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我国商业银行全要素生产率实证分析

来源:用户上传      作者: 路明

  [摘 要]全要素生产率是最新测度银行效率的方法,能全面地体现影响我国商业银行经营效率因素中除了技术进步因素外的其他影响因素(如规模大小等)所占的比例。本文以2006―2009年为观测期,得出我国18家商业银行全要素生产率整体提升,其中国有商业银行生产有效性的恶化是由技术进步水平落后造成的,而股份制商业银行生产有效性的提升主要依赖于前沿面移动效应。
  [关键词]全要素生产率;DEA,Malmquist指数;生产有效性
  [中图分类号]F832 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432(2011)27-0065-03
  
  1 选题背景及意义
  银行效率是银行在业务活动中投入与产出或成本与收益之间的对比关系,银行效率是指银行实现最合理的投入和产出组合的能力。国内现在实证研究中衡量银行效率的方法很多,最近的研究多聚焦在全要素生产率上,全要素生产率是最新测度银行效率的方法,即DEA(Data Envelopment Analysis)数据包络分析法来计算Malmquist指数和规模效率(scale efficiency)的值来反映中国银行业的效率状况和动态变化。全要素生产率不仅能更好的从追赶效应和前沿面移动效应两方面来分析中国银行业的经营绩效,还能全面的体现我国商业银行经营效率提高除了技术进步因素的影响外的其他影响因素(如规模大小等)所占的比例,对于我国银行业经营绩效的实证分析具有更好的研究意义。
  2 Malmquist指数模型介绍
  Malmquist指数最初由Malmquist(1953)提出,早期的运用集中于消费者行为的研究领域;Cavesetal.(1982)首先将该指数应用于生产率变化的测算,此后与Charnes et al.(1978)建立的DEA理论相结合用于投入产出方面的分析,尤其在评价某行业生产有效性的动态变化以及某地区的生产力发展趋势的研究领域里得到广泛的应用。在实证分析中,研究者普遍采用Fare et al.(1994)构建的基于DEA的Malmquist指数。
  从t时期到t+1时期,度量全要素生产率增长的Malmquist指数可以表示为:
  其中TE为综合技术效率变动指数,度量的是从t期到t+1期的相对技术效率的变化程度,又称作“追赶效应”。TE>1表示DMU在t+1期与t+1期前沿面的距离相对于在t期与t期前沿面的距离较近,相对技术效率提高;TE=1表示技术效率不变;TE<1表示技术效率下降。TCP为技术进步指数,度量的是生产技术边界的推移程度,又称“前沿面移动效应”;TCP>1表示技术进步,TCP=1表示技术不变,TCP<1表示技术衰退。
  3 样本选取及数据来源
  本文选取中国工商银行、中国银行、中国建设银行、交通银行、招商银行、中信银行、中国民生银行、浦发银行、兴业银行、华夏银行、深圳发展银行、北京银行、南京银行、宁波银行、广州发展银行、杭州银行、光大银行、上海银行这18家商业银行作为样本,以2006―2009年为观测期,分析中国商业银行经营绩效。
  4 我国商业银行全要素生产率水平及动态变化
  本文以18家中国商业银行的统计资料为基础数据,对18家银行2006―2009年逐年的Malmquist指数及其分解,由此得出中国银行业整体Malmquist指数变化及其分解,结果见表4-1和表4-2。
  表1为DEA模型分析2006―2009年中国商业银行整体全要素生产率变化及其分解的结果,从均值上看中国商业银行全要素生产率整体提升,全要素生产率在2006―2009年年均增长率为0.5%,以2006年为基期,2007年和2008年的全要素生产率TFP>1,说明这两年的相对生产有效性在提升;而2009年相对于2008年的生产有效性快速下将,是由于2009年的技术进步指数仅有0.961造成的。观测期内平均综合技术效率以0.2%的速度增长,以2006年为基期,2007年的综合技术效率TE<1,说明2007年的技术效率相对于2006年下降了,而2008年相对于2007年及2009年相对于2008年的相对技术效率均有所提高;平均规模效率0.7%的速度逐年增长,以2006年为基期,2007年的规模效率SE=1,说明2007年的规模效率相对于2006年持平,2008年相对于2007年相对规模效率提高了,而2009年相对于2008年的相对规模效率下降了;平均纯技术效率小于1,说明加入规模因素后使得中国商业银行的技术效率整体下降了;平均技术进步效率以0.3%的速度逐年增长,以2006年为基期,2007年的TCP>1,2008年的TCP>1,2009年的TCP<1;Malmquist指数在观测期内变化趋势与SE和TCP相同,与TE有差异,由此可见中国商业银行全要素生产率的增长由规模效率和技术进步效率共同决定。
  表2是DEA模型分析2006―2009年18家中国商业银行平均全要素生产率变化及其分解的结果。18家中国商业银行平均全要素生产率均值为1.005>1,生产有效性总体上升,但上升趋势很不明显;中国商业银行的技术进步指数为1.003>1,说明中国商业银行总体技术水平在进步。国有商业银行Malmquist指数均值小于1,说明国有银行总体生产有效性在恶化,其中综合技术效率的均值>1,而技术进步指数平均小于1,说明中国国有商业银行生产有效性的恶化是由技术进步水平落后造成的。股份制商业银行中交通银行、民生银行、华夏银行、宁波银行、广发展银行和光大银行的Malmquist指数均值小于1,其余的股份制商业银行的生产有效性则都处在上升的状态;股份制商业银行全要素生产率的均值>1,综合技术效率的均值为0.9972<1,说明股份制商业银行总体生产有效性在上升主要依赖于前沿面移动效应。在技术进步方面,国有商业银行的技术进步指数均值小于1,而股份制商业银行的技术进步指数均值大于1,说明国有商业银行技术在整体退步,而股份制商业银行技术水平在整体进步。
  从表3我们可以看出观测期内18家商业银行中共有9家Malmquist指数的值大于1,这说明还有一半的样本的生产有效性正在恶化。在这9家生产有效性处于上升状态的商业银行中只有中国银行一家是国有商业银行,剩下的都是股份制商业银行,其中北京银行的全要素生产率提升的最快,达到了11.16%,它的生产率的提升多依赖于技术进步。在剩下9家Malmquist指数的值小于1的商业银行中,有2家国有商业银行,但生产有效性恶化程度在这9个样本中属于最低的,平均达到1%;生产有效性最差的是华夏银行,Malmquist指数的值只有0.958,比整体样本均值1.005小了4.9个百分点。
  5 结 论
  从均值上看中国商业银行全要素生产率整体提升,平均综合技术效率和平均技术进步指数都大于1,平均纯技术效率小于1,说明加入规模因素后使得中国商业银行的技术效率整体下降了;但还有一半的样本的TFP值小于1(即生产有效性正在恶化),其中大多数的国有商业银行处于生产有效性恶化的状态,所幸的是恶化的程度都比较低。Malmquist指数在观测期内变化趋势与SE和TCP相同说明了中国商业银行全要素生产率的变化由规模效率和技术进步指数共同决定,其中国有商业银行生产有效性的恶化是由技术进步水平落后造成的,而股份制商业银行生产有效性提升主要依赖于前沿面移动效应。
  
  参考文献:
  [1]陈刚.评价我国商业银行生产有效性动态变化的Malmquist指数[J].决策借鉴,2002(10).
  [2]马庆国.基于Malmqusit 指数商业银行经营效率实证研究(2000―2006)[J].北京理工大学学报,2008(10).
  [3]孟令杰.中国全要素生产率的变动趋势――基于非参数的Malmquist指数方法[J].产业经济评论,2004(2).
  [4]袁晓玲,张宝山.中国商业银行全要素生产率的影响因素研究――基于DEA模型的Malmquist指数分析[J].数量经济技术经济研究,2009(4).


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