。实证模型方程如下：

TFPit=αit+β1(NIIS)it+β2(ASSET)it+β3(BAD)it+β4(EQUITY)it+μit

(1)

TFPit=αit+β1(COM)it+β2(ASSET)it+β3(BAD)it+β4(EQUITY)it+μit

(2)

TFPit=αit+β1(TRADE)it+β2(ASSET)it+β3(BAD)it+β4(EQUITY)it+μit

(1)

其中， i=1, 2, …, n, 代表第i家银行；t=1, 2, … , n, 代表年度；α、β是待估计系数；μit代表随机误差项。

2.3实证分析

2.3.1描述性统计主要变量的描述性统计结果如表4所示。从表4可以看出，大型国有商业银行样本与股份制商业银行样本存在一定的差异。

国有商业银行的效率水平(TFP)的平均值为1.0196，标准差为0.0381，股份制商业银行的效率水平(TFP)的平均值为0.9897，标准差为0.0566，可见大型国有商业银行的效率水平高于股份制商业银行，大型国有商业银行效率水平间的差距较小。

全体样本银行的非利息收入占比(NIIS)均值为0.18667，国有商业银行的非利息收入占比(NIIS)为0.2292，股份制商业银行为0.1675，可见我国商业银行非利息收入的整体发展水平较低，大型国有商业银行的非利息收入发展水平略高于股份制商业银行。

大型国有商业银行的手续费及佣金收入在营业收入中的占比(COM)为0.1852，股份制商业银行的手续费及佣金收入在营业收入中的占比(COM)为0.1461，大型国有商业银行的手续费及佣金收入在非利息收入中的占比更高。

表4　各变量的描述性统计

全体样本银行的投资收益在营业收入中的占比(TRADE)为0.0056，投资收益在营业收入中的占比远低于手续费及佣金收入。全体样本银行投资收益占比(TRADE)的标准差为0.0128，最大值为0.0591，最小值为-0.0276，样本银行的投资收益出现了负值，且银行间的差距较明显。

2.3.2模型回归结果及分析本文使用EVIEWS 7.2软件对所有变量进行了单位根检验，检验结果显示所有变量均通过LLC检验和Im-Pesaran-Shin检验，为零阶单整I(0)。进一步对变截距回归模型进行Huasman检验，检验结果均满足P<0.05，因此建立变截距固定效应模型。限于篇幅，检验结果不再单独汇报。本文对全体样本银行、大型国有商业银行和股份制商业银行的数据分别进行估计，实证结果如表5至表7所示。

(1)全体样本银行

表5为全体样本银行的回归结果。如表5所示，模型(1)中，非利息收入(NIIS)与银行效率(TFP)的相关系数为0.6928，P值<0.05，通过了5%的显著性检验，非利息收入占比与银行效率显著正相关，非利息收入占比的提升有助于提高银行效率水平。模型(2)中，手续费及佣金收入(COM)的系数为0.7824，且0.05

表5　全体样本银行的回归结果

注：括号内数值为稳健标准误差调整后的t值；***、**、*分别表示估计系数通过1%、5%和10%显著性检验。

全体样本银行回归的结果显示，非利息收入占比的提高、手续费及佣金收入占比的提高均有助于提高银行效率。长期以来，我国商业银行的收入来源单一，盈利的增长更多依赖资产规模的扩大，通过增加经营网点来获取居民存款，经营成本的提高和资源的浪费制约了银行效率水平的提升。发展非利息业务则拓展了商业银行的收入来源，多元化经营有助于合理分配商业银行的业务资源、人力资源，进而提高银行经营效率。

与手续费及佣金收入不同，投资收益占比虽然会对银行效率产生正向作用，但并不显著。原因可能为投资收益在非利息收入中的占比远低于手续费及佣金收入，投资收益与银行投资水平、风险控制水平密切相关，受经济周期影响甚至会出现负增长，有较强的波动性，因而不能显著提高银行效率水平。

(2)5家大型国有商业银行

表6为5家大型国有商业银行的回归结果。如表6所示，模型(1)中，非利息收入(NIIS)与银行效率(TFP)的相关系数为-0.8385，P值超过0.1，没有通过显著性检验。模型(2)中，手续费及佣金收入(COM)的系数为0.5831，P值超过0.1，没有通过显著性检验。非利息收入占比的提高、手续费及佣金收入占比的提高均无法显著提高大型国有商业银行的效率水平，与易志强等人的研究结果一致。从前文分析可知，我国大型国有商业银行的非利息业务发展水平整体最高，但由于其市场占有率高、受政策影响大，拥有大量稳定的客户资源，存贷业务收入来源稳定，非利息收入占比的增速缓慢，使得其对银行效率的影响不显著。从前文Malmquist指数的分解可以看出银行效率下降的主要原因为技术效率的下降，由于国有商业银行的规模较大，存在机构冗余和资源浪费，发展非利息业务的过程中投入的大量研发成本、固定成本、业务推广费用等没有得到充分利用，影响了银行效率水平的提高。模型(3)中，投资收益(TRADE)与银行效率(TFP)的相关系数为2.2805，P值小于0.01，投资收益(TRADE)在 1% 的统计水平上与银行效率(TFP)显著正相关，投资收益的增长会提高大型国有商业银行的效率水平。原因可能为大型国有商业银行的规模实力雄厚、具有人力资源优势、对控制风险的能力强，开展投资业务更具优势，能够发挥出投资业务对提高银行效率的积极作用。对于控制变量，模型(1)中，股东权益资产(EQUITY)中在 10% 的统计水平上与银行效率(TFP)显著负相关，银行资产规模(ASSET)和不良贷款率(BAD)在三个模型中均未通过显著性检验。

表6　5家大型国有商业银行的回归结果

注：括号内数值为稳健标准误差调整后的t值；***、**、*分别表示估计系数通过1%、5%和10%显著性检验。

(3)11家股份制商业银行

表7为11家股份制商业银行的回归结果。如表8所示，模型(1)中，非利息收入(NIIS)与银行效率(TFP)的相关系数为1.0650，P值小于0.05，通过了5%的显著性检验，非利息收入占比的提高能显著提高股份制商业银行的效率水平。模型(2)中，手续费及佣金收入(COM)的系数为1.0842，且0.05

11家股份制商业银行的回归结果与全体样本银行的回归结果相一致，随着非利息收入的增长，股份制商业银行的效率水平能够得到显著地改善。与大型国有商业银行相比，股份制商业银行积极拓展非利息业务，非利息收入占比增长迅速，发挥出了收入结构多元化的积极作用，提高了银行效率。而受限于自身实力，投资收益的波动性较大，在一些年份投资收益出现了负值，因此投资收益对银行效率的提升作用尚未得到体现。

表7　11家股份制商业银行的回归结果

注：括号内数值为稳健标准误差调整后的t值；***、**、*分别表示估计系数通过1%、5%和10%显著性检验。

3　结论

本文选取我国在A股上市的16家商业银行2009～2014年数据为研究样本，实证分析了我国商业银行的非利息收入与银行效率间的关系。首先，基于DEA-Malmqquist模型测算了16家商业银行的全要素生产率，将其作为被解释变量用来衡量银行效率水平。在解释变量的选取上，除了选用非利息收入占营业收入比重来衡量非利息收入的发展水平，还考虑了非利息收入的构成，将手续费及佣金收入、投资收益各自占营业收入的比重纳入解释变量，分别建立面板模型。为了区分不同类型的商业银行，将研究样本分成全部样本银行、大型国有银行、股份制商业银行三组，分别对其进行了实证分析，实证结果表明：

(1)对于不同类型的商业银行，各个解释变量对银行效率的影响表现出了不同的回归结果。非利息收入占比和手续费及佣金收入占比均与全体样本银行、股份制商业银行的效率水平显著正相关，与大型国有银行的效率水平的相关系数为正，但不显著。投资收益占比的提高会显著提高大型国有商业银行的效率水平，而对全体样本银行以及股份制商业银行具有不显著的正向影响。

(2)非利息收入占比、手续费及佣金收入占比与股份制商业银行的银行效率显著正相关，而与大型国有商业银行的银行效率的关系不显著，本文认为这与非利息收入发展情况有关。虽然大型国有商业银行的非利息业务发展水平整体较高，但非利息收入占比的增速缓慢。与大型国有商业银行相比，股份制商业银行更积极拓展非利息业务，非利息收入占比增长迅速，进而发挥出了收入结构多元化的积极作用，提高了银行效率。

(3)投资收益在非利息收入中的占比较低，而且投资收益的大小会受到经济环境、银行实力、员工业务水平等方面的影响，有较强的波动性。投资收益的增长会显著提高大型国有商业银行的效率水平，而对股份制商业银行的影响有限，原因可能为大型国有商业银行的实力更为雄厚、具有人力资源优势、控制风险的能力较强，开展投资业务更具优势。因此，大型国有商业银行发挥出了投资业务对提高银行效率的积极作用。

[1]STIROH K J. Diversification in banking:is non-interest income the answer?[J]. Journal of Money, Credit, and Banking, 2004, 36(5): 853-882.

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[3] 袁晓玲, 张宝山. 中国商业银行全要素生产率的影响因素研究——基于DEA模型的Malmquist指数分析[J]. 数量经济技术经济研究, 2009(4):93-104.

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[5]仲深，王春宇．中国商业银行全要素生产率及其影响因素的实证研究——基于DEA的Malmquist生产率指数法[J]．技术经济，2012，31(1)：101-106．

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(责任编辑：李孟良)

The Influence on the Level of Commercial Bank Efficiency by the Development of Non-interest Business

XIA Qing1， HUANG Yong-xing1，ZHENG Qian2

(1.School of Business, Anhui University of Technology, Ma'anshan 243002,China；2.College of Mamagement, Anhui Science and Technology University, Fengyang 233100, China

The essay chooses the data from 2009 to 2014 in 16 listed commercial banks to study the relation between non-interest business and bank efficiency. First, DEA-Malmquist Model is used to calculate the “total factor productivity” (TFP) in 16 banks. TFP is used to as the "explained" variable to measure bank efficiency. Then the ratio of non-interest incomes, fee and commission income and investment income are used as explanatory variables to build regression model to analyze the influence on the level of commercial bank efficiency by the development of non-interest business. To distinguish different types of commercial banks, samples are divided into 3 kinds: all the sample banks, major nation - owned commercial banks and joint-stock commercial banks. All of them are analyzed individually. It is shown that non-interest income, fee and commission income is positively correlated with the efficiency of all the sample banks and joint-stock commercial banks. Moreover, investment income is positively correlated with the efficiency of major nation - owned commercial banks and other are not correlated.

Non-interest income; Commercial banks; Efficiency; DEA-malmquist Model

2016-04-10

安徽省哲学社会科学规划项目(AHSKQ2015D48)；蚌埠市社科规划项目(BB16B012)。

夏青(1992-)，女，安徽省马鞍山市人，在读硕士研究生，主要从事金融学研究。

F830.4

A

1673-8772(2016)04-0061-08