李兆鑫

摘 要：隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融市場(chǎng)的快速發(fā)展，中國(guó)商業(yè)銀行的國(guó)際化發(fā)展成為了新的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn)，國(guó)際化經(jīng)營(yíng)有效的拓展了銀行的國(guó)際業(yè)務(wù)和發(fā)展渠道。但與此同時(shí)，文化、客戶、業(yè)務(wù)環(huán)境的不適應(yīng)，國(guó)際化經(jīng)營(yíng)所需人才不足，盈利能力不強(qiáng)，競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)微弱的問題，這些都對(duì)商行國(guó)際化業(yè)務(wù)提出了新的挑戰(zhàn)。商業(yè)銀行國(guó)際化對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效到底是利還是弊，哪些方面才是影響的關(guān)鍵因素都是亟待解決的問題，本文以此角度出發(fā)展開研究。

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行;國(guó)際化程度;經(jīng)營(yíng)績(jī)效;Malmquist全要素生產(chǎn)率

一、商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的測(cè)量

（一）基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的效率分析

1.樣本和模型選取

本文對(duì)于銀行國(guó)際化經(jīng)營(yíng)效率的研究主要采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）與Malmquist 指數(shù)結(jié)合的方法進(jìn)行分析，最終計(jì)算并使用全要素生產(chǎn)率變動(dòng)指數(shù)，來分析全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)變化。在DEA模型的參數(shù)選擇方面，本文中考慮到商業(yè)銀行的資源配置決定權(quán)掌握在自己手中，因此使用以投入為導(dǎo)向的CCR模型對(duì)其效率進(jìn)行分析;在規(guī)模報(bào)酬變化方面，考慮到存在不完全競(jìng)爭(zhēng)等現(xiàn)實(shí)條件，導(dǎo)致各個(gè)商業(yè)銀行未必在最合適的規(guī)模上運(yùn)作，因此選取VRS規(guī)模報(bào)酬變化模型;投入、產(chǎn)出指標(biāo)的確定方面，考慮到數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性等因素后，最終決定結(jié)合資產(chǎn)法將員工總數(shù)、存款總額和資產(chǎn)總額列為投入指標(biāo)，利潤(rùn)和貸款總額作為模型產(chǎn)出指標(biāo)。效率分析的數(shù)據(jù)樣本主要包括A股上市的24家商業(yè)銀行2010年—2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)。這些銀行在內(nèi)部管理，風(fēng)險(xiǎn)控制和經(jīng)營(yíng)發(fā)展方面都處于國(guó)內(nèi)先進(jìn)水平，能夠很好的代表我國(guó)銀行業(yè)國(guó)際化經(jīng)營(yíng)的發(fā)展現(xiàn)狀，因此所選樣本數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的說服力。

2.效率模型結(jié)果分析

本模型使用國(guó)內(nèi)24家上市商業(yè)銀行2010-2019年的數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEAP2.1軟件進(jìn)行效率分析，最終計(jì)算得到的Malmquist指數(shù)結(jié)果如下圖所示：（2010年為基準(zhǔn)水平，數(shù)值均為1.00）

從上表Malmquist指數(shù)分解及年度均值總結(jié)圖可以分析得出各分解項(xiàng)隨年份的變動(dòng)情況及生產(chǎn)效率的整體情況。從中可以看出。

（1）24家樣本商行平均的全要素生產(chǎn)率總體上升，除2013、2015-2016年TFP指數(shù)小于1，其他7年Tfpch均大于1，表示生產(chǎn)效率（經(jīng)營(yíng)績(jī)效）提高。Tfpch十年的均值為1.016，代表商行經(jīng)營(yíng)績(jī)效平均每年增加1.6%。

（2）從各個(gè)分解指標(biāo)來看，代表全行業(yè)技術(shù)進(jìn)步水平的技術(shù)進(jìn)步效率均值為1.021，而代表自身技術(shù)水平相對(duì)行業(yè)最優(yōu)水平的技術(shù)效率的均值為0.996，這說明在2010-2019十年間樣本商行的效率提升是源于行業(yè)技術(shù)進(jìn)步創(chuàng)新的加快推動(dòng)了生產(chǎn)前沿面移動(dòng)，而不是技術(shù)效率的提升所帶來。

（3）表格最后一頁(yè)TFP指數(shù)累乘數(shù)據(jù)是以2010年為定基1的全要素生產(chǎn)率水平值，在性質(zhì)上它可以很好的代表銀行國(guó)際化程度水平，銀行效率水平在2014年達(dá)到1.096的高峰，2015—2016年有所回落，2017—2019年持續(xù)增長(zhǎng)，這與15年互聯(lián)網(wǎng)浪潮的沖擊相對(duì)應(yīng)，也佐證了銀行國(guó)際化水平變化趨勢(shì)的代表性。

二、中國(guó)商業(yè)銀行國(guó)際化經(jīng)營(yíng)效率的實(shí)證研究

（一）樣本和變量選取

實(shí)證研究選取了中行、工行、建行、招商、民生、中信、農(nóng)行七家商業(yè)銀行作為樣本數(shù)據(jù)來源。選擇2010—2018年作為時(shí)間區(qū)間。變量選擇方面，因?yàn)殂y行是一個(gè)多元產(chǎn)出與投入的企業(yè)，因此使用DEAP軟件計(jì)算得出的TFP累乘指數(shù)作為被解釋變量，以此代表銀行以2010為基數(shù)的之后每一年的績(jī)效水平。被解釋變量選擇代表銀行海外資產(chǎn)規(guī)模水平的海外資產(chǎn)占比、代表國(guó)際盈利能力的海外利潤(rùn)占比和代表海外分部業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的海外非利息收入比三個(gè)指標(biāo)作為解釋變量。同時(shí)考慮到銀行規(guī)模、資產(chǎn)質(zhì)量等方面因素對(duì)解釋變量的影響，本文還選取存貸比、不良貸款率、和資本充足率作為控制變量。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)分析

描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果：

從變量描述性統(tǒng)計(jì)可以看出：解釋變量中的海外利潤(rùn)占比和資本占比的最大最小值相差較大，但標(biāo)準(zhǔn)差均在10%以下，說明我國(guó)各家商業(yè)銀行間國(guó)際化程度差異較大，但總體來說變化趨勢(shì)平穩(wěn)，增長(zhǎng)穩(wěn)定;被解釋變量Q均值為1.08，最小值0.97小于1，說明我國(guó)大部分商行在樣本期間經(jīng)營(yíng)績(jī)效普遍得到了提升，但也有經(jīng)營(yíng)不善導(dǎo)致績(jī)效下降的情況出現(xiàn);從利潤(rùn)占比來看，均值為6.8%，最大值為36.2%，標(biāo)準(zhǔn)差也較小，說明國(guó)際業(yè)務(wù)還未成為大部分銀行的主要利潤(rùn)來源，商行國(guó)際化業(yè)務(wù)發(fā)展空間較大。

（三）實(shí)證檢驗(yàn)

1.單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由上表看出，除存貸比變量在15%的顯著水平下為一階不平穩(wěn)外，其余變量均為原數(shù)列平穩(wěn)。

由上表看出，除存貸比變量在15%的顯著水平下為一階不平穩(wěn)外，其余變量均為原數(shù)列平穩(wěn)。雖然在對(duì)存貸比數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分后數(shù)列平穩(wěn)，但由于變量均為百分比形式，差分處理后解釋程度將大大降低，因此回歸模型中仍然使用原數(shù)列數(shù)據(jù)。為了確定使用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型，對(duì)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)結(jié)果如下。

變量p值為0，小于0.05，因此選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸估計(jì)。

（四）模型設(shè)計(jì)、回歸結(jié)果與分析

本文設(shè)定的計(jì)量模型為：其中，TFP代表前文計(jì)算得出的全要素生產(chǎn)率累乘值，為模型被解釋變量，代表第i家銀行第t年的績(jī)效水平;Overseait和BankInit分別代表銀行海外經(jīng)營(yíng)指標(biāo)，作為解釋變量和銀行自身指標(biāo)，作為控制變量;最后的∑it代表隨機(jī)誤差項(xiàng)，C0表示回歸模型的常數(shù)項(xiàng)，C1和C2分別代表各個(gè)解釋變量的回歸系數(shù)。

模型回歸結(jié)果如下：? ? 除海外利潤(rùn)占比指標(biāo)外，其余指標(biāo)均通過了顯著性10%的檢驗(yàn)。且調(diào)整后的擬合優(yōu)度為99.45%，說明銀行的國(guó)際化經(jīng)營(yíng)對(duì)銀行整體績(jī)效影響較為顯著。從回歸系數(shù)來看，利潤(rùn)占比和非利息收入占比與銀行效率呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，資產(chǎn)占比則呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。從回歸結(jié)果可得到如下的回歸方程式：

由此可知，銀行的國(guó)際化經(jīng)營(yíng)舉措對(duì)全要素生產(chǎn)率指數(shù)（TFP）所代表的銀行效率即經(jīng)營(yíng)績(jī)效確實(shí)有顯著影響。

結(jié)束語(yǔ)：

海外資產(chǎn)規(guī)模占比與銀行效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，即海外資產(chǎn)占比的增加會(huì)在一定限度上降低銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的水平。同時(shí)根據(jù)樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，7家商行除中行在2015—2017年海外資產(chǎn)占比略有波動(dòng)減小外，其余銀行均呈上升趨勢(shì)，說明我國(guó)商行均在積極嘗試國(guó)際化經(jīng)營(yíng)。但絕對(duì)數(shù)值較小，說明中國(guó)商行正處于國(guó)際化起步階段，要素投入回報(bào)還未完全體現(xiàn)，未來隨著海外資產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，其對(duì)于經(jīng)營(yíng)績(jī)效的負(fù)相關(guān)效應(yīng)可能會(huì)減弱。海外利潤(rùn)和海外非利息收入占比與經(jīng)營(yíng)績(jī)效呈正相關(guān)關(guān)系。這說明海外利潤(rùn)增加對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效有較好的提升作用。

未來隨著業(yè)務(wù)逐漸完善與成熟，海外利潤(rùn)對(duì)績(jī)效的貢獻(xiàn)度將會(huì)更加明顯。主要反映海外收入結(jié)構(gòu)的非利息收入與績(jī)效也呈正相關(guān)。反面來說，海外利息收入占比與績(jī)效是負(fù)相關(guān)關(guān)系，這說明我國(guó)商業(yè)銀行現(xiàn)階段的國(guó)際化業(yè)務(wù)收入仍主要由銀行傳統(tǒng)存貸款業(yè)務(wù)的利息收入貢獻(xiàn)，但相較之下。開展中間業(yè)務(wù)和其他業(yè)務(wù)時(shí)的邊際效應(yīng)更大，對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效貢獻(xiàn)更大。因此，在我國(guó)商行開展國(guó)際化業(yè)務(wù)時(shí)，面對(duì)陌生的市場(chǎng)環(huán)境和競(jìng)爭(zhēng)形式，要積極尋求當(dāng)?shù)馗咚阶稍儥C(jī)構(gòu)的合作與幫助，加快完善業(yè)務(wù)體系，才能更有效地實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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[2]易明陽(yáng)，易振華.中資商業(yè)銀行跨國(guó)并購(gòu)現(xiàn)狀、動(dòng)因與效率影響——基于DEA測(cè)算及TOBIT模型的實(shí)證研究[J].浙江金融，2011（06）：33-39.