模糊物元視角下銀行業(yè)經(jīng)營效益分析

張剛剛,彭自力

(1.武漢理工大學(xué) 物流工程學(xué)院，湖北 武漢 430063；2.武漢理工大學(xué) 資源與環(huán)境工程學(xué)院，湖北 武漢 430070)

2018年7月14日—15日，中央召開了全國金融工作會(huì)議，習(xí)近平總書記明確提出加強(qiáng)金融改革、嚴(yán)抓金融風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)前，中國商業(yè)銀行發(fā)展規(guī)模參差不齊，商業(yè)銀行的價(jià)值評(píng)估也不能一概而論。因此，在現(xiàn)階段對(duì)中國商業(yè)銀行的經(jīng)營效益進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估具有重要的意義。商業(yè)銀行是關(guān)系國計(jì)民生的金融機(jī)構(gòu)，商業(yè)銀行的評(píng)估對(duì)于一國的金融市場(chǎng)和投資者具有重要意義。西方學(xué)者對(duì)商業(yè)銀行的經(jīng)營效益進(jìn)行了大量研究。20世紀(jì)90年代，ANGBAZO發(fā)現(xiàn)美國商業(yè)銀行的經(jīng)營收益與銀行凈利息存在直接關(guān)系[1]。ATHANASOGLOU等發(fā)現(xiàn)歐洲商業(yè)銀行資本、內(nèi)部管理、銀行規(guī)模等因素對(duì)商業(yè)銀行的經(jīng)營評(píng)價(jià)指標(biāo)會(huì)產(chǎn)生重要影響[2]。DAMODARAN發(fā)現(xiàn)存貸利差指標(biāo)能夠及時(shí)反饋銀行的經(jīng)營效益問題[3]。

21世紀(jì)初，中國銀行經(jīng)營效益問題引起了大量學(xué)者的廣泛關(guān)注，我國學(xué)者采用了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、層次分析、因子分析、主成分分析、改進(jìn)面板因子分析及灰色理論等方法進(jìn)行研究[4-9]。但是，大多學(xué)者對(duì)銀行經(jīng)營效益分析只限于某一指標(biāo)或者某一方面，無法對(duì)銀行的經(jīng)營效益進(jìn)行綜合全面的衡量。在對(duì)商業(yè)銀行進(jìn)行實(shí)證研究的同時(shí)，雖然其經(jīng)營效益測(cè)算方法有了一定的改進(jìn)，但是研究進(jìn)展緩慢，學(xué)術(shù)界對(duì)于銀行經(jīng)營效益測(cè)度指標(biāo)和方法還未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)主流的觀點(diǎn)可知，銀行經(jīng)濟(jì)效益體系主要通過對(duì)商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行多方面篩選，選取相應(yīng)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為支撐，形成一種商業(yè)銀行價(jià)值的綜合性評(píng)價(jià)體系。有關(guān)研究顯示一個(gè)銀行選擇不同指標(biāo)進(jìn)行銀行經(jīng)營效益測(cè)度能夠得出完全不同的結(jié)論[10]。為此，筆者通過模糊物元分析法構(gòu)建出不同銀行間能夠客觀比較的綜合評(píng)價(jià)體系，然后對(duì)不同銀行經(jīng)營效益進(jìn)行量化比較[11]。同時(shí)，通過Ward聚類分析將不同地區(qū)銀行經(jīng)營效益進(jìn)行分類[12]，并提出相應(yīng)的政策建議。

1 理論模型

1.1 模糊物元分析法

模糊數(shù)學(xué)主要研究和處理具有模糊性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，物元模型主要解決不相容的復(fù)雜問題，適合多因子評(píng)價(jià)模型體系。模糊物元分析法將模糊數(shù)學(xué)與物元分析相結(jié)合，通過事物、特征及量值3個(gè)要素對(duì)研究問題進(jìn)行科學(xué)描述。由于商業(yè)銀行經(jīng)營效益體系指標(biāo)屬于多維指標(biāo)，傳統(tǒng)的測(cè)量方法不能很好地解決指標(biāo)多維和不相容問題。與其他方法相比，模糊物元分析法可以對(duì)事物特征值所對(duì)應(yīng)量值和影響事物諸多因素的不相容性進(jìn)行分析，解決測(cè)量指標(biāo)眾多且模糊不相容的問題。

1.1.1 權(quán)重和歐式貼近度復(fù)合模糊物元

基于信息論視角可知，信息是對(duì)系統(tǒng)有序程度的衡量，熵則是對(duì)系統(tǒng)無序程度的衡量。在對(duì)所建立的模型指標(biāo)體系衡量過程中，熵值的大小決定了指標(biāo)衡量的變異程度。變異程度高表示指標(biāo)體系包含的信息全面，對(duì)于系統(tǒng)的信息貢獻(xiàn)度高，蘊(yùn)含的不確定性信息少，則該指標(biāo)的熵值低但權(quán)重大，反之變異程度低，則指標(biāo)的熵值高但權(quán)重小。筆者采用熵值法計(jì)算權(quán)重，具體如下：

(1)根據(jù)信息論中熵的含義，計(jì)算j項(xiàng)事件的i項(xiàng)特征的熵Li：

(1)

式中：n為樣本容量；pij表示j項(xiàng)事件的i項(xiàng)特征的變換值。該變換值的計(jì)算公式如式(2)所示。

(2)

(3)

其中，Z為平移幅度，此處取值為1。

(2)計(jì)算特征的熵權(quán)λi如式(4)所示。

(4)

(3)事物的歐式貼近度γLj及其復(fù)合模糊物元YγL分別如式(5)和式(6)所示。

(5)

(6)

式中：γLj為j項(xiàng)事件的歐式貼近度；εij為標(biāo)準(zhǔn)模糊物元與復(fù)合模糊物元相對(duì)應(yīng)各項(xiàng)的差平方，稱為差平方復(fù)合模糊物元；YγL為該歐式貼近度下的復(fù)合模糊物元。貼近度用來衡量各事物與最優(yōu)事物的接近程度，其值越大說明被衡量的事物越接近最優(yōu)事物。

1.1.2 面板數(shù)據(jù)的模糊物元

上述模糊物元分析法可直接處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如果處理面板數(shù)據(jù)，還需要對(duì)其進(jìn)行降維處理，其原理是將不同年份的事物視為新事物納入原m維復(fù)合物元Ym×n中，從而構(gòu)造出新的m維復(fù)合物元Ym×n(r)，如式(7)所示。

(7)

其中xij(r)(r=1,2，…，t)為r年第i個(gè)事物的第j個(gè)特征值對(duì)應(yīng)的量值。由于面板數(shù)據(jù)復(fù)合物元Ym×n(r)吸收了時(shí)間與事物兩個(gè)維度的信息，因而保持了組間差異，使最后計(jì)算的歐式貼近度具有可比性。

1.2 聚類分析法

聚類分析是基于觀測(cè)樣本在多組指標(biāo)間的相似性或相異性，將其劃分成不同組的方法。其原理是通過對(duì)個(gè)體進(jìn)行分類，使同一類別的對(duì)象同質(zhì)化程度最高，不同類別的對(duì)象性質(zhì)差別較大，從而根據(jù)研究對(duì)象的特征對(duì)問題進(jìn)行分類研究。筆者采用系統(tǒng)聚類法中的離差平方和法(Ward)對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行分類。

從一組復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的類結(jié)構(gòu)，首先需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性測(cè)量。筆者采用Ward聚類分析，設(shè)x、y為兩個(gè)測(cè)度相似性的聚類變量，且均有m個(gè)值，具體測(cè)度公式如式(8)所示。由于指標(biāo)存在不同的量綱，筆者采用極差化計(jì)算方式對(duì)其進(jìn)行無量綱化處理，如式(9)和式(10)所示。

(8)

(9)

(10)

然后，筆者采用Ward聚類法對(duì)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分組。此方法以變異數(shù)分析為基礎(chǔ)，使組內(nèi)差異小，而組間差異大。其原理是在歐式平方距離基礎(chǔ)上，當(dāng)類數(shù)固定時(shí)，使類內(nèi)離差平方和達(dá)到最小。

2 銀行經(jīng)營效益實(shí)證研究

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

受數(shù)據(jù)可獲得性的限制，選取的樣本為2013—2017年我國大陸地區(qū)27家上市銀行的財(cái)務(wù)面板數(shù)據(jù)，包括中信銀行、民生銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、重慶農(nóng)商、中國銀行、常熟銀行、北京銀行、貴陽銀行、中國建設(shè)銀行、華夏銀行、徽商銀行、江蘇銀行、中國交通銀行、鄭州銀行、九臺(tái)銀行、南京銀行、寧波銀行、平安銀行、浦發(fā)銀行、招商銀行、中國工商銀行、天津銀行、無錫銀行、吳江銀行、興業(yè)銀行、中國郵政儲(chǔ)蓄銀行、張家港銀行。這些銀行包括了傳統(tǒng)意義上的國有“五大行”、全國股份制銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行，基本覆蓋了我國主要的銀行類型，可以從多方面反映我國商業(yè)銀行的經(jīng)營信息。所使用的指標(biāo)分別是各銀行利息收入、凈利差、存貸比、資本凈額、不良貸款率、資本充足率、非利息收入占比和凈息差。數(shù)據(jù)均來源于《商業(yè)銀行公司年報(bào)》(2013—2017年)和WIND數(shù)據(jù)庫。

2.2 銀行經(jīng)營效益測(cè)算與Ward聚類分析

(1)商業(yè)銀行經(jīng)營效益指標(biāo)體系和數(shù)據(jù)來源。筆者采用財(cái)務(wù)指標(biāo)分析方法，將商業(yè)銀行的經(jīng)營效益從盈利性、流動(dòng)性、安全性和發(fā)展性4個(gè)方面構(gòu)建了完整的商業(yè)銀行經(jīng)營效益測(cè)度體系。借鑒文獻(xiàn)[8]、文獻(xiàn)[9]和文獻(xiàn)[13]的實(shí)證測(cè)算指標(biāo)體系，筆者對(duì)商業(yè)銀行的4個(gè)方面共8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行測(cè)度，構(gòu)建商業(yè)銀行經(jīng)營效益綜合衡量體系，如表1所示。其中：①衡量商業(yè)銀行盈利性的指標(biāo)是銀行利息收入和凈利差；②衡量商業(yè)銀行流動(dòng)性的指標(biāo)是存貸比和資本凈額；③衡量商業(yè)銀行安全性的指標(biāo)是不良貸款率和資本充足率；④衡量商業(yè)銀行發(fā)展性的指標(biāo)是非利息收入占比和凈息差。

表1 銀行經(jīng)營效益綜合衡量指標(biāo)體系

(2)基于模糊物元分析法的商業(yè)銀行經(jīng)營效益測(cè)算。以上述面板數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用模糊物元分析法對(duì)27家商業(yè)銀行經(jīng)營效益進(jìn)行測(cè)度。首先根據(jù)式(1)～式(6)計(jì)算8維復(fù)合模糊物元矩陣，該矩陣列示了27個(gè)樣本在8個(gè)指標(biāo)上的相對(duì)值。

根據(jù)模糊物元矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣計(jì)算8個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)。根據(jù)式(4)計(jì)算得出熵權(quán)向量：ωi=(0.268 9,0.055 9,0.079 2,0.345 8,0.026 2,0.054 0,0.110 6,0.059 4)。

由熵權(quán)向量可知，8個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)在0.026 2～0.345 8之間波動(dòng)，各個(gè)指標(biāo)在銀行經(jīng)營效益測(cè)度中提供的信息強(qiáng)度差距較大。其中熵權(quán)最大的指標(biāo)是資本凈額，熵權(quán)最小的指標(biāo)是不良貸款率。資本凈額、利息收入及非利息收入占比這3個(gè)指標(biāo)對(duì)銀行經(jīng)營效益衡量的解釋性較強(qiáng)，累計(jì)貢獻(xiàn)了72.52%的信息，表明這3個(gè)指標(biāo)在衡量商業(yè)銀行經(jīng)營效益時(shí)提供了較多的有效信息。

最后在指標(biāo)熵權(quán)的基礎(chǔ)上，結(jié)合式(5)計(jì)算27家銀行經(jīng)營效益值并進(jìn)行排序，具體計(jì)算結(jié)果如表2所示，由表2可知，國有“五大行”無論是盈利性、流動(dòng)性、安全性和發(fā)展性都明顯優(yōu)于其他商業(yè)銀行，排名穩(wěn)居前列。股份制銀行經(jīng)營效益波動(dòng)較大，其中浦發(fā)銀行、興業(yè)銀行、招商銀行、民生銀行和中信銀行經(jīng)營效益整體上優(yōu)于平安銀行和華夏銀行。城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行在經(jīng)營效益方面要落后于國有銀行和股份制銀行。

(3)商業(yè)銀行經(jīng)營效益Ward聚類分析。對(duì)27家商業(yè)銀行進(jìn)行Ward聚類分析，得到聚類樹圖，如圖1所示。根據(jù)聚類樹，將27家商業(yè)銀行分成4類：①第一類商業(yè)銀行(A類)包括：中國工商銀行、中國建設(shè)銀行、中國銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行。②第二類商業(yè)銀行(B類)包括：中國交通銀行、浦發(fā)銀行、興業(yè)銀行、招商銀行、民生銀行、中信銀行。③第三類商業(yè)銀行包括：中國郵政儲(chǔ)蓄銀行、平安銀行、華夏銀行。④第四類商業(yè)銀行(D類)包括：南京銀行、寧波銀行、徽商銀行、北京銀行、天津銀行、九臺(tái)銀行、鄭州銀行、貴陽銀行、張家港銀行、吳江銀行、無錫銀行、常熟銀行、江蘇銀行、重慶農(nóng)商。

根據(jù)表2中各家商業(yè)銀行經(jīng)營效益值，可得4類商業(yè)銀行經(jīng)營效益的具體對(duì)比情況，分別如圖2～圖5所示。通過商業(yè)銀行經(jīng)營效益測(cè)算折線圖的變化，可以形象地看出各個(gè)銀行經(jīng)營效益的變化趨勢(shì)。

2.3 結(jié)果分析

根據(jù)聚類分析結(jié)果可知，除了城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行經(jīng)營效益波動(dòng)幅度較大之外，我國上市商業(yè)銀行經(jīng)營效益整體發(fā)展趨勢(shì)基本一致，樣本期內(nèi)商業(yè)銀行經(jīng)營效益逐漸上升。具體表現(xiàn)為國有“五大行”和全國股份制銀行經(jīng)營效益遠(yuǎn)高于其他商業(yè)銀行，且位于平均水平之上；城市商業(yè)銀行的經(jīng)營效益優(yōu)于農(nóng)村商業(yè)銀行，且發(fā)展較為穩(wěn)定，農(nóng)村商業(yè)銀行經(jīng)營效益波動(dòng)幅度最大，與平均水平間的差距明顯縮小[14]。

表2 商業(yè)銀行經(jīng)營效益值匯總表

圖1 商業(yè)銀行Ward聚類分析圖

圖2 A類商業(yè)銀行經(jīng)營效益測(cè)算折線圖

圖3 B類商業(yè)銀行經(jīng)營效益測(cè)算折線圖

圖4 C類商業(yè)銀行經(jīng)營效益測(cè)算折線圖

圖5 D類商業(yè)銀行經(jīng)營效益測(cè)算折線圖

在A類銀行中，國有銀行作為中國商業(yè)銀行的領(lǐng)頭羊，發(fā)展也并非一帆風(fēng)順，從20世紀(jì)90年代的技術(shù)破產(chǎn)到現(xiàn)在全球500強(qiáng)企業(yè)，其發(fā)展經(jīng)歷了許多波折，最終在黨的領(lǐng)導(dǎo)下，實(shí)現(xiàn)了本質(zhì)轉(zhuǎn)變。國有銀行的改革發(fā)展可以總結(jié)為以下幾個(gè)方面[15]：①銀行按照現(xiàn)代企業(yè)的模式進(jìn)行現(xiàn)代化改革；②重塑以客戶為中心的現(xiàn)代化業(yè)務(wù)流程體系；③應(yīng)用完善的現(xiàn)代企業(yè)人員聘用和激勵(lì)機(jī)制；④制定了完善的銀行風(fēng)控體系和盈利體系。國有銀行憑借其雄厚的資本和現(xiàn)代化的管理系統(tǒng)，其網(wǎng)點(diǎn)規(guī)模、盈利能力、安全性和發(fā)展能力都有明顯的規(guī)模優(yōu)勢(shì)，因此其經(jīng)營效益綜合排名優(yōu)于其他商業(yè)銀行。

在B類和C類銀行中，絕大多數(shù)為股份制商業(yè)銀行。國有“五大行”中的中國交通銀行與其他四大行相比經(jīng)營效益稍弱，歸為B類，但是與其他商業(yè)銀行相比，經(jīng)營效益仍然具有明顯優(yōu)勢(shì)。中國郵政儲(chǔ)蓄銀行由于發(fā)展時(shí)間較晚因而其經(jīng)營效益較差，歸為C類。B類和C類商業(yè)銀行總部基本設(shè)在地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)的東南沿海省份。同時(shí)，這些股份制商業(yè)銀行積極為地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)提供金融服務(wù)，銀行內(nèi)部也積極創(chuàng)新，在降低營業(yè)成本的同時(shí)提升盈利能力。與傳統(tǒng)的國有銀行相比，股份制銀行在規(guī)模和政策支持方面處于劣勢(shì)，但股份制商業(yè)銀行抓住當(dāng)前經(jīng)濟(jì)全球化、金融業(yè)國際化的大趨勢(shì)，利用其執(zhí)行高效的特點(diǎn)已經(jīng)完成了從產(chǎn)品為中心向客戶為中心的經(jīng)營模式轉(zhuǎn)變。股份制銀行在不斷提升客戶服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)，也在金融創(chuàng)新方面適應(yīng)當(dāng)代社會(huì)發(fā)展的需求，其經(jīng)營效益也在穩(wěn)中提升。

D類銀行主要為城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行，這兩類地方性銀行是中國銀行業(yè)的重要組成部分，與其他類型商業(yè)銀行相比具有明顯的政策性。城市商業(yè)銀行主要為中小企業(yè)服務(wù)，在服務(wù)地方中小企業(yè)的同時(shí)，降低本地區(qū)中小企業(yè)的融資成本，帶動(dòng)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。為此，地方政府大多會(huì)對(duì)本地的城商行進(jìn)行政策保護(hù)。農(nóng)商行將服務(wù)對(duì)象定位在農(nóng)民、農(nóng)業(yè)和農(nóng)村的“三農(nóng)”領(lǐng)域，是中國農(nóng)村金融領(lǐng)域的重要組成部分。城商行和農(nóng)商行主要為第一、第二產(chǎn)業(yè)服務(wù)，無論在資金效率、盈利能力還是銀行規(guī)模方面，這兩種商業(yè)銀行經(jīng)營效益都遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于其他類型的商業(yè)銀行。同時(shí)，城商行和農(nóng)商行在法人治理、公司章程、股權(quán)結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)發(fā)展和風(fēng)險(xiǎn)管理等方面也存在缺陷，這些方面制約了兩者的經(jīng)營效益。為此，一旦某一行對(duì)上述問題進(jìn)行治理，其經(jīng)營效益會(huì)顯著提升。這使得兩者同其他商業(yè)銀行相比具有明顯的波動(dòng)性。

3 結(jié)論

筆者通過采用模糊物元與聚類分析的理論方法，構(gòu)建了涵蓋商業(yè)銀行盈利性、流動(dòng)性、安全性和發(fā)展性4個(gè)方面的綜合經(jīng)營效益體系，從多維的角度對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營效益進(jìn)行模糊物元測(cè)度，并據(jù)此進(jìn)行了Ward聚類分析。根據(jù)中國商業(yè)銀行經(jīng)營效益測(cè)算的實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中國商業(yè)銀行經(jīng)營效益總體呈現(xiàn)逐步上升趨勢(shì)，但是城市商業(yè)銀行與農(nóng)村商業(yè)銀行由于自身問題較多，銀行經(jīng)營效益也存在較大波動(dòng)。

筆者根據(jù)商業(yè)銀行經(jīng)營績(jī)效測(cè)算的實(shí)證結(jié)果，提出以下政策建議：①構(gòu)建商業(yè)銀行經(jīng)營績(jī)效監(jiān)管體系，強(qiáng)化商業(yè)銀行管理制度，提高整個(gè)商業(yè)銀行績(jī)效水平，以適應(yīng)當(dāng)代銀行業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展。②根據(jù)不同類型的商業(yè)銀行定位，打造不同類型商業(yè)銀行協(xié)調(diào)發(fā)展的評(píng)價(jià)體系。③為更好地服務(wù)中國實(shí)體經(jīng)濟(jì)，各商業(yè)銀行需要在政策的支持下，積極進(jìn)行改革創(chuàng)新，進(jìn)一步提高銀行資金流通效率，促進(jìn)商業(yè)銀行經(jīng)營績(jī)效的整體提升。