考虑非期望产出的我国商业银行效率研究#
孙夫振，王艳丽**
基金项目：全国统计科学研究重点项目（2010342）
作者简介：孙夫振，（1989-），男，中国矿业大学管理学院硕士研究生，主要研究方向：商业银行经营管
理
通信联系人：王艳丽，（1981-），女，中国矿业大学管理学院副教授，主要研究方向：商业银行经营管理.
E-mail: wylcba1981@163.com
（中国矿业大学管理学院，江苏 徐州 221116）
5 摘要：在测度商业银行效率时，未考虑不良贷款等非期望产出可能会使测度的结果不准确。
本文利用方向性距离函数和Malmquist-Luenberger 指数，将不良贷款视为商业银行的非期
望产出，对2006-2010 年我国16 家主要商业银行的效率和银行业生产率指数进行了测度。
结果表明，样本期内我国商业银行效率和生产率指数是不断提高的；国有大型商业银行效率
低于股份制商业银行，但这种差距越来越小；此外，不考虑非期望产出，会高估我国商业银
10 行效率和生产率的增长。
关键词：商业银行；非期望产出；方向性距离函数；Malmquist-Luenberger 指数
中图分类号：F832.33
The research on Efficiency of Commercial Banks in China:
15 Base on considering undesirable output
Sun Fuzhen, Wang Yanli
(Shcool of Management, China University of Mining and Technology, JiangSu XuZhou 221116)
Abstract: When estimating the efficiency of commercial banks, it will make the efficiency
estimated inaccurate if ignore undesirable outputs such as non-performing loans. Using Direction
20 Distance Functions and Malmquist-Luenberger Index and considering the non-performing loans as
the undesirable output, the article evaluate the efficiency of 16 major commercial Banks and
productivity index of bank industry in China over the period from 2006 to 2010. The results show
that: during the sample period, the efficiency and productivity index of commercial banks in our
country is improving; The efficiency of large state-owned commercial banks is lower than
25 joint-stock commercial banks, but the gap is more and more small; In addition, it will overestimate
the efficiency and productivity growth of commercial banks if ignore undesirable output.
Keywords: Commercial Banks; Undesirable output; Direction Distance Functions; Malmquist-
Luenberger Index
30 0 引言
金融市场是现代市场经济的重要组成部分，商业银行作为我国金融市场的核心支柱，在
支持国家宏观调控和服务国民经济发展方面起着关键作用。因此，提高商业银行经营效率不
仅是商业银行自身进步的需要，也是我国经济和社会发展的必然要求。商业银行的效率反映
的是银行投入和产出的数量关系。商业银行的投入包括固定资产投资、员工人数和营业支出
35 等。商业银行的产出一方面体现在其盈利能力上，如利息收入、非利息收入等；另一方面又
体现在发挥资金融通中介作用上，如向社会发放贷款等。但是商业银行在产生贷款等产出时，
又会不同程度的产生诸如不良贷款等非期望产出。实际上，我国商业银行在一个相当长的时
间内存在着较高的不良贷款率，直至近年来随着国有商业银行不良资产剥离的完成以及商业
银行对不良贷款的控制力加强，我国商业银行的不良贷款率才逐渐下降。如根据《中国银监
40 会公报》，2006 年我国商业银行总体不良贷款率为7.1%，2010 年底则下降到了1.13%。尽
管如此，不良贷款等非期望产出的存在仍然会影响到商业银行的盈利能力、风险控制等，进
 而影响商业银行的效率。因此，在测度我国商业银行效率时，考虑不良贷款等非期望产出是
十分必要的。
1 文献研究回顾
45 已有的商业银行效率研究文献主要有随机前沿分析方法（SFA）和数据包络分析方法
（DEA）两种代表性方法。这两种方法在研究商业银行效率时，都需要根据最有效率的点构
建生产边界，只是存在是否需要预先设定生产函数的区别，因而这两种方法都可归结为边界
分析方法。SFA 方法是一种参数的分析方法，其前提是需要设定具体的函数形式。刘琛、
宋蔚兰（2004）[1]利用SFA 方法研究了我国商业银行的X 非效率和规模效率，研究结果表
50 明我国商业银行在1996-2001 年X 效率是不断提高的，并且整体上存在一定的规模不经济。
鲍学博、蒲勇健（2010）[2]利用Translog 边界函数的SFA 模型研究了我国15 家中资银行的
利润效率，并从国家金融安全的角度探讨了对外开放条件下我国银行效率与金融安全的关
系。与SFA 方法不同，DEA 方法是一种非参数方法，其优点主要是“它无需知道生产函数
的具体形式，在研究中受到的约束相对较少”[3]，因而DEA 方法也成为目前应用较为普遍
55 的商业银行效率评价方法，其中具有代表性的有魏煜、王丽（2000）[4]、张健华（2003）[5]、
李琪、李光泉（2005）[6]等人的研究。这几位学者分别考察了相关年份我国主要商业银行的
技术效率和规模效率，研究结果均表明我国国有商业银行效率低于股份制商业银行效率，国
内商业银行效率仍有提升的空间。
但是，以上的研究在测度商业银行效率时，忽略了商业银行存在如不良贷款等非期望产
60 出。国内学者已经开始重视非期望产出对商业银行效率的影响，但相关的研究仍较少。迟国
泰（2005）[7]在考虑了不良贷款对商业银行成本效率的影响时，从总贷款中扣除了不良贷款
作为产出指标。柯孔林、冯宗宪（2008）[8]在测度我国商业银行全要素生产率增长时 ，则
明确的将不良贷款作为商业银行独立的“坏”产出考虑在内，其研究结论表明不考虑不良贷
款会高估我国商业银行生产率的增长。王昌、何东霞（2009）[9]将不良贷款作为商业银行的
65 “坏”产出，利用方向距离函数测算了我国商业银行无效率及银行业的整体规模效率，其结
论是考虑不良贷款后，我国银行业的效率是提高的，这与柯孔林、冯宗宪（2008）的研究结
论相反。
总结来看，已有对商业银行效率的研究取得了丰富的成果，但传统银行效率研究的文献
忽视了商业银行非期望产出的存在，考虑银行非期望产出的文献由于方法和指标选取的不同
70 其研究结果存在一定差异。因此，本文试图从两个方面对已有研究文献进行拓展：一是将不
良贷款作为商业银行的非期望产出，利用方向性距离函数和Malmqusit-Luenberger 指数对我
国主要商业银行2006-2010 年的效率和生产率指数进行测度；二是比较考虑和不考虑非期望
产出两种情况下我国商业银行效率和生产率指数测度差距。
2 测度模型及变量说明
75 2.1 测度模型
2.1.1 方向性距离函数
方向性距离函数是在Luenberger 短缺函数的基础上演变而来的，其主要作用是测算在
特定的生产技术前沿条件下，基于固定投入（或固定产出）下期望产出最大可能增加和非期
望产出最大可能减少（或投入最大可能减少）的比例。因此，在测度考虑非期望产出的商业
 银行效率时，方向性距离80 函数是有效的借鉴方法。根据Fare et al(2005)[10]提出的方向性距离
函数思想，在进行效率测度前需要构建生产可能性集。假设有1,2…,N 家银行，样本考察期
为1,2…,T，银行的投入表示为x，期望产出表示为P(x)，非期望产出表示为u，则银行的生
产可能性集表示为：
( ) ( )} { ( ) , : , N P x y u x y u x R+ = 能生产，∈ (1)
85 式（1）应满足非期望产出u 是联合弱可处置的、期望产出P(x)和非期望产出u 具有零
效应以及投入x 和期望产出P(x)是强可处置的三个基本条件。
现构建基于投入不变，最大限度增加期望产出和减少非期望产出的方向距离函数：
{ } 0t( t, t, t; , ) max :( t , t ) t( t)
y u y u D x y u g −g = β y +g u −g ∈P x
 (2)
式（2）中， 0
t D
 表示方向性距离函数， ( , ) y u g= g −g 表示期望产出y 增加和非期望产
90 出u 减少的方向向量，β 为期望产出y 增加和非期望产出u 减少的最大可能数量。β 越大，
表明决策单元与生产前沿面的距离越大，其效率值就越低。式（2）实质上也是线性规划问
题，可以用数据包络方法求解。上式转换为线性线性规划可表述为：
   以上求出的方向性距离函数0
 为商业银行的无效率值，即如果某银行的方向距离函数
 95 ，该银行是技术无效的。为了度量商业银行的效率值，借鉴王昌、何东霞（2009）
的研究方法，模仿产出距离函数的度量方法将商业银行的效率表述为：
 式（4）中，ETE(xt,yt,ut;yt,−ut)表示商业银行的效率。从上式可以看出商业银行的
方向距离函数值越小，即商业银行实际期望产出与最大期望产出、实际非期望产出与最小非
100 期望产出的偏差越小，则商业银行的效率就越大。
2.1.2 Malmquist-Luenberger 指数
为了测度考虑非期望产出的商业银行生产率指数并对其进行分解，在方向距离函数基础
上，引入Chung et al（1997）[11]提出的Malmquist-Luenberger 指数，其表达式如式（5）所
示：
  式（5）中， t 1
t ML+ 衡量了决策单元从t 期到t +1期的生产率变化情况，如果t 1 1
t ML+ > ，
则表示决策单元从t 期t+1 到期的生产率是增长的；反则，表示生产率下降。
Malmquist-Luenberger 生产率改进指数又可分解为效率改进指数（EFFCH）和技术进步
指数（TECH），如式（6）、（7）和（8）所示：
  式（6）中，效率改进指数衡量了决策单元的效率的改善状况，技术进步指数衡量了决
策单元在技术前沿面的变化情况。如果t 1 1
t EFFCH + > 或t 1 1
t 115 TECH + > ，则表明决策单元从
t 期到t +1期存在效率改善或技术进步。反之，存在效率恶化和技术退步。
2.2 变量说明
考虑到数据的可得性和实际研究需要，本文选取了《中国金融年鉴》统计目录中的16
家主要的商业银行1作为样本数据，数据年限为2006-2010 年。16 家商业银行包括5 家国有
120 大型商业银行：中国工商银行、中国建设银行、中国银行、中国农业银行、交通银行，11
家股份制商业银行：上海浦东发展银行、招商银行、中信实业银行、中国民生银行、中国光
大银行、广东发展银行、华夏银行、兴业银行、深圳发展银行、恒丰银行和浙商银行。数据
来源于《中国金融年鉴》2006-2010 和各商业银行2006-2010 年年报。
利用方向性距离函数测度商业银行效率，需要构建投入产出指标体系对线性规划进行求
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