我国上市商业银行的投入产出绩效评析

【摘 要】 效率是银行经营管理的核心，是银行竞争优势的集中体现。提升银行业的效率，更是防范金融风险和实现可持续发展的重要举措。结合典型相关分析（CCA）和数据包络分析（DEA），对2011―2013年我国16家上市银行的经营绩效进行分析，结果表明：在2011―2013年，我国整体银行业综合效率大体呈现出“U”形变化趋势；国有银行、股份制银行及城市商业银行受我国整体经济形势影响，规模报酬呈现出不同的变动趋势。转变经营模式，布局互联网金融，或将成为传统金融业趋利避害的必要准备。

【关键词】 商业银行； 绩效； 投入产出； CCA-DEA（典型相关-数据包络分析）

中图分类号：F830.2 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2016）01-0061-05

一、引言

近年来，我国银行业的经营体制发生了重大的改革。2003年，国务院决定对国有商业银行实施股份制改革，截至2010年，五大国有银行相继完成股份制改革并成功上市。党的十之后，我国金融体制改革步伐加快，提出尝试由民间资本发起设立自担风险的民营银行，引领金融改革进入深水区。随着金融改革的逐步深化，各大商业银行的经营绩效高低也逐渐受到重视。

银行绩效是银行在业务活动中成本与收益之间的对比关系，反映了对所有投入与产出项目综合评价之后的结果，既包括财务报表中的各项经营业绩，也包括财务报表无法显示的各项经营成果，是各大银行投入产出能力、市场竞争能力和可持续发展能力的总称，也是银行各项经营成果的综合体现。国内对银行效率的研究相较于国外起步较晚，且早期大多是定性研究，有关定量分析的研究出现得比较晚。对于我国商业银行的经营效率问题，储俊（2007）认为在2004年我国的商业银行具有较高的纯技术效率，但规模效率和总体效率则相对较低，国有银行大多处在规模递减阶段，而股份制银行则普遍处在规模不变和规模递增阶段。王聪、谭政勋（2007）从银行的X-利润效率、规模效率及范围效率等角度，分析了市场结构、宏观因素及产权制度对效率水平的影响程度和影响机制，认为产权制度是造成国有银行与商业银行存在差异的关键原因。在对中外银行运行效率对比的研究中，张健华、王鹏（2011）突破性地涵盖了我国绝大多数商业银行和世界上的主要银行，采用随机前沿法和产出定位的距离函数，对中外银行业运行效率进行比较研究。认为我国银行效率的排名在逐年上升，银行盈利效率与其在全球的重要性有着非线性关系。张金清、魏鑫（2013）对中美商业银行效率进行测度和比较，并对效率差异产生的原因作阐述。分析发现自次贷危机后我国银行业效率开始超过美国，但对外部经济状况依赖过大，应更多关注自身运营效率的提升。对于银行今后的发展方向，侯瑜、詹明君（2012）选用超越对数生产函数对银行X利润效率和影响因素进行了分析，认为传统的存贷业务已经难以独立支撑银行的进一步发展，应加速金融创新，为自身提供新的增长点。孙金岭（2013）利用Malmquist指数，对2011年我国上市银行的生产力变化进行了估算及指数分解。研究发现：上市银行的生产力效率波动虽较大，但总体呈上升趋势。技术进步变动和人力资源投入产出比，已成为影响银行业生产力效率的两大要素。从我国目前的研究成果来看，多数学者都是采用非参数方法从单一角度进行评价，利用投入产出的思想并将参数方法与非参数方法结合起来的研究较少。因此，将银行看作一个特殊的企业，从它的投入和产出角度分析，将参数方法中的典型相关分析（CCA）和非参数方法中的数据包络分析（DEA）相结合，通过CCA方法对投入产出变量进行处理，提高了DEA效率测度的区分能力，对银行绩效进行的评价将更加准确。

2013年9月，中国（上海）自由贸易试验区正式挂牌成立，区内离岸金融业务与利率市场化的金融创新试点对当前的金融体制及经营模式都是一个较大的冲击。中国人民银行专题①探讨了互联网金融，互联网金融的迅速发展，令银行业受到一定冲击。在当前的金融体制下，评价上市银行的营业绩效，提升银行的经营水平就显得愈发重要，同时，也对即将挂牌经营的民营银行提供一定的参考及借鉴，有助于银行体制改革的整体推进。

二、投入产出绩效分析的方法基础

CCA和DEA在处理多指标间的综合评价问题时拥有各自的优势。但DEA方法本身存在一定的局限性，即要求决策单元（DMU）个数必须大于等于输入输出变量之和的两倍，否则DEA的评判能力将会减弱，故要求尽量减少输入输出变量的个数。但较少的变量又很难全面体现DMU整体特性。同时，若输入与输出变量内部具有较强的相关性，DEA的评判能力也会减弱。因此，CCA-DEA（典型相关-数据包络分析）能够很好地解决变量个数与相关性的问题，弥补DEA方法的不足之处，增强DEA评价结果的可靠性。

（一）典型相关分析（CCA）

典型相关分析是Hotelling在1936年提出的用于研究两组变量间相关性的多元统计方法，研究的重点是一组变量的线性组合与另一组变量的线性组合间的相关关系。其基本原理是运用类似主成分的思想，分别从两组变量中选取具有一定代表性的综合变量U1和V1，利用这两个综合变量的相关关系反映两组原始变量的整体相关性，它们的相关系数就是这两组变量的典型相关系数。典型相关分析要求综合变量内部具有较高的相关性，但各组综合变量间互不相关。通过典型相关分析可以使DEA的输入、输出典型变量间存在最大的相关性，变量内部的相关性最小，以达到运用最少变量个数保留最多原始信息的目的，提高DEA评价的准确性和区分能力。

（二）数据包络分析（DEA）

数据包络分析以相对效率为基础，适用于多个决策单元中具有多种投入与多种产出的效率评价方法。该方法是在保持决策单元输入或输出不变的基础上，利用数学规划确定其相对有效的生产前沿面，之后把各个DMU投影到该生产前沿面上，通过对比DMU偏离前沿面程度的大小来量化地评价其相对有效性。1978年运筹学家Charnes，Coopor and Rhodes提出C2R模型。该模型假设有n个DMU（a=1，…，n），每个DMU有相同的m种投入（b=1，…，m）和s种产出（c=1，…，s），用Iba代表第a个单元的第b项投入，Oca代表第a个单元的第c项产出。如果vb表示第b项投入的权重，uc表示第c项产出的权重，则第a个DMU的投入产出比Ra如公式（1）：

为了评价a0决策单元的绩效，可以将其与一个假想的决策单元进行比较，PC2R中公式（2）和（3）的左端分别是这个决策单元的投入与产出。该对偶模型的含义是，若θ的最优解小于1，表明能够找到一个假想的决策单元，用少于被评价决策单元的投入，获得不低于被评价决策单元的产出，如此被评价决策单元是非DEA有效的；只有当θ等于1时，被评价的决策单元才为DEA有效。

三、实证分析

（一）样本与指标的选取

选取了我国16家上市银行作为评价的决策单元，包括中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行及交通银行5家国有商业银行，招商银行、中信银行、浦东发展银行、兴业银行、民生银行、光大银行、华夏银行、平安银行8家股份制商业银行，北京银行、宁波银行和南京银行3家城市商业银行。同时为更好地说明我国上市银行效率近期的变化情况，还选取了这16家银行2011―2013年的时间序列数据，所有数据均来自各银行的年报。

在投入和产出变量选取的方法上，国外的相关研究大多有三种方法：生产法、资产法及中介法。银行可以看作经营货币的特殊企业，故将生产法和中介法相互结合对变量进行筛选。投入变量中员工人数和机构个数可代表各银行实体服务的覆盖范围；固定资产价格代表了各银行对自身未来前景的估计；存款价格反映了银行主要业务的经营成本；而资产总额则代表了各银行资产规模的大小。产出变量中存款和贷款反映了各银行的主要业务成果；资产净利率表示各银行资产运营水平的高低；贷款损失准备覆盖率代表各银行对可能出现的各类风险的应对能力；非利息收入比例则表明了各银行的盈利能力。

因DEA的输入输出变量要求满足同向性假设（即投入数量增加，产出数量不减少），故要对贷款损失准备覆盖率作相应换算：先算出贷款损失准备覆盖率的具体数值；以数值最小的A银行为基础，计算各银行贷款损失准备覆盖的相对值大小，相对值=A银行的贷款损失准备覆盖率/本银行的贷款损失准备覆盖率；最后，可求出贷款损失准备覆盖的相对绩效值，相对绩效值=相对值×总贷款，用相对绩效值代替即可满足DEA方法的要求。具体的变量解释如表1所示。

（二）CCA-DEA的实证分析

因所选取的DMU个数不满足前面提到的方法要求，即2×（5+5）>16，故应用典型相关分析法使得原始投入产出指标成为综合变量，以消除和填补DEA方法的限制与不足。

1.投入产出的典型相关分析

为满足DEA方法的使用要求，运用典型相关分析对原始的投入产出指标进行相应变换，所用软件为SPSS18.0，具体分析结果见表2。

从表2中可以看出，2011年前三对典型变量的相关程度都较高，第一组典型相关系数即最高相关系数为0.992，第二组为0.980，第三组为0.870，后两组的相关程度就较低；2012年数据与2011年数据类似，前三组典型变量的相关程度也较高，典型相关系数分别为0.997、0.981和0.828。而2013年前两组典型变量相关程度较高，分别是0.999和0.982，第三组则相对较低，为0.759。总体来说，这三年的前三组典型相关系数基本都较高，除2013年的第三组外其余均在0.8以上，表明相应典型变量间关系较为密切。

应用典型相关变量还需通过显著性检验，在0.05的显著性水平下判断典型变量相关性的显著程度，当伴随概率小于0.05时典型相关为显著，否则为不显著。从表2可以看出，2011―2013年都只有前两组典型变量通过了检验，虽然第三组变量与临界值非常接近，但依然没能通过检验，因此选取2011―2013年的前两组变量作为分析对象。

运用典型相关分析时，还要知道每组变量典型变量能够解释的样本总方差的比例，来定量分析典型变量包含的原始信息大小，即典型相关分析中的冗余分析。它通过分析典型变量与原始变量的相关性，来得出原始变量变化的原因。

从表3可知：2011年中，两组投入典型变量解释了82.9%的组内变差，并解释了82.6%的产出指标变差；两组产出典型变量解释了75.4%的组内变差，并解释了75.3%的投入指标变差。后两年数据与2011年类似，说明提取的两对典型变量代表了原始变量的大部分信息，同时也说明典型变量能够解释各自原始变量的大部分变异情况，即典型变量和原始变量间有较大的相关程度。

由SPSS的输出结果可知，2011―2013年的典型相关模型分别为：

2011U1=1.121X1-0.638X2+0.020X3-0.032X4-1.437X5V1=-0.028Y1-0.779Y2+0.006Y3-0.261Y4-0.080Y5U2=9.764X1-5.180X2-0.078X3-0.141X4-4.385X5V2=5.558Y1-3.57Y2-0.281Y3-2.560Y4-0.868Y5

2012U1=-0.773X1+0.566X2-0.073X3+0.027X4+1.138X5V1=0.266Y1+0.808Y2-0.014Y3-0.069Y4+0.001Y5U2=-9.253X1+4.193X2-0.189X3+0.537X4+4.459X5V2=-5.290Y1+3.643Y2+0.305Y3+1.916Y4-0.508Y5

2013U1=-0.901X1+0.222X2+0.008X3+0.065X4-0.368X5V1=-1.390Y1+0.227Y2+0.020Y3+0.195Y4-0.041Y5U2=2.385X1-1.242X2-0.037X3+0.604X4+3.110X5V2=-5.684Y1+4.537Y2+0.194Y3+1.274Y4-0.027Y5

通过典型相关模型，可算出综合变量指标的数值，利用此数值进行绩效分析。另外，利用典型相关分析得出的综合变量有数值为负的情况，为满足DEA方法中投入产出指标严格非负的要求，对综合变量做如下修正：U'i=exp（Ui）；V'i=exp（Vi）；i=1，2。

2.投入产出绩效分析

通过Deap软件，运用经过典型相关分析获得的综合变量U1，U2，V1，V2来对商业银行的效率进行测度，其结果如表4所示。

从表4中可以看出：第一，银行业整体的运营绩效明显走低。我国16家上市商业银行2012年的整体运营绩效明显低于2011年。在2011年DEA有效的银行有7家，而到了2012年则减少为5家，2013年有小幅回升态势，DEA有效的银行达到6家。

第二，国有银行竞争实力不容小觑，但灵活性较差。国有银行同其他商业银行相比，其在整体竞争中依然具有较大实力。建设银行在三年中都存在DEA有效并且其综合效率始终为1；但同时工商银行在2012年从DEA有效变为非DEA有效，到2013年依然未能调整到DEA有效。

第三，商业银行竞争优势瑕瑜互见。在2011年，华夏银行和招商银行的综合效率较低，只有0.935和0.968，但到了2012年，这两家银行的综合效率都有了显著提升，分别为0.968和1，并在2013年继续维持该水平。但同时，也可以看到，多数商业银行的综合效率在2012年都发生了相反的变动，光大银行的综合效率甚至降至0.923。

第四，城市商业银行经营灵活，但受地缘因素影响较大。在2012年，三家城市商业银行的综合效率均有小幅降低，经过两年的调整，南京银行和宁波银行在2013年达到DEA有效，并且综合效率达到了1。

四、研究结论及建议

将典型相关分析与数据包络分析相结合，应用CCA与DEA模型对上市商业银行进行了绩效评价，结合近年来发展实况，可以得出以下结论。

第一，我国上市银行绩效在2011―2013年间都发生了较大变动，整体受宏观经济增速放缓等多种因素的影响较大。

第二，国有银行的整体实力虽高于商业银行，但其决策链较长，应对市场变动的灵活程度与反应能力较差，对政策的依赖性较高。

第三，商业银行在整体的运营调整上较为灵活，产品创新能力强，但资产质量有待提升，在市场竞争中优势与劣势并存。

第四，城市商业银行整体规模较小，市场占有率及覆盖率有限，应对外部环境反应迅速，在获取信息方面具有地缘优势和时效优势，减损能力强，但受局部经济环境影响较大。

虽然受到了当前经济环境的影响，但各大银行在日益复杂多变的经营环境之下仍取得了不俗的成绩，然而某些方面暴露出的问题也不容忽视，针对上述问题现提出如下建议。

第一，加速转变业务类型。受利率市场化等因素的影响，银行业运行景气一度有所波动。经济放缓和利率市场化对整个银行业都是一个巨大的考验，传统高资本消耗的存贷款业务将逐渐由财富管理业务所代替。通过多种方式提高收益，实现综合化经营战略，直面应对挑战。

第二，逐步优化经营模式。国有商业银行资金实力雄厚，客户数量庞大，但繁杂的分支结构影响了自身的反应能力，过多的人力资本也产生了过高的经营成本。加强国有银行体制改革，有效提升资源配置效率，强化审慎监管体制和危机处置能力的改革。

第三，充分发挥自身优势。随着互联网金融等概念逐渐被大众所接纳，传统金融业正面临着前所未有的挑战。商业银行具有较强的灵活性与较大的人才储备，在产品的开发与创新上有很大的优势。加大科技投入，找准市场定位，开发针对不同群体的金融产品。

第四，增强自身抗风险能力。城市商业银行拥有经营灵活、决策迅速的优势。但单一的城市制经营模式的缺陷也在逐渐凸显，并成为阻碍其进一步发展的主要因素。加强内控机制改革，明确市场定位，加强产品创新，扩充业务范围，争取政策支持，多方面地提高自身抗风险能力。

另外，近年来诸多金融体制的改革措施对我国宏观经济的各个方面产生了深远的影响，互联网对传统金融行业的倒逼，更是加速了传统金融业自身的变革。上海自贸区的成立为外资银行在国内的扩张提供了难得的机遇，不仅加剧了我国银行业业务扩展的竞争，更加剧了中外资银行的同台竞争；民间资本进入银行业门槛的降低，对于改革目前金融资源配置不公，中小微企业融资难等都具有重要的作用；同时，各电商平台较低的资金成本及其方便快捷的操作吸引了一大批年轻客户，我国传统银行业正面临着各方竞争者所形成的巨大挑战，如何在挑战下寻求发展机遇，调整盈利模式，将会成为各大银行的改革热点。

【参考文献】

[1] 储俊.基于DEA模型的视角对我国商业银行效率的实证分析[J].海南金融，2007（6）：9-12.

[2] 王聪，谭政勋.我国商业银行效率结构研究[J].经济研究，2007（7）：110-123.

[3] 张健华，王鹏.银行效率及其影响因素研究――基于中、外银行业的跨国比较[J].金融研究，2011（5）：13-28.

[4] 张金清，魏鑫.中美商业银行效率的实证判断与比较[J].投资研究，2013（9）：3-14.

[5] 侯瑜，詹明君.商业银行效率及其影响因素实证研究[J].税务与经济，2012（1）：20-28.

[6] 孙金岭.我国上市商业银行效率实证分析[J].统计与决策，2013（10）：176-178.

[7] 熊正德，刘永辉.综合变量DEA与传统DEA的实证比较研究[J].湖南大学学报（社会科学版），2008（1）：62-67.

[8] 王海荣，鄂奕洲.我国农村商业银行财务治理效率研究[J].会计之友，2013（35）：83-85.

[9] 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.

[10] 胡腾宇.我国上市商业银行综合绩效的实证研究[J].会计之友，2011（8）：110-112.

[11] 詹志斌.商业银行绩效评价方法及评价体系研究[J].财会通讯，2011（11）下：102-104.

[12] 罗良清，柴士改.基于CCA-DEA模型评估政府社会保障绩效的实证研究[J].统计与信息论坛，2013（3）：33-39.

[13] 高连和.科技进步对商业银行效率的作用机制[J].科技管理研究，2005（9）：14-16.

[14] LOZANO-VIVAS A，PASTOR J T，PASTOR J M.An Efficiency Comparison of European Banking System Operating under Different Environmental Conditions[J].Journal of Productivity Analysis，2002，18（1）：59-77.

[15] LEIGH D， MAXIMILIAN J B， RICHARD S. The Impact of Mecroeconomic and Regulatory Factors on Bank Efficiency：A Non-parametric Analysis of Hong Kong's banking system[J].Journal of Banking and Finance 2006，30（5）：1443-1466.