资本回报率所有制差异对农商行绩效的影响研究

■龙海明，王 松

一、引言

2017年10月，党的十九大做出了“加快完善社会主义市场经济体制，深化国有企业改革，发展混合所有制经济，支持民营企业发展，激发各类市场主体活力”的重要决策，为解决目前存在的金融资源分配受所有制结构影响的难题指明了道路。目前，金融机构仍然偏向于向国有企业投放资金，民营企业更多的是依靠留存收益、民间资本投资等渠道为企业发展和经营提供资金。农村商业银行（以下简称“农商银行”）作为农村地区主要的金融机构，网点机构数量多、融资覆盖面广，是支农惠农政策实施的主要生力军。目前农商银行的业务范围已不局限于涉农贷款，还涉及小微企业贷款、个体工商经营户融资等。尽管如此，大多数农商银行仍然没有形成有效的风险防控机制，面对典型二元经济结构及非国有企业信息不对称困境，很难做出最优的信贷决策。因此，加强农商银行经营绩效影响因素的研究和实证分析，具有重要的现实意义。

关于农商银行经营绩效的影响因素的研究文献，近年来逐渐增多。黄惠春和杨军（2011）以江苏省37家农村信用社为研究对象，借助差分GMM动态面板模型，探讨了县域农村金融市场结构对农村信用社经营绩效的影响，并验证为正向影响。叶斌和秦超（2015）从所获取的17家农商银行的截面数据出发，利用非参数前沿效率DEA方法，研究了其规模效率的影响因素，认为农商银行的管理水平、要素投入水平等方面亟需提高。周再清和杨鹤皋（2015）在计算我国12家农商银行技术效率、纯技术效率和规模效率的基础上，发现省级农商银行的技术效率和规模效率普遍低于县级农商银行，同时在微观层面验证了股东占比、资本充足率等对农商银行绩效影响显著。

关于资本回报率的所有制差异对农商银行绩效的影响研究，现有文献大多与所有制歧视和金融错配现象进行关联分析。邵挺（2010）利用1999～2007年工业企业数据研究发现，企业资本收益率与金融错配程度存在显著正相关，可以用资本回报率水平的差异来衡量金融错配程度。罗德明等（2012）研究表明，所有制歧视造成的金融资源错配对中国TFPCH产生了较为严重的抑制。曹玉书和楼东玮（2012）研究发现，如果消除了资源错配，中国的实际TFPCH水平要比现有水平提升很多。李成等（2014）发现，在政府隐性担保存在的情况下，银行对国有企业的贷款回报率较高，非国有企业超额的信贷需求加剧了资源配置的低效率。随着利率市场化的推进，国有企业和非国有企业单位贷款回报差距缩小。张庆君等（2015）运用面板数据，从省际不同所有制回报率差异出发，考察了所有制歧视导致的金融错配对全要素生产率的抑制作用，发现改善金融错配现象对促进全要素生产率提升且实现区域经济发展作用明显。董晓红（2016）探讨了金融错配与农商银行贷款违约率之间的关系。

综上所述，目前对农商银行绩效影响因素的研究主要局限于终端，忽略了融资环境的影响，没有从根本上分析信贷决策的影响因素。针对资本回报率所有制差异的研究则主要着眼于整体经济效率或企业内部部门效率，较少涉及金融机构绩效，关于农商银行绩效的研究更是少之又少，也无法验证不同所有制企业之间资本回报率差异对银行机构的绩效影响。鉴于此，本文从区域资本回报率的所有制差异视角出发，结合宏观和微观控制变量和地域差异，考察资本回报率的所有制差异的改变对农商银行绩效的影响。

二、理论分析及研究假设

资本回报率的所有制差异是我国二元经济结构的典型特征，其导致金融资源的错配。关于资本回报率和金融错配之间的关系，本文借鉴邵挺（2010）的分析框架，给出二者关系式。

ARPKi表示企业i资本边际产量，也即资本回报率；r代表行业资金使用平均成本；α表示资本对企业的贡献份额；分别表示企业i的产出错配程度和金融错配程度。由式（1）可知，产出错配和金融错配会影响单个企业的资本回报率，在均衡条件下民营企业必须以更高的资本回报率才能覆盖融资成本。由此可以看出，企业要素回报率的高低可以用来衡量资本市场上的资本错配程度。本文基于整体性思维，可以认为企业的所有制资本回报率差异也代表了区域金融错配程度的大小。而金融错配对农商银行绩效的影响主要反映在财务数据上，具体可表现为农商银行利润指标和信贷数量指标。

农商银行具有企业属性，追求利润最大化是经营绩效提升的源动力。由于所有制偏好的存在，不同所有制企业在融资待遇上存在差异，非价格配置导致的金融错配也客观存在。从边际报酬理论出发，金融错配会妨碍边际报酬在资本配置中的作用，难以实现帕累托改进。

根据信贷配给的JR模型，违约风险与贷款额度同向增加，因此，即便民营企业存在信贷超额需求，农商银行依然会从风险控制角度出发限制放贷，或只发放小额信贷。信贷资源需求与供给的不匹配不仅会降低行业产出效率，还会约束农商银行的信贷供给，限制绩效提升。

图1 资本回报率的所有制差异对银行绩效的影响机制

由于信贷具有期限属性，发放信贷时的融资环境和信贷收回时不一定相同，从而产生滞后性。该滞后性通过金融机构不良贷款率和资本金利润率等指标表现出来，最终反映在全要素增长率的变动上。因此，全面考量所有制回报率的差异对金融机构的绩效影响，动态考察必不可少。基于此，本文提出以下假设。

假设1：缩小区域资本回报率的所有制差异有助于提高金融资源配置效率，从而提高农商银行全要素生产率，而且这种影响存在滞后性。

东部地区与中西部地区相比，其所有制差异普遍较低，所有制回报率差异的变动也维持在较小的范围。就东部地区农商银行而言，金融资源较为丰富，全要素绩效的增长更多体现为内部经营管理的持续改进。东部企业对农商银行资金的需求弹性大于中西部地区企业，东部地区金融错配的改善不仅会显著降低民营企业的融资成本，也会显著降低农商银行不良贷款率，进而提升全要素绩效。

假设2：缩小区域资本回报率的所有制差异对农商银行绩效的改善效果存在区域差异，这种影响在东部地区更为显著。

三、实证分析

（一）样本选择

由于很多农商银行尚未建立稳定公开的信息披露机制，完整的数据收集存在一定难度。本文充分利用同花顺、bankscope等信息收集分析软件，最终获得2010～2016年全国19家农商银行的比较齐全的财务数据。具体如表1所示。

样本农商银行覆盖我国东中西部，同时兼顾县域农商银行和省级农商银行，综合考虑改制的影响，有6家农商银行在考察期内完成改制。综上，所选农商银行样本覆盖了不同的区域类型及所有制形式，且经营表现均较为稳定，具有一定的代表性。

表1 样本农商银行一览表

（二）指标选取及数据测度

各地资本回报率的所有制差异与农业比重在宏观层面决定着各农商银行的发展环境,农商银行内部经营指标则直接影响着其经营绩效。出于对农商银行运营环境、规模、结构和配置方面的综合考虑，将所在地区农业比重、农商银行资产增长率、贷款总额与存款总额之比、运营费用率作为控制变量一起纳入模型。

资本回报率的所有制差异（DEV）：即目标变量，参考邵挺（2010）等做法，用资本效率偏离度来表示资产回报率所有制差异。DE=（CE-MV）/MV，CE、MV分别代表各省市工业企业国有经济资本效率和国有、民营、三资经济资本效率均值，其中资本效率由利润与成本费用的比值表示。为了与被解释变量的数据属性保持一致，本文将DEV定义为当期DE值与上期DE值之比；农业比重（ADE），即农业对当地经济的贡献程度，表示为当地农林牧渔总产值与GDP之比；总资产增长率（ASSG），即目标农商银行资产规模的增长情况，表示为期末总资产与期初总资产之比；贷款总额与存款总额之比（LD），即目标农商银行存贷结构的变动情况，表示为当期发放贷款与吸收存款之比；运营费用率（EAS），即目标农商银行经营效益的变动，表示为当期成本费用与总资产之比。以上数据中，DEV和ADE由统计年鉴数据计算得到；ASSG、LD以及EAS由同花顺软件及bankscope网站整理得到。

本文基于DEA-Malmquist方法对样本农商银行全要素生产率及其分解值进行测量。

1.方法介绍

Malmquist指数于1953年被提出，目前已基本形成以距离函数之比构造生产率指数为主要方法，以非参数线性规划法与数据包络分析法（DEA）理论相结合为思想的理论架构。本文沿袭Subhash&Evangelia（1997）的做法，以t时期技术为参照，基于产出角度的M指数用式（2）表示，以t+1时期技术为参照则用式（3）表示。

其中，Dt（Xt，Yt）和Dt+1（Xt+1，Yt+1）分别表示根据生产点在相同时期内同前沿面技术相比较的投入距离函数；Dt（Xt+1，Yt+1）、Dt+1（Xt，Yt）分别表示当生产点在混合期时同前沿面技术相比较得到的投入距离函数。通常利用两个时期的几何平均数作为从T期到T+1期的生产率变化的malmquist指数，表示如下:

式（4）中，当M指数大于1，表明从T期到T+1期农商银行的全要素生产率有所增长，而在M指数小于1和等于1的情况下，则分别表明从T期到T+1期农商银行的全要素生产率下降和不变。将全要素生产率进一步拆分，如式（5）所示：

其中，TECH表示技术创新带来的技术进步，该值大于1，表明农商银行生产和运营技术取得进步；EFFCH（技术效率变化）是不同时期的实际产出水平与各自最优产出水平的距离之比，代表对生产前沿面的追赶程度，该值大于1，说明农商银行综合效率提升，反之则表示下降。EFFCH可继续分解为PECH（纯技术效率变化）和SECH（规模效率变化）的乘积，其中PECH是可变规模报酬条件下的纯技术效率变化，SECH表示现有规模与最优规模之间的规模效率变化，当且仅当二者变化值同时为1，技术效率变化指数才为1，表示研究期内样本银行投入产出组合位于生产前沿面上，说明样本农商银行处于技术有效率的状态。本文主要关注综合效率、纯技术效率和规模效率如何变化。

2.投入产出指标选择

对农商银行全要素效率进行测算时，生产法、中介法和资产法是比较常用的投入与产出指标选择方法。考虑到农商银行首先具有企业属性，其次才作为金融中介行使职能，故本文将生产法和中介法相结合，将农商银行存款、营业支出、固定资产和所有者权益作为投入变量，将发放贷款及利润总额作为产出变量。

3.结果测量

本文利用DEAP2.1分析软件，选择BCC模型，对2010～2016年7年间上述19家农商银行的全要素绩效进行测度，得到全要素生产率及其分解值，如图2和图3所示。

图2 考察期内各农商银行绩效测度值比较图数据来源：同花顺及bankscope网站，下同。

图3 样本整体各年度绩效测度值变化图

七年间，样本农商银行的全要素生产率总体呈下降趋势，平均每年降低0.22%，可见我国农商银行总体上对资源开发利用的效率还不够高。结合图2，从地区层面看，东部地区农商银行绩效普遍呈下降趋势，中部地区表现突出，这可能是由于东部地区农商银行业务开展已渐趋稳定，与中部地区相比市场空间较小。技术效率值是在规模报酬不变的前提下测度农商银行的相对效率。从样本农商银行各年均值来看，只有广州农商银行和江阴农商银行出现技术效率下降，但下降幅度非常小，可见在不考虑技术进步的前提下，七年间我国农商银行相对效率普遍提升。

图3表明，2013年和2015年出现技术效率下降，主要原因是武汉农商银行和江南农商银行表现不佳，导致总体技术效率下滑幅度过大；同时，两年间以技术进步为代表的外部因素总体表现不佳，拉低了全要素增长率。大多数农商银行的纯技术效率处于有效状态，一线城市地区表现尤其稳定，表明我国农商银行内部经营管理效率得到普遍改善。规模效率测度规模效率可变时的效率边界与规模效率不变时的效率边界之间的距离，用来判断农商银行是否处于规模经济状态。样本农商银行规模效率变动值基本上维持在大于或等于1的水平，说明我国大多数农商银行还处于规模递增的发展阶段。

2010～2016年间19家农商银行各变量的描述性统计如表2所示。

表2 变量描述性统计分析表

（三）模型构建与计量结果

根据以上理论，本文针对所收集面板数据构建模型如下：

考虑到上述方程均为静态方程，现实中资本回报率的所有制差异对金融机构绩效的影响不限于当期，也会对后期的生产效率产生影响。

为此，将上述方程改造为：

针对EFFCH、PECH、SECH的方程依次类推。

其中，DEV、ADE分别表示所有制回报率差异变动值和农业比重；ASSG、LD、EAS分别表示农商银行总资产增长率、农商银行贷款与存款之比以及运营费用率。

由于横截面维度为19，时间维度为7，属于大N小T型，即短面板数据。本文以stata软件为统计工具，分别从全要素增长率分解值和地区差异两方面进行实证分析。

1.全要素增长率分解值方面。对以上各组进行随机效应GLS回归，并进行LM检验，结果表明各组随机效应估计均表现显著，回归结果如表3所示。

表3 资本回报率所有制差异与经营绩效静态检验结果

从模型6可以看出，α1符号为负，表明资本回报率的所有制差异加剧会显著降低农商银行考察期的全要素绩效，印证了假设1。另外，模型6显示，农业比重提升会促进农商银行全要素绩效提升，这是由于样本所在大部分地区二、三产业在GDP中占有较大比重，农业比重正不断缩小，农商银行在业务领域和产品线条方面和其他商业银行无异，涉农贷款被非农贷款挤出，导致农商银行网点社区优势没有得到充分发挥。模型7显示，在95%置信水平下技术进步随运营费用率的增加而降低，这表明农商银行花费在技术维护、组织创新以及适应市场环境方面的费用会削弱技术进步，从而降低全要素增长率。模型9在99%的置信度下印证了所有制回报率差异加剧对规模效率的负面影响，认为金融错配不利于规模效率提升，且从影响系数上看，规模效率是制约全要素绩效的主要因素。

以上实证结果显示，目标变量系数虽然显著，但数值较小，无法说明目标变量对因变量的影响程度。为了探究相关指标是否存在滞后期影响，本文运用差分GMM方法对样本数据进行分析，结果如表4所示。

表4 资本回报率所有制差异与经营绩效动态检验结果

基于模型10，本文主要关注各变量的滞后项系数符号以及是否显著。表4显示，针对TFPCH的模拟表现较好，TFPCH的一期、二期和三期滞后项均较为显著，表明全要素生产率有很强的记忆性，但这种记忆效果是负面的，而且这种抑制性随着时间的推移逐渐减弱。所有制回报率差异对全要素绩效的影响也存在滞后性，但当期影响要稍大一些，这说明农商银行全要素绩效受到自身前期值和当期所有制回报率差异的综合影响，验证了假设1。考虑了滞后期影响之后，农业比重对农商银行全要素绩效的提升效果更加显著。就SECH的回归结果来看，规模效率除了受滞后项影响，与总资产增长率也成正比。纯技术效率仅受自身滞后项影响且显著，表明金融错配和农业比重等宏观环境对农商银行内部经营管理绩效影响不大。

2.从地区差异方面分析。从全国来看，农业比重对全要素生产率各分解值的影响并不统一，这可能与地区差异有关。由于中西部地区样本农商银行数量较少，将中部和西部合并研究。对以下各组进行随机效应GLS回归，回归结果如表5、表6所示。

表5 不同区域全要素增长率与技术效率检验结果

表6 不同区域纯技术效率与规模效率检验结果

就资本回报率的所有制差异来看，无论东部还是西部，其对全要素生产率的影响都是负值，但对中西部地区影响不够显著；对比东部地区和全部地区样本的DEV—TFPCH影响系数绝对值来看，东部地区稍高，这从侧面说明改善金融错配对全要素绩效的提升效果在东部地区更加明显。这也初步验证了假设2。

就东部地区而言，所有制回报率差异缩小会首先提升农商银行的规模效率，表现为农商银行打破所有制偏好提高信贷供给，而我国大多数农商银行又处于规模报酬递增状态，最终表现为全要素绩效提升；对中西部地区而言，缩小所有制回报率差异对规模效率的提升效果更加明显，这与中西部地区农商行风险管理水平较弱，资金投放对国有企业更加偏向有关。同时，提升总资产增长率将降低中西部地区农商行规模效率，规模报酬下降可能与农商行信贷结构单一和管理水平较低有关，资产的过快增长无法弥补中西部地区农商行内部经营管理能力的不足。农商行在规模扩张期，要适当加大运营费用支出，以免因总资产增加而拉低运营费用率，从而无法为规模扩张提供资金支持。

四、结论及建议

本文通过选取2010～2016年宏观和微观面板数据，以19家农村商业银行为研究样本，在运用DEA-malmquist指数分年度测度农商银行全要素生产率及其分解值，运用随机效应GLS回归和差分GMM估计来检验区域资本回报率的所有制差异对农商银行全要素生产率及其分解值的影响。结果表明：当期该差异缩小会显著促进全要素生产率、规模效率的提升，而滞后一期的资本回报率所有制差异变动与全要素生产率仍然显著负相关，其中主要体现在差异扩大会显著降低全要素绩效和技术进步指数。因为区域资金需求弹性的差异，所有制回报率差异扩大对东部地区农商银行全要素生产率的抑制作用更大。

从全国范围内来看，运营费用率的降低有助于提升中西部地区农商银行全要素绩效、技术进步和规模效率。贷存比对农商银行全要素绩效及其分解值的影响不显著，而资产增长率则与中西部地区农商银行规模效率呈同向变动，可见该地区农商银行应持续增加资本和劳动力投入，从而辅助提升全要素生产率。

考虑到全要素生产率滞后期对自身的影响，当期农业比重提升对中西部地区农商银行全要素生产率的促进影响更为显著，这与中西部地区农商银行成长模式单一，且涉农贷款为主要的业务内容有关。农业比重对中西部地区规模效率的促进作用比较明显，主要由于该地区涉农贷款的发放还远未达饱和状态。

鉴于此，本文从以下几个层面提出建议：

（1）地方政府层面。一是完善各类国有资产管理体制，改革国有资本授权经营体制，促进国有资产保值增值，提升国有企业资本回报率水平。二是加快推进国企混改，督促其改进管理体制和市场应对机制，努力做到国有资本和民间资本激励相容，让各方都有利可图；推行市场准入负面清单制度，清除妨碍统一市场和公平竞争的各种规定和做法，为不同所有制企业的健康发展营造良好的市场竞争环境。另外，中西部地区政府要进一步加强农村基础设施建设，积极配合国家农业供给侧结构性改革，为信贷需求提供良好的温床。

（2）监管者层面。一方面，应当促进农商银行信贷资源配置的市场化，放松银行业市场准入限制，给银行提供独立决策空间。另一方面，因地制宜地与政府相关职能部门合作，对特殊地区农商银行的涉农贷款提供“融资征信”，争取让当地农业发展与农商银行实现双赢。

（3）农商银行层面。第一，农商银行要努力提升信贷风险管理水平，切实疏通资本节约效益导向机制。通过加大经济资本回报率等敏感性指标的权重，引导资产业务向资本占用少、回报率高的品种倾斜。第二，注意区域政策导向，做到信贷资产结构调整与区域产业发展协调同步、抓住产业转型升级的契机，实现信贷资产的安全高效配置。第三，农商银行要摒弃所有制偏好，明确董事会和高管人员的职责边界，重视职业经理人制度。同时可以尝试与其他商业银行信息共享，做到精确决策，严控不良率。第四，东部地区农商银行内部经营管理改进较为困难，可通过IPO寻求资本扩张，并调整运营费用率以发挥规模效率优势。第五，加快推进技术创新，拓展电子银行和互联网业务，降低冗余费用。

（4）企业层面。国有企业要配合国企混改政策，形成有效制衡的公司法人治理结构和灵活高效的市场化经营机制，提升资本回报率。私营企业要加强内部审计工作，增强自身抗风险能力，同时加强企业信息服务，增强企业经营透明度。

[1]黄惠春，杨军.县域农村金融市场结构与农村信用社绩效关系检验——基于系统GMM动态面板模型[J].中国农村经济，2011，（8）：63～71.

[2]叶斌，秦超.我国农村商业银行规模效率的实证研究——基于非参数前沿效率的DEA模型分析[J].金融教学与研究，2015，（1）：29～33.

[3]周再清，杨鹤皋.我国农村商业银行效率测度及其影响因素探讨[J].广州大学学报（社会科学版），2015，14（5）：36～41.

[4]邵挺.金融错配、所有制结构与资本回报率：来自1999～2007年我国工业企业的研究[J].金融研究，2010，（9）：47～63.

[5]罗德明，李晔，史晋川.要素市场扭曲、资源错置与生产率[J].经济研究，2012，（3）：4～14.

[6]曹玉书，楼东玮.资源错配、结构变迁与中国经济转型[J].中国工业经济，2012，（10）：5～18.

[7]李成，黄友希，李玉良.国有企业改革和利率市场化能否改善非国有企业融资困境?[J].金融经济学研究，2014，（4）：97～106.

[8]张庆君，朱方圆，胡秀雯.融资约束、所有制歧视与金融资源配置效率[J].江汉论坛，2015，（10）：20～26.

[9]董晓红.金融错配与商业银行贷款违约率波动研究——基于ARIMA-GARCH模型的实证检验[J].江汉论坛，2016，（5）：23～27.

[10]张庆君，李雨霏，毛雪.所有制结构、金融错配与全要素生产率[J].财贸研究，2016，（4）：9～15.

[11]Subhash C R，Evangelia D.Productivity Growth，Technical Progress，and Efficiency Change in Industrialised Countries:Commen[J].The American Economic Review ，1997，87（5）：1033～1039.