我國金融上市公司投資效率的實證研究

秦子生 劉 驍 李鴻浩

（安徽大學商學院，安徽 合肥 230601）

我國金融上市公司投資效率的實證研究

秦子生 劉 驍 李鴻浩

（安徽大學商學院，安徽 合肥 230601）

本文基于2007—2013年我國金融上市公司的面板數據，借助DEA-Malmquist指數方法，對我國金融上市公司的投資效率進行分析。結果顯示，我國金融行業整體投資效率呈下降趨勢，投資效率的下降主要在于技術的退步；金融行業的技術效率穩中有升，主要來自金融行業規模效率的提升；銀行整體投資效率高于證券保險業，證券業與保險業之間差距較小。因此，我國金融上市公司的投資效率應從金融工具創新、規模效應以及政策扶持三個方面進行提升。

金融上市公司；投資效率；Malmquist

一、引言

隨著改革開放的深入、經濟全球化的推進，金融市場已成為我國社會主義市場經濟體系的重要組成部分。我國的金融市場主要包括銀行業、證券業以及保險業，這三大行業作為金融市場的基石，已成為我國各類企業投融資的最重要載體，關乎整個國民經濟的發展形勢。2013年，我國放開了金融機構貸款利率的管制，利率逐漸市場化，使得我國金融市場更加自由，也為金融市場的全球化發展提供了契機。金融上市公司承擔著“調節表”與“引路人”的角色，一方面聚集社會閑散資金，合理配置資金資源，解決資金供求矛盾；另一方面反映政府采取的經濟政策，實現宏觀調控，引導資金流向。

金融上市公司是聯系其他市場的紐帶。在以投資為主導的金融體系中，金融市場的投資效率直接影響金融資源在經濟社會中的優化配置，關系到國民經濟的發展。現有研究主要關注金融上市公司的配置效率（游家興、陳淑敏、徐盼盼，2011），而對于投資效率的研究鮮見。那么我國金融上市公司的投資效率呈現何種變化趨勢？不同行業間是否存在差異？現有研究均未做出針對性研究，鑒于此，本文基于2007—2013年我國金融上市公司的財務數據，對金融市場的整個發展形勢以及金融市場體系中的三大行業進行比較研究，剖析我國金融市場的投資效率。

二、文獻回顧

20世紀50年代以來，金融市場的效率問題一直備受國外研究者的關注，國外學者對金融市場效率的研究區別主要在于研究方法的選擇。阿爾哈德夫（Alhadeff，1954）最早采用財務比例分析法研究1938—1950年美國加州210家銀行的效率，結果發現銀行業產出規模效率遞增和成本規模效率遞減；科普曼斯（Koopmans，1957）借助線性規劃以及投入—產出方法測算了金融市場效率，開創了金融市場的資源配置研究。到20世紀末期，前沿效率分析的參數方法與非參數方法頗受國外研究者的青睞，謝爾曼和戈爾德（Sherman和Gold，1985）首次將DEA方法用于研究銀行業的效率問題；蘭根等（Rangan等，1988）采用DEA方法研究了美國215家銀行業的技術效率問題；伯格和漢弗萊（Berger和Humphrey，1997）采用隨機邊界分析方法對美國銀行業的效率做出實證分析，認為銀行效率高低的關鍵在于其規模與政府的相關政策；卡蘇等（Casu等，1999）將DEA方法與Tobit回歸模型結合，檢驗了歐盟一體化與歐洲銀行效率之間的關系；奧雷亞（Orea，2002）運用以產出為導向的距離函數將全要素生產率增長分為技術效率增長、技術進步與規模效率，研究了西班牙銀行業的效率問題；耶爾德勒姆和菲爾波茨（Yildirim和Philippatos，2007）采用隨機前沿法并考慮多種投入與產出，從產出視角對歐洲國家金融業的效率做了比較研究。

國內學者的研究多數采用DEA的Malmquist①指數方法，研究的區別在于銀行性質的細分，這是由我國特殊的國情決定的。張健華等（2009）研究了四大國有銀行、股份制銀行與城市商業銀行的前沿效率，結果發現金融體制的變革促進了銀行業技術效率的提高，國內銀行技術效率明顯上升，其中股份制銀行技術效率最高；袁曉玲、張寶山（2009）研究了股份制銀行與國有商業銀行效率，認為我國商業銀行全要素生產率呈下降趨勢，股份制銀行效率高于國有商業銀行效率；張健華等（2010）采用隨機前沿法對四大國有銀行、股份制銀行與城市商業銀行的全要素生產率進行研究，結果發現所有類型的銀行技術進步呈下降趨勢，規模效率的貢獻較低；陸遠權、張德鋼（2012）運用基尼系數與泰爾指數衡量了我國區域金融效率差異，研究發現我國金融效率整體水平較低，區域差異不大；金春雨、韓哲等（2013）運用三階段DEA模型對我國整體金融業效率進行分析，研究發現技術效率是我國金融業全要素生產率不斷增長的主要原因。

從國內外現有研究可以看出，金融市場的效率研究一直備受關注，這是由金融市場的重要地位決定的。目前，國際金融市場效率研究方法中，DEA的Malmquist指數法較為客觀。縱觀國內外研究，金融市場效率研究大多集中在銀行業整體運行效率與生產效率研究，國內學者對銀行性質以及區域金融做出了研究。而證券保險業作為金融市場體系的組成部分，其效率研究能夠為金融市場發展提供政策依據。為此，本文基于產出的視角，采用DEA的Malmquist指數法研究金融上市公司的投資效率，并對比分析金融體系中銀行業、證券業以及保險業的投資效率，提出可行的政策建議。

三、研究設計

（一）Malmquist指數法

Malmquist全要素生產率指數由凱夫斯（1982）首次通過把全要素生產率分解為技術效率變化與技術進步變化引入到度量生產率的變化。此后，Malmquist指數被廣泛用于研究投入產出問題，原因在于：該指數法不需考慮投入產出的價格變量，在構建Malmquist指數時不需要假設成本最小或利潤最大，還可以對全要素生產率進行分解，研究效率變化的深層次原因。

本文的Malmquist指數表示為：

其中x、y分別表示投入和產出，“dtoc”表示在規模報酬不變時以t期為基期。法爾等（1994）將全要素生產率（M值）分解為技術效率變化（EFFCH）與技術進步變化（TECHCH），分解過程如下：而技術效率變化（EFFCH）又進一步分為純技術效率變化（PEFFCH）與規模效率變化（SECH），

則上式轉化為：

公式中技術效率變化測算的是從t期到t+1期評價單元（DMU）的效率水平。M值大于1，表示從t期到t+1期全要素生產率增長；M值小于1，表示全要素生產率下降；M值等于1表示效率和技術維持原有程度，沒有變化。若EFFCH大于1，表明技術效率提升，而技術進步指數TECHCH表示技術從t期到t+1期的移動變化情況，若TECHCH大于1，表明技術進步，生產前沿面向上移動。

（二）投入產出指標的設計

運用DEA方法研究效率的關鍵在于投入產出指標的選取。金融上市公司投資效率投入產出指標的選取方法主要有三種：生產法（克拉克和斯皮克，1994）、中介法（馬爾貢和夏爾馬，2004）、對偶法（伯格和漢弗萊，1997），三種方法各有優劣，目前沒有一致觀點，指標的選取方法主要依據研究的側重點與數據的可獲得性。

本文研究的是金融上市公司投資效率，投資效率意味著資本形成的效率（王堅強、陽建軍，2010），一般采用資本產出比、增量資本產出比以及投資產出比三類指標衡量。本文利用指標選取的生產法和中介法，結合數據的可獲得性以及變量指標的相關性，選取托賓q、凈利潤、主營業務收入、凈資產收益率作為產出指標；選取資本存量、資本充足率、長期投資合計凈額、一般風險準備、投資支付現金合計作為投入指標，如表1所示。

（三）樣本選擇與數據來源

本文選取2007—2013年我國金融上市公司作為樣本，剔除其中存在極端值、異常值及ST、*ST公司，共計140個樣本點。其中銀行業98個、證券業21個、保險業21個。本文研究數據由CSMAR國泰安數據庫及對應公司的年度財務報表整理而來。表2對2007—2013年金融上市公司投入產出變量的數據特征進行了簡單描述。

表1：金融上市公司投資效率指標體系

表2：2007—2013年投入和產出變量的數據特征描述單位：億元/百分比

四、模型測算結果分析

（一）我國金融上市公司投資效率測算結果分析

本文利用DEAP Version 2.1軟件，通過對2007—2013年我國20家金融上市公司的投入與產出的面板數據進行Malmquist指數分析，得到我國金融上市公司投資效率的Malmquist指數及其分解變化情況，具體分析如下：

1.金融行業整體結果分析。表3顯示了我國20家金融上市公司2007—2013年平均全要素生產率變化及其分解。可以看出，我國20家金融上市公司2007—2013年平均全要素生產率為0.762，呈明顯下降趨勢，技術效率為1.004，表明我國金融行業技術效率每年以0.4%的速度遞增，也進一步說明研究期間全要素生產率的下降是來自于技術的退步，而技術效率的提升主要來自于規模效率的上升，平均規模效率每年以0.3%的速度遞增。從表3中還可以看出，本文研究的20家金融上市公司中，只有南京銀行、興業銀行、中國平安和中信銀行的全要素生產率上升，其中，中國平安全要素生產率上升速度最快，而且這4家公司全要素生產率上升的主要原因都來自于技術的進步，并非主要來自于技術效率的提升。而金春雨、韓哲等（2013）研究認為，我國金融行業全要素生產率處于增長階段，技術效率是全要素生產率上升的主要因素，研究差異的主要原因是數據的時間截止點與投入產出指標選擇的不同。金春雨研究的年份期間在2001—2010年，從其全要素生產率分解表中可以明顯看出，2008年之后整個金融行業全要素生產率呈下降趨勢，而且規模效率是技術效率提升的主要因素，這些研究發現與本文研究是不謀而合的。

那么，為什么我國20家金融上市公司的全要素生產率在研究期間是下降的呢？原因主要有以下幾點：第一，在研究期間年份，金融行業加強了資產質量管理，金融行業整體貸款審查很嚴格，高收入、高風險的投資項目減少，大量資金只能用于收益率較低的貨幣市場，導致金融行業整體投資效率下降。第二，金融業的資本規模擴張迅速，一般風險準備提取較以前增多，而資本存量與一般風險準備是重要的投入指標，投入增長快，導致金融業投資成本增加，全要素生產率整體下降。第三，金融行業的技術退步明顯，而作為最重要的全要素生產率提升要素的技術效率上升較慢，從而導致金融行業全要素生產率下降。

表3：2007—2013年我國金融上市公司平均Malmquist指數及其分解

2.Malmquist指數分析。表4顯示了2007—2013年我國金融行業全要素生產率變化及其分解，從時間序列來看，我國金融行業全要素生產率整體呈現惡化趨勢，年均下降23.8%，雖然技術效率年均以0.4%的速度遞增，但是技術進步效率卻以年均24.1%的速度下降，技術退步是導致全要素生產率惡化的最重要因素。而且從表4可以看出，規模效率以年均0.3%的速度遞增，研究期間規模效率幾乎沒有下降，規模效率是技術效率上升的主要原因，這一發現與袁曉玲、張寶山（2009）的研究結果一致。其中，2008—2009年度，金融行業全要素生產率最低，技術效率以及技術進步在研究期間都是最低，這可能是因為2008年全球金融危機的影響，整個金融行業不景氣，投資效率嚴重下降；2009—2010年度，金融行業全要素生產率最高，技術進步以57.6%的速度遞增，在研究期間，該年度技術效率上升與技術進步最快，這可能是因為2008年全球金融危機之后，我國采取適度寬松的貨幣政策，信貸市場活躍，同時，創業板的推出，為我國發展多層次的資本市場添加了重要砝碼，所以，2009—2010年度金融行業的投資效率最高，體現著經濟形勢與政府政策扶持的重要性，這與張健華（2011）的研究結論契合。2007—2013全要素生產率經歷了先降后升再降再升的緩慢發展過程，2008年跌入谷底，而且技術進步效率趨近于全要素生產率指標數值。在2010年之后，銀行業全要素生產率雖然低于1，但是出現逐年增長的態勢，近三年的Malmquist指數表明我國金融行業投資效率在國內經濟形勢轉好以及政策扶持下愈來愈可觀，而且技術效率的作用強于技術進步效率，規模效率優于純技術效率。

圖1：分行業Malmquist指數

表4：2007—2013年度平均Malmquist指數變化及其分解

圖2：分行業技術效率變化指數

（二）我國金融分行業時變軌跡分析

本文采用DEAP Version 2.1軟件，計算了14家銀行、3家證券公司、3家保險公司2007—2013年期間逐年的Malmquist指數及其分解效率。圖1至圖3顯示了研究窗口內Malmquist指數及其分解效率各年的變化軌跡，其中橫坐標表示研究年份，縱坐標代表相應名稱的效率變化值。

從圖1我們能夠清楚看到，銀行業的Malmquist指數一直高于證券業和保險業，在2010年以前證券業Malmquist指數高于保險業，2010年以后保險業Malmquist指數超過證券業，二者差距逐漸縮小。從效率數值上看，銀行業Malmqusit指數時而超過1，時而低于1，波動幅度較小，表明銀行業發展穩定，隨經濟形勢變化影響而波動；而證券業和保險業Malmquist指數一直低于1，表明證券保險業效率較低，這與我國證券保險業起步晚、發展緩慢是相符合的。從波動過程來看，銀行業波動幅度較小，總體呈現穩中上升的緩慢發展趨勢，這是因為我國銀行業發展較早，投資效率較穩定；證券業波動幅度較大，Malmquist指數先升后降再上升，總體呈現緩慢下降的趨勢；保險業波動幅度很大，Malmquist指數先升后降再升再降，總體呈現上升趨勢。從時間節點上看，2007—2008年中期，銀行業、證券業和保險業Malmquist指數都在上升，并且證券業上升幅度最大，這是在全球金融危機爆發后，我國政策扶持金融行業產生的結果；從2008年中期到2011年中期，我國金融行業Malmquist指數呈現先降后升的趨勢，其中證券業與銀行業差距達到最小，保險業波動幅度最大，并且保險業Malmquist指數漸漸超過證券業；從2011年中期到2013年，我國金融行業呈現先降后升狀態，我國近些年保險業發展迅速，Malmquist指數已經超過證券業，由于證券保險業的發展愈來愈完善，其與穩定發展的銀行業的差距在逐漸縮小。可見，只有加強證券保險行業短板的發展，才能完善我國金融體系，帶動整個國民經濟高速運轉。

圖2表示的是三個行業技術效率變化指數，其中銀行業波動較為明顯，技術效率先升后降再升，平均水平略高于證券保險行業；而證券業、保險業技術效率顯示為1，在圖2中呈現兩條折線一致，都在縱軸1上，由于只選取了保險業3家公司、證券業3家公司，證券保險業數據較少，單元處理數值都表示為1。不論數據多少，從整體上可以明顯看出，銀行業發展較為成熟，而近些年證券保險業的發展受到政府扶持，逐漸趕上銀行業的投資效率，符合我國金融行業整體運行規律。

圖3表示的是金融行業技術進步效率變化情況，表現為時有起伏的不規則變化。本文發現技術進步效率變化指數與Malmquist指數變化趨勢高度一致，說明了我國金融行業投資效率的改善主要源于技術水平的進步。同時，銀行業的技術水平穩步提升，高于證券業和保險業；證券保險行業技術水平普遍較低，進步空間很大。

圖3：分行業技術進步效率變化指數

五、結論與對策

本文選取我國20家金融上市公司為樣本、以產出為導向，運用DEA的Malmquist指數法對我國金融業投資效率進行系統研究。

研究發現：一是我國金融行業整體投資效率呈下降趨勢，投資效率的下降主要在于技術的退步。在研究期間，80%的金融公司的技術水平呈現不同程度的退步，尤其是證券和保險行業。所以我國應當鼓勵金融市場進行金融工具的創新，資本市場的運作可以借鑒發達國家先進的經驗，不斷向各類市場參與主體提供更多合規、可控、高透明的金融創新工具，促進金融市場長期穩健發展。

二是金融行業的技術效率穩中有升，主要來自金融行業規模效率的提升。在本文研究中，技術效率分為純技術效率和規模效率，金融行業技術效率平均每年以0.4%的速度上升，其中規模效率平均每年以0.3%的速度遞增。由此可見，我國金融行業應當注重投資的規模效應，集中資金投資收益穩定、風險較低的項目，金融行業不應過于分散投資。

三是銀行整體投資效率高于證券保險業，銀行發展穩定，證券保險業技術進步提升空間很大，金融行業投資效率受經濟形勢與國家政策影響波動大。隨著銀行業的穩定發展，我國需要加大對證券保險業的扶持力度，尤其是在證券保險業的技術水平上，同時，需要健全證券保險行業的法律政策，完善金融市場體系，提升金融市場整體投資效率。

注：

①1953年，瑞典經濟學家曼奎斯特 （Sten Malmquist）首次提出，1982年凱夫斯（Caves）將其用于測度生產率指數。

[1]Sherman，Gold.1985.Bank branch operating efficiency：Evaluation with data envelopment analysis[J].Journal of Banking&Finance，9（2）.

[2]Berger，A.N.，Humphrey，D.B.1997.Efficiency of financial institutions：international survey and directions for future research[J].European Journal of Operational Research，82（2）.

[3]Barbara Casu，Philip Molyneux.1999.A Comparative Study of Efficiency in European Banking.

[4]Orea.L.2002.Parametric Decomposition of a Generalized Malmquist Productivity Index[J].Journal of Productivity Analysis，18.

[5]Yildirim，H.S.Philippatos.2007.Efficiency of banks recent evidence from the transition economies of Europe 1993-2000，Working paper.

[6]Caves，Christensen，Diewert.1982.The Economic Theory of Index Numbersand the Measurement of Input，Output and Productivity[J].Econometrica，5.

[7]Fare，Shawna.1994.Productivity Growth，Technical Progress，and Efficiency Change in Industrialized Countries[J].American Economic Review，84（1）.

[8]Berger，Mester.1997.Inside the Black Box：What Explains Differences in the Efficiencies of Financial Institutions[J].Journal of Banking and Finace21.

[9]游家興，陳淑敏，徐盼盼.中國金融市場化與開放進程對銀行效率的影響研究——基于DEA的Malimquist指數方法[J].投資研究，2011，（9）.

[10]張健華，王鵬.中國銀行業前沿效率及其影響因素研究——基于隨機前沿的距離函數模型[J].金融研究，2009（12）.

[11]袁曉玲，張寶山.中國商業銀行全要素生產率的影響因素研究——基于DEA模型的Malmquist指數分析[J].數量經濟技術經濟研究，2009，（4）.

[12]張健華，王鵬.中國銀行廣義Malmquist生產率指數研究[J].經濟研究，2010，（8）.

[13]陸遠權，張德剛.我國區域金融效率測度及效率差異研究[J].經濟地理，2012，（1）.

[14]金春雨，韓哲.我國區域金融業全要素生產率的追趕效應與增長效應分析[J].統計與決策，2013，（3）.

[15]孫愛軍，蔣彧，方先明.金融支持經濟發展效率比較——基于DEA-Malmquist指數方法的分析[J].中央財經大學學報，2011，（11）.

[16]王堅強，陽建軍.基于DEA模型的企業投資效率評價[J].科研管理，2010，（4）.

[17]張健華，王鵬.銀行效率及其影響因素研究——基于中、外銀行業的跨國比較[J].金融研究，2011，（5）.

The Empirical Study of Financial Investment Efficiency of Listed Companies in Our Country

Qin Zisheng Liu Xiao Li Honghao
（School of Business，Anhui University，Hefei Anhui 230601）

This article is based on 2007—2013 financial the panel data of listed companies in our country，using DEA-Malmquist index method，analyzing financial investment efficiency of listed companies in China and decomposition research.Results show that the efficiency of China's financial industry overall investment is on the decline，falling investment efficiency mainly depends on technology of regressive；The financial industry's technical efficiency are mainly from the financial industry to promote the efficiency of scale；Overall bank investment efficiency higher than that of securities and insurance industry，small gap between the securities industry and insurance industry.Therefore，the investment efficiency of financial listed companies of our country should be the financial tool innovation，scale effect and policy support three aspects to improve.

financial listed companies，the Investment efficiency，Malmquist

F830.59

：A

：1674-2265（2015）06-0026-07

（特約編輯 齊稚平；校對 RR，GX）

2015-5-15

秦子生，男，安徽亳州人，安徽大學商學院，研究方向為財務管理；劉驍，女，安徽安慶人，安徽大學商學院，研究方向為財務管理；李鴻浩，男，安徽淮北人，安徽大學商學院，研究方向為財務管理。