互联网金融时代中国上市银行效率增长模式研究——基于全组合DEAPCA模型外文翻译资料

The Study of Chinese Listed Bankrsquo;s Efficiency Growth Mode in Internet Finance Era—Based on Full-Combination DEA-PCA Model

1、Introduction

With the rapid development of electronic information technology and computer technology, the world entered the age of the Internet. In recent years, Chinarsquo;s internet industry grows fast. As of the end of 2014, Chinese netizens reached 649 million people, the Internet penetration rate reached 47.9%; whereas a decade ago, in 2004 Chinese netizens only had 0.94 million people, and the Internet penetration rate was only 7.3%1. At the third session of the 12th National Peoplersquo;s Congress, Premier Li proposed the concept of “Internet ” in order to optimize the allocation of resources and improve the efficiency of resources integration by prompting Internet technology graft into the traditional industries. When the advantages of the Internet is rooted in the financial sector, it can stimulate strong creativity in financial sector, and then format the new internet financial model to inject new vitality into economic.

According to the statistics of research firm iResearch, the deal size of China Internet banking in China has reached 1304.4 billion RMB, an increase of 40.23% compared to last year2. In the same year, the total assets of commercial banks in China amounted to 134.8 trillion RMB, an increase of 13.5% compared to last year3. The total asset of Chinarsquo;s 16 listed banks is about 78.5% of total commercial bank assets. The rapid development of Internet banking that affects Chinese listed banks has caused widespread concern in financial practitioners, experts and scholars at domestic and abroad. Internet banking as an important part of Internet finance, as well as a new trend and channel of Chinarsquo;s banking industry development not only changes the Chinese commercial bank business model, but also changes the development direction of Chinarsquo;s banking industry.

On the one hand, internet banking due to the low cost, high efficiency, low error rate, convenience and other advantages has become a new way to improve the operating performance of Chinese commercial banks and has been incorporated into many banksrsquo; development planning; On the other hand, internet banking has expanded the commercial bankrsquo;s function, scope of services and development path as a financial intermediary by combining the Internet banking business mode and traditional banking business mode, and also enriched the commercial banksrsquo; ways of efficiency growth at the same time. However, due to the different inherent advantages of Chinese commercial banks, their choices of enhancing efficiency patterns are different. Therefore, the starting point of this paper is using empirical means to evaluate the operating efficiency of Chinarsquo;s listed banks, trying to find out its current efficiency growth pattern and analyze the reasonableness of its efficiency growth pattern, and according to the actual operation situation, we put forward some policies and recommendations to improve the operating efficiency of sample listed banks.

With respect to foreign countries, the studies of commercial banksrsquo; efficiency are less, especially those combined with Internet banking factors, the existing research cannot give full play to the role of theory into practice. Therefore, this article attempts to provide some useful supplement for existing studies. In general, contribution of this paper is mainly reflected in three aspects: Firstly, we study multiple input and output indicators which are impacting commercial bankrsquo;s efficiency by incorporating the financial information and non-financial information; Secondly, we take new ideas and methods to evaluate the efficiency of commercial banks, namely: the use of a combination of full-DEA-PCA model to evaluate the efficiency of the listed banks; Finally, we found that the current efficiency growth pattern of Chinarsquo;s commercial banks can be divided into “network service oriented” and “traditional business oriented”. According to the performance of listed banks in the principal component analysis graph, Chinarsquo;s listed banks will be further divided into four groups to analyze the efficiency growth path, so we propose policy recommendations to enhance the operation efficiency of each group based on its characteristic. The rest of the paper is organized as follows: The second part is literature review, which sorts out and analyzes the efficiency of commercial bankrsquo;s research methods, the index system and conclusions; The third part is model design, which explains the features and principles of the model chosen and the reason for the model; The fourth part is data and variable declaration, which explains the selected sample, data sources and empirical model index system; The fifth part is empirical analysis, which puts the sample data into the model to calculate and analyze the result; The sixth part is the conclusion, which summarizes the finding, then proposes measures, recommendations and outlook.

2、Literature Review

The Research of Bank Efficiency Evaluation Method

Currently, the comment regarding the efficiency of commercial banks is mainly used in cutting-edge analysis and its derivative analysis (parametric method and non-parametric method). Farrell (1957) found that Linear programming effectively solve the long- standing index problem and construct an effective production frontier that composed by the optimal production efficiency point, and thus provides a scientific mathematical methods to measure efficiency from the quantitative aspect. Frontal analysis became the main research method of studying financial industry efficiency [1] . Berger and Humphrey (1997) reviewed the literature of operating efficiency about 130 financial institutions of 21 countries, they further classified the frontal analysis as non-parametric method and parameter method according to the different requirements of efficiency frontier production functi

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互联网金融时代中国上市银行效率增长模式研究——基于全组合DEAPCA模型

1 介绍

随着电子信息技术和计算机技术的飞速发展，世界进入了互联网时代。截至2014年底，中国网民达到6.49亿人，互联网普及率达到47.9%；而十年前，2004年中国网民只有94万人，互联网普及率只有7.3%。在第十二届全国人民代表大会第三次会议上，李总理提出了“互联网 ”的概念，以促进互联网术向传统产业的嫁接，优化资源配置，提高资源整合效率。当互联网的优势根植于金融领域时，它可以激发金融领域的强大创造力，进而形成新的互联网金融模式，为经济注入新的活力。

根据艾瑞咨询公司的统计，中国网上银行在中国的交易规模已达13044亿元人民币增长，较去年同比增长40.23%。同年，中国商业银行总资产达134.8万亿元，同比增长13.5%。中国16家上市银行的总资产约占商业银行总资产的78.5%。快速发展影响中国上市银行的网上银行业务已经引起了国内外金融从业者、专家学者的广泛关注。网上银行作为互联网金融的重要组成部分，也是中国银行业发展的新趋势和新渠道，不仅改变了中国商业银行的经营模式，也改变了中国银行业的发展方向。

一方面，网上银行因其低成本、高效率、低差错率、便捷性等优势已经成为中国商业银行改善运营业绩的新途径，并已被纳入许多银行的发展规划；另一方面，网上银行将网上银行业务模式与传统银行业务模式相结合，拓展了商业银行作为金融中介的功能、服务范围和发展路径，与此同时也丰富了商业银行的效率增长方式。然而，由于中国商业银行不同的内在优势，它们对效率提升模式的选择是不同的。因此，本文的出发点是用实证的方法来评价我国上市银行的经营效率，试图找出其目前的效率增长模式，分析其效率增长模式的合理性，并根据实际经营情况，提出一些提高样本上市银行经营效率的政策建议。

相对于国外，对商业银行效率的研究较少，尤其是那些结合了网上银行因素的研究，现有的研究不能充分发挥理论转化为实践的作用。因此，本文试图为现有的研究提供一些有益的补充。总的来说，本文的贡献主要体现在三个方面：首先，我们研究了多元投入和产出，整合金融信息和非金融信息影响商业银行效率的指标；其次，我们采用了新的思路和方法来评价商业银行的效率，即：采用全过程主成分分析模型相结合的方法来评价上市银行的效率；最后，我们发现我国商业银行目前的效率增长模式可以分为“网络服务导向”和“传统业务导向”。根据主成分分析图中上市银行的绩效，我国上市银行将进一步分为四组来分析效率增长路径，因此我们根据每组的特点提出了提升其经营效率的政策建议。论文的其余部分组织如下:第二部分是文献综述，对商业银行效率的研究方法、指标体系和结论进行梳理和分析；第三部分是模型设计，说明了模型选择的特点和原则以及模型产生的原因；第四部分是数据和变量的声明，说明了选择的样本、数据来源和经验模型指标体系；第五部分是实证分析，将样本数据放入模型中对结果进行计算和分析；第六部分是结论，总结研究结果，提出对策、建议和展望。

2 文献综述

银行效率评价方法研究

目前，关于商业银行效率的评价主要应用于边际分析及其衍生分析(参数法和非参数法)。Farrell(1957)发现线性规划有效地解决了长期存在的指数问题，并构建了一个有效的生产前沿，通过最优生产效率点，从而提供了一种从数量方面衡量效率的科学的数学方法。前沿分析成为研究金融业效率的主要研究方法。Berger和Humphrey(1997)回顾了21个国家的130家金融机构的经营效率文献，根据效率前沿生产函数对模型参数的不同要求、随机误差项和无效性的不同假设以及有效前沿有限条件的强弱，将前沿分析进一步分为非参数方法和参数方法。

在前沿分析的基础上，查恩斯、库珀和罗兹(1978)提出了在规模报酬不变的假设下的数据包络分析(DEA)。数据包络分析(DEA)涉及运筹学、计量经济学和管理学的理论，选择多个输入指标和输出指标，然后利用数学规划(如多目标规划和线性规划)来检测决策单元在帕累托最优状态下的有效前沿。它可以评价主体之间的相对效率得分，主要用于检验样本的技术效率、规模效率和综合效率。药品管理局有优良适用性，不需要对最佳实践前沿作出预先假设，并允许样本效率的动态变化。它也不需要对样本数据使用无因次过程，并假设输入可变权重。此外，数据包络分析不必确定输入和输出之间的函数表达式。通过对数据包络分析的研究，蒂姆(1998)提出了将数据包络分析的效率值与其他数学规划(如托比特模型、主成分分析法等)相结合的“两阶段”方法的数据包络分析模型。原则是用数据包络分析方法计算决策单元的有效性；然后对各因素的效率值进行回归，分析影响效率的深层次原因。

3 模型设计

本文采用完全组合的DEAPCA模型来评价商业银行的效率。首先，利用完全组合DEA模型分析了不同投入产出变量组合下中国上市银行的绩效；其次，利用主成分分析法对完全组合的结果进行分析。

4 数据和变量的描述

本文赞同何等(2008) [22]和斯托伊察等(2013) [23]的观点，选择与商业银行和网上银行相关的指标作为投入产出变量，如表1所示。

特别值得注意的是两个非金融指标:软件净值和银行交易分流率。

表1全组合DEA效率分析的投入产出变量

5 实证结果分析

中国上市银行效率增长模型分析

所有上市银行样本的主成分得分、综合得分和排名，如表6所示。

表6上市银行的主成分分析结果

综上所述，我国16家上市银行的效率增长模型可以概括为表7所示。

表7中国16家上市银行效率增长模型的分类

6 结论和建议

结论

本文采用考虑金融变量和非金融变量的全组合分析方法，分析了互联网金融时代下我国上市银行的效率增长模型，研究表明，上市银行对互联网因素的绩效评价存在明显差异。

结果表明，中国16家上市银行的效率增长模型可分为“互联网业务导向”和“传统业务导向”两种类型。根据数据包络分析的结果，用主成分分析法将16家上市银行分为四组：第一组定义为“重视网上业务”，第二组定义为“重视网上业务，但传统业务负担过重”。每种类型的集团都有自己的特点，因此决策者必须认识到这些特点，以便制定更好的发展战略。

对我国上市银行效率增长模式的建议

第一类是“强调互联网业务”的银行，这些银行是宁波银行、南京银行和华夏银行，它们的资本规模相对较小，但在互联网业务方面有明显的优势。这些银行应该利用高效率、低成本和多用户的互联网金融优势以及解决他们的规模小，分支机构数量有限，客户资源少，品牌影响力小一些问题。此外，适当增加实体银行分支机构，利用互联网业务优势刺激传统业务，提高整体经营绩效也很重要。

第二类是“以互联网业务为主，传统业务负担过重”的银行，即资产规模较大，擅长互联网业务而非传统业务的中国银行、农业银行、交通银行和中国光大银行，但整体经营业绩相对不太好。这类银行应增加互联网业务投资，提高效率，同时增加传统商业方面的互联网创新。与此同时，这一类银行需要适当减少实体银行分

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