楊振武 YANG Zhen-wu
(廣州商學院經濟學院,廣州511363)
當前,國內金融市場進一步對外開放,金融供給側結構性改革不斷深化,金融監(jiān)管協(xié)同推進,中國銀行業(yè)迎來了新的挑戰(zhàn),銀行之間競爭日益激烈,作為風險中介的商業(yè)銀行,為獲取更多收益不得不承擔更大的金融風險,穩(wěn)健有效的金融體系顯得十分重要。《2019年度中國銀行業(yè)發(fā)展報告》指出,2018年末,商業(yè)銀行不良貸款余額20254億元,不良貸款率1.83%,較2017年末上升0.09個百分點,商業(yè)銀行應繼續(xù)強化全面風險管理理念,積極完善風險管理體系,不斷提升全面風險管理能力[20]。因此,考慮到風險因素對中國銀行業(yè)的影響,客觀對中國銀行業(yè)上市公司進行效率評估,有助于更好了解中國銀行業(yè)上市公司的經營狀況,客觀反映中國銀行業(yè)發(fā)展水平,充分發(fā)揮金融中介的作用,推動中國經濟整體發(fā)展。
國內外學者針對銀行效率問題進行了深入研究,取得了大量的科研成果。2008年,Pasioura開始運用DEA方法,將風險因素作為產出項分析銀行效率[4]。李平等學者利用DEA方法對2002~2008年32家中資銀行的效率進行估計和比較分析[11]。張健華等學者利用隨機前沿方法從盈利方面和業(yè)務擴張方面對銀行技術效率進行了研究,發(fā)現(xiàn)中國不同類型銀行效率的差別,股份制銀行效率最高[18]。黃志鴻利用Bootstrap-DEA方法對我國國有銀行和股份制銀行的效率進行比較研究,但文章選取的樣本規(guī)模較小,分析也不夠全面,僅對國有銀行和股份制銀行進行評價[9]。王兵和朱寧通過SBM模型和Luenberger指標發(fā)現(xiàn)非利息收入和不良貸款是影響中國銀行無效率的主要來源[14]。何平等學者基于非期望產出的Malmquist-Luenberger和Torbit模型,構建了包括不良貸款約束條件下我國上市商業(yè)銀行的投入產出指標體系,對我國商業(yè)銀行全要素生產率的時序演變及驅動因素進行研究,指出我國上市商業(yè)銀行全要素生產率平均增長率為2.4%,銀行規(guī)模和存貸比對商業(yè)銀行技術效率具有顯著的正向驅動作用[8]。藍以信等人將不良貸款納入銀行經營績效的評價中,發(fā)現(xiàn)不良貸款時滯效應對股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的效率影響較為明顯,對國有商業(yè)銀行的效率影響較不明顯[10]。王佳等人運用Bootstrap截斷回歸法對我國67家商業(yè)銀行效率的影響因素進行檢驗,發(fā)現(xiàn)銀行規(guī)模、盈利能力和創(chuàng)新能力有助于提高銀行的技術效率[15]。
現(xiàn)有研究銀行效率的文獻中,大多運用傳統(tǒng)DEA模型對銀行效率進行研究,并逐步考慮到不良貸款等因素對銀行效率的影響[17],但并未系統(tǒng)地進行風險管理視角下的銀行效率評估,考量其在經營過程中是否充分考慮了風險管理因素的重要性。本文以一種非徑向、非導向的包括非期望產出的SBM模型來進行中國上市商業(yè)銀行效率分析,通過差額變量的形式解決了傳統(tǒng)DEA模型投入和產出松弛性問題,同時將貸款損失準備金和不良貸款作為非期望產出,充分考慮風險管理因素對銀行效率的影響,更加有效地進行銀行效率評估。
最初的DEA模型,是Charnes等人1978年提出CCR模型[1],以固定規(guī)模報酬來估計生產邊界,后來Banker等人提出了變動規(guī)模報酬模式的BCC模型[5],這兩種模型都屬于定向DEA模型,采用線性規(guī)劃的方法,對投入導向的DEA進行投入最優(yōu)化以及對產出導向的DEA進行產出最優(yōu)化。但當投入過剩或產出不足的時候,如果采用傳統(tǒng)的定向方法會高估決策單元的效率。為使測算更準確,采用非定向模式的差額變量SBM模型。銀行金融產品品種豐富,如果只采用利潤作為產出項會產生偏差,考慮到風險因素在銀行經營效率上的反映,將貸款損失準備率和不良貸款作為非期望產出,構建非期望產出的SBM模型對中國銀行業(yè)上市公司進行效率評估。
加入非期望產出變量,把決策單元(x0,y0)分解為(x0,y0g,y0b),其中y0g表示決策單元的期望產出,y0b表示決策單元的非期望產出。如果非期望產出保持不變,投入量越少,期望產出越多,相對效率越高;如果投入和期望產出都不變,減少非期望產出會提高效率值。基于Kaoru Tone的SBM模型[6],含有非期望產出的中國上市商業(yè)銀行效率評估模型如下:

ρ表示決策單元的效率值;si-表示第i種的投入過剩;sr+表示第r種的產出短缺;Xλ和Yλ分別表示邊界上的投入量和產出量,當s-=s+=0時,ρ=1,表示決策單元是在效率邊界上。
Bootstrap是現(xiàn)代統(tǒng)計學中一種較為流行的重復抽樣方法,用來估計標準誤差和計算置信區(qū)間,由Efron在1979年提出[2],廣泛應用于統(tǒng)計分析中。Bootstrap方法的核心是通過對樣本數(shù)據進行再采樣,構造自助樣本,并根據再采樣數(shù)據執(zhí)行關于樣本的推斷,從而對根據樣本數(shù)據推斷的總體進行建模。
針對某一個決策單元,Yi是效率值,Xi是對應這一決策單元的解釋變量值,Bootstrap方法分析步驟如下:

Bootstrap方法可以利用重復抽樣解決研究中心樣本不足的問題,通過有限的樣本信息盡可能準確估計出總體,進而提供決策依據。
在投入產出指標選取上,考慮我國上市商業(yè)銀行數(shù)據的可獲得性,參考以往的研究文獻,結合中介法[3]和生產法的特點確定投入產出指標。將總資產、固定資產和營業(yè)費用作為投入項,營業(yè)收入、貸款總額和凈利潤作為期望產出項,貸款損失準備金和不良貸款作為非期望產出項。指標說明如表1。

表1 投入產出指標說明
本研究選取了36家上市商業(yè)銀行,參照中國銀保監(jiān)會公布的2018年12月底銀行業(yè)金融機構法人名單,將中國上市商業(yè)銀行劃分為四類,見表2。樣本期為2014-2018年,數(shù)據來源為《中國金融年鑒》、Bankscope數(shù)據庫和以及中國上市商業(yè)銀行的公司年報。

表2 中國上市商業(yè)銀行分類
本文通過MAXDEA8.3軟件進行數(shù)據處理,分別從未考慮風險管理因素和考慮風險管理因素兩方面,對2014-2018年中國上市商業(yè)銀行的效率進行測算,并計算我國上市商業(yè)銀行總體效率和不同類型銀行的效率值,具體結果見表3。
從表3可知,在非期望產出SBM模型下進行測算,不考慮風險管理因素的我國上市商業(yè)銀行效率值為0.82,考慮風險管理因素后為0.89,不考慮風險管理因素的效率值是低于加入風險管理因素下的效率,并且加入風險管理因素后銀行業(yè)效率值均有提升。這說明我國上市商業(yè)銀行效率在逐步提升,并且在處理不良貸款方面的成績顯著,貸款損失準備金和不良貸款等風險管理因素并未對我國上市商業(yè)銀行的經營產生影響。

表3 中國上市商業(yè)銀行效率測算結果
具體來看,36家銀行中有8家銀行效率值最高,實現(xiàn)DEA有效。實現(xiàn)DEA有效的銀行包括2家國有大型商業(yè)銀行(工商銀行和建設銀行)、3家股份制商業(yè)銀行(平安銀行、浦發(fā)銀行和招商銀行)、3家城市商業(yè)銀行(西安銀行、北京銀行和上海銀行),沒有任何一家農村商業(yè)銀行實現(xiàn)了DEA有效。36家銀行中有18家銀行的效率值增加,11家銀行的效率值不變,7家銀行的效率值出現(xiàn)了下降。圖1清晰展示了未加入風險因素和加入風險因素的我國上市商業(yè)銀行效率的差異。

圖1 未考慮和考慮風險管理因素的我國上市商業(yè)銀行效率比較
從銀行機構分類上的效率值對比分析(圖2)可以發(fā)現(xiàn),考慮風險管理因素后,各類上市商業(yè)銀行的效率值均有所提升,其中城市商業(yè)銀行和農村商業(yè)銀行的提升較為明顯,這說明這兩類商業(yè)銀行中風險管理因素對經營的影響比較大,加強風險管理因素有助于其穩(wěn)健經營發(fā)展。無論是否考慮風險管理因素,國有大型商業(yè)銀行的效率基本上和我國上市商業(yè)銀行的整體效率水平相當,國有大型商業(yè)銀行是我國商業(yè)銀行的主體,是推動我國銀行業(yè)發(fā)展的重要力量;股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的效率均高于整體效率水平,是我國銀行業(yè)蓬勃發(fā)展的活力;農村商業(yè)銀行的效率均低于我國上市商業(yè)銀行的整體效率水平,有待進一步提高。

圖2 我國上市商業(yè)銀行四類銀行機構效率對比
綜合參考以往相關文獻,大多從盈利能力、風險控制、資產流動性、資產規(guī)模和配置、成本管控和資產回報率等方面來進行銀行效率的影響因素分析[7][12][16][19]。考慮到風險管理的視角,基于數(shù)據的可獲取性,本研究主要從微觀方面選取盈利能力、風險控制能力、資產配置能力、成本管控能力和資產規(guī)模程度等因素作為我國上市商業(yè)銀行效率的影響因素。
作為企業(yè),銀行的經營目的是盈利,通過盈利來保障銀行經營活動健康發(fā)展,眾多研究成果也證明了盈利能力是影響銀行效率的一個主要因素[13]。研究選取股本回報率(ROE)來衡量盈利能力。
資產流動性可以衡量銀行應付提現(xiàn)能力,是銀行經營穩(wěn)健的保障。流動性風險已成為商業(yè)銀行風險管理的重要內容。要提升銀行風險控制能力,合理進行資產流動性安排能夠有效防止銀行倒閉,保障銀行穩(wěn)健經營。選取資產負債結構(LCD)來反映風險控制能力,衡量資產流動性情況。
貸款是銀行最主要的資產,銀行經營活動嚴重依賴于負債,因此銀行資產配置能力高低將影響到銀行效率。選取存貸比(LADS)來反映資產配置能力,衡量銀行資產配置情況。
隨著國內商業(yè)銀行的利潤增長開始下降,銀行對經營成本的控制和管理更加精細化。成本管控能力的高低與銀行效率關系更加緊密。選取成本收入比(CIR)來反映成本管控能力。
銀行資產規(guī)模是銀行低于風險能力的核心指標,當銀行資本規(guī)模達到較高水平時,銀行的抗風險能力會增強,也就會促進銀行效率的提升。選取LN總資產(LNASSET)作為資產規(guī)模程度的衡量指標,反映規(guī)模對效率的影響。
針對以上影響銀行效率的盈利能力、風險控制能力、資產配置能力、成本管控能力和資產規(guī)模程度等因素,進行了指標說明,并參照銀行分類對四類銀行機構的相關變量進行描述性統(tǒng)計和歸納,對各自變量進行Pearson相關性檢驗來避免各自變量相互之間存在自相關與多重共線性。不難發(fā)現(xiàn),影響銀行效率各變量相互之間的相關性系數(shù)均較低,這說明我國上市商業(yè)銀行各影響要素之間不存在多重共線性問題。
基于我國上市商業(yè)銀行效率的影響因素分析設定,可得我國上市商業(yè)銀行回歸模型
其中:yit是我國上市商業(yè)銀行2014-2018年銀行效率值,β0是截距項,β1~β7是解釋變量的回歸系數(shù),εit是隨著個體和時間獨立變化的隨機效應。
針對未加入風險管理因素和加入風險管理因素兩種情況,對影響我國上市商業(yè)銀行效率各因素的系數(shù)進行估計。為保證統(tǒng)計推動的有效性和可靠性,利用Bootstrap進行自抽樣,迭代次數(shù)2000次。其計算結果見表4。

表4 銀行效率影響因素回歸結果
在未考慮風險管理因素的情況下,股本回報率、存貸比和成本收入比三個因素在10%水平下顯著,股本回報率和存貸比兩個因素同我國上市商業(yè)銀行效率之間存在正向關系,成本收入比同我國上市商業(yè)銀行效率之間存在負向關系。這說明盈利能力和資產配置能力將有助于提升我國商業(yè)銀行的銀行效率,而成本控制能力會對我國上市商業(yè)銀行效率提升產生一定的阻礙。
考慮風險管理因素的情況下,股本回報率和存貸比在5%水平下依然顯著,并且同我國上市商業(yè)銀行效率存在正向關系,但成本收入比雖不顯著,但仍與我國上市商業(yè)銀行效率存在負向關系。這說明考慮風險管理因素后,盈利能力和資產配置能力仍將有助于我國上市商業(yè)銀行的銀行效率提升,而成本控制能力的提升,雖然有助于銀行經營狀況的改善,但對我國銀行上市商業(yè)銀行效率產生一定的阻礙作用不再明顯。
城市商業(yè)銀行和農村商業(yè)銀行的股本回報率與效率值在5%水平顯著正相關,這說明考慮和未考慮風險管理因素兩種情況下,盈利能力是影響城市商業(yè)銀行和農村商業(yè)銀行效率的重要因素,這兩類銀行機構規(guī)模一般偏小,盈利能力帶來的效果更加明顯,而國有大型商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行的規(guī)模偏大,盈利能力的效果不明顯。考慮風險管理因素后,國有大型商業(yè)銀行的成本投入比和資產規(guī)模與效率值顯著正相關,這說明國有大型商業(yè)銀行機構龐大帶來的成本管控困難會影響到效率提升,資產規(guī)模程度的大小也會影響到銀行效率,考慮風險管理因素,完善成本管控能力,增加總資產,將會帶來國有大型商業(yè)銀行效率的提升。
本文利用非期望產出SBM模型2014-2018年我國36家上市商業(yè)銀行進行了效率測算。結果發(fā)現(xiàn):首先,未考慮風險管理因素的我國上市商業(yè)銀行效率值是低于考慮風險管理因素的效率值,并有所提升,這說明我國上市商業(yè)銀行效率在逐步提升,并且在處理不良貸款方面的成績顯著,貸款損失準備金和不良貸款等風險管理因素并未對我國上市商業(yè)銀行的經營產生影響;然后,2家國有大型商業(yè)銀行、3家股份制商業(yè)銀行、3家城市商業(yè)銀行的效率值最高,實現(xiàn)了DEA有效,沒有任何一家農村商業(yè)銀行實現(xiàn)了DEA有效;再次,國有大型商業(yè)銀行是我國商業(yè)銀行的主體和推動我國銀行業(yè)發(fā)展的重要力量,其效率基本上和整體效率水平相當,股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的效率均高于整體效率水平,是我國銀行業(yè)蓬勃發(fā)展的活力,農村商業(yè)銀行的效率均低于整體效率水平,有待進一步提高;最后,考慮風險管理因素后,各類銀行的效率均有所提升,其中城市商業(yè)銀行和農村商業(yè)銀行的提升較為明顯,這說明這兩類商業(yè)銀行中風險管理因素對經營的影響比較大。
通過Bootstrap方法分析了我國上市商業(yè)銀行效率的影響因素。研究結論是:無論未考慮風險管理因素還是考慮風險管理因素,股本回報率和存貸比都顯著,且為正向關系;未考慮風險管理因素,成本收入比顯著,且為負向關系,考慮風險管理因素,銀行的成本控制能力得到提升,成本收入比對效率的阻礙作用不再明顯;盈利能力對城市商業(yè)銀行和農村商業(yè)銀行效率的影響更加顯著,高于對國有大型商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行效率的影響;考慮風險管理因素,通過成本控制和增加總資產,國有大型商業(yè)銀行將會帶來效率的提升。