system: [SYSTEM]

user: 3. 研究方法与指标选择 3.1. 数据包络分析法(DEA模型) DEA即数据包络分析方法，是一种非参数系统分析的方法，最初由著名的国际运筹学家Charnes，Cooper和Rhodes (1978) [ 17 ] 开创的。DEA的使用目的是建立有多个投入和产出单元的数学模型，简称为决策单元(DMUs)，并研究其相对效率或效益评价的一种研究方法 。决策单元是用来判断DEA是否有效的一个评价指标。当得出DEA有效时，就可以说明该决策单元是有效的(运行技术效率TE = 1)。DEA在分析多指标投入和多指标产出时，具有独特的优势。因此，DEA方法在分析商业银行运行效率时具有一定的优势。 按效率测算方式可将DEA模型划分为投入导向法及产出导向法。产出导向法是在投入增加的情况下，增加产出对其无效率程度的测算(Farrell， 1957) [ 18 ]，而投入导向法则是在不减少产出的情况下，对投入进行适当减少对其无效率程度的测算(Coelli等，2005) [ 19 ]。 在研究中本文选取投入导向法进行研究。主要的原因是大多数越南商业银行当前经营中占比业务量最大的是存款及贷款业务，然而中央银行对银行利率及贷款的控制，限制。因此，研究主体对产出指标的控制能力。 DEA方法有许多应用模型，例如：规模报酬不变的CCR模型、规模报酬可变的BCC模型、规模报酬递增的IRS模型和规模报酬递减的DRS模型等。由于规模报酬不变的CCR模型的假设仅适用于全体研究的样本以最佳规模运行的情况。事实上，银行将根据其内部能力和外部环境而灵活运营，不是以最佳规模运营。 基于生产系统的特点，本文采用规模报酬可变(VRS)的BCC模型与投入导向法，作为评估越南商业银行运营效率的目标。同时，本文运用Malmquist指数模型计算各决策单元(DMUs)的效率值，从而得到剔除外部环境和随机干扰因素影响的效率值，该效率值能够真实地反映决策单元的全要素生产率及各分解效率指数。利用Malmquist指数模型来评价银行运行效率的优点在于，能够更好地反映和评价商业银行效率的动态变化，使用面板数据引入时间变量后，弥补了静态BCC模型的缺陷(Wheelockand和Wilson，1999) [ 20 ]。 3.2. 数据及变量说明 3.2.1. 数据来源 根据越南央行所规定的法定资本，将25家样本商业银行分别为大型商行(11家；法定资本金 ≥ 10万亿VND)、中型商行(8家；5万亿VND ≤ 法定资本金10万亿VND)和小型商行(6家；3万亿VND ≤ 法定资本金5万亿VND)的三种资本结构类型的商业银行。样本指标数据来源于2010~2018年间连续(全球金融危机2008~2009年之后)通过各自越南商业银行的年度财务报表、金融年鉴和银行年报等提取研究所需的数据。建立了一组面板数据，共225个评价样本(DMUs)。 3.2.2. 投入产出指标选择 根据数据包络分析的特点，投入与产出指标的正确选取是至关重要的步骤。目前对商业银行效率评价的相关研究中，一般基于生产法、中介法和资产法的三种指标的研究较为常见。由此可见，三种方法都有自身的优势，同时也有其不足之处，但确定投入指标和产出指标。若想保证评价指标的选取科学合理，必须考虑越南商业银行自身特点及所研究内容的实际情况综合而定。通过对国内外众多学者的相关研究文献的梳理，本文综合并选取具有高运用率的变量。为了进一步检验投入与产出变量的相关性，本文利用Pearson相关系数测试方法对变量进行相关性检验。然而，具有高度相关性的各对变量，模型可能会存在多重共线性问题。据此，为了限制错误的多重共线性，在Stata13.0软件中采用VIF检验来评估。 Table 1 Comparison of the selection of input-output indicators based on the DEA method in the research review of China and Vietna 国家 中国 越南 研究学者 蓝佳林 李国荣 吴原秋 王思祺 张乙璇 Hung. N.V Xuan. N.T.H Bao. H.D Thuong. N.T.T 研究时间 2012 2014 2016 2017 2017 2008 2012 2014 2017 研究银行的数量 13 12 27 13 37 32 31 29 21 投入变量 总资产 √ √ √ 固定资产净额 √ √ √ √ 资本净额 √ √ √ 营业成本 √ √ √ √ √ √ √ √ 员工数 √ √ √ √ 总资本 √ 信贷风险准备金 投资净额 √ 存款额 √ √ √ 产出变量 净利润 √ √ √ √ √ 税前利润 √ √ 营业收入 √ √ √ 利息收入 √ √ 非利息收入 √ √ 存款额 √ √ √ √ 贷款额 √ √ √ √ √ √ 表1. 基于DEA方法的中国与越南研究综述的投入产出指标选择相关对比 通过观察与细分表1，本文选取的各变量：总资产、资本净额、营业成本、信贷风险准备金作为投入指标；选择存款额、贷款额、净利润、利息收入、非利息收入、总收入作为产出指标。 在选择变量的过程中，本文发现存在一些问题：一是员工人数和固定资产在目前的研究中作为投入指标被大量的采用，而本文没有采取这两种投入变量。这是因为近年来，银行员工不断转移，不稳定，人员经常发生缺失，银行需要增加合同工。一般的合同工都是临时工，银行给定他们签订无固定期限的劳动合同。因此，员工人数这个变量不包括在本文研究中。至于固定资产的变量可简单的解释，固定资产在商业银行总资产中的占比很小，因此不宜将固定资产作为一项投入独立的投入指标来研究。二是由银行的实际运营过程可知，商业银行的经营模式有两个鲜明的阶段特征，在第一阶段，首先通过吸收客户存款来汇集资金，在这一阶段，存款作为一种产出变量；在第二阶段，商业银行用发放贷款等投资方式将资金提供给有需要的企业或个人，在这一阶段，存款作为产生贷款的投入变量运用在商业银行的经营模式中。根据这两个阶段，存款金额是一个中间变量(段永瑞等，2019) [ 21 ]。对于越南的商业银行而言，存款金额和借款金额是产生主要利润的关键产品。然而，基于生产法和本文选择影响银行盈利能力的变量的目表，笔者选取存款额作为产出变量来进行研究。 Table 2 Correlation analysis table of input-output variable 变量 投入变量 产出变量 总资产 资本净额 营业成本 信贷风险准备金 存款金额 贷款金额 净利润 利息收入 非利息收入 总收入 投入变量 总资产 1.0000 资本净额 0.9338 0.0000 1.0000 营业成本 −0.9466 0.0000 −0.9330 0.0000 1.0000 信贷风险准备金 −0.8714 0.0000 −0.7976 0.0000 0.8771 0.0000 1.0000 产出变量 存款额 0.9916 0.0000 0.9175 0.0000 −0.9336 0.0000 −0.8606 0.0000 1.0000 贷款额 0.9894 0.0000 0.9074 0.0000 −0.9387 0.0000 −0.8855 0.0000 0.9840 0.0000 1.0000 净利润 0.8583 0.0000 0.9009 0.0000 −0.8898 0.0000 −0.7893 0.0000 0.8304 0.0000 0.8209 0.0000 1.0000 利息收入 0.9558 0.0000 0.9022 0.0000 −0.9650 0.0000 −0.8973 0.0000 0.9329 0.0000 0.9551 0.0000 0.8636 0.0000 1.0000 非利息收入 0.8790 0.0000 0.8907 0.0000 −0.8754 0.0000 −0.8471 0.0000 0.8725 0.0000 0.8509 0.0000 0.9039 0.0000 0.8437 0.0000 1.0000 总收入 0.9254 0.0000 0.9192 0.0000 −0.9426 0.0000 −0.9174 0.0000 0.9066 0.0000 0.9134 0.0000 0.9056 0.0000 0.9327 0.0000 0.9077 0.0000 1.0000 表2. 投入产出变量的相关性分析表 表2的结果显示如下，2010~2018年间越南25家商业银行投入产出变量的相关系数均在α = 0.01的显著性水平下(sig < 1%)，表明模型采用的所有变量符合同向相关性原则。然而，大多数变量的相关系数都是高度相关的(相关系数大于0.8)。从上说的结论我们可以看出，模型存在多重共线性，严重的多重共线性会大影响模型的预测结果(Gujarati， 2003) [ 22 ]。因此，为了消除模型中的多重共线性，本文采用VIF检验。 Table3. VIF test table for multi collinearity system resulting data of standard experiment 表3. 多重共线性的VIF检验表 表3显示，从VIF 1到VIF 5结果都显出VIF均值超过10，据此依次删除变量：总资产、贷款额、营业成本、总收入、利息收入。最后VIF 6均值 = 8.14 < 10，结果显示已消除了模型中的多重共线性，现在的投入产出变量明显的高估。 综合上面的结果，本文选取了资本净额、信贷风险准备金两个变量作为项目评价的投入指标，存款额、净利润、非利息收入三个变量作为项目评价的产出指标。