利率市場化條件下商業銀行經營績效的實證分析——基于EVA模型

陳 實 張 欣 劉桂榮

(華東理工大學商學院，上海 201424)

一、引言

我國早在1993年中共十四大《關于金融體制改革的決定》中便已提出，中國利率改革的長遠目標是建立以市場資金供求為基礎，以中央銀行基準利率為調控核心，由市場資金供求決定各種利率水平的市場利率體系。商業銀行傳統的績效評價指標存在諸多問題，因此需要一種以股東價值為核心的績效評價體系即EVA(Economic Value Added)。本文在利率市場化的背景下，通過計算EVA探討中國上市銀行經營績效，并進一步分析驅動EVA變化的因素，給予商業銀行一定的建設性意見。

二、中國上市商業銀行經營績效的實證分析

(一)變量設計

本文基于EVA的基本計算公式:EVA=稅后凈營業利潤－資本總額加權平均資本成本，對這三個變量做出一定的調整和修正，得出適用于中國上市商業銀行的EVA模型。

(1)稅后凈營業利潤(NOPAT)

本文采取的稅后凈營業利潤計算公式為:

NOPAT=稅后凈利潤+遞延所得稅資產增加額+資產減值損失－匯兌損益－遞延所得稅負債增加額－公允價值變動損益+(營業外支出－營業外收入)×(1－25%)

(2)資本總額

一般來說，資本總額包括權益資本和債務資本，但銀行作為特殊的企業，可以利用負債(客戶存款)來盈利，獲得的利息收入用來抵消利息支出，所以本文在計算時不納入債務資本。

(3)加權平均資本成本(WACC)

由于商業銀行對存款的利息支出既屬于債務成本，又是占比很大的經營支出，因此可將其負債業務和一般企業的區分開來，結合商業銀行自身業務的特殊性，可用權益資本成本來代替加權平均資本成本。

根據CAPM模型，計算權益資本成本:

無風險收益率選擇將當年發行的一年期國債到期收益率，并根據發行額進行加權平均。中國股票市場的風險溢價一般而言在2%～10%之間，本文選擇中間值5%來作為市場風險溢價。

由此，加權平均資本成本的計算關鍵在于值的確定，根據CAPM模型得到公式如下:

其中，ra為上市銀行股票的日收益率，rm為滬深300的日收益率。

(二)樣本選取與數據來源

截至2014年底，滬深兩市共有16家上市銀行，考慮數據的可得性，選用2012—2014年16家上市銀行的年度數據，共48個樣本。所用原始數據均來源于上市銀行的年報，保證了數據的真實性和統一性。另外，在無風險利率的計算中，當年發行的一年期國債收益率數據來源于中央國債登記結算有限責任公司。計算β值時，每日收盤價均來于新浪財經，利用MATLAB抓取數據并予以處理和計算(剔除股東大會及停牌日)。本文使用Eviews7.2進行計量分析。

(三)EVA的測算

根據年報數據計算得到2012－2014年16家上市商業銀行的EVA值和EVA回報率，并做出趨勢圖，見圖1和圖2。

圖1 2012－2014年16家上市商業銀行EVA值

圖2 2012－2014年16家上市商業銀行EVA回報率

(四)評價

從圖1可以看出，2012－2014年中，我國四大國有商業銀行的績效最好，創造的價值最多，國有銀行相對于股份制商業銀行占有絕對優勢，這也同時說明我國銀行業具有一定的壟斷性，行業集中度較高，而且16家上市商業銀行的績效分布不太均勻。

從圖2可以看出，在EVA回報率方面，股份制商業銀行在一定程度上高于國有商業銀行。2012－2014年EVA回報率均值排名前六為:興業銀行、農業銀行、民生銀行、建設銀行、寧波銀行、浦發銀行，國有商業銀行僅占2個，而股份制商業銀行占4個;同時，這段時間內我國上市商業銀行的EVA回報率普遍出現了下降，2013年相對于2012年僅有興業銀行上升，2014年相對于2013年僅有平安銀行、南京銀行出現了上升。總體來說，雖然上市商業銀行在EVA的絕對數值上實現了增長，但相對值EVA回報率卻出現下降的趨勢，表明利率市場化條件下我國商業銀行的經營績效出現了一定的惡化。

三、中國上市商業銀行EVA驅動因素的實證分析

測算出16家上市商業銀行的EVA，并不是本文的最終目的，本文繼續探究驅動商業銀行EVA的影響因素，并以此采取積極有效地措施，提升我國商業銀行整體的競爭力。

(一)變量選擇

本文選取銀行經營績效作為被解釋變量，用EVA的自然對數值來衡量;從銀行的安全性、盈利性、流動性和發展性等角度出發，選取資產總額、不良貸款率、存貸比、資本充足率、固定資產投資比例為解釋變量，同時設置境外上市與否作為虛擬解釋變量。

考慮到資產總額與其他的比率指標相對差異太大，同時為了減小異方差，我們用資產總額的自然對數來衡量，記為LNTC;不良貸款率記為NL，存貸比記為LDR，資本充足率記為CAR，固定資產投資比例記為FAIR，境外上市與否記為CROSS，若已境外上市，CROSS取1，反之取0。

(二)研究結果分析

(1)描述性統計分析

對48份有效觀測值進行描述性統計分析，見表1。

表1 有效觀測值的描述性統計

變量 變量名 觀測值 均值 標準差 最大值 最小值FAIR 固定資產投資比例48 0.51% 0.22% 0.0106 0.0015 LDR 存貸比48 67.87% 6.23% 0.7720 0.4743 LNTC 資產總額對數48 15.04 1.11 16.7883 12.7356 CROSS 境外上市與否48 0.54 0.50 1.0000 0.0000

從表1可知，LNEVA均值為10.41，標準差為1.21，表明16家上市銀行經營績效存在很大差異。不良貸款率均值為0.95%，表明16家上市銀行的不良貸款率較低且處于正常水平(不超過5%)。資本充足率均值為12.22%，表明16家上市銀行的資本充足率處于正常水平(巴塞爾協議規定應大于8%)。存貸比均值為67.87%，標準差為6.23%，表明16家銀行的存貸比較高，但是樣本之間差異較大。

(2)變量相關系數檢驗

變量之間的相關系數檢驗顯示，虛擬變量與資產總額的相關系數為0.72，自變量之間的相關系數較低，所以基本上可以排除多重共線性帶來的影響。

(3)多元回歸方程檢驗與分析

對樣本數據進行回歸分析，得到結果如表2。

表2 回歸分析結果

銀行績效與資產規模在1%的顯著性水平下顯著正相關，說明資產規模的增大對于績效的提高有促進作用，一般來說，資產規模越大的銀行其經營績效也越高，但銀行資產規模的擴大并不一定導致銀行經營績效的提升，因此需要適度控制上市銀行的資產規模;銀行績效與不良貸款率在5%的水平下顯著負相關，表明提高銀行的資產質量將有利于提高銀行的經營績效;銀行績效與存貸比在5%的水平下顯著負相關，可能是因為存貸比越高，壞賬越多，有些貸款無法收回，從而影響商業銀行績效，因此銀行需將存貸比保持在一定的范圍，才能有效增加自身利潤。

四、結論與政策啟示

為了幫助商業銀行應對利率市場化帶來的風險，我們給出以下幾點建議。

1、商業銀行要適度控制自身的資產規模，降低銀行不良貸款率，同時提高自身的資本水平，增強風險抵御的能力，將銀行存貸比和固定資產投資比例控制在一個相對合理的水平，保持銀行經營績效的長期穩定增長。

2、中國商業銀行應當重視銀行的資本成本，并科學評價銀行真實的經營績效，銀行可以大力推廣EVA的理念，使其成為真正提升銀行經營活動的向導，提高銀行的經營效率，最終實現銀行業的持續快速發展。

3、商業銀行應加快建立以防范利率風險為目標、以EVA為核心的綜合管理指標體系，全面提升銀行內部的風險管理能力和財務管理能力，并通過有效的培訓和激勵機制，使得銀行的風險管理人員能熟練掌握和運用利率風險管理技術，提高工作效率，將損失降到最小。

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