我国商业银行效率状况的产权制度及宏观影响因素b研究.doc

我国商业银行效率状况的产权制度及宏观影响因素研究①本文为国家社科基金项目《我国商业银行效率与竞争力研究》的阶段性成果,项目批准号为:04BJY081.
摘要:本文采用自由分布法(DFA),利用似不相关回归估计测算了我国商业银行的X-利润效率状况并分析了产权制度与宏观影响因素。实证检验发现,我国国有银行和股份制银行的X-利润效率存在结构性差别,产权制度是造成这种差异的关键原因;GDP增长率、所有者权益比率、固定资产投资增长率对效率水平产生正影响,其中GDP增长率的影响最大;M2和CPI产生了负影响。在此基础上,本文分析了各个因素影响商业银行效率的作用机制,并提出了相应的对策和建议。
关键词:X-利润效率自由分布法产权制度与宏观影响因素
一、引言
商业银行是我国金融体系的主体,其效率的改进对于我国金融资源利用率的提高有着重要的作用。到2004年8月末,我国金融资产总额达到33万亿元,而商业银行资产达到22万亿元,占比重近70%。照比例推算,如果商业银行资产利润率提高1%,%。我国已经加入WTO,并承诺5年内逐步放松对外资金融机构进入我国的地域和业务管制,银行业的激烈竞争即将到来。中国商业银行要在激烈竞争的市场中求得生存和发展,必须发挥自身的比较优势并提高竞争优势,而竞争优势的本质是效率优势。在这样的背景下,研究我国商业银行的效率结构,效率状况及其影响因素,影响方式和影响程度具有重要的理论价值和现实意义。
银行效率结构包括规模效率、范围效率和X—效率② X—效率是除规模效率和范围效率之外的所有技术效率和配置效率的总和,可以用来评价银行的技术和人力资源的整合能力以便控制成本、实现利润最大化的管理水平差异,委托代理成本大小等。
。传统理论认为效率来自规模经济和范围经济,即银行要通过规模扩张、业务范围扩大或产品的多样化来降低成本。但是,Berger和Humphrey(1994)的研究表明,规模或范围经济导致的无效率不超过总成本的5%;相反,反映管理能力的X—无效率所导致的效率损失却为总成本的20%。因此,管理效率即X—效率是决定金融机构经营绩效至关重要的因素。国内学者对我国商业银行规模或范围经济作出实证研究的有赵怀勇和王越(1999)、徐传湛(2002)等。秦宛顺和欧阳俊(2001)、张健华(2003)利用DEA方法(Data Envelopment Analysis),钱蓁(2003)和姚树洁(2004)利用随机前沿方法(Stochastic frontier approach
—SFA)对我国商业银行X—效率状况及其微观影响因素作过实证分析。由此可见,国内学者对银行效率已作过不少有益的研究,但主要集中在规模效率和范围效率及其微观影响因素,研究方法主要是非参数方法和基于超越对数成本参数的参数估计法;研究X—效率的文献很少,研究银行效率的宏观影响因素的文献到目前为止也很少见。另一方面,我国商业银行近二十年来进行过一系列的改革,但主要是以机构扩张和金融工具创新为主,商业银行的产权制度改革一直滞后,其代理链条繁且长;银行治理制度落后,委托代理成本居高不下,管理效率低下(易纲、赵先信,2001)。
综上所述,基于管理效率的重要性,以及中国商业银行的现实经营状况和效率研究现状,本文从一个全新的视角来研究我国商业银行效率:运用自由分布技术(Distribution—free Approach,简称DFA)分别研究具有不同成本参数的国有银行和股份制银行的X—效率及其宏观影响因素。
二、研究方法设计
1、研究方法选择
Farrel(1957)第一次引进前沿生产函数来评价企业资源利用率和生产效率的高低。前沿分析的核心是根据已知的投入产出观察值,确定所有可能的投入产出的外部边界(即生产前沿面),使所有产出值位于边界之内,所有投入值位于边界之外,每个观察值与边界的距离即为该生产点的效率。在实际应用中,前沿效率是一种相对效率而不是绝对效率,即效率前沿面始终由样本中最佳机构或其组合(效率值为100%)构成(Berger,,,1997)。根据是否需要估计前沿生产函数中的参数,前沿效率分析可以分为参数估计和非参数估计两种方法。其中数据包络分析(DEA)和无界分析(free disposal hull—FDH)属于非参数方法,随机前沿方法、自由分布方法和厚前沿方法(thick frontier approach—TFA)属于参数方法(Berger,Humphrey, 1997)。
上述五种前沿分析技术用于确定最佳边界时各有利弊。非参数方法忽略价格对前沿效率的影响,只能测算投入过多或产出太少的技术无效率,不能说明配置效率对投入产出的影响,因而测算成本效率和利润效率时不能采用非参数方法;另