王凱利，王莉麗

（1.南通理工學(xué)院，江蘇 南通226000；2.河南工業(yè)貿(mào)易職業(yè)學(xué)院，河南 鄭州451191）

2021年是“十四五”規(guī)劃開(kāi)局之年，為實(shí)現(xiàn)“經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得新成效”，必然要統(tǒng)籌城鄉(xiāng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，促進(jìn)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)取得重大進(jìn)展。作為業(yè)務(wù)定位是“為中小企業(yè)提供金融支持，為地方經(jīng)濟(jì)搭橋鋪路”的城市商業(yè)銀行（以下簡(jiǎn)稱城商行），必然承擔(dān)著重要的階段使命。而現(xiàn)階段城商行仍然呈現(xiàn)總體規(guī)模較小、發(fā)展依賴地方經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)定位不清等特點(diǎn)，如何提升城商行的經(jīng)營(yíng)管理水平和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，在利率市場(chǎng)化、互聯(lián)網(wǎng)金融興起的今天顯得尤為重要。

一、文獻(xiàn)綜述

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率的研究取得了豐碩的成果。大約在20世紀(jì)50年代，研究銀行經(jīng)營(yíng)效率的相關(guān)文獻(xiàn)開(kāi)始出現(xiàn)，國(guó)外對(duì)于商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率的相關(guān)研究方法多樣，且基本已經(jīng)成熟，但是由于我國(guó)城商行與國(guó)外商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)體制、發(fā)展背景均有較大不同，故國(guó)外的相關(guān)理論研究并不能直接套用在城商行經(jīng)營(yíng)效率的研究中。

國(guó)內(nèi)對(duì)于商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率的研究大多集中于國(guó)有銀行與全國(guó)性股份制商業(yè)銀行，因城市商業(yè)銀行起步較晚，具體針對(duì)城市商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率研究的文獻(xiàn)相比還較少。錢(qián)偉（2007）運(yùn)用DEA模型，從規(guī)模效率、純技術(shù)效率、配置效率三個(gè)角度分析影響城市商業(yè)銀行效率的特征變量，并給出效率改進(jìn)的內(nèi)在影響因素。遲國(guó)泰等（2007）首次提出了城市差異系數(shù)的概念，并對(duì)傳統(tǒng)的DEA模型進(jìn)行了去除城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景差異的折算。但是其評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取缺乏科學(xué)性的依據(jù)，有待后續(xù)學(xué)者進(jìn)行完善和提高。趙翔（2010）使用BCC模型和超效率DEA方法對(duì)某商業(yè)銀行的40家支行效率進(jìn)行了測(cè)度，對(duì)我國(guó)其他商業(yè)銀行在分支機(jī)構(gòu)的目標(biāo)制定、績(jī)效考核上給予了一定的經(jīng)驗(yàn)借鑒。

徐明東和陳學(xué)彬（2012）采用GMM動(dòng)態(tài)面板估計(jì)方法對(duì)我國(guó)1998～2010年59家商業(yè)銀行的實(shí)證分析證明了貨幣政策、資本充足率對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，對(duì)貨幣政策傳導(dǎo)的機(jī)制進(jìn)行了驗(yàn)證。胡現(xiàn)文（2012）針對(duì)技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率、投入要素的松弛變量和全要素變化（TFP）指數(shù)使用DEA模型、VRS模型和Malmquist TFP指數(shù)對(duì)我國(guó)35家城市商業(yè)銀行進(jìn)行了實(shí)證分析，對(duì)提升我國(guó)城商行的整體效率水平提出了建議。張小霞（2012）使用超效率DEA模型研究了我國(guó)12家商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率，同時(shí)引用了Malmquist指數(shù)模型進(jìn)行了對(duì)比分析，并根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果提出了合理有效的政策建議。符林和楊中原（2012）同樣考慮到城市商業(yè)銀行的發(fā)展很大程度上受制于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平，于是通過(guò)選取與銀行發(fā)展高度相關(guān)的城市GDP指標(biāo)，使用TOPSIS方法計(jì)算出經(jīng)過(guò)區(qū)域差異系數(shù)修正的銀行資產(chǎn)負(fù)債數(shù)據(jù)，并將我國(guó)10家城市商業(yè)銀行放在較為平等的經(jīng)濟(jì)背景下進(jìn)行比較，客觀地反映了銀行的發(fā)展?fàn)顩r。但和以往的研究相比，僅用城市GDP指標(biāo)進(jìn)行修正并不完善，并且沒(méi)有驗(yàn)證指標(biāo)的合理性。陳洪斌（2016）在研究位于東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)、東北地區(qū)38家城商行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效時(shí)，運(yùn)用Logit模型實(shí)證發(fā)現(xiàn)城商行運(yùn)行效率與所處地區(qū)GDP增幅有一定正相關(guān)關(guān)系，城商行運(yùn)行效率的表現(xiàn)與地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展息息相關(guān)。蔣書(shū)彬（2016）運(yùn)用三階段DEA模型對(duì)我國(guó)27家城商行效率進(jìn)行測(cè)評(píng)時(shí)，發(fā)現(xiàn)區(qū)域GDP越高，地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高時(shí)，城商行效率亦越高，據(jù)此剔除外部環(huán)境變量對(duì)測(cè)評(píng)效率值的影響，使研究的城商行處于相同背景環(huán)境中，考察其真實(shí)的效率水平。

梳理以往的相關(guān)研究，現(xiàn)有研究存在以下問(wèn)題：①相關(guān)研究較少：城市商業(yè)銀行大部分從原有的城市信用合作社改制而來(lái)，創(chuàng)建時(shí)間較短，目前銀行經(jīng)營(yíng)效率的研究集中于國(guó)有銀行與股份制銀行；②研究方法單一：對(duì)于城市商業(yè)銀行的效率評(píng)價(jià)基本采用的是單要素指標(biāo)分析法，以往相關(guān)研究中的多重分析方法使用較少；③研究方法有待改進(jìn)：城市商業(yè)銀行受經(jīng)營(yíng)地域的影響較大，與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈顯著的相關(guān)關(guān)系，因此研究中需要去除經(jīng)濟(jì)背景的差異，以往的研究中只有少數(shù)學(xué)者注意到這個(gè)問(wèn)題，但尚沒(méi)有取得去除經(jīng)濟(jì)背景差異的一致方法。

基于此，論文選取處于不同地區(qū)的11家城市商業(yè)銀行作為研究樣本，研究去除區(qū)域（城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平）差異后的經(jīng)營(yíng)效率，并改進(jìn)以往研究中使用TOPSIS模型計(jì)算城市折算系數(shù)的方法，提出城市折算系數(shù)指標(biāo)。

二、指標(biāo)選取

借鑒以往相關(guān)研究，考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，構(gòu)建城商行的投入產(chǎn)出指標(biāo)（見(jiàn)表1）。在選取反映不同城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)時(shí)，參考以往的相關(guān)研究，論文從地區(qū)數(shù)據(jù)中選取了地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、第一二三產(chǎn)業(yè)增加值、在崗職工平均工資、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額、高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)這7項(xiàng)具有代表性的指標(biāo)。

表1 城商行投入與產(chǎn)出指標(biāo)

數(shù)據(jù)來(lái)源：萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)，下同。

指標(biāo)類型 指標(biāo)內(nèi)容 指標(biāo)代碼投入指標(biāo)員工人數(shù) X1總資產(chǎn) X2客戶存款凈增加額 X3產(chǎn)出指標(biāo) 客戶貸款凈增加額 Y1凈利潤(rùn) Y2

三、實(shí)證分析

論文中熵權(quán)、TOPSIS以及超效率DEA的計(jì)算均采用何逢標(biāo)MATLAB的相關(guān)程序方法，具體選擇東部地區(qū)的北京銀行、上海銀行、南京銀行，中部地區(qū)的長(zhǎng)沙銀行、鄭州銀行、漢口銀行，東北地區(qū)的盛京銀行、哈爾濱銀行，以及西部地區(qū)的蘭州銀行、寧夏銀行、青海銀行共11家城商行。地區(qū)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)以城商行總行所在城市數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，如漢口銀行以武漢市、盛京銀行以沈陽(yáng)市、寧夏銀行以銀川市、青海銀行以西寧市的具體經(jīng)濟(jì)指標(biāo)計(jì)算折算指數(shù)。熵權(quán)的計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表2 熵權(quán)計(jì)算結(jié)果

指標(biāo) 熵權(quán)值地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 0.1815第一產(chǎn)業(yè)增加值 0.1188第二產(chǎn)業(yè)增加值 0.0596第三產(chǎn)業(yè)增加值 0.1909在崗職工平均工資 0.2065房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額 0.1541高等學(xué)校在校生 0.0883

將熵權(quán)結(jié)果代入TOPSIS模型的權(quán)重，通過(guò)MATLAB計(jì)算得出城市折算系數(shù)如表3所示。下文先使用城商行原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)計(jì)算超效率DEA值，再使用經(jīng)過(guò)折算系數(shù)折算后的產(chǎn)出值計(jì)算超效率DEA，并將前后兩種結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。DEA模型的使用前提是評(píng)價(jià)的樣本數(shù)量至少是評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量的2倍，為滿足DEA模型關(guān)于樣本數(shù)量的要求，論文同時(shí)選取中、農(nóng)、工、建、交、中信、光大、華夏、民生、平安、招商、興業(yè)、浦發(fā)這13家銀行2019年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)加入研究樣本，與前述11家城商行2019年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)一同進(jìn)行DEA效率評(píng)價(jià)，這13家銀行只是為了擴(kuò)充研究樣本，其投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)不再使用折算系數(shù)進(jìn)行折算。最后從得到的24家商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率的排序中選出11家城商行的相對(duì)位置，并以此作為它們的效率排序。具體的產(chǎn)出折算過(guò)程為：假設(shè)

Y

為第

i

家銀行第

k

項(xiàng)產(chǎn)出，

D

為第

i

家銀行所屬城市的城市折算系數(shù)，將1作為理想點(diǎn)，那么設(shè)每個(gè)城市商業(yè)銀行第

k

項(xiàng)產(chǎn)出有一理想值

Y′

與1對(duì)應(yīng)，則有于是將DMU

的產(chǎn)出替換為

表3 城市折算系數(shù)結(jié)果

城市 折算系數(shù)北京 0.7440上海 0.7430沈陽(yáng) 0.2357哈爾濱 0.2767南京 0.4805鄭州 0.3713武漢 0.4966長(zhǎng)沙 0.3711蘭州 0.1452西寧 0.1139銀川 0.1043

使用折算系數(shù)計(jì)算結(jié)果如表4所示。

表4 折算前后經(jīng)營(yíng)效率對(duì)比

地區(qū) 城商行 未折算DEA未折算相對(duì)排序排序均值折算后DEA折算后相對(duì)排序排序均值東部地區(qū)北京銀行 1.1933 3上海銀行 1.1373 5南京銀行 1.1869 4 4.00 0.5259 7 0.3734 11 0.5002 8 8.66中部地區(qū)長(zhǎng)沙銀行 1.0941 6鄭州銀行 1.0471 8漢口銀行 1.0686 7 7.00 0.5887 5 0.4920 9 0.4465 10 8.00東北地區(qū)盛京銀行 1.0341 9哈爾濱銀行 1.5393 1 5.00 0.9804 2 0.5799 6 4.00西部地區(qū)蘭州銀行 0.5089 11寧夏銀行 1.2769 2青海銀行 0.8697 10 7.66 0.7242 4 1.9062 1 0.8692 3 2.66

折算前，東部地區(qū)的北京銀行、上海銀行、南京銀行作為我國(guó)城商行行業(yè)內(nèi)的頭部銀行，經(jīng)營(yíng)效率相對(duì)排名第3、5、4位，中部地區(qū)、東北地區(qū)的5家銀行在11家銀行中處于中間位置，西部地區(qū)3家銀行的經(jīng)營(yíng)效率除寧夏銀行外，另2家排在最后。城商行經(jīng)營(yíng)效率的排名情況與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平排名情況基本相符。

折算后，西部地區(qū)的寧夏銀行經(jīng)營(yíng)效率躍居第一，蘭州銀行排名由11升至4，青海銀行排名由10升至3。而東部地區(qū)的北京銀行、上海銀行、南京銀行排名卻分別降至第7、11、8，在排序均值里處于末位。實(shí)證分析結(jié)果充分證明了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異在評(píng)價(jià)城商行的經(jīng)營(yíng)效率時(shí)影響巨大。

將表格中的經(jīng)營(yíng)效率作為縱軸，11家城商行經(jīng)營(yíng)效率折算前后的對(duì)比情況如圖1所示：東部地區(qū)、中部地區(qū)城商行經(jīng)營(yíng)效率較為平衡，折算后基本同比例下降。東北地區(qū)、西部地區(qū)城商行經(jīng)營(yíng)效率參差不齊，且經(jīng)過(guò)折算（去除經(jīng)濟(jì)背景差異）后，盛京銀行、哈爾濱銀行、青海銀行經(jīng)營(yíng)效率下降，而蘭州銀行、寧夏銀行經(jīng)營(yíng)效率顯著提升。

圖1 折算前后11家城商行經(jīng)營(yíng)效率對(duì)比圖

寧夏銀行在折算前經(jīng)營(yíng)效率排第二，折算后位列第一，探究寧夏銀行近年來(lái)的發(fā)展，其較多受益于當(dāng)?shù)卣畬?duì)金融發(fā)展的重視與“一帶一路”倡議帶來(lái)的金融革新。早在2015年，寧夏回族自治區(qū)黨委書(shū)記在寧夏金融工作會(huì)議上曾強(qiáng)調(diào)“抓經(jīng)濟(jì)必須抓金融”，要營(yíng)造良好的金融生態(tài)環(huán)境。寧夏的金融體系改革當(dāng)時(shí)已拉開(kāi)大幕，2015年11月中旬，寧夏出臺(tái)了《關(guān)于改善金融發(fā)展環(huán)境支持金融業(yè)健康發(fā)展的若干意見(jiàn)》和《寧夏金融支持地方經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展獎(jiǎng)勵(lì)辦法》，這是寧夏近年來(lái)出臺(tái)力度最大、最有含金量的支持金融發(fā)展的戰(zhàn)略舉措。而絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶所轄省份的23家金融機(jī)構(gòu)共同攜手組成的“一帶一路”金融聯(lián)盟，寧夏銀行亦位列其中。抓金融促發(fā)展，西部地區(qū)城商行要繼續(xù)抓住政策帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的紅利，促進(jìn)金融行業(yè)經(jīng)營(yíng)效率提升，形成“經(jīng)濟(jì)好促進(jìn)金融好，金融好提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展”的良性循環(huán)。

東部地區(qū)、中部地區(qū)經(jīng)城市差異系數(shù)折算后，經(jīng)營(yíng)效率下降，充分說(shuō)明了地區(qū)經(jīng)濟(jì)促進(jìn)城商行經(jīng)營(yíng)效率提升方面的貢獻(xiàn)。以北京銀行為例，地處全國(guó)科技創(chuàng)新中心、全國(guó)金融管理中心，北京科技創(chuàng)新資源高度集聚，且有著大量的金融企業(yè)總部和高端金融人才?？萍紕?chuàng)新資源與金融創(chuàng)新資源的深度融合，能夠激發(fā)金融科技創(chuàng)新的巨大活力，從根本上大幅提升金融供給的質(zhì)效，進(jìn)而為金融業(yè)創(chuàng)新發(fā)展注入強(qiáng)勁的動(dòng)力。此外，北京銀行緊跟科技發(fā)展新潮流，積極布局前沿技術(shù)領(lǐng)域，已在人工智能、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)、云計(jì)算等前沿技術(shù)領(lǐng)域展開(kāi)布局。依托先進(jìn)科技力量、城市經(jīng)濟(jì)背景，北京銀行連續(xù)多年在全國(guó)134家城商行各項(xiàng)指標(biāo)大排名中名列前茅。而我國(guó)正逐步形成的四大城市群：長(zhǎng)三角、京津冀、粵港澳大灣區(qū)以及成渝城市群，也充分說(shuō)明了區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展、經(jīng)濟(jì)共享、金融共享的重要意義。

四、結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)對(duì)11家城商行的測(cè)度對(duì)比分析，可見(jiàn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異對(duì)于城商行經(jīng)營(yíng)效率的研究確實(shí)存在較顯著的影響。具體來(lái)說(shuō)，論文選定的東部地區(qū)、中部地區(qū)城商行經(jīng)過(guò)城市折算系數(shù)折算后，經(jīng)營(yíng)效率均下降；東北地區(qū)、西部地區(qū)城商行經(jīng)過(guò)城市折算系數(shù)折算后，呈現(xiàn)兩種結(jié)果：盛京銀行、哈爾濱銀行、青海銀行經(jīng)營(yíng)效率下降，而蘭州銀行、寧夏銀行經(jīng)營(yíng)效率顯著提升。城市商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率與地區(qū)經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)密切。

我國(guó)的城商行1995年艱難起步，經(jīng)過(guò)工作轉(zhuǎn)變、改革加速，歷經(jīng)二十余年的發(fā)展，取得了豐碩的成果。度過(guò)瘋狂擴(kuò)張期后，如何在不新增分支機(jī)構(gòu)的同時(shí)，深耕細(xì)作，取得經(jīng)營(yíng)效率的提升，是每家城商行都要面對(duì)的時(shí)代課題。

2019年，中共中央政治局就完善金融服務(wù)、防范金融風(fēng)險(xiǎn)舉行第十三次集體學(xué)習(xí)，中共中央總書(shū)記習(xí)近平強(qiáng)調(diào)，要深化對(duì)國(guó)際國(guó)內(nèi)金融形勢(shì)的認(rèn)識(shí)，正確把握金融本質(zhì)，深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，明確提出“增加對(duì)民營(yíng)、小微企業(yè)的信貸支持是金融供給側(cè)改革的重要內(nèi)容”。作為服務(wù)地方經(jīng)濟(jì)、小微企業(yè)的城商行，更要抓住此次改革的契機(jī)，大力支持中小企業(yè)健康發(fā)展，不斷提升能力，做到敢貸、愿貸、能貸、會(huì)貸。

通過(guò)上文的分析，規(guī)模較大的城商行在剝離了所處地區(qū)的經(jīng)濟(jì)大環(huán)境后，經(jīng)營(yíng)效率總體水平并不顯著優(yōu)于規(guī)模較小的城商行。對(duì)于此類規(guī)模較大的城商行，如何充分利用現(xiàn)有地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步提升自我經(jīng)營(yíng)效率，是其新時(shí)期急需探討的課題。城商行在尋求自我經(jīng)營(yíng)效率提升的過(guò)程中，要充分利用自身的發(fā)展優(yōu)勢(shì)，在服務(wù)地方經(jīng)濟(jì)的過(guò)程中，通過(guò)地域團(tuán)隊(duì)構(gòu)建地方信貸體系，并充分利用新時(shí)期線上金融、互聯(lián)網(wǎng)金融等有效途徑，努力將線上線下、科技和地緣經(jīng)濟(jì)、地緣信貸模式結(jié)合起來(lái)。同時(shí)，更要大力依托金融科技轉(zhuǎn)型經(jīng)營(yíng)模式，做到差異化競(jìng)爭(zhēng)。地處經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)的城商行，要做好服務(wù)地方經(jīng)濟(jì)，帶強(qiáng)地方經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)自我提升的良性循環(huán)；優(yōu)勢(shì)地區(qū)的城商行要重視區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展紅利，做大做強(qiáng)，進(jìn)一步提升經(jīng)營(yíng)效率。