商業銀行經營效率研究范文

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摘要:近年來我國金融科技發展迅速，2017年我國從互聯網金融時代過渡到金融科技3．0時代，我國經濟環境發生巨大轉變。作為我國金融業重要支柱的銀行業，面臨金融科技帶來的巨大沖擊，其經營效率值得深思。在此背景下，以我國16家上市商業銀行為研究對象，收集2011－2017年相關數據，運用Malmquist指數模型測算該時期銀行各效率指標，并根據計算結果對金融科技與銀行之間影響關系進行探討。

關鍵詞:金融科技;商業銀行;經營效率

一、引言

2013年被譽為互聯網金融元年，自此，我國金融業發展開始由傳統模式轉向互聯網金融模式，即進入金融科技2．0時代。2017年則正式從互聯網金融步入金融科技3．0時代。從最初以支付寶為代表的支付方式的改變，到以余額寶等理財方式的革新，再到眾籌等多元化投資方式的到來，無不與金融科技緊密相連，因此2017年也被形象地稱為金融科技元年。相比于商業銀行的傳統經營模式，金融科技經營模式克服了時間和地域上的限制，能夠以更加便捷高效的方式為不同消費者提供金融服務，以滿足其多樣化的金融需求。正是憑借跨時區、跨地域、大眾化等多項優勢，金融科技在近幾年得到高速發展，對傳統商業銀行造成了強烈沖擊。現今商業銀行在優化自身經營管理策略的同時積極擁抱金融科技，力求在未來的發展中創造更大的效益。2017年國有五大行完成與BATJS(百度、阿里、騰迅、京東、蘇寧)的金融合作就是一個強有力的證明。因此，在金融科技背景下，研究我國商業銀行經營效率的動態變化，具有重要的現實意義。

二、文獻綜述

銀行業作為金融行業的重要支柱，其經營效率變化歷來受到國內外學術界的廣泛關注。隨著2013年互聯網金融元年的到來，互聯網金融對商業銀行經營效率的影響更是成為國內外學者研究的重點，如曹鳳岐(2015)［1］、王靜(2014)［2］認為互聯網金融沖擊了傳統銀行業，商業銀行應該對此采取應對措施;邱峰(2013)［3］、馮娟娟(2013)［4］等則認為互聯網金融雖然對銀行業帶來了一定沖擊，但鑒于互聯網金融自身的弊端以及商業銀行的特殊地位，互聯網金融尚不能對商業銀行有所撼動，二者只能是競爭與合作的關系;ManuchehrShahrokhi(2008)［5］認為互聯網金融借助低成本等優勢分流銀行部分業務，導致銀行利潤的流失以及效率的下降。以上研究大多是基于金融科技2．0背景下，定性分析互聯網金融對商業銀行經營效率的影響，鮮有學者以定量方式進行研究。當前學術界主流的效率評價方法有五種:隨機前沿面方法(SFA)、自由分布方法(DFA)、稠密前沿面方法(TFA)、數據包絡分析(DEA)和無邊界方法(FDH)，其中DEA方法用的最為普遍。王健等(2011)［6］認為在對銀行效率的早期測度中，主要使用的是CCR模型和BCC模型，但考慮到其所用指標單一且不能有效描述相對效率的動態變化，故而現階段更加偏向于改進的DEA模型———Malmquist指數，本文實證研究正是基于該模型。目前，國內學術界對商業銀行效率的研究已相對成熟，從互聯網金融角度研究商業銀行經營效率的文章也不在少數，但隨著2016年互聯網金融行業迎來大規模整改，2017年進入金融科技3．0時代，未來金融科技到底會對商業銀行帶來積極影響還是消極影響，兩者是相互競爭還是互融共生，有待深入研究。本文將從現階段金融科技發展角度，對商業銀行經營效率動態變化進行量化研究。

三、Malmquist指數模型

(一)效率的定義首先介紹一下Malmquist指數模型中出現的相關效率指標。

(二)Malmquist指數模型原理Malmquist指數最初是由MalmquistSten提出，早在1982年就被用于測算生產率的變化，此后研究者將其應用于DEA理論中，做到了相對效率動態變化的有效刻畫。

四、實證檢驗與分析

(一)指標選取對于如何使用規模收益可變(VRS)的Malmquist指數模型測度商業銀行經營效率，畢功兵等(2009)［7］選取投入和產出指標為參考。綜合近年來國內外學者的相關研究成果，并考慮到我國銀行業的經營特點和模型的限制等因素，選取如表2所示的投入產出指標。

(二)數據來源本文選取16家上市商業銀行作為研究對象，其中包括5家國有銀行，11家股份制商業銀行，分別為中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行、交通銀行、招商銀行、浦發銀行、中信銀行、中國光大銀行、華夏銀行、中國民生銀行、興業銀行、平安銀行、北京銀行、寧波銀行、南京銀行。數據區間選定為2011－2017年，原因在于該階段我國金融科技快速發展對銀行經營產生一定沖擊，因而具備可研究性。相應數據取自相應年份的《中國金融年鑒》和各銀行年報。

(三)商業銀行效率對比分析全要素生產率是評價銀行經營成效的關鍵指標。本文在分析商業銀行效率的過程中，將以全要素生產率為核心，以全要素生產率的分解性指標作為輔助指標。本文研究目的在于檢驗金融科技背景下商業銀行經營效率的動態變化，關注的是整體效率，而全要素生產率以外的四大指標作為輔助性指標，主要用于解釋全要素生產率變動的成因。1．中國商業銀行全要素生產率及其相關指標計算結果應用DEAP2．1軟件獲得2012－2017年中國16家上市商業銀行全要素生產率的增長率(TFP)、綜合技術效率變動(EC)、技術進步(TC)的計算結果。2．中國商業銀行2012－2017年全要素生產率分析(1)中國商業銀行各年平均全要素生產率分析由表3的數據可得2012－2017年中國16家上市商業銀行綜合技術效率變動(EC)、技術進步(TC)、純技術效率變動(PTE)、規模報酬變動(SE)、全要素生產率的增長率(TFP)的平均值。(2)中國各商業銀行平均全要素生產率分析由表3的數據可得2012－2017年中國16家上市商業銀行各行綜合技術效率變動(EC)、技術進步(TC)、純技術效率變動(PTE)、規模報酬變動(SE)、全要素生產率的增長率(TFP)的平均值。

(四)主要結論本文在當前金融科技迅速發展的背景下，基于Malmquist指數模型，測算我國16家上市商業銀行在2011－2017年各項效率指標。并通過對計算結果的分析，得出以下結論:首先，近年來，我國商業銀行的全要素生產率保持穩中有升的態勢，其中技術進步指數解釋力度較大，說明金融科技的合理利用對銀行改善自身經營狀況起到了積極作用;其次，我國大部分商業銀行綜合技術效率處于無效狀態，主要由規模效率無效所引起，說明銀行當前的內部結構存在不合理成分，需要進行優化，提高規模經濟程度;最后，在金融科技迅速發展的背景下，依托金融科技改革銀行固有機制，對提高商業銀行的綜合技術效率，進而提高全要素生產率具有重要的意義。

五、政策建議

(一)加速商業銀行轉型升級，積極擁抱金融科技在金融科技迅速發展的背景下，我國商業銀行應該轉變傳統經營理念，改革固有管理機制，從規模驅動轉向技術驅動，以相互合作或者建立金融科技子公司的形式積極擁抱金融科技，充分利用金融科技所具備的優勢，打造線上線下服務平臺，擴大生活應用場景，更加便捷高效地提供金融產品，從而提升經營效率。

(二)加強經營管理水平，提高銀行綜合技術效率面對金融科技背景下經濟環境的變化，我國商業銀行需要提高自身經營管理水平，從而提高綜合技術效率。通過利用金融科技提升業務創新和運營能力，提高對資源的利用率，向可持續發展方向轉變。同時，強化對數據的挖掘和分析，優化業務審批過程，精準對接，給客戶提供高品質的服務，從而提升自身競爭優勢。

(三)核心技術自主化，從源頭降低銀行經營風險在金融科技興起的初期，銀行面對占據技術優勢的科技公司，可以通過相互合作的方式共建平臺，提高競爭優勢。但在監管趨嚴、核心技術在外的前提下，金融科技所隱藏的技術風險不在銀行可控范圍內，對技術問題引發的金融風險銀行不能及時防范。所以核心技術自主化，加強內部技術部門建設，減少外包技術服務，能有效降低銀行的經營風險。

參考文獻:

［1］曹鳳岐．互聯網金融對傳統金融的挑戰［J］．金融論壇，2015，20(1):3－6，65．

［2］王靜．競爭與變革:互聯網金融對傳統銀行業的沖擊［J］．中國流通經濟，2014，28(5):122－126．

［3］邱峰．互聯網金融對商業銀行的沖擊和挑戰分析［J］．吉林金融研究，2013(8):44－50．

［4］馮娟娟．互聯網金融背景下商業銀行競爭策略研究［J］．現代金融，2013(4):14－16．

［6］王健，金浩，梁慧超．我國商業銀行效率分析———基于超效率DEA和Malmquist指數［J］．技術經濟與管理研究，2011(4):124－127．

［7］畢功兵，梁樑，楊鋒．商業銀行DEA效率評價投入產出指標選擇研究［J］．管理評論，2009，21(6):10－16.

作者：陸龍飛；徐飛 單位：南京審計大學