摘 要：本文以最近五年國有四大商業(yè)銀行的年報(bào)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過DEA模型對(duì)我國四大國有商業(yè)銀行進(jìn)行效率測(cè)度，并進(jìn)行分析，結(jié)果表明，工行效率最高，農(nóng)行效率最低，建行中行居中。

關(guān)鍵詞：銀行效率；DEA；影響因素

1 引言

2008年先在美國發(fā)生，往后傳播到世界各國的金融危機(jī)使得多國金融業(yè)癱瘓，經(jīng)濟(jì)舉步維艱。從這次危機(jī)中，我們更能夠看出來金融業(yè)高穩(wěn)定性，高效率性運(yùn)轉(zhuǎn)的重要性。近些年來巴塞爾協(xié)議的公布并不斷的改善正在強(qiáng)制性地督促著銀行業(yè)提高穩(wěn)定性，然而對(duì)于銀行業(yè)效率卻沒有相應(yīng)的嚴(yán)格的督促。效率就是指在成本被控制住時(shí)，最大化產(chǎn)出。也可以說在產(chǎn)出一定時(shí)，最小化成本，最小化投入。政經(jīng)里講，社會(huì)主義初級(jí)階段堅(jiān)持"效率優(yōu)先，兼顧公平"原則，我們可以輕而易舉的看出效率有多重要，因而對(duì)效率的研究也是十分有必要的。四大國有銀行長期是我國金融業(yè)的主導(dǎo)者，剛成立時(shí)，各自分工，是我國金融業(yè)的核心，新世紀(jì)以后都各自成為了大型的綜合性的上市銀行，后來各大銀行相繼成立并發(fā)展壯大，但四大行仍然居于主導(dǎo)地位，四大行的效率高低直接關(guān)乎著我國金融業(yè)乃至整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)的效率高低，因而，研究四大行的效率就是一件非常有意義并且非常必要的事情，通過研究影響四大行效率的因素我們可以提出一些指導(dǎo)性的建議，對(duì)于提高四大行乃至整個(gè)銀行業(yè)的效率是有幫助的。

二十世紀(jì)八十年代以前世界范圍內(nèi)各國學(xué)者對(duì)銀行效率的測(cè)量主要是基于財(cái)務(wù)分析法，財(cái)務(wù)分析法是根據(jù)各指標(biāo)的重要程度給予各個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)不同的權(quán)重從而測(cè)算出銀行效率，雖然測(cè)算的效率有一定的可行性，但是總的來說誤差比較大，主觀隨意性較強(qiáng)，也就是說權(quán)重的確定不同人甚至可以得出完全相反的權(quán)重，偏差較大。八十年代之后，測(cè)度銀行效率方法開始由財(cái)務(wù)分析法轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼮榭茖W(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹饕芯裤y行生產(chǎn)效率的前沿分析法。

前沿分析法是目前國際上測(cè)算銀行效率的最普遍使用的方法，所謂前沿分析法簡(jiǎn)單來說就是按照特定標(biāo)準(zhǔn)或者選取一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)前沿，對(duì)目標(biāo)銀行通過某種合適的方法測(cè)效率，找出該效率與標(biāo)準(zhǔn)前沿之間存在的差距，該差距就是所測(cè)銀行的效率。Berger和Humphrey（1997）據(jù)對(duì)最佳業(yè)務(wù)邊界的不同確定，把前沿分析方法分為參數(shù)的分析方法與非參數(shù)的分析方法，參數(shù)分析方法中會(huì)包括隨機(jī)前沿法（SFA）、厚前沿分析法（TFA）、自由分布法（DFA）。非參數(shù)分析法包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）和無界分析法（FDH）。Charnes、Cooper 和Rhodes（1978）首次提出的DEA（Data Envelopment Analysis）是測(cè)度生產(chǎn)效率的方法，該方法是線性規(guī)劃的方法，初期是被用于估算和非盈利性部門效率。后來，Sherman與Gold（1985）為了對(duì)銀行分支機(jī)構(gòu)進(jìn)行效率評(píng)估，初次運(yùn)用DEA，因?yàn)閰?shù)估計(jì)法需要建立生產(chǎn)函數(shù)形式并估計(jì)參數(shù)比較復(fù)雜，而DEA不需要進(jìn)行這些復(fù)雜的操作也可以估計(jì)效率，比較簡(jiǎn)便易用，所以DEA目前成為國內(nèi)外學(xué)者測(cè)算銀行效率的主要方法手段。但是DEA并沒有考慮如何選取投入與產(chǎn)出指標(biāo)是非常關(guān)鍵的，不同的投入產(chǎn)出指標(biāo)，通過DEA測(cè)算出的銀行全要素生產(chǎn)率就會(huì)相去甚遠(yuǎn)。例如，測(cè)算同一家銀行的全要素生產(chǎn)率，分別選取兩組不同的投入產(chǎn)出指標(biāo)，并分別測(cè)算出其全要素生產(chǎn)率，雖然是同一測(cè)算單元，但結(jié)果可能不太一樣。因此，選取科學(xué)合理的投入產(chǎn)出指標(biāo)就會(huì)非常重要，這也是測(cè)算銀行效率的第一步。目前主流的投入產(chǎn)出指標(biāo)選取方法有三種，即生產(chǎn)法，中介法和資產(chǎn)法。

生產(chǎn)法：生產(chǎn)法把存款定義為產(chǎn)出，因?yàn)樯a(chǎn)法是將銀行看做像一般性的公司生產(chǎn)產(chǎn)品一樣生產(chǎn)存款，所以看做是產(chǎn)出而不是投入。生產(chǎn)法還將貸款額作為產(chǎn)出指標(biāo)。而將資產(chǎn)，勞動(dòng)力等偏重于實(shí)物性的作為投入。

中介法：中介法卻將存款定義為投入，因?yàn)橹薪榉ǖ暮诵乃枷肟梢愿攀鰹椋恒y行作為存貸款的中介，它的所有存款是用來制造貸款，是投入，為了賺取利息，儲(chǔ)蓄被轉(zhuǎn)化成貸款。中介法通常將固定資產(chǎn)凈值，利息，非利息收入等看作投入指標(biāo)，將存，貸款額，利息、非利息收入看作產(chǎn)出指標(biāo)。

資產(chǎn)法：與中介法在對(duì)銀行的定位方面一樣，都將銀行視為資金融通的中介機(jī)構(gòu)。二者的區(qū)別在于，中介法將存款視為產(chǎn)出指標(biāo)，而資產(chǎn)法認(rèn)為存款在資產(chǎn)負(fù)債表中屬于負(fù)債不應(yīng)該視為產(chǎn)出，只將負(fù)債表里資產(chǎn)類視為產(chǎn)出。因而一般將投資、貸款視為產(chǎn)出，將勞動(dòng)力、存款等視為投入。

2 效率模型介紹及測(cè)度

2.1 模型簡(jiǎn)介

第 商業(yè)銀行（決策單元），以其效率值作目標(biāo)，效率值由線性規(guī)劃模型得以求出。

總共n家銀行，各家銀行都會(huì)投入m中元素，產(chǎn)出s種元素，第j銀行投入的第i種元素和產(chǎn)出的r種元素分別由xij和yrj表示。必須要運(yùn)用線性規(guī)劃來求解i元素投入的權(quán)重和r元素產(chǎn)出的權(quán)重。各行其效率值應(yīng)當(dāng)通過求解不同j值的線性規(guī)劃得出。

2.2 數(shù)據(jù)選取及效率測(cè)度

本文進(jìn)行分析的各數(shù)據(jù)來源于國有四大行的最新的年報(bào)，選取的是從2010年到2014這近五年的數(shù)據(jù)，能夠反映國有四大行最近的一些問題及提出具有時(shí)效性的建議。本文采取中介法，選擇的投入項(xiàng)包括固定資產(chǎn)、員工人數(shù)、存款，而選擇的產(chǎn)出項(xiàng)包括貸款和其它營利性資產(chǎn)（本文將其它營利性資產(chǎn)定義為在建工程，持有至到期投資，長期股權(quán)投資，遞延所得稅資產(chǎn)以及無形資產(chǎn)之和）。

2.3 效率測(cè)算結(jié)果

用這些數(shù)據(jù)通過matlab軟件測(cè)算，可以得到測(cè)算的四大行的具體效率值（注：因?yàn)樾手档娜≈捣秶?到1之間，所以拿matlab測(cè)得的大于1的效率值應(yīng)該改為1），見表1

由表1，工行第一，這與工商銀行主要與城市工商企業(yè)打交道有關(guān)系，農(nóng)業(yè)銀行最低，這也可能與農(nóng)業(yè)銀行主要扶持農(nóng)業(yè)有關(guān)。建設(shè)銀行與中國銀行效率居中。另外，整體上看，各個(gè)銀行效率總體上是在進(jìn)步的可能是因?yàn)槊磕旮縻y行都會(huì)召開股東大會(huì)，匯報(bào)總結(jié)，改正了過錯(cuò)，從而進(jìn)步，進(jìn)而效率逐年提高。但是可以明顯的看出，工行效率值一直是1，即效率前沿面，因?yàn)楣ば袑?shí)力強(qiáng)大，資本雄厚，在最新一期的全球銀行排名中，工行排名全球首位，可以被看做前沿面。

參考文獻(xiàn)

[1]Charnes A，Cooper W W，Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units[J].European Journal of Operational Research，1978，2（6）：429-442.

[2]Berger A N，Humphrey D B. Efficiency of Financial Institutions： International Survey and Directions for Future Research[J]. European Journal of Operational Research，1997，98：175-212.

[3]Farell M J. The Measurement of Productive Efficiency[J].Journal of the Royal Statistical Society， 1957，120：253-281.

作者簡(jiǎn)介：王瑞潮（1992-），男，漢族，山西運(yùn)城人，碩士，山西財(cái)經(jīng)大學(xué)，研究方向：商業(yè)銀行經(jīng)營管理。