利率市场化如何影响商业银行净息差？

2020-05-08黎梦瑶廉永辉

金融发展研究 2020年2期

黎梦瑶廉永辉

摘要：本文在我国利率市场化逐步深化的背景下系统考察了利率市场化对商业银行净息差的影响。在构造连续的利率市场化指数的基础上，对2007—2017年38家商业银行非平衡面板数据建立固定效应回归模型，实证结果表明：（1）利率市场化对商业银行净息差具有倒U形影响;（2）利率市场化对净息差的倒U形影响显著存在于股份制、城市及农村商业银行组，但在国有银行组中不显著;（3）价格效应是利率市场化对净息差产生影响的主要机制。本文研究有助于明确利率市场化的经济后果，对我国商业银行在利率市场化背景下实现转型发展具有一定的启示意义。

关键词：利率市场化;商业银行;净息差

中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2020）02-0075-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2020.02.010

一、引言

利率市场化是中国金融市场改革的重大举措。随着2013年贷款利率管制的全面放开及2015年存款利率管制的全面放开，利率市场化改革基本完成。利率市场化引起宏观层面金融体系的深度变革，优化金融资源配置效率，促进实体经济健康发展。然而，国际实践表明，利率市场化改革启动及完成后，商业银行的盈利能力面临巨大挑战，银行破产数目在改革初期急剧上升，有些国家甚至发生了系统性危机。我国商业银行存在依赖传统业务、风险管理能力较弱以及粗放式发展等问题，利率市场化会如何影响我国商业银行净息差这一重要盈利指标呢？

一方面，利率市场化进程的推进可能意味着净息差缩窄。肖欣荣和伍永刚（2011）对20世纪80年代美国利率市场化改革背景和过程的分析表明，利率市场化导致存贷利差呈缩窄趋势，但由于贷款占资产比重的提升，改革完成初期对银行净息差冲击较小，但随着利率市场化改革的完善和金融脱媒的深化，净息差仍呈现下降趋势。朱琰等（2012）通过分析美国、日本、中国香港、拉美及东南亚各国利率自由化进程，认为利率市场化短期会造成净息差收窄。另一方面，利率市场化的推进可能不会导致银行净息差减小。陈宗胜等（2009）使用我国32家商业银行2000—2008年的数据研究银行利差的影响因素，发现在渐进式的利率市场化背景下，利率政策是影响利差的重要因素，利率市场化的政策冲击导致利差显著扩大;巴曙松等（2012）对美国、日本、德国以及中国台湾等典型国家和地区的利率市场化路径考察发现，银行净息差在利率市场化初期不一定必然下降。综合以上研究来看，利率市场化对净息差可能具有非线性影响。例如，彭建刚等（2016）利用我国45家商业银行2003—2014年的面板数据进行的实证研究显示，随着利率市场化程度的加深，净息差初始会趋于扩大，达到一个峰值后逐渐缩小，支持了利率市场化对净息差存在倒U形影响的观点。

总之，目前关于利率市场化和银行净息差的关系的研究尚无统一结论，除变量选取、计量方法的不同以外，样本不同是造成研究结论差异的一个重要原因。既有文献表明，利率市场化对净息差的影响存在国别差异，甚至不同学者对同一个国家的相关研究也存在相悖的结论。那么，利率市场化如何影响我国银行净息差呢？目前，仅发现彭建刚等（2016）直接挖掘利率市场化对净息差的影响，他们发现利率市场化对净息差有倒U形影响，但缺陷在于没有指出倒U形曲线的拐点位置，也没有深入探讨倒U形影响的机制。

鉴于此，本文采用我国38家商业银行2007—2017年的年度非平衡面板数据检验利率市场化对银行净息差的影响，并在计量模型中考虑非线性效应。结果表明，利率市场化对银行净息差具有倒U形影响，拐点出现在利率市场化指数为0.7966的时候，约在2012年。进一步研究发现，利率市场化对银行净息差的倒U形影响只对股份制银行和城市及农村商业银行显著，对大型国有银行不显著。此外，本文还分析了净息差的价格效应和规模效应，发现价格效应是利率市场化对净息差产生倒U形影响的主要机制。本文结论支持商业银行在利率市场化背景下实现转型发展的观点。本文的贡献体现为：首先，为我国银行业的净息差变化趋势提供了经验证据，指出了倒U形曲线的拐点位置;其次，按银行类型分组回归，是对既有国内文献研究利率市场化对不同类型银行净息差影响的一个补充;最后，将净息差的变动分解为价格效应和规模效应，深入研究了利率市场化对净息差的影响机制。

文章结构安排如下：第二部分是文献综述及理论分析;第三部分是实证研究设计;第四部分是实证结果分析;第五部分是进一步分析;最后是结论与政策建议。

二、文献综述及理论分析

（一）利率市场化影响银行净息差的文献综述

国外学者对于商业银行净息差决定因素的探讨成果较为丰富。Ho和Saunders（1981）最早提出做市商模型的理论框架，表明净息差的大小取决于市场结构、管理者厌恶风险程度、交易规模和利率波动，为此后关于商业银行净息差决定因素的研究奠定了基础。随后，不少学者不断完善该模型。Allen（1988）考虑到贷款的异质性，把做市商模型扩展为存款和多样化的贷款模型，指出如果考虑银行产品间的交叉弹性，那么银行净息差会减少。Angbazo（1997）认为净息差除了受到利率风险的影响以外，还受信用风险的影响，若一家银行的信用风险较高，那么它将会倾向于选择能够获得较高净息差的存贷款利率。Maudos和Guevara（2004）将运营成本作为影响银行净息差的一个重要因素引入做市商模型。

国内众多学者对于商业银行净息差的影响因素也做了细致深入的研究。周开国等（2008）对做市商模型进行拓展，实证分析发现净息差的决定因素包括：市场竞争结构、平均运营成本、风险厌恶程度、贷款比率、交易规模、隐含利息支付、準备金的机会成本、管理效率、资产规模等。程茂勇和赵红（2010）在做市商模型的基础上引入中间业务变量，发现银行的市场垄断程度、运营成本对息差的影响程度最大且显著，中间业务中的佣金与手续费收益与息差有显著的负相关关系。刘莉亚等（2014）发现非利息收入与净息差在我国银行业总体中互为负向的替代关系，并且在大型国有银行、股份制银行和城市及农村商业银行之间存在一定的差异。

可能影响商业银行净息差的控制变量集合Z包括如下变量：勒纳指数Lerner，计算公式为（P[-]MC）/P，P为产品价格，由贷款利息收入与贷款总额的比值衡量（张宗益等，2012），MC为边际成本，由营业成本与总资产的比值衡量（吴成颂和汪翔宇，2018），该变量衡量市场垄断程度，银行垄断势力越强，越容易获得更高的净息差;存款市场份额MSR，以商业银行的存款额与同期整个银行业的存款总额的比值衡量，表明传统业务市场占有率，存款市场份额越大，银行对存贷利差越依赖，净息差会升高;风险厌恶程度ETA，由股东权益与总资产的比值衡量，表征风险厌恶程度，风险厌恶程度越高，贷款定价越高，净息差越大;运营成本COST，由营业成本与总资产的比值衡量，体现运营成本高低，运营成本越高，则需要更大的净息差来覆盖运营成本;交易规模LNLO，以总贷款的自然对数来衡量，表明交易规模，交易规模越大，不良贷款的规模也相应增加，净息差越高;信用风险NPL，等于次级、可疑和损失三种贷款的比重之和，体现银行面临的信用风险，信用风险越高，风险资产越大，贷款定价越高，净息差越大;利率风险RIW，取自上海银行间隔夜拆放利率的年度标准差，表征银行面临的利率风险，利率波动程度大，银行因承担利率风险要求获得相应的补偿，通过调整贷款利率来获得更高的净息差;非利息收入占比NII，由（营业收入[-]净利息收入）/营业收入得到，表明银行的非利息收入業务开展程度，非利息收入占比越高，银行对存贷利差的依赖性越低，净息差会减小;成本收入比CIR，以业务及管理费用与营业收入的比值来衡量，表现内部管理水平，成本收入比越低，内部管理水平越高，易于获得更高的净息差;经济增长率GDP，由国内生产总值的同比增长率表示，体现宏观经济状况，GDP增长率越高，银行的业务量越大，净息差越高。

（二）样本选择与数据描述

本文选取了2007—2017年间我国38家商业银行的年度非平衡面板数据。按照中国银行保险监督管理委员会的分类标准，研究样本包括5家大型国有银行、8家股份制商业银行和25家城市及农村商业银行①。截至2017年底，样本银行总存款占同期整个银行业总存款的60.02%，总贷款占同期整个银行业总贷款的63.12%，且所采集财务数据的时间跨度长达11年，因而所选样本数据符合代表性和完整性的实证研究数据遴选要求。本文涉及的所有财务数据主要来源于万得资讯、国泰安数据库，对于缺失或异常的数据，本文查阅了相关银行的年报进行补充和修正。GDP增速取自国家统计局网站，整个银行业存贷款总额取自中国人民银行网站的金融机构本外币信贷收支表。

为防止异常值对估计结果的干扰，本文对所有连续性变量在其分布的1%和99%位置上进行缩尾处理。表1列示了所有变量的描述性统计结果。NIM的最大值约为均值的3倍，表明所选38家商业银行的净息差水平差异较大。图1进一步绘制了我国银行业整体及不同类型商业银行平均净息差的变动趋势。2007—2009年，整体平均净息差迅速下降，之后逐步回升，但从2012年开始，整体平均净息差又开始下降。三类银行的平均净息差的变动趋势具有较强的同步性，值得注意的是，2012年以后，股份制银行和城市及农村商业银行的平均净息差下降趋势比较明显，而国有银行的平均净息差比较稳定，没有明显下降的趋势。从利率市场化指数来看，最小值为0.588，最大值为0.990，表明随着利率市场化进程的逐步深入，利率市场化的改革目标已经基本实现。

控制变量中，勒纳指数Lerner的均值为0.878，明显高于市场化程度较高的发达国家水平，可见中国银行业的垄断局面没有明显改变;存款市场份额MSR、风险厌恶程度ETA、交易规模LNLO差异性较为明显;运营成本COST的差异性不太明显;信用风险NPL的均值为1.334，表明信用风险仍然处于可控范围;利率风险RIW的最小值为0.1，最大值为0.645，说明利率波动程度较大;非利息收入占比NII最大值接近于均值的3倍，表明部分银行对传统业务的依赖性明显降低;成本收入比CIR均值为32.021，最大值超过均值将近20%，表明一些银行盈利水平堪忧;经济增长率GDP最大值为14.2，最小值为6.7，表明我国经济从高速增长转为中高速增长。

此外，我们还考察了各变量之间的相关系数（表略）：净息差与利率市场化指数呈显著相关性，初步凸显了研究利率市场化对商业银行净息差影响的必要性。此外，核心解释变量与其他控制变量之间的相关系数的绝对值多数在0.5以下，表明计量模型中的多重共线性问题并不严重，变量的选择比较合理。

在面板数据回归分析之前，本文进行单位根检验，检验变量原序列是否平稳。考虑到本文的面板为非平衡面板，故采用Fisher-ADF检验。结果表明，在5%的显著性水平下，所有变量原序列皆为平稳序列，可以直接进行回归分析。

四、实证结果分析

对面板数据模型进行估计须先确定适当的估计方法。从经济理论的角度来看，固定效应模型的前提假定比混合回归和随机效应模型更符合经济现实。并且，我们进行了F检验、LM检验和Hausman检验，检验结果表明固定效应模型最适合本文样本情况。因此本文仅汇报固定效应模型估计结果。出于稳健估计的考虑，本文所有回归均采用了聚类稳健的标准差。

（一）基准回归结果

基准回归结果如表2所示。列（1）的回归结果表明利率市场化指数的估计系数在1%水平上显著为正，而利率市场化指数的平方项估计系数在1%水平上显著为负。这说明利率市场化指数和商业银行净息差存在显著的倒U形关系，即当利率市场化程度较低时，提高利率市场化程度可以改善商业银行净息差，但随着利率市场化进程的深入，利率市场化程度达到一定水平后，净息差会逐渐缩小。

表2最后一行的IRL*为由模型估计结果计算得到的、净息差最大时的利率市场化指数，亦即倒U形曲线拐点处利率市场化指数的取值。净息差的转折点出现在利率市场化指数为0.7966的时候，2012年利率市场化指数为0.7457，2013年利率市场化指数为0.8514，换言之，2012年以后，随着利率市场化进程的推进，银行净息差收窄。而由图1可知，银行业净息差正是在经历了2009—2012年的连续增长之后，于2012年开始减小。这表明我们的结论得到了来自中国银行业经验证据的支持。这与银行在利率市场化进程的行为转变也相符，在初期，中央银行放开贷款利率，银行可以通过上浮贷款利率获取高于基准存贷利差的超额利差，但在中央银行放开存款利率之后，高于基准存贷利差的超额利差会逐渐减小。

控制变量中，除了勒纳指数、风险厌恶程度、交易规模、不良贷款率的系数不显著，其他变量均显著，其中：存款市场份额系数为负，与预期不符②;运营成本与净息差正相关，说明更高的运营成本需要更高的净息差来覆盖;利率风险与净息差正相关，说明我国商业银行的利率风险定价能力有所提升，能够在一定程度上获得利率风险溢价补偿;非利息收入占比系数为负，说明随着拓展中间业务的力度加大，银行对存贷款利差的依赖性会降低，净息差也会降低;成本收入比系数为负，说明银行内部管理效率越高，提升净息差的能力也就越强;经济增长率系数为正，说明银行净息差容易受到宏观经济形势的影响，具有顺周期性。

在固定效应模型中，我们进一步通过增减解释变量来确保核心解释变量估计系数的稳健性。按照“从一般到特殊”的建模思想，表2中列（2）和列（3）分别剔除了列（1）中两个系数不显著的变量，列（4）剔除了列（1）中所有系数不显著的变量，列（5）剔除了所有控制变量，列（6）则进一步剔除了核心解释变量的平方项。列（2）—列（5）表明，IRL2的系数均显著为负，IRL的系数为正（尽管存在不显著的情况），利率市场化与净息差的倒U形关系再次得到印证。列（6）只考虑了利率市场化的一次项与净息差之间的关系，其结果显示利率市场化的一次项系数在1%的水平上显著为负，这意味着在到达拐点之后，随着利率市场化程度加深，银行之间的竞争加剧，负债成本上升，上浮贷款利率也不能實现，净息差缩窄。

（二）稳健性检验

通过建立固定效应回归模型，本文发现利率市场化和净息差之间存在显著的倒U形关系。为了进一步确保估计结果是可靠的，本文主要从变更模型的被解释变量和调整样本范围两方面进行稳健性检验。

第一，变更模型的被解释变量。本文选取净利差NIS作为净息差NIM的替代指标。就我国银行业而言，净利息收入仍然是主要收入来源，因此NIS具有很好的替代作用。回归结果显示，经济增长率系数符号未发生改变，但显著性发生了变化，除此之外，其他结果与上文基本一致，表明本文结论不受被解释变量度量指标选取的影响。

第二，调整样本范围。由于本文2016—2017年的利率市场化指数直接采用2015年的结果，而随着利率市场化进程的深入，直接以2015年的利率市场化指数作为2016和2017年的利率市场化指数会低估2016和2017年实际的利率市场化水平。为控制此影响，本文将样本时间缩减为2007—2015年重新回归③，回归结果与上文结果基本一致。因此，调整样本范围并不改变本文基本结论。

五、进一步分析

（一）基于银行类型分组回归

研究样本包括大型国有商业银行、股份制商业银行、城市及农村商业银行三种类型，本文按银行类型进行分组回归。我们感兴趣的是，利率市场化对净息差的倒U形影响这一结论是否在不同类型的银行间存在差异。表3列示了三组银行的估计结果，控制变量下的回归结果拟合优度高于未控制变量的回归结果，因此本文将对列（1）、（3）和（5）分析。三类银行利率市场化指数及其平方项系数符号一致，但显著性和大小存在明显差异：国有银行组内，利率市场化指数及其平方项系数均不显著且数值较小;而股份制银行组内，利率市场化指数及其平方项系数显著且数值较大;城市及农村商业银行组内，利率市场化指数及其平方项系数显著且数值最大。从表3最后一行来看，我们发现国有银行的净息差转折点出现在利率市场化指数为0.7603的时候，低于相应的股份制银行（0.8239）和城市及农村商业银行（0.8205）。总之，利率市场化与股份制银行、城市及农村商业银行的净息差呈明显的倒U形关系，与国有银行的净息差呈相对较弱的倒U形关系。

我们认为，各类银行自身特点是导致上述差异的重要原因。股份制银行和城市及农村商业银行的服务对象主要是地方中小微企业，且业务同质化比较严重。在中央银行逐渐放松贷款利率管制的过程中，地方中小微企业议价能力较弱，股份制银行和城市及农村商业银行可以通过提高贷款利率的方式来获得较高的收益;在中央银行逐渐放松存款利率管制的过程中，股份制银行和城市及农村商业银行又不得不提高存款利率以增强在存款市场中的竞争力。所以，股份制银行和城市及农村商业银行的净息差较容易受到利率市场化的影响。相比之下，大型国有银行在客户基数、营业网点、业务范围、业务创新、人才专业素养方面具有明显的优势，在竞争中处于有利地位。大中小型国企是大型国有银行的主要服务对象，议价能力较强，大型国有银行不易在贷款利率管制逐渐放松的过程中通过提高贷款利率以获得较高的收益。而具备营业网点众多优势的大型国有银行获得存款较为容易，在存款利率管制逐渐放松的过程中，不需要像股份制银行和城市及农村商业银行那样显著提高存款利率。所以，大型国有银行的净息差受到利率市场化的影响相对较小。

（二）基于净息差分解结果回归

为进一步分析利率市场化对银行净息差的影响途径，本文参考熊启跃等（2016）将NIM分解为价格效应SPREAD和规模效应SCALE的乘积，如式（8）所示。其中，TA表示总资产，EA表示生息资产平均余额，NIR表示净利息收入。SPREAD（NIR/TA）为净利息收入与总资产的比值，净利息收入的变化往往是由于银行调整资产负债的价格和结构引起的，如调整存贷款利率、调整不同类型贷款的比例等，所以SPREAD刻画了净息差变动的价格（结构）效应。SCALE（TA/EA）主要反映出生息资产对净息差的影响，通过调整生息资产相对于总资产的增速，如改变贷款、债券等资产的扩张速度等，从而对净息差产生影响，所以SCALE反映了净息差变动的规模效应。

[NIM=NIREA=NIRTAEATA=NIRTA×TAEA=SPREAD×SCALE]

（8）

利率市场化会通过影响贷款结构即价格效应引起净息差的变化，也会通过影响生息资产的扩张速度即规模效应影响净息差，因此本文分别将SPREAD和SCALE作为被解释变量重新对模型（7）进行回归，结果如表4所示：利率市场化指数IRL对SPREAD具有显著的倒U形影响，对SCALE具有不显著的U形影响，表明利率市场化主要通过价格效应影响银行净息差，规模效应较弱。这说明在利率市场化程度达到转折点之前，银行会通过优化资产端与负债端的配置来提高单位生息资产的利息收入，从而提高净息差水平;而在利率市场化程度达到转折点之后，银行业务竞争加剧发挥主导作用，单位生息资产的利息收入减少，净息差水平降低。在利率市场化进程中，相较于生息资产规模的提高，商业银行更注重网点等有形资产的扩张，因此显现出较弱的U形规模效应。

综上可知：价格效应是利率市场化对净息差产生倒U形影响的主要机制，而规模效应对利率市场化与净息差之间的倒U形影响实际上产生了不太显著的反向效果。

六、结论与政策建议

本文采用2007—2017年间38家商业银行的微观数据研究了利率市场化对净息差的影响，进一步分析了利率市场化对不同类型银行净息差的影响及利率市场化对净息差产生影响的机制。主要研究结论和政策启示如下：

第一，基本估计结果表明，利率市场化和银行净息差间存在显著的倒U形关系，拐点出现在利率市场化指数为0.7966的时候，约在2012年出现，说明利率市场化对银行净息差的双重影响在我国银行业均存在。利率市场化初期，银行可以通过上浮贷款利率获取高于基准存贷款利差的超额利差，而中央银行放开存款利率之后，高于基准存贷款利差的超额利差会逐渐减小。因此，银行应该认识到：目前，银行业整体的净息差正处于下行期，应当努力建立良好的内部管理和风险控制，调整信贷结构，提升高收益的零售业务占比，大力发展中间业务，实施多元化经营。

第二，基于银行类型的分组回归表明，利率市场化对不同类型银行净息差的影响不同。具体而言，利率市场化与股份制银行、城市及农村商业银行的净息差呈显著的倒U形关系，与国有银行的净息差呈相对较弱的倒U形关系。利率市场化逐步推进过程中，股份制银行和城市及农村商业银行的行为出现明显转变，国有银行的行为未出现明显转变，所以利率市场化对前者净息差的影响较大。由此可知，在利率市场化改革过程中，我国商业银行应当采取适合自身特点的差异化发展策略，国有银行应当全面协调发展各类客户和各项业务，持续不断优化结构，稳步向综合化经营的多元化银行迈进，而股份制银行和城市及农村商业银行应当找准市场定位，走与自身经营特色、业务优势相匹配的发展道路，夯实客户基础，提供快捷灵活、特色化的金融服务。

第三，基于净息差分解的回归表明，价格效应是利率市场化对净息差产生倒U形影响的主要机制，而规模效应对利率市场化与净息差之间的关系产生了不太显著的反向效果。所以，我国商业银行应进一步加强风险管理，加大投放消费信贷、中小微企业贷款等息差较高的贷款，通过价格效应提升净息差水平。

注：

①38家商业银行分别为中国工商银行、中国农业银行、中国建设银行、中国银行、交通银行、招商银行、平安银行、兴业银行、光大银行、华夏银行、浦发银行、民生银行、中信银行、南京银行、北京银行、重庆银行、天津银行、长沙银行、上海银行、哈尔滨银行、杭州银行、青岛银行、郑州银行、齐鲁银行、晋商银行、徽商银行、重庆农商银行、广州农商银行、九台农商银行、苏农银行、无锡银行、江阴银行、张家港银行、江西银行、九江银行、盛京银行、锦州银行、贵阳银行。

②但在OLS和RE回归下，存款市场份额系数均为正，与预期相符。

③其中2016—2017年观测值均为38，合计76个，约为原来样本数的1/5。

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