基于DEA模型的我國(guó)信托公司效率測(cè)度分析

張淑珍

摘 要 截至2018年末，全國(guó)68家信托公司受托資產(chǎn)縮減到22.7萬(wàn)億元，同比下降13.50%，是自2005年來的首次規(guī)模和增速下滑。在經(jīng)濟(jì)及市場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜多變的情況下，研究信托公司經(jīng)營(yíng)效率對(duì)于信托公司改進(jìn)治理結(jié)構(gòu)和信托業(yè)開放式發(fā)展是一個(gè)重要課題。本文以全行業(yè)68家信托公司作為樣本，樣本區(qū)間取自2013—2017年，通過DEA模型測(cè)度分析了我國(guó)68家信托公司的經(jīng)營(yíng)效率。

關(guān)鍵詞 信托公司；經(jīng)營(yíng)效率；DEA模型

1 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究

總結(jié)國(guó)內(nèi)外公司經(jīng)營(yíng)效率測(cè)度的相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，財(cái)務(wù)指標(biāo)法和前沿分析法是兩種較為常見的效率測(cè)度方法，但單純運(yùn)用企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)無(wú)法全面較好地反映出企業(yè)整體的效率水平，是以外國(guó)學(xué)者多采取前沿分析法。Berger（1993）和Humphrey（1998）對(duì)金融機(jī)構(gòu)效率的評(píng)估歸結(jié)出了5種主要的方法。按照對(duì)前沿產(chǎn)出函數(shù)中的參數(shù)是不是需要估量，分成參數(shù)法、非參數(shù)法兩大類。參數(shù)法又細(xì)分為隨即前沿法、自由分布法和后前沿法三種。隨機(jī)前沿法是被學(xué)者們廣泛采納的一種參數(shù)法。非參數(shù)法包含數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）和無(wú)界分析法（FDH）兩種測(cè)度辦法，無(wú)需對(duì)前沿產(chǎn)出函數(shù)的參數(shù)以及其具體函數(shù)形式進(jìn)行估量。在金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的度量中，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）運(yùn)用最為廣泛。

具體到信托業(yè)的效率測(cè)度研究，國(guó)外學(xué)者Jonathan Fletcher（1999）最早研究了英國(guó)85家信托基金1985—1996年間的運(yùn)營(yíng)狀況，經(jīng)過分析認(rèn)為信托公司的成本投入與經(jīng)營(yíng)效率的大小無(wú)關(guān)。另外，Ralph Chamie（2002）從金融信用角度分析了其與信托公司經(jīng)營(yíng)效率之間的內(nèi)在聯(lián)系，認(rèn)為影響經(jīng)營(yíng)績(jī)效的重要因素之一是受托人與委托人間的信用風(fēng)險(xiǎn)，通過加強(qiáng)雙方的信用關(guān)系，降低委托人與受托人間的信用風(fēng)險(xiǎn)可以顯著提高信托公司的經(jīng)營(yíng)效率。國(guó)內(nèi)學(xué)者在信托公司經(jīng)營(yíng)效率的研究方面目前還處在初級(jí)階段，因?yàn)槲覈?guó)信托業(yè)起步較晚，自2004年起各大信托公司才被監(jiān)管要求開始逐步披露公司年度報(bào)告，由于我國(guó)信托業(yè)數(shù)據(jù)的獲取難度較大導(dǎo)致近年來才開始信托公司效率方面的實(shí)證研究。

近年來，一大批國(guó)內(nèi)學(xué)者逐漸開始采用前沿分析法評(píng)價(jià)信托公司的經(jīng)營(yíng)效率。王洪禮、白斌、李懷宇（2010）構(gòu)造了信托公司效率的評(píng)估模型，通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）計(jì)算出了48家信托公司自2007-2009年的技術(shù)效率值、純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值。信托行業(yè)的效率評(píng)估中使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型具有較高的針對(duì)性和準(zhǔn)確度。張強(qiáng)、張寶（2010）在分析2008年我國(guó)35家信托公司的經(jīng)營(yíng)效率時(shí)，通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）的測(cè)度，發(fā)現(xiàn)我國(guó)信托業(yè)廣泛存在技術(shù)效率值較低的問題。此外，研究了我國(guó)信托業(yè)2004-2008年全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)變動(dòng)狀況，運(yùn)用生產(chǎn)率指數(shù)法測(cè)度出了我國(guó)信托業(yè)在2004年至2008年間全要素生產(chǎn)率。周瀚醇（2010）使用相同的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA法和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法衡量了我國(guó)信托公司的效率程度，研究表明我國(guó)信托業(yè)全要素生產(chǎn)率在2003-2006年間得到了有效改善，但總體運(yùn)營(yíng)效率處于偏低狀態(tài)。此外，有部分學(xué)者采用DEA三階段分析法剔除環(huán)境變量的影響，進(jìn)一步測(cè)度了我國(guó)信托公司的效率，能夠得出更加準(zhǔn)確的結(jié)論。陳犁、周孝華（2010）剔除了統(tǒng)計(jì)噪音及環(huán)境變量對(duì)效率的影響后，采用三階段DEA方法計(jì)算出了我國(guó)28家信托公司的經(jīng)營(yíng)效率值，研究表明信托公司控股股東背景、信托行業(yè)市場(chǎng)份額等變量是決定信托公司效率的主要因素。

2 效率測(cè)度方法

基于前文對(duì)金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)效率測(cè)度的相關(guān)研究，其中數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Data Envelopment Analysis）在測(cè)度效率時(shí)不受投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)目的限定，不需要提早設(shè)置好生產(chǎn)函數(shù)的詳細(xì)形式，能夠在一定程度上規(guī)避人為因素的干擾，在對(duì)金融機(jī)構(gòu)效率的測(cè)度中被廣泛運(yùn)用。另外，該方法可將效率進(jìn)一步細(xì)分為技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，便于探究經(jīng)營(yíng)效率增長(zhǎng)或下降的具體原因?；诖?，本文選取DEA模型對(duì)信托公司的經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行測(cè)度及評(píng)價(jià)。

本文在借鑒前人對(duì)信托公司經(jīng)營(yíng)效率的研究基礎(chǔ)之上，運(yùn)用“生產(chǎn)法”思想選取投入產(chǎn)出指標(biāo)，即作為金融機(jī)構(gòu)的信托投資公司是利用勞動(dòng)和資本作為生產(chǎn)要素投入來獲取信托服務(wù)收入。投入指標(biāo)方面，資本投入用營(yíng)業(yè)費(fèi)用與營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的比值和資產(chǎn)負(fù)債率兩項(xiàng)指標(biāo)來衡量，勞動(dòng)投入以應(yīng)付職工薪酬來衡量；產(chǎn)出指標(biāo)方面，以凈資產(chǎn)收益率和信托報(bào)酬率來權(quán)衡。

3 數(shù)據(jù)及其來源

從2004年起，信托公司才開始依照銀監(jiān)會(huì)的監(jiān)管要求對(duì)外公開披露年度報(bào)告。但由于對(duì)信托業(yè)相關(guān)的監(jiān)管法律法規(guī)還不夠健全，在剛開始的很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，不少信托公司都存在少披露、漏披露相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的問題，這無(wú)疑給學(xué)者們?cè)谛磐泄镜臄?shù)據(jù)收集方面造成很大的困難，從而難以開展深入研究。為解決這一困難，之前的學(xué)者們只能從有限的數(shù)據(jù)中盡可能的搜集相關(guān)信息，大部分研究集中在整個(gè)信托行業(yè)大概20-30家公司的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上開展進(jìn)一步分析，無(wú)疑造成了研究的巨大局限性。本文收集了整個(gè)信托行業(yè)截至目前全行業(yè)68家信托公司的數(shù)據(jù)，覆蓋全面，對(duì)現(xiàn)有研究具備一定程度的補(bǔ)充作用。其中民生信托、萬(wàn)向信托在2013年重組營(yíng)業(yè)，本文為盡可能覆蓋全行業(yè)的發(fā)展實(shí)踐以及不同信托公司的運(yùn)營(yíng)效率，樣本研究區(qū)間選擇2013—2017年。

本文使用的企業(yè)數(shù)據(jù)來自wind數(shù)據(jù)庫(kù)、各企業(yè)年報(bào)以及信托行業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒。本文以2013-2017年我國(guó)全行業(yè)68家信托公司為樣本（見附錄1），包含企業(yè)面板數(shù)據(jù)68個(gè)個(gè)體及近5年的數(shù)據(jù)，共計(jì)340個(gè)觀測(cè)值。為保持本樣本數(shù)據(jù)的一致性，如無(wú)特別說明，數(shù)據(jù)均來自于各信托公司披露的年度報(bào)告，全部數(shù)據(jù)均為手工整理。

4 效率分析評(píng)價(jià)

根據(jù)DEA模型計(jì)算出的我國(guó)68家信托公司技術(shù)效率值、純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值可以整理得到2013年—2017年我國(guó)信托行業(yè)整體效率平均值及變動(dòng)情況，見表1：

從表1中整理的結(jié)果能夠看出，2013年到2017年我國(guó)絕大多數(shù)信托公司未能達(dá)到綜合效率有效狀態(tài)，說明我國(guó)信托業(yè)全體運(yùn)營(yíng)能力較低。樣本期內(nèi)我國(guó)信托行業(yè)技術(shù)效率均值為0.202，純技術(shù)效率均值為0.276，總體偏低且呈現(xiàn)遞減的趨勢(shì)；信托行業(yè)規(guī)模效率均值為0.781，相對(duì)較高且呈現(xiàn)先增后減的趨勢(shì)，其中2013年規(guī)模效率最低，2015年規(guī)模效率最高，之后又稍有滑落。2013—2015年期間，信托行業(yè)技術(shù)效率逐步下降，而規(guī)模效率卻保持增長(zhǎng)，整個(gè)行業(yè)遭到外部大環(huán)境影響，雖然近三年來均呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，但規(guī)模效率遞減幅度要明顯小于技術(shù)效率，信托行業(yè)整體規(guī)模效應(yīng)帶來的收益一定程度上彌補(bǔ)了產(chǎn)出下降帶來的效率損失。

參考文獻(xiàn)：

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