論文：我國(guó)上市銀行效率測(cè)度研究

論文：我國(guó)上市銀行效率測(cè)度研究
——基于2007年數(shù)據(jù)分析

摘要：銀行效率是對(duì)該銀行自身發(fā)展的一個(gè)綜合評(píng)定，上市銀行是我國(guó)當(dāng)前商業(yè)銀行發(fā)展的主流。本文選取2007年我國(guó)的13家上市銀行進(jìn)行效率的測(cè)度，利用主成分分析等方法，根據(jù)其在2007年年報(bào)數(shù)據(jù)，構(gòu)建上市銀行運(yùn)行效率水平模型測(cè)度各銀行的效率值。研究發(fā)現(xiàn)目前我國(guó)上市銀行的效率普遍不高，各上市銀行無(wú)法形成統(tǒng)一、高效的發(fā)展勢(shì)頭，無(wú)法形成均衡的發(fā)展規(guī)模，并最后提出簡(jiǎn)單的對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞：上市銀行 銀行效率 主成分分析法

Study of the efficiency measurement of Chinas listed banks
——Based on 2007 data analysis

Abstract: Bank efficiency is of a comprehensive assessment on the development of a bank. At present, going public is the mainstream development of China’s commercial banks. Selecting the 2007 annual report data of Chinas 13 listed banks and employing methods such as principal compo
……（新文秘網(wǎng)http://www.120pk.cn省略981字，正式會(huì)員可完整閱讀）……　
業(yè)銀行均已經(jīng)上市，同時(shí)幾家城市商業(yè)銀行也已經(jīng)上市，上市將成為未來(lái)我國(guó)銀行也發(fā)展的主流。而國(guó)內(nèi)學(xué)者基于商業(yè)銀行上市角度的研究較少，因此，我們選擇2007年度我國(guó)13家上市銀行作為研究對(duì)象（其中交通銀行數(shù)據(jù)不完整），根據(jù)影響商業(yè)銀行效率的因素，從銀行的盈利性狀況、穩(wěn)定性狀況、公司冶理狀況以及成長(zhǎng)性狀況等方面選取了26個(gè)指標(biāo)，利用主成分分析方法和上市銀行運(yùn)行效率水平模型，測(cè)度各上市銀行的效率，分析我國(guó)目前上市銀行效率存在的問(wèn)題，進(jìn)而更好的為提高上市銀行的效率提供理論依據(jù)。
二 文獻(xiàn)綜述
國(guó)際上對(duì)銀行效率最初采用一些財(cái)務(wù)指標(biāo)或一些指標(biāo)的加權(quán)平均進(jìn)行測(cè)度，但這些指標(biāo)通常無(wú)法綜合的反映銀行的長(zhǎng)期效率并往往導(dǎo)致一些錯(cuò)誤的分析。近年來(lái)對(duì)銀行效率的研究很多都借助于前沿分析法，即按一定的標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)造一個(gè)生產(chǎn)前沿面，被評(píng)估銀行與前沿面的差距就是該銀行的效率。前沿分析法可以分為“參數(shù)法”（Parametric Method）和“非參數(shù)法”）（Non-Parametric Method）。其中“DEA”（Data Envelopment Analysis,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）就屬于非參數(shù)法。DEA最初由Charnes、Cooper和Rhodes(1978)基于Farell(1957)關(guān)于生產(chǎn)效率觀點(diǎn)提出，用于評(píng)估公共部門和非盈利部門的效率。Sherman和Gold(1985)首次用DEA對(duì)一家銀行分支機(jī)構(gòu)之間效率進(jìn)行評(píng)估，之后，DEA就被廣泛的運(yùn)用于銀行與銀行之間效率的評(píng)估。Sathye(2001)采用DEA方法對(duì)澳大利亞1996年銀行業(yè)的效率進(jìn)行了分析。Sathye(2003)使用DEA研究了印度銀行業(yè)1997-1998年的效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)印度銀行的平均效率優(yōu)于世界平均水平。Birgul Sakar(2006)利用DEA方法研究了11家土耳其的上市銀行從2002年底起的10個(gè)季度的銀行效率并提出了建議。另外一種比較常用的分析方法就是SFA（Stochastic Frontier Analysis,隨機(jī)前沿分析），它屬于前沿分析方法中的參數(shù)法。該方法將誤差項(xiàng)分為兩部分，第一部分V～N（0，,σv2）,用來(lái)反映統(tǒng)計(jì)噪音，第二部分是U≥0，用來(lái)反映企業(yè)自身可控制但未達(dá)最優(yōu)的部分。國(guó)外學(xué)者也較多采用SFA來(lái)研究銀行的效率問(wèn)題。
國(guó)內(nèi)對(duì)銀行業(yè)的效率的定量研究比較晚，而且在方法和指標(biāo)的選取上也是不很完善。早期關(guān)于銀行效率的研究主要通過(guò)分別考察單位成本是否能隨著產(chǎn)量的增加而降低，單位成本是否能通過(guò)聯(lián)合生產(chǎn)而降低。近期國(guó)內(nèi)對(duì)銀行業(yè)效率的研究大多使用DEA方法對(duì)各銀行的效率值進(jìn)行排名，未對(duì)影響銀行效率的因素進(jìn)行定量分析。楊寶臣等(1999)采用DEA方法對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)作了論證，并對(duì)農(nóng)行的14家分支機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)行為和效率進(jìn)行了有效性的評(píng)價(jià)；張維和李玉霜（2001）運(yùn)用DEA方法評(píng)價(jià)了我國(guó)城市商業(yè)銀行的內(nèi)控機(jī)制。張健華（2003）采用DEA方法和Malmquist指數(shù)對(duì)我國(guó)銀行業(yè)的效率作了一個(gè)綜合的分析。姚樹潔等(2004)采用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)和Bankscope數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)1995-2001年間的22家銀行效率進(jìn)行了估算。鄭錄軍、曹廷求（2005）對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的效率進(jìn)行了估計(jì)，并利用計(jì)量方法對(duì)影響銀行效率的若干因素進(jìn)行了經(jīng)驗(yàn)分析，認(rèn)為各銀行在效率方面不存在著顯著的差異。龐瑞芝等(2007)對(duì)截止2007年4月底上市的11家國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行2004至2006年的效率水平進(jìn)行總體分析與評(píng)價(jià)，認(rèn)為我國(guó)上市銀行經(jīng)營(yíng)效率普遍呈上升趨勢(shì)。段貴昌(2008)利用DEA方法對(duì)我國(guó)已上市的13家銀行的效率值進(jìn)行測(cè)量，發(fā)現(xiàn)有5家上市銀行的技術(shù)效率表現(xiàn)出色，其余8家銀行技術(shù)效率表現(xiàn)不佳。綜合來(lái)看，國(guó)內(nèi)對(duì)銀行業(yè)效率研究主要集中于對(duì)商業(yè)銀行效率的測(cè)評(píng)與比較，對(duì)影響商業(yè)銀行效率的因素的分析。其存在的不足之處一是研究方法還比較有限，二是對(duì)上市銀行效率及其測(cè)度的分析還比較少。
三 研究方法
在研究過(guò)程中，我們首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理，對(duì)選取的26個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，并采用變異系數(shù)的方法求得相應(yīng)權(quán)重，最后以加權(quán)求和方式構(gòu)建效率水平評(píng)估值模型測(cè)度各上市銀行效率。
（一）指標(biāo)處理
評(píng)估指標(biāo)體系中的各指標(biāo)分為正指標(biāo)和負(fù)指標(biāo)，本文正指標(biāo)指的是在國(guó)際上公認(rèn)的適度區(qū)間內(nèi)，指標(biāo)數(shù)值越大表明上市銀行效率越好的指標(biāo)。反之的則做為負(fù)指標(biāo)處理。
由于不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)之間存在不同的量化單位，指標(biāo)之間存在凈值與相對(duì)值的不同量化問(wèn)題，這樣指標(biāo)之間存在不可共度性。因此我們首先將數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，也同時(shí)將逆向指標(biāo)正向化。具體的處理方法為（1）式。
（1）
其中，為相應(yīng)指標(biāo)原始值，和為指標(biāo)對(duì)應(yīng)最大、最小值，為評(píng)價(jià)的樣本個(gè)數(shù)，為相應(yīng)指標(biāo)個(gè)數(shù)。
（二）主成分分析法
主成分分析（principal component analysis）是1901年P(guān)earson對(duì)非隨機(jī)變量引入的，由Hotelling在1933年推廣到隨機(jī)變量。主成分分析的主要目的是希望用較少的變量去解釋原始數(shù)據(jù)中的大部分變異 ……（未完，全文共11581字，當(dāng)前僅顯示2755字，請(qǐng)閱讀下面提示信息。收藏《論文：我國(guó)上市銀行效率測(cè)度研究》）