李朝鮮， 楊思遠(yuǎn)

(北京工商大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院， 北京 100048)

一、問題的提出

在我國(guó)城市化進(jìn)程中，區(qū)域性城市商業(yè)銀行服務(wù)于地方經(jīng)濟(jì)及居民生活，并以地域優(yōu)勢(shì)及其低市盈率、低風(fēng)險(xiǎn)的特征為社會(huì)提供針對(duì)性金融服務(wù)。區(qū)域性商業(yè)銀行的發(fā)展直接關(guān)系到民營(yíng)經(jīng)濟(jì)以及中小企業(yè)的經(jīng)營(yíng)，高度重視、穩(wěn)定發(fā)展區(qū)域性城市商業(yè)銀行對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。然而，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，區(qū)域性銀行由于股權(quán)結(jié)構(gòu)不合理、風(fēng)險(xiǎn)管理薄弱、公司治理和內(nèi)部控制制度不完善等弊端，在高速發(fā)展中積累的問題越發(fā)顯性化，導(dǎo)致區(qū)域性銀行面臨的經(jīng)營(yíng)發(fā)展形勢(shì)越來越嚴(yán)峻。正因如此，2019年，國(guó)務(wù)院金融穩(wěn)定發(fā)展委員會(huì)特別將穩(wěn)妥化解中小銀行風(fēng)險(xiǎn)作為防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn)的一項(xiàng)重要任務(wù)。在當(dāng)前金融嚴(yán)監(jiān)管背景下，區(qū)域性商業(yè)銀行的問題主要表現(xiàn)在以下方面：

一是盈利能力持續(xù)惡化。2017年以來，區(qū)域性銀行凈利潤(rùn)增速持續(xù)低于行業(yè)平均水平，尤其是2016—2018年受利率市場(chǎng)化改革的影響，區(qū)域性銀行盈利增速由7.4%下降到-2.8%。2014年以來，區(qū)域性銀行的凈利潤(rùn)增速呈現(xiàn)大幅波動(dòng)趨勢(shì)，更是突出了其在高速發(fā)展過程中經(jīng)營(yíng)管理的弊端。二是不良?jí)毫Τ掷m(xù)加大，暗藏較大壞賬風(fēng)險(xiǎn)。2013年以來，區(qū)域性銀行不良貸款比例持續(xù)提升，于2018年達(dá)到峰值2.19%，高于行業(yè)平均水平。未來不良資產(chǎn)暴露壓力較大，加上過去寬松的監(jiān)管環(huán)境給區(qū)域性銀行留出隱匿不良資產(chǎn)的較大空間，區(qū)域性銀行或蘊(yùn)藏著比全國(guó)性銀行更大的金融風(fēng)險(xiǎn)。三是公司治理混亂，對(duì)管理層行為監(jiān)督不力。繼包商銀行、錦州銀行風(fēng)險(xiǎn)事件暴露后，區(qū)域性銀行治理及股權(quán)管理問題全面顯現(xiàn)。從風(fēng)險(xiǎn)來源來看，公司監(jiān)管制度寬松、內(nèi)部控制制度不完善、股權(quán)結(jié)構(gòu)分散、公司風(fēng)險(xiǎn)管理薄弱等均對(duì)區(qū)域性銀行的后續(xù)發(fā)展造成威脅。區(qū)域性銀行的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)問題嚴(yán)重影響了其對(duì)當(dāng)?shù)刂行∑髽I(yè)及“三農(nóng)”主體等方面的可持續(xù)支持，這也使得區(qū)域性城市商業(yè)銀行亟待突顯的重要地位與發(fā)展逐漸受阻這一矛盾呈現(xiàn)得越發(fā)深刻。

基于此，本文著重探討以下問題：區(qū)域性城市商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率究竟處在何種水平？哪些因素將會(huì)影響區(qū)域性銀行的高質(zhì)量發(fā)展？如何實(shí)現(xiàn)區(qū)域性銀行的高質(zhì)量發(fā)展？

二、文獻(xiàn)綜述

改革開放以來，在以間接融資為主導(dǎo)的金融體系中，商業(yè)銀行的效率直接關(guān)系到金融資源在全社會(huì)的優(yōu)化配置，金融服務(wù)也逐漸成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速平穩(wěn)發(fā)展的重要因素[1]。中小銀行①同樣是金融體系的重要組成，它們深耕于特定區(qū)域，地緣和客戶資源優(yōu)勢(shì)較強(qiáng)，經(jīng)營(yíng)機(jī)制更為靈活，市場(chǎng)敏銳度較高，在為小微企業(yè)提供廣覆蓋、差異化、高效率、可持續(xù)的融資服務(wù)方面，發(fā)揮了至關(guān)重要的作用[2]。并且，與大銀行相比，中小銀行能夠更好地滿足小微企業(yè)的融資需求[3-5]。原因在于，從銀行的角度來看，較多的層級(jí)使得“軟信息”②在大銀行中很難得到有效傳遞，進(jìn)而使得這類銀行更多地依賴“硬信息”③進(jìn)行決策[6-7]; 相較而言，中小銀行層級(jí)少，“軟信息”能夠在其內(nèi)部有效傳遞[8]，并且中小銀行多為地方性金融機(jī)構(gòu)，能夠在和小微企業(yè)的長(zhǎng)期合作中獲取較多的軟信息。從企業(yè)角度來看，小微企業(yè)資本實(shí)力弱、缺乏有效的抵押品、財(cái)務(wù)信息透明度低，主要依靠與銀行長(zhǎng)期合作所產(chǎn)生的各種“軟信息”彌補(bǔ)其在“硬信息”上的不足[9]。

(一)區(qū)域性城市商業(yè)銀行發(fā)展的效率測(cè)度

經(jīng)營(yíng)效率(OE)和全要素生產(chǎn)率(TFP)是銀行競(jìng)爭(zhēng)力、投入產(chǎn)出能力以及可持續(xù)發(fā)展能力的集中體現(xiàn)[10]，也是實(shí)現(xiàn)銀行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要路徑[11]。關(guān)于銀行效率的測(cè)度方法主要分為隨機(jī)前沿分析法(SFA)、自由分布法(DFA)、自由可置殼法(FDH)以及本文所采用的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)。黃憲等[12]研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益的最大化可以從投入導(dǎo)向型和產(chǎn)出導(dǎo)向型兩個(gè)角度進(jìn)行分析，即借助DEA模型中的C2R和BC2模型。國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)中對(duì)于經(jīng)營(yíng)效率水平的研究多數(shù)采用了DEA模型，Charnes et al.[13]首次提出了DEA中的第一個(gè)模型——C2R模型，該模型是其他DEA模型的基礎(chǔ)。Sherman & Gold[14]較早地將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)作為一種估計(jì)有效前沿面的技術(shù)引入銀行業(yè)效率評(píng)價(jià)中，此后眾多國(guó)內(nèi)外學(xué)者開始使用DEA模型對(duì)銀行業(yè)效率進(jìn)行測(cè)算和分析。

與國(guó)外研究相比，國(guó)內(nèi)對(duì)銀行業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的研究時(shí)間很短，并且聚集于對(duì)經(jīng)營(yíng)效率與全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解。鄭錄軍[15]通過DEA方法計(jì)算了我國(guó)商業(yè)銀行的效率值，并將其作為被解釋變量帶入回歸模型中，對(duì)影響商業(yè)銀行效率的各種因素進(jìn)行了客觀分析。王付彪等[16]用DEA模型及Malmquist指數(shù)模型對(duì)1998—2014年我國(guó)14家商業(yè)銀行的技術(shù)效率、分解值及全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算，研究發(fā)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的提高主要是因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步。袁曉玲、張寶山[1]運(yùn)用非參數(shù)DEA 模型的Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù), 測(cè)算了商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率, 結(jié)果顯示中國(guó)商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。蔡躍洲、郭梅軍[17]以商業(yè)銀行技術(shù)水平為基礎(chǔ)，利用Hicks-Moorsteen TFP指數(shù)測(cè)算并分解全要素生產(chǎn)率，并將測(cè)算和分解后的商業(yè)銀行效率和全要素生產(chǎn)率納入統(tǒng)一的分析框架中。

(二)高質(zhì)量發(fā)展視角下商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率的影響因素

面對(duì)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，眾多學(xué)者重點(diǎn)圍繞創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享五大發(fā)展理念進(jìn)行理論闡釋和實(shí)證研究[18-19]，并指出要大力轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式——從規(guī)模擴(kuò)張轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)優(yōu)化、從要素驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。區(qū)域性城市商業(yè)銀行作為助力當(dāng)?shù)匦∥⑵髽I(yè)發(fā)展的重要一環(huán)，必須主動(dòng)適應(yīng)、認(rèn)真貫徹高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求，推動(dòng)著經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。商業(yè)銀行高質(zhì)量發(fā)展可以概括為：在保持合理規(guī)模和適當(dāng)增速的基礎(chǔ)上，以提升效率和質(zhì)量為核心，推動(dòng)發(fā)展模式、盈利模式、營(yíng)銷模式、管理模式和風(fēng)控模式的高質(zhì)量轉(zhuǎn)變，最終實(shí)現(xiàn)規(guī)模、結(jié)構(gòu)、質(zhì)量、效益、客戶、服務(wù)等多方面的協(xié)調(diào)發(fā)展[20]。就區(qū)域性中小銀行的高質(zhì)量發(fā)展來說，穩(wěn)健的經(jīng)營(yíng)模式、高效的服務(wù)質(zhì)量、有效的風(fēng)險(xiǎn)防控是服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的前提。

田國(guó)強(qiáng)、李雙建[21]立足于中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境特征和商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)實(shí)踐，研究指出經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)規(guī)模較小、資本充足率較低、市場(chǎng)勢(shì)力較弱的區(qū)域性銀行的流動(dòng)性創(chuàng)造產(chǎn)生了明顯的負(fù)向影響。熊健等[22]研究發(fā)現(xiàn)，與大規(guī)模全國(guó)性銀行相比，金融科技對(duì)小規(guī)模、區(qū)域性銀行的現(xiàn)有金融服務(wù)體系產(chǎn)生的不利沖擊更加顯著。然而，González-Pernía et al.[23]指出，區(qū)域的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和制度環(huán)境有助于提高區(qū)域的創(chuàng)新能力，尤其是在不同地區(qū)之間，這種提升效果更加明顯。鑒于中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈東部—東北部—中部—西部階梯分布的特征[24]，因此準(zhǔn)確把握銀行所屬區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵，是促進(jìn)新常態(tài)下經(jīng)濟(jì)金融高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。結(jié)合既有關(guān)于高質(zhì)量發(fā)展與區(qū)域性銀行發(fā)展效率的研究成果，本文主要參照呂承超、崔悅[25]構(gòu)建的高質(zhì)量發(fā)展水平指標(biāo)體系，研究創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、協(xié)調(diào)發(fā)展、綠色發(fā)展、開放發(fā)展、成果共享五個(gè)方面對(duì)區(qū)域性城市商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率的影響。

上述文獻(xiàn)表明，國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要側(cè)重于大型股份制銀行與上市銀行的效率研究。相對(duì)于已有成果，本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下兩方面。第一，本文以區(qū)域性城市商業(yè)銀行作為樣本，剖析銀行業(yè)在落實(shí)城市發(fā)展、服務(wù)中小企業(yè)、“三農(nóng)”等方面的功能發(fā)揮，彌補(bǔ)了區(qū)域性銀行的研究空白。第二，從宏觀、區(qū)域?qū)用娴母哔|(zhì)量發(fā)展理念出發(fā)，結(jié)合區(qū)域性城市銀行的實(shí)際情況，以區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系作為效率的影響因素，重新審視和挖掘區(qū)域性銀行效率的總體情況以及變動(dòng)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)了理念與實(shí)踐的統(tǒng)一。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)變量選取和數(shù)據(jù)來源

截至2019年，全國(guó)共有城市商業(yè)銀行134家，黨的十八大以來，全國(guó)金融行業(yè)的發(fā)展呈陡峭式上升格局，一段時(shí)期內(nèi)，由于風(fēng)險(xiǎn)問題的暴露，很多城市信用社逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橹行⌒蛥^(qū)域性城市商業(yè)銀行，為地方居民及中小企業(yè)提供金融服務(wù)。為研究區(qū)域性銀行如何賦能區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，本文根據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑的一致性和數(shù)據(jù)的可得性，選取了2012—2019年30家區(qū)域性城市商業(yè)銀行作為研究對(duì)象。同時(shí)，李雙杰和高巖[26]、畢功兵等[27]等研究發(fā)現(xiàn)，資產(chǎn)法、中介法和生產(chǎn)法是銀行業(yè)確定投入要素和產(chǎn)出要素的三種主要方法。由于資產(chǎn)法忽略了資產(chǎn)負(fù)債表以外的投入產(chǎn)出項(xiàng)目，本文將結(jié)合生產(chǎn)法和中介法的特點(diǎn)進(jìn)行投入、產(chǎn)出指標(biāo)的選取，如表1所示。樣本商業(yè)銀行的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)主要來源于各銀行年度報(bào)告、《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》、國(guó)泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)等。

參照呂承超、崔悅[25]的研究思路，選取有關(guān)銀行經(jīng)營(yíng)發(fā)展的10個(gè)相關(guān)指標(biāo)作為效率的影響因素，如表2所示。該指標(biāo)體系考慮到其獨(dú)特性、代表性和數(shù)據(jù)可獲取性，在形式上，一般采用比例指標(biāo)、結(jié)構(gòu)指標(biāo)、強(qiáng)度指標(biāo)和平均指標(biāo)等形式，減少了因單位數(shù)和范圍不同所造成的誤差。各相關(guān)指標(biāo)來自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)衛(wèi)生與計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。

表1 效率測(cè)度指標(biāo)

表2 區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展水平衡量指標(biāo)

(二)實(shí)證模型構(gòu)建

1.銀行效率評(píng)價(jià)模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是根據(jù)多項(xiàng)投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)，利用線性規(guī)劃的方式，對(duì)具有可比性的同類型樣本進(jìn)行有效性評(píng)價(jià)的一種數(shù)量分析方法。在所有的DEA模型中，C2R模型和BC2模型是目前國(guó)內(nèi)使用較多的兩個(gè)模型[28]。在某些情況下，C2R模型測(cè)度的規(guī)模效率會(huì)混淆技術(shù)效率的測(cè)度，而BC2模型會(huì)允許剔除規(guī)模效率影響的技術(shù)效率的計(jì)算，基于此本文最終采取BC2模型，具體的步驟如下：

第一階段：將N家銀行的投入量與產(chǎn)出量帶入DEA- BC2模型，得到每個(gè)決策單元(DMU)的效率值。

第二階段：利用距離函數(shù)構(gòu)建Malmquist指數(shù)，用于對(duì)效率的動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行測(cè)算。模型的基本形式為：

(1)

當(dāng)技術(shù)變化指數(shù)大于1，則技術(shù)進(jìn)步；當(dāng)技術(shù)變化指數(shù)等于1，則技術(shù)未改變；當(dāng)技術(shù)變化指數(shù)小于1，則技術(shù)退步。

2.銀行效率影響因素的回歸模型

考慮到區(qū)域性銀行的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均處于0到1區(qū)間，本文選用Tobit模型，將上界設(shè)為1，下界設(shè)為0，并進(jìn)行面板回歸[29]。其中，ρ表示區(qū)域性商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率值，則其影響因素的Tobit模型為：

(2)

其中，ωi表示創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享五個(gè)方面10個(gè)指標(biāo)；α0為待估的常數(shù)項(xiàng)，代表了外生因素；αi為待估參數(shù)，分別表示五大發(fā)展理念對(duì)經(jīng)營(yíng)效率的邊際效應(yīng)；μ表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

四、銀行效率測(cè)度的實(shí)證分析

(一)基于BC2模型的銀行效率時(shí)序分析

運(yùn)用DEAP 2.1軟件分別對(duì)30家區(qū)域性城市商業(yè)銀行的效率進(jìn)行了測(cè)算，實(shí)證結(jié)果見表3。其中，技術(shù)效率(TE)又可以稱為綜合效率，是純技術(shù)效率(PTE)與規(guī)模效率(SE)的乘積，以上三者均為各年份30家銀行效率值的算術(shù)平均數(shù)。技術(shù)效率反映了樣本銀行A在BC2模型下與具有相同產(chǎn)出量、最佳生產(chǎn)規(guī)模且技術(shù)上有效的銀行B的比較；純技術(shù)效率反映了樣本銀行A與具有相同產(chǎn)出量且技術(shù)有效的銀行C的比較；而銀行A的規(guī)模效率反映的是銀行B與銀行C在規(guī)模收益不變與規(guī)模收益可變的有效前沿面上的比較。當(dāng)規(guī)模效率=1時(shí)，銀行A為規(guī)模有效；而當(dāng)規(guī)模效率<1時(shí)，該銀行規(guī)模無效。

表3 2012—2019年商業(yè)銀行總體平均效率

從表3可知，2012—2019年區(qū)域性城市商業(yè)銀行技術(shù)效率表現(xiàn)出先上升后下降態(tài)勢(shì)，TE、PTE、SE的平均值分別為0.886、0.927、0.954，介于0.850與0.960之間，說明在全面建成小康社會(huì)目標(biāo)下區(qū)域性銀行發(fā)展態(tài)勢(shì)波動(dòng)下滑；技術(shù)效率從2012年的0.894下降到2019年的0.828，降幅達(dá)到0.066。其中，純技術(shù)效率降幅為0.027，規(guī)模效率降幅為0.046，說明區(qū)域性銀行整體效率的下降主要是規(guī)模無效所導(dǎo)致的，但無論在規(guī)模還是技術(shù)層面，二者均未達(dá)到生產(chǎn)前沿層面。同時(shí)，在2012—2016年，經(jīng)營(yíng)效率一直呈波動(dòng)上升狀態(tài)，在2016年達(dá)到峰值，之后受利率市場(chǎng)化的影響，絕大部分靠貸款盈利的區(qū)域性銀行受到明顯的沖擊，由于利潤(rùn)空間被限制，增加了銀行的經(jīng)營(yíng)困難，間接導(dǎo)致銀行的技術(shù)效率大幅下降10.3%，整體技術(shù)及規(guī)模也同樣無效，均深刻地反映了區(qū)域性城市商業(yè)銀行高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程中面臨的困難。

以上分析表明，區(qū)域性銀行在轉(zhuǎn)型初期階段高速擴(kuò)張，規(guī)模和技術(shù)水平都有所提升，但在利率市場(chǎng)化改革后其擴(kuò)張發(fā)展勢(shì)頭受到抑制，導(dǎo)致整體發(fā)展低于有效水平，這也驗(yàn)證了區(qū)域性銀行發(fā)展受阻這一猜想。原因可能在于，城市商業(yè)銀行在全社會(huì)高速發(fā)展進(jìn)程中并沒有找到適應(yīng)自身發(fā)展的方式，與大型銀行相比，這類小型商業(yè)銀行在尋找適宜自身改革、轉(zhuǎn)型的方向時(shí)，對(duì)于一些收支赤字的分支機(jī)構(gòu)未能適當(dāng)撤銷, 在縮減營(yíng)業(yè)支出、控制銀行的經(jīng)營(yíng)成本等方面管控不當(dāng)，從而在規(guī)模水平上達(dá)不到相對(duì)于自身而言的DEA有效。同時(shí)，在與市場(chǎng)中其他融資公司的競(jìng)爭(zhēng)中，沒有發(fā)揮銀行的創(chuàng)新能力，無法靈活改變自身的借貸策略，難以自主地調(diào)控存款利率，在這一背景下，多數(shù)銀行會(huì)出現(xiàn)盈利收益虧損的情況，從而在技術(shù)水平上達(dá)不到DEA有效。

為保證數(shù)據(jù)的時(shí)效性，表4列出了2019年樣本城市商業(yè)銀行的各類效率值。其中，技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率平均值分別為0.828、0.901和0.916，說明現(xiàn)階段我國(guó)三、四線及以下城市的商業(yè)銀行整體效率良好，近年來在利率市場(chǎng)化改革和供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的背景下不論是在技術(shù)還是規(guī)模層面都取得了一定成效，但整體仍未達(dá)到DEA有效。具體而言，樣本銀行中僅有11家在2019年的技術(shù)效率值達(dá)到1，并且規(guī)模報(bào)酬不變，達(dá)到了生產(chǎn)前沿水平。特別地，本文關(guān)注到青海銀行、內(nèi)蒙古銀行、寧夏銀行、承德銀行、東莞銀行、丹東銀行、桂林銀行的技術(shù)效率值均在0.7以下，其中內(nèi)蒙古銀行的技術(shù)效率(0.408)最低，主要是純技術(shù)效率(0.632)和規(guī)模效率(0.646)較低共同導(dǎo)致的，且規(guī)模報(bào)酬遞減，說明內(nèi)蒙古銀行在2019年經(jīng)營(yíng)狀況惡劣，無論技術(shù)還是規(guī)模均達(dá)不到行業(yè)整體的發(fā)展水平，投入、產(chǎn)出不均衡使得內(nèi)蒙古銀行很可能面臨經(jīng)營(yíng)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。除丹東銀行外，其他銀行的規(guī)模報(bào)酬均處于遞減狀態(tài)，這說明樣本銀行本身的投入、產(chǎn)出指標(biāo)不需要調(diào)整，但是樣本銀行的技術(shù)效率沒有達(dá)到有效，未來應(yīng)調(diào)整規(guī)?；蛲度肱c產(chǎn)出的具體數(shù)量，以達(dá)到樣本銀行本身的規(guī)模與投入、產(chǎn)出相匹配。丹東銀行的規(guī)模效率高達(dá)0.985，在整體樣本銀行中處于較高水平，因此丹東銀行應(yīng)借此優(yōu)勢(shì)，發(fā)展金融科技，提升效率水平。東莞銀行與其他銀行的不同之處在于，它位于發(fā)達(dá)城市周邊，是廣東最重要的交通樞紐和外貿(mào)口岸，借助地域優(yōu)勢(shì)使純技術(shù)效率達(dá)到了DEA有效狀態(tài)，但其規(guī)模效率仍為0.618，因此東莞銀行應(yīng)在自身能力范圍內(nèi)持續(xù)擴(kuò)大規(guī)模，提升效率水平。

針對(duì)技術(shù)效率值較低的樣本銀行，本文進(jìn)一步分析了青海銀行、內(nèi)蒙古銀行、寧夏銀行和桂林銀行的投入產(chǎn)出冗余情況，分析投入、產(chǎn)出具體數(shù)量問題，實(shí)證結(jié)果見表5。

表4 2019年區(qū)域性城市商業(yè)銀行效率值

根據(jù)DEA- BC2模型的結(jié)果不難發(fā)現(xiàn)，上述4家銀行投入產(chǎn)出的松弛、輻射情況差異明顯。4個(gè)樣本均出現(xiàn)了產(chǎn)出不足和投入冗余情況，由于產(chǎn)出因素是銀行自身不可決定的，因此本文僅考慮投入是否能減少，不管產(chǎn)出是否能增加。內(nèi)蒙古銀行的4個(gè)產(chǎn)出均出現(xiàn)產(chǎn)出不足情況，其中第1個(gè)投入變量沒有冗余情況(因?yàn)槠渌沙谝苿?dòng)和輻射移動(dòng)均為零)，第2～4個(gè)投入分別減少305(百萬元)、2 435(百萬元)、435(百萬元)，其中固定資產(chǎn)存在最大的冗余量，可能的原因是內(nèi)蒙古銀行為搶占市場(chǎng)份額，加大非貨幣性資產(chǎn)的投入，導(dǎo)致投入存在浪費(fèi)情況。同樣地，青海銀行、寧夏銀行和桂林銀行均需要減少相應(yīng)數(shù)量的投入要素。這驗(yàn)證了前人的研究結(jié)論，即目前銀行業(yè)的投資冗余過多。

綜上所述，區(qū)域性銀行的問題主要出現(xiàn)在內(nèi)蒙古銀行、青海銀行、寧夏銀行和桂林銀行這4個(gè)銀行上。從共性來看，其區(qū)位均屬于我國(guó)的自治區(qū)、民族地區(qū)，然而中國(guó)全面建設(shè)小康社會(huì)的重點(diǎn)和難點(diǎn)恰恰就在民族地區(qū)，由于民族地區(qū)大多地處偏遠(yuǎn)，交通落后，遠(yuǎn)離經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)重心區(qū)域，工業(yè)化、城市化普遍較低，難以實(shí)現(xiàn)高水平的工業(yè)化、城市化、信息化、現(xiàn)代化。這就要求區(qū)域性城市商業(yè)銀行充分發(fā)揮地域優(yōu)勢(shì)，根據(jù)每個(gè)支行所在地的經(jīng)濟(jì)、地域、傳統(tǒng)、收入、消費(fèi)、文化、就業(yè)等特點(diǎn)，明確自身的發(fā)展優(yōu)勢(shì)，開設(shè)適應(yīng)民族地區(qū)的專項(xiàng)金融政策，為發(fā)展落后的貧困民族地區(qū)的“三農(nóng)”事業(yè)以及小微企業(yè)提供低成本、普惠性的資金支持，發(fā)揮好城市銀行的融資優(yōu)勢(shì)，為貧困民族地區(qū)拓展融資通道，助力民族地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)順利實(shí)現(xiàn)。

表5 低效率銀行投入產(chǎn)出情況 單位：百萬元

(二)基于Malmquist指數(shù)模型的動(dòng)態(tài)分析

本文同樣運(yùn)用DEAP 2.1軟件對(duì)30家區(qū)域性城市商業(yè)銀行2012—2019年效率指標(biāo)進(jìn)行Malmquist指數(shù)分析，由于Malmquist指數(shù)表示相對(duì)于上年的增長(zhǎng)或下降，因此2012年的Malmquist值默認(rèn)為1，表6的測(cè)算結(jié)果從2013年開始。

從時(shí)間維度上看，區(qū)域性城市商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率平均值為79.6%，自2012年以來，城市商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率(TFP)整體呈現(xiàn)先上升后下降趨勢(shì)，年均下降20.4%。其中，技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)(TP)下降21.4%，純技術(shù)效率(PTE)上升0.5%，規(guī)模效率(SE)上升0.8%，TFP的整體下降來源于技術(shù)前沿的退步。全要素生產(chǎn)率在2013—2017年持續(xù)大幅上升，在2017年達(dá)到峰值119.8%，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做出較大貢獻(xiàn)，其中技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)了111.7%，這意味著區(qū)域性銀行在該年份的產(chǎn)出總量函數(shù)與投入總量函數(shù)的平均比值達(dá)1.198，說明區(qū)域性銀行在此期間及時(shí)快速地對(duì)新技術(shù)進(jìn)行了學(xué)習(xí)應(yīng)用，使其技術(shù)水平在2017年大幅上升，但由于規(guī)模與資金支持的限制，其后續(xù)的擴(kuò)張出現(xiàn)問題，綜合生產(chǎn)力的提高遇到阻礙，管理、技術(shù)和規(guī)模結(jié)構(gòu)都是造成生產(chǎn)力銳減的原因。

值得注意的是，2013年的全要素生產(chǎn)率最低，年均下降72.7%，從分解情況看，純技術(shù)效率上升0.9%，規(guī)模效率上升6.6%，技術(shù)進(jìn)步下降74.7%，下降幅度超過50%，可能是因?yàn)閰^(qū)域性銀行在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展格局下暴露弊端，落后的管理、金融技術(shù)與隱匿的不良資產(chǎn)等給其發(fā)展帶來一定的壓力，導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)管理和創(chuàng)新水平受到影響。2014年全要素生產(chǎn)率為77.2%，年均下降了22.8%，從一級(jí)分解情況看，技術(shù)效率處于略微上升趨勢(shì)，技術(shù)進(jìn)步處于下降趨勢(shì)，所以技術(shù)進(jìn)步是造成區(qū)域性銀行全要素生產(chǎn)率下降的主要原因。此外，2014年央行將存款利率上限調(diào)至基準(zhǔn)利率的1.2倍也是導(dǎo)致城市銀行全要素生產(chǎn)率下降的原因，利率市場(chǎng)化改革使傳統(tǒng)依賴?yán)瞰@取利潤(rùn)的城市銀行的利潤(rùn)受到壓縮。2016年的全要素生產(chǎn)率突然劇增了8.5%，從效率分解來看，得益于技術(shù)進(jìn)步了20%，技術(shù)效率和規(guī)模效率基本處于穩(wěn)定狀態(tài)，這說明城市商業(yè)銀行可能普通在2015年大力提高了技術(shù)水平，但由于城市銀行管理混亂、內(nèi)部控制制度不健全、員工技術(shù)教育素質(zhì)低，在2018年后技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率又持續(xù)下降。

表6 2013—2019年各效率指標(biāo)的Malmquist指數(shù)值 單位：%

綜上所述，近年來區(qū)域性城市商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)、管理效率逐年下降與其行業(yè)監(jiān)管環(huán)境有很大關(guān)系。雖然城市銀行一直在發(fā)現(xiàn)并解決問題，但其自身的行業(yè)監(jiān)管不嚴(yán)謹(jǐn)導(dǎo)致國(guó)家的一系列經(jīng)濟(jì)政策實(shí)施不到位，為城市銀行的經(jīng)營(yíng)埋下了很多隱患，特別是在銀行的治理結(jié)構(gòu)、內(nèi)部控制、風(fēng)險(xiǎn)管理方面缺乏有效的制度建設(shè)，使得城市商業(yè)銀行存在一定的不良資產(chǎn)。2019年4月，銀保監(jiān)會(huì)對(duì)《商業(yè)銀行金融資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分類暫行辦法》公開征求意見，擬將逾期90天以上債務(wù)全部納入不良。對(duì)不良的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)趨嚴(yán)后，曾經(jīng)由于各種監(jiān)管寬松問題而存在的不良資產(chǎn)被真實(shí)暴露，加劇了中小銀行的不良認(rèn)定壓力。從這個(gè)意義上講，為了區(qū)域性商業(yè)銀行的可持續(xù)性發(fā)展，銀行需要提高高層管理者和關(guān)鍵崗位人員的綜合素質(zhì)能力，注重招聘成熟、合格、有豐富管理經(jīng)驗(yàn)的管理及技術(shù)人才，完善城市商業(yè)銀行的監(jiān)管制度。

從表7來看(截面維度上)，樣本商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率在2012—2019年基本呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，純技術(shù)效率和規(guī)模效率的變動(dòng)均大于95%，說明技術(shù)變動(dòng)是帶來這種下降趨勢(shì)的主要因素。絕大部分區(qū)域性銀行的全要素生產(chǎn)率小于1，這在很大程度上是技術(shù)進(jìn)步緩慢、創(chuàng)新能力不足導(dǎo)致的。由此可見，區(qū)域性城市商業(yè)銀行應(yīng)充分意識(shí)到自身全要素生產(chǎn)率相對(duì)下降的嚴(yán)峻局面，重視并堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展，抓住自身的“船小好調(diào)頭”特質(zhì)，在經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)、投資重點(diǎn)等方面不斷加強(qiáng)創(chuàng)新，在未來嚴(yán)峻的競(jìng)爭(zhēng)形勢(shì)面前，使用新的技術(shù)手段，將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與金融業(yè)務(wù)融合起來，開發(fā)新的金融產(chǎn)品。相反，只有承德銀行、泰安銀行、烏海銀行的TFP指數(shù)大于1，且其技術(shù)進(jìn)步指數(shù)同樣大于1，說明區(qū)域性銀行聚焦技術(shù)進(jìn)步是增加產(chǎn)出投入比的必要方式，區(qū)域性銀行必須要適應(yīng)信息社會(huì)的發(fā)展要求，適時(shí)發(fā)展銀行的金融科技能力，支持地方信息化示范企業(yè)的發(fā)展，順應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)，達(dá)到降本提效的作用。

(三)區(qū)域性銀行經(jīng)營(yíng)效率的影響因素分析

基于面板數(shù)據(jù)模型，以前文計(jì)算出的區(qū)域性銀行的技術(shù)效率、純技術(shù)效率以及規(guī)模效率作為被解釋變量，本文建立Tobit面板模型進(jìn)行回歸?；貧w結(jié)果見表8。結(jié)果顯示，創(chuàng)新投入、產(chǎn)出指標(biāo)顯著提升了銀行技術(shù)效率，說明地區(qū)通過創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展，促進(jìn)了新科技、新行業(yè)、新產(chǎn)品的發(fā)展，上述新動(dòng)力有助于提升區(qū)域性銀行技術(shù)發(fā)展水平。地區(qū)協(xié)調(diào)與城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)亦顯著提升了銀行的經(jīng)營(yíng)效率，說明縮小地區(qū)間、城鄉(xiāng)間收入與消費(fèi)的差距，可以有效解決區(qū)域發(fā)展不平衡問題，并且地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展是提高區(qū)域性銀行規(guī)模效率的有效手段(0.801)。開放發(fā)展理念通過實(shí)現(xiàn)高水平雙向開放與內(nèi)外聯(lián)動(dòng)，充分發(fā)揮區(qū)域協(xié)調(diào)分工作用，提升地區(qū)整體生產(chǎn)水平和開放水平，削弱地方保護(hù)主義，擴(kuò)大了區(qū)域性銀行的交易領(lǐng)域，使銀行實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)發(fā)展。綠色發(fā)展理念在效應(yīng)影響中展示了相反的一面，綠化環(huán)保與規(guī)模效率、污染減排與技術(shù)效率均呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)，體現(xiàn)了短期內(nèi)對(duì)高能耗、高污染發(fā)展方式的遏制可能造成了區(qū)域性銀行內(nèi)部的資源配置紊亂，但總體來看健全的生態(tài)經(jīng)濟(jì)體系仍顯著提升區(qū)域性銀行的經(jīng)營(yíng)效率(0.047、0.016)。此外，社會(huì)消費(fèi)福利與銀行技術(shù)效率呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)(-0.247)，成果共享理念滿足了消費(fèi)者多元化、高標(biāo)準(zhǔn)的消費(fèi)需求，并使得區(qū)域性銀行的存貸比降低，盈利減少。同時(shí)，社會(huì)收入福利對(duì)區(qū)域性銀行技術(shù)效率的回歸系數(shù)為0.762，大于社會(huì)消費(fèi)福利對(duì)技術(shù)效率的負(fù)向影響，使得成果共享理念總體上有益于區(qū)域性銀行業(yè)效率提升。

表7 區(qū)域性城市商業(yè)銀行的Malmquist指數(shù)值 單位：%

表8 區(qū)域性城市商業(yè)銀行高質(zhì)量發(fā)展效率影響因素的回歸結(jié)果

五、研究結(jié)論及政策建議

(一)主要研究結(jié)論

本文使用 DEA 方法中的BC2模型和Malmquist指數(shù)模型，測(cè)算并深入分析了2012—2019年30家區(qū)域性城市商業(yè)銀行的效率水平，并利用Tobit面板回歸模型探究區(qū)域性銀行高質(zhì)量發(fā)展效率的影響因素，發(fā)現(xiàn)了區(qū)域性城市銀行在高速發(fā)展進(jìn)程中存在的主要問題與不足之處，得出了如下結(jié)論：

第一，區(qū)域性城市商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率在樣本期間總體呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)，經(jīng)營(yíng)效率的下降主要是規(guī)模無效所致。效率值在2016年達(dá)到峰值后，受利率市場(chǎng)化的影響，絕大部分靠貸款利率盈利的區(qū)域性銀行的利潤(rùn)空間被限制，間接導(dǎo)致銀行的技術(shù)效率大幅下降。從樣本銀行個(gè)體來看，效率值較低情況主要出現(xiàn)在我國(guó)的自治區(qū)、民族地區(qū)的地方銀行，受當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平限制，地方銀行的規(guī)模擴(kuò)張導(dǎo)致投資存在過多的冗余。

第二，區(qū)域性銀行的全要素生產(chǎn)率在樣本期間總體呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，TFP的整體下降來源于技術(shù)前沿的退步。2016年的全要素生產(chǎn)率突然劇增了8.5%，從效率分解來看，也得益于技術(shù)進(jìn)步了20%，說明區(qū)域性銀行聚焦技術(shù)進(jìn)步是增加產(chǎn)出投入比的必要方式。

第三，創(chuàng)新性、協(xié)調(diào)性、可持續(xù)性、開放性、共享性有效提高了區(qū)域性銀行高質(zhì)量發(fā)展效率。其中，綠色發(fā)展理念的短期實(shí)施可能會(huì)遏制銀行效率提升，但長(zhǎng)期來看，實(shí)現(xiàn)了區(qū)域性銀行高質(zhì)量發(fā)展的可持續(xù)性。

(二)政策建議

上述研究結(jié)論為城市商業(yè)銀行實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供了具體思路。為提高區(qū)域性銀行的經(jīng)營(yíng)、管理效率水平，進(jìn)而使其充分發(fā)揮出在城市發(fā)展中的帶動(dòng)作用和杠桿作用，本文認(rèn)為以下四個(gè)方面較為重要。

第一，技術(shù)進(jìn)步對(duì)于我國(guó)區(qū)域性商業(yè)銀行整體的全要素生產(chǎn)率提升至關(guān)重要。因此，要堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略，既要在經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)、投資重點(diǎn)等方面不斷創(chuàng)新，使用新的技術(shù)手段，開發(fā)新的金融產(chǎn)品，尋求新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，更要保持宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和貨幣信貸政策的穩(wěn)定性。

第二，根據(jù)銀行自身規(guī)模情況合理經(jīng)營(yíng)。對(duì)處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段的銀行，應(yīng)在保持純技術(shù)效率的前提下擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)，提高規(guī)模效率來達(dá)到整體經(jīng)營(yíng)效率的提升；對(duì)處于規(guī)模報(bào)酬不變階段的銀行，應(yīng)聚焦于純技術(shù)效率的提升；對(duì)處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段的銀行，應(yīng)適當(dāng)裁撤一些成本較高、盈利能力較低的分支機(jī)構(gòu), 降低營(yíng)業(yè)成本，達(dá)到投入、產(chǎn)出相匹配的運(yùn)營(yíng)規(guī)模。

第三，對(duì)于民族自治區(qū)這類相對(duì)貧困地區(qū)，區(qū)域性銀行更要發(fā)揮好地域優(yōu)勢(shì)，建立具有當(dāng)?shù)靥厣慕鹑诜?wù)機(jī)制，有針對(duì)性地面向中小企業(yè)和“三農(nóng)”提供資金支持，在中小企業(yè)信貸市場(chǎng)中發(fā)揮比較優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)差異化經(jīng)營(yíng)。

第四，充分利用當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展環(huán)境，實(shí)現(xiàn)區(qū)域性銀行經(jīng)營(yíng)效率的高質(zhì)量發(fā)展[30]。通過地區(qū)創(chuàng)新賦能，銀行可以采用研發(fā)新平臺(tái)、新模式等方式，將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與金融深度融合，高度促進(jìn)區(qū)域性城市商業(yè)銀行向數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在區(qū)域協(xié)同、城鄉(xiāng)協(xié)同發(fā)展的大環(huán)境下，形成全方位高水平的開放體系，打破區(qū)域性銀行的地域限制，提高區(qū)域型銀行的競(jìng)爭(zhēng)力與可持續(xù)性。

注 釋：

①中小商業(yè)銀行是按規(guī)模來進(jìn)行劃分的，不同國(guó)家有不同標(biāo)準(zhǔn)。美國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)以資產(chǎn)數(shù)量總額大于1億美元、小于10億美元為中型或地區(qū)銀行，小于1億美元為小規(guī)模銀行。我國(guó)的中小商業(yè)銀行是指除中國(guó)工商銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、交通銀行、中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行以外的商業(yè)銀行統(tǒng)稱，一般是指中國(guó)城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行等。

②“軟信息”是指那些不能被除信息生產(chǎn)者以外的任何人直接驗(yàn)證的信息，比如企業(yè)主的個(gè)人品德、員工的工作滿意度等。

③“硬信息”是指那些容易被觀察或驗(yàn)證的信息，比如財(cái)務(wù)報(bào)表信息、抵押資產(chǎn)價(jià)值等。