基于三階段網絡DEA模型的中國上市商業銀行效率研究

高長宏　鄒楊波

摘要： 本文基于三階段網絡DEA模型，對中國14家上市的主要商業銀行2008-2013年的技術效率進行測度，克服了傳統DEA方法在測度商業銀行效率時將其視為“黑箱”而忽略中間生產過程的缺陷。實證結果顯示，股份制商業銀行的技術效率明顯高于四大國有商業銀行，對比效率值的變動，發現股份制改革、產權結構的明晰對中國商業銀行效率提高具有明顯的促進作用。

關鍵詞： 商業銀行；三階段網絡DEA；技術效率

一、引言

近年來，中國銀行業處在一個相對復雜的國內外環境中。2006年底，中國銀行業系統按照入市時做出的承諾，解除外資銀行的進入限制，整個中國銀行業面臨前所未有的競爭與挑戰；2007年底，由美國次貸危機引發的全球性金融危機，對中國經濟特別是制造業帶來巨大影響，企業投資的大幅減少對銀行業的發展也產生不容忽視的壓力與影響；2008年歐債危機的爆發與惡化迫使歐洲銀行業從海外撤資以求自保，全球銀行業布局迎來了新的調整期，這也會對中國銀行業未來的經營發展產生重要影響。面對一系列外部金融沖擊，中國銀行業如何提升自身的核心競爭力與抗風險能力，成為急需解決的問題，其中一個關鍵就是如何提高銀行的生產效率，實現銀行業的可持續發展。鑒于此，本文采用三階段網絡DEA模型，憑借其“打開黑箱”的特性，對中國具有代表性的14家商業銀行的效率進行了測評，通過分析，得出中國銀行業目前存在的問題，探索進一步提升銀行效率的途徑。

二、理論基礎與三階段網絡DEA模型的構建

DEA方法主要應用于一類多輸入、多輸出系統的效率評價，對輸入、輸出變量的單位沒有標準化要求，廣泛用于測度不同個體間的效率。傳統的DEA思想，通過比較最初投入和最終產出來評價決策單元的效率，將整個生產過程視為一個“黑箱”而忽略了中間生產過程，因此采用傳統DEA方法無法分析一個決策單元如何將投入轉化為產出，也不能深入到決策單元內部去研究中間階段對整個生產過程效率的影響。網絡DEA模型的出現克服了這一問題，為建立更深層次的模型來分析“黑箱”的內部結構，Fare和Grosskopf2000）研究并提出了一系列公式化的網絡DEA模型，本文在Fare和Grosskopf研究的基礎上將其模型的應用范圍進行適當拓展，通過對銀行生產階段進行劃分，將決策單元的生產過程拆分為若干個子過程來反映其內部生產結構，在此基礎上測算決策單元的效率，建立一種投入主導型三階段網絡DEA模型，來計算其在CRS規模報酬不變）情形下的結果，據此研究中國主要商業銀行在2008-2013年間的技術效率變化情況。技術效率衡量決策單元在既定的投入下獲得最大產出的能力，通過對技術效率的測度來分析商業銀行整體的運營發展狀況。

為更好的理解三階段網絡DEA模型的結構，本文首先給出投入、產出及中間變量的選取，在此基礎上構建了相應的三階段網絡DEA模型。

（一）投入、產出及中間變量的選取

運用DEA方法來研究金融機構的效率，首先要確定其投入與產出變量，傳統上主要有兩種思路：第一種是中介法，這種方法把銀行視為將儲蓄轉化為投資的中介機構，勞動力和固定資產構成了投入，存貸款總額、利息性收入構成了產出；第二種是生產法，將銀行定義為可以生產金融產品的機構，它以固定資產、勞動力等生產要素為投入，以貸款總額和存款總額為產出。這兩種方法均存在一些缺陷：投入和產出要素選擇不全面、沒有考慮銀行的貸款質量因素、對銀行的生產過程描述的不夠完善，因而不能準確地度量銀行的效率。為了準確測度銀行效率高低，我們將上述兩種指標選取方法互相融合，在數據可獲得的前提下，來確定三階段網絡DEA模型的投入及產出指標。

（二）模型的構建

[JP2]為了更清晰地表明本文中應用的三階段網絡DEA結構，我們對單個銀行的生產過程進行分階段劃分，如圖1所示：