中国商业银行利润效率实证研究.pdf

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1、1/25 中国商业银行利润效率实证研究 考虑风险因素的影响 课题组 内容提要：本文以中国 14 家主要商业银行 1994 至 2004 年的数据为样本，利用随机边界方法在考虑风险因素的情况下，研究了它们的利润效率状况及其影响因素。经验结果表明，中国银行部门的所有制改革措施产生了一定意义上的积极作用；政府对于国有银行的挽救和改造活动短期内收效显著；风险因素对于中国银行部门的利润创造能力影响很大，引入风险变量后银行效率水平出现上调。本文讨论的一个重要含义是，面对一个迅速成长的新兴市场，占有巨大资源的商业银行部门依然未能充分释放其赢利能力，而革新管理体制、强化竞争约束则应当成为下一步中国金融改革的重

2、点课题。关键词：中国商业银行利润效率 课题名称及作者：本文为教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“大型国有集团公司治理及评价研究”（项目编号：05JJD790080）的阶段性成果。课题负责人：徐传谌；课题执笔人：黄丽华，齐树天 作者简介：徐传谌（1953.7），男，XX 东平人，XX 大学中国国有经济研究中心主任，经济学博士、教授、博士生导师；黄丽华（1963.1），女，XXXX 人，XX 大学中国国有经济研究中心博士研究生、副教授；齐树天（1978.2），中国银行战略规划部，经济学博士后。The Empirical Analysis on the Profit Efficiency of

3、Chinese mercial Banks XU Chuanchen,HUANG Lihua,QI Shutian(Center for China Public Sector Economy Research in Jilin University,JilinChangchun 130012)(Strategic Development Department,Bank of China,Beijing,100818)Abstract:In this paper,the profit efficiency trend and their influence factors of 14 Chin

4、ese mercial banks from 1994 to 2004 are investigated.Empirical results indicate thatthe ownership reform of Chinas banking sectors played a certain affirmative role;The policiesmade by government to save and activate the state-owned banks worked very well in the short term;Risk factors affect the pr

5、ofit-making ability of Chinas banking sectors.The introduction of risk variables helps to enhance the bank efficiency.Our debate provides evidence for an important result that,mercial banks still can not optimize their profits in the face ofa rapid-developing market,while innovating management insti

6、tution and strengthened market petition are being the main task of Chinese financial reforming.Key Words:China;mercial Bank;Profit Efficiency 一、引言 自1993年12月国务院关于金融体制改革的决定颁布以来，中国的商业银行至今已走过了13年的发展历程。随着金融市场的全面开放，随着经营经验的不断积累，越来越多的人开始认识到，商业银行发展的根本在于市场竞争能力的切实提高，其核心内涵在于银行运营效率的不断改善，而利润效率则是这一切改变的重中之重与创造利润相比，

7、或多或少带2/25 有些计划色彩的中国商业银行部门在控制成本方面显然更有心得，也更具手段。1有鉴于此，本文希望立足于有关问题的经验成果，借鉴国外成熟的研究方法，对中国商业银行的利润效率情况加以测度，分析其效率的演进趋势，探讨各影响因素在其间的具体作用。我们试图回答的问题包括：第一，中国商银行部门的获利能力在以往的发展中呈现了怎样的演进趋势；第二，1994年以来的几次重大银行改革活动对于商业银行的利润效率起到了什么样的作用；第三，面对迅速成长的金融市场和外资银行的挑战，未来商业银行部门的改革应如何定位。接下来的第二节是对有关文献的简单回顾；第三节关于方法、模型与数据的介绍；第四节是模型的解及对它

8、的分析；最后一节是本文的结论。二、主要文献回顾 关于银行部门效率问题的研究由来已久，早期的研究往往倾向于把规模经济与X围经济视为效率变动的主要根源，而最近的学术讨论中X效率因素则正在成为更为重要的解释变量。20世纪90年代以来，经济学者对于金融机构利润效率的实证研究日益兴起，从研究方法角度看，参数边界分析方法得到了越来越广泛的应用，但不同方法在统计结果上的区别仍然没有新的变化；2此外，在银行效率的估计中考虑风险因素的影响及衡量，也构成了这一时期相关文献的讨论重点。本节兹将主要文献的研究结论概述如下：3 Berger,Hancock and Humphrey(1993)应用参数边界法对美国储蓄机

9、构的利润效率进行了实证分析，此文可视为金融机构利润效率统计测量的开端。4该项研究提出以利润函数(profit function)作为衡量银行经营效率的标准，并对技术效率和配置效率概念进行了重新诠释。Berger et al.(1993)以1984年到1989年美国的商业银行为研究样本，其结论显示，产出非效率大于投入非效率，表明样本银行的经营效率匮乏可归因于收入创造能力过低，而非投入了过多的成本；此外，研究结果还说明，技术效率对于配置效率产生了主导性影响，利润来源的持续、稳定增长（而非资源使用的正确配置）是影响样本银行拓展利润活动效果的主要因素。Berger et al.(1997)使用DFA边

10、界分析方法考察了1980年代美国资产总额超过1兆美元的银行合并前后利润效率的变动情况。实证结果发现，合并后银行的利润效率会高出未合并银行16个百分点，且合并在提高银行利润的同时也会改变其原有的生产经营方式，高附加价值产品的提供量会增加以扩大银行收益。Akhavein,Berger and Humphrey(1997)使用DFA方法研究了美国主要大型金融机构之间合并前后的利润效率变动，统计结果表明合并前的平均利润效率为42%，而合并后的该项指标仅为30%，合并并没有改善其利润效率。De Young and Hasan(1998)使用DFA方法考察了1988、1990、1992和1994年美国新成

11、立银行的利润效率，发现前3年其利润效率增长得比较快，但直到第9年其效率水平才达到银行业的平均水平，而且全国性的金融机构开始时的利润效率低于区域性的金融机构。Sing Fat Chu and Guan Hua Lim(1998)使用DEA方法考察了1992年至1996年新加坡上市银行利润效率与市场表现之间的关系，研究结果显示样本银行的平均利润效率为83%，高于美国和西班牙金融机构的平均水平，并且市场价格的波动主要反映了利润效率而非成本效率的变化。1 参见徐传谌、齐树天：中国商业银行 X-效率实证研究，经济研究，2007 年第 3 期。2 讨论的焦点主要在于所运用的研究方法与效率值的计算结果之间是

12、否存在相关性，但在结果上则往往莫衷一是，例如 Bauer and Hancock(1993)，Cummins and Zi(1995)等文献就认为这种关联性是存在的，而 Ferrier and Lovell(1990)，Eisenbeis,Ferrier and Kwan(1996)等学者则坚持认为，二者之间仅有弱相关关系。3 本部分综述参考了陈敬学(2004)及李振维(2004)中的相关总结。4 基于我们所掌握的文献资料。3/25 Maudos et al(2002)使用DFA方法对1993年至1996年欧洲银行业成本效率和可替代的利润效率进行了国际比较，结果表明可替代的利润效率低于成本效率

13、，同时考察了影响银行成本效率和可替代利润效率的因素，发现资产收益率的标准差、市场集中度和GDP 增长率等变量与可替代的利润效率显著相关，而资产规模虚拟变量中只有大银行与可替代的利润效率显著相关。Stefania P.S.Rossi、Markus Schwaiger and Gerhard Winkler(2005)以 9 个中东欧国家 1995至 2002 的银行数据为样本，研究了相关银行的成本、利润效率水平和组织管理行为，指出与较差的管理水平相比，“坏运气”等诱发非效率状况的外生因素才是导致样本个体成本和利润效率水平较低的主要原因。另一方面，在银行效率研究中引入对于资产质量及风险的考察和度量

14、也逐步成为新的发展方向。Hughes and Mester(1993)使用已有研究显示具有规模经济性的银行为样本，在重新考虑资产质量、融资成本以及风险等因素的条件下对其效率进行了估计，实证结果表明考虑风险因素后银行效率值会发生显著的不同。Pastor(1999)以西班牙银行业数据为样本，研究竞争的日益剧烈是否会令银行的效率情况因压力而改善，或者因承担了过多的风险而恶化。实证结果表明，1985年至1992年样本银行的风险管理效率情况呈现了显著的改善趋势，与内部因素有关的贷款损失准备也减少了；但1992年后因放款市场竞争越来越激烈，风险管理效率开始下降，导致与内部因素有关的贷款损失准备不断增加。D

15、e Young et al.(2001)以美国356家国家银行数据为样本，对其在承担风险情况下的效率进行了重新估计，研究结果显示解除业务管制后美国银行业市场的竞争空前激烈，银行在经营过程中为谋求利润而承担了过度的风险。三、方法、模型与数据 （一）研究方法 在有关银行效率的经验研究中，为了明确银行经营中的非效率因素，必须分离出理论上的最佳效率边界（函数），有关于此的估计技术一直以来是学术界的争论焦点之一。Berger and Humphrey(1997)的文献综述将之概括为参数方法和非参数方法两大类，并对这些方法进行了较为全面的总结和讨论。5总体来看，利润效率的衡量可理解为在同样的投入及产出结构

16、下，某一家银行单位的利润低于最有效率银行的预期利润，并且该部份差异无法由随机干扰项所解释时，则认定其存在技术无效率。6实证研究中，为了顺利剥离计算中随机误差所可能造成的潜在影响，并清楚得到各个样本单位在不同时期的效率绝对值，本文选用参数方法中的随机边界法(SFA)作为研究工具。该方法将基础方程的误差项具体分解为两个部分：第一部分（V）为服从正态分布的随机扰动项；第二部分（U）则代表服从截断正态分布（从零截断）的企业非效率项例如一些可以被样本单位所控制的并对技术或配置效率产生影响的因素(Rossi、Schwaiger and Winkler，2005)。具体的模型设定中，在考虑银行的基本投入产出

17、特征的基础上，7本文依据实际情况着重强调如下两方面的调整：第一，许多效率研究文献中的一个流行的经验模式是，估计随机边界函数方程计算企业个体的效率水平用企业的某些变量对效率估计值进行回归，5 应该说，在估计企业最优边界的过程中参数及非参数方法各有利弊。详细总结和比较可参见 Berger and Humphrey(1997),Berger and Mester(1997),Dhawan and Jochumzen(1999)以及姚树洁等(2004)、吴福象(2005)等文中的总结和讨论。6 或者说，该银行无法获得其追求的最大化收益。7 即：(1)包含多种投入与产出；(2)要素投入或产出存在交互影响

18、。4/25 以此确定导致不同企业间效率水平呈现差异化的具体原因（例如管理经验、产权性质等等）。Reifschneider and Stevenson(1991)指出，回归过程中所使用估计方法上的缺憾显然会使该研究框架的计量效率偏低，8对此可行的一个改进方案就是将随机边界模型中的非效率项(iU)直接设定为企业影响因素及随机误差的具体函数。9Battese and Coelli(1995)的模型也正是基于相类同的思想而得以提出的；10第二，真实经济生活中，各商业银行在组织形态、业务功能、治理制度、管理规章以及经营风格等诸多方面存有细节上的不同，这一切都要求我们在进行银行效率研究的过程中考察不同样本

19、单位在风险因素上的差异性。但在现有衡量银行效率的研究中，模型设定时常常忽略风险变量所造成的影响，其隐含地假定了所有样本单位均面临完全相同的风险程度，这显然与现实不尽相符，由此估计所得的效率值也可能会产生偏误。1112金融改革的十余年中，伴随着银行商业化进程的逐步推进，有关的政策、体制和规则不断推陈出新，同时整体经济制度的转轨也令商业银行所面临的经营环境日新月异，这些都导致不同银行之间在风险特征上呈现差异化，同时不断强化商业银行的风险经营意识也是中国金融改革一直以来的重要目标。13 鉴于上述考虑，本文计划以Battese and Coelli(1995)模型为基础，通过嵌入风险因素构建最终的利润

20、边界函数，其一般式可表述如下：14 UVRIYf),(1)其中代表银行的利润变量；Y代表产出变量；I代表投入要素价格变量；R为衡量风险因素的变量；利润函数的误差项进一步分解为相互独立的V和U两部分，V代表随机误差因素，服从正态分布),0(2VN，U取值非负，用以衡量技术无效率，假定其服从截断于零的),(2UmN分布，这里zm，z为可能影响银行利润效率水平的因素变量，为待估参数。依据 Battese and Coelli(1988,1992,1996)中的阐述，应用软件 FRONTIER Version 4.1 可通过计算得到随机边界利润函数子集的极大似然估计(maximum likelihoo

21、d estimates)结果，15并进而利用效率边界算出每个银行的利润效率指标(EFF)，具体的度量标准可以表示为：8 一般的回归过程所应用的大多是二阶估计方法，它在关于非效率因素独立性的假设上存在非一致性。9 也可参见 Kumbhakar,Ghosh and McGukin(1991)中的相关论述。10 有关该模型的介绍和讨论可参见本文前面章节的总结。11 例如，在衡量经营效率时，忽略风险因素则隐含地意味着简单的增加放款会得到较佳的效率表现，并且不同放款质量的效率评价结果相同。12 一些经验文献也从不同角度讨论了风险因素在银行效率研究中的重要性，Hughes and Mester(1993)

22、及Mester(1996)的研究就认为，是否考虑并控制资产质量等风险因素将会对银行效率水平的估计值带来显著的影响。13 对于风险因素的考量，仅有少数的国内文献有所论及，其办法往往是将存在风险的呆坏账部分从放款总额中扣除。但此类思路的缺陷也是明显的：一方面，仅仅考虑呆坏账问题虽然切合中国实际，却仍然有欠全面；另一方面，简单的将问题资产剔除，不利于探究风险因素的形成根源，也不利于通过比较说明其对银行效率水平的影响。14 与成本边界相关的成本函数及效率的表达式，可通过对下述文中所提出的模型进行微调而得到。15 按照 Coelli(1996)的介绍，该程序可适用于面板数据、随时间变化(time-var

23、ying)以及不随时间变化(invariant)的效率、成本或生产函数、半正态(half-normal)及截断正态(truncated normal)分布、有对数或原值单位的因变量(dependent variable)的函数形态等多种情况下的效率估计。这个程序不能适用于指数或伽玛分布，也不能适用于对此类方程组的估计。5/25),0(),(*gUEgUEEFF (2)其中*为银行利润，g为回归参数，EFF在 0 与 1 之间取值。（二）变量选择 已有研究文献在银行投入、产出项的认定标准这个问题上的意见显得颇为驳杂，但事实上确定划分的核心思路无非中介法与生产法两大类，其余则多为在二者基础上的修正

24、和补充。16而基于对存款在方程中的定位，Berger and Humphrey(1991)和Bauer et al.(1993)提出了一种所谓修正的产出法（也称为对偶法），它使利润方程同时考虑存款的投入和产出特征。依据这种方法存款利息支出被视为投入，而存款总量则被作为产出。17在我们的利润方程的构建中，主要采用上述修正后的产出法，18并在之基础上通过引入一些变量来描述银行的风险状况以及影响经营效率的因素。19具体而言，本文研究涉及到的变量包括：因变量为总利润(TP)；产出变量为贷款(Y1)、存款(Y2)以及投资(Y3)等三项；投入要素价格变量分别为人力价格(I1)、资产价格(I2)以及存款价格

25、(I3)等三项；衡量风险因素的变量为不良贷款率(R1)和核心资产充足率(R2)；银行效率影响变量为注资情况(Z1)、剥离情况(Z2)、上市情况(Z3)、产权结构(Z4)、时间序列(Z5)以及存贷比率(Z6)等六项。所有上述变量的简要说明参见表1。变 量 名 称 描述与衡量 产出变量 Y1 贷 款 当年贷款总额 Y2 存 款 当年存款总额 Y3 投 资 当年投资总计（包括证券）投入变量(价格)I1 人力价格 人力资本价格=营业费用/当年资产总额20 I2 资产价格 资产价格=固定资产折旧/固定资产原值21 I3 存款价格 存款的价格=利息支出/存款总额 风险变量 16 鉴于现有文献中关于金融企业

26、投出、产出项的界定方法已经介绍了许多，限于篇幅本文不再赘述。17 参见 Stefania P.S.Rossi,Markus Schwaiger and Gerhard Winkler,2005.Managerial behavior and cost/profit efficiency in the banking sectors of Central and Eastern European countries.the working paper series of the Oesterreichische Nationalbank,available on website:.oenb.at

27、,p7.18 具体指标选取上则主要参考或延用 Berger(1997)、Berger and De Young(1997)以及 Stefania P.S.Rossi,Markus Schwaiger and Gerhard Winkler(2005)中的思路。19 有关的风险变量是在参考了 Mester(1996)、Berger and Mester(1997)以及李振维(2004)的研究方案之基础上，考虑样本数据可获得性的情况下而最终认定的，而效率影响因素变量的选择则参考了 Battese and Coelli(1995)、Nahid Kalbasi Anaraki and Ali Hasa

28、nzadeh(2003)以及李振维(2004)等文章的论述和应用。20 原则上，人力要素的价格应当等于当年银行工资支出与员工人数的商，但在数据搜集过程中，由于各商业银行的相关数据缺失过多，我们暂以营业费用占资产总额的比例来替代衡量。21 需要说明的是，由于相关数据缺失，中国农业银行与中国银行的资产价格以固定资产净值占银行资产总额的比例来代替衡量。6/25 R1 不良贷款率 不良贷款率=呆、坏帐准备金/总贷款22 R2 核心资本充足率 核心资本充足率=所有者权益/银行总资产23 影响变量 Z1 注资情况 以1998年为界，财政部注资的国有银行取值1。Z2 剥离情况 以1999年为界，剥离不良资产

29、的国有银行取值1。Z3 上市情况 上市银行取值1，其他情况为0。Z4 产权结构 国有银行取值1，其他情况为0。Z5 时间趋势 依据样本期区间依次取值1，2，.，11。Z6 存贷比率 存贷比率=存款总额/贷款总额 收益变量 TP 总利润 当年税后利润净值24 （三）模型设定 已有的银行效率研究文献中所使用的基础模型主要包括三种，即超越对数函数（Trans-Log Function,TL）、广义超越对数函数(Box-Cox Function)以及傅立叶柔性函数（Fourier Flexible Form，FF）。其中TL方程在相关经验文献中使用的最为广泛，模型构造上的柔性特征令其对于潜在的成本结构

30、以及生产技术结构（依据对偶理论）的限制比较少，并且在特定的条件下包含了Cobb-Douglas函数模式。考虑到样本数据在结构上的局限性，我们在测度银行X（非）效率时采用超越对数函数（TL）构建相关的基础方程。25 以 Battese and Coelli(1995)提出的模型为基础，为了能够详细考察风险因素对于银行经营效率估计结果的具体影响，我们分别构建不同的利润函数基础方程如下：模型一：tntnijjiijjkkjjkjikkiikjjiiiUVIYIIYYIYTP3131313131313131lnlnlnln21lnln21lnlnln (3)22 反映银行放款质量的经济指标有许多，例如

31、逾放比率、不良贷款率等等，鉴于数据收集上的困难，我们选定的指标为不良贷款率，解释为商业银行当年放款余额中呆、坏帐款项（实际研究中以呆、坏帐准备金对之进行替代）所占的比例。23 依据中国银监会 2004 年 3 月颁布实施的商业银行资本充足率管理办法，核心资本充足率可解释为银行核心资本总额与风险加权资产总额的比值，鉴于相关数据的缺失和不完整，本文以中国金融年鉴中各商业银行当年所有者权益占资产总额的比例作为替代性衡量依据。24 需要说明的是，样本中 1998 年与 1999 年的利润最小值均为负数，该观察值具体源自农业银行的利润数据，鉴于它同本文所应用的对数性质参数方程相矛盾，我们在实证中最终将其

32、所在样本点剔除。25 虽然 FF(Fourier Flexible Form)模型作为理论上的一种改进能够代表更为广泛的函数形态，并已经被证明可以对数据给予更好的适合性(White,1980;Gallant,1981;McAllister and McManus,1993;Mitchell and Onvural,1996;Berger and Mester,1997)，但同时使用该函数进行估计时也要求更大的自由度，而这是我们的样本数据所不能满足的(Xiaoqing Fu and Shelagh Heffernan,2005)。7/25 模型二（考虑风险变量21,RR）：tntnhllhhlh

33、hhijjiijjkkjjkjikkiikjjiiiUVRRRIYIIYYIYTP2121213131313131313131lnln21lnlnlnlnln21lnln21lnlnln (4)其中TP代表样本银行的总利润；iY代表样本银行第 i 项产出量；jI代表样本银行第j项投入要素的价格；hR为衡量样本银行风险状况的第 h 项指标值；tnV代表来自样本数据的随机噪声引起的误差项，服从于正态分布),0(2VN；tnU为非负随机变量，用以衡量生产过程中的技术无效率，并假定其服从截断于零的),(2UntmN分布，这里 610gggntZm tnV与tnU相互独立。为了满足模型形式上的线性齐次要

34、求，我们通过以最后一种投入价格对总利润以及其他投入价格进行标准化的办法进行实现；考虑到规模对于银行效率所可能产生的影响，本文以银行资产总额对总利润和各产出项进行相应的调整(XiaoqingFu and Shelagh Heffernan,2005)。此外，系数分布上的对称性（symmetry）特征要求：kiik（3,2,1,ki）kjjk（3,2,1,kj）lhhl（2,1,lh）线性齐次特征要求：131jj；03131kjkjjk；对于所有的i，031jij。上述利润方程使用 Battese and Coelli(1992，1995)提出的基于多时期面版数据的随机边界模型方法(SFA)进行估

35、计，该方法有利于更加方便地观察和研究诸银行的效率随时间而发8/25 生的演进与变化。此外，在参数选择方面我们依然延用 Battese and Corra(1977)的方案，用参数与2替代了tnV（误差项）及tnU（非效率项）的方差估计，模型中它们具体表述为222uv和22u。其中 1,0，表明了非效率因素在模型分析中的实际意义和价值。26 （四）样本数据说明 截至2005年底，中国银行业金融机构包括：3家政策性银行、4家国有商业银行、12家股份制商业银行、4家金融资产管理公司、117家城市商业银行、238家外资银行营业性机构、681家城市信用社、32854家农村信用社、8家农村合作银行、7家农

36、村商业银行、59家信托投资公司、74家财务公司、12家金融租赁公司、3家汽车金融公司以及遍布城乡的邮政储蓄机构。27基于数据获得上的限制，为考察我国商业银行效率的整体动态变化趋势，本文所选取的样本单位为经营期在10年以上的商业银行，主要包括中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行、中国银行、XX兴业银行、XX发展银行、华夏银行、浦东发展银行、XX发展银行、招商银行、光大银行、民生银行、XX实业银行和交通银行等14家银行单位，这些银行2005年底的资产合计占银行业总规模的70%以上，在商业银行领域的比重则在90%以上，足以反映中国商业银行业的总体状况。28考虑到国有商业银行是本文的重点研究对象之

37、一，我们以1994年旨在剥离政策性金融业务的银行体制改革为起始点，采用的样本期为1994至2004年。29本文的实证分析基础是截面和时间序列的混合数据库(Panel Data)，除个别样本单位外包含了14家银行11个年度的所有相关数据资料，整体上为非平行面板数据。全部资料主要依据中国金融年鉴(19952005)所公布的各商业银行资产负债表及损益表（利润表）计算、编制得出，其统计性描述如下：表 2：贷款总额 5.48e+07 7.97e+07 204339 3.71e+08 N=150 存款总额 7.11e+07 1.06e+08 401815 5.06e+08 N=150 投资总额 1.55e

38、+07 2.73e+07 24855 1.26e+08 N=150 人力价格.0109482.0039408.0026712.0246942 N=150 资本价格.1879579.103772.0092283.5666667 N=150 存款价格.0334721.0209278.0072128.0987539 N=150 不良贷款率.018129.0228084.0008127.1695963 N=150 26 上述参数均可通过软件 FRONTIER Version 4.1，运用极大似然法计算出相应的估计值。27 参见2006 中国行业年度报告系列之银行，第 2 页。28 在我们的样本确定过程

39、中，XX 发展银行、中国投资银行、恒丰银行以及浙商银行等 4 家股份制商业银行均未能入选其中XX发展银行在1998年被行政关闭，而中国投资银行也于同年被并入国家开发银行，二者的经营存续期间过短；恒丰银行与浙商银行分别于 2003 和 2004 年正式成立，其经营活动初期受前身单位（XX 住房储蓄银行及 XX 商业银行）的业务影响较大，数据很难准确反映它们作为股份制银行的经营效率情况。29 一般认为，1993 年 12 月颁布的国务院关于金融体制改革的决定是中国国有专业银行商业化改革的起点，该文件明确将国家专业银行的发展目标正式定位于商业银行。1994 年，三家政策性银行的成立，承担了四大专业银

40、行（中、农、工、建）的政策性金融业务，专业银行开始作为国有独资商业银行，真正从事商业性金融业务。9/25 核心资本充足率.0498641.0229944.0152651.1629844 N=150 存贷比率 1.377842.2265115.779954 2.603296 N=150 总利润 219190.1 477317.5-91300 4838800 N=150 资料来源：中国金融年鉴(1995-2005)。以上，我们叙述了本研究所涉及到的方法、模型和数据情况，接下来将对实证结果加以详细说明，并针对各年度不同银行利润效率的差异，作基于各类影响因子和风险因素调整下的利润效率比较。四、实证结果

41、及其分析 （一）函数的估计结果 本文使用 Frontier 4.1(Coelli,1996)程序对上述两种情况下的利润边界模型进行了估计，参数计算结果如表 3 所示。从模型一和模型二的对数似然值（log likelihood function）和单边偏误似然比检验值（LR test of the one-sided error）来看，两个函数的统计结果在总体上可以接受；而方差参数的估计值则显示，两种利润函数的技术非效率项tnU对产出具有显著的影响，并且通过比较可知，调整风险因素后的值为 0.99557，大于之前的值(0.96994)，表明风险因素的引入在一定程度上强化了技术非效率相的重要意义和

42、价值。系数估计方面，由表 3 可以看出，模型一（未调整风险模型）的统计结果中存款(Y2)及人力价格(I1)在 1%水平下具有显著性，贷款变量(Y1)则在 5%水平下具有显著性，投资变量(Y3)在接近 10%的水平上具备显著性。对于技术非效率项的影响因素方面，上市情况(Z3)、产权结构(Z4)、时间序列(Z5)和存贷比率(Z6)等变量的显著性水平均在 1%以下；而在模型二（调整风险变量后的模型）中，贷款(Y1)变量在 5%水平下具有显著性，风险因素(R1、R2)的显著性水平在 10%之下，其交叉项在 1%水平下具备显著性，而在影响技术非效率项的因素中，时间序列(Z5)及存贷比率(Z6)的显著性水

43、平分别在 1%和 5%之下。接下来，我们将对上述模型估计结果的经济意义进行简要分析和阐明。首先，在投入、产出项方面，模型一的统计结果显示贷款(Y1)与利润量的变动之间有正向关系，即样本期内每增加 1%的放款额度，将提高 1.85913%的收益，意味着作为商业银行的主要获利来源，提高贷款业务量所带来的利差收入将增加银行的利润总量；存款(Y2)与利润量之间的系数为负，样本期内 1%的存款量增长将带来 6.82831%的收益损失，说明在存款对于商业银行最终利润的影响中，虽然其构成了之后放款授信业务的主要资金来源，但即期内随之而来的利息支出成本仍然占据了主导地位；投资(Y3)对利润变动的系数也是正的，

44、其作用是产出变量中最小的，多 1%的投资额度会带来 1.18712%的利润增加总体上，产出项中存款对于利润的负向影响最大，贷款的正向影响次之，投资的作用最小，但是所有三者的系数绝对值都在 1 以上，这说明它们作用的规模特征明显；30此外，人力价格(I1)变量与利润变动的联系是正向的，系数的估计值说明 1%的价格增加可导致 2.02190%的收益增长，回顾劳动价格变量的样本描述，以上结果显示更多的营业费用投入可带来更高的收益回报；而资产价格(I2)和存款价格(I3)对利润变量的系数均为负值(分别为-0.38781 和-0.63409)，31表明固定资产购置和存款吸纳等方面的价格上涨会导致银行最终

45、利润收益的下滑，过多的固定资产投入或大量的吸储行为都同商业银行的利润最大化初衷南辕北辙。30 由于函数的对数特征，系数同时也代表了变量之间的弹性关系。31 其中存款价格(I3)的值依据模型设定时有关齐次要求的系数约束式计算而知。10/25 其次，从调整风险因素后（模型二）的估计结果上看，贷款(Y1)依然与利润量在变动上呈显著的正相关联系，扩 X1%的放款规模会带来 3.25432%的利润增长；在风险变量的作用衡量上，其他条件不变的情况下，不良贷款率变量(R1)同利润变量在样本期内呈负相关，系数的估计值表明，不良贷款率每增加 1%便会令银行利润下降 1.45988%，如此结果不难解释，更高的不良

46、贷款率意味着银行的信贷质量下降，由于放款利息一直是银行收入的主要来源，因此不良贷款率与银行获利间的关系也就不言自明了；另外，用以描述银行资产风险状况的核心资产充足率(R2)与利润收益之间也存有负向的关联系数，1%的核心资产充足率变动对应着-2.06604%的最终利润变动，这说明商业银行有动力在承担一定风险的基础上博取收益，同时也隐含着有关监管部门执行规制资产充足率政策的重要意义。再者，在银行利润效率的影响因素方面，模型一的统计结果表明，代表上市情况和存贷比率的变量(Z3，Z6)同技术非效率项之间存在负向关联，而代表产权结构和时间序列的虚拟变量(Z4，Z5)则对技术非效率项具有正向影响；从模型二

47、的估计结果看，上述影响变量的作用方向在引入风险因素后并未发生改变，只是时间序列(Z5)与存贷比率(Z6)的影响相比之下更为显著。上述系数估计值的经济学含义说明，上市使商业银行的治理机制和管理执行上更加严格、透明，而较高的存贷比率体现银行在资金使用上更加谨慎，这些都令经营上的利润非效率情况得到缓解；产权结构和时间序列的统计结果显现出，国有银行同其他股份制银行相比效率更低，并且随着时间的推移，中国商业银行经营中的利润非效率情况正呈逐渐恶化之趋势。（二）中国银行业利润效率水平比较 利用以上方程系数的估计值（见表 3），我们可以通过计算得出各银行不同时期的利润效率水平指标，具体整理结果如表 4 和表

48、5。总体上看，不考虑风险因素（模型一）的效率估算结果在样本期内分布于0.00588，0.94111，最低值和最高值均出现在 1994 年，分别代表中国农业银行和 XX 发展银行的利润效率；调整风险变量后（模型二）的利润效率估算结果列于表 5，它们的分布区间为0.01085，0.96163，极小值与极大值仍然分属于 2000 年的中国农业银行和 XX 发展银行。以所有制特征为依据，本文对中国商业银行部门的利润效率情况进行了分类总结（见表6）。如表所示，首先，通过比较各年度股份制与国有银行的平均利润效率水平可知，无论从未考虑风险因素（模型一）还是从调整风险因素后（模型二）的统计结果上看，股份制商业

49、银行的利润效率水平均普遍高于四大国有商业银行，但随着时间推移二者之间的差距正在逐渐缩小在调整风险因素后的情况下，2004 年国有商业银行的平均利润效率(0.48502)首次高于股份制商业银行(0.43786)；32其次，相比之下除 1998 至 2000 三个年份外调整风险因素后中国商业银行业总体利润效率水平指标值均有所提高综合年均指标值由调整前的0.47547 提高为调整后的 0.50672，这一过程中国有银行的效率变化较股份制银行来的激烈，综合年均指标由 0.14543 增至 0.26016，具体年度数据中仅 2003 年的变动与总体趋势相悖。反观股份制银行收到的影响相对较小（调整前后的综

50、合年均效率值分别为 0.60559 和0.60416），具体年份方面 1997、1998、1999、2000、2004 等五个年度的利润效率指标在调整后呈下降趋势。上述统计结果说明，中国的商业银行部门在创造利润的能力上依然表现不佳，其中由于种种历史的和现实的原因，股份制商业银行在这方面显然要比国有商业银行做得更加出色，但是随着相关制度体系的逐步健全以及国有商业银行改革的不断推进，十几年来国有银行同其他股份制银行之间的效率差距正在缩小；另一方面，如上的结果似乎也可以理解为，面对一个迅速成长的新兴金融市场，中国的商业银行部门通过提供金融产品最大化 32 这与 X 琛、宋蔚兰（2004）的研究结果相