我國商業(yè)銀行成本效率測度研究

王嬋娟

[摘 要]成本效率是影響商業(yè)銀行綜合競爭力的關(guān)鍵。文章運用隨機前沿分析方法，構(gòu)建超越對數(shù)成本函數(shù)模型，對我國17家商業(yè)銀行2007—2018年的成本效率進行測算。分析結(jié)果表明，股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、國有控股大型商業(yè)銀行的成本效率水平依次降低，建議大型商業(yè)銀行在人力資源管理、技術(shù)革新等方面借鑒中小型商業(yè)銀行高效的管理經(jīng)驗，中小型商業(yè)銀行也需向大型商業(yè)銀行學習規(guī)模擴張、實力提升等方面的經(jīng)驗，各類銀行相輔相成，提升銀行業(yè)效率，從而更快地適應不斷變化的經(jīng)濟環(huán)境。

[關(guān)鍵詞]商業(yè)銀行;成本效率;隨機前沿分析方法（SFA）

1 引言及文獻綜述

隨著我國金融體制改革的深入和金融市場的開放，商業(yè)銀行效率問題的理論與實證研究為我國商業(yè)銀行提高綜合競爭力、完善市場競爭體系奠定了基礎(chǔ)，商業(yè)銀行的成本控制能力關(guān)系到銀行業(yè)的競爭力和盈利能力。經(jīng)過多次改革，我國銀行間競爭不斷加劇，特別是面對2008年金融危機的沖擊，各銀行更加關(guān)心有效控制經(jīng)營成本、提高經(jīng)營效率等問題。因此，研究我國商業(yè)銀行的成本效率具有非常重要的現(xiàn)實意義。

國內(nèi)外學者關(guān)于商業(yè)銀行效率問題的研究最早出現(xiàn)在20世紀50年代中期，直至今日研究成果頗豐，主要集中在研究商業(yè)銀行的規(guī)模效率、技術(shù)效率等方面，2000年之后，相關(guān)研究更為成熟，基本形成商業(yè)銀行效率測度體系。有關(guān)成本效率的研究自2003年之后逐漸增多，Hasan和Marton（2003）[1]通過研究匈牙利銀行的成本效率，得出大型商業(yè)銀行具有更高成本效率的結(jié)論;Bonin等.（2004）[2]對蘇聯(lián)共和國的225家銀行進行研究，得出外資銀行的成本效率更高的結(jié)論。此外，還發(fā)現(xiàn)國有銀行和私人銀行成本效率的高低存在不確定性。呂品和文英（2010）[3]對2001—2007年間我國14家商業(yè)銀行進行研究，通過SFA方法測度樣本銀行的成本效率，得出我國商業(yè)銀行成本效率總體呈上升趨勢，且股份制銀行效率的提高更快。Liadaki等（2010）[4]研究了歐盟國家銀行2002—2006年成本效率與股票收益率兩者之間的關(guān)系，回歸結(jié)果顯示，兩者并不顯著相關(guān)。錢娟娟（2011）[5]通過構(gòu)建三種隨機前沿模型，對我國2005—2009年間13家商業(yè)銀行的成本效率值進行測度和排序，結(jié)果顯示，研究區(qū)間內(nèi)，我國樣本銀行成本效率總體上在不斷提高，且不同類型銀行間的差值趨于減小。卜振興和陳欣（2014）[6]采用改進的DEA方法，測度了2009—2011年間我國商業(yè)銀行成本效率水平，得出樣本銀行成本效率水平不高關(guān)鍵是因為人力成本的不合理的結(jié)論。于亞騰（2014）[7]運用貝葉斯方法和共同邊界模型估計前沿面的參數(shù)，從而得出較為可靠的成本效率值。

2 成本效率評價模型構(gòu)建

2.1 研究方法的選擇

目前測度商業(yè)銀行效率的方法使用較多的是前沿分析法，包含參數(shù)法和非參數(shù)法兩種，其中參數(shù)法中使用最廣泛的是隨機前沿分析方法（SFA），非參數(shù)法是數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）。DEA方法不設(shè)定具體函數(shù)形式，無須建立被解釋變量與解釋變量間的函數(shù)關(guān)系，也無須擔心因此造成的結(jié)果偏差，然而此方法對確定性邊界的設(shè)定上忽略了測量誤差，將偏離確定性邊界的原因均歸于效率水平不高，與實際情況不符。而SFA方法將誤差項分解為隨機誤差項和無效率項兩部分，其對誤差項的分解能夠彌補DEA方法的不足，排除影響商業(yè)銀行效率的隨機因素，因此可以得到更穩(wěn)健的結(jié)果。綜上所述，文章對我國商業(yè)銀行成本效率的測度選用SFA法。

2.2 生產(chǎn)函數(shù)的選擇

在對效率進行測度時，隨機前沿分析方法需要設(shè)定函數(shù)模型，然后估計模型的待估參數(shù)。更具彈性和一般性的生產(chǎn)函數(shù)會對樣本效率值的測度產(chǎn)生一定的影響，常采用的生產(chǎn)函數(shù)主要有柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)（CD）、超越對數(shù)函數(shù)（TL）、廣義超越對數(shù)函數(shù)（GTL）、傅立葉柔性函數(shù)（FFF）。其中，CD函數(shù)的自變量只含投入價格和產(chǎn)出，結(jié)構(gòu)簡單，在小樣本情況下較容易估計模型中的各參數(shù)，但由于其規(guī)模收益不變的前提假設(shè)，不能使用CD函數(shù)研究商業(yè)銀行規(guī)模變化與成本效率之間的相互關(guān)系。GTL函數(shù)并沒有比TL函數(shù)更為積極的效果。FFF函數(shù)可以減少主觀偏差，而且擬合程度較高，但同時該函數(shù)在估計參數(shù)時要求所選樣本具有更大的自由度，這是我們不能滿足的。TL函數(shù)在當前的研究中被大量采用，符合商業(yè)銀行規(guī)模收益可變的實際情況，研究中在考慮其效率的同時也應考慮投入產(chǎn)出的交叉項，以保證生產(chǎn)函數(shù)具有足夠的彈性，從而有利于成本效率的測度。此外，TL函數(shù)在模型的構(gòu)造上具有柔性特征，較少受到潛在成本結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)技術(shù)結(jié)構(gòu)的限制，而且在某種特定情況下，可以包含CD函數(shù)。通過比較以上四種函數(shù)模型，文章選擇超越對數(shù)成本函數(shù)來測度我國商業(yè)銀行成本效率。

2.3 成本函數(shù)形式的設(shè)定

成本效率模型的具體形式如下：

3 成本效率的測度與分析

3.1 樣本數(shù)據(jù)的選擇

文章選取了17家樣本商業(yè)銀行2007—2018年指標的相關(guān)數(shù)據(jù)對其成本效率進行測算，17家樣本商業(yè)銀行包括：5家國有控股大型商業(yè)銀行（工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、建設(shè)銀行、交通銀行）、9家股份制商業(yè)銀行（招商銀行、浦發(fā)銀行、民生銀行、興業(yè)銀行、平安銀行、中信銀行、光大銀行、華夏銀行、廣發(fā)銀行）和3家城市商業(yè)銀行（北京銀行、南京銀行、寧波銀行）。樣本數(shù)據(jù)均來自17家銀行的年報和各家網(wǎng)站公布的數(shù)據(jù)、中國金融統(tǒng)計年鑒及巨潮資訊網(wǎng)。

3.2 投入產(chǎn)出指標的選擇與描述

3.2.1 投入產(chǎn)出指標的選擇

當前，學術(shù)界經(jīng)常使用的投入與產(chǎn)出要素的選取方法主要有生產(chǎn)法（Production Approach）、中介法（Intermediation Approach）和資產(chǎn)法（Asset Approach）三種。文章綜合已有研究，借鑒中介法和資產(chǎn)法兩種方法，構(gòu)建了包含三個投入變量和兩個產(chǎn)出變量的指標體系。

對以前學者的指標選取情況進行對比和綜合分析，決定將勞動力價格、固定資產(chǎn)價格和可貸資金價格作為投入指標，即通常所說的人力、物力和財力，通常認為是生產(chǎn)經(jīng)營活動順利進行不可或缺的三大要素，具體釋義見表1。

接下來定義模型的產(chǎn)出變量，假設(shè)把銀行當作一個普通的生產(chǎn)者，則它的產(chǎn)出是各項收益的總和，因此，商業(yè)銀行的利息收入與非利息收入即成為產(chǎn)出變量的首選。其中，利息收入代表商業(yè)銀行經(jīng)營的傳統(tǒng)業(yè)務，在盈利能力和收入方面有著至關(guān)重要的地位，非利息收入則反映在金融體制改革的大浪潮中，銀行業(yè)新興業(yè)務的崛起情況，具體釋義同樣見表1。

3.2.2 投入產(chǎn)出指標描述統(tǒng)計

在進行模型處理之前，首先對收集到的數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析，對數(shù)據(jù)有一個整體的認知，從而為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)，將數(shù)據(jù)導入Eviews8，得到如下統(tǒng)計結(jié)果見表2。

3.3 我國商業(yè)銀行成本效率的測度

3.3.1 參數(shù)估計

將選取的投入產(chǎn)出指標帶到超越對數(shù)成本函數(shù)模型中，得到式（4）：根據(jù)上述模型，運用Frontier4.1軟件對模型中待估參數(shù)進行估計，并測算出成本效率值，結(jié)果如表3所示。

上表列出了模型中的各項參數(shù)值，為了確保該模型是有效的，需采用變差率和似然比檢驗統(tǒng)計量兩個指標對該模型進行檢驗。

（1）變差率γ的檢驗。變差率γ=σ2u/（σ2u+σ2v）且0γ1。其中σ2u、σ2v分別表示成本非效率項u、隨機誤差v的方差。表3中的γ=0.8403，表示樣本商業(yè)銀行成本效率低于前沿面上銀行成本效率的因素中有84%是由于管理不善、技術(shù)落后等原因造成的。

（2）似然比檢驗統(tǒng)計量LR的檢驗。上述成本函數(shù)模型的LR=192.6935，大于在1%的顯著性水平下X2的臨界值11.34，也就是說，結(jié)果表明在1%的顯著性水平下拒絕變差率為0的原假設(shè)。因此，可以說明文章所建立的模型是有效的，即商業(yè)銀行成本非效率項u存在，我國商業(yè)銀行存在成本無效率的情況。

3.3.2 效率測算

在模型有效的基礎(chǔ)上，測算出17家樣本商業(yè)銀行2007—2018年間的成本效率值。

3.4 結(jié)果分析

3.4.1 成本效率總體測度結(jié)果

為描述各樣本銀行2007—2018年間成本效率水平的變化趨勢，將各年度17家商業(yè)銀行成本效率均值的變化趨勢繪制如圖1所示。

由圖1可知，我國商業(yè)銀行成本效率水平在2007—2018年間呈總體上升趨勢，2007年國家加強對金融市場的改革后，各銀行的成本效率發(fā)生了較為明顯的變化，資金使用權(quán)的提升和資金配置空間的擴大，一定程度上可以激發(fā)商業(yè)銀行的金融創(chuàng)新行為。具體表現(xiàn)為，商業(yè)銀行將資金占用較多的傳統(tǒng)業(yè)務逐漸轉(zhuǎn)向附加值高的中間業(yè)務，例如投行業(yè)務等，從而降低資金使用成本，提高資金使用效率;針對銀行不同的服務對象制定差異化的服務，拓展多樣化的服務模式;同時，通過人工智能解放部分勞動力，減少人力管理成本，提高銀行成本效率。

3.4.2 各樣本商業(yè)銀行成本效率值比較

各樣本商業(yè)銀行成本效率的測度結(jié)果顯示，國有控股大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行的均值分別為0.8180、0.9037和0.8651，一直以來實力雄厚、效益出眾的國有控股大型商業(yè)銀行的成本效率較低，而一些股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行卻勢頭迅猛，表現(xiàn)出了較強的活力和經(jīng)營能力，成本效率普遍較高。例如：華夏銀行和光大銀行的成本效率分別名列第一、第二位。平安銀行、浦發(fā)銀行、寧波銀行等成為后起之秀，成本效率名列前茅。說明近年來，隨著市場開放程度的增加，我國商業(yè)銀行間的競爭不斷加劇，股份制商業(yè)銀行與城市商業(yè)銀行在成本控制方面逐步改善和強化，與國有控股大型商業(yè)銀行形成了對比。

4 結(jié)論與建議

我國商業(yè)銀行成本效率總體呈現(xiàn)上升趨勢，相對于國有控股大型商業(yè)銀行而言，股份制商業(yè)銀行與城市商業(yè)銀行平均成本效率值的提高更為明顯。為在我國金融體制改革逐步深化的環(huán)境中不斷提高自身競爭力，適應當代銀行業(yè)的發(fā)展潮流，國有控股大型商業(yè)銀行應盡快調(diào)整經(jīng)營戰(zhàn)略，轉(zhuǎn)變業(yè)務增長方式，大力發(fā)展中間業(yè)務，從而降低投資成本;提高技術(shù)管理水平，加強對不良貸款的管控，從而降低資金管理成本;優(yōu)化運作模式，解放部分勞動力，從而降低人工成本，提高銀行的成本效率。

股份制商業(yè)銀行也應做好戰(zhàn)略規(guī)劃，形成富有自身特色的發(fā)展模式。相對于國有控股大型商業(yè)銀行而言，股份制商業(yè)銀行無論在金融產(chǎn)品創(chuàng)新、信息化革新等相關(guān)技術(shù)方面，還是在經(jīng)營理念、組織架構(gòu)、人力資源等管理方面，均具有較大優(yōu)勢。但大多數(shù)股份制商業(yè)銀行的規(guī)模效率并未達到最優(yōu)，與國有控股大型商業(yè)銀行相比差距仍較大，因此其規(guī)模優(yōu)勢有待進一步發(fā)展。同時，城市商業(yè)銀行也應加快發(fā)展，其作為服務于地方經(jīng)濟的重要力量，對解決中小企業(yè)融資起著不可或缺的作用。

參考文獻：

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