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    农村商业银行电话955 [国外商业银行效率评价方法研究综述]

    时间:2019-08-22 06:39:55 来源:星星阅读网 本文已影响 星星阅读网手机站

      摘要:商业银行效率反映了银行的综合竞争力,是最具综合性的银行业绩评价指标。商业银行效率包括规模效率、范围效率、前沿效率(X―效率、成本效率和利润效率)。本文对国外商业银行效率研究的主要方法进行了详细分析,并对各种方法进行了比较。当前,我国对商业银行效率的研究尚处于初级阶段,应积极借鉴国外的研究方法,加快对我国商业银行效率的研究。
      关键词:银行效率;参数分析法;非参数分析法
      中图分类号:F831文献标识码:A文章编号:1674-2265(2008)11-0028-05
      
      银行效率是银行综合竞争力的体现,反映了银行对所有投入产出项目进行综合评价的结果,其中既包括各项财务报表反映出的经营业绩,也包括无法进行财务分析的经营结果。因此,银行效率是衡量银行业绩的最具综合性的指标。国外对商业银行效率的研究经历了两个阶段:二十世纪90年代以前主要从规模经济和范围经济的角度来衡量商业银行的效率;二十世纪90年代以后主要研究商业银行的前沿效率(主要包括X―效率、成本效率和利润效率)。研究发现,反映管理能力的前沿效率比规模效率和范围效率更重要。比较一致的观点认为,对于拥有同等规模和产品组合的银行而言,由管理不当所引起的前沿无效率导致银行业的成本平均提高20%,而由于规模和产品组合不当造成的无效率则不到成本的5%(Berger、Hunter、Timme,1993;Berger、Humphrey,1997)。我国对商业银行效率的研究尚处于起步阶段,本文对国外考察商业银行效率的主要方法进行了研究,同时对在商业银行效率研究中起关键作用的投入产出方法进行了分析,以期对我国商业银行效率研究起到借鉴作用。
      
      一、商业银行效率的界定
      
      任何一项对商业银行效率的研究都离不开三个问题:(1)采用的效率概念,效率概念直接决定着研究方法的采用;(2)采用什么样的研究方法,是定量分析还是定性分析,如果采用定量分析,是采用参数分析法还是非参数分析法;(3)影响商业银行效率的因素有哪些,是政府的管制、市场结构等外部因素影响大一些,还是组织形式、治理结构、资产质量、分支机构等内部因素影响大一些。
      对于效率的界定,主要有两个方面:一个是从规模经济和范围经济的角度来度量规模效率和范围效率,在这一方面并不存在争议。另一个方面是银行的前沿效率。前沿效率是一种相对效率概念,效率前沿面始终由样本中最佳机构(100%有效机构)或其组合构成。对于前沿效率的定义争议比较大, Leibenst-
      -ein(1966),Frei、Harker、Hunter(2000)等直接将前沿效率定义为X―效率,即除规模和范围影响之外的所有技术和配置效率,是关于整合技术、人力资源以及其它资产来生产给定的管理水平的测度。从这一定义我们可以进一步看出,X―效率又可细分为技术效率和配置效率,技术效率反映了在给定投入的情况下企业获取最大产出的能力,配置效率反映了给定投入价格时企业以适当比例使用各种投入的能力。Berger、Mester(1997),Maudos、Pastor(2003)等将前沿效率定义为成本效率(Cost Efficiency)、标准盈利效率(Standard Profit Efficiency)和替代盈利效率(Alternative Profit Efficiency)。成本效率反映了在产出给定的情况下,一家银行成本接近最佳运营银行成本的程度;标准盈利效率反映了在投入和产出价格给定的情况下,一家银行接近它能实现的最大可能利润的程度;替代盈利效率是最新的研究成果,反映了在投入和产出水平给定的情况下,一家银行接近它能实现的最大可能利润的程度。由此我们可以看出,对前沿效率的定义,国外学者仍然存在一定争议,但是越来越多的学者倾向于将前沿效率归为X―效率、成本效率和利润效率。但是,无论前沿效率的概念如何界定,对前沿效率进行测度的研究方法是一致的,可归纳为参数分析法和非参数分析法。
      
      二、 规模经济和范围经济的测度方法
      
      对商业银行规模经济和范围经济的研究主要集中在二十世纪90年代以前,从研究的具体进程来看,对规模经济和范围经济研究的方法越来越成熟。具体而言,对银行规模经济和范围经济的研究模型主要有:
      (一)单要素投入的银行效率表达式
      在只存在一种投入的情况下,研究银行效率的表达式为:
      在上式中,X为单一的投入要素,Y为在投入X要素后的产出量,a为投入产出比,即给定一单位的投入量所引起的产出的变化量。在采用该表达式来衡量银行效率时,其最大的缺点是不能反映银行的全面情况。因为在实际当中,银行的投入和产出远不止一种。
      (二)多要素投入的银行效率的线性表达式
      在实际中,商业银行往往是投入多种要素,并提供多种金融产品。由此便引出了多要素的银行效率表达式:
      在上式中,X1、X2、X3为各种要素投入,Y为产出,为常数项,用来反映银行在经营中使用的土地、建筑和大型设备等固定成本对产出的影响。相比单要素的银行效率表达式,多要素情况下考虑了多种投入,但是产出却被定义为一种。
      (三)基于柯布―道格拉斯生产函数的非线性银行效率表达式
      柯布―道格拉斯生产函数的表达式为:
      在求解银行效率时,一般运用其对数形式:
      在上式中,X1、X2、X3为各种要素投入,Y为产出,常数项A表示银行固定成本投入。、、表示各项投入的产出弹性。
      柯布―道格拉斯生产函数能够反映银行的规模效率,即由于规模的扩大所带来的平均成本的下降。但是采用该函数最大的缺点是银行效率的变化呈一致性,也就是说随着银行投入的变化,只会出现规模收益增加、规模收益不变和规模收益减少三种情况,难以反映效率变化的动态过程。
      (四)超对数成本函数(Translog Cost Function,TCF)
      在对银行效率的研究中,国外学者采用最多的是超对数成本函数,因为该方程不需要太多的限制。该方法已经成为研究银行规模经济和范围经济的通用方法。通常,用超对数成本函数来近似估计成本函数,其一般形式为:
      其中,TC、y、p分别为商业银行(业)的总成本、产出的对数向量、投入品价格的对数向量。进一步,利用麦克劳林级数展开式将超对数成本函数变形为:
      这里,Yi表示第i种产出,Pm表示第m种投入品价格,为随机误差项。因此,在研究商业银行规模经济时,只要我们能够估计出其中的参数,就可以得到银行的效率估计值。该方法具有很强的弹性,解决了银行多投入多产出的问题。但是,在对于范围经济进行研究时,我们不能简单运用前面的超对数成本函数,因为超对数成本函数不能处理产出取0时的情况。为此,国外学者对超对数成本函数进行了修正,其中,最为流行的方法是对超对数成本函数进行Box-Cox函数转化,Box-Cox函数转化对于解决0产出问题十分有效,而且对于解决异方差是一种比较有效的方法,其定义如下:
      其中值为待定系数且不为负。当Yi=0时,
       。在采用Box-Cox函数转化后,广义的超对数成本函数的表达式如下:
      
      我们可以看出,在采用了Box-Cox函数的转化后,不仅有效解决了产出为0时的情况,而且又保留了对数成本函数的所有优点。因为:
      我们可以看到对数成本函数是超对数成本函数的特殊形式。
      对商业银行规模经济和范围经济的研究方法,目前最为广泛和最为成熟的就是超对数成本函数法。这主要是因为该方法有以下几个特点:(1)它明确考虑了多产品银行的联合生产,从而能准确计算银行运营的总成本;(2)其参数可很容易通过标准统计方法估计出来,所以能够对银行规模经济和范围经济进行量化;(3)其参数的经济含义直截了当,从而相对减少了单一银行与分支银行规模经济估计的误差。因此,超对数成本函数法一提出,即在银行规模经济和范围经济的研究中得到广泛的应用。
      
      三、商业银行前沿效率的测度方法
      
      进入二十世纪90年代以后,对商业银行效率的研究主要集中在前沿效率方面,因为与规模效率和范围效率相比,前沿效率对商业银行效率的作用更为重要。前沿效率的研究方法主要分为非参数分析法和参数分析法,其中非参数分析法包括数据包络分析法(data envelopment analysis-DEA)和无界分析法(free disposal hull-FDH);参数估计法包括随机边界法(stochastic frontier approach -SFA)、自由分布法(distribution-free approach-DFA)和厚前沿方法(thick frontier approach-TFA)。这五种方法有各自的优缺点,至于哪种方法更有效并未达成统一的看法。
      (一)非参数分析法
      非参数估计法不需要对目标函数的形式进行设定,不受观察值多少的限制,无须对函数参数形式进行估计。但是非参数估计法忽视了随机误差项的存在,一旦存在随机误差,通过非参数方法估计出的效率测度值与真实效率边界得出的效率估计值就可能存在偏差。
      1. DEA方法。DEA方法的基本思想可以追溯到1957年Farrell对英国农业生产力进行分析时所提出的效率前沿思想。该方法是利用线性规划方法,将多个投入产出数据投射到坐标空间,从而寻找可以包住所有观察数据的效率包络面,然后计算单一观察值与效率包络面的距离,从而求得该观察点的相对效率。Farrell将微观层面的效率分为技术效率、配置效率和经济效率。其中,技术效率反映了在给定投入的情况下,企业获取最大产出的能力;配置效率反映了给定投入价格时,企业以适当比例使用各种投入的能力;经济效率则是技术效率和配置效率的组合。
      在图1中,X1、X2为投入要素,Y为产出要素,QQ’代表了完全技术厂商的等产量曲线,该曲线及以上空间构成了生产单位产出的生产可能性集合。PP’为厂商的成本预算线,与QQ’相切于D点。如果一个企业以A点的投入组合生产单位产出时,则AC表明了该企业的技术无效率。因为,当企业的投入要素由A点等比例降低到C点时,企业的产量并没有减少。Farrell指出,AC/OA表示所有投入可以降低的比例,因此,OC/OA表示企业的技术效率。在成本预算线PP’已知的情况下,A点的配置效率为OB/OC。在A点技术效率和配置效率都知道的情况下,A点的经济效率由OB/OC×OC/OA=OB/OA表示。以上就是Farrell提出的效率概念。
      DEA模型最早由Charnes.A、W.W.Cooper和E.Rhodes于1978年提出,最初是用来衡量公共部门和非盈利机构的效率,后来被用来评价金融机构的效率。基本的DEA模型表示为:
      其中X表示投入要素向量,Y表示产出向量,α和β分别表示投入和产出的权重向量。
      2. FDH方法。FDH方法可以视为DEA方法的一个特例,在FDH方法中,生产可能性组合仅仅由DEA定点和这些定点内部的自由排列点组成,联合DEA前沿各个顶点的线上的点没有被认定为效率前沿。在商业银行前沿效率研究中,采用FDH方法将产生比DEA方法更具代表性的较大平均效率估计。
      (二)参数分析法
      参数分析法给出了函数的具体形式,允许随机误差项的存在,按照对随机误差项分解的不同而分为SFA、DFA、TFA三种方法。但是由于该方法事先给出了函数形式,因此一旦函数形式出现变化将直接导致研究结果的错误,这是参数分析法存在的主要问题。
      1. SFA方法。SFA方法提出了一种成本、利润或者投入、产出和环境因素之间生产关系的函数形式,并允许随机误差项的存在。该方法最早由Ainger、Lovell和Schmidt(1977)提出。该方法假定无效率服从不对称分布(通常假定为半正态分布),而随机误差项服从对称分布(通常假定为标准正态分布)。
      假设银行的随机前沿成本函数为:
      
      在上式中,表示第n个银行的总成本, 表示第n个银行的产出向量, 表示第n个银行投入要素的价格向量。可表示为:
      2. DFA方法。DFA方法与SFA方法相似,将边界设定为一种函数形式,都假定随机误差项和无效率因素的存在。但是DFA方法将无效率因素从随机误差中分离出来的方式不同。DFA不对无效率或随机误差的特定分布做出任何强假设。相反,该方法假定每家银行的效率值不随时间变动,而随机误差的平均值随着时间的推移而趋于零。在这种方法下,无效率值可以服从任何分布,前提是无效率值是非负的。
      假设银行的随机前沿成本函数为:
      在上式中,表示第n个银行在t时期的总成本, 表示第n个银行的产出向量,表示第n个银行投入要素的价格向量。表示第n家银行的非效率因素, 表示第n家银行在t时期的随机误差。
      将第n家银行的自由分布估计值定义如下:
      其中T为样本观测时期数,第n家银行的效率水平是一个相对值,也就是其相对于样本中效率最高银行的效率水平。因此,第n家银行的效率值为:
      其中,,是所有样本银行非效率项中的最小值。
      3. TFA方法。TFA方法的基本思路是将待研究的样本银行按照资产规模分为若干组,然后分别求各组的平均成本,然后针对平均成本最大和最小的两组估计其成本函数。该方法假定在银行平均最低成本的四分之一内的偏离属于随机误差项,而在银行最高和最低成本的四分之三内属于无效率。该方法本身不提供对单一银行效率的点估计,相反该方法试图提供一种一般水平总效率的估计。
      (三)参数分析法与非参数分析法的比较
      至于参数法与非参数法在研究银行前沿效率时哪个更为有效,国外学者并没有达成共识。按照Berger和Humphery(1997)的研究,采用参数法和非参数法来估计商业银行的前沿效率,其效率估计值近似,只是后者的效率估计值偏低、离散程度较大。Baul对DEA、SFA、TFA、DFA等前沿效率研究方法进行了比较。结果表明,非参数法和参数法的研究结果具有一致性。按照Berger和Humphery(1997)的研究,这五种方法的根本差异在于以下假设条件的不同:(1)最佳运营边界函数形式不同;(2)是否考虑对某些生产单位的产出、投入、成本和利润等会产生不确定影响的随机误差;(3)若存在随机误差,采用哪种对无效率的分布假设(如半正态/截断正态分布)来消除随机误差的无效率影响。在实际研究中,采用哪种方法主要决定于模型的建立、变量的选取、数据的处理方法等。
      由于参数估计法事先设定了函数形式,因此如果赋予的函数本身不正确,将直接导致错误的结论。但参数估计法允许随机误差项的存在,因此能够方便地检验结果的显著性,同时离散程度较低。非参数方法虽然未对函数形式进行事先假定,但是该方法忽视了随机误差项的存在,因此,一旦存在随机误差项,效率测度值可能与真实效率边界得出的效率值存在偏差。同时,该方法得出的效率值偏低,离散程度较大。当约束条件较多时,非参数估计法经常会得出样本数据100%有效的结论。
      现实研究中,由于真实的效率水平未知,因此,很难断定参数法和非参数法哪种方法更优。为了解决非参数法和参数法各自的局限性,国外学者开始了一些改良方面的研究,如赋予参数法更多的灵活性,同时在非参数方法中引入一定程度的随机误差项。
      四、投入产出方法界定
      在商业银行研究过程中,确定了效率概念和研究方法后,就需要对商业银行投入和产出进行界定。商业银行投入产出的界定在商业银行效率研究中起着十分重要的作用。在商业银行效率研究中,往往由于采取的投入产出数据不同,导致研究结果出现较大差异。从国外研究情况看,对银行投入和产出的界定,到目前为止还没有取得一致的看法。国外对于商业银行投入和产出的选择,主要有三种方法:第一种是生产法(Clark和Speaker,1994),该方法将银行作为金融产品的提供者,存款账户的数目和贷款笔数被作为产出,投入一般为资本和劳动力;第二种是中介法(Mertens和Urga,2001;Kasman,2002;Green,2003;Margono和Sharma,2004),该方法将银行视为储蓄―投资的转化机构,产出为贷款和其他利润性资产(主要指证券投资),投入一般为存款、劳动力和资本;第三种是对偶法(Hunter和Timme,1991;Berger和Humphrey,1997;Kraft和Tirtiroglu,1998),该方法介于前两种方法之间,突出特点是将存款同时作为产出和投入。在实际研究中,究竟采用哪种投入产出分析方法,取决于分析的重点和数据来源。
      
      五、启示
      
      在以间接融资为主导的金融体系中,商业银行的效率直接关系到金融资源在社会中的配置,进而影响我国经济的增长。可以说,银行效率的增强,是我国经济平稳增长的重要支撑因素。因此,对商业银行效率的研究具有重要的意义。具体来讲,商业银行效率的研究具有以下几个实践意义:(1)对商业银行效率的研究能够评价各商业银行效率的高低,因此可以作为政府监管部门评价各商业银行的重要依据;(2)通过商业银行效率的研究,可以找出造成银行低效的因素,进而通过改善这些因素来提高效率;(3)政府监管政策是影响商业银行效率的一个重要因素,因此,银行效率的研究可以为政府评价监管效果、调整监管政策提供必要的依据;(4)由于同一银行内部各分支机构所面临的外部环境及内部政策基本相同,因此对各分支机构效率的研究可以作为对商业银行分支机构考核的一个依据。
      通过本文的分析我们可以看出,国际上有大量关于商业银行效率的实证研究,采用了不同的数据和计量方法,这对衡量我国商业银行效率具有很好的借鉴意义。尽管我国有许多学者开始对商业银行效率进行研究,但在我国数据的可获得性还比较低,因此,这些研究还处于初期阶段。我们应积极借鉴国外关于商业银行效率的研究方法,结合我国银行业实际建立和完善系统的效率研究方法,积极推动我国商业银行效率研究的开展。
      
      参考文献:
      [1]帕特里克T・哈克等:《金融机构的绩效:效率、创新和监管》,中国金融出版社2005年版。
      [2]徐传谌、郑贵廷、齐树天:《我国商业银行规模经济问题与金融改革策略》,《经济研究》2004年第10期。
      [3]庞皓、李南成:《计量经济学》,西南财经大学出版社2002年版。
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      [5]Berger, A.N. and DeYoung, R. (1997), "Problem Loans and Cost Efficiency in Commercial Banks," Journal of Banking and Finance, 21, 849-870.
      [6]Berger, A.N. and Humphrey, D.B. (1991), The dominance of inefficiencies over scale and product mix economies in banking, Journal of Monetary Economics 28, 117-148.
      [7]Berger, A.N. and Humphrey, D.B. (1997), “Efficiency of Financial Institutions: International Survey and Direction for Future Research”, European Journal of Operational Research, 98, 175-212.
      [8]Bernstein, J. (1996), “Asset Quality and Scale Economies in Banking”, Journal of Economies and Business, 48, 157-166.
      (编辑 耿 欣)
      注:“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文”。

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