基于dea的我國國有商業(yè)銀行人力資源效率評(píng)價(jià)

基于dea的我國國有商業(yè)銀行人力資源效率評(píng)價(jià)

隨著我國金融監(jiān)管措施的深化和金融開放的深化，銀行系統(tǒng)的競爭環(huán)境日益激烈。受國內(nèi)同行和國外監(jiān)管機(jī)構(gòu)的嚴(yán)重影響，如何提高國內(nèi)銀行的效率和競爭力已成為一個(gè)必須盡快解決的問題。在數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（dea）的重要方法上，建立了影響國家銀行資本效率的數(shù)學(xué)模型。結(jié)合malmquist指數(shù)（malmqist指數(shù)）和factoranalysis）法，建立了中國國家銀行資本效率的數(shù)學(xué)模型。這為提高國家銀行資本的競爭力提供了參考。1dea模型選取人力資源效率是衡量企業(yè)經(jīng)營業(yè)績和發(fā)展?jié)摿Φ闹匾獦?biāo)準(zhǔn),它反映了企業(yè)在人力資源上的投入與產(chǎn)出或成本與收益的比率.人力資源效率分析就是對(duì)企業(yè)人力資源開發(fā)、管理水平以及人力資源利用效果的評(píng)測,目的在于為提升企業(yè)人力資源的競爭能力提供決策參考.目前,國內(nèi)外已有的人力資源效率評(píng)價(jià)方法主要有人力資源指數(shù)、人力資源關(guān)鍵指標(biāo)、OHR指數(shù)、HRscore-card、P-CMM模型、AHP指標(biāo)體系、人力資源管理指標(biāo)體系等.這些方法可以從不同的方面對(duì)人力資源效率進(jìn)行評(píng)測,得出較為詳細(xì)、完整的評(píng)價(jià)結(jié)果,但它們都要依靠人為的方式評(píng)定分值或賦予權(quán)重,具有一定的主觀性.我國的國有商業(yè)銀行作為經(jīng)營貨幣的企業(yè),在體制和經(jīng)營上都存在著一定的特殊性,因此,對(duì)其人力資源效率進(jìn)行評(píng)測就需要運(yùn)用相對(duì)客觀和相對(duì)有效的方法.我們運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的方法建立評(píng)測人力資源效率的數(shù)學(xué)模型,對(duì)我國國有商業(yè)銀行人力資源效率進(jìn)行實(shí)證分析.DEA是一種非參數(shù)效率分析方法,用來評(píng)價(jià)具有相同類型的部門或單位(稱為決策單元,DMU)的相對(duì)效率.文中DEA以商業(yè)銀行人力資源的各個(gè)投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)的權(quán)系數(shù)作為變量,從而避免了人為的評(píng)定分值或賦予權(quán)重,排除了主觀因素的影響,具有內(nèi)在的客觀性.此外,它對(duì)商業(yè)銀行人力資源進(jìn)行的是相對(duì)有效性的評(píng)價(jià),給出了相對(duì)現(xiàn)有商業(yè)銀行發(fā)展水平而言國有商業(yè)銀行人力資源效率的相對(duì)水平.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法所使用的規(guī)劃模型多種多樣,選取投入導(dǎo)向型的CCR模型與BCC模型分別測算國有商業(yè)銀行人力資源的技術(shù)效率和純技術(shù)效率,并由此導(dǎo)出規(guī)模效率值.所謂投入導(dǎo)向是指企業(yè)在既定產(chǎn)出水平下,每一項(xiàng)投入可以同時(shí)減少的比例.CCR模型是Charnes,Cooper和Rhodesy于1978年提出的最基本的DEA模型,假設(shè)有n個(gè)決策單元,每個(gè)決策單元都有m種類型的投入以及s種類型的產(chǎn)出,則對(duì)決策單元DMU0進(jìn)行評(píng)價(jià)的CCR模型可以表述如下:其中θc為技術(shù)效率,0<θc≤1;xj和yj分別代表決策單元的投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo),xj=(x1j,…,xmj)T,yj=(y1j,…,ysj)T,其中xij為第j個(gè)決策單元對(duì)第i種類型輸入的投入量;yij為第j個(gè)決策單元對(duì)第i種類型輸出的產(chǎn)出量;x0,y0分別是m維和n維的列向量,代表決策單元DMU0的投入量和產(chǎn)出量.經(jīng)過規(guī)劃求解,DMU0為DEA有效的充分必要條件是最優(yōu)值θc=1,并且它的每個(gè)最優(yōu)解λ的松弛變量與剩余變量都為零.CCR模型得出的效率θc是技術(shù)效率,其經(jīng)濟(jì)含義是:當(dāng)產(chǎn)出水平保持不變時(shí),如果以樣本中最佳表現(xiàn)的DMU為標(biāo)準(zhǔn),DMU0實(shí)際所需要的投入比例.技術(shù)效率θc包含純技術(shù)效率θv和規(guī)模效率θs2個(gè)部分,通過技術(shù)效率值可以評(píng)價(jià)DMU的投入規(guī)模是否適當(dāng),以及其技術(shù)潛力是否得到了充分的發(fā)揮.Banker,Charnes和Cooper等人于1985年對(duì)CCR模型進(jìn)行了改進(jìn),增加了對(duì)最優(yōu)解λ的約束,從而將規(guī)模效率θs的影響從計(jì)算中去除,得到了測算純技術(shù)效率θv的BCC模型:有了技術(shù)效率和純技術(shù)效率,就可以推導(dǎo)出DMU的規(guī)模效率:θs=θc/θv;如果規(guī)模效率等于1,說明DMU的運(yùn)營處于最佳規(guī)模,如果規(guī)模效率小于1,則說明DMU的運(yùn)營規(guī)模不適合,存在規(guī)模效率損失.DEA模型給出了同一時(shí)期不同商業(yè)銀行人力資源的相對(duì)效率,為了動(dòng)態(tài)的了解同一商業(yè)銀行在不同時(shí)期人力資源效率水平的變化,可利用Malmquist生產(chǎn)力指標(biāo)來衡量.1953年,瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家StenMalmquist提出了用于分析不同時(shí)期消費(fèi)變化的一個(gè)指數(shù),其指導(dǎo)思想是在比較兩組消費(fèi)數(shù)據(jù)時(shí),分別利用其中一組的無差異曲線作為參考集,對(duì)兩組消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷.1982年,Caves,Christensen及Diewert將Malmquist的思想用于生產(chǎn)分析上,使用該指數(shù)衡量DMU的技術(shù)水平變動(dòng).1994年,Fare,Grosskopf,Linolgren及Ross等人建立了用來考察2個(gè)相鄰時(shí)期生產(chǎn)率變化的Malmquist指數(shù)(Malmquistindex),其表述形式為:Μt?t+1(xt?yt?xt+1?yt+1)=(dt(xt+1?yt+1)*dt+1(xt+1?yt+1)dt(xt?yt)*dt+1(xt?yt))12?(3)Mt?t+1(xt?yt?xt+1?yt+1)=(dt(xt+1?yt+1)*dt+1(xt+1?yt+1)dt(xt?yt)*dt+1(xt?yt))12?(3)其中:dt(xt+1,yt+1)代表以t+1期的技術(shù)數(shù)據(jù)表示的t期的效率水平;dt+1(xt,yt)代表以t期的技術(shù)數(shù)據(jù)表示的t+1期的效率水平;dt(xt,yt)代表以t期的技術(shù)數(shù)據(jù)表示的t期的效率水平;dt+1(xt+1,yt+1)代表以t+1期的技術(shù)數(shù)據(jù)表示的t+1期的效率水平;Mt,t+1(xt,yt,xt+1,yt+1)就是Malmquist指數(shù),代表技術(shù)效率;由t期到t+1期的變化情況.如果Mt,t+1大于1,表示DMU的效率水平在t期與t+1期之間有所提高;Mt,t+1小于1,表示DMU的效率水平在t期與t+1期之間有所降低;Mt,t+1等于1,表示DMU的效率水平在t期與t+1期之間沒有變化.從上述的Malmquist指數(shù)公式我們了解到dt(xt+1,yt+1),dt+1(xt,yt),dt(xt,yt),dt+1(xt+1,yt+1)分別表示DMU不同時(shí)期不同基準(zhǔn)的效率水平,結(jié)合前面的DEA模型,我們可以定義Malmquist指數(shù)公式中各個(gè)部分的求解方法:dt(xt,yt)和dt+1(xt+1,yt+1)使用的是當(dāng)期技術(shù)數(shù)據(jù)計(jì)算的當(dāng)期效率水平,可以直接用當(dāng)期DMU0的技術(shù)效率θc代替,對(duì)于dt(xt+1,yt+1)和dt+1(xt,yt),則要對(duì)原線性模型進(jìn)行如下調(diào)整:dt(xt+1?yt+1)=minθc?s.t.{n∑j=1xj,tλj-x0,tλ0+x0,t+1λ0≤θcx0,t+1?n∑j=1yj,tλj-y0,tλ0+y0,t+1λ0≥y0,t+1?λ≥0?j=1?2???n(4)dt+1(xt?yt)=minθc?s.t.{n∑j=1xj,tλj-x0,t+1λ0+x0,tλ0≤θcx0,t?n∑j=1yj,t+1λj-y0,t+1λ0+y0,tλ0≥y0,t?λ≥0?j=1?2???n(5)對(duì)于人力資源效率的分析,往往需要從不同的角度去認(rèn)識(shí),需要使用多種指標(biāo)變量去衡量,為了使分析結(jié)論更加清楚和完備,我們應(yīng)盡可能多的羅列觀察指標(biāo)和變量.但是過多過復(fù)雜的指標(biāo)變量又會(huì)使問題變的混亂不清,難于處理.因此,以下選擇可反映商業(yè)銀行人力資源效率的指標(biāo)體系,運(yùn)用因子分析的方法降低指標(biāo)體系中原有變量的個(gè)數(shù),在這些具有相關(guān)性的復(fù)雜變量中找出幾個(gè)概念上有意義,彼此之間近于獨(dú)立的共同因子解釋商業(yè)銀行人力資源效率水平,同時(shí),對(duì)這些因子的作用進(jìn)行評(píng)分與排序,反映各個(gè)商業(yè)銀行之間人力資源效率的綜合差異.因子分析法的應(yīng)用十分廣泛,這里就不再對(duì)其基本理論進(jìn)行贅述了,只是簡要介紹其評(píng)價(jià)商業(yè)銀行人力資源效率的計(jì)算方法:因子分析法的計(jì)算可以借助SPSS11.0軟件來完成,首先要確定因子分析法考察的樣本銀行與人力資源效率的指標(biāo)體系,將指標(biāo)體系的原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化以后計(jì)算變量相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值及貢獻(xiàn)率,按照累計(jì)貢獻(xiàn)率足夠大以及過程內(nèi)特征根大于1的原則進(jìn)行主因子分析過程相應(yīng)提取主因子量;然后對(duì)所提取的主因子量建立原始因子載荷矩陣,進(jìn)行結(jié)構(gòu)調(diào)整簡化以后得出方差最大正交旋轉(zhuǎn)矩陣,結(jié)合其原始變量值得出主因子量評(píng)分;最后以各主因子量的信息貢獻(xiàn)率為權(quán)重,對(duì)主因子量進(jìn)行加權(quán)合計(jì),得出各商業(yè)銀行人力資源效率的綜合評(píng)測得分.用因子分析法得出我國各商業(yè)銀行人力資源效率的綜合評(píng)分,再結(jié)合DEA模型和Malmquist指數(shù)的分析結(jié)果,就可以對(duì)我國國有商業(yè)銀行的人力資源效率進(jìn)行綜合評(píng)價(jià).2結(jié)果表明和分析2.1dea模型建立投入、產(chǎn)出指標(biāo)體系的確定是DEA分析的關(guān)鍵所在.考慮到人力資源效率的特殊性,將商業(yè)銀行的職工人數(shù)和人力成本作為評(píng)價(jià)的投入變量.職工人數(shù)包括總行及各級(jí)分支機(jī)構(gòu)的管理人員、業(yè)務(wù)人員和其他人員;作為人力成本的直接度量,工資成本及福利費(fèi)用較為準(zhǔn)確和客觀,但各個(gè)銀行的工資成本及福利費(fèi)用的數(shù)據(jù)不易取得,而且單單以工資成本及福利費(fèi)用作為人力資源的投入成本過于狹隘,故采用營業(yè)費(fèi)用作為人力成本的投入變量,盡管營業(yè)費(fèi)用中有一部分并非是勞動(dòng)報(bào)酬,但這部分支出用于改善辦公條件與其它非正常業(yè)務(wù),也可以看作是對(duì)人力資源的投入.商業(yè)銀行是經(jīng)營貨幣的商業(yè)性機(jī)構(gòu),以利潤最大化為經(jīng)營目標(biāo),其經(jīng)營與運(yùn)作的產(chǎn)出首先是凈收益,所以首先把凈利潤作為產(chǎn)出變量;其次,考慮到現(xiàn)階段存款、貸款在商業(yè)銀行業(yè)務(wù)中舉足輕重的地位,將存款總額和利息收入兩項(xiàng)指標(biāo)也作為產(chǎn)出變量,衡量人力資源在主營業(yè)務(wù)中的效率狀況.選擇我國銀行業(yè)具有代表性的14家商業(yè)銀行為研究對(duì)象:中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、中國建設(shè)銀行、交通銀行、浦東發(fā)展銀行、中信實(shí)業(yè)銀行、中國光大銀行、中國民生銀行、華夏銀行、招商銀行、廣東發(fā)展銀行、福建興業(yè)銀行、深圳發(fā)展銀行.在國內(nèi)銀行業(yè)之中,無論是資產(chǎn)規(guī)模、業(yè)務(wù)比重,還是人員數(shù)量與素質(zhì),這14家商業(yè)銀行都占有重要的地位,可以較好的反映我國商業(yè)銀行的整體水平.為了反映出人力資源效率的變化情況,同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和準(zhǔn)確性,選擇1999年、2000年及2001年連續(xù)3年的樣本數(shù)據(jù).所有數(shù)據(jù)均來自于2000年～2002年的《中國金融年鑒》.考慮到現(xiàn)階段國有商業(yè)銀行在總量比重上具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì),其它的商業(yè)銀行短期內(nèi)無法接近和超越,所以選擇投入導(dǎo)向型的DEA模型,評(píng)價(jià)在給定產(chǎn)出水平下的投入最小化問題.使用模型1和模型2對(duì)所選樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行人力資源效率的DEA分析,結(jié)果如表1.從上面的DEA結(jié)果中確定從1999年～2001年連續(xù)3年中各期的dt(xt,yt)和dt+1(xt+1,yt+1)值,使用模型4和模型5對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得出1999年～2001年連續(xù)3年中各期的dt(xt+1,yt+1)和dt+1(xt,yt)值,代入malmquist指數(shù)計(jì)算公式3得出1999年～2000年,2000年～2001年的mal-mquist指數(shù)結(jié)果如表2.因子分析模型的指標(biāo)體系以DEA分析中使用的指標(biāo)體系(職工人數(shù)、營業(yè)費(fèi)用,存款總額、利息收入、凈利潤)為基礎(chǔ),并對(duì)其進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚?具體方法如下:將決策單元的產(chǎn)出變量分別除以其投入變量,得到6個(gè)反映其單位人力資源效率的比率指標(biāo):x1=存款總額/職工數(shù),x2=利息收入/職工人數(shù)x3=凈利潤/職工人數(shù),x4=存款總額/營業(yè)費(fèi)用x5=利息收入/營業(yè)費(fèi)用,x6=凈利潤/營業(yè)費(fèi)用仍然選取上面14個(gè)樣本銀行為決策單元,將其人力資源的投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)按上述方法進(jìn)行處理得到本次因子分析模型的指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣,借助SPSS軟件分別對(duì)1999年、2000年及2001年的數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行因子分析計(jì)算,得到14家商業(yè)銀行人力資源效率的因子評(píng)分結(jié)果如表3.2.2成功研究的結(jié)果(1)dae有效下降從表1的DEA評(píng)價(jià)結(jié)果來看,工商銀行的人力資源無論是技術(shù)效率、純技術(shù)效率還是規(guī)模效率都是DEA有效的;中國銀行的人力資源除了1999年的技術(shù)效率與規(guī)模效率DEA無效(都是0.9972)外,其余指標(biāo)均為DEA有效;建設(shè)銀行人力資源的技術(shù)效率在14家樣本銀行中處于中間水平,規(guī)模效率則相對(duì)靠后,純技術(shù)效率在1999年和2000年是DAE有效的,2001年卻大幅下降至0.8950;農(nóng)業(yè)銀行的人力資源效率相對(duì)較差,除了規(guī)模效率水平尚可以外,其技術(shù)效率和純技術(shù)效率在14家樣本銀行中幾乎都排到了末尾.為了分析我國國有商業(yè)銀行人力資源的總體效率,現(xiàn)對(duì)國有商業(yè)銀行的效率水平與非國有商業(yè)銀行的效率水平進(jìn)行比較,根據(jù)表1的DEA評(píng)價(jià)結(jié)果,分別計(jì)算出樣本中國有商業(yè)銀行(4家)與非國有商業(yè)銀行(10家)的效率均值,結(jié)果如表4.從表4我們不難發(fā)現(xiàn),國有商業(yè)銀行人力資源效率的平均水平高于非國有商業(yè)銀行人力資源效率的平均水平:國有商業(yè)銀行1999年、2000年和2001年的技術(shù)效率均值都高于非國有商業(yè)銀行;其1999年和2000年的純技術(shù)效率均值都比非國有商業(yè)銀行高,只是2001年的數(shù)值較低;而其規(guī)模效率均值在2000年比非國有商業(yè)銀行略低,1999年和2001年都要比非國有商業(yè)銀行的高.但是,與效率相對(duì)較高的浦東發(fā)展銀行、中信實(shí)業(yè)銀行、中國光大銀行以及中國民生銀行等非國有的股份制商業(yè)銀行相比,國有商業(yè)銀行人力資源的整體效率還存在一定的差距.(2)人力資源效率的總體穩(wěn)定性從表2可以看出,我國國有商業(yè)銀行的人力資源效率整體上處于略微下降的狀態(tài).1999年～2000年期間,Malmquist指數(shù)等于1的銀行只有3家,其它的銀行都小于1,這其中工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行和建設(shè)銀行分別為0.9978,0.7590,0.9986和0.9697,均小于1,國有商業(yè)銀行和非國有商業(yè)銀行的Malmquist指數(shù)均值分別為0.9313和0.8333;2000年～2001年期間,Malmquist指數(shù)等于1的銀行有一家,大于1的有3家,其它的都小于1,其中工商銀行、中國銀行、建設(shè)銀行和建設(shè)銀行分別為1.0191,0.6989,1.0000和0.9179,國有商業(yè)銀行和非國有商業(yè)銀行的Malmquist指數(shù)均值分別為0.9090和0.9216.很顯然,國有商業(yè)銀行與非國有商業(yè)銀行的整體人力資源效率水平都有所降低;相對(duì)于非國有商業(yè)銀行,國有商業(yè)銀行的整體人力資源效率水平相對(duì)穩(wěn)定;非國有商業(yè)銀行中浦東發(fā)展銀行、中信實(shí)業(yè)銀行、中國光大銀行以及中國民生銀行的Malmquist指數(shù)較高,相對(duì)于這些銀行而言,國有商業(yè)銀行整體人力資源效率的變化程度有所遜色.(3)各因子的相對(duì)效率從表3我們不難看出,樣本銀行人力資源效率的因子綜合得分與DEA評(píng)價(jià)結(jié)果有些出入,具體表現(xiàn)在國有商業(yè)銀行的因子綜合得分整體偏低.人力資源效率DEA有效的工商銀行與中國銀行因子綜合得分并不理想,同為DEA有效的浦東發(fā)展銀行、中信實(shí)業(yè)銀行、中國光大銀行以及中國民生銀行卻得到了相對(duì)較高的因子綜合得分.出現(xiàn)這樣的結(jié)果與在進(jìn)行因子評(píng)分之前對(duì)數(shù)據(jù)的處理方法有很大的關(guān)系,因?yàn)楣ど蹄y行、中國銀行等國有商業(yè)銀行的規(guī)模比其它非國有商業(yè)銀行的規(guī)模要大很多,所以使用費(fèi)用產(chǎn)出率、人員產(chǎn)出率等作為因子評(píng)分的指標(biāo)體系,體現(xiàn)不出規(guī)模方面的優(yōu)勢(shì),結(jié)果會(huì)有利于規(guī)模不大且效率較高的商業(yè)銀行,就象上面提到的情況一樣.但同時(shí)也說明,盡管工商銀行與中國銀行的人力資源相對(duì)有效,但是他們與新興的、具有體制優(yōu)勢(shì)的非國有股份制商業(yè)銀行相比,人力資源的絕對(duì)效率還是有一定差距的.對(duì)于規(guī)模相當(dāng),但效率水平差別較大的商業(yè)銀行,因子評(píng)分的方法