城市商業銀行與農村商業銀行經營效率的比較分析
——以長三角地區為例

張 浩

(中央民族大學 經濟學院，北京 100081)

1 引言

經濟發展需要金融的支持，而在金融體系中，商業銀行扮演著舉足輕重的角色。其中，城市商業銀行脫胎于城市信用社，堅持服務城市企業與居民；農村商業銀行作為城市商業銀行的孿生兄弟，面向農村地區，以服務農民為宗旨，以促進農村經濟發展為目標。在過去幾十年，這兩類銀行發展迅速，共同促進經濟的提升；同時，兩者在經營效率方面的差異也影響著城鄉差距的變化。長三角地區包括了上海、江蘇、浙江和安徽，是目前我國最具創新力和發展前景的地區之一，其銀行體系較其他地區更為完備。但是，對該地區城市商業銀行與農村商業銀行的研究并不多，尤其是對兩者經營效率的比較分析。故文章以該地區城市商業銀行和農村商業銀行的有關數據為基礎，對兩類銀行的經營效率進行測度，然后比較分析，以期豐富相關研究并為其他地區這兩類銀行的發展提供一定借鑒。

2 文獻評述

對商業銀行經營效率的研究，國外早于國內。20世紀50年代，西方學者開啟了對商業銀行經營效率的研究。最初的研究集中在規模效率與范圍效率，后來，隨著理論體系的完善以及研究的深入，研究更注重實用性，聚焦在商業銀行經營效率的測度。國內研究雖晚于國外，但有著后發優勢，借助國外成熟的理論體系和測度方法，我國學者對國內各類商業銀行的經營效率進行了測度，發掘現實存在的問題并嘗試解決問題。對測度方法的選擇，國內外比較統一，總體上采用的幾乎都是數據包絡分析方法(DEA)，該方法基于“效率”原始定義，即投入與產出的比例關系；根據分析對象復雜程度的不同，又可靈活采用一段法、三段法、Malmquist 指數法等。

具體到對我國城市商業銀行效率的研究，譚元戎(2013)從技術效率視角出發，得出自有資產比例、人均收入水平、競爭環境會影響技術效率的結論。蔣書彬(2016)采用DEA三段法，發現城市商業銀行的經營效率在地域上存在差異，經濟、社會以及政策等外部環境因素對城市商業銀行效率影響明顯。陳僅(2018)運用DEA交叉模型研究我國21家上市商業銀行，其中包括8家城市商業銀行，研究發現銀行的性質不同，影響其經營效率的因素也不盡相同，城市商業銀行經營效率就較多地受盈利能力、銀行規模、業務創新程度和穩定性等因素影響。農村商業銀行方面，盛煜(2012)使用DEA方法，重點分析我國的8家農村商業銀行，發現我國農村銀行經營效率個體差異較大，且與純技術效率相比，規模效率對綜合技術效率的影響更大。

通過梳理相關文獻不難發現，針對商業銀行經營效率，國內外已形成相當完善的研究體系；城市商業銀行以及農村商業銀行，都有學者對其經營效率進行了實證分析。不足的是，同時測度同一地區這兩類銀行經營效率并做比較分析的研究并不多。因而，文章將以長三角地區城市商業銀行與農村商業銀行歷年數據為基礎，測算出兩者歷年的經營效率，然后做比較分析。

3 模型構造與指標選取

3.1 模型構造

數據包絡分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)是一種非參數評估方法，基于相對效率原則，運籌學家Charles、Cooper和Rhodes在1978年創建了該種方法。自創建以來，數據包絡分析法的應用范圍已從管理學逐步擴展到經濟學乃至更多的領域，成為評價效率問題應用頻率最高的方法。相對于其他效率評價方法，DEA的優點在于：一是簡易性。運用易于理解的線性規劃技術解決多投入、多產出的復雜問題；二是客觀性。直接使用輸入輸出數據，建立非參數的最優化模型；三是科學性。該方法的使用，不需要對經濟活動做諸多假設約定，得出的是相對效率值，符合實際情況，更適用于做比較分析。

minθ

x為投入變量，y為產出變量，θ為各個決策單元的有效值，S+、S-為松弛變量，λj表示對任意決策單元的第j年份所占的比例。此模型可將技術效率(TE)、純技術效率(PTE)和規模效率(SE)的關系反映為TE=PTE·SE。

3.2 投入產出指標選擇

投入產出指標的選擇，對于經營效率測度的準確性以及后續的比較分析至關重要，需要遵循以下原則：一是全面性。各指標應能夠較為完整地反映商業銀行實際經營的要素投入和產出狀況；二是非共線性。各投入指標和產出指標之間應避免存在多重共線性關系；三是先驗性。各投入指標和產出指標應在理論上具備先驗性指標的相關特征，即得到廣泛學者的認可。因此，文章在確定指標之前，仔細閱讀相關文獻，對其他學者相關研究的指標選擇進行了詳細梳理。

表1 投入產出指標匯總

綜合考慮各位學者的研究、數據來源的限制和文章的研究目的，文章選擇存款總額、凈資產作為投入指標，非利息收入以及貸款總額作為產出指標。存款是企業或者個人存放在商業銀行的貨幣資金，是商業銀行能夠發放貸款的重要資金來源，由于商業銀行要向存款人給付利息，故作為投入指標；凈資產指的是商業銀行資產總額減去負債以后的凈額，代表著商業銀行的規模與實力，屬于商業銀行最原始的投資。非利息收入是指商業銀行除利差收入之外的營業收入，包括中間業務收入和咨詢、投資等活動產生的收入[2]；發放貸款是商業銀行獲取利潤的主要手段，直接影響著商業銀行的經營效益。

3.3 結果指標

使用數據包絡分析方法進行測算，通常能夠得到技術效率、純技術效率和規模效率三個結果指標的數值。要根據商業銀行經營效率的內涵，來具體理解這三個指標。

商業銀行的經營效率，是指從最優化的角度出發，將商業銀行在經營中投入的各種成本與其實際得到的產出進行對比，以此來衡量其有效性。技術效率是指在生產技術不變、市場價格不變的情況下，按照給定要素投入比例，生產一定量產品所需的最小成本占實際生產成本(投入水平)的百分比[3]。因此，文章選擇技術效率作為商業銀行的經營效率。由于技術效率等于純技術效率與規模效率的乘積，所以在分析商業銀行經營效率的時候，又可將其展開為純技術效率和規模效率進行分析。純技術效率能夠從運營管理水平、人員組織協調能力等方面來衡量商業銀行的整體管理水平[4]。規模效率反映的是銀行的規模與實際經營需求的匹配情況，即銀行的資源是否得到充分利用。這三種效率值介于0～1，越接近于1，說明情況越好，如果趨近于0，則說明效率情況極差。

4 融資效率測算與分析

4.1 數據處理

增加樣本數量，能在一定程度上提高測度結果的可靠性與代表性，故文章選取城商行與農商行2014—2020年各個指標的數據進行分析研究。DEA模型要求投入產出指標的數值必須為正值，不能為負數；不同指標的計量單位不同，數值大小懸殊，也會降低測算結果的準確性。因而，在測算前，文章需要對數據進行歸一化處理，一方面消除負數值，另一方面降低大小懸殊，以提高測算結果的精確性。具體方法如下：

4.2 測算結果

DEAP 2.1是目前數據包絡分析應用最為普遍的軟件，將上文所選取投入產出指標的歷年數值按照規則輸入軟件，求得各決策單元的最優解和相對效率值，即得所選取的城商行與農商行2014—2020年各年度的技術效率值、純技術效率值和規模效率值。由于篇幅限制，文中僅展示歷年的技術效率值，如表2所示。

表2 技術效率值匯總

4.3 數據比較

為便于總體上對長三角地區城市商業銀行與農村商業銀行的經營效率進行比較，在得到各商業銀行經營效率的基礎上，文章又計算出均值，然后使用均值進行比較分析。經過計算整理，得到如表3所示的效率均值表。

表3 三種效率均值

首先，歷年的技術效率值表明，在經營效率方面，農村商業銀行要優于城市商業銀行；其次，具體到純技術效率值方面，城商行一直高于農商行；最后，在規模效率方面，能夠從圖1明顯地看到，農商行始終高于城商行，而且優勢十分明顯。

圖1 規模效率走勢

5 結論

經過上文的數據比較，文章得出以下三點結論：第一，長三角地區近年農村商業銀行經營效率高于城市商業銀行；第二，在資源規模與實際經營需求的匹配方面，農商行也要優于城商行，說明農商行更為高效地利用了現有資源；第三，城商行僅在銀行運營管理水平、人員組織協調能力等方面強于農商行。

文章認為，導致上述情況發生的原因，主要包括以下三點：第一，得益于國家政策的支持以及農村地區的快速發展，農商行有著更好的經營環境；第二，農商行在某一地區或業務往往是一家獨大，而城商行雖然多位于中心城市，但是面臨著眾多其他商業銀行的競爭，其業務容易被分食，規模優勢得不到充分發揮；第三，城商行歷史較為悠久，且因為地理優勢，能夠不斷吸收優秀人才的加入，故在銀行運營、人員組織協調方面較為擅長；相比較而言，農商行以位于農村地區或者縣城為主，難以吸引優質人才。同時，較短的發展歷史和過快的發展速度，使得其在銀行的管理制度方面還有頗多有待提高的地方。