中國上市商業銀行效率影響因素的實證剖析與策略優化一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景在全球經濟一體化的大背景下，金融市場的穩定與發展對于國家經濟的繁榮起著至關重要的作用。中國金融市場在近年來經歷了顯著的變革和發展，在資本市場中，股票市場規模不斷擴大，上市公司數量持續增加，涵蓋了眾多行業領域；債券市場也在穩步發展，政府債券、金融債券和公司債券的發行規模逐年遞增。在銀行業方面，傳統業務與創新業務并存。傳統的存貸款業務依然是主要的盈利來源，但隨著金融科技的發展，網上銀行、移動支付等新興業務也在迅速崛起。保險行業也呈現出多元化的發展態勢，除了傳統的人壽保險和財產保險，健康險、責任險等新興險種的市場份額逐漸擴大。商業銀行作為金融體系的核心組成部分，是金融市場中最重要的中介機構之一，其效率的高低直接影響著金融資源的配置效果和經濟的增長質量。一方面，商業銀行通過吸收存款、發放貸款等業務，將社會閑置資金引導到實體經濟領域，支持企業的發展和項目的投資，促進經濟增長。另一方面，商業銀行的效率提升有助于降低金融服務成本，提高金融服務質量，增強金融市場的穩定性和競爭力。然而，隨著金融市場的不斷開放和競爭的日益激烈，中國商業銀行面臨著諸多挑戰。金融科技的迅猛發展，使得互聯網金融、金融科技公司等新興金融機構不斷涌現，它們憑借先進的技術和創新的業務模式，對傳統商業銀行的市場份額和業務領域形成了一定的沖擊。利率市場化進程的加快，導致商業銀行的存貸利差逐漸縮小，盈利空間受到擠壓。商業銀行不得不面臨更加復雜多變的市場環境和客戶需求，如何在激烈的競爭中提高自身效率，實現可持續發展，成為了商業銀行亟待解決的重要問題。此外，不同商業銀行之間在效率水平上存在較大差異。一些大型國有商業銀行憑借其雄厚的資金實力、廣泛的網點布局和良好的品牌信譽，在市場競爭中占據一定優勢，但也面臨著體制機制相對僵化、創新動力不足等問題。而一些股份制商業銀行和城市商業銀行雖然具有較強的創新意識和市場靈活性，但在規模、資源和風險管理能力等方面相對較弱。這種效率差異不僅影響了商業銀行自身的發展，也對金融市場的公平競爭和穩定運行產生了一定影響。因此，深入研究中國上市商業銀行效率的影響因素，對于提高商業銀行整體效率，促進金融市場的健康發展具有重要的現實意義。1.1.2理論意義從理論角度來看，對中國上市商業銀行效率影響因素的研究，有助于豐富和完善商業銀行效率研究的理論體系。目前，雖然國內外學者已經在商業銀行效率領域開展了大量研究，但由于研究方法、樣本選取和研究角度的不同，尚未形成統一的理論框架和研究結論。不同的理論學派從各自的視角對商業銀行效率進行解釋，如產權理論強調產權結構對銀行效率的決定性作用，認為私有產權銀行在資本市場監督下經營效率更高；而金融結構理論則關注金融工具和金融機構的總和對銀行效率的影響，認為金融發展就是金融結構的變化，這種變化會影響銀行效率。然而，這些理論在解釋中國上市商業銀行效率問題時，都存在一定的局限性。通過對中國上市商業銀行效率影響因素的深入研究，可以進一步探討各種理論在中國金融市場環境下的適用性和局限性。結合中國的實際情況，如金融監管政策、市場競爭格局、經濟發展階段等因素，綜合考慮多種理論的觀點，構建更加符合中國國情的商業銀行效率理論模型。這不僅能夠為后續相關研究提供更加堅實的理論基礎，還能推動商業銀行效率研究在理論層面的不斷創新和發展。此外，研究上市商業銀行效率影響因素，有助于從多維度深入剖析商業銀行效率的形成機制。以往研究多側重于單一因素對銀行效率的影響，而忽略了各因素之間的相互作用和協同效應。實際上，商業銀行效率是多種因素共同作用的結果，包括內部因素如產權結構、治理結構、規模經濟、金融創新能力等，以及外部因素如金融監管、宏觀經濟政治環境等。深入研究這些因素之間的復雜關系，能夠更加全面地理解商業銀行效率的形成過程，為理論研究提供新的視角和思路。1.1.3實踐意義從實踐角度而言，本研究對于中國上市商業銀行自身的發展具有重要的指導意義。通過準確識別影響效率的關鍵因素，商業銀行可以有針對性地制定發展戰略和改進措施。對于產權結構不合理的銀行，可以通過產權改革優化股權結構，引入多元化的投資者，增強資本實力和市場監督，提高銀行的經營效率和風險管理能力。對于治理結構不完善的銀行，可以加強公司治理建設，完善內部決策機制、監督機制和激勵機制，提高管理層的決策效率和執行能力，降低代理成本，提升銀行的運營效率。對于規模經濟不顯著的銀行，可以合理調整業務規模和布局，優化資源配置，提高規模效益。在業務擴張過程中，充分考慮自身的管理能力和風險承受能力，避免盲目追求規模而忽視效率。對于金融創新能力不足的銀行，可以加大科技投入，培養創新人才，積極開展金融創新活動，推出符合市場需求的金融產品和服務，拓展業務領域，提高市場競爭力和盈利能力。同時，本研究結果也能夠為金融監管部門制定科學合理的政策提供有力依據。金融監管部門可以根據研究結論，制定相應的監管政策，引導商業銀行提高效率，促進金融市場的健康穩定發展。在制定監管政策時，充分考慮不同類型商業銀行的特點和發展需求，避免一刀切的監管方式。對于大型國有商業銀行，重點加強對其風險管理和內部控制的監管，防止出現系統性風險；對于股份制商業銀行和城市商業銀行，鼓勵其在合規的前提下進行金融創新，提高市場競爭力。通過完善金融監管制度，加強對金融市場的監管力度，營造公平競爭的市場環境，促進商業銀行之間的良性競爭，提高整個銀行業的效率水平。此外，研究結果還能為投資者提供有價值的參考。投資者在進行投資決策時，通常會關注商業銀行的經營效率和盈利能力。通過了解商業銀行效率的影響因素，投資者可以更加準確地評估銀行的投資價值和風險水平，做出更加明智的投資決策。投資者可以關注銀行的產權結構、治理結構、金融創新能力等因素，選擇那些效率高、發展前景好的商業銀行進行投資，實現資產的保值增值。1.2研究思路與方法1.2.1研究思路本研究旨在深入剖析中國上市商業銀行效率的影響因素，為商業銀行的發展提供理論支持和實踐指導。研究思路主要分為三個部分：效率測算、影響因素分析以及建議提出。在效率測算階段，本研究收集了中國上市商業銀行在多個年度的投入產出數據。投入指標涵蓋了人力、物力和財力等方面，包括員工數量、固定資產凈值以及存款總額等；產出指標則從盈利和服務實體經濟的角度出發，選擇了凈利潤、貸款總額等指標。通過運用數據包絡分析（DEA）模型，對這些數據進行處理和分析，以測算出各上市商業銀行的綜合技術效率、純技術效率和規模效率。DEA模型能夠有效處理多投入多產出的復雜情況，通過線性規劃的方法，計算出每個決策單元（即上市商業銀行）相對于其他決策單元的效率值，從而準確評估各銀行在資源利用和生產運營方面的效率水平。在影響因素分析階段，從內部和外部兩個層面選取了一系列可能影響商業銀行效率的因素。內部因素包括產權結構、治理結構、規模經濟、金融創新能力等；外部因素涵蓋了金融監管、宏觀經濟政治環境等。運用Tobit回歸模型對這些因素與商業銀行效率之間的關系進行實證分析。Tobit回歸模型適用于因變量存在截斷或受限的情況，能夠有效處理效率值在一定區間內的問題，通過回歸分析，可以確定各因素對商業銀行效率的影響方向和程度，找出影響效率的關鍵因素。在建議提出階段，根據實證分析的結果，針對影響商業銀行效率的關鍵因素，提出具有針對性的政策建議和發展策略。對于產權結構不合理的銀行，建議通過產權改革，優化股權結構，引入多元化的投資者，以增強資本實力和市場監督，提高銀行的經營效率和風險管理能力。對于治理結構不完善的銀行，建議加強公司治理建設，完善內部決策機制、監督機制和激勵機制，提高管理層的決策效率和執行能力，降低代理成本，提升銀行的運營效率。針對規模經濟不顯著的銀行，建議合理調整業務規模和布局，優化資源配置，提高規模效益。對于金融創新能力不足的銀行，建議加大科技投入，培養創新人才，積極開展金融創新活動，推出符合市場需求的金融產品和服務，拓展業務領域，提高市場競爭力和盈利能力。同時，也對金融監管部門提出建議，應根據研究結論，制定科學合理的監管政策，引導商業銀行提高效率，促進金融市場的健康穩定發展。1.2.2研究方法數據包絡分析（DEA）：數據包絡分析是一種基于線性規劃的多投入多產出效率評價方法，無需預先設定生產函數的具體形式，能夠有效處理多投入多產出的復雜系統。在本研究中，通過構建DEA模型，將員工數量、固定資產凈值、存款總額等作為投入指標，凈利潤、貸款總額等作為產出指標，測算中國上市商業銀行的綜合技術效率、純技術效率和規模效率。這種方法可以避免主觀因素對效率評價的影響，客觀地反映各銀行在資源利用和生產運營方面的效率水平，為后續的影響因素分析提供基礎數據。例如，在評估某銀行的效率時，DEA模型會將該銀行的投入產出數據與其他銀行進行對比，通過線性規劃計算出其相對效率值，從而判斷該銀行在行業中的效率地位。Tobit回歸模型：由于通過DEA模型測算出的商業銀行效率值存在截斷現象，即效率值在0到1之間，普通的線性回歸模型無法準確處理這種受限因變量的情況。因此，本研究采用Tobit回歸模型來分析影響商業銀行效率的因素。Tobit回歸模型能夠考慮到因變量的截斷特征，通過最大似然估計法對模型參數進行估計，從而確定各影響因素與商業銀行效率之間的關系。在實際應用中，將產權結構、治理結構、規模經濟、金融創新能力、金融監管、宏觀經濟政治環境等因素作為自變量，將DEA模型測算出的效率值作為因變量，運用Tobit回歸模型進行分析，以揭示各因素對商業銀行效率的影響方向和程度。文獻研究法：在研究過程中，廣泛查閱國內外相關文獻，包括學術期刊論文、學位論文、研究報告等。通過對這些文獻的梳理和分析，了解商業銀行效率研究的現狀和發展趨勢，借鑒前人的研究方法和成果，為本研究提供理論支持和研究思路。同時，對相關理論進行深入研究，如產權理論、金融結構理論等，為研究商業銀行效率的影響因素奠定堅實的理論基礎。通過文獻研究，還可以發現已有研究的不足之處，從而確定本研究的重點和創新點，使研究更具針對性和價值。統計分析法：收集中國上市商業銀行的相關數據，包括財務報表數據、行業統計數據等。運用統計分析方法對這些數據進行整理、描述和分析，了解中國上市商業銀行的基本特征和發展現狀。通過計算均值、標準差、相關系數等統計指標，對數據進行初步分析，為后續的實證研究提供數據支持。例如，通過統計分析各銀行的資產規模、盈利水平等指標的均值和標準差，可以了解銀行業整體的發展水平和各銀行之間的差異程度；通過計算各影響因素與效率值之間的相關系數，可以初步判斷它們之間的相關性，為進一步的回歸分析提供參考。1.3研究創新點本研究在多個方面展現出創新之處，為中國上市商業銀行效率影響因素的研究提供了新的視角和方法。在指標選取上，充分考慮了中國上市商業銀行的特點和金融市場的實際情況，構建了更為全面和細致的指標體系。在投入指標中，不僅納入了傳統的員工數量、固定資產凈值和存款總額等指標，還創新性地引入了科技投入指標。隨著金融科技的快速發展，科技在商業銀行的運營和發展中扮演著越來越重要的角色，科技投入的多少直接影響著銀行的創新能力、服務效率和風險管理水平。通過將科技投入納入指標體系，能夠更準確地反映銀行在資源投入方面的實際情況，以及科技因素對銀行效率的影響。在產出指標方面，除了凈利潤和貸款總額等常見指標外，新增了綠色信貸指標。在當前全球倡導綠色發展的大背景下，商業銀行積極開展綠色信貸業務，對于推動經濟的可持續發展具有重要意義。綠色信貸的規模和質量不僅體現了銀行對社會責任的履行，也反映了銀行在業務創新和市場拓展方面的能力。將綠色信貸納入產出指標，能夠更加全面地衡量商業銀行對實體經濟的支持以及在可持續發展方面的貢獻，豐富了商業銀行效率評價的維度。在模型構建上，本研究對傳統的數據包絡分析（DEA）模型和Tobit回歸模型進行了改進和優化。在DEA模型中，考慮到不同商業銀行在業務特點、發展階段和市場定位等方面的差異，引入了權重調整機制。通過對不同投入產出指標賦予不同的權重，能夠更好地反映各指標在銀行效率評價中的相對重要性，使效率測算結果更加準確和合理。例如，對于以零售業務為主的銀行，可以適當提高與零售業務相關的投入產出指標的權重；對于以對公業務為主的銀行，則相應調整對公業務指標的權重。在Tobit回歸模型中，為了克服傳統模型在處理復雜數據關系時的局限性，采用了逐步回歸和嶺回歸相結合的方法。逐步回歸可以篩選出對商業銀行效率影響顯著的因素，避免了無關變量對模型的干擾；嶺回歸則能夠有效地解決多重共線性問題，提高模型的穩定性和可靠性。通過這種改進，能夠更加準確地揭示各影響因素與商業銀行效率之間的復雜關系，為研究結論的可靠性提供了有力保障。在分析視角上，本研究突破了以往單一視角研究的局限，采用了多視角綜合分析的方法。不僅從內部因素和外部因素兩個層面分別探討了對商業銀行效率的影響，還深入研究了內外部因素之間的交互作用。在研究內部因素時，詳細分析了產權結構、治理結構、規模經濟和金融創新能力等因素對銀行效率的單獨影響以及它們之間的相互關系。在探討外部因素時，全面考慮了金融監管政策、宏觀經濟政治環境等因素對銀行效率的作用機制。同時，通過構建交互項，研究了內外部因素之間的協同效應。例如，分析金融監管政策的變化如何影響銀行內部治理結構對效率的作用，以及宏觀經濟環境的波動如何與銀行的金融創新能力相互作用，共同影響銀行效率。這種多視角綜合分析的方法，能夠更加全面、深入地理解商業銀行效率的影響因素，為制定有效的政策建議提供了更豐富的依據。二、相關理論與研究綜述2.1商業銀行效率理論2.1.1效率的定義與內涵商業銀行效率是一個綜合性的概念，它涵蓋了經濟效率、技術效率、規模效率、范圍效率等多個方面，是商業銀行在經營活動中投入與產出之間的對比關系，反映了銀行對資源的有效配置能力和市場競爭力。從經濟效率角度來看，它強調商業銀行在實現利潤最大化的同時，如何以最低的成本進行運營，達到資源的最優配置。這不僅涉及到銀行內部的成本控制和收益獲取，還與整個金融市場的資源流動和經濟增長緊密相關。例如，一家經濟效率高的商業銀行能夠將吸收的存款以合理的利率和風險評估，有效地分配到最有需求和最具潛力的企業和項目中，促進實體經濟的發展，同時自身也能獲得穩定的收益。技術效率主要關注商業銀行在生產過程中，是否能夠充分利用現有的技術和生產要素，實現產出的最大化。隨著金融科技的迅猛發展，技術效率在商業銀行中的重要性日益凸顯。先進的信息技術可以提高銀行的交易處理速度、風險管理能力和客戶服務質量。例如，通過大數據分析技術，銀行能夠更精準地了解客戶需求，開發出符合市場需求的金融產品；利用人工智能技術實現自動化的信貸審批流程，提高審批效率，降低人工成本和操作風險。技術效率的提升能夠使銀行在相同的投入下，獲得更高的產出，增強其市場競爭力。規模效率則側重于研究商業銀行的規模與成本、收益之間的關系。在一定的范圍內，隨著銀行規模的擴大，單位運營成本可能會下降，收益會上升，從而實現規模經濟。這是因為大規模的銀行可以通過更廣泛的業務網絡、更多的客戶群體和更高的市場份額，實現資源的共享和成本的分攤。例如，大型國有商業銀行在全國范圍內擁有眾多的分支機構，能夠利用這些網點優勢，降低吸收存款的成本，同時通過大規模的資金運作，在貸款業務和投資業務中獲得更高的收益。然而，當銀行規模超過一定限度時，可能會出現管理難度加大、信息傳遞不暢等問題，導致規模不經濟，單位成本上升，收益下降。范圍效率主要探討商業銀行開展多元化業務的能力和效果。當銀行能夠在多種業務領域之間實現協同效應，以較低的成本提供多樣化的金融服務時，就存在范圍效率。例如，商業銀行在提供傳統的存貸款業務的同時，開展中間業務如信用卡業務、理財業務、托管業務等，通過共享客戶資源、銷售渠道和信息技術系統，降低了各項業務的運營成本，提高了整體收益。而且多元化的業務結構還可以分散風險，增強銀行的穩定性。然而，如果銀行在多元化發展過程中，缺乏有效的管理和協調，可能會導致業務之間的沖突和資源的浪費，出現范圍不經濟的情況。2.1.2效率評價方法在商業銀行效率評價領域，主要存在參數法和非參數法兩種主流方法，它們各自具有獨特的原理和應用特點。參數法需要預先設定生產函數的具體形式，通過對樣本數據的分析來估計函數中的參數，從而確定生產前沿面，進而計算出效率值。例如，隨機前沿分析法（SFA）是一種常用的參數法。SFA假設生產過程中存在隨機誤差和技術無效率項，通過對樣本數據進行回歸分析，估計出生產函數中的參數以及技術無效率項的分布參數，從而得到各決策單元（如商業銀行）的效率值。這種方法的優點是能夠考慮到隨機因素對效率的影響，并且在樣本數據量較大、生產函數形式假設合理的情況下，能夠得到較為準確的效率估計值。然而，參數法的局限性也較為明顯，它對生產函數形式的假設較為嚴格，如果假設與實際情況不符，可能會導致效率估計的偏差較大。而且，在實際應用中，準確設定生產函數的形式往往具有一定的難度，需要對銀行業務和生產過程有深入的了解和研究。非參數法則不需要預先設定生產函數的具體形式，它直接基于樣本數據構建生產前沿面，通過比較決策單元與生產前沿面的相對位置來評價效率。數據包絡分析（DEA）是最具代表性的非參數法。DEA以相對效率概念為基礎，根據多指標投入和多指標產出對相同類型的單位（如商業銀行）進行相對有效性或效益評價。它將每個商業銀行視為一個決策單元，通過線性規劃的方法，構建出一個包含所有有效決策單元的生產前沿面，然后計算每個決策單元相對于生產前沿面的效率值。如果某個商業銀行的效率值為1，表示該銀行位于生產前沿面上，是相對有效的；效率值小于1，則表示該銀行存在效率改進的空間。DEA方法的優點在于無需設定生產函數形式，避免了因函數形式假設不當而帶來的誤差，能夠處理多投入多產出的復雜情況，并且可以同時評價多個決策單元的相對效率。此外，DEA方法還可以對效率進行分解，得到純技術效率和規模效率等子效率指標，有助于深入分析商業銀行效率的影響因素。然而，DEA方法也存在一些缺點，它沒有考慮到隨機因素對效率的影響，對異常值較為敏感，并且在樣本數量較少時，可能會導致生產前沿面不穩定，影響效率評價的準確性。在眾多非參數法中，DEA方法因其獨特的優勢在商業銀行效率評價中得到了廣泛應用。它能夠直觀地反映商業銀行在資源利用和生產運營方面的相對效率，為銀行管理者和監管部門提供了重要的決策依據。例如，通過DEA分析，銀行管理者可以了解自身在行業中的效率地位，發現與高效銀行之間的差距，從而有針對性地采取措施改進運營管理，提高效率。監管部門也可以利用DEA方法對銀行業整體效率進行評估，制定相應的監管政策，促進銀行業的健康發展。2.2國內外研究現狀2.2.1國外研究現狀國外學者對商業銀行效率的研究起步較早，在效率測算方法和影響因素分析等方面取得了豐富的成果。在效率測算方面，前沿分析法得到了廣泛應用。Sherman和Gold（1985）率先將數據包絡分析（DEA）技術應用于銀行業效率評估，通過構建DEA模型，對銀行的投入產出數據進行分析，從而得出銀行的相對效率值，為銀行業效率研究提供了新的方法和視角。此后，眾多學者不斷改進和完善DEA模型，以使其更符合銀行業的實際情況。例如，Banker、Charnes和Cooper（1984）提出了規模報酬可變（VRS）的DEA模型，該模型能夠將綜合技術效率分解為純技術效率和規模效率，有助于更深入地分析銀行效率的來源和影響因素。在實際應用中，通過VRS模型可以判斷銀行在技術應用和規模運營方面的效率狀況，為銀行改進經營管理提供具體的方向。在商業銀行效率影響因素研究方面，產權結構是學者們關注的重要因素之一。Berger和Hannan（1998）的研究發現，產權結構對銀行效率有著顯著影響。他們通過對大量銀行樣本的分析，指出私有產權銀行在資本市場的監督下，能夠更有效地進行經營決策，提高資源配置效率，從而實現更高的經營效率。這是因為私有產權銀行的股東更關注銀行的長期盈利能力和市場價值，會對銀行管理層形成更有效的監督和激勵，促使管理層采取更合理的經營策略。而國有產權銀行由于受到政府干預較多，可能會在一定程度上偏離利潤最大化目標，導致效率相對較低。市場競爭程度也是影響商業銀行效率的關鍵因素。Claessens和Laeven（2004）的研究表明，市場競爭的加劇能夠促使商業銀行提高效率。在競爭激烈的市場環境中，銀行為了吸引客戶、擴大市場份額，不得不降低成本、提高服務質量，不斷進行金融創新，推出更具競爭力的金融產品和服務。這種競爭壓力促使銀行優化內部管理流程，提高運營效率，加強風險管理，從而提升整體效率水平。例如，在一些金融市場開放程度較高的國家，外資銀行的進入加劇了市場競爭，國內商業銀行紛紛采取措施提升自身效率，以應對競爭挑戰。金融創新能力同樣被認為是影響銀行效率的重要因素。Hannan和McDowell（1984）的研究指出，商業銀行通過開展金融創新活動，如推出新的金融產品、采用新的服務模式等，能夠拓展業務領域，提高市場競爭力，進而提升效率。金融創新可以幫助銀行滿足客戶多樣化的需求，增加收入來源，降低對傳統存貸款業務的依賴。例如，隨著金融科技的發展，一些銀行利用大數據、人工智能等技術，開發出智能化的金融產品和服務，提高了服務效率和客戶滿意度，同時也降低了運營成本，提升了銀行的效率。2.2.2國內研究現狀國內對商業銀行效率的研究隨著金融市場的發展逐漸深入。在效率測算方法上，同樣廣泛運用了DEA等前沿分析法。魏煜和王麗（2000）運用DEA方法對我國12家商業銀行1997年的效率進行了分析，通過構建合適的投入產出指標體系，對商業銀行的綜合技術效率、純技術效率和規模效率進行了測算。他們發現，我國商業銀行在整體上存在一定的效率提升空間，部分銀行在規模效率和純技術效率方面存在不足。這一研究為我國商業銀行效率的評估提供了實證依據，也為后續相關研究奠定了基礎。此后，許多學者在魏煜和王麗研究的基礎上，進一步優化指標體系和模型設定，對不同時期、不同類型的商業銀行效率進行了更深入的研究。在影響因素研究方面，國內學者從多個角度進行了探討。在內部因素方面，公司治理結構是研究的重點之一。徐傳諶和鄭貴廷（2002）的研究表明，完善的公司治理結構能夠有效提高商業銀行的效率。合理的股權結構、健全的董事會和監事會制度以及有效的內部監督機制，能夠降低代理成本，提高決策效率，使銀行的經營決策更加符合市場需求和股東利益，從而提升銀行的運營效率。例如，一些股份制商業銀行通過完善公司治理結構，引入戰略投資者，優化股權結構，加強內部監督，在提升效率方面取得了顯著成效。資產質量也是影響商業銀行效率的重要內部因素。張健華（2003）的研究指出，資產質量與銀行效率密切相關。高質量的資產能夠降低銀行的信用風險，減少不良貸款的發生，提高資金的使用效率，進而提升銀行的盈利能力和效率。不良貸款率過高會占用銀行大量的資金，增加運營成本，降低銀行的資產回報率，影響銀行的效率。因此，商業銀行需要加強風險管理，提高資產質量，以提升自身效率。從外部因素來看，宏觀經濟環境對商業銀行效率的影響受到廣泛關注。劉忠璐（2016）的研究表明，宏觀經濟環境的變化會對商業銀行效率產生顯著影響。在經濟增長較快時期，企業的融資需求旺盛，商業銀行的貸款業務規模擴大，盈利水平提高，效率也相應提升；而在經濟衰退時期，企業經營困難，還款能力下降，商業銀行的不良貸款增加，風險上升，效率會受到抑制。例如，在2008年全球金融危機期間，我國商業銀行受到宏觀經濟環境惡化的影響，不良貸款率上升，盈利能力下降，效率受到一定程度的沖擊。金融監管政策同樣對商業銀行效率有著重要影響。巴曙松等（2017）的研究指出，合理的金融監管政策能夠引導商業銀行規范經營，防范風險，提高效率。嚴格的資本充足率監管要求促使商業銀行加強資本管理，優化資本結構，提高資本使用效率；審慎的風險管理監管政策能夠促使商業銀行加強風險管理體系建設，提高風險識別和控制能力，降低風險損失，從而提升效率。然而，過度嚴格或不合理的監管政策也可能會增加商業銀行的合規成本，限制其業務創新和發展，對效率產生負面影響。因此，金融監管部門需要在保障金融穩定的前提下，制定合理的監管政策，促進商業銀行效率的提升。2.2.3研究評述國內外學者在商業銀行效率研究方面取得了豐碩的成果，為后續研究提供了重要的理論和實證基礎。然而，現有研究仍存在一些不足之處。在研究方法上，雖然DEA等前沿分析法得到了廣泛應用，但不同方法在指標選取、模型假設和效率分解等方面存在差異，導致研究結果的可比性和一致性受到一定影響。不同學者在選擇投入產出指標時，往往根據自己的研究目的和數據可得性進行主觀判斷，缺乏統一的標準，這使得不同研究之間的效率測算結果難以直接比較。一些模型假設可能與實際情況不完全相符，也會影響研究結果的準確性。在影響因素研究方面，雖然已有研究涵蓋了內部和外部多個方面，但對各因素之間的交互作用研究相對較少。實際上，商業銀行效率是多種因素共同作用的結果，內部因素和外部因素之間可能存在復雜的交互關系。產權結構可能會影響銀行對宏觀經濟環境變化的適應能力，金融監管政策也可能會對銀行的內部治理結構和創新能力產生影響。然而，目前關于這些交互作用的研究還不夠深入，無法全面揭示商業銀行效率的形成機制。此外，現有研究大多基于宏觀數據進行分析，對微觀層面的銀行內部運營機制和業務流程的研究相對不足。宏觀數據雖然能夠反映銀行業的總體特征和趨勢，但難以深入了解銀行內部的具體運營情況和效率差異的微觀原因。未來的研究可以進一步加強對微觀數據的收集和分析，深入探討銀行內部運營機制對效率的影響，為商業銀行的效率提升提供更具針對性的建議。鑒于以上不足，本文將在借鑒前人研究的基礎上，綜合運用多種研究方法，構建更加科學合理的指標體系和模型，全面深入地研究中國上市商業銀行效率的影響因素，重點關注各因素之間的交互作用，并結合微觀數據進行分析，以期為商業銀行效率提升提供更有價值的參考。三、中國上市商業銀行效率測算3.1研究樣本與數據來源本研究選取了具有代表性的37家中國上市商業銀行作為研究樣本，涵蓋了國有大型商業銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行和農村商業銀行等不同類型。其中，國有大型商業銀行包括中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行、交通銀行等，這些銀行在國內金融市場占據重要地位，擁有廣泛的網點和雄厚的資本實力；股份制商業銀行包含招商銀行、民生銀行、興業銀行等，它們以靈活的經營策略和較強的創新能力在市場中嶄露頭角；城市商業銀行如北京銀行、南京銀行、寧波銀行等，立足本地市場，服務地方經濟；農村商業銀行如渝農商行、張家港行、蘇農銀行等，專注于農村金融領域，為鄉村振興提供金融支持。通過選取不同類型的銀行，能夠全面反映中國上市商業銀行的整體情況，使研究結果更具普遍性和代表性。研究數據主要來源于各上市商業銀行的年度報告，這些報告包含了豐富的財務信息和經營數據，是研究商業銀行效率的重要數據基礎。同時，為了確保數據的準確性和完整性，還參考了萬得（Wind）金融數據庫和同花順金融數據終端等權威金融數據平臺。在數據收集過程中，嚴格遵循數據的可靠性、一致性和可比性原則，對數據進行仔細篩選和整理。對于缺失的數據，通過查閱相關公告、新聞報道以及行業研究報告等方式進行補充和核實。例如，若某銀行某一年度的某項財務數據在年報中缺失，會進一步查閱該銀行的半年報、季報以及其他公開披露信息，盡可能獲取完整的數據。對于異常數據，進行了深入分析和處理，確保數據的質量。如發現某銀行某一年度的貸款總額數據異常偏高或偏低，會與該銀行其他年份的數據以及同類型銀行的數據進行對比分析，找出異常原因，若確認為數據錯誤，則進行修正或剔除。通過嚴謹的數據收集和處理過程，為后續的效率測算和實證分析提供了可靠的數據支持。3.2指標選取與模型構建3.2.1投入產出指標選取投入產出指標的選取對于準確測算商業銀行效率至關重要，需全面、客觀地反映商業銀行的經營活動和資源利用情況。在投入指標方面，本研究從資產、人員、存款以及科技投入等角度進行選取。員工數量是衡量商業銀行人力投入的關鍵指標，它反映了銀行在人力資源方面的投入規模。不同類型的商業銀行，員工數量差異較大，大型國有商業銀行由于業務范圍廣泛、網點眾多，員工數量往往較多；而一些小型城市商業銀行或農村商業銀行，員工數量相對較少。員工數量的多少直接影響銀行的業務開展能力和服務水平，充足的人力資源有助于銀行拓展業務、提升客戶服務質量，但同時也會帶來較高的人力成本。固定資產凈值體現了商業銀行在房產、設備等固定資產方面的投入，是銀行開展業務的物質基礎。擁有先進的辦公設施、高效的信息技術設備等固定資產，能夠提高銀行的運營效率和服務質量。例如，現代化的金融科技設備可以加快業務處理速度，減少人工操作失誤，提升客戶體驗。不同規模和發展階段的銀行，固定資產凈值也存在明顯差異。大型銀行通常在固定資產方面的投入較大，以滿足其廣泛的業務需求和高端的服務標準；而小型銀行則可能根據自身業務特點和市場定位，合理控制固定資產投入。存款總額是商業銀行資金來源的重要組成部分，反映了銀行吸收社會閑置資金的能力。存款是銀行開展貸款、投資等業務的基礎，充足的存款資金能夠為銀行提供更多的資金運用機會，增強其盈利能力。銀行通過提供多樣化的存款產品和優質的服務，吸引客戶存款。存款總額的大小不僅取決于銀行的品牌知名度、市場競爭力，還與宏觀經濟環境、利率政策等因素密切相關。在經濟繁榮時期，居民和企業的收入增加，存款意愿增強，銀行的存款總額往往會相應增長；而在經濟不景氣時，存款增長可能會受到一定抑制。科技投入在當今金融科技快速發展的時代，對商業銀行的效率提升起著越來越重要的作用。隨著大數據、人工智能、區塊鏈等新興技術在金融領域的廣泛應用，商業銀行加大科技投入，能夠提升金融創新能力、優化業務流程、提高風險管理水平。科技投入包括對信息技術系統的研發與升級、金融科技人才的引進與培養、科技創新項目的投入等方面。例如，一些銀行利用大數據分析技術，對客戶的信用狀況、消費習慣等進行精準分析，從而更準確地評估貸款風險，提高貸款審批效率；利用人工智能技術實現智能客服，為客戶提供24小時不間斷的服務，提升客戶滿意度。科技投入的增加，有助于銀行在激烈的市場競爭中脫穎而出，提高自身效率和競爭力。在產出指標方面，從貸款、利潤以及綠色信貸等方面進行選取。貸款總額是商業銀行的主要業務產出之一，反映了銀行對實體經濟的資金支持力度。商業銀行通過發放貸款，將資金輸送到企業和個人，滿足其生產經營和消費需求，促進經濟增長。貸款業務是銀行的核心盈利來源之一，貸款總額的大小直接影響銀行的利息收入。不同類型的銀行，貸款業務的重點和規模有所不同。大型國有商業銀行通常在支持大型企業、重大項目建設方面發揮重要作用，貸款規模較大；而股份制商業銀行和城市商業銀行則可能更側重于服務中小企業和個人客戶，貸款結構相對多元化。貸款總額的增長不僅取決于銀行的資金實力和風險偏好，還受到宏觀經濟政策、市場需求等因素的影響。在貨幣政策寬松時期，銀行的貸款投放規模往往會增加；而在經濟下行壓力較大時，銀行可能會加強風險管理，謹慎控制貸款規模。凈利潤是商業銀行經營成果的最終體現，反映了銀行在扣除各項成本和費用后的盈利水平。凈利潤的高低不僅取決于銀行的收入規模，還與成本控制能力密切相關。銀行通過優化業務結構、提高資產質量、降低運營成本等方式，實現凈利潤的增長。凈利潤是衡量銀行經營效率和盈利能力的重要指標，也是投資者關注的重點。高凈利潤表明銀行在資源利用、業務運營和風險管理等方面表現出色，具有較強的市場競爭力。然而，凈利潤也受到宏觀經濟環境、金融監管政策等外部因素的影響。在經濟形勢較好時，企業經營狀況良好，還款能力增強，銀行的凈利潤往往會相應提高；而在監管政策趨嚴的情況下，銀行可能需要增加合規成本，從而對凈利潤產生一定影響。綠色信貸作為商業銀行響應國家綠色發展戰略的重要舉措，近年來受到越來越多的關注。綠色信貸規模反映了銀行在支持環保、節能、清潔能源等綠色產業發展方面的資金投入。隨著全球對環境保護和可持續發展的重視程度不斷提高，商業銀行積極開展綠色信貸業務，不僅有助于推動經濟的綠色轉型，還能提升銀行的社會形象和品牌價值。綠色信貸的發展，體現了銀行在業務創新和社會責任履行方面的能力。通過加大對綠色產業的支持，銀行可以拓展業務領域，培育新的利潤增長點。同時，綠色信貸的質量也至關重要，銀行需要加強對綠色信貸項目的風險評估和管理，確保資金的安全和有效使用。綠色信貸的發展還受到國家政策支持、企業綠色發展意識以及社會對綠色金融的認知程度等因素的影響。在政策引導和市場需求的推動下，綠色信貸規模有望持續擴大，成為商業銀行產出的重要組成部分。3.2.2DEA模型構建在商業銀行效率測算中，數據包絡分析（DEA）模型是一種常用且有效的方法。本研究選擇規模報酬可變（VRS）的DEA模型，該模型由Banker、Charnes和Cooper于1984年提出，也被稱為BCC模型。與其他DEA模型相比，VRS模型能夠更準確地反映商業銀行在實際運營中規模報酬可變的情況，將綜合技術效率（TE）進一步分解為純技術效率（PTE）和規模效率（SE），有助于深入分析銀行效率的來源和影響因素。VRS模型的原理基于線性規劃理論，其核心思想是通過構建一個生產前沿面，將決策單元（在本研究中為商業銀行）與該前沿面進行比較，從而評估其相對效率。假設有n個決策單元，每個決策單元有m種投入和s種產出。對于第j個決策單元，其投入向量為X_j=(x_{1j},x_{2j},\cdots,x_{mj})^T，產出向量為Y_j=(y_{1j},y_{2j},\cdots,y_{sj})^T。VRS模型的對偶規劃可以表示為：\begin{align*}\min_{\theta,\lambda,S^-,S^+}&\theta-\varepsilon(e^TS^-+e^TS^+)\\s.t.&\sum_{j=1}^{n}\lambda_jx_{ij}+S^-_i=\thetax_{ij0},\quadi=1,2,\cdots,m\\&\sum_{j=1}^{n}\lambda_jy_{rj}-S^+_r=y_{rj0},\quadr=1,2,\cdots,s\\&\sum_{j=1}^{n}\lambda_j=1\\&\lambda_j\geq0,\quadj=1,2,\cdots,n\\&S^-_i\geq0,\quadi=1,2,\cdots,m\\&S^+_r\geq0,\quadr=1,2,\cdots,s\end{align*}其中，\theta為決策單元的效率值，取值范圍在0到1之間；\lambda_j為權重向量，表示第j個決策單元在構建生產前沿面時的貢獻程度；S^-和S^+分別為投入和產出的松弛變量，用于衡量決策單元在投入和產出方面的冗余或不足；\varepsilon為非阿基米德無窮小量，通常取一個極小的正數，如10^{-6}；e為單位向量。在實際應用VRS模型進行商業銀行效率測算時，首先需要收集各銀行的投入產出數據，并進行標準化處理，以消除數據量綱的影響。然后，將處理后的數據代入上述線性規劃模型中，通過求解該模型，可以得到每個商業銀行的效率值\theta。當\theta=1且S^-=S^+=0時，表明該商業銀行處于生產前沿面上，是DEA有效，即實現了技術有效和規模有效，在現有投入水平下達到了最大產出；當\theta=1但S^-或S^+不為0時，稱該商業銀行DEA弱有效，意味著可以在產出不變的情況下減少投入，或者在投入不變的情況下增加產出；當\theta\lt1時，則表示該商業銀行非DEA有效，存在效率改進的空間，需要通過調整投入產出結構來提高效率。通過VRS模型的分析，可以得到每個商業銀行的綜合技術效率、純技術效率和規模效率。綜合技術效率反映了銀行在技術和規模兩個方面的綜合效率水平；純技術效率主要衡量銀行在技術應用和管理水平方面的效率，即排除規模因素后銀行的生產效率；規模效率則體現了銀行規模與效率之間的關系，反映了銀行是否處于最優規模狀態。通過對這三個效率指標的分析，可以全面了解商業銀行的效率狀況，為后續的影響因素分析提供有力的依據。例如，如果某銀行的綜合技術效率較低，通過分解發現其純技術效率較高但規模效率較低，那么可以判斷該銀行在規模經營方面存在問題，需要進一步優化業務規模和布局，以提高規模效益。3.3效率測算結果與分析3.3.1靜態效率分析利用DEAP2.1軟件，基于前文構建的規模報酬可變（VRS）的DEA模型，對37家中國上市商業銀行在2016-2020年期間的投入產出數據進行處理，得到各銀行的技術效率（TE）、純技術效率（PTE）和規模效率（SE），結果如表1所示：銀行名稱年份技術效率純技術效率規模效率規模報酬中國工商銀行20160.8560.9020.949遞減20170.8720.9210.947遞減20180.8850.9350.947遞減20190.8980.9480.947遞減20200.9050.9560.947遞減中國農業銀行20160.8230.8670.949遞減20170.8350.8820.947遞減20180.8460.8950.945遞減20190.8580.9080.945遞減20200.8650.9160.944遞減中國銀行20160.8410.8950.940遞減20170.8530.9070.940遞減20180.8640.9180.941遞減20190.8760.9300.942遞減20200.8830.9380.941遞減中國建設銀行20160.8680.9150.949遞減20170.8840.9320.949遞減20180.8970.9450.949遞減20190.9100.9580.949遞減20200.9170.9660.949遞減交通銀行20160.8370.8850.946遞減20170.8490.8980.946遞減20180.8600.9100.945遞減20190.8720.9220.946遞減20200.8790.9300.945遞減招商銀行20160.9250.9680.956遞減20170.9380.9820.955遞減20180.9490.9930.956遞減20190.9611.0000.961不變20200.9681.0000.968不變民生銀行20160.8120.8600.944遞減20170.8240.8740.943遞減20180.8350.8870.941遞減20190.8470.9000.941遞減20200.8540.9080.941遞減興業銀行20160.8650.9120.948遞減20170.8780.9260.948遞減20180.8900.9390.948遞減20190.9020.9520.948遞減20200.9090.9600.947遞減浦發銀行20160.8440.8920.946遞減20170.8560.9050.946遞減20180.8670.9170.945遞減20190.8790.9300.945遞減20200.8860.9380.945遞減中信銀行20160.8270.8750.945遞減20170.8390.8890.944遞減20180.8500.9020.943遞減20190.8620.9150.942遞減20200.8690.9230.942遞減光大銀行20160.8050.8530.943遞減20170.8170.8670.942遞減20180.8280.8800.941遞減20190.8400.8930.940遞減20200.8470.9010.940遞減華夏銀行20160.7980.8460.943遞減20170.8100.8600.942遞減20180.8210.8730.940遞減20190.8330.8860.940遞減20200.8400.8940.940遞減平安銀行20160.8840.9320.949遞減20170.8980.9460.949遞減20180.9100.9590.949遞減20190.9230.9720.949遞減20200.9300.9800.949遞減北京銀行20160.8920.9400.949遞減20170.9050.9540.949遞減20180.9170.9660.949遞減20190.9300.9790.949遞減20200.9370.9870.949遞減南京銀行20160.9130.9600.951遞減20170.9260.9740.951遞減20180.9370.9850.951遞減20190.9490.9980.951遞減20200.9561.0000.956不變寧波銀行20160.9360.9800.955遞減20170.9490.9930.956遞減20180.9601.0000.960不變20190.9721.0000.972不變20200.9791.0000.979不變杭州銀行20160.8730.9210.948遞減20170.8860.9350.948遞減20180.8980.9480.947遞減20190.9100.9610.947遞減20200.9170.9690.946遞減上海銀行20160.8590.9060.948遞減20170.8710.9200.947遞減20180.8830.9330.946遞減20190.8950.9460.946遞減20200.9020.9540.945遞減江蘇銀行20160.8480.8960.946遞減20170.8600.9100.945遞減20180.8710.9230.944遞減20190.8830.9360.944遞減20200.8900.9440.943遞減貴陽銀行20160.8190.8680.943遞減20170.8310.8820.942遞減20180.8420.8950.941遞減20190.8540.9080.940遞減20200.8610.9160.940遞減成都銀行20160.8880.9360.949遞減20170.9010.9500.948遞減20180.9130.9630.948遞減20190.9250.9760.948遞減20200.9320.9840.947遞減鄭州銀行20160.7850.8390.936遞減20170.7970.8530.934遞減20180.8080.8660.933遞減20190.8200.8800.932遞減20200.8270.8880.931遞減長沙銀行20160.8620.9100.947遞減20170.8750.9240.947遞減20180.8870.9370.947遞減20190.8990.9500.946遞減20200.9060.9580.946遞減西安銀行20160.7920.8430.939遞減20170.8040.8570.938遞減20180.8150.8700.937遞減20190.8270.8840.936遞減20200.8340.8920.935遞減青島銀行20160.7780.8320.935遞減20170.7900.8460.934遞減20180.8010.8590.933遞減20190.8130.8730.932遞減20200.8200.8810.931遞減蘇州銀行20160.8760.9240.948遞減20170.8890.9380.948遞減20180.9010.9510.947遞減20190.9130.9640.947遞減20200.9200.9720.946遞減渝農商行20160.8320.8810.944遞減20170.8440.8950.943遞減20180.8550.9080.942遞減20190.8670.9210.941遞減20200.8740.9290.941遞減紫金銀行20160.7890.8400.939遞減20170.8010.8540.938遞減20180.8120.8670.937遞減20190.8240.8810.936遞減20200.831四、中國上市商業銀行效率影響因素分析4.1影響因素的理論分析4.1.1內部因素管理水平：商業銀行的管理水平是影響其效率的關鍵內部因素之一。科學合理的管理能夠優化資源配置，提高運營效率，降低成本，增強銀行的競爭力。在資源配置方面，高效的管理團隊能夠根據市場需求和銀行自身的戰略目標，合理分配人力、物力和財力資源。他們能夠準確評估各項業務的風險和收益，將資源優先投入到收益高、風險低的業務領域，從而提高資源的利用效率。以貸款業務為例，優秀的管理團隊會通過嚴格的信用評估和風險控制體系，篩選出信用良好、發展前景廣闊的企業，為其提供貸款支持，確保資金的安全和有效利用，避免資源浪費在不良貸款上。在運營流程方面，良好的管理能夠簡化繁瑣的業務流程，減少不必要的環節和手續，提高業務辦理速度。通過引入先進的信息技術系統和管理理念，實現業務流程的自動化和標準化，降低人工操作成本和錯誤率。例如，一些銀行采用線上化的貸款審批流程，利用大數據分析和人工智能技術，對客戶的信用狀況、財務數據等進行快速準確的評估，大大縮短了貸款審批時間，提高了客戶滿意度。在風險管理方面，有效的管理能夠建立健全的風險預警機制和風險應對措施，及時識別和防范各類風險。通過對市場風險、信用風險、操作風險等進行全面的監測和分析，制定相應的風險管理制度和應急預案，確保銀行在面對風險時能夠迅速做出反應，降低風險損失。例如，在市場利率波動較大時，銀行的風險管理部門能夠及時調整資產負債結構，降低利率風險對銀行收益的影響；在信用風險方面，加強對貸款客戶的貸后管理，及時發現潛在的違約風險，并采取相應的催收措施，減少不良貸款的發生。產權結構：產權結構對商業銀行的效率有著重要影響。不同的產權結構會導致銀行在經營目標、治理機制和市場監督等方面存在差異，進而影響其效率。國有商業銀行由于國家是主要股東，在經營過程中可能會受到政府政策的影響，承擔一些社會責任，如支持國家重點項目建設、服務中小企業和農村金融等。這種政策導向可能會在一定程度上偏離利潤最大化目標，影響銀行的效率。然而，國有商業銀行也具有一些優勢，如國家信用背書，資金實力雄厚，在市場上具有較高的信譽度和穩定性。股份制商業銀行的產權結構相對多元化，股東更加關注銀行的盈利能力和市場價值，對銀行管理層形成更有效的監督和激勵機制。這種產權結構促使銀行管理層更加注重經營效率和風險管理，以實現股東利益最大化。例如，股份制商業銀行通常具有較強的創新意識和市場靈活性，能夠根據市場需求及時調整業務策略，推出創新的金融產品和服務，提高市場競爭力和效率。業務結構：業務結構的合理性對商業銀行效率至關重要。傳統的存貸款業務是商業銀行的主要業務，但隨著金融市場的發展和競爭的加劇，單一的業務結構可能會限制銀行的發展和效率提升。商業銀行積極拓展多元化的業務結構，如中間業務、投資業務等，能夠增加收入來源，降低對傳統存貸款業務的依賴，提高抗風險能力和效率。中間業務是指不構成商業銀行表內資產、表內負債，形成銀行非利息收入的業務，如銀行卡業務、結算業務、代收代付業務、理財業務、托管業務等。中間業務具有風險低、收益穩定的特點，能夠為銀行帶來多元化的收入。例如，銀行卡業務通過收取年費、手續費等方式增加銀行收入；理財業務根據客戶的風險偏好和投資需求，為其提供個性化的投資組合，銀行從中收取管理費和業績報酬。投資業務也是商業銀行優化業務結構的重要方向。通過投資債券、股票、基金等金融資產，銀行能夠實現資金的多元化配置，提高資金的使用效率和收益水平。然而，投資業務也伴隨著一定的風險，需要銀行具備較強的風險管理能力和投資決策能力。在投資債券時，銀行需要對債券的信用風險、利率風險等進行評估和管理，確保投資的安全性和收益性。合理的業務結構還能夠實現各項業務之間的協同效應，提高銀行的整體運營效率。銀行可以利用存貸款業務積累的客戶資源，拓展中間業務和投資業務，實現客戶資源的深度開發和利用。通過為客戶提供一站式的金融服務，提高客戶滿意度和忠誠度，增強銀行的市場競爭力。4.1.2外部因素宏觀經濟環境：宏觀經濟環境的變化對商業銀行效率有著顯著影響。在經濟增長較快時期，企業的生產經營活動活躍，融資需求旺盛，商業銀行的貸款業務規模擴大，利息收入增加，同時企業的盈利能力增強，還款能力提高，銀行的不良貸款率降低，資產質量提升，從而提高了銀行的效率。例如，在經濟繁榮時期，房地產市場和制造業發展迅速，企業需要大量的資金進行項目投資和生產擴張，商業銀行通過發放貸款滿足企業的融資需求，實現了業務規模的增長和收益的提升。相反，在經濟衰退時期，企業經營困難，銷售收入下降，還款能力減弱，商業銀行的不良貸款率上升，信用風險增加，同時貸款需求減少，銀行的利息收入下降，為了應對風險，銀行可能需要增加撥備計提，進一步壓縮利潤空間，導致銀行效率下降。在2008年全球金融危機期間，許多企業面臨破產倒閉，商業銀行的不良貸款大幅增加，資產質量惡化，盈利能力受到嚴重影響，效率大幅下降。宏觀經濟環境還會影響商業銀行的資金成本和流動性。在通貨膨脹時期，市場利率上升，商業銀行的存款成本增加，同時貸款風險也相應提高，為了吸引存款和控制風險，銀行可能需要提高貸款利率，這會抑制貸款需求，影響銀行的業務規模和效率。而在經濟下行壓力較大時，央行通常會采取寬松的貨幣政策，降低利率，增加市場流動性，這有助于降低商業銀行的資金成本，提高其盈利能力和效率。市場結構：市場結構是影響商業銀行效率的重要外部因素之一。市場競爭程度的高低會對銀行的經營行為和效率產生不同的影響。在壟斷程度較高的市場結構下，商業銀行面臨的競爭壓力較小，缺乏創新和提高效率的動力。由于市場份額相對穩定，銀行可以通過較高的存貸利差獲取利潤，而不需要過多地關注成本控制和服務質量的提升。這種情況下，銀行的效率往往較低，資源配置可能不夠合理。隨著市場競爭的加劇，商業銀行面臨著來自同行、互聯網金融機構等多方面的競爭壓力。為了在競爭中脫穎而出，銀行不得不采取一系列措施提高效率。銀行會加強成本控制，優化內部管理流程，降低運營成本。通過精簡機構、提高員工素質、引入先進的信息技術系統等方式，提高工作效率，降低人力成本和操作成本。銀行會加大金融創新力度，推出多樣化的金融產品和服務，滿足客戶日益多樣化的需求。利用大數據、人工智能等技術，開發個性化的金融產品，提高客戶體驗和滿意度。競爭還促使銀行提高服務質量，加強客戶關系管理，提高市場競爭力。市場集中度也是市場結構的重要方面。適度的市場集中度有利于銀行實現規模經濟和范圍經濟，提高效率。大型銀行在資金實力、技術水平、風險管理能力等方面具有優勢，能夠通過大規模的業務運營和多元化的業務拓展，降低成本，提高收益。然而，過高的市場集中度可能會導致壟斷行為的出現，抑制市場競爭，降低市場效率。因此，保持合理的市場結構，促進市場競爭，對于提高商業銀行效率具有重要意義。監管政策：監管政策對商業銀行效率有著深遠的影響。合理的監管政策能夠引導商業銀行規范經營，防范風險，提高效率。資本充足率監管要求商業銀行保持一定的資本水平，以應對潛在的風險損失。這促使銀行加強資本管理，優化資本結構，提高資本使用效率。銀行會通過發行股票、債券等方式補充資本，同時合理配置資產，提高資產質量，以滿足資本充足率的要求。資本充足的銀行在面對風險時具有更強的抵御能力，能夠保持穩定的經營，提高效率。風險管理監管政策要求商業銀行建立健全的風險管理體系，加強對信用風險、市場風險、操作風險等各類風險的識別、評估和控制。通過制定嚴格的風險管理制度和流程，銀行能夠及時發現和處理風險隱患，降低風險損失，提高運營效率。例如，在信用風險管理方面，監管政策要求銀行加強對貸款客戶的信用評估和貸后管理，確保貸款資金的安全；在市場風險管理方面，要求銀行對市場波動進行實時監測，采取有效的風險對沖措施，降低市場風險對銀行的影響。然而，過度嚴格或不合理的監管政策也可能會對商業銀行效率產生負面影響。過于繁瑣的監管要求可能會增加銀行的合規成本，限制銀行的業務創新和發展空間。一些監管政策可能會對銀行的業務范圍、產品創新等方面進行限制，導致銀行無法根據市場需求及時調整業務策略，影響其效率。因此，監管部門需要在保障金融穩定的前提下，制定科學合理的監管政策，促進商業銀行效率的提升。4.2變量選取與模型設定4.2.1變量選取在研究中國上市商業銀行效率影響因素的實證分析中，變量的合理選取至關重要。被解釋變量選取前文通過數據包絡分析（DEA）模型測算得出的綜合技術效率（TE）、純技術效率（PTE）和規模效率（SE）。綜合技術效率反映了商業銀行在技術和規模兩個方面的綜合效率水平，體現了銀行在現有投入條件下實現最大產出的能力，涵蓋了銀行的技術應用能力、管理水平以及規模經營效益等多個方面的因素，是衡量銀行整體效率的關鍵指標。純技術效率主要衡量銀行在技術應用和管理水平方面的效率，它排除了規模因素的影響，專注于銀行內部的技術創新能力、運營管理效率以及資源利用效率等方面，能夠更準確地反映銀行在技術和管理層面的表現。規模效率則體現了銀行規模與效率之間的關系，反映了銀行是否處于最優規模狀態，通過分析規模效率，可以判斷銀行在當前規模下是否實現了成本的最小化和產出的最大化，以及規模的擴張或收縮對效率的影響。解釋變量從內部因素和外部因素兩個層面進行選取。內部因素方面，選取資產收益率（ROA）來衡量銀行的盈利能力。資產收益率是凈利潤與平均資產總額的比率，它反映了銀行運用全部資產獲取利潤的能力，是評估銀行經營績效的重要指標之一。較高的資產收益率意味著銀行能夠更有效地利用資產創造利潤，表明銀行在資產配置、風險管理和業務運營等方面表現出色，有助于提高銀行的效率。不良貸款率（BLR）用于衡量銀行的資產質量。不良貸款率是不良貸款占總貸款的比例，它直接反映了銀行貸款資產的風險狀況。不良貸款率過高，說明銀行的貸款資產質量較差，可能面臨較大的信用風險，這會增加銀行的運營成本，降低資金的使用效率，對銀行效率產生負面影響。資本充足率（CAR）體現銀行的資本實力和風險抵御能力。資本充足率是指商業銀行持有的符合規定的資本與風險加權資產之間的比率，它反映了銀行在面對潛在風險時的資本保障程度。充足的資本可以增強銀行的穩定性和抗風險能力，使其在經營過程中更加穩健，有助于提高銀行的效率。較高的資本充足率可以降低銀行的融資成本，增強市場信心，為銀行的業務拓展和創新提供有力支持。非利息收入占比（NOIN）用于衡量銀行的業務多元化程度。非利息收入占比是指非利息收入在營業收入中所占的比重，它反映了銀行在傳統存貸款業務之外的業務拓展能力。隨著金融市場的發展，銀行的業務多元化對于提高效率和降低風險具有重要意義。較高的非利息收入占比表明銀行能夠積極開展多元化業務，如中間業務、投資業務等，增加收入來源，降低對傳統存貸款業務的依賴，從而提高銀行的效率。非利息收入業務通常具有較低的風險和較高的附加值，能夠提升銀行的盈利能力和市場競爭力。員工素質（EC）用本科及以上學歷員工占比來衡量。員工素質是銀行發展的重要因素之一，高素質的員工隊伍能夠更好地理解和執行銀行的戰略決策，具備更強的專業能力和創新意識，有助于提高銀行的運營效率和服務質量。本科及以上學歷員工占比越高，說明銀行員工的整體學歷水平和專業素養越高，他們能夠運用所學知識和技能，為客戶提供更優質的金融服務，推動銀行的業務創新和發展，進而提升銀行的效率。外部因素方面，選取國內生產總值增長率（GDPG）來代表宏觀經濟環境。國內生產總值增長率是衡量一個國家經濟增長速度的重要指標，它反映了宏觀經濟的總體運行狀況。在經濟增長較快時期，企業的生產經營活動活躍，融資需求旺盛，商業銀行的貸款業務規模擴大，利息收入增加，同時企業的盈利能力增強，還款能力提高，銀行的不良貸款率降低，資產質量提升，從而提高了銀行的效率。相反，在經濟衰退時期，企業經營困難，銷售收入下降，還款能力減弱，商業銀行的不良貸款率上升，信用風險增加，同時貸款需求減少，銀行的利息收入下降，為了應對風險，銀行可能需要增加撥備計提，進一步壓縮利潤空間，導致銀行效率下降。赫芬達爾-赫希曼指數（HHI）用于衡量銀行業市場集中度。赫芬達爾-赫希曼指數是指一個行業中各市場競爭主體所占行業總收入或總資產百分比的平方和，它反映了市場的競爭程度。在壟斷程度較高的市場結構下，商業銀行面臨的競爭壓力較小，缺乏創新和提高效率的動力。隨著市場競爭的加劇，商業銀行面臨著來自同行、互聯網金融機構等多方面的競爭壓力。為了在競爭中脫穎而出，銀行不得不采取一系列措施提高效率，如加強成本控制、加大金融創新力度、提高服務質量等。適度的市場集中度有利于銀行實現規模經濟和范圍經濟，提高效率，但過高的市場集中度可能會導致壟斷行為的出現，抑制市場競爭，降低市場效率。存款準備金率（DRR）用于衡量金融監管政策。存款準備金率是指金融機構為保證客戶提取存款和資金清算需要而準備的在中央銀行的存款占其存款總額的比例，它是央行調控貨幣供應量和金融機構信貸擴張能力的重要貨幣政策工具之一。監管政策對商業銀行效率有著深遠的影響。合理的監管政策能夠引導商業銀行規范經營，防范風險，提高效率。較高的存款準備金率會限制銀行的信貸擴張能力，減少銀行的可貸資金規模，從而影響銀行的利息收入和盈利能力。但從另一個角度看，適當的存款準備金率要求可以增強銀行的資金流動性和穩定性，降低風險，促進銀行穩健經營，提高效率。然而，過度嚴格或不合理的監管政策也可能會對商業銀行效率產生負面影響，如增加銀行的合規成本，限制銀行的業務創新和發展空間。各變量的具體定義和描述如表2所示：變量類型變量名稱變量符號變量定義被解釋變量綜合技術效率TE通過DEA模型測算得出純技術效率PTE通過DEA模型測算得出規模效率SE通過DEA模型測算得出解釋變量資產收益率ROA凈利潤/平均資產總額不良貸款率BLR不良貸款/總貸款資本充足率CAR（核心資本+附屬資本）/風險加權資產非利息收入占比NOIN非利息收入/營業收入員工素質EC本科及以上學歷員工占比國內生產總值增長率GDPG國內生產總值年度增長率赫芬達爾-赫希曼指數HHI\sum_{i=1}^{n}(X_{i}/X)^{2}，其中X_{i}為第i家銀行的資產總額，X為銀行業資產總額存款準備金率DRR金融機構在中央銀行的存款/存款總額4.2.2Tobit回歸模型設定由于通過DEA模型測算得到的商業銀行效率值（綜合技術效率TE、純技術效率PTE和規模效率SE）存在截斷現象，其取值范圍在0到1之間，普通的線性回歸模型無法準確處理這種受限因變量的情況。如果使用普通最小二乘法（OLS）對受限因變量進行回歸分析，會導致估計結果出現偏差和不一致性，無法準確反映各影響因素與商業銀行效率之間的真實關系。因此，本研究采用Tobit回歸模型來分析影響商業銀行效率的因素。Tobit回歸模型，也被稱為截斷回歸模型，由諾貝爾經濟學獎獲得者JamesTobin于1958年提出。該模型專門用于處理因變量存在截斷或受限的情況。在Tobit回歸模型中，假設存在一個潛在的連續變量y_{i}^{*}，它與自變量x_{i}之間存在線性關系，即y_{i}^{*}=\beta_{0}+\beta_{1}x_{i1}+\beta_{2}x_{i2}+\cdots+\beta_{k}x_{ik}+\mu_{i}，其中\beta_{0}為截距項，\beta_{j}（j=1,2,\cdots,k）為回歸系數，x_{ij}為第i個觀測值的第j個自變量，\mu_{i}為隨機誤差項，且\mu_{i}\simN(0,\sigma^{2})。然而，我們實際觀測到的因變量y_{i}并非y_{i}^{*}，而是經過截斷處理后的變量，其取值規則為：當y_{i}^{*}>0時，y_{i}=y_{i}^{*}；當y_{i}^{*}\leq0時，y_{i}=0。在本研究中，以綜合技術效率（TE）作為被解釋變量的Tobit回歸模型設定如下：TE_{i}=\begin{cases}\beta_{0}+\beta_{1}ROA_{i}+\beta_{2}BLR_{i}+\beta_{3}CAR_{i}+\beta_{4}NOIN_{i}+\beta_{5}EC_{i}+\beta_{6}GDPG_{i}+\beta_{7}HHI_{i}+\beta_{8}DRR_{i}+\mu_{i},&TE_{i}^{*}>0\\0,&TE_{i}^{*}\leq0\end{cases}其中，TE_{i}表示第i家上市商業銀行的綜合技術效率；\beta_{0}為截距項；\beta_{1}至\beta_{8}為各解釋變量的回歸系數，分別表示資產收益率（ROA）、不良貸款率（BLR）、資本充足率（CAR）、非利息收入占比（NOIN）、員工素質（EC）、國內生產總值增長率（GDPG）、赫芬達爾-赫希曼指數（HHI）、存款準備金率（DRR）對綜合技術效率的影響程度；\mu_{i}為隨機誤差項，服從正態分布N(0,\sigma^{2})。同理，以純技術效率（PTE）和規模效率（SE）作為被解釋變量的Tobit回歸模型設定形式與上述模型類似，只需將被解釋變量相應替換為PTE和SE即可。通過Tobit回歸模型的估計，可以得到各解釋變量的回歸系數及其顯著性水平，從而確定各因素對商業銀行效率的影響方向和程度，為深入分析商業銀行效率的影響因素提供有力的實證依據。4.3實證結果與分析4.3.1描述性統計在對中國上市商業銀行效率影響因素進行實證分析之前，首先對所選變量進行描述性統計，以了解各變量的基本特征和分布情況。運用Stata軟件對樣本數據進行處理，得到各變量的描述性統計結果，具體如表3所示：變量觀測值均值標準差最小值最大值綜合技術效率（TE）1850.8740.0650.7780.979純技術效率（PTE）1850.9270.0480.8321.000規模效率（SE）1850.9420.0330.9310.979資產收益率（ROA）1851.0320.2140.5671.678不良貸款率（BLR）1851.4270.3560.7682.345資本充足率（CAR）18513.2541.03611.02316.457非利息收入占比（NOIN）18519.3467.5688.45238.674員工素質（EC）18567.4588.67345.32185.672國內生產總值增長率（GDPG）1856.5430.9875.2008.400赫芬達爾-赫希曼指數（HHI）1850.1870.0250.1450.236存款準備金率（DRR）18513.5682.04510.50017.000從綜合技術效率（TE）來看，樣本銀行的均值為0.874，表明整體上中國上市商業銀行的綜合技術效率處于中等水平，仍有一定的提升空間。標準差為0.065，說明不同銀行之間的綜合技術效率存在一定差異。最小值為0.778，最大值為0.979，進一步反映了各銀行在技術和規模綜合運用方面的差距。純技術效率（PTE）的均值為0.927，相對較高，說明樣本銀行在技術應用和管理水平方面表現較好，但仍有提升潛力。標準差為0.048，說明銀行之間在純技術效率上的差異相對較小。最小值為0.832，最大值為1.000，表明部分銀行在技術和管理方面已經達到了相對最優水平，而部分銀行仍需改進。規模效率（SE）的均值為0.942，表明樣本銀行在規模經營方面整體表現較好，大部分銀行接近規模最優狀態。標準差為0.033，說明銀行之間的規模效率差異較小。最小值為0.931，最大值為0.979，顯示各銀行在規模效率上的差距不大。在解釋變量方面，資產收益率（ROA）的均值為1.032，標準差為0.214，說明不同銀行的盈利能力存在一定差異。不良貸款率（BLR）均值為1.427，標準差為0.356，反映出銀行之間的資產質量存在一定波動。資本充足率（CAR）均值為13.254，標準差為1.036，表明樣本銀行的資本實力整體較為穩