论文总字数：52107字

摘 要

本文利用DEA方法对我国期货公司效率进行分析，以151家期货公司为样本，样本的数据包括注册资本、净资本、净资产、净利润、手续费收入、客户权益以及从业人员。分析的指标是：技术效率、纯技术效率、规模效率、全要素生产力、技术变化。研究发现：在2013年，我国只有少部分8%的期货公司在技术效率上达到有效，在规模效率上有13家达到最优，77%的期货公司处于规模回报递增的营运状态，说明了我国期货公司有着巨大的提升空间；本文选取了3个样本详细分析如何在产出与投入上达到有效；从2011-2013年，期货公司的全要素生产力、技术效率、规模效率等都在提升，说明了我国期货市场在稳定的发展。其次，本文对影响期货市场效率的因素进行了分析，并且提出了相应的提升期货市场效率的对策。

[关键字] 期货公司 效率分析 数据包络分析 技术效率 规模效率

Research of Chinese Futures Companies Efficiency

Abstract

This paper analyzes the efficiency of Chinese futures companies with 151 futures companies as sample by using DEA method. The sample data including registered capital, net capital, net assets, net income, commission income, customer equity and the employees. Analysis indicators consist of technical efficiency, pure technical efficiency, scale efficiency, total factor productivity and technology. The results show that, in 2013, only 8% of the futures companies achieve effective on technical efficiency, while 13 futures companies achieve optimal scale efficiency. 77% of the futures companies operate under increasing return to scale, the above all illustrate Chinese futures companies have a huge promotion apace; In addiction, 3 samples are selected to analysis how to achieve effective by changing output and input. From 2011 to 2013, the total factor productivity, technical efficiency and scale efficiency are in ascension, which illustrates the futures markets is developing stably. Secondly, this paper analyzes the factors that influence efficiency of futures market, and puts forward some relevant measures to improve the efficiency of the futures market.

Keywords: futures companies, efficiency analysis, data envelopment analysis, technical efficiency, scale efficiency

目 录

第一章 序论 1

1.1 选题的背景和意义 1

1.2 国内外研究文献回顾 2

1.3 研究框架和主要创新点 4

第二章 效率分析 5

2.1 效率分析概念和方法 5

2.1.1 面向投入量的效率测量 5

2.1.2 面向产出量的效率测量 6

2.2 数据包络分析 8

2.2.1 规模回报不变模型（CRS） 8

2.2.2 规模回报可变模型（VRS）和规模效率 12

2.2.3 投入和产出方向 14

2.2.4 价格信息和配置效率 15

2.2.5 面板数据，DEA和麦氏指数（Malmquist Index） 16

第三章 中国期货公司效率分析 19

3.1 数据样本选择以及投入因素和产出因素的定义 19

3.1.1 数据样本选择 19

3.1.2 投入量产出量的定义 19

3.2 期货公司基于DEA分析的效率实证 20

3.2.1 期货公司2013年的DEA效率实证 20

3.2.2 期货公司2011-2013年面板数据麦氏指数DEA实证 34

第四章 提高期货市场效率的对策分析 41

4.1 期货公司提升综合效率来提升市场效率 41

4.2 我国期货市场存在的问题 45

4.3 提高期货市场效率的对策 46

第五章 总结与不足 48

5.1 本文总结 48

5.2 本文不足 48

参考文献（references） 50

致 谢 52

第一章 序论

1.1 选题的背景和意义

1.1.1 选题背景

几十年来，处于恢复发展过程中的我国期货市场保持着良好的发展势头。期货品种从单一发展到多元化，提高了服务于实体经济的能力。截至到2014年，在我国市场上的期货品种已经达到了40种，包括着国债期货为代表的金融期货和动力煤为代表的大宗资源期货，涵盖了农业、矿业、能源、化工等多个领域。企业利用期货市场进行风险控制更加的广泛，降低了企业经营中的风险，加大了期货服务于实体经济的能力。并且积极的推出的试点业务，包括了资产管理业务以及风险管理服务等，使创新意识深入期货市场，增强了期货市场总体的竞争力。同时，在交易制度创新方面，期货监管部门推出了连续交易的制度，促进国内外期货市场的紧密联系。

随着我国经济进入转型期，期货市场隐性的矛盾和问题也凸显而出。在竞争激烈的期货市场上，期货公司要想获得核心竞争力，就得从自身下手，提高资源利用和配置的有效性；加快推出创新业务；寻求多元化的盈利模式；统一个体与整体需求的矛盾；以创新来培育特色业务；以此来形成自身的竞争力优势。另外，基于目前我国期货市场的基本现状，期货公司多而小、大同小异、集中度低、无法实现规模经验等导致市场上无法形成具有据对竞争优势的领军者。

1.1.2 选题意义

1.为期货监管提供理论依据

效率评估是评估决策单元的营运效率，能够判断决策单元是否合理地配置生产资料。评价结果不仅反映了决策单元的经营成果，还反映了资源利用和配置的合理性。在我国的期货市场上，缺少对行业的评级机构，不利于期货管理部门实施监管和政策制定。本文对期货市场上的主要决策单元进行效率分析，为监管部分提供最新的系统地效率评估结果，并且为相关机构对期货市场进行政策制定时提供整体市场情况的参考。

2.为期货公司的优化提供参考

对期货公司进行总体比较进行向效率评估，可以揭示各个期货公司之间的差距，以及在各个效率方面的不均衡性。有利于效率低下的期货公司借鉴效率有效的期货公司的资源利用和配置情况来进行自身的提高，促进自身的发展，也促进期货市场整体的提高。对于决策单元而言，投入冗余或者产出不足都要通过效率研究来发现，因此本文的研究有助与期货公司协调内部的资源配置来提高经营效率，能够进行有方向的针对性的调整。

3.促进金融市场的稳定和发展

期货市场是金融市场的一部分，而金融市场对实体经济的影响毋庸置疑，但是金融市场具有很大的风险性和波动性，期货市场的健康发展能够促进金融市场的稳定。期货市场提供风险规避，推动实体经济的稳健发展。对期货公司进行效率研究，就是为了实现期货市场的资源配置更优、经营效率更高、市场竞争更强。

1.2 国内外研究文献回顾

对金融机构效率的研究开始于上世纪50年，比较晚，但是发展迅速，分析所采用的计量方法不断改进，效率研究也逐渐被广大学者接受。其发展大体上分为三个阶段：50年代以规模效率为重点；90年代以范围效率为重点；以及到目前的以技术效率为重点。

效率分为配置效率（Allocative Efficiency）和技术效率（Technical Efficiency）（Farrell 1957）。两者分别从投入和产出两个不同的角度来解释效率的存在性，是相辅相成的统一体。配置效率从投入的角度来分析效率，即产出不变，可以投入的最小量，也就是最小投入与实际投入的比值；反之，技术效率从产出的角度来分析效率，即投入一定，产出的最大量，也就是实际产出与最大产出的比值。

Farrell研究的是单投入和单产出的决策单元的效率。而在实际的生产中，每一个决策单元都具有多样的产出和多样的投入。因此Farrell的理论并不能实际的问题。针对这一问题，Charnes、Cooper和Rhodes在Farrell的效率评价理论基础上提出了数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，简称DEA）。该成果《Measuring the Efficiency of Decision Making Units》于1978年发表在著名的欧洲运筹学杂志上。在这篇文章中，提出了DEA模型，受到学者的广泛应用，已经应用到了多方面的研究上，开创了交叉研究的新领域。

1.2.1 金融机构效率分析方法的相关文献

利润率是最初被用来衡量金融机构效率的指标，但是利润率存在很多的缺陷，不能揭示出效率产生的原因，是因为产出增加，还是成本降低。目前采用前沿效率的方法对金融机构效率进行实证分析。前沿效率是一种相对概念（也就是只是基于目前生产力水平的相对概念），参与分析的样本中的最佳决策单元或者组合共同构成了效率前沿面。但是这个前沿面的确定具有很大的争议性。因此许多学者又在此基础上进行了创新，提出了超越对数、数据包络分析、随机前沿等方法。

Berger和Humphrey对效率研究方法进行了总结，依据是否需要估计前沿函数的参数分为参数方法和非参数方法。参数方法有三中：厚前沿、随机前沿、自由分布。其中随机前沿方法受到广泛的使用。随机前沿方法（stochastic frontier approach, SFA）是由Aigner,Lovell,Schmidt,Meeuser,Van den Breck分别独立发展而成，对成本、利润和生产函数进行了界定，并且允许误差项的存在，也就是包含了无效率因素。而另外的两种非参数方法分别是数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)和无界分析方法(free disposal hull, FDH)。

1.2.2 金融机构效率研究的相关文献

研究金融机构的效率，国外主要集中在对银行也的效率进行研究，并且对于效率影响因素方面的研究也较少。Berger和Mester对银行效率的影响因素进行了研究。研究的影响因素是：资产规模、资本化程度、股权结构以及组织形式等。得到了以下的结果：资产规模的影响具有不明确性，股份制银行更有效率并不是绝对的，股权结构的影响非常复杂。

国内的研究情况也很丰富，和国外一样集中在银行业方面。魏煜、王丽基于DEA比较分析了银行业的技术效率和规模效率，并将规模报酬变化情况也纳入了测算范围。赵旭对四大国有银行的历史数据进行研究，分析了技术效率和规模效率，并且发现了它们具有波动性上升的特性。刘伟、黄桂田的研究否认了市场结构是效率的核心问题，并且提出了银行效率核心在于产权结构。张健华对银行的产权结构进行了综合性的评估，利用的样本有国有银行、股份制银行以及城市银行，运用的方法是DEA分析和Maknquist指数。郑录军、曹廷求从多个方面来研究银行效率的影响因素，研究结果表明银行的股权结构和管理机制对营运效率具有决定性的影响。郭研基于15家银行1993-2002年的时间序列数据，运用DEA和回归模型分别研究了效率和影响因素。

虽然研究取得了一定的成果，但仍有很多的问题需要解决：1、样本主要集中在银行业。 2、样本数量少，时间的跨度短，导致研究的结果存在一定的偏差。3、定量分析少。4、效率之间相互关系缺乏。

1.3 研究框架和主要创新点

本文的框架为以下五个章节。

第一章 序论。介绍了背景和意义、文献综述、本文的框架和创新点。

第二章 效率分析。介绍了常用的效率分析方法以及对本文所采用的DEA分析的原理进行说明。

第三章 中国期货公司效率分析。进行DEA效率分析。

第四章 提高期货市场效率的对策分析。提升效率的对策。

第五章 总结与不足。对本文进行总结，并且提出由于不足的地方。

本文的创新点在于，运用了期货市场上最新的数据对期货公司进行研究，并且所采用的样本有151个。先整体分析期货公司的情况，再选取其中的几个决策单元进行详细的分析。

第二章 效率分析

2.1 效率分析概念和方法

目前主要通过前沿数值来判断决策单元的效率，可以通过很多的方法来进行估计。其中两个最重要的方法是：

1. 数据包络分析（DEA，data envelopment analysis）和
2. 随机前沿方法，

Fare，Grosskopf和Lovell（1985，1994）以及Lovell（1993）提供了一个更加详细的说明。现代效率分析理论是由Farrell在Debreu和Koopmans的基础上建立起来的。Debreu和Koopmans定义了一个简单的可用于解释多重投入因素的企业效率分析方法。

以下的讨论是开始于Farrell原始的想法，这些想法说明了投入量/投入空间，因此有一个减少投入量的焦点。这些方法用术语通常被称为面向投入量的效率测量（input-orientated measures）.

2.1.1 面向投入量的效率测量

Farrell使用一个简单的例子来说明自己的观点。假设决策单元的规模收益不变，通过投入两个因素（和）来获得一个产出因素（y）。用图1中的来表示充分有效的企业的单位产量曲线。

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