崔慶軍，趙增耀，王群偉

（1.蘇州大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 蘇州 215021；2.上海銀行 蘇州分行，江蘇 蘇州 215028）

一、引 言

自加入WTO以來(lái)，伴隨著包括外資銀行在內(nèi)的國(guó)際金融機(jī)構(gòu)的陸續(xù)進(jìn)入，我國(guó)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)環(huán)境正面臨著深刻變化。特別是2006年之后，外資銀行開(kāi)始全面享有國(guó)民待遇，原有的準(zhǔn)入壁壘和業(yè)務(wù)限制不再發(fā)揮作用。為適應(yīng)外資銀行進(jìn)入的挑戰(zhàn)和沖擊，為緊隨商業(yè)銀行的改革趨勢(shì)，為全面提高我國(guó)商業(yè)銀行的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，經(jīng)營(yíng)效率的改善是其必然選擇。

就現(xiàn)有研究而言，商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率已引起相關(guān)學(xué)者的廣泛關(guān)注。Alhadeff是其先行者，較早利用財(cái)務(wù)比例指標(biāo)探討了美國(guó)210家銀行的效率問(wèn)題[1]。此后的典型文獻(xiàn)包括McKillop et al.、 Assaf et al.對(duì) 日 本 銀 行 業(yè) 效 率 的 研 究[2-3]，Maudos和Pastor對(duì)西班牙1985-1996年銀行成本效率和利潤(rùn)效率趨勢(shì)的比較[4]，Hasan et al.討論了銀行效率對(duì)歐盟11國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響[5]，Staub et al.關(guān)注的是巴西銀行業(yè)2000-2007年的效率表現(xiàn)及所有制不同造成的差異[6]。此外還有針對(duì)匈牙利、希臘、沙特等國(guó)銀行業(yè)效率展開(kāi)的實(shí)證研究[7-9]。

針對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行效率的研究在近幾年也不斷增多。如姚樹(shù)潔等利用22家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)比較了所有制結(jié)構(gòu)和硬預(yù)算約束對(duì)銀行效率的影響[10]，遲國(guó)泰等對(duì)15家商業(yè)銀行的成本效率進(jìn)行了測(cè)算和排序[11]，劉玲玲和李西新討論了各項(xiàng)改革措施對(duì)銀行成本控制的作用[12]，柯孔林和馮宗憲、袁曉玲和張寶山關(guān)注的是商業(yè)銀行的生產(chǎn)率水平及其影響因素[13-14]。

總體來(lái)看，有關(guān)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率的研究已廣泛開(kāi)展，方法層面集中在數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）和隨機(jī)前沿分析（SFA）兩種。存在的不足是幾乎所有的研究都忽略銀行經(jīng)營(yíng)過(guò)程中類似不良貸款、投訴等非期望產(chǎn)出的存在，對(duì)于其效率的評(píng)價(jià)也只關(guān)注如營(yíng)業(yè)利潤(rùn)等期望的“好”產(chǎn)出，而不將非期望的“壞”產(chǎn)出納入研究框架。事實(shí)上，在銀行的經(jīng)營(yíng)過(guò)程中，非期望產(chǎn)出總是伴隨著期望產(chǎn)出而來(lái)，幾乎是不可避免的。同時(shí)，非期望產(chǎn)出也是全面準(zhǔn)確考察銀行經(jīng)營(yíng)效率的重要指標(biāo)。因此，本文嘗試在如下兩個(gè)方面進(jìn)行拓展：一是綜合考慮銀行經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的期望與非期望兩類產(chǎn)出，構(gòu)建可真實(shí)反映銀行經(jīng)營(yíng)實(shí)際的分析框架；二是利用有向距離函數(shù)測(cè)度不同經(jīng)營(yíng)目標(biāo)下我國(guó)主要商業(yè)銀行的效率水平及其變動(dòng)趨勢(shì)。

二、模型構(gòu)建

（一）基本方法

設(shè)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)過(guò)程可描述為由N種投入要素x=(x1,x2,…,xn)∈可獲得M種期望產(chǎn)出y=(y1,y2,…,ym)∈和J種非期望產(chǎn)出b=(b1,b2,…,bj)∈R+J。則其經(jīng)營(yíng)過(guò)程可表示為：

其中，P(x)是產(chǎn)出集，其前沿面由生產(chǎn)可能集內(nèi)所有有效生產(chǎn)活動(dòng)點(diǎn)(x,y,b)所構(gòu)成空間中的超曲面所確定。P(x)除具有一般生產(chǎn)技術(shù)所包含的閉合、有界、凸性特征及投入要素和期望產(chǎn)出的強(qiáng)可處置性外，根據(jù)Chung et al.對(duì)包含非期望產(chǎn)出生產(chǎn)過(guò)程的描述[15]，P(x)還滿足期望和非期望兩類產(chǎn)出的聯(lián)合弱可處置性（weak disposability）及“零結(jié)合”性（null-jointness）。聯(lián)合弱可處置性表明商業(yè)銀行若要降低非期望產(chǎn)出的存在，往往要以犧牲期望產(chǎn)出為代價(jià)，兩者的同比例減少才是可能的，若(y,b)∈P(x)且0≤θ≤1，則(θy,θb)∈P(x)；“零結(jié)合”性表明為了獲取“好”的正向經(jīng)營(yíng)成果，必然伴隨非期望產(chǎn)出，避免“壞”產(chǎn)出的惟一辦法就是停止一切經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，若(y,b)∈P(x)且b=0，則y=0。

P(x)實(shí)現(xiàn)了對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)形成的期望和非期望兩類產(chǎn)出的有效的結(jié)合，雖便于理解，但無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的計(jì)算和實(shí)證研究的展開(kāi)。在實(shí)際分析中，DEA方法因具有無(wú)需設(shè)定具體函數(shù)形式、無(wú)需價(jià)格信息、沒(méi)有量綱要求且計(jì)算方便等優(yōu)勢(shì)，常被用來(lái)表達(dá)上述生產(chǎn)技術(shù)的各項(xiàng)特征和性質(zhì)[13，16]。設(shè)有K個(gè)商業(yè)銀行，即有K個(gè)決策單元，第k個(gè)銀行的投入產(chǎn)出向量為(x,y,b)，則商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)過(guò)程可描述為（2）式。

（2）式中的不等式約束表明了投入要素和期望產(chǎn)出的強(qiáng)可處置性，結(jié)合非期望產(chǎn)出的等式約束則說(shuō)明了兩類產(chǎn)出的聯(lián)合弱可處置性及“零結(jié)合”性，系數(shù)λk為相對(duì)于被評(píng)價(jià)銀行而重新構(gòu)造的一個(gè)有效銀行組合中第k個(gè)銀行的組合比例。

（二）效率模型

在上述框架下衡量某商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率，一種基本的思路就是考慮在現(xiàn)有投入要素和既定非期望產(chǎn)出的條件下，用實(shí)際的經(jīng)營(yíng)成果與理論上可達(dá)到的最佳的期望產(chǎn)出量進(jìn)行比較，進(jìn)而判斷效率的高低及可改善的空間。這與已往研究中，在產(chǎn)出導(dǎo)向下對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)的思路大致是相同的。區(qū)別在于此處增加了具有弱可處置性的非期望產(chǎn)出的約束。設(shè)被評(píng)價(jià)商業(yè)銀行的投入產(chǎn)出向量為(x0,y0,b0)，（3）式給出了相應(yīng)的效率測(cè)算方法。其中，α代表商業(yè)銀行期望產(chǎn)出可能的最大擴(kuò)張系數(shù)，滿足α≥0。α值越大，說(shuō)明該銀行在現(xiàn)有資源投入和非期望產(chǎn)出水平下，距生產(chǎn)前沿的距離越遠(yuǎn)，經(jīng)營(yíng)效率越低，效率的改善空間也就越大；α=0則意味著被評(píng)價(jià)的銀行已處于生產(chǎn)前沿面上，是所有同類銀行中經(jīng)營(yíng)效率最高的。

考慮到將非期望產(chǎn)出納入到商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率的考核框架后，上述研究思路要求了盡可能的增加期望產(chǎn)出量，但對(duì)事關(guān)銀行經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和可持續(xù)發(fā)展的非期望產(chǎn)出只要求維持既有水平。這對(duì)于全面綜合評(píng)價(jià)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率是不全面的。不論是商業(yè)銀行的監(jiān)管者，還是銀行本身的管理者，總是期望經(jīng)營(yíng)活動(dòng)形成的“好”產(chǎn)出越多越好，而“壞”產(chǎn)出越少越好。為此，引入有向距離函數(shù)定義另一種評(píng)價(jià)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率的指標(biāo)，并設(shè)距離函數(shù)如（4）式。

方向向量g=(gy,-gb)尋求期望產(chǎn)出在gy方向上的最大擴(kuò)張及非期望產(chǎn)出在gb方向上的最大收縮，即有向距離函數(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的非對(duì)稱處理，這與傳統(tǒng)Shephard距離函數(shù)要求的單純實(shí)現(xiàn)產(chǎn)出最大化的思想是不一致的，（5）式基于方向向量g=(gy,-gb)給出了具體的線性求解方法。β值表征了被評(píng)價(jià)銀行既減少非期望產(chǎn)出、又增加期望產(chǎn)出的能力，且有0≤β＜1。β值越大說(shuō)明該銀行的經(jīng)營(yíng)效率越低，β=0則表明該銀行的經(jīng)營(yíng)效率已相對(duì)最高。

對(duì)比（3）式及（5）式，容易發(fā)現(xiàn)，當(dāng)方向向量g=(gy,-gb)調(diào)整為g=(gy,0)時(shí)，就只要求期望產(chǎn)出的增加，而無(wú)非期望產(chǎn)出減少的要求。此時(shí)，（5）式退化為（3）式，即（5）式是（3）式更一般的形式。為便于區(qū)分，不妨將α和β分別定義為商業(yè)銀行的一維效率指標(biāo)和二維效率指標(biāo)。

圖1 有向距離函數(shù)示意圖

三、實(shí)證研究

（一）變量與數(shù)據(jù)

合理選擇商業(yè)銀行的投入產(chǎn)出變量是正確使用生產(chǎn)前沿方法分析其經(jīng)營(yíng)效率的關(guān)鍵問(wèn)題之一[17]，目前尚沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)對(duì)商業(yè)銀行角色的不同定位，有關(guān)投入產(chǎn)出變量的選擇主要存在生產(chǎn)法、中介法和資產(chǎn)法三種[14]。以上方法對(duì)于投入產(chǎn)出變量的選擇，主要差異在于對(duì)存款和貸款的不同對(duì)待。本文依據(jù)生產(chǎn)理論，從銀行企業(yè)屬性的角度出發(fā)，認(rèn)為不論是存款的吸收，還是貸款的發(fā)放，都是銀行獲得最終經(jīng)營(yíng)成果的一種手段，是投入要素轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出要素的中間環(huán)節(jié)。因此，結(jié)合生產(chǎn)法與中介法的共同點(diǎn)，選擇勞動(dòng)力、實(shí)物資本、營(yíng)業(yè)支出為投入變量。其中，勞動(dòng)力用各銀行的員工數(shù)表示，實(shí)物資本用固定資產(chǎn)凈值表示，營(yíng)業(yè)支出則用營(yíng)業(yè)費(fèi)用表示。凈利潤(rùn)選擇為期望產(chǎn)出，不良貸款作為商業(yè)銀行非期望產(chǎn)出的代表。

在樣本方面，選擇2005—2010年我國(guó)14家商業(yè)銀行為研究對(duì)象①，并將其視為不同的決策單元。樣本區(qū)間的確定主要依據(jù)如下兩個(gè)原因：一是2006年起我國(guó)開(kāi)始實(shí)行新的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，各商業(yè)銀行僅對(duì)上一年的相關(guān)數(shù)據(jù)按照新準(zhǔn)則進(jìn)行了調(diào)整；二是部分銀行公布不良貸款的年份較晚，且在2005年之前各銀行對(duì)不良貸款的分級(jí)還存在四級(jí)分類和五級(jí)分類的差別。所有數(shù)據(jù)直接來(lái)源于歷年各銀行年報(bào)及《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》或根據(jù)換算而來(lái)，相關(guān)變量的統(tǒng)計(jì)性描述如表1。

表1 2005—2010年各銀行投入產(chǎn)出變量的統(tǒng)計(jì)描述

（二）結(jié)果分析

利用（3）式，表2首先給出了可判斷要求商業(yè)銀行利潤(rùn)最大化的一維效率值。由α值可以發(fā)現(xiàn)，總體上，14家商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率有了較大的提高，特別是近年來(lái)的改善程度較為突出。代表凈利潤(rùn)可擴(kuò)張系數(shù)的α值從2005年的1.107減小為2009年的0.155和2010年的0.049。也就是說(shuō)，在現(xiàn)有的要素投入和不良貸款的約束下，各銀行已實(shí)現(xiàn)的凈利潤(rùn)額度正逐步接近于可能達(dá)到的最佳水平。2005年實(shí)際獲得的凈利潤(rùn)不到理論上最大凈利潤(rùn)的50%，而2010年已達(dá)到95.1%。整體經(jīng)營(yíng)效率的提高，既得益于建設(shè)銀行、交通銀行、光大銀行和興業(yè)銀行貫有的高效率（平均凈利潤(rùn)可擴(kuò)張比例小于10%），也源于廣發(fā)銀行等在經(jīng)營(yíng)成果上取得的突破。自2005年以來(lái)，商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率整體上呈現(xiàn)為改善趨勢(shì)，唯有2008年的情況有所異常，α值為0.643，大于2006和2007年的值。其中的原因可能與2008年爆發(fā)的全球金融危機(jī)有關(guān)，包括我國(guó)商業(yè)銀行在內(nèi)的眾多金融機(jī)構(gòu)受到了嚴(yán)重沖擊，具體表現(xiàn)為凈利潤(rùn)增幅的下滑，2008年就比2007年下降了33.2%②。

就不同銀行而言，興業(yè)銀行是惟一一家歷年都位于前沿面上的商業(yè)銀行，α=0，始終是14家商業(yè)銀行中經(jīng)營(yíng)效率最高的。除華夏銀行外的其他12家商業(yè)銀行則在部分年份獲得了最佳的凈利潤(rùn)水平。需要指出的是，盡管總體上商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率得到了改善，但其差異性也較為明顯。一方面不同銀行凈利潤(rùn)歷年平均的可擴(kuò)張系數(shù)從0到2.430不等，跨度較大；另一方面，即使是同一家商業(yè)銀行，不同年份的表現(xiàn)也迥然不同，比如農(nóng)業(yè)銀行、廣發(fā)銀行和深發(fā)銀行，這從一個(gè)側(cè)面反映出銀行經(jīng)營(yíng)成果的波動(dòng)性和不穩(wěn)定性。

利用（5）式，表3進(jìn)一步給出了既實(shí)現(xiàn)凈利潤(rùn)增加又減少不良貸款的商業(yè)銀行二維效率情況。從14家商業(yè)銀行歷年平均的β值來(lái)看，維持在0.223～0.328之間，說(shuō)明商業(yè)銀行現(xiàn)有的經(jīng)營(yíng)狀況實(shí)現(xiàn)了理論上最佳經(jīng)營(yíng)水平的67.2%～77.7%，同比例增加凈利潤(rùn)且降低不良貸款的潛力在22.3%～32.8%之間。在趨勢(shì)上，與α值一致，也呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)，表明我國(guó)主要商業(yè)銀行在整體上的經(jīng)營(yíng)效率得到了提高。但與只關(guān)注凈利潤(rùn)增加的一維效率不同，二維效率的改善程度明顯要低很多。從中可以發(fā)現(xiàn)，一旦把降低不良貸款也作為經(jīng)營(yíng)效率考核要求時(shí)，實(shí)際效率的改善并沒(méi)有只關(guān)注凈利潤(rùn)時(shí)那么大。從各家商業(yè)銀行來(lái)看，興業(yè)銀行依舊是效率最好的銀行，表現(xiàn)為β值始終為0，改善潛力最?。唤ㄔO(shè)銀行與交通銀行的效率也較好，平均可改善的幅度不足5%；廣發(fā)銀行、農(nóng)業(yè)銀行和華夏銀行的效率則較低，凈利潤(rùn)與不良貸款同比例增加和減少的比重在63.3%～69.2%之間，顯示出很大的改善空間；其他銀行平均的可改善程度在13%～37%之間。

表3 各銀行二維效率β值

前面的分析已經(jīng)表明，除了要求盡可能的增加銀行利潤(rùn)，若將不良貸款的減少也作為提高經(jīng)營(yíng)效率的目標(biāo)，將導(dǎo)致效率評(píng)價(jià)和改善潛力判斷的差異性。為進(jìn)一步對(duì)比兩種情況的內(nèi)在關(guān)聯(lián)及差異形成因素，圖2給出了14家商業(yè)銀行一維效率和二維效率歷年平均值的排名情況。從中可以看到，兩種情況下6家銀行的排名沒(méi)有發(fā)生變化。其中，興業(yè)銀行、建設(shè)銀行和交通銀行始終處于前3名的位置，廣發(fā)銀行則一直排在最后一名，中信銀行與華夏銀行分別維持第5位和第12位不變。對(duì)于這6家銀行而言，從相對(duì)比較的角度，它們對(duì)不同效率評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的敏感度較弱。當(dāng)效率評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)提高，將不良貸款的降低納入經(jīng)營(yíng)目標(biāo)后，農(nóng)業(yè)銀行、光大銀行和中國(guó)銀行的排名發(fā)生了較大幅度的退化，深發(fā)銀行、民生銀行、工商銀行、浦發(fā)銀行和招商銀行則排名得到了提升。由此可見(jiàn)，兩種效率評(píng)價(jià)模式對(duì)大部分銀行的排名是存在影響的。特別的，農(nóng)業(yè)銀行由一維效率排名時(shí)的第6位下降為二維效率排名時(shí)的13位，是位次降低最多的銀行。分析其原因，主要還在于農(nóng)業(yè)銀行的高不良貸款率和不良貸款總額。其中2005-2007年的平均不良貸款率達(dá)24.4%，不良貸款總額比其余13家銀行的總額還要高。即使是在2008-2010年，農(nóng)業(yè)銀行的不良貸款率也一直是最高的。與農(nóng)業(yè)銀行相反，招商銀行因其低不良貸款率而使二維效率排名由第8上升為第4。

具體比較各銀行的α值和β值，還可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)較為特殊的現(xiàn)象。即某些銀行在部分年份（如農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行）雖然在只要求增加凈利潤(rùn)的一維效率評(píng)價(jià)時(shí)已處于前沿面上（表現(xiàn)為α=0）③，已無(wú)增加的可能，但在同時(shí)要求增加凈利潤(rùn)和減少不良貸款的二維效率評(píng)價(jià)時(shí)卻存在潛力，這與我們一般的直觀感受是不一致的。其中的原因，與此類銀行在生產(chǎn)可能集中所處的位置有關(guān)。農(nóng)業(yè)銀行和中國(guó)銀行在某些年份投入產(chǎn)出的點(diǎn)位于類似圖1中的前沿曲線JK上，在JK上的點(diǎn)雖然在g=(gy,0)方向上已無(wú)增加的可能，但卻可能沿著g=(gy,-gb)方向而使目標(biāo)位置在前沿曲線OJ上。實(shí)際上，觀察圖1可以發(fā)現(xiàn)，位于JK上的點(diǎn)不論凈利潤(rùn)情況如何，都存在著高不良貸款的特點(diǎn)，這也是農(nóng)業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的現(xiàn)實(shí)。擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)并不斷降低信用風(fēng)險(xiǎn)，減少不良貸款的存在應(yīng)是農(nóng)業(yè)銀行等今后提高效率的努力方向。

圖2 兩種效率排名的變動(dòng)情況

四、結(jié)論和啟示

不良貸款等非期望產(chǎn)出的存在不僅給商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)帶來(lái)了風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)，也使以往研究中只關(guān)注銀行凈利潤(rùn)等期望產(chǎn)出的效率評(píng)價(jià)模式帶來(lái)了偏差。為全面衡量我國(guó)商業(yè)銀行在同時(shí)考慮期望和非期望兩類產(chǎn)出時(shí)的效率表現(xiàn)，本文利用一種新的生產(chǎn)技術(shù)描述方式和有向距離函數(shù)構(gòu)建的兩類效率模型對(duì)14家商業(yè)銀行進(jìn)行了實(shí)證研究，得到了一些有益的結(jié)論。

只要求凈利潤(rùn)最大化的一維效率表明，在現(xiàn)有投入要素和不良貸款的承載下，盡管受2008年金融危機(jī)的沖擊，我國(guó)商業(yè)銀行整體的經(jīng)營(yíng)效率仍然得到了較為顯著的提高，代表凈利潤(rùn)可擴(kuò)張系數(shù)的α值由2005年的1.107下降為2010年的0.049。建設(shè)銀行、交通銀行、光大銀行和興業(yè)銀行的凈利潤(rùn)實(shí)現(xiàn)程度相對(duì)較高，為理論上潛在最佳水平的90%左右，其中，興業(yè)銀行是經(jīng)營(yíng)高效率的引領(lǐng)者。此外，一維效率也表明部分銀行經(jīng)營(yíng)效率的波動(dòng)性偏大，銀行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的穩(wěn)健型有待加強(qiáng)。

二維效率顯示，2005—2010年期間商業(yè)銀行凈利潤(rùn)和不良貸款可同比例增加與降低的比重在22.3%～32.8%之間，經(jīng)營(yíng)效率也有了一定程度的提高，但改善幅度弱于一維效率時(shí)的情況。興業(yè)銀行、建設(shè)銀行和交通銀行表現(xiàn)出高效率，改善潛力不足5%，而農(nóng)業(yè)銀行和廣發(fā)銀行的經(jīng)營(yíng)效率比較低下，潛力為63.3%～69.2%。與一維效率時(shí)的排名相比，同時(shí)降低不良貸款約束的引入導(dǎo)致了部分銀行相對(duì)排名的變動(dòng)。其中，農(nóng)業(yè)銀行等3家銀行出現(xiàn)了退化，招商銀行等5家銀行的排名得到了提升，興業(yè)銀行等6家銀行的排名沒(méi)有發(fā)生變化。

本文研究思路和主要結(jié)論的政策含義在于：首先，在對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，將不良貸款等非期望產(chǎn)出納入研究框架更符合銀行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的實(shí)際，也符合政府及公眾期望銀行業(yè)提高風(fēng)險(xiǎn)管理水平的要求。其次，各商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)形成的期望和非期望兩類產(chǎn)出既相伴而來(lái)，也因產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)等因素而存在較大的不同，在采取措施提升效率的過(guò)程中需要特別注重這種差異性，穩(wěn)健推進(jìn)。其次，不同的效率評(píng)價(jià)導(dǎo)向會(huì)導(dǎo)致商業(yè)銀行總體效率表現(xiàn)和個(gè)體相對(duì)比較的差異性，因此，政府和監(jiān)管部門在制定評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)應(yīng)在考慮政策傾向性的前提下引導(dǎo)各商業(yè)銀行走共同提高的道路。

[注 釋]

①14家商業(yè)銀行分別為中國(guó)工商銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、交通銀行、中信銀行、民生銀行、華夏銀行、光大銀行、招商銀行、廣東發(fā)展銀行（廣發(fā)銀行）、深圳發(fā)展銀行（深發(fā)銀行）、興業(yè)銀行和浦發(fā)銀行。

②根據(jù)本文收集的14家商業(yè)銀行的凈利潤(rùn)數(shù)據(jù)計(jì)算而來(lái)。

③農(nóng)業(yè)銀行2005、2006、2008和2010年α=0，但β≠0，中國(guó)銀行在2008年存在同樣的情況。

[1]Alhadeff D A.Monopoly and competition in banking[M].London：Cambridge University Press，1954.

[2]McKillop D G，Glass J C，Morikawa Y.The composite cost function and efficiency in giant Japanese banks[J].Journal of Banking and Finance，1996，20（10）：1651-1671.

[3]Assaf A G，Barros C P，Matousek R.Productivity and effi?ciency analysis of Shinkin banks：Evidence from bootstrap and Bayesian approaches[J].Journal of Banking&Finance，2011，35（2）：331-342.

[4]Maudos J，Pastor J M.Cost and Profit efficiency in the Span?ish banking sector（1985-1996）：a non-parametric approach[J].Applied Financial Economics，2003，13（1）：1-12.

[5]Hasan I，Koetter M，Wedow M.Regional growth and finance in Europe：Is there a quality effect of bank efficiency?[J].Journal of Banking&Finance，2009，33（8）：1446-1453.

[6]Staub R B，Souza G S ，Tabak B M.Evolution of bank efficien?cy in Brazil：A DEA approach[J].European Journal of Oper?ational Research，2009，202（1）：204-213.

[7]Isik I.Cost and profit efficiency of the Turkish banking indus?try：an empirical investigation[J].The Financial Review，2002，37（2）：257-279.

[8]Pasiouras F.Estimating the technical and scale efficiency of Greek commercial banks：The impact of credit risk，off-bal?ance sheet activities，and international operations[J].Re?search in International Business and Finance，2008，22（3）：301-318.

[9]Assaf A G，Barros C P，Matousek R.Technical efficiency in Saudi banks[J].Expert Systems with Applications，2011，38（5）：5781-5786.

[10]姚樹(shù)潔，馮根福，姜春霞.中國(guó)銀行業(yè)效率的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2004，（8）：4-15.

[11]遲國(guó)泰，孫秀峰，蘆丹.中國(guó)商業(yè)銀行成本效率實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，2005，（6）：104-114.

[12]劉玲玲，李西新.中國(guó)商業(yè)銀行成本效率的實(shí)證分析[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2006，46（9）：1611-1614.

[13]柯孔林，馮宗憲.中國(guó)銀行業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)度：基于Malmquist-Luenberger指數(shù)研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2008，（4）：110-120.

[14]袁曉玲，張寶山.中國(guó)商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率的影響因素研究——基于DEA模型的Malmquist指數(shù)分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2009，（4）：93-104.

[15]Chung Y H，F(xiàn)?re R，Grosskopf S.Productivity and undesir?able outputs：A directional distance function approach[J].Journal of Environmental Management，1997，51（3）：229-240.

[16]Park K H，Weber W L.A note on efficiency and productivity growth in the Korean banking industry：1992-2002[J].Journal of Banking&Finance，2006，30（8）：2371-2386.

[17]畢功兵，梁樑，楊鋒.商業(yè)銀行DEA效率評(píng)價(jià)投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇研究[J].管理評(píng)論，2009，21（6）：10-16.