我国上市银行利润增长的影响因素研究——基于面板数据模型分位数回归方法，本文主要内容关键词为：位数论文,面板论文,利润论文,因素论文,数据模型论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
中国商业银行的盈利状况一直受到国人的广泛关注，从上世纪90年代开始，众多学者与金融监管机构就此问题进行了许多的研究，其中暴露出的国有商业银行的盈利能力低下、不良资产和人员机构臃肿等问题，民间称之为“大而不倒”、“效率低下”。此外，近年来股份制银行为了扩大自己的市场份额而大规模增加自己的机构数目与职工人数，其管理费用过高、不良贷款过多等迹象已逐步显现(阐超2004)。那么，我们不禁要思考，究竟是哪些经济因素影响了中国商业银行利润增长？在中国商业银行发展与利润增长的不同时期，它们又有何不同的促进作用？或者说，经过中国银行业的改革，这些投入要素是否发挥了它所应具有的促进作用，这些都值得我们去研究。
以往研究商业银行经济效率的文献大致经历了以下三个阶段，第一阶段是侧重于度量和分析商业银行的经济效率，并在这个基础上归纳总结、推测分析这些影响经济效率的因素。随着统计技术的发展，第二阶段的研究重点则是在上述经济效率的基础上，着重于使用类似于投入—产出的计量模型来严谨地分析投入要素是如何影响银行经济效率的。之后，基于上述这些研究结论，学者提出相对应的政策建议和对策。我们这里主要介绍上述第一、第二阶段的研究情况。
国内外学者对商业银行经济效率的测度主要分为两类，一种是规模经济、范围经济等经典经济效率范畴，国外主要学者如Murray等人(1982)、Benson等人(1983)、Berger(1993)、Humphrey(1995)和Cavallo(2001)等。另外一种是通过前沿生产函数来研究银行的经济效率(如DEA、SFA)主要包括生产效率、技术效率和成本效率等(Farrel，1957)，主要的学者如Berger等人(1997)、Heffernan(2005)与Feng(2009)等。类似的，国内研究商业银行的经济效率同样也是经历了这样一个过程，国内最早由王振山(2000)对银行规模经济的定义与含义做了非常深入的阐释，之后一些学者对银行规模经济与范围经济做了类似实证分析包括徐传谌(2002)、王聪、邹朋飞(2003)、阐超(2004)、徐传谌、齐树天(2007)等。通过前沿生产函数来研究银行的生产效率的学者如杨大强、张爱武(2007)，王灵华、薛晶(2008)，陈敬学(2009)等。
由于对中国商业银行投入的定义不同使得中国学者得出的诸如规模经济、生产效率与利润效率的结果也不尽相同，进而导致对于经济效率的解释也存在不一致。我们这里主要介绍一下对中国商业银行经济效率影响因素较为一致的结论：第一，有关银行机构与人员的设置，大多数学者认为股份制商业银行的非理性扩张(包括员工与银行网点)使得其运营经济效率差；而国有商业银行则是存在较大的员工与机构臃肿的历史包袱。第二，有关银行技术的进步，大多数学者经过研究得出我国商业银行效率改进大部分来自于技术进步与业务水平的提高。第三，有关银行不良资产与风险控制问题，学者们认为在计量模型中考虑进银行的不良贷款会对银行的经济效率产生极大的负面影响。第四，有关银行的非利息业务，目前国内对于这个方面的实证研究并不多，主要涉及一些理论上的探讨与分析，如张国海、高怿(2003)、范曙光(2004)和王菁、周好文(2008)等，他们认为银行的业务转型与非利息业务的发展是推动银行收入多元化持续发展中重要动力，是中国商业银行提高商业银行竞争力的有效手段。其他研究中国商业银行的角度还包括如商业银行产权、制度问题等，我们这里不予详述。
然而，上述学者的结论是通过计算出的有关银行经济效率的数值，并结合当时的经济背景与常识进行推测的结果，缺乏严谨的定量化分析。所以在他们研究的基础上，另外一些学者做了这方面的数量化研究。较早是由张建华(2003)通过改进的DEA方法来测算商业银行经济效率并且进行了变量之间相关性分析，得出：在内部因素中，激励机制、员工素质、人均资产对银行效率有促进作用，而风险资产与不良资产有着较大的负面影响。柯孔林、冯宗宪(2008)通过结合使用数据包络分析(DEA)和面板数据模型得出，我国国有商业银行庞大的冗余职工队伍和繁多的机构导致投入力度过大、成本过高，结果造成银行效率的低下。类似的，刘玲玲、李西新(2006)使用随机边界利润函数与广义最小二乘法(GLS)得出，资产规模大的银行其成本浪费程度高，容易降低利润效率，银行的贷款越多形成的呆坏账，也会越大导致利润变低。袁晓玲、张宝山(2009)则是通过DEA方法的Malmquist指数方法来分解商业银行的经济效率，得出国有银行庞大的冗余员工队伍不利于银行生产效率的提升、创新能力(非利息业务)的提升对于银行生产效率的效果甚微等结论。赵永乐、王均坦(2008)将影响商业银行效率的因素，构建能力模型，其中包括5种能力。他们认为贷款收息率的影响作用要高于中间业务盈利率，另外，抵御风险的能力与创新产品的能力也是重要的。另外，迟国泰等(2006)、于研、孙磊(2010)就中间业务进行了相关内容的实证研究，他们认为银行的业务转型与非利息业务的发展对银行的盈利能力有一定的促进作用。
考虑到诸如普通线性回归(OLS)与前沿生产方法主要侧重于研究变量之间的平均影响作用，在一定程度上，这可能会忽视一个现象，即：随着银行经济效率变化，这些影响因素的作用也会发生变化。所以在本文中，我们使用面板数据模型分位数回归来分析随着银行利润的增长，银行规模、非利息业务和贷款质量对银行利润的异质性影响作用。
本文的结构如下：第一章是引言，第二章是关于计量模型与指标的选择，第三章是模型回归的结果与分析，第四章是本文的主要研究结论与政策建议。
二、数据、计量模型与指标的选择
(一)数据的分布特征
我们将各商业银行利润表中的税前利润总额(2003年至2010年)绘制成频率分布图与Q-Q图(图1)，从中我们看到从2003到2010年，国有商业银行与股份制商业银行的利润分布都存在着非正态、非对称和厚尾的特征。所以如果我们使用普通最小二乘法(OLS)来进行回归分析的话，估计出的系数是有偏的，不便于之后的回归解释分析。
图1 国有控股银行与股份制银行的利润增长情况
数据来源：各家银行报表汇总。
注：左上角为银行利润的频率分布图，下方为商业银行的利润Q-Q图。
此外，考虑到OLS主要侧重于对被解释变量均值的解释，所以当被解释变量的分布为非对称与厚尾时，使用OLS回归往往会忽视数据大量的信息，为了避免出现这样的问题，我们这里使用面板数据模型分位数回归方法对商业银行利润增长的影响因素进行分析。
(二)面板数据模型分位数回归方法的介绍
自从Koenker和Bassett(1978)提出了分位数回归(Quantile Regression)的思想之后，在最近10年中分位数回归得到了较快的发展。简而言之，分位数回归是对以古典条件均值模型为基础的最小二乘法的拓展，它能依据因变量Y的条件分位数对自变量X进行回归，这样就能够对因变量进行更为细致的分析。相比之下，OLS回归中自变量X只能解释因变量Y均值的变化。同时，考虑到分位数回归突出的是对于因变量的某一个区域进行重点分析，所以它可以在保留变量之间的大部分信息的同时，在一定程度上消除异方差问题。
相对于普通的OLS回归，分位数回归有如下表示：
其中，τ是因变量的分位点。式(2)通过对模型估计的残差添加一定的权重并采取线性规划法(LP)计算其最小加权绝对偏差，从而得到解释变量的回归系数。
在这个基础上，Doksum(1974)将面板数据模型(Panel Data Model)与分位数方法进行融合，Koenker(2004)将分位数回归方法运用于面板数据模型估计中，并提出了面板数据模型分位数回归的估计技术及相关理论证明。面板数据模型分位数能够较好地结合面板数据模型与分位数回归的优点。在本文中，我们利用了面板数据模型能够有效利用时间段和截面单元的信息，给出了更多的变量、数据信息和自由度，从而有效避免模型变量之间多重共线性的产生，使得各系数估计的显著程度更高，回归分析结果更加稳定和精确。
类似的，面板数据模型分位数回归可以表述为如下形式：
与普通面板数据模型类似，面板数据分位数回归同样会考虑到研究样本的固定效应与随机效应，其具体推断过程见Koenker(2004)。考虑到本文所收集到的数据包含较长时序数据与较短的截面数据，加之，我们的主要目的是通过分析整个银行业并比较分析国有商业银行与股份制商业银行经济效率的影响因素，因此这里我们使用混合面板数据模型(Pooled Data Model)来对分位数模型进行计算。这样处理可以有效减小后续分析与计算的复杂性。其算法也是通过线性规划法(LP)计算其最小加权绝对偏差，估计出相关的模型系数。
(三)计量模型选取
国际上关于商业银行的研究主要是从财务或者“投入—产出”的角度进行研究的，前者主要是通过构建一定的财务指标来分析银行经济效率的变化，比较侧重于结果的分析。而“投入—产出”法则主要侧重于研究企业如何以较小投入获得最大报酬或实现利润最大化。相比于财务的研究视角，“投入—产出”的研究视角不单单侧重于结果的分析，同时也关注于生产中各种投入的作用。所以本文中我们从“投入—产出”的角度选取计量模型。
在计量指标的选取上，学术界对银行“投入—产出”的分类主要有两种，一种是“中介法”(Alhadeff，1954)，另一种是“生产法”(Humphrey，1987)。前者是将存款和相关费用作为投入，将盈利资产作为产出。后者则是将银行利息作为成本而将存贷款账户额作为产出。考虑到本文是研究中国商业银行的规模、收入结构等因素对银行利润增长的推动作用。所以在本文中，我们综合考虑我们所研究的问题与李新路等人(2005)对国内使用这两种定义方法的评述，来选择我们所要使用的投入—产出指标。这里我们将银行的利润作为产出，将银行的劳动与资产作为投入。假若我们用Pro来表示利润，Sal来表示员工投入、Fas来表示资产投入，那么商业银行的总生产函数可以表示为Pro=f(Sal，Fas)①。考虑到银行的业务水平与质量对银行的利润有重要的影响，所以我们这里将非利息业务(Nin)与坏账比率(Blo)加入到模型之中。因此，本文的“投入—产出”模型可写为Pro=f(Sal，Fas，Nin，Blo)。
为了能够准确分析投入量与产出量之间的关系并且使得估计出的参数具体有明显的经济学的含义。在本文中，我们选用广义柯布—道格拉斯生产函数构造经济计量模型。其对数化后②的形式如下：
这里我们将银行的投入要素主要分为劳动力与资本投入，考虑到数据的可得性与会计货币化的要求，我们使用每个季度应付职工薪酬、固定资产净值作为银行劳动力与资产投入的度量。这两个指标在一定程度上也反映出了银行规模的程度。在反映银行业务水平方面，我们这里使用非利息业务比率与不良资产比率进行刻画。
考虑到银行数据的可得性与商业银行发展阶段的要求，本文选取的银行样本为：中国工商银行，中国银行，建设银行、交通银行；民生银行，招商银行，上海浦发银行、兴业银行、中信银行、深圳发展银行、华夏银行等11家银行。前四家银行作为国有商业银行的代表，其余为股份制商业银行的代表。我们首先将这11家银行作为一个整体进行面板数据模型分位数回归以得到一定的经济解释，之后我们将国有商业银行与股份制商业银行分别回归、进行对比分析。数据来源主要是锐思金融数据库、中国银监局和《中国金融统计年鉴》，数据时间跨度是为2003到2010年，数据为季度数据，均摘自于商业银行的资产负债表与利润表。
三、模型分析结果和评价
我们使用E-VIEWS 6.0和R软件对上述的式(4)进行面板数据模型分位数回归(详细分位数数据表见附录)，回归结果见表1和表2。
从表1、表2中，我们可以得到以下结论：
(一)银行规模与利润增长
在中国商业银行利润不断增长的过程中，银行员工的利润贡献率呈现先上升之后下跌、呈倒“U”型的态势。我们可以看到当中国商业银行的利润从分位点0.2到达分位点0.4时，员工利润贡献率从0.242提高到0.394，说明在这段时期中(2004-2006年)银行人力投入的生产效率是比较高的。但是之后随着银行利润的继续扩大(从分位数0.4到0.8时)，时间处于2006之后，其贡献率有一定程度的下降，从0.365至0.336。这说明了中国商业银行的经营规模有一定过度膨胀的倾向，过大的经营规模使得组织内部经营效率有所衰减(这个观点同Murray等人，1982)。从表2中，我们可以看到在股份制商业银行利润增长的过程中，股份制商业银行的员工利润贡献率出现了急剧下跌：当国有银行与股份制银行的利润均处于在0.2分位点时，股份制银行员工的利润贡献率(0.454)要高于国有控股银行(0.265)并且这样的趋势一直持续到0.5分位点处，但是随着股份制商业银行利润的进一步增长到0.8分位点时，其股份制银行员工利润贡献率下降为0.2。相比之前的0.454，其几乎恶化了近55%，并且低于国有银行的员工利润贡献率(0.31)。这显示出了近些年来股份制银行规模扩张、急于抢占存贷市场的不利影响已经出现。这个实证结果非常符合徐传谌(2002)所做的关于股份制银行规模过度扩张、盈利能力下降的预测。
中国商业银行资产的利润贡献率经历了一个初期急剧下降并在之后呈现出平缓增长的趋势。我们认为这主要是由于在2003年银行机构数量较少时，每一单位的资产，要承担较大比例的业务量，故银行固定资产有着较高的贡献率(0.90)，但是随着银行规模的扩大，特别是银行大量扩张经营网点时，资产的利润贡献率便出现了直线下降，最低为0.754。而在之后的发展阶段中，银行固定资产的利润贡献率又有所上升为0.792。我们认为这主要是由于银行技术与业务水平的进步(电子化)使得银行的经营效率大大提高，从而有效促进了银行利润的增长(同刘宗华2003的观点)。进一步分析，我们可以看到：相比股份商业银行，国有商业银行的固定资产有着较高的利润贡献率(一般都在0.7以上)，而股份制银行仅为0.4。我们认为这主要是由于国有控股银行有较为强大的资金实力去购买、更新先进的科技设备，使得其固定资产的利润贡献率较高。同时，国有商业银行的网点数量与地理位置都要优于前者，使得其有着较强的规模经济与范围经济。和银行员工利润贡献率相似，当银行规模过于膨胀时，固定资产的利润贡献率也会降低(0.726)。根据上述所分析的，我们认为，中国商业银行的经营规模为中等时(0.4～0.5)，传统意义上的投入要素：劳动力与资本的利润贡献率达到最大(具体见图2)。
我们从表3中有关国有商业银行与股份制商业的总资产与贷款的增长率也可以得知股份制商业银行要素利润贡献明显减低的原因。从2003年至2010年，股份制商业银行的总资产与贷款的年平均增长率分别为27.43%与26.84%，最高年份的增长率分别为31.39%与44.34%。相对应的，国有商业银行总资产与贷款的平均增长率分别为15.56%、16.64%。可见，无论是资产还是贷款方面，股份制银行都在大规模规模扩张，力图和国有银行抢占贷款市场。所以我们也不难理解股份制商业银行要素的利润贡献率大幅度减小的原因了。
(二)银行业务水平与利润增长
我们从表1中可以看到，非利息业务对中国商业银行的利润增长的影响作用基本不显著(从利润分位点0.2至0.6)，只有当利润处于0.8分位点处时，非利息业务的贡献率才有0.120的贡献率。我们认为这主要是由以下三点造成的：第一，由于中国商业银行依旧是以存贷差为主要盈利方式，非利息业务在利润中的比重很小，导致非利息业务对中国商业银行的利润增长效果不明显(见表4)。第二，虽然商业银行非利息业务有着风险小，收益高的特点，如外汇、资产管理等，但是这些业务需要前期大量的研发投入并经历长期市场培养和消费者认同的过程。第三，在早期非利息业务可能是作为商业银行招揽客户存贷款的变相工具，并没有发挥非利息的上述特征。所以这三点就足以解释非利息业务在中国银行业中作用不大的原因，这与张国海等人(2003)的观点一致。
基于上述(一)、(二)两点，我们就能够分析国有商业银行与股份制商业非利息业务的不同点。从表2中，我们可以看到，基本上国有银行的非利息业务与其利润的增长是呈负相关的。我们认为，首先是业务比例的原因，考虑到国有银行有先天的社会资本优势与政府支持，所以相比股份制银行，存贷款业务是其主要竞争优势。我们可以看到在2006年之前，国有商业银行与股份制商业非利息业务比较非常低，某些年度比率还是减小的。国有银行为7.23%～7.79%。从股份制商业银行数据的数据来看，非利息业务占比同样非常小(4.18%～5.31%)。我们就可以理解虽然股份制商业的非利息业务的比重虽然呈上升趋势并且与利润增长呈正向关系，但是其对银行利润增长的贡献率依旧不明显(主要作用体现在人力与资本的投入上)。但是从2008年之后，无论是国有商业银行还是股份制商业的非利息收入比例有明显的提高。个中原因，我们认为是非利息业务的发展确实需要依赖于较高的信誉和可靠的资金担保。所以中国商业银行在发展的后期，就可以充分发挥非利息业务的作用，我们在图2、图3中可以看到，越是到利润增长的后期，非利息业务越是体现出正向而且是显著的作用。因此在中国银行业未来的发展中，大力发展非利息业务的规模、提高金融创新业务的种类必然是中国商业银行发展的时代要求。
随着中国商业银行利润出现增长，不良资产的危害呈现了递增的趋势(见表1、图2)。考虑到银行会计是按照权责发生制进行记账的，当贷款数量增加时，未来利息的收益就可以计入相应的利润科目。所以当银行利润大幅度增加时，就有可能使得商业银行盲目乐观于目前的经济形势而放松对银行贷款的审批。这样就会容易出现比较多的不良贷款。当这样的贷款积累的愈来愈多时，必然对银行的利润造成更为严重的影响。其中，我们看到近年来伴随着股份制银行利润的不断增长，贷款质量对利润的不利影响也趋于增大。从-0.316(利润0.2分位点)，到的-0.558(0.5分位点)，最后到-0.728(0.5分位点)，说明股份制商业银行如果要实现扩大经营规模、抢占存贷款市场份额的目的(具体年份数据见表2)，就必须努力控制自身银行的贷款质量，否则一旦出现坏账，后果是非常严重的。相比之下，国有银行不良资产对利润的不利影响显得比较平稳，并在其利润较大时，不利影响有所减小(-0.465至-0.427)。这说明近看年来国有银行在所有制改革、机构调整方面确实取得了一定的进步、逐步提高自身风险控制能力与市场竞争力。
图3 国有控股银行盈利影响因素的回归系数(阴影为系数95%的置信区间)
图4 股份制商业银行盈利影响因素的回归系数(阴影为系数95%的置信区间)
在各类因素对银行利润的影响程度上，我们可以得出银行员工与固定资产的利润贡献率较高，非利息业务利润贡献率有待发展，不良资产的不利影响非常大，应予以高度重视。从表5中可见，员工利润贡献率基本维持在0.35左右，固定资产贡献率在0.7左右，这表明了商业银行基本属于技术与资本密集型行业，高新技术与资产设备有着较高的利润贡献程度。其次，非利息收入业务对于银行利润的增长作用在2007年之前基本不显著，而在2008年至2010年，基本呈现正向的影响。这表明目前中国商业银行在利润增长时，非利息业务的种类与水平亟须提高。此外，银行的坏账比率对商业银行利润的不良影响非常大(-0.34)。其中股份制商业银行贷款质量的恶化对银行利润产生了极为不利的影响(-0.73)，因此银行的信用风险控制仍旧是新时期下非常重要的一个环节。
四、结论与政策建议
本文通过对2003年至2010年银行的面板数据，利用面板数据模型分位数回归方法分析在中国商业银行不同的发展阶段中，银行的内外部因素对银行利润的不同影响作用。我们得出：在中国商业银行利润不断扩大的背景下，如何有效率地管理员工、提高业务水平依旧是中国商业银行发展的需要解决的关键问题，其中包括国有商业银行如何进行下一步的机构改革、人员精简，股份制银行如何在保持竞争优势的前提下合理扩大自己的市场份额。对于中国商业银行固定资产而言，虽然科学技术的进步可以在一定程度上提高资本的利润贡献率，但是过度的扩张必然会使得资本报酬率递减。所以我们认为银监部门在不断降低银行业进入门槛、鼓励金融自由化的过程中，不能放松对银行业的规制。这样才能合理引导和充分发展中国银行业，避免出现银行过度竞争、恶性竞争的局面。
其次，由于非利息业务前期投入巨大，市场培育、开发时间较长，所以如果中国商业银行只是将非利息业务作为装点门面或者招揽存贷款客户的一种附属手段的话，极有可能会导致银行利润的减少。此外，新兴金融业务具有极大的产业溢出效应，可以迅速提高中国银行业整体的竞争能力并加快金融市场的培育。而相比国外商业银行的情况，美国银行早在1980年其非利息业务收入占其总收入的比重就已达到了收入的22%。所以，我们认为中国商业银行更需要在当前积极创新业务品种、优化收入结构与拓展服务范围，这样中国商业银行才有机会实现集约型发展并提高自身的竞争能力。对于银监部门而言，其应该积极为商业银行营造良好的外部环境，包括制度与资金保障方面的，加大对商业非利息业务的指导和监管力度。
最后，从我们的实证结果来看，商业银行的不良资产比率对银行的利润有着极大的负面影响，特别是股份制商业银行的坏账比率尤其值得监管部门注意。商业银行自身应严格进行风险控制，不能贪图眼前的利益、过分乐观宏观经济形势而放松对银行信贷的审核。中央银行应该灵活提高坏账准备金的比率与资本充足率的要求，限制商业银行过多的放贷，这在一定程度上可以避免信用风险的出现。
注释：
①模型中为了尽可能减小多重共线性，所以本文的生产函数中就没有加入贷款这一变量。
②我们这里进行对数处理主要是为了减小变量的波动性，有利于模型进行估计，同时也能避免变量受到经济单位的影响。
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