中國商業銀行全要素生產率的實證分析

摘 要：基于商業銀行效率視角，采用非參數DEA模型的Malmquist指數方法，選取2006—2010年度面板數據6個產出指標和3個投入指標，測算中國商業銀行全要素生產率（TFP）。結果表明：除工商銀行外，股份制商業銀行效率高于國有控股商業銀行；2008年之前各銀行間全要素生產效率差距加大，之后逐年變小；2008年整個銀行業全要素生產率急速下降，之后急速上升，趨于平穩。

關鍵詞：商業銀行；全要素生產率；Malmquist指數

中圖分類號：F832 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2013）11-0114-04

引言

效率是衡量金融機構經營業績的重要標準，效率分析也就成了評價金融機構業績的一種有效方法。一般是從兩個方面評價銀行效率，一是規模效率和范圍效率，二是前沿效率。前沿效率最早由Leibenstein（1966）給出，之后Berger和Humpherer（1997） 將前沿效率分析分為參數估計法和非參數估計法。非參數方法由于不必估計效率前沿函數的具體形式，主要有數據包絡分析（DEA）和無界分析法（FDH），其中應用最為廣泛的是DEA模型。然而，大多數學者僅基于技術效率的研究，沒有把技術變化因素納入衡量體系。本文采用非參數DEA模型的Malmquist指數方法具有以下優點：（1）不需要對生產函數的具體形式進行假設，避免了由于函數設定錯誤而產生的估計偏差；（2）可以將測算的TFP（Total Factor Productivity）進行分項分解，探尋效率改進或者倒退的影響因素，探究了TFP各組成成分的效率，來分析中國商業銀行效率。

一、理論模型與指標選取

（一）Malmquist指數

Malmquist指數屬于非參數數據包絡分析法（Data Envelopment analysis，簡稱DEA模型），1982年，Caves等在DEA模型基礎上，引入距離函數（Distance Function），通過測度生產決策單位與生產前沿面的距離來反映全要素生產率變化，即Malmquist生產率指數（Malmquist Index，M）。Fare等（1994）把Malmquist生產率指數分解為技術效率變化指數（Technical Efficiency Change，TEC）和技術水平變化指數（Technical Change，TC）。

（二）指標與樣本選取

本文選取貸款額、凈利潤、實際利潤增長率、NPL占貸款的比率、資產收益率、資本資產率為產出指標。選取資產總額、分支機構數、員工人數為投入指標（見表1）。依照2007—2011年公布的中國商業銀行在全球排名前1 000位商業銀行，考慮到數據完整性，最終選擇代表性11家商業銀行，樣本銀行分為國有控股商業銀行、股份制商業銀行、地方商業銀行三類，其中代表性國有控股銀行分別為中國工商銀行、中國建設銀行、中國農業銀行、交通銀行四家，代表性股份制商業銀行為招商銀行、中信銀行、民生銀行、興業銀行、華夏銀行共五家，代表性地方商業銀行為深圳發展銀行、浙商銀行共兩家。樣本數據來自2006-2010年《中國金融年鑒》、《中國統計年鑒》及各銀行年報數據。

二、實證結果分析

本文分析步驟如下：首先，分別測算三類商業銀行的Malmquist指數；其次，測算和分解每個年度商業銀行以及11家樣本銀行的Malmquist指數；最后，測算和分解每個年度11家商業銀行的整體Malmquist指數。

（一） 三類商業銀行的Malmquist指數

1.國有商業銀行Malmquist指數

國有商業銀行是中國經濟發展最為重要的融資平臺，在國家宏觀調控方面具有舉足輕重的地位。本文設2006年為基年，其M指數為1，從圖1可以得出以下幾點判斷：

第一，從時間趨勢來看，幾何均值曲線呈現先上升，后下降，再上升的趨勢。2008年幾何均值較低，主要受到國際金融危機的影響，隨著一系列宏觀調控措施的出臺，中國銀行業的M指數上升。

第二，從年份來看，2007年工商銀行M值最高，農業銀行最低；2008年建設銀行M指數超過工商銀行，農業銀行M指數依然最低；2009年、2010年四大國有銀行M指數差距越來越小，國家宏觀調控起到一定效果。

2.股份制商業銀行Malmquist指數

股份制商業銀行是中國銀行業最為活躍的金融機構，促進銀行業的“血液循環”。代表性的六家股份制銀行的效率如圖2所示。

第一，從時間趨勢上，除了招商銀行2009年M指數外，股份制商業銀行M指數變動與幾何均值呈現正相關，幾何均值基本上能夠反映出股份制銀行的M指數變化。

第二，從年份來看，2007年興業銀行M指數最高，華夏銀行最低，各股份制銀行M指數差距較大；2008年受金融危機的影響，股份制商業銀行M指數均出現下滑，各股份制銀行M指數差距擴大；2009年、2010年各股份制銀行M指數得到不同程度提高，且各銀行M指數差距逐年變小，主要原因在于國家的宏觀經濟政策。

3.地方商業銀行Malmquist指數

地方商業銀行在中國起步較晚，但隨著中國經濟的轉型和地方中小企業融資需求旺盛，地方商業銀行發揮越來越重要的地位。本文選取的代表性地方商業銀行效率如圖3。

第一，從時間趨勢來看，浙商銀行M指數一直低于整個商業銀行業M指數的幾何均值；2008年之前，兩家商業銀行的M指數出現不同程度下降。這一方面由于地方商業銀行在資本、人力資源等方面處于競爭劣勢，另一方面在于受到金融危機的影響。2009年國家采取寬松的貨幣政策，兩家商業銀行的M指數均得到提升，隨后由于資本有限，M指數又出現下滑。

第二，從年份來看，2009年之前深證發展銀行的M指數均高于浙商銀行，2010年深圳發展銀行的M指數大幅下降，低于浙商銀行的M指數。

（二）各年度11家銀行的Malmquist指數分解

以11家商業銀行整體經營數據為基礎，測算出11家商業銀行2006—2010年期間逐年的Malmquist全要素生產率指數及其分解，由此得出樣本銀行整體生產率成分及其動態變化趨勢，綜合反映了各商業銀行統籌安排生產資源的能力（見表2）。

（三）各銀行整體年均Malmquist指數分解及排名

在上述分析基礎上，將2007-2010年測算的M指數進行均值處理，得出11家商業銀行2006-2010年的M指數分解及排名（見表3）。

從表3可以看出，在四大國有商業銀行中，工商銀行近幾年的M綜合指數排名第1，建設銀行排名第3，農業銀行最低，排名第9；在股份制商業銀行中，興業銀行M指數最高，排名第2，民生銀行M指數最低，排名第10；在地方商業銀行中，深圳發展銀行M指數高于浙商銀行。整體來看，國有商業銀行盡管在資金、技術、人力資本等方面具有絕對優勢（除工商銀行外），但效率低于股份制銀行（工商銀行除外）。

（四）銀行業整體Malmquist指數分解

選取具有代表性11家商業銀行每年的M指數進行分析，可得2007—2010年中國整個商業銀行業的M指數及其分解（見表4）。

從表4可以看出，2008年受到國際金融危機的影響，中國銀行業整體效率下滑，且下滑幅度非常大。為了抑制金融危機的沖擊，央行采取寬松的貨幣政策，整個銀行業獲得大量資金，2009年全要素生產率得到提升，之后趨于穩定。

三、結論

本文選取具有代表性的11家商業銀行2006—2010年的面板數據為樣本，采用非參數DEA模型的Malmquist指數方法來研究全要素生產率。研究發現，除工商銀行外，國有商業銀行全要素生產效率低于股份制銀行，股份制銀行全要素生產率受金融危機影響顯著，地方商業銀行全要素生產率受到的影響最大；從時間趨勢上，2008年全要素生產率最低，相比其余年份差距較大，2009年之后各商業銀行全要素生產率差距逐漸變小；2008年整個銀行業全要素生產率相比以前年份急速下降，之后急速上升，趨于平穩。

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[責任編輯 王 佳]