商业银行效率影响因素实证研究

金鑫

摘要：效率是商业银行竞争力的集中体现。为了广泛探讨我国商业银行效率的影响因素，本文通过回归模型，以DEA方法测出的效率值作为因变量对影响银行效率的因素进行了回归分析。得出影响我国银行业效率的主要因素有：资产规模、资源配置、稳定性、产权结构、市场集中度等，实证结果为应用提供了很好的佐证。

关键词：商业银行 效率 DEA 影响因素

一、引言

本文选取的研究样本，包括四大国有商业银行和十家股份制商业银行，分别是中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行、中信实业银行、中国光大银行、华夏银行、中国民生银行、广东发展银行、深圳发展银行、招商银行、兴业银行、上海浦东发展银行。这14家银行的资产总额占我国商业银行总资产的绝大部分，它们的效率该地足以反应我国商业银行的总体情况。

二、我国商业银行效率影响因素的实证分析

效率值可以表现各家商业银行效率的高低，但具有更重要理论价值和现实意义的是研究和分析影响银行效率的各种因素。本文采用DEA方法测定出的2005～2010年我国14家商业银行的平均技术效率值作为因变量，结合银行效率研究的国际经验和我国商业银行自身的实际特点，筛选出了银行规模、资源配置、市场集中度、资本充足率、产权结构等五个方面共七项银行效率影响指标作为自变量，建立回归方程，在兼顾银行技术效率、纯技术效率和规模效率之间相互联系的基础上，实证分析了商业银行的效率影响因素与银行效率之间的相互关系。本文使用Eviews 进行回归分析。

本文研究通过对国内商业银行效率影响因素研究结论的总结，筛选出以下几类的中国商业银行效率影响因素：银行规模、资源配置、稳定性、市场集中度、产权结构。具体指标计算见表1。

在我国商业银行效率影响因素分析的基础上，建立我国商业银行影响因素的分析模型，见下式：

其中y为用DEA方法计算出来的我国14家商业银行的技术效率值；x1-x7分别代表这14家商业银行2005～2010年产权结构、资产规模、存贷比、贷款占银行总资产比重、固定资产占银行总资产比重、资本充足率、市場集中度的平均值；β0-β7分别代表待估计系数；μ为残差项。

基于最小二乘法，应用计量经济学软件Eviews ，对中国商业银行效率影响关系分析模型进行多元回归，回归的结果详见表2。

修正严重多重共线性影响的回归结果为：

三、结果分析

依据上述回归结果，整理出各因素与中国商业银行技术效率间的影响关系，分析如下：

（1）产权结构对中国商业银行业的效率影响作用显著。解释变量 产权结构的回归系数为-0.0955，产权结构变量产权结构（国有制结构）对中国商业银行技术效率具有显著的负向影响。

（2）存货比与中国商业银行效率呈显著正相关关系。解释变量 存贷比的回归系数为0.6909，存贷比对中国商业银行整体的技术效率具有显著的正向影响。

（3）固定资产占总资产的比重与中国商业银行效率呈显著负相关关系。解释变量x5固定资产占银行总资产比重的回归系数为-16.7413，固定资产占总资产的比重对中国商业银行整体的效率具有非常显著的负向影响。由此看，中国商业银行应当在保持现有固定资产成本控制情况下，适当降低固定资本投入量，以实现产出能力的提升。

（4）资本充足率对中国商业银行效率的影响显著。解释变量 所有者权益占总资产比重的回归系数为2.0800，所有者权益占总资产比重对中国国有商业银行的技术效率具有显著的正向影响。由此看来提高商业银行资本充足率有助于商业银行效率的提高。

（5）金融市场集中程度与中国商业银行效率呈显著负相关关系。存款占银行业总存款的比重代表了中国金融市场的集中程度。实证结果表明，此类指标对中国国有商业银行的技术效率具有显著的负向影响。

通过我国商业银行效率影响因素的实证分析可以看出：产权结构、固定资产占银行总资产比重和市场集中度均对我国商业银行效率具有显著的负向影响。这三个解释变量对我国商业银行效率和技术效率的影响系数均是负值，而且t检验均在0.05水平上显著。这说明，这三个指标是阻碍中国商业银行效率提升的重要影响因素，而且亟待解决。

参考文献：

[1]秦宛顺，欧阳俊.中国商业银行业市场结构、效率和绩效[J].经济科学，2001（4）：27-30