我國上市商業銀行的投入產出績效評析

何劍 吉陽

【摘 要】 效率是銀行經營管理的核心，是銀行競爭優勢的集中體現。提升銀行業的效率，更是防范金融風險和實現可持續發展的重要舉措。結合典型相關分析（CCA）和數據包絡分析（DEA），對2011—2013年我國16家上市銀行的經營績效進行分析，結果表明：在2011—2013年，我國整體銀行業綜合效率大體呈現出“U”形變化趨勢；國有銀行、股份制銀行及城市商業銀行受我國整體經濟形勢影響，規模報酬呈現出不同的變動趨勢。轉變經營模式，布局互聯網金融，或將成為傳統金融業趨利避害的必要準備。

【關鍵詞】 商業銀行； 績效； 投入產出； CCA-DEA（典型相關-數據包絡分析）

中圖分類號：F830.2 文獻標識碼：A 文章編號：1004-5937（2016）01-0061-05

一、引言

近年來，我國銀行業的經營體制發生了重大的改革。2003年，國務院決定對國有商業銀行實施股份制改革，截至2010年，五大國有銀行相繼完成股份制改革并成功上市。黨的十八大之后，我國金融體制改革步伐加快，提出嘗試由民間資本發起設立自擔風險的民營銀行，引領金融改革進入深水區。隨著金融改革的逐步深化，各大商業銀行的經營績效高低也逐漸受到重視。

銀行績效是銀行在業務活動中成本與收益之間的對比關系，反映了對所有投入與產出項目綜合評價之后的結果，既包括財務報表中的各項經營業績，也包括財務報表無法顯示的各項經營成果，是各大銀行投入產出能力、市場競爭能力和可持續發展能力的總稱，也是銀行各項經營成果的綜合體現。國內對銀行效率的研究相較于國外起步較晚，且早期大多是定性研究，有關定量分析的研究出現得比較晚。對于我國商業銀行的經營效率問題，儲俊（2007）認為在2004年我國的商業銀行具有較高的純技術效率，但規模效率和總體效率則相對較低，國有銀行大多處在規模遞減階段，而股份制銀行則普遍處在規模不變和規模遞增階段。王聰、譚政勛（2007）從銀行的X-利潤效率、規模效率及范圍效率等角度，分析了市場結構、宏觀因素及產權制度對效率水平的影響程度和影響機制，認為產權制度是造成國有銀行與商業銀行存在差異的關鍵原因。在對中外銀行運行效率對比的研究中，張健華、王鵬（2011）突破性地涵蓋了我國絕大多數商業銀行和世界上的主要銀行，采用隨機前沿法和產出定位的距離函數，對中外銀行業運行效率進行比較研究。認為我國銀行效率的排名在逐年上升，銀行盈利效率與其在全球的重要性有著非線性關系。張金清、魏鑫（2013）對中美商業銀行效率進行測度和比較，并對效率差異產生的原因作闡述。分析發現自次貸危機后我國銀行業效率開始超過美國，但對外部經濟狀況依賴過大，應更多關注自身運營效率的提升。對于銀行今后的發展方向，侯瑜、詹明君（2012）選用超越對數生產函數對銀行X利潤效率和影響因素進行了分析，認為傳統的存貸業務已經難以獨立支撐銀行的進一步發展，應加速金融創新，為自身提供新的增長點。孫金嶺（2013）利用Malmquist指數，對2011年我國上市銀行的生產力變化進行了估算及指數分解。研究發現：上市銀行的生產力效率波動雖較大，但總體呈上升趨勢。技術進步變動和人力資源投入產出比，已成為影響銀行業生產力效率的兩大要素。從我國目前的研究成果來看，多數學者都是采用非參數方法從單一角度進行評價，利用投入產出的思想并將參數方法與非參數方法結合起來的研究較少。因此，將銀行看作一個特殊的企業，從它的投入和產出角度分析，將參數方法中的典型相關分析（CCA）和非參數方法中的數據包絡分析（DEA）相結合，通過CCA方法對投入產出變量進行處理，提高了DEA效率測度的區分能力，對銀行績效進行的評價將更加準確。

2013年9月，中國（上海）自由貿易試驗區正式掛牌成立，區內離岸金融業務與利率市場化的金融創新試點對當前的金融體制及經營模式都是一個較大的沖擊。中國人民銀行專題①探討了互聯網金融，互聯網金融的迅速發展，令銀行業受到一定沖擊。在當前的金融體制下，評價上市銀行的營業績效，提升銀行的經營水平就顯得愈發重要，同時，也對即將掛牌經營的民營銀行提供一定的參考及借鑒，有助于銀行體制改革的整體推進。

二、投入產出績效分析的方法基礎

CCA和DEA在處理多指標間的綜合評價問題時擁有各自的優勢。但DEA方法本身存在一定的局限性，即要求決策單元（DMU）個數必須大于等于輸入輸出變量之和的兩倍，否則DEA的評判能力將會減弱，故要求盡量減少輸入輸出變量的個數。但較少的變量又很難全面體現DMU整體特性。同時，若輸入與輸出變量內部具有較強的相關性，DEA的評判能力也會減弱。因此，CCA-DEA（典型相關-數據包絡分析）能夠很好地解決變量個數與相關性的問題，彌補DEA方法的不足之處，增強DEA評價結果的可靠性。

（一）典型相關分析（CCA）

典型相關分析是Hotelling在1936年提出的用于研究兩組變量間相關性的多元統計方法，研究的重點是一組變量的線性組合與另一組變量的線性組合間的相關關系。其基本原理是運用類似主成分的思想，分別從兩組變量中選取具有一定代表性的綜合變量U1和V1，利用這兩個綜合變量的相關關系反映兩組原始變量的整體相關性，它們的相關系數就是這兩組變量的典型相關系數。典型相關分析要求綜合變量內部具有較高的相關性，但各組綜合變量間互不相關。通過典型相關分析可以使DEA的輸入、輸出典型變量間存在最大的相關性，變量內部的相關性最小，以達到運用最少變量個數保留最多原始信息的目的，提高DEA評價的準確性和區分能力。

（二）數據包絡分析（DEA）

數據包絡分析以相對效率為基礎，適用于多個決策單元中具有多種投入與多種產出的效率評價方法。該方法是在保持決策單元輸入或輸出不變的基礎上，利用數學規劃確定其相對有效的生產前沿面，之后把各個DMU投影到該生產前沿面上，通過對比DMU偏離前沿面程度的大小來量化地評價其相對有效性。1978年運籌學家Charnes，Coopor and Rhodes提出C2R模型。該模型假設有n個DMU（a=1，…，n），每個DMU有相同的m種投入（b=1，…，m）和s種產出（c=1，…，s），用Iba代表第a個單元的第b項投入，Oca代表第a個單元的第c項產出。如果vb表示第b項投入的權重，uc表示第c項產出的權重，則第a個DMU的投入產出比Ra如公式（1）：

為了評價a0決策單元的績效，可以將其與一個假想的決策單元進行比較，PC2R中公式（2）和（3）的左端分別是這個決策單元的投入與產出。該對偶模型的含義是，若θ的最優解小于1，表明能夠找到一個假想的決策單元，用少于被評價決策單元的投入，獲得不低于被評價決策單元的產出，如此被評價決策單元是非DEA有效的；只有當θ等于1時，被評價的決策單元才為DEA有效。

三、實證分析

（一）樣本與指標的選取

選取了我國16家上市銀行作為評價的決策單元，包括中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行及交通銀行5家國有商業銀行，招商銀行、中信銀行、浦東發展銀行、興業銀行、民生銀行、光大銀行、華夏銀行、平安銀行8家股份制商業銀行，北京銀行、寧波銀行和南京銀行3家城市商業銀行。同時為更好地說明我國上市銀行效率近期的變化情況，還選取了這16家銀行2011—2013年的時間序列數據，所有數據均來自各銀行的年報。

在投入和產出變量選取的方法上，國外的相關研究大多有三種方法：生產法、資產法及中介法。銀行可以看作經營貨幣的特殊企業，故將生產法和中介法相互結合對變量進行篩選。投入變量中員工人數和機構個數可代表各銀行實體服務的覆蓋范圍；固定資產價格代表了各銀行對自身未來前景的估計；存款價格反映了銀行主要業務的經營成本；而資產總額則代表了各銀行資產規模的大小。產出變量中存款和貸款反映了各銀行的主要業務成果；資產凈利率表示各銀行資產運營水平的高低；貸款損失準備覆蓋率代表各銀行對可能出現的各類風險的應對能力；非利息收入比例則表明了各銀行的盈利能力。

因DEA的輸入輸出變量要求滿足同向性假設（即投入數量增加，產出數量不減少），故要對貸款損失準備覆蓋率作相應換算：先算出貸款損失準備覆蓋率的具體數值；以數值最小的A銀行為基礎，計算各銀行貸款損失準備覆蓋的相對值大小，相對值=A銀行的貸款損失準備覆蓋率/本銀行的貸款損失準備覆蓋率；最后，可求出貸款損失準備覆蓋的相對績效值，相對績效值=相對值×總貸款，用相對績效值代替即可滿足DEA方法的要求。具體的變量解釋如表1所示。

（二）CCA-DEA的實證分析

因所選取的DMU個數不滿足前面提到的方法要求，即2×（5+5）>16，故應用典型相關分析法使得原始投入產出指標成為綜合變量，以消除和填補DEA方法的限制與不足。

1.投入產出的典型相關分析

為滿足DEA方法的使用要求，運用典型相關分析對原始的投入產出指標進行相應變換，所用軟件為SPSS18.0，具體分析結果見表2。

從表2中可以看出，2011年前三對典型變量的相關程度都較高，第一組典型相關系數即最高相關系數為0.992，第二組為0.980，第三組為0.870，后兩組的相關程度就較低；2012年數據與2011年數據類似，前三組典型變量的相關程度也較高，典型相關系數分別為0.997、0.981和0.828。而2013年前兩組典型變量相關程度較高，分別是0.999和0.982，第三組則相對較低，為0.759。總體來說，這三年的前三組典型相關系數基本都較高，除2013年的第三組外其余均在0.8以上，表明相應典型變量間關系較為密切。

應用典型相關變量還需通過顯著性檢驗，在0.05的顯著性水平下判斷典型變量相關性的顯著程度，當伴隨概率小于0.05時典型相關為顯著，否則為不顯著。從表2可以看出，2011—2013年都只有前兩組典型變量通過了檢驗，雖然第三組變量與臨界值非常接近，但依然沒能通過檢驗，因此選取2011—2013年的前兩組變量作為分析對象。

運用典型相關分析時，還要知道每組變量典型變量能夠解釋的樣本總方差的比例，來定量分析典型變量包含的原始信息大小，即典型相關分析中的冗余分析。它通過分析典型變量與原始變量的相關性，來得出原始變量變化的原因。

從表3可知：2011年中，兩組投入典型變量解釋了82.9%的組內變差，并解釋了82.6%的產出指標變差；兩組產出典型變量解釋了75.4%的組內變差，并解釋了75.3%的投入指標變差。后兩年數據與2011年類似，說明提取的兩對典型變量代表了原始變量的大部分信息，同時也說明典型變量能夠解釋各自原始變量的大部分變異情況，即典型變量和原始變量間有較大的相關程度。

由SPSS的輸出結果可知，2011—2013年的典型相關模型分別為：

2011U1=1.121X1-0.638X2+0.020X3-0.032X4-1.437X5V1=-0.028Y1-0.779Y2+0.006Y3-0.261Y4-0.080Y5U2=9.764X1-5.180X2-0.078X3-0.141X4-4.385X5V2=5.558Y1-3.57Y2-0.281Y3-2.560Y4-0.868Y5

2012U1=-0.773X1+0.566X2-0.073X3+0.027X4+1.138X5V1=0.266Y1+0.808Y2-0.014Y3-0.069Y4+0.001Y5U2=-9.253X1+4.193X2-0.189X3+0.537X4+4.459X5V2=-5.290Y1+3.643Y2+0.305Y3+1.916Y4-0.508Y5

2013U1=-0.901X1+0.222X2+0.008X3+0.065X4-0.368X5V1=-1.390Y1+0.227Y2+0.020Y3+0.195Y4-0.041Y5U2=2.385X1-1.242X2-0.037X3+0.604X4+3.110X5V2=-5.684Y1+4.537Y2+0.194Y3+1.274Y4-0.027Y5

通過典型相關模型，可算出綜合變量指標的數值，利用此數值進行績效分析。另外，利用典型相關分析得出的綜合變量有數值為負的情況，為滿足DEA方法中投入產出指標嚴格非負的要求，對綜合變量做如下修正：U'i=exp（Ui）；V'i=exp（Vi）；i=1，2。

2.投入產出績效分析

通過Deap軟件，運用經過典型相關分析獲得的綜合變量U1，U2，V1，V2來對商業銀行的效率進行測度，其結果如表4所示。

從表4中可以看出：第一，銀行業整體的運營績效明顯走低。我國16家上市商業銀行2012年的整體運營績效明顯低于2011年。在2011年DEA有效的銀行有7家，而到了2012年則減少為5家，2013年有小幅回升態勢，DEA有效的銀行達到6家。

第二，國有銀行競爭實力不容小覷，但靈活性較差。國有銀行同其他商業銀行相比，其在整體競爭中依然具有較大實力。建設銀行在三年中都存在DEA有效并且其綜合效率始終為1；但同時工商銀行在2012年從DEA有效變為非DEA有效，到2013年依然未能調整到DEA有效。

第三，商業銀行競爭優勢瑕瑜互見。在2011年，華夏銀行和招商銀行的綜合效率較低，只有0.935和0.968，但到了2012年，這兩家銀行的綜合效率都有了顯著提升，分別為0.968和1，并在2013年繼續維持該水平。但同時，也可以看到，多數商業銀行的綜合效率在2012年都發生了相反的變動，光大銀行的綜合效率甚至降至0.923。

第四，城市商業銀行經營靈活，但受地緣因素影響較大。在2012年，三家城市商業銀行的綜合效率均有小幅降低，經過兩年的調整，南京銀行和寧波銀行在2013年達到DEA有效，并且綜合效率達到了1。

四、研究結論及建議

將典型相關分析與數據包絡分析相結合，應用CCA與DEA模型對上市商業銀行進行了績效評價，結合近年來發展實況，可以得出以下結論。

第一，我國上市銀行績效在2011—2013年間都發生了較大變動，整體受宏觀經濟增速放緩等多種因素的影響較大。

第二，國有銀行的整體實力雖高于商業銀行，但其決策鏈較長，應對市場變動的靈活程度與反應能力較差，對政策的依賴性較高。

第三，商業銀行在整體的運營調整上較為靈活，產品創新能力強，但資產質量有待提升，在市場競爭中優勢與劣勢并存。

第四，城市商業銀行整體規模較小，市場占有率及覆蓋率有限，應對外部環境反應迅速，在獲取信息方面具有地緣優勢和時效優勢，減損能力強，但受局部經濟環境影響較大。

雖然受到了當前經濟環境的影響，但各大銀行在日益復雜多變的經營環境之下仍取得了不俗的成績，然而某些方面暴露出的問題也不容忽視，針對上述問題現提出如下建議。

第一，加速轉變業務類型。受利率市場化等因素的影響，銀行業運行景氣一度有所波動。經濟放緩和利率市場化對整個銀行業都是一個巨大的考驗，傳統高資本消耗的存貸款業務將逐漸由財富管理業務所代替。通過多種方式提高收益，實現綜合化經營戰略，直面應對挑戰。

第二，逐步優化經營模式。國有商業銀行資金實力雄厚，客戶數量龐大，但繁雜的分支結構影響了自身的反應能力，過多的人力資本也產生了過高的經營成本。加強國有銀行體制改革，有效提升資源配置效率，強化審慎監管體制和危機處置能力的改革。

第三，充分發揮自身優勢。隨著互聯網金融等概念逐漸被大眾所接納，傳統金融業正面臨著前所未有的挑戰。商業銀行具有較強的靈活性與較大的人才儲備，在產品的開發與創新上有很大的優勢。加大科技投入，找準市場定位，開發針對不同群體的金融產品。

第四，增強自身抗風險能力。城市商業銀行擁有經營靈活、決策迅速的優勢。但單一的城市制經營模式的缺陷也在逐漸凸顯，并成為阻礙其進一步發展的主要因素。加強內控機制改革，明確市場定位，加強產品創新，擴充業務范圍，爭取政策支持，多方面地提高自身抗風險能力。

另外，近年來諸多金融體制的改革措施對我國宏觀經濟的各個方面產生了深遠的影響，互聯網對傳統金融行業的倒逼，更是加速了傳統金融業自身的變革。上海自貿區的成立為外資銀行在國內的擴張提供了難得的機遇，不僅加劇了我國銀行業業務擴展的競爭，更加劇了中外資銀行的同臺競爭；民間資本進入銀行業門檻的降低，對于改革目前金融資源配置不公，中小微企業融資難等都具有重要的作用；同時，各電商平臺較低的資金成本及其方便快捷的操作吸引了一大批年輕客戶，我國傳統銀行業正面臨著各方競爭者所形成的巨大挑戰，如何在挑戰下尋求發展機遇，調整盈利模式，將會成為各大銀行的改革熱點。●

【參考文獻】

[1] 儲俊.基于DEA模型的視角對我國商業銀行效率的實證分析[J].海南金融，2007（6）：9-12.

[2] 王聰，譚政勛.我國商業銀行效率結構研究[J].經濟研究，2007（7）：110-123.

[3] 張健華，王鵬.銀行效率及其影響因素研究——基于中、外銀行業的跨國比較[J].金融研究，2011（5）：13-28.

[4] 張金清，魏鑫.中美商業銀行效率的實證判斷與比較[J].投資研究，2013（9）：3-14.

[5] 侯瑜，詹明君.商業銀行效率及其影響因素實證研究[J].稅務與經濟，2012（1）：20-28.

[6] 孫金嶺.我國上市商業銀行效率實證分析[J].統計與決策，2013（10）：176-178.

[7] 熊正德，劉永輝.綜合變量DEA與傳統DEA的實證比較研究[J].湖南大學學報（社會科學版），2008（1）：62-67.

[8] 王海榮，鄂奕洲.我國農村商業銀行財務治理效率研究[J].會計之友，2013（35）：83-85.

[9] 鄭錄軍，曹廷求.我國商業銀行效率及其影響因素的實證分析[J].金融研究，2005（1）：91-101.

[10] 胡騰宇.我國上市商業銀行綜合績效的實證研究[J].會計之友，2011（8）：110-112.

[11] 詹志斌.商業銀行績效評價方法及評價體系研究[J].財會通訊，2011（11）下：102-104.

[12] 羅良清，柴士改.基于CCA-DEA模型評估政府社會保障績效的實證研究[J].統計與信息論壇，2013（3）：33-39.

[13] 高連和.科技進步對商業銀行效率的作用機制[J].科技管理研究，2005（9）：14-16.

[14] LOZANO-VIVAS A，PASTOR J T，PASTOR J M.An Efficiency Comparison of European Banking System Operating under Different Environmental Conditions[J].Journal of Productivity Analysis，2002，18（1）：59-77.

[15] LEIGH D， MAXIMILIAN J B， RICHARD S. The Impact of Mecroeconomic and Regulatory Factors on Bank Efficiency：A Non-parametric Analysis of Hong Kong's banking system[J].Journal of Banking and Finance 2006，30（5）：1443-1466.