章 晟 杜靈青

（中南財經政法大學 金融學院，湖北 武漢430073）

一、引言及文獻綜述

2007年以來，中國為應對國際經濟環(huán)境惡化及國內通貨膨脹的壓力，宏觀金融調控由實施適度寬松轉向穩(wěn)健的貨幣政策。我國金融市場是一個以間接融資為主的市場，統(tǒng)計資料表明，截至2012年12月我國新增各類貸款占全社會融資總量的74%，其中銀行業(yè)新增本外幣貸款占全社會融資總量的58%，間接融資仍是資源配置的主渠道。商業(yè)的經營活動不僅影響資源配置的效果，也反映了宏觀金融調控的有效性。因此，近年來宏觀金融調控及貨幣政策對銀行信貸關注度極高，并引發(fā)了大量關于信貸調控對銀行信貸行為影響的有效性和可持續(xù)性討論，尤其是當前轉型經濟下如何優(yōu)化信貸調控方式、合理選擇調控工具至關重要。值得注意的是，銀行配置信貸資源的方式呈現(xiàn)多元化特征，單一研究信貸行為難以全面揭示商業(yè)銀行信貸管理的變化與效果。因此，通過研究商業(yè)銀行效率變化來反映信貸調控效果更具有現(xiàn)實性和可行性。就信貸調控而言，由于我國利率市場化程度不高，基礎利率尚未發(fā)揮應有作用，這也是央行自2006年以來選擇存款準備金率和基準利率作為信貸調控工具的主要原因。本文將以此作為信貸調控的內涵來討論其對商業(yè)銀行效率的影響。

針對2007年以來頻繁的信貸調控（2007～2011年準備金率調整33次，利率調整16次），我們自然會想到以下問題：（1）信貸調控對商業(yè)銀行效率有影響嗎？（2）不同的信貸調控工具對商業(yè)銀行效率的影響存在差異嗎？（3）同一調控工具對不同類別商業(yè)銀行效率的影響存在差異嗎？

1．關于信貸調控對商業(yè)銀行效率影響的研究，大多數是通過利率或存款準備金率的變動對銀行盈利性財務指標影響的分析。如Naceur和Omran認為市場結構與機構屬性對銀行績效有較大影響［1］。Berger和Bouwman認為銀行的生存能力和市場份額是衡量銀行績效的兩大方面，在實施信貸調控時，應該考慮銀行規(guī)模的影響和所處的經濟背景［2］。Antonio利用GMM模型研究了1999～2009年間西班牙銀行盈利能力的決定因素，認為利率是影響銀行盈利能力的重要因素［3］。Bennaceur和Goaied采用突尼斯1980～2000年10個銀行的面板數據，利用最小二乘法和廣義最小二乘法研究了銀行業(yè)盈利的影響因素，認為利率部分自由化對銀行的盈利能力有負面影響，但是利率完全自由化是可以增強銀行的盈利能力的［4］。Bliss和Kaufman通過一個簡單模型分析認為，貨幣政策通過注入準備金、降低利率不一定能夠增加銀行體系所持有的資產，因為銀行受到了資本充足率和資本管制的雙重約束，能否增加收益取決于銀行實際的臨界條件［5］。張迎春、蔣冠、劉紅忠等人對國內銀行的研究表明，存款準備金會約束信貸資金的增長，進而影響其資產結構與資本結構，并間接分析了它對銀行盈利能力的影響［6］［7］。

2．關于銀行效率的研究，20世紀90年代之前，主要研究銀行業(yè)的規(guī)模經濟與范圍經濟效益，以財務指標分析為主。20世紀90年代以來，對銀行效率的研究主要集中在生產效率的研究，多采用前沿分析方法，主要包括參數方法——隨機前沿方法（SFA）、自由分布方法（DFA）和厚前沿方法（TFA），以及非參數方法——數據包絡分析方法（DEA）和無界分析方法（FDH）。相比而言，參數法一般需要對所有研究樣本數據的無效率分布做事先假設，還要事先確定函數形態(tài)，而非參數方法即可進行效率的評估。由于本文擬研究對象為中國上市商業(yè)銀行，樣本數量及層次較少，隨機因素的影響不大。因此，選擇非參數DEA方法較為合適。在這方面，國內外學者已有較多的研究，大體上可分為兩個方面：一是運用全要素投入產出分析方法，來說明商業(yè)銀行綜合經濟效益，如Maudos和Pastor、蔡躍洲和郭梅軍等，其中部分研究雖然談到了信貸政策的影響，但也只是作為控制變量來反映這一問題［8］［9］；二是運用三階段DEA方法分析銀行內部管理效率，如Fried等為消除環(huán)境與隨機因素對銀行效率的影響，提出了三階段DEA法，黃憲、周先平等人結合我國銀行業(yè)在內部管理與外部發(fā)展方面的實際對此也做了一些有益的探討［10］［11］。這類方法雖然是對前面方法的一種改進，但不太適合外部環(huán)境變化對銀行效率影響的研究，因為這種方法更注重內部管理效率的變化與分析。

因此，本文選取信貸調控對商業(yè)銀行效率這一分析視角，既可分析信貸調控的有效性和可持續(xù)性，也可考察商業(yè)銀行應對外部環(huán)境變化的能力。為此，在銀行效率研究方法上，采用一階段DEA方法，即包含了外部環(huán)境因素影響的效率。在時間窗口的選擇上，我們選取了利率與準備金率變動頻繁的2007～2011年。在數據選擇上，目前國內的相關研究基本上采用銀行的年度數據。本文借鑒Berger和Bouwman的方法［2］，采用銀行的季度數據開展實證分析，這主要基于兩方面的考慮：一是銀行的投入產出在季度上來看較為平穩(wěn)，用季度數據測算效率可以較好地反映出銀行的經營情況；二是可更多地反映信貸政策變化的特征，同時在研究銀行異質性時，采用季度數據可以獲得更多的觀測值。

二、銀行效率的測度

（一）模型選擇

本文使用Banker、Charles和Cooper提出的BCC模型①。測算的效率值范圍介于0和1之間，數值越大表示效率越高；反之，則效率越低。

（二）樣本

研究銀行效率問題，首先需要確定銀行業(yè)的投入和產出變量。目前，經濟學界普遍認可的銀行業(yè)投入和產出的劃分方法主要有中介法、生產法、附加價值法和用戶成本法等，其中，中介法（intermediation approach）和生產法（production approach）是使用最多的兩種方法。

本文采用DEA測度效率時，以中介法來確定投入產出變量②。投入方面：人力資本和凈資產是銀行經營運作的基本投入，將職工人數作為第一個投入指標，凈資產作為第二個投入指標；銀行作為資金借入者和貸出者的中介，將銀行存款總額作為第三個投入指標。產出方面：利潤最大化是商業(yè)銀行的經營目標，將稅前利潤作為第一個產出指標；同時考慮到貸款是商業(yè)銀行的核心資產項目，將貸款總額作為第二個產出指標。

（1）決策單元選擇。本文選擇14家上市銀行，包括建設銀行、北京銀行、寧波銀行、南京銀行、交通銀行、中信銀行、興業(yè)銀行、工商銀行、中國銀行、華夏銀行、招商銀行、民生銀行、浦發(fā)銀行，平安銀行。之所以選取這14家銀行基于以下原因：第一，這些銀行的總資產規(guī)模占到我國全部商業(yè)銀行的63%左右，具有較強的代表性；第二，作為上市銀行，其財務數據的可獲得性強；第三，之所以沒有選擇農業(yè)銀行和光大銀行，因為這兩家銀行是2010年才上市的，上市前的季度數據披露不完整且存在上市前后數據不可比問題。

（2）數據來源。樣本數據來源于WIND數據庫、《中國金融統(tǒng)計年鑒》、各上市銀行年報及招股說明書和中國人民銀行網站。另外，銀行的員工人數披露的是年度數據，但一般在招聘季節(jié)銀行員工人數才可能出現(xiàn)較大的變化，所以我們認為銀行在招聘季節(jié)外的員工人數大致穩(wěn)定不變。

（三）銀行效率的比較分析

本文用14家上市銀行2007～2011年的職工人數、凈資產、存款額作為投入變量，選取稅前利潤、貸款總額作為產出變量。用軟件DEAP2．1完成銀行效率的測度（鑒于文章篇幅所限，效率值略去），測度結果表明：

1．上市銀行季度平均綜合效率和季度平均規(guī)模效率呈現(xiàn)波動上升的趨勢

2007～2011年，樣本銀行的季度平均綜合效率（crste）和規(guī)模效率（scale）波動上升，并且變化的同步性較高；樣本銀行的季度平均技術效率（vrste）較為平穩(wěn)，波動幅度不大（見圖1）。

圖1 上市銀行平均技術效率、規(guī)模效率和綜合效率

2．銀行異質性效率差異明顯

樣本區(qū)間內股份制銀行季度平均規(guī)模效率最高③，波動幅度最小。股份制銀行季度平均規(guī)模效率顯著高于城商行和國有銀行，除2011年第二季度外，城商行季度平均規(guī)模效率高于國有銀行；從發(fā)展趨勢來看，城商行和國有銀行的季度平均規(guī)模效率波動上升，與股份制銀行的差距收窄（見圖2）。

圖2 上市銀行分類別的規(guī)模效率

城商行在樣本區(qū)間內的季度平均技術效率波動幅度最小。2008年第四季度至2009年第四季度，股份制銀行季度平均技術效率顯著下降；2009年第一季度，國有銀行的季度平均技術效率下降也較為明顯；同期城商行的季度平均技術效率則較為穩(wěn)定（見圖3）。

圖3 上市銀行分類別的技術效率

股份制銀行在樣本區(qū)間內的季度平均綜合效率最高，波動幅度最小。股份制銀行的季度平均綜合效率高于城商行，除2011年第二季度，城商行又高于國有銀行；從綜合效率的波動幅度來看，股份制銀行的季度平均綜合效率較為穩(wěn)定，而城商行和國有銀行的季度平均綜合效率波動幅度較大；從波動趨勢來看，城商行和國有銀行的季度平均綜合效率與股份制銀行差距收窄（見圖4）。

圖4 上市銀行分類別的綜合效率

三、信貸調控對商業(yè)銀行效率影響的實證研究

盡管很少有人關注信貸調控對商業(yè)銀行效率的影響，但并不缺乏對商業(yè)銀行效率影響因素的分析，如內部因素主要有資本充足率［12］、資產收益率［13］、存貸比［14］、中間業(yè)務收入［15］、股權結構和公司治理機制［16］；外部因素主要有產權制度與市場結構［17］、GDP增長率和全社會固定資產投資增長率［18］、宏觀調控和貨幣政策等［9］，且大多運用線性回歸或者Tobit回歸分析方法，這有助于本文實證模型選取及變量的設定。

（一）指標選取

為了排除其他影響因素對回歸結果的干擾和不確定性，本文借鑒已有研究并參照“駱駝”評價體系④，從銀行的資產質量、盈利能力、資產配置能力、創(chuàng)新能力和內部治理5個方面，引入5個商業(yè)銀行效率的影響因素作為控制變量（見表1），對信貸工具的影響效果進行控制。

首先，銀行作為負債經營的特殊企業(yè)，安全性顯得尤為重要。可用不良貸款率直接反映資產質量和銀行經營的風險大小。其次，盈利能力不僅反映銀行獲取利潤的能力，而且是銀行可持續(xù)發(fā)展的保證，一般選取總資產收益率（ROA）作為反映銀行盈利能力的指標。再次，我國商業(yè)銀行利潤主要來源于利差收入，資產配置可以理解為銀行的利差管理，存貸比是資產配置能力的指標。然后，國內商業(yè)銀行的創(chuàng)新程度主要體現(xiàn)在非利息收入上，采用非利息收入占營業(yè)收入的比重來反映銀行的創(chuàng)新情況。最后，用營業(yè)外支出占營業(yè)收入的比重來反映銀行的內部治理狀況，該指標反映了管理者追求自身利益而導致股東利益損失的程度，該指標越高，說明公司內部治理狀況越不理想。

就信貸調控而言，本文選擇存款準備金率和基準貸款利率作為信貸調控的內涵。2007年以來貸款利率調整16次，法定存款準備金率調整33次，值得說明的是，從2008年9月開始，我國采取差別存款準備金率的管理辦法，中小型銀行執(zhí)行低于大型商業(yè)銀行的存款準備金率。

表1 信貸調控與銀行效率的相關變量

（二）模型構建

本文用2007～2011年14家上市銀行通過DEA測度的季度效率值作為被解釋變量，選取信貸調控指標——一年期貸款利率和法定存款準備金率——作為主要解釋變量，把從資產質量、盈利能力、資產配置、創(chuàng)新程度和內部治理角度選取的相應指標作為控制變量，進行面板數據回歸，測度信貸調控對商業(yè)銀行效率的影響方向和程度，探究影響商業(yè)銀行效率的主要因素。本文建立的回歸模型如下：

其中，Ei表示DEA測度的技術效率（vrste）、規(guī)模效率（scale）和綜合效率（crste）；α0為常數項；α1、α2、β1、β2、β3、β4、β5為回歸系數；δi表示隨機誤差項。i為銀行，t為時間。

（三）實證結果

本文用GLS方法，通過Stata11．0軟件對以上面板數據進行回歸，并得到如下回歸結果（見表2）：

1．信貸調控對商業(yè)銀行效率有顯著影響

一年期貸款利率和法定存款準備金率對商業(yè)銀行效率有顯著影響。具體來看：貸款利率對技術效率、規(guī)模效率和綜合效率均有顯著影響，其中對后兩者的影響顯著性更強；法定存款準備金率對規(guī)模效率、綜合效率也有顯著影響，但對技術效率的影響不顯著。

表2 貸款利率、法定存款準備金率和銀行效率的回歸

2．不同的信貸調控工具對商業(yè)銀行效率的影響存在明顯差異

一年期貸款利率比法定存款準備金率對銀行效率的影響更大。具體來看：貸款利率的提高會引起銀行技術效率的提高，而法定準備金率對銀行技術效率的影響不顯著；貸款利率的提高會引起銀行規(guī)模效率、綜合效率的顯著下降，而法定存款準備金率的提高會帶來銀行規(guī)模效率、綜合效率的顯著提高。

另外，本文選取的5個控制變量對銀行效率也有不同的影響?？傎Y產收益率對技術效率、規(guī)模效率和綜合效率都有顯著的較大正向作用；不良貸款率會引起規(guī)模效率和綜合效率的降低⑤；存貸比對規(guī)模效率和綜合效率有顯著的正向作用；營業(yè)外支出占營業(yè)收入比例會顯著引起規(guī)模效率和綜合效率的降低。這說明盈利能力越強、資產質量越高、資產配置能力越強、內部治理能力越強，銀行的效率也會越高。同時，盈利能力和內部治理能力的提高對銀行效率的貢獻比其他三者大。值得重視的是，在信貸調控對銀行規(guī)模效率和綜合效率進行回歸時，反映銀行創(chuàng)新能力的非利息收入占營業(yè)收入比的回歸結果顯著為負，這說明商業(yè)銀行在利率下調時注重增加創(chuàng)新能力的業(yè)務收入，而在利率上升時則注重利差收入的形成。

3．信貸調控對異質性銀行的效率影響存在明顯差異

為進一步研究信貸調控對不同類別銀行效率的影響，我們考慮銀行的異質性，把銀行分為國有銀行、城商行和股份制銀行，并分別進行面板數據回歸，回歸結果見表3。

表3 不同類別銀行的效率回歸

回歸結果表明：從技術效率的角度來看，貸款利率對股份制商業(yè)銀行有顯著影響，對其他兩類銀行影響不明顯；從規(guī)模效率與綜合效率的角度來看，貸款利率與法定存款準備金率對城商行的影響最大。其中，貸款利率對三類銀行綜合效率的影響差別尤為突出，對國有銀行和城商行為負效應，對股份制銀行則為正效應。

四、結論與啟示

本文通過DEA方法對14家上市商業(yè)銀行2007～2011年的季度效率進行測算，并通過面板數據回歸模型研究信貸調控對商業(yè)銀行效率的影響，研究結果表明：一方面，在樣本期間內，商業(yè)銀行綜合效率和規(guī)模效率呈同步波動上升趨勢，技術效率較為平穩(wěn)，波動幅度不大，其中，股份制銀行綜合效率相對較高，國有銀行相對較低；另一方面，信貸調控（一年期貸款利率和存款準備金率的調整）對商業(yè)銀行效率有較為顯著的影響，且貸款利率比存款準備金率的影響大；信貸調控對異質性銀行的效率影響存在明顯的差異，同一信貸調控工具對城商行的影響最大，尤其是貸款利率調整的影響差異較大，這在一定程度上說明利率市場化對不同類別的商業(yè)銀行會產生較大的差異性沖擊，這是本文后續(xù)研究的方向。

根據以上研究結論，我們得到以下啟示：

（1）從宏觀層面來看，信貸調控應逐步過渡為以利率調控為主，以法定存款準備金率調整為輔。上述分析表明，我國法定準備金率調整頻率大大高于利率調整頻率，但實證分析結果則說明，利率調控對商業(yè)銀行的規(guī)模效率影響更為顯著。當前及今后一段時間內，間接融資仍將是我國資源配置的主渠道，銀行信貸行為對宏觀經濟的影響舉足輕重。因此，在著重推動利率市場化的同時，適度發(fā)揮法定存款準備金率對信貸總量的約束作用，將有利于商業(yè)銀行提高信貸資源的配置效率，從而促進實體經濟的發(fā)展。

（2）從微觀層面來看，商業(yè)銀行應以提高綜合效率為主，關注規(guī)模效率為輔。在外部環(huán)境的影響下，商業(yè)銀行綜合效率是技術效率與規(guī)模效率共同作用的結果，實證結果表明，規(guī)模效率對綜合效率的貢獻較大，如果不注重規(guī)模效率的管理，在商業(yè)銀行以信貸資產為主的格局下，不僅綜合效率難以提高，信貸風險也會上升。這方面股份制商業(yè)銀行已取得較好的成效，相比之下，國有商業(yè)銀行還有較大提升空間。如何提高商業(yè)銀行的綜合效率？回歸分析中控制變量的分析結果顯示，總資產收益率和內部治理對商業(yè)銀行綜合效率的貢獻較大，而創(chuàng)新能力的負效應明顯，由于盈利能力與不良貸款率是銀行經營管理的綜合體現(xiàn)，因此，提高創(chuàng)新能力、加強內部治理是改善商業(yè)銀行綜合效率的有效途徑。

注釋：

①BCC模型是基于規(guī)模報酬可變的DEA模型，分為投入導向型和產出導向型。與之相對應的CCR模型是基于規(guī)模報酬不變的DEA模型。通過CCR模型可以求出銀行的技術效率，但CCR模型固定規(guī)模報酬的假設與銀行業(yè)的實際情況并不相符，故本文使用投入導向型BCC模型，由于該模型較為普及，文中不再列出。

②中介法強調銀行的中介功能，銀行的生產過程實際上是金融媒介的作用過程，即借助于勞動力和資本吸納資金，然后再貸出資金進行投資。因此，銀行的投入用存款、借入款、各種支出和有形資產的金額來表示，其產出則用各類貸款和投資的貨幣金額來衡量。中介法更能體現(xiàn)銀行的經營特點。

③本文中股份制銀行包括中信銀行、興業(yè)銀行、華夏銀行、招商銀行、民生銀行、浦發(fā)銀行，平安銀行；城商行包括北京銀行、寧波銀行、南京銀行；國有銀行包括工商銀行、中國銀行、建設銀行、交通銀行。下同。

④駱駝原則5項考核指標，即資本充足性（Capital Adequacy）、資產質量（Asset Quality）、管理水平（Management）、盈利狀況（Earnings）和流動性（Liquidity）。

⑤由于篇幅限制，這里只報告了貸款利率和存款準備金率共同對銀行效率的回歸結果，不良貸款率的顯著性不高，但是分別用貸款利率和存款準備金率對銀行效率進行回歸時，不良貸款率對規(guī)模效率和綜合效率的顯著性很高。

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