基于DEA模型的我國信托公司效率測度分析

張淑珍

摘 要 截至2018年末，全國68家信托公司受托資產縮減到22.7萬億元，同比下降13.50%，是自2005年來的首次規模和增速下滑。在經濟及市場環境復雜多變的情況下，研究信托公司經營效率對于信托公司改進治理結構和信托業開放式發展是一個重要課題。本文以全行業68家信托公司作為樣本，樣本區間取自2013—2017年，通過DEA模型測度分析了我國68家信托公司的經營效率。

關鍵詞 信托公司；經營效率；DEA模型

1 國內外相關研究

總結國內外公司經營效率測度的相關文獻發現，財務指標法和前沿分析法是兩種較為常見的效率測度方法，但單純運用企業的財務指標無法全面較好地反映出企業整體的效率水平，是以外國學者多采取前沿分析法。Berger（1993）和Humphrey（1998）對金融機構效率的評估歸結出了5種主要的方法。按照對前沿產出函數中的參數是不是需要估量，分成參數法、非參數法兩大類。參數法又細分為隨即前沿法、自由分布法和后前沿法三種。隨機前沿法是被學者們廣泛采納的一種參數法。非參數法包含數據包絡分析法（DEA）和無界分析法（FDH）兩種測度辦法，無需對前沿產出函數的參數以及其具體函數形式進行估量。在金融機構經營績效的度量中，數據包絡分析法（DEA）運用最為廣泛。

具體到信托業的效率測度研究，國外學者Jonathan Fletcher（1999）最早研究了英國85家信托基金1985—1996年間的運營狀況，經過分析認為信托公司的成本投入與經營效率的大小無關。另外，Ralph Chamie（2002）從金融信用角度分析了其與信托公司經營效率之間的內在聯系，認為影響經營績效的重要因素之一是受托人與委托人間的信用風險，通過加強雙方的信用關系，降低委托人與受托人間的信用風險可以顯著提高信托公司的經營效率。國內學者在信托公司經營效率的研究方面目前還處在初級階段，因為我國信托業起步較晚，自2004年起各大信托公司才被監管要求開始逐步披露公司年度報告，由于我國信托業數據的獲取難度較大導致近年來才開始信托公司效率方面的實證研究。

近年來，一大批國內學者逐漸開始采用前沿分析法評價信托公司的經營效率。王洪禮、白斌、李懷宇（2010）構造了信托公司效率的評估模型，通過數據包絡分析法（DEA）計算出了48家信托公司自2007-2009年的技術效率值、純技術效率值和規模效率值。信托行業的效率評估中使用數據包絡分析（DEA）模型具有較高的針對性和準確度。張強、張寶（2010）在分析2008年我國35家信托公司的經營效率時，通過數據包絡分析法（DEA）的測度，發現我國信托業廣泛存在技術效率值較低的問題。此外，研究了我國信托業2004-2008年全要素生產率的動態變動狀況，運用生產率指數法測度出了我國信托業在2004年至2008年間全要素生產率。周瀚醇（2010）使用相同的數據包絡分析DEA法和Malmquist生產率指數法衡量了我國信托公司的效率程度，研究表明我國信托業全要素生產率在2003-2006年間得到了有效改善，但總體運營效率處于偏低狀態。此外，有部分學者采用DEA三階段分析法剔除環境變量的影響，進一步測度了我國信托公司的效率，能夠得出更加準確的結論。陳犁、周孝華（2010）剔除了統計噪音及環境變量對效率的影響后，采用三階段DEA方法計算出了我國28家信托公司的經營效率值，研究表明信托公司控股股東背景、信托行業市場份額等變量是決定信托公司效率的主要因素。

2 效率測度方法

基于前文對金融機構經營效率測度的相關研究，其中數據包絡分析法（Data Envelopment Analysis）在測度效率時不受投入產出指標數目的限定，不需要提早設置好生產函數的詳細形式，能夠在一定程度上規避人為因素的干擾，在對金融機構效率的測度中被廣泛運用。另外，該方法可將效率進一步細分為技術效率、純技術效率和規模效率，便于探究經營效率增長或下降的具體原因。基于此，本文選取DEA模型對信托公司的經營效率進行測度及評價。

本文在借鑒前人對信托公司經營效率的研究基礎之上，運用“生產法”思想選取投入產出指標，即作為金融機構的信托投資公司是利用勞動和資本作為生產要素投入來獲取信托服務收入。投入指標方面，資本投入用營業費用與營業利潤的比值和資產負債率兩項指標來衡量，勞動投入以應付職工薪酬來衡量；產出指標方面，以凈資產收益率和信托報酬率來權衡。

3 數據及其來源

從2004年起，信托公司才開始依照銀監會的監管要求對外公開披露年度報告。但由于對信托業相關的監管法律法規還不夠健全，在剛開始的很長一段時間內，不少信托公司都存在少披露、漏披露相關財務數據的問題，這無疑給學者們在信托公司的數據收集方面造成很大的困難，從而難以開展深入研究。為解決這一困難，之前的學者們只能從有限的數據中盡可能的搜集相關信息，大部分研究集中在整個信托行業大概20-30家公司的數據基礎之上開展進一步分析，無疑造成了研究的巨大局限性。本文收集了整個信托行業截至目前全行業68家信托公司的數據，覆蓋全面，對現有研究具備一定程度的補充作用。其中民生信托、萬向信托在2013年重組營業，本文為盡可能覆蓋全行業的發展實踐以及不同信托公司的運營效率，樣本研究區間選擇2013—2017年。

本文使用的企業數據來自wind數據庫、各企業年報以及信托行業統計年鑒。本文以2013-2017年我國全行業68家信托公司為樣本（見附錄1），包含企業面板數據68個個體及近5年的數據，共計340個觀測值。為保持本樣本數據的一致性，如無特別說明，數據均來自于各信托公司披露的年度報告，全部數據均為手工整理。

4 效率分析評價

根據DEA模型計算出的我國68家信托公司技術效率值、純技術效率值和規模效率值可以整理得到2013年—2017年我國信托行業整體效率平均值及變動情況，見表1：

從表1中整理的結果能夠看出，2013年到2017年我國絕大多數信托公司未能達到綜合效率有效狀態，說明我國信托業全體運營能力較低。樣本期內我國信托行業技術效率均值為0.202，純技術效率均值為0.276，總體偏低且呈現遞減的趨勢；信托行業規模效率均值為0.781，相對較高且呈現先增后減的趨勢，其中2013年規模效率最低，2015年規模效率最高，之后又稍有滑落。2013—2015年期間，信托行業技術效率逐步下降，而規模效率卻保持增長，整個行業遭到外部大環境影響，雖然近三年來均呈現遞減趨勢，但規模效率遞減幅度要明顯小于技術效率，信托行業整體規模效應帶來的收益一定程度上彌補了產出下降帶來的效率損失。

參考文獻：

[1] 王洪禮，白斌，李懷宇.DEA在信托行業效率評價中的應用[J].天津大學學報（社會科學版），2010，（12）： 109- 112.

[2] 張強，張寶.中國信托業效率測度及動態變化的實證研究[J].湖南大學學報（自然科學版），2010，（8）： 87-92.

[3] 周瀚醇.淺析我國信托投資公司的經營效率——基于DEA模型和Malmquist生產效率指數[J].山東商業職業技術學院學報，2010，（3）： 17-21.

[4]周孝華，陳犁.基于三階段DEA模型的中國信托公司效率分析[J].技術經濟，2010，（9）： 79-83.