胡偉峰
摘要:在我國最近幾年GDP增速放緩的大背景下,我國許多銀行也面臨著發(fā)展速度降低的問題。為了研究其技術(shù)的變化和規(guī)模效率的變化對(duì)其全要素生產(chǎn)率的影響,文章采用DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析來研究了我國20家上市城(農(nóng))商行2011~2018年的全要素生產(chǎn)率。研究表明,技術(shù)進(jìn)步,技術(shù)效率和規(guī)模效率都和這些公司的全要素生產(chǎn)率有重要的關(guān)系。
關(guān)鍵詞:DEA;城(農(nóng))商業(yè)銀行;全要素生產(chǎn)率
一、引言
城(農(nóng))商業(yè)銀行是一種新型的城鄉(xiāng)金融機(jī)構(gòu),是相關(guān)的政府部門出臺(tái)了相關(guān)的政策來擴(kuò)大金融對(duì)城(鄉(xiāng))地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供支撐而建立的,其目的是為了更好的實(shí)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)的功能,更好的為“三農(nóng)”提供服務(wù),推動(dòng)當(dāng)?shù)亟鹑谑袌龅默F(xiàn)代化,擴(kuò)大當(dāng)?shù)孛駹I中小企業(yè)的融資來源等。城(農(nóng))商業(yè)銀行對(duì)當(dāng)?shù)爻青l(xiāng)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和當(dāng)?shù)爻青l(xiāng)地區(qū)金融市場的穩(wěn)定和科學(xué)健康的發(fā)展起著重要的作用。在2015年國家提出深化農(nóng)村的金融體系改革的大背景下,發(fā)展城(農(nóng))商業(yè)銀行已經(jīng)成為改善當(dāng)?shù)剞r(nóng)村的金融體系,優(yōu)化當(dāng)?shù)氐慕鹑诮Y(jié)構(gòu)以及推動(dòng)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定的發(fā)展的重要戰(zhàn)略舉措。
二、理論分析
結(jié)合要研究的問題,本文采用20世紀(jì)70年代末A.Charnes,W.W.Cooper和 E.Rhodes的DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法型來衡量我國20家上市城(農(nóng))商行2011~2018年的全要素生產(chǎn)率的變化,以及技術(shù)進(jìn)步,技術(shù)效率和規(guī)模效率的變化對(duì)其全要素生產(chǎn)率的影響。模型假設(shè)有N個(gè)廠商或者地區(qū)或者決策單位,每一個(gè)廠商有M種產(chǎn)出,K種投入。所有N和廠商的產(chǎn)出矩陣為M*N階的產(chǎn)出矩陣,投入矩陣為K*N階的投入矩陣。對(duì)于本文的研究來說,N=20,M=1,K=2,N是要研究的20家上市城(農(nóng))商行,M是其產(chǎn)出,即營業(yè)收入,K是投入,資本以及所用的費(fèi)用。
先假設(shè)規(guī)模報(bào)酬是不變的,對(duì)于每一家銀行,目的是獲得所有產(chǎn)出與所有投入之比,這個(gè)比值為:
其中v是K*1階的投入權(quán)重向量,u是M*1階的產(chǎn)出權(quán)重向量,可以通過求解如下的一個(gè)線性規(guī)劃問題來獲得一個(gè)最佳權(quán)重。
maxu,v
st.
≤1,j=1,2,3……N
u>0,v>0
v′, xj=1
但是這個(gè)線性規(guī)劃存在一個(gè)問題,那就是目標(biāo)函數(shù)的u和v有無窮多個(gè)解,因此我們需要再增加一個(gè)約束v′, xj=1,此時(shí)的線性規(guī)劃問題變?yōu)椋?/p>
maxu,v
st.
≤1,j=1,2,3……N
u>0,v>0
v′, xj=1
因?yàn)榫€性規(guī)劃問題具有對(duì)偶性,所以我們可以得到于上述問題對(duì)等的包絡(luò)形式:
minθ,λ(θ)
st.
-yi+Yλ≥0
θxi-Xλ≥0
λ≥0
其中,θ是一個(gè)標(biāo)量,λ是一個(gè)N*1階的常數(shù)向量,相比于之前乘數(shù)形式的模型來說,當(dāng)前的這個(gè)包絡(luò)形式的模型的約束條件更少,前者的約束數(shù)量為N+1個(gè),而后者只有K+M個(gè),因此包絡(luò)形式的模型相比乘數(shù)形式的模型更為常用。求解獲得的θ即是第i個(gè)廠商的效率值(θ小于等于1),θ=1時(shí),表明這個(gè)廠商的生產(chǎn)位于生產(chǎn)前沿,如果有N個(gè)廠商,就需要求解N次線性規(guī)劃問題,每個(gè)廠商的求解都會(huì)得到個(gè)θ,記為θ_i。
minθ,λ(θ)
st.
-yi+Yλ≥0
θxi-Xλ≥0
N1′λ≥0
上述可變規(guī)模報(bào)酬的DEA模型中的N1是一個(gè)N*1階的向量,可變規(guī)模報(bào)酬的DEA模型計(jì)算出的技術(shù)效率值比不變規(guī)模的報(bào)酬的DEA模型計(jì)算出的技術(shù)效率值要大,因?yàn)樗纬闪烁鼮榫o密的包絡(luò)線。因?yàn)槠溆?jì)算出的結(jié)果可靠性增加,因此可變規(guī)模報(bào)酬的DEA模型在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用的比較多。
三、實(shí)證分析
根據(jù)A.Charnes,W.W.Cooper和E.Rhodes的說法,在進(jìn)行數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的時(shí)候,要遵守以下四個(gè)原則:目的性、精簡性、關(guān)聯(lián)性以及多樣性。
根據(jù)以上四個(gè)原則,本文選取了這二十家城(農(nóng))商業(yè)銀行的主營業(yè)務(wù)收入來作為每家銀行的產(chǎn)出指標(biāo),選取資產(chǎn)總額、以及三費(fèi)支出來作為每家銀行的投入指標(biāo)。這三個(gè)指標(biāo)也正是經(jīng)典的索羅模型中使用的三個(gè)指標(biāo)。
最后本文計(jì)算的這二十家城(農(nóng))商業(yè)銀行,2011~2018年的技術(shù)效率見表1~4。
四、結(jié)論
根究實(shí)證分析的結(jié)果可以得到以下幾個(gè)結(jié)論。
首先,七年中全要素生產(chǎn)率最高的銀行為江陰銀行,達(dá)到了1.01,江陰銀行能達(dá)到這么高的全要素生產(chǎn)率主要來源于其有較高的技術(shù)效率和規(guī)模效率,雖然其技術(shù)進(jìn)步豬油0.80,但是其技術(shù)效率和國模效率都達(dá)到了1.26,遙遙領(lǐng)先于其他銀行。最低的為貴陽銀行和蘇農(nóng)商行,只有0.81,主要原因在于技術(shù)進(jìn)步比較低以及技術(shù)效率和規(guī)模效率都比較低導(dǎo)致的。
其次,全部銀行的在2012~2018年之中,全要素生產(chǎn)率比較高的年份是2015年和2017年,分別達(dá)到了1.73和1.72,但是其結(jié)構(gòu)有所不同,2015年有較高的技術(shù)效率和規(guī)模效率,但是技術(shù)進(jìn)步相對(duì)比較小。最低是為2014年,只有0.59,雖有較高的技術(shù)進(jìn)步率,但是技術(shù)效率和國模效率都很低。
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(作者單位:浙江蘭溪農(nóng)村商業(yè)銀行)