我國商業銀行盈利能力實證分析我國商業銀行盈利能力實證分析

中圖分類號：F2

文獻標識碼：A

文章編號：16723198〔2022〕19000902

1引言

國外大多數早期的研究是基于SCP范式，也就是“結構――行為――績效〞范式，并著重研究銀行的盈利能力。后來，由于銀行競爭與效率之間的爭論，催生出了大量的實證研究以尋求解決實際問題的辦法。Smirlock〔1985〕發現了銀行市場份額與盈利能力的正相關性，銀行業務集中度與利潤的非相關性，銀行業務集中度、市場份額與利潤的負相關系。JohnGoddard〔2022〕運用歐洲6個國家〔丹麥、法國、德國、意大利、西班牙和英國〕1992-1998年的銀行業數據進行實證分析，檢驗歐洲地區銀行業的盈利能力。結果說明如果一個銀行當年出現了不正常的利潤，則次年的預期利潤也應該包含一定比例的這種非正常利潤。文中還比擬了不同國家的銀行效率與競爭關系。Abuzar〔2022〕探討了蘇丹伊斯蘭銀行盈利能力的決定因素。研究說明只有內部因素會對銀行的盈利能力產生重大影響，如ROA，ROE，MARG。本錢、流動性、銀行規模等對盈利能力有積極且重大的影響。然而，外部的宏觀經濟因素對伊斯蘭銀行的影響非常小。

國內對于商業銀行盈利能力相關文獻的研究內容主要包括兩類：第一類是利用DEA辦法評估商業銀行的績效問題。這方面的文章主要是注重DEA辦法的運用。魏煜、王麗〔2000〕運用DEA辦法，比擬了我國商業銀行1997年的效率情況，并將效率分解成技術效率和規模效率。作者還將國有商業銀行和其他股份制商業銀行的效率進行比照，并根據實證結果提出改良效率的意見與措施。第二類是運用面板數據模型分析影響商業銀行盈利能力的因素。屈新〔2022〕運用面板數據模型，使用1999年至2022年期間14家主要商業銀行的財務數據，將銀行分成兩大類，采用混合效應回歸模型，檢驗國有商業銀行和股份制商業銀行在盈利性因素上的差別，并分析造成這些差別的原因。

表1描述的是中國商業銀行近八年來的盈利情況。銀行業的稅后利潤呈現快速增長的態勢，并在2022年首次突破萬億元大關，到達1.25萬億元，創下歷史新高。之后的兩年里，稅后利潤的平均增長率接近18%。在2022年“兩會〞期間，眾多媒體提出銀行業是“暴利〞行業，而金融行業某人大代表卻認為：“用暴利形容銀行業的盈利狀況其實是一種不尊重的做法，實際上銀行業的利潤超低，計算高利一般是指單位投入所得回報。目前銀行業的資產收益率只有1%，前幾年還只有百分之零點幾，而一般制造業的這個指標能到達5%，所以銀行業并非暴利也非高利。〞則究竟我國商業銀行的盈利能力處于何種水平，稅后利潤與資產利潤率為何有如此大的差異？為了探討這些問題，本文將運用面板數據對中國三大類型的銀行進行分析，以得出一個較為稱心的答案。

數據來源：中國銀監會2022-2022年年報整理后所得。

2模型建立

2.1數據來源

數據樣本期為2022年第四季度至2022年第四季度。本文選取了18家商業銀行作為樣本銀行，分別為5家國有銀行〔工行、中行、建行、農行、交行〕，9家股份制商業銀行〔招行、中信銀行、華夏銀行、光大銀行、上海浦東開展銀行、民生銀行、興業銀行、廣發銀行、深圳開展銀行〕和4家城市商業銀行〔南京銀行、寧波銀行、上海銀行和北京銀行〕。數據主要來源于Bankscope數據庫、各銀行年報、半年報和季報。

2.2F檢驗與模型選擇

若：

H0：ai=a。模型中不同個體的截距相同〔真實模型為混合回歸模型〕。

H1：模型中不同個體的截距項ai不同〔真實模型為個體固定效應回歸模型〕。

F統計量定義為：

F=〔SSER-SSEU〕/〔N-1〕SSEU/〔NT-N-K〕～F[〔N-1〕，〔NT-N-K〕]

SSER表示約束模型，即混合估計模型的殘差平方和；SSEU表示非約束模型，即個體固定效應回歸模型的殘差平方和。N代表商業銀行的個數。k表示解釋變量個數。運用Eviews軟件，首先進行混合效應模型回歸，得出混合效應模型的殘差平方和SSER；然后進行固定效應回歸，得出固定效應的殘差平方和SSEU，最后輩入F統計量公式，判定F統計量的大小。Eviews軟件計算得出殘差平方和SSER的值為6967739，SSEU的值為57.28059。

F=〔69.67739-57.28059〕/〔18-1〕57.28059/〔18×41-18-5〕=9.102

F臨界值=F0.05〔17，715〕=1.637

F>F臨界值，所以選擇固定效應模型。

2.3建立模型

建立我國商業銀行盈利能力的函數，被解釋變量為資產收益率〔ROA〕，即稅后凈利潤/總資產，它可以衡量商業銀行的盈利能力，Eviews軟件中用D來表示。解釋變量分別為不良貸款率〔A〕，用來反映銀行的貸款質量；資本充足率〔B〕，即權益資本占總資產的比率；流動性比率〔C〕，反映了銀行穩健經營的能力；銀行信貸〔E〕，反映存貸款規模；國內生產總值〔GDP〕和消費者物價指數〔CPI〕作為外部經濟環境因素。公式中，D代表銀行的盈利能力，也就是ROA。α是截距項，β是指解釋變量中內部影響因素和外部影響因素的回歸系數，角標i代表第i個內部影響因素變量，角標t代表年份，ε是殘差項。具體的方程如下：D=α+β1Ait+β2Bit+β3Cit+β4Eit+β5GDPit+β6CPIit+ε

3實證結果分析

將三種類型的銀行數據分別錄入到pool中去，做個體固定效應回歸模型。然后分別將實證結果整理在一張表上，如表2所示。表2展現出三大類型銀行盈利能力的影響因素。各因素的系數大小說明了該因素對盈利能力的影響程度，T值說明結果是否顯著。

由表2可知不良貸款率與商業銀行的ROA呈負相關關系。即不良貸款率越大，商業銀行的盈利能力就越低。不良貸款的增加勢必要侵蝕商業銀行的利潤，同時它也會對商業銀行的穩健經營構成潛在的威脅，進而降低商業銀行的盈利能力。

資本充足率與商業銀行的盈利能力是呈正相關關系。在10%的置信水平下，股份制商業銀行和城市性商業銀行的資本充足率的估計值是顯著的，而國有銀行的資本充足率估計值是不顯著的。隨著資本充足率的提高，商業銀行信用風險的防備能力得到提高，其融資本錢得到降低，資本充足率提高帶來的有利影響超過了其不利影響，進而導致商業銀行的盈利能力得到提高。

對城市性商業銀行而言，流動性比率與銀行的盈利能力呈現微弱的正相關關系。而國有銀行和股份制商業銀行的流動性比率對盈利能力并不顯著，原因可能有兩點：一是國有銀行的公信力高，即便流動性缺乏，也能迅速在市場上籌集到資金，與此同時，中國人民銀行也是它們剛強的后盾。股份制商業銀行也能較為快速的在市場上籌集到資金，所以不需要保留太多的流動性。二是因為流動性和盈利性是相互矛盾的，保持了流動性勢必將減少盈利空間，因此前兩大類銀行會相應減少流動性資產。

銀行信貸的系數都是負數且非常小，可以說對銀行的盈利能力的影響是微乎其微的。在10%的置信水平下，只有股份制商業銀行的t值是顯著的。回歸結果說明，貸款數量的增加會降低商業銀行的盈利能力，但是這種影響非常小。其次這個影響只對股份制商業銀行顯著。產生這種回歸結果的原因可能是：貸款數量的增加會加大商業銀行的經營風險，因此系數為負。但是另一方面貸款增加會帶來更多的盈利，所以系數雖為負值但很小，可以忽略不計。

作為宏觀經濟環境而引入的變量GDP，對銀行盈利能力的影響是非常明顯的。無論是何種類型的銀行，GDP與銀行盈利能力都是呈正相關關系，而且他們都通過了T檢驗。這表明，在宏觀經濟形勢繁榮的背景下，商業銀行的盈利能力都會得到相應的提升。金融與經濟活動密切相關，而銀行又處于金融體系的核心部位，銀行業的開展得益于整體國民經濟的快速開展，同時，穩定高效的銀行又能促進國民經濟的開展，二者相互促進。因此，GDP與商業銀行的盈利能力呈正相關關系是毋庸置疑的。

CPI的系數相對來說較大，而且與銀行的盈利能力呈現負相關關系。在10%的置信水平下，只有國有和城市性商業銀行的t值是顯著的，而股份制銀行的系數估計值是不顯著的。產生這種回歸結果的原因可能是：消費者物價指數越高，市場上的通貨膨脹越高，居民的儲蓄縮水，銀行利息的增長跟不上通貨膨脹的增長，因此銀行吸納的資金將減少，則相應能夠發放貸款的資金也變少，盈利能力下降。

4總結

總體來說，商業銀行的盈利能力主要由四個大方面決定：銀行的風險管理能力，即不良貸款率與資本充足率這兩個指標來決定；銀行的運營能力，即銀行的流

動性狀況；銀行的業務結構，即銀行貸款數量以及資產負債比；外部的宏觀經濟狀況，即GDP和CPI。

國有商業銀行假設想提高盈利能力，可以適當降低不良貸款率和流動性比率，與此同時