商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)與技術(shù)進(jìn)步

蔡章荔

（重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，重慶 400030）

引言

近年來(lái)，國(guó)民經(jīng)濟(jì)取得了蓬勃的發(fā)展。銀行業(yè)作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)體系的重要組成部分，與國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平息息相關(guān)。如今銀行業(yè)不良貸款率再逼警戒線，銀行風(fēng)險(xiǎn)管理能否跟得上其規(guī)模和盈利的迅猛增長(zhǎng)？銀行風(fēng)險(xiǎn)管理效率究竟是由技術(shù)驅(qū)動(dòng)還是要素投入決定？不同銀行的風(fēng)控效率是否存在明顯差異？這些都是目前業(yè)界和學(xué)界探討的焦點(diǎn)。Malmquist－Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)測(cè)度了2004—2009年中國(guó)商業(yè)銀行在不良貸款約束下的全要素生產(chǎn)率，也得到了類(lèi)似的結(jié)論。

一、文獻(xiàn)綜述

銀行績(jī)效的評(píng)估方法有很多，Sherman and Gold（1985）最早將DEA方法運(yùn)用到銀行效率測(cè)度方面。國(guó)內(nèi)學(xué)者楊大強(qiáng)、張愛(ài)武（2007）、王?。?011）等都運(yùn)用DEA方法對(duì)中國(guó)主要商業(yè)銀行效率和生產(chǎn)率進(jìn)行評(píng)價(jià)。近年來(lái)，越來(lái)越多的學(xué)者將研究重心放在不良貸款對(duì)銀行效率和生產(chǎn)率的影響。Chambers，Chung和Fare（1997）最先提出了可以同時(shí)考慮好產(chǎn)出和“壞”產(chǎn)出的Malmquist－Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)。國(guó)內(nèi)學(xué)者柯孔林和馮宗憲（2008）引入不良貸款作為“壞”的產(chǎn)出，利用Malmquist－Luenberger指數(shù)分析了中國(guó)銀行業(yè)全要素生產(chǎn)率跨期動(dòng)態(tài)變化，證明商業(yè)銀行全要素增長(zhǎng)率的增長(zhǎng)主要來(lái)自于技術(shù)進(jìn)步。王兵和朱寧（2011）利用共同邊界

二、實(shí)證研究

1.樣本的確定。本文選取2005—2016年中國(guó)16家上市商業(yè)銀行作為研究對(duì)象。樣本囊括了國(guó)內(nèi)大多數(shù)有影響力的商業(yè)銀行，基本能代表中國(guó)銀行業(yè)的整體情況。本文所有數(shù)據(jù)來(lái)自于各銀行年報(bào)和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.變量選擇與說(shuō)明。在投入和產(chǎn)出指標(biāo)的選擇上，考慮到商業(yè)銀行以營(yíng)利為經(jīng)營(yíng)目的的同時(shí)充當(dāng)著資源配置過(guò)程中的中介地位，故本文將“生產(chǎn)法”與“中介法”相結(jié)合，選擇加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)凈額、存款、管理費(fèi)用作為投入指標(biāo)。期望產(chǎn)出指標(biāo)選擇利息收入，體現(xiàn)了商業(yè)銀行借貸業(yè)務(wù)利潤(rùn)增長(zhǎng)的主要來(lái)源。非期望產(chǎn)出指標(biāo)選擇不良貸款余額，代表了銀行業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的大小。

3.實(shí)證結(jié)果。本文用Maxdea軟件，以商業(yè)銀行投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)2005—2016年我國(guó)16家上市商業(yè)銀行的效率進(jìn)行研究，測(cè)算全域Malmquist-Luenberger指數(shù)并將其分解，得到商業(yè)銀行GML全要素生產(chǎn)率及其純技術(shù)效率、規(guī)模效率、技術(shù)的變動(dòng)情況，結(jié)果（如下表所示）。

2015—2016我國(guó)商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率變化趨勢(shì)

續(xù)表

從整體上來(lái)看，不良貸款約束下，我國(guó)商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率年均增長(zhǎng)1.8%，長(zhǎng)期呈改進(jìn)趨勢(shì)。進(jìn)一步將全要素增長(zhǎng)率分解為純技術(shù)效率指數(shù)、規(guī)模效率指數(shù)和技術(shù)變化指數(shù)，發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行純技術(shù)效率和規(guī)模效率一直在1周?chē)儎?dòng)，即長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)商業(yè)銀行技術(shù)效率并沒(méi)有很明顯的變化，而技術(shù)進(jìn)步與全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)趨勢(shì)具有很強(qiáng)的一致性，由此可以推斷我國(guó)商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)主要來(lái)源于技術(shù)進(jìn)步。

在這里我們進(jìn)一步分析技術(shù)變動(dòng)的內(nèi)在原因。2008年之前以計(jì)算機(jī)為代表的信息技術(shù)革命推動(dòng)了銀行業(yè)務(wù)多元化和以信用衍生品為代表的金融創(chuàng)新工具的發(fā)展，推動(dòng)了技術(shù)進(jìn)步，也拉動(dòng)了銀行全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。但與此同時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)也在不斷增加。2008年次貸危機(jī)爆發(fā)，全球金融危機(jī)逐步蔓延至實(shí)體經(jīng)濟(jì)，銀行沒(méi)有多余資金作為技術(shù)投入，不少研發(fā)部門(mén)的技術(shù)人員面臨失業(yè)，使生產(chǎn)前沿面內(nèi)陷，全要素生產(chǎn)率大幅下降。2009年之后，隨著全球經(jīng)濟(jì)的日益復(fù)蘇和對(duì)技術(shù)的不斷投入，銀行全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)也開(kāi)始出現(xiàn)回升的跡象。而從2014年起，數(shù)據(jù)顯示整體技術(shù)水平出現(xiàn)了退步，原因可能來(lái)自宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、政府部門(mén)出臺(tái)的各種調(diào)控政策和監(jiān)管措施，即為了防止快速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)金融成為二次次貸危機(jī)的導(dǎo)火索，銀監(jiān)會(huì)對(duì)商業(yè)銀行的信貸業(yè)務(wù)進(jìn)行總量控制，導(dǎo)致投入的增長(zhǎng)速度超過(guò)“好”產(chǎn)出的增長(zhǎng)速度，造成生產(chǎn)前沿面整體內(nèi)移。

三、結(jié)論及政策啟示

本文分析發(fā)現(xiàn)，在投入產(chǎn)出雙導(dǎo)向下，在不良貸款約束下，我國(guó)上市商業(yè)銀行2005—2016年全要素生產(chǎn)率總體呈上升趨勢(shì)。商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)主要是源于技術(shù)進(jìn)步，而技術(shù)進(jìn)步又受風(fēng)險(xiǎn)變化和政策監(jiān)管影響，其影響機(jī)制為：政策監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)變化共同作用于生產(chǎn)前沿面的移動(dòng)→技術(shù)進(jìn)步→全要素生產(chǎn)率。因此，要提高商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率，首先要促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步。雖然現(xiàn)有技術(shù)的使用效率和規(guī)模效率的大小在全要素生產(chǎn)率的構(gòu)成中占有一定比重，但技術(shù)進(jìn)步才是全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的最主要驅(qū)動(dòng)因素。因此，只有促動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，才能更有效地提高中國(guó)銀行業(yè)的效率，增強(qiáng)其國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。