中国商业银行效率的实证研究(1)

我国商业银行成本效率实证研究[摘要] 通过利用柯布-道格拉斯函数对我国四家国有控股商业银行以及八家主要的股份制商业银行的成本效率进行实证分析，发现我国商业银行业整体效率偏低，控股股东的性质对我国商业银行的影响很明显；国有控股商业银行的资金效率略好于股份制商业银行，而人力投入的效率以及金融创新效率显著低于非国有控股商业银行。

我国应继续加大对国有银行股份制改革的力度，鼓励国有独资银行与股份制银行的购并与资源优化重组；鼓励效率高的非国有控股股份制银行扩大规模及市场占有率；应注意精减机构，改变我国商业银行尤其是国有控股的商业银行存在着严重的人员过多的现状；应当重视金融创新，引入更有效率的竞争机制，增加科研投入，招览金融人才。

[关键词] 商业银行；成本效率；检验结果；政策建议商业银行效率指商业银行在业务活动中投入与产出或成本收益的对比关系，是评价银行经营成果的一个重要标准。

它反映了商业银行对其资源的有效配置，是衡量银行市场竞争能力和可持续发展能力的重要指标。

因此准确测度中国商业银行效率水平具有重要现实意义。

一、研究现状及文献综述学术界现有的关于商业银行效率的研究主要有两类方法，一类是非参数化方法。

主要以数据包络分析为代表，广泛应用于银行、医院、保险公司的效率评价，具有很强的客观性。

但是这种方法不考虑随机误差，任何对估计前沿的偏离都被认为是低效率的表现。

在国内的研究中，赵旭（2000）用DEA技术分析了我国四大国有商业银行的效率，发现国有商业银行技术效率、规模效率均呈波动上升趋势；张维和李玉霜（2001）运用DEA方法评价了我国城市商业银行的内控机制；陈刚（2002）引入Malmquist效率指数描述了我国商业银行效率的动态变化；张健华（2003）用DEA方法和Malmquist指数对我国商业银行的效率状况作了一个综合的分析与评价。

另一类是参数化方法。

主要有随机边界函数分析，厚边界函数法和自由分布方法。

国内学者钱蓁（2003）采用了SFA法测算了国内银行的技术和配置效率，得出中国商业银行规模经济不显著的结论SFA，TFA与DFA方法原理相似，它们都是以函数形式给出一个边界，但是关于误差的假设不同。

国有商业银行经营效率实证研究摘要：国有商业银行股份制改革以来，资产规模不断提高，不良贷款率保持低位运行，抵抗金融风险能力不断提高。

但随着我国金融领域开放程度不断提高，国有商业银行不仅要抵御外在经济危机的不良影响，更要应对竞争日益激烈的国内金融市场。

因此，今后国有商业银行的发展不能盲目追求规模的扩大，更要注重质的提高。

本文采用数据包络分析方法（dea），测算2005-2011年国有商业银行经营综合效率，并将综合效率分解为纯技术效率和规模效率，深入分析效率的差异性。

关键词：综合效率；数据包络分析；技术效率一、引言始于2003年的国有商业银行股份制改革极大地激发了银行经营活力，改善了经营效益。

经过近10年的快速发展，国有商业银行资产规模不断提高，不良贷款率保持低位运行，抵抗金融风险能力不断提高。

在2011年世界银行1000强排名中，共有101家银行来自中国，而中国工商银行、中国建设银行、中国银行更是跻身前十名。

近年来我国金融领域开放程度不断提高，对外国有商业银行将受到世界金融危机的影响和外资银行的挑战，对内又受到股份制商业银行以及中小型银行的激烈竞争，同时，国有商业银行经营效益直接关乎国民经济平稳运行和金融稳定发展。

因此，今后国有商业银行的发展不能仅仅追求规模的扩大，更要注重质的提高，即银行效率的提高。

本文拟采用数据包络分析方法（dea），测算2005-2011年国有商业银行经营超效率及综合效率，并将综合效率分解为纯技术效率和规模效率，最后提出增强经营效益的对策建议。

二、研究方法1978年美国运筹学家charnes和cooper以“相对相率”概念为基础，率先创建数据包络分析模型方法，用来判定决策单元的相对有效性。

经过30多年的发展，数据包络分析（dea）现已成为管理科学与工程、决策分析以及综合评价等领域中一种重要且常用的分析方法和研究工具。

数据包络分析方法假定决策单元（dmu）的输入或者输出保持不变，依托线性规划和统计数据确定相对有效性的生产前沿面，然后将每个决策单元投影到dea生产前沿上，最后通过比较决策单元（dmu）偏离前沿面的程度来评价相对有效性。

我国商业银行效率研究的DEA方法及效率的实证分析一、本文概述随着我国金融市场的不断深化和发展，商业银行作为金融体系的核心组成部分，其运营效率的高低直接影响到整个金融体系的稳定性和经济发展。

因此，对我国商业银行的效率进行深入研究，不仅有助于提升银行业的整体竞争力，还能为政策制定者提供决策参考，以促进金融市场的健康发展。

本文旨在运用数据包络分析（DEA）方法，对我国商业银行的效率进行实证研究。

DEA方法作为一种非参数效率评价方法，具有无需设定具体函数形式、能够处理多投入多产出问题的优势，因此在金融效率评价领域得到了广泛应用。

本文首先将对DEA方法的基本原理和模型进行介绍，包括CCR模型、BCC模型等，并阐述其在商业银行效率评价中的应用。

随后，本文将选取我国商业银行的相关数据，构建效率评价指标体系，运用DEA方法进行实证分析。

在实证分析过程中，本文将比较不同银行之间的效率差异，分析影响银行效率的因素，并探讨提升银行效率的途径和策略。

通过对我国商业银行效率的深入研究，本文期望能够为银行业的发展提供有益参考，为政策制定者提供决策支持，同时也为未来的研究提供基础数据和理论支撑。

二、文献综述随着全球化和金融市场的不断发展，商业银行作为金融体系的核心组成部分，其效率问题受到了广泛关注。

我国商业银行效率研究不仅是金融学科的一个重要课题，也是经济发展和金融市场改革的关键所在。

近年来，国内外学者运用不同方法对我国商业银行的效率进行了深入研究，其中数据包络分析（DEA）方法因其独特的优势而被广泛应用。

DEA方法作为一种非参数效率评估工具，最初由美国运筹学家Charnes等提出，它能够处理多输入多输出问题，并有效地评估决策单元的相对效率。

在我国商业银行效率研究中，DEA方法的应用始于21世纪初，随着金融数据的日益丰富和研究方法的不断完善，该方法的应用也越来越广泛。

早期的研究主要关注商业银行的整体效率，通过选取适当的输入输出指标，运用DEA模型评估银行的运营效率。

中国商业银行效率实证分析的开题报告一、研究背景近年来，随着中国国内经济的高速发展，银行业的竞争也日趋激烈。

商业银行在保证财务安全的前提下，不断寻求提高经营效率的新途径，以满足客户的各种需求。

因此，研究商业银行的效率及其影响因素具有重要的理论和实践价值。

目前已有多篇研究论文对商业银行效率进行了分析，但大部分仅仅对中国银行业整体效率进行了研究，对于各家商业银行之间的差异，以及银行型态、经营环境、内外部因素等的差异对效率的影响，缺乏深入探讨。

因此，本文旨在针对中国商业银行，在先前研究的基础上，全面分析其效率及其影响因素。

二、研究目的本文的研究目的是：通过建立合理的效率评价模型，探讨当前中国商业银行的经营效率水平；在此基础上，分析影响中国商业银行效率的内部因素（如资本充足率、经营规模、资产质量等）和外部因素（如市场竞争环境、行业监管政策等）。

三、研究方法本文将采取数据包络分析(DEA)法测定商业银行效率，并利用多元回归模型探讨影响效率的因素。

数据来源为中国2015年至2019年各家商业银行的财务报表和其他相关资料。

四、研究内容及安排本文将分为五章，具体安排如下：第一章研究背景与目的这一章将简述本文研究的背景和目的，展示研究的重要性和现实意义。

同时，介绍本文的研究方法和论文结构。

第二章商业银行效率评价的理论基础这一章将介绍效率评价的发展历程、相关理论和方法。

包括如何进行效率评价以及常用的方法，如DEA法、SFA法、Malmquist指数法等。

第三章商业银行效率实证分析这一章将介绍本文的方法并且对中国商业银行效率进行实证分析，分析效率水平的差异以及与内部和外部因素的相关性。

第四章影响商业银行效率的因素本章对影响银行效率的内部因素、市场竞争环境、行业监管政策等方面的因素进行探讨，构建多元回归模型和方程，进一步实证分析效率影响因素等。

第五章总结与展望本章将总结本文研究的主要成果和结论，并展望未来可继续深入探讨的方向和问题。