周辛祉
[提要] 商業(yè)銀行是我國(guó)現(xiàn)有金融體系的重要組成部分,對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要作用。如何對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行客觀評(píng)價(jià),早已成為學(xué)界研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。本文采用固定效應(yīng)面板隨機(jī)前沿方法,對(duì)我國(guó)A股市場(chǎng)32家上市商業(yè)銀行2013~2018年度利潤(rùn)效率進(jìn)行實(shí)證分析,以求豐富商業(yè)銀行效率相關(guān)研究,為進(jìn)一步提升商業(yè)銀行效率提供理論支持。
關(guān)鍵詞:固定效應(yīng)面板隨機(jī)前沿;個(gè)體異質(zhì)性;商業(yè)銀行效率;股份制改革
中圖分類號(hào):F832 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
收錄日期:2019年8月15日
一、研究背景
金融業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,具有為市場(chǎng)不斷提供貨幣資金支持、保障社會(huì)經(jīng)濟(jì)正常運(yùn)行的重要功能。而商業(yè)銀行作為金融體系的重要主體,一方面吸收社會(huì)資金成為自身負(fù)債;另一方面又通過(guò)發(fā)放貸款、買賣有價(jià)證券等方式對(duì)社會(huì)資金予以配置,其運(yùn)營(yíng)情況不僅直接影響到社會(huì)資源配置效率的高低,還會(huì)影響到中央銀行貨幣政策執(zhí)行的有效性。然而,在我國(guó)經(jīng)濟(jì)亟待轉(zhuǎn)型的新常態(tài)下,國(guó)內(nèi)金融改革也逐步深化,商業(yè)銀行不僅面臨利率市場(chǎng)化等政策風(fēng)險(xiǎn)的影響,也需要面對(duì)金融服務(wù)需求個(gè)性化和互聯(lián)網(wǎng)金融的挑戰(zhàn)和沖擊。我國(guó)商業(yè)銀行原有的粗放經(jīng)營(yíng)模式不僅使其為實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供資金支持的能力大打折扣,更難以滿足自身進(jìn)一步發(fā)展的需求。商業(yè)銀行迫切需要摸清自身的經(jīng)營(yíng)效率,在穩(wěn)健運(yùn)行、控制風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上思考如何優(yōu)化經(jīng)營(yíng)模式、提升經(jīng)營(yíng)效率。
二、模型設(shè)定與變量選擇
現(xiàn)有測(cè)算商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率的方法主要包括隨機(jī)前沿方法(SFA)和數(shù)據(jù)包絡(luò)方法(DEA)。由于SFA方法可將隨機(jī)因素納入模型的考察范圍,效率測(cè)算結(jié)果受異常極端值的影響較小,且可以直接采用“一步法”進(jìn)一步分析技術(shù)無(wú)效率項(xiàng)的影響因素,故本文選取SFA方法對(duì)商業(yè)銀行的利潤(rùn)效率進(jìn)行分析。綜觀國(guó)內(nèi)學(xué)界對(duì)商業(yè)銀行效率的研究,不難發(fā)現(xiàn),在采用面板隨機(jī)前沿方法的研究中,考慮了商業(yè)銀行個(gè)體異質(zhì)性的研究較為缺乏,這可能會(huì)造成個(gè)體效應(yīng)被錯(cuò)誤地包含在技術(shù)無(wú)效率項(xiàng)中,從而導(dǎo)致技術(shù)效率的測(cè)算存在偏誤。為克服這一問(wèn)題,本文選取Wang和Ho(2010)提出的固定效應(yīng)面板隨機(jī)前沿模型對(duì)各商業(yè)銀行的技術(shù)無(wú)效率項(xiàng)和個(gè)體異質(zhì)性予以區(qū)分,同時(shí)采用“一步法”直接分析技術(shù)無(wú)效率項(xiàng)的影響因素,具體的模型設(shè)定如下:
前沿生產(chǎn)函數(shù):yit=αi+xitβ+vit-uit(1)
隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng):vit:N(0,σv2)
技術(shù)無(wú)效率項(xiàng):uit=hit×ui*,ui*:N+(μ,σu2),μ≥0 (2)
無(wú)效率函數(shù):uit=f(zitδ) (3)
技術(shù)效率:TEit=exp(-uit) (4)
其中,yit和xit分別表示產(chǎn)出變量和投入變量,?琢i表示不隨時(shí)間變化的個(gè)體效應(yīng),vit是服從均值為0、方差?滓v2為正態(tài)分布的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),uit為技術(shù)無(wú)效率項(xiàng)。hit是由無(wú)效率影響因素zit所構(gòu)成的正函數(shù),ui*服從均值為?滋、方差為?滓u2的半截?cái)嗾龖B(tài)分布。技術(shù)效率TEit的取值在0到1之間,取值越接近于1表示效率越高。
本文選取的各變量如表1所示。在投入變量方面,選取員工人數(shù)代表勞動(dòng)力投入,選取凈資產(chǎn)代表資本投入。在產(chǎn)出變量方面,由于利潤(rùn)效率能夠更好地反應(yīng)商業(yè)銀行追求利潤(rùn)最大化的經(jīng)營(yíng)目標(biāo),我們將凈利潤(rùn)定義為產(chǎn)出變量。同時(shí),參考國(guó)內(nèi)已有關(guān)于商業(yè)銀行效率影響因素的研究,本文從宏觀經(jīng)濟(jì)角度和商業(yè)銀行自身角度選取無(wú)效率影響因素變量,具體包括:年度GDP增長(zhǎng)率、年度通貨膨脹率、商業(yè)銀行總資產(chǎn)收益率、資本充足率和存貸比。(表1)
由于柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)具有形式簡(jiǎn)單、估計(jì)方便等的特點(diǎn),本文將前沿生產(chǎn)函數(shù)的形式設(shè)定為柯布道格拉斯型,將投入變量和產(chǎn)出變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理,同時(shí)加入時(shí)間變量t用于捕捉技術(shù)進(jìn)步。綜上,我們可以得出最終的前沿生產(chǎn)函數(shù)和無(wú)效率函數(shù)為:
lnY=αi+β1lnLit+β2lnKit+β3t+(vit-uit) (5)
hit=δ1RGDPt+δ2INFt+δ3ROAit+δ4CARit+δ5LDRit(6)
三、實(shí)證結(jié)果與分析
本文的研究樣本為我國(guó)A股32家上市商業(yè)銀行2013~2018年度的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),其中國(guó)有商業(yè)銀行5家,股份制商業(yè)銀行8家,城市商業(yè)銀行19家。數(shù)據(jù)來(lái)源為Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。
我們首先對(duì)式(5)和式(6)進(jìn)行估計(jì),結(jié)果如表2所示。由表2可知,在前沿生產(chǎn)函數(shù)中,勞動(dòng)力投入的系數(shù)(0.0590)明顯小于資本投入的系數(shù)(0.5418),這體現(xiàn)出了商業(yè)銀行資本密集的經(jīng)營(yíng)特征,同時(shí),時(shí)間變量t的系數(shù)在1%的水平下顯著為正,說(shuō)明我國(guó)A股上市商業(yè)銀行在近年來(lái)取得了一定的技術(shù)進(jìn)步。在無(wú)效率函數(shù)方面,總資產(chǎn)收益率、存貸比的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù),說(shuō)明二者與技術(shù)無(wú)效率項(xiàng)之間具有反向變動(dòng)的關(guān)系,這意味著,這兩個(gè)變量的提高有助于利潤(rùn)效率的提升,這點(diǎn)與資本充足率恰好相反;年度GDP增長(zhǎng)率在5%的水平下顯著為負(fù),年度通貨膨脹率的系數(shù)雖不顯著但仍然為負(fù),說(shuō)明樣本商業(yè)銀行利潤(rùn)效率的變動(dòng)具有一定的順周期性。(表2)
在得出了上述結(jié)果之后,本文進(jìn)一步利用式(2)、式(3)與式(4)計(jì)算樣本商業(yè)銀行的利潤(rùn)效率,并根據(jù)平均效率值進(jìn)行排名,結(jié)果見(jiàn)表3。接著,我們按照所有制性質(zhì)將樣本商業(yè)銀行劃分為國(guó)有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行,分別計(jì)算每類商業(yè)銀行每年的平均利潤(rùn)效率,結(jié)果見(jiàn)圖1。(表3、圖1)
結(jié)合圖1與表3,不難發(fā)現(xiàn),我國(guó)A股上市商業(yè)銀行之間的利潤(rùn)效率差距較大,且總體利潤(rùn)效率偏低。樣本商業(yè)銀行的利潤(rùn)效率在2013~2018年度呈現(xiàn)出較為明顯的下降趨勢(shì),這主要是兩方面的原因造成的:其一,商業(yè)銀行未能很好地適應(yīng)經(jīng)濟(jì)新常態(tài),如前所述,商業(yè)銀行利潤(rùn)效率的變動(dòng)具有一定的順周期性,而經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的到來(lái)導(dǎo)致銀行貸款業(yè)務(wù)增長(zhǎng)受限,已經(jīng)存在的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步加劇;其二,利率市場(chǎng)化的推進(jìn)和互聯(lián)網(wǎng)金融的興起使得商業(yè)銀行原有粗放經(jīng)營(yíng)方式的弊端逐漸顯露。從銀行性質(zhì)的角度來(lái)看,我國(guó)上市商業(yè)銀行的平均利潤(rùn)效率由高到低依次為城市商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和國(guó)有商業(yè)銀行,這也在一定程度上反映出推進(jìn)國(guó)有商業(yè)銀行股份制改革的必要性。從各家商業(yè)銀行利潤(rùn)效率的排名情況來(lái)看,排名前五位的商業(yè)銀行依次為南京銀行、貴陽(yáng)銀行、紫金銀行、寧波銀行和青農(nóng)商行,均為城市商業(yè)銀行;排名后五位的商業(yè)銀行依次為農(nóng)業(yè)銀行、青島銀行、江陰銀行、華夏銀行和張家港行,其中,國(guó)有商業(yè)銀行1家,股份制商業(yè)銀行1家,城市商業(yè)銀行3家。此外,國(guó)有商業(yè)銀行中排名最靠前的是交通銀行(第14),排名最靠后的是農(nóng)業(yè)銀行(第28);股份制商業(yè)銀行中排名最靠前的是招商銀行(第6),排名最靠后的是華夏銀行(第31);城市商業(yè)銀行中排名最靠前的是南京銀行(第1),排名最靠后的是張家港行(第32)。
四、結(jié)論及建議
本文以2013~2018我國(guó)A股上市商業(yè)銀行的年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為研究樣本,運(yùn)用固定效應(yīng)面板隨機(jī)前沿方法分析了各家商業(yè)銀行的利潤(rùn)效率及其影響因素,主要研究結(jié)論為:第一,我國(guó)商業(yè)銀行的利潤(rùn)效率整體偏低,且各商業(yè)銀行之間差距較大;第二,近年來(lái),我國(guó)A股上市商業(yè)銀行的利潤(rùn)效率呈現(xiàn)出較為明顯的下降趨勢(shì),這主要是由于商業(yè)銀行未能很好地適應(yīng)經(jīng)濟(jì)新常態(tài),再加上利率市場(chǎng)化和互聯(lián)網(wǎng)金融興起的沖擊所造成的;第三,從銀行性質(zhì)的角度來(lái)看,我國(guó)上市商業(yè)銀行的平均利潤(rùn)效率由高到低依次為城市商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和國(guó)有商業(yè)銀行。
基于此,本文認(rèn)為商業(yè)銀行應(yīng)該從以下幾個(gè)方面入手,努力提高自身經(jīng)營(yíng)效率,更好地為實(shí)體經(jīng)濟(jì)服務(wù):首先,盡快適應(yīng)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)。經(jīng)濟(jì)新常態(tài)主要表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)增速放緩和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整,商業(yè)銀行應(yīng)該據(jù)此調(diào)整自身的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)規(guī)模,盡量降低經(jīng)濟(jì)新常態(tài)對(duì)經(jīng)營(yíng)效率的負(fù)面影響。其次,轉(zhuǎn)變粗放經(jīng)營(yíng)方式,合理進(jìn)行業(yè)務(wù)創(chuàng)新。隨著利率市場(chǎng)化的不斷推進(jìn),商業(yè)銀行原有依靠利差的粗放經(jīng)營(yíng)方式將不再具備可持續(xù)性,互聯(lián)網(wǎng)金融等新興業(yè)態(tài)的興起也必將對(duì)其業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)造成不小的沖擊,如何在轉(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)方式的基礎(chǔ)上進(jìn)行業(yè)務(wù)創(chuàng)新,將會(huì)是商業(yè)銀行難以回避的一大問(wèn)題。再者,加快國(guó)有商業(yè)銀行股份制改革的步伐。國(guó)有商業(yè)銀行在三種類型的商業(yè)銀行中利潤(rùn)效率最低,這充分反映出國(guó)有商業(yè)銀行的股份制改革還有很長(zhǎng)的一段路需要走,股改上市后的國(guó)有商業(yè)銀行仍需進(jìn)一步完善治理。
主要參考文獻(xiàn):
[1]Battese G.E.,Coelli T.J.A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data[J].Empirical Economics,1995.20(2).
[2]Wang,H.-J.,Ho,C.-W.Estimating fixed-effect panel stochastic frontier models by model transformation [J].Journal of Econometrics,2010.157(2).
[3]郭妍.我國(guó)商業(yè)銀行效率決定因素的理論探討與實(shí)證檢驗(yàn)[J].金融研究,2005(2).
[4]張健華,王鵬.銀行效率及其影響因素研究——基于中、外銀行業(yè)的跨國(guó)比較[J].金融研究,2011(5).
[5]鄭錄軍,曹廷求.我國(guó)商業(yè)銀行效率及其影響因素的實(shí)證分析[J].金融研究,2005(1).