城市商业银行效率研究

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1、城市商业银行效率研究摘要：本文应用随机前沿方法(SFA)分析了城市商业银行入世5年的效率及其平均值变动趋势。研究发现，城商行的技术效率的确受到无效率项的影响，而该项的负影响因外资银行持有而大大减弱。这说明近年来通过引入外资银行来改善城商行的股权结构不合理、公司治理差、资本缺乏以及创新能力不足等问题的确明显提高了银行的效率。当然，引入外资只是解决问题的一部分。最近，城商行开始组合成区域性商业银行、或跨省设立分支机构、或者筹备上市，这些做法对城市商业银行效率将产生何种影响，我们拭目以待。　　关键词：城市商业银行；效率；外资银行　　　　　城商行在加入phrey(1997)的综述，主要有2大类

2、5种方法。其中，参数类包括随机前沿方法(SFA)、自由分布法(DFA)和厚边界方法(TFA)三种，非参数类包括数据包络分析(DEA)和自由可置壳(FDH)。国内对银行效率的研究，运用DEA方法的有魏煜和王丽(2000)，张健华(2003)，朱南、卓贤和董屹(2004)，郑录军和曹廷求(2005)；运用SFA方法的有刘琛和宋蔚兰(2004)，姚树洁、冯根福和姜春霞(2004)，迟国泰、孙秀峰和芦丹(2005)；运用DFA的有刘志新和刘琛(2004)。　　两类方法各有利弊。非参数方法的优点是允许效率在一定时期内发生变动，不要求对所有研究样本数据的无效率分布做预先假定，其缺点是假设没有随机误

3、差影响银行业绩，由于忽略潜在偏误，随机误差的影响可能会包括到效率相的估计中。参数方法考虑了随机影响，但却事先设定了函数形式，因而可能导致效率估计出现偏差。由于我们研究的是城市商业银行2001-2005年受外资银行进入的影响，不同时期、有没有外资进入的银行的效率会有显著的差别，即随机影响可能会比较大，因此，我们选择参数方法。　　三种参数方法中，SFA是一个组合误差模型，其中的无效率偏误服从非对称分布，通常是半正态分布，而随机偏误则服从对称分布，通常是标准正态分布。无效率服从截断分布，其理由是无效率不可能为负值。DFA也是把无效率同随机误差分开，但方式与SFA不同，DFA对无效率和随机误差

4、的分布都没有很强的假设。DFA假定整个时段上，每个公司的效率是不变的，而随机误差的平均值则趋向于零。TFA则假设与置信区间的偏离为代表随机误差，落在置信区间代表无效率。TFA自身并不能提供单个企业效率的点估计，它的目的是估计整体的效率。由于本文要考察银行效率随时间的变化以及受外资银行进入的影响情况，采用SFA方法是最合适的。　　　　三、模型及数据　　　　本文使用的随机前沿模型如下：　　其中，i代表银行，t表示时间；Xi，表示银行投入要素，Y代表银行的产出，t表示不变速率的中性技术进步；V为随机误差项，服从；表示技术无效率，为非负随机变量，服从截尾(在0点截断)正态分布，由下式(2)决定

5、：　　其中随机变量由无效率项和随机误差共同决定。也可以根据т的零假设统计检验判断前沿成本函数是否有效，如果零假设被接受，则意味着无效率项不存在；该检验可通过式(1)的单边似然比检验统计量LR的显著性检验实现(Battese和Coelli，1992)。LR服从mixedx2分布，而不是普通的x2分布；本文将参考使用Kodde和Palm(1986)中确定的mixedx2临界值表检验统计量LR。　　与姚树洁等(2004)一样，银行的投入要素为固定资产(fas-set)、存款(deposit)和权益(equity)；这里，我们考虑银行的产出为税前利润(profit)；影响无效率项的因素为权益资

6、产比率(E／A)和银行是否有外资持股(foreign)，若有该变量为1，反之则为0。E／A为银行风险指标，Kixedx2分布临界值为5．528，因此，我们接受城市商业银行存在无效率的假定。　　银行的平均技术效率为0．7960，为一个较高水平，表3中列出了36家城商行的平均效率及排名情况：　　从表3可以看出，外资入股的城商行中，除了北京银行居于中间位置外，外资持股的其余6家城商行——上海银行、南京市商业银行、济南市商业银行、西安市商业银行、杭州市商业银行和南充市商业银行——排名均在前一半中?而对于ING和IFC在2005年3月28日正式入股的北京银行来讲，其2005年的效率值为0．894

7、208，完全可以排进前5位，只有由于前4年的效率相对较低，平均下来才排在了中间位置。　　　　对城市商业银行整体效率的时间趋势而言，图1描述了城商行2001-2005年的平均效率：　　　　从图1看，城商行整体效率是先下降后上升，不过2005年城商行的效率比2001年要高。一种可能的解释是随着2001年中国加入，FrontierProduetionFunctions,TechnicalEfficiencyandPanelData：ersinIndi