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存款利率市场化下商业银行经营结构与存款利率的关系研究

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发表于 2020-8-20 15:07:47 | 显示全部楼层 |阅读模式
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存款利率市场化下商业银行经营结构与存款利率的关系研究*
冯传奇 洪 正
[提 要] 中国存款利率市场化开启时期正是银行经营快速转型阶段,研究银行经营结构对存款利率的影响具有重要现实意义。基于2011—2017年中国105家银行数据,本文验证了银行经营结构与存款利率之间的关系。研究表明:(1)两类非利息收入影响存款利率的方向不同。手续费及佣金收入降低了存款利率,而其他经营收入提高了存款利率。(2)存款负债占比越高,存款利率越高,且这一作用在城商行和农商行中更明显。(3)非利息收入和存款负债存在交互作用。手续费及佣金收入、存款负债减弱了彼此调节存款利率的作用,其他经营收入、存款负债增强了彼此调节存款利率的作用。(4)影子银行规模越大、存款利率越高,但这一作用随着手续费及佣金收入的扩大而减弱。随着利率“双轨制”的逐步取消与金融业的进一步开放,银行需尽快完善存款定价机制,防范利率风险。
[关键词] 银行经营结构;存款利率;非利息收入;存款负债;影子银行
一、引言
2012年6月8日,央行首次允许金融机构存款利率在存款基准利率的基础上浮10%,标志着中国实质存款利率市场化的开启。[注]2004年10月29日,央行宣布取消人民币存款利率浮动下限,但并未出现商业银行下调挂牌存款利率的情形。因此,本文认为中国实质存款利率市场化始于2012年6月8日浮动上限管制的放松。一方面,扩大存款定价自主权能赋予银行更多的竞争手段,提升经营效率;另一方面,如果不能合理制定存款利率,可能会加剧银行经营风险。国外经验表明,存款利率市场化常伴随着强烈的银行业危机(Keeley,1990;Demirgüç-kunt & Detragiache,1998)。
相关理论表明,银行存款利率受三类因素影响。一是货币政策因素。价格型货币政策框架下,央行操作货币政策工具影响市场利率,进而影响银行存款利率(即货币政策的存款利率传递渠道)(Diebold & Sharpe,1990;Gerlach et al.,2018)。货币政策对存款利率的影响还表现出长短期利率影响不一致(Van Leuvensteijn et al.,2013)、利率上下调整非对称(Von Borste et al.,2016)等特点。二是市场结构因素。借鉴产业组织理论中的垄断竞争模型[注]Monti-Klein模型、Salop模型和Ho & Saunders模型是研究银行存贷款定价的基准模型,后续模型多在这三类模型基础上发展演变而来。,学者们从本地市场垄断程度(Berger & Hannan,1989)、存款技术创新(Matutes & Vives,1995)、存款市场边界(Heitfield & Prager,2004)、大银行进入本地市场(Park & Pennacchi,2009)等角度对银行存款利率展开相关研究。三是银行个体因素。银行资产规模(Rosen,2002)、风险程度(Brewer & Jackson,2006)的差异也会影响存款利率。
国外文献多关注货币政策因素和市场结构因素对存款利率的影响,然而本文认为现阶段研究国内银行存款利率应聚焦银行个体因素。这主要基于两方面考虑:一是中国银行业现实。一方面,中国利率市场仍处于分割状态,银行制定存贷款利率时主要参照存贷款基准利率,对市场利率变化不敏感,市场利率向存贷款等广谱利率传导的机制不畅(何东和王红林,2011;马骏等,2016)。另一方面,国内银行普遍跨区经营且执行统一的存款利率,存款定价时缺乏对本地银行业市场结构的关注。二是存款供需理论。市场结构因素与货币政策因素影响的是存款供给,而银行个体因素影响的是存款需求,忽视银行个体因素对存款利率的影响会使研究结论的合理性受到质疑(Brewer & Jackson,2006)。
银行经营转型是国内银行发展的新趋势。随着资本市场快速发展,金融创新不断涌现,国内银行逐渐改变以往“负债以存款为主,收入以存贷利差为主”的经营结构(吴晓灵,2013)。图1和图2分别列出了2011—2016年105家银行收入结构、负债结构的变化状况。6年间银行非利息净收入占营业收入比例的涨幅超过10%,存款总额占生息负债比例的降幅也接近15%。银行多元化收入、负债的趋势越发明显。研究表明,银行经营结构会对银行风险(Radecki,1998;DeYoung & Roland,2001;Laeven & Levine,2007;张羽和李黎,2010;周开国和李琳,2011)、净利差(Boyd & Gerlter,1994;Rogers & Sinkey,1999;Valverde & Fernndez,2007;Lepetit et al.,2008;郑荣年和牛慕鸿,2007;刘莉亚等,2014;王瑞雪和张桥云,2016)产生影响。存款利率市场化开启后,银行如何在利润最大化目标下协调发展新型业务与传统存贷款业务呢?银行经营结构对存款利率产生了怎样的影响呢?

图1 2011—2016年商业银行收入结构(非利息净收入/营业收入)变化状况
资料来源:Wind数据库。

图2 2011—2016年商业银行负债结构(存款总额/生息负债)变化状况
资料来源:Wind数据库。
本文基于2011—2017年中国银行业数据,试图回答银行经营结构如何影响存款利率的问题。本文在以下三个方面丰富了已有文献:第一,本文拓展了存款利率影响因素的研究方法。限于中国存款利率市场化时间较短,以往文献多采用定性讨论和数值模拟(马骏等,2016)方法研究存款利率的影响因素。少数实证文献检验了存款利率的影响因素,但仅使用了一次存款利率调整数据(张桥云和王宁,2013;陈彬,2016)。考虑中国利率市场化改革的渐进性以及银行存款定价机制形成的长期性,本文从更长时间维度分析银行存款利率的影响因素。第二,本文弥补了存款利率影响因素研究视角的不足。已有文献多从市场结构因素和货币政策因素的视角研究存款利率,较少关注银行个体因素对存款利率的影响。本文结合国内银行经营转型背景,选取非利息收入、存款负债以及影子银行等变量进行研究,以中国银行业的经验证据弥补了银行个体因素影响存款利率文献的不足。第三,本文提供了评价银行经营转型战略的新证据。已有研究探讨了银行经营结构对绩效、风险和净利差的影响,然而上述指标在评价银行经营转型战略时存在一定缺陷。其一,影响绩效、风险等变量的因素众多且易被会计政策操控。其二,由于中国利率市场化的非同步性,使得贷款利率的市场化程度高于存款利率(刘明康等,2018)。银行存贷利率市场化调整能力的非对称性导致净利差不能完全反映经营转型下银行微观行为的真实变化。本文聚焦银行经营结构对存款利率的影响,为正确评价银行经营转型战略提供了存款利率视角的新证据。
二、理论分析与假说提出
(一)非利息收入与存款利率
银行利润表中“营业收入”科目由“利息收入”和“非利息收入”两个子科目组成,“利息收入”外的其他收入均计入“非利息收入”。少数研究发现,非利息收入与存款利率存在负向关系,非利息收入越多意味着银行对存款的依赖度越低,银行可能支付更低的存款利率(张桥云和王宁,2013;陈彬,2016)。近年来,金融创新扩大了银行活动的边界,非利息收入的种类不断增加,且各类非利息收入的性质存在较大差异(DeYoung & Torna,2013)。前述研究缺乏非利息收入组成复杂性的考虑,将非利息收入作为整体研究会使结论的合理性受到质疑。
早期研究认为,只要利息收入和非利息收入间相关系数不为1,银行扩大非利息收入就能有效稳定收益,分散风险(Radecki,1998)。然而随着银行非利息收入扩大,银行风险并未显著降低,甚至导致了部分银行的破产(DeYoung & Roland,2001;Laeven & Levine,2007;张羽和李黎,2010;周开国和李琳,2011)。同样矛盾的观点也出现在非利息收入与净利差关系的研究中。一种观点认为,净利差高的银行从传统存贷业务获得的收益较高,这类银行更专注传统业务,非利息收入较少。相应地,净利差低的银行从传统存贷业务中获得的收益较低,该类银行多转向发展非利息业务,非利息收入较高。因此,银行非利息收入与净利差之间存在替代关系(Rogers & Sinkey,1999;Lepetit et al.,2008;郑荣年和牛慕鸿,2007;刘莉亚等,2014)。另一种观点则认为,银行发展非利息业务并不意味着大规模减少传统存贷业务,发展非利息业务会给传统存贷业务带来以下优势:一方面,银行提供非利息业务时获得的客户信息,使得银行向同一客户提供利息业务时获得竞争优势,抽取信息租金(Boyd & Gerlter,1994)。另一方面,银行将利息业务和非利息业务“捆绑”销售给同一客户,利息业务与非利息业务同步扩大(Valverde & Fernndez,2007)。因此,银行非利息收入与净利差之间存在互补关系(Boyd & Gerlter,1994;Valverde & Fernndez,2007;王瑞雪和张桥云,2016)。
上述理论表明,研究非利息收入时应充分考虑非利息收入组成的复杂性,对不同类型非利息收入加以区分。那么,不同类型非利息收入的区分标准又是怎样的呢?DeYoung & Torna(2013)研究金融危机期间美国银行非利息收入与银行破产间关系时,将非利息收入划分为手续费类非利息收入(fee-based nontraditional income)和资产投资类非利息收入(asset-based nontraditional income)。结果显示,银行破产概率随手续费类非利息收入的增加而减少,随资产投资类非利息收入的增加而增加。两类非利息收入对银行风险的影响截然不同,这是因为两类非利息收入的性质存在较大差异。一是与利息业务的相关性不同。手续费类业务与存贷业务的共同客户较多,通过信息共享、“捆绑”销售等策略,手续费类业务与利息业务间具有较强的相关性。资产投资类业务与存贷业务的共同客户较少,两者相关性较弱(Valverde & Fernndez,2007)。二是收入现金流的稳定性不同。手续费类非利息收入由客户支付的服务费构成,一旦与客户建立稳定关系,是一种相对稳定的收入。资产投资类业务受宏观经济和资本市场影响较多,宏观经济的波动性和资本市场的顺周期性极易加剧资产投资类非利息收入的不稳定(DeYoung & Roland,2001)。三是边际成本不同。手续费类业务专业性弱、操作难度小,基于现有员工的简单培训即可开展,边际成本低。资产投资类业务专业性强、操作难度大。首先,银行需雇用更多高素质员工,其次,过往经验难以直接借鉴,后续学习费用高昂,从事部分业务需付出较高的监管成本(DeYoung & Roland,2001)。所以,资产投资类业务边际成本高。
本文认为研究非利息收入与存款利率关系时也应考虑非利息收入组成的复杂性。国内银行非利息收入同样可以分为两大类:一类是手续费及佣金收入。主要包括支付结算、代理银行卡、现金收付、投资咨询等活动(李宏瑾,2015);另一类是其他经营收入,反映在利润表“投资净收益”“公允价值变动净收益”“汇兑净收益”和“其他业务净收入”四个子科目中。尚无文献探讨手续费及佣金收入、其他经营收入对银行存款利率影响的差异,但归纳前述分析,本文可以作出适当的理论预期。一方面,手续费及佣金收入具有与利息业务相关性强、现金流稳定性强、边际成本低等特点,能形成银行稳定的收入预期,对利息收入的替代性强。手续费及佣金收入越高,银行提高存款利率、扩大存款规模的意愿也越弱,银行手续费及佣金业务对存款利率存在抑制作用。另一方面,其他经营收入具有与利息业务相关性弱、现金流稳定性弱、边际成本高等特点,难以形成银行稳定的收入预期,对利息收入的替代性弱。其他经营收入越高,银行提高存款利率、扩大存款规模的意愿也越强,银行其他非利息业务对存款利率存在提升作用。因此,本文提出如下理论假说。
假说1 手续费及佣金收入占比越高,银行存款利率越低;其他经营收入占比越高,银行存款利率越高。
(二)存款负债与存款利率
负债结构会影响银行存款利率,这与两类负债方式的性质相关。一是工具的主动性不同。尽管银行可以通过调整存款利率、扩张网点来影响存款规模,但存款负债仍然是一种被动的负债方式。相对而言,非存款负债是一种更为主动、灵活的负债方式[注]常见非存款负债包括银行债券、大额存单(CDs)、银行间同业拆借等。,银行可以结合自身情况选择负债的规模、结构和期限,最大限度降低资产负债的期限错配,缓解银行流动性风险(Song & Thakor,2007)。二是债权人的监督程度不同。存款债权人是众多分散的储户,缺乏对银行实施监督的能力。此外,由于存款保险制度的建立,在保额覆盖范围内,储户也无须关心银行经营状况,这使得以存款负债为主的银行缺乏债权人监督。反之,非存款负债债权人以机构投资者为主,且没有存款保险作保障,非存款负债的债权人具备监督银行的意愿和能力。因此,以非存款负债为主的银行会受到债权人监督,降低了银行道德风险(Calomiris & Kahn,1991)。综上,非存款负债的增加提高了银行主动风险管理能力,也意味着银行需支付更高的融资成本。实践中,存款负债的边际成本是存款利率,而非存款负债的边际成本是批发型融资利率(如LIBOR),通常批发型融资利率高于存款利率。
鉴于两种负债方式各有利弊,银行是否存在最优负债结构呢?Demirgüc-Kunt & Huizinga(2010)检验了发达国家银行负债结构与风险的关系,结果表明非存款负债占比与银行风险呈倒U型关系,即银行存在风险最优的负债结构。那么,以最优负债结构为目标的银行是否会根据现有负债结构调整存款利率呢?一种观点认为,当前国内银行存款负债占比偏高。存款利率市场化加剧了银行间存款竞争,对存款的过高依赖表明银行承担了较高的利率风险。另一种观点则认为,对不同所有制银行,存款负债影响存款利率的作用不能一概而论。基于资源禀赋与政策约束的差异,不同所有制银行的发展路径也不尽相同,进而其负债逻辑也不一致。一是批发型融资利用程度不同。以银行间拆借市场为例,国有(股份制)银行拥有垄断定价权,中小银行仅在面临流动性冲击时才会被迫接受高昂的拆借成本(Hachem and Song,2016)。拆借市场的不完全限制了中小银行非存款负债的扩大。二是存款产品附加值不同。国有(股份制)银行在存款市场的优势包括:网点和ATM等渠道设施布局密、新技术利用度高和存款创新多、品牌效应和客户黏性强等(李宏瑾,2015)。这些优势使国有(股份制)银行在存款市场更具垄断力量,负债的局限性决定了中小银行对存款价格竞争的强依赖性。存款利率市场化后,存款负债占比越高的中小银行,越会通过提高存款利率来巩固甚至扩大存款规模。当前国内银行业中小银行法人数量远超国有(股份制)银行。整体看来,银行存款负债占比越高,越倾向提高存款利率。究竟哪种观点更符合国内银行实质尚无文献证实,基于上述理论分析,本文同时提出如下假说。
假说2a 银行存款负债占比越高,存款利率越低;
假说2b 银行存款负债占比越高,存款利率越高。
三、研究设计
(一)数据来源及数据处理
基于数据可得性,本文选取的银行包括国有银行、全国性股份制银行、城市商业银行和农村商业银行。2012年6月8日后,央行共计8次调整存款基准利率,每次存款基准利率调整后,商业银行都会迅速调整其挂牌存款利率。部分银行也存在自行调整存款利率的情况,本文收集各家银行12种人民币存款产品利率的历次调整数据[注]这12种存款利率产品是活期存款,整存整取3个月,整存整取6个月,整存整取1年期,整存整取2年期,整存整取3年期,整存整取5年期,零存整取、整存零取、存本取息1年期,零存整取、整存零取、存本取息3年期,零存整取、整存零取、存本取息5年期,通知存款1天和通知存款7天。2014年11月22日,中国人民银行调整存款基准利率时不再公布整存整取5年期和零存整取、整存零取、存本取息5年期的基准利率,部分商业银行也不再设定这两种产品,故后6次基准利率调整以及第二阶段银行存款利率调整时笔者只收集了10种存款产品的挂牌利率。,并进行如下处理:(1)剔除2011年以后成立的银行;(2)剔除历次利率调整信息缺失严重的银行;(3)剔除2011—2017年间发生过并购和重组的银行。银行财务数据来自Wind金融数据库和银行年报,若一家银行存在多个交易所同时上市的情况,则以银行第一次披露上市信息的年份为上市当年。为避免极端值影响,本文对所有连续性变量进行1%水平的缩尾处理。经过上述处理,本文非平衡面板样本包括5家国有银行、12家全国性股份制银行、76家城市商业银行和12家农村商业银行,共计595个观测值。
(二)变量描述
1.被解释变量。本文采用以下三种方法构建银行存款利率变量。方法一,1年期存款利率。[注]此处1年期存款利率即整存整取1年期存款利率。借鉴张桥云和王宁(2013)的研究,通过如下步骤构建1年期存款利率。第一步,为剔除存款基准利率变动对银行名义存款利率的影响,计算1年期存款名义利率相对1年期存款基准利率的上浮比例。第二步,由于银行一年之内多次调整存款利率,为与解释变量频率相匹配,将1年期存款利率上浮比例调整为年度数据。本文采用加权平均法计算1年期存款一年内利率上浮比例。理想状态下,权重的选择应为两次存款利率调整期间1年期存款的实际发生额,但由于1年期存款规模变化日数据不可得,无法采用存款发生额计算权重。因此,本文采用两次存款利率调整期间的天数计算权重,具体方法见式(1):

(1)
式中,i=1,2,…,I,代表第i家银行;n=0,1,…,N,代表银行一年内第n次调整存款利率;[注]n=0表示上年最后一次存款利率调整,但在本年初仍继续执行。1 year表示银行1年期存款利率上浮比例;day表示银行本次存款利率调整至下次存款利率调整天数占全年总天数的比重。
方法二,银行平均存款利率。考虑单一存款产品利率无法反映银行存款利率的总体变化,通过如下步骤构建银行平均存款利率。前两步与方法一相同,计算出其余11种存款利率上浮比例的年度数据。第三步,将12种人民币存款利率上浮比例作平均化处理。由于无法获得银行每种存款产品规模,不能以存款产品规模为权重计算银行平均存款利率上浮比例。本文采用算术平均法计算出银行平均利率上浮比例,具体计算如式(2):

(2)
式中,i=1,2,…,I代表第i家银行;m=1,2,…,12代表银行第m种存款产品;average表示银行平均存款利率上浮比例;product表示银行单一存款产品利率上浮比例。
方法三,存款利息支出与存款总额之比。由于不同期限存款产品的规模分布存在较大差异,算术平均计算的银行存款利率上浮比例反映银行吸收存款发生的真实成本可能有偏差。为弥补这一不足,本文使用存款利息支出与存款规模之比来衡量银行整体利率水平,具体计算如式(3):
银行存款利息支出/存款总额
(3)
式中,i=1,2,…,I,代表第i家银行;rate表示银行存款利息支出/存款总额;expense表示银行年度存款利息支出;amount表示银行年度存款平均总额。
2.解释变量。本文旨在研究手续费及佣金收入、其他经营收入和存款负债对存款利率的影响。首先,采用银行非利息净收入占营业收入比例衡量整体非利息收入;其次,银行非利息净收入可分为手续费及佣金净收入和其他经营净收入,因此,非利息净收入占营业收入比例又被进一步划分为手续费及佣金净收入占营业收入比例和其他经营净收入占营业收入比例。此外,银行负债主要包括生息负债和非生息负债,体现银行负债经营特点的负债是生息负债。借鉴国外文献(Weth,2002),采用存款总额占生息负债比例衡量银行存款负债规模。
3.控制变量。为控制银行个体特征,本文选取了资产规模、经营效率、资本充足率、存贷比、资产净利率以及是否上市等变量。为控制个体、所有制与时间的影响,实证模型中加入个体、所有制以及年份的虚拟变量。所有变量的符号、说明和描述性统计见表1。
表1 相关变量的符号、说明和描述性统计

(三)描述性统计
表1中,银行1年期存款利率上浮比例(1 year)的均值为0.203,最大上浮比例与最小上浮比例之差为0.417。存款利率市场化以来,国内银行存款利率差异化的现象已非常明显,分析平均存款上浮比例(Average)和存款利息支出/存款总额(Rate)也能得出相似结论。银行非利息收入均值为0.189,远低于发达国家平均水平。[注]Demirguc-Kunt & Huizinga(2010)的样本包括了101个国家1 334家银行,2007年非利息净收入的均值为0.38。国内银行收入仍以利息收入为主。非利息收入中,手续费及佣金收入和其他经营收入的均值接近,但手续费及佣金收入的标准差明显小于其他经营收入。相比其他经营收入,手续费及佣金收入是非利息收入中更稳定的来源,与之前理论分析一致。存款负债的均值高于同期国外银行,银行负债资金仍以存款为主。
表2是按所有制分类的描述性统计。从1年期存款利率和平均存款利率看,上浮比例从低到高依次是国有银行、全国性股份制银行与地方性银行。不同所有制银行的收入结构、负债结构也存在较大差异,股份制银行非利息收入占比最高,存款负债占比最低,是国内银行经营创新最为活跃的主体。
表2 按所有制分类的主要变量描述性统计

(四)计量模型
为检验假说1和2,本文构建如下计量模型:
1 yeari, j, t=α+β1Incomei, j, t-1+β2Depositi, j, t-1+δKi, j, t-1+Banki+Ownershipj
+Yeart+εi, j, t
(4)
Averagei, j, t=α+β1Incomei, j, t-1
+β2Depositi, j, t-1+δKi, j, t-1
+Banki+Ownershipj
+Yeart+εi, j, t
(5)
Ratei, j, t=α+β1Incomei, j, t-1+β2Depositi, j, t-1
+δKi, j, t-1+Banki+Ownershipj
+Yeart+εi, j, t
(6)
式中,i,j,t表示个体、所有制和年份;1 year表示1年期存款利率上浮比例;Average表示平均存款利率上浮比例;Rate表示存款利息支出/存款总额;Income表示收入结构;Deposit表示负债结构;K表示银行个体控制变量;Bank,Ownership和Year分别为个体、所有制和年份的虚拟变量;ε表示个体误差项。收入结构、负债结构会影响存款利率,反之存款利率的变动会直接影响存款规模,进而改变收入结构和负债结构,这种双向因果关系会导致模型内生性问题。为避免内生性,本文相关解释变量和控制变量均使用一期滞后项,后续进一步研究也采取相同做法。[注]为与本期变量区分,一期滞后变量前均使用L.加以区分。
四、实证结果
(一)基本回归
表3汇报了相关结果。其中,列(1)、列(4)、列(7)被解释变量为1年期存款利率上浮比例,列(2)、列(5)、列(8)被解释变量为平均存款利率上浮比例,列(3)、列(6)、列(9)被解释变量为存款利息支出/存款总额。
表3 非利息收入、存款负债影响存款利率的回归结果

说明:表中各解释变量第一行是估计系数,第二行括号内是聚类—稳健标准误。*,**和***分别代表回归方程系数在1%,5%和10%以下显著。
首先关注收入结构。列(1)~列(3)是非利息收入(L.NII)与存款利率的回归结果。非利息收入与存款利率的关系不显著,说明非利息收入整体不影响存款利率。列(4)~列(6)是手续费及佣金收入(L.Fee)与存款利率的回归结果。列(4)、列(5)中,手续费及佣金收入与存款利率保持显著负向关系,说明营业收入中手续费及佣金收入占比越高,银行越倾向提供更低的存款利率。而列(6)中,手续费及佣金收入的系数不显著。[注]使用存款利息支出/存款总额作为被解释变量时,解释变量系数均不显著。这主要与样本观测值个数较少有关(仅有239个),且减少的观测值均为规模较小的城商行、农商行,样本代表性下降,进而减弱解释变量的显著性,进一步研究中笔者不再使用该被解释变量。同理,列(9)中解释变量系数也不显著。列(7)~列(9)是其他经营收入(L.Invest)与存款利率的回归结果。列(7)、列(8)中,其他经营收入的系数显著为正,说明营业收入中其他经营收入占比越高,银行存款利率越高。而列(9)中,其他经营收入的系数不显著。综上,银行非利息收入中的两类收入对银行存款利率有着不同的影响,手续费及佣金收入对存款利率具有明显的抑制作用,而其他经营收入的增加会提高存款利率,符合假说1的预期。
其次关注负债结构。除列(3)、列(6)、列(9)外,存款负债与存款利率保持显著正向关系,说明生息负债中存款负债所占比例越高,银行越倾向提供更高的存款利率,这一检验结果与假说2b相符。高存款负债占比的银行倾向提供高存款利率,负债中存款占比会进一步提高;而低存款负债占比的银行倾向提供低存款利率,负债中存款占比会进一步降低。银行负债结构存在分化趋势。
最后关注控制变量。除列(3)、列(6)、列(9)外,国有银行(State)系数显著为负,国有银行存款利率上浮比例低于城商行、农商行,与表2中描述性统计的结论一致。其余银行特征变量中,银行规模(L.Size)越大,存款利率越高;存贷比(L.LD)越高,存款利率越高。存贷比越高意味着银行流动性越差,为缓解流动性短缺,银行会提高存款利率以扩大存款规模。资产净利率(L.ROA)与存款利率保持显著负向关系。高资产净利率意味着银行盈利能力强,较大的利润规模也降低了银行提高存款利率以扩大利息收入的意愿。相比非上市银行,上市银行(L.Listed)提供的存款利率也更低。一方面,上市银行能获得资金的途径更多,通过提高存款利率吸收存款的意愿更弱;另一方面,上市银行信息披露更充分、外部监督更强,银行试图提高存款利率时会受到更多约束。
(二)存款负债影响存款利率的机制验证:所有制差异与非线性关系
基本回归中,本文证实了存款负债与存款利率的正向关系。理论假说2b认为,国有(股份制)银行在银行间拆借市场具有垄断力量,并且其存款产品的附加值更高,因此,存款负债与存款利率的正向关系主要反映在地方性银行中。由于样本中地方性银行数量占绝对多数,中国银行业整体表现出存款负债与存款利率的正向关系。为验证这一解释是否符合现实(见表4),本文在列(1)~列(3)、列(4)~列(6)分别增加存款负债与国有银行虚拟变量的交互项、存款负债与股份制银行虚拟变量的交互项。列(1)、列(2)中,存款负债与国有银行虚拟变量的交互项(L.Deposit×Nation)系数显著为负;列(4)、列(5)中,存款负债与股份制银行虚拟变量的交互项(L.Deposit×Stock)系数也显著为负。相比国有银行和股份制银行,存款负债提升存款利率的作用在批发型融资受约束、存款产品附加值低的地方性银行中更明显,符合上述分析。
除上述方法直接验证外,还可通过如下方式间接验证。理论假说2a认为,当银行存款负债占比越高时,银行扩大非存款负债、降低存款利率的意愿越强。尽管基本回归的结果不支持这一假说,但本文尝试探讨存款负债与存款利率是否存在非线性关系。在列(7)~列(9)中增加存款负债的平方项。列(7)中,存款负债系数显著为正而平方项系数(L.Deposit2)不显著,两者间不存在变动临界点,银行存款负债占比的提升总是会提高1年期存款利率;列(8)中,存款负债系数显著为正而平方项系数显著为负,两者间呈倒U型关系。临界点对应的存款负债值为0.916 4,超过该临界值样本占比为12.10%。由此可见,当且仅当银行存款负债占比特别高时,存款负债才与存款利率表现负向关系。
表4 存款负债影响存款利率机制验证的回归结果

说明:表中各解释变量第一行是估计系数,第二行括号内是聚类—稳健标准误。*,**和***分别代表回归方程系数在1%,5%和10%以下显著。
(三)稳健性检验
1.基本回归中关于1年期存款利率和12种存款产品平均利率的被解释变量是银行挂牌存款利率相比同期存款基准利率的上浮比例,这种做法的好处是能剔除存款基准利率调整对挂牌存款利率的影响。国外相关文献中多直接把银行存款利率作为研究对象。因此,稳健性检验中使用银行名义存款利率作为新的被解释变量,且在回归中控制当年的存款基准利率。[注]限于篇幅,所有稳健性检验结果未提供,需要者可向笔者索取。经检验,主要解释变量的符号及显著性未发生明显改变。
2.基本回归中关于单一存款产品利率的被解释变量仅使用了1年期存款利率,考虑不同期限存款产品性质的差异,稳健性检验中的被解释变量分别使用另外4种单一存款产品利率上浮比例。[注]这5种存款产品分别是活期存款、3个月定期存款、2年期定期存款和3年期定期存款。经检验,除3个月定期存款利率中的手续费及佣金收入、其他经营收入符号不显著外,其余3种存款产品的解释变量的符号及显著性未发生明显改变。
五、进一步研究
(一)非利息收入与存款负债的交互作用
基本回归中,本文检验了非利息收入、存款负债对存款利率的影响。然而银行的收入活动与负债活动并不独立,两者间存在紧密的联系。非存款负债的增加会扩大手续费及佣金收入。存款负债的被动性使得银行无法获得规模、期限完全匹配的资金,银行需通过非存款负债来满足这部分需求,而非存款负债通常会带来银行手续费及佣金收入的增加(Rogers & Sinkey,1999);反之,手续费及佣金收入的增加也会扩大非存款负债。以信贷承诺为例,一方面,银行与企业签署信贷承诺会根据规模收取手续费及佣金;另一方面,信贷承诺的随时兑付会增加银行资金安排难度,银行通常会依靠非存款负债弥补资金缺口(Demirgüç-kunt & Huizinga,2010)。
本文进一步提出:非利息收入、存款负债对存款利率的影响是否存在交互作用呢?为考察这一问题,本文以非利息收入和存款负债的均值作为分类标准,分别研究存款负债和非利息收入对存款利率影响的差别,具体回归见式(7)和式(8)。式(7)表示存款负债较高和较低的银行中,非利息收入、手续费及佣金收入和其他经营收入对存款利率的差异化影响:
averagei, j, t=α+β1Incomei, j, t-1×
I(Depositi, j, t-1≥Ωt-1)
+β2Incomei, j, t-1
×I(Depositi, j, t-1<Ωt-1)
+δKi, j, t-1+Banki
+Ownershipj
+Yeart+εi, j, t
(7)
式中,I(·)是示性函数,表示括号内条件成立时取1,否则取0。当Depositi,j,t-1≥Ωt-1时,I(Depositi,j,t-1≥Ωt-1)取1,否则取0。此时Ωt-1表示t-1年银行存款负债的均值。系数β1表示存款负债较高的银行中,非利息收入、手续费及佣金收入和其他经营收入对存款利率的影响;系数β2表示存款负债较低的银行中,非利息收入、手续费及佣金收入和其他经营收入对存款利率的影响。其余变量及符号的解释与式(4)~式(6)相同。同理,式(8)分别表示非利息收入、手续费及佣金收入和其他经营收入较高和较低的银行中,存款负债对存款利率的差异化影响:
averagei, j, t=α+β1Depositi, j, t-1
×I(Incomei, j, t-1≥Ωt-1)
+β2Depositi, j, t-1
×I(Incomei, j, t-1<Ωt-1)
+δKi, j, t-1+Banki
+Ownershipj
+Yeart+εi, j, t
(8)
式中,I(·)是示性函数,表示括号内条件成立时取1,否则取0。当Incomei,j,t-1≥Ωt-1时,I(Incomei,j,t-1≥Ωt-1)取1,否则取0。此时Ωt-1分别表示表示t-1年银行收入结构变量的均值。系数β1分别表示非利息收入、手续费及佣金收入和其他经营收入较高的银行中,存款负债对存款利率的影响;系数β2分别表示非利息收入、手续费及佣金收入和其他经营收入较低的银行中,存款负债对存款利率的影响。
表5列(1)~列(3)汇报了式(7)的回归结果。列(1)中交互项系数显示,无论是存款负债较高的银行,还是存款负债较低的银行,非利息收入对存款利率的影响不显著,与表3结论一致。
表5 非利息收入和存款负债交互作用的回归结果

说明:表中各解释变量第一行是估计系数,第二行括号内是聚类—稳健标准误。*,**和***分别代表回归方程系数在1%,5%和10%以下显著。
表5列(2)中,交互项系数仅在存款负债占比较低的银行中显著为负,而在存款负债占比较高的银行中不显著,说明手续费及佣金收入仅对存款负债占比较低银行的存款利率有抑制作用。当存款负债较少时,手续费及佣金收入较多,其降低存款利率的作用也更强;当存款负债较多时,手续费及佣金收入较少,其降低存款利率的作用则不明显。手续费及佣金收入、存款负债对存款利率影响是反向的,一种因素影响程度较高时,另一种因素影响程度则会减小,两者互相减弱了调整存款利率的作用,扩大了银行存款利率分化的趋势。列(3)中,交互项系数仅在存款负债占比较高的银行中显著为正,而在存款负债占比较低的银行中不显著,说明其他经营收入仅对存款负债占比较高银行的存款利率有增加作用。当存款负债较少时,其他经营收入较少,其增加存款利率的作用不显著;当存款负债较多时,其他经营收入较多,其增加存款利率的作用也更强。其他经营收入、存款负债对存款利率影响是同向的,一种因素影响程度较高时,另一种因素影响程度也会加强,两者互相加剧了调整存款利率的作用,同样扩大了银行存款利率分化的趋势。
列(4)~列(6)汇报了式(8)的回归结果。列(5)中交互项系数均显著为正,相比手续费及佣金收入较多的银行,存款负债增加存款利率的作用在手续费及佣金收入较少的银行中更明显。列(6)中交互项系数均显著为正,相比其他经营收入较少的银行,存款负债增加存款利率的作用在其他经营收入较多的银行中更明显。上述结论与列(2)、列(3)一致。
(二)影子银行对存款利率的影响
近年来国内银行经营结构转型的另一特点是影子银行业务发展。为何影子银行会影响存款利率?这与影子银行产生的原因相关。受限于存款利率上限管制,银行无法通过提高存款利率吸引储户,互联网金融的快速发展加剧了银行存款搬家压力(于建忠等,2016;杨飞,2016)。与此同时,新资本协议、中国版“巴塞尔协议”严控银行表内信贷扩张。在特殊监管环境下,银行通过与其他金融机构合作,设立影子银行产品,一方面突破利率上限,销售给有理财需求的投资者,另一方面也绕开表内监管,以“类贷款”性质为企业融资(万晓莉等,2016)。
由此可见,存款利率管制是影子银行产生的重要原因之一(Lu et al.,2015)。存款利率市场化后,银行可以直接提高存款利率展开存款竞争,在扩大存贷款业务和发展影子银行业务之间,银行会如何选择呢?一种观点认为,银行习惯通过影子银行募集资金,影子银行规模的增大降低了银行对存款的需求,对存款利率产生抑制作用。另一种观点则认为,从事影子银行业务较多的银行也是资金更缺乏的银行,且监管层管控影子银行的措施已日趋严厉,加大了影子银行的开展难度。
衡量中国影子银行规模的方法不少。从资金来源看,银行理财产品可分为本金保障类理财产品和本金非保障类理财产品。本金保障类理财产品计入表内受到监督,而非保本型理财产品不计入资产负债表(阎庆民和李建华,2014),更符合影子银行的实质。因此,部分文献使用非保本理财产品发行数量作为影子银行的代理变量(郭晔和赵静,2017)。从资金使用看,影子银行广泛存在于银行资产负债表中的买入返售金融资产、存放同业、应收账款类投资和可供交易金融资产等科目。中国影子银行发展的逻辑是典型的监管套利,随着监管政策的变化,影子银行的发展也经历了不同阶段(万晓莉等,2016),影子银行变量构造需考虑特定的发展阶段(涂晓枫和李政,2016)。然而上述影子银行变量构造依赖银行财务报表附注数据,本文样本中包括的大量非上市银行报表附注披露并不完善,如果使用上述方法构造影子银行变量会导致回归中样本数大幅度减少,影响模型稳健性。因此,本文借鉴祝继高等(2016)的做法,使用银行买入返售金融资产占总资产比例衡量影子银行规模。表6列(1)中,影子银行(L.Shadow)与存款利率保持显著正向关系,影子银行规模越大,存款利率越高。存款利率市场化开启后,影子银行规模较大的银行同时也较多上调存款利率。
影子银行产品多通过银行渠道代理销售,影子银行规模的增加也扩大了银行手续费及佣金收入,进而会改变影子银行对存款利率的作用程度。为验证这一观点的合理性,本文在回归中分别增加影子银行与非利息收入、手续费及佣金收入、其他经营收入的交互项,相关结果见表6。列(3)中,影子银行与手续费及佣金收入的交互项系数显著为正,说明随着影子银行规模的增大,手续费及佣金收入也增多,进而削弱了影子银行提升存款利率的作用。与之相对,列(2)、列(4)中影子银行与非利息收入的交互项(L.Shadow×L.NII)、影子银行与其他经营收入的交互项(L.Shadow×L.Invest)的系数均不显著,说明影子银行没有通过影响其他经营收入而改变其对存款利率的作用。
表6 影子银行影响存款利率的回归结果

说明:表中各解释变量第一行是估计系数,第二行括号内是聚类—稳健标准误。*,**和***分别代表回归方程系数在1%,5%和10%以下显著。
六、结论与政策建议
本文以2011—2017年中国105家银行的数据,实证检验了银行经营结构对存款利率的影响。研究表明:(1)银行整体非利息收入对存款利率影响不明显,但两类细分非利息收入对存款利率影响显著。手续费及佣金收入降低了存款利率,其他经营收入提高了存款利率。银行发展不同的非利息收入会对存款定价策略产生异质性影响。(2)存款负债占比越高,其存款利率越高,且这一作用在城商行、农商行中更明显。银行间拆借市场不完全、存款产品附加值低使得地方性银行对存款依赖度更高。(3)非利息收入和存款负债存在交互作用。手续费及佣金收入、存款负债减弱了彼此调节存款利率的作用,其他经营收入、存款负债增强了彼此调节存款利率的作用。两类非利息收入与存款负债的交互作用均扩大了银行间存款利率的差距,银行经营结构对存款利率存在分化效应。(4)影子银行规模越大,存款利率越高,但这一作用由于手续费及佣金收入的扩大而减弱。表外业务与存款利率的同向关系凸显了国内银行追求规模扩张的共性。
本文的研究结论具有以下三个方面的政策启示:
首先,银行表内经营结构显著影响了存款利率。手续费及佣金收入的增加扩大了银行的利润缓冲,降低了银行提高存款利率、加剧存款竞争的激励。银行应积极扩大手续费及佣金收入,有效抵御存款竞争带来的风险。过度依赖其他经营收入将扩大银行收入的不确定性,推动银行存款利率持续走高。银行分享资本市场红利时也需防范存款利率上升所带来的风险。存款负债提高存款利率的作用主要表现在地方性银行。拥有高存款负债占比的地方性银行反而更倾向提供高存款利率,难以实现负债结构的优化。一方面,国家应加大银行间拆借市场等批发型融资市场的改革力度,降低地方性银行利用批发型融资的门槛;另一方面,地方性银行应通过科技创新、服务变革等方式增加存款产品附加值,改善仅依赖存款利率吸引储户的现状。
其次,银行表外业务也显著影响了存款利率。表外业务的发展不仅没有缓解银行间的存款竞争,反而推高了银行的存款成本,加剧了银行经营风险。2018年初,中国银监会出台《关于进一步深化整治银行业市场乱象的通知》,加强对影子银行乱象的整治。利率市场化的意义在于消除利率“双轨制”,建立起明确、完整的利率体系,取缔资金“黑市”,提高资本配置效率,这一过程中商业银行扮演着十分重要的角色。为此,各银行应积极参与存款定价实践,促进利率市场化早日实现。
最后,从监管角度看。第一,存款仍然是中国居民财富的主要形式,央行应密切关注银行存款利率的变动,既防止银行利用市场地位制定低存款利率,侵蚀储户利益,也警惕高存款利率可能带来的风险。第二,自2015年10月24日存款基准利率调整后,央行已有三年多没调整存款基准利率,但各家银行宣布存款利率调整时仍表述为“调整后,××期存款利率按照同期存款基准利率上浮××%执行”,存款基准利率仍对存款定价起主要作用。央行应加快新型货币政策框架的建设步伐,打通利率走廊,完善利率传导机制。商业银行应摆脱对存款基准利率的依赖,建立盯住市场利率的存款定价机制,使存款基准利率逐步退出历史舞台。第三,银行业协会应加快引导会员单位建立符合自身情况的存款定价机制,但不应直接干预银行存款定价或协助银行间达成默契定价,搞“隐性利率管制”。
参考文献
陈彬,2016:《利率完全市场化背景下银行存款定价影响因素研究——基于92家样本银行的数据分析》,《新金融》第4期。
郭晔、赵静,2017:《存款竞争、影子银行与银行系统风险——基于中国上市银行微观数据的实证研究》,《金融研究》第6期。
何东、王红林,2011:《利率双轨制与中国货币政策实施》,《金融研究》第12期。
李宏瑾,2015:《利率市场化对商业银行的挑战及应对》,《国际金融研究》第2期。
刘莉亚、李明辉、孙莎、杨金强,2014:《中国银行业净息差与非利息收入的关系研究》,《经济研究》第7期。
刘明康、黄嘉、陆军,2018:《银行利率决定与内部资金转移定价——来自中国利率市场化改革的经验》,《经济研究》第6期。
马骏、纪敏等,2016:《新货币政策框架下的利率传导机制》,北京:中国金融出版社。
马骏、施康、王红林、王立升,2016:《利率传导机制的动态研究》,《金融研究》第1期。
涂晓枫、李政,2016:《银行的影子:风险分担还是风险传染》,《当代经济科学》第2期。
万晓莉、郑棣、郑建华、严予若,2016:《中国影子银行监管套利演变路径及动因研究》,《经济学家》第8期。
王瑞雪、张桥云,2016:《商业银行盈利模式分化——基于我国上市银行的实证分析》,《经济学家》第2期。
吴晓灵,2013:《金融市场化改革中的商业银行资产负债管理》,《金融研究》第12期。
阎庆民、李建华,2014:《中国影子银行监管研究》,北京:中国人民大学出版社。
杨飞,2016:《存款利率上限、金融脱媒与货币政策传导》,《财经研究》第1期。
于建忠、刘海飞、宋素荣,2016:《中国影子银行的行为模型》,《金融研究》第2期。
张桥云、王宁,2013:《我国商业银行存款利率浮动幅度影响因素实证研究——基于全国124家银行的数据》,《国际金融研究》第5期。
张羽、李黎, 2010:《非利息收入有利于降低银行风险吗?——基于中国银行业的数据》,《南开经济研究》第4期。
郑荣年、牛慕鸿,2007:《中国银行业非利息业务与银行特征关系研究》,《金融研究》第9期。
周开国、李琳,2011:《中国商业银行收入结构多元化对银行风险的影响》,《国际金融研究》第5期。
祝继高、胡诗阳、陆正飞,2016:《商业银行从事影子银行业务的影响因素与经济后果——基于影子银行体系资金融出方的实证研究》,《金融研究》第1期。
Berger, A.N.,and T.H.Hannan, 1989, “The Price-concentration Relationship in Banking”, The Review of Economics and Statistics, 71(2): 291-299.
Boyd, J.H.,and M.Gerlter, 1994, “Are Banks Dead?Or Are the Reports are Greatly Exaggerated?”, Proceedings, 18(4): 85-117.
Brewer, E.,and W.E.Jackson, 2006, “A Note on the ‘Risk-adjusted’ Price-concentration Relationship in Banking”, Journal of Banking and Finance, 30(3): 1041-1054.
Calomiris, C.W.,and C.M.Kahn, 1991, “The Role of Demandable Debt in Structuring Optimal Banking Arrangements”, Amercian Economic Review, 81(3): 497-513.
Demirgüç-Kunt, A.,and E.Detragiache, 1998, “Financial Liberalization and Financial Fragility”, Word Bank Policy Research Working Paper No.1917.
Demirgüç-Kunt, A.,and H.Huizinga, 2010, “Bank Activity and Funding Strategies: The Impact on Risk and Returns”, Journal of Financial Economics, 98(3): 626-650.
DeYoung, R.,and G.Torna,2013, “Nontraditional Banking Activities and Bank Failures During the Financial Crisis”, Journal of Financial Intermediation, 22(3): 397-421.
DeYoung, R.,and K.P.Roland, 2001, “Product Mix and Earnings Volatility at Commercial Banks: Evidence from A Degree of Total Leverage Model”, Journal of Financial Intermediation, 10(1): 54-84.
Diebold, F.X.,and S.Sharpe, 1990, “Post-deregulation Bank-deposit-rate Pricing: The Multivariate Dynamics”, Journal of Business and Economic Statistics, 8(3): 281-291.
Gerlach, J.R., N.Mora, and P.Uysal, 2018, “Bank Funding Costs in a Rising Interest Rate Environment”, Journal of Banking and Finance, 87(9): 164-186.
Hachem, K.C.,and Z.M.Song, 2016, “Liquidity Regulation and Unintended Financial Transformation in China”, NBER Working Paper No.21880.
Heitfield, E.A.,and R.A.Prager, 2004, “The Geographic Scope of Retail Deposit Markets”, Journal of Financial Services Research, 25(1): 37-55.
Keeley, M.C., 1990, “Deposit Insurance, Risk, and Market Power in Banking”, American Economic Review, 80(5): 1183-1200.
Laeven, L.,and R.Levine, 2007, “Is There a Diversification Discount in Financial Conglomerates?”, Journal of Financial Economics, 85(2): 331-367.
Lepetit, L., E.Nys, P.Rous, and P.A.Tarazi, 2008, “Bank Income Structure and Risk: An Emperical Analysis of European Banks”, Journal of Banking and Finance, 32(8): 1452-1467.
Lu, Y., H.Guo, E.H.Kao, and H.G.Fung, 2015, “Shadow Banking and Firm Financing in China”, International Review of Economics and Finance, 36(2): 50-53.
Matutes, C.,and X.Vives, 1996, “Competition for Deposits, Fragility, and Insurance”, Journal of Financial Intermediation, 5(2): 184-216.
Park, K.,and G.Pennacchi, 2009, “Harming Depositors and Helping Borrowers: The Disparate Impact of Bank Consolidation?”, Review of Financial Studies, 22 (1): 1-40.
Radecki, L.J., 1998, “The Expanding Geographic Reach of Retail Banking Markets”,FRBNY Economic Policy Review 4(June): 15-34.
Rogers, K.,and J.F.Sinkey, 1999, “An Analysis of Non-traditional Activities at US Commercial Banks”, Review of Financial Economics, 8(1): 25-39.
Rosen,R.J., 2002, “What Goes up Must Come down? Asymmetries and Persistence in Bank Deposit Rates”, Journal of Financial Services Research, 2007, 21(3): 173-193.
Song,F.,and A.V.Thakor, 2007, “Relationship Banking, Fragility, and the Asset-liability Matching Problem”, Review of Financial Studies, 20(6): 2129-2177.
Valverde,S.,and F.Fernndez, 2007, “The Determinants of Bank Margins in European Banking”, Journal of Banking and Finance, 31(7): 2043-2063.
Van Leuvensteijn, M., C.K.Sorensebn, and J.A.Bikker, 2013, “Impact of Bank Competition on the Interest Pass-through in The Euro Area”, Applied Economic, 45(11): 1359-1380.
Von Borstel, J., S.Eickmeier, and L.Krippner, 2016, “The Interest Rate Pass-Through in the Euro Area During the Sovereign Debt Crisis”, Journal of International Money and Finance, 68(11): 386-402.
Weth, M.A., 2002, “The Pass-through from Market Interest Rates to Bank Lending Rates in Germany”, Economic Research Center of the Deutsche Bundesbank Discussion Paper No.11.
RESEARCH ON THE RELATIONSHIP BETWEEN COMMERCIAL BANKS’ OPERATION STRUCTURE AND DEPOSIT INTEREST RATE UNDER DEPOSIT INTEREST RATE LIBERALIZATION
FENG Chuan-Qi HONG Zheng
(Institute of Chinese Financial Researches, Southwestern University of Finance and Economic)
Abstract:The opening period of China’s deposit interest rate liberalization witness the rapid transformation of banks’ operation structure.It is of great practical significance to study the effect of banks’ operation structure on deposit rate.By using data from 105 banks in China from 2011 to 2017, this paper verifies the relationship between bank operation structure and deposit interest rate.First, two types of non-interest income have opposite effects on deposit interest rate.Fee and commission income reduce deposit interest rate, while other operating income increase deposit interest rate.Second, the higher the ratio of bank deposits to liabilities, the higher the interest rate on deposits, and this effect is more evident in city commercial banks and rural commercial banks.Third, non-interest income and deposit liability have interaction.Fee and commission income and deposit liabilities mutually mitigate the effect of adjusting deposit interest rate, while other operating income and deposit liabilities aggravate the effect of adjusting deposit interest rate.Finally, the bigger the shadow banking, the higher the deposit interest rate, but this effect is weakened by the expansion of fee and commission income.With the gradual cancellation of dual-track interest rate system and further opening of financial industry, banks need to improve the deposit pricing mechanism as soon as possible and guard against interest rate risk.
Key words:banks’ operation structure; deposit interest rate; non-interest income; deposit liability; shadow banking
* 冯传奇、洪正,西南财经大学中国金融研究中心,邮政编码:611130;电子信箱:995601128@qq.com。本文得到国家社会科学基金重点项目“基于金融分权视角的地方金融控股集团研究”(17AJY029)的资助。感谢匿名评审人提出的修改建议,笔者已做了相应修改,本文文责自负。
(责任编辑:杨万东)
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