商业银行盈利能力内部影响因素的研究–基于2013-2017年16家上市银行的分析

　　摘要：

商业银行是经营存贷款，办理结算等业务的企业法人。盈利能力是考核商业银行经营状况的重要指标，而商业银行的盈利能力又受到包括外部因素和内部因素在内的多种因素的影响。采用2013年——2017年我国16家上市银行的80组财务数据作为样本，通过面板数据模型进行拟合回归，分析内部相关变量因素对商业银行盈利能力的影响。实证分析对混合回归模型、固定效应模型、随机效应模型进行了F检验、豪斯曼等检验，选择最优方法，并对各因素影响进行总结和分析。

　　关键词：商业银行；盈利能力；内部因素；面板数据

　　1.前言

　　1.1研究背景

过去的几年里，伴随着快速的经济发展速度和宽松的货币政策，我国的银行呈现出较为高速的扩张趋势和发展效率。银行业许多方面的改革取得了比较显著的成效，作为我国金融业的主体，商业银行的发展为中国经济与社会的进步提供支柱和进步的动力。虽然商业银行朝着较好的方向前进，但是在许多外部因素和内部因素的影响下，在业务经营和管理方面存在着不足和缺陷，制约着其自身进一步的发展。商业银行作为金融机构其主要以利润为经营目的，盈利的主要来源是贷款业务。我国商业银行持续不断的提升盈利能力表明其良好的发展趋势，但仍然可以看出收入结构单一等问题。净利息收入仍然占据较大比重，非利息收入占比虽然表现出上升趋势，但比重仍较低，且不同银行间存在规模和趋势的差距。在相同的国内环境下，我国商业银行盈利能力影响因素受到多种因素的影响，不同因素的影响程度也存在差异。

　　1.2研究目和意义

我国商业银行盈利水平对银行发展有什么作用，又受到哪些因素的影响？从商业银行的含义可以看出盈利能力即商业银行的核心内容，只有不断提高自身的获利水平，才能维持不断发展的趋势，才能扩大发展规模，提高其在金融业的竞争力。商业银行绩效可以通过多种财务指标来检验和观察，其中包含了多个影响盈利的因素，本文在不考虑较为一致的外部环境因素下，研究多个银行内部因素对盈利的影响。

目前的各种研究对相关因素的分析存在不同的研究结果和不同方向的定性，例如资本充足度、资产规模等等。因此需要对这些因素综合起来进行进一步的探究。分析影响商业银行盈利能力变量，有助于改进营业结构，拓展业务范围，提高经营水平，从而增强竞争的能力，更好的推动我国金融业的发展。

　　2.文献综述

　　2.1国内文献综述

关于商业银行尤其是我国商业银行，许多文献中对其影响因素做出了多方面不同角度和方法的研究和探讨，无论是利用杜邦财务分析法、多元线性回归还是面板数据模型，学者们都对因素的影响显著度做出了分析和讨论，得出了相应的结论。

李博华（2017）通过一元回归、时间序列等方法探究了影响我国商业银行盈利性的内在原因，得出结论：16家上市银行资产规模和其盈利性有着正相关的关系。较大资产规模的银行在营业利润上高于其他银行。建议我国商业银行要抓住良好的经济形势扩展自身规模，不断发展。

梁晓玲（2017）在对中国银行盈利能力浅析中谈到资产负债结构、资产质量、中间业务、资本充足率、流动性、营运效率对银行盈利的影响。建议银行自身要根据实际的需要，保证贷款和资产质量，并且要进行不断的创新，唯有如此才能提升发展水平，为银行业的持续健康发展提供动力。

李明（2017）对国有商业银行盈利能力影响因素分析中通过实证分析得出结论国有银行资产规模、资本充足率、非利息收入占比与其盈利水平呈正相关的关系，而营业费用则表现为负相关关系。得出结论和建议，国有银行应该扩大发展规模，同时健全管理制度，也要从内外双向着手，营造良好的发展环境。

赖斌慧（2018）从杜邦财务分析法的角度探究了我国大型商业银行的盈利能力，给出结论：大型商业银行净利息收入率降低，不良贷款率持续上升，资本充足度不断提高，做好成本管理以及采用新技术都是提升盈利能力的有效手段。

郑海军（2017）单独对资本充足率对我国商业银行盈利能力做了相应的研究，结果表明：资本充足率和核心资本充足率与我国中小型银行和整个商业银行呈显著的负相关关系，与国有商业银行盈利水平表现出不太显著的正相关。显然，与其他文献相比，资本充足率对商业银行盈利的影响存在不同研究结论。

杨宏斌,魏琴（2018）将收入结构纳入对商业银行盈利能力影响因素进行面板数据模型回归，结果显示非利息收入占比系数为负值，分析可能存在的缘由是我国商业银行业务发展水平不高，波动变化，导致的投入成本较多引起的。

姚琳琳（2018）在实证研究中得出自变量不良贷款率和银行资产收益率是负相关关系，不良贷款制约着银行的经营发展。

　　2.2国外文献综述

JakobDeHaan，TigranPoghosyan（2012）在研究X商业银行一文中，对银行盈利性波动与银行的规模和市场集中度进行了分析。结论指出较大规模的银行与较小规模的银行相比，其收益的波动性更小，但也因其规模而可能承担更多的风险。当ROA作为因变量时，银行收益率的变化与其规模成负相关关系。

AliciaGarcía-Herrero，SergioGavilá，DanielSantabárbara（2009）对中资银行盈利能力研究中指出不良贷款是影响银行盈利的一个重要因素，XX的政策和干预同样影响银行盈利，较高的贷款和通货膨胀率可能促进盈利，相反利率波动会降低盈利。

　　2.3文献评述

以上均是关于银行盈利能力研究及其影响因素的相关研究文献。学者们一方面从对研究角度和方法做出了讨论和分析，即基于多视角展开论述，多方法进行研究。其次，学者们还选择了不同的解释因素，包括内部外部综合的影响，单独选择单一因素实证分析和组合因素分析，各具代表性。

选择不同指标、选择不同年份的数据和经济状态都对研究结果产生相应的影响。本文选择年份较近的数据，相比具有时效性，且从银行内部相关影响变量出发，探讨对其盈利影响，从而提出相应的政策建议。

　　3.概念界定及理论借鉴

　　3.1盈利能力指标

商业银行盈利能力可以通过多个指标来表现，主要有：净资产收益率（ROE）、资产净利率（ROA）、收入利润率、支出利润率、收入成本比等。净资产收益率是税后净利润和平均股东权益的比率，可以反应商业银行运用自身资本获利的能力。资产净利率是税后净利润和总资产的比值，用来度量银行每单位的资产所能获得净利润的多少。收入利率润、支出利润率则分别是利润总额与收入额、成本费用的比值，衡量经营水平。收入成本比则是营业费用加折旧与营业收入的比，折射出单位收入所需要的成本大小。

　　3.2影响因素界定

除了多种反映银行盈利的指标，影响盈利的因素也具有多样性。资产规模、资本充足度、业务的结构、经营费用、管理模式、资产质量、存贷款情况等，不同因素引起的变化也不尽相同。

影响商业银行的盈利能力的因素可以分为外部因素和内部因素。从外部来看，影响的因子可以分为宏观经济大环境带来的变化和行业层面的一些影响。举例来讲，包括了整个经济趋势、国内生产总值GDP、居民消费价格指数CPI以及行业市场规模等；从内部来看，可以总结为银行的资产规模、资产的质量、资产的结构、业务结构以及应对风险方面的资本充足率等。

　　3.3相关理论

本文探讨内部因素对其盈利能力的影响，从资产数量可以观察资产的规模的变化影响，资产负债率可以反应相应的资产质量，除了利差收入外的非利息收入可以体现银行业务经方面的状况，资本充足率反应银行化解一定风险的能力大小，根据《巴塞尔协议Ⅲ》要求，银行资本充足率不低于8%。

根据以往相关理论做出以下假设：资产规模越大，由于规模经济效应银行盈利能力更强，二者为正相关；资本充足率越好表明其应对风险能力越好从而有助于提升盈利；不良贷款分为次级贷款、可疑贷款、损失贷款，其比重越高说明银行面临的损失可能越严重，与其盈利呈负相关的关系；非利息收入占比越高则反映在银行业务方面经营能力越强，能够从不同业务中获取收益，二者是正相关关系；资产负债率越高说明银行面对风险可能性越大从而影响盈利，二者为负相关。

　　4.变量选择及统计分析

　　4.1变量选择

为了研究影响我国商业银行盈利能力大小的内部因素，需要选择相应的被解释变量和解释变量。本文选取了资产收益率,也称为资产净利率，作为模型的被解释变量，选择资产规模、资本充足率、不良贷款率、非利息收入占比、资产负债率作为相应的解释变量用于分析。

（1）被解释变量资产收益率（ROA）是银行净利润和总资产的一个比值，一定程度上反映了银行通过资产来获取利润的能力大小，可以较好地衡量商业银行的盈利能力。

（2）解释变量中，由于银行资产规模是一个较大的数值，为了避免与其他变量相差过大，因此取资产规模的自然对数（LNTA）应用于分析中。资产规模大小反映了商业银行的实力大小，对其获利能力和经营水平的影响可能存在差异；资本充足率（CAR），即银行总的资本对其加权风险资产的比率，足够的CAR可以保证银行自身应对风险的能力，因此对于银行经营来说具有一定的影响，较高的资本充足度可能给银行带来更多的盈利；不良贷款率（NPL），将次级贷款、可疑贷款、损失贷款额度总和与贷款的总额做一个比较得出的一个比值，反映出贷款业务的质量，影响商业银行的业务经营和收入变化；非利息收入占比（NIR），折射的出商业银行业务的结构，非利息收入比上营业收入，由于银行的主要收入来源是利差收入，而非利息方面的收入反映了其业务经营多样化，对其盈利影响研究也是有参考价值的；资产负债率（DAR），银行负债比银行资产，体现银行资产结构用以评价负债水平，良好的资产状况有助于银行经营改善和提升。

（3）控制变量按照对被解释变量有影响但与主要解释变量不太相关的原则来选择。因此选择了两个外部的宏观层面因素作为控制变量，分别为：国内生产总值取自然对数（LGDP）、居民消费价格指数（CPI）。GDP作为宏观经济状况指标体现了大的经济环境对商业银行经营状况的影响，良好的经济环境对银行来说是具有发展优势的。CPI作为通货膨胀指标影响的是货币购买力，银行经营的正是货币相关的业务，自然会产生影响。

本文选取了2013——2017年16家上市银行所公布的财报数据以及国家统计局网站公布的相应年份的经济数据作为样本，收集变量相关指标数据进行整理和统计分析。

　　4.2描述性统计分析

将收集的数据通过简单的汇总整理，进行相应的统计描述和简要说明。

4.2.1资产收益率

图1资产收益率趋势图

图一为16家上市银行资产收益率的走势图，即本文中的被解释变量。趋势显示2013至2017年各家银行的资产收益率整体呈现出下降的趋势，而2013至2015年期间，部分银行如平安银行指标有所上升，但幅度不大。整体而言，规模较大的银行资产收益率较规模小的银行高。

4.2.2资产总额

图2资产总额趋势图

从图二走势中可以明显感受到银行之间资产规模的差距。其中，工商银行、建设银行、中国银行、农业银行均属于资产总额较高的银行，而其余银行资产规模指标均小于10（单位：万亿）。总体上观察，各大银行资产规模皆表现出扩大的趋势，资产规模较大的四家银行，走势更加明显。

4.2.3资本充足率

图3资本充足率趋势图

图三资本充足率趋势图表明16家银行的CAR变化不大，主要在10%至16%区间内。在整体有上升变化过程中又存在小幅度的波动变化，但都在要求范围内。规模较大银行资本充足率稍高。

4.2.4不良贷款率

图4不良贷款率趋势图

图四中不良贷款率均有升高的趋向，从2013年各家银行不良贷款率存在较小的差距到不断升高至2017年各家银行不良贷款率差距拉大。其中可以看出农业银行不良贷款率从2014年到2015年有显著增加后又呈现下降趋势，与其他银行的指标值接近。

4.2.5非利息收入占比

图5非利息收入占比趋势图

图五各大银行非利息收入占比趋势表现良好，整体呈现提高趋势，但不同银行五年内各阶段变动存在小幅度差异，或升或降。其中，民生银行非利息收图占比处于较高的状态，其余银行也在提高非利息收入，拓展自身业务范围。

4.2.6资产负债率

图6资产负债率趋势图

图六各大银行资产负债率总体为下降趋势，下降幅度较为一致，但都高于91%。其中明显看出宁波银行2016年的资产负债率有明显波动，可能与当时经营状况相关。资产负债率的下降，表明了银行资金充足，资产结构改善。

　　5.实证分析

　　5.1变量表

将前面选择的解释变量与被解释变量进行一个简单的汇总，方便进行数据处理的识别和操作。

表7变量相关表

　　5.2模型选择与分析

将第3节中16家上市银行财务数据通过EXCEL进行简单的整理、计算和汇总，并通过STATA/SE14.1软件进行数据回归分析，并对混合模型、固定效应模型、随机效应模型进行检验并选择最佳模型进行分析。

选取的样本面板数据为T=5，N=16的短面板数据，各变量数据完整，为平衡面板。

5.2.1变量统计特征

图7变量统计特征

从软件输出的变量统计特征图可以看出不同银行资产收益率ROA随时间有所下降趋势，但变化趋势与时点不尽相同，这些差异有助于估计商业银行盈利能力的影响因素。

5.2.2F检验

对面板数据进行F检验，选择使用混合效应模型还是固定效应效应模型。从分析的结果（附录截图1）来看，结果最后一行检验的P值为0.0000，那么相对于原假设H0：所有ui=0，应该强烈拒绝，表明存在个体效应，固定效应模型要优于混合效应模型，应该允许每个个体拥有自己的截距项。

5.2.3Hausman检验

在上部分进行F检验选择了固定效应模型后，确认了存在个体效应，但其仍可能以随机效应模型存在，因此要考虑使用随机效应模型还是固定效应模型。对面板数据分别进行了固定效应回归（截图1）、随机效应回归（截图2），再进行豪斯曼检验。从结果中（截图3）可以看出P值等于0.0000，则明显拒绝原假设H0：ui与解释变量不相关，那么应该选用固定效应模型而非随机效应模型。

5.2.4模型表达式

在固定效应模型表达式基础上将具体解释变量、被解释变量和控制变量加入，回归方程如下：

ROAit=ui+β1LNTA+β2CAR+β3NPL+β4NIR+β5DAR+β6LGDP+β7CPI+εit

在表达式中，i表示不同银行的，t表示为样本2013——2014不同年份。ui为个体截距项，即个体效应，下标是i表明只随个体而改变不随时间变动。εit表达为既随时间又随个体变动的扰动项。β为各变量系数。

5.2.5固定效应模型

将固定效应模型回归分析中的数据进行整理汇总如下表：

表8固定效应结果

因为选择是固定效应模型，因此在模型结果显示的组内、组间和整体R2中选择组内R2作为模型的拟合度为0.8311，表明模型的拟合度较高。

　　6.结论与政策建议

　　6.1结论及分析

模型R2为0.8，说明其拟合度较高。从表8中观察个解释变量的相关系数和P值可以看出，较为显著的变量有资产规模自然对数LNTA、不良贷款率NPL、国内生产总值对数值LGDP。不太显著的变量包括了资本充足率CAR、非利息收入占比NIR、资产负债率DAR、居民消费价格指数CPI，其中CAR的P值很高。

（1）资产规模LNTA显著影响商业银行资产收益率，但表中系数为-0.2719865，说明资产规模与收益率有微弱的负相关关系，资产每增加一个单位，收益率降低约0.3个单位。分析其原因，一可能是数据样本不足，导致存在一定偏差。二是较大规模银行在利用资产规模优势获取利润同时，也增加了相应的经营管理费用，导致规模不经济的现象，因此一定大规模的资产反之会在一定程度上降低银行盈利的水平。

（2）不良贷款率NPL与银行资产收益率呈现显著的反向关系，即不良贷款率的提升会带来收益的下降。不良贷款率反映的是银行贷款业务存在的风险和损失，该指标高提高就会导致风险增加，盈利水平降低。因此结果与前文相关理论中提到的内容是相符合的。

（3）资本充足率CAR影响显著性最低，说明我国商业银行资本充足率已经达到合理水平，变化不大，容易维持，目前对盈利能力影响也变得不显著。

（4）非利息收入占比NIR虽然对资产收益率影响也不显著，但可以看出系数为正数，非利息收入的增加对于商业银行获利是有帮助的。但是由于现阶段我国银行非利息收入虽有一定提高，但比重仍然不大，业务面临更多的拓展和调整，对盈利影响还不够明显，所以回归中表现不显著。

（5）资产负债率DAR显著性不通过，相关系数为负值，有一定反向关系。良好的资产结构是有助于银行盈利的。

（6）国内生产总值对数值LGDP在5%的显著水平下通过检验，但相关系数为负值，与前文假设相悖。原因可能在于，虽然我国GDP仍然呈现逐年上升的趋势，但其增长速度放缓，经济下行压力增大，增长方式亟需调整，银行业也面临诸多挑战。其次单一地看近五年GDP因素对银行盈利能力影响是不全面的，可能其他因素的影响更大。

（7）居民消费家价格指数CPI在不显著情况下与盈利指标表现为负相关，说明通货膨胀增加，国家采取的紧缩政策影响了银行放贷和投资等方面的能力造成一定负面影响。

　　6.2政策建议

我国商业银行发展伴随良好的经济大环境，近几年迅速发展，在推进我国金融业、整体经济的发展中发挥了举足轻重的作用，不断发展扩大。但是随着不断迅速的发展，也存在这许多经营管理等改革问题，这对其盈利能力是有一定影响的，只有研究和找出其中存在的问题并合理调整，不断改革和创新才能保持发展的活力，才能向更远的方向拓展，为自身营造良好的内外部发展环境，为我国经济持续稳定发展做出更多的贡献。

因此，就本文中研究的相关盈利因素提出一些建议：

（1）经营新业务，拓展业务范围。只有不断推出新的业务以及新的金融产品，才满足不断变化的市场需求。新的业务带来非利息收入的提升，有助于调整银行盈利结构，拓展盈利渠道，需要银行不断的努力和改革。

（2）重视创新精神，合理利用新的技术和新的工具。创新是发展的重要动力，是发展中活跃的因素，唯有不断创新才能保持不落后。利用创新成果，使得业务经营更加快捷高效，不仅是给为银行客户带来便利，也提升了银行盈利能力和发展潜力。

（3）完善管理制度，合理调整以减少经营管理费用。从模型分析中可以看出，较大的资产规模并不能带来较高的资产收益率，因为存在更多成本的投入，因而改革经营方式，降低相关费用更有利于提升利润收入。

（4）监测风险，做好风险损失预防。虽然目前我国银行资本充足率等指标才合理水平之上，但仍然存在着各种其他风险，继续保持良好的应对风险能力是其盈利的前提之一。

（5）完善服务质量，提高服务水平。一方面要提升自身的服务质量，满足客户需求，提供多样化优质服务。另一方面，良好的投诉机制，及时调整改革机制也是至关重要的。两方面的结合不仅仅为银行争取了更多的获利来源，更重要的是为其他方面业务开展提供了良好的保障，进而推进银行自身的发展。

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