考慮非期望產(chǎn)出的我國(guó)商業(yè)銀行效率問(wèn)題
——基于DEA的分析

文忠橋　景 楠

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，安徽 蚌埠 233030）

考慮非期望產(chǎn)出的我國(guó)商業(yè)銀行效率問(wèn)題
——基于DEA的分析

文忠橋景 楠

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，安徽 蚌埠 233030）

針對(duì)含有非期望產(chǎn)出的我國(guó)商業(yè)銀行效率評(píng)價(jià)問(wèn)題，分析了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)包絡(luò)（Data Envelopment Analysis, DEA）模型在評(píng)價(jià)含有非期望產(chǎn)出決策單元（Decision-making units, DMUs）中的不足，給出了對(duì)決策單元的非期望產(chǎn)出的處理方法，并最終提出了針對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行進(jìn)行效率評(píng)價(jià)的DEA模型。通過(guò)使用該模型對(duì)我國(guó)2010年的26家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果表示，我國(guó)大部分商業(yè)銀行的效率都較差，26個(gè)被評(píng)價(jià)銀行中，只有9個(gè)銀行的效率值為1。最后，針對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行效率低的問(wèn)題，文章進(jìn)一步分析給出了各銀行提升效率改進(jìn)路徑。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；商業(yè)銀行；非期望產(chǎn)出；效率評(píng)價(jià)

近五年，我國(guó)為了打破國(guó)有銀行的壟斷，對(duì)銀行業(yè)實(shí)施了一系列改革措施。我國(guó)國(guó)有獨(dú)資銀行逐步向商業(yè)銀行轉(zhuǎn)變，他們與新興的股份制銀行一起形成了國(guó)家的金融體系。提高銀行的效率是我國(guó)銀行業(yè)改革的核心。

銀行效率度量銀行業(yè)的經(jīng)營(yíng)情況，衡量銀行實(shí)現(xiàn)投入最小化或產(chǎn)出最大化的程度。隨著金融業(yè)的逐步對(duì)外開(kāi)放，在各個(gè)銀行間，競(jìng)爭(zhēng)的核心是效率。我國(guó)商業(yè)銀行要適應(yīng)新形勢(shì)下的競(jìng)爭(zhēng)，就必須提高自身的效率。因此，對(duì)我國(guó)的商業(yè)銀行進(jìn)行效率評(píng)價(jià)，并尋找出改進(jìn)的方向有重要的意義。

目前國(guó)際上流行的評(píng)價(jià)商業(yè)銀行效率的方法是前沿分析法，主要思想是按照一定的標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)造一個(gè)生產(chǎn)前沿面，被評(píng)估的銀行與該前沿面的差距就是該銀行的效率。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是其中的一種方法。已有許多學(xué)者采用該方法評(píng)價(jià)我國(guó)商業(yè)銀行的效率。楊德、遲國(guó)泰等學(xué)者采用DEA的傳統(tǒng)模型，計(jì)算出了我國(guó)14家商業(yè)銀行1998年到2002年每年的成本效率、配置效率和技術(shù)效率,，并對(duì)比了它們效率的差異，進(jìn)一步分析了銀行效率隨時(shí)間變化的趨勢(shì)[1]。鄭錄軍和曹廷將DEA與計(jì)量方法結(jié)合，對(duì)影響銀行效率的若干因素進(jìn)行了經(jīng)驗(yàn)分析，發(fā)現(xiàn)集中型股權(quán)結(jié)構(gòu)和公司治理機(jī)制是影響我國(guó)商業(yè)銀行效率的重要因素[2]。朱南等在對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行進(jìn)行效率評(píng)價(jià)時(shí)，采用了DEA超效率模型，分析的結(jié)果表明我國(guó)應(yīng)當(dāng)加快國(guó)有商業(yè)銀行的股份制進(jìn)程[3]。魏煜、王麗對(duì)我國(guó)銀行1997年的技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率和規(guī)模報(bào)酬進(jìn)行評(píng)估，對(duì)比了四大國(guó)有銀行和其他新型商業(yè)銀行的效率[4]。羅登躍采用DEA基本模型及其各種改進(jìn)模型對(duì)我國(guó)12家商業(yè)銀行2001年和2002年的總效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行了實(shí)證分析，對(duì)各家銀行按總效率和純技術(shù)效率進(jìn)行了完全排序，并對(duì)各銀行的經(jīng)營(yíng)效率做了對(duì)比分析[5]。王錦慧，藍(lán)發(fā)欽從技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率、配置效率和成本效率五方面，對(duì)我國(guó)銀行效率作較為全面的分析研究[6]。Sun Jianjun和Harimaya等研究中國(guó)商業(yè)銀行在區(qū)域經(jīng)濟(jì)背景下戰(zhàn)略投資者因素對(duì)銀行效率的影響[7]。李希義等對(duì)我國(guó)國(guó)有銀行效率進(jìn)行評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn)亞洲金融危機(jī)導(dǎo)致了國(guó)有銀行的技術(shù)效率低下[8]。

已有的研究從各個(gè)方面研究了我國(guó)商業(yè)銀行的效率評(píng)價(jià)情況。但許多文獻(xiàn)利用DEA方法評(píng)價(jià)時(shí)，投入與產(chǎn)出的確定大同小異。眾所周知，DEA評(píng)價(jià)的結(jié)果很大程度上取決于指標(biāo)的選取。商業(yè)銀行在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中產(chǎn)生正向產(chǎn)出的同時(shí)必然會(huì)伴隨產(chǎn)生不良貸款等非期望產(chǎn)出，因此只考慮期望產(chǎn)出的效率評(píng)價(jià)存在考慮不全面的問(wèn)題。而目前在研究我國(guó)商業(yè)銀行的效率時(shí)，較少有文獻(xiàn)考慮銀行的不良貸款等非期望產(chǎn)出。因此，文章基于基本的DEA模型，考慮商業(yè)銀行的非期望產(chǎn)出，以25家商業(yè)銀行2010年的數(shù)據(jù)為樣本，對(duì)他們的效率表現(xiàn)情況進(jìn)行了排名，并進(jìn)一步對(duì)各銀行提出了改進(jìn)方向。

一　模 型

從目前的研究中看，大多數(shù)對(duì)商業(yè)銀行的評(píng)價(jià)的研究都是采用DEA模型進(jìn)行評(píng)價(jià)的。在DEA的應(yīng)用環(huán)境中，首先假設(shè)有n個(gè)待評(píng)價(jià)DMU，每個(gè)DMU有m個(gè)投入和s個(gè)產(chǎn)出，它們分別被定義為xij(i =1,2,...,m)和yrj(r =1,2,...,s)。

在該模型中，Edd表示每個(gè)DMU的效率值，ωid≥0(i =1,2,...,m)，μrd≥0(r =1,2,...,s）是評(píng)價(jià)中每個(gè)DMU付給投入和產(chǎn)出的權(quán)重。從這個(gè)模型中可以看出，每個(gè)DMU在選擇權(quán)重進(jìn)行效率評(píng)價(jià)時(shí)，需在保證所有DMU的加權(quán)投入與加權(quán)產(chǎn)出的比值不大于1的情況下，讓自身的加權(quán)投入與加權(quán)產(chǎn)出比最大化。雖然傳統(tǒng)的CCR模型能夠有效的對(duì)DMU進(jìn)行評(píng)價(jià)并找出改進(jìn)目標(biāo)。但是該模型只能夠?qū)MU區(qū)分為DEA有效和非DEA有效，并不能對(duì)所有的DMU進(jìn)行進(jìn)一步的效率排名。另外，該模型不能用于對(duì)含有非期望產(chǎn)出的DMU進(jìn)行評(píng)價(jià)。因此，針對(duì)含有非期望產(chǎn)出的我國(guó)商業(yè)銀行的評(píng)價(jià)，需要提出新的適應(yīng)其評(píng)價(jià)環(huán)境的模型。為解決本研究中面臨的含有非期望產(chǎn)出的我國(guó)商業(yè)銀行的評(píng)價(jià)問(wèn)題，本文首先將DMU的產(chǎn)出劃分為期望產(chǎn)出（G）和非期望產(chǎn)出（B）。在該模型中φ0被定義為DMU0的效率值，該模型為非徑向線(xiàn)性模型，能夠有效的對(duì)含有非期望產(chǎn)出的商業(yè)銀行進(jìn)行評(píng)價(jià)和排名，并能通過(guò)軟件順利的求解。

二　含有非期望產(chǎn)出的我國(guó)商業(yè)銀行的效率評(píng)價(jià)與分析

（一）投入和產(chǎn)出指標(biāo)的選擇

在使用DEA模型進(jìn)行效率評(píng)價(jià)時(shí)，投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取尤為重要，選擇指標(biāo)的不同將會(huì)直接影響到分析結(jié)果。對(duì)商業(yè)銀行的效率評(píng)價(jià)時(shí)，指標(biāo)選取的爭(zhēng)議性較普通行業(yè)更大，這是因?yàn)殂y行業(yè)服務(wù)的特殊性。普通行業(yè)提供的產(chǎn)品多為看得見(jiàn)摸得著的實(shí)物，而銀行提供的是一種金融服務(wù)，這一特性導(dǎo)致在確定銀行業(yè)投入產(chǎn)出時(shí)很難達(dá)成一致的標(biāo)準(zhǔn)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)中，確定投入產(chǎn)出指標(biāo)的方法主要有資產(chǎn)法、中介法和生產(chǎn)法三種。文章在綜合前人研究的基礎(chǔ)上，采用生產(chǎn)法進(jìn)行指標(biāo)選取。

生產(chǎn)法，又稱(chēng)服務(wù)供給法，即把銀行看作普通的生產(chǎn)型企業(yè)，以最基本的勞動(dòng)力和資本當(dāng)作投入，通過(guò)使用勞動(dòng)力和資本，轉(zhuǎn)化成銀行的盈利。在商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)的過(guò)程中，首先需要利用現(xiàn)有的資產(chǎn)和人力進(jìn)行吸收存款，人力資本是商業(yè)銀行運(yùn)作的基本條件，銀行的資產(chǎn)則為運(yùn)營(yíng)活動(dòng)提供了設(shè)施和保障，同時(shí)在運(yùn)行過(guò)程中不可避免的會(huì)產(chǎn)生各項(xiàng)業(yè)務(wù)費(fèi)用，這三者均是銀行經(jīng)營(yíng)不可或缺的投入要素。另一方面，根據(jù)生產(chǎn)法確定投入產(chǎn)出的標(biāo)準(zhǔn)，銀行通過(guò)使用上述投入，利用吸收的存款用于各項(xiàng)投資從而獲得收益，本文從市場(chǎng)份額和凈利潤(rùn)兩方面來(lái)衡量銀行的收益以及市場(chǎng)占有率。結(jié)合以往的分析和實(shí)踐，銀行業(yè)的運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)明顯高于普通行業(yè)，銀行在追求收益的同時(shí)，也需要防范運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，以往的研究中大多忽略掉了這一點(diǎn)。

綜合以上考慮，文章選取了固定資產(chǎn)、職工人數(shù)和業(yè)務(wù)費(fèi)用作為投入指標(biāo)，凈利潤(rùn)和市場(chǎng)份額作為產(chǎn)出指標(biāo)，不良貸款率作為非期望產(chǎn)出。

（二）我國(guó)商業(yè)銀行的效率評(píng)價(jià)與分析

通過(guò)數(shù)據(jù)的調(diào)研，結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性，本文最終調(diào)研得到了2010年我國(guó)浦發(fā)銀行、華夏銀行、民生銀行、招商銀行等26家銀行的投入和期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的情況，然后通過(guò)使用傳統(tǒng)模型和本文提出的模型對(duì)這26家銀行進(jìn)行效率分析。在本次的分析中，若使用CCR模型進(jìn)行效率評(píng)價(jià)，則不能有效處理非期望產(chǎn)出。從分析的結(jié)果中看，考慮了非期望產(chǎn)出后各個(gè)銀行的效率值和排名都發(fā)生了明顯的變化。以招商銀行為例，若不考慮非期望產(chǎn)出，其效率值為1.3760，為DEA無(wú)效，若考慮非期望產(chǎn)出，其效率值則變?yōu)榱?排名從第17名上升到了第1名。由于非期望產(chǎn)出是商業(yè)銀行評(píng)價(jià)中的一項(xiàng)重要指標(biāo)，因此相比于傳統(tǒng)模型，本文提出的模型更能綜合的評(píng)價(jià)出商業(yè)銀行的效率，得出的結(jié)果也更可信。另外，從評(píng)價(jià)的結(jié)果中還可以看出，我國(guó)商業(yè)銀行的效率普遍較差，26個(gè)被評(píng)價(jià)的銀行中，只有9個(gè)的效率值為1，其它銀行的效率都有待進(jìn)一步的改進(jìn)。

（三）我國(guó)商業(yè)銀行效率改進(jìn)路徑分析

依據(jù)上一小節(jié)計(jì)算出來(lái)的含有非期望產(chǎn)出的效率值，本節(jié)將針對(duì)那些非有效的銀行提出效率改進(jìn)的改進(jìn)方向，具體依據(jù)本文第二部分給出的效率改進(jìn)公式，計(jì)算得出每個(gè)銀行改進(jìn)后的投入產(chǎn)出值。從模型的結(jié)果來(lái)看，對(duì)于那些已經(jīng)達(dá)到有效的商業(yè)銀行，它們的效率已經(jīng)無(wú)法改進(jìn)，所以它們的投入產(chǎn)出將不會(huì)改變，如招商銀行、中信銀行、北京銀行等。而對(duì)于那些非有效的商業(yè)銀行，它們將會(huì)以一些有效的商業(yè)銀行為學(xué)習(xí)對(duì)象，改進(jìn)自身缺點(diǎn)，以提高效率，如上海銀行，應(yīng)該效仿其他有效商業(yè)銀行，在保證職工人數(shù)和業(yè)務(wù)費(fèi)用不變的情況下，固定資產(chǎn)投入應(yīng)該從原先的26550000000減少到22264240000，而相應(yīng)的期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出應(yīng)該達(dá)到55577830000、0.006434533以及0.00408109，經(jīng)過(guò)這樣的模仿和改進(jìn)，上海銀行的效率可以提升已達(dá)到有效的狀態(tài)。

針對(duì)含有非期望產(chǎn)出的我國(guó)商業(yè)銀行的效率評(píng)價(jià)問(wèn)題，本文首先對(duì)傳統(tǒng)的DEA模型（CCR模型）的進(jìn)行了分析，找出了它在評(píng)價(jià)含有非期望產(chǎn)出的DMU中存在的不足，其次，本文針對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行效率評(píng)價(jià)的需要引進(jìn)了對(duì)非期望產(chǎn)出的處理方法，并最終提出了適合對(duì)含有非期望產(chǎn)出的我國(guó)商業(yè)銀行效率評(píng)價(jià)進(jìn)行評(píng)價(jià)的模型。通過(guò)使用模型對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)我國(guó)大部分的商業(yè)銀行的效率都較低。最后，使用了提出的商業(yè)銀行的效率改進(jìn)方法，給我國(guó)的商業(yè)銀行提出了改進(jìn)路徑。

在本研究的基礎(chǔ)上后續(xù)的研究還可以從以下兩個(gè)方面進(jìn)一步展開(kāi)。第一，文章的研究中考慮了商業(yè)銀行的非期望產(chǎn)出，后續(xù)的研究還可以針對(duì)商業(yè)銀行評(píng)價(jià)中的非期望產(chǎn)出提出更多的適應(yīng)性評(píng)價(jià)模型。第二，商業(yè)銀行的評(píng)價(jià)中，還應(yīng)當(dāng)考慮其環(huán)境因素，后續(xù)的研究中還可以進(jìn)一步將影響商業(yè)銀行效率的環(huán)境因素引入到商業(yè)銀行的效率評(píng)價(jià)中。

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（責(zé)任編校：周欣）

F832.1

A

1673-2219（2015）04-0099-03

2014-11-19

文忠橋（1964-），男，湖南祁陽(yáng)人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院金融工程系主任，金融研究所所長(zhǎng)，教授，碩士生導(dǎo)師，研究領(lǐng)域?yàn)榻鹑诠こ獭⒀苌鹑诠ぞ?、固定收益證券。景楠（1979-），女，山西晉中人，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士研究生，研究方向?yàn)榻鹑谕顿Y與固定收益證券。