中国银行业曼奎斯特指数研究

文玉春,文贵涛

(1.中央财经大学 经济学院,北京 100081;2.临沂师范学院 商学院,山东 临沂 276000)

银行业在我国金融体系中占有主导地位,其效率高低决定着我国整个金融体系的效率。但目前对我国现阶段银行业效率的研究还不够深入,一些单要素指标和单一的统计分组无法全面反映银行业效率,尤其对银行业效率的动态变化研究不够。本文试图在这方面做出探索,通过构造数据包络分析(DEA)模型,对 1999-2008年十年来中国银行业的生产效率在地域分布、规模、银行类型等层面进行多方位的考察;进一步通过计算 Malmquist指数对银行业的效率变动进行动态分析,寻找效率差异和效率变动的影响因素。

一、模型、变量与数据

效率水平是由决定生产过程投入产出关系的技术水平或技术状态决定的。按照分析角度的不同,数据包络分析可以分为投入导向模型(Input Orientated Model)和产出导向模型(Output Orientated Model)两种。投入导向的模型是在给定产出水平下使投入最小,产出导向的则是给定一定量的投入要素,追求产出值最大。本文研究的角度是投入导向型。

(一)实证模型

1.数据包络分析(DEA)。Data Envelopment A-nalysis(简称 DEA)方法最先由 Charnes,Cooper and Rhodes(1978)提出,它主要通过运用线性规划方法来构建一个非参数前沿,从而可以对相对于前沿面的效率进行计算测度。其原理是在固定规模报酬假定下利用线性规划法及对偶定理,获得各决策单位的生产前缘,以计算给定样本中各个决策单位的相对效率值,由此得出样本银行中哪些运行有效以及哪些无效。这一方法又被称 CCR模型。假设存在规模报酬不变(CRS)的生产技术,则基于投入的DEA方法就是对下面线性规划问题进行求解:

其中,xi和 yi分别是第 i个生产决策单位的投入和产出向量,x和 y则分别为 K×N矩阵和 M×N矩阵,表示所有生产决策单位的总投入和产出量。经求解,θ值就是第 i个生产决策单位的效率值。若θ=1,则说明其具有完美的技术效率,否则就说明其位于生产前沿之下,存在 1-θ的技术效率损失。上述方法假设所有生产决策单位都是在最优规模上进行生产的,而事实上,由于不完全竞争、资金约束等问题的存在,决策单位并不会在最优规模上进行生产,而是存在一定的规模效率损失问题,所以,Banker,Chames and Cooper(1984)去除了 CCR模型中规模报酬不变的假设,而以规模报酬变动取代,发展成BCC模型。BCC模型能将纯粹技术效率和规模效率区分开来,可以衡量受评估单位在既定的生产技术情况下,是否处于最适生产规模状态,此模型是通过求解以下线性规划来对技术效率进行测度的:

其中,N1是 N×1向量,其他符号的意思同上式。这种方法可得到一个包络观测点在内的截面凸包,它比 CRS方法得到的圆锥包更紧,并且得到的技术效率值 θ,大于或等于由 CRS模型得到的 θ值。

最后,用 CCR模型下计算的技术效率值除以BCC模型下计算的纯技术效率值,就得到各决策单位的规模效率值。

2.Malmquist生产率指数。它是用距离函数来定义的,指第 t期及第 t+1的曼奎斯特生产率指数的几何平均数。假设(xt,yt)和(xt+1,yt+1)分别为 t期和 t+1期的投入产出关系。基于投入的生产率指数就是投入产出关系从(xt,yt)向(xt+1,yt+1)生产率的变化。

生产率的变化不仅来自技术进步,还来自综合技术效率的变化。综合技术效率是生产技术的利用效率,即生产前沿面和实际产出量之间的距离。假设 EC代表综合技术效率变动,则:

技术水平的变化就是生产前沿面的移动。假设TC代表技术进步,则有:

Malmquist生产率指数可以分解为综合技术效率变动及技术进步的乘积,同时,技术效率又可以进一步分解为纯技术效率和规模效率。

当效率改善,管理方式与决策正确、得当,就会使 EC大于 1;反之,如果管理方式与决策不当,会使EC小于 1。TC表示产业在 t期至 t+1期的生产技术变化程度,由 t+1期的生产技术变动值与以 t期衡量的生产技术变动值的几何平均数求得。它代表两个时期内生产前沿面的移动,表明技术进步或创新的程度。若 TC＞1,表示生产技术有所进步,反之,表示生产技术有衰退的趋势。

(二)资料说明

本文研究对象包括 4家国有商业银行和 10家全国性股份制商业银行①,分布在全国各省会的各大银行的分行作为具体研究的决策单位,而不包括政策性银行。样本区间为 1999-2008年 10年的经营数据,所有数据来源于 2006-2009年的《中国金融年鉴》。

(三)投入产出变量选择

Oral and Yolalan(1990)认为,在 DEA分析中,选定的投入产出变量要能反映被比较样本的竞争环境,没有特定的原则可以遵从。当被比较的样本数量远大于投入产出变量的和时,DEA模型计算出的相对效率相对更可信(Parkan,1987)。

本文将银行的经营费用、利息支出和固定资产净额作为银行生产投入要素,将存款、贷款和净利润作为产出要素,对我国的银行来说,贷款是其目前主要经营的产品,虽然目前其经营的其他产品种类在逐渐增加,但所占比重非常低。存款由于要支付储户利息,因此具有投入特征,同时存款又是银行进行贷款投放的重要资金来源,故又有产出特性。这里将其作为银行的产出变量。

二、实证结果与分析

将每家银行看作一个生产决策单位,运用上述模型来构造在每一个时期生产最佳实践前沿面,把每家银行的生产同最佳前沿面进行比较,从而进行经营效率测度。所得结论如下。

(一)基本效率分析

1.总体的规模效率、技术效率分析

本文主要采取投入导向的 BBC模型。而 BBC模型的效率可进一步分解为综合技术效率值、纯技术效率值和规模效率值。将 14家银行 10年的投入产出数据经过 DEA软件 DEAP2.1运行计算所得的综合效率值、纯技术效率值和规模效率值的结果进行整理,可得到年度各效率的平均值,如表 1所示。

表 1 1999-2008年我国银行业的平均效率值

从表 1可以看出,尽管我国银行业综合效率平均值呈现增长的趋势,但还是一直徘徊在相对较低的水平上,2006和2007年达到最高水平,也只有0.7248和 0.7384。我国银行业综合技术效率低的原因是规模效率相对较低。具体到本文而言,主要表现为追求粗放式经营,各大银行将发展重点放在规模快速扩张上,战略多有模仿的倾向,银行功能趋于同质化,缺乏差异化服务战略;缺乏市场竞争力,理财产品和资本运营没有优势;缺乏浮动性的、针对高端客户的产品,网上银行的经营效率低。规模效率从 1999年的最高点下降到 2008年的最低点。纯技术效率虽然在 1999-2001年却出现了下降,但从2002年起表现出了上升趋势。规模效率跟纯技术效率相比在这十年中平均低 7个百分点左右。纯技术效率表示在同一规模产出下,最小的要素投入成本。实证数据显示我国商业银行整体技术效率呈现改进趋势,这一结果与在 1999年至 2008年间,信息技术的应用和普及,积极推广业务电子化和网络化的事实相符合,由此带动了我国银行业的整体效率改进。尽管我国银行业改革力度不断加大,尤其是在加入世贸组织后,银行业改革进入加速阶段。但在资金规模、技术创新、盈利水平方面与发达国家相比,仍然存在较大差距。据英国《银行家》杂志 2005年度对世界 1000家大银行排名,我国四大国有商业银行按照一级资本排名均排在前 30名以内,按资产总额排名均排在前 40名以内。但是按照代表效率的经营指标(如资本利润率或者资产收益率)排名,则都排在 730名以后,都属于经营最差的30%之列。2009年,进入世界 500强的全球银行有 68家,美国有 9家,日本有 6家,中国只有 5家(工商银行、建设银行、中国银行、农业银行、交通银行)。

2.各大银行的效率分析

(1)综合技术效率。利用 CRS模型计算出 14家银行 1999-2008年的综合技术效率得分(表 2)。

表 2 1999-2008年 14家银行的综合技术效率

由表 2可以看出,民生银行绩效表现相对最高,其平均综合技术效率值为 0.873,该行在 2002、2004和 2006年的绩效表现很好,综合技术效率值为1,但是其效率值也有波动。浦东发展银行的综合技术效率从 2003年 0.720上升到 2008年的 1,从 2003年起,其一直处于效率前沿,但由于 1999-2002年效率值有起伏,它的平均综合技术效率值为 0.806,位居第二。华夏银行在 1999-2003年综合技术效率保持在较高的水平,但综合效率值在其余年份从0.654下降到 0.560,它的综合效率平均值为 0.771,居于第三。工商银行的综合效率值变化趋势呈现两个阶段,第一阶段由 1999年的 0.427上升至 2004年的 0.846;第二阶段由 2005年的 0.703下降到2007年的 0.532,在考察期的最后一年达到 0.589,它的综合效率平均值为 0.714,列居第六位。建设银行的综合效率值只是在 2005年达到 0.532,其余年份的综合效率值在 0.179-0.487之间波动,其综合效率平均值为 0.394,位居最后。

按综合技术效率平均值的排名看,股份制商业银行的平均效率值普遍高于国有商业银行。在前六强当中,只有工商银行是国有银行且排名靠后。其他三家国有银行在总排名当中也都相对靠后,分别在第九、第十一和第十四位。且逐一年度进行比较,股份制商业银行的优势也比较明显。这说明国有商业银行在综合技术效率方面还存在很大的提高空间。

(2)纯技术效率。我们用 VRS模型计算了不考虑样本规模因素的纯技术效率,具体结果如表 3所示。不管是国有银行还是股份制银行它们的纯技术效率都处在相对较高的水平上,两类银行纯技术水平的差距很小。特别值得注意的是,2002-2009年期间,我国银行业的纯技术效率一直处于纯技术效率的有效区域,这与此期间我国银行业加大了技术投入力度、技术边界不断扩张的事实相吻合。与表2的排序比较,除了华夏银行和浦发展、建设银行和深发展排名分别换位以外,其他银行的纯技术效率平均值与它们的综合技术效率的排名顺序是一样的。在国有商业银行内部,工商银行的效率较高,在分析区间的十年里,平均效率值为 0.749,有 1年是处于生产前沿面上。股份制银行内部,民生银行表现非常突出,有 3年处于生产前沿面上,在技术效率方面应该说是我国目前最好的银行。

表 3 1999-2008年 14家银行的纯技术效率

(3)规模效率。利用规模效率等于综合技术效率除以纯技术效率,可以得到各行的规模效率。由表 4可以看出,我国商业银行在规模效率方面不是很理想。浦发展的规模效率除在期末较低外,绝大多数年份接近于 1,规模效率平均值为 0.883,该银行在考察期内的规模效率平均值表现最好。中信银行的规模效率表现与浦发展遵循了同一个模式,也是期末效率降低,其他年份的规模效率都在 0.7左右,其规模效率平均值为 0.795,位居第二。民生银行和光大银行的规模效率都只是在最近两年才达到规模效率前沿,在其余年份,规模效率上下波动,它们的规模效率平均值分别为 0.737和 0.689,分别居于第三和第四位。中国银行的规模效率值在 0.275-0.427之间波动,其平均值为 0.385,规模效率最差。数据显示,我国银行的现有规模和效率值之间尚未形成明显的匹配关系。

表 4 1999-2008年 14家银行的规模效率和规模报酬

综合技术效率分解为纯技术效率与规模效率,给决策单位在长期和短期改进绩效行为上提供了参考。如果一个决策单位综合技术无效率主要是因为规模过小导致的规模无效率,当它处于规模报酬递增状态时,决策单位应该通过兼并使规模扩张,以达到长期的效率改进目的。另一方面,如果综合技术无效率主要是由于纯技术无效率,决策单位应在不改变规模的状态下,谋求短期的效率改进 Avki-ran(2001)。因此,我们应该分析一个决策单位的综合技术效率低下主要是来自纯技术的无效率还是规模的无效率。比如,建设银行的平均纯技术效率和平均规模效率分别为 0.638和 0.451,因为纯技术效率已接近有效,综合技术效率低主要是因为平均规模无效率。这个结果反映了建设银行在过去几年一味的规模快速扩张导致效率较低,尚未形成符合发展要求的经济规模。以上分析可以看出,我国商业银行的纯技术效率值均比较高,经营效率损失主要来于规模效率损失。生产经营规模本质上要和其内部管理水平相匹配,如果生产规模过大,而内部管理水平不能及时跟进的话,自然会由于管理链条过长而导致效率损失,影响它们的效率。这说明我国的银行业不能一味的追求规模扩张,而应该提高自身的核心竞争力。

3.不同区域的商业银行效率分析

各个商业银行在东、中和西部地区都设有分行,为了简化问题研究,我们把位于不同省会的各个分行分别作为一个独立核算经营单位,试图从地域分布层面来考察我国银行业的效率问题,探讨区域因素对银行效率的影响程度。将 DEAP2.1得出的计算结果整理,列于表 5。

表 5 不同区域的商业银行效率

由表 5可以看出,各区域的银行效率并不相同。东部地区的综合技术效率平均值在三个区域中相对最高,其次是西部地区,最后是中部地区。东部地区的规模效率平均值也高于中西部地区的平均值。这与东部地区具有雄厚的经济基础,并由此带来的资金、人才、配套环境等多方面的优势密不可分。中西部地区的银行在上述几方面的劣势使得其平均生产效率落后于东部地区。三个区域的纯技术效率平均值相差无几,接近效率前沿,说明三个区域银行单位的经营管理理念和管理方法趋同,通过计算机互联网采用相同的办公操作系统,都相对有效。相比纯技术效率和规模效率,无论在东部还是中西部地区,规模效率都要低于纯技术效率,但这一问题在中西部地区的银行表现得更突出。

4.不同规模的商业银行效率分析

据 2009年各大银行的年度公司报表,依据资产总量把我国的银行分为大中小三种类型②,以此考察不同规模的银行效率,经过 DEAP2.1运行计算,得出结果见表6。从表 6看出,除了纯技术效率在大中小型银行中相差无几且大型银行稍占优势以外,综合技术效率平均值和规模效率值在大中小型银行当中依次升高。这说明大型银行的综合技术效率平均值和纯技术效率平均值比中型企业差,中型银行比小型银行的差。具体原因可能有:一是中小型银行及其分支机构主要集中在经济发达的城市,经营能力相对较强,宽松的管理环境比大型银行的行政等级制度更有利于创新活动的开展和管理效率的提高;二是自身资产规模的原因,与大型银行相比,中小型银行资产和存款投入规模相对较小,且由于所在城市比较发达,因此其产出指标相对较高,进而以投入产出来衡量的技术效率也就比较高。这进一步 说明,规模是影响我国商业银行效率的主要因素。

表 6 不同规模的商业银行效率

5.不同经济类型的商业银行效率分析

不同经济类型的银行也可能成为影响整个银行业效率的重要环境变量。根据我国银行业的经济类型构成现状,将 14家银行划分为国有银行和股份制商业银行两大类。经过 DEAP2.1运行计算得出结果,不同经济类型的银行业效率如表 7所示。

表 7 不同经济类型的商业银行效率

由表 7可以看出,从企业类型与生产效率的关系来看,无论是纯技术效率、规模效率,还是作为两者乘积的综合技术效率,都是股份制商业银行高于国有银行。1999-2008年期间,股份制银行比国有银行的综合技术效率平均值高出 3.77%。究其原因,主要是由于股份制银行具有生产规模适度、经营管理较为规范的良好发展基础,同时机制比较灵活,部门之间的协调更便利一些,更容易形成商业合作,无论是服务体系的支撑,还是网点、渠道(电子渠道、物理渠道)等,股份制银行都比国有银行转得快,反应也快。

(二)我国银行业动态效率分析

动态效率考察的是在生产技术可变条件下的效率变动情况,由前面分析可知,表示生产力变动的Malmquist生产率指数可以用两个曼奎斯特生产力指数 EC和 TC的几何平均值来计算。由 DEAP2.1软件运行的结果整理出表 8。

从分析数据可以看出以下几个特征:一是我国商业银行整体效率呈现改进趋势,1999年至 2008年平均增长指数为 1.063,表明每年平均增长 6.3个百分点,其中效率的相对改进为 1.8个百分点,技术进步为 4.5个百分点,我国银行效率改进主要来自于技术进步,说明在这期间,我国银行业技术投入的增加产生了积极效应,如计算机和金融衍生工具的运用,尤其是我国商业银行近年来在信息化方面的投入力度不断加大,数据集中和各操作程序的科技化水平的不断提高所产生的积极作用非常明显。二是比较国有商业银行和股份制商业银行发现,国有商业银行的效率改进程度明显要强于股份制商业银行,1999年至 2008年间,国有商业银行平均效率提高 11.3%,而股份制商业银行只有 4.7%。在国有银行和股份制商业银行效率改进中,其效率改进大部分来自于技术进步,分别为 9.1%和 3.5%,这和银行整体变化趋势是一致的。三是银行间的效率改进情况差异非常大。在 1999-2008年间,有 12家银行 Malmquist指数大于 1,表明这些行在此期间效率得到了改进,但深圳发展银行和招商银行Malmquist指数小于 1,显示其效率出现了退步,在14家行中,中国银行的效率改进最为突出,年均Malmquist指数达到 1.209,其效率改进来源也主要是技术进步。

表 8 1999-2008年我国银行业Malmquist生产率指数及其各项效率变动③

三、结论

研究结果表明:第一,我国的银行业整体上效率较低,纯技术高效率和规模低效率同时并存。我国银行业在吸收借鉴外资银行先进生产技术和管理方法来提升纯技术效率方面还存在很大的空间。第二,由各大银行的效率比较发现,各个银行的效率并不平衡。从总体上看,民生银行效率最高,建设银行效率最低。第三,从地理区位对效率的影响来看,位于东部地区的银行的平均效率值都要高于位于中西部的银行的平均效率值。三个区域的银行在技术效率方面差异不大,规模效率差异是造成东中西部高技术产业经营效率差异的主要原因。第四,从银行规模的效率比较来看,大型银行除在纯技术效率上和中小型银行水平相当外,总体效率和规模效率全部低于中小型银行,充分证明了目前我国银行业过大的经济规模。第五,不同经济类型的银行效率不同。股份制银行总体经营效率比国有银行高3.77%。第六,动态效率评价结果表明,银行生产率的增长主要是由技术进步导致的,而不是来自效率的改善。规模的迅速扩张导致管理能力不能及时跟上,规模效率变化指数出现下降趋势是影响效率下降的主要因素。因而,我国银行业的发展不仅要大力推动生产技术的自主创新、大力开发运用金融衍生产品,更为重要的是通过在业务扩张时及时提高管理能力、提升综合市场竞争力。

[注 释]

① 由于城市商业数量多达 112家,难以统计其数据,且在整个银行业当中所占较小比重,这里忽略各种城市商业银行.

② 根据中国人民银行对大中小型银行的划分方法,依据资产总额、从业人员数和利润额三项指标对银行进行了划分。根据这一办法,但从资产总额来看,大型银行的标准是指资产总额达到 5万亿元人民币以上;中型银行资产总额在 5-1万亿元人民币;小型银行资产总额在 1万亿元人民币以下。本文把建设银行、农行、中国银行和工商银行划分为大型银行,交通银行、浦发展、中信银行、兴业银行、民生银行和光大银行为中型,华夏银行、招商银行、深发展和广发展为小型银行.

③ 限于篇幅,这里只列出 2004-2008年间的变动指数,其他年间的数据从略,若读者需要,可向作者索取.

[1] 阚超等.我国商业银行规模经济实证研究(1992-2003)[J].金融研究,2004,(11):46-48.

[2] 徐传谌等.我国商业银行规模经济问题和金融改革策略透析[J].经济研究,2002,(10):66-71.

[3] 姚树洁等.中国银行业效率的实证分析[J].经济研究,2004,(8):24-28.

[4] 赵旭.国有商业银行效率的实证分析[J].经济科学,2000,(6):51-53.