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多维视角下我国商业银行效率测度与影响因素解析

一、引言

1.1研究背景与意义

在我国的金融体系中，商业银行占据着核心地位，是金融市场的重要参与者，也是货币政策传导的关键渠道。商业银行通过吸收存款、发放贷款等业务，将社会闲置资金集中起来并投向各个领域，实现资金的优化配置，对经济增长和社会发展起到了至关重要的支持作用。

随着经济全球化和金融市场的不断发展，我国商业银行面临着日益激烈的竞争环境。一方面，国内金融市场的逐步开放，使得各类金融机构如雨后春笋般涌现，加剧了市场竞争；另一方面，互联网金融的崛起，也对传统商业银行的业务模式和经营理念带来了巨大冲击。在这样的背景下，商业银行的效率问题成为了学术界和实务界关注的焦点。

研究我国商业银行的效率测算及其影响因素具有重要的理论和现实意义。从理论层面来看，有助于丰富和完善金融效率理论，深入探讨商业银行在复杂经济环境下的运营规律，为后续相关研究提供更坚实的理论基础和实证依据。从实践角度出发，准确测度商业银行效率并剖析其影响因素，能够为商业银行管理层提供决策参考，助力银行优化资源配置、降低运营成本、提升盈利能力和市场竞争力，实现可持续发展。同时，对于监管部门而言，有助于制定更为科学合理的监管政策，维护金融市场的稳定，促进金融体系的健康发展。

1.2研究思路与方法

本研究遵循从理论分析到实证检验的研究思路。首先，全面梳理国内外关于商业银行效率测算和影响因素的相关理论和研究成果，明确商业银行效率的内涵、测度方法以及可能的影响因素，构建理论框架。其次，基于理论分析，选取合适的研究样本和数据，运用数据包络分析（DEA）等方法对我国商业银行的效率进行测算，评估不同银行的效率水平和差异。接着，通过构建回归模型，对影响商业银行效率的内部因素（如银行规模、资产质量、盈利能力等）和外部因素（如宏观经济环境、市场竞争程度等）进行实证分析，探究各因素对银行效率的影响方向和程度。最后，根据实证结果提出针对性的政策建议，以促进我国商业银行效率的提升。

在研究方法上，主要采用以下几种：一是数据包络分析（DEA），作为一种非参数方法，DEA能够有效处理多输入多输出问题，在无需预先设定生产函数具体形式的情况下，对商业银行的相对效率进行测度，避免了参数估计的主观性。二是回归分析，通过构建多元线性回归模型，将商业银行效率作为被解释变量，各类影响因素作为解释变量，定量分析各因素对银行效率的影响，确定主要影响因素及其作用机制。此外，还运用文献研究法，广泛收集和整理国内外相关文献，了解研究现状和前沿动态，为研究提供理论支持和方法借鉴；利用统计分析法，对收集到的数据进行描述性统计、相关性分析等，初步了解数据特征和变量之间的关系，为后续实证分析奠定基础。

1.3研究创新点

在指标选取方面，充分考虑我国商业银行的经营特点和实际情况，不仅选取了传统的财务指标，如资产规模、存贷比、不良贷款率等，还纳入了一些反映银行创新能力和风险管理水平的指标，如金融科技投入、风险加权资产占比等，使指标体系更加全面、科学，能够更准确地反映商业银行的效率状况及其影响因素。

在模型运用上，采用多种方法相结合的方式。将数据包络分析（DEA）与回归分析有机结合，先用DEA方法测度银行效率，再通过回归分析探究影响因素，克服了单一方法的局限性，提高了研究结果的可靠性和准确性。此外，还尝试引入一些新的模型和方法，如三阶段DEA模型，以控制外部环境因素和随机误差对银行效率测度的影响，使效率测算结果更加真实、客观。

在分析视角上，从多个维度对商业银行效率及其影响因素进行研究。不仅关注银行内部因素对效率的影响，还深入探讨宏观经济环境、市场竞争等外部因素的作用，同时对不同类型商业银行（国有大型银行、股份制银行、城市商业银行等）的效率差异及其影响因素进行对比分析，为各类银行制定差异化的发展策略提供依据，拓展了研究的广度和深度。

二、文献综述

2.1商业银行效率测算方法研究

数据包络分析（DEA）作为一种非参数方法，由Charnes、Cooper和Rhodes于1978年首次提出。该方法基于相对效率概念，以凸分析和线性规划为工具，在无需预先设定生产函数具体形式的情况下，能够有效处理多输入多输出问题。DEA的基本原理是通过构建生产前沿面，将决策单元（DMU）的实际投入产出数据与前沿面进行比较，从而确定各DMU的相对效率值。若DMU位于生产前沿面上，则其效率值为1，表明该DMU是相对有效的；若DMU在前沿面下方，则效率值小于1，为非有效单元。在商业银行效率测算中，DEA方法被广泛应用。如魏权龄和颜志杰运用DEA方法对我国14家商业银行1997-1999年的技术效率、纯技术效率和规模效率进行了测算，发现国有商业银行在技术效