周濤

摘 要：在大數(shù)據(jù)時代背景下，利用DEA-Malmquist模型對2012—2019年間16家上市商業(yè)銀行效率進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明，2012—2018年中國上市商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率呈上升趨勢，年均增幅1.9%。上市商業(yè)銀行的純技術(shù)效率略有下降，規(guī)模效率處于停滯狀態(tài)，技術(shù)進(jìn)步效率呈上升趨勢，而且是引起全要素生產(chǎn)率上升的主要因素?；诖耍ㄗh中國上市商業(yè)銀行順應(yīng)時代發(fā)展趨勢，運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新業(yè)務(wù)發(fā)展，提升行業(yè)技術(shù)水平和全要素生產(chǎn)率。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)時代;商業(yè)銀行效率;DEA-Malmquist指數(shù)

中圖分類號：F832 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2021）04-0044-03

2011年5月，麥肯錫環(huán)球研究院發(fā)布《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個前沿》報告，標(biāo)志著人類社會進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代。多年以來，商業(yè)銀行借助其傳統(tǒng)業(yè)務(wù)活動已積累了海量的高價值的大數(shù)據(jù)。對大數(shù)據(jù)的充分應(yīng)用可以推動商業(yè)銀行在經(jīng)營理念、組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程、管理模式、IT 架構(gòu)等領(lǐng)域進(jìn)行全面調(diào)整和深度整合，也不斷改善商業(yè)銀行的組織效率、資本運(yùn)營效率、服務(wù)效率、結(jié)構(gòu)效率、決策效率[1]。商業(yè)銀行擁有的海量大數(shù)據(jù)為其在大數(shù)據(jù)時代下的成長與變革提供了良好的基礎(chǔ)，也為我們利用大數(shù)據(jù)對商業(yè)銀行效率進(jìn)行深入的分析研究創(chuàng)造了條件。

對商業(yè)銀行效率的研究，前人已經(jīng)積累了大量的研究方法和成果。榮耀華和程維虎（2017）基于DEA模型，以2015年16家商業(yè)銀行為樣本，發(fā)現(xiàn)上市銀行的純技術(shù)效率普遍較高，而國有銀行受規(guī)模因素的影響，規(guī)模效率和技術(shù)效率偏低[2]。陳一洪（2018）使用三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型對城商行2012—2016年的發(fā)展效率進(jìn)行實(shí)證分析，研究表明，規(guī)模效率是引起城商行效率改變的主要原因，而純技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步變化不大[3]。路妍和李剛（2018）運(yùn)用DEA-Malmquist模型，分析了2006—2016年中國上市商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率。研究表明，中國上市商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率整體是下降的，而宏觀經(jīng)濟(jì)背景是影響中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率的主要因素[4]。馬曉倩和周雪梅（2019）基于三階段DEA和Malmquist指數(shù)模型對64家城商行進(jìn)行研究，結(jié)果表明，外部環(huán)境對效率有顯著影響，規(guī)模效率總體水平低，純技術(shù)效率總體水平高但有退步趨勢，規(guī)模效率偏低是綜合技術(shù)效率不高的主要原因[5]。

已有文獻(xiàn)證明了不同時代背景和外部環(huán)境對商業(yè)銀行效率的影響，但缺乏對大數(shù)據(jù)時代背景的思考。本文將在已有研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合大數(shù)據(jù)時代背景對商業(yè)銀行的深遠(yuǎn)影響，選擇 DEA-Malmquist 模型研究商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率的發(fā)展變化。

一、模型構(gòu)建

（一）DEA模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，即DEA方法，用于評價具有多維輸入、多維輸出決策單元（Decision Making Units，DMU）是否相對有效[2]。假設(shè)有n家商業(yè)銀行，每家商業(yè)銀行有m 個投入指標(biāo)和s個產(chǎn)出指標(biāo)，那么第k家商業(yè)銀行可以表示為決策單元DMNk（xk，yk）（0≤k≤n），第k家商業(yè)銀行的投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)可以表示為：

xk=（x1k，x2k，…，xmk）T k=1，2，3，…，n

yk=（y1k，y2k，…ysk）T k=1，2，3，…，n

其中，xik表示第k家商業(yè)銀行在第i項(xiàng)中的投入，且xik>0，yjk表示第k家銀行在第j項(xiàng)中的產(chǎn)出，且yjk>0?？梢詫EA模型表示為：

式中，S-為投入松弛變量，S+為產(chǎn)出松弛變量，？茲為第k家上市銀行的有效值（指投入相對于產(chǎn)出的有效利用程度），即效率值。當(dāng)？茲=1，S-=1，S+=0時，說明決策單元效率最優(yōu)，處于DEA有效狀態(tài);當(dāng)？茲=1，S-≠0，S+≠0時，則決策單元處于DEA弱有效狀態(tài);當(dāng)？茲<1時，則決策單元處于DEA非有效狀態(tài)。

（二）DEA-Malmquist模型

Malmquist指數(shù)模型是Malmquist最早提出的，其基礎(chǔ)模型是DEA模型，Malmquist指數(shù)也是一種距離函數(shù)，可以對效率進(jìn)行縱向分析并觀察其時間變化趨勢。在前文的基礎(chǔ)上Malmquist指數(shù)模型可以表示為：

式中，Dt，Dt+1分別是以t期和t+1期技術(shù)表示的效率函數(shù)，M（xt，yt，xt+1，yt+1）表示在t期和t+1期技術(shù)條件下，從t期到t+1期的全要素生產(chǎn)率變化。當(dāng)TFP>1時，表明從t期到t+1期全要素生產(chǎn)率呈上升趨勢，效率提高;當(dāng)TFP=1時，全要素生產(chǎn)率不變，處于停滯狀態(tài)。當(dāng)TFP<1時，表明全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢，效率下降。

進(jìn)一步分解Malmquist指數(shù)（TFP）為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TC）和綜合技術(shù)效率變化指數(shù)（EF），其中綜合技術(shù)效率變化指數(shù)可分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)（PE）和規(guī)模效率變化指數(shù) （SE），表達(dá)式如下：

二、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)來源和指標(biāo)選取

本文以上市商業(yè)銀行為研究對象，目前我國上市商業(yè)銀行共有36家，考慮大數(shù)據(jù)時代背景以及數(shù)據(jù)可獲得性和可靠性，選取2012年以前上市的具有代表性的16家銀行作為樣本，包括五大國有商業(yè)銀行、8家股份制商業(yè)銀行以及3家城商行。樣本區(qū)間為2012—2019年。數(shù)據(jù)來源于WIND數(shù)據(jù)庫和上市商業(yè)銀行年報。

目前評價銀行效率的方法主要有三種：生產(chǎn)法、中介法、資產(chǎn)法。商業(yè)銀行不僅具有生產(chǎn)性企業(yè)的特點(diǎn)（提供相應(yīng)的金融產(chǎn)品和服務(wù)），也在資金的供應(yīng)者和尋求者之間起到中介作用，并且通過放貸來獲取利潤。因此本文在選取指標(biāo)時綜合考慮了三種方法和大數(shù)據(jù)時代背景，最終選取投入指標(biāo)：存款總額、員工人數(shù)、營業(yè)支出，選取產(chǎn)出指標(biāo)：貸款總額、利息收入、非利息收入。

（二）實(shí)證結(jié)果分析

本文應(yīng)用DEAP2.1軟件，處理相關(guān)數(shù)據(jù)得出2012—2019年間16家上市商業(yè)銀行的Malmquist指數(shù)以及其分解指數(shù)值。由于Malmquist指數(shù)表示每一年度全要素生產(chǎn)率相對于上一年度的上升或下降，Malmquist指數(shù)大于1表示上升，小于1表示下降，而第一年（2012年）默認(rèn)為1，故數(shù)據(jù)從2013年開始展示。

1.Malmquist指數(shù)總體情況分析。表1顯示，總體上講，2012—2019年間每家商業(yè)銀行的Malmquist指數(shù)平均值均大于1，16家銀行Malmquist指數(shù)總平均值為1.019，說明近8年來上市商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率是呈上升趨勢的，平均每年增幅為1.9%。由此可以看出，自2011年進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代以來，中國上市商業(yè)銀行整體的經(jīng)營管理效率得到了逐步地改善，全要素生產(chǎn)效率得到有效提升。進(jìn)一步分析可知，2014年、2015年、2018年這三年的Malmquist指數(shù)平均值是小于1的，說明這三年中國上市商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率是呈下降趨勢的，而其余幾年則呈上升趨勢并在2019年到達(dá)峰值1.216。之所以出現(xiàn)這樣的現(xiàn)象，與互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)對商業(yè)銀行的沖擊有關(guān)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融幾乎與大數(shù)據(jù)同時興起，互聯(lián)網(wǎng)金融相對于商業(yè)銀行而言，對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用更加靈活、更加深入，因此也更具有市場競爭力，對商業(yè)銀行各項(xiàng)業(yè)務(wù)形成一定沖擊。商業(yè)銀行也因此加快對大數(shù)據(jù)應(yīng)用，加強(qiáng)與互聯(lián)網(wǎng)金融的融合發(fā)展，不斷提升自身技術(shù)水平，以提高競爭力，這也使得商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)效率逐步提升，在2019年到達(dá)峰值。

2.Malmquist指數(shù)按效率分解比較分析。表2顯示，8年間上市商業(yè)銀行的綜合技術(shù)效率變化指數(shù)（EF）為0.998，綜合技術(shù)效率略有下降，對全要素生產(chǎn)率的影響很小。8年平均純技術(shù)效率值（PE）為0.998，純技術(shù)效率略有下降。規(guī)模技術(shù)效率值（SE）為1，說明上市商業(yè)銀行的規(guī)模效率處于停滯狀態(tài)。16家商業(yè)銀行的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)8年平均值為1.021，平均每年增幅到達(dá)2.1%，其對全要素生產(chǎn)率的增長貢獻(xiàn)最大，也是引起全要素生產(chǎn)率波動的主要因素。進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代以來，各大商業(yè)銀行紛紛成立大數(shù)據(jù)中心，利用大數(shù)據(jù)推動其經(jīng)營管理模式轉(zhuǎn)型發(fā)展，不斷改善其決策方式和服務(wù)模式，積極地吸納和培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才改進(jìn)其行業(yè)技術(shù)，這是導(dǎo)致商業(yè)銀行技術(shù)進(jìn)步指數(shù)上升的主要原因。由此可見，本文的數(shù)據(jù)處理結(jié)果是符合大數(shù)據(jù)時代背景的。

三、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文利用DEA-Malmquist模型對16家上市商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)效率進(jìn)行實(shí)證分析，得出以下結(jié)論。一是進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代以來，2012—2019年間中國上市商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)效率呈上升趨勢，年均增幅1.9%。二是中國上市商業(yè)銀行的規(guī)模效率處于停滯狀態(tài)，純技術(shù)效率略有下降，綜合技術(shù)效率對全要素生產(chǎn)效率影響很小。三是中國上市商業(yè)銀行的技術(shù)進(jìn)步效率呈上升趨勢，年均增幅為2.1%，技術(shù)進(jìn)步是推動全要素生產(chǎn)效率上升的主要因素。

（二）建議

基于本文實(shí)證研究結(jié)果和大數(shù)據(jù)時代背景，筆者提出以下建議。一是上市商業(yè)銀行應(yīng)充分認(rèn)識到大數(shù)據(jù)時代發(fā)展趨勢，運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型發(fā)展，提升行業(yè)整體競爭。二是上市商業(yè)銀行應(yīng)該積極的吸收和培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才，深度挖掘大數(shù)據(jù)潛藏的巨大價值，充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)行業(yè)技術(shù)水平有效提升，進(jìn)而提高全要素生產(chǎn)效率。三是各個上市商業(yè)銀行應(yīng)根據(jù)自身實(shí)際情況，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)針對不同客戶群體提供個性化服務(wù)和產(chǎn)品，促進(jìn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展，提升效率水平和盈利能力。

參考文獻(xiàn)：

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