Eficiencia bancaria en costes. ¿existe convergencia en la UE ampliada?

Abstract

El objetivo del estudio es analizar la existencia de un proceso de convergencia en materia de eficiencia bancaria en costes entre los nuevos miembros de la UE y los países de la UE-15. Para ello se estiman los niveles de eficiencia de una muestra de 27 países europeos en el periodo 2000–2008 y se analiza su convergencia β y σ. La estimación de dichos niveles se lleva a cabo mediante técnicas bayesianas de estimación y comparación de modelos aplicadas a diversos modelos de frontera estocástica (SFA) aplicados a datos de panel no balanceado. Los modelos comparados difieren en las hipótesis sobre la frontera y la distribución de los términos de eficiencia, todo lo cual dota al estudio realizado de un mayor grado de robustez. Los resultados obtenidos ponen de manifiesto la existencia de un proceso de convergencia en la UE ampliada. Además, mediante un modelo de ajuste parcial se observa que, si bien los niveles de eficiencia han tendido a aumentar con la integración europea, dicha convergencia no se produce hacia la mejor práctica posible.

The aim of this study is to analyse the existence of a convergence process in cost banking efficiency between the new EU member states and the EU-15 countries. Using a stochastic frontier approach (SFA) applied to panel data and Bayesian techniques of estimation and comparison of models, we have estimated bank efficiency levels in a sample of 732 banks from 27 European countries during the period 2000–2008. Our results provide evidence of β and σ convergences of efficiency levels in the enlarged European Union. In addition, and using a partial adjustment model, we notice that although efficiency levels have tended to increase with European integration, this convergence does not occur towards best practices.

Palabras Clave:

• Eficiencia bancaria
• β convergencia
• σ convergencia
• UE ampliada
• Modelos de frontera estocástica
• Inferencia bayesiana

Keywords:

• banking efficiency
• β convergence
• σ convergence
• enlarged EU
• stochastic frontier models
• bayesian inference

JEL clasificación:

• F36
• G14
• G21

JEL classification:

• F36
• G14
• G21

Agradecimientos

Los autores desean agradecer el apoyo financiero proporcionado por el Ministerio Español de Economía y Competitividad (Proyecto de investigación ECO2012-35029). También desean agradecer a los evaluadores anónimos los valiosos comentarios y sugerencias realizadas.

Notes

1. Se trata de un índice calculado por el EBRD con el objetivo principal de evaluar el progreso de los sectores bancarios en las economías anteriormente planificadas. Debido a que este indicador cuantifica y cualifica el grado de liberalización de la industria bancaria, este resulta adecuado para realizar una evaluación explícita del efecto de la reforma del sector bancario sobre el funcionamiento de los bancos (Brissimis et al., 2008). Los valores de este índice van desde el 1.0 al 4.0+, donde el 1.0 indica una economía centralizada rígida, mientras que el 4.0+ implica el mayor nivel de reforma.

2. Existe un intenso debate en torno a la consideración que deben tener los depósitos en el análisis de la eficiencia, entre quienes defienden su clasificación como output, al entender que es un producto que ofrecen los bancos, y quienes defienden su clasificación como input, ya que supone la entrada de unos recursos con los que va a prestar una serie de servicios financieros.

3. Hemos utilizado el activo total en lugar del número de empleados debido a la limitada disponibilidad existente en torno a esta última variable. Esta aproximación es consistente con muchos estudios previos como Carbo, Gardener, y Williams (2002); Maudos, Pastor, Pérez, y Quesada (2002); Carvallo y Kasman (2005); Beccalli, Casu, y Girardone (2006) o Pasiouras, Tanna, y Zopounidis (2009), entre otros.

4. No se consideraron modelos con frontera dependiente del tiempo y del país por razones de parsimonia debido al escaso número de datos existentes en algunas combinaciones país y año. Sin embargo, como se describe, a continuación, se incluyeron efectos aleatorios dependientes del tiempo y del país para solventar, de forma parsimoniosa, dicha dificultad.

5. No se consideraron formas más generales como, por ejemplo, la forma funcional flexible de Fourier por razones de parsimoniosidad

6. También se consideraron distribuciones normales truncadas con media no nula pero se desecharon debido a problemas de convergencia del algoritmo de estimación