■馬曉倩，周雪梅

一、引言與文獻綜述

城市商業(yè)銀行（以下稱城商行）歷經(jīng)20多年的轉(zhuǎn)型發(fā)展，已經(jīng)成為我國銀行業(yè)金融機構(gòu)的重要一員。一直以來，城商行堅持“服務(wù)地方經(jīng)濟、服務(wù)中小企業(yè)、服務(wù)城鄉(xiāng)居民”的市場定位，在化解地方金融風(fēng)險、完善我國銀行體系、促進銀行業(yè)良性競爭等方面起到了重要作用。經(jīng)歷了艱難起步與調(diào)整過渡階段，城商行正處于穩(wěn)定發(fā)展中，資產(chǎn)規(guī)模、不良率、品牌價值等方面有了極大改善。但在宏觀經(jīng)濟增速趨緩、金融脫媒加劇和金融監(jiān)管趨嚴(yán)的背景下，城商行的發(fā)展面臨著挑戰(zhàn)，良好的經(jīng)營效率是城商行持續(xù)、健康發(fā)展的基礎(chǔ)。

國內(nèi)外學(xué)者對于商業(yè)銀行經(jīng)營效率的研究主要從三個方面展開。第一，基于三階段DEA方法的銀行效率分析。Shyu&Chiang（2012）利用三階段DEA方法研究了中國臺灣某銀行各分支機構(gòu)的經(jīng)營效率，結(jié)果表明規(guī)模效率低下是分支行經(jīng)營效率低下的主要原因。周朝波和彭歡（2018）利用三階段DEA方法研究了互聯(lián)網(wǎng)金融崛起背景下中國上市商業(yè)銀行的效率，結(jié)果表明股份制銀行的經(jīng)營表現(xiàn)高于國有銀行，目前大部分商業(yè)銀行效率水平存在提升空間。馮方昱和姜薇（2018）創(chuàng)新性的將互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指標(biāo)作為環(huán)境變量因素，通過三階段DEA模型研究了互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展下我國不同類型商業(yè)銀行效率情況。上述研究均得出了環(huán)境因素對銀行效率有顯著影響的結(jié)論，并認(rèn)為剔除外部環(huán)境影響后的效率值比第一階段效率值更能客觀反映銀行的效率水平。

第二，基于三階段DEA-Malmquis指數(shù)方法的銀行效率分析。三階段DEA存在一定的不足，袁曉玲和張寶山（2009）認(rèn)為在進行DEA測度時加入時間因素，會造成各期的生產(chǎn)前沿面不同，從而使得各期缺乏縱向比較的基準(zhǔn)。因此，三階段DEA只能用截面數(shù)據(jù)來橫向?qū)Ρ仍u價決策單元效率，即只能反映靜態(tài)效率，而不能處理面板數(shù)據(jù)并進行動態(tài)效率評價。Malmquist指數(shù)則可以有效彌補以上不足，DEA方法通過與Malmquist指數(shù)結(jié)合可以描述銀行效率隨時間變化的動態(tài)過程。梅國平等（2014）運用三階段DEA和Malmquist指數(shù)分解方法對我國13家大中型商業(yè)銀行進行了效率研究，認(rèn)為樣本期間內(nèi)我國商業(yè)銀行的規(guī)模效率呈改進趨勢，全要素生產(chǎn)率波動上升，其變化主要取決于行業(yè)技術(shù)進步。劉?。?015）運用三階段DEA-Malmquist模型對我國商業(yè)銀行非信貸資金運營效率變動進行了分析，結(jié)果表明國有銀行的非信貸資金運營效率比股份制銀行更穩(wěn)定。陳一洪（2018）運用三階段DEAMalmquist指數(shù)法對城商行的全要素生產(chǎn)率的時間變化趨勢進行了分析，認(rèn)為城商行全要素生產(chǎn)率變動受規(guī)模效率變動影響較大。

第三，城商行經(jīng)營效率影響因素分析。根據(jù)區(qū)域非均衡發(fā)展理論，發(fā)展中國家在資源有限的情況下不具備均衡發(fā)展的可能性，故而要優(yōu)先發(fā)展重點地區(qū)和部門以帶動整個區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展，這不可避免地會產(chǎn)生區(qū)域經(jīng)濟差異。當(dāng)區(qū)域經(jīng)濟非均衡發(fā)展時，商業(yè)銀行的經(jīng)營效率也會表現(xiàn)出區(qū)域性差異。作為依托地方經(jīng)濟的城商行，其經(jīng)營與地方經(jīng)濟情況密切相關(guān)，外部環(huán)境對于城商行效率的影響更加顯著。Levine R（2005）指出，金融發(fā)展提升了銀行的經(jīng)營能力，銀行能夠更好的識別、分散和化解投資風(fēng)險。關(guān)于區(qū)域環(huán)境因素與城商行經(jīng)營效率之間的關(guān)系，國內(nèi)不同學(xué)者有不同的觀點。一般來說，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展程度越高，城商行經(jīng)營效率越好（蔣書彬，2016；陳洪斌，2016；郭娜等，2017），也有研究結(jié)果顯示區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平越高，城商行經(jīng)營績效越差（薛超和李政，2013）。針對金融發(fā)展程度和城商行經(jīng)營效率的關(guān)系，有以下三種觀點：兩者之間呈正相關(guān)關(guān)系（蔣書彬，2016），兩者之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系（陳洪斌，2016；薛超和李政，2013），兩者之間關(guān)系不顯著（郭娜等，2017）。對于政府干預(yù)程度與城商行經(jīng)營效率之間的關(guān)系，郭娜等（2017）認(rèn)為政府的適度干預(yù)會提高城商行的經(jīng)營效率，而蔣書彬（2016）的觀點正好相反?？梢?，由于研究樣本與研究方法的差異，不同學(xué)者對于城商行經(jīng)營效率的區(qū)域影響因素有著不同的結(jié)果。

通過以上文獻綜述可知，關(guān)于城商行經(jīng)營效率的研究較為豐富，但仍存在以下不足：一是由于城商行發(fā)展較晚和數(shù)據(jù)的可得性等原因，現(xiàn)有研究多集中于少數(shù)上市城商行而沒考慮大量非上市城商行，研究結(jié)論不具有普遍性；二是對銀行效率的研究多集中在類別與時序的比較研究，缺乏區(qū)域視角的橫向?qū)Ρ妊芯?；三是現(xiàn)有運用三階段DEAMalmquist指數(shù)模型對城商行經(jīng)營效率進行測度的研究多在第一階段與第三階段采用Malmquist指數(shù)模型而非BCC模型，測度結(jié)果只反映了效率的變化程度（動態(tài)效率）而沒有反映城商行的具體效率值（靜態(tài)效率）。針對以上問題，本文擬采用基于BCC模型的三階段DEA和Malmquist指數(shù)相結(jié)合的方法對我國64家城商行的靜態(tài)、動態(tài)效率進行分區(qū)域測度與對比分析，在效率評價的同時考察影響城商行經(jīng)營效率的區(qū)域差異因素，為城商行改善經(jīng)營管理水平、提升綜合競爭力提出對策建議。

二、研究設(shè)計

（一）模型選取

1.三階段DEA模型

三階段DEA模型在第一階段通過BCC模型得到初步效率值和投入松弛量。BCC模型計算的效率值為綜合技術(shù)效率（TE）。在規(guī)模報酬可變的條件下，綜合技術(shù)效率（TE）可以分解為規(guī)模效率（SE）和純技術(shù)效率（PE），即TE=SE×PE。綜合技術(shù)效率反映了一連串投入狀態(tài)下所取得最大化產(chǎn)出或是在限定產(chǎn)出的狀態(tài)下使投入最小化的水平。規(guī)模效率反映商業(yè)銀行投入增加，規(guī)模收益是否會同比例增加，如果產(chǎn)出增長高于成本增長，則該銀行處于規(guī)模效率狀態(tài)中。純技術(shù)效率指的是完全由內(nèi)部經(jīng)營管理方面的純技術(shù)導(dǎo)致的效率水平，反映綜合技術(shù)效率中除規(guī)模效率以外的效率因素。BCC模型可表示為：

其中，j=1，2…，n表示決策單元（城商行）；X，Y分別是投入、產(chǎn)出變量；S+、S～分別為松弛變量和剩余變量。若θ=1，則決策單元DEA有效。若θ＜1，則決策單元非DEA有效。

由于決策單元的效率受到管理無效率、環(huán)境因素和隨機誤差的影響，故而需要在第二階段使用SFA回歸分離這三種因素。以各投入松弛量作為被解釋變量，以環(huán)境因素指標(biāo)為自變量，對每一項投入的松弛量均建立一個回歸方程，共建立N個回歸方程，第n個方程如下：

其中，Sni為第i個決策單元第n項投入松弛量，Zi=（Z1i，Z2i…Zki）為k個環(huán)境變量，βn為環(huán)境變量的系數(shù)。vni+uni為整體誤差項為管理無效率，表示管理因素對投入松弛量的影響為隨機誤差項，表示隨機誤差對投入松弛量的影響。假定uni、vni相互獨立，并且與環(huán)境變量也相互獨立。通過SFA回歸得到估計結(jié)果：（c?，β?n，σ?2，γ?）。

參考羅登躍（2012）提出的管理無效率分離公式分離管理無效率：

隨機誤差的估計公式為：

最后利用得到的結(jié)果重新調(diào)整投入變量：

第三階段利用調(diào)整后的投入和原始產(chǎn)出重新運用BCC模型對城商行效率進行測度，最終得到的效率值是剔除了環(huán)境因素和隨機誤差的效率值。

2.Malmquist指數(shù)模型

考慮到三階段DEA模型只是對城商行效率進行橫向?qū)Ρ龋疚脑谌A段DEA模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建Malmquist指數(shù)模型，進而對效率進行縱向分析，動態(tài)分析效率的時間趨勢變化。Malmquist指數(shù)模型可具體表示為：

其中Dt+1（xt+1，yt+1），Dt+1（xt，yt）分別表示以t+1期技術(shù)表示的第t+1期和第t期的效率水平，Dt（xt+1，yt+1），Dt（xt，yt）分別表示以t期技術(shù)表示的第t+1期和第t期的效率水平。M為全要素生產(chǎn)率指數(shù)，表示從t期到t+1期全要素生產(chǎn)率變化情況。M＞1時說明t+1期相對于t期效率上升，反之則下降，M=1說明效率沒有變化。在規(guī)模報酬不變的假定下，該指數(shù)可以分解為綜合技術(shù)效率指數(shù)（EC）和技術(shù)進步效率指數(shù)（TC）。在規(guī)模報酬可變的假設(shè)下，綜合技術(shù)效率指數(shù)可進一步分解為純技術(shù)效率指數(shù)（PC）和規(guī)模效率指數(shù)（SC）。

（二）樣本選取和數(shù)據(jù)來源

在樣本選擇上，考慮到數(shù)據(jù)的可得性與完整性，本文選取了2011～2017年位于東北、東部、中部、西部四大經(jīng)濟區(qū)域的64家城商行的面板數(shù)據(jù)，包含448個有效樣本，見表1。樣本涵蓋了上市城商行與非上市城商行。投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，個別缺失數(shù)據(jù)來源于銀行官網(wǎng)年度報告，環(huán)境變量數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局官網(wǎng)。

表1 樣本城商行區(qū)域分布統(tǒng)計

（三）變量選取

1.投入產(chǎn)出變量

不同學(xué)者對于商業(yè)銀行效率評價投入產(chǎn)出指標(biāo)的選擇存在差異。目前主要有資產(chǎn)法、中介法與生產(chǎn)法。本文借鑒袁曉玲等（2009）指標(biāo)設(shè)計，結(jié)合中介法和生產(chǎn)法，選取存款、固定資產(chǎn)凈值、營業(yè)支出為投入指標(biāo)，利息凈收入、非利息凈收入、凈利潤、正常貸款為產(chǎn)出指標(biāo)。由于DEA模型要求投入增加時產(chǎn)出不得減少，即投入產(chǎn)出指標(biāo)須符合“正相關(guān)性”假設(shè)，本文采用Stata15軟件對選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)進行Pearson相關(guān)性檢驗，結(jié)果如表2所示。檢驗結(jié)果顯示，選取的投入、產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)均為正，且能在1%的顯著性水平上通過雙尾檢驗，指標(biāo)選取具有合理性。

表2 投入產(chǎn)出變量的Pearson相關(guān)性檢驗結(jié)果

2.環(huán)境變量

城商行的發(fā)展對地方經(jīng)濟依賴性較強，除了銀行內(nèi)部的資源投入，經(jīng)濟情況、金融市場發(fā)展情況以及地方政府干預(yù)等外部環(huán)境因素也會對銀行的效率產(chǎn)生影響。本文借鑒蔣書彬（2016）的環(huán)境因素指標(biāo)構(gòu)建方法，選取以下三個環(huán)境因素指標(biāo)。

（1）經(jīng)濟發(fā)展程度變量。地區(qū)經(jīng)濟的景氣與否，與地區(qū)居民人均收入、中小企業(yè)盈利能力等息息相關(guān)，這些因素對城商行的規(guī)模與業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響，進而影響其效率。本文選取地區(qū)人均GDP（在異地有分支行的銀行以總行所在地為區(qū)域劃分依據(jù)）作為衡量地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的變量。

（2）金融發(fā)展程度變量。一方面，金融發(fā)展程度較高的地區(qū)金融資源較為充足，金融需求也較大，城商行在此類地區(qū)具有較為寬松的經(jīng)營環(huán)境，有利于其良好績效的達成；另一方面金融發(fā)展程度較高的地區(qū)行業(yè)競爭也會加劇，良性競爭可能會促使城商行提升決策效率與經(jīng)營管理水平，過度競爭則可能會降低銀行的效率。本文選取地區(qū)金融業(yè)GDP與地區(qū)GDP的比值作為衡量地區(qū)金融市場發(fā)展程度的變量。

（3）政府干預(yù)程度變量。地方政府對區(qū)域金融市場的干預(yù)對于該地區(qū)的行業(yè)競爭環(huán)境以及資源配置效率有著重要影響。適度調(diào)控可以促進區(qū)域金融市場平穩(wěn)健康發(fā)展，為城商行的經(jīng)營創(chuàng)造良性環(huán)境。而過度干預(yù)則可能破壞市場秩序，對城商行的有效運營造成負(fù)向影響。本文選取地區(qū)財政支出與地區(qū)GDP的比值作為衡量地方政府對于該地區(qū)經(jīng)濟活動干預(yù)情況的變量。以上地區(qū)劃分均以?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）為單位。

由于不同的環(huán)境變量對投入冗余有不同的影響，包含環(huán)境因素的效率測度可能是不準(zhǔn)確的，因為更好的環(huán)境可能導(dǎo)致城商行擁有更高的效率。因此，有必要分離出環(huán)境因素的影響，將所有城商行置于相同的環(huán)境中進行評價。

三、城商行靜態(tài)效率分析

（一）第一階段DEA實證結(jié)果

第一階段運用deap2.1軟件采用投入導(dǎo)向下的BCC模型測度了64家城商行2011～2017年的綜合技術(shù)效率（TE）、純技術(shù)效率（PE）、規(guī)模效率（SE），結(jié)果如表3所示。但第一階段只是對效率的初步測算，得到的結(jié)果還不能客觀反映城商行真實的內(nèi)部效率情況，需要在第二階段分離出環(huán)境因素和隨機誤差，對投入進行調(diào)整后再重新進行測算。

（二）第二階段SFA實證結(jié)果

以經(jīng)濟發(fā)展程度變量、金融發(fā)展程度變量、政府干預(yù)程度變量三個環(huán)境因素為自變量，分別以存款松弛量、固定資產(chǎn)凈值松弛量、營業(yè)支出松弛量為因變量建立三個SFA回歸方程，運用Frontier4.1軟件用極大似然估計法估算，結(jié)果如表4所示。表4中，三個模型的LR值和γ值均通過了1%的顯著性檢驗，且γ值位于0.1～0.9之間，說明SFA模型設(shè)計合理。所有環(huán)境因素都至少通過了5%的顯著性檢驗，說明環(huán)境因素對城商行的投入冗余有顯著影響，有必要對環(huán)境因素進行調(diào)整。

SFA回歸的因變量是投入松弛量，當(dāng)環(huán)境因素系數(shù)為正時，說明環(huán)境變量的增加會造成投入松弛量的增加，使各項投入更加偏離目標(biāo)投入值，造成效率的下降。地區(qū)經(jīng)濟因素的系數(shù)為正，說明良好的地區(qū)經(jīng)濟狀況會降低城商行效率。這可能是因為經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的城商行處于積極擴張的快速發(fā)展時期，通常快速發(fā)展期企業(yè)的成本費用較大。據(jù)統(tǒng)計，2017年底資產(chǎn)規(guī)模超過萬億的有北京銀行、上海銀行、江蘇銀行、南京銀行，上述四家銀行的資產(chǎn)占城商行總資產(chǎn)的23.14%。這些萬億級城商行不僅實現(xiàn)了省內(nèi)的跨區(qū)經(jīng)營，同時在省外也建立了較多的分支機構(gòu)，如北京銀行在全國28個市區(qū)和我國香港特別行政區(qū)設(shè)立了分支機構(gòu)①數(shù)據(jù)來源：《2018年中國城市商業(yè)銀行發(fā)展報告》。。此外，其他經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的城商行如江蘇銀行、寧波銀行、天津銀行等也在省外多地設(shè)立了分支行。這些分支行在成立初期需要投入大量人力物力，一般表現(xiàn)為固定資產(chǎn)投入的增加，營業(yè)費用的增加，因吸收的存款增多從而增加利息支出。這使得經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的城商行面臨較大的成本壓力，在投入導(dǎo)向的模型中會導(dǎo)致較差的效率值，改進方法為結(jié)合產(chǎn)出導(dǎo)向的模型進行評價。

表3 第一階段城商行效率

金融發(fā)展程度變量的系數(shù)顯著為負(fù)，表示金融發(fā)展程度越高對于城商行效率越有利。這說明金融發(fā)展程度高的地區(qū)所具有的良性競爭環(huán)境會促使城商行優(yōu)化經(jīng)營決策，提升內(nèi)部管理水平來保持自身競爭力。此類地區(qū)豐富的金融資源與旺盛的金融需求都為城商行提供了廣闊的業(yè)務(wù)空間，同時金融發(fā)展程度較高地區(qū)的人才、技術(shù)等要素稟賦集聚力越強，越有利于銀行管理水平的提升。

政府干預(yù)變量的系數(shù)顯著為正，代表地區(qū)財政支出占GDP的比例越高，城商行效率越低。作為依托地方經(jīng)濟發(fā)展的城商行，地方財政局等政府組織往往是其背后的大股東，股權(quán)的高度集中不利于城商行形成科學(xué)的治理結(jié)構(gòu)，容易形成運營行政主導(dǎo)化，使得城商行不能完全按照市場經(jīng)濟運行狀況做經(jīng)營決策。

表4 SFA回歸結(jié)果

（三）第三階段DEA實證結(jié)果

本文接著根據(jù)第二階段的回歸結(jié)果調(diào)整投入量，采取新的投入變量和原來的產(chǎn)出變量，通過BCC模型再次進行測度，結(jié)果如表5所示。此時的效率剔除了環(huán)境因素和隨機誤差的影響，所有城商行都處于相同的外部環(huán)境與運氣水平之下，能較為客觀地反映城商行的真實經(jīng)營管理水平。

1.綜合技術(shù)效率分析

由表5可知，第三階段城商行綜合技術(shù)效率值為0.739，效率值不高，有較大發(fā)展空間。與第一階段相比，綜合技術(shù)效率值下降較多，說明BCC模型高估了城商行綜合技術(shù)效率值。分區(qū)域來看，西部地區(qū)城商行綜合技術(shù)效率顯著低于其他三個地區(qū)，年均綜合技術(shù)效率值僅為0.679。即使剔除了外部環(huán)境影響，西部城商行的綜合技術(shù)效率仍然不佳。說明其經(jīng)營管理水平與規(guī)模擴張均有較大的提升空間。東部、東北、中部城商行的綜合技術(shù)效率則較為接近，平均值分別為0.769、0.769和0.758。

2.純技術(shù)效率分析

純技術(shù)效率測算值在第三階段比第一階段上升0.058，達到了0.978。剔除了外部環(huán)境因素使城商行擁有更高的純技術(shù)效率，說明外部環(huán)境抑制了城商行純技術(shù)效率的提高。樣本期內(nèi)各區(qū)域城商行的純技術(shù)效率值均處于較高水平，其中東北為0.968，東部為0.982，中部為0.979，西部為0.975，七年均值高達0.978，表明中國城商行內(nèi)部經(jīng)營管理水平和技術(shù)水平較高。具體而言，相比于國有銀行與股份制銀行，城商行總體規(guī)模較小、分支機構(gòu)精簡、管理層次較少，這決定了其組織結(jié)構(gòu)的緊湊、干練和扁平化特征。這使城商行對市場動態(tài)變化的快速反應(yīng)，使其具有高效的組織、運營能力。

3.規(guī)模效率分析

城商行第三階段規(guī)模效率值較低，僅為0.756，其中東北為0.793，東部為0.781，中部為0.774，西部為0.698。由表5結(jié)果可知綜合技術(shù)效率受規(guī)模效率牽引作用明顯，較低的規(guī)模效率是導(dǎo)致綜合技術(shù)效率不高的主要原因。因此，提升城商行的綜合技術(shù)效率的關(guān)鍵因素是提升規(guī)模效率。與第一階段規(guī)模效率相比，樣本城商行第三階段平均規(guī)模效率值降幅明顯，說明經(jīng)濟、金融發(fā)展程度和政府干預(yù)等不平衡的外部環(huán)境是制約城商行提升規(guī)模效率的重要因素。

表6列示了第一階段和第三階段2011～2017年樣本城商行規(guī)模報酬變化情況。由表6可知，第一階段處于規(guī)模報酬遞增的城商行年均約22家，且有不少城商行處于規(guī)模報酬遞減階段。在第三階段，年均約53家城商行處于規(guī)模報酬遞增階段，僅有南京銀行與上海銀行出現(xiàn)了規(guī)模報酬遞減。說明不平衡的外部環(huán)境降低了大部分城商行的最優(yōu)經(jīng)濟規(guī)模，從而減弱了其因為規(guī)模擴張帶來的邊際效益，造成了總體規(guī)模效率低下。

表5 第三階段城商行效率

分區(qū)域來看，與綜合技術(shù)效率值情況相似，東北、東部、中部地區(qū)城商行的規(guī)模效率值較為接近，西部地區(qū)則明顯低于其他三個地區(qū)。對第三階段的規(guī)模效率進行統(tǒng)計，資產(chǎn)總額前十①資產(chǎn)規(guī)模前十的城商行為：北京銀行、上海銀行、江蘇銀行、南京銀行、寧波銀行、盛京銀行、杭州銀行、徽商銀行、天津銀行、錦州銀行。的城商行規(guī)模效率七年均值為0.977，資產(chǎn)總額后十②資產(chǎn)規(guī)模后十的城商行為：曲靖市商業(yè)銀行、烏海銀行、大同銀行、湖州銀行、朝陽銀行、青海銀行、樂山市商業(yè)銀行、齊商銀行、晉城銀行、承德銀行。的城商行規(guī)模效率七年均值僅為0.463。結(jié)果顯示城市商業(yè)銀行的規(guī)模效率分化現(xiàn)象比較突出，資產(chǎn)總額大的城商行規(guī)模效率顯著優(yōu)于資產(chǎn)總額小的城商行，這與郭娜等（2017）的研究結(jié)果一致。其中，資產(chǎn)規(guī)模前十位的城商行有7家位于東部，2家位于東北，1家位于中部。資產(chǎn)規(guī)模后十位的城商行有4家位于西部，3家位于東部，2家位于中部，1家位于東北。規(guī)模大的銀行分布較為集中，規(guī)模小的銀行分布則較為分散。東部地區(qū)雖然擁有絕大多數(shù)大型城商行，但由于地區(qū)金融市場更具有活力，也擁有大量小型城商行，導(dǎo)致其規(guī)模效率雖然較高卻沒有顯著優(yōu)于東北、中部地區(qū)。

四、城商行動態(tài)效率分析

三階段DEA模型的效率前沿面在不同的年份存在差異，因而不同年份的效率值不具有可比性，不能簡單地以每年的效率結(jié)果進行時序?qū)Ρ确治觥９嗜A段DEA方法只能反應(yīng)決策單元的靜態(tài)效率情況，無法定量地衡量效率變化程度。因此，本節(jié)采用基于面板數(shù)據(jù)的Malmquist指數(shù)方法從縱向時間維度對2011～2017年城商行的全要素生產(chǎn)率進行分解，并對全要素生產(chǎn)率及分解指標(biāo)進行動態(tài)的定量分析，表7為Malmquist指數(shù)分解結(jié)果。

表7 分年度分區(qū)域Malmquist指數(shù)及其分解指標(biāo)

由表7可知，2011～2017年我國城商行的全要素生產(chǎn)率指數(shù)（TFP）為1.067，即全要素生產(chǎn)率年均增長6.7%。從分解指數(shù)來看，綜合技術(shù)效率指數(shù)（EC）為1.021，即綜合技術(shù)效率年均增長2.1%。其分解指數(shù)純技術(shù)效率指數(shù)（PC）為0.997，年均減少0.3%，規(guī)模效率指數(shù)（SC）為1.025，年均增長2.5%。這說明在樣本期內(nèi)城商行的經(jīng)營效率改善源于規(guī)模效率的提升而非內(nèi)部經(jīng)營管理水平的進步，城商行對規(guī)模擴張路徑依賴程度較高。技術(shù)進步效率指數(shù)（TC）為1.045，技術(shù)進步效率年均增長4.5%，說明在樣本期內(nèi)城商行出現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新和進步。2011～2017年互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等信息科技蓬勃發(fā)展，城商行積極吸取信科企業(yè)技術(shù)溢出，為其技術(shù)升級、業(yè)務(wù)創(chuàng)新提供動力。但商業(yè)銀行既受益于信科企業(yè)帶來的技術(shù)溢出與人員流動，又與互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)在資產(chǎn)端、負(fù)債端形成激烈競爭。趙勝民和劉笑天（2018）的研究表明，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展給商業(yè)銀行帶來的競爭效應(yīng)大于技術(shù)溢出效應(yīng)，因而互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展可能是造成城商行純技術(shù)效率持續(xù)下降的原因。

表6 城商行2011～2017年規(guī)模報酬情況

分區(qū)域來看，東部城商行除了技術(shù)進步效率變動指數(shù)最低，其他幾個效率變動指數(shù)均領(lǐng)先于其他地區(qū)，說明東部城商行資源配置能力與管理水平基礎(chǔ)好、提升快，但創(chuàng)新能力稍顯不足。西部城商行各效率變動指數(shù)僅次于東部，說明西部城商行雖然靜態(tài)效率評價結(jié)果不佳，但無論是資源配置、組織管理能力還是技術(shù)創(chuàng)新能力均處于快速提升中。中部城商行總體效率增速不高，但技術(shù)進步效率提升較快，說明中部城商行在資源配置和經(jīng)營管理方面提升不高，但具有比較突出的創(chuàng)新效應(yīng)。東北城商行雖然有較好的綜合技術(shù)效率基礎(chǔ)，但各類效率提升速度相對較低，對比其他地區(qū)東北城商行效率優(yōu)化前景不佳。

五、結(jié)論與政策建議

本文首先通過三階段DEA模型測度了2011～2017年我國四大區(qū)域城市商業(yè)銀行的靜態(tài)效率，其間運用了SFA回歸分析了區(qū)域環(huán)境因素差異對城商行投入冗余的影響。然后使用Malmquist指數(shù)對樣本期間城商行全要素生產(chǎn)率及分解指數(shù)進行了動態(tài)研究。得到以下結(jié)論與啟示：

第一，外部環(huán)境因素對城商行經(jīng)營效率具有顯著影響。其中，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達程度和地方政府干預(yù)程度對城商行效率有負(fù)向影響，地區(qū)金融發(fā)展程度對城商行效率有正向影響。因此，在對城商行進行經(jīng)營效率測度時需要將外部環(huán)境因素考慮在內(nèi)。同時，城商行在經(jīng)營過程中要重視外部環(huán)境因素，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的大型城商行在進行規(guī)模擴張時要注意成本效率的控制。在治理結(jié)構(gòu)上，城商行應(yīng)該優(yōu)化股權(quán)結(jié)構(gòu)，減弱對地方政府的行政依附、資本依附，避免地方政府“一股獨大”造成內(nèi)部管理混亂、外部管理邊緣化等問題。

第二，城商行綜合技術(shù)效率值不高，僅為0.739，年均增長2.1%，有較大發(fā)展空間。規(guī)模效率低是導(dǎo)致城商行綜合技術(shù)效率值不高的主要原因。因此，提升城商行規(guī)模效率是提升其經(jīng)營效率的關(guān)鍵點。但在純技術(shù)效率呈退步的趨勢下，綜合技術(shù)效率的提升主要依賴于規(guī)模效率的提升，因而城商行要減輕對規(guī)模擴張路徑的依賴，爭取提升經(jīng)營管理水平和資源配置能力、加強業(yè)務(wù)創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型。

第三，城商行總體純技術(shù)效率較高，均值為0.978。但隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，城商行純技術(shù)效率值有持續(xù)下降的趨勢，年均減少0.3%。因此，城商行在面對互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊時，要積極同互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)進行合作，借助互聯(lián)網(wǎng)金融平臺實現(xiàn)線上跨區(qū)域發(fā)展，減弱競爭效應(yīng)帶來的不利影響，并且通過運用金融科技提升業(yè)務(wù)能力、業(yè)務(wù)效率和用戶體驗，逐步提升純技術(shù)效率。

第四，城商行規(guī)模效率值總體較低，但有上升趨勢，年均增長2.5%。規(guī)模效率分化現(xiàn)象嚴(yán)重，資產(chǎn)總額大的城商行規(guī)模效率顯著優(yōu)于資產(chǎn)總額小的城商行。且不平衡的外部環(huán)境降低了大部分城商行的最優(yōu)經(jīng)濟規(guī)模，減弱了規(guī)模擴張帶來的邊際效益。因此，部分城商行隨著外部環(huán)境的改善將從規(guī)模擴張中獲得更高的邊際收益，提升規(guī)模效率。但在現(xiàn)有環(huán)境中，城商行不能盲目追求規(guī)模擴張，要注重追求規(guī)模擴張質(zhì)量，重視規(guī)模不經(jīng)濟現(xiàn)象。

第五，分區(qū)域來看，靜態(tài)效率方面東部和東北部城商行綜合技術(shù)效率最高，而后依次是中部、西部城商行。動態(tài)效率方面東部效率增速最高，其次是西部、中部，東北的效率增速最低。因此，東部城商行應(yīng)持續(xù)優(yōu)化對地方經(jīng)濟、中小企業(yè)和城鄉(xiāng)居民的金融服務(wù)，積極開拓長尾客戶，加強金融創(chuàng)新能力，保持其較高市場競爭力；中部城商行外部競爭環(huán)境較為寬松，應(yīng)利用熟悉地方環(huán)境、政策，了解地方金融需求等地緣優(yōu)勢，找準(zhǔn)市場定位，保持創(chuàng)新能力優(yōu)勢；西部城商行一方面要立足本土，依托快速發(fā)展的地區(qū)經(jīng)濟，持續(xù)深入開拓業(yè)務(wù)規(guī)模，打造特色金融服務(wù)模式。另一方面可以加強與其他地區(qū)城商行的合作，學(xué)習(xí)其先進的經(jīng)營管理經(jīng)驗。東北城商行要重視效率增長較低，發(fā)展動力不足的現(xiàn)狀。