论文部分内容阅读
摘 要:采用三阶段DEA分析法并剔除环境和随机因素的研究结果表明,在2005～2007年全球1702家大型商业银行中我国商业银行混业经营的效率提高较快,可以进一步开展混业经营。我国的上市银行和全国性商业银行可以进一步发挥混业经营纯技术效率方面的优势,但混业经营的规模需要调整;非上市银行和地方性商业银行可以进一步发挥混业经营规模效率方面的优势,但在混业经营的管理、产品创新和服务等方面的能力需要提升。在进一步开展混业经营的同时我们需要高度重视混业经营可能带来的突发性、系统性的风险,面对混业经营不断加强的趋势,我国金融分业监管的体制需要调整。
关键词:商业银行;混业经营;效率;三阶段DEA
中图分类号:F830.33文献标识码:A文章编号:1006-3544(2009)04-0007-05
一、问题的提出
在这次由美国次贷危机引发的全球金融危机中,混业经营①的商业银行受到巨大冲击。我国虽然实行的是分业监管模式,但是商业银行混业经营趋势明显,在现实中,中国银行、交通银行、中信银行等许多银行,已通过控股参股的形式实现了混业经营,涉及证券、保险、信托、租赁、投资控股等领域。中国商业银行混业经营的效率如何? 和全球商业银行混业经营的效率对比如何? 中国商业银行混业经营需要从哪些方面提高效率? 这是摆在理论界面前的现实问题,也是相关政府机构高度关注的问题。
国外对混业经营效率的研究开始主要讨论规模经济、范围经济。由于规模经济和范围经济只是静态效应,随着市场竞争日益激烈和监管环境的变化,金融机构提高自身的运行效率对于保证其核心竞争力至关重要, 一批学者开始从运行的效率角度研究混业经营。Allen和Rai(1996)对15个国家194家银行的效率进行分析。Elyasiani和Mehdian(1995)使用SFA方法研究银行规模大小对经营效率的影响。Miller和Noulas(1996) 利用DEA方法分析规模等因素对银行效率的影响。Sathye(2001)利用DEA方法对1996年29家澳洲银行效率进行分析。Rangan等人(1988)使用DEA方法计算了1986年215家银行的技术效率。Aly等人(1990)以1986年美国322家独立银行作为样本,利用DEA计算了银行的效率。
可以看出, 国外的研究主要是通过实证方法来探讨混业经营的效率, 开始主要从静态的角度研究规模经济和范围经济, 现在更多地研究银行混业经营的运行效率,数据包络分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)和随机边界分析法(Stochastic Frontier Approach,SFA)被使用得非常多。
国内对混业经营效率的研究大都是定性分析(肖春海,2003;鲁向东、张立洲,2002;王国刚,2004)。黄旭平、熊季霞(2005),盛文军(2006)采用面板数据分析了混业经营条件下银行集中与银行效率的关系, 但是他们主要是分析东亚7个国家和地区的情况,没有包括中国,他们认定这些国家和地区的商业银行是混业经营, 混业经营没有作为变量进入他们的分析。
本文试图对全球商业银行混业经营的效率进行比较分析,而这些银行分布在不同的国家和地区。传统的DEA模型在测度效率时无法剔除环境变量和随机因素的影响,不能客观真实地反映银行的效率,为此Fried等人(2002)提出了三阶段DEA分析方法,剔除环境变量和随机因素对效率的影响。目前,该方法成为计算银行效率的一个重要方法(黄台心、 陈盈秀,2004;杨永列等,2005;方燕、白先华,2008;黄宪等,2008)。
本文运用Fried等人(2002)提出的三阶段DEA模型,剔除环境变量与随机因素的影响,对全球范围内商业银行混业经营的效率进行分析,以期更有效、更客观地反映混业经营的效率, 并得出对中国混业经营的启示和建议。
二、三阶段DEA模型
(一)第一阶段:传统的DEA模型
DEA模型最早由Charles、Cooper和Rhodes(1978) 提出, 是一种基于CRS(Constant Return Scale,即固定规模报酬)假设条件的效率测度模型(CCR模型), 通过CCR模型可以求出银行的技术效率, 但CCR模型固定规模报酬的假设与许多行业的实际情况并不相符。Banker、Charles和Cooper(1984)提出了基于VRS(Variable Return Scale,即可变规模报酬)假设下的BCC模型,通过BCC模型可以求出银行的纯技术效率。假设有几个DMU(Decision Making Units,即决策单元),每个决策单元对应有m个不同的投入项和s个不同的产出项, 基于投入导向型的BCC模型数学表达式如下:
MinPTEk
通过上式可以求出第k家银行的纯技术效率值PTEk。其中xij表示第j家银行的第i个投入, yrj为其所生产的第r种产出量。纯技术效率值介于0和1之间,其值越接近1,代表该银行越具有纯技术效率;反之,若越接近0,代表越缺乏纯技术效率。
再计算CCR模型下第k家银行的技术效率值TEk,通过TEk/PTEk可求得规模效率值SEk,即在固定规模报酬下某DMU的技术效率,为纯技术效率和规模效率两者的乘积。
MinTEk
第一阶段对数据进行处理后, 可以得到各项效率值及各项投入量的差额值(slacks)。
(二)第二阶段:使用SFA模型分解第一阶段算出的差额值
经过第一阶段的处理后, 我们不仅得到了各个银行的效率值, 还得出了各个银行的实际投入与实现效率状态下的最佳投入之间的差额值[x-X?姿]≥0,这种差额同时受环境因素、管理无效率和随机误差的影响, 第二阶段处理的目标就是要将这三个因素分离出来,通过SFA模型可以实现这个目标。
如果对每个投入设定一个投入差额值的回归模型,并且允许环境变量对投入差额值有不同的影响,那么对于m个不同的投入值,我们就可以得到m个不同的回归模型,令sik=xik-Xi?姿,i=1,…,m,k=1,...,n,sik表示第k家银行第i种投入的差额值,Xi?姿为第k家银行第i种投入的最佳值。 假设有P个可观察到的环境变量zk=[z1k,…,zpk],则m个投入的SFA回归模型的通式为:
近于1时,管理因素的影响占主导地位,当?酌=?滓2ui/(?滓2vi+?滓2ui)趋近于0时,随机误差的影响占主导地位。
可以先求出上述参数?茁 i,?滋i,?滓2vi和?滓2ui的估计值
的在于使各银行(DMU)面临相同的经营环境和运气。(5) 式右边第二项表示将所有银行调整至DMU中最恶劣的经营环境,使全体银行都面临相同的经营环境。(5) 式右边第三项将所有银行调整至DMU中遭遇最不幸的情况,使全体银行都面临相同的运气。
(三)第三阶段:调整投入后的DEA模型
行的效率值。第三阶段计算得到的效率值,由于已经剔除了环境和随机因素的影响,更能反映出银行的真实效率。
三、变量、样本选择及计算结果
(一)变量和样本选取
使用三阶段DEA分析商业银行混业经营的效率时,需要确定混业经营的投入变量和产出变量。我们选取混业经营的投入变量包括其他盈利性资产、非利息负债和表外项目, 其他盈利性资产衡量商业银行混业经营的规模, 非利息负债表示混业经营方面的负债投入, 表外项目表示传统商业银行业务以外的经营规模。产出变量是其他经营性收入,表示传统商业银行业务以外的收入,衡量混业经营的产出。
三阶段DEA中的环境变量, 是指既不能算做投入变量,又不能算做产出变量,但是能够对银行的经营产生影响的变量,这里我们主要选取宏观变量,包括实际GDP增长率,实际利率,贷存款利差。实际利率为存款利率减CPI增长率,贷存款利差为贷款利率减存款利率。 实际GDP增长率反映银行所在国家的经济总体运行状况,实际利率反映混业经营的成本,贷存款利差反映金融行业管制状况。
一般来讲, 大银行相对于小银行更具备从事混业经营的条件,也具有更强的从事混业经营的动机。本文选取BANKSCOPE数据库中的“大银行”(Large bank),专业领域为“商业银行”(Commercial bank)。银行财务指标来自BANKSCOPE数据库, 国家宏观数据来自EIU Country Data数据库。 选取样本的标准为:其他盈利性资产、非利息负债和表外项目,其他经营性收入在2005～2007年的数据没有缺失, 银行所在国家2005～2007年存款利率、 贷款利率、CPI增长率、 实际GDP增长率数据没有缺失, 而且银行2007年总资产数据没有缺失①。符合这一标准的大商业银行共有1702家,其中发达国家1074家,发展中国家245家, 新兴市场349家, 中国34家。 分布在101个国家和地区,包括49个发展中国家和地区,22个发达国家和地区,29个新兴市场,中国单独列出。
(二)计算结果及其分析
第一和第三阶段的运算采用DEAP Version2.1软件, 第二阶段的运算采用Frontiers Version 4.1软件。 受篇幅限制, 本文没有报告第一阶段的计算结果。第三阶段计算出每家银行混业经营的crste、vrste和scale效率,crste不考虑规模收益时的技术效率TE(综合效率);vrste考虑规模收益时的技术效率PTE(纯技术效率);scale考虑规模收益时的规模效率SE(规模效率)。 纯技术效率和规模效率是对综合效率的细分。 综合效率衡量银行混业经营日常管理,技术投入,经营领域拓展,业务创新,服务品牌形象,以及削减成本方面的能力。 纯技术效率衡量银行日常管理和业务产品创新方面的效率。 规模效率是银行规模扩张带来的效率。 商业银行混业经营效率的跨国比较见表1。从表1可以发现:
1.2005~2007年我国商业银行混业经营的综合效率和纯技术效率平均值先小幅下降而后上升, 规模效率平均值一直呈上升趋势。2005~2006年我国商业银行混业经营综合效率平均值低于世界平均水平,但到了2007年,我国商业银行混业经营各项效率平均值都高于世界平均水平。 中国混业经营的各项效率提高很快,说明混业经营中日常管理、产品创新能力、资产配置、成本控制、规模扩张等方面在不断完善。
2.全球范围内,资产最少的50家银行2005~2007年混业经营的平均综合效率和平均规模效率都高于同期资产最多的50家银行的平均水平, 但在纯技术效率上,这种优势并不明显,特别是2005年,前者纯技术效率平均值比后者要低很多。 说明不是资产规模大,商业银行混业经营的效率就高,但是资产规模大的商业银行在开展混业经营时仍然具有一定的产品创新和服务品牌形象等方面的优势。
3.2005~2007年处于发达国家的商业银行混业经营的综合效率和纯技术效率平均水平高于同期发展中国家的平均水平, 发展中国家的平均水平高于新兴市场地区的平均水平。而在规模效率上,新兴市场地区银行2005~2007年混业经营的平均规模效率高于发达国家和发展中国家的银行。 说明发达国家在混业经营管理、技术投入、业务创新和服务品牌形象等方面具有优势。 但是新兴市场在混业经营规模扩张上有一定的优势。
商业银行混业经营效率的国内比较见表2。
由表2可得:
1.对比20家地方性商业银行和14家全国性商业银行的效率,我们发现,后者在平均综合效率和平均纯技术效率上都高于前者, 而在平均规模效率上则正好相反。 说明全国性商业银行开展混业经营的效率更高,这主要来源于其纯技术效率比较高,全国性商业银行在混业经营管理、技术投入、业务创新和服务品牌形象等方面比地方性商业银行强很多。 但是地方性商业银行规模效率较高, 这可能是其开展混业经营的规模比较小, 因此在混业经营规模扩张方面带来的效率也相对较高。
2.对比工、农、中、建四大行和其他30家银行的效率,我们发现前者2005年和2006年的平均综合效率和平均纯技术效率上都高于后者, 但2007年只有平均纯技术效率上高于后者。在平均规模效率上,其他30家银行的效率值都要高于四大行。说明混业经营方面,四大行拥有纯技术优势,但是没有规模扩张方面的优势。主要原因是四大行除了农行以外,其他3家银行都已上市,在混业经营的日常管理、技术投入、业务创新和服务能力等方面都有很大的提升。但是由于四大行混业经营的规模比较大, 在规模扩张方面反而没有其他银行有优势。
3.对比上市银行和非上市银行的效率, 我们发现上市银行在平均综合效率和平均纯技术效率上一直都要高于非上市银行。 而在平均规模效率上则正好相反,非上市银行的效率要高于上市银行。主要原因是上市银行管理比较规范,在混业经营的管理、产品创新和服务能力等方面都有很大的提升。 上市银行都是规模相对较大的银行, 混业经营的规模也相应较大,在规模扩张方面没有非上市银行有优势。
四、结论与政策建议
中国混业经营的各项效率提高很快, 说明混业经营中日常管理、产品创新能力、资产配置、成本控制等方面在不断完善, 尤其是混业经营规模扩张带来的效率在不断增加。
全球范围内,不是资产规模大的商业银行,混业经营效率就高, 但是资产规模大的商业银行在开展混业经营时仍然具有一定的产品创新和服务品牌形象方面的优势。 发达国家商业银行混业经营效率在整体上要高于发展中国家, 而发展中国家又要高于新兴市场,这种差异主要是由纯技术效率引起的。发达国家在混业经营管理、技术投入、业务创新和服务品牌形象等方面具有优势。 但是新兴市场在混业经营规模扩张上有一定的优势。
全国性商业银行开展混业经营的效率更高,这主要来源于其纯技术效率比较高,全国性商业银行在混业经营管理、技术投入、业务创新和服务品牌形象等方面比地方性商业银行强很多。但是地方性商业银行规模效率较高,这可能是其开展混业经营的规模比较小, 因此在混业经营规模扩张方面带来的效率也相对较高。四大行除了农行以外,其他3家银行都已上市,在混业经营的日常管理、技术投入、业务创新和服务能力等方面都有很大的提升。 但是由于四大行混业经营的规模比较大, 在规模扩张方面反而没有其他银行有优势。上市银行管理比较规范,在混业经营的管理、 产品创新和服务能力方面都有很大的提升。上市银行都是规模相对较大的银行,混业经营的规模也相应较大, 在规模扩张方面没有非上市银行有优势。
上市银行、资产规模较大的银行、全国性的商业银行在进行混业经营时要进一步发挥纯技术效率方面的优势, 但混业经营的规模需要调整以提高规模效率;非上市银行、资产规模较小的银行、地方性的商业银行在进行混业经营时要进一步发挥规模效率方面的优势,但需要在混业经营的管理、产品创新和服务能力等方面提升自己。
相对于全球来讲, 我国商业银行混业经营的效率提高很快,商业银行可以进一步从事混业经营。但次贷危机的爆发给我们严正的警告, 混业经营带来的风险可能是突发性、系统性的,在进一步开展混业经营的同时我们需要高度重视对混业经营的监管。次贷危机暴露出美国多头监管体制下容易出现监管重叠和监管空白,面对混业经营不断加强的趋势,我国金融分业监管的体制需要调整。
致谢: 感谢北京大学中国经济研究中心博士研究生蔡晓慧和西南财经大学中国金融研究中心硕士研究生俞乐在寻找数据方面提供的帮助。
参考文献:
[1]方燕,白先华. 中国商业银行经营效率分析[J]. 中央财经大学学报,2008(6).
[2]黄台心,陈盈秀. 应用三阶段估计法探讨台湾地区银行业经济效率[J]. 货币市场,2004(9).
[3]黄宪,余丹,杨柳. 我国商业银行X效率研究——基于DEA三阶段模型的实证分析[J]. 数量经济技术经济研究,2008(7).
[4]黄旭平,熊季霞. 混业经营条件下银行集中与效率——基于面板单位根与面板协整分析[J]. 当代经济科学,2005(6).
[5]鲁向东,张立洲. 金融业走向混业经营的战略构想[J]. 财经问题研究,2002(11).
[6]盛文军. 混业经营条件下银行集中与效率——基于亚洲七国面板数据的计量分析[J]. 南方金融,2006(2).
[7]王国刚. 中国金融:走出“分业经营”的体制误区[J]. 当代财经,2004(1).
[8]肖春海. 银证混业经营中的利益冲突问题[J]. 中南财经政法大学学报,2003(2).
[9]杨永列,洪万吉,李俊彦,郭祝武. 台湾地区上市上柜银行效率与金融指针之关联分析——三阶段DEA 之应用[J]. 工商管理与管理经济学,2005(3).
[10]Allen,L. and Rai,A. . ,Operational Efficiency in Banking:An International Comparison[J]. Journal of Banking and Finance,1997(5):21-30.
[11]Aly,H. Y. ,R. Grabowski,C. Pasurka,and N. Rangan. Technical,Scale and Allocative Efficiencies in U. S. Banking:An Empirical Investigation[J]. Review of Economics and Statistics,1990(72):212-218.
[12]Benston,G. J. . Universal Banking[J]. Journal of Economic Perspectives,1994(8) :67-71.
[13]Clark,J. A. . Economies of Scale and Scope at Depository Financial Institutions:A Review of the Literature[J]. Federal Reserve Bank of Kansas City Economic Review,1988(10):19-26.
[14]Elyasiani,E. and S. Mehdian. The Comparative Efficiency Performance of Small and Large US Commercial Banks in the Pre-and Post-deregulation Eras[J]. Applied Economics,1995(27):1069-1079.
[15]Lang,Gunter & Welzel,Peter. Efficiency and Technical Progress in Banking Empirical Results for a Panel of German Cooperative Banks[J]. Journal of Banking & Finance,1996(20) :1003-1023.
[16]Miller,S. and A. Noulas. The Technical Efficiency of Large Bank Production[J]. Journal of Banking & Finance,1996(20):495-509.
[17]Noulas,A. G. ,Ray,S. C. and Miller,S. M. . Returns to Scale and Input Substitution for Large US Banks[J]. Journal of Money,Credit and Banking,1990(2):45-52.
[18]Rangan,N. ,R. Garbowski,H. Y. Aly,and C. Pasurka. The Technical Efficiency of US Banks[J]. Economics Letters,1988(28):613-630.
[19]Sathye,M. . X-Efficiency in Australian Banking:An Empirical Investigation[J]. Journal of Banking and Finance,2001(25):467-482.
[20]Saunders,A. and Walter,I. . Universal Banking in the United States6
(责任编辑:郄彦平;校对:卢艳茹)
关键词:商业银行;混业经营;效率;三阶段DEA
中图分类号:F830.33文献标识码:A文章编号:1006-3544(2009)04-0007-05
一、问题的提出
在这次由美国次贷危机引发的全球金融危机中,混业经营①的商业银行受到巨大冲击。我国虽然实行的是分业监管模式,但是商业银行混业经营趋势明显,在现实中,中国银行、交通银行、中信银行等许多银行,已通过控股参股的形式实现了混业经营,涉及证券、保险、信托、租赁、投资控股等领域。中国商业银行混业经营的效率如何? 和全球商业银行混业经营的效率对比如何? 中国商业银行混业经营需要从哪些方面提高效率? 这是摆在理论界面前的现实问题,也是相关政府机构高度关注的问题。
国外对混业经营效率的研究开始主要讨论规模经济、范围经济。由于规模经济和范围经济只是静态效应,随着市场竞争日益激烈和监管环境的变化,金融机构提高自身的运行效率对于保证其核心竞争力至关重要, 一批学者开始从运行的效率角度研究混业经营。Allen和Rai(1996)对15个国家194家银行的效率进行分析。Elyasiani和Mehdian(1995)使用SFA方法研究银行规模大小对经营效率的影响。Miller和Noulas(1996) 利用DEA方法分析规模等因素对银行效率的影响。Sathye(2001)利用DEA方法对1996年29家澳洲银行效率进行分析。Rangan等人(1988)使用DEA方法计算了1986年215家银行的技术效率。Aly等人(1990)以1986年美国322家独立银行作为样本,利用DEA计算了银行的效率。
可以看出, 国外的研究主要是通过实证方法来探讨混业经营的效率, 开始主要从静态的角度研究规模经济和范围经济, 现在更多地研究银行混业经营的运行效率,数据包络分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)和随机边界分析法(Stochastic Frontier Approach,SFA)被使用得非常多。
国内对混业经营效率的研究大都是定性分析(肖春海,2003;鲁向东、张立洲,2002;王国刚,2004)。黄旭平、熊季霞(2005),盛文军(2006)采用面板数据分析了混业经营条件下银行集中与银行效率的关系, 但是他们主要是分析东亚7个国家和地区的情况,没有包括中国,他们认定这些国家和地区的商业银行是混业经营, 混业经营没有作为变量进入他们的分析。
本文试图对全球商业银行混业经营的效率进行比较分析,而这些银行分布在不同的国家和地区。传统的DEA模型在测度效率时无法剔除环境变量和随机因素的影响,不能客观真实地反映银行的效率,为此Fried等人(2002)提出了三阶段DEA分析方法,剔除环境变量和随机因素对效率的影响。目前,该方法成为计算银行效率的一个重要方法(黄台心、 陈盈秀,2004;杨永列等,2005;方燕、白先华,2008;黄宪等,2008)。
本文运用Fried等人(2002)提出的三阶段DEA模型,剔除环境变量与随机因素的影响,对全球范围内商业银行混业经营的效率进行分析,以期更有效、更客观地反映混业经营的效率, 并得出对中国混业经营的启示和建议。
二、三阶段DEA模型
(一)第一阶段:传统的DEA模型
DEA模型最早由Charles、Cooper和Rhodes(1978) 提出, 是一种基于CRS(Constant Return Scale,即固定规模报酬)假设条件的效率测度模型(CCR模型), 通过CCR模型可以求出银行的技术效率, 但CCR模型固定规模报酬的假设与许多行业的实际情况并不相符。Banker、Charles和Cooper(1984)提出了基于VRS(Variable Return Scale,即可变规模报酬)假设下的BCC模型,通过BCC模型可以求出银行的纯技术效率。假设有几个DMU(Decision Making Units,即决策单元),每个决策单元对应有m个不同的投入项和s个不同的产出项, 基于投入导向型的BCC模型数学表达式如下:
MinPTEk
通过上式可以求出第k家银行的纯技术效率值PTEk。其中xij表示第j家银行的第i个投入, yrj为其所生产的第r种产出量。纯技术效率值介于0和1之间,其值越接近1,代表该银行越具有纯技术效率;反之,若越接近0,代表越缺乏纯技术效率。
再计算CCR模型下第k家银行的技术效率值TEk,通过TEk/PTEk可求得规模效率值SEk,即在固定规模报酬下某DMU的技术效率,为纯技术效率和规模效率两者的乘积。
MinTEk
第一阶段对数据进行处理后, 可以得到各项效率值及各项投入量的差额值(slacks)。
(二)第二阶段:使用SFA模型分解第一阶段算出的差额值
经过第一阶段的处理后, 我们不仅得到了各个银行的效率值, 还得出了各个银行的实际投入与实现效率状态下的最佳投入之间的差额值[x-X?姿]≥0,这种差额同时受环境因素、管理无效率和随机误差的影响, 第二阶段处理的目标就是要将这三个因素分离出来,通过SFA模型可以实现这个目标。
如果对每个投入设定一个投入差额值的回归模型,并且允许环境变量对投入差额值有不同的影响,那么对于m个不同的投入值,我们就可以得到m个不同的回归模型,令sik=xik-Xi?姿,i=1,…,m,k=1,...,n,sik表示第k家银行第i种投入的差额值,Xi?姿为第k家银行第i种投入的最佳值。 假设有P个可观察到的环境变量zk=[z1k,…,zpk],则m个投入的SFA回归模型的通式为:
近于1时,管理因素的影响占主导地位,当?酌=?滓2ui/(?滓2vi+?滓2ui)趋近于0时,随机误差的影响占主导地位。
可以先求出上述参数?茁 i,?滋i,?滓2vi和?滓2ui的估计值
的在于使各银行(DMU)面临相同的经营环境和运气。(5) 式右边第二项表示将所有银行调整至DMU中最恶劣的经营环境,使全体银行都面临相同的经营环境。(5) 式右边第三项将所有银行调整至DMU中遭遇最不幸的情况,使全体银行都面临相同的运气。
(三)第三阶段:调整投入后的DEA模型
行的效率值。第三阶段计算得到的效率值,由于已经剔除了环境和随机因素的影响,更能反映出银行的真实效率。
三、变量、样本选择及计算结果
(一)变量和样本选取
使用三阶段DEA分析商业银行混业经营的效率时,需要确定混业经营的投入变量和产出变量。我们选取混业经营的投入变量包括其他盈利性资产、非利息负债和表外项目, 其他盈利性资产衡量商业银行混业经营的规模, 非利息负债表示混业经营方面的负债投入, 表外项目表示传统商业银行业务以外的经营规模。产出变量是其他经营性收入,表示传统商业银行业务以外的收入,衡量混业经营的产出。
三阶段DEA中的环境变量, 是指既不能算做投入变量,又不能算做产出变量,但是能够对银行的经营产生影响的变量,这里我们主要选取宏观变量,包括实际GDP增长率,实际利率,贷存款利差。实际利率为存款利率减CPI增长率,贷存款利差为贷款利率减存款利率。 实际GDP增长率反映银行所在国家的经济总体运行状况,实际利率反映混业经营的成本,贷存款利差反映金融行业管制状况。
一般来讲, 大银行相对于小银行更具备从事混业经营的条件,也具有更强的从事混业经营的动机。本文选取BANKSCOPE数据库中的“大银行”(Large bank),专业领域为“商业银行”(Commercial bank)。银行财务指标来自BANKSCOPE数据库, 国家宏观数据来自EIU Country Data数据库。 选取样本的标准为:其他盈利性资产、非利息负债和表外项目,其他经营性收入在2005～2007年的数据没有缺失, 银行所在国家2005～2007年存款利率、 贷款利率、CPI增长率、 实际GDP增长率数据没有缺失, 而且银行2007年总资产数据没有缺失①。符合这一标准的大商业银行共有1702家,其中发达国家1074家,发展中国家245家, 新兴市场349家, 中国34家。 分布在101个国家和地区,包括49个发展中国家和地区,22个发达国家和地区,29个新兴市场,中国单独列出。
(二)计算结果及其分析
第一和第三阶段的运算采用DEAP Version2.1软件, 第二阶段的运算采用Frontiers Version 4.1软件。 受篇幅限制, 本文没有报告第一阶段的计算结果。第三阶段计算出每家银行混业经营的crste、vrste和scale效率,crste不考虑规模收益时的技术效率TE(综合效率);vrste考虑规模收益时的技术效率PTE(纯技术效率);scale考虑规模收益时的规模效率SE(规模效率)。 纯技术效率和规模效率是对综合效率的细分。 综合效率衡量银行混业经营日常管理,技术投入,经营领域拓展,业务创新,服务品牌形象,以及削减成本方面的能力。 纯技术效率衡量银行日常管理和业务产品创新方面的效率。 规模效率是银行规模扩张带来的效率。 商业银行混业经营效率的跨国比较见表1。从表1可以发现:
1.2005~2007年我国商业银行混业经营的综合效率和纯技术效率平均值先小幅下降而后上升, 规模效率平均值一直呈上升趋势。2005~2006年我国商业银行混业经营综合效率平均值低于世界平均水平,但到了2007年,我国商业银行混业经营各项效率平均值都高于世界平均水平。 中国混业经营的各项效率提高很快,说明混业经营中日常管理、产品创新能力、资产配置、成本控制、规模扩张等方面在不断完善。
2.全球范围内,资产最少的50家银行2005~2007年混业经营的平均综合效率和平均规模效率都高于同期资产最多的50家银行的平均水平, 但在纯技术效率上,这种优势并不明显,特别是2005年,前者纯技术效率平均值比后者要低很多。 说明不是资产规模大,商业银行混业经营的效率就高,但是资产规模大的商业银行在开展混业经营时仍然具有一定的产品创新和服务品牌形象等方面的优势。
3.2005~2007年处于发达国家的商业银行混业经营的综合效率和纯技术效率平均水平高于同期发展中国家的平均水平, 发展中国家的平均水平高于新兴市场地区的平均水平。而在规模效率上,新兴市场地区银行2005~2007年混业经营的平均规模效率高于发达国家和发展中国家的银行。 说明发达国家在混业经营管理、技术投入、业务创新和服务品牌形象等方面具有优势。 但是新兴市场在混业经营规模扩张上有一定的优势。
商业银行混业经营效率的国内比较见表2。
由表2可得:
1.对比20家地方性商业银行和14家全国性商业银行的效率,我们发现,后者在平均综合效率和平均纯技术效率上都高于前者, 而在平均规模效率上则正好相反。 说明全国性商业银行开展混业经营的效率更高,这主要来源于其纯技术效率比较高,全国性商业银行在混业经营管理、技术投入、业务创新和服务品牌形象等方面比地方性商业银行强很多。 但是地方性商业银行规模效率较高, 这可能是其开展混业经营的规模比较小, 因此在混业经营规模扩张方面带来的效率也相对较高。
2.对比工、农、中、建四大行和其他30家银行的效率,我们发现前者2005年和2006年的平均综合效率和平均纯技术效率上都高于后者, 但2007年只有平均纯技术效率上高于后者。在平均规模效率上,其他30家银行的效率值都要高于四大行。说明混业经营方面,四大行拥有纯技术优势,但是没有规模扩张方面的优势。主要原因是四大行除了农行以外,其他3家银行都已上市,在混业经营的日常管理、技术投入、业务创新和服务能力等方面都有很大的提升。但是由于四大行混业经营的规模比较大, 在规模扩张方面反而没有其他银行有优势。
3.对比上市银行和非上市银行的效率, 我们发现上市银行在平均综合效率和平均纯技术效率上一直都要高于非上市银行。 而在平均规模效率上则正好相反,非上市银行的效率要高于上市银行。主要原因是上市银行管理比较规范,在混业经营的管理、产品创新和服务能力等方面都有很大的提升。 上市银行都是规模相对较大的银行, 混业经营的规模也相应较大,在规模扩张方面没有非上市银行有优势。
四、结论与政策建议
中国混业经营的各项效率提高很快, 说明混业经营中日常管理、产品创新能力、资产配置、成本控制等方面在不断完善, 尤其是混业经营规模扩张带来的效率在不断增加。
全球范围内,不是资产规模大的商业银行,混业经营效率就高, 但是资产规模大的商业银行在开展混业经营时仍然具有一定的产品创新和服务品牌形象方面的优势。 发达国家商业银行混业经营效率在整体上要高于发展中国家, 而发展中国家又要高于新兴市场,这种差异主要是由纯技术效率引起的。发达国家在混业经营管理、技术投入、业务创新和服务品牌形象等方面具有优势。 但是新兴市场在混业经营规模扩张上有一定的优势。
全国性商业银行开展混业经营的效率更高,这主要来源于其纯技术效率比较高,全国性商业银行在混业经营管理、技术投入、业务创新和服务品牌形象等方面比地方性商业银行强很多。但是地方性商业银行规模效率较高,这可能是其开展混业经营的规模比较小, 因此在混业经营规模扩张方面带来的效率也相对较高。四大行除了农行以外,其他3家银行都已上市,在混业经营的日常管理、技术投入、业务创新和服务能力等方面都有很大的提升。 但是由于四大行混业经营的规模比较大, 在规模扩张方面反而没有其他银行有优势。上市银行管理比较规范,在混业经营的管理、 产品创新和服务能力方面都有很大的提升。上市银行都是规模相对较大的银行,混业经营的规模也相应较大, 在规模扩张方面没有非上市银行有优势。
上市银行、资产规模较大的银行、全国性的商业银行在进行混业经营时要进一步发挥纯技术效率方面的优势, 但混业经营的规模需要调整以提高规模效率;非上市银行、资产规模较小的银行、地方性的商业银行在进行混业经营时要进一步发挥规模效率方面的优势,但需要在混业经营的管理、产品创新和服务能力等方面提升自己。
相对于全球来讲, 我国商业银行混业经营的效率提高很快,商业银行可以进一步从事混业经营。但次贷危机的爆发给我们严正的警告, 混业经营带来的风险可能是突发性、系统性的,在进一步开展混业经营的同时我们需要高度重视对混业经营的监管。次贷危机暴露出美国多头监管体制下容易出现监管重叠和监管空白,面对混业经营不断加强的趋势,我国金融分业监管的体制需要调整。
致谢: 感谢北京大学中国经济研究中心博士研究生蔡晓慧和西南财经大学中国金融研究中心硕士研究生俞乐在寻找数据方面提供的帮助。
参考文献:
[1]方燕,白先华. 中国商业银行经营效率分析[J]. 中央财经大学学报,2008(6).
[2]黄台心,陈盈秀. 应用三阶段估计法探讨台湾地区银行业经济效率[J]. 货币市场,2004(9).
[3]黄宪,余丹,杨柳. 我国商业银行X效率研究——基于DEA三阶段模型的实证分析[J]. 数量经济技术经济研究,2008(7).
[4]黄旭平,熊季霞. 混业经营条件下银行集中与效率——基于面板单位根与面板协整分析[J]. 当代经济科学,2005(6).
[5]鲁向东,张立洲. 金融业走向混业经营的战略构想[J]. 财经问题研究,2002(11).
[6]盛文军. 混业经营条件下银行集中与效率——基于亚洲七国面板数据的计量分析[J]. 南方金融,2006(2).
[7]王国刚. 中国金融:走出“分业经营”的体制误区[J]. 当代财经,2004(1).
[8]肖春海. 银证混业经营中的利益冲突问题[J]. 中南财经政法大学学报,2003(2).
[9]杨永列,洪万吉,李俊彦,郭祝武. 台湾地区上市上柜银行效率与金融指针之关联分析——三阶段DEA 之应用[J]. 工商管理与管理经济学,2005(3).
[10]Allen,L. and Rai,A. . ,Operational Efficiency in Banking:An International Comparison[J]. Journal of Banking and Finance,1997(5):21-30.
[11]Aly,H. Y. ,R. Grabowski,C. Pasurka,and N. Rangan. Technical,Scale and Allocative Efficiencies in U. S. Banking:An Empirical Investigation[J]. Review of Economics and Statistics,1990(72):212-218.
[12]Benston,G. J. . Universal Banking[J]. Journal of Economic Perspectives,1994(8) :67-71.
[13]Clark,J. A. . Economies of Scale and Scope at Depository Financial Institutions:A Review of the Literature[J]. Federal Reserve Bank of Kansas City Economic Review,1988(10):19-26.
[14]Elyasiani,E. and S. Mehdian. The Comparative Efficiency Performance of Small and Large US Commercial Banks in the Pre-and Post-deregulation Eras[J]. Applied Economics,1995(27):1069-1079.
[15]Lang,Gunter & Welzel,Peter. Efficiency and Technical Progress in Banking Empirical Results for a Panel of German Cooperative Banks[J]. Journal of Banking & Finance,1996(20) :1003-1023.
[16]Miller,S. and A. Noulas. The Technical Efficiency of Large Bank Production[J]. Journal of Banking & Finance,1996(20):495-509.
[17]Noulas,A. G. ,Ray,S. C. and Miller,S. M. . Returns to Scale and Input Substitution for Large US Banks[J]. Journal of Money,Credit and Banking,1990(2):45-52.
[18]Rangan,N. ,R. Garbowski,H. Y. Aly,and C. Pasurka. The Technical Efficiency of US Banks[J]. Economics Letters,1988(28):613-630.
[19]Sathye,M. . X-Efficiency in Australian Banking:An Empirical Investigation[J]. Journal of Banking and Finance,2001(25):467-482.
[20]Saunders,A. and Walter,I. . Universal Banking in the United States6
(责任编辑:郄彦平;校对:卢艳茹)