基于三阶段网络DEA模型的中国上市商业银行效率研究

高长宏　邹杨波

摘要： 本文基于三阶段网络DEA模型，对中国14家上市的主要商业银行2008-2013年的技术效率进行测度，克服了传统DEA方法在测度商业银行效率时将其视为“黑箱”而忽略中间生产过程的缺陷。实证结果显示，股份制商业银行的技术效率明显高于四大国有商业银行，对比效率值的变动，发现股份制改革、产权结构的明晰对中国商业银行效率提高具有明显的促进作用。

关键词： 商业银行；三阶段网络DEA；技术效率

一、引言

近年来，中国银行业处在一个相对复杂的国内外环境中。2006年底，中国银行业系统按照入市时做出的承诺，解除外资银行的进入限制，整个中国银行业面临前所未有的竞争与挑战；2007年底，由美国次贷危机引发的全球性金融危机，对中国经济特别是制造业带来巨大影响，企业投资的大幅减少对银行业的发展也产生不容忽视的压力与影响；2008年欧债危机的爆发与恶化迫使欧洲银行业从海外撤资以求自保，全球银行业布局迎来了新的调整期，这也会对中国银行业未来的经营发展产生重要影响。面对一系列外部金融冲击，中国银行业如何提升自身的核心竞争力与抗风险能力，成为急需解决的问题，其中一个关键就是如何提高银行的生产效率，实现银行业的可持续发展。鉴于此，本文采用三阶段网络DEA模型，凭借其“打开黑箱”的特性，对中国具有代表性的14家商业银行的效率进行了测评，通过分析，得出中国银行业目前存在的问题，探索进一步提升银行效率的途径。

二、理论基础与三阶段网络DEA模型的构建

DEA方法主要应用于一类多输入、多输出系统的效率评价，对输入、输出变量的单位没有标准化要求，广泛用于测度不同个体间的效率。传统的DEA思想，通过比较最初投入和最终产出来评价决策单元的效率，将整个生产过程视为一个“黑箱”而忽略了中间生产过程，因此采用传统DEA方法无法分析一个决策单元如何将投入转化为产出，也不能深入到决策单元内部去研究中间阶段对整个生产过程效率的影响。网络DEA模型的出现克服了这一问题，为建立更深层次的模型来分析“黑箱”的内部结构，Fare和Grosskopf2000）研究并提出了一系列公式化的网络DEA模型，本文在Fare和Grosskopf研究的基础上将其模型的应用范围进行适当拓展，通过对银行生产阶段进行划分，将决策单元的生产过程拆分为若干个子过程来反映其内部生产结构，在此基础上测算决策单元的效率，建立一种投入主导型三阶段网络DEA模型，来计算其在CRS规模报酬不变）情形下的结果，据此研究中国主要商业银行在2008-2013年间的技术效率变化情况。技术效率衡量决策单元在既定的投入下获得最大产出的能力，通过对技术效率的测度来分析商业银行整体的运营发展状况。

为更好的理解三阶段网络DEA模型的结构，本文首先给出投入、产出及中间变量的选取，在此基础上构建了相应的三阶段网络DEA模型。

（一）投入、产出及中间变量的选取

运用DEA方法来研究金融机构的效率，首先要确定其投入与产出变量，传统上主要有两种思路：第一种是中介法，这种方法把银行视为将储蓄转化为投资的中介机构，劳动力和固定资产构成了投入，存贷款总额、利息性收入构成了产出；第二种是生产法，将银行定义为可以生产金融产品的机构，它以固定资产、劳动力等生产要素为投入，以贷款总额和存款总额为产出。这两种方法均存在一些缺陷：投入和产出要素选择不全面、没有考虑银行的贷款质量因素、对银行的生产过程描述的不够完善，因而不能准确地度量银行的效率。为了准确测度银行效率高低，我们将上述两种指标选取方法互相融合，在数据可获得的前提下，来确定三阶段网络DEA模型的投入及产出指标。

（二）模型的构建

[JP2]为了更清晰地表明本文中应用的三阶段网络DEA结构，我们对单个银行的生产过程进行分阶段划分，如图1所示：