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user: 4. 数据与实证分析 4.1. 样本数据选择及来源 为研究利率市场化对中国商业银行绩效的影响，本文选取了中国A股市场上八家极具代表性的商业银行作为研究对象进行实证分析，研究样本包括农业银行、建设银行、交通银行、工商银行、中国银行、招商银行、民生银行、浦发银行。各商业银行上市时间存在差异，为避免数据的缺失，故本文将以2007~2018年的相关数据构成面板数据进行研究分析，数据主要来源于Wind数据库及各上市银行年度财务报告，数据的处理与运算则倚靠Excel及Eviews来进行。 4.2. 变量描述性统计 Table 2 Descriptive statistics of main variable 均值 中位数 最小值 最大值 ROA 1.132910 1.133800 0.685500 1.474800 NPL 1.657083 1.440000 0.440000 23.57000 LN 12.84359 12.84416 11.96141 13.44247 CP 32.21268 31.37000 21.86000 46.26000 NI 23.44876 23.09305 6.556000 51.09000 DL 71.83093 71.90585 49.50000 109.9840 R 1.427140 1.623213 -0.202747 2.792609 R² 2.916757 2.635255 0.000297 7.798664 表2. 主要变量的描述性统计 在表2主要变量的描述性统计中可看出，样本银行ROA的均值达到了1.13291，但两极分化较为明显，最大最小值分别为1.4748及0.6855，这反映了中国商业银行绩效虽然普遍达到了较高水平，但是个体之间亦存在较大差异，成绩优异及表现不佳的状况均有发生。反观利率市场化指数的数值则已从期初的−0.202747升至近年来的峰值2.792609，由此可见中国利率市场化改革在此期间已取得骄人成果。 另外，上述商业银行的成本收入比CP、非利息收入占比NI与存贷比DL的标准差分别为5.136、8.547与10.611，这说明中国不同商业银行在成本控制、盈利构成及资本结构等方面存在一定的差异。而除了农业银行曾在2007年有着高达23.57%的不良贷款率，其余数据均未超过4.32%，而均值仅有1.66%，这则表明中国商业银行运营状况良好，资产质量健康且有着较强的抗风险能力。 4.3. 变量相关性分析 相关性分析可检验变量间是否存在相关性，相关性过高的变量可能会带来虚假回归或多重共线性等的问题，导致模型设定不准确，结果分析失去意义。根据表3相关系数矩阵的结果所示，各变量间的相关性均未高于0.8，不存在高度相关性。同时结果还表明现阶段商业银行平均资产收益率ROA与利率市场化指数的关联性仍较弱，主要与总资产对数呈正相关，而与不良贷款率、成本收入比、非利息收入占比及存贷比存在负相关关系。 Table 3 Correlation coefficient matri ROA NPL LN CP NI DL R R² ROA 1.0000 −0.2748 0.1826 −0.2646 −0.0181 −0.2372 0.0671 −0.0834 NPL −0.2748 1.0000 0.0308 0.0623 −0.1349 −0.1152 −0.1366 −0.1100 LN 0.1826 0.0308 1.0000 −0.5413 0.3802 −0.2628 0.4331 0.4348 CP −0.2646 0.0623 −0.5413 1.0000 −0.4734 −0.2940 −0.6054 −0.5575 NI −0.0181 −0.1349 0.3802 −0.4734 1.0000 0.5793 0.5295 0.5625 DL −0.2372 −0.1152 −0.2628 −0.2940 0.5793 1.0000 0.3702 0.4381 R 0.0671 −0.1366 0.4331 −0.6054 0.5295 0.3702 1.0000 0.9376 R² −0.0834 −0.1100 0.4348 −0.5575 0.5625 0.4381 0.9376 1.0000 表3. 相关系数矩阵 4.4. 面板模型回归 模型设定检验 随机效应模型的Hausman检验结果如表4所示，其中Cross-section RE test对应统计量的伴随概率虽为1.0000，但附注显示豪斯曼检验失效，选用随机效应模型并不恰当。而如表5所示，由固定效应模型的LR似然比检验结果可知，Cross-section FE test对应的p值小于5%的显著性水平，有理由相信该模型在个体上存在固定效应。故本文将以个体为固定效应的面板数据模型进行后续研究，面板固定效应估计结果如表6所示。 Table 4 Hauseman tes Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 0.000000 7 1.0000 *Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero. 表4. 豪斯曼检验 Table 5 Likelihood ratio tes Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 9.667064 (7，81) 0.0000 Cross-section Chi-square 58.298516 7 0.0000 表5. 似然比检验 Table 6 Fixed panel data model regression tabl 解释变量 系数 标准误 t值 p值 C 3.680181 3.447317 1.067549 0.2889 R 0.147385 0.062698 2.350713 0.0212 R² −0.064665 0.031225 −2.070922 0.0416 NPL −0.019945 0.006908 −2.887124 0.0050 LN −0.119741 0.264322 −0.453012 0.6518 CP −0.020777 0.006169 −3.368242 0.0012 NI −0.004278 0.002468 −1.733726 0.0868 DL −0.003180 0.001841 −1.727672 0.0879 R² = 0.657725 `R² = 0.598567 F值 = 11.11800 显著性水平 0.0000 表6. 固定的面板数据模型回归表 表6模型的回归结果显示，调整的可决系数高达0.5986，拟合优度较好，同时也显著地通过了F检验，表明回归方程总体显著。同时研究的主要解释变量——利率市场化指数及其平方的回归系数均显著地通过5%显著性水平的t检验，即说明在本文构建的模型中，利率市场化程度对商业银行ROA的影响是显著的。最终的回归方程即为： R O A = 3.680181 − 0.064665 N P L − 0.119741 L N − 0.020777 C P − 0.004278 N I   − 0.003180 D L + 0.147385 R − 0.064665 R ² (2) 由于本文着眼于利率市场化程度与商业银行效益性间的关系研究，故只重点分析二者相互间的影响，其余变量不做分析。在表6中可见，利率市场化指数及其平方的回归系数分别为0.1474与−0.0647，这代表利率市场化与商业银行经营绩效之间的关联并不是简单的线性关系，指数及其平方值每增加1%，商业银行的ROA将平均变化0.1474%及−0.0647%，说明了随着利率市场化改革的深化，商业银行效益并非能一直处于上升状态，将在到达某一峰值后出现倒U型反转。 根据历史情况来看，在当前利率市场化指数提高的状态下，商业银行的资产收益率将会有一定程度的提高，不良贷款率将有所下降，商业银行的资产总额将会有所提升，但是成本收入比、非利息收入比及存贷比也会下降。