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user: 3. 研究设计 3.1. 研究假设 本文实证分析的目的是探讨我国商业银行非贷款盈利性资产和其中银行同业资产对银行绩效的影响，并结合银行的异质性进行深入的分析，主要采用多元回归方法，并对结果进行稳健性检验。 在商业银行多元化经营与绩效问题研究上，以往学者普遍认为多元化经营应比非多元化经营更具竞争优势(孔丹凤和王祥，2015 [ 3 ]，赵胜民和申创，2016 [ 22 ]，彭明雪和丁振辉2016 [ 23 ] 等)。但是也有学者对此提出质疑，认为非贷款业务降低了银行的盈利能力(如李广子和张翼，2016 [ 24 ])。本文考虑到利息收入不仅包含贷款产生的利息收入，因此为提高结果的准确性，按照资产类型(李广子和张翼，2016 [ 24 ])将业务进行分类。另外，我国银行间业务占据较大份额，加大了金融杠杆。根据我国商业银行经营的盈利性原则，银行间业务应该比正常贷款为银行获取更多利润。因此，本文尝试检验如下假设： H1：银行非贷款盈利性资产与银行绩效呈负相关。 H2：银行同业资产与银行绩效呈正相关。 3.2. 数据描述 主要根据数据可获得性，研究样本包含我国100家商业银行2010~2018年的数据，数据来源于Bankscope数据库，不足之处利用对应银行年度财务报表数据补齐。从样本所含个体范围来说，样本包含了筛选出的能获得单项业务统计数据的所有商业银行，具有一定代表性。从时间维度来说，2007~2009年金融危机时段并未被包含在样本内，排除了异常危机事件对结果的影响，具有一般性。 为剔除异常值的影响，本文参照多数文献的做法在1%和99%分位数进行缩尾处理。 3.3. 回归方程与变量说明 建立回归方程： Y i ， t = α i + β 1 X i t + ∑ β 2 W i t + ε i t 。其中，关于应该采用混合回归模型还是固定效应模型，根据固定效应模型回归后得到的F值进行判断，结果见表1。 Table 1 F test result F test that all u_i=0: F(99， 494) = 13.46 Prob > F = 0.0000 表1. F检验结果 表1显示F检验的p值为0.0000，故强烈拒绝原假设，即认为固定效应明显优于混合回归模型。由于未使用聚类稳健标准误，F检验可能并不有效，故进一步通过LSDV法考察，得到的结果是大多数个体虚拟变量很显著(p值为0.0000)，故可拒绝选择混合回归模型。 对面板数据进行Hausman检验决定采用固定效应模型还是随机效应模型，具体结果如表2所示。 Table 2 Hausman test results of full sample panel dat Variables −−−− Coefficients −−−− (b) (B) (b−B) sqrt(diag(V_b−V_B)) fe re Difference S.E. nla −0.0229487 −0.0251543 0.0022056 0.0018637 loanbank 0.0049338 0.0026217 0.0023121 0.0003684 loans −0.0197142 −0.0206272 0.000913 0.0027553 npl −0.0899429 −0.0990295 0.0090865 0.0052835 hhinl −0.0012698 0.0006076 −0.0018775 0.0004041 growth 0.0006593 0.0016498 −0.0009905 0.0002162 _cons 2.884255 3.04696 −0.1627051 0.2045101 表2. 全样本面板数据的Hausman检验结果 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg; B = inconsistent under Ha， efficient under Ho; obtained from xtreg; Test: Ho: difference in coefficients not systematic; chi2(7) = (b−B)'[(V_b-V_B)^(−1)] (b−B) = 51.22; Prob > chi2 = 0.0000. 表2的结果显示假设检验的p值为0.0000，故拒绝原假设H 0 ，Hausman检验的结果支持固定效应，应采用固定效应模型进行估计。 变量的含义、计算方法如表3所示。 Table 3 Variables and definition 变量名称 变量符号 变量含义 资产收益率 roa 净收入/总资产 资本收益率 roe 净收入/股本 非贷款盈利性资产占比 nla 其他盈利性资产/总盈利资产 同业资产占比 loanbank 银行间贷款和垫款/其他盈利性资产 贷款占比 loans 贷款/总资产 不良贷款率 npl 不良贷款/总资产 总资产增长率 growth 总资产年增长率 非贷款盈利性资产集中度 hhinl 除贷款净额外的盈利性资产集中度 表3. 变量及其定义 1) 被解释变量 资产收益率(roa)。按照多数文献(Berger et al.， 2005 [ 26 ]；Goddard et al.， 2008 [ 27 ]；Lin & Zhang， 2009 [ 28 ]；李维安和曹廷求，2004 [ 29 ]；李广子和张翼，2016 [ 24 ])中的做法，使用资产收益率(roa)表示银行收益，并使用资本收益率(roe)作为被解释变量进行稳健性检验。 2) 解释变量 非贷款盈利性资产占比(nla)。银行的业务可以从银行资产和收入两个方面来看，从收入方面来看，利息净收入分为贷款利息净收入、还包括存放同业利息净收入和证券投资利息净收入等，较为准确的非贷款业务净收入应该包含除贷款业务净收入的所有部分，但是存贷款金额不一定恰好匹配，这就有损利用净收入表示业务变化的精确性。如De and Roland (2001) [ 5 ] 所讨论的，非利息收入并没有在中介费用(如证券化)和新业务费用之间完全分开，非利息收入的增加并不能测量一个银行远离商业银行的传统模式的程度。故选用资产量来直接描述业务结构。商业银行盈利性资产包括贷款净额和其他盈利性资产。如图1所示。 银行同业资产占比(loanbank)。在分析非贷款盈利性资产对银行绩效的影响之后，本文进而分析非贷款盈利性资产的组成对于银行绩效的影响。通过观察样本数据，非贷款盈利性资产的最主要部分是银行同业资产。因此将非贷款盈利性资产分为银行同业资产和其他两部分，主要关注银行同业资产对于银行绩效的影响。 3) 控制变量 在回归分析过程中，本文控制银行自身特征的变量，主要参考刘孟飞等(2012) [ 25 ] 和赵胜民和申创(2016) [ 22 ]。 贷款占比(loans)。贷款比总资产，反应了资产组合的不同。 不良贷款率(npl)。是不良贷款与总资产的比率，测量了贷款组合的风险，值越大说明贷款组合风险越大。 总资产增长率(growth)。银行总资产的年增长率，反应了银行业务的增长速度，也反应了银行的风险偏好，偏爱风险的银行资产增长更快。 非贷款盈利性资产集中度(hhinl)。利用赫芬达尔指数表示，计算方法为1减去其他盈利性资产各组成部分占比平方和，数值越大表示贷款净额外的盈利性资产的多元化程度越高。表4是变量描述性统计。 图1. 银行总资产结构图 2 Table 4 Descriptive statistics (% 变量名 变量符号 均值 方差 最小值 中位数 最大值 资产收益率 roa 0.61 0.41 −0.49 0.61 1.61 资本收益率 roe 5.96 4.89 −2.17 4.51 17.51 非贷款盈利性资产占比 nla 54.72 14.19 25.62 52.63 91.28 同业资产占比 loanbank 64.96 22.68 10.09 67.36 99.97 贷款占比 loans 38.44 11.45 7.76 40.21 61.24 不良贷款率 npl 0.86 0.73 0 0.72 3.64 总资产增长率 growth 14.11 20.91 −26.81 11.58 96.03 非贷款盈利性资产集中度 hhinl 38.58 17.17 0.06 45.48 63.68 表4. 描述性统计(单位：%)