信贷资本配置效率与产权结构-基于中国商业银行的实证分析

信贷资本配置效率与产权结构——基于中国商业银行的实证分析

摘要：商业银行所有权安排是影响信贷资本配置质量的基本变量。由于理论背景不同，对银行产权与信贷配置效率的关系出现了截然相反的两种观点。在理论分析信贷配置的所有权效应基础上，本文选取中国16家资产规模最大的商业银行的数据，对中国1990年代以来国有产权的信贷配置效率进行实证分析，结果表明，在国有银行制度下，中国的信贷资本具有正的但较低的配置效率，银行国有产权比重过高使信贷配置效率未能达到最佳状态。

关键词：商业银行；信贷资本；产权结构；配置效率

一、引言

在功能主义者看来，提高资本配置效率是银行的基本职能之一(BodieandMerton,2004)，银行信贷配置效率还是所有权安排的函数。关于信贷资本配置效率中的所有权效应问题，存在两种对立的理论观点。发展观点(developmentviewofgovernmentownership)的基本思想是，国有银行是克服市场失灵的有效制度安排，它可提高信贷资本的配置效率。与乐观的发展观点不同，政治观点(politicalviewofgovernmentownership)认为，国有银行导致信贷配置的政治化，降低了信贷资本配置效率。激进主义、结构主义发展经济学等大都持发展观点，新自由主义、金融发展理论、金融深化和新金融发展理论等大都支持政治观点。

为实现后发战略，在发展观点影响下，许多发展中国家以信贷配额、贷款利率控制乃至国有银行等等方式来干预信贷资本配置。中国在计划经济时期取消了现代意义上的银行制度。20世纪80年代以来，中国着手重构银行体系，但与金融深化理论的建议不同，中国采取了近似金融约束的银行发展战略。政府支持银行体系发展，同时它又通过国有产权来直接控制它，并以贷款规模和利率控制等手段干预信贷配置，以促进体制内的经济增长、支付改革成本等(张杰，1998)。科尔奈(1986)所描述的原苏联和东欧国家的情形，即国有银行制度导致信贷资本的低效配置，并引发国有企业预算软约束、官僚主义、大量不良贷款等问题，也存在于中国。于是，中国政府在1990年开始推进国有银行商业化改革。中国是世界上最大的发展中国家，也是银行国有化程度最高的国家之一，但迄今为止，对银行国有产权与信贷配置效率的关系问题尚无系统的理论分析与实证研究。为此，本文利用中国商业银行的数据，对此问题进行实证研究。

二、文献综述

20世纪80年代以来，随着银行业传统功能的衰退，学者们脱离了机构主义(organizationalperspective)而从功能视角(functionalperspective)分析银行功能。功能主义者把资本配置看成是银行的基本功能之一。在影响银行信贷配置效率的诸多因素中，产权是比较重要的因素。就产权与信贷资本配置的效率问题，发展观点和政治观点提出了相反的理论。在持发展观点的学者中，Gerschenkron(1962)的理论颇具代表性，他认为，信贷市场失灵需要政府干预；在各种干预菜单中，国有产权最为直接也最便利。Shleifer(1998)综合归纳了这一学派的观点，即发展观点的共性是：基于信贷市场失灵而需要国有银行制度为战略部门融资，银行自身作为战略部门也需要政府的直接控制。

发展观点隐含的前提是政治家知道哪些是战略部门，战略部门也能高效使用稀缺的金融资源。这种假设遭到了批评。首先，国有银行往往成为政府寻租的工具：政府通过它将信贷资源配置于那些经济低效但政治上合适的项目。国有银行导致信贷资本配置的政治化、企业对官员的贿赂、银行和企业的预算软约束(Kornai，1979；Shleifer，AndreiandVishny，1994)。其次，与其说银行对克服市场失灵感兴趣，还不如说它更喜欢追求政治目标；它也不太可能花费成本去甄别并对真正的战略部门提供信贷(Porta等，1999)。第三，国有银行也许真的将信贷资本投向了战略部门融资，但绩效未必符合政府的理想模型。McKinnon(1973)等的金融发展理论也包含上述思想，即国有银行会降低信贷资本配置效率。

20世纪80年代以来，国有银行制度遭到怀疑，一些发展中国家开始金融深化和金融自由化改革，发达国家也放松了对银行的国家控制，鼓励金融创新，学者们通过实证分析来检验金融产权对信贷配置效率的影响。Cho(1988)对韩国的研究，Abiad等(2004)对印度、约旦、泰国、南韩和马来西亚的研究，Galindo等(2002)对12个发展中国家的研究均证明，金融自由化能促进资本流向具有较高边际预期收益的项目，改善资本配置。Wurgler(2000)对全世界65个国家的研究表明，那些金融深化的国家信贷资本配置效率较高。Porta等(2000)对92个国家的研究表明，国有银行导致低效的资本配置。

中国是银行国有化程度全世界最高的国家之一，但迄今为止，对国有产权的信贷资本配置效率影响问题尚没有相关研究文献。本文基于银行国有产权的现实，对银行国有产权的资本配置效率影响问题提供一个经验研究。本文以下结构安排是这样的：第三部分是方法与数据，第四部分是实证分析，第五部分为结论及政策寓意。

三、方法与数据

(一)方法

按照新古典的标准范式，当资本在不同用途之间的边际效率相等时，则实现了帕累托最佳配置。要度量资本的配置效率，关键在于如何定义资本的边际效率。目前，度量资本配置效率的方法主要有四种。一种是在度量资本边际收益的基础上，利用比较静态方法研究某项政策对配置效率的影响，在对韩国的研究中，Cho(1988)以资本的使用成本度量资本预期边际收益，用自由化前后资本预期收益方差的变化来证明资本效率的存在性：如果方差变小，则表示自由化促进了边际收益的均等化，提高了资本配置效率。第二种方法是Galindo等(2002)的方法，他们独辟蹊径，设计了一个更为综合性的投资效率指数，即分别使用两个指标度量资本边际预期收益：如果使用C-D生产函数则用资本产出比率指标表示，另一个指标是每单位投资的营业利润(operatingprofits)。假设每个厂商收益份额是其投资份额的一个固定比率(假如一个厂商的收益是另一厂商的两倍，那么，其投资也是另一厂商的两倍)，这就能通过汇总方法计算出行业(或厂商)的总体资本边际收益。第三种方法是以技术效率表示资本效率。第四种方法是Chaff等(2003)和IMF专家Abiad等(2004)提出的，他们在研究新兴市场经济金融自由化政策效果时，以厂商的托宾Q表示资本边际效率，如托宾Q离差变小，表明资本自由化促进了资本向高预期收益率项目的移动，资本配置因此获得改善。

上述方法的共同点是：先选取某个指标表示资本边际效率，通过比较静态分析来考察某些具体政策(如资本项目的开放等)在改善资本配置效率方面的作用。上述方法受生产函数形式影响，而实际中难以精确度量厂商的资本预期效率，更难以度量某个行业甚至是整个国家的资本边际效率。美国耶鲁大学国际金融研究中心的Wurgler教授研究了一种新方法：以资本形成对赢利能力的敏感性(即投资弹性)来衡量资本配置效率(Wurgler，2000)，即

公式(1)中，I、V分别为年均固定资产投资额和工业增加值，i和t分别为行业和时间，α、εs分别表示常数项和扰动项，η就是度量资本配置效率的系数，它表明了资本增长率对于产出(工业增加值)增长率的敏感性。如果η0，表示资本流向成长较快的行业，资本配置效率改善，反之则反是。Wurgler的方法的核心思想是：资本流向边际效率较高的用途时提高了配置效率。

上述两类方法各有特点：第一类(前四种)方法能通过比较静态分析来证明资本配置的存在性；第二类(Wurgler)方法直接计算了资本配置效率系数，便于进行横向比较和动态分析，故而得到广泛应用。我们感兴趣的也是国有银行对信贷资本配置的动态影响，因而按照Wurgler的方法来度量资本配置效率。以全社会固定资产投资中的贷款额(Kl)和产出(GDP)分别替代公式(1)的I和V，得到

产出(GDP)是资本形成的函数，资本形成是储蓄率的函数，储蓄率又与银行产权相关。根据McKinnon的金融深化理论(McKinnon，1973)，在国有银行制度下，为降低企业的融资成本，政府通过行政力量使存款利率保持在较低的甚至是负的水平上，放松政府对国有银行的控制、提高利率等金融深化政策会通过“渠道效应”和“债务效应”两个途径提高一个国家的储蓄率。我们可以认为，一个国家或地区的储蓄率是银行产权的函数。因而，可以设定如下形式的回归模型来度量国有产权对资本配置效率的影响

公式(3)中，GBt代表银行中国有股权的比重。

(二)变量与数据

对公式(3)的回归需要度量国有银行的数据。Rafael等(2000)建立了5个指标来反映国有银行产权，基本指标是GB(governmentbanking)，计算公式是

公式(4)中，k表示国家，i表示样本国家以总资产表示的前10大银行，GBk是k个国家前10大银行中的国有股权比重，表示前10大银行的资产总量，GBik表示第k个国家第i家银行国有股权比重，表示前10大银行的国有资产总量。GB指标反映了按股份比重计算的国有产权比重，它适应于股份制商业银行。为度量私有化之前的国有产权比重，他们设计了指标GBBP(governmentbankingbeforeprivatization)，它是一个国家或地区私有化之前政府实际所有的银行资产比重，如银行系统全部国有，则GBBP=I。上述两个指标从政府拥有的绝对股权比重来衡量国有产权状况，没有考虑到政府的实际控制程度。当政府是大股东时，它拥有超过其所有权的控制权。作者认为，如国有股比重超过20%且政府为最大股东或国有股比重超过50%，则该银行为国有银行，GB20指标是度量银行国有程度的第3个指标。GB50表示国有股比重超过50%股权以上的银行资产与前10大银行总资产之比重。

中国在经济改革的初期，尽管推进了市场化改革，但在银行领域则是国有体制逐渐建立和巩固的过程。在专业银行之外，1987年中国成立了深圳发展银行、招商银行、中信银行和中国投资银行等。20世纪90年代之后，中国真正开始推进市场化的银行体制改革，也相继成立了一些股份制商业银行，如1992年成立的浦东发展银行，1996年成立的民生银行等。1998年之后，亚洲金融危机的爆发使中国政府坚定了对四大国有商业银行进行体制改革的决心。至2006年4月为止，除中国农业银行之外，其他三家国有商业银行均实现了改制上市目标。

因此，中国银行业“国有成分”主要存在于以下方面：第一是财政部、汇金公司作为主要出资者的银行，即四大国有商业银行和交通银行；第二是财政部拥有少量股份的银行，如2004年12月30日之前的深圳发展银行和2006年5月12日之前的上海浦东发展银行；第三是地方财政部门出资的银行如兴业银行；第四是国有企业作为出资者的银行如中信银行、光大银行、华夏银行和招商银行等；第五是没有“国有”成分的银行如民生银行、恒丰银行和浙商银行等。

当前，银行的国有形式比较单一。上市银行中的中国建设银行、中国银行和中国工商银行国有股(包括财政部和汇金公司的股份)比重超过2／3，占绝对优势地位。交通银行在2005年上市之前也是国有股为主。浦东发展银行和深圳发展银行的国有股比例较低且已经全部退出。华夏银行、招商银行、民生银行三家银行没有国有股。根据国有银行的定义和中国的具体情况，我们选取16家资产最大的银行作为样本，即三家政策性银行、四大国有商业银行，加上交通银行、深圳发展银行、广东发展银行、浦东发展银行、兴业银行、民生银行、招商银行、中信银行、华夏银行和中国投资银行10家银行。中国投资银行在1998年与国家开发银行合并，我们将其资产纳入开发银行，因而我们的样本是16家银行。

对于中国国有银行的指标选择，我们主要考虑以下几方面。四大国有商业银行在改制之前为国有独资，上市之后外资占小股，比例低于20%，以B4表示这四家银行资产的比重。三家政策性银行的功能在于弥补市场失灵，国家是惟一出资者，以B7表示三家政策性银行和四大国有商业银行的资产比重。交通银行主要出资者是财政部，把它视为国有银行，故而设立B8，表示这八大银行资产的国有比重。中国银行、中国建设银行、中国银行和交通银行中，国有股比重都占绝对优势，我们没有设置GB20和GB50。B8加上浦东发展银行和深圳发展银行总资产的国有部分则得GB。对于国有企业的控股银行，除非有财政部或汇金公司的直接出资(而不是虚拟的国家或全民所有权)，否则不被视为国有银行。地方财政部门拥有股份也不视为国有部分(如广东发展银行和福建的兴业银行)。尽管中国国有银行占主导地位，但城市商业银行、农村信用社、信托投资公司等金融中介也发挥一定作用，故而没有考虑GBBP。中国“国有银行”指标的具体含义见表1。

2005年，四大国有商业银行的中国工商银行、中国建设银行和中国银行虽然进行了股份制改革，但是国有股占绝对优势。三家银行于2005年末和2006年先后上市，国有股比重下降到67%左右。交通银行也是到2005年才在香港上市。GB4、GB7、GB8表示样本银行总资产与16家银行总资产的比重。GB则是按国有股比重来计算的国有产权。显然，按上述指标计算的“国有银行”从大到小依次是：GB、GB8、GB7和GB4。表2是银行“国有化程度”的具体数值。

模型回归还需要信贷资本和产出数据。在国家层面上，我们以GDP表示产出水平。投资总额用全社会固定资产投资表示，银行贷款是全社会固定资产投资的一部分。亚洲金融危机之后才真正开始推行国有银行的商业化改革，故在样本区间上，起点为1997年。2006年，中国银行业发生了较大的结构变化，为保障模型结构的一致性，我们没有考虑这一年的数据。计算信贷资本的配置效率时把时间前移2年，这样得到1997~2005年的完整数据。上述资数据源于历年(中国统计年鉴)和《中国金融年鉴》。

四、实证分析

在1997~2005年间，我们计算得到的信贷资本配置效率的平均值为，低于韩立岩(2005)所计算的1993~2002年我国工业部门的资本配置效率()。信贷资本的配置效率低于资本的平均水平。在各样本点上，各年信贷资本的配置效率见表3

得到配置效率系数数据之后，我们可以研究国有银行对信贷资本配置效率的影响。对方程(3)进行四次回归，结果见表4

所有回归因子在1%的显着性水平下通过，检验，系数C1为略大于零的正值。四次回归结果均表明，在国有银行体制下，我国信贷资本的总体情况是比较好的，国有产权对信贷资本配置效率的提高具有显着的促进作用。但是，模型分析的结果也表明，虽然国有产权可以提高信贷配置效率，但银行国有产权比重过高则不利于信贷配置效率的进一步提高。这是按当年价格计算GDP而得到的结果，将价格因素扣除之后，结果是否有新变化呢?按照同样的方法，我们再进行四次回归，结果见表5

把GDP换算成1992年的价格之后，系数C1