我國(guó)上市城商行盈利能力影響因素實(shí)證分析

馮連營(yíng)

近些年，城商行的迅猛發(fā)展成為我國(guó)銀行業(yè)改革的一個(gè)亮點(diǎn)，自成立以來(lái)，其資產(chǎn)擴(kuò)張速度長(zhǎng)期處于平均水平之上，近兩年，城商行依舊保持高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，在金融市場(chǎng)所占份額不斷上升。據(jù)銀監(jiān)會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，截至2017年9月底，全國(guó)134家城商行總資產(chǎn)可達(dá)30.50萬(wàn)億，已占全國(guó)銀行金融機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)的12.8%，較去年同期增長(zhǎng)17.9%，城商行已經(jīng)成為銀行系統(tǒng)資金體系不可或缺的一部分。

圖1 我國(guó)商業(yè)銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率分機(jī)構(gòu)類(lèi)情況表(季度)

2016年以來(lái)，經(jīng)濟(jì)下行壓力加大、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)持續(xù)調(diào)整和金融風(fēng)險(xiǎn)暴露等因素疊加影響，“資產(chǎn)荒”現(xiàn)象開(kāi)始顯現(xiàn)，城商行將普遍面臨資產(chǎn)配置難題。在此背景下，2016-2017年第三季度，城商行資產(chǎn)利潤(rùn)率(ROA)從1.08%下降至0.88%，下降了0.2個(gè)百分點(diǎn)(如圖1)。

1 我國(guó)城商行盈利能力研究綜述

我國(guó)城商行的政策定位是服務(wù)地方經(jīng)濟(jì)、小微企業(yè)、城鄉(xiāng)居民，作為地方法人銀行，城商行具有決策鏈條短，對(duì)地方市場(chǎng)變化反應(yīng)快捷，與地方經(jīng)濟(jì)融合的地域性?xún)?yōu)勢(shì)，在區(qū)域金融市場(chǎng)中可以與大型商業(yè)銀行、股份制銀行分庭抗?fàn)?。近年?lái)，針對(duì)城商行資產(chǎn)規(guī)模快速發(fā)展的現(xiàn)象，也出現(xiàn)了較多的學(xué)術(shù)研究。主要集中在運(yùn)用全要素生產(chǎn)率方法來(lái)測(cè)算城商行資產(chǎn)規(guī)模的增長(zhǎng)質(zhì)量和效率。Barrosetal[1]、Matthew和Zhang[2]從多種視角對(duì)中國(guó)商業(yè)銀行的增長(zhǎng)效率問(wèn)題進(jìn)行研究，認(rèn)為相比于城商行更為繁榮的發(fā)展，國(guó)有大型商業(yè)銀行和老牌股份制銀行的全要素生產(chǎn)近乎停滯。

柯孔林和馮宗憲[3]在實(shí)證研究中引入了不良貸款指標(biāo)，并發(fā)現(xiàn)由于技術(shù)的力量，在2001—2010年間股份制銀行的盈利能力高于大型商業(yè)銀行，但總體呈現(xiàn)出趨同的態(tài)勢(shì)。陳一洪[4]利用36家城市商業(yè)銀行的 2008—2012 年數(shù)據(jù)，通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)，得出城商行的全要素生產(chǎn)率并沒(méi)有因?yàn)橐?guī)模持續(xù)擴(kuò)張而得到有效提升的結(jié)論。沈悅、郭品[5]認(rèn)為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)金融的技術(shù)溢出效應(yīng)，對(duì)我國(guó)大型商業(yè)銀行以及股份制銀行的盈利能力有了極大的推動(dòng)，城商行作為銀行業(yè)的新一員，由于其具有的特性，也對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)表現(xiàn)出較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。

2016年全年，城商行資產(chǎn)利潤(rùn)率與股份制銀行基本保持在統(tǒng)一維度，但2017年，在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)形勢(shì)如此相近的情況下，城商行的資產(chǎn)利潤(rùn)率下降較多，是原有的經(jīng)營(yíng)結(jié)構(gòu)問(wèn)題還是地區(qū)形勢(shì)發(fā)生的變化？基于此問(wèn)題導(dǎo)向，構(gòu)建了一個(gè)測(cè)量城商行盈利能力影響因素的模型，選取我國(guó)已上市的優(yōu)秀城商行作為樣本，界定城商行資產(chǎn)發(fā)展的宏微觀(guān)指標(biāo)，對(duì)城商行資產(chǎn)利潤(rùn)率增長(zhǎng)進(jìn)行了實(shí)證計(jì)量檢驗(yàn)，最后對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析。

2 實(shí)證研究

2.1 模型假設(shè)

主要目的是驗(yàn)證宏、微觀(guān)因素對(duì)商業(yè)銀行盈利能力的影響，其中本文選擇用總資產(chǎn)收益率作為盈利能力的具體指標(biāo)，選用多元線(xiàn)性回歸模型作為回歸模型。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)類(lèi)型的分析以及Hausman檢驗(yàn)結(jié)果得出，用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析最為合適，因此設(shè)定模型為：

Yit=αi+β1X1it+β2X2it+…+βnXnit+εit

表1 變量定義

其中，Yit表示銀行在t年的資產(chǎn)利潤(rùn)率，常數(shù)項(xiàng)αi為銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率變化中的固定值，X1it、X2it、…、Xnit為銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率的影響因素，包括資本充足率、不良貸款率、成本收入比率、貸款行業(yè)集中度、行業(yè)景氣程度以及城鄉(xiāng)居民人均收入(省份)，εit為殘差項(xiàng)，包括未考慮到的因素。其中文章設(shè)定虛擬變量第一大股東性質(zhì)(D1)，以考察政府對(duì)銀行發(fā)展的作用(如表1)。

2.2 樣本選擇

結(jié)合數(shù)據(jù)的獲取性，選擇已上市的城市商業(yè)銀行，即寧波銀行、南京銀行、北京銀行、江蘇銀行、貴陽(yáng)銀行、杭州銀行、上海銀行、天津銀行等15個(gè)城商行的的年報(bào)數(shù)據(jù)，選取2007-2016年的部分?jǐn)?shù)據(jù)，整合成非平衡面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用stata13.0進(jìn)行計(jì)量運(yùn)算。

2.3 描述性統(tǒng)計(jì)

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表3 面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

從描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，作為考察指標(biāo)的15家城商行資產(chǎn)利潤(rùn)率(ROA)保持在1.1，且變化幅度不大，最小值為0.59，最大值為1.64。自變量中，不良貸款率(NPLR)、城鄉(xiāng)居民人均收入對(duì)數(shù)(LNX2)、行業(yè)景氣程度三個(gè)指標(biāo)的變動(dòng)幅度較小，存貸款比率(DLR)與流動(dòng)性比率(LR)極值差最大。

2.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

運(yùn)用stata13.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，采用ADF檢驗(yàn)方法對(duì)所有變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，得出在零階情況下各變量的觀(guān)測(cè)值與P值，我們可以看到P值均小于0.01，則否定原假設(shè)，證明所有變量都是平穩(wěn)的(見(jiàn)表3)。

2.5 回歸結(jié)果

結(jié)合Hausman檢驗(yàn)結(jié)果可知對(duì)于隨機(jī)效應(yīng)模型是最合適的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，因此，運(yùn)用stata13.0對(duì)因變量資產(chǎn)利潤(rùn)率以及自變量資本充足率、不良貸款率、等指標(biāo)進(jìn)行回歸分析，得出如下結(jié)果見(jiàn)表4：

依據(jù)回歸結(jié)果，可以將模型寫(xiě)為：

ROA=6.653+0.017CAR-0.166NPLR-0.011FRR+0.01X1-0.274LN(X2)-0.032ICMS

表4 隨機(jī)效應(yīng)模型下的面板數(shù)據(jù)回歸分析

注：***代表p<0.01，即在99%的置信區(qū)間內(nèi)，值是可信的；**代表p<0.05，即在95%的置信區(qū)間內(nèi)，值是可信的；*代表p<0.1即在90%的置信區(qū)間內(nèi)，值是可信的。

3 結(jié)論分析

資本充足率與資產(chǎn)利潤(rùn)率呈顯著正相關(guān)，并且其影響程度為0.017，即資本充足率每上升一個(gè)百分點(diǎn)，資產(chǎn)利潤(rùn)率就上升0.017個(gè)百分點(diǎn)。資本充足率作為銀行安全、合理發(fā)展的關(guān)鍵指標(biāo)，經(jīng)歷過(guò)三次大的調(diào)整，對(duì)銀行來(lái)說(shuō)，核心資本充足率越高，銀行的安全性就越高，意味著城市商業(yè)銀行在應(yīng)對(duì)外部監(jiān)管問(wèn)題以及形象問(wèn)題上所支付的人力、財(cái)力等各類(lèi)成本也就越少，這一部分節(jié)省下來(lái)的收入在銀行非利息收入中占據(jù)了較大比例，也間接提升了銀行的盈利能力。

(一)不良貸款率與資產(chǎn)利潤(rùn)率呈顯著負(fù)相關(guān)，其影響程度為-0.166，即不良貸款率每上升1個(gè)百分點(diǎn)，資產(chǎn)利潤(rùn)率便下降0.166個(gè)百分點(diǎn)。不良貸款率作為城商行資產(chǎn)質(zhì)量的重要指標(biāo)，其比例越高，意味著貸款質(zhì)量越差，無(wú)法收回的貸款也就越高，貸款作為銀行資產(chǎn)項(xiàng)，若無(wú)法及時(shí)收回，必定造成銀行收入降低，影響其盈利能力；另外，銀行對(duì)不良貸款的回收所投入的人力、宣傳等支出會(huì)造成銀行收入的二次流失，進(jìn)一步影響銀行盈利能力的整體水平。

(二)流動(dòng)性比率與資產(chǎn)利潤(rùn)率呈顯著負(fù)相關(guān)，其影響程度為-0.011，即流動(dòng)性比率每上升1個(gè)百分點(diǎn)，資產(chǎn)利潤(rùn)率便下降0.011個(gè)百分點(diǎn)。依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)收益均衡理論，想要得到較大的收益也要承受較大的風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)銀行資產(chǎn)來(lái)說(shuō)，流動(dòng)性越差，風(fēng)險(xiǎn)越大，所獲得的收益越大。而對(duì)流動(dòng)性有較高要求的銀行在進(jìn)行對(duì)外貸款以及投資理財(cái)時(shí)，若要維持較高的資產(chǎn)流動(dòng)性，就勢(shì)必要制定較短的貸款期限以及選擇投資期限較短的理財(cái)產(chǎn)品，這也就迫使銀行獲得較低的投資收益，在一定程度上降低了銀行的盈利能力。

(三)非利息收入占比與資產(chǎn)利潤(rùn)率呈顯著正相關(guān)，其影響程度為0.01，即非利息收入比率每上升1個(gè)百分點(diǎn)，資產(chǎn)利潤(rùn)率便上升0.01個(gè)百分點(diǎn)。非利息收入主要由中間服務(wù)費(fèi)、投資收益等收入組成，作為未來(lái)銀行著重發(fā)展的方向，非利息收入無(wú)信用風(fēng)險(xiǎn)、便捷迅速的優(yōu)點(diǎn)是傳統(tǒng)銀行存貸款業(yè)務(wù)所無(wú)法比擬的，非利息收入的提升更多的可以依靠智能系統(tǒng)以及精英人群來(lái)完成，減少柜員以及客戶(hù)經(jīng)理的人力費(fèi)用，增加了城商行的盈利能力。

(四)城鄉(xiāng)居民收入提升與資產(chǎn)利潤(rùn)率呈顯著負(fù)相關(guān)，其影響程度為-0.274，即城鄉(xiāng)居民收入對(duì)數(shù)每上升1個(gè)點(diǎn)，資產(chǎn)利潤(rùn)率便下降0.274個(gè)百分點(diǎn)。銀行的主要收入手段便是存貸利差，其貸款對(duì)象主要是具有資金需求的群體及企業(yè)，若城鄉(xiāng)整體收入提升，人們的理財(cái)意識(shí)提升，整體貸款需求便會(huì)下降，另外，收入水平的提升也會(huì)適當(dāng)激勵(lì)p2p等互聯(lián)網(wǎng)貸款平臺(tái)以及民間借貸的興起，這樣就削弱了銀行盈利的主要渠道，進(jìn)一步影響城商行的盈利能力。

(五)行業(yè)景氣程度與資產(chǎn)利潤(rùn)率呈顯著負(fù)相關(guān)，其影響程度為-0.032，即行業(yè)景氣程度上升1個(gè)點(diǎn)，資產(chǎn)利潤(rùn)率便下降0.273個(gè)百分點(diǎn)。行業(yè)景氣程度是衡量各行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的重要指標(biāo)，行業(yè)景氣度較高，意味著行業(yè)整體發(fā)展較好，對(duì)于具有理財(cái)意識(shí)的民眾來(lái)說(shuō)，他們會(huì)將手中的錢(qián)投入到更吸引人的實(shí)體經(jīng)濟(jì)中，這樣就減少了銀行的整體存款額。作為銀行盈利基礎(chǔ)的存款額的減少會(huì)造成貸款額的遞進(jìn)降低，無(wú)法像往常依靠存貸差額的城商行，其盈利能力也勢(shì)必下降。

4 策略建議

依據(jù)上文論述的結(jié)論分析，我們從這幾點(diǎn)提出對(duì)提升城商行資產(chǎn)利潤(rùn)率的策略與建議：首先，應(yīng)該繼續(xù)保持合理的資產(chǎn)充足率，強(qiáng)化自身的經(jīng)營(yíng)品質(zhì)，一方面要積極配合監(jiān)管部門(mén)工作，另一方面要樹(shù)立在公眾中的良好形象，可以通過(guò)提升服務(wù)質(zhì)量、開(kāi)展慈善活動(dòng)等形式來(lái)塑造。其次，應(yīng)嚴(yán)格控制不良貸款率，框

架上要建立預(yù)防-減緩-處理的高效機(jī)制；意識(shí)上要把不良貸款的預(yù)防放在首位；在人員配置上，應(yīng)建立科學(xué)、有效的不良貸款處置團(tuán)隊(duì)或?qū)ふ液戏?、有效的外包團(tuán)隊(duì)，以達(dá)到不良資產(chǎn)的最優(yōu)化處置。再次，城商行要注重轉(zhuǎn)變觀(guān)念，充分挖掘本地區(qū)城鄉(xiāng)居民的地域性要求，增強(qiáng)創(chuàng)新意識(shí)，積極推進(jìn)定制化服務(wù)，開(kāi)發(fā)新型理財(cái)產(chǎn)品，將居民多余的錢(qián)重新吸納到銀行系統(tǒng)內(nèi)。最后，銀行作為投資主體，應(yīng)注重培養(yǎng)一批具有較強(qiáng)投資能力以及風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)的精英團(tuán)隊(duì)，在市場(chǎng)繁榮時(shí)的時(shí)候，果斷的將資金進(jìn)行有效高效配置，降低對(duì)存貸利差的依靠度，迎合市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)要求，及時(shí)轉(zhuǎn)變盈利機(jī)制。

參考文獻(xiàn)：

[1] C P Barros, Z Chen, N Peypoch. Technical Effi-ciency in the Chinese Banking Sector [J]. EconomicModelling, 2011, 28(5)： 2083-2089.

[2] K Matthews, N Zhang . Bank Productivity inChina 1997-2007: Measurement and Convergence [J].China Economic Review, 2010(6):617-628.

[3] 柯孔林,馮宗憲.中國(guó)商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)及其收斂性研究——基于GML指數(shù)的實(shí)證分析[J].金融研究，2013(6):146-159.

[4] 陳一洪.基于 DEA-Malmquist 模型的城市商業(yè)銀行效率分析[J].金融理論與實(shí)踐，2014(7)：58-63.

[5] 沈悅，郭品. 互聯(lián)網(wǎng)金融、技術(shù)溢出與商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率[J].金融研究，2015(3):161-175.