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    風(fēng)險(xiǎn)管理視角下的中國上市商業(yè)銀行效率分析研究

    2022-03-31 04:14:40楊振武YANGZhenwu
    價(jià)值工程 2022年10期
    關(guān)鍵詞:上市風(fēng)險(xiǎn)管理商業(yè)銀行

    楊振武 YANG Zhen-wu

    (廣州商學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院,廣州511363)

    0 引言

    當(dāng)前,國內(nèi)金融市場進(jìn)一步對外開放,金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革不斷深化,金融監(jiān)管協(xié)同推進(jìn),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(fēng)險(xiǎn)中介的商業(yè)銀行,為獲取更多收益不得不承擔(dān)更大的金融風(fēng)險(xiǎn),穩(wěn)健有效的金融體系顯得十分重要?!?019年度中國銀行業(yè)發(fā)展報(bào)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(gè)百分點(diǎn),商業(yè)銀行應(yīng)繼續(xù)強(qiáng)化全面風(fēng)險(xiǎn)管理理念,積極完善風(fēng)險(xiǎn)管理體系,不斷提升全面風(fēng)險(xiǎn)管理能力[20]。因此,考慮到風(fēng)險(xiǎn)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(jìn)行效率評估,有助于更好了解中國銀行業(yè)上市公司的經(jīng)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(jīng)濟(jì)整體發(fā)展。

    1 文獻(xiàn)綜述

    國內(nèi)外學(xué)者針對銀行效率問題進(jìn)行了深入研究,取得了大量的科研成果。2008年,Pasioura開始運(yùn)用DEA方法,將風(fēng)險(xiǎn)因素作為產(chǎn)出項(xiàng)分析銀行效率[4]。李平等學(xué)者利用DEA方法對2002~2008年32家中資銀行的效率進(jìn)行估計(jì)和比較分析[11]。張健華等學(xué)者利用隨機(jī)前沿方法從盈利方面和業(yè)務(wù)擴(kuò)張方面對銀行技術(shù)效率進(jìn)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(jìn)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(jìn)行評價(jià)[9]。王兵和朱寧通過SBM模型和Luenberger指標(biāo)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(xué)者基于非期望產(chǎn)出的Malmquist-Luenberger和Torbit模型,構(gòu)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(chǎn)出指標(biāo)體系,對我國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率的時(shí)序演變及驅(qū)動因素進(jìn)行研究,指出我國上市商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)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(shù)效率具有顯著的正向驅(qū)動作用[8]。藍(lán)以信等人將不良貸款納入銀行經(jīng)營績效的評價(jià)中,發(fā)現(xiàn)不良貸款時(shí)滯效應(yīng)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(yùn)用Bootstrap截?cái)嗷貧w法對我國67家商業(yè)銀行效率的影響因素進(jìn)行檢驗(yàn),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(shù)效率[15]。

    現(xiàn)有研究銀行效率的文獻(xiàn)中,大多運(yùn)用傳統(tǒng)DEA模型對銀行效率進(jìn)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(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理視角下的銀行效率評估,考量其在經(jīng)營過程中是否充分考慮了風(fēng)險(xiǎn)管理因素的重要性。本文以一種非徑向、非導(dǎo)向的包括非期望產(chǎn)出的SBM模型來進(jìn)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(chǎn)出松弛性問題,同時(shí)將貸款損失準(zhǔn)備金和不良貸款作為非期望產(chǎn)出,充分考慮風(fēng)險(xiǎn)管理因素對銀行效率的影響,更加有效地進(jìn)行銀行效率評估。

    2 研究方法

    2.1 含非期望產(chǎn)出的SBM模型

    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(bào)酬來估計(jì)生產(chǎn)邊界,后來Banker等人提出了變動規(guī)模報(bào)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(dǎo)向的DEA進(jìn)行投入最優(yōu)化以及對產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA進(jìn)行產(chǎn)出最優(yōu)化。但當(dāng)投入過?;虍a(chǎn)出不足的時(shí)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(zhǔn)確,采用非定向模式的差額變量SBM模型。銀行金融產(chǎn)品品種豐富,如果只采用利潤作為產(chǎn)出項(xiàng)會產(chǎn)生偏差,考慮到風(fēng)險(xiǎn)因素在銀行經(jīng)營效率上的反映,將貸款損失準(zhǔn)備率和不良貸款作為非期望產(chǎn)出,構(gòu)建非期望產(chǎn)出的SBM模型對中國銀行業(yè)上市公司進(jìn)行效率評估。

    加入非期望產(chǎn)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(chǎn)出,y0b表示決策單元的非期望產(chǎn)出。如果非期望產(chǎn)出保持不變,投入量越少,期望產(chǎn)出越多,相對效率越高;如果投入和期望產(chǎn)出都不變,減少非期望產(chǎn)出會提高效率值。基于Kaoru Tone的SBM模型[6],含有非期望產(chǎn)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(chǎn)出短缺;Xλ和Yλ分別表示邊界上的投入量和產(chǎn)出量,當(dāng)s-=s+=0時(shí),ρ=1,表示決策單元是在效率邊界上。

    2.2 Bootstrap方法

    Bootstrap是現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)中一種較為流行的重復(fù)抽樣方法,用來估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差和計(jì)算置信區(qū)間,由Efron在1979年提出[2],廣泛應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分析中。Bootstrap方法的核心是通過對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行再采樣,構(gòu)造自助樣本,并根據(jù)再采樣數(shù)據(jù)執(zhí)行關(guān)于樣本的推斷,從而對根據(jù)樣本數(shù)據(jù)推斷的總體進(jìn)行建模。

    針對某一個(gè)決策單元,Yi是效率值,Xi是對應(yīng)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(fù)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(zhǔn)確估計(jì)出總體,進(jìn)而提供決策依據(jù)。

    3 中國上市商業(yè)銀行效率評價(jià)

    3.1 投入產(chǎn)出指標(biāo)說明

    在投入產(chǎn)出指標(biāo)選取上,考慮我國上市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)的可獲得性,參考以往的研究文獻(xiàn),結(jié)合中介法[3]和生產(chǎn)法的特點(diǎn)確定投入產(chǎn)出指標(biāo)。將總資產(chǎn)、固定資產(chǎn)和營業(yè)費(fèi)用作為投入項(xiàng),營業(yè)收入、貸款總額和凈利潤作為期望產(chǎn)出項(xiàng),貸款損失準(zhǔn)備金和不良貸款作為非期望產(chǎn)出項(xiàng)。指標(biāo)說明如表1。

    表1 投入產(chǎn)出指標(biāo)說明

    3.2 樣本數(shù)據(jù)選取

    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(jī)構(gòu)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(jù)來源為《中國金融年鑒》、Bankscope數(shù)據(jù)庫和以及中國上市商業(yè)銀行的公司年報(bào)。

    表2 中國上市商業(yè)銀行分類

    3.3 實(shí)證分析

    本文通過MAXDEA8.3軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,分別從未考慮風(fēng)險(xiǎn)管理因素和考慮風(fēng)險(xiǎn)管理因素兩方面,對2014-2018年中國上市商業(yè)銀行的效率進(jìn)行測算,并計(jì)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(jié)果見表3。

    從表3可知,在非期望產(chǎn)出SBM模型下進(jìn)行測算,不考慮風(fēng)險(xiǎn)管理因素的我國上市商業(yè)銀行效率值為0.82,考慮風(fēng)險(xiǎn)管理因素后為0.89,不考慮風(fēng)險(xiǎn)管理因素的效率值是低于加入風(fēng)險(xiǎn)管理因素下的效率,并且加入風(fēng)險(xiǎn)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(zhǔn)備金和不良貸款等風(fēng)險(xiǎn)管理因素并未對我國上市商業(yè)銀行的經(jīng)營產(chǎn)生影響。

    表3 中國上市商業(yè)銀行效率測算結(jié)果

    具體來看,36家銀行中有8家銀行效率值最高,實(shí)現(xiàn)DEA有效。實(shí)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(shè)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(nóng)村商業(yè)銀行實(shí)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(fēng)險(xiǎn)因素和加入風(fēng)險(xiǎn)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(fēng)險(xiǎn)管理因素的我國上市商業(yè)銀行效率比較

    從銀行機(jī)構(gòu)分類上的效率值對比分析(圖2)可以發(fā)現(xiàn),考慮風(fēng)險(xiǎn)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(nóng)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(fēng)險(xiǎn)管理因素對經(jīng)營的影響比較大,加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理因素有助于其穩(wěn)健經(jīng)營發(fā)展。無論是否考慮風(fēng)險(xiǎn)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(dāng),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(nóng)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(jìn)一步提高。

    圖2 我國上市商業(yè)銀行四類銀行機(jī)構(gòu)效率對比

    4 效率影響因素分析

    綜合參考以往相關(guān)文獻(xiàn),大多從盈利能力、風(fēng)險(xiǎn)控制、資產(chǎn)流動性、資產(chǎn)規(guī)模和配置、成本管控和資產(chǎn)回報(bào)率等方面來進(jìn)行銀行效率的影響因素分析[7][12][16][19]。考慮到風(fēng)險(xiǎn)管理的視角,基于數(shù)據(jù)的可獲取性,本研究主要從微觀方面選取盈利能力、風(fēng)險(xiǎn)控制能力、資產(chǎn)配置能力、成本管控能力和資產(chǎn)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。

    4.1 盈利能力

    作為企業(yè),銀行的經(jīng)營目的是盈利,通過盈利來保障銀行經(jīng)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(gè)主要因素[13]。研究選取股本回報(bào)率(ROE)來衡量盈利能力。

    4.2 風(fēng)險(xiǎn)控制能力

    資產(chǎn)流動性可以衡量銀行應(yīng)付提現(xiàn)能力,是銀行經(jīng)營穩(wěn)健的保障。流動性風(fēng)險(xiǎn)已成為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的重要內(nèi)容。要提升銀行風(fēng)險(xiǎn)控制能力,合理進(jìn)行資產(chǎn)流動性安排能夠有效防止銀行倒閉,保障銀行穩(wěn)健經(jīng)營。選取資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)(LCD)來反映風(fēng)險(xiǎn)控制能力,衡量資產(chǎn)流動性情況。

    4.3 資產(chǎn)配置能力

    貸款是銀行最主要的資產(chǎn),銀行經(jīng)營活動嚴(yán)重依賴于負(fù)債,因此銀行資產(chǎn)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(chǎn)配置能力,衡量銀行資產(chǎn)配置情況。

    4.4 成本管控能力

    隨著國內(nèi)商業(yè)銀行的利潤增長開始下降,銀行對經(jīng)營成本的控制和管理更加精細(xì)化。成本管控能力的高低與銀行效率關(guān)系更加緊密。選取成本收入比(CIR)來反映成本管控能力。

    4.5 資產(chǎn)規(guī)模程度

    銀行資產(chǎn)規(guī)模是銀行低于風(fēng)險(xiǎn)能力的核心指標(biāo),當(dāng)銀行資本規(guī)模達(dá)到較高水平時(shí),銀行的抗風(fēng)險(xiǎn)能力會增強(qiáng),也就會促進(jìn)銀行效率的提升。選取LN總資產(chǎn)(LNASSET)作為資產(chǎn)規(guī)模程度的衡量指標(biāo),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(fēng)險(xiǎn)控制能力、資產(chǎn)配置能力、成本管控能力和資產(chǎn)規(guī)模程度等因素,進(jìn)行了指標(biāo)說明,并參照銀行分類對四類銀行機(jī)構(gòu)的相關(guān)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)和歸納,對各自變量進(jìn)行Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)來避免各自變量相互之間存在自相關(guān)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(guān)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(shè)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(xiàng),β1~β7是解釋變量的回歸系數(shù),εit是隨著個(gè)體和時(shí)間獨(dú)立變化的隨機(jī)效應(yīng)。

    針對未加入風(fēng)險(xiǎn)管理因素和加入風(fēng)險(xiǎn)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(jìn)行估計(jì)。為保證統(tǒng)計(jì)推動的有效性和可靠性,利用Bootstrap進(jìn)行自抽樣,迭代次數(shù)2000次。其計(jì)算結(jié)果見表4。

    表4 銀行效率影響因素回歸結(jié)果

    在未考慮風(fēng)險(xiǎn)管理因素的情況下,股本回報(bào)率、存貸比和成本收入比三個(gè)因素在10%水平下顯著,股本回報(bào)率和存貸比兩個(gè)因素同我國上市商業(yè)銀行效率之間存在正向關(guān)系,成本收入比同我國上市商業(yè)銀行效率之間存在負(fù)向關(guān)系。這說明盈利能力和資產(chǎn)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(chǎn)生一定的阻礙。

    考慮風(fēng)險(xiǎn)管理因素的情況下,股本回報(bào)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(guān)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(fù)向關(guān)系。這說明考慮風(fēng)險(xiǎn)管理因素后,盈利能力和資產(chǎn)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(jīng)營狀況的改善,但對我國銀行上市商業(yè)銀行效率產(chǎn)生一定的阻礙作用不再明顯。

    城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行的股本回報(bào)率與效率值在5%水平顯著正相關(guān),這說明考慮和未考慮風(fēng)險(xiǎn)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(nóng)村商業(yè)銀行效率的重要因素,這兩類銀行機(jī)構(gòu)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??紤]風(fēng)險(xiǎn)管理因素后,國有大型商業(yè)銀行的成本投入比和資產(chǎn)規(guī)模與效率值顯著正相關(guān),這說明國有大型商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)龐大帶來的成本管控困難會影響到效率提升,資產(chǎn)規(guī)模程度的大小也會影響到銀行效率,考慮風(fēng)險(xiǎn)管理因素,完善成本管控能力,增加總資產(chǎn),將會帶來國有大型商業(yè)銀行效率的提升。

    5 結(jié)論及建議

    本文利用非期望產(chǎn)出SBM模型2014-2018年我國36家上市商業(yè)銀行進(jìn)行了效率測算。結(jié)果發(fā)現(xiàn):首先,未考慮風(fēng)險(xiǎn)管理因素的我國上市商業(yè)銀行效率值是低于考慮風(fēng)險(xiǎn)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(zhǔn)備金和不良貸款等風(fēng)險(xiǎn)管理因素并未對我國上市商業(yè)銀行的經(jīng)營產(chǎn)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(shí)現(xiàn)了DEA有效,沒有任何一家農(nóng)村商業(yè)銀行實(shí)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(dāng),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(nóng)村商業(yè)銀行的效率均低于整體效率水平,有待進(jìn)一步提高;最后,考慮風(fēng)險(xiǎn)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(nóng)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(fēng)險(xiǎn)管理因素對經(jīng)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(jié)論是:無論未考慮風(fēng)險(xiǎn)管理因素還是考慮風(fēng)險(xiǎn)管理因素,股本回報(bào)率和存貸比都顯著,且為正向關(guān)系;未考慮風(fēng)險(xiǎn)管理因素,成本收入比顯著,且為負(fù)向關(guān)系,考慮風(fēng)險(xiǎn)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(nóng)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(fēng)險(xiǎn)管理因素,通過成本控制和增加總資產(chǎn),國有大型商業(yè)銀行將會帶來效率的提升。

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