不良貸款約束下商業(yè)銀行經(jīng)營效率分析

祝福云等

[提要] 本文運(yùn)用非期望產(chǎn)出的SBM模型測(cè)算2010～2016年15家上市商業(yè)銀行不良貸款約束下的經(jīng)營效率，并與未考慮不良貸款約束的情況下得到的商業(yè)銀行經(jīng)營效率作對(duì)比分析。結(jié)果表明：在不良貸款約束下的商業(yè)銀行效率低于不考慮不良貸款的效率；我國商業(yè)銀行效率值呈先下降后上升的趨勢(shì)；國有控股商業(yè)銀行由于機(jī)構(gòu)及人員數(shù)量龐大、固定資產(chǎn)和人力資本投入冗余，其效率值落后于股份制商業(yè)銀行，因此在進(jìn)行商業(yè)銀行效率測(cè)算時(shí)考慮不良貸款是很有必要的。

關(guān)鍵詞：不良貸款；商業(yè)銀行效率；SBM模型

中圖分類號(hào)：F832.33 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收錄日期：2018年7月10日

一、引言

在各國的金融機(jī)構(gòu)體系中，商業(yè)銀行處于特別重要的主體地位。商業(yè)銀行作為一種多投入、多產(chǎn)出的金融中介機(jī)構(gòu)，效率是其綜合競(jìng)爭(zhēng)力的體現(xiàn)。我國商業(yè)銀行要想在逐步開放的金融市場(chǎng)中繼續(xù)生存發(fā)展，就必須不斷追求較高的經(jīng)營效率來保證在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)性。因此，不斷探索改進(jìn)商業(yè)銀行經(jīng)營效率的測(cè)算方法和分析影響商業(yè)銀行經(jīng)營效率的因素就成了急需解決的問題。

商業(yè)銀行是一個(gè)盈利性組織，它的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)利潤最大化。但若商業(yè)銀行一味地追求高利潤的增長，就會(huì)不可避免的給銀行經(jīng)營的流動(dòng)性、安全性帶來威脅。所以，安全性是商業(yè)銀行經(jīng)營活動(dòng)中首先要考慮的一個(gè)問題。只有在安全性有保證的前提下，銀行才可能去追求最大利潤。商業(yè)銀行要想完全避免風(fēng)險(xiǎn)是不可能的，不良貸款率對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營的安全性有著重要的意義。中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)發(fā)布的2017年第三季度主要監(jiān)管數(shù)據(jù)顯示，2017年三季度末，我國商業(yè)銀行不良貸款余額1.67萬億元，較上季末增加346億元；商業(yè)銀行不良貸款率1.74%，與上季末持平。行業(yè)內(nèi)部分化加劇、不良貸款規(guī)模增長壓力等問題仍然存在，未來的不良貸款增長率仍將承受來自多個(gè)方面的壓力。我國居高不下的不良貸款率將影響到商業(yè)銀行經(jīng)營管理的安全性與效率。因此，對(duì)于研究我國商業(yè)銀行在不良貸款約束下的經(jīng)營效率就顯得越發(fā)重要。以此為背景，本文將在不良貸款的約束下，測(cè)算我國商業(yè)銀行的經(jīng)營效率。

二、文獻(xiàn)回顧

關(guān)于銀行績效的研究由來已久，早期的評(píng)測(cè)主要運(yùn)用財(cái)務(wù)指標(biāo)分析法，如比率分析法：首先從商業(yè)銀行同一期財(cái)務(wù)報(bào)表上獲取所需要項(xiàng)目的相關(guān)數(shù)據(jù)，再將其相互比較并求出相關(guān)比率，此法是用來評(píng)判商業(yè)銀行目前和歷史經(jīng)營狀況的一種方法，是效率分析最基本的工具。20世紀(jì)80年代之后，國際上關(guān)于銀行經(jīng)營效率的分析方法逐漸由財(cái)務(wù)指標(biāo)分析法轉(zhuǎn)向前沿效率分析法。前沿效率分析法是一種從技術(shù)角度來研究多投入、多產(chǎn)出對(duì)象經(jīng)營效率的重要方法。其目標(biāo)函數(shù)具有以最小投入取得最大產(chǎn)出的特點(diǎn)。通過給定投入產(chǎn)出的數(shù)值，確定所有可能的投入產(chǎn)出外部邊界，通過這些邊界形成的生產(chǎn)前沿面，并利用決策單元與前沿面之間的距離來表示其效率值。那些處于前沿面的商業(yè)銀行就是能夠以最小投入獲得最大產(chǎn)出的對(duì)象。前沿效率分析法分為參數(shù)方法和非參數(shù)方法。二者的區(qū)別在于是否需要構(gòu)建生產(chǎn)函數(shù)。非參數(shù)法具有可以測(cè)算多產(chǎn)出多投入的生產(chǎn)過程而不用假定其具體的生產(chǎn)函數(shù)形式的優(yōu)點(diǎn)。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是最主要的一種非參數(shù)分析法。是由Charnes和Cooper等人基于Farrell（1957）的效率測(cè)度思想提出的。具有不需要假定具體生產(chǎn)函數(shù)形式、可以對(duì)生產(chǎn)率進(jìn)行分解等優(yōu)點(diǎn)。最早被Sherman和Gold（1985）運(yùn)用到測(cè)度商業(yè)銀行效率上。楊寶臣等（1999）在國內(nèi)最早將DEA方法用于測(cè)度商業(yè)銀行經(jīng)營效率。傳統(tǒng)DEA方法測(cè)度商業(yè)銀行經(jīng)營效率時(shí)存在投入產(chǎn)出松弛現(xiàn)象。為解決這一問題，Tone（2001）提出了一個(gè)非徑向、非角度的基于投入松弛測(cè)度的模型，即SBM模型。

上述學(xué)者在使用DEA方法測(cè)度商業(yè)銀行經(jīng)營效率時(shí)都忽略了不良貸款對(duì)于銀行效率的影響，只關(guān)注貸款數(shù)量而忽略了貸款質(zhì)量，因此會(huì)造成測(cè)度銀行效率結(jié)果不準(zhǔn)確。為此，業(yè)界開始關(guān)注不良貸款對(duì)于商業(yè)銀行效率的影響。張建華（2003）、遲國泰（2006）等人在考慮不良貸款約束的前提下測(cè)算了我國商業(yè)銀行的效率，選取不良貸款率表示銀行經(jīng)營過程中產(chǎn)出的質(zhì)量，彌補(bǔ)了以前研究忽略貸款質(zhì)量差異的不足。并采用4大國有商業(yè)銀行樣本、另外14家國有銀行和股份制銀行的混合樣本兩種情況，分別測(cè)算出了各家銀行經(jīng)營效率值，比較了不同資本結(jié)構(gòu)銀行間的效率值。王兵、朱寧（2011）運(yùn)用SBM方法和Luenberger生產(chǎn)率方法測(cè)算了2003～2009年我國11家上市商業(yè)銀行在不良貸款約束下的效率和全要素生產(chǎn)率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國股份制商業(yè)銀行的效率高于國有商業(yè)銀行，非利息收入和不良貸款是銀行無效率的主要來源。譚政勛、庹明軒（2016）利用SBM模型測(cè)算了考慮不良貸款非期望產(chǎn)出下我國商業(yè)銀行的效率，并利用截尾回歸方法分析資本充足率對(duì)效率的影響。提出忽視不良貸款會(huì)明顯高估銀行效率；資本充足率與銀行效率之間存在倒U形關(guān)系。當(dāng)資本充足率過低或過高時(shí)，都不利于商業(yè)銀行效率的提升，只有當(dāng)資本充足率處在一個(gè)恰當(dāng)適中的水平時(shí)，銀行才能取得較優(yōu)的效率值水平。張進(jìn)銘等（2012）運(yùn)用超效率DEA模型測(cè)算了我國商業(yè)銀行在不良貸款約束下的經(jīng)營效率，進(jìn)行了不變規(guī)模報(bào)酬假設(shè)下銀行間的效率水平對(duì)比以及國有商業(yè)銀行與其他商業(yè)銀行之間效率值的對(duì)比分析，指出2008年全球金融危機(jī)對(duì)我國商業(yè)銀行效率的顯著影響。

基于此，本文嘗試將“壞”產(chǎn)出——不良貸款納入商業(yè)銀行效率測(cè)度的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系中，采用Tone基于投入松弛測(cè)度的SBM模型來測(cè)算效率，并且把不考慮不良貸款的效率測(cè)算結(jié)果與原結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，測(cè)度不考慮不良貸款時(shí)對(duì)商業(yè)銀行效率的高估水平。

三、研究方法

本文將對(duì)我國商業(yè)銀行經(jīng)營效率進(jìn)行測(cè)算。依據(jù)王兵、朱寧（2011）在Tone（2001）的基礎(chǔ)上提出的SBM模型，本文將我國15家上市商業(yè)銀行作為可進(jìn)行投入產(chǎn)出生產(chǎn)的決策單元，構(gòu)建測(cè)算銀行效率的SBM-Undesirable模型：假定有K個(gè)商業(yè)銀行，即k個(gè)決策單元DMUk（k=1，2，…，n），每個(gè)決策單元的投入數(shù)量為N、正產(chǎn)出數(shù)量為M，副產(chǎn)出數(shù)量為L（本文為不良貸款）。對(duì)某個(gè)決策單元DMUk，投入向量為xk，正產(chǎn)出向量為yk，副產(chǎn)出要素向量為zk。每家商業(yè)銀行的投入和產(chǎn)出可表示為（xk，t，yk，t，zk，t），其中t=1，2，…，T代表時(shí)期；而k=1，…，K，代表銀行。其規(guī)模報(bào)酬不變的生產(chǎn)可能性集合為：

P={（xt，yt，zt）|？姿ktxknt≤xnt，？坌n；？姿ktykmt≥ymt，？坌m；？姿ktzklt≤zlt，？坌l(wèi)} （1）

式（1）中，？姿kt表示每個(gè)橫截面觀測(cè)值的權(quán)重。如果加入約束條件？姿kt=1，？姿≥0，？坌k，則意味著此時(shí)前沿面表示的是VRS假設(shè)，即考慮了諸如外部性、非完全競(jìng)爭(zhēng)等因素而導(dǎo)致的非最優(yōu)規(guī)模運(yùn)營狀態(tài)。若所有銀行都能在最優(yōu)規(guī)模下運(yùn)營，則僅用CRS假設(shè)來構(gòu)建前沿面。

按照Fukuyama等（2009）設(shè)定的模型，SBM方向性距離函數(shù)被定義如下：

vt=（xt，ykt，zkt，gx，gy，gz）

=

s.t.？姿ktxknt+skntz=xknt，？坌n；？姿ktykmt-skmty

=ykmt，？坌m；？姿ktzklt+slmtz=zklt，？坌l(wèi)；

？姿kt=1，？姿kt≥0，？坌k；skntx≥0，？坌n；skmty≥0，？坌m；slmtz≥0，？坌l(wèi) （2）

式（2）中，vt表示VRS模型下方向性距離函數(shù)，若去掉權(quán)重變量和為1的條件，ct則為CRS模型下方向性距離函數(shù)。xkt、ykt、zkt代表每家銀行k的投入產(chǎn)出向量，xknt、yknt、zknt為對(duì)應(yīng)因素。其中，gx、gy、gz分別代表投入壓縮、正產(chǎn)出擴(kuò)張和副產(chǎn)出壓縮的方向向量，skntx、skmty、slmtz分別代表第k家銀行的投入冗余量、正產(chǎn)出不足量、副產(chǎn)出超出量，即松弛變量，？姿kt為權(quán)重。只有當(dāng)松弛變量為零時(shí)，其觀測(cè)點(diǎn)才是最優(yōu)。松弛變量越大，代表的投入冗余量、正產(chǎn)出不足量和副產(chǎn)出過度量就越大。

四、指標(biāo)選取與實(shí)證結(jié)果分析

本文研究的目的是測(cè)算我國上市銀行在不良貸款約束下的經(jīng)營效率，因此選用我國15家上市商業(yè)銀行作為研究對(duì)象，包括中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、中國建設(shè)銀行等4家國有商業(yè)銀行，以及交通銀行、浦發(fā)銀行、招商銀行、民生銀行、光大銀行、中信銀行、興業(yè)銀行、平安銀行、華夏銀行、寧波銀行、南京銀行等11家股份制商業(yè)銀行。研究時(shí)間跨度為2010～2016年。數(shù)據(jù)主要來源于各商業(yè)銀行歷年年度報(bào)告。

（一）測(cè)算效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)。商業(yè)銀行投入產(chǎn)出指標(biāo)一般有四種選取方法：生產(chǎn)法、中介法、用戶成本法、增值法。一般以生產(chǎn)法和中介法較多，這兩種方法各有利弊，本文以生產(chǎn)法為主，結(jié)合中介法來選取以下指標(biāo)：

1、投入指標(biāo)：吸收存款、固定資產(chǎn)凈值、員工人數(shù)、營業(yè)支出。其中，吸收存款包括單位存款（企業(yè)、事業(yè)單位、機(jī)關(guān)、社會(huì)團(tuán)體等）、個(gè)人存款、信用卡存款、特種存款、轉(zhuǎn)貸款資金和財(cái)政性存款等。固定資產(chǎn)凈值即為物質(zhì)資本投入，員工人數(shù)為人力資本投入，營業(yè)支出由營業(yè)稅金及附加業(yè)務(wù)、管理費(fèi)、其余業(yè)務(wù)成本加總而成。

2、產(chǎn)出指標(biāo)：本文產(chǎn)出指標(biāo)構(gòu)建了兩個(gè)不同的產(chǎn)出指標(biāo)組合，分別為：（1）好產(chǎn)出為稅前利潤、貸款和墊款總額；（2）好產(chǎn)出為稅前利潤、貸款和墊款總額，壞產(chǎn)出為不良貸款額。

選擇以上不同產(chǎn)出指標(biāo)組合，目的在于考察不良貸款對(duì)銀行效率的影響?？梢酝茰y(cè)，產(chǎn)出組合（1）所測(cè)算的效率值高于產(chǎn)出組合（2）所測(cè)算的效率值，可能采用產(chǎn)出組合（1）來測(cè)算會(huì)高估商業(yè)銀行經(jīng)營效率，而采用產(chǎn)出組合（2）能較準(zhǔn)確地測(cè)算商業(yè)銀行經(jīng)營效率。

（二）實(shí)證結(jié)果分析。為了對(duì)我國商業(yè)銀行經(jīng)營績效進(jìn)行考察，以下將對(duì)銀行效率進(jìn)行分析。各投入產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析如表1所示。（表1）

采用SBM方法對(duì)2010～2016年15家上市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到產(chǎn)出組合為（1）時(shí)，即不考慮不良貸款時(shí)的效率值以及差異狀況的變動(dòng)情況，并對(duì)7年的均值進(jìn)行排名。本文所使用的軟件為MAXDEA2.3，具體結(jié)果如表2所示?？梢钥闯?，我國15家上市商業(yè)銀行中，總體效率平均值為1.0709。其中，光大銀行、華夏銀行、民生銀行、農(nóng)業(yè)銀行和招商銀行表現(xiàn)較差，而其他商業(yè)銀行均展示出生產(chǎn)有效率。從效率變化的趨勢(shì)上看，我國商業(yè)銀行的效率表現(xiàn)為先下降后上升的特點(diǎn)，其中轉(zhuǎn)折點(diǎn)在2012年。2008年美國次貸危機(jī)爆發(fā)，進(jìn)而引發(fā)了全球性的金融危機(jī)。隨著全球金融危機(jī)的逐步蔓延，我國實(shí)體企業(yè)受到較大影響，部分企業(yè)，尤其是中小企業(yè)的經(jīng)營難以為繼，信用風(fēng)險(xiǎn)加劇，導(dǎo)致商業(yè)銀行出現(xiàn)大量不良資產(chǎn)，盈利水平大幅下降，給銀行的可持續(xù)發(fā)展帶來較大威脅，使得2010～2012年銀行效率呈明顯下降趨勢(shì)。（表2）

在2010～2016年銀行效率的綜合排名中，平安銀行、工商銀行、浦發(fā)銀行分別位列前三位，而農(nóng)業(yè)銀行、招商銀行、民生銀行的效率值較差。如果進(jìn)一步將研究對(duì)象分為國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行來比較，國有商業(yè)銀行的效率均值為1.0329，而股份制商業(yè)銀行的效率均值為1.0804。國有商業(yè)銀行的效率值低于股份制商業(yè)銀行。這說明，我國國有商業(yè)銀行并沒有因?yàn)閲斜尘皟?yōu)勢(shì)帶來的龐大資產(chǎn)規(guī)模而帶來更高的產(chǎn)出和績效，相反卻因?yàn)橘Y產(chǎn)規(guī)模龐大、人員冗余等原因而導(dǎo)致效率值低于股份制商業(yè)銀行，說明我國國有商業(yè)銀行在效率方面還有很大的提升空間。

為了驗(yàn)證不良貸款這一“壞”產(chǎn)出對(duì)商業(yè)銀行效率的影響，本文將產(chǎn)出組合換成（2），即考慮不良貸款因素，此時(shí)測(cè)算出的銀行效率如表2所示。

結(jié)果顯示，在投入和正產(chǎn)出相同的情況下，產(chǎn)出組合（2）所測(cè)算的商業(yè)銀行效率值低于產(chǎn)出組合（1）時(shí)所測(cè)算的效率值。即不考慮不良貸款這個(gè)負(fù)產(chǎn)出的話，會(huì)高估銀行效率；從歷年變動(dòng)趨勢(shì)方面來看，與前者變動(dòng)趨勢(shì)基本一致。從各商業(yè)銀行的效率值排名變動(dòng)情況來看，平安銀行排名變動(dòng)情況的差異最為明顯，在考慮不良貸款之后，其經(jīng)營效率從第一位下滑至第八位，其原因在于從2012年開始，平安銀行不良貸款額大幅上升，2012年報(bào)告期末不良貸款余額6，866億元人民幣，較2011年末大幅增長108.36%。從2012年起，國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增速由高速轉(zhuǎn)為中高速發(fā)展，長三角等地區(qū)中小實(shí)體企業(yè)經(jīng)營受到較大影響，信用風(fēng)險(xiǎn)加劇，償債能力大幅下降，導(dǎo)致平安銀行不良貸款率大幅上升。

再從總體來看，我國上市商業(yè)銀行應(yīng)優(yōu)化不良資產(chǎn)預(yù)警機(jī)制和處置機(jī)制，主動(dòng)提高風(fēng)險(xiǎn)管理水平。（表3）

五、結(jié)論

由于貸款質(zhì)量會(huì)明顯影響到商業(yè)銀行的測(cè)算，使得所測(cè)效率值與真實(shí)值產(chǎn)生偏差，所以本文選取了不良貸款作為“壞”產(chǎn)出，運(yùn)用SBM模型科學(xué)測(cè)算了2010～2016年15家上市商業(yè)銀行的效率，并對(duì)最終結(jié)果做出分析，比較了不考慮不良貸款時(shí)銀行效率與考慮不良貸款時(shí)銀行效率的差異。比較了大型國有商業(yè)銀行與股份制商業(yè)銀行的效率差異。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：

（一）在不考慮不良貸款的影響下，平安銀行所得效率平均值最高，而中國農(nóng)業(yè)銀行效率平均值最低。從商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)方面來看，大型國有商業(yè)銀行效率值低于股份制商業(yè)銀行，原因在于人員數(shù)量龐大、固定資產(chǎn)冗余。

（二）受2008年全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)影響，2010～2016年我國上市商業(yè)銀行效率變化趨勢(shì)為先下降后上升，其中2012年時(shí)效率值到達(dá)最低點(diǎn)，原因在于2013年起，貨幣政策總體上較前幾年適當(dāng)放松助于銀行擴(kuò)大信貸投放，且資產(chǎn)質(zhì)量更穩(wěn)定。

（三）因?yàn)榇嬖诓涣假J款的約束，傳統(tǒng)只關(guān)注貸款金額而忽視貸款質(zhì)量的效率測(cè)算方法會(huì)顯著高估商業(yè)銀行經(jīng)營效率。其中，由于受中小實(shí)體企業(yè)經(jīng)營受到較大影響，信用風(fēng)險(xiǎn)加劇，償債能力大幅下降的影響，導(dǎo)致平安銀行不良貸款率大幅上升，其效率值大幅下降，而其他商業(yè)銀行排名并未發(fā)生明顯變化。

根據(jù)以上結(jié)論，給出以下啟示：（1）國有商業(yè)銀行要加大經(jīng)營效率的研究與提升力度。根據(jù)以上分析結(jié)果，國有商業(yè)銀行應(yīng)減少經(jīng)營機(jī)構(gòu)數(shù)量，精簡(jiǎn)冗余在職人員，大力提高現(xiàn)有固定資產(chǎn)和人力資本投入效率，減少生產(chǎn)投入方面的費(fèi)用支出；（2）我國商業(yè)銀行需要完善現(xiàn)行資產(chǎn)質(zhì)量分類和考核辦法，規(guī)范現(xiàn)行信貸資產(chǎn)質(zhì)量分類和考核辦法，不斷完善風(fēng)險(xiǎn)管理指標(biāo)體系，減低不良貸款率，從而保證商業(yè)銀行的健康發(fā)展。

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