数据包络分析法DEA在我国商业银行效率研究中的运用

数据包络分析法DEA在我国商业银行效率研究中的运用

２００６年２月第２８卷第１期

当代经济管理

ＣＯＮＴＥＭＰＯＲＡＲＹＥＣＯＮＯＭＹ＆ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ

Ｆｅｂ．２００６Ｖｏｌ．２８Ｎｏ．１

■金融与证券

ＦｉｎａｎｃｅａｎｄＳｔｏｃｋ

数据包络分析法ＤＥＡ在我国商业银行效率研究中的运用

王宁，李植

（南开大学经济与社会发展研究院，天津３０００７１）

［摘要］本文将数据包络分析法（ＤａｔａＥｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ，ＤＥＡ）引入我国商业银行的效率研究，建立了基于ＤＥＡ的商业银行效率评价模型，并应用该模型对我国四大国有商业银研行与十大股份制商业银行２００２年的经营效率进行了比较。究结果表明，四大国有商业银行的效率显著低于十大股份制其很大程度商业银行；我国商业银行总体处于ＤＥＡ无效率，上是缘于规模无效率。规模不当已成为制约我国商业银行经营效率提高乃至可持续发展的症结所在，而要解决这一问题的关键在于妥当处理商业银行发展过程中所必须面临的技术提升与规模扩张之间的关系。

［关键词］商业银行；效率；ＤＥＡ［中图分类号］Ｆ８３０．３３［文献标识码］Ａ［文章编号］１６７３－０４６１（２００６）０１－００６７－０６

其能够处理多项投入与多项产出的问题，并正式定义为ＤＥＡ。他们利用所有受评估的决策单位（ｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｕｎｉｔｓ，ＤＭＵ）的投入与产出变量的观测值，构建一个效率前沿边界。落在效率前沿边界上的ＤＭＵ是具有效率的，其效率值为１；而在效率前沿边界之内其效率值介于０与１之间。而的ＤＭＵ为相对无效率，

Ｆａｒｒｅｌｌ与ＣＣＲ模型均假设为规模报酬不变，这样若某一ＤＭＵ处于相对无效率的状态时，原因可能是由于规模不当造成的。因此，Ｂａｎｋｅｒ，ＣｈａｒｎｅｓａｎｄＣｏｏｐｅｒ（１９８４）在ＣＣＲ模型的基础上又提出了ＢＣＣ模型，其放宽了关于固定规模报酬的限制，而将技术效率（ＴＥ）分解为纯技术效率（ＰＴＥ）和规模效率（ＳＥ）。

以ＤＥＡ推估效率前沿边界时，可以采用两个方向去进行，一个是以投入导向（ＩｎｐｕｔＯｒｉｅｎｔａｔｅｄ），另一个是以产出为导向（ＯｕｔｐｕｔＯｒｉｅｎｔａｔｅｄ）。投入导向模型是在不减少产出的情况下，衡量要素投入减少的比例；产出导向模型则是在既有的要素投入下，衡量产出增加的比例。

Ｌｏｖｅｌｌ（１９９３）认为如果厂商可以自由地调整其生产要素则应当采用投入导向模型来分析其技术效率。而就商业银行业而言，商业银行对其投入要素的控制远比对其产出的控制要容易的多，因此在使用ＤＥＡ模式对商业银行的效率进行衡量时，应采用投入导向模型较为适宜，也更加符合实际情况。

）的基本模型，主要可分为ＣＣＲ数据包络法（ＤＥＡ模型与ＢＣＣ模型两种，以下就这两种模型逐一说明。

２．ＣＣＲ模型

Ｃｈａｒｎｅｓ，ＣｏｏｐｅｒａｎｄＲｈｏｄｅｓ（１９７８）依据Ｆａｒｒｅｌｌ（１９５７）所提出的“两投入一产出”的模式，推广至“多投入多产出”的模式，从而更加符合商业银行复杂的

商业银行效率就其含义而言是商业银行在经营活动中投入与产出或成本与收益之间的对比关系，从本质上讲，它是商业银行对其资源的有效配置，是衡量其市场竞争能力、投入产出能力和可持续发展能力的总称。对商业银行效率进行评价，可以了解其自身资源的配置与运用是否达到最适，有助于商业银行的经营管理者明确自身在同业中所处的地位以及与其他银行之间的差距，有针对性地采取措施改善经营和管理，实现可持续发展。

一、商业银行效率评价的ＤＥＡ模型１．数据包络分析法（ＤＥＡ）概述

数据包络分析法ＤＥＡ模式实质上是一种线性规划模型，它将所有效率良好的受评单位组成一生产前沿面或是效率前沿面，而其他效率相对较差的单位，（１９５７）首先分析即落在该效率边界之内。自从Ｆａｒｒｅｌｌ

了单一投入与单一产出的技术效率之后，Ｃｈａｒｎｅｓ，ＣｏｏｐｅｒａｎｄＲｈｏｄｅｓ（１９７８）则将之扩展为ＣＣＲ模型，使

（１９７８－），男，甘肃兰州人，南开大学经济与社会发展研究院博士研究生；李植（１９８１－），女，辽宁鞍山人，南［作者简介］王宁

开大学经济与社会发展研究院硕士研究生。

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