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        美國社區(qū)銀行效率變化及啟示

        2016-05-30 10:48:04鄧向榮曹紅苗萌萌
        現(xiàn)代管理科學(xué) 2016年2期
        關(guān)鍵詞:技術(shù)進步全要素生產(chǎn)率

        鄧向榮 曹紅 苗萌萌

        摘要:文章對美國成立于1960年以前、在金融脫媒背景下存續(xù)至今的2 995家社區(qū)銀行,基于1992年~2014年的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),運用DEA-Malmquist指數(shù)法對全要素生產(chǎn)率變化進行了測度。實證結(jié)果表明:美國社區(qū)銀行TFP增長速度快于大型商業(yè)銀行,前者得益于技術(shù)進步,后者則依靠規(guī)模擴張,反映了金融脫媒背景下兩類銀行的不同發(fā)展路徑;此外,純技術(shù)效率低下成為制約美國社區(qū)銀行TFP增長的主要因素,規(guī)模效率影響不大。美國社區(qū)銀行效率變化的啟示是:著力推進傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)以外的技術(shù)創(chuàng)新活動、全面提升銀行管理水平、積極開展表外業(yè)務(wù)等是金融脫媒背景下提升我國地方性商業(yè)銀行運營效率、增強競爭力的戰(zhàn)略選擇。

        關(guān)鍵詞:美國社區(qū)銀行;效率變化;全要素生產(chǎn)率;技術(shù)進步

        一、 引言

        銀行效率問題一直是理論界和實務(wù)界共同關(guān)注的焦點,其根本原因在于效率高低不但關(guān)系著銀行運營成本與贏利能力高低、服務(wù)質(zhì)量優(yōu)劣,而且也影響著社會資金分配效率乃至整個金融系統(tǒng)的穩(wěn)定。目前關(guān)于銀行效率的研究主要集中在三方面:一是對歐美及中國等國家地區(qū)商業(yè)銀行整體層面的效率測度;二是解析銀行效率的制約因素;三是銀行效率對宏觀經(jīng)濟運行的影響。但對美國社區(qū)銀行這一類特殊機構(gòu)運營效率的研究尚顯不足。

        美國的金融脫媒始于20世紀(jì)60年代,至已走過五十余年的歷程,包括社區(qū)銀行在內(nèi)的存款性金融機構(gòu)在信貸市場上的份額從57%(1961年)快速下降至18%(2014年)。金融脫媒使得銀行之間以及銀行與其他金融機構(gòu)之間的競爭日趨激烈,兼并重組與破產(chǎn)倒閉事件頻發(fā)。相比于大型商業(yè)銀行,以社區(qū)銀行為代表的中小型銀行囿于資本規(guī)模約束,在持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展道路上面臨的形勢更為嚴(yán)峻,但其總體數(shù)量仍占美國全部商業(yè)銀行總數(shù)的90.1%;尤為突出的是,其中成立于1960以前的中小型銀行有3 343家至今仍在經(jīng)營,占當(dāng)前全部中小銀行數(shù)量的65.8%。這些銀行在激烈競爭中得以存活的原因是什么?其效率變化規(guī)律又是怎樣?特別地,在當(dāng)前我國金融脫媒趨勢已初步顯現(xiàn)、金融改革進入深水區(qū)、利率市場化步伐加快的背景下,與美國社區(qū)銀行功能及定位相類似的我國地方性商業(yè)銀行受到了前所未有的生存壓力與嚴(yán)峻挑戰(zhàn),后者又能從美國社區(qū)銀行的發(fā)展中獲得哪些經(jīng)驗與啟示?因此,深入研究美國社區(qū)銀行的效率變化及其經(jīng)驗規(guī)律對推進我國地方性商業(yè)銀行以及小微銀行創(chuàng)新發(fā)展乃至金融體系完善都具有重要借鑒意義。本文即通過對存續(xù)時間在50年以上的美國社區(qū)銀行效率變化進行測度,以期從中找出其發(fā)展經(jīng)驗及對我國的啟示。

        二、 模型構(gòu)建

        測度商業(yè)銀行效率的方法主要有兩大類:以隨機前沿分析(SFA)為代表的參數(shù)法和以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)為代表的非參數(shù)分析法。隨機前沿分析法可以分解出供企業(yè)提升效率的信息,但其準(zhǔn)確性取決于模型設(shè)定情況;數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法并不預(yù)先假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)或分布,而是采用線性規(guī)劃方法來處理數(shù)據(jù),因?qū)嵱眯愿鼜姸罅勘挥糜跍y度金融產(chǎn)業(yè)效率領(lǐng)域,本文亦選用該方法測度社區(qū)銀行效率。

        數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型主要包括CCR效率評估模型(Charnes,Cooper,Rhodes,1979)、BCC效率評估模型(Ban-ker,Charmes,Cooper,1984)等及Malmquist指數(shù)法(F?覿re et al.,1992)等。CCR模型假定各企業(yè)規(guī)模報酬不變,根據(jù)樣本觀測值構(gòu)造效率前沿邊界,并用個體樣本觀測值與其距離遠(yuǎn)近來衡量個體樣本的相對效率。BCC模型放松了前述假定,將綜合技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率,以衡量不同規(guī)模報酬下的各決策單元是否處于最佳生產(chǎn)規(guī)模。上述兩模型都是基于特定時期、生產(chǎn)技術(shù)不變這一假設(shè),但不同時期的生產(chǎn)前沿面及技術(shù)水平都存在差異,導(dǎo)致樣本各年間的效率值缺乏可比性??疾烀绹鐓^(qū)銀行效率變化,其核心和根本在于對其全要素生產(chǎn)率(TFP)也即廣義的技術(shù)進步率進行測度,并對各時期TFP進行比較。DEA-Malmquist指數(shù)分析法則基于生產(chǎn)技術(shù)可變假設(shè),允許效率隨時間變化,故本文用以測度美國社區(qū)銀行效率動態(tài)變化水平。

        Malmquist指數(shù)法將全要素生產(chǎn)率的變動(TFPC)看作是技術(shù)進步(TC)和技術(shù)不變條件下技術(shù)效率變動(EC)的“合力”,其計算公式為:

        M(yt+1,xt+1,yt,xt)=[■×■]■

        =[■]×[■×■]■式(1)

        式(1)中,xt、yt分別代表t期的輸入向量和輸出向量,Dt(xt,yt)和Dt(xt+1,yt+1)分別表示決策單元以t期為技術(shù)基準(zhǔn)的t期與t+1期的有效性;Dt+1(xt,yt)和Dt+1(xt+1,yt+1)分別表示決策單元以t+1期為技術(shù)基準(zhǔn)的t期和t+1期的有效性。若M(yt+1,xt+1,yt,xt)>1,表示社區(qū)銀行TFP提高;反之則表示TFP有所下降。其中,[■×■]■為t期到t+1期的技術(shù)變化,衡量技術(shù)進步對社區(qū)銀行經(jīng)營的影響;■為t期到t+1期的的技術(shù)效率(EC)變化,衡量社區(qū)銀行在生產(chǎn)行為方面的改善情況,可以通過線性規(guī)劃進一步分解為純技術(shù)效率變化(PEC)和規(guī)模效率變化(SEC),如式(2):

        [Dt(xt,yt)]-1=Max?準(zhǔn),?姿?準(zhǔn)式(2)

        s.t.-?準(zhǔn)yit+?姿yt≥0,xit-?姿xt≥0,?姿≥0

        其含義是,給定t期輸入向量xt,輸出向量yt最大可能倍數(shù)的倒數(shù)。通過增加規(guī)模報酬變化時所需的約束條件∑?姿=1,即可完成既定的規(guī)模報酬條件下企業(yè)純技術(shù)效率變化(PEC)與規(guī)模效率變化的分解。故Malmquist指數(shù)法的實質(zhì)是衡量技術(shù)進步與技術(shù)效率變化(包括規(guī)模效率變化與純技術(shù)效率變化)等指標(biāo)變化對全要素生產(chǎn)率變化的影響。因此,全要素生產(chǎn)率變動也可以表示為:TFPC=TC×EC=TC×PEC×SEC。

        三、 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計分析

        1. 指標(biāo)確定。應(yīng)用Malmquist指數(shù)法測度銀行效率的關(guān)鍵在于投入產(chǎn)出指標(biāo)的確定。既有研究由于視角和側(cè)重點不同,其投入與產(chǎn)出變量的選取也存在差異。比較常用的方法主要有:資產(chǎn)法、生產(chǎn)法、中介法、附加價值法、用戶成本法等五種方法。資產(chǎn)法以銀行“吸收存款、發(fā)放貸款”的經(jīng)營核心為基礎(chǔ),將銀行存款及其他負(fù)債視為投入,將銀行貸款及其他資產(chǎn)視為產(chǎn)出,強調(diào)資金運動過程,側(cè)重考察銀行的規(guī)模效率。生產(chǎn)法將銀行視為生產(chǎn)金融產(chǎn)品的企業(yè),偏重于選取與金融產(chǎn)品生產(chǎn)相關(guān)的投入產(chǎn)出指標(biāo),主要用以評估銀行分支機構(gòu)的效率。中介法與資產(chǎn)法類似,將銀行視為在存貸款方面提供金融服務(wù)的中介機構(gòu),適合于測度主要從其他金融機構(gòu)獲取高額存款并轉(zhuǎn)為貸款或投資的銀行的經(jīng)營效率。附加價值法主張以單一要素為銀行價值創(chuàng)造的重要程度為標(biāo)準(zhǔn)評判各投入產(chǎn)出指標(biāo)。用戶成本法則用銀行某一業(yè)務(wù)(項目)在經(jīng)營過程中所產(chǎn)生的凈值(或成本)為核心標(biāo)準(zhǔn)劃分投入產(chǎn)出指標(biāo)。

        由于社區(qū)銀行是一個特殊性金融機構(gòu)群體,產(chǎn)品具有多樣性,而且對應(yīng)不同類型的風(fēng)險,因此合適的測度方法,應(yīng)該基于測度績效的目標(biāo)和其所處的社會環(huán)境。但上述方法對投入產(chǎn)出指標(biāo)設(shè)定的差異較大,如“資產(chǎn)法”與“生產(chǎn)法”將存款視為投入指標(biāo),而“中介法”將其視為產(chǎn)出指標(biāo)。附加價值法和用戶成本法對于劃分投入項和產(chǎn)出項具有相對性,不適用于時間序列下的銀行效率測度。事實上,銀行作為金融中介機構(gòu),存貸款僅是經(jīng)營的中間過程,很難被界定為是投入抑或產(chǎn)出指標(biāo),而銀行在經(jīng)營過程中的各項支付與利潤所得則極少存在爭議,也與銀行經(jīng)營目標(biāo)相一致。鑒于此,本文將社區(qū)銀行資產(chǎn)負(fù)債表和損益表中對應(yīng)的員工薪酬、運營費用、利息支出和固定資產(chǎn)投入等作為投入指標(biāo),而將利息收入和非利息收入作為產(chǎn)出指標(biāo),以此來考察美國社區(qū)銀行的經(jīng)營效率。

        2. 數(shù)據(jù)選取及描述性統(tǒng)計分析。本文數(shù)據(jù)主要來源于美國聯(lián)邦存款保險公司(FDIC)所統(tǒng)計的各社區(qū)銀行1992年~2014年各年度財務(wù)報表。為盡可能考察金融脫媒背景下美國社區(qū)銀行效率變化的長期規(guī)律,本文從FDIC所統(tǒng)計的1992年登記在冊的13 279家社區(qū)銀行中,選取在1960年以前成立并存續(xù)至今的社區(qū)銀行共計3 343家,剔除數(shù)據(jù)不全的348家,剩余2 995家是為檢測樣本。本文還選取了相同時間條件下成立的、并且至今仍在經(jīng)營的47家美國大型商業(yè)銀行作為對比樣本。

        美國社區(qū)銀行的相關(guān)數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計特征如下:

        第一,投入部分中利息支出均值最高,為228.21萬美元,占全部投入的28.7%,運營費用均值最低,占全部投入的20%,各項投入占比整體上差別不大;第二,產(chǎn)出部分中利息收入均值為671.67萬美元,占全部收入的87.2%,可見利息收入仍是美國社區(qū)銀行的主要收入來源;第三,各投入產(chǎn)出指標(biāo)最大值和最小值相差數(shù)千倍乃至萬倍,如樣本銀行中非利息收入最低僅為僅1 000美元,最高則達(dá)到8 730.5萬元,相應(yīng)方差也較大,說明各銀行的盈利能力差別迥異,但投入產(chǎn)出效率還有待后文驗證。

        四、 實證分析

        運用DEAP2.1軟件,使用DEA-Malmquist指數(shù)方法,計算得出美國2 995家社區(qū)銀行與對比組47家大型商業(yè)銀行1992年~2014年間全要素生產(chǎn)率動態(tài)變化情況,從中可以看出:

        第一,1992年~2014年間美國社區(qū)銀行的全要素生產(chǎn)率(TFP)變動均值為1.024,即整體上呈現(xiàn)增長的趨勢,年均增速2.4%,高于美國商業(yè)銀行1.1%的增速。從TFP歷年變化情況看,美國社區(qū)銀行的全要素生產(chǎn)率變化值在多數(shù)年份里(有13個年份)高于大型商業(yè)銀行,特別是2008年金融危機以來,美國社區(qū)銀行的全要素生產(chǎn)率增速加快,遠(yuǎn)高于大型商業(yè)銀行。

        第二,美國社區(qū)銀行技術(shù)變化均值為1.036,呈增長態(tài)勢,其速度年均達(dá)到了3.6%,成為拉動社區(qū)銀行TFP增長的主要原因;而大型商業(yè)銀行的技術(shù)變化僅為0.5%,技術(shù)變化對TFP增長的作用并不明顯。此外,從社區(qū)銀行的縱向分析也可以得到相同結(jié)論:1993年~2014年間社區(qū)銀行TFP變動并不均,有13個年份增長(TFP變化大于1),8個年份衰退(TFP變化小于1)。TFP增長的13個年份中,有12個年份出現(xiàn)技術(shù)進步,年均進步速度為7.7%;同期僅有3個年份出現(xiàn)技術(shù)效率增長,其余10個年份都是技術(shù)效率降低,其中尤以純技術(shù)效率的下降最為突出,年均下降3%;TFP衰退的8個年份中,有6個年份出現(xiàn)技術(shù)退步(技術(shù)變化小于1),年均退步2.7%;同期只有4個年份出現(xiàn)技術(shù)效率降低。由此說明,技術(shù)進步的變動是美國社區(qū)銀行TFP變化的主要影響因素,技術(shù)效率變化的影響并不十分明顯。

        第三,美國社區(qū)銀行技術(shù)效率整體呈下降趨勢,年均降速1.1%,其中純技術(shù)效率變化均值為0.991,小于規(guī)模效率變化平均值0.999,幾乎為1,說明純技術(shù)效率低下是技術(shù)效率下降的主要原因,規(guī)模效率變動對技術(shù)效率乃至TFP的影響可以忽略不計;相反美國大型商業(yè)銀行技術(shù)效率變化呈逐年增長態(tài)勢,但是幅度并不大,構(gòu)成其技術(shù)效率變化的純技術(shù)效率變化為1.001,規(guī)模效率變化為1.004,說明,美國大型商業(yè)銀行技術(shù)效率增長的主要動因在于規(guī)模擴張。

        五、 結(jié)論與啟示

        本文運用DEA-Malmquist指數(shù)法對美國社區(qū)銀行TFP動態(tài)變化情況進行了測度和解析,得出以下結(jié)論:(1)美國社區(qū)銀行TFP增長速度快于大型商業(yè)銀行,這是其在金融脫媒壓力下得以持續(xù)生存的重要原因;(2)美國社區(qū)銀行的TFP增長主要得益于技術(shù)進步,而大型商業(yè)銀行則依賴于規(guī)模擴張,這反映了金融脫媒背景下兩類銀行業(yè)的不同發(fā)展路徑;(3)美國社區(qū)銀行的技術(shù)效率水平普遍偏低,且遠(yuǎn)嚴(yán)重于大型商業(yè)銀行,其中純技術(shù)效率低下是主要引致因素,規(guī)模效率的貢獻(xiàn)度不大,說明社區(qū)銀行的管理水平等成為制約其高速發(fā)展的障礙。

        與美國社區(qū)銀行對比,我國地方性商業(yè)銀行也正在面臨相似的困境。當(dāng)前,中國金融脫媒趨勢日漸明顯。相關(guān)統(tǒng)計顯示,2002年我國新增人民幣貸款占社會融資總量的比例以及商業(yè)銀行人民幣存款余額同比增速分別為92%與19.0%,至2014年已分別下降至59.4%與9.1%。近些年互聯(lián)網(wǎng)金融的蓬勃興起與利率市場化進程的加速,必將使得與大型商業(yè)銀行相比本就不具有規(guī)模優(yōu)勢的地方性商業(yè)銀行面臨更大的生存壓力。總結(jié)美國社區(qū)銀行在金融脫媒過程中的效率變化及經(jīng)驗規(guī)律,對我國地方性商業(yè)銀行發(fā)展具有如下啟示:

        第一,充分發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新在地方性商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)效率提升中的作用。21世紀(jì)以來,以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、移動通信技術(shù)、云計算為代表的信息技術(shù)極大改變了社會的生產(chǎn)生活方式,互聯(lián)網(wǎng)金融更是沖擊了傳統(tǒng)金融運營模式及理念。據(jù)統(tǒng)計,截止到2013年末,互聯(lián)網(wǎng)支付金額總計達(dá)到9.22萬億,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺累計交易額超過600億,互聯(lián)網(wǎng)金融渠道成本低于傳統(tǒng)銀行渠道成本25%?;ヂ?lián)網(wǎng)金融打破了既有的地域限制,進一步壓縮以區(qū)域內(nèi)經(jīng)營為立足點的地方性商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)空間。因此,地方性商業(yè)銀行需要緊隨時代發(fā)展,積極推進金融互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新,并探索大數(shù)據(jù)、云計算技術(shù)等在商業(yè)銀行的應(yīng)用,將技術(shù)進步作為推動商業(yè)銀行發(fā)展的主要力量。

        第二,單純的規(guī)模擴張并非提高地方性商業(yè)銀行效率、增強企業(yè)競爭力的最佳方法,提升管理水平等以改善純技術(shù)效率,成為地方性商業(yè)銀行增強核心競爭力與持續(xù)發(fā)展能力的重要保障。當(dāng)前,我國地方性商業(yè)銀行總資產(chǎn)僅占銀行業(yè)金融機構(gòu)資產(chǎn)總額的22.15%,稅后利潤占銀行業(yè)金融機構(gòu)稅后利潤總額的20.65%,因此在規(guī)模上無法與國有商業(yè)銀行及股份制商業(yè)銀行相競爭,通過提升規(guī)模效率促進全要素生產(chǎn)率提高的策略可行性很小。但地方性商業(yè)銀行可以通過完善法人治理結(jié)構(gòu)、定位于中小企業(yè)融資市場、提升金融服務(wù)水平等方式獲得綜合技術(shù)效率,提升企業(yè)市場競爭力。

        第三,積極開展中間業(yè)務(wù)及表外業(yè)務(wù),提升非利息收入占總收入比重,優(yōu)化地方性商業(yè)銀行收入結(jié)構(gòu)。一直以來,我國地方性商業(yè)銀行都是采用針對中小企業(yè)和個人的信貸服務(wù)模式生存,通過存貸利差獲得的收入占總收入的80%以上,中間業(yè)務(wù)收入不足20%,中間業(yè)務(wù)產(chǎn)品不到400種,這與美國商業(yè)銀行中間業(yè)務(wù)收入占比60%~70%,中間業(yè)務(wù)產(chǎn)品近4 000種的情況相差甚遠(yuǎn)。隨著中國利率市場化、金融脫媒進程加速等帶來的壓力與挑戰(zhàn)與日俱增,我國地方性商業(yè)銀行亟需調(diào)整傳統(tǒng)的存貸經(jīng)營模式,通過業(yè)務(wù)創(chuàng)新實現(xiàn)新的可持續(xù)發(fā)展。

        參考文獻(xiàn):

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        [3] 張健華,王鵬.中國銀行業(yè)廣義Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)研究[J].經(jīng)濟研究,2010,(8):128-140.

        [4] 鄧向榮,苗萌萌.美國社區(qū)銀行風(fēng)險控制體系及經(jīng)驗借鑒[J].國際金融研究,2012,(10):76-84.

        [5] 苗萌萌.金融脫媒背景下美國社區(qū)銀行發(fā)展路徑及效率研究[D].天津:南開大學(xué)學(xué)位論文,2013.

        基金項目:天津市科技發(fā)展戰(zhàn)略研究計劃項目(項目號:13ZLZLZF08600)。

        作者簡介:鄧向榮(1955-),女,漢族,天津市人,南開大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師,研究方向為科技金融與產(chǎn)業(yè)政策;曹紅(1983-),女,漢族,山東省濟寧市人,南開大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院博士生,研究方向為金融創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級;苗萌萌(1984-),女,漢族,河南省許昌市人,南開大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院博士,就職于中國人民銀行金融監(jiān)管局,研究方向為金融監(jiān)管。

        收稿日期:2015-12-12。

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