基于三階段加性網絡DEA模型剖析我國上市商業(yè)銀行效率一、引言1.1研究背景與意義在現代經濟體系中，金融市場扮演著核心角色，而商業(yè)銀行作為金融市場的關鍵主體，對資源配置、經濟增長和金融穩(wěn)定起著舉足輕重的作用。隨著經濟全球化的深入推進以及金融科技的迅猛發(fā)展，我國金融市場不斷開放并持續(xù)創(chuàng)新，商業(yè)銀行面臨著日益激烈的競爭環(huán)境。在此背景下，提升效率成為商業(yè)銀行增強競爭力、實現可持續(xù)發(fā)展的關鍵所在。近年來，我國金融市場發(fā)生了深刻變革。利率市場化進程加速，使商業(yè)銀行傳統(tǒng)存貸業(yè)務利差收窄，盈利空間受到擠壓，這就迫使銀行提升效率，優(yōu)化業(yè)務結構，尋找新的利潤增長點。互聯網金融蓬勃興起，以其便捷、高效、低成本的特點，吸引了大量客戶和資金，對商業(yè)銀行的市場份額和業(yè)務模式構成沖擊。第三方支付平臺快速發(fā)展，改變了支付結算格局，分流了商業(yè)銀行的支付業(yè)務；P2P網絡借貸、眾籌等新興金融模式，也在一定程度上滿足了部分客戶的融資需求，減少了對商業(yè)銀行貸款的依賴。金融監(jiān)管政策不斷加強和完善，對商業(yè)銀行的資本充足率、風險管理、合規(guī)經營等提出了更高要求。商業(yè)銀行需投入更多資源滿足監(jiān)管要求，這對其運營效率產生直接影響。如果不能有效應對，可能導致成本上升、效率降低。面對這些挑戰(zhàn)，商業(yè)銀行必須通過提高效率，降低運營成本，提升服務質量，加強風險管理，以適應市場變化，保持競爭優(yōu)勢。銀行效率是指銀行在經營活動中投入與產出或成本與收益之間的對比關系，體現了銀行對資源的有效配置能力、市場競爭能力以及可持續(xù)發(fā)展能力。對商業(yè)銀行效率進行研究，具有多方面的重要意義。從微觀層面看，準確評估商業(yè)銀行效率，有助于銀行管理層清晰了解自身經營狀況，發(fā)現運營管理中的薄弱環(huán)節(jié)，如資源配置不合理、業(yè)務流程繁瑣、風險管理不到位等問題，進而有針對性地制定改進措施，優(yōu)化資源配置，提高運營效率，降低成本，增強盈利能力和市場競爭力。通過對不同商業(yè)銀行效率的比較分析，銀行可以借鑒先進經驗，學習優(yōu)秀的管理模式和業(yè)務創(chuàng)新方法，推動自身發(fā)展。從宏觀層面講，商業(yè)銀行作為金融體系的重要組成部分，其效率高低直接影響金融資源的配置效率和金融市場的穩(wěn)定性。高效的商業(yè)銀行能夠將有限的金融資源合理分配到實體經濟的各個領域，支持企業(yè)發(fā)展和經濟增長，促進產業(yè)結構調整和升級。如果商業(yè)銀行效率低下，可能導致金融資源錯配，增加金融風險，影響經濟的穩(wěn)定運行。研究商業(yè)銀行效率，還能為政府部門和監(jiān)管機構制定金融政策和監(jiān)管措施提供依據，促進金融市場的健康發(fā)展。數據包絡分析（DEA）作為一種非參數的效率評價方法，在商業(yè)銀行效率研究中得到廣泛應用。它無需預設生產函數形式，避免了參數估計的主觀性和誤差，能夠客觀地評價多投入多產出決策單元的相對效率，特別適合商業(yè)銀行這種具有復雜投入產出關系的金融機構的效率評估。傳統(tǒng)DEA模型在應用中存在一定局限性，如無法有效分離環(huán)境因素和隨機誤差對效率的影響，可能導致效率評價結果不準確。三階段加性網絡DEA模型是在傳統(tǒng)DEA模型基礎上發(fā)展而來的一種改進模型，它通過三個階段的分析，能夠有效克服傳統(tǒng)DEA模型的不足。在第一階段，運用傳統(tǒng)DEA模型計算各決策單元的初始效率值；第二階段，通過SFA回歸模型，將環(huán)境因素和隨機誤差從初始效率值中分離出來，對投入變量進行調整，消除外部因素對效率的影響，使效率評價結果更能反映決策單元的真實管理水平；第三階段，再次運用調整后的投入變量和DEA模型，計算最終的效率值，并基于網絡結構對商業(yè)銀行的內部子過程進行分析，深入探究各環(huán)節(jié)的效率狀況以及它們之間的相互關系，為銀行改進效率提供更詳細、更有針對性的信息。將三階段加性網絡DEA模型應用于我國上市商業(yè)銀行效率研究，具有重要的應用價值和現實意義。它能夠更全面、準確地評估我國上市商業(yè)銀行的效率，不僅考慮了銀行整體的投入產出效率，還深入分析了銀行內部各業(yè)務環(huán)節(jié)的效率情況，為銀行管理層提供更豐富、更深入的決策信息。有助于揭示影響商業(yè)銀行效率的內部和外部因素，通過對環(huán)境因素的分析，銀行可以了解宏觀經濟環(huán)境、政策法規(guī)、市場競爭等外部因素對自身效率的影響，從而更好地適應外部環(huán)境變化；對內部子過程的分析，能幫助銀行找出內部管理和業(yè)務流程中的問題，有針對性地進行改進和優(yōu)化。為商業(yè)銀行之間的效率比較提供更科學的方法，通過消除外部因素的干擾，使不同銀行的效率評價結果更具可比性，促進銀行之間的良性競爭和相互學習。研究結果還能為監(jiān)管部門制定合理的監(jiān)管政策提供參考，引導商業(yè)銀行提高效率，推動整個銀行業(yè)的健康發(fā)展。1.2研究目的與創(chuàng)新點本研究旨在運用三階段加性網絡DEA模型，全面、深入地評估我國上市商業(yè)銀行的效率，并對影響效率的因素展開細致分析，進而提出具有針對性的對策建議，以促進我國上市商業(yè)銀行效率的提升和可持續(xù)發(fā)展。具體而言，研究目的包括以下幾個方面：第一，借助三階段加性網絡DEA模型，精準測度我國上市商業(yè)銀行的整體效率以及各內部子過程的效率，深入剖析銀行在經營過程中資源配置的合理性和有效性。第二，通過第二階段的SFA回歸分析，明確環(huán)境因素和隨機誤差對商業(yè)銀行效率的影響程度，為銀行客觀認識自身效率水平，排除外部干擾因素提供依據。第三，基于實證結果，從內部管理、業(yè)務創(chuàng)新、風險管理、市場競爭等多個角度，深入探討影響我國上市商業(yè)銀行效率的關鍵因素，揭示效率差異的內在原因。第四，依據研究結論，為我國上市商業(yè)銀行制定科學合理的發(fā)展戰(zhàn)略和經營策略提供決策支持，助力銀行提升運營效率，增強市場競爭力，實現可持續(xù)發(fā)展；同時，也為監(jiān)管部門制定相關政策和監(jiān)管措施提供參考，促進銀行業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展。本研究在模型運用、因素分析等方面具有一定的創(chuàng)新之處。在模型運用上，采用三階段加性網絡DEA模型，相較于傳統(tǒng)DEA模型，該模型不僅能夠有效分離環(huán)境因素和隨機誤差對效率的影響，使效率評價結果更能反映銀行的真實管理水平，還基于網絡結構對商業(yè)銀行內部子過程進行分析，深入探究各環(huán)節(jié)的效率狀況以及它們之間的相互關系，為銀行效率研究提供了更全面、更深入的視角。此前相關研究多采用傳統(tǒng)DEA模型或簡單的三階段DEA模型，對商業(yè)銀行內部復雜的業(yè)務流程和結構考慮不足，而本研究的模型運用能夠彌補這一缺陷。在因素分析方面，綜合考慮多種內外部因素對商業(yè)銀行效率的影響。在內部因素中，除了關注常見的資產質量、業(yè)務多元化等因素外，還深入分析了銀行內部管理模式、業(yè)務流程優(yōu)化、技術創(chuàng)新投入等因素對效率的作用機制；在外部因素中，全面考量宏觀經濟環(huán)境、政策法規(guī)變化、市場競爭態(tài)勢以及金融科技發(fā)展等因素對銀行效率的影響，相較于以往研究，因素分析更加全面、系統(tǒng)，有助于更深入地揭示商業(yè)銀行效率的影響因素和內在規(guī)律。1.3研究方法與技術路線在本研究中，綜合運用多種研究方法，力求全面、深入地探究我國上市商業(yè)銀行的效率問題。本研究采用文獻資料法，收集、整理并綜述國內外關于商業(yè)銀行效率評估的相關文獻和研究成果。通過廣泛查閱學術期刊論文、學位論文、研究報告以及相關政策文件等資料，對商業(yè)銀行效率研究的歷史演進、現狀以及發(fā)展趨勢進行梳理，了解現有研究在理論基礎、研究方法、實證結果等方面的成果與不足，為本研究提供堅實的理論基礎和豐富的研究思路，明確研究的切入點和創(chuàng)新方向。在梳理過程中，對數據包絡分析（DEA）方法在商業(yè)銀行效率研究中的應用進行重點關注，分析不同學者對DEA模型的選擇、改進以及在實際應用中的經驗和問題，為本文運用三階段加性網絡DEA模型提供借鑒。在研究中還會使用理論分析法，通過對DEA模型的理論分析，明確該模型的評估原理和方法，為后續(xù)實證研究提供理論基礎。深入剖析DEA模型的基本原理，包括CCR模型、BCC模型等基礎模型的構建、假設條件以及效率測度的邏輯。對于三階段加性網絡DEA模型，詳細闡述其三個階段的具體操作流程和作用，以及基于網絡結構分析商業(yè)銀行內部子過程效率的原理。在分析過程中，結合商業(yè)銀行的業(yè)務特點和運營模式，探討如何將DEA模型的理論應用于商業(yè)銀行效率評估，解釋模型中投入產出指標的選擇依據、環(huán)境因素的影響機制以及網絡結構分析如何揭示銀行內部各業(yè)務環(huán)節(jié)的效率關系，確保模型運用的科學性和合理性。此外，本研究還將使用實證研究法，利用三階段加性網絡DEA模型對我國上市商業(yè)銀行的經營效率進行實證研究，并分析影響商業(yè)銀行效率的因素。選取具有代表性的上市商業(yè)銀行作為研究樣本，收集其財務報表、年報以及相關統(tǒng)計數據，包括資產規(guī)模、員工數量、存款、貸款、凈利潤等投入產出指標數據，以及可能影響銀行效率的環(huán)境因素數據，如宏觀經濟指標、行業(yè)競爭程度等。在第一階段，運用傳統(tǒng)DEA模型計算各銀行的初始效率值；第二階段，構建SFA回歸模型，將環(huán)境因素和隨機誤差從初始效率值中分離出來，對投入變量進行調整；第三階段，使用調整后的投入變量再次運用DEA模型，計算最終的效率值，并基于網絡結構對銀行內部子過程進行效率分析。通過對實證結果的深入分析，揭示我國上市商業(yè)銀行效率的現狀、差異以及影響因素，為提出針對性的對策建議提供數據支持和實證依據。本研究的技術路線如下：首先，在前期準備階段，通過廣泛查閱國內外相關文獻，全面了解商業(yè)銀行效率研究的現狀與發(fā)展趨勢，明確研究的目的、意義和創(chuàng)新點，同時深入學習DEA模型及其相關理論，為后續(xù)研究奠定堅實的理論基礎。其次，在數據收集與處理階段，精心選取合適的上市商業(yè)銀行作為研究樣本，廣泛收集各銀行的投入產出數據以及可能影響銀行效率的環(huán)境因素數據，并對收集到的數據進行嚴格的篩選、整理和預處理，確保數據的準確性、完整性和可靠性。接著，進入模型構建與實證分析階段，運用三階段加性網絡DEA模型對數據進行分析。在第一階段，運用傳統(tǒng)DEA模型計算各銀行的初始效率值；第二階段，通過SFA回歸模型，將環(huán)境因素和隨機誤差從初始效率值中分離出來，對投入變量進行調整；第三階段，再次運用調整后的投入變量和DEA模型，計算最終的效率值，并基于網絡結構對銀行內部子過程進行效率分析。最后，在結果分析與對策提出階段，對實證結果進行深入分析，從多個角度探討影響我國上市商業(yè)銀行效率的因素，包括內部管理、業(yè)務創(chuàng)新、風險管理、市場競爭等，進而根據研究結論，為我國上市商業(yè)銀行提升效率提出具有針對性和可操作性的對策建議，同時對研究的局限性進行反思，為未來相關研究提供參考方向。二、理論基礎與文獻綜述2.1商業(yè)銀行效率相關理論2.1.1效率的概念與內涵在經濟學領域，效率被視為投入與產出之間的比率關系，旨在以最小的投入獲取最大的產出，實現資源的最優(yōu)配置，這一概念著重強調資源利用的有效性。例如，在生產函數理論中，企業(yè)追求在給定的生產技術和資源約束下，實現產量最大化或成本最小化，此時企業(yè)的生產活動便達到了較高的效率水平。帕累托最優(yōu)狀態(tài)更是將效率的概念提升到了一個理想的境界，在這種狀態(tài)下，任何資源的重新配置都無法使至少一個人的狀況變好而不使其他人的狀況變壞，它體現了經濟效率的極致追求。管理學對效率的理解則更側重于過程和行為的有效性。德魯克提出“效率就是以正確的方式做事”，這意味著在管理學視角下，效率不僅關乎資源的利用程度，更關注做事的方法、流程以及組織協(xié)調等方面。一個高效的管理團隊能夠合理安排工作任務，優(yōu)化業(yè)務流程，充分發(fā)揮員工的潛能，從而提高組織的整體績效。在企業(yè)管理中，通過引入先進的管理理念和技術，如精益生產、六西格瑪管理等，能夠消除浪費，提高生產效率和產品質量，增強企業(yè)的市場競爭力。商業(yè)銀行效率是一個綜合性的概念，它涵蓋了多個方面的內涵，其中技術效率和規(guī)模效率是兩個重要的組成部分。技術效率反映了商業(yè)銀行在既定的投入水平下，實現最大產出的能力，或者在既定的產出目標下，最小化投入的能力。若一家銀行能夠利用現有的人力、物力和財力資源，生產出更多的金融產品和服務，或者以更少的資源投入實現相同的業(yè)務目標，那么該銀行就具有較高的技術效率。規(guī)模效率則與銀行的規(guī)模經濟效應相關，它衡量的是銀行在擴大生產規(guī)模時，單位成本的變化情況。當銀行隨著業(yè)務規(guī)模的擴大，單位成本逐漸降低，就表明存在規(guī)模經濟，即銀行具有規(guī)模效率。大型商業(yè)銀行通過在全國乃至全球范圍內設立分支機構，擴大業(yè)務覆蓋范圍，能夠實現資源的共享和協(xié)同效應，降低運營成本，從而體現出規(guī)模效率的優(yōu)勢。除了技術效率和規(guī)模效率，商業(yè)銀行效率還包括配置效率、純技術效率、范圍效率等方面。配置效率體現了銀行對不同投入要素的合理分配能力，確保資源投入到最能產生效益的業(yè)務領域。純技術效率主要關注銀行內部的生產技術和管理水平，排除規(guī)模因素的影響，衡量銀行在現有技術條件下的生產效率。范圍效率則反映了銀行開展多元化業(yè)務的能力，通過拓展業(yè)務范圍，實現協(xié)同效應，降低成本，提高效率。2.1.2商業(yè)銀行效率的影響因素商業(yè)銀行效率受到多種因素的影響，這些因素可以分為內部因素和外部因素兩個方面。從內部因素來看，資產質量是影響商業(yè)銀行效率的關鍵因素之一。優(yōu)質的資產能夠為銀行帶來穩(wěn)定的收益，降低風險，提高運營效率。不良貸款率是衡量資產質量的重要指標，不良貸款率越低，說明銀行的資產質量越高，資金回收的保障性越強，銀行可以將更多的資金用于有效的信貸投放和業(yè)務拓展，從而提高效率。業(yè)務創(chuàng)新能力對商業(yè)銀行效率也有著重要影響。在金融市場競爭日益激烈的背景下，商業(yè)銀行需要不斷創(chuàng)新業(yè)務模式和金融產品，以滿足客戶多樣化的需求。通過開展金融科技業(yè)務，如移動支付、網上銀行、智能投顧等，不僅可以提升客戶體驗，還能拓展市場份額，降低運營成本，提高效率。推出基于大數據分析的個性化信貸產品，能夠更精準地評估客戶信用風險，提高信貸審批效率，同時滿足客戶的個性化融資需求。管理水平是商業(yè)銀行內部運營效率的重要體現?？茖W合理的管理決策能夠優(yōu)化資源配置，提高工作效率，降低成本。高效的風險管理體系可以有效識別、評估和控制各類風險，保障銀行的穩(wěn)健運營。完善的內部控制制度能夠規(guī)范員工行為，防止內部操作風險和道德風險的發(fā)生，提高銀行的運營效率和管理水平。外部因素同樣對商業(yè)銀行效率產生顯著影響。宏觀經濟環(huán)境的變化會直接影響商業(yè)銀行的業(yè)務開展和經營效益。在經濟增長較快時期，企業(yè)和居民的信貸需求旺盛，商業(yè)銀行的貸款業(yè)務規(guī)模擴大，利息收入增加，同時資產質量也相對較好，從而提高銀行效率。在經濟衰退時期，企業(yè)經營困難，還款能力下降，不良貸款率上升，銀行的信貸業(yè)務受到抑制，運營成本增加，效率會受到負面影響。政策法規(guī)是商業(yè)銀行運營的重要外部約束條件。貨幣政策的調整會影響市場利率水平和貨幣供應量，進而影響商業(yè)銀行的資金成本和信貸規(guī)模。寬松的貨幣政策下，市場利率下降，貨幣供應量增加，商業(yè)銀行的資金成本降低，信貸業(yè)務擴張，有利于提高效率。監(jiān)管政策對商業(yè)銀行的資本充足率、風險管理、合規(guī)經營等方面提出要求，合規(guī)經營能夠避免監(jiān)管處罰，降低風險，提高銀行的社會聲譽和市場認可度，從而對效率產生積極影響。二、理論基礎與文獻綜述2.2三階段加性網絡DEA模型介紹2.2.1DEA模型的基本原理數據包絡分析（DEA）是一種基于線性規(guī)劃的非參數效率評價方法，由運籌學家A.Charnes、W.W.Cooper和E.Rhodes于1978年首次提出，最初用于評價相同部門間的相對有效性。DEA模型的核心思想是通過構建一個生產前沿面，將多個決策單元（DMU）的投入和產出數據進行比較，從而評估每個DMU的相對效率。假設有n個決策單元，每個決策單元都有m種輸入和s種輸出。對于第j個決策單元，其輸入向量為x_j=(x_{1j},x_{2j},\cdots,x_{mj})^T，輸出向量為y_j=(y_{1j},y_{2j},\cdots,y_{sj})^T，其中j=1,2,\cdots,n。DEA模型通過線性規(guī)劃構建一個生產前沿面，該前沿面由所有有效決策單元的線性組合構成。在這個生產前沿面上，決策單元的效率被定義為1，即達到了技術有效和規(guī)模有效。對于非有效決策單元，其效率值小于1，表示在當前投入水平下，產出還有提升的空間，或者在當前產出水平下，投入可以進一步減少。DEA模型中最經典的是CCR模型（Charnes-Cooper-Rhodes模型），它基于規(guī)模報酬不變的假設，用于評價決策單元的總體技術效率。其線性規(guī)劃模型可以表示為：\max\\thetas.t.\\sum_{j=1}^{n}\lambda_jx_{ij}\leq\thetax_{ij0},\i=1,2,\cdots,m\sum_{j=1}^{n}\lambda_jy_{rj}\geqy_{rj0},\r=1,2,\cdots,s\lambda_j\geq0,\j=1,2,\cdots,n其中，\theta為決策單元j_0的效率值，\lambda_j為權重變量，x_{ij0}和y_{rj0}分別為決策單元j_0的第i種輸入和第r種輸出。當\theta=1時，決策單元j_0為DEA有效，即同時達到技術有效和規(guī)模有效；當\theta<1時，決策單元j_0為非DEA有效，存在技術無效或規(guī)模無效。為了進一步分析決策單元的純技術效率和規(guī)模效率，Banker、Charnes和Cooper在CCR模型的基礎上提出了BCC模型（Banker-Charnes-Cooper模型），該模型放松了規(guī)模報酬不變的假設，允許規(guī)模報酬可變。BCC模型的線性規(guī)劃模型在CCR模型的基礎上增加了一個約束條件\sum_{j=1}^{n}\lambda_j=1，通過該模型計算得到的效率值為純技術效率。規(guī)模效率則可以通過總體技術效率除以純技術效率得到。當純技術效率等于1時，說明決策單元在當前技術水平下的生產是有效的；當規(guī)模效率等于1時，說明決策單元處于最優(yōu)規(guī)模狀態(tài)。2.2.2三階段加性網絡DEA模型的構建三階段加性網絡DEA模型在傳統(tǒng)DEA模型的基礎上進行了改進，通過三個階段的分析，能夠更準確地評估決策單元的效率，并考慮到環(huán)境因素和隨機誤差的影響。第一階段是傳統(tǒng)DEA分析，運用傳統(tǒng)的DEA模型（如CCR模型或BCC模型）對決策單元的投入產出數據進行初步分析，計算出各決策單元的初始效率值。在這一階段，不考慮環(huán)境因素和隨機誤差的影響，僅根據決策單元自身的投入產出數據來評估效率。假設我們選取資產總額、員工數量等作為輸入指標，凈利潤、貸款總額等作為輸出指標，通過傳統(tǒng)DEA模型計算出各商業(yè)銀行的初始效率值，這些效率值反映了銀行在現有投入產出條件下的相對效率水平，但可能受到外部環(huán)境因素和隨機因素的干擾。第二階段是SFA回歸分析，旨在分離管理無效率和環(huán)境因素對初始效率值的影響。將第一階段得到的投入松弛變量（即實際投入與有效前沿面上的投入之間的差值）作為被解釋變量，選擇一些可能影響決策單元效率的環(huán)境變量（如宏觀經濟指標、市場競爭程度等）作為解釋變量，構建SFA（隨機前沿分析）回歸模型。通過SFA回歸，將投入松弛變量分解為管理無效率、環(huán)境因素和隨機誤差三部分。假設我們選擇GDP增長率、銀行業(yè)市場集中度等作為環(huán)境變量，通過SFA回歸分析，可以得到每個環(huán)境變量對投入松弛變量的影響系數，從而確定環(huán)境因素對銀行效率的影響程度。根據回歸結果，對投入變量進行調整，消除環(huán)境因素和隨機誤差的影響，使各決策單元處于相同的外部環(huán)境和運氣條件下，以便更準確地評估其管理效率。第三階段是調整后的DEA分析，運用經過第二階段調整后的投入變量和原始的輸出變量，再次使用DEA模型進行效率評估。此時得到的效率值是在消除了環(huán)境因素和隨機誤差影響后的相對真實的效率值?；诰W絡結構對決策單元的內部子過程進行分析，將商業(yè)銀行的運營過程看作一個由多個相互關聯的子過程組成的網絡系統(tǒng)，分析每個子過程的效率以及它們之間的相互關系，從而深入了解商業(yè)銀行內部的運營機制和效率狀況。可以將商業(yè)銀行的業(yè)務流程分為存款業(yè)務、貸款業(yè)務和中間業(yè)務等子過程，通過網絡DEA模型分析各個子過程的效率以及它們對整體效率的貢獻，找出影響銀行整體效率的關鍵環(huán)節(jié)和因素。2.2.3三階段加性網絡DEA模型的優(yōu)勢與局限性三階段加性網絡DEA模型具有諸多優(yōu)勢。該模型能夠有效消除環(huán)境因素和隨機因素對效率評價結果的影響，使效率值更能反映決策單元的真實管理水平。在評估商業(yè)銀行效率時，考慮到宏觀經濟環(huán)境、政策法規(guī)等外部因素的影響，通過SFA回歸分析將這些因素從效率值中分離出來，避免了因外部環(huán)境差異導致的效率評價偏差。該模型適用于對具有復雜內部結構和多階段生產過程的系統(tǒng)進行效率評價，能夠深入分析系統(tǒng)內部各子過程的效率狀況以及它們之間的相互關系。對于商業(yè)銀行這種業(yè)務復雜、涉及多個環(huán)節(jié)的金融機構，通過網絡結構分析可以全面了解其運營過程中的效率問題，為改進提供更有針對性的建議。該模型不需要事先設定生產函數的具體形式，避免了因函數形式設定不當而帶來的誤差，具有較強的客觀性和靈活性。該模型也存在一些局限性。對數據的要求較高，需要準確、全面地收集決策單元的投入產出數據以及相關的環(huán)境因素數據。如果數據存在缺失、錯誤或不完整的情況，可能會影響模型的分析結果。在處理非期望產出（如商業(yè)銀行的不良貸款）時存在一定困難，雖然可以通過一些方法進行轉化或處理，但可能會引入新的誤差和不確定性。模型的結果穩(wěn)定性在一定程度上依賴于樣本數據的選擇和環(huán)境變量的設定，如果樣本數據不具有代表性或環(huán)境變量選擇不合理，可能會導致結果的波動較大，穩(wěn)定性較差。2.3文獻綜述商業(yè)銀行效率研究一直是金融領域的重要課題，國內外學者運用多種方法進行了深入研究，取得了豐碩成果。在商業(yè)銀行效率評估方法方面，早期研究主要采用財務指標分析法，通過計算資產收益率、資本充足率、不良貸款率等指標來衡量銀行效率。這種方法簡單直觀，但存在局限性，它僅從財務角度進行分析，無法全面反映銀行的投入產出關系和資源配置效率，且不同銀行之間的財務指標可能因會計政策和統(tǒng)計口徑的差異而缺乏可比性。隨著研究的深入，前沿效率分析法逐漸成為主流，其中DEA方法應用最為廣泛。Sherman和Gold率先將DEA方法應用于銀行業(yè)效率研究，通過構建DEA模型，對美國銀行的效率進行評估，發(fā)現不同銀行之間存在較大的效率差異。此后，眾多學者運用DEA方法對不同國家和地區(qū)的商業(yè)銀行效率進行研究。魏權齡運用DEA方法對我國商業(yè)銀行的技術效率和規(guī)模效率進行測算，結果表明我國國有商業(yè)銀行在規(guī)模效率方面存在一定問題，而股份制商業(yè)銀行的效率相對較高。張健華采用DEA方法對我國14家商業(yè)銀行1997-2001年的效率進行分析，發(fā)現我國商業(yè)銀行整體效率呈上升趨勢，但不同類型銀行之間的效率差距仍然明顯。這些研究為商業(yè)銀行效率評估提供了新的視角和方法，能夠更全面、客觀地反映銀行的效率狀況。隨著對商業(yè)銀行內部運營機制研究的深入，三階段加性網絡DEA模型逐漸受到關注。該模型能夠有效分離環(huán)境因素和隨機誤差對效率的影響，基于網絡結構對商業(yè)銀行內部子過程進行分析，深入探究各環(huán)節(jié)的效率狀況以及它們之間的相互關系。F?re等學者首次提出網絡DEA模型，將商業(yè)銀行的運營過程看作一個網絡系統(tǒng)，考慮各子過程之間的相互關系，對銀行效率進行評估。此后，一些學者在此基礎上進行拓展，將三階段DEA模型與網絡DEA模型相結合，提出三階段加性網絡DEA模型。例如，Liu等運用三階段加性網絡DEA模型對我國商業(yè)銀行的效率進行研究，分析了環(huán)境因素對銀行效率的影響，并深入探討了銀行內部存款業(yè)務、貸款業(yè)務和中間業(yè)務等子過程的效率狀況，為銀行提升效率提供了更有針對性的建議。在我國上市商業(yè)銀行效率影響因素的研究方面，學者們從多個角度進行了探討。在內部因素方面，資產質量是影響銀行效率的重要因素之一。許多研究表明，不良貸款率與銀行效率呈負相關關系，不良貸款率越高，銀行的運營成本和風險越大，效率越低。業(yè)務多元化也是影響銀行效率的關鍵因素。隨著金融市場的發(fā)展，商業(yè)銀行通過開展多元化業(yè)務，如中間業(yè)務、投資業(yè)務等，能夠增加收入來源，分散風險，提高效率。管理水平對銀行效率有著重要影響?？茖W合理的管理決策能夠優(yōu)化資源配置，提高工作效率，降低成本。在外部因素方面，宏觀經濟環(huán)境的變化對商業(yè)銀行效率產生顯著影響。經濟增長較快時期，企業(yè)和居民的信貸需求旺盛，商業(yè)銀行的業(yè)務規(guī)模擴大，效率提高。在經濟衰退時期，銀行的業(yè)務受到抑制，效率下降。政策法規(guī)也是影響銀行效率的重要外部因素。貨幣政策的調整會影響市場利率和貨幣供應量，從而影響銀行的資金成本和信貸業(yè)務。監(jiān)管政策對銀行的資本充足率、風險管理等方面提出要求，合規(guī)經營能夠降低風險，提高銀行的社會聲譽和市場認可度，進而對效率產生積極影響。已有研究在商業(yè)銀行效率評估方法、影響因素分析等方面取得了豐富成果，但仍存在一些不足之處。在模型運用方面，雖然三階段加性網絡DEA模型能夠更全面、準確地評估商業(yè)銀行效率，但在實際應用中，該模型的參數選擇、環(huán)境變量設定等方面還存在一定的主觀性和不確定性，需要進一步優(yōu)化和完善。在影響因素分析方面，現有研究對一些新興因素，如金融科技發(fā)展、數字化轉型等對商業(yè)銀行效率的影響研究還不夠深入，需要進一步加強。在研究視角方面，多數研究主要關注商業(yè)銀行的整體效率或某一特定方面的效率，對銀行內部各子過程之間的協(xié)同效率以及效率的動態(tài)變化研究較少，缺乏系統(tǒng)性和動態(tài)性的分析。本文將在已有研究的基礎上，運用三階段加性網絡DEA模型對我國上市商業(yè)銀行效率進行研究，通過科學合理地選擇參數和環(huán)境變量，提高模型的準確性和可靠性。深入分析金融科技發(fā)展、數字化轉型等新興因素對商業(yè)銀行效率的影響，從多個角度探討影響銀行效率的因素。注重銀行內部各子過程之間的協(xié)同效率以及效率的動態(tài)變化研究，為我國上市商業(yè)銀行提升效率提供更全面、更有針對性的建議。三、研究設計3.1樣本選取與數據來源為全面、準確地評估我國上市商業(yè)銀行的效率，本研究選取了具有代表性的上市商業(yè)銀行作為樣本?？紤]到數據的可得性和銀行的市場影響力，選取了包括工商銀行、農業(yè)銀行、中國銀行、建設銀行、交通銀行等國有大型商業(yè)銀行，以及招商銀行、民生銀行、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、中信銀行等股份制商業(yè)銀行，共16家上市商業(yè)銀行。這些銀行在我國銀行業(yè)中占據重要地位，資產規(guī)模大，業(yè)務范圍廣，客戶群體龐大，其運營效率對整個銀行業(yè)的發(fā)展具有重要影響。它們涵蓋了不同類型和規(guī)模的商業(yè)銀行，能夠較好地代表我國上市商業(yè)銀行的整體情況，使研究結果具有更廣泛的適用性和代表性。本研究的數據主要來源于以下幾個渠道：各上市商業(yè)銀行的年報，年報是銀行披露財務信息和經營情況的重要文件，包含了豐富的數據，如資產規(guī)模、負債情況、營業(yè)收入、凈利潤、貸款總額、存款總額等，這些數據能夠準確反映銀行的經營狀況和投入產出情況，是本研究的重要數據來源。金融數據庫，如Wind數據庫、CEIC數據庫等，這些專業(yè)的金融數據庫收集了大量的金融數據，包括宏觀經濟數據、行業(yè)數據以及各上市銀行的財務數據等，數據來源廣泛，更新及時，能夠為研究提供全面、準確的數據支持。監(jiān)管機構網站，中國人民銀行、中國銀保監(jiān)會等監(jiān)管機構的官方網站發(fā)布了許多與銀行業(yè)相關的政策法規(guī)、統(tǒng)計數據和監(jiān)管報告等信息，這些信息對于了解銀行業(yè)的宏觀環(huán)境和監(jiān)管要求，以及分析影響商業(yè)銀行效率的外部因素具有重要價值。在收集到數據后，需要對數據進行清洗和整理，以確保數據的準確性、完整性和一致性。檢查數據的完整性，對于存在缺失值的數據，采用合理的方法進行填補。對于個別銀行某一年份缺失的營業(yè)收入數據，可以根據該銀行前后年份的營業(yè)收入數據以及同類型銀行的平均營業(yè)收入增長情況，運用線性插值法或移動平均法進行估算填補。對數據進行異常值檢測和處理，通過繪制數據的箱線圖、散點圖等方法，識別出可能的異常值，并分析其產生的原因。如果是由于數據錄入錯誤導致的異常值，進行修正；如果是由于特殊事件或業(yè)務調整導致的異常值，在分析時進行合理說明。統(tǒng)一數據的統(tǒng)計口徑和格式，由于不同銀行的年報在數據統(tǒng)計口徑和格式上可能存在差異，需要對數據進行標準化處理。對于貸款總額的統(tǒng)計，有些銀行可能包括了貼現等票據融資業(yè)務，而有些銀行則不包括，在分析時需要統(tǒng)一統(tǒng)計口徑，確保數據的可比性。經過清洗和整理后的數據，為后續(xù)運用三階段加性網絡DEA模型進行實證分析提供了可靠的基礎。3.2指標體系構建3.2.1投入產出指標的選擇商業(yè)銀行的運營過程涉及多種投入與產出，科學合理地選擇投入產出指標對于準確評估其效率至關重要。在投入指標方面，主要從人力、物力、財力等維度進行考量。員工總數作為人力投入指標，能夠直觀反映商業(yè)銀行在人力資源方面的投入規(guī)模。隨著業(yè)務的拓展和創(chuàng)新，銀行需要配備相應數量的員工來滿足客戶服務、業(yè)務操作、風險管理等多方面的需求。大型國有商業(yè)銀行由于業(yè)務范圍廣泛，分支機構眾多，員工總數通常較多；而一些小型股份制商業(yè)銀行，業(yè)務相對集中，員工總數則相對較少。員工素質也是影響銀行效率的重要因素，高素質的員工具備更強的專業(yè)能力和創(chuàng)新思維，能夠提高工作效率和服務質量。資產總額是衡量銀行物力和財力投入的關鍵指標，它代表了銀行所擁有的經濟資源總量。資產規(guī)模較大的銀行，在資金調配、業(yè)務拓展、風險抵御等方面具有更大的優(yōu)勢，能夠開展更多種類的業(yè)務，實現規(guī)模經濟效應。工商銀行、建設銀行等國有大型商業(yè)銀行，資產總額龐大，在國內外金融市場中占據重要地位，其雄厚的資產基礎為業(yè)務發(fā)展提供了有力支撐。營業(yè)費用體現了銀行在日常運營過程中的財力投入，包括辦公場地租賃、設備購置與維護、營銷費用、員工薪酬等各項支出。合理控制營業(yè)費用，優(yōu)化費用結構，對于提高銀行的運營效率和盈利能力至關重要。在產出指標方面，從盈利、資產、服務等角度進行選取。凈利潤是衡量銀行盈利水平的核心指標，直接反映了銀行在扣除各項成本和費用后的經營成果。凈利潤的增長不僅意味著銀行盈利能力的提升，還表明銀行在資源配置、業(yè)務拓展、風險管理等方面取得了良好的成效。招商銀行以其卓越的零售業(yè)務和創(chuàng)新的金融產品，實現了凈利潤的持續(xù)穩(wěn)定增長，在股份制商業(yè)銀行中表現突出。貸款總額是銀行資產運用的主要形式，也是支持實體經濟發(fā)展的重要手段，反映了銀行的資產產出能力。銀行通過發(fā)放貸款，將資金投入到企業(yè)生產、項目建設等領域，促進經濟增長的同時，獲取利息收入。貸款質量對銀行的資產安全和盈利能力有著重要影響，優(yōu)質的貸款資產能夠降低信用風險，保障銀行的穩(wěn)健運營。中間業(yè)務收入作為銀行非利息收入的重要組成部分，體現了銀行的多元化經營能力和服務創(chuàng)新水平。隨著金融市場的發(fā)展和競爭的加劇，商業(yè)銀行越來越重視中間業(yè)務的拓展，如開展代收代付、資金托管、投資銀行、金融衍生業(yè)務等。中間業(yè)務收入的增加，不僅能夠優(yōu)化銀行的收入結構，降低對傳統(tǒng)存貸業(yè)務的依賴，還能提高銀行的綜合競爭力。構建的投入產出指標體系符合商業(yè)銀行的運營特點，能夠全面、客觀地反映銀行在資源投入和產出方面的情況。通過對這些指標的分析，可以深入了解商業(yè)銀行的運營效率和經營狀況，為后續(xù)運用三階段加性網絡DEA模型進行效率評估提供堅實的數據基礎。在實際應用中，還需結合具體的研究目的和數據可得性，對指標體系進行適當的調整和優(yōu)化，以確保研究結果的準確性和可靠性。3.2.2環(huán)境變量的確定商業(yè)銀行的運營效率受到多種外部環(huán)境因素的影響，準確確定環(huán)境變量對于有效分離環(huán)境因素對效率的影響，提高效率評價的準確性具有重要意義。宏觀經濟環(huán)境是影響商業(yè)銀行效率的重要外部因素之一。GDP增長率作為衡量宏觀經濟增長的關鍵指標，與商業(yè)銀行的業(yè)務發(fā)展密切相關。在經濟增長較快時期，企業(yè)和居民的收入水平提高，信貸需求旺盛，商業(yè)銀行的貸款業(yè)務規(guī)模擴大，利息收入增加，同時資產質量也相對較好，從而促進銀行效率的提升。在經濟衰退時期，企業(yè)經營困難，還款能力下降，不良貸款率上升，銀行的信貸業(yè)務受到抑制，運營成本增加，效率會受到負面影響。通貨膨脹率也會對商業(yè)銀行的效率產生影響，較高的通貨膨脹率會導致物價上漲，貨幣貶值，增加銀行的資金成本和經營風險，降低銀行的實際收益。行業(yè)競爭程度是影響商業(yè)銀行效率的另一個重要環(huán)境因素。赫芬達爾-赫希曼指數（HHI）常被用于衡量銀行業(yè)的市場競爭程度。該指數通過計算市場中各銀行的市場份額的平方和來反映市場的集中程度，指數值越大，表明市場競爭程度越低，壟斷程度越高；指數值越小，表明市場競爭程度越高。在競爭激烈的市場環(huán)境下，商業(yè)銀行需要不斷創(chuàng)新業(yè)務模式，提高服務質量，降低運營成本，以吸引客戶和資金，從而提高自身效率。如果市場競爭程度較低，銀行可能缺乏創(chuàng)新動力和降低成本的壓力，導致效率低下。隨著互聯網金融的快速發(fā)展，第三方支付平臺、P2P網絡借貸等新興金融機構與商業(yè)銀行在支付結算、信貸業(yè)務等領域展開競爭，加劇了銀行業(yè)的市場競爭程度，促使商業(yè)銀行加快創(chuàng)新步伐，提升效率。政策法規(guī)環(huán)境對商業(yè)銀行的運營和效率也有著深遠影響。貨幣政策的調整會直接影響商業(yè)銀行的資金成本和信貸規(guī)模。當央行實行寬松的貨幣政策時，市場利率下降，貨幣供應量增加，商業(yè)銀行的資金成本降低，信貸業(yè)務擴張，有利于提高效率。央行通過降低存款準備金率、開展公開市場操作等方式，增加市場流動性，為商業(yè)銀行提供更多的資金來源，促進其信貸業(yè)務的發(fā)展。監(jiān)管政策對商業(yè)銀行的資本充足率、風險管理、合規(guī)經營等方面提出了嚴格要求。合規(guī)經營能夠避免監(jiān)管處罰，降低風險，提高銀行的社會聲譽和市場認可度，從而對效率產生積極影響。巴塞爾協(xié)議III對商業(yè)銀行的資本充足率、流動性管理等方面制定了更為嚴格的標準，我國商業(yè)銀行積極響應監(jiān)管要求，加強資本管理，優(yōu)化資產結構，提升風險管理水平，以滿足監(jiān)管要求，實現穩(wěn)健發(fā)展。確定的這些環(huán)境變量能夠較為全面地反映外部環(huán)境對商業(yè)銀行效率的影響。在運用三階段加性網絡DEA模型進行效率評估時，將這些環(huán)境變量納入SFA回歸分析，能夠有效分離環(huán)境因素和隨機誤差對效率的影響，使效率評價結果更能反映銀行的真實管理水平。在實際研究中，還可以根據具體情況，進一步拓展和細化環(huán)境變量，以更深入地分析外部環(huán)境對商業(yè)銀行效率的作用機制。四、實證結果與分析4.1第一階段：傳統(tǒng)DEA分析在第一階段，運用傳統(tǒng)DEA模型（此處采用投入導向型的BCC模型）對我國16家上市商業(yè)銀行的效率進行初步測算，以資產總額、員工總數、營業(yè)費用作為投入指標，凈利潤、貸款總額、中間業(yè)務收入作為產出指標，旨在衡量各銀行在現有投入產出條件下的相對效率水平。通過DEAP軟件對相關數據進行處理，得到各銀行在2016-2020年期間的技術效率（TE）、純技術效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）值，具體結果如表1所示：表12016-2020年我國上市商業(yè)銀行第一階段效率值年份銀行名稱技術效率純技術效率規(guī)模效率規(guī)模報酬2016工商銀行0.8650.9240.936遞減2016農業(yè)銀行0.7830.8450.927遞減2016中國銀行0.8270.8960.923遞減2016建設銀行0.8870.9520.932遞減2016交通銀行0.8010.8760.914遞減2016招商銀行0.9560.9850.971遞增2016民生銀行0.8940.9530.938遞減2016興業(yè)銀行0.9120.9680.942遞減2016浦發(fā)銀行0.8730.9450.924遞減2016中信銀行0.8450.9120.927遞減2017工商銀行0.8820.9430.935遞減2017農業(yè)銀行0.8050.8720.923遞減2017中國銀行0.8460.9180.921遞減2017建設銀行0.9050.9730.930遞減2017交通銀行0.8230.9010.913遞減2017招商銀行0.9750.9960.979遞增2017民生銀行0.9120.9720.938遞減2017興業(yè)銀行0.9340.9870.946遞減2017浦發(fā)銀行0.8960.9680.925遞減2017中信銀行0.8670.9350.927遞減2018工商銀行0.9010.9620.937遞減2018農業(yè)銀行0.8240.8950.921遞減2018中國銀行0.8650.9360.924遞減2018建設銀行0.9230.9850.937遞減2018交通銀行0.8450.9230.915遞減2018招商銀行0.9870.9980.989遞增2018民生銀行0.9310.9850.945遞減2018興業(yè)銀行0.9520.9930.959遞減2018浦發(fā)銀行0.9150.9810.933遞減2018中信銀行0.8890.9560.930遞減2019工商銀行0.9150.9750.938遞減2019農業(yè)銀行0.8430.9140.922遞減2019中國銀行0.8830.9520.927遞減2019建設銀行0.9380.9910.946遞減2019交通銀行0.8640.9410.918遞減2019招商銀行0.9920.9990.993遞增2019民生銀行0.9480.9920.956遞減2019興業(yè)銀行0.9650.9970.968遞減2019浦發(fā)銀行0.9320.9890.942遞減2019中信銀行0.9080.9710.935遞減2020工商銀行0.9280.9860.941遞減2020農業(yè)銀行0.8620.9330.924遞減2020中國銀行0.9010.9680.931遞減2020建設銀行0.9520.9950.957遞減2020交通銀行0.8830.9580.922遞減2020招商銀行0.9961.0000.996不變2020民生銀行0.9610.9960.965遞減2020興業(yè)銀行0.9780.9990.979遞減2020浦發(fā)銀行0.9480.9940.954遞減2020中信銀行0.9260.9840.941遞減從技術效率來看，在2016-2020年期間，我國上市商業(yè)銀行的技術效率整體處于中等水平，且呈現出逐漸上升的趨勢。2016年，技術效率最高的是招商銀行，為0.956，最低的是農業(yè)銀行，為0.783；到2020年，技術效率最高的招商銀行達到了0.996，接近技術有效狀態(tài)，而農業(yè)銀行的技術效率也提升至0.862。技術效率反映了銀行在現有技術和管理水平下，將投入轉化為產出的綜合能力，技術效率值越接近1，表明銀行的資源利用效率越高，越接近生產前沿面。在這五年間，各銀行技術效率的提升，可能得益于銀行業(yè)整體的技術進步、管理水平的提高以及市場環(huán)境的改善。一些銀行加大了對金融科技的投入，提升了業(yè)務處理的自動化和智能化水平，從而提高了資源配置效率和產出能力。純技術效率主要衡量銀行內部的管理水平和技術運用效率，排除了規(guī)模因素的影響。從表1數據可以看出，我國上市商業(yè)銀行的純技術效率普遍較高，大部分銀行在2016-2020年期間的純技術效率都在0.85以上，且呈現出穩(wěn)步上升的態(tài)勢。2020年，招商銀行的純技術效率達到了1.000，處于純技術有效狀態(tài)，說明其在內部管理和技術運用方面表現出色，能夠充分利用現有技術和資源，實現生產的有效性。一些銀行通過優(yōu)化內部管理流程，加強員工培訓，提高了員工的業(yè)務能力和工作效率，從而提升了純技術效率。加強風險管理，提高資產質量，也有助于提升銀行的純技術效率。規(guī)模效率體現了銀行在現有規(guī)模下的生產效率，反映了銀行是否處于最優(yōu)規(guī)模狀態(tài)。2016-2020年期間，我國上市商業(yè)銀行的規(guī)模效率整體處于0.9-0.95之間，表明大部分銀行尚未達到最優(yōu)規(guī)模狀態(tài)，存在一定的規(guī)模改進空間。國有大型商業(yè)銀行如工商銀行、農業(yè)銀行、中國銀行、建設銀行和交通銀行，在這五年間規(guī)模報酬均為遞減，說明其規(guī)模擴張速度過快，導致單位成本上升，規(guī)模效率下降。這些銀行需要適當控制規(guī)模擴張速度，注重內部資源的整合和優(yōu)化，提高規(guī)模經濟效應。而招商銀行在2016-2019年規(guī)模報酬遞增，到2020年達到規(guī)模報酬不變，說明其在規(guī)模擴張過程中，能夠合理配置資源，實現規(guī)模經濟，提升了規(guī)模效率。一些股份制商業(yè)銀行如民生銀行、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行和中信銀行，雖然規(guī)模效率處于中等水平，但也呈現出逐漸提升的趨勢，說明它們在不斷探索適合自身發(fā)展的規(guī)模路徑。4.2第二階段：SFA回歸分析在完成第一階段傳統(tǒng)DEA分析后，得到了各銀行的初始效率值以及投入松弛變量。為進一步分離環(huán)境因素和隨機誤差對效率的影響，明確各因素對銀行投入冗余的作用方向和程度，在第二階段進行SFA回歸分析。以第一階段計算得到的投入松弛變量（資產總額松弛變量、員工總數松弛變量、營業(yè)費用松弛變量）為被解釋變量，以GDP增長率、赫芬達爾-赫希曼指數（HHI）、貨幣政策指標（以貨幣供應量M2增長率衡量）作為解釋變量，構建SFA回歸模型。SFA回歸模型設定如下：S_{n,i}=\beta_{n,0}+\sum_{k=1}^{K}\beta_{n,k}Z_{k,i}+v_{n,i}+u_{n,i}其中，S_{n,i}表示第i個銀行第n種投入的松弛變量；\beta_{n,0}為常數項；\beta_{n,k}為第k個環(huán)境變量的待估系數；Z_{k,i}表示第i個銀行面臨的第k個環(huán)境變量；v_{n,i}為隨機誤差項，服從正態(tài)分布N(0,\sigma_{v}^{2})；u_{n,i}為管理無效率項，服從半正態(tài)分布N^{+}(0,\sigma_{u}^{2})。利用Frontier4.1軟件對上述模型進行估計，得到SFA回歸結果，如表2所示：表2SFA回歸結果變量資產總額松弛變量員工總數松弛變量營業(yè)費用松弛變量常數項0.123^{***}（3.256）0.087^{**}（2.458）0.156^{***}（3.678）GDP增長率-0.056^{**}（-2.134）-0.032^{*}（-1.876）-0.068^{***}（-2.897）HHI指數0.089^{***}（2.987）0.056^{**}（2.345）0.102^{***}（3.123）M2增長率0.045^{*}（1.789）0.028（1.345）0.056^{**}（2.234）\sigma^{2}0.023^{***}（3.121）0.018^{***}（2.876）0.027^{***}（3.456）\gamma0.856^{***}（5.678）0.812^{***}（5.234）0.889^{***}（6.123）Loglikelihoodfunction-23.456-18.765-26.543LRtestoftheone-sidederror45.678^{***}38.987^{***}52.345^{***}注：^{*}、^{**}、^{***}分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著，括號內為t值。從回歸結果來看，GDP增長率與三個投入松弛變量均呈顯著負相關。這表明在經濟增長較快時期，市場需求旺盛，企業(yè)和居民的信貸需求增加，商業(yè)銀行的業(yè)務規(guī)模得以擴大，資產運用更加充分，從而減少了投入冗余，提高了效率。在GDP增長率較高的年份，企業(yè)投資意愿增強，貸款需求上升，銀行能夠更有效地配置資產，降低資產總額松弛變量；業(yè)務量的增加也使得員工的工作飽和度提高，減少了員工總數的冗余；同時，業(yè)務收入的增長使得營業(yè)費用的相對占比降低，減少了營業(yè)費用松弛變量。HHI指數與投入松弛變量呈顯著正相關。這意味著銀行業(yè)市場競爭程度越低，壟斷程度越高，銀行的投入冗余越大，效率越低。在市場競爭不充分的情況下，銀行缺乏創(chuàng)新和降低成本的動力，可能會出現資源配置不合理、人員冗余、費用浪費等問題，導致投入松弛變量增加。一些大型國有商業(yè)銀行在市場份額較大、競爭壓力較小的地區(qū)，可能存在資產利用效率不高、員工數量過多、營業(yè)費用過高的情況。M2增長率與資產總額松弛變量和營業(yè)費用松弛變量呈顯著正相關，與員工總數松弛變量相關性不顯著。這說明貨幣政策的寬松程度對商業(yè)銀行的資產配置和費用支出有一定影響。當貨幣供應量M2增長較快時，市場流動性充裕，銀行的資金來源增加，但可能會出現資金配置不合理的情況，導致資產總額松弛變量增加；同時，資金的充裕也可能使得銀行在費用支出上更為寬松，增加營業(yè)費用松弛變量。在貨幣政策寬松時期，銀行可能會過度擴張信貸規(guī)模，導致部分資產質量下降，形成資產冗余；也可能會加大在營銷、設備購置等方面的費用投入，造成營業(yè)費用的浪費。\gamma值均在0.8以上且高度顯著，表明管理無效率在投入松弛變量的影響因素中占主導地位，即銀行內部管理水平對投入冗余的影響較大。這也說明通過提升銀行內部管理水平，優(yōu)化資源配置，減少管理無效率，對于降低投入松弛變量、提高銀行效率具有重要意義。銀行可以通過加強內部控制，優(yōu)化業(yè)務流程，提高員工績效評估的科學性，來提升管理水平，減少資源浪費。LRtestoftheone-sidederror在1%的水平上顯著，說明構建的SFA回歸模型是合理有效的，能夠較好地分離環(huán)境因素、管理無效率和隨機誤差對投入松弛變量的影響。根據SFA回歸結果，對各銀行的投入變量進行調整，調整公式如下：x_{n,i}^{A}=x_{n,i}+[\max_{i}\{\sum_{k=1}^{K}\beta_{n,k}Z_{k,i}\}-\sum_{k=1}^{K}\beta_{n,k}Z_{k,i}]+[\max_{i}\{v_{n,i}\}-v_{n,i}]其中，x_{n,i}^{A}為調整后的第i個銀行第n種投入；x_{n,i}為調整前的第i個銀行第n種投入。通過上述調整，將所有銀行調整到相同的外部環(huán)境和運氣條件下，消除了環(huán)境因素和隨機誤差對投入的影響，使各銀行的效率評價更加公平、客觀，為第三階段的調整后DEA分析提供了更準確的數據基礎。4.3第三階段：調整后的DEA分析在第二階段完成對投入變量的調整后，將調整后的投入變量（資產總額、員工總數、營業(yè)費用）與原始的產出變量（凈利潤、貸款總額、中間業(yè)務收入）再次代入DEA模型（仍采用投入導向型的BCC模型）進行效率評估，以得到消除環(huán)境因素和隨機誤差影響后的相對真實的效率值。運用DEAP軟件處理數據，得到各銀行在2016-2020年期間調整后的技術效率（TE）、純技術效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）值，具體結果如表3所示：表32016-2020年我國上市商業(yè)銀行第三階段效率值年份銀行名稱技術效率純技術效率規(guī)模效率規(guī)模報酬2016工商銀行0.8230.8860.929遞減2016農業(yè)銀行0.7450.8120.917遞減2016中國銀行0.7890.8640.913遞減2016建設銀行0.8460.9150.924遞減2016交通銀行0.7680.8430.911遞減2016招商銀行0.9210.9560.963遞增2016民生銀行0.8530.9240.923遞減2016興業(yè)銀行0.8750.9420.930遞減2016浦發(fā)銀行0.8320.9080.916遞減2016中信銀行0.8060.8820.914遞減2017工商銀行0.8450.9070.932遞減2017農業(yè)銀行0.7720.8410.918遞減2017中國銀行0.8150.8920.914遞減2017建設銀行0.8730.9420.927遞減2017交通銀行0.7950.8740.910遞減2017招商銀行0.9480.9820.965遞增2017民生銀行0.8810.9530.924遞減2017興業(yè)銀行0.9020.9710.930遞減2017浦發(fā)銀行0.8610.9390.917遞減2017中信銀行0.8350.9120.916遞減2018工商銀行0.8680.9290.934遞減2018農業(yè)銀行0.7980.8700.917遞減2018中國銀行0.8420.9200.915遞減2018建設銀行0.9010.9630.936遞減2018交通銀行0.8230.9030.911遞減2018招商銀行0.9710.9920.979遞增2018民生銀行0.9100.9810.928遞減2018興業(yè)銀行0.9300.9900.939遞減2018浦發(fā)銀行0.8900.9680.920遞減2018中信銀行0.8640.9420.917遞減2019工商銀行0.8860.9460.937遞減2019農業(yè)銀行0.8250.8990.918遞減2019中國銀行0.8690.9480.917遞減2019建設銀行0.9240.9800.943遞減2019交通銀行0.8510.9310.914遞減2019招商銀行0.9850.9980.987遞增2019民生銀行0.9380.9960.942遞減2019興業(yè)銀行0.9550.9980.957遞減2019浦發(fā)銀行0.9180.9860.931遞減2019中信銀行0.8930.9710.920遞減2020工商銀行0.9040.9630.940遞減2020農業(yè)銀行0.8520.9280.918遞減2020中國銀行0.8960.9750.919遞減2020建設銀行0.9460.9930.953遞減2020交通銀行0.8790.9580.917遞減2020招商銀行0.9931.0000.993不變2020民生銀行0.9600.9990.961遞減2020興業(yè)銀行0.9781.0000.978遞減2020浦發(fā)銀行0.9460.9970.949遞減2020中信銀行0.9220.9890.932遞減對比第一階段和第三階段的效率值，可以發(fā)現環(huán)境因素和隨機因素對銀行效率評估產生了較為明顯的影響。從技術效率來看，大部分銀行在調整后技術效率有所下降。2016年，工商銀行第一階段技術效率為0.865，第三階段調整后為0.823；農業(yè)銀行第一階段為0.783，第三階段為0.745。這表明在考慮環(huán)境因素和隨機誤差后，銀行實際的資源利用效率可能低于初步評估結果，說明之前的效率評估可能因外部因素的干擾而存在一定程度的高估。也有部分銀行技術效率在調整后變化不大，如招商銀行在2016-2020年期間，第一階段和第三階段的技術效率都保持在較高水平，且變化幅度較小，這說明招商銀行受環(huán)境因素和隨機誤差的影響較小，其自身的管理水平和資源配置能力較為穩(wěn)定且高效。在純技術效率方面，部分銀行在調整后有所下降。民生銀行2016年第一階段純技術效率為0.953，第三階段為0.924，說明環(huán)境因素和隨機誤差對其內部管理和技術運用效率產生了一定的負面影響。也有一些銀行純技術效率在調整后略有上升，如興業(yè)銀行在2020年，第一階段純技術效率為0.999，第三階段達到了1.000，處于純技術有效狀態(tài)，表明在消除外部因素干擾后，其內部管理和技術運用效率得到了更準確的體現。規(guī)模效率方面，調整前后變化相對較小，但仍能看出環(huán)境因素和隨機因素的影響。國有大型商業(yè)銀行在調整后規(guī)模報酬依然為遞減，說明其規(guī)模不經濟的問題在考慮外部因素后依然存在。而招商銀行在2020年調整后規(guī)模報酬達到不變，進一步證明其在規(guī)模擴張過程中，資源配置能力較強，受外部因素影響較小，能夠實現規(guī)模經濟。通過第三階段調整后的DEA分析，更準確地揭示了我國上市商業(yè)銀行的真實效率水平，明確了環(huán)境因素和隨機因素對銀行效率評估的影響，為后續(xù)深入分析影響商業(yè)銀行效率的因素以及提出針對性的對策建議提供了更可靠的依據。4.4結果分析與討論4.4.1我國上市商業(yè)銀行效率的整體水平通過三階段加性網絡DEA模型的實證分析，我國上市商業(yè)銀行效率的整體水平呈現出一定的特征。從技術效率來看，在2016-2020年期間，我國上市商業(yè)銀行的技術效率平均值在調整前約為0.87左右，調整后約為0.84左右。這表明我國上市商業(yè)銀行整體上尚未達到技術有效狀態(tài)，存在一定的技術改進空間。與國際先進銀行相比，我國上市商業(yè)銀行的技術效率仍有差距。一些國際知名銀行，如美國的摩根大通銀行、花旗銀行等，其技術效率長期保持在較高水平，接近或達到技術有效狀態(tài)。這主要得益于它們在金融科技應用、業(yè)務流程優(yōu)化、風險管理技術等方面的先進水平。摩根大通銀行在大數據分析、人工智能等金融科技領域投入大量資源，實現了信貸審批、風險管理等業(yè)務的自動化和智能化，提高了資源配置效率和業(yè)務處理速度。在純技術效率方面，我國上市商業(yè)銀行表現相對較好，調整前平均值約為0.94，調整后約為0.92。這說明我國上市商業(yè)銀行在內部管理和技術運用方面具有一定的能力，能夠較好地利用現有技術和資源進行生產經營。仍有部分銀行在純技術效率上存在提升空間，需要進一步優(yōu)化內部管理流程，加強員工培訓，提高技術應用水平。一些銀行內部管理流程繁瑣，信息傳遞不暢，導致工作效率低下，影響了純技術效率的提升。規(guī)模效率方面，我國上市商業(yè)銀行整體規(guī)模效率處于中等水平，調整前平均值約為0.92，調整后約為0.91。大部分國有大型商業(yè)銀行處于規(guī)模報酬遞減階段，說明其規(guī)模擴張速度過快，超過了最優(yōu)規(guī)模邊界，導致單位成本上升，規(guī)模效率下降。工商銀行在過去一段時間內，大規(guī)模增設分支機構，擴大業(yè)務范圍，但在資源整合和協(xié)同效應方面未能有效跟進，導致規(guī)模報酬遞減。而一些股份制商業(yè)銀行，如招商銀行，在規(guī)模擴張過程中注重資源配置和業(yè)務創(chuàng)新，實現了規(guī)模經濟，規(guī)模報酬逐漸趨近于不變。我國上市商業(yè)銀行效率的整體水平有待進一步提高，與國際先進銀行相比存在差距。在未來的發(fā)展中，我國上市商業(yè)銀行應加強技術創(chuàng)新，提高金融科技應用水平，優(yōu)化內部管理流程，合理控制規(guī)模擴張速度，以提升整體效率，增強國際競爭力。4.4.2不同類型商業(yè)銀行效率的差異不同類型的商業(yè)銀行在效率方面存在顯著差異。國有大型商業(yè)銀行，如工商銀行、農業(yè)銀行、中國銀行、建設銀行和交通銀行，在資產規(guī)模、客戶基礎、網點布局等方面具有明顯優(yōu)勢，但在技術效率和規(guī)模效率方面表現相對較弱。在2020年調整后，國有大型商業(yè)銀行的技術效率平均值約為0.88，低于股份制商業(yè)銀行的平均水平。這主要是由于國有大型商業(yè)銀行規(guī)模龐大，組織架構復雜，內部管理和協(xié)調難度較大，導致資源配置效率不高。其業(yè)務創(chuàng)新能力相對較弱，對市場變化的響應速度較慢，也影響了效率的提升。在金融科技應用方面，國有大型商業(yè)銀行雖然投入了大量資源，但由于體制機制等原因，創(chuàng)新成果的轉化和應用速度相對較慢。股份制商業(yè)銀行，如招商銀行、民生銀行、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、中信銀行等，在技術效率和純技術效率方面表現較好。2020年調整后，股份制商業(yè)銀行的技術效率平均值約為0.95，純技術效率平均值約為0.98。這得益于股份制商業(yè)銀行相對靈活的經營機制和較強的創(chuàng)新意識。它們能夠更加敏銳地捕捉市場變化，及時調整業(yè)務策略，推出創(chuàng)新的金融產品和服務，滿足客戶多樣化的需求。招商銀行以零售業(yè)務為特色，通過不斷創(chuàng)新金融產品和服務模式，提升客戶體驗，實現了業(yè)務的快速發(fā)展和效率的提升。在金融科技應用方面，股份制商業(yè)銀行積極探索，加大投入，在移動支付、智能投顧等領域取得了顯著成果，提高了業(yè)務處理效率和客戶服務水平。城市商業(yè)銀行由于資產規(guī)模相對較小，業(yè)務范圍相對局限，在效率方面整體表現不如國有大型商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行。部分城市商業(yè)銀行在區(qū)域市場中具有一定的特色和優(yōu)勢，通過深耕本地市場，加強與地方企業(yè)和居民的合作，提高了客戶忠誠度和市場份額，在某些方面也取得了較好的效率表現。寧波銀行專注于中小企業(yè)金融服務，通過創(chuàng)新金融產品和服務模式，滿足中小企業(yè)的融資需求，在區(qū)域市場中具有較高的市場占有率和效率水平。不同類型商業(yè)銀行效率差異的原因主要包括規(guī)模經濟、資源配置能力、業(yè)務創(chuàng)新能力等方面。國有大型商業(yè)銀行雖然具有規(guī)模優(yōu)勢，但在規(guī)模擴張過程中，資源配置不合理，未能充分發(fā)揮規(guī)模經濟效應。股份制商業(yè)銀行憑借靈活的經營機制和較強的創(chuàng)新能力，能夠更好地配置資源，提高效率。城市商業(yè)銀行則需要根據自身特點，找準市場定位，加強特色化經營，提高資源配置效率和業(yè)務創(chuàng)新能力，以提升效率水平。4.4.3影響我國上市商業(yè)銀行效率的因素從實證結果來看，多個因素對我國上市商業(yè)銀行效率產生影響。資產質量是影響銀行效率的重要內部因素之一。不良貸款率與銀行效率呈顯著負相關關系，不良貸款率越高，銀行的運營成本和風險越大，效率越低。不良貸款會占用銀行的資金，增加資金成本，同時還需要計提大量的貸款損失準備金，降低了銀行的盈利能力。不良貸款的處置也會耗費銀行大量的人力、物力和財力資源，影響銀行的正常運營。一些銀行由于風險管理不善，信貸審批把關不嚴，導致不良貸款率上升，進而影響了效率的提升。業(yè)務創(chuàng)新對銀行效率具有積極的促進作用。隨著金融市場的發(fā)展和競爭的加劇，商業(yè)銀行通過開展多元化業(yè)務，如中間業(yè)務、投資業(yè)務等，能夠增加收入來源，分散風險，提高效率。中間業(yè)務收入占比與銀行效率呈正相關關系，中間業(yè)務收入占比越高，銀行的收入結構越優(yōu)化，對傳統(tǒng)存貸業(yè)務的依賴程度越低，效率越高。招商銀行大力發(fā)展中間業(yè)務，如信用卡業(yè)務、財富管理業(yè)務等，中間業(yè)務收入占比不斷提高，增強了銀行的盈利能力和抗風險能力，提升了效率。金融科技的應用也是業(yè)務創(chuàng)新的重要方面，通過運用大數據、人工智能、區(qū)塊鏈等技術，商業(yè)銀行可以優(yōu)化業(yè)務流程，提高服務質量，降低運營成本，從而提高效率。管理水平是影響銀行效率的關鍵內部因素。科學合理的管理決策能夠優(yōu)化資源配置，提高工作效率，降低成本。銀行的管理水平體現在多個方面，如內部控制制度的完善程度、風險管理能力、員工績效考核機制等。內部控制制度健全的銀行，能夠有效防范內部操作風險和道德風險，保障銀行的穩(wěn)健運營；風險管理能力強的銀行，能夠及時識別、評估和控制各類風險，降低風險損失，提高效率。良好的員工績效考核機制能夠激勵員工積極工作，提高工作效率和服務質量。一些銀行通過引入先進的管理理念和技術，如精益管理、六西格瑪管理等，優(yōu)化業(yè)務流程，提高管理效率，取得了良好的效果。宏觀經濟環(huán)境對商業(yè)銀行效率產生顯著影響。GDP增長率與銀行效率呈正相關關系，在經濟增長較快時期，企業(yè)和居民的信貸需求旺盛，商業(yè)銀行的業(yè)務規(guī)模擴大，利息收入增加，同時資產質量也相對較好，從而提高銀行效率。在經濟衰退時期，企業(yè)經營困難，還款能力下降，不良貸款率上升，銀行的信貸業(yè)務受到抑制，運營成本增加，效率會受到負面影響。通貨膨脹率也會對銀行效率產生影響，較高的通貨膨脹率會導致物價上漲，貨幣貶值，增加銀行的資金成本和經營風險，降低銀行的實際收益。政策法規(guī)環(huán)境對商業(yè)銀行效率有著重要影響。貨幣政策的調整會直接影響商業(yè)銀行的資金成本和信貸規(guī)模。寬松的貨幣政策下，市場利率下降，貨幣供應量增加，商業(yè)銀行的資金成本降低，信貸業(yè)務擴張，有利于提高效率。監(jiān)管政策對商業(yè)銀行的資本充足率、風險管理、合規(guī)經營等方面提出要求，合規(guī)經營能夠避免監(jiān)管處罰，降低風險，提高銀行的社會聲譽和市場認可度，從而對效率產生積極影響。巴塞爾協(xié)議III對商業(yè)銀行的資本充足率、流動性管理等方面制定了更為嚴格的標準，我國商業(yè)銀行積極響應監(jiān)管要求，加強資本管理，優(yōu)化資產結構，提升風險管理水平，以滿足監(jiān)管要求，實現穩(wěn)健發(fā)展。資產質量、業(yè)務創(chuàng)新、管理水平、宏觀經濟環(huán)境、政策法規(guī)等因素對我國上市商業(yè)銀行效率有著重要的影響。商業(yè)銀行應加強風險管理，提高資產質量；加大業(yè)務創(chuàng)新力度，優(yōu)化收入結構；提升管理水平，優(yōu)化資源配置；密切關注宏觀經濟環(huán)境和政策法規(guī)變化，及時調整經營策略，以提升效率，實現可持續(xù)發(fā)展。五、提升我國上市商業(yè)銀行效率的對策建議5.1銀行自身層面5.1.1優(yōu)化資源配置，提高規(guī)模效率商業(yè)銀行應依據自身規(guī)模和業(yè)務特性，對人力、物力、財力資源展開合理配置，通過并購、重組等途徑實現規(guī)模經濟，進而提升資源利用效率。在人力資源配置方面，銀行需要深入分析各業(yè)務部門的工作負荷、業(yè)務復雜度以及未來發(fā)展需求。對于業(yè)務增長迅速的零售業(yè)務部門，應增加專業(yè)的客戶經理和理財顧問，以滿足客戶日益增長的金融服務需求。加強員工培訓，根據不同崗位的技能要求和知識需求，制定個性化的培訓計劃。對信貸審批崗位的員工，開展風險管理、信用評估等方面的培訓，提高其業(yè)務能力和工作效率，從而提升人力資源的利用效率。在物力資源配置上，銀行要合理規(guī)劃網點布局。根據地區(qū)經濟發(fā)展水平、人口密度、金融需求等因素，對分支機構進行優(yōu)化調整。在經濟發(fā)達、金融需求旺盛的地區(qū)，加大網點建設投入，完善網點設施，提升服務能力；而對于業(yè)務量較小、長期虧損的網點，進行合并或轉型，以減少運營成本，提高資源利用效率。銀行還應加強對辦公設備、信息技術系統(tǒng)等物力資源的管理和更新，提高設備的使用效率和系統(tǒng)的運行穩(wěn)定性。在財力資源配置方面，銀行需優(yōu)化資金運用結構。合理分配信貸資金，加大對國家重點支持的戰(zhàn)略性新興產業(yè)、小微企業(yè)、綠色金融等領域的信貸投放，提高資金的社會效益和經濟效益。嚴格控制不良貸款，加強貸前調查、貸中審查和貸后管理，降低信用風險，確保資金的安全回收。銀行還應優(yōu)化資本結構，合理確定權益資本和債務資本的比例，降低資本成本，提高資本利用效率。并購、重組是實現規(guī)模經濟的重要手段。銀行可以通過并購其他金融機構，擴大業(yè)務范圍，增加市場份額，實現資源的整合和協(xié)同效應。大型國有商業(yè)銀行并購小型城市商業(yè)銀行或農村信用社，能夠將自身的資金、技術、管理優(yōu)勢與被并購方的地域優(yōu)勢、客戶基礎相結合，實現優(yōu)勢互補，提高規(guī)模效率。在并購過程中，銀行要注重文化融合和業(yè)務整合，避免出現文化沖突和業(yè)務重疊等問題，確保并購的順利進行和協(xié)同效應的有效發(fā)揮。通過優(yōu)化資源配置，實現規(guī)模經濟，我國上市商業(yè)銀行能夠提高資源利用效率，降低運營成本，增強市場競爭力，從而提升效率水平。5.1.2加強業(yè)務創(chuàng)新，提升技術效率在金融市場競爭日益激烈的背景下，商業(yè)銀行必須加大在金融科技、金融產品、服務模式等方面的創(chuàng)新投入，以此提高金融服務的質量和效率，增強市場競爭力。在金融科技領域，商業(yè)銀行應積極引入大數據、人工智能、區(qū)塊鏈等先進技術。利用大數據技術，銀行可以對海量的客戶數據進行分析挖掘，深入了解客戶的金融需求、消費習慣、風險偏好等信息，從而實現精準營銷和個性化服務。通過分析客戶的消費行為和信用記錄，為客戶推薦適合的金融產品和服務，提高客戶滿意度和忠誠度。運用人工智能技術，銀行可以實現信貸審批、風險管理、客戶服務等業(yè)務的自動化和智能化。建立智能信貸審批系統(tǒng)，根據預設的風險模型和審批規(guī)則，快速對貸款申請進行評估和審批，提高審批效率，降低人工成本和操作風險。在客戶服務方面，利用智能客服機器人，為客戶提供24小時不間斷的咨詢服務，及時解答客戶的問題，提升客戶體驗。區(qū)塊鏈技術具有去中心化、不可篡改、可追溯等特點，銀行可以將其應用于跨境支付、供應鏈金融、貿易融資等領域，提高交易的安全性和透明度，降低交易成本和信用風險。在跨境支付中，利用區(qū)塊鏈技術可以實現資金的快速到賬和交易信息的實時共享，提高跨境支付的效率和安全性。在金融產品創(chuàng)新方面，商業(yè)銀行應根據市場需求和客戶特點，開發(fā)多樣化的金融產品。針對個人客戶，除了傳統(tǒng)的儲蓄、貸款、信用卡業(yè)務外，還可以推出個性化的理財產品、消費金融產品、保險產品等。設計與市場指數掛鉤的理財產品，滿足客戶的不同風險偏好和收益需求；開發(fā)針對年輕消費者的消費金融產品，提供便捷的分期付款服務，滿足其消費升級的需求。對于企業(yè)客戶，銀行可以提供多元化的融資解決方案，如知識產權質押貸款、供應鏈融資、并購貸款等。為科技創(chuàng)新型企業(yè)提供知識產權質押貸款，幫助企業(yè)解決融資難題，支持企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展；開展供應鏈融資業(yè)務，為供應鏈上的中小企業(yè)提供資金支持，促進供應鏈的穩(wěn)定和發(fā)展。服務模式創(chuàng)新也是提升銀行效率的重要途徑。商業(yè)銀行應積極拓展線上服務渠道，完善網上銀行、手機銀行等移動金融服務平臺，實現業(yè)務辦理的便捷化和智能化。客戶可以通過手機銀行隨時隨地辦理賬戶查詢、轉賬匯款、理財購買等業(yè)務，無需前往銀行網點，節(jié)省時間和精力。銀行還可以加強與其他金融機構、企業(yè)的合作，開展跨界合作，實現資源共享和優(yōu)勢互補。與電商平臺合作，開展線上支付、消費信貸等業(yè)務，拓展業(yè)務領域，增加客戶流量；與保險公司合作，推出保險理財產品，豐富產品種類，滿足客戶的綜合金融需求。通過加強業(yè)務創(chuàng)新，我國上市商業(yè)銀行能夠提升技術效率，提高金融服務的質量和效率，滿足客戶日益多樣化的金融需求，在激烈的市場競爭中贏得優(yōu)勢。5.1.