論文：我國商業(yè)銀行業(yè)的全要素生產(chǎn)率測算和增長因素分析

目錄/提綱：……
一、引言
二、研究方法和文獻(xiàn)綜述
三、商業(yè)銀行的投入產(chǎn)出定義和數(shù)據(jù)
四、實(shí)證結(jié)果分析
（一）我國商業(yè)銀行業(yè)的全要素生產(chǎn)率變化及其構(gòu)成要素分析
（二）國有商業(yè)銀行與股份制商業(yè)銀行在促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長上的貢獻(xiàn)分析
五、結(jié)論
……
論文：我國商業(yè)銀行業(yè)的全要素生產(chǎn)率測算和增長因素分析

摘要：本文定義了一個全新的銀行的投入產(chǎn)出測度，并利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和Malmquist指數(shù)方法計(jì)算了1999－2002年間我國商業(yè)銀行業(yè)的全要素生產(chǎn)率，并將生產(chǎn)率增長變化分解為技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化，并計(jì)算了國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行在促進(jìn)銀行業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長及其分解因素中的貢獻(xiàn)大小。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，我國商業(yè)銀行業(yè)的全要素生產(chǎn)率以年平均5.7%的增長，而加入WTO之后，全要素生產(chǎn)率增長速度比以前有了較大提高，說明政府在商業(yè)銀行的改革措施還是取得了一定成效；從促進(jìn)銀行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的源泉來看，技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提高的主要因素，其次是規(guī)模效率，而純技術(shù)效率的影響有限；股份制商業(yè)銀行在促進(jìn)銀行業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長及其分解因素中起到了決定性作用，而國有銀行的貢獻(xiàn)則相對較少。
關(guān)鍵字：全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模效率 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

The Measure of Total Factor Productivity and Growth Component Analysis of Chinese Commercial Banking

Abstract: A new measure for input and output of banks is provided, and Data Envelopment Analysis and Malmquist inde* are used to calculate the Total Factor Productivity in Chinese commercial banking during the periods (1999-2002)
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l Factor Productivity ，簡記為TFP）則是反映銀行業(yè)的競爭力高低的主要指標(biāo)之一。全要素生產(chǎn)率可以反映一個國家或者行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長中不包括資本投入在內(nèi)的技術(shù)進(jìn)步大小，很多研究通過全要素生產(chǎn)率來分析經(jīng)濟(jì)增長的來源，確定各種投入要素如資本、人力和技術(shù)進(jìn)步等對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。國內(nèi)通過計(jì)算TFP來研究我國經(jīng)濟(jì)增長的研究已經(jīng)很多，不過大部分都是側(cè)重在國家層面或者工業(yè)層面，如郭慶旺、賈俊雪（2004）估算了我國1979－2004年間的全要素生產(chǎn)率、孫琳琳、任若恩（2005）采用增長核算法計(jì)算了我國1981－2002年的全要素生產(chǎn)率，朱鐘棣、李小平（2005）則研究了我國工業(yè)行業(yè)的全要素生產(chǎn)率等；而專門研究我國銀行業(yè)全要素生產(chǎn)率的文獻(xiàn)還很少。國內(nèi)方面，張建華（2003）、王付彪等（2006）在研究我國的商業(yè)銀行的效率時曾研究了我國商業(yè)銀行的TFP指數(shù)，但沒有深入研究。本文則采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，簡記為DEA）方法和Malmquist指數(shù)來深入系統(tǒng)地計(jì)算了我國商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率增長率，給出了導(dǎo)致商業(yè)銀行業(yè)全要素生產(chǎn)率提高的要素是銀行管理效率的提高還是引進(jìn)新設(shè)備、金融創(chuàng)新等技術(shù)進(jìn)步的結(jié)果，并測量了國有商業(yè)銀行與股份制商業(yè)銀行在促進(jìn)商業(yè)銀行業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長上的貢獻(xiàn)大小。
本文的創(chuàng)新之處在于：首先參考國際標(biāo)準(zhǔn)，定義了一個與張建華（2003）、王付彪等（2006）不同的商業(yè)銀行的投入產(chǎn)出測度，其中采用永續(xù)盤存法估計(jì)了商業(yè)銀行的固定資本存量，解決了固定資產(chǎn)的時間效用問題；采用DEA方法和Malmquist指數(shù)計(jì)算出了我國商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率，發(fā)現(xiàn)我國商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率以年均5.7%的速度增長，并分析了技術(shù)進(jìn)步和效率變化在生產(chǎn)率中的貢獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)我國商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率增長主要是依靠技術(shù)進(jìn)步實(shí)現(xiàn)的，技術(shù)效率的貢獻(xiàn)率很低；定量給出了國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行對全要素生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)大小，發(fā)現(xiàn)國有商業(yè)銀行對我國商業(yè)銀行業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)程度很小，全要素生產(chǎn)率的增長主要是由股份制商業(yè)銀行貢獻(xiàn)的。
本文下面分為如下幾個部分，第二部分是研究方法和文獻(xiàn)綜述，第三部分定義了我國商業(yè)銀行的投入和產(chǎn)出和數(shù)據(jù)，第四部分是實(shí)證結(jié)果，最后是結(jié)論。



二、 研究方法和文獻(xiàn)綜述

1、全要素生產(chǎn)率的計(jì)算方法
TFP測量是近50年來經(jīng)濟(jì)理論和經(jīng)驗(yàn)研究的一個焦點(diǎn)領(lǐng)域，能在數(shù)量上確定不同投入因素對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。上世紀(jì)50年代索洛（Solow）首次將生產(chǎn)函數(shù)與指數(shù)方法聯(lián)系起來，從數(shù)量上確定了產(chǎn)出增長率、TFP增長率與各項(xiàng)投入要素增長率的投入產(chǎn)出關(guān)系，形成從“余值”角度估算生產(chǎn)率的增長核算方法，他建立的產(chǎn)出增長方程目前仍然是TFP估計(jì)的理論框架。上世紀(jì)70年代Jorgenson和Christensen又提出超越對數(shù)總量生產(chǎn)函數(shù)，根據(jù)投入要素的不同性質(zhì)對投入要素做進(jìn)一步分解，從而使一部分索洛“余值”轉(zhuǎn)化為可觀測的投入要素的貢獻(xiàn)，推動了生產(chǎn)率理論和測算的研究水平。Jorgenson和Giriliches(1967)的研究是生產(chǎn)率理論發(fā)展的一個里程碑，他們認(rèn)為研究中“余值”比劃總過大的原因是由于存在對投入要素的計(jì)量誤差，這種誤差使得投入要素的貢獻(xiàn)被嚴(yán)重低估了，而誤差的根源在于索洛方法中對投入要素的同質(zhì)性假設(shè)；從理論上分析，TFP就是各個投入要素?zé)o法解釋的部分，隨著研究方法的不斷完善，TFP將趨于零。
從計(jì)算方法上看，常用的估算全要素生產(chǎn)率的方法有兩類，一類是增長核算法，另一類是經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)方法。增長核算法是一種非參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)估計(jì)方法，以新古典增長理論為基礎(chǔ)，將指數(shù)方法與生產(chǎn)函數(shù)相聯(lián)系， TFP是一個“余值”,等于產(chǎn)出增長率與全部投入要素增長率加權(quán)和之差。估算過程相對簡便，考慮因素較少，但主要缺點(diǎn)是假設(shè)約束較強(qiáng)。OECD (2001)生產(chǎn)率手冊推薦使用增長核算的方法來估計(jì)TFP，這也是目前采用最廣泛的測量TFP的方法。而經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)方法利用各種經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型估算全要素生產(chǎn)率，一般將總產(chǎn)出或增加值作為因變量,將不同的投入變量作為自變量,通過參數(shù)估計(jì)的方法來研究，較為全面地考慮各種因素的影響；經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)方法測算TFP雖然可以放松增長核算方法中的完全競爭市場和規(guī)模收益不變等假設(shè),但必須對估計(jì)的參數(shù)給出先驗(yàn)假設(shè),并且受樣本觀察值數(shù)量的限制,容易出現(xiàn)參數(shù)估計(jì)不穩(wěn)定等統(tǒng)計(jì)上的問題，經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)方法中最重要的是前沿面分析方法。
傳統(tǒng)的增長核算方法將全要素生產(chǎn)率的增長看作是技術(shù)進(jìn)步，但是忽略了技術(shù)效率的變化對生產(chǎn)率變化的影響。近年來，對TFP的拆分成為一個熱點(diǎn)，如Färe et al.(1994)、 Battese and Coelli(1995))等，他們認(rèn)為TFP的增長是由三部分組成的，一是技術(shù)進(jìn)步，也稱為技術(shù)變化，如新技術(shù)的采用或者新產(chǎn)品的發(fā)明，二是技術(shù)效率，如管理效率的提高和生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)的積累，三是規(guī)模效率。分解TFP最有名的方法是由Färe Rolf., Shawna Grosskopf, Mary Norris, Zhongyang. Zhang(1994)提出的DEA-似線性規(guī)劃方法，作者通過距離函數(shù)以計(jì)算出TFP變化指數(shù)，然后分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)變化。計(jì)算TFP的另外一個方法是隨機(jī)前沿面方法，見Tim Coelli, D.S. Prasada Rao, George E. Battese (1998)。
本文采用Färe et al. (1994) 提出的基于DEA似的確定性前沿面分析方法，利用距離函數(shù)來計(jì)算基于Malmquist指數(shù)的全要素生產(chǎn)率，并將其分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)變化兩個部分。具體方法如下：
假設(shè)每個單位有種投入和種產(chǎn)出，對每一時刻t=1,…,T，都存在一個從投入向量到產(chǎn)出向量的生產(chǎn)技術(shù)，定義為
（1）
表示在給定投入向量*下，所有可以生產(chǎn)的產(chǎn)出向量y，生產(chǎn)可能集代表一定時期的生產(chǎn)技術(shù)水平。
基于產(chǎn)出的距離函數(shù)定義為：
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