基于DNSBM—DEA模型的上市银行效率评价

张晓杰

摘 要：网络DEA模型为对上市银行进行动态网络效率评价，基于动态网络评价模型，对我国上市银行进行效率评价。结果表明，北京银行等9个银行是有效的，华夏银行等6个银行的投资效率比较低，交通银行则需要提高经营效率。

关键词：上市银行；数据包络分析；动态网络；松弛变量

中图分类号：F832 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）12-0056-01

引言

银行的效率评价法包括参数法和非参数法。参数法有因子分析方法等，非参数法中主要有数据包络分析法（DEA），它不用设定生产函数，计算简便，应用较为广泛。Sherman [1]首次用DEA模型测算了银行的效率，接着有学者提出基于网络DEA模型的评价法[2]，较少文章基于动态网络DEA模型评价银行效率。

本文基于动态网络SBM-DEA模型[3]评价了我国上市银行2012—2014年的效率。首先，对投入产出数据用GDP平减指数处理，然后代入模型，便可得到银行的效率值，从而得到银行的排名结果。

一、投入产出数据来源

数据来源于Wind资讯，并且经过GDP平减指数处理。其中，经营阶段的投入指标选择利息支出、营运支出，存款、利息收入和营业收入为产出；投资阶段的投入有存款和上期的不良贷款率，存款来自经营阶段，产出有当期不良贷款率。

二、动态网络效率评价

代入模型后求得宁波银行、浦发银行、民生银行、招行、兴业银行、北京银行、农行、工行和建行的综合效率值和分解效率值均为1，而平安银行综合评价值为0.8030，分解效率值分别为0.9563和0.9378；华夏银行的综合评价值为0.8753，分解效率值分别为1.0000和0.9659；南京银行综合评价值为0.8957，分解效率值分别为0.9718和0.9317；交行的综合评价值为0.9905，分解效率值别为0.9942和0.9987；光大的综合评价值是0.9476，分解效率值分别是1.0000和0.9980；中行的综合评价值是0.9990，分解效率值分别为0.9993和0.9988；中信银行的綜合评价值是0.9903，分解效率值分别为0.9992和0.9964。

三、结果分析

由评价结果可知，宁波银行、浦发银行、民生银行、招商银行等为有效的决策单元，其他银行如平安银行、华夏银行、南京银行等则效率值低于1，效率还有待提高。平安银行的子过程2效率值低于子过程1，因此对于平安银行来说，可以重点提高投资阶段的效率，华夏银行、南京银行、光大银行等同平安银行类似。而交通银行子过程1的效率比较低，可以改进经营阶段的效率。

结语

基于动态网络SBM-DEA模型既考虑了银行的内部网络结构，同时还可以对多个时期内的效率值进行评价，得到的评价结果对银行管理者来说有一定的参考价值和意义。

参考文献：

[1] Sherman H.D.Bank branch operating efficiency：evaluation with data envelopment analysis[J].Journal of Banking and Finance，1985，（9）：297-315.

[2] Wang K.Efficiency measures of the Chinese commercial banking system using an additive two-stage DEA[J].Omega，2014，（44）：15-20.

[3] Tone K.Dynamic DEA with network structure：A slacks-based measure approach[J].Omega，2014，（42）：124-131.

[责任编辑 陈丹丹]