基于DEA方法的我國上市商業銀行效率研究

張東超

（黑龍江大學經濟與工商管理學院，哈爾濱150080）

一、前沿效率和DEA方法簡介

從測度方法上來看，商業銀行效率測度的方法經歷了從傳統的財務指標分析法到今天廣泛應用的前沿效率法。前沿效率法評價商業銀行效率的優點在于它的應用靈活，可以根據需要不斷的調整變量、投入產出指標、函數形式以便根據實際情況對測度對象有一個客觀的評價。前沿效率分析核心是要確定前沿生產函數，在求解函數的過程中根據設定的函數參數是否需要估計可將該方法分為參數和非參數估計法。參數法中運用較多的是隨機前沿法SFA，非參數分析法中運用最為廣泛的就是數據包絡分析法-DEA，它是一種線性規劃的方法，最初是由Charnes等人（1978）提出的，由后續的學者改進，目前廣泛的應用在效率測度的研究中。我國學者在研究商業銀行效率時多采用DEA分析方法。雖然DEA方法在評價銀行效率時被廣泛應用，但是該方法卻存在不足。表現在，一組投入產出帶入模型進行測算的過程中，DEA評價的結果不能剝離環境因素和隨機事件對測度過程的影響，會有偶然的因素影響某一測度時期的效率值從而對目標銀行的效率評價過高或過低。基于此，本文采用三階段DEA方法的目的就是要剔除這些影響。操作的基本思路是第一階段測量出DEA綜合技術效率（TE）的值，同時還會得到所選取的投入產出指標的冗余量，然后以冗余量作為被解釋變量，選取若干環境變量作為解釋變量，引入隨機擾動項進行二階段SFA回歸分析，根據回歸結果對各冗余值進行調整。最后再次利用DEA方法重新對調整后的投入產出進行效率測度，此時得出的結果就是調整后更加精確的DEA效率值。

二、變量指標和樣本的選取

DEA方法測度銀行效率時，需要選取一組投入、產出指標作為分析基礎，本文從金融的本質是為市場經濟發展提供資金的融通這一角度出發，考慮到銀行是間接融資的金融機構，因此將吸收的存款和固定資產、營業費用、勞動力作為一種投入，而將服務經濟建設的對外貸款、連同凈利息收入、凈利潤總額作為產出。

二階段SFA回歸分析中引入環境變量，綜合考慮商業銀行運行環境，分別從宏觀經濟、行業水平和銀行層面三個角度，選取當年GDP增長率、一年期存貸款利差、市場份額、產權制度（虛擬變量）和設立年限五個環境變量。

在此基礎上選擇17家上市商業銀行，包括四家國有商業銀行、九家股份制商業銀行、三家城商行和一家農村商業銀行，測度我國上市商業銀行效率。數據來源于上市銀行的年度財務報表、WIND資訊等。

三、基于三階段DEA方法實證分析

（一）大型國有控股商業銀行

表1 國有四大行2007-2016年第一階段與第三階段綜合技術效率值（TE）

由表1可以看出大型國有控股商業銀行中，中國農業銀行的第一階段綜合技術效率值（簡稱為TE1）明顯低于其他國有控股商業銀行。從2009年最低值0.743開始，雖然逐年有緩步提升但效率值不高，2016年出現最高值為0.904，觀測期內增長21.67%。但是經調整后的農業銀行的第三階段綜合技術效率值（簡稱TE3）則顯著高于TE1，2015和2016年一度實現綜合技術有效。測度期內均值由0.813提升到0.911，說明外部環境因素對農行影響比較大。從十年數據可以看到，農業銀行效率變動較大，提升較快，前期農行無論調整前后效率均表現不佳，但新時期背景下經過不斷的改革和管理技術的更新，農業銀行的運營環境已得到很大的改善。工商銀行調整后表現最佳，但是從提升幅度來看小于農業銀行，說明引入的環境變量等因素對工商銀行影響并不顯著，工商銀行在國內外經營管理中一直處于領先水平，其運營效率基本可以看做我國商業銀行效率前沿的標準。均值比較來看，建設銀行前后兩個階段效率值變動0.024，調整的幅度不大，但調整后的2014、2015和2016三年實現綜合技術有效。中國銀行調整后效率均值有所下降，說明引入的環境變量對中國銀行效率產生影響。進一步分析發現，國有商業銀行綜合技術效率的前后變化，是引入的調整冗余的環境變量對純技術效率PTE和規模效率SE綜合作用的結果（TE=PTE*SE），國有商業銀行調整后PTE的值下降而規模效率得到提升，這說明環境變量在調整國有上市商業銀行投入冗余時，對技術效率方面產生負的影響，規模效率產生正的效應。具體來看，環境變量調整后普遍提升了工商銀行規模效率，這是工商銀行在測度期內實現綜合技術有效的主要原因，在剔除環境和隨機干擾的基礎上，工商銀行規模達到1的有效水平。中國銀行調整后PTE和SE均有所下降，特別PTE由原來的技術最優變為調整后的0.848，這是造成中國銀行調整后綜合得分偏低的關鍵因素。

（二）股份制商業銀行

將股份制商業銀行綜合技術效率值列表匯總如表2所示。

表2 股份制商業銀行2007-2016年第一階段與第三階段綜合技術效率值（TE）

表2整體顯示我國股份制商業銀行發展較好，得分普遍較高，個別銀行調整后效率均值有所下降，如交通銀行、光大銀行、平安銀行。進一步來看，股份制商業銀行部分樣本調整后綜合技術效率下行，原因是調整后純技術效率普遍下降，平均下降11.8%，說明選取的環境變量，對股份制商業銀行純技術效率PTE作出了較大幅度的修正。

（三）城商行和農村商業銀行

城商行和農村商業銀行調整前后效率值大幅度降低，僅從均值就可以看出變動的趨勢遠遠大于國有和股份制商業銀行，如表3所示。

表3 城商行和農村商業銀行各效率均值調整前后對比

由表格3可以明顯發現，環境變量對城商行和農村商業銀行作出很大的調整，與國有和股份不同的是，這種調整主要表現在第三階段規模效率大幅度降低，而非技術效率值。由此可以說明，我國城市商業銀行和農村商業銀行效率水平調整后較低的原因在于未實現規模效率，環境變量對這兩類銀行規模效率影響很大。城商行中表現較好的是北京銀行，本文認為北京銀行區域性的優勢在這里得以顯現，因此環境變量相對來說并未對北京銀行的規模效率作出過大的調整。

四、結論與建議

實證的結果表明，三階段DEA方法在測度我國上市商業銀行效率時，前后效率值差異顯著，環境變量和隨機因素對國有和股份制商業銀行純技術效率有一定的影響，而對城商行和農村商業銀行規模效率作出較大副的修正，這說明影響國有、股份、城商行、農商行效率水平的因素并不相同。可以認為，在本文選取的樣本和時間范圍內，國有和股份制商業銀行規模效率較為穩定，可以把提升純技術效率作為提升其運營水平的重點。相反，城商行和農村商業銀行則要相對地將注意力轉移到如何實現規模效率的改進，適度調整規模是很有必要的。

本文選取了17家我國上市的商業銀行2007-2016年數據，對樣本的運營效率進行實證分析，認為國有商業銀行以往低效率的運營已得到一些改善，近年來國家不斷深化改革和國有商業銀行的自身調整有一定的效果。股份制商業銀行表現相對穩定，但需要關注外部環境的不斷變化對其純技術效率的影響。城商行應以地區優勢做為依托，穩步的擴大規模。農村商業銀行應立足于縣鎮，面向廣大農村地區，廣泛開展城鄉業務，適當增加機構網點，做到規模和純技術效率的匹配才能提升運營水平。

參考文獻：

[1] 李季剛，向 琳.基于DEA方法分析農村金融資源配置效率[J]，2010(7).

[2] 劉瑤.基于DEA方法的商業銀行效率分析——以1985年到2011年我國16家商業銀行為例[D].濟南：山東大學，2013.