影子銀行業務發展與商業銀行經營效率提升
——基于中國商業銀行微觀數據的實證檢驗

■胡建輝

一、引言與文獻綜述

近兩年，針對影子銀行快速發展所帶來的金融風險不斷加劇的問題，銀保監會等監管機構密集出臺各種監管措施予以整頓，并取得了積極效果。客觀來講，影子銀行業務的發展雖導致了金融風險的集聚，但對提高資金配置效率和使用效率，特別是在解決中小企業融資難等問題方面發揮了積極作用。商業銀行發展影子銀行業務的初衷是為了提升自身經營效率，但在發展過程中卻產生了一些事與愿違的結果。面對影子銀行業務快速發展所引發的各種質疑，需要重新審視其發展帶來的影響。

關于影子銀行微觀機理的研究主要有三種：一是認為影子銀行多以不受監管或少受監管的“影子”機構、業務或活動形式存在（Poszar et al.，2010）；二是認為影子銀行的核心特征在于用復雜體系賦予自身傳統銀行信用中介功能（李文喆，2019）；三是認為在影子銀行體系信用中介功能發揮作用過程中，所涉及到的大量短期批發融資將會抬高杠桿并加劇體系固有的脆弱性（周莉萍，2013）。

關于影子銀行的宏觀效應，研究重點集中于影子銀行對系統性金融風險和貨幣政策傳導的影響等方面。風險影響方面主要聚焦于影子銀行誘發系統性風險的原因（王永欽等，2016）和傳染渠道（Jeffers&Baicu，2014）兩個方面。研究貨幣政策傳導機制影響方面主要基于“信用中介”功能本質的傳統利率傳導機制（趙勝民和何玉潔，2018）和基于“規避監管”本質的信貸傳導機制（毛澤盛和周舒舒，2019）兩種。

在銀行經營效率研究方面，對于概念界定的考察主要集中于兩個方面：一是從規模經濟和范圍經濟的角度衡量規模效率和范圍效率（吳沭林，2016）；二是使用前沿效率分析方法測度銀行前沿效率，并隨著前沿效率研究的豐富和發展，將前沿效率定義為除規模效率和范圍效率之外的技術效率與配置效率總和（Akhigbe&Mcnulty，2011）。已有測度方法，主要有非參數法和參數法兩種，由于非參數法的函數形式沒有任何限制且能夠處理多產出問題，受到不少學者的青睞（榮耀華和程維虎，2017）。同時，憑借在無效率項和隨機誤差項方面的分離處理優勢，參數法也受到諸多學者的歡迎（王婧，2014）。學者們普遍認為股權結構（Lensink et al.，2008）、市場結構（申創和趙勝民，2017）、外部監管（傅強等，2016）和風險承擔（Fiordelisi et al.，2011）是影響銀行經營效率的主要因素，并且認為這些影響因素對銀行經營效率的影響是相互聯系而非孤立的。

至于影子銀行與銀行經營效率的關系研究，學者們多從同業業務的角度考察同業業務發展對銀行經營效率的影響（黃勃等，2018），直接考察影子銀行與銀行效率關系的文章相當稀少。雖然同業業務是影子銀行業務的一個重要組成部分，但隨著《關于規范金融機構同業業務的通知》（銀發[2014]127號，下稱“127號文”）的出臺，買入返售金融資產在商業銀行同業資產中的占比呈現出不同程度的下降，而創新類業務如應收款項類投資大幅增長，已有的研究并沒有考慮這些變化。此外，同業業務的內涵與影子銀行業務的內涵畢竟不同，如果簡單把同業業務等同于影子銀行業務，實際上并不能全面反映影子銀行的特征。因此，基于已有研究的不足，本文選用2008～2017年我國30家主要商業銀行微觀數據，通過使用超越對數函數模型估算銀行成本效率和利潤效率，實證研究影子銀行業務發展對銀行效率的影響。

二、研究設計

（一）研究變量

1.影子銀行業務

鑒于我國的影子銀行以商業銀行為主導，本文根據商業銀行影子銀行業務的主要發展模式和其在資產負債表中的會計處理方式，從資金運用方角度核算商業銀行的影子銀行業務規模。依據資金流向的不同，商業銀行影子銀行業務主要包括兩部分：一是表內信貸資產表外化；二是信貸資產偽裝為非信貸資產。其中，前者主要指委托貸款和信托貸款等，后者主要指買入返售金融資產中的票據、信托及其他收益權和同業代付等。此外，隨著“127號文”的出臺，買入返售金融資產在商業銀行同業資產中的占比呈現出不同程度的下降，而創新類業務如應收款項類投資大幅增長，為了準確反映這一變動情形，本文將應收款項類投資尤其是信托受益權和資產管理計劃納入影子銀行規模核算范圍，并歸入信貸資產偽裝為非信貸資產行列。基于上述考慮并借鑒郭曄和趙靜（2017）的研究，本文利用上述兩種類型資產之和度量商業銀行影子銀行業務規模，并用其與總資產的比值（shad）來進行實證分析。

2.銀行經營效率

根據具體研究需要，本文將從成本和利潤角度衡量商業銀行效率。其中：成本效率衡量的是商業銀行的實際成本接近最優成本的程度，需借助商業銀行的前沿成本函數進行計算；利潤效率衡量的是商業銀行的實際利潤接近最大利潤的程度，需借助商業銀行的前沿利潤函數進行計算。

借鑒申創和趙勝民（2017）的研究，本文通過設定單產出的超越對數函數模型對商業銀行的成本效率和利潤效率進行測度：

式（1）中，A在成本模型和利潤模型中分別表征商業銀行的總成本（tc）和總利潤（tr）。其中，總成本用銀行運營成本來表示，為管理費用、利息支出和其他運營費用總和；總利潤用銀行稅前利潤來表示。y為銀行產出，用銀行總資產（ta）來表征。w為投入要素價格向量，包括w1和w2兩部分。其中，w1為管理費用與總資產的比值。由于部分銀行不提供職工薪酬、固定資產消耗等詳細數據，只將其統一到管理費用中，因此本文選用管理費用指標作為人力成本和固定資產成本的替代變量，這樣既可以反映人力資本支出，也可以反映固定資產成本支出。w2為利息支出與存款總額的比值，用以反映銀行資金成本。此外，為了反映商業銀行技術水平變化的影響，模型中還加入了時間變量t。ε為隨機誤差項，在成本函數中ε=Vit+Uit，在利潤函數中ε=Vit-Uit。

此外，為滿足規范性要求，還需對要素價格制定齊次性和對稱性約束，如式（2）所示：

根據Battese&Coelli（1992）的研究，成本效率（ce）和利潤效率（pe）的計算公式如式（3）和式（4）所示：

式（3）和式（4）中，cit和rit分別表示銀行總成本和總利潤，git表示銀行成本函數和利潤函數中的各項參數。

（二）研究方法

由于銀行效率是一個連續調整的變量，而且與影子銀行業務活動之間可能存在內生性問題，因此本文建立動態面板模型進行實證分析，模型設定如下：

式（5）中，i=1，2，···，N表示銀行個體；t=2008，2009，···，2017表示觀測年份；yhxlit表示第i家銀行在第t期的效率，包括成本效率和利潤效率；yhxli，t-1表示銀行效率的一階滯后項；shadit表示影子銀行業務活動，其釋義如前文所述；εit為隨機擾動項；Пjit表示一組控制變量，由以下三種細分變量組成：

一是用以刻畫銀行特征的變量bankit，其包括銀行資產規模（zcgmit）、資產收益率（zcsylit）、資本充足率（zbczlit）、信用風險（xyfxit）和股權結構（gqjgit）。在模型回歸過程中，如果商業銀行的第一大股東為國有，那么gqjgit=1，否則取值為0。

二是用以考察中觀層面行業因素——市場勢力對銀行效率影響的變量induit。市場勢力代理變量的選取主要參考已有研究，如汪莉和王先爽（2015）。這一指標的測度公式可表述為：

式（6）衡量的是產出價格對邊際成本的偏離程度，反映了商業銀行的產品定價能力。其中：pit表示銀行的產出價格，用營業總收入與總資產的比值來衡量；mcit表示銀行的邊際成本，其計算需通過商業銀行的成本函數。

三是用以表征宏觀經濟因素的變量macrit，包括實際GDP增長率（tgdpit）和年通貨膨脹率（cpiit）。

鑒于我國各商業銀行之間存在較大差異，銀行類型可能在影子銀行活動影響銀行效率的過程中扮演關鍵角色。本文為考察這一情形，在公式（5）中加入影子銀行變量與銀行類型變量的交乘項，模型設定如下：

式（7）中，如果銀行i是大型商業銀行，則bigbit=1，否則為0；如果銀行i是股份制商業銀行，則stobit=1，否則為0；當bigbit=0且stobit=0時，意味著銀行i為城市商業銀行。文中所用相關研究變量的定義匯總如表1所示。

表1 變量的定義

（三）樣本選取與數據說明

根據研究目的和相關數據缺失程度，本文以2008～2017年我國30家商業銀行為樣本。其中，包括大型商業銀行5家，股份制商業銀行11家（由于恒豐銀行部分指標數據缺失嚴重而未被選入）和城市商業銀行14家。所使用的樣本銀行數據中除銀行業總資產數據來源于《中國金融年鑒》和中國人民銀行網站外，其他均來自于Wind數據庫、Bankscope數據庫和各銀行年報。

三、實證結果與分析

（一）銀行效率測度

基于上述超越對數函數模型方法，本文使用Stata15軟件估算了2008～2017年間我國30家商業銀行的成本效率和利潤效率。參照銀保監會年報中的標準，將商業銀行劃分為大型商業銀行、股份制商業銀行和城市商業銀行三類。表2按類型報告了所估計的成本效率和利潤效率的描述性統計特征，圖1和圖2呈現了商業銀行成本效率和利潤效率的走勢情況。

表2 按類型分銀行效率的統計性描述

圖1 商業銀行成本效率走勢情況

圖1 顯示，大型商業銀行的成本效率高于整體的平均值，也高于股份制商業銀行和城市商業銀行，這可能得益于戰略引資、產權改革和內部治理機制完善等給大型商業銀行帶來的“紅利”。憑借較大的銀行體量、高質量的資產結構和較強的風控技術，大型商業銀行的成本效率在2012年以前呈現高位輕微波動。與此同時，股份制商業銀行和城市商業銀行成本效率的波動卻較為劇烈。由于受到中國經濟增速連續下行的影響，大型商業銀行的成本效率在2012年之后呈現逐年下降趨勢，股份制商業銀行和城市商業銀行也大致表現出同樣特征。

圖2顯示，大型商業銀行的利潤效率基本上均高于股份制商業銀行和城市商業銀行，原因可能在于大型商業銀行有著深厚而廣泛的客戶基礎和數量眾多的營業網點，再輔之以國家在資金和技術等方面的大力支持，使得其既具備較強盈利能力的“先天優勢”，又能保持較高的利潤效率水平。2008～2011年間，作為我國影子銀行初具規模時期，股份制商業銀行和城市商業銀行大量從事銀信合作、發行理財產品募資和信貸出表等業務操作，使得盈利能力得到顯著提高，利潤效率增速快于大型商業銀行。2011～2014年間，銀信合作的單一通道逐步向銀銀、銀證等多通道合作模式轉變，影子銀行業務實現爆發式增長，作為影子銀行業務主要參與者的股份制商業銀行和城市商業銀行的盈利能力顯著提高，利潤效率水平和大型商業銀行不相上下。2014～2017年間，由于受到銀信受限、銀證被約束、銀銀同業業務被嚴格監管的影響，股份制商業銀行和城市商業銀行的盈利能力有所下滑，利潤效率水平同大型商業銀行的差距不斷拉大。

圖2 商業銀行利潤效率走勢情況

綜上可知，考察期內商業銀行的成本效率始終高于利潤效率，這與申創和趙勝民（2017）的研究結論相一致。從表2可以看出，成本效率的平均值為0.952，相比于利潤效率的平均值0.786較高，成本效率的標準差為0.034，相比于利潤效率的標準差0.156更小，說明目前商業銀行整體的成本效率更高，且波動性更小，更加穩定。由此，可以得出的結論是：商業銀行在成本控制方面的工作比在利潤創造方面的工作更加出色和有效。

（二）影子銀行業務對銀行效率的影響

1.全樣本實證回歸結果

表3和表4分別報告了全部銀行樣本成本效率和利潤效率的回歸結果，回歸方程（6）為基本回歸模型的估計結果，回歸方程（1）～（5）為通過逐步增加控制變量所進行的附加穩健性檢驗。為了解決面板模型內生性問題，以及避免差分GMM所帶來的樣本信息損失，本文使用系統廣義矩估計方法（GMM）估計動態面板模型。

由表3和表4可以看出，AR（1）統計量顯著而AR（2）統計量不顯著，表明回歸模型的擾動項存在一階序列相關，但不存在二階相關性，差分方程的矩約束條件是合理的。Sargan檢驗結果沒有拒絕過度識別檢驗的原假設，說明所選工具變量均是有效的。滯后一期銀行效率指標對當期銀行效率指標的影響至少在5%水平上顯著為正，說明銀行效率確實是一個連續調整的變量，本文動態面板數據模型（5）的設定是合理的。影子銀行無論對銀行成本效率還是對利潤效率均存在顯著正向影響，說明資金運用方影子銀行業務的發展對銀行成本和盈利效率的提升都產生了明顯的促進作用，這與黃勃等（2018）的研究結果相一致。雖然近些年商業銀行的傳統信貸業務不斷萎縮，但同業資產等影子銀行業務的快速發展使得商業銀行以較低的成本創造了較高的收益，憑借杠桿的靈活運用促使商業銀行經營更加高效，最終對銀行整體運營效率的提高發揮了正向作用。

對于控制變量，發現市場勢力的增強對銀行成本效率具有顯著抑制作用，而對銀行利潤效率卻產生了顯著正向影響，說明在我國商業銀行中，市場勢力越強，成本效率越低，利潤效率越高。市場勢力與銀行成本效率成負相關關系，首先是因為管理者能夠憑借市場勢力的存在獲取更多的收益，進而導致它們失去對銀行成本進行控制的動力，這正是“安逸生活”假說①“安逸生活”假說認為，當銀行擁有壟斷市場勢力時，銀行管理層可能會依靠揮霍或者偷懶來享受壟斷租金，以便享受“安逸生活”所強調的內容。其次，由于市場勢力可以為銀行帶來更多的額外收益，管理者會使用更多資源來維持現有市場勢力或獲得更大市場勢力，進而造成成本的過度開支和鋪張浪費，最終導致成本效率的下降。雖然成本最小化是實現利潤最大化的必要條件，但市場勢力的存在不僅可以促使商業銀行在市場中，尤其是存貸款定價方面擁有更多特殊決定權以提高銀行利潤效率，而且有助于商業銀行通過多元化的投資組合來提高其收益和利潤效率，這正是市場勢力與銀行利潤效率成正相關關系的緣由。

表3 全部銀行樣本成本效率回歸結果

除上述變量之外，本文還發現實際GDP增長率與銀行成本效率和利潤效率顯著正相關，這是因為位于經濟發達地區的商業銀行往往更容易接觸和獲得新技術。通貨膨脹率與銀行成本效率和利潤效率顯著負相關，究其原因可能在于通貨膨脹率的上升將引致銀行利率上升，進而可能提高銀行利率成本并擠壓銀行利潤空間。此外，利率成本上升所帶來的更多不確定性和風險也會在一定程度上降低銀行的風險管理水平和信貸審批等業務活動的效率。銀行規模與銀行成本效率顯著正相關，但與銀行利潤效率顯著負相關，原因可能是商業銀行的規模越大，穩定性就越好，規模經濟效應促使銀行資源配置效率越高，其成本效率便會越高。但受規模報酬遞減規律所束縛，商業銀行一味擴大資產規模，并不總能帶來更多收益，銀行利潤效率便不能總是得到提高。

表4 全部銀行樣本利潤效率回歸結果

股權結構與銀行成本效率和利潤效率顯著正相關，原因可能在于國有銀行憑借自身在市場中的獨特地位，能夠享受到許多有利政策。信用風險與銀行成本效率和利潤效率顯著負相關，原因在于：一方面不良貸款率的提高會額外增加商業銀行的運營成本（例如，不良貸款的清收將耗費銀行大量的人力、物力和財力），導致成本效率下降；另一方面運營成本增加和不良貸款核銷都會侵蝕銀行利潤，造成銀行盈利能力承壓，銀行利潤效率下滑。資產收益率與銀行成本效率和利潤效率顯著正相關，說明資產收益率的提高有助于提高商業銀行成本效率和利潤效率，這與Chortareas et al.（2013）的研究結果相一致。資本充足率與銀行成本效率和利潤效率之間的關系并不顯著。

2.考慮銀行類型的實證回歸結果

考慮到銀行類型可能在影子銀行活動影響銀行效率的過程中發揮重要作用，本文進一步對模型（7）進行檢驗，由于控制變量的估計系數符號與顯著性同前文并無太大區別，這里僅呈現核心變量的回歸結果，見表5和表6。從表5可以看出，AR（2）統計量均沒有通過顯著性檢驗，表明回歸模型（7）不存在序列相關問題，差分方程的矩約束條件是成立的。Sargan檢驗結果沒有拒絕過度識別檢驗的原假設，說明所選工具變量均是有效的。滯后一期銀行效率指標對當期銀行效率指標的影響至少通過了5%水平的顯著性檢驗，說明銀行效率具有連續變動特征，本文動態面板數據模型（7）的設定也是合理的。

表5 影子銀行對銀行成本效率的影響：組間差異

兩個交互項的系數具有較強的顯著性和穩健性，表明資金運用方影子銀行業務的發展對大型商業銀行和股份制商業銀行成本效率的影響與對城市商業銀行成本效率的影響存在顯著差異。具體來看，對于城市商業銀行而言，資金運用方影子銀行業務的發展對銀行成本效率幾乎不存在顯著影響。但對其他類型商業銀行而言，資金運用方影子銀行業務參與度越高，銀行成本效率也就越高。究其原因可能在于，我國城市商業銀行在影子銀行業務活動中的市場份額占比較小，對整個銀行金融機構影子銀行業務活動的影響力較弱，反觀大型商業銀行和股份制商業銀行則逐漸成為影子銀行業務活動的主要參與者，越來越多的從事表外業務經營。除此之外，在就資金運用方影子銀行業務對大型商業銀行和股份制商業銀行成本效率的影響進行對比研究時，發現資金運用方影子銀行業務參與度最高的大型商業銀行，影子銀行業務對其成本效率的正向影響也更大。

表6 影子銀行對銀行利潤效率的影響：組間差異

從表6可以看出，兩個交互項的系數均為正且至少通過了10%的顯著性檢驗，表明資金運用方影子銀行業務的發展對大型商業銀行、股份制商業銀行和城市商業銀行的利潤效率均存在顯著正向影響，資金運用方影子銀行業務的參與度越高，商業銀行利潤效率也越高。這些年，我國商業銀行一方面在影子銀行業務負債端通過靈活運用杠桿，在市場上融入大量低成本資金；另一方面在影子銀行業務資產端依靠多元化投資組合獲得豐厚利潤，憑借對影子銀行活動的積極參與，銀行利潤效率不斷提高也就不足為奇。此外，在就資金運用方影子銀行業務對大型商業銀行和股份制商業銀行利潤效率的影響進行對比研究時，發現資金運用方影子銀行業務參與度最高的大型商業銀行，影子銀行業務對其利潤效率的正向影響也更大。

（三）穩健性檢驗

商業銀行影子銀行業務規模的估算除了從資金運用方角度進行衡量外，還可以從資金來源方角度進行測度。鑒于此，為進一步確保研究結論的穩健和可靠，本文除了采取變量控制和面板設定形式檢驗等措施之外，還選用非保本理財產品發行量的對數作為影子銀行業務活動的代理變量進行穩健性檢驗。檢驗結果表明，文中絕大多數解釋變量無論在估計系數和符號方面，還是在顯著性方面同前文所得結果相比并無較大變化，說明前文實證分析結果是穩健和可靠的①限于篇幅，穩健性檢驗結果留存備索。。

四、基本結論與政策建議

本文使用2008～2017年我國30家主要商業銀行的面板數據，利用超越對數函數模型估算了銀行的成本效率和利潤效率，從資金運用方的視角探究了影子銀行業務發展對銀行效率的影響。本文的主要結論有：第一，從銀行效率測度結果看，考察期內商業銀行的成本效率始終高于利潤效率。相比于利潤創造，商業銀行在成本控制方面更加出色和有效；第二，從全樣本回歸結果看，影子銀行業務的發展對銀行成本效率和利潤效率均產生了顯著正向影響，憑借對杠桿的靈活運用，同業資產等影子銀行業務的擴張促使商業銀行以較低成本創造了較高收益；第三，從分銀行類型的回歸結果看，對成本效率而言，資金運用方影子銀行業務的發展對大型商業銀行和股份制商業銀行成本效率的提高具有正向促進作用，但對城市商業銀行的成本效率幾乎不存在顯著影響。對利潤效率而言，影子銀行業務的發展對大型商業銀行、股份制商業銀行和城市商業銀行的利潤效率均存在顯著正向影響。此外，對比資金運用方影子銀行業務對大型商業銀行和股份制商業銀行經營效率的影響，發現影子銀行業務參與度更高的大型商業銀行，其影子銀行業務發展對成本效率和利潤效率的正向作用也更為明顯。

基于上述結論，本文的研究成果具有如下政策含義：一是監管機構對影子銀行業務的監管應避免“一刀切”和“因噎廢食”，積極引導影子銀行調整發展方向和開展符合市場需求且風險可控的金融產品創新，不斷提高資金配置效率和使用效率；二是監管機構應秉持“分類施策、分類監管”的原則，針對不同類型商業銀行制定差異化監管策略，采取差異化審慎監管措施，因地制宜指導各類型商業銀行穩健發展；三是監管機構應指導各類型商業銀行充分考慮外部環境和自身比較優勢，科學制定發展戰略規劃，明確發展愿景和戰略目標，建立差異化發展模式，開展實質上的業務轉型，防止銀行風險在各類型銀行間傳染。