劉一

摘 ? 要：在利率市場化進程加快和金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的新經(jīng)濟形勢下，商業(yè)銀行應在資本、風險和人力資源約束下實現(xiàn)全要素生產(chǎn)率持續(xù)增長。本文采用成本效率、配置效率框架下全要素生產(chǎn)率指數(shù)模型，實證研究了35家上市銀行2016—2018年成本效率框架下全要素生產(chǎn)率。研究發(fā)現(xiàn)：樣本銀行成本全要素生產(chǎn)率水平下降主要是由于配置全要素生產(chǎn)率下降導致，而資源配置的技術(shù)退步則是造成資源配置全要素生產(chǎn)率下降的主要原因。本文建議銀行通過科學方法高效配置好人力資源、財務資源、風險及資本組合，尋找資源要素配置整合的最佳實踐，以更好地支持實體經(jīng)濟發(fā)展。

關鍵詞：商業(yè)銀行;數(shù)據(jù)包絡分析;成本全要素生產(chǎn)率

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2020.06.004

中圖分類號：F222.3 ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ? ? ?文章編號：1003-9031（2020）06-0014-09

中國人民銀行公告〔2019〕第30號要求，推動存量浮動利率貸款轉(zhuǎn)換為以貸款市場報價利率（LPR）為定價基準，標志著我國貸款利率、銀行間貨幣市場利率“兩軌并一軌”取得了實質(zhì)性進展。在新的經(jīng)濟形勢下，商業(yè)銀行更需要在資源整合與配置、內(nèi)部運營管理、發(fā)展模式創(chuàng)新、成本管理等方面，通過科學有效規(guī)劃人力資源、財務資源、資本投入和風險，尋找資源要素配置整合的最佳實踐，實現(xiàn)全要素生產(chǎn)率可持續(xù)增長，更好地支持實體經(jīng)濟發(fā)展。

一、文獻綜述

對金融機構(gòu)經(jīng)營效率研究。在國內(nèi)，張大永和張志偉（2019）、申創(chuàng)和趙勝民（2019）、安輝和張芳（2017）、陳其安和劉艾萍（2015）等學者研究了市場競爭、非利息業(yè)務、公司治理等因素對銀行效率的影響;余晶晶等（2019）、朱寧（2015）分析了利用競爭與資本監(jiān)管來優(yōu)化商業(yè)銀行效率的機制;王佳等（2018）對金融危機前后我國67家商業(yè)銀行初始 DEA 效率值進行糾偏對比研究;榮耀華等（2017）研究了2015年16家上市銀行盈利效率水平;謝朝華和段軍山（2005）對中國商業(yè)銀行2001—2003年、1998—2002年成本效率、生產(chǎn)效率以及配置效率進行了探討。在國外，Cummins&Rubio-Misas（2006）、Chen，Skully&Brown（2005）、Neal（2004）分別研究了西班牙、中國、澳大利亞的銀行與保險公司的成本效率、生產(chǎn)效率、配置效率結(jié)構(gòu)及變動趨勢。

對全要素生產(chǎn)率的研究。在國內(nèi)，楊振和孫計領（2017）、劉笑彤（2017）分析了上市銀行的技術(shù)效率、全要生產(chǎn)率及其分解;沈悅和郭品（2015）研究了互聯(lián)網(wǎng)金融對銀行全要素生產(chǎn)率的影響;李興華等（2014）研究了2001—2010年中國43家銀行的技術(shù)效率、技術(shù)變化指數(shù)、規(guī)模效率指數(shù)和廣義Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)。在國外，Neal（2004），Diewert&Fox（2005），Cummins&Rubio-Misas（2006）、Rezitis （2006）、對商業(yè)銀行、保險公司的技術(shù)效率變動、技術(shù)變動與技術(shù)全要素生產(chǎn)率進行了討論。

本文引入投入要素價格因素，構(gòu)造成本效率框架下的全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)模型來衡量基于成本效率框架下的全要素生產(chǎn)率、效率變動與成本技術(shù)進步、配置技術(shù)進步等內(nèi)容。

二、研究方法與設計

成本效率（Cost Efficiency，CE）包括通過資源要素投入實現(xiàn)產(chǎn)出的技術(shù)效率（Technical Efficiency，TE）和在投入要素資源價格約束下的配置效率（Allocative Efficiency，AE）。本文構(gòu)造成本效率框架下的全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)模型，用以衡量投入要素價格加權(quán)后的全要素生產(chǎn)率水平。定義第t期的投入向量與產(chǎn)出向量分別為Xt、Yt，Xt∈R+I，Yt∈R+R，投入資源要素價格向量Pt（Pt∈R+I），t∈{1，…，T}。定義商業(yè)銀行第t期的投入需求集合為Lt（Yt）={ Xt：Xt可產(chǎn)出Yt }。第t期、第t+1期的成本全要素生產(chǎn)率為CMt、CMt+1（見式（1））。

三、樣本選擇與指標定義

（一）數(shù)據(jù)來源及樣本選擇

本文選取2016—2018年期間擁有連續(xù)3年數(shù)據(jù)的35家上市銀行，包括14家城商行、8家股份制銀行、6家國有銀行和7家農(nóng)商行。

（二）投入產(chǎn)出指標設計

產(chǎn)出指標選?。捍尜J款利息凈收入（Y1j）、手續(xù)費凈收入（Y2j）、金融市場業(yè)務凈收入（Y3j）、其他非利息收入（Y4j）、其他業(yè)務收入（Y5j）。

投入要素指標選?。簡T工人數(shù)（X1j）、凈資產(chǎn)（X2j）、不良貸款余額（X3j）。投入要素價格指標選?。浩骄鶈T工薪酬（P1j）、扣除人力成本后的業(yè)務及管理費與平均凈資產(chǎn)的比值（P2j）、信貸資產(chǎn)減值損失/不良貸款余額（P3j）。

四、實證分析

本文實證分析2016—2018年期間35家銀行的成本全要素生產(chǎn)率、技術(shù)全要素生產(chǎn)率、配置全要素生產(chǎn)率、成本效率變動、技術(shù)效率變動、配置效率變動以及成本技術(shù)進步、技術(shù)進步和配置技術(shù)進步等（見表1）。

（一）全要素生產(chǎn)率情況及分解

由表1可知，在2016—2018年，成本全要素生產(chǎn)率指數(shù)為0.948，降幅5.2%。其中，技術(shù)全要素生產(chǎn)率指數(shù)為1.041，漲幅4.1%;配置全要素生產(chǎn)率指數(shù)為0.911，降幅8.9%。配置全要素生產(chǎn)率下降是成本全要素生產(chǎn)率水平下降的主要原因，提高人力資源、資本及風險的配置管理水平是提高成本全要素生產(chǎn)率的主要途徑。區(qū)分商業(yè)銀行類型看，成本全要素生產(chǎn)率增長水平從高到低分別為農(nóng)商行、國有銀行、城商行和股份制銀行，與表2中成本效率的絕對水平順序相反，說明在近3年時間里，上市的農(nóng)商行在管理、制度及技術(shù)相對薄弱的基礎上，加快了業(yè)務、管理機制和信息技術(shù)創(chuàng)新，取得了較高的成本全要素生產(chǎn)率增長水平。在35家樣本銀行中，青島農(nóng)商、西安銀行、常熟農(nóng)商、農(nóng)業(yè)銀行、工商銀行和紫金農(nóng)商等6家銀行（占比17%）實現(xiàn)了成本全要素生產(chǎn)率增長，增幅17%。

自2015年國家開始推動供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，推動“金融去杠桿”，引導資金“脫虛向?qū)崱狈諏嶓w經(jīng)濟。商業(yè)銀行開始轉(zhuǎn)變粗放的經(jīng)營思路，業(yè)務模式從規(guī)模導向轉(zhuǎn)向創(chuàng)新能力和盈利能力導向，通過借助外力探索更多金融科技和跨界合作模式，搭建起多方共贏的金融科技生態(tài)圈，通過傳統(tǒng)金融服務與金融科技的優(yōu)勢互補和協(xié)同發(fā)展，實現(xiàn)了技術(shù)全要素生產(chǎn)率增長。然而，隨著業(yè)務經(jīng)營的技術(shù)創(chuàng)新和運營效率不斷提升，資源要素的高效整合與配置組合管理未能及時跟上，導致了資源配置的全要素生產(chǎn)率下降，進而導致了成本全要素生產(chǎn)率下降。

（二）效率變動情況及分解

在2016—2018年，35家樣本銀行成本效率變動指數(shù)1.062，成本效率水平提升6.2%。其中，技術(shù)效率變動指數(shù)為1.032，提升3.2%;配置效率指數(shù)1.030，提升3%。技術(shù)效率和配置效率共同推動了成本效率水平的提高。分商業(yè)銀行類型來看，成本效率變動指數(shù)水平從高到低分別為農(nóng)商行、城商行、國有銀行和股份制銀行，除了股份制銀行的技術(shù)效率水平略有下降外，其他類型商業(yè)銀行的技術(shù)效率、資源配置效率均有明顯提升，技術(shù)效率與資源配置效率共同驅(qū)動了成本效率的提升。9家銀行成本效率出現(xiàn)了下降，其余26家銀行均實現(xiàn)了成本效率的增長。29家銀行（占比83%）實現(xiàn)了技術(shù)效率增長，26家銀行（占比74%）實現(xiàn)了資源配置效率增長。

在2016—2018年期間，對于絕大部分銀行而言，技術(shù)效率與配置效率的共同推動了成本效率提升，主要是因為自中國利率市場化改革進程加快，銀行息差收窄，經(jīng)營模式從粗放型向集約型轉(zhuǎn)型，金融科技創(chuàng)新水平明顯提升、公司治理持續(xù)完善，由依賴規(guī)模和速度擴張向注重質(zhì)量和效益轉(zhuǎn)變，由線下的營業(yè)網(wǎng)點和客戶經(jīng)理驅(qū)動向線上線下相結(jié)合的獲客和展業(yè)模式轉(zhuǎn)變，由以利息收入為主向零售業(yè)務、中間業(yè)務方向發(fā)展，推動了商業(yè)銀行技術(shù)效率水平提高。與配置全要素生產(chǎn)率下降形成反差，配置效率水平不斷提高，說明了在外部環(huán)境和強監(jiān)管的政策影響下，商業(yè)銀行對資源要素投入組合的管理更加精細，決策及組合比例愈加趨于理性和優(yōu)化。對比配置全要素生產(chǎn)率指數(shù)下降與配置效率的提升，根據(jù)企業(yè)資源理論，效率的提高更多地反映出在一種靜態(tài)的技術(shù)基礎上經(jīng)營管理水平的提高，而忽視了對技術(shù)能力的動態(tài)進化與升級。

（三）技術(shù)進步情況及分解

在2016—2018年，成本技術(shù)進步指數(shù)0.892，成本技術(shù)水平下降11%。其中，運營服務技術(shù)進步指數(shù)1.009，配置技術(shù)進步指數(shù)0.884。資源配置技術(shù)的退步是整體成本技術(shù)退步和資源配置全要素生產(chǎn)率下降的主要原因，也解釋了配置全要素生產(chǎn)率下降與配置效率提升形成反差的原因。因此，如何提高內(nèi)部資源配置技術(shù)進步是提高資源配置全要素生產(chǎn)率、成本全要素生產(chǎn)率的重點。35家樣本銀行全部呈現(xiàn)出成本技術(shù)退步，其中17家銀行（占比49%）實現(xiàn)了運營服務的技術(shù)進步，南京銀行、常熟農(nóng)商行、中國銀行等3家銀行（占比9%）實現(xiàn)了資源配置的技術(shù)進步。分商業(yè)銀行類型看，各類型商業(yè)銀行都出現(xiàn)了成本技術(shù)退步，成本技術(shù)進步指數(shù)水平從高到低分別為國有銀行、城商行、農(nóng)商行和股份制銀行。雖然整體呈現(xiàn)出成本技術(shù)退步，但成本技術(shù)退步的結(jié)構(gòu)并不相同：國有銀行和股份制銀行，運營服務技術(shù)和資源配置技術(shù)均出現(xiàn)退步，但由于兩類技術(shù)退步幅度不大，反而成本技術(shù)進步指數(shù)高于城商行和農(nóng)商行;城商行和農(nóng)商行，則呈現(xiàn)出運營服務的技術(shù)進步，實現(xiàn)了運營服務技術(shù)水平的提升。

在2016—2018年期間，絕大部分商業(yè)銀行，雖然對人力資源、資本和風險等的資源配置效率不斷提升，但資源配置技術(shù)未能實現(xiàn)進步。筆者認為，2016—2018年期間中國利率市場化進程加快和供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革對銀行內(nèi)部資源配置管理技術(shù)提出更高的要求，一是利率市場化提高了銀行負債業(yè)務成本，線上金融產(chǎn)品的跨界競爭提高了銀行負債成本;二是隨著市場競爭加劇，銀行在業(yè)務經(jīng)營過程中資源消耗加大，對資源配置與控制提出了更高的要求;三是2015年以來，在宏觀經(jīng)濟持續(xù)下行背景下，央行進行逆周期操作，引導商業(yè)銀行加大對實體經(jīng)濟的支持力度，商業(yè)銀行在平衡風險成本與收益組合上面臨著更大挑戰(zhàn)?？傮w來看，在2016—2018年間，35家樣本銀行的成本全要素生產(chǎn)率水平出現(xiàn)下降，其中配置全要素生產(chǎn)率下降是成本全要素生產(chǎn)率水平下降的主因;資源配置效率與運營服務的技術(shù)效率提升，共同驅(qū)動了成本效率提升，但資源配置技術(shù)退步造成了配置全要素生產(chǎn)率下降。

五、結(jié)論及政策建議

（一）結(jié)論

2016—2018年，商業(yè)銀行成本的全要素生產(chǎn)率水平下降。其中，資源配置全要素生產(chǎn)率下降是成本全要素生產(chǎn)率水平下降的主要原因。在中國利率市場化進程加快、市場競爭加劇和強監(jiān)管政策背景下，對銀行資源配置的管理技術(shù)提出更高要求。雖然在此期間資源配置效率提升明顯，且與技術(shù)效率共同驅(qū)動了成本效率的提升，資源配置的技術(shù)退步是資源配置全要素生產(chǎn)率下降的主要原因，也導致了成本全要素生產(chǎn)率下降。對于樣本銀行而言，通過提高人力資源、資本以及風險的配置管理水平是提高整體成本全要素生產(chǎn)率提升的主要途徑。

（二）政策建議

1.做好資源配置規(guī)劃與實施工作。從全局角度規(guī)劃、設計兼顧業(yè)務發(fā)展與資源配置的發(fā)展路徑，并通過全面預算管理、組合管理、資源配置管理、全面績效管理等手段推進戰(zhàn)略規(guī)劃實施。特別要主動適應互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術(shù)為金融業(yè)帶來的深刻變革，利用互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)邁入技術(shù)進步的快車道，不斷驅(qū)動金融產(chǎn)品、服務模式、盈利模式、管理機制創(chuàng)新，尋求新的資源配置模式及利潤增長點，全方位推進金融服務、資源配置的技術(shù)進步。

2.開展基于價值鏈的資源及成本分析工作。一是從資源耗用動因方面通過對標同業(yè)分析，持續(xù)識別戰(zhàn)略性價值鏈運營成本優(yōu)化空間，識別資源耗用動因及運營成本優(yōu)化空間，對資源消耗和配置實施精細化管理;二是從流程銀行視角，通過對標同業(yè)分析進行戰(zhàn)略性運營成本優(yōu)化，從內(nèi)部業(yè)務流程為主線，涵蓋前端運營服務、物資采購、科技建設、資金管理、客戶關系管理、中后臺運營等領域進行深入分析和識別運營成本優(yōu)化機會。

3.通過共享服務中心建設，增強財務資源配置的數(shù)據(jù)決策支撐。商業(yè)銀行建設財務共享服務中心，要朝著智能財務決策的數(shù)據(jù)中心進行規(guī)劃和再造，以現(xiàn)代信息技術(shù)為手段，以管理會計分析決策模型為基本方法，結(jié)合共享中心多維財務核算數(shù)據(jù)和業(yè)務數(shù)據(jù)、內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為優(yōu)化資源配置、尤其是財務資源配置的決策提供大數(shù)據(jù)分析支撐，實現(xiàn)業(yè)財融合推動銀行業(yè)務可持續(xù)發(fā)展。

（責任編輯：夏凡）

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