范圍經(jīng)濟效應與商業(yè)銀行的風險防范

李軍林 朱沛華

摘 要：多元化的經(jīng)營目標已經(jīng)成為現(xiàn)代商業(yè)銀行的重要特征，探索開拓業(yè)務范圍的經(jīng)濟效益對研究銀行業(yè)組織理論具有指導意義。基于多產出類型的超越對數(shù)成本函數(shù)模型并結合隨機前沿方法，對中國商業(yè)銀行2008—2015年的范圍經(jīng)濟效應進行測算，并檢驗范圍經(jīng)濟效應與銀行資產報酬率和信用風險的相關關系，在控制了內生性問題后可以發(fā)現(xiàn)，盡管范圍經(jīng)濟效應提高了銀行的資產報酬率，但也會加劇銀行的信用風險，且對信用風險的影響更強。這個結論得到了一系列穩(wěn)健性檢驗結果的支撐。范圍經(jīng)濟對風險的作用受到經(jīng)營規(guī)模、流動性水平等因素的影響，小型銀行追求范圍經(jīng)濟效應會大幅提升自身的信用風險，而大型銀行則能夠小幅減緩風險水平；流動性水平越高，追求范圍經(jīng)濟對風險的影響越低。

關鍵詞：范圍經(jīng)濟；內生性；經(jīng)營績效；超越對數(shù)成本函數(shù)

中圖分類號：F832文獻標識碼：A

文章編號：1003-0751（2018）06-0021-10

改革開放40年來，金融已經(jīng)成為國家重要的核心競爭力，加強金融監(jiān)管，全面防范系統(tǒng)性金融風險已經(jīng)成為了社會的共識。現(xiàn)階段，中國商業(yè)銀行業(yè)不斷發(fā)展壯大，涉及金融服務的范圍越來越廣，已經(jīng)成為了金融業(yè)舉足輕重的“掌門人”。如何規(guī)范商業(yè)銀行經(jīng)營，完善符合中國國情、促進商業(yè)銀行業(yè)穩(wěn)定健康發(fā)展是發(fā)展金融業(yè)的重中之重。隨著商業(yè)銀行業(yè)市場化改革進程的推進以及金融衍生產品的不斷創(chuàng)新，商業(yè)銀行的經(jīng)營范圍越來越廣。研究商業(yè)銀行追求多元化和范圍經(jīng)濟效應對績效的影響，對促進中國銀行業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展、防范系統(tǒng)性金融風險具有重要的政策意義。

一、中國銀行業(yè)多元化的動機分析

以存款貸款業(yè)務作為核心的商業(yè)銀行業(yè)，根據(jù)業(yè)務互補性和協(xié)同效應的目標來開展其他配套的業(yè)務，這在經(jīng)濟學理論上有著范圍經(jīng)濟效應的支持。20世紀80年代初，Panzer&Willing;（1981）首次對范圍經(jīng)濟的概念進行界定，即企業(yè)提供兩個或以上產品的成本低于分別生產每個產品的成本之和。此后，學界對范圍經(jīng)濟概念的內涵和外延不斷進行全面細致的研究探討。在企業(yè)經(jīng)營的各類業(yè)務具有互補性，資源投入具有不易分割性、關聯(lián)性的條件得到滿足的情況下，企業(yè)會自發(fā)地追逐范圍經(jīng)濟效應。反之，如果兩類業(yè)務的資源投入可分割，那么企業(yè)只需要通過外部的業(yè)務合作便能共享收益，并缺乏范圍經(jīng)濟效應的激勵（Teece，1980，1982）。

因而，范圍經(jīng)濟效應是企業(yè)追求多元化的主要目的。范圍經(jīng)濟能夠提高單個企業(yè)的經(jīng)營績效，最直接的原因是在等量的成本下能夠獲取更多的收入，從而獲取更多的利潤。對商業(yè)銀行業(yè)而言，其最主要的經(jīng)營業(yè)務是存款貸款業(yè)務，在業(yè)務相關性的前提下，開展非利息業(yè)務能夠帶來范圍經(jīng)濟效應，這自然能夠提高商業(yè)銀行的盈利水平。那么從風險的角度出發(fā)呢？商業(yè)銀行另外一個不可忽視的績效目標是風險管理。這在傳統(tǒng)的經(jīng)濟學理論中并不能夠得到有力和統(tǒng)一的解釋。直覺上看，范圍經(jīng)濟的根本來源是商業(yè)銀行提高非利息收入的份額，然而并非所有商業(yè)銀行盲目開拓非利息業(yè)務就能獲得范圍經(jīng)濟效應。因而，將范圍經(jīng)濟效應作為研究對象，能夠對商業(yè)銀行多元化經(jīng)營的效果進行有效評估，可進一步厘清商業(yè)銀行在取得范圍經(jīng)濟效應前提下如何對經(jīng)營績效產生影響。

因此，本文意在驗證范圍經(jīng)濟效應在中國商業(yè)銀行的適用性以及對經(jīng)營績效的作用機制。在對范圍經(jīng)濟效應進行準確測算的基礎上，本文研究范圍經(jīng)濟如何影響商業(yè)銀行經(jīng)營績效，為范圍經(jīng)濟效應的研究提供新的思路。基于中國商業(yè)銀行2008—2015年的樣本數(shù)據(jù)，本文測算了商業(yè)銀行的范圍經(jīng)濟效應，并使用范圍經(jīng)濟來解釋商業(yè)銀行的經(jīng)營績效。這樣便能嘗試驗證經(jīng)濟學理論中對范圍經(jīng)濟的研究觀點——范圍經(jīng)濟效應能否讓企業(yè)受益，對傳統(tǒng)的經(jīng)濟理論提供現(xiàn)實依據(jù)。本文可能的貢獻在于：其一，現(xiàn)有的研究對商業(yè)銀行范圍經(jīng)濟的研究較少，本文對范圍經(jīng)濟效應與商業(yè)銀行經(jīng)營績效進行實證檢驗，一定程度上擴充了商業(yè)銀行業(yè)多元化經(jīng)營策略與績效關系的實證證據(jù)。在衡量經(jīng)營績效上，本文從商業(yè)銀行盈利水平和信用風險兩個方面進行考慮。其二，在研究方法上使用基于面板數(shù)據(jù)的工具變量法、系統(tǒng)GMM估計法，并與固定效應模型的估計結果進行對比，驗證范圍經(jīng)濟與經(jīng)營績效之間存在的內生性問題，通過使用工具變量一定程度上控制了二者之間的內生性問題。其三，為了檢驗銀行的異質性特征對范圍經(jīng)濟效應與風險相關性的影響，本文對商業(yè)銀行依據(jù)規(guī)模、流動性水平進行分組回歸，進一步分析追求范圍經(jīng)濟對銀行風險的影響機制。

二、文獻梳理

1.文獻回顧

自范圍經(jīng)濟效應被經(jīng)濟學家發(fā)現(xiàn)以來（Teece，1980；Panzer & Willing，1981），范圍經(jīng)濟效應原理被廣泛地應用于多產出類型情況下的企業(yè)績效研究領域。從實際應用來看，Gimeno & Woo（1999）通過理論和實證兩方面證明了美國航空業(yè)的范圍經(jīng)濟效應能夠顯著促進企業(yè)績效的提高。Laeven & Levine（2007）的研究則認為由于委托代理問題的存在，金融機構的多元化經(jīng)營帶來的范圍經(jīng)濟效應并不足以提升企業(yè)經(jīng)營績效。Berger et al.（2010）指出2006年以前中國商業(yè)銀行在存款、貸款、資產規(guī)模上的多元化經(jīng)營導致了更高昂的成本，均表現(xiàn)為一定程度的范圍不經(jīng)濟。Brahm et al.（2017）的實證研究指出產品多元化雖然能夠帶來范圍經(jīng)濟效益，然而提升了經(jīng)營成本，最終損害了企業(yè)的生產效率。

對商業(yè)銀行而言，非利息收入以及業(yè)務多元化一直是研究的熱點。一個重要的原因是其與銀行的收益和風險密切相關。作為非主營業(yè)務的非利息收入能夠帶來范圍經(jīng)濟效應，為銀行節(jié)約成本并增加利潤。Fang（2005）研究發(fā)現(xiàn)大型商業(yè)銀行的范圍經(jīng)濟效應能夠在一定程度上解釋其市場議價能力。Meslier et al.（2014）以發(fā)展中國家的商業(yè)銀行為研究對象，指出銀行非利息收入比重的上升能夠提升經(jīng)過風險調整的盈利水平。Sakhartov（2017）構建了一個動態(tài)模型并分析指出潛在的范圍經(jīng)濟效應能激勵企業(yè)進行多元化經(jīng)營，然而這種激勵受到業(yè)務之間的收益、相關性以及收益波動性等因素的影響。

銀行分散經(jīng)營范圍與風險的關系則存在明顯的分歧。有研究認為，多元化能夠分散經(jīng)營風險（Jonghe et al.，2015）。Shim（2013）基于美國的商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，分析指出分散化經(jīng)營能夠降低銀行的經(jīng)營風險并且節(jié)約資本投入。Lee et al.（2014）基于亞洲國家的銀行數(shù)據(jù)，指出非利息業(yè)務不能提高銀行盈利水平但是能夠降低經(jīng)營風險，但是這種關系會受到銀行專業(yè)化水平和國民收入水平的影響。然而，也有研究認為，非利息收入會加劇銀行風險（Chen et al.，2017）。DeYoung & Torna（2013）指出銀行追求非利息收入是否會增加銀行倒閉的風險受到自身財務狀況的影響，財務較差的銀行開展高收益的非傳統(tǒng)業(yè)務會顯著增加經(jīng)營風險。Guerry & Wallmeier（2017）指出次貸金融危機以來，商業(yè)銀行的多元化經(jīng)營行為顯著損害了其經(jīng)營績效，其中非利息收入份額的提高是一個重要的原因。朱波等（2016）指出非利息收入會導致規(guī)模較小的銀行風險上升，在商業(yè)銀行開展多元業(yè)務的時候需要注重其帶來的影響。Williams（2016）以澳大利亞商業(yè)銀行為研究樣本，指出更低比例的非利息收入和收入來源更為集中的銀行往往面臨的風險更低。商業(yè)銀行開展非傳統(tǒng)業(yè)務的動機根本在于在既定的成本下追求更高的收益，其內在動機不外乎追求更高的范圍經(jīng)濟效應。

中國境內的商業(yè)銀行特征表現(xiàn)出明顯的差異，主要體現(xiàn)在經(jīng)營規(guī)模、市場份額、流動性水平等特征差異上。一些研究指出，銀行特征的異質性會導致變量之間相關性的差異（趙勝民和申創(chuàng)，2016；郭曄和趙靜，2017）。李廣子和張翼（2016）的研究表明銀行發(fā)展非信貸業(yè)務與盈利能力、風險水平的相關關系受到銀行自身的存貸款利差因素的影響。李志輝和李夢雨（2014）指出商業(yè)銀行多元化經(jīng)營與績效的相關關系受到銀行資產規(guī)模的影響，小型商業(yè)銀行多元化經(jīng)營雖然能增加盈利，但也會加劇自身的風險。滿媛媛（2016）認為不同規(guī)模類型的商業(yè)銀行發(fā)展多元化對風險的影響存在明顯差異，銀行應依據(jù)資產規(guī)模的水平采取相應的多元化策略。

2.理論分析

從現(xiàn)有的相關研究來看，資源關聯(lián)性（Resource Relatedness）成為連接范圍經(jīng)濟效應（或可稱為協(xié)同效應）與經(jīng)營績效的橋梁（Sakhartov， 2014，2017； Brahm et al.， 2017）。如果兩類業(yè)務所需要的資源投入存在相似性，則存在資源的關聯(lián)性（Rumelt， 1976）。但在拓展業(yè)務范圍的過程中，關聯(lián)性越低，則其帶來調度資源的成本越高。多元化業(yè)務的深化無疑是獲取范圍經(jīng)濟效應與無形的調度成本的權衡。在關聯(lián)性較低的情況下，若是單純追求范圍經(jīng)濟效應或許引致更為高昂的資源調度成本。然而無論如何，超額的經(jīng)濟利潤是商業(yè)銀行開拓業(yè)務的根本目標之一，因為高收益水平的協(xié)同項目有利于提高單位資源投入的產出水平，使得商業(yè)銀行存在著多元化經(jīng)營的激勵。因此，本文提出關于范圍經(jīng)濟和銀行盈利水平關系的假設：

假設1：范圍經(jīng)濟效應提升了商業(yè)銀行的盈利水平。

銀行追求范圍經(jīng)濟對風險的影響，即開拓業(yè)務范圍、分散資產組合的策略行為對風險的作用方向仍然存在著分歧。對商業(yè)銀行而言，其一，其核心業(yè)務是對客戶進行信用審查，對質地優(yōu)良的單位提供信貸服務。譬如，銀行在對客戶提供存貸款服務的同時往往會同時提供配套的協(xié)同服務。最為典型的例子是，銀行為客戶提供了信貸服務后，進一步提供擔保圈、貸款承諾、金融衍生品、投資銀行等協(xié)同業(yè)務。在共享審查工作成果的前提下，銀行不同部門之間會存在著提高工作效率、節(jié)省資源投入的激勵，因而存在著為客戶提供協(xié)同的金融服務的動力。然而信用審查本身面臨著信息甄別問題。信息不完全帶來的不確定性使得客戶存在著不可預測的違約風險問題。協(xié)同效應的存在使得銀行傾向于為單個客戶提供規(guī)模更大的信貸服務，信審部門在審查環(huán)節(jié)上的省略或者刪減無形中增加了銀行部門的違約風險。其二，追求范圍經(jīng)濟效應可能建立在銀行規(guī)模化經(jīng)營的基礎上，其原因在于規(guī)模經(jīng)濟效應的存在，向右下方傾斜的平均成本曲線使得商業(yè)銀行單位產出所需要的投入減少，從而降低銀行的預算約束。從商業(yè)銀行的經(jīng)營現(xiàn)實來看，充足的流動性是保證銀行資產分散化、管控風險的前提。因而，規(guī)模較大、流動性較好的商業(yè)銀行有能力在保持原有的要素投入配置的基礎上發(fā)揮協(xié)同效應，規(guī)模約束的放松使得大型商業(yè)銀行有更多的配置資源能力，即在原有的風險管理水平上進一步擴大經(jīng)營范圍。

多元化經(jīng)營的內涵反映了銀行經(jīng)營者的分散化策略。在資源關聯(lián)性較強的前提下，商業(yè)銀行的非利息業(yè)務是傳統(tǒng)的利息業(yè)務的有效補充。主要原因在于，其一，非利息收入中的手續(xù)費收入、國際結算、資金托管業(yè)務等收入來源安全性高，潛在風險較低，能夠在一定程度上分散風險。其二，投資學理論早已提出，資產分散化投資確實能夠有效分散風險，商業(yè)銀行資產體量普遍較大，進行分散化、改善資產組合的投資策略能有效降低違約風險。非利息收入、多元化經(jīng)營與風險仍然存在爭議，本文提出兩個對立的范圍經(jīng)濟效應與風險相關性的理論假說：

假設2A：范圍經(jīng)濟效應加劇了商業(yè)銀行的經(jīng)營風險。

假設2B：范圍經(jīng)濟效應緩解了商業(yè)銀行的經(jīng)營風險。

綜上所述，商業(yè)銀行追求范圍經(jīng)濟效應會對盈利與風險產生影響。其中，對銀行風險的作用方向需要通過實證證據(jù)來進一步分析。考慮到銀行特征的異質性影響，為了探索追求范圍經(jīng)濟對銀行風險的作用機制，本文進一步提出假設3：

假設3：范圍經(jīng)濟效應對銀行風險的影響作用表現(xiàn)出異質性。

三、范圍經(jīng)濟效應的測算

本文基于Bankscope數(shù)據(jù)庫、《中國金融年鑒》等選取商業(yè)銀行2008—2015年的數(shù)據(jù)，剔除合資、外資性質的商業(yè)銀行樣本，保留三類商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)即大型國有商業(yè)銀行、全國性股份制商業(yè)銀行、區(qū)域性商業(yè)銀行（包括城市商業(yè)銀行與農村商業(yè)銀行）。同時，本文從歷年統(tǒng)計年鑒中搜集部分經(jīng)濟數(shù)據(jù)來作為補充。經(jīng)過對樣本的篩選，本文得到中國境內146家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)。

1.多產出超越對數(shù)成本函數(shù)的估計

本文構建多產出類型超越對數(shù)成本函數(shù)來測算范圍經(jīng)濟效應，這樣做的好處首先是超越對數(shù)形式的成本函數(shù)形式靈活，能夠較好地擬合企業(yè)的生產總成本。其次，成本函數(shù)由于在投入項上天然地包含了產出項，這樣便能夠將產出項按照企業(yè)的產品類型的價值進行分解，構建多產出技術的成本函數(shù)，因而可以直接簡便地對范圍經(jīng)濟效應進行測算。在估計方法上，本文采用基于面板數(shù)據(jù)的隨機前沿方法（SFA）對超越對數(shù)成本函數(shù)進行估計。

其中，RC代表實際總成本，C為前沿面總成本，為利息支出、日常支出、貸款減值準備以及其他支出之和；yi代表各類產出，將產出定義為利息收入y1、非利息收入y2；wi代表兩類要素投入價格，以日常支出與其他支出之和與總資產的比值來衡量人力資本與固定資產的投入價格w1，以利息支出與存款總額的比值來衡量借貸資金成本w2。μ代表技術無效率項，η代表測量誤差。

成本函數(shù)二階可微的假設有βyyik=βyyki，βwwjlβwwij。同時根據(jù)成本函數(shù)關于要素價格投入的齊次性假設，必須滿足約束條件：∑2j=1=βwj=1，∑2i=1=βwwji=∑2j=1βwwij=0。從本文構造的超越對數(shù)成本函數(shù)的估計結果來看，各類產出和要素價格估計系數(shù)顯著性均較高，在施加了齊次性約束下一次項系數(shù)均表現(xiàn)為正，lny1與lny2的估計系數(shù)合計為0.933，可以初步判斷中國商業(yè)銀行表現(xiàn)出一定的規(guī)模經(jīng)濟效應，這與實際情況相一致，表明模型設置較為合理，估計效果相對理想，適合用于測算范圍經(jīng)濟效應。

2.范圍經(jīng)濟效應的測算

本文參照Humphrey&Vale;（2004）的測算方法，將范圍經(jīng)濟效應按照下式進行估計。scope代表商業(yè)銀行的范圍經(jīng)濟效應，C（0.9×y1，0.1×y2）代表在既定要素價格的條件下，生產90%的產出y1與生產10%的產出y2的總成本；C（0.1×y1，0.9×y2）代表在既定要素價格的條件下，生產10%的產出y1與生產90%的產出y2的總成本。由此測算出來的scope指數(shù)絕對值越大，表明商業(yè)銀行同時提供這兩類產出的成本越低，范圍經(jīng)濟效應越強。

四、計量模型、變量與估計方法

1.計量模型與變量設定

為了檢驗假設1中范圍經(jīng)濟效應與資產報酬率的相關關系，本文設定以ROA為被解釋變量，構建工具變量模型：

其中，下標i和t分別表示銀行個體和年份，ωt代表與時間趨勢相關的影響因素，用年份來表示，χi代表銀行個體效應，εit代表測量誤差。ROAit即為資產報酬率，用于代理商業(yè)銀行的盈利績效變量，ROAit數(shù)值越高，表明商業(yè)銀行的盈利能力越好。riskit表示經(jīng)營風險，以商業(yè)銀行的信用風險來表示，參照張宗益等（2012）研究文獻的測算方法，使用貸款損失準備占貸款總額的比例來表示，該比率越高，表明商業(yè)銀行自身的信用風險越高。同時本文使用不良貸款率來表示信用風險作為穩(wěn)健性檢驗。leverageit表示融資結構，以總負債與總資產的比值來衡量，用于控制銀行融資杠桿對經(jīng)營績效的影響。HHIit表示銀行面臨的市場競爭情況，定義是每個年度商業(yè)銀行貸款市場份額的平方和，以貸款市場赫芬達爾指數(shù)來控制行業(yè)競爭，HHIit絕對值越高，表明商業(yè)銀行競爭程度越低，壟斷程度或者集中程度越高。

Ctrlit表示經(jīng)濟環(huán)境相關的控制變量。參考以往的研究方法，本文選擇宏觀經(jīng)濟增速、貨幣供應環(huán)境等外部經(jīng)濟變量來作為商業(yè)銀行經(jīng)營績效的控制變量。其中，宏觀經(jīng)濟增速以GDP增速來表示，貨幣供應環(huán)境以廣義貨幣（M2）增速來代理銀行面對的貨幣供應環(huán)境的變化。選擇這兩個變量的原因在于商業(yè)銀行的經(jīng)營績效一定程度上受到外部環(huán)境的影響。在經(jīng)濟形勢較好、貨幣政策寬松的情況下，銀行業(yè)的整體經(jīng)營績效較好，反之銀行業(yè)的整體績效趨于下滑。

2.內生性處理與估計方法

本文意在探討范圍經(jīng)濟效應如何影響商業(yè)銀行的經(jīng)營績效，然而本身范圍經(jīng)濟是依據(jù)超越對數(shù)成本函數(shù)測算出來的，其本身由商業(yè)銀行當期的決策所決定，用于衡量商業(yè)銀行開展其他業(yè)務獲得的營業(yè)收入超過營業(yè)成本的程度，這可能會導致范圍經(jīng)濟效應與凈資產收益率、信用風險互為因果的內生性問題，從而導致估計結果產生嚴重的偏差。Kumar（2009）認為范圍經(jīng)濟的存在能夠給予企業(yè)做大做強的機會，然而企業(yè)的擴張決策與范圍經(jīng)濟效應之間存在同步性、內生性偏誤的問題，在實證研究中需要考慮這類偏誤造成的偏差。因而在研究范圍經(jīng)濟效應與企業(yè)績效的關系時必須考慮可能出現(xiàn)的內生性偏差。

為了克服這類內生性問題，本文參考以往商業(yè)銀行經(jīng)營績效相關的研究方法，使用基于面板數(shù)據(jù)的工具變量來克服內生性問題。在工具變量的選取上，本文依據(jù)范圍經(jīng)濟效應的性質，從規(guī)模以及收入兩方面切入。由于資產規(guī)模與收入本身的相關性較高，為了避免多重共線性問題，本文以多元化經(jīng)營來對銀行收入進行刻畫，因此選用與其相關度較高的資產規(guī)模（size）以及多元化經(jīng)營程度（diversification）來作為工具變量以控制內生性問題。其中資產規(guī)模以對數(shù)化的總資產來表示，多元化經(jīng)營依據(jù)商業(yè)銀行各類收入份額使用熵值法來測算。選取這兩個變量能夠基本滿足工具變量的假設條件，其一是這兩個變量外生，現(xiàn)有的研究通常將其視為經(jīng)營績效的影響因素來構建計量模型；其二是這兩個變量天然地與范圍經(jīng)濟效應相關性較強，排除弱工具變量的問題。同時為了驗證工具變量模型設置具有合理性，本文選用固定效應模型來作為基準計量模型進行比對。

為了檢驗結論的可信度，本文從如下幾個方面進行穩(wěn)健性檢驗。首先，為了檢驗極端值是否會對估計結果產生影響，本文對主要變量進行1%水平上進行縮尾處理后再次進行回歸對比。其次，為了檢驗估計方法設置導致的估計偏差，本文使用系統(tǒng)GMM估計，使用經(jīng)營績效的滯后一階作為工具變量來控制互為因果的內生性問題。最后，為了檢驗核心變量——范圍經(jīng)濟指數(shù)測算偏差帶來的估計偏差，本文進一步構建一個新的范圍經(jīng)濟指數(shù)，并使用系統(tǒng)GMM估計來進行對比。

3.描述性統(tǒng)計

表1給出銀行績效變量（被解釋變量）與主要解釋變量的描述性統(tǒng)計情況。由于bankscope數(shù)據(jù)庫中部分地區(qū)性商業(yè)銀行尚未報告相應的不良貸款以及減值準備的數(shù)據(jù)，導致risk指標的觀測量有所缺失。從主要變量的描述性統(tǒng)計來看，整體而言商業(yè)銀行業(yè)表現(xiàn)出明顯的范圍經(jīng)濟特征，scope指數(shù)均值大于0。進一步細分來看，由于中國商業(yè)銀行業(yè)經(jīng)營規(guī)模差異相差較大，導致測算得到的scope指數(shù)標準差較高。其中大型國有商業(yè)銀行范圍經(jīng)濟效應最強，scope均值最高（2.974），其次是全國性股份制商業(yè)銀行（scope指數(shù)均值0.896），而區(qū)域性商業(yè)銀行的樣本平均的范圍經(jīng)濟效應最弱（scope指數(shù)均值-0.203）。

五、實證分析

1.范圍經(jīng)濟對商業(yè)銀行盈利水平的影響

本文首先進行范圍經(jīng)濟與盈利水平的相關性研究，回歸結果如表2所示。其中，模型（1）是固定效應模型估計結果，模型（2）與模型（3）是經(jīng)過內生性處理的工具變量模型。為了檢驗工具變量模型是否存在弱工具變量、過度識別等問題，本文進行了LM檢驗與J檢驗，以統(tǒng)計量對應的P值匯報結果。其中工具變量模型（2）和模型（3）的估計結果均通過LM檢驗和J檢驗，表明不存在弱工具變量以及過度識別的問題，模型估計結果較為理想，適合用于實證分析。

回歸結果顯示，無論是固定效應模型還是工具變量法的估計結果均顯示，scope的估計系數(shù)顯著為正。從回歸系數(shù)的絕對值來看，在沒有考慮內生性問題情況下，固定效應模型明顯低估了scope的擬合系數(shù)。進一步地，使用Durbin-Wu-Hausman方法對固定效應模型進行內生性檢驗，表明ROA作為被解釋變量時，固定效應模型確實存在內生性問題，導致了估計系數(shù)的偏差。因此本文以工具變量法的估計結果作為主要的實證分析基準。scope的估計系數(shù)顯著為正，表明范圍經(jīng)濟效應確實能夠顯著提高商業(yè)銀行的盈利水平。本文將商業(yè)銀行的業(yè)務劃分為利息收入與非利息收入，其中利息收入是銀行最為主要的收入來源，非利息收入主要分為手續(xù)費收入、投資收益與剩余營業(yè)收入等等。直觀來看，商業(yè)銀行的非利息收入主要圍繞存貸款業(yè)務展開，業(yè)務之間具有較強的相關性，這符合范圍經(jīng)濟效應的前提條件。換言之，銀行依據(jù)核心的存貸款業(yè)務來開拓業(yè)務范圍符合理性人利潤最大化的假設。因而，商業(yè)銀行的范圍經(jīng)濟效應提高盈利水平與現(xiàn)實情況相符合。

從其他解釋變量的回歸系數(shù)來看，融資結構leverage的估計系數(shù)顯著為負，表明商業(yè)銀行提高負債結構會降低資產收益率，這也與現(xiàn)實相符合。隨著利率市場化的進程加深，銀行的利差不斷減少，增加負債比例也會隨著加大償債壓力，不利于盈利水平的提高。銀行競爭程度指標HHI的估計系數(shù)顯著為正，由于HHI指數(shù)越大，貸款市場競爭越低，壟斷程度越高。換言之，貸款市場競爭程度越低越有利于提高商業(yè)銀行的盈利水平，這與經(jīng)濟理論、現(xiàn)實情況相一致。

2.范圍經(jīng)濟對商業(yè)銀行信用風險的影響

本文接下來對范圍經(jīng)濟效應與信用風險的關系進行探討，回歸結果如表3所示。類似的，為了驗證內生性問題，以固定效應模型作為基準模型[模型（1）]，使用工具變量模型作為對比[模型（2）、模型（3）]。從LM檢驗和J檢驗的結果來看，以資產規(guī)模和多元化經(jīng)營作為范圍經(jīng)濟效應的工具變量不會產生弱工具變量和過度識別的問題。回歸結果較為理想。

具體而言，固定效應模型的結果顯示，范圍經(jīng)濟效應對信用風險的影響并不顯著，然而在工具變量模型中，在控制了內生性問題后，范圍經(jīng)濟效應的系數(shù)顯著為正，表明商業(yè)銀行追求范圍經(jīng)濟會加劇信用風險，假設2A得到驗證。且在估計系數(shù)上來看，表3中范圍經(jīng)濟對信用風險的負面作用遠遠高于表2中其對ROA的正面作用。盡管從理論上來看，商業(yè)銀行拓展業(yè)務范圍、追求范圍經(jīng)濟效應會有分散風險的效果，本文的實證結果卻并不支持這一觀點。盡管商業(yè)銀行通過豐富的自身產品和服務，多方面滿足客戶的金融需求，然而這給銀行本身帶來的風險負擔甚至遠超帶來的收益。

其他主要解釋變量的回歸結果顯示，銀行的融資結構與信用風險并無顯著的關系。而HHI的系數(shù)顯著為正，即銀行貸款市場的壟斷程度的提高會加劇銀行自身的信用風險。這表明中國商業(yè)銀行貸款市場在利率尚未完全市場化、壟斷程度較高的情況下，增強市場競爭能夠降低商業(yè)銀行業(yè)的整體風險，這與楊天宇和鐘宇平（2013）、Fu et al.（2014）使用中國銀行數(shù)據(jù)得到的結論相吻合。

范圍經(jīng)濟效應對信用風險的影響可能來自于以下幾個方面：（1）在金融業(yè)逐步發(fā)展的外部經(jīng)濟環(huán)境下，商業(yè)銀行在存貸款業(yè)務方面面臨著越來越大的潛在企業(yè)的競爭。傳統(tǒng)的商業(yè)銀行在經(jīng)營規(guī)模存在優(yōu)勢下，范圍經(jīng)濟效應帶來的潛在收益激勵銀行經(jīng)營者去開展關聯(lián)性較低、高風險、高收益的項目。最終導致在銀行的風險資產配置中，風險資產的比例有所提高，最終導致風險上升。（2）隨著商業(yè)銀行的規(guī)模不斷擴大，其風險承擔能力逐步增強。隨著2008—2015年經(jīng)濟形勢的穩(wěn)定發(fā)展，商業(yè)銀行預期未來經(jīng)濟形勢向好，可以接受的風險更高。即使在預知風險提高的情況下也會追求收益較高的協(xié)同項目，風險較高的衍生金融工具占非利息收入的比例越來越高。（3）“大而不能倒”的政策支持。商業(yè)銀行業(yè)作為金融業(yè)乃至宏觀經(jīng)濟的支柱型行業(yè)，政府為了經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展而有相當強的動機為商業(yè)銀行的壞賬進行打包清理（Ejsing & Lemke，2011；陳忠陽和劉志洋，2013；Acharya et al.，2014）。在提前預知政府的政策支持下，商業(yè)銀行會過度追求其自身的利潤目標，進而進一步展開多元化經(jīng)營并過度追求范圍經(jīng)濟效應，會促使信用風險的提高。（4）混業(yè)經(jīng)營、集團化等現(xiàn)代金融服務模式雖然能夠通過交叉銷售、協(xié)同業(yè)務來豐富收入渠道，然而部分業(yè)務引發(fā)的風險產生的連鎖效應將波及整個銀行架構的其他部分，使得風險將被不斷擴大（黃雋和章艷紅，2010；滿媛媛，2016）。總之，現(xiàn)階段商業(yè)銀行經(jīng)營業(yè)務越來越廣泛，通過追求范圍經(jīng)濟效應來達到利潤最大化的目標，然而這也導致了商業(yè)銀行近年來面臨的信用風險的上升。

六、穩(wěn)健性檢驗

1.檢驗估計方法引起的偏差

為了檢驗估計方法差異帶來的擬合系數(shù)偏差，使用系統(tǒng)GMM進行估計作為穩(wěn)健性檢驗。使用該方法的好處是使用被解釋變量的高階滯后項來作為工具變量，本身能夠較好地克服因果倒置的內生性問題，并且能夠避免工具變量選取不恰當帶來的估計偏差。因此構建系統(tǒng)GMM估計模型。各個變量含義與上文一致。為了避免資產規(guī)模sizeit、多元化經(jīng)營diversificationit與范圍經(jīng)濟效應的多重共線性問題，本文將sizeit、diversificationit設定為前定變量。且為了檢驗計量模型設置是否合理，本文進行Sargan檢驗過度識別問題，使用AR（2）檢驗自相關問題。相應結果如表4模型1、模型2所示。

從估計結果來看，范圍經(jīng)濟效應對ROA和信用風險表現(xiàn)出顯著的正面影響。從作用風險來看與前文的實證結果相一致，即范圍經(jīng)濟同時導致商業(yè)銀行盈利水平和風險的上升。從估計系數(shù)的絕對值來看，scope指數(shù)對信用風險的影響要顯著強于其對ROA的影響。其他主要變量leverage、HHI的估計系數(shù)也與工具變量的估計結果基本一致，表明本文的計量模型設置較為合理。資產規(guī)模size對ROA的影響顯著為正，表明在控制了其他變量影響的情況下，商業(yè)銀行擴大資產規(guī)模能夠提升盈利水平。這表明本文的主要結論具有穩(wěn)健性，在進行內生性處理的條件下，范圍經(jīng)濟的影響方向是穩(wěn)定不變的。

2.檢驗范圍經(jīng)濟測算偏差

范圍經(jīng)濟測算有多種方法，因而需要檢驗不同方法測算出來的范圍經(jīng)濟效應來進行實證檢驗。因此，參考Helfat & Eisenhardt（2004）的測算方法，本文構造第二個范圍經(jīng)濟指數(shù)：scope2=[C（y1，0）+C（0，1×y2）-C（y1，y2）]/C（y1，y2）。在這種賦予不同類型產出權重情況下，商業(yè)銀行規(guī)模的差異導致范圍經(jīng)濟表現(xiàn)出較明顯的異質性，本文對這類范圍經(jīng)濟效應（scope2）進行對數(shù)化處理后（lnscope2）進行回歸比對結果。本文以前文的系統(tǒng)GMM方法進行模型估計，并將變量scope替換為lnscope2后進行穩(wěn)健性檢驗，結果如表4模型3、模型4所示。類似的，為了檢驗估計模型設置的合理性，本文對估計結果進行Sargan檢驗和AR（2）檢驗，并且為了保證估計結果能夠通過檢驗，本文對次要的控制變量進行了部分的刪除。檢驗結果表明系統(tǒng)GMM模型設置較為合理。從lnscope2的估計系數(shù)來看，在控制了其他變量的影響下，該范圍經(jīng)濟效應指數(shù)同樣會促進ROA的提升也會加劇信用風險。其他主要解釋變量與控制變量并未產生估計符號的顯著變化，使用第二個范圍經(jīng)濟指數(shù)得到的結果與前文實證結果基本一致。與Gulamhussen et al.（2014）、阮珂等（2015）等研究結論相類似，多元化經(jīng)營diversification指標顯著抑制了商業(yè)銀行的盈利水平的同時也加劇了銀行風險，表明多元折價效應的存在。

綜合來看，在考慮了估計方法偏差、測量方法誤差的影響下，范圍經(jīng)濟效應對銀行經(jīng)營績效的影響并無表現(xiàn)出明顯的差異，本文的主要結論依然不變，因而是穩(wěn)健的。

3.范圍經(jīng)濟效應對銀行風險的異質性影響分析

正如本文的理論分析部分指出的，商業(yè)銀行追求范圍經(jīng)濟效應對風險的影響存在異質性，為了檢驗假設3，本文將中國商業(yè)銀行分類為大型商業(yè)銀行與小型商業(yè)銀行、低流動性商業(yè)銀行與高流動性商業(yè)銀行進行回歸分析。具體的分類方法是，依據(jù)年貸款總額的均值對大型與小型銀行進行分組，依據(jù)貸款占存款比例的均值作為劃分高流動與低流動性銀行的標準。這樣處理的優(yōu)點在于保證分組樣本觀測量的前提下，對于銀行樣本進行貸款規(guī)模上的劃分。依據(jù)存貸比的高低進行分組的優(yōu)點在于該指標能夠較好地衡量商業(yè)銀行的流動性水平。高流動性水平通常意味著銀行變現(xiàn)能力更強，有充足的資金來應對流動性風險。因此從規(guī)模與流動性兩個方面進行實證分析，能夠較為全面地分析銀行追求范圍經(jīng)濟效應對風險的異質性影響，分組回歸結果如表5所示。

回歸結果表明，在小型銀行和大型銀行的分組回歸下，范圍經(jīng)濟效應scope的回歸系數(shù)產生了顯著的差異。其中，在小型銀行樣本中，scope的回歸系數(shù)顯著為正，且絕對值相當高，表明小型銀行追求范圍經(jīng)濟效應會大幅提升自身的風險水平。大型銀行樣本中，scope的回歸系數(shù)顯著為負，即大型銀行追求范圍經(jīng)濟效應能夠小幅減緩自身的信用風險。此外，以流動性水平進行分組的樣本中，scope的回歸系數(shù)顯著為正，而流動性水平較低的情況下，銀行追求范圍經(jīng)濟效應對信用風險的正向作用更強。因此，將商業(yè)銀行進行分組回歸，可知追求范圍經(jīng)濟效應對信用風險存在著異質性影響。其一，存在貸款規(guī)模的異質性影響，小型商業(yè)銀行受到的要素投入約束更高，規(guī)模經(jīng)濟優(yōu)勢不明顯，盲目追求范圍經(jīng)濟效應顯著加劇自身的風險水平。相比較而言，大型商業(yè)銀行在資源關聯(lián)性、協(xié)同效應的前提下，通過多元化業(yè)務范圍能夠一定程度上降低信用風險。其二，充足的流動性水平是保證商業(yè)銀行分散化經(jīng)營的前提條件之一。流動性較低的情況下，商業(yè)銀行追求范圍經(jīng)濟效應對信用風險的正向影響更強。

七、結論

中國金融業(yè)的發(fā)展正處于上升通道，其中商業(yè)銀行業(yè)在深化金融改革下取得了長足發(fā)展，開拓非利息業(yè)務、追求多元化已經(jīng)成為商業(yè)銀行的經(jīng)營目標之一。基于經(jīng)濟學理論的范圍經(jīng)濟概念，本文以中國商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)為研究樣本，實證檢驗了商業(yè)銀行范圍經(jīng)濟效應對經(jīng)營績效和經(jīng)營風險的影響。基于多產出技術的超越對數(shù)成本函數(shù)的研究框架，本文將商業(yè)銀行分為利息收入與非利息收入兩種形式，測算了對應的范圍經(jīng)濟效應指數(shù)。使用面板工具變量模型實證檢驗發(fā)現(xiàn)，范圍經(jīng)濟在統(tǒng)計意義上與商業(yè)銀行的經(jīng)營績效和信用風險存在著顯著的相關性。在進行了內生性處理后，本文發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行追求范圍經(jīng)濟效應，會促進商業(yè)銀行盈利水平的提高，同時也會加劇商業(yè)銀行的信用風險。即范圍經(jīng)濟確實能夠為商業(yè)銀行帶來節(jié)約資源和增加收入的好處，但同時開展多元化的業(yè)務也會顯著提高風險，這是把收益與風險并存的“雙刃劍”。并且相比較而言，范圍經(jīng)濟效應對信用風險的影響比盈利水平的影響更強。其經(jīng)濟學意義在于，一方面，商業(yè)銀行在以利潤最大化的理性人目標下，忽略了對于風險管理的重要性，在考慮增加收益的同時，對于新增業(yè)務的理解不足，風險性重視程度不夠，容易加劇信用風險。另一方面，在要素投入有限、關聯(lián)性不強的情況下，過多地將要素投入到新增業(yè)務中會導致對本質的存貸款業(yè)務要素投入不足，兩方面的原因共同加劇了信用風險。

進一步分析可知，銀行特征的差異導致了范圍經(jīng)濟與信用風險的關系差異。小型的商業(yè)銀行受到的資源約束更強，這使得銀行獲取非利息收入、追求范圍經(jīng)濟效應的同時大幅提升自身的信用風險。相比之下，大型商業(yè)銀行無論在規(guī)模經(jīng)濟還是資源關聯(lián)性上都有著優(yōu)勢，能夠較好地發(fā)揮協(xié)同作用，因此大型銀行追求范圍經(jīng)濟反而能夠小幅降低自身的風險水平。其次，銀行的流動性狀況也會產生一定的影響，較高的流動性水平能夠在一定程度上減緩追求范圍經(jīng)濟對銀行風險的正向影響。

綜上所述，商業(yè)銀行在進行經(jīng)營決策時，在考慮業(yè)務互補性、協(xié)同收益后，更加需要考慮到這是否會增加信用風險。在經(jīng)濟新常態(tài)下，系統(tǒng)性金融風險更為突出，商業(yè)銀行作為金融業(yè)的主力軍，更需要將風險約束作為追求利潤最大化的先決條件，將自身風險控制在可控、安全的范圍內，回歸本源、重視最為重要的存貸款業(yè)務，更好地服務于實體經(jīng)濟。本文的研究結論對于商業(yè)銀行的經(jīng)營業(yè)務決策提供了有益的參考建議。

參考文獻

[1]Acharya，V.，I.Drechsler and P. Schnabl. A Pyrrhic Victory？ Bank Bailouts and Sovereign Credit Risk[J]. The Journal of Finance， 2014， 69（6）， pp.2689-2739.

[2]Berger， A. N.， I. Hasan and M. Zhou. The Effects of Focus Versus Diversification on Bank Performance： Evidence from Chinese Banks[J]. Journal of Banking & Finance， 2010， 34（7）， pp.1417-1435.

[3]Brahm， F.， J. Tarzijan and M. Singer. The Impact of Frictions in Routine Execution on Economies oof Scope[J]. Strategic Management Journal， 2017，38（10）， pp.2121-2142.

[4] Chen， C. R.， Y. S. Huang and T. Zhang. Non-interest Income， Trading， and Bank Risk[J]. Journal of Financial Services Research， 2017， 51（1）， pp.19-53.

[5] De Jonghe， O.， M. Diepstraten and G. Schepens. Banks Size， Scope and Systemic Risk： What Role for Conflicts of Interest[J]. Journal of Banking & Finance， 2015， 61， pp.3-13.

[6]DeYoung， R. and G. Torna. Nontraditional Banking Activities and Bank Failures During the Financial Crisis[J]. Journal of Financial Intermediation， 2013， 22（3）， pp.397-421.

[7] Ejsing， J. and W. Lemke. The Janus-Headed Salvation： Sovereign and Bank Credit Risk Premia during 2008—2009[J]. Economics Letters， 2011， 110（1）， pp.28-31.

[8] Fang， L. H. Investment Bank Reputation and the Price And Quality Of Underwriting Services[J]. The Journal of Finance， 2005， 60（6）， pp.2729-2761.

[9] Fu， X. M.， Y. R. Lin and P. Molyneux. Bank Competition and Financial Stability in Asia Pacific[J]. Journal of Banking & Finance， 2014， 38， pp.64-77.

[10]Gimeno， J. and C. Y. Woo. Multimarket Contact， Economies of Scope， and Firm Performance[J]. Academy of Management Journal， 1999， 42（3）， pp.239-259.

[11]Guerry， N. and M. Wallmeier. Valuation of Diversified Banks： New Evidence[J]. Journal of Banking & Finance， 2017， 80， pp.203-214.

[12]Gulamhussen， M. A.， C. Pinheiro. and A. F. Pozzolo. International Diversification and Risk of Multinational Banks： Evidence from the Pre-Crisis Period[J]. Journal of Financial Stability， 2014， 13， pp.30-43.

[13]Helfat， C. E. and K. M. Eisenhardt. Inter‐Temporal Economies of Scope， Organizational Modularity， and The Dynamics of Diversification[J]. Strategic Management Journal， 2004， 25（13）， pp.1217-1232.

[14]Humphrey， D. B. and B. Vale. Scale Economies， Bank Mergers， and Electronic Payments： A Spline Function Approach[J]. Journal of Banking & Finance， 2004， 28（7）， pp.1671-1696.

[15] Kumar， M. V. The Relationship between Product and International Diversification： the Effects of Short‐Run Constraints and Endogeneity[J]. Strategic Management Journal， 2009， 30（1）， pp.99-116.

[16]Laeven， L. and R. Levine. Is there a Diversification Discount in Financial Conglomerates？[J]. Journal of Financial Economics， 2007， 85（2）， pp.331-367.

[17] Lee， C. C.， S. J. Yang and C. H. Chang. Non-Interest Income， Profitability， and Risk in Banking Industry： A Cross-Country Analysis[J]. The North American Journal of Economics and Finance， 2014， 27（1）， pp.48-67.

[18]Meslier， C.， R. Tacneng and A. Tarazi. Is Bank Income Diversification Beneficial？ Evidence from an Emerging Economy[J]. Journal of International Financial Markets， Institutions and Money， 2014， 31（7）， pp.97-126.

[19] Panzar， J. C. and R. D. Willig. Economies of scope[J]. The American Economic Review， 1981， 71（2）， pp.268-272.

[20] Rumelt， R. P. Strategy， Structure， and Economic Performance[J]. 1974.

[21]Sakhartov， A. V. Economies of Scope， Resource Relatedness， and the Dynamics of Corporate Diversification[J]. Strategic Management Journal， 2017，38（11）， pp.2168-2188.

[22]Sakhartov， A. V. and T. B. Folta. Resource Relatedness， Redeployability， and Firm Value[J]. Strategic management journal， 2014， 35（12）， pp.1781-1797.

[23] Shim， J. Bank Capital Buffer and Portfolio Risk： the Influence of Business Cycle and Revenue Diversification[J]. Journal of Banking & Finance， 2013， 37（3）， pp.761-772.

[24] Teece， D. J. Economies of Scope and the Scope of the Enterprise[J]. Journal of economic behavior & organization， 1980， 1（3）， pp.223-247.

[25]Teece， D. J. Towards an Economic Theory of the Multiproduct Firm[J]. Journal of Economic Behavior & Organization， 1982， 3（1）， pp.39-63.

[26] Williams， B. The Impact of Non-Interest Income on Bank Risk in Australia[J]. Journal of Banking & Finance， 2016， 73（12）， pp.16-37.

[27]陳忠陽，劉志洋. 國有大型商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險貢獻度真的高嗎——來自中國上市商業(yè)銀行股票收益率的證據(jù)[J]. 財貿經(jīng)濟，2013，（9）.

[28]郭曄，趙靜. 存款競爭、影子銀行與銀行系統(tǒng)風險——基于中國上市銀行微觀數(shù)據(jù)的實證研究[J]. 金融研究，2017，（6）.

[29] 黃雋，章艷紅. 商業(yè)銀行的風險：規(guī)模和非利息收入——以美國為例[J]. 金融研究，2010，（6）.

[30]李廣子，張翼. 非信貸業(yè)務與銀行績效[J]. 國際金融研究，2016，（10）.

[31]李志輝，李夢雨. 我國商業(yè)銀行多元化經(jīng)營與績效的關系——基于50家商業(yè)銀行2005—2012年的面板數(shù)據(jù)分析[J]. 南開經(jīng)濟研究，2014，（1）.

[32] 滿媛媛. 收入多元化、金融自由化對商業(yè)銀行績效和風險的影響[J]. 宏觀經(jīng)濟研究，2016，（1）.

[28]楊天宇，鐘宇平. 中國銀行業(yè)的集中度、競爭度與銀行風險[J]. 金融研究，2013，（1）.

[29]阮珂，何永芳，劉丹萍. 公司治理結構、多元化經(jīng)營與績效——基于我國上市商業(yè)銀行2004—2013年面板數(shù)據(jù)的實證研究[J]. 宏觀經(jīng)濟研究，2015，（11）.

[30]張宗益，吳恒宇，吳俊. 商業(yè)銀行價格競爭與風險行為關系——基于貸款利率市場化的經(jīng)驗研究[J]. 金融研究，2012，（7）.

[31]趙勝民，申創(chuàng). 發(fā)展非利息業(yè)務對銀行收益和風險的影響——基于我國49家商業(yè)銀行的實證研究[J]. 經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理，2016，（2）.

[32]朱波，楊文華，鄧葉峰. 非利息收入降低了銀行的系統(tǒng)性風險嗎？——基于規(guī)模異質的視角[J]. 國際金融研究，2016，（4）.

[31]張峰.金融知識、風險態(tài)度與信用卡消費[J].消費經(jīng)濟，2017，（4）.

責任編輯：曉 立