Оценка производительности в российском банковском секторе

Просвиркина Е.Ю.

Статья в журнале

Российское предпринимательство *
№ 1 (247), Январь 2014
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве

Цитировать эту статью:

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:

1. Алиханов Р., Бакатина Д., Владимиров В. и др. Практика менеджмента: исследование McKinsey Global Institute // Российский журнал менеджмента. – 2009. – Т. 7. – № 4. – С. 109–168.
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