基于改进DEA方法的中国国有商业银行经营效率研究.docVIP

基于改进DEA方法的中国国有商业银行经营效率研究 　　摘 要：本文采用以储蓄存款作为中间变量的网络DEA方法对商业银行进行动态效率分析，并与层次分析法结合在一起，对每个指标的权重设定范围，既克服了传统DEA方法在测度银行效率时难以决策存款储蓄是作为投入还是产出的困惑，进一步深入挖掘影响商业银行效率变动的因素，又提高了计算的效率。在实证分析的结果上分析我国各商业银行的效率水平和变化趋势，进而对各银行经营状况进行评价。 　　关键词：数据包络分析；银行效率；商业银行 　　金融业的发达程度直接影响着一个国家的经济发展水平。银行业作为金融行业的支柱性产业，它的快速发展不仅是推动金融业发展的关键所在，而且直接影响到社会资源的配置效果和金融资源的利用水平。 　　一、 基于数据包络分析法的基本银行效率模型 　　1. DEA方法 　　目前，测度银行效率的主要方法是数据包络法（Data Envelopment Analysis，简称DEA），是以相对效率的概念为基础发展起来的一种评价效率的方法。一般被用来测量一些决策部门的生产效率，通过线性规划将决策单元（Decision Making Unit，简称DMU）的多项投入与多项产出数据分别投影到坐标中，进而计算出最小投入或最大产出的边界效率，衡量每个决策单元的生产效率。其评价的依据是决策单元的输入与输出数据，输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量，例如投入的资金总额，总劳动力数量，占地面积等等；输出数据是决策单元经过一定的输入之后，产生的表明该活动成效的某些信息量，例如不同类型的产品数量，产品的质量，经济效益等等。 　　2. 规模收益为不变条件下的CCR银行效率模型 　　二、改进的网络DEA模型 　　1. 投入、产出和中间变量的选取 　　利用DEA模型计算银行测度效率的核心在于投入变量和产出变量的选取。以往的学者们根据衡量指标的重要程度来选取投入与产出指标。由于银行的投入与产出具有非同质性、无形性、非实物性等特点，导致在对银行投入产出指标的界定上存在很多分歧与争论。本文通过综合分析现有的变量选择方法，同时考虑所需指标数据的可操作性，最终将银行的固定资产净值以及员工人数确定为投入指标，将贷款总额及其他盈利性资产总额作为产出指标，将存款总额作为中间变量。 　　2.改进后的网络DEA模型 　　由于DEA模型难以决断存款储蓄作为投入还是产出，并且无法体现人们对评价指标的研究成果或认知情况。为此，本文对原模型进行了改进，提高了运算效率。 　　该模型在规模报酬保持不变的情况下测定银行的技术效率，反映了在投入最少的情况下企业所具有的获取最大产出的能力。模型中的第一行表示假设的目标银行在每一种投入的消耗方面都不能够超出 银行，第二行表示假设的目标银行和k银行有相同的存款总额，第三行说明要确保假设的目标银行的每一种输出至少与k银行都是一样的。 　　三、我国商业银行效率实证分析 　　1. 数据选取 　　我国的商业银行包括国有商业银行、政策性银行、城市商业银行、股份制商业银行及其他农村金融机构[7]。本章考虑到数据的可获得性，以四大国有商业银行2000―2010年的数据作为样本进行分析。本章运用改进后的DEA模型来测度我国国有商业银行的效率，然后客观的对比分析商业银行效率的变化情况，以此来寻求提高我国银行业竞争力的发展策略。研究所需要的数据来源于《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》以及各个银行公布的年报等，具有非常高的准确性。 　　2. 我国商业银行效率测度及结果分析 　　由表1可以看出，四大国有商业银行的效率较为平均。由国有银行整体均值及标准差，可以看出我国国有商业银行的技术效率表现基本稳定，改善的空间较大。而在2000-2005 年之间效率值呈现小幅度上升趋势，2006-2010年的效率值却呈现下滑趋势。农业银行在国有商业银行中的平均技术效率最低，历年技术效率值平均仅为0.6129，但仍有递增趋势；中国银行在国有商业银行中的平均技术效率最高，历年技术效率值平均为0.8482。这可能是由于中国银行的股份制改革进行的比较早，使得各项业务能够得到长久发展。而农行的股份制改造起步较晚，业务范围与对象有些局限，还没能够有效的引入先进的管理机制。从技术效率值的结果可以看出，没有一家国有银行存在DEA有效，表现较为落后，除中国银行以外的，其他国有银行效率表现均没有高于平均水平。 　　笔者认为，国有商业银行在经济转型过程中，需要承担一定的社会则责任，因此在国家政策和行政约束下不能完全体现银行本身的意志。 　　四、结论 　　实证结果显示商业银行整体呈现出稳定的上升趋势，股份制改革可能是推动银行效率提升的有效途径。虽然国有商业银行资源强大，但也比较容易受到政府政策的影响，使其不易