中國商業(yè)銀行前沿效率研究

【摘要】 本文通過DEA分析方法對我國商業(yè)銀行前沿效率進(jìn)行研究，并利用Bootstrap方法修正由于DEA方法忽略抽樣誤差所帶來的有偏估計。通過前沿效率的DEA值和Bootstrap修正值分析得出：2007-2011年間，國有商業(yè)銀行通過股份制改革并上市，大大提升了整體效率：在2007-2008年間，國有商業(yè)銀行的效率表現(xiàn)落后于股份制商業(yè)銀行；而在2009-2011年間，除了農(nóng)業(yè)銀行，其他三家國有商業(yè)銀行的效率迅速提升，并逐漸趕超股份制商業(yè)銀行。

【關(guān)鍵詞】 DEA Bootstrap 商業(yè)銀行 前沿效率

一、前言

2005年以來，國有商業(yè)銀行相繼進(jìn)行股份制改革，注入資本的同時引進(jìn)國際戰(zhàn)略投資者，希望借股改上市的機(jī)會，從根本上改革國有商業(yè)銀行體制。與此同時，國內(nèi)股份制商業(yè)銀行在這一期間也進(jìn)行整合擴(kuò)張，并有一大批股份制商業(yè)銀行上市。中國的商業(yè)銀行體系逐步完善，商業(yè)銀行效率發(fā)生巨大的變化。鑒于商業(yè)銀行體系對整個金融體系的重大影響，從20世紀(jì)90年代開始，有一大批學(xué)者針對銀行機(jī)構(gòu)的效率問題進(jìn)行研究。如魏煜、王麗（2000）選擇4家國有商業(yè)銀行和8家股份制商業(yè)銀行作為研究對象，計算了1997年各銀行的效率值，指出我國商業(yè)銀行效率損失更多是由純技術(shù)效率引起的。張健華（2003）采用DEA方法計算了我國商業(yè)銀行1997-2001年的效率，結(jié)果表明，國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行中，股份制商業(yè)銀行的平均效率最高，城市商業(yè)銀行效率最低。遲國泰、孫秀峰和蘆丹（2005）評估了中國14家主要商業(yè)銀行 1998-2003年間的成本效率狀況，研究結(jié)論指出，國有商業(yè)銀行成本效率處于上升趨勢，股份制商業(yè)銀行則保持波動攀升趨勢。

而本文研究的是中國15家主要商業(yè)銀行在2007-2011年期間前沿效率變化情況，該時期商業(yè)銀行效率研究將有助于評估商業(yè)銀行改革的成果。所謂前沿效率分析，是指將商業(yè)銀行視同具有生產(chǎn)企業(yè)的特征，在給定的技術(shù)水平條件下，以最小投入獲得最大產(chǎn)出的銀行，即為效率前沿銀行，而待考察銀行的效率損失即為相對于效率前沿銀行的偏離程度。本文最主要的貢獻(xiàn)在于針對前沿效率DEA估計由于忽略抽樣誤差而導(dǎo)致的有偏估計進(jìn)行Bootstrap偏差修正，提供效率估計值的統(tǒng)計檢驗。主要根據(jù)Simar Wilson（1998）所提出的模型，利用Bootstrap方法對商業(yè)銀行效率估計值進(jìn)行檢驗修正，得出效率估計值的Bootstrap偏差修正值。

四、商業(yè)銀行前沿效率的實證研究

（一）商業(yè)銀行前沿效率模型投入和產(chǎn)出變量的選擇

本文將結(jié)合“資產(chǎn)法”、“中介法”和“生產(chǎn)法”等方法來選擇模型變量。共選擇了2個產(chǎn)出變量和3個投入變量，產(chǎn)出變量分別是：利息凈收入、非利息凈收入；投入變量分別是：員工人數(shù)、固定資產(chǎn)和營業(yè)支出。利息凈收入由利息收入減去利息支出得到，利息的凈收入是中國商業(yè)銀行最主要的收入所得，中國商業(yè)銀行大多還是依靠存貸差而獲利的，因此，利息的凈收入反映的是商業(yè)銀行整體的盈利能力；非利息凈收入由商業(yè)銀行的手續(xù)費、傭金凈收入以及投資凈收益所組成，反映的是現(xiàn)代商業(yè)銀行提供增值服務(wù)所獲取的收入，非利息凈收入越大，反映商業(yè)銀行提供的增值服務(wù)越多或者其他投資收入越多。員工人數(shù)主要反映商業(yè)銀行在人力方面的投入量；固定資產(chǎn)能夠從側(cè)面反映銀行在機(jī)構(gòu)設(shè)置上的投入數(shù)量；營業(yè)支出從商業(yè)銀行的經(jīng)營成本方面反映其投入。

所選取的樣本為工商銀行、中國銀行、建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行、中信銀行、光大銀行、民生銀行、招商銀行、上海浦發(fā)銀行、興業(yè)銀行、平安銀行（原深圳發(fā)展銀行）、北京銀行、南京銀行和寧波銀行共15家銀行。這15家銀行的總資產(chǎn)份額、存款份額、貸款份額之和約占我國銀行業(yè)的90%左右，有足夠的代表性。樣本期為2007-2011年，全部數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，根據(jù)《中國金融年鑒》（2008-2012）和各個銀行的年報等資料匯總計算而來。所有數(shù)據(jù)的運(yùn)算處理都是在R軟件上進(jìn)行。

（二）商業(yè)銀行前沿效率的DEA實證分析

根據(jù)選取的變量，通過前沿效率DEA模型的計算，得到15家銀行在各個年度的前沿效率估計值，進(jìn)一步利用Bootstrap的方法，得到Bootstrap偏差修正值。如表1所示，2007-2011年商業(yè)銀行的效率估計均值分別為：0.894、0.940、0.894、0.928和0.938，而經(jīng)過Bootstrap方法修正后的均值分別為：0.833、0.893、0.823、0.874和0.899，說明前沿效率估計值發(fā)生了右偏估計，經(jīng)過修正后的效率值可以消除抽樣誤差帶來的有偏估計。可以看到效率均值大致呈上升趨勢，其中2008年效率均值出現(xiàn)大幅上升，而2009年的效率均值則回落到2007年的水平，2009-2011年效率均值則呈上升趨勢。

五、結(jié)論

本文運(yùn)用DEA方法分析2007-2011年中國15家商業(yè)銀行的前沿效率，并應(yīng)用Bootstrap方法修正因為抽樣誤差所帶來的有偏估計。經(jīng)過Bootstrap偏差修正之后的效率值，更加精確地對商業(yè)銀行的效率表現(xiàn)進(jìn)行比較。通過分析得出以下結(jié)論：2007年和2008年效率表現(xiàn)較好的基本都是平安、中信、招行這些股份制銀行，四大國有銀行的效率排名都較為靠后；2009-2011年，建行、中行和工行由于股改上市后效率得到大幅提高，其效率表現(xiàn)在這15家銀行中排名靠前。而直到2010年7月才股改上市的農(nóng)行，其在2007-2011年之間的效率表現(xiàn)在這15家銀行中都屬于墊底，說明農(nóng)行在股改上市之前的整體效率都比較低。在2009-2011年期間，股份制商業(yè)銀行的效率表現(xiàn)則略差，多家股份制商業(yè)銀行的效率落后于工行、中行和建行這些國有銀行。

參考文獻(xiàn)

[1]魏煜，王麗.中國商業(yè)銀行效率研究：一種非參數(shù)的分析[J].金融研究，2000（03）： 88-96.

[2]張健華.我國商業(yè)銀行效率研究的DEA方法及1997-2001年效率的實證分析[J].金融研究， 2003（03）.

[3]遲國泰，孫秀峰，蘆丹.中國商業(yè)銀行成本效率實證研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，2005（06）.

[4]Simar， L.， Wilson， P.W. Sensitivity analysis of efficiency scores： How to bootstrap in nonparametric frontier models[J]. Management Science， 1998， 44 （1）， 49–61.

（編輯：龍大為）