招商银行资本结构与经营绩效的关系研究

东北农业大学经济管理学院 张启文 马慧敏

金融业是现代经济的核心和支柱，而商业银行又是现代金融体系的重要组成部分之一，商业银行的健康发展和稳定成长对一个国家的国民经济发展都起着至关重要的作用。作为股份制商业银行其中一员的招商银行，在2002年3月成功地发行了15亿普通股，并于同年4月9日在上海证券交易所挂牌，成为中国第一家完全采用国际会计标准的上市公司。经过多年的努力发展，招商银行已经成为我国银行业内综合竞争力较强的商业银行之一。本文从商业银行经营管理的基本原则，即盈利性、流动性、安全性以及成长性这四个角度，全方位地对招商银行的资本结构与其经营绩效之间的关系进行研究，以期对其经营发展提供一些建议。

1 变量选取

1.1 被解释变量选取

商业银行是经营货币资金的特殊企业，它依靠从客户吸收大量的存款，将其从社会上吸收聚集的闲散资金投放到银行内部的生产部门和流通部门，来进行日常业务资金的周转，形成负债经营。上市商业银行的资产负债率较高、债务规模庞大是其一个典型特点。本文选取资本结构作为被解释变量，资产负债率是反映上市商业银行资本结构最典型的指标，资产负债率即总负债与总资产的比率。

1.2 解释变量选取

本文选取经营绩效作为解释变量，衡量商业银行经营绩效的财务指标有很多种，本文选取净资产收益率、总资产收益率和净息差作为衡量银行盈利性的指标，选取存贷款比率和贷款资产比率作为衡量银行流动性的指标，选取不良贷款率和资本充足率作为衡量银行安全性的指标，选取净利润增长率作为衡量银行成长性的指标。

2 数据来源

本文以招商银行为研究对象，研究其资本结构与经营绩效之间是否存在关系，若存在关系，这二者之间关系是怎样相互影响的，所以选择的数据样本就是招商银行历年公布的财务报告数据。考虑到2013年的年报数据于2014年4月底才会全部公布，为了使研究内容更规范准确，本文选取招商银行上市后对外公布的历年年报数据进行实证分析。数据样本的时间跨度为2002年至2012年，共计11年，全部数据统计如表1所示。

表1 招商银行资本结构和经营绩效相关指标统计数据 单位:%

3 实证分析

3.1 因子分析法来评价招商银行的经营绩效

本文从众多衡量商业银行经营绩效的指标中共选取8个指标作为解释变量来衡量招商银行的经营绩效，而这8个具有代表性的解释变量从表面上看彼此是不同的变量，但是考虑到这些变量之间可能存在某种的相关关系，本文从评价方法的适用性、准确性以及客观性角度出发，结合招商银行的实际情况，使用因子分析法来评价招商银行的经营绩效。因子分析法是一种统计模型分析方法，就是将众多指标或因素之间的关联性用少数几个因子来表示，将相关程度比较密切的变量划分到同一类里。由于每一类变量都不是可以观测的具体的变量，所以每一类变量就被称为因子。因子分析法将原始资料的绝大部分信息用较少的几个因子来表示，能够大大减少原有指标变量的数量。并且能够通过探测原始变量之间的相关关系，将原始变量的信息进行分类后重新组构，把彼此之间相关性高的几个变量归到一组，用所谓的公共因子来反映原有变量的大部分信息。因子分析用数学模型描述如下:

假设有n个原始变量:X1、X2、X3、……、Xn，有m个潜在因子变量:G1、G2、G3、……、Gm，则原始变量和潜在因子变量之间的关系可以用下面的数学公式来表示:

其中，G1、G2、G3、……、Gm是原始变量的公共因子，e1、e2、e3、……、en是特殊因子。dij被称为因子载荷，它表示的是第i个变量在第j个因子变量上的负荷，也就是第i个变量在第j个因子变量上的权，它反映了第i个变量在第j因子变量上的相对重要性。其矩阵形式可以用下面的数学公式表示:X=DG+E，其中X为原始变量向量，D为公因子载荷系数矩阵，G为公因子向量，E=(e1,e2,e3,……,en)为残差向量，表示原始变量不能被因子变量所解释的部分。

3.2 数据的标准化及其检验

在进行因子分析之前，为了避免由于各指标之间的量纲不同而影响分析的结果，需要对数据进行标准化处理。因为本文选取的指标都已经变成比例指标，所以就不用再对数据进行标准化的处理了，可以直接对数据进行KMO检验和Bartlett球度检验，看看各变量之间的相关程度如何。运用SPSS17.0软件对数据检验的结果如下:

表2 KMO检验和Bartlett检验

从表2中可以得出KMO检验的结果为0.560，0.560已经超过0.5，Bartlett检验得出的相伴概率为0.000，小于显著性水平0.05，拒绝Bartlett检验的零假设，说明该组数据可以进行因子分析。本文提取公共因子时选取的方法是最常用的主成分分析法，运用SPSS17.0软件对数据分析的结果如表3所示:

表3 主成分列表

从表3中可以看出，前三个因子的特征根依次为4.753、1.528和1.030，都是大于1的，前三个因子的方差贡献率为59.415%、19.105%和12.872%，累计方差贡献度为91.392%，该数值处于85%～95%之间，说明前三个因子可以反映原有变量的绝大部分信息，起到了降维和简化的作用，应该提取这三个因子作为公共因子来进行分析。

3.3 计算公共因子得分

在提取公共因子后，要对公共因子的得分进行计算，找出这三个公共因子与原始变量之间的线性组合关系。本文运用SPSS17.0软件得出旋转后的因子载荷矩阵如表4所示。

表4 因子得分系数矩阵

根据表4可以得到三个公共因子得分数，公共因子G1、G2、G3与原始变量之间的线性表达式如下:

3.4 多元线性回归分析

在对解释变量进行因子分析得到三个公共因子后，可以使用这三个新的变量与资产负债率进行多元线性回归分析，回归模型为:Y=α+β1G1+β2G2+β3G3。运用SPSS17.0软件对数据进行分析，得出的结果如下:

表5 招商银行资本结构与经营绩效回归分析结果Model Summary b

Coefficients a

从表5中可知决定系数R的平方值为0.677，调整后的R的平方值为0.539，说明模型的拟合效果比较好。回归模型的统计量F=4.901，Sig.值为0.038，表明在95%置信水平下，该模型的线性关系显著成立，该模型的统计意义比较显著。由回归系数及其检验的结果可知常数项为95.202，G1的回归系数为-0.579、检验统计量t值为-2.692，G2的回归系数为-0.546、检验统计量t值为-2.540，G3的回归系数为-0.216、检验统计量t值为-1.002，回归方程的具体表达式为:Y= 95.202－0.579G1－0.546G2－0.216G3，从方程中可知，因变量Y与自变量G1、G2和G3之间呈反向变动，即在其他条件无变化的情况下，增加一个单位的G1会使Y减少0.579个单位，增加一个单位的G2会使Y减少0.546个单位，增加一个单位的G3会使Y减少0.216个单位，因此招商银行的资产负债率与其经营绩效呈负相关关系。

4 结论

通过前面的实证分析可以看出招商银行的资本结构与其经营绩效呈非显著负相关关系，适当的降低银行的资产负债率有利于提高其经营绩效，获得更多的利润，进而使银行自身的综合实力得到提高。上市商业银行的资产负债率绝大多数都高于90%，招商银行上市后的资产负债率平均值为95.21%，在2005年的时候资产负债率达到了最高值，竟为96.64%。尽管近几年来招商银行的资产负债率有所下降，但该数值依然处于94%以上。高负债可能会带来高利润，但是如此高的财务杠杆会使招商银行抵抗风险的能力降低，也会给招商银行经营带来巨大的风险，甚至会给银行带来可能发生破产的严重后果。因此，招商银行要想提高经营绩效、增强其综合实力，就要从优化资本结构的角度出发，优化其债务结构，使其资产负债率保持在合理的范围之内。

具体地说，招商银行在可以对风险水平进行控制的前提下，通过发行次级债券和开发创新型混合资本工具来扩大金融债券的发行规模，不断研制出有特色的金融产品和业务，提高综合经营绩效水平。为了完善招商银行的资本结构，提高其经营绩效，属于股份制商业银行的招商银行可以适时合理地引入多元化投资主体，特别是民营企业投资者、民营机构投资者以及境外战略投资者。积极地、合理地引入境外战略投资者，可以使招商银行的管理制度、运营体系和业务经营等方面在尽可能短的时间与国际银行业接轨，为招商银行早入进入国外市场做好准备，加快我国商业银行与国际商业银行竞争的步伐。

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