基于DEA模型的廣東省村鎮(zhèn)銀行技術(shù)效率測(cè)度

梁偉森，羅健瑩

（1.華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 廣州 510642；2.佛山市禪城區(qū)國(guó)土城建和水務(wù)局不動(dòng)產(chǎn)登記中心，廣東 佛山 528000）

一、引言

2008年末，廣東省首家村鎮(zhèn)銀行中山小欖村鎮(zhèn)銀行開(kāi)業(yè)，揭開(kāi)了新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)為廣東居民服務(wù)的序幕。發(fā)展至今，廣東省村鎮(zhèn)銀行已組建接近五十家，其在區(qū)域內(nèi)堅(jiān)持“草根銀行”的定位，為具有信貸需求的個(gè)體、小微企業(yè)提供金融服務(wù)[1]。截至2016年末，廣東省村鎮(zhèn)銀行資產(chǎn)總額431.21億元，各項(xiàng)貸款余額222.94億元，近九成信貸資金投向省內(nèi)“三農(nóng)”與小微企業(yè)。與此同時(shí)，2016年凈利潤(rùn)實(shí)現(xiàn)3.21億元，發(fā)展形勢(shì)良好。

廣東省村鎮(zhèn)銀行經(jīng)過(guò)九年的發(fā)展，總體上初具規(guī)模并起到一定程度的“支農(nóng)”效應(yīng)，但其配置資源的技術(shù)效率是怎樣的呢？技術(shù)效率體現(xiàn)的是一種企業(yè)投入和產(chǎn)出的關(guān)系，如果將村鎮(zhèn)銀行看作是“企業(yè)”，其政策目標(biāo)是“支農(nóng)支小”，其生存目標(biāo)是在一定投入上最大化產(chǎn)出，以獲得最大化利潤(rùn)。

數(shù)據(jù)包括分析法（DEA）是效率分析非參數(shù)估計(jì)方法的一種，能夠使用銀行的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)運(yùn)用線性規(guī)劃模型，找出測(cè)度銀行的效率前沿面[2]。該方法不需做任何權(quán)重假設(shè)，適合測(cè)度對(duì)象多投入多產(chǎn)出狀況，能夠分析具體對(duì)象以及整體的效率情況，對(duì)村鎮(zhèn)銀行的技術(shù)效率測(cè)度具有較好的適應(yīng)性。本文將基于DEA模型對(duì)廣東省村鎮(zhèn)銀行的技術(shù)效率進(jìn)行分析，揭示村鎮(zhèn)銀行投入冗余和產(chǎn)出不足的情況，針對(duì)問(wèn)題現(xiàn)狀提出對(duì)策建議。

二、DEA模型介紹

CCR模型是Charmes，Cooper和Rhodes（1978）在Farrel效率理論的基礎(chǔ)上創(chuàng)建的一種研究多投入、多產(chǎn)出的決策單元的技術(shù)效率的線性規(guī)劃模型[3]。該模型是基于規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)條件。

假設(shè)有n家銀行（決策單元，DMU），每家銀行都有m種投入和s種產(chǎn)出。對(duì)于第j家銀行，用m維向量和s維向量分別表示j家銀行的各項(xiàng)投入和各項(xiàng)產(chǎn)出，即：

計(jì)算第i家銀行綜合技術(shù)效率的模型為：

其中s+和s-是投入的松弛變量和產(chǎn)出的剩余變量，θ表示第j0家銀行的綜合技術(shù)效率值，λ是一個(gè)n×1維的常數(shù)向量。

BCC模型是Banker、Charnes和Cooper（1984）在CCR模型基礎(chǔ)上將假設(shè)條件改為規(guī)模報(bào)酬可變[4]，加入，其技術(shù)效率將規(guī)模影響分解，即：

上述模型的θ為相對(duì)效率值，若θ=1，則認(rèn)為這個(gè)銀行的純技術(shù)效率有效，處于生產(chǎn)前沿面上；如果θ＜1，則該銀行純技術(shù)效率無(wú)效。

三、實(shí)證分析

2015年廣東省村鎮(zhèn)銀行有45家，大部分集中在珠三角地區(qū)。本文基于DEA模型對(duì)這45家村鎮(zhèn)銀行進(jìn)行效率分析，在指標(biāo)選取上，投入指標(biāo)（x）是銀行的存款總額（x1）、職工數(shù)量（x2）、固定資產(chǎn)凈值（x3），產(chǎn)出指標(biāo)（y）是村鎮(zhèn)銀行貸款總額（y1）和利息凈收入（y2）。本計(jì)量研究致力于提高銀行的經(jīng)營(yíng)能力，DEA模型選擇投入導(dǎo)向的BCC模型。

表1 2015年廣東省村鎮(zhèn)45家村鎮(zhèn)銀行的技術(shù)效率

續(xù)表一

表1顯示了2015年廣東省村鎮(zhèn)銀行的技術(shù)效率。從綜合技術(shù)效率（TE）來(lái)看，45家村鎮(zhèn)銀行中有8家TE有效，TE有效占比為17.78%，其中惠州和中山各有2家，江門(mén)、肇慶、河源、云浮各有1家。8家TE有效的村鎮(zhèn)銀行中有6家位于珠三角地區(qū)，剩余的其中1家位于粵東地區(qū)，1家位于粵西地區(qū)。TE最低的是汕頭潮陽(yáng)融合村鎮(zhèn)銀行，綜合技術(shù)效率僅為0.04，效率極其低下。

從純技術(shù)效率（PTF）來(lái)看，45家村鎮(zhèn)銀行中有14家PTE有效，PTE有效占比為31.11%，其中惠州、中山和云浮各有2家，廣州、東莞、珠海、江門(mén)、肇慶、汕頭、河源、湛江各有1家。14家PTE有效的村鎮(zhèn)銀行中有9家位于珠三角地區(qū)，有3家位于粵西地區(qū)，有2家位于粵東地區(qū)。PTE最低的是惠東惠民村鎮(zhèn)銀行純技術(shù)效率為0.43，低于0.50的水平。

從規(guī)模效率（SE）來(lái)看，45家村鎮(zhèn)銀行中有12家達(dá)到SE最優(yōu)，SE最優(yōu)占比為26.67%，其中惠州和中山各有2家，廣州、佛山、珠海、江門(mén)、肇慶、汕頭、河源、云浮各有1家。12家SE最優(yōu)的村鎮(zhèn)銀行中有9家位于珠三角地區(qū)，剩余的其中2家位于粵東地區(qū)，1家位于粵西地區(qū)。SE最低的是汕頭潮陽(yáng)融合村鎮(zhèn)銀行，規(guī)模效率僅為0.04，效率極其低下。45家村鎮(zhèn)銀行中有29家規(guī)模報(bào)酬處于遞增階段，有7家處于遞減階段，剩余的9家處于不變階段。由此說(shuō)明大多數(shù)村鎮(zhèn)銀行在現(xiàn)有技術(shù)水平下其產(chǎn)出增量的相對(duì)百分比高于相應(yīng)投入增量的相對(duì)百分比，村鎮(zhèn)銀行擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)規(guī)模有利于提高經(jīng)營(yíng)的凈收益。

綜合來(lái)看，廣東省村鎮(zhèn)銀行平均的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率分別為0.70、0.85、0.83。那么，純技術(shù)無(wú)效率和規(guī)模無(wú)效率分別是0.15和0.17，由此可見(jiàn)，廣東村鎮(zhèn)銀行技術(shù)無(wú)效率是由純技術(shù)無(wú)效和規(guī)模無(wú)效共同作用而成的，規(guī)模無(wú)效的影響力稍大于純技術(shù)無(wú)效的影響力。

表2 2015年廣東省村鎮(zhèn)45家村鎮(zhèn)銀行的投入冗余和產(chǎn)出不足

續(xù)表二

表2顯示了2015年廣東省村鎮(zhèn)45家村鎮(zhèn)銀行的投入冗余和產(chǎn)出不足。從投入的角度來(lái)看：（1）對(duì)于各村鎮(zhèn)銀行的存款總額，總體均值為4171，說(shuō)明在達(dá)到最優(yōu)產(chǎn)出水平下，存款冗余4171萬(wàn)元，占現(xiàn)有存款規(guī)模的7%。45家村鎮(zhèn)銀行中有10家存在存款投入冗余，占總體的22.22%，存款冗余最高的是東莞長(zhǎng)安村鎮(zhèn)銀行，其次是珠海橫琴村鎮(zhèn)銀行，兩者冗余均超過(guò)5億元；（2）對(duì)于各村鎮(zhèn)銀行的固定資產(chǎn)凈值，總體均值為263，說(shuō)明在達(dá)到最優(yōu)產(chǎn)出水平下，固定資產(chǎn)凈值投入冗余263萬(wàn)元，占現(xiàn)有固定資產(chǎn)凈值規(guī)模的51.56%。45家村鎮(zhèn)銀行中有18家存在固定資產(chǎn)凈值投入冗余，占總體的40%，投入冗余最高的是梅州梅縣客家村鎮(zhèn)銀行，其次是東莞長(zhǎng)安村鎮(zhèn)銀行，再次是東莞厚街華業(yè)村鎮(zhèn)銀行，三者的投入冗余均超過(guò)1000萬(wàn)元；（3）對(duì)于各村鎮(zhèn)銀行的職工數(shù)量，總體均值為4，說(shuō)明在達(dá)到最優(yōu)產(chǎn)出水平下，職工數(shù)量投入冗余4人，占現(xiàn)有職工人數(shù)的6.71%。45家村鎮(zhèn)銀行中有8家存在職工冗余，占總體的17.78%，職工冗余最高的梅州梅縣客家村鎮(zhèn)銀行，其次是揭陽(yáng)普寧匯成村鎮(zhèn)銀行，再次是廣州白云民泰村鎮(zhèn)銀行，三者的投入冗余均超過(guò)30人?？偟膩?lái)說(shuō)，廣東村鎮(zhèn)銀行在存款、資產(chǎn)和人員上均存在投入冗余，冗余情況較為嚴(yán)重的是網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量和硬件設(shè)備的投入，冗余情況較為樂(lè)觀的是職工人員的安排。45家村鎮(zhèn)銀行中有19家村鎮(zhèn)銀行不存在投入冗余，占總體的42.22%，說(shuō)明廣東省仍有相當(dāng)一部分村鎮(zhèn)銀行在經(jīng)營(yíng)的資源投入上做得較好，注重資源的合理配置以維持銀行的穩(wěn)定經(jīng)營(yíng)。

從產(chǎn)出的角度來(lái)看：（1）對(duì)于各村鎮(zhèn)銀行的貸款總額，總體均值為75，說(shuō)明為了達(dá)到DEA有效率前沿面，各村鎮(zhèn)銀行平均要增加75萬(wàn)元的貸款，占現(xiàn)有貸款規(guī)模的0.16%。45家村鎮(zhèn)銀行中只有2家存在貸款不足，其中江門(mén)恩平匯豐村鎮(zhèn)銀行需增加1683萬(wàn)元貸款，東莞大朗東盈村鎮(zhèn)銀行需增加1671萬(wàn)元貸款；（2）對(duì)于各村鎮(zhèn)銀行的利息凈收入，總體均值為608，說(shuō)明為了達(dá)到DEA有效率前沿面，各村鎮(zhèn)銀行平均要增加608萬(wàn)元的利息凈收入，占現(xiàn)有利息凈收入的20.02%。45家村鎮(zhèn)銀行中有21家存在利息凈收入不足，占總體的46.67%，收入不足最高的廣州從化柳銀村鎮(zhèn)銀行，其次是梅州梅縣客家村鎮(zhèn)銀行，兩者收入不足均超過(guò)4000萬(wàn)元?？偟膩?lái)說(shuō)，廣東省村鎮(zhèn)銀行的產(chǎn)出不足主要體現(xiàn)在利息凈收入上，45家村鎮(zhèn)銀行中有22家村鎮(zhèn)銀行不存在產(chǎn)出不足，占總體的48.89%，說(shuō)明廣東省將近一半的村鎮(zhèn)銀行在經(jīng)營(yíng)的要素產(chǎn)出上做得較好，重視治理結(jié)構(gòu)調(diào)整以確保銀行的持續(xù)經(jīng)營(yíng)。

四、結(jié)論與建議

廣東省村鎮(zhèn)銀行發(fā)展至今已有9年，總體上發(fā)展形勢(shì)較好，發(fā)揮著“支農(nóng)支小”的政策使命。本文基于DEA模型對(duì)廣東省45家村鎮(zhèn)銀行進(jìn)行效率分析，結(jié)果表明：（1）樣本村鎮(zhèn)銀行的綜合技術(shù)效率處于中上水平，多數(shù)技術(shù)效率有效的銀行位于珠三角地區(qū)，而村鎮(zhèn)銀行的效率缺失由純技術(shù)無(wú)效與規(guī)模無(wú)效共同作用而成；（2）多數(shù)村鎮(zhèn)銀行的經(jīng)營(yíng)處于規(guī)模收益遞增階段，擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)規(guī)模將有利于提高凈收益；（3）投入冗余情況最為嚴(yán)重的是固定資產(chǎn)的投入，村鎮(zhèn)銀行應(yīng)減少網(wǎng)點(diǎn)數(shù)目和硬件設(shè)備的投入；（4）村鎮(zhèn)銀行的利息凈收入不足，而現(xiàn)有貸款規(guī)模是合適的，因此需適當(dāng)提高貸款利率；（5）45個(gè)研究對(duì)象中有14家村鎮(zhèn)銀行均不存在投入冗余和產(chǎn)出不足，約占總體的31%。

村鎮(zhèn)銀行成立的意義在于增加農(nóng)村金融的供給，加劇農(nóng)村金融市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)，促進(jìn)農(nóng)村非正規(guī)金融正規(guī)化[5]。針對(duì)現(xiàn)存關(guān)于機(jī)構(gòu)運(yùn)行效率的問(wèn)題，本文提出幾點(diǎn)對(duì)策建議：（1）通過(guò)激勵(lì)機(jī)制為粵東、粵北、粵西地區(qū)的村鎮(zhèn)銀行輸送管理人才，縮小省內(nèi)地區(qū)之間村鎮(zhèn)銀行技術(shù)效率的差異；（2）對(duì)處于規(guī)模收益遞增的村鎮(zhèn)銀行，不宜增加硬件投入而應(yīng)提高設(shè)備技術(shù)，同時(shí)可適當(dāng)增加具有金融專業(yè)知識(shí)的職工；（3）在傳統(tǒng)貸款業(yè)務(wù)上村鎮(zhèn)銀行應(yīng)適當(dāng)提高貸款利率以增加貸款收入，創(chuàng)新支農(nóng)服務(wù)方式和產(chǎn)品，努力提高中間業(yè)務(wù)收入水平；（4）完善村鎮(zhèn)銀行治理結(jié)構(gòu)相關(guān)制度，積極引入民間資本參與股權(quán)，通過(guò)區(qū)域內(nèi)的“熟人要素”緩解貸款雙方信息不對(duì)稱，提升“三農(nóng)”貸款質(zhì)量。