杨柳 潘焕学 胡彦君 平育谨

摘要：近年来，由于对银行资本监管的放松所引发的大规模的金融危机，使各国逐渐认识到寻找适合本国金融发展的资本监管制度的重要性和必要性。中国银监会结合最新的巴塞尔协议对资本充足率的监管要求，对我国商业银行资本充足率提出了“区别划分、区别监管”新的监管政策。本文首先针对新政策出台后系统性银行资本充足率达标情况和银行经营绩效的变动情况做了描述性统计分析，然后再结合主成分分析法得到的银行综合绩效指标做回归分析，得到彼此的关联性。最后就商业银行经营绩效与资本充足率监管如何更好的协同发展提出合理化建议。

关键词：资本充足率监管;商业银行;经营绩效;巴塞尔协议

1引言

金融是现代经济的核心，而银行又是我国金融体系里最核心的构建，其资产占金融业总资产的90%以上。银行资本又是银行持续稳健经营的基石，也是自身运营的需要和吸收、弥补损失的重要储备。因此金融监管部门把资本充足率作为测度我国商业银行综合经营管理水平和抗风险能力的重要指标。

世界各国对资本充足率的监管在经历了从1998年公布的《巴塞尔协议I》、2004年的《巴塞尔协议Ⅱ》、2010的 《巴塞尔协议III》，现已形成了一套国际通用的以加权方式衡量表内与表外风险的完整的资本充足率标准体系。2012年10月11日，巴塞尔委员会发布《国内系统重要性银行治理框架》，基于此框架的提出同年中国银监会发布新规定《商业银行资本充足率管理办法（试行）》（以下简称《办法》），我国开始对商业银行资本充足率管理提出区别划分、区别监管的新办法，并设定了6年的资本充足率达标过渡期限。《办法》规定了以 “规模、关联度、不可替代性（金融基础设施）、复杂性” 四个标准对我国商业银行进行划分，按每个标准25%的权重进行评估，《办法》分别对系统重要性银行和非系统重要性银行提出不得低于115%和105%的有区别的资本充足率监管要求，两种银行须在2013年底和2016年底之前达标。监管当局将根据银行的得分进行分组，而工、农、中、建、交五大国有银行被分在第一组，适用1%的附加资本要求。事实上，银监会早在2011年就曾对大型银行提出了1%的附加资本要求。

高的资本充足率一方面为银行的实力和支付能力提供了可靠保证。但与此同时它也作为一种代价昂贵的经营成本，过高的资本充足率监管要求，往往会使商业银行盈利能力和效率降低，失去发展活力以及核心竞争力不强等问题。因此对于资本充足率的保有程度还是一个博弈性的命题。本文力争探索资本充足率监管要求对银行经营绩效的影响规律，对资本充足率监管的有效性提出合理化建议，使其与银行效率有机结合，为整个银行业更好更快的发展服务。

2研究设计

21 变量解稀

211 被解释变量

本文是研究最新的我国商业银行资本充足率监管要求与经营绩效的关联性，因而基于这个研究目的出发，在变量选择的充分性上对实证的最终结果就显得很重要。对于经营绩效的考评本文选取了14个可得指标，并根据银行的“三性”原则既安全性、盈利性、流动性出发再加上效率性和成长性的特点分为五类。最终通过主成分分析法降维并综合出具有代表性的综合指标Y。

表2-1商业银行经营绩效指标表

总目标指标类型指标名称指标性质解释说明

商

业

银

行

经

营

绩

效

盈利性

总资产收益率（ROTA）正向指标税后净利润/总资产

银行利差率（IR）正向指标利息收入-利息支出/盈利资产

资本收益率（ROC）正向指标净利润/资本总额

成本收入（CIA）负向指标营业费用/营业收入

每股收益（EPS）正向指标每股收益=税后净利润/股本总数

流动性

备付金比率（CRA）正向指标备付金/各项存款

存贷比率（LDR）适度指标各项贷款总额/各项存款总额

风险性

不良贷款率（NPLR）负向指标不良贷款率=不良贷款余额/贷款总额

拨备覆盖率（PC）适度指标实际计提的贷款损失准备/不良贷款==（一般准备+专项准备+特种准备）/（次级类贷款+可疑类贷款+损失类贷款）

效率性财务杠杆比率（DLFA）正向指标总资产/总负债

成长性

净利润成长率（NPA）正向指标（本期期末净利润一期初净利润）/期初净利润

营业收入成长率（OIA）正向指标本期营业收入增长额/上期营业收入总额

存款资产比率（DAR）正向指标存款总额/资产总额

212 主成分分析法构建综合银行经营绩效指标

2121 主成分分析法的模型构建

F1=u11X1+u12X2+…+u1MXM

F2=u21X1+u22X2+…+u2MXM

…

…

FM=uM1X1+uM2d2+…+uMXM

（21）

研究对象用X表示分别代表银行经营绩效的13个指标：总资产收益率（X1）、银行利差率（X2）、资本收益率（X3）、成本收入（X4）、每股收益（X5）、备付金比率（X6）、存贷比率（X7）、不良贷款率（X8）、拨备覆盖率（X9）、财务杠杆比率（X10）、净利润成长率（X11）、营业收入成长率（X12）、存款资产比率（X13）。用X构造出一个M维随机向量X=（X1、X2…XM），为随机向量的均值。F1到FM为不相关的主成分，FM是与F1…Fm-1都不相关且在线性组合中方差最大的。

2122 指标的正向化和数据的标准化

为了保证研究的系统和全面性，本文对于指标的选取也比较多元化，因此涉及到正向指标：总资产收益率、银行利差率、资本收益率、每股收益、备付金比率、财务杠杆比率、净利润成长率、营业收入成长率、存款资产比率。正向指标是指标数值与经营绩效成正比的指标。本文选取的负向指标有：成本收入和不良贷款率，负向指标是指标数值与经营绩效成反比的指标。适度指标有：存贷比率和拨备覆盖率。适度指标是指越接近某一指标比率银行经营绩效水平越好的一种指标。本文的实证分析以正向指标为基准，所以为保证主成分分析法的可行性和科学性，有必要对负向指标和适度指标做的处正向化理。对于负向指标的同向化处理，本文通过取倒数的方法既X′=1Xi

。对于适度指标要根据不同的适度指标按照特定的比率做同向化处理。在银行经营绩效中存贷比率按照银监局的规定最适合的比率是75%，距离这个比率越远对经营绩效的影响越不好，因此本文用100-︱Xi-75︱表示存贷比率对银行经营绩效的影响。拨备覆盖率是贷款损失准备与不良贷款的比率，此项比率低于100%就被认为是计提不足，存在准备金缺口。因此对此指标的正向化处理为：X′=Xi-100。至此完成了本文所有负向指标和适度指标的处理。

为了避免指标之间数量级和量纲不同对主成分分析的影响，本文用统计软件STATA120对指标进行标准化处理，从而得到标准化的矩阵具体做法是把数据输入到 STATA120，然后用如下（32）公式：

X′i=Xi-E（Xi）D（Xi）

（22）

2123 指标体系检验

本文用KMO检验和SMC检验来分析效果。通过表2-2我们可以看出，13个变量KMO值均大于05，且综合值接近06，SMC值也普遍比较高，说明整个指标适合做主成分分析。

表2-2变量的KMO、SMC值表

变量变量KMO值SMC值

X1总资产收益率0617308645

X2银行利差率0585606999

X3资本收益率0520608890

X4成本收入0513905821

X5每股收益0668308036

X6备付金比率0520805926

X7存贷比率0501205379

X8不良贷款率0620808678

X9拨备覆盖率0600507808

X10财务杠杆比率0652109016

X11净利润成长率0620608544

X12营业收入成率0735408246

X13存款资产比率0544907796

综合值05870

2124 主成分估计

根据样本数据计算相关矩阵R，再得到特征根（方差贡献）和方差贡献率与累积方差贡献率等指标。具体结果如下表2-3

表2-3主成分提取分析表

成份

初始特征值

合计方差的 %累积 %

139633048430484

221791676047244

317941379661040

414071082071860

51290992181781

6954734089122

7522401393134

8296227595409

9207159397003

10181139198393

1111185699249

1205845099699

13039301100000

以特征根均值准则和X%原则为基础，通过计算得到的表2-3，我们选取前5个主成分，满足累积方差贡献率达82%且特征值大于1。通过图2-1特征值碎石图，特征值为1的水平分界对前5个主成分进行了划分，我们更能看出前五个主成分的重要性，其包含了10家银行的13个财务指标的重要信息，具备解释10家系统性商业银行和非系统性商业银行的要求。

图2-1

2125 主成分解释

如表2-4所示，第一主成分的载荷主要集中在每股收益、拨备覆盖率、不良贷款率、资本收益率这几个指标上，主要反映的是银行的盈利能力和管理抵御风险的能力;第二主成分的载荷主要集中在总资产收益率、资本收益率、备付金比率、存贷比率这几个指标上，主要反映了银行的盈利能力和流动性水平的信息。第三主成分的载荷主要集中在银行利差率、存款资产比率、营业收入成长率、净利润成长率、总资产收益率，主要反映的是银行的盈利能力和成长性。第四第五主成分在指标上的分布比较平均，体现了银行经营绩效的综合影响力。

表2-4主成分载荷矩阵

12345

总资产收益率

026

370

096

113

-203

银行利差率

093

099

453

037

-077

资本收益率

156

203

-014

-287

-054

成本收入

054

019

-145

258

530

每股收益

201

176

-061

058

119

备付金比率

-043

196

009

-427

386

存贷比率

-024

191

271

208

309

不良贷款率

183

025

-148

382

-154

拨备覆盖率

195

074

-024

-145

-284

财务杠杆比率

-177

160

000

377

-109

净利润成长率

131

-330

190

017

-009

营业收入成长率

176

-152

249

089

242

存款资产比率

-148

-034

352

-044

-106

2126 合成综合经营绩效指标Y

根据表2-4，前5个主成分的线性表达式分别为：

F1=0026*X1+0093*X2+0156*X3+0054*X4+0201*X5-0043*X6-0024*X7+0183*X8+0195*X9-0177*X10+0131*X11+0176*X12-0148*X13（33）

F2=0370*X1+099*X2+0203*X3+0019*X4+0176*X5+0196*X6+0191*X7+0025*X8+0074*X9+016*X10-033*X11-0152*X12-0034*X13 （34）

F3=0096*X1+0453*X2-0014*X3-0145*X4-0061*X5+0009*X6+0271*X7-0148*X8-0024*X9+019*X11+0249*X12+0352*X13 （35）

F4=0113*X1+0037*X2-0287*X3+0258*X4+0058*X5-0427*X6+0208*X7+0382*X8-0145*X9+0377*X10+0017*X11+0089*X12-0044X13 （36）

F5=-0203*X1-0077*X2-0054*X3+0530*X4+0119*X5+0386*X6+0309*X7-0154*X8-0284*X9-0109*X10-0009*X11+0242*X12-0106X13 （37）

把相关指标数据代入以上公式得到五个主成分数值之后，用公式（38）计算五个主成分的权重。其中λi表示各主成分特征值，∑mi=1表示所提取的所有主成分特征值之和。

αi=λi∑mi=1λi

（i=1，2…M） （38）

然后就可以得到综合经营绩效函数：Y=0372708F1+0204928F2+016872F3+0132324F4+012132F5（39）再将五个主成分的数值代入公式（39），就可以得到如下表2-5的各银行的综合经营绩效指标。

表2-5各银行综合绩效指标

Y值2010201120122013

工商银行

-01472

01361

-00096

-01158

建设银行

-01705

01285

00266

-00211

农业银行

-06065

-02221

-03197

-02833

中国银行

-02872

-02279

-05283

-03888

交通银行

-00854

00963

-02465

-04899

光大银行

-11688

-01721

-07998

-06118

招商银行

02182

07382

06224

02754

兴业银行

10478

09199

10134

01282

中信银行

02282

0566

-0194

-03212

民生银行

00072

07925

04955

-00227

212 解释变量

解释变量选取了代表对商业银行资本监管要求的：资本充足率（CAR）：资本总额与加权风险资产总额之比;核心资本充足率（CCAR）：核心资本总额与加权风险资产总额之比。

213 控制变量

银行经营绩效受诸多因素的影响，如：宏观经济状况、周期性、银行的规模与结构等，因此本文选取银行规模（lnasset）、国内生产总值增长率（GDP）、经营结构/获利模式（JGBL）作为控制变量。

模型中相关变量及解释说明，见下表2-6：

表2-6变量定义

变量性质变量名称解释说明

被解释变量综合绩效指标（Y）

由13个指标进行主成分分析之后综合而成

解释变量

资本充足率（CAR）

（核心资本+附属资本一资本扣除项目）/（风险加权资产+125倍的市场风险资本+125倍的操作风险资本）

核心资本充足率（CCAR）

（核心资本一扣除项目）/（风险加权资产+125倍的市场风险资本+125倍的操作风险资本）

控制变量

银行规模（lnasset）

ln（总资产）

国内生产总值增长率（GDP）

本年度GDP-上年度GDP/上年度GDP

经营结构/获利模式（JGBL）

净利息收入/银行总收入

22 模型设计

本文通过STATA120软件，首先对样本数据分别通过个体效应检验和拉格朗日检验;HAUSMAN检验以及异方差和自相关的检验。最终确定研究对象的面板数据模型估计模型更适用于固定效应模型。

其次，在模型的设计上，为了避免资本充足率与核心资本充足率两者存在共线性将对模型产生的不良影响。本文将把资本充足率与核心资本充足率作为两个不同的解释变量分别设立两个不同的多元回归模型进行研究分析。具体形式如下：

模型1：

Y1i=ai+a2iCARi+a3iINTi+a4iGDPi+a5iJGBLi+μ1i（310）

模型2：

Y2i=bi+b2iCCARi+b3iINTi+b4iGDPi+b5iJGBLi+μ2i（311）

式中：i=1，2，…，10，分别对应工商银行、建设银行、农业银行、中国银行、交通银行、光大银行、招商银行、兴业银行、中信银行、民生银行;被解释变量Yi=（Y1，Y2，…，Y10）分别是10家银行的综合绩效指标2010-2013的时间序列;解释变量CARi=（CAR1，CAR2，…CAR10）和CCARi=（CCAR1，CCAR2，…，CCAR10）分别是10家银行资本充足率和核心资本充足率2010-2013的时间序列;控制变量：INTi=（INT1，INT2，…，INT10）和JGBLi=（JGBL1，JGBL2，…，JGBL10）分别是10家银行银行规模、经营结构和获利模式2010-2013的时间序列，以及代表2010-2013全国经济总形势的GDP值GDPi=（GDP1，GDP2，…，GDP4）。

23 样本的选取与数据来源

根据本文的研究目标选取5家系统重要性银行：工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行。从剩下的11家上市商业银行排除地域性的影响，选取综合性比较强的5家非系统重要性银行：兴业银行、民生银行、招商银行、光大银行、中信银行作为研究样本。对于年份的选取，考虑到《办法》是在2012年颁布的，对系统性重要银行和非系统性重要银行资本充足率的要求需分别在2013年和2016年达标。再者本文需要进行《办法》颁布前后两类银行自身和相互间的对比性研究。因此，本文选取2010-2013的面板数据进行分析，样本银行的数据主要来自国泰君安数据库、wind数据库、各大银行的年报。

3实证结果与分析

31 描述性统计分析

本文的描述性统计分析主要是通过对两个层面的对比性分析，来研究自2012年银监局颁布《办法》对我国商业银行进行有区别的划分和监管以来，系统性重要银行和非系统性重要银行资本充足率的变动情况和新出台有区分的监管要求对银行绩效的影响。所谓两个层面，首先是两种银行自身在《办法》颁布前后在资本充足率和银行绩效两个方面的比较。其次是两种银行之间在《办法》颁布前后的对比。

311 系统性重要银行自身对比

根据2012年银监局颁布的《办法》，对系统性重要银行资本充足率提出不低于115%的监管要求，并在2013年底达标。据此本文用2010-2012年的资本充足率和综合绩效指标Y数据与2013的数据做对比分析。

首先是对资本充足率的分析。由图3-1可知，系统性重要银行的资本充足率从2010年至2013年变化规律基本相同，均为2010年至2012年保持稳定增长，而在2013年小幅下降。

图3-1系统性重要银行资本充足率变化

其次是对综合绩效指标Y的分析。由图3-2可知，系统性重要银行在2010年至2013年的走势存在共性，即2010至2011年有显著增长，而在12年之后又有一定回落。2012-2013是《办法》实施的第一年也是要求系统性重要银行资本充足率达标的一年。从综合绩效指标Y看，农业银行和中国银行都有所上升，中国银行上升比例比较大。而工商银行、建设银行、交通银行综合绩效仍成下降趋势，但下降幅度币2011—2012有所减小，其中交通银行的下降幅度最大。

图3-2系统性重要银行的综合绩效变化

312 系统性银行与非系统性银行之间的对比

《办法》提出对我国商业银行有区别的划分和监管是在2012年，由于年份的限制，本文只选取了2012与2013进行对比研究，所以从非参检验上并不能看出系统性银行与非系统性银行在资本充足率与综合绩效并不能看出显著性差异。但从表3-1可以看出，在资本充足率方面系统性银行的表现要优于非系统性银行。且在2013年系统性银行和非系统性银行资本充足率的标准差都有了很大程度的改善。

表3-1样本数据的统计分析

资本

充足率2012年

均值2013年

均值

2012年

最大值2013年

最小值

2012年

最小值2013年

最小值

2012年

中位数2013年

中位数

2012年

标准差2013年

标准差

系统性重

要银行

1366

1326

1432

1388

1261

1257

1366

1331

065

048

非系统性

重要银行

1188

1175

1344

1212

1075

1128

1206

1192

107

042

32 回归分析

本文用STATA120对面板数据结合方程1、2进行回归分析，回归结果如表3-2、3-3所示。我们可以观察到综合绩效指标（Y）与资本充足率（CAR）、核心资本充足率（CCAR）、银行规模（lnasset）、国内生产总值增长率（GDP）、银行经营结构与获利模式（JGBL）之间的影响关系。

表3-2模型一回归分析结果

Regression with Driscoll standard errors

Method：Fixed-effects regression

Grop variable（i）：code

Maximum lag：1

Number of groups=10

Prob>F=00000

R^2=08235

YCoefStdErrtP值

CAR3067145052197332100032

Inasset564237139875241571

00000

GDP005312435716459

01808572

JGBL68729431565514

423100010

首先从方程的F统计量和R2来看，方程的拟合效果很好，且变量基本显著。

321 综合绩效指标（Y）与资本充足率（CAR）成正相关关系，且P值为00032，小于005，通过显著性检验。二者的正相关关系说明，首先随着监管要求的不断提高，银行自身的资本充足率不断上升，增加了银行的稳定性和抗风险能力，从而使公众信心不短增强，有利于银行吸收大众资金从而提高银行的银根。相反银行的综合绩效水平的提高有利于盈利能力的提高，也就意味着留存收益的相应增加，留存收益又是补充资本的重要渠道，所以反过来也可以促进资本充足率的提高。

322 银行规模（lnasset）与综合绩效指标（Y）成正相关关系，且P值为0，小于005，通过显著性检验。银行规模与资本充足率的正相关关系非常好理解，银行规模的扩张，通常伴随着资产的扩张，银行资产包括现金资产、准备金、证劵投资、贷款、固定资产、其他资产。银行的规模一旦一定程度，就会形成规模效应从而降低银行的经营成本，更好的提高银行的经营绩效。

323 国内生产总值增长率（GDP）与银行综合绩效指标（Y）的P值为08572，大于005，没有通过显著性检验。一般情况下，银行业容易受经济周期的影响，当大的宏观经济好时，人们普遍对金融服务的需求比较大，银行的经营业绩也会比较好。但当宏观经济形势不好的时候，由于行业的特殊性关系到整个社会的稳定，所以这种情况下，国家都会进行相应政策的干预和调整。如2008年经济危机，政府所采取的“4万亿”投资计划。所以GDP与银行经营绩效的关系不能用简单的线性关系加以解释。

324 银行经营结构与获利模式（JGBL）与银行综合绩效指标（Y）成正相关关系，且P值为0001，小于005，通过显著性检验。说明经营结构的合理安排有助于提高银行的综合经营绩效。商业银行能够在银行的业务规模扩张的同时，全面提升其风险管理水平并确保“三性”的平衡，从而最终提高其经营绩效。

表3-3模型二回归分析结果

Regression with Driscoll standard errors

Method：Fixed-effects regression

Grop variable（i）：code

Maximum lag：1

Number of groups=10

Prob>F=00000

R^2=08947

YCoefStdErrtP值

CCAR395467160218936700005

Inasset61275434136541645

00000

GDP-0352780553827

-02308722

JGBL725376116782454762

00008

首先从方程的F统计量和R2来看，方程的拟合效果很好，且变量基本显著。

325 核心资本充足率（CCAR）与银行综合绩效指标（Y）的P值为00005，小于005，通过显著性检验。核心资本在银行资本中有着重要的地位，同时为了避免多重共线的影响，本文将其单独与其他变量作为模型二进行研究。核心资本的主要组成部分是股本，发行普通股是上市商业银行增加资本的重要手段，同时也能很好的增强吸收损失的能力和风险管理水平。从而使银行不断提升自我管理水平和盈利能力。

剩余几个变量的实证结果与模型一一致，这里将不再累述。

4结论与建议

本文通过对《办法》颁布前后的我国商业银行资本充足率状况的分析，以及最新的监管要求与我国商业银行综合经营绩效关联性的实证分析结果看，近几年我国商业银行的资本充足率整体呈现波动上升的态势。2012年6月银监会颁布的《商业银行资本管理办法（试行）》虽然对我国商业银行资本充足率提出了“区别划分，区别监管”更加严格的监管要求，但是本文研究的10家目标银行的资本充足率也全部符合最新《办法》所提出的监管要求。反映了我国商业银行资本充足率的良好态势，但也不能忽略自政策开始实施的2013年度，5家系统性银行的资本充足率整体下滑。而且通过实证分析的结果表明资本充足率与银行综合经营绩效成正的相关性，但新监管要求实施的一年中，系统性银行的综合绩效指标有3家仍成下降趋势，但下降趋势比起上一年度有所缓解。据此，根据研究结果笔者提出以下建议：

41 我国商业银行的资本充足率的确定要合理化

由于我国商业银行的经营模式、资本结构、金融工具与发达国家相比还有很大差距，也有一定的地方特色，所以虽然我国对资本充足率的监管一直以巴塞尔资本协议为蓝本，但同时也要将我国商业银行资本的具体情况考虑在内。

尽管资本监管是银行稳健经营的保障，但这里涉及到一个度的控制问题。在一定条件下，资本充足率与资本回报率成反比。因此，在保证银行安全健康发展的同时，更应考虑到银行的自付盈亏的企业属性。所以应该将资本监管要求与银行绩效有机结合起来。

42 多渠道增加资本金，提高资本充足率

通过股权融资仍是大多数银行的首要选择，特别是在增加核心资本充足率方面。此外还包括公开上市、定向增发、引进战略投资者、配售多样化的股权融资。这都体现了银行自身积极主动的增加资产，提高资本充足率。

43 建立动态资本管理监管机制，促进资本高效、安全以及合理化的运用。

资本充足率的监管应根据不同时期，不同银行实行动态有弹性有差别的监管机制。在实施较严格的资本监管时也应充分考虑到银行作为企业所具有的盈利性的基本特点。特别是中小银行，贷款收入仍是其主要的利润来源。监管部门要更好的权衡和量化风险与收益两者之间的博弈关系。这一点在最新的监管政策《办法》中得到了很好的体现。同时也应该更好的结合当前的宏观经济形势，使监管政策与银行的经营现状特别是风险状况与盈利情况相匹配，从而达到更好的监管效果。

44 完善资本金补充制度，不断寻找新的利润增长点

近年来，我国商业银行净资产收益率一直保持较高的水平。但分析其收益的组成成分，其占比较多的还是传统业务。如何实现多元化发展，打破盈利模式单一、业务范围狭窄的壁垒，加快发展中间业务的步伐，提高创新能力。这一系列问题是摆在商业银行的重要课题，也是提高资本充足率的根本途径。

45 完善与资本监管配套的保障制度

建立合理完善的信息披露制度，将信息披露与政策优惠、银行评级、业绩考核很好的结合起来。通过市场机制进行调节和约束功能，提高我国商业银行的竞争机制。

参考文献：

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