中国商业银行竞争效率的国际比较

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1、中国商业银行竞争效率的国际比较摘要:在对商业银行效率概念分析和效率分析方法比较的基础上,应用数据包络分析方法对10家国内银行和6家外国银行2003~2005年的效率进行评估,结果显示,我国商业银行的效率值低于国际先进银行。基于2005年的数据,运用单要素指标分析法对我国与国际先进银行的经营效率、成本效率和资产配置效率进行比较,分析结果显示:我国商业银行整体的盈利能力较低,资产获利能力普遍较弱,资本收益率与外资银行相比还有一定差距,只有不断加强我国银行业的各项改革,才能使银行业不断地认识并改进自身的不足,进而提高银行业的效率。  关键词:商

2、业银行;决策单元;DEA;规模收益  2006年12月11日,我国向外资完全放开银行业市场,对外资银行实行国民待遇,外资银行在我国的经营逐渐没有了地域、客户和业务的限制。随着外资银行的进入,我国商业银行面临前所未有的冲击和挑战,全面提升竞争力是摆在我国商业银行面前的紧迫任务。银行效率是银行竞争力的集中体现,提高银行业的效率是防范金融风险,推动银行业可持续发展的根本,所以提高商业银行的效率,增强竞争力意义重大。亚洲金融危机告诉了我们一个事实,一个国家自身银行系统效率的低下,可能会使其受到国外金融动荡局势的冲击,使国家经济资源遭到破坏。入世后

3、,效率较高的外资银行将成为我国金融体系中的一支重要力量。我国银行要在这样的市场环境中发展壮大,必须提高自身的竞争优势。只有效率高的银行才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。研究我国商业银行效率的国际地位及其变化,识别有效率和无效率的银行,鉴别经营最佳的银行,分析商业银行效率的变化趋势,可以检验我国银行业的改革效果,为监管当局评估监管效果、调整监管政策提供必要依据,还可向银行管理者提供对分支机构进行业绩考核和决策的参考依据。在这个背景下分析中国银行业的效率,对比其与国际先进银行的差距,探寻提高中国银行业效率的途径,既有理论价值又有现实意义。 

4、 一、基于DEA模型的银行效率比较  1978年,著名运筹学家Charnes提出了基于相对效率的多投入多产出分析法——数据包络分析法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)。DEA的原型可以追溯到1957年Farrell针对英国农业生产力进行分析时提出的包络思想(Farrell,1957)。此后,在运用和发展运筹学理论的基础上,主要依赖线性规划技术并常常用于经济定量分析的非参数方法逐渐形成。经过美国著名运筹学家Charnes和Copper等人(1978)的努力,非参数方法以数据包络(DEA)的形式在20世纪80年代初流行

5、起来。因此,DEA有时也被称为非参数方法或Farrell型有效分析法。我国自1988年由魏权龄(1999)系统地介绍DEA方法之后,先后也有不少关于DEA方法的理论研究及应用推广的论文问世。  DEA方法是以相对效率概念为基础,用于评价具有相同类型的多投入、多产出的决策单元是否技术有效的一种非参数统计方法,其基本思路是把每一个被评价单位作为一个决策单元(DecisionMakingUnits,DMU),再由众多DMU构成被评价群体,通过对投入和产出比率的综合分析,以DMU的各个投入和产出指标的权重为变量进行评价运算,确定有效生产前沿面,并

6、根据各DMU与有效生产前沿面的距离状况,确定各DMU是否DEA有效,同时还可用投影方法指出DMU非DEA有效或弱DEA有效的原因及改进的方向和程度。所谓非DEA有效是指决策单元在现有技术水平和生产规模下,综合的产出投入比相对而言未达到最优状态。由于DEA方法不需要预先估计参数,在避免主观因素和简化运算、减少误差等方面有着不可低估的优越性,该方法近年来被广泛运用到技术创新、成本收益分析、资源配置、金融投资等各个领域,通过进行有效性分析,进而进行决策评价。  (一)选择DMU与指标体系  选择DMU就是确定参考集。取16家主要商业银行作为代表

7、,进行相对有效性分析。  输入指标:劳动力(由员工数量衡量,单位:人)、固定资产净值(亿元人民币)、利息支出(亿元人民币)  输出指标:税前利润(亿元人民币)、利息收入(亿元人民币)。  (二)数据来源  研究我国商业银行与国际银行的差异,最好能够尽可能多地选取各个地区和国家具有代表性的银行,但由于考虑到所研究数据的可得性,本文选取了具有代表性的10家中资银行和6家外资银行(包括香港地区的银行)作为研究对象,其中10家中资银行为:中国银行、中国建设银行、中国农业银行、中国工商银行、招商银行、华夏银行、民生银行、深圳发展银行、上海浦东发展银

8、行、中信银行。6家外资银行是:香港东亚银行、美国摩根大通、美国花旗银行、新加坡华侨银行、新加坡发展银行、英国汇丰银行。本文旨在通过对这些银行的比较研究,得出针对我国银行业效率的一般性结论。本文

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