我国商业银行技术效率变化及影响因素研究.doc

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1、精品论文大集合我国商业银行技术效率变化及影响因素研究基于 DEA WINDOW 与 PANEL TOBIT 的分析1孙建 重庆工商大学经贸学院，重庆 (400067) E-mail: jnus摘要：本文利用 DEA WINDOW 面板分析方法，对我国 14 家商业银行 1996-2004 年的技术效率进行了研究。结论为：我国 14 家商业银行技术效率在该段时间内波动较大；国有商 业银行整体效率水平高于股份制商业银行；近年来，我国股份制商业银行技术效率提高不大。对我国商业银行技术效率主要影响因素的面板 TOBIT 模型分析表明，银行资产收益率、权益比例、所以权结构对技术效率有着重要影响，而市场竞

2、争程度、资产规模及银行总部位置 对其技术效率影响不明显。关键词：数据包络分析；视窗数据包络分析；面板 TOBIT 模型 中国分类号：F830.3文献标识码：A银行效率是银行在经营活动中投入与产出或成本与收益之间的对比关系，是银行竞争力 的集中体现，是防范金融风险、加强对外竞争的关键。亚洲金融危机，巴西金融动荡等发展 中国家的许多金融问题，表面上是货币问题，实际上与银行效率有着巨大关联。因此对银行 效率进行科学的评价分析，特别是对其效率变化趋势及其影响因素进行定量研究，对于我们 在银行业进一步开放的环境下把握其总体发展走势，寻找管理着力点，提高经营竞争力无疑 具有重要的启发作用。1. 相关研究综

3、述国内外利用DEA模型对银行效率的研究可以总结为两大类。第一类是对银行效率的测 定。如Sherman和Gold(1985)1将DEA方法应用于一家银行分支机构之间的效率评估。 Yue(1992)2应用CCR模型考察了美国密苏里60家银行的管理效率。Sathye(2003)3运用DEA 的方法对印度商业银行的效率进行了实证研究。杨宝臣等(1999)4 采用DEA法对我国一家商 业银行分支机构的经营行为和效率进行了横向有效性评价。秦宛顺和欧阳俊(2001)5使用 DEA方法测度了我国商业银行的效率。第二类是在第一类的基础上利用Tobit模型进一步研 究了银行效率的影响因素。如Jackson和Fet

4、hi（2000）6应用DEA评估了1998年土耳其商业 银行的技术效率，并且运用Tobit模型对效率的决定因素进行了实证研究，发现银行规模、 银行资产收益率对其效率有显著的正向影响，而资本充足率对效率却有显著的负向影响。 Grigorian eta1(2002)7发现银行自有资金比率、市场势力、外资控股的银行、人均GDP对银 行技术效率有显著的正向影响，金融市场的发展对银行技术效率有显著的负向影响，银行的 经营期、央行监管制度和法律制度等制度变量对银行效率的影响并不显著。赵旭、凌亢 (2001)8 运用DEA 测算我国银行业商业银行技术效率、纯技术效率和规模效率,认为影响我 国银行业效率的主要

5、因素是银行资产质量、人力资本、经营管理能力、产权结构、市场竞争 程度等。陈敬学(2004)9 探讨了银行内部效应和再配置效应与整体绩效的关系。朱南、卓贤1本课题得到国家社科基金项目（07XJL006）；重庆市教委科技研究项目（KJ080714）；重庆工商大学 2006 年度重点项目。孙建，男，1974 年生，四川崇州人，数量经济学硕士，讲师，重庆大学在读博士，主要研 究方向为应用数量经济学、产业经济学及技术创新扩散的资助。- 8 -等(2004)10认为模糊不清的产权关系和国有商业银行的低盈利能力是我国银行业效率低下 的重要原因。分析上述成果可以发现它们的研究都属于横截面分析，即在某一年对不同

6、的银行的效率 进行评价，也就是说在使用DEA模型的过程中都没有考虑时间因素，没有考虑到研究对象的技术效率在时间序列上可能出现的动态变化，如杨宝臣（1999）4、Jackson和Fethi（2000） 6等等。尽管有的表面上也提到了“时间”概念，但它们的研究方法本质上仍属于横截面分析， 如陈敬学等（2004）9。另外在Tobit模型的应用上，对于模型在何处删失常缺乏说明。针对上述银行效率测度过程中存在的问题，本文使用了考虑时间因素的DEA WINDOW模型（面 板DEA）分析了我国商业银行效率及其变化，并在此基础上使用PANEL TOBIT模型(面板 TOBIT)研究了影响我们银行业效率的主要因

7、素，实证结论与现有的截面分析结论之间有一些差异。DEA WINDOW方法实际上是一种DEA模型的面板处理方法，最初是由Charness，Clark and Golany(1985)11提出，其基本思想是从动态的角度，认为同一DMU在不同时点是不同的， 与统计学中常用的平滑指数有点类似，能反映出投入与产出之间的时间连续性，可以较好地 刻画研究对象的效率动态变化。这样，对特定的DMU来说，在横截面上要同其它DMU进行 比较，在时间序列上，同一DMU在不同时点上也要进行比较，因而更能反映DMU的真实效 率（Cullinane eatl(2004)12、Kumbhakar and Lovell(200

8、0)13）。2. 研究模型分析2.1 DEA WINDOW模型现在考虑 N 个 DMU (n = 1,2,L, N ) 在T 期 (t = 1,2,L,T ) 的情况。每个DMU假定有rt种投入和s种产出。这样就有 N T 个样本。对于t年的 DMU n 来说，投入向量可以表示为Xnnt = ( x1tn, x2tnn,L, xrt) ，产出向量可以表示为Yt= ( y1tnn, y2tn,L, yst) 。DEAWINDOW分析时期为 k (1 k T ) ，其宽度为 w(1 w T k ) ,用符号 k w 表示，且这时的 分析对象有 N w 个样本。对于该样本的分析，其输入矩阵为：kX

9、kw= ( x 1 , xkk2 ,L, xN , x, x1k +1k +12 ,L, xk +1N ,L, xk + w1 , xk + w2 ,L, xk + wN ) ,相应的输出矩阵为：kkYkw= ( y 1 , yk2 ,L, yN , y, y1k +1k +12 ,L, yk +1N ,L, yk + w1 , yk + wN2 ,L, yk + w )t对于特定的 DMU 来说，在规模报酬可变（VRS）的条件下，其技术效率值可由式（1）计算。w k t= min , Xk + xt 0wYks.t. w yt 0（1）N w j = 1 j =1 0j在DEA WINDOW

10、分析过程，有如下参数需要设定（Sun, D.B. (1988)）：决策单元数N； 样本时期T；窗宽W；窗口数量WN。参数关系为：W = T + 12T为奇数WN = T W + 1T + 1 1T为偶数 222.2 PANEL TOBIT模型受限因变量（Limited Dependent Variable）是指因变量的观测值是连续的，但是受到某 种限制，得到的观测值并不能够完全反映因变量的实际状态，常见的受限因变量问题有删失 和截尾。对于删失问题，因变量处于某一范围内的样本观测值都用一个相同的值代替，所以 在建模时不能用OLS法，而应当使用处理删失问题的Tobit模型。在使用效率值作为回归模型

11、的被解释变量时，就面临着在效率值大于等于1时的删失问题。如果使用一般的普通最小二乘法OLS进行估计，所得到的结果就是有偏的。在参考Dusansky and Willon(1994)14 以及Mccarty and Yaisa Wang(1993)15 的基础上，本文使用PANEL TOBIT模型来研究商业银行效率的影响因素。PANEL TOBIT的表达式如下：EFit= X it + it( EF * it 1)EFit = 1( EF * it= 1)（2） it= i+ itit式（2）中， EF 表示银行i在t期的效率值， EF it 表示银行i在t期真实的但未观测到的 效率值。 X i

12、t 表示1 (k + 1) 维影响效率值的向量， 是对应的参数向量， it 是模型的误差 向量，i 是与时间无关的向量，it 是一个与 X it 不相关的独立的随机变量。所以模型表现为随机效应的PANEL TOBIT模型。3. 我国银行业效率变化研究本文选取1996-2004年14商业银行的PNAEL DATA数据为分析样本，根据前述相关研究，本文设立的DEA投入指标为：存款、营业费用及利息支出；产出指标为：贷款、投资。 在 DEA 超效率模型中，效率值可以大于 1.这 14 家银行分别是中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行、中信实业银行、华厦银行、中国民生银行、广东发

13、展银行、深圳发展银行、招商银行、兴业银行、上海浦东发展银行、中原始数据来自相应年份的中国金融年鉴、中国统计年鉴及各银行网站。根据DEAWINDOW参数关系有T=9，W=5，WN=5。测算结果如表1、表2所示。 表1以工商银行为例给出详细的DEA WINDOW结果，窗口1中的技术效率值依次为1、0.9819873、1、1、1，对应年份为1996-2000，窗口1的技术效率平均值为0.996397（“平均值 A”栏）。窗口2的技术效率值依次为0.9819873、1、1、1、1，对应年份为1997-2001，窗口2 的技术效率平均值为0.996397，其余类推。“平均值C”栏表窗口1到窗口5技术效率

14、的平均值， 也就是平均值A的平均值，“标准差”表示“平均值A”栏的标准差。表2表示1996-2004年14家 银行各自在各年中技术效率的平均值，“平均值B”表示14家银行整体各年份的平均技术效率 值。表1 工商银行技术效率值工商银行19961997199819992000200110.98198730.98198731111111110.9919910.9568570.98749110.9793880.950370.985994工商银行200220032004平均值 A平均值 C标准差10.9690140.9807681110.9963970.9963970.9942760.9752480.9

15、908510.9906340.008895注：由于14银行的计算结果较多，为简便，仅列出工商银行的。表2我国商业银行技术效率值199619971998199920002001200220032004工商银行农业银行 中国银行 建设银行 交通银行 中信银行 华夏银行 民生银行 广发银行 深发展银行 招商银行 兴业银行 浦发银行 光大银行 平均值 B1.00000.90741.00000.82420.76540.65121.00001.00001.00000.85580.87970.80211.00001.00000.90610.98200.86560.82440.82520.59530.6704

16、0.76311.00000.85420.89810.89190.89990.75501.00000.84461.00001.00000.92910.82940.79471.00000.78320.97310.74650.91260.92780.84670.82841.00000.89801.00001.00000.94330.87621.00001.00000.78580.97940.71790.96420.77510.94900.84020.94540.91260.98730.93760.98430.94190.99750.85810.92310.98470.73540.99240.8477

17、0.97140.84750.80630.91540.97890.97541.00000.92720.89550.86150.74850.94960.72870.93470.93730.86940.81280.84490.89030.98330.99421.00000.95700.86060.87010.80750.98450.74581.00001.00001.00000.88050.82830.92231.00001.00001.00001.00000.88750.83710.79341.00000.76170.95501.00000.85790.82710.75470.90531.0000

18、0.99971.00001.00000.88500.86860.76360.68910.74700.86600.97770.83520.78130.70390.8655国光大银行。3.1 我国商业银行业技术效率变化趋势分析根据表2中“平均值B”栏目中的数据，可以分析1996-2004我国14家商业银行技术效率值 的变化趋势。从总体上来看，我国14家商业银行技术效率在该段时间内波动较大。大体上可 以分为三个阶段，1997年及2001年均作为一个分界点。经过分析，1997年的亚洲金融危机， 我国银行业技术效率急剧下降，以后三年逐步回升。2001年中国加入WTO，以后三年我国 银行业技术效率逐年下降

19、。这说明国内外一些重大事件对我国商业银行技术效率影响巨大。3.2 我国商业银行总体效率水平1996-2004年国有商业银行的平均技术效率值为0.987604，高于股份制银行的0.87268， 二者的变动与我国商业银行技术效率的总体波动趋势很相似。亚洲金融危机以后，国有及股 份制商业的效率显上升趋势，但二者差距在逐渐拉大，特别是入世以后更为明显。说明四大 国有商业银行在入世以后其竞争能力还是比较强的，股份制商业银行则有待提高。3.3 国有商业银行效率提高的速度要高于股份制商业银行由表2算出1996-2004年国有商业银行技术效率提高速度的平均值为1.484%，股份制银行 的为0.0985%，可见

20、二者差距较大。差距这么大的原因可能与银行资产收益，权益比例等因 素有关。3.4 银行技术效率与其标准差的相关性分析表1中“标准差”栏给出了5个窗口平均技术效率值的标准差。总体上来看，国有商业银行 技术效率的标准差要小于股份制商业银行技术效率的标准差，说明整体上来看，国有商业银 行的经 营稳 定性在 高于 股份制 商业 银行的 。标 准差与 平均 技术效 率值 的相关 系数 R=-0.384150，T值=-1.44，在 = 5% 时临界值 t (n 2) = t0.025 (12) = 2.18 ，说明二者没有2相关性。但仔细分析可以发现，较低效率的银行有较高的标准差。3.5 商业银行技术效率趋

21、势性及稳定性分析从效率得分的行数据和列数据可以分析各商业银行技术效率的趋势性和稳定性。以工行 为例，从行数据来看，其技术效率值由1996年的1.0经过变化以后在2004年仍达到1.0（表1）， 说明其技术效率在整个样本区间内是平稳的，未来技术效率保持该种“趋势”的可能性更大。 从列数据来看，其变动趋势也较少，说明其技术效率有较高的稳定性。4. 我国银行业效率影响因素研究根据Jackon和Fethi(2000)6、陈敬学（2004）9等人的研究，本文选作PANEL TOBIT模 型的解释变量有：所有权结构oss(用虚拟变量表示，国有商业银行取值为1，其他银行取值 为0。)、权益比例qybl(所有

22、者权益与资产的比例)、市场竞争程度lnjzcd(用单个银行存贷款 差额的自然对数表示)、资产收益率zcsy(用税前利润除总资产表示)、资产规模lnzcgm(用自 然对数表示)、地理位置ad（用虚拟变量表示，银行总部在北京取1，其他取0）。PANEL TOBIT 模型在效率值（abte）等于1时右删失。回归结果如表4所示。表4 14银行效率影响因素的回归结果abte系数Z检验值相伴概率oss.1242.190.028lnjzcd.0030.480.631qybl-.014-2.320.020zcsy.0123.170.002lnzcgm.0140.380.705ad.001-0.040.970常

23、数项.7684.980.000LR43.39P（LR）0.000第一，银行自身的产权结构（oss）和商业银行效率（abte）显现正相关关系，且在5%的水平下显著，说明产权结构对银行效率具有重要影响，这在市场经济不完善的中国是不难 理解的，这也与国内一些学者（如，张冠龄（2006）的结论一致。第二，竞争程度（存贷差，lnjzcd）与银行效率(abte)显现正相关关系，但在5%的水平下不显著，说明银行竞争对其效率影响不大。截止2004年底，国有商业银行的资产总额为10565.96亿元，占14家银行资产总额的77.27%，因为国有银行规模较大，非国有银行规模较 小，国有银行由于“产权”的特殊关系，没

24、有充分竞争的动力，非国有银行的竞争还不足以对 整个银行业产生影响，所以从总体上来讲，银行竞争对其效率影响不大。第三，权益比例(qybl)与银行效率(abte)显现出负向相关关系，且在5%的水平下比较显 著。国有商业银行由于其“产权”关系的特殊性，追求自身利益最大化的个人组成的政府及银 行经理阶层会干方百计地设租寻租，侵蚀所有者的利益。而且这种产权关系等于提供了一种 隐含的存款保险，债权人、包括存款人就不会有激励监督代理人的行为。所以，处于垄断地 位的代理人可以明目张胆地攫取“租金”，造成管理费用增加，营运成本增加，结果使得利润 总额的增长远远低于成本的增加（易纲、赵先信，2002），银行经营业

25、绩出现负增长。由于 国有商业银行的资产规模较大，结果使得权益比例对银行效率造成负向影响。第四，资产收益率(zcsy)与银行效率(abte)显现正相关关系，且在5%的水平下非常显著。 这与张健华(2003)的结论是一致的。一方面，资产收益率反映了银行获利能力，如果没有收 益当然就更谈不上有效率了。所以，资产收益率越高，银行的效率也就越高，收益率是银行 效率的集中体现。另一方面，银行总资产中贷款占较大的比例，而银行的收益中，贷款利息 收入又占相当的份额，收益率的高低在一定程度上反映了贷款收息率的高低，而收息率却又 直接体现了资金的运用效率。所以综合来看，资产收益率对银行效率有显著的正向影响第五，资

26、产规模（lnzcgm）与银行效率(abte)显现正相关关系，但在5%的水平下不显著， 即说明资产规模对银行效率正向影响比较弱，反映出商业银行存在银行规模不经济问题，特 别是国有商业银行。这一结果与Worthingtom, A.C. (1998)、赵旭(1999)的研究结果一致。到2004年底，国有商业银行的资产总额占14家银行资产总额的77.27%，但其效率平均值比非 国有商业银行的效率平均值仅多0.08。国有商业银行的规模是非市场竞争的结果，规模的扩大并不能保证其效率有较大的提高。有健全的管理制度和良好的信用，中小银行同样可以拥有好的经营效率。 第六，银行总部所处地理位置（ad）对银行效率的

27、影响相当不明显。5. 结论及启示本文利用考虑了时间因素的DEA WINDOW分析方法，对我国14家商业银行技术效率进 行了研究，主要结论为：我国14家商业银行技术效率在该段时间内波动较大；国有商业银行 整体效率水平高于股份制商业银行；近年来，我国股份制商业银行技术效率的提高不大。这 说明，随着改革开放的深入，股份制商业银行还需进一步增强实力。PANEL TOBIT分析表 明，在5%的显著性水平下，银行资产收益率对其技术效率具有显著的正向影响，权益比例 有显著的负向影响，所有权结构有显著的正向影响；而竞争程度、资产规模和银行总部位置 对其技术效率的影响非常不明显。以上结论说明，在银行发展过程中，

28、银行要有敏锐的眼光，及时捕捉国内外重要事件可 能对银行经营造成的负面影响，并要有预防性的对策；要围绕资产收益率的提高、权益比例 的改善做改革工作；要随着所有权结构的改革完善，不断优化产权结构，树立竞争意识。这 样，我国银行业的技术效率才能进一步提高。参考文献1 Sherman,D.,and Gold,F.( 1985),Branch operationg efficiency:Evaluation with data envelopment analysis,Journal of Banking and Finance 9, 297-3152 Yue , P. , (1992).Data En

29、velopment Analysis and Commercial Bank Performance : A Primer with Applicationsto Missouri Banks. Federal Reserve Bank of St. Louis Economic Review , January/ February No. 1 , pp. 31 - 45 3 Sathye ,M. , (2003).Efficiency of Banks in a Developing Economy: The Case of India. European JournalOperationa

30、l Reseach ,148 ,pp. 662 - 6714 杨宝臣、刘铮、高春阳.商业银行有效性评价方法J. 管理工程学报,1999.6:13-195 秦宛顺、欧阳俊.中国商业银行业市场结构、效率和绩效.经济科学,2001.4:34-456 Jackson.P.M.,and Fethi,M.D.(2000).Evaluating the technical efficiency of Turkish commercial banks:An application of DEA and Tobit analysis,From ,printed paper7 Grigorian,D.A.,and

31、 Manole,V.( 2002).Determinants of commercial bank performance in Transition:Anapplication of data development analysis,working paper of IMF8 赵旭、凌亢.影响我国银行业效率因素的实证研究J. 决策借鉴,2001.2:24-299 陈敬学、李玲、杨文成.我国商业银行效率问题与改革策略透析J. 金融论坛,2004.12:17-22 10 朱南、卓贤和董屹.关于我国国有商业银行效率的实证分析与改革策略.管理世界,2004.2:18-26.11 Charnes,

32、A. Clark, C. T. Cooper, W. W. and Golany, B. (1985) “A Developmental Study of Data Envelopment Analysis in Measuring the Efficiency of Maintenance Units in the U.S. Air Forces,” Annals of Operation Research, 2: 95-112.12 Cullinane,K.,Song dong-wook,Wang teng-fei（2004）.An application of dea windows a

33、nalysis to container protproduction efficiency, 3(2):184-20513 Kumbhakar,S.C. and Lovell,C. (2000).Stochastic Frontier Analysis,Cambrideg University Press14 Dusansky R,Wilson P (1994) Technical efficiency in the decentralized care of the developmentally disabled.RevEcon Stat ,76:34034515 McCarty T,

34、Yaisawarng S (1993) The measuremet of productive efficiency, techniques and applications chap technical efficiency in New Jersey School Districts, pp. 271287. Oxford University Press, New YorkStudy on Changes and Determinants of Technological Efficiency in Chinese Commercial BankBased on DEA Window

35、and Panel TobitSun jianSchool of Economics and Trade, Chongqing Technology and Business University, Chongqing（400067)AbstractThis paper measures the technological efficiency in Chinese commercial banks based on DEA window from 1996 to 2004. The results show that the efficiency fluctuated greatly dur

36、ing this period and theefficiency in state-owned banks is higher than that in joint-stock banks obviously and the stock bank efficiency has increased very slowly in recently yeas. Then the results of the panel tobit model showthat ROA,ETA and property rights has important effects on the efficiency, while market competencies, bank size, bank locality have no effects on the efficiency.Keywords: DEA; DEA WINDOW; PANEL TOBIT作者简介：孙建，男，1974 年生，四川崇州人，1998 年毕业于东北师范大学国际工商管理学院，理学 学士，2004 年毕业于数量经济学专业，获经济学硕士。现为重庆工商大学经贸学院讲师， 重庆大学技术经济及管理在读博士，主要学习领域有计量经济学、计算经济学、博弈论和经 济系统仿真。已在计算机工程与应用、工业技术经济、经济纵横等刊物上发表 论文数篇。