绩效管理本科论文

南京邮电大学2015届本科生毕业设计（论文）

第三章 银行经营绩效评价方法的选择与简介

3.1 评价方法的选择

通过对上文文献综述的归纳，可以将商业银行绩效评价方法主要分为以下两类,其中一类是财务指标评价法,如单一会计指标法、托宾Q值、EVA和杜邦分析法等；另一类是效率评价法,其中效率评价法又分为参数分析法(如模糊综合评价法)和非参数分析法（如DEA）。

财务指标分析法经常被公司利益相关者使用,这种方法的优点是财务数据容易获得，而且评价标准统一、评价目标清晰。但存在如下几个主要缺点，第一，由于评价指标为财务统计结果而会导致一定的滞后性；第二，财务指标仅仅是对银行经营效率的短期反应,对银行长期经营效率作用有限；第三,财务指标无法反映银行经营上的风险,这可能导致管理者因对风险认识不足而做出不正确的决策。

效率评价法将商业银行的经营管理分为投入和产出两个过程,通过投入和产出与生产前沿函数进行对比,进而对商业银行经营效率的评价。效率评价法包括参数分析法和非参数分析法。其中，参数分析法要求严格明确投入和产出两者的关系,并根据计量经济学估计出生产边界，然而正是由于该方法必须提前估算出生产边界并赋予特定函数形式,因此在使用上有很大的局限性；而非参数法可同时处理多元投入和多元产出而不必设定函数关系,而且它对效率前沿的结构设定很少，不必赋予特定函数形式,而只需要每个个体与最佳个体比较即可。研究表明,非参数法计算得出的经验效率可提供与真实效率一致的估计量[19]。 数据包络分析（DEA）就是一种非参数法，它的主要特点是有较强的处理多投入、多产出数据的能力，根据投入产出数据,不仅不需对无效率分布提前假设,而且不需要设置权重,即可运用数学规划方法计算得出有效生产前沿面,排除了主观因素干扰,是一种纯技术方法。通过对这些效率指标的分析,不但可以对效率做出评估,也会揭示数据中涵盖管理信息,给出建议。根据以上的对比分析，本文将采用数据包络分析法(DEA)测量八家银行的经营绩效的效率值。

3.2 数据包络分析法(DEA)概述

1957年，Farell提出了相对效率理论，在此基础上，美国运筹学家Charnes. A,Cooper. W. W(1978)发现了一种新的效率评价方法——数据包络分析(DEA)。

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最初该效率评价方法仅包括规模报酬不变模型(CCR模型)，模型通过线性规划的方式求出效率最优面和每个DMU的效率,根据DMU与有效生产前沿之间的距离来评断其技术效率的高低；1984年, Charnes等人考虑规模报酬可变的情况，将技术效率（TE)分解为纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)两个部分，在此基础上构建了规模报酬可变模型（BCC模型），该模型中TE=PTE*SE；1993年Andersen等学者将有效DMU分离出来，提出了超效率DEA模型；1996年Coelli在超DEA模型的基础上提出了规模报酬非增模型(NIRS)。下面简单介绍CCR模型和BCC模型：

3.2.1 CCR 模型

规模报酬不变模型(CCR模型)的前提假设条件是规模报酬不变，它通过对投入和产出数据的处理和分析，得到有效生产前沿面,然后根据目标决策单元与其之间的距离来评价目标决策单元（DMU）的效率。假设有t个DMU,每个DMU均有m个投入变量以及n个产出变量,xij表示第j个DMU对第i种输入的投入量, yrj表示第j个DMU对第r种输出的产出量,vi、ur权系数,表示对第i种输入、第r种输出的一种度量,i=l,2,?m;r=l,2, ?,n。xij>0 , yrj>0,且为已知数据, vi、

ur为变量。则可定义效率评价指数hj:

hjyu?vxTTj?r?1?uryrj?vixiji?1m,j?1,2...,tjxj?(x1j,...,xmj)T,yj?(y1j,...,ynj)T,j?1,2,...,t;权系数 4-1 v?（v1,...vm)T,u?(u1,....un)T满足hj?1,j?1,2,....t同时,设定约束条件:全部DMU效率指数,设定变向量V、U,对目标函数

DMUj0效率指数建立如下模型：

uTy0 MaxT

vx0 s.t. uTyjvTxj?1,j?1,2,.....t, 4-2

??0,v?0,??0,v?0

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可实现DMUj0在所有DMU中是否最优的考察。其中, x0=xj0，y0=yj0,1≤j0≤t。引入 Charnes — Cooper 变换,令 s?1vxT?0,??sv,μ=s u 4-3

0可得等价线性规划问题:

maxhj0?uTy0

s.t.?Txj?uTyj?0,j?1,2,....t, 4-4

?x0?1,??0,u?0

对偶规划为(θ无约束):

min?s.t.??jxj??x0,j?1tT??j?1t 4-5

yj?y0,j?j?0,j?1,2,...t,

引入松她变量后可得:

min?s.t.??jxj?S???x0j?1t??j?1tjyj?S??y0 4-6

?j?0,j?1,2,....tS?,S??0

?为DMUj的技术效率, 0???1,反应该DMU资源配置综合能力的高低。当

?=1时,表明该DMU达到DEA有效，资源投入量恰到好处，既无资源浪费也无产出不足的损失；当?＜1时,表明该DMU未达到该指标的DEA有效，说明了该DMU在资源配置方面存在无效率,没能实现资源配置的帕累托最优状态,若将该DMU的投入缩小?倍，仍能实现同等数量的产出，同时?越接近0，表明该DMU越偏

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离资源配置的帕累托最优状态,即资源配置存在较大程度的扭曲，小产量耗费大量投入。

3.2.2 BCC 模型

规模报酬可变模型（BCC模型）建立基础是以规模报酬可变为前提条件，该模型原理和CCR模型相似，同样是根据根据目标决策单元（DMU）与有效生产前沿之间的距离来评价每个DMU的效率。BCC模型下,技术效率（TE）由纯技术效率（PTE）和规模效率（SE）两者的乘积表示,其中PTE表示在规模报酬可变情况下, DMUj投入产出与有效生产前沿对应的投入产出之比。当PTE>SE时,表示技术效率的变化很大程度上受到纯技术效率的影响，PTE

BCC模型目标函数测算的?值即是PTE,测量当规模报酬可变时决策单元（DMU）与有效生产前沿面之间的距离,对权重λ增加一定的约束条件可以建立如下线性约束:

min?s.t.??jxj??x0,j?1t??j?1tjyj?y0, 4-7

I??1,?j?0,j?1,2,...t,其中I?(1,1,1,....1)1?t纯技术效率(PTE)主要是用来衡量企业内部管理水平的, 0?PTE?1。PTE=1表示企业达到完全纯技术效率水平，管理水平很高；而PTE<1表示未达到完全纯技术效率水平,即该企业存在一定的管理水平低效率,内部控制不稳定等方面的问题。PTE值越大,说明该企业内部管理水平越高,其对提高综合效率作用越大。

规模效率(SE)表示是决策单元（DMU）在规模报酬不变时的生产前沿与规模报酬变化时的生产前沿二者之间的距离,SE=TE/PTE, 0?SE?1，它是企业对于现有规模是否有效利用的衡量。当SE=1时,表明该企业现阶段所经营的规模是最佳规模，在该规模水平企业在各个方面都可以取得最佳效率；当SE<1时,说明该企业现有规模不能带来明显的规模经济效应,并非最佳规模，企业可通过扩大或缩小规模提升规模效率,进而提升综合效率。

?为DMUj0的技术效率, 0???1,反应该DMU资源配置综合能力的高低。当

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