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摘要：本文以2006—2009年的16家上市商业银行作为样本，对这16家商业银行各年分别测算，得到各自各年份的技术效率值、纯技术效率、规模效率值和配置效率。对于那些相对有效的商业银行将进一步测算其超效率值并进行进一步分析。最后对所有样本进行基于DEA模型的Malmquist指数分析，完成横截面数据的横向对比评价。
关键词：商业银行 X－效率 数据包络分析
从上世纪90年代开始，学术界针对银行业改革的迫切要求，开始了对银行效率包括X－效率的研究。目前对商业银行X－效率测度方法有许多，本文尝试同时运用DEA模型、超效率模型、Malmquist指数分析三种模型，对16家上市商业银行2006—2009年的面板数据进行包括配置效率在内的X－效率和规模效率的分析。
一、基于DEA的效率值分析
（一）技术效率值的分析
运用Coelli，T. J.编写的DEAP2.1效率分析软件对16家商业银行进行测算得到商业银行技术效率排名及趋势。总体上，近4年国有商业银行的技术效率相对低下，如中国银行、建设银行、工商银行、农业银行相对效率平均值的排名都处于靠后位置，说明国有商业银行在既定投入的情况下获得最大产出能力较低。在城市商业银行中，北京银行2006年以来技术效率始终是最高的，在行业中也是靠前的。股份制商业银行中，兴业银行和浦发银行4年来一直在行业内保持较高的技术效率水平，这同时也体现了其经营的稳健。
（二）纯技术效率和规模效率的分析
放松规模报酬不变的假设，可以利用BCC模型对各银行的技术效率进行分解，以找出技术无效率的原因。从结果上看，多数商业银行的纯技术效率有效或者接近有效。
四大国有商业银行全为规模报酬递减，其中工商银行、建设银行、中国银行基本保持着纯技术效率有效，其技术无效率基本源于规模报酬递减。股份制商业银行中，兴业银行和浦发银行近年来保持着规模不变，很好地协调了软实力与资产规模之间的关系。华夏银行和深发展银行2006—2008年两年处于规模报酬不变状态，2009年出现规模报酬递增。交通银行、中信银行、招商银行、光大银行经过前几年的发展，进入了规模报酬递减状态。城市商业银行中的北京银行已从2006年和2007年的规模报酬递增进入了规模适当的水平。南京银行和宁波银行经过多年的发展仍然规模报酬递增，说明了城市商业银行仍然具有巨大的市场空间。
（三）配置效率的分析
利用投入产出和投入的价格信息，通过计算得到商业银行配置效率排名及趋势。
国有商业银行的“先天”优势不再明显，经过近几年的快速发展，股份制商业银行和城市商业银行与国有银行之间的配置效率基本处于同一水平，国有商业银行的政治优势已经越来越小。国有商业银行中，工商银行、建设银行和中国银行近4年的配置效率排名靠前，而农业银行配置效率排名明显落后。股份制银行和城市商业银行的各银行在此项指标上差异比较大，既有“排头兵”，也有“落后分子”。
二、超效率模型分析
在上述的技术分析中，多家银行技术有效率，即技术效率为1。为了辨别这些银行之间的效率差异，运用超效率模型对这16家商业银行进行超效率分析。利用EMS1.3效率分析软件经过超效率模型计算出的技术无效率商业银行的效率值并未发生变化，而技术效率值为1的商业银行的效率值出现明显差距，近4年，国有商业银行在倒数几位，国有银行规模不当问题再次凸显。股份制商业银行中此项指标非常好，华夏银行、兴业银行、深发展银行、浦发银行、交通银行在近4年中分别排在第1—5名。城市商业银行技术效率值排名中游，且指标并不稳定。
三、基于DEA模型的Malmquist指数分析
为弥补BCC和CCR模型没有考虑时间因素，造成各期的生产前沿面不同而使得各期缺乏纵向比较基准的缺陷，可以利用DEAP2.1效率分析软件对2006—2009年的投入产出数据进行Malmquist指数测算。
2006—2008年国有商业银行的全要素生产率变化保持略大于1，表明国有商业银行总体上效率一直在提高。2006—2007年是国有商业银行全要素生产率大幅提高的一年，规模不经济状况得到了改善。纯技术效率变化2007—2008年小于1，说明期间纯技术效率处于下降状态，而规模效率递减的状况在加深；2008—2009年纯技术效率变化趋于稳定，规模报酬递减状况有所改善。
2006—2009年间，股份制商业银行和城市商业银行的效率变化非常相似，基本保持同步。2006—2008年间，股份制商业银行和城市商业银行的全要素生产效率有较大提高，纯技术效率和规模效率都在上升；但是2008—2009年全要素生产率却发生反转态势，出现下降的局面。从这一点可以看出，股份制商业银行和城市商业银行全要素生产率变化幅度较大，盈利变化幅度较大。
四、结论
通过BCC模型、超效率模型和Malmquist指数分析对16家上市商业银行2006—2009年的投入产出数据进行的实证分析，可以得到以下几个结论：
第一，四大国有商业银行的技术效率与股份制商业银行相比仍有较大差距，而股份制商业银行排名都比较靠前。
第二，国有商业银行技术无效主要来源于规模报酬递减，而股份制商业银行情况较为复杂，已经有多家银行出现了规模报酬递减情况，这与以前许多研究结论相反。
第三，城市商业银行中，除北京银行近两年规模较为适当外，南京银行和宁波银行近几年都处于规模报酬递增阶段，说明了技术无效率主要来源于规模无效率。
第四，股份制商业银行和城市商业银行全要素生产率变化幅度较大，盈利变化幅度较大，国有商业银行的业绩更加稳定，股份制商业银行和城市商业银行的业绩较为不稳，盈利变化幅度较大。
参考文献：
①Avkiran, N. K. Association of DEA super-efficiency estimates with financial ratios: Investigating the case for Chinese banks. Omega[J], 2011，39（3）：323—334
②Berger, A. N., Hasan, I.& Zhou Mingming. Bank Ownership and Efficiency in China: What Will Happen in the World’s Largest Nation?. Journal of Banking & Finance[J], 2009，33（1）：113—130
③Coelli, T. J. A Guide to DEAP Version 2.1:A Data Envelopment Analysis (Computer) Program. CEPA Working Paper, 1996
④Scheel, H. EMS: Efficiency Measurement System User’s Manual. Version 1.3，2000
⑤侯晓辉，王青．基于MCIRS方法的中国商业银行技术与配置效率研究[J].《经济科学》，2009（2）：72—83
⑥胡支军，涂萍．基于DEA和DFA方法的我国商业银行效率实证研究[J].《商业时代》，2010（22）：64—66
⑦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）：80—91
⑧袁晓玲，张宝山．中国商业银行全要素生产率的影响因素研究——基于DEA 模型的Malmquist 指数分析[J].《数量经济技术经济研究》，2009（4）：93—116
（本文系辽宁大学2012年青年科研基金项目“中国金融机构业务多元化折价问题研究”阶段性成果）
（黄立强，1979年生，辽宁朝阳人，辽宁大学经济学院金融学博士研究生。研究方向：金融发展。李征，1985年生，辽宁辽中人，中国银行沈阳皇姑支行，金融学硕士。研究方向：银行经营与管理）
关键词：商业银行 X－效率 数据包络分析
从上世纪90年代开始，学术界针对银行业改革的迫切要求，开始了对银行效率包括X－效率的研究。目前对商业银行X－效率测度方法有许多，本文尝试同时运用DEA模型、超效率模型、Malmquist指数分析三种模型，对16家上市商业银行2006—2009年的面板数据进行包括配置效率在内的X－效率和规模效率的分析。
一、基于DEA的效率值分析
（一）技术效率值的分析
运用Coelli，T. J.编写的DEAP2.1效率分析软件对16家商业银行进行测算得到商业银行技术效率排名及趋势。总体上，近4年国有商业银行的技术效率相对低下，如中国银行、建设银行、工商银行、农业银行相对效率平均值的排名都处于靠后位置，说明国有商业银行在既定投入的情况下获得最大产出能力较低。在城市商业银行中，北京银行2006年以来技术效率始终是最高的，在行业中也是靠前的。股份制商业银行中，兴业银行和浦发银行4年来一直在行业内保持较高的技术效率水平，这同时也体现了其经营的稳健。
（二）纯技术效率和规模效率的分析
放松规模报酬不变的假设，可以利用BCC模型对各银行的技术效率进行分解，以找出技术无效率的原因。从结果上看，多数商业银行的纯技术效率有效或者接近有效。
四大国有商业银行全为规模报酬递减，其中工商银行、建设银行、中国银行基本保持着纯技术效率有效，其技术无效率基本源于规模报酬递减。股份制商业银行中，兴业银行和浦发银行近年来保持着规模不变，很好地协调了软实力与资产规模之间的关系。华夏银行和深发展银行2006—2008年两年处于规模报酬不变状态，2009年出现规模报酬递增。交通银行、中信银行、招商银行、光大银行经过前几年的发展，进入了规模报酬递减状态。城市商业银行中的北京银行已从2006年和2007年的规模报酬递增进入了规模适当的水平。南京银行和宁波银行经过多年的发展仍然规模报酬递增，说明了城市商业银行仍然具有巨大的市场空间。
（三）配置效率的分析
利用投入产出和投入的价格信息，通过计算得到商业银行配置效率排名及趋势。
国有商业银行的“先天”优势不再明显，经过近几年的快速发展，股份制商业银行和城市商业银行与国有银行之间的配置效率基本处于同一水平，国有商业银行的政治优势已经越来越小。国有商业银行中，工商银行、建设银行和中国银行近4年的配置效率排名靠前，而农业银行配置效率排名明显落后。股份制银行和城市商业银行的各银行在此项指标上差异比较大，既有“排头兵”，也有“落后分子”。
二、超效率模型分析
在上述的技术分析中，多家银行技术有效率，即技术效率为1。为了辨别这些银行之间的效率差异，运用超效率模型对这16家商业银行进行超效率分析。利用EMS1.3效率分析软件经过超效率模型计算出的技术无效率商业银行的效率值并未发生变化，而技术效率值为1的商业银行的效率值出现明显差距，近4年，国有商业银行在倒数几位，国有银行规模不当问题再次凸显。股份制商业银行中此项指标非常好，华夏银行、兴业银行、深发展银行、浦发银行、交通银行在近4年中分别排在第1—5名。城市商业银行技术效率值排名中游，且指标并不稳定。
三、基于DEA模型的Malmquist指数分析
为弥补BCC和CCR模型没有考虑时间因素，造成各期的生产前沿面不同而使得各期缺乏纵向比较基准的缺陷，可以利用DEAP2.1效率分析软件对2006—2009年的投入产出数据进行Malmquist指数测算。
2006—2008年国有商业银行的全要素生产率变化保持略大于1，表明国有商业银行总体上效率一直在提高。2006—2007年是国有商业银行全要素生产率大幅提高的一年，规模不经济状况得到了改善。纯技术效率变化2007—2008年小于1，说明期间纯技术效率处于下降状态，而规模效率递减的状况在加深；2008—2009年纯技术效率变化趋于稳定，规模报酬递减状况有所改善。
2006—2009年间，股份制商业银行和城市商业银行的效率变化非常相似，基本保持同步。2006—2008年间，股份制商业银行和城市商业银行的全要素生产效率有较大提高，纯技术效率和规模效率都在上升；但是2008—2009年全要素生产率却发生反转态势，出现下降的局面。从这一点可以看出，股份制商业银行和城市商业银行全要素生产率变化幅度较大，盈利变化幅度较大。
四、结论
通过BCC模型、超效率模型和Malmquist指数分析对16家上市商业银行2006—2009年的投入产出数据进行的实证分析，可以得到以下几个结论：
第一，四大国有商业银行的技术效率与股份制商业银行相比仍有较大差距，而股份制商业银行排名都比较靠前。
第二，国有商业银行技术无效主要来源于规模报酬递减，而股份制商业银行情况较为复杂，已经有多家银行出现了规模报酬递减情况，这与以前许多研究结论相反。
第三，城市商业银行中，除北京银行近两年规模较为适当外，南京银行和宁波银行近几年都处于规模报酬递增阶段，说明了技术无效率主要来源于规模无效率。
第四，股份制商业银行和城市商业银行全要素生产率变化幅度较大，盈利变化幅度较大，国有商业银行的业绩更加稳定，股份制商业银行和城市商业银行的业绩较为不稳，盈利变化幅度较大。
参考文献：
①Avkiran, N. K. Association of DEA super-efficiency estimates with financial ratios: Investigating the case for Chinese banks. Omega[J], 2011，39（3）：323—334
②Berger, A. N., Hasan, I.& Zhou Mingming. Bank Ownership and Efficiency in China: What Will Happen in the World’s Largest Nation?. Journal of Banking & Finance[J], 2009，33（1）：113—130
③Coelli, T. J. A Guide to DEAP Version 2.1:A Data Envelopment Analysis (Computer) Program. CEPA Working Paper, 1996
④Scheel, H. EMS: Efficiency Measurement System User’s Manual. Version 1.3，2000
⑤侯晓辉，王青．基于MCIRS方法的中国商业银行技术与配置效率研究[J].《经济科学》，2009（2）：72—83
⑥胡支军，涂萍．基于DEA和DFA方法的我国商业银行效率实证研究[J].《商业时代》，2010（22）：64—66
⑦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）：80—91
⑧袁晓玲，张宝山．中国商业银行全要素生产率的影响因素研究——基于DEA 模型的Malmquist 指数分析[J].《数量经济技术经济研究》，2009（4）：93—116
（本文系辽宁大学2012年青年科研基金项目“中国金融机构业务多元化折价问题研究”阶段性成果）
（黄立强，1979年生，辽宁朝阳人，辽宁大学经济学院金融学博士研究生。研究方向：金融发展。李征，1985年生，辽宁辽中人，中国银行沈阳皇姑支行，金融学硕士。研究方向：银行经营与管理）