商業銀行績效影響因素的實證研究

趙雪飛 何群

[摘 要]近年來，銀行業競爭加劇，文章通過對中國工商銀行2007—2020年季度數據進行協整檢驗，建立多元線性回歸模型和VECM模型來研究影響工商銀行經營績效的因素。研究結果顯示，凈資產收益率與非利息收入占比等變量之間存在長期均衡關系，工商銀行可以通過增加非利息收入、減少不良貸款等途徑來提高自身經營業績和競爭力。

[關鍵詞]經營績效;不良貸款率;非利息收入;工商銀行

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.14.045

1 前言

2020年，新冠肺炎疫情席卷全球，給國內外的經濟增長帶來前所未有的壓力，銀行業競爭加劇，商業銀行如何在此環境下保持或增加自身的經營績效，提高凈資產回報率值得研究。我國商業銀行存在客戶較為單一及產品同質化等問題，針對此，可從以下兩方面進行改進：一方面要做好傳統業務，減少不良貸款，拓寬客戶來源;另一方面只局限于發展傳統信貸業務已無法滿足當下時代的需求，商業銀行開始重視發展非利息收入業務和其他創新業務的拓展，以提高自身的收益率和競爭力。

在全國性商業銀行中，中國工商銀行占據首席，2020年2月，年度“全球銀行品牌價值500強排行榜”發布，中國工商銀行排名第1位，那么影響其經營績效的因素有哪些呢？這些因素對工商銀行績效影響的程度和方向是怎么樣的呢？

2 實證研究

2.1 變量的選擇及來源

其一，商業銀行績效代理變量。凈資產收益率（ROE）是指凈利潤與凈資產的比值，度量了凈資產的回報率，該指標越高，說明投資帶來的收益越高。 其二，商業銀行創新業務指標。非利息收入（LNII）主要包括非基礎業務的手續費及傭金凈收入。其三，商業銀行基礎業務質量指標。不良貸款率（NPLR）可以反映工商銀行的信貸質量，是衡量商業銀行基礎業務質量、判斷是否能持續良好經營的重要指標。其四，商業銀行基礎業務結構指標。貸存比（LDR）是指工商銀行貸款總額與存款總額的比率。其五，商業銀行規模指標，銀行總資產（LASS）。

本文選取中國工商銀行2007年第一季度到2020年第一季度共53個季度的時間序列數據進行實證研究，數據來源于國泰君安數據庫和Wind數據庫。

2.2 多元線性回歸模型

依據初步回歸和多重共線性檢驗，刪去貸存比這一解釋變量，以凈資產收益率為被解釋變量，以非利息收入、不良貸款率和銀行總資產為解釋變量，得到多元線性回歸方程：

ROE=284.6639+9.4632LNII-1.4494NPLR-16.5711LASS

通過異方差的White檢驗、拉格朗日乘數法等，發現此回歸模型不存在異方差性、序列相關性和多重共線性，而且各變量回歸系數均顯著，總體線性解釋力度高，擬合得好。從回歸結果可以看出，工商銀行的非利息收入對其凈資產收益率有正向促進作用，而不良貸款率和總資產規模對其凈資產收益率有反向抑制作用。

2.3 VECM向量誤差修正模型

首先，進行單位根檢驗，結果顯示所有變量的ADF統計量均大于其在1%、5%、10%顯著性水平下的臨界值，因此無法拒絕原假設;其次，檢驗一階差分后的平穩性，結果顯示在5%的顯著性水平下均拒絕原假設，即各變量均為一階單整序列。時間序列的ADF檢驗結果見表1。

根據LR準則等確定最優滯后階數為4階后進行Johansen協整檢驗，檢驗結果為在5%的顯著性水平下，拒絕“最多存在0個協整方程”“最多存在1個協整方程”“最多存在2個協整方程” 的原假設，說明上述變量至少存在兩個協整方程。At most 3的P值為0.2512大于0.05，因此不能拒絕“最多存在三個協整方程”的原假設。由此可知，在0.05的置信水平下凈資產收益率、非利息收入占比、不良貸款率、銀行總資產、貸存比之間存在長期的協整均衡關系，并且存在三個協整方程：

Johansen協整檢驗結果表明，通過對工商銀行的非利息收入占比、不良貸款率、銀行總資產和貸存比等多方面數據信息進行分析，可以預測其凈資產收益率，判斷凈資產收益率的走勢。工商銀行可以根據這些信息，通過調整改善存貸款業務量、貸款質量及積極發展創新業務來提高凈資產收益率。均衡是非常態的，而常態是非均衡的，短期偏離均衡狀態的情況時有出現，用VECM模型可以研究其如何修復到均衡狀態。

其中，ECi，t-1由上述ROE、NPLR、NIIR、ASS、LDR之間的協整關系確定，ECi，t-1的系數β代表修正速度系數，是系統內變量對出現均衡偏差情況的調整速度，β的絕對值越大，說明修正反應越強烈，Γi矩陣表示短期內被解釋變量受各解釋變量變動的影響。

實證結果顯示，上述模型R2和R-2較高，AIC值和SC值較小，可見向量誤差修正模型整體擬合效果較好。三個修正速度系數分別為-1.101010、-3.891752、25.78417，這表示在其他條件不變的情況下，變量之間的均衡關系偏離長期均衡狀態時，系統將其調整到均衡狀態的速度。其中，正向修正機制較強，反向修正機制較弱，表明逆向調節機制沒有正向調節機制健全，時效性還可以提高。

3 總結和啟示

本文通過構建多元線性回歸模型、VECM向量誤差修正模型，量化了各要素對工商銀行凈資產收益率的長期解釋力和短期貢獻度。面對國際國內的金融形勢，我國商業銀行要縮小與國際大銀行的差距，在激烈的競爭中立于不敗之地，須充分認識到發展非利息收入業務的必要性和迫切性，將發展非利息收入業務作為我國商業銀行戰略轉型的方向，把發展非利息收入業務置于關乎銀行業的未來生存與發展的高度來認識，把它作為決定銀行可持續發展的關鍵來對待。

工商銀行的不良貸款率對其凈資產收益率的反向抑制作用不小，不良貸款率每增長一單位，凈資產收益率將減少1.4494個單位。因此商業銀行在做信貸業務時，需要做到事前、事中、事后全面的監管，建立完善征信機制和強化對借款人的監督等方法來減少逾期貸款、呆滯貸款和呆賬貸款的產生，提高信貸質量，從而提高凈資產收益率。

從直觀感受來說，規模越大，凈資產收益率可能越高，但工商銀行總資產的回歸系數卻是負的，這可能是龐大的總資產恰恰反映出商業銀行沒有充分利用其資產來產生收益，導致凈資產收益率的減少。從凈資產收益率的計算公式中同樣也可以看出凈資產收益率與總資產的反向影響關系。這啟示了工商銀行應該充分利用其資產去開拓全方面、多層次的業務路徑，提高資產的利用效率，以更好更優地發展。

從協整檢驗結果可以看出，凈資產收益率、非利息收入占比、不良貸款率、銀行總資產、貸存比之間存在長期均衡關系。從VECM向量誤差修正模型可以看出在偏離均衡時，長期均衡趨勢偏離的收斂機制在發揮作用，短期內系統的調整效率、自我修復能力良好，體現了非利息收入、不良貸款、銀行總資產和貸存比的長期均衡關系對工商銀行的凈資產收益率短期變化的影響。這表明提高商業銀行的凈資產收益率的途徑有很多，針對非利息業務、基礎的存貸款業務及自身結構等多方面，進行全面綜合的改善，最終促成銀行凈資產收益率和經營績效的提高。

參考文獻：

[1]陳湘海.我國商業銀行績效管理機制的完善策略[J].中國市場，2018（15）：85-86.

[2]謝鐘蕓.商業銀行績效問題研究：國內外文獻綜述[J].中國市場，2017（22）：12-13.

[作者簡介]趙雪飛（1996—），女，漢族，江蘇無錫人，武漢紡織大學經濟學院碩士研究生，研究方向：公司金融與稅收籌劃;何群（1995—），女，漢族，湖北黃岡人，武漢紡織大學經濟學院碩士研究生，研究方向：公司金融與稅收籌劃。