徐曉光 冼俊城 鄭尊信

中國證券業(yè)效率測度及分析

徐曉光 冼俊城 鄭尊信

本文基于CCR模型、BCC模型與Malmquist指數(shù)分解模型對中國證券業(yè)進行效率測度，并從橫向靜態(tài)與縱向動態(tài)角度分析中國證券業(yè)效率影響因素，實證分析得出：當前中國證券業(yè)處于低效率發(fā)展階段，效率波動性大。在技術條件不變前提下，純技術效率是影響綜合效率的主要因素，純技術效率能更大程度對綜合效率產(chǎn)生積極影響，促使決策單元形成相對優(yōu)勢，同時還能在一定程度上正向影響規(guī)模效應。在技術條件可變前提下，技術進步率是影響綜合效率的主要因素，提高技術進步率能使效率前沿面向前移動。本文根據(jù)綜合效率高低將券商劃分為創(chuàng)新型券商；A類券商、規(guī)范性券商及B類券商、C、D、E類券商。最后，針對不同類券商并結合其投入產(chǎn)出與效率影響因素，探析三類券商綜合效率提升措施。

證券業(yè)效率 測度 Malmquist指數(shù)分解模型

一、引言

效率是衡量證券業(yè)發(fā)展程度的重要指標，較高的運營效率是企業(yè)良好經(jīng)營業(yè)績和競爭力的集中體現(xiàn)，證券業(yè)的運行效率不僅關系自身發(fā)展，同時影響著金融業(yè)和整個國民經(jīng)濟的走勢。

近年來，學術界關于證券業(yè)效率的研究越來越豐富。國外學者針對證券業(yè)效率研究主要從宏觀和微觀兩個方面對其成果進行評述。在宏觀方面：考卡諾和瓦格納（Calcagno＆Wagner，2005）基于道德風險，研究表明僅當公司初始投資者通過非正常手段獲得利益時，市場存在制約有效性。帕拉托和弗洛瑞尼（Polato＆Floreani，2006）［2，3］基于銀行與證券業(yè)價值鏈角度，研究證券業(yè)提供投資服務的功能，陳（Chen，2009）通過對證券業(yè)的研究，提出了提高金融業(yè)效率的幾點建議，同時研究表明證券業(yè)的良性發(fā)展是促進經(jīng)濟發(fā)展的重要因素［4］。在微觀方面：胡等（Hu et al．，2009）在臺灣金融控股公司競爭力不斷提升的前提下，運用數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）研究其運行效率意義重大，研究結果表明純技術效率與規(guī)模效率均影響臺灣金融控股公司綜合效率，并據(jù)此提供必要的管理建議［5］；羅和盧（Lo＆Lu，2009）基于14家金融控股公司（FHCs）數(shù)據(jù)和DEA模型，提出“交互式基準”模型，實現(xiàn)了更有效測度決策單元效率方法［6］；匹安森戈諾（Piansoongnern，2013）進一步調(diào)查泰國證券業(yè)的全球競爭力，旨在分析泰國證券業(yè)管理層的實踐能力與職員工作積極性與專業(yè)性對證券業(yè)發(fā)展的影響，研究結果表明，靈活的管理層應具備三個要求，開放的態(tài)度，樂于聽取意見及誠信，有利于各跨國企業(yè)通過東盟組織進入泰國證券業(yè)［7］。國內(nèi)學者針對證券業(yè)效率的研究集中在微觀領域，何孝星和朱奇峰（1999）基于重組模式的探索，利用理論分析方法，結合國外證券業(yè)發(fā)展趨勢，對中國證券業(yè)發(fā)展提出幾點認識［8］；吳曉求等（2004）基于通道盈利模式的探究，提出了中國證券業(yè)未來必須走創(chuàng)新道路，通過企業(yè)重組，兼并與業(yè)務創(chuàng)新才能使證券業(yè)走出困境［9］；朱偉驊（2008）基于私人信息交易概率模型，從公司治理角度分析影響內(nèi)幕交易監(jiān)管效率和內(nèi)幕交易行為，提出了改善證券監(jiān)管效率的相關建議［10］；程可勝（2009）基于數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）與托比特（TOBIT）回歸模型對證券業(yè)效率進行分析，研究結果表明中國證券業(yè)效率不高，證券公司效率受到其他因素影響，如歷史長短，類型，注冊地點等等［11］；楊光兵等（2013）基于數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA），加入風險要素實證研究中國證券業(yè)效率，研究結果表明考慮風險要素方法可行［12］。

關于證券業(yè)效率研究成果主要集中分析了信息傳遞有效性，市場監(jiān)管效率及實證研究證券業(yè)效率。涉及證券業(yè)橫向靜態(tài)與縱向動態(tài)效率對比研究甚少，大部分實證數(shù)據(jù)選取存在時間跨度和時新性不足問題，不能深刻認識模型內(nèi)在聯(lián)系。本文以時間序列數(shù)據(jù)為樣本，基于數(shù)據(jù)包絡分析法（CCR模型、BCC模型）與曼奎斯特（Malmquist）指數(shù)分解模型對中國證券業(yè)98個在營券商進行效率測度，并就三類券商效率提升路徑提出建議，期望為中國證券業(yè)發(fā)展提供技術支持。

二、研究方法與模型

本文選擇數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）的CCR模型能夠有效地測度其綜合效率，基于數(shù)據(jù)包絡分析法的BCC模型與曼奎斯特（Malmquist）指數(shù)分解模型對綜合效率的分解，可從橫向靜態(tài)與縱向動態(tài)角度，結合投入產(chǎn)出分析綜合效率各組成因素差異，較準確找出影響綜合效率關鍵因素。

（一）數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）模型

1．數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）最早稱為CCR模型［13］，由查納斯（Charnes）等人提出，該模型以規(guī)模報酬不變?yōu)榍疤幔罁?jù)多個投入和產(chǎn)出指標，運用有關的數(shù)學規(guī)劃方法評價決策單元（Decision Making Units，DMU）間的相對有效性（稱為DEA有效）。在考慮規(guī)模收益的前提下，班克（Banker）等將CCR模型擴展為BCC模型［14］。CCR和BCC模型是基于效率測度思想的DEA分析法模型，同屬于徑向和線性分段形式的測度理論［15］，一般形式的CCR模型：

2．BCC模型為：

BCC模型以CCR模型為基礎，用來評價決策單元的純技術有效性。決策單元DMU的總體效率可進一步分解，其值為純技術效率和規(guī)模效率的乘積。純技術效率剔除了技術外因素的影響，反映決策單元當前生產(chǎn)點與規(guī)模收益變化的生產(chǎn)前沿之間技術水平的差距，規(guī)模效率剔除了技術因素的影響，反映決策單元規(guī)模收益不變的生產(chǎn)前沿與規(guī)模收益變化的生產(chǎn)前沿之間的距離。

（二）M almquist指數(shù)分解模型

曼奎斯特（Malmquist）指數(shù)用于兩組不同時期的消費指數(shù)［16］，最初由瑞典經(jīng)濟學家曼奎斯特（Malmquist）提出，1994年，菲爾（Fare）基于數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）將曼奎斯特（Malmquist）指數(shù)分解為技術效率和技術進步率，使之從理論指數(shù)擴展為實證指數(shù)［17］，1997年，雷和戴斯理（Ray＆Desli）考慮規(guī)模變動的影響，進一步將曼奎斯特（Malmquist）指數(shù)的技術效率分解為純技術效率和規(guī)模效率［18］。

公式如下：

三、指標與數(shù)據(jù)

（一）指標選取

1．投入指標：

（1）凈經(jīng)營資產(chǎn)增加額是企業(yè)外部與內(nèi)部融資總額，是當年企業(yè)通過融資手段投入經(jīng)營的發(fā)生額，可直接反映該企業(yè)資金準備用于經(jīng)營的程度，因此本文選取凈經(jīng)營資產(chǎn)增加額（等于當年凈經(jīng)營資產(chǎn)與上一年凈經(jīng)營資產(chǎn)差額）作為模型的一個重要投入指標。

（2）作為企業(yè)的人力和智力資源，職工人員將在很大程度上影響機構的運營，為了保持數(shù)據(jù)的可操作性，在行業(yè)個人薪酬較透明的前提下，可選取應付職工薪酬（個人薪酬與職工人員數(shù)量的乘積）作為模型投入指標，因此本文用應付職工薪酬代替企業(yè)職工人員數(shù)量作為模型的另一個投入指標。

（3）資本支出是當前用于購置長期資產(chǎn)的支出與長期無息負債的差額與上一年份差額比較形成的增加額，是一個增量概念，它是指企業(yè)為了獲取更高利潤目標而對現(xiàn)有長期資產(chǎn)更新改造和追加的投資，是衡量企業(yè)能否維持長期經(jīng)營的基礎性指標。因此本文選取營業(yè)支出與應付職工薪酬和應交稅費兩者差額（營業(yè)支出－應付職工薪酬－應交稅費）衡量資本支出，作為模型的第三個投入指標。

2．產(chǎn)出指標：

（1）凈利潤是企業(yè)稅后利潤留存。它反映的是一個經(jīng)營周期內(nèi)（本文為一年）企業(yè)利用資金為自身帶來的凈經(jīng)營收益，直接體現(xiàn)企業(yè)過去經(jīng)營活動帶來的最終成果，是衡量企業(yè)經(jīng)營效益的重要指標，參考其他研究，本文選取凈利潤作為模型的一個產(chǎn)出指標。

（2）凈資產(chǎn)收益率（ROE）是凈利潤與股東權益之比，又稱股東權益收益率。企業(yè)經(jīng)營的最終目的是為所有者帶來收益，該指標反映了所有者平均收益水平，同時顯示企業(yè)利用單位資產(chǎn)為創(chuàng)造利潤的能力，是決策者判斷企業(yè)未來經(jīng)濟流入及企業(yè)運用自有資本效率的重要指標。本文選取凈資產(chǎn)收益率（ROE）作為模型的另一個產(chǎn)出指標。

（二）數(shù)據(jù)來源和處理

目前中國券商總計近120家，考慮數(shù)據(jù)可獲得基礎上，選取近6年的財務數(shù)據(jù)能夠合理反映波動性造成的偶發(fā)現(xiàn)象。據(jù)此，剔除部分財務數(shù)據(jù)統(tǒng)計不全及于2008年后成立的企業(yè)，選取了共計98個券商作為本文模型的決策單元。數(shù)據(jù)來源于各券商年度財務報表，對投入產(chǎn)出指標做平移處理。

四、實證結果與分析

（一）證券業(yè)綜合效率測度——基于CCR模型

本文基于數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）的CCR模型，選取2008—2013年共98個證券公司數(shù)據(jù)進行效率測算，針對所測得各證券公司效率值，利用算術平均值法可得到證券業(yè)平均效率，結果見圖1。

CCR模型認為技術效率能夠綜合反映效率高低。如圖1所示，平均效率曲線最大值為0．593，最小值為0．25，其值突破2008年0．25低點后有較大提升，2009達到最大值0．593，但于2011年出現(xiàn)一定程度下滑，近兩年保持小幅平穩(wěn)上升，2013達到0．491，有繼續(xù)上升的趨勢，整體而言，中國證券行業(yè)綜合平均效率值低于0．6，明顯處于較低水平。

（二）證券業(yè)效率影響因素差異分析

本文基于BBC模型橫向相對效率的靜態(tài)分析與曼奎斯特（Malmquist）指數(shù)分解模型縱向相對效率的動態(tài)分析，探索中國證券業(yè)效率的提升路徑。

圖1 2008—2013年證券行業(yè)平均效率變化趨勢

1．基于BCC模型橫向靜態(tài)分析

BBC模型認為：技術效率即圖中綜合效率是純技術效率與規(guī)模效率的乘積，效率值低于1則為非DEA有效的決策單元。結果見圖2。

由于各年份綜合效率，純技術效率與規(guī)模效率均小于1，非DEA有效，因此如圖2所示，2008年后，純技術效率曲線在2009—2013年間整體顯示平穩(wěn)趨勢，規(guī)模效率于2011年出現(xiàn)較大幅度下落，這可能是由于2011年中國股市大幅“跳水”，對證券行業(yè)產(chǎn)生較大負面沖擊，證券公司投資欲望客觀上受到抑制，整體而言，規(guī)模效率曲線位于純技術效率曲線上方，且兩者差距較大。由此可知：純技術效率與規(guī)模效率共同影響平均效率，純技術效率比規(guī)模效率更低，是導致平均效率低下的主要因素。

純技術效率與規(guī)模效率均是影響證券業(yè)綜合效率的因素，二者有各自的經(jīng)濟內(nèi)涵對決策單元效率影響程度不同，本文進一步就BCC模型實證結果找出純技術效率大于規(guī)模效率的決策單元與規(guī)模效率大于純技術效率的決策單元，將這兩類公司進行比較，深入探討純技術效率與規(guī)模效率對綜合效率單位增量影響程度，結果見圖3、圖4、圖5。

圖2 2008—2013年證券行業(yè)BCC模型效率變化趨勢

圖3 2008—2013年純技術效率與規(guī)模效率對平均效率影響

圖4 2008—2013年純技術效率趨勢

圖5 2008—2013年規(guī)模效率趨勢

由圖3可知，二曲線總體趨勢相似，均先提升后下滑再提升，說明純技術效率與規(guī)模效率對二類決策單元綜合效率值影響方向一致，二者提高或者下降均引起平均效率值的提高或下降。

由圖3可知，純技術效率大于規(guī)模效率決策單元效率曲線位于規(guī)模效率大于純技術效率決策單元效率曲線上方，且兩者差距明顯，差距有擴大趨勢。當純技術效率大于規(guī)模效率時，決策單元具有較高的平均效率，而當規(guī)模效率大于純技術效率時，決策單元具有較低的平均效率，因此相比規(guī)模效率，純技術效率對決策單元綜合效率有更積極的影響效應。

由圖4可知，純技術效率大于規(guī)模效率決策單元的純技術效率曲線位于規(guī)模效率大于純技術效率決策單元的純技術效率曲線上方，經(jīng)計算前者平均純技術效率比后者大0．3。由圖5可知，規(guī)模效率大于純技術效率決策單元的規(guī)模效率曲線位于純技術效率大于規(guī)模效率決策單元的規(guī)模效率曲線上方，經(jīng)計算前者平均規(guī)模效率比后者大0．11。兩類決策單元純技術效率差距相對較大，規(guī)模效率差距相對較小。說明在已有技術條件下，提高單位純技術效率能使證券公司具有更高的綜合效率，拉開與同行業(yè)競爭對手的差距，使自身具有更大優(yōu)勢，兩類公司規(guī)模效率差距相對純技術效率較小，反映了改善純技術效率能夠在一定程度上同向促進規(guī)模效率提高，使規(guī)模效率大于純技術效率的決策單元規(guī)模效應相對優(yōu)勢不明顯，在現(xiàn)實經(jīng)濟中可理解為更高的技術和管理水平能夠為公司吸引更多的客戶，從而增加收入來源，形成一定程度的規(guī)模效應。

基于BBC模型橫向效率靜態(tài)對比可知：中國證券業(yè)純技術效率與規(guī)模效率存在一定差距，兩者共同影響行業(yè)效率，在技術條件不變的前提下，導致中國證券業(yè)整體低效率的主要因素是純技術效率不高。

2．基于Malmquist指數(shù)分解模型縱向動態(tài)分析

利用曼奎斯特（Malmquist）指數(shù)分解模型將全要素生產(chǎn)率分解為技術效率（純技術效率與規(guī)模效率乘積）與技術進步率，從縱向角度動態(tài)分析證券業(yè)各公司自身的效率狀況，結果見表1。

表1 證券業(yè)年份曼奎斯特（Malmquist）指數(shù)分解

圖6 證券業(yè)綜合效率各組成因素波動

表1是曼奎斯特（Malmquist）指數(shù)分解模型各年份實證結果，2013年綜合效率為1．722，是各年最大值，證券業(yè)綜合效率相比2012年有所提升，近三年綜合效率平均值1．212大于1，說明近三年綜合效率整體處于上升階段，證券業(yè)發(fā)展趨勢良好。各年份平均綜合效率為0．731，小于1，近5年來整體綜合效率沒有提升，反而呈現(xiàn)下降趨勢，整體數(shù)據(jù)的較大波動性和綜合效率的波動分析均反映了中國證券業(yè)嚴重依賴市場發(fā)展走勢，當前仍維持“靠天吃飯”的消極經(jīng)營模式，對行業(yè)外來沖擊的抵抗能力較差。表4顯示技術效率平均值為1．271，大于1，技術進步率平均值為0．575，小于1，兩者乘積得到的綜合效率值為0．731，小于1。由此可知，在技術條件可變的前提下，即效率前沿面可根據(jù)技術更換與制度變革等因素移動時，導致中國證券業(yè)整體低效率的主要因素是技術進步率較低。

綜合效率由不同因素組成，比較分析各組成因素的波動性有助于進一步了解效率偏離程度，考查組成因素對綜合效率的影響。本文利用曼奎斯特（Malmquist）指數(shù)分解的各組成因素效率值，通過對樣本求標準差，結果見表2與圖6。

如表2所示，2009—2013年，各組成要素標準差均由2009年最大值開始減小，2011年數(shù)值回升，整體達到中期較次高峰，2012—2013年所有回落，達到與2010年相似的較正常水平，綜合效率由2009年次高值開始減小，2011年達到最大值17．23，2012—2013年大幅回落到與2010年相似的波動水平，綜合效率受各因素的共同作用整體波動性最大，技術效率與純技術效率波動性較為相似，波動程度僅次于綜合效率，技術進步率與規(guī)模效率波動較為平緩，受外來因素沖擊影響較弱，存在一定自我保護能力。這可能解釋為：技術進步率的變化是前沿面的移動，證券業(yè)由于技術更換與體制變革等內(nèi)部永久性動力影響帶來的效率長期性、整體性的提升或者下降，其受外部因素的影響較小，是長期影響因素；規(guī)模效率波動性除了受外部因素影響，各組成因素變化對其有同向反作用，同時與證券公司自身制定的經(jīng)營決策有關，當決策者忽視外部有利因素或無視外部不利影響，公司運營仍然能夠維持一定規(guī)模，從而減小了規(guī)模效應波動，是影響綜合效率的短期因素；市場相對開放是證券業(yè)行業(yè)特性，在一定技術條件下，證券公司可獲得市場信息與資源地位相對平等，其專業(yè)技術的運用和公司管理制度均處于可獲得狀態(tài)，依賴于市場發(fā)展階段，受外部環(huán)境沖擊影響較大，因此純技術效率波動大于規(guī)模效率，是影響綜合效率的短期因素。

表2 證券業(yè)綜合效率各組成因素標準差

表3 高效率券商統(tǒng)計

表4 綜合效率影響因素

曼奎斯特（Malmquist）指數(shù)分解模型縱向效率動態(tài)對比可知：在技術條件可變，效率前沿面可移動前提下，技術進步率較低是導致中國證券業(yè)整體低效率的主要因素；技術進步率是影響綜合效率的長期因素，規(guī)模效率純技術效率是影響綜合效率的短期因素。

3．中國證券業(yè)發(fā)展路徑分析

本文結合上述實證數(shù)據(jù)，考察不同類型券商當前發(fā)展狀況，找出影響不同類型券商發(fā)展的關鍵因素，從而為探尋證券公司綜合效率提升路徑提供依據(jù)。

BCC模型實證結果表明，純技術效率大于規(guī)模效率的決策單元綜合效率較高，此類證券公司屬于中國當前證券業(yè)發(fā)展較快，公司經(jīng)營狀況較好，處于行業(yè)領頭羊地位的公司。本文將此類券商（共計26個）名稱及券商類型統(tǒng)計成表3。

根據(jù)證監(jiān)會監(jiān)管要求，將從事相關創(chuàng)新活動券商歸類為創(chuàng)新類企業(yè)，主要是A類券商，將具有一定資本規(guī)模，經(jīng)營管理較好的券商，除創(chuàng)新類外劃分為規(guī)范類券商，主要是B類券商。從高效率券商統(tǒng)計表3中可看出，純技術效率大于規(guī)模效率的綜合效率較高券商主要集中于創(chuàng)新類企業(yè)，共計15，超過效率較高券商總數(shù)26的1／2，除去創(chuàng)新型其余A類券商，規(guī)范性及B類券商共計10，超過效率較高券商總數(shù)的1／3，剩下一所C類券商。綜合效率較高的15所創(chuàng)新類券商超過了全國所有創(chuàng)新類券商總數(shù)23的一半，本文認為將創(chuàng)新類券商統(tǒng)一劃為代表效率級別最高的第一類證券公司具有說服力，而除去創(chuàng)新型其余A類券商，規(guī)范性及B類券商可統(tǒng)一劃分為效率級別次之的第二類證券公司，剩余C、D、E三類券商劃分為效率級別最低的第三類證券公司。通過對BBC模型與Malmquist指數(shù)分解模型實證數(shù)據(jù)的分析與整理，本文將三類券商規(guī)模效應遞增遞減情況，投入與產(chǎn)出對綜合效率的影響狀況及下文中分析得到的影響效率關鍵因素統(tǒng)計到表4。

本文根據(jù)試圖找出影響這三類券商運營效率的關鍵因素。對于第一類券商，其純技術效率大于規(guī)模效率，對技術和管理方法的運用已超同行業(yè)其他競爭者，在現(xiàn)有的技術水平和資源可得條件下，此類公司想進一步通過利用已有資源提高綜合效率存在較大困難，因此影響第一類綜合效率的關鍵因素是技術進步率；對于第二類券商，其規(guī)模效應存在遞減情況，在現(xiàn)有的技術條件下，技術和管理資源均得到相對合理的利用，提高純技術效率的可能空間不大，相反縮小經(jīng)營規(guī)模對提高綜合效率有較顯著效果，規(guī)模效率是影響第二類券商綜合效率的關鍵因素；對于第三類券商，其經(jīng)營規(guī)模較小，存在遞增效應，擴大經(jīng)營規(guī)模在一定程度上有利于效率提高，但同時投入與產(chǎn)出比例不合理，即各投入要素比例不均衡，導致較少產(chǎn)出，純技術效率與投入產(chǎn)出比例是影響第三類券商綜合效率的關鍵因素。

五、結論與建議

基于上述實證分析，本文將券商劃分為三類：第一類是創(chuàng)新型的券商，第二類是除去創(chuàng)新型券商的A類券商，規(guī)范性券商及B類券商，第三類是C、D、E類券商。就三類券商效率提升路徑給出以下建議。

第一，針對第一類券商，應進一步完善公司治理結構及內(nèi)部控制制度，加大創(chuàng)新力度。技術進步率的提高表現(xiàn)在制度與技術兩方面的改進，創(chuàng)新是技術發(fā)展的重要體現(xiàn)。目前的創(chuàng)新試點是證監(jiān)會根據(jù)已有的公司治理結構、內(nèi)部控制狀況、資本充足水平及經(jīng)營管理規(guī)范度對券商的評估，創(chuàng)新型券商保持并增加已存在優(yōu)勢是維持其行業(yè)地位的重要舉措，也是進一步推動行業(yè)發(fā)展的保證。與此同時，加大組織創(chuàng)新，業(yè)務及經(jīng)營模式創(chuàng)新是各類券商，尤其是第一類券商賴以生存發(fā)展的重要動力，比如就組織創(chuàng)新而言，券商可以根據(jù)行業(yè)發(fā)展趨勢變化，市場需求及自身業(yè)務需要，對公司組織架構實行優(yōu)化，撤并虧損網(wǎng)點增設盈利網(wǎng)點，改革內(nèi)部控制及激勵機制等。

第二，針對第二類券商，應同比例縮小投入與產(chǎn)出以提高規(guī)模效率。決策單元規(guī)模效應遞減表明應縮小經(jīng)營規(guī)模，就本文研究而言，應同比例縮小投入與產(chǎn)出。針對投入要素，券商應根據(jù)自身業(yè)務發(fā)展狀況與行業(yè)發(fā)展趨勢，謹慎融資，減少取得融資后的呆滯資金，實行相對有效的員工聘用制度，公司內(nèi)部存在的部分閑散人員使職員工作時存在“搭便車”效應，工作效率低下，應增強對員工個體利用率，同時應減少不必要的支出，公司購買的非重要設備往往長期處于閑置狀態(tài)，占用了其他必要的資本支出，降低了資金利用率。針對產(chǎn)出要素，公司應在已有的投入基礎上，設定合理的盈利目標，過度追求凈利潤增長容易造成公司內(nèi)部機構設置不合理，導致投機行為發(fā)生，長期而言不利于公司可持續(xù)發(fā)展。

第三，針對第三類券商，應在一定經(jīng)營規(guī)模前提下，改變投入產(chǎn)出比例，同時合理利用技術與管理資源。對于證券業(yè)而言，產(chǎn)出是不可控的，因此投入要素合理化是提高第三類券商綜合效率的有效方法。投入要素包括凈經(jīng)營資產(chǎn)增加額，職工人員及資本支出。人才是企業(yè)得以發(fā)展的源動力，融資與資本投入均不能為企業(yè)帶來現(xiàn)實利益，在此前提下，優(yōu)秀的員工團隊能為公司創(chuàng)造更多利潤，促使公司綜合效率提高，從而提升企業(yè)形象，進一步影響公司對融資的需求與資本投向，因此企業(yè)可以通過定向培養(yǎng)專業(yè)人才，尋求精英式發(fā)展道路。同時此類公司在對企業(yè)自身所處行業(yè)位置有清醒認識基礎上，充分學習同行業(yè)優(yōu)秀企業(yè)的經(jīng)營管理模式，更新技術設備，合理利用外部資源是純技術效率快速提高的有效方法。

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M easurement and Analysis of China’s Securities Industry Efficiency

XU Xiao-guang，XIAN Jun-cheng，ZHENG Zun-xin
（School of Economics，Shenzhen University，Shenzhen 518060）

This paper draws on theories and empirical studies of securitiesmarket efficiency，making a further research on key factors that influence efficiency based on CRRmodel，BBCmodel and Malmquist index decompositionmodel，which can be concl uded that the securities market is in low efficiency stage and its efficiency values have large volatility．Specifically，under the premise of constant technical conditions，pure technical efficiency is themain factor influencing the comprehensive efficiency；under the precondition of technical condition，variable rate of technological progress is themain influencing factor．Based on different influence factors of comprehensive efficiency and its input-output indicators among the three types of brokerages，this paper proposes the ascension path of securitiesmarket comprehensive efficiency．

Securities Industry Efficiency；Metric；Malmquist Index Decomposition Model

F830．91

A

1000－7636（2014）12－0061－09

責任編輯：高立紅

2014－07－14

教育部人文社會科學重點研究基地重大項目“經(jīng)濟特區(qū)轉(zhuǎn)型期金融發(fā)展路徑研究”（12JJD790036）；深圳市哲學社會科學規(guī)劃基金項目“深圳市金融總部集聚與經(jīng)濟轉(zhuǎn)型”（125c026）

徐曉光 深圳大學經(jīng)濟學院教授，深圳市，518060；冼俊城 深圳大學經(jīng)濟學院碩士研究生；鄭尊信 深圳大學經(jīng)濟學院教授。