開放經濟條件下我國城市商業銀行效率影響因素研究

周娟

【摘要】在金融市場逐漸實現對外開放的大背景下，我國商業銀行，尤其是城市商業銀行面臨嚴峻挑戰，提高銀行效率是其戰勝銀行業歷史格局、在激烈的競爭中取勝的關鍵。本文以城市商業銀行為研究對象，運用主成分分析法選取產出變量，然后進行DEA分析得出各銀行的效率值，最后綜合考慮各種宏微觀因素，運用面板數據模型和多元回歸模型對影響銀行效率的因素進行分析，進而為增強城市商業銀行競爭力、提高其效率提出相關建議與參考。

【關鍵詞】銀行效率 主成分分析 數據包絡分析 面板模型 多元回歸分析

銀行效率指銀行在業務活動中投入與產出或成本與收益之間的對比關系，本質上是指銀行對其資源的有效配置，是銀行市場競爭能力、投入產出能力和可持續發展能力的總稱。如今，隨著全球銀行業競爭的不斷加劇以及銀行業務的日趨綜合化，學術界研究銀行效率的重心由效率測算方法的選擇以及銀行效率狀況的評價轉向了銀行效率影響因素的探討。研究影響銀行效率的因素具有重要的理論價值和現實意義，它既可以揭示影響銀行效率的因素、方式和程度，還可以為防范銀行風險、改善銀行經營措施、提高銀行效率提供理論依據，為銀行改造提供參考性建議。而在大型商業銀行占據大部分市場份額的銀行體系大背景下，研究面臨嚴峻市場挑戰的城市商業銀行效率的影響因素更是意義重大，它可以為解決城商行內部的低效率問題提供理論參考，助其更好地分享飛速發展的國民經濟的福利。

一、文獻綜述

國外對銀行效率影響因素的研究較早，文獻很多，結論也不統一。有學者認為銀行規模正向影響銀行效率（Berger，1993[1]；Miller和Noulas，1996[2]），也有學者認為資產規模與銀行效率間存在負相關關系（Kaparakis，1994[3]），亦有人實證得出資產規模與銀行效率的相關性并不明顯。其次考察銀行資產質量、資本化程度、市場集中度、股權結構以及人力素質和教育程度等對銀行效率的影響的文獻有Berge和Mester（1997）[4]、Young等（1998）[5]、Wortheington（1998）[6]等等。

較之國外的系統研究，國內對銀行效率的研究起步較晚，最早的研究大都偏重于定性分析或財務指標的考察，直到2000年才開始出現一些以前沿分析方法為基礎的定量研究。總的來說，大部分的學者把研究對象鎖定在上市銀行，只是在具體研究中，有的將樣本視為一個整體，（周四軍等，2008[7]；熊延忠等，2009[8]；謝朝華等，2011[9]），有的將其分為國有商業銀行和股份制商業銀行進行比較分析（尹希果等，2009[10]）。當然，也有少數關于城市商業銀行影響因素的專門分析，例如，鄧美萍（2012）[11]從銀行自身因素、銀行市場結構以及宏觀環境因素三方面綜合分析了這些因素對銀行效率的靜態和動態影響；于平和張文超（2010）[12]認為產權結構和銀行規模對城商行效率的影響比較顯著；時啟亭（2011）[13]得出產權結構、人力資源、盈利能力和經營規模對城市商業銀行效率存在正向影響，不良貸款對城市商業銀行效率存在負向影響；除上述主要只考察了相關因素對總技術效率影響的文獻外，還有學者從總技術效率、純技術效率和規模效率三種效率分別考察了相關因素的影響（如柯孔林和馮宗憲，2008[14]）。

總言之，本文旨在將樣本定位在銀行效率研究少有涉及的我國城市商業銀行領域，探討日益開放的經濟環境下，中宏觀經濟背景以及銀行自身特征方面哪些變量會對城商行效率產生影響，影響程度如何。試圖為城商行提升效率、改善經營措施尋找突破口。

二、城市商業銀行效率的測算

商業銀行效率分為技術效率、純技術效率和規模效率。有效評價我國商業銀行的效率需要選取適當的測定方法，經比較分析，本文選取更貼合銀行實際的DEA方法。

（一）樣本選取

根據數據的可獲得性，本文選取我國18家城市商業銀行為研究對象，分別為鄭州銀行、濟寧銀行、焦作銀行、南昌銀行、桂林銀行、柳州銀行、威海銀行、棗莊銀行、徽商銀行、嘉興銀行、滄州銀行、寧夏銀行、上饒銀行、贛州銀行、綿陽銀行、紹興銀行、泉州銀行和東莞銀行。樣本區間為2008～2011年，數據來源于《中國金融時報》公布的年報以及相關城市商業銀行網站公布的年報。

（二）投入產出變量的選擇

對投入產出變量進行界定是測定城市商業銀行效率的關鍵。由于銀行是一個特殊的企業，關于投入產出指標的選擇也頗受學術界爭議。總的來說，投入產出指標的選取方法主要有三種：生產法、中介法和資產法。本文旨在從銀行是企業，同時又是特殊的企業這一特點出發，對生產法進行修正，選取在職員工人數、實收資本和固定資產作為投入變量，同時根據銀行所追求的“三性平衡”目標，運用主成分分析方法，將分別代表盈利性、流動性和安全性的凈資產收益率、流動比率、資本充足率和不良貸款率整合成一個總的得分，用以界定產出變量。

（三）基于DEA方法的城市商業銀行效率的測定

根據主成分分析方法篩選18家城市商業銀行2008～2011年的主成分因子，然后根據f■■=0.1+■*0.9對投入產出指標進行歸一化處理，最后通過DEA方法得出樣本各年度的技術效率、純技術效率和規模效率值。

三、城市商業銀行效率影響因素的實證分析

（一）樣本選擇

選取前文所述18家城市商業銀行作為研究對象，樣本區間為2008～2011年。全部數據來源于《中國金融時報》、中國城市統計年鑒和中國區域經濟統計年鑒。

（二）變量選取

銀行自身因素方面，主要選取銀行規模、銀行內部控制、安全穩定性、資產配置能力和員工情況五個方面的指標進行分析。其中銀行規模通過市場占有率——銀行總資產占樣本總資產的比重表示；銀行內部控制方面選取前十大股東持股比例指標；安全穩定性通過自有資本規模，即所有者權益占總資產的比重表示；資產配置能力用存貸比表示；員工情況以員工教育程度——大專及以上文化程度的員工數占員工總數之比反映。

中觀層面的影響因素，主要選取外資注入影響城市商業銀行效率的指標，此處選取城市商業銀行所在城市當年實際使用外資金額和城市經濟開放度兩個變量。其中，城市經濟開放度通過出口依存度（出口總額*美元兌人民幣匯率/GDP）和資本依存度（實際利用外資金額*美元兌人民幣匯率/全社會固定資產投資）的算術平均表示。

宏觀經濟方面，則選取樣本銀行所在城市的人均GDP進行分析。

其次，由于銀行效率值是相對整個樣本前沿銀行而言的一個相對值，所以本文將樣本銀行所在城市當年實際使用外資金額、人均GDP分別按照相應變量的樣本總額轉化為一個相對數，以期正確地反映這些因素對銀行效率的影響。

（三）模型建立和回歸結果分析

探索開放經濟條件下城市商業銀行效率的影響因素，面板模型分析將提供優于簡單時間序列線性回歸的參數估計量，因此本文欲從面板模型角度進行分析。而由于樣本數據的難以獲得性導致時間序列只包括4年，這迫使選擇面板模型時只能考察一個或兩個因素對銀行效率的影響。鑒于此，本文分別選取技術效率（Y1）、純技術效率（Y2）和規模效率（Y3）作為被解釋變量，城市經濟開放度（X1）作為唯一的被解釋變量，考察開放經濟條件對銀行效率的影響。

面板數據模型根據常數項和系數向量是否都為常數分為3種類型：混合回歸模型（都為常數）、變截距模型（系數項為常數）和變系數模型（皆非常數）。

混合模型：yit=α+xitβ+μit i=1，2，…，N；t=1，2，…，T

變截距模型：yit=αi+xitβ+μit i=1，2，…，N；t=1，2，…，T

變系數模型：yit=αi+xitβi+μit i=1，2，…，N；t=1，2，…，T

判斷究竟選用哪種模型形式，需要檢驗兩個假設：H1：β1=β2=…=βN，H2：α1=α2=…=αN，β1=β2=…=βN

接受H2則選用混合回歸模型；拒絕H2則需檢驗H1，接受H1則選用變截距模型，拒絕H1則選用變系數回歸模型。

經計算，并通過似然比進行的變截距固定效應冗余性檢驗和隨機效應相關性的Hausman檢驗可知，Y1與X1的關系最終選擇變截距隨機效應模型，Y2與X1的關系應選擇變截距隨機效應模型，Y3與X1的關系選擇混合回歸模型，且估計結果如下：

表1 技術效率、純技術效率和規模效率面板回歸結果

從表1可知，在Y1與X1的回歸關系中，解釋變量X1和回歸方程都通過了0.05置信水平下的顯著性檢驗，城市經濟開放度對我國城市商業銀行技術效率的影響程度近8%，城市經濟開放度越高，銀行技術效率反而越低；在Y2與X1的關系中，解釋變量X1和回歸方程都通過了0.1置信水平下的顯著性檢驗，城市經濟開放度對我國城市商業銀行純技術效率的影響程度近10%，城市經濟開放度越高，銀行純技術效率反而越低；而在Y3與X1的關系中，解釋變量X1和回歸方程都沒有通過顯著性檢驗。這說明城市經濟開放度對銀行總的技術效率的負相關性影響主要是城市經濟開度對銀行純技術效率，即內部管理效率產生負向影響的結果。

其次，鑒于面板模型在本文中的局限性，單獨考察開放經濟對城市商業銀行效率的影響以后，下面將運用多元線性回歸分析法綜合估計銀行內部因素、中觀因素和宏觀因素對銀行效率的影響。本文分別選取技術效率（Y1）、純技術效率（Y2）、規模效率（Y3）作為被解釋變量，以前十大股東持股比例（X2）、存貸比（X3）、員工教育程度（X4）、權益比率（X5）、市場占有率（X6）、城市人均GDP（X7）和城市實際使用外資額（X8）作為被解釋變量，城市經濟開放度（X1）作為控制變量，建立多元線性回歸模型如下：

y（n）it=β0+β1x1it+β2x2it+β3x3it+β4x4it+β5x5it+β6x6it+β7x7it+ β8x8it+εi

其中，n=1，2，3，i=1，2……18，t=2008，2009，2010，2011，βi為待估參數，εi為隨機擾動項。

本文采用Eviews6.0對Y1、Y2和Y3的影響因素分別進行最小二乘估計。

表2 技術效率多元回歸結果

從表2可知，在0.05的置信水平下，多元線性回歸模型通過了F檢驗；變量X4、X5、X6通過了t檢驗，員工教育程度（X4）、市場占有率（X6）與銀行技術效率呈負相關，自有資本規模（X5）與技術效率呈正相關，其余涉入變量沒有通過顯著性檢驗。

理論上，銀行總資產規模越大，市場占有率越高，銀行的競爭能力越大，技術效率越高；同時，員工教育程度越高，人力資源的素質越高，銀行的競爭能力越強，從而技術效率越高，顯然，這與上述回歸結果相反。因此，為探究這兩個因素對銀行技術效率是否產生“U”型影響，在上述回歸模型中分別加入X4^2和X6^2進行回歸估計。采用OLS估計得知，X4^2項沒有通過顯著性檢驗，X6^2通過了t檢驗。

X6^2的加入沒有影響X6變量的顯著性，X6和X6^2均通過了0.05置信水平下的顯著性檢驗，X4、X5的顯著性雖有所降低，但是在0.1的置信水平下，X4對技術效率的負向影響、X5對技術效率的正向影響仍是顯著的。由導數理論可知，Y1對X6的一階導數等于0時，存在拐點X6=20.66%。說明市場占有率對銀行技術效率的影響呈現“U”型結構：隨著市場占有比率的上升，銀行技術效率下降；占有率在20.66%之后，占有率越高，技術效率越高。

表3 純技術效率多元回歸結果

對純技術效率來說，從表3可知，在0.05的置信水平下，多元線性回歸模型通過了F檢驗；變量X6、X7通過了t檢驗，市場占有率、人均GDP與銀行純技術效率呈負相關；X4通過了置信水平為10%的顯著性檢驗，且與銀行純技術效率也呈負相關；其余涉入變量沒有通過顯著性檢驗。理論上，人均GDP越高，銀行業務開展將更順利，獲利空間更大，銀行的效率應更高，這與實證結果不符，因此，同樣進行是否有“U”型結構影響的探索分析，在模型中加入上述負相關影響因素的平方項，從而得知只有X6^2通過了顯著性檢驗。

從表3可知，X6^2的加入沒有影響X6變量的顯著性，X6和X6^2均通過了0.05置信水平下的顯著性檢驗，但X4、X7統計檢驗不顯著。由導數理論可知，Y2對X6的導數為0時，存在拐點X6=20.69%。說明市場占有率對銀行純技術效率的影響亦呈現“U”型結構：隨著市場占有比率的上升，銀行純技術效率下降；占有率在20.69%之后，占有率越高，純技術效率越高。

表4 規模效率多元回歸結果

注：對文中表格來說，括號內為變量的t檢驗值，***表示在1%水平下顯著，**表示在5%水平下顯著，*表示在10%水平下顯著。

對規模效率而言，無論在5%還是10%的置信水平下，只有變量x5通過了顯著性檢驗。自由資本規模越大，銀行的規模效率越高。實際上，從銀行追求三性平衡的角度來說，銀行的權益比率亦不總是越高越好，銀行在追求資金安全的同時，最終目標是追求資產的盈利能力，因此權益比率對銀行規模效率的影響也可能存在一個倒“U”型結構。在原回歸模型中加入X5^2，得知，首先隨著權益比率的上升，銀行規模效率上升；在權益比率為12.8%以后，自有資本規模越大，銀行規模效率越小。

（四）實證結論與啟示

1.無論是總的技術效率、純技術效率還是規模效率，多元回歸都得出城市經濟開放度（X1）與銀行效率呈正相關，但是統計不顯著，這說明城市經濟越開放對城市商業銀行效率的提升作用不明顯，這恰好與面板模型所得出的城市經濟開放度與銀行效率負相關的結論不相違背。一般認為，城市經濟越開放，城市的消費投資需求越大，企業對銀行的貸款需求也就越大，銀行的效率應該更高，為什么城市經濟開放度反會與銀行效率呈負向影響呢？我想，這很可能是大型商業銀行和股份制商業銀行占據了整個銀行業市場的大部分，企業與銀行的業務往來主要集中在這些銀行，從而導致城市商業銀行沒有分享到城市經濟開放、國家經濟快速發展的福利。

2.前十大股東持股比例（X2）與銀行的三種效率都呈正相關關系，且模型優化后，人均GDP（X7）和城市實際使用外資額（X8）與銀行的總的技術效率和規模效率正相關，與銀行的純技術效率負相關，但這三個影響因素在統計上都不顯著。這說明，從樣本統計來看，這三個因素對銀行的效率沒有影響。

3.原多元線性回歸模型通過二次項優化后，存貸比（X3）與銀行的三種效率都呈負相關，這說明雖然存貸比越高，銀行體系的流動性越高，資產配置能力不錯，但是銀行的效率卻不高。這可能是貸款業務比重的增加在給銀行創造利潤的同時增加了邊際成本費用和風險，在一定程度上反過來降低銀行的流動性，從而降低銀行的效率。遺憾的是，這種負相關性從樣本統計來看都不顯著。

4.模型優化后，員工教育程度（X4）越高，銀行的綜合技術效率越低。這說明樣本城市商業銀行可能在根據員工受教育程度安排工作崗位這一問題上做得不到位，人才的使用效率不高，未能做到人盡其才，人盡其用。

5.模型優化后，自有資本規模與綜合技術效率正相關，與規模效率呈倒“U”型影響。雖與純技術效率呈正向影響，但統計不顯著。這說明資本充足程度對銀行總效率的提升作用主要通過提升銀行的規模效率來反映。但是自有資本規模對規模效率的影響，也不是自有資本規模越大越好。銀行除要考慮其安全穩定性外，最終目標是追求盈利性，因此，自有資本規模在一定范圍內是越大越有利于規模效率的提高，但超過這個閥值就將產生反向影響。

6.城市商業銀行的市場占有率（X6）與銀行綜合技術效率和純技術效率都呈“U”型結構影響。市場占有率在21%之前，占有率越高，技術效率和純技術效率越低；占有率超過21%以后，占有率越高，技術效率和純技術效率隨之越高。

四、相關建議

（一）加大對城市商業銀行的政策扶持

由于歷史的原因，城市商業銀行在大型商業銀行和股份制商業銀行的夾縫中生存和發展，如今以其強勁的發展勢頭影響著整個銀行業。在大型商業銀行和股份制商業銀行占據較大市場份額的大背景下，政府應加大對城市商業銀行的政策扶持，加大企業與城市商業銀行的業務往來，提高其效率，助其更好地從快速發展的國民經濟這個大蛋糕中分享福利。

（二）加強銀行三性平衡的有效管理

從資產配置方面來看，我國城市商業銀行普遍存在存款利用率不足，信貸業務比重過高等問題，這些都可能阻礙銀行整體效率的提升，因此，銀行應當在保持貸款業務的創立條件下，適當控制其比重，使得存貸比合理分配化，盡量維持流動性與盈利性之間的相對平衡。

從自有資本規模來看，雖權益比率意味著得到客戶更多的信任和認可，意味著更強的抗風險能力和更大的發展潛力，但是注重銀行安全穩定的同時，還得注意銀行系統的流動性和盈利性，適當提高存貸比，使有限的資源得到合理的配置和利用，提高銀行整體的盈利水平。

（三）充分發揮人力資源優勢

人才是城市商業銀行的核心競爭力，人才資源的素質越高，銀行的競爭力就越強，銀行的效率也就越高。因此，我國城市商業銀行應當著力提高人力資源素質，根據員工的受教育程度合理安排崗位，以最大限度地發揮人力資源對效率的提升作用。

（四）擴大銀行資產規模

從實證結果可知，銀行資產規模越大，市場占有率越高，其對銀行效率的影響呈現一個先降低后上升的過程。因此，我國城市商業銀行應當努力擴大其在整個銀行業中的資產規模，使其突破某個確定的閥值，充分顯現其對銀行綜合效率的提升作用。

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