随着市场经济改革步伐的加快,我国利率市场化改革应稳步推进。2012年7月6日央行宣布将金融机构存款利率浮动区间的上限调整为基准利率的1.1倍,这一调整突破了长期以来存款利率较为严格的管制。2013年7月20日起央行决定取消金融机构贷款利率0.7倍的下限,全面放开金融机构贷款利率管制,由金融机构根据商业原则自主确定贷款利率水平。银行拥有自主的贷款定价权和一定的存款定价权,其定价行为直接决定净息差水平。净息差是指是净利息收入占生息资产的比重,受到平均运营成本,储备资产的机会成本,业务多元化程度等因素的影响。一直以来,我国银行的净息差主要依赖于央行管制下的存贷差,长期的利率管制导致其定价能力偏低。随着利率市场化的逐步推进,有必要研究银行净息差的决定因素。应当指出,银行资产规模不同,其组织结构,网点覆盖率,贷款对象等存在差异,并最终导致大银行和小银行定价行为存在差异。本文的研究是基于中国78家银行2007-2011年的平衡面板数据,在Ho and Saunders1981年提出的代理商模型以及之后学者的拓展模型,引入货币政策变量,采用传统的面板回归模型和面板平滑转换回归模型研究我国银行净息差的影响因素。首先对全样本数据进行实证分析,结果表明影响我国银行净息差的主要因素是平均运营成本,信用风险,储备资产的机会成本,业务多元化程度和法定存款准备金率。其次假设银行资产规模会导致贷款定价策略存在差异。本文根据银行资产规模将银行划分为大银行和小银行,并分别用相应的实证模型进行回归分析。研究结果表明大银行净息差对平均运营成本的敏感性高于小银行,同时大银行净息差不受储备资产机会成本和法定存款准备金率的影响。相反的小银行的净息差与储备资产的机会成本和法定存款准备金率均显著正相关。这说明不同规模银行贷款定价行为存在差异,体现为净息差解释变量回归系数不同,且这种变改变是离散的,跳跃式的变化。上述分析方法假设两个样本中解释变量对净息差的影响均是线性的,只是在划分标准处出现结构性突变,而在实际经济中,这种系数的变化往往是平滑转换的。为了更好的描述数据特征,本文运用面板平滑转换回归模型,根据样本数据中资产规模的信息进行内生分组,将不同规模银行划分为不同体制,通过考察不同体制中回归系数的平滑转换,来研究衡量净息差影响因素呈现出的非线性特征。结论表明平均运营成本,管理效率,业务多元化程度,法定存款准备金率和储备资产的机会成本对银行净息差的影响均呈现出非线性的特征。具体表现为随着资产规模的增加,净息差对平均运营成本的敏感性逐渐增加,而对储备资产的机会成本、法定存款准备金率的敏感性逐渐减弱。此外银行资产规模越小,业务多元化程度对净息差的影响越明显。本文首次在净息差影响因素的分析中引入面板平滑转换回归模型,通过分析资产规模变化时,基本变量回归系数的非线性变化,考察不同规模银行的定价行为差异,并提出相应的政策性建议。本文共有四部分组成,第一部分是介绍,主要内容是研究背景以及研究意义,并回顾净息差以及面板平滑转换回归模型应用的文献,之后介绍本文的主要研究内容以及创新和不足之处。第二部分是基于面板回归的贷款定价差异分析。主要内容包括固定效应模型的介绍,变量选取,数据描述,最后根据先验信息将样本划分为不同规模,并通过比较不同规模银行解释变量回归系数的差异分析不同规模银行的贷款定价差异。第三部分基于面板平滑转换回归模型的贷款定价差异分析,考察回归系数随资产变化而呈现的非线性特征。第四部分是结论以及政策建议。