金融  >> Vol. 10 No. 2 (March 2020)

非贷款业务、同业业务与银行绩效研究——基于银行异质性视角
Research on Non-Loan Business, Interbank Business and Bank Performance—Based on Banking Heterogeneity Perspective

DOI: 10.12677/FIN.2020.102010, PDF, HTML, XML, 下载: 349  浏览: 1,251 

作者: 高 洁, 李兴凤:对外经济贸易大学金融学院,北京

关键词: 非贷款盈利资产银行同业业务银行绩效Non-Loan Business Loans and Advances to Banks Bank Performance

摘要: 本文基于我国100家商业银行数据,实证分析我国商业银行贷款净额外的盈利性资产对于银行绩效的影响,且进一步分析了其中主要组成部分银行同业业务对银行绩效的影响。实证结果表明:1) 商业银行贷款净额外的盈利性资产会降低银行绩效,其中银行同业业务增加了银行绩效。2) 考虑银行异质性,按照银行分类分别进行回归,发现全国和区域性股份制商业银行、城市商业银行和农村商业银行结果更为显著,其绩效受到银行同业业务更多影响。3) 采用其他绩效代理变量和样本分类进行稳健性检验,回归结果保持不变。这对我国不同类型商业银行资产结构调整具有借鉴意义,并对已有研究的不确定结果进一步提供了证据。
Abstract: This paper empirically analyzes the impact of profitable assets except net loans on bank performance, and further analyzes the impact of their main components on bank performance based on the data of 100 commercial banks in China. The empirical results show: 1) The profitable assets except net loans will reduce the profitability of banks, and loans and advances to banks will increase the profitability of banks. 2) Considering the heterogeneity of banks, the results of regression according to bank classification show that the regression results of national and regional joint-stock commercial banks, urban commercial banks and rural commercial banks are more significant, and their performance is more affected by the interbank business. 3) The robustness checks were carried out by using another performance proxy variable and other sample classifications, and the regression results remained unchanged. This paper is of guiding significance to the formation of future profit models of different types of commercial banks in China and further provides evidence for the uncertain results of the existing research.

文章引用: 高洁, 李兴凤. 非贷款业务、同业业务与银行绩效研究——基于银行异质性视角[J]. 金融, 2020, 10(2): 83-94. https://doi.org/10.12677/FIN.2020.102010

1. 引言

我国商业银行面临的外部环境已发生变化,随着非银行类金融机构、金融科技和金融脱媒的发展以及利率市场化改革的实现,银行以利差为主要收入来源受到威胁;同时,银行监管资本要求的提出和提高,使银行不得不考虑在满足监管要求前提下调整资产结构以最大化收益;另外,经济业务发展日益复杂化,所需服务越来越多样化。只有银行积极调整资产结构,才能既符合外部监管部门监管要求和经济部门的服务要求,又能赚取更多利润。基于以上背景,银行急需重构盈利资产结构,非贷款业务得以发展。

根据现有研究,非贷款业务为除盈利性贷款以外的业务,包括同业业务、衍生品、证券投资和其他资产等。我国商业银行非贷款业务发展较晚,其中同业业务占绝大比例。同业业务的初始功能是调节银行间资金余缺和优化银行间资源配置,而不应是银行利润来源的依赖。近期,金融委办公室召开了研究维护同业业务稳定会议,旨在金融市场保持合理充裕的流动性,维护市场秩序。因此,研究非贷款业务和同业业务对银行绩效的影响有利于理解银行贷款外资产的利润来源,有利于银行经营转型和同业业务规范发展,是银行流动性保持在安全水平的基本条件。

面对金融环境的变化,银行盈利资产结构调整对绩效会产生怎样的影响呢?现有研究主要集中于非利息业务对于商业银行绩效和风险的影响(Lepetit et al., 2008 [1],Smith et al., 2003 [2],孔丹凤和王祥,2015 [3],宋清华等,2019 [4]),但是得出的研究结果却并不一致。本文利用我国商业银行业务结构2010~2018年的面板数据考察盈利资产结构差异对于银行绩效的影响。根据商业银行资产负债表报告科目,银行盈利性资产被划分为贷款净额和其他盈利性资产1,其他盈利性资产中同业资产是占比最大的部分,因此其他盈利性资产进一步被划分为银行同业资产和其他,本文主要研究不同类型商业银行非贷款盈利性资产和银行同业资产对银行绩效的影响。

2. 基础理论和相关文献回顾

企业多元化战略可以提高收益规避风险,那么这个一般化规律是否能被运用于商业银行这类特殊企业呢?如果银行资产类别日益丰富,收入来源的多样化能够降低银行风险并增加收益吗?然而,随着金融脱媒和竞争加剧,银行绩效受到外部负面冲击的影响,因此研究我国商业银行盈利性资产结构对银行绩效的影响有助于银行资产结构转型,具有理论意义和现实意义。

现有关于商业银行资产结构与银行绩效关系的文献多从非贷款业务和非利息收入的角度进行研究,但是没有得出一致的结果,以下按照这一思路对现有研究进行归纳。

2.1. 国外关于非贷款业务(或非利息收入)对银行绩效负方面影响的研究

关于银行业务和银行绩效的关系的学术研究结果并不一致。国外部分研究认为非贷款业务波动性大,减少了银行收益。较早的研究多是关于美国银行数据的(De and Roland, 2001 [5]; Stiroh, 2004 [6]; Gorton and Metrick, 2012 [7])。De and Roland (2001) [5] 研究472家美国商业银行1988~2005年的收益波动性,发现提高费用收入占比带来了较高的收入波动性和较高的杠杆,并将非利息收入增加收入波动性归纳为三个原因:第一,银行的贷款多是基于银行和客户关系,因此改变贷款人的转换成本很高,而费用收入基于银行和客户关系的部分较少,其与客户的关系弱于传统借贷业务,转换成本起到降低利息收入波动的作用,所以费用业务收入比利息收入波动性大。第二,借贷过程的主要投入是利息成本,这是一个可变成本,非利息收入的主要投入是人事成本,这个成本是基本固定的,尤其是短期内。开展费用业务会极大增加固定成本,但是如果借贷关系已经建立,新增贷款的成本只是借款利息。第三,非利息收入不需要较高水平的固定资产,因此资本占用较低。同时,与借贷业务相比,费用业务通常需要较少的监管成本。这就允许较大的金融杠杆存在并且增加收益波动性,因此较高的金融杠杆产生较高的风险。Stiroh (2004) [6] 研究美国银行业收入多样化对于美国银行业潜在收益的影响,发现更依赖于非利息收入、尤其是交易性收入的银行所面临风险调整收益更低、风险更高,分散化收益降低。风险调整收益与非利息收入份额负相关。对于非利息收入较高的依赖性给商业银行带来的是较高的风险和较低的回报。Gorton and Metrick (2012) [7] 发现美国银行新开展的非传统业务,尤其是证券化和回购融资,导致银行承担较大的风险,最终导致了2007年次贷危机。

关于欧洲银行、澳洲银行的研究支持以上研究结果。Lepetit et al. (2008) [1] 以欧洲银行1996~2002年为研究样本发现开展非利息收入业务比主要发放贷款的银行承担更高的风险,两者之间的正向关系在小银行间尤为明显,并且主要由佣金和费用业务引起。Williams and Prather (2010) [8] 认为费用收入虽然为银行股东提供了分散化收益,但是提供费用收入的资产质量较差,这对股东回报产生了更大的负面影响。Esho et al. (2005) [9] 以澳大利亚信贷合作社为样本研究发现ROA与增加的交易费用份额负相关,费用收入份额越大风险越大。另外也有相关理论模型对此做出研究。Boot and Ratnovski (2016) [10] 通过建立一个包含从传统关系银行业务到交易业务转变的理论模型补充了实证分析,交易业务增加了摩擦,如过度风险承担,这在银行回报比较低的时候尤为明显。以上关于美国、欧洲和澳洲的银行的业务与表现的研究表明非利息收入业务波动性大,并减少了银行的回报。

2.2. 国外关于非贷款业务(或非利息收入)有利于提高银行绩效的研究

另外,国外的部分研究认为虽然非贷款业务波动大,但贷款和非贷款业务组合降低了风险,对于总收入是正向作用。Stiroh and Rumble (2006) [11] 认为潜在分散化收益是美国银行提供更多种类金融服务的原因之一。主要研究结果表明此分散化收益并没有被波动性成本超越。Altunbas et al. (2011) [12] 也认为收入来源的高度分散化降低了美国银行陷入未来困境的可能性。Smith et al. (2003) [2] 通过研究1994~1998年欧洲国家银行系统,发现与对美国银行的研究不同,利息收入和非利息收入是负相关关系,非利息收入具有组合分散化效应,欧洲银行通过利息收入和非利息收入组合能够实现多元化收益,因此非利息收入使银行总收入更加稳定。Davis and Tuori (2000) [13] 的结论与之相同。Baele et al. (2007) [14] 对1989~2004年欧洲银行数据进行面板分析,发现较高的非利息收入占比对特许权价值(文中长期银行绩效代理变量)的影响是正向的,有更高水平非利息收入的银行有更高的预期回报,业务的多样化降低了非系统性风险。Shim (2013) [15] 利用欧洲银行的数据实证分析得到多样化的收益组合降低了破产的概率,非利息收入降低了银行风险。De and Rice (2004) [16] 研究发现虽然大银行和开展更多关系业务的银行更依赖非利息收入,但是有更高股权回报(ROE)的管理良好的银行向非利息收入业务扩展较慢,还发现非利息收入的边际增加带来更高、波动性更大的收益,并且风险调整收益下降。非利息收入业务与利息收入业务共存但不可取代,非利息收入业务长期膨胀会达到一个峰值,中介服务仍是银行的中心业务。Busch and Kick (2009) [17] 研究表明对于全部德国全能型银行来说股权风险调整后的回报和总资产风险调整后的回报都受到较高的费用收入业务正向影响。Busch and Kick (2015) [18] 分析了1995~2011年德国银行费用收入业务的决定因素,费用收入业务对银行表现的影响以及风险预测。通过实证研究发现德国全能型银行,股权和总资产的风险调整回报受到增加的费用业务的正向影响。Chiorazzo et al. (2008) [19] 研究发现对于意大利银行,收入分散化使风险调整后的收益增加,此研究结果支持与对于欧洲银行的研究结果相同。以上研究认为非利息收入对银行绩效的影响是正向的。

2.3. 国内相关文献回顾

现有文献研究对象多为关于美国、欧洲等发达国家,国内的研究相对来说较少。国内文献研究结果主要分为三类:一是认为多元化经营给银行带来了正的收益,鼓励多元化经营。朱建武和李华晶(2007) [20] 分析了我国中小银行的多元化经营行为并提出多元化经营的建议。李志辉和李梦雨(2014) [21] 运用我国50家银行2005~2012年间的数据考察多元化经营对银行绩效的影响。结果表明多元化经营提高了银行的收益,但增加了小型商业银行的信用风险。孔丹凤和王祥(2015) [3] 实证研究表明非利息业务会增加美国和中国商业银行的收益,但非利息收入与中国商业银行的风险正相关关系并不显著,与美国商业银行风险显著负相关。赵胜民和申创(2016) [22] 利用我国49家商业银行2005~2014年的数据分析非利息业务对于银行收益的影响。研究结果表明非利息业务对于收益有显著正向影响,但对于农村商业银行的影响并不显著。彭明雪和丁振辉(2016) [23] 研究发现中间业务与银行盈利能力是正向关系。二是业务多元化对银行收益是负向效应。李广子和张翼(2016) [24] 运用我国208家银行2008~2012年间的数据考察了非信贷业务对于银行盈利的影响。研究结果表明非信贷业务降低了银行的盈利能力。三是得出的结果并不显著。刘孟飞等(2012) [25] 发现多元化对银行绩效的影响并不明显。

根据现有文献,银行不同业务结构对于银行绩效的影响尚未有一个明确的结论,即使是对于同一国家的研究结果也不完全一致,对于我国商业银行的研究也出现了正、负和中性三类结果。在此背景下,本文按照盈利性资产分类,研究商业银行非贷款盈利性资产和银行同业资产对银行绩效的影响,并考虑银行异质性对回归结果的影响,这对我国不同类型商业银行未来盈利模式的形成具有指导意义,并对现有文献形成有效补充。

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 results

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 data

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H0,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 definitions

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。

Figure 1. Structure chart of bank total assets2

图1. 银行总资产结构图2

Table 4. Descriptive statistics (%)

表4. 描述性统计(单位:%)

4. 实证分析

4.1. 非贷款盈利性资产对银行绩效的影响

首先利用全部样本检验了非贷款盈利性资产(nla)对于资产收益率(roa)的影响,并将银行分为大型国有商业银行、全国和区域性股份制商业银行、城市商业银行、农村商业银行进行回归。通过豪斯曼检验选择是固定效应还是随机效应,检验结果选择固定效应。估计结果如表5所示。

Table 5. Estimation results and robustness tests of non-loan business and bank performance

表5. 非贷款盈利性资产与银行绩效估计结果和稳健性检验

注:1) 括号中是t值;2) ******分别表示在1%,5%和10%水平下显著。

对于全部商业银行样本,回归结果中非贷款盈利性资产(nla)的系数显著为负,这说明较高的非贷款盈利性资产会降低商业银行绩效。从控制变量看,贷款占比增加也会使银行收益降低,银行靠净利差获取利润收窄。不良贷款率系数显著为负,说明贷款质量越差银行收益越小。其他盈利性资产集中度系数符号为正,说明其他盈利性资产所包含各细分资产分散化程度越高则银行收益越大。总资产增长率系数符号也为正,说明银行规模扩张有利于增加银行收益,规模扩张边际收益为正。风险偏好型管理者更喜欢快速扩张,这也符合高风险高收益的一般经济规律。

考虑银行异质性,我们按照银行类型分类分别进行回归。回归结果表明我们关注的变量非贷款盈利性资产(nla)的所有系数都为负,而且全国和区域性股份制商业银行、城商行和农商行系数具有一定显著性,与商业银行全样本回归结果一致,说明非贷款盈利性资产占比与商业银行绩效确实是负向关系。国有商业银行的非贷款盈利性资产(nla)系数方向为负,绝对值较小且不显著,这可以解释为大型商业银行业务更加多样化,单一业务对其影响较小,而且大型商业银行具有更好的业务和风险管理能力。

4.2. 银行同业资产对银行绩效的影响

本文进一步将非贷款盈利性资产细分为银行同业资产和其他两项,主要关注银行同业资产对银行绩效的影响。全样本回归相关结果如表6左栏所示。我们采用逐步添加控制变量的方法体现控制变量对回归结果的影响。第一列和第二列首先给出单独包含两个主要解释变量的回归结果。接着第3~7列分别给出逐步对资产组合、贷款风险、银行风险偏好、非贷款盈利性资产多元化变量进行控制的回归结果。通过豪斯曼检验选择固定效应方法。

Table 6. Estimation results and robustness tests of interbank assets and bank performance (1)

表6. 银行同业资产对银行绩效估计结果和稳健性检验(1)

注:1) 括号中是t值;2) ******分别表示在1%,5%和10%水平下显著。

表6左栏结果可以看出非贷款盈利性资产(nla)、银行同业资产(loanbank)以及二者共同作为解释变量时回归系数均在1%水平上显著,且其非贷款盈利性资产(nla)系数符号为负,银行同业资产(loanbank)系数符号为正。银行同业资产增加了银行收益,说明银行同业资产的单位收益已经超出普通贷款和其他证券资产的单位收益。即控制住其他几项业务的比例,银行同业资产在未控制部分中占比增加对银行收益是正的影响。

与前文相同,按照银行类型将银行划分为大型国有商业银行、全国和区域性股份制商业银行、城市商业银行和农村商业银行分别进行回归。结果如表7所示。非贷款盈利性资产(nla)、银行同业资产占比(loanbank)的系数方向与全样本回归结果相同,全国和区域性股份制商业银行、城商行和农商行系数具有一定显著性,国有商业银行不显著,结论与实证部分4.1相同。

4.3. 稳健性检验

为验证上述结论的稳健性,首先用资本收益率(roe)作为绩效的代理变量进行稳健性测试。当资本收益率(roe)作为被解释变量时,变量非贷款盈利性资产(nla)的符号与资产收益率(roa)为被解释变量时相同,绝对值与资产收益率(roa)为被解释变量时相比偏大。其次,由于资产结构变化会引起总资产增长率的直接变化,因此以总资产增长率均值为界,将总样本划分为两部分进行稳健性检验。仍旧采用逐渐加入控制变量的步骤,此处汇报最全控制变量的结果。如表5表6右栏和表7所示。检验结果与前文一致。

Table 7. Robustness tests of interbank assets and bank performance (2)

表7. 银行同业资产对银行绩效稳健性检验(2)

注:1) 括号中是t值;2) ******分别表示在1%,5%和10%水平下显著。

5. 结论与建议

在商业银行利率市场化改革、外部金融机构竞争加剧的背景下,本文基于我国100家商业银行数据,选取更具有代表性的资产角度,研究了不同类型商业银行非贷款盈利性资产对于银行绩效的影响,并在此基础上研究了银行同业资产对于银行绩效的影响。研究结果表明:

第一,银行非贷款盈利性资产降低了银行绩效。银行增加单位非贷款盈利性资产使单位资产或资本创造的净利润减少,与贷款资产相比,非贷款盈利性资产创造利润的效率较低。

第二,银行同业资产提高了银行绩效。银行同业资产与银行绩效是显著的正向关系,对比银行非贷款盈利性资产与银行绩效的负向关系,银行非贷款盈利性资产中的同业资产明显提高了单位资产或资本创造的净利润。

第三,银行非贷款盈利性资产和同业资产对不同性质银行的绩效产生差异化影响。考虑银行异质性对回归结果的影响,将商业银行分类后的研究结果表明,全国和区域性股份制商业银行、城市商业银行和农村商业银行的绩效受到非贷款盈利性资产和同业资产的影响更为显著。

本文的研究结果对我国商业银行资产结构调整具有重要的政策含义:

第一,银行应创新发展非贷款业务。非贷款业务是银行贷款业务之外的重要利润来源。因此,银行应明确发展非贷款业务的必要性,不断跟随市场需求的变化而进行业务创新,提高非贷款业务的利润创造效率。

第二,银行应加强同业业务收入创造能力。银行同业业务具有提高银行绩效的能力,因此银行在满足监管要求的前提下应进一步提升同业业务收入创造能力,充分利用主动负债的灵活性,提高在同业中的竞争力。

第三,中小银行应正确定位同业业务。同业业务在中小银行中承担了明显的盈利功能,这背后可能隐含了同业业务无序扩张、监管套利和资金空转等问题。中小银行应控制对同业业务的依赖性,把握同业业务的短期流动性管理本质。

第四,银行应严防同业业务风险。同业业务作为银行流动性管理的工具,可以提高银行绩效,但也使银行面临风险,甚至由银行个体风险发展为系统性风险。因此,在越来越严格的同业业务监管导向下,银行要注重同业业务风险管理能力。尤其对于中小银行,应该根据自身能力合理掌控同业业务占比,在风险可控的前提下,进一步拓展同业业务合作空间,优先发展流动性强、透明度高和风险调整收益高的同业业务。

本文还存在可进一步完善和扩展的空间,本文没有考虑同业负债及资金投向,这对于规范银行同业业务的发展可提供证据支持,未来可以与同业资产综合研究。

NOTES

1注:具体情况如图1中所示。

2根据Bankscope数据库财务报表画出。

参考文献

[1] Lepetit, L., Nys, E., Rous, P., et al. (2008) Bank Income Structure and Risk: An Empirical Analysis of European Banks. Journal of Banking & Finance, 32, 1452-1467.
https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2007.12.002
[2] Smith, R., Staikouras, C. and Wood, G. (2003) Non-Interest Income and Total Income Stability. Working Paper No. 198, Bank of England.
https://doi.org/10.2139/ssrn.530687
[3] 孔丹凤, 王祥. 非利息收入对中美商业银行收益和风险的影响[J]. 金融论坛, 2015(1): 21-27.
[4] 宋清华, 郭晨, 马洁莹, 陆慧慧. 商业银行同业业务与风险承担——基于动态面板系统GMM模型的实证研究[J]. 金融科学, 2019(1): 23-41.
[5] DeYoung, R. and Roland, K.P. (2001) Product Mix and Earnings Volatility at Commercial Banks: Evidence from a Degree of Total Leverage Model. Journal of Financial Intermediation, 10, 54-84.
https://doi.org/10.1006/jfin.2000.0305
[6] Stiroh, K.J. (2004) Diversification in Banking: Is Noninterest Income the Answer? Journal of Money, Credit, and Banking, 36, 853-882.
https://doi.org/10.1353/mcb.2004.0076
[7] Gorton, G. and Metrick, A. (2012) Securitized Banking and the Run on Repo. Journal of Financial Economics, 104, 425-451.
https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2011.03.016
[8] Williams, B. and Prather, L. (2010) Bank Risk and Return: The Impact of Bank Non-Interest Income. International Journal of Managerial Finance, 6, 220-244.
https://doi.org/10.1108/17439131011056233
[9] Esho, N., Kofman, P. and Sharpe, I.G. (2005) Diversification, Fee Income, and Credit Union Risk. Journal of Financial Services Research, 27, 259-281.
https://doi.org/10.1007/s10693-005-1804-0
[10] Boot, A.W.A. and Ratnovski, L. (2016) Banking and Trading. Review of Finance, 20, 2219-2246.
https://doi.org/10.1093/rof/rfv069
[11] Stiroh, K.J. and Rumble, A. (2006) The Dark Side of Diversification: The Case of US Financial Holding Companies. Journal of Banking & Finance, 30, 2131-2161.
https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2005.04.030
[12] Altunbas, Y., Manganelli, S. and Marques-Ibanez, D. (2011) Bank Risk during the Financial Crisis: Do Business Models Matter. ECB Working Paper No. 1394.
[13] Davis, E.P. and Tuori, K. (2000) The Changing Structure of Banks’ Income: An Empirical Investigation. Discussion Paper, Brunel University, Department of Economics and Finance, London.
[14] Baele, L., De Jonghe, O. and Vander Vennet, R. (2007) Does the Stock Market Value Bank Diversification. Journal of Banking & Finance, 31, 1999-2023.
https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2006.08.003
[15] Shim, J. (2013) Bank Capital Buffer and Portfolio Risk: The Influence of Business Cycle and Revenue Diversification. Journal of Banking & Finance, 37, 761-772.
https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2012.10.002
[16] DeYoung, R. and Rice, T. (2004) Noninterest Income and Financial Performance at US Commercial Banks. Financial Review, 39, 101-127.
https://doi.org/10.1111/j.0732-8516.2004.00069.x
[17] Busch, R. and Kick, T. (2009) Income Diversification in the German Banking Industry. Bundesbank Series 2 Discussion Paper No. 09.
https://doi.org/10.2139/ssrn.1342282
[18] Busch, R. and Kick, T. (2015) Income Structure and Bank Business Models: Evidence on Performance and Stability from the German Banking Industry. Schmalenbach Business Review, 67, 226-253.
https://doi.org/10.1007/BF03396875
[19] Chiorazzo, V., Milani, C. and Salvini, F. (2008) Income Diversification and Bank Performance: Evidence from Italian Banks. Journal of Financial Services Research, 33, 181-203.
https://doi.org/10.1007/s10693-008-0029-4
[20] 朱建武, 李华晶. 我国中小商业银行多元化经营的效应分析[J]. 金融论坛, 2007, 12(1): 24-30.
[21] 李志辉, 李梦雨. 我国商业银行多元化经营与绩效的关系——基于50家商业银行2005-2012年的面板数据分析[J]. 南开经济研究, 2014(1): 74-86.
[22] 赵胜民, 申创. 发展非利息业务对银行收益和风险的影响——基于我国 49 家商业银行的实证研究[J]. 经济理论与经济管理, 2016(2): 83-97.
[23] 彭明雪, 丁振辉. 经营效率, 中间业务收入与商业银行盈利能力[J]. 金融论坛, 2016, 21(5): 69-80.
[24] 李广子, 张翼. 非信贷业务与银行绩效[J]. 国际金融研究, 2016, 354(10): 49-62.
[25] 刘孟飞, 张晓岚, 张超. 我国商业银行业务多元化, 经营绩效与风险相关性研究[J]. 国际金融研究, 2012(8): 59-69.
[26] Berger, A.N., Clarke, G.R.G., Cull, R., et al. (2005) Corporate Governance and Bank Performance: A Joint Analysis of the Static, Selection, and Dynamic Effects of Domestic, Foreign, and State Ownership. Journal of Banking & Finance, 29, 2179-2221.
https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2005.03.013
[27] Goddard, J., McKillop, D. and Wilson, J.O.S. (2008) The Diversification and Financial Performance of US Credit Unions. Journal of Banking & Finance, 32, 1836-1849.
https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2007.12.015
[28] Lin, X. and Zhang, Y. (2009) Bank Ownership Reform and Bank Performance in China. Journal of Banking & Finance, 33, 20-29.
https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2006.11.022
[29] 李维安, 曹廷求. 股权结构, 治理机制与城市银行绩效——来自山东, 河南两省的调查证据[J]. 经济研究, 2004(12): 4-15.