商业银行方面有关硕士学位论文范文跟普惠金融程度对大型商业银行效率影响相关毕业论文开题报告范文

《普惠金融程度对大型商业银行效率影响》

该文是商业银行方面有关自考开题报告范文和普惠和商业银行和效率方面自考开题报告范文。

惠中杰

（中国海洋大学经济学院, 山东青岛 266000）

摘要：在合理地构建大型商业银行普惠金融发展指数的基础上,选取工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行2011-2015年的面板数据,就大型商业银行普惠金融发展程度对其效率影响进行实证分析.结果表明：2011-2015年间,我国大型商业银行普惠金融发展程度对其效率具有一定的影响,且效率整体呈现下降趋势.

关键词：大型商业银行；普惠金融；效率

中图分类号：F830

文献标识码：Ａ

文章编号：1005-913X（2017）10-0094-04

The Impact of Inclusive Financial Development on the Efficiency of Large-scale Commercial Banks

Hui Zhongjie

（Ocean University of China, School of Economics,Qing dao, Shan Dong, 266000）

Abstract: Based on the reasonable construction of the large-scale commercial bank inclusive financial development index, this paper chooses the panel data of Industrial and Commercial Bank of China, Agricultural Bank of China, Bank of China,China Construction Bank and Bank of Communications from 2011 to 2015 and makes an empirical analysis of the impact of IDFI on efficiency of large-scale commercial banks. The results show that from2011 to 2015, the level of the inclusive financial development of China´s large-scale commercial banks has a certain impact on its own efficiency, and the efficiency fully shows a downward trend.

Key words: Large-scale commercial banks; Inclusive finance; Efficiency

一、引言

2005年联合国在国际小额信贷年会上首次提出了“Inclusive Finance”即“普惠金融”的概念.经过十余年的发展,普惠金融受到越来越多的关注,已成为经济领域的重要议题.我国于2006年正式引入“普惠金融”这一概念,2013年11月党的十八届三中全会正式提出“发展普惠金融”的政策方针,并于2014年首次将“普惠金融”写入政府工作报告.到2017年为止,普惠金融连续四年在政府工作报告中被提及,发展普惠金融已经成为我国深化金融体制改革的重要内容.当前我国正处于经济发展的“新常态”阶段,面对经济增长乏力、部分行业产能过剩的双重压力,深化金融体系改革、构建普惠金融发展指数、拓展金融服务的深度和广度、提高金融服务的满意度、发挥金融机构在资源配置领域的作用以及缓解小微企业融资难融资贵的问题,对我国经济发展有着极其重要的意义.

2017年政府工作报告提出要“鼓励大中型商业银行设立普惠金融事业部,国有大型银行要率先做到”,由此可见,国家愈发重视大型商业银行普惠金融的发展,因此研究普惠金融发展程度对自身效率的影响尤为必要.从现有文献来看,对于普惠金融的研究主要集中在概念界定、指数构建以及普惠金融与地区发展之间的关系.而针对普惠金融如何影响商业银行效率这一命题的研究,实证检验的文献相对匮乏并且主要集中于对村镇银行的研究,针对国有银行的研究极少.本文利用我国大型商业银行——工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行2011-2015年的面板数据有针对性的构建普惠金融发展指数计算并进行回归,定量分析了大型商业银行普惠金融发展程度对其自身效率的影响.本文的创新之处在于估算普惠金融指数时将客户对商业银行的满意度纳入了评价指标体系中,同时采用了灰色关联分析的方法进行指标赋权,从而更全面、更贴切的反应大型商业银行的普惠金融发展程度.

二、大型商业银行的普惠金融发展指数的构建

(一)指标的选取

本研究需要度量大型商业银行自身的普惠金融发展程度,因此需要构建针对大型商业银行的普惠金融发展指数.现有文献关于普惠金融指数的测算主要是从国家或者区域层面来进行.

Beck（2007）提了运用银行机构数量/千每方公里、ATM机数量/千平方公里、银行机构数量/十万人、ATM 机数量/十万人、存款与 GDP比重以及贷款与GDP比重等8个指标对一国(地区)普惠金融发展水平进行测量的方法.Sarma（2010）借鉴联合国人类发展指数（HDI）的构建方法,选取银行渗透度、银行服务的可利用性和使用状况等三个方面的指标来衡量不同国家的普惠金融状况,创建了普惠金融指数（IFI）.

国内学者尝试用不同的方法对普惠金融发展程度进行测度,王婧和胡国晖（2013）结合中国国情,运用变异系数法,从供给（金融服务的范围）和需求（金融需求的使用）两个维度构建普惠金融指数来衡量我国的普惠金融状况.焦瑾璞等（2015）在借鉴国际经验的基础上,从金融服务的“可得性”、“使用情况”及“服务质量”三个维度设置了19个指标,运用层次分析法得出 2013 年中国各地区的普惠金融发展指数.

在本文中,如果直接运用前人研究出的普惠金融发展指数方法进行指标选取和测算,会失去针对性并影响结果的准确性.因此本文需在借鉴已有研究成果的基础上重新选择指标,构建并测度我国大型商业银行普惠金融发展程度的指数.

国务院出台的《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》中指出,我国发展普惠金融的总体目标是：提高金融服务覆盖率、提高金融服务可得性、提高金融服务满意度.根据《规划》精神,结合国内学者的相关研究,本文拟从以下三个维度进行指数的构建.

服务覆盖率,即商业银行提供金融服务的范围广度,直接体现为“金融服务人员数量”和“金融机构网点数量”.本文选取了“机构数/万平方公里”、“员工数/万平方公里”和“ATM /万平方公里”三个指标用以表示服务覆盖率.

服务可得性,即潜在客户获取正规金融服务的能力,具体体现在解决小微企业融资难、融资贵的问题.银监会在关于推进普惠金融发展工作的指导意见中将实现小微企业贷款“三个不低于”及涉农信贷投放持续增长等作为银行业普惠金融发展考核标准,因此,本文选择“小微企业贷款/总贷款”作为衡量服务可得性的标准之一.另外,还选取“机构数/十万人”、“员工数/十万人”、“ATM /十万人”三个指标来衡量服务可得性.

金融服务满意度主要是指小微企业和农户申贷获得率和贷款满意度.在指标选取上,由于目前尚不存在统一的、明确的针对小微企业和农户的银行服务满意度调查,因此在这里选取了较为完整和权威的由中国质量协会发起的银行业客户满意度测评结果作为衡量服务满意度的具体指标.

以上三个维度共包含八个指标,本文通过这八个指标构建了大型商业银行普惠金融发展指标体系,如表1所示.指标数据来自于各行年报、国泰安数据库及国家统计局.

(二)指数的计算

1.无量纲化处理

由于本文属于多指标综合评价体系,首先要将性质和计量单位不同的指标进行无量纲化处理,以便于指标之间的对比.本文参考了北京大学互联网金融研究中心（2016）测算数字普惠金融指数时使用的对数型功效函数法,该方法可以较好地解决由于业务快速增长引起的指标增长过快的问题,保持数据的平稳性,缓解极端数据对结果的影响.具体公式如下：

本文中八个指标均是正向指标,上限xh的取值为2011年各银行指标数据实际值的95%分位数,下限xl为5%分位数.同时为了平滑指数,对数据进行了“截断”处理：当某银行2011年指标值超过上限xh时,令该银行2011年指标值为上限xh；当某银行2011年指标值低于下限xl时,令该银行2011年指标值为下限xl.

2.基于灰色关联分析的指标赋权

业界学者对于普惠金融指数计算常用的方法有几何平均法、变异系数法、聚类分析法、AHP分析法等.计算中部分学者采取对每个指标进行主观赋权的方法,在一定程度上削弱了结果的客观性,而几何平均数的方法则无法体现各个维度或指标在相对重要性上的区别.

灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法,其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密,它反映了曲线间的关联程度.灰色关联分析方法对样本容量的要求不高,四个以上即可进行量化,对无规律的数据同样适用,并且不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况.综合比较之后,本文采用此方法对八个指标进行赋权.

首先确定参考数列.本文选取的八个指标中,最能直接反应普惠金融发展程度的指标是“小微企业贷款/总贷款”,因此选定该指标作为参考数列,其余指标为比较数列.之后用无量纲化处理后的数据计算关联系数.各个比较数列的关联度大小,直接反映了其余各个指标对“小微企业贷款/总贷款”这一指标的相对重要程度,也就是权重大小.具体公式如下：

其中：x0(k)表示参考序列在第k年无量纲化后的结果；xi(k)表示比较序列在第k年无量纲化后的结果；k表示各年；i表示各指标；ρ为分辨系数,范围是（0,1）,通常取ρ等于0.5.

3.指数合成方法

用于多指标综合评价指数合成的数学方法有很多,常见的有加权算术平均、加权几何平均或混合合成模型.考虑到指标无量纲化后的结果有0或者负数,本文选用算数加权平均合成模型,公式如下：

其中,IFI为大型商业银行普惠金融发展指数,wi为各指标权重,xi为单个指标无量纲化后的具体数值,n为指标个数.

2011-2015年五家大型商业银行的普惠金融指数如表2所示.根据结果可知,五家银行的普惠金融发展程度整体上呈现上升趋势,说明普惠金融受到了越来越多的重视.其中,农业银行普惠金融发展程度最高,这与其专门经营农村金融业务,扎根基层、服务三农不无关系.由此可见,本文采用的指数计算方法是可信的,能在一定程度上反应大型商业银行普惠金融发展水平.

三、模型设立与实证分析

(一)变量选取与数据说明

本文主要研究普惠金融发展程度对大型商业银行自身效率的影响和效应,选取的相关变量如表3所示.

解释变量的选取.本文第二部分构建的普惠金融指数（IFI）作为核心解释变量,反映各商业银行普惠金融发展程度.此外,考虑到我国银行业发展过程中所呈现的顺周期性（谭政勋等,2016）,选取国内生产总值增长率（GDPG）、通货膨胀率（CPI）作为表征宏观经济发展状况的控制变量.另外,大型商业银行与国家货币政策联系紧密,因此将广义货币M2增长率（M2G）作为另一控制变量.

被解释变量的选取.根据商业银行经营管理理论,结合国内学者的相关研究,本文从银行的资产质量、盈利能力、抗风险能力等方面选取不良贷款率（NPL）、净资产收益率（ROE）、成本收入比（CIR）和资本充足率（CAR）这四个比率作为被解释变量,用以表征银行效率.

不良贷款率指金融机构不良贷款占总贷款余额的比重,用以衡量银行的资产质量.忽视不良贷款会显著高估银行效率（谭政勋等,2016）,因此该比率为逆指标,该指标数值越大,银行效率越低.

净资产收益率和成本收入比是衡量银行盈利能力的两个重要指标.诸多学者研究表明,资产收益率对银行效率有显著的正向影响.成本收入比则是逆指标,反映银行每单位收入需要支出的成本,一般来说,成本收入比的高低反映一家银行成本控制能力,进而反映其效率,该比率越低,成本控制能力越高,效率也就越高（熊延忠,2009）.资本充足率则用来衡量商业银行的抗风险能力.

资本充足率是衡量银行稳健性的最重要指标,用以表明银行自身抵御风险的能力,该指标对国有银行的各项效率值具有显著的正向影响（郭妍,2005）.

本文选择我国五家大型商业银行2011-2015年之间的面板数据作为研究样本,被解释变量数据来源于各行年报及国泰安数据库,核心解释变量IFI由第二部分计算所得,宏观经济层面的控制变量数据来源于国家统计局及中国人民银行网站.

(二)模型设定

根据样本数据的特征,考虑到商业银行指标之间的差异,本文采取变截距模型进行实证分析.由于固定效应模型能够较好地反映个体特征同时保证估计参数的一致性,因此采用固定效应模型.同时,为减少因截面数据所带来的异方差的影响,在权重中将选择CLS以消除该影响.具体的模型如下所示.

其中,i和t分别代表银行和年度；α和β是待估计系数；εit代表随机扰动项.

(三)实证结果

对上述面板数据进行回归,实证结果如表4所示.

回归结果显示,普惠金融指数（IFI）在不良贷款率（NPL）、净资产收益率（ROE）、成本收入比（CIR）下是显著的,IFI与NPL是正相关,与ROE、CIR是反相关.由此可知,大型商业银行普惠金融发展程度提高,会导致不良贷款率上升,同时降低净资产收益率和成本收入比.而对资本充足率结果影响不显著.

四、结论

本文利用2011-2015年我国大型商业银行——工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行的面板数据,构建了衡量大型商业银行普惠金融发展程度的指数IFI,在此基础上运用固定效率变截距模型,实证分析了大型商业银行普惠金融发展程度对其效率的影响.通过本文的研究,得出以下结论.

第一,根据本文设计的指标体系计算出的针对五大行的普惠金融发展指数可以看出,大型商业银行普惠金融发展程度正逐步提高.其中,农业银行和工商银行的普惠金融发展程度更高,而交通银行普惠金融发展程度最低,可能的原因在于其业务、资产规模、整体发展程度不及其余四家银行,因而在一定程度上制约了自身普惠金融的发展.

第二,普惠金融的发展会降低银行的资产质量.从回归结果看,不良贷款率与普惠金融指数成显著正相关,即普惠金融发展进程加快会增加大型商业银行的不良贷款率.而根据上文分析,不良贷款率与银行效率呈负相关,因而,普惠金融的发展会降低大型商业银行的效率.该结论并不难理解,《推进普惠金融发展规划（2016-2020年）》中指出,小微企业、农民、城镇低收入人群、贫困人群和残疾人、老年人等特殊群体是当前我国普惠金融重点服务对象.该部分特殊群体风险抵御能力差、还款能力较低,针对该部分群体开展的业务容易形成不良贷款,进而导致不良贷款率上升.

第三,普惠金融的发展会影响银行的盈利能力.根据回归结果,净资产收益率与普惠金融指数呈负相关,并且根据原始数据来看,五大行净资产收益率呈现下降趋势,因此,普惠金融的深化会在一定程度上冲击大型商业银行的净资产收益率,降低其效率.成本收入比与普惠金融指数同样呈现负相关关系,但是根据上文的分析,成本收入比是负指标,普惠金融的发展会降低成本收入比,进而提高银行效率.由回归结果中核心解释变量的系数可知,普惠金融指数对净资产收益率的影响大于对成本收入比的影响,因此,普惠金融的发展会降低大型商业银行的盈利能力,从而降低其效率.

综合以上结论得出,大型商业银行普惠金融的不断发展整体上会降低其自身效率.目前来看,我国普惠金融尚处于发展的初期阶段,作为我国金融体制改革的重要手段之一,短期内会对银行造成一定的冲击.而且,本文研究的对象是大型商业银行,在过去,其业务很少涉及到贫困阶层、小微企业等特殊群体,反而是中小型商业银行更加注重特殊群体客户,因而相比之下,开展普惠金融对大型商业银行产生的负面影响会更明显.虽然现阶段普惠金融的发展会在一定程度上降低大型商业银行的效率,但影响系数较小,并且大型商业银行实力雄厚,能够稀释普惠金融对其带来的冲击.随着普惠金融的不断深化,大型商业银行应抓住发展新机遇,积极配合国家政策,设立普惠金融事业部,研究针对特殊群体的创新型金融产品；以移动支付、移动金融为手段拓宽金融服务渠道,完善普惠金融的支付清算功能,以县域零售业务为契机深入“三农”、小微市场,提供丰富的金融产品,以大型商业银行间接参与普惠金融为模式,实现资源配置功能的高效发挥从而实现大型商业银行普惠金融的可持续发展.

参考文献：

[1]Beck, T. Demirguc-Kunt A. Martinez Peria M. S. Reaching out: Access to and Use of Banking Services Across Countries. Journal of Financial Economics[M]. 2007,85(1):234-266.

[2]Sarma M. Index of Financial Inclusion[J]. Jawaharlal Nehru University,Discussion Paper in Economics, 2010(11):1-28.

[3]王婧,胡国辉.中国普惠金融的发展评价及影响因素分析[J].金融研究,2013(6):31-36.

[4]焦瑾璞,黄亭亭,汪天都,张韶华,王瑱.中国普惠金融发展进程及实证研究[J].上海金融,2015(4):12-22.

[5]谭政勋,庹明轩.不良贷款、资本充足率与商业银行效率[J].金融论坛,2016(10):40-50.

[6]熊延忠,孙涛.我国商业银行效率影响因素的实证研究[J].金融发展研究,2009(1):51-54.

[7]郭妍.我国商业银行效率决定因素的理论探讨与实证检验[J].金融研究,2005(2):115-123.

［责任编辑：方晓］

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