銀行管理論文-城市商業銀行效率研究摘要：本文應用隨機前沿方法(SFA)分析了城市商業銀行入世5年的效率及其平均值變動趨勢。研究發現，城商行的技術效率的確受到無效率項的影響，而該項的負影響因外資銀行持有而大大減弱。這說明近年來通過引入外資銀行來改善城商行的股權結構不合理、公司治理差、資本缺乏以及創新能力不足等問題的確明顯提高了銀行的效率。當然，引入外資只是解決問題的一部分。最近，城商行開始組合成區域性商業銀行、或跨省設立分支機構、或者籌備上市，這些做法對城市商業銀行效率將產生何種影響，我們拭目以待。關鍵詞：城市商業銀行；效率；外資銀行城商行在加入WTO后的經營效率如何?效率有怎樣的變化趨勢?外資銀行的引入對城商行效率的改善是否有我們期待的正影響?影響大小如何?本文運用隨機前沿生產函數模型在Bankscope數據庫所有的城商行數據基礎上分析其效率以回答上述問題。一、城市商業銀行與外資進入自1995年第一家城市商業銀行深圳市商業銀行成立以來，經過十余年的發展，到2006年二季度末，全國共有97家城市商業銀行，總資產達229259億元，占同期全國商業銀行總資產的66。城市商業銀行已成為我國銀行業中的重要力量。作為繼國有商業銀行和全國性股份制商業銀行之后的銀行業“第三梯隊”的城市商業銀行，其成立和發展，一方面在一定程度上填補了國有商業銀行收縮機構造成的市場空白，較好地滿足了中小企業和居民的融資需求，另一方面則促進了銀行之間的競爭，帶動了商業銀行服務水平、服務質量和工作效率的提高。劉錫良和辛樹人(2006)對山東省11家城市商業銀行的研究顯示，到2005年底，城商行的貸款市場份額為全省的703，而投入中小、民營、科技企業的貸款占這三類企業已獲得貸款總量的21-3，這充分說明了城商行信貸決策中心貼近需求主體的比較優勢。城市商業銀行在快速發展并發揮重要作用的同時，也遇到了許多問題。首先是公司治理和股權結構問題。城商行大都是地方政府“一股獨大”。城商行組建初期，人民銀行規定地方政府入股最高比例為30，單個法人持股不超過10，個人不超過2，這樣地方政府就有了相對控制權。盡管近年來，監管當局一直強調城市商業銀行股權結構向分散化方向發展，但在2004年國務院發展研究中心金融研究所對東、中、西三個有代表性省份的20個城商行的調查中發現，各地方政府在城商行的平均持股比例仍高達242。在這種情況下，銀行的董事長時常由地方政府任命，有時董事長和行長由一人兼任，從而使銀行的經營決策和管理不能完全按照市場化的原則來進行。其次是不良貸款比率偏高。城市商業銀行是在城市信用社基礎上建立起來的。城市信用社時期，信用社賬外賬經營、高息攬儲及違規拆借導致大量不良資產的產生。因此，城商行成立伊始就背上了沉重的歷史包袱。再次是資本充足率比較低。2004年，按照舊的資本充足率計算方法，城市商業銀行中能達到8標準的僅占60左右，剩下的40低于這一最低標準，而這40中還有近30的銀行資本充足率為負數(韓文濤，2006)。如果按照新頒布的商業銀行資本充足率管理辦法，資本充足率不達標的城商行會更多。最后是城商行規模偏小導致的各種問題。2006年二季度末城商行的平均總資產230億元，遠低于平均總資產在5000億元左右的全國性股份制商業銀行和在50000億元左右的原國有四大商業銀行。總資產少，資本額也少，碰到大的貸款項目，單個客戶的授信額度很容易超過凈資產的10這個風險集中度管理要求的警戒線。另外，規模小也導致銀行開發銀行卡和金融理財工具等創新產品的開發費用得不到很好的分擔，單位金融產品開發成本比較大，城商行認為創新不值得。我國于2001年加入WTO，并承諾在5年之內逐步取消外資銀行在經營地域和業務范圍上的限制。城市商業銀行面臨的競爭會越來越激烈，而城商行自身又存在上述問題，這將使得城商行處于不利地位。為了持續經營下去，一些城商行引入了外資銀行作為戰略投資者。理論上，外資銀行的引入能夠帶來如下好處：一是優化股權結構，完善法人治理結構。外資銀行作為戰略投資者，有利于形成持股比例較大、穩定性較強的核心股東，從而強化股權約束，減少內部人的控制。另外，外資銀行參股也為地方政府逐步退出，優化城商行治理機制提供了契機。二是直接提高城商行的資本充足率，增強其抵御風險的能力。三是提高城商行的經營管理水平。外資可以為城商行提供國際網絡、先進技術和風險防范的經驗，也可以帶來先進的管理理念。四是發展創新金融產品，外資銀行可以帶來新的金融產品和金融服務方式，降低城商行對服務系統投資的需求。自從1999年IFC以022億美元的價格購入上海銀行5的股權以來，截至2005年末，外資入股的城商行有上海銀行、南京市商業銀行、濟南市商業銀行、西安市商業銀行、北京銀行、杭州市商業銀行和南充市商業銀行。外資銀行持股比例介于5與249之間，投資從480萬美元到266億美元不等，而且都向城商行派遣了董事。另外，外資銀行對其投資的城商行都有經營上的合作或者管理上的幫助。匯豐入股上海銀行后，雙方于2004年1月合作推出“申卡”國際信用卡；IFC入股南京市商業銀行后，組織委派了國際專家組對南商行的工作人員進行全方位的培訓；澳大利亞聯邦銀行為濟南市商業銀行提供了涉及IT、信貸管理、內審管理、市場營銷、財務管理及資金管理的6項技術，雙方還采取合作形式，建立并拓展按揭貸款業務；加拿大豐業銀行向西安市商業銀行派出專業人士擔任副行長，參與銀行日常管理；ING向北京銀行派遣一名副行長和行長助理；澳洲聯邦銀行為杭州銀行提供按揭產品設計方面的專業技術及產品開發技能；DEG向南充市商業銀行派遣專家擔任董事會下的關聯交易委員會主任。因此，我們似乎有充足的理由相信外資銀行的進入能夠提高城商行的經營效率。二、文獻回顧與一般企業相同，商業銀行效率研究的對象也可以分為x效率、技術效率、配置效率、規模效率、范圍效率等。X效率由Leibenstein(1966)首先提出，它是一種廣義的配置效率，其主要考慮元素是激勵；技術效率，指現有資源最優利用的能力，即在一定的投入水平下產出最大化或者在給定的產出水平下投入最小化；配置效率，指在一定的價格水平下實現投入和產出最優組合的能力；規模效率，考察單位成本能否隨著產量的增加而降低；范圍效率，考察單位成本能否通過聯合生產而降低。早期的研究傾向于強調規模效率和范圍效率，近來有關效率的研究主要集中在X效率、技術效率和配置效率。研究方法，按照Berger和Humphrey(1997)的綜述，主要有2大類5種方法。其中，參數類包括隨機前沿方法(SFA)、自由分布法(DFA)和厚邊界方法(TFA)三種，非參數類包括數據包絡分析(DEA)和自由可置殼(FDH)。國內對銀行效率的研究，運用DEA方法的有魏煜和王麗(2000)，張健華(2003)，朱南、卓賢和董屹(2004)，鄭錄軍和曹廷求(2005)；運用SFA方法的有劉琛和宋蔚蘭(2004)，姚樹潔、馮根福和姜春霞(2004)，遲國泰、孫秀峰和蘆丹(2005)；運用DFA的有劉志新和劉琛(2004)。兩類方法各有利弊。非參數方法的優點是允許效率在一定時期內發生變動，不要求對所有研究樣本數據的無效率分布做預先假定，其缺點是假設沒有隨機誤差影響銀行業績，由于忽略潛在偏誤，隨機誤差的影響可能會包括到效率相的估計中。參數方法考慮了隨機影響，但卻事先設定了函數形式，因而可能導致效率估計出現偏差。由于我們研究的是城市商業銀行2001-2005年受外資銀行進入的影響，不同時期、有沒有外資進入的銀行的效率會有顯著的差別，即隨機影響可能會比較大，因此，我們選擇參數方法。三種參數方法中，SFA是一個組合誤差模型，其中的無效率偏誤服從非對稱分布，通常是半正態分布，而隨機偏誤則服從對稱分布，通常是標準正態分布。無效率服從截斷分布，其理由是無效率不可能為負值。DFA也是把無效率同隨機誤差分開，但方式與SFA不同，DFA對無效率和隨機誤差的分布都沒有很強的假設。DFA假定整個時段上，每個公司的效率是不變的，而隨機誤差的平均值則趨向于零。TFA則假設與置信區間的偏離為代表隨機誤差，落在置信區間代表無效率。TFA自身并不能提供單個企業效率的點估計，它的目的是估計整體的效率。由于本文要考察銀行效率隨時間的變化以及受外資銀行進入的影響情況，采用SFA方法是最合適的。三、模型及數據本文使用的隨機前沿模型如下：其中，i代表銀行，t表示時間；Xi，表示銀行投入要素，Y代表銀行的產出，t表示不變速率的中性技術進步；V為隨機誤差項，服從；表示技術無效率，為非負隨機變量，服從截尾(在0點截斷)正態分布，由下式(2)決定：其中隨機變量服從均值為0、方差為的正態截斷分布，截斷點為以前對此模型的估計多用兩階段法，但是兩階段中關于無效率決定因素的獨立性假設是不一致的，因此，本文采用Battese和Coelli(1995)提出的單階段估計方法。此外，我們將考慮模型的變差率檢驗：顯然，變差率y的取值范圍是(0，1)。當趨近于1時，說明效率偏差主要由無效率項決定，隨機誤差的影響可以忽略不計；當趨近于0時，說明效率偏差主要由隨機誤差項決定，無效率項的影響可以忽略不計；當位于0和1之間時，效率偏差由無效率項和隨機誤差共同決定。也可以根據的零假設統計檢驗判斷前沿成本函數是否有效，如果零假設被接受，則意味著無效率項不存在；該檢驗可通過式(1)的單邊似然比檢驗統計量LR的顯著性檢驗實現(Battese和Coelli，1992)。LR服從mixedx2分布，而不是普通的x2分布；本文將參考使用Kodde和Palm(1986)中確定的mixedx2臨界值表檢驗統計量LR。與姚樹潔等(2004)一樣，銀行的投入要素為固定資產(fas-set)、存款(deposit)和權益(equity)；這里，我們考慮銀行的產出為稅前利潤(profit)；影響無效率項的因素為權益資產比率(EA)和銀行是否有外資持股(foreign)，若有該變量為1，反之則為0。EA為銀行風險指標，Kwan和Eisenbeis(1996)證實了效率越高的銀行傾向于承擔更多的風險，因此，我們把這個變量考慮在內。這樣，本文的計量模型表示如下：其中ln表示自然對數。本文中城商行是否有外資銀行持股的數據來源各網頁信息，其他數據均來自于數據庫Bankscope。數據庫中有36家城市商業銀行，本文選擇其中包含的2001-2005年的財務數據。2004年，這36家城商行總資產約占所有城商行的70，因此，我們基本上考慮到了主要的城商行。由于并非所有城商行都包含這5年完整的數據，我們得到124個觀測，即每個銀行平均34個觀測。非平衡數據可以用程序Frontier41估計。銀行的投入產出情況如表1：四、結果及分析用極大似然法(ML)對方程(4)和(5)同時估計，得到的結果如表2：解釋變量中除了固定資產不顯著外，其他變量均顯著。固定資產的系數為不顯著的負數，其原因是近幾年城市商業銀行進行了戰略性收縮。各城市商業銀行的分支機構在改制后呈現不斷下降的趨勢，尤以東部地區的城商行更為明顯；城商行自改制后開始關注企業成本和收益，通過統籌考慮，有選擇地關閉了一些沒有經濟效益的分支機構(課題組，2005)。從表1的統計數據我們也可以看出，2001-2004這4年在城商行存款平均規模不斷增長的情況下，固定資產的平均規模卻在不斷下降，2005年城商行的固定資產平均規模有所上升，但還是沒有恢復到2001年的水平。表示中性技術進步的時間t的系數為正，說明銀行所使用的技術同整個社會使用的技術一樣在不斷提升。存款和權益的系數均為大于0小于1的顯著正數，符合產出彈性理論；另外，兩個彈性系數之和大于1則在一定程度上說明城市商業銀行存在規模效率。結果中，EA比率對無效率有正的影響，即EA比率較低的銀行更有效率，這與Kwan和Eisenbeis(1996)的實證結果是相同的。正如表2的B部分所示，本文要考慮的外資持有對城商行的效率有顯著的正影響，其系數為40179，為所有系數中最大者，這證實了我們在本文第二部分的想法。對本SFA模型整體檢驗的變差率而言，其值為07939，在0與1之間，因此，我們說效率偏差由無效率相和隨機誤差共同決定，無效率影響占主導地位；另外的零假設檢驗的統計量LR為60683，而我們查表得到10置信水平下mixedx2分布臨界值為5528，因此，我們接受城市商業銀行存在無效率的假定。銀行的平均技術效率為07960，為一個較高水平，表3中列出了36家城商行的平均效率及排名情況：從表3可以看出，外資入股的城商行中，除了北京銀行居于中間位置外，外資持股的其余6家城商行上海銀行、南京市商業銀行、濟南市商業銀行、西安市商業銀行、杭州市商業銀行和南充市商業銀行排名均在前一半中?而對于ING和IFC在2005年3月28日正式入股的北京銀行來講，其2005年的效率值為0894208，完全可以排進前5位，只有由于前4年的效率相對較低，平均下來才排在了中間位置。對城市商業銀行整體效率的時間趨勢而言，圖1描述了城商行2001-2005年的平均效率：從圖1看，城商行整體效率是先下降后上升，不過2005年城商行的效率比2001年要高。一種可能的解釋是隨著2001年中國加入WTO，銀行業的競爭變得更加激烈，城市商業銀行對此需要一段反應時間。而后，隨著城商行改革的不斷深入和外資銀行對城商行持股范圍的增大，銀行的公司治理不斷改善，產品開發能力亦有所加強，銀行效率得以提升。五、結論和建議基于Ba