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内容摘 要 ：本文分析了上海地区银行业的发展过程与现状,根据2006年至2010年的上海银行业的统计数据,运用数据包络分析方法（DEA）对上海地区国有银行和股份制银行的微观金融效率进行分析与评价,并从银行业的技术效率、纯技术效率、规模效率三个方面,分析上海地区各银行金融效率的发展趋势和水平,最后对国有银行和股份制银行的金融效率做比较分析,得出提高银行业金融运行效率的对策和建议.
关 键 词 ：上海 商业银行 DEA 金融效率
效率是经济学研究的核心问题之一,也是商业银行在经营管理中追求的目标.金融服务业的金融效率涉及到金融机构资源的配置和利用状况,以及各项资源作用于经济的程度,突出反映在金融机构的金融效率上.作为国际金融政策和宏观调控的直接传导部门,金融机构对宏观经济的调控效率和影响力可以通过它的投入和产出体现出来.从长远来看,银行业的发展最终取决于效率.因此,评价银行效率的高低不仅体现了自身的运行效率,而且对一个地区乃至国家经济运行的质量和水平都至关重要.将上海建成为与我国经济实力以及人民币国际地位相适应的国际金融中心是一项国家战略.上海作为我国金融发展最发达的地区,代表我国金融发展趋势和方向.因此,对上海地区金融行业效率的分析对于我国金融业的发展现状和未来发展趋势的意义都显得非常重要.
基于银行效率研究综述
国外银行效率测度的方法主要采用前沿分析法,根据前沿分析法本身所假设的前提不同,分为参数分析法和非参数分析法.参数分析法通过利用统计分析技术确定位于生产前沿面上的未知参数,继而构造出具体的生产函数形式.非参数方法基于1957年Farell提出的前沿函数思想,利用现行规划等方法,无需确定具体的生产函数的形式,而是通过测度具有同质投入产出组合找出哪些组合位于生产前沿面的相对而言有效的点.本文使用了DEA非参数法,它对效率前沿的结构设定很少,只要求凸性技术假定即所有现有技术此现行组合都是可行的,并不要求假定所有个体都面临相同的未知的生产技术.
国外对银行效率的研究成果主要有：Athadeff（1954）是最早演剧银行规模与效率关系的学者之一,通过分析美国加利福尼亚州210家银行1938-1950年的相关数据,得出银行业存在产出规模效率递增和成本规模效率递减的特征.Casuetal（1999）使用非参数DEA方法,对1993-1997年间随着欧盟一体化进程,银行的生产效率是否有所提高和收敛于同一前沿进行研究,同时使用Tobit回归模型检验了欧洲银行效率的决定因素.结果显示：没有证据表明效率收敛于一点,但是欧盟单一市场计划对银行效率水平提高还是有一定作用,城市化和赢利效率之间是正相关的.没有证据表明平均资本充足率（E/TA）和平均资本回报率（ROAE）能解释银行效率水平的变化.Wei-KangWang等人（2005）的研究范围更为广泛,他们利用DEA技术下的五种模型（包括CCR、BBC、SMB、FDH以及Bilateral模型）评价了中国16家银行的综合效率、纯技术效率和规模效率,同时还对商业银行最具生产力的规模大小进行了研究,研究结果表明规模较小的商业银行的效率通常高于规模较大的银行.
国内对银行效率的定量分析起步较晚.近年来,国内有许多学者利用各种效率分析方法对我国商业银行的效率进行了检验分析.张健华（2003）使用DEA的基本模型和改进模型,对我国三类商业银行（国有、股份制和地方商业银行）1997-2001年的效率状况作了全面分析,模型以股本、固定资产和各项支出三种为投入,以存款、贷款和税前利润总额三种为产出,测度了我国各类商业银行的效率值,计算我国银行业的规模效率.刘飞（2007）运用DEA（数据包络分析）模型对我国30个省（市、区）及东部、中部、西部三大区域的金融效率进行评价,测度了各省的金融效率、金融规模效率及金融业各项投入指标的相对有效度,并对各大区域的金融效率有关指标进行了比较分析.洪倩倩（2011）在金融效率理论的研究框架下,首先界定金融效率的涵义,然后运用DEA模型对宁波市商业银行的金融效率进行评价,研究结果显示：宁波银行业总的技术效率、纯技术效率和规模效率水平总体均呈现上升趋势.
上海商业银行金融效率分析
(一)DEA模型
DEA方法是由美国运筹学家查尼斯和库珀等学者于1978年在“相对效率评价”基础上发展起来的一种新的系统分析方法,通过保持决策单元的输入或输出不变,借助于数学规划将决策单元（DMU）投影到DEA前沿面上,并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性.基于DEA方法衍生了多种评价模型,本文选择用了基于投入的评价DMU总技术效率的CCR模型,以及评价纯技术效率和规模效
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1.CCR模型.其中CCR模型是最基本的DEA评价模型,其原理为：假设有n家银行（决策单元）,每家银行都有m个投入变量（输入）和s个产出变量（输出）.
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其中xij为第j个决策单元对第i种类型输入的投入量；yrj为第j个决策单元对第r种类型输入的投入量.以第j个决策单元的效率指数为目标,以所有决策单元的效率指数为约束,再应用Charnes-Cooper变化和线性规划对偶理论后,最终得到CCR模型如下：
其中S +和S -为输入和输出松弛变量,其含义分别为投入冗余值和产出不足值.
根据DEA原理,判断决策单元是否DEA有效的方法如下：当θ等于1且S -等于S +等于0决策单元DMU0为DEA有效,即在这n个决策单元组成的经济系统中,在原投入X0的基础上所获得的产出Y0的基础上所获得的产出Y0已达到最优；当θ等于1且S -,S +>0,决策单元DMU0为弱DEA有效,表明在这n个决策单元组成的经济系统中对于X0可减少S +而保持原产出Y0不变,或在投入X0不变的情况下可将产出提高S +；当θ<1,决策单元DMU0为非DEA有效. 2.BCC模型.技术效率（TE）可进一步分解为纯技术效率（PTE）和规模效率（SE）,用公式表示即为：TE=PTE*SE.决策单元的纯技术效率可通过可变规模报酬（VRS）情况下的效率估计模型（BCC模型）得到.BCC模型如下：
BBC模型用来测度的是当规模报酬可变时,被考察企业与生产前沿面之间的距离.规模效率衡量的是规模报酬不变的生产前沿与规模报酬可变的生产前沿之间的距离,即纯技术效率PTE（Pure technical efficiency）.其经济含义为：当σ等于1时,DMU0为弱DEA有效；当σ等于1且S -等于S +等于0,DMU0为DEA有效.
规模效率SE（Scale Efciency）反映规模收益不变的生产前沿与规模收益可变的生产前沿之间的距离.银行的规模效率等于该银行的总技术效率与其纯技术效率的比值.
(二)样本的选择与指标的设置
本文选取的样本包括4家国有商业银行（中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行）上海分行、10家股份制商业银行（交通银行、浦东发展银行、中信实业银行、民生银行、华夏银行、招商银行、兴业银行、中国光大银行、广东发展银行、深圳发展银行）上海分行的数据,样本期间为2006至2010年,数据来自于2007年至2011年出版的《上海金融年鉴》.
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商业银行作为经营货币的特殊企业,其投入产出的定义通常有三种：生产法（production approach）将银行视为金融产品的生产者,存款账户数和贷款笔数等均视为其产出,投入为资本和劳动力,中介法（intermediate approach）视银行为储蓄转化为投资的中介机构；资产法（asset approach）也视银行为金融中介者,但只有其资产负债表中的资产项目才作为其产出,存款作为负债不计入产出.银行从业人员数量作为机构的人力及智力资源,将很大程度影响金融机构的运营,将金融机构从业人员数量作为模型的输入变量具有合理性.从宏观来看,银行作为一个社会资金的中介者,其吸收和放出的贷款代表了中介的规模,反映出银行社会效益的大小,银行的产出就是其贷款和存款的量.三种定义各有利弊,综合以往研究的经验和数据的可得性,本文使用中介法和资产法相结合的方式, DEA模型的输入指标包括固定资产（固定资产净值）和金融机构从业人员数量,输出指标包括存款（各项存款总额）、贷款（各项贷款总额）两项.
(三)实证结果与分析
本文运用DEAP Version2.1软件求解有关的线性规划问题,分别计算上海14家商业银行2006-2010年的总平均、14家商业银行各自的效率、四大国有银行平均以及10家股份制商业银行平均技术效率、纯技术效率与规模效率.
首先本文先列出上海地区商业银行2006-2010年期间效率总体状况,分析所选取样本的银行效率的总体特征和发展趋势.结果如表1所示.
从表1的实证结果可得出：在整个样本区间,上海地区银行业总的技术效率、纯技术效率和规模效率总体上呈上升趋势.这说明从整体上来看,上海地区所选的14个样本银行在产出一定情况下有效利用投入要素的能力在不断上升,规模效率相对比较稳定,技术效率和纯技术效率增长的趋势较明显,这说明上海地区银行业在利用技术的效率上提高比较明显.但也很明显,总的技术效率未达到1,即没有处于DEA有效前沿上,这说明,上海地区所选银行业总的技术效率仍有进一步上升的空间.
分析完上海银行业总体效率状况与特征后,再具体分析所选14家银行的技术效率、纯技术效率和规模效率状况与特征.将14家商业银行技术效率、规模效率以及纯技术效率测算结果如表2、表3、表4所示.
根据各银行2006年至2010年技术效率,笔者对这14家商业银行进行了效率排名,并得出两点结论：第一,从效率排名上看,股份制商业银行总体上好于国有银行,四大国有银行的效率排名大多占据后位,其中中国建设银行的排名是四大国有银行中排名最靠前,是表现最好的一家银行.股份制银行的排名相对靠前,这说明从总体上看,这10家股份制银行的技术效率要优于四大国有银行.第二,从这10家股份制银行的排名上看,股份制银行内部的排名差距也较大,交通银行、华夏银行、光大银行的排名相对靠后,表现不尽如人意,而民生银行、广东发展银行、深圳发展银行的排名比较靠前,表现较好,这说明股份制银行之间,技术效率的差距也很明显,民生银行、广东发展银行、深圳发展银行的技术效率较高.
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最后对国有银行与股份银行效率实证结果进行比较分析.
从表5国有银行与股份制银行的效率对比来看,在整个样本区间,股份制银行的平均技术效率和平均纯技术效率都要明显优于四大国有银行,国有银行在技术效率和规模效率与股份制银行存在差距.在平均纯技术效率方面,2006年、2007年四大国有银行的效率比股份制银行的效率要高,但在2008年、2009年和2010年这三年股份制银行的纯技术效率提高较大,进步很明显,并且已超过四大国有银行,这说明股份制银行在纯技术方面,其利用的效率较高,四大国有银行的纯技术效率变化不大,相对较稳定,进步不明显.
从图1来看,股份制银行的平均技术效率在2004-2007年间总体上来说高于国有银行.从2006年至2009年,股份制银行与国有银行的效率都呈现上升趋势,但到2010年,其平均技术效率都趋于下降.较为明显的是,国有银行和股份制银行的平均技术效率值都没有达到1,说明这两种类型的银行的技术效率仍有进一步上升的空间.
从图2的走势来看,股份制银行的平均纯技术效率一直呈增长趋势,其中在2008年至2009年间,其纯技术效率的进步提高较大,增长明显,2009年至2010年间,其纯技术效率趋于稳定.另外,国有银行的平均纯技术效率呈现出先下降后上升的趋势,总体来看,国有银行的纯技术效率进步不大,说明国有银行在纯技术的利用与提高上面进步很小. 从图3来看,国有银行的平均规模效率要低于股份制银行,从2006年至2009年间,国有银行的平均规模效率提高较大,相反,股份制银行的平均规模效率进步较小,相对比较稳定,这说明在这段样本区间,国有银行在规模扩张方面提高较大,分支机构增加较多,但股份制银行的规模则没有明显的扩张趋势.但从2009年至2010年,国有银行和股份制银行的平均规模效率都出现下降.
结论和对策建议
本文分析了从2006年至2010年间上海地区14家商业银行的效率发展状况,利用DEA模型评估比较了这段样本期间国有银行与股份制银行的技术效率、纯技术效率和规模效率.
研究发现：第一,所选的14家银行的效率都呈现上升趋势,说明上海地区的商业银行的经营效率在逐步提高,金融发展状况良好,但仍有进一步发展与进步的空间.第二,从国有银行与股份制银行的效率对比来看,股份制银行的金融效率要比国有银行高,这说明从总体上来说,国有银行的经营效率要比股份制银行差,两者存在一定的差距.国有银行和股份制银行在技术效率方面差距不大,所以两者的效率差距主要来自于规模效率方面,说明国有银行的技术水平和管理能力与其经营规模匹配得不好,国有商业银行处于规模收益递减阶段,说明他们的经营规模过大,造成总效率的损失,没有产生规模收益.而许多股份制商业银行的总效率损失来自于规模较小.
国有银行和股份制银行在今后的改革中,应注重在资源配置效率变化的过程中,努力提高技术效率的进步,比如高新技术、金融产品的开发及其成果的运用推广,特别是电脑、通讯等高科技成果在银行中的运用,以提高银行的运作效率,提高银行效率的关键因素是高素质的金融人才,国有银行在员工的使用上应努力提高银行员工的知识结构水平.另外,提高国有银行的规模效率也十分重要.最后,多层次、多样化的金融机构和金融工具,开放、透明的经营和适度的竞争对确保金融系统有效运行必不可少.
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