■葉仕良

一、引言

控制風險與提高效率不僅是商業(yè)銀行必須權衡的兩難抉擇，也是各國央行維護金融穩(wěn)定和促進經(jīng)濟發(fā)展的兩大主題。特別是2008年美國次貸危機以來，各國央行都提高了對風險控制的要求，巴塞爾協(xié)議Ⅲ的頒布，更顯示出銀行風險控制的重要性。然而，在現(xiàn)有的銀行效率研究中，大多假設每家銀行都面臨相同程度風險，經(jīng)營風險不同的商業(yè)銀行其在經(jīng)營運作所顯現(xiàn)的風險特性未能引起研究者的足夠重視。無論是在商業(yè)銀行成本效率還是利潤效率的研究中，效率與風險的關系研究并未得到充分發(fā)展，這將對研究結果造成較大的偏誤。本文將通過SFA方法研究銀行效率與風險承擔的關系，為我國商業(yè)銀行如何適度承擔風險，在穩(wěn)健經(jīng)營的前提下，進一步改革發(fā)展、提高效率與市場競爭力與控制風險提供實證依據(jù)。

二、研究方法

前沿分析方法是近年來越來越廣泛的商業(yè)銀行效率測度方法，根據(jù)是否需要估計前沿生產(chǎn)函數(shù)中的參數(shù)，前沿效率分析可以分為參數(shù)估計和非參數(shù)估計兩種方法。參數(shù)方法和非參數(shù)方法有以下幾點不同：對于前沿生產(chǎn)函數(shù)形式，參數(shù)方法有更嚴格的函數(shù)形式，而非參數(shù)方法則沒有這一要求；對于前沿生產(chǎn)函數(shù)的估計，參數(shù)方法可以直接進行參數(shù)估計，而非參數(shù)方法不能進行參數(shù)估計，而是得到相對的比值；參數(shù)方法考慮可能會導致生產(chǎn)單位的產(chǎn)出、投入、成本或利潤等過高或過低的隨機誤差，如果存在隨機誤差項，對其概率分布作出假定，以便從隨機誤差中分離出無效率因素，而非參數(shù)方法并沒有考慮這些隨機誤差。非參數(shù)方法包括數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）和無界分析（free disposal hull—FDH），而參數(shù)方法包括隨機前沿方法 (stochastic frontier approach—SFA)、 自由分布方法 (distribution free approach—DFA)和 厚 前 沿 方 法 （thick frontier approach—TFA）。張健華(2003)運用DEA測量方法，選取股本、固定資產(chǎn)和各項支出為投入變量，以存款、貸款和稅前利潤總額為產(chǎn)出變量，計算中國商業(yè)銀行的技術效率、規(guī)模效率及曼奎斯特指數(shù)，并進行綜合分析。王聰、譚政勛（2007）運用SFA測量方法，選取資金價格、固定資產(chǎn)價格和勞動力價格為投入變量，以營業(yè)收入、貸款和投資為產(chǎn)出變量，計算中國商業(yè)銀行的利潤效率、規(guī)模效應及綜合分析。

能否利用隨機前沿方法及其估計結果的優(yōu)劣取決于兩個關鍵因素：一是變差率γ的零假設檢驗結果是判斷前沿利潤函數(shù)是否有效的根本依據(jù)，從而構成了能否利用隨機前沿方法的根本依據(jù)；二是無效率項u分布的選擇（王聰、譚政勛，2007）。隨機前沿函數(shù)的參數(shù)估計一般采用最大似然函數(shù)估計法 （ML），ML與OLS的區(qū)別在于，OLS只能根據(jù)給定的自變量進行估計，不能綜合考慮測量誤差及其他不可控因素的影響；ML通過兩步格點法搜索，以便計算γ的取值，并利用單邊似然比(LR)檢驗判斷拒絕還是不拒絕γ=0的原假設，從而判斷誤差主要受到隨機誤差的影響，還是受到除給定自變量以外的其他變量的系統(tǒng)性影響。 定義 σ2=σ2v＋σ2u，γ=σ2u/σ2，則γ表示無效率項誤差占總誤差的比率，介于0到1之間，用于判斷OLS和ML的優(yōu)劣，并進一步判斷是否選擇前沿函數(shù)。如果γ趨近于0，說明總誤差主要由隨機誤差引起，則采用OLS；如果γ趨近于1，說明總誤差主要由無效率項引起，則采用隨機前沿函數(shù)進行估計。

三、模型構建與樣本選擇

（一）銀行效率測算模型與投入產(chǎn)出指標

本文采用隨機前沿法 （SFA）測算商業(yè)銀行效率，借鑒王聰、譚政勛（2007）的研究方法，選取可貸資金價格、勞動力價格和固定資產(chǎn)價格為投入變量，營業(yè)收入、貸款總額和非利息收入為產(chǎn)出變量，利潤效率的測算模型設定為：

模型指標的含義見表 1，uit服從 N（mit,σu2）分布，v 為隨機誤差項，服從 N（0，σ2ε）分布，uit與 vit相互獨立。

表1 投入產(chǎn)出指標

本文選取25家商業(yè)銀行2003～2013年的相關數(shù)據(jù)作為研究基礎，包括：工商銀行、建設銀行、中國銀行、農(nóng)業(yè)銀行和交通銀行5家國有銀行，招商銀行、興業(yè)銀行、中信銀行、華夏銀行、廣發(fā)銀行、平安銀行、民生銀行、光大銀行、浦發(fā)銀行、恒豐銀行和浙商銀行11家股份制銀行，北京銀行、上海銀行、溫州銀行、錦州銀行、寧波銀行、洛陽銀行、南京銀行、杭州銀行和富滇銀行9家城市商業(yè)銀行，這25家銀行具有很好的代表性，能夠反映中國銀行業(yè)的整體狀況，銀行數(shù)據(jù)取自bankscope數(shù)據(jù)庫和年報，個別年份數(shù)據(jù)缺失，但不影響銀行效率的測算。

（二）銀行效率與風險的關系模型

利用上述模型測算出銀行效率后，就可考察我國商業(yè)銀行效率與風險的關系，綜合宏觀環(huán)境和風險承擔對我國商業(yè)銀行利潤效率的影響因素，建立如下模型：

其中，EFFi：第i個商業(yè)銀行的利潤效率；DTLi：第i個商業(yè)銀行的存貸比；LLRTLi：第i個商業(yè)銀行的貸款損失準備比貸款總額；OWN：產(chǎn)權制度，國有商業(yè)銀行取1，其余取0；GDP：國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長率；M2：貨幣供應量的增長率；IR：貸款利率；ε：隨機誤差項。

國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率和貨幣供應量增長率反映銀行面臨的外部宏觀環(huán)境，存貸比反映銀行的風險承擔，存貸比越高，表明銀行所承擔的風險越大，并選取貸款損失準備比貸款總額作為銀行風險承擔的替代變量進行穩(wěn)健性檢驗。銀行數(shù)據(jù)取自bankscope數(shù)據(jù)庫和年報，其他數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計年鑒和中國金融年鑒。模型（1）、模型（2）的參數(shù)和各銀行各年的效率值是利用 Collie（1996）的專用程序Frontier Version 4.1，在一次處理數(shù)據(jù)過程中同時得到。

四、實證結果分析

（一）我國商業(yè)銀行效率分析

模型（1）中的參數(shù)估計值、利用模型（1）測算的利潤效率值分別歸納在表2和表3中。

表3顯示，2003年5家國有銀行效率值非常低，平均為0.05，原因是當年國有銀行不良資產(chǎn)率很高，在大量剝離不良資產(chǎn)后，2004年5家國有銀行效率顯著變好，平均達到0.71。2008年大部分股份制銀行和城市商業(yè)銀行效率都變差，而國有銀行則幾乎沒變甚或變好，原因是規(guī)模較小的銀行受金融危機影響較大，風險防范機制不夠完善。大部分銀行在2010年效率達到最高值，主要原因是金融危機后中國政府實施4萬億元的投資計劃推動中國走出金融危機的影響，從而使商業(yè)銀行在2009年和2010年發(fā)展迅速，信貸規(guī)模劇增，營業(yè)收入和利潤都大幅增長。而近年因經(jīng)濟下行壓力較大，許多產(chǎn)業(yè)面臨產(chǎn)能過剩，從而使銀行不良貸款增加，利潤效率也隨之下降。從圖1可以更直觀地觀察到商業(yè)銀行效率的變化走勢。

表2 模型（1）的參數(shù)估計

表3 2003～2013年25家商業(yè)銀行的利潤效率

圖1 利潤效率的動態(tài)變化及比較

（二）商業(yè)銀行效率與風險承擔關系分析

模型（2）的參數(shù)估計值歸納在表4中，如表所示存貸比的回歸系數(shù)為16.37（顯著性水平為1%），表明銀行風險承擔水平越高，銀行效率也越高，即提高風險承擔水平不僅沒有給銀行帶來壞的影響，反而提高了銀行的效率水平。產(chǎn)權制度的回歸系數(shù)為－5.50（顯著性水平為1%），說明股份制商業(yè)銀行相對國有商業(yè)銀行具有較高效率，這與王聰、譚政勛（2007）的研究一致，但產(chǎn)權制度對銀行效率的影響小于風險承擔對銀行效率的影響。貨幣供應量增長率的回歸系數(shù)為9.25（顯著性水平為5%），表明其對商業(yè)銀行效率產(chǎn)生了顯著正面影響，當貨幣供應量增加時，商業(yè)銀行的可貸資金增多，因而會增加商業(yè)銀行的利息收入，并對商業(yè)銀行效率產(chǎn)生積極影響。貸款利率的回歸結果為－4.91（顯著性為5%），貸款利率下降則會減少商業(yè)銀行貸款利息收入，從而對銀行效率產(chǎn)生負面影響。

表4 效率影響因素的回歸結果

（三）穩(wěn)健性檢驗

在模型（2）中，選取貸款損失準備比貸款總額作為存貸比的替代變量進行穩(wěn)健性檢驗，回歸結果歸納在表5，結果顯示貸款損失準備比貸款總額對銀行效率有顯著正面影響 （回歸系數(shù)為14，顯著性水平為1%），即銀行效率與風險承擔具有顯著正相關關系。

表5 效率影響因素穩(wěn)健性檢驗的回歸結果

五、結論

本文根據(jù)2003～2013年中國25家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)，首先運用了隨機前沿法測算了銀行效率，并分析銀行效率的變化及其原因；其次研究了銀行效率與風險承擔的關系。研究發(fā)現(xiàn)，銀行效率與風險承擔具有顯著正相關關系，商業(yè)銀行適度增加風險承擔有助于提高銀行效率。我國銀行業(yè)要在經(jīng)營轉(zhuǎn)型中不斷完善自身的風險管理機制，進一步健全風險識別、評估、控制和決策體系，提高銀行風險管理效率，增強銀行的核心競爭力。另一方面，產(chǎn)權制度和宏觀環(huán)境對銀行效率也有一定影響，完善的產(chǎn)權制度和市場競爭機制對商業(yè)銀行效率具有促進作用。我國銀行業(yè)應推進產(chǎn)權制度改革，完善商業(yè)銀行的公司治理結構，改革商業(yè)銀行尤其是國有銀行的激勵約束機制，重新分配激勵資源，最終提高我國商業(yè)銀行效率和金融資源利用率。

本文不足之處主要在僅使用存貸比作為風險承擔變量，而存貸比主要衡量商業(yè)銀行的流動性風險，未能充分反映商業(yè)銀行的風險承擔。未來將把信用風險、市場風險和操作風險等納入分析框架，進一步探討銀行效率與風險承擔的關系，以期為我國銀行業(yè)的進一步改革發(fā)展和效率提升與風險控制提供現(xiàn)實依據(jù)。

[1]王聰，譚政勛.我國商業(yè)銀行效率結構研究[J].經(jīng)濟研究，2007，（7）.

[2]張健華，王鵬.我國商業(yè)銀行效率研究的DEA方法及1997～2001年效率的實證分析[J].金融研究，2003，（03）.

[3]江曙霞，陳玉嬋.貨幣政策、銀行資本與風險承擔[J].金融研究，2012，（4）.

[4]李曉慶，劉湘斌.我國商業(yè)銀行效率測度及影響因素分析[N].上海財經(jīng)大學學報，2005，（4）.

[5]付雯雯.中國商業(yè)銀行的效率與風險研究[D].武漢：華中科技大學，2011.

[6]Collie.A Guide to Frontier Version 4.1:A Computer Programfor Stochastic Frontier Production and Cost Function Estimation.Working Paper,University of New England Armidale，NSW.