傅 強(qiáng),魏 琪,林蔭華
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審慎性監(jiān)管與銀行效率:來自中國(guó)銀行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)
傅 強(qiáng)1,魏 琪1,林蔭華2
(1.重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院,重慶 400044;2.中國(guó)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)重慶監(jiān)督局,重慶 400011)
本文采用異方差隨機(jī)前沿模型和2003-2012年我國(guó)95家商業(yè)銀行數(shù)據(jù),研究了我國(guó)現(xiàn)行的主要審慎性監(jiān)管指標(biāo)對(duì)銀行成本效率和利潤(rùn)效率的影響,并計(jì)算邊際影響分析了它們與銀行效率的非線性關(guān)系。研究表明:資本充足率、杠桿率對(duì)成本和利潤(rùn)效率均具有邊際遞減的促進(jìn)作用;貸存比對(duì)成本效率的影響存在非單調(diào)性;流動(dòng)性比率對(duì)成本效率具有邊際遞增的抑制作用;撥備覆蓋率對(duì)成本和利潤(rùn)效率的作用均存在非單調(diào)性。總體而言,按我國(guó)現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施的審慎性監(jiān)管沒有導(dǎo)致銀行效率損失,但單純依靠提高審慎性標(biāo)準(zhǔn)的監(jiān)管方式不可持續(xù)。
審慎性監(jiān)管;銀行效率;邊際影響
審慎性監(jiān)管是銀行業(yè)國(guó)際監(jiān)管準(zhǔn)則的核心理念,自1997年巴塞爾委員會(huì)發(fā)布《有效銀行監(jiān)管的核心原則》以來,它便在全球金融風(fēng)險(xiǎn)暴露中不斷強(qiáng)化。《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》進(jìn)一步確立了宏觀審慎與微觀審慎相結(jié)合的監(jiān)管框架,大幅提高資本監(jiān)管要求,并建立全球一致的流動(dòng)性監(jiān)管量化標(biāo)準(zhǔn)。在國(guó)際監(jiān)管準(zhǔn)則的指引下,我國(guó)逐步建立了適應(yīng)本國(guó)特征的審慎性監(jiān)管模式。為推動(dòng)實(shí)施《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》,從2011年4月起中國(guó)銀監(jiān)會(huì)陸續(xù)頒布了《中國(guó)銀行業(yè)實(shí)施新監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)的指導(dǎo)意見》及相關(guān)監(jiān)管制度,在資本充足性、流動(dòng)性和貸款損失準(zhǔn)備方面提出了更為嚴(yán)格和具體的審慎性監(jiān)管指標(biāo)要求,以促進(jìn)我國(guó)銀行業(yè)的穩(wěn)健運(yùn)行和可持續(xù)發(fā)展。
防范風(fēng)險(xiǎn)和促進(jìn)發(fā)展都是銀行業(yè)監(jiān)管的目標(biāo),但這兩者往往存在矛盾[1],因此,有效的銀行監(jiān)管必須在保持金融穩(wěn)定與提高金融效率之間進(jìn)行權(quán)衡[2]。那么,就各項(xiàng)審慎性監(jiān)管指標(biāo)而言,它們?cè)谄胶忏y行經(jīng)營(yíng)的謹(jǐn)慎性與效率性之間是否存在適當(dāng)?shù)某叨龋吭诋?dāng)前金融創(chuàng)新不斷深入的背景下,持續(xù)提高監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)是否會(huì)阻礙銀行效率的提升?我國(guó)銀行業(yè)審慎性監(jiān)管的實(shí)施效果如何?然而,對(duì)于此類問題理論界與實(shí)務(wù)界還沒有一致的研究結(jié)論或系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。本文采用異方差隨機(jī)前沿模型和2003-2012年我國(guó)95家商業(yè)銀行數(shù)據(jù),實(shí)證研究我國(guó)現(xiàn)行的主要審慎性監(jiān)管指標(biāo)與銀行效率的關(guān)系。本文的其他內(nèi)容安排如下:第一部分是文獻(xiàn)回顧;第二部分說明本文的研究方法;第三部分是隨機(jī)前沿模型的實(shí)證結(jié)果;在此基礎(chǔ)上,第四部分討論監(jiān)管指標(biāo)與銀行效率的非線性關(guān)系;第五部分總結(jié)全文。
對(duì)于銀行監(jiān)管的宏觀效果,國(guó)內(nèi)外學(xué)者從金融穩(wěn)定、銀行業(yè)發(fā)展等方面進(jìn)行了大量深入的研究,而微觀層面上涉及監(jiān)管與銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效關(guān)系的研究較少。本文首先梳理資本充足性、流動(dòng)性和貸款損失準(zhǔn)備監(jiān)管對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)行為影響的文獻(xiàn),然后對(duì)政府監(jiān)管與銀行效率關(guān)系的相關(guān)研究進(jìn)行扼要評(píng)述。
1.1 資本充足性、流動(dòng)性和貸款損失準(zhǔn)備監(jiān)管與銀行經(jīng)營(yíng)行為
資本約束是銀行業(yè)監(jiān)管的核心,也是研究銀行監(jiān)管問題的焦點(diǎn)。雖然對(duì)于資本監(jiān)管能否有效遏制銀行風(fēng)險(xiǎn)仍具有較大的爭(zhēng)議,但理論文獻(xiàn)對(duì)于它會(huì)顯著影響銀行信貸行為、貸款利率以及資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)的觀點(diǎn)較為一致[3]。吳瑋[4]、王擎[5]對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的實(shí)證結(jié)果也表明,資本監(jiān)管促使銀行普遍降低了信貸擴(kuò)張速度,并且資本充足銀行持有更多的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),貸款比例較高,而資本不足銀行則會(huì)減持風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),貸款比例下降。此外,Ito和Sasaki[6]、許友傳[7]的研究還發(fā)現(xiàn),對(duì)資本充足率的嚴(yán)格要求會(huì)促使銀行增持各類資本,影響了銀行的融資決策。
伴隨《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》的出臺(tái),流動(dòng)性監(jiān)管對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)行為的影響引起了理論界的高度關(guān)注。Best和Sprinzen[8]認(rèn)為,流動(dòng)性監(jiān)管能顯著提升銀行的流動(dòng)性水平,但對(duì)流動(dòng)資產(chǎn)過于苛刻的界定將降低銀行在信貸和其他交易活動(dòng)中的收益率。Pausch[9]研究發(fā)現(xiàn),只有當(dāng)銀行在銀行間市場(chǎng)上是凈買入者并且從信貸業(yè)務(wù)中獲得的收益較低時(shí),流動(dòng)性監(jiān)管才會(huì)使其表現(xiàn)為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者,其他情況下,銀行將從事高風(fēng)險(xiǎn)的信貸投放,增加了它在下一期的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。Neri[10]進(jìn)一步指出,流動(dòng)性監(jiān)管激勵(lì)銀行增持符合監(jiān)管要求的流動(dòng)性資產(chǎn),不但導(dǎo)致銀行盈利能力下降,而且還具有一系列不良的宏觀經(jīng)濟(jì)后果。由于監(jiān)管新規(guī)實(shí)施時(shí)間較短,這些研究大多處于理論分析階段,較少得到實(shí)證檢驗(yàn)。
貸款損失準(zhǔn)備是銀行為補(bǔ)償信貸預(yù)期損失,依據(jù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則或監(jiān)管當(dāng)局制定的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)提的準(zhǔn)備金,它直接反映了銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的覆蓋能力。另外,它還會(huì)影響銀行的信貸行為:Laeven和Majnoni[11]認(rèn)為,監(jiān)管要求迫使銀行在經(jīng)濟(jì)下行期計(jì)提較多的損失準(zhǔn)備,壓縮了貸款供給。Bouvatier和Lepetit[12]的研究也表明,嚴(yán)格的貸款損失準(zhǔn)備計(jì)提要求放大了銀行信貸隨經(jīng)濟(jì)周期的波動(dòng)。這也得到了較多的實(shí)證支持:Shrieves和Dahl[13]對(duì)日本商業(yè)銀行的研究發(fā)現(xiàn),貸款損失準(zhǔn)備與銀行貸款增長(zhǎng)速度負(fù)相關(guān)。段軍山等[14]對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的研究也得到類似的結(jié)論。
1.2 政府監(jiān)管與銀行效率
鑒于經(jīng)營(yíng)效率能較為綜合地反映銀行的資產(chǎn)配置效果和經(jīng)營(yíng)管理能力,近年來部分學(xué)者開始從銀行效率角度研究政府監(jiān)管對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)行為的影響,其中最具代表的是Pasiouras[15-16]、Chortareas等[17]和Barth等[18],他們基于跨國(guó)數(shù)據(jù)對(duì)資本充足性要求、監(jiān)管機(jī)構(gòu)勢(shì)力、市場(chǎng)約束以及對(duì)銀行資產(chǎn)組合限制等監(jiān)管政策與銀行效率關(guān)系進(jìn)行了較為全面和系統(tǒng)的研究。這些研究雖然對(duì)于判斷哪些監(jiān)管措施更有利于增進(jìn)銀行效率具有參考意義,但缺乏對(duì)如何設(shè)定各項(xiàng)監(jiān)管指標(biāo)的深入探討。
關(guān)于監(jiān)管指標(biāo)與銀行效率關(guān)系的研究則主要散見于討論銀行效率決定因素的文獻(xiàn)中,但這些研究主要說明了作用方向而沒有涉及對(duì)影響程度的分析,并且相關(guān)研究也沒有得出一致結(jié)論。以對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的典型研究為例:Ariff和Can[19]研究發(fā)現(xiàn),提高資本充足率抑制了銀行效率;而趙永樂、王均坦[20]的研究顯示,資本充足率能顯著提升銀行效率;但孫秀峰、遲國(guó)泰[21]的研究卻表明,該指標(biāo)并未對(duì)銀行效率構(gòu)成顯著影響。這種情況同樣存在于其他指標(biāo),譬如對(duì)于貸款撥備率,Jiang[22]研究發(fā)現(xiàn),該比率與銀行效率具有正向關(guān)系;袁曉玲、張寶山[23]的研究則顯示,該指標(biāo)與銀行生產(chǎn)率不存在明顯的關(guān)系;而張健華、王鵬[24]的研究卻表明,該比率與銀行生產(chǎn)率顯著負(fù)相關(guān)。這些研究之所以會(huì)得出相異的結(jié)論,可能是因?yàn)楸O(jiān)管指標(biāo)與銀行效率具有非線性關(guān)系,不同監(jiān)管指標(biāo)水平對(duì)銀行效率的影響程度乃至作用方向存在差異。
Li和Wang[25]利用改進(jìn)的Kopecky和Vanhoose(2004)模型分析得出,資本充足率和法定存款準(zhǔn)備金率與銀行效率均存在非線性關(guān)系,數(shù)值擬合也較好地驗(yàn)證了這一結(jié)論。在此基礎(chǔ)上,李勇、王滿倉[26]采用1998-2010年我國(guó)14家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)和門限回歸進(jìn)一步證實(shí)了這種非線性性。他們的研究與本文相近,但卻缺乏對(duì)影響程度的深入分析,并且從銀行監(jiān)管的角度,也只涉及了資本充足率這一項(xiàng)指標(biāo)。
本文在以下兩個(gè)方面區(qū)別于現(xiàn)有文獻(xiàn):第一,從資本充足性、流動(dòng)性和貸款損失準(zhǔn)備三個(gè)方面全面考察我國(guó)現(xiàn)行的主要審慎性監(jiān)管指標(biāo)與銀行效率的關(guān)系;第二,計(jì)算監(jiān)管變量對(duì)銀行效率的邊際影響,分析監(jiān)管指標(biāo)對(duì)銀行效率的影響程度。在當(dāng)前銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)不斷暴露、監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)持續(xù)強(qiáng)化的背景下,系統(tǒng)深入探討審慎性監(jiān)管對(duì)銀行效率的影響,不僅是研究銀行業(yè)監(jiān)管微觀效果的重要內(nèi)容,而且對(duì)監(jiān)管當(dāng)局制定監(jiān)管政策和銀行的資產(chǎn)配置決策都具有積極的意義。
2.1 異方差隨機(jī)前沿方法
隨機(jī)前沿分析(SFA)通過將誤差項(xiàng)分解為反映統(tǒng)計(jì)噪聲的隨機(jī)誤差和無效率程度的單邊誤差,能有效克服將各種測(cè)量誤差視作無效率的缺陷,是效率評(píng)價(jià)中廣泛采用的方法。近年來,對(duì)SFA的拓展主要圍繞單邊誤差項(xiàng)的分布假定、其均值和(或)方差是否為生產(chǎn)效率影響因素的函數(shù)等方面展開。Kumbhakar等[27]假定單邊項(xiàng)誤差項(xiàng)服從截尾正態(tài)分布,截前(pre-truncated)均值為影響因素的函數(shù),方差為常數(shù)。相反,Caudill和Ford[28]假定截前均值為常數(shù),方差為影響因素的函數(shù)。Wang[29]在綜合以上兩種思路的基礎(chǔ)上建立了更具一般性的異方差隨機(jī)前沿模型,在該模型中,單邊誤差項(xiàng)截前均值和方差均為影響因素的函數(shù)。Liu和Myers[30]的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)表明,效率值排序以及各因素影響效率的方向?qū)﹄S機(jī)前沿模型形式不敏感,但影響程度存在明顯差異。Lai和Huang[31]采用赤池信息量準(zhǔn)則(AIC)、竹內(nèi)信息量準(zhǔn)則(Takeuchi Information Criterion, TIC)和Voung檢驗(yàn)對(duì)參數(shù)化單邊誤差項(xiàng)均值和(或)方差的各類隨機(jī)前沿模型進(jìn)行判別,三種標(biāo)準(zhǔn)均表明Wang[29]的模型優(yōu)于其他模型形式。
異方差隨機(jī)前沿模型為:
(2)
(3)
(5)
其中,yit、xit分別為第i個(gè)生產(chǎn)單位第t年的產(chǎn)出數(shù)量和投入向量,zit為生產(chǎn)效率影響因素向量,、和為待估參數(shù),vit與uit分別為代表統(tǒng)計(jì)噪音的隨機(jī)誤差項(xiàng)和反映無效率程度的單邊誤差項(xiàng),vit與uit獨(dú)立不相關(guān)。
該模型不僅能有效解決隨機(jī)前沿估計(jì)中的異方差問題,而且可從z對(duì)E(u)的邊際影響判斷它對(duì)生產(chǎn)效率的作用是否具有非單調(diào)性。z對(duì)E(u)邊際影響的計(jì)算及非單調(diào)性的證明如下:
z中的第s個(gè)元素z(s)對(duì)uit的非條件均值E(uit)求偏導(dǎo)得:
2.2 變量選取與實(shí)證模型
2.2.1 投入產(chǎn)出變量的確定
為全面反映我國(guó)商業(yè)銀行傳統(tǒng)的存貸業(yè)務(wù)和快速發(fā)展的中間業(yè)務(wù),并鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性,本文確定隨機(jī)前沿模型中的產(chǎn)出變量為平均存款總額、平均貸款凈額和凈傭金與手續(xù)費(fèi)收入,運(yùn)營(yíng)投入價(jià)格為營(yíng)業(yè)費(fèi)用與平均資產(chǎn)總額之比,資金投入價(jià)格為利息支出與平均存款總額之比。投入產(chǎn)出變量的定義與計(jì)算方式見表1。
2.2.2 分析變量與控制變量的選擇
資本充足性、流動(dòng)性和貸款損失準(zhǔn)備計(jì)提情況是監(jiān)管當(dāng)局監(jiān)督檢查商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)審慎性的重點(diǎn),本文著重分析這三類監(jiān)管指標(biāo)與銀行效率的關(guān)系。
資本充足性指標(biāo):無論是在國(guó)際監(jiān)管準(zhǔn)則還是各國(guó)監(jiān)管實(shí)踐中,資本充足狀況都是對(duì)商業(yè)銀行監(jiān)管的核心?!栋腿麪枀f(xié)議Ⅲ》除提高各類資本充足率最低要求外,還構(gòu)建了杠桿率指標(biāo)以彌補(bǔ)資本充足率監(jiān)管的不足。鑒于核心資本充足率與資本充足率計(jì)算方式和指標(biāo)涵義相似,本文選取資本充足率和杠桿率作為資本充足性監(jiān)管指標(biāo)。
流動(dòng)性指標(biāo):本輪金融危機(jī)充分暴露了流動(dòng)性對(duì)于銀行業(yè)的重要性,因此,巴塞爾委員會(huì)于2010年12月發(fā)布的《流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量、標(biāo)準(zhǔn)和檢測(cè)的國(guó)際框架》將流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)控制由第二支柱的檢查指導(dǎo)提升至第一支柱的指標(biāo)監(jiān)管內(nèi)容層面。由于計(jì)算流動(dòng)性覆蓋率、凈穩(wěn)定融資比例等國(guó)際監(jiān)管指標(biāo)所需數(shù)據(jù)不可獲得,本文選取我國(guó)監(jiān)管實(shí)踐中采用的貸存比和流動(dòng)性比率作為流動(dòng)性監(jiān)管指標(biāo)。
貸款損失準(zhǔn)備指標(biāo):雖然目前全球只有西班牙、澳大利亞和中國(guó)等部分國(guó)家對(duì)計(jì)提貸款損失準(zhǔn)備提出嚴(yán)格的監(jiān)管要求,但建立逆周期的動(dòng)態(tài)撥備監(jiān)管制度已引起了政策制定者的廣泛關(guān)注[32]。我國(guó)在撥備覆蓋率監(jiān)管的基礎(chǔ)上,于2011年進(jìn)一步明確了貸款撥備率與撥備覆蓋率相結(jié)合的動(dòng)態(tài)貸款損失準(zhǔn)備監(jiān)管制度。本文選取貸款撥備率和撥備覆蓋率作為貸款損失準(zhǔn)備監(jiān)管指標(biāo)。
商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)行為不僅受政府監(jiān)管的制約,還受各種內(nèi)外部因素的影響。借鑒國(guó)內(nèi)外關(guān)于銀行效率的相關(guān)研究,本文選取GDP、赫芬達(dá)指數(shù)、銀行總資產(chǎn)以及上市狀態(tài)作為反映宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)規(guī)模和銀行治理狀況的控制變量。
監(jiān)管變量和控制變量的定義與計(jì)算方式見表1。
表1 各類變量的定義和計(jì)算方式
2.2.3 實(shí)證模型
選用成本效率(CE)和利潤(rùn)效率(PE)衡量銀行效率。成本效率通過測(cè)度銀行實(shí)際成本與同等條件下前沿效率銀行最小成本的距離以反映其成本控制能力;與此對(duì)應(yīng),利潤(rùn)效率通過測(cè)度銀行實(shí)際利潤(rùn)與同等條件下前沿效率銀行最大利潤(rùn)的距離以反映其利潤(rùn)創(chuàng)造能力。
采用超對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿函數(shù),并在函數(shù)中加入時(shí)間項(xiàng)以反映銀行效率隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。另外,鑒于資本充足性、流動(dòng)性和貸款損失準(zhǔn)備三類監(jiān)管指標(biāo)中各變量計(jì)算方式相似,為避免共線性,本文分別選用car、ldr、pc和lr、ldx、lpr作為監(jiān)管變量構(gòu)建模型1和模型2。
經(jīng)對(duì)稱性和價(jià)格齊次性處理后的超對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿模型為:
(7)
(8)
(10)
(11)
其中,式(7)為隨機(jī)前沿成本函數(shù)或利潤(rùn)函數(shù);式(8)為復(fù)合誤差項(xiàng)的構(gòu)成,在成本函數(shù)中,在利潤(rùn)函數(shù)中,與獨(dú)立不相關(guān);式(9)、(10)分別為隨機(jī)誤差項(xiàng)和無效率項(xiàng)的分布假定;式(11)、(12)分別為無效率項(xiàng)的均值方程和方差方程。i表示第i家商業(yè)銀行,t表示第t期;在成本函數(shù)與利潤(rùn)函數(shù)中T分別為成本總額(TC)和稅前利潤(rùn)總額(TP);w和y分別為投入價(jià)格和產(chǎn)出數(shù)量;a-q均為待估參數(shù);cr、ld和pr為監(jiān)管變量,在模型1中它們分別為car、ldr和pc,模型2中分別為lr、ldx和lpr。
3.1 數(shù)據(jù)來源與樣本描述
我國(guó)銀行業(yè)監(jiān)管理念和方式經(jīng)歷了資產(chǎn)負(fù)責(zé)比例管理到審慎性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管的發(fā)展歷程。2003中國(guó)銀監(jiān)會(huì)成立和隨后《銀行業(yè)監(jiān)督管理法》的頒布實(shí)施標(biāo)志著我國(guó)銀行業(yè)監(jiān)管步入規(guī)范化、法制化軌道,不但審慎性監(jiān)管體系不斷完善,而且對(duì)銀行的約束能力也明顯增強(qiáng)。因此,本文以2003年作為分析的起點(diǎn),選取2003-2012年我國(guó)商業(yè)銀行為樣本,數(shù)據(jù)來源于bankscope數(shù)據(jù)庫。為避免數(shù)據(jù)間勾稽關(guān)系矛盾、報(bào)告錯(cuò)誤以及重復(fù)計(jì)算等數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,本文以各商業(yè)銀行公開公布的年報(bào)對(duì)其進(jìn)行校訂,以確保本研究的嚴(yán)謹(jǐn)。剔除部分?jǐn)?shù)據(jù)不全樣本后共獲得95家商業(yè)銀行676個(gè)觀測(cè)值,數(shù)據(jù)描述見表2。
從表2可以看出,在監(jiān)管政策的指引下,我國(guó)商業(yè)銀行各項(xiàng)審慎性指標(biāo)逐年提高:2003-2012年,平均資本充足率、杠桿率分別由7.6%和3.7%提升至13.5%和6.6%,流動(dòng)性比率由47.4%提升至117%,貸存比由73.9%下降至63.7%,撥備覆蓋率更是由72.3%提高到了348%。銀行的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償與抵御能力顯著增強(qiáng),資產(chǎn)質(zhì)量明顯提高。
表2 各監(jiān)管變量的描述性統(tǒng)計(jì)
表3 隨機(jī)前沿模型估計(jì)結(jié)果
注:①括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差;②***、**、*分別表示在1%、5%和10%的水平下顯著,下同。
3.2 實(shí)證結(jié)果與分析
采用STATA12.0對(duì)式(7)-(12)進(jìn)行極大似然估計(jì),并由式(6)計(jì)算z(s)對(duì)E(u)的邊際影響。隨機(jī)前沿模型的估計(jì)結(jié)果見表3,模型對(duì)數(shù)似然值、似然比檢驗(yàn)以及各變量系數(shù)的顯著性狀況均表明模型整體效果較好。另外,對(duì)效率值的計(jì)算結(jié)果表明,2003-2012年我國(guó)商業(yè)銀行平均成本效率和利潤(rùn)效率分別約為93%和65%,總體上均逐年改善,這與之前的研究[33-34]結(jié)論基本一致,本文不再贅述。
在隨機(jī)前沿模型中,無效率項(xiàng)的均值和方差分別表示效率損失和效率的不確定性[35]。因此,均值和方差方程中z(s)的系數(shù)為負(fù)表明該因素降低了效率損失或增強(qiáng)了效率的穩(wěn)定性,反之則反是。對(duì)監(jiān)管變量與銀行效率關(guān)系的分析如下:
3.2.1資本充足性與銀行效率
在成本和利潤(rùn)效率模型的均值方程中,資本充足率和杠桿率的系數(shù)均顯著為負(fù),表明提高資本充足率或杠桿率抑制了銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),促進(jìn)了成本和利潤(rùn)效率的提升。在成本效率模型的方差方程中,杠桿率的系數(shù)顯著為正,說明該指標(biāo)越高的銀行其成本效率具有更大的不確定性。
3.2.2 流動(dòng)性與銀行效率
提高貸存比抑制了銀行成本效率,但對(duì)利潤(rùn)效率的作用不明顯。表明銀行過多的信貸投放不僅須負(fù)擔(dān)較大的融資成本和信貸管理成本,而且將承擔(dān)較高的信用風(fēng)險(xiǎn)與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn),導(dǎo)致成本效率下降。并且激進(jìn)的信貸政策提高的利差收益可能被增加的成本或潛在的風(fēng)險(xiǎn)損失所抵消,不能促進(jìn)利潤(rùn)效率的提升。從方差方程來看,提高貸存比有助于減少成本效率的波動(dòng)。
流動(dòng)性比率與成本效率呈負(fù)向關(guān)系,但與利潤(rùn)效率的關(guān)系不顯著。表明較高的流動(dòng)性比率將導(dǎo)致銀行承擔(dān)過多的流動(dòng)資產(chǎn)持有成本,降低了成本效率。并且提高流動(dòng)性比率以彌補(bǔ)流動(dòng)性短缺的潛在收益可能被持有流動(dòng)性頭寸的機(jī)會(huì)成本所抵消,未能增進(jìn)利潤(rùn)效率。方差方程表明,較高的流動(dòng)性比率還會(huì)導(dǎo)致成本效率較大的波動(dòng),但有助于降低利潤(rùn)效率的不確定性。
3.2.3 貸款損失準(zhǔn)備與銀行效率
在成本和利潤(rùn)效率模型的均值方程中,撥備覆蓋率的系數(shù)均顯著為負(fù),在方差方程中,該指標(biāo)的系數(shù)均顯著為正。表明提高撥備覆蓋率能有效吸收信貸風(fēng)險(xiǎn)損失,增進(jìn)了銀行經(jīng)營(yíng)效率。該指標(biāo)同時(shí)也反映了銀行的資產(chǎn)質(zhì)量狀況,資產(chǎn)質(zhì)量更差的銀行具有更大的效率不確定性。此外,提高貸款撥備率未能顯著增進(jìn)銀行成本和利潤(rùn)效率,但能一定程度地較少成本效率的波動(dòng)性。
3.2.4 其他因素對(duì)銀行效率的影響
總體而言,資產(chǎn)規(guī)模越大的銀行具有更強(qiáng)的成本控制和利潤(rùn)創(chuàng)造能力,且效率不確定性更低。而宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境并沒有銀行效率構(gòu)成顯著影響。同時(shí),上市銀行也沒有體現(xiàn)出更高的經(jīng)營(yíng)效率,但具有更高的效率穩(wěn)定性。另外,行業(yè)集中度越高,銀行能獲取越多的壟斷利潤(rùn),表現(xiàn)出較高的利潤(rùn)效率和效率穩(wěn)定性。
審慎性監(jiān)管的核心在于確定恰當(dāng)?shù)谋O(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)以較好地平衡銀行的風(fēng)險(xiǎn)與收益,因此,進(jìn)一步討論監(jiān)管指標(biāo)對(duì)銀行效率的影響程度能更充分地說明審慎性監(jiān)管的有效性。正如Chortareas等[17]所言“銀行監(jiān)管常采取量化的指標(biāo)形式,但設(shè)定的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)卻往往是不準(zhǔn)確的,譬如過低的資本充足率標(biāo)準(zhǔn)增加了銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn),而過高的指標(biāo)要求則會(huì)使銀行承擔(dān)不必要的成本”。事實(shí)上,不同狀態(tài)下提高監(jiān)管指標(biāo)對(duì)銀行效率的作用程度可能會(huì)不同:當(dāng)銀行處于較大的風(fēng)險(xiǎn)暴露時(shí),監(jiān)管要求迫使銀行減持高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)或增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)覆蓋能力,這有助于促進(jìn)經(jīng)營(yíng)效率的大幅提升。而當(dāng)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制能力提升至一定程度后,提高監(jiān)管指標(biāo)則可能導(dǎo)致資產(chǎn)配置扭曲或管理成本的加速上升,其結(jié)果將是經(jīng)營(yíng)效率提升緩慢,甚至?xí)斐尚蕮p失。以此而論,審慎性監(jiān)管指標(biāo)與銀行效率可能存在邊際遞減、邊際遞增或非單調(diào)性等非線性作用關(guān)系。
本文在計(jì)算z(s)對(duì)E(u)邊際影響的基礎(chǔ)上,從以下兩個(gè)方面檢驗(yàn)監(jiān)管變量與銀行效率是否存在邊際遞減(增)或非單調(diào)性等非線性作用關(guān)系:第一,按監(jiān)管變量大小將樣本均分為五組,計(jì)算總體和各組的邊際成本或利潤(rùn)效率損失均值,進(jìn)行1000次自體抽樣(Bootstrap)以檢驗(yàn)其顯著性,并進(jìn)行組間1000次自體抽樣t檢驗(yàn)以檢驗(yàn)各組均值差異的顯著性。第二,對(duì)監(jiān)管變量與邊際成本或利潤(rùn)效率損失進(jìn)行非線性曲線擬合。鑒于邊際影響的計(jì)算依賴于均值方程中z(s)的系數(shù),本文重點(diǎn)分析在隨機(jī)前沿模型均值方程中系數(shù)顯著的監(jiān)管變量與銀行效率的非線性關(guān)系。
注:①Bca置信區(qū)間是指總體和各組邊際成本或利潤(rùn)效率損失1000次自體抽樣得到均值的Bias corrected accelerated置信區(qū)間;②*號(hào)為組間1000次自體抽樣t檢驗(yàn)的顯著性結(jié)果,其中,第1組的*號(hào)為該組與第3組的組間檢驗(yàn)結(jié)果;第3組的*號(hào)為該組與第5組的組間檢驗(yàn)結(jié)果;第5組的*號(hào)為該組與第1組的組間檢驗(yàn)結(jié)果,下同。
4.1 資本充足性對(duì)銀行效率的非線性作用
資本充足率對(duì)銀行效率的影響具有邊際遞減性或非單調(diào)性,這是因?yàn)椋嘿Y本充足率為資本總額與風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)之比,銀行一般通過增持資本或減持風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)以提高該項(xiàng)指標(biāo)。顯然,資本充足率越高,銀行風(fēng)險(xiǎn)覆蓋能力越強(qiáng),但同時(shí)也將承擔(dān)更多的資本持有成本、減持風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的機(jī)會(huì)成本等各項(xiàng)資產(chǎn)配置成本。因此,當(dāng)資產(chǎn)充足率較低時(shí),銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)較大,提高該指標(biāo)以控制風(fēng)險(xiǎn)所得的潛在收益超過了資產(chǎn)配置成本,經(jīng)營(yíng)效率得以提升。然而,當(dāng)資本充足率提高到一定程度后,資產(chǎn)配置成本占據(jù)主導(dǎo),資本充足率對(duì)銀行效率的促進(jìn)作用減弱,甚至?xí)?dǎo)致成本效率損失。
圖1 資本充足率與邊際成本效率損失的擬合曲線
圖2 資本充足率與邊際利潤(rùn)效率損失的擬合曲線
表5 杠桿率對(duì)成本和利潤(rùn)效率損失的邊際影響
圖3 杠桿率與邊際成本效率損失的擬合曲線
圖4 杠桿率與邊際利潤(rùn)效率損失的擬合曲線
杠桿率對(duì)銀行成本和利潤(rùn)效率的影響均具有邊際遞減性:從表5來看,杠桿率最低的第1組觀測(cè)值中,提高1%的杠桿率將促進(jìn)成本和利潤(rùn)效率增加2.51%和14.45%,而在杠桿率最高的第5組觀測(cè)值中,其促進(jìn)作用分別減弱至0.30%和3.04%。圖3、圖4中,杠桿率與邊際成本和利潤(rùn)效率損失的logistic函數(shù)分別為和,各系數(shù)均在1%水平下顯著,擬合度分別為0.43和0.69。從擬合曲線判斷,杠桿率處于7%左右時(shí)它對(duì)銀行效率的提升能力明顯減弱。
杠桿率為一級(jí)資本與表內(nèi)外資產(chǎn)總額之比,在資產(chǎn)規(guī)模一定時(shí),銀行只能增加高成本的一級(jí)資本以提高該項(xiàng)指標(biāo)。因此,當(dāng)杠桿率較低時(shí),提高該指標(biāo)有助于防止銀行的資本監(jiān)管套利和風(fēng)險(xiǎn)積累,經(jīng)營(yíng)效率得以快速提升。但資本對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的緩釋能力達(dá)到一定階段后,杠桿率卻使銀行承擔(dān)過多的資本成本或限制了其資產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張,這阻礙了效率的進(jìn)一步提升,表現(xiàn)為杠桿率對(duì)銀行效率的促進(jìn)作用具有邊際遞減性。
4.2 流動(dòng)性指標(biāo)對(duì)銀行效率的非線性作用
貸存比對(duì)銀行成本效率的影響具有非單調(diào)性:從表6可以看出,在該指標(biāo)最低的第1組觀測(cè)值中,提高1%的貸存比將促進(jìn)成本效率提升0.22%。與此相反,貸存比最高的第5組觀測(cè)值中,提高該指標(biāo)將產(chǎn)生0.08%的效率損失。圖5中,貸存比與邊際成本效率損失的logistic函數(shù)為,各系數(shù)均在10%水平下顯著,擬合度為0.42。當(dāng)ldr=0.7809時(shí),,表明當(dāng)貸存比大于78.09%時(shí),提高該指標(biāo)將導(dǎo)致銀行成本效率損失,略高于當(dāng)前我國(guó)75%的貸存比監(jiān)管規(guī)定。
表6 貸存比和流動(dòng)性比率對(duì)成本效率損失的邊際影響
圖5 貸存比與邊際成本效率損失的擬合曲線
圖6 流動(dòng)性比率與邊際成本效率損失的擬合曲線
貸存比對(duì)銀行效率存在非單調(diào)性影響的原因在于:在貸款相對(duì)于存款較少時(shí),信貸投放的收益能有效彌補(bǔ)存款和信貸管理成本,有助于提升銀行效率。但在高存款準(zhǔn)備金率等條件下,銀行為維持較高的貸款比例須采取較吸收存款成本更高的方式籌集可貸資金,這增加了融資成本,同時(shí)增大了信用風(fēng)險(xiǎn)和信貸管理成本,造成了效率損失。
流動(dòng)性比率對(duì)銀行成本效率的抑制作用具有邊際遞增性:從表6來看,在流動(dòng)性比率最低的第1組觀測(cè)值中,提高1%的流動(dòng)性比率將導(dǎo)致成本效率下降0.07%,而在流動(dòng)性比率最高的第5組中,提高該指標(biāo)造成的成本效率損失為0.09%。圖6中,流動(dòng)性比率與邊際成本效率損失的指數(shù)函數(shù)為,各系數(shù)均在1%水平下顯著,擬合度為0.80。
在高利差的經(jīng)營(yíng)環(huán)境中,銀行大部分流動(dòng)資產(chǎn)的收益率均低于貸款利率或其他非流動(dòng)資產(chǎn)收益率,流動(dòng)性頭寸具有極高的機(jī)會(huì)成本。同時(shí),在當(dāng)前我國(guó)銀行業(yè)務(wù)范圍嚴(yán)格限制等條件下,銀行流動(dòng)性相對(duì)過剩[36]。因此,流動(dòng)性比率會(huì)造成銀行的效率損失,并且當(dāng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)得到有效覆蓋后,提高流動(dòng)性比率將使銀行犧牲更多的成本效率,表現(xiàn)為流動(dòng)性比率對(duì)成本效率具有邊際遞增的抑制作用。
4.3 撥備覆蓋率對(duì)銀行效率的非線性作用
撥備覆蓋率對(duì)銀行成本和利潤(rùn)效率的影響均具有非單調(diào)性:從表7可以看出,該指標(biāo)最低的第1組觀測(cè)值中,提高1%的撥備覆蓋率將促使銀行成本和利潤(rùn)效率分別提升0.06%和0.5%,而在撥備覆蓋率最高的第5組觀測(cè)值中,提高該指標(biāo)將產(chǎn)生0.005%和0.004%的成本與利潤(rùn)效率損失。圖7和圖8中,撥備覆蓋率與邊際成本和利潤(rùn)效率損失的指數(shù)函數(shù)分別為和,各系數(shù)均在10%水平下顯著,擬合度分別為0.52和0.71。在成本和利潤(rùn)效率模型中,當(dāng)pc分別等于2.45和4.60時(shí),,表明當(dāng)撥備覆蓋率大于245%和460%時(shí),提高該指標(biāo)將導(dǎo)致銀行成本和利潤(rùn)效率損失,高于當(dāng)前我國(guó)150%的撥備覆蓋率監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。
撥備覆蓋率對(duì)銀行效率的影響具有非單調(diào)性,其內(nèi)在機(jī)理在于:銀行提取更多的貸款損失準(zhǔn)備能更充分地覆蓋信貸風(fēng)險(xiǎn),有助于提升經(jīng)營(yíng)效率,但同時(shí)也占用了大量的可貸資金,尤其在我國(guó)高利差的信貸環(huán)境中,準(zhǔn)備金具有高昂的機(jī)會(huì)成本。因此,貸款損失準(zhǔn)備對(duì)不良貸款的吸收能力達(dá)飽和后,其補(bǔ)償信貸風(fēng)險(xiǎn)的潛在收益已弱于準(zhǔn)備金的機(jī)會(huì)成本,銀行提取過多的貸款損失準(zhǔn)備反而不利于其成本控制和利潤(rùn)創(chuàng)造。
表7 撥備覆蓋率對(duì)銀行成本和利潤(rùn)效率損失的邊際影響
圖7 撥備覆蓋率與邊際成本效率損失的擬合曲線
圖8 撥備覆蓋率與邊際利潤(rùn)效率損失的擬合曲線
本文采用異方差隨機(jī)前沿模型和2003-2012年我國(guó)95家商業(yè)銀行數(shù)據(jù),研究了現(xiàn)行主要審慎性監(jiān)管指標(biāo)與銀行效率的關(guān)系。主要結(jié)論如下:
1.資本充足率、杠桿率對(duì)銀行成本和利潤(rùn)效率均具有邊際遞減的促進(jìn)作用:提高資本充足性指標(biāo)有助于增進(jìn)銀行效率,但過高的資本充足性要求則阻礙了效率的進(jìn)一步提升,甚至?xí)?dǎo)致成本效率損失。
2.貸存比對(duì)銀行成本效率的影響具有非單調(diào)性:處于監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)以下的貸存比有利于銀行成本效率的提升,而過度的信貸投放則會(huì)導(dǎo)致效率損失。流動(dòng)性比率對(duì)銀行成本效率具有邊際遞增的抑制作用。
3.貸款撥備率與銀行效率的關(guān)系不顯著。撥備覆蓋率對(duì)銀行成本和利潤(rùn)效率的作用均存在非單調(diào)性:提高撥備覆蓋率能有效增進(jìn)銀行效率,但提取過多的貸款損失準(zhǔn)備將會(huì)導(dǎo)致銀行效率損失。
此外,本文從以下兩個(gè)方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn):一是選擇其他監(jiān)管變量:以核心資本充足率作為資本充足性指標(biāo),以流動(dòng)資產(chǎn)與負(fù)債總額之比作為流動(dòng)性比率指標(biāo);二是分樣本:按系統(tǒng)重要性分為國(guó)有與股份制銀行和城市商業(yè)銀行。檢驗(yàn)結(jié)果顯示本文的基本結(jié)論穩(wěn)健。限于篇幅,本文不再贅述。
雖然總體而言按我國(guó)現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施的審慎性監(jiān)管沒有造成銀行效率損失,但監(jiān)管指標(biāo)與銀行效率的非線性關(guān)系卻表明,當(dāng)審慎性監(jiān)管使銀行資產(chǎn)配置成本超過風(fēng)險(xiǎn)控制的潛在收益時(shí),提高監(jiān)管指標(biāo)不利于銀行效率提升,甚至?xí)?dǎo)致效率損失。因此,監(jiān)管當(dāng)局單純依靠提高審慎性標(biāo)準(zhǔn)的監(jiān)管方式不可持續(xù),應(yīng)動(dòng)態(tài)或柔性地設(shè)計(jì)監(jiān)管指標(biāo)以恰當(dāng)平衡銀行經(jīng)營(yíng)的謹(jǐn)慎性與效率性。同時(shí),商業(yè)銀行應(yīng)該在滿足監(jiān)管要求的前提下將審慎性指標(biāo)控制在適當(dāng)?shù)乃?,綜合平衡風(fēng)險(xiǎn)與收益以科學(xué)合理地配置資源。
[1] 沈坤榮,李莉. 銀行監(jiān)管:防范危機(jī)還是促進(jìn)發(fā)展?— 基于跨國(guó)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究及其對(duì)中國(guó)的啟示[J].管理世界,2005,(10):6~23.
[2] 詹姆士·R·巴茨,杰瑞德·卡普里奧,羅斯·萊文. 反思銀行監(jiān)管[M]. 北京:中國(guó)金融出版社,2008.
[3] VanHoose D. Theories of bank behavior under capital regulation [J]. Journal of Banking and Finance, 2007, 31(12): 3680~3697.
[4] 吳瑋. 資本約束對(duì)商業(yè)銀行資產(chǎn)配置行為的影響—基于175家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究[J]. 金融研究,2011,(4):65~81.
[5] 王擎,吳瑋.資本監(jiān)管與銀行信貸擴(kuò)張—基于中國(guó)銀行業(yè)的實(shí)證研究[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài),2012,(3):63~66.
[6] Ito T, Sasaki YN. Impacts of the Basle Capital Standard on Japanese Banks’ Behavior [J]. Journal of the Japanese and International Economies, 2002, 16(3): 372~397.
[7] 許友傳. 資本約束下的銀行資本調(diào)整與風(fēng)險(xiǎn)行為[J]. 經(jīng)濟(jì)評(píng)論,2011,(1):79~86.
[8] Best S, Sprinzen S. Basel III Proposals Could Strengthen Banks’ Liquidity, But May Have Unintended Consequences [R]. BIS Working Paper, 2010.
[9] Pausch T. Risk Sensitivity of Banks, Interbank Markets and the Effects of Liquidity Regulation [R]. NBER Working Paper, 2012,
[10] Neri M. The Unintended Consequences of the Basel III Liquidity Risk Regulation [R]. NBER Working Paper, 2012.
[11] Laeven L, Majnoni G. Loan Loss Provisioning and Economic Slowdowns: Too Much, Too Late? [J]. Journal of Financial Intermediation, 2003, 12(2): 178~197.
[12] Bouvatier V, Lepetit L. Banks’ Procyclical Behavior: Does Provisioning Matter? [J]. International Financial Markets, Institute and Money, 2008, 18(5): 513~526.
[13] Shrieves RE, Dahl D. Discretionary accounting and the behavior of Japanese banks under financial duress [J]. Journal of Banking and Finance, 2003, 27(7): 1219~1243.
[14] 段軍山,鄒新月,周偉衛(wèi). 貸款行為、盈余管理與貸款損失準(zhǔn)備的動(dòng)態(tài)調(diào)整[J]. 金融論壇,2011,(5):31~36.
[15] Pasiouras F. International evidence on the impact of regulations and supervision on banks' technical efficiency: An application of two-stage data envelopment analysis [J]. Review of Quantitative Finance and Accounting, 2008, 30(2): 187~223.
[16] Pasiouras F, Tanna S, Zopounidis C. The impact of banking regulations on bank’s cost and profit efficiency: cross-country evidence [J]. International Review of Financial Analysis, 2009, 18(5): 294~302.
[17] Chortareas GE, Girardone C, Ventouri A. Bank supervision, regulation, and efficiency: Evidence from the European Union [J]. Journal of Financial Stability, 2012, 8(4): 292~302.
[18] Barth JR, Lin C, Ma Y, et al. Do bank regulation, supervision and monitoring enhance or impede bank efficiency? [J]. Journal of Banking and Finance, 2013, 37(8): 2879~2892.
[19] Ariff M, Can L. Cost and Profit Efficiency of Chinese Banks: A Non-parametric Analysis [J]. China Economic Review, 2008, 19(2): 260~273.
[20] 趙永樂,王均坦. 商業(yè)銀行效率、影響因素及能量模型的解釋效果[J]. 金融研究,2008,(3):58~69.
[21] 孫秀峰,遲國(guó)泰. 中國(guó)商業(yè)銀行效率的內(nèi)生影響因素研究與實(shí)證[J]. 預(yù)測(cè),2010,29(2):5~13.
[22] Jiang CX, Yao SJ, Zhang ZY. The effects of governance changes on bank efficiency in China: A stochastic distance function approach [J]. China Economic Review, 2009, 20(4): 717~731.
[23] 袁曉玲,張寶山. 中國(guó)商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率的影響因素研究—基于DEA模型的Malmquist指數(shù)分析[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2009,(4):93~116.
[24] 張健華,王鵬. 中國(guó)銀行業(yè)廣義Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)研究[J]. 經(jīng)濟(jì)研究,2010,(8):128~140.
[25] Li Y, Wang MC. Capital Regulation, Monetary Policy and Asymmetric Effects of Commercial Bank’s Efficiency [J]. China Finance Review International, 2012, 2(1): 5~26.
[26] 李勇,王滿倉. 資本監(jiān)管、貨幣政策與商業(yè)銀行效率非對(duì)稱效應(yīng)——基于面板門限回歸模型的再檢驗(yàn)[J]. 經(jīng)濟(jì)評(píng)論,2012,(2):116~126.
[27] Kumbhakar SC, Ghosh S, McGuckin JT. A Generalized Production Frontier Approach for Estimating Determinants of Inefficiency in U.S. Dairy Farms [J]. Journal of Business and Economic Statistics, 1991, 9(3): 279~286.
[28] Caudill SB, Ford JM. Biases in Frontier Estimation Due to Heteroscedasticity [J]. Economics Letters, 1993, 41(1): 17~20.
[29] Wang HJ. Heteroscedasticity and non-monotonic efficiency effects of a stochastic frontier model [J]. Journal of Productivity Analysis, 2002, 18(3): 241~253.
[30] Liu YY, Myers R. Model Selection in stochastic frontier analysis with an application to maize production in Kenya [J]. Journal of Productivity Analysis, 2009, 31(1): 33~46.
[31] Lai HP, Huang CJ. Likelihood ratio tests for model selection of stochastic frontier models [J]. Journal of Productivity Analysis, 2010, 34(1): 3~13.
[32] 李懷珍. 銀行業(yè)動(dòng)態(tài)撥備制度研究[J]. 金融監(jiān)管研究,2012,(2):44~57.
[33] 何蛟,傅強(qiáng),潘璐. 引入外資戰(zhàn)略投資者對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行效率的影響[J]. 中國(guó)管理科學(xué),2010,18(5):49~57.
[34] 程茂勇,趙紅. 市場(chǎng)勢(shì)力對(duì)銀行效率影響分析—來自我國(guó)商業(yè)銀行的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2011,(10):78~91.
[35] Bera AK, Sharma SC. Estimating Production Uncertainty in Stochastic Frontier Production Function Models[J]. Journal of Productivity Analysis, 1999, 12(3): 187~210.
[36] 陳鋒. 我國(guó)商業(yè)銀行流動(dòng)性過剩問題探析[J]. 金融研究,2008,(10):198~206.
Prudential Regulation and Bank Efficiency: Evidence from China Banking
FU Qiang1, WEI Qi1, LIN Yin-hua2
(1. College of Economics and Business Administration, Chong Qing University, Chong Qing, 400044, China; 2. Chong Qing Office, China Banking Regulatory Commission, Chong Qing, 400011, China)
Prudential regulation is banking regulatory’s core philosophy. After financial crisis, both international regulatory criterion and national regulatory practice have further strengthened prudential regulatory standard. However, it remains unclear whether prudential regulation has hindered bank’s efficiency, or whether there is an appropriate scale of prudential regulatory indicator to balance prudence and efficiency of bank’s operation. This paper applies heteroscedastic stochastic frontier model and uses a sample of 95 China's commercial banks over 2003-2012 to investigate the impact of mainly prudential regulation indicators on bank’s cost and profit efficiency. Additionally, we analyze the non-linear relationship between these regulation indicators and bank’s efficiency by calculating marginal effect. Findings are as follow:
1. The capitaladequacyratio and the leverageratio have marginal diminishing accelerational effect on cost and profit efficiency. Higher capital adequacy helps improve bank’s efficiency, but high capital adequacy may lead to bank’s asset allocation distortion, which prevents further improving efficiency, or even causing loss of cost-effectiveness.
2. The loan-to-deposit ratio has non-monotonic effect on cost efficiency. The loan-to-deposit ratio below regulatory standard is conducive to cost-efficiency improvement, but excessive credit will result in loss of efficiency. The liquidity ratio has marginal increasing inhibitional effect on cost efficiency.
3. The loan-loss provision ratio does not have significant impact on bank’s efficiency. The provision coverage has non-monotonic effect on cost and profit efficiency. Enhancing credit risk coverage can improve bank’s efficiency, but extracting excessively loan loss provision will result in loss of efficiency.
In general, current prudential regulation in China doesn’t cause bank's efficiency loss. Although prudential regulation has microcosmic effect, it is not a means that can be used to enhance regulation indicators unlimitedly.
The non-linear relationship between regulation indicator and bank’s efficiency indicate that when prudential regulation leads to bank’s cost of asset allocation exceeding the potentialincome of controlling risk, enhancing regulatory indicator not only decreases bank’s efficiency, but also results in loss of efficiency from the perspective of regulatory author. Therefore, the regulatory approach that only relies on enhancing regulatory standard is not sustainable. They should design regulatory indicators dynamically or flexiblely in order to balance prudence and efficiency of bank’s operation. To banks, they should control prudential indicators at an appropriate level under the premise of regulatory requirement, balance risk and income in order to allocate resource properly.
prudential regulation; bank efficiency; marginal effects
中文編輯:杜 ??;英文編輯:Charlie C. Chen
F832.1
A
1004-6062(2016)02-0084-09
10.13587/j.cnki.jieem.2016.02.010
2013-09-02
2014-02-13
教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金資助項(xiàng)目(13YJA630018)
傅強(qiáng)(1963— ),男,重慶人,重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院教授,博士生導(dǎo)師,研究方向:全球經(jīng)濟(jì)一體化與金融管制。