張 明 劉春曉

一、引 言

政策性銀行一般是指那些由政府創(chuàng)立，參股或保證，不以盈利為目的，專門為貫徹、配合政府的經(jīng)濟社會政策或意圖，在特定的業(yè)務(wù)領(lǐng)域內(nèi)，直接或間接從事政策性融資活動，充當政府發(fā)展經(jīng)濟、促進社會進步、進行宏觀經(jīng)濟調(diào)節(jié)管理工具的金融機構(gòu)。1994年，我國金融體系改革進入全面推進的突破性變革階段，我國政策銀行也趁此改革之風相繼成立。此后，我國銀行組織體系逐漸形成了中央銀行管“總量”、商業(yè)銀行管“效益”、政策銀行管“結(jié)構(gòu)”的新格局。在市場經(jīng)濟條件下，商業(yè)銀行以追求利潤為核心，而政策銀行是作為商業(yè)銀行的補充，主要為貫徹執(zhí)行國家產(chǎn)業(yè)政策及區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展政策而設(shè)立。資金作為稀缺要素，商業(yè)銀行的資金配置總是傾向于效益好的產(chǎn)業(yè)及經(jīng)濟基礎(chǔ)好的地區(qū)，而對那些社會效益好的產(chǎn)業(yè)及欠發(fā)達地區(qū)產(chǎn)業(yè)扶持方面，政策銀行卻發(fā)揮著極其重要的作用。

二、文獻回顧

（一）基于DEA法研究銀行效率問題的文獻

從盼盼，杜樹增（2011）選取7家銀行作為參照，使用2005-2009年數(shù)據(jù)，運用DEA方法中的VRS模型靜態(tài)分析了國家開發(fā)銀行改制后第一年的技術(shù)效率變化。魏?。?007）采用CCR模型和超效率DEA模型，對具有代表性的10家國內(nèi)商業(yè)銀行2005年的經(jīng)營效率進行評估，結(jié)果表明，超效率模型確實能夠?qū)λ袥Q策單元進行充分評價和排序，從而解決了CCR模型無法對相對有效單元進一步識別的問題。王健，金浩，梁慧超（2011）基于超效率DEA方法，運用EMS軟件對2004-2009年14家商業(yè)銀行的效率進行分析，并對其均值進行排名。王付彪，闕超等（2006）基于DEA方法對我國商業(yè)銀行1998-2004年間技術(shù)效率進行分析，分析結(jié)果表明：在1998-2004年間，我國商業(yè)銀行效率整體呈上升趨勢，技術(shù)效率損失主要源于規(guī)模效率損失，說明我國商業(yè)銀行存在與其規(guī)模不相適應(yīng)的管理能力。

以上學(xué)者在利用DEA模型研究效率問題時，在指標選取上均采用多投入、多產(chǎn)出指標；在利用DEA中的CCR模型進行效率值測算時，往往會得到多個決策單元有效，難區(qū)分有效單元的效率大小，為了進一步識別有效單元的效率，多采用DEA超效率模型研究效率問題。

（二）基于Malmquist指數(shù)法研究TFP問題的文獻

傅永，白龍（2009）運用 DEA分析中的Malmquist指數(shù)模型測算并分解分析了我國改革開放以來全要素生產(chǎn)率變化。鐘杏云，方鵬程，劉群玲（2012）通過Malmquist指數(shù)法對銀行效率進行分解研究，得出結(jié)論：我國城市商業(yè)銀行運營效率呈現(xiàn)出下降的趨勢。仲深，王春宇（2012）采用2004-2009年間我國15家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，運用基于DEA的Malmquist指數(shù)法，測算了商業(yè)銀行的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其分解指數(shù)。結(jié)果顯示：我國商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率整體呈下降趨勢，其中技術(shù)進步指數(shù)的下降幅度較大，純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)略有升高。

國內(nèi)學(xué)者偏重于對商業(yè)銀行效率問題進行研究，而對我國政策銀行效率問題的研究較少。我國正處于經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌時期，政策銀行在貫徹產(chǎn)業(yè)政策及區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展方面起著極其重要的作用，為了優(yōu)化政策銀行資源配置，更進一步提升政策銀行效率，更好的發(fā)揮其“補充”作用，開展對政策銀行效率問題的研究是很有必要的。

三、原理及模型

（一）超效率DEA模型

DEA法進行效率分析可采用兩種導(dǎo)向：一種是投入主導(dǎo)型，另一種是產(chǎn)出主導(dǎo)性。對于政策銀行而言，對投入要素的控制遠比產(chǎn)出要素控制容易。因此，本文對政策銀行效率研究采用的導(dǎo)向是投入主導(dǎo)型。

DEA的CCR模型將決策單元分為兩類：有效和無效。其缺點是對于多個同時有效的決策單元無法進一步評價比較。Andersen和Peterson提出超效率DEA模型，其基本思想是：在對該決策單元進行效率評價時，將其排除在決策單元參考集外。對于DEA有效決策單元，超效率模型將其生產(chǎn)前沿面進行重新計算推移，使得最終計算出的效率值大于經(jīng)典CCR模型效率值；而對于非有效的決策單元的效率值并不會發(fā)生變化，評價結(jié)果與CCR模型是一致的。即：超效率DEA模型能夠區(qū)分出DEA有效單元之間的差異，能夠?qū)λu價的決策單元進行有效排序。其求解方程如下：

其中，θ為規(guī)劃目標值，λj（j＝1,2,…n）為規(guī)劃決策變量，S+和S-為松弛變量向量。

（二）Malmquist指數(shù)模型

Malmquist指數(shù)模型是瑞典經(jīng)濟學(xué)家、統(tǒng)計學(xué)家Malmquist在1953年提出來的，F(xiàn)are等人在多投入產(chǎn)出條件下，建立了考察生產(chǎn)率變化的Malmquist指數(shù)。Malmquist指數(shù)是在距離函數(shù)基礎(chǔ)上構(gòu)造而成的。Fare等人將距離函數(shù)定義為Farrell技術(shù)效率的倒數(shù)，投入距離函數(shù)可以視為是某一生產(chǎn)點向理想最小投入點的靠近程度?；谕度氲娜豈almquist指數(shù)可表示為：

Malmquist指數(shù)（TFPch）可分解成相對技術(shù)效率指數(shù)（Effch）和技術(shù)進步指數(shù)（Tech）。通過對不同時期技術(shù)條件下的兩個Malmquist指數(shù)取幾何平均值，測算出效率的變化值。

技術(shù)效率指數(shù)Effch是相對效率變化指數(shù)，反映t期到t＋1期之間決策單元的組織管理水平變化，即“追趕效應(yīng)”；技術(shù)進步指數(shù)Tech是衡量決策單元在t期到t＋1期之間生產(chǎn)技術(shù)變化程度的指標，反映技術(shù)效率前沿面的變化，即“前沿面移動效應(yīng)”，表明技術(shù)的進步及創(chuàng)新程度。該法不僅可以考察政策銀行效率的動態(tài)變化，而且還可以分析政策銀行技術(shù)進步變化情況；將技術(shù)效率指數(shù)（Effch）分解為純技術(shù)效率指數(shù)（Tech）和規(guī)模效率指數(shù)（Sech），能夠得到全要素生產(chǎn)率指數(shù)。若全要素生產(chǎn)率指數(shù)各個分量大于1，說明具有正向進步變化；反之，說明存在反向變化。各個變量之間總關(guān)系如下：

四、實證結(jié)果及分析

（一）投入—產(chǎn)出指標選取

投入-產(chǎn)出指標選取方法有很多，本文采用常用的增值法進行指標選取。本文選擇的投入指標為：員工數(shù)量、固定資產(chǎn)、業(yè)務(wù)及管理費用；產(chǎn)出指標為：資金吸收額、稅前利潤、納稅額、放貸額。投入指標中，總?cè)藬?shù)是反映人力資源的指標，固定資產(chǎn)是反映資本投入的指標，業(yè)務(wù)及管理費是反映管理水平的指標，按照新古典經(jīng)濟學(xué)理論，這三個指標基本上能反映政策銀行的要素投入。政策銀行要實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，就須既要吸收資本，又需放貸，所以在產(chǎn)出項中吸收資金量和放貸量是最為重要的兩個指標。由于政策銀行實行的是“保本微利”原則，而不是“零利潤”原則，所以將稅前利潤及納稅額作為產(chǎn)出也是必要的，這也是反映政策銀行經(jīng)營成果的指標。

（二）樣本選取

本文研究所采用的數(shù)據(jù)均來源于《中國金融統(tǒng)計年鑒》及各政策銀行年報。

DEA-Malmquist指數(shù)法分析所用數(shù)據(jù)要求是面板數(shù)據(jù)，而農(nóng)發(fā)展行在2000-2004年期間數(shù)據(jù)并不滿足同向性原則，故用DEA-Malmquist指數(shù)法分析全要素生產(chǎn)率時使用我國三家政策銀行2005年-2011年間面板數(shù)據(jù)。超效率分析時，國開行及進出口行數(shù)據(jù)采用2000年-2011年數(shù)據(jù)，農(nóng)發(fā)展行采用2005年-2011年數(shù)據(jù)。

（三）超效率DEA模型分析結(jié)果

本文進行超效率DEA分析時使用三家政策銀行的2000年-2011年間數(shù)據(jù)，構(gòu)成31個決策單元，具體決策單元見表5所示。超效率DEA模型分析結(jié)果如表1所示。

表1 我國政策銀行超效率分析結(jié)果

注：irs：規(guī)模報酬遞增；drs：規(guī)模報酬遞減；-：規(guī)模報酬不變；big：表示效率非常大。

表1按年列出了我國政策銀行的效率值。各政策銀行效率值變化曲線如圖1所示。

圖1 各政策銀行效率值變化

由圖1可見：

（1）在2000-2001年期間，進出口行效率高于國開行效率；

（2）自2001年以后，我國政策銀行效率大體呈現(xiàn)出：國開行效率＞進出口行效率＞農(nóng)發(fā)展行效率；

（3）在2002-2006年間，國開行效率整體呈現(xiàn)緩慢上升趨勢，進出口行效率整體呈現(xiàn)緩慢下降趨勢；

（4）在2006-2008年間（金融危機期間），國開行效率與進出口行效率呈現(xiàn)截然相反的變化趨勢，國開行出現(xiàn)效率高增長，進出口行出現(xiàn)效率低谷；

（5）效率經(jīng)過2006-2008年的大幅變化后，自2008年開始，國開行效率回歸到金融危機前的效率水平，而進出口行效率要比危機前的效率有所提升。

（6）在2005-2011年間，農(nóng)發(fā)展行效率一直處于較低的水平，與國開行和進出口行效率有很大差距，但在金融危機期間，其效率并無突降或突升現(xiàn)象。

（四）全要素生產(chǎn)率分析結(jié)果

全要素生產(chǎn)率是衡量生產(chǎn)力變化狀況的指標。當全要素生產(chǎn)率指數(shù)（tfpch）＞1時，說明生產(chǎn)力提升；全要素生產(chǎn)率指數(shù)（tfpch）=1時，說明生產(chǎn)力維持原水平；全要素生產(chǎn)率指數(shù)（tfpch）＜1時，說明生產(chǎn)力下降。

本文采用2005-2011年共7年數(shù)據(jù)，使用DEA-Malmquist指數(shù)模型對我國政策銀行進行全要素生產(chǎn)率（TFP）分解分析。具體的決策單元見表5所示。我國政策銀行2005-2011年全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解結(jié)果如表2、圖2所示。

表2 我國政策銀行2005-2011年全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解

圖2 我國政策銀行2005-2011年全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解

由圖2可見：

（1）我國政策銀行全要素生產(chǎn)率指數(shù)只有2006年和2009年超過1，其余年份均低于1。這表明2006年和2009年生產(chǎn)力均有提高，其余年份生產(chǎn)力下降；

（2）技術(shù)效率指數(shù)與純技術(shù)效率指數(shù)均大于1。表明我國政策銀行在技術(shù)與管理等方面越來越進步，資源配置優(yōu)化不斷深入；

（3）技術(shù)進步指數(shù)在大部分年份處于較低狀態(tài)，只有2009年技術(shù)進步指數(shù)大于1，技術(shù)進步指數(shù)在其余年份表現(xiàn)較差。這表明我國政策銀行在技術(shù)進步方面需要更加努力，需要善于學(xué)習外國先進技術(shù)及管理理念，并應(yīng)用到我國政策銀行管理經(jīng)營中去，同時需加快我國政策銀行創(chuàng)新工作。

國家開發(fā)銀行2005-2011年全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解分析如表3、圖3所示：

表3 國家開發(fā)銀行2005-2011年全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解

由圖3可見：

（1）國開行的技術(shù)效率指數(shù)、純技術(shù)效率指數(shù)、規(guī)模效率指數(shù)均很接近于1，這表明：技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率每年變化很小、很穩(wěn)定且表現(xiàn)很好；

（2）技術(shù)進步指數(shù)、全要素生產(chǎn)率指數(shù)較其他3個指數(shù)有很大波動，且全要素生產(chǎn)率指數(shù)曲線與技術(shù)進步指數(shù)曲線幾乎重合。這表明，國開行全要素生產(chǎn)率主要是由技術(shù)進步?jīng)Q定的。在2007-2008年兩年時間里，國開行生產(chǎn)力下降，2009年生產(chǎn)力水平得到恢復(fù)，這主要得益于國家應(yīng)對金融危機時采取的積極財政政策和貨幣政策。

圖3 國家開發(fā)銀行2005-2011年全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解

中國進出口銀行2005-2011年全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解分析如表4、圖4所示：

表4 中國進出口銀行2005-2011年全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解

圖4 中國進出口銀行2005-2011年全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解

由圖4可見：

（1）進出口銀行的技術(shù)效率指數(shù)、純技術(shù)效率指數(shù)、規(guī)模效率指數(shù)均很接近于1，這表明：技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率每年幾乎不變化；

（2）技術(shù)進步指數(shù)、全要素生產(chǎn)率變化較其他3項有很大波動，且全要素生產(chǎn)率變化曲線與技術(shù)進步曲線重合。這表明，國開行全要素生產(chǎn)率主要是由技術(shù)進步?jīng)Q定的。尤其在2006-2007年、2010-2011年期間，進出口行生產(chǎn)力下降，2009年生產(chǎn)力水平得到恢復(fù)，2009年生產(chǎn)力水平達到最高。金融危機后，進出口行生產(chǎn)力經(jīng)歷了先增長后下降的演進路徑。

中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行2005-2011年全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解分析如表5、圖5所示：

表5 中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行2005-2011年全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解

圖5 中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行2005-2011年全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解

由圖5可見：

（1）農(nóng)發(fā)展行全要素生產(chǎn)率指數(shù)均位于有效線以上，這表明農(nóng)發(fā)展行生產(chǎn)力在不斷提升；

（2）技術(shù)進步指數(shù)均位于有效線以下，這表明農(nóng)發(fā)展行近年來在技術(shù)進步方面不斷降低；

（3）技術(shù)效率指數(shù)、純技術(shù)效率指數(shù)均位于有效線以上，這表明：農(nóng)發(fā)展行在技術(shù)及管理水平上每年均有提高；

（4）規(guī)模效率指數(shù)只在2010年處于低位，在2011年很快就恢復(fù)高位水平。

總結(jié)：我國政策銀行在技術(shù)效率指數(shù)、技術(shù)進步指數(shù)、純技術(shù)效率指數(shù)、規(guī)模效率指數(shù)、全要素生產(chǎn)率指數(shù)方面表現(xiàn)各異。近年來，農(nóng)發(fā)展銀行全要素生產(chǎn)率指數(shù)表現(xiàn)優(yōu)于國開行和進出口行表現(xiàn)，但其技術(shù)進步表現(xiàn)明顯差于國開行與進出口行。

五、結(jié) 論

本文以我國政策銀行為研究對象，采用DEA分析法研究其效率，用Malmquist指數(shù)模型研究全要素生產(chǎn)率變化，得到的研究成果總結(jié)如下：

（1）在超效率分析方面，金融危機助推了國開行效率增長，對進出口行效率稍有拉低作用，對農(nóng)發(fā)展行幾乎無影響；

（2）在效率分析方面，國開行、進出口行、農(nóng)發(fā)展行效率表現(xiàn)各不相同。自2005年后，我國政策銀行規(guī)模效率均已無太大提升空間；在所研究的時間區(qū)間內(nèi)，國開行及進出口行均出現(xiàn)效率“漏斗”，但漏斗形態(tài)有差異；在后危機時期，進出口行及農(nóng)發(fā)展行效率均有不同程度的增長，國開行效率依然堅挺；

（3）在全要素生產(chǎn)率指數(shù)分析方面，我國政策銀行在技術(shù)效率指數(shù)、技術(shù)進步指數(shù)、純技術(shù)效率指數(shù)、規(guī)模效率指數(shù)、全要素生產(chǎn)率指數(shù)方面表現(xiàn)各異。近年來，農(nóng)發(fā)展銀行全要素生產(chǎn)率指數(shù)優(yōu)于國開行和進出口行表現(xiàn)，但技術(shù)進步表現(xiàn)明顯差于國開行與進出口行；國開行和進出口行全要素生產(chǎn)率指數(shù)主要是由技術(shù)進步引起的。國開行和進出口行全要素生產(chǎn)率變化主要是由技術(shù)進步變化引起的。

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