蘆 鋒，劉維奇，史金鳳

(山西大學(xué) 管理學(xué)院，山西 太原 030006)

一、引言

美國次貸危機引發(fā)全球性金融危機，多家商業(yè)銀行申請破產(chǎn)保護、被合并、向傳統(tǒng)型商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型，歐洲債務(wù)危機惡化使得歐洲銀行業(yè)不得不從海外撤資而斷臂求生，全球銀行業(yè)的戰(zhàn)略布局或?qū)l(fā)生重大變革，這一系列的金融沖擊觸發(fā)了對商業(yè)銀行經(jīng)營發(fā)展方式的深刻反思。如何采取相應(yīng)的防范措施來適應(yīng)隨之而來的嚴(yán)格的監(jiān)管要求和嚴(yán)峻的生存挑戰(zhàn)，提高銀行的核心競爭力和防范風(fēng)險能力成為迫切需要解決的問題。在當(dāng)前復(fù)雜的國內(nèi)和國際環(huán)境中，效率的提高是防范金融風(fēng)險，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。因此，準(zhǔn)確測度銀行效率，分析銀行效率的高低，探索中國銀行業(yè)改革途徑，具有理論價值和現(xiàn)實指導(dǎo)意義，其結(jié)論可為銀行監(jiān)管者和管理者的政策制定提供理論參考。

銀行效率是衡量銀行經(jīng)營業(yè)績的重要標(biāo)準(zhǔn)，是銀行在經(jīng)營活動中投入與產(chǎn)出配比是否合理的重要參考依據(jù)，反映了銀行將金融資源轉(zhuǎn)化為金融服務(wù)和提高自身競爭優(yōu)勢的能力。效率值的高低可以體現(xiàn)銀行業(yè)資源利用的有效程度以及整體經(jīng)營狀況。關(guān)于銀行效率測度的方法主要是有效前沿法。Berger 和Humphrey(1997)根據(jù)是否需要估計前沿生產(chǎn)函數(shù)中的參數(shù)，將有效前沿法分為隨機前沿法(SFA)、自由分布法(DFA)、厚前沿法(TFA)三種參數(shù)估計法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)、無界分析(FDH)兩種非參數(shù)估計法［1］。Charnes、Cooper 和Rhodes(1978)在Farell(1957)關(guān)于生產(chǎn)效率的工作基礎(chǔ)上提出的DEA (Data Envelopment Analysis)是一種線性規(guī)劃方法，在樣本容量較小，并且研究問題是多投入、多產(chǎn)出的情況下，具有其特有的優(yōu)勢，被廣泛用于評估公共部門和非盈利部門的效率［2－3］。Sherman 和Gold (1985)首次將DEA 應(yīng)用在評價銀行分支機構(gòu)之間的效率［4］。由于其無需像參數(shù)法那樣假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)形式，然后估計參數(shù)用于構(gòu)建生產(chǎn)前沿面，同時又可以處理多投入和多產(chǎn)出的情況，并且對投入、產(chǎn)出無需進行單位標(biāo)準(zhǔn)化。因此，DEA 方法得到了國內(nèi)外很多學(xué)者的關(guān)注并被廣泛應(yīng)用在銀行技術(shù)效率、純技術(shù)效率、配置效率的測度和效率影響因素分析方面［5－22］。

然而，上述研究成果絕大多數(shù)都是運用傳統(tǒng)DEA 模型來研究銀行效率問題。傳統(tǒng)的DEA 方法在估計相對效率過程中只是考慮決策單元消耗多少投入和獲得多少產(chǎn)出，對如何將投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的生產(chǎn)方式?jīng)]有任何要求。相對于生產(chǎn)過程而言，DEA 方法把每個決策單元都看作為一個黑箱。事實上，每個決策單元內(nèi)部生產(chǎn)過程對效率的高低有著很重要的影響，如果能夠?qū)y行這樣的決策單元進一步拆分為若干個子單元，打開生產(chǎn)過程這個黑箱，這對于銀行效率的研究是非常有價值的。網(wǎng)絡(luò)DEA 模型正是將每個決策單元拆分成一系列的子單元來反映其真實的生產(chǎn)過程。近幾年，國外許多學(xué)者提出并且改進了多種網(wǎng)絡(luò)DEA 模型，有Castelli(2001)［23］、Sexton 和Lewis(2003)［24］、Lewis 和Sexton(2004)［25］、Holod 和Lewis(2011)［26］等。

利用DEA 模型計算銀行效率的核心在于投入和產(chǎn)出變量的鑒定，但是學(xué)者從各自不同的角度來衡量投入、產(chǎn)出指標(biāo)的重要性，以此來確定投入和產(chǎn)出指標(biāo)的選取。在國內(nèi)外絕大多數(shù)的銀行效率研究中，通常把固定資產(chǎn)凈值和銀行員工總數(shù)作為主要的投入變量，把銀行貸款和其他盈利性資產(chǎn)作為產(chǎn)出變量。銀行資金的主要來源儲蓄存款是投入變量還是產(chǎn)出變量，學(xué)者們卻存在很大的分歧。如何看待銀行儲蓄這個變量，目前基本上存在著兩種觀點:金融中介法和生產(chǎn)法。金融中介法認(rèn)為銀行作為一個金融中介吸收存款、放出貸款，所以很自然的將儲蓄存款作為投入用來產(chǎn)出貸款和其他盈利資產(chǎn);生產(chǎn)法則將儲蓄存款作為產(chǎn)出，這是因為儲蓄被看成銀行提供給顧客的一種服務(wù)。當(dāng)面對到底是把儲蓄看做是投入還是產(chǎn)出這樣的困境時，學(xué)者們都是根據(jù)自己的主觀判斷來決定采用哪種形式。但是，在銀行效率的研究過程中，儲蓄的兩種不同作用方式往往會導(dǎo)致相反的結(jié)論:中介法中認(rèn)為儲蓄多貸款少會引起無效性，而生產(chǎn)法則認(rèn)為此時可能是有效的。正是由于兩種截然相反的觀點導(dǎo)致了學(xué)者們在測度銀行效率的研究中處理儲蓄變量具有差異性，Isik 和Hassan(2002)［5］、Hsiao、Chang、Cianci 和Huang(2010)［6］、Casu 和Girardone(2010)［7］、魏煜等(2000)［10］、朱南等(2004)［11］、方春陽等(2004)［12］、謝朝華等(2005)［13］、楊德等(2005)［14］、柯孔林等(2008)［15］、宋增基等(2009)［16］把儲蓄看做為投入變量，而Staub、Souza 和Tabak (2010)［8］、Glass、McKillop 和Rasaranam(2010)［9］、楊寶臣等(1999)［17］、張健華(2003)［18］、郭妍(2005)［19］、遲國泰等(2006)［20］、趙萌(2011)［21］、蘆鋒(2011)［22］等則將儲蓄看做為產(chǎn)出變量。然而，在用DEA 模型測度銀行效率時儲蓄當(dāng)做是投入還是產(chǎn)出，對所得到的效率結(jié)果會有顯著的影響。為了克服這樣的困惑，我們將采用Holod and Lewis(2011)［26］所提出的新形式的網(wǎng)絡(luò)DEA 銀行效率模型。在這個模型中，儲蓄作為第一生產(chǎn)階段的產(chǎn)出，同時又作為第二生產(chǎn)階段的投入，儲蓄的雙重角色共同決定了決策單元的效率，不但沒有丟掉儲蓄這個很關(guān)鍵的指標(biāo)變量，而且研究者也避免了事先去考慮到底把儲蓄看成是投入變量還是產(chǎn)出變量。

考慮到市場的不完全競爭、經(jīng)濟環(huán)境限制等諸多因素以及銀行管理者希望最大限度地減少投入和增加產(chǎn)出，所以本文將在Holod and Lewis(2011)［26］研究基礎(chǔ)上拓展模型研究范圍，采用投入產(chǎn)出主導(dǎo)型的網(wǎng)絡(luò)DEA 模型在CRS 和VRS 兩種情形下研究我國主要商業(yè)銀行在2000－2010 期間的技術(shù)效率和純技術(shù)效率以及這些效率指標(biāo)的變化趨勢和影響因素。本文的特色在于采用儲蓄作為中間變量的網(wǎng)絡(luò)DEA 方法來測度我國商業(yè)銀行的各種效率值并分析其變化趨勢和影響因素，同時研究的時間跨度比較長，有利于更清楚的分析我國加入WTO、銀行業(yè)改革和金融創(chuàng)新、金融危機對我國主要商業(yè)銀行效率的影響，以此來尋求提高我國銀行業(yè)競爭力的發(fā)展策略。本文的第二部分給出基于儲蓄新視角的網(wǎng)絡(luò)DEA 模型;第三部分給出文中所需的數(shù)據(jù)選取;第四部分測度我國商業(yè)銀行2000－2010年間的技術(shù)效率和純技術(shù)效率，并給出比較分析和成因分析;最后一部分是本文的主要結(jié)論和針對現(xiàn)階段國有商業(yè)銀行改革提出的建議。

二、基于儲蓄新視角下的網(wǎng)絡(luò)DEA 模型

為了更好的理解儲蓄新視角下的網(wǎng)絡(luò)DEA 模型，我們從銀行內(nèi)部運行機理角度給出投入、產(chǎn)出和中間變量的選取，在此基礎(chǔ)上給出相應(yīng)的CRS和VRS 網(wǎng)絡(luò)DEA 模型。

(一)投入和產(chǎn)出指標(biāo)的選取

利用DEA 模型研究銀行效率的一個重要問題是投入和產(chǎn)出指標(biāo)的界定。由于銀行投入產(chǎn)出具有非實物性、無形性、非同質(zhì)性等特點，導(dǎo)致學(xué)術(shù)界對銀行投入產(chǎn)出指標(biāo)的界定一直是各種理論分析爭論的焦點。學(xué)者們采用的主要方法有:生產(chǎn)法、中介法和資產(chǎn)法。通過對3 種指標(biāo)選取方法的比較分析，生產(chǎn)法和中介法都選擇銀行的人力資源和固定資產(chǎn)成本等為投入指標(biāo)，而資產(chǎn)法則選擇資產(chǎn)負(fù)債表中的各類存款作為投入指標(biāo);在產(chǎn)出指標(biāo)的選擇上，3 種方法存在明顯區(qū)別。生產(chǎn)法通常用貸款或者存款賬戶的數(shù)目作為產(chǎn)出，忽略了不同的賬戶對銀行貢獻(xiàn)不同的事實，而且交易筆數(shù)數(shù)據(jù)很難獲得。中介法將銀行看作金融中介機構(gòu)，以銀行存款和貸款作為銀行的產(chǎn)出，卻忽視了銀行的其他投資收入。資產(chǎn)法則把銀行資產(chǎn)負(fù)債表中資產(chǎn)方的項目作為產(chǎn)出，卻沒有考慮銀行現(xiàn)實經(jīng)營的基礎(chǔ)——存款。

綜上所述，為了能夠抓住銀行的雙重特征和準(zhǔn)確測度銀行效率，我們將上述三種指標(biāo)選擇的方法相互融合，同時結(jié)合指標(biāo)的選擇原則和保證所需指標(biāo)數(shù)據(jù)的可操作性，并參考國內(nèi)外主要代表文獻(xiàn)，確定本文中所要采用的投入和產(chǎn)出指標(biāo)為:投入指標(biāo)包括銀行的固定資產(chǎn)凈值和銀行的員工總?cè)藬?shù);產(chǎn)出指標(biāo)包括貸款總額和其他盈利性資產(chǎn)總額;中間變量指標(biāo)為存款總額，他既具有第一生產(chǎn)階段產(chǎn)出的角色又具有第二生產(chǎn)階段投入的角色。這樣的選擇方式一方面是將三種指標(biāo)選取方法融合;另一方面是為我們后面介紹的網(wǎng)絡(luò)DEA 銀行效率模型做準(zhǔn)備。銀行投入、產(chǎn)出和中間變量指標(biāo)的表示符號及其涵義見表1。

表1 銀行投入、產(chǎn)出和中間變量指標(biāo)匯總

(二)模型的建立

為了與一般的DEA 模型相區(qū)別，我們先給出基于儲蓄新視角下的網(wǎng)絡(luò)DEA 模型中單個銀行生產(chǎn)流程如圖1 所示。

圖1 基于儲蓄新視角下的網(wǎng)絡(luò)DEA 模型中單個銀行生產(chǎn)流程示意圖

從流程示意圖中可以看出，我們將銀行生產(chǎn)過程的黑箱打開，將其分解為兩個階段:在第一階段，銀行利用固定資產(chǎn)凈值和員工投入獲得存款儲蓄，這個過程體現(xiàn)了生產(chǎn)法和中介法兩種觀點下的銀行生產(chǎn)模式;在第二階段，銀行利用所得到的存款儲蓄分配到貸款部分和其他盈利性資產(chǎn)部分，這個過程體現(xiàn)了資產(chǎn)法觀點下的銀行生產(chǎn)模式。由此可以看出，我們給出的基于儲蓄新視角下的網(wǎng)絡(luò)DEA 模型不僅更真實的體現(xiàn)了銀行生產(chǎn)過程，而且將投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇的三種方法很好的融合在一起。下面我們就具體給出投入產(chǎn)出主導(dǎo)型的網(wǎng)絡(luò)DEA 銀行效率模型在CRS 和VRS 情形下線性規(guī)劃表達(dá)結(jié)構(gòu)。為了描述方便，我們給出一些基本的符號說明:FAj表示銀行j 的固定資產(chǎn)凈值;Ej表示銀行j 的員工總數(shù);Dj表示銀行j 的存款總額;Lj表示銀行j 的貸款總額;EAj表示銀行j其他盈利性資產(chǎn)總額;λj表示銀行k 分配給銀行j的權(quán)重;εk表示銀行k 的相對效率;θk表示銀行k的近似反效率。

1.投入產(chǎn)出主導(dǎo)型的網(wǎng)絡(luò)DEA 銀行效率模型在CRS 下的結(jié)構(gòu)

模型(I)是在規(guī)模報酬不變的假設(shè)下測度銀行的技術(shù)效率(technical efficiency，TE)，反映的是在最少投入的情況下企業(yè)獲取最大產(chǎn)出的能力。模型中第一行公式表示假設(shè)的目標(biāo)銀行對于每一種投入的消耗不能夠超出銀行k 所具有的;第二行公式表示假設(shè)的目標(biāo)銀行和銀行k 有相同的存款總額;第三行公式表示對于每一種輸出，要確保假設(shè)的目標(biāo)銀行至少與銀行k 是相同的。在放松投入和產(chǎn)出規(guī)模報酬不變的假設(shè)下，我們還可以測度銀行的純技術(shù)效率(pure technical efficiency，PTE)。

2.投入產(chǎn)出主導(dǎo)型的網(wǎng)絡(luò)DEA 銀行效率模型在VRS 下的結(jié)構(gòu)

模型(II)是在規(guī)模報酬變化的假設(shè)下用來測度銀行的純技術(shù)效率，反映的是當(dāng)規(guī)模報酬可變時，被測決策單元與生產(chǎn)前沿面之間的距離。

三、數(shù)據(jù)選取

我國的商業(yè)銀行包括政策性銀行、國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行及其他農(nóng)村金融機構(gòu)。本文基于研究數(shù)據(jù)的可獲得性，排除政策性銀行及城市商業(yè)銀行和農(nóng)村金融機構(gòu)，選取了14 家商業(yè)銀行作為樣本，其中包括四家國有商業(yè)銀行和十家股份制商業(yè)銀行，分別是中國銀行、中國建設(shè)銀行、中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、福建興業(yè)銀行、廣東發(fā)展銀行、交通銀行、上海浦東發(fā)展銀行、深圳發(fā)展銀行、中國民生銀行、招商銀行、中信銀行、中國光大銀行和華夏銀行，這14家銀行資產(chǎn)規(guī)模占銀行業(yè)總規(guī)模接近70%，其管理能力和運營模式能較好地代表我國銀行業(yè)的總體發(fā)展情況，有很好的代表性。

本文選取2000－2010年共11年的投入、產(chǎn)出和中間變量(見表1 中指標(biāo)說明)面板數(shù)據(jù)為研究對象，研究所需數(shù)據(jù)均來自國泰安CSMAR 數(shù)據(jù)庫、《中國金融年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》和各個銀行公布的年報，數(shù)據(jù)來源有很高的準(zhǔn)確性與權(quán)威性。樣本投入產(chǎn)出指標(biāo)的統(tǒng)計性描述如表2 所示。

我們知道，在使用DEA 模型過程中投入與產(chǎn)出指標(biāo)的選擇很關(guān)鍵，所選的各種指標(biāo)必須能夠解釋各要素對于效率衡量的影響。Lang 和Golden(1989)［27］指出投入與產(chǎn)出指標(biāo)的選取必須符合相關(guān)性檢驗，相關(guān)系數(shù)愈高，表示其相關(guān)程度愈大，以確保投入與產(chǎn)出指標(biāo)之間具有因果關(guān)系，使得評價結(jié)果更可靠，各指標(biāo)相關(guān)系數(shù)見表3。從表中可以很容易看出我國主要商業(yè)銀行2000－2010年各項投入與產(chǎn)出均高度正相關(guān)，平均相關(guān)系數(shù)都在0.8 以上，這也就表明當(dāng)投入增加時，產(chǎn)出亦隨之增加，符合DEA 模型的同向性要求，由此可知本文選取的投入與產(chǎn)出指標(biāo)是合適的。

表2 投入產(chǎn)出指標(biāo)的統(tǒng)計性描述

表3 投入產(chǎn)出指標(biāo)相關(guān)性分析

四、我國商業(yè)銀行效率值的測定和實證分析

本文運用Matlab2009a 軟件來求解文中所涉及的網(wǎng)絡(luò)DEA 線性規(guī)劃問題，分別計算我國14 家商業(yè)銀行2000－2010年的技術(shù)效率和純技術(shù)效率，并針對這兩類效率指標(biāo)計算每年的銀行總平均值、四大國有銀行平均值以及股份制銀行平均值，同時給出各個銀行2000－2010年間各種效率序列的均值、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差，結(jié)果見表4、表5、表6、表7。

從表4 中可以發(fā)現(xiàn)，四大國有商業(yè)銀行中技術(shù)效率最高的是中國銀行，歷年技術(shù)效率值平均為0.8407;最低的是農(nóng)業(yè)銀行，歷年技術(shù)效率值平均為0.5982;國有銀行整體均值為0.6753，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0445，說明我國國有商業(yè)銀行的技術(shù)效率表現(xiàn)相對穩(wěn)定，還有很大的改善空間。從技術(shù)效率值的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，四大國有銀行沒有一家位于有效前沿面上，表現(xiàn)相對落后。從中位數(shù)的數(shù)值結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，除了農(nóng)業(yè)銀行，其他國有銀行絕大數(shù)年份表現(xiàn)均高于平均水平。

表4 四大國有商業(yè)銀行2000－2010年技術(shù)效率結(jié)果

表5 股份制商業(yè)銀行2000－2010年技術(shù)效率結(jié)果

從表5 中可以發(fā)現(xiàn)，10 家股份制商業(yè)銀行中技術(shù)效率較高的是民生銀行、興業(yè)銀行和深發(fā)銀行，均有幾年效率水平位于有效前沿面上，歷年技術(shù)效率均值分別為0.9675、0.9251 和0.9187;廣發(fā)銀行和交通銀行技術(shù)效率較差，但其11年平均水平為:0.7418 和0.7935，仍略高于國有商業(yè)銀行平均水平;股份制商業(yè)銀行整體均值為0.8553，略高于國有商業(yè)銀行，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0456，說明我國股份制商業(yè)銀行的技術(shù)效率表現(xiàn)相對穩(wěn)定，也有很大的改善空間。股份制商業(yè)銀行技術(shù)效率的波動平均水平和四大國有商業(yè)銀行相比差不多，但是對單個銀行考慮可以發(fā)現(xiàn)除了興業(yè)銀行、廣發(fā)銀行和交通銀行之外，其他股份制商業(yè)銀行技術(shù)效率的波動性與四大國有銀行相比較低，說明股份制商業(yè)銀行的管理水平相對比較穩(wěn)定，不易受外界經(jīng)濟狀況、國家政策及管理人員變動的影響。從中位數(shù)的數(shù)值結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，除了華夏銀行，其他股份制商業(yè)銀行絕大數(shù)年份表現(xiàn)均高于平均水平。我國銀行業(yè)技術(shù)效率整體水平穩(wěn)定，發(fā)展趨勢良好。此外，運用傳統(tǒng)DEA 模型測度銀行效率會出現(xiàn)多個銀行均位于有效前沿面上，無法區(qū)分其效率水平的差異，如謝朝華(2005)［13］文中2001年技術(shù)效率為1 的銀行多達(dá)7 個，宋增基等(2009)［16］文中的民生銀行、興業(yè)銀行和浦發(fā)銀行2007年的效率值均為1，排名無法分辨，而表4 和表5 的效率結(jié)果可以很清晰的給出銀行效率排名。可見，基于儲蓄為中間變量的網(wǎng)絡(luò)DEA 模型能夠更好的測度銀行效率。

對比表4 和表5 中我國四大國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行技術(shù)效率的年度均值可以發(fā)現(xiàn)，國有商業(yè)銀行在2000－2010年的技術(shù)效率表現(xiàn)均差于股份制商業(yè)銀行，見圖2。這是因為在樣本期內(nèi)，2001年12月，中國加入WTO，中國銀行業(yè)獲得了5年過渡期的改革時間。在這段時間里，股份制商業(yè)銀行引進先進管理理念和競爭優(yōu)勢不斷發(fā)展，使得位于生產(chǎn)前沿面的股份制商業(yè)銀行個數(shù)逐漸增多，并且效率表現(xiàn)相對較差的銀行與前沿面的距離也在逐漸縮小，整體水平在逐步提高。雖然在激烈的市場競爭下，國有商業(yè)銀行也在不斷深化股份制改革，在經(jīng)營管理上取得了不錯的成績，但是由于體制、規(guī)模和國家政策的限制，不及股份制商業(yè)銀行靈活，所以股份制商業(yè)銀行技術(shù)效率表現(xiàn)好于國有商業(yè)銀行。通過國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行的技術(shù)效率對比趨勢可以說明產(chǎn)權(quán)明晰的股份制結(jié)構(gòu)改革促進了商業(yè)銀行技術(shù)效率的整體提高，同時也表明國有商業(yè)銀行進行股份制改革的正確性，這與國內(nèi)大部分學(xué)者所得到的結(jié)論一致。

圖2 我國國有銀行、股份制銀行歷年技術(shù)效率均值比較

圖3 的效率走勢表明，除交通銀行和廣發(fā)銀行，我國國有銀行和股份制銀行整體走勢在2000－2005年期間走勢相對平穩(wěn)，但是在2006年整體銀行業(yè)有一個突然下跌走勢。這是因為從2001年中國加入WTO 之后五年，中國對外資金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)和區(qū)域性限制逐步取消，到2006年為止全面放開。為了應(yīng)對外資銀行進入對中國銀行業(yè)市場的劇烈沖擊，2006年中央銀行連續(xù)三次提高存款準(zhǔn)備金率，全年累積上調(diào)1.5 個百分點，這對于所有銀行的貸款和投資均產(chǎn)生巨大影響。上述這些原因直接導(dǎo)致了2006年我國銀行業(yè)效率的突降。在2006年之后，受到全球金融危機的影響，效率值只有短暫的回升，之后都是呈現(xiàn)緩慢下行趨勢。從交通銀行的效率走勢可知，2004年之前整體表現(xiàn)一般，之后才穩(wěn)步提升。在金融改革深化的過程中，交通銀行在2004年6月也完成了財務(wù)重組，成功引進了匯豐銀行、社保基金、中央?yún)R金公司等境外戰(zhàn)略投資者，著力推進機制的良性轉(zhuǎn)變。在2005年在香港成功上市，2007年大陸上市，為今后的效率的提高打下了基礎(chǔ)。

表6 中國四大國有商業(yè)銀行2000－2010年純技術(shù)效率結(jié)果

由于1997年亞洲金融危機以后國家加強了國有銀行資產(chǎn)管理，國有銀行技術(shù)效率在2000年到2005年間逐步回升。技術(shù)效率在2006年到2010年間出現(xiàn)明顯的下降異動，尤其2010年特別明顯。這是受到全球性的美國次貸危機影響，國有銀行的技術(shù)效率出現(xiàn)下降趨勢。美國次貸危機對于全世界的金融行業(yè)以致命的打擊，從而使得我國銀行業(yè)技術(shù)效率從2006年開始有明顯異動變化，呈現(xiàn)下降趨勢，我國隨后提出了相應(yīng)的貨幣政策和內(nèi)需刺激方案以緩解危機對我國經(jīng)濟的沖擊，在2009年有所回升，2010年到達(dá)低點，說明我國國有銀行業(yè)技術(shù)效率易受外界的影響。從效率值變動幅度也可以發(fā)現(xiàn)，此次美國次貸危機帶來的風(fēng)險很大。

表7 中國股份制商業(yè)銀行2000－2010年純技術(shù)效率結(jié)果

從表6 中可以發(fā)現(xiàn)，四大國有商業(yè)銀行中純技術(shù)效率最高的是工商銀行，歷年純技術(shù)效率值平均為1.000;最低的是農(nóng)業(yè)銀行，歷年純技術(shù)效率值平均為0.8555;國有銀行整體均值為0.9453，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0310，說明我國國有商業(yè)銀行的純技術(shù)效率表現(xiàn)相對穩(wěn)定，整體水平較高。從結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，四大國有銀行中工商銀行和中國銀行位于有效前沿面上，表現(xiàn)相對突出。從中位數(shù)的數(shù)值結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，除了農(nóng)業(yè)銀行，其他國有銀行絕大數(shù)年份表現(xiàn)均高于平均水平。

從表7 中可以發(fā)現(xiàn)，10 家股份制商業(yè)銀行中技術(shù)效率較高的是民生銀行和深發(fā)銀行，均有多數(shù)年份純技術(shù)效率水平位于有效前沿面上，歷年純技術(shù)效率均值分別為0.9879 和0.9548;較差的是廣發(fā)銀行，歷年純技術(shù)效率均值為0.7601;股份制商業(yè)銀行整體均值為0.9049，略低于國有商業(yè)銀行，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0532，整體表現(xiàn)相對穩(wěn)定。股份制商業(yè)銀行純技術(shù)效率的波動平均水平略高于四大國有商業(yè)銀行，但是對單個銀行考慮可以發(fā)現(xiàn)除農(nóng)業(yè)銀行外，其他股份制商業(yè)銀行技術(shù)效率的波動性與四大國有銀行相比較高，這可能由于在金融化改革過程中，股份制商業(yè)銀行不斷提高自身管理水平和競爭實力，不斷提高純技術(shù)效率水平。從中位數(shù)的數(shù)值結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，除了華夏銀行，其他股份制商業(yè)銀行絕大數(shù)年份表現(xiàn)均高于平均水平。

從表6 和表7 中可以看出，僅從純技術(shù)效率的角度來看，股份制商業(yè)銀行與國有商業(yè)銀行逐個相比并沒有明確的優(yōu)勝關(guān)系，而是高低情形交替出現(xiàn)。但是從整體平均水平來看，2000－2010年國有商業(yè)銀行的純技術(shù)效率比股份制商業(yè)銀行略高一些，國有商業(yè)銀行歷年純效率均值為0.9453，而股份制商業(yè)銀行為0.9049。從表中也可以看到我國商業(yè)銀行純技術(shù)效率年度均值較高，波動相對較小，說明我國商業(yè)銀行在面對激烈的市場競爭時，對現(xiàn)有技術(shù)利用程度較強，經(jīng)營管理模式和水平不斷改進。

對比表6 和表7 中我國四大國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行純技術(shù)效率的年度均值可以發(fā)現(xiàn)，國有商業(yè)銀行在2000－2010年的技術(shù)效率表現(xiàn)均高于股份制商業(yè)銀行，見圖4。從圖4 中，結(jié)合前面技術(shù)效率的分析我們知道隨著中國加入WTO，我國銀行業(yè)整體技術(shù)效率有所提高，但是從純技術(shù)效率值的變化中可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)效率的提高主要是通過提高銀行的規(guī)模效率而達(dá)到的，這也反映出我國商業(yè)銀行主要依靠的是外延式的改革，而并非銀行內(nèi)涵效率的提高，這也從客觀上要求我國銀行業(yè)今后需要更深層次的股份制改革。從2000年開始，我國四大國有銀行的純技術(shù)效率值基本穩(wěn)定，大部分位于有效前沿面上。這是因為在1997年亞洲金融危機之后，國家和政府對國有銀行進行了比較嚴(yán)厲的管制，對銀行、證券實行分業(yè)管理，剝離了銀行從事的大量非銀行業(yè)務(wù)，大大降低了國有銀行的風(fēng)險，進而提高了國有銀行自身的管理效率和業(yè)務(wù)水平。但是，從圖2 和圖4 國有銀行和股份制銀行效率值的比較結(jié)果反差中表明，國有銀行在大量人力、物力投入和現(xiàn)有的管理水平下，所獲得的技術(shù)效率并沒有顯著提高，反而明顯低于股份制銀行水平，說明國有銀行單一通過擴大規(guī)模并不能真正提高自身效率水平，要從體制改革、技術(shù)管理和市場競爭方面創(chuàng)新。

從圖5 的效率動態(tài)走勢圖中可以發(fā)現(xiàn)，我國各大商業(yè)銀行純技術(shù)效率走勢基本呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢，受2007年全球金融危機影響不大。在所有銀行中，廣發(fā)銀行的效率值波動較大，在2006年以前效率值有明顯的提高，這是由于這段時間內(nèi)廣發(fā)銀行引入了花旗銀行、IBM 信貸等世界一流的國外企業(yè)和中國人壽、國家電網(wǎng)、中信信托等實力雄厚的國內(nèi)知名企業(yè)，完善公司治理和內(nèi)控機制，學(xué)習(xí)先進的銀行服務(wù)理念、管理經(jīng)驗以及產(chǎn)品研發(fā)，切實提高創(chuàng)新能力和經(jīng)營水平。

結(jié)合技術(shù)效率表4 和表5，我們通過2000－2010年效率均值給出我國14 家主要商業(yè)銀行的效率排名，見表8。從表中可以看出，民生銀行、興業(yè)銀行和深發(fā)銀行位居前列，而國有銀行中只有中國銀行排名靠前，其他均位于最后。

圖4 我國國有銀行、股份制銀行歷年純技術(shù)效率均值比較

圖5 國有銀行和股份制銀行在2000－2010年純技術(shù)效率走勢圖

表8 我國14 家主要商業(yè)銀行的技術(shù)效率排名

五、研究結(jié)論

綜上所述，不論是從技術(shù)效率還是純技術(shù)效率的角度來看待我國銀行業(yè)的發(fā)展，都可以發(fā)現(xiàn)我國銀行業(yè)整體發(fā)展不錯，效率水平不斷發(fā)生變化，符合市場競爭的規(guī)律，有利銀行業(yè)整體效率的提高。通過具體的數(shù)據(jù)分析，我們可以發(fā)現(xiàn):首先，四大國有商業(yè)銀行的整體效率略低于股份制商業(yè)銀行。在隨后的改革過程中由于諸多因素的限制，雖然有了一定的提高，但是落后于股份制商業(yè)銀行，所以股份制商業(yè)銀行表現(xiàn)優(yōu)于四大國有銀行;其次，從純技術(shù)效率角度來看，四大國有商業(yè)銀行并不比股份制商業(yè)銀行差，而且表現(xiàn)穩(wěn)定，受金融危機影響不大;然后，四大國有銀行的技術(shù)效率易受到國家政策和金融危機的影響，相比股份制商業(yè)銀行而言，效率波動比較大。最后，通過國有銀行和股份制銀行技術(shù)效率的對比趨勢可以發(fā)現(xiàn)股份制結(jié)構(gòu)改革確實促進了我國商業(yè)銀行效率的提高，同時也表明國有商業(yè)銀行股份制改革的正確性。究其原因可能有以下幾點:一是雖然國有商業(yè)銀行擁有強大資源優(yōu)勢，但受政府政策干預(yù)影響比較大，這使得國有四大銀行很難按照市場規(guī)律行事，難以發(fā)揮其自身資源優(yōu)勢，導(dǎo)致了其效率低下;二是國有商業(yè)銀行內(nèi)部體制、人員素質(zhì)等還存在一定問題，例如:員工數(shù)量多，歷史包袱比較重，適應(yīng)環(huán)境變化能力沒有其他銀行強;三是四大國有銀行上市時間相對較短，一些改革措施取得的效率還未能立即體現(xiàn)，而且四大銀行的激勵制度相比其他銀行有所遜色。股份制商業(yè)銀行能夠充分利用現(xiàn)有的技術(shù)和規(guī)模，穩(wěn)健經(jīng)營，使得投入較少的資源來獲得更大的產(chǎn)出，得到了較好的經(jīng)營效率。

我國銀行業(yè)今后的發(fā)展很關(guān)鍵，為了能夠與世界金融業(yè)務(wù)接軌，增大市場競爭力，股份制銀行的發(fā)展不可或缺。同時建議四大國有商業(yè)銀行適度的縮減冗員、精簡機構(gòu)，提高自身內(nèi)部管理水平和管理人才隊伍建設(shè)水平;重視國有商業(yè)銀行的產(chǎn)權(quán)問題，繼續(xù)推動商業(yè)銀行股份制改革，從根本上解決困擾自身發(fā)展的各種問題;積極利用資本市場的資源再分配作用，積極吸收優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)股權(quán)，真正實現(xiàn)市場化。

［1］Berger A N，Humphrey D B.Efficiency of Financial Institutions:International Survey and Directions for Future Research［J］.European Journal of Operational Research，1997，98:175－212.

［2］Charnes，Cooper W W，Rhodes E.Measuring the Efficiency of Decision Making Units［J］.European Journal of Operational Research，1978(2):429－444.

［3］Farell M J.The Measurement of Productive Efficiency［J］．Journal of the Royal Statistical Society，1957，120:253－281.

［4］Sherman H D，Gold F.Bank Branch Operating Efficiency:Evaluation with Data Envelopment Analysis［J］.Journal of Banking and Finance，1985，9 (2):297－315.

［5］Isik I，Hassan M K.Technical，Scale and Allocative Efficiencies of Turkish Banking Industry［J］.Journal of Banking and Finance，2002，26:719－766.

［6］Hsiao H，Chang H，Cianci A M，Huang L.First Financial Restructuring and Operating Efficiency:Evidence from Taiwanese Commercial Banks［J］.Journal of Banking and Finance ，2010，34:1461－1471.

［7］Casu B，Girardone C.Integration and Efficiency Convergence in EU Banking Markets ［J］.Omega，2010，38:260－267.

［8］Staub R B，Souza G S，Tabak B M.Evolution of Bank Efficiency in Brazil:A DEA Approach［J］.European Journal of Operational Research，2010，202:204－213.

［9］Glass J C，McKillop D G，Rasaratnam S.Irish Credit Unions:Investigating Performance Determinants and the Opportunity Cost of Regulatory Compliance ［J］.Journal of Banking and Finance，2010，34:67－76.

［10］魏 煜，王 麗.中國商業(yè)銀行效率研究:一種非參數(shù)的分析［J］.金融研究，2000(3):88－96.

［11］朱 南，卓 賢，董 屹.關(guān)于我國國有商業(yè)銀行效率的實證分析和改革策略［J］.管理世界，2004(2):18－26.

［12］方春陽，孫 巍，王 錚，王海蓉.國有商業(yè)銀行的效率測度及其行為特征的實證檢驗［J］.數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2004(7):51－58.

［13］謝朝華，段軍山.基于DEA 方法的我國商業(yè)銀行X－效率研究［J］.中國管理科學(xué)，2005，13(4):120－128.

［14 楊 德，遲國泰，孫秀峰.中國商業(yè)銀行效率研究［J］.系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用，2005，14(3):252－263.

［15］柯孔林，馮宗憲.我國商業(yè)銀行效率測度及其影響因素分析［J］.數(shù)理統(tǒng)計與管理，2008，27(1):10－16.

［16］宋增基，張宗益，袁 茂.中國銀行業(yè)DEA 效率實證分析［J］.系統(tǒng)工程理論與實踐，2009，29(12):105－110.

［17］楊寶臣，劉 錚，高春陽.商業(yè)銀行有效性評價方法［J］.管理工程學(xué)報，1999，13(1):13－18.

［18］張健華.我國商業(yè)銀行效率研究的DEA 方法及1997－2001年效率的實證分析［J］.金融研究，2003(3):11－25.

［19］郭 妍.我國商業(yè)銀行效率決定因素的理論探討與實證檢驗［J］.金融研究，2005(2):115－123.

［20］遲國泰，楊 德，吳珊珊.基于DEA 方法的中國商業(yè)銀行綜合效率的研究［J］.中國管理科學(xué)，2006，14(5):52－61.

［21］趙 萌.并聯(lián)決策單元的動態(tài)DEA 效率評價研究［J］.管理科學(xué)，2011，24(1):90－97.

［22］蘆 鋒，劉維奇.基于DEA 方法的我國商業(yè)銀行效率研究［J］.山西大學(xué)學(xué)報，2011，34(2):129－132.

［23］Castelli C，Pesenti R，Ukovich W.DEA－like Models for Efficiency Evaluations of Specialized and Interdependent Units［J］.European Journal of Operational Research，2001，132:274－286.

［24］Sexton T R，Lewis H F.Two－stage DEA:An Application to Major League Baseball［J］.Journal of Productivity Analysis，2003，19:227－249.

［25］Lewis H F，Sexton T R.Network DEA:Efficiency Analysis of Organizations with Complex Internal Structure［J］．Computers and Operations Research，2004，31:1365－1410.

［26］Holod D，Lewis H F.Resolving the Deposit Dilemma:A New DEA Bank Efficiency Model［J］.Journal of Banking and Finance，2011，35(11):2801－2810.

［27］Lang James R，Golden，Peggy A.Evaluating the Efficiency of SBDC with Data Envelopment Analysis:A Longitudinal Approach［J］.Journal of Small Business Management，1989，27:42－49.