蘆 鋒，史金鳳

(1.山西財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院，山西太原030006;2.山西大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，山西太原030006)

一 引言

2008年的金融危機(jī)造成大批國(guó)外銀行紛紛申請(qǐng)破產(chǎn)保護(hù)或申請(qǐng)合并，多個(gè)國(guó)家債務(wù)危機(jī)頻頻出現(xiàn)，這一系列的金融沖擊給我國(guó)金融業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在當(dāng)前復(fù)雜環(huán)境中，銀行業(yè)效率的提高是防范金融風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)“包容性增長(zhǎng)”和可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵［1］。但是現(xiàn)實(shí)中依然存在諸多問(wèn)題，如國(guó)有銀行經(jīng)營(yíng)管理模式落后，金融創(chuàng)新不足，國(guó)內(nèi)銀行與外資銀行相比競(jìng)爭(zhēng)力不強(qiáng)，地方政府融資平臺(tái)貸款的風(fēng)險(xiǎn)、房地產(chǎn)貸款風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等銀行風(fēng)險(xiǎn)加大等。因此，我們必須尋求提高我國(guó)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的發(fā)展策略。

關(guān)于銀行效率研究的方法，現(xiàn)在學(xué)者們主要采用有效前沿法。Bergber和Humphfrey［2］根據(jù)是否需要估計(jì)前沿生產(chǎn)函數(shù)中的參數(shù)，將有效前沿法分為參數(shù)估計(jì)法和非參數(shù)估計(jì)法。近幾年，國(guó)外許多學(xué)者提出并且改進(jìn)了多種網(wǎng)絡(luò)DEA模型，例如:Castelli(2001)［3］、Sexton and Lewis(2003)［4］、Lewis and Sexton(2004)［5］和 Holod and Lewis(2011)［6］等。我們將在修改Holod and Lewis(2011)［6］所提出的網(wǎng)絡(luò)DEA銀行效率模型基礎(chǔ)上來(lái)測(cè)度我國(guó)主要商業(yè)銀行在2000－2010期間的技術(shù)效率和純技術(shù)效率。

目前，國(guó)內(nèi)外已有很多學(xué)者關(guān)注銀行效率影響因素的研究。國(guó)外學(xué)者Hao(2001)［7］運(yùn)用隨機(jī)前沿成本函數(shù)方法計(jì)算了韓國(guó)私人銀行在1985－1995年間的生產(chǎn)效率，在此基礎(chǔ)上研究政府放松管制計(jì)劃下銀行效率的決定因素。Drake(2003)［8］將貸款問(wèn)題作為銀行效率的外生影響，利用DEA方法研究了日本商業(yè)銀行技術(shù)效率和規(guī)模效率與個(gè)體銀行、銀行類型和規(guī)模之間的聯(lián)系。Bonin(2005)［9］分析11個(gè)發(fā)展中國(guó)家的225家銀行在1996－2000年的856個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)，研究所有權(quán)特別是戰(zhàn)略外國(guó)所有權(quán)對(duì)銀行效率的影響。Lensink(2008)［10］研究了外國(guó)所有權(quán)和銀行效率之間的關(guān)系，檢測(cè)外國(guó)銀行效率是否依賴于外國(guó)機(jī)構(gòu)質(zhì)量以及本國(guó)和外國(guó)機(jī)構(gòu)的差異。Das(2009)［11］利用DEA方法研究了金融自由化在改革后時(shí)期1992－2004對(duì)印度商業(yè)銀行效率的影響。Larlo(2009)［12］用SFA方法研究管理者對(duì)芬蘭銀行成本效率的影響，管理者的年齡和教育對(duì)效率有顯著影響。Banker(2010)［13］結(jié)合DEA方法研究了韓國(guó)商業(yè)銀行的技術(shù)效率在亞太金融危機(jī)前后的變化以及銀行結(jié)構(gòu)改革和風(fēng)險(xiǎn)控制對(duì)銀行生產(chǎn)力的影響，同時(shí)也分析了各種銀行財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)技術(shù)效率不同的影響。Fiordelisi(2011)［14］利用隨機(jī)前沿和格蘭杰因果檢驗(yàn)方法研究了歐洲商業(yè)銀行效率、風(fēng)險(xiǎn)和資本之間的跨時(shí)空聯(lián)系。Bruce(2011)［15］利用DEA方法計(jì)算的技術(shù)效率來(lái)測(cè)度內(nèi)部企業(yè)管理機(jī)制對(duì)業(yè)績(jī)的影響，分析了規(guī)模、領(lǐng)導(dǎo)和董事局機(jī)構(gòu)以及外部股東如何可以提高公司技術(shù)效率。因?yàn)橛绊戙y行效率的因素是多方面的，謝朝華(2005)［16］試圖從我國(guó)的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和銀行結(jié)構(gòu)層面來(lái)尋找客觀因素，分析了產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、功能結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和管制結(jié)構(gòu)如何影響銀行的治理、定位、投入產(chǎn)出等方面來(lái)影響銀行的效率。鄭錄軍(2005)［17］通過(guò)DEA 方法計(jì)算了我國(guó)商業(yè)銀行的效率值，利用回歸計(jì)量方法對(duì)影響商業(yè)銀行效率的各種因素進(jìn)行了客觀分析。王聰(2007)［18］利用隨機(jī)前沿法SFA計(jì)算了1990－2003年我國(guó)商業(yè)銀行的X－效率、范圍效率、規(guī)模效率及其變化趨勢(shì)，然后研究了產(chǎn)權(quán)制度、宏觀因素與市場(chǎng)結(jié)構(gòu)對(duì)效率水平的影響程度和影響機(jī)制。劉瀾飚(2010)［19］在Montinola理論基礎(chǔ)上提出了三個(gè)外資銀行進(jìn)入的理論命題，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和Malmquist指數(shù)研究了我國(guó)12家商業(yè)銀行引進(jìn)國(guó)外戰(zhàn)略投資者的效果。

從上述國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)中我們可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)于研究銀行效率的影響因素基本上都集中于資產(chǎn)規(guī)模、所有權(quán)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、管制結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品質(zhì)量、分支個(gè)數(shù)和管理水平等方面，而對(duì)于銀行的存款儲(chǔ)蓄、貸款和資本投資等投入產(chǎn)出變量對(duì)效率影響的研究較少。本文基于投入產(chǎn)出導(dǎo)向型網(wǎng)絡(luò)DEA模型給出了銀行效率的測(cè)度研究，投入變量、中間變量、產(chǎn)出變量對(duì)銀行效率的影響程度。

二 效率測(cè)度的網(wǎng)絡(luò)DEA模型和面板回歸模型

我們通過(guò)網(wǎng)絡(luò)DEA模型投入、產(chǎn)出和中間變量的選取，說(shuō)明用網(wǎng)絡(luò)DEA模型測(cè)度銀行效率的合理性，同時(shí)給出規(guī)模報(bào)酬不變(CRS)和規(guī)模報(bào)酬改變(VRS)假設(shè)下的網(wǎng)絡(luò)DEA模型。利用模型測(cè)度的技術(shù)效率和純技術(shù)效率檢驗(yàn)需要的面板回歸模型。

(一)指標(biāo)的選取

利用DEA模型研究銀行效率的首要問(wèn)題是投入和產(chǎn)出指標(biāo)的界定。學(xué)者們采用的主要方法有:生產(chǎn)法、中介法和資產(chǎn)法。通過(guò)對(duì)三種指標(biāo)選取方法的比較分析，為了能夠抓住銀行儲(chǔ)蓄變量的雙重特征和準(zhǔn)確測(cè)度銀行效率，我們將上述三種指標(biāo)選擇的方法相互融合，同時(shí)結(jié)合指標(biāo)的選擇原則和保證所需指標(biāo)數(shù)據(jù)的可操作性，并參考國(guó)內(nèi)外主要文獻(xiàn)，確定出本文中所要采用指標(biāo)。投入指標(biāo)包括銀行的固定資產(chǎn)凈值和銀行的員工總?cè)藬?shù);產(chǎn)出指標(biāo)包括貸款總額和其他盈利性資產(chǎn)總額;中間變量指標(biāo)為存款總額，他既具有第一生產(chǎn)階段產(chǎn)出的角色又具有第二生產(chǎn)階段投入的角色。這樣的選擇方式一方面是將三種指標(biāo)選取方法融合;另一方面是為采用的網(wǎng)絡(luò)DEA銀行效率模型做準(zhǔn)備。銀行技術(shù)效率、純技術(shù)效率、投入、產(chǎn)出和中間變量指標(biāo)的表示符號(hào)及其涵義，見(jiàn)表1。

表1 銀行效率、投入、產(chǎn)出和中間變量指標(biāo)匯總

(二)基于儲(chǔ)蓄新視角的網(wǎng)絡(luò)DEA模型

為了描述方便，我們給出一些基本的符號(hào)說(shuō)明:FAj表示銀行j的固定資產(chǎn)凈值;Ej表示銀行j的員工總數(shù);DDj表示銀行j的存款總額;Lj表示銀行j的貸款總額;EAj表示銀行j其他盈利性資產(chǎn)總額;λj表示銀行k分配給銀行j的權(quán)重;εk表示銀行k的相對(duì)效率;θk表示銀行k的近似反效率。

模型(I)和(II)是在規(guī)模報(bào)酬不變和改變的假設(shè)下測(cè)度銀行的技術(shù)效率TE和純技術(shù)效率PTE，其反映的是在最少投入的情況下銀行獲取最大產(chǎn)出的能力。模型中第一行公式表示假設(shè)的目標(biāo)銀行對(duì)于每一種投入的消耗不能夠超出銀行k所具有的;第二行公式表示假設(shè)的目標(biāo)銀行和銀行k有相同的存款總額;第三行公式表示對(duì)于每一種輸出，要確保假設(shè)的目標(biāo)銀行至少和銀行k是相同。

(三)面板數(shù)據(jù)回歸模型

由于各大銀行整體發(fā)展水平有差距，資產(chǎn)和員工投入以及存款、貸款和盈利額也不相同，因此他們對(duì)銀行效率的影響可能不同。為了準(zhǔn)確分析不同變量對(duì)銀行效率的影響，我們建立了研究影響14家商業(yè)銀行效率變化的Panel Data模型:

上式中銀行標(biāo)識(shí)數(shù)字從1－14，分別對(duì)應(yīng)中國(guó)銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、中國(guó)工商銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、福建興業(yè)銀行、廣東發(fā)展銀行、交通銀行、上海浦東發(fā)展銀行、深圳發(fā)展銀行、中國(guó)民生銀行、招商銀行、中信銀行、中國(guó)光大銀行和華夏銀行。被解釋變量 TEi=(TEi1，TEi2，…TEi11)和 PTEi=(TEi1，TEi2，…TEi11)分別是14家銀行技術(shù)效率時(shí)間序列和純技術(shù)效率序列;解釋變量FAi=(FAi1，F(xiàn)Ai2，…FAi11)分別是14家銀行的固定資產(chǎn)凈值時(shí)間序列;Ei=(Ei1，Ei2，…Ei11)分別是14家銀行的員工總數(shù)時(shí)間序列;Li=(Li1，Li2，…Li11)分別是14家銀行的存款總額時(shí)間序列;EAi=(EAi1，EAi2，…EAi11)分別是14家銀行的貸款總額時(shí)間序列;分別是14家銀行的其他盈利性資產(chǎn)時(shí)間序列，樣本研究區(qū)間為2000－2010年，時(shí)間跨度11年。對(duì)于最終采用什么形式的面板數(shù)據(jù)模型，我們得需要通過(guò)協(xié)方差分析來(lái)檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)究竟符合哪種模型形式，從而避免模型設(shè)定偏差，提高參數(shù)估計(jì)的有效性。

三 數(shù)據(jù)樣本選取和面板回歸模型確立

通過(guò)獲得的樣本數(shù)據(jù)我們可以計(jì)算出在CRS和VRS網(wǎng)絡(luò)DEA模型下的我國(guó)商業(yè)銀行技術(shù)效率和純技術(shù)效率。為了比較國(guó)有銀行和股份制銀行的差異，我們只給出了國(guó)有銀行、股份制銀行和整體銀行業(yè)技術(shù)效率和純技術(shù)效率在樣本期內(nèi)的均值走勢(shì)圖。利用計(jì)算的效率值對(duì)回歸模型進(jìn)行Hausman隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)，最終確定我們所要采用的面板回歸模型。

(一)樣本數(shù)據(jù)說(shuō)明

我國(guó)的商業(yè)銀行包括政策性銀行、國(guó)有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行及其他農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)。本文基于研究數(shù)據(jù)的可獲得性，排除政策性銀行及城市商業(yè)銀行和農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)，選取了14家商業(yè)銀行作為樣本，其中包括四家國(guó)有商業(yè)銀行和十家股份制商業(yè)銀行，分別是中國(guó)銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、中國(guó)工商銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、福建興業(yè)銀行、廣東發(fā)展銀行、交通銀行、上海浦東發(fā)展銀行、深圳發(fā)展銀行、中國(guó)民生銀行、招商銀行、中信銀行、中國(guó)光大銀行和華夏銀行，這14家銀行資產(chǎn)規(guī)模占銀行業(yè)總規(guī)模接近70%，其管理能力和運(yùn)營(yíng)模式能較好地代表我國(guó)銀行業(yè)的總體發(fā)展情況，有很好的代表性。選取從2000－2010年11年的面板數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，研究所需數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)、《中國(guó)金融年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各個(gè)銀行公布的年報(bào)，數(shù)據(jù)來(lái)源有很高的準(zhǔn)確性與權(quán)威性。本文運(yùn)用Matlab8.0軟件來(lái)求解文中所涉及的網(wǎng)絡(luò)DEA線性規(guī)劃問(wèn)題，可以計(jì)算我國(guó)14家商業(yè)銀行2000－2010年的技術(shù)效率值TE和PTE。為了分析投入、產(chǎn)出和中間變量是如何影響我國(guó)銀行業(yè)效率更具直觀性，這里我們給出2000－2010年國(guó)有銀行、股份制銀行和整體銀行業(yè)CRS和VRS模型下效率平均值的比較和變化趨勢(shì)。

圖1 國(guó)有銀行、股份制銀行和整體銀行業(yè)技術(shù)效率平均值(2000－2010)

從我國(guó)四大國(guó)有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行技術(shù)效率的年度均值可以發(fā)現(xiàn)，國(guó)有商業(yè)銀行在2000－2010年的技術(shù)效率表現(xiàn)均差于股份制商業(yè)銀行，見(jiàn)圖1。這是因?yàn)樵跇颖酒趦?nèi)，2001年12月，我國(guó)加入WTO，銀行業(yè)獲得了5年過(guò)渡期的改革時(shí)間。在這段時(shí)間里，股份制商業(yè)銀行不斷發(fā)展，使得位于生產(chǎn)前沿面的股份制商業(yè)銀行個(gè)數(shù)逐漸增多，并且效率表現(xiàn)相對(duì)較差的銀行與前沿面的距離也在逐漸縮小，整體水平在逐步提高。雖然在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)下，國(guó)有商業(yè)銀行也在不斷深化股份制改革，在經(jīng)營(yíng)管理上取得了不錯(cuò)的成績(jī)，但是由于體制、規(guī)模和國(guó)家政策的限制，不及股份制商業(yè)銀行靈活，所以股份制商業(yè)銀行技術(shù)效率表現(xiàn)好于國(guó)有商業(yè)銀行。通過(guò)國(guó)有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行的技術(shù)效率對(duì)比趨勢(shì)可以說(shuō)明產(chǎn)權(quán)明晰的股份制結(jié)構(gòu)改革促進(jìn)了商業(yè)銀行技術(shù)效率的整體提高，同時(shí)也表明國(guó)有商業(yè)銀行進(jìn)行股份制改革的正確性，這與國(guó)內(nèi)大部分學(xué)者所得到的結(jié)論一致。

圖2 國(guó)有銀行、股份制銀行和整體銀行業(yè)純技術(shù)效率平均值(2000－2010)

結(jié)合前面技術(shù)效率的分析可知在我國(guó)加入WTO的隨后幾年，銀行業(yè)整體技術(shù)效率有所提高，結(jié)合圖2可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)效率的提高部分是通過(guò)提高銀行的規(guī)模經(jīng)濟(jì)而達(dá)到的，這也反映出我國(guó)商業(yè)銀行主要依靠的是外延式的改革，而并非銀行內(nèi)涵效率的提高，這也從客觀上要求我國(guó)銀行業(yè)今后需要更深層次的股份制改革。從2000年開(kāi)始，我國(guó)四大國(guó)有銀行的純技術(shù)效率值基本穩(wěn)定，大部分位于有效前沿面上。這是因?yàn)樵?997年亞洲金融危機(jī)之后，國(guó)家和政府對(duì)國(guó)有銀行進(jìn)行了比較嚴(yán)厲的管制，對(duì)銀行、證券實(shí)行分業(yè)管理，剝離了銀行從事的大量非銀行業(yè)務(wù)，大大降低了國(guó)有銀行的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提高了國(guó)有銀行自身的管理效率和業(yè)務(wù)水平。但是，從圖1和2國(guó)有銀行和股份制銀行效率值的比較結(jié)果反差中表明，國(guó)有銀行在大量人力、物力投入和現(xiàn)有的管理水平下，所獲得的技術(shù)效率并沒(méi)有顯著提高，反而明顯低于股份制銀行水平，說(shuō)明國(guó)有銀行單一通過(guò)擴(kuò)大規(guī)模并不能真正提高自身效率水平，要從體制改革、技術(shù)管理和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)方面創(chuàng)新。

利用我國(guó)14家商業(yè)銀行的效率值TE和PTE，結(jié)合已有的FA、E、D、L和EA樣本數(shù)據(jù)，我們可以給出面板數(shù)據(jù)模型所有變量的基本統(tǒng)計(jì)分析，其中FA、D、L、EA的單位為萬(wàn)億元，E的單位為萬(wàn)人，結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 面板數(shù)據(jù)模型變量的基本統(tǒng)計(jì)分析

對(duì)各個(gè)變量指標(biāo)的均值和中位數(shù)比較可以發(fā)現(xiàn)，因變量效率的均值小于中位數(shù)，而其他所有自變量的均值都大于中位數(shù)。事實(shí)上，對(duì)于我國(guó)銀行業(yè)整個(gè)結(jié)構(gòu)而言，四大國(guó)有銀行的資產(chǎn)、員工總數(shù)、存款儲(chǔ)蓄、貸款額以及其他盈利性資產(chǎn)額度都占據(jù)了整個(gè)銀行業(yè)的很大一部分比例，所以導(dǎo)致了對(duì)于這幾個(gè)變量指標(biāo)的均值都遠(yuǎn)大于中位數(shù)。但是，對(duì)于因變量效率卻是均值小于中位數(shù)，說(shuō)明了即便國(guó)有商業(yè)銀行占據(jù)了很大的資源優(yōu)勢(shì)，可是仍然在效率的提高上不如中小型股份制商業(yè)銀行，這與圖1所給出的分析一致。

(二)面板數(shù)據(jù)序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)

面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)主要對(duì)非平穩(wěn)性數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)變化特征進(jìn)行檢驗(yàn)，往往只針對(duì)時(shí)間序列周期較長(zhǎng)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。在我們研究的銀行效率影響因素的過(guò)程中，面板數(shù)據(jù)多屬于微觀面板，銀行截面?zhèn)€數(shù)比時(shí)間序列周期都大，所以我們這里基本不考慮面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)［20］。

(三)面板數(shù)據(jù)模型的確定

常用的面板數(shù)據(jù)模型主要有固定效應(yīng)模型(Fixed Effect Model)和隨機(jī)效應(yīng)模型(Random Effect Model)。這兩種模型對(duì)于個(gè)體截面和時(shí)間截面效應(yīng)的影響是否隨機(jī)進(jìn)行了嚴(yán)格的區(qū)別，通過(guò)Hausman檢驗(yàn)分別對(duì)時(shí)間影響和個(gè)體影響的隨機(jī)性進(jìn)行了檢驗(yàn)，對(duì)于CRS下的技術(shù)效率和VRS下的純技術(shù)效率檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3和表4。

表3 CRS網(wǎng)絡(luò)DEA下固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的Hausman檢驗(yàn)

表4 VRS網(wǎng)絡(luò)DEA下固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的Hausman檢驗(yàn)

從表3和表4中的Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果可以看出，在5%顯著水平下拒絕不同銀行個(gè)體對(duì)效率的影響以及不同時(shí)段對(duì)效率的影響效應(yīng)是隨機(jī)的，所以我們應(yīng)該建立個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)模型。在我國(guó)整體金融環(huán)境和銀行業(yè)發(fā)展過(guò)程中，不同銀行運(yùn)行機(jī)理的設(shè)定和約束機(jī)制基本上是一致的。此外，本文的主要目的在于利用網(wǎng)絡(luò)DEA模型打開(kāi)銀行工作機(jī)理黑箱，從銀行運(yùn)行過(guò)程內(nèi)部出發(fā)，研究投入、產(chǎn)出和中間變量對(duì)銀行業(yè)效率的影響機(jī)制是什么，特別是中間變量是怎樣影響效率的。所以，本文采用下述形式的面板數(shù)據(jù)模型便于我們研究這些變量真正的影響作用。

PTCit= α + αi+Tt+FAitβ1+Eitβ2+Ditβ3+Litβ4+EAitβ5+uit，i=1，2，…，14，t=1，2，…11 其中被解釋變量 TCit、PTCit和解釋變量 FAit、Eit、Dit、Lit、EAit與 2.3 中所定義的一樣，而αi和Ti分別表示銀行個(gè)體和時(shí)間個(gè)體的固定效應(yīng)影響變量。

四 實(shí)證結(jié)果分析

為了描述方便，用字母A－N分別表示中國(guó)銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、中國(guó)工商銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、福建興業(yè)銀行、廣東發(fā)展銀行、交通銀行、上海浦東發(fā)展銀行、深圳發(fā)展銀行、中國(guó)民生銀行、招商銀行、中信銀行、中國(guó)光大銀行和華夏銀行。

(一)CRS網(wǎng)絡(luò)DEA模型下技術(shù)效率分析

技術(shù)效率面板回歸模型顯著性水平總體R2為0.80，說(shuō)明這些解釋變量在80%程度上解釋技術(shù)效率銀行間及年份間的變化，從解釋變量的效率方程F檢驗(yàn)來(lái)看，回歸方程的F 檢驗(yàn)的 P 值為0.000，遠(yuǎn)小于 0.05，也小于 0.01，因此也拒絕解釋變量系數(shù)全為零的假設(shè)。再?gòu)墓烙?jì)系數(shù)的t檢驗(yàn)來(lái)看，這些變量的回歸系數(shù)在1%的水平上統(tǒng)計(jì)顯著，因此總體的統(tǒng)計(jì)顯著性不錯(cuò)。從系數(shù)符號(hào)來(lái)看，代表銀行業(yè)投入的固定資產(chǎn)凈值和員工總數(shù)的符號(hào)為負(fù)，與預(yù)期一致;代表銀行產(chǎn)出的貸款總額和其他盈利性資產(chǎn)總額的符號(hào)為正，與預(yù)期一致;我們最關(guān)心的中間變量?jī)?chǔ)蓄存款的符號(hào)為負(fù)，這是我們預(yù)先無(wú)法判斷的。因?yàn)閺乃碾p重作用來(lái)看，正負(fù)號(hào)都有可能。同時(shí)，在最終的回歸模型中，常數(shù)項(xiàng)是顯著的。

表5 CRS模型下面板回歸系數(shù)、截面效應(yīng)和顯著性檢驗(yàn)

從上面的面板回歸結(jié)果中我們可以分別從幾個(gè)解釋變量的系數(shù)和固定效應(yīng)等方面來(lái)分析。

1.作為投入變量的固定資產(chǎn)凈值和員工總數(shù)對(duì)銀行的效率有負(fù)向的顯著影響關(guān)系，這與投入產(chǎn)出定向效率模型是一致的。從兩個(gè)變量的回歸系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，固定資產(chǎn)凈值的系數(shù)(－2.665 8)與員工總數(shù)的系數(shù)(－0.017 8)相比很小，這就表明在投入結(jié)構(gòu)對(duì)銀行效率的影響過(guò)程中，資產(chǎn)投入是關(guān)鍵的影響因素，而員工的投入只是消耗了一小部分開(kāi)支，這對(duì)于銀行整體的利潤(rùn)影響并不大。

2.作為產(chǎn)出變量的貸款總額和其他盈利性資產(chǎn)總額對(duì)銀行效率有正向的顯著影響關(guān)系，這也與投入產(chǎn)出定向效率模型是一致的。從這兩個(gè)變量的回歸系數(shù)中可以看出，貸款總額的系數(shù)(0.242 7)是其他盈利性資產(chǎn)總額系數(shù)(0.122 8)將近2倍，說(shuō)明我國(guó)商業(yè)銀行現(xiàn)有的盈利模式基本上是以內(nèi)需性發(fā)放貸款為主，外部投資收益為輔，這與我國(guó)監(jiān)管政策是密切相關(guān)的。

3.中間變量銀行存款儲(chǔ)蓄對(duì)銀行的效率有負(fù)向的顯著關(guān)系，回歸系數(shù)為(－0.217 0)，這是我們從效率模型中無(wú)法得到的。因?yàn)樵谕度氘a(chǎn)出定向的網(wǎng)絡(luò)DEA效率模型中，儲(chǔ)蓄作為一個(gè)中間變量分別是第一個(gè)階段的產(chǎn)出和第二個(gè)階段的投入，所以單單從一個(gè)階段來(lái)判斷他對(duì)銀行效率的影響是沒(méi)有任何價(jià)值的。我們需要結(jié)合兩個(gè)階段的整體效果來(lái)判斷他對(duì)銀行效率的真正影響到底是什么。從結(jié)果中可以看到，經(jīng)過(guò)兩階段作用權(quán)衡后最終的結(jié)果是產(chǎn)生負(fù)向的作用。

4.從個(gè)體截面固定效應(yīng)的結(jié)果中可以知道，國(guó)有銀行的個(gè)體效應(yīng)均為正，股份制銀行的個(gè)體效應(yīng)均為負(fù)。國(guó)有銀行與股份制銀行相比有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì):國(guó)家性質(zhì)的銀行、信譽(yù)度高、安全可靠、風(fēng)險(xiǎn)小。因?yàn)槿藗兏敢庀嘈艊?guó)有銀行，所以國(guó)有銀行擁有大批的金融服務(wù)業(yè)務(wù)，這也是股份制銀行無(wú)法匹敵的。因此，國(guó)有銀行利用其特有的優(yōu)勢(shì)，在個(gè)體效應(yīng)表現(xiàn)上與股份制銀行不同。從個(gè)體效應(yīng)值的大小來(lái)看，中國(guó)銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、中國(guó)工商銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行分別為0.261 0、0.332 1、0.505 4、0.604 2，四大國(guó)有銀行中的工商銀行和農(nóng)業(yè)銀行更具有優(yōu)勢(shì);而股份制銀行的個(gè)體效應(yīng)雖然為負(fù)，可是影響程度相對(duì)較小。

5.從時(shí)間截面固定效應(yīng)的結(jié)果中可以知道，2000－2002、2004和2006時(shí)間效應(yīng)均為負(fù)，2003、2005、2007 －2010時(shí)間效應(yīng)均為正。這正好體現(xiàn)了1997年亞洲金融危機(jī)和美國(guó)次貸危機(jī)的影響，商業(yè)銀行的技術(shù)效率出現(xiàn)下降趨勢(shì)。亞洲金融危機(jī)導(dǎo)致我國(guó)商業(yè)銀行業(yè)技術(shù)效率在2000年到2002年間達(dá)到低點(diǎn);美國(guó)次貸危機(jī)對(duì)于全世界的金融行業(yè)以致命的打擊，從而使得我國(guó)銀行業(yè)技術(shù)效率從2006開(kāi)始有明顯異動(dòng)變化。我國(guó)隨后提出了相應(yīng)的貨幣政策和內(nèi)需刺激方案以緩解危機(jī)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的沖擊，銀行大規(guī)模的發(fā)放貸款獲得豐厚的利潤(rùn)，從回歸模型上可以看出這是有利于其效率提高的。不同年份時(shí)間截面效應(yīng)也表明我國(guó)商業(yè)銀行業(yè)技術(shù)效率易受外界的干擾，特別是金融危機(jī)和國(guó)家重大政策對(duì)其有明顯的影響。

(二)VRS網(wǎng)絡(luò)DEA模型下技術(shù)效率分析

純技術(shù)效率面板回歸模型顯著性水平總體R2為0.70，說(shuō)明這些解釋變量在70%程度上解釋效率銀行間及年份間的變化，從解釋變量的效率方程F檢驗(yàn)來(lái)看，回歸方程的F檢驗(yàn)的 P 值為 0.000，遠(yuǎn)小于 0.05，也小于 0.01，因此也拒絕解釋變量系數(shù)全為零的假設(shè)。再?gòu)墓烙?jì)系數(shù)的t檢驗(yàn)來(lái)看，變量固定資產(chǎn)凈值、員工總數(shù)和貸款總額的回歸系數(shù)在1%的水平上統(tǒng)計(jì)顯著，而存款總額和其他盈利性資產(chǎn)總額的回歸系數(shù)不顯著。從系數(shù)符號(hào)來(lái)看，代表銀行業(yè)投入的固定資產(chǎn)凈值和員工總數(shù)的符號(hào)為負(fù)，與預(yù)期一致;代表銀行產(chǎn)出的貸款總額和其他盈利性資產(chǎn)總額的符號(hào)為正，與預(yù)期一致;中間變量?jī)?chǔ)蓄存款的符號(hào)為負(fù)。同時(shí)，在最終的回歸模型中，常數(shù)項(xiàng)是顯著的。

類似于技術(shù)效率回歸模型的分析，對(duì)純技術(shù)效率回歸結(jié)果可以分別從解釋變量的系數(shù)和固定效應(yīng)等方面來(lái)分析。但是為了避免一些重復(fù)的結(jié)論描述，我們主要針對(duì)不同之處進(jìn)行分析。首先，作為投入變量的固定資產(chǎn)凈值和員工總數(shù)對(duì)銀行的純技術(shù)效率有負(fù)向的顯著影響關(guān)系，固定資產(chǎn)投資的系數(shù)(－1.753 4)與員工總?cè)藬?shù)的系數(shù)(－0.009 5)相比很小，表明資產(chǎn)投入是關(guān)鍵的影響因素;作為產(chǎn)出變量的貸款總額對(duì)銀行的純技術(shù)效率有負(fù)向的顯著影響關(guān)系，其回歸系數(shù)為0.067 6，與技術(shù)效率回歸模型相比系數(shù)明顯減小，而且其他盈利性資產(chǎn)總額和存款儲(chǔ)蓄回歸系數(shù)不顯著，說(shuō)明產(chǎn)出變量和中間變量對(duì)于純技術(shù)效率的影響很小，對(duì)于銀行的內(nèi)部管理技術(shù)和產(chǎn)權(quán)多元化的改革影響不大，而對(duì)銀行的規(guī)模經(jīng)濟(jì)有著顯著的影響。其次，從時(shí)間截面固定效應(yīng)中可以知道，2000－2004和2006時(shí)間效應(yīng)均為負(fù)，2005－2010時(shí)間效應(yīng)均為正。這正好體現(xiàn)了1997年亞洲金融危機(jī)和我國(guó)政府處理危機(jī)及商業(yè)銀行股份制改革的影響［21］。此期間正是我們從亞洲金融危機(jī)中緩慢走出來(lái)的過(guò)程，國(guó)家相應(yīng)的提出了嚴(yán)格的監(jiān)管條例，同時(shí)這段時(shí)間也是我國(guó)在加入WTO后銀行業(yè)市場(chǎng)對(duì)外資銀行逐步開(kāi)放的過(guò)程，激烈的競(jìng)爭(zhēng)迫使我國(guó)商業(yè)銀行必須引入先進(jìn)的管理模式。在2004年以后，我國(guó)商業(yè)銀行的純技術(shù)效率基本趨于穩(wěn)定，表明國(guó)家股份制改革和管理體制完善的成效。不同年份時(shí)間截面效應(yīng)說(shuō)明金融危機(jī)和國(guó)家重大政策對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行純技術(shù)效率沒(méi)有明顯干擾，對(duì)銀行的規(guī)模經(jīng)濟(jì)顯著的影響。

表6 VRS模型下面板回歸系數(shù)、截面效應(yīng)和顯著性檢驗(yàn)

五 結(jié)論

綜上所述，文中利用了具有中間變量的網(wǎng)絡(luò)DEA模型來(lái)研究銀行效率，把銀行存款儲(chǔ)蓄當(dāng)作中間變量，對(duì)于其最終是如何影響銀行效率進(jìn)行了分析。此外，通過(guò)對(duì)于個(gè)體截面效應(yīng)和時(shí)間截面效應(yīng)的分析，可以說(shuō)明我國(guó)國(guó)有商業(yè)銀行在投入產(chǎn)出資源配置上的不合理性以及我國(guó)銀行業(yè)效率易受到國(guó)家政策和外界環(huán)境的影響，特別是金融危機(jī)造成銀行效率較大的波動(dòng)性。國(guó)有銀行是我國(guó)商業(yè)銀行業(yè)的主體部分，其效率的高低對(duì)我國(guó)整個(gè)金融行業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要。雖然國(guó)有商業(yè)銀行擁有強(qiáng)大資源優(yōu)勢(shì)、較高的管理效率和業(yè)務(wù)水平，但產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和分業(yè)限制受政府政策干預(yù)影響比較大，這使得國(guó)有四大銀行很難按照市場(chǎng)規(guī)律行事，難以發(fā)揮其自身資源優(yōu)勢(shì)，導(dǎo)致了其效率低下。同時(shí)，國(guó)有商業(yè)銀行內(nèi)部管理體制、激勵(lì)制度相比其他銀行有所遜色，歷史包袱比較重，適應(yīng)環(huán)境變化能力沒(méi)有其他銀行強(qiáng)，

為了能夠與世界金融業(yè)務(wù)接軌，增大市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，我國(guó)銀行業(yè)今后的發(fā)展很關(guān)鍵。國(guó)有銀行和股份制銀行相互促進(jìn)，共同發(fā)展是我國(guó)銀行業(yè)深化股份制改革的表現(xiàn)。同時(shí)，國(guó)有商業(yè)銀行應(yīng)該從優(yōu)化配置資源上入手，從根本上解決困擾自身發(fā)展的各種問(wèn)題，真正實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)化，以促進(jìn)我國(guó)銀行業(yè)的整體健康發(fā)展。

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