商業銀行功能再造的國際比較研究

杜欣欣

（貴州師范大學，貴陽 550001)

1 銀行的風險、規模和多元化：理論假說

1.1 銀行多元化的理論模型

國內外學術界和金融界對銀行功能再造還沒有達成統一的認識，但銀行功能再造的內涵界定是金融轉型的邏輯起點，而金融轉型在數據上主要體現為收入來源的多元化，所以有必要討論如何合理的度量銀行多元化。為此，本文采取一組包括多元化指數、風險調整回報、銀行整體風險和一些控制變量的金融機構的綜合指標來度量銀行功能再造。

在其他條件不變的情況下，非利息收入增加將提高銀行盈利，但它的產品組合、可變和固定投入，以及融資結構也將發生變化。為了構建銀行多元化指數，本文參考Vincenzo Chiorazzo等（2008）的辦法把利息和非利息收入視作銀行營業收入中完全獨立的兩部分。首先，我們考慮以下變量：凈利息收入（NET），等于利息收入減去利息支出；凈非利息收入（NII），等于手續費及傭金收入減去手續費及傭金支出加金融交易凈溢利（虧損）加上其他凈非利息收入。

分別用NETs和NIIs表示NET和NII在營業收入（NET+NII）中的比重

并用它們來計算收益專業化的赫芬達爾-赫希曼指數（Herfindahl-Hirschman Index）為 (NETs2+NIIs2)，反之，參考 Stiroh&Rumble(2006)，Vincenzo Chiorazzo 等（2008）的方法，收入多元化指數為：

假設NETs和NIIs為正值約束條件下，收入多元化指數取值為0.0～0.5。它等于零時多樣化達到最低限度，即當凈營業收入完全源于凈利息收入或非利息收入，它等于0.5時，銀行收入達到完全多元化水平。

因此，如果理論推測的商業銀行多元化經營對績效具有正效應，商業銀行應表現出較高的主營業務利潤率。多元化戰略使得商業銀行涉及更多的業務領域，增加了商業銀行業務的復雜性，從而增加了管理的難度，降低了商業銀行的經營效率。由此，本文提出以下假設：

1.2 本文的理論假說之一：商業銀行的風險調整績效與多元化程度正相關

這個假說基于兩個基本判斷：第一，商業銀行通過多元化經營可以使投入的成本在不同的金融服務或金融產品中分攤，產生范圍經濟并降低單位成本。那么進行多元化經營的商業銀行將具有較低的業務成本。第二，我國商業銀行多元化經營出發點是追求新的利潤增長點。因此，商業銀行多元化經營所進入的業務領域的利潤率可能較高。

1.3 本文的理論假說之二：實施多元化經營的商業銀行較之前的風險狀況存在差異

根據目前理論界和實業界的普遍共識，商業銀行的多元化經營可能可以分散非系統性風險，然而，將業務擴展到新的領域，不僅可能帶來新的風險因素，也有可能將風險傳染到原來的業務領域。因此，很難判斷多元化經營對商業銀行風險影響的方向性，故提出這個不帶方向性的假設。

2 計量模型及估算

2.1 計量模型的設定

基于上文的分析，本文對構建的Panel Data模型如下：

銀行風險調整績效=f(多元化程度;風險狀況;銀行規模;資本充足率;凈利息收益率;非利息支出;其他因素)

2.2 變量的度量

（1）銀行多元化程度

根據上文提到的銀行多元化指數的度量方法，本文對我國商業銀行的多元化指數變化情況進行了分析，如圖1所示。

從圖1中可以看出，我國商業銀行的多元化指數一直在0.15～0.25的區間波動，與美國、日本等發達國家相比（見表1），我國商業銀行的多元化指數（0.187）的均值低于美國（0.222）和日本（0.284），這進一步說明我國商業銀行的多元化程度仍然具有一定的發展空間。

（2）銀行整體風險

對銀行所面臨的風險集總，衡量商業銀行破產風險的方法最早由Hannan和Hanweck（1988）提出。之后大量的文獻采取破產風險Z值來度量銀行所面臨的整體風險。由于破產風險是企業風險的重要方面，是其他風險的綜合結果，因此該方法能夠代表風險集總結果。該方法將銀行的破產風險定義為虧損超過所有者權益的概率，或者說是利潤下滑到何種程度才能導致銀行破產，即：

表1 多元化指數的國際比較表

σ為標準差，表示資產收益率的波動性。下標i表示第i家銀行，t表示年份。Z值被稱為破產風險度，Z值越高，破產風險越低。根據Z值的計算公式可以看出，銀行系統的風險由資產收益率、資產資本率和資產收益率的波動幅度3個因素決定。具體來看，銀行的利潤和資本越大，其風險最小；ROA波動越大，商業銀行的風險越大，也就是說，如果銀行利潤波動劇烈，即使利潤和資本值高，也不能說明其面臨的風險小。

如圖2，美國商業銀行的破產風險Z值一直處于相對較高的位置，說明美國商業銀行的破產風險持續保持較低的狀態；日本商業銀行的破產風險Z值在樣本期前半段較為平穩，在2008～2010年間呈現波動態勢，英國商業銀行和中國商業銀行的破產風險Z值今年來一直處于上升態勢，其中中國商業銀行的破產風險Z值上升明顯，說明我國商業銀行所面臨的整體風險狀況穩步下降。

圖2 1999～2012年中、美、日、英四國商業銀行破產Z值圖

（3）風險調整績效

傳統上通常使用資產回報率（ROE）對銀行盈利能力進行度量。本文所采用的風險調整后的收益率可以同時對收益與風險加以考慮，能夠排除風險因素對績效評估的不利影響。本文沿襲 Stiroh（2004），Vincenzo Chiorazzo等（2008）的方法，運用夏普比率計算銀行業績指標，為了對平均資產回報率進行風險調整，將它的波動性衡量度量風險大小，本文計算了樣本期內它的標準差。本文將風險調整績效定義為當年的平均權益回報率和它的標準差的比值，公式如下：

其中SHROAEi，t表示銀行i在t年的風險調整績效，ROAEi，t表示銀行i在t年的平均權益回報率，σROEi表示銀行i的績效的波動性，也表示銀行i的風險。

圖3（左）可以看出1999～2012年間美國商業銀行的風險調整績效平均在3左右波動，日本和英國商業銀行的風險調整績效也處于相對較高的水平，從圖3（右）中反觀我國的商業銀行風險調整績效仍然處于相對較低的水平。

圖3 1999～2012年中、美、日、英四國商業銀行風險調整績效圖

（4）其他變量

除多元化狀況外，銀行規模、盈利能力以及風險承擔行為在一定程度上也會影響銀行的穩定性。因此，本文選取了以下控制變量：（1）銀行規模，本文用銀行總資產的對數來度量銀行的規模，用LNASSETS表示。在實證中，本文還引入了總資產對數的平方，以探尋在規模與風險調整績效之間可能存在的非線性關系。（2）資本充足率，反映了銀行抵御風險的能力，用CAR表示，其反映商業銀行在存款人和債權人的資產遭受損失時，該銀行能以自有資本承擔損失的程度。銀行抵御風險的能力越強，越有能力獲得更高的風險調整收益。（3）貸款撥備率，反映商業銀行撥備計提水平和業績真實性，用RESL表示，貸款撥備率為貸款損失準備與各項貸款余額之比。此項比率應越低越好，反應損失較小利潤越高；比率越高說明風險越大，損失越大利潤越小。（4）凈利息收益率，反映銀行的利息業務盈利能力，用NIM表示，等于(利息收人一利息支出)/總資產。本文主要是考察其對風險調整績效的影響。（5）資產結構，反映金融中介的貸款策略，用LOAN表示，等于貸款/資產。資產結構的較高的水平說明銀行更多的依靠利息收入。因此，這個變量上的系數應該是負的。（6）人員規模，反映了商業銀行員工的創造利潤能力，用HP表示，等于員工人數/凈利，該指標的上升代表著銀行創造利潤的效率變低，而該指標的下降則意味著銀行創造利潤的效率變高。（7）人事成本率，反映人事成本的變化情況，用HE表示，等于員工人數/人事費用，由于人事費用指標不可得，人事費用占非利息費用中的大部分，因此本文采用非利息費用替代人事費用。該指標的上升代表人事成本的降低，該指標的下降說明人事成本增大。（8）成本收入比，是衡量銀行盈利能力的指標，用COI表示，等于營業費用/營業收入，反映銀行每一單位的收入需要支出多少成本，該比率越低，說明銀行單位收入的成本支出越低，銀行獲取收入的能力越強。（9）資本資產比率，反映銀行承擔風險的能力，用ETA表示。等于銀行自有資本占總資產的比重，該比率越高，其抵御風險的能力越高，存款人的利益更有保障。但該指標難以考量銀行資產的結構與銀行風險的大小之間的關系。（10）不良貸款率，是評價金融機構信貸資產安全狀況的指標，用NPLS表示，等于（次級類貸款+可疑類貸款+損失類貸款）／各項貸款，反映了銀行信用風險的大小。

2.3 估算的基準模型的設定

根據上面定義的變量，建立如下面板回歸模型，來研究功能再造和銀行整體風險的關系：

表2 各國商業銀行原始數據樣本的描述性統計量

其中，下標i表示第i家銀行，t表示第t期。

2.4 數據來源

本文的所有數據來源于BankScope數據庫和銀行年報，剔除了異常值和數據損失，選取了1999～2012年數據較為完整的4097家美國的商業銀行，1999～2012年數據較為完整的546家日本的商業銀行，2000～2012年數據較為完整的153家中國商業銀行，共計4796家商業銀行非平衡的面板數據。樣本代表性方面，我國的153家商業銀行包括了大型商業銀行（5家），股份制商業銀行（11家），城市商業銀行（90家）和農村商業銀行及農村合作銀行（19家），其中包含了上市銀行和非上市銀行，從資產負債結構來看，截至2012年底，樣本銀行總資產占所有銀行類金融機構總資產的75%。因此，本文的樣本選擇具有較高的代表性。

從表2可以看出，中國銀行業的多元化程度小于美、日等發達國家，所以銀行整體經營狀況很大程度上收到傳統業務影響；中國銀行業雖然近年來在利潤上的捷報頻傳，但風險調整績效仍然落后于美、日等發達國家，所以銀行亟待功能再造；中國銀行業在全面風險管理方面存在較大的提升空間，整體風險狀況大于美、日兩國。

3 基準模型估算結果和分析

根據中、美、日三國銀行樣本的面板數據，采用Eviews6.0分別進行回歸分析，可以獲得我國商業銀行功能再造與風險調整績效相關關系的實證結果。通過對變量的協方差檢驗和Hausman檢驗。本文分別中、美、日構建風險調整績效的固定效應模型其回歸結果如表3所示。

從模型一來看，權益比率（EA）在三個國家的全部樣本中與風險調整收益負向相關，這說明充實資本金和降低杠桿率可以提高銀行的風險經營能力。

在模型三中，為了避免了NIIS對DIV可能的共線性，以及ETA對SHROA可能的共線性后，三個國家模型擬合度良好，美國的銀行多元化指數和美國全部樣本銀行的風險調整績效正向相關，且在1%的置信水平上顯著；日本的銀行多元化指數和日本全部樣本銀行風險調整績效負向相關，且在1%的置信水平上顯著；中國的銀行多元化指數和中國全部樣本銀行的風險調整績效正向相關，且在5%的置信水平上顯著。這說明商業銀行的多元化程度對風險調整績效確實存在明顯的影響，但并不是簡單的線性關系，銀行的多元化水平雖然可能帶來了一定的風險隱患，但是卻在更大程度上提高了銀行營運能力，改善了銀行的盈利能力。DIV在中美兩個模型為正且高度顯著，在日本的模型中為負也顯著。這說明多元化的功能再造對于在中美兩國對于銀行的風險調整績效有著正向的影響，這與Smith et al.(2003)對歐洲銀行業的研究結果相一致，但日本的多元化卻對銀行的風險調整績效有負向的作用，這與Stiroh and Rumble(2006)and Stiroh(2004)的研究結果一致，這些不同是由于中、美、日三國之間顯著的結構和監管的差異造成的。這種差異首先體現在銀行規模的不同上。但銀行規模如何影響收入多樣化與風險調整績效的關系？規模經濟以及能在信息和通信技術更多的投資，這也意味著大型銀行能夠更好經營以費用為基礎的業務。新技術的使用，使銀行在邊際成本非常低的情況下銷售附加產品。這些優勢可以彌補在信息和通信技術投資方面的成本增長。

表3 以風險調整績效為被解釋變量的實證結果

為了考察整體風險Z與風險調整績效的關系，從模型1～5，Z值與三個國家的銀行風險調整績效都呈現正相關關系并且高度顯著，這充分說明了在不同的國家間，降低總體風險是提高風險調整績效的有效手段。但NPLS在6個模型中均不顯著，說明單獨依靠控制信用風險對商業銀行的風險調整績效沒有明顯效用，這更進一步的說明了全面風險管理的重要性和迫切性。

表4 以總體風險為被解釋變量的實證結果

從模型1～5，LNASSETS的平方在中國和美國的模型中均表現為負值，并且顯著，這說明本文的假說二在中美兩國的銀行體系內是成立的，風險調整績效與銀行規模之間存在倒U型的關系，在一定的規模之下，風險調整績效會隨著規模的增加而增加，但一旦過了適度的范圍，規模經濟和范圍經濟就會失效，造成風險調整績效的下降。

通過以上以整體風險為被解釋變量的模型分析，首先DIV與Z值在三個國家都是高度相關的，但在中國，多元化的提升明顯增加了整體風險，美國的數據則表明美國商業銀行的多元化降低了整體風險，日本銀行業的多元化略微增加了整體風險，因此，中國銀行的這種表現可能是由于近年來大量的表內資產表外化造成的，而不是出于功能再造而帶來的多元化程度的加深。

為了驗證風險調整績效對整體風險Z辯證關系，從模型1～4，風險調整績效與三個國家銀行的Z值都呈現正相關關系并且高度顯著，這充分說明了在不同的國家間，取得較高的風險調整績效成果是進一步降低整體風險的重要保障。

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