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摘 要：城商行最初建立的目光就放在服务地方经济、服务小微企业上，“大众创业、万众创新”作为推动中国经济继续前行的“双引擎”之一，提倡创业解决就业必然离不开银行的金融支持。本文选取多家样本城商行，通过实证分析测算样本行服务小微的效率，分析了城商行在服务小微过程中的不足之处。
关键词：城商行;小微企业;效率
相对于国有大型银行和股份制银行，人们认为城市商业银行对小微企业的信贷支持效果更好，因为城商行作为区域性银行，目光放在服务地方经济，更易获得本地小微企业客户的信息，成本更低。因此，城商行对小微企业的信贷支持更加方便，故本文将对城市商业银行支持小微企业发展的效率进行研究。根据数据的可获得性等多方面的要求，本文主要选择了13家城市商业银行作为研究对象。
一、城商行支持小微企业发展效率的测算方法
财务分析法和前沿分析法是测度银行效率的最主要方法，前者分为参数化法和非参数化法，而作为非参数化方法代表的数据包络分析（DEA），被广泛用于评价银行效率。本文将采用DEA方法对我国城商行支持小微企业的效率进行测算。该方法缺陷体现在：一方面投入、产出指标需要主观选定，另一方面要求决策单元数满足指标数两倍，因此在选择时既要满足指标代表性又要限制个数。所以，本文将采用因子分析法客观筛选出包含信息最完备的指标。
二、因子分析-DEA方法的构建
因子分析法是用少数因子去描述较多变量或因素间的关系，在对多个变量进行分析后会生成几个“组”，也叫公因子，每个公因子涵盖多个变量描述的信息。因此，我们可以用因子分析筛选多个DEA备选指标，排除主观因素影响，控制指标个数，再进行DEA分析。
三、城商行支持小微企业发展效率的测算
在结合学者使用率高、普遍认可的指标，同时考虑对城商行各方面的解释能力，本文选取了以下备选指标：（投入指标）营业支出、股东权益、总资产、从业人员数量、基层分支机构数。（产出指标）利润总额、净利率、存款余额、小微企业贷款余额、小微企业贷款余额在总贷款余额中的占比。
（一）基于因子分析法的投入、产出指标变量选取
在因子分析前需要对备选投入、产出指标进行KMO和Bartlett的检验，得到投入指标KMO值为0.708，产出指标KMO值为0.729，均符合要求。
表1 投入产出指标旋转成份矩阵
通过因子分析分别提取了两个投入指标和两个产出指标，表1显示了公因子表达的含义，投入指标公因子1与营业支出、股东权益和总资产具有较高相关性，可以理解为城商行服务小微的资金支持，而公因子2代表的是城市行服务小微的硬件设施;产出指标公因子1可理解为城商行服务小微的持续能力，而公因子2为城市行服务小微的力度。分别提取與公因子相关性最高即最能解释所涵盖信息的变量，得到选定DEA投入指标为营业支出、基层分支机构数量，产出指标为净利润、小微贷占比。（利润总额和净利润相关性相同，已有的研究中学者们普遍更认同选用净利润作为产出指标。）
（二）基于因子分析-DEA的效率测算
本文对2013年度我国城商行支持小微企业效率进行测算。综合效率可分解为纯技术效率和规模效率，综合效率=纯技术效率*规模效率。
表2 2013年我国城商行支持小微企业效率分解结果
2013年样本行中服务小微综合效率DEA有效的有4家，其不论在内部管理、技术创新，还是规模上都达到了最优;综合效率在平均值之上的有8家，表现最不理想的是兰州银行。有9家城商行纯技术效率在平均值之上，其中DEA有效的有6家;10家城商行规模效率在平均值之上，DEA有效的有4家，而规模报酬递增和递减的城商行各占半数。综合得到，我国城商行服务小微效率大多非有效不论是从技术还是规模角度都存在问题，但比较而言规模效率与前沿差距相对较小。
效率值最不理想的兰州银行综合效率仅有0.558，而纯技术效率高达0.948，处于规模报酬递增的状态;意味着兰州银行服务小微效率无效的原因更多是因为规模无效，银行规模并不能与经营能力相适应，继续扩张将给其带来更多效益。
四、结论与建议
（一）东部地区经济较发达，城商行发展更迅速，规模达到一定水平，规模效率与前沿面已非常接近，非DEA有效的原因多为纯技术效率无效;中部地区城商行发展较为均衡，规模虽不及大型城商行，但与自身经营水平相适应;而西部地区经济较落后，城商行发展缓慢，非DEA有效的原因多因规模无效，虽积极服务小微，但规模跟不上，网点覆盖与服务无法满足客户需求，信息不能有效传达，从而导致效率低下。
（二）每家银行发展状况均存在很大差异，我们应对症下药改善现状，有针对性的从每家银行的薄弱环节入手。例如，兰州银行问题出在规模效率低下，则应在银行网点覆盖及专营服务机构建设上下功夫;而宁波银行的非DEA有效则是因为纯技术无效，需要从公司治理和金融产品创新研发角度去考虑其改进方向。（作者单位：兰州财经大学）
参考文献：
[1] 王玲，谢玉梅，胡基红.我国农村商业银行效率及其影响因素分析[J].财经论丛.2013（5）：53-58
[2] 盛煜.我国农村商业银行运营效率比较与评价——基于数据包络分析法[J].金融发展研究.2012（4）：70-74
[3] 肖沁林.长沙银行小微企业信贷业务模式研究[D].长沙：中南大学商学院，2013：：1-57
关键词：城商行;小微企业;效率
相对于国有大型银行和股份制银行，人们认为城市商业银行对小微企业的信贷支持效果更好，因为城商行作为区域性银行，目光放在服务地方经济，更易获得本地小微企业客户的信息，成本更低。因此，城商行对小微企业的信贷支持更加方便，故本文将对城市商业银行支持小微企业发展的效率进行研究。根据数据的可获得性等多方面的要求，本文主要选择了13家城市商业银行作为研究对象。
一、城商行支持小微企业发展效率的测算方法
财务分析法和前沿分析法是测度银行效率的最主要方法，前者分为参数化法和非参数化法，而作为非参数化方法代表的数据包络分析（DEA），被广泛用于评价银行效率。本文将采用DEA方法对我国城商行支持小微企业的效率进行测算。该方法缺陷体现在：一方面投入、产出指标需要主观选定，另一方面要求决策单元数满足指标数两倍，因此在选择时既要满足指标代表性又要限制个数。所以，本文将采用因子分析法客观筛选出包含信息最完备的指标。
二、因子分析-DEA方法的构建
因子分析法是用少数因子去描述较多变量或因素间的关系，在对多个变量进行分析后会生成几个“组”，也叫公因子，每个公因子涵盖多个变量描述的信息。因此，我们可以用因子分析筛选多个DEA备选指标，排除主观因素影响，控制指标个数，再进行DEA分析。
三、城商行支持小微企业发展效率的测算
在结合学者使用率高、普遍认可的指标，同时考虑对城商行各方面的解释能力，本文选取了以下备选指标：（投入指标）营业支出、股东权益、总资产、从业人员数量、基层分支机构数。（产出指标）利润总额、净利率、存款余额、小微企业贷款余额、小微企业贷款余额在总贷款余额中的占比。
（一）基于因子分析法的投入、产出指标变量选取
在因子分析前需要对备选投入、产出指标进行KMO和Bartlett的检验，得到投入指标KMO值为0.708，产出指标KMO值为0.729，均符合要求。
表1 投入产出指标旋转成份矩阵
通过因子分析分别提取了两个投入指标和两个产出指标，表1显示了公因子表达的含义，投入指标公因子1与营业支出、股东权益和总资产具有较高相关性，可以理解为城商行服务小微的资金支持，而公因子2代表的是城市行服务小微的硬件设施;产出指标公因子1可理解为城商行服务小微的持续能力，而公因子2为城市行服务小微的力度。分别提取與公因子相关性最高即最能解释所涵盖信息的变量，得到选定DEA投入指标为营业支出、基层分支机构数量，产出指标为净利润、小微贷占比。（利润总额和净利润相关性相同，已有的研究中学者们普遍更认同选用净利润作为产出指标。）
（二）基于因子分析-DEA的效率测算
本文对2013年度我国城商行支持小微企业效率进行测算。综合效率可分解为纯技术效率和规模效率，综合效率=纯技术效率*规模效率。
表2 2013年我国城商行支持小微企业效率分解结果
2013年样本行中服务小微综合效率DEA有效的有4家，其不论在内部管理、技术创新，还是规模上都达到了最优;综合效率在平均值之上的有8家，表现最不理想的是兰州银行。有9家城商行纯技术效率在平均值之上，其中DEA有效的有6家;10家城商行规模效率在平均值之上，DEA有效的有4家，而规模报酬递增和递减的城商行各占半数。综合得到，我国城商行服务小微效率大多非有效不论是从技术还是规模角度都存在问题，但比较而言规模效率与前沿差距相对较小。
效率值最不理想的兰州银行综合效率仅有0.558，而纯技术效率高达0.948，处于规模报酬递增的状态;意味着兰州银行服务小微效率无效的原因更多是因为规模无效，银行规模并不能与经营能力相适应，继续扩张将给其带来更多效益。
四、结论与建议
（一）东部地区经济较发达，城商行发展更迅速，规模达到一定水平，规模效率与前沿面已非常接近，非DEA有效的原因多为纯技术效率无效;中部地区城商行发展较为均衡，规模虽不及大型城商行，但与自身经营水平相适应;而西部地区经济较落后，城商行发展缓慢，非DEA有效的原因多因规模无效，虽积极服务小微，但规模跟不上，网点覆盖与服务无法满足客户需求，信息不能有效传达，从而导致效率低下。
（二）每家银行发展状况均存在很大差异，我们应对症下药改善现状，有针对性的从每家银行的薄弱环节入手。例如，兰州银行问题出在规模效率低下，则应在银行网点覆盖及专营服务机构建设上下功夫;而宁波银行的非DEA有效则是因为纯技术无效，需要从公司治理和金融产品创新研发角度去考虑其改进方向。（作者单位：兰州财经大学）
参考文献：
[1] 王玲，谢玉梅，胡基红.我国农村商业银行效率及其影响因素分析[J].财经论丛.2013（5）：53-58
[2] 盛煜.我国农村商业银行运营效率比较与评价——基于数据包络分析法[J].金融发展研究.2012（4）：70-74
[3] 肖沁林.长沙银行小微企业信贷业务模式研究[D].长沙：中南大学商学院，2013：：1-57