股份制改造提升了中国银行体系中介效率吗？——基于NIM的经验证据，本文主要内容关键词为：中国银行论文,证据论文,股份制改造论文,效率论文,中介论文，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
起始于20世纪90年代中期的中国银行业改革，其根本目的是提升中国银行体系的效率。改革的基本路经是“注资、股份制改造、上市”，而股份制改造无疑是银行改革的核心内容。截至2008年底，包括建设银行、中国银行以及工商银行在内的14家商业银行先后完成股份制改造，并相继成功上市，标志着中国商业银行改革已取得初步成果。但一个根本问题是，股份制改造提升了中国银行体系的效率吗？
国内不少学者利用不同时期数据从不同角度检验了中国商业银行效率，但结果存在分化。一些研究认为中国银行效率不理想，如王锦慧和蓝发钦(2008)[1]认为股份制改革只是提高了中国银行的外延规模效率，而成本效率、配置效率和纯技术效率没有得到明显提高；邹朋飞(2008)[2]发现在时间变化趋势上，国有控股银行、股份制银行和城市商业银行的规模经济系数变化趋势基本相同，都表现为“规模不经济—规模经济—规模不经济”的过程；刘琛和宋蔚然(2004)[3]通过对中国4家国有商业银行和10家股份制商业银行的X效率进行分析，指出四大国有银行的X效率较低。
另一些研究认为中国银行业的效率正在逐步提高。如孙秀峰、迟国泰和杨德(2005)[4]的研究认为，在样本年度间，中国商业银行改善规模经济情况的努力已见成效，各商业银行于2001年后均存在了规模经济；迟国泰、孙秀峰和芦丹(2005)[5]发现在2001-2003年间，中国商业银行成本效率处于上升趋势；黄宪、余丹和杨柳(2008)[6]的研究表明，1998-2005年间内中国商业银行的X效率整体呈现上升趋势；何蛟和傅强(2008)[7]的实证发现中国商业银行成本效率在时间序列上呈一定的递增趋势。
以上均是从商业银行绩效的角度检验其效率，主要是基于银行个体的微观层面，忽略了银行作为金融中介的主要功能，而且单个个体之间的效率值存在分化，结果不一致会影响对整个银行体系效率的判断，因此利用单个银行绩效的检验结果来评判整个银行体系效率水平值得商榷。刘仁和和米运生(2009)[8]使用资本边际生产率和边际—产出比率衡量银行业宏观投资效率，王平、邹易和唐柳(2009)[9]利用储蓄率、储蓄转化率和资本贡献率衡量银行宏观效率，分别对中国银行业的宏观效率进行了实证检验。由于影响总量指标(如GDP增长率、投资系数)的因素相当多，在实证时如不能将主要影响因素控制，会放大银行业的功能，使宏观效率失真，而且这样实证也缺乏微观基础。因此，刘仁和和米运生(2009)也指出基于微观的厂商层面或行业层面研究银行体系效率，会深化对中国银行业市场化改革效率效应问题的认识。
银行是金融中介，其基本的职能是将储蓄转化为投资。衡量银行体系的效率，应该衡量银行作为一种金融中介体，在将储蓄转化为投资过程中的效率，即金融中介效率。交易成本的存在是市场中介存在的主要原因之一，交易成本的大小可以衡量市场中介效率的高低，金融中介效率也可以用资金的交易成本衡量。
如何测度交易成本，杨小凯(1993)[10]提出，假若一个人购买一单位商品时，实际只得到k单位商品，那么这1-k单位便可称为交易成本，而交易成本和交易效率成反向关系。该交易成本可看作是对中介付出的报酬，因此，中介收取的报酬或获得的价差，就可以度量中介效率水平的高低。由于净利息收入是银行作为金融中介向资金需求者和资金供给者收取的价差收入，净利差(NIM)能传递整个银行系统效率的显著信息(Demirguc-kunt and Huizinga，1999)[11]，从某种意义上来看，它反映了信贷市场的效率(Drakos，2002)[12]。因此，可以反映银行体系的中介效率。
Saunders and Schumacher(2000)[13]利用NIM对OECD国家商业银行体系效率进行检验，认为这些国家银行体系总体是有效率的；Drakos(2003)[14]利用NIM检验了前苏联以及东欧地区的银行转型过程的效率问题；Doliente(2003)[15]以NIM为效率指标，利用东南亚四国在1994-2001年的数据进行检验，得出东南亚四国的银行体系效率不甚理想；陈雨露和马勇(2008)[16]以NIM为效率指标研究了社会信用文化、金融体系结构与金融业组织形式对金融体系(主要是银行体系)效率的影响。
在中国，由于信贷业务作为商业银行的主要业务，利用NIM衡量中国银行中介效率是比较恰当的。1999年中国对四家国有商业银行不良资产进行剥离，开始考虑对国有商业银行进行股份制改造，其主要特征之一是在股份制改造的同时，在国有商业银行和其他商业银行积极引进战略投资者，积极推动商业银行上市，改善所有制和产权结构等公司治理问题。这些措施将有利于中国银行效率的提高(Berger，Hasan and Zhou，2009[17]；徐传谌和齐树天，2007[18])。而银行中介所获取的价差(净利差)越低，就意味着整个银行中介效率越高(陈雨露和马勇，2008；周开国、李涛和何兴强，2008[19])。而且如果银行体系效率是逐步提高，NIM将会随时间成下降趋势(Drakos，2003)。因此本文作出如下假设。
假设1：如果中国银行业股份制改造能提高银行体系的中介效率，则在控制有关变量后，NIM将随时间而下降。
中国银行业股份制改造是一个渐进的过程，在此过程中，一些银行改制得比较深入，产权结构和公司治理等完全符合规范的股份制要求；另一些银行，尽管进行了股份制改造，但在产权结构和公司治理等方面还不规范。根据中国对上市公司的要求，我们可以推定上市银行比非上市银行的股份制改造更为彻底，其产权结构和公司治理结构也更为规范。由公司理论可知，公司治理结构的完善程度会影响公司的效率。刘志新和刘深(2004)[20]发现在跨区域性股份制商业银行中上市银行的效率最高。因此，本文可以得出如下假设。
假设2：如果上市银行的中介效率高于非上市的股份制商业银行，在控制相关变量后，上市银行的NIM随时间下降的幅度比非上市股份制商业银行要大。
本文选取中国27家较有影响力的银行(包括13家跨区域银行和14家城市商业银行)1999-2007年度的数据，检验上述两个假设是否成立，并检验影响中国商业银行中介效率的因素，从而验证中国以股份制改造为主要特征的银行业改革是否提高了银行体系的金融中介效率。本文其余部分结构安排如下：第二部分为银行体系中介效率检验的实证模型及数据说明；第三部分为银行体系中介效率实证结果及分析；第四部分为股份制改造提升金融中介效率内在机制的检验；最后是全文的结论及政策建议。
二、检验模型及数据
(一)检验模型
国外关于银行NIM研究的模型有两种：一种是由Ho and Saunders(1981)[21]提出的做市商模型(Model of Dealership)；另一种是银行公司的微观模型(Micro-Model of the Bank Finn)，认为银行接受存款利率，决定贷款利率(Zarruck，1989[22]；Wong，1997[23])。基于NIM对银行体系效率的检验都是在Ho and Saunders(1981)做市商模型的框架内进行。在做市商模型中，银行被认为是理想的做市商，在资金的需求方和供给方之间扮演了金融中介的角色。银行收到的存款资金是随机出现的，同样地，银行也要面对随机出现的贷款需求。作为做市商，银行不得不准备相当的流动性资产以满足随时出现的存款者付款请求，所以流动性风险是必须得到补偿的风险因素之一。
Saunders and Schumacher(2000)通过控制隐含利息支付、储备的机会成本以及资本比率，求出不同国家不同时期的纯利差，然后通过面板数据分析再分离出反映银行市场结构的净利差，得出欧美发达国家商业银行体系总体是有效率的结论。类似地，Doliente(2003)控制了抵押资产、运营费用、贷款质量、资本比率和流动性资产比率之后，求出东南亚四国在1994-2001年各年度的纯利差，再进一步分离出反映银行市场结构的净利差，认为东南亚四国的银行体系效率不甚理想。
而Drakos(2003)在Ho-Saunders和Angbazo框架下，通过控制流动性风险、信用风险、利率风险以及财务杠杆比率，并引入时间趋势变量，反映出随着改革的深入以及外资银行的进入，得出净利差与时间趋势反向变动的实证结果，认为前苏联以及东欧地区的银行转型后中介效率得到了提高。本实证的目的在于检验NIM是否随时间变化而变动，需对一些变量进行控制，本文根据Angbazo(1997)关于净利差决定的理论模型，参照Drakos(2003)的实证方法，通过在模型中控制银行市场结构、信用风险、利率风险、流动性风险、银行交易规模和资本充足率，以检验前面的两个假设。同时考虑由中国人民银行制定的存贷基准利率对商业银行存贷款利率有着相当重要的影响，本文还将基准存贷利差变动作为控制变量。
综上所述，本文检验中国银行股份制改革成效的模型设定如下：
(二)数据说明
本文分析的相关银行数据由bankscope提供，而基准利差、金融机构信贷总量等的数据来自中国人民银行网站。尽管中国的商业银行除四大商业银行，还有各家股份制银行以及各地数量繁多的城市商业银行，但由于本文所获得的银行数据部分存在缺失，尤其是城市商业银行缺失程度更大，所以本文选取了中国27家较有影响力的银行1999-2007年度的数据进行分析，这些银行中包括13家跨区域银行和14家城市商业银行②。
数据项主要包括商业银行的净利差、资本充足率、流动性资产比率、贷款损失拨备比率等等。其中对于资本充足率，不少银行都有不同程度的缺失，尤其是农业银行的报表中没有给出1999-2007年资本充足率的数据。对于缺失的资本充足率数据，本文采用资本/总资产加以代替。
部分实证检验所涉及变量主要有净利差(NIM)、基准利差变动(Base)、银行业集中度(Concentration)、流动性风险(Liquid)、信用风险(Reserce)、利率风险(RI)、资本充足性(TCR)和资产规模(TA)等。
三、实证结果及分析
在本部分的研究中，本文首先对27家样本银行的中介效率进行检验，然后分别检验上市银行和非上市银行的中介效率。为了控制净利差中观察不到的仅随时间变化而不随银行样本变化的特性，本文使用了固定效应模型，并采用加权广义最小二乘法进行分析。
(一)全样本银行中介效率实证结果及分析
对27家银行1999-2007年的数据进行实证检验结果列于表1。
根据表1的结果，对全样本银行来说，信用风险(Reserce)与NIM在10％水平上统计显著为正，利率风险(RI)与NIM在1％水平上统计显著为正，资本充足性(TCR)与NIM在0％水平上统计显著为正，基准利差(Base)与NIM在0.1％水平上统计显著为正。这些指标对NIM影响与预期假定一致。其中，信用风险(Reserce)对NIM的影响与周鸿卫、韩忠伟和张蓉(2008)及牟怡南和周好文(2007)[26]的实证结果不一样，主要原因可能是实证数据的时间段和度量信用风险指标选择不一致③，从而也说明本实证采用贷款拨备与减值贷款比率衡量信用风险具有一定的合理性，但统计口径的变动也影响了显著水平；利率风险(RI)尽管表现出较高的统计显著性，但其值较小，不足0.0003，这符合中国的实际情况，尽管中国商业银行利率风险敞口一直较高，但由于中国实行利率管制，利率波动平稳，中国最近9年同业拆借市场的利率年平均波动率仅为0.19，所以目前利率风险不是中国商业银行面临的主要风险；基准利差变动(Base)的系数较大，并表现出相当高的统计显著性，这表明人民银行制定的存贷基准利差对商业银行的净利差有着相当大的影响。
银行业集中度(Concentration)对NIM具有显著的负影响，与预先设定不一致。一般认为市场集中度下降，意味着竞争加剧，最终体现在存款价格上升，贷款价格降低，即净利差率下降。在中国，虽然银行市场集中度是在逐年下降，市场竞争增加，但中国银行的存贷款利率主要还是受央行确定的存贷基准利率限制，市场竞争加大对各家银行存贷款利率影响较小。而且5家资产规模最大的银行仍然占有相当大的市场份额，是行业中价格领导者。因此，在中国，市场集中度对NIM的影响存在特殊性，即集中程度降低并不一定导致净利差下降，反而稍有上升④。
流动性风险(Liquid)系数为负值，与预期相一致，表现出统计性不显著，这与周鸿卫、韩忠伟和张蓉(2008)估计的结果一致。总资产的系数为不大的正值，表现出统计性显著，这表明银行通过其资产规模获得的利差补偿不大，但不能说明中国银行业存在明显的规模经济或规模不经济。
基于全样本的数据分析，时间趋势变量系数为绝对值较小的负值，表明在控制相关变量以后，NIM随时间趋势下降，假设1成立，这与大多数从微观效率角度研究的结果相一致，也与刘仁和和米运生(2009)从宏观效率角度研究的结论一致，但系数较小，只能说明中国银行业股份制改革取得了一定的成效；没有表现出统计性显著，本文认为上市银行和非上市银行在股份制改造的力度和成效上是有较大区别的，所以在总体的检验上会表现出不显著性。因此，本文继续对上市银行和非上市银行的中介效率作进一步的实证分析检验。
(二)上市银行和非上市银行中介效率实证结果及分析
为了考察中国银行业股份制改造对银行中介效率的影响，本文进一步对14家上市银行和13家非上市银行1999-2007年的数据进行实证分析⑤(表2)。
由表2可知，上市银行NIM的时间趋势变量显著为负，非上市银行NIM的时间趋势变量为正值，且显著水平较低。该结果表明，在控制相关变量后，整个上市银行的NIM随时间推移下降，而非上市银行的NIM随时间推移上升，说明假设2成立，这意味着上市银行的金融中介效率高于非上市银行，也说明在样本期间，中国银行业中介效率的提高主要是上市银行的贡献。
在控制变量中，银行业集中度(Concentration)、资本充足性(TCR)、信用风险(Reserce)、利率风险(RI)和基准利差(Base)的系数符号，上市银行与非上市银行一致。其中，上市银行资本充足性的系数为显著正值，而非上市银行资本充足率没有表现出统计性显著，一方面表明上市银行比非上市银行更注重资本管理，另一方面也表明银行监管机构对上市银行资本充足性的监管更严；上市银行和非上市银行NIM对信用风险都显著为正，但上市银行对信用风险的敏感性要小于非上市银行，这是由于上市银行的贷款损失拨备率远高于非上市银行，对贷款五级分类制度的落实程度也要高于非上市银行，上市银行的信用风险管理能力强于非上市银行；上市银行基准利差系数比非上市银行要小，说明上市银行受基准利差变动的影响低于非上银行；上市银行和非上市银行NIM对利率的敏感性都相当小，这与全样本实证结果一样。
但流动风险(Liquid)和资产规模(TA)，上市银行和非上市银行的系数符号相反。尽管上市银行流动性风险系数符号为负，但相当小，仅为0.003027，且显著水平不高，说明上市银行很少关注流动性风险。但非上市银行流动性风险符号为正，与上市银行相比，系数较大，为0.016488，是上市银行的5倍多，说明非上市银行对流动性的关注程度大于非上市银行。由于非上市银行绝大部分为城市商业银行，经营地域受到限制，资产规模小，对流动性风险进行有效管理是其日常管理中的重点。上市银行总资产的系数为正，非上市银行总资产的系数为负，都表现出相当高的显著性，表明上市银行存在规模经济性，而非上市银行存在规模不经济性，这同样受非上市银行中城市商业银行经营地域受限制等因素影响有关，也与其经营管理水平较低有关。
Angbazo(1997)模型可知，银行业集中度、资本充足比率、信用风险、利率风险等影响银行净利差中的纯利差部分，因此从表2中也可以分析哪些因素导致了中国上市银行和非上市银行金融中介效率的纯利差部分。由于银行集中度、资本充足比率、利率风险对非上市银行纯利差影响不显著，对纯利差影响的差异主要体现为信用风险上，上市银行纯利差对信用风险的敏感性大大低于非上市银行，表明非上市银行相对于上市银行来说，要求的信用风险补偿要高。另外，非上市银行净利差对基准利差的敏感性也大于上市银行，但是基准利差究竟是影响纯利差，还是净利差中除纯利差以外的其他部分，需进一步分析⑥。由此可知，导致上市银行和非上市银行中介效率分化主要原因可能是影响净利差中非纯利差部分的因素存在差异。
四、银行业中介效率提升内在机制的进一步检验
(一)推求调整后的净利差
在做市商模型中，银行被假定为信贷市场上满足资金供给者和资金需求者的中介，一方面从资金供给者那儿获得随机现金流，另一方面又必须满足资金需求者随机的资金需求。这样，银行将面临风险，纯利差(the pure spread)是存款和贷款需求不确定性给银行带来的风险补偿。根据Anbozo(1997)的净利差决定模型，可以通过控制纯利差，也就是控制市场集中度、信用风险、利率风险和信用风险和利率风险的交互项，得出调整后的净利差。从计量的层面，本实证通过引入代表银行个体效应、时间效应的两类虚拟变量，用两个虚拟变量之和代表调整后的净利差—净利差剔除部分纯利差的部分。
推求调整后净利差的模型如下：
Concentration、Reserve和RI的含义同前面所述，RLRI表示信用风险和利率风险的交互项，用两者乘积的平方根来衡量。
(二)股份制改造提升银行业中介效率内在机制分析
通过公式⑦计算出来的净利差是可观察到的净利差，包括纯利差和其他一些能影响NIM的特定因素⑧，Angbazo(1997)认为，这些特定因素主要包括资本充足性、暗含利息支付、非生息资产的机会成本、管理质量等。周鸿卫、韩忠伟和张蓉(2008)认为，根据中国商业银行所处的特定环境，还应该包括基准利差率、经营成本、非生息资产的机会成本、资产组合管理水平等。因此，本实证采用基准利差(Base)、平均营运成本(AOC)、隐含利息支付(Implicit)、管理质量(Quality)、资产组合管理水平(MGMT)和储备资产机会成本(NIBAR)等作为解释变量，调整后净利差(ANIM)为被解释变量，建立如下实证模型。
隐含利息支付(Implicit)用(非利息支出－非利息收入)/平均资产度量表示；AOC表示营运成本比率，用运营成本与总资产之比来度量；管理质量(Quality)用成本与收入之比表示；按照Anbazo(1997)对资产组合管理水平和储备资产机会成本的界定⑨，两个指标在多元回归中将会产生共线性，因此，本文将两个指标合并，定义生息资产比率(EarningA)，用生息资产与非生息资产之比表示。在上式中，各系数符号为：
。
全样本银行、上市银行和非上市银行的回归结果见表3。
由表3可知，所有影响因素的系数符号均与预期一致，除非上市银行中生息资产比率(EarningA)不显著外，其余均有较高显著水平。其中，营运成本(AOC)对银行中介效率影响最大，但对上市银行和非上市银行影响程度相差较大，通过计算全样本、上市银行和非上市银行在样本期间历年运营成本比率的均值可以发现，样本年间它们都随时间下降(表4)，说明样本期间中国银行业的营运成本在随年下降⑩，这与大多数研究相一致(11)，由于上市银行调整后利差对营运成本的敏感性远大于非上市银行，因此，尽管非上市银行营运成本下降幅度比上市银行大，上市银行营运成本下降对其中介效率上升的影响更大。基准利差(Base)对银行中介效率的影响也较大，非上市银行比上市银行更敏感，与前面的检验结果及其他研究结论相一致(12)，因此基准利差也是影响中国银行业中介效率的重要因素。
隐含利息支付(Implicit)包括银行提供的免费服务和给存款人补贴等，在中国这样利率受到一定程度管制的国家常常存在，上市银行隐含利息支付对调整后净利差影响程度明显大于非上市银行，从表4可知，在样本期间，上市银行的隐含利息支付呈逐年下降的趋势，而非上市银行无规律，可知上市银行由于隐含利息逐年下降导致中介效率提高。管理质量(Quality)系数符号为负，意味着管理质量的提高导致调整后净利差降低，即会提高银行中介效率，同样从表4可以看出，样本期间，上市银行和非上市银行的成本与收入之比成逐年下降的趋势，即管理质量逐年提高，这与黄宪、余丹和杨柳(2008)的研究结论是一致的(13)，尽管非上市银行下降的幅度比上市银行稍大，但上市银行管理质量的系数比非上市银行大很多，从而使上市银行管理质量下降导致其中介效率提高的幅度比非上市银行要大。生息资产比率(EarningA)对非上市银行的ANIM影响不显著，且系数相当小，对全样本和上市银行的ANIM影响尽管较为显著，但系数也相当小，因此，生息资产比率变动对银行中介效率变化的影响较小。
通过上述分析可知，在样本期间，影响中国银行业中介效率的因素主要有营运成本、基准利差、隐含利息支付、管理质量和生息资产比率。股份制改造促使中国银行业中介效率提高的内在机制在于股份制改造降低了银行业营运成本比率和隐含利息支付，提升了管理质量。而导致上市银行和非上市银行中介效率分化的主要原因是，上市银行的中介效率对营运成本、隐含利息支付和管理质量的敏感性比非上市银行要高。
五、结论及政策建议
本文利用1999-2007年全国27家代表性银行的数据，以NIM作为衡量指标，实证研究了股份制改造对中国银行体系中介效率的提升作用及其内在机制，主要研究结论如下。
1.股份制改造是提升中国银行体系中介效率的有效手段。从全样本银行来看，样本期间中国银行业NIM随时间变动的趋势为负，说明中国银行业的NIM存在随时间推进而逐渐变窄的趋势，表明样本期间中国银行业的中介效率有了一定的提高。由于样本期间正是中国银行业进行股份制改革的时期，因此可以说中国银行业股份制改造提升了银行体系中介效率。
2.中国银行业股份制改造的深度与银行体系中介效率提升之间正相关。实证结果表明，在多年的银行股份制改革进程中，上市银行相对与非上市银行而言，对整个银行中介的效率水平贡献明显更大。在中国，上市银行一般是那些股份制改造最彻底、公司治理结构最完善、经营管理水平较高的银行，而且大都引进了国外战略投资者，因此，深层次股份制改造所建立的完善公司治理结构，有助于提升中国银行体系中介效率。
3.股份制改造提升中国银行体系中介效率的内在机制在于股份制改造降低了银行营运成本和隐含利息支付、提高了管理质量。实证结果表明，影响中国银行体系中介效率的因素有基准利差变动、银行业集中度、信用风险、利率风险、资本充足性、平均营运成本、隐含利息支付、管理质量和生息资产比率。其中，银行业集中度对中介效率的影响呈现特殊性，即集中度降低反而降低中介效率；在风险因素中，信用风险对全样本、上市银行和非上市银行都表现出正的显著性；基准利差、营运成本和暗含利息支付对银行中介效率影响较大。
4.上市银行和非上市银行中介效率分化，主要源于上市银行和非上市银行NIM中非纯利差影响因素存在差异。样本期间，上市银行中介效率对营运成本、隐含利息支付和管理质量的敏感性比非上市银行要高，而股份制改革降低了银行的营运成本和隐含利息支付，提高了管理质量；非上市银行对基准利差变动比上市银行更为敏感，在样本期间基准利差呈现不规则变动。
本文的研究可以得出以下两点政策启示。
1.随着中国银行业股份制改革的全面深入，采取引进战略投资者、进一步完善银行公司治理等措施，加大中国银行业股份制改造的深度和广度，将有助于提升中国银行体系的中介效率。
2.以提升银行体系中介效率为目标的银行业改革，必须把降低银行业市场集中度同利率市场化结合起来。降低银行业市场集中度的目的是增加竞争，从而提高银行业的中介效率，而在中国现阶段，中介效率提升主要是价格竞争的结果，但利率管制限制了价格竞争的效果。因此，市场集中度的降低并不必然达到提高中介效率的目标；与此同时，利率管制会增加银行体系的隐含利息支付，降低银行业中介效率。
注释：
①由于本文数据来源于BankScope，本文遵照BankScope对净利差的定义，即(利息收入－利息支出)/总资产。
②27家银行除了14家上市银行外，还包括中国农业银行、光大银行、广东发展银行、上海银行、天津市商业银行、西安市商业银行、杭州市商业银行、济南市商业银行、深圳平安银行、大连市商业银行、厦门市商业银行、东莞银行、青岛市商业银行等13家非上市银行。
③牟怡南和周好文(2007)实证数据的时间段为1995-2006年，衡量信用风险指标为贷款呆账准备/总贷款；周鸿卫、韩忠伟和张蓉(2008)实证数据的时间段为1999-2006年，衡量信用风险指标为净核销率。
④笔者曾将市场集中度从模型中剔出进行实证，实证结果表现为净利差随时间变动系数为0.15。加入市场集中度因素后，净利差随时间变动系数为负，说明市场集中度对中介效率有影响，但表现为市场集中降低，净利差反而上升。
⑤尽管一些主要的银行都是在近几年才上市，上市对上市银行效率的影响只是在最近或将来才能体现出来，但是本文检验的不是上市对银行中介效率的影响，而是银行股份制改造程度的影响。同时根据中国公司上市“靓女先嫁”的规则，有理由推定上市银行在上市前几年的股份制改造和经营管理等方面比非上市银行要好。
⑥从实证分析中可以发现，在全样本中净利差中非纯利差部分对基准利差变动的敏感系数为0.301818，而表2显示净利差对基准利差变动的敏感系数为0.715725，说明基准利差既影响纯利差，又影响净利差中的非纯利差部分。
⑦即净利差=(利息收入－利息支出)/总资产。
⑧周开国、李涛、何兴强(2008)认为该部分价差是由市场摩擦引起的。
⑨Anbazo(1997)用平均生息资产/平均资产度量资产组合管理水平，用非生息资产/总资产代表储备资产机会成本。
⑩全样本银行平均营运成本比率从1.4％下降到0.99％，上市银行从1.36％下降到1.04％，非上市银行从1.43％下降到0.93％。
(11)比较多的研究认为中国银行效率的改善来源于成本效率的提高。杨大强和张爱武(2007)[27]发现1996-2006年间中国银行业存在较为显著的成本效率；何蛟和傅强(2008)以中国17家商业银行1996-2006年的数据为样本，实证发现中国银行成本效率在时间序列上呈一定递增趋势；王锦慧等(2008)发现1994-2006年，中国银行业成本效率呈上升趋势。
(12)由于前面的研究是检验基准利差对可观察净利差的影响(表3)，这里是研究基准利差对调整后净利差的影响。因此，在两种情况下，基准利差前的系数是不一样，但对上市银行和非上市银行的影响程度是一样的。
(13)黄宪、余丹和杨柳(2008)对中国13家商业银行1998-2005年的X效率实证研究发现，样本期间内中国商业银行的X效率整体呈现上升趋势。