商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率的時(shí)序變遷——基于中國(guó)銀行的實(shí)證分析

米運(yùn)生，毛雅娟

（華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 廣州 510642）

和實(shí)際部門(mén)一樣，效率問(wèn)題是商業(yè)銀行業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)的源泉，也是影響商業(yè)銀行比較優(yōu)勢(shì)與競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要因素。在發(fā)達(dá)國(guó)家，自20世紀(jì)70年代初期之后，隨著金融市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)如何評(píng)估商業(yè)銀行的效率產(chǎn)生了濃厚興趣。在中國(guó)，自20世紀(jì)90年代初期以來(lái)，隨著金融規(guī)制的不斷放松、金融市場(chǎng)化改革的深入推進(jìn)，國(guó)有銀行逐漸回歸金融企業(yè)的本質(zhì)，銀行效率評(píng)估問(wèn)題逐漸成為各方關(guān)注的對(duì)象。關(guān)于企業(yè)效率問(wèn)題，存在所有權(quán)與市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的理論爭(zhēng)論。這種理論爭(zhēng)論也存在于商業(yè)銀行。對(duì)銀行效率來(lái)說(shuō)，所有權(quán)是唯一重要的因素嗎？為回答此問(wèn)題，本文以中國(guó)銀行為例，運(yùn)用非參數(shù)DEA模型的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，測(cè)算了全要素生產(chǎn)率。

一、文獻(xiàn)綜述

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源于數(shù)量效應(yīng)與質(zhì)量效應(yīng)。前者是指資本、勞動(dòng)等要素的數(shù)量投入，后者主要是內(nèi)生增長(zhǎng)理論所刻畫(huà)的由人力資本、配置效率、規(guī)模經(jīng)濟(jì)、技術(shù)與知識(shí)進(jìn)展、干中學(xué)、外部性等因素產(chǎn)生的效率效應(yīng)。給定技術(shù)等變量，宏觀經(jīng)濟(jì)效率于經(jīng)濟(jì)運(yùn)行于生產(chǎn)可能性曲線之上而趨于最佳。在新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)那里，企業(yè)最大化表現(xiàn)為給定成本的產(chǎn)出最大化或給定產(chǎn)出水平下的成本最小化。在這個(gè)過(guò)程中，企業(yè)實(shí)現(xiàn)了要素（包括產(chǎn)品組合）配置效率的最優(yōu)化。企業(yè)的邊際成本曲線（供給曲線）與技術(shù)等因素相關(guān)。在長(zhǎng)期內(nèi)，規(guī)模經(jīng)濟(jì)影響到供給曲線。盡管瓦爾拉斯—帕累托—艾奇沃斯等提出了效率的新古典標(biāo)準(zhǔn)，但長(zhǎng)期以來(lái)，這一研究停留于思想實(shí)驗(yàn)和理論討論，計(jì)量問(wèn)題長(zhǎng)期沒(méi)有得到重視。而且，它假定資源的最優(yōu)配置，現(xiàn)實(shí)中則可能是充滿著萊賓斯坦式的X—非效率世界。理論與現(xiàn)實(shí)的雙重壓力使得這種狀態(tài)在20世紀(jì)50年代得到了改變。隨著索洛殘差概念的提出，學(xué)者嘗試度量技術(shù)效率。在微觀領(lǐng)域，大量文獻(xiàn)也對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行了探索。在銀行部門(mén)，較早研究一般運(yùn)用財(cái)務(wù)比例法（Alhadeff，1954）來(lái)研究其效率。

財(cái)務(wù)指標(biāo)難以反映銀行的長(zhǎng)期效率，也難以測(cè)量“索洛殘差”形式的綜合效率。20世紀(jì)80年代以來(lái)，國(guó)外學(xué)者在研究銀行的效率問(wèn)題大量運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)的前沿分析。從20世紀(jì)90年代初期開(kāi)始，以（貸款）利率市場(chǎng)化、減少多重利率、取消貸款規(guī)?？刂啤⒔档头ǘù婵顪?zhǔn)備金率、放松市場(chǎng)準(zhǔn)入限制等措施，我國(guó)不斷放松金融規(guī)制。在微觀機(jī)制方面，國(guó)家推進(jìn)國(guó)有商業(yè)銀行的產(chǎn)權(quán)改革，銀行自身也開(kāi)始按照現(xiàn)代公司制的要求重構(gòu)治理結(jié)構(gòu)，不斷完善其風(fēng)險(xiǎn)管理與控制措施。尤其是加入WTO以來(lái)，外資銀行逐漸進(jìn)入中國(guó)，金融市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈。這種背景下，中國(guó)大陸有關(guān)銀行效率的實(shí)證研究日趨活躍。這些研究主要是運(yùn)用前沿分析的非參數(shù)方法（魏煜，2000；劉志新，2004；楊大強(qiáng)，2007）和參數(shù)方法（張健華，2003；姚樹(shù)潔，2004；遲國(guó)泰，2005；王聰，2007；吳棟，2007；齊樹(shù)天，2008）。

上述研究的貢獻(xiàn)體現(xiàn)在兩個(gè)方面：利用橫截面或時(shí)間序列數(shù)據(jù)，對(duì)不同銀行間的相對(duì)效率進(jìn)行橫向比較；以前沿分析得到的效率數(shù)據(jù)為被解釋變量，以市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、GDP增長(zhǎng)率、通貨膨脹等為解釋變量，對(duì)銀行效率的影響因素問(wèn)題進(jìn)行實(shí)證分析。這些研究對(duì)效率的理解側(cè)重點(diǎn)、樣本范圍和時(shí)間序列長(zhǎng)度均有所差異，但大致結(jié)論是：相對(duì)股份制銀行，國(guó)有銀行的效率較低；員工素質(zhì)、資本質(zhì)量、產(chǎn)權(quán)和市場(chǎng)結(jié)構(gòu)等因素對(duì)銀行效率有顯著性影響。但是，這些研究的部分理論結(jié)論需要商榷。比如，這些研究在作出國(guó)有銀行效率相對(duì)較低的理論判斷時(shí)，卻沒(méi)有考慮控制變量的影響，從而降低了基本結(jié)論的解釋力，且可能誤導(dǎo)讀者。再者，這些研究未能對(duì)銀行效率的縱向變化作出分析。在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)發(fā)生巨大變遷的轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)中，這一點(diǎn)又是特別重要的?，F(xiàn)有研究對(duì)銀行效率的分析，也主要從成本、利潤(rùn)兩方面分析規(guī)模、配置、純技術(shù)等某一具體效率?，F(xiàn)實(shí)中，有很多未知的因素（或已知但難以量化）對(duì)銀行效率產(chǎn)生了重要影響?；谝陨峡紤]，本文以全要素生產(chǎn)率度量銀行績(jī)效，并以中國(guó)銀行為例，運(yùn)用DEA模型的Malmquist指數(shù)對(duì)銀行效率進(jìn)行實(shí)證分析，并洞察其時(shí)序變遷。

二、測(cè)量全要素生產(chǎn)率的DEA-Malmquist指數(shù)的方法介紹

從古典經(jīng)濟(jì)學(xué)伊始，盡管有熊彼特等人的不同聲音，長(zhǎng)期以來(lái)，從哈羅德—多馬，到索洛—斯旺模型（包括“米德修改”），主流經(jīng)濟(jì)學(xué)家大都視物質(zhì)資本和勞動(dòng)力的數(shù)量投入為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉。但是，索洛（Solow，1957）對(duì)美國(guó)等9個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉的研究中發(fā)現(xiàn)，在資本與勞動(dòng)投入之外有一個(gè)剩余。人們?cè)欢日J(rèn)為索洛剩余（Solow residual）源自科技。丹尼森（1962）在核算美國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)時(shí)發(fā)現(xiàn)，在1929-1948年間，資本和勞動(dòng)增長(zhǎng)對(duì)美國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)只有48%，另外的52%則歸因于規(guī)模經(jīng)濟(jì)、資源配置和知識(shí)進(jìn)展。之后，學(xué)者們以全要素生產(chǎn)率來(lái)度量索洛殘差或經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的質(zhì)量效應(yīng)。

測(cè)度TFP的方法可分為兩類：參數(shù)估計(jì)方法和非參數(shù)估計(jì)方法。前者主要有收入份額法、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)法和隨機(jī)邊界法，它們都涉及參數(shù)函數(shù)的估計(jì)，且均假設(shè)研究對(duì)象在技術(shù)上是有效率的，能夠解釋隨機(jī)噪音；后者主要有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法和指數(shù)法，沒(méi)有涉及參數(shù)函數(shù)的估計(jì)，也無(wú)需假設(shè)研究對(duì)象在技術(shù)上是有效率的，但不能解釋隨機(jī)噪音。其中，收入份額法和指數(shù)法主要用來(lái)研究TFP的變動(dòng)；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法主要用來(lái)研究TFP變動(dòng)和規(guī)模報(bào)酬；前沿分析的參數(shù)方法和非參數(shù)方法（Non-Parametric Method）用來(lái)研究TFP的變動(dòng)、技術(shù)效率和配置效率等。一般而言，對(duì)于宏觀數(shù)據(jù)可以采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法，但它對(duì)規(guī)模報(bào)酬的強(qiáng)假定不太合適，并對(duì)生產(chǎn)函數(shù)形式有特殊要求。參數(shù)法先驗(yàn)假定規(guī)模報(bào)酬不變，且需賦予生產(chǎn)函數(shù)以某一具體形式?，F(xiàn)實(shí)世界中，不同類型的企業(yè)（如金融企業(yè)與非金融企業(yè)）的生產(chǎn)函數(shù)存在巨大差別；同一類型的企業(yè)，在不同時(shí)期規(guī)模報(bào)酬可能有顯著性差異。由于上述原因，一些文獻(xiàn)繼續(xù)使用參數(shù)法，另一些則嘗試使用新的方法。于是，具有無(wú)需假定生產(chǎn)函數(shù)、對(duì)量綱和樣本數(shù)量無(wú)特別要求等比較優(yōu)勢(shì)的非參數(shù)法得到了廣泛應(yīng)用。

基于前沿函數(shù)思想，非參數(shù)法利用線性規(guī)劃方法及對(duì)偶原理，通過(guò)決策單位投入—產(chǎn)出指標(biāo)的組合分析來(lái)評(píng)價(jià)效率水平。非參數(shù)法又可分為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）和自由可置殼法（Free Disposal Hull，F(xiàn)DH），后者是DEA在放松凸性假定情況下的特例。相對(duì)來(lái)說(shuō)，DEA法具有更普遍的意義。非參數(shù)方法允許效率在特定時(shí)期內(nèi)發(fā)生變動(dòng)，不要求對(duì)所有研究樣本數(shù)據(jù)的無(wú)效率分布做先定假設(shè)。通常情況下，處于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論要求考慮，人們認(rèn)為該方法的最大缺陷就是假設(shè)沒(méi)有隨機(jī)誤差影響銀行效率，使得模型測(cè)度的效率包含了隨機(jī)誤差的影響。這種情況在體制比較成熟的西方確實(shí)是一個(gè)重大問(wèn)題。但在轉(zhuǎn)軌時(shí)期的中國(guó)，銀行尤其是國(guó)有銀行的體制在較短時(shí)期內(nèi)發(fā)生重大的結(jié)構(gòu)性變化。許多變量如政策（國(guó)家對(duì)銀行的重新注資、不良貸款的剝離等）類似于隨機(jī)誤差對(duì)銀行效率具有重要影響。在特殊國(guó)情中，假設(shè)沒(méi)有隨機(jī)誤差這一理論嚴(yán)格的參數(shù)方法反倒在測(cè)量銀行效率時(shí)存在重大缺陷，其基本結(jié)論自然也難以對(duì)復(fù)雜的效率問(wèn)題作出深刻解釋。在測(cè)量轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)中的國(guó)有銀行效率時(shí)，非參數(shù)法的DEA方法的固有缺陷則成為“優(yōu)勢(shì)”，對(duì)現(xiàn)實(shí)有較強(qiáng)的吻合度。

作為一種線性規(guī)劃方法，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析最初由Charnes、Cooper子and Rhodes（1978）提出并用于評(píng)估公共部門(mén)和非盈利部門(mén)的效率。學(xué)者在研究銀行效率時(shí)，也廣泛使用該方法（Sherman and Gold，1985；Q.Yeh，1996）。該方法早先主要用于測(cè)量技術(shù)效率（Technology Efficiency），反映商業(yè)銀行將多種資源轉(zhuǎn)化為金融產(chǎn)品及服務(wù)的能力。DEA模型有分式規(guī)劃和線性規(guī)劃兩種形式。出于計(jì)算的原因，學(xué)者使用較多的是后一方法。該方法的基本思想如下。設(shè)有n個(gè)DMU，每個(gè)DMU都有m種類型的輸入以及s種類型的輸出。xij為第j個(gè)決策單元對(duì)第i種類型輸入的投入量（xij>0），yrj為第j個(gè)決策單元第r種類型輸出的產(chǎn)出量（yrj>0）。該模型以第j0個(gè)決策單元的效率評(píng)價(jià)為目標(biāo)，以所有決策單元效率評(píng)價(jià)指數(shù)hj＜1為約束，假設(shè)一投入導(dǎo)向型模型（input oriented）②構(gòu)成如下分式規(guī)劃：

記xij0=xj0，yrj0=yj0，t=1/vTxj0＞0，ω=tν，μ＝tu.使用Charnes-Cooper變換，可將公式（1）轉(zhuǎn)化成如下等價(jià)的線性規(guī)劃公式：

ε為非阿基米德無(wú)窮小量?；谕剐?、錐性、無(wú)效性和最小性的公理假設(shè)，由線性規(guī)劃的對(duì)偶理論，可以得到如下DEA模型（對(duì)偶規(guī)劃）：

在（3）式中，n表示同類DMU數(shù)量，m和t分別代表輸人和輸出的個(gè)數(shù)，xij0和yrj0表示其中第j0個(gè)DMU（被評(píng)價(jià)的）第i項(xiàng)輸人和第r項(xiàng)輸出，S和S分別為松馳變量，ε為非阿基米德無(wú)窮小量：在計(jì)算時(shí)可取ε= 10-6。λj為決策單元線性組合的系數(shù)，將各個(gè)有效點(diǎn)連接起來(lái)，形成有效前沿面，θ為投入縮小比例。使決策單元在有效前沿面可沿水平和垂直方向延伸，找到最優(yōu)有效點(diǎn)。若最優(yōu)解θ*=1且S-*=S+*=0時(shí)，決策單元j0為DEA有效；若θ*=1，S-*≠0，S+*≠0時(shí)，決策單元j0為DEA弱有效。θ*＜1則決策單元j0為DEA無(wú)效。

CCR模型是規(guī)模收益不變（CRS）的情形。這是一個(gè)強(qiáng)假定。Banker，Charnes and Cooper（BCC，1984）以生產(chǎn)可能性集合四個(gè)公理和Shephard距離函數(shù)導(dǎo)出衡量純粹技術(shù)效率及規(guī)模效率之模型。在（3）中添加如下凸性約束條件λj=1，得到規(guī)模報(bào)酬變化（VRS）的DEA模型：

求解（4）式得到的最優(yōu)解δ*是決策單元的純技術(shù)效率（pure technical efficiency），式（3）解出的δ*表示決策單元的綜合效率（TE）?？傂屎图兗夹g(shù)效率之間存在差異的規(guī)模效率。一般而言，規(guī)模效率是技術(shù)效率除以純技術(shù)效率所得的商，即規(guī)模效率=總效率/純技術(shù)效率。要判斷決策單元是規(guī)模遞增還是規(guī)模遞減，需將式（4）中的凸性約束條件變?yōu)棣薺≤1，得到新的純技術(shù)效率δ。如δ不等于δ*則表明規(guī)模報(bào)酬遞增；如δ等于δ*，則是規(guī)模報(bào)酬遞減。

（3）式和（4）式分別是假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變與規(guī)模報(bào)酬變化而計(jì)算出來(lái)的效率。技術(shù)效率為純技術(shù)效率與規(guī)模報(bào)酬乘積。在這里，技術(shù)效率只是表示決策單位的投入產(chǎn)出位于生產(chǎn)可能性曲線之上，它是一種經(jīng)濟(jì)學(xué)概念?？萍歼M(jìn)步在這里并沒(méi)有得到反映，規(guī)模經(jīng)濟(jì)也未能直接體現(xiàn)。技術(shù)效率表明的是純要素投入的生產(chǎn)效率。索洛模型表明，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在要素之外還有一個(gè)巨大的殘差。這個(gè)殘差，曾一度被假設(shè)為技術(shù)進(jìn)步，后來(lái)則與配置效率、規(guī)模經(jīng)濟(jì)、技術(shù)進(jìn)步等聯(lián)系在一起，并歸納為全要素生產(chǎn)率。如考慮全要素生產(chǎn)率，規(guī)模報(bào)酬不變的模型即CRS就不合適。此時(shí)需要使用規(guī)模報(bào)酬可變模型，但VRS模型又無(wú)法直接計(jì)算全要素生產(chǎn)率。此外，無(wú)論是CCR模型還是BCC模型，如加入時(shí)間因素時(shí)便會(huì)造成各期的生產(chǎn)前沿面不同；它能夠進(jìn)行橫向比較，但不能進(jìn)行縱向比較。

Malmquist指數(shù)可以有效彌補(bǔ)以上研究方法的缺陷。為分析消費(fèi)約束的動(dòng)態(tài)變化，Shephard.R.W1953）運(yùn)用投入距離函數(shù)（Input Distance Function）構(gòu)造了Malmquist指數(shù)。之后Malmquist指數(shù)被廣泛用于投入—產(chǎn)出的動(dòng)態(tài)效率的分析。該方法具有和DEA類似的性質(zhì)（如無(wú)需投入與產(chǎn)出的價(jià)格變量），更重要的是，DEA模型的幾種效率可以通過(guò)Malmquist指數(shù)分解而得到。正是如此，F(xiàn)?re等（1994）將該方法引人到DEA模型中，并構(gòu)建了基于DEA的Malmquist指數(shù)。以t時(shí)期技術(shù)Tt為參照，基于產(chǎn)出角度的Malmquist指數(shù)表示為：

以t+1時(shí)期技術(shù)Tt+1為參照，Malmquist指數(shù)可以表示為：

在（5）式和（6）式中，（xt+1，yt+1）和（xt，yt）分別表示t+1和t兩個(gè)時(shí)期的投入與產(chǎn)出向量。d和d分別為t時(shí)期技術(shù)Tt為參照，t和t+1兩個(gè)時(shí)期的距離（差距）函數(shù)。經(jīng)濟(jì)學(xué)家在計(jì)算彈性時(shí)，為避免或者避免因基點(diǎn)選擇差異對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響，往往采取算術(shù)加權(quán)法即中點(diǎn)公式計(jì)算弧彈性。類似地，避免時(shí)期選擇的隨意性所造成的差異，麥?zhǔn)现笖?shù)也采取加權(quán)方法。不同的是，Caves等仿照Fisher理想指數(shù)的構(gòu)造方法，以兩者的幾何均值來(lái)表示從t期到t+1期的生產(chǎn)率變化：

前述分析表明，DEA模型中處理規(guī)模報(bào)酬不變與規(guī)模報(bào)酬可變時(shí)，需要分別建立兩個(gè)不同的模型且各個(gè)模型未能涵蓋一些效率因素。Malmquist指數(shù)可以將兩個(gè)情況內(nèi)化為一個(gè)模型。首先，它可以分解為不變規(guī)模報(bào)酬假定下的綜合技術(shù)效率變化指數(shù)（TEC）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TCP）：

（8）式右邊根號(hào)外邊即是綜合技術(shù)效率（TEC）③，它又可繼續(xù)分解為純技術(shù)效率指數(shù)（PTEC）和規(guī)模效率指數(shù)（SEC）：

式右邊項(xiàng)中，括號(hào)外邊符號(hào)表示純技術(shù)效率，中括號(hào)里面的符號(hào)表示規(guī)模經(jīng)濟(jì)（效益）。將（9）代入（8）便得Malmquist Productivity Index：

在麥?zhǔn)现笜?biāo)中，純技術(shù)效率、規(guī)模效率和技術(shù)進(jìn)步三項(xiàng)的連乘之積便是全要素生產(chǎn)率。DEA模型的麥?zhǔn)现笜?biāo)不但實(shí)現(xiàn)可CRS和VRS的內(nèi)生化，而且可以度量全要素生產(chǎn)率。由于DEA模型無(wú)需規(guī)模報(bào)酬不變這個(gè)強(qiáng)假定，因而也無(wú)需對(duì)生產(chǎn)函數(shù)具體形式作出嚴(yán)格規(guī)定。它在計(jì)算TFP時(shí)，有著不可替代的巨大優(yōu)勢(shì)。

三、麥?zhǔn)现笜?biāo)在商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率中的運(yùn)用：以中國(guó)銀行為例

（一）指標(biāo)選取。麥?zhǔn)现笖?shù)不但是計(jì)算全要素生產(chǎn)率非常有用的方法，它與DEA模型的一般方法一樣，可以進(jìn)行橫向比較；也可以對(duì)同一決策單位的效率進(jìn)行縱向比較，以反映效率的時(shí)序變化趨勢(shì)。計(jì)算商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率時(shí)也可以使用這種方法。商業(yè)銀行是一種風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)構(gòu)，它的經(jīng)營(yíng)對(duì)象是作為特殊商品的貨幣。與實(shí)際部門(mén)一樣，銀行需要投入一定的物質(zhì)資本與勞動(dòng)力。在初級(jí)要素之外，銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展也與效率相關(guān)。銀行既存在與非金融企業(yè)類似的配置效率問(wèn)題，也存在不同投資組合的選擇問(wèn)題?？萍紕?chuàng)新也對(duì)金融產(chǎn)品和金融服務(wù)的創(chuàng)新、金融交易成本等產(chǎn)生重要影響。比如，電子計(jì)算機(jī)的興起代替?zhèn)鹘y(tǒng)的手工記賬減少了時(shí)間成本，提高管理效率?；ヂ?lián)網(wǎng)的興起不但使銀行降低了交易成本，也促進(jìn)了金融產(chǎn)品等各種形式的創(chuàng)新。當(dāng)然，按照功能主義的觀點(diǎn)（BodieR C，Merton R，2004），銀行等金融機(jī)構(gòu)的主要任務(wù)是管理與經(jīng)營(yíng)信用風(fēng)險(xiǎn)。銀行經(jīng)理的風(fēng)險(xiǎn)管理技巧這種人力資本以及整個(gè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理體系（包括內(nèi)控體系），都是及其重要的。

作為一種風(fēng)險(xiǎn)管理與經(jīng)營(yíng)的特殊企業(yè)，銀行的產(chǎn)出和投入有其特殊性。在度量商業(yè)銀行效率時(shí)，合理地定義投入與產(chǎn)出，是正確使用DEA方法的基本問(wèn)題。由于銀行的特殊性，學(xué)者們對(duì)此問(wèn)題有三種不同認(rèn)識(shí)。如視銀行為金融產(chǎn)品與服務(wù)的提供者則使用生產(chǎn)法，此時(shí)便以存款與貸款為產(chǎn)出，以資本和勞動(dòng)力為產(chǎn)出。如視銀行為儲(chǔ)蓄—投資的轉(zhuǎn)化機(jī)構(gòu)則以貸款和其他利潤(rùn)性資產(chǎn)（如證券投資）等為產(chǎn)出存款、勞動(dòng)力和資本等為投入品。以上三種方法各有利弊，我們綜合了生產(chǎn)法（PA）和中介法（IA）：以各項(xiàng)“貸款與客戶透支”、“稅后利潤(rùn)”和“利息收入”為產(chǎn)出，以“客戶存款”、“勞動(dòng)力”（職工人數(shù)）、“資本”為（固定資產(chǎn)）主要投入品。商業(yè)銀行亦為第三產(chǎn)業(yè)部門(mén)，我們添加管理（及）營(yíng)業(yè)費(fèi)用這一投入品（也可視為流動(dòng)資本）。資本為通常的物質(zhì)意義上來(lái)定義的。根據(jù)德國(guó)歷史學(xué)派代表人物羅雪爾的觀點(diǎn)，物質(zhì)資本作為技術(shù)與知識(shí)（而非馬克思所言的勞動(dòng)）之載體，它也是可被視為銀行的科技投入。④相對(duì)其他部門(mén)，銀行是一種高風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)，企業(yè)家才能尤其重要。但苦于缺乏銀行高管隨機(jī)收益的連續(xù)數(shù)據(jù)而不得不放棄這一重要投入要素。

（二）樣本選取。本文所選取的研究樣本是中國(guó)銀行，理由如下。中國(guó)銀行是歷史最悠久的金融機(jī)構(gòu)之一，它有著豐富的風(fēng)險(xiǎn)管理經(jīng)驗(yàn)。自1979年3月恢復(fù)以來(lái)，它已經(jīng)發(fā)展成為中國(guó)最大的四家銀行之一，其代表性是顯然的。眾所周知，在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)期內(nèi)，國(guó)有銀行被視為替代財(cái)政向國(guó)有企業(yè)優(yōu)惠提供金融資源的部門(mén)（張杰，1998）。國(guó)有銀行行為決策與商業(yè)銀行有著巨大差別。在公共金融產(chǎn)權(quán)的約束下，國(guó)有銀行并不是獨(dú)立的經(jīng)濟(jì)主體，缺乏利潤(rùn)最大化的動(dòng)機(jī)，效率動(dòng)機(jī)也不明顯。在國(guó)有產(chǎn)權(quán)的背景下，分析銀行全要素生產(chǎn)率缺乏應(yīng)用的微觀基礎(chǔ)。然而，中國(guó)銀行自恢復(fù)以來(lái)，就在國(guó)外設(shè)立大量分支機(jī)構(gòu)，其業(yè)務(wù)的相當(dāng)部分面向國(guó)外部門(mén)，受東道國(guó)的法律監(jiān)管，并與國(guó)際活躍銀行有著密切的業(yè)務(wù)聯(lián)系。在國(guó)有銀行的市場(chǎng)化改革進(jìn)程中，中國(guó)銀行也處于前列。早在2004年8月26日，中國(guó)銀行進(jìn)行了股份制改革，并成立了股份有限公司。2006年6月1日，繼中國(guó)建設(shè)銀行之后，中國(guó)銀行成為第二家成功在香港聯(lián)合交易主板掛牌上市的國(guó)有商業(yè)銀行。相對(duì)其他國(guó)有銀行，中國(guó)銀行的商業(yè)化程度要高得多，風(fēng)險(xiǎn)管理的理念相對(duì)先進(jìn)，風(fēng)險(xiǎn)管理與控制技術(shù)相對(duì)成熟，效率最優(yōu)化的經(jīng)濟(jì)動(dòng)機(jī)相對(duì)強(qiáng)烈而明確?；谝陨弦蛩氐木C合考慮，本文選擇中國(guó)銀行為樣本，時(shí)間區(qū)間為1997-2007年。所有數(shù)據(jù)來(lái)自歷年《金融統(tǒng)計(jì)年鑒》（2000-2007年），統(tǒng)計(jì)口徑為中國(guó)銀行合并數(shù)據(jù)?；趯?duì)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)特殊性的考慮，選用投入主導(dǎo)型模型。使用三產(chǎn)出—四要素的數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA-Malmquist方法得到的全要素生產(chǎn)率結(jié)果，如表1。

表1 中國(guó)銀行的全要素生產(chǎn)率（1997-2007）

亞洲金融危機(jī)之后，中國(guó)加快了國(guó)有銀行市場(chǎng)化改革步伐，國(guó)有銀行在重構(gòu)微觀機(jī)制的同時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)管理與控制技術(shù)也逐漸完善，銀行效率相應(yīng)提高。表1顯示，自1997年之后，中國(guó)銀行的全要素生產(chǎn)率持續(xù)上升。尤其是加入WTO（2001年）以來(lái)，隨著銀行業(yè)對(duì)外開(kāi)放承諾期的不斷臨近，中國(guó)銀行更加重視風(fēng)險(xiǎn)管理，加強(qiáng)信息披露、風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別等基礎(chǔ)性工作，并不斷完善風(fēng)險(xiǎn)分散、多樣化、風(fēng)險(xiǎn)自留、風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)等各種風(fēng)險(xiǎn)管理與控制措施。同時(shí)，中國(guó)銀行充分利用信息技術(shù)，跟蹤國(guó)際金融創(chuàng)新的趨勢(shì)，結(jié)合中國(guó)國(guó)情，不斷提高管理效率、優(yōu)化資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)、利用現(xiàn)代信息技術(shù)創(chuàng)新金融工具與金融產(chǎn)品。以上各種積極因素的不斷積累，在2002-2003年，中國(guó)銀行全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了快速增長(zhǎng)⑤。之后，盡管有所平緩，但仍然保持著較高的增長(zhǎng)趨勢(shì)。在相對(duì)水平上，中國(guó)銀行的全要素生產(chǎn)率也是較高的。在1997-2007年間，平均值1.086。劉志新、劉?。?004）對(duì)我國(guó)14家商業(yè)銀行1996-2002年的效率進(jìn)行的分析表明，四大國(guó)有銀行的效率較低，上市銀行在股份制銀行中效率較高，但中國(guó)銀行在國(guó)有銀行中效率最高。袁曉玲、張寶山（2008）的研究也加強(qiáng)了我們的判斷。袁文的樣本與本文略有不同，但經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)是類似的，主要結(jié)論應(yīng)該不會(huì)有較大差異。該研究表明，在1999-2006年間，中國(guó)銀行的平均全要素生產(chǎn)率為0.951，僅次于中國(guó)工商銀行而居國(guó)有銀行第二位。中國(guó)銀行的全要素生產(chǎn)率也高于包括招商銀行等在內(nèi)的大部分股份制商業(yè)銀行。這個(gè)信息具有非常深刻的意義。一方面，在總體上，如大部分實(shí)證分析表明的那樣，有關(guān)銀行國(guó)有產(chǎn)權(quán)效率的理論爭(zhēng)論符合政治理論而非發(fā)展理論（Shleifer，Andrei and Robert Vishny，1994）⑥；另一方面，正如林毅夫（1997）等宣稱的那樣，給定產(chǎn)權(quán)，市場(chǎng)結(jié)構(gòu)等因素對(duì)效率的影響是至關(guān)重要的。盡管國(guó)家對(duì)中國(guó)銀行的持股比例高達(dá)67%，但由于上述理由，其全要素生產(chǎn)率反而高于許多股份制商業(yè)銀行。從績(jī)效來(lái)看，也是如此（見(jiàn)表2）。

表2 中國(guó)銀行與其他國(guó)有銀行的績(jī)效對(duì)比

由于2008年發(fā)生國(guó)際金融危機(jī)，中國(guó)銀行所受沖擊相對(duì)較大，其成本效率和利潤(rùn)效率都有一定程度的下降。在正常年份，與其他國(guó)有銀行比較，中國(guó)銀行績(jī)效是比較突出的。中國(guó)銀行風(fēng)險(xiǎn)防御能力相對(duì)較強(qiáng)，資本充足率保持較高的水平；利潤(rùn)效率和成本效率均也相對(duì)較高。

四、結(jié)論與討論

與實(shí)際部門(mén)類似，全要素生產(chǎn)率對(duì)商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)也具有重要意義。投入品質(zhì)量的提高、配置效率的改善、規(guī)模報(bào)酬、人力資本、技術(shù)與知識(shí)進(jìn)展等因素不但是銀行重要的價(jià)值來(lái)源，也是它提高相對(duì)競(jìng)爭(zhēng)力和獲得比較優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。以中國(guó)銀行為例，本文運(yùn)用DEA模型中的Malmquist指數(shù)計(jì)算了商業(yè)銀行要素生產(chǎn)率大小及其時(shí)序變化。本文發(fā)現(xiàn)，隨著商業(yè)化改革的推進(jìn)，尤其是改制上市以來(lái)，中國(guó)銀行的全要素生產(chǎn)率獲得了長(zhǎng)足進(jìn)展。與其他銀行比較，中國(guó)銀行的效率也是較高的。一方面，金融效率確實(shí)存在所有權(quán)效應(yīng)。但是，給定所有權(quán)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、風(fēng)險(xiǎn)管理技巧等因素對(duì)銀行效率具有極其重要的影響。作為國(guó)有商業(yè)銀行，中國(guó)銀行的效率高于許多股份制商業(yè)銀行。這似乎表明，產(chǎn)權(quán)固然是重要的，但它不是銀行高效率的充分條件而是必要條件。

注釋：

①參數(shù)方法是利用多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，確定前沿成本函數(shù)中的未知參數(shù)，繼而由之計(jì)算最小成本和實(shí)際成本比值（即成本效率）的一種計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，它事先假定效率邊界函數(shù)的具體形式且考慮了隨機(jī)誤差的干擾。參數(shù)法又可以分為隨機(jī)前沿法（Stochastic FrontierApproach，SFA）、自由分布法（Dist ribution Free Approach，DFA）、厚前沿法（Thick－Frontier App roach，TFA）和遞歸厚前沿方法（Recur sive Thick Frontier Approach，TRFA）四種。

②與投入導(dǎo)向型模型（input oriented）相對(duì)應(yīng)的是產(chǎn)出導(dǎo)向型模型（output oriented）。在CCR模型中，兩者評(píng)價(jià)的結(jié)果是一致的。

③1950年代以來(lái)，英國(guó)一些學(xué)者開(kāi)始測(cè)量技術(shù)效率（TE），影響較大的Leibenstein（1966）從產(chǎn)出角度提出的技術(shù)效率。它是在市場(chǎng)價(jià)格水平不變、投入規(guī)模及投入要素比例不變的情況下實(shí)際產(chǎn)出水平與所能達(dá)到最大產(chǎn)出的百分比（即X-效率）。當(dāng)TE=1時(shí)，企業(yè)能夠充分利用當(dāng)前技術(shù)在等產(chǎn)量曲線上生產(chǎn)，企業(yè)為技術(shù)有效，當(dāng)TE<1時(shí)，企業(yè)在等產(chǎn)量曲線的右上方生產(chǎn)，為技術(shù)無(wú)效。技術(shù)效率可以進(jìn)一步分解為規(guī)模效率（SE）和純技術(shù)效率（PTE）。

④事實(shí)上，銀行固定資產(chǎn)尤其是營(yíng)運(yùn)性固定資產(chǎn)的更新，往往是與使用新技術(shù)、新知識(shí)等決策聯(lián)系在一起的。

⑤在期間，中國(guó)銀行的信息披露更加充分和規(guī)范。中國(guó)銀行在編制2003年年報(bào)時(shí)，按照國(guó)家相關(guān)政策要求以及國(guó)際同業(yè)的先進(jìn)做法，首次在集團(tuán)層面上聘請(qǐng)了國(guó)際知名的普華永道中天會(huì)計(jì)師事務(wù)所有限公司作為外部審計(jì)師。除了風(fēng)險(xiǎn)管理之外，中國(guó)銀行生產(chǎn)效率的快速改善也與國(guó)家為推進(jìn)銀行的微觀機(jī)制改革而進(jìn)行的注資和剝離不良貸款相關(guān)。

⑥關(guān)于國(guó)有銀行的存在邏輯及其效率問(wèn)題，有兩種觀點(diǎn)。一種是Gerschenkron（1962）等提出來(lái)的發(fā)展觀點(diǎn)：對(duì)后發(fā)國(guó)家來(lái)說(shuō)，安排國(guó)有銀行的目的在于克服信貸市場(chǎng)失靈，并使信貸資源流入戰(zhàn)略部門(mén)。另一種是政治觀點(diǎn)，即國(guó)有銀行的制度安排使信貸配置受政府干預(yù)，銀行信貸被用來(lái)彌補(bǔ)政府赤字，被用于政府偏好的部門(mén)且被低效使用（Clarke，2001）。

［1］遲國(guó)泰，孫秀峰，蘆丹.中國(guó)商業(yè)銀行成本效率實(shí)證研究［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2005，（6）：104-114.

［2］林毅夫，蔡昉，李周.現(xiàn)代企業(yè)制度的內(nèi)涵與國(guó)有企業(yè)改革方向［J］.經(jīng)濟(jì)研究，1997，（3）：3-10.

［3］劉志新，劉琛.基于DFA的中國(guó)商業(yè)銀行效率研究［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2004，（4）：42-45.

［4］齊樹(shù)天.商業(yè)銀行績(jī)效、效率與市場(chǎng)結(jié)構(gòu)［J］.國(guó)際金融研究，2008，（3）：48-56.

［5］王聰，譚政勛.我國(guó)商業(yè)銀行效率結(jié)構(gòu)研究［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2007，（7）：110-123.

［6］魏煜，王麗.中國(guó)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.

［7］張杰.何種金融制度安排更有利于轉(zhuǎn)軌中的儲(chǔ)蓄動(dòng)員與金融支持［J］.金融研究，1998，（12）：14-21.

［8］A Charnes，W.W.Cooper and E.Rhodes.Measuring the efficiency of decision making units European［J］.Journal of Operational Research，No.2:429-444，1978.

［9］BodieR C，Merton R.The Design of Financial Systems: Towards a Synthesis of Function and Structure［J］.July，NBER Working Paper No.10620，2004.

［10］Cull R，Clarke G.Bank Privatization in Argentina:A Model of Political Constraints and Differential Outcomes［R］.World Bank Policy Research Working Paper No.2633，2001.

［11］Gerschenkron A.Economic Backwardness in HistoricalPerspective［M］.Cambridge，MA，Harvard University Press，1962.

［12］H.D.Sherman and F.Gold.Bank Branch Operating Efficiency:Evaluation wit h Data Envelopment Analysise［J］.Jou rnal of Banki ng and Finance，Vol.9，No.2: 297-315，1985.

［13］Q.Yeh.The Application of Data EnvelopmentAnalysis in Conjunction wit h Financial Ratios for Bank Performance evaluation［J］.Jou rnal of Operat ional Research Society，No，47:980-988，1996.

［14］Solow，Robert.Technical Change and the Aggregate Production Function［J］.Review of Economics and Statistics，No.39:312～320，1957.

［15］Shephard，R.W.Cost and Production Functions［M］.Princeton:Princeton University Press.Uyeno，D.，S.W，1953.

［16］Shleifer，Andrei and Robert Vishny.Politicians and Firms［J］.Quarterly JournalofEconomics，No.109:995-1025，1994.