2014年第6期No. 6,2014 (总第408期)General No . 408 4、'"付费2基于风险偏好的中国商业银行不良贷款影子价格研究朱宁王兵于之倚(暨南大学经济学院，广东广州510632) 摘要:本文运用二次型方向性产出距离函数估计了2ω4-2011年不同风险偏好下中国商业银行不良贷款的影子价格，并使用Bootstrap方法对影响影子价格的宏观经济因素进行了实证检验。主要的结论有:随着银行对风险敏感性的下降，不良贷款的影子价格呈现下降趋势;风险平衡型偏好对不良贷款的定价具有更显著的影响;国有控股商业银行的信贷行为可能受到"政策性"力量的影响;实际GDP和货币供给速度的提高会降低不良贷款影子价格，而CPI、实际贷款利率和固定资产投资总额占当年GDP的比重则具有相反的作用。关键词:不良贷款;影子价格;风险偏好JEL分类号:C61，四2，但1文献标识码:A文章编号:1舰-7施(2014)06-伽，7-15 一、引言中国银行业的不良资产主要体现为不良贷款，自1984年的"拨改贷"后，不良贷款数量日趋增多。巨额的不良贷款，一方面严重影响到银行业运营的安全性，另一方面也降低了银行资产的盈利性和流动性，从而极大制约中国商业银行向现代化银行转化的进程，同时也会降低中国银行业的国际竞争力。总之，无论是从国内还是国际角度的研究来看，不良贷款对中国银行业发展的负面影响都是严重的(张健华，2003，张健华、王鹏，2011等)。收稿日期:2013-07-09 作者简介:朱宁，博士研究生，暨南大学经济学院经济学系.Email:znzyI986@.王兵(通讯作者)，经济学博士，教授，暨南大学经济学院经济学系，Email: twangb @ jnu. edu. cn. 于之倩，博士研究生，暨南大学经济学院经济学系，Email: yzq_8866@. *作者朱宁感谢在哥本哈根大学访问期间JensLeth Hougaard教授和MetteAsmild教授对本文提出的建设性意见。同时，本文获得中央高校基本科研业务费专项资金(暨南远航计划:12JNYH∞2)、新世纪优秀人才支持计划(NCET-110856)、国家自然科学基金(71203077)、广东省人文社科重点研究基地项目(α)09)和暨南大学研究生"菁英学子"计划项目的资助。作者感谢匿名审稿人对本文提出的中肯建议，当然，文责自负。67
68 总第408期4、."仔也在解决负外部性的问题上，一个经典的案例是特许权的交易，比如建立一个污染物交易市场，通过购买或出售污染物排放权的行为，来控制负外部性的影响。我们也试图利用市场这只"看不见的手"来处理不良贷款，而不是借助政府的力量来进行，这也为目前处理不良贷款提供了另一条可参考的思路。如果按照市场交易原则进行相关操作，那么对不良贷款价格的获取必不可少。但区别于具有市场价格的"好"产出，比如正常贷款等，不良贷款作为一种"坏"产出，由于尚未形成一个相关的交易市场，从而缺乏对此的实际交易行为，故不良贷款并不具有明确的市场价格。Reig-MartmHnez et aL ( 2∞1 )通过给定一个成本函数和求解利润最大化问题证明了"坏"产出影子价格的内涵，即减少一单位"坏"产出的边际成本。Färeet aL (2∞5)认为，在不能获取足够"坏"产出信息的前提下对银行盈利行为进行定价，用"坏"产出的影子价格来替代其市场价格是合适的。Fukuyama和Weber(2008a)把不良贷款的影子价格理解为减少"坏"产出的机会成本，可以有效的反映出"坏"产出的交易特性。因此对影子价格的计算成为解决对不良贷款"坏"产出定价的关键，同时，我们也试图借助影子价格这一工具对中国银行业的行为特征进行研究。基于边界分析的影子价格定价方法，主要分为参数和非参数两种形式，其中前者主要集中于确定性和随机性模型，而后者则主要使用数据包络分析方法。纵观诸多相关实证研究的方法，前者更具有代表性①。而在早期确定性模型下对影子价格的研究中，基于Shephard距离函数的测度方法一直处于主导地位，但由于角度性(Oriented)缺陷的存在，使得在"好"产出增加的情况下"坏"产出同比例增加，而这并不符合相关政策制定者的预期。Chamberset al. (1996 )提出了一种新的函数，即eH方向性距离函数，通过同时对投人和产出调整不同的方向，从而摆脱角度性的约束，而Cαh川lt于测算包含"坏"产出的情况中。通过整合方向性距离函数和参数的确定性模型，实现了对在"好"产出扩张和"坏"产出缩减情况下的影子价格的估计。目前基于边界理论的影子价格测度方法，主要集中于对环境治理中污染物的研究(Färeet aL , 2005, 2006;陈诗一，2010;Wei et aL , 2012等)，而在金融业，尤其是针对银行业的研究并不广泛(Fukuya›ma和Weber，2008a, 2008b)。从我们掌握的文献来看，目前尚未发现对中国银行业不良贷款影子价格的研究。另外，在方向性距离函数的应用上，尤其是在测算包含"坏"产出的研究对象效率时，往往只要求"好"产出增加的同时而"坏"产出减少(Färeet al. , 2∞6)，即假设所有决策单位的偏好具有一致性，但现实中并非如此。尤其在银行业，高收益伴随着高风险，从而不同风险偏好的行为人具有不同的行为特征。仅Chaffaiet al. (2∞8)的研究考虑了不同的风险偏好，但他们并没有对风险偏好进行整合，同时还忽视了宏观经济因素对不良贷款影子价① F re et al. ( 2∞5)认为，因为利用DEA方法计算的方向性距离函数不可徽，所以其并不适合于进行对影子价格和替代弹性的估计。
2014年第6期基于凤险偏好的中国商业银行不良贷款影子价格研究69 格波动的影响。对此，本文运用方向性产出距离函数对2004-2011年不同风险偏好下中国44家主要商业银行不良贷款影子价格进行测算，并使用Bootstrap方法检验了宏观经济因素对不良贷款影子价格波动的影响。一方面弥补前人在风险偏好选择上的单一性，另一方面也为不同类型银行的不良贷款定价制定了合理的准则①。本文其余部分安排如下:第二部分是研究方法，第三部分是数据处理，第四部分是实证分析，第五部分是宏观经济因素对不良贷款影子价格的影响分析，最后是结论。二、研究方法本文基于边界方法测算44家中国商业银行的不良贷款影子价格。假设每家银行使用N种技入x= (X,X, ,X) ，生产M种"好"产出Y= (Yl'归，…'YM)和L种"坏"产1 2N出b= (b岛，…，b)，其中，生产可能性集满足闭集和凸性"好"产出和投入具有强可1L处置'性，而"坏"产出具有弱可处置性和零结合性(Null Jointness)。(一)方向性产出距离函数方向性产出距离函数通常具有非负性，单调性和凸性等特性:Do(耳，y，b;g)= supj :(y,b) + g E P(X) f (1) 另外，Chamberset al. (1996)认为方向性距离函数还应满足转换性(Translation Property) : ----+ Do(x,y +αgr'b -α:gó;酌，gó)= —o(x,y,b;gyog ) -α，αE R (2) 式(1)中，(鸟，gb)= (1, -1)通常是评价存在"坏"产出决策单位的方向向量，但这种选择只涉及风险平衡型的行为影响。根据Chaffaiet al. ( 2∞8) ，通过调整方向向量(gr’gb) ，可以定义不同的风险偏好，从而实现对不同风险偏好下的影子价格定价(见表1和图1)。襄1方向向量调整下的不同凤险偏好方向向量(矶，gb)(0,-1) (1, -1) (1,0) (1,1) 风险偏好定义风险厌恶型风险平衡型风险中性型风险喜好型通常，不良贷款被理解为风险因素的替代变量，即不良贷款越多，则风险程度越大。基于对"好"产出和"坏"产出的行为路径，我们通过调整方向向量，定义了不同的风险偏好。方向向量(酌，gb)= (0, -1)意味着技术边界外推是通过减少"坏"产出来实现的，即主要目的仅在于减少不良贷款，故定义为风险厌恶型;方向向量(岛，gb)= (1, -1)意味着技术边界外推是通过同时增加"好"产出并减少"坏"产出而实现的，即赋予"好"产① 当然，这种思路也能扩展到，诸如环境管制、公共管理等研究领域中。
70 总第408期4、""1记"好"产出(y.) (gy’ gb)=(i ,0) (鸟，gb)=(l，1) A (gy,gb)=(O,-I) "坏"产出(Yb)回1不同方向向量选取下的风险偏好出和不良贷款持相同的权重，故定义为风险平衡型;方向向量(酌，gb)= (1，0)意味着技术边界外推是仅通过增加"好"产出而实现的，即不良贷款"坏"产出的变动并不影响银行的选择行为，故定义为风险中性型;方向向量(酌，gb)= (1，1)则意味着技术边界外推是通过同时增加"好"产出和"坏"产出而实现的，即通过生产更多"坏"产出来增加"好"产出的数量，故定义为风险喜好型。(二)二次型的方向性产出距离函数模型由于方向性距离函数具有转换性的特征，我们按照Chambers( 1998 )、Färeet al. (2005, 2∞6)和Murtyet al. (2007 )的建议，使用二次型形式对不良贷款的影子价格进行估计。NZMZLVJ-MLVi-M N-NXl-2我sJ2ldl+ ’hu Q卅SUMγUt、，，·=ttJnz Z γg+1g α+ …+m +1-2 JK +r 。JzZm 、白v础MZ归时心+J M，EtHsd 川叫川MZLNZsu三川QYu 川’hs一γd 2，时「川户川叫N L M L N 2+Z ZhMK+三星μ时μ比+v,t +专v"t+主αnazUtM L 1-1 βM(3) 呐+芫山+圣州kt+Z式(3)中除了对各投入(x)、产出(yb)指标设定了参数外，由于考察期间中国银，行业正处于改革之际，随时间推移而受到的影响可能极为显著，所以年份也被作为一个变量，以体现技术变化情况;同时，不同性质的银行，比如国有、股份制和城市商业银行等，由
2014年第6期基于凤险偏好的中国商业银行不良贷款影子价格研究71 于受外部环境影响的程度各不相同，故虚拟变量也被加入到该模型中。为了估计变量13斗(x~，此，的战，gb)及各参数值，基于Aigner和Chu(1968)最早提---+ 出的确定性线性规划方程，通过最小化实际无效率值DL(4，此，b~酌，gb)与边界值苟(旷，y*,b *矶，gb)= 0间的偏差距离之和来实现。T K (4) Min z zzl吗ID乱ω~(归sι. ιt.乱D乌(x~，y~ ，叫b;;gy，gbρ);=注~(5) 0, k = 1 K, t= 1 T θD~(x~ ，y~， b~ ;gy>gb) ~ O. n = 1 N. k = 1(6) K. t = 1 T Xn ðÎJ~(x~，y~，b~;gγ，gb) y运0，m = 1 M, k = 1 K(7) , t = 1 T Ym aÎJ~(x~ ，此，b~;gγ，gb)二~~O，l=l…L，(8) k = 1 K, t = 1 T bl M L M L Zβmgy-Zγ19b = -1，主β帆，gy-Zμ时gb= 0, (9) M L M L Eμdy-ZIMb=0，主δmgy-Zηnlgb= 0, α.' =α巾，n笋FZF，βmm'=βm'm' m 0;6 m'，γ11' =γ1'1， 1 0;6 l’ (10) 在约束条件(5)-(10)中，式(5)意味着每个决策单位非负可行解的存在;式(6)-(8)体现的是单调性约束，以确保影子价格符号的正确;式(9)则体现的是方向性距离函数的转换性;式(10)体现的是对称性。(三)"坏"产出的影子价格"坏"产出的影子价格与"好"产出的价格之比等于技术边界P(功的切线斜率，即等于方向性距离函数分别对"坏"产出和"好"产出的一阶微分之比。由于无效率因素可能会导致估计的影子价格出现偏差，为此，我们参考Leeet al. (2∞2)的研究，在影子价格的测算过程中考虑来自无效率因素的影响①。基于利润最大-+ 化公式，Maxpy-wx +λ[D~(x，αr'αbb) -1] ，其中p和w分别表示产出和投入的价格，Y队=1 和队1分别表示"好"产出和"坏"产出投射到有效边界的Y 一一'借---+h 1 -D. . ~ 1 -D. .六y CJ 效率比值，而(y*，b*)即为对应的有效边界上的点。我们对以上拉格朗日函数求解:，--且A、 ‘，，，’Eθ万。(x，αγy，αbb，t‘、Pr +λ-~--.:---'{~-.，..:.~~ 0.. = u ð(αr) -r Y① F re et al. ( 2∞5)也认为，当决策单位并不处于有效边界时，应该使用"好"产出和"坏"产出的边界值，而不是实际值来测算其影子价格。
72 总第408期4、"树也-----l协δDn(x，αyy，αbb) Pb +λ= 0 (12) 。(αbb)ub -~ δDo(x，αγy，αbb) -W, +λ·=O (13) δ(xJ 。五(x，αyy，αbb)= 1 (14) 对式(11)-(15)进行整理，即可得到"坏"产出影子价格的计算公式:间。170(z，αyy，αbb)/ð(αbb) Pb = Pr •豆rð万。(x，αr'αbb)/OUJ)(15)Y三、数据处理本文选取2004-2011年44家中国商业银行营运情况作为研究对象以对其不良贷款进行估计①。交通银行2∞6年因控股股东变动成为国有控股商业银行，并且未参与政府坏账剥离行为，为保持口径一致，将其视为股份制商业银行;恒丰银行、浙商银行和渤海银行虽有全国性营业执照，但其业务主要还是停留在银行注册地且规模较小，故将其作为城市商业银行对待。本文数据主要来源于Bankscope数据库，对于整理过程中发现缺失的数据，本文采用插值法进行弥补。所有数据以2∞4年为基期消除价格因素影响。对商业银行的技人产出指标选取，生产法和中介法是最常用的方法(Berger和Humphrey, 1997)。但在实际应用中，两种方法都存在一定的局限性，因为二者都没能完全反映金融机构的双重角色。本文在考虑生产法与中介法的优劣后，参考张健华、王鹏(2010)等的研究，根据本文需要进行了指标选取。其中"好"产出包括正常贷款和非利息收入"坏"产出包括不良贷款，投入包括固定资产、利息支出和非利息支出。基于中国银行业2∞4-2011年各投入、产出指标的描述性统计②，从全国商业银行的整体情况来看，不良贷款的变异系数明显超过其余指标，利息支出的变异系数最小。比较国有控股、股份制和城市商业银行，可以发现，无论是从投入还是产出指标来看，国有控股商业银行的均值和标准差都远远超过股份制和城市商业银行;但从变异系数来看，国有控股商业银行的投人指标变动幅度并不大，在产出指标方面，除了不良贷款的变异系数外，正常贷款和非利息收入的变化也不明显。股份制商业银行正好相反，除了不良贷款①其中包括大型国有商业银行5家，中国工商银行、中国建设银行、中国银行、中国农业银行和交通银行;中小型股份制商业银行12家，中信银行、华夏银行、深圳发展银行、招商银行、民生银行、浦发银行、兴业银行、光大银行、广东发展银行、恒丰银行、浙商银行、渤海银行和城市商业银行27家，北京银行、南京银行、宁波银行、上海银行、天津银行、杭州银行、平安银行、大连银行、温州银行、徽商银行、江苏银行、成都银行、吉林银行、重庆银行、哈尔滨银行、东莞银行、汉口银行、荆州银行、长沙银行、南充银行、河北银行、温州银行、九江银行、广西北部湾银行、富滇银行、包商银行、盛京银行。本文基于Bankscope数据库2012年6月的最新数据，以银行总资产在1∞亿美元以上为标准选择了44家样本银行。通过剔除若干数据缺失较多的样本银行，本文最终选择了308个样本进行相关研究。② 由于篇幅限制，此处省略了中国银行业2∞4-2011年各投入、产出指标的描述性统计表，读者如有需要，可以向作者索要。
2014年第6期基于凤险偏好的中国商业银行不良贷款影子价格研究73 外，其余指标波动都较大;城市商业银行则在产出指标方面变动更明显。以下实证部分将给予更科学的分析。四、实证分析由于成本的增加，或者收益的减少，相对于具有市场价格的"好"产出"坏"产出的影子价格通常显示为负值。在估计"坏"产出影子价格的过程中，首先需要观察到"好"产出的价格p。本文的"好"产出一一正常贷款的价格被定义为(Fukuyama和Weber，2008a) : 正常贷款价格=利息收入(1-不良贷款率)/总贷款(1-不良贷款率)=利息收入/总贷款利用软件，通过调整方向向量(酌，gb)，我们估计了方程(3)在不同风险偏好下的各参数，并且通过检验发现，除极少数风险厌恶型的参数外，其余参数在1%的水平下高度显著，因此利用这些参数来计算影子价格十分可靠①，结合"好"产出价格p，遵循公式(15)计算44家中国商业银行在不同风险偏好下的不良贷款"坏"产出的影子价格。(一)不同风险偏好下的影子价格表2显示了三类银行在不同风险偏好下的不良贷款影子价格，由于对不同的方向向量选取，影子价格的值也发生了变化。而且，风险喜好型下的不良贷款影子价格远低于其它三种偏好下的影子价格。进一步可以发现，按照风险厌恶型→风险平衡型→风险中性型→风险喜好型的次序，不良贷款影子价格呈现逐渐下降趋势，即随着对风险的敏感程度减少，银行愿意为此支付的影子价格动机也越小，这符合经典的风险偏好理论，同时也一定程度上保证了这种利用调整方向向量来定义风险偏好的新方法的有效性。由于不良贷款的影子价格可以理解为减少"坏"产出的机会成本，同时结合公式(15)，则表2中的影子价格，比如风险厌恶型下的全国商业银行影子价格是，即可以解释成，为了减少1百万元的不良贷款，需要减少收益(或支付成本)百万元。襄2三类银行在不罔凤险偏好下的影子价格平均值单位:百万元风险厌恶型风险平衡型风险中性型风险喜好型全国商业银行 o.∞10 国有控股商业银行 O.∞17 股份制商业银行O. 1245 O.∞10 城市商业银行O. 1963 O.∞09 比较三类银行的影子价格平均值发现，在风险喜好型的偏好下，国有控股商业银行的① 由于篇幅限制，此处省略了有关各参数的具体数值及显著性水平，读者如有需要，可以向作者索要。
总第408期74 4、."何也影子价格最高;而在风险厌恶型、风险平衡型和风险中性型其余三类偏好下，城市商业银行愿意支付最高的影子价格。对此的解释是，国有控股商业银行对风险喜好的偏好，可能归咎于政府"政策性"力量的影响。施华强(2004)认为在国有企业和国有商业银行的双重软预算约束下，国有银行对风险的敏感性不高，旦政府具有过度利用国有银行的内在冲动。另一方面，主要依靠自身盈利和地方政府协助进行不良资产冲销和坏账准备金提取的城市商业银行，它们在没有政策包袱，按照市场准则追求利润最大化的前提下，具有更大的动力去抵御不良贷款的侵蚀(王兵、朱宁、2011a;王擎等，2012)，这也使得城市商业银行在风险厌恶型、风险平衡型和风险中性型偏好下愿意支付最高的影子价格以消除不良贷款。(二)最优风险偏好下的影子价格考虑不同的风险偏好，即在不同的方向向量下，我们把技射到技术边界距离最短(效率值最高)的风险偏好定义为最优风险偏好(Chaffaiet al. , 2008) ，而相对应偏好下的影子价格即被视为最有效的影子价格。表3最优风险偏好下的影子价格平均值单位:百万元银行全国商行国有商行股份制商行城市商行影子价格 表3显示在最优风险偏好下的国有、股份制和城市三类商业银行的影子价格平均值①。我们发现，国有和股份制商业银行的影子价格分别为和，而城市商业银行的影子价格()则高于全国平均值()。对此，我们的解释是，自2004年提出商业银行退出机制以来，原本内控机制不健全、风险抵抗能力差的城市商业银行在新的资本充足率、拨备覆盖率等严格要求下，通过自身盈利和当地政府协助，通过加强对不良贷款损失的风险补偿能力，并提高风险管理水平，使得其资产质量总体得到明显的改善。同时，城市商业银行的盈利水平也不断提高，利润大幅度增长。比较各银行的影子价格来源可以发现(图匀，419毛的银行不良贷款影子价格主要集中于风险平衡型偏好，而来自风险厌恶型、风险中性型和风险喜好型的比例分别为279奋、159岛和179毛O图3显示的是四种风险偏好占最优风险偏好的比重，可以发现，随着时间的推移，风险平衡型所占的比重显著上升。进一步，由图4可以发现，国有、股份制和城市商业银行的最优影子价格由风险平衡型决定的比重最大。由于最优风险偏好是基于各种方向向量下的最短距离，即各银行实现技术有效率的最佳路径来决定，通过图2、图3和图4，我们可以得到，风险平衡型最有利于提高整体银行业的效率，同时也显著影响中国银行业对不良贷款影子价格的定价。风险平衡型的重点在于同时关注"好"产出和"坏"产出的变动，这种偏好满足实现收益最大化的需要。张晓艳(2009)认为，不良贷款与银行盈利间存在相互影响的关系。正是权衡收益与风险间① 由于篇幅限制，此处省略了各银行每年的不良贷款影子价格，读者如有需要，可以向作者索要。
2014年第6期基于凤险偏好的中国商业银行不良贷款影子价格研究75 的关系，在提高收益的同时缩减不良贷款将成为中国银行业未来发展模式的典范。9。8%7%6%3432 υnunυnυoooonVAυ%·风险事好理%风险中性型%%警风险厌恶型"风险平衡型零风险厌思型111风险平衡型% 风险中性型·风险喜好型10% 0% 2α)4 2005 2006 2007 2αJ82叹曰20102011 固2最优凤险偏好来源图3不同凤险偏好占最优凤险偏好比重 :~ ·风险喜好型司·全国商业银行阻风险中性型......罔有控股商业银行风险平衡咱'股(1.附l商业银行阴风险厌恶理申·城市商业银行i:11 0叫:rr民20052IDi 2007拟J8:lX— 2010 2011 图4不同凤险偏好占银行最优凤险偏好的比重图5最优凤险偏好下影子价格的时间趋势另外，早期学者对风险平衡型下的"坏"产出影子价格进行了大量研究，并得出相近的结论:伴随着研究对象技术效率的提高"坏"产出的影子价格将呈现上升趋势。对此的理解是，技术效率提高，意味着继续改善效率的空间逐渐缩小，即进一步消除"坏"产出的难度逐渐增大，导致为此付出的戚本更大(Leeet al. , 2∞2 ; F re et al. , 2005;陈诗一，2010等)。王兵、朱宁(2011b)、姚树洁等(2011)等人的最新研究表明，城市商业银行的效率超过股份制商业银行，而国有控股商业银行的效率最低，这与风险平衡型下的影子价格变化趋势相一致。图5显示在最优风险偏好下三类银行不良贷款影子价格的时间走势。全国商业银行的影子价格随时间推移呈上升趋势，这与城市和股份制商业银行的走势保持一致。国有商业银行的不良贷款影子价格在2008年之前，尤其在2006-2008年之间，上升迅速，而在2008年之后则逐渐下降。国有控股商业银行的不良贷款影子价格波动明显，即国有控股商业银行并不具有一个稳定可循的贷款路径，对此一种潜在的解释是，政府决策影响到国有控股商业银行的行为。施华强(2∞4)认为国有银行对风险的敏感性不高，且政府具有过度利用国有银行的内在冲动;何贤杰等(2008)的研究也支撑了这一结论，他们认为，虽然国有控股商业银行都已走向市场，但"政治性"贷款的出现导致国有银行的行为特征出现"异化即国有银行在风险定价上并不是根据贷款人的实际风险而确定的。
76 总第408期4、，，&何也(三)对国有控股商业银行特征的进一步研究诸多实证研究显示，国有控股商业银行的效率处于较低阶段(张健华，2003;王兵、朱宁，2011a;姚树洁等，2011等)。从上文的结论来看，国有控股商业银行的不良贷款影子价格也低于其它两类银行，为此，我们试图从影子价格的角度对国有控股商业银行的行为特征进行更深入的分析，以探究为何具有优越条件的国有控股商业银行却并不具有相对应的高绩效。比较图6中四种风险偏好下的影子价格变动情况，在风险喜好型偏好下，国有控股商业银行愿意支付最高的影子价格;而在风险厌恶型、风险平衡型和风险中性型偏好下，城市商业银行和股份制商业银行则具有更大的动力去消除不良贷款。 _ 1惧。.35E0 3 -全国商业银行 S I? -←全国商业银行 1::: ;V... ---国布控股商业银行叫.....固有控股翩翩行班华~画/股份审~商业银行咕F股份制商业银行程。15注，.....::梦乡牛乒岔/一\呻』城市商业银行呻-城市商业银行渝。.1自由 。o Dl网ms20C陷直盯7m 2009 2010 2011 2004 ms 20C目200720C困2009却102011 (a)风险厌恶型(b)风险平衡型-全国商业银行『船固有控股商业银行-股份制商业银行叫…城市商业银行(c)风险中性型(d)风险'好型图6不同凤险偏好下的不良贷款影子价格变化趋势不难发现，城市商业银行和股份制商业银行具有相对更谨慎的行为特征，因为在涉及银行收益的风险偏好下，包括风险厌恶型(间接的)、风险平衡型和风险中性型，城市商业银行和股份制商业银行都是在保持收益增长的前提下，尽量减少不良贷款的存量，避免由于不良贷款的影响而导致的银行绩效降低，这完全符合一个理性的经济人特性。王擎等(2012)在对中国城市商业银行发展状况的研究中发现，对于贷款质量好、资产规模大的城市商业银行，通常都呈现出信贷业务快速增长，风险水平逐渐降低的趋势。股份制商业银行也具有相似的结论(王兵、朱宁，2011a)。国有控股商业银行在这三种情况下的反应并不明显，而在风险喜好型偏好下表现出众，这意味着国有控股商业银行的行为更多的受到"政策性"力量的影响，比如政府目标，社会责任等，尽管国有控股商业银行皆已上市。对此，王一江、田国强(2004)发现，日、韩两国的银行虽然都早已上市，但仍未能有效抵制政府的干预;张杰(2005)则把国有银行直接定义为政府主导型银行;姚树洁等(2011)则
2014年第6期基于凤险偏好的中国商业银行不良贷款影子价格研究77 认为，由于经济发展、社会稳定等多重目标的干扰，利润最大化并不是国有控股商业银行的最终目标。Iannottaet al. (2013)在有关政府与银行风险的研究中发现，国有银行在政府的保护下，更偏好于扮演风险喜好者的角色。五、宏观经济因素影响分析宏观经济因素对银行可贷资金的配置往往具有指引性作用，Schinasi(2005)认为宏观经济因素对不良贷款的产生具有重要影响。进一步研究发现，不同类型的不良贷款在宏观经济因素的影响下会出现不同的经济效应(Louziset 此，2012)。为此，我们将考察在宏观经济因素影响下，中国银行业对消除不良贷款的行为特征，即通过反映不同风险下的不良贷款影子价格变化，从而研究宏观经济因素对中国银行业信贷行为的影响，并对相关部门的政策制定提出若干指导建议。在宏观经济因素的选取方面，参考前人的实证经验，同时考虑数据可得性，我们最终选择以下宏观经济变量作为解释变量:(1)实际GDP增长率(RGDP);(2)消费物价水平CPI; (3)货币供给增长率M;(4)实际贷款利率(RR);(5)固定资产投资总额占当年GDP2的比重(FAR)。Bootstrap方法由Efron(1979)最早提出，其优点在于可以通过计算机模拟来获取大量的自助样本，利用其对总体进行统计推断。Simar和Wilson(2007)等人建议使用Bootstrap方法对环境变量进行影响因素分析，以避免来自序列相关性的干扰。因此，本文运用Bootstrap方法来检验宏观经济因素对不良贷款的影响。从全国商业银行来看，在风险厌恶型和风险平衡型下的系数符号保持一致，即不良贷款影子价格波动与实际GDP增长率和货币供给增长率呈负相关比，而与CPI、实际贷款利率和固定资产投资总额占当年GDP比重呈正相关;风险喜好型下的系数符号多数为不显著。实际GDP的增长，表明总体经济运行情况良好。稳定的经济运行降低了不良贷款产生的概率，即不良贷款的影子价格呈下降趋势，这与Louziset al. (2012)等人的结论一致。而在避免通货膨胀产生的前提下，适度的货币供给速度加快体现了一国整体经济发展的需要，从而各银行在支持经济发展政策的范围内为了扩大贷款余额而降低不良贷款的影子价格。对于通货膨胀影响，无论是从理论还是实践的角度，都已证实恶性通货膨胀会严重损害一国经济的健康运行，进而也会影响到银行的资产质量(陈学彬，1997)，为了保证银行业的良性发展，不良贷款影子价格将会提高。实际贷款利率则直接影响到企业的债务负担水平，同时也传达了央行试图紧缩银根的信息，过高的贷款利率会导致违约概率提高，进而也会提高不良贷款的影子价格(Monzur, 2012)。固定资产投资总额占当年GDP的比重越高，为了减少盲目的低水平重复投资，提高经济资源的配置效率，银行或将采取更为严格的信贷措施，从而使不良贷款影子价格提高。刘伟、蔡志洲(2∞4)认为，基于过于
78 总第408期4、，，&伴也乐观的市场预期，一部分大中型企业会盲目扩建在短期内不能形成生产能力的技术密集和资金密集型的固定资产投资，而许多基于劳动密集型的中小企业因缺乏必要的更新改造基金和流动资金而使现有生产能力不能得到充分发挥。表4不同凤险偏好下的不良贷款影子价格的宏观经济因素影晌国有商业银行股份制商业银行城市商业银行全国商业银行系数P值系数P值系数P值系数P值风险厌恶型(0，-1) C o.α)() o.仪)() o.α)() RGDP o.∞74 o. 756 一.α)() o.∞2 CPI o. 772 o.∞3 o. 1259 o.仪泊 o.∞1 o. 154 o.α)() -0.∞64 2 RR o. 1990 ∞ FAR o. 177 ∞ ∞ o.α)() 风险平衡型(1，-1) C o. 121 o.α)() o.α)() o.α)() RGDP -0.∞32 o.α)() o.α)() o.创)()CPI o.α泊 o.仪)() o.α)() o.仪盼M-0.∞16 o.α)() -0.∞92 o.仪页。 o.α)() 2 RR o.∞63 o.α)() o.α)() o. 1465 o.α)() FAR o.∞7 o.α)() ∞ o. 7212 ∞ 风险中性型(I，O)C o.∞01 RGDP 一 -05 o. 791 -05 -0.α)()7 CPI -0.∞5 O. 813 O.∞28 O.∞92 O.∞1 O.∞54 M-4. lE -04 O.α)()3 -0.仪)()3o. 271 o.α)()2 2 RR -0.仪)()3O. 261 O.∞22 O. 383 O.∞3 O.∞54 O. 173 FAR O.∞89 ∞ O. 167 O.α)() O.仪16风险喜好型(1，1) C -0.∞11 O.∞09 O.∞38 ω O.∞23 RGDP -0.α)Q4 -05 3. 6E -05 -5. 5E -05 CPI O.∞02 ∞2 -04 ∞1 -06 2. 5E -05 2 O.∞6 -05 O. 781 RR O.∞16 O.α)()2 -0.∞3 2. lE -04 FAR o.∞20 -0.∞13 o.α页。一o.∞28-∞42 o.∞1 OBS 32 80 196 308 注:Bootstrap方法中的重复抽样次数设定为哪次①。另外，国有商业银行在各种风险偏好下的系数大多都不显著，一方面可以归结为政府保护下的国有银行对来自外部环境的影响并不敏感，另一方面也可能是受到国有银行样② Davidson和Mackinnon(2(削)建议，在的显著性水平下，自举次数至少为B=399次，而自举次数的增加，并不会影响检验结果的有效性。
2014年第6期基于风险偏好的中国商业银行不良贷款影子价格研究79 本较少的影响。六、结论本文基于44家中国商业银行2004-2011年的技人、产出数据，利用方向性产出距离函数的二次型形式，通过调整方向向量，从而实现了在不同风险偏好下对不良贷款"坏"产出影子价格的估计。Chaffaiet al. ( 2008 )认为不良贷款影子价格是评估银行信贷风险的一项有效指标。本文正是使用这一工具，对国有控股商业银行、股份制商业银行和城市商业银行不同风险偏好下的贷款行为特征进行了比较和分析:随着银行对风险敏感性的下降，不良贷款的影子价格也呈现下降趋势，这与经典的风险偏好理论相符。我们把距离技术边界最短的风险偏好定义为最优风险偏好，进一步估计最优风险偏好下的不良贷款影子价格。通过比较，我们发现风险平衡型对不良贷款定价的影响最显著。针对国有控股商业银行的效率和不良贷款影子价格"双低"的现状，我们利用影子价格这一工具对中国银行业的行为特征进行了进一步的研究，发现城市商业银行和股份制商业银行具有更理性的盈利模式和运营机制，而国有控股商业银行的信贷行为可能受到来自政府目标、社会责任等"政策性"力量的影响。在宏观经济因素影响分析中发现，实际GDP和货币供给增长率和不良贷款影子价格呈负相关，而CPI、实际贷款利率和固定资产技资总额与当年GDP比重的提高则会使不良贷款影子价格上升。本文存在的不足主要体现在研究对象仅集中在国内商业银行，而忽视了外资银行风险偏好的影响，进一步，国与国之间的比较，也不失为我们下一步研究的方向;另外，不良贷款影子价格与银行效率间的关系，由于缺少相关的文献支撑，目前研究仅停留在风险平衡型偏好下，这也将成为我们下一步研究的另一个方向。参考文献[ 1]陈诗一，2010，{工业二氧化碳的影子价格:参数化和非参数化方法}，{世界经济》第8期93-111页。[2J陈学彬，1997，{银行不良资产与金融风险和通货膨胀关系的博弈分析}，{经济研究》第7期32-41页。[3 J何贤杰、朱红军和陈信元，2∞8，{政府的多重利益驱动与银行的信贷行为}，{金融研究》第6期1-20页。[4J刘伟和蔡志洲，2004，{固定资产技资增长过快与宏观调控}，{经济科学》第2期5-11页。[5J施华强，2∞4，{中国国有商业银行不良贷款内生性:一个基于双重软预算约束的分析框架}，{金融研究》第6期1 -16页。[6J王兵和朱宁，2011a，{不良贷款约束下的中国上市商业银行效率和全要素生产率研究-一一基于SBM方向性距离函数的实证分析}，(金融研究》第1期110-130页。[7J玉兵和朱宁，2011b，{不良贷款约束下的中国银行业全要素生产率增长研究}，{经济研究》第5期32-45页。[8J王擎、吴炜和黄娟，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141ω153页。[9J王一江和田国强，2∞4，{不良资产处理、股份制改革与外资战略一一中日韩银行业经验比较~，{经济研统》第11
80 总第408期4、Ir""也期28-36页。[10]姚树沽，姜春霞和冯根福，20\\，(中国银行业的改革与效率:1995-2;∞吟，(经济研究》第8期4-14页。[\\ J张健华，2003，<中国商业银行效率研究的DEA方法及1997-2001年效率的实证分析~，<金融研究》第3期11-25页。[12J张健华和王鹏，2010，{中国银行业广义MaImquist生产率指数研究~，<经济研究》第B期128-140页。[13 J张健华和王鹏，20\\，{银行效率及其影响因素研究一一基于中、外银行业的跨国比较~，<金融研究》第5期\3-28页。[14 J张杰，2005，{究竟是什么决定一国银行制度的选择一一重新解读中国国有银行改革的含义~，<金融研究》第9期，第1句18页。[ IS J张晓艳，2∞9，{中国商业银行盈利性影响因素的实证研究~，经济科学出版社。[ 16] Aigner D. J. and S. F. Chu, 1968，咱nEstimating the lndus町ProductionFunction" , The AJ1Ulrican Economic R即凹，58 (4) , pp. 826句839.[ 17 J Berger A. N. and D. B. Humphrey, 1997, "Efficiency of FinanciaI Institutions: Intemational Su凹eyand Directions for Future Research" , European Joumal 010严，ratωnR田earch，98(2) , pp. 175 -212. [ 18] Chaffai M. E. , M. Dietsch and C. Godlewsky, 2008, ..四ePrice of Bad Loans: An Intemational Banking Compari›son" , ASSA, Annual Meeti吨，Janu町，New Orleans. [19 J Chambers R. G. , Y. Chung and R. F re, 1996, "Benefit and Distance Function" , Joumal 01 Economic Theo厅，70，pp. 407 -419. [201 Chambers R. G. , Y. Chung and R. F re, 1998, "Profit, Directional Distance Functions and Nerlovian Efficiency" , J 01 TI阳。ηandApplicat印旧，98, pp. 351 -364. [21]Chung Y. , R. F re and S. Grosskopf, 1997, "Productivity and Undesirable Outputs: A Directional Distance Function Approach" , Joumal 01 EnvironJ1Ulntal ManageJ1Ul肘，51, pp. 229 -240. [ 22] Davidson R. and 1. Mackinnon, 2棚，"Bootstrap Tests: How Many Bootstraps?" , EconoJ1Ultric Reviews, 19 ( 1 ), pp. 5S -68. [23 J Efron B. , 1979, .. Bootstrap Methods: Another at the Jackknife" , Annαls 01 , 7, pp. 1 -26. [ 24 ] F re R. , S. Grosskopf, A. A. K. Lovell and S. Yaisawar吨，1993, "Derivation of Shadow Prices for Undesirable Out›puts: A Distance Function Approach" , The Review 01 Economics αnd Statistics, 75, pp. 374 -380. [ 2S 1 F re R. , s. Grosskopf, D. -w. Noh and w. L Weber, 2ωS， "Characteristics of a Polluting Technology: Theory and Practice" , Joumal 01 Economics, 126, pp. 469町492.[ 26 ] F re R. , S. Grosskopf and W. L Weber, 2006, "Shadow Prices and Pollution Costs in U. S. Agriculture", Ecologic E›conomics, 56, pp. 89 -103. [ 27] Fukuyama H. and W. L Weber, 2∞8a， "Japanese Banking Inefficiency and Shadow Prices" , Mathematicα1 and Com›puter Modelling, 48, pp. 1854吨1867.[28] Fukuyama H.皿dW. L Weber, 2∞仙，咱stimatingInefficiency, Technological Change and Shadow Prices of Problem Loans for RegionaI Banks and Shinkin Banks in Japan" , The Open ManageJ1Ulnt Joumal, 1, pp. 1 -11. [29] Iann
2014年第6期基于风险偏好的中国商业银行不良贷款影子价格研究81 Bαnking & Financ哩，36, pp. 1012 -1027. [32J Monzur 旺，2012, .. Financial Refonns and Persisten y High Bank Interest Spreads in Bangladesh: Pitfalls in Institution›al Development?" , Journal 01 As归nEconomics, 23, pp. 395 -408. [ 33 J Murty M.旺，S. Kumar and K. K. Dhavala, 2007, .. Measuring Environmental Efficiency and Industry: A Case Study of Thennal Power Generation in India" , Environmentα1 and Resource Economics, 38, pp. 31 -50. [34 J Reig -Martlnez E. , A. Picazo -Tadeo and F. Hem ndez -Sancho, 2001, .. The Calculation of Shadow Prices for In›dustrial Wastes Using Distance Functions: An Analysis for Spanish Ceramic Pavements Finns" , Intemational Joumal 01 Production Economics，的，pp. 277 -285. [ 35 J Schinasi J. C. , 2∞5， .. Preserving Financial Stability" , IMF Economic Issues, No. 36/2005, Intemational Monet町Fund, Washington. [36 J Simar L and P. W. Wilson, 2007, .. Estimation and Inference in Two -stage, Semi -parametric models of Production pr皿ess四", Joumal 01 Econometr町，136, pp. 31町64[37 J Wei C. ,J. Ni and 1. Du, 2012, .. Regional allocation of carbon dioxide abatement in China" , China Economic Review, 23 (3) , pp. 552 -565. Shadow Prices of Non 一performingLoans of Chinese Commercial Banks under Different Risk Preferences ZHU Ning W ANG Bing YU Zhiqian (School of Economics, Jinan University) Abstract: Quadratic directional output distance function is applied to estimate the shadow prices of non -per›forming loans under different risk preferences based on different direction vectors around 44 Chinese commercial banks during 2ω4 to 2011, and bootstrap method is applied to empirically examine macroeconomic factors af›fecting the shadow price of non -performing loans changes. There are some results as follows: with the decrease of risk sensitivity, the shadow price of non -performing loans decreases. The affects derived from risk balance preference was more appropriate to determine the price of non -performing loans. The credit behavior of SOCB might be affected by some policy power. Regarding macroeconomic factors, real GDP and M2 supply decrease shadow price of non -performing loans, whereas CPI, reallending rate and fixed asset investment to GDP have opposite effect. Key words: Non -performing loans, Shadow price, Risk preference (责任编辑:方乎)(校对:FY)
