周四軍,安普帥,陳芳蓉

(湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,湖南長沙 410079)＊

一、商業(yè)銀行效率的DEA測評(píng)

所謂商業(yè)銀行效率是指商業(yè)銀行在經(jīng)營活動(dòng)中投入與產(chǎn)出之間的對(duì)比關(guān)系。效率測度和影響因素分析是商業(yè)銀行效率研究的兩個(gè)重要方面。目前,對(duì)于商業(yè)銀行效率的測度主要有兩種方法：參數(shù)方法和非參數(shù)方法。Berger&H umphrey(1997)的研究發(fā)現(xiàn),非參數(shù)方法中的DEA方法是運(yùn)用最為廣泛的銀行效率測度方法。Sathye(2003)使用DEA方法研究了印度銀行業(yè)的產(chǎn)出效率[1];Dimitris I.Giokas(2008)運(yùn)用DEA方法研究了希臘一家大型商業(yè)銀行的171個(gè)分支機(jī)構(gòu)的效率[2];Roberta B.Staub等(2010)運(yùn)用DEA方法計(jì)算了巴西銀行2000～2007年的成本、技術(shù)和資源配置效率[3]。而國內(nèi)自魏煌和王麗2000年引入數(shù)據(jù)包絡(luò)分析后,學(xué)者們在DEA方法應(yīng)用研究方面較為廣泛。張健華(2003)利用DEA方法分別對(duì)我國商業(yè)銀行的效率進(jìn)行了實(shí)證分析,結(jié)果表明四大國有銀行中工行的效率為最高[4]。由于DEA方法的評(píng)價(jià)結(jié)果與量綱的選取無關(guān),它的研究對(duì)象可以是多投入和多產(chǎn)出的銀行運(yùn)作過程,它不要求推導(dǎo)出明確的生產(chǎn)函數(shù),將每個(gè)銀行或分支機(jī)構(gòu)直接與相對(duì)最優(yōu)的銀行或分支機(jī)構(gòu)相比較,所以,本文也擬利用DEA方法測度商業(yè)銀行效率。

目前,對(duì)于商業(yè)銀行效率的影響因素分析主要有：A tau llah et al(2004)研究發(fā)現(xiàn)具有較高盈利能力的銀行具有較高的效率,并且還發(fā)現(xiàn)費(fèi)用控制能力較低的銀行其效率也較低[5];M ohamed ARIFF&Luc CAN(2008)研究了產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)規(guī)模、風(fēng)險(xiǎn)狀況、盈利能力對(duì)銀行效率的影響,分析結(jié)果顯示中國銀行業(yè)低效率主要體現(xiàn)在盈利和費(fèi)用控制方面[6];尹希果、劉佳(2009)對(duì)我國12家商業(yè)銀行1999～2005年的技術(shù)效率的影響因素進(jìn)行了面板數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)整體效率與國有銀行、股份制銀行效率的影響因素存在較大差異[7]。

已有研究大多運(yùn)用一般的回歸分析方法進(jìn)行銀行效率影響因素分析,但回歸分析不能夠很好地解決時(shí)間序列的問題。有學(xué)者用到面板數(shù)據(jù),也沒有解決選取的影響因素變量之間可能存在的多重共線性問題,所以,本文將主成分分析和Panel Data模型相結(jié)合,先去除因素變量之間的多重共線性,然后再利用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,對(duì)已有研究加以改進(jìn)。

以下選定職工人數(shù)、營業(yè)費(fèi)用、所有者權(quán)益作為初始投入指標(biāo),由于銀行業(yè)的發(fā)展最終體現(xiàn)在其盈利能力上,所以選取凈利潤作為產(chǎn)出指標(biāo)。對(duì)于DEA模型,各投入項(xiàng)與產(chǎn)出項(xiàng)之間必須符合“同向性”假設(shè),即隨著投入量的增加,產(chǎn)出項(xiàng)不得減少,只有這樣才能夠滿足DEA模型求解效率,具有了“同向性”假設(shè)以后才能夠進(jìn)行DEA建模。所以,這里采用變量之間的相關(guān)性檢驗(yàn),對(duì)所選樣本的投入產(chǎn)出項(xiàng)進(jìn)行“同向性”檢測。選取具有典型意義的4家國有商業(yè)銀行和9家股份制商業(yè)銀行①作為研究對(duì)象。選取1999～2008年10年共130個(gè)樣本點(diǎn)的數(shù)據(jù),使用的數(shù)據(jù)來源于2000～2009年《中國金融年鑒》和1999～2008年各銀行的年報(bào)。經(jīng)檢驗(yàn),投入變量與產(chǎn)出變量之間確實(shí)存在正的相關(guān)性,即投入項(xiàng)與產(chǎn)出項(xiàng)之間符合“同向性”假設(shè)。以下首先利用DEA方法測算出商業(yè)銀行的效率值,然后建立銀行效率Panel Data模型。

二、商業(yè)銀行效率Panel Data模型的設(shè)定

運(yùn)用Panel Data模型對(duì)商業(yè)銀行的效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析,首先要對(duì)模型的設(shè)定形式進(jìn)行檢驗(yàn),主要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)在個(gè)體和時(shí)期是不是相同的常數(shù)。Panel Data模型的基本思想是：首先通過檢驗(yàn)確定是否有個(gè)體影響,如果為無個(gè)體影響的,則方程為yit=α+β′xit+uit,否則為有個(gè)體影響的模型;然后,檢驗(yàn)是否存在變系數(shù),如果接受原假設(shè),即認(rèn)為系數(shù)是一樣的,則回歸模型為yit=αi+β′xit+uit,即為變截距固定效應(yīng)模型,否則回歸模型是yit=αit+β′it xit+uit,即為隨機(jī)影響變截距模型。如何根據(jù)數(shù)據(jù)從這三個(gè)模型中選擇出較為合適的模型,本文建立了如下的假設(shè)檢驗(yàn)：在參數(shù)不隨時(shí)間變化的情況下,截距和斜率參數(shù)可以有如下兩種假設(shè)：

如果檢驗(yàn)結(jié)果顯示H 01和H 02都不能夠接受,則模型變?yōu)椋?/p>

注意式(3)沒有斜率系數(shù)隨時(shí)期變動(dòng)而截距不隨時(shí)期變動(dòng)的假設(shè),因?yàn)楫?dāng)斜率不相同時(shí),再考慮截距是否相同已經(jīng)沒有實(shí)際意義。

為了能夠根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對(duì)H01和H02進(jìn)行判斷,構(gòu)造F統(tǒng)計(jì)量來進(jìn)行檢驗(yàn)。構(gòu)造的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為：

式中,S1,S2,S3分別為式(3),式(2),式(1)的殘差平方和。

構(gòu)造的F統(tǒng)計(jì)量在零假設(shè)H01和H02成立條件下,服從特定自由度的F分布。其中F2檢驗(yàn)的原假設(shè)是H 02,即如F2較大,對(duì)應(yīng)的P值小于給定的顯著性水平時(shí),則不能選擇模型(2),應(yīng)繼續(xù)檢驗(yàn);反之,利用模型(2)擬合樣本。而當(dāng)拒絕H02時(shí),F1對(duì)應(yīng)的P值小于給定的顯著性水平,則應(yīng)當(dāng)應(yīng)用模型(3)擬合樣本;反之,用模型(1)來擬合樣本。

三、商業(yè)銀行效率Panel Data模型的實(shí)證分析

(一)原始變量的處理

從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度來分析,選取的原始指標(biāo)②之間可能存在多重共線性,首先資本收益率、資產(chǎn)收益率和人均利潤之間可能會(huì)存在較高的相關(guān)性,因?yàn)檫@三個(gè)指標(biāo)說明的是商業(yè)銀行的盈利能力,當(dāng)資本收益率較高時(shí)其他兩個(gè)指標(biāo)較高的可能性比較大,所以,選取的指標(biāo)可能會(huì)存在不完全的多重共線性。

通過計(jì)算變量的相關(guān)系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)：資本收益率和資產(chǎn)收益率、人均利潤之間有較高的相關(guān)系數(shù),拒絕它們之間相關(guān)性不顯著的原假設(shè)。同時(shí),資產(chǎn)收益率和人均利潤之間也有比較顯著的相關(guān)性。所以有必要對(duì)原始變量進(jìn)行處理。

兩個(gè)主成分的方差累積率為81.2%,因此,選取兩個(gè)主成分進(jìn)行分析,由于本文并沒有將原始變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,所以,兩個(gè)主成分的表達(dá)式要乘以特征值的平方根,即：

從式(6)、(7)可以發(fā)現(xiàn)：解釋變量Z1主要表示的是商業(yè)銀行的盈利能力等方面的程度,可以稱為盈利性因子;解釋變量Z2主要表示的是商業(yè)銀行的資產(chǎn)流動(dòng)、費(fèi)用控制水平和資產(chǎn)質(zhì)量等方面的程度,可以稱為流動(dòng)性及安全性因子,其中X4、X5表示的是銀行的營業(yè)費(fèi)用和不良貸款率,是逆指標(biāo)。

(二)Panel Data模型的建立

在建立Panel Data模型之前要進(jìn)行變量的單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn),在顯著性水平為0.05情況下,各變量均不存在單位根,所以可以進(jìn)行協(xié)整分析。協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果如表1。

表1 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

可以發(fā)現(xiàn)對(duì)應(yīng)的p值為0.001,在設(shè)定顯著性水平為0.05情況下顯著,故可以進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析。得到：

通過以上的分析,最終選取的模型是模型(1),即為變截距模型。該模型允許個(gè)體成員上存在個(gè)體影響,并用截距項(xiàng)的差別說明。設(shè)定的被解釋變量是利用DEA方法計(jì)算出的商業(yè)銀行的效率值(TE),解釋變量是處理后的Z1、Z2,采用我國1999～2008年的年度數(shù)據(jù)作為分析的數(shù)據(jù)集。模型的具體形式為：

其中,TEit為利用DEA方法計(jì)算出的第i個(gè)商業(yè)銀行的第t年的效率值,Z1it為第i個(gè)商業(yè)銀行的第t年的Z1,Z2it為第i個(gè)商業(yè)銀行的第t年的Z2。

由于Z2未通過檢驗(yàn),所以此處回歸方程將Z2剔除,僅剩余Z1,即盈利因子,對(duì)應(yīng)的回歸方程③如下：

(1)從表2的輸出結(jié)果發(fā)現(xiàn),自1999～2008年來國內(nèi)13家主要的商業(yè)銀行的平均效率為0.44,說明我國商業(yè)銀行的效率還是比較低下的,有大約56%的資源被浪費(fèi);發(fā)現(xiàn)我國股份制商業(yè)銀行的效率(0.49)普遍要高于國有商業(yè)銀行(0.34)。

表2 固定影響變截距Panel Data模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

(2)解釋變量Z1的系數(shù)為0.01＞0,對(duì)效率的影響是正向的,在前面的分析中知道解釋變量Z1主要表示的是商業(yè)銀行的盈利能力等方面的程度,是盈利因子,所以,這個(gè)正相關(guān)的關(guān)系是可以接受的;解釋變量Z2的系數(shù)為-0.001＜0,對(duì)效率的影響是負(fù)向的,在前面的分析中知道解釋變量Z2主要表示的是商業(yè)銀行的營業(yè)費(fèi)用率和不良貸款率等方面,是流動(dòng)性及安全性因子,所以Z2與TE成負(fù)相關(guān)也是可以接受的。表2中顯示,模型輸出F統(tǒng)計(jì)量的值為5.27,對(duì)應(yīng)P值為0.000,故認(rèn)為建立的Panel Data模型是合適的。

(3)從式(9)可以發(fā)現(xiàn),我國主要商業(yè)銀行的效率生成主要是在于其自身的盈利能力,這與Mohamed ARIFF&Luc CAN(2008)研究結(jié)論是相一致的,而在費(fèi)用控制能力和資產(chǎn)質(zhì)量方面還是存在一定的欠缺,同時(shí)從回歸系數(shù)的大小上看資本收益率對(duì)銀行效率的正向影響最大,而流動(dòng)比率和不良貸款率對(duì)銀行效率的影響方向與普遍認(rèn)同的相反,這主要是因?yàn)樵谇蠼庾罱K的回歸方程時(shí)由于費(fèi)用控制因子不顯著進(jìn)行了剔除。

(4)如果對(duì)于平均的計(jì)算出的C進(jìn)行排序,可以得到表3。

表3 1999～2008年各商業(yè)銀行效率值

從表3知,上海浦東發(fā)展銀行的效率為0.55,排名為第一;中國農(nóng)業(yè)銀行的效率值為0.14,排名為13。該結(jié)果與其他學(xué)者的研究結(jié)論基本一致。但是由于此處的排名僅僅是根據(jù)Panel Data模型計(jì)算出的C值進(jìn)行的,而沒有考慮各銀行變量值之間的大小差別,所以如果考慮變量值進(jìn)來,排名可能會(huì)發(fā)生一定的變化。

(三)國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行的效率比較

本文選取了國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行兩類性質(zhì)不同的銀行,由于兩類銀行在成立年限和分支機(jī)構(gòu)數(shù)量等方面有所差別,可能會(huì)導(dǎo)致影響因素對(duì)兩類性質(zhì)銀行的作用不同。所以,下面進(jìn)一步分析國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行效率在Panel Data模型下的差異,比較二者在固定影響變截距模型下的輸出結(jié)果之間的差異。

表4 兩類銀行比較的輸出結(jié)果表

對(duì)應(yīng)的回歸方程如下：

國有商業(yè)銀行：

股份制商業(yè)銀行：

(1)比較表4中常數(shù)C可以發(fā)現(xiàn),1999～2008年股份制商業(yè)銀行的平均效率值為0.52,而國有商業(yè)銀行的平均效率值為0.26,二者之間相差約0.26,即從平均的角度來看國有商業(yè)銀行的平均效率,要低于股份制商業(yè)銀行26個(gè)百分點(diǎn),如此大的差距說明有必要對(duì)這兩類銀行進(jìn)行分別分析。

(2)比較表4中解釋變量的系數(shù),可以發(fā)現(xiàn)國有商業(yè)銀行的Z1的系數(shù)較大,而Z2的系數(shù)較小,說明盈利能力等方面對(duì)國有商業(yè)銀行效率水平具有較高的正效應(yīng),而資產(chǎn)質(zhì)量及費(fèi)用控制能力方面對(duì)股份制商業(yè)銀行效率水平具有較高的正效應(yīng)。同時(shí)比較式(10)、(11)也可以發(fā)現(xiàn)國有商業(yè)銀行在資金、資產(chǎn)質(zhì)量及流動(dòng)費(fèi)用控制方面存在嚴(yán)重的不足。在設(shè)定顯著性水平為0.10的前提下,國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行的Z1,Z2的系數(shù)都通過顯著性檢驗(yàn),這說明兩個(gè)因子對(duì)兩類銀行效率的影響是顯著的。

四、主要結(jié)論及政策建議

(一)主要結(jié)論

對(duì)于我國商業(yè)銀行的效率的面板數(shù)據(jù),較為合適的模型是固定效應(yīng)的變截距模型。在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析之前,從經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)角度分析發(fā)現(xiàn),影響因素之間存在較為嚴(yán)重的多重共線性,所以,剔除多重共線性就顯得尤為重要。第一主成分主要解釋商業(yè)銀行盈利能力方面,可以稱為盈利性因子;第二主成分主要解釋商業(yè)銀行的資產(chǎn)流動(dòng)、費(fèi)用控制能力、資產(chǎn)質(zhì)量等方面,可以稱為流動(dòng)性及安全性因子。我國主要商業(yè)銀行的效率主要體現(xiàn)在盈利能力方面,而對(duì)于資產(chǎn)流動(dòng)、費(fèi)用控制能力和資產(chǎn)質(zhì)量還是存在一定的不足;并且表4輸出結(jié)果中C值為0.44,表明我國主要商業(yè)銀行的效率還是偏低的,僅僅為44%還不足50%,有近56%的提升空間,如此低的效率提醒我國商業(yè)銀行進(jìn)行改革提升自身營業(yè)效率是十分必要的。國有商業(yè)銀行在盈利能力方面對(duì)效率的貢獻(xiàn)要高于股份制商業(yè)銀行,而在資產(chǎn)流動(dòng)、費(fèi)用控制和資產(chǎn)質(zhì)量等方面對(duì)效率的貢獻(xiàn)要明顯低于股份制商業(yè)銀行。

(二)政策建議

主成分分析提示選取的自變量可以分為盈利性因子和流動(dòng)性及安全性因子,所以,要提升我國商業(yè)銀行的自身效率,需要在這兩個(gè)因子上下功夫。從Panel Data模型分析結(jié)果發(fā)現(xiàn),這兩個(gè)因子對(duì)我國兩類不同性質(zhì)的銀行的影響程度和方向是不同的,所以,提升效率的措施也是要有所區(qū)別,分類指導(dǎo)。

(1)盈利能力對(duì)國有商業(yè)銀行效率的影響要大于費(fèi)用控制和資產(chǎn)質(zhì)量對(duì)效率的影響,因此,要想提升國有商業(yè)銀行的效率,增強(qiáng)國有商業(yè)銀行的盈利能力是重中之重。國有商業(yè)銀行應(yīng)該從以下方面來提升盈利能力：從對(duì)效率的影響大小上看,首先要提升資本收益率,其次是資產(chǎn)收益率,最后是人均利潤。而這些的提高必然依賴國有商業(yè)銀行能夠繼續(xù)加大力度,提升資產(chǎn)質(zhì)量,不斷適應(yīng)市場需求,在管理制度上改革,進(jìn)行金融創(chuàng)新,擴(kuò)張中間業(yè)務(wù)范圍,提高服務(wù)質(zhì)量,增加中間收入,科學(xué)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn),不斷提升核心競爭能力。盈利能力對(duì)于股份制商業(yè)銀行效率影響也是顯著的,所以,股份制商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)注重該方面的改革和創(chuàng)新,應(yīng)當(dāng)發(fā)揮股份制商業(yè)銀行自身的優(yōu)勢,在競爭中形成正確的市場定位,從而更好地開展業(yè)務(wù),滿足市場不同需求,繼續(xù)提升資本收益率、資產(chǎn)收益率和人均利潤。

(2)費(fèi)用控制和資產(chǎn)質(zhì)量對(duì)國有商業(yè)銀行效率的影響是顯著的,所以,國有商業(yè)銀行要精簡機(jī)構(gòu),提高效率,科學(xué)布置營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)和配置工作人員,關(guān)閉效率低下的營業(yè)網(wǎng)點(diǎn),降低營業(yè)費(fèi)用。同時(shí)提升資產(chǎn)質(zhì)量,下大力度整治不良貸款,規(guī)范信用評(píng)價(jià)程序,提升貸款質(zhì)量。從回歸系數(shù)的大小上來對(duì)成本因子中變量進(jìn)行排序來看,首先要降低不良貸款率,其次是資本積累率和流動(dòng)比率,最后是營業(yè)費(fèi)用率。資產(chǎn)流動(dòng)、費(fèi)用控制和資產(chǎn)質(zhì)量對(duì)股份制商業(yè)銀行效率的影響最大,所以,在費(fèi)用控制和資產(chǎn)質(zhì)量方面的管理制度創(chuàng)新是必不可少的。股份制商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)繼續(xù)提升費(fèi)用控制能力和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力,即降低營業(yè)費(fèi)用,減少不良資產(chǎn),從而降低自身的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn),從對(duì)效率的影響程度上看,其順序依次是營業(yè)費(fèi)用、資本積累率、不良貸款率和流動(dòng)比率。

(3)在資產(chǎn)流動(dòng)性方面,模型中國有商業(yè)銀行流動(dòng)比率參數(shù)(0.0005)要高于股份制商業(yè)銀行(0.0001),并且都為正值,所以,為了提升我國商業(yè)銀行效率,提高其資產(chǎn)流動(dòng)性是有必要的。2008年的美國金融危機(jī)被稱為流動(dòng)性危機(jī),危機(jī)的爆發(fā)使得全球各銀行都產(chǎn)生了惜貸行為,從而使得全球資本流動(dòng)大幅減少。流動(dòng)性對(duì)于我國商業(yè)銀行效率產(chǎn)生了一定的正向影響,所以,我國商業(yè)銀行要適時(shí)提升資產(chǎn)流動(dòng)性,優(yōu)化信用評(píng)價(jià)系統(tǒng),將資金優(yōu)先貸給信用較好的客戶;大力發(fā)展二級(jí)市場,完善流動(dòng)性管理體系;同時(shí)要推動(dòng)適當(dāng)?shù)幕鞓I(yè)經(jīng)營、開拓中小企業(yè)信貸。

注釋：

①四大國有商業(yè)銀行：中國農(nóng)業(yè)銀行、中國工商銀行、中國銀行、中國建設(shè)銀行;九家股份制商業(yè)銀行：中國交通銀行、中信銀行、華夏銀行、中國民生銀行、深圳發(fā)展銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、上海浦東銀行、恒豐銀行。

②原始指標(biāo)是指：資本收益率、資產(chǎn)收益率、人均利潤、營業(yè)費(fèi)用率、不良貸款率、流動(dòng)比例和資本積累率,分別記為X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,有些指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失,如華夏銀行1999年的不良資產(chǎn)率,為了計(jì)算的可行性,也為了盡量避免減少銀行間的可比性,本文對(duì)缺失數(shù)據(jù)做如下的處理：缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)為銀行的平均值,如1999年華夏銀行的不良資產(chǎn)率填補(bǔ)為華夏銀行1999～2008的平均不良資產(chǎn)率,為4.15。以此類推,將所有缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填充。此方法盡管沒有體現(xiàn)出指標(biāo)數(shù)值時(shí)間上的變化,但是其考慮了銀行間的指標(biāo)數(shù)值之間的差異,故對(duì)數(shù)據(jù)的處理可以采用該方法。

③由于選取的是固定效應(yīng)變截距模型,為方便起見在該處用C代替其截距。在國有和股份制商業(yè)銀行的回歸方程中進(jìn)行同樣的操作。

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