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一、ML指数介绍及分解
在Caves.et和Luenberger研究的基础上,Chambers,Chung和Fare将Malmquist指数和Luenberger函数结合起来,提出了ML生产率指数法。ML指数是一种非参数效率测度模型,相比Malmquist指数,ML指数考虑了坏产出状况下的全要素生产率,因而可以更好地刻画实际情况。ML指数求解过程为:首先获得某一期的生产前沿面DMU,再通过引入方向向量来计算方向性距离函数(某一期DMU的效率值的倒数),然后通过四个方向性距离函数值构造ML指数,分解ML指数即得到其指数分解值,从而获得全要素生产率变化的动力源头。ML指数利用CCR模型获得生产前沿面,得到考察对象的标准。生产前沿面可以用技术前沿、生产可能性集或生产可能性曲线表示。本文仅列出技术前沿的刻画方程:T={(x,y,b):xcanproduce(y,b)}(x表示投入,y表示好产出,b表示坏产出)。好产出和投入具有强可处置性,坏产出具有弱可处置性及零效应[16]。文章使用方向向量,即衡量DMU投入产出数值的对应向量为(-x,y,-b),表示在既有技术面下好产出最大化、投入和坏产出最小化的最大可能程度,以衡量单个银行及银行业整体的贷款效率状况,从而达到衡量银企在资本市场博弈中银行资本使用效率的目的。在规模报酬不变的情况下得到的四个方向性距离函数分别为:EFFCH又可以分解为纯技术效率指数(PEFFCH)和规模效率指数(SCH),通过计算规模报酬可变下的EFFCH,可得PEFFCH,由于SCH为EFFCH与PEFFCH之比,因此可获得SCH。若MLt+1>1,表示全要素生产率提高,否则效率降低;若EFFCH>1,表示技术效率有所提高,对于全要素生产率提高有贡献,提高的来源可以考虑纯技术效率与规模效率,反之亦然;若TECH>1,表示技术进步指数提高,所考察对象技术前沿有移动,技术有所提高。
二、定量分析
1借鉴生产法的指标确定方法,从测度银行贷款效率的角度出发,本文选择的投入指标为企业类贷款、银行净资产、业务及管理费用,产出指标为利息收入和不良贷款额。在企业与银行相互博弈的市场中,银行提供商品———贷款,获得收益———利息收入,因此企业类贷款额是银行对于二者之间博弈进行的投入。为保证贷款业务顺利开展,银行支付各项管理费用作为运营的支出,即业务及管理费用是一项投入。银行作为一个实体,投入净资产是其长期运营的基本,因此净资产是一个投入指标。在银行与企业进行博弈所形成的借贷市场上,银行获得了利息收入,三类有回收风险的贷款成为了不良贷款(主要衡量企业类贷款所带来不良贷款额,是一个“坏”产出),因此利息和不良贷款额为两个产出指标(个人贷款占银行贷款总额的10%左右[17],贷款不良率与银行整体不良率相比更小[18],个人不良贷款额在银行整体不良贷款额中所占份额较少,因此文中不良贷款额未剔除该项)。文章选择14家上市银行①的相关指标数据作为横截面数据,选择2007—2012年共6年的84组样本数据。样本数据描述性统计如表1所示。
从表1可以看出,6年间14家上市银行在不区分银行类型的情况下,产出指标与投入指标波动性较大,最大值与最小值最多相差786倍(不良贷款额),最少差139倍(净资产)。银行规模相差悬殊,导致银行的贷款相关指标值差距大,14家上市银行尽管业绩较好,但其贷款效率是否有效需要进一步考察。本文选择14家银行各类指标6年的环比增长值来衡量贷款活动6年的发展状况,如表2所示。从整体上来看,银行业6年间好产出持续增加,平均每年环比增长1942%,坏产出每年环比减少,平均每年环比减少407%,与产出保持一致的各项投入也在较稳定地增长,企业规模及技术利用在稳定提升,投入规模与产出水平基本保持一致。各指标环比增长趋势如图1所示,由于次贷危机的影响,5个指标2009年数值改善放缓,但银行业贷款活动整体稳定。需要注意的是企业类贷款余额增加,导致不良贷款额也在相应增加,而且这种增加在近两年有增长趋势,值得持续关注。从时事角度考察,大型商业银行应银监会的要求,从2010年底开始实施《巴塞尔新资本协议》,其他银行不得迟于2013年底实施,因此2010年的不良贷款额减少较多,但随后次贷危机的影响逐渐显现,我国银行业不良贷款额逐渐增多。总之,6年间银行业发展比较稳定,但发展的动力源及以后的努力方向并不可知,因此需要后续研究。
2利用Lingo11编程处理数据,得到14家商业银行贷款活动无效率值及处于前沿面期数,如表3所示。从表3可以看出,在规模报酬不变的模型中,浦发银行在6年考察期内始终处于生产前沿面,即在既定规模下,该银行能够开发新技术、充分利用现有技术并始终保持规模最优;中国工商银行、建设银行、招商银行、中信银行、南京银行等一直处于技术无效状态,企业投入多,但获得的好产出少,即利息收入较少或者带来“坏”产出的不良贷款多。从银行类型来看,4家大型商业银行中有两家银行始终处于前沿面,较其他类型银行能够极大地利用规模优势。7家股份制商业银行中只有一家银行始终处于生产前沿面,而有4家银行多数时期处于技术无效状态,无效率高于50%。股份制商业银行规模介于大型商业银行与城市商业银行之间,表现出多数银行技术无效,但从股份制商业银行无效率平均值最小,并与另两个分类相差近004来看,无效率股份制商业银行与行业生产技术水平相差不大,股份制商业银行技术有效与技术无效差距不大,该类型银行整体贷款活动效率较高。3家有代表性的城市商业银行中,北京银行5年数据表现出技术有效,另外两家技术有效性较低。该类型商业银行规模小,因此可以提供的企业类贷款较少,获得与之对应的利息收入较低,或不良贷款额较高,技术无效性比较严重,银行之间差距较大,导致技术无效率的因素需要进一步研究。银行贷款活动的全要素生产率ML值及其分解情况如表4所示。
由表4可得到如下结论:(1)2007—2008年银行业贷款活动平均ML为1023,说明相比2007年,2008年的银行业贷款活动效率在提高,动力来自技术效率指数,即纯技术效率指数和规模效率指数提高。技术进步指数小于1表明在这一年银行业贷款技术并没有进步,而是有略微的倒退。2007—2008年全要素生产率小于行业水平的银行有华夏银行、平安银行、北京银行和宁波银行。4家银行的ML低的主要原因是技术进步指数小于1。其他ML大于1的银行全要素生产率增长的主要动力来自技术效率指数,技术进步指数具有明显抑制作用(10家企业中有5家技术进步指数小于1)。技术效率指数的改进主要来自纯技术效率指数的改进(10家企业PEFFCH均大于等于1)。(2)2008—2009年行业贷款活动平均ML为0933,TECH为1,SCH远远小于1。2008—2009年,兴业银行、平安银行和浦发银行的ML大于或等于1,增长动力主要来自技术效率指数,而规模效率指数增长疲软。对于ML小于1的11家银行,ML增长软肋在EFFCH,7家银行的EFFCH小于本银行的TECH,说明技术效率的发展弱于技术进步的发展。而技术效率的不足主要是由于SCH过小,银行放贷规模成为弱势。2009年银行业发展效率比较低,原因主要是规模效率指数较低。(3)2009—2010年行业贷款活动平均ML为1009,大于1,动力来自技术效率指数,纯技术效率指数与规模效率指数均有所提高,而技术进步指数并没有为ML增长贡献力量。2009—2010年,全要素生产率有所提高的银行有8家,效率没有得到改善的银行有6家,抑制其效率增长的原因主要是技术进步指数。ML大于1的8家银行贷款效率提高的主要动力来自技术效率指数,并且这8家银行的纯技术效率指数大于1,其中一半的银行规模效率指数小于1,说明这些银行的贷款规模有待进一步规划。(4)2010—2011年行业贷款活动平均ML为1031,动力来自技术效率指数及技术进步指数,主要动力来自纯技术效率指数提高带动的技术效率指数提高。2010—2011年,ML大于1的银行一共有10家,其主要提升动力来自技术效率的提高,而技术效率的提高主要源自纯技术效率指数的提高。ML小于1的4家银行技术效率指数较低,抑制了ML增长,因此银行贷款规模效率低是根本原因。(5)2011—2012年行业贷款活动平均ML为0998,抑制发展的主要原因是技术进步指数,尽管ML大于1的银行有10家,但其中的ML值大多为1或增长较少,而全要素生产率较低的银行值过小,影响了行业贷款活动的均值。ML小于1的银行有4家,影响这4家银行贷款效率的主要原因是技术效率指数,根本原因是规模效率不足。贷款活动ML大于1的10家银行效率增长动力来自于技术效率指数的提高,根本动力来自于纯技术效率指数的增长,规模效率指数贡献不足。(6)2007—2012年,浦发银行每年的ML值大于或等于1,招商银行、中信银行和南京银行均有4年值大于等于1,交通银行、民生银行、兴业银行和宁波银行有3年ML值大于等于1,中国工商银行、中国银行、平安银行、北京银行均只有2年ML值大于等于1,效率值较差的是华夏银行,只有1年ML值大于1。纵观6年业绩,5年数据有3年行业ML均值大于1,按照每年的分析来看,银行贷款活动ML值增长的主要动力来自技术效率指数的提高,技术进步也有所贡献,规模效率指数和技术进步指数有待提高,银行在控制和适度化贷款规模及获取先进贷款技术方面仍需投入更多。14家银行5年各DMU指数均值如表5所示,可以看出具有代表性的银行在5年中贷款ML指数几何平均值为0998,有6家银行的ML值大于1,有11家银行的技术效率值大于1,有近一半银行的技术进步指数大于1。行业ML值动力来自于技术效率指数的增长,技术进步指数为0991,抑制了银行业贷款效率的提高。TECH小于1说明在6年中我国银行业一直在吸收先进的贷款技术,但技术并没有得到相应的普及,因此银行业在今后的发展中需要加大技术普及力度。技术效率指数增长主要来自于纯技术效率指数的增长,规模效率指数小于1对于技术效率没有起到促进作用,说明在6年考察期内银行业贷款活动的规模偏小(或偏大),银行业对于企业贷款投入不足使得银行业收益降低,效率较低贷款投放过度,不良贷款的居高不下降低了银行的贷款效率;2007年平安银行的不良贷款率为564%,为6年考察期所有评价对象的最大值,2012年所有评价对象的不良贷款率都降到1%以下,6年评价对象的不良贷款率远远低于全球1000家大型银行平均不良贷款率水平,说明我国银行业贷款活动规模偏小,导致获益不足。
从每个DMU来看,6年平均的ML大于1的银行有招商银行、中信银行、民生银行、平安银行、浦发银行、宁波银行,其余银行的ML指数均小于1,这些银行全要素生产率较低的原因都来自于技术进步指数小于1,也就是这8家银行在技术上没有赶超处于生产前沿面的银行,在贷款实务中应该获取更多的技术支持,学习先进的贷款技能,提高TECH指数值。从银行类型来分析:(1)大型商业银行始终保持规模效率较高。尽管中国工商银行、中国银行、中国交通银行的ML指数小于1,但技术效率指数都大于1,技术效率指数增长主要来自于规模效率指数的提高,即银行在发放贷款时注意考虑自己的放款数量,在考察期保持规模的适度,使之与银行的发展需要相一致。探究实证因素,一方面源自国家政策,在扶持中小企业发展的政策导向下,国有商业银行扩大了放贷数量与范围,贷款规模保持适度;另一方面源自金融危机的后续影响,经济复苏使企业更愿意增加贷款额度,寻求贷款,国有商业银行可贷资金多能够极大地满足贷款需求。(2)股份制商业银行全要素生产率增长源自于技术进步指数与技术效率指数,全要素生产率降低主要源自于技术进步指数降低。招商银行、中信银行、民生银行、平安银行和浦发银行5家银行ML均大于1,增长源共性是技术进步指数,说明5家银行6年考察期内贷款技术的持续改进。招商银行、中信银行和民生银行ML大于1的动力中也有技术效率的贡献,可以看到这4家银行的指数特点:技术效率大于1的动力源为纯技术效率指数,体现在银行在发放贷款时对于先进贷款技术和银行业务技术的学习、对于不良贷款的控制、银行运作能力的提升等方面。而4家银行的规模报酬率小于1,表明银行在放贷时贷款规模不是最优,验证了银行惜贷现象。华夏银行和兴业银行的ML小于1,表明6年时间平均全要素生产率低于行业水平,没有充分掌握先进技术及发放贷款规模较小是主要原因。(3)城市商业银行全要素生产率增长源来自技术进步指数,全要素生产率降低的原因是技术进步指数较低。北京银行和南京银行的ML小于1,二者的EFFCH大于1,而TECH小于1抑制了ML的增长,说明二者技术的研发创新有待提高。宁波银行的ML大于1,动力源自EFFCH,而PEFFCH是其最终动力源,SCH同样有待提高。城市商业银行中大多存在SCH小于1的状况,表明尽管城市商业银行在贷款给中小企业时具有先天优势,但贷款规模效率低,即贷款规模不足是其需要持续改进的地方。本文选择4家银行作为银行业贷款活动效率的代表,如图2所示。可以看出,银行ML值变化特点如下:(1)2007—2008年,行业ML值呈上升趋势,大部分银行ML值大于行业均值,行业贷款效率在提高;(2)2008—2011年,银行业整体ML分布呈现V型,2009年是行业ML值的最低点,2011年银行业ML再一次上到峰值,银行业贷款活动效率下降后又再次上升;(3)2011—2012年,银行业ML值有下降的趋势,银行业贷款活动效率降低,未来经济放缓并出现低迷的可能性出现。本文主要衡量银行对企业贷款活动的效率,银行缩减贷款规模影响了企业发展,企业发展受阻进而影响市场经济发展,并反过来再次影响银行放贷行为,因此有出现恶性循环的可能性,反映了银行恶性的顺经济周期作用。
三、结论及建议
从分期指数值、6年平均值及6年银行发展趋势图分析可以看出:(1)在6年时间里银行业贷款效率有0002的降低,贷款技术效率有正的贡献;(2)6年考察期内我国银行业贷款活动效率提升的抑制因素是技术创新和规模效率,贷款规模及贷款质量的不适当导致规模效率指数较低,影响了我国银行业贷款效率的进一步提升;(3)金融危机后,我国经济有紧缩的趋势,不良贷款率在上升,贷款效率有下降趋势,需要关注;(4)我国银行业贷款效率还有进一步提升的空间,利用各种先进的贷款风险评价方法、寻求有价值的借款企业等措施,可以提升我国贷款活动效率值。提升银行业业绩及贷款效率可采取以下措施:(1)稳定市场经济秩序。近年国际金融动荡不断,国内经济回暖放缓,尽管我国出台了相关调整政策并给予补贴,但经济仍旧有紧缩趋势。国内商品价格涨跌频繁,企业年末破产倒闭现象频出,招聘岗位数量下降等都是国内出现经济恶化的表现,因此,稳定经济秩序、调整经济发展模式、引导经济发展至关重要。(2)建立健全的法律法规制度。我国市场经济经过了三十多年发展,各方面法规制度都在健全,但仍旧存在不足,如社会资金引导制度、不诚信企业制裁制度、经济纠纷管制制度等都需要进一步完善。(3)银行自我发展。银行在促进自身业务发展及促进经济发展过程中可以做更多事情,如学习先进风险评估控制技术、利用更加先进的营销宣传手段、实施更加低成本高效率的人力资源培育管理措施、发现更多有价值的投资企业及个人、在企业发展过程中发挥更加突出的作用等。(4)企业发展。企业应制定全面合理有思想的战略,抓住有利于投资的商业机会,充分利用资源,完善自身管理机制及内部控制机制,挖掘自身价值,利用外部资金,与银行及外部资金持有者建立战略联盟关系。
(本文来自于《沈阳工业大学学报社会科学版》杂志。《沈阳工业大学学报社会科学版》杂志简介详见。)
作者:许祥秦郗楠单位:西北工业大学管理学院