風險承擔、凈息差趨勢與銀行穩(wěn)定發(fā)展研究

孫青志 劉錫良

作者簡介：孫青志（1974—），男，山西運城人，高級經濟師，西南財經大學中國金融研究院博士研究生，研究方向：貨幣政策、金融理論與實踐;劉錫良（1956—），男，四川自貢人，博士，西南財經大學中國金融研究院教授，博士生導師，研究方向：中央銀行、貨幣政策與宏觀調控、金融理論與實踐。

摘要：基于Ho和Saunders的做市商模型，引入監(jiān)管資本約束，優(yōu)化調整凈息差理論模型，定量解釋風險承擔與凈息差及銀行穩(wěn)定機制。運用線性回歸模型及其輔助分析方法，依據30家銀行2009—2019年面板數據，考量風險承擔、凈息差趨勢與銀行穩(wěn)定發(fā)展的實驗證據。結果顯示：風險承擔與凈息差呈現(xiàn)倒“U”形關系；區(qū)域經濟市場化程度對促進銀行發(fā)展具有穩(wěn)定效應，風險承擔能力對優(yōu)化凈息差區(qū)間存在規(guī)模效應。鑒于此，銀行應加強風險承擔與凈息差趨勢管理，充分運用市場機制配置信貸資源服務實體經濟，積極完善銀行治理，提高發(fā)展的穩(wěn)定性。

關鍵詞： 風險承擔；凈息差;資產質量;穩(wěn)定發(fā)展

中圖分類號：F832.33；F272.3 文獻標識碼：A文章編號：1003-7217（2023）03-0018-09

一、引言及文獻綜述

近年來部分中小銀行因風險高、盈利能力弱而被兼并重組，銀行穩(wěn)定再次受到學界關注。凈息差（net interest margin，NIM）是利息收入減去利息費用后與平均盈利資產的比值 [1，2]。大型跨國商業(yè)銀行常以凈息差水平變動趨勢來衡量經營管理中存在的不足與不良資產的波動，以及成本效益管理水平，以確保各財年的經營發(fā)展目標穩(wěn)定[3]。

國外研究文獻主要從金融自由化和市場競爭視角，對銀行凈息差進行了深入研究。金融自由化對銀行利差影響顯著，宏觀經濟政策及市場效率在穩(wěn)定利率的同時也使銀行的利差收窄[4，5]。凈息差是銀行效率的體現(xiàn)，高效銀行可以顯著降低凈息差。特別是外資銀行準入導致金融市場競爭加劇，降低運營成本，對降低銀行利差有重要貢獻 [6，7] 。學者們也關注到貨幣政策對銀行凈息差的影響。發(fā)達國家低利率政策對銀行凈息差的影響比高利率政策更加顯著 [8] 。歐洲銀行的負利率政策使代表性銀行的凈息差和資產回報率分別降低14.5BP和18.5BP[9]。隨著各國監(jiān)管放松市場效率上升，銀行內部管理成為研究凈息差的重要視角。歐元區(qū)銀行以ROE最大化為目標，經營戰(zhàn)略從關系型銀行向交易型銀行轉變，進而改變資產負債表結構并降低利差水平 [10]。資產組合結構與運營成本、市場競爭力、風險厭惡程度和流動性風險對東南亞金融危機后的銀行利差有重要影響 [11] 。資產負債期限結構錯配導致利率敏感性差異，凈息差與政策利率具有同向變動特征[12]。銀行收入結構變化對凈息差的影響表現(xiàn)為非利息收入與凈息差負相關，對貸款的信用定價能力具有替代效應和補償效應[13]。

國內研究文獻同樣包含銀行經營面臨的外部環(huán)境和內部效率。鑒于國內利率市場化進程，銀行利差會先趨于擴大，達到一個峰值后開始逐漸縮小，逐漸開始反映信貸市場的供求關系，與風險規(guī)避程度和不良貸款率正相關[14]。利率市場化程度提升對銀行凈息差的顯著負向影響表現(xiàn)為，手續(xù)費及傭金收入以“交叉補貼效應”對凈息差產生影響，交易性業(yè)務通過“資源替代效應”對凈息差產生影響[15]。銀行凈息差還與成本收入比負相關[2]，業(yè)務國際化程度也可以通過價格效應促進凈息差提升[3]。從貨幣銀行理論角度看，凈息差是銀行在資源配置過程中，因資產負債期限轉換的杠桿效應而承擔風險賺取收益。金融杠桿趨高或波動不僅會危及經濟增長，還會增加金融體系的脆弱性，對穩(wěn)定發(fā)展產生負面影響[16]。

綜上，銀行資產集風險承擔與息差收益于一體，影響銀行財務穩(wěn)健程度。但如何識別風險承擔能力并管控凈息差趨勢，使風險收益符合銀行穩(wěn)定發(fā)展目標呢？鮮有文獻深入研究。為此，本文將監(jiān)管資本引入理論模型，將影響凈息差的因素定量分解為存貸款的價格效應和規(guī)模效應，提出了銀行凈息差的理論邊界與最優(yōu)值，為識別風險承擔能力和銀行穩(wěn)定發(fā)展提供了理論支持。實證考量了風險承擔與凈息差的“倒U”形特征；信貸資源投向實體經濟，風險承擔與凈息差的邊際效應顯著為正，有利于銀行穩(wěn)定發(fā)展；而虛擬資產增加使風險承擔與凈息差邊際效應顯著為負，銀行發(fā)展的穩(wěn)定性下降。

式（10）右邊第一部分為市場平均利差，稱為準自然利差；第二部分是與銀行風險承擔能力相適應的浮動利差，與存貸款自然發(fā)生率αa、αd成正比，與存貸款浮動比例的邊際效應βa、βd成反比，反映風險承擔的價格效應對銀行凈息差的影響；第三部分為風險承擔的規(guī)模效應對凈息差的影響，由銀行的風險厭惡程度ρ、存貸款業(yè)務的風險承擔因子δ2d、δ2a及其對非利息收入的間接因子δya、δyd共同決定。

監(jiān)管資本質量和數量決定了貸款增量Qa（k）及銀行風險承擔能力，進而對凈息差產生影響，（NIM）k>0，2（NIM）k2<0，故風險承擔與凈息差有“凹函數”關系。

按照巴塞爾協(xié)議規(guī)定的風險資產計量標準，對實體企業(yè)貸款的風險承擔系數為ηnt=1，其余金融資產的風險承擔系數為0<ηnt<1。若放松銀行僅對實體企業(yè)貸款的理論假設，則可以市場化配置實體企業(yè)信貸資產和虛擬金融資產（包括實體企業(yè)將過度信貸融資投向金融資產）。但虛擬資產占比上升未能增加實際產出，而市場風險、流動性風險等不確定性上升，銀行的實際收益減少，穩(wěn)定性減弱。風險承擔、凈息差趨勢和穩(wěn)定發(fā)展的機制如圖1所示。

基于NIM理論模型，監(jiān)管資本、風險偏好、資產負債結構和市場競爭力決定了銀行的風險承擔總量，在服務實體經濟中促進自身穩(wěn)定發(fā)展，因此提出如下假設：

H1銀行風險承擔與凈息差呈現(xiàn)“倒U”形；當風險承擔對凈息差的邊際效應為正時，銀行處于穩(wěn)定發(fā)展階段，反之穩(wěn)定性下降。

H2銀行風險承擔對凈息差及穩(wěn)定發(fā)展的影響因規(guī)模和市場化程度差異而表現(xiàn)異質。

健全的公司治理可以減少金融機構的風險承擔，并對經營效益產生積極影響[20]。在現(xiàn)行銀行高管薪酬制度下，高企的銀行高管薪酬降低了其通過超額風險資產來獲取超額收益風險博弈傾向，從而降低了銀行風險承擔水平[21]。故優(yōu)化公司治理和高管薪酬激勵約束機制可以對風險承擔與凈息差趨勢產生邊際效應，并促進銀行穩(wěn)定發(fā)展，故提出假設：

H3加強公司治理和高管薪酬激勵約束，可以改善銀行的風險承擔能力對凈息差的邊際效應，進而提高穩(wěn)定發(fā)展能力。

三、實證模型設計

（一）引入控制變量

因信息不對稱和有限承諾，以及經濟環(huán)境變化、戰(zhàn)略決策調整等，其影響過程更為復雜，故增加銀行內部控制變量和宏觀經濟控制變量，以防變量遺漏導致模型設定錯誤。

（二）模型設計與變量定義

1.被解釋變量的定義。

以年度利息收入減去利息費用作為分子，除以年度資產余額，得到年度凈息差，作為被解釋變量NIM樣本數據的選取標準。

2.核心解釋變量的定義。

結合NIM理論模型，將風險承擔（EAR）作為核心解釋變量，表示銀行按照資本質量和風險厭惡程度選擇風險承擔總量和財富目標。取權益資產與總資產比值為EAR代理變量，表示在監(jiān)管資本約束下，銀行以凈資產為風險承擔保障，以總資產為銀行經營杠桿效應帶來的風險承擔總量，以二者比值綜合反映風險承擔能力。

3.銀行內部控制變量的定義。

（1）成本收入比（CIR）。成本與收入比衡量的是商業(yè)銀行日常運營過程中對成本費用的控制、規(guī)劃以及運用能力，與商業(yè)銀行的盈利能力直接相關[22]。作為銀行管理能力的代理變量，較高的成本收入比意味著銀行經營成本增加或者成本不變的前提下收益萎縮 [2]，控制銀行經營管理能力對凈息差的影響。

（2）非利息收入占比（NIR）。非利息收入與銀行存貸款業(yè)務具有同步性，對利息支出影響更加強烈，因此凈息差與非利息收入之間可以互為替代[13]。非利息收入對我國商業(yè)銀行的凈息差產生了顯著的負向替代關系[15]。故將非利息收入占總收入之比作為銀行內部控制變量，控制非利息收入與凈息差的“互補效應”。

（3）拔備貸款比（RLR）。不良貸款是反映信用風險的核心指標，不良貸款率越高表明高風險資產越多[14]。貸款損失準備作為監(jiān)管制度安排，既預防信用風險又使經營穩(wěn)健。以貸款損失準備與貸款余額之比（RLR）衡量單位貸款風險管理的財務成本，控制信用風險管理成本對凈息差的影響。

（4）存款余額取相對數（LDEB）和貸款余額取對數（LLOB）。NIM的理論模型表明，存貸款交易額是凈息差的重要決定因素，故選取期末存貸款余額的對數值作為銀行資產負債規(guī)模的控制變量。

4.宏觀經濟控制變量的定義。

根據金融與經濟增長率的波動關系的主流文獻，宏觀控制變量一般包括金融發(fā)展水平、增長率、通脹率等[23]。貸款利率市場化使得下限放開后可以降低企業(yè)債務違約風險[24]，銀行貸款定價顯著體現(xiàn)風險定價原則[25]。故選取GDP同比增長率（GDPR）、貨幣供應量增長率（M2R）、貸款市場利率（LOR）等宏觀經濟變量，以控制宏觀經濟、貨幣政策和利率市場化的沖擊。

5.機制變量的定義。

股東和銀行經理人作為金融機構投資的風險受益人，應建立風險準備制度，根據投資資產的風險情況定期返還[26]。銀行風險承擔對高管的貨幣薪酬具有顯著的約束作用，商業(yè)銀行應提高內部治理水平，以增強抵御系統(tǒng)性風險的能力[21]。獨立董事對董事會治理發(fā)揮積極作用，可以幫助建立先進的風險管理機制，有效提高銀行的資本充足率和貸款質量[27]。因此，以第一大股東持股比例（FSR）、高管平均薪酬取對數（AVSA）和獨立董事占比（DDR）作為機制變量，與EAR交乘，分析銀行治理能力對凈息差及穩(wěn)定發(fā)展的驅動機制。

6.樣本選擇與變量描述④。

實驗選取了30家銀行2009—2019年的面板數據，并對極少量的異常值進行了剔除，變量的統(tǒng)計性描述見表1。

四、實證分析

面板數據需要選擇模型并對變量進行檢驗。運用LM檢驗，比較RE模型、混合OLS模型回歸效果，RE模型更為顯著。通過Hausman檢驗FE模型與RE模型，檢驗結論為不接受原假設，故選擇FE模型較為適合。限于篇幅，主要報告FE模型結果。通過單位根檢驗，驗證序列的平穩(wěn)性，核心解釋變量不接受存在單位根的原假設，說明序列是平穩(wěn)的，可運用回歸模型分析。

（一）基準模型回歸結果

表2是基準模型回歸結果。模型（1）是OLS回歸結果，EAR及其平方項均不顯著，可能是變量遺漏所致。將銀行內部控制變量置入模型（2），采用固定效應（FE）回歸，在1%的顯著性水平上，凈息差受風險承擔影響顯著，而β1>0，β2<0，實驗結果與“倒U”形理論假設相符。模型（3）是在模型（2）中繼續(xù)加入宏觀經濟控制變量，進行固定效應（FE）回歸分析，通過了5%的顯著性水平檢驗，且仍具有“倒U”形特征，模型（3）是研究的核心模型。模型（2）和模型（3）的結果驗證了H1的前半部分假設，也進一步證實模型（1）屬于變量遺漏型錯誤。另外，金融數據具有較強的時間序列特征，為避免多重共線性，模型中沒有加入時間固定效應。

內生性是模型要考慮的重要因素，由式（2）可知，資本充足率（CAR）受監(jiān)管約束具有強外生性，可以作為風險承擔（EAR）的工具變量。模型（4）是在模型（2）的基礎上，以資本充足率作為工具變量的回歸結果，CAR對NIM影響不顯著，主要原因是缺少宏觀經濟控制變量。繼續(xù)在模型（3）中引入工具變量得到模型（5），回歸結果通過了5%的顯著性水平檢驗，CAR對凈息差影響顯著，且仍具有“倒U”形特征，排除了模型的內生性。

由式（11）對凈息差（NIM）求關于風險承擔（EAR）的一階和二階偏導數，由模型（3）可知，β1>0，β2<0，最優(yōu)時，有（NIM）（EAR）=β1+2β2EAR=0，可得EAR=－β12β2=8.5849，此時風險承擔總量與凈息差完全匹配，銀行的發(fā)展穩(wěn)定性最優(yōu)。且2（NIM）（EAR）2=2β2=－0.0424，說明擬合曲線為凹函數，與理論研究一致。

綜上，風險承擔與凈息差呈現(xiàn)倒“U”形。當（NIM）（EAR）<－β12β2時，風險承擔對凈息差的邊際效應為正，隨著資產的增長，凈息差呈擴大趨勢，財務穩(wěn)健性增強，稱為銀行的穩(wěn)定發(fā)展階段。此時，銀行貸款以滿足實體經濟的發(fā)展需求為導向，支持企業(yè)創(chuàng)造實際價值，促進實體經濟增長，并獲得與其風險承擔相匹配的收益，增加EAR可以獲得更高的NIM，銀行穩(wěn)定發(fā)展源自實體經濟增長。

當（NIM）（EAR）＞-β12β2時，風險承擔對凈息差的邊際效應為負，此時虛擬資產開始增加，但并沒有導致產出增長，凈息差呈縮小趨勢，財務穩(wěn)健性下降，銀行的穩(wěn)定性變弱。當資金過度集中于虛擬經濟時，銀行的脆弱性更加凸顯，即增加風險承擔降低了NIM和穩(wěn)定性。

當（NIM）（EAR）=－β12β2時，NIM處于拐點，風險承擔達到合理邊界，凈息差達到峰值，穩(wěn)定性最優(yōu)。由此證明H1是正確的。

（二）異質性分析

按照全國性銀行和區(qū)域性銀行，考察業(yè)務和客戶規(guī)模異質性。表3中模型（1）和模型（2）給出了業(yè)務及客戶異質效應，全國性銀行通過了5%的顯著性水平檢驗，區(qū)域性銀行為10%，風險承擔對凈息差影響的顯著性水平異質，但均具有倒“U”形特征。由一階條件可知，EAR全=8.0556>EAR區(qū)=7.9221，均小于樣本最優(yōu)值8.5849，故風險承擔與凈息差均處于穩(wěn)定發(fā)展階段，但敏感性表現(xiàn)異質，區(qū)域性銀行凈息差曲線陡峭，且隨著EAR上升拐點出現(xiàn)早于全國性銀行，表明風險承擔能力與凈息差區(qū)間存在規(guī)模效應。

按照經濟發(fā)達程度分為東部區(qū)域和非東部區(qū)域，驗證市場化和非市場化因素對凈息差及銀行穩(wěn)定的影響差異，詳見表3中模型（3）和模型（4）。在1%的顯著性水平上，東部區(qū)域市場化程度高，銀行凈息差與風險承擔的關系呈現(xiàn)倒“U”形，EAR東=7.4627<8.5849，風險承擔與凈息差處于穩(wěn)定發(fā)展期。而非東部區(qū)域受非市場化因素影響大，銀行凈息差受風險承擔的影響不顯著，但仍具有倒“U”形特征，且EAR非東=9.1083>8.5849，風險承擔導致凈息差收窄，增加了銀行的脆弱性。究其原因，關系型貸款的資源配置較價格型仍占優(yōu)勢，未能充分反映資源的稀缺性；關系型企業(yè)存在過度融資，增加了銀行的風險承擔，降低了穩(wěn)定性。因此，風險承擔能力、凈息差區(qū)間和發(fā)展穩(wěn)定性與區(qū)域經濟市場化程度正相關。異質性檢驗證明了H2是正確的，同時也是對近年來非東部區(qū)域中小銀行兼并重組事實多發(fā)的解釋。

（三）機制檢驗

在式（12）中，M包含第一大股東持股比例（FSR）、高管平均薪酬的對數（AVSA）和獨立董事占比（DDR），與風險承擔（EAR）交乘后，加入銀行內部控制變量X和宏觀經濟控制變量Y，采用FE驗證銀行治理和薪酬激勵機制對風險承擔與凈息差的邊際效應，以及對銀行穩(wěn)定產生的影響，即驗證H3。分析結果詳見表4。

1.第一大股東的作用。

模型（1）是EAR與FSR交乘后的回歸結果，在10%水平上顯著，對凈息差邊際效應顯著為負，說明降低第一大股東股權占比，有利于改善風險承擔、凈息差和穩(wěn)定發(fā)展程度。

2.高管平均薪酬的作用。

模型（2）是AVSA與EAR交乘后的回歸結果，在5%水平上顯著，對凈息差邊際效應顯著為負，表明薪酬激勵不利于提高凈息差。相反，還有可能因追逐短期效益使風險延遲暴露，而降低凈息差并影響長期穩(wěn)定性。

3.獨立董事的作用。

模型（3）是DDR與EAR交乘后的回歸結果，在5%水平上顯著，對凈息差邊際效應顯著為正，表明非利益相關方參與銀行治理，可以監(jiān)督管理層充分發(fā)揮代理人作用，使風險承擔與凈息差相匹配，促進銀行穩(wěn)定發(fā)展。

機制檢驗證明H3是合理的，加強銀行治理和高管薪酬激勵約束，有利于提升穩(wěn)定性。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為了驗證回歸結果的可信度，以分位數回歸和動態(tài)面板回歸檢驗模型的穩(wěn)健性，詳見表5。

1.分位數回歸。

樣本范圍選擇可能帶來系統(tǒng)性偏誤，模型（1）～模型（3）按照40%、60%、80%分位進行了FE回歸，與基準回歸的模型（3）相比，核心解釋變量的系數符號保持一致，且通過了5%的顯著性檢驗，故模型的結論是穩(wěn)健的。

2.動態(tài)面板回歸。

模型（4）和模型（5）是DIF-GMM 和SYS-GMM動態(tài)回歸分析，DIF-GMM通過了1%的顯著性檢驗，SYS-GMM通過了10%的顯著性檢驗，動態(tài)回歸沒有改變模型結果，故模型結論可信。AR（1）檢驗結果拒絕原假設，證明殘差項存在一階自相關；AR（2）檢驗P值接受原假設，表明殘差項不存在二階自相關，可以斷定動態(tài)面板模型設定是合理的；Sargan檢驗接受過度識別假設，工具變量外生且有效。

五、研究結論與政策建議

（一）研究結論

通過調整Ho和Saunders的凈息差模型，從理論上解析了監(jiān)管約束條件下風險承擔與凈息差的關系，以及對銀行穩(wěn)定發(fā)展的影響。銀行風險承擔與凈息差呈現(xiàn)倒“U”形關系，邊際效應為正時，貸款支持實體經濟增長，銀行財務穩(wěn)健性增強，處于穩(wěn)定發(fā)展階段；邊際效應為負時，虛擬資產規(guī)模上升，銀行財務穩(wěn)健性下降，穩(wěn)定性較弱；當凈息差處于拐點時，風險承擔與收益匹配，銀行發(fā)展的穩(wěn)定性最優(yōu)。

風險承擔、凈息差趨勢及銀行穩(wěn)定發(fā)展因業(yè)務和客戶規(guī)模、市場經濟發(fā)達程度而表現(xiàn)異質。全國性銀行因業(yè)務和客戶的規(guī)模效應，風險承擔能力、凈息差最優(yōu)值和穩(wěn)定性好于區(qū)域性銀行。在市場經濟發(fā)達區(qū)域，銀行受非市場因素干擾少，風險承擔對凈息差影響顯著為正，銀行發(fā)展的穩(wěn)定性強；在市場經濟落后的區(qū)域，關系型貸款降低了資源配置效率，增加了銀行的風險承擔，發(fā)展的穩(wěn)定性較弱。

銀行治理有利于提升風險承擔與凈息差的匹配度并促進銀行穩(wěn)定發(fā)展。優(yōu)化股權結構可以提升董事會的決策效率，提高銀行風險承擔和盈利能力，促進穩(wěn)定發(fā)展；高管平均薪酬的限制或延期政策，消除了銀行的短視逐利行為；獨立董事使銀行決策更具科學性和透明度。

（二）政策建議

銀行應重視風險承擔與凈息差趨勢管理。隨著銀行風險承擔數量的上升，對凈息差的邊際效應的“倒U”形關系表明，銀行凈息差水平是有峰值的。銀行要充分認識自身業(yè)務復雜程度、市場競爭能力和風險承擔水平與凈息差趨勢之間的因果關系，優(yōu)化資源配置，擴大凈息差空間，提高盈利能力與財務穩(wěn)健性，增強穩(wěn)定發(fā)展能力。

堅持服務實體經濟導向，防止出現(xiàn)局部經濟過度金融化。持續(xù)改善滿足國家產業(yè)政策、低碳環(huán)保經濟、企業(yè)技術創(chuàng)新等現(xiàn)代金融服務與需求的信貸供給能力，在支持綠色技術創(chuàng)新和產業(yè)結構升級過程中，履行金融服務實體經濟的社會環(huán)境責任，促進經濟高質量增長。

強化銀行治理和代理人制度，優(yōu)化完善激勵約束機制，促進銀行穩(wěn)定發(fā)展。良好的治理機制使銀行董監(jiān)高的權責邊界更加清晰，對提升銀行運營效率、風險承擔及盈利能力均有積極作用，完善優(yōu)化股東代理人制度，促進綜合效益持續(xù)穩(wěn)健。同時，良好的治理機制還可贏得社會聲譽，更有利于銀行的長期穩(wěn)定發(fā)展。

注釋：

① 巴塞爾協(xié)議的風險資產計量方法，對η取值需參考資產質量、期限等因素，故對風險系數η加上了角碼n。

② 銀行的凈息差均值為2%左右，按監(jiān)管規(guī)定的35%成本收入比扣除管理成本，再考慮所得稅及資產減值準備影響，凈息差對當期財富的貢獻非常小（約1%），符合泰勒公式展開條件。

③ 存貸款利率水平的二次及更高次項非常小，為了簡化計算，在凈息差的求解過程中按省略處理。

④ 限于篇幅，變量相關系數表未展示，感興趣的讀者可向作者索取。

參考文獻：

［1］劉莉亞，李明輝，孫莎，等.中國銀行業(yè)凈息差與非利息收入的關系研究[J].經濟研究，2014，49（7）：110-124.

[2]林深.利率市場化進程中我國商業(yè)銀行凈利差影響因素研究——基于滬深上市銀行2003-2012年面板數據的分析[J].價格月刊，2014（2）：83-87.

[3]熊啟躍，趙陽，廖澤州.國際化會影響銀行的凈息差水平么？ ——來自全球大型銀行的經驗證據[J].金融研究，2016（7）：64-79.

[4]Saunders A，Schumacher L.The determinants of bank interest rate margins：an international study[J].Journal of International Money and Finance，2000，19（6）：813-832.

[5]Birchwood A，Brei M，Noel D M.Interest margins and bank regulation in Central America and the Caribbean[J]. Journal of Banking and Finance，2017，85（12）：56-68.

[6]Drakos K.Assessing the success of reform in transition banking 10 years later： an interest margins analysis[J]. Journal of Policy Modeling，2003，25（3）：309-317.

[7]Maudos J， Solis L.The determinants of net interest income in the Mexican banking system： an integrated model[J]. Journal of Banking & Finance，2009，33（10）：1920-1931.

[8]Claessens S，Coleman N， Donnelly M.“Low-For-Long” interest rates and banks interest margins and profitability： cross-country evidence[J].Journal of Financial? Intermediation，2018，35（7）：1-16.

[9]Lopez-Penabad M C，Iglesias-Casal A，Neto J F S.Effects of a negative interest rate policy in bank profitability and risk taking： evidence from European banks[J]. Research in International Business and Finance，2022，60（4）：101597.

[10]Arnold I J M，Ewijk S E V.The quest for growth：the impact of bank strategy on interest margins[J]. International Review of Financial Analysis，2012，25（12）：18-27.

[11]Trinugroho I，Agusman A，Tarazi A. Why have bank interest margins been so high in Indonesia since the 1997/1998 financial crisis？[J].Research in International Business and Finance，2014，32（8）：139-158.

[12]Busch R，Memmel C.Banksnet interest margin and the level of interest rates[J].Credit and Capital Markets，2017，50（3）：363-392．

[13]Entrop O，Memmel C，Ruprecht B，et al. Determinants of bank interest margins：impact of maturity transformation[J].Journal of Banking and Finance，2015，54（5）：1-19．

[14]彭建剛，王舒軍，關天宇.利率市場化導致商業(yè)銀行利差縮窄嗎？ ——來自中國銀行業(yè)的經驗證據[J].金融研究，2016（7）：48-63.

[15]申創(chuàng)，趙勝民，李瑩.利率市場化、非利息收入與銀行凈息差——兼論分類非利息收入的差異化影響路徑[J].統(tǒng)計研究，2020，37（5）：68-81.

[16]馬勇，田拓，阮卓陽，等.金融杠桿、經濟增長與金融穩(wěn)定[J].金融研究，2016（6）：37-51.

[17]Ho T S Y， Saunders A.The determinants of bank interest margins：theory and empirical evidence[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，1981，16（4）：581-600.

[18]Angbazo L.Commercial bank net interest margins，default risk，interest-rate risk，and off-balance sheet banking[J].Journal of Banking and Finance，1997，21（1）：55-87．

[19]Maudos J，Guevara F.Factors explaining the interest margin in the banking sectors of the European Union[J].Journal of Banking and Finance，2004，28（9）：2259-2281.

[20]Zagorchev A， Gao L.Corporate governance and performance of financial institutions[J]. Journal of Economics and Business，2015，82（11）：17-41.

[21]顧海峰，閆君.公司治理、資本監(jiān)管與銀行風險承擔[J].財經理論與實踐，2020，41（6）：2-9.

[22]鄢祖容.商業(yè)銀行盈利能力影響因素的實證分析——基于偏最小二乘回歸（PLSR）算法[J].財經理論與實踐，2022，43（4）：10-17.

[23]文書洋，劉錫良.金融資源行業(yè)配置與宏觀經濟風險——基本事實、理論分析和實證證據[J].財經科學，2018（8）：17-29.

[24]吳錫皓，陳佳馨.貸款利率市場化降低了企業(yè)債務違約風險嗎？[J].財經理論與實踐，2022，43（1）：74-80.

[25]趙平，孫志峰.中國銀行業(yè)貸款利率是否反映企業(yè)違約風險水平——來自制造業(yè)上市公司數據的經驗證據[J].金融經濟學研究，2022，37（2）：40-55.

[26]劉錫良，苗文龍.風險準備、風險分擔與金融風險防范及化解[J].金融監(jiān)管研究，2013（5）：22-39.

[27]王文.政府股東、銀行治理與風險承擔[J].金融發(fā)展研究，2017（8）：55-63.

（責任編輯：厲亞）

Abstract：Based on the dealer model of Thomas S. Y. Ho and Anthony Saunders， and subjected to regulatory capital， the theoretical model of net interest margin （NIM） was innovated.The relationship between risk-taking， net interest margin and bank stability is quantitatively explained. Based on the panel data of 30 banks from 2009 to 2019， this paper studies the experimental evidence of risk-taking， net interest margin trends and the stable development of banks through the linear regression model and its auxiliary analysis method.The results show that the relationship between risk taking and net interest margin is inverted U shape. The degree of regional economic marketization has a stable effect on promoting the development of banks. There is a scale effect of risk bearing capacity on optimizing the net interest margin range. According to these conclusions， banks should strengthen risk taking and net interest margin trend management. Market mechanisms should be fully applied to allocate credit resources and serve the real economy. And bank governance should be actively improved. Finally， the goal of stable development has been strengthened.

Key words：risk-taking; net interest margin; asset quality; stable development