不良貸款約束下中國(guó)商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)研究

吳江濤

（江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)稅與公共管理學(xué)院，江西 南昌330013）

0 引言

銀行績(jī)效的評(píng)估方法有很多，早期銀行業(yè)主要是運(yùn)用比率分析來評(píng)價(jià)銀行的績(jī)效，但這種方法較為簡(jiǎn)單，無法區(qū)分無效率的銀行，也不能夠評(píng)價(jià)多投入和多產(chǎn)出的銀行效率。Berger與Humphrey（1997）對(duì)銀行效率的研究方法進(jìn)行總結(jié)，發(fā)現(xiàn)邊界方法是目前研究中普遍采用的方法[1]，它可分為非參數(shù)和參數(shù)兩大類，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis，DEA)作為非參數(shù)方法中的典型代表，具有不需要假設(shè)函數(shù)形式、可以對(duì)生產(chǎn)率進(jìn)行分解等優(yōu)點(diǎn)，成為效率測(cè)度的重要工具，本文也將選擇DEA方法用來測(cè)算銀行效率。Sherman and Gold(1985)最早將DEA方法運(yùn)用到銀行效率測(cè)度方面[2]。楊大強(qiáng)、張愛武(2007)、王健(2011)都使用DEA方法對(duì)中國(guó)主要商業(yè)銀行效率和生產(chǎn)率進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果表明，效率水平總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，而四大國(guó)有銀行的效率小于股份制商業(yè)銀行[3][4]。袁曉玲，張寶山（2009）運(yùn)用非參數(shù)DEA模型中的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，測(cè)算了商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率，結(jié)果顯示中國(guó)商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)[5]。

以上文獻(xiàn)存在的一個(gè)缺陷是在將貸款作為產(chǎn)出指標(biāo)時(shí)沒有細(xì)分良性貸款和不良貸款，將所有貸款同質(zhì)化看待，即只考慮了貸款數(shù)量而忽視了貸款質(zhì)量，從而不僅放大了金融風(fēng)險(xiǎn)，也導(dǎo)致銀行效率的測(cè)度出現(xiàn)偏差。近年來，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開始關(guān)注不良貸款對(duì)中國(guó)銀行效率的影響。Fukuyama等(2008)認(rèn)為不良貸款作為貸款的副產(chǎn)品，只有在貸款產(chǎn)生后才可能發(fā)生，從而應(yīng)將不良貸款當(dāng)作一項(xiàng)“壞”產(chǎn)出來考慮[6]。王兵，朱寧(2011)將不良貸款作為非意愿產(chǎn)出，在不良貸款的約束下運(yùn)用SBM方向性距離函數(shù)和Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)測(cè)度了2003～2009年中國(guó)11家上市商業(yè)銀行效率和全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：中國(guó)銀行業(yè)的全要素生產(chǎn)率是增長(zhǎng)的，在規(guī)模效率變化和技術(shù)規(guī)模變化的推動(dòng)下，股份制商業(yè)銀行的全要素增長(zhǎng)率高于大型商業(yè)銀行[7]。

相對(duì)于已有文獻(xiàn)，本文將“壞”產(chǎn)出—不良貸款引入銀行效率的測(cè)度中，在投入和產(chǎn)出雙導(dǎo)向下采用方向性距離函數(shù)和Malmquist-Luenberger（ML）生產(chǎn)率指數(shù)測(cè)度并分解2005～2010年不良貸款的約束下我國(guó)11家商業(yè)上市銀行的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，克服傳統(tǒng)DEA方法中Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)無法同時(shí)考慮“好”產(chǎn)出增加和“壞”產(chǎn)出減少的缺陷，明晰了金融危機(jī)前后我國(guó)商業(yè)上市銀行全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)變動(dòng)趨勢(shì)。同時(shí)考慮到相鄰ML生產(chǎn)率指數(shù)有可能出現(xiàn)“技術(shù)倒退”現(xiàn)象，因此，本文采用序列ML指數(shù)，即將觀測(cè)值在當(dāng)期及當(dāng)期之前所有投入產(chǎn)出值決定的技術(shù)邊界下進(jìn)行效率評(píng)價(jià)，且通過分析全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的來源，為商業(yè)銀行認(rèn)識(shí)自身經(jīng)營(yíng)管理水平和抵抗金融風(fēng)險(xiǎn)的能力，改善資源配置狀態(tài)提供了理論依據(jù)。

1 研究方法

1.1 方向性距離函數(shù)

很多文獻(xiàn)都是運(yùn)用徑向的、角度的DEA來計(jì)算方向性距離函數(shù)，當(dāng)存在投入或產(chǎn)出過度，即存在投入或產(chǎn)出的非零松弛量時(shí)，徑向的DEA方法會(huì)高估效率；而角度的DEA方法忽視了投入或產(chǎn)出的某一個(gè)方面，計(jì)算的結(jié)果并不準(zhǔn)確。非徑向、非角度的基于松弛變量的SBM（Slack-based Measure）方向性距離函數(shù)可以克服上述兩個(gè)缺陷（甘小豐，2007）。根據(jù)Fukuyama(2009)，本文定義SBM方向性距離函數(shù)如下所示：

1.2 Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)方法

根據(jù)Chung等（1997）的方法，考慮“壞”產(chǎn)出全要素生產(chǎn)率的變化率，可以用Malmquist-Luenberger（ML）生產(chǎn)率指數(shù)表示：

為了排除時(shí)期選擇的隨意性，通常使用兩個(gè)ML效率指數(shù)的幾何平均值得到以t期為基期到t+1期的全要素能源效率的變化。

根據(jù)Ray&Desli（1997）等的研究，全要素增長(zhǎng)率可分解為不變規(guī)模報(bào)酬假定下技術(shù)效率變化與技術(shù)變動(dòng)的乘積，且技術(shù)效率變化部分可進(jìn)一步得分解為可變規(guī)模報(bào)酬假定下的純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化的乘積，因此，Malmquist指數(shù)的進(jìn)一步分解形式為：

于是，ML全要素生產(chǎn)率被拆分為三部分：技術(shù)進(jìn)步率MLTC、純技術(shù)效率變動(dòng)MLPE和規(guī)模效率變動(dòng)MLSC。技術(shù)進(jìn)步率MLTC指數(shù)測(cè)度效率生產(chǎn)前沿面從t到t+1期的移動(dòng)；純技術(shù)效率變化MLPE指數(shù)測(cè)度從t到t+1期每個(gè)決策單元效率的實(shí)際變化與效率生產(chǎn)前沿面所示的最大可能產(chǎn)出迫近（Catching-up）程度的變化；規(guī)模效率變動(dòng)MLSC測(cè)度從t到t+1期投入在同一生產(chǎn)前沿上的規(guī)模報(bào)酬情況。為了度量及分解序列ML指數(shù)需要借助線性規(guī)劃方法計(jì)算有關(guān)投入和產(chǎn)出的八個(gè)方向性距離函數(shù)，其中四個(gè)是在不可規(guī)模報(bào)酬的假設(shè)下，其余四個(gè)是在可變規(guī)模報(bào)酬假設(shè)下。

2 實(shí)證分析

本文選取2005～2010年中國(guó)11家上市商業(yè)銀行作為研究對(duì)象，其中包括中國(guó)工商銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、中國(guó)銀行、交通銀行4家大型國(guó)有商業(yè)銀行，和中信銀行、華夏銀行、深圳發(fā)展銀行、招商銀行、民生銀行、浦發(fā)銀行、興業(yè)銀行7家股份制商業(yè)銀行。數(shù)據(jù)主要來源于各銀行歷年的年報(bào)及《中國(guó)金融年鑒》。

2.1 指標(biāo)選取

對(duì)商業(yè)銀行投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取一般認(rèn)為有四種方法：生產(chǎn)法、中介法、增值法和用戶成本法。本文以中介法指標(biāo)體系為主，同時(shí)借鑒已有文獻(xiàn)的做法，選取以下指標(biāo)。投入變量：固定資產(chǎn)凈值、員工人數(shù)和營(yíng)業(yè)支出。其中固定資產(chǎn)凈值和員工人數(shù)作為物質(zhì)資本投入和人力資源投入的代替；營(yíng)業(yè)支出體現(xiàn)銀行的低成本競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，主要是由營(yíng)業(yè)稅金及附加、業(yè)務(wù)及管理費(fèi)和其余業(yè)務(wù)成本加總而成。

“好”產(chǎn)出：稅前利潤(rùn)和非利息收入。稅前利潤(rùn)是銀行最主要的盈利指標(biāo)，是銀行發(fā)展的根本；在金融創(chuàng)新產(chǎn)品層出不窮的今天，傳統(tǒng)的貸款業(yè)務(wù)并不能充分體現(xiàn)出國(guó)內(nèi)銀行相對(duì)于外資銀行的優(yōu)勢(shì)所在，國(guó)內(nèi)銀行絕不可再僅僅依靠傳統(tǒng)的利息收入來維持其運(yùn)行，更不要說利用其與外資銀行相抗衡。非利息收入體現(xiàn)了商業(yè)銀行服務(wù)結(jié)構(gòu)的多元化模式，已成為銀行新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。

“壞”產(chǎn)出：不良貸款。前期的研究中，中介法與資產(chǎn)法均把貸款數(shù)量直接作為銀行的產(chǎn)出，而沒有考慮貸款質(zhì)量的差異，我國(guó)的一些銀行，特別是國(guó)有銀行由于歷史原因積累了大量不良貸款。貸款質(zhì)量的高低與銀行效率直接相關(guān)，不良貸款較高的話，銀行就必須用更多的利潤(rùn)對(duì)壞賬進(jìn)行沖銷，或提取較多的壞賬準(zhǔn)備金對(duì)未來可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)事先做好準(zhǔn)備，從而影響銀行盈利能力和效率。將不良貸款與其他產(chǎn)出同樣看待顯然是不合適的，也是沒有意義的，因此，本文將不良貸款看作是銀行經(jīng)營(yíng)過程中的“壞”產(chǎn)出，只有在增加其他“好”產(chǎn)出的同時(shí)減少“壞”產(chǎn)出才能增大銀行效率。不良貸款量是由客戶貸款和墊款總額乘以不良貸款率計(jì)算得出。

2.2 實(shí)證結(jié)果

本文在不變和可變規(guī)模報(bào)酬的假設(shè)下基于投入和產(chǎn)出雙導(dǎo)向，利用2005～2010年11家上市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行了序列Malmquist-Luenberger指數(shù)及其分解，并據(jù)此得到各商業(yè)銀行年均序列ML全要素生產(chǎn)率及其純技術(shù)效率、規(guī)模效率、技術(shù)的變動(dòng)情況，具體結(jié)果如表1所示。

從表1中可以看出，我國(guó)11家上市商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率都在不斷上升，總體看來，全要素增長(zhǎng)率的平均值為1.390。表明雖然有不良貸款的約束，但我國(guó)商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率仍在不斷提高，年均增長(zhǎng)了39%。表明各大商業(yè)銀行加大了資產(chǎn)質(zhì)量管理，銀行惜貸現(xiàn)象普遍存在，不良貸款急劇下降，使得全要素生產(chǎn)率大幅提升。根據(jù)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)幅度，本文對(duì)各商業(yè)銀行進(jìn)行了排名，發(fā)現(xiàn)從長(zhǎng)期增長(zhǎng)趨勢(shì)看，深圳發(fā)展銀行、建設(shè)銀行和工商銀行分別排在前三位，其次是興業(yè)和民生銀行，其余銀行的全要素增長(zhǎng)率都低于平均值，其中交通銀行、華夏銀行和招商銀行的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)相對(duì)緩慢。若將目標(biāo)分為大型國(guó)有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行來比較，股份制銀行中深圳發(fā)展銀行在所有上市銀行中的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)速度最高，在國(guó)有商業(yè)銀行內(nèi)部，建設(shè)銀行的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)速度最大，交通銀行的全要素生產(chǎn)率最低。平均而言，股份制銀行的全要素增長(zhǎng)率要高于國(guó)有銀行。大型商業(yè)銀行中除交通銀行外，其余三個(gè)銀行由于都屬于導(dǎo)致其全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)幅度高于股份制商業(yè)銀行。

銀行經(jīng)營(yíng)過程中全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)指數(shù)可進(jìn)一步分解成純技術(shù)效率變化、技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率變化，其中華夏銀行和交通銀行的純技術(shù)效率在不斷惡化，導(dǎo)致整體商業(yè)銀行的純技術(shù)效率按年均0.5%的速率在不斷惡化，而規(guī)模效率和技術(shù)管理水平在不斷提升，規(guī)模效率的增長(zhǎng)速率為6.5%，技術(shù)管理水平也按年均42.5%的速率不斷提升，使得生產(chǎn)呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)。各商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理水平大幅上升，技術(shù)進(jìn)步在推動(dòng)商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)中占據(jù)主導(dǎo)地位。這說明ATM機(jī)、POS機(jī)和網(wǎng)上銀行等技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新對(duì)提高商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率提供了有力佐證。其中，國(guó)有商業(yè)銀行的技術(shù)進(jìn)步幅度高于股份制商業(yè)銀行，而國(guó)有商業(yè)銀行的純技術(shù)效率呈現(xiàn)惡化趨勢(shì)，股份制商業(yè)銀行的技術(shù)效率則出現(xiàn)日益改善的跡象，且國(guó)有商業(yè)銀行的規(guī)模效率變動(dòng)也低于股份制商業(yè)銀行。國(guó)有商業(yè)銀行受到政府的大力支持，資金、客戶、網(wǎng)點(diǎn)等發(fā)展基礎(chǔ)雄厚，技術(shù)進(jìn)步明顯，且具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)，但生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過程中投入產(chǎn)出效率低下，股份制銀行不斷加快不良資產(chǎn)處置和財(cái)務(wù)重組步伐，降低經(jīng)營(yíng)成本，技術(shù)效率較高，在我國(guó)相對(duì)而言規(guī)模較小，發(fā)展時(shí)間較短，但發(fā)展空間比較大，規(guī)模經(jīng)濟(jì)明顯導(dǎo)致股份制商業(yè)銀行生產(chǎn)的規(guī)模報(bào)酬遞增。從商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率及其分解因子的水平差異來看，全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)在銀行間的差異程度最大，其次是技術(shù)進(jìn)步差異，純技術(shù)效率變動(dòng)的差異化最小。表明商業(yè)銀行技術(shù)和經(jīng)營(yíng)管理水平的不同是造成全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)差異的主要來源。

表1 我國(guó)商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率及其分解因子的測(cè)度

為了顯示我國(guó)商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的時(shí)間變動(dòng)趨勢(shì)，本文對(duì)歷年各商業(yè)銀行的全要素增長(zhǎng)率進(jìn)行了加權(quán)平均（如表2顯示）。結(jié)果表明，我國(guó)上市商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率總體上呈改進(jìn)趨勢(shì)，且全要素增長(zhǎng)率呈現(xiàn)先上升后下降再?gòu)?fù)蘇的趨勢(shì)，技術(shù)進(jìn)步的時(shí)間演變趨勢(shì)與全要素增長(zhǎng)率大體一致，純技術(shù)效率變動(dòng)和規(guī)模效率經(jīng)歷相同的波動(dòng)過程，呈現(xiàn)增長(zhǎng)與下降的交替變動(dòng)趨勢(shì)。隨著經(jīng)濟(jì)和金融的日益繁榮，銀行全要素增長(zhǎng)率最初也在不斷提升，但2008年全球金融危機(jī)逐步蔓延至實(shí)體經(jīng)濟(jì)，部分企業(yè)經(jīng)營(yíng)出現(xiàn)困難，信用風(fēng)險(xiǎn)加劇，導(dǎo)致銀行業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量面臨較大壓力，同時(shí)盈利水平大幅下降，銀行資產(chǎn)規(guī)模和技術(shù)效率變動(dòng)頻繁，產(chǎn)品創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步也基本停滯，對(duì)銀行的持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生了較大的阻礙，導(dǎo)致銀行全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)速度日益放緩。隨著全球經(jīng)濟(jì)的日益復(fù)蘇，銀行技術(shù)效率日益改善，銀行全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)也開始出現(xiàn)回升的跡象。

表2 我國(guó)商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率及其分解的時(shí)間變動(dòng)趨勢(shì)

3 結(jié)語(yǔ)

不良貸款是銀行經(jīng)營(yíng)過程中生產(chǎn)的副產(chǎn)品，不利于資產(chǎn)安全和貸款質(zhì)量的提高，對(duì)銀行效率會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響。為了更為準(zhǔn)確地測(cè)度我國(guó)上市商業(yè)銀行的效率，本文選取了不良貸款作為“壞”產(chǎn)出，運(yùn)用SBM方向性距離函數(shù)和序列Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)測(cè)度了我國(guó)11家上市商業(yè)銀行2005～2010年的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，并將其分解為純技術(shù)效率變動(dòng)、規(guī)模效率變動(dòng)和技術(shù)變動(dòng)三部分。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：在投入產(chǎn)出雙導(dǎo)向下，不良貸款約束下我國(guó)上市商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率總體呈上升趨勢(shì)，商業(yè)銀行的純技術(shù)效率并沒有得到明顯改善，反而有所退步，而技術(shù)水平和規(guī)模效率不斷提升，且全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)主要是源于技術(shù)水平的上升；深圳發(fā)展銀行的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)速度最快，交通銀行的全要素增長(zhǎng)率最低，總體而言，國(guó)有商業(yè)銀行由于人員龐大、固定資產(chǎn)冗余，其全要素增長(zhǎng)率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率要低于股份制商業(yè)銀行的全要素增長(zhǎng)率，但國(guó)有商業(yè)銀行的技術(shù)進(jìn)步程度要高于股份制商業(yè)銀行；銀行間全要素增長(zhǎng)率的差異主要是由技術(shù)進(jìn)步的省際差異引起的；受全球金融危機(jī)的影響，我國(guó)上市商業(yè)銀行全要素增長(zhǎng)率呈現(xiàn)“先上升后下降再回升”的變動(dòng)趨勢(shì)，技術(shù)進(jìn)步與全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)趨勢(shì)具有很強(qiáng)的一致性。

隨著銀行加快資產(chǎn)安全和財(cái)務(wù)重組步伐，上市商業(yè)銀行的資產(chǎn)質(zhì)量繼續(xù)保持穩(wěn)定，多數(shù)商業(yè)銀行不良貸款率和不良貸款余額均實(shí)現(xiàn)了雙降，我國(guó)商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率在不斷提升，我國(guó)政府主導(dǎo)型的商業(yè)銀行改革初見成效，今后要繼續(xù)改革商業(yè)銀行尤其是國(guó)有商業(yè)銀行的激勵(lì)機(jī)制，使之成為真正的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)主體。我國(guó)商業(yè)銀行必須在承受外資銀行激勵(lì)競(jìng)爭(zhēng)的考驗(yàn)下，擴(kuò)大規(guī)模，增加市場(chǎng)份額。由于技術(shù)進(jìn)步是全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要原因，隨著金融市場(chǎng)的開發(fā)，我國(guó)應(yīng)該借鑒外資銀行的技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新，完善產(chǎn)品創(chuàng)新機(jī)制，加強(qiáng)產(chǎn)品創(chuàng)新和交叉銷售，多渠道拓展中間業(yè)務(wù)收入。加快現(xiàn)代化支付系統(tǒng)建設(shè)，積極推動(dòng)銀行卡異地聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合，加大POS機(jī)、ATM機(jī)的安裝和使用。此外，要加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)銀行的建設(shè)，積極進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)技術(shù)創(chuàng)新，同時(shí)進(jìn)行金融業(yè)務(wù)品種和服務(wù)手段的創(chuàng)新。

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