我国银行业的技术创新与X效率

宁龙 黄安仲

摘要：关于银行业的X效率，我国学者的研究存在两个明显的不足：其一，不考虑银行业的技术无效和配置無效;其二，很少采用利润函数进行研究，并且单一化处理银行的投资和产出。实际上，在考察技术无效和配置无效时，我们发现银行体制、货币政策、中央银行监管和银行自助定价权等因素对我国银行业X效率都存在显著的和不对称的影响，因此，简单地断言国有银行X效率更甚于股份制银行并不准确。相关研究表明，国有银行技术无效优于股份制银行，而配置无效却不及股份制银行;较之于股份制银行，我国国有银行的X效率主要源自配置无效，且我国银行业的X效率在扩张性货币政策期间明显改善，在紧缩性货币政策期间则明显恶化。在中国现有的金融体制下，国有银行和股份制银行不具有完全自主的市场决策能力，其创新能力非常有限，而影子银行不在中央银行的监管之内，因此相对具有较强的创新能力。

关键词：金融监管体制;货币政策;X效率;技术无效;配置无效

基金项目：国家社会科学基金项目“企业积极环境行为的形成机理研究”（14BJL045）

中图分类号：F830    文献标识码：A    文章编号：1003-854X（2019）03-0017-07

一、引言及相关文献综述

莱宾斯坦在1966年最早提出的X效率实际上是无效或低效，X代表造成低效率的一切因素①。按照罗杰·弗朗茨的解释，同任何理论一样，厂商理论也提出某些假设。一个假设是，厂商内部是有效率的，这些假设使得经济理论可以忽视厂商的内部运行和厂商的内部效率，而集中注意市场效率。由于存在这些假设，存在着一种类型的低效率被莱宾斯坦称为X效率。也就是说，在厂商要素投入给定的情况下，如果要素投入变化可以使得某些产品的产出增长，并且不减少其他产品的产出，这就说明该厂商存在X低效率，反之，则说明它没有X效率。

早期对X效率的研究方法主要包括随机成本边界法，如Kumbhakar等人的研究②;数据包络分析方法，该方法假设不存在任何随机冲击，如Kopp and Diewert等人的研究③。Berger等人对于随机成本边界法和数据包络方法提出了质疑，他们认为这两种研究方法的基本思路是：如果公司在既定的投入下不能生产出最大化的产量，公司即被视为存在X效率，实际上X效率也可能是投入不合理导致的。为此，他们提出了技术无效（TI）和配置无效（AI）的概念，并提出自由分布方法，将配置无效和技术无效分解为输入和输出成分，从而更清楚地识别效率的本质④。之后，西方学术界普遍接受了技术无效和配置无效的概念，但是在研究方法上，不少学者对自由分布法提出了质疑。例如，Kumbhakar认为利润函数分析法比自由分布研究法更具有优势，原因有二：（1）自由分布法虽然能分离出技术无效和配置无效，但其假设前提是二者协方差为零，即技术无效和配置无效互不相干，这一点与实际情况不符;（2）利润是公司追求效率的最终目标，因此，用利润衡量效率具有优势。他建立了标准的单一产出利润函数，并在利润最大化框架下同时将技术无效和配置无效引入函数中⑤。Tai-Hsin Huang对其方法进行拓展，主要表现在两个方面：一是将单一产出利润函数拓展为多产出利润函数;二是用影子价格和影子利润替代了实际价格和实际利润函数。他认为，与实际价格不同，影子价格本身就考虑了要素使用X效率的结果，因此更适合X效率的测量⑥。

西方学者对X效率的研究强调技术无效和配置无效，这无疑是非常科学的。在对公司X效率的实证分析中，西方学者常使用时间序列数据来测量公司X效率的变化，这样的研究隐含了一个前提：公司在样本期间不存在技术创新。对于较短的样本期间，不考虑公司技术创新可能对估计结果影响不大，但对较长的样本期间而言，不考虑公司技术创新会导致估计结果失真。2000年以来，我国有很多学者研究了中国银行业的X效率。研究普遍认为，中国商业银行存在X效率，且股份制银行的X效率优于国有银行，如张健华等的研究⑦。也有一部分学者研究认为，中国国有银行与股份制银行并不存在明显的X效率差异性。郑录军和曹廷求（2005）对中国商业银行业X效率测度后认为，国有商业银行、全国性股份制商业银行和城市商业银行在效率方面不存在显著的差异⑧;类似的研究还有谢朝华和段军山等⑨。还有一部分学者将研究的焦点集中在中国银行X效率的影响因素上。如徐传谌和齐树天（2007）研究表明，经济环境以及中央银行的监管政策的变化对银行业效率影响最大，其中作用最大的是银行自身的管理水平，包括：不良贷款占比、赢利水平及成本控制能力⑩。齐树天（2008）的研究表明，扩大资产规模对城市商业银行有效，对国有及股份制银行的作用不明显，资产负债结构差异的影响也不十分明确{11}。

可见，我国学者对X效率的估计很少考虑技术无效和配置无效，也没有考虑技术创新的影响。因此，尽管研究发现中国国有银行的X效率普遍不如股份制银行，但却不能解释究竟是国有银行的技术效率低于股份制银行，还是国有银行的资金配置效率低于股份制银行。鉴于此，本文将在银行技术创新的前提下，研究中国银行业的X效率，考察国有银行的低效率到底是出于技术无效还是配置无效。如果配置无效，则说明国有银行现有的资金投入存在问题，技术无效则说明国有银行对资金的使用效率较低。

二、理论模型、指标的计量与选取

对于中国银行业的X效率研究不能完全按照西方的研究方法，因为中国银行的经营方式与西方存在巨大差异：其一，西方金融产品的价格（即利率）是市场决定的，而中国金融产品的价格则是中央银行规定的，价格是利润的重要影响因素，因此，用利润函数分析中国银行业的X效率就必须考虑商业银行是否拥有定价权;其二，中国的商业银行必须严格执行中央银行的货币政策，其经营不完全是市场行为。当中央银行执行紧缩性货币政策时，商业银行将减少信贷发放，其利润必然受到影响。因此，用利润函数分析中国银行业的X效率就必须考虑中国商业银行的市场行为特点。

除了技术创新外，本文将考虑银行资产质量和和股权资本（Equity Capital，简称EC）的影響，并将它们视为固定投入。银行资产质量用银行的不良贷款率（Non-Performing Loans，简称NP）代表，因为具有较大不良贷款比率的银行源自过多的风险信贷，这样的信贷虽然能获得较高的利息，但发生损失的概率也更高。因此，具有较高不良信贷的银行很可能获得较高的利润，但是也会在信用评级上浪费更多的资源。为了降低破产风险，风险厌恶的银行可能保持较高的股权资本对存款的比率。股权资本不仅提供了对投资组合损失的缓冲，它还将存款和借贷的货币替代为基金组织的贷款，风险中性的银行持有的股权资本与存款的比率可能较低。由此可知，较之于风险厌恶的银行，风险中性的银行会以配置无效的方式生产，并且由于排除了股权成本，其利润也被夸大了。

本文将借鉴（Tai-Hsin Huang， 2010）的研究方法，利用影子价格和影子利润函数分析中国银行业X效率。理论研究有两个目的：其一，准确分离出X效率中的技术无效、配置无效和技术创新的影响;其二，为实证研究提供合理的计量模型。在对技术无效和配置无效的分离中，我们必须在二者之间的协方差不为零（即二者存在相互关联）的前提下进行。因此，本文采用了超越对数方法处理影子利润函数，因为超越对数函数的显著优点在于超越对数函数可以很好地拟合数据，尤其是能够有效地处理非均衡的或异质类数据，超越对数函数可以反映解释变量与被解释变量的交互作用。

本文选择的样本期间必须包含紧缩性货币政策和扩张性货币政策两个子样本期间。通过比较银行业技术无效和配置无效在两个子样本期间的表现，我们可以得出货币政策对我国银行业X效率的影响。另外，本文选择的样本必须包括国有银行、股份制银行和影子银行。国有银行和股份制银行之间的比较可以看出体制因素对我国银行业X效率的影响，而国有银行和股份制银行与影子银行的比较可以看出银行自主定价权对X效率的影响。

3. 变量的定义及数据选取

本文考虑变量及其数据选取定义如下：（1）两个银行产出变量：银行的投资Y1和信贷Y2。其中，投资Y1用样本期间银行持有的政府债券以及其他有价证券量表示;信贷量Y2用样本期间银行发放的长期和短期贷款量表示。产出的实际价格分别用同期有价证券的收益率和银行收取的贷款利率表示。（2）两个银行投入变量：货币投入X1和劳动力投入X2。其中，货币投入用样本期间银行各种存款和所有借入的货币量表示;劳动投入用样本期间银行的雇佣员工数表示。投入价格分别用银行同期的存款（借款）利率和员工的人均工资表示。（3） 两个银行固定投入：不良信贷率NP和银行的股权资本率EC。其中，不良信贷率NP用样本期间银行逾期90天以上贷款余额在总贷款中的比率表示;股权资本率EC用样本期间银行自有资本在总资本中的比率表示。

鉴于政策银行业务的特殊性和地方商业银行的业务范围，本文样本选择全国性的16家商业银行，包括4家国有商业银行和12家全国性的股份制银行。为方便起见，将16家银行用1—16数字编号，分别为：中国工商银行、中国建设银行、中国银行、中国农业银行、交通银行、上海浦东发展银行、深圳发展银行、兴业银行、华夏银行、招商银行、广东发展银行、民生银行、中信实业银行、光大银行、恒丰银行、浙江商业银行。

另外，由于影子银行的复杂性和数据可得性问题，本文只考虑业务监管缺失类影子银行。这类影子银行本身在中央银行的监管之下，但中央银行对其部分业务监管较弱。该类影子银行业务主要是商业银行的一些表外业务，如：理财产品、同业业务、票据融资业务、委托贷款等。我们将上述16家银行的理财产品、同业业务和票据融资业务视为影子银行的投资业务Y1，将委托贷款视为影子银行的信贷量Y2。

样本期间选择2001第一季度到2014年第四季度，该期间包括了2010—2013年紧缩性货币政策和2014年的扩张性货币政策。变量的数据来自《中国统计年鉴2015》和《中国金融年鉴2015》。

三、实证结果分析

1. 参数估计

方程（8）的参数估计结果显示在表1中，表明对异方差调整后的标准差保持不变，因此，显著检验的结果不相关。我们只给出非调整的标准差，并明确假设不存在异方差。

表1  参数估计结果

注：a、b和c分别代表统计显著水平为1%、5%和10%;括号中的数值是标准差。

表2  技术无效的参数估计结果

包括变量NP和EC在内的所有7个系数共同为零，对零假设的检验被拒绝，甚至是在1%显著水平上Wald检验，这表明这两个变量与X效率有关。由于Q1/Q2小于1，我们可以推断出较之于劳动，借来的货币过度使用了。为了降低总成本，给定最小投入，银行应该雇佣更多劳动，并降低借来的货币的过度使用。借来货币使用的降低意味着，银行应该增加股权资本，并降低信贷，转而提高了银行资本充足率，降低银行破产的可能性。基于上述计量模型，相对产出技术效率的估计参数显示在表2中。所有的估计参数与预期一样都具有正号。而且，相对于有效银行，这些参数估计较小。B=1的银行是最有效的，而其他银行则是技术无效的。配置无效的估计结果显示在表3中。

观察表2，技术无效的检验结果表明：其一，中国国有银行的技术效率普遍高于股份制银行的技术效率;其二，较之于全样本期间，在紧缩性货币政策期间，无论是国有银行还是股份制银行，技术效率都明显下降;在扩张性货币政策期间，技术效率普遍提高。

表3  配置无效的参数估计结果

观察表3，配置无效的检验结果表明：其一，国有商业银行的配置效率明显低于股份制银行;其二，在扩张性货币政策期间，所有样本中的商业银行的配置效率变化不明显;而在紧缩性货币政策期间，配置效率明显下降。

2. X效率导致的利润损失

通过方程（12）—（15）可以衡量无效性对银行的影响。在面对相同的投入和产出价格下，无效的银行获得的利润低于有效银行。因为无效银行很可能在相同的投入下产出较少，或相同的产出下投入较多，或者兼而有之。结果显示在表4中。

表4  不同类型银行的X效率导致的利润损失

（全样本期间）

在全样本期间，X效率导致的国有银行利润损失大于股份制银行的损失，这与国内的研究结论基本一致。X效率导致的影子银行的利润损失最小。然而，当考察技术无效和配置无效时，我们发现，国有银行的配置无效导致的利润损失明显高于其他银行，而国有银行技术无效导致的损失和股份制银行几乎一样。影子银行的配置无效导致的利润损失非常低，而技术无效导致的利润损失也是最低的。可以说，较之于股份制银行，国有银行X效率主要表现为配置无效，而和影子银行相比，国有银行和股份制银行有明显的配置无效和技术无效。

较之于紧缩性货币政策期间，X效率导致国有银行和股份制银行的利润损失都有所增加，但相比之下，国有银行的增长幅度较大;而影子银行在紧缩性货币政策期间的利润不仅没有损失，反而略有提高。进一步考察技术无效和配置无效导致的利润损失，我们发现，在紧缩性货币政策期间，国有银行和股份制银行的技术无效并没有进一步引起利润损失，而配置无效导致的利润损失大幅提高;影子银行的配置无效没有进一步引起利润损失，但技术无效却有所缓解，并提高了利润。可以说，紧缩性货币政策导致的国有银行和股份制银行的利润损失主要源自配置无效导致的利润损失;影子银行在紧缩性货币政策期间的利润提高源自技术无效有所改善，从而导致的利润增长。

在扩张性货币政策期间，X效率导致国有银行和股份制银行的利润损失都有所下降，而影子银行在紧缩性货币政策期间的利润损失反而略有提高。进一步分析技术无效和配置无效，我们发现，在扩张性货币政策期间，国有银行和股份制银行的技术无效导致的利润损失没有明显的下降，而配置无效导致的利润损失却明显下降了。影子银行的配置无效导致的利润损失没有明显变化，但技术无效导致的利润损失却有所提高。

3. 技术革新的影响

技术变革的估计结果显示在表5中。表中（1）栏给出的是银行同时存在技术无效和配置无效（即B和τ取正常值）情況下的技术革新的影响;（2）栏给出的是银行仅存在技术无效（即B为正常值而τ=1）情况下的技术革新的影响;（3）栏给出的是银行仅存在配置无效（即B=1而τ为正常值）情况下技术革新的影响;（4）栏给出的是银行不存在任何技术无效和配置无效（即B=τ=1）情况下的技术革新的影响。

观察表5中（1）栏结果表明，在同时考虑银行的技术无效和配置无效的情况下，国有银行、股份制银行和影子银行的技术创新估计结果都在5%或1%统计水平上显著。国有银行和股份制银行的技术创新没有显著差距，但影子银行的技术创新明显高于国有银行和股份制银行。（4）栏结果表明，在不考虑银行X效率的情况下，国有银行、股份制银行和影子银行技术创新的估计结果统计都不显著。（2）栏和（3）栏结果表明，在分别考虑技术无效和配置无效的情况下，国有银行和股份制银行的技术创新检验结果都不显著，但影子银行技术创新都在5%统计水平上显著。

四、研究结论及启示

在考察技术无效和配置无效时，我们发现银行体制、货币政策、中央银行监管和银行自助定价权等因素对我国银行业X效率都存在显著的和不对称的影响，因此，简单地断言国有银行X效率更甚于股份制银行并不准确。

首先，我国银行业存在X效率，且国有银行的X效率确实高于股份制银行的X效率，这与我国学者的研究结论一致。但技术无效和配置无效研究表明，国有银行技术无效优于股份制银行，而配置无效却不及股份制银行;而且较之于股份制银行，我国国有银行的X效率主要源自配置无效，且我国银行业的X效率在扩张性货币政策期间明显改善，而在紧缩性货币政策期间明显恶化。究其原因，一方面，技术效率是以银行的利润来衡量的，样本期间的紧缩性货币政策主要是法定准备金率的提高，因此，商业银行在市场利率不变的情况下，可贷资金减少了，这必然降低商业银行的利润，进而影响技术效率。在扩张性货币政策期间，商业银行的可贷资金提高，因此技术效率提高。另一方面，中国银行的市场利率是中央银行规定的，在法定准备金率紧缩了可贷资金的同时，商业银行并不能通过提高利率来弥补可贷资金导致的利润损失。如果中国商业银行完全自主经营的话，技术效率可能不具有这样明显的政策特点。在扩张性货币政策期间，商业银行信贷投放的增加引致市场信贷需求的提高，导致商业银行法定准备和超额准备金率下降，配置效率得以改善。而在紧缩性货币政策期间，商业银行信用紧缩引致市场对信贷需求的下降，从而恶化了配置效率。

其次，就利润损失而言，X效率导致的国有银行利润损失最大，影子银行利润损失最小。当考察技术无效和配置无效时，国有银行的配置无效导致的利润损失明显高于其他银行，而国有银行技术无效导致的损失和股份制银行几乎一样。影子银行的配置无效导致的利润损失非常低，技术无效导致的利润损失也是最低的。而且，在紧缩性货币政策期间，X效率导致国有银行和股份制银行的利润损失都有所增加，而影子银行的利润不仅没有损失，反而略有提高。在扩张性货币政策期间，X效率导致国有银行和股份制银行的利润损失都有所下降，但影子银行的利润损失反而略有提高。究其原因，一方面，X效率之所以导致国有银行的利润损失最大，影子银行的利润损失最小，可能是因为国有银行和股份制银行必须执行国家的货币政策，缴纳法定准备金，而影子银行则不需要。因此，影子银行的资金配置效率明显高于国有银行和股份制银行。另外，影子银行不需要执行中央银行的利率规定，其信贷利率明显高于国有银行和股份制银行，因此，以利润表达的效率必然较高。另一方面，在紧缩性货币政策期间，国有银行紧缩信贷，这导致了对影子信贷需求的进一步增加，从而提高了影子银行的利润。所以，紧缩性货币政策期间，X效率导致国有银行和股份制银行的利润损失明显增加，而影子银行的利润反而有所提高。反之，在扩张性货币政策期间，国有银行和股份制银行的利润损失明显缓解，而影子银行的利润损失恶化。

第三，技术创新研究表明，我国影子银行的技术创新明显强于国有银行和股份制银行。在中国现有的金融体制下，国有银行和股份制银行不具有完全自主的市场决策能力，创新能力非常有限，而影子银行不在中央银行的监管之内，因而具有较强的创新能力。

注释：

① H. Leibenstein， Allocative Efficiency vs. “X-Efficiency”， American Economic Review， 1966， 56， pp.392-415.

② S. C. Kumbhakar， The Measurement and Decomposition of Cost Inefficiency： The Translog Cost System， Oxford Economic Papers， 1991， 43， pp.667-683.

③ R. J. Kopp and W. E. Diewert， The Decomposition of Frontier Cost Function Deviations into Measures of Technical and Allocative Inefficiency， Journal of Econometrics， 1982， 19， pp.319-331

④ A. N. Berger， G. A. Hancock， and D. B. Humphrey， Bank Efficiency Derived from the Profit Function， Journal of Banking and Finance， 1993， 17， pp.317-347.

⑤ S. C. Kumbhakar， A Parametric Approach to Efficiency Measurement Using a Flexible Profit Function， Southern Economic Journal， 1996， pp.473-487.

⑥ Tai-Hsin Huang， Estimating X-Efficiency in Taiwanese Banking Using A Translog Shadow Profit Function， Journal of Productivity Analysis， 2010， 14， pp.225-245.

⑦ 張健华：《我国商业银行的X效率分析》，《金融研究》2003年第6期。

⑧ 郑录军、曹廷求：《我国商业银行效率及其影响因素的实证分析》，《金融研究》2005年第1期。

⑨ 谢朝华、段军山：《基于DEA方法的我国商业银行X效率研究》，《中国管理科学》2005年第4期。

⑩ 徐传谌、齐树天：《中国商业银行X效率实证研究》，《经济研究》2007年第3期。

{11} 齐树天：《商业银行绩效、效率与市场结构——基于中国1994—2005年的面板数据》，《国际金融研究》2008年第3期。

作者简介：宁龙，北京交通大学经济管理学院博士研究生，北京，100044;黄安仲，江苏师范大学淮海发展研究院教授，江苏徐州，221000。

（责任编辑  陈孝兵）