商業銀行固定資產投入模式變革出路何在

葉邦銀 吳雨亮

【摘 要】 黨的十九大報告中指出，中國特色社會主義已經進入新時代，固定資產作為商業銀行重要支撐性資產，其投入模式也應順應行業發展趨勢加以變革。對2010—2017年國有商業銀行固定資產與其業績指標間的關系進行研究，結果顯示2014—2017年銀行固定資產規模與業績相關性趨弱，傳統固定資產投入效用正在降低。行業競爭模式的改變、宏觀政策調整正在削弱存量固定資產吸存以及生息能力，致使固定資產與銀行業績相關性下降。新形勢下，固定資產投入模式應匹配銀行新金融技術應用、服務質量提升以及輕型化變革的需求。

【關鍵詞】 商業銀行; 固定資產投入; 存貸款規模; 銀行業績

【中圖分類號】 F832.1? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2019）21-0140-05

一、固定資產投入模式變革需求的形成

（一）商業銀行行業環境變化

隨著供給側改革深入推進、新技術與金融的融合，商業銀行的發展呈現出新的特點，銀行的盈利能力、盈利模式、市場地位均受到影響，致使行業經營環境的不確定性增加。外部市場的不確定性加劇了行業系統風險，2018年2月5日財政部印發了《國有金融企業集中采購管理暫行規定》，取消金融業集中采購需向主管財政部門報備、報告、審核等環節，財政部“放權”增加了金融企業采購決策的靈活性，便于其應對資產采購環節的風險，發揮集中采購的價格與效率優勢。新時代背景下，商業銀行所面臨的社會環境、競爭環境和戰略布局都在發生深刻變化。供給側結構性改革要求銀行進行“輕型化”變革，正在逐步優化我國銀行業的結構[1]。從競爭環境來看，新的金融技術催生了大批互聯網金融企業，導致銀行業跨界競爭日趨常態化，加劇了行業競爭[2]，但第三方支付等技術的興起同時也給傳統銀行支付方式的變革以及銀行中間業務的發展等帶來了新的機遇[3]。從戰略布局來看，商業銀行不僅要適應利率市場化帶來的利潤增速放緩，而且要把人工智能的開發與中間業務規模的提升作為新時代背景下銀行戰略布局選擇[4]。新時代在給銀行業帶來機遇的同時，也使銀行外部經營環境日趨復雜，新形勢下商業銀行固定資產投資的精準度和前瞻性有待加強，固定資產投入模式變革需考慮其效率及效益[5]。

（二）成本壓力倒逼固定資產投入模式轉型

固定資產作為銀行高效運轉、正常履職的重要物質基礎，其一般價值較高、種類較多[6]，目前學界一般認為固定資產投入與銀行營業收入[7]、銀行EVA[8]等銀行業績關鍵指標呈正相關，但固定資產投資比率與銀行業績呈現明顯負相關[9]。從其對銀行業績的影響來看，Lee[10]發現銀行固定資產與代理成本呈現負相關，銀行固定資產的合理投入可以降低代理成本，從而促使銀行業績提升。劉懷珍[11]指出固定資產占比越低，資金使用效率越高，對固定資產的合理采購與配置可以降低銀行運營成本。李碩等[12]認為，固定資產占商業銀行非信貸資產較大部分，合理投入固定資產能提升銀行經濟效益，增加銀行核心價值。綜上，固定資產合理配置有利于提升銀行業績，但目前其投資效率正在下降，投入模式亟需變革。

同時，商業銀行固定資產作為非信貸資產，其配置模式尚未得到應有的重視[13]，導致部分銀行固定資產管理意識淡薄，固定資產利用效率低[14]。新形勢下，銀行經營思維、業務模式和內外部經營環境都處于變革期[15]，固定資產作為銀行發揮職能作用的載體，其投入模式應與行業發展趨勢相匹配[16]。具體來說，利率市場化對中國商業銀行利差收入產生了顯著的負面影響[17]，銀行利潤增速近年來不斷下降;金融科技的發展在降低銀行營業成本的同時，也帶來行業內部負面網絡競爭效應（Negative Network Competition Effects），銀行同業競爭的陣地正在逐步轉向互聯網，這降低了銀行原有固定資產如ATM機等對銀行業績的貢獻，成本壓力與新的競爭模式正在倒逼銀行固定資產投入模式轉型[18]。

國內相關文獻對于新形勢下銀行業變革方向的研究主要著眼于行業整體，常潔[19]2013年結合2008年金融危機與信息技術的發展分析了銀行固定資產投入的下一步趨勢與重點，但其研究時間較早，政策環境也與目前有所不同，此外國內文獻對于固定資產投入在目前行業環境變化情況下模式變革方向尚鮮有研究，本文結合目前行業趨勢，對新形勢下銀行固定資產投入模式的改革提出對策與建議。

二、案例分析與驗證

（一） 研究方法與數據來源

美國經濟學家喬根森提出的新古典投資理論引入邊際分析法研究企業資產投入行為，該理論認為企業總是不斷重新審視和評價投資項目，追求最優的邊際收益，以達到最優的資本存量，實現利潤最大化。因此，本文通過計算銀行投入固定資產對營業收入增加的影響程度，即回歸分析中的可決系數R2，來評價銀行存量固定資產投入的效率。可決系數越大，表明固定資產與銀行業績指標的關系越密切，其投入的固定資產對銀行營業收入增加的影響能力越強，反之則其投資效率越低。據此，本文通過計算歷年銀行固定資產與其業績相關指標的可決系數，分析銀行業固定資產的投入效率變化，結合新時代行業背景對其固定資產投入模式變革提出相應建議。由于本文逐個研究單一解釋變量與被解釋變量之間的關系，宜選用一元線性回歸模型，故一元線性回歸模型設計如下：

Yi=α+βXi+μi? （1）

其中，Yi為被解釋變量，即本文選取的銀行業績相關指標;Xi為解釋變量，即各行固定資產，α、β為回歸方程的參數，μi為隨機擾動項。

本文選取銀行吸收存款規模、發放貸款規模[20-21]，以及營業收入[22]作為衡量銀行業績的指標;選取2010—2017年中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行和中國交通銀行2010—2017年財務報告提供的固定資產數額反映其固定資產規模。鑒于各銀行年報中固定資產下設二級科目不盡相同，其中中國農業銀行、中國銀行和中國建設銀行把在建工程計入固定資產，而在建工程一般未實際參與運營，其增減對營業收入影響較小，為統一數據口徑，本文收集數據時將在建工程從這三家銀行列報固定資產數額中剔除。

綜上，以固定資產FA作為解釋變量，客戶存款CD、客戶貸款BL以及營業收入OR作為被解釋變量，以可決系數R2以及Adjusted R2反映固定資產與其他項目相關性，探析其相關性逐年變化情況。為消除數據中可能存在的異方差現象，對FA、CD、BL以及OR進行以e為底的對數變換，得到的數值以LFA、LCD、LBL、LOR表示。調整后各銀行固定資產數據見表1。

（二）模型應用與回歸分析

以2010年數據相關性分析為例，建立固定資產與銀行存貸款以及營業收入回歸方程模型，同時進行穩健性檢驗：

LCD2010=α1+β1LFA2010+μ1? （2）

LBL2010=α2+β2LFA2010+μ2? （3）

LOR2010=α3+β3LFA2010+μ3? （4）

利用Stata軟件進行回歸分析，結果如下：

LCD2010=6.858+0.8LFA2010? ? （5）

其中R2=0.797，Adj.R2=0.729，SIG=0.042，通過F檢驗與T檢驗;

LBL2010=8.047+0.654LFA2010? （6）

其中R2=0.806，Adj.R2=0.741，SIG=0.039，通過F檢驗與T檢驗;

LOR2010=3.976+0.758LFA2010? （7）

其中R2=0.783，Adj.R2=0.711，SIG=0.046，通過F檢驗與T檢驗。

以同樣方法分析2011—2017年數據，結果匯總于表2—表4。

（三）固定資產與銀行客戶存款相關性變化

存款吸收業務是商業銀行的基礎性業務，吸存能力的提高可以為銀行帶來必需的資產基礎，推動其他業務發展，保障總體經濟效益。表2顯示，2010—2014年固定資產規模與客戶存款的相關性不斷增加，直至2014年其可決系數為0.93，呈現顯著的正相關;2014—2017年相關性大幅下降。2017年SIG為0.293，未通過顯著性檢驗，回歸結果不能很好地代表真實情況，2016年SIG為0.123，但鑒于回歸檢驗為雙尾檢驗，可以認為回歸結果尚有一定參考性，因此相關性分析基于2010—2016年結果。

2010—2014年數據表明，固定資產的規模與銀行吸存能力一直保持較強的相關性。如果忽略地區性差異，銀行投入更多的固定資產，設置更多網點以及配套設備，意味著其可以更好地發揮實體銀行特有的線上線下聯動效應，同時展現其資本實力，降低儲蓄存款的風險，形成“存款優勢”，這也是商業銀行最傳統的吸存手法。

但2014—2016年，銀行固定資產與客戶存款相關性開始減弱，至2016年末，固定資產與客戶存款調整后可決系數下降至0.471，統計學上相關性已不顯著，傳統吸存手法對提升存款總量的影響力度下降。2014年，互聯網金融成為金融圈的熱點，阿里巴巴的“余額寶”規模達到5 741億元，成為中國最大的貨幣基金，各種P2P網貸發展迅猛。與國有商業銀行相比，這些新興互聯網金融企業受央行管控力度小，且其在提供高效金融服務的同時，不需承擔龐大的固定資產維護費用以及相應的人員薪酬，通過提供更高的存款利率搶奪社會資本，降低了客戶對實體網點的需求。

（四）固定資產與銀行客戶貸款相關性變化

客戶貸款作為銀行資本生息的主要來源，是衡量銀行業績的重要指標。通過回歸分析可以發現，2016年各行固定資產與客戶貸款的的可決系數為0.68，調整后可決系數為0.573，呈現較弱的相關性。表3顯示，2014年之前固定資產投資與客戶貸款相關性逐年遞增。但同樣從2014年開始，固定資產投入與客戶貸款的相關性開始大幅下降，表明2014—2017年增量固定資產邊際效益不斷降低，固定資產對銀行業績變化的解釋能力趨弱。鑒于客戶貸款是銀行產生息差的主要“商品”，也是目前國內銀行業收入與利潤的主要來源，其相關性趨弱原因也應結合固定資產與營業收入關系進行分析。

（五）固定資產與銀行營業收入相關性變化

國內銀行營業收入主要表現為利息收入，中國工商銀行利息收入占營業收入71.1%，交通銀行占65%，中國銀行占70%，營業收入是反映銀行業績最直接的指標。固定資產作為銀行運營的支持性資產，通過影響銀行整體業務流程對營業收入產生影響。2017年固定資產與營業收入的回歸方程未通過F檢驗，2016年SIG為0.101，同樣由于本文回歸分析檢驗為雙尾檢驗，可以認為其回歸方程具有一定代表性，數據分析取2010—2016年數值。表4顯示，固定資產與營業收入相關性變化趨勢與固定資產與銀行存貸款相關性趨勢一致，但同期可決系數都小于固定資產與客戶貸款可決系數，這一現象通過調整后可決系數反映得更加明顯。數據分析結果符合目前國內銀行收入構成現狀，即國內銀行營業收入嚴重依賴生息資產，其受貸款規模影響大，受其他因素影響較弱。

具體來說，2010—2014年固定資產與營業收入的相關性快速增加，各國有商業銀行固定資產規模也快速增長。這一時期交通銀行固定資產年均增幅甚至達到了21.46%，增幅最慢的中國農業銀行也達6.27%，行業平均年增幅為13.65%。高額的固定資產投入源于其高額的回報，2010—2014各行營業收入年均增幅平均值為14.63%。這一時期，利率市場化尚未全面實行，高水平貸款利率使得銀行息差收入始終維持在較高水平;互聯網金融尚未形成成熟的商業模式，跨界競爭壓力較小;2011年中間業務的興起為也銀行帶來了新的收入增長點。這些因素都使得銀行可以通過粗放的網點擴張維持高水平營業收入增長，收入的增加反過來促使銀行投入更多的固定資產，維持較高的運行成本，形成一種自洽循環。

然而，2015年10月利率市場化改革基本完成，利率管制的取消導致行業內部競爭加劇，各行為爭取資金來源各行紛紛調高存款利率，但由于貸款客戶更具議價能力，存款利率比貸款利率上升更快，致使行業整體息差不斷縮小。我國銀行利潤來源長期依靠存貸款利差，且在資金市場中占據主導地位，利率市場化下利差縮小也很難再帶來存貸款總量的提升。同時，新技術的應用導致金融脫媒現象加速發展，商業銀行在融資中的中介作用不斷被弱化。2015—2017年間，五大國有商業銀行營業收入平均增速迅速回落到0.99%。雖然同期固定資產平均增長率仍然保持9.58%，但已無法再帶來高額的營業收入，固定資產規模與營業收入的相關性迅速遞減。新形勢下，銀行提升利潤的主要手段已經從傳統的擴張轉變為變革業務模式，尋求跨界合作。到2016年，固定資產與營業收入的可決系數為0.647，調整后可決系數為0.529，固定資產投入對營業收入影響下降。銀行業依托增加線下網點提升營業收入的方法效用越來越低。鑒于世界各國利率市場化初期利差持續縮小，技術的進步具有不可逆性，固定資產的投入與銀行營業收入增加的相關性遞減趨勢預計將繼續保持。

三、商業銀行固定資產投入模式變革對策與建議

當前中國銀行業正在經歷經濟結構調整，金融監管政策收緊，金融技術變革迅速，行業機遇與危機并存。新時代背景下，銀行業固定資產更新換代速度加快，種類日益多樣，結合上文分析，銀行固定資產投入應匹配新技術發展以應對日益激烈的行業競爭，服務小微及個人客戶以提升貸款規模，順應輕型化改革以應對息差收入下降帶來的經營風險。總之，銀行固定資產投入應結合新時代趨勢，支撐銀行可持續發展。

（一）匹配金融技術的發展

新時代銀行外部環境的變化改變了銀行的盈利模式。傳統依靠粗放擴張提升業績的方法已無法適應新時代的需要。目前，銀行ATM機的使用率已經大大降低，而且ATM機的運行耗費大量人員維護工時，其帶來的維護成本已遠大于收益;信貸業務方面，建立在網絡大數據模式上的線上審貸顛覆了傳統銀行線下風險評測模式，搶占了大部分急于獲得貸款的小微企業以及個人客戶，給銀行信貸部門業績帶來了相當的沖擊。新形勢下，大數據、人工智能等技術催生了互聯網金融產業，客觀上分流了部分傳統銀行業的收益。但同時，銀行與新技術的結合具有天然優勢，國有商業銀行實體網點與網絡業務的聯動、國家信用帶來的資金安全性保障降低了其發展互聯網金融以及投入前沿新技術帶來的風險，合理利用新技術可以更好地促進銀行盈利能力的提升。商業銀行線上線下網點的投入都應結合銀行智能化轉型趨勢，招行為其線下網點投入智能柜員機以及遠程服務窗口，同時在線上配套提供技術支持服務;建行在上海設立的第一家無人銀行都是固定資產投入智能化轉型的體現，網點智能化轉型有利于商業銀行低成本擴張以及人員結構調整。

（二） 提升感知服務質量

新形勢下，客戶對銀行傳統業務的需求度大大降低，銀行提供的服務成為客戶更為注重的方面。更優的感知服務質量可以提高銀行與客戶的交互質量，同時提高業務的結果質量，從而為銀行帶來更多收益，固定資產投入應更加注重于服務客戶的新設備與新技術。以銀行普遍存在的排隊問題來說，李華敏等[24]研究發現，銀行大部分客戶可容忍最長排隊時間為8分鐘，30分鐘后86.97%的客戶會憤怒離去，目前許多銀行仍然無法在30分鐘內服務所有客戶。固定資產投入應更傾向于如遠程柜臺、智能化自助設備等提升銀行服務效率的設備，以招商銀行為例，其網點智能化設備投入大大縮短了網點客戶等待時間，其營造的“一對一”私人銀行概念也滿足了客戶差異化的需求，這一過程中固定資產的支撐不可或缺，固定資產投入模式轉型應匹配銀行服務質量的需求。

（三）投入輕型化以提升固定資產效率

2015年3月政府工作報告指出，新常態下唯一可持續的增長動力是要素生產效率，解決新時期矛盾的路徑是提高“全要素生產率”。2010—2014年國有商業銀行平均固定資產周轉率為3.74，而2015—2017年為3.00，下降19.79個百分點。固定資產周轉率受固定資產凈額與營業收入兩方面影響，近年銀行對于固定資產投入增幅已經顯著降低，因此各行這一指標下降主要受營業收入增幅下降影響。

從“開源”方面考慮，收入下降倒逼銀行發展中間業務，對比發達國家銀行，同樣受全球經濟不景氣影響，其固定資產周轉率卻仍然保持較高水平，美國銀行2017年固定資產周轉率為10.87，摩根大通銀行為7.94，這與其銀行收入構成的多樣性分不開。多樣性的營業收入構成意味著銀行抗風險的能力較強，息差收入的減少可以通過表外業務來彌補，保證銀行的業績增長。圖1分析了國外主要大型商業銀行與我國綜合排名前三的商業銀行主要由中間業務產生的非利息收入比例。

2012—2017年間，美國銀行、摩根大通與富國銀行非利息收入比例基本保持在50%左右，為其應對外部環境變化提供了較高的靈活度。中國工商作為我國綜合實力最強的國內商業銀行，其非利息收入最高僅達到30%，與國外大型商業銀行仍有較大差距。在固定資產的投入與銀行營業收入關系趨弱的背景下，我國商業銀行固定資產的投入應更傾向于支持中間業務部門，包括中間業務賴以發展的現代化支付系統以及銀行內部轉賬網絡的優化。

從“節流”角度看，銀行應合理定位線下網點功能，細分網點類型，合理劃分成本利潤中心，淘汰不符合時代要求的部門，實現“輕型化”轉變。同時，管理部門不實際產生利潤，且占用大量固定資產。臃腫的管理機構會造成內部信息傳達不暢，弱化銀行內部控制，削減了銀行人均利潤。銀行應把管理機構與線下網點數量控制在一個合理的比例，在不影響正常運營的同時，減少固定資產投入。

四、結語

新時代金融技術的發展、客戶需求的變化、銀行職能與定位的變革正在弱化存量固定資產對銀行業績的影響，進而降低固定資產投入的邊際效益。商業銀行經營環境日趨復雜化，利差空間不斷縮小，監管政策日益嚴格，跨界競爭日趨常態化，銀行收入增長驅動因素正在變革，未來銀行單純依托利差以及線下網點擴張將難以為繼。

新形勢下，固定資產與銀行業績相關性不斷下降，傳統固定資產投入模式變革應配合銀行“輕型化”戰略，發揮其基礎支撐性功能;保障新技術的應用與推廣，提升銀行服務質量;服務中間業務拓展，促進銀行可持續發展。●

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