中国商业银行市场结构与绩效关系研究_DEA

表1中国商业银行1999-2008年资产收益率（ROA）

资料来源：《中国金融年鉴》2000-2009年。数据为根据年鉴计算的结果。

2、自变量：市场结构

银行市场结构是指在银行业市场中DEA，对市场竞争程度及价格形成等产生战略性影响的市场组织结构，以及由此决定的竞争形式。对中国商业银行市场集中率的测定是描述银行市场结构的一种最为常见的方法，也是学术界最常用于实证研究的一个指标。银行业集中率是指银行业中最大n个银行的资产（存款额、贷款额或利润）占银行总资产（总存款额、总贷款额或总利润）的比例。银行集中率的高低及其变化不仅反映了整个银行体系的市场结构和竞争程度，而且反映了大银行和中小银行在整个银行体系中的规模分布，以及所处的地位和重要性，刻划了大银行和中小银行之间在对不同企业进行融资方面所进行的分工。一般来说,集中率越高，少数企业的市场权力就越大，市场的竞争程度就越低，表明该行业的垄断性就越高。计算公式为：

其中Xi=第i个银行的资产额（存款额、贷款额或利润）。ｎ为大的银行数额，N为银行总数额。一般情况下，对n的取值没有一个完全的确定，因而有一定的随意性。对我国商业银行结构的集中度CR_n进行测算时，本文主要测定CR₄，即测定中国银行业前4家最大的商业银行在相应项目中所占的市场份额。因为我国是以四大国有银行为主体的银行体系，所以我们采用了一个n值为4来测算四大商业银行在相应项目中所占的比率。这一指标强调了大银行的集中程度，但也忽视了n个以外小银行的数量及其分布情况。银行集中率计算简便，数据容易获得，因此常常应用于银行集中的实证研究。CR_n指数值越大，表明该行业中垄断程度就越高。CR_n的值在0与1之间。当存在无穷多的均等银行（假定n与银行总数量相比非常小），CR_n接近0；如果整个行业由n个银行组成，CR_n=1论文网站。在0与1之间，数值越接近于1，说明该行业的垄断程度越高，反之，越接近于0，则反映该行业的竞争程度越高。

本文采用各商业银行的存款、贷款、资产、利润额的CR₄指数的平均值表示整个银行业的集中度。具体数据计算结果见表2。

表2 1999-2009年中国商业银行市场各类指标的CR₄指数值(单位: % )

资料来源：《中国金融年鉴》2000-2009年。数据为根据年鉴计算的结果。

注：由于能够查到2007、2008年城市商业银行的存款、贷款、资产和净利润，因此2007＊、2008＊中，计算比例较精确，更能说明问题。

3、自变量：效率

银行作为各国金融系统中最重要的组成部分，其生产效率的高低不仅影响着金融机构的资源利用效果以及整体经营状况，还关系到各种金融政策的执行和全社会资源的优化配置，效率分析本身也就成了金融机构业绩评价的一种有效方法，所以关于银行业的效率研究也就成为国内外众多学者关注的焦点，效率问题成为商业银行研究的一个重要方面。所谓银行效率，就是指银行在有效保证盈利性、流动性和安全性基础上，合理配置银行资源并最大限度地推动社会经济资源流动的能力，具体说就是其业务活动中投入产出或成本收益的对比关系。

运用DEA方法对银行效率进行评价时，需要事先确定合理的投入、产出变量DEA，这是正确评价银行效率的重要前提条件。目前对银行产出的定义还没有统一看法，本文在借鉴国内外现有成果的基础上，结合我国银行业务的特点，将银行的投入与产出变量定义如下：贷款额、利润额和存款额。银行作为商业性机构，是以利润最大化作为其经营目标，因此本文把利润总额作为银行的产出。本文认为，我国银行业在办理存款业务时不收取任何费用，这种中介行为对社会来说会产生正的外部效应，因此存款作为我国商业银行的产出应有一定合理性。投人变量包括劳动力、股本（注册资本）。劳动力为当年银行的全职职工人数，包括总行及各级分支机构的管理人员、业务人员和其他人员。银行自有资本为银行损益表中所有者权益部分，包括银行实物资本和金融资本。

在计算银行综合效率时必须知道投入的价格。劳动力价格是对职工的劳动报酬支出，即对职工的平均工资支出和其他福利支出, 由于缺乏各家银行的详细资料，本文只能用银行营业费用指标度量总劳动报酬支出。资本的价格，即利率，本文以各年的一年期贷款利率作为度量指标。

本文的效率值(EF)为使用Deap Version 2.1软件，运用DEA方法测算的我国商业银行1999-2008年的综合效率值，见表3。

表3我国商业银行1999-2008年DEA效率值

4、控制变量

在检验模型的设定上，为了避免外部因素的干扰和混淆，一个简单办法就是引入更多的控制变量，所谓控制变量，是指除了效率变量和结构变量外影响银行绩效的变量。考虑我国银行业的实际情况与数据的可获得性，这里我们选择了几个控制变量，即GDP增长率(GDPGR) 和资本与资产比率。由于银行绩效受经济整体状况的影响，因此GDP增长率（GDPGR）被当作银行绩效的解释变量纳入回归方程，一般情况，GDP增长率越高，银行存、贷款的供给与需求就越多，银行的绩效也就越好。资本与资产比率（Capital Asset Rate，CAR）又称“资本与资产总额比率”，是将银行资本与全部资产进行对比，用来反映银行自有资本的情况和银行承担风险的能力。一般而言，该比率越高，银行的自有资本越充足，抵御风险的能力越高，经营风险也就越低。由于银行的损失主要来自资产，因此，该比率使银行资本抵御意外损失的能力在一定程度上得到了发挥，并且DEA，由于这一比率计算比较方便，因而直到现在还常常被人们用来作为迅速测试资本需要量的一种方法。具体数据见表5、表6。

表5中国1999-2008年GDP增长率 （单位：%）

资料来源：《中国金融年鉴》2000-2009年。

表6中国商业银行1999-2008年资本资产比率(CAR)一览表 (单位：%)

资料来源：《中国金融年鉴》2000-2009年。数据为根据年鉴计算的结果。

5、随机变量

ξ为模型的随机误差项，表示其它对银行绩效虽有影响但影响不大的因素，如银行的业务范围发挥的作用。

（二）样本数据

本文选取商业银行的经营绩效ROA作为被解释变量，市场集中率、效率值等为解释变，并对各因子之间是否存在相关关系，相关关系的强弱程度等进行实证分析。由于既没有足够长的时间序列数据, 也没有市场细分数据, 为了减少年度数据不足的缺陷，同时尽可能地体现我国商业银行动态发展过程中银行市场结构、效率与绩效的关系，这里采用时间序列与横截面相结合的方法，实证分析基础抽取1999-2008年的面板数据。全部资料依据《中国金融年鉴》计算、编制得出，同时采用Eviews6软件中的相关回归估计方法。

（三）模型设定

本文建立的市场结构、效率与绩效的关系模型如下：

（四）回归结果

本文采用Eviews6软件中的回归方法估计，得到如下结果：

（4.4398）***（-5.3575）***（2.4976）**（0.7445）（2.1304）**

R²=0.484672

F=6.749558

括号里的数字为t检验值，星号表示显著性程度:：* * * 在1%的水平下显著；* * 在5%的水平下显著；* 在10%的水平下显著。

（五）结论与分析

银行绩效和市场变量之间关系的回归方程中，每一个系数表明了各变量对资产收益率（ROA）的边际影响。括号里的数值为不同显着性水平下的t检验值论文网站。对于变量的显著性检验，CR的系数通过了t 检验，说明CR已经能足以解释ROA，且负相关。同时EF的系数通过了t 检验，说明EF也能足以解释ROA，且正相关。

首先，银行绩效和市场变量之间关系的回归结果显示，市场集中度与绩效有负相关关系，即市场集中度越小，绩效会越高。但从传统的产业组织理论看，市场集中程度对企业行为和绩效的影响很大，其影响方式为市场集中度越高，大企业的市场支配力越强，从而行业利润率越可能高于平均利润率，即产业的集中度和绩效之间存在着一定程度的正相关关系。但本文的结果却与其相背离。低集中度的银行市场结构，大量的银行平均分享市场份额，这种状态使市场更接近于完全竞争状态，银行业在这种市场结构下将产生高绩效。市场结构理论认为集中度与利润回报正相关, 隐含这样一个假定: 市场竞争集中度的上升和利润率的提高互为因果。而我国四大国有商业银行脱胎于计划经济时代的人民银行，成立时已拥有相当大的规模和近乎百分之百的市场份额。四大国有商业银行按照所服务的行业进行专业分工，业务条块分割，几乎不存在竞争，很容易扩张规模。国有商业银行尽可能多地吸收储蓄资金投入到国民经济各部门中，以促进经济增长。加之中央银行制定的利率和信贷政策也在某种程度上激励了银行规模的扩张，使得国有银行走上了重数量扩张、轻效益的道路。因此，我国银行业市场结构较高的集中度并不是市场自发作用的结果DEA，而是源自很强的历史背景和政策因素。

其次，DEA综合效率变量EF与绩效正相关，说明有效率的银行获取利润的能力更强，这与实际情况相吻合。有效率的银行具有高级管理技术或生产技术，从而降低了成本，获得了更高的利润。因此，在建立和完善我国商业银行绩效考核体系时应着重强调效率。

由此看来，中国银行业数据的实证结果基本上不支持经典的市场力量和效率结构假说。

再次，在控制变量中，国内生产总值增长率与银行绩效正相关，虽然不显著，但也说明，GDP增长率越高，银行存、贷款的供给与需求就越多，银行的绩效也就越好。

最后，资本资产比率统计上显著且与资产收益率（ROA）正相关，说明资本资产比率越高，银行的自有资本越充足，经营风险也就越低，绩效越好。

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