文/李季承（廣西大學(xué) 工商管理學(xué)院）

一、引言

金融業(yè)是以市場經(jīng)濟(jì)為主導(dǎo)的現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心產(chǎn)業(yè)，我國經(jīng)過多年的探索和努力，逐漸形成了包括以銀行、基金、證券、保險(xiǎn)及監(jiān)管機(jī)構(gòu)為一體的金融體系。而商業(yè)銀行又是整個(gè)金融體系的中心，所以，商業(yè)銀行既是金融業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵部分，也是我國市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要組成部分，我國商業(yè)銀行按照資產(chǎn)規(guī)模和經(jīng)營特點(diǎn)可分為國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城商行及農(nóng)商行。隨著我國上市商業(yè)銀行數(shù)量的不斷增加，對于廣大投資者來說，投資一家真正具有投資價(jià)值的銀行就越難。因此，構(gòu)建或應(yīng)用成熟的銀行財(cái)務(wù)績效評價(jià)體系或方法并對銀行財(cái)務(wù)績效進(jìn)行評價(jià)，為所有投資者提供可靠的投資建議就顯得十分重要。此外，對于我國商業(yè)銀行來說，外部環(huán)境和形勢帶來的挑戰(zhàn)和威脅是不可忽視的。眾所周知，商業(yè)銀行的盈利模式是通過吸存放貸的方式賺取利息差來獲利的，然而時(shí)至今日，無論是在吸收存款方面，抑或者是借出貸款方面，商業(yè)銀行都表現(xiàn)出了發(fā)展頹勢。在吸收存款方面，支付寶內(nèi)的余額寶，微信金融理財(cái)欄目下的理財(cái)通等憑借高昂的利率和便捷的線上操作方式，一定程度上“搶”走了流向銀行的存款，使得商業(yè)銀行難以維持低成本融資的局面，不得不升高利率，即為了融資付出了更多的成本；在放出貸款方面，P2P憑借便捷的線上操作方式，小貸公司憑借貸款的低利率和高速度也在一定程度上“搶”走了商業(yè)銀行的“蛋糕”，使得商業(yè)銀行不得不降低貸款利率，即為了貸款所收入的貸款利息更少了。面對上述問題，如果不能得到很好的解決，會(huì)導(dǎo)致商業(yè)銀行面臨融資困難、經(jīng)營困難甚至倒閉的結(jié)局，這是對我國投資者的打擊，也是對我國金融業(yè)發(fā)展的打擊。

二、CAMELS視角下基于DEA的上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)績效分析模型

（一）研究方法

1.“CAMELS”駱駝評級法

駱駝評價(jià)體系的對象可以是商業(yè)銀行和其他金融機(jī)構(gòu)，是來源于美國金融管理局的綜合評定制度，評價(jià)內(nèi)容包括業(yè)務(wù)經(jīng)營和信用狀況等，是一套規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化和制度化的等級評定方法。 包括資本充足性、管理水平、盈利狀況、資產(chǎn)質(zhì)量、流動(dòng)性和市場風(fēng)險(xiǎn)敏感度等六項(xiàng)考核指標(biāo)，這六個(gè)維度包括非財(cái)務(wù)層面和財(cái)務(wù)層面，可以綜合評價(jià)一家銀行的財(cái)務(wù)績效情況，故本文在財(cái)務(wù)績效指標(biāo)選取上參考駱駝評價(jià)體系進(jìn)行選擇。

2.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法簡稱為DEA，該方法可以處理多指標(biāo)投入和產(chǎn)出等方面的數(shù)據(jù)，通過自身的模型表示產(chǎn)出和投入之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法可以應(yīng)用于評價(jià)銀行效率，所以本文在選取各項(xiàng)財(cái)務(wù)績效指標(biāo)的基礎(chǔ)上，遵循“低投入高產(chǎn)出”的原則，將這些財(cái)務(wù)績效指標(biāo)分為投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)，進(jìn)行效率測算。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法包括多種不同的模型，較為常見的是CCR模型與BCC模型，這兩種模型屬于靜態(tài)模型，缺陷在于不能分析決策單元（DMU）在多個(gè)時(shí)期經(jīng)營效率的變動(dòng)，所以本文在這兩種模型的基礎(chǔ)上再引用Malmquist指數(shù)模型進(jìn)行分析，這一模型能夠反映跨期效率變化情況。

（二）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型

1.CCR模型

CCR模型和BCC模型最大的區(qū)別是規(guī)模效率是否為可變值。CCR模型以規(guī)模效率不變?yōu)榍疤幔梢杂?jì)算出決策單元的相對技術(shù)效率值，但缺點(diǎn)是這種模型只能處理規(guī)模效率不變的決策單元，而BCC模型下規(guī)模效率是可變的，這種模型可以同時(shí)計(jì)算出決策單元的規(guī)模效率、純技術(shù)效率和綜合效率，能為決策單元提供更全面的分析信息。CCR模型如下：

假設(shè)有n個(gè)決策單元（DMU），每一個(gè)決策單元有m種投入記為和s種產(chǎn)出記為在n個(gè) 決 策 單元中，第j個(gè)的投入可以表示為第j個(gè)的產(chǎn)出可以表示為其中j=1，2…n；第j個(gè)決策單元的第i種類型的投入總量可以表示為xij，權(quán)重為Vi，第j個(gè)決策單元的第p種類型的產(chǎn)出總量可以表示為yqj，權(quán)重是uq，其中各總量和權(quán)重均大于等于零，則各決策單元的相對效率評價(jià)指標(biāo)可以表示為：

若j能滿足hj≤1，待評價(jià)決策單元的效率指數(shù)作為約束條件，以第j0個(gè)決策單元效率指數(shù)為目標(biāo)，對DEA模型優(yōu)化后如下：

其 中j=1，2…n，V≥0，U≥0

將上式轉(zhuǎn)換成線性規(guī)劃模型，求解其對偶問題并引入阿基米德無窮小量ε和松弛變量S+后解得：

基于上述的BCC模型，其計(jì)算出的效率值θ為綜合效率值，設(shè)線性規(guī)劃問題的最優(yōu)解為若只滿足θ?=1，則稱該決策單元為弱DEA有 效；若則稱決策單元為強(qiáng)DEA有效。

2.BCC模型

BCC模型測算原理與CCR模型相似，其不同的地方在于BCC模型在于需要增加凸約條件，即如下：

3.Malmquist指數(shù)模型

Malmquist指數(shù)始于1953年，于1978年由Chames等學(xué)者共同努力將其與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法結(jié)合起來，并應(yīng)用于效率評價(jià)、技術(shù)創(chuàng)新、資源配置等領(lǐng)域。Malmquist指數(shù)度量了在時(shí)期t的技術(shù)條件下，從時(shí)期t到時(shí)期t+1被評價(jià)單位綜合效率變化，并構(gòu)造了距離函數(shù)，即實(shí)際生產(chǎn)點(diǎn)（x,y）向理想最小投入點(diǎn)壓縮的比例。Malmquist指數(shù)是指兩個(gè)以上不同時(shí)期不同距離函數(shù)的比率。

時(shí)期t基于投入的距離函數(shù)為：

時(shí)期t+1基于投入的距離函數(shù)為：

那么在時(shí)期t的技術(shù)條件下的Malmquist指數(shù)為：

時(shí)期t+1的技術(shù)條件下的Malmquist指數(shù)為：

1990年，在假定技術(shù)條件不變條件下，F(xiàn)are通過變換，將Malmquist指數(shù)演化為全要素生產(chǎn)率指數(shù)，可以表示為：

以此測算出的M值可以評價(jià)效率，當(dāng)M＞1時(shí)，表示效率上升；當(dāng)M＜1時(shí)，表示效率下降；當(dāng)M=1時(shí)，表示效率保持不變。

（三）樣本、投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源

1.樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

截至2020年，我國共有10家上市股份制商業(yè)銀行，但部分銀行上市未滿5年，相關(guān)數(shù)據(jù)不具有可比性，所以剔除這部分銀行后本文共選取8家股份制商業(yè)銀行并將上述銀行2016年-2020年相關(guān)的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行收集和整理，通過DEA法進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)來源均為上述銀行2016年-2020年財(cái)務(wù)報(bào)告。

2.投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇

“CAMELS”評價(jià)體系從六個(gè)方面綜合評價(jià)財(cái)務(wù)績效，本文在此基礎(chǔ)上在每個(gè)方面選取一個(gè)較具代表性的財(cái)務(wù)績效指標(biāo)，且因后續(xù)需要進(jìn)行DEA法進(jìn)行分析，故在選取指標(biāo)的同時(shí)遵循“低投入高產(chǎn)出”的最優(yōu)目標(biāo)，將這些指標(biāo)歸類為投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)，如表1所示。

表1 CAMELS視角下DEA模型投入產(chǎn)出指標(biāo)

三、CAMELS視角下基于DEA的銀行業(yè)財(cái)務(wù)績效分析

本部分以浦發(fā)銀行為主要研究對象，其余7家上市股份制商業(yè)銀行為輔助研究對象，收集整理這8家銀行2016年-2020年財(cái)務(wù)績效指標(biāo)并進(jìn)行三種DEA模型測算效率情況，判斷浦發(fā)銀行在上市股份制商業(yè)銀行中的投資潛力。

1.CCR模型

通過表2可知，在2016年-2020年規(guī)模效益不變的前提下，共有4家銀行14年次的DEA值為1，即DEA有效，分別為光大銀行1年次，浦發(fā)銀行4年次、興業(yè)銀行4年次、招商銀行5年次，其中招商銀行更是連續(xù)五年都實(shí)現(xiàn)了DEA有效，這反映出招商銀行、浦發(fā)銀行和興業(yè)銀行的經(jīng)營效率和內(nèi)部管理較為優(yōu)秀，投入產(chǎn)出利用效率比較理想。

表2 各上市股份制商業(yè)銀行2016年-2020年CCR模型下測算結(jié)果

而在相對效率均值方面，CCR模型下浦發(fā)銀行相對效率均值為1.000，在樣本8家上市股份制商業(yè)銀行內(nèi)與招商銀行并列第一，處于較為領(lǐng)先的地位，進(jìn)一步證明浦發(fā)銀行在近五年經(jīng)營管理方面的實(shí)力，在銀行業(yè)是屬于值得投資的一家銀行。不過，除了對“優(yōu)等生”給予稱贊，我們也需要將目光放在“差生”身上，除了光大銀行在2017年度實(shí)現(xiàn)DEA有效外，其余四家銀行在2016年-2020年度均未達(dá)到DEA有效，說明這些銀行在經(jīng)營管理方面存在一些問題，導(dǎo)致投入產(chǎn)出不匹配，難以達(dá)到最佳經(jīng)營效果，這就需要內(nèi)部管理層與部門員工及時(shí)溝通以發(fā)現(xiàn)和解決問題，盡快提升經(jīng)營效率。

2.BCC模型

BCC模型與CCR模型相比優(yōu)勢在于考慮了規(guī)模效益可變，通過表3可知，綜合效率未達(dá)到DEA有效并不完全是因?yàn)槠浼兗夹g(shù)效率和規(guī)模效率都未達(dá)到DEA有效，也有可能是因?yàn)榧兗夹g(shù)效率為DEA有效但規(guī)模效率未達(dá)到DEA有效而導(dǎo)致整體綜合效率未達(dá)到DEA有效。其中本文的主要研究對象浦發(fā)銀行在2016年未能達(dá)到DEA有效也是如此，且所有銀行規(guī)模效率不為1的情況下其規(guī)模效益都呈現(xiàn)遞增狀況，這說明我國上市股份制商業(yè)銀行在某些年份的技術(shù)水平基礎(chǔ)上投入資源的使用是有效率的，但也許是受外部環(huán)境和政策的影響導(dǎo)致銀行內(nèi)部總體策略過于保守而投入過少，無法達(dá)到最優(yōu)產(chǎn)出從而無法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)規(guī)模效益，最終并沒有達(dá)到綜合效率最優(yōu)的情況。所以對我國上市商業(yè)銀行來說，需要重視金融業(yè)在我國的優(yōu)勢地位，在保持技術(shù)水平的基礎(chǔ)上大膽投入，提升規(guī)模效率，達(dá)到最佳產(chǎn)出水平。

表3 各上市股份制商業(yè)銀行2016年-2020年BCC模型下測算結(jié)果

3.Malmquist指數(shù)模型

依據(jù)表4對浦發(fā)銀行進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，該銀行全要素生產(chǎn)率變動(dòng)完全取決于其技術(shù)變動(dòng)，根據(jù)測算結(jié)果，浦發(fā)銀行在2016年-2020年之間其技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率與上一年相比均不變，其Malmquist指數(shù)恒為1，只有技術(shù)變動(dòng)數(shù)值存在變化，也就是說浦發(fā)銀行的經(jīng)營管理發(fā)展比較看重于技術(shù)的進(jìn)步，且2017年度-2020年度連續(xù)4年技術(shù)變動(dòng)均大于1，呈現(xiàn)正向影響，說明招商銀行在保持其他要素相對穩(wěn)定的情況下，緊跟時(shí)代步伐，積極利用高新創(chuàng)新技術(shù)幫助自身提高了經(jīng)營管理能力。

表4 各股份制商業(yè)銀行2017年-2020年Malmquist模型下測算結(jié)果

四、結(jié)論

本文以浦發(fā)銀行為研究對象，首先參考“CAMELS”評價(jià)體系選取一套財(cái)務(wù)績效評價(jià)指標(biāo)，然后將這些指標(biāo)分類為投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)，并利用DEA的三種模型：CCR模型、BCC模型、Malmquist指數(shù)模型對這些指標(biāo)進(jìn)行測算，得出結(jié)果進(jìn)行分析。從測算的結(jié)果來看，效率得分前三名的銀行分別為招商銀行、浦發(fā)銀行、興業(yè)銀行，這三家銀行在2016年度-2020年度DEA均有效，年份分別為5年次、4年次、4年次，說明這三家銀行投入產(chǎn)出效率整體較優(yōu)，且在BCC模型下對綜合效率進(jìn)行分解可知，這三家銀行近5年的純技術(shù)效率一直保持為1，綜合效率未達(dá)DEA有效的原因是其規(guī)模效率未達(dá)DEA有效，說明即使有些時(shí)候這些銀行整體上雖然未達(dá)到DEA有效，但在技術(shù)水平基礎(chǔ)上投入資源的使用是有效率的，只是受外部環(huán)境和政策的影響導(dǎo)致銀行內(nèi)部總體策略過于保守而投入過少，無法達(dá)到最優(yōu)產(chǎn)出從而無法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)規(guī)模效益，最終并沒有達(dá)到綜合效率最優(yōu)的情況。此外，通過Malmquist指數(shù)模型動(dòng)態(tài)測算結(jié)果可知，浦發(fā)銀行2017年度-2020年度全要素生產(chǎn)率均大于1，說明浦發(fā)銀行在近5年一直保持良好發(fā)展態(tài)勢，沒有出現(xiàn)起伏；且對其全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解可知，招商銀行全要素生產(chǎn)率變動(dòng)完全取決于技術(shù)變動(dòng)，說明招商銀行經(jīng)營管理發(fā)展比較看重于技術(shù)的進(jìn)步，從浦發(fā)銀行財(cái)務(wù)報(bào)告中高級管理人員非?？粗乜萍紕?chuàng)新、金融創(chuàng)新可見一斑。綜上所述，本文歸納出以下兩點(diǎn)結(jié)論：浦發(fā)銀行在8家上市股份制商業(yè)銀行效率測算中處于領(lǐng)先水平。此外，招商銀行比較重視金融創(chuàng)新，不墨守成規(guī)，發(fā)展前景較好。所以在2021年浦發(fā)銀行不失為投資者可供選擇的良好的投資對象。