利率市场化背景下商业银行资源配置效率及全要素生产率研究——基于成本效率及成本Malmquist模型的实证分析
发布时间：2022-01-27 07:07
随着利率市场化进程步入快车道,商业银行需要不断寻找资源要素配置整合的最佳方案以实现全要素生产率的持续增长。本文引入投入要素价格构建成本效率、配置效率框架下全要素生产率Malmquist指数模型,研究了35家上市银行2016-2018年成本效率与配置效率框架下的全要素生产率。研究发现,商业银行成本效率低的原因主要在于技术效率与配置效率的变化;资源配置的技术退步造成了资源配置全要素生产率下降,而配置全要素生产率下降又是成本全要素生产率水平下降的主要原因。同时按照成本效率与成本全要素生产率两个维度将样本银行分为4种类型,并根据划入类型的不同提出差异化的管理措施。
【文章来源】：当代金融研究. 2020,(02)
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
35家商业银行平均成本效率、技术效率和配置效率
2016—2018年成本效率变动指数为1.062，成本效率水平提升了6.2%。其中，技术效率变动指数为1.032%，提升了3.2%；配置效率变动指数为1.030%，提升了3%。可见，在既定的运营管理及资源配置技术基础上，技术效率和配置效率均有明显提升，共同推动了成本效率水平的稳步提高。区分商业银行类型来看，成本效率变动指数水平从高到低分别为农商行、城商行、国有银行和股份制银行。通过分解发现，除了股份制银行的技术效率水平略有下降外，其他类型商业银行的技术效率、资源配置效率均有明显提升，技术效率与资源配置效率共同驱动了成本效率的提升，这意味着近3年时间上市银行在现行技术基础上，经营管理效率不断提高，有力地推动了成本效率框架下的全要素生产率水平提升。在35家样本银行中，只有9家银行成本效率出现了下降，其余26家银行均实现了成本效率的增长。通过分解发现，35家银行中有29家银行（占比83%）实现了技术效率增长，有26家银行（占比74%）实现了资源配置效率增长。由图3可以看出，在2016—2018年期间，对于绝大部分银行而言，技术效率与配置效率共同提升推动了成本效率提升。这主要是因为自中国利率市场化改革进程加快后，随着银行息差不断收窄，商业银行盈利压力加大，商业银行的经营模式不得不从粗放型向集约型转型，同时受到互联网金融、金融科技带来的市场挤压，金融科技创新水平也得以明显提升，公司治理持续完善，由依赖规模和速度扩张向注重质量和效益转变，由线下的营业网点和客户经理驱动向线上线下相结合的获客和展业模式转变，这些转变推动了商业银行技术效率水平的提高；配置效率水平不断提高，也说明了在外部环境和强监管的政策影响下，各家银行对资源要素投入组合的管理更加精细，决策与组合比例的确定愈加趋于理性和优化。对比资源配置的全要素生产率指数下降与配置效率的提升，根据前述的企业资源理论，效率的提高更多地反映出在静态技术基础上经营管理水平的提升，而忽视了对技术能力的动态进化与升级的解释。因此，更需要关注从动态能力的视角研究企业应如何随着环境的变化持续调整、重构内外部资源整合的能力，实现资源配置技术的进步和全要素生产率的提高。
由图3可以看出，在2016—2018年期间，对于绝大部分银行而言，技术效率与配置效率共同提升推动了成本效率提升。这主要是因为自中国利率市场化改革进程加快后，随着银行息差不断收窄，商业银行盈利压力加大，商业银行的经营模式不得不从粗放型向集约型转型，同时受到互联网金融、金融科技带来的市场挤压，金融科技创新水平也得以明显提升，公司治理持续完善，由依赖规模和速度扩张向注重质量和效益转变，由线下的营业网点和客户经理驱动向线上线下相结合的获客和展业模式转变，这些转变推动了商业银行技术效率水平的提高；配置效率水平不断提高，也说明了在外部环境和强监管的政策影响下，各家银行对资源要素投入组合的管理更加精细，决策与组合比例的确定愈加趋于理性和优化。对比资源配置的全要素生产率指数下降与配置效率的提升，根据前述的企业资源理论，效率的提高更多地反映出在静态技术基础上经营管理水平的提升，而忽视了对技术能力的动态进化与升级的解释。因此，更需要关注从动态能力的视角研究企业应如何随着环境的变化持续调整、重构内外部资源整合的能力，实现资源配置技术的进步和全要素生产率的提高。3．技术进步情况及分解
【参考文献】：
期刊论文
[1]竞争、资本监管与商业银行效率优化——兼论货币政策环境的影响[J]. 余晶晶,何德旭,仝菲菲. 中国工业经济. 2019(08)
[2]竞争与效率——基于我国区域性商业银行的实证研究[J]. 张大永,张志伟. 金融研究. 2019(04)
[3]基于Bootstrap-DEA的我国商业银行效率评价与对比[J]. 王佳,金秀,王旭,王淑力. 东北大学学报(自然科学版). 2018(10)
[4]经济新常态背景下中国商业银行内生性效率变化及分解[J]. 朱宁,梁林,沈智扬,杜文洁. 金融研究. 2018(07)
[5]互联网金融背景下商业银行并购重组选择差异的效率研究——基于商业银行异质性的Malmquist指数实证分析[J]. 刘笑彤,杨德勇. 国际金融研究. 2017(10)
[6]市场竞争度、非利息业务对商业银行效率的影响研究[J]. 申创,赵胜民. 数量经济技术经济研究. 2017(09)
[7]利率市场化、非效率投资与资本配置——基于中国人民银行取消贷款利率上下限的自然实验[J]. 杨筝,刘放,李茫茫. 金融研究. 2017(05)
[8]基于数据包络分析方法的上市银行盈利效率研究[J]. 荣耀华,程维虎. 数理统计与管理. 2017(06)
[9]创新驱动、利率市场化与银行业效率提升[J]. 安辉,张芳. 改革. 2017(03)
[10]中国城市商业银行的效率与全要素生产率研究[J]. 杨振,孙计领. 金融理论与实践. 2017(02)
本文编号：3612013
【文章来源】：当代金融研究. 2020,(02)
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
35家商业银行平均成本效率、技术效率和配置效率
2016—2018年成本效率变动指数为1.062，成本效率水平提升了6.2%。其中，技术效率变动指数为1.032%，提升了3.2%；配置效率变动指数为1.030%，提升了3%。可见，在既定的运营管理及资源配置技术基础上，技术效率和配置效率均有明显提升，共同推动了成本效率水平的稳步提高。区分商业银行类型来看，成本效率变动指数水平从高到低分别为农商行、城商行、国有银行和股份制银行。通过分解发现，除了股份制银行的技术效率水平略有下降外，其他类型商业银行的技术效率、资源配置效率均有明显提升，技术效率与资源配置效率共同驱动了成本效率的提升，这意味着近3年时间上市银行在现行技术基础上，经营管理效率不断提高，有力地推动了成本效率框架下的全要素生产率水平提升。在35家样本银行中，只有9家银行成本效率出现了下降，其余26家银行均实现了成本效率的增长。通过分解发现，35家银行中有29家银行（占比83%）实现了技术效率增长，有26家银行（占比74%）实现了资源配置效率增长。由图3可以看出，在2016—2018年期间，对于绝大部分银行而言，技术效率与配置效率共同提升推动了成本效率提升。这主要是因为自中国利率市场化改革进程加快后，随着银行息差不断收窄，商业银行盈利压力加大，商业银行的经营模式不得不从粗放型向集约型转型，同时受到互联网金融、金融科技带来的市场挤压，金融科技创新水平也得以明显提升，公司治理持续完善，由依赖规模和速度扩张向注重质量和效益转变，由线下的营业网点和客户经理驱动向线上线下相结合的获客和展业模式转变，这些转变推动了商业银行技术效率水平的提高；配置效率水平不断提高，也说明了在外部环境和强监管的政策影响下，各家银行对资源要素投入组合的管理更加精细，决策与组合比例的确定愈加趋于理性和优化。对比资源配置的全要素生产率指数下降与配置效率的提升，根据前述的企业资源理论，效率的提高更多地反映出在静态技术基础上经营管理水平的提升，而忽视了对技术能力的动态进化与升级的解释。因此，更需要关注从动态能力的视角研究企业应如何随着环境的变化持续调整、重构内外部资源整合的能力，实现资源配置技术的进步和全要素生产率的提高。
由图3可以看出，在2016—2018年期间，对于绝大部分银行而言，技术效率与配置效率共同提升推动了成本效率提升。这主要是因为自中国利率市场化改革进程加快后，随着银行息差不断收窄，商业银行盈利压力加大，商业银行的经营模式不得不从粗放型向集约型转型，同时受到互联网金融、金融科技带来的市场挤压，金融科技创新水平也得以明显提升，公司治理持续完善，由依赖规模和速度扩张向注重质量和效益转变，由线下的营业网点和客户经理驱动向线上线下相结合的获客和展业模式转变，这些转变推动了商业银行技术效率水平的提高；配置效率水平不断提高，也说明了在外部环境和强监管的政策影响下，各家银行对资源要素投入组合的管理更加精细，决策与组合比例的确定愈加趋于理性和优化。对比资源配置的全要素生产率指数下降与配置效率的提升，根据前述的企业资源理论，效率的提高更多地反映出在静态技术基础上经营管理水平的提升，而忽视了对技术能力的动态进化与升级的解释。因此，更需要关注从动态能力的视角研究企业应如何随着环境的变化持续调整、重构内外部资源整合的能力，实现资源配置技术的进步和全要素生产率的提高。3．技术进步情况及分解
【参考文献】：
期刊论文
[1]竞争、资本监管与商业银行效率优化——兼论货币政策环境的影响[J]. 余晶晶,何德旭,仝菲菲. 中国工业经济. 2019(08)
[2]竞争与效率——基于我国区域性商业银行的实证研究[J]. 张大永,张志伟. 金融研究. 2019(04)
[3]基于Bootstrap-DEA的我国商业银行效率评价与对比[J]. 王佳,金秀,王旭,王淑力. 东北大学学报(自然科学版). 2018(10)
[4]经济新常态背景下中国商业银行内生性效率变化及分解[J]. 朱宁,梁林,沈智扬,杜文洁. 金融研究. 2018(07)
[5]互联网金融背景下商业银行并购重组选择差异的效率研究——基于商业银行异质性的Malmquist指数实证分析[J]. 刘笑彤,杨德勇. 国际金融研究. 2017(10)
[6]市场竞争度、非利息业务对商业银行效率的影响研究[J]. 申创,赵胜民. 数量经济技术经济研究. 2017(09)
[7]利率市场化、非效率投资与资本配置——基于中国人民银行取消贷款利率上下限的自然实验[J]. 杨筝,刘放,李茫茫. 金融研究. 2017(05)
[8]基于数据包络分析方法的上市银行盈利效率研究[J]. 荣耀华,程维虎. 数理统计与管理. 2017(06)
[9]创新驱动、利率市场化与银行业效率提升[J]. 安辉,张芳. 改革. 2017(03)
[10]中国城市商业银行的效率与全要素生产率研究[J]. 杨振,孙计领. 金融理论与实践. 2017(02)
本文编号：3612013
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