我国城市商业银行创新效率测度与评价研究

摘要：在城市信用合作社基础上组建起来的城市商业银行在满足中小实体企业金融服务需求、促进区域经济发展方面发挥了重要作用。然而随着利率市场化和金融脱媒时代的到来，主要依靠传统存贷利差盈利的城市商业银行面临着前所未有的挑战。本文收集了全国28家城市商业银行2008―2012年5年的面板数据，利用加权的DEA模型，从静态和动态两个角度分别对我国城市、国有以及股份制商业银行的创新效率进行了测度，发现城市商业银行在三类银行的平均创新效率排名末位，推动我国城市商业银行创新效率提高的最大动力是技术进步，最根本的内因是加强公司治理。进一步，通过Tobit面板回归模型实证分析了我国城市商业银行股权结构和公司治理对创新效率的影响，结果发现：我国城市商业银行的监事会制度与员工激励并未起到理想的作用，引进外来先进的创新技术和理念、增强创新能力以及扩大分销渠道会带来创新效率的提升。

关键词：城市商业银行;创新效率;加权DEA方法;Tobit面板数据回归

本刊网址・在线杂志：www.jhlt.net.cn

作者简介：阮素梅（1974―），女，安徽太和人，安徽财经大学副教授，博士，硕士生导师，主要研究方向：银行管理、公司治理。

一、引 言

我国城市商业银行类似美国社区银行，属于地方性中小型商业银行。国外学者的相关研究大多集中在金融创新，中间业务非利息收入以及经营风险等方面，对创新的实证往往采取问卷调查、财务数据包络分析等方法。而在国内，有中国特色的城市商业银行组建成立的时间较短，相关研究成果较匮乏。

通过对已有文献梳理后发现，国内外学者的研究更多集中在外资、国有以及大型股份制商业银行的金融业务创新及效率评价方面，很少有学者将研究重心放在城市商业银行的业务创新及效率评价方面。本文围绕城市商业银行创新能力形成、创新效率评价等问题，主要展开以下两方面的研究工作：一是引用加权的DEA模型，从静态和动态两个角度，对我国城市商业银行、国有银行和股份制银行的创新效率进行横向比较分析，并对我国28家城市商业银行做分经济地域的创新效率比较测评;二是利用Stata软件对影响我国28家城市商业银行创新效率的因素，做Tobit面板数据回归，用实证来探求我国城市商业银行的股权结构和公司治理对创新效率影响的方向和幅度。

二、模型的构建

（一）效率的测度模型

1.传统及加权的静态DEA模型

数据包络分析是数学、运筹学、管理学和计算机科学的一个新的交叉领域，是用于测度企业资源使用效率的非参数方法。它是由Charnes等人[11]于1978年开始创建的，评价具有多个输入或输出的“部门”或“决策单位”（DMU）间的相对有效性。加权DEA模型构造思想来源于传统DEA本身的优缺点，其优点之一便是无需明确的模型函数，没有过多的约束条件束缚，其中每个投入与产出指标（DMU）在DEA的软件运算中所赋予的原始指标权重是一样的。但是这些特点在某些领域的运用时也会成为它的弊端，特别在银行业面板数据处理中，每个投入产出指标在模型中的权重占比，因时间周期、指标波动、外在环境及政策的变化而有所不同。所以本文参考变异系数理论，对DEA模型的投入产出指标赋予不同的权重系数以求模型更贴近实际情况。

此外，模型系数的选取不是依据人的主观因素而是根据客观样本系数自身的离散程度和波动性。根据被评价对象投入产出指标的波动差异情况来确定权重，即对同一决策单元中波动差异较大，辨识度较高的指标应赋予较大权重，而决策单元中波动差异较小，辨识度不高的指标应赋予较小的权重，加权模型如下：

加权数CCR模型

min[θ-ε（eTs++eTs-）]

s.t.■wixj？姿j+s-=θx0

■wiyj？姿j-s+=y0

？姿j？叟0，j=1，…n且s+？叟0，s-？叟0

加权数BCC模型

min[θ-ε（eTs++eTs-）]

s.t.■wixj？姿j+s-=θx0

■wiyj？姿j-s+=y0

■？姿j=1

？姿j？叟0，j=1，…n且s+？叟0，s-？叟0

模型中，x为投入数量，y为产出数量（x、y皆为样本无量纲化后的数值），w为根据样本变异系数求出的权重，θ表示DMU-j的效率指数，eTs-表示m项投入由X0减少到θX0之外，还需减少的总和;eTs+表示产出不足的总和，ε为非阿基米德无穷小，任意实数X0皆有X？叟ε。

M（xt+1，yt+1，xt，yt）=■

=TEC×TC

=PTEC×SEC×TC

（二）Tobit模型

我们考虑到用DEA求解出来的效率的取值区间是在0和1之间，数值在0处是被隔断的，是受限的，所以最小二乘法无法对模型进行无偏有效的估计。因此，本文采用面板数据Tobit回归（XTTobit）

（1），这样既能兼顾时间与截面序列又能提高样本精度，使模型估计结果更贴近实际。Tobit在1958年针对被解释变量一部分离散一部分连续的情况下提出的解决模型，Tobit模型是用极大似然法代替最小二乘法对模型进行估计，模型如下：

Zi=？茁TXi+εi，？茁TXi+εi>00 ，？茁TXi+εi？燮0

三、实证研究与结果分析

（一）决策变量选取及样本数据处理

国际上对效率的研究，常用的测评方法大致有三种：生产法、资产法和中介法。以上三种方法各有优劣，具体哪种方法在效率的评判上更有优势，学术界尚无定论，所以本文综合以上方法的思想，选择固定资产净值、无形资产、员工人数和管理费用作为创新效率测评的投入项，以中间业务收入作为测评城市商业银行创新效率的产出项。

根据样本变异系数公式，求得每个投入决策变量的均值和标准差，再用每个决策变量的变异系数加权求出决策变量的权重，计算结果如表2所示。

（二）效率测度及结果分析

本文从静态和动态两个角度对城市商业银行的创新效率做5年的实证比较测评。首先兼顾样本的可比性，本文按照不同的经济地域各选2家城市商业银行、4家国有商业银行、4家股份商业银行组成16家样本银行，做创新效率比较，如表3所示。

其次，按四大经济地域区分，对我国28家城市商业银行做区域性创新效率比较，如表4所示。

最后，对28家城市商业银行做5年的动态M指数分析，如表5所示。

（三）城市商业银行创新效率影响因素的实证结果及分析

通过对效率的测评，我们发现城市商业银行在创新层面表现出不同程度的低效率，但是无法判断影响创新效率的因素以及影响的程度和方向。下面主要从城市商业银行的股权治理和公司运营这两个角度定量研究其对创新效率的影响因素和影响程度。本部分主要设计了两类变量：被解释变量和解释变量，各变量功能及其解释变量基本描述详见表6和表7。

由于被解释变量的离散性，所以本文采用面板数据Tobit回归，这样既能兼顾时间与截面序列又能提高样本精度，使模型估计结果更贴近实际。而被解释变量选择综合效率值，本文认为其在表示城市商业银行整体创新效率情况时更具有包容性，城市商业银行创新效率影响因素回归结果如表8所示。

通过对表8的分析可以得出：从股权治理角度来看，前5大股东股权集中度系数为正，说明前5大股东股权的集中对城商行的创新效率起到了促进作用，但效果并不显;监事会规模对城商行创新效率有负的影响（在5%的水平下显著）;引进战略投资者对创新效率有正的影响（在1%的显著水平下显著）;创新能力对创新效率的影响为正（在1%的显著水平下显著），说明创新能力越强，创新收益越高，创新效率提升越快;不良贷款率对创新效率的影响为负但不显著;员工激励对创新效率影响虽然为正但效果有限且不显著;城商行的分支机构对创新效率的影响为正且在1%的水平下显著;管理费用对创新效率的影响为负且在5%的水平下显著。

四、主要结论

本文收集了全国28家城市商业银行2008―2012年5年的面板数据，利用加权的DEA模型和Tobit面板数据回归模型，从静态和动态两个角度分别对我国城市、国有以及股份制商业银行的创新效率进行了测度，实证分析了股权结构和公司治理因素对我国城市商业银行创新效率影响的方向和幅度。结果发现：我国城市商业银行在创新层面表现出不同程度的低效率，推动我国城市商业银行创新效率提高的最大动力是技术进步，最根本的内因是加强公司治理;国有和股份制商业银行的金融创新效率普遍高于城市商业银行，我国城市商业银行创新效率受地域分布的影响，东部和中部地区的城市商业银行创新效率年均值略高于东北和西部地区，并且处于同一经济地域城市商业银行的金融创新效率也千差万别;我国城市商业银行的监事会制度与员工激励并未起到应有的作用，相反，增设分支机构、引进战略投资者以及引进外来先进的创新技术和理念能够增强城市商业银行创新能力和创新效率的提升。 注释：

（1）Tobit模型中截距和斜率一般设为pool常数，且离散数据不适用于Housman检验，所以在Stata中区分固定和随机效应没有意义。

参考文献：

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