我国大型上市商业银行效率测度

陈玉 付晓

本文使用2007年-2015年间上市的14家大型商业银行的数据，用DEA-Tobit模型测度了我国大型上市商业银行效率；分析了资产收益率、存贷比、非利息收入占比、资本充足率、拨备覆盖率和产权机构对银行技术效率、纯技术效率以及规模效率的影响。研究结果显示，资产收益率、存贷比、拨备覆盖率与银行的效率存在显著的正向相关关系，资本充足率对银行的效率存在倒U型影响。

一、影响商业银行经营效率的因素

2003年4月银监会成立，针对国内银行的改革治理拉开了序幕。截至目前，多家国有银行通过资产重组和IPO相继完成改革并成功上市，实现了全由国家持股的银行到股份制公司的转变，有必要研究上市商业银行综合效率的影响因素。

影响商业银行经营效率的因素较多，不同学者主要从宏观经济因素和微观经济因素两个方面来考察这些影响因素。孙秀峰、迟国泰（2010）以14家中国商业银行为研究对象，表明存贷比、利息支出比、贷款占比等因素对商业银行效率具有显著影响。时乐乐、赵军（2013）通过研究资本充足率、非利息收入占比、流动性比率等六大因素对银行效率的影响，得出资本充足率与商业银行效率呈倒U型关系。李小胜、郑智荣（2015）运用两阶段SBM模型对16家上市银行进行研究，发现市场势力、资产回报率、中间业务收入占比与效率正相关，分支机构、产权结构、消费者价格指数与效率负相关。

上述文献针对我国商业银行效率及其影响因素的研究，取得了一定的成果并对本文有重要的借鉴意义，也存在一些不足：在研究银行效率的影响因素方面，还没有形成一套严谨的指标选择方法；在使用DEA方法测度我国商业银行的效率时，以纯技术效率和规模效率进行详尽计算的较少。本文将在这些方面有所补充。

二、模型的设计

1.DEA方法的运用。数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是运用比较广泛的非参数分析法。本文首先使用CCR模型计算出技术效率，再通过BCC模型对技术效率进行分解。

CCR模型如下：目标函数为max[z0-ε（ê'S-+e'S+ ） ]，受限制于

在选择决策单元（DMU）和数据的时间段方面，本文最终选取了14家上市银行作为决策单元（DMU），包括4家国有商业银行（中国工商银行、中国建设银行、中国银行和交通银行），7家股份制商业银行（招商银行、兴业银行、中国民生银行、浦发银行、中信银行、平安银行、华夏银行）和3家城市商业银行（北京银行、南京银行、宁波银行）。

本文综合参考了中介法、生产法和资产法对指标的选取标准，将产出变量定义为贷款和利润总额，投入变量定义为员工人数、营业支出、固定资产净值。

2.Tobit模型的设定。本文研究我国14家上市商业银行效率的影响因素，由于效率值（被解释变量）不能小于0，如果采用普通最小二乘法（OLS）对模型进行估计，得到的参数会有偏且不一致。所以，本文将采取Tobit模型进行估计。

Tobit 模型的基本结构描述为：

在Tobit模型中，解释变量Xi 取实际观测值，而被解释变量Yi 取值要受到限制。当Yi >0时，要取实际的观测值；当Yi《0时，观测值都取为0。

三、基于DEA-Tobit模型对银行效率影响因素的实证研究

1.变量的选择。本文在前人相关研究的基础上，通过分析商业银行的发展现状后，主要从微观方面考虑商业银行效率的影响因素，选取的具体如下描述。（1）资产收益率（X1）。资产收益率反映银行的经营获利能力，资产收益率越高，银行经营能力越强。（2）存贷比（X2）。存贷比用来衡量银行资产的流动性和配置风险，存贷比越高，资金的流动性越强、风险性越高。（3）非利息收入占比（X3）。非利息收入占比用来衡量银行业务的多元化、创新度，非利息收入占比越高，银行业务越多元化、创新度越强。（4）资本充足率（X4）。资本充足率反映银行抵御风险、稳定经营的能力，资本充足率越高，银行抵御风险能力越强。（5）拨备覆盖率（X5）。拨备覆盖率反映银行贷款的风险可控程度，拨备覆盖率越高，银行抵御风险能力越强。（6）产权结构（X6）。产权结构反映银行所有者结构，我国商业银行的产权结构主要分为国有制和非国有制，本文对产权结构采取虚拟变量来定义，即国有商业银行为1，非国有商业银行为0。

2.描述性统计分析。变量的财务数据来自wind。根据来源数据可以得出以下几点：样本银行的资产收益率均值为1.0607%，标准差为0.2592，说明样本银行的资产收益率还较低，需要进一步的拓宽利润增长的空间。样本银行的存贷比均值为68.9193%，标准差为6.3806，说明样本银行的存贷比相对稳定，变化不大。样本银行的非利息收入占比均值为17.9215%，标准差为7.3133，说明创新业务占比相对较低，创新业务对营业收入的贡献率有待提高。样本银行的资本充足率均值为12.5648%，标准差为2.8693，说明样本银行的整体资本充足率已经达到政府监管的要求。样本银行的拨备覆盖率均值为231.8837%，标准差为87.1921，说明拨备覆盖率受到各个银行不良贷款的影响，个体之间的差异较大，但整体已经达到银监会的要求。

3.银行效率影响因素的回归分析。为了检验银行技术效率的影响因素，本文将通过DEA测算出的技术效率、纯技术效率和规模效率作为被解释变量，选择资产收益率、存贷比、非利息收入占比、资本充足率、拨备覆盖率、产权结构等6个指标作为解释变量，建立三个DEA-Tobit回归模型，基础模型如下：

再分别对于纯技术与规模建立相同的回归模型。

本文的DEA-Tobit模型通过了豪斯曼检验，得出的P值均大于0.5，因此选择随机效应模型进行面板数据的回归。

回归的结果可以看出，DEA-Tobit回歸模型总体显著。

资产收益率（X1）对商业银行技术效率和纯技术效率的影响非常明显，与两者存在显著的正相关关系，表明：资产收益率的增加，意味着银行的资产规模对利润水平的贡献率大、资产的综合利用率高，因而，上市商业银行的效率水平增加。

存贷比（X2）通过了1%水平上的显著性检验，与银行技术效率、规模效率正相关，表明：存贷比越高，银行资金流动性越高，运营效率提升，尽管风险性也会增加，但是样本银行在风险性和盈利性之间达到了技术平衡。

非利息收入占比（X3）与技术效率、规模效率正相关，与纯技术效率负相关，表明：我国上市商业银行的业务发展缓慢，收入结构比较单一，如进行创新型业务，将对效率有很大的提升作用。

资本充足率（X4）与纯技术效率负相关，与技术效率和规模效率不存在显著的相关关系，表明：资本充足率的提高，虽然可以降低银行的系统性风险，但会提高银行的资本金比例，造成银行成本的提高，造成银行利润水平下降，导致技术效率水平下滑，在以往的文献研究中，部分学者（王凤洁，2015；陈卫琴，2015等）得出了资本充足率与银行效率水平正相关的结果，但如今样本银行资本充足率的水平已经远远高于监管标准，给银行效率带来负的影响，说明资本充足率与银行效率存在一个倒U型的关系。

拨备覆盖率（X5）与技术效率和规模效率存在正向相关关系，但相关系数较小，表明：拨备覆盖率是银行效率的影响效率之一，拨备覆盖率越高，银行应对不良贷款的能力就越好，技术效率和规模效率上升；但过高的拨备覆盖率会降低银行资本的使用效率，影响利润水平的增加。

产权结构（X6）没有通过显著性检验，表明产权结构和银行的技术效率不存在显著的相关关系。

四、结论及建议

从国有银行和非国有银行效率值的对比来看，我国国有银行和非国有银行的效率差距正在逐渐缩小。虽然国有银行在资产总量、规模水平上都占据优势，但由于其分支机构庞大、网点分布广泛，产生的巨大的营业成本已成为劣势，所以国有银行的资本优势和规模优势在逐渐减弱。反之，非国有银行尤其是城商行，例如南京银行、北京银行、宁波银行等，随着自身规模的扩大、资产的积累，分支机构开始突破地域限制，已出现规模经济效应。随着国有银行股份制改革的完成，利率市场化的推进，产权结构已经不是影响银行效率的主要因素。

风险管理是银行管理的重要内容。 2011年出台的《关于中国银行业实施新监管标准的指导意见》中提出拨备覆盖率不能低于150%，根据2007年-2015年的样本银行的拨备覆盖率数据来看，一些银行的拨备覆盖率已达到400%以上。在回归模型中，拨备覆蓋率与技术效率和规模效率存在正相关性。同时，拨备覆盖率对不良贷款的计提会直接记入损益冲减当期的利润，从而影响银行业绩，又因为拨备覆盖率的计提具有一定的弹性，很可能成为银行调节利润水平的工具。因此，拨备覆盖率不是越高越好，而应该控制在一个合理且有效的水平上。

非利息收入占比是衡量银行业务创新水平的重要指标，国内银行的主要收入来源是利息收入，但在利率市场化后，净息差严重缩减，利息收入水平影响，开拓非利息收入成为银行发展的必然趋势。从回归模型可以看出，非利息收入占比与银行的技术效率和规模效率都存在显著的正相关关系，但部分非利息收入具有较高的风险性，因此，在鼓励非利息收入发展的同时，要严格控制非利息收入带来的营业成本，坚持审慎的原则。[基金项目：上海市教委科研创新项目（批准号14YS052）]

（作者单位：上海海事大学经济管理学院）