基于DEA模型的我国期货公司经营效率分析

　　投入与产出的要素组合达到合适配置情况的期货公司有浙江永安、广发、国泰君安、江苏弘业、招商、浙江中大、国投中谷，其余期货公司仍须进行投入与产出规模的调整，以改善纯技术效率。

　　目前我国期货公司资产结构、业务结构、人才结构仍然单一，经营效率的高低自然成为关注的焦点。对期货公司经营效率的研究，有利于吸取经验教训，从中探寻适合的经营模式，推动我国期货行业健康发展。

　　我国期货公司发展现状

　　1.按地区分布的经营情况

　　截至2012年10月，根据中国证监会网站公布的数据，我国共有161家期货公司，1177家营业部，遍布全国27个省、市、自治区。我国期货公司集中在上海、北京、深圳、广东、江苏、浙江等地，其中，上海辖区为28家，居全国之首。从营业部数量上看，长三角地区是分布的集中点，上海辖区以111家营业部遥遥领先，其次是浙江辖区92家(除宁波外)，江苏辖区86家。拥有营业部数量最多的是中国国际期货，共有47家营业部，其次是江苏弘业，共有30家营业部，华泰长城期货、浙江永安期货和南华期货分列其后。

　　根据2011年中国期货业协会公布的财务数据，上海辖区期货公司净资产、净资本、权益总额、手续费收入、净利润、注册资本等指标均列第一，随后是北京和浙江。在相对财务指标分析中，上述三个地区净资产收益率排序是浙江(10.64%)、北京(7.16%)、上海(5.59%)，表明期货集中发展的地区其经营业绩也相对显著。

　　2.按股东背景分类的经营情况

　　统计数据显示，近3年来，全国期货公司数量在缓慢下降，但期货公司营业部数量却在不断增长。根据中国期货业协会网站公布的期货公司股东行业分类整理，截至2012年9月，我国期货公司股东行业为券商的有66家，其中22家券商全资子期货公司共设立了191家营业部，38家券商控股期货公司共设立了312家营业部，6家券商参股公司共有34家营业部。

　　从区域分布来看，券商系期货公司分布在全国20个省、市、自治区，其中上海数量最多，有券商系期货公司12家，其次是北京11家，广东6家，浙江、辽宁5家，海南3家，深圳3家，河南、湖南、陕西、四川、天津、江苏、山东、重庆各2家，湖北、内蒙古、云南、安徽、福建各1家。券商系期货公司的布局主要集中在期货市场比较发达的地区，其势头继续向新经济圈、沿海地区扩张，其经营方向进一步向产业客户转移。

　　表1：券商期货公司相关信息

　　(1)券商系期货公司与传统期货公司经营规模对比

　　对比传统期货公司，从数量上看，券商系期货公司落后近两成，营业部数量落后不到一成。从注册资本金来看，券商系期货公司数量较少，但注册资本金总额占据上风，说明期货市场快速发展势头对券商有着强大的吸引力，券商也希望通过收购期货公司、增加资本金投入，加速对期货业务的布局，丰富自身业务线，抢占行业先机。

　　(2)券商系期货公司与传统期货公司经营情况对比

　　中国期货业协会网站公布的2011年期货公司财务数据显示，券商系期货公司除了手续费收入之外的净资产、净资本、权益总额、净利润均以小比例超过传统期货公司，手续费收入与传统期货公司的差距并不大。但是从相对财务指标来看，两者净资产收益率非常接近，虽然传统期货公司的净资产和净利润总额都略少于券商系期货公司，但其股东权益的收益水平(14.54%)高于券商系期货公司(14.10%)。在经营规模上，券商系期货公司不如传统期货公司，但其在各项财务指标的表现却与传统期货公司平分秋色，不过其股东权益收益水平低于传统期货公司。

　　通过简单的统计描述，我们还不能明显看出期货公司的经营效率情况，需要借助评价经营效率的方法数据包络分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)，展开对期货行业经营效率的分析，以便得出更科学的结论。

　　我国期货公司经营效率的分析方法

　　1.数据包络分析法

　　经营效率评估对于一个经营决策单位来说非常重要，决策单位可以从衡量的结果中了解组织运营的状况，进而思考改善的方向与空间。评估效率有许多种方法，而数据包络分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)即为其中之一。任何一个组织机构的经营过程通常涉及投入面与产出面，经营决策者则关心如何将投入资源有效运用而得到合适的产出。数据包络分析法即为一种可以同时考虑多项投入与多项产出的方法。除此之外，由于DEA的非参数性，其不必假设特定函数形式的生产边界，只需依据研究样本的资料来估计所有决策单位(Decision Making Unit,DMU)的效率。

　　2.数据选取与来源

　　(1)研究对象与研究区间

　　在初步分析和计算中我们发现，由于我国期货市场发展时间短、速度快，行业发展规模极不平衡，使得统计分析中样本间的指标差异过大，不便于进一步分析研究。根据2012年期货行业分类评价结果，本文研究对象设定为评级为A类的期货公司(22家)，此类公司样本间差距较小，各项指标在平稳的区间内变动，也能较好地反映期货行业未来发展的趋势。本文研究区间为2010年至2011年。

　　(2)数据来源

　　本文数据来源如下：中国证监会、中国期货业协会网站公布的相关数据以及各期货公司官方网站公布的相关信息。

　　(3)软件选用

　　本文使用DEAP Version2.1计算我国期货公司的技术效率与进行差额变动分析。

　　3.变量定义与分析

　　(1)投入项的选取

　　对期货公司而言，最重要的生产要素指标就是劳动要素和资本要素。其从业人员整体素质对期货公司经营效率的影响至关重要。在研究期货公司经营效率时，可以用应付职工薪酬作为衡量期货公司劳动要素的投入程度。由于这方面数据在行业内无法公开获得，本文采用员工数量替代应付职工薪酬。而成本费用由于受目前我国期货公司财务数据的公开情况的限制，本文采用期货公司的保证金规模(权益总额)作为其在资本方面投入的间接体现。

　　(2)产出项的选取

　　本文将员工数量作为劳动要素投入，而保证金规模作为资本要素的投入，与之对应的，我们选择手续费收入作为产出指标。

　　(3)数据

　　根据中国期货业协会2012年发布的2011年期货公司财务信息，得到22家A类期货公司的相关数据。

　　我国期货公司经营效率的实证结果

　　1.A类期货公司的经营效率分析与差额变动分析

　　此部分使用数据包络法的BCC投入导向模式，藉由技术效率可以分解为纯技术效率与规模效率的特性，观察期货公司的经济效率以及探讨期货公司经营无效率的来源，而当经营无效率是来源于纯技术效率的影响，则可使用差额变动分析衡量应该减少的投入与应该增加的产出，以提升资源配置而达到效率目标。

　　(1)2010年上A类期货公司的经营效率与差额变动分析

　　经营效率分析：表2显示，2010年，只有国泰君安、招商、浙江中大期货的技术效率值达到1，而中证期货的技术效率值最低，为0.261。本文从投入产出项的大小分析发现，在给定相同的产出水平下，国泰君安、招商、浙江中大期货的投入项，包括员工数量、权益总额却能比其他期货公司来得节约，所以国泰君安、招商、浙江中大期货为相对有效率的期货公司。至于中证期货，其所有投入项水平皆远大于招商和浙江中大，手续费收入却大幅落后，其技术效率自然落后。本文从技术效率值的分解来分析其中的原因，国泰君安、招商、浙江中大期货的纯技术效率值达到1，表示其投入与产出的要素组合达到合适的配置状态，并且其规模效率已达最优生产规模的阶段，而技术效率值又等于纯技术效率值与规模效率值的乘积，所以国泰君安、招商、浙江中大期货的技术效率值即为1。中证期货的规模效率值为0.960，其技术无效率的原因大部分来自低下的纯技术效率值，这也印证了中证期货的投入产出要素组合配置不当。

　　根据表2的纯技术效率值，我们发现，投入与产出的要素组合达到合适配置情况的期货公司有浙江永安、广发、国泰君安、江苏弘业、招商、浙江中大、国投中谷，其余期货公司仍须进行投入与产出规模的调整，以改善纯技术效率。整体而言，2010年的平均技术效率值只有0.688，从表2可以发现，平均的纯技术效率与规模效率皆有较大改善的空间。

　　表2:A类期货公司2010年的经营效率值

　　差额变动分析：在经营效率的分析中，可以藉由技术效率的分解以了解技术无效率的来源，若技术无效率是归因于纯技术效率，则可以使用差额变动分析来调整投入与产出组合的配置以改善纯技术效率。由于浙江永安、广发、国泰君安、江苏弘业、招商、浙江中大、国投中谷等期货公司的投入产出已达到合适的配置状态，即纯技术效率值为1，不必进行投入产出项的调整。从表3中可以发现，国际、中证、中粮、银河、南华、海通、华泰长城、浙商、光大、金瑞、鲁证、万达、申银万国、上海中期、东证等都必须相应的减少或增加表中的投入数量以改善纯技术效率。例如，银河期货应该减少员工200人，减少权益总额35.740亿元，才能达到纯技术效率值为1的目标。

　　表3: A类期货公司2010年的差额变动值

　　(2) 2011年上A类期货公司的经营效率与差额变动分析

　　经营效率分析：从表4中可以发现，在2011年，国泰君安和江苏弘业的技术效率值达到1，而国投中谷期货的技术效率值为最低位0.366。针对投入产出项的大小来分析，可以发现，在给定相同的产出水平下，国泰君安和江苏弘业的投入项，包括员工数量和权益总额却能比其他期货公司来得节约，所以这两家公司为相对有效率的期货公司。反观国投中谷期货，其在此年的投入项水平并不是所有A类期货公司中最少的，却带来了最少的手续费收入，导致其技术效率值相当低落。同样可藉由技术效率值的分解来分析其中的原因，因为国泰君安和江苏弘业的投入产出的要素组合达到了合适的配置情况，并且规模报酬已达到最优生产规模阶段，所以这两家期货公司的技术效率值为1，而国投中谷期货则因为投入产出要素组合的配置不当，加上规模效率值太低，造成技术效率值低落。

　　在2011年，纯技术效率值达到1的有浙江永安、国泰君安、海通、江苏弘业、招商、浙江中大期货，其余期货公司皆未达到最高的纯技术效率值1。另一方面，在A类期货公司公司中，已达到最优经营规模阶段的有国泰君安和江苏弘业，其余期货公司则必须经由技术与规模的调整才能达到最优生产规模阶段，其中中国国际、浙江永安、银河和海通期货处于规模报酬递减的阶段，它们可藉由缩减经由规模以改进规模效率，而其余期货公司则均处于规模报酬递增阶段，它们则可以藉由扩张生产经营规模以改进规模效率。从技术效率的平均数分析，可以发现，平均的技术效率值为0.706，而平均的纯技术效率值为0.793,低于平均的规模效率值0.895。整体平均纯技术效率对于平均技术无效率的影响较大。

　　表4: A类期货公司2011年的经营效率值

　　差额变动分析：在2011年，浙江永安、国泰君安、海通、江苏弘业、招商、浙江中大期货的投入产出已基本达到最优的配置状态，即表示为纯技术效率值为1，其中权益总额项是，浙江永安需要增加20万元的微调，国泰君安需要减少20万元，海通期货需要减少30万元，江苏弘业需要减少30万元，招商期货需要减少10万元，浙江中大需要增加40万元，通过微小的调整才能使得上述公司达到最优配置状态。从表5中可以发现，国投中谷期货在此年的产出水平相对于其他期货公司来得低落，所以其必须增加其手续费收入以提高纯技术效率。而其余的期货公司都必须减少表中的投入数量以改善纯技术效率。例如，中证期货应减少员工380人、减少权益总额33.248亿元，才能达到纯技术效率值为1的目标。

　　表6:A类期货公司2011年的差额变动值

　　2.A类期货公司的Malmquist生产力分析

　　由于数据包络分析法只能衡量单一时期期货公司的相对效率，若要进行单一期货公司不同时期的生产力比较，则可以使用Malmquist生产力指数来衡量A类期货公司跨期间的生产力变动情形。藉由Malmquist生产力指数在变动规模报酬假设下可分解成纯技术效率变动、规模效率变动与技术变动的特性，可以分析造成A类期货公司跨时期的生产力变化的原因。

　　2010年至2011年的Malmquist生产力指数分析：从表6中可以发现，2010年至2011年，22家A类期货公司中有8家出现生产力衰退迹象，国泰君安期货保持生产水平基本不变，其余13家期货公司都有一定程度的生产力进步，Malmquist生产力指数均大于1。这13家期货公司中，中证期货的生产力进步最快，中国国际期货进步稍微逊色，这两者的快速发展得益于2011年分别并购新华期货和珠江期货后的规模迅速扩张。以南华期货和广发期货为例，南华期货技术变动虽然稍微降低，但其规模效率改善的程度却大于技术变动降低，使得技术效率得到了改善，而其技术效率变动大于1，表示其生产管理技术2011年相对于2010年有了进步。而广发期货生产力出现大幅度降低，其生产管理技术虽然有所提升，但却不抵技术变动大幅度的下降。另一方面，规模效率的降低表明广发期货在2011年相对于2010年距离最优生产规模甚远。

　　技术效率变动方面，中粮、国泰君安、海通、申银万国、国投中古期货的技术效率得到了改善，其他期货公司的技术效率皆发生了恶化，国泰君安的恶化相对严重。此外，15家A类期货公司的技术变动皆有进步，表示其生产管理技术皆有所提升，其余期货公司需要改善生产管理技术以获得最优的投入产出配置。从Malmquist生产力指数及其分解的平均数可以分析A类期货公司的情况，其中Malmquist生产力指数的平均数为1.037，表示整体生产力在进步，而技术效率变动为1.109，技术变动为1.035，纯技术变动为1.002，规模效率变动为1.151，未来A类期货公司可以继续保持目前投入产出配置，进而提升整体产业的生产力。

　　表6：2010年至2011年Malmquist生产力指数分析

　　结论

　　经过数据包络分析法的分析我们发现，2010年技术效率值最高的是国泰君安、招商和浙江中大期货，2011年最高的是国泰君安和江苏弘业期货。两年中，国泰君安均是技术效率值最高的期货公司，主要是因为其要素组合达到了合适的配置，并且其规模效率也达到最优阶段。而这两年技术效率最低的期货公司分别是中证期货和国投中谷，但中证期货通过2011年并购新华期货，其技术效率有了明显提升，Malmquist生产力指数达到了1.830，位列22家公司之首，表明期货公司的并购对其经营效率的提升有明显的推动作用。

　　另一方面，由Malmquist生产力指数的分析结果可以发现，我国A类期货公司2010年至2011年的平均生产力的进步，主要是因为平均技术改善的程度大于平均技术退步的程度。

　　综合来看，我国A类期货公司的技术效率变动、技术变动、纯技术变动、规模效率变动出现全面改善，由此可以预期，我国期货行业未来会朝着一个更值得期待的方向发展。(姚广)

关键词：期货公司