趙雪飛 何群

[摘 要]近年來(lái)，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇，文章通過對(duì)中國(guó)工商銀行2007—2020年季度數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，建立多元線性回歸模型和VECM模型來(lái)研究影響工商銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的因素。研究結(jié)果顯示，凈資產(chǎn)收益率與非利息收入占比等變量之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，工商銀行可以通過增加非利息收入、減少不良貸款等途徑來(lái)提高自身經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)和競(jìng)爭(zhēng)力。

[關(guān)鍵詞]經(jīng)營(yíng)績(jī)效;不良貸款率;非利息收入;工商銀行

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.14.045

1 前言

2020年，新冠肺炎疫情席卷全球，給國(guó)內(nèi)外的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)前所未有的壓力，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇，商業(yè)銀行如何在此環(huán)境下保持或增加自身的經(jīng)營(yíng)績(jī)效，提高凈資產(chǎn)回報(bào)率值得研究。我國(guó)商業(yè)銀行存在客戶較為單一及產(chǎn)品同質(zhì)化等問題，針對(duì)此，可從以下兩方面進(jìn)行改進(jìn)：一方面要做好傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，減少不良貸款，拓寬客戶來(lái)源;另一方面只局限于發(fā)展傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)已無(wú)法滿足當(dāng)下時(shí)代的需求，商業(yè)銀行開始重視發(fā)展非利息收入業(yè)務(wù)和其他創(chuàng)新業(yè)務(wù)的拓展，以提高自身的收益率和競(jìng)爭(zhēng)力。

在全國(guó)性商業(yè)銀行中，中國(guó)工商銀行占據(jù)首席，2020年2月，年度“全球銀行品牌價(jià)值500強(qiáng)排行榜”發(fā)布，中國(guó)工商銀行排名第1位，那么影響其經(jīng)營(yíng)績(jī)效的因素有哪些呢？這些因素對(duì)工商銀行績(jī)效影響的程度和方向是怎么樣的呢？

2 實(shí)證研究

2.1 變量的選擇及來(lái)源

其一，商業(yè)銀行績(jī)效代理變量。凈資產(chǎn)收益率（ROE）是指凈利潤(rùn)與凈資產(chǎn)的比值，度量了凈資產(chǎn)的回報(bào)率，該指標(biāo)越高，說明投資帶來(lái)的收益越高。 其二，商業(yè)銀行創(chuàng)新業(yè)務(wù)指標(biāo)。非利息收入（LNII）主要包括非基礎(chǔ)業(yè)務(wù)的手續(xù)費(fèi)及傭金凈收入。其三，商業(yè)銀行基礎(chǔ)業(yè)務(wù)質(zhì)量指標(biāo)。不良貸款率（NPLR）可以反映工商銀行的信貸質(zhì)量，是衡量商業(yè)銀行基礎(chǔ)業(yè)務(wù)質(zhì)量、判斷是否能持續(xù)良好經(jīng)營(yíng)的重要指標(biāo)。其四，商業(yè)銀行基礎(chǔ)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)指標(biāo)。貸存比（LDR）是指工商銀行貸款總額與存款總額的比率。其五，商業(yè)銀行規(guī)模指標(biāo)，銀行總資產(chǎn)（LASS）。

本文選取中國(guó)工商銀行2007年第一季度到2020年第一季度共53個(gè)季度的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰君安數(shù)據(jù)庫(kù)和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.2 多元線性回歸模型

依據(jù)初步回歸和多重共線性檢驗(yàn)，刪去貸存比這一解釋變量，以凈資產(chǎn)收益率為被解釋變量，以非利息收入、不良貸款率和銀行總資產(chǎn)為解釋變量，得到多元線性回歸方程：

ROE=284.6639+9.4632LNII-1.4494NPLR-16.5711LASS

通過異方差的White檢驗(yàn)、拉格朗日乘數(shù)法等，發(fā)現(xiàn)此回歸模型不存在異方差性、序列相關(guān)性和多重共線性，而且各變量回歸系數(shù)均顯著，總體線性解釋力度高，擬合得好。從回歸結(jié)果可以看出，工商銀行的非利息收入對(duì)其凈資產(chǎn)收益率有正向促進(jìn)作用，而不良貸款率和總資產(chǎn)規(guī)模對(duì)其凈資產(chǎn)收益率有反向抑制作用。

2.3 VECM向量誤差修正模型

首先，進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果顯示所有變量的ADF統(tǒng)計(jì)量均大于其在1%、5%、10%顯著性水平下的臨界值，因此無(wú)法拒絕原假設(shè);其次，檢驗(yàn)一階差分后的平穩(wěn)性，結(jié)果顯示在5%的顯著性水平下均拒絕原假設(shè)，即各變量均為一階單整序列。時(shí)間序列的ADF檢驗(yàn)結(jié)果見表1。

根據(jù)LR準(zhǔn)則等確定最優(yōu)滯后階數(shù)為4階后進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果為在5%的顯著性水平下，拒絕“最多存在0個(gè)協(xié)整方程”“最多存在1個(gè)協(xié)整方程”“最多存在2個(gè)協(xié)整方程” 的原假設(shè)，說明上述變量至少存在兩個(gè)協(xié)整方程。At most 3的P值為0.2512大于0.05，因此不能拒絕“最多存在三個(gè)協(xié)整方程”的原假設(shè)。由此可知，在0.05的置信水平下凈資產(chǎn)收益率、非利息收入占比、不良貸款率、銀行總資產(chǎn)、貸存比之間存在長(zhǎng)期的協(xié)整均衡關(guān)系，并且存在三個(gè)協(xié)整方程：

Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表明，通過對(duì)工商銀行的非利息收入占比、不良貸款率、銀行總資產(chǎn)和貸存比等多方面數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，可以預(yù)測(cè)其凈資產(chǎn)收益率，判斷凈資產(chǎn)收益率的走勢(shì)。工商銀行可以根據(jù)這些信息，通過調(diào)整改善存貸款業(yè)務(wù)量、貸款質(zhì)量及積極發(fā)展創(chuàng)新業(yè)務(wù)來(lái)提高凈資產(chǎn)收益率。均衡是非常態(tài)的，而常態(tài)是非均衡的，短期偏離均衡狀態(tài)的情況時(shí)有出現(xiàn)，用VECM模型可以研究其如何修復(fù)到均衡狀態(tài)。

其中，ECi，t-1由上述ROE、NPLR、NIIR、ASS、LDR之間的協(xié)整關(guān)系確定，ECi，t-1的系數(shù)β代表修正速度系數(shù)，是系統(tǒng)內(nèi)變量對(duì)出現(xiàn)均衡偏差情況的調(diào)整速度，β的絕對(duì)值越大，說明修正反應(yīng)越強(qiáng)烈，Γi矩陣表示短期內(nèi)被解釋變量受各解釋變量變動(dòng)的影響。

實(shí)證結(jié)果顯示，上述模型R2和R-2較高，AIC值和SC值較小，可見向量誤差修正模型整體擬合效果較好。三個(gè)修正速度系數(shù)分別為-1.101010、-3.891752、25.78417，這表示在其他條件不變的情況下，變量之間的均衡關(guān)系偏離長(zhǎng)期均衡狀態(tài)時(shí)，系統(tǒng)將其調(diào)整到均衡狀態(tài)的速度。其中，正向修正機(jī)制較強(qiáng)，反向修正機(jī)制較弱，表明逆向調(diào)節(jié)機(jī)制沒有正向調(diào)節(jié)機(jī)制健全，時(shí)效性還可以提高。

3 總結(jié)和啟示

本文通過構(gòu)建多元線性回歸模型、VECM向量誤差修正模型，量化了各要素對(duì)工商銀行凈資產(chǎn)收益率的長(zhǎng)期解釋力和短期貢獻(xiàn)度。面對(duì)國(guó)際國(guó)內(nèi)的金融形勢(shì)，我國(guó)商業(yè)銀行要縮小與國(guó)際大銀行的差距，在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地，須充分認(rèn)識(shí)到發(fā)展非利息收入業(yè)務(wù)的必要性和迫切性，將發(fā)展非利息收入業(yè)務(wù)作為我國(guó)商業(yè)銀行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的方向，把發(fā)展非利息收入業(yè)務(wù)置于關(guān)乎銀行業(yè)的未來(lái)生存與發(fā)展的高度來(lái)認(rèn)識(shí)，把它作為決定銀行可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵來(lái)對(duì)待。

工商銀行的不良貸款率對(duì)其凈資產(chǎn)收益率的反向抑制作用不小，不良貸款率每增長(zhǎng)一單位，凈資產(chǎn)收益率將減少1.4494個(gè)單位。因此商業(yè)銀行在做信貸業(yè)務(wù)時(shí)，需要做到事前、事中、事后全面的監(jiān)管，建立完善征信機(jī)制和強(qiáng)化對(duì)借款人的監(jiān)督等方法來(lái)減少逾期貸款、呆滯貸款和呆賬貸款的產(chǎn)生，提高信貸質(zhì)量，從而提高凈資產(chǎn)收益率。

從直觀感受來(lái)說，規(guī)模越大，凈資產(chǎn)收益率可能越高，但工商銀行總資產(chǎn)的回歸系數(shù)卻是負(fù)的，這可能是龐大的總資產(chǎn)恰恰反映出商業(yè)銀行沒有充分利用其資產(chǎn)來(lái)產(chǎn)生收益，導(dǎo)致凈資產(chǎn)收益率的減少。從凈資產(chǎn)收益率的計(jì)算公式中同樣也可以看出凈資產(chǎn)收益率與總資產(chǎn)的反向影響關(guān)系。這啟示了工商銀行應(yīng)該充分利用其資產(chǎn)去開拓全方面、多層次的業(yè)務(wù)路徑，提高資產(chǎn)的利用效率，以更好更優(yōu)地發(fā)展。

從協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，凈資產(chǎn)收益率、非利息收入占比、不良貸款率、銀行總資產(chǎn)、貸存比之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。從VECM向量誤差修正模型可以看出在偏離均衡時(shí)，長(zhǎng)期均衡趨勢(shì)偏離的收斂機(jī)制在發(fā)揮作用，短期內(nèi)系統(tǒng)的調(diào)整效率、自我修復(fù)能力良好，體現(xiàn)了非利息收入、不良貸款、銀行總資產(chǎn)和貸存比的長(zhǎng)期均衡關(guān)系對(duì)工商銀行的凈資產(chǎn)收益率短期變化的影響。這表明提高商業(yè)銀行的凈資產(chǎn)收益率的途徑有很多，針對(duì)非利息業(yè)務(wù)、基礎(chǔ)的存貸款業(yè)務(wù)及自身結(jié)構(gòu)等多方面，進(jìn)行全面綜合的改善，最終促成銀行凈資產(chǎn)收益率和經(jīng)營(yíng)績(jī)效的提高。

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[作者簡(jiǎn)介]趙雪飛（1996—），女，漢族，江蘇無(wú)錫人，武漢紡織大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向：公司金融與稅收籌劃;何群（1995—），女，漢族，湖北黃岡人，武漢紡織大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向：公司金融與稅收籌劃。