考虑非期望产出的我国商业银行效率问题
——基于DEA的分析

文忠桥　景 楠

（安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233030）

考虑非期望产出的我国商业银行效率问题
——基于DEA的分析

文忠桥景 楠

（安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233030）

针对含有非期望产出的我国商业银行效率评价问题，分析了传统数据包络（Data Envelopment Analysis, DEA）模型在评价含有非期望产出决策单元（Decision-making units, DMUs）中的不足，给出了对决策单元的非期望产出的处理方法，并最终提出了针对我国商业银行进行效率评价的DEA模型。通过使用该模型对我国2010年的26家商业银行的数据进行分析，结果表示，我国大部分商业银行的效率都较差，26个被评价银行中，只有9个银行的效率值为1。最后，针对我国商业银行效率低的问题，文章进一步分析给出了各银行提升效率改进路径。

数据包络分析；商业银行；非期望产出；效率评价

近五年，我国为了打破国有银行的垄断，对银行业实施了一系列改革措施。我国国有独资银行逐步向商业银行转变，他们与新兴的股份制银行一起形成了国家的金融体系。提高银行的效率是我国银行业改革的核心。

银行效率度量银行业的经营情况，衡量银行实现投入最小化或产出最大化的程度。随着金融业的逐步对外开放，在各个银行间，竞争的核心是效率。我国商业银行要适应新形势下的竞争，就必须提高自身的效率。因此，对我国的商业银行进行效率评价，并寻找出改进的方向有重要的意义。

目前国际上流行的评价商业银行效率的方法是前沿分析法，主要思想是按照一定的标准构造一个生产前沿面，被评估的银行与该前沿面的差距就是该银行的效率。数据包络分析法是其中的一种方法。已有许多学者采用该方法评价我国商业银行的效率。杨德、迟国泰等学者采用DEA的传统模型，计算出了我国14家商业银行1998年到2002年每年的成本效率、配置效率和技术效率,，并对比了它们效率的差异，进一步分析了银行效率随时间变化的趋势[1]。郑录军和曹廷将DEA与计量方法结合，对影响银行效率的若干因素进行了经验分析，发现集中型股权结构和公司治理机制是影响我国商业银行效率的重要因素[2]。朱南等在对我国商业银行进行效率评价时，采用了DEA超效率模型，分析的结果表明我国应当加快国有商业银行的股份制进程[3]。魏煜、王丽对我国银行1997年的技术效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬进行评估，对比了四大国有银行和其他新型商业银行的效率[4]。罗登跃采用DEA基本模型及其各种改进模型对我国12家商业银行2001年和2002年的总效率、纯技术效率和规模效率进行了实证分析，对各家银行按总效率和纯技术效率进行了完全排序，并对各银行的经营效率做了对比分析[5]。王锦慧，蓝发钦从技术效率、纯技术效率、规模效率、配置效率和成本效率五方面，对我国银行效率作较为全面的分析研究[6]。Sun Jianjun和Harimaya等研究中国商业银行在区域经济背景下战略投资者因素对银行效率的影响[7]。李希义等对我国国有银行效率进行评价发现亚洲金融危机导致了国有银行的技术效率低下[8]。

已有的研究从各个方面研究了我国商业银行的效率评价情况。但许多文献利用DEA方法评价时，投入与产出的确定大同小异。众所周知，DEA评价的结果很大程度上取决于指标的选取。商业银行在经营过程中产生正向产出的同时必然会伴随产生不良贷款等非期望产出，因此只考虑期望产出的效率评价存在考虑不全面的问题。而目前在研究我国商业银行的效率时，较少有文献考虑银行的不良贷款等非期望产出。因此，文章基于基本的DEA模型，考虑商业银行的非期望产出，以25家商业银行2010年的数据为样本，对他们的效率表现情况进行了排名，并进一步对各银行提出了改进方向。

一　模 型

从目前的研究中看，大多数对商业银行的评价的研究都是采用DEA模型进行评价的。在DEA的应用环境中，首先假设有n个待评价DMU，每个DMU有m个投入和s个产出，它们分别被定义为xij(i =1,2,...,m)和yrj(r =1,2,...,s)。

在该模型中，Edd表示每个DMU的效率值，ωid≥0(i =1,2,...,m)，μrd≥0(r =1,2,...,s）是评价中每个DMU付给投入和产出的权重。从这个模型中可以看出，每个DMU在选择权重进行效率评价时，需在保证所有DMU的加权投入与加权产出的比值不大于1的情况下，让自身的加权投入与加权产出比最大化。虽然传统的CCR模型能够有效的对DMU进行评价并找出改进目标。但是该模型只能够将DMU区分为DEA有效和非DEA有效，并不能对所有的DMU进行进一步的效率排名。另外，该模型不能用于对含有非期望产出的DMU进行评价。因此，针对含有非期望产出的我国商业银行的评价，需要提出新的适应其评价环境的模型。为解决本研究中面临的含有非期望产出的我国商业银行的评价问题，本文首先将DMU的产出划分为期望产出（G）和非期望产出（B）。在该模型中φ0被定义为DMU0的效率值，该模型为非径向线性模型，能够有效的对含有非期望产出的商业银行进行评价和排名，并能通过软件顺利的求解。

二　含有非期望产出的我国商业银行的效率评价与分析

（一）投入和产出指标的选择

在使用DEA模型进行效率评价时，投入产出指标的选取尤为重要，选择指标的不同将会直接影响到分析结果。对商业银行的效率评价时，指标选取的争议性较普通行业更大，这是因为银行业服务的特殊性。普通行业提供的产品多为看得见摸得着的实物，而银行提供的是一种金融服务，这一特性导致在确定银行业投入产出时很难达成一致的标准。现有文献中，确定投入产出指标的方法主要有资产法、中介法和生产法三种。文章在综合前人研究的基础上，采用生产法进行指标选取。

生产法，又称服务供给法，即把银行看作普通的生产型企业，以最基本的劳动力和资本当作投入，通过使用劳动力和资本，转化成银行的盈利。在商业银行运营的过程中，首先需要利用现有的资产和人力进行吸收存款，人力资本是商业银行运作的基本条件，银行的资产则为运营活动提供了设施和保障，同时在运行过程中不可避免的会产生各项业务费用，这三者均是银行经营不可或缺的投入要素。另一方面，根据生产法确定投入产出的标准，银行通过使用上述投入，利用吸收的存款用于各项投资从而获得收益，本文从市场份额和净利润两方面来衡量银行的收益以及市场占有率。结合以往的分析和实践，银行业的运营风险明显高于普通行业，银行在追求收益的同时，也需要防范运营风险，以往的研究中大多忽略掉了这一点。

综合以上考虑，文章选取了固定资产、职工人数和业务费用作为投入指标，净利润和市场份额作为产出指标，不良贷款率作为非期望产出。

（二）我国商业银行的效率评价与分析

通过数据的调研，结合数据的可得性，本文最终调研得到了2010年我国浦发银行、华夏银行、民生银行、招商银行等26家银行的投入和期望产出和非期望产出的情况，然后通过使用传统模型和本文提出的模型对这26家银行进行效率分析。在本次的分析中，若使用CCR模型进行效率评价，则不能有效处理非期望产出。从分析的结果中看，考虑了非期望产出后各个银行的效率值和排名都发生了明显的变化。以招商银行为例，若不考虑非期望产出，其效率值为1.3760，为DEA无效，若考虑非期望产出，其效率值则变为了1排名从第17名上升到了第1名。由于非期望产出是商业银行评价中的一项重要指标，因此相比于传统模型，本文提出的模型更能综合的评价出商业银行的效率，得出的结果也更可信。另外，从评价的结果中还可以看出，我国商业银行的效率普遍较差，26个被评价的银行中，只有9个的效率值为1，其它银行的效率都有待进一步的改进。

（三）我国商业银行效率改进路径分析

依据上一小节计算出来的含有非期望产出的效率值，本节将针对那些非有效的银行提出效率改进的改进方向，具体依据本文第二部分给出的效率改进公式，计算得出每个银行改进后的投入产出值。从模型的结果来看，对于那些已经达到有效的商业银行，它们的效率已经无法改进，所以它们的投入产出将不会改变，如招商银行、中信银行、北京银行等。而对于那些非有效的商业银行，它们将会以一些有效的商业银行为学习对象，改进自身缺点，以提高效率，如上海银行，应该效仿其他有效商业银行，在保证职工人数和业务费用不变的情况下，固定资产投入应该从原先的26550000000减少到22264240000，而相应的期望产出和非期望产出应该达到55577830000、0.006434533以及0.00408109，经过这样的模仿和改进，上海银行的效率可以提升已达到有效的状态。

针对含有非期望产出的我国商业银行的效率评价问题，本文首先对传统的DEA模型（CCR模型）的进行了分析，找出了它在评价含有非期望产出的DMU中存在的不足，其次，本文针对我国商业银行效率评价的需要引进了对非期望产出的处理方法，并最终提出了适合对含有非期望产出的我国商业银行效率评价进行评价的模型。通过使用模型对我国商业银行的效率进行评价，发现我国大部分的商业银行的效率都较低。最后，使用了提出的商业银行的效率改进方法，给我国的商业银行提出了改进路径。

在本研究的基础上后续的研究还可以从以下两个方面进一步展开。第一，文章的研究中考虑了商业银行的非期望产出，后续的研究还可以针对商业银行评价中的非期望产出提出更多的适应性评价模型。第二，商业银行的评价中，还应当考虑其环境因素，后续的研究中还可以进一步将影响商业银行效率的环境因素引入到商业银行的效率评价中。

[1]杨德,迟国泰,孙秀峰.中国商业银行效率研究[J].系统工程理论方法应用,2005,(3):252-263.

[2]郑录军,曹廷求.我国商业银行效率及其影响因素的实证分析[J].金融研究,2005,(1):91-101.

[3]朱南,卓贤,董屹.关于我国国有商业银行效率的实证分析与改革策略[J].管理世界,2004,(2):18-26.

[4]胡东,蒲勇健.中国商业银行效率实证研究与影响因素分析[J].工业工程,2010,(5):53-57.

[5]罗登跃.基于DEA的商业银行效率实证研究[J].管理科学,2005,(2):39-45.

[6]王锦慧,蓝发钦.基于DEA的我国商业银行效率研究: 1994-2006[J].四川大学学报(哲学社会科学版),2008,(4): 94-101.

[7]Sun Jianjun, Harimaya K,Yamori N. Regional economic development, strategic investors, and efficiency of Chinese city commercial banks[J].Journal of Banking & Finance, 2013,37(5):1602-1611.

[8]李希义,任若恩.国有商业银行效率变化及趋势分析[J].中国软科学,2004,(1):57-61.

（责任编校：周欣）

F832.1

A

1673-2219（2015）04-0099-03

2014-11-19

文忠桥（1964-），男，湖南祁阳人，经济学博士，安徽财经大学金融学院金融工程系主任，金融研究所所长，教授，硕士生导师，研究领域为金融工程、衍生金融工具、固定收益证券。景楠（1979-），女，山西晋中人，安徽财经大学硕士研究生，研究方向为金融投资与固定收益证券。