次贷危机背景下中国商业银行技术效率及生产率变化的比较研究，本文主要内容关键词为：商业银行论文,生产率论文,中国论文,效率论文,危机论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
商业银行作为我国国民经济重要构成，关系着各行各业的兴衰，商业银行的重要地位使其自身稳健经营和持续发展成为当局关注焦点。近年来，我国金融行业逐渐放宽准入门槛，越来越多外资银行、村镇银行、小额贷款公司等具有融资功能的金融机构应运而生，使得商业银行面临前所未有的竞争压力，市场风险、信用风险和操作风险等日趋复杂。2008年次贷危机的爆发及此后“四万亿”投资计划的出台，全行业竞争形势更加严峻，商业银行运营效率的高低直接影响其利润率和市场占有率，尤其考验商业银行自身的管理能力和危机应对能力。由此，研究经济危机期间我国商业银行效率变化、针对性地提出改善商业银行效率的建议具有较高的理论价值和现实意义。
有关本文研究的商业银行效率主题，Alhadeff(1954)是最早研究的学者之一，他利用1938-1950年加利福尼亚州210家银行数据，以总费用/信贷和投资的比率为成本指标，以信贷和投资等收益资产为产出指标，得出考察期内样本银行产出规模效率递增和成本规模效率递减并存的结论。此后相关文献涌现(Schweiger & McGee，1961；Bell & Murphy，1968；Benston et al.，1982)，近年也不乏代表性文献。
国内学者方面，王付彪等(2006)基于DEA法发现我国商业银行技术效率损失主要源自于规模效率损失，说明我国商业银行存在与其规模不相适应的管理能力。迟国泰等(2006)采用DEA法证明国内商业银行的成本无效率主要由技术效率低引起。侯晓辉、张国平(2008)则利用SFA方法对2000-2005年中国商业银行的技术非效率和配置非效率进行了联合估计，研究表明战略引资能够帮助中国商业银行冲破现有僵化体制的束缚，优化银行投入要素的组合；而后张金清、吴有红(2010)运用类似方法分析了外资银行进入水平影响商业银效率的“阙值效应”，认为该效应并未因商业银行产权性质不同而存在显著差异。唐齐鸣、付雯雯(2011)运用非参数DEA方法对2006-2008年18家国际大银行的效率变化情况进行了实证研究，研究表明不论国际银行业还是中国银行业，全要素生产率的减少主要是由技术退步引起的，而技术变动的原因在于风险的变动。
外国学者文献中，Barros et al.(2011)运用计量方法对中国银行业1998-2008年的技术效率进行了测度，认为公司规模和所有权对技术效率的影响不很显著。Barros et al.(2012)对2000-2007年日本银行技术效率的研究证明不良贷款(NPLs)是衡量银行效率重要指标，银行投入特别是人员和场地方面需要更加有效地利用。Paradi et al.(2011)对加拿大816家银行分支机构的效率影响因素进行了研究，认为银行规模效率、分支所处地理位置和市场环境对银行效率的影响显著。
本文有关生产率变化研究主要借助Malmquist全要素生产率变化指数(MPI)来实现。MPI度量的是总产出相对于总投入的变化情况，此概念起源于Malmquist(1953)。
Berger et al.(1992)是银行业生产率变化的首批研究之一，运用Malmquist指数评估1980-1989年挪威银行的生产率增长，认为银行管制期间时生产率下降明显，但在放松管制时增长迅速。Alam(2001)采用了与Berger et al.(1992)类似方法探讨了20世纪80年代美国商业银行生产率变化，发现1983和1984年生产力显著增长，随后在1985年增长速度下降。而后Nakane and Weintraub(2004)研究了1990-2002年约250家巴西银行的生产率变化情况，其研究发现生产力的变化来源于效率的变化或技术变革。
二、商业银行技术效率测度模型与方法
对我国商业银行技术效率和生产率变化的测度需要考虑多投入多产出的投入指标体系，而回归模型、SFA等仅能处理只有等式一边是多变量的样本集，但采用DEA方法测度银行业效率则可以有效处理多输入、输出变量，特别是处理一些难以或者不可能界定价格的变量(Worthington & Dollcry，2000)。基于上述考虑，本文采用DEA方法及其Malmquists生产率变化指数进行本问题的分析。DEA方法原理可用线性规划表述如下：
对应其对生产率增长具有积极贡献、没有贡献、或负贡献，因此其能作为测度生产率变化的方法。
三、商业银行技术效率测度的投入/产出指标及样本数据
(一)技术效率测度的投入/产出指标界定
纵观商业银行经营内容，我国银行业本质上还处于金融中介阶段，主营利润来源主要停留在存贷款利差收入上。因此，测度商业银行技术效率的投入/产出指标选取，主要基于以下三点考虑：①
第一，相比“生产法”和“收支法”，“中介法”②下的指标体系对商业银行业务范围的涵盖更为全面。“生产法”关心的重点是一定人、财、物投入能够发生多少业务量；“收支法”则仅仅关注银行利润；而“中介法”指标体系下，既能通过各项收入支出反映银行的盈利能力，又能通过收支指标和存贷款总额的相互配合补充，从整体和总括的角度反映银行生产规模。更为重要的是，存贷款总额还是银行资金融通职能的最直接体现。尽管没有一种完美的方法，但在对金融机构整体进行技术效率评价时，中介法更为合适(Efthymios et al.，2003)。本文正是要对各银行整体的综合技术效率进行测算分析。
第二，我国商业银行在国民经济中所处的地位决定了考察其技术效率时应该突出其中介功能。一方面，我国当前融资结构中，银行间接融资方式还占据绝大部分比重，商业银行在整个社会资金配置中起着非常重要的作用，因此，有必要突出商业银行在资金融通中介方面的功能。另一方面，商业银行发达的资金融通功能也符合健全宏观调控体系的要求，因为要保障宏观调控渠道顺畅，银行体系的资金融通功能必须非常有效，否则宏观调控的传导机制有可能出现梗阻。
第三，对于具有争议的存款指标，本文将其作为投入指标处理。③长期以来，我国整体储蓄率一直居高不下。由于社会保障尚不健全，加上民间投资渠道也非常有限，居民的储蓄意愿非常强烈，居民储蓄率也同样呈高位攀升势头。在这种背景下，商业银行可以很轻松就获取充足的储蓄存款作为资金来源，因此，将存款作为投入指标是比较合适的。
综上所述，本文投入/产出指标的选取主要参照“中介法”，选择员工人数、实物资本以及可贷资金作为银行投入指标，贷款、净利润作为银行产出指标。员工人数指各银行雇员总人数；实物资本指银行固定资产的账面价值；可贷资金包括存款、同业存款、同业拆放、中央银行借款、借入款项和发行债券等。贷款指银行发放给客户的资金总额；此外，增加净利润作为产出指标，从侧面反映了银行放贷质量。
(二)技术效率测度样本及指标数据选取
考虑到中国工商银行、中国银行、中国建设银行、中国农业银行、中国交通银行、中信银行、光大银行、华夏银行、民生银行、广东发展银行、招商银行、浦发银行、深发展银行、兴业银行共14家银行所构成的银行业市场囊括了国内大多数较有影响的商业银行，其资产总额占我国商业银行总资产的90%以上，且每家银行都是全国性银行，可比性较强④，因此选取它们作为技术效率测度样本，能够基本反映我国银行业的整体情况。同时，本文所有技术效率测度指标数据均来源于《中国金融年鉴(2007-2011)》中各家银行年末的损益表、资产负债表及各银行年报。
四、我国商业银行技术效率和生产率变化的比较分析
(一)商业银行技术效率比较分析
运用DEAP V2.1软件，本文测度比较了2006-2010年我国商业银行技术效率和生产率变化。表1汇总了2006-2010年间我国14家商业银行投入/产出数据的平均值。
由表1可知，中农工建四大商业银行在五个指标中均有明显优势，工商银行数据优势最明显，除员工人数指标落后于农业银行，实物资本指标落后于中国银行和农业银行外，其余三个指标均列第一位，这也从侧面反映工商银行在我国商业银行业的地位。农业银行由于承担了一部分服务三农责任，故实物资本及员工人数较大，但盈利能力有待加强；投入/产出指标相对较小的三家银行分别为深圳发展银行、华夏银行和广东发展银行。
1.技术效率静态比较
由表2可知，2006-2010年各商业银行效率差异较大，技术效率最高的为1，最低的仅0.518。为了比较各商业银行技术效率差异水平，本文将技术效率得分为1的纳入“有效率银行”，技术效率得分在(0.85，1)之间的称为“一般效率银行”，技术效率得分在(0，0.85)之间的称为“较低效率银行”。根据2006-2010年各商业银行技术效率和技术效率平均值排序，有效率银行区间只包含兴业银行一家银行；一般效率银行包括深圳发展银行、浦发银行、华夏银行、民生银行、招商银行、交通银行、光大银行、中信银行等8家；较低效率银行包括农业银行、工商银行、建设银行、中国银行、广发银行等5家。
2.效率动态比较
若将目光从静态平均技术效率转向整个考察期商业银行技术效率变动情况，可发现更为详尽的细节。本部分将分别剖析每家商业银行2006-2010年的技术效率变动情况，以求找寻其变动原因。
从技术效率方面看，2006-2010年唯一考察期内均呈有效率水平的商业银行是兴业银行；中信银行、深发展银行、民生银行和交通银行总体来看效率水平较高，技术效率稳定在一般效率水平；浦发银行、光大银行和招商银行的技术效率运行轨迹呈U型形态，区别在于转折年份不同，除转折年份外其余年份均呈现技术有效状态；华夏银行的技术效率虽然到2010年也还未达到有效率水平，但其一直呈现稳步增长状态；广发银行在本文所考察股份制银行中效率情况最不乐观，虽然总体上技术效率得分均处于增长状态，但2010年技术效率得分仍小于1(0.949)。四大国有商业银行的技术效率得分与股份制商业银行相比均较低，如表2所示，中国银行在2006年更是以0.518的技术效率得分创出考察期内14家商业银行技术效率最低水平。
从规模效率方面看，考察期内兴业银行、中信银行、光大银行和深发展银行总体来看规模效率水平较高，区别在于兴业银行规模报酬均保持不变，中信银行2008年规模效率递减，光大银行2008年和2010年规模报酬递增，深发展银行2010年规模报酬递增，其余年份均报酬不变；浦发银行在2007年出现规模报酬递减，而2008年又出现规模报酬递增状态，该现象可能由于该行在2007年、2008年发生规模变动，但经调整银行重回有效率轨道；华夏银行考察期内均规模报酬递增，华夏银行一直都在增加规模以达到最优效率，因此该规模增长态势仍需持续；民生银行的规模效率在报酬递增和递减之间跳跃，可见该行在投入/产出配比以及规模控制方面还需进一步强化；招商银行规模效率呈规模报酬递减，说明其在这两年须减少规模水平以增加效率得分；除2010年外交通银行的规模报酬均呈递减状态说明，2006-2009年交通银行其规模过大，这是影响其技术效率非有效的重要因素；广发银行在考察期内均表现出规模效率递增态势，应继续加快扩大规模，减少由于规模因素带来总效率的损失。
与此同时，四大国有商业银行的规模效率均为递减状态，可见国有行网点丰富的背后隐藏着单位投入效益水平偏低的事实，因此四大国有商业银行可裁撤部分盈利水平欠佳的网点，减少规模过大引致的效率偏低问题，该问题尤以农村乡镇级网点丰富的农业银行最为严重。
3.投影比较
除了可进行技术效率和规模效率比较分析外，本文还对部分DEA非有效的商业银行的投入冗余进行分析。若将原始投入减去投入冗余，即可将该DMU调整成为DEA有效，这样经过调整后的决策单元称为在生产前沿面上的“投影”。本文选取处于DEA非有效的我国商业银行作为研究对象，并以至少2年技术效率值低于1的样本作为典型标准。符合典型选择标准的分别是民生银行、农业银行和广发银行。
从冗余高发年份上看，2008-2009年恰巧是我国“四万亿”投资实施阶段，此时作为我国经济心脏的商业银行业也加大了扩张力度，可贷资金也受到“四万亿”流动性冲击而随之放出天量信贷。
民生银行冗余发生期为2009-2010年，除实物冗余有所增加外，员工人数及可贷资金冗余都有所减少。股份制银行中冗余发生年份最多的是广发银行，2006年、2007年和2009年三年发生冗余现象。除员工人数冗余逐年减少外，其余两投入变量冗余发生规律性不明显，但冗余比例变化不大，这可能由于2008年信贷冲击过后该行吸引的可贷资金较多，从而引起冗余数值上的放大。四大国有商业银行中农业银行冗余情况在14家商业银行中最为严重，且冗余情况稳中有升，员工人数平均冗余高达44.31%，其余两投入指标均有20%-30%的冗余。
(二)我国商业银行生产率变化比较分析
前文比较分析了商业银行技术效率情况，但只给出了商业银行效率的变动结果，而年份之间的效率水平为何存在差异，存在何种差异，单从DEA效率值上看很难找到答案。本部分所测度、比较的Malmquist生产率指数(简称MPI)正是将DEA效率变动原因细化分解，探寻效率变动的内在逻辑和变化趋势。
由表4所示，2006-2010年间我国商业银行效率总体有所提高(该表右下角平均值1.131)，除农业银行和光大银行外，12家商业银行MPI平均值大于1。多数银行在2008-2009年MPI有所减少，即技术效率提高速度有所减缓。
结合DEA效率测度结果，我们联立技术效率与MPI比较分析我国银行业效率情况，并按照技术效率差异和Malmquist全要素生产率指数不同，将14家商业银行分为四类。
较小的技术效率得分意味着此银行可能具有较低的竞争力，而较低的Malmquist全要素生产率指数则可能意味着该银行进步的步伐较慢。本部分利用效率变化和技术效率的总体平均值作为分类阀值，分别将14家商业银行分割为四个研究区域。由表2我们得到，2006-2010年间我国商业银行技术效率总体平均值0.902。相应地如表4所示，本文将Malmquist全要素生产率指数(MPI)按照时间和银行样本汇总，得到效率变化平均值1.131。
如图1所示，本文以MPI为横轴，以技术效率为纵轴，将阀值水平在图中做散点图标示，由此图示区域分为ABCD四部分，相应地我国商业银行也因所处区域被分为四类。
1.高竞争力快进步节奏银行序列
此区域如图1A部分所示，落在此区域内的商业银行分别为招商银行和兴业银行。这两家银行的技术效率平均值大于0.902且Malmquist全要素生产率指数大于1.131。这可能预示着相比其他商业银行，这两家银行找到了适合自身发展的正确路径。招商银行和兴业银行应保持自身竞争优势以寻求更大发展。
2.低竞争力快进步节奏银行序列
此区域如图1B部分所示，落在此区域内的商业银行分别为中国建设银行、中国银行和广东发展银行。这三家银行的技术效率平均值小于0.902但Malmquist全要素生产率指数大于1.131。虽然这三家银行的技术效率未达到行业平均水平，但相比C、D类银行2006-2010年间其具有更快的效率进步速度。这意味着这四家商业银行的竞争优势正在逐步增加。
3.高竞争力慢进步节奏银行序列
此区域如图1C部分所示，落在此区域内的商业银行分别为民生银行、深圳发展银行、上海浦东发展银行、光大银行、交通银行和中信银行等6家。这六家银行的技术效率平均值大于0.902但Malmquist全要素生产率指数小于1.131。尽管在过去5年间没有A、B区域银行这么大的效率进步，但目前该六家商业银行技术效率仍然高于行业平均水平。这六家银行需要寻求新突破才能保持一个较为安全的竞争优势。
4.低竞争力慢进步节奏银行序列
此区域如图1D部分所示，落在此区域内的商业银行分别为工商银行、农业银行和华夏银行。这三家银行的技术效率平均值小于0.902，且其Malmquist全要素生产率指数小于1.131。这意味着该三家银行的竞争力落后于其他商业银行，过去5年里其技术效率水平比其他商业银行低。如果不及时采取正确补救措施或者提高管理水平，这三家银行可能会逐渐失去竞争力。
图1 我国商业银行技术效率/效率变化分类散点图
五、结论与建议
根据前文对次贷危机期间我国商业银行技术效率和Malmquist全要素生产率指数(MPI)进行的测度与比较，可以得出以下3个主要结论和建议。
第一，我国14家商业银行平均技术效率值介于1(兴业银行)与0.644(农业银行)之间，各商业银行技术效率差异较为显著，四大国有商业银行技术效率明显低于股份制商业银行技术效率，主要成因在于四大行处于规模报酬递减状态。其投入冗余高发年份为2008-2009年，而此年度区间恰为我国“四万亿”投资实施阶段。
第二，2006-2010年我国14家商业银行Malmquist全要素生产率指数(MPI)有所提高，受2008年次贷危机拖累，2009年银行业效率经历了促进整体技术进步、调整规模的整体修复过程。此轮MPI值的提升主要受技术进步的影响，这也表明我国商业银行技术效率的提升符合一般经济规律，即技术进步引发生产率水平的提高，生产率水平的变动进一步影响技术效率的变化。
第三，将MPI指标与DEA效率相结合，大致能够将我国商业银行分为四大类，即高竞争力快进步节奏银行序列(A组)、低竞争力快进步节奏银行序列(B组)、高竞争力慢进步节奏银行序列(C组)、以及低竞争力慢进步节奏银行序列(D组)。为了在这不断变化的竞争环境中更好地生存和发展，不同序列的银行应采取不同的策略。例如，D组银行可寻求创造性破坏，即考虑与其他银行合并，以此规避自身成为熊彼特清洗过程的受害者。
金融体系的普遍放松一方面造就了更有效率的金融市场和更为强大的金融技术；另一方面，金融市场的激烈竞争导致金融机构需要面临各种影响巨大的经营风险。由于我国商业银行同质化越来越严重，银行需要寻求产品差异化及金融创新活动，以此增强市场竞争力防范可能出现的银行业危机。
注释：
①银行效率研究的障碍之一就是如何来确定银行的投入与产出。这个问题至今仍未完全解决，存在较大争论。较早的银行效率研究往往采用生产法或者中介法来界定银行的产出。近几年来，增加值法也被应用于这一研究。
②中介法或称资产法，由Benston et al.(1982)首次提出。中介法把银行看做是为资金供求双方提供融资服务的中介。根据这一理论，银行中心任务是将从金融市场获得的资金出借给资金需求方或者用于其他投资项目。在中介法中，实物资本、劳动以及借入资金都被看做银行的投入。产出是各种形式的贷款、权益投资以及持有的各种有价证券。
③对于为什么存款只能被看做是投入，Koetter(2004)认为，中介法假设强调银行对于不同期限、流动性、可分性和风险特征的资产转换能力。对银行而言，存款的获得需要成本，而存款的运用可以创造收入。如果把存款运用能够带来收入的事实作为存款是银行产出的理由，那么还不如将运用存款所获取的收入作为银行的产出显得更合适。
④在我国的商业银行体系中，还有一个重要组成部分是城市商业银行。由于城市商业银行的经营范围通常仅限于其所在城市的行政区划内，各城市商业银行面临的外部经营环境存在较大区别。这意味着不同城市商业银行的个体差异较大，不适合作为本文决策单元进行比较。
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