王澤瑞

【摘 要】文章運(yùn)用DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）方法，對(duì)我國(guó)2013～2017年23家上市商業(yè)銀行的效率進(jìn)行測(cè)度及分析，并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用Tobit模型對(duì)樣本商業(yè)銀行效率影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。實(shí)證結(jié)果表明：我國(guó)商業(yè)銀行的總體效率處于較高水平，且變化趨勢(shì)逐年穩(wěn)定;處于規(guī)模報(bào)酬不變及遞減的商業(yè)銀行占絕大多數(shù)，需控制好自身規(guī)模擴(kuò)張步伐來(lái)獲取更加合理的收益。從我國(guó)商業(yè)銀行效率的影響因素來(lái)看，資產(chǎn)收益率與商業(yè)銀行效率呈正相關(guān)關(guān)系;而不良貸款率、存貸比、第一大股東持股比例及GDP年增長(zhǎng)率與商業(yè)銀行效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。針對(duì)實(shí)證結(jié)果，提出了相應(yīng)的發(fā)展建議。

【關(guān)鍵詞】商業(yè)銀行;DEA方法;效率;影響因素

【中圖分類號(hào)】F832.33 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-0688（2019）07-0236-05

國(guó)有商業(yè)銀行是我國(guó)金融體系的主體，也是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的命脈，其發(fā)展與活力對(duì)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定起著舉足輕重的作用，直接關(guān)系到國(guó)民經(jīng)濟(jì)和國(guó)家金融安全的重大問(wèn)題。銀行業(yè)的快速成長(zhǎng)為我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、社會(huì)穩(wěn)定發(fā)揮了重要作用。然而，長(zhǎng)期以來(lái)我國(guó)銀行業(yè)片面追求規(guī)模和發(fā)展速度，忽視經(jīng)營(yíng)效率和發(fā)展質(zhì)量，這種發(fā)展模式使商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)日益增加。

商業(yè)銀行的效率是最能體現(xiàn)其綜合競(jìng)爭(zhēng)力的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，它反映了銀行的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力、綜合經(jīng)營(yíng)能力及對(duì)資源的配置利用程度。因此，通過(guò)實(shí)證分析研究我國(guó)上市商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率，并提出提高其經(jīng)營(yíng)能力的相應(yīng)建議，對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行健康可持續(xù)發(fā)展、增強(qiáng)其應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的能力及提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

1 研究方法簡(jiǎn)述與變量選取

1.1 DEA方法簡(jiǎn)述

DEA方法是由美國(guó)著名學(xué)者Charnes、Cooper等人創(chuàng)建，利用線性規(guī)劃的原理，普遍用于對(duì)多輸入及多輸出的同類指標(biāo)數(shù)據(jù)的效率進(jìn)行評(píng)價(jià)的方法。在DEA發(fā)展過(guò)程中，催生了多種模型，其中運(yùn)用最為廣泛的模型是假定規(guī)模報(bào)酬不變的CRS模型和假定規(guī)模報(bào)酬可變的VRS模型。本文主要選用DEA中VRS模型測(cè)度上市銀行的效率。

在該模型規(guī)模報(bào)酬可變的條件下，通過(guò)以單一投入產(chǎn)出變量情況為例子，解釋出樣本的具體效率值。如圖1所示，橫坐標(biāo)為樣本經(jīng)營(yíng)單位的投入X，縱坐標(biāo)為樣本經(jīng)營(yíng)單位的產(chǎn)出Y。OI段表示為規(guī)模報(bào)酬不變時(shí)的生產(chǎn)效率前沿面，處在該線段上的樣本經(jīng)營(yíng)單位可以在確定產(chǎn)出條件下使得投入最少。線段ABGH表示規(guī)模報(bào)酬可變時(shí)的生產(chǎn)效率前沿面，其中，在AB段上的樣本經(jīng)營(yíng)單位處于規(guī)模報(bào)酬遞增狀態(tài)，在BG段上的樣本經(jīng)營(yíng)單位處于規(guī)模報(bào)酬不變狀態(tài)，在GH段上的樣本經(jīng)營(yíng)單位則處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)?，F(xiàn)假定樣本經(jīng)營(yíng)單位在點(diǎn)F處進(jìn)行生產(chǎn)，則點(diǎn)F為其生產(chǎn)點(diǎn)。

其中，樣本F和處于規(guī)模報(bào)酬不變的生產(chǎn)效率前沿面上的經(jīng)營(yíng)單位OI之間的距離即為技術(shù)效率（Technical Efficiency，TE）。技術(shù)效率體現(xiàn)出經(jīng)營(yíng)單位資源配置的有效程度，其數(shù)值越靠近1時(shí)，該經(jīng)營(yíng)單位的資源配置程度越高。即

TE=CD/CF

樣本F和處于規(guī)模報(bào)酬可變的生產(chǎn)效率前沿面上的經(jīng)營(yíng)單位ABGH間的距離為純技術(shù)效率（Pure Technical Efficiency，PTE）。它可以體現(xiàn)出經(jīng)營(yíng)單位內(nèi)部管理的有效程度，其數(shù)值越靠近1時(shí)，則表明該經(jīng)營(yíng)單位的內(nèi)部管理越有效。即

PTE=CE/CF

處于規(guī)模報(bào)酬不變的生產(chǎn)效率前沿面的經(jīng)營(yíng)單位OI和處于規(guī)模報(bào)酬可變的生產(chǎn)效率前沿面ABGH之間的距離即為規(guī)模效率（Scale Efficiency，SE）。它體現(xiàn)出了經(jīng)營(yíng)單位對(duì)自身規(guī)模利用的有效程度，其數(shù)值越靠近1時(shí)，則表明該經(jīng)營(yíng)單位達(dá)到了其規(guī)模條件下的最優(yōu)狀態(tài)。即

SE=CD/CE

由此可見(jiàn)，當(dāng)樣本銀行F在規(guī)模報(bào)酬不變的生產(chǎn)效率前沿面OI段上時(shí)，可得TE=1，則技術(shù)效率是有效的;當(dāng)樣本銀行F在OI段以內(nèi)時(shí)，可知TE<1，則技術(shù)效率是無(wú)效的。

由以上表達(dá)式，還可以得出：

TE=PTE×SE

SE=TE/PTE

1.2 模型投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇

投入和產(chǎn)出指標(biāo)是利用DEA模型分析研究金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)效率的關(guān)鍵。在現(xiàn)有研究中，對(duì)于投入產(chǎn)出指標(biāo)的選擇尚無(wú)統(tǒng)一定義。一般而言，對(duì)于金融機(jī)構(gòu)的投入產(chǎn)出有生產(chǎn)法、中介法及資產(chǎn)法3種方法。生產(chǎn)法將金融機(jī)構(gòu)看作金融服務(wù)與產(chǎn)品的生產(chǎn)者，其經(jīng)營(yíng)成本被視為投入，如資本（一般是固定資產(chǎn)）、勞動(dòng)力等。中介法把金融機(jī)構(gòu)當(dāng)做一種信用中介，它將社會(huì)上的各種閑置資源聚集起來(lái)，如資本、勞動(dòng)力等;將投資及利潤(rùn)等指標(biāo)作為產(chǎn)出。資產(chǎn)法依然是把金融機(jī)構(gòu)當(dāng)做一種信用中介，但它將產(chǎn)出指標(biāo)嚴(yán)格限定在資產(chǎn)負(fù)債表中的資產(chǎn)欄內(nèi)，如貸款及投資等。

本文結(jié)合中介法與資產(chǎn)法，考慮數(shù)據(jù)的可得性，選取員工人數(shù)、營(yíng)業(yè)支出及股東權(quán)益作為投入指標(biāo)，選取凈利潤(rùn)作為產(chǎn)出指標(biāo)（見(jiàn)表1）。

2 我國(guó)上市銀行效率測(cè)度及分析

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

為了盡可能地收集到并通過(guò)足夠完整的數(shù)據(jù)來(lái)分析我國(guó)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率現(xiàn)狀，保證所需數(shù)據(jù)在時(shí)間上的連續(xù)性和完整性，本文以2013～2017年作為樣本數(shù)據(jù)的時(shí)間序列，選取以工商銀行、招商銀行及北京銀行為代表的23家上市大型國(guó)有銀行、股份制商業(yè)銀行和商業(yè)銀行。本文所選取的數(shù)據(jù)均來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)及部分銀行年度報(bào)表。

2.2 實(shí)證結(jié)果及分析

本文運(yùn)用DEAP2.1軟件，對(duì)23家樣本商業(yè)銀行2013～2017年的各效率值進(jìn)行計(jì)算并分析。現(xiàn)將所得數(shù)據(jù)結(jié)果整理成表格，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)證分析及評(píng)價(jià)。

2.2.1 總體效率分析

由表2可以看出，2013～2017年，我國(guó)商業(yè)銀行整體效率水平較高，技術(shù)效率與純技術(shù)效率均處于0.9左右的較高水平。這說(shuō)明我國(guó)銀行業(yè)近年來(lái)對(duì)資源的配置程度普遍較高并趨于穩(wěn)定，整體經(jīng)營(yíng)的穩(wěn)定性穩(wěn)步增強(qiáng)，整體經(jīng)營(yíng)管理較為有效。

2.2.2 技術(shù)效率分析

技術(shù)效率可以反映出銀行對(duì)于其金融資源配置的有效程度。通過(guò)表3可知，在樣本年限內(nèi)，北京銀行、長(zhǎng)沙銀行及鄭州銀行的技術(shù)效率處于前3名，排名靠前的銀行均為商業(yè)銀行，而像中國(guó)銀行這樣的大型國(guó)有銀行技術(shù)效率墊底。在所有樣本中，有11家銀行在樣本年限中至少有1年處于技術(shù)最有效狀態(tài)，達(dá)到了其金融資源配置的最優(yōu)化狀態(tài)。所有銀行的平均技術(shù)效率達(dá)到0.891，這說(shuō)明多數(shù)銀行均處于較高技術(shù)效率水平，僅有光大銀行在2016年的技術(shù)效率值曾低于0.7。這說(shuō)明我國(guó)商業(yè)銀行資源配置能力較強(qiáng)，整體發(fā)展穩(wěn)健良好。

2.2.3 規(guī)模報(bào)酬情況分析

根據(jù)表4可知，2013～2017年，雖然處于規(guī)模報(bào)酬遞減的銀行數(shù)量有所減少，但處于規(guī)模報(bào)酬遞減和規(guī)模報(bào)酬不變的樣本銀行占絕大多數(shù)，總體規(guī)?，F(xiàn)象不明顯。這說(shuō)明我國(guó)多數(shù)商業(yè)銀行在不斷發(fā)展自身實(shí)力時(shí)過(guò)分追求企業(yè)規(guī)模和市場(chǎng)占有率，導(dǎo)致內(nèi)部運(yùn)轉(zhuǎn)效率和生產(chǎn)效率下降。因此，我國(guó)商業(yè)銀行可適當(dāng)調(diào)整自身經(jīng)營(yíng)規(guī)模，以獲得更加合理有效的收益。

具體到單個(gè)銀行來(lái)看，只有北京銀行、鄭州銀行等商業(yè)銀行在這段時(shí)期內(nèi)基本保持規(guī)模報(bào)酬不變，它們自身治理結(jié)構(gòu)較為完善、經(jīng)營(yíng)管理能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)使其更易達(dá)到規(guī)模最優(yōu)狀態(tài)。究其原因可能在于商業(yè)銀行的自身規(guī)模相比大型國(guó)有銀行實(shí)力仍較薄弱、發(fā)展空間較大，因此可以通過(guò)擴(kuò)大規(guī)模獲取更大的比例收益。而幾乎所有樣本大型國(guó)有銀行及股份制商業(yè)銀行樣本始終處于規(guī)模報(bào)酬遞減的狀況，這表明它們需控制好自身規(guī)模擴(kuò)張步伐，尋找適合其發(fā)展的合理規(guī)模并通過(guò)改善自身內(nèi)部管理水平來(lái)提高其技術(shù)效率。

3 我國(guó)上市商業(yè)銀行效率的影響因素分析

3.1 研究方法及模型設(shè)定

銀行效率的影響因素一直是學(xué)者們關(guān)于銀行效率研究重點(diǎn)考慮的內(nèi)容。最初，研究者主要重點(diǎn)考察銀行的資本結(jié)構(gòu)、規(guī)模等因素對(duì)銀行效率的影響程度。近年來(lái)，隨著理論研究的發(fā)展，學(xué)者們普遍利用回歸分析方法探究銀行效率的影響因素。本文以上文測(cè)算出的樣本銀行技術(shù)效率作為被解釋變量，運(yùn)用多元回歸分析實(shí)證研究影響我國(guó)商業(yè)銀行效率的潛在因素。

由于效率值的上下限分別為0和1，其數(shù)據(jù)受到被分割和截?cái)嗟南拗?，若采取OLS（最小二乘法）來(lái)進(jìn)行模型的回歸分析，則得到的參數(shù)估計(jì)無(wú)法保持其無(wú)偏性和有效性。而基于最大似然估計(jì)的方法的Tobit模型則適用于因變量取值受限制的情形，可以有效解決該類問(wèn)題。其基本原理如下：

yi=βTXi+ei，βTXi+ei>00，βTXi+ei≤0

其中，Xi為k+1維因變量的向量，β為k+1維的一個(gè)未知的參數(shù)向量，且誤差項(xiàng)e服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。該模型被稱作為Tobit模型（tobit model），也被稱為截尾回歸模型（censored regression model）。一般來(lái)說(shuō)，該模型中的解釋變量Xi取的是實(shí)際觀測(cè)到的數(shù)值，而被解釋變量y的觀測(cè)值是受限制的。當(dāng)y>0時(shí)，觀測(cè)值直接取實(shí)際值;而當(dāng)y≤0時(shí)，其觀測(cè)值是受限制的，故在這種情況下其數(shù)值截取為0。通過(guò)證明可以得出，基于最大似然估計(jì)方法來(lái)估計(jì)得到的Tobit模型的βT與δ2均為一致估計(jì)量。因此，本文選取Tobit模型來(lái)對(duì)影響效率的各個(gè)因素進(jìn)行回歸分析。

3.2 影響因素指標(biāo)選取及回歸模型構(gòu)建

本文運(yùn)用Stata12.0軟件對(duì)上文測(cè)出的23家樣本商業(yè)銀行在2013～2017年的所有技術(shù)效率值及指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行匯總，作為面板數(shù)據(jù)進(jìn)行Tobit回歸統(tǒng)計(jì)，構(gòu)建的影響因素模型如下：

TEit=β0i+β1iBSit+β2iCARit+β3iROA+β4iNPit+β5iLRit+β6iBSHit+β7iGDPGRit+β8iIBIRit

其中，i=1，2，…，23，表示樣本商業(yè)銀行的個(gè)數(shù);t=2013，2014，…，2017，表示各年份。本文在借鑒和總結(jié)國(guó)內(nèi)外以往相關(guān)文獻(xiàn)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，從資產(chǎn)規(guī)模穩(wěn)定性等8個(gè)方面來(lái)具體分析影響我國(guó)商業(yè)銀行的效率因素，所選取的各個(gè)變量定義見(jiàn)表5。

3.3 統(tǒng)計(jì)及實(shí)證分析

3.3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

為了便于更加直觀、清晰地了解所選用變量的基本特征狀況，本文在此進(jìn)行了簡(jiǎn)單的描述統(tǒng)計(jì)。從表6可以看出，除BSH（第一大股東持股比例）標(biāo)準(zhǔn)差較大，達(dá)到16.86%，其余變量的標(biāo)準(zhǔn)差均處在較低的位置，說(shuō)明樣本銀行之間在多數(shù)指標(biāo)中差距并不是很大。值得一提的是，其中BSH的平均值為27.26%，說(shuō)明了樣本銀行中的股權(quán)較為集中，存在著具有強(qiáng)大話語(yǔ)權(quán)的大股東。多數(shù)變量的最值、均值差異不大，處在合理范圍內(nèi)。

3.3.2 實(shí)證結(jié)果分析

模型的回歸結(jié)果見(jiàn)表7。整個(gè)Tobit模型的卡方值為73.54，其卡方檢驗(yàn)的P值顯著低于0.05（即Prob>chi2=0.000 0），表明模型的回歸方程非常顯著;同時(shí)，有NPL、LR等5個(gè)因變量的P值通過(guò)了5%的顯著性水平下的檢驗(yàn)。因此，這些變量可以很好地解釋樣本銀行的技術(shù)效率值。

根據(jù)表7的結(jié)果，本文現(xiàn)對(duì)各變量代表的影響因素進(jìn)行分析。

（1）資產(chǎn)收益率。ROA的系數(shù)為0.205，說(shuō)明ROA對(duì)商業(yè)銀行效率的影響非常顯著，ROA的提高將大大提升其經(jīng)營(yíng)效率。該結(jié)果與幾乎所有相關(guān)研究結(jié)論一致。ROA值的大小表現(xiàn)出商業(yè)銀行以盡量少的成本得到盡可能多收益的能力的強(qiáng)弱，是其盈利能力的綜合體現(xiàn)，顯然商業(yè)銀行對(duì)自身有限資源的合理運(yùn)用是能夠顯著提高自身效率水平的。因此，我國(guó)商業(yè)銀行應(yīng)在優(yōu)化其自身金融資源、降低成本的情況下，有效地提高利潤(rùn)水平。

（2）不良貸款率。NPL的系數(shù)為-0.091，與TE（技術(shù)效率）呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，對(duì)樣本銀行的效率有明顯負(fù)面影響。這與現(xiàn)有研究結(jié)論一致，NPL的數(shù)值越高，銀行的資產(chǎn)質(zhì)量越差，面臨的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)也越大，其貸款就越可能無(wú)法回收，最終會(huì)迫使商業(yè)銀行以犧牲部分利潤(rùn)的代價(jià)來(lái)彌補(bǔ)不良貸款的損失，導(dǎo)致收益減少。因此，我國(guó)商業(yè)銀行應(yīng)加大對(duì)貸款的控制力度，努力減少自身不良貸款，從而提高銀行自身效率。

（3）存貸比。LR的系數(shù)為-0.230，與TE呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明商業(yè)銀行自身貸款占存款的比重越高，其效率越低。存貸比通常能體現(xiàn)出商業(yè)銀行的資產(chǎn)配置狀況，越高的LR表明銀行所貸出的資金越多，最終所得到的利息回報(bào)就越多;但從另一方面來(lái)講，過(guò)高的LR會(huì)導(dǎo)致商業(yè)銀行流動(dòng)資產(chǎn)減少，自身清償能力變?nèi)?，面臨風(fēng)險(xiǎn)的可能性陡然上升。由結(jié)果可知，現(xiàn)階段商業(yè)銀行的LR提高所帶來(lái)的有利于盈利性的影響效果小于其帶來(lái)的安全性降低的影響效果。因此，我國(guó)商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)優(yōu)先考慮適度降低自身存貸比，在達(dá)到監(jiān)管要求的前提下，合理控制貸款過(guò)多帶來(lái)的負(fù)面影響，從而提高自身技術(shù)效率。

（4）第一大股東持股比例。BSH的回歸系數(shù)為-0.002，與TE負(fù)相關(guān)。這表明了商業(yè)銀行中存在的具有持巨額股份的大股東的現(xiàn)象雖然對(duì)商業(yè)銀行的效率產(chǎn)生了消極影響，但影響較小。雖然國(guó)內(nèi)外關(guān)于股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)于效率的影響研究結(jié)果各不相同，但就本文看來(lái)，過(guò)于集中的股權(quán)會(huì)導(dǎo)致股東之間缺乏權(quán)力機(jī)制，不利于人們對(duì)商業(yè)銀行的決策者進(jìn)行監(jiān)督管理以督促其提升經(jīng)營(yíng)管理效率。因此對(duì)于我國(guó)商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)，積極改善和優(yōu)化股權(quán)結(jié)構(gòu)，能夠在一定程度上提高經(jīng)營(yíng)效率。

（5）GDP年增長(zhǎng)率。GDPGR的系數(shù)值為-18.20，與TE呈較明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與過(guò)往研究結(jié)果并不一致。究其原因，本文認(rèn)為，過(guò)往的大量國(guó)內(nèi)研究均是在我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)迅猛時(shí)期進(jìn)行的，這一時(shí)期的銀行效率與GDP增速往往呈同向波動(dòng)趨勢(shì)。而近些年來(lái)，我國(guó)GDP高速增長(zhǎng)期已經(jīng)結(jié)束，步入了“經(jīng)濟(jì)新常態(tài)”，面臨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的陣痛及較大的經(jīng)濟(jì)下行壓力，經(jīng)濟(jì)增速逐年下降。對(duì)于處在這一階段的商業(yè)銀行而言，有效提升其經(jīng)營(yíng)管理能力，繼續(xù)快速發(fā)展具有一定難度。

（6）其余解釋變量。在實(shí)證結(jié)果中，本文所選的其他3個(gè)變量并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明這些變量對(duì)于樣本商業(yè)銀行的效率影響并不顯著。其中，BS的系數(shù)值為-0.011，兩者間相關(guān)關(guān)系為負(fù)，與大部分學(xué)者的結(jié)論相反。究其原因，可能在于本文的分析對(duì)象基本上代表國(guó)內(nèi)最好的商業(yè)銀行，其資產(chǎn)規(guī)模龐大，已經(jīng)進(jìn)入規(guī)模報(bào)酬遞減階段。CAR的回歸系數(shù)為-0.011，在過(guò)往的相關(guān)文獻(xiàn)中，該變量對(duì)銀行效率的影響有正有負(fù)，該變量的數(shù)值過(guò)低或者過(guò)高都會(huì)對(duì)商業(yè)銀行產(chǎn)生不利影響。IBIR的系數(shù)值為-0.188，這與部分國(guó)內(nèi)研究一致，但與國(guó)外研究相反。原因可能在于我國(guó)商業(yè)銀行的中間業(yè)務(wù)占比仍然較小，且開(kāi)展時(shí)間也較短，銀行初始投入比較大，導(dǎo)致收益水平較低，因此我國(guó)部分銀行的中間業(yè)務(wù)對(duì)利潤(rùn)并沒(méi)有太大貢獻(xiàn)。

4 結(jié)論及建議

本文以2013～2017年我國(guó)23家上市商業(yè)銀行的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用DEA方法及Tobit模型對(duì)樣本銀行的效率及影響因素進(jìn)行測(cè)度和分析。實(shí)證結(jié)果表明：{1}現(xiàn)階段，我國(guó)商業(yè)銀行的整體效率均處于0.88以上的較高水平，整體效率的變化趨勢(shì)較穩(wěn)定。{2}處于規(guī)模報(bào)酬遞減的樣本商業(yè)銀行占大多數(shù)，說(shuō)明我國(guó)商業(yè)銀行普遍盲目追求企業(yè)規(guī)模和市場(chǎng)占有率，導(dǎo)致運(yùn)轉(zhuǎn)效率和生產(chǎn)效率低下，應(yīng)適當(dāng)調(diào)整自身經(jīng)營(yíng)規(guī)模，以此獲得更加合理有效率的收益。從我國(guó)上市商業(yè)銀行效率的影響因素來(lái)看，ROA（資產(chǎn)收益率）與商業(yè)銀行效率呈正相關(guān)關(guān)系，而NPL（不良貸款率）、LR（存貸比）、BSH（第一大股東持股比例）及GDPGR（GDP年增長(zhǎng)率）與商業(yè)銀行效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

通過(guò)本文的實(shí)證結(jié)果分析，根據(jù)各變量與商業(yè)銀行效率的影響關(guān)系及我國(guó)商業(yè)銀行的實(shí)際情況，從而針對(duì)性地提出如下建議：{1}適當(dāng)調(diào)整自身規(guī)模。根據(jù)前文的分析可知，我國(guó)大多數(shù)上市商業(yè)銀行已處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài)，一味地規(guī)模擴(kuò)展不再有利于效率的提升。因此我國(guó)商業(yè)銀行應(yīng)結(jié)合自身狀況，尋找適合自身的規(guī)模，并通過(guò)改善自身內(nèi)部管理水平來(lái)提高其技術(shù)效率。{2}加強(qiáng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的控制力度，減少不良貸款。盡管我國(guó)商業(yè)銀行發(fā)展至今，早已告別了過(guò)去高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)狀況，但在風(fēng)險(xiǎn)控制方面對(duì)比西方發(fā)達(dá)國(guó)家銀行依然存在著不足。商業(yè)銀行應(yīng)不斷完善內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)，提高風(fēng)險(xiǎn)量化及管控能力，同時(shí)密切追蹤所發(fā)放貸款的質(zhì)量情況。{3}提高內(nèi)部管理能力。我國(guó)商業(yè)銀行應(yīng)多借鑒國(guó)內(nèi)外成功大型銀行經(jīng)驗(yàn)，建立有效的內(nèi)部管理機(jī)制，同時(shí)積極引進(jìn)高級(jí)管理人才，不斷學(xué)習(xí)更加先進(jìn)的管理技術(shù)，進(jìn)而有效提高總體效率。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]Berger A N，Humphrey D B.Efficiency of financial institutions：International survey and directions for future research[J].European Journal of Operational Research，1997（98）：175-212.

[2]Weill L.Banking Efficiency in Transition Economies：

the Role of Foreign Owner ship[J].Economics of Transition，2003（3）：569-592.

[3]Dmytro Holod，Herbert F.Lewis. Resolving the de-

posit dilemma：A new DEA bank efficiency model[J].Journal of Banking and Finance，2011（35）：2801-2810.

[4]張健華.我國(guó)商業(yè)銀行效率研究的DEA方法及1997～2001年效率的實(shí)證分析[J].金融研究，2003（3）：11-25.

[5]鄭錄軍，曹廷求.我國(guó)商業(yè)銀行效率及其影響因素的實(shí)證分析[J].金融研究，2005（1）：91-101.

[6]趙永樂(lè)，王均坦.商業(yè)銀行效率、影響因素及其能力模型的解釋結(jié)果[J].金融研究，2008（3）：58-69.

[7]朱南，卓賢，董屹.關(guān)于我國(guó)國(guó)有商業(yè)銀行效率的實(shí)證分析與改革策略[J].管理世界，2004（2）：18-26.

[8]遲國(guó)泰，楊德，吳珊珊.基于DEA方法的中國(guó)商業(yè)銀行綜合效率的研究[J].中國(guó)管理科學(xué)，2006（5）：52-61.

[9]孫海剛.我國(guó)城市商業(yè)銀行效率研究[J].金融理論與實(shí)踐，2013（2）：33-36.

[10]譚元戎，顧穎，趙自強(qiáng).中國(guó)城市商業(yè)銀行的技術(shù)效率及其影響因素的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索，2013（6）：47-53.

[責(zé)任編輯：高海明]