互联网时代上市商业银行效率研究

朱芸芸 宋良荣 余旺

摘要：互联网时代的今天，商业银行仍是金融体系的不可缺少的存在，而银行效率是目前衡量其发展的极为重要的方法，它对银行的投入产出进行了综合的评价。通过DEA模型测算我国上市银行的效率，并对其综合技术效率、纯技术效率和规模效率以及规模收益进行分析。结果表明：16家上市银行效率普遍较高，由于规模效率的影响，综合效率低于纯技术效率。传统业务是银行营利的重要组成部分，利息收入对银行效率影响较大。排除规模和背景优势，非大型国有商业银行也是银行竞争的重要力量。

引言

随着计算机和网络技术的发展以及我国互联网普及率越来越高，互联网成为人们生活的重要组成部分。近几年“互联网+”的概念兴起，目的是利用互联网在资源整合的优势，以推动传统产业的发展。将互联网优势与金融领域相结合，是金融发展的新方向。中国的融资方式以间接融资为主，这就使得银行在金融体系占据主导地位，对经济中的资源配置优化起着重要作用，是我国金融领域的主力军。因此银行自身的发展就尤为重要。互联网金融的兴起，使得商业银行面临新的机遇和挑战，其竞争方式、盈利模式等都受到了明显影响。

在这互联网金融时代，如何衡量银行的发展状况？对于商业银行，我们可以通过研究其财务报表来评价财务状况、发展状况，但仅从财务数据评价并不全面。银行效率是衡量商业银行发展极为重要的因素，它综合评估了银行的投入和产出，不仅包括财务指标所反映的业绩，也包括了财务指标之外的经营管理成果，是商业银行的整体竞争力，资源配置和未来发展能力的体现。

各银行可以通过研究银行效率了解自身问题，找出资源分配、配置失效的原因，从而可以针对发现的问题制定相应的对策，达到改善自身问题，提高经营效率的目的。各银行也可以通过研究效率了解自身在银行业的排名情况，与优秀银行的差距，从而有目标的提高自身实力。

1、文献综述

关于银行效率问题，国外研究较早，许多学者都进行了大量的研究。研究范围也从最初的以规模效率、范围效率为主发展到以前沿效率为主，包涵成本效率和利润效率。研究方法从非前沿分析方法到前沿分析方法，采用数据包络分析模型、随机前沿法等确定最佳效率边界，同时来估计其他银行效率的相对值。如Clark（1988][1]发表了关于美国银行规模效率的文章，当达到一定的规模后，规模经济逐渐丧失。Berger（1993）[2]较早研究前沿效率，他用实证结果说明了研究前沿效率的重要性，因为前沿效率低下引起的损失会比规模和范围效率的损失高。David[2011）[3]研究结果表明外资银行效率水平相对较高，银行总体效率水平处在上升阶段。Holod（2011）[4]利用DEA模型研究银行效率，并在传统模式上进行了扩展。国内关于银行效率的研究与国外类似。早期，我国学者们通过定性方法以及财务指标对商业银行效率进行研究，后来则借鉴外国学者的研究，用定量方法测算和分析银行效率，通过前沿效率研究银行效率。李平和曾勇（2013）[5]通过数据包络分析方法对中资商业银行的效率进行了测量和比较研究。芦锋（2012）[6]利用网络DEA模型研究银行效率，发现四大国有商业银行的技术效率不及股份制商业银行，但其纯技术效率相比股份制商业银行要高。总体来看，我国学者从不同角度对银行效率进行研究，主要通过前沿分析方法来定量分析银行效率。

2、实证研究

2.1 数据说明和指标选取

本文选取已经上市的16家上市银行作为研究对象。从2014-2016年银行数据中选出了四个投入指标、两个产出指标作为样本集。

本文选取了固定资产净值、应付职工薪酬、营业总成本、利息支出作为投入指标。固定资产净值是银行经营的基础投入。员工人数不能准确的反映银行的人力投入，从而选择应付职工薪酬作为投入指标。营业总成本则是指生产经营活动中为获营业收入所付出的投入。利息支出是银行的非期望产出，非期望产出越小越好，所以将其作为投入指标。

本文选取了两个产出指标，分别是利息收入和净利润。利息收入是银行的主要收入来源。此外，银行还有其他的非传统收益，例如投资收益。而净利润是银行整体收益的体现，所以将其作为产出指标。

2.2 结果与分析

根据收集和整理的数据，运用投入导向的CCR、BCC模型，测算出2014-2016年1 6家商业银行投入产出效率水平，得出了四个结果。结果整理如表1。该表反映的是三年的均值。

从表中可以看出，16家商业银行2014-2016年的整体平均综合效率为0.959，平均纯技术效率为0.975，平均规模效率是0.984。其中有6家银行相比其他银行而言相对较优，三个方面都达到了DEA有效。剩余10家银行相对无效，说明相比这6家银行存在不同程度的问题，需要加以改进和完善。

从综合效率来看，股份制银行有两家银行DEA有效，分别是浦发银行和平安银行。民生银行综合效率最低，仅为0.875。大型国有银行中只有工商银行达到DEA有效，中国银行的综合效率的均值最低，仅为0.900。工商银行达到了DEA有效，说明其综合实力和竞争力高于其他大型国有银行，这也符合实际情况。因为工商银行拥有雄厚的资金和较为先进的管理模式，每年的利润也处于前列。

从技术效率来看，大部分银行达到了纯技术效率有效。在股份制银行中，分别是兴业银行、浦发银行和招商银行等。农业银行、交通银行和宁波银行综合效率无效，但其纯技术效率有效，这都与规模效率有关。农业银行和交通银行因为规模庞大造成了人员、技术、管理上的不协调;宁波银行因为规模较小，没有達到规模经济。

从规模报酬来看，大型国有商业银行处于规模报酬不变和规模递减阶段，而股份制银行和城市商业银行需要规模不变和规模递增。民生银行的规模效率接近1，而其综合技术效率和纯技术效率相差不多，这可以说明民生银行的规模效率较高或者说其规模有效。从近几年看，民生银行发展迅速，其规模和产值已位于前列。

2.3 敏感性分析

为了得出投入产出指标对结果的影响力，本文作了敏感性分析，依次减少每一个投入、产出指标，使用CCR模型得出的结果与原结果进行秩和检验比较，得出每个指标对结果的敏感性。文中只列出2016年数据结果。结果整理见表z。

该表是去掉一个指标后再次使用投入导向CCR模型测算的效率值，从整体来看均小于原先的效率值，说明每个指标对银行效率都有影响，都是银行发展不可缺少的一部分。从均值来看，固定资产净额、应付职工薪酬和营业总成本指标去掉后，银行效率值下降较少。去掉利息收人指标后的效率值下降最多，均值只有0.827，说明利息收入对效率值的敏感性最强，其次是利息支出。存贷款业务是银行主要业务，利息收入是银行产出的主要来源，对银行效率有较大的影响。去掉净利润后的效率值与原先相比没有显著变化。因为银行主要的产出是利息收入，而非利息收入相对较小，所以效率值变化小。非利息收入还有很大的提升空间。

这表明显著性在10%的水平下，固定资产净额、利息收入和利息支出对银行效率值影响显著，而应付职工薪酬、营业总成本、净利润在利息收入的影响下不显著。

2.4 分组检验

大型国有商业银行的规模相比其他银行而言高，且发展背景也与其他银行有显著区别。根据规模和背景优势，可以将这16家银行分为2组，分别是组1大型国有商业银行和组2非大型国有商业银行，包括资产规模较小的股份制商业银行和城市商业银行。交通银行虽然是国有银行的一部分，但其股份制改革较早，所以将其分为股份制银行。

分组后再次使用CCR、BCC模型测算效率值，并与原整体数据测算出的效率值進行比较。由于组1的样本量较少，不符合DEA原则，即样本的数量高于或等于指标数量的2倍，所以本文只测算组2的效率。结果见表4。

从整体来看，均值小于1，说明分组后的组内效率与分组前的效率有一定的差别。兴业银行、浦发银行、平安银行和北京银行效率比值为1，说明分组后的组内效率与分组前效率没有差别。其余银行效率比值小于1，说明排除规模和背景优势，非大型国有商业银行的组内效率高于分组前效率。随着金融业的改革发展，多数股份制银行逐步发展壮大，其综合效率、纯技术效率和规模效率都有了长足发展。非大型国有商业银行是有一定竞争力的，大型国有银行不能仅仅依赖自身的优势而停止不前，要看到其他银行的进步与发展。

4、结论与建议

本文根据2014-2016年数据，基于DEA模型，测算了16家上市商业银行效率，分析了不同指标对效率结果的敏感性，比较非大型国有商业银行之间的效率与银行全体的效率。研究结果表明，16家上市银行经营管理水平普遍较高，综合效率低于纯技术效率，规模效率影响从而导致综合效率偏低。利息收入敏感性较高，对银行效率影响较大。排除规模和背景优势，非大型国有商业银行的组内效率高于分组前效率。对此提出建议：

（1）我国大型国有商业银行出现了规模递减的情况，需要通过减少规模提高效率。资产规模较大可以通过精简人员，减少物理网点来控制经营成本，也可以利用互联网优势降低规模。而非大型国有商业银行中一些银行还处于规模递增的阶段，那么可以适当的扩大银行的规模，从而提高效率水平，

（2）银行之间的竞争会越来越激烈，这就使得银行需要提高自身运营能力，降低运营成本，提高经营绩效。非大型国有商业银行排除大型国有商业银行的影响，效率有所提升，也就说明具有一定的竞争力。银行业管理部门应当创造更宽松的市场环境，为其发展提供便利，从而促进整个银行业的竞争，共同提高。

（3）银行可以通过网络银行业务的创新来巩固存贷款业务，增加利润增长点，降低成本。网络银行业务具有成本低、效率高的特点，是各大银行提高效率重要方式。非存贷业务也是银行营利的重要方面，同时缓解互联网金融对其的冲击，目前仍有较大的发展空间。

参考文献

[1]Clark，J.A.Economies of Scale and Scope at Deposi-tory Financial Institutions：A Review of the Literature [J].Economic Review， 1988， （73）： 16-33.

[2] Berger A.N. ，Humphrey D.B. Efficiency of FinancialInstitution： International Survey and Directions for Fu-ture Research[J] .European Journal of Operational Re-search，1997，（98）：175-212.

[3] David Mautin. Bank consolidation and scale economiestrend of banks in a developing country [J].Journal ofeconomic theory，201 1，（01）： 15-21.

[4] Holod， Lewis. Resolving the deposit dilemma：A new DEAbank efficiency model [J]. Journal of Banking and Fi-nance， 2011，（35）：2801-2810.

[5]李平，曾勇，朱晓林.中国银行业改革对中资银行效率变化的影响[J].管理科学学报，2013，16（08）：47-53.

[6]芦锋.中国商业银行效率的测度与研究[D].山西大学，2012.