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    我國(guó)商業(yè)銀行效率與經(jīng)營(yíng)范圍關(guān)系的實(shí)證研究

    2015-03-26 00:54:38馬桂妍
    中小企業(yè)管理與科技·中旬刊 2015年3期
    關(guān)鍵詞:經(jīng)營(yíng)范圍發(fā)展建議

    馬桂妍

    摘要:本文選取了29家商業(yè)銀行并依據(jù)其經(jīng)營(yíng)規(guī)模劃分為全國(guó)性的和地方性的兩類(lèi),運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)模型分析法(DEA)對(duì)其在2005年至2010年的經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行了測(cè)度,又運(yùn)用了變系數(shù)模型對(duì)變量的顯著性進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn):2005年的地方性商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率較高,而之后這兩類(lèi)銀行效率并無(wú)顯著性差異。分析認(rèn)為,這與近年來(lái)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、科技創(chuàng)新等因素密不可分,并在最后對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行提高經(jīng)營(yíng)效率給出了相關(guān)的建議。

    關(guān)鍵詞:商業(yè)銀行效率 經(jīng)營(yíng)范圍 發(fā)展建議

    1 數(shù)據(jù)來(lái)源與模型概述

    首先,商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率的研究在近幾年來(lái)越來(lái)越流行,其中DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)模型是其中十分重要且常用的方法。本文也擬采用此方法。

    1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)整理

    本研究的數(shù)據(jù)全部來(lái)源于Bureau van Dijk Electronic Publishing(BvD),在我國(guó)各類(lèi)商業(yè)銀行中,選取了具有代表性的全國(guó)性股份制商業(yè)銀行、地方性商業(yè)銀行和地方性農(nóng)村商業(yè)銀行這三類(lèi)銀行,共計(jì)29家。

    1.2 DEA模型概述

    數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)模型是運(yùn)籌學(xué)的一個(gè)新領(lǐng)域,它由著名的運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes、W.W.Coope和E.Rhodes于1978年首先提出。在該模型中,需要設(shè)定投入和產(chǎn)出,并且DEA模型在解決多投入和多產(chǎn)出的問(wèn)題時(shí)顯得十分有效。

    我們假設(shè)有n個(gè)決策單元(j=1,2,3…n),每個(gè)決策單元有對(duì)應(yīng)項(xiàng)目相同的m項(xiàng)投入(i=1,2,3…m)以及對(duì)應(yīng)項(xiàng)目相同的s項(xiàng)產(chǎn)出(r=1,2,3…s),則所有決策單元的投入可用矩陣X來(lái)表示,其中xij表示第j個(gè)決策個(gè)體的第i項(xiàng)投入;所有決策單元的產(chǎn)出可用矩陣Y來(lái)表示,其中yrj表示第j個(gè)決策個(gè)體的第r項(xiàng)產(chǎn)出。

    若用vi表示第i項(xiàng)投入的權(quán)重,ur表示第r項(xiàng)產(chǎn)出的權(quán)重,則第j個(gè)決策單元的投入產(chǎn)出比為:hi=■(j=1,2,3,…,n)?;诋a(chǎn)出最大化或投入最小化的基本思想,構(gòu)建線性規(guī)劃模型:minθ■λjxij≤θxij(i=1,2,3…m)■λjyrj≥yrj0(r=1,2,3…s)λj≥0(j=1,2,3…n)

    所得到的θ的最優(yōu)值如果小于1,則代表存在一個(gè)假想的決策單元使得在獲得同樣產(chǎn)出的時(shí)候可以付出更少的投入,也即此時(shí)決策單元效率并未達(dá)到理想狀態(tài),稱(chēng)之為非DEA有效,只有θ=1時(shí),才表明決策單位DEA有效。

    1.3 變系數(shù)模型概述

    變系數(shù)模型是面板數(shù)據(jù)模型中的常見(jiàn)模型類(lèi)型,它的基本形式如下:yit=ci+xitbi+uit,i=1,2,3……N;t=1,2,3…T

    其中:yit為被解釋變量;xit為解釋變量;N表示截面?zhèn)€體數(shù);T表示統(tǒng)計(jì)或觀測(cè)的時(shí)期數(shù);ci為常數(shù)項(xiàng);uit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。在上式中,由于選取的是變系數(shù)模型,因此ci、bi均可變化,因此可將模型改寫(xiě)為如下形式:

    yit=■itδi+uit,i=1,2,3…N;t=1,2,3…T

    其中:■it=(1,xit);δi=(ci,b′i)′。

    若將上式改寫(xiě)為矩陣形式,則為:y=xδ+U

    2 實(shí)證分析

    2.1 指標(biāo)選擇

    在研究效率的過(guò)程中,“生產(chǎn)法”和“中介法”是較為常用的兩種方法。本研究采用的方法為“中介法”,將商業(yè)銀行視作吸取居民和企業(yè)剩余資金的機(jī)構(gòu),并將存款和貸款均視為研究過(guò)程中的產(chǎn)出,而投入則集中在銀行的資產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)費(fèi)用等項(xiàng)目上。

    2.1.1 投入部分。①固定資產(chǎn)(x1):它包括銀行使用期限超過(guò)1年的諸如房屋、機(jī)器、運(yùn)輸設(shè)備和其他與生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)有關(guān)的工具等。②普通股股本(x2):在銀行的核心資本中,普通股股本占的比重是最大的。③營(yíng)業(yè)費(fèi)用(x3):它是商業(yè)銀行在從事各項(xiàng)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的過(guò)程中產(chǎn)生的與業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)相關(guān)的各項(xiàng)費(fèi)用,例如利息支出、各種準(zhǔn)備金等等。

    2.1.2 產(chǎn)出部分。①存款(y1):商業(yè)銀行存款是反映其吸收剩余資金能力的大小,雖然存款屬于負(fù)債類(lèi),但是它是銀行發(fā)放貸款的來(lái)源和其他一切經(jīng)營(yíng)事務(wù)的基礎(chǔ),是關(guān)系到銀行生存和發(fā)展的最重要的指標(biāo)之一。②貸款(y2):發(fā)放貸款是銀行賺取利潤(rùn)的最重要手段,銀行貸款數(shù)量的大小直接關(guān)系到其盈利規(guī)模的大小,它是衡量銀行產(chǎn)出的重要指標(biāo)。③凈利潤(rùn)(y3):銀行凈利潤(rùn)是扣除了各項(xiàng)費(fèi)用和稅費(fèi)之后銀行一年累計(jì)的直接產(chǎn)出,它也是銀行追求的最大化目標(biāo),是最直接反映銀行產(chǎn)出的指標(biāo)。

    2.2 DEA模型結(jié)果

    本文將29家商業(yè)銀行2005年至2010年的三項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)(存款、貸款、凈利潤(rùn))和三項(xiàng)投入指標(biāo)(固定資產(chǎn)、普通股股本、營(yíng)業(yè)費(fèi)用)分別排列后,運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析軟件DEAP2.1進(jìn)行計(jì)算分析。(表1)

    其中crste為技術(shù)效率,也叫綜合效率;vrste為純技術(shù)效率;scale為規(guī)模效率。

    由于綜合效率指標(biāo)能夠更加全面地反映商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率,它既包含了技術(shù)因素,也包含了對(duì)規(guī)模效率的考慮,因此對(duì)本表的分析我們集中在綜合效率上。不難發(fā)現(xiàn),在該統(tǒng)計(jì)中,數(shù)據(jù)顯示2005年、2006年、2007年和2009年,全國(guó)范圍內(nèi)的商業(yè)銀行效率均低于地方范圍內(nèi),而其余年份則反之。

    2.3 變系數(shù)模型輸出

    本研究的被解釋變量為上文所測(cè)算出的每一家銀行在研究年份內(nèi)的DEA有效度,對(duì)于解釋變量,最初本文選取了這29家銀行在2005年至2010年每年的總資產(chǎn)、所有者權(quán)益、非利息收入占總收入的比重、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)GDP等多項(xiàng)變量加以回歸,由于顯著性不明顯,最后保留虛擬變量D和宏觀指標(biāo)GDP,旨在通過(guò)虛擬變量D的顯著性來(lái)判斷經(jīng)營(yíng)范圍是否對(duì)經(jīng)營(yíng)效率構(gòu)成顯著影響,如果構(gòu)成影響,則影響的年份有哪些。

    此處GDP選取的是2005年至2010年每年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值,而虛擬變量D的設(shè)置如下:

    D=0 若該銀行為地方性銀行1 若該銀行為全國(guó)性銀行

    為了克服可能存在的異方差,本文對(duì)GDP這一變量進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理,并且在選擇了廣義最小二乘法,即GLS的估計(jì)方法。模型輸出結(jié)果如表2。

    表2 變系數(shù)模型輸出結(jié)果

    由該表易知,在95%的置信水平下,在2005年,可以認(rèn)為經(jīng)營(yíng)范圍的大小對(duì)其在該年的經(jīng)營(yíng)效率造成了顯著的影響,且全國(guó)范圍內(nèi)的大銀行其效率較低;而在其他幾個(gè)年份內(nèi),均認(rèn)為經(jīng)營(yíng)范圍的大小對(duì)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率不造成顯著影響。

    3 結(jié)論與解釋

    2005年我國(guó)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率受到來(lái)自經(jīng)營(yíng)范圍的顯著影響,并且表現(xiàn)為地方性商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率高于全國(guó)性商業(yè)銀行,2006年至2010年的影響并不顯著。于是我們得到了這樣的結(jié)論:在我國(guó),商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率在近幾年來(lái)受到經(jīng)營(yíng)范圍的影響并不顯著。2006年至2010年,全國(guó)性商業(yè)銀行與地方性商業(yè)銀行的效率趨于相同,并無(wú)顯著性差異。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,尤其是近幾年來(lái)網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)的普及和完善,使得許多商業(yè)銀行的發(fā)展擁有了新的機(jī)遇。而全國(guó)性商業(yè)銀行的相對(duì)經(jīng)營(yíng)效率也較之前有了較大的改善。

    參考文獻(xiàn):

    [1]詹明君.基于面板數(shù)據(jù)的我國(guó)商業(yè)銀行效率研究[D].東北財(cái)經(jīng)大學(xué),2010.

    [2]駱紹蓮.基于面板數(shù)據(jù)模型的我國(guó)商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力比較研究[D].西南交通大學(xué),2009.

    [3]周先平,譚本艷.中日保險(xiǎn)資金運(yùn)用效率的對(duì)比研究——基于系統(tǒng)GMM的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型分析[J].中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)研究生學(xué)報(bào),2009(01).

    [4]張立新.基于DEA的我國(guó)商業(yè)銀行效率評(píng)價(jià)[J].山東社會(huì)科學(xué),2012(01).

    [5]高圓圓.基于DEA模型的我國(guó)商業(yè)銀行效率研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì),2012(03).

    [6]馬思蘊(yùn).商業(yè)銀行效率評(píng)價(jià)的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)視角,2011(09).endprint

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