我国信托公司投入产出效率区域差异比较
中图分类号：F832.49文献标识码：A
文章编号：1000176X（2014）07005807
一、引言
自2007年信托业开始回归主业以来，国内信托公司已经历了连续5年的爆发式增长，信托业管理资产规模屡创新高。截至2013年9月，我国67家信托公司管理的信托资产规模已达10.13万亿元，实现利润总额389.84亿元，信托业资产余额远超保险业，成为我国第二大金融行业。但是，飞速发展的信托业其运行效率如何，尤其是近几年监管层对于银信理财合作业务的规范，以及放开券商、基金和保险等金融同业开展资产管理业务的新政密集出台，信托公司面对业务拓展受限和日益激烈的市场竞争，其投入产出效率会受到怎样的影响，东部、中部、西部地区信托公司的整体效率存在何种变动趋势，受到哪些因素的影响，将会表现出何种差异性等问题已经成为国内信托业发展的焦点。
遗憾的是我国学术界对于上述问题的研究还不够深入，能从实证角度对信托业整体效率进行分析和评估的国内相关文献仅有数篇。张强和张宝[1]认为，受纯技术效率和规模效率水平较低的制约，我国信托公司技术效率普遍偏低；张宝[2]认为，在信托公司的效率变化中，全要素生产率的提升主要依靠技术变化，信托公司费用率、资本充足率和公司规模等对信托公司整体效率会产生一定影响；王燕和彭阳[3]认为，我国信托公司经营效率的提升有赖于市场份额、营业费用率、资产负债率等因素的优化；蒲勇健和罗巧利[4]认为，我国信托公司的经营效率还不够高，资本实力相对较弱；张屹山等[5]认为，信托公司股权集中度的高低会对经营效率能否提升产生显著影响。从现有文献不难看出，对我国信托业效率进行量化分析的研究，在研究视角、内容及方法上都需要不断完善和深化。
鉴于此，本文在使用传统DEA方法的基础上，利用国内46家信托公司2005―2012年季度数据，结合宏观和地区变量，对东部、中部、西部地区信托公司投入产出效率的变动趋势进行比较分析，并构建相应模型以揭示不同地区信托公司投入产出效率变动的差异及表现。
二、研究方法设计
为了对东部、中部、西部地区信托公司的投入产出效率变动进行比较，并据此找出引致不同地区信托公司效率变动出现差异的主要因素，可利用两阶段建模分步进行实证分析。在第一阶段，基于数据包络（DEA）方法，利用Malmquist生产效率指数可以对不同地区信托公司效率变动进行测算，并得到有关效率变动的时间序列数据。在第二阶段，运用因素增强型向量自回归模型（FAVAR），能够对引起不同地区的信托公司效率值出现变动的各类潜变量和显变量的影响权重进行鉴别，从而能够有效识别引发各类差异的主要因素。
首先，基于DEA方法，构建Malmquist生产效率指数。为此可以假定：由不同地区信托公司所组成的决策系统存在n个决策单元，每个决策单元有m种投入变量和s种产出变量。根据DEA方法构建的效率测算模型可以表示为：
当式（4）中EC所代表的综合效率变动指数上升时，表示t时期至t+1时期决策单元的效率值提升；当EC值未出现变化时，表示t时期至t+1时期决策单元的效率值未发生变化；当EC值下降时，表示决策单元的效率值会降低。EC还可分解为纯技术效率变动指数与规模效率变动指数的乘积，其中规模效率变动指数可以用SCALE代表。此外，上述各种效率变动指数的调整与变化也都具有相同的含义。通过Malmquist生产效率指数，就可以分别得到东部、中部、西部地区信托公司效率变动值的时间序列数据。
其次，构建FAVAR因素增强型向量自回归模型。考虑到本文在研究过程中使用的宏观经济变量、区域经济变量以及信托公司微观统计变量种类较多，超出了VAR向量自回归与SVAR结构向量自回归模型所要求的最大变量数，故在分析中只能构建FAVAR模型。利用FAVAR模型可模拟更多变量对不同地区信托公司投入产出效率的冲击效果和影响权重，从而可在更加广泛的层面确定出能对信托公司效率变动产生显著影响的相关变量。根据这些变量之间存在的差异性，就能厘清东部、中部、西部地区信托公司投入产出效率变动所表现出的具体差异性。FAVAR模型的构建过程如下：
三、信托公司投入产出效率变动趋势分析
在利用DEA方法对东部、中部、西部地区信托公司投入产出效率进行测度时，考虑到现阶段国内信托公司普遍利用自营业务来增强盈利能力，致使在信托公司的净利润中，有很大比重是依靠自营业务并借助于资本运作所创造。若将净利润作为产出变量，则会放大信托主营业务的效率水平，容易产生较大的误差。为了能够精确测度信托公司主营业务的运营效率，可将信托公司手续费收入和信托资产规模同时作为DEA中的产出变量，并选择营业支出、净资本投入以及人员数量作为DEA中的投入变量。利用东部、中部、西部地区共46家有完整统计资料的信托公司2005―2012年季度数据，经过计算就可以得到不同地区每家信托公司投入产出效率的加权平均值，如表1―表3所示。
若以CRS和VRS分别代表不变规模报酬和可变规模报酬下的技术效率，以SCALE代表规模效率，并用这三种效率值来反映投入产出效率，则从表1可以看出，在东部地区包括中信信托、中海信托、国联信托、国投信托、苏州信托他工商信托在内的6家信托公司投入产出效率最高。另外，兴业信托、中泰信托和东莞信托等7家信托公司投入产出效率也处于较高水平。由此可以计算得出，东部地区处于较高投入产出效率的信托公司占本地区信托公司总数的48.15%，占国内信托公司总数的28.26%。 从表2可以看出，在中部地区中融信托、中原信托和百瑞信托投入产出效率相对较高，其余信托公司投入产出效率相对较低。由此可以计算得出，中部地区处于较高投入产出效率的信托公司占该地区信托公司总数的30.00%，占国内信托公司总数的6.52%。
将东部、中部、西部地区信托公司进行横向对比，可以发现：不论是在规模报酬不变还是在规模报酬可变的前提下，东部地区信托公司技术效率的平均值均最高，其中CRS平均值为0.63，VRS为0.64；西部地区信托公司技术效率的平均值较高，CRS为0.55，VRS为0.58；中部地区信托公司技术效率的平均值相对最低，CRS为0.32，VRS为0.45。从规模效率来看，西部地区信托公司规模效率的平均值最高为0.94，东部地区该值为0.85，中部地区该值为0.78。
利用Malmquist生产效率指数，可以进一步得出位于不同地区的信托公司整体加权平均后的技术效率变动、规模效率变动的数值，并据此通过计算得到可改善信托公司未来投入产出效率水平的全要素生产率的变动情况。不同地区信托公司整体加权平均技术效率、规模效率和全要素生产率变动趋势。
自2007年“新两规”颁布并促使信托业回归主业以来，我国东部、中部、西部地区信托公司整体技术效率增长率的加权平均值存在较大波动性，在2010年底达到阶段性高点，随后出现明显回落态势，但总体上仍表现出向上攀升的势头，三大地区技术效率增长率最小值均高于1，表明三大地区信托公司技术效率目前还正处于上升阶段。相对而言，东部地区信托公司技术效率增长率波动幅度最小，中部地区波动幅度相对较大，西部地区波动幅度最为剧烈。截至2012年末，中部地区信托公司技术效率的增速已超越东部地区和西部地区，成为技术效率增速最快的地区。
此外，结合东部、中部、西部地区信托公司整体技术效率增长率、规模效率增长率和全要素增长率的变动趋势可以推断：自2007年以来，我国信托公司技术效率、规模效率和全要素生产率总体仍处于递增阶段，由此推动了信托业的快速发展。但由于受到2010年规范银信理财合作业务政策的影响，其增长率均在2010年出现了阶段性拐点，伴随着2012年放开券商、基金和保险等金融同业开展资产管理业务的新政实施，促使信托公司技术效率、规模效率和全要素增长率继续回落并在低位徘徊。
四、信托公司效率的影响因素及其差异比较
利用DEA方法所计算出的不同地区信托公司投入产出效率的时间序列，结合FAVAR模型就可以对引发不同地区信托公司投入产出效率发生变动的各类因素进行评估，并对不同变量的影响权重进行衡量，进而确定出造成不同地区信托公司投入产出效率发生改变的主要因素。
考虑到地区经济增速、地区投资增速、地区房地产价格增速以及本国货币供给调整、市场利率和汇率变动均可以直接对不同地区信托公司主营业务产生影响，进而引致信托公司投入产出效率发生改变。此外，本国消费者消费信心、企业景气程度、信托公司所占市场份额及净资产盈利率的变动，都能对信托公司投入产出效率产生冲击。因此，本文选择2005―2012 年30组变量的季度数据进行分析。这些数据具体可以分成四大类：第一类为国民经济发展变量，包括本国GDP 增速、地区GDP增速、地区固定资产投资增速、企业景气指数和消费者信心指数。第二类为货币政策调控变量，包括银行间同业拆借利率、广义货币供应量增长率和汇率。第三类是价格变量，包括CPI和三大地区房屋价格指数。第四类是信托公司经营状况变量，包括东部、中部、西部地区信托公司的市场份额、净资产收益率、技术效率变动率、规模效率变动率和全要素生产率。在上述各类数据中，除了第四类数据中的效率变动率是利用DEA方法计算得出外，其余数据均来源于中经网、中国人民银行网站、中国统计年鉴、中国信托公司经营蓝皮书和信托公司年报。对上述各类变量进行指数化调整后，经检验发现在10%显著性水平上各类变量均存在单位根，经一阶差分后各类变量都可变为平稳序列， 故可认为所选变量均为一阶单整变量。
基于FAVAR模型，利用脉冲响应和方差分解方法对相关变量分析后得出以下结论：
一是在东部、中部、西部地区引致信托公司整体技术效率增长率的加权平均值发生变动的核心因素各不相同。其中，企业景气指数、地区固定资产投资增速和广义货币供应量增速各自在不同地区发挥了决定性作用。在东部地区，企业景气程度对信托公司技术效率增速的影响最为显著，信托公司净资产收益率、地区经济增长率和地区房屋价格指数也发挥出较为显著的作用，这些变量对东部地区信托公司技术效率方差变动中，企业景气指数、信托公司净资产收益率、地区经济增长率和地区房屋价格指数的平均贡献率分别为25.69%、16.11%、12.29%和1.32%。在中部地区，固定资产投资增速对信托公司技术效率增速的影响最为显著，地区经济增速、信托公司市场份额和房屋价格指数对技术效率增速的影响也较为显著，这些变量对中部地区信托公司技术效率方差变动中，固定资产投资增速、地区经济增速、信托公司市场份额和房屋价格指数的平均贡献率分别为34.41%、13.23%、5.12%和2.21%。
在西部地区，广义货币供应量增速对信托公司技术效率增速的影响最为显著，地区经济增速、信托公司净资产收益率和企业景气指数对技术效率增速的影响也较为显著，这些变量对西部地区信托公司技术效率方差变动中，广义货币供应量增速、地区经济增速、信托公司净资产收益率和企业景气指数的平均贡献率分别为9.71%、7.69%、4.68%和1.82%。
东部地区信托公司技术效率变动的脉冲响应情况如图4所示。受篇幅所限，仅列示东部地区信托公司技术效率变动的脉冲响应图。下同。
二是在东部、中部、西部地区引致信托公司规模效率增速的加权平均值发生变动的核心因素不尽相同。其中，地区经济增速对东部地区信托公司规模效率增长的影响最为显著，而广义货币供应量对中部和西部地区的影响最为显著。 在东部地区，地区经济增速对信托公司规模效率增长率影响最为显著，企业景气指数、消费者信心指数和信托公司净资产收益率也能发挥较为显著的影响，这些变量对东部地区信托公司规模效率方差变动的平均贡献率分别为22.09%、4.41%、3.59%和1.22%。
在中部地区，广义货币供应量增速对信托公司规模效率增长率影响最为显著，地区固定资产投资增速、信托公司净资产收益率和信托公司所占市场份额也能产生较为显著的影响，这些变量对中部地区信托公司规模效率方差变动的平均贡献率分别为25.41%、8.82%、2.19%和0.31%。
在西部地区，广义货币供应量增速对信托公司规模效率增长的影响最为显著，地区固定资产投资增速、房屋价格指数和信托公司所占市场份额也能产生较为显著的影响，这些变量对西部地区信托公司规模效率方差变动的平均贡献率分别为9.38%、8.49%、2.21%和1.09%。东部地区信托公司规模效率变动的脉冲响应情况如图5所示。
三是东部、中部、西部地区引致信托公司全要素生产率增速的加权平均值发生变动的核心因素完全相同，均为市场利率。在东部地区，除市场利率以外，本地区信托公司净资产收益率、广义货币供应量增速和消费者信心指数也能产生较为显著的影响，这些变量对东部地区信托公司全要素生产率方差变动的平均贡献率分别为15.13%、8.54%、3.41%和2.08%。
在中部地区，除市场利率外，本地区经济增速、信托公司净资产收益率和广义货币供应量增速也能产生较为显著的影响，这些变量对中部地区信托公司全要素生产率方差变动的平均贡献率分别为15.58%、10.67%、9.91%和5.22%。在西部地区，除市场利率之外，企业景气指数、广义货币供应量增速和本地区固定资产投资增速也能产生较为显著的影响，这些变量对西部地区信托公司全要素生产率方差变动的平均贡献率分别为22.13%、9.77%、7.08%和1.82%。
5东部地区信托公司规模效率变动的脉冲响应
从以上分析结果还可做出以下基本判断：
一是东部地区信托公司技术效率增长主要依靠市场机制来驱动，故在以企业景气程度所代表的市场环境发生改变时，技术效率变动将会受到显著影响；中部地区信托公司技术效率增长主要依靠地区投资带动，当地区投资增速发生逆转时，技术效率增速将会受到明显制约；西部地区信托公司技术效率增长主要依靠国家宏观政策的调整，当以广义货币供应量增速为代表的宏观经济政策走向发生转变时，对西部信托公司技术效率增长将会产生重大影响。
二是东部地区信托公司规模效率增长主要取决于本地区经济发展速度，在当前东部地区经济增速快速回落的条件下，东部地区信托公司规模效率的增长势头将被遏制；中部、西部地区信托公司规模效率增长主要取决于宏观经济政策的走向，但在我国加速推进经济结构调整的背景下，宽松的财政货币政策一去不返，因而中部、西部地区信托公司规模效率增速必将回调。此外，西部地区信托公司规模效率增长还会受到地区房地产市场资产价格变动的影响，在国内房地产市场泡沫逐步被压缩的前提下，西部地区信托公司规模效率的增长将会受到显著冲击。
三是东部、中部、西部地区信托公司全要素生产率的提升主要取决于以利率为代表的资金成本。相对于东部、中部地区，西部地区信托公司全要素生产率的增长对利率的依赖性要更强。此外，随着我国利率市场化的加速推进和社会资源的进一步优化配置，以利率为代表的资金成本将有所降低，三大地区信托公司全要素生产率必将有所提升，并将在长期带动我国信托公司整体投入产出效率的提高。
五、结论和启示
本文基于DEA方法，利用国内46家信托公司2005―2012年季度数据，结合国内宏观经济变量和地区发展变量，对东部、中部、西部地区信托公司投入产出效率进行了比较，并构建了FAVAR模型揭示了导致不同地区信托公司投入产出效率发生变动的主要因素。研究得到以下基本结论：
第一，东部地区具有较高投入产出效率的信托公司所占比重较高，数量约为中部、西部地区总数的2倍；东部地区信托公司技术效率的均值最高，西部地区该值相对较高，中部地区该值最低；西部地区信托公司规模效率该值最高，东部地区该值相对较高，中部地区该值相对较低。第二，自2007年以来，我国信托公司技术效率、规模效率和全要素生产率总体仍处于递增阶段，由此推动了信托业的快速发展。但由于受到2010年规范银信理财合作业务政策的影响，其增长率均在2010年出现了阶段性拐点，伴随着2012年放开券商、基金和保险等金融同业开展资产管理业务的新政实施，促使信托公司整体技术效率、规模效率和全要素增长率继续回落并在低位徘徊。第三，引致三大地区信托公司技术效率增速发生变动的核心因素各不相同，企业景气指数、地区固定资产投资增速和广义货币供应量增速在不同地区各自发挥出了决定性作用。其中，企业景气程度对东部地区信托公司技术效率增长的影响最为显著；地区固定资产投资增速对中部地区信托公司技术效率的影响最为显著；广义货币供应量增速对西部地区信托公司技术效率的影响最为显著。第四，引致三大地区信托公司规模效率增速发生变动的核心因素不尽相同，地区经济增速和广义货币供应量增速在不同地区发挥了关键性作用。其中，地区经济增速对东部地区信托公司规模效率增长的影响最为显著，而广义货币供应量对中部、西部地区信托公司规模效率增长的影响最为显著。
第五，引致三大地区信托公司全要素生产率增速发生变动的核心因素完全相同，均为市场利率。但是，利率对西部地区信托公司全要素生产率的影响最为强烈，而对中部地区信托公司全要素生产率的影响相对最弱。
从实证分析的主要结论还可以得出以下启示：第一，随着我国刺激性宏观经济政策的退出和产业结构的加速调整，东部、中部、西部地区信托公司投入产出效率也将发生调整和分化。由于中部、西部地区信托公司技术效率增长偏重于投资驱动和国家政策支持，对市场机制的反应远逊色于东部地区，因而今后中部、西部地区信托公司技术效率的增长将会受到严重制约。
第二，受国内经济增速放缓、流动性偏紧和房地产价格逐步回落的影响，我国东部、中部、西部地区信托公司规模效率的增速将会降低，在此过程中中部、西部地区受到的冲击将更加显著。
第三，随着我国利率市场化进程的加快和以利率为代表的资金成本的逐步降低，东部、中部、西部地区信托公司全要素生产率将会在长期得到提升，并将带动国内信托公司整体效率的提高。
