论文：我国商业银行业的全要素生产率测算和增长因素分析

目录/提纲：……
一、引言
二、研究方法和文献综述
三、商业银行的投入产出定义和数据
四、实证结果分析
（一）我国商业银行业的全要素生产率变化及其构成要素分析
（二）国有商业银行与股份制商业银行在促进全要素生产率增长上的贡献分析
五、结论
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论文：我国商业银行业的全要素生产率测算和增长因素分析

摘要：本文定义了一个全新的银行的投入产出测度，并利用数据包络分析和Malmquist指数方法计算了1999－2002年间我国商业银行业的全要素生产率，并将生产率增长变化分解为技术进步、纯技术效率变化和规模效率变化，并计算了国有商业银行和股份制商业银行在促进银行业的全要素生产率增长及其分解因素中的贡献大小。研究结果发现，我国商业银行业的全要素生产率以年平均5.7%的增长，而加入WTO之后，全要素生产率增长速度比以前有了较大提高，说明政府在商业银行的改革措施还是取得了一定成效；从促进银行业经济增长的源泉来看，技术进步是促进全要素生产率提高的主要因素，其次是规模效率，而纯技术效率的影响有限；股份制商业银行在促进银行业的全要素生产率增长及其分解因素中起到了决定性作用，而国有银行的贡献则相对较少。
关键字：全要素生产率、技术效率、技术进步、规模效率 数据包络分析

The Measure of Total Factor Productivity and Growth Component Analysis of Chinese Commercial Banking

Abstract: A new measure for input and output of banks is provided, and Data Envelopment Analysis and Malmquist inde* are used to calculate the Total Factor Productivity in Chinese commercial banking during the periods (1999-2002)
……（新文秘网https://www.wm114.cn省略1182字，正式会员可完整阅读）……　
l Factor Productivity ，简记为TFP）则是反映银行业的竞争力高低的主要指标之一。全要素生产率可以反映一个国家或者行业经济增长中不包括资本投入在内的技术进步大小，很多研究通过全要素生产率来分析经济增长的来源，确定各种投入要素如资本、人力和技术进步等对经济增长的贡献。国内通过计算TFP来研究我国经济增长的研究已经很多，不过大部分都是侧重在国家层面或者工业层面，如郭庆旺、贾俊雪（2004）估算了我国1979－2004年间的全要素生产率、孙琳琳、任若恩（2005）采用增长核算法计算了我国1981－2002年的全要素生产率，朱钟棣、李小平（2005）则研究了我国工业行业的全要素生产率等；而专门研究我国银行业全要素生产率的文献还很少。国内方面，张建华（2003）、王付彪等（2006）在研究我国的商业银行的效率时曾研究了我国商业银行的TFP指数，但没有深入研究。本文则采用数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简记为DEA）方法和Malmquist指数来深入系统地计算了我国商业银行的全要素生产率增长率，给出了导致商业银行业全要素生产率提高的要素是银行管理效率的提高还是引进新设备、金融创新等技术进步的结果，并测量了国有商业银行与股份制商业银行在促进商业银行业的全要素生产率增长上的贡献大小。
本文的创新之处在于：首先参考国际标准，定义了一个与张建华（2003）、王付彪等（2006）不同的商业银行的投入产出测度，其中采用永续盘存法估计了商业银行的固定资本存量，解决了固定资产的时间效用问题；采用DEA方法和Malmquist指数计算出了我国商业银行的全要素生产率，发现我国商业银行的全要素生产率以年均5.7%的速度增长，并分析了技术进步和效率变化在生产率中的贡献，发现我国商业银行的全要素生产率增长主要是依靠技术进步实现的，技术效率的贡献率很低；定量给出了国有商业银行和股份制商业银行对全要素生产率增长的贡献大小，发现国有商业银行对我国商业银行业全要素生产率增长的贡献程度很小，全要素生产率的增长主要是由股份制商业银行贡献的。
本文下面分为如下几个部分，第二部分是研究方法和文献综述，第三部分定义了我国商业银行的投入和产出和数据，第四部分是实证结果，最后是结论。



二、 研究方法和文献综述

1、全要素生产率的计算方法
TFP测量是近50年来经济理论和经验研究的一个焦点领域，能在数量上确定不同投入因素对经济增长的贡献。上世纪50年代索洛（Solow）首次将生产函数与指数方法联系起来，从数量上确定了产出增长率、TFP增长率与各项投入要素增长率的投入产出关系，形成从“余值”角度估算生产率的增长核算方法，他建立的产出增长方程目前仍然是TFP估计的理论框架。上世纪70年代Jorgenson和Christensen又提出超越对数总量生产函数，根据投入要素的不同性质对投入要素做进一步分解，从而使一部分索洛“余值”转化为可观测的投入要素的贡献，推动了生产率理论和测算的研究水平。Jorgenson和Giriliches(1967)的研究是生产率理论发展的一个里程碑，他们认为研究中“余值”比划总过大的原因是由于存在对投入要素的计量误差，这种误差使得投入要素的贡献被严重低估了，而误差的根源在于索洛方法中对投入要素的同质性假设；从理论上分析，TFP就是各个投入要素无法解释的部分，随着研究方法的不断完善，TFP将趋于零。
从计算方法上看，常用的估算全要素生产率的方法有两类，一类是增长核算法，另一类是经济计量学方法。增长核算法是一种非参数的经验估计方法，以新古典增长理论为基础，将指数方法与生产函数相联系， TFP是一个“余值”,等于产出增长率与全部投入要素增长率加权和之差。估算过程相对简便，考虑因素较少，但主要缺点是假设约束较强。OECD (2001)生产率手册推荐使用增长核算的方法来估计TFP，这也是目前采用最广泛的测量TFP的方法。而经济计量学方法利用各种经济计量模型估算全要素生产率，一般将总产出或增加值作为因变量,将不同的投入变量作为自变量,通过参数估计的方法来研究，较为全面地考虑各种因素的影响；经济计量学方法测算TFP虽然可以放松增长核算方法中的完全竞争市场和规模收益不变等假设,但必须对估计的参数给出先验假设,并且受样本观察值数量的限制,容易出现参数估计不稳定等统计上的问题，经济计量学方法中最重要的是前沿面分析方法。
传统的增长核算方法将全要素生产率的增长看作是技术进步，但是忽略了技术效率的变化对生产率变化的影响。近年来，对TFP的拆分成为一个热点，如Färe et al.(1994)、 Battese and Coelli(1995))等，他们认为TFP的增长是由三部分组成的，一是技术进步，也称为技术变化，如新技术的采用或者新产品的发明，二是技术效率，如管理效率的提高和生产经验的积累，三是规模效率。分解TFP最有名的方法是由Färe Rolf., Shawna Grosskopf, Mary Norris, Zhongyang. Zhang(1994)提出的DEA-似线性规划方法，作者通过距离函数以计算出TFP变化指数，然后分解为技术效率变化和技术变化。计算TFP的另外一个方法是随机前沿面方法，见Tim Coelli, D.S. Prasada Rao, George E. Battese (1998)。
本文采用Färe et al. (1994) 提出的基于DEA似的确定性前沿面分析方法，利用距离函数来计算基于Malmquist指数的全要素生产率，并将其分解为技术效率变化和技术变化两个部分。具体方法如下：
假设每个单位有种投入和种产出，对每一时刻t=1,…,T，都存在一个从投入向量到产出向量的生产技术，定义为
（1）
表示在给定投入向量*下，所有可以生产的产出向量y，生产可能集代表一定时期的生产技术水平。
基于产出的距离函数定义为：
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