王 帥

（徽商銀行股份有限公司 人力資源部，安徽 合肥230001）

銀行效率是銀行競爭力的主要體現(xiàn)，是衡量銀行經(jīng)營業(yè)績的綜合指標(biāo)。隨著國內(nèi)銀行業(yè)市場競爭愈演愈烈，銀行的運營效率也顯得更加重要。在我國，隨著商業(yè)銀行上市的不斷增加，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注銀行的效率評估問題。

一、文獻綜述

（一）關(guān)于銀行的生產(chǎn)函數(shù)

生產(chǎn)函數(shù)描述了一定時期、一定技術(shù)水平下，廠商生產(chǎn)時所使用的各種生產(chǎn)要素數(shù)量以及所能生產(chǎn)出的最大產(chǎn)量之間的關(guān)系。和實際部門相同，銀行的生產(chǎn)函數(shù)按照其產(chǎn)出的定義方式表示，汪祖杰認(rèn)為商業(yè)銀行的生產(chǎn)函數(shù)可以由其資產(chǎn)負(fù)債表解析。他基于商業(yè)銀行生產(chǎn)函數(shù)，提出計量商業(yè)銀行投入產(chǎn)出的指標(biāo)。一是2項確定的投入指標(biāo)：勞動（職工人數(shù)）和資本（期末固定資產(chǎn)凈值）；二是3項可能的投入或產(chǎn)出指標(biāo)：存款、職工投入、股金投入；三是4項基本的產(chǎn)出指標(biāo)：無擔(dān)保貸款、擔(dān)保貸款、投資、轉(zhuǎn)存款；四是投入的生產(chǎn)要素價格：工資、資本價格、資金或存款價格、股金價格；五是成本：勞動成本、資本成本、資金成本、股息成本、職工成本。[1]

銀行產(chǎn)出可分為技術(shù)性產(chǎn)出和經(jīng)濟性產(chǎn)出。技術(shù)性產(chǎn)出是投入產(chǎn)品和勞務(wù)的技術(shù)轉(zhuǎn)換的角度，銀行廠商生產(chǎn)的金融產(chǎn)出可歸納為：一是提供給活期存款客戶的支付結(jié)算的管理功能，二是存款者與貸款者之間的中介服務(wù)，三是信托活動以及資產(chǎn)選擇顧問等勞務(wù)；經(jīng)濟性產(chǎn)出是指銀行廠商的最終經(jīng)濟性產(chǎn)出，是能賺取利潤的生息資產(chǎn)，比如各種貸款與證券投資。

侯曉輝、張國平認(rèn)為，銀行產(chǎn)出是向其客戶提供的服務(wù)流量。銀行生產(chǎn)函數(shù)的形式：Y＝F（D，L，K），Y代表銀行產(chǎn)出，實物上表現(xiàn)為銀行貸款與投資金額。D是銀行吸收的各類存款，如活期存款與儲蓄存款等。[2]L和K分別代表實際投入的簡單勞動力和資本。一定時期內(nèi)，供銀行利用的可貸資金或者可用投資越多，銀行利潤也就越大。

（二）關(guān)于銀行的全要素生產(chǎn)率

在資本和勞動投入的函數(shù)中，增加了一項時間趨勢，可以反映全部生產(chǎn)要素（如勞動、資本、技術(shù)革新）的生產(chǎn)效率。[3]測量全要素生產(chǎn)率可以概括為兩種方法：參數(shù)法和非參數(shù)法。參數(shù)法綜合了多元統(tǒng)計方法，以生產(chǎn)函數(shù)為研究基礎(chǔ)，計算全要素生產(chǎn)率；非參數(shù)法則建立了生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，對隨機變量的分布進行了假設(shè)。

秦宛順和歐陽俊利用全要素生產(chǎn)率的DEA方法，計算了中國商業(yè)銀行的技術(shù)效率，并對市場結(jié)構(gòu)、銀行業(yè)效率之間的相互關(guān)系進行研究。[4]

遲國泰等的研究以在職人數(shù)、固定資產(chǎn)、存款3項為投入指標(biāo)，新增貸款、資本收益率、凈利潤3項為產(chǎn)出指標(biāo)，選取了包含4家國有銀行在內(nèi)的14家商業(yè)銀行為樣本，以1998～2003年的數(shù)據(jù)，進行了全要素生產(chǎn)率的測算。研究發(fā)現(xiàn)國有商業(yè)銀行的平均技術(shù)效率，遠低于股份制商業(yè)銀行。[5]

韓镕馨和孫一銘采用DEA基本模型，對我國16家上市銀行2006～2011年的面板數(shù)據(jù)進行Malmquist指數(shù)測定，計算了各家銀行的效率值及變化情況，重點觀察了在2008年國際金融危機期間，銀行效率的變動狀況。[6]

筆者基于生產(chǎn)函數(shù)理論和Malmquist全要素生產(chǎn)模型，對2006～2012年5家城市商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率進行分析，運用DEA法得出城市商業(yè)銀行的技術(shù)效率指數(shù)Effch、技術(shù)進步指數(shù)Tech、純技術(shù)效率指數(shù)Pech、規(guī)模效率指數(shù)Sech、全要素生產(chǎn)效率指數(shù)Tfpch；并以徽商銀行為案例，運用DEA法和Malmquist指數(shù)法，對全要素生產(chǎn)率進行逐年測算和分解。同時，對不同效率指數(shù)的波動情況進行比較，分析對全要素生產(chǎn)率貢獻程度最大的重要指標(biāo)。

二、基于DEA和Malmquist指數(shù)的城市商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率分析

筆者選用以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析為基礎(chǔ)的 Malmquist全要素生產(chǎn)率模型。Malmquist指數(shù)是比較成熟的商業(yè)銀行生產(chǎn)效率分析模型，它提供了可以衡量商業(yè)銀行運營效率的指數(shù)：技術(shù)進步效率、純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)。[5]選取上海銀行、北京銀行、南京銀行、寧波銀行和徽商銀行等5家城市商業(yè)銀行2006～2012年的年報數(shù)據(jù)，對其進行逐年測算和分解，集中考察我國城市商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率。

借鑒國內(nèi)外的有關(guān)研究，結(jié)合商業(yè)銀行經(jīng)營管理的特點，我們選取“人力資本投資總額 ”代表生產(chǎn)函數(shù)中“勞動”的投入要素，選取“所有者權(quán)益”、“固定資產(chǎn)”和“吸收存款”3項代表生產(chǎn)函數(shù)中“資本”的投入要素，用“凈利潤”作為產(chǎn)出變量，運用DEAP v2.1軟件分析5家城市商業(yè)銀行在2006～2012年的經(jīng)濟效率。計算結(jié)果見表1、表2、表3。

表1 2006～2012年5家城市商業(yè)銀行的平均Malmquist指數(shù)

根據(jù)表1，5家城市商業(yè)銀行在2006～2012年平均全要素生產(chǎn)率為1.007，技術(shù)效率指數(shù)Effch和規(guī)模效率Sech指數(shù)分別達到了1.004和1.002，保持了較為平穩(wěn)的趨勢。對技術(shù)進步效率Tech，在7年的研究時間段內(nèi)，上海銀行和北京銀行為0.934和0.948，下降幅度為6.6%和5.2% ；南京銀行、寧波銀行和徽商銀行的技術(shù)進步效率呈現(xiàn)了微弱的上升，幅度為4.0%、7.8%和1.7%。從平均趨勢上，南京銀行、寧波銀行受益于技術(shù)進步效率，保持了全要素生產(chǎn)率的上升趨勢；徽商銀行的技術(shù)效率、技術(shù)進步效率和規(guī)模效率都處于上升狀態(tài)，7年間的平均全要素生產(chǎn)率為1.040，平均上升幅度為4%。

表2 5家城市商業(yè)銀行的年度平均Malmquist指數(shù)變化及分解

表2反映了按年份區(qū)間的城市商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率的變化，總體呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢。分解來看，2007年至2008年，城市商業(yè)銀行的技術(shù)效率、規(guī)模效率都在下降，是依靠技術(shù)進步效率提升，緩沖了全要素生產(chǎn)率下降趨勢。2008年至2009年，則情況相反，技術(shù)進步指標(biāo)下滑，技術(shù)效率和規(guī)模效率出現(xiàn)上升。2009年至2010年，城市商業(yè)銀行在吸取金融危機教訓(xùn)基礎(chǔ)上，在規(guī)模擴張的決策上更加審慎，規(guī)模效率指數(shù)出現(xiàn)幅度為4%的下滑。

分析2007年至2008年的金融環(huán)境，恰是城市商業(yè)銀行重組整合和股份制改革的階段，金融機制創(chuàng)新提供了充分的人力資本激勵，技術(shù)進步效率為1.037；2008年9月在全球擴散的金融危機，導(dǎo)致了知名投行破產(chǎn)、花旗金融集團撤并、通用公司崩潰等事件，對人力資本、金融發(fā)展造成了很大沖擊。為擺脫發(fā)展頹勢，各國政府都采取了積極寬松的貨幣政策，這時國內(nèi)銀行的技術(shù)進步效率僅為0.891，規(guī)模效率指數(shù)為最高值1.029。這些變化規(guī)律，反映了宏觀經(jīng)濟走勢、金融環(huán)境變化對城市商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率的影響，同時，也反映了“知識、技術(shù)、教育培訓(xùn)”為基礎(chǔ)的純技術(shù)進步效率的重要作用。下面，我們再結(jié)合徽商銀行的全要素生產(chǎn)率分析。

選取徽商銀行為案例，理由如下，徽商銀行是占據(jù)安徽省內(nèi)20%以上市場份額的城市商業(yè)銀行，一直保持著穩(wěn)健的發(fā)展態(tài)勢。作為一家通過并購重組建立的股份制銀行，徽商銀行的商業(yè)化程度較高，在區(qū)域內(nèi)面臨的競爭更激烈，尋求效率最優(yōu)化的動機更明確和強烈。分析2006～2012年每年的平均Malmquist指數(shù)，如表3所示，2006～2012年間平均全要素生產(chǎn)率1.107，技術(shù)進步效率Tech為1.107。徽商銀行全要素生產(chǎn)率上升，是依靠技術(shù)進步效率?；丈蹄y行技術(shù)進步效率Tech的波動情況：在2006～2012年，平均波動幅度為23.1%。

表3 2006～2012年徽商銀行平均Malmquist指數(shù)

結(jié)合徽商銀行2006～2012年各年度的經(jīng)營戰(zhàn)略和主要舉措（參見徽商銀行年報）進一步分析，我們發(fā)現(xiàn)其技術(shù)進步效率的原因為：2006～2007年技術(shù)進步效率提升，與區(qū)域重組、公司治理機制建立、股份制改革和準(zhǔn)備上市有關(guān)；2009～2010年技術(shù)進步效率提升，和進一步提高人力資本投資、成功實現(xiàn)跨區(qū)域發(fā)展有關(guān)。

可見，隨著商業(yè)銀行改革的推進，特別是區(qū)域重組以來，徽商銀行的全要素生產(chǎn)率一直保持著快速發(fā)展。與其他城市商業(yè)銀行相比，徽商銀行的效率也較高。因此，股權(quán)激勵效應(yīng)對于提高經(jīng)營效率具有極其重要的影響，根據(jù)委托代理理論，所有權(quán)和經(jīng)營權(quán)的結(jié)合減少了代理成本，這一方面，城市商業(yè)銀行具有專屬優(yōu)勢，徽商銀行的效率高于許多國有大型銀行。

三、研究結(jié)論與建議

通過比較城市商業(yè)銀行的規(guī)模效率指數(shù)、技術(shù)進步指數(shù)的波動情況，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進步指數(shù)與全要素生產(chǎn)率指數(shù)，兩者的波動情況幾乎一致。說明城市商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率的上升，主要源于技術(shù)進步效率的提高。按照全要素生產(chǎn)率理論，技術(shù)進步效率包括知識、教育、技術(shù)培訓(xùn)、公司治理等多個方面的改善，因此認(rèn)為，影響全要素生產(chǎn)率的主要因素，是科技進步、人力資本投資、風(fēng)險管理、公司治理等技術(shù)進步，而不是依靠規(guī)模擴張。

因此，城市商業(yè)銀行應(yīng)注重加強金融創(chuàng)新和金融技術(shù)投入，通過技術(shù)創(chuàng)新和人力資本投資，來提高銀行的運營效率。特別是，人力資本投資能夠改善商業(yè)銀行的經(jīng)理、高級管理人員工作業(yè)績，促進公司治理機制優(yōu)化創(chuàng)新，幫助商業(yè)銀行保持在激烈競爭中的關(guān)鍵能力。為了進一步提高效率，城市商業(yè)銀行應(yīng)運用創(chuàng)新各項激勵機制，出臺管理者、員工和大客戶持股的激勵辦法，開發(fā)利用人力資源，有效激活組織效率；建立員工職業(yè)發(fā)展培養(yǎng)規(guī)劃，加強人力資本投資，提高員工隊伍學(xué)歷層次，提升員工專業(yè)素質(zhì)；加強科技創(chuàng)新，增強環(huán)境變化的適應(yīng)能力，保持穩(wěn)健發(fā)展的態(tài)勢，搭建技術(shù)進步和經(jīng)濟效率相互轉(zhuǎn)化的橋梁。

[1]汪祖杰.商業(yè)銀行生產(chǎn)函數(shù)的定義與規(guī)模效應(yīng)的方法論研究[J].金融研究，2004（7）：80－89.

[2]侯曉輝，張國平.銀行競爭、專用性人力資本投資激勵與國有商業(yè)銀行的公司治理[J].當(dāng)代經(jīng)濟科學(xué)，2007（4）：1－9.

[3]袁曉玲，張寶山.中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率的影響因素研究[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2009（4）：93－96.

[4]秦宛順，歐陽俊.中國商業(yè)銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)、效率和績效[J].經(jīng)濟科學(xué)，2001（4）：34－45.

[5]遲國泰，孫秀峰，蘆丹.中國商業(yè)銀行成本效率實證研究[J].經(jīng)濟研究，2005（6）：104－114.

[6]韓镕馨，孫一銘.中國上市銀行效率分析——以2006－2011年16家上市銀行為例[J].上海金融（9）：107－108.