奥鹏易百

 找回密码
 立即注册

扫一扫,访问微社区

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 460|回复: 0

城市商业银行属地原则放松对银行绩效的影响

[复制链接]

2万

主题

27

回帖

6万

积分

管理员

积分
60146
发表于 2021-3-31 10:09:31 | 显示全部楼层 |阅读模式
扫码加微信
城市商业银行属地原则放松对银行绩效的影响
——基于重力去管制模型
宋 常 李晓楠

[提 要] 中国银行业监管机构中国银监会始于2006年逐步放松对城商行属地原则的限制,城商行“走出去”发展也渐趋成势。本文将重力去管制模型(Gravity-deregulation Model)和放松管制政策相结合,一定程度上克服了内生性问题。研究结果表明,由于属地原则放松,城商行呈现出地理多元化的发展趋势,而城商行分支机构地理多元化对银行绩效具有一定的抑制作用。实证研究发现:总部与分支机构之间的距离不断扩大,银行资产收益率和资产回报率进一步降低;但是,其相对市场规模越大,资产收益率和净资产收益率会有一定程度的提升。这种抑制作用反映了总部与异地分支机构间存在信息不对称和代理问题。

[关键词] 银行地理多元化;重力模型;银行绩效;银行业管制放松;银行风险

一、引言
城市商业银行(以下简称城商行)自建立之初,其分支机构的设立仅限于属地范围内。(1)1995年中国人民银行颁布的《城市合作银行管理办法》规定城市商业银行只能在所在市(区)范围内开展信贷业务、设立分支机构。客观地说,属地限制原则扭转了城市信用社时期出现的管理不规范、经营水平低下、不良贷款比例高、抗御风险能力差等情势,较好地防范了金融风险。(2)中国人民银行对于城市信用社的历史评述:http://www.pbc.gov.cn/jinrongxia ... /2840296/index.html。但是,随着我国加入世界贸易组织、全国性股份制商业银行的家数逐渐增多,城商行面临的市场竞争压力也日益增大。在此背景下,中国银行业监管机构(以下简称银监会)自2006年起,逐步放松了城商行分支机构属地限制,城商行纷纷实施跨区域布局战略,并逐渐发展成为我国银行业中数量最多、分布范围最广的银行类别。截至2016年,全国133家城商行中,在异地建立了分支机构的城商行多达111家,占城商行总数的83%。

2006年2月6日,银监会发布了2006年12号通知《城市商业银行异地分支机构管理办法》,允许符合风险等级的城商行在异地建立分支机构。拟设立的分支机构需要在公司治理、资产总额、注册资本、不良贷款率等方面达到银监会规定的标准,并须经过审批以便符合“扶优限劣”的原则,且中资商业银行在一个城市一次只能设立一个分支机构。2009年4月16日,银监会又发布了143号通知即《关于中小商业银行分支机构市场准入政策的调整意见(试行)》,允许城商行在法人住所所在省(自治区、直辖市)内设立分支机构,且不再受数量指标的限制。这在较大程度上有利于城商行拓展其在经营上的地理空间。

随着异地分支机构的建立,城商行资产规模在银行业总资产规模中的占比由2006年末的6.4%上升到2016年末的12.2%,总资产规模达到298 971亿元。但是,城商行不良贷款余额也逐步攀升,从2006年的654.7亿元上升至2016年的1 498亿元,占银行业全部不良贷款余额的比重由2006年末的5.2%上升到2016年末的10%。在此期间,与城商行有关的风险事件也频频发生,因而自2011年后各地银监局对于城商行建立异地分支机构的监管又趋于严格。(3)2011年“两会”期间,时任国务院副总理的王岐山指出,我国小银行往大银行发展的势头不减,有“三不”(即不平衡、不持久、不匹配)倾向,城商行跨区经营扩张速度过快。2011年4月1日,在武汉召开的城商行发展论坛上,时任银监会主席助理的阎庆民表示,将审慎推进城商行跨区域经营,把城商行内控机制作为重点检查项目,对于内控不健全的城商行的新设网点申请将“暂停审批”。2013年,银监会银行二部在其发布的[2013]152号文件《关于做好2014年中小商业银行分支机构发展规划相关工作的通知》中规定:2014年,单一城市单年新设分行总数不超过2家,金融服务明显不足地区可适当放宽。从2012年起,各地银监局对于城商行,尤其是其省外分支机构的审批趋于收紧。

既有文献关于城商行建立异地分支机构对银行绩效影响的研究,有其不同的结论。一种观点认为,与只在属地范围内经营的城商行相比,跨区域经营及其程度越高的城商行,其信贷增速会加快,而风险水平会降低(王擎等,2012)。另一种观点却认为,跨区域经营的城商行,其风险会增加(李广子,2014)。此外,还有的研究认为建立异地分支机构对银行绩效的影响不确定(蔡卫星,2016)。之所以出现多种不同的观点,主要是因为在属地原则放松与银行绩效之间可能存在无法观测的变量,以及可能存在样本范围选择的问题。本文结合2006年和2009年的政策以及重力去管制模型的外生性,重点解决该研究存在的内生性问题,并以2006—2016年(4)管制放松始于2006年,随着2007年《商业银行信息披露办法》的颁布,各商业银行开始披露财务数据,部分城商行便在2006年就已披露了本行的财务数据。中国商业银行为样本进行实证研究,考察我国城商行属地原则放松对银行绩效的影响,提出并检验属地原则放松对银行绩效影响的内在机制。

本文对现有相关文献主要进行了以下两方面的拓展:一方面,将我国城商行属地原则放松政策与重力去管制模型相结合,一定程度上克服了该研究存在的内生性问题;另一方面,在梳理以往监管政策的基础上,对该研究存在的样本选择问题做了进一步筛选,从而保障了检验结果的准确性。

二、文献综述
银行跨区域经营能够通过规模经济和范围经济提升企业价值(Berger et al.,1999),进而推动内部资本市场的发展(Houston et al.,1997;Kuppuswamy & Villalonga,2016),同时抵抗区域性的风险(Akhigbe & Whyte,2003)。然而,跨区域经营对金融企业和非金融企业的影响是不同的。地理多元化对非金融企业有一定的负向影响(Denis et al.,2002),而对金融企业而言,地理多元化可以打破原本的地域规模限制实现规模经济,从而对其发展有一定的促进作用(Deng & Elyasiani,2008)。但是,其中的因果关系是很难确定的。

现有文献关于商业银行地理多元化及其相关的研究,涉及地理上国内和国际分支机构多元化对银行绩效及系统性风险的影响,以及地理多元化与投资组合的关系等。其中,地理多元化对银行绩效的影响,主要涉及地理多元化能够实现规模经济、范围经济,从而对银行的收益与风险产生影响。

(一)银行属地原则放松与银行收益
地理多元化理论认为,企业实施跨区域扩张的方式主要有两种:(1)通过兼并、合营等手段进行外部扩张,通过与异地企业联合实现同行业的内部交易,从而节省交易成本,提高企业收益(Coase,1937)。(2)随着技术进步和市场拓展,企业降低平均生产成本,并通过规模经济和范围经济,提高其收益。

银行业作为各国政府严格管制的行业,大都受到属地原则的限制。因此,跨区域经营通常是在政府政策允许的情况下进行的。现有研究认为,银行建立异地分支机构可以扩大市场规模和业务范围,进而拓展业务规模,降低业务成本,提升效率和收益,实现规模经济,改善内部资本市场环境,缓解本地风险,提高银行价值(Berger et al.,1999; Akhigbe & Whyte,2003;Goetz et al.,2016)。而这些结论更多的是基于美国市场的研究成果。同囿于美国市场的银行持股公司(bank holding company)基于内部驱动的扩张方式相比,我国银行跨区域建立分支机构更多的则是受到政策驱动的影响。

与国有六大行和股份制银行不同,城商行规模较小,市场占有率低,历史包袱沉重,其在异地建立分支机构会面临激烈的竞争压力。此外,城商行在建立之初主要是服务地方经济,其扩张也主要是以注册所在地区域为主,尤其是在2012年以后银监会收紧了对城商行建立异地分支机构的批复。因此,基于我国银行业背景的研究,其结果可能与现有研究的结论有所不同。

(二)银行地理多元化与银行风险
对于银行地理多元化与银行风险,现有研究主要从银行的运营成本、投资行为和银行业自身监管等角度进行探讨。现有研究关于银行地理多元化与银行风险的讨论有两种不同的观点与结论。

一种观点认为,银行通过在不同地区建立分支机构能够分散属地风险,实现“共同保险”效应(Lewellen,1971;Boot & Schmeits,2000)。Lewellen (1971)以及Boot & Schmeits(2000)的研究都以“共保效应”(coinsurance effect)证明了商业银行地理多元化能够降低盈利的波动性。Akhigbe & Whyte(2003)通过对银行在州际开展业务后的情况进行实证分析,发现银行能够获得更高的盈利水平,并且其盈利波动性、破产风险以及市场风险都有所减少。Goetz et al.(2016)的研究认为,地理多元性能够减少银行的特有风险。

另一种观点则是从地理空间和公司治理两个角度对该问题进行研究的结果。从地理空间的角度考察,其结果表明随着地理多元化程度的加深,不同地区的银行特征越来越相似,所面临的风险越来越相近,也更容易引致系统性风险(Demsetz et al.,1997;Chong,1991; Baele et al.,2007)。Liberti & Mian (2010)和Deng & Elyasiani (2008)以及Brickley et al.(2003) 的研究认为,总部与分支机构之间距离的不断扩大,会对银行与客户之间产生负向影响,从而提高银行的风险。Wagner(2010)的研究显示,地理多元化虽然能够降低银行的破产风险,但也会使得银行在扩大其分支机构的地理范围时面临着下属子公司和分支机构所在区域的风险。因此,地理多样化能够使原本面临不同风险的银行之间的差别变小,从而导致银行的系统性风险增大。

从公司治理的角度出发,Chong(1991)和Demsetz et al.(1997)以及DeLong(2001)的研究发现,基于地理多元化战略,银行进行跨区域扩张会导致金融市场的竞争加剧,为保障自身收益的稳定,银行会更倾向于进行高风险投资并提高杠杆率,从而导致银行存在风险的概率提升。地理多元化在加剧商业银行竞争的同时,也因银行的分支机构增多,所处位置更加多样,组织架构更加复杂,而导致银行的成本增加、代理问题突出,并引发更高的风险(Winton,1999; Kale et al., 2002; Baele et al., 2007)。Brickley et al.(2003)的研究认为,分支机构距离总部越远,高级经理就越难以控制分支机构的经理,由于分支机构的管理者属于基层员工,通常需要在工作中不断学习,承担着较大的业绩压力,因而这些基层员工更倾向于贷款和投资,加之其经验不足,由此可能加大企业整体风险,降低企业价值。

基于我国银行业背景,城商行相较于国有大型银行和股份制商业银行受到更为严格的限制,其社会信用及规模远小于国有大型银行和股份制商业银行。此外,我国银行业市场结构在早期呈现寡头垄断的特征。现有研究认为,银行业的集中度与行业业绩之间存在着显著的正相关关系,行业集中度较高的市场所产生的高利润是由于大企业合谋垄断所产生的(Bain, 1956; Demirgüç-Kunt & Huizinga,1999)。另一方面,Franklin & Douglas(2000)的研究认为,相较于由较大规模银行组成的银行市场,由小规模组成的银行市场为了获得未来发展机遇,会出现通过高利率和超额放贷等提高市场竞争力,从而加剧自身风险和行业风险。鉴于此,本文基于中国现实制度背景,从地理多元化的角度入手,研究城商行的跨区域扩张对其绩效的影响,一方面结合以往文献中所提及的距离、市场规模进行探讨,另一方面将我国大中型银行对城商行的影响也一并纳入考察。

三、研究设计
(一)实证模型设定及变量描述
1.城商行异地分支机构分散程度与银行绩效。

本文使用城商行每年异地建立分支机构数量的分散度作为衡量分支机构分布情况的指标。与以往文献使用虚拟变量相比,分支机构数量能够更好地诠释分支机构的建立与分布情况。基于此,分支机构分布与银行绩效的计量模型设计如下:

Yi,t=α+γ×(1-HHI)+Xi,t+δi+τt+εi,t

(1)

式中,Yi,t表示i银行在t年的绩效,包括四个代理变量:资产收益率(ROA)、净资产收益率(ROE)、不良贷款率(NPL ratio)和运营成本(Cost)。之所以选择多个变量对经营绩效进行衡量,主要是因为我国的城商行大都不是上市银行,无法使用成长性指标(例如Tobin’Q)对当年的业绩和未来发展状况进行评价;选择多个指标对银行经营绩效评价也是现有文献的常用方式(蔡卫星,2016)。1-HHI是衡量分支机构分布的实际状况指数,类似于赫芬达尔指数(Herfindahl-Hirschman Index),使用银行i在异地建立分支机构数量除以城商行i分支机构总数的平方和,该指数的范围从0到1,数值越大表明该分支机构越分散。Xi,t表示银行层面特征;δi表示银行层面的固定效应;τt表示年份的固定效应;εi,t为残差项。由于金融行业受宏观经济因素影响较大,因而控制了银行所在地市的GDP。

实证结果的标准误差具有异方差—稳健标准误,通过在银行层面进行聚类调整,以控制银行内存在的误差相关性。

2.内生性检验模型。

分支机构分布与银行绩效存在的内生性问题,是本文所面临的实证挑战。引用Goetz et al.(2013)研究中的引力去管制模型(gravity deregulation model),根据城商行总部与各分支机构之间的距离、城商行总部所在地人口与分支机构所在地人口之比,计算城商行每年在不同地区建立分支机构的概率,构建一个外生的工具变量,用于解决本文产生的内生性问题。由于城商行的地理扩张大都发生在地市一级,因而将之控制在市级层面。根据Goetz et al.(2013)的模型以及现有数据情况,计量模型设计如下:

bankbranchb,i,c,t=α+β×Distanceb,i,c

width=163,height=35,dpi=110
+εb,i,j,t

(2)

式中,bankbranchb,i,c,t表示总部在i市的银行b在t年在c市建立分支机构的数量;Distanceb,i,c是指银行b总部所在城市i与其分支机构所在城市c之间的距离;populationi,t为b银行总部所在城市i在t年的人口数量;populationc,t为b银行分支机构所在城市c在t年的人口数量;(populationit/populationct)是城商行总部所在地人口数量与分支机构所在地人口数量之比,即市场规模之比。此外,还加入了银行总部所在地的固定效应以及年份固定效应。

3.控制变量。

根据现有文献控制了以下变量:贷款比率(loan ratio)、银行资产增长率(r_asset)、所有者权益比率(capital)、资产价值(Asset quality)、各地区GDP、银行年龄(age)、银行规模(size)。

(二)样本选择和数据处理
银行数据包括财务数据和分支机构数据。财务数据源自Bankscope银行财务数据库和中国研究数据服务平台(CNRDS)银行财务数据库。对于数据库中财务数据缺失的部分,通过收集整理城商行年报进行了补充、核对。银行异地分支机构信息,通过中国银行保险监督管理委员会网站中银行分支机构信息整理获得。地区宏观数据,来自国泰安金融研究数据库—宏观经济数据库以及中经网统计数据库。

以2006—2016年城商行作为研究样本,为克服样本选择中存在的幸存偏差以及回填偏差,对样本进行了以下处理:(1)剔除合并的城商行;(2)剔除财务信息缺失严重的城商行;(3)剔除总部所在地为四个直辖市的城商行;(4)剔除成立时间在2009年以后的城商行。

本文旨在考察分支机构分布情况对银行业绩的影响。之所以剔除已经合并的城商行,是因为无法获取已合并城商行在合并前各城商行的财务数据及其分支机构信息。剔除总部地区为直辖市的城商行的原因,在于2009年第143号文件对城商行建立分支机构的规定是限制在银行总部所属省份,但直辖市属省级行政单位,总部位于直辖市的城商行之经营范围在建立初期即为所在省份的范围,因而这类银行不受该文件的影响。剔除2009年以后建立分支机构的城商行,是由于2009年以后新成立的银行同样执行该文件。此外,与李广子(2014)的选择有所不同,本文没有选择农村商业银行及农村信用社,这是因为通过梳理银监会、财政部的文件可知,截至2020年9月农村商业银行和农村信用社仍然受属地原则的限制。

经上述整理,笔者共获得91家银行共904个非平衡面板数据。这91家银行占我国城商行总量的70%,并且时间跨度较长,信息完整,从而能够有效避免估计偏误。

(三)描述性统计
表1为文中主要变量的描述性统计。从描述性统计结果可以看出,各城商行之间差异较大。具体而言,1-HHI的最大值为0.89,最小值为0,均值为0.245,反映了城商行建立异地分支机构差异较大。此外,银行不良贷款率的最小值0和最大值24.43均为广州银行的数值,也是广州银行不断改革的缩影,城商行的不良贷款率均值为1.533%,低于2016年底银行业不良贷款率的1.74%;而资本充足率均值为13.34%,远高于《商业银行资本充足率管理办法》中规定的8%。这与2016年我国商业银行(不含外资银行分行)的资本充足率数值相近,其中的最小值-4.82为广州银行2007年底的资本充足率。其资本充足率和不良贷款率的数据结果主要是由广州银行在城市信用社时期历史遗留的不良贷款所致。

表1 描述性统计

width=744,height=445,dpi=110
说明:资产总计经过了标准化处理。

此外,本文还对样本进行了分组描述性分析。本文将样本分成了两个子样本,即在外建立分支机构的银行和未在外建立分支机构的银行。虽然监管部门对城商行属地限制的放松时间一致,但实际上各城商行是根据自身发展的需要有选择地进行地理扩张。在既有的样本中,一家银行既可以在扩张前一年被划分为有异地分支机构,也可以在扩张当年被划分为无异地分支机构。具体结果显示:在注册地以外建立分支机构的银行,平均在3.26个城市拥有21.63家分支机构;与没有进行地理扩张的银行相比,有该行为的银行平均规模更大,成立时间更长,非利息收入和固定资产更多,不良贷款率较低,资本充足率较低,净资产收益率较低,并且这些差异大多在1%的水平上显著。(5)限于篇幅,本文没有进行展示,如有需要可与笔者联系。

四 实证检验与结果
本文在理论分析的基础上,使用实证研究方法,分析在属地原则放松的情况下,城商行在异地建立分支机构的行为是否会对其经营绩效产生影响。下面主要论述异地分支机构分散程度与银行绩效的初步检验,通过使用放松政策与重力去管制模型生成外生的工具变量,对可能存在的内生性问题进行检验,并对各实证检验的结果进行分析。

(一)城商行分支机构地理分布的初步检验
现使用三个代理指标对异地分支机构分散程度与绩效进行初步的检验。这三个代理变量为:(1)银行在外设置分支机构的分散程度(即1-HHI);(2)城商行所属地与各分支机构之间的平均距离(Avg Distance);(3)城商行是否在注册地外建立分支机构的虚拟变量(Diversification dummy),即城商行B在注册地以外有一个以上分支机构则为1,其他为0。其模型设计如下:

Yi,t=α+γ×Proxy+δi+τt+εi,t

(3)

式中,Yi,t表示i银行在t年的绩效,涉及四个绩效指标;Proxy为上述衡量异地分支机构分散程度的三个代理指数;δi表示银行层面的固定效应;τt表示年份的固定效应;εi,t为残差项。固定效应、标准误的聚类与前述一致。实证结果如表2所示。除Panel C中银行地理分布的虚拟变量与银行ROA显示的结果不显著外,初步检验均呈现显著状态。总体来说,城商行的异地分支机构分散程度越高,其综合表现越差。这与王擎等(2012)、蔡卫星(2016)的研究结果是不同的。从上述结果来看,银行的绩效与银行异地分支机构的分散程度、属地与分支机构之间的平均距离都有一定的相关关系,并且城商行的异地扩张对其绩效有显著的负向影响。

(二)城商行分支机构地理分布与银行经营绩效
现使用式(1),检验异地分支机构分散程度对城商行经营绩效的影响。与初步检验相比,本检验将城商行层面的特征和宏观经济特征作为控制变量加入模型,包括贷款比率、资产增长率、资产质量、股权比例、GDP、银行规模和银行年龄,固定效应的设置以及标准误聚类与前文保持一致,结果如表3所示。

表3中Panel A结果为总样本结果,实验结果发现:表3列(1)和列(2)为ROA和ROE,与(1-HHI)呈现负显著,表3中列(1)和列(2)的系数与表2中列(1)和列(2)的系数十分接近,说明该结果较为稳健。表3列(3)和列(4)为不良贷款率(NPL Ratio)和运营成本(Cost),其检验结果与表2中相对应指标的结果一致,即与异地分支机构分散程度有着正相关关系。

表2 分支机构地理分布与银行绩效:初步检验

width=745,height=545,dpi=110
说明: (1)括号内的数值是基于银行层面聚类调整后的t统计量; (2)*,**和***分别表示10%,5%和1%的显著性水平。下表同。

实证分析显示,异地分支机构分散程度越高,不良贷款率和成本相继提高,而ROA和ROE都随之下降。这可能是因为城商行在建立之初只服务于属地的金融发展及企业融资,服务对象仅限于属地范围内的企业和客户,并且其经营范围在较长一段时期也都局限于属地辖区内。在跨区域建立分支机构后,与原有服务范围在地理距离上不断扩大,同新的服务对象存在信息不对称,以及跨区域扩张导致金融市场竞争激烈,为保障自身收益而倾向于投资高风险项目等因素(Brickley et al., 2003; Deng & Elyasiani,2008),导致城商行不良贷款率和运营成本上升,从而使ROA和ROE下降。

鉴于银监会自2012年开始收紧了对城商行设立异地分支机构的批复,现对2012年前后城商行的绩效情况再作分样本分析,以考察城商行在政策“放松—紧缩”不同状态下的绩效是否不同。沿用式(1),检验异地分支机构分散程度对城商行经营绩效的影响。该部分检验与前述检验设置一致,结果展示在表3中Panel B和Panel C。检验表明:无论在统计意义上还是在经济意义上,相关结果主要源于城商行在2012年以前的迅速扩张时期。2012年以后,尽管各项指标在统计意义上没有呈现显著状态,但在经济意义上其ROA和ROE都呈现正向,而不良贷款率和成本较2012年以前的数据呈现出缩小趋势。

表3 银行地理分布与银行绩效

width=745,height=662,dpi=110
说明:限于篇幅,该实证结果没有报告常数项和控制变量的估计结果,下表同。

(三)重力去管制模型
重力模型(gravity model)最早用于国际贸易问题的相关研究(Frankel & Romer,1999;Rubinstein,2011)。该模型的设计思路是:使用地理特征这一较为外生的变量作为国家间贸易壁垒的衡量指标,对各个国家的双边贸易额进行预测,并使用预测值作为工具变量,检验跨国贸易与经济增长的关系。

本文的研究旨在考察城商行地理扩张是否会影响其绩效。由于公开数据中没有披露城市商业银行分支机构的财务数据,无法使用分支机构的盈利及资产等方面信息,因而采用各银行在注册地外各城市开设分支机构的数量作为替代指标,运用Logit模型对银行地理扩张进行预估,并将其结果作为工具变量,为下一阶段的检验提供支持。这包括两个步骤:第一步,对银行在异地建立分支机构的相关外部条件进行统计分析,得出其相关性结果;第二步,通过第一阶段的分析,根据重力模型得到的结果估算城商行地理扩张情况。下面对这两个步骤的具体实施策略进行阐述与分析。

基于重力模型的思想,银行的地理扩张更倾向于在相近的城市建立分支机构,各城市的潜在市场和经济发展程度也是考虑的重要因素。通过梳理城商行分支机构情况,使用中国行政代码将城商行分支机构所在地和注册地依次编码,将分支机构所在地的经纬度与地区行政代码对应,使用注册地和分支机构所在地的经纬度计算总部与分支机构之间的距离。注册地人口数和分支机构人口数取自国泰安金融研究数据库中宏观经济数据库以及中经网统计数据库,按照地区行政代码依次对应。据此,在预测城商行向外扩张时,主要考虑距离以及潜在的市场规模。此外,根据2006年和2009年监管部门对城商行属地经营原则放松的具体内容,将样本设置为:(1)在2009年以前的样本中,按照实际设立异地分支机构的情况,将没有进行扩张的银行在2009以前设置为0,而在2009年以前建立异地分支机构的银行设置为1;(2)根据2009年的政策,将所有城商行设置为1。

继之,使用式(2)进行检验,见表4。在式(2)中,主要关注β×Distanceb,i,c和γ×ln(populationit/populationct)中系数的方向和显著性。研究发现,银行在建立异地分支机构时,更倾向于选择在距离属地较近、市场规模较大的地区设立分支机构(Goetz et al.,2013)。表4的结果显示,在控制年份固定效应和银行总部所在地的地区固定效应后,Distanceb,i,c和ln(populationit/populationct)的系数均为负,且呈现显著。这说明银行更倾向于在距离银行总部较近、市场规模相对较大的城市建立分支机构,与以往文献的结果一致。

表4 重力去管制模型

width=393,height=296,dpi=110
根据重力去管制模型的回归结果进行迭代,算出预测值即Predicted HHI,再将基于重力去管制模型得出的预测值作为实际多样性的工具变量,用于第一阶段回归,以检验城商行扩张行为对银行绩效的影响。

(四)使用重力去管制模型作为工具变量
使用重力去管制模型迭代出的预测值作为工具变量。首先,第一阶段结果显示使用城商行异地分支机构分散程度的预测值与实际值(1-HHI)在1%的水平上呈现显著正相关的关系,充分说明了重力去管制模型能够解释城商行异地分支机构分散程度。(6)限于篇幅,该表格没有进行展示,如有需要可与笔者联系。

然后,使用估计值作为工具变量对上述四个银行绩效指标依此进行第二阶段回归,结果如表5所示。其中,Panel A为全样本回归分析,Panel B为2012年以前的第二阶段回归分析,Panel C为2012年以后的第二阶段回归分析。在表5中,加入城商行层面的特征和宏观经济特征作为控制变量与表3一致,同时控制城商行层面的固定效应、年份效应以及标准误差,表5列(1)~列(4)依次为ROA,ROE,NPL ratio,Cost的回归结果,表明各指标在两阶段回归中显著,有关的系数与表3的结果相近。以上结果说明,银行业管制放松所引起的分支机构地理分布对银行业绩有负向影响,而该负向影响主要源于2012年以前;在管制再次趋紧后,实证结果虽然在统计意义上不显著,但在经济意义上则呈现正相关关系。

表5 两阶段回归

width=745,height=621,dpi=110
(五)稳健性检验
重力去管制模型第一步使用了总部与分支机构之间的距离以及市场规模作为预测城商行扩张的因素。如表4的结果所示,总部与分支机构之间的距离、相对市场规模,在统计意义上和经济意义上都有效地解释了城商行跨区域扩张这一现象。当同时考虑城商行总部所在地的地区固定效应和年份效应时,市场规模效应减弱。因此,只结合距离因素对城商行扩张现象进行预测,其结果如表6所示。根据上述步骤构建预测的赫芬达尔指数(1-HHI),将该值作为工具变量重新带入式(1)进行两阶段回归,检验城商行分支机构地理分布与银行绩效之间的因果关系,其结果如表7所示。四个代理变量的结果无论在统计意义上还是在经济意义上都与前述检验的显著性和方向基本保持一致,说明结果对于构建异地分支机构分散程度的替代性工具变量的使用较为稳健。

表6 稳健性检验:重力去管制模型

width=445,height=234,dpi=110
表7 稳健性检验:两阶段回归

width=744,height=586,dpi=110
五、机制研究
(一)城商行异地经营、总部与分支机构间距离与银行绩效
现有研究均发现,银行实施跨区域经营后,总部与分支机构之间的距离成为影响银行绩效的因素之一。Brickley et al.(2003)研究发现分支机构距离总部越远,总部经理就越难以控制分支机构经理,分支机构的管理者属于基层员工,通常需要在工作中不断学习,承担较大业绩压力,因此更倾向于积极地参与贷款和投资决策。这种积极的态度和经验的不足,加之总部又无法监管,导致风险增加,企业价值降低。Berger & DeYoung(2001)研究发现总部对分支机构的控制效率随着双方距离的增加而降低。Deng & Elyasiani (2008),Liberti & Mian (2010),Brickley et al.(2003)认为银行经营的有效性随着银行与借款人之间的距离而恶化。因此,笔者将城商行总部与分支机构的距离纳入机制分析,检验距离这一因素对该研究的影响。

根据各分支机构与总部的距离和每年开设分支机构的情况,计算各城商行每年在地理空间上的加权平均距离。在此基础上,设置异地分支机构分散程度与平均距离的交互项(1-HHI)×Avg Distance,交互项是重点关注的变量,实证结果如表8所示。

表8中的控制变量与固定效应设置与前述设置一致,表中四列依次为本文涉及银行绩效的四个变量。结果如表8所示,银行的ROA和ROE与交互项在1%的水平上呈现负显著,这说明分支机构与总部距离越远,城商行的资产回报率会降低,而不良贷款率和银行的运营成本则与距离不显著。总样本分析与分样本分析的结果一致。该结果也与现有文献的结果存在部分一致,即总部与分支机构之间距离越远,银行盈利能力越差,但不良贷款率和银行的运营成本却与此无关。

表8 机制研究:注册地与分支机构平均距离

width=745,height=809,dpi=110
(二)城商行异地经营、总部与分支机构间相对市场规模与银行绩效
市场规模促进企业发展和效益提升,较大规模的市场有助于推动经济增长。《国富论》中斯密分工理论提出市场范围假说:市场规模决定企业规模的边界。在规模较大的市场中,企业能够受到市场规模影响,促进其收益增长。相关话题在国际贸易问题中也有讨论,市场规模的大小会影响经济的增长速度,企业进行对外贸易可以弥补总部所在地市场规模较小的缺陷(Frankel & Rose,2002)。因此,笔者将城商行总部与分支机构的人口规模纳入机制分析,以检验市场规模这一因素对该研究的影响。

使用总部与分支机构之间相对市场份额的ln(populationit/populationct),结合每年开设分支机构的情况,计算总部与分支机构市场份额之间的加权平均值,在此基础上设置异地分支机构分散程度与相对市场规模的交互项(1-HHI×ln_pop),实证结果如表9所示。

表9中的控制变量与固定效应设置与前述设置一致,表中四列依次为本文涉及银行绩效的四个变量。如表9所示,无论总样本分析还是分样本分析,银行的ROA和ROE与交互项在1%的水平上都呈现正显著。这说明城商行在人口数量较多的城市设立分支机构,其资产回报率会提升,而不良贷款率、运营成本与银行注册地同分支机构间的相对市场规模不显著。该结果也与现有文献的结果存在部分一致,即分支机构所在地的市场规模越大,银行的盈利能力越强,但不良贷款率和运营成本却与分支机构的市场规模无关。

表9 机制研究:注册地与分支机构相对市场规模

width=745,height=909,dpi=110
(三)其他机制研究
除了上述讨论外,本文还对城商行异地经营、目标市场大中型银行数量与银行绩效,以及银行间异质性进行分析。由于篇幅限制,下面仅对这两部分的实证结果进行说明。(7)限于篇幅,该表格没有进行展示,如有需要可与笔者联系。

1.城商行异地经营、目标市场大中型银行数量与银行绩效。

文献综述已有述及,由于我国银行业结构和城商行自身的特殊背景,目标市场中的大中型银行数量可能会成为影响银行绩效的一个因素。笔者使用银行分支机构数据,将银行分支机构所在地每年国有大型银行和股份制银行在该地的分支机构数量加总后加权平均得出每个城商行每年分支机构所在地国有银行和股份制银行的分支机构数的加权平均值,并对所有城商行分支机构所在地的国有大型银行和股份制银行的分支机构加权平均数进行排序,按照中位数的大小进行分组,大于中位数的为大样本组,其他为小样本组。通过实证检验,发现与较小样本组相比,大样本组中四个有关银行绩效的代理变量的结果均与表3一致,且ROA和ROE在1%的水平上显著。该结果在一定程度上印证了:城商行分支机构所在地的国有商业银行和股份制银行的分支机构数量越多,城商行的ROA和ROE越会下降,而不良贷款率和运营成本的统计解释在两个组别间没有差别。

2.银行间异质性分样本分析。

异地分支机构分散程度对于不同规模的银行有着不同的影响。与规模较小的银行相比,规模较大银行的扩张更能够提高其收益、降低风险(范香梅等,2010)。Berger et al.(2006)提出资本在2 500万美元到5亿美元之间的银行,进行地理扩张对其绩效有着更好的表现。此外,Marcus(1983)认为银行的资本充足率与资产收益率有着正相关关系。为检验分支机构分布与银行绩效之间的关系是否由银行之间的异质性所产生的,笔者对银行规模、银行年龄、资本充足率、不良贷款以及非利息收入这五方面进行了横断面分析。按照上述银行特征的样本中值,分为大小两个子样本。如果银行特征变量的观测值大于整个样本中值,则为大样本组,否则将归入小样本组。实证结果显示:银行成立时间较短、资本充足率较低、不良贷款数额较大的银行,其绩效较差。这也说明总样本中绩效表现较差的银行,主要是具有以上特征的城商行。

由此可知,异地分支机构分散程度是影响地理扩张后城商行绩效的主要因素。而城商行目标市场与总部的距离、目标市场人口规模以及目标市场原本的银行结构对城商行的绩效也会产生不同程度的影响。因此,银行地理扩张中目标市场的特征是银行地理多元对银行绩效产生影响的内在机制性因素。具体表现为:(1)银行地理多元化程度较高意味着银行属地外分支机构越多,越有可能出现分支机构与总部间的距离越远,从而导致总部与分支机构之间信息不对称程度有可能越大,总部由于距离原因无法对分支机构的信贷决策等进行较为全面的监管,分支机构的不良贷款有可能增多,银行绩效下降。因此,城商行建立异地分支机构的抑制性作用主要是源于总部与分支机构的距离因素。(2)目标市场人口数量在一定程度上可以看作该市场的潜在规模。因此,如果目标市场的规模较大,异地分支机构所在市场潜在服务对象也就较多,从而为城商行带来更多的潜在业务需求和经营绩效。(3)一方面,在垄断市场结构中,中小银行较大型银行在规模扩张上处于成本劣势(于良春和鞠源,1999);另一方面,在激烈的市场竞争中,由于国有大型银行具有先发优势和规模优势等有利条件,中小银行欲获得相应的甚至更多的市场份额则会面临更大的风险。因此,目标市场大中型银行的数量越多,城商行的绩效就会越差。(4)成立时间较短、资本充足率较低、不良贷款存量较多的城商行,如果进行地理扩张,则会对其绩效产生异质性影响。

六、结论
中小型银行实施地理多元化战略、进行跨区域经营是深化中小银行改革与发展的重要方式。如何合理制定跨区域分支机构策略,对中小型银行健康、可持续发展尤为重要。本文以银监会在2006年和2009年两次推出的有关城商行异地设立分支机构市场准入的政策以及2011年后银监会收紧对城商行设置异地分支机构的批复为背景,通过建立分支机构的动态变化和银行特征关联,从地理特征和市场环境角度,实证分析了异地分支机构分散程度对银行绩效的影响,并从距离、相对市场规模的角度揭示了其中的内在作用机制。本文结合属地放松政策和重力去管制模型克服了该研究存在的内生性问题,为国内该研究的结论提供了更加干净的外生工具变量。本文研究发现,城商行实施的地理多元化战略对于银行绩效呈现抑制作用。这种抑制作用表现在城商行属地与其分支机构之间的平均距离越长,城商行的ROA和ROE将会变差,而城商行分支机构所在地的相对市场份额越大,则越有利于银行资产收益率的提升。此外,从银行间异质性的角度研究发现,成立时间较短、资本充足率较低、不良贷款率较高的银行,随着地理多元化程度的上升,其绩效水平进一步降低。

根据上述实证结果,本文的政策含义主要在于:第一,监管部门应建立针对城商行设立异地分支机构的审慎核准机制,以便筛选出经营状况良好、内部治理及风控制度较为完备的城商行允许其开展跨区域经营;而城商行也应根据实际经营状况、自身发展需要谨慎地选择是否进行跨区域经营。第二,城商行在开设异地分支机构时,应综合分析并重点考虑分支机构与总部间的距离、相对市场规模、银行业竞争程度等影响因素,以免因地理距离等造成的管理弱化与监督缺位;在开展异地业务时,应尽量避免与国有大型银行、当地城商行业务的同质化,在充分发挥属地优势的基础上,实行差异化竞争策略。第三,城商行应当回归本源,将异地分支机构的设立与服务本地企业特别是中小型企业的定位相结合,加强地区间机构的联系与沟通,在企业内部治理完善和风险控制优化的前提下,抓住地方民营企业、中小微企业的转型发展时机,制定和实施差异化、精细化、高质量服务策略,为本地企业做优做强提供有力、有效的金融支持,同时也实现自身的高质量发展。

参考文献

蔡卫星,2016:《分支机构市场准入放松、跨区域经营与银行绩效》,《金融研究》第6期。

范香梅、邱兆祥、张晓云,2010:《我国中小银行地域多元化风险与收益的实证分析》,《管理世界》第10期。

李广子,2014:《跨区经营与中小银行绩效》,《世界经济》第11期。

王擎、吴玮、黄娟,2012:《城市商业银行跨区域经营:信贷扩张、风险水平及银行绩效》,《金融研究》第1期。

于良春、鞠源, 1999:《垄断与竞争:中国银行业的改革和发展》,《经济研究》第8期。

Akhigbe, A., and A.Whyte, 2003,“Changes in Market Assessments of Bank Risk Following the Riegle-neal Act of 1994”, Journal of Banking and Finance,27(1): 87-102.

Baele, L., O.DeJonghe, and R.Vennet, 2007, “Does the Stock Market Value Bank Diversification?”,Journal of Banking & Finance, 31(7):1999-2023.

Bain, J., 1956, Barriers to New Competition: Their Character and Consequences in Manufacturing Industries, Harvard University Press, Cambridge, MA.

Berger, A., R.Demsetz, and P.Strahan, 1999.“The Consolidation of the Financial Services Industry: Causes, Consequences, and Implications for the Future”, Journal of Banking and Finance,23(2-4):135-194.

Berger, A., and R.DeYoung, 2001.“The Effects of Geographic Expansion on Bank Efficiency”,Journal of Financial Services Research, 19(2/3): 163-184.

Berger, A., G.Hanweck, and D.Humphrey, 2006, “Competitive Viability in Banking Scale, Scope, and Product Mix Economies”, Journal of Monetary Economics, 20(3):501-520.

Boot, A.W., and A.Schmeits, 2000, “Market Discipline and Incentive Problems in Conglomerate Firms with Applications to Banking”,Journal of Financial Intermediation,9(3): 240-273.

Brickley,J., J.Linck, and C.Smith,2003, “Boundaries of the Firm: Evidence from the Banking Industry”, Journal of Financial Economics, 70(3):351-183.

Chong, B.S., 1991, “The Effects of Interstate Banking on Commercial Banks’ Risk and Profitability”,Review of Economics and Statistics, 73(1):78-84.

Coase, R., 1937, “The Nature of the Firm”,Economica,4(16): 386-405.

DeLong, G.,2001, “Stockholder Gains from Focusing Versus Diversifying Bank Mergers”,Journal of Financial Economics,59(2): 221-252.

Demirgüç-Kunt,A., and H.Huizinga, 1999, “Determinants of Commercial Bank Interest Margins and Profitability: Some International Evidence”, World Bank Economic Review,13(2):379-408.

Deng, S., and E.Elyasiani,2008, “Geographic Diversification Bank Holding Company Value and Risk”, Journal of Money, Credit and Banking,40(6):1217-1238.

Denis, D.J., D.K.Denis,and D.Yost, 2002, “Global Diversification, Industrial Diversification, and Firm Value”, Journal of Finance, 57(5):1951-1979.

Demsetz, R., M.Seidenberg, and P.Strahan, 1997, “Franchise Value, Ownership Structure, and Risk Taking at Banks”,Proceedings,551,Federal Reserve Bank of Chicago.

Frankel, J., and D.Romer,1999, “Does Trade Cause Growth?”, American Economic Review,89(3): 379-399.

Frankel, J., and A.Rose, 2002.“An Estimate of the Effect of Common Currencies on Trade and Income”, Quarterly Journal of Economics,117(2):437-466.

Franklin, A.,and G.Douglas, 2000, “Financial Contagion”, Journal of Political Economy, 108(1): 1-33.

Goetz, M., L.Laeven, and R.Levine, 2013, “Identifying the Valuation Effects and Agency Costs of Corporate Diversification: Evidence from the Geographic Diversification of U.S.Banks”, Review of Financial Studies, 26(7): 1787-1823.

Goetz, M., L.Laeven, and R.Levine, 2016, “Does the Geographic Expansion of Banks Reduce Risk?”, Journal of Financial Economics, 120(2):346-362.

Houston, J., C.James, and D.Marcus, 1997, “Capital Market Frictions and the Role of Internal Capital Markets in Banking”,Journal of Financial Economics, 46(2): 135-164.

Kale, P., J.Dyer,and H.Singh, 2002, “Alliance Capability, Stock Market Response, and Long-term Alliance Success: The Role of the Alliance Function”,Strategic Management Journal,23(8):747-767.

Kuppuswamy, V., and B.Villalonga, 2016, “Does Diversification Create Value in the Presence of External Financing Constraints? Evidence from the 2007-2009 Financial Crisis”,Management Science, 62(1): 905-1224.

Lewellen, W.G., 1971, “A Pure Financial Rationale for Conglomerate Merger”, Journal of Finance, 26:521-537.

Liberti, J., and A.Mian, 2010, “Collateral Spread and Financial Development”, Journal of Finance,65(1):147-177.

Marcus, A., 1983, “The Bank Capital Decision: Time Series-cross Section Analysis”, Journal of Finance, 38(4):1217-1232.

Rubinstein, Y., 2011,“Estimating the Impact of Trade on Income: Trade Volumes and Trade Partners”, NNBER Working Paper,No.12927.

Wagner, W., 2010, “Diversification at Financial Institutions and Systemic Crises”, Journal of Financial Intermediation, 19(3):373-386.

Winton, A.,1999, “Don’t Put All Your Eggs in One Basket? Diversification and Specialization in Lending”, SSRN Working Paper.

THE INFLUENCE OF THE DEREGULATION OF CITY COMMERCIAL BANKS’ TERRITORIALITY PRINCIPLE ON BANKS’ PERFORMANCE:BASED ON THE GRAVITY-DEREGULATION MODEL
SONG Chang LI Xiao-nan

(School of Business, Renmin University of China)

Abstract: In 2006, the China Banking Regulatory Commission gradually deregulated city commercial banks’ territoriality principle, and “going out” became the development trend of city commercial banks. This paper combines the Gravity-deregulation Model and deregulation policy, which overcomes the endogeneity problem to a certain extent. The results find that the geographical diversification of city commercial banks inhibited their performance. As the distance between headquarters and branches continues to expand, the return on assets and the return on equity further reduce. However, the larger the relative market share is, the higher the return on assets and the return on equity will be. The results show that due to the deregulation of the territoriality principle, city commercial banks show a development trend of geographic diversification, and the geographic diversification of city commercial banks has an inhibitory effect on their performance, which reflects the information asymmetry and agency problems between headquarters and off-site branches.

Key words:geographic diversification; Gravity-deregulation Model; bank performance; bank deregulation; bank risk


奥鹏易百网www.openhelp100.com专业提供网络教育各高校作业资源。
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

QQ|Archiver|手机版|小黑屋|www.openhelp100.com ( 冀ICP备19026749号-1 )

GMT+8, 2024-11-25 11:02

Powered by openhelp100 X3.5

Copyright © 2001-2024 5u.studio.

快速回复 返回顶部 返回列表