上海地區銀行業金融效率分析

■ 顏 珊（上海大學經濟學院 上海 200433）

效率是經濟學研究的核心問題之一，也是商業銀行在經營管理中追求的目標。金融服務業的金融效率涉及到金融機構資源的配置和利用狀況，以及各項資源作用于經濟的程度，突出反映在金融機構的金融效率上。作為國際金融政策和宏觀調控的直接傳導部門，金融機構對宏觀經濟的調控效率和影響力可以通過它的投入和產出體現出來。從長遠來看，銀行業的發展最終取決于效率。因此，評價銀行效率的高低不僅體現了自身的運行效率，而且對一個地區乃至國家經濟運行的質量和水平都至關重要。將上海建成為與我國經濟實力以及人民幣國際地位相適應的國際金融中心是一項國家戰略。上海作為我國金融發展最發達的地區，代表我國金融發展趨勢和方向。因此，對上海地區金融行業效率的分析對于我國金融業的發展現狀和未來發展趨勢的意義都顯得非常重要。

基于銀行效率研究綜述

國外銀行效率測度的方法主要采用前沿分析法，根據前沿分析法本身所假設的前提不同，分為參數分析法和非參數分析法。參數分析法通過利用統計分析技術確定位于生產前沿面上的未知參數，繼而構造出具體的生產函數形式。非參數方法基于1957年Farell提出的前沿函數思想，利用現行規劃等方法，無需確定具體的生產函數的形式，而是通過測度具有同質投入產出組合找出哪些組合位于生產前沿面的相對而言有效的點。本文使用了DEA非參數法，它對效率前沿的結構設定很少，只要求凸性技術假定即所有現有技術此現行組合都是可行的，并不要求假定所有個體都面臨相同的未知的生產技術。

國外對銀行效率的研究成果主要有：Athadeff（1954）是最早演劇銀行規模與效率關系的學者之一，通過分析美國加利福尼亞州210家銀行1938-1950年的相關數據，得出銀行業存在產出規模效率遞增和成本規模效率遞減的特征。Casuetal（1999）使用非參數DEA方法，對1993-1997年間隨著歐盟一體化進程，銀行的生產效率是否有所提高和收斂于同一前沿進行研究，同時使用Tobit回歸模型檢驗了歐洲銀行效率的決定因素。結果顯示：沒有證據表明效率收斂于一點，但是歐盟單一市場計劃對銀行效率水平提高還是有一定作用，城市化和贏利效率之間是正相關的。沒有證據表明平均資本充足率（E/TA）和平均資本回報率（ROAE）能解釋銀行效率水平的變化。Wei-KangWang等人（2005）的研究范圍更為廣泛，他們利用DEA技術下的五種模型（包括CCR、BBC、SMB、FDH以及Bilateral模型）評價了中國16家銀行的綜合效率、純技術效率和規模效率，同時還對商業銀行最具生產力的規模大小進行了研究，研究結果表明規模較小的商業銀行的效率通常高于規模較大的銀行。

國內對銀行效率的定量分析起步較晚。近年來，國內有許多學者利用各種效率分析方法對我國商業銀行的效率進行了檢驗分析。張健華（2003）使用DEA的基本模型和改進模型，對我國三類商業銀行（國有、股份制和地方商業銀行）1997-2001年的效率狀況作了全面分析，模型以股本、固定資產和各項支出三種為投入，以存款、貸款和稅前利潤總額三種為產出，測度了我國各類商業銀行的效率值，計算我國銀行業的規模效率。劉飛（2007）運用DEA（數據包絡分析）模型對我國30個?。ㄊ小^）及東部、中部、西部三大區域的金融效率進行評價，測度了各省的金融效率、金融規模效率及金融業各項投入指標的相對有效度，并對各大區域的金融效率有關指標進行了比較分析。洪倩倩（2011）在金融效率理論的研究框架下，首先界定金融效率的涵義，然后運用DEA模型對寧波市商業銀行的金融效率進行評價，研究結果顯示：寧波銀行業總的技術效率、純技術效率和規模效率水平總體均呈現上升趨勢。

上海商業銀行金融效率分析

（一）DEA模型

DEA方法是由美國運籌學家查尼斯和庫珀等學者于1978年在“相對效率評價”基礎上發展起來的一種新的系統分析方法，通過保持決策單元的輸入或輸出不變，借助于數學規劃將決策單元（DMU）投影到DEA前沿面上，并通過比較決策單元偏離DEA前沿面的程度來評價它們的相對有效性?；贒EA方法衍生了多種評價模型，本文選擇用了基于投入的評價DMU總技術效率的CCR模型，以及評價純技術效率和規模效率的BCC模型。

1.CCR模型。其中CCR模型是最基本的DEA評價模型，其原理為：假設有n家銀行（決策單元），每家銀行都有m個投入變量（輸入）和s個產出變量（輸出）。

其中xij為第j個決策單元對第i種類型輸入的投入量；yrj為第j個決策單元對第r種類型輸入的投入量。以第j個決策單元的效率指數為目標，以所有決策單元的效率指數為約束，再應用Charnes-Cooper變化和線性規劃對偶理論后，最終得到CCR模型如下：

其中S+和S-為輸入和輸出松弛變量，其含義分別為投入冗余值和產出不足值。

根據DEA原理，判斷決策單元是否DEA有效的方法如下：當θ=1且S-=S+=0決策單元DMU0為DEA有效，即在這n個決策單元組成的經濟系統中，在原投入X0的基礎上所獲得的產出Y0的基礎上所獲得的產出Y0已達到最優；當θ=1且S-，S+>0，決策單元DMU0為弱DEA有效，表明在這n個決策單元組成的經濟系統中對于X0可減少S+而保持原產出Y0不變，或在投入X0不變的情況下可將產出提高S+；當θ<1，決策單元DMU0為非DEA有效。

2.BCC模型。技術效率（TE）可進一步分解為純技術效率（PTE）和規模效率（SE），用公式表示即為：TE=PTE*SE。決策單元的純技術效率可通過可變規模報酬（VRS）情況下的效率估計模型（BCC模型）得到。BCC模型如下：

BBC模型用來測度的是當規模報酬可變時，被考察企業與生產前沿面之間的距離。規模效率衡量的是規模報酬不變的生產前沿與規模報酬可變的生產前沿之間的距離，即純技術效率PTE（Pure technical efficiency）。其經濟含義為：當σ=1時，DMU0為弱DEA有效；當σ=1且S-=S+=0，DMU0為DEA有效。

規模效率SE（Scale Efciency）反映規模收益不變的生產前沿與規模收益可變的生產前沿之間的距離。銀行的規模效率等于該銀行的總技術效率與其純技術效率的比值。

（二）樣本的選擇與指標的設置

本文選取的樣本包括4家國有商業銀行（中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行）上海分行、10家股份制商業銀行（交通銀行、浦東發展銀行、中信實業銀行、民生銀行、華夏銀行、招商銀行、興業銀行、中國光大銀行、廣東發展銀行、深圳發展銀行）上海分行的數據，樣本期間為2006至2010年，數據來自于2007年至2011年出版的《上海金融年鑒》。

商業銀行作為經營貨幣的特殊企業，其投入產出的定義通常有三種：生產法（production approach）將銀行視為金融產品的生產者，存款賬戶數和貸款筆數等均視為其產出，投入為資本和勞動力，中介法（intermediate approach）視銀行為儲蓄轉化為投資的中介機構；資產法（asset approach）也視銀行為金融中介者，但只有其資產負債表中的資產項目才作為其產出，存款作為負債不計入產出。銀行從業人員數量作為機構的人力及智力資源，將很大程度影響金融機構的運營，將金融機構從業人員數量作為模型的輸入變量具有合理性。從宏觀來看，銀行作為一個社會資金的中介者，其吸收和放出的貸款代表了中介的規模，反映出銀行社會效益的大小，銀行的產出就是其貸款和存款的量。三種定義各有利弊，綜合以往研究的經驗和數據的可得性，本文使用中介法和資產法相結合的方式， DEA模型的輸入指標包括固定資產（固定資產凈值）和金融機構從業人員數量，輸出指標包括存款（各項存款總額）、貸款（各項貸款總額）兩項。

（三）實證結果與分析

本文運用DEAP Version2.1軟件求解有關的線性規劃問題，分別計算上海14家商業銀行2006-2010年的總平均、14家商業銀行各自的效率、四大國有銀行平均以及10家股份制商業銀行平均技術效率、純技術效率與規模效率。

首先本文先列出上海地區商業銀行2006-2010年期間效率總體狀況，分析所選取樣本的銀行效率的總體特征和發展趨勢。結果如表1所示。

從表1的實證結果可得出：在整個樣本區間，上海地區銀行業總的技術效率、純技術效率和規模效率總體上呈上升趨勢。這說明從整體上來看，上海地區所選的14個樣本銀行在產出一定情況下有效利用投入要素的能力在不斷上升，規模效率相對比較穩定，技術效率和純技術效率增長的趨勢較明顯，這說明上海地區銀行業在利用技術的效率上提高比較明顯。但也很明顯，總的技術效率未達到1，即沒有處于DEA有效前沿上，這說明，上海地區所選銀行業總的技術效率仍有進一步上升的空間。

分析完上海銀行業總體效率狀況與特征后，再具體分析所選14家銀行的技術效率、純技術效率和規模效率狀況與特征。將14家商業銀行技術效率、規模效率以及純技術效率測算結果如表2、表3、表4所示。

根據各銀行2006年至2010年技術效率，筆者對這14家商業銀行進行了效率排名，并得出兩點結論：第一，從效率排名上看，股份制商業銀行總體上好于國有銀行，四大國有銀行的效率排名大多占據后位，其中中國建設銀行的排名是四大國有銀行中排名最靠前，是表現最好的一家銀行。股份制銀行的排名相對靠前，這說明從總體上看，這10家股份制銀行的技術效率要優于四大國有銀行。第二，從這10家股份制銀行的排名上看，股份制銀行內部的排名差距也較大，交通銀行、華夏銀行、光大銀行的排名相對靠后，表現不盡如人意，而民生銀行、廣東發展銀行、深圳發展銀行的排名比較靠前，表現較好，這說明股份制銀行之間，技術效率的差距也很明顯，民生銀行、廣東發展銀行、深圳發展銀行的技術效率較高。

最后對國有銀行與股份銀行效率實證結果進行比較分析。

從表5國有銀行與股份制銀行的效率對比來看，在整個樣本區間，股份制銀行的平均技術效率和平均純技術效率都要明顯優于四大國有銀行，國有銀行在技術效率和規模效率與股份制銀行存在差距。在平均純技術效率方面，2006年、2007年四大國有銀行的效率比股份制銀行的效率要高，但在2008年、2009年和2010年這三年股份制銀行的純技術效率提高較大，進步很明顯，并且已超過四大國有銀行，這說明股份制銀行在純技術方面，其利用的效率較高，四大國有銀行的純技術效率變化不大，相對較穩定，進步不明顯。

從圖1來看，股份制銀行的平均技術效率在2004-2007年間總體上來說高于國有銀行。從2006年至2009年，股份制銀行與國有銀行的效率都呈現上升趨勢，但到2010年，其平均技術效率都趨于下降。較為明顯的是，國有銀行和股份制銀行的平均技術效率值都沒有達到1，說明這兩種類型的銀行的技術效率仍有進一步上升的空間。

從圖2的走勢來看，股份制銀行的平均純技術效率一直呈增長趨勢，其中在2008年至2009年間，其純技術效率的進步提高較大，增長明顯，2009年至2010年間，其純技術效率趨于穩定。另外，國有銀行的平均純技術效率呈現出先下降后上升的趨勢，總體來看，國有銀行的純技術效率進步不大，說明國有銀行在純技術的利用與提高上面進步很小。

從圖3來看，國有銀行的平均規模效率要低于股份制銀行，從2006年至2009年間，國有銀行的平均規模效率提高較大，相反，股份制銀行的平均規模效率進步較小，相對比較穩定，這說明在這段樣本區間，國有銀行在規模擴張方面提高較大，分支機構增加較多，但股份制銀行的規模則沒有明顯的擴張趨勢。但從2009年至2010年，國有銀行和股份制銀行的平均規模效率都出現下降。

結論和對策建議

本文分析了從2006年至2010年間上海地區14家商業銀行的效率發展狀況，利用DEA模型評估比較了這段樣本期間國有銀行與股份制銀行的技術效率、純技術效率和規模效率。

研究發現：第一，所選的14家銀行的效率都呈現上升趨勢，說明上海地區的商業銀行的經營效率在逐步提高，金融發展狀況良好，但仍有進一步發展與進步的空間。第二，從國有銀行與股份制銀行的效率對比來看，股份制銀行的金融效率要比國有銀行高，這說明從總體上來說，國有銀行的經營效率要比股份制銀行差，兩者存在一定的差距。國有銀行和股份制銀行在技術效率方面差距不大，所以兩者的效率差距主要來自于規模效率方面，說明國有銀行的技術水平和管理能力與其經營規模匹配得不好，國有商業銀行處于規模收益遞減階段，說明他們的經營規模過大，造成總效率的損失，沒有產生規模收益。而許多股份制商業銀行的總效率損失來自于規模較小。

國有銀行和股份制銀行在今后的改革中，應注重在資源配置效率變化的過程中，努力提高技術效率的進步，比如高新技術、金融產品的開發及其成果的運用推廣，特別是電腦、通訊等高科技成果在銀行中的運用，以提高銀行的運作效率，提高銀行效率的關鍵因素是高素質的金融人才，國有銀行在員工的使用上應努力提高銀行員工的知識結構水平。另外，提高國有銀行的規模效率也十分重要。最后，多層次、多樣化的金融機構和金融工具，開放、透明的經營和適度的競爭對確保金融系統有效運行必不可少。

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