商業銀行信貸投放結構對銀行經營效率的影響
——基于中國14家上市銀行的實證分析

■徐婷婷，劉 陽

商業銀行信貸投放結構對銀行經營效率的影響
——基于中國14家上市銀行的實證分析

■徐婷婷，劉 陽

在中國經濟轉型背景下，商業銀行在不斷優化信貸投放行業結構以保障“供給側”改革順利進行的同時，更需推動自身發展、提高經營效率。本文以商業銀行“三性原則”為基礎，基于我國2008～2015年14家商業銀行數據，研究商業銀行信貸投放行業結構對銀行經營效率的影響。實證發現，樣本期內各商業銀行經營效率波動較大，信貸投放結構對銀行經營效率有較大影響。在轉型時期，為提高經營效率，各商業銀行應結合自身發展特點，構建合理信貸投放行業結構，國有控股類銀行需大量增加制造業、商業金融業等行業的信貸投放；非國有控股類銀行需適當增加房地產業信貸投放；而對農林牧漁及信息技術業各類銀行的信貸投放基本無需調整。

“供給側”改革；行業結構；信貸政策；“三性”原則

一、引言

2008年全球金融危機后我國經濟面臨巨大轉型壓力，2015年中央經濟工作會議也順勢提出“供給側”結構性改革，以達到調整經濟結構、推動經濟發展的目的。商業銀行作為政府宏觀調控工具、企業間接融資的主要平臺在經濟的結構性調整中發揮著重要作用，商業銀行信貸投放行業結構不僅體現了信貸行業政策又包含商業銀行自身經營的目標及戰略。同時，在利率市場化環境下，銀行業也在持續經歷結構性的轉型。就商業銀行經營來看，存貸業務是其傳統業務，存貸差也是商業銀行收入的最主要來源。而我國A股上市的24家上市銀行2016年財務報表數據顯示，在信貸規模不斷提升的情況下，大多數商業銀行的營業利潤卻有所下降。其中8家商業銀行的財務報表列示，貸款收入下降主要受利率影響。利率市場化將提高企業對貸款的議價能力，商業銀行在存貸利差方面的控制力也將受到打擊，信貸市場的競爭愈加激烈。此外，我國商業銀行信貸投放的行業集中度較高，制造業和交通運輸業等傳統行業吸收了大部分信貸投放，各商業銀行無法充分分散信貸投放的行業風險。

改變經營模式、尋找新的利潤增長點、從之前的高度同質化轉變為差異化發展是當前商業銀行在利率市場化環境下必須做出的調整。在經濟轉型和利率市場化的雙重作用下，單純增加信貸投放量有可能并不能達到增加盈利的目標，反而提高了商業銀行整體經營風險。而且在經濟轉型時期，企業面臨較為惡劣的市場環境，企業利潤普遍持續下滑，償債能力減弱。此時若商業銀行以擴大信貸規模的形式維持信貸經營，則會進一步提高不良貸款率、增加信貸風險。而從行業結構角度研究商業銀行信貸投放有利于商業銀行在經濟轉型時期合理制定信貸策略，實現經營目標。此外，中國人民銀行自2014年起對各商業銀行實施定向降準政策以引導商業銀行信貸結構調整，推動商業銀行支持農業及小微企業發展。銀監會也于2013年、2016年多次提出銀行業需實施差異化信貸政策，以推動商業銀行根據自身經營目標、結合自身發展優勢制定差異化信貸投放策略。

商業銀行經營現狀及一系列政策指導都表明商業銀行進行信貸結構調整不僅是其轉型發展的需要，更是推動中國經濟改革發展的需要。充分研究商業銀行信貸投放行業結構不僅有利于商業銀行提高經營效率，增加盈利、控制風險，更可全面了解商業銀行在經濟轉型時期如何受市場影響配置信貸資源，有利于政策制定者理解商業銀行信貸行為的內在機制，并結合產業政策更好地制定、實施信貸政策，推動國內經濟轉型發展?；诖?，也有許多學者充分考慮了產業政策、信貸政策與商業銀行信貸結構間關系，對商業銀行信貸結構調整做出研究。對商業銀行信貸結構深入分析具有較強的現實及理論意義。因而本文為避免單純研究信貸投放規模的局限性，主要以商業銀行信貸投放行業結構為研究對象，考慮政府政策影響，從商業銀行角度分析信貸投放行業結構對銀行經營效率的影響，并對不同類別的商業銀行提出信貸行業結構調整的政策建議。

二、文獻綜述

學術界對商業銀行經營效率已有較為全面的研究，大多數學者都從營業利潤、風險控制、保障流動性等方面研究商業銀行經營效率。有學者認為商業銀行經營效率主要體現在其盈利性方面（方先明，2014），進而從節約成本、增加收益的角度研究商業銀行的經營效率（朱南，2004）。而有些學者認為應從商業銀行的收益、風險控制方面多維度進行研究（王希，2011）。顧海峰（2013）則從現金流生成角度重新構建了商業銀行經營的績效評價體系。這些研究充分考慮了商業銀行經營特點及經營目標，分別從商業銀行盈利性、安全性及流動性等角度研究分析商業銀行經營效率。盡管有學者從多角度研究了商業銀行經營效率，但卻未考慮到“三性”原則間相互制衡，也并未將“三性”原則作為整體來研究商業銀行經營效率。也有學者從影響因素角度研究商業銀行經營。宏觀因素如經濟發展狀況（嚴潔，2016）、利率市場化（李克川，2013）、政府政策（王信，2016）等對商業銀行經營效率有較大影響。而信貸業務作為商業銀行的主營業務其資金配置效率直接影響商業銀行的經營效率（吳丹，2012）。商業銀行的經營效率還在更深層次受到商業銀行的公司結構的影響（祝繼高，2012）。有些研究將國有銀行和股份制銀行作對比，分析影響我國商業銀行經營效率的因素（遲國泰，2006），發現絕大多數商業銀行的行業信貸政策都較高程度的受政府政策的影響（聶廣禮，2012）。但一些外國學者研究發現，政府股權對商業銀行經營績效的影響存在兩面性，對于發展中國家來說，政府控股銀行的經營效率低于非國有控股銀行（Levine，2007），而在發達國家，商業銀行是否受政府控股對商業銀行自身經營效率來說并無較大影響（Pasiouras，2010）。以上研究表明信貸業務對商業銀行經營效率有直接影響，而政府股權對商業銀行經營效率的影響由于研究角度、方法的不同存在分歧，學術界未有定論。由于我國特有的市場環境及銀行業發展狀況，政府持股占絕大多數商業銀行股份的20%以上，因而在研究中應將政府股權考慮在內，更為深入的分析商業銀行信貸投放對經營效率的影響。

就商業銀行經營效率的研究方法來看，DEA方法被普遍使用。朱南（2004）以商業銀行利潤最大化為目標應用DEA方法評估商業銀行生產效率；遲國泰（2006）運用DEA方法測度商業銀行綜合效率；章晟（2013）則運用DEA方法測算商業銀行規模效率和技術效率以作為商業銀行效率的具體表現。在眾多統計分析方法中DEA法具有較大優勢，而且在不斷的發展中DEA法漸趨完善，眾多理論、事實也證明DEA法在測度企業效率時具有很好的解釋能力，在商業銀行經營效率的研究中也廣泛運用，因而本文也采用DEA方法測度商業銀行信貸投放的經營效率。

三、模型及數據選擇

（一）DEA法及變量選擇

DEA是數據包絡分析的簡稱，最初DEA方法采用的模型是1978年由Charnes等人提出的模型，該模型解決了最早數據包絡分析中只能計算單投入、單輸出的問題，然而也存在一定不足。模型假定不存在規模收益，且其判斷決策單元無效時不能區分決策單元行為無效的原因。本文研究的樣本期間為2008～2015年，由于各商業銀行上市年份不同，考慮數據可得性，本文研究對象為14家上市銀行①考慮各銀行上市時間及數據可得性，本文選取的上市商業銀行為工商銀行、建設銀行、中國銀行、交通銀行、平安銀行、北京銀行、招商銀行、南京銀行、民生銀行、興業銀行、中信銀行、浦發銀行、華夏銀行和寧波銀行。。而這些商業銀行規模各不相同，在實證時不可忽視其規模效益。同時本文進一步分析各商業銀行如何調控信貸投放行業結構以提升經營效率，需得到各商業銀行對不同行業的信貸投放額的調整策略。因而本文選取C2R模型的改進模型：C2GS2-ISS模型。C2GS2-ISS模型考慮了決策單元的規模收益，而且可通過測算純技術效率分辨決策單元無效的具體原因并給出無效單元的調整方向。C2GS2-ISS模型的具體形式為：

實證研究對象為14家商業銀行，因而模型共有14個決策單元。我國學者主要借由生產法、中介法等投入產出分析方法選擇商業銀行的投入、產出變量，進而評估商業銀行經營效率（張健華，2003；章晟，2013）。生產法與中介法是研究企業生產效率的常用方法，但商業銀行并非一般企業，其經營目標也并非單一的利潤最大化，因而測算商業銀行經營效率時不可直接采用生產法與中介法，而應基于投入產出分析的原理，通過明確商業銀行主營業務、資源投入及經營目標確定商業銀行的投入產出變量。商業銀行的主營業務為存貸業務，資金是其最主要的資源，經營目標則為平衡“三性”原則。因而本文的主要研究內容為商業銀行對不同行業進行信貸投放對自身以安全性、盈利性及流動性為經營原則的經營效率的影響。在實證分析中，本文選取不同行業信貸投放額等指標為商業銀行的投入要素，在模型中為輸入變量，以“三性原則”為標準衡量商業銀行經營狀況的指標為產出要素，模型中為輸出變量。同時假設商業銀行經營資金被用于信貸投放及其他經營，且對每家商業銀行的不同行業信貸投放進行歸納處理共得到10類信貸投放行業，同時考慮其他經營的資金，每個商業銀行的經營共有以上11種資金投入，每個決策單元的輸入變量則為11種。商業銀行經營應盡力平衡安全性、盈利性及流動性，衡量商業銀行經營成果的指標用以分別表示“安全性”、“盈利性”及“流動性”等三方面，因而輸出變量為3種。C2GS2-ISS模型中輸入、輸出向量分別為 Xj=（x1j，x2j，…，x11j）T。Yj=（y1j，y2j，y3j）T，j=1，2，3，…，4。模型中μ=tu；v=（ν1，ν2，ν3，…，ν11）T，u=（u1，u2，u3）T分別為11 種輸入和3種輸出的權重。i表示模型中所包含的第i個子系統。C2GS2-ISS模型將整個系統劃分為P個子系統，避免了將各個子系統作為一個大系統進行評價時出現的過高效率問題。因為雖然一些大系統在整體評價時有效，但有可能其中的各個子系統卻是無效的。

在求解上述方程時可將其化為等價的線性規劃模型，求出最優解：

若存在最優解滿足，則該決策單元為弱有效；

若存在最優解滿足，且W0＞0，μ0＞0，ηi=0，則該決策單元為相對有效。

由于模型設計，本文的實證結果皆為相對有效，即每個決策單元所包含的每個子系統都在一定的水平下有效。

（二）數據選擇

2008年的全球金融危機使國內經濟發展進入轉型階段，商業銀行的經營狀況也發生了根本性變化，同時考慮商業銀行各項財務數據的可獲得性，本文選取2008年至2015年中國14家上市銀行相關財務數據①數據來源：Bankscope數據庫及銀行年度財務報表。，將居民儲蓄與銀行上一年度利潤總額作為信貸投放的資金來源，并將其分為信貸投放額與其他經營資金。由于當前主要研究內容為商業銀行的信貸投放行業結構，因而信貸投放額為商業銀行對表1中10類行業的信貸投放總額，不包含商業銀行對個人的信貸投放。本文將商業銀行對個人的信貸投放劃入其他經營資金中。其他經營資金還包括除信貸投放額外的其他投資、銀行日常經營的各項費用、準備金等。實證分析中的投入變量為信貸投放額與其他經營資金；產出變量為商業銀行經營中“三性”原則的實施情況，具體數據選擇見表1。

表1 DEA法投入、產出指標

根據14家商業銀行財務報表中列示的信貸投放行業結構，本文將投入指標中的對各行業的信貸投放額細分為十個行業①本文根據各商業銀行各年財務報表中投放額度排名前十的信貸投放行業匯總出十個行業。。同時，本文以各商業銀行“利息凈收入”代表“盈利性”指標，以“不良貸款率”代表“安全性”指標，以“現金及存放中央銀行款項”代表“流動性”指標。在DEA方法的要求中，各投入、產出變量不可有負值，而不良貸款率與其所代表的安全性呈反向變動，因而本文在DEA方法的實際操作中對不良貸款率取倒數。此外，由于中國特殊的市場環境，中國絕大多數商業銀行都有政府參股，本文根據政府及國有企業對商業銀行的年均持股份額，將各商業銀行分為：政府直接控股銀行、政府間接控股銀行及政府參股銀行。其中政府直接控股類銀行（D）的政府持股比例大于或等于51%，共有4家，以D1～D4表示；政府間接控股類銀行（I）的政府持股比例在10%～51%之間，共有8家，以I1～I8表示；政府參股類銀行（S）的政府持股比例小于或等于10%，共有2家，以S1、S2表示。政府直接、間接控股類銀行又對應國有控股銀行，政府參股類銀行對應非國有控股銀行。

四、實證分析

（一）描述性統計

表2 各變量描述性統計（單位：百萬元人民幣，不良貸款率除外）

由表2，政府直接控股類銀行對T9行業沒有信貸投放，另外兩類中有些銀行對T9行業也無信貸投放，對T10行業無信貸投放的銀行三類銀行中都存在；就均值來看，政府參股類銀行的其他經營資金、T9行業信貸投放額與不良貸款率在三類銀行中數值較高，其他變量皆為政府直接控股銀行具有較高數值；政府參股類銀行對T9行業的信貸投放額的方差較大，政府間接控股類銀行在不良貸款率方面具有較大方差，在其他變量中方差最大的銀行都為政府直接控股類；就最小值來看，政府直接控股類銀行在其他經營資金、T7行業信貸額、現金及存放中央銀行款項及利息凈收入方面的值最高，其他變量都是政府參股類銀行具有最高數值；就最大值來看，政府間接參股類銀行對T9行業的信貸投放額最高，其他變量都是政府直接控股類銀行具有最高數額。政府直接控股類銀行的規模比其他兩類銀行大得多，其信貸投放行業結構與其他兩類銀行也有較大不同；政府間接控股類銀行間的規模、信貸投放行業結構的差距較小，但在信貸質量方面差距較大；政府參股類銀行對各個行業的信貸投放額最小值都大于其他兩類銀行，且其信貸質量也比其他兩類銀行更好。

（二）DEA方法實證①測算軟件：EMS1.3。結果及分析

在DEA測算時，為更好地比較各商業銀行效率值大小，本文選取超效率模型。超效率模型可對已達到生產可能集前沿面的決策單位進行進一步比較，測算出效率更高的有效決策單位。此外，由于各商業銀行的規模有較大差距，且不同商業銀行具有不同的規模報酬，因而本文在測算各商業銀行效率時選擇規模報酬可變模型，其測算出的效率值為純技術效率值；本文主要研究的是包含商業銀行經營“三性原則”的銀行整體效用最大化問題，側重于產出最大化，因而選擇產出導向模型。具體測算結果如下。

根據表3，2008年效率值為big的銀行為5家、2009年至2011年為2家，2012年升至3家，2013年又降為2家，之后的兩年皆沒有效率值為big的銀行。在2008年至2013年這6年中，政府參股銀行僅于2008、2009年分別有一家銀行的效率值為big，其他時間效率值為big的銀行皆屬于政府直接、間接控股銀行。2008年至2015年，每年的無效率銀行數也大體呈上升趨勢，由2008年的1家、2009年3家、2010年7家、2011年6家、2012年5家、2013年10家直至2014、2015年14家銀行全部無效率。表4也可看出這種趨勢，三類銀行在2008～2015年平均效率整體都呈下降趨勢，尤其是政府參股類銀行，雖然2008年、2009年的平均效率在5以上，大于另外兩類銀行，但從2010年開始，平均效率大幅下降，且連續4年低于另外兩類銀行，直至2014年、2015年，平均效率高于另外兩類銀行。政府直接控股類銀行整體效率值都保持在較高水平，自2008年的6年時間內，平均效率都保持在3以上，但2014年、2015年驟降至0.5左右。政府間接控股類銀行的表現位于中間水平，不論是平均效率較高時段還是效率下降時段，其效率值大多都在三類銀行中保持中間位置。

表3 商業銀行效率值②超效率模型測算結果中效率值＜1表示該決策單位無效率，數值越小效率越低；效率值＞1表示該決策單位有效率，數值越大效率越高；big表示該決策單位的效率非常高。為便于計算，本文在下文中將big統一賦值為10。

表4 不同政府參股類型銀行平均效率值

此外，由C2GS2-ISS模型，本文測算出無效決策單元在投入項應做出的改進。即各商業銀行為提高經營效率，在信貸投放行業結構上應做出的調整。從商業銀行信貸投放行業結構調整（表5）來看，政府間接控股銀行在2008年至2010年表現較差，十個行業幾乎都需增加信貸投放，且其投放額都比另外兩類銀行高。2010年之后，盡管其對各行業信貸投放的調整數額逐年上升，但數值一直低于政府直接控股類銀行。政府直接控股類銀行在2010年之前對十個行業的信貸投放不需較大調整，但從2011年開始，其對T1行業的信貸投放改進數額不斷上升，直至2014年、2015年需增加2000多單位。此外，在整體效率偏低的2014年、2015年，政府控股銀行對T4、T6、T7行業的信貸投放調整額也急劇上升，達到1000多單位。政府參股類銀行在每年對各行業的調整額都低于另外兩類銀行。從整體來看，銀行業對T9、T10行業各年的信貸投放額都不需較大調整。

表5 各商業銀行信貸投放行業結構調整①表格中數字表示該項指標需增加數額，“0”表示該項指標不需改進。

五、結論及政策建議

政府直接控股類銀行數量多、規模大，其平均經營效率最高，其次是數量少、規模小的政府參股類銀行，政府間接控股類銀行的效率在三者中最低。具體來看，政府直接控股類銀行的效率值從2008年至2013年一直保持在3以上，在面對經濟轉型時該類銀行的經營效率具有較好的穩定性；政府間接控股類銀行的效率在這6年中一直保持著中位水平；2008年、2009年政府參股類銀行的效率值遠大于另外兩類銀行，而2010～2013年，其效率值驟降為三類銀行業中最低。2014年、2015年，各商業銀行都處于無效率的狀態。在這種狀況下，政府參股類銀行的表現最好，其效率值最高，政府直接控股類銀行次之，政府間接控股類銀行效率值最低?？傮w來看，同樣是政府控股類銀行，政府間接控股類銀行的數量較多，與政府直接控股類銀行相比，其經營效率具有效率值低、波動性強的特點；在規模與數量方面處于劣勢的政府參股類銀行的效率值與政府控股類銀行并無較大差距，在行業整體發展較好的時段具有較高效率，在行業發展狀況差的時段也在同業處于較高水平，但其經營的穩定性較差，在過度時段有較高的波動性。

在信貸投放行業結構調整方面，政府控股類銀行與政府參股類銀行的信貸行業結構有較大不同，其需要調整的行業也有所不同；政府直接、間接控股類銀行之間的信貸行業結構并無較大差異，其調整的行業也大多相同。在整個研究時段，政府直接控股類銀行需大量增加對T1、T4、T6、T7、T8行業的信貸投放，尤其是對T1行業的信貸投放嚴重不足；政府間接控股類銀行需整體增加對十個行業的信貸投放額，重點增加對T1、T3、T4行業的信貸投放；政府參股類銀行需增加對T2行業的信貸投放。此外，相比于其他行業，各商業銀行對近年政府政策支持的T9、T10行業的信貸投放額并不高，但就效率來看，各商業銀行不需進一步增加對這兩個行業的信貸投放。

根據以上分析，本文提出如下政策建議：

（一）優化信貸投放行業結構

就信貸投放數量來看，在當前經濟發展的轉型時期，各商業銀行為控制信用風險，降低經營成本，大多都采取了較為謹慎的信貸投放策略，整體縮小了對各行業的信貸投放規模。但從提高經營效率角度，各商業銀行對大部分行業的信貸投放額都需增加。因此，各商業銀行應在充分考慮宏觀經濟環境、把握市場走向、合理控制信用風險的基礎上，優化信貸投放行業結構，對相關行業適當增加信貸投放額，提高自身經營效率，抓住機會提高市場占有率。

（二）制定差異化信貸投放策略

我國銀行業的信貸投放行業結構大體相同，尤其是規模大、數量多的政府控股類銀行。一旦各商業銀行難以控制信貸投放行業的信用風險，信用危機就會波及整個銀行業。因此，各商業銀行應結合自身發展特點，明確經營目標，構建合理的信貸投放行業結構，適當分散信用風險，增強資金配置的靈活度，有針對性的對信貸投放行業、信貸投放數量進行決策。根據本文實證結果，在樣本期內，政府直接控股類銀行需大量增加對制造業、交通運輸、倉儲郵政業、采礦、能源業及租賃、商務服務業的信貸投放，尤其是增加對制造業的信貸投放；政府間接控股類銀行需整體增加對十個行業的信貸投放額，重點增加對制造業、商業金融業的信貸投放；政府參股類銀行需適當增加對房地產業的信貸投放。此外，相比于其他行業，各商業銀行對近年政府政策支持的農林牧漁業、信息技術業的信貸投放額并不高，但就效率來看，各商業銀行不需進一步增加對這兩個行業的信貸投放。

（三）綜合考慮制定發展戰略

各商業銀行對不同行業進行信貸投放時不可盲目追求利息收入，制定整體經營策略時也不可盲目追求利潤目標，應綜合考慮商業銀行經營的安全性、盈利性和流動性。經濟轉型時期各商業銀行需以經營的“三性原則”為出發點，具備長遠眼光，適時調整經營方向，不斷提高信貸風險防范意識，完善信貸風險的評估、預警機制，強化從業人員的職業素質教育，增強信貸風險控制能力；提高資產質量，拓寬商業銀行投融資渠道，在保證資金安全的前提下提高資金使用效率。同時，各商業銀行應不斷優化股權結構，引入機構投資者，完善現代企業制度，進而規范商業銀行的信貸投資決策，為將來面對更為激烈的競爭做準備。

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A

1006-169X（2017）09-0015-08

10.19622/j.cnki.cn36-1005/f.2017.09.002

徐婷婷（1992-），江蘇連云港人，南京師范大學商學院金融學碩士研究生，研究方向為商業銀行管理、資本市場；劉陽（1963-），江蘇南京人，南京師范大學商學院副教授，碩士生導師，研究方向為商業銀行管理、資本市場、計量經濟。（江蘇南京 210023）