商業(yè)銀行功能再造的國(guó)際比較研究

杜欣欣

（貴州師范大學(xué)，貴陽 550001)

1 銀行的風(fēng)險(xiǎn)、規(guī)模和多元化：理論假說

1.1 銀行多元化的理論模型

國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界和金融界對(duì)銀行功能再造還沒有達(dá)成統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)，但銀行功能再造的內(nèi)涵界定是金融轉(zhuǎn)型的邏輯起點(diǎn)，而金融轉(zhuǎn)型在數(shù)據(jù)上主要體現(xiàn)為收入來源的多元化，所以有必要討論如何合理的度量銀行多元化。為此，本文采取一組包括多元化指數(shù)、風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整回報(bào)、銀行整體風(fēng)險(xiǎn)和一些控制變量的金融機(jī)構(gòu)的綜合指標(biāo)來度量銀行功能再造。

在其他條件不變的情況下，非利息收入增加將提高銀行盈利，但它的產(chǎn)品組合、可變和固定投入，以及融資結(jié)構(gòu)也將發(fā)生變化。為了構(gòu)建銀行多元化指數(shù)，本文參考Vincenzo Chiorazzo等（2008）的辦法把利息和非利息收入視作銀行營(yíng)業(yè)收入中完全獨(dú)立的兩部分。首先，我們考慮以下變量：凈利息收入（NET），等于利息收入減去利息支出；凈非利息收入（NII），等于手續(xù)費(fèi)及傭金收入減去手續(xù)費(fèi)及傭金支出加金融交易凈溢利（虧損）加上其他凈非利息收入。

分別用NETs和NIIs表示NET和NII在營(yíng)業(yè)收入（NET+NII）中的比重

并用它們來計(jì)算收益專業(yè)化的赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)（Herfindahl-Hirschman Index）為 (NETs2+NIIs2)，反之，參考 Stiroh&Rumble(2006)，Vincenzo Chiorazzo 等（2008）的方法，收入多元化指數(shù)為：

假設(shè)NETs和NIIs為正值約束條件下，收入多元化指數(shù)取值為0.0～0.5。它等于零時(shí)多樣化達(dá)到最低限度，即當(dāng)凈營(yíng)業(yè)收入完全源于凈利息收入或非利息收入，它等于0.5時(shí)，銀行收入達(dá)到完全多元化水平。

因此，如果理論推測(cè)的商業(yè)銀行多元化經(jīng)營(yíng)對(duì)績(jī)效具有正效應(yīng)，商業(yè)銀行應(yīng)表現(xiàn)出較高的主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率。多元化戰(zhàn)略使得商業(yè)銀行涉及更多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，增加了商業(yè)銀行業(yè)務(wù)的復(fù)雜性，從而增加了管理的難度，降低了商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率。由此，本文提出以下假設(shè)：

1.2 本文的理論假說之一：商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效與多元化程度正相關(guān)

這個(gè)假說基于兩個(gè)基本判斷：第一，商業(yè)銀行通過多元化經(jīng)營(yíng)可以使投入的成本在不同的金融服務(wù)或金融產(chǎn)品中分?jǐn)?，產(chǎn)生范圍經(jīng)濟(jì)并降低單位成本。那么進(jìn)行多元化經(jīng)營(yíng)的商業(yè)銀行將具有較低的業(yè)務(wù)成本。第二，我國(guó)商業(yè)銀行多元化經(jīng)營(yíng)出發(fā)點(diǎn)是追求新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。因此，商業(yè)銀行多元化經(jīng)營(yíng)所進(jìn)入的業(yè)務(wù)領(lǐng)域的利潤(rùn)率可能較高。

1.3 本文的理論假說之二：實(shí)施多元化經(jīng)營(yíng)的商業(yè)銀行較之前的風(fēng)險(xiǎn)狀況存在差異

根據(jù)目前理論界和實(shí)業(yè)界的普遍共識(shí)，商業(yè)銀行的多元化經(jīng)營(yíng)可能可以分散非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，然而，將業(yè)務(wù)擴(kuò)展到新的領(lǐng)域，不僅可能帶來新的風(fēng)險(xiǎn)因素，也有可能將風(fēng)險(xiǎn)傳染到原來的業(yè)務(wù)領(lǐng)域。因此，很難判斷多元化經(jīng)營(yíng)對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)影響的方向性，故提出這個(gè)不帶方向性的假設(shè)。

2 計(jì)量模型及估算

2.1 計(jì)量模型的設(shè)定

基于上文的分析，本文對(duì)構(gòu)建的Panel Data模型如下：

銀行風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效=f(多元化程度;風(fēng)險(xiǎn)狀況;銀行規(guī)模;資本充足率;凈利息收益率;非利息支出;其他因素)

2.2 變量的度量

（1）銀行多元化程度

根據(jù)上文提到的銀行多元化指數(shù)的度量方法，本文對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的多元化指數(shù)變化情況進(jìn)行了分析，如圖1所示。

從圖1中可以看出，我國(guó)商業(yè)銀行的多元化指數(shù)一直在0.15～0.25的區(qū)間波動(dòng)，與美國(guó)、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家相比（見表1），我國(guó)商業(yè)銀行的多元化指數(shù)（0.187）的均值低于美國(guó)（0.222）和日本（0.284），這進(jìn)一步說明我國(guó)商業(yè)銀行的多元化程度仍然具有一定的發(fā)展空間。

（2）銀行整體風(fēng)險(xiǎn)

對(duì)銀行所面臨的風(fēng)險(xiǎn)集總，衡量商業(yè)銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的方法最早由Hannan和Hanweck（1988）提出。之后大量的文獻(xiàn)采取破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)Z值來度量銀行所面臨的整體風(fēng)險(xiǎn)。由于破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)是企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的重要方面，是其他風(fēng)險(xiǎn)的綜合結(jié)果，因此該方法能夠代表風(fēng)險(xiǎn)集總結(jié)果。該方法將銀行的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)定義為虧損超過所有者權(quán)益的概率，或者說是利潤(rùn)下滑到何種程度才能導(dǎo)致銀行破產(chǎn)，即：

表1 多元化指數(shù)的國(guó)際比較表

σ為標(biāo)準(zhǔn)差，表示資產(chǎn)收益率的波動(dòng)性。下標(biāo)i表示第i家銀行，t表示年份。Z值被稱為破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)度，Z值越高，破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)越低。根據(jù)Z值的計(jì)算公式可以看出，銀行系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)由資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)資本率和資產(chǎn)收益率的波動(dòng)幅度3個(gè)因素決定。具體來看，銀行的利潤(rùn)和資本越大，其風(fēng)險(xiǎn)最??；ROA波動(dòng)越大，商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)越大，也就是說，如果銀行利潤(rùn)波動(dòng)劇烈，即使利潤(rùn)和資本值高，也不能說明其面臨的風(fēng)險(xiǎn)小。

如圖2，美國(guó)商業(yè)銀行的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)Z值一直處于相對(duì)較高的位置，說明美國(guó)商業(yè)銀行的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)保持較低的狀態(tài)；日本商業(yè)銀行的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)Z值在樣本期前半段較為平穩(wěn)，在2008～2010年間呈現(xiàn)波動(dòng)態(tài)勢(shì)，英國(guó)商業(yè)銀行和中國(guó)商業(yè)銀行的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)Z值今年來一直處于上升態(tài)勢(shì)，其中中國(guó)商業(yè)銀行的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)Z值上升明顯，說明我國(guó)商業(yè)銀行所面臨的整體風(fēng)險(xiǎn)狀況穩(wěn)步下降。

圖2 1999～2012年中、美、日、英四國(guó)商業(yè)銀行破產(chǎn)Z值圖

（3）風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效

傳統(tǒng)上通常使用資產(chǎn)回報(bào)率（ROE）對(duì)銀行盈利能力進(jìn)行度量。本文所采用的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的收益率可以同時(shí)對(duì)收益與風(fēng)險(xiǎn)加以考慮，能夠排除風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)績(jī)效評(píng)估的不利影響。本文沿襲 Stiroh（2004），Vincenzo Chiorazzo等（2008）的方法，運(yùn)用夏普比率計(jì)算銀行業(yè)績(jī)指標(biāo)，為了對(duì)平均資產(chǎn)回報(bào)率進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整，將它的波動(dòng)性衡量度量風(fēng)險(xiǎn)大小，本文計(jì)算了樣本期內(nèi)它的標(biāo)準(zhǔn)差。本文將風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效定義為當(dāng)年的平均權(quán)益回報(bào)率和它的標(biāo)準(zhǔn)差的比值，公式如下：

其中SHROAEi，t表示銀行i在t年的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效，ROAEi，t表示銀行i在t年的平均權(quán)益回報(bào)率，σROEi表示銀行i的績(jī)效的波動(dòng)性，也表示銀行i的風(fēng)險(xiǎn)。

圖3（左）可以看出1999～2012年間美國(guó)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效平均在3左右波動(dòng)，日本和英國(guó)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效也處于相對(duì)較高的水平，從圖3（右）中反觀我國(guó)的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效仍然處于相對(duì)較低的水平。

圖3 1999～2012年中、美、日、英四國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效圖

（4）其他變量

除多元化狀況外，銀行規(guī)模、盈利能力以及風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為在一定程度上也會(huì)影響銀行的穩(wěn)定性。因此，本文選取了以下控制變量：（1）銀行規(guī)模，本文用銀行總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)來度量銀行的規(guī)模，用LNASSETS表示。在實(shí)證中，本文還引入了總資產(chǎn)對(duì)數(shù)的平方，以探尋在規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效之間可能存在的非線性關(guān)系。（2）資本充足率，反映了銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，用CAR表示，其反映商業(yè)銀行在存款人和債權(quán)人的資產(chǎn)遭受損失時(shí)，該銀行能以自有資本承擔(dān)損失的程度。銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)，越有能力獲得更高的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益。（3）貸款撥備率，反映商業(yè)銀行撥備計(jì)提水平和業(yè)績(jī)真實(shí)性，用RESL表示，貸款撥備率為貸款損失準(zhǔn)備與各項(xiàng)貸款余額之比。此項(xiàng)比率應(yīng)越低越好，反應(yīng)損失較小利潤(rùn)越高；比率越高說明風(fēng)險(xiǎn)越大，損失越大利潤(rùn)越小。（4）凈利息收益率，反映銀行的利息業(yè)務(wù)盈利能力，用NIM表示，等于(利息收人一利息支出)/總資產(chǎn)。本文主要是考察其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效的影響。（5）資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，反映金融中介的貸款策略，用LOAN表示，等于貸款/資產(chǎn)。資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的較高的水平說明銀行更多的依靠利息收入。因此，這個(gè)變量上的系數(shù)應(yīng)該是負(fù)的。（6）人員規(guī)模，反映了商業(yè)銀行員工的創(chuàng)造利潤(rùn)能力，用HP表示，等于員工人數(shù)/凈利，該指標(biāo)的上升代表著銀行創(chuàng)造利潤(rùn)的效率變低，而該指標(biāo)的下降則意味著銀行創(chuàng)造利潤(rùn)的效率變高。（7）人事成本率，反映人事成本的變化情況，用HE表示，等于員工人數(shù)/人事費(fèi)用，由于人事費(fèi)用指標(biāo)不可得，人事費(fèi)用占非利息費(fèi)用中的大部分，因此本文采用非利息費(fèi)用替代人事費(fèi)用。該指標(biāo)的上升代表人事成本的降低，該指標(biāo)的下降說明人事成本增大。（8）成本收入比，是衡量銀行盈利能力的指標(biāo)，用COI表示，等于營(yíng)業(yè)費(fèi)用/營(yíng)業(yè)收入，反映銀行每一單位的收入需要支出多少成本，該比率越低，說明銀行單位收入的成本支出越低，銀行獲取收入的能力越強(qiáng)。（9）資本資產(chǎn)比率，反映銀行承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的能力，用ETA表示。等于銀行自有資本占總資產(chǎn)的比重，該比率越高，其抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力越高，存款人的利益更有保障。但該指標(biāo)難以考量銀行資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)與銀行風(fēng)險(xiǎn)的大小之間的關(guān)系。（10）不良貸款率，是評(píng)價(jià)金融機(jī)構(gòu)信貸資產(chǎn)安全狀況的指標(biāo)，用NPLS表示，等于（次級(jí)類貸款+可疑類貸款+損失類貸款）／各項(xiàng)貸款，反映了銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的大小。

2.3 估算的基準(zhǔn)模型的設(shè)定

根據(jù)上面定義的變量，建立如下面板回歸模型，來研究功能再造和銀行整體風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系：

表2 各國(guó)商業(yè)銀行原始數(shù)據(jù)樣本的描述性統(tǒng)計(jì)量

其中，下標(biāo)i表示第i家銀行，t表示第t期。

2.4 數(shù)據(jù)來源

本文的所有數(shù)據(jù)來源于BankScope數(shù)據(jù)庫和銀行年報(bào)，剔除了異常值和數(shù)據(jù)損失，選取了1999～2012年數(shù)據(jù)較為完整的4097家美國(guó)的商業(yè)銀行，1999～2012年數(shù)據(jù)較為完整的546家日本的商業(yè)銀行，2000～2012年數(shù)據(jù)較為完整的153家中國(guó)商業(yè)銀行，共計(jì)4796家商業(yè)銀行非平衡的面板數(shù)據(jù)。樣本代表性方面，我國(guó)的153家商業(yè)銀行包括了大型商業(yè)銀行（5家），股份制商業(yè)銀行（11家），城市商業(yè)銀行（90家）和農(nóng)村商業(yè)銀行及農(nóng)村合作銀行（19家），其中包含了上市銀行和非上市銀行，從資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)來看，截至2012年底，樣本銀行總資產(chǎn)占所有銀行類金融機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)的75%。因此，本文的樣本選擇具有較高的代表性。

從表2可以看出，中國(guó)銀行業(yè)的多元化程度小于美、日等發(fā)達(dá)國(guó)家，所以銀行整體經(jīng)營(yíng)狀況很大程度上收到傳統(tǒng)業(yè)務(wù)影響；中國(guó)銀行業(yè)雖然近年來在利潤(rùn)上的捷報(bào)頻傳，但風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效仍然落后于美、日等發(fā)達(dá)國(guó)家，所以銀行亟待功能再造；中國(guó)銀行業(yè)在全面風(fēng)險(xiǎn)管理方面存在較大的提升空間，整體風(fēng)險(xiǎn)狀況大于美、日兩國(guó)。

3 基準(zhǔn)模型估算結(jié)果和分析

根據(jù)中、美、日三國(guó)銀行樣本的面板數(shù)據(jù)，采用Eviews6.0分別進(jìn)行回歸分析，可以獲得我國(guó)商業(yè)銀行功能再造與風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效相關(guān)關(guān)系的實(shí)證結(jié)果。通過對(duì)變量的協(xié)方差檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)。本文分別中、美、日構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效的固定效應(yīng)模型其回歸結(jié)果如表3所示。

從模型一來看，權(quán)益比率（EA）在三個(gè)國(guó)家的全部樣本中與風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益負(fù)向相關(guān)，這說明充實(shí)資本金和降低杠桿率可以提高銀行的風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)能力。

在模型三中，為了避免了NIIS對(duì)DIV可能的共線性，以及ETA對(duì)SHROA可能的共線性后，三個(gè)國(guó)家模型擬合度良好，美國(guó)的銀行多元化指數(shù)和美國(guó)全部樣本銀行的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效正向相關(guān)，且在1%的置信水平上顯著；日本的銀行多元化指數(shù)和日本全部樣本銀行風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效負(fù)向相關(guān)，且在1%的置信水平上顯著；中國(guó)的銀行多元化指數(shù)和中國(guó)全部樣本銀行的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效正向相關(guān)，且在5%的置信水平上顯著。這說明商業(yè)銀行的多元化程度對(duì)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效確實(shí)存在明顯的影響，但并不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，銀行的多元化水平雖然可能帶來了一定的風(fēng)險(xiǎn)隱患，但是卻在更大程度上提高了銀行營(yíng)運(yùn)能力，改善了銀行的盈利能力。DIV在中美兩個(gè)模型為正且高度顯著，在日本的模型中為負(fù)也顯著。這說明多元化的功能再造對(duì)于在中美兩國(guó)對(duì)于銀行的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效有著正向的影響，這與Smith et al.(2003)對(duì)歐洲銀行業(yè)的研究結(jié)果相一致，但日本的多元化卻對(duì)銀行的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效有負(fù)向的作用，這與Stiroh and Rumble(2006)and Stiroh(2004)的研究結(jié)果一致，這些不同是由于中、美、日三國(guó)之間顯著的結(jié)構(gòu)和監(jiān)管的差異造成的。這種差異首先體現(xiàn)在銀行規(guī)模的不同上。但銀行規(guī)模如何影響收入多樣化與風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效的關(guān)系？規(guī)模經(jīng)濟(jì)以及能在信息和通信技術(shù)更多的投資，這也意味著大型銀行能夠更好經(jīng)營(yíng)以費(fèi)用為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)。新技術(shù)的使用，使銀行在邊際成本非常低的情況下銷售附加產(chǎn)品。這些優(yōu)勢(shì)可以彌補(bǔ)在信息和通信技術(shù)投資方面的成本增長(zhǎng)。

表3 以風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效為被解釋變量的實(shí)證結(jié)果

為了考察整體風(fēng)險(xiǎn)Z與風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效的關(guān)系，從模型1～5，Z值與三個(gè)國(guó)家的銀行風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效都呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系并且高度顯著，這充分說明了在不同的國(guó)家間，降低總體風(fēng)險(xiǎn)是提高風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效的有效手段。但NPLS在6個(gè)模型中均不顯著，說明單獨(dú)依靠控制信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效沒有明顯效用，這更進(jìn)一步的說明了全面風(fēng)險(xiǎn)管理的重要性和迫切性。

表4 以總體風(fēng)險(xiǎn)為被解釋變量的實(shí)證結(jié)果

從模型1～5，LNASSETS的平方在中國(guó)和美國(guó)的模型中均表現(xiàn)為負(fù)值，并且顯著，這說明本文的假說二在中美兩國(guó)的銀行體系內(nèi)是成立的，風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效與銀行規(guī)模之間存在倒U型的關(guān)系，在一定的規(guī)模之下，風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效會(huì)隨著規(guī)模的增加而增加，但一旦過了適度的范圍，規(guī)模經(jīng)濟(jì)和范圍經(jīng)濟(jì)就會(huì)失效，造成風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效的下降。

通過以上以整體風(fēng)險(xiǎn)為被解釋變量的模型分析，首先DIV與Z值在三個(gè)國(guó)家都是高度相關(guān)的，但在中國(guó)，多元化的提升明顯增加了整體風(fēng)險(xiǎn)，美國(guó)的數(shù)據(jù)則表明美國(guó)商業(yè)銀行的多元化降低了整體風(fēng)險(xiǎn)，日本銀行業(yè)的多元化略微增加了整體風(fēng)險(xiǎn)，因此，中國(guó)銀行的這種表現(xiàn)可能是由于近年來大量的表內(nèi)資產(chǎn)表外化造成的，而不是出于功能再造而帶來的多元化程度的加深。

為了驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效對(duì)整體風(fēng)險(xiǎn)Z辯證關(guān)系，從模型1～4，風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效與三個(gè)國(guó)家銀行的Z值都呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系并且高度顯著，這充分說明了在不同的國(guó)家間，取得較高的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效成果是進(jìn)一步降低整體風(fēng)險(xiǎn)的重要保障。

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