Оценка производительности в российском банковском секторе
Скачать PDF | Загрузок: 11
Статья в журнале
Российское предпринимательство *
№ 1 (247), Январь 2014
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве
Аннотация:
В статье рассматриваются ключевые теоретические подходы к оценке производительно-сти в банковском секторе. Проведена оценка производительности в банках, оперирующих на российском рынке. Результаты оценки позволили автору выявить разницу в уровнях про-изводительности при применении двух методик.
Ключевые слова: банковский сектор, сфера услуг, методика, производительность
Производительность является одним из показателей, который используется для анализа организационной эффективности. Производительность характеризует эффективность использования ресурсов, ее изучение всегда является актуальным и исследуется многими учеными в настоящее время [3, 9, 10, 12].
Оценка производительности зачастую носит комплексный характер, и по ее многофакторному анализу можно сделать вывод об успешности деятельности организации [4]. Как отмечают ученые, производительность имеет различные формы: производительность труда, материальная производительность, общая производительность и т.д. [11]. В отличие от сферы производства, где производительность труда рассчитывается как объем продукции, произведенной в единицу времени, расчет данного показателя для сферы услуг до сих пор вызывает дискуссии.
Теоретические подходы к расчету производительности в банковском секторе
Производительность в любой отрасли сферы услуг может быть рассчитана как отношение объема произведенных услуг к затраченным ресурсам [5]. В банковской сфере нет единого подхода к определению производительности. В качестве производительности в исследованиях встречаются следующие отношения:
– операционных расходов к средним активам;
– операционных расходов к чистому доходу;
– операционных доходов к расходам на персонал;
– чистого дохода к средним активам [8].
В банковском секторе не разработаны единые общепринятые показатели производительности. Компания McKinsey, изучая производительность труда в банках, рассчитывает этот показатель как отношение взвешенного индекса объема банковских услуг к соответствующему индексу трудозатрат. Данный подход применяется для расчета производительности труда только в розничном банковском секторе. В качестве индекса объема банковских услуг используется показатель, включающий в себя количество платежных операций; объем депозитов и средств на текущих счетах; объем кредитов физическим лицам, включая ипотечные. [1]. В связи с тем, что в текущем исследовании изучаются различные типы банков, то необходимо разработать такой подход, который был бы для них применим.
В упрощенной форме производительность труда персонала может рассматриваться как объем прибыли в расчете на одного сотрудника [2]. Именно данный подход применяется чаще всего банками при сравнении своего показателя производительности труда с показателем конкурентов. В экономической литературе такая форма расчета производительности труда характеризуется как рентабельность персонала. Как отмечают зарубежные исследователи, наиболее часто используемый индикатор производительности в банковском секторе – CIR (Cost Income Ratio), рассчитываемый как отношение административных расходов (включая расходы на персонал, материалы и амортизацию) к операционному доходу [6]. При этом считается, что чем больше значение показателя CIR, тем банк менее производителен. Данный подход поддается критике, т.к. из-за различий в стоимости труда в странах данные CIR не могут быть сопоставимыми [13]. В связи с тем, что в рамках данного исследования рассматривается банковский сектор только России, то данное критическое замечание не окажет влияния на достоверность выводов. Таким образом, в качестве показателей производительности труда банков в данном исследовании будут взяты:
– отношение чистой прибыли к численности персонала
– отношение административных расходов к операционному доходу
Описание инструментов исследования
Исследование производительности труда в российском банковском секторе базируется на выборке из двухсот банков. В качестве объекта исследования выступили банки, входящие в топ-200 по значению активов, которые опубликовали данные о численности персонала в финансовой отчетности МСФО. Для расчета производительности были собраны данные о чистой прибыли, численности персонала, административным расходам и операционным доходам по итогам 2011 г. Важно отметить, что, по законодательным требованиям Российской Федерации, банки обязательно должны предоставлять данные из финансовой отчетности в ЦБ РФ, которые впоследствии публикуются на сайте Банка России. Таким образом, изучив информацию на сайте ЦБ РФ и финансовую отчетность МСФО банков, были собраны все необходимые данные.
Рассчитанные по формулам (1) и (2) показатели были обработаны в программе SPSS, которая дала возможность выявить минимальные и максимальные значения, среднеквадратическое отклонение и среднее значение, а также определить распределение частот и сформировать границы интервалов рассчитанных показателей, выявить процент банков, входящих в данный интервал. Для подобного рода анализа можно использовать и другие программы, например, Excel. В данном исследовании применялась программа SPSS, т.к. она позволяет анализировать корреляционную зависимость производительности от организационных параметров банка.
Производительность в российском банковском секторе
Данные по минимальному и максимальному значению показателя отношения чистой прибыли к численности персонала, а также среднее значение и стандартное отклонение, полученные в процессе исследования, представлены в таблице 1.
Таблица 1
Отношение чистой прибыли к численности персонала, тыс. руб.
Показатель
|
Минимум
|
Максимум
|
Среднее
|
Стандартное
отклонение
|
Отношение чистой прибыли к численности персонала
|
0 |
9028,17 |
797,008 |
1134,34 |
Минимальным значением отношения чистой прибыли к численности персонала является нуль. Проведенные расчеты показали, что данное значение наблюдается в таких банках, как ОАО «Москоммерцбанк», ОАО КБ «Солидарность», ОАО «Углеметбанк», ООО КБ «Адмиралтейский», ООО «Банк ПСА Финанс РУС», АКБ «Российский Капитал». В ряде банков значение отношения чистой прибыли к численности персонала не превышает 20, что также указывает на неэффективную деятельность банков. К этой категории можно отнести ОАО «Евразийский банк» (2,35), ЗАО АКБ «Русславбанк» (3,78), ЗАО «КБ Европлан» (5,34) и др.
Анализ распределения банков по показателю отношения чистой прибыли к численности персонала показывает, что в 17,4% банков его значение варьируется от 0 до 99. Для 42,3% банков значение показателя находится в пределах от 100 до 500. В 15,4% банков значение показателя отношения чистой прибыли к численности персонала располагается в пределах от 500 до 999, в 16,4% банках – от 1000 до 1999.
Распределение банков по показателю отношения чистой прибыли к численности персонала представлено в таблице 2.
Таблица 2
Распределение банков по показателю отношения чистой прибыли к численности персонала
Отношение чистой
прибыли к численности персонала
|
Количество
банков
|
Процент банков
|
Накопленный процент
|
От 0 до 99
|
35
|
17,4
|
17,4
|
От 100 до 299
|
42
|
20,9
|
38,3
|
От 300 до 499
|
43
|
21,4
|
59,7
|
От 500 до 999
|
31
|
15,4
|
75,1
|
От 1000 до 1999
|
33
|
16,4
|
91,5
|
От 2000 до 2999
|
7
|
3,5
|
95,0
|
Более 3000
|
10
|
5,0
|
100
|
Итого
|
201
|
100
|
Из представленной таблицы видно, что 5% банков в российской банковской системе имеют значение показателя, превышающее 3000. К ним относятся ЗАО «Инг Банк (Евразия)» (9028,17), ЗАО «Банк Кредит Свисс (Москва)» (5709,31), ООО «Эйч-эс-би-си Банк (РР)» (5021,15) и ЗАО «ЮниКредит Банк» (4695,85). Все перечисленные банки являются международными. Корреляционный анализ позволит определить, являются ли международные банки более эффективными по сравнению с локальными российскими банками.
Оценка производительности труда по показателю CIR
Оценка производительности труда по показателю CIR связана с расчетом отношения административных расходов к операционному доходу. При таком подходе производительность тем выше, чем меньше рассчитанный показатель. Полученные в ходе исследования данные представлены в таблице 3.
Таблица 3
Отношение административных расходов к операционному доходу, %
|
Минимум
|
Максимум
|
Среднее
|
Стандартное
отклонение |
Отношение административных расходов к операционному доходу
|
0,45
|
414,61
|
17,82
|
31,65
|
Максимальное значение рассматриваемого показателя наблюдается в таких банках, как ЗАО КБ «Европлан» (414,61%), ООО КБ «Кубань Кредит» (82,14%), ОАО «Акибанк» (70,25%), ООО КБ «БНП Париба Восток» (66,46%), ЗАО «ДжиИ Мани Банк» (57,75%), ОАО «Евразийский банк» (52,26%). Это значит, что данные банки являются наименее производительными. К банкам с минимальным значением отношения административных расходов к операционному доходу, а, значит, и с наибольшей производительностью относятся: ЗАО КИБ «Креди Агриколь» (0,45%), ЗАО КБ «Ситибанк» (1,07%), ОАО «Банк ВТБ» (1,43%), ЗАО «Инг Банк (Евразия)» (1,49%), ЗАО «Натиксис Банк» (1,54%) и ООО «Банк ПСА Финанс РУС» (1,54%).
Структура банков по рассчитанному показателю отношения административных расходов к операционным доходам представлена на рисунке.
Рис. Структура банков по показателю отношения административных расходов к операционным доходам, %
В 23% банков значение анализируемого показателя находится в пределах от 0,45 до 4,9%, в 22% – в пределах от 5 до 9,99%, в 37% банков – от 10 до 39,99%. Только в незначительном числе банков отношение административных расходов к операционным доходам превышает
40%. В среднем по российскому банковскому сектору данный показатель равен 17,82%. Для сравнения, в Китае данное значение для локальных банков составляет 42,29%, а для международных – 69,74% [7]. В связи с этим можно сделать вывод, что российский банковский сектор является более производительным.
Выводы
Провести оценку производительности труда в сфере услуг значительно сложнее, чем в сфере производства. Используя два похода, автор произвел анализ данного показателя в российском банковском секторе. Производительность была рассчитана на базе таких показателей, как отношение чистой прибыли к численности персонала и отношение административных расходов к операционному доходу. Результаты исследования показывают, что в зависимости от выбранного подхода банки являются либо более, либо менее производительными, т.е. результаты не идентичны. Различие в полученных данных объясняется тем, что первый показатель в большей степени характеризует производительность труда в банках, а второй – общую производительность банков. Несмотря на разницу в полученных результатах, оба описанных в исследовании подхода позволяют провести сравнительный анализ между различными банками и применимы на практике.
Источники:
2. Фитценц Я. Рентабельность инвестиций в персонал. Измерение экономической ценности персонала. – М.: Вершина, 2006. – 320 с.
3. Antony J.P., Bhattacharyya S. Measuring organizational performance and organizational excel-lence of SMEs. Part 1: a conceptual framework // Measuring Business Excellence. – 2010. – Vol. 14. – Iss: 2. – pp. 3–11.
4. Baines, A. Productivity measurement and reporting // Work Study. – 1997. – Vol. 46. – No. 5. – p. 164.
5. Jerome A.M. Measuring Productivity in Service Industries // Monthly Labour Review. –1982. – pp. 3–8.
6. Burger A., Moormann J. Productivity in Banks: Myths & Truths of the Cost Income Ratio // Banks and Bank Systems. – 2008. – Vol. 3 (4). – pp. 85–94.
7. Löchel H., Xiang Li H. Understanding the High Profitability of Chinese banks // Frankfurt School of Finance & Management Working Paper. – 2011. – 177. – pp. 1–35.
8. Oster A., Antioch L. Measuring Productivity in the Australian Banking Sector [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.rba.gov.au/publications/confs/1995/oster-antioch.pdf.
9. Schuler, R. S, MacMillan, I. C. Gaining a Competitive Advantage Through Human Resource Management Practices // Human Resource Management. – 1984. – Vol. 23. – pp. 253–254.
10. Sink, S. and Tuttle, T. Planning and Measurement in your Organization of the Future // Industrial Engineering and Management Press, Norcross, GA. – 1989. – p. 48.
11. Rao, M.P., Miller, D.M. Expert systems applications for productivity analysis // Industrial Man-agement & Data Systems. – 2004. – Vol. 104. – No. 9. – p. 781.
12. Rosemond B., Lartey E. The Effect of Human Resource Management Practices on Corporate Performance: A Study of Graphic Communications Group Limited // International Business Re-search. – 2011. – Vol.4. – No.1. – p. 271.
13. Rouster S.E. Improved Measures of Commercial Banking Output and Productivity // Monthly Labor Review. – 2012. – pp. 3–17.
Страница обновлена: 21.09.2024 в 21:04:50