中图分类号：F830.6 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）09-00-02
一、引言
2008年全球金融危机之后，世界各国对金融监管制度的缺陷展开了新的讨论与研究。本文正是基于这样一个新的金融监管环境，对我国商业银行三性间关系进行了实证分析。
二、商业银行流动性、安全性与盈利性关系的实证分析
模型的设定及变量选取：
面板数据模型是建立在平行数据之上，用以分析变量间相互关系的计量经济学模型，其基本形式为：yit=ai+b1ix1it+b2ix2it+…bkixkit+μit，（i=1，2，…，N；t=1，2，...T）
本文选取总资产报酬率、流动性比率、资本充足率分别代表商业银行的盈利性、流动性、安全性。同时引入银行总资产为控制变量。根据中国银行的排名及数据完整性选取了中国上市银行11家银行，非上市银行2家，2006年至2013年各观测量的年度数据。
三、计量检验和结果
1.面板平稳性检验
为避免伪回归现象的存在，本文首先对各变量数据的原序列和一阶差分序列进行了单位根检验，结果如表1所示。
表1 面板单位根检验
变量 检验形式（C，T，K） 单位根检验 结论
LLC ADF-Fisher PP-Fisher
LNLIQUIDITY （C，0，0） -14.3260*** 67.1831*** 73.2991*** 平稳
（0.0000） （0.0000） （0.0000）
LNCAR （C，0，0） -9.38259*** 63.9733*** 87.1018*** 平稳
（0.0000） （0.0000） （0.0000）
LNROA （C，0，0） -14.0676*** 78.4294*** 102.636*** 平稳
（0.0000） （0.0000） （0.0000）
LNASSET （C，0，0） -31.9521*** 38.8936** 60.9347*** 平稳
（0.0000） （0.0499） （0.0001）
注：△表示一阶差分，***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平上拒绝原假设
结果显示，所有经济变量的原序列均在1%或5%的显著性水平上拒绝存在面板单位根的原假设，即四个变量的原序列都是稳定的。
2.模型形式设定检验
通过豪斯曼检验并得到豪斯曼统计量的值为7.4205，相对应的概率为0.0596，即拒绝了随机影响模型的原假设。因此，本文计量模型应采用固定影响回归模型。此外，在建立面板数据模型前仍需检验模型属不变系数模型或变系数模型中的哪一种，从而避免模型设定的偏差。本文通过F检验进行了以下分析：
通过计量软件得到以下变量的值：S1=5.395250；S2=11.77744；S3=19.83844。由数据样本可以得出统计量F2～F（48，52），统计量F1～F（36，52），以及在5%的显著性水平下相应的临界值：F2a（0.95，48，52）=1.596033；F1a（0.95，36，52）=1.642976。结果显示，F2、F1均大于相应水平下临界值。因此，确定变系数模型。
3.固定效应变系数模型估计
根据Hausman和F检验获得结果，面板数据模型估计结果如下图1所示：
图1 模型估计结果
由估计结果可以看出，a=-3.218256。所以面板数据估计结果为：
LNROAit=-3.218256+αi*+b1i×LNLIQUIDITYit+b2i×LNCARit
+b3i×LNASSETit+μit
i=1，2，…，13 t=1，2，…，8
从回归结果整体来看，流动性比率、资本充足率的回归系数为正值，商业银行总资产与盈利性成显著正相关。从拟合度看，R2=87.45%表明面板模型的拟合度良好。
四、结论
第一，从我国商业银行整体角度来看，银行流动性比率与总资产报酬率成不显著正相关，即增强商业银行流动性水平可以促进商业银行的经验绩效，但促进作用有限。第二，商业银行资本充足率与总资产报酬率成正相关性。第三，控制变量商业银行总资产与被解释变量银行总资产报酬率成显著正相关，说明我国银行资产规模对商业银行的盈利能力有显著影响。
