商业银行经营效率及影响因素分析

2012届研究生硕士学位论文

分类号:

学校代码:10269

密级:

学号:020

East China Normal University

fi面士字位文

MASTER'S DISSERTATION

论文题目:商业银行经营效率及影响因素分析

-基于11家国内商业银行的DEA和面板实证分析

院系:

商学院

专业:

世界经济

研究方向:

国际金融

指导教师:

方显仓

论文作者:

吴沿沿

2012年3月

§E

2012届硕士研究生学位论文

学校代码:10269

学号:020

蔡粟■犬鲎

商业银行经营效率及影响因素分析

--基于11家国内商业银行的DEA和面板实证分析

摘要

商业银行在国民经济中占据着重要的位置,作为信用中介,支付中介,金融服

务和调节经济的执行者,银行对民生产生极大的影响。自从2005年起,我国商业

银行掀起了一股上市热潮,截止到2009年国内主要的商业银行都上市完毕,通过

这轮上市银行的资产质量,盈利指标以及抗风险能力都有长足的提高。然而商业银行以规模扩张为主要手段,以信贷产品为主营业务,以利差金额为利润源头的发展

模式在日新月异的金融市场中受到了不可避免的局限。

数据包络分析(DEA分析)是由美国着名数学家和经济管理学家A. Chames, Coopers和E. Rhodes推出一个多输入多输出系统称作相对效率的概念。通过

分析决策单元与生产前沿面的偏离程度来评价他的DEA有效性。本文通过DEA分析测算出国内11家商业银行的技术效率、配置效率和综合效率,并以此为基准横

向比较银行间效率的差异从而得出银行间实力的综合排名、分析该效率差异值的产生原因。笔者根据股权结构将11家银行分为股份制银行和国有银行,研宄结果显

示股份制银行较国有银行有相对较高的效率值,且配置效率较低是国有银行效率落后的主要诱因之一。在股份制银行中兴业银行、民生银行位于生产前沿面上的时间区间较长;国有银行中中国农业银行技术落后规模冗余的现象较为严重。

面板数据模型是计量经济学中常用的分析方法,笔者决定运用得出各银行的效

率均值作为计量模型中的被解释变量,分析银行内在因素对其效率的影响程度。笔者通过仔细分析,最终采用存贷比、资本充足率、不良贷款率、资产规模权重和产权因素这几个影响银行效率的主要因素作为解释变量进行研宄。研究结果显示,我国商业银行的规模、不良贷款率、存贷比普遍偏高,资本充足率在上市后保持在有效的水平。产权即是在上市后,仍然是一个需要继续解决的问题。

关键字:商业银行、效率、数据包络分析、面板数据模型

v

Abstract

As a credit medium, payment medium and the executive of financial service and economic accommodation, the commercial bank has a tremendous influence on people's wellbeing. Since 2005, publist listed had become prevalent between bank industrial in China. Until 2009, most major banks had been listed through which the asset quality; profitability index and the anti risk capability had been improved greatly. But the forward step of the banks also had been confined because of the scale expansion oriented development and the narrow product line.

A. Charnes, Coopers and E. Rhodes were two economists with high

reputation. They had been focused on the Data Envelopment Analysis for many years. Through DEA; researchers could measure the distance between decision making unit and production frontiers. This article calculated the technology efficiency, allocative efficiency and economic efficiency of 11 banks which were combined by national owned banks and listed banks. The writer hoped to get the comprehensive strength ranking. The result showed comparing with national banks; the listed banks earned a higher economics efficiency, Min Sheng Bank located at the production frontiers and the Bank of Agriculture suffered a lot from the scale inefficiency.

Panel Data Model was also used in this article. The writer would like to use the economic efficiency as the explained variable and the loan to deposit ratio, the capital adequacy ratio(CAR), NPL ratio, asset size portion and property right as explanatory variable. The result came out that banks could improve efficiency through decrease the scale, NPL ratio and Loan to Deposit ration. Currently Chinese banks enjoyed a favorable CAR and attention must be paid to property right.

Key Words: Commercial Bank, Data Envelopment Analysis, Panel Data Mode

VI

目录

m 5 v

Abstract VI

1.棘 3

研宄意义

3

银行效率及影响因素研宄现状评述

4

国外研宄现状

4

国内研宄现状

6

研宄方法和基本框架

8

研究方法

8

基本框架

9

2.商业银行效率理论分析以及效率测算方法

12

麟银行效率理论

12

影响商业银行效率的因素分析

15

前沿效率分析法

17

参数分析法

17

非参数分析法

18

参数法与非参数法的比较

19

DEA模型概述

19

规模报酬不变(CRS)假设下的DEA模型

20

规模报酬可变(VRS)假设下的DEA模型

23

25

3.基于DEA模型对商业银行效率进行的实证分析

26

商业银行投入产出体系的建立

26

体系建立的原则

26

商业银行投入产出要素的确定

27

我国上市银行效率的DEA分析

28

数据来源

28

1

DEA效率值分析

29

/JN^ 42

4.影响商业银行效率的因素分析

44

内部影响因素设定

44

资源配置因素

44

稳定性因素

44

资产质量因素

44

资产规模因素

45

产权结构因素

45

影响银行效率因素分析的数据与变量

46

商业银行效率影响因素的计量结果

47

结果分析

47

资产规模

48

不良贷款率

49

资本充足率

50

存贷比

51

产权结构

51

4^ 52

5.政策建议54

提高商业银行的资本充足率

54

合理商业银行经龙模

55

提髙商业银行资产配置效率

55

产权创新

56

加大金融创新和技术进步

57

小结和研宄展望

59

小结

59

研宄展望

59

参考文献60

m. W 65

2

1?绪论

研宄意义

作为国民生活的信用中介、金融中介,商业银行在现代经济中起到了

重要的作用,比如:金融服务、调节经济和创造信用等,银行通过上述职能在国

民经济中发挥出不可替代的作用。并且商业银行的货币创造功能带来的乘数效应

极大地影响市场上的流动性,并间接作用于CPI,GDP等经济数据,成为国家制

定宏观经济政策的重要标准。

自从20世纪80年代以来,我国国内商业银行无论从资产规模或是业务能力

方面都获得了长足的提高。2003年起,国有银行股份制改造拉开了帷幕,以2005

年中国建设银行的率先在香港主板市场上市幵始,到2010年五大国有银行1全部

实现了挂牌上市。截止到现在为止,国内共有162家上市银行,包括四大国有银

行、光大银行、民生银行和华夏银行等等。尽管银行在上市和改制以后,募集到

大量的资本金使得资本充足率大幅提高,增强了抗风险能力,然而国内商业银行

以规模扩张为主要手段,以信贷资产为主要产品,以利差来源为利润源头的发展

模式在日益发展的金融体系中受到了不可避免的局限。同时根据我国加入WTO

时候做出的承诺,截至到2006年我国已开放了全部的银行市场,银行业进入了

一个全面竞争的时代。外资银行先进的服务和优质的金融产品,严格信用评级下

的风险监管无一不使得国内银行系统日渐紧张的竞争格局变得更加严峻。

在不断激烈的竞争之中,中国国内银行提高自己效率,找出影响效率的因子

从而加快自己发展步伐增强竞争实力则成为迫在眉睫的问题。

理论意义

首先,研宄上是银行的效率值,一方面可以搭建商业银行运营管理的体系,

完善框架,为银行效率理论提供有力的佐证;另一方面也可以为我国研究上市银

行可持续健康发展提供可靠的理论根基。关于如何提升我国商业银行的效率,学

术界意见不一,但大家都能达成一个共识,即改进银行效率是解决银行运营问题

1中国银监会于2006年5月16日正式发布了《国有商业银行公司治理入相关监管指引》,其发布对象包

括中国银行、中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行,还有交通银行。从成立历史、管理模式、

2数据来源:各家上市银行年报

3

的重要手段,本文通过对商业银行效率的比较研宄,可以科学的反应银行在成本、

规模、投入产出比方面的经营结果。

其次,本文运用效率测算工具数据包络分析法,建立银行的投入产出体系,

采用实证的方法对我国11家商业银行2004-2011年的效率值进行测度,并且在

描述银行现状的同时分析影响效率的银行内部因素。为国家宏观监管部门制定相

关政策提供了理论依据,为商业银行自身优化资源配置和效率提升提供理论参考。

实践意义

本文的实践意义在于分析我国商业银行的效率现状,找出不同银行之间的差

别和优劣,以此提高银行的效率以及竞争力,从而促进我国金融市场健康发展,

良性竞争。随着我国金融市场不断开放,我国商业银行的发展空间得以有效延伸。这些在为我国商业银行创造良好金融发展机遇的同时也带来了严峻的挑战。这些挑战来自国内同业,也来自来势涵油的外资银行。而我国商业银行中的一部分整体竞争力并不高,甚至存在被边缘化的危险。在这个机遇与危险并存的时代,我

国商业银行需要抓住机遇,尽快提高机构效率。因此从微观上来说,本文有助于

帮助银行实体优化经营;从宏观上来说,商业银行竞争力的提升为中国银行业稳

定与发展营造出有效氛围,从而促进我国金融市场健康高效的发展。

银行效率及影响因素研究现状评述

国内外学者对于银行效率这个课题给予不同的关注。国外对于银行效率的研

究始于上世纪50年代,他们从关注银行配置效率问题开始,主要运用计量的方

法解决问题。经过60年得发展取得了较大的进步。相比而言国内学者对于该问题的研宄起步较晚,改革开放以前基本没有学者涉足银行效率的研宄,直到20

世纪90年代随着金融业不断开放,开始有学者逐渐关注银行的配置效率和范围

效率等问题。

国外研究现状

(1)基于配置效率角度的研宄

早期的研究主要基于新古典经济学,他们认为银行作为一个行业,同样适用

4

于一般成本理论。银行业的成本是一个较为平坦的U字型,处于U字型底部的银行效率高于规模过小或者过大的银行。

Alhadeff{1954),最早研究银行规模与绩效关系的学者之一,他的主要分析思

路是研究美国210家商业银行从:1938到1950年的相关数据,从而得出银行业

中存在着产出配置效率递增和成本配置效率递减的结果,他的研究成果证实了配置效率存在于美国的银行业中。

Gizbert(1984)分析通过分析美国规模比较小的银行的成本结构,发现若某一

银行的资产规模超过10亿美元后,将会进入配置效率递减的阶段从而失去规模

经济。

Hunter和Timlrie(1986)则进一步研究了银行控股股东的经营情况。研究表明:

单银行制的银行控股公司的规模也存在上限,这个值是42亿美元,超过该值后

公司进入规模经济递减阶段。实行多银行制的银行控股公司规模值较高,规模经济上限达125亿美元。

Berger和Mester(:L997)将影响银行效率的因素细化为资产规模、组织形式、

市场集中度,他们最后认为资产规模和组织形式对银行效率的影响并不明显,市

场集中度不能完全决定银行的规模效率。

Mertens和Urga(2001)则选择银行的规模经济和范围经济作为切入口,对乌

克兰79家商业银行研宄发现大银行和小银行规模经济之间存在很大的差异,大

银行规模普遍臃肿,较小银行有较低的规模效率。

(2)基于范围效率角度的研究

到了上个世纪80年代,银行业开始面临新的生存环境。美国逐渐放松金融

管制,银行开始扩大自己业务经营的覆盖范围并且研发出新金融产品。分业管制

的金融监管模式不再适合新的经济环境,阻碍了银行业的发展。为了突破银行业

发展的瓶颈,越来越多的学者将研究目光投向了范围效率。

Baumol、Panzar、Bailey和Willg的研究可以称作为范围效率的萌芽。范围经

济认为只要扩大生产范围覆盖,同时生产把两种或者更多产品,成本会比单独生

产的成本更低。Baumol等人认为这样的现象同样适用于银行业。他们认为从事

5

多种业务的银行能够共享信息、节约客户成本并且能有效的降低风险,使得银行

的成本减少或者产出更大。

PhinipU997)对法国、德国和西班牙银行业的范围经济进行了实证研究,结果

表明,西班牙的大银行范围不经济,而小银行存在着范围经济;法国情况与西班

牙相反;德国是中小银行存在着范围不经济,大银行是范围经济。

(3)基于X-效率角度的研究

随着研宄的进一步进行学者们发现配置效率和范围效率不足以完全解释银

行的效率问题,因此有学者提出了X-效率以期解决商业银行转换资源的能力。Leibenstein (1966)提出X-效率的概念,他将其定义为当产出一定时,实际

成本与成本效率边界的偏离程度。X-效率为不能用配置效率和范围效率解释的部分,比如技术效率等。

Berger和Bauer(1993)将银行的经营比作“黑匣子”,他们在这个黑E子中得

到下列结论:规模和范围不经济导致的低效率占总成本比重较少,仅为5%,而X

效率提高却能大幅节省成本约20%。

着名运筹学家,和Modes提出数据包络分析(Data

Envelopment Analysis,简称DEA)方法。DEA通过线性规划的方法,通过计算具有多个输出和输入的同一类别的单位其投入产出的有效性,从而得到单位的效率值(它将这样单位称为决策单元,即"DMU")。DEA现在己经发展出140多个模型,

它具有如此广泛应用度的原因主要在于不需要对决策单元的投入产出进行建模。国内研究现状

(1)基于产权改革、制度建设角度的研究

韩文亮(:1999)分析了以区域型商业银行和城市型商业银行为代表的中国地

方银行的发展。他认为中国金融的效率问题可以率先从地方性银行开始先突破。地方性银行作为金融制度转轨的增量部分是在国有银行和股份制银行尚未涉足

的区域发展起来的,构成了地方金融的主体并对当地经济能够产生不可估量的作用。

杨槐障(2003)认为商业银行经营效率的保障来源于制度的健全,并且受到

6

制度的约束。合理和有效的制度能够使得商业银行内部资源配置走向最优。在这一基础上,他引入了银行再造这个管理思想变革。通过对组织形态进行彻底的改

造并且改变与现实管理不适应的部分来达到银行再造,获取银行在成本,质量和

速度等绩效方面的最优化。

闫珑(2005)将影响国有银行效率问题的因素分为两个部分:内因与外因。

当时我国大部分商业银行并未完成改制,银行效率低下的内因主要是国有银行的

产权缺陷问题。以全民所有制形式存在的国有制产权使得银行资产既不是全体人民所有,也不使其中的个人具有财产所有权。影响我国银行效率的外部因素有很多,经济政治地域环境都会对国有银行效率产生一定的作用。

(2)基于财务指标分析角度的研宄

闫珑(2005)从盈利性比率,成本费用比率和资产配置比率三方面对中外资

行的经营效率进行比较。在数据选择方面,由于国内外银行税收负担并不相同,

作者选择税前利润对中外资行盈利性进行分析。在比较完9个财务指标后,作者得出外资银行在成本控制、资产配置能力以及人力资源等方面皆优于国内商业银行尤其是国有银行。

黄勇(2007)年对四大国有银行与其他股份制银行的财务指标从横截面角度

做了分析。他选取了资产利润率、人均创利均值、存款费用率均值和人均费用率均值等9个指标在2006年的数据做样本。为了避免样本选择得不全面性,他进

一步对国有银行经营绩效做了综合分析。通过建立经营绩效评价指标体系并对其使用因子分析法,最后得出四大国有商业银行(除了建行以外)一直综合排名都

排在末尾,而民生、浦发、兴业银行排名最靠前。

(3)基于数据包络法的实证分析

俞姣(2008)运用数据包络分析(DEA)方法,选择11家上市银行从2003年到

2007年的数据,分析它们的技术效率、纯技术效率、配置效率和规模报酬。并且使用Malmquist指数从动态角度考察了11家上市银行的技术变动指数、效率变动指数和Malmquist指数。最后采用计量回归模型,以数据包络法法得到的效率值作为因变量,选择产权结构、银行上市时间、不良贷款率和资产配置能力和资7

产规模对我国商业银行的效率存在显着的影响。

耿宏艳,朱文莉(2010)选择了14家上市银行作为样本采用DEA数据包络

分析法对其经营效率经行了实证分析。最后得出股份制商业银行的整体效率显着优于国有商业银行的效率值,同时国有银行的效率值基本低于样本区间的平均水平。

唐壮志(2010)认为一些主要的风险因素是研究银行效率问题时必须考虑的

问题,才有可能更客观地反映银行的现实效率状况,并且采用因子分析法提炼产

出和投入指标,寻找出最具代表性的投入和产出变量。在用SPSS软件对数据进行分析以后,农业银行的效率较低,其综合评分在样本银行中位于倒数第二,股

份制银行表现优于国有银行。

13研宄方法和基本框架

研究方法

本文的目标在于研宄我国商业银行的效率值以及影响该值的因素,文章以经

济学和现代银行管理方面的理论为基础,运用了计量经济学、管理学方面的知识和软件来深入研宄商业银行效率以及影响因素。主要使用的方法有以下几种: (1)数据包络分析法(DEA)。我国大部分银行上市时间较晚,很难获得全

面完善的数据。为了对该课题进行合理分析,国内学者主要采用非参数方法的DEA法来测度我国银行的效率值。综合现有的文献来看,学者们主要采用的是传统的DEA模型,这个模型的优点在于对数据局限较少,并能提供不同银行效率值的比较。

(2)数理模型分析。复杂而精确的数理模型可以体现逻辑上的严谨,本文

详细的论述了数据包络分析的建模基础,利用数理模型对效率思想进行抽象化,

从而使得理论分析更富逻辑性、系统性和规范性。

(3)效率分类比较评价方法。通过文献发现,已有的研宄方法分为综合评

价法和分类评价法两大类。.综合评价法是利用加权平均法等,结合杜邦财务分析

法进行的;而效率分析比较评价法是指利用参数或非参数法先得出银行的配置效率和技术效率,然后对其主义评价。本文中商业银行的效率研究采用了效率分类8

比较评价法,笔者认为采用后者更有利于对我国商业银行的发展提出有力建议, 因为它从不同的角度测度了银行的效率,使得银行在制定政策之时可以有的放矢。

(4)计量模型中的面板分析。面板模型的数据有两个维度,可以在一定程

度上解决商业银行数据量不足的情况,并且加入虚拟变量从而得出不同产权制度对银行效率的影响,本文采用面板模型对影响效率的因素进行了测度。

基本框架

本文共有五章,从文章衔接上来看可以分为三个部分。第一部分是第一章和

第二章,这一部分从宏观上介绍了文章的写作目标和研究方法,并且对后文将要使用的实证方法做出理论上面的解释。第二部分是第三章和第四章,这是论文的主要内容,即通过实证方法对商业银行效率进行测算,并且度量不同因素对银行效率的影响情况。第五章为最后一个部分,针对前文的计量结果提出我国商业银行改革从而提高效率的政策建议,具有现实意义。

第一章,首先介绍了文章的研宄背景和研究意义,并通过对文献综述的梳理

让读者明白这个领域的研究方法和内容,在此基础上介绍本文研宄内容、框架、创新和不足。

第二章,笔者介绍了前沿的分析方法以及本文研宄的理论基础:商业银行的

效率如何被其结构所影响和实证评估方法,即DEA数据包络分析,并详细介绍了这个模型的推理过程。

第三章,利用前文中的数理模型和各个数据库之中搜集到的数据,对样本所

呈现的11家商业银行的效率值进行测算,效率值被分为技术效率、配置效率和综合效率三类从而进行对比分析。

第四章,采用面板分析方法,使用第三章中测算出来的效率值作为被解释变

量,使用不良贷款率、资本充足率、存贷比、规模权重和产权作为解释变量。分析上述五个变量对银行效率值的影响情况。

第五章,针对前文中的结果,结合国内外的研究成果,从资产规模、质量、

产权等五个方面提出相应的政策和建议。

9

5确定研宄对象:国内11家上市银行j

—.............:

‘

选择研究方法I : DEA数据包络分析i

"““ —

投入产出体系的建立

i

得出结论,比较分析银行间效率tt

“

;

选择研究方法11:面板数据分析I

—..\/............-- "”

设置解释变量与被解释变量

- .

分析影响银行效率的内生因素I

、“——■■“乂7"““'…'丨-‘丨…一?

政策建议

图论文研究结构示意图

创新和不足

本文的创新

本文的创新之处在于结合统计和计量的方法,不仅得出了商业银行的效率

值,还分析出了影响商业银行效率的相关因素,从内到外的分析了银行提高效率

的途径和方法,为我国股改之后银行发展做出贡献。

(1)研宄方法创新。利用数据包络分析对所选择的11家银行进行综合效率

的测量,并且按照DEA模型的规定将效率值分解为技术效率和配置效率。效率值的分解有助于从不同的角度来看待银行的无效率点提高,采取有针对性的手段提高银行效率。

(2)数据处理创新。在笔者使用的样本数据中有一个解释变量为银行的规

模,面对大部分的解释变量绝对值相对较小的状况,笔者釆用将规模绝对值转换

为规模相对值得方法,解决了这个问题。这一处理不仅能够能够解决数据不对称_还能如实的反映银行规模。

本文的不足

(1)由于数据的限制,本文只能选取具有较代表性的11家银行从2004年

10

到2011年的数据。没有完全覆盖到中国大部分的银行类金融机构。尤其在中国银行业日渐壮大的今天,一些城商行和农村信用合作社也十分具有研宄价值。(2)数据包络分析需要建立投入产出体系,并设计变量。投入产出变量越

多,数据量越大,计算结果越有说服力。本文不能将所有与银行效率有关的变量

都纳入分析,只选择数据量比较完整和具有代表性的一批,因此本文对银行效率

的测度有一定偏差。

小结

国内商业银行效率问题一直是一个热点问题,从20世纪80年代以来,我国

商业银行得到了长足的发展,规模扩大业务范围拓宽。从2003年起国有银行幵

始股份制改造截止到2010年,五大国有银行全部实现了挂牌上市。上市之后银

行资本金更加充裕,抗风险能力也有所提高。但是我国商业银行固有的一些问题未能得到很好的解决,比如产品单一化,相似度很高,利润来源单调等。使得我

国银行的发展在日益健全的金融架构中受到了局限。

上一章节阐述了本文的研究目标,即计算我国商业银行效率值并对影响效率

值的因素进行了计量分析,在文献综述中列举了学者们研宄该问题所采纳的角度和方法。并且说明了本文的研宄思路即釆用数据包络分析法和面板模型来对上述问题进行研宄。

11

2.商业银行效率理论分析以及效率测算方法

商业银行效率理论

效率考查的是产出与投入之间的关系,我国经济学家樊纲在《公有制宏观经

济理论大纲》中定义经济效率为“经济效率是社会利用资源进行生产所提供的效用满足的程度,因此也可一般地称为资源的利用效率”。这是一个综合性名词,

不仅包括生产数量的概念,还反映了社会福利概念。我们平时所说的“效率”指

的是现有的资源与由于对其的利用而产生的效用之间的比例关系。从微观角度来说,对某个企业法人而言“有效率”指的是该企业在生产资料数额一定时,产出

是否达到最大,从另一个角度说便是生产数目一定时,企业是否达到成本最小,

这是我们所说的“微观效率”。从更宏观一点的角度上来说,在各个市场主体之

间的“有效率”指的是各种资源是否在不同的生产目的之间得到合理的配置,是

否能够使生产主体和消费主体达到满意度最大化,这是我们所说的“宏观效率”。还可以从另外一种层面来定义效率。李文军(2008)3则从狭义层面与广义层面来定义效率,其中狭义效率是指生产单位充分运用资源的作用,进而生产出最大产出品;广义效率是指实现各部门之间资源的有效配置。

银行效率有多种表示方法,学术界比较一致的是指银行在履行职能过程所投

入成本与获得收益之间的比例关系。银行的效率也可以从微观和宏观两个角度来理解。从微观角度来看,银行效率是反映自身对资源运用的情况,比较的是银行

投入与产出、成本和收益的关系。从宏观角度来看,银行效率反映国民经济中总

储蓄、总投资及其他与银行效益相关的效率,整个银行业作为计算主体,与国民

经济增长情况进行对比。然而商业银行作为金融服务主体,沟通存贷款方的中介

机构也有其独特的地方:第一它是为市场内货币需求供给双方提供金融服务的中

介机构;第二,商业银行与其他企业法人不同之处在于,它的经营对象不是实物

商品而是各种金融产品与服务,他不参与生产流通领域而是参加货币信用领域;

第三,商业银行追求利润最大化的同时需要兼顾安全性和流动性,.即“三性原则”。因此,商业银行的效率反映了银行资源配置的能力,是其市场竞争力、盈

3资料来源:李文军,《商业银行的效率与竞争》,经济管理出版社,2008年

12

利能力和可持续发展能力的集合表现,体现了银行的综合效率。在测算的时候,

一方面观察成本收益的对比关系,另一方面兼顾银行可持续发展的能力。有一点

需要注意的是,使用数据包络分析测算商业银行效率是在所采用决策单元内部进

行的,分析系统设定决策单元具有相同的环境和背景,所测算出来的效率高低只

是一个相对的概念,生产前沿面也只是相对概念。在那个决策单元群里面,生产

前沿面上的决策单元是最有效的,并没有绝对的高效率和低效率之说。

学术界对银行的效率的研究又分为如下几类:配置效率,范围效率和X-效率。

配置效率

配置效率,指的是由于合理的规模扩大而带来的平均成本下降,从而企业从

中获得效益的行为。它反映了企业的生产要素投入规模与产品平均成本之间的规律,从根本上来说就是企业合理的规模生产所提高了劳动效率。从成本方面来看, 规模经济指在规模扩大的情况下,由于劳动专业化分工、合作产生的团队效应、

技术进步和管理方面的改进带来的成本优化从而引起平均生产成本的下降。

在银行业中提到的配置效率是传统的配置效率理论在银行业中的扩大。商业

银行的配置效率主要反映在银行的业务链条扩宽加深,人员数量和营业网点的增

多导致的单位成本降低,收益上升的现象。商业银行的规模经济从影响层面上来

说分为内在规模经济与外在规模经济两个方面。内在经济类似于上文中提到的“微观经济”,指的是单个银行经营规模的扩张带来的学习效应而引起内部收益

的增加。如果银行在一定的固定成本下由于经营规模加大而降低了单位资金运营成本,这种由于成本降低而带来的效益提高便是内在经济,我们说银行处于内在

规模经济之中。与此对应的是内在规模不经济,即银行成本的降低会引起产出更

快的降低。内在规模不经济指的是银行个体在规模扩大的同时却引起收益递减的

状态。外在规模经济类似于上文中提到的“宏观经济”,是由于整个银行业规模

的扩张而使单个银行由于人才,信息,资金,技术等方面得到收益递增的现象。

商业银行达到配置效率主要有如下三个途径:提高收入、降低经营成本和分散

市场风险。

范围效率

13

范围效率指企业通过扩大经营生产的范围,增加产品种类,通过生产两种或

多种产品引起的单位成本的降低。与规模经济不同,它通常是企业或生产单位从

生产或提供某种系列产品(与大量生产同一产品不同)的单位成本中获得节省。

而我们所说的银行范围效率产生的主要原因在于金融业的资产专用性很低,因此

某一种银行资产可以用来生产多种产品与服务,扩大产品生产线或者加深产品

链。这种方法不仅节省了人力成本,还减少了固定资产投资。

简单而言可以这样理解是否存在范围效率:当产出水平不变时,若从事多种

类经营的银行其成本低于从事专单一经营的银行成本,范围效率存在于从事多种

经营的银行中。产生范围效率的原因可以细化为以下几类:第一,如果银行的经

营范围增加,则银行可以将资源充分利用。以人力资源来举例,倘若银行经营多

种业务,则同一工作人员可以为客户提供多种相关或相近的金融服务。理财经理

是当下银行中普遍存在的一个岗位,工作人员可以帮客户办理银行理财产品的销

售,还可以代理客户的证券、基金和保险业务,配置效率就在这里体现出来了。

第二、通过提供“一站式”服务来满足客户各种需求,既可以方便客户也能减少

了银行的服务成本。“一站式”服务是指客户进入银行的某个网点,所有的问题

都可以解决,这也有利于银行塑造自己的品牌优势,打造完善的营销网络,更容

易实现金融产品的销售。第三、降低银行的经营风险。银行业务种类的增加和经

营范围的扩大都可以使其获得市场信息,有助于适应市场变化,提高市场风险灵

敏度而分散市场风险。

X-效率

X效率由Leibenstein (1966) 4提出,他认为X效率是一种与组织决策层有

关的效率,X效率理论研宄的基本单位是个人,而不是由个人组成的其他组织。

X效率理论认为,企业不是完全理性的,效率也有缺失,由于企业体制、信息传

递时滞等不可避免的原因使得厂商组织中存在未被利用的机会,而这种非市场配

置的低效率既不属配置原因,又不能归于动机或技术原因,Leibenstein将其定义

为X无效率。

4 Harvey Leibenstein, Allocative efficiency v. "x-efficiency" .American Economic Review,1966 14

Freietal (2000)将银行业的X效率定义为除规模和范围影响之外的所有技

术和配置效率的总和,也有其他学者将前沿生产函数测算出的前沿效率直接定义

为X效率。从测算来看,X效率指的是在一定产出下的实际成本与生产前沿面

的偏离度,是对某一机构相对于行业最佳利用率的偏差。从作用来看,X效率衡

量了银行在成本控制和获取利润等管理能力的差异。

简单而言,对于X效率我们可以有这样的理解:对于商业银行来说,X无效

率状态是指银行不能以最低的成本产出某一固定产量,银行有可能没有充分利用

投入资源,或者在产出组合方面产生了错误。银行的X效率反应了该银行与行业

内最优个体之间的侧度,它衡量了银行间成本控制和实现利润最大化这两方面的

经营管理能力差异。通过X效率的研究可以分析银行业内的市场竞争情况、组织架构、委托代理关系以及人力资源利用。

影响商业银行效率的因素分析

根据银行业结构影响效率论提出:银行业的结构(在此用银行数目来表示)

能够决定金融系统中银行的利润额,并且在资源有限的情况下,优化银行业的结

构需要对效率和风险进行衡量。

假设市场中有n家银行,用i=l,2,3-n来表示,一家银行选择一个由完全相关

风险组成的资产组合。这一假设相当于假设这个投资的风险被分解成一个共同的成分市场风险和一个非市场的成分。如果投资的数目非常大非市场风险可以被完全共享并从分析中消失,我们就只剩下一个表示系统风险的共同的成分。

一个资产组合由其规模和回报率所标示。银行的投资回报服从二项式分布,对所

投资的每一元钱,银行i会以概率P(yi )收到回报yi。他们收到0回报的概率是(1-P(y,))。银行通过选样其投资的目标回报率来选择资产组合的风险。函数p(:y=) 被假定是两次连续可微的,且满足:

/?(0) = \,p{y) = 0,/?'(>;,) < 0,p"{y,) < 0, VO < J', < J

目标回报率越高,成功的概率越低,成功的概率下降的速度越快。因为投资

具有完全相关的回报,所以,资产组合的回报同个人的投资回报有相同的分布。

15

设"^'〉0表示银行i的总储蓄,它由银行必须投资的资金总数目定义。(此时,

我们忽略银行的资本。)存在一条向上倾斜的资金供给曲线。如果对存款的总需求是D= Eidi,那么资金的机会成本是R(D),此处R(D)被假设满足:

R'(D) > 0,R"iD) > 0, i?(0) = 0, R{od) = oo

我们假定所有的存款都被保险过,因此资金的供给独立于银行的资产组合的

风险。存款保险在下面被进一步模型化。银行对存款的需求函数是由各自的投资收益和存款需求函数决定:

疋,0,d) = p{y,)[y,d, -R(D)d丨]

=

=

此处在一个纳什古诺均衡中,每一家银行i选择一个投资收益率和存款需求

量它是对其他所有银行的策略的最优反应。同时这个数对需要满足以

下条件:

p{y,){yi -R{D)-R'{D)d, = 0,p{y,)[y, - R{D)\d,+ piy^^d. = 0 (

同时假设这个均衡是对称的,即每一家银行的最优解都是一样的:户‘)

=(y,d)。因此上述一阶条件被简化成如下形式:

y - R{nd) - R'{nd)d = 0, p{y)[y - R{nd)'\ + p{y) = 0

这意味着:

一ZiZl 二少—R(rid) = R'{nd)d

p\y)

现在我们来分析竞争对风险的影响,在一个固定的资金供给表下,最可能的

是当银行的数目n增加时,存款的容量仍保持有界。更确切地说,如果假设D趋

近于无穷时,R (D)趋近于无穷的,这个假设与存款数量有限是相矛盾的,与均

衡不一致。这意味着当n趋近于无穷时,d趋近于0。这反过来又推出:r,D (nd)d 一0,因此模型可以得出:r-rjj (nd)—0,p(r) —0

16

以上推导说明:增加竞争的效应是使每家银行在资金市场上所占份额降低,

这反过来降低了银行决策中的价格效应的敏感性。因此,只要能够获得利润,银

行就会继续扩展业务,最终使得银行投入和收益趋于平衡,利润为0。而这意味

着银行有极大的激励去冒险。因此,Allen和Gale模型说明的是:当银行产业

中的银行数目越多(趋于无穷),银行更愿意选择风险更大的投资,以试图获得

更多的利润。以上是Allen和Gale模型的基本框架和基本结论。

上述结论对于决定银行业的结构是十分重要的,如果监管机构希望保持金融

机构的稳定,那么仅拥有几家大银行垄断的银行体系将比竞争性银行体系更佳。模型得出,在一定程度上银行的规模与数据与金融系统的稳定性之间存在联系。也就是说,同时达到市场竞争与保持金融稳定这两个目标之间可能有所冲突。

前沿效率分析法

前沿效率分析方法被国内外学者广泛使用于商业银行效率值的测度,它不是

某一种而是一类方法的总称。这种分析方法侧重于解释目标主体通过最小投入获得最大产出的能力。企业作为盈利机构,追求的是通过投入最小化获得生产最大化。这个问题可以分解为既定产出时投入最小化以及既定投入时产出最大化。对于这类决策主体,评价其通过最小投入获得最大产出能力的方法,便是前沿效率

分析法。

根据对决策单位模型参数设置机理的不同要求,前沿效率分析法可被分解为

参数分析法和非参数分析法。参数分析法要求给出决策单元的投入产出模型的函数关系,非参数分析法在这一点上没有相应要求。

参数分析法

此种方法要求较高,决策单元需要提供相应的投入产出的函数关系。银行效

率的参数分析法主要以银行的配置效率和产品多样化效率为分析对象,然后总结出生产函数中的相应参数。参数法适用于对决策单位模型机理有充分了解的对象,它分为以下三种方法:

(1)随机前沿法(SFA)是最先使用的一种方法。该方法认为,误差项来自随

机误差和技术无效性,估计技术效率时,应剔除随机误差。随机误差的期望为零, 17

可假设其服从期望为零的正态分布;技术无效性的期望一般不为零,可假设其服

从期望不为零的正态分布。通过前述两点假设,可从误差项中分离出随机误差项和技术无效项。使用随机前沿法时,若设投入变量为自变量,待分析的函数称为

成本函数,若设产出变量为自变量,待分析的函数称为利润函数。

(2)自由分布法(Distribution Free Approach, DFA)的基本思想跟随机前沿

法的基本思想一致,都认为误差项来自随机误差和技术无效性。它与随机前沿法的区别在于,它未假定随机误差和技术无效性的分布类型,而是假定一定时期内

决策单兀的效率稳定。

(3)厚前沿法(Thick Frontier Approach,TFA)将样本分为四分位区间的两组

(最佳和最差),假设两组样本之间的差异来自无效率,组内样本之间的差异来自

随机误差。该方法只估算四分位区的效率,不测度单个样本的效率,也不假设随

机误差项和无效率项的分布类型。

非参数分析法

非参数分析法较为自由,适用于不清楚效率前沿的决策主体,也不要求对基

本的生产函数做出明确的定义。非参数法主要包括两种方法:数据包络分析法

(Data Envelopment Analysis, DEA)和自由排列包(Free Disposal Hull, FDH)

(1)数据包络分析法(DEA) 5采用的是线性规划方法,它的效率前沿是连

接所有最佳决策单元而形成的曲线段集合,最终得到一个凸性的生产可能性集

合。它的最佳生产集合作为前沿面把所有的生产可能性包括其中,有最高的效率。

其他的决策单位在投入既定的前提下不能得到更多的产出,也就是不能用更少的

投入生产出确定的产出值。DEA方法的模型从大类上分为投入导向型DEA分析法

和产出导向型DEA分析法,这两种模型的思路都是运用线性规划的方法得出投入

导向DEA的最优成本和产出导向DEA的最优产出。对于投入导向的DEA模型得

出商业银行的效率值是既定产出量下的最小成本与实际成本的比率,产出导向的

DEA模型测出银行效率伟是既定成本下实际产出与最大可能产出的比率。

(2)自由排列包(FDH) 6是数据包络分析法的特例。它放松了DEA凸性假

5资料来源:梁志森,《基于DEA方法的我国商业银行效率测度及影响因素分析》,优秀硕士论文,2006

6数据来源:张瑞兵,《我国商业银行并购效率的研宄方法述评》,现代管理科学,2(309

18

设,认为生产可能集可以扩充到DEA顶点以及DEA内部。FDH的生产前沿面可能

与DEA前沿面重合,也有可能位于DEA前沿内部,因此用FDH方法计算的效率

值可能高于用DEA方法计算的生产效率值。

参数法与非参数法的比较

根据使用的方法不同,前沿效率值的测定结果大不一样。因此国内外对两种

分析方法的看法褒艇不一,但是并未就二者的优劣得出一个准确的评判。

参数分析法要求决策单元提供投入产出的函数关系,据此能够得出准备的参

数和效率值,而非参数分析法不要求提供准确的函数关系,因此得出的效率值不

如前者准确。然而在实际研宄中,得到每一个决策单元的投入产出函数关系是非

常困难的,模型的简历需要大量的数据支持;而非参数分析法不需要严格的函数

关系,并且能够处理多种投入和产出情况,除了得出企业的成本效率以外,还能

够得出配置效率,技术效率,配置效率等,广泛的适用性使得它在学术研宄中得

到多面的使用。

非参数分析法相对于参数分析也具有不足之处,它不能副除由于数据问题,

市场情绪等因素造成的随机误差,其测度出来的效率值可能与误差值综合在一起

从而造成准确性的偏差,与此同时,非参数分析不能检验出样本的显着性。

就本文而言,笔者选择非参数分析法进行研宄。首先因为银行数据的不透明

性,国内银行只有原来的四大国有银行和一些上市银行能够提供部分年度数据以

夕卜,其他银行的数据大部分缺失,同时存在统计口径不统一等问题使得搜集不到

完整的银行数据来进行参数分析。其次由于银行经营的特殊性,属于多投入多产

出的非线性关系,建立独特的函数关系困难重重。第三,非参数分析法对样本数

据的要求较低,国内银行数据能够达到相应要求,并且它不需要建立函数关系。

基于以上三点理由,本文选择非参数分析来测量国内外上市银行的效率问题。最

优排列包分析法只是数据包络分析中的一个特例,在国内外学者的研究中应用并

不广泛,因此数据包络分析DEA分析法成为本文分析工具。

DEA模型概述

数据包络分析是由A. Charnes, Coopers和E. Rhodes于1978年在

19

Farrell的关于输入型技术有效性度量公式基础上开创的,他们推出一个多输入多

输出系统称作相对效率的概念。在相对效率概念的基础上,DEA分析法指对同类型的部门或者单位(称为决策单元,Decision Making Unit简称DMU)进行相对有

效性或者效率值评价的一种方法。判断一个DMU是否为DEA有效就是判断这个决策单元的生产是否落在生产可能集的前沿面上,若处于生产前沿面上,则称这

个决策单元为DEA有效。DEA通过保持DMU的投入和产出不变,借助线性规划方法将DMU投影到DEA前沿面上,通过分析DMU与生产前沿面上决策单元的偏离程度来评价他的DEA有效性。

文中所说的生产前沿面是指由观测到的DMU数据包络面的有效部分,从多

目标规划的角度看,若限制条件为在投入最小情况下获得最大产出,则生产前沿

面是以生产可能性集合为约束集合的帕累托最优面。下文将从投入最优化的角度来说明模型。

规模报酬不变(CRS)假设下的DEA模型7

在这个模型中,我们主要测度的是技术效率和配置效率,并通过它们求综合

效率。为了简化推导模型,我们首先研宄两种投入要素一种产出的例子。如下图

所示,两种要素XI, X2生产出一个Y。LL'为完全有效公司的等产量曲线,该

线上的每一点所代表的技术水平和产量均相同,是模型的生产前沿面。任何在LL' 线左下方的投入组合是不能生产出一个Y,而在LL'右上方的投入组合是无效的。现设定一个决策机构在P点生产,因此TP为技术非效率,表示决策单元在不减

少产出的前提下可以成比例减少的投入的数量。

根据上述说明,我们得出决策单元的技术效率(Technology Efficiency, TE)

TE=0T/0P=1-TP/0P,从这个等式得知TE的取值范围为(0,1),当TE=1时,决策

单元充分利用了当时的技术进行生产,P点与T点重合,称之为技术有效,当

TE二小于1时,则表示决策单元可以等比例地减少40%的投入并且可以保持产

出不变。

图中,AA'为等成本线,表示既定的成本和生产要素价格条件下DMU

7模型来源:魏权龄,《数据包络分析及应用》,2005

20

可以购买到的两种生产要素的各种不同数量组合的轨迹,其斜率则是两种生

产要素的价格。AA'与LL'的切点T'表示决策单元利用手中所拥有的资源能够

进行的最优化生产即最小成本最大产出的生产配置,也称帕累托最优点。如

果决策单元在P点生产所产生的成本为0P。

配置效率衡量的是在当前的价格体系下,DMU能否选择最佳的要素投入比

例进行生产。如果决策单元在选择了成本线上的要素配置,成为配置有效且配置

效率等于1,反之则为配置无效,配置效率小于1。

从图上看,P 点的配置效率(ANocative Efficiency, AE) AE=OS/OT,

从技术有效而配置无效的T点移动到技术有效且配置有效的T'点能让决策单

元在不影响产出的前提下节省ST的成本。

根据综合效率(Economic Efficiency, EE)的定义:EE=OS/OP (理想成本/实际

成本),变形为:OS/OP=(OS/OTnOT/OP)=TE*AE 即为:EE=TE*AE

以上等式告诉我们,技术效率和配置效率都会影响DMU的综合效率。并且

只有当决策单元在切点T'上生产的时候,EE=TE=AE=1。决策单元在等产量线与等

成本线上生产,此时的技术和配置都是有效的。

X2个

.y

V /

A \ Y

、>\\

/ 入T'

,

—'L'

^\.

A'

Xi

图规模报酬不变假设下的效率值

21

现在我们将分析扩张到多投入和多产出的情况下,这需要借助多元线性规划

来解决,推导过程如下所示:

现在存在n个DMU,每一个DMU需要1<种投入并有丨种产出。对于第i个决策单元来说,Xi和Yi分别是它的投入和产出。我们用如下的向量来表不:

又:=(?为【为「-^丁:>0

CYi..^,Y3=-Y^)^ >0

X,Y分别是n家DMU的k*n阶投入矩阵和l*n阶产出矩阵,并且我们需要通过模型来确定每一家DMU产出与投入的比例:其中u,v分别是1*1阶产出

权重向量和k*l阶投入权重向量,该向量清晰地表示了每一个DMU在所有决策单兀产出和投入中的权重。

清楚了上述矩阵的代表含义,我们可以用如下线性规划来解决最优权重的问题:

max -T

< St:巧g

U》0

乂V ^ 0

为了避免无穷解,加入约束:

vTx。= 1

根据对偶定理,以上转化为:

mill 0

S, : -Y, + YX > 0

I 0X^ + XA > 0

A > 0 = 1,2,3 ... n

V

22

其中0是纯量,取值范围:[0, 1]。根据Farrell (1957)的定义,这个纯量

值便是效率值。入是阶常向量。将下标从1到n逐个求解,便能够得到所有

决策单元的效率值。

值得一提的是,这里的效率值是技术效率,当其等于1时,DMU处于

前沿面上作出技术最有效的决策。它所蕴含的经济含义是当保持第i家DMU的产出水平不变时,以样本中最佳表现的DMU作为前沿面,所实际需要的投入比例。

也就是说DMU可以减少1-B的比例,这些是被浪费无效的。

规模报酬可变(VRS)假设下的DEA模型

该模型主要测度的是纯技术效率和配置效率。在实际生产中的规模报酬一般

都是可变的,规模报酬不变这一假设太为苟刻,人力资源的累积、学习效应甚至

市场中常见的宏观调控等都会导致这一假设失败,决策单元很难在这一理想模式

下进行实际生产。因此Charnes和Cooper提出了对CRS模型的进一步修改。

跟CRS模型的推导一样,为了更加简便的说明问题,我们首先观察只有两种投

入一种产出的情况。在规模报酬可变的情况下,技术效率分为两个部分:一是纯

技术效率(Pure Technology Efficiency, PTE),说明在决策单元与规模报酬变化的生

产前沿面之间的差别;二是规模报酬(Scale Efficiency, SE),说明的是规模报酬

不变的生产前沿和规模报酬变化的生产前沿之间的距离。如图所示,

E

X2牛

/

/

G/ N

F 7^

I

/

/

/

I

?

A

Xi

图规模报酬可变条件下的效率值

23

OE为DMU的生产扩张线,当决策单元沿着生产扩张线来决策时,他最优化

自己的生产,既用最小的投入获得最多的产品,即生产前沿面。0E为一条直线

表明DMU不存在规模效应。若决策单元选择在I点生产,此时的技术效率(TE) 为:

TE=FG/FI,

而纯技术效率为

PTE=FN/FI

决策单元能通过减少一部分的投入来维持目前的产出。并且这个比率对应的

是图的OT/OP。

当企业存在规模效应时,生产前沿面变成ABCD这条曲线(属于XI要素密集

型扩展线),由于配置效率衡量的是规模报酬不变的生产前沿面和规模报酬变化

的生产前沿面之前的差距,因此若企业选择在i点生产,此时的配置效率为:

SE=FG/FN=TE/PTE

以上这个比值是小于1的。当SE=1时,企业规模有效,其处于生产前沿面

上,当SE小于1时,企业可以通过扩大或者缩小规模来使自己处于生产前沿面

上。

现在我们将分析扩张到多投入和多产出的情况下,这需要借助多远线性规划

来解决,推导出在规模报酬可变时的效率值:

在这个时候,我们只需要加入一个凸性假设便可得到VRS模型。B为CRS模

型中的权重系数,我们在这里令2:f=iA = i,并且它符合规模报酬可变的假设并

加入如下运算:

(

min. 9

S[ : -Y, + > 0

0X, + XA > 0

A > 0

V

24

此时我们求出来的效率值为纯技术效率PTE,我们根据中求出来的CRS

效率值和SE=TE/PTE可以计算出配置效率SE。

小结

平时所说的“效率”指的是现有的资源与由于对其的利用而产生的效用之间

的比例关系。在上一章节中,笔者首先介绍了商业银行的效率理论,并进一步将

商业银行的效率分为范围效率,配置效率和X效率。然后介绍了影响商业银行效率的理论…-银行业结果影响理论,该理论认为银行业的结构能够决定金融系统中银行的利润额,并且在资源有限的情况下,优化银行业的结构需要对效率和风险

进行衡量。

在了解了效率方面的理论之后,本章对国内外效率研宄中采用的两种主要方

法:参数法和非参数法进行了简介,分析这两种方法在实际运用中的优缺点。通

过对以前学者的研宄分析发现,非参数法由于其对数据的高容纳性而成为较为主

流的研宄方法。数据包络分析由于其较广的接受度和全面的分析成为笔者选择的目标工具。本文选择数据包络分析还在于它能够在使用者建立的投入产出体系下得出银行的效率值,并对效率值进行细分。可以全面深入地考察银行运营的优缺点,这样测量出来的结果也能够很好的反映银行的效率情况。

25

3.基于DEA模型对商业银行效率进行的实证分析

商业银行投入产出体系的建立

体系建立的原则

由上述对DEA模型的分析中可以看出,通过线性规划法确定商业银行的效率

重点在于确定影响效率的投入与产出因素,确定了投入与产出则不难根据模型得

出效率数据。DEA模型中选择投入产出变量时需要从以下几个方面进行考虑:(1) 非关联性。当一个投入指标与其他几个投入指标关联性较大时,可以认为该指标

对于模型的影响已经包含在其他几个指标中而予以副除,对于产出指标也应做同

样的处理。(2)目的性。选择评价指标要考虑指标对研宄结果的服务性,指标应

能合理地服务于系统评价的目标,指标选择应该较为广泛。(3)样本充足性,为

了提高效率值的可信度,DEA方法使用时要求DMU数量是投入产出指标数量的3

倍以上。(4)全面性,选择指标时不仅采用财务指标进行衡量还可以同时兼顾非

财务指标,二者的综合使用能够更全面地反应决策单元的效率。非财务指标在能够量化的前提下,对其适当的选取可以建立更全面的评估体系。

首先,商业银行实行分业经营分业监管,各银行的产品以及服务基本一致,

性质相同。因此对于不同的银行我们可以选择相同的评价体系和要素。其次,银行作为一种特殊的行业,专与货币打交道,而其作为融资中介的性质使其不能生

产有形产品,经营的方式表现为现金的流入与流出。银行上述行业性质使其投入与产出的数量十分难以确定,国内外金融学术界至今也未对其投入产出体系下一个明确的定论,而主要采用以下三种方法:生产法(Production Approach),中介

法(Intermediation Approach),资产法(Asset Approach)来衡量。

(1)生产法

生产法将银行视为一般的生产企业,它的生产就是平时的经营服务活动,银

行的产品就是它的存款、贷款和汇款数目等。而为了获得产出而投入的资源就视为银行的投入,比如劳动力,资本等等。按照这个逻辑,生产法中银行的产出被

定义为存款账户的数量,客户通过存款账户所提供的服务的次数(比如开具支票

的数目),还有贷款账户数量等;投入项定义为资本、营运成本和劳动力。生产

26

法的缺陷在于首先我们很难获得银行存贷款账户的数量,其次实际经营中,不同

的账户银行花费的成本不一样,简单的用数量来统计未免降低了准确性。

(2)中介法

中介法将银行视为中介结构,将客户的储蓄转化成为投资。它的生产过程借

助于劳动力和资本吸纳资金再贷出资金或者进行投资等。在这个过程中,银行的投入用存款、借入款、劳动力成本、利息支持和资本等可以计价的金额来表示, 产出定义为贷出的资金和投资,比如购买的债权基金等等。该方法的缺陷在于忽略了不同的客户带来的风险不一样,可能造成的损失也不同,并且中介法没有考

虑经营将会带来的风险。

(3)资产法

资产法也将银行视为中介机构,与上述不同的是它严格地按照资产负债表将

“贷款和其他资产方”的数额作为产出,而“存款和其他负债方”作为投入,银

行利用这些资本进行贷款或者投资,具有投入的性质。

商业银行投入产出要素的确定

在模型性质的选择方面,我们选择投入产出模型。首先,对于我国商业银行

来说存贷业务仍然占据主流位置。虽然近年来银行开始大力发展中间业务,但来自存贷业务方面的利润远超中间业务。同时对于银行来说,存款业务是贷款业务的基础,贷款数量以存款数量为前提。存款是主要的控制变量,因此按照上述理由,我们一般视存款作为投入量。其次,在中国的金融市场上,利率尚未完全实

现市场化,银行对存款和贷款的价格操控不自主。国家完全制定了存款的价格,

各银行只能按照这个价格吸纳存款。同时,贷款利率只能根据法定利率有些许的浮动。并且市场上优质客户有限,银行为了竞争优质客户使得银行议价能力不强, 贷款价格上的差异大部分依赖与贷款的期限结构和性质,因此银行对于贷款的价格也没有很强的决定能力。

根据上述分析,由于银行对于存贷款数量和价格的决定把握不足,我们有理

由相信投入导向的模型更能够反映当下市场中银行的盈利效率现状。

在要素选择方面,根据上文对各种要素选择体系的比较,笔者决定综合中