我国商业银行盈利变化影响因素的实证分析

我国商业银行盈利变化影响因素的实证分析

叶　欣　曹　佳　康　蕾

一、引言

伴随着金融业的全面对外开放和利率的市场化进程，我国商业银行面临的竞争环境越来越激烈，如何提高银行业的竞争力已成为一个备受关注的问题，而提高银行竞争力的核心是提高银行的盈利能力。国际上对这一问题的研究较早，分别从不同角度出发对银行业的盈利能力进行分析。如:Smirlock（1998）、Maudos（1998）从行业结构的角度对银行的盈利能力进行分析，该方法建立在Efficient－Structure和Structure－Conduct－Performance假说基础之上，认为在市场集中度较高的不完全竞争市场中，银行业能够通过设定较高的贷款利率和较低的存款利率来获取垄断利润；Neeley和Wheelock（1997）、Berger（1995）从银行的规模效应角度对该问题进行分析；Deyong（1998）和Kosmidou（2007）则从经营管理的效率的角度以利润率作为衡量银行效率的指标，选取能够衡量银行投入的资源数量的一些指标作为解释变量，通过衡量投入—产出关系，评价商业银行的盈利能力；Angbazo（1997）和Demirguc－Kunt，Huizinga（1999）则构建多因素模型来考察银行盈利能力与不同因素之间的关系。

国内学者对这一问题结合中国银行业实际情况展开了大量研究，基本分为两个方向:一是选取财务指标对银行利润进行分解，从盈利来源角度分析不同银行的盈利能力差异；二是以ROA或ROE为被解释变量，选取反映不同影响因素的指标作为解释变量，运用面板数据模型（paneldata）分析这些指标的变动对资产收益率的影响程度。如:范晓清、白娜（2003），王琳琳、吴洁琼（2006），窦育民、李涛（2007），方芳（2005）主要从盈利来源角度出发分析不同银行盈利能力的差异；付强（2004），李瑞、贺晓波（2006），王娣（2009）对影响银行盈利能力的内部因素和外部因素建立面板数据模型，内部因素主要是银行的特征变量，外部因素包括经济景气度，税收政策和法律制度等。

本文从商业银行的自身因素和外部环境因素两方面入手，采用面板数据模型和格兰杰因果检验模型对影响我国银行业盈利变化的主要因素进行实证分析。在选取相关因素时，考虑了影响银行盈利能力的可控因素和不可控因素，通过融合时间序列和截面数据，对3家国有银行（中行、工行、建行）和2家具有代表性的股份制银行（招商银行、中信银行）建立个体固定效应模型，同时考虑到商业银行作为货币政策的传导部门，进一步采用格兰杰因果检验方法对货币政策作用于商业银行盈利性的滞后影响加以分析。

二、盈利能力指标

衡量企业盈利能力的指标主要有资产收益率（ROA）和净资产收益率（ROE）。资产收益率（ROA）是考察商业银行盈利能力的通用的综合性指标，它是指银行也能用全部资产所获得净收益率的比率，反映银行每1元资产所获取的收益，该指数值越大，则银行资产盈利水平越高；净资产收益率（ROE）是指银行净收益与银行普通股票价值（银行资本）之商，它代表了银行每一单位的股票在分红前的净收益。这一数值越大，说明银行资本盈利程度越高。ROA和ROE的计算公式分别显示如下:

其中，ROA体现了银行运用全部资产的获利能力，而ROE则体现了对股东投资的回报率。由于银行的自有资金在总资产中所占比例甚微，大部分资金来自客户的存款，因而选取ROA能够更全面地体现银行运作资金的能力。图1为国有、股份制银行的资产收益率（ROA）在1998年至2008年之间的变化情况。由于2006年启动了股份制改革，加之同期经济“过热”，国有银行盈利水平大幅提高，2006年和2007年的增长率分别为28.19%和11.91%，而2005年的增长率只有4.56%。股份制银行起步较晚，但发展势头猛烈，在2007年其资产收益率已经超越了国有银行。

图1　国有、股份制银行的资产收益率（ROA）变化

三、面板数据分析

对影响银行业盈利变化的因素进行分析时，涉及多家银行逐年观测的指标值，这是一个时间序列和截面数据相结合的数据集，建立普通的多因素模型无法同时反映截面数据的个体差异和样本作为一个整体所呈现的时间趋势。因此，本文选取面板数据模型进行分析，以便更好地解决这种具有个体、指标、时间三维信息的数据结构。

（一）面板回归模型

面板数据（paneldata）是将时间序列和截面数据结合在一起，能够同时反映研究对象在时间和截面两个方向的变化规律，同时可以减少多重共线性的影响。相对于一般的线性回归模型，其长处在于它既考虑到了横截面数据存在的共性，又能分析模型中横截面因素的个体特殊效应。面板数据模型一般可表示为:

基于公式（3）中对系数β和随机误差项μ的不同假设，这个基本的面板数据模型可以衍生出其他不同类型的面板数据模型。为了分析每个个体的特殊效应，对随机误差项μit进行如下设定:

μit＝α_i＋ε_it

（4）

其中，α_i代表个体的特殊效应，它反映了不同个体之间的差别。当假定α_i为固定的常数，该模型成为固定效应模型；而假定α_i为随机的数值时，模型被称为随机效应模型。

（二）变量选取

影响银行盈利变化的因素来自银行自身特征和外部经济环境。银行自身的因素可以通过提高经营能力和风险管理能力进行控制，本文将其称为可控因素；银行外部的一些因素也会影响到银行的盈利能力，这些因素超出了银行业本身的控制范围，它们基本属于宏观经济变量，本文将这些因素称为不可控因素。

对于可控因素，本文选取资产减值准备/总资产、营业费用/经营收入、总贷款/客户存款、总资产规模四个变量进行分析；对于不可控因素，本文选择国内生产总值、股票市场总市值以及存贷款基准利差和广义货币供应量三个变量进行分析。各变量定义及其与银行盈利能力的影响关系如下:

（1）资产减值准备/总资产（dec/ta）——衡量银行的业务风险。风险与收益对等，对于存在较高风险的银行，它的客户要求的回报率就更高，这对于银行保持长期稳定的盈利能力是不利的。本文认为盈利能力与此项因素负相关。

（2）营业费用/经营收入（cost/inc）——衡量银行的运作能力，营业费用越低，经营收入越高，说明银行的效率越高。这个比率越低，说明银行获得同等收益时的费用越少，越有利于银行提高竞争力。本文认为盈利能力与此项因素负相关。

（3）总贷款/客户存款（loan/dep）——衡量银行的业务能力。客户存款是银行资金的主要来源，而贷款是银行利润的主要来源。目前我国的商业银行利润主要来源于存贷利差（80%以上的利润来源于利差收入），中间业务创造的利润还只是较小一部分。贷款存款比值越大，说明银行的利差收入能力越强。本文认为盈利能力与此项因素正相关。

（4）总资产规模（ta）——衡量银行的市场影响力和市场份额。对于银行盈利能力与这项因素之间的相关性，以往的文献分别得出了不同的结论:一些学者认为，我国银行业的发展呈现“规模经济”的特征，也有一些学者认为是规模不经济的，营业规模的扩大伴随着管理效率的降低，还有一些结论认为资产规模和盈利能力不显著相关。对此本文不作假设，在下文将进行实证分析。

（5）国内生产总值（gdp）——衡量宏观经济运行水平。商业银行作为社会资金融通的枢纽，受到宏观经济走势的影响尤为强烈。本文认为银行盈利能力与GDP走势正相关。

（6）股票市场总值（tp）——衡量股票市场的发展程度。股票市场是直接融资的主要渠道:一方面，银行业务与股票市场存在着替代性，企业的资金需求量一定时，直接融资和间接融资此消彼长，从这个角度来说，银行盈利能力应与此因素负相关；但另一方面，股票市场的发展能够促进金融体系结构的完善和健全，两者又呈现相互促进的关系，银行的盈利能力也可能与此项因素正相关。本文也不作特定假设，在下面的实证分析中进一步探讨。

（7）存贷款基准利差（rate）和广义货币供应量（m₂）——体现央行的货币政策取向，选取存贷款基准利率差（一年期）和广义货币供应量（M₂）作为分析指标。商业银行作为货币政策传导的重要部门，同时我国银行业的主要利润来源是利差收入，其盈利能力必然受到政策取向的限制。本文认为利差扩大，货币供应量增加时，银行盈利能力随之提高。

（三）结果分析

依据对公式（3）中α和β的不同假设，本文建立不变参数、个体固定效应和个体随机效应三种类型的面板数据模型，并采用EVIEWS5.0软件进行数据回归分析，以下分别显示实证结果。

1.不变参数模型

令αm＝αn，βm＝βn，该模型将各截面数据融合为一个整体，对不同个体采用相同的截距和相同的斜率，忽略不同截面的个体差异，用普通最小二乘法给出!和"的一致有效估计。估计得出的模型如下:

ROA_it＝－0.0051（log（ta）_it）＋0.0036（dec/ta）_it－0.029（cost/inc）_it

＋0.0048（loan/dep）_it＋0.033（log（gdp）_it）－0.022m2_it

＋0.00031（log（tp）_it）＋0.0004rate_it－0.0054PR_it（5）

相关统计量检验如表1所示。其中，资产减值准备金率、股票市场总市值、货币供应量和利率差均未通过检验，与银行盈利能力的相关性不够显著。删除这几个变量后估计的不变系数模型如下:

ROA_it＝－0.0084（ta_it）－0.029（cost/inc）_it＋0.01142（loan/dep）_it

＋0.01415（log（gdp_it））－0.0084（PR）_it（6）

如表1所示，所选择各变量均通过显著性检验，调整后可决系数为83.34%，模型的拟合效果较好。

表1　各变量统计检验值

2.个体固定效应模型

令αm≠αn，βm≠βn，该模型综合考虑了不同个体之间的异质性和每个截面上可能变化的经济结构，结构参数在不同截面是不同的，反应个体差异的截距也是不同的。由于此模型已考虑了银行的个性差异，所以不再引入代表产权结构的虚拟变量PR。估计得到的模型如下:

ROA_it＝0.007196－0.005921（log（ta_it））－0.0249（cost/inc）_it

＋0.007663（loan/dep）_it＋0.009091（log（gdp_it））

＋0.001603D₁＋0.001825D2＋0.004046D₃

＋（－0.003372）D4＋（－0.0041）D₅（7）

其中，虚拟变量D₁…D₅的含义是:

各变量的显著性检验见表2，可知各变量对ROA有显著的影响作用。在该模型中，公式（7）的截距反映了银行的固有盈利能力。本文分析的五家银行的固有盈利能力如图2所示，显然，国有制银行固有盈利能力大于股份制银行的固有盈利能力，五家银行中建行的固有盈利能力最大。

图2　银行固有盈利能力比较

3.个体随机效应模型

令αm≠αn，βm＝βn，该模型为个体随机效应模型。它考虑了每个截面上个体的异质性，对每一个个体给出不同的截距。与固定效应模型不同的是，随机效应模型把不同个体的截距项视为μit一样的随机变量，与回归变量X_it无关。估计得到的模型如下:

ROA_it＝0.007196－0.00061（log（ta_it））－0.025（cost/inc）_it＋0.0049553（loan/dep）_it＋0.00111（log（gdp_it））（8）

各变量的显著性检验见表2。其中，资产规模和GDP均未通过显著性检验。

表2　变量的显著性检验

（四）模型比较与分析

三个模型的可决定系数分别为:83.34%、87.39%和71.64%，个体随机效应模型的拟合效果最不理想。以下通过F值检验在不变参数模型和个体固定效应模型中选择最优的一个。

首先，建立原假设:H₀:αi＝α，即模型中不同个体截距相同。其次，定义F检验统计量如下:

其中SSEr表示约束模型，即不变参数模型的残差平方和，SSEu表示非约束模型，即个体固定效应模型的残差平方和。在95%置信水平下，F统计量为:

因而拒绝原假设，即模型中不同个体的截距不能视为相同值。最终选择个体固定效应模型作为最终的ROA影响因素分析模型，其可决定系数87.39%也是三个模型中最大的。

从个体固定效应模型（7）可以看出，银行业的盈利能力与费用收入比负相关，费用收入比降低1%，银行的ROA随之提高0.02%；与贷款存款比正相关，贷款存款比增加1%，ROA随之提高0.007%。盈利能力受到宏观经济的影响，当经济向好，GDP大幅提高时，银行的收益率随之提高。实证分析证明，我国银行业不存在规模经济效应，规模扩张带来了管理效率、信息效率低下等问题，银行盈利能力的上升空间受阻。因此我国商业银行不应仅仅追求市场份额的扩大，而应着眼于精简机构，提升管理能力，提高效率。

面板数据模型显示了我国货币政策对于银行业的盈利无显著影响，这个结果有悖于理论分析，一是由于1998年至2008年中的4年是没有调整存贷款基准利率的，而另一些年份则调整了几次基准利率（1998年下调2次，2007年上调6次，2008年下调4次），本文选取的数据以年度为单位，无法体现历次调整的数额，仅以历次调整的加权平均值作为年度数据；二是由于央行历次调整基准利率，都是对存款利率和贷款利率进行同方向调整的，利差的变化幅度很小，作为变量的解释能力比较微弱。同时，国家实施货币政策的效果不会立即体现在经济运行上，要综合考虑货币政策的滞后性。因此，下文将采用格兰杰因果检验来进一步探讨货币政策是否引起银行盈利变化的原因。

四、格兰杰因果检验

（一）格兰杰因果检验模型

格兰杰因果检验的原理是:首先估计Y序列被自身滞后期所能解释的程度，然后再引入X序列的滞后值，验证引入X序列的滞后值能否提高Y序列的被解释程度。如果能够提高，则X序列是Y序列的格兰杰成因。格兰杰因果检验的步骤如下:

第一步，建立原假设H₀:X不是引起Y变化的格兰杰成因；

第二步，用Y和X的滞后值来解释Y序列，建立无限制条件的回归模型:

第三步，仅以Y的滞后值作为解释变量对Y序列进行回归，建立有限制条件的回归模型:

第四步，用回归方程的残差平方和计算F统计值，检验回归系数是否同时显著不为零。如果是，则拒绝原假设，即X是Y的格兰杰成因，反之则不是，同理可检验Y是否为X的格兰杰成因。

然而，对时间序列进行的实证研究必须先假定其时间序列是平稳的，如果时间序列数据不平稳，就会产生伪回归问题，模型失效。检验序列平稳性的方法有DF检验、ADF检验以及PP检验等。其中ADF方法是对DF检验进行了改进，消除了自相关的问题，即解决了由于序列存在高阶滞后相关而破坏随机扰动项是白噪声的假设。本文采用ADF方法，对时间序列变量进行单位根检验的模型为:

ΔY_t＝α₀＋α₁t＋（ρ－1）Y_t＋β1ΔY_t－1＋β2ΔY_t－2＋…＋βpΔY_t－p＋ε_t（12）

上式中ΔY_t代表时间序列的一阶差分，t代表时间或趋势变量，ε_t代表白噪声，Δ代表差分算子，加入ΔY_t－i（i＝1，2，…，p）用以消除自相关的影响。ADF检验的假设为原假设H₀:ρ＝1；备择假设为H₁:ρ＝1。如果不能拒绝原假设，则该时间序列是非平稳的；如果拒绝原假设，则该时间序列是平稳的。

（二）变量选取

商业银行作为货币政策的传导部门，其经营状况必然会受到货币政策的影响。货币政策主要包括三种手段:利率、存款准备金和公开市场业务。以往研究发现公开市场业务的效果并不显著，本文不加以探讨；利率选用央行公布的贷款基准利率（一年期）作为样本数据，较为直观地体现我国货币政策的趋向；选取M₂作为变量考察调整存款准备金率所产生的影响，这里不直接选取法定存款准备金率，因为央行在提高（降低）法定存款准备金率的同时，商业银行可能会降低（提高）超额存款准备金的量，这一政策的效果最终体现在货币供应量的变动上，而M₂反映了社会总需求的变化和未来通货膨胀的压力。图3显示了1988年至2008年间我国贷款利率与货币供应量M2的变化趋势。

图3　1988—2008我国贷款基准利率与货币供应量M₂变化

选取1988年至2008年工商银行和深发展银行的净利润作为盈利能力的分析样本，工商银行是资产规模最大的国有银行，深发展是资产规模最小的股份制银行，分别代表国有银行和股份制银行的盈利水平。

（三）结果分析

采用EVIEWS5.0软件对分析变量的时间序列进行单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验。

1.单位根（ADF）检验

表3显示了单位根检验的结果。水平序列ADF检验结果显示两序列均为非平稳序列，存在单位根，一阶差分序列ADF检验结果显示，所有序列均为一阶单整序列。

表3　单位根（ADF检验结果）

2.协整检验

在进行格兰杰因果关系检验前，先进行变量间的协整检验。协整检验的基本思想是:虽然某些经济变量是非平稳的，但长期来看，一组经济变量可能存在一种一起变动的线性关系趋势，协整检验即检验一组变量间是否存在长期均衡关系。本文选用Johansen极大似然检验法分别检验工商银行净利润和深发展银行净利润与贷款基准利率、M₂三变量之间的协整关系，检验结果见表4。

表4　协整检验结果

续　表

如表4所示，在净利润和贷款基准利率、M2之间至少存在两个协整关系。下面用因果检验分别判断利率和货币供应量是否是引起银行盈利变化的原因。

3.格兰杰因果检验

格兰杰因果检验的基本依据是:将来不能预测过去，如果Y的变化是由X引起的，则X的变化应该发生在Y的变化之前。那么，如果X是引起Y变化的原因，则在关于Y的过去值的回归中，添加X的过去值，应该能够显著增加回归的解释能力。检验结果见表5。

表5　格兰杰因果检验结果

由表5可知，利率变化仅是国有银行盈利变化的原因，而M₂是国有银行和股份制银行盈利变化的原因。两者对于银行盈利的影响并不表现在当期，而是具有一定的滞后性。利率变化并不是股份制银行盈利变化的格兰杰成因，这在一定程度上说明了股份制银行的收入结构要优于国有银行，股份制银行的盈利来源对存贷利差的依赖性相对较小，中间业务收入占比较大。M₂是银行业盈利变化的格兰杰成因，增加货币供应量会通过扩大社会总需求和增强银行业流动性来影响银行业的盈利水平。

五、结论与建议

本文选取资产收益率（ROA）作为盈利能力分析指标，对我国商业银行盈利能力变化的主要影响因素进行了实证分析。首先，将我国商业银行分为国有制银行和股份制银行两大类，选取3家国有银行和2家股份制银行作为分析样本，从影响ROA的两大类因素——自身因素和外部因素两方面入手，选取8个变量进行面板数据建模分析。结果显示:个体固定效用模型能够较好地反映ROA与所选指标之间的多元线性关系，其中，银行业的盈利能力与费用收入比负相关，与贷款存款比正相关，同时还受到宏观经济政策的影响，当经济向好，GDP大幅提高时，银行的收益率随之提高，此外，我国银行业不存在规模经济效应，且商业银行盈利能力与产权结构无关。其次，为了综合考虑货币政策对银行盈利能力的影响，本文进行了格兰杰因果检验。结果显示:利率变化仅是国有银行盈利变化的原因，而货币供应量是国有银行和股份制银行盈利变化的原因，且两者对于银行盈利的影响并不表现在当期，而是具有一定的滞后性。

针对上述分析结果，本文对如何提升我国商业银行的盈利能力提出以下几点建议:（1）从商业银行自身来说，我国银行业不存在规模经济效应，规模扩张带来了管理效率、信息效率低下等问题，银行盈利能力的上升空间受阻。因此我国商业银行不应仅仅追求市场份额的扩大，而应着眼于精简机构，提升管理能力，提高效率。（2）利率变化会显著影响国有商业银行的盈利能力，但对股份制商业银行没有显著影响，说明股份制银行的收入结构要优于国有银行，其盈利来源对存贷利差的依赖性相对较小，因此国有商业银行应当尽快转变经营模式，从以利差收入为主要收入来源的传统模式过渡到多元化经营模式，增加中间业务的收入比重。（3）货币供应量的变化对银行业盈利能力存在滞后影响效应，央行下调存款准备金率、增加货币供应量会通过扩大社会总需求和增强银行业流动性来提高银行业的盈利水平，反之，紧缩性的货币政策通过直接或间接减少货币供应量对未来银行业的盈利能力产生实质性影响，商业银行对此应有充分的认识和准备，通过修练内功、提高服务的技术含量来确保盈利的可持续性。

（作者单位:叶欣、曹佳:同济大学经济与

管理学院；康蕾:上海浦东发展银行）