利率市場化對城市商業銀行盈利模式的影響研究

張婷 張雅玲

伴隨著我國利率市場化進程逐漸加快，利率市場化已經成為人們廣泛關注和探索研究的問題。央行自2015年10月23日宣布不再嚴格控制存款利率上限，這標志著利率管制基本放松。在利率市場化推進的大環境下，商業銀行傳統存貸利差空間逐漸被壓縮，傳統盈利模式難以維系。因而深入分析利率市場化對城市商業銀行盈利模式的作用影響顯得至關重要。本文首先通過建立面板數據模型從整體上來分析二者之間的互動關系，再者通過對比分析，旨在區分市場利率化對國有商業銀行和城商行的影響程度是否存在顯著差異，最后根據結論為我國城市商業銀行的良好發展提供針對性建議。

城市商業銀行規模相對較小，業務種類發展不如大型商業銀行齊全，抗風險能力更弱，為應對利率市場化帶來的沖擊，急需通過加速業務轉型，優化盈利模式，深入調整盈利結構，實現可持續發展。

一、數據處理

根據商業銀行盈利模式現狀，并鑒于數據的可得性，我們選取2013年—2020年中國25家商業銀行盈利數據作為研究樣本（包含5家國有銀行、20家城市商業銀行）。下列表格為變量的一覽表：

為分析市場利率化對城商行盈利模式轉型的研究，本文使用面板數據估計如下模型：

（公式1-1）

其中，α，βi（i=0，1，…，6），ε分別表示常數項、利率市場化程度的系數、其他變量系數、隨機誤差項。

（一）面板單位根

在使用面板回歸模型分析之前，為防止虛假回歸，也要像使用時間序列分析那樣，需要對變量進行平穩性檢驗。結果顯示所有都為非平穩變量，于是對各個變量取差分，這里用符號“△”表示差分，再對差分變量進行檢驗，此時所有指標的LLC和ADF檢驗量對應的檢驗概率都小于顯著性水平0.05，這表明差分后的變量為平穩變量，因此各個原始指標都應為一階單整過程。

（二）面板協整檢驗

由于各個變量都是一階單整過程，因此需要進一步檢驗這些變量之間是否具有協整關系，本文使用基于KAO提出的面板協整ADF檢驗量，檢驗結果如表2所示。顯然，表2顯示存在協整關系。因此，本文的面板回歸模型并非偽回歸，因而分析是有效的。

二、面板回歸分析

本文首先將25家商業銀行的數據混合在一起進行整體分析，然后再引入虛擬變量方法，比較分析五大國有商業銀行與20家非國有商業銀行的市場利率化對城商行盈利能力的差異。

（一）商業銀行整體研究

在使用面板模型分析之前，首先要進行面板模型選擇檢驗研究，第一步是確定使用混合模型還是效應模型，這可以通過F檢驗來確定。對于模型（公式1-1），計算得到F檢驗結果如表3所示。表3顯示，F檢驗值為6.925029，檢驗概率小于0.05，因此拒絕原假設，表明模型（公式1-1）應使用效應模型進行分析。

當需要估計有效應的模型時，還需要進一步區分是建立固定效應模型還是選擇隨機效應模型。這可以通過兩個途徑來識別。第一個途徑是通過豪斯曼檢驗來識別，該檢驗是基于固定效應模型和隨機效應模型參數估計的差別來構建檢驗量。從理論上來說，一般都可以通過豪斯曼檢驗識別兩類模型，但實踐中可能存在豪斯曼檢驗失效的情況，此時就需要根據第二種方法來識別，這就是根據兩種模型的研究背景來識別。一般來說，如果研究對象是來自某個總體的部分個體構成的，那么這時宜使用隨機效應模型；如果研究對象是研究對象的所有個體構成的總體，那么這時就要考慮使用固定效應模型。

對模型（1）使用豪斯曼檢驗，得到結果如表4所示，豪斯曼檢驗值為0，這表明該檢驗失效，此時需要根據研究背景來選擇效應模型。由于本文是從眾多的商業銀行中選擇了25家商業銀行進行分析，因此可以認為是來自商業銀行總體中的部分個體構成的樣本，因而應該使用隨機效應模型。

同時為了說明解釋變量IRL的解釋作用，本文首先將因變量與所有控制變量進行面板回歸，稱為基礎模型，然后在此基礎上引入解釋變量IRL來估計模型（1），結果顯示，和基礎模型相比，引入解釋變量IRL之后，模型的解釋能力得到提升，該變量的系數為0.0938，t值為2.1603，在5%的顯著性水平下顯著，說明在控制其他變量影響之后，利率市場化程度IRL與非利息收入占比NIR呈現明顯的正向相關關系，這符合預期要求。

（二）國有商業銀行與城商行比較研究

為比較國有商業銀行與城商行兩者之間在回歸模型結構上是否有顯著差異，本文引入虛擬變量，令虛擬變量dit=1，如果某銀行為五大國有商業銀行，則dit=0。因此模型變為如下的公式：

（公式1-2）

同樣對模型在（公式1-2）進行F檢驗。顯然對模型（公式1-2）而言，F檢驗表明也應該使用效應模型，豪斯曼檢驗結果顯示該檢驗結果仍然失效，因此，根據前文的敘述，模型（公式1-2）仍然使用隨機效應模型進行估計，其中第一個模型也是不含解釋變量IRL及其與虛擬變量交乘項的基礎模型。

表5顯示，在消除控制變量的影響之后，市場利率化指數IRL的系數估計為0.1309，且在5%的顯著性水平下顯著，而其與虛擬變量交乘項D*IRL為-0.1353，且在1%的顯著性水平下高度顯著。由于虛擬變量d為國有商業銀行時取值為1，所以對于國有商業銀行而言，IRL的系數應該為-0.44，這實際上說明，國有商業銀行的非利息收入占比與市場利率化程度呈現反向的關系，這表明，因變量與解釋變量之間的關系在兩類銀行之間呈現截然不同的關系。另外，虛擬變量d與控制變量NPLR 、LNTA 、GDP、 M2的交乘項也高度顯著，這表明這幾個變量與非利息收入占比的關系，在兩類銀行之間也存在顯著的差異。

三、結論

根據實證結果主要得出如下幾點結論：第一，國有商業銀行之間非利息收入平均占比17.9%，變動較小，競爭力差異不大，但城商行該指標平均值7.5%，變動范圍較大，說明各城商行之間競爭力有明顯差異，且普遍低于國有商業銀行。國有商業銀行存貸比平均值68.4%高于城市商業銀行平均值62.3%，說明城商行整體盈利能力低于國有商業銀行。國有商業銀行不良貸款率最高4.3%，最低0.9%，變動幅度較小，城市商業銀行不良貸款率最高達14%，最低0.1%，說明城商行整體發展水平不均衡，部分城商行忽略了貸款質量。第二，利率市場化對商業銀行盈利模式轉變總體來說具有正向影響，尤其是利率市場化程度加深對城市商業銀行盈利模式轉型明顯具有促進作用，這表明利率市場化能夠推進城商行的轉變。然而這表現在國有銀行上卻存在些許不同。這是因為一方面，利率市場化水平的加深改善了金融市場秩序，金融市場環境也進入一個高水平的競爭狀態，為銀行的發展創造一個公平競爭的良好環境。另一方面，我國城市商業銀行與國有銀行相比較具有自身的優勢條件，轉型調整阻力小，城商行能夠迅速對市場做出調整。第三，銀行自身資產規模與盈利結構調整之間存在正向關系，資產規模較大的銀行，非利息收入占比也較高。國有商業銀行總資產規模系數0.0249，大于城市商業銀行總資產規模系數0.0185，資產規模大的銀行規模優勢越明顯，網點分布更加全面，客戶群體廣泛，更加有利于多元發展。

四、對策建議

隨著利率市場化進程加快，城市商業銀行轉型顯得非常迫切。城市商業銀行面臨利率市場化的沖擊，傳統業務利潤被壓縮，利息凈收入增速變緩，利率風險防范難度加大，這對城商行來說都是一場挑戰，但是利率市場化勢在必行，城商行應該積極調整業務類型，優化資本配置，加速盈利模式轉型，促進自身持續健康發展。具體來說，加快城市商業銀行的盈利模式轉型有以下幾點建議：第一，差異化戰略定位。要加快轉型，找準自身定位，發揮城商行品牌優勢，區位優勢，客戶優勢，服務優勢，培育特色業務。第二，擴張中間業務。擴張中間業務為城商行提供創收的可能性，這對城商行提出了新要求：創新服務體系，優化產品設計。創新中間業務產品和創新服務對城商行來說可以避免同質產品價格競爭，推出創新業務產品可以幫助城商行提高定價能力，增厚利潤。第三，推進數字化轉型進程。加強人才隊伍建設，依托人工智能、大數據技術創新網絡金融服務體系。提高金融服務準確性、時效性和預見性，從而提升品牌形象，擴大客戶群體、增強客戶黏性。第四，加強風險預警和過程管理。增強風險預警能力，加強人員隊伍風險意識建設，同時利用大數據等新技術構建風險預警機制，多重防范分散風險。構建風險過程管理體系，持續風險監測和計量，嚴格落實風險過程約束。

參考文獻：

［1］趙藝霞.試論利率市場化背景下城市商業銀行盈利模式的轉型［J］.經濟與社會發展，2018：21-24.

［2］王秋爽.利率市場化對商業銀行盈利能力影響的實證研究［J］.中國商論，2020（14）：21-24.

［3］胡曉偉.城市商業銀行盈利能力決定因素分析——以南京銀行為例［D］.東南大學， 2021.

［4］李偉，李波.利率市場化下城市商業銀行盈利能力的影響因素研究——基于62家城商行2014-2020年的面板數據［J］.當代金融研究， 2022（06）： 33-45.

作者單位：張婷，江西師范大學科學技術學院，助教；張雅玲，興業銀行上海分行。