基于DEA分析方法下的海南省商業銀行效率研究

摘要:銀行效率是指銀行在業務活動中投入與產出或成本與收益之間的對比關系。基于駱駝評級體系(CAMEL)的穩健性評估反映了銀行財務指標的改善，但不能真正反映投入與產出的對比關系。本文利用數據包絡分析(Data Envelopment Analysis-DEA)的基本模型及其改進模型，對2006-2008年海南省商業銀行性質的金融機構的效率進行了全面分析，對于海南省省商業銀行和農村信用社的改革與發展將具有啟示和借鑒意義。

關鍵詞:效率;DEA;規模效率

中圖分類號:F830.33 文獻標識碼:A 文章編號:1003-9031(2009)12-0068-04

一、引言

銀行效率是指銀行在業務活動中投入與產出或成本與收益之間的對比關系。從本質上講，銀行效率是銀行對其資源的有效配置，是銀行經營管理能力、投入產出能力和可持續發展能力的綜合反映。海南省商業銀行經過股份制改革，資產質量不斷提高，盈利能力日益增強，基于駱駝評級體系(CAMEL)的穩健性評估已經反映出這些成效。但這些評價仍未量化銀行的效率狀況及其在不同時期的變化，不同銀行之間差異等狀況。為此，本文通過DEA方法對海南省商業銀行性質的金融機構效率進行分析，有利于商業銀行明確自身的競爭地位，對于促進商業銀行提高運營效率、提升核心競爭力，將具有啟示和借鑒意義。

二、文獻綜述

Solow(1957)從宏觀角度提出了總生產函數與生產率的概念，Farrell(1957)則最早從微觀層面探討企業效率研究的新方法，引入了前沿生產函數概念。其核心是根據一組已知的投入產出觀察值，定義出所有可能的投入產出組合的外部邊界(生產前沿面)，使所有觀察值均在邊界之內，每個觀察值與邊界的距離即為該生產點的效率。前沿效率是一種相對效率概念，效率前沿面始終由樣本中的最佳機構(100%有效機構)或其組合構成。[1]

根據是否需要估計前沿生產函數中的參數，前沿效率分析方法主要包括參數方法和非參數方法。本文將采用非參數方法中的“DEA”(Data Envelopment Analysis，數據包絡分析)方法。DEA是一種線性規劃方法，最初由Charners、Cooper和Rhodes(1978)基于Farrell的觀點提出，用于評估公共部門和非盈利部門的效率。Sherman和Gold(1985)首次將DEA應用于一家銀行分支機構之間效率的評估。而后DEA又被廣泛應用在銀行與銀行之間效率的評估，如Pastor(1996)、Avkiran(1999)、Sathye(2003)、Sakar(2006)等。[2]

直到2000年國內才有學者運用DEA方法對銀行業的效率進行實證研究。魏煜、王麗(2000)運用DEA方法測算了1997年12家銀行的效率值，指出我國商業銀行效率損失更多是由純技術效率引起的。張健華(2003)采用DEA方法計算了我國商業銀行1997-2001年的效率，結果表明股份制商業銀行的平均效率最高。趙旭(2002)運用DEA方法計算了1993-1998年間我國商業銀行的技術效率，認為此期間內的技術效率呈波動上升趨勢。秦宛順(2001)和遲國泰(2006)用DEA方法測度了我國商業銀行效率，認為國有商業銀行與其他商業銀行相比效率更低，而規模不當是其效率低下的主要原因。

三、模型的建立

(一)DEA方法及其模型

DEA方法是由Charners、Cooper和Rhodes等人提出來的，其基本思路是:通過對樣本投入、產出數據的分析確定出有效生產前沿面，該前沿面是由樣本中經營最好的銀行觀察值的分段線性組合形成的凸生產可能集，并根據各決策單元(DMU)與有效生產前沿面的距離狀況，確定各DMU的效率狀況。如圖1所示:A、B、C、D分別表示有效率的商業銀行，其構成生產前沿面ABCD，E表示無效率的商業銀行。設e點和C點分別是OE線段與OC線段在生產前沿面ABCD上的交點。則銀行E的效率值為:Oe/OE<1，而銀行C的效率值為Oc/OC=1。[3]

上述模型(CCR模型)所測定的效率是在規模報酬不變假設下的相對效率，被稱為技術效率。但實際上并非每一個DMU都在固定規模報酬下生產，DMU也可能處于規模報酬遞增或遞減的狀態，DMU的無效率可能由于本身經營管理能力較差，也可能由于自身規模不當所造成。因此，Banker、Charners、Cooper(1984)在CCR模型的基礎上增加了一個凸性假設，將模型修改為規模報酬可變模型，被稱為BCC模型 。在該模型下，計算的效率為純技術效率。因此，本文通過CCR模型和BCC模型，分別求出各DMU的技術效率和純技術效率，再根據技術效率等于規模效率乘以純技術效率(技術效率=規模效率×純技術效率)求出各DMU的規模效率。

(二)商業銀行投入產出變量及其權重的設置

由于商業銀行是經營貨幣的特殊企業，關于商業銀行效率度量的投入產出變量選擇爭論較多。一般的方法主要是:生產法、中介法和資產法。生產法是將銀行視為金融產品的生產者、產出為存款賬戶數和貸款筆數等，投入為資本(通常用固定資產代表)和勞動力等;中介法是將銀行看成將儲蓄轉化為投資的中介機構、產出通常選擇存貸款金額、投資則選擇勞動力和資本等;資產法是將銀行看作金融中介，但只有其資產負債表中的資產項目才作為產出，存款作為負債不計入產出。三種方法各有利弊，考慮到我國商業銀行中間業務尚不發達，其主要業務就是提供存貸款服務，同時作為商業性機構，應以利潤最大化為經營目標。因此，本文采取中介法和生產法相結合的方式確定投入產出變量，投入變量包括固定資產凈值、員工人數和各項支出(損益表中各項支出)，產出變量包括存款、貸款和利潤。

同時，由于普通DEA模型認為每項投入和產出對效率的影響都相同，但實際上各項投入和產出項對效率的影響程度可能是不同的。因此，本文采用Boussofiane、Dyson和Thanassoulis(1991)的方案，在模型中增加對投入產出變量權重的限制，在投入項中設置各項支出和員工人數權重大于固定資產凈值權重，以突出當期投入和人員效率的重要性;在產出項中，設置利潤權重大于其它產出，以突出銀行的最終經營成果。上述對各項投入產出項權重的設置增加了該模型的經濟解釋性。

此外，本文采用投入導向的效率度量，評價在給定產出的情況下實際投入與前沿投入的差異。在該模式下，其效率值的經濟含義為:以樣本中最佳表現(處于效率前沿面上)的銀行為標準，實際所需要的投入比例。“1-效率值”則是該銀行多投入的比例，也就是說該銀行若要達到有效率，可以在保持產出不變的情況下，使投入下降“1-效率值”。

(三)樣本的選擇

截至2008年末，海南省商業銀行性質的金融機構主要有8家:工商銀行、農業銀行、中國銀行、建設銀行、交通銀行、光大銀行、深圳發展銀行和農村信用社。為反映股份制改革后商業銀行的效率變化情況，本文選取了2006-2008年上述8家機構的數據進行效率分析。同時，由于農業銀行和農村信用社的不良貸款率較高，本文對其貸款余額進行了扣除處理，使得與其它商業銀行能進行有效比較。

四、實證結果及分析

本文首先使用EMS軟件，在CCR模型中求出各家銀行的技術效率，其次在BCC模型中求出各家銀行的純技術效率，最后得出規模效率。

(一)技術效率分析

從2008年海南省各家商業銀行的技術效率看，交通銀行和光大銀行處于效率前沿面，深圳發展銀行排名第三，中國銀行、工商銀行、建設銀行、農業銀行分別排名第四、五、六，農村信用社排名最后，效率值只有0.34，說明農村信用社要達到相同產出，實際投入比效率前沿銀行多投入66%。農業銀行和農村信用社排名靠后也比較符合客觀事實，這兩家機構都是2008年才開始進行改革的，各項機制和管理水平尚有待提高。

同時，從2006-2008年海南省8家商業銀行的技術效率看，光大銀行三年來一直處于我省商業銀行的效率前沿面;工商銀行、農業銀行、中國銀行、交通銀行等四家機構的效率值呈上升趨勢;深圳發展銀行2006-2007年處于效率前沿，而2008年效率急劇下降12%;農村信用社三年來效率呈V型變化，2007年效率值僅有0.23，2008年效率值提高到0.34;8家銀行間僅有建設銀行三年來效率呈逐年下降趨勢(見表1)。

(二)純技術效率分析

從純技術效率角度分析，2006-2008年效率前沿銀行分別是:中國銀行、光大銀行、深圳發展銀行(2006);工商銀行、中國銀行、交通銀行、光大銀行、深圳發展銀行(2007);工商銀行、中國銀行、交通銀行、光大銀行(2008)。其中，中國銀行、光大銀行三年來都是海南省的效率前沿銀行。同時，各家銀行的純技術效率值都比技術效率值有較大幅度上升，尤其是工商銀行、農業銀行、中國銀行、建設銀行等四家國有控股的大型商業銀行，其中工商銀行、中國銀行從2007年開始都變為海南省的效率前沿銀行。這說明，原國有銀行的技術無效不是由于經營管理不善引起的，而是規模不當造成的。

從各家銀行純技術效率三年來的變化看，工商銀行、農業銀行、中國銀行、交通銀行、光大銀行等五家銀行純技術效率都呈上升趨勢或保持在效率前沿。而建設銀行和農村信用社呈V型變化，深發展2008年的純技術效率從效率前沿銀行下降為0.89%(見表2)。

(三)規模效率分析

從2008年各家銀行的規模效率看，只有交通銀行和光大銀行為規模有效，其它銀行均為規模無效。在規模無效銀行中，深圳發展銀行規模效率較高，達到0.998;農村信用社規模效率也較高，達到0.72;而工商銀行、農業銀行、中國銀行、建設銀行等四家大型商業銀行規模效率較低，只有50%左右(見表3)。

同時，為看出被評價銀行是處于規模報酬遞增區還是處于規模報酬遞減區，本文運用EMS軟件，求解一個規模報酬非增的DEA問題。如果在該模型下得出的效率值與BCC模型下的值一致，說明被評價的銀行處于規模報酬遞減區域;如果在該模型下得出的效率值與BCC模型下的值不一致，則說明被評價銀行處于規模報酬上升區域。通過計算，這些規模無效銀行均處于規模報酬遞減區域，銀行資產規模偏大導致規模無效，需通過減小規模來提高效率。

五、結論與未來研究方向

本文利用DEA方法對2006-2008年海南省商業銀行性質的金融機構的技術效率、純技術效率和規模效率進行了測度和初步分析，得出如下結果。

第一，除建設銀行外，海南省國有控股大型商業銀行股份制改革后技術效率均逐步提高，尤其是純技術效率值更為明顯。這說明股份制改革后，大型商業銀行包袱減輕，法人治理結構和風險管理體制不斷完善，經營管理能力不斷提高。股份制改革不僅從賬面上減輕了大型商業銀行的負擔，更是切實提高了其效率，有利于我國金融的長期穩定。

第二，盡管國有控股大型商業銀行效率提高很快，但同股份制商業銀行相比，效率仍然很差。通過比較純技術效率，本文認為其原因不在于經營管理不善，而是規模處于規模報酬遞減區域造成的。為此，國有控股大型商業銀行應控制規模以提高效率。

第三，農村信用社經營管理能力弱，虧損嚴重，效率最差，改革任務艱巨。農村信用社效率最差的主要原因不在于其規模效率，其規模效率比工商銀行、農業銀行、中國銀行、建設銀行等四家國有控股大型商業銀行還要高20個百分點，而在于純技術效率太差。因此，農村信用社應進行全方位改革，盡快提高經營管理能力。

第四，股份制商業銀行效率盡管全部都較高，但深圳發展銀行由于2008年出現虧損，從效率前沿掉落到技術無效。因此，股份制商業銀行在加快開展業務，推動金融創新的同時，也要健全機制，有效控制風險，保證可持續發展。

本文對海南省商業銀行性質的金融機構的效率進行了實證分析，但沒有對影響區域銀行業效率的因素及不同區域間的銀行效率比較進行分析，這應是未來研究的方向。■

參考文獻:

[1]張健華.我國商業銀行效率研究的DEA方法及1997-2001年效率的實證分析[J].金融研究，2003，(3).

[2]張超，顧峰，邸強.國外銀行效率測度及其影響因素研究綜述[J].外國經濟與管理，2005，(4).

[3] Charnes， Cooper and Rhodes， Measuring the efficiency of decision-making units[J].European Journal of Operational Research，1978，2(6).