




摘 要:文章研究了銀行邊際成本對銀行貸款規模的影響,選取了103家銀行2010—2018年共9年的年度數據,在構建多寡頭的古諾模型的基礎上進行理論分析和研究假設,通過固定效應模型進行實證分析,結果顯示:銀行的邊際成本與其貸款負相關,邊際成本越高則貸款規模越小。同時文章進行分組檢驗,結果表明無論是上市銀行還是非上市銀行,邊際成本對銀行貸款規模的影響均顯著為負,但在上市銀行中,邊際成本對貸款規模的影響更為顯著。
關鍵詞:邊際成本;貸款規模;商業銀行
中圖分類號:F830.33 文獻標識碼:A 文章編號:1005-6432(2022)03-0043-02
DOI:10.13939/j.cnki.zgsc.2022.03.043
1 引言
商業銀行在我國經濟發展過程中發揮了重要的作用,為實體經濟發展提供資金保障。截至2021年3月月末,我國社會融資規模達294.55萬億元,增速約為12.3%,其中銀行資金運用達252.82萬億元,約占社會融資規模的83.83%,商業銀行在促進宏觀經濟發展的過程中充分發揮了信貸優勢,姚偉(2019)以商業銀行通過提供信貸支持,對實體經濟的發展起到了重要的推動作用。郝奇彥(2020)以山西省為研究樣本,實證檢驗了經濟政策不確定性對銀行貸款規模的影響,結果表明兩者存在顯著的負相關關系,經濟政策的不確定性越高,銀行的貸款規模越低。 張正平和楊舒菡(2018)實證結果表明信息技術的發展會使農戶的貸款規模增加。彭芳春等(2018)研究了互聯網金融對銀行金融機構貸款規模的影響,指出短期內P2P網貸預期收益率、平臺風險水平會對金融機構貸款規模產生影響。內部因素主要包括準備金率、資本充足率等。由于有關邊際成本對銀行貸款規模影響的相關研究較少,因此文章試圖從微觀角度討論銀行邊際成本對銀行貸款規模的影響。
2 理論分析與研究假設
在考察邊際成本與銀行貸款規模關系的基礎上,文章參考了高鴻業教材中古諾模型的相關知識進行理論模型的構建。在寡頭壟斷的市場中,代表性銀行通過最大化其目標效用函數來最優化經營策略,同時,參考董華平和干杏娣(2015)銀行業是一個包含N家銀行的古諾寡頭壟斷市場結構,因此本文以多寡頭古諾模型為基礎,給出不同邊際成本下多家商業銀行古諾模型的假設條件,具體如下。
由式(2)、式(3)可知,各家銀行的貸款量受各個銀行邊際成本的影響,且邊際成本越高的銀行,為實現自身利潤最大化,其貸款總量將減少。根據以上推論,提出假設:銀行邊際成本與銀行貸款規模負相關。
3 數據與變量
(1)樣本選取與數據來源。考慮數據的可得性與完整性,文章選取了103家商業銀行2010—2018年的年度面板數據進行研究。其中,邊際成本的測算數據主要根據銀行年報手工整理而得;銀行財務數據和宏觀經濟數據則來自Wind數據庫。
(2)關鍵變量的測度。為了控制銀行的其他性質和宏觀經濟因素的影響,基于現有文獻,文章選取了資產收益率、人事費用、資本充足率、資本結構及GDP增長率作為控制變量。各變量的名稱、符號、計算方式和參考文獻整理如表1所示。
(3)模型估計方法說明及設定。在模型參數估計過程中,文章通過豪斯曼(Hausman)檢驗確定了固定效應模型,同時在實證過程中,文章還進行組間獨立性、異方差及組內序列相關性檢驗。檢驗結果表明面板數據存在組間相關、異方差及一階序列相關等特征,根據一系列特征選取合適的回歸方式。關于我國商業銀行邊際成本與銀行貸款規模之間的關系,文章參考現有文獻在實證回歸過程中常用控制變量的選擇,控制了相關變量,結合前文提出的研究假設,文章給出如下可供檢驗的計量模型用于檢驗假設:
其中,i、t表示第i家銀行第t年的觀測值,i=1,2,…,N,t=2010—2018。MCit表示銀行的邊際成本;CONTROLit為控制變量;εit為擾動項。
(4)主要變量的描述性統計。為了防止樣本中關鍵變量的極端值對實證結果產生影響,文章按照1%和99%的水平進行Winsorize 縮尾處理,表2為處理后主要變量的描述性統計。從表3可知,當前我國各商業銀行貸款規模差別較大,最小值約為13.43,而最大值約達到20.82。就邊際成本而言,MC的最大值為1.5,而最小值僅為0.01,表明銀行間提供同樣單位的貸款時,所獲得的邊際收益存在較大的差異,部分銀行可能在銀行業市場生存較艱難。
4 實證結果
(1)基準回歸。表3為邊際成本與銀行貸款規模在固定效應模型下的回歸結果。實證結果表明邊際成本與銀行貸款規模負相關,邊際成本越低的銀行,其增加一單位貸款所帶來的成本增量較低,因而提供貸款的動機越強烈。由表3可知,銀行的邊際成本每增加1%,銀行貸款規模將下降0.467%。
(2)異質性檢驗。由表3可知,在上市銀行中,邊際成本對銀行貸款規模的回歸系數為-1.068,且在1%的顯著性水平下顯著,而在非上市銀行中,邊際成本每下降1%,銀行的貸款規模只會增加0.339%,這意味著上市銀行相比于非上市銀行,邊際成本對貸款規模的影響效果更為顯著。
5 結論及政策建議
文章的實證結果表明無論是在全樣本還是分樣本下,銀行的邊際成本與銀行貸款規模之間均存在顯著的負相關關系,但上市銀行相對非上市銀行,邊際成本的降低更能顯著提高銀行的貸款規模。對此提出以下兩點政策建議:其一,為更好提高自身的盈利能力及市場競爭力,應當提高自身財務體系員工的素質,做好財務規劃,從而更好地控制自身銀行體系邊際成本;其二,從異質性檢驗的結果來看,非上市銀行相對處于弱勢地位,為更好地扶持中小銀行的發展,監管當局應當適當給予城商行和農商行一定的政策支持。
參考文獻:
[1] 姚偉.商業銀行服務實體經濟發展——實踐、證據與對策[J].上海金融,2019(2):80-84.
[2] 郝奇彥.政策不確定性對貸款規模和結構的影響[J].商展經濟,2020(3):46-49.
[3]張正平,楊舒菡.信息技術發展對中國農戶貸款規模的影響——基于中介效應模型的實證檢驗[J].河北大學學報(哲學社會科學版),2018,43(2):83-91.
[4]彭芳春,徐浩,沈玉溪.互聯網金融對銀行金融機構貸款規模的影響研究——以我國P2P網貸為例[J].浙江金融,2018(11):11-17.
[5]董華平, 干杏娣. 我國貨幣政策銀行貸款渠道傳導效率研究——基于銀行業結構的古諾模型[J]. 金融研究, 2015,424(10):48-63.
[作者簡介]鄒志文,男,湖南婁底人,廣東外語外貿大學金融學院碩士研究生,研究方向:金融工程和風險管理。
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