论文基于Malmquist指数信托行业全要素生产率测度收敛性是关于全要素生产率方面的论文题目、论文提纲、什么是全要素生产力论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
摘 要：近年来,我国信托业的快速发展不仅体现在管理资产规模的快速扩张上,也体现在经营效率的提升方面.本文基于Malmquist模型,使用2007—2013年51家信托公司经营数据测度了信托业全要素生产率及其收敛性.实证研究表明,样本数据期内我国信托业全要素生产率平均增速为4.6%,主要受到技术效率增长推动,技术进步增速表现不佳.信托业全要素生产率增速的区域特征非常显著,中部地区明显高于西部和东部地区.同时,通过σ检验和绝对β收敛检验发现,我国信托业全要素生产率增速具有显著的收敛性,各地区差距呈现缩小态势,不过行业调整和转型发展可能会打破这种收敛态势.
关键词：DEA-Malmquist模型;信托业;全要素生产率;收敛性
中图分类号：F832.49 文献标识码： A 文章编号：1674-2265（2014）11-0011-06
一、前言及文献综述
截至2014年6月末,我国信托业资产管理规模已达到12.48万亿元,成为第二大金融部门.自2007年信托公司重新注册以来,整个信托业定位更加清晰,信托公司经营更加规范,经营业绩显著,营业收入自2007年以来保持较快增长,除2008年因金融危机出现回落外,其他年份均保持两位数的较快增速,年均增速约为30%.在保持收入较快增长的同时,信托行业盈利方面也保持了较快增速,2013年全行业利润总额已达到568.61亿元.然而,在一系列亮丽的成绩面前,外界也质疑信托业凭借其自身所拥有的制度红利获得较快扩张,粗放经营特征明显,实际上行业发展水平并不高.那么,信托业近年较快的发展是否仅来自行业投入的增大以及制度红利,全要素生产率（Total Factor Productivity,TFP）是否也对行业增长做出了贡献呢?如果信托业生产效率实现了增长,推动力是来自于技术进步还是技术效率的提升?回答这些关键问题对于促进我国信托业健康发展具有积极意义.为此,本文将测算信托业全要素生产率,研究其演进态势,分析信托业效率变动的推动力,并进一步分析信托业全要素生产率的区域特征及收敛趋势.
利用全要素生产率研究国家和行业增长质量的国内外文献较为丰富,然而我国信托业全要素生产率研究文献并不多.张强、张宝（2010）利用Malmquist指数和37家信托公司经营数据对我国信托业2004—2008年全要素生产率的动态变化趋势进行分析,认为信托业全要素生产率有了较大改善,全要素生产率的增长主要来自于技术进步,技术效率变化的贡献较小.周孝华、陈犁（2010）利用DEA 三阶段分析法对2008 年28 家信托公司经营效率进行了实证研究,实证结果表明很多信托公司的效率受到市场份额、股东背景等环境变量的影响;在同质经营环境下, 信托公司经营效率整体下降,主要受累于规模效率不高,同时信托公司间的经营效率差距非常显著.王燕、彭阳（2011）运用Malmquist指数和49家信托公司2007—2010年数据对信托业全要素生产率的分析表明,受技术效率增长的推动,我国信托业全要素生产率呈逐年上升趋势,技术进步变化值虽然逐年有所增长,但整体出现技术退步. 蒲勇健、罗巧利（2012）运用蒙特卡洛模型和前沿分析模型,以2004—2008年20家信托公司数据为基础,评价了信托公司经营效率,研究显示我国信托公司经营效率较为低下,资本实力不足等是主因.
综合来看,国内对于信托行业效率研究多停留在静态视角,即使部分文献应用了Malmquist指数研究信托业效率的动态演进,但是这些文献时间较早,样本数据较少,无法反映信托业的最新信息.此外,现有文献研究忽视了信托公司经营效率的区域差距,这种区域差距的动态变化也尚无明确结论.为此,本文将基于2007—2013年51家信托公司的数据,利用Malmquist指数模型分析信托业经营效率动态演进路径,研究信托业全要素生产率增长的区域差异和收敛性,以弥补现有研究文献的不足.
二、Malmquist指数模型分析
(一)Malmquist指数模型
法尔、格罗斯科普夫、诺里斯和张（Fare、Grosskopf、Norris 和Zhang,1994） 建立了Malmquist 生产力指数,用来考察全要素生产率的变化.为了避免参照系选择的随意性,法尔（1994）构造了两个Malmquist指数的几何平均值,即：
[M0（xt+1,yt+1,xt,yt）等于Dt0（xt+1,yt+1）Dt0（xt,yt）×Dt+10（xt+1,yt+1）Dt+10（xt,yt）12]（1）
其中,[Dt0（xt,yt）]和[Dt0（xt+1,yt+1）]分别表示以t时刻的前沿生产技术为参考的t和t+1时刻的产出距离函数;[Dt+10（xt+1,yt+1）]和[Dt+10（xt,yt）]分别表示以t+1时刻的前沿生产技术为参考的t+1和t时刻的产出距离函数.
在规模报酬不变假设下,式（1）中的Malmquist 指数可以进一步分解为技术效率变化指数（EC）和技术进步指数（TP）.如果将规模报酬不变假设进一步转变为规模报酬可变假设,则技术效率变化指数可进一步分解为纯技术效率变化（PC）和规模效率变化（SC）,其表达式为：
[M0（xt+1,yt+1,xt,yt）等于Dt+10（xt+1,yt+1）Dt0（xt,yt）×Dt0（xt+1,yt+1）Dt+10（xt+1,yt+1）×Dt0（xt,yt）Dt+10（xt,yt）12]（2）
(二)实证研究数据指标分析
使用Malmquist指数模型测度我国信托行业全要素生产率,需要进一步确认信托公司投入要素和产出要素.理论上通常有两种方法确认和划分金融机构投入、产出要素,即生产法和 法.生产法将金融机构看作是存款和贷款的生产者,员工数量、资本支出是重要的投入要素. 法则认为金融机构是金融市场资产转换者,即将储户、投资者的剩余资金集中起来,转移给资金需求者,因而这时金融机构的投入为劳动力、资本成本等,产出为贷款和金融投资.学术研究并没有确定DEA-Malmquist模型投入要素和产出要素的良好规则.信托公司作为理财金融机构,接受信托财产,基于受益人利益最大化,进行信托财产管理,获得信托报酬.由此,信托行业投入要素主要为员工、资本金、各类费用支出等,产出要素主要为信托资产、营业收入、净利润等.本文结合过往实证研究经验以及相关理论,最终选取信托公司员工总数、所有者权益以及营业支出作为投入要素,选择信托资产总额、净利润作为产出要素.
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参考文献：
1、 基于DEA—Malmquist模型的西部地区星级饭店业全要素生产率 本文通过DEA-Malmquist模型，对西部12省份星级饭店业全要素生产率进行测定与分析，探讨2001-2015年区域产业的增长方式及其发展变。
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