美國社區(qū)銀行效率變化及啟示

鄧向榮 曹紅 苗萌萌

摘要：文章對美國成立于1960年以前、在金融脫媒背景下存續(xù)至今的2 995家社區(qū)銀行，基于1992年～2014年的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，運用DEA-Malmquist指數(shù)法對全要素生產(chǎn)率變化進行了測度。實證結果表明：美國社區(qū)銀行TFP增長速度快于大型商業(yè)銀行，前者得益于技術進步，后者則依靠規(guī)模擴張，反映了金融脫媒背景下兩類銀行的不同發(fā)展路徑；此外，純技術效率低下成為制約美國社區(qū)銀行TFP增長的主要因素，規(guī)模效率影響不大。美國社區(qū)銀行效率變化的啟示是：著力推進傳統(tǒng)信貸業(yè)務以外的技術創(chuàng)新活動、全面提升銀行管理水平、積極開展表外業(yè)務等是金融脫媒背景下提升我國地方性商業(yè)銀行運營效率、增強競爭力的戰(zhàn)略選擇。

關鍵詞：美國社區(qū)銀行；效率變化；全要素生產(chǎn)率；技術進步

一、 引言

銀行效率問題一直是理論界和實務界共同關注的焦點，其根本原因在于效率高低不但關系著銀行運營成本與贏利能力高低、服務質量優(yōu)劣，而且也影響著社會資金分配效率乃至整個金融系統(tǒng)的穩(wěn)定。目前關于銀行效率的研究主要集中在三方面：一是對歐美及中國等國家地區(qū)商業(yè)銀行整體層面的效率測度；二是解析銀行效率的制約因素；三是銀行效率對宏觀經(jīng)濟運行的影響。但對美國社區(qū)銀行這一類特殊機構運營效率的研究尚顯不足。

美國的金融脫媒始于20世紀60年代，至已走過五十余年的歷程，包括社區(qū)銀行在內的存款性金融機構在信貸市場上的份額從57%（1961年）快速下降至18%（2014年）。金融脫媒使得銀行之間以及銀行與其他金融機構之間的競爭日趨激烈，兼并重組與破產(chǎn)倒閉事件頻發(fā)。相比于大型商業(yè)銀行，以社區(qū)銀行為代表的中小型銀行囿于資本規(guī)模約束，在持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展道路上面臨的形勢更為嚴峻，但其總體數(shù)量仍占美國全部商業(yè)銀行總數(shù)的90.1%；尤為突出的是，其中成立于1960以前的中小型銀行有3 343家至今仍在經(jīng)營，占當前全部中小銀行數(shù)量的65.8%。這些銀行在激烈競爭中得以存活的原因是什么？其效率變化規(guī)律又是怎樣？特別地，在當前我國金融脫媒趨勢已初步顯現(xiàn)、金融改革進入深水區(qū)、利率市場化步伐加快的背景下，與美國社區(qū)銀行功能及定位相類似的我國地方性商業(yè)銀行受到了前所未有的生存壓力與嚴峻挑戰(zhàn)，后者又能從美國社區(qū)銀行的發(fā)展中獲得哪些經(jīng)驗與啟示？因此，深入研究美國社區(qū)銀行的效率變化及其經(jīng)驗規(guī)律對推進我國地方性商業(yè)銀行以及小微銀行創(chuàng)新發(fā)展乃至金融體系完善都具有重要借鑒意義。本文即通過對存續(xù)時間在50年以上的美國社區(qū)銀行效率變化進行測度，以期從中找出其發(fā)展經(jīng)驗及對我國的啟示。

二、 模型構建

測度商業(yè)銀行效率的方法主要有兩大類：以隨機前沿分析（SFA）為代表的參數(shù)法和以數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）為代表的非參數(shù)分析法。隨機前沿分析法可以分解出供企業(yè)提升效率的信息，但其準確性取決于模型設定情況；數(shù)據(jù)包絡分析法并不預先假設生產(chǎn)函數(shù)或分布，而是采用線性規(guī)劃方法來處理數(shù)據(jù)，因實用性更強而大量被用于測度金融產(chǎn)業(yè)效率領域，本文亦選用該方法測度社區(qū)銀行效率。

數(shù)據(jù)包絡分析模型主要包括CCR效率評估模型（Charnes，Cooper，Rhodes，1979）、BCC效率評估模型（Ban-ker，Charmes，Cooper，1984）等及Malmquist指數(shù)法（F？覿re et al.，1992）等。CCR模型假定各企業(yè)規(guī)模報酬不變，根據(jù)樣本觀測值構造效率前沿邊界，并用個體樣本觀測值與其距離遠近來衡量個體樣本的相對效率。BCC模型放松了前述假定，將綜合技術效率分解為純技術效率和規(guī)模效率，以衡量不同規(guī)模報酬下的各決策單元是否處于最佳生產(chǎn)規(guī)模。上述兩模型都是基于特定時期、生產(chǎn)技術不變這一假設，但不同時期的生產(chǎn)前沿面及技術水平都存在差異，導致樣本各年間的效率值缺乏可比性。考察美國社區(qū)銀行效率變化，其核心和根本在于對其全要素生產(chǎn)率（TFP）也即廣義的技術進步率進行測度，并對各時期TFP進行比較。DEA-Malmquist指數(shù)分析法則基于生產(chǎn)技術可變假設，允許效率隨時間變化，故本文用以測度美國社區(qū)銀行效率動態(tài)變化水平。

Malmquist指數(shù)法將全要素生產(chǎn)率的變動（TFPC）看作是技術進步（TC）和技術不變條件下技術效率變動（EC）的“合力”，其計算公式為：

M（yt+1，xt+1，yt，xt）=[■×■]■

=[■]×[■×■]■式（1）

式（1）中，xt、yt分別代表t期的輸入向量和輸出向量，Dt（xt，yt）和Dt（xt+1，yt+1）分別表示決策單元以t期為技術基準的t期與t+1期的有效性；Dt+1（xt，yt）和Dt+1（xt+1，yt+1）分別表示決策單元以t+1期為技術基準的t期和t+1期的有效性。若M（yt+1，xt+1，yt，xt）>1，表示社區(qū)銀行TFP提高；反之則表示TFP有所下降。其中，[■×■]■為t期到t+1期的技術變化，衡量技術進步對社區(qū)銀行經(jīng)營的影響；■為t期到t+1期的的技術效率（EC）變化，衡量社區(qū)銀行在生產(chǎn)行為方面的改善情況，可以通過線性規(guī)劃進一步分解為純技術效率變化（PEC）和規(guī)模效率變化（SEC），如式（2）：

[Dt（xt，yt）]-1=Max？準，？姿？準式（2）

s.t.-？準yit+？姿yt≥0，xit-？姿xt≥0，？姿≥0

其含義是，給定t期輸入向量xt，輸出向量yt最大可能倍數(shù)的倒數(shù)。通過增加規(guī)模報酬變化時所需的約束條件∑？姿=1，即可完成既定的規(guī)模報酬條件下企業(yè)純技術效率變化（PEC）與規(guī)模效率變化的分解。故Malmquist指數(shù)法的實質是衡量技術進步與技術效率變化（包括規(guī)模效率變化與純技術效率變化）等指標變化對全要素生產(chǎn)率變化的影響。因此，全要素生產(chǎn)率變動也可以表示為：TFPC=TC×EC=TC×PEC×SEC。

三、 指標選取與數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計分析

1. 指標確定。應用Malmquist指數(shù)法測度銀行效率的關鍵在于投入產(chǎn)出指標的確定。既有研究由于視角和側重點不同，其投入與產(chǎn)出變量的選取也存在差異。比較常用的方法主要有：資產(chǎn)法、生產(chǎn)法、中介法、附加價值法、用戶成本法等五種方法。資產(chǎn)法以銀行“吸收存款、發(fā)放貸款”的經(jīng)營核心為基礎，將銀行存款及其他負債視為投入，將銀行貸款及其他資產(chǎn)視為產(chǎn)出，強調資金運動過程，側重考察銀行的規(guī)模效率。生產(chǎn)法將銀行視為生產(chǎn)金融產(chǎn)品的企業(yè)，偏重于選取與金融產(chǎn)品生產(chǎn)相關的投入產(chǎn)出指標，主要用以評估銀行分支機構的效率。中介法與資產(chǎn)法類似，將銀行視為在存貸款方面提供金融服務的中介機構，適合于測度主要從其他金融機構獲取高額存款并轉為貸款或投資的銀行的經(jīng)營效率。附加價值法主張以單一要素為銀行價值創(chuàng)造的重要程度為標準評判各投入產(chǎn)出指標。用戶成本法則用銀行某一業(yè)務（項目）在經(jīng)營過程中所產(chǎn)生的凈值（或成本）為核心標準劃分投入產(chǎn)出指標。

由于社區(qū)銀行是一個特殊性金融機構群體，產(chǎn)品具有多樣性，而且對應不同類型的風險，因此合適的測度方法，應該基于測度績效的目標和其所處的社會環(huán)境。但上述方法對投入產(chǎn)出指標設定的差異較大，如“資產(chǎn)法”與“生產(chǎn)法”將存款視為投入指標，而“中介法”將其視為產(chǎn)出指標。附加價值法和用戶成本法對于劃分投入項和產(chǎn)出項具有相對性，不適用于時間序列下的銀行效率測度。事實上，銀行作為金融中介機構，存貸款僅是經(jīng)營的中間過程，很難被界定為是投入抑或產(chǎn)出指標，而銀行在經(jīng)營過程中的各項支付與利潤所得則極少存在爭議，也與銀行經(jīng)營目標相一致。鑒于此，本文將社區(qū)銀行資產(chǎn)負債表和損益表中對應的員工薪酬、運營費用、利息支出和固定資產(chǎn)投入等作為投入指標，而將利息收入和非利息收入作為產(chǎn)出指標，以此來考察美國社區(qū)銀行的經(jīng)營效率。

2. 數(shù)據(jù)選取及描述性統(tǒng)計分析。本文數(shù)據(jù)主要來源于美國聯(lián)邦存款保險公司（FDIC）所統(tǒng)計的各社區(qū)銀行1992年～2014年各年度財務報表。為盡可能考察金融脫媒背景下美國社區(qū)銀行效率變化的長期規(guī)律，本文從FDIC所統(tǒng)計的1992年登記在冊的13 279家社區(qū)銀行中，選取在1960年以前成立并存續(xù)至今的社區(qū)銀行共計3 343家，剔除數(shù)據(jù)不全的348家，剩余2 995家是為檢測樣本。本文還選取了相同時間條件下成立的、并且至今仍在經(jīng)營的47家美國大型商業(yè)銀行作為對比樣本。

美國社區(qū)銀行的相關數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計特征如下：

第一，投入部分中利息支出均值最高，為228.21萬美元，占全部投入的28.7%，運營費用均值最低，占全部投入的20%，各項投入占比整體上差別不大；第二，產(chǎn)出部分中利息收入均值為671.67萬美元，占全部收入的87.2%，可見利息收入仍是美國社區(qū)銀行的主要收入來源；第三，各投入產(chǎn)出指標最大值和最小值相差數(shù)千倍乃至萬倍，如樣本銀行中非利息收入最低僅為僅1 000美元，最高則達到8 730.5萬元，相應方差也較大，說明各銀行的盈利能力差別迥異，但投入產(chǎn)出效率還有待后文驗證。

四、 實證分析

運用DEAP2.1軟件，使用DEA-Malmquist指數(shù)方法，計算得出美國2 995家社區(qū)銀行與對比組47家大型商業(yè)銀行1992年～2014年間全要素生產(chǎn)率動態(tài)變化情況，從中可以看出：

第一，1992年～2014年間美國社區(qū)銀行的全要素生產(chǎn)率（TFP）變動均值為1.024，即整體上呈現(xiàn)增長的趨勢，年均增速2.4%，高于美國商業(yè)銀行1.1%的增速。從TFP歷年變化情況看，美國社區(qū)銀行的全要素生產(chǎn)率變化值在多數(shù)年份里（有13個年份）高于大型商業(yè)銀行，特別是2008年金融危機以來，美國社區(qū)銀行的全要素生產(chǎn)率增速加快，遠高于大型商業(yè)銀行。

第二，美國社區(qū)銀行技術變化均值為1.036，呈增長態(tài)勢，其速度年均達到了3.6%，成為拉動社區(qū)銀行TFP增長的主要原因；而大型商業(yè)銀行的技術變化僅為0.5%，技術變化對TFP增長的作用并不明顯。此外，從社區(qū)銀行的縱向分析也可以得到相同結論：1993年～2014年間社區(qū)銀行TFP變動并不均，有13個年份增長（TFP變化大于1），8個年份衰退（TFP變化小于1）。TFP增長的13個年份中，有12個年份出現(xiàn)技術進步，年均進步速度為7.7%；同期僅有3個年份出現(xiàn)技術效率增長，其余10個年份都是技術效率降低，其中尤以純技術效率的下降最為突出，年均下降3%；TFP衰退的8個年份中，有6個年份出現(xiàn)技術退步（技術變化小于1），年均退步2.7%；同期只有4個年份出現(xiàn)技術效率降低。由此說明，技術進步的變動是美國社區(qū)銀行TFP變化的主要影響因素，技術效率變化的影響并不十分明顯。

第三，美國社區(qū)銀行技術效率整體呈下降趨勢，年均降速1.1%，其中純技術效率變化均值為0.991，小于規(guī)模效率變化平均值0.999，幾乎為1，說明純技術效率低下是技術效率下降的主要原因，規(guī)模效率變動對技術效率乃至TFP的影響可以忽略不計；相反美國大型商業(yè)銀行技術效率變化呈逐年增長態(tài)勢，但是幅度并不大，構成其技術效率變化的純技術效率變化為1.001，規(guī)模效率變化為1.004，說明，美國大型商業(yè)銀行技術效率增長的主要動因在于規(guī)模擴張。

五、 結論與啟示

本文運用DEA-Malmquist指數(shù)法對美國社區(qū)銀行TFP動態(tài)變化情況進行了測度和解析，得出以下結論：（1）美國社區(qū)銀行TFP增長速度快于大型商業(yè)銀行，這是其在金融脫媒壓力下得以持續(xù)生存的重要原因；（2）美國社區(qū)銀行的TFP增長主要得益于技術進步，而大型商業(yè)銀行則依賴于規(guī)模擴張，這反映了金融脫媒背景下兩類銀行業(yè)的不同發(fā)展路徑；（3）美國社區(qū)銀行的技術效率水平普遍偏低，且遠嚴重于大型商業(yè)銀行，其中純技術效率低下是主要引致因素，規(guī)模效率的貢獻度不大，說明社區(qū)銀行的管理水平等成為制約其高速發(fā)展的障礙。

與美國社區(qū)銀行對比，我國地方性商業(yè)銀行也正在面臨相似的困境。當前，中國金融脫媒趨勢日漸明顯。相關統(tǒng)計顯示，2002年我國新增人民幣貸款占社會融資總量的比例以及商業(yè)銀行人民幣存款余額同比增速分別為92%與19.0%，至2014年已分別下降至59.4%與9.1%。近些年互聯(lián)網(wǎng)金融的蓬勃興起與利率市場化進程的加速，必將使得與大型商業(yè)銀行相比本就不具有規(guī)模優(yōu)勢的地方性商業(yè)銀行面臨更大的生存壓力。總結美國社區(qū)銀行在金融脫媒過程中的效率變化及經(jīng)驗規(guī)律，對我國地方性商業(yè)銀行發(fā)展具有如下啟示：

第一，充分發(fā)揮技術創(chuàng)新在地方性商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)效率提升中的作用。21世紀以來，以互聯(lián)網(wǎng)技術、移動通信技術、云計算為代表的信息技術極大改變了社會的生產(chǎn)生活方式，互聯(lián)網(wǎng)金融更是沖擊了傳統(tǒng)金融運營模式及理念。據(jù)統(tǒng)計，截止到2013年末，互聯(lián)網(wǎng)支付金額總計達到9.22萬億，P2P網(wǎng)絡借貸平臺累計交易額超過600億，互聯(lián)網(wǎng)金融渠道成本低于傳統(tǒng)銀行渠道成本25%。互聯(lián)網(wǎng)金融打破了既有的地域限制，進一步壓縮以區(qū)域內經(jīng)營為立足點的地方性商業(yè)銀行的業(yè)務空間。因此，地方性商業(yè)銀行需要緊隨時代發(fā)展，積極推進金融互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務創(chuàng)新，并探索大數(shù)據(jù)、云計算技術等在商業(yè)銀行的應用，將技術進步作為推動商業(yè)銀行發(fā)展的主要力量。

第二，單純的規(guī)模擴張并非提高地方性商業(yè)銀行效率、增強企業(yè)競爭力的最佳方法，提升管理水平等以改善純技術效率，成為地方性商業(yè)銀行增強核心競爭力與持續(xù)發(fā)展能力的重要保障。當前，我國地方性商業(yè)銀行總資產(chǎn)僅占銀行業(yè)金融機構資產(chǎn)總額的22.15%，稅后利潤占銀行業(yè)金融機構稅后利潤總額的20.65%，因此在規(guī)模上無法與國有商業(yè)銀行及股份制商業(yè)銀行相競爭，通過提升規(guī)模效率促進全要素生產(chǎn)率提高的策略可行性很小。但地方性商業(yè)銀行可以通過完善法人治理結構、定位于中小企業(yè)融資市場、提升金融服務水平等方式獲得綜合技術效率，提升企業(yè)市場競爭力。

第三，積極開展中間業(yè)務及表外業(yè)務，提升非利息收入占總收入比重，優(yōu)化地方性商業(yè)銀行收入結構。一直以來，我國地方性商業(yè)銀行都是采用針對中小企業(yè)和個人的信貸服務模式生存，通過存貸利差獲得的收入占總收入的80%以上，中間業(yè)務收入不足20%，中間業(yè)務產(chǎn)品不到400種，這與美國商業(yè)銀行中間業(yè)務收入占比60%～70%，中間業(yè)務產(chǎn)品近4 000種的情況相差甚遠。隨著中國利率市場化、金融脫媒進程加速等帶來的壓力與挑戰(zhàn)與日俱增，我國地方性商業(yè)銀行亟需調整傳統(tǒng)的存貸經(jīng)營模式，通過業(yè)務創(chuàng)新實現(xiàn)新的可持續(xù)發(fā)展。

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[5] 苗萌萌.金融脫媒背景下美國社區(qū)銀行發(fā)展路徑及效率研究[D].天津：南開大學學位論文，2013.

基金項目：天津市科技發(fā)展戰(zhàn)略研究計劃項目（項目號：13ZLZLZF08600）。

作者簡介：鄧向榮（1955-），女，漢族，天津市人，南開大學經(jīng)濟學院教授、博士生導師，研究方向為科技金融與產(chǎn)業(yè)政策；曹紅（1983-），女，漢族，山東省濟寧市人，南開大學經(jīng)濟學院博士生，研究方向為金融創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級；苗萌萌（1984-），女，漢族，河南省許昌市人，南開大學經(jīng)濟學院博士，就職于中國人民銀行金融監(jiān)管局，研究方向為金融監(jiān)管。

收稿日期：2015-12-12。