我國商業銀行風險與效率研究
摘 要：商業銀行的效率與風險問題是近年來學術界和銀行界關注的焦點。證明了將商業銀行的風險與效率放在統一框架下進行研究的重要性。另外，通過采用因子分析法實現了將更多反映商業銀行效率狀況的投入和產出指標納入到DEA模型中，以更全面準確地對商業銀行的效率水平進行評估。實證研究發現，在我國商業銀行中，一些銀行通過承擔比較高的風險來提高自身的效率水平。因此，將風險因素納入到效率研究的分析框架中對于效率評估的準確性具有重要的現實意義。關鍵詞：商業銀行；效率；風險；因子分析法
1 引言
對于“效率”內涵的界定，經濟學術界對此仍然爭論不休。薩繆爾森 認為，效率意味著盡可能有效地運用經濟資源以滿足人們的需要或不存在浪費，即當“經濟在不減少一種物品生產的情況下，就不能增加另一種物品的生產時，它的運行便是有效率的”。這時經濟處于生產可能性邊界之上。最常見意義上的“效率”是指現有生產資源與它們為人類所提供的效用之間的對比關系。當效率概念用于某個企業時，“有效率”的涵義是指該企業在投入一定生產資源的條件下是否使產出最大，反過來講，就是在生產一定產出量時企業是否實現了“成本最小”，這也是我們常講的“微觀效率”。
對于商業銀行而言，作為經營貨幣資金的特殊金融企業，為了實現利潤最大化這一目標，商業銀行必須投入資源，生產產品，并以一定價格出售產品。在這一過程中，商業銀行通過實行有效的管理，盡可能地節省投入或擴大產出，以實現利潤最大化。但是，投入的最小化或產出的最大化并不一定能夠實現，銀行效率衡量的就是銀行追求投入最小化或產出最大化目標的實現程度。就具體含義而言，銀行效率是指銀行在業務活動中投入與產出或成本與收益之間的對比關系。
另外，在當前的銀行業中，行業和市場競爭壓力越來越大，這就為企業提高效率提供了強大的驅動力。但是，與此同時也加大了銀行可能采取高風險行為的傾向，促使一些銀行可能轉向高風險的業務、做出風險較大的組織安排，并吸納高風險的客戶。在市場經濟條件下，銀行以其特殊的經營對象與經濟實體產生廣泛的聯系并對經濟實體具有強大而深遠的影響，銀行體系的安全和穩定與社會和公眾的利益之間密切相關。因此，在研究銀行效率問題時，勢必要將一些主要的風險因素考慮在內，才有可能更客觀地反映銀行的現實效率狀況。
基于此，本文將把反映銀行風險問題的指標納入到效率研究之中，把風險控制作為銀行的一個產出目標，即在保持投入不變時，銀行的目標應是在實現其它產出最大化的同時實現風險最小，或者在相同風險的情況下實現其它產出最大。同時，對商業銀行效率進行研究的文獻中較多使用了DEA方法，DEA能較好地解決多投入多產出的問題，而其評價結果依賴于投入產出指標的選擇，在投入產出指標硬約束 的限制下，全面準確選擇投入產出指標體系是取得銀行效率客觀評價的關鍵，而相關文獻中研究者往往是從其研究所考慮的角度出發來選擇投入與產出變量，這就會造成投入產出變量不能全面的反映銀行效率狀況，得出的效率評價結果僅僅是銀行在某一方面的效率水平。為了解決這一問題，本文在研究中采用了因子分析方法，從眾多的投入和產出變量中抽取出最重要的投入因子和產出因子，通過提練的投入因子和產出因子來衡量我國銀行的效率水平。
本文以下部分是這樣安排的：第二部分是對DEA分析方法與因子分析法進行簡要介紹；第三部分是實證部分，利用我國12家商業銀行2006年的公開數據對其效率進行全面的評估；最后一部分是對全文的總結。
2 投入產出變量的選取
在經濟學界，著名經濟學家R.W.Shephard在研究生產成本時，曾引進被稱為“距離函數”的公式。隨后，Farrell開創性的從微觀視角對企業效率問題進行研究，其對于效率的衡量是基于前沿函數或邊界函數來表示的。他指出在經濟生產中，所有生產可能最佳解的點的連線組成一條效率前沿，該效率前沿將所有的生產可能的觀測值都包絡于生產前沿曲線之內，所以被稱為包絡線。Farrell指出廠商在產出量固定的情況下，有潛在的投入成本最小所組成的生產前沿，此前沿為具有完全效率的生產前沿，而任何一個生產點與生產前沿之間的差距，就是此生產點的無效率程度。按照Farrell的思想，以非預設生產函數形態取代通常的預設生產函數形態的方法來評估效率問題，這也是非參數方法的最大優點之一。
在此之后，Charnes，Cooper和 Rhodes將Farrell的思想進一步的推廣，建立一般化的數學規劃模型，即CCR模型，在規模報酬固定的假設前提下，評估多項投入和多項產出的生產決定單元的相對技術效率水平。后來，Banker，Chanes 和 Cooper放開規模報酬固定的假設，建立了BCC模型，進一步的將CCR模型中評估得到的技術效率分解為純技術效率和規模效率。Fare建立了Malmquist生產力變化指數，用來考察兩個相鄰時期生產率的變化。
DEA方法測度商業銀行效率的關鍵在十選擇合適的投入產出項目。對商業銀行投入及產出進行定義的常用方法有：(1)生產法。銀行被認為是存款賬戶和貸款服務的生產者，能產生利潤的即為產出項目，若該項目需要凈支出(費用)時即為投入項目。因此，銀行產出項目為開設的各類存款賬戶的數量、通過存款賬戶所提供服務的數量(如開支票的次數)和提供的貸款業務的項數；銀行投入項目為資本、勞動力及營運成本；(2)中介法。銀行從資金有剩余的居民和企業手中獲得資金，然后把它提供給需要資金和企業的居民，銀行是這一過程的中介者，銀行的產出項目是存款和貸款的金額，運作成本和利息成本構成了銀行投入項目。(3)資產法。銀行產出項目嚴格定義為銀行資產負債表中資產方的項目，主要是貸款和證券投資的金額，銀行投入項目定義為資產負債表中負債方項目。在具體的研究中，國內外學者對于投入產出指標的選擇差別非常顯著，研究思路和研究結果存在兩個方面的問題：一是使用的投入指標和產出指標不一致。DEA模型是通過線性規劃的方法比較產出和投入的值，而投入產出指標的差異必然造成每個評價單位效率值的差異，為了能準確地對銀行效率進行評價，我們需要全面準確地選取指標對銀行特征進行描述。二是沒有考慮銀行的風險問題。商業銀行是經營風險的特殊企業，風險控制能力是銀行競爭能力的體現。根據金融學理論中的風險補償原則，風險與回報之間是對稱的，即高回報必然伴隨著高風險，高回報是對高風險的補償。因此，如果不把風險作為產出，或作為影響產出的因素進行考慮，僅僅考察銀行的投入與其它產出之間的關系來度量銀行的效率，這必然會造成效率的評價結果與我們的目標背道而馳。商業銀行的效率目標必須服務于商業銀行的經營目標。作為一個企業，追求利潤無疑是其目標中最具有本質意義的一個，但商業銀行同時作為一個經營風險的特殊企業，以及商業銀行在整個國家經濟體系中的特殊位置，在追求利潤最大化的同時，保持必要的流動性和安全性也應該納入到其經營的目標體系之中。
因此，為了更全面的度量商業銀行的效率，本文將把反映商業銀行在經營中各個不同方面特征的指標納入到DEA模型中。具體地，本文選取了職工總人數、機構總數、固定資產凈值、總資產、所有者權益、存款、利息支出和營業費用八個不同方面指標作為投入變量，選取投資、貸款、利息收入、非利息收入、稅前利潤、資本充足性和流動性指標作為產出變量。這里僅對資本充足性和流動性兩個度量商業銀行風險水平的指標作一個說明，其它指標由于在其他作者的文獻中都有出現，這里不再累贅。
(1)資本充足性。資本充足性反映了銀行的規模、優質資產水平、利潤積累水平、資產配置合理星級資本的質量。考察商業銀行資本充足性常用的指標有資本充足率、核心資本率、風險資產準備金率、資本杠桿率、核心資本長期債務率及權益與未分配利潤比率等。我們在綜合考慮各項指標的情況下選擇了權益與未分配利潤比率 作為衡量資本充足性的指標，這個指標反映了權益與未分配利潤在總資產中所占的比重，從一個側面反映了商業銀行的風險狀況。
(2)流動性。流動性反映商業銀行在面對現在和將來資金需求時，對短期不穩定資金的依賴性和應對資金變現需求時資產可能發生的損失。流動性相關指標主要有對流動負債依存度、短期流動資產比率、存貸款比例、中長期貸款比率、備付金比率和拆入資金比率等。我國國情具有特殊性，雖然沒有像西方國家那樣存在存款保險制度，但我們國家的信用是商業銀行無形的存款保險，客戶儲蓄存款更多的是出于預防性動機，發生流動性危機造成銀行恐慌的概率很小，因此，我們無論從資產管理還是負債管理或者是資產負債和理哪一個角度出發都可以。我們吸收資產負債管理理論的思想選擇存貸款比率 來衡量商業銀行的資產的流動性。
最后，由于受到DEA模型中投入產出指標硬約束的限制，我們將采用因子分析法來分別對產出和投入指標進行提練，尋找出最本質的投入和產出變量。
3 實證結果及其分析
利用我國12家商業銀行2006年的數據，計算過程借助于SPSS11.5軟件操作完成。由附表1可知，根據特征值大于1的原則，投入變量我們選入了2個公共因子，產出變量選入了3個公共因子。從累計貢獻率來看，投入變量的2個公共因子反映了原有信息的99.69%，產出變量的3個公共因子反映了原有信息的96.99%。
接著，本文將根據各因子的方差貢獻率占各因子總方差貢獻率的比重為權重進行加權匯總，可以分別求得各銀行投入和產出變量的綜合得分(附表2)。計算公式分別為：
投入變量總得分F=(58.89*F1 40.26*F2)/99.69
產出變量總得分F=(55.40*F1 27.43*F2 14.17*F3)/99.69
然后，把投入變量得分F與產出變量得分F作為DEA模型中的投入與產出變量，利用DEAP軟件 我們計算出各商業銀行2006年的效率得分(見表1)。
從表1中可知，四大國有商業銀行的效率得分明顯偏低，從技術效率來看，僅建設銀行和中國銀行的效率得分達到所有商業銀行得分的平均值，農業銀行的效率得分在樣本銀行中排名倒數第二。在股份制商業銀行中，效率得分最高的是華夏銀行，其次是招商銀行、交通銀行和中信銀行。從規模報酬情況來看，我國大部分商業銀行沒有達到理想的規模狀態，有一半左右的商業銀行處于規模報酬遞減的階段，而一半左右則處于規模報酬遞增階段。從純技術效率來看，我國各商業銀行的差距不大，其中工商銀行、建設銀行、招商銀行、深發展、華夏銀行和交通銀行均達到效率滿分，全部樣本銀行的純技術效率平均分也比較高，達到0.918，但這里值得我們關注的是農業銀行，其純技術效率分值僅為0.474，處于非常落后的一個水平。
最后，為了判斷我國商業銀行中是否存在為了追求高效率而采取了高風險的行為，本文還計算了未考慮風險因素時各樣本商業銀行的技術效率得分(見表2)。另外，表5中還包含了考慮風險因素后各樣本商業銀行的技術效率得分，考慮風險因素前后技術效率得分之差以及反映各商業銀行風險狀況的度量指標(資本充足性和流動性)。從技術效率值的變化情況來看，考慮風險因素前后變化最大的是深發展，其效率差值為0.579，與此同時，我們可以觀察到，深發展的兩個風險度量指標也表明其風險程度是最高的。在樣本商業銀行中，深發展的資本充足性是最低的(2.5%)，其流動性也是最差的(1.092)。為了更準確地判斷我國商業銀行中存在的效率與風險之間的關系，我們計算了考慮風險因素前后效率差與風險度量指標資本充足性和流動性的相關系數，它們分別為-0.42和-0.72。這表明，在我國商業銀行中，存在著為了追求高效率而采取高風險的行為這樣一種現象，即一些商業銀行的高效率是通過犧牲其風險水平(降低資本充足性和流動性)為代價而獲得的。在圖1中，我們可以清晰地觀察效率與風險之間的關系。很明顯，一些銀行通過降低其流動性而獲得效率水平的提升。
4 結論
本文通過采用因子分析法，從眾多的投入和產出變量中抽取出最重要的投入因子和產出因子，通過提練的投入因子和產出因子來衡量我國商業銀行的效率水平。同時，將風險問題納入到商業銀行的效率分析框架，將效率分為未經風險調整的效率和經過風險調整的效率，通過實證研究發現，一些商業銀行通過承擔過高的風險，而獲得未經風險調整的效率水平的提高。為此，可以看出，將風險因素納入效率的分析框架中對于效率評估的準確性和客觀性都具有重要的現實意義。
另外，本文的不足之處在于對商業銀行風險的衡量時采取了比較單一的指標，未來的研究方向應是引入綜合的模型指標對于商業銀行的風險進行更科學的計量，并將其納入效率的評估模型中。當然，本文的目的在于探討在對效率進行評價時納入風險因素的重要性，而實證只是對此觀點所進行的初步驗證，深層次的問題還有待于進一步的研究。
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