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        我國(guó)商業(yè)銀行效率研究

        2014-03-13 03:39:18曹?chē)?guó)華
        當(dāng)代經(jīng)濟(jì) 2014年11期
        關(guān)鍵詞:影子商業(yè)銀行銀行

        ○曹?chē)?guó)華 李 卉

        (重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院 重慶 400040)

        近年來(lái),我國(guó)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)的外部環(huán)境發(fā)生了巨大的變化:一是我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速放緩。2013年我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速為7.7%,相比世界其他經(jīng)濟(jì)體,仍然有著很好的成績(jī),但是,與2003—2007年的高速增長(zhǎng)相比,有一定幅度的下滑。二是銀行同業(yè)跨業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇。根據(jù)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)年報(bào)數(shù)據(jù)顯示,2012年底我國(guó)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)共有3747家法人機(jī)構(gòu),包含大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行、外資銀行等多種類(lèi)型。同時(shí),民營(yíng)資本運(yùn)營(yíng)的小額貸款公司、互聯(lián)網(wǎng)金融等的出現(xiàn)改變了現(xiàn)有銀行單一的支付格局,動(dòng)搖了銀行傳統(tǒng)客戶(hù)群體。我國(guó)銀行競(jìng)爭(zhēng)形勢(shì)進(jìn)入“白熱化”階段。本文試圖在對(duì)過(guò)去我國(guó)商業(yè)銀行效率值測(cè)量的基礎(chǔ)上,找出影響我國(guó)商業(yè)銀行效率的因素,以應(yīng)對(duì)新形勢(shì)帶來(lái)的新挑戰(zhàn)。

        一、文獻(xiàn)回顧

        效率即研究如何以最小的投入獲得最大的回報(bào)的問(wèn)題,是經(jīng)濟(jì)學(xué)中永恒的話題。衡量商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)成果的好壞、優(yōu)劣,效率是當(dāng)之無(wú)愧首要考慮的指標(biāo)。簡(jiǎn)而言之,效率是商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)過(guò)程中“安全性”、“流動(dòng)性”、“盈利性”的綜合體現(xiàn)。國(guó)外關(guān)于效率的研究主要經(jīng)歷了“規(guī)模效率”、“范圍效率”及“X效率”研究這三個(gè)階段,研究重點(diǎn)分別為是否存在規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)及銀行內(nèi)部管理和資源配置問(wèn)題。20世紀(jì)末,我國(guó)開(kāi)始研究商業(yè)銀行效率,早期主要集中于測(cè)度商業(yè)銀行效率,近年來(lái)轉(zhuǎn)向了對(duì)其影響因素的研究。概括而言,國(guó)內(nèi)關(guān)于銀行效率影響因素的研究主要有產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)(譚中明,2002;郭妍,2005;王聰、鄒朋飛,2007;)、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)(白敘雅,2002;陳偉光,2007)、技術(shù)進(jìn)步(王付彪、闞超,2006)和風(fēng)險(xiǎn)因素。此外,由于影響我國(guó)商業(yè)銀行的因素通常互相聯(lián)系,不少學(xué)者選擇盡可能多的典型影響因素進(jìn)行綜合分析。如朱南、卓賢和董屹(2004)利用Tobit回歸模型分析了影響銀行效率的環(huán)境因素,包括所有制和總部所在地是否在北京。王聰、譚政勛(2007)分析了宏觀因素、產(chǎn)權(quán)制度與市場(chǎng)結(jié)構(gòu)對(duì)效率水平的影響程度。

        二、我國(guó)商業(yè)銀行效率的測(cè)度

        1、樣本選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

        1996年底,我國(guó)形成了一個(gè)以四大國(guó)有商業(yè)銀行為主的龐大的商業(yè)銀行體系,本文選擇1996—2012年作為樣本期。考慮到樣本代表性和數(shù)據(jù)可得性,本研究選擇了14家銀行作為樣本,它們分別是中國(guó)工商銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、交通銀行、中信銀行、光大銀行、華夏銀行、廣東發(fā)展銀行、平安銀行、招商銀行、浦東發(fā)展銀行、興業(yè)銀行、民生銀行。所選的這14家樣本銀行的總資產(chǎn)多年來(lái)占我國(guó)商業(yè)銀行資產(chǎn)總額的比例達(dá)50%以上,具有較好的代表性,對(duì)它們進(jìn)行研究可以基本了解我國(guó)整個(gè)銀行業(yè)的情況。而除上述外的其他金融機(jī)構(gòu)因其數(shù)據(jù)不易采集,故予以放棄。本研究中所有數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)金融年鑒》(1997—2012年)。

        按照規(guī)模劃分,上述銀行可分為大型銀行(包括工、農(nóng)、中、建、交五家銀行)和中小型銀行(其余九家股份制銀行)。

        2、測(cè)算方法

        目前,銀行效率測(cè)算方法采用較多的是前沿分析法,主要有隨機(jī)前沿分析法(SFA)、自由分布法(DFA)、厚前沿法(TFA)、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)和自由排列包法(FDH)。國(guó)外的經(jīng)驗(yàn)研究表明,隨機(jī)前沿分析法更適合研究轉(zhuǎn)型國(guó)家的銀行效率,因此本文利用該方法對(duì)商業(yè)銀行效率進(jìn)行測(cè)算。參數(shù)方法通過(guò)規(guī)定效率前沿函數(shù),利用樣本銀行估算出效率前沿函數(shù)中的各個(gè)參數(shù),得到效率前沿銀行的成本或利潤(rùn)函數(shù),最后進(jìn)行比較。

        Battese and Coelli(1995)提出的效率模型:

        (1)式中,Yit為企業(yè)i在時(shí)間t的產(chǎn)出量;Xit是企業(yè)的投入量,β是待估參數(shù);Vit是企業(yè)i在時(shí)間t的誤差項(xiàng),服從正態(tài)分布 N(0;Uit為非負(fù)隨機(jī)變量,用以衡量技術(shù)無(wú)效率,服從正態(tài)分布 N(0

        而采用效率模型,必須先確定邊界函數(shù)形式。本文選用了超越對(duì)數(shù)函數(shù),如下:

        (2)式中,TC為實(shí)際成本,C為理論最小成本,wi為投入品價(jià)格,yj為產(chǎn)出為待估參數(shù)。ε 為隨機(jī)誤差項(xiàng),服從 N(0u為非負(fù)的成本非效率項(xiàng),服從

        根據(jù)約束條件化簡(jiǎn)公式得:

        根據(jù)已知的ε和u的分布形式,運(yùn)用極大似然法,確定計(jì)算模型的待定參數(shù)與各樣本的成本非效率項(xiàng)。

        按照以下公式,確定各樣本的成本效率值。

        3、測(cè)算結(jié)果

        計(jì)算效率需要先確定商業(yè)銀行的投入產(chǎn)出指標(biāo)。本文選擇勞動(dòng)力、固定資產(chǎn)、存款為投入指標(biāo),考慮到數(shù)據(jù)可得原則,將勞動(dòng)力和固定資產(chǎn)合并為營(yíng)業(yè)投入指標(biāo),而稅前利潤(rùn)和貸款為產(chǎn)出指標(biāo)。營(yíng)業(yè)投入指標(biāo)的價(jià)格由營(yíng)業(yè)費(fèi)用與總資產(chǎn)的比值進(jìn)行衡量,存款投入指標(biāo)的價(jià)格由利息與手續(xù)費(fèi)與存款的比值進(jìn)行衡量。實(shí)際總成本為營(yíng)業(yè)費(fèi)用、利息與手續(xù)費(fèi)三者之和。

        本文運(yùn)用Frontier4.1軟件采用極大似然法來(lái)估計(jì)式(3)中的參數(shù)。如表1中所示,變差率γ趨近于1,可以認(rèn)為成本偏差主要由成本非效率項(xiàng)決定。通過(guò)單邊似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量LR的顯著性對(duì)其γ=0原假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn),測(cè)定結(jié)果LR為5.698,大于混合卡方分布標(biāo)準(zhǔn)值5.412,即拒絕γ=0原假設(shè),意味著成本非效率項(xiàng)是客觀存在的。

        表1 成本函數(shù)參數(shù)估測(cè)

        表2 商業(yè)銀行1996—2012年的成本效率均值

        將參數(shù)估計(jì)值代入方程得出我國(guó)商業(yè)銀行1996—2012年的成本效率,參見(jiàn)表2。由表2中數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn):總體來(lái)看,我國(guó)商業(yè)銀行1996—2012年的成本效率均值較高,區(qū)間為[0.847,0.908],且可以按照趨勢(shì)分為三個(gè)階段:1996—2007年為波動(dòng)上升階段,2007—2010年為下降階段,2010年以后為上升階段;橫向來(lái)看,不同規(guī)模商業(yè)銀行之間效率值差異不大。但是,仍可以比較得出,自2000年起,除2007—2009年這三年外,五家大型商業(yè)銀行的效率平均值均低于中小商業(yè)銀行的效率平均值,說(shuō)明中小商業(yè)銀行在成本控制方面優(yōu)于大型商業(yè)銀行。限于篇幅原因,各家銀行歷年效率值未在文中展現(xiàn)。

        三、我國(guó)商業(yè)銀行效率的影響因素分析

        1、外部因素

        我國(guó)商業(yè)銀行效率的外部影響因素包括GDP增長(zhǎng)率、影子銀行規(guī)模、地理位置。由于銀行經(jīng)營(yíng)具有很強(qiáng)的親周期性,可認(rèn)為GDP增長(zhǎng)率對(duì)效率為正的影響。影子銀行的概念最早是由美國(guó)太平洋投資管理公司的執(zhí)行董事提出的,而我國(guó)關(guān)于影子銀行的定義一直存在分歧。根據(jù)國(guó)務(wù)院下發(fā)的《關(guān)于加強(qiáng)影子銀行業(yè)務(wù)若干問(wèn)題的通知》,我國(guó)的影子銀行主要包含三個(gè)范疇:一是不持有金融牌照、完全無(wú)監(jiān)管的信用中介機(jī)構(gòu),如新型網(wǎng)絡(luò)金融公司,二是不持有金融牌照、監(jiān)管不足的信用機(jī)構(gòu),如小額貸款公司;三是規(guī)避監(jiān)管的業(yè)務(wù)。鑒于數(shù)據(jù)的可得性,本文的影子銀行主要指具有傳統(tǒng)銀行補(bǔ)充功能的從事類(lèi)似于傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)的非金融機(jī)構(gòu),影子銀行的規(guī)模按照毛澤盛、萬(wàn)亞蘭(2012)的方法計(jì)算。理論上講,影子銀行會(huì)加劇銀行業(yè)外部經(jīng)營(yíng)環(huán)境的競(jìng)爭(zhēng),因此會(huì)對(duì)銀行效率造成負(fù)的影響。由于我國(guó)商業(yè)銀行除城市商業(yè)銀行、信用社外在全國(guó)范圍內(nèi)均設(shè)有分支機(jī)構(gòu),因此很難辨別出地理位置對(duì)其效率的影響。但是就觀察而言,一般沿海競(jìng)爭(zhēng)激烈的地方,其銀行往往更有活力,表現(xiàn)出更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)。本文通過(guò)統(tǒng)計(jì)各銀行在全國(guó)范圍內(nèi)的分布,發(fā)現(xiàn)2012年底大型銀行(工、農(nóng)、中、建、交)在我國(guó)四大經(jīng)濟(jì)地區(qū)東部、中部、西部、東北部的分布占比分別為43.71%、21.09%、25.06%、10.14%,股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的占比分別為52.31%、15.54%、18.29%、13.85%,可以看出股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行更多的是分布于東部地區(qū),大型銀行的分布則更為均衡。因此,本研究中引入地理位置的虛擬變量,均衡分布于全國(guó)=1,否則為0。

        2、內(nèi)部因素

        對(duì)于我國(guó)商業(yè)銀行效率的內(nèi)部影響因素分析,本文選擇從規(guī)模大小、創(chuàng)新程度和員工學(xué)歷水平三個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析。一般而言,規(guī)模大的銀行資金雄厚,能夠應(yīng)對(duì)環(huán)境改變帶來(lái)的挑戰(zhàn),相比小規(guī)模銀行應(yīng)該有更高的效率值。但是往往小規(guī)模銀行反應(yīng)敏捷,因此,規(guī)模是否會(huì)對(duì)銀行效率造成影響還有待考察。本文選擇了總資產(chǎn)來(lái)衡量規(guī)模的大小。創(chuàng)新指銀行通過(guò)創(chuàng)新產(chǎn)品、創(chuàng)新制度等一切手段促進(jìn)銀行的發(fā)展,本文選擇非利息收入與總收入的比值來(lái)衡量創(chuàng)新程度,假設(shè)創(chuàng)新程度越高,效率也越高。關(guān)于員工學(xué)歷水平則統(tǒng)計(jì)了銀行本科、碩士及以上學(xué)歷員工的占比。

        綜上,建立了如下的計(jì)量模型:

        (5)式中,eff為由SFA法計(jì)算出來(lái)的各銀行每年的效率值,gdp為歷年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率,shad為影子銀行的規(guī)模,dis是衡量地理位置的虛擬變量,bas為銀行規(guī)模,ino為創(chuàng)新程度,kno代表員工學(xué)歷水平。

        利用Eview s軟件對(duì)模型做混合模型回歸分析,實(shí)證結(jié)果如表3所示。

        表3 多元線性回歸結(jié)果

        由表3分析得出:GDP增長(zhǎng)率的系數(shù)為0.658,且在1%水平下顯著,說(shuō)明我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況對(duì)商業(yè)銀行效率具有正面影響,而且根據(jù)上一節(jié)的測(cè)定結(jié)果,我們發(fā)現(xiàn)樣本期間效率均值下滑的階段為2007—2010年,與我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速下滑期間一致。反映影子銀行規(guī)模的系數(shù)為-0.019,在5%水平下顯著,說(shuō)明影子銀行的發(fā)展確實(shí)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的效率產(chǎn)生了負(fù)影響,不過(guò)目前影響不大。雖然影子銀行與我國(guó)商業(yè)銀行具有一定的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,但是由于影子銀行的客戶(hù)群體一般是信用風(fēng)險(xiǎn)較大的主體,與商業(yè)銀行的客戶(hù)群體存在交叉的情況較少,因此對(duì)商業(yè)銀行的挑戰(zhàn)還沒(méi)有形成一定的規(guī)模。但是隨著我國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)影子銀行的重視以及監(jiān)管程度的加深,待其正規(guī)化、合法化、陽(yáng)光化后,可能會(huì)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行造成較大的影響,商業(yè)銀行應(yīng)該引起重視。反映地理分布的指標(biāo)系數(shù)為負(fù),但是沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn),可能由于該變量的設(shè)置值得進(jìn)一步商榷。銀行規(guī)模也沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明規(guī)模對(duì)我國(guó)銀行效率的影響不大,上一節(jié)中我們也發(fā)現(xiàn)大、小型商業(yè)銀行的效率差異僅為0.06。創(chuàng)新程度的系數(shù)為0.022,在10%的水平下顯著,說(shuō)明創(chuàng)新程度越深,效率越高。員工學(xué)歷水平也沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn),本文猜測(cè)高學(xué)歷水平員工的加入給銀行帶來(lái)了新的理念,但是支付的更高的人力成本使得其正面的促進(jìn)作用被抵消,因此沒(méi)有顯示出較明顯的影響。

        四、結(jié)論及建議

        1、結(jié)論

        本文利用1996—2011年我國(guó)14家商業(yè)銀行面板數(shù)據(jù),分析了我國(guó)商業(yè)銀行效率的表現(xiàn)情況。研究結(jié)果顯示:一是我國(guó)商業(yè)銀行效率值的表現(xiàn)。首先,總體來(lái)看,我國(guó)商業(yè)銀行效率較高,均值分布區(qū)間為[0.847,0.908],說(shuō)明我國(guó)商業(yè)銀行成本控制等表現(xiàn)較好。其次,1996—2012年間,我國(guó)商業(yè)銀行效率值呈現(xiàn)三個(gè)階段,1996—2007年為上升階段,2007—2010年為下滑階段,2010年之后為回升階段。再次,大、小型商業(yè)銀行效率的差異不大。二是影響我國(guó)商業(yè)銀行效率的內(nèi)外部因素主要有GDP增長(zhǎng)率、影子銀行規(guī)模和創(chuàng)新程度。其中GDP增長(zhǎng)率對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行效率有正的影響,這也解釋了為什么2007—2010年我國(guó)商業(yè)銀行效率值有一定幅度的下滑。影子銀行對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行效率為負(fù)的影響,說(shuō)明這類(lèi)銀行機(jī)構(gòu)的興起、發(fā)展給傳統(tǒng)商業(yè)銀行帶來(lái)了一定的挑戰(zhàn)。而創(chuàng)新水平則在一定程度上會(huì)促進(jìn)效率值的提高。

        2、建議

        (1)轉(zhuǎn)變發(fā)展客戶(hù)群體的思路。我國(guó)商業(yè)銀行的客戶(hù)群體往往集中于信用評(píng)級(jí)較高的客戶(hù),如上市公司等,對(duì)于評(píng)級(jí)較低的中小客戶(hù)信貸條件稍顯苛刻。在面對(duì)新的挑戰(zhàn)時(shí),商業(yè)銀行應(yīng)該在做好風(fēng)險(xiǎn)控制的同時(shí)將目光轉(zhuǎn)向中小客戶(hù)。

        (2)加大與互聯(lián)網(wǎng)融合。信息技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)的結(jié)合是未來(lái)各領(lǐng)域發(fā)展的趨勢(shì),或者可以認(rèn)為這一趨勢(shì)已經(jīng)在各領(lǐng)域悄然發(fā)生。傳統(tǒng)銀行具有金融資本雄厚、風(fēng)險(xiǎn)管理專(zhuān)業(yè)的優(yōu)勢(shì),只有加大與互聯(lián)網(wǎng)融合,通過(guò)新技術(shù)提升與改善客戶(hù)體驗(yàn),傳統(tǒng)銀行才能在新的浪潮中激流勇進(jìn)。

        (3)重視建設(shè)多元化人才隊(duì)伍。多元化的人才隊(duì)伍是銀行創(chuàng)新的源泉和基礎(chǔ)。

        [1]遲國(guó)泰、孫秀峰、盧丹:中國(guó)商業(yè)銀行成本效率評(píng)價(jià)[J].經(jīng)濟(jì)研究,2005(6).

        [2]毛澤盛、萬(wàn)亞男:中國(guó)影子銀行與銀行體系穩(wěn)定性閾值效應(yīng)研究[J].銀行業(yè)研究,2012(11).

        [3]邱兆祥:經(jīng)過(guò)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的商業(yè)銀行利潤(rùn)效率評(píng)價(jià)研究——基于隨機(jī)利潤(rùn)邊界方法[J].金融研究,2007(3).

        [4]舒伯利·C·昆伯卡:隨機(jī)邊界分析[M].上海:復(fù)旦大學(xué)出版社,2007.

        [5]王聰、譚政勛:我國(guó)商業(yè)銀行效率結(jié)構(gòu)研究[J].經(jīng)濟(jì)研究,2007(7).

        [6]王聰、鄒朋飛:基于資本結(jié)構(gòu)和風(fēng)險(xiǎn)考慮的中國(guó)商業(yè)銀行X-效率研究[J].管理世界,2006(11).

        [7]朱南、卓賢、董屹:關(guān)于我國(guó)國(guó)有商業(yè)銀行效率的實(shí)證分析與改革策略[J].管理世界,2004(2).

        [8]Battese,G.E.,Coelli,T.J..A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production for panel data[J].Empirical Economics,1995(20).

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