不同資產規模的農村商業銀行經營效率研究
——基于三階段DEA模型的實證分析

王文莉，郭 琪

（西安理工大學經濟與管理學院，陜西西安 710054）

不同資產規模的農村商業銀行經營效率研究
——基于三階段DEA模型的實證分析

王文莉，郭 琪

（西安理工大學經濟與管理學院，陜西西安 710054）

文章采用三階段D EA效率測度方法，根據已有的研究文獻和農村商業銀行的經營特點，選擇員工人數、固定資產凈值、營業支出和利息支出作為農村商業銀行的投入變量，而選擇凈利潤作為產出變量，并且考慮了不良貸款這一非期望產出，綜合分析了農村商業銀行2011—2015年的經營效率情況。在二階段的分析中消除了產權結構、改制年限和分支機構數這三個外部環境因素對農村商業銀行效率的影響，通過對比發現調整后的大型農村商業銀行效率最高，中型農村商業銀行次之，小型農村商業銀行最低。因此本文認為農村商業銀行在下一步的改革進程中需要積極進行整合以提高自身效率，并對整合路徑提出建議。

三階段D EA模型；經營效率；非期望產出

一、引言

由于各地農信社近年改制的加速推進，五年間農商行法人機構數量擴大了10倍，總資產規模占整體銀行資產規模的比例從2010年3.7%的提高到2015年的9.8%，利潤規模的占比也從2010年的4.9%提高到2015年的9.3%，在銀行業中已經發展成為能夠與城商行比肩的一股重要力量。

農商行下一步的改革也被寫入十三五規劃綱要，可見農商行在上一輪改革中，解決了一些問題，又面臨一些新的問題。比如，目前各地都在探索和完善的農商行整合發展問題，2016年銀監會在《關于做好2016年農村金融服務工作的通知》中鼓勵農商行跨省設立分支機構，旨在促進優質農商行的擴張，打破了之前農商行只能在轄區經營的限制，那么這近千家農商行未來該如何發展如何管理，不同規模的農商行之間效率存在著哪些差異，農村商業銀行應該朝著哪個方向發展成為現實中的一道難題。

二、研究文獻綜述，創新之處和研究框架

目前，數據包絡分析（DEA）模型作為分析測度經濟主體效率最常用的方法之一，被研究學者廣泛運用于商業銀行效率的評價。

（一）研究文獻綜述及創新之處

有很多學者都通過DEA方法對銀行經營效率進行了系統的研究，在我國最早運用DEA方法的研究始于周澤昆和陳珽（1986）[1]的一篇論文，此后，魏權齡[2]等學者于1989年發表的論文介紹了DEA概論，基本模型及其應用，推動了DEA方法在我國的發展。由此可見，國內學者采用DEA方法對我國銀行效率進行研究已經有一段較長的時間，研究方法也日益增多，具體測度方法也有所發展進步：涵蓋了一階段DEA、兩階段DEA、三階段DEA及將DEA方法與因子分析相結合等等。而自2008年起，我國逐漸有學者采用三階段DEA度量方法對銀行效率進行分析評價，其才逐漸被人熟悉并應用。方燕和白先華（2008）[3]采用該方法測度2001—2006年我國商業銀行的效率，研究表明入世之后中國銀行不管在規模擴張上，還是在理財產品創新與服務方面等，經營效率均得到明顯提高。在農村商業銀行研究方面，褚保金（2007）[4]研究了1998—2003年江蘇省蘇北地區14家農村信用社商業績效。王俊芹等（2010）[5]研究了1997—2008年河北省農信社經營效率及其影響因素。謝志忠等（2011）[6]論證了2005—2009年福建省九個地（市）農信社經營效率的發展趨勢。針對全國層面的研究還比較少，在指標選取上，目前，國內褚保金等（2007）、覃道愛等（2009）[7]研究農村信用社改革績效時，引入了不良貸款指標進行了分析，這一方法使績效評價的真實性和科學性得到大大提高。

針對之前學者的研究成果，本文首次將農村商業銀行資產規模進行大小劃分，并在引入非期望產出的情況下采用三階段DEA方法進行經營效率分析，這是文章的創新和科學之處。

（二）本文研究框架

第一，梳理研究文獻，介紹現有方法，提出創新點，上文已對此進行了分析。第二，三階段DEA理論部分介紹。第三，樣本和指標選取與農村商業銀行規模劃分。第四，實證研究：農村商業銀行經營效率分析。第五，結論與建議。

三、三階段DEA理論部分介紹

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法由Charnes、Coopor和 Rhodes在 1978年首先提出，是評價生產效率的主流非參數方法。DEA方法評價效率的原理是在保持決策單元（Decision Making Units，DMU）的投入或者是產出不變的情況下，借助數學規劃的方法來構建相對有效的生產前沿面，通過比較各個 DMU投影到生產前沿面上的情況，來評價 DMU的相對有效性。DEA方法具有非參數方法的優點，其自身并不直接對投入產出數據進行綜合，因此相對效率的高低與指標的量綱選取無關，對指標數據也不需要進行無量綱化處理。

近年由于DEA方法的發展，也產生了很多新的模型，但是 CCR和 BCC模型仍是 DEA方法最常用的模型，其他模型大多是基于這兩個模型的發展演化而來的。

本文采用DEA中的SBM模型，即基于松弛變量測度（Slacks-based measure，SBM）的 DEA效率評價的一種方法，也能解釋為利潤最大化的一種分析技術。這是由于在數據包絡分析中，松弛變量能夠直接的反映決策單元中投入過度或者是產出不足的情況，這些只與給定的評價決策單元相關，并沒有受到其他決策單元的影響。SBM模型與CCR模型有很強的聯系，但其側重于利潤最大化的考慮。

本文所采用的三階段模型如下所示：

第一階段：用SBM模型測度商業銀行效率

本文運用 Tone（2002）[8]使用的 SBM模型分析規模報酬不變假設下投入冗余和產出不足的情況，其中決策單元DMU0有m種要素投入和S種產出，S種產出中S1種產出是期望產出，S2種非期望產出，則：

其中，ρ*為效率評價指標；m為該決策單元的投入向量，x0為該決策單元的期望產出向量為該決策單元的非期望產出向量；X，Yg和Yb分別為決策單元的投入矩陣、期望產出矩陣和非期望產出矩陣；s-，sg，sb分別表示投入產出松弛，λ為列向量。當ρ=1時，該決策單元是有效的，等價于s-=0，sg=0，sb=0，即在最佳狀下沒有投入產出松弛；當0＜ρ＜1時，說明該決策單元是非有效的，它也可以通過改進，實現最佳效率。即：

第二階段：用 SFA測算環境因素的影響

外部環境因素的存在會對農村商業銀行效率造成影響，將效率評價中投入變量松弛部分當作SFA模型中的因變量進行研究，影響農村商業銀行效率的外部因素作為自變量。模型形式如下：

其中Sni為第i個決策單元在第n項投入上的松弛量，假定有 k 個環境變量，λi=λ1i+λ2i+…+λki，i=1，2，…，I，βn為待估計的參數，νni+μni為綜合誤差項，其中νni指的是統計噪音，μni指的是管理無效率，均服從正態分布。并且假定νi和 μi相互獨立，并且與環境變量也相互獨立。

然后對原始投入按照如下公式進行調整：

n=1，2，…，N，i=1，2，…，I第一個中括號說明的是將所有決策單元調整到相同環境條件之下，第二個中括號指的是將所有決策單元中的統計噪音調整為相同情況。

第三階段：使用二階段調整后的數據再次測度農村商業銀行效率

繼續使用第一階段中使用的SBM模型，再次運算調整后的數據。此時的SBM模型測度將外在環境風險進行了排除。

四、樣本和指標選取與農村商業銀行規模劃分

（一）樣本選取依據

由于各家農商行信息披露尚不完善，絕大多數農商行信息數據無法完整獲取，因此在數據選取上本文選擇了比較完整的16家農村商業銀行2011—2015年的數據作為樣本，為了盡可能的全面地反映農村商業銀行的效率情況，選取的這16家樣本農商行資產規模在全國農商行間平均占比達到了34%，市場份額較大，地理分布上包括東中西部地區，在法人層級上也覆蓋了省級，市級，縣級，這三種層次，這也說明本文樣本選取還是具有代表性的。

（二）樣本選取來源

樣本數據主要來源于銀監會的公開數據和各年金融統計年鑒，以及各農村商業銀行網站披露的年度報告。

（三）樣本規模劃分

中國人民銀行和銀監會在2015年出臺了金融企業詳細劃分標準，將銀行業存款類機構分為大中小微四類，資產總額40 000億以上的為大型金融企業，資產總額5 000億元至40 000億的為中型金融企業，資產總額50億元至5 000億的為小型金融企業，資產總額50億元以下的為微型企業。對于如何將農村商業銀行劃分為大中小型農商行，無論是監管層面還是研究層面都沒有統一的標準，本文嘗試參照國家標準對農村商業銀行進行劃分。

表1 樣本農商行資產份額占比

表2 樣本農商行情況匯總

截至2015年底，我國商業銀行總資產達到150萬億，農村商業銀行資產總額也達到15萬億，規模占整個商業銀行總資產的10%，按照這一比例，參照金融企業詳細劃分標準，本文將資產總額4 000億以上農商行劃分為大型農商行，資產500億至4 000億的農商行為中型農商行，資產500億以下為小型農商行，為了檢驗劃分的準確性，對商業銀行中各類規模銀行與農村商業銀行中各類規模銀行各自所占比例進行比較。

從表3中可以看出，在整個商業銀行中大型商業銀行資產占絕對多數，這主要是由于5大國有商業銀行資產過于龐大，這樣的結果說明商業銀行體系中銀行資產規模集中在大型商業銀行中，在農村商業銀行體系中，大型農村商業銀行占比并不高，這與現實中農村商業銀行作為地方金融機構資產規模不會達到太大規模的情況相符合，農村商業銀行普遍規模過小而且數量眾多。從劃分結果得出這樣的結論，參照國家對整體商業銀行標準進行劃分，農村商業銀行各個類型中單一機構資產占該類型銀行資產比重與國家制定的銀行分類方法中的比重比較接近，因此本文認為依據此方法進行劃分是較為科學的。

（四）指標選取

投入產出指標的選擇：目前，學術界普遍認為，銀行效率評價的投入產出指標選取方法主要有三種：一是生產法。主要用于評價商業銀行的經營效率，以營業場所、勞動力數量、營業成本等指標作為投入，以提供的金融服務和金融產品如貸款人數、金融產品交易數量和筆數等作為產出。二是資產法。強調商業銀行的資金周轉，重點強調其作為中介機構的規模效率，因此將資產負債表中負債方如存款等作為投入，資產方如貸款等作為產出。三是中介法。突出強調商業銀行運用所得到的資金實現盈利的能力，因而通常將盈利、收入、投資等作為產出，各種資金成本等作為投入。

表3 各類型銀行占比分析

表4 樣本銀行規模分類

因為農村商業銀行主要是從事吸收存款、發放貸款的金融企業，綜合考慮生產法和中介法來選擇投入產出指標。又因為本文主要研究經營效率而非農村商業銀行支農效率，所以所選指標主要為經營效果評價指標。根據已有研究成果效率測度中選取投入產出指標的一般原理和方法，在投入指標方面本文選取員工人數、固定資產、營業支出和利息支出作為投入指標。在產出指標的選擇上，凈利潤作為期望產出，而不良貸款則作為非期望產出。

在農村商業銀行效率評價二階段評價中所使用的是SFA方法，剔除農村商業銀行的外部環境對投入指標的影響。本文依據胡東（2010）[9]的分析方法，消除產權結構、設立年限和銀行分支機構三個環境變量對商業銀行的投入變量的影響。

五、實證研究：農村商業銀行經營效率分析

（一）第一階段效率值分析

運用考慮非期望產出的SBM模型，對商業銀行的效率進行初步的測算，其結果如表6所示。

從表6中我們可以看出，效率值為1的各農村商業銀行處在樣本結果的生產前沿面，其中江陰農商行（2011）、大連農商行（2012）、常熟農商行（2013）、黃河農商行（2011）的效率值均為1，也處在生產的前沿面上。說明這些銀行在這幾年實現了最優投入和產出，是相對最優效率的表現。從分類來看，大型農商銀行規模靠前，而排名靠后，中小型農商銀行效率排名則相對靠前，這說明在一階段DEA中，中小型農村商業銀行效率排名靠前，但并不明顯，樣本整體的效率值都比較低。

表5 指標說明

表6 農村商業銀行第一階段效率值測度結果

（二）第二階段：環境變量影響分析

1.產權結構。從表7中可以看出，環境因素中產權結構對員工數量冗余、固定資產冗余量有正向影響，對營業支出冗余和利息支出冗余具有反向影響，其中對固定資產冗余影響具有顯著性，這說明當農村商業銀行第一大股東為國有股時對農村商業銀行員工和固定資產有不利影響，而對費用支出有改善作用。

表7 農村商業銀行外部環境變量對投入冗余的影響

2.改制年數。按照改制的目標和要求，農村商業銀行改制時間越久，其效率應該更高。從表中看出，改制年數對員工數量冗余具有反向影響，且具有顯著性，這說明改制時間越長，越注重人員的合理利用。但改制年數對固定資產冗余、營業支出冗余和利息支出冗余具有正向影響，這說明隨著改制后由于自主權的擴大，農村商業銀行存在著盲目擴張的情況。

3.分支機構數。從表7中可以看出，環境因素中分支機構數對員工數量冗余、固定資產冗余、營業支出冗余和利息支出冗余都有正向影響，且影響顯著。這說明農村商業銀行存在著網點過多，資源配置不合理的現象。

（三）第三階段效率值分析

與第一階段測算的結果相比，第三階段的大型農村商業銀行效率測度結果比第一階段的結果明顯要高，處在生產前沿面上的農村商業銀行也明顯增多，中型農村商業銀行排名改變不大，而小型農村商業銀行排名集體靠后。這也說明本文在模型中考慮環境因素的影響，并且進行消除的措施是合理的。對于大型農村商業銀行來說，經過二階段的投入調整之后，三階段計算出來的效率值得到比較明顯的提升，這說明環境因素對大型農商銀行沒有帶來積極正面的影響，反而因為這些問題，使其出現經營效率低下的情況。與此同時，中小型農村商業銀行排名則相對下滑，尤其是小型農村商業銀行下滑明顯，這也說明如果只按照一階段DEA進行效率評價，忽略了很多因素的影響，不能真正反映農村商業銀行的經營效率。

六、結論與建議

本文選取16家樣本農村商業銀行運用三階段DEA方法進行經營效率評價，結果發現樣本中大型農商行效率都比較靠前，中型次之，而小型最差，因而本文得出結論：在目前的農村商業銀行系統中，小型農村商業銀行由于規模大小的約束，難以提高其經營效率，在未來的發展過程中，可以通過整合目前的小型農商銀行擴大經營規模來提高效率，結合當下的農商行改革進程，從本文研究結果可以看出，排名靠前的農村商業銀行除廣州農商行外，均屬于省級農村商行，由于廣州經濟體量龐大，其規模與省級農商行規模基本相當，而同樣為省級農商行的黃河農商行因為所處地域經濟總量原因，其規模與其他省級農商行規模沒有可比性，因而這兩家銀行的情況并不影響結論的一致性。由此，可以得出結論，農村商業銀行未來的改革方向是建立省一級的農村商業銀行，本文嘗試對建立省一級的農村商業銀行提出幾種模式：

表8 農村商業銀行第三階段效率值測度結果

1.金融控股公司模式：這是一種通過引入戰略投資者，對現有的省聯社進行企業化方向改造，通過市場化運作，將原來的省聯社轉變成新的省一級金融控股公司。省聯社利用股權方式來發揮自身作用，從原來的行業管理轉變成股權管理，充分發揮平臺管理職能和服務優勢，能夠彌補縣級農村商業銀行法人治理結構方面的缺陷，提高經營效率，作為真正的市場主體進行運營。這種模式的優勢在于既保留了縣級法人地位，符合國家關于對農商行服務縣域經濟的要求，又能建立起現代高效的治理體系，解決了農商行發展中的許多障礙，同時也能加快縣級法人股份制改造。

2.聯合銀行模式：這種模式通過由各地農商行入股組建，主要股東包括行社法人銀行、民營企業、員工和少量國有企業構成（目的是堅持服務三農和小微企業定位，不存在控股股東可以保證股權的分散），是一個典型的混合所有制股權結構。

在功能安排上，聯合銀行作為全牌照銀行機構，在省級從事批發性和集團性業務，并進入全國金融市場，在設區市范圍內從事銀行零售和批發業務，并不在縣域設立分支機構，保留縣域法人地位，強化了縣級農商行的獨立性，同時聯合銀行繼續接受省政府的授權，對縣級法人進行管理，同時在技術提升和產品服務上提供支持。但聯合銀行模式也存在操作鏈條太長，操作難度大的問題。

3.全省統一法人模式：統一法人模式就是將全省所有農村商業銀行整合為統一法人，并成立新的省級股份制農村商業銀行，北京、上海和重慶已經完成了這種模式的改革，也取得不錯的效果。此種模式的優點十分明顯，可對現有人力資源、資金規模等進行充分整合，實現全省資金合理調度，增強整體市場競爭能力。不過，此種模式的缺點也非常明顯：全省統一法人模式使縣級農商銀行法人地位不復存在，脫離了農商行服務“三農”、支持縣域經濟的市場定位，也不符合國家關于“做實縣域”的總體要求和基本原則。

目前看來，下一步的農村商業銀行改革并沒有全國統一的模式，各地要結合實地情況選擇適合自己的模式，但對于小型農商行的整合十分必要。

[1] 周澤昆，陳珽.評價管理效率的一種方法[J].系統工程，1986，4（4）：42-49.

[2] 魏權齡.評價相對有效性的DEA方法[M].北京：中國人民大學出版社，1988：40-45.

[3] 方燕，白先華，2008.中國商業銀行經營效率分析——三階段DEA之應用[J].中央財經大學學報（6）：41-46.

[4] 褚保金，張蘭，王娟，2007.中國農村信用社運行效率及其影響因素分析——以蘇北地區為例[J].數量經濟技術經濟研究（7）：80-91.

[5] 王俊芹，宗義湘，趙邦紅，2010.農村信用社改革的績效評價及影響因素分析——以河北省為例[J].農業技術經濟（6）：82-87.

[6] 謝志忠，劉海明，趙瑩，等，2011.福建省農村信用社經營效率變動的測度評價分析[J].農業技術經濟（6）：62-69.

[7] 覃道愛，李興發，2009.基于SBM-Undesirable模型的我國農村信用社改革績效評價[J].金融研究（10）：193-206.

[8] Tone，K.Aslacks-based measure ofsuper-efficiencyin data envelopment analysis[J].European Journal of Operational Research，2002，143：32-41.

[9] 胡東，蒲勇健，2010.中國商業銀行效率實證研究與影響因素分析[J].工業工程（5）：53-57.

（責任編輯：D 校對：R）

F832.35

A

1004-2768（2017）09-0020-05

2017-07-17

軟科學研究計劃一般項目“陜西省農村信用社高管激勵對績效影響的研究”（2017KRM141）

王文莉（1968-），博士，西安理工大學經濟與管理學院教授，研究方向：小型金融機構信用管理；郭琪（1993-），西安理工大學經濟與管理學院碩士研究生，研究方向：小型金融機構信用管理。