基于DEA模型的互聯(lián)網(wǎng)金融背景下山東省本土商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率測(cè)度

【摘要】近年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，尤其是提出互聯(lián)網(wǎng)+以來(lái)，我國(guó)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)環(huán)境已經(jīng)發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變，國(guó)家的各個(gè)部門(mén)對(duì)這個(gè)新變化都積極做出反應(yīng)。銀行業(yè)作為我國(guó)金融行業(yè)的代表，在近幾年的發(fā)展中增長(zhǎng)飛快，在互聯(lián)網(wǎng)+的背景下，面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的影響，傳統(tǒng)的商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率值得我們思考。本文通過(guò)確立投入與產(chǎn)出指標(biāo)，以2010～2014年山東省10家本土銀行的年度財(cái)務(wù)報(bào)告為數(shù)據(jù)樣本，基于DEA模型，對(duì)這10家商業(yè)銀行的效率進(jìn)行了測(cè)算，并對(duì)測(cè)算結(jié)果進(jìn)行了綜合分析，在此基礎(chǔ)上給出了面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的影響商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率的對(duì)策建議。

【關(guān)鍵詞】商業(yè)銀行 經(jīng)營(yíng)效率 DEA模型 互聯(lián)網(wǎng)金融

一、引言

2013年被視為我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融崛起的發(fā)展元年，在2014年和即將過(guò)去的2015年，我們的衣食住行已經(jīng)與互聯(lián)網(wǎng)金融這個(gè)新興的概念緊密的結(jié)合在一起，從以支付寶為代表的支付方式的改變，到以余額寶、招財(cái)寶等理財(cái)方式的革新，再到P2P、眾籌等多元化投資方式的到來(lái)，無(wú)不以互聯(lián)網(wǎng)金融緊密相連，可以說(shuō)現(xiàn)如今互聯(lián)網(wǎng)金融已經(jīng)在我們的經(jīng)濟(jì)生活中引起了翻天覆地的改變。

與傳統(tǒng)的商業(yè)銀行模式相比，互聯(lián)網(wǎng)金融可以提供更便捷高效的金融服務(wù)，以滿足不同時(shí)間、不同地點(diǎn)的不同消費(fèi)者的各種金融需求，雖然目前互聯(lián)網(wǎng)金融還必須依托于實(shí)體商業(yè)銀行實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)變現(xiàn)，但互聯(lián)網(wǎng)金融的這種高速發(fā)展無(wú)疑對(duì)傳統(tǒng)商業(yè)銀行造成了強(qiáng)烈沖擊，現(xiàn)今商業(yè)銀行不得不改進(jìn)經(jīng)營(yíng)策略，推出許多高收益的金融產(chǎn)品，以減少互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊，減少活期存款被過(guò)度分流而增加銀行經(jīng)營(yíng)成本，降低利潤(rùn)。傳統(tǒng)的依靠存貸利率差來(lái)賺取利潤(rùn)的“輕松”盈利方式不得不發(fā)生變化。

對(duì)于商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)效率的研究一直是比較熱門(mén)的話題。最早是Sherman and Gold（1985）通過(guò)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）測(cè)算研究了商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率問(wèn)題，此后應(yīng)用DEA方法測(cè)算銀行經(jīng)營(yíng)效率呈現(xiàn)出多方向的發(fā)展趨勢(shì)，并在學(xué)界受到廣泛的關(guān)注。國(guó)內(nèi)最早應(yīng)用這一方法進(jìn)行研究的是薛峰，楊德禮（1998），之后不斷有學(xué)者在各個(gè)方面對(duì)這一方法進(jìn)行創(chuàng)新和改進(jìn)，使之更貼切的研究商業(yè)銀行的運(yùn)營(yíng)效率。運(yùn)用DEA這一運(yùn)籌學(xué)方法研究商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率之所以被認(rèn)為是有效的，是因?yàn)镈EA方法的幾個(gè)特性，比如它的評(píng)價(jià)結(jié)果實(shí)物量綱的，測(cè)算結(jié)果可以適用于各個(gè)規(guī)模銀行進(jìn)行比較等等。

應(yīng)用方法的創(chuàng)新方面，最初學(xué)者通過(guò)基礎(chǔ)的DEA-CCR模型以及BCC模型測(cè)算商業(yè)銀行的技術(shù)效率、規(guī)模效率以及綜合效率，到后來(lái)的熊正德（2008）在DEA模型上引入典型相關(guān)性分析（CCA），建立了CCA-DEA模型，改進(jìn)了傳統(tǒng)的測(cè)算范式，鄒文杰（2014）應(yīng)用Hybrid DEA模型對(duì)臺(tái)灣34家商業(yè)銀行進(jìn)行效率分析，李雙杰（2015）通過(guò)構(gòu)建中間指標(biāo)，建立了交叉效率的“自互評(píng)”模式的DEA模型等等。這些研究都使得原本的商業(yè)銀行效率研究更加貼合實(shí)際。

目前而言，國(guó)內(nèi)對(duì)于商業(yè)銀行的效率研究已經(jīng)十分成熟，但對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對(duì)于商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)效率的影響方面研究比較少?；ヂ?lián)網(wǎng)金融對(duì)于商業(yè)銀行的影響到底如何，是積極影響居多還是消極影響居多，是對(duì)銀行的競(jìng)爭(zhēng)性顛覆還是互融共生，這些問(wèn)題目前而言還沒(méi)有一個(gè)明確的答案。本文將基于山東省十余家本土銀行2013年前后的數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA模型測(cè)度中小型商業(yè)銀行的營(yíng)運(yùn)效率，并從結(jié)果中分析互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)于這些銀行的沖擊。

二、DEA模型的運(yùn)用

（一）效率的定義

本文首先對(duì)一下研究中所涉及的效率給出定義，見(jiàn)下表：

（二）DEA模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是一種非參數(shù)方法，主要借助于數(shù)學(xué)規(guī)劃通過(guò)比較決策單元（DMU）偏離前沿面的程度來(lái)評(píng)價(jià)決策單元的相對(duì)效率。

本文的研究運(yùn)用的是DEA方法模型中的規(guī)模報(bào)酬不變模型（CRS）。CRS模型是Chames，Cooper和Rhodes（CCR，1978）所提出的最基本的DEA模型，因此也稱(chēng)為CCR模型。假設(shè)共有N家銀行，這N家銀行的投入為K項(xiàng)、產(chǎn)出為M項(xiàng)，那么對(duì)于第i家銀行，分別用向量x和y來(lái)表示：

（1） ■，

■，i=1，2，...，N

我們將K×N維投入矩陣，M×N維產(chǎn)出矩陣分別用X、Y來(lái)表示?！黾词俏覀冃枰蟪龅乃型度牒彤a(chǎn)出之比。假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變，則最優(yōu)權(quán)重可由公式（2）得出：

Max（■）

（2） S.t.■ j=1，2，...，N

■

公式（2）即為第i家銀行中所有產(chǎn)出與所有投入的加權(quán)比例。為避免得出無(wú)窮多解，可增加約束vx=1，則上述規(guī)劃問(wèn)題變?yōu)椋?/p>

Max（■）

■

（3） S.t.■ j=1，2，...，N

■

由對(duì)偶原理，可以推出如下等式：

Max θ

■

（4） S.t.■ i=i，2，...，N

■

公式（4）中θ滿足■，λ是NX1為常數(shù)向量，代表各投入要素與產(chǎn)出之間的比重。

我們將CCR模型求出的值成為技術(shù)效率，其意義是當(dāng)?shù)趇家銀行的產(chǎn)出保持不變時(shí)，如果以選取樣本中最佳銀行數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)，那么結(jié)果為銀行實(shí)際所需要的投入比例。表示第i家銀行在投入達(dá)到頂峰時(shí)所浪費(fèi)掉的部分，即可以免去投入浪費(fèi)的最大比例。

三、指標(biāo)選取以及數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）指標(biāo)選取

關(guān)于研究銀行業(yè)效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取工作，學(xué)術(shù)界尚未形成統(tǒng)一意見(jiàn)。綜合近年來(lái)國(guó)內(nèi)外多位學(xué)者的研究經(jīng)驗(yàn)，可以將投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取總結(jié)為生產(chǎn)法、中介法以及資產(chǎn)法三種基本觀點(diǎn)。

投入與產(chǎn)出指標(biāo)的選取是否合理，是采用DEA方法測(cè)算商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。由于在現(xiàn)階段我國(guó)銀行業(yè)進(jìn)行分業(yè)經(jīng)營(yíng)管理，因此，實(shí)現(xiàn)投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)的同質(zhì)并不困難。本文將把銀行業(yè)視為以營(yíng)利為目的的企業(yè)，采用生產(chǎn)法確定投入產(chǎn)出指標(biāo)，同時(shí)，本文總結(jié)了以往國(guó)內(nèi)外學(xué)者指標(biāo)選取的經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合我國(guó)銀行業(yè)的經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)，構(gòu)建出了自己的投入產(chǎn)出指標(biāo)，具體情況如下表所示：

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的研究對(duì)象為山東省本土商業(yè)銀行，選取了包括青島銀行、恒豐銀行、齊魯銀行、齊商銀行、東營(yíng)銀行、日照銀行、泰安銀行、威海市商業(yè)銀行、濰坊銀行、煙臺(tái)銀行在內(nèi)的10家山東省本土商業(yè)銀行2009～2014年的面板數(shù)據(jù)作為分析樣本，數(shù)據(jù)來(lái)源于各個(gè)銀行網(wǎng)站公布的相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。這段期間我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，而且包括了互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的分水嶺，具有可研究性。

四、經(jīng)營(yíng)效率的測(cè)度與實(shí)證結(jié)果

根據(jù)本文所確定的投入與產(chǎn)出變量，結(jié)合山東省10家本土商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，利用DEA Solver Pro 5軟件，采用CCR模型和BBC模型，基于Malmquist DEA數(shù)據(jù)處理方式，我們得出了純技術(shù)效率（PTE）、規(guī)模效率（SE）和技術(shù)效率（TE）的具體效率值。由于各家商業(yè)銀行的具體財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)比較龐大，我們不再單獨(dú)展示。下面重點(diǎn)對(duì)樣本數(shù)據(jù)中的10家商業(yè)銀行的效率情況進(jìn)行分析。

利用DEA Solver Pro 5軟件，測(cè)得山東省10家本土銀行2010 ～2014年的技術(shù)效率值（TE）、純技術(shù)效率值（PTE）、規(guī)模效率（SE）具體數(shù)值如下表所示：

技術(shù)效率是對(duì)商業(yè)銀行綜合效率是對(duì)商業(yè)銀行資源配置能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評(píng)價(jià)，其數(shù)值越大，說(shuō)明銀行資源配置能力越強(qiáng)，投入產(chǎn)出的效率越高。上表說(shuō)明，山東省這10家本土商業(yè)銀行在2010～2014年期間的投入產(chǎn)出效率較高，5年間的平均技術(shù)效率值為0.981，這意味著在所有投入中只有1.9%的浪費(fèi)，這個(gè)比例是很小的，說(shuō)明山東省的本土銀行的經(jīng)營(yíng)過(guò)程是比較細(xì)致的。山東省這10家本土商業(yè)銀行在2010～2014年期間的投入產(chǎn)出效率較高，5年間的平均技術(shù)效率值為0.981，這意味著在所有投入中只有1.9%的浪費(fèi)，這個(gè)比例是很小的，說(shuō)明山東省的本土銀行的經(jīng)營(yíng)過(guò)程是比較細(xì)致的。

純技術(shù)效率反映更多的是銀行日常的管理水平和技術(shù)策略。從上表中可以看出，從純技術(shù)角度，2010～2014年間，山東省本土商業(yè)銀行的整體平均純技術(shù)效率值為0.991，這是一個(gè)接近1的很高的效率水平。樣本期間總體平均純技術(shù)效率呈逐年遞增趨勢(shì)，2014年達(dá)到1，這表明從商業(yè)銀行的日常管理和技術(shù)測(cè)量上看，2014年山東省本土商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)情況是高效的。

規(guī)模效率是由于銀行規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率。從上表中我們可以看出，山東省的10家本土商業(yè)銀行2010～2014年間的整體平均規(guī)模效率值為0.99，這是一個(gè)很高的效率水平，表明這些商業(yè)銀行的實(shí)際規(guī)模已經(jīng)近似達(dá)到最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模，規(guī)模經(jīng)濟(jì)是很明顯的。從上表中我們可以看出，10家本土商業(yè)銀行的整體規(guī)模效率波動(dòng)不大?？梢钥吹?013年的規(guī)模效率值為0.985，低于2012年的0.998與2014年的0.995。

五、研究結(jié)論

本文在當(dāng)前火熱的互聯(lián)網(wǎng)金融迅速發(fā)展的背景下，基于DEA 模型，運(yùn)用DEA Solver Pro 5軟件，測(cè)得山東省10家本土商業(yè)銀行商業(yè)銀行2010～2014年的技術(shù)效率值、純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值。通過(guò)對(duì)測(cè)度結(jié)果的分析，得出以下結(jié)論。

首先，山東省本土銀行的三項(xiàng)效率指標(biāo)都處于較高水平，整體平均技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率值分別達(dá)到了0.981、0.991、0.990。其次，綜合DEA模型得到的三大效率指標(biāo)，我們可以看出經(jīng)營(yíng)規(guī)模較大的，發(fā)展歷史較長(zhǎng)的銀行傾向于擁有更高的綜合效率，而發(fā)展歷史較短，業(yè)務(wù)規(guī)模不大的銀行則有較差的綜合效率表現(xiàn)。最后，基于DEA分析輸出的效率指標(biāo)結(jié)果，我們可以看出，2013年山東省10家本土商業(yè)銀行的整體平均技術(shù)效率值與規(guī)模效率值均較2012年與2014年有略微成都的下降。這反映了互聯(lián)網(wǎng)金融的興起在2013年確實(shí)對(duì)山東省本土商業(yè)銀行帶來(lái)了一定程度的沖擊。不過(guò)，經(jīng)過(guò)2013年的沖擊之后，2014年的整體效率值有一定程度的回升，使得綜合效率值與2012年相比并無(wú)顯著差異，而且純技術(shù)效率得到了提升，這說(shuō)明面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊，山東省本土商業(yè)銀行采取了一定措施提高了自身的經(jīng)營(yíng)效率，并取得一定成果。

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作者簡(jiǎn)介：丁志皓（1993-），男，漢族，山東德州人，現(xiàn)就讀于中國(guó)海洋大學(xué)，研究方向：金融學(xué)。