中国商业银行效率生成机制模型与实证

周四军,冯 岑

(湖南大学金融与统计学院,湖南长沙 410079)*

一、引言

商业银行效率是商业银行在业务活动中投入与产出或成本与收益之间的对比关系,它反映银行对其资源的有效配置,是衡量银行市场竞争能力、投入产出能力和可持续发展能力的重要指标,银行效率是银行资金资源配置和风险管理功能发挥的集中反映[1]。

目前,中国商业银行规模比较大,但效率比较低。2008年7月号英国《银行家》杂志以一级资本、资产规模、税前利润、资产收益率、资本充足率、不良资产比例等指标综合排出全球1000家大银行的最新座次,按一级资本总额指标,中国再创历史记录,共有45家银行入选,中国工商银行和中国银行分别排名第8位和 第10位,中国建设银行排名第13位。但从反映商业银行盈利能力的主要指标——资本利润率来看,中国商业银行盈利能力较低,2007年,中国工商银行、中国银行、中国建设银行的资本利润率为20.1%、20.5%、21.4%,三家银行分别排名第 452、435、405位 。

20世纪80～90年代以后,国际上有关商业银行效率问题的研究从经济(财务)的角度更多地转到了技术(生产效率)的问题上[2],国内外学术界多从效率影响因素的角度分析商业银行效率。国内对商业银行效率的定量研究开展较晚,近几年虽然在商业银行效率的测试方面取得了一些成果,但是大部分使用的是传统前沿效率分析法,包括魏煜和王丽(2000)、张建华(2003)、李晓庆和刘湘斌(2005)采用的是非参数方法中的 DEA模型;刘志新和刘琛(2004)、谭政勋(2005)运用了参数方法中的DFA模型;朱南、卓贤、董屹(2003)则采用的是“超效率”DEA模型。其中,赵旭、凌亢(2000)基于某市 19个国有商业银行分支机构1992～1997年统计数据资料,运用SFA方法,在将超越对数成本函数中的残差项作为商业银行效率的近似值的基础上,用普通最小二乘法进一步对效率来源作了解释,以研究商业银行效率的决定因素[3]。钱蓁(2003)的研究与赵旭等(2000)的研究十分相似[4];在赵旭、凌亢(2001)的另外一项研究中,运用DEA模型测算了商业银行技术效率、纯技术效率和规模效率,并进行了计量经济分析,得出了影响中国银行业1983～1998年效率的主要因素[5]。王聪等(2004)将商业银行总成本视同商业银行效率,运用多元线性回归法对影响商业银行总成本的因素进行研究,认为这些因素即为商业银行效率的影响因素[6]。郭妍(2005)运用DEA方法测算了中国15家有代表性商业银行1993～2002年的技术效率、纯技术效率、规模效率值,采用 Panel Data模型检验了商业银行效率的“产权决定论”和“超产权论”[7]。邹朋飞(2008)运用Malmquist指数方法,研究了我国商业银行总效率、技术效率、技术进步率及规模效率的变化情况,并在此基础上提出了提高银行效率的相关措施[8]。谢晓霞(2008)运用多元回归分析的方法,对2006年我国商业银行效率的影响因素进行了分析,选取了代表商业银行产权结构、商业银行的规模、资本结构以及资产质量的指标作为解释变量,以我国商业银行效率建立模型,并以2006年我国12家商业银行为样本进行逐步回归分析,得出产权结构是影响我国商业银行效率的最重要因素,提出了改善我国商业银行效率的政策建议[9]。庄新路(2009)运用单因素指标分析法与DEA分析法,分别对商业银行的效率进行综合评价,比较国有商业银行、股份制商业银行和上市银行之间效率的差异[10]。陈敬学(2009)运用超效率DEA对我国商业银行2001～2006年的效率进行了测度,而且运用两阶段方法对影响我国商业效率的因素进行了假设检验,发现国有商业银行的效率低于股份制商业银行,而且获利能力和产权结构对银行效率有着比较显著的影响[11]。熊延忠和孙涛(2009)应用DEA方法得到的各商业银行的效率值作为因变量,构建Tobit回归模型,研究影响商业银行效率的主要因素,进而提出了提高我国商业银行效率水平和竞争力的相关建议[12]。这些研究从不同角度分析了我国商业银行效率问题,得出了一些很有价值的结论。但是目前国内的研究过多依赖定量技术,采用国外已有的方法和模型对银行效率状况进行测算分析,缺乏与我国实际情况相联系的理论指导和支撑[13]。除此之外,大多数研究在测定商业银行效率时,样本银行数量少,而且时效性不高,指标数据的选择比较有限,难以反映出中国银行业效率变化趋势,最终影响了结论的可信度和有效度。

本文试图找出影响中国商业银行效率的因素,利用“黑箱”理论揭示中国商业银行效率生成机制,构建商业银行的效率生成模型,探求中国商业银行效率的生成规律,进而通过改善这些因素来提高中国商业银行效率,以应对外资银行全方位进入中国银行业带来的挑战和冲击,实现中国商业银行在激烈的市场竞争中实现可持续发展,为商业银行总行对分支机构考核和资源配置提供科学依据。

二、中国商业银行效率生成机制的“黑箱”分析

控制论把人们认识和改造的对象看作“黑箱”①。任何一个客体事物,它和人的关系总可以归纳为两个部分(如图1):一部分是客体对主体的作用,包括主体所接收到客体的信息以及客体对主体的各种作用、影响。它们反映在客体的输出中,可以用一组变量来表示,被称为这个客体的可观察变量。另一部分是主体对客体的作用,包括主体传递给客体的信息及主体对客体的各种作用、影响,它们反映在客体的输入中,也可以用一组变量来表示,被称为这个客体的可控制变量。通过可观察变量,人们对客体进行观察,了解客体的存在及其变化,认识客体。通过可控制变量,人们对客体实行控制,创造使客体变化的条件,改造客体。人们的实践活动从根本上来说都可以表示为主体和客体之间的反馈耦合,都可以利用可观察变量和可控制变量来描述。对于一个客体,用一组可观察变量和可控制变量构成的系统来描述它,这个客体系统也就是一个“黑箱”。控制论把一个客体称为“黑箱”[14],系统和“黑箱”是两个等价的概念。

图1 控制论关于主体与客体的关系

商业银行效率的生成受到许多因素的共同影响,但银行的生产过程仅仅能看到“投入”与“产出”两个结果,这些影响因素究竟如何作用于银行并形成银行效率,对于银行效率生成机制的认识至今尚未取得一致的意见,商业银行效率生成机制对于人们来说就是一个“黑箱”。这个“黑箱”的输入是可以控制的,也就是说是可以选择的,这个“黑箱”的输出则是可以观察到的,由输入输出变量就组成了一个系统。而商业银行效率则是尚未观察到也尚未能加以控制的变量,它在效率生成机制“黑箱”的内部。根据“黑箱”外部的输入输出而提出的关于“黑箱”内部的情况的假定,在控制论中称为模型。“黑箱”认识论通过建立模型,利用模型来研究“黑箱”,总结“黑箱”的变化规律,从而控制“黑箱”。商业银行效率生成机制的“黑箱”揭秘就是要确定银行是否存在由于银行产权制度、规模、技术、人力资源和综合管理水平而产生的效率,研究各个因素在银行效率形成过程中的作用方向、方式和程度[15]。对商业银行效率生成机制的“黑箱”进行揭秘,深入研究银行效率的生成机制,构建银行的效率生成模型,探求银行效率的生成规律,有利于各银行确定合适的银行产权制度、经营规模、业务范围和最佳经营模式,加强资本、技术、人力资源和内部经营管理,提升银行效率。

(一)“黑箱”的内容

“黑箱”分析方法分为不打开“黑箱”方法和打开“黑箱”方法两种。不打开“黑箱”的方法就是不影响原有客体“黑箱”结构,通过对“黑箱”外部的输入输出变量的研究得出关于“黑箱”内部的情况,探求“黑箱”的内部结构,根据“黑箱”已知的输入和输出及其动态过程建立模型,提出假设,证实假设。它从综合角度为人们提供了一条认识事物的重要途径,尤其对某些内部结构比较复杂的系统,或至今人们尚不能分解的系统,或在分解系统的过程中会严重干扰本身结构的系统,提供了有效的分析方法。打开“黑箱”方法是把一个复杂的系统分解成各个组成部分(局部),对它们的结构和功能、行为方式和机理进行研究的方法,它有助于人们认识复杂系统的结构和功能。由于银行内部结构系统比较复杂,不能分解,在分解系统的过程中会严重干扰本身结构,故本文采用不打开“黑箱”的方法研究商业银行效率。

根据控制论原理,要揭密商业银行效率生成机制“黑箱”,发现银行效率生成的真实情况,揭示各银行之间效率的差异,必须从资本、技术、人力资源分配和管理方式等输入变量(可控制变量)找到突破口[16]。

1.资本和技术配置直接影响商业银行的效率。资本与商业银行的效率紧密相关,资本本身是对银行运作的一种投入,对其进行恰当投入有助于提高效率。商业银行资本投入可分为技术资本和非技术资本。深入分析资本对银行生产力的影响,可以构造以下生产函数②:U=β0Cβ1Kβ2Sβ3Lβ4。其中,U 是商业银行总产出,C是技术资本的投入,K是非技术资本的投入,S是技术人力的投入,L是非技术人力的投入 ,β0、β1、β2、β3 和 β4 为总产出相关的弹性系数。

2.人力资源管理新模式有利于提升商业银行效率。人力资源管理是在一定的组织架构中,通过人力资源规划和岗位设计合理优化和配置人力资源,运用科学测评方法定量考评企业组织架构中的横向管理部门和纵向分支机构以及各级管理者和员工个人的经营业绩,并按照业绩衡量结果和合理配置约束机制的体系总称。大量实证都表明人力资源管理有助于提高企业的业绩,对于商业银行而言,低效率的人力资源管理则有可能造成银行低效率运行。

3.管理在将“原始投入”转化为“有效投入”方面起着十分关键的作用。将管理作为生产函数中的可变量,纳入商业银行生产函数:U=f(K*,L*,G)。其中,K*和L*分别为经过调整后的资本和劳动力(根据资本功能大小和劳动力熟练水平调整),G为受管理因素控制的变量,用于衡量某机构管理水平的高低。管理的角色不仅限于生产函数中的一个控制变量,它将人力、技术和操作程序有机结合起来,共同影响着生产函数。生产函数的数学形式变为:U=AK*αL*βGγε。

商业银行的产出与收益(或价值创造)之间的联系是很复杂的。但无论如何,银行服务质量与收益之间的联系绝非用“多少美元/单位质量”所能衡量,管理的作用就在于揭示服务产出与价值创造的联系。

商业银行的“原始投入”往往是有限的,管理决策注重于创造“有效投入”,先进的设备只有将其与生产技术相结合,人力资本只有通过培训才能创造价值,管理决策在将有限的“原始投入”转化为“有效投入”方面起着十分关键的作用。

(二)“黑箱”的框架

生产流程是指某项工作的组织方式以及如何利用各项投入以达到既定产出目标的方法,见图2。对商业银行来说,生产流程可以指支票账户的开立方法,这一流程所消耗的投入有劳动力(柜员)和资本(含信息技术),其产出账户的开立,同时也给客户提供了便利。生产流程包含了业务处理的各步骤、各步骤的顺序安排、所涉及人员的关系定位以及所需技术。

图2 商业银行效率生成机制“黑箱”的框架

从过程分析的角度看,生产流程就是投入与产出之间的转换机制,可以创造更高的价值。商业银行投入的资本、劳动、技术与管理为银行效率生成机制“黑箱”的内容,银行生产流程则是其“框架”。要针对某一生产流程确定恰当的投入并不容易做到,重点在于如何有效使用这些投入,即怎么样来设计“黑箱”本身。只有借助于生产流程才能将“原始投入”(资本、劳动、技术和管理)转化为“有效投入”,从而达到既定的产出目标。研究表明,对于规模较小的银行而言,它的技术升级或兼并活动相对较少,有助于其业务处理流程逐步、协调地完善,因而整体效率略高于规模超大的银行,业务持续性要更高。同时,技术完善程度影响生产流程效率,技术功能越强,银行效率则越高[17,18]。

综上所述,商业银行资本、技术、人力资源分配、管理方式及生产流程直接影响银行效率。要揭开商业银行效率生成机制“黑箱”的秘密,提升银行效率,必须从以下三个方面进行评估:(1)将银行产出与其现在或未来的盈利战略结合程度;(2)银行选择最有效的银行生产流程(生产函数)能力;(3)在既定的生产技术下,银行将“原始投入”转化成“有效投入”的能力。

三、中国商业银行效率生成模型及实证

(一)商业银行效率生成模型

假设某商业银行投入了一定水平的资本(K)、劳动(L)、技术(T)以及一定的管理方式(G)去管理这些“原始投入”,创造增值性资产和利润。银行首先通过转换函数gi(i∈K,L,T)将各项“原始投入”转化为“有效投入”。

然后选择一定的生产流程,得到生产函数模型:

银行还要考虑成本函数C(K,L,T,G)。这个成本并非简单的成本或投入加总,因为各种成本的表现方式不同。银行效率生成模型表述为:

图3 商业银行效率生成机制“黑箱”揭秘

其中,U表示新创造的价值(产出),gi为转换函数。生产函数模型采用C-D生产函数形式,具体形式为 :U=AK*αL*βT*γG*λε。

通过对数变换将非线性生产函数模型可以转化为对数线性生产函数模型:

(二)中国商业银行效率生成模型的实证

1.中国商业银行效率生成模型。中国商业银行效率生成模型为:MAX[U]-C(K,L,G,T)。其中,U=AK*αL*βT*γG*λ。在实证中 ,资本包含实物资本和技术资本,考虑到技术变量难以量化,故生产函数模型采用以下形式:

通过对数变换将非线性生产函数模型可以转化为对数线性生产函数模型:

在实证分析中银行产出(U)用“营业收入”表示,资本(K)用“所有者权益”表示,劳动(L)用“职工人数”表示,管理(G)用“业务及管理费用率”表示。

2.选择样本数据。限于数据的可取得性,本文对2007年16家中国商业银行的效率生成模型进行实证分析。样本数据如表1。

表1 中国商业银行效率生成模型的2007年样本数据

3.参数估计与模型检验。利用计量经济学软件Eviews5对中国商业银行效率生成模型进行参数估计,结果见表2。得到中国商业银行效率生成模型的产出估计方程:

表2 中国商业银行效率生成模型的参数估计结果

此模型拟合优度较高(为 0.98),F值较大(227.86),通过检验,各解释变量在2%显著性水平下通过t检验,将估计方程(3)代入效率生成模型(1)可以定量分析中国商业银行效率生成规律。在中国商业银行效率生成模型的产出估计方程(3)中,资本(K)和劳动(L)以及管理(G)对产出(U)的影响参数分别为0.35、048、0.37。给定资本(K)和劳动(L)及管理(G)的投入数量,根据产出估计方程(3)可以求出中国商业银行的产出(U),将产出(U)与成本(C)进行比较就可以求出该银行的效率。

四、中国商业银行效率生成机制的对策研究

根据中国商业银行效率生成机制的研究结果,我国商业银行应加强资本、劳动、技术等要素的管理,控制商业银行效率生成机制“黑箱”。

1.适度加大资本投入,扩大资产规模。实证分析表明,资本投入与商业银行总产出正相关(回归系数为0.35)。资本是对银行运作的最重要、最直接的投入,但要在保持资产有良好质量的基础上,适度加大资本投入。我国商业银行要通过各种途径扩充自有资本,增强竞争实力,其中包括可以通过股份制改造吸收非国有资本、利润积累、政府注资和营业税返还等方式提高一级资本,还可以通过发行次级长期债券增加附属资本,与此同时,我国商业银行应努力提高资产质量。

2.加大劳动力投入。实证分析表明,劳动的投入与商业银行总产出正相关(回归系数为0.48)。即使在网络银行兴起的今天,从一定程度上讲,银行的员工人数和分支机构数目仍然代表了银行的潜在竞争力,人才的质量非常重要。银行人力资源体系的形成是一种长期的、动态的过程,一个符合市场经济运行要求的人力资源管理体系必须以劳动力为基础,其员工的心理状态和行为规律应该与企业的经营目标与特点相吻合。这样的人力资源管理体系应包括三个方面的内容:能够充分适应市场经济运行规律的人才管理体制、基本符合市场经济条件下人的行为规律的激励机制、能够满足商业银行经营管理需要的人力资源配置体系。我国商业银行应合理构建人力资源体系,加大劳动力方面的投入,改变传统的银行分支机构分级管理的人力资源管理模式,克服传统模式等级分明、分工狭窄的弊病。

3.加大管理投入,提高管理水平。实证分析表明,管理投入与商业银行总产出正相关(回归系数为0.37)。商业银行的“原始投入”是有限的,管理要注重于创造“有效投入”,同时,进行网络技术创新、金融业务品种和服务手段的创新。

注释:

①“黑箱”又称“黑盒”、“暗箱”、“闭盒”。在科学研究中相对于“白箱”、“灰箱”而言。指人们对其内部结构和机理还不清楚,只能得到其输入值和输出值,仅根据其外部性质进行研究的系统。“黑箱”概念是相对的,随着人们认识能力的提高,某系统可以从“黑箱”变成“灰箱”(指人们对其内部结构和机理不甚清楚的系统)、甚至“白箱”(指人们对其内部结构和机理完全清楚的系统)。参见《中国百科大辞典》第5846页,华夏出版社,1990年9月版。

② 此生产函数形式称为 C-D生产函数,由美国数学家 Charles Cobb和经济学家Paul Dauglas于1928年提出。

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