略论中国商业银行经营效率评价

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1ANP评价模型

1．1评价指标体系及网络模型的构建

参考国际研究机构及以往文献评价商业银行绩效时使用频率较高的指标[3，15鄄17]，本文构建了商业银行绩效评价指标体系（表1）.控制层以“中国商业银行的绩效评价”作为目标，网络层以一级指标作为元素集，以它们各自的二级指标作为元素，综合各指标的相互影响关系，建立如图1所示的网络结构.

1．2指标权重的确定

采用Saaty[18]提出的1～9标度法和成对比较法为各元素的相对重要性打分，得到元素集以及元素的关系判断矩阵.指标间的两两重要性比较，由从事金融业的管理者进行评判，并按照文献［18］将所有决策者的评分作几何平均运算，得到综合的关系判断矩阵.接着借助SuperDecisions2．2．6软件建立ANP模型，根据综合关系判断矩阵得到各指标的权重，在此不一一列出.同时所有矩阵的随机一致性比例均小于0．1，证明所有判断矩阵的一致性是可以接受的.

2实证分析

2．1样本及数据

本文选取能反映中国商业银行整体情况的17家商业银行为研究对象（中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行、原深圳发展银行、上海浦东发展银行、中国民生银行、招商银行、华夏银行、中信银行、福建兴业银行、中国光大银行、广东发展银行、北京银行、宁波银行、南京银行）.根据各银行官方年报，得到17家中国商业银行2009—2011年的二级指标值.由于评价指标量纲不同，在此运用极差变换法对所有指标数据进行无量纲处理[2].接着按照公式（1）计算第k个银行的第i个一级指标得分Sik，其中Wij为第i个一级指标下第j个二级指标的权重，Vijk为第k个银行的第i个一级指标下第j个二级指标值：

2．2DEA效率分析

本节以银行的一级指标，作为DEA分析的产出指标以测算银行效率.采用ANP－DEA和DEA两种方法比较中国商业银行的效率，两者的区别在于产出指标的不同：前者选取盈利性、流动性、安全性、发展性、创新性作为产出指标；后者选取现有文献较为常用的产出指标———净利润、贷款总额、手续费及佣金净收入.投入指标均选择典型的指标，分别为员工人数、营业支出、固定资产.接着采用DEA－BCC模型[19]，运用Deap2．1软件对17家银行2009—2011年的数据进行分析，结果如表2～3，其中纯技术效率及规模效率的数据不在此列出（综合效率＝纯技术效率×规模效率）.表2按ANP－DEA得到的年均综合效率值，分成四类银行：①前沿银行，效率＝1；②高效率银行，0．5≤效率＜1；③低效率银行，0．1≤效率＜0．5；④极低效率银行，0≤效率＜0．1.对比两种效率评价方法，2009—2011年中国商业银行的效率呈现出以下特征：①基于ANP－DEA方法得到的有效率银行比基于DEA方法的少（前者3个，后者5个），说明ANP－DEA方法能甄别出更多无效率的银行.②ANP－DEA方法测度的综合效率值远小于DEA方法（表3），银行排名也有很大差距（表2）.如南京银行、宁波银行在ANP－DEA方法中均属于前沿银行，而在DEA方法中排在末位.主要原因是DEA方法仅考虑银行的盈利能力，而这两家城市商业银行由于没有国有银行的规模、网点及品牌优势，其盈利性指标的得分远不如国有银行，使得测度的效率较低.事实上，由于信贷资产质量和中间业务的开展等方面成效显著，加上灵活的组织架构和人才优势，这两家银行的安全性、发展性及创新性指标的得分较高，因此在ANP－DEA方法中排在前列.③表3的数据显示，两种方法得到的平均纯技术效率比较接近，但平均规模效率差距很大，说明DEA方法高估银行综合效率的主要原因是其大大高估了商业银行的规模效率.另外，ANP－DEA方法得到的银行效率值的标准差比DEA方法的大，表明前者的结果更能体现银行之间的效率差异.④两种方法测度的结果存在一致性：原深发展银行排名第一；农业银行由于规模无效且纯技术无效导致其综合效率在所有银行中最低，与大多数文献[2鄄3，7，16]的结果一致；国有银行的平均综合效率比非国有银行低（表2）.在ANP－DEA方法中，五家国有银行排在倒数后五位，属于极低效率银行，投入资源的配置效率低以及规模不经济同时制约了综合效率的提高.这是因为国有银行承担国家政策重任，其信贷质量较低，并且金融市场化改革的推进给依赖存贷利差扩张的国有银行带来发展的瓶颈，从而给其安全性和发展性带来负向影响.另外，国有银行在创新能力与非国有银行差距较大，体现在前者的劳动力规模过大但人才素质总体较低，并且非利息收入占比较低.因此国有银行需要优化人力资源管理，同时进行金融产品和服务创新，以实现绩效的提升.

3结论

本文在建立银行绩效评价指标体系的基础上，分析各指标间的相互影响关系以构建ANP模型，求得各指标的权重，并据此计算各一级指标的得分作为DEA分析的产出指标，进而评估中国17家商业银行的效率.通过实证分析，认为ANP－DEA方法综合考虑银行的显性和潜在性评价指标，有效解决了传统DEA选取指标时的不全面和随意性，并且能甄别更多无效率银行，更易于观察各银行的效率差异.另外，除了把效率高低归因于纯技术效率和规模效率外，还从产出角度分析原因，有助于决策者发现经营管理的优势和薄弱环节，从而提供改进效率的依据.研究显示，基于ANP－DEA方法所测算的效率，比使用传统产出指标的DEA方法所测算的效率低，我国国有银行的整体效率远较低于非国有银行.

本文作者：钟小云胡裕刚工作单位：华南理工大学