【区域经济发展对城市商业银行经营业绩的影响实证分析6600字（论文）】

区域经济发展对城市商业银行经营业绩的影响实证分析目录TOC\o"1-2"\h\u31449区域经济发展对城市商业银行经营业绩的影响实证分析 124063摘要 111992一、绪论 28671二、国内外文献综述 223238三、研究设计 329194（一）样本来源 316004（二）指标选取 322961（三）数据来源 48204（四）面板模型的设定 430793四、实证研究 521714（一）单位根检验 56633（二）协整检验 523361（三）维数检验 517230（四）Hausman检验 611547（五）结果分析 622343五、结论 731163参考文献 826723附录 1012175区域经济发展对城市商业银行经营业绩的影响研究实证数据 10摘要在银行业金融机构里，城市商业银行也是其中一个很重要的成员。而且城市商业银行一直坚持着很明确的定位，主要是以服务地方经济、小微企业以及城乡居民为主。所以通过这些年来的努力，城市商业银行的实力得到了很明显的增加，为地方经济的发展做出了许多贡献。本文利用全国50家城市商业银行2014-2020年间的数据来进行实证分析，运用固定效应模型来研究区域经济发展对城市商业银行经营业绩的影响。文章中选取城市商业银行经营业绩中的净利润作为被解释变量，以地区生产总值、地区人口总数、银行总资产为解释变量，运用面板数据对其相关性进行研究。最后得出结论，区域经济与城商行的经营业绩呈正相关关系，地区总人口数、银行总资产也会对城商行的经营产生不同程度的影响。关键词城市商业银行、区域经济发展、固定效应模型一、绪论经济的发展给城市商业银行带来了许多发展的机遇，但是随着我国政策体制的不断完善，部分城市商业银行由于受到当地政府以及地域的限制，无法全面发展，从而导致了其发展速度较慢，经营业绩也不乐观。目前，研究经济与金融两者间的关系的学者越来越多，而城市商业银行又是金融机构中十分重要的一员，是众多学者们感兴趣的研究对象。对于研究地方经济与城市商业银行两者间的关系的学者们，很大一部分的学者都是以具体的某个地方的城商行为例子，然后再运用时间序列数据来对其进行研究，但是因为地方不同，经济发展也会存在一定的差异，所以研究一个地方的城市商业银行与该地方的经济发展情况所得到的结果是不具有普遍性适用性的。因此本文基于数据的可得性，运用全国的城市商业银行来进行研究，建立面板数据，从宏观层面来分析地方经济与城市商业银行的关系，得到的结论更具有普遍性，以为城商行网点的布局提供参考。二、国内外文献综述国内研究城商行与地区经济发展关系的学者也有不少，如霍磊（2020）运用固定效应模型，结合河南省的城商行情况，主要看的是贷款规模、存款规模、存贷比率，然后通过了解当地银行集中起来对经济增长的影响，最后通过实际的验证和研究得出了相关的结论，就是河南省城商行的信贷规模和地方经济之间存在一定的相关关系。除了以某个地区为例进行研究外，国内以全国为例子对城商行与地区经济发展研究的文献较少，但仍有一些学者纵观全国，以全国的城商行为例进行研究。王凯利、曹佳佳（2020）随机选取9家位于不同城市、不同经济发展水平的城商行进行实证研究，研究出来的结果就是城商行的经营业绩确实与其所在地区的经济存在着一定的相关性。国外关于区域经济发展状况对城市商业银行经营业绩的影响研究要比国内的早，WalidMensi（2020）的研究对象是伊斯兰国家，研究结果表明伊斯兰国家的银行业发展与经济的发展之间没有特别明显的关系。Cheng&Degryse（2010）利用九年的数据对中国27个省份的城商行进行研究，银行业的发展比不是银行的金融机构对当地的经济影响更大。这说明银行业在地方来说，其对地方经济发展的贡献是比其他的金融机构来说是更大的。通过对国内文献的梳理，可以发现国内关于地方经济发展水平与城市商业银行经营业绩的文献中，大部分的学者得出城商行的信贷规模、存贷款占比、税收以及资产规模可以促进地方经济的发展。所以不仅城商行要提高自身的经营业绩，地方也要大力发展经济，只有这样地方与当地的金融机构才能协调发展，互利共赢。三、研究设计（一）样本来源本文基于数据的可得性，通过全国134家城市商业银行的官方网站查看2014—2020年的信息披露，选取了50家城市商业银行作为样本，具体如下表：表150家城市商业银行区域分布区域省份城商行数量东部地区上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、上海银行、江苏银行、苏州银行、杭州银行、宁波银行、温州银行、嘉兴银行、金华银行、台州银行、厦门银行、青岛银行、潍坊银行、烟台银行、日照银行、广州银行、珠海华润银行、东莞银行、17中部地区河北、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南河北银行、承德银行、保定银行、邢台银行、晋商银行、徽商银行、九江银行、赣州银行、郑州银行、洛阳银行、汉口银行、长沙银行12西部地区内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、新疆、内蒙古银行、广西北部湾银行、桂林银行、重庆银行、泸州银行、乐山市银行、贵阳银行、富滇银行、西安银行、兰州银行、青海银行、乌鲁木齐银行、12东北部地区北京、天津、辽宁、吉林、黑龙江、北京银行、天津银行、盛京银行、葫芦岛银行、大连银行、丹东银行、营口银行、吉林银行、哈尔滨银行9由表1可知，50家城市商业银行一共分布在了28个省份，其覆盖面比较广，因此该样本能够作为研究的基础。（二）指标选取1.被解释变量衡量银行经营绩效的指标有很多，为了准确的研究区域经济发展对城市商业银行经营业绩的影响，本文以各城市商业银行的净利润（netprofit）作为被解释变量。2.解释变量国内生产总值（gdp）：GDP常被认为是衡量一个国家或地区经济发展状况的最佳指标，它是所有常住单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值超过同期投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，及所有常住单位的增加值之和。因此本文选择各城市商业银行所在地区的GDP作为其中的一个解释变量。总人口数（totalpopulation）：总人口数可以衡量一个地区的规模和人口数量大小，因此本文选取地区的总人口数作为第二个指标去研究一个地区的人口数量是否会对城市商业银行的经营绩效产生影响。银行总资产（totalassets）：本文选取的第三个变量是银行的总资产，总资产可以衡量一个银行经营规模的大小以及资产的大小。因此本文以银行的总资产作为第三个变量进行研究，去探讨银行总资产是否会对其经营业绩产生影响。（三）数据来源本文选取的数据为城商行的净利润、城商行所在地区的生产总值、城商行所在地区的总人口数城和城商行的总资产，基于数据的可得性以及完整性，本文选取的数据范围为2014年-2020年，所选取的数据来源于国家统计局、《中国商业银行统计年鉴》、Wind数据库以及各城商行的年报。（四）面板模型的设定本文选取50家2014-2020年数据较为齐全的城商行进行研究，运用面板数据对其进行分析，研究区域经济发展对城商行经营业绩的影响。为了避免模型出现伪回归，本文通过EVIEWS对数据的平稳性进行了检验。本文的面板模型的设定如下：lnnpfi,tQUOTElnnpfi,t=QUOTEβ0β0+β1lngdpi,tQUOTEβ1lngdpi,t+QUOTEβ2lnttpi,tβ2lnttpi,t+QUOTEβ3lnttai,tβ3lnttai,t+i=1,2,327,28t=20122017,2018QUOTElnnpfitlnnpfit表示某地区在某时间的城商行净利润，QUOTEβ0β0表示常数项，QUOTElngdpi,tlngdpi,t表示某地区在某段时间的地区生产总值，QUOTElnttpi,tlnttpi,t表示地区的人口总数量，QUOTElnttai,tlnttai,t表示城商行的总资产数量，QUOTEεi,tεi,t表示随机误差项。四、实证研究（一）单位根检验本文通过EVIEWS对变量进行单位根检验，经过一阶差分后各变量均平稳，下列是各变量的单位根检验结果：表2单位根检验结果变量t-StatisticLLC是否平稳lnnpf161.441*-10.8963*平稳lngdp161.831*-46.8567*平稳lnttp186.559*-239.395*平稳lntta135.965*-19.4648*平稳注：***，**，*分别代表1%、5%、10%的显著水平由表2可以看出，lnnpf、lngdp、lnttp、lntta在1%的显著水平下均平稳，说明数据具有平稳性。（二）协整检验运用Kao检验和Pedroni检验两种协整检验方法进行检验，检验结果表明均存在长期均衡的协整关系，检验结果如下：表3协整检验结果检验方法statisticp-value结论Kao检验-5.5029630.0000协整Pedroni检验-5.6458360.0000协整-13.127660.0000协整-16.324790.0000协整由表3的检验结果可知，原假设为变量间不存在协整关系，但根据kao检验和Pedroni检验结果的P值可知，均不接受原假设，即各变量之间均存在长期均衡的协整关系。（三）维数检验表4维数检验结果EffectsTestStatisticd.f.Prob.Cross-sectionF6.363052(49,291)0.0000Cross-sectionChi-square254.8685693490.0000PeriodF1.431730(6,291)0.2022PeriodChi-square10.18250560.1172Cross-Section/PeriodF6.764866(55,291)0.0000Cross-Section/PeriodChi-square288.243803550.0000由表4可知，若上述检验均不拒绝原假设，则可以建立混合面板模型，然而上述检验中，Cross-sectionF为原假设，表示模型是一个个体Pool模型，即个体没有固定效应也没有随机效应，时点是一个固定效应模型。而Cross-sectionChi-square则为备选假设，表示个体和时点都是固定效应模型。PeriodF表示个体是固定效应模型，时点是pool模型，即没有固定效应也没有随机效应，PeriodChi-square表示个体和时点都是固定效应模型。Cross-Section/PeriodF表示两者相结合既有固定效应又有随机效应，Cross-Section/PeriodChi-square表示个体和时点都是固定效应模型。表4中P值在5%显著水平下拒绝原假设，则表明接受备选假设，所以个体和时点都是变化的。（四）Hausman检验通过维数检验确定是个体变化还是时点变化之后，还要经过Hausman检验确定选择何种面板数据模型，下表是Hausman检验的结果：表5Hausman检验结果TestSummaryStatisticChi-Sq.d.f.Prob.面板数据模型选择Periodrandom22.33810930.0001时点固定效应模型Cross-sectionrandom53.7440130.0000个体固定效应模型根据表5可知，Periodrandom原假设为时点是随机效应模型，Cross-sectionrandom原假设为随机效应模型，但检验结果的P值在1%的显著水平下均拒绝原假设，所以应该选择固定效应模型。（五）结果分析表6模型回归结果变量lngdp6.6546[5.1081]**lnttp1.5461[0.1319]lntta0.0059[17.3558]*C8.1651[7.2163]*R20.9588F-statistic116.7594Prob(F-statistic)0.0000注：***，**，*分别代表1%、5%、10%的显著水平，表格两类数值分别表示系数和T统计值。根据表6可以得到模型回归方程式，如下：QUOTElnnpfi,tlnnpfi,t=8.1651+QUOTE6.6546lngdpi,t6.6546lngdpi,t+QUOTE1.5461lnttpi,t1.5461lnttpi,t+QUOTE0.0059lnttai,t0.0059lnttai,t+QUOTEεi,tε其中i=1,2,……28,t=2012……2017,2018从实证的结果来看,方程的拟合优度为0.9588，拟合优度值接近于1，且模型回归通过F检验，说明模型具有较好的解释作用。根据模型回归的结果，地区生产总值与城市商业银行经营业绩有显著的正相关关系，地区生产总值每变化一个单位，城商行的利润就会变化6.6546个单位，这说明地区生产总值的变化会影响城市商业银行的经营业绩；地区人口总数与城商行的经营业绩无显著相关性，这说明地区总人口数并不会对城市商业银行的经营业绩产生影响；银行总资产与城商行的经营业绩有显著的正相关关系，银行总资产每变化一个单位，其经营利润就会变化0.0059个单位，说明银行总资产会对城商行的经营业绩产生正向的影响。五、结论本文通过实证研究得出地区生产总值与城市商业银行经营业绩呈正相关关系，经济是一个国家或地区发展与进步的衡量标志，所以经济水平的高低将会影响着一个地区的方方面面，也会给当地的金融机构或者其他的产业造成有利或者不利的影响。因此，发展经济是一个国家或地区的中心任务，只有经济发展起来了，人们生活水平才会得到改善，消费水平也会随着提高。实证结果还表明，地区总人口数与城商行的经营业绩无显著相关关系，说明一个地区的人口规模的大小对城商行的经营业绩并无影响。因此，无论一个地区的人口数量是多或是少，都不一定影响该地区的金融业发展。此外，研究结果还表明银行资产规模的大小会影响到城商行的业绩，所以城商行应该积极发展各项业务，增加自身的资产，努力提高营业收入。参考文献[1]霍磊.河南省城市商业银行对地方经济增长影响的实证研究[D].河南财经政法大学,2020.[2]王铁梅,王中华.城商行经营绩效与地方经济发展的实证研究——以桂林银行为例[J].市场论坛,2014(02):59-61.[3]张凯.我国城市商业银行与地方经济发展关系研究——以徽商银行为例[J].郑州航空工业管理学院学报,2012,30(04):141-144.[4]王凯利,曹佳佳.浅析城市经济发展水平与城商行经营业绩关系[J].科技经济导刊,2020,28(11):216.[5]陈董平.城商行跨区域经营对银行绩效影响的实证研究[D].苏州大学,2020.[6]宋爱华.我国商业银行效率区域差异的实证分析[J].统计与决策,2019,35(20):157-160.[7]胡汝琪.城市商业银行与地方经济发展协同关系分析[D].广东财经大学,2019.[8]梁小龙.中国城市商业银行与地方经济发展关系研究——以哈尔滨银行为例[J].北方经贸,2011,(09):94-96.[9]JaneOntita,GodfreyMuigaiKinyua.RoleofStakeholderManagementonFirmPerformance:AnEmpiricalAnalysisofCommercialBanksinNairobiCityCounty,Kenya[J].JournalofBusinessandEconomicDevelopment,2020,5(1).[10]VictorSHIH,QiZHANG,MingxingLIU.ComparingtheperformanceofChinesebanks:Aprincipalcomponentapproach[J].ChinaEconomicReview,2006,18(1).

附录区域经济发展对城市商业银行经营业绩的影响研究实证数据时间Y净利润（亿元）X1GDP（亿元）X2总人口数（万人）X3银行总资产（亿元）北京银行2014116.700017879.4206911199.689262015134.500019800.81211513367.642016156.200021330.83215215244.372017168.830023685.7217118449.092018179.230025669392019188.820028014.94217123298.052020201.370030319.98215425728.65天津银行201426.366812893.914133016.25627201534.3495144420.114724043.50112201644.289615726.9315174788.59079201749.320016538.215475656.67731201845.180017885.415626573.10107201939.430018595.415577019300018809.6415606593.39903河北银行201412.12704500.211005.33122167574913.66951.81522.67603201617.76905170.271024.931821.61056201722.40365440.5988965.12226.38595201826.41655927.731078.463104.27119201927.17006177.031087.993367.62603202020.21676082.6181095.163422.52671承德银行20145.1074181.9213376.92251.197420155.8071272.0917378.15332.089720167.8463342.55380.74425.389720178.4025358.7278382.35625.50527620188.84224385.7411383.3905.62706620199.6373465.4537356.51120.67969720208.92401376.09357.891260.729824保定银行20141.87512720.91135.1426208.59620152.01972906.381141.63303.715620164.10223035.21196.6367.294620174.10223000.341155.24531.658420186.34403117.47591081.7679816.732320199.29153132.43121169.051006.2914202010.01363589.78851173.14942.0936邢台银行20143.12921532.06718.8618273.295820155.05561577.75721.69335.689820165.53481646.94772.9418.792920174.67941764.7323729.44437.624320184.50951932.3346788.3967771.866520195.12652090.6243735.16902.717320204.10381947.58737.44927.4387晋商银行201410.09832366.3011365.841045.58891201513.29342502.0759367.951317.85965201610.31122572.1208369.741435.27554201710.84002780.0811367.391572.4263201810.32002955.6045370.251734201912.30003382.1819437.972069202013.14003884.4778442.142272内蒙古银行20148.490615880.62490610.7803320158.684116916.52498653.0951720168.090317770.22505835.607320174.512017831.5125111067.7367620184.485718632.5725201186.4122620195.224416103.225291299.8249120205.426317289.225341395.13591盛京银行201435.09346602.5865724.793132.41579201548.88806768.1194727.113554.32167201654.23847098.7051730.845033.70514201762.23837272.3051730.47016.285201868.78295546.4734.49054.82647201975.74145865829.41030626156292.3981831.69854.3294葫芦岛银行20142.2650719.33280263.3272720153.3060775.1279.9361.9917420164.2738721.6280.7416.862320174.8954720.2280.1464.0057120185.6679647.4280.5592.1342820196.2809717.9277673.7301420206.6983812.7841276.4025908.14888大连银行201417.50207002.83590.32568.00388201523.17357650.8591.42840.342320164.77397655.6594.32590.9996720171.28547731.6593.62443.59569201810.35296810.1998595.63055.6778201918.15257363.9594.93819.62639202016.31247668.4823595.20574185.7309丹东银行20144.42391015.37240.5297.051720155.91161107.3239.6374.986720166.10061022.6239.5417.760620174.2930984.9238.1636.591620187.2693751.2237.9723.737520193.5994787235.2792.820620203.5113816.7389234.1164848.9154营口银行20148.78971381.18235.1633.4252820159.95351513.1232.5713.4370920161.03651546.1233.3816.3696520177.77861513.8232.61051.3965120186.10101156.2232.81268.2922220196.31281270.5231.81564.1661320205.82701346.7208231.43021604.18519吉林银行201421.59774426.2756.90372207.5726201525.16134964.7752.672622.37329201626.99945342.4754.552837.832201725.86305592.2386753.83575.33626201823.25435986.42753.44316.81063201929.36986530748.93925.50073202011.57147175.7117751.33618.5152哈尔滨银行201428.71464550.2993.512700.902201533.71095017995.23221.754201638.40775340.1987.33436.416201745.10005751.2961.44448.513201849.62006101.6962.15390.162201953.09006257.21092.95642.552202055.74006300.51085.86155.885上海银行201475.174320558.9823808169.03953201593.599422264.0624159777.224132016113.997124068.2242611874.521972017130.431425659404872018143.250628183.51242017553.711022019153.367930632.99241818077.669382020180.678432679.87242420277.72399江苏银行201470.35757306.54638.486502.37905201581.99368199.49643.097636.52173201686.99128956.05648.7210383.0905201795.05009861.56653.412903.333362018106.370010503.02662.7915982.924462019120.160011715.1833.517705.509862020132.630012820.4843.6219258.23214苏州银行201413.833312207.81647.81284.2026201515.596113191.33653.81609.8911201617.061513994.42661.12013.1952201717.975614761.36667.01242281.2215201819.874315748.58678.22604501917319.51691.06822841144418597.47703.5493110.8578杭州银行201435.57827833.62700.523249.8447201537.98868398.58706.63401.8856201635.11359206.16715.764185.41235201737.052110050.21723.555453209311313.727367201.25216201945.503712603.36946.88329.7513202054.120813509.15980.69210.56104宁波银行201440.68146601.21577.713735.36589201548.47277164.51580.14621.88029201656.34137610.28583.85541.12618201765.66998003.61586.67164.64653201878.22748686.49590.968850.20411201993.55729842.06596.930710320.424422020112.206410745.46602.956811164.23355温州银行20145.48193669.18800.21833.331420157.04994024.5008807.21040.597920166.46034303.05813.71262.8263120178.12584618.1811.21560.66812201810.28555101.56818.222013.4596720199.02245411.59824.552241.1193120205.10106006.1616828.74492277.82452嘉兴银行20143.92032914.4344.52332.1773220153.00993163.05345.93379.02950220161.20093352.6348.14407.33454220172.14103517.81349.48500.58162820188.12583862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