銀行的效率界定管理思考

1、銀行的效率界定管理思考20世紀(jì)90年代后，隨著經(jīng)濟(jì)全球化、金融自由化背景下的銀行管制的放松，銀行之間的競(jìng)爭(zhēng)愈演愈烈。而銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵又在于效率的競(jìng)爭(zhēng)。因此有必要對(duì)銀行效率進(jìn)行深入的研究，從而給開放后的中國(guó)銀行提供一種可借鑒的思路。 一、關(guān)于銀行效率的界定 銀行效率的定義從產(chǎn)業(yè)組織的角度一般可分為規(guī)模效率和范圍效率。規(guī)模效率反映由于銀行規(guī)模擴(kuò)大，導(dǎo)致平均成本降低，經(jīng)濟(jì)效益提高的狀況。范圍效率反應(yīng)由于銀行的生產(chǎn)或經(jīng)營(yíng)范圍的張縮，導(dǎo)致平均成本升降的狀況。還可依據(jù)美國(guó)哈佛大學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家Leibenstei（1966）的X-效率定義（基于某種原因，個(gè)人或組織正常工作時(shí)既不盡力又無效，在競(jìng)爭(zhēng)壓力小的情況

2、下，許多人會(huì)以無效的較大努力作交換，或者尋求感覺較小壓力以及更好人際關(guān)系的效用）直接定義銀行的X-效率。傳統(tǒng)理論認(rèn)為，銀行效率來自規(guī)模經(jīng)濟(jì)和范圍經(jīng)濟(jì)，如Benston（1965），Bell和Murphy（1968）。但Berger,Humphrey(1994)和DeYoung（2001）等人通過研究證明，規(guī)模或范圍不經(jīng)濟(jì)導(dǎo)致的低效率不超過總成本的5%，而X效率的提高能使成本節(jié)約20%。X效率被認(rèn)為是決定金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)績(jī)效至關(guān)重要的因素，銀行效率的研究范圍也由最初的規(guī)模效率和范圍效率發(fā)展到目前以X效率為主。 在界定了銀行效率之后，本文將探討銀行效率的主要測(cè)度方法。 二、銀行效率的主要測(cè)度方法 銀行

3、效率的測(cè)度方法，主要有兩大類：財(cái)務(wù)指標(biāo)法和前沿分析方法。所謂財(cái)務(wù)指標(biāo)法，是指利用各種財(cái)務(wù)指標(biāo)（平均資產(chǎn)回報(bào)率，銀行貸款周轉(zhuǎn)率和銀行資本充足率等）來評(píng)價(jià)銀行的經(jīng)營(yíng)效率。盡管財(cái)務(wù)指標(biāo)方法在使用時(shí)比較方便，但卻不能反映銀行的整體績(jī)效。因此目前采用比較多的銀行測(cè)度方法是前沿分析方法。所謂前沿分析方法，是指通過測(cè)量某一待考查銀行與效率前沿銀行 （efficientfrontierbank）的偏離程度來衡量該銀行的效率（又可稱為前沿效率）。這里，效率前沿銀行是指在給定技術(shù)條件和外生市場(chǎng)情況下，實(shí)現(xiàn)最佳績(jī)效（成本最小化或利潤(rùn)最大化）的銀行。效率前沿銀行并不是現(xiàn)實(shí)中的某一銀行，而是從經(jīng)濟(jì)最優(yōu)化的角度構(gòu)建的理想

4、的高效率銀行。要測(cè)定某一銀行的前沿效率，首先要估測(cè)效率前沿銀行的生產(chǎn)（成本或利潤(rùn)）函數(shù)，簡(jiǎn)稱效率前沿函數(shù)（efficientfrontierfunction）。依據(jù)是否要估算效率前沿函數(shù)中的參數(shù)，可將前沿分析方法劃分為非參數(shù)方法和參數(shù)方法。 （一）非參數(shù)方法 非參數(shù)方法是與參數(shù)法相對(duì)應(yīng)的方法，使用非參數(shù)法對(duì)銀行效率進(jìn)行測(cè)度時(shí)，不必估算效率前沿函數(shù)中的參數(shù)及規(guī)定函數(shù)的具體形式。非參數(shù)方法包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（data-envelopmentanalysisapproach,DEA）和自由排列包方法（FDH，F(xiàn)reeDisposalHull）兩種。 （二）參數(shù)方法 參數(shù)方法在測(cè)度銀行效率時(shí)，需要規(guī)定

5、效率前沿函數(shù)的具體形式，并通過樣本銀行估算出效率前沿函數(shù)中的各個(gè)參數(shù)。根據(jù)測(cè)度銀行效率為無效率項(xiàng)和隨機(jī)誤差項(xiàng)及對(duì)兩者分布函數(shù)假定的不同，參數(shù)方法大致可以分為隨機(jī)前沿法、自由分布法和厚前沿法等。 1.隨機(jī)前沿方法（stochasticfrontierapproach,SFA） Aigner,Lovell和Schmidt（1977）率先提出了效率測(cè)度的隨機(jī)前沿方法。隨后，許多學(xué)者將該方法應(yīng)用到對(duì)銀行機(jī)構(gòu)的效率評(píng)價(jià)，如Pi和Timee（1993），Mester（1993，1996，1997），錢蓁（2003），陳國(guó)中，劉志迎（2005）等。該方法假定隨機(jī)誤差項(xiàng)為對(duì)稱分布（標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布），無效率項(xiàng)為非

6、對(duì)稱分布（半正態(tài)分布half-normaldistribution）。 運(yùn)用隨機(jī)前沿方法來測(cè)度銀行效率需要規(guī)定效率前沿函數(shù)的具體形式，并通過樣本銀行估算出效率前沿函數(shù)中的各個(gè)參數(shù)，得到效率前沿銀行的成本或利潤(rùn)函數(shù)；然后比較待考察銀行的實(shí)際成本或利潤(rùn)與效率前沿銀行的成本或利潤(rùn)的差異，來測(cè)度待考察銀行的效率水平。 2.自由分布方法（distribution-freeapproach,DFA） 當(dāng)能夠獲得時(shí)間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)組成的面板數(shù)據(jù)（paneldata）時(shí)，就可以放棄無效率分布的限制性假設(shè)。Berger(1993)稱這種方法為“自由分布”方法。隨后一些學(xué)者運(yùn)用該方法對(duì)銀行效率進(jìn)行測(cè)度研究，如

7、Berger（1993，1995），Adams，Berger和Sickles（1996），DeYong和Nolle(1996),Hunter和Timme(1996),Berger和Hannan(1997),Berger和Mester（1997），DeYoung（1997），劉志新、劉?。?004），譚政勛（2005）以及朱曉艷（2006）等。 自由分布法通過分離X非效率項(xiàng)和隨機(jī)誤差項(xiàng)，將每個(gè)銀行的非效率值與樣本中的最佳機(jī)構(gòu)相比從而得出給定樣本中每個(gè)銀行的相對(duì)相率值。 3.厚前沿方法（thick-frontierapproach,TFA） 比較常用的參數(shù)方法是厚前沿方法。Berger和Humph

8、rehePulley(1993),Berg和Kim(1994,1996),Lang和Weizei（1995），DeYoung（1994，1997）等學(xué)者都曾經(jīng)用該方法測(cè)度過銀行效率。與隨機(jī)前沿方法相比，厚前沿方法也需要規(guī)定效率前沿函數(shù)的具體形式。然而，厚前沿方法不對(duì)隨機(jī)誤差項(xiàng)和無效率項(xiàng)的分布作具體的假設(shè)，而是假設(shè)樣本銀行可分為四分位區(qū)間的兩組（績(jī)效最佳和最差），在兩組樣本銀行之間出現(xiàn)的差異是由無效率造成的；在組內(nèi)樣本銀行之間出現(xiàn)的差異是由隨機(jī)誤差造成的。 （三）非參數(shù)方法與參數(shù)方法的比較 Berger和Humphrey（1997）的研究表明在用前沿效率分析方法研究美國(guó)存款金融機(jī)構(gòu)的122個(gè)案例

9、中，有69項(xiàng)研究用的是非參數(shù)估計(jì)法，其中62項(xiàng)采用的是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法；60項(xiàng)應(yīng)用了參數(shù)估計(jì)法（有的研究采用了兩種以上的方法），其中24項(xiàng)用的是隨機(jī)前沿分析方法，20項(xiàng)用的是自由分布方法，16項(xiàng)用的是厚前沿方法。他們還進(jìn)一步考察了在19881997年期間，研究美國(guó)銀行效率的50篇文獻(xiàn)中，測(cè)算銀行成本效率和生產(chǎn)效率項(xiàng)目所運(yùn)用的前沿分析方法有188項(xiàng)，其中運(yùn)用非參數(shù)方法的有78項(xiàng)，運(yùn)用參數(shù)方法的有110項(xiàng)。研究結(jié)果表明，總體效率均值為0.79，標(biāo)準(zhǔn)差為0.13，應(yīng)用非參數(shù)方法得到的效率值為0.72，標(biāo)準(zhǔn)差為0.17，而參數(shù)方法的均值為0.84，標(biāo)準(zhǔn)差僅為0.06。由此可以看出，運(yùn)用非參數(shù)方法測(cè)得的銀

10、行效率值偏低（相對(duì)于運(yùn)用參數(shù)方法測(cè)得的銀行效率值而言），而銀行效率的標(biāo)準(zhǔn)差卻偏大。 三、結(jié)束語 可見，近些年關(guān)于銀行效率的研究日益增多，運(yùn)用的方法也有不少。學(xué)者們通過運(yùn)用各種方法對(duì)銀行效率進(jìn)行研究，但得出的結(jié)論卻不是那么一致。效率的定義不同，采用的實(shí)證模型不同，采用樣本的時(shí)間段不同，這就使得現(xiàn)有的結(jié)論不能給出比較一致的觀點(diǎn)。如果銀行效率研究可以構(gòu)建經(jīng)濟(jì)體能夠普遍接受的一套效率體系，則國(guó)際銀行效率的提高就會(huì)有明確的方向與步驟。 參考文獻(xiàn)： Battes，GandCoelliT.AmodelfortechnicalinefficiencyeffectsinastochasticfrontierproductionfunctionforpaneldataJ.EmpiricalEconomics,1995,20. Berg,SA,FR.Forsund,andESJansen.MalmquistindicesofproductivitygrowthduringthederegulationofNorwegianbanking:19