我國商業銀行經營效率的實證分析

摘要：商業銀行在我國的金融體系中占據重要地位，其經營效率的高低不僅關系到自身發展，而且關系到全社會范圍內資源的合理配置和我國金融市場的穩定與發展。選取利息收入、非利息收入、貸款和稅前利潤作為產出變量，利息支出、營業支出、存款和固定資產凈值作為投入變量，基于DEA的Malmquist生產指數法對2007—2015年我國14家商業銀行的全要素生產率變化指數進行動態分析。結果表明，我國商業銀行經營效率水平上升，但在2015年度出現下降趨勢，國有銀行效率低于股份制商業銀行。

關鍵詞：商業銀行；DEA模型；效率評價；Malmqusit指數

中圖分類號：F830文獻標識碼：A文章編號：2095-3283（2016）11-0106-04

[作者簡介]付曉（1992-），女，漢族，安徽六安人，碩士，研究方向：國際貿易理論與政策。

一、文獻綜述

關于商業銀行的效率研究，主要包括四個方面：銀行規模效率、銀行范圍效率、銀行前沿效率和銀行生產效率。銀行生產效率的研究方法主要有參數法和非參數法，參數法包括隨機前沿法（stochastic frontier approach， SFA）、厚前沿法（thick frontier approach，TFA）、自由分布法（distribution free approach，DFA）等，非參數法主要包括DEA和自由處置殼法（free disposal hull，FDH），其中DEA方法應用更廣。DEA是由美國運籌學家ACharnes和WWCooper、ERhodes等學者在1978年提出，該方法能系統地評價某一單元的相對效率。RDBanker（1984）在規模報酬變動（variable returns to scale， VRS）條件下對技術效率進行分解，為Malmqusit生產率指數分析多投入—多產出決策單元（DMU）全要素生產率的變動提供了方法工具。

蔡躍洲、郭梅軍（2009）運用DEA方法，對我國上市銀行的全要素生產率進行研究，得出我國上市商業銀行的全要素生產率總體來說略有下降，主要是因為宏觀調控和貨幣政策的變化。馮敏、方道軍（2011）運用DEA模型對我國13家上市銀行的數據進行分析，指出要提高我國上市銀行的經營效率，可以從提高我國上市銀行規模效率和創新能力入手。王建、金浩、梁慧超（2011）基于超效率DEA法，認為2004—2009年商業銀行全要素生產率整體上不斷提高主要得益于技術進步和規模效益，但2009年全要素生產率有所下降。丁振輝、徐瑾（2015）在對我國上市銀行的穩健性研究中，運用DEA法分析了上市銀行經營效率，得出大型銀行由于規模效應能夠實現更高的效率。王明筠、傅聯英、連小琴（2015）運用DEA模型，對我國15家商業銀行的經營效率進行分解和測算，得出國有商業銀行經營效率低于銀行業平均水平，股份制銀行經營效率差異較大，但多數高于國有銀行，城市商業銀行經營效率與國有銀行持平。何劍、吉陽（2016）利用CCA和DEA法對2011—2013年我國16家商業銀行經營績效進行分析，結果表明，我國整體銀行業綜合效率大體呈現出“U”形變化趨勢。劉心、李婷婷、鄒翔（2016）采用DEA方法測算出我國13家商業銀行的技術效率、純技術效率和規模效率，結果表明，2008—2012年中國商業銀行總體效率表現出穩步上升的態勢，而且技術效率的提高，主要源于規模效率的提高。

二、基于數據包絡分析的Malmquist生產指數法

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，以下簡稱DEA）是一種常用的非參數前沿（non-parametric frontier）效率分析方法。因為DEA利用線性規劃技術巧妙地解決了具有不同量綱、多輸入、多產出的同類決策單元（DMU）之間績效的比較評價問題。通過對輸入輸出數據的綜合分析，DEA法可以得出每個DMU綜合效率的數量指標，據此將各DMU定級排序，確定相對效率最高的DMU，并指出其他DMU非有效的原因和程度。DEA還能判斷各DMU的投入規模是否恰當，并給出了各決策單元調整投入規模的正確方向和程度。作為一種非參數效率評價方法，DEA法不要求事先確定決策單元的生產函數形式，也不要求對研究樣本的無效率分布作先定假設，但忽略了隨機因素對生產行為的影響。

本文采取這種測算分析方法是基于以下幾點考量：第一，很難找到一個生產函數區刻畫商業銀行的生產成果。第二，由于大部分商業銀行都是2003年以后才公開上市的，數據的序列比較短，難以采用參數估計的方法。第三，Malmquist生產率指數可以解決上面兩個問題的同時，對全要素生產率進行分解，便于分析生產率變化背后潛在的原因。

三、實證分析

（一）Malmquist全要素生產率指數及分解情況

基于DEA的Malmquist生產指數法，本文通過DEAP21軟件測算出我國14家商業銀行2007—2015年間的全要素增長率變化指數（TFPCH），（這個指數為上文理論部分所說的Malmquist生產率指數）以及全要素增長率變化指數（TPFCH）分解后的技術效率變化指數（EFFCH）、技術進步變化指數（TECHCH）。需要說明的是，DEAP21的計算結果是以上一年指數為基期（即將計算出的上一年指數設為 1）的比值。若大于1，則說明該年指數較去年增長；小于1則說明概念指數較去年下降。

根據2007—2015年我國公開上市的14家商業銀行Malmquist生產指數和相應的技術變化指數、技術效率變化指數、純技術效率變化指數和規模變化指數的構成的指數的相關情況，可以得出以下幾點基本判斷：

12013—2015年，我國14家上市銀行的技術變化指數下降非常明顯，從2013年的1437下降到2015年的0765。同時，在此期間，規模變化指數有小幅增長。2015年，受到技術變化指數下降的影響，14家上市商業銀行的全要素生產率有明顯的下降。

2在14家商業銀行中，工商銀行的技術變化指數最高，其次是寧波銀行和招商銀行。14家商業銀行純技術效率變化指數為1000，規模效率變化指數除了中國銀行和交通銀行分別為0983和1002外，其余均為1000。

3在14家商業銀行里，全要素生產率最高的是交通銀行，其次是工商銀行和寧波銀行以及招商銀行。

由圖1可知，全要素生產率在2012年達到最高點，同時，在2012年，技術效率變化指數和純效率變化指數也達到最大值。技術變化指數在2009年和2013年出現了兩個高峰點，最低點出現在2010年，只有0660。規模變化指數在2014年達到1230，是9年間的最大值。

（二）Malmquist生產率指數及其構成指數變動的因素分析

1從表1的結果可以看出，2007—2015年我國14家商業銀行的全要素生產率中，交通銀行，工商銀行和寧波銀行分別排在前三位，其次是招商銀行，興業銀行和中信銀行，它們的全要素生產率都大于1，而中國銀行和建設銀行相對較低。四大國有銀行中上市的三家銀行，工商銀行排名第一，建設銀行排在第13位，中國銀行排第14位。可見，四大國有銀行的效率低于股份制商業銀行，四大國有銀行并沒有因為資產規模大，而帶來更高的績效和收益，相反其獲利能力遠遠低于股份制商業銀行，說明國有商業銀行在效率方面還有很大的改進空間。

從技術進步變化指數看，14家銀行中有6家銀行大于1，說明在信息技術的應用和普及下，業務網絡化和電子化的積極推廣下，比如POS機和網上銀行等技術進步和創新，帶動了這6家商業銀行整體效率的改進。

從技術效率變化指數看，只有中國銀行的技術效率指數小于1，主要是因為規模效率指數為0983，說明以往通過規模的擴大促進總效率提升的粗放型經營模式已經不再適用。

2由表2的結果可以看出，2009年，受美國金融危機全面升級導致的國際經濟衰退的影響，我國政府采取適度寬松的貨幣政策，擴大了直接融資規模和貸款規模，支持國內經濟發展，確保經濟增速，受貸款快速增長的影響，銀行業資產規模在2009年擴張加快，2010年度的規模效率指數為1103。2015年，我國14家上市銀行的全要素生產率呈明顯下降趨勢，主要是由于技術變化指數的下降以及規模效率方面的不利影響。這意味著商業銀行的技術水平、服務質量和管理模式雖然在不斷提高，但還不能滿足隨著經濟發展不斷增強的金融需求。2012—2015年宏觀經濟的增長保證了商業銀行業績的增長，但不難發現，這種增長下存在著技術進步緩慢和規模效率低下的問題，在一定程度上會阻礙商業銀行的全要素生產率的增長。

四、結語

本文選取了利息收入、非利息收入、貸款和稅前利潤作為產出變量和利息支出、營業支出、存款、固定資產凈值作為投入變量，基于DEA的Malmquist生產指數法對2007—2015年我國14家商業銀行的效率進行了研究。結果表明，我國商業銀行經營效率水平上升，但在2015年度呈現出下降趨勢，國有商業銀行效率低于股份制商業銀行。我國商業銀行應該在擴大經營規模的基礎上，深化改革，加大技術創新和轉變傳統經營模式，同時不斷改善國有商業銀行的經營效率和管理水平，從而提升整個行業的生產率。

[參考文獻]

[1]馮敏，方道軍，基于DEA的我國上市商業銀行效率分析（2003—2010）[J]科技和產業，2011（10）

[2]王明筠，傅聯英，連小琴，商業銀行效率測評及其結構分解[J]上海金融，2015（11）

[3]丁振輝，徐瑾.上市銀行經營效率、公司治理對穩健性的影響[J]投資研究，2015（11）

[4]何劍，吉陽，我國上市銀行的投入產出績效評析[J]績效評價，2016（1）

[5]蔡躍州，郭梅軍，我國上市銀行全要素生產率的實證分析[J]經濟研究，2009（9）

[6]劉心，李婷婷，鄒翔，中國商業銀行效率DEA方法的實證分析[J]遼寧工程技術大學學報，2016（2）

Abstract： Commercial banks occupy an important position in Chinas financial system， whose operating efficiency is related to their own development， the reasonable allocation of resources in the whole society as well as the stability and development of the financial market in China. Interest income， non-interest income， loan and pre-tax profit were selected as output variables. Interest expenditure， revenue expenditure， deposit and net value of fixed assets were chosen as input variables. Malmquist productivity index approach based on DEA was taken to conduct a dynamic analysis on the change index of total factor productivity of 14 commercial banks in China from 2007 to 2015. Results showe that the operating efficiency of Chinas commercial banks rose and presented a downward trend in 2015 and the efficiency of state-owned banks was lower than that of joint-stock commercial banks.

Key words： commercial banks； DEA Model； efficiency evaluation； Malmqusit index（責任編輯：張彤彤）