第 1 章 引言
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.1.1 实体经济的发展要求银行提升中介效率
过去数年，我国靠三驾马车中的出口和投资拉动，保持经济的高速增长。然而近年来，随着国际经济环境的变化，加上国内周期和结构性因素的作用，我国处于经济增速换挡期，GDP 同比增速从 2007 年的 15%下降到了 2017 年 6.8%。我国进入经济结构转型期，优化产业结构、淘汰过剩产能、推动产业升级，供给侧改革取得了阶段性的成果。
我国经济长期处于中高速增长态势，需要金融体系配套相应的融资服务。但是实体经济中却存在着部分企业融资贵、融资难的问题，这主要由于我国金融体系存在资源配置上的结构矛盾。金融体系作为资金中介服务于实体经济，随着经济的发展必然也对其融资效率提出更高的要求。而我国金融体系仍然以间接融资为主，因此银行业效率的高低，在很大程度上决定我国实体经济融资渠道的畅通，从而决定了我国经济发展的层次。因此研究商业银行经营效率问题具有很强的现实意义。随着 2015 年存款利率浮动上限放开管理，我国利率市场化改革初步完成，银行业净息差开始进入下行通道，传统信贷业务领域竞争日益激烈。商业银行如何在保持适度的利润水平的同时提高资金中介效率成为市场关注的焦点。
1.1.1.2 金融监管趋严倒逼银行重塑业态
2017 年 7 月，第五次中央金融工作会议将金融稳定目标地位提升，国务院金融稳定发展委员会成立，标志着我国混业监管格局初步建立。金融去杠杆政策效应逐渐显现：（1）2017 年银行业金融机构资产总额同比增长 9%，较上年下降了 5%，为 2004 年以来最低点，其中股份制银行、城商行增速回落最快，大行则由于基数较大因而资产增速表现较为平稳。（2）银行理财增速下滑。2016 年下半年开始，银行理财产品增速逐月回落，截止 2017 年 12 月存量余额为 29 万亿，同比增速低于 2%。
金融监管带来的是市场流动性偏紧，同业利率、理财利率、债券收益率都在持续回升中，资金利率大幅提高；正面的影响是资金开始流向实体，贷款增速回升到 13%的水平。金融监管的加强意味着前期银行加杠杆、走通道的扩张模式受到遏制，同业、理财等业务被动压缩，银行需要重塑新的中间业务增长点。
......................
1.2 研究内容与框架
本文将对以下问题展开研究：
（1）经过多年的改革和转型，我国银行业形成了多层次的竞争格局，不同类型商业银行经营特征是怎样的，净息差水平又呈现出怎样的趋势？
（2）我国不同类型商业银行净息差的影响因素有哪些，主要是运营成本、资产质量、中间业务收入等银行自身因素决定，还是由行业集中度、货币供给量等外部因素决定？
（3）各个影响因素对于净息差的影响是否显著，作用方向是怎样的？ 本文将按照如下结构组织：第一章是引言，主要介绍本文的研究背景和研究净息差影响因素的意义、采用的研究方法以及主要创新点。第二章是文献综述，主要是介绍国内外净息差测度的研究成果、净息差影响因素的相关研究，并对文献进行评述。第三章简单介绍了当前我国银行业的整体竞争格局，将不同类型商业银行净息差进行比较。第四章包括变量设置和模型构建，描述性统计和实证分析部分，主要采用截面固定效应模型对我国不同类型商业银行的净息差的各类影响因素进行定量分析，并采用拨备覆盖率作为衡量信用风险的替代指标对模型回归结果进行稳健性检验。第五章为研究结论，并对银行业整体、各类型商业银行如何改善息差水平、提高经营效率分别提出了政策建议。
.....................
第 2 章 文献综述
2.1 净息差测算方法研究概述
净息差，在很多文献中也叫做净利差。Ho & Saunders（1981）认为利差是商业银行转移潜在的利率风险的一种风险溢价，可以用（利息收入/银行资产）-（利息支出/银行负债）表示。Angbazo（1997）则认为利差计算中分母应该仅包含生息资产，因为法定准备金、库存现金、不良贷款等类型的资产无法产生利息收入。Demirgiiu & Huizinga（1999）把商业银行利差划分为事前的价差和事后的价差，由于事后价差对信用风险的考虑更为充分，因此用于测度银行经营效率更科学。根据国内外研究成果，银行利差总体可以分为毛利差（又称名义利差）和净利差（又称实际利差）。陈宗胜（2009）认为毛利差是指一年期的贷款基准利率和存款基准利率的差额。实际利差的算法有很多种，程茂勇、赵红（2010）在其文章中对商业银行实际利差的计算口径进行了梳理，将其分为广义实际利差、狭义实际利差。在对银行利差的研究中，净息差 NIM 作为国际通用反映利差水平的指标，更能反映银行的经营管理水平、实际利差水平及银行资金的运用结果。本文拟采用净息差 NIM=（总利息收入-总利息支出）/生息资产期初期末算数平均值。
........................
2.2 银行净息差决定的理论模型
2.2.1 H-S 交易者模型及其扩展
交易商模型是由 Ho 和 Saunders 最早提出的。该模型假设银行属于风险规避者，银行存在的作用在于用不同的成本获得存款，向企业和个人发放贷款。由于资金的需求和供给存在时间上的不一致，银行必须进行合理的定价才能实现自身效用最大化，这个合理定价学术上称之为最优存贷利差。该模型的本质就是，净息差是对银行利率风险的不定性的一种补偿。Ho 和 Saunders 运用该模型对 1976-1979 年美国商业银行的利差进行了研究，发现利率风险越高，商业银行的净利差也越大。
Allen（1988）在其文章中对 H-S 模型中贷款同质性这一条件进行了修正，认为不同贷款产品之间存在需求交叉弹性，从而降低银行利差，为银行信贷业务产品多样化、提高中间业务收入提供了理论支持。Angbazo（1997）则在模型中引入了信用风险、利率风险两个指标，认为商业银行会以利差作为利率波动风险以及违约风险的补偿。Maudos & Guevara（2004）又进一步考虑了商业银行运营成本，认为运营成本也是制约净利差的重要因素。Fernández（2007）在前人的基础上进一步把银行业务划分为传统（存贷款）业务和中间业务，中间业务活动会明显降低银行净息差。Maudos & Solis（2009）则对上述研究成果进行了整合，将违约风险、利率波动风险、中间业务、运营成本纳入H-S 模型的分析框架，构建了一个综合模型。
2.2.2 银行公司微观模型
Klein（1971）首次提出了银行公司微观模型，该模型假设银行作为一个静态市场中的中介机构，匹配资金供求以达到市场均衡。Zarruk（1989）通过其研究发现银行净息差随着核心资本增加而提高，随着银行存款波动而降低。Zarruk & Madura（1992）认为贷款损失增加会使银行资产质量下降，银行净息差随之减少。Wong（1997）将交易者模型和银行公司微观模型相结合，建立了一个考虑了风险厌恶条件的最优净息差决定的理论模型。在该模型中，运营成本、信用风险、市场垄断程度等与净息差正相关。Lisa & Gerald（2005）构建了银行行为模型，发现相比较规模小、且业务比较单一的银行，规模大且业务多元化的银行的净息差受信用风险因素影响更大。
.........................
第 3 章 我国商业银行净息差现状分析 ....................... 11
3.1 我国银行业发展变化及竞争格局 ................... 11
3.1.1 我国银行业的发展变化 ................. 11
3.1.2 我国银行业竞争格局 ................. 12
第 4 章 我国不同类型商业银行净息差影响因素的实证分析 ................. 19
4.1 变量设置及模型构建 ................... 19
4.1.1 模型理论基础 ................... 19
4.1.2 变量设置 .................... 19
第 5 章 研究结论及政策建议 ........................... 39
5.1 研究结论 .................... 39
5.2 政策建议 ......................... 39
第 4 章 我国不同类型商业银行净息差影响因素的实证分析
4.1 变量设置及模型构建
4.1.1 模型理论基础
现代息差理论模型一般是在传统的 H-S 交易商模型或者银行公司微观模型的基础上进行拓展。银行公司微观模型是假设银行处在一个自由的静态环境中，银行能够拥有贷款定价的自主权，从而能够平衡银行存款规模和贷款需求。然而这只是一种理想的市场状态，现实中实现的难度较大。因此现有的研究大部分是按照 H-S 模型展开，本文将沿用此种模型。
考虑到利率是货币资金的价格，利差也不可避免的受到货币供给量的影响。根据传统经济学供求理论，货币的供给量增加，货币资金供过于求，利率水平下降；货币的供给量减少，货币资金供不应求，利率水平抬升。本文用广义货币 M2 增速衡量货币供给，
预计该指标与净息差呈反向变动关系。
..........................
第 5 章 研究结论及政策建议
5.1 研究结论
本文首先总结了国内外商业银行净息差的研究成果，在 H-S 交易商模型的基础上，根据我国的金融市场环境、经济和货币政策等引入微观、中观、宏观三类变量，构建我国不同类型商业银行净息差影响因素研究的理论模型。基于数据的可得性，本文选取了5 家大型商业银行、11 家股份银行、29 家城商行、25 家农商行 2009-2016 年的数据，构建了一个截面固定效应模型，采用 GLS 的方法进行估计，研究不同影响因素对商业银行净息差的作用方向以及作用强度。实证结果表明，模型整体拟合程度较高，变量的显著性较好，符号大部分符合预期，能够比较好的解释商业银行净息差的变动。
实证研究结果表明，从样本整体来看，非利息收入占比提高将显著的降低我国商业银行净息差水平，说明我国商业银行利息收入和中间业务收入之间存在此消彼长的关系；成本收入比提高将使净息差显著下滑，风险规避程度、行业集中度、利率风险对净息差有显著的正向作用，存款规模、广义货币供给量与净息差呈反向关系，资本充足率、信用风险、流动性比例对净息差影响并不显著。从不同类型商业银行的回归模型来看，不同类型商业银行存在相同的影响因素：非利息收入占比对四类商业银行均有显著的负向影响，中间业务收入对商业银行传统信贷业务具有显著的替代作用；风险规避程度、行业集中度对四类商业银行的净息差均有显著的正向影响。同时，也存在不一致的情形：成本收入比提高将显著降低股份行、城商行、农商行净息差水平，而五大行成本转嫁的能力更强，因此成本收入比对五大行的影响并不显著。存款规模对五大行、农商行均产生负向影响，说明 2009-2016 年来，存款规模的扩张速度已经无法弥补净息差的下滑趋势，商业银行不能再依赖传统的以量补价的盈利模式。信用风险、利率风险、一级资本充足率仅对大型商业银行产生显著影响，
对其他商业银行影响不显著，总体来看，五大行定价体系更为完善，能够综合考虑信用风险、利率风险、资本充足率要素，中小银行对信用风险和利率风险不够重视，定价体系上有待完善。流动性比例仅对城商行有显著的负向影响，对大部分银行净息差没有产生制约作用。广义货币供给量增加能够显著降低商业银行净息差，但是本文中城商行子样本尚不能反映出这一特征。
参考文献（略）