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商业银行效率文献综述建议

摘 要:本文阐述了国内外研究者对商业银行效率的理解,笔者对衡量银行效率所采用的非参数法和参数法进行了详细的说明,并比较了各方法的优缺点.同时详细分析了银行效率函数中投入和产出的界定,及其他影响银行效率的因素,重点综述了产权制度和外资银行引入水平对本国银行效率的影响.最后,本文对效率前沿函数法和研究银行效率的目的提出了自己的理解.

关键词:银行效率;效率前沿函数;参数法;非参数法

中图分类号:F830.33 文献标识码: A 文章编号:1674-2265(2014)10-0021-06

经济学开篇就告诉我们经济学是在资源稀缺条件下,研究资源的配置效率问题.金融作为一种稀缺资源,其效率的研究必然成为金融领域内研究的重要内容之一.在银行主导下的金融市场国家,商业银行作为金融市场中间接融资的典型代表,其效率的高低将直接关系到信贷资金资源在社会中的配置效率,从而影响到国民经济的产出.因此,商业银行效率的研究也必然成为经济学界大多数学者共同关注的问题.

一、银行效率的概念

纵观国内外有关银行效率的理论和研究文献,还没有形成一个统一的定义,究其原因主要是效率本身所包含的内容比较宽泛和复杂.目前比较一致的看法是,银行效率是指商业银行在经营过程中投入和产出或成本和收益间的对比关系(刘琛等,2004).它反映了商业银行对其资源的有效利用,是商业银行产出、成本控制和竞争等能力水平的集中体现.

根据不同的标准,银行效率可划分不同的类型:参考企业效率的划分标准,银行效率可划分为综合效率、技术效率和配置效率等(法雷尔,1957);按照商业银行效率问题研究的发展过程,可划分为规模效率、范围效率、技术效率和配置效率;按照效率结构划分,商业银行的效率包括规模效率、范围效率和X-效率①,其中,X-效率是指除规模效率和范围效率之外的所有技术效率和配置效率的总和,可以用来评价商业银行技术和人力资源的整合能力、委托 成本的大小等(王聪等,2007).

以上三种划分标准,本文比较支持按照效率结构标准来划分银行的效率.首先,虽然技术效率和配置效率各自的定义界限比较清楚,但在实证分析中两者对效率的贡献却很难划分出一个明确的界限;其次,技术效率和配置效率,特别是技术效率,本身就很难定量描述,更不要说去度量其对效率的影响问题.在处理技术效率问题时,学者们大多采用在模型中加入时间变量,以此来考察技术进步对效率的影响,但是时间变量能否有效代表技术变量本身就是存在争议的问题.所以,本文比较赞同将技术效率和配置效率结合在一起分析的X-效率划分方法,这也是更加科学地进行实证分析的需要.

二、研究银行效率的效率前沿函数——非参数法和参数法

目前,研究者大多采用效率前沿函数来评价商业银行效率的高低.这一方法通过考察观察值和效率前沿面的距离来确定该生产点的效率,因此,它刻画的是一个相对效率(法雷尔,1957).在对银行效率研究的文献中,运用何种方法来估计效率前沿面颇有争议,研究者通过综合分析130多篇有关金融机构效率的论文(伯杰和汉弗莱,1997),根据是否需要估计效率前沿函数中的参数,将前沿效率分析分为非参数估计和参数估计两种方法.非参数估计方法包括数据包络分析(DEA) 、无界分析(FDH)和基于松弛变量的度量方法(SBM)(托恩,2001);参数估计方法包括随机前沿方法(*A)、自由分布方法(DFA) 和厚前沿方法(TFA)(伯杰等,1993).

(一)非参数法下的银行效率

非参数法是在法雷尔的前沿函数思想基础上提出的.它利用线性规划及对偶原理(乔根森,1986),通过分析样本商业银行的投入产出组合和前沿效率组合的距离来评价效率水平(库珀和 罗兹,1978).和参数方法相比,非参数法的优点就是他们不需要事先就效率前沿函数形式和无效率分布进行假定,而且样本空间需求也比较少,容易进行检验分析.但他们的缺点也比较明显:首先,模型中没有包括随机扰动项对效率的影响.如果存在随机误差,估计的前沿效率可能偏离实际的前沿效率(伯杰和汉弗莱,1997).其次,模型中忽略了价格因素对效率的影响,即只说明了技术效率,而没有说明配置效率的情况(伯杰和梅斯特尔,1997).

DEA方法是非参数分析方法的典型代表,其特点基本和非参数法一致.同时为了更加有效地使用DEA方法研究商业银行利润效率,还可以使用标准利润效率和替代利润效率.毛德斯和帕斯特(Maudos和Pastor,2003)运用DEA方法对1985—1996年间西班牙的银行效率进行了研究,结果表明西班牙银行利润效率低于成本效率,替代利润效率低于标准利润效率,这表明在西班牙金融市场定价方面市场力量的存在.杨大强和张爱武(2007)从标准利润效率和替代利润效率角度,运用DEA法对中国商业银行1996—2005年效率进行了实证分析.结果表明,我国商业银行业存在较为显著的成本效率和利润效率,而且股份制商业银行的效率增长明显快于国有商业银行.和DEA方法相比,FDH方法只是缺少了一个生产凸性假定的约束条件,他实质上是DEA的一种特例.邱兆祥和张爱武(2009)采用FDH法测算了我国商业银行1999—2003年间的X-效率水平,研究结果发现,和DEA法、*A法相比较,FDH法所估计的有效率的商业银行数量更多,银行业效率水平呈现出逐年上升趋势,国有商业银行的X-效率指标在样本期内都高于股份制商业银行.文章指出产生和DEA法、*A法估计不一样结果是因生产凸性假定放宽所致.

非参数分析方法中还有一种基于松弛变量的度量方法,即SBM法,该方法是DEA分析方法的改进.在采用传统的DEA方法分析银行效率时,因可能存在松弛投入和松弛产出,整体比较银行的效率将变得更加困难.SBM模型就是建立了一个将松弛投入和松弛产出纳入模型中的效率单一值评估方法(托恩,2001).如果一个银行根据托恩的评价标准是有效的,那么在DEA模型中X-效率值θ等于1,即在BCC也是有效的(班克等,1984).德雷克等,(Drake等,2006)采用SBM法分析了香港银行业效率的变化情况.他们应用弗里德等(Fried等,1999)的4步控制法,测算环境外生变量对松弛投入变量的影响,并对投入变量进行相应的调整,从而使得不同环境下的银行效率具有可比性.甘小丰(2007)也应用弗里德(1999)的SBM方法分析了我国国内16家商业银行的效率,结果表明,若不考虑经济周期和产权等外生变量的影响因素,2005年银行效率估计值显著性低于1995年;若考虑了以上的诸多外生变量影响后,结果相反.

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