收入多元化和金融自由化对商业银行绩效和风险的影响_银行论文

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      近些年国外学者关于银行收入多元化与绩效和风险之间的关系一直富有争议，大多数针对于美国和欧洲的研究发现，收入多元化，尤其是丰富的非利息收入能够帮助银行获得更多利润，但也带来了更多风险，因为非利息收入具有天然的周期性和不稳定性(Stiroh，2004；Stiroh和Rumble，2006；Lepetit等，2008)，但Chiorazzo、Milani和Salvini(2008)则证实了一些国家的状况却截然相反，研究意大利的银行业多元化收入与经风险调整绩效之间的关系，发现两者高度正相关，即非利息收入有助于改善银行绩效，并分散了风险。而目前更多的学者(Sanya和Wolfe，2011；Pennathur、Subrahmanyam和Vishwasrao，2012；Meslier、Tacneng和Amine，2014)开始研究金融体系较不成熟、不同市场结构和制度背景下新兴的发展中国家的银行，针对发展中国家的研究发现非利息收入有益于银行的利润和风险调整后的收益率，尤其是银行更多地参与证券和金融市场衍生金融产品的交易将会来带更多的利润。

      但目前新兴经济体经济发展过程中一般都伴随着金融自由化改革措施的频繁推出，在金融自由化过程中，银行采取收入多元化的策略会丰富银行的收入渠道，同时也可能带来一定的风险，由于银行规模、性质、地域和产品的差异，这种影响将是多维的。因此在我国金融改革措施频出、金融体系逐渐成熟的背景下，研究商业银行收入多元化选择对绩效(风险)的影响，将能够为持续争议的理论和经验性研究提供一定的借鉴。本文对银行绩效和风险衡量考察了多角度的数据，包括收入能力指标、风险调整后收益的指标、稳定性指标和信用风险指标，并通过构造金融自由化指数，在已有研究的基础上选取2007-2014年39家商业银行数据从动态角度分别检验国有大型商业银行、全国性股份制商业银行及地区性商业银行金融改革、收入结构多元化对商业银行绩效和风险的影响。

      二、文献回顾

      金融机构收入的多元化问题，一直是学者们讨论的热点。银行业结构的改变和其他金融资源的替代，使商业银行不断寻找除贷款外的其他利润增加的方式。传统理论认为，银行多元化收入来源会带来范围经济(Klein和Saidenberg，1997)，范围经济为银行带来了更多的利润，同时分散了银行的经营风险。银行可以通过消除不必要的经营项目和提高资产的利用效率来增加利润，也可以通过贷款服务所获得的客户信息来促进其他金融服务的发展。如Stiroh(2004)的观点认为收入多元化、提高非利息收入占比能够降低总风险，非利息收入一般与利息收入不完全相关，因此能避免银行利润的周期性变化，稳定银行的利润。但一些研究持反对观点，如DeYoung和Roland(2001)的研究反驳了收入多元化能够降低银行风险的观点，认为非利息收入可能会增加银行利润的波动性。高转换成本、高经营杠杆和衍生金融工具创新都会为银行带来新的风险，潜在地抵消了多元化的利益。

      一些学者直接分析了非利息收入对银行绩效和风险的影响，而其他的学者则直接分析了多元化的收入结构对银行绩效和风险的影响。在金融自由化的过程中，政府和监管机构往往更鼓励金融机构通过创新产品和构建多元化的收入结构来满足市场的竞争、规模扩张、自由化和多元化发展需求。对于多元化收入对绩效和风险的影响，多数学者都采纳了绩效和风险两种或多种衡量指标来作为被解释变量，其中被广泛采用的风险调整后收益指标从单位风险所带来的收益角度上更准确地说明了收入多元化对绩效和风险的影响。

      实际上在分析多元化收入与风险和绩效的关系中，合理的假设应该是从利息收入转移到非利息收入能够减少银行的总风险，因为非利息收入活动和传统的利息收入活动至少不完全相关，而多样化的收入能形成一个更为稳定的利润来源。然而DeYoung和Roland(2001)、Stiroh和Rumble(2006)的论文中都证实了非利息收入的比重增加可能给银行带来更多的经营风险。而在近期的一些研究中，DeYoung和Torna(2013)分析了在金融危机期间的收入多元化对银行倒闭的影响，发现在金融危机期间银行收入的多元化是否会增加银行的经营风险和银行自身的财务状况有关系，如类似投资银行和自营交易业务的一些高投入的非传统业务会减少对财务状况好的银行倒闭的机会，但却增加了一些存在财务困境银行破产的概率。对于欧洲银行业多元化收入对风险和绩效的影响与对美国的研究结论基本一致，转向非利息业务也增加了银行风险。Lepetit等(2008)的研究就证实了开展非利息业务比重较多的银行面临更大风险，尤其是主要依赖佣金和手续费的小型银行的风险更大。同样Mercieca、Schaeck和Wolfe(2007)也发现对资产规模较小的银行来说，多元化的收入对风险调整后的收益具有负向影响。但意大利的学者Chiorazzo、Milani和Salvini(2008)对意大利银行的研究却得到了相反的结论，他们发现银行的多元化收入结构对分散风险提高银行绩效有利，尤其大型银行优势更为明显。针对多元化对系统性风险的影响，Jonghe(2010)的研究发现欧洲银行的非传统业务会增加β系数的拖尾，即会降低银行体系的稳定性。

      新兴和发展中国家由于不同的制度和监管背景，银行的多元化收入与风险和绩效的关系必然存在差异。De Nicolo和Loukoianova(2007)，Pennathur、Subrahmanyam和Vishwasrao(2012)，Nguyen、Skully和Perera(2012)及Meslier、Tacneng和Amine(2014)的研究都检验了新兴经济体国家银行多元化收入对银行绩效的作用，虽然在不同所有制银行中存在差异，但在这些国家中银行多元化收入有利于提高银行利润，降低经营风险。对于新兴经济体和发展中国家的银行业来说，在经历亚洲金融危机、加入全球和各地区经济金融组织后，一些国家在银行监管中必须采取国际标准和条例，外资银行的进入、市场化改革的变迁都会使政府可能鼓励银行采用收入多元化战略，以保持未来的现金流和特许权价值。特别是巴塞尔Ⅲ协议希望通过银行拥有优质的资本和较好的流动性来降低银行的经营风险，从而可能使银行的改革伴随更高的成本(Lee和Hsieh，2013)。因此，新兴经济体金融改革(如直接信贷或利率管制放开)可能会带来更多的自由和更多的竞争，并可能带来银行收入多元化的协同效应。Lee、Hsieh和Yang(2014)就通过研究29个亚太国家1995-2009年2372家银行在一系列的金融改革(信贷控制、利率管制、进入壁垒、银行监管、私有化和金融账户限制)中的收入多元化对银行绩效的影响，发现多元化的收入结构对提高银行绩效降低风险有正向作用，而手续费和佣金收入却对银行绩效的影响不显著，研究最终发现，29个亚太国家在不同的金融改革措施下银行的多元化收入策略对风险的影响也不同。

      国内学者对银行收入多元化与绩效和风险之间的关系研究的争论也较多，主要的研究集中于两个方面：(1)银行非利息收入/多元化收入结构和绩效的关系研究。盛虎和王冰(2008)，魏世杰、倪旎和付忠名(2010)，姚文韵(2012)的研究结果认为非利息收入丰富了银行的产品结构，满足了人们的金融服务需求，与银行绩效存在正向的相关性。而王菁和周好文(2008)、李泉和延莉莉(2014)的研究却得出了相反的结论，即非利息收入对银行的盈利能力具有负效应。而实际上，净利息收入和非利息收入的协同发展或者替代关系都表现为银行收入多元化的程度，邓晓益和李四维(2006)、冉光和和肖渝(2014)的研究从不同角度证实了提高收入多元化程度对商业银行的绩效水平有积极促进作用。(2)银行非利息收入/多元化收入结构和风险的关系研究。对银行风险的衡量多数学者都采用了夏普比率(Sharpe Ratio)和衡量破产风险度Z值衡量银行风险。黄隽和章艳红(2010)的研究认为非利息收入在拓展银行利润来源渠道的同时也给银行带来了更大的风险。而张羽和李黎(2010)的研究得出了相反的结论，认为非利息收入增长对中国银行业具有一定的风险分散化效应。周开国和李琳(2011)、孔丹凤和王祥(2015)、黄骏(2015)则认为非利息收入占比与银行风险间的关系并不显著。而实际上收入结构的丰富性才能更好地抵御风险，因此通过构建多元化指数则更好地说明银行收入的状况和盈利能力，Stiroh和Rumble(2006)，Chiorazzo、Milani和Salvini(2008)都通过构建调整后的赫芬达尔-赫希曼指数(HHI)来衡量银行收入结构的多元化，刘孟飞、张晓岚和张超(2012)研究构建多元化指数后，证实了多元化有效降低了银行的风险，但对绩效影响并不明显，产权改革、引进外资等治理机制上的变化以及银行资产规模扩张带来的规模经济效应为银行带来了绩效的改善。

      对比国内外学者的研究，发现如Chiorazzo、Milani和Salvini(2008)，Lee、Hiseh和Yang(2014)在全面衡量银行收入多元化和绩效之间的关系时，不仅采用了传统的盈利能力指标ROA、ROE，还采用了反映会计风险的夏普比率以及反映银行稳定性的破产风险的Z值等指标准确、多角度地考察了银行的绩效和风险，而针对中国商业银行多方面、多角度的衡量较少。

      同时，对处于金融体制改革过程中的银行业来说，金融自由化程度的不断提升，各种金融政策和相关因素对银行的盈利能力、风险都产生了很大的影响，Lee、Hiseh和Yang(2014)的研究就证实了新兴经济体国家在不同的金融体系下，收入多元化、金融改革对不同性质、不同规模的商业银行的绩效(风险)影响不同。因此本文希望通过在国内外现有文献的基础上，从金融改革的视角，对商业银行多元化收入对绩效和风险的影响进行研究，以期为中国商业银行收入多元化的发展提供参考。

      三、模型的构建及指标的衡量

      (一)模型的推导

      根据Stiroh和Rumble(2006)的银行收入结构多元化和经风险调整绩效的面板数据关系经典研究的回归模型，如公式(1)所示：

      

      首先，公式(2)为正(负)意味着非利息收入占比的增加将会提高(降低)风险调整后的收益。

分别代表一单位NIIs引起的一单位风险调整收益变动的间接和直接影响。Stiroh和Rumble(2006)认为间接影响取决于

和NIIs，NIIs对应DIV是否增加将取决于NIIs自身的初始值。特别是当NIIs的初始值小于50%时，NIIs的增加将会引起DIV的增加，但如果初始值大于或等于50%时，NIIs的增加将会降低DIV。

      然而，DIV随NIIs的变化结果需要对实证模型进行估计得到。我们选取的样本数据中NIIs基本都是低于50%，显然DIV和NIIs必然存在共线性，如果这种共线性较高，

仍然可以认为是无偏的，只是我们高估了它们的方差和协方差。

      其次，通过公式(2)还可以进一步厘清投资组合之间的关系。当进行两种资产的投资组合时，假设资产A和资产B的投资组合的预期回报率为

，投资组合的方差即为

，具体如公式(3)和(4)所示：

      

      这里

和

是组合投资收益的期望值和方差，COV(A，B)是投资组合的协方差。如果资产A能够获得更高但更不稳定的收益，那么增加资产A的影响是：当

，将会获得更高的投资组合收益，当A的权重大于B的权重，也将会增加投资组合的方差，对多元化程度的影响将取决于A和B的协方差。在实际对投资组合的选择中，即可参照公式(3)和(4)来确定最优的投资组合。实际上由于数据的限制，我们对银行业务的选择中并没有办法确切地衡量特定业务带来的收益。因此研究中将主要分析收入多元化情况下的收入组合选择对最终绩效的影响。

      (二)模型的构建和方法的选择

      目前多数对银行业的相关研究采用静态面板数据模型，而动态面板数据模型中的广义矩方法(GMM)模型，是特别适合于处理时间较短、截面数据较多的短面板(Blundell和Bond，2000)，对横截面估计和遗漏变量引起的内生性矛盾引起的偏差也有帮助。Arellano和Bover(1995)的研究表明，动态面板数据GMM方法在模型的参数估计和解决内生性问题，异方差和自相关更持续有效。Chortareas、Garza-Garcia和Girardone(2011)，Meslier、Tacneng和Amine(2014)，Lee、Hsieh和Yang(2014)都使用动态面板数据GMM方法，全面的衡量银行收入多元化和绩效之间的关系。本文根据以往的研究，并为解决内生性、异方差和自相关的问题，沿用Arellano和Bover(1995)、Blundell和Bond(2000)的研究，采用动态面板数据广义矩估计方法(GMM)，构建如下的基本模型：

      

      此外本文希望考察处于金融体制改革过程中的银行业，在公式(5)的基础上，考虑金融自由化改革对商业银行的绩效和风险都会产生影响，检验银行收入多元化、金融改革和银行绩效之间的关系的动态面板模型如公式(6)所示：

      

      

代表金融改革综合指数，将根据银行金融改革中利率管制、信贷/存款准备金控制、金融壁垒、银行自治、银行产权多元化、证券市场改革以及资本和经常性账户开放七个方面，构建出代表金融自由化程度的金融改革综合指数。

      (三)指标的选取和变量的定义

      根据动态面板数据模型公式(6)，本文选取了4方面、8个指标表示银行绩效的变化，分别是代表银行利润的总资产收益率(ROA)和净资产收益率(ROE)，代表银行会计风险的夏普比率(经风险调整后的收益率，包括资产收益率/标准差和净资产收益率/标准差)，代表银行经营稳定性的破产风险度Z值和贷款损失准备率(LLRN)及代表银行信用风险的不良贷款率(NPLTL)和不良贷款权益比(NPLE)。

      核心解释变量选择了收入多元化指标(DIV)和非利息净收入占比(NIIs)；银行层面控制变量选取了银行规模、资产增长率、自有资本率、贷款规模、存款规模；宏观层面控制变量选择了代表经济水平的国内生产总值和代表金融市场自由化程度的金融改革综合指数。指标构建过程中一些指标的计算如下：

      1.多元化指标

      本文依据Stiroh(2004)，Stiroh和Rumble(2006)，Chiorazzo、Milani和Salvini(2008)所建立的指标，选取非利息净收入占比和调整后的赫芬达尔—赫希曼指数(HHI)作为衡量多元化的指标。

      (1)非利息净收入占比，衡量非利息净收入在净营业收入的比重，其中非利息净收入包括净佣金和手续费收入、交易与衍生品净收入和其他营业收入。公式计算如下：

      NIIs=NII/(NII+NET) (7)

      其中，NIIs代表非利息净收入占比，NET和NII分别代表净利息收入和非利息净收入。

      (2)收入多元化指数，主要依据赫芬达尔—赫希曼指数(HHI)的多元化指标的构建思想，参照Stiroh和Rumble(2006)，Chiorazzo、Milani和Salvini(2008)及Sanya和Wolfe(2011)的研究构建反映银行收入集中程度的收入多元化指数，即：

      

      其中，DIV代表收入多元化指数；TOR代表净营业总收入，等于净利息收入(INT)、净佣金和手续费收入(COM)、交易与衍生品净收益(TRAD)、其他收入净额(OTH)之和；DIV介于0—1之间，越大代表多元化程度越低，越小代表多元化程度越高。

      2.银行绩效(风险)的衡量指标

      对于银行绩效(风险)的衡量很难用一项指标就能够全面地表现，因此我们采用了一组银行绩效测量的指标：

      (1)ROA，资产收益率，代表银行盈利能力。

      (2)ROE，净资产收益率(所有者权益收益率)，代表银行盈利能力。

      (3)SROA，考虑收益在风险(波动)存在的情况下，通过构建会计风险指标经风险调整后的收益率，即夏普比率，资产收益率和其标准差之比，单位风险超过无风险收益率的程度，数值越大说明单位风险所获得的回报越高。

      (4)SROE，同样是考虑收益在风险(波动)存在的情况下，通过构建会计风险指标经风险调整后的收益率，即夏普比率，净资产收益率(所有者权益收益率)和其标准差之比，单位风险超过无风险收益率的程度，数值越大说明单位风险所获得的所有者权益回报越高。

      根据Stiroh(2004)的理论，计算公式如公式(9)和(10)所示：

      

      对于银行风险的衡量，沿用Stiroh(2004)，Lee、Hsieh和Yang(2014)的风险指标，主要通过对银行稳定性和信用风险进行度量。

      银行稳定性主要通过破产风险度Z值和贷款损失准备率来衡量。

      (5)破产风险度Z值，等于平均资产收益率(ROA)加杠杆比率(ETA，股东权益与总资产的比值)除以平均资产收益率的标准差，这一指标衡量银行的偿付能力和破产风险，Z值越大，银行破产风险越小，这里采用3年的移动平均值计算样本标准差。公式为：

      Zscore=(ROA+ETA)/σROA (11)

      (6)贷款损失准备率(LLRN)，是银行贷款损失准备金和不良贷款的比值，比值越高表明银行经营风险越低。

      商业银行的信用风险参照Lee、Hsieh和Yang(2014)的研究，选取不良贷款率和不良贷款权益比来衡量。

      (7)不良贷款率(NPLTL)等于不良贷款与贷款总额的比值，比值越大代表银行面临的信用风险越大。

      (8)不良贷款权益比(NPLE)等于不良贷款与股东权益比值，比值越大代表银行面临的信用风险越大。

      3.金融改革的衡量及金融改革综合指数

      本文希望考察处于金融体制改革过程中的银行业，随着金融自由化程度的不断提升，金融自由化改革措施对商业银行的盈利能力、风险都产生影响。因此构建一个金融改革综合指数度量金融改革或金融自由化的状态，很多学者，如Lee、Hsieh和Yang(2014)的研究都参考了Abiad、Detragiache和Tressel(2008)构建的信贷/存款准备金控制、利率管制、进入壁垒、银行监管、私有化和自由化及国际资本流动7个指标对91个经济体的打分，但2005年之后的打分并没有继续更新。因此本文参照庄晓玖(2007)、易文斐和丁丹(2007)构建的金融自由化指数，对金融改革进行衡量。将银行金融改革分为7个方面，即：利率管制、信贷/存款准备金控制、金融壁垒、银行自治、银行产权多元化、证券市场改革以及资本和经常性账户开放7个指标，通过详细梳理1983-2014年金融改革中的大政策、措施或者事件分别归入上述7个指标中，对具体政策或事件进行赋值，根据易文斐和丁丹(2007)的赋值标准，采用0.5、1和2分别代表金融改革的一般性事件、重大事件或一般政策法规以及重大政策法规实施，允许几项事件或政策合并在一起赋值，若发生反向的事件或政策，赋值为负，最终构成了7个维度上的发展程度值的量化表①。为了得到一个涵盖这7个维度最多信息的综合指标，采取主成分分析法(PCA)来计算金融改革的综合指数，结果如表1所示。

      根据表1的结果所示，第一主因子之外的其他因子的特征值均小于1，且第一主因子的主成分方差贡献率达到了81.39%，表明第一主因子可以代表整体数据的绝大部分信息，因子1相对于因子2的特征值变化明显，因此可以代表不同领域金融改革的综合判断。根据因子得分矩阵的结果，得到金融改革综合指数的计算公式(12)：

      

      根据公式(12)得到1983-2014年的金融改革综合指数，如表2所示。

      由表2可以看到，从1983年开始我国逐步实行的金融改革措施促使金融市场逐步自由化，1998年之前变化较为平缓，2007-2014年金融改革的进程速度加速，由于从7个角度考虑了金融改革的影响，所测度出的金融改革综合指数符合我国金融自由化改革进程的实际情形，是较为科学准确的度量结果。公式(6)中金融改革的影响因素将以所计算的金融改革综合指数为依据。

      四、实证检验及结果

      多年来，中国商业银行的收入一直是依靠高的存贷款利差，然而由于利率市场化、金融脱媒现象的出现，银行综合经营趋势明显，金融市场政策的转变促使中国的商业银行业已经开始逐渐从以传统的利息收入转变为更多元化的收入。如图1所示，2007-2014年商业银行非利息净收入的绝对规模在近8年稳步增加，其占比由2007年的22.14%提升至2014年的36.28%。其中5家国有商业银行非利息净收入占比在2009年就达到了33.95%，6年中呈现波动式的增加；11家全国性股份制商业银行非利息净收入增加显著，占比由2007年的14.67%提升至2014年的39.77%；而城市商业银行非利息净收入相对规模很小，占比增加趋势也不显著。非利息净收入的绝对规模的增加说明商业银行已经意识到，中国较高的存贷款利差的现象将会随着金融自由化改革而逐渐减少，而银行在经济高涨阶段所获得的超过社会其他行业的高额收益水平将不会一直维持，因此在金融改革频出的过程中确定合理的收入结构将对商业银行绩效和风险产生重要的影响。

      

      图1 2007-2014年商业银行非利息净收入与非利息净收入占比

      

       (一)数据来源及描述性统计分析

      本文根据Bankscope数据库、《中国人民银行统计年鉴》及《中国金融统计年鉴》相关数据，对中国商业银行2007-2014年数据进行筛选整理，选取39家数据较完整的商业银行作为样本，包括5家国有商业银行、12家全国股份制商业银行和22家区域性城市商业银行。由表3可以看出各变量样本指标的变化区间及相互之间的关系，由于国有商业银行、股份制商业银行和城市商业银行在经营规模、增长速度、存款和贷款规模差异较大，因此变量的变化区间和方差均较大。本文在对整体样本估计后，将分别估计国有商业银行、股份制商业银行和城市商业银行在金融改革过程中收入多元化及银行风险和绩效之间的关系。

      (二)模型检验结果

      采用动态面板数据系统GMM模型估计方法对公式(6)的模型估计分别得到银行收入多元化、非利息收入占比和金融改革对银行利润、会计风险、稳定性和信用风险的影响，估计结果如表4所示。

      1.市场层面数据结果

      根据表4的结果，中国39家商业银行2007-2014年的基本模型估计结果显示，动态模型的持续系数(利润、会计风险、稳定性和信用风险)的结果并不显著，这意味着总体来说银行的绩效和风险并不能维持到下一年。DIV和NIIs的系数结果均不显著，表明目前从市场层面上看中国商业银行的多元化程度仍不能对利润的增加和风险的分散起到积极的作用，因此，构建合理的收入结构、丰富和创新金融产品及服务对目前的商业银行发展十分重要。

      

      

      2.银行层面数据结果

      为了进一步确认不同的群体收入多元化与银行绩效和风险之间的关系，根据三类商业银行的估计结果发现，国有商业银行和股份制商业银行动态模型的持续系数中利润和会计风险均有一定程度的持续性，说明这些发展较成熟、规模较大、分布较广的银行的绩效水平能维持到下一年。股份制商业银行的稳定性和信用风险具有持续性，城市商业银行的信用风险也具有持续性，说明银行风险承担行为具有明显的持续性。

      国有商业银行的DIV对ROA、SROA和SROE有显著的正向影响，NIIs对ROA和SROA有显著的负向影响。而国有商业银行的DIV对Zscore有显著的负向影响，NIIs对Zscore有显著的正向影响。说明收入多元化在一定程度上有利于规模较大的银行提高利润、分散风险，但非利息收入结构的调整并没有为商业银行带来更多的利润和分散风险，因为近些年来规模较大的银行仍然依靠其垄断地位来获取高额的净利差收入，利率市场化改革的逐步实施、经济波动必然会影响到银行信贷，最终可能会为银行带来巨大的风险。

      股份制商业银行的DIV对利润和会计风险的指标影响均不显著，DIV对信用风险指标NPLTL和NPLE有显著的正向影响，说明非利息收入的周期性和不稳定性、收入多元化反而可能会为银行带来更多的信用风险。NIIs对NPLTL有显著的负向影响，说明非利息收入占比的增加将会降低股份制商业银行的不良贷款率，非利息收入在一定程度上能分散股份制商业银行的信用风险。

      城市商业银行的DIV对银行的绩效和风险指标的影响均不显著，NIIs仅对Zscore有显著的负向影响，说明非利息收入占比的提高能够在一定程度上分散城市商业银行的破产风险，而目前城市商业银行非利息收入占比相对较低，2014年城市商业银行非利息收入占比平均仅为22.32%，显著低于国有商业银行的37.09%和股份制商业银行的38.16%。

      3.宏观经济因素和金融改革的影响

      GDP对银行业利润和会计风险的影响显著，估计系数均为正，银行绩效将会随着经济的起落发生变化。证实了经济增长诱发了资产价值变化，对资本市场产生了深刻而广泛的影响，进而影响了金融市场，符合在高速增长时期资产升值过程中对商业银行绩效增加的特征，但面临目前经济增长动力不足，经济上行存在压力的新常态下同样显著的结果将会造成银行业绩效大幅下滑。而GDP对银行业的稳定性和信用风险影响不显著，说明经济的增长并没有降低银行的破产风险和信用风险，银行在经营过程中应建立相应的风险管理体系来应对潜在的不必要的损失。此外，虽然国有商业银行、全国性股份制商业银行和城市商业银行规模差距过大，区域性差异及金融服务性质的差异巨大，但经济的增长仍对各类型银行分散风险的作用不明显。

      FR对商业银行业的利润和会计风险均有显著的负向影响，说明随着金融自由化程度的提高，金融改革加剧了银行业的竞争，利率管制的放松、信贷/存款准备金控制的减少、金融壁垒的降低、银行逐步实现自治、银行产权多元化程度加深、证券市场改革以及资本和经常性账户的开放程度越来越高，使得商业银行垄断利润逐渐减少，资金的价格趋于合理，金融改革将使商业银行逐步完善其市场功能。因此，在金融自由化改革过程中，商业银行如何维持必要的利润将成为银行业经营过程中面临的重要问题，规模大的银行可以通过多元化来增加利润，但小规模尤其是地区性的银行在金融自由化的过程中则面临发展的桎梏。

      五、结论与建议

      根据实证结果的研究可以看出，中国商业银行业的绩效(风险)并不具有持续性，发展较成熟、规模较大、分布较广的国有商业银行和股份制商业银行的利润和风险调整后的收益率有一定的持续性；商业银行的金融稳定性和信用风险不具有持续性；收入多元化对利润的增长和风险的分散作用对商业银行业整体作用不明显；非利息收入对营业收入的贡献度并不明显，其不稳定性、周期性不能熨平宏观经济波动对银行收入流的影响。

      因此，中国商业银行收入结构的丰富化和多元化仍亟需调整，结合上述结论，中国商业银行在后续的收入多元化、金融发展改革进程中需注意以下几个方面：①完善商业银行的收入结构、提高非利息收入占比的过程中，应同时考虑选取的金融工具能否使商业银行增加利润、提高稳定性(降低会计风险和信用风险)，如银行可以通过金融创新规避金融风险，通过推动银行间债券市场、融资租赁、金融衍生市场投资、货币市场基金、大额可转让定期存单(CDs)等产品从监管政策中寻找利润来源的突破口。②经济的高速增长使商业银行获得了高额的利润，但面临经济下滑的新常态，商业银行业利润降低是必然趋势，如何在危机中维持稳定性十分重要。③根据金融改革发展求解银行的收入结构和非利息收入的最优占比是商业银行持续性发展的合理选择。

      ①由于篇幅关系，本文将不列出具体的金融改革事件表和打分的量化表，如果需要可以向作者索取。

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