我國商業銀行經營效率實證分析：供給側和需求側二維視角

傅麗芳（副教授），王 珊

我國商業銀行經營效率實證分析：供給側和需求側二維視角

傅麗芳1（副教授），王 珊2

選取我國具有代表性的34家商業銀行為樣本，以2008～2015年的相關數據為研究對象，首先使用DEA-Malmquist指數法計算各類商業銀行經營效率，發現樣本期內，股份制商業銀行的經營效率最高，農商行的經營效率最低。在此基礎上，從需求側和供給側兩個維度分析商業銀行經營效率的影響因素。結果表明，需求側因素對于商業銀行經營效率影響的差異不明顯，供給側因素對于經營效率的影響存在一定差異，差異主要體現在資產配置效率和人力資本上，結果還表明我國商業銀行存在同實體企業爭利的現象。

商業銀行；DEA-Malmquist；經營效率；需求側；供給側

一、引言

近年來，在我國經濟由高速發展進入中高速發展的新常態背景下，伴隨著經濟增速的放緩、P2P網絡借貸行業的異軍突起、民營銀行的發展壯大、外資銀行的持續滲透以及金融改革的不斷深化，我國商業銀行的經營受到了極大的沖擊，利潤率不斷降低。銀行業的健康發展直接關系到整個國民經濟的穩定運行，商業銀行的經營效率對金融業乃至整個國民經濟的健康發展都有著重要的意義。因此商業銀行如何提高自身經營效率，已經成為緊迫且必須面對的問題。

新常態背景下，我國政府提出“適度擴大總需求的同時，著力加強供給側結構性改革，著力提高供給體系質量和效率，增強經濟持續增長動力”?；诖?，本文從供給側和需求側兩個視角，對影響商業銀行經營效率的因素進行進一步分析。

二、文獻回顧

長期以來，銀行的效率都是國內外學者討論的重點問題。最早使用DEA方法計算銀行全要素生產率的學者為Sherman等（1985），Sigbjorn等（1990）則首次將Malmquist生產率指數應用到銀行生產效率的測算中。此后的學者基于DEA-Malmquist指數分解方法對銀行效率問題進行了大量的研究。Sturm和Williams（2004）通過計算和比較本土銀行和外資銀行的效率發現，發達國家中外資銀行的效率更高。Yanez（2007）則以發展中國家的銀行為樣本，對本土銀行和外資銀行效率進行了對比，研究發現發展中國家外資銀行的效率仍然較高。此外，學者把同一地區不同類型商業銀行的效率進行了對比。Yang和Liu（2012）使用DEA方法計算和比較了中國臺灣地區混合制和國有制銀行的效率，研究發現混合制商業銀行效率更高，私有化提升了銀行效率。

我國關于商業銀行效率的學術研究起步較晚。魏煜和王麗（2000）最早使用DEA和Malmquist生產率指數法對四大國有商業銀行和其他新型商業銀行的經營效率進行了測算和比較。許承明和芮有浩（2010）通過DEA方法研究發現，設立分支機構以及合并重組可以提高商業銀行的運營效率。楊青楠等（2011）從改制的視角，分析了農村信用社變成農商行后經營效率的變化，結果表明，改制在一定程度上解決了資產效率配置低下的問題，有利于提高全要素生產率。周威皓和劉俊奇（2016）則從宏觀和微觀兩個角度分析了農商行效率的影響因素，并給出了提升效率的相關建議。

本文在前人研究的基礎上，選取我國具有代表性的34家商業銀行作為研究樣本，對其經營效率即全要素生產率（TFP）進行測算。按照張晨和任文茜（2014）的分類方法，把商業銀行分成大型國有商業銀行（簡稱“大型商行”）、全國性股份制商業銀行（簡稱“股份制商行”）、地方性城市商業銀行（簡稱“城商行”）和農村商業銀行（簡稱“農商行”）四類，嘗試通過分析各類商業銀行的經營效率及其影響因素，來為我國不同類型商業銀行的健康穩定發展提供建議。

三、商業銀行全要素生產率實證分析

1.全要素生產率測度方法。本文采用基于數據包絡分析（DEA）的非參數Malmquist指數法測算銀行經營效率，DEA-Malmquist指數法可用下式表示：

其中：Dt（x，y）表示在t期技術條件下t～t+1期的生產函數；Dt+1（x，y）則表示在t+1期技術條件下t～t+1期的生產函數；TC表示技術進步；TE表示技術效率。若Malmquist值＞1，則表示t～t+1期的TFP有所提升；若Malmquist值＜1，表示t～t+1期的TFP降低了；若Malmquist值=1，表示t～t+1期的TFP沒有發生變化。

2.數據來源和投入、產出指標的選擇。從數據的可獲取性出發，本文選取34家銀行作為研究對象，其中包括：4家大型商行——工商銀行、農業銀行、中國銀行和建設銀行；10家股份制商行——交通銀行、廣發銀行、光大銀行、華夏銀行、民生銀行、平安銀行、浦發銀行、興業銀行、招商銀行、中信銀行；10家城商行——北京銀行、東莞銀行、杭州銀行、南京銀行、上海銀行、天津銀行、廈門銀行、徽商銀行、重慶銀行、盛京銀行；10家農商銀——北京農商行、江陰農商行、重慶農商行、上海農商行、廣州農商行、東莞農商行、無錫農商行、天津農商行、常熟農商行、吉林九臺農商行。選取各商業銀行2008～2015年的數據作為本文樣本，所有數據均來自中國統計年鑒、中國金融年鑒、Bankscope數據庫及各銀行官方網站所公布的年報。

綜合考慮樣本數據的可獲取性以及投入、產出指標間的正相關性后，選取存款余額、營業成本、員工數和固定資產為投入指標，利息收入、利潤總額和貸款余額為產出指標。

3.全要素生產率測算結果。運用Deap 2.1軟件，計算得到34家商業銀行的全要素生產率，整理得到四類商業銀行的效率分解值如表1所示，以及四類商業銀行的年度經營效率變化趨勢如圖所示。

表1 我國商業銀行效率分解值

由表1可以看出，總體而言，股份制商行的全要素生產率最高，大型商行和城商行次之，農商行的全要素生產率最低。2007年美國爆發次貸危機，隨后演變成席卷全球的金融危機，受其影響，發達國家需求大幅萎縮，這對我國的出口貿易形成較大沖擊。為扼制我國出現較大危機并消化過剩產能，政府出臺四萬億刺激計劃并且取得一定成效，這對于商業銀行的經營效率起到了一定的促進作用，股份制商行的全要素生產率出現一定提升。股份制商行雖然遍布全國，但其網點數量少于大型商行，這使得股份制商行可以將更多的人力和物力用于服務優質客戶，跟大型商行相比，其服務對象“少而精”，因此能夠更快地從危機中恢復。農商行成立較晚，在資產規模、品牌知名度、服務及創新能力等方面和其他商業銀行相比仍存在一定差距，導致其效率最低。

從分解結果看，大型商行和股份制商行的效率主要源于技術進步，城商行和農商行的效率主要源于技術效率。規模較大的大型商行和股份制商行成立時間較早，屬于銀行業的領跑者，資金實力更為雄厚，每年投入大量的資金用于技術研發，這在一定程度上推動了其“最佳生產邊界”的前移，技術有所進步。相比而言，城商行和農商行成立時間較短，資金規模較小，研發能力較弱，屬于行業的追隨者，其經營策略為追隨大型商行和股份制商行，通過對“最佳生產邊界”的追趕來達到提高經營效率的目的。

為深入分析各類型商業銀行全要素生產率內部波動的差異情況，引入Malmquist指數標準差，結果表明：農商行的全要素生產率和技術效率波動最大，大型商行的全要素生產率和技術效率波動最小；城商行技術進步波動最大，大型商行技術進步波動最小。

2008～2015年我國商業銀行全要素生產率趨勢圖

由我國商業銀行的全要素生產率趨勢圖可以看出，2008年金融危機對我國各類商業銀行的全要素生產率產生較大影響，四類商業銀行效率在金融危機沖擊下均有所下滑，隨后國家出臺4萬億刺激計劃，在其影響下，商業銀行效率開始回升。2010年我國開始實施市場利率化改革，受其影響，自2011年開始，各類商業銀行的效率有所下滑。自2012年開始，我國經濟進入新常態，經濟增速持續下滑，對實體經濟和銀行業都形成一定沖擊，商業銀行效率也持續震蕩，為實現經濟的可持續健康發展，我國政府推出“一帶一路”戰略規劃，以拓展國際市場，消化過剩產能。我國通過供給側結構性改革優化產業結構，大力發展以“互聯網+”和智能化為代表的現代服務業和高技術產業，取得了較大成效，各類商業銀行的全要素生產率從2013年起出現探底回升的趨勢，股份制商行的全要素生產率在2015年出現大幅提升。

四、商業銀行經營效率影響因素

1.模型選擇。新常態背景下，政府提出通過供給側結構性改革來提高經濟發展質量?；诖耍疚囊晕覈a業結構、居民消費水平、社會固定資產投資水平、凈出口總額以及國有及規模以上非國有工業企業的銷售利潤率作為需求側影響因素，構建以下模型：

其中：TFP為前文所求各商業銀行全要素生產率；CY為我國的產業結構，用第三產業與第二產業產值之比表示，反映我國經濟發展的產業結構優化程度；XF為居民消費水平增長率；TZ為社會固定資產投資增長率；CK為對外貿易凈出口額增長率；LR為國有及規模以上非國有工業企業的銷售利潤率增長率；u為不能被模型解釋的隨機波動。

以商業銀行資產配置效率、貸款質量、人力資本水平和創新能力作為供給側影響因素，構建以下模型：

其中：XL為商業銀行的資產配置效率，用貸款總額與存款總額之比表示；DK為商業銀行的貸款質量，用商業銀行的不良貸款與總資產之比表示；RL為人力資本水平，用商業銀行員工中本科及以上學歷人數占比進行衡量；CX為商業銀行的創新能力，用能夠反映創新情況的非利息收入占總收入之比表示；RL×CX為人力資本和創新能力的交互項，表示人力資本帶動的創新對于商業銀行全要素生產率的影響；ε為不能被模型解釋的隨機波動。

2.實證分析結果。

（1）需求側影響因素分析結果。使用stata軟件基于系統廣義矩方法（SYS-GMM）對模型進行估算，通過AR檢驗來驗證模型設定的合理性，使用Hansen檢驗來驗證工具變量的有效性，得到的結果如表2所示。

表2 需求側影響因素回歸結果

由表2可知，各模型中AR（2）的概率P都大于0.1，因此拒絕殘差項存在二階相關的原假設，本文設定的動態面板模型合理。Hansen過度識別檢驗結果也說明工具變量的有效性。

CY的系數顯著為正，產業結構的優化對四類商業銀行的經營效率都能產生顯著正向影響。產業結構的優化能夠使經濟結構更為健康，經濟增長更具有可持續性，經濟持續增長時，企業發展所需的信貸資金和金融支持會增加，壞賬率會降低。因此，產業結構的優化有利于提升商業銀行效率。

XF的系數均顯著為正，消費水平的提升對改善商業銀行的經營效率具有一定的促進作用。消費可從兩方面提升商業銀行的效率：一方面，新常態背景下，作為“三駕馬車”之一的消費是拉動經濟增長的最重要動力，居民消費水平的提高可以增加市場需求，提高實體經濟活力，實體經濟的發展離不開商業銀行的金融支持，實體經濟的發展對于提升商業銀行全要素生產率具有積極的作用；另一方面，商業銀行通過提供消費貸款提高了居民的消費水平，居民消費水平的提高又通過以上途徑進一步提升了商業銀行效率。

TZ的系數均顯著為正，社會固定資產投資能夠對商業銀行的全要素生產率產生顯著正向影響。我國融資體系中，主要是以商業銀行為主體的間接融資，這就使得商業銀行貸款成為社會固定資產投資的重要來源，因此提高社會固定資產投資額可以提升商業銀行的經營效率。

CK的系數為正，但顯著性較差，大型國有商業銀行和股份制商業銀行模型中的凈出口系數通過了10%統計水平上的顯著性檢驗，其余模型沒有通過顯著性檢驗，凈出口對商業銀行全要素生產率的影響較弱。2008年金融危機以來，全球經濟增速明顯放緩，這對我國的出口亦形成較大沖擊，我國多數外向型企業都受到較大影響，企業經濟環境的惡化使得貸款壞賬率增加，商業銀行經營受到一定沖擊。

LR的系數均顯著為負，國有及規模以上非國有工業企業的銷售利潤率對商業銀行全要素生產率產生顯著負向影響。存貸款利差為我國商業銀行主要收入來源，商業銀行與實體經濟利潤負相關反映了我國銀行業與實體經濟爭利的現象，銀行利潤率的提升意味著存貸款利差增加，實體企業的融資成本變得更高，過高的利率水平提高了企業的資本成本，本該屬于實體企業的利潤被商業銀行篡奪。長此以往，實體企業的利潤持續下降，不利于國家整體經濟的發展。

從需求側的實證結果來看，需求側因素對我國各類商業銀行的影響差異并不大，產業結構優化、社會固定資產投資的增長和居民消費水平的提高都可以提升商業銀行運營效率，出口對商業銀行運營效率的影響不顯著，商業銀行運營效率和企業利潤率負相關，商業銀行存在同實體經濟爭利的現象。

（2）供給側影響因素分析結果。同樣使用SYSGMM對供給側相關數據進行實證分析，結果如表3所示。

表3 供給側影響因素回歸結果

由表3可知，各模型中AR（2）的概率P都大于0.1，因此拒絕殘差項存在二階相關的原假設，本文設定的動態面板模型合理。Hansen過度識別檢驗結果也進一步說明了工具變量的有效性。

XL的系數均顯著為正，即資產配置效率對商業銀行的經營效率產生顯著正向影響。本文資產配置效率為貸款與存款之比，利息收入為現階段我國多數商業銀行的主要收入。從本文結果看，一方面，貸款額度的提升可以提高商業銀行的利潤率及經營效率。另一方面，資產配置效率的提高對于規模較小的農商行和城商行經營效率提升程度有限，農商行的資產配置效率系數只有0.0317。這可能是由于城商行和農商行的貸款比重已經過大，加上其總體資產規模較小，抗風險能力較弱，繼續增大貸款比重只能使壞賬率上升，風險增大，不利于提高經營效率。

DK的系數均為負，大型商行和股份制商行模型中，貸款質量系數沒有通過顯著性檢驗，城商行和農商行模型通過了10%統計水平上的顯著性檢驗，不良貸款的增加抑制了商業銀行經營效率的提升。隨著實體經濟增速的不斷下滑，銀行的壞賬水平也在不斷上升，再加上部分銀行自身管理的不完善，進一步提高了其壞賬率，抑制了經營效率的提升。

RL的系數均為正，除農商行模型中的人力資本系數通過10%統計水平上的顯著性檢驗外，其余三個模型中的系數均通過了1%統計水平上的顯著性檢驗。農商行員工很大一部分都是來自其前身——農村信用合作社，這些職工入職時對其要求相對較低，已不能滿足現代化商業銀行的運營要求。因此，農商行成立后又招聘了大量新員工，使其人力成本過高，拖累了其發展。

CX的系數均為正。農商行模型中，創新能力系數沒有通過顯著性檢驗，其余模型中的創新能力系數均通過了5%或1%統計水平上的顯著性檢驗。除農商行外，非利息收入能夠對其余商業銀行的全要素生產率產生顯著正向影響，但是系數都很小，影響程度甚微。現階段我國商業銀行的利息收入占比超過70%，利息收入仍為各商業銀行的主要收入，非利息收入因比重較小，對商業銀行全要素生產率的影響有限。

人力資本和創新能力交互項的系數均為正，除農商行模型中的交互項系數通過10%統計水平上的顯著性檢驗外，其余三個模型中的交互項系數均通過了1%統計水平上的顯著性檢驗。從本文結果看，除農商行外，其余三類商業銀行的人力資本對其創新均起到了重要的作用，能夠在一定程度上提高經營效率，農商行的人力資本水平有待提高。

從供給側影響因素的實證結果來看，貸款質量無法對各類商業銀行的全要素生產率產生顯著影響，人力資本和創新能力對于各類商業銀行經營效率的影響存在一定差異，農商行在人力資本和創新能力上存在一定差距，有待進一步提高。城商行和農商行的貸款比重已經過大，且規模較小，因此進一步提高貸款比重只能增加風險，對其經營效率提升有限。

五、結論及建議

1.結論。本文把我國商業銀行分成四類，并選取其中34家為樣本，基于DEA-Malmquist指數分解方法計算和比較了不同商業銀行2008～2015年間的全要素生產率。在此基礎上，從供給側和需求側兩個維度出發，使用SYS-GMM方法分析了商業銀行經營效率的影響因素，主要得到如下結論：

（1）考察期內，股份制商行的平均全要素生產率最高，大型商行和城商行次之，農商行的全要素生產率最低。大型商行和股份制商行的效率主要源于技術進步，城商行和農商行的效率主要源于技術效率。

（2）從商業銀行經營效率的需求側影響因素看，產業結構優化、社會固定資產投資的增長和居民消費水平的提升對于提升商業銀行效率具有一定的促進作用，企業利潤則抑制了全要素生產率的提升。從商業銀行經營效率的供給側影響因素看，人力資本和創新能力的提升能夠促進商業銀行經營效率的提升，但農商行的人力資本水平有待改善。資產配置效率對商業銀行的經營效率產生正向顯著影響，但對于規模較小的城商行和農商行影響程度較小。

（3）從結果看，需求側因素對于商業銀行經營效率的影響差異不明顯。供給側因素對于商業銀行經營效率的影響存在一定差異，這種差異主要體現在資產配置和人力資本水平上。

2.建議。針對本文的研究結論，筆者提出以下建議。首先，商業銀行在經營過程中應考慮對實體經濟的影響，實體經濟的健康發展是商業銀行可持續運營的基礎，商業銀行應采取措施來推動實體經濟的發展。其次，經濟新常態下，應進一步優化產業結構，全面發展現代高端服務業，大力發展以信息化、智能化和“互聯網+”為代表的生產性服務業。通過產業結構升級推動經濟可持續發展，進一步提高商業銀行效率。最后，加大對人力資本和創新的投入，通過技術、產品和制度創新提高全要素生產率。

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F832.35

A

1004-0994（2017）32-0112-5

中國博士后科學基金項目“基于隨機森林的農產品質量安全風險與預警理論與方法研究”（項目編號：2014M56132）

作者單位：1.東北農業大學理學院，哈爾濱150030；2.東北農業大學經濟管理學院，哈爾濱150030