商业银行效率的财务指标测度法及前沿效果研究

1.传统评价方法

（1）财务指标法。商业银行效率的财务指标测度法可以说是银行最主要的传统评价方法。其发展也经历了从单一要素评价到多要素综合评价的转变。单要素指标法是指将净资产收益率、资本收益率、营业收入增长率等指标作为衡量银行盈利能力、偿债能力和营运能力的关键指标去进行分析。这种方法过于片面，无法综合反映银行的整体效率，所以在之后的实践中被逐渐抛弃。综合指标分析法的诞生正好弥补了单一要素评价法的不足，它先建立了一系列反映商业银行成本与收益对比关系的财务指标，然后根据合理评估重要性为各个指标赋予相应权重，最后通过加权平均得出了较为科学的相对效率值，比如杜邦分析法就是其中具有代表性的测度方法。因为财务指标的直观可得，所以用财务指标法来测度商业银行的效率相对来说简单易行，但是财务指标数量较多，随意性的选择容易导致分析结果的误差，有时甚至会出现用财务指标法分析导致内部结论相互矛盾的情况。另外，财务指标是一个静态的财务结果，其数据的产生天然地具有滞后性，只能够反映银行已有的运营状况，而不能预测银行经营未来的动态，容易导致银行在经营过程中忽视长远发展的不良后果。

（2）层次法。层次分析法简称AHP法，是一种将与决策有关的元素人为地分解成目标、准则、方案等不同层次，并在此基础之上进行定性和定量分析操作的决策方法。它是由美国运筹学家萨蒂在20世纪70年代首次提出的，用来解决现实中存在的大量无结构决策问题。这种方法能行之有效地把复杂问题中的各种因素分门别类，将之构建为相互联系且井井有条的有序层次，然后根据对客观现实的观察将每一层次的因素按照重要性进行定量分析和描述，之后再给每一层次的各个因素赋予相应的权重，最后将所有层次的因素进行总排序，确定权重最大者为最优方案。层次分析法已被广泛应用于社会经济系统决策之中，但其使用存在严重的局限性，即在判断矩阵的一致性问题上，假设存在6阶以上的情况，则判断矩阵很难得到一致性估计，而当矩阵阶数较低时，尽管不存在一致性问题，但是通过主观赋予的各因素权重仍然影响了结果的准确性。

2.前沿效率分析法

前沿效率分析法设定了一个效率前沿银行，并通过测量待考察银行与该银行的偏离程度来衡量待考察银行的效率。这里的效率前沿银行是指在技术水平和外部市场环境一定的情况下，经营效率最高的银行。该方法产生于20世纪70年代，并在之后得到了广泛应用。它是目前国内外研究银行经营效率的主要分析方法。前沿效率分析法不仅能够测度各家银行的效率值，还能据此分析各家银行的效率现状，并结合回归分析找出银行效率的影响因素。(www.xing528.com)

前沿效率分析法按照是否需要估算效率前沿函数中的参数被分为参数法与非参数法两大类。

（1）参数法。在计量经济学中使用的参数法是一种随机方法，它通过对具体函数的构造来估计各项参数，其函数一般都带有一个随机误差项。目前，参数前沿分析法主要有三种，分别是随机前沿方法（SFA）、自由分布法（DFA）和厚前沿方法（TFA）。随机前沿方法是最基础的参数模型，在实践中也应用得最为广泛，其他两种方法都属于它的变形。SFA方法假定了技术无效率项和随机误差项是引起被考察银行与效率前沿银行产生差距的原因；DFA方法则放松了对技术无效率项分布情况的限制性假设，计算过程比SFA方法更为简便；TFA方法不需要对随机误差项和技术无效率项的分布做出具体假设，只给低效率值设定了上下波动的区间。在对上面提到的三种参数法进行简单的归纳总结后，发现参数法的优点在于能够分离出随机扰动项，并把实际产出划分为利润（或成本）函数、随机误差项以及技术无效率项。

（2）非参数法。非参数方法无须设定函数形态来描述样本生产前沿面，因此也不用估计函数的变量系数和参数就可以得出最优权值，同时使用多投入、多产出的样本数据，最终形成一个可以对选取样本的相对效率进行有效研究的效率测度指标。非参数法主要有两种，一种是数据包络分析法（DEA），另一种则是无边界分析法（FDH）。DEA方法首先根据收集的数据确定了一个效率包络面，然后计算各观察值与效率包络面的距离，从而得到相应的相对效率值。FDH方法则是一种特殊的DEA度量方法，它生成的边界要么与DEA方法一致，要么处于DEA方法生成的边界之内，因此采用FDH方法所测算得出的样本平均效率值一般要高于运用DEA方法得出的结果。但是DEA方法的使用范围更为广泛，在研究中的应用也更为成熟。非参数法的优点在于不会出现因提前确定了函数形式及随机误差项分布而造成的误差，且对选取的指标变量的处理更为简单，无须进行标准化。