经营模式、资本市场估值与市值管理——基于上市银行数据的实证分析

■王 龑，郭子增

本文利用我国上市银行2006～2017年的季度数据进行实证分析，发现：上市银行所选择的经营模式对其资本市场估值具有显著影响。从风险承担角度出发，将经营模式划分为“轻资产”和“重资产”，发现“轻资产”银行的估值显著高于“重资产”银行。从收入结构角度出发，将经营模式划分为“息差型”和“综合型”，发现“息差型”银行的估值显著高于“综合型”银行。从杠杆水平角度出发，将经营模式划分为“高杠杆”和“低杠杆”，发现“低杠杆”银行的估值显著高于“高杠杆”银行。该结论表明上市银行可以将经营模式选择纳入其市值管理框架，据此提出相应的政策建议。

一、引言与文献综述

市值管理是指上市公司基于公司股价信号，运用合理、合规的经营方法和价值手段，促进公司估值稳定增长的行为。对于上市银行而言，良好的市值管理能够促进估值稳定增长，进而能够以更低的成本筹集到更多的资本，既能满足资本充足率要求，又能为长期发展夯实基础。

近年来，我国银行业步入了前所未有的变革期：一方面，监管环境日趋严格，表外资金逐步回表，补充资本的压力不断增加；另一方面，随着经济增速放缓，银行业开始告别高增长和高利润时代，内源性融资作为补充资本的传统途径，其实际效果开始大打折扣。与发达国家相比，我国商业银行可使用的资本工具相对较少，导致上市银行补充资本时高度依赖再融资，而再融资补充资本的关键就在于能否做好市值管理工作。

关于上市银行的市值管理，国内学者主要进行了以下几类研究：第一类主要探讨开展市值管理工作的必要性。朱克鹏等（2009）从股票市场、持有人利益、管理层激励和银行竞争力的角度讨论了上市银行开展市值管理工作的必要性，并从银行价值的创造、实现和经营三个方面讨论了如何加强上市银行的市值管理。陈娟妮（2012）则从上市银行国际竞争力的角度，分析了开展市值管理工作的意义；第二类重点研究应当从哪些方面展开市值管理工作。张钰（2008）认为，要想实现市值最大化，必须开展多方面的市值管理，包括完善公司治理水平、提高风险管理水平、改善银行盈利能力、优化投资者关系以及建立良好企业文化。史建平等（2010）从内部治理、利润模式、风险管理、内部文化和社会责任的角度，对上市银行的市值管理工作进行了讨论。高大兵等（2010）则从克服信息不对称的角度研究了市值管理的作用，并总结了上市银行进行市值管理的主要手段。耿伟（2017）提出上市银行应当以资本运作为重点，建立完善的市值管理框架；第三类主要探讨银行战略与市值管理的关系。何自云（2010）提出，建立具有可持续盈利的战略，是上市银行市值管理的核心，为了做好市值管理，还需要保证投资者知晓这一战略。郭志文等（2016）则从明晰战略和发展模式、找准定位打造区域竞争优势的角度探讨了上市银行市值管理的策略。

总体看，已有文献多是针对上市公司的市值管理问题，专门针对上市银行的研究仍然较少，且对市值管理影响因素的分析多集中在内部治理等微观机制。事实上，随着经济增速放缓、金融监管趋严、利率市场化改革不断深化，经营模式转型已经成为了银行业发展的重点，但目前尚无文献研究不同经营模式对上市银行估值的影响。鉴于此，本文将利用我国上市银行2006～2017年的季度数据，研究上市银行所选择的经营模式对其资本市场估值的影响。

二、研究设计

（一）市值管理与经营模式

市值管理的核心在于价值创造和价值实现。所谓价值创造，就是要上市银行拿出更好的业绩，提升自己的内在价值，不仅包括盈利水平、偿付能力、资产质量的提升，还包括内部治理、风险控制、资本结构的完善。所谓价值实现，就是要求上市银行做好对外沟通工作，让内在价值真正反映到资本市场估值上。一方面，可以通过分红派息、股票回购等财务策略，向资本市场传递积极的信号。另一方面，可以通过合理的信息披露、开展投资者关系管理等非财务策略，提高投资者的认同度。对于上市银行而言，其经营模式既关系到自身的运营状况，也会影响投资者的态度。

表1 银行经营模式的区分

本文从三个角度区分经营模式：第一，从风险承担的角度出发，将经营模式区分为“重资产”和“轻资产”两类（佘运九和严力群，2017），关键在于风险加权资产比例的高低；第二，从收入结构的角度出发，将经营模式区分为“息差型”和“综合型”两类，关键在于非利息收入占比的高低；第三，从杠杆水平的角度出发，将经营模式区分为“高杠杆”和“低杠杆”两类，关键在于自有资本占比的高低。具体见表1。

（二）变量选取

1.被解释变量。上市银行的资本市场估值。因相对市值可以更好的反映上市银行估值相较于资产的溢价水平，故而本文选取托宾Q值（Tobin-Q）作为资本市场估值的代理变量。

2.解释变量。包括：风险加权资产比例（RWA），即上市银行的风险加权资产除以总资产，用RWA的高低区分“重资产”银行和“轻资产”银行；非利息收入占比（NIR），即上市银行的非利息收入占营业收入的比例，用NIR的高低区分“息差型”银行和“综合型”银行；自有资本占比（Capital），即上市银行的总权益除以总资产，反映上市银行的经营杠杆，用Capital的高低区分“高杠杆”银行和“低杠杆”银行。

表2 变量定义

3.控制变量。包括：银行规模（Size），即上市银行总资产的自然对数；总资产收益率（ROA），即上市银行的净利润除以总资产，反映上市银行的盈利能力；贷存比（SLR），即上市银行贷款总额与存款总额的比值，反映上市银行的流动性水平；资本充足率水平（CAR），反映上市银行以自有资本抵补风险所造成损失的能力；不良贷款率（NPL），即上市银行的不良贷款除以贷款总额；银行类型（Type），国有大型银行取值为1，其他银行取值为0，反映不同类型银行之间的差异；经济环境（GDP），即我国GDP的同比增长率；货币环境（M2），即广义货币M2的同比增长率。

4.数据来源。本文选取我国上市银行2006～2017年的季度数据①因《新巴塞尔协议》于2006年开始实施，并正式将信用风险、市场风险和操作风险同时纳入风险加权资产的度量，为保证数据度量口径的一致性，本文以2006年作为研究期限的起点。。银行的微观数据来自国泰君安CSMAR数据库，宏观数据来自国家统计局网站和中国人民银行网站。

（三）模型设定

本文的实证检验包括两个步骤：

第一步，检验风险加权资产比例（RWA）、非利息收入占比（NIR）和自有资本占比（Capital）对上市银行估值（Tobin-Q）的影响。本文同时采用静态面板和动态面板展开研究，设定模型为以下形式：

其中：i表示上市银行个体；micro是微观变量；macro是宏观变量。

第二步，按“重资产”和“轻资产”，“息差型”和“综合型”，“高杠杆”和“低杠杆”进行分组。采用倾向得分匹配（PSM）方法，检验不同经营模式对上市银行估值的影响。

三、实证研究

（一）基础分析

通过对银行的微观变量滞后一期，解决了内生性问题，回归结果见表3。静态面板部分：模型（1）采用了OLS；模型（2）采用了固定效应；模型（3）采用了随机效应。动态面板部分：模型（4）采用了偏差校正的LSDV法进行回归（陈强，2014）；模型（5）采用了系统GMM方法进行回归。由于固定效应和偏差校正的LSDV法不能估计那些不随时间改变的变量，模型（2）和（4）中，银行类型（Type）被自动滤去。模型（1）、（3）和（5）则提供了银行类型（Type）的估计系数。总的来看，控制变量的结果比较显著，较好的控制了相关因素的影响。当然，最为核心的变量是风险加权资产比例（RWA）、非利息收入占比（NIR）和自有资本占比（Capital）。模型（1）-（5）的结果显示：第一，风险加权资产比例（RWA）的系数均显著为负，说明风险加权资产比例对上市银行的估值（Tobin-Q）具有显著的负向影响；第二，非利息收入占比（NIR）的系数显著为负，说明非利息收入占比对上市银行的估值（Tobin-Q）具有显著的负向影响；第三，自有资本占比（Capital）的系数显著正，说明自有资本占比对上市银行的估值（Tobin-Q）具有显著的正向影响。

表3 基础回归结果

（二）进一步分析

从市值管理的角度看，需要明确回答“哪种经营模式可以给上市银行带来更高的估值”。仅根据RWA、NIR和Capital对上市银行估值的影响方向，来判断不同经营模式对应的上市银行估值的高低是远远不够的。因为不同经营模式带来的上市银行估值的差异，既有可能是经营模式不同导致的结果，也有可能是不同经营模式下其他因素的差异导致的结果，从而导致样本选择的偏差（陈强，2014）。

为解决样本选择偏差，理想的方案是：以“重资产”和“轻资产”为例，在T时刻，如果银行A属于“重资产”，则记其估值为Tobin-QA1；如果银行A属于“轻资产”，则记其估值为Tobin-QA2。这种情况下，可以剔除其他因素造成的干扰，通过对比Tobin-QA1和Tobin-QA2的差异，就能了解“重资产”和“轻资产”之中哪种模式可以给上市银行带来更高的估值。然而，上述方案在现实中是无法实现的。本质上，“重资产”和“轻资产”，“息差型”和“综合型”，“高杠杆”和“低杠杆”均是互斥的两种状态。以“重资产”和“轻资产”为例，实际情况中，银行A在T时刻，要么属于“重资产”，要么属于“轻资产”，只能二者属其一。因此，要想对比Tobin-QA1和Tobin-QA2的差异，传统方法是行不通的。

为了解决上述问题，本文将采用基于反事实框架的倾向得分匹配（PSM）方法（Rosenbaum和Rubin，1985）进行研究。以“重资产”和“轻资产”为例，其原理是：在T时刻，银行A属于“重资产”，其估值为Tobin-QA1，本文找到各方面条件与银行A相似的银行B，而银行B属于“轻资产”，其估值为Tobin-QB2。通过对比Tobin-QA1和Tobin-QB2的差异，就可以知晓“重资产”和“轻资产”中，哪种模式可以给上市银行带来更高的估值。基于此，本文将进一步采用倾向得分匹配（PSM）方法进行稳健性检验：分别考察在“重资产”和“轻资产”、“息差型”和“综合型”、“高杠杆”和“低杠杆”三种经营模式分类下，哪种模式可以给上市银行带来更高的估值。

1.“重资产”银行和“轻资产”银行

本文的研究样本中，RWA的平均值为59.95%、中位数为60.19%，进而选取介于二者之间的60%为分界点，对样本进行分组：RWA＞60%的高RWA分组，用于代表“重资产”银行（Mode1=0）；RWA＜60%的低RWA分组，用于代表“轻资产”银行（Mode1=1）。相应的，以Mode1作为处理变量，以上市银行的估值（Tobin-Q）作为结果变量，进行倾向得分匹配。为了保证结果的可靠性，本文选取了使用异方差稳健标准误的马氏匹配，匹配结果见表4。

表4“重资产”银行和“轻资产”银行

模型（6）中，仅控制了微观因素的差异，包括银行类型、非利息收入占比、银行规模、总资产收益率、自有资本占比、贷存比、资本充足率水平和不良贷款率。模型（7）在模型（6）的基础上，进一步控制了经济环境和货币环境。结果均显示，平均处理效应显著为正，“轻资产”银行（处理组）的资本市场估值较高。倾向得分匹配的结果与线性回归的结果一致，说明本文的结论比较稳健，即“重资产”银行的资本市场估值较低，“轻资产”银行的资本市场估值较高。可能的原因在于：第一，两种经营模式下银行的价值创造能力不同。“重资产”银行依赖于传统的对公业务，提供的产品、服务比较单一，存在比较严重的同质化竞争问题，限制了其价值创造能力。“轻资产”银行发展零售银行业务，通常进行了大量创新，提供的产品、服务相对多元化，因而其价值创造能力更强；第二，投资者对两种经营模式的认同度不同。随着资本市场的发展，金融脱媒现象加速显现，优质企业的直接融资比例越来越高。受到金融脱媒的影响，“重资产”银行的持续发展能力面临严峻挑战，因而投资者对其认同度较低。随着金融科技的发展，零售银行业务不再依赖于物理网点，基于移动端的直销银行不仅极大地拓展了客户群体，还可以提供更加多样化、个性化的服务，这都有利于打造品牌声誉。因此，投资者对“轻资产”银行的认可度更高；第三，《巴塞尔协议Ⅲ》倡议银行走资本节约型发展道路，“轻资产”银行低资本消耗的特点，更加符合国际银行业的发展方向。此外，我国当前阶段金融工作的重点是保障金融安全，“轻资产”银行低风险承担的特点，更加符合防控金融风险的要求，进一步提高了投资者对“轻资产”银行的认可度。

2.“息差型”银行和“综合型”银行

与上文类似，根据NIR值对样本进行分组：NIR＜19.50%的低NIR分组，用于代表“息差型”银行（Mode2=0）。NIR＞19.50%的高NIR分组，用于代表“综合型”银行（Mode2=1）。相应的，以Mode2作为处理变量，以上市银行的估值（Tobin-Q）作为结果变量，进行倾向得分匹配，马氏匹配的结果见表5。

表5“息差型”银行和“综合型”银行

模型（8）中，仅控制了微观因素的差异，包括银行类型、风险加权资产比例、银行规模、总资产收益率、自有资本占比、贷存比、资本充足率水平和不良贷款率。模型（9）在模型（8）的基础上，进一步控制了经济环境和货币环境。结果均显示，平均处理效应显著为负，“综合型”银行（处理组）的资本市场估值较低。

倾向得分匹配的结果与线性回归的结果一致，说明本文的结论比较稳健，即“息差型”银行的资本市场估值较高，“综合型”银行的资本市场估值较低。近年来，“综合型”银行属于发展热点，但其资本市场估值却较低，这一结论值得深思。原因可能在于：第一，从价值创造角度看，虽然利率市场化削弱了“息差型”银行的收益，但上市银行的资产规模庞大，借助资产基数的优势，通过强化资金转移定价管理、优化信贷结构，“息差型”银行依然可以获得丰厚的回报。相反的，“综合型”银行虽然通过中间业务、交易业务和投资活动拓展了非利息收入结构，但因忽视了对传统存贷款业务的优化，不能充分利用其资产规模大的优势，导致利息收入成了短板，进而影响了“综合型”银行的价值创造能力；第二，从投资者认可度看，“综合型”银行发展过程存在监管套利、脱实向虚、金融乱象等问题，导致潜在金融风险相对较高，违法违规行为相对较多等，从而降低了投资者对“综合型”银行的认可度。相反，“息差型”银行立足于存贷款的本业，切实发挥着服务实体经济的作用，投资者对其认同度较高。

3.“高杠杆”银行和“低杠杆”银行

同样的，根据Capital值对样本进行分组：Capital＜5.95%的低Capital分组，用于代表“高杠杆”银行（Mode3=0）；Capital＞5.95%的高Capital分组，用于代表“低杠杆”银行（Mode3=1）。相应的，本文以Mode3作为处理变量，以上市银行的估值（Tobin-Q）作为结果变量，进行倾向得分匹配，马氏匹配的结果见表6。

表6“高杠杆”银行和“低杠杆”银行

模型（10）中，仅控制了微观因素的差异，包括银行类型、风险加权资产比例、银行规模、总资产收益率、非利息收入占比、贷存比、资本充足率水平和不良贷款率。模型（11）在模型（10）的基础上，进一步控制了经济环境和货币环境。结果均显示，平均处理效应显著为正，“低杠杆”银行（处理组）的资本市场估值较高。

倾向得分匹配的结果与线性回归的结果一致，说明本文的结论比较稳健。即“高杠杆”银行的资本市场估值较低，“低杠杆”银行的资本市场估值较高。银行业本身属于杠杆经营的行业，银行业生来就有加杠杆的动机，但是盲目的加杠杆会带来诸多隐患：第一，是资金空转。近年来，同业业务的野蛮发展，导致大量资金并未服务于实体经济，而是在金融机构之间空转，这既是“高杠杆”的重要来源，也引发银行业出现脱实向虚的趋势；第二，是系统性风险。金融机构之间的业务往来、债权债务关系，形成了互相关联的风险敞口，一旦有一家机构陷入危机，就会引发连锁反应，最终形成系统性风险（Taylor，2010）。同业业务的野蛮发展，不仅导致了“高杠杆”，也使得金融机构之间形成了更多的风险敞口，加剧了潜在的系统性风险；第三，是期限错配。银行在加杠杆的同时，出于逐利动机，会采取短债长投的策略，导致资产和负债之间形成严重的期限错配，因而“高杠杆”银行面临很大的流动性风险；第四，推高了实体经济的资金成本。大量资金通过嵌套设计在金融系统中流转，不仅加大了银行杠杆，还一层层推高了实体经济的资金成本。因此，投资者对“高杠杆”银行的认可度较低、对“低杠杆”银行的认可度较高。

四、结论与建议

本文利用我国上市银行2006～2017年的季度数据，实证检验了不同经营模式对上市银行估值的影响。得到以下结论：一是从风险承担的角度出发，将经营模式划分为“重资产”和“轻资产”，发现“轻资产”银行的估值显著高于“重资产”银行；二是从收入结构的角度出发，将经营模式划分为“息差型”和“综合型”，发现“息差型”银行的资本市场估值显著高于“综合型”银行；三是从杠杆水平的角度出发，将经营模式划分为“高杠杆”和“低杠杆”，发现“低杠杆”银行的资本市场估值显著高于“高杠杆”银行。根据本文的研究结果，提出建议如下：

首先，将经营模式选择纳入上市银行的市值管理框架。2014年，国务院出台的《关于进一步促进资本市场健康发展的若干意见》，明确提出了“鼓励上市公司建立市值管理制度”。本文的研究结果证明，上市银行通过选择合适的经营模式、开展对应的业务，可以有效地提高自身估值，为再融资提供便利。

其次，“重资产”银行要积极转型“轻资产”。一方面，调整业务结构和盈利模式，发展低资本占用、低风险承担的零售银行业务；另一方面，推进经济资本精细化管理，走资本节约型发展道路。

再次，“息差型”银行要继续坚守本业，积极服务实体经济；“综合型”银行则要主动回归本源，积极促进信贷资金归位，切实发挥着服务实体经济的作用。“综合型”银行可以通过调整资产结构，实现非标转标和非标出表，扭转投资超过贷款、表外超过表内的不合理现象。同时，调整业务结构，规范同业业务、交易业务，立足于存贷款的本业，将原先空转的资金注入实体经济。

最后，“高杠杆”银行要积极践行金融去杠杆，通过收缩同业风险敞口、改善期限错配，降低潜在的系统性风险和流动性风险，切实为保障金融安全做出贡献。此外，在日常经营过程中，银行不能盲目追求资产规模的扩张，而是要选定合适的目标杠杆率，将自身杠杆维持在合理水平。