不良貸款約束下中國農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率增長(zhǎng)及收斂性研究

陳偉平， 馮宗憲

(西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院， 陜西 西安 710061)

不良貸款約束下中國農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率增長(zhǎng)及收斂性研究

陳偉平， 馮宗憲

(西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院， 陜西 西安 710061)

摘要:基于全域生產(chǎn)可能性集合，文章構(gòu)建全域Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)，測(cè)度了2008-2013年不良貸款約束下中國農(nóng)村商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率及其分解，并對(duì)其收斂性進(jìn)行檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)：整體來說，中國農(nóng)村商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率略有下降，主要來源于技術(shù)退步，東部地區(qū)農(nóng)商行生產(chǎn)率變化軌跡呈“V”形，而中西部地區(qū)農(nóng)商行生產(chǎn)率變化軌跡呈倒“V”形；產(chǎn)權(quán)制度改革對(duì)技術(shù)效率具有一定促進(jìn)作用，而貨幣政策、新監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)以及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型政策對(duì)技術(shù)變化具有負(fù)面影響；中國農(nóng)村商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率存在絕對(duì)和條件β收斂，中間業(yè)務(wù)技術(shù)含量和實(shí)際GDP增長(zhǎng)率的提高能有效促進(jìn)中國農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率增長(zhǎng)。

關(guān)鍵詞:農(nóng)村商業(yè)銀行；不良貸款；全要素生產(chǎn)率；全域Malmquist-Luenberger指數(shù)；收斂

一、 引言

隨著中國新農(nóng)村建設(shè)的推進(jìn)，農(nóng)村金融改革的重要性日益凸顯。作為農(nóng)村金融體系的主體，農(nóng)村信用社是現(xiàn)階段農(nóng)村金融改革的重點(diǎn)和難點(diǎn)。2003年6月，國務(wù)院印發(fā)了《深化農(nóng)村信用社改革試點(diǎn)方案》，標(biāo)志著央行資金支持、地方政府主導(dǎo)的新一輪農(nóng)村信用社改革正式啟動(dòng)。這一輪改革的重點(diǎn)是管理體制、產(chǎn)權(quán)制度、法人治理和運(yùn)行機(jī)制，堅(jiān)持股份制方向組建農(nóng)村商業(yè)銀行是深化改革的政策取向。截止2013年底，中國改制組建并開業(yè)的農(nóng)村商業(yè)銀行共468家，總資產(chǎn)達(dá)到9.7萬億人民幣，占銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)的6.41%。經(jīng)過多年的改革，中國農(nóng)村商業(yè)銀行資本實(shí)力不斷增強(qiáng)，資產(chǎn)質(zhì)量持續(xù)提高，盈利能力有所改善。

那么，股份制改革后中國農(nóng)村商業(yè)銀行的生產(chǎn)率如何？是否存在差異？為什么會(huì)存在差異？對(duì)這些問題進(jìn)行分析具有重要的理論和實(shí)踐意義。目前，國內(nèi)外學(xué)者大多采用資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率等度量農(nóng)村商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)績(jī)效，這種方法沒有考慮投入、產(chǎn)出的相對(duì)轉(zhuǎn)化，也沒有包含非期望產(chǎn)出——不良貸款。考慮到農(nóng)村商業(yè)銀行發(fā)放貸款過程中，必然伴隨不良貸款的產(chǎn)生，一些學(xué)者納入不良貸款因素，但所構(gòu)建的生產(chǎn)率指數(shù)存在缺陷：線性規(guī)劃出現(xiàn)不可行解并且該指數(shù)不滿足經(jīng)濟(jì)學(xué)的傳遞性原理。此外，不同地區(qū)農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率是否存在收斂？哪些因素驅(qū)動(dòng)其收斂？這些問題的回答有利于考察目前的一系列農(nóng)村商業(yè)銀行改革措施是否初見成效。據(jù)我們所知，國內(nèi)鮮有文獻(xiàn)探索中國農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率的收斂性問題。

為此，本文構(gòu)建不良貸款約束下的全域Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)，測(cè)度中國農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率增長(zhǎng)及其來源，在此基礎(chǔ)上，對(duì)其絕對(duì)收斂和條件收斂進(jìn)行檢驗(yàn)，為當(dāng)前不斷推進(jìn)的農(nóng)村商業(yè)銀行改革提供一定的決策參考。

二、 文獻(xiàn)綜述

國外學(xué)者運(yùn)用Malmquist指數(shù)或Malmquist-Luenberger指數(shù)測(cè)度商業(yè)銀行生產(chǎn)率已有多年歷史，研究成果十分豐富，代表性文獻(xiàn)有：Berger和Humphrey(1997)[1]、Bonin等(2005)[2]、Park和Weber(2006)[3]、Banker等(2010)[4]、Gunay(2012)[5]等。最近十幾年，國內(nèi)外越來越多學(xué)者運(yùn)用Malmquist指數(shù)法對(duì)中國商業(yè)銀行生產(chǎn)率進(jìn)行研究，樣本涵蓋范圍較小，通常限于國有控股銀行和股份制銀行，部分文獻(xiàn)加入城市商業(yè)銀行，代表性的觀點(diǎn)有兩種：張健華(2003)[6]、王付彪等(2006)[7]、Yao等(2007)[8]、張健華和王鵬(2010)[9]、劉孟飛等(2012)[10]認(rèn)為中國商業(yè)銀行生產(chǎn)率整體趨于上升，而蔡躍洲和郭梅軍(2009)[11]、袁曉玲和張寶山(2009)[12]、Matthews和Zhang(2010)[13]得出截然相反的結(jié)論，認(rèn)為中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率整體沒有增長(zhǎng)甚至呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。上述文獻(xiàn)存在的一個(gè)缺陷是僅考慮貸款數(shù)量，沒有把不良貸款作為一項(xiàng)非期望產(chǎn)出來考慮，從而導(dǎo)致評(píng)價(jià)過程中可能出現(xiàn)偏差。近年來，一些學(xué)者將不良貸款作為非期望產(chǎn)出，運(yùn)用方向性距離函數(shù)評(píng)價(jià)了中國商業(yè)銀行生產(chǎn)率，柯孔林和馮宗憲(2008)[14]、王兵和朱寧(2011a,b)[15-16]發(fā)現(xiàn)中國商業(yè)銀行生產(chǎn)率是增長(zhǎng)的。

以上研究主要以國有控股銀行、股份制銀行和城市商業(yè)銀行為樣本，農(nóng)村信用社是一類特殊的金融機(jī)構(gòu)，與一般性商業(yè)銀行相比，在經(jīng)營地域、業(yè)務(wù)范圍等方面存在較大差異。目前，部分學(xué)者對(duì)少數(shù)地區(qū)不同時(shí)期的農(nóng)村信用社改革績(jī)效進(jìn)行了研究，Brandt等(2003)[17]發(fā)現(xiàn)中國發(fā)達(dá)地區(qū)的信用社經(jīng)營狀況較好。曹廷求、段玲玲(2005)[18]發(fā)現(xiàn)高管人員的管理經(jīng)驗(yàn)、公司治理與信用社績(jī)效呈正相關(guān)。易傳和、沈靚(2008)[19]對(duì)H省28個(gè)農(nóng)村信用社改革的內(nèi)在效率進(jìn)行實(shí)證分析，表明新一輪改革具有效率，改革模式和農(nóng)信社的地區(qū)分布對(duì)改革效率的影響較大。馬宇等(2009)[20]發(fā)現(xiàn)同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)會(huì)損害農(nóng)村信用社績(jī)效，經(jīng)理人能力和經(jīng)理人持股對(duì)農(nóng)村信用社績(jī)效產(chǎn)生顯著的正面影響。師榮蓉、徐璋勇(2011)[21]認(rèn)為陜西省81個(gè)區(qū)縣農(nóng)村信用社利潤效率之間的差距逐年縮小，總體呈不斷改進(jìn)趨勢(shì)。黃惠春、楊軍(2011)[22]認(rèn)為經(jīng)營效率促進(jìn)了農(nóng)村信用社經(jīng)營績(jī)效的提高，進(jìn)而引起農(nóng)村信用社市場(chǎng)份額和農(nóng)村金融市場(chǎng)集中度的變化。李廣子、曾剛(2013)[23]則采用全國范圍樣本數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村商業(yè)銀行的績(jī)效優(yōu)于農(nóng)村合作銀行，不同組織模式所導(dǎo)致的公司治理效率差異可能是兩類金融機(jī)構(gòu)績(jī)效差別的一個(gè)重要原因。上述文獻(xiàn)多以資產(chǎn)收益率和凈資產(chǎn)收益率衡量農(nóng)村信用社經(jīng)營績(jī)效，基本上是靜態(tài)的比較，不能較好地刻畫農(nóng)村信用社的全要素生產(chǎn)率。

覃道愛和李興發(fā)(2009)[24]、藍(lán)虹和穆爭(zhēng)社(2014)[25]引入非期望產(chǎn)出——不良貸款，提高了農(nóng)村信用社績(jī)效評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性。前者還運(yùn)用多階段SBM-Undesirable模型，發(fā)現(xiàn)中國農(nóng)村信用社改革績(jī)效增長(zhǎng)主要來源于純技術(shù)效率的改進(jìn)，規(guī)模效率、配置效率和成本效率改善不明顯。后者則運(yùn)用三階段DEA模型分析農(nóng)村信用社改革績(jī)效，表明2007年以來，農(nóng)村信用社改革取得了良好績(jī)效，管理水平、經(jīng)營規(guī)模逐年改善，農(nóng)村商業(yè)銀行的總體績(jī)效高于農(nóng)村信用社，但純技術(shù)效率低下，投入要素存在浪費(fèi)。

對(duì)國內(nèi)外文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn)，相關(guān)研究尚存在以下疏漏和不足：第一，大多數(shù)文獻(xiàn)沒有將不良貸款作為非期望產(chǎn)出，少數(shù)文獻(xiàn)雖然引入不良貸款因素，但線性規(guī)劃出現(xiàn)不可行解，并且構(gòu)建的幾何平均Malmquist-Luenberger指數(shù)不滿足傳遞性原理。第二，多數(shù)文獻(xiàn)的研究對(duì)象局限在農(nóng)村信用社，缺乏對(duì)改制后農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率的分析，并且沒有考慮農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率的收斂性問題。針對(duì)現(xiàn)有研究不足，本文擬進(jìn)行以下改進(jìn)和創(chuàng)新：(1)引入全域生產(chǎn)可能性集合，構(gòu)建全域Malmquist-Luenberger指數(shù)測(cè)度中國農(nóng)村商業(yè)銀行在不良貸款約束下的全要素生產(chǎn)率及其分解，該指數(shù)能夠較好地克服線性規(guī)劃無解的缺陷，并且能夠滿足傳遞性。(2)考慮到農(nóng)村信用社改制為農(nóng)村商業(yè)銀行從2007年起在全國范圍鋪開，并且實(shí)施貸款五級(jí)分類，本文選擇2008-2013年作為研究期間，對(duì)中國農(nóng)村商業(yè)銀行的生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算，并對(duì)其收斂性進(jìn)行檢驗(yàn)。

三、 方法及樣本數(shù)據(jù)

(一) 當(dāng)期和全域方向性距離函數(shù)

(1)

生產(chǎn)可能性集合P(x)滿足如下條件：

(1)閉集和有界集；(2)期望產(chǎn)出和投入可自由處置(strongorfreedisposability)：如果(y,b)∈P(x)且y′≤y或x′≥x，那么(y′,b)∈P(x)，P(x)?P(x′)；(3)零結(jié)合性(null-jointness)：如果(y,b)∈P(x)且b=0，那么y=0；(4)產(chǎn)出弱可處置性(weakdisposabilityofoutput)：如果(y,b)∈P(x)且0≤θ≤1，那么(θy,θb)∈P(x)。

為了使期望產(chǎn)出增加的同時(shí)，非期望產(chǎn)出減少成為可能，借鑒Chung等(1997)[26]的做法，構(gòu)建投入產(chǎn)出導(dǎo)向型的方向性距離函數(shù)，表示為：

(2)

其中，gy表示期望產(chǎn)出擴(kuò)張的方向，-gb表示非期望產(chǎn)出減少的方向，設(shè)向量g=(-x,y,-b)，可以理解為，在現(xiàn)行的生產(chǎn)可能性集P上，對(duì)于給定的方向向量，使得期望產(chǎn)出y在非期望產(chǎn)出b的約束下達(dá)到最大的擴(kuò)張。

(3)

(4)

(二) 全域Malmquist-Luenberger指數(shù)的構(gòu)建

基于全域方向性距離函數(shù)，本文構(gòu)建全域Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)，定義如下：

(5)

(6)

(7)

(8)

(三) 投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇和樣本數(shù)據(jù)

投入、產(chǎn)出指標(biāo)的選擇是評(píng)價(jià)農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率的前提和關(guān)鍵，一般認(rèn)為有三種方法：生產(chǎn)法、中介法和資產(chǎn)法，最常用的是前兩種(Berger等,1997)[1]181-185。生產(chǎn)法強(qiáng)調(diào)農(nóng)村商業(yè)銀行作為服務(wù)提供者的角色，認(rèn)為存款應(yīng)當(dāng)被視為產(chǎn)出的一種；相反地，中介法則認(rèn)為存款和借入資金最終轉(zhuǎn)化為貸款和投資，存款應(yīng)當(dāng)被視為投入，王聰和鄒朋飛(2006)[28]使用該方法得出中國商業(yè)銀行存款的增加可以作為實(shí)物資本和營業(yè)成本的一種替代，所以將存款看作投入。Berger和Humphrey(1997)[1]206-210在對(duì)涉及21個(gè)國家的100多篇相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行綜述時(shí)，認(rèn)為盡管每種方法都存在一定的局限性，但對(duì)金融機(jī)構(gòu)整體進(jìn)行效率評(píng)價(jià)時(shí)，中介法更為合適。本文主要參考中介法指標(biāo)體系，同時(shí)又突破了其選取指標(biāo)的限制，結(jié)合本文的需要進(jìn)行了指標(biāo)選取。我們將正常貸款、非利息收入和證券投資凈額作為期望產(chǎn)出。正常貸款反映農(nóng)村商業(yè)銀行持續(xù)服務(wù)“三農(nóng)”的能力，非利息收入來源的多樣化成為農(nóng)村商業(yè)銀行新的利潤增長(zhǎng)點(diǎn)，證券投資已成為農(nóng)村商業(yè)銀行利息收入的主要來源之一，后兩個(gè)指標(biāo)影響農(nóng)村商業(yè)銀行盈利能力。我們選取不良貸款作為非期望產(chǎn)出，反映農(nóng)村商業(yè)銀行改制后的風(fēng)險(xiǎn)程度，彌補(bǔ)由于風(fēng)險(xiǎn)程度的忽視而可能導(dǎo)致生產(chǎn)率測(cè)度發(fā)生較大偏差。借鑒Park和Weber(2006)[3]2377、王兵和朱寧(2011)[15]115-118等做法，我們選取存款、非利息支出、固定資產(chǎn)和所有者權(quán)益作為投入指標(biāo)。

表1　2008-2013年投入產(chǎn)出變量描述性統(tǒng)計(jì)

注：變量單位為億元。

截止2008年底，全國共組建24家農(nóng)村商業(yè)銀行，本文以樣本期內(nèi)數(shù)據(jù)較為全面的24家農(nóng)村商業(yè)銀行作為樣本，分別是順德農(nóng)商行、上海農(nóng)商行、東莞農(nóng)商行、北京農(nóng)商行、杭州聯(lián)合銀行、吳江農(nóng)商行、常熟農(nóng)商行、張家港農(nóng)商行、江陰農(nóng)商行、重慶農(nóng)商行、成都農(nóng)商行、黃河農(nóng)商行、姜堰農(nóng)商行、揭陽農(nóng)商行、江南農(nóng)商行、武漢農(nóng)商行、瑞豐農(nóng)商行、廣州農(nóng)商行、廈門農(nóng)商行、天津農(nóng)商行、海安農(nóng)商行、紫金農(nóng)商行、太倉農(nóng)商行、無錫農(nóng)商行?？紤]農(nóng)村商業(yè)銀行從2007年開始實(shí)施五級(jí)分類統(tǒng)計(jì)不良貸款數(shù)據(jù)，并且農(nóng)村信用社改革自2007年在全國范圍展開，考察樣本期定為2008-2013年，樣本數(shù)據(jù)來源于bankscope數(shù)據(jù)庫、各農(nóng)村商業(yè)銀行網(wǎng)站、中國人民銀行網(wǎng)站和國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，所有數(shù)值按照CPI指數(shù)折算到2008年價(jià)格水平。變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

四、 測(cè)算結(jié)果及分析

(一) 全域Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)及其分解的變化趨勢(shì)

全部研究樣本、東部地區(qū)農(nóng)商行、中西部地區(qū)農(nóng)商行年均全域Malmquist-Luenberger指數(shù)及其分解的估算結(jié)果見表2。

表2　2008-2013年中國農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率及其分解的變化趨勢(shì)

可以看出，2008-2013年期間，24家農(nóng)村商業(yè)銀行的整體全要素生產(chǎn)率略有下降，具體表現(xiàn)為6年間所有農(nóng)村商業(yè)銀行平均生產(chǎn)率指數(shù)為0.9934，年均增長(zhǎng)-0.66%。從變化趨勢(shì)看，農(nóng)村商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率經(jīng)歷了先降后升的過程，2009-2012年農(nóng)村商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)下降，2009-2010年最為明顯，這一年平均的全域Malmquist-Luenberger指數(shù)為0.9721；2008-2009年、2012-2013年農(nóng)村商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率有所增長(zhǎng)。從構(gòu)成來看，年均技術(shù)變化指數(shù)為0.9937，年均技術(shù)效率指數(shù)為0.9998，農(nóng)村商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率下降主要來源于技術(shù)退步，從年份來看，又以2009-2011年的技術(shù)變化最為明顯，分別為0.9838和0.9834。分地區(qū)來看，2008-2013年期間，東部地區(qū)農(nóng)商行與中西部地區(qū)農(nóng)商行的平均全要素生產(chǎn)差異較小，東部地區(qū)農(nóng)商行生產(chǎn)率變化軌跡呈“V”形，而中西部地區(qū)農(nóng)商行變化軌跡呈倒“V”形，2009-2010年，由于技術(shù)效率的下降和技術(shù)退步的雙重影響，東部地區(qū)農(nóng)商行生產(chǎn)率下降最為明顯。

從技術(shù)效率變化來看，2008-2010年中國農(nóng)村商業(yè)銀行技術(shù)效率沒有發(fā)揮應(yīng)有的作用，可能的原因是，2008年開始，全球金融危機(jī)對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行產(chǎn)生沖擊，中小企業(yè)、農(nóng)村種養(yǎng)殖業(yè)等回升乏力，部分企業(yè)資金鏈斷裂，導(dǎo)致不能按時(shí)還本付息，與歷史遺留的存量不良貸款疊加在一起，信用風(fēng)險(xiǎn)較大。2011-2012年期間，由于受鋼貿(mào)、光伏等行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，上海農(nóng)商行、常熟農(nóng)商行和太倉農(nóng)商行技術(shù)效率明顯下降，導(dǎo)致整體技術(shù)效率下降0.02%，若剔除這三個(gè)農(nóng)商行的影響，2010-2013年期間，農(nóng)村商業(yè)銀行的技術(shù)效率略有提升。究其原因，一方面，農(nóng)村商業(yè)銀行產(chǎn)權(quán)制度改革不斷推進(jìn)，內(nèi)控治理不斷加強(qiáng)，引進(jìn)了包含國內(nèi)外先進(jìn)銀行的戰(zhàn)略投資者，一舉扭轉(zhuǎn)了過去管理體制多年動(dòng)蕩、運(yùn)作效果較差的局面，支農(nóng)服務(wù)和經(jīng)營效益有所提高，對(duì)技術(shù)效率的提高有推動(dòng)作用。另一方面，各農(nóng)村商業(yè)銀行推進(jìn)新資本協(xié)議實(shí)施規(guī)劃及全面風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制建設(shè)，強(qiáng)化政府融資平臺(tái)和房地產(chǎn)貸款管理，大力總結(jié)和推廣低成本、可復(fù)制的涉農(nóng)金融產(chǎn)品和服務(wù)方式，如信用聯(lián)合體貸款模式、財(cái)政補(bǔ)貼權(quán)利質(zhì)押貸款和林權(quán)抵押等，這些舉措對(duì)技術(shù)效率提升具有促進(jìn)作用。

從技術(shù)變化來看，2008-2009年、2012-2013年農(nóng)村商業(yè)銀行的技術(shù)變化指數(shù)大于1，主要來源于各農(nóng)村商業(yè)銀行實(shí)施信息系統(tǒng)建設(shè)規(guī)劃，全面推進(jìn)新一代核心賬務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)交換平臺(tái)等基礎(chǔ)項(xiàng)目建設(shè)，ATM機(jī)、網(wǎng)上銀行、手機(jī)銀行、電話銀行有較大幅度增長(zhǎng)，推動(dòng)了生產(chǎn)前沿面的移動(dòng)。然而，2009-2012年期間，農(nóng)村商業(yè)銀行的技術(shù)出現(xiàn)退步，通常，物質(zhì)技術(shù)水平會(huì)隨著時(shí)間的推移而不斷進(jìn)步，實(shí)證結(jié)果恰恰相反，主要的原因在于這段時(shí)間政府部門出臺(tái)的宏觀調(diào)控政策影響了生產(chǎn)前沿面的移動(dòng)。從投入方面看，2010-2012年上半年，央行對(duì)金融機(jī)構(gòu)人民幣存貸款基準(zhǔn)利率及浮動(dòng)區(qū)間進(jìn)行了多次上調(diào)，存款規(guī)模有較大幅度增長(zhǎng)，同時(shí)，中國銀監(jiān)會(huì)的新監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)約束促使農(nóng)村商業(yè)銀行不斷提高所有者權(quán)益。從產(chǎn)出方面看，由于受市場(chǎng)形勢(shì)變化、外需增長(zhǎng)挑戰(zhàn)、資金趨緊等因素影響，結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過剩矛盾突出，中小企業(yè)經(jīng)營比較困難，企業(yè)庫存壓力加大，農(nóng)村商業(yè)銀行出現(xiàn)惜貸現(xiàn)象，導(dǎo)致部分農(nóng)村信貸資金外流，上述幾方面的共同作用使得農(nóng)村商業(yè)銀行存款增速超過貸款，存貸比下降，所有者權(quán)益增速超過非利息收入和證券投資凈額，農(nóng)村商業(yè)銀行投入、產(chǎn)出指標(biāo)的整體變動(dòng)，導(dǎo)致生產(chǎn)前沿面發(fā)生倒退性位移，最終表現(xiàn)為技術(shù)變化指數(shù)小于1。

(二) 各農(nóng)村商業(yè)銀行平均全域Malmquist-Luenberger指數(shù)及其分解值

從表3可知，上海農(nóng)商行、重慶農(nóng)商行、黃河農(nóng)商行、姜堰農(nóng)商行、揭陽農(nóng)商行、江南農(nóng)商行、紫金農(nóng)商行、太倉農(nóng)商行等8家農(nóng)村商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率有較為明顯的下降，主要是由于2009-2011年多數(shù)農(nóng)村商業(yè)銀行出現(xiàn)技術(shù)退步引起，在此期間國家政策經(jīng)歷了從“擴(kuò)內(nèi)需、保增長(zhǎng)”到合理控制信貸規(guī)模，存款增長(zhǎng)率顯著超過貸款增長(zhǎng)率，受國際金融危機(jī)的沖擊，不良貸款絕對(duì)額反彈明顯，同時(shí)為防止國際金融危機(jī)的沖擊，銀行監(jiān)管部門加大監(jiān)管力度，特別是關(guān)于銀行資本充足方面的監(jiān)管要求大幅提高，農(nóng)村商業(yè)銀行通過內(nèi)外途徑補(bǔ)充資本，股東權(quán)益增長(zhǎng)迅速，這些宏觀形勢(shì)和政策措施使得生產(chǎn)前沿面發(fā)生整體位移，最終表現(xiàn)為技術(shù)變化指數(shù)上。武漢農(nóng)商行、廈門農(nóng)商行、無錫農(nóng)商行的全要素生產(chǎn)率不斷提高，其中，武漢農(nóng)商行主要由技術(shù)效率的改善推動(dòng)，原因在于自2009年批準(zhǔn)成立股份制商業(yè)銀行以來，武漢農(nóng)商行在經(jīng)營模式、盈利模式、業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)和增長(zhǎng)方式等四個(gè)方面實(shí)行“立體式轉(zhuǎn)型”，公司治理結(jié)構(gòu)不斷完善，凈利潤大幅增長(zhǎng)；而廈門農(nóng)商行、無錫農(nóng)商行主要由技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)，這可能與這兩家銀行充分利用科技發(fā)展和電子銀行技術(shù)帶來的后發(fā)優(yōu)勢(shì)，全面建設(shè)網(wǎng)銀、電話銀行、手機(jī)銀行等自助設(shè)備，建立高效的電子服務(wù)窗口、低成本的電子交易平臺(tái)等有關(guān)，同時(shí)也與他們積極開拓中間業(yè)務(wù)、個(gè)人業(yè)務(wù)和資金業(yè)務(wù)，改變靠貸款為主要收入來源，推動(dòng)生產(chǎn)前沿面向期望產(chǎn)出越大、非期望產(chǎn)出越少方向移動(dòng)有關(guān)。張家港農(nóng)商行、天津農(nóng)商行、海安農(nóng)商行的全要素生產(chǎn)率變動(dòng)雖然有所增長(zhǎng)，但相對(duì)較小，其余農(nóng)商行的技術(shù)效率和技術(shù)變化幾乎為零，導(dǎo)致生產(chǎn)率的均值變化不明顯。

表3　2008-2013年各農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率及其分解值

(三) 不良貸款約束對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率測(cè)度的影響

圖1　累積GML和GM指數(shù)的時(shí)間趨勢(shì)圖

為了檢驗(yàn)不良貸款因素對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率測(cè)度的影響，我們同時(shí)估計(jì)了忽略不良貸款因素的全域Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)(見圖1)。

從圖1中可以看出，累積GML指數(shù)大于累積GM指數(shù)，不良貸款因素對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率存在一定影響，主要原因在于，在投入指標(biāo)共同作用于產(chǎn)出的情況下，當(dāng)不良貸款減少率超過正常貸款、非利息收入和凈證券投資增長(zhǎng)率，則累積GML指數(shù)大于累積GM指數(shù)。

五、 收斂性分析

經(jīng)過多年的改革，中國農(nóng)村商業(yè)銀行的生產(chǎn)率差距是否正在逐步縮?。繛榱嘶卮疬@一問題，我們采用絕對(duì)β收斂和相對(duì)β收斂方法進(jìn)行驗(yàn)證。

(一) 絕對(duì)β收斂

絕對(duì)β收斂主要探討全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)較差的農(nóng)村商業(yè)銀行能否趕上較好的銀行，最終達(dá)到相同穩(wěn)定的增長(zhǎng)速度，借鑒Barro(1992)[29]的分析框架，回歸估計(jì)式為：

(lnGMLit-lnGMLio)/T=α+βlnGMLio+εit

(9)

其中，(lnGMLit-lnGMLio)/T表示第i個(gè)農(nóng)村商業(yè)銀行從基期到t期的年均GML增長(zhǎng)率，α為常數(shù)。通過回歸，我們得出絕對(duì)β收斂回歸系數(shù)為-0.2598，t統(tǒng)計(jì)量為-4.77，β通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明GML的年均增長(zhǎng)與基期值成反比，存在絕對(duì)β收斂，各農(nóng)村商業(yè)銀行的發(fā)展正在向一個(gè)均衡水平方向運(yùn)動(dòng)。

(二) 條件β收斂

與絕對(duì)β收斂不同之處在于各農(nóng)村商業(yè)銀行存在不同的穩(wěn)定水平，條件β收斂度量的是農(nóng)村商業(yè)銀行的生產(chǎn)率是否收斂于各自的穩(wěn)定水平，為了避免遺漏解釋變量問題和內(nèi)生性問題，在借鑒袁曉玲和張寶山(2009)[12]97-102、侯曉輝等(2011)[30]的基礎(chǔ)上，我們加入宏微觀控制變量構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行條件β收斂檢驗(yàn)，回歸估計(jì)式為：

lnGMLit-lnGMLit-1=αi+β1lnGMLit-1+β2noninit-1+β3nplit-1+β4costit-1

+β5ldit-1+β6eait-1+β7rgdpit+β8govit+εit

(10)

其中，noninit-1為農(nóng)村商業(yè)銀行i第t-1年的非利息收入占比，用非利息收入/營業(yè)收入表示，nplit-1為農(nóng)村商業(yè)銀行i第t-1年的不良貸款率，costit-1為農(nóng)村商業(yè)銀行i第t-1年的成本收入比，用非利息支出/營業(yè)收入表示，ldit-1為農(nóng)村商業(yè)銀行i第t-1年的存貸比，eait-1為農(nóng)村商業(yè)銀行i第t-1年的自有資本比率，用所有者權(quán)益/總資產(chǎn)表示，rgdpit為農(nóng)村商業(yè)銀行i所在地區(qū)第t年的GDP發(fā)展水平，用當(dāng)?shù)厝司鵊DP/全國人均GDP表示，govit為農(nóng)村商業(yè)銀行i所在地區(qū)第t年的財(cái)政支出比重，用當(dāng)?shù)刎?cái)政支出/當(dāng)?shù)谿DP表示。

表4　條件β收斂性檢驗(yàn)結(jié)果

注：***、**和*分別代表參數(shù)估計(jì)值在1%、5%和10%水平上顯著。

我們采用一階差分GMM方法進(jìn)行估計(jì)，Wald檢驗(yàn)值為188.31，p值為0.0000，表明模型整體非常顯著，結(jié)果見表4。β1系數(shù)為負(fù)，并達(dá)到1%的顯著性水平，說明全要素生產(chǎn)率存在條件β收斂，各農(nóng)村商業(yè)銀行存在并收斂于各自的穩(wěn)態(tài)水平。非利息收入占比對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率增長(zhǎng)有顯著負(fù)向影響，可能的原因是，目前中國農(nóng)村商業(yè)銀行中間業(yè)務(wù)大部分集中在代理國債發(fā)行、代理政策性銀行業(yè)務(wù)等方面，中間業(yè)務(wù)技術(shù)含量較低，故積極開發(fā)和引入多樣化、有特點(diǎn)、適應(yīng)“三農(nóng)”和中小企業(yè)發(fā)展的高技術(shù)服務(wù)產(chǎn)品是提高農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率的關(guān)鍵所在。不良貸款率和成本費(fèi)用的降低、自有資本比率的提高對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響不明顯，這與Berger和Mester(1997)[1]210的結(jié)論不盡相同，這種結(jié)果不難理解，反映出目前中國農(nóng)村商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制效率、成本費(fèi)用管理效率和資本管理效率相對(duì)較低。存貸比與中國農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率增長(zhǎng)不存在明顯的相關(guān)關(guān)系，這與袁曉玲和張寶山(2009)[12]115的結(jié)論基本相同，合理的解釋是，中國農(nóng)村商業(yè)銀行承擔(dān)了較多的社會(huì)責(zé)任，其經(jīng)營行為常常有悖資產(chǎn)配置原則。GDP發(fā)展水平會(huì)阻礙農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率增長(zhǎng)，可能的解釋是，當(dāng)?shù)厝司鵊DP/全國人均GDP越高的地區(qū)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)受國際金融危機(jī)沖擊、房地產(chǎn)調(diào)控和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等宏觀形勢(shì)的影響越大，潛在的區(qū)域系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)越高，實(shí)際GDP增長(zhǎng)率越低，不利于農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率的提高。財(cái)政支出比重的提高對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率增長(zhǎng)有正向影響，但不顯著，一方面，政府的財(cái)政支持可以引導(dǎo)農(nóng)村商業(yè)銀行配合國家支農(nóng)政策合理運(yùn)用資金，另一方面，政府的不良干預(yù)也會(huì)限制農(nóng)村商業(yè)銀行的主觀能動(dòng)性和決策能力，本文的結(jié)果偏向于第二種解釋。

六、 結(jié)論及政策性建議

本文引入全域生產(chǎn)可能性集合，構(gòu)建GML生產(chǎn)率指數(shù)，提出一種新的測(cè)算中國農(nóng)村商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的思路，并估算2008-2013年不良貸款約束下中國農(nóng)村商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率及其分解，同時(shí)，我們對(duì)中國農(nóng)村商業(yè)銀行生產(chǎn)率是否存在收斂進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)：第一，總體上，中國農(nóng)村商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率略有下降，從變化趨勢(shì)來看，經(jīng)歷了先降后升的過程，從構(gòu)成來看，技術(shù)變化指數(shù)下降比較明顯，是生產(chǎn)率下降的最直接原因，東部地區(qū)農(nóng)商行生產(chǎn)率變化軌跡呈“V”形，而中西部地區(qū)農(nóng)商行生產(chǎn)率變化軌跡呈倒“V”形，不考慮不良貸款因素的農(nóng)村商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率會(huì)偏低，貸款質(zhì)量對(duì)生產(chǎn)率測(cè)度的真實(shí)值產(chǎn)生影響。第二，中國農(nóng)村商業(yè)銀行的產(chǎn)權(quán)制度改革和涉農(nóng)金融創(chuàng)新產(chǎn)品的推出對(duì)技術(shù)效率提升具有一定的促進(jìn)作用。2008-2009年、2012-2013年，農(nóng)村商業(yè)銀行的信息系統(tǒng)建設(shè)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，然而，2009-2012年農(nóng)村商業(yè)銀行出現(xiàn)技術(shù)退步，主要原因在于央行的貨幣政策和監(jiān)管部門的新監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的共同作用，導(dǎo)致生產(chǎn)前沿面發(fā)生倒退性位移。第三，中國農(nóng)村商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率存在絕對(duì)β收斂和條件β收斂，提高中間業(yè)務(wù)技術(shù)含量和實(shí)際GDP增長(zhǎng)率能有效促進(jìn)中國農(nóng)村商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。而不良貸款率、成本收入比、存貸比、自有資本比率和財(cái)政支出比重對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響不明顯。

由此可以得出以下幾個(gè)政策性啟示：首先，繼續(xù)穩(wěn)步推進(jìn)農(nóng)村商業(yè)銀行產(chǎn)權(quán)制度和組織形式改革，按照股東本土化和股權(quán)多元化原則，引進(jìn)優(yōu)質(zhì)民間資本，著力構(gòu)建符合小法人特點(diǎn)的公司治理機(jī)制，大力推動(dòng)涉農(nóng)金融產(chǎn)品和服務(wù)方式的創(chuàng)新，以促進(jìn)技術(shù)效率的不斷改善。其次，加大財(cái)政補(bǔ)貼力度，實(shí)行涉農(nóng)貸款增量獎(jiǎng)勵(lì)，努力提高涉農(nóng)信貸占各項(xiàng)貸款的比重，同時(shí)進(jìn)一步完善農(nóng)村金融基礎(chǔ)設(shè)施，推進(jìn)農(nóng)村抵押擔(dān)保制度創(chuàng)新，不斷加強(qiáng)涉農(nóng)貸款的風(fēng)險(xiǎn)管理，嚴(yán)格管控新增涉農(nóng)貸款的不良貸款余額和比例，保障農(nóng)村商業(yè)銀行可持續(xù)發(fā)展。再次，持續(xù)推進(jìn)農(nóng)村商業(yè)銀行的IT系統(tǒng)建設(shè)，提升中央銀行、銀監(jiān)會(huì)、財(cái)政部等政府部門出臺(tái)的貨幣政策、監(jiān)管政策和財(cái)稅政策之間協(xié)調(diào)性，進(jìn)一步推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步。

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(責(zé)任編輯畢開鳳)

Total Factor Productivity Growth and Convergence Analysis in China’s Rural

Commercial Banks under the Constraint of Non-performing Loans

CHEN Wei-ping, FENG Zong-xian

(SchoolofEconomicsandFinance,Xi’anJiaotongUniversity,Xi’an710061,China)

Abstract:This paper constructs the global Malmquist-Luenberger productivity index based on global production technology set, and then applies the index to estimate the total factor productivity and its components of China’s rural commercial banks during 2008-2013 under the constraint of non-performing loans, and examines its convergence. The results show: the average total factor productivity for the China’s rural commercial banks decrease slightly with a fairy significant decrease in technical change. The change trajectory of productivity growth for rural commercial banks in eastern region shows V shape, the opposite is true in middle and west region. The property right reforms have an active effect on improving the technical efficiency, the monetary policy, new regulation standard and industry transfer policy have negative effect on technical progress. The total factor productivity of China’s rural commercial banks shows unconditional and conditional β convergence, the increase of intermediary business technical content and real GDP growth rate can promote the productivity growth of China’s rural commercial banks.

Key words:rural commercial bank; non-performing loan; total factor productivity; global Malmquist-Luenberger index; convergence

中圖分類號(hào):F830.33

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):1000-2154(2015)01-0071-09

作者簡(jiǎn)介:陳偉平，女，博士研究生，主要從事銀行管理方向研究；馮宗憲，男，教授，博士生導(dǎo)師，加拿大阿爾貝塔大學(xué)商學(xué)院博士后，全國哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃專家評(píng)議組成員，主要從事金融風(fēng)險(xiǎn)管理研究。

基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71103158；71073124)

收稿日期:2014-07-26