我國商業銀行效率測度

[摘要]文章運用DEA模型，測算了我國16家上市商業銀行2013—2016年的技術效率、純技術效率和規模效率。測算結果顯示：第一，樣本商業銀行的技術效率低主要是因為規模效率低，純技術效率較高。第二，國有大型商業銀行、股份制商業銀行和城市商業銀行沒有明顯的效率差異。第三，2013—2016年，樣本商業銀行技術效率不斷降低，主要是由規模效率降低所引起。第四，國有大型商業銀行和股份制銀行大體上處于生產的規模報酬遞減區域，規模相對較小的城市商業銀行大體上處于規模報酬的遞增區域。為提升商業銀行效率水平，商業銀行應該向高效率銀行學習更為有效的資源組織形式。

[關鍵詞]商業銀行;技術效率;規模效率

1 引言

商業銀行是重要的信用中介機構，其運營狀況決定著資金的配置狀況，對實體經濟的發展意義重大。財務報表中的單一盈利指標很難全面反映商業銀行利用資源服務經濟體的能力，甚至由于我國國有商業銀行常常負有政策任務，會使得單一盈利指標可能產生誤導性的結果，因此，有必要構建適當的綜合指標來反映商業銀行利用資源提供服務的能力。效率可以反映資源的利用水平，更少的資源投入和更多的商品服務產出意味著更高的效率，通過綜合考慮商業銀行的投入和產出，可以得出商業銀行的效率水平。

一般來講，對商業銀行效率的評價是把銀行內部運行看作一個“黑箱”，通過投入和產出來測評效率，不關注內部過程，近年來也有些學者嘗試打開“黑箱”，考慮銀行內部運行。周逢民等（2010）把商業銀行經營過程分為資金組織和資金經營兩個階段，基于兩階段的DEA模型對商業銀行進行效率評價，得出國有銀行效率低于股份制銀行，這種無效是由資金經營階段的無效引起的。劉德彬（2017）把商業銀行分為從資本到風險資產，從風險資產到資產，從資產到收入，從收入到凈利潤四個階段，以22家上市商業銀行為樣本，通過DEA方法測評效率，得出各上市商業銀行效率值差異明顯，普遍地，第二階段效率高，第三階段效率低。

綜合來看，DEA模型是基于前沿效率理論發展起來的一種測度機構效率的模型，運用DEA方法測評商業銀行效率正逐步形成一個體系。本文通過基于DEA方法構建Malmquist指數，可以得出商業銀行技術效率是提高還是倒退，生產前沿面是擴張還是退縮。從眾多學者的研究來看，很多學者認為國有銀行的效率不如股份制銀行，至于其中的原因，由于運用方法不同，觀點也不同，例如榮耀華等認為是規模效率低所致，周逢民等認為是資金經營階段的經營無效所致，當然有些學者表示并沒有證據表明國有銀行效率低于股份制銀行，例如鄭錄軍和曹廷求的研究就表明國有大型商業銀行、股份制銀行和城市商業銀行效率不存在明顯差異。本文運用DEA模型來根據樣本測度我國商業銀行的效率，一方面，通過新角度選取指標，希望能夠對我國商業銀行效率水平中的爭議問題有所貢獻，另一方面，通過近幾年我國商業銀行的有關數據，可以得到最新的我國商業銀行的效率水平情況，為更進一步研究提供基礎性研究。

2 實證結果及分析

（一）樣本選取

根據《中國金融年鑒2016》，截至2015年末，我國商業銀行包括5家大型商業銀行、12家股份制銀行、133家城市商業銀行。在選擇數據的時間跨度時，考慮到可能由于偶然因素的影響，導致某一年相對效率值變動較大，難以客觀反映各商業銀行的效率水平，所以本文選取了2013-2016的數據，同時這樣選擇也可以得出最近幾年效率的大致變動趨勢。本文共選取這16家有上市數據可查的商業銀行作為研究對象，由于5家大型商業銀行占了商業銀行總資產的51.07%，加上股份制商業銀行，占據了商業銀行總資產的75.23%，再加上城市商業銀行，則占據了商業銀行總資產的90.05%，所以本文選取的樣本有一定代表性。實證部分原始數據，均來自各銀行在上海證券交易所和深圳證券交易所披露的財務報告。

（二）投入產出指標選取

商業銀行的運轉需要投入固定資產、人力資本等，所以本文選取固定資產和運營費用作為投入指標。關于投入指標的選取有兩點需要明確：第一，本文所指的固定資產是銀行資產負債表中的固定資產項目，是固定資產的存量。固定資產作為一項投入在銀行的運行過程中是合理的，之所以用存量而不用凈變動量是因為：現存的固定資產在銀行的生產過程中都起到了作用，例如假設某年固定資產凈減少1單位，我們不能說投入了-1單位固定資產但是卻生產出了大量的服務。第二，本文的運營費用包括了員工費用、固定資產折舊和無形資產折舊等在運營過程中產生的費用，其中員工費用占最主要部分，具體的是從商業銀行利潤表的業務及管理費用中扣除了稅額，因為稅額并不能看作是一種投入，這部分資金流向了政府，并不是為了產生服務而消耗了。

綜上所述，本文選取了兩項投入指標：固定資產和運營費用，三項產出：貸款服務、存款服務和其他服務。在運用DEA模型測算效率中，樣本個數需在投入產出指標和的三倍以上，才不會影響效率測度的準確性（吳晨，2011），本文共選取16家銀行，所以測度效率結果具有可信性。

（三）效率測度結果及分析

1.樣本商業銀行技術效率

表1是在CCR模型中計算得出的商業銀行的效率值，是假設規模報酬不變情況下的技術效率?？傮w上看，僅有交通銀行和平安銀行兩家銀行在2013年到2016年的效率均值在0.9以上，很多銀行都存在資源的浪費，可以在產出不變情況下縮減投入成本。

2.樣本商業銀行純技術效率

下表是在BCC模型中計算得到的純技術效率值，放松了規模報酬不變這個假設。從表4中可以看到，中國工商銀行、平安銀行、上海浦東發展銀行、寧波銀行和南京銀行各年份的純技術效率都是1，意味著這5家銀行在2013年到2016年中，每年都是純技術有效的，其生產無效全部歸結為規模無效，當然由于平安銀行的技術效率為1，其純技術效率和規模效率必然也都為1。結果中，只有中國農業銀行和華夏銀行每年都是純技術無效的，其余9家銀行在考察期中的某些年份都出現過純技術效率為1的情況，并且純技術效率即使在無效時大部分都比較高，只有中國民生銀行在2015年和北京銀行在2016年的純技術效率低于0.8。

3.樣本商業銀行規模效率

表6是根據技術效率、純技術效率和規模效率之間關系計算得到的規模效率?？傮w上看，平均規模效率在0.9以上的有5家銀行，在0.8-0.9之間的有8家銀行，在0.8以下的有3家銀行，整體來看，規模效率要明顯低于純技術效率，樣本商業銀行的技術效率低主要是由規模效率低造成的。值得關注的是中國農業銀行和華夏銀行的規模效率并不低，純技術效率卻是最低的，所以這兩家銀行的技術效率低是由規模效率較低造成的。寧波銀行的純技術效率為1，規模效率卻是最低的，平均僅有0.63，故其技術效率低下完全是由規模效率低下造成的。

4.樣本商業銀行的規模報酬區域

通過技術效率、純技術效率和規模效率的測算，得出樣本商業銀行的技術效率大致呈下降趨勢，并且是由規模效率下降引起的，純技術效率基本保持不變。從表8可以看到，除2013年處于規模報酬遞減的樣本銀行數量明顯少外，其他年份數量相當，并且處于規模報酬遞減區域的商業銀行占絕大部分。分類別看，大型國有商業銀行和股份制商業銀行都處于規模報酬遞減區域，個別年份會有規模報酬不變的情況，三家城市商業銀行基本上都處于規模報酬遞增階段，僅北京銀行在2013和2014年出現規模報酬不變。

3 結論與政策建議

本文運用數據包絡分析，即DEA模型，通過選取固定資產、運營費用作為投入，貸款服務、存款服務和其他服務作為產出，考察了2013-2016年我國16家上市商業銀行，包括5家大型商業銀行，8家股份制商業銀行和3家城市商業銀行的效率水平，得出的主要結論如下：

第一，除中國農業銀行和華夏銀行外，樣本商業銀行的低效率主要歸結為規模效率低。中國農業銀行和華夏銀行分別為5家大型商業銀行和8家股份制銀行中的效率最低者，它們的規模效率相對高，低效率主要是由純技術效率低造成的。第二，從整體效率的變化趨勢上看，技術效率不斷降低，純技術效率大致不變，規模效率的降低是技術效率降低的主要原因。第三，對樣本商業銀行所處的規模報酬區域進行測算，發現5家大型國有商業銀行和8家股份制商業銀行基本上全部處于規模報酬遞減區域，只有規模相對較小的平安銀行以及個別銀行的個別年份出現了規模報酬不變，3家城市商業銀行基本處于規模報酬遞增區域。結合樣本商業銀行所處的規模報酬區域和各銀行規模的變動情況，可以得出，我國商業銀行規模效率較低是由規模過大造成的，規模效率不斷降低的原因很可能是由規模的擴大引起的。

目前一般有兩個途徑可以使商業銀行達到更高的效率水平：其一，低效率的商業銀行可以學習高效率商業銀行在人員組織、固定資產管理及應用、管理費用控制等方面的經驗，來達到相對較高的效率水平。其二，尋求更有效的資源組織方式，推進生產前沿面外移，推動商業銀行整體效率的提升。商業銀行是否會自主學習高效率的商業銀行，以及是否會尋求更有效的資源組織方式，都是不能簡單回答的問題，需要進行進一步研究，從而指出制度安排的不合理部分，進行商業銀行的管制改革，使商業銀行能夠自主追求高效率水平。

參考文獻

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作者簡介：陳佳浩（1998—），男，浙江杭州人，浙江工業大學碩士研究生，研究方向：數量金融、最優化計算。