【正文】 ofit function)作為衡量銀行經(jīng)營效率的標(biāo)準(zhǔn)，并對技術(shù)效率和配置效率概念進(jìn)行了重新詮釋。Berger et al. (1997) 使用DFA邊界分析方法考察了1980年代美國資產(chǎn)總額超過1兆美元的銀行合并前后利潤效率的變動(dòng)情況。Akhavein, Berger and Humphrey (1997)使用DFA方法研究了美國主要大型金融機(jī)構(gòu)之間合并前后的利潤效率變動(dòng)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明合并前的平均利潤效率為42%，而合并后的該項(xiàng)指標(biāo)僅為30%，合并并沒有改善其利潤效率。Sing Fat Chu and Guan Hua Lim (1998)使用DEA方法考察了1992年至1996年新加坡上市銀行利潤效率與市場表現(xiàn)之間的關(guān)系，研究結(jié)果顯示樣本銀行的平均利潤效率為83%，高于美國和西班牙金融機(jī)構(gòu)的平均水平，并且市場價(jià)格的波動(dòng)主要反映了利潤效率而非成本效率的變化。Stefania P. S. Rossi、Markus Schwaiger and Gerhard Winkler(2005)以9個(gè)中東歐國家1995至2002的銀行數(shù)據(jù)為樣本，研究了相關(guān)銀行的成本、利潤效率水平和組織管理行為，指出與較差的管理水平相比，“壞運(yùn)氣”等誘發(fā)非效率狀況的外生因素才是導(dǎo)致樣本個(gè)體成本和利潤效率水平較低的主要原因。Hughes and Mester (1993)使用已有研究顯示具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)性的銀行為樣本，在重新考慮資產(chǎn)質(zhì)量、融資成本以及風(fēng)險(xiǎn)等因素的條件下對其效率進(jìn)行了估計(jì)，實(shí)證結(jié)果表明考慮風(fēng)險(xiǎn)因素后銀行效率值會(huì)發(fā)生顯著的不同。實(shí)證結(jié)果表明，1985年至1992年樣本銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理效率情況呈現(xiàn)了顯著的改善趨勢，與內(nèi)部因素有關(guān)的貸款損失準(zhǔn)備也減少了；但1992年后因放款市場競爭越來越激烈，風(fēng)險(xiǎn)管理效率開始下降，導(dǎo)致與內(nèi)部因素有關(guān)的貸款損失準(zhǔn)備不斷增加。三、方法、模型與數(shù)據(jù)（一）研究方法在有關(guān)銀行效率的經(jīng)驗(yàn)研究中，為了明確銀行經(jīng)營中的非效率因素，必須分離出理論上的最佳效率邊界（函數(shù)），有關(guān)于此的估計(jì)技術(shù)一直以來是學(xué)術(shù)界的爭論焦點(diǎn)之一。 應(yīng)該說，在估計(jì)企業(yè)最優(yōu)邊界的過程中參數(shù)及非參數(shù)方法各有利弊?？傮w來看，利潤效率的衡量可理解為在同樣的投入及產(chǎn)出結(jié)構(gòu)下，某一家銀行單位的利潤低于最有效率銀行的預(yù)期利潤，并且該部份差異無法由隨機(jī)干擾項(xiàng)所解釋時(shí)，則認(rèn)定其存在技術(shù)無效率。實(shí)證研究中，為了順利剝離計(jì)算中隨機(jī)誤差所可能造成的潛在影響，并清楚得到各個(gè)樣本單位在不同時(shí)期的效率絕對值，本文選用參數(shù)方法中的隨機(jī)邊界法(SFA)作為研究工具。具體的模型設(shè)定中，在考慮銀行的基本投入產(chǎn)出特征的基礎(chǔ)上， 即：(1)包含多種投入與產(chǎn)出；(2)要素投入或產(chǎn)出存在交互影響。Reifschneider and Stevenson (1991)指出，回歸過程中所使用估計(jì)方法上的缺憾顯然會(huì)使該研究框架的計(jì)量效率偏低， 一般的回歸過程所應(yīng)用的大多是二階估計(jì)方法，它在關(guān)于非效率因素獨(dú)立性的假設(shè)上存在非一致性。 也可參見Kumbhakar, Ghosh and McGukin (1991)中的相關(guān)論述。第二，真實(shí)經(jīng)濟(jì)生活中，各商業(yè)銀行在組織形態(tài)、業(yè)務(wù)功能、治理制度、管理規(guī)章以及經(jīng)營風(fēng)格等諸多方面存有細(xì)節(jié)上的不同，這一切都要求我們在進(jìn)行銀行效率研究的過程中考察不同樣本單位在風(fēng)險(xiǎn)因素上的差異性。 例如，在衡量經(jīng)營效率時(shí)，忽略風(fēng)險(xiǎn)因素則隱含地意味著簡單的增加放款會(huì)得到較佳的效率表現(xiàn)，并且不同放款質(zhì)量的效率評價(jià)結(jié)果相同。金融改革的十余年中，伴隨著銀行商業(yè)化進(jìn)程的逐步推進(jìn)，有關(guān)的政策、體制和規(guī)則不斷推陳出新，同時(shí)整體經(jīng)濟(jì)制度的轉(zhuǎn)軌也令商業(yè)銀行所面臨的經(jīng)營環(huán)境日新月異，這些都導(dǎo)致不同銀行之間在風(fēng)險(xiǎn)特征上呈現(xiàn)差異化，同時(shí)不斷強(qiáng)化商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營意識(shí)也是中國金融改革一直以來的重要目標(biāo)。但此類思路的缺陷也是明顯的：一方面，僅僅考慮呆壞賬問題雖然切合中國實(shí)際，卻仍然有欠全面；另一方面，簡單的將問題資產(chǎn)剔除，不利于探究風(fēng)險(xiǎn)因素的形成根源，也不利于通過比較說明其對銀行效率水平的影響。 (1)其中代表銀行的利潤變量；代表產(chǎn)出變量；代表投入要素價(jià)格變量；為衡量風(fēng)險(xiǎn)因素的變量；利潤函數(shù)的誤差項(xiàng)進(jìn)一步分解為相互獨(dú)立的和兩部分，代表隨機(jī)誤差因素，服從正態(tài)分布，取值非負(fù)，用以衡量技術(shù)無效率，假定其服從截?cái)嘤诹愕姆植迹@里，為可能影響銀行利潤效率水平的因素變量，為待估參數(shù)。這個(gè)程序不能適用于指數(shù)或伽瑪分布，也不能適用于對此類方程組的估計(jì)。（二）變量選擇已有研究文獻(xiàn)在銀行投入、產(chǎn)出項(xiàng)的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)這個(gè)問題上的意見顯得頗為駁雜，但事實(shí)上確定劃分的核心思路無非中介法與生產(chǎn)法兩大類，其余則多為在二者基礎(chǔ)上的修正和補(bǔ)充。而基于對存款在方程中的定位，Berger and Humphrey(1991)和Bauer et al.(1993)提出了一種所謂修正的產(chǎn)出法（也稱為對偶法），它使利潤方程同時(shí)考慮存款的投入和產(chǎn)出特征。 參見Stefania P. S. Rossi, Markus Schwaiger and Gerhard Winkler, 2005. Managerial behavior and cost/profit efficiency in the banking sectors of Central and Eastern European countries. the working paper series of the Oesterreichische Nationalbank, available on website: , p7.在我們的利潤方程的構(gòu)建中，主要采用上述修正后的產(chǎn)出法， 具體指標(biāo)選取上則主要參考或延用Berger(1997)、Berger and De Young(1997)以及Stefania P. S. Rossi, Markus Schwaiger and Gerhard Winkler(2005)中的思路。 有關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)變量是在參考了Mester(1996)、Berger and Mester(1997)以及李振維(2004)的研究方案之基礎(chǔ)上，考慮樣本數(shù)據(jù)可獲得性的情況下而最終認(rèn)定的，而效率影響因素變量的選擇則參考了Battese and Coelli(1995)、Nahid Kalbasi Anaraki and Ali Hasanzadeh (2003)以及李振維(2004)等文章的論述和應(yīng)用。所有上述變量的簡要說明參見表1。I2資產(chǎn)價(jià)格資產(chǎn)價(jià)格 = 固定資產(chǎn)折舊/固定資產(chǎn)原值 需要說明的是，由于相關(guān)數(shù)據(jù)缺失，中國農(nóng)業(yè)銀行與中國銀行的資產(chǎn)價(jià)格以固定資產(chǎn)凈值占銀行資產(chǎn)總額的比例來代替衡量。R2核心資本充足率核心資本充足率 = 所有者權(quán)益/銀行總資產(chǎn) 依據(jù)中國銀監(jiān)會(huì)2004年3月頒布實(shí)施的《商業(yè)銀行資本充足率管理辦法》，核心資本充足率可解釋為銀行核心資本總額與風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)總額的比值，鑒于相關(guān)數(shù)據(jù)的缺失和不完整，本文以《中國金融年鑒》中各商業(yè)銀行當(dāng)年所有者權(quán)益占資產(chǎn)總額的比例作為替代性衡量依據(jù)。Z2剝離情況以1999年為界，剝離不良資產(chǎn)的國有銀行取值1。Z4產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)國有銀行取值1，其他情況為0。Z6存貸比率存貸比率 = 存款總額/貸款總額收益變量TP總利潤當(dāng)年稅后利潤凈值 需要說明的是，樣本中1998年與1999年的利潤最小值均為負(fù)數(shù)，該觀察值具體源自農(nóng)業(yè)銀行的利潤數(shù)據(jù)，鑒于它同本文所應(yīng)用的對數(shù)性質(zhì)參數(shù)方程相矛盾，我們在實(shí)證中最終將其所在樣本點(diǎn)剔除。其中TL方程在相關(guān)經(jīng)驗(yàn)文獻(xiàn)中使用的最為廣泛，模型構(gòu)造上的柔性特征令其對于潛在的成本結(jié)構(gòu)以及生產(chǎn)技術(shù)結(jié)構(gòu)（依據(jù)對偶理論）的限制比較少，并且在特定的條件下包含了CobbDouglas函數(shù)模式。 雖然FF(Fourier Flexible Form)模型作為理論上的一種改進(jìn)能夠代表更為廣泛的函數(shù)形態(tài)，并已經(jīng)被證明可以對數(shù)據(jù)給予更好的適合性(White, 1980。 McAllister and McManus, 1993。 Berger and Mester, 1997)，但同時(shí)使用該函數(shù)進(jìn)行估計(jì)時(shí)也要求更大的自由度，而這是我們的樣本數(shù)據(jù)所不能滿足的(Xiaoqing Fu and Shelagh Heffernan, 2005)。為了滿足模型形式上的線性齊次要求，我們通過以最后一種投入價(jià)格對總利潤以及其他投入價(jià)格進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的辦法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)；考慮到規(guī)模對于銀行效率所可能產(chǎn)生的影響，本文以銀行資產(chǎn)總額對總利潤和各產(chǎn)出項(xiàng)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整(Xiaoqing Fu and Shelagh Heffernan, 2005)。上述利潤方程使用Battese and Coelli(1992，1995)提出的基于多時(shí)期面版數(shù)據(jù)的隨機(jī)邊界模型方法(SFA)進(jìn)行估計(jì)，該方法有利于更加方便地觀察和研究諸銀行的效率隨時(shí)間而發(fā)生的演進(jìn)與變化。其中，表明了非效率因素在模型分析中的實(shí)際意義和價(jià)值。（四）樣本數(shù)據(jù)說明截至2005年底，中國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)包括：3家政策性銀行、4家國有商業(yè)銀行、12家股份制商業(yè)銀行、4家金融資產(chǎn)管理公司、117家城市商業(yè)銀行、238家外資銀行營業(yè)性機(jī)構(gòu)、681家城市信用社、32854家農(nóng)村信用社、8家農(nóng)村合作銀行、7家農(nóng)村商業(yè)銀行、59家信托投資公司、74家財(cái)務(wù)公司、12家金融租賃公司、3家汽車金融公司以及遍布城鄉(xiāng)的郵政儲(chǔ)蓄機(jī)構(gòu)。基于數(shù)據(jù)獲得上的限制，為考察我國商業(yè)銀行效率的整體動(dòng)態(tài)變化趨勢，本文所選取的樣本單位為經(jīng)營期在10年以上的商業(yè)銀行，主要包括中國工商銀行、中國建設(shè)銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、福建興業(yè)銀行、廣東發(fā)展銀行、華夏銀行、浦東發(fā)展銀行、深圳發(fā)展銀行、招商銀行、光大銀行、民生銀行、中信實(shí)業(yè)銀行和交通銀行等14家銀行單位，這些銀行2005年底的資產(chǎn)合計(jì)占銀行業(yè)總規(guī)模的70%以上，在商業(yè)銀行領(lǐng)域的比重則在90%以上，足以反映中國商業(yè)銀行業(yè)的總體狀況?？紤]到國有商業(yè)銀行是本文的重點(diǎn)研究對象之一，我們以1994年旨在剝離政策性金融業(yè)務(wù)的銀行體制改革為起始點(diǎn)，采用的樣本期為1994至2004年。1994年，三家政策性銀行的成立，承擔(dān)了四大專業(yè)銀行（中、農(nóng)、工、建）的政策性金融業(yè)務(wù)，專業(yè)銀行開始作為國有獨(dú)資商業(yè)銀行，真正從事商業(yè)性金融業(yè)務(wù)。全部資料主要依據(jù)《中國金融年鑒》(1995—2005)所公布的各商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表及損益表（利潤表）計(jì)算、編制得出，其統(tǒng)計(jì)性描述如下：表2：變 量均 值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值Observations貸款總額+07+07204339+08N = 150存款總額+07+08401815+08N = 150投資總額+07+0724855+08N = 150人力價(jià)格.0109482.0039408.0026712.0246942N = 150資本價(jià)格.1879579.103772.0092283.5666667N = 150存款價(jià)格.0334721.0209278.0072128.0987539N = 150不良貸款率.018129.0228084.0008127.1695963N = 150核心資本充足率.0498641.0229944.0152651.1629844N = 150存貸比率.2265115.779954N = 150總利潤913004838800N = 150資料來源：《中國金融年鑒(19952005)》。四、實(shí)證結(jié)果及其分析（一）函數(shù)的估計(jì)結(jié)果本文使用Frontier (Coelli, 1996)程序?qū)ι鲜鰞煞N情況下的利潤邊界模型進(jìn)行了估計(jì)，參數(shù)計(jì)算結(jié)果如表3所示。系數(shù)估計(jì)方面，由表3可以看出，模型一（未調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)模型）的統(tǒng)計(jì)結(jié)果中存款(Y2)及人力價(jià)格(I1)在1%水平下具有顯著性，貸款變量(Y1)則在5%水平下具有顯著性，投資變量(Y3)在接近10%的水平上具備顯著性。接下來，我們將對上述模型估計(jì)結(jié)果的經(jīng)濟(jì)意義進(jìn)行簡要分析和闡明。此外，人力價(jià)格(I1)變量與利潤變動(dòng)的聯(lián)系是正向的，系數(shù)的估計(jì)值說明1%%的收益增長，回顧勞動(dòng)價(jià)格變量的樣本描述，以上結(jié)果顯示更多的營業(yè)費(fèi)用投入可帶來更高的收益回報(bào)；而資產(chǎn)價(jià)格(I2)和存款價(jià)格(I3)對利潤變量的系數(shù)均為負(fù)值()， 其中存款價(jià)格(I3)的值依據(jù)模型設(shè)定時(shí)有關(guān)齊次要求的系數(shù)約束式計(jì)算而知。其次，從調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)因素后（模型二）的估計(jì)結(jié)果上看，貸款(Y1)依然與利潤量在變動(dòng)上呈顯著的正相關(guān)聯(lián)系，擴(kuò)張1%%的利潤增長；在風(fēng)險(xiǎn)變量的作用衡量上，其他條件不變的情況下，不良貸款率變量(R1)同利潤變量在樣本期內(nèi)呈負(fù)相關(guān)，系數(shù)的估計(jì)值表明，不良貸款率每增加1%%，如此結(jié)果不難解釋，更高的不良貸款率意味著銀行的信貸質(zhì)量下降，由于放款利息一直是銀行收入的主要來源，因此不良貸款率與銀行獲利間的關(guān)系也就不言自明了；另外，用以描述銀行資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)狀況的核心資產(chǎn)充足率(R2)與利潤收益之間也存有負(fù)向的關(guān)聯(lián)系數(shù)，1%%的最終利潤變動(dòng)，這說明商業(yè)銀行有動(dòng)力在承擔(dān)一定風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上博取收益，同時(shí)也隱含著有關(guān)監(jiān)管部門執(zhí)行規(guī)制資產(chǎn)充足率政策的重要意義。上述系數(shù)估計(jì)值的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義說明，上市使商業(yè)銀行的治理機(jī)制和管理執(zhí)行上更加嚴(yán)格、透明，而較高的存貸比率體現(xiàn)銀行在資金使用上更加謹(jǐn)慎，這些都令經(jīng)營上的利潤非效率情況得到緩解；產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)和時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯現(xiàn)出，國有銀行同其他股份制銀行相比效率更低，并且隨著時(shí)間的推移，中國商業(yè)銀行經(jīng)營中的利潤非效率情況正呈逐漸惡化之趨勢。總體上看，不考慮風(fēng)險(xiǎn)因素（模型一）的效率估算結(jié)果在樣本期內(nèi)分布于[，]，最低值和最高值均出現(xiàn)在1994年，分別代表中國農(nóng)業(yè)銀行和深圳發(fā)展銀行的利潤效率；調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)變量后（模型二）的利潤效率估算結(jié)果列于表5，它們的分布區(qū)間為[，]，極小值與極大值仍然分屬于2000年