我国商业银行财务绩效评价

来源:用户上传      作者: 张济建 王俊 温静

　　【摘要】 文章根据我国14家商业银行2002―2008年的财务与经营数据，利用面板数据模型对我国商业银行财务绩效的影响因素进行分析。结果表明，影响商业银行财务绩效的因素各有侧重，资源配置能力和创新能力对商业银行财务绩效的影响较为显著，风险控制能力对财务绩效的影响一般，而宏观经济变量对财务绩效几乎没影响。据此，提出几点改革建议，以促进我国商业银行健康持续地发展。
　　【关键词】 商业银行； 财务绩效； 影响因素； 面板数据
　　
　　一、引言
　　财务绩效是当今银行业在其经营管理过程中始终关注的重点之一。就其含义而言，财务绩效是对一个企业在一定期间的盈利能力、资本充足性、资产安全性、流动性和经营增长能力等方面的总称。财务绩效评价就是对上述各个方面的指标进行定量的对比分析和评价。从长远来看，财务绩效的高低不但关系到整个银行业能否能良好运作，而且对整个国家宏观经济的运行都起着至关重要的作用。
　　自从我国加入世界贸易组织（WTO）特别是我国的金融市场实行对外开放的政策以来，一些国际性的跨国银行和一些著名的外资银行逐步进入我国金融市场，虽然给我国的经济增长带来了机遇，但是对于我国的商业银行来说，更多的是面临激烈的竞争和巨大的挑战。因此，当务之急是切实提高我国商业银行的财务绩效，以面对日趋激烈的市场竞争。
　　基于上述背景，系统分析我国商业银行的财务绩效及其影响因素对我国银行业的健康发展具有重要的现实意义。本文利用我国商业银行2002―2008年财务面板数据，通过构建面板数据模型分析商业银行的财务绩效指标，得出影响我国商业银行的财务绩效的主要因素以及影响程度，从而为我国商业银行改进业务提供借鉴。
　　
　　二、研究现状及文献综述
　　自20世纪60年代以来，国外有关学者就开始关注商业银行的绩效问题了。较早的有Arshadi和Lawrence在1987年对美国438家新成立的银行1980―1987年的银行规模、员工人数以及资产回报率等变量进行了分析，结果表明，存款利率、贷款决策以及运营成本是影响商业银行财务绩效的主要因素。较近的有Demirguc-Kunt和Huizinga在1999年运用回归分析法对全球80个国家的5 000多家银行1988―2005年的相关数据进行了计量，检验后发现金融结构、银行规模以及税收与管制等因素对银行财务绩效具有较大影响。Hameeteman在2000年运用Person相关系数法对全球前100家银行1987―1997年的财务数据进行了研究，结果发现银行资本、资产以及税前收益等因素与银行财务绩效具有显著的相关性。
　　国内对商业银行财务绩效的研究起步较晚，2000年之前的研究主要集中于定性研究财务指标，很少涉及财务指标的定量研究。最近几年，国内有关学者才开始利用计量分析法对商业银行财务指标进行定性考察，试图挖掘有价值的信息。如赵旭和凌亢（2001）利用数据包络分析法（DEA）对我国商业银行财务绩效进行深入分析，得出资产质量、产权结构和人力资本是影响财务绩效的关键因素。郑录军和曹延求（2005）采用计量分析方法得出影响商业银行财务绩效的主要因素是集中型股权结构和公司治理机制。曹昌军和李宗值（2007）通过建立随机效应模型得出影响商业银行效率的指标分别是盈利能力变量、成本控制变量以及产权结构变量。俄召娣和陈红（2009）利用因子分析法对我国10家上市银行财务绩效进行研究，发现资产收益率、利润增长率和流动比率等因子得分较高，认为它们对银行财务绩效有显著影响。
　　综上所述，对比国内外学者对商业银行财务绩效的研究，可以看出，研究得出的结论不尽相同，这很大程度上是由于对指标的选取缺乏统一尺度造成的，而且，国内许多文献偏重于利用DEA方法来研究。鉴于此，本文通过构建面板数据模型并运用多种检验方法对相关变量进行检验，以提高结果的准确性。
　　
　　三、数据来源、变量选取及模型设计
　　（一）数据来源
　　基于样本数据的可得性和保证不影响结果的前提下，本文选取我国14家比较有代表性的商业银行作为研究样本，包括4家国有商业银行和10家股份制商业银行，它们是工商银行、农业银行、中国银行、建设银行以及交通银行、中信银行、光大银行、华夏银行、民生银行、广发银行、深发银行、招商银行、兴业银行、浦发银行。样本时间区间为2002―2008年，样本数据来源于《中国金融年鉴》（2003―2009年）。需要指出的是，由于一些城市商业银行和信用社的代表性不强以及数据的缺失，本文不予考虑。
　　（二）变量选取
　　本文主要从商业银行盈利能力、资源配置能力、资产质量、风险控制能力以及创新能力等方面来选取变量指标。用资产收益率指标作为被解释变量，作为衡量商业银行盈利能力的指标，其指标值越高，表明商业银行财务绩效越好。用存贷比、利贷比、资本充足率以及非利息收入比等指标作为解释变量，作为影响资产收益率的因素。其中，被解释变量用ROA表示，解释变量分别用LDP、ILP、CAR、NIAP以及GDPG表示，虚拟变量是产权结构指标，用PRS表示。上述变量定义和计算方法见表1所示。
　　（三）模型设计
　　本文建立面板数据模型主要基于以下几点：第一，面板数据模型可以消除普通模型存在的自相关现象；第二，面板数据模型可以降低一般模型带来的多重共线性问题；第三，它还可以消除那些不随时间变动或者不随截面变动的因素的影响。本文建立的面板数据模型如下：
　　其中，i和t分别代表银行和时间，i=1，2，…，14；t=2002，2003，…2008；c是截距项，βi是各个解释变量的待估系数，εit是随机扰动项。各变量的含义见表1所示。
　　
　　四、实证检验与结果分析
　　（一）单整检验
　　在对面板数据进行回归分析之前，需要对其进行平稳性检验，也就是单整检验。这是因为许多经济变量尤其是面板数据一般是非平稳变量，如果对其进行回归分析，就会出现“伪回归”现象，即从表面上看这些变量之间似乎存在着很强的相关性，而事实上它们之间没有任何关系。因此，为避免“伪回归”现象，应先对面板数据进行单整检验。本文使用EView5.1软件对相关面板数据分别采用LLC、ADF以及IPS三种方法进行单位根检验，检验结果如表2所示。
　　如表2所示，在给定1%的显著性水平下，三种检验方法均认为NIAP序列平稳。在给定10%的显著性水平下，三种检验方法均认为ROA和ILP序列不平稳。在给定5%的显著性水平下，尽管LLC检验方法认为LDP、CAR和GDPG三个序列平稳，然而ADF和IPS检验方法则认为它们不平稳，在这种情况下，认为它们不平稳是合理的。因此，还要对ROA、LDP、ILP、CAR以及GDPG的一阶差分序列进行单位根检验，检验结果如表3所示。
　　如表3所示，除了ADF检验方法在给定10%的显著性水平下认为GDPG的一阶差分序列平稳以外，在给定5%的显著性水平下，三种检验方法均认为其余变量的一阶差分序列平稳，因此，可以认为上述变量的一阶差分序列均是平稳的。综上所述，NIAP序列零阶单整，ROA、LDP、ILP、CAR以及GDPG序列一阶单整。
　　（二）协整检验
　　由于变量ROA、LDP、ILP、CAR以及GDPG均为一阶差分平稳时间序列，满足协整检验的宽限条件，即通过平稳性检验而且单整阶数相同，因此，可以对其进行协整检验，采用EView5.1软件中的Johansen检验方法，检验结果如表4所示。

　　从表4可以看出，在5%的显著性水平下，46.65979>28.47525，拒绝原假设，说明各变量间存在协整方程；13.73115<15.36301，不能拒绝原假设，说明各变量间最多只有一个协整方程。因此，各变量间有且只有一个协整方程，可以通过建立面板数据模型对其进行回归分析。
　　（三）回归分析
　　计量经济学上一般可以采用三种方法对面板数据进行回归分析，分别是固定效应模型（FE）、随机效应模型（RE）以及混合模型（OLS）。前两种模型也叫变截距模型，可以通过参数检验来确定最终选择哪种模型。选择模型的做法是先通过F检验来确定是建立变截距模型还是混合模型，如果是选择变截距模型，再通过Hausman检验进一步确定是建立固定效应模型还是随机效应模型。通过应用EView5.1软件中的Pooled Estimation方法，得到回归结果如表5所示。
　　从表5可以看出，三种模型下各解释变量对商业银行财务绩效影响的显著性都不一样，F检验和Hausman检验的结果均是拒绝原假设，因此应该建立固定效应模型。在固定效应模型下，衡量资源配置能力的变量LDP对商业银行财务绩效的影响显著，显著性水平为5%，表明银行资产流动性越强，其财务绩效越高。衡量资产质量的变量ILP对财务绩效影响不显著，可以解释为，改进资产质量并不一定能够提高商业银行财务绩效，这与常理相悖，可能与商业银行在一定时期内的不良贷款有一定关系。衡量风险控制能力的变量CAR对商业银行财务绩效的影响较为显著，显著性水平为10%，表明我国商业银行避险能力尚可，但还有提高的余地。衡量创新能力的变量NIAP对商业银行财务绩效的影响显著，显著性水平为5%，表明创新能力尤其是金融创新能力在商业银行提高财务绩效的过程中起到至关重要的作用。宏观经济变量GDPG没有通过显著性检验，可以解释为，宏观经济变量GDPG不是衡量经济增长的唯一指标，因为通常情况下，经济增长与商业银行财务绩效呈一定的正相关，因此，宏观经济变量GDPG不能完全说明问题。产权结构虚拟变量PRS与商业银行财务绩效呈显著正相关，显著性水平达到了1%，表明产权结构多样化能显著提高商业银行财务绩效。综上所述，变量ILP和GDPG没有通过显著性检验，变量PRS、LDP、CIAP、CAR以及常量C均通过显著性检验，且显著性程度由强到弱，最终的固定效应模型可以表示为：
　　ROA=-0.00857+0.0899IDP+0.0501CAR+0.00731NIAP+0.0391PRS （2）
　　t （-1.694） （5.856）（1.944） （2.186） （5.728）
　　R2=0.7669；DW=1.4408；F=9.3235
　　
　　五、研究结论与政策建议
　　（一）研究结论
　　基于以上实证分析，可以得出以下结论：商业银行财务绩效的影响因素主要有产权结构指标、资源配置能力指标、创新能力指标以及风险控制能力指标，按其显著程度以及对应的变量划分依次是虚拟变量PRS、存贷比LDP、非利息收入比NIAP以及资本充足率CAR，而资产质量指标ILP和宏观经济变量GDPG对商业银行财务绩效没有影响，但并不能说明两指标与商业银行财务绩效没有任何关系，原因可能与商业银行的不良贷款以及经济增长指标的选取不合适有关，这还有待于进一步研究。
　　（二）政策建议
　　根据以上研究结论，为了迅速提高商业银行财务绩效，提出以下几点建议：第一，对商业银行而言，当前改革的重点是提高其资产质量，降低其不良资产率，这对于商业银行提高其财务绩效至关重要。第二，进一步提升风险管理能力，尤其是流动性风险，这不仅有利于提高财务绩效，更有利于商业银行健康持续的发展。第三，金融创新是化解风险的最佳途径，因此，商业银行可以通过开发金融产品和开拓中间业务来提高其金融创新能力，这在一定程度上可以大大提高商业银行的财务绩效。总之，财务绩效对于商业银行的重要性不言而喻，商业银行务必要采取相关措施来提高其财务绩效，只有这样才能在日趋激烈的市场竞争中立于不败之地。
　　
　　【参考文献】
　　［1］ 尹希果，刘佳.基于面板数据模型的我国银行业效率影响因素分析［J］.大连理工大学学报，2009（30）：11-15.
　　［2］ 赵旭，凌亢.影响我国银行业效率因素的实证研究［J］.决策借鉴，2001（2）：24-29.
　　［3］ 郑录军，曹延求.我国商业银行效率及其影响因素的实证分析［J］.金融研究，2005（1）：91-101.
　　［4］ Arshadi，Nasser and Edward C. Law-
　　rence. An Empirical Investigation of New Bank Performance ［J］.Journal of Banking & Finance，1987，11（1），33-48.
　　［5］ Demirguc-Kunt A，Huizinga H. Determinants of commercial bank interest margins and profitability：some international evidence［J］.The World Bank Economic Review，1999（13）：379-408.

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