我國商業(yè)銀行效率研究

○曹國華 李 卉

（重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院 重慶 400040）

近年來，我國商業(yè)銀行經(jīng)營的外部環(huán)境發(fā)生了巨大的變化：一是我國經(jīng)濟(jì)增速放緩。2013年我國經(jīng)濟(jì)增速為7.7%，相比世界其他經(jīng)濟(jì)體，仍然有著很好的成績，但是，與2003—2007年的高速增長相比，有一定幅度的下滑。二是銀行同業(yè)跨業(yè)競爭加劇。根據(jù)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會年報(bào)數(shù)據(jù)顯示，2012年底我國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)共有3747家法人機(jī)構(gòu)，包含大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行、外資銀行等多種類型。同時(shí)，民營資本運(yùn)營的小額貸款公司、互聯(lián)網(wǎng)金融等的出現(xiàn)改變了現(xiàn)有銀行單一的支付格局，動搖了銀行傳統(tǒng)客戶群體。我國銀行競爭形勢進(jìn)入“白熱化”階段。本文試圖在對過去我國商業(yè)銀行效率值測量的基礎(chǔ)上，找出影響我國商業(yè)銀行效率的因素，以應(yīng)對新形勢帶來的新挑戰(zhàn)。

一、文獻(xiàn)回顧

效率即研究如何以最小的投入獲得最大的回報(bào)的問題，是經(jīng)濟(jì)學(xué)中永恒的話題。衡量商業(yè)銀行經(jīng)營成果的好壞、優(yōu)劣，效率是當(dāng)之無愧首要考慮的指標(biāo)。簡而言之，效率是商業(yè)銀行經(jīng)營過程中“安全性”、“流動性”、“盈利性”的綜合體現(xiàn)。國外關(guān)于效率的研究主要經(jīng)歷了“規(guī)模效率”、“范圍效率”及“X效率”研究這三個(gè)階段，研究重點(diǎn)分別為是否存在規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)及銀行內(nèi)部管理和資源配置問題。20世紀(jì)末，我國開始研究商業(yè)銀行效率，早期主要集中于測度商業(yè)銀行效率，近年來轉(zhuǎn)向了對其影響因素的研究。概括而言，國內(nèi)關(guān)于銀行效率影響因素的研究主要有產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)（譚中明，2002；郭妍，2005；王聰、鄒朋飛，2007；）、市場結(jié)構(gòu)（白敘雅，2002；陳偉光，2007）、技術(shù)進(jìn)步（王付彪、闞超，2006）和風(fēng)險(xiǎn)因素。此外，由于影響我國商業(yè)銀行的因素通常互相聯(lián)系，不少學(xué)者選擇盡可能多的典型影響因素進(jìn)行綜合分析。如朱南、卓賢和董屹（2004）利用Tobit回歸模型分析了影響銀行效率的環(huán)境因素，包括所有制和總部所在地是否在北京。王聰、譚政勛（2007）分析了宏觀因素、產(chǎn)權(quán)制度與市場結(jié)構(gòu)對效率水平的影響程度。

二、我國商業(yè)銀行效率的測度

1、樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

1996年底，我國形成了一個(gè)以四大國有商業(yè)銀行為主的龐大的商業(yè)銀行體系，本文選擇1996—2012年作為樣本期?？紤]到樣本代表性和數(shù)據(jù)可得性，本研究選擇了14家銀行作為樣本，它們分別是中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、中國建設(shè)銀行、交通銀行、中信銀行、光大銀行、華夏銀行、廣東發(fā)展銀行、平安銀行、招商銀行、浦東發(fā)展銀行、興業(yè)銀行、民生銀行。所選的這14家樣本銀行的總資產(chǎn)多年來占我國商業(yè)銀行資產(chǎn)總額的比例達(dá)50%以上，具有較好的代表性，對它們進(jìn)行研究可以基本了解我國整個(gè)銀行業(yè)的情況。而除上述外的其他金融機(jī)構(gòu)因其數(shù)據(jù)不易采集，故予以放棄。本研究中所有數(shù)據(jù)均來自《中國金融年鑒》（1997—2012年）。

按照規(guī)模劃分，上述銀行可分為大型銀行（包括工、農(nóng)、中、建、交五家銀行）和中小型銀行（其余九家股份制銀行）。

2、測算方法

目前，銀行效率測算方法采用較多的是前沿分析法，主要有隨機(jī)前沿分析法（SFA）、自由分布法（DFA）、厚前沿法（TFA）、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）和自由排列包法（FDH）。國外的經(jīng)驗(yàn)研究表明，隨機(jī)前沿分析法更適合研究轉(zhuǎn)型國家的銀行效率，因此本文利用該方法對商業(yè)銀行效率進(jìn)行測算。參數(shù)方法通過規(guī)定效率前沿函數(shù)，利用樣本銀行估算出效率前沿函數(shù)中的各個(gè)參數(shù)，得到效率前沿銀行的成本或利潤函數(shù)，最后進(jìn)行比較。

Battese and Coelli（1995）提出的效率模型：

（1）式中，Yit為企業(yè)i在時(shí)間t的產(chǎn)出量；Xit是企業(yè)的投入量，β是待估參數(shù)；Vit是企業(yè)i在時(shí)間t的誤差項(xiàng)，服從正態(tài)分布 N（0；Uit為非負(fù)隨機(jī)變量，用以衡量技術(shù)無效率，服從正態(tài)分布 N（0

而采用效率模型，必須先確定邊界函數(shù)形式。本文選用了超越對數(shù)函數(shù)，如下：

（2）式中，TC為實(shí)際成本，C為理論最小成本，wi為投入品價(jià)格，yj為產(chǎn)出為待估參數(shù)。ε 為隨機(jī)誤差項(xiàng)，服從 N（0u為非負(fù)的成本非效率項(xiàng)，服從

根據(jù)約束條件化簡公式得：

根據(jù)已知的ε和u的分布形式，運(yùn)用極大似然法，確定計(jì)算模型的待定參數(shù)與各樣本的成本非效率項(xiàng)。

按照以下公式，確定各樣本的成本效率值。

3、測算結(jié)果

計(jì)算效率需要先確定商業(yè)銀行的投入產(chǎn)出指標(biāo)。本文選擇勞動力、固定資產(chǎn)、存款為投入指標(biāo)，考慮到數(shù)據(jù)可得原則，將勞動力和固定資產(chǎn)合并為營業(yè)投入指標(biāo)，而稅前利潤和貸款為產(chǎn)出指標(biāo)。營業(yè)投入指標(biāo)的價(jià)格由營業(yè)費(fèi)用與總資產(chǎn)的比值進(jìn)行衡量，存款投入指標(biāo)的價(jià)格由利息與手續(xù)費(fèi)與存款的比值進(jìn)行衡量。實(shí)際總成本為營業(yè)費(fèi)用、利息與手續(xù)費(fèi)三者之和。

本文運(yùn)用Frontier4.1軟件采用極大似然法來估計(jì)式（3）中的參數(shù)。如表1中所示，變差率γ趨近于1，可以認(rèn)為成本偏差主要由成本非效率項(xiàng)決定。通過單邊似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量LR的顯著性對其γ=0原假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，測定結(jié)果LR為5.698，大于混合卡方分布標(biāo)準(zhǔn)值5.412，即拒絕γ=0原假設(shè)，意味著成本非效率項(xiàng)是客觀存在的。

表1 成本函數(shù)參數(shù)估測

表2 商業(yè)銀行1996—2012年的成本效率均值

將參數(shù)估計(jì)值代入方程得出我國商業(yè)銀行1996—2012年的成本效率，參見表2。由表2中數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)：總體來看，我國商業(yè)銀行1996—2012年的成本效率均值較高，區(qū)間為[0.847，0.908]，且可以按照趨勢分為三個(gè)階段：1996—2007年為波動上升階段，2007—2010年為下降階段，2010年以后為上升階段；橫向來看，不同規(guī)模商業(yè)銀行之間效率值差異不大。但是，仍可以比較得出，自2000年起，除2007—2009年這三年外，五家大型商業(yè)銀行的效率平均值均低于中小商業(yè)銀行的效率平均值，說明中小商業(yè)銀行在成本控制方面優(yōu)于大型商業(yè)銀行。限于篇幅原因，各家銀行歷年效率值未在文中展現(xiàn)。

三、我國商業(yè)銀行效率的影響因素分析

1、外部因素

我國商業(yè)銀行效率的外部影響因素包括GDP增長率、影子銀行規(guī)模、地理位置。由于銀行經(jīng)營具有很強(qiáng)的親周期性，可認(rèn)為GDP增長率對效率為正的影響。影子銀行的概念最早是由美國太平洋投資管理公司的執(zhí)行董事提出的，而我國關(guān)于影子銀行的定義一直存在分歧。根據(jù)國務(wù)院下發(fā)的《關(guān)于加強(qiáng)影子銀行業(yè)務(wù)若干問題的通知》，我國的影子銀行主要包含三個(gè)范疇：一是不持有金融牌照、完全無監(jiān)管的信用中介機(jī)構(gòu)，如新型網(wǎng)絡(luò)金融公司，二是不持有金融牌照、監(jiān)管不足的信用機(jī)構(gòu)，如小額貸款公司；三是規(guī)避監(jiān)管的業(yè)務(wù)。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文的影子銀行主要指具有傳統(tǒng)銀行補(bǔ)充功能的從事類似于傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)的非金融機(jī)構(gòu)，影子銀行的規(guī)模按照毛澤盛、萬亞蘭（2012）的方法計(jì)算。理論上講，影子銀行會加劇銀行業(yè)外部經(jīng)營環(huán)境的競爭，因此會對銀行效率造成負(fù)的影響。由于我國商業(yè)銀行除城市商業(yè)銀行、信用社外在全國范圍內(nèi)均設(shè)有分支機(jī)構(gòu)，因此很難辨別出地理位置對其效率的影響。但是就觀察而言，一般沿海競爭激烈的地方，其銀行往往更有活力，表現(xiàn)出更強(qiáng)的競爭意識。本文通過統(tǒng)計(jì)各銀行在全國范圍內(nèi)的分布，發(fā)現(xiàn)2012年底大型銀行（工、農(nóng)、中、建、交）在我國四大經(jīng)濟(jì)地區(qū)東部、中部、西部、東北部的分布占比分別為43.71%、21.09%、25.06%、10.14%，股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的占比分別為52.31%、15.54%、18.29%、13.85%，可以看出股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行更多的是分布于東部地區(qū)，大型銀行的分布則更為均衡。因此，本研究中引入地理位置的虛擬變量，均衡分布于全國=1，否則為0。

2、內(nèi)部因素

對于我國商業(yè)銀行效率的內(nèi)部影響因素分析，本文選擇從規(guī)模大小、創(chuàng)新程度和員工學(xué)歷水平三個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析。一般而言，規(guī)模大的銀行資金雄厚，能夠應(yīng)對環(huán)境改變帶來的挑戰(zhàn)，相比小規(guī)模銀行應(yīng)該有更高的效率值。但是往往小規(guī)模銀行反應(yīng)敏捷，因此，規(guī)模是否會對銀行效率造成影響還有待考察。本文選擇了總資產(chǎn)來衡量規(guī)模的大小。創(chuàng)新指銀行通過創(chuàng)新產(chǎn)品、創(chuàng)新制度等一切手段促進(jìn)銀行的發(fā)展，本文選擇非利息收入與總收入的比值來衡量創(chuàng)新程度，假設(shè)創(chuàng)新程度越高，效率也越高。關(guān)于員工學(xué)歷水平則統(tǒng)計(jì)了銀行本科、碩士及以上學(xué)歷員工的占比。

綜上，建立了如下的計(jì)量模型：

（5）式中，eff為由SFA法計(jì)算出來的各銀行每年的效率值，gdp為歷年經(jīng)濟(jì)增長率，shad為影子銀行的規(guī)模，dis是衡量地理位置的虛擬變量，bas為銀行規(guī)模，ino為創(chuàng)新程度，kno代表員工學(xué)歷水平。

利用Eview s軟件對模型做混合模型回歸分析，實(shí)證結(jié)果如表3所示。

表3 多元線性回歸結(jié)果

由表3分析得出：GDP增長率的系數(shù)為0.658，且在1%水平下顯著，說明我國經(jīng)濟(jì)增長情況對商業(yè)銀行效率具有正面影響，而且根據(jù)上一節(jié)的測定結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)樣本期間效率均值下滑的階段為2007—2010年，與我國經(jīng)濟(jì)增速下滑期間一致。反映影子銀行規(guī)模的系數(shù)為-0.019，在5%水平下顯著，說明影子銀行的發(fā)展確實(shí)對我國商業(yè)銀行的效率產(chǎn)生了負(fù)影響，不過目前影響不大。雖然影子銀行與我國商業(yè)銀行具有一定的競爭關(guān)系，但是由于影子銀行的客戶群體一般是信用風(fēng)險(xiǎn)較大的主體，與商業(yè)銀行的客戶群體存在交叉的情況較少，因此對商業(yè)銀行的挑戰(zhàn)還沒有形成一定的規(guī)模。但是隨著我國監(jiān)管機(jī)構(gòu)對影子銀行的重視以及監(jiān)管程度的加深，待其正規(guī)化、合法化、陽光化后，可能會對我國商業(yè)銀行造成較大的影響，商業(yè)銀行應(yīng)該引起重視。反映地理分布的指標(biāo)系數(shù)為負(fù)，但是沒有通過顯著性檢驗(yàn)，可能由于該變量的設(shè)置值得進(jìn)一步商榷。銀行規(guī)模也沒有通過顯著性檢驗(yàn)，說明規(guī)模對我國銀行效率的影響不大，上一節(jié)中我們也發(fā)現(xiàn)大、小型商業(yè)銀行的效率差異僅為0.06。創(chuàng)新程度的系數(shù)為0.022，在10%的水平下顯著，說明創(chuàng)新程度越深，效率越高。員工學(xué)歷水平也沒有通過顯著性檢驗(yàn)，本文猜測高學(xué)歷水平員工的加入給銀行帶來了新的理念，但是支付的更高的人力成本使得其正面的促進(jìn)作用被抵消，因此沒有顯示出較明顯的影響。

四、結(jié)論及建議

1、結(jié)論

本文利用1996—2011年我國14家商業(yè)銀行面板數(shù)據(jù)，分析了我國商業(yè)銀行效率的表現(xiàn)情況。研究結(jié)果顯示：一是我國商業(yè)銀行效率值的表現(xiàn)。首先，總體來看，我國商業(yè)銀行效率較高，均值分布區(qū)間為[0.847，0.908]，說明我國商業(yè)銀行成本控制等表現(xiàn)較好。其次，1996—2012年間，我國商業(yè)銀行效率值呈現(xiàn)三個(gè)階段，1996—2007年為上升階段，2007—2010年為下滑階段，2010年之后為回升階段。再次，大、小型商業(yè)銀行效率的差異不大。二是影響我國商業(yè)銀行效率的內(nèi)外部因素主要有GDP增長率、影子銀行規(guī)模和創(chuàng)新程度。其中GDP增長率對我國商業(yè)銀行效率有正的影響，這也解釋了為什么2007—2010年我國商業(yè)銀行效率值有一定幅度的下滑。影子銀行對我國商業(yè)銀行效率為負(fù)的影響，說明這類銀行機(jī)構(gòu)的興起、發(fā)展給傳統(tǒng)商業(yè)銀行帶來了一定的挑戰(zhàn)。而創(chuàng)新水平則在一定程度上會促進(jìn)效率值的提高。

2、建議

（1）轉(zhuǎn)變發(fā)展客戶群體的思路。我國商業(yè)銀行的客戶群體往往集中于信用評級較高的客戶，如上市公司等，對于評級較低的中小客戶信貸條件稍顯苛刻。在面對新的挑戰(zhàn)時(shí)，商業(yè)銀行應(yīng)該在做好風(fēng)險(xiǎn)控制的同時(shí)將目光轉(zhuǎn)向中小客戶。

（2）加大與互聯(lián)網(wǎng)融合。信息技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)的結(jié)合是未來各領(lǐng)域發(fā)展的趨勢，或者可以認(rèn)為這一趨勢已經(jīng)在各領(lǐng)域悄然發(fā)生。傳統(tǒng)銀行具有金融資本雄厚、風(fēng)險(xiǎn)管理專業(yè)的優(yōu)勢，只有加大與互聯(lián)網(wǎng)融合，通過新技術(shù)提升與改善客戶體驗(yàn)，傳統(tǒng)銀行才能在新的浪潮中激流勇進(jìn)。

（3）重視建設(shè)多元化人才隊(duì)伍。多元化的人才隊(duì)伍是銀行創(chuàng)新的源泉和基礎(chǔ)。

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