我國上市銀行效率測算體系構(gòu)建與多元應(yīng)用探索一、引言1.1研究背景與意義在我國金融市場的體系中，上市銀行占據(jù)著核心地位，是金融市場的關(guān)鍵構(gòu)成部分，對金融市場的穩(wěn)定運行和健康發(fā)展發(fā)揮著極為重要的作用。截至[具體年份]，我國上市銀行的資產(chǎn)規(guī)模達到了[X]萬億元，在商業(yè)銀行總資產(chǎn)中的占比超過[X]%。作為金融行業(yè)的“主力軍”，上市銀行在經(jīng)濟穩(wěn)增長方面承擔(dān)著重要使命。它們不僅是連接實體經(jīng)濟與金融市場的關(guān)鍵橋梁，也是貨幣政策傳導(dǎo)的重要渠道，其經(jīng)營狀況和發(fā)展趨勢直接關(guān)系到金融市場的穩(wěn)定與繁榮。研究上市銀行效率具有多方面的重要意義。從金融市場角度來看，上市銀行效率的提升能夠增強金融市場的資源配置能力，優(yōu)化資金流向，提高金融市場的整體運行效率，促進金融市場的穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展。高效的上市銀行能夠更精準(zhǔn)地將資金配置到效益更高的領(lǐng)域和企業(yè)，提高資金的使用效率，從而提升整個金融市場的資源配置效率。在利率市場化進程加速和金融創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)的背景下，上市銀行面臨著日益激烈的市場競爭。提高效率有助于上市銀行增強自身競爭力，適應(yīng)市場變化，防范金融風(fēng)險，保障金融市場的穩(wěn)定運行。如果上市銀行效率低下，可能會導(dǎo)致金融資源的浪費和錯配，增加金融風(fēng)險的積累，對金融市場的穩(wěn)定構(gòu)成威脅。從實體經(jīng)濟角度而言，上市銀行作為實體經(jīng)濟的重要資金供給者，其效率的高低直接影響著實體經(jīng)濟的發(fā)展。一方面，高效率的上市銀行能夠以更低的成本、更高的效率為實體經(jīng)濟提供資金支持，滿足企業(yè)的融資需求，促進企業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，進而促進實體經(jīng)濟的增長。例如，一些上市銀行加大對新能源、人工智能等新興產(chǎn)業(yè)的信貸投放，助力這些產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，為經(jīng)濟增長注入新動能。另一方面，上市銀行效率的提升還可以通過降低企業(yè)的融資成本，提高企業(yè)的盈利能力和競爭力，間接促進實體經(jīng)濟的發(fā)展。如果上市銀行效率不高，可能會導(dǎo)致企業(yè)融資難度增加、融資成本上升，抑制企業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新，對實體經(jīng)濟的發(fā)展產(chǎn)生不利影響。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀國外對于銀行效率的研究起步較早，在理論和實證方面都取得了豐碩成果。在理論研究上，部分學(xué)者從金融中介理論出發(fā)，深入探討銀行在信貸資產(chǎn)配置中的角色與作用機制。Bodie和Merton（2000）認為銀行作為金融中介，其基本職能之一是實現(xiàn)資本的有效配置，通過吸收存款和發(fā)放貸款，將資金從儲蓄者轉(zhuǎn)移到投資者手中，從而促進經(jīng)濟增長。在信貸資產(chǎn)配置效率的影響因素研究中，產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)是重要的研究方向。Porta等（2000）對92個國家的研究表明，國有銀行在信貸配置中可能受到政治因素干擾，導(dǎo)致信貸資本配置低效。他們指出國有銀行往往成為政府尋租的工具，將信貸資源配置于經(jīng)濟低效但政治上合適的項目，引發(fā)企業(yè)對官員的賄賂、銀行和企業(yè)的預(yù)算軟約束等問題，進而降低信貸資本配置效率。在實證研究方面，經(jīng)濟學(xué)家JeffreyWurgler（2000）提出了經(jīng)典的資金配置效率模型，通過分析固定資產(chǎn)投資對行業(yè)增加值變化的敏感性來衡量資金配置效率。此后，眾多學(xué)者基于該模型對不同國家和地區(qū)的銀行信貸資產(chǎn)配置效率進行了實證分析。Abiad等對印度、約旦、泰國、南韓和馬來西亞的研究，Galindo等對12個發(fā)展中國家的研究均證明，金融自由化能促進資本流向具有較高邊際預(yù)期收益的項目，改善資本配置。他們的研究結(jié)果顯示，金融自由化政策使得銀行在信貸決策中更加注重市場信號，減少了政府對信貸的直接干預(yù)，從而提高了信貸資產(chǎn)配置效率。國內(nèi)對于銀行信貸資產(chǎn)配置效率的研究，隨著金融市場的發(fā)展與改革不斷深入。在理論研究上，學(xué)者們結(jié)合我國國情，對銀行信貸資產(chǎn)配置的理論基礎(chǔ)進行了深入探討。一些學(xué)者從金融深化理論出發(fā)，研究我國利率市場化進程對銀行信貸資產(chǎn)配置效率的影響。他們認為利率市場化能夠使利率更好地反映資金的供求關(guān)系，引導(dǎo)銀行優(yōu)化信貸資產(chǎn)配置。在信貸資源配置理論方面，有學(xué)者指出資源具有“稀缺性”，銀行作為資金配置的主體，需要通過一定的方式甄別優(yōu)質(zhì)客戶，發(fā)放貸款，以實現(xiàn)資源的最佳利用。而在信貸資源配置的效率理論中，按照帕累托最優(yōu)狀態(tài)，銀行信貸資源的最優(yōu)配置是在既定資源數(shù)量下，使至少一個客戶狀態(tài)變好，且不損害其他客戶利益，但由于銀行信貸資源數(shù)量有限，且受多種因素影響，實際只能實現(xiàn)“次優(yōu)”配置。在研究方法上，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）、隨機前沿分析（SFA）等方法被廣泛應(yīng)用于銀行效率的測算。趙旭（2000）運用DEA方法對我國商業(yè)銀行的效率進行了研究，發(fā)現(xiàn)我國國有商業(yè)銀行的效率低于股份制商業(yè)銀行。張健華（2003）采用SFA方法對我國商業(yè)銀行的技術(shù)效率進行了測度，分析了影響銀行效率的因素。此后，許多學(xué)者在這些經(jīng)典方法的基礎(chǔ)上進行改進和拓展，如引入非期望產(chǎn)出、考慮風(fēng)險因素等，以更準(zhǔn)確地測算銀行效率。王兵和朱寧（2011）通過SBM模型和Luenberger指標(biāo)發(fā)現(xiàn)非利息收入和不良貸款是影響中國銀行無效率的主要來源。何平等學(xué)者（2018）基于非期望產(chǎn)出的Malmquist-Luenberger和Torbit模型，構(gòu)建了包括不良貸款約束條件下我國上市商業(yè)銀行的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，對我國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率的時序演變及驅(qū)動因素進行研究，指出我國上市商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率平均增長率為2.4%，銀行規(guī)模和存貸比對商業(yè)銀行技術(shù)效率具有顯著的正向驅(qū)動作用?，F(xiàn)有研究雖然取得了一定成果，但仍存在一些不足之處。一方面，在模型構(gòu)建和指標(biāo)選取上存在差異，導(dǎo)致研究結(jié)果缺乏可比性。不同學(xué)者根據(jù)自己的研究目的和數(shù)據(jù)可得性，選擇不同的投入產(chǎn)出指標(biāo)和效率測算模型，使得研究結(jié)果難以直接比較和綜合分析。另一方面，對于一些新興因素，如金融科技對信貸資產(chǎn)配置效率的影響，研究還不夠深入。隨著金融科技的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)在銀行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，深刻改變了銀行的經(jīng)營模式和信貸決策方式，但目前關(guān)于金融科技對銀行效率影響的研究還處于起步階段，需要進一步深入探討。此外，對于上市銀行效率與金融市場穩(wěn)定、實體經(jīng)濟發(fā)展之間的動態(tài)關(guān)系研究相對較少，未能充分揭示上市銀行效率在宏觀經(jīng)濟層面的重要作用和影響機制。未來的研究可以在統(tǒng)一模型和指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，加強對新興因素的研究，深入分析上市銀行效率與宏觀經(jīng)濟變量之間的相互關(guān)系，為上市銀行的發(fā)展和金融監(jiān)管提供更有針對性的建議。1.3研究方法與創(chuàng)新點本文綜合運用多種研究方法，力求全面、深入地對我國上市銀行效率進行測算及應(yīng)用研究。在效率測算方面，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法。DEA是一種基于線性規(guī)劃的非參數(shù)效率分析方法，無需設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，能夠有效處理多投入多產(chǎn)出的復(fù)雜系統(tǒng)，避免了因函數(shù)設(shè)定不當(dāng)而導(dǎo)致的誤差。通過構(gòu)建DEA模型，選取合適的投入產(chǎn)出指標(biāo)，對我國上市銀行的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進行測算，分析各銀行在資源配置和生產(chǎn)運營方面的效率水平。在分析影響上市銀行效率的因素時，運用因子分析方法。因子分析能夠從眾多影響因素中提取出少數(shù)幾個綜合因子，這些綜合因子能夠反映原始變量的主要信息，同時減少變量之間的多重共線性問題。通過因子分析，將多個影響上市銀行效率的因素歸納為幾個關(guān)鍵因子，便于深入分析各因子對銀行效率的影響程度和作用機制。在研究過程中，本文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在以下幾個方面：一是在指標(biāo)選取上，充分考慮了金融創(chuàng)新和風(fēng)險管理等因素對上市銀行效率的影響。隨著金融市場的發(fā)展，金融創(chuàng)新業(yè)務(wù)如理財業(yè)務(wù)、投資銀行等在上市銀行的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)中占比逐漸增加，對銀行效率產(chǎn)生了重要影響。同時，風(fēng)險管理能力也是衡量銀行經(jīng)營效率的重要方面，不良貸款率、資本充足率等指標(biāo)反映了銀行的風(fēng)險水平和抗風(fēng)險能力。因此，本文在選取投入產(chǎn)出指標(biāo)時，納入了金融創(chuàng)新相關(guān)指標(biāo)和風(fēng)險管理指標(biāo)，使研究結(jié)果更能反映上市銀行的實際效率狀況。二是采用動態(tài)分析方法，對上市銀行效率的變化趨勢進行研究。以往研究多側(cè)重于靜態(tài)分析，難以反映銀行效率在時間維度上的變化情況。本文運用Malmquist指數(shù)方法，對上市銀行不同時期的全要素生產(chǎn)率進行測算，分析銀行效率的動態(tài)變化趨勢，探討技術(shù)進步、技術(shù)效率變化等因素對銀行效率增長的貢獻，為銀行的長期發(fā)展提供更具前瞻性的建議。三是將上市銀行效率研究與金融市場穩(wěn)定和實體經(jīng)濟發(fā)展相結(jié)合，深入分析上市銀行效率對宏觀經(jīng)濟的影響。通過構(gòu)建向量自回歸（VAR）模型等方法，研究上市銀行效率與金融市場波動、實體經(jīng)濟增長之間的動態(tài)關(guān)系，揭示上市銀行在金融市場和實體經(jīng)濟中的重要作用，為金融監(jiān)管部門制定政策提供更全面的依據(jù)。二、我國上市銀行效率測算指標(biāo)體系構(gòu)建2.1效率測算指標(biāo)選取原則在構(gòu)建我國上市銀行效率測算指標(biāo)體系時，指標(biāo)的選取需遵循多方面原則，以確保所構(gòu)建的指標(biāo)體系科學(xué)、合理且有效。全面性原則是基礎(chǔ)，要求所選取的指標(biāo)能夠全面反映上市銀行運營的各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。銀行的運營涵蓋多個層面，從資金的吸納到投放，從業(yè)務(wù)的開展到風(fēng)險的管控，從成本的控制到收益的獲取等。只有全面考慮這些方面，才能準(zhǔn)確評估銀行的效率。例如，在投入指標(biāo)中，不僅要包含如固定資產(chǎn)、員工人數(shù)等傳統(tǒng)的實物和人力投入，還應(yīng)納入資金成本等體現(xiàn)銀行資金獲取代價的指標(biāo)；在產(chǎn)出指標(biāo)中，除了關(guān)注利息收入、貸款總額等直接體現(xiàn)銀行經(jīng)營成果的指標(biāo)，還需將非利息收入、金融創(chuàng)新產(chǎn)品的收益等納入考量，以適應(yīng)金融市場多元化發(fā)展的趨勢，全面反映銀行的產(chǎn)出情況。代表性原則至關(guān)重要，所選取的指標(biāo)應(yīng)能準(zhǔn)確代表上市銀行效率的關(guān)鍵影響因素。并非所有與銀行運營相關(guān)的指標(biāo)都能有效反映其效率，需要篩選出最具代表性的指標(biāo)。在眾多反映銀行盈利能力的指標(biāo)中，凈資產(chǎn)收益率（ROE）是一個核心指標(biāo)，它綜合反映了銀行運用自有資本獲取收益的能力，能夠直接體現(xiàn)銀行的經(jīng)營效益和管理水平，對衡量銀行效率具有重要的代表性。又如不良貸款率，它直接反映了銀行信貸資產(chǎn)的質(zhì)量，是衡量銀行風(fēng)險管理能力和資產(chǎn)運營效率的關(guān)鍵指標(biāo)。可操作性原則是確保研究能夠順利實施的關(guān)鍵。所選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)應(yīng)易于獲取、準(zhǔn)確可靠且計算方法相對簡便。上市銀行的財務(wù)報表和公開披露信息是重要的數(shù)據(jù)來源，因此選取的指標(biāo)應(yīng)能從這些常規(guī)渠道獲取數(shù)據(jù)。若選取一些難以獲取數(shù)據(jù)的指標(biāo)，如銀行內(nèi)部特定業(yè)務(wù)流程的復(fù)雜操作指標(biāo)，將使研究難以開展。同時，指標(biāo)的計算方法應(yīng)簡潔明了，避免過于復(fù)雜的計算過程，以保證數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性。相關(guān)性原則要求所選取的指標(biāo)與上市銀行效率之間存在緊密的邏輯關(guān)聯(lián)。投入指標(biāo)應(yīng)與銀行的運營成本和資源投入密切相關(guān)，產(chǎn)出指標(biāo)應(yīng)與銀行的經(jīng)營收益和成果緊密相連。員工人數(shù)與銀行的人力成本直接相關(guān)，人力成本是銀行運營成本的重要組成部分，員工人數(shù)的合理配置會影響銀行的運營效率；利息收入與銀行的存貸業(yè)務(wù)緊密相關(guān)，存貸業(yè)務(wù)是銀行的核心業(yè)務(wù)，利息收入的多少直接反映了銀行核心業(yè)務(wù)的運營效率。只有遵循這些原則，才能構(gòu)建出科學(xué)、合理的上市銀行效率測算指標(biāo)體系，為準(zhǔn)確測算銀行效率奠定堅實基礎(chǔ)。2.2投入產(chǎn)出指標(biāo)體系構(gòu)建投入產(chǎn)出指標(biāo)體系的構(gòu)建是準(zhǔn)確測算上市銀行效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)?；谌嫘?、代表性、可操作性和相關(guān)性原則，從資產(chǎn)、資本、成本、風(fēng)險等多個維度選取投入產(chǎn)出指標(biāo)。在投入指標(biāo)方面，總資產(chǎn)是衡量銀行規(guī)模和資源投入的重要指標(biāo)，反映了銀行可用于運營和業(yè)務(wù)拓展的資產(chǎn)總量?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率則體現(xiàn)了銀行資產(chǎn)運營的效率，該比率越高，表明銀行資產(chǎn)的運營效率越高，資產(chǎn)能夠更快速地周轉(zhuǎn)，為銀行帶來更多的收益。如工商銀行在[具體年份]的總資產(chǎn)達到了[X]萬億元，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率為[X]，通過對這一指標(biāo)的分析，可以了解其資產(chǎn)利用效率在行業(yè)中的水平。員工數(shù)量代表了銀行的人力投入，是銀行運營的重要資源。員工素質(zhì)和數(shù)量的合理配置對銀行的業(yè)務(wù)開展和效率提升具有重要影響。不同類型的銀行，如大型國有銀行和股份制銀行，員工數(shù)量和結(jié)構(gòu)存在差異，進而影響其運營效率。資本充足率是衡量銀行資本實力和抗風(fēng)險能力的關(guān)鍵指標(biāo)，它反映了銀行資本與風(fēng)險資產(chǎn)的比例關(guān)系。較高的資本充足率意味著銀行在面對風(fēng)險時具有更強的緩沖能力，能夠更好地保障存款人和投資者的利益。在[具體年份]，建設(shè)銀行的資本充足率為[X]%，符合監(jiān)管要求，這為其穩(wěn)健運營和業(yè)務(wù)拓展提供了堅實的資本基礎(chǔ)。在產(chǎn)出指標(biāo)方面，凈利潤是銀行經(jīng)營成果的綜合體現(xiàn)，反映了銀行在扣除各項成本和費用后的盈利水平。招商銀行在[具體年份]實現(xiàn)凈利潤[X]億元，凈利潤的增長反映了其良好的經(jīng)營效益和市場競爭力。利息收入是銀行的主要收入來源之一，體現(xiàn)了銀行存貸業(yè)務(wù)的盈利能力。在利率市場化的背景下，銀行通過優(yōu)化存貸結(jié)構(gòu)、合理定價等方式，提高利息收入水平，進而提升經(jīng)營效率。非利息收入近年來在上市銀行收入結(jié)構(gòu)中的占比逐漸增加，包括手續(xù)費及傭金收入、投資收益等。非利息收入的增長反映了銀行金融創(chuàng)新和多元化經(jīng)營的成果，有助于降低銀行對傳統(tǒng)利息收入的依賴，提高整體盈利能力和效率。如平安銀行積極拓展金融創(chuàng)新業(yè)務(wù)，非利息收入占比逐年提升，在[具體年份]達到了[X]%。不良貸款率是衡量銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量的重要指標(biāo)，直接反映了銀行貸款資產(chǎn)的風(fēng)險狀況。較低的不良貸款率表明銀行在貸款審批、風(fēng)險管理等方面具有較強的能力，能夠有效控制信貸風(fēng)險，保障資產(chǎn)的安全性和收益性。在[具體年份]，寧波銀行的不良貸款率僅為[X]%，在行業(yè)中處于較低水平，體現(xiàn)了其優(yōu)秀的風(fēng)險管理能力。構(gòu)建的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系涵蓋了銀行運營的多個關(guān)鍵方面，通過對這些指標(biāo)的綜合分析，可以更全面、準(zhǔn)確地測算上市銀行的效率，為后續(xù)的研究和分析提供有力的數(shù)據(jù)支持。2.3指標(biāo)數(shù)據(jù)來源與處理本研究的數(shù)據(jù)主要來源于各上市銀行官方網(wǎng)站披露的年報。年報作為銀行信息披露的重要載體，包含了豐富的財務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)信息，能夠為研究提供全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。同時，為了確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，還參考了Wind金融數(shù)據(jù)庫、同花順iFind等專業(yè)金融數(shù)據(jù)平臺。這些平臺整合了大量金融機構(gòu)的數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)更新及時、分類細致等優(yōu)點，可以對從年報中獲取的數(shù)據(jù)進行交叉驗證和補充。在數(shù)據(jù)處理過程中，首先進行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，以消除不同指標(biāo)量綱和數(shù)量級的影響，使數(shù)據(jù)具有可比性。例如，對于總資產(chǎn)指標(biāo)，其原始數(shù)據(jù)可能存在較大的數(shù)值差異，通過Z-score標(biāo)準(zhǔn)化處理后，能夠?qū)⒉煌y行的總資產(chǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為相對統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)尺度，便于后續(xù)的分析和計算。對于缺失值，采用均值插補法進行處理。即根據(jù)各指標(biāo)數(shù)據(jù)的均值，對缺失的數(shù)據(jù)進行填補。以員工數(shù)量指標(biāo)為例，如果某銀行在某一年份的員工數(shù)量數(shù)據(jù)缺失，通過計算其他銀行在該年份員工數(shù)量的平均值，用該平均值來填補缺失值，以保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性。對于異常值，采用3σ原則進行識別和處理。即如果數(shù)據(jù)點與均值的偏差超過3倍標(biāo)準(zhǔn)差，則將其視為異常值，并用該指標(biāo)的中位數(shù)進行替換。在分析凈利潤指標(biāo)時，若發(fā)現(xiàn)某銀行某一年份的凈利潤數(shù)據(jù)明顯偏離其他銀行的正常范圍，經(jīng)判斷為異常值后，用凈利潤指標(biāo)的中位數(shù)進行替換，以避免異常值對研究結(jié)果的干擾。通過這些數(shù)據(jù)來源和處理方法，確保了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，為后續(xù)的上市銀行效率測算和分析奠定了堅實的基礎(chǔ)。三、我國上市銀行效率測算方法3.1數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是一種基于線性規(guī)劃的非參數(shù)效率分析方法，由Charnes、Cooper和Rhodes于1978年首次提出。該方法以相對效率概念為基礎(chǔ)，用于評價具有多個輸入和多個輸出的決策單元（DMU）的相對有效性。在上市銀行效率測算中，每個上市銀行可視為一個決策單元，通過DEA模型可以評估其在給定投入下的產(chǎn)出效率，以及與其他銀行相比的相對效率水平。DEA模型基于一系列基本假設(shè)。它假設(shè)所有決策單元面臨相同的技術(shù)環(huán)境，即各上市銀行在技術(shù)水平和生產(chǎn)技術(shù)方面具有一致性。這意味著在相同的投入條件下，各銀行理論上能夠達到相同的最大產(chǎn)出。例如，在研究某一時期內(nèi)我國上市銀行效率時，假定所有銀行都能接觸到相同的金融技術(shù)和管理經(jīng)驗，不存在因技術(shù)壁壘導(dǎo)致的效率差異。它假設(shè)投入和產(chǎn)出之間存在線性關(guān)系，這種假設(shè)簡化了生產(chǎn)函數(shù)的設(shè)定，使得可以通過線性規(guī)劃的方法來求解效率值。在實際應(yīng)用中，雖然銀行的生產(chǎn)過程可能存在非線性因素，但在一定程度上，線性假設(shè)能夠有效地反映投入與產(chǎn)出之間的基本關(guān)系。此外，DEA模型還假設(shè)決策單元的規(guī)模報酬不變或可變，這一假設(shè)為后續(xù)不同模型的構(gòu)建提供了基礎(chǔ)。在DEA模型體系中，CCR模型和BCC模型是兩個常用的基本模型。CCR模型（Charnes-Cooper-RhodesModel）基于規(guī)模報酬不變的假設(shè)，主要用于測算決策單元的綜合技術(shù)效率（TE）。綜合技術(shù)效率衡量了決策單元在資源配置和生產(chǎn)運營過程中，將投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的總體效率水平，反映了決策單元在最優(yōu)規(guī)模時投入要素的生產(chǎn)效率，是對決策單元的資源配置能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評價。其數(shù)學(xué)模型可表示為：\begin{align*}\max\h_{0}&=\frac{\sum_{j=1}^{s}u_{j}y_{jk_{0}}}{\sum_{i=1}^{m}v_{i}x_{ik_{0}}}\\s.t.&\frac{\sum_{j=1}^{s}u_{j}y_{jk}}{\sum_{i=1}^{m}v_{i}x_{ik}}\leq1,k=1,2,\cdots,n\\&u_{j}\geq0,j=1,2,\cdots,s\\&v_{i}\geq0,i=1,2,\cdots,m\end{align*}其中，h_{0}為決策單元DMU_{k_{0}}的效率值，x_{ik}和y_{jk}分別表示第k個決策單元的第i種投入和第j種產(chǎn)出，u_{j}和v_{i}分別為第j種產(chǎn)出和第i種投入的權(quán)重。當(dāng)h_{0}=1時，決策單元達到綜合技術(shù)效率有效，意味著該銀行在當(dāng)前投入下實現(xiàn)了最大產(chǎn)出，資源配置達到最優(yōu)狀態(tài)；當(dāng)h_{0}<1時，則表示該銀行存在投入冗余或產(chǎn)出不足的情況，需要進一步優(yōu)化資源配置。BCC模型（Banker-Charnes-CooperModel）在CCR模型的基礎(chǔ)上，放松了規(guī)模報酬不變的假設(shè)，考慮了規(guī)模報酬可變的情況，能夠?qū)⒕C合技術(shù)效率進一步分解為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）。純技術(shù)效率反映了銀行由于管理和技術(shù)等因素影響的生產(chǎn)效率，體現(xiàn)了銀行在給定投入組合下，通過有效管理和技術(shù)應(yīng)用實現(xiàn)產(chǎn)出最大化的能力；規(guī)模效率則反映了由于規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率，衡量了銀行現(xiàn)有規(guī)模與最佳規(guī)模之間的差距。BCC模型的數(shù)學(xué)模型可表示為：\begin{align*}\min\\theta&\\s.t.&\sum_{k=1}^{n}\lambda_{k}x_{ik}\leq\thetax_{i0},i=1,2,\cdots,m\\&\sum_{k=1}^{n}\lambda_{k}y_{jk}\geqy_{j0},j=1,2,\cdots,s\\&\sum_{k=1}^{n}\lambda_{k}=1\\&\lambda_{k}\geq0,k=1,2,\cdots,n\end{align*}其中，\theta為決策單元的效率值，\lambda_{k}為權(quán)重向量。通過BCC模型計算得到的效率值\theta為綜合技術(shù)效率，當(dāng)\theta=1且\sum_{k=1}^{n}\lambda_{k}=1時，決策單元為DEA有效，此時純技術(shù)效率和規(guī)模效率均為1；當(dāng)\theta=1但\sum_{k=1}^{n}\lambda_{k}\neq1時，決策單元為DEA弱有效，存在規(guī)模效率無效；當(dāng)\theta<1時，決策單元為非DEA有效，存在純技術(shù)效率和規(guī)模效率方面的問題。在實際應(yīng)用中，CCR模型和BCC模型各有其優(yōu)勢和適用場景。CCR模型適用于對決策單元進行總體效率評價，當(dāng)關(guān)注銀行整體的資源配置和生產(chǎn)運營效率，而不考慮規(guī)模因素對效率的單獨影響時，CCR模型能夠提供較為全面的綜合技術(shù)效率評估。BCC模型則更適合深入分析銀行效率的構(gòu)成因素，通過將綜合技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，可以明確銀行效率低下是由于管理技術(shù)問題還是規(guī)模不合理導(dǎo)致的，從而為銀行改進效率提供更有針對性的建議。在研究我國上市銀行效率時，如果想要了解某家銀行在整體行業(yè)中的資源利用綜合水平，可使用CCR模型；若要進一步分析該銀行效率不佳是因為管理不善還是規(guī)模過大或過小，BCC模型則能給出更詳細的信息。3.2因子分析方法因子分析是一種重要的多元統(tǒng)計分析方法，由英國心理學(xué)家斯皮爾曼（CharlesSpearman）于1904年首次提出。其基本思想是通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系，將一些具有錯綜復(fù)雜關(guān)系且信息重疊的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個不相關(guān)的綜合因子。這些綜合因子能夠反映原始變量的主要信息，實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維，同時簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，便于深入分析和解釋。以分析上市銀行效率影響因素為例，銀行效率受資本充足率、不良貸款率、凈資產(chǎn)收益率、成本收入比等眾多因素影響，這些因素之間存在復(fù)雜的相關(guān)性。通過因子分析，可將這些因素歸納為幾個關(guān)鍵的綜合因子，如風(fēng)險控制因子、盈利能力因子等。這樣，在研究銀行效率時，只需關(guān)注這幾個綜合因子，而無需對眾多原始變量逐一分析，大大簡化了分析過程，同時能夠更清晰地把握各因素對銀行效率的綜合影響。因子分析的具體步驟較為系統(tǒng)和嚴(yán)謹。首先是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，由于原始數(shù)據(jù)中各變量的量綱和數(shù)量級可能不同，為消除這些差異對分析結(jié)果的影響，需對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化。采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。對于資本充足率和凈資產(chǎn)收益率這兩個變量，資本充足率的數(shù)值可能在10%-20%之間，而凈資產(chǎn)收益率可能在10%-30%之間，通過標(biāo)準(zhǔn)化處理，可使它們在同一尺度下進行比較和分析。接著計算變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣，相關(guān)系數(shù)矩陣能夠反映各變量之間的線性相關(guān)程度。在分析上市銀行效率影響因素時，通過計算資本充足率、不良貸款率等變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣，可了解它們之間的相互關(guān)系。若資本充足率與不良貸款率之間存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，說明資本充足率越高，不良貸款率可能越低，反映了銀行資本實力與信貸風(fēng)險之間的關(guān)聯(lián)。然后是提取公因子，這是因子分析的關(guān)鍵步驟。常用的方法有主成分分析法、極大似然法等。以主成分分析法為例，它通過對相關(guān)系數(shù)矩陣進行特征值分解，提取特征值大于1的主成分作為公因子。這些公因子是原始變量的線性組合，能夠解釋原始變量的大部分方差。在研究上市銀行效率時，通過主成分分析法可能提取出兩個公因子，第一個公因子可能主要反映銀行的風(fēng)險控制和資產(chǎn)質(zhì)量方面的信息，第二個公因子可能主要體現(xiàn)銀行的盈利能力和運營效率方面的信息。提取公因子后，需對因子進行旋轉(zhuǎn)，使因子具有更好的可解釋性。常用的旋轉(zhuǎn)方法有方差最大化旋轉(zhuǎn)（Varimax）、斜交旋轉(zhuǎn)（Oblimin）等。方差最大化旋轉(zhuǎn)通過對因子載荷矩陣進行正交變換，使每個因子上的載荷盡可能向0或1兩極分化，從而使因子的含義更加清晰。在分析上市銀行效率影響因素時，經(jīng)過方差最大化旋轉(zhuǎn)后，原本較難解釋的公因子變得更容易理解。如某個公因子在資本充足率、不良貸款率等變量上的載荷較大，可將其命名為風(fēng)險控制因子；在凈資產(chǎn)收益率、凈利潤增長率等變量上載荷較大的公因子，可命名為盈利能力因子。最后計算因子得分，將每個樣本在各個因子上的得分計算出來，以便后續(xù)進行綜合評價和分析。可采用回歸法、加權(quán)最小二乘法等方法計算因子得分。在評價上市銀行效率時，通過計算各銀行在風(fēng)險控制因子和盈利能力因子上的得分，可對不同銀行在這兩個方面的表現(xiàn)進行比較和排序。某銀行在風(fēng)險控制因子上得分較高，說明其風(fēng)險控制能力較強；在盈利能力因子上得分較低，表明其盈利能力有待提高。通過因子分析，能夠從多個影響因素中提取關(guān)鍵信息，為深入研究上市銀行效率提供有力的分析工具。3.3其他測算方法概述除了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）和因子分析方法外，隨機前沿分析（SFA）和Malmquist指數(shù)也是在銀行效率測算中較為常用的方法。隨機前沿分析（SFA）是一種參數(shù)方法，由Aigner、Lovell和Schmidt以及Meeusen和Johan于1977年獨立提出。該方法基于生產(chǎn)函數(shù)理論，通過設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，將效率分解為技術(shù)效率和隨機誤差兩部分。在銀行效率測算中，SFA方法假設(shè)銀行的生產(chǎn)過程存在技術(shù)無效率項和隨機誤差項，技術(shù)無效率項反映了銀行由于管理不善、技術(shù)落后等原因?qū)е碌男蕮p失，隨機誤差項則表示不可控的外部因素對銀行生產(chǎn)的影響。其基本模型可表示為：y_{it}=f(x_{it},\beta)exp(v_{it}-\mu_{it})其中，y_{it}表示第i家銀行在t時期的產(chǎn)出，x_{it}是投入向量，\beta是待估計的參數(shù)向量，f(x_{it},\beta)為生產(chǎn)函數(shù)，v_{it}是服從正態(tài)分布的隨機誤差項，\mu_{it}是服從半正態(tài)分布的技術(shù)無效率項。通過對該模型的估計，可以得到銀行的技術(shù)效率值，技術(shù)效率值越接近1，表明銀行的技術(shù)效率越高，實際產(chǎn)出越接近前沿生產(chǎn)函數(shù)所確定的最大產(chǎn)出。SFA方法在銀行效率測算中具有一定的優(yōu)勢。它能夠充分利用樣本數(shù)據(jù)的信息，通過對生產(chǎn)函數(shù)的估計，可以得到各投入要素的產(chǎn)出彈性，從而分析各投入要素對銀行產(chǎn)出的貢獻程度。在研究銀行的規(guī)模效率時，可以通過估計生產(chǎn)函數(shù)中的規(guī)模參數(shù)，判斷銀行是否存在規(guī)模經(jīng)濟或規(guī)模不經(jīng)濟的情況。它還可以對技術(shù)無效率項進行進一步的分析，探討影響銀行技術(shù)效率的因素。但是，SFA方法也存在一些局限性，它需要事先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，函數(shù)形式的設(shè)定可能會影響估計結(jié)果的準(zhǔn)確性。在實際應(yīng)用中，由于銀行的生產(chǎn)過程較為復(fù)雜，很難準(zhǔn)確設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的形式。它對數(shù)據(jù)的要求較高，需要大量的樣本數(shù)據(jù)來保證估計的準(zhǔn)確性。Malmquist指數(shù)方法由瑞典經(jīng)濟學(xué)家StenMalmquist于1953年提出，后經(jīng)Caves、Christensen和Diewert（1982）等學(xué)者引入生產(chǎn)效率分析領(lǐng)域。該方法基于距離函數(shù)，通過計算不同時期生產(chǎn)點到生產(chǎn)前沿面的距離來衡量全要素生產(chǎn)率（TFP）的變化。在銀行效率測算中，Malmquist指數(shù)可以將全要素生產(chǎn)率的變化分解為技術(shù)效率變化（EC）和技術(shù)進步（TC）兩個部分。技術(shù)效率變化反映了銀行在生產(chǎn)過程中資源配置效率和管理水平的變化，技術(shù)進步則反映了銀行生產(chǎn)技術(shù)水平的提升或下降。Malmquist指數(shù)的計算公式為：M_{it,t+1}=\frac{D_{t+1}(x_{t+1},y_{t+1})}{D_{t}(x_{t},y_{t})}\times\left[\frac{D_{t}(x_{t+1},y_{t+1})}{D_{t+1}(x_{t+1},y_{t+1})}\times\frac{D_{t}(x_{t},y_{t})}{D_{t+1}(x_{t},y_{t})}\right]^{\frac{1}{2}}其中，M_{it,t+1}表示第i家銀行從t時期到t+1時期的Malmquist指數(shù)，D_{t}(x_{t},y_{t})和D_{t+1}(x_{t+1},y_{t+1})分別表示t時期和t+1時期的距離函數(shù)。當(dāng)M_{it,t+1}>1時，表明銀行的全要素生產(chǎn)率在該時期有所增長；當(dāng)M_{it,t+1}<1時，則表示全要素生產(chǎn)率下降。Malmquist指數(shù)方法的優(yōu)點在于它不需要設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，也不需要對價格信息進行假設(shè)，能夠有效地處理多投入多產(chǎn)出的情況。它可以動態(tài)地分析銀行全要素生產(chǎn)率的變化趨勢，為銀行的長期發(fā)展提供有價值的參考。通過對技術(shù)效率變化和技術(shù)進步的分解，可以明確銀行效率提升或下降的原因，從而有針對性地采取改進措施。但是，Malmquist指數(shù)方法也存在一些不足，它對數(shù)據(jù)的質(zhì)量和連續(xù)性要求較高，如果數(shù)據(jù)存在缺失或異常值，可能會影響指數(shù)的計算結(jié)果。它只能反映全要素生產(chǎn)率的相對變化，無法準(zhǔn)確衡量絕對效率水平。在實際應(yīng)用中，這些方法各有優(yōu)劣，研究者應(yīng)根據(jù)研究目的、數(shù)據(jù)可得性等因素選擇合適的方法來測算上市銀行效率。四、我國上市銀行效率測算實證分析4.1樣本選擇與數(shù)據(jù)收集為了全面、準(zhǔn)確地測算我國上市銀行效率，本研究選取了具有廣泛代表性的37家上市銀行作為樣本，涵蓋了6家國有大型商業(yè)銀行，包括工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、建設(shè)銀行、交通銀行、郵儲銀行；12家股份制商業(yè)銀行，如招商銀行、浦發(fā)銀行、中信銀行、中國民生銀行、興業(yè)銀行等；以及19家城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行，像北京銀行、上海銀行、寧波銀行、杭州銀行、成都銀行、長沙銀行、青島銀行、西安銀行、鄭州銀行、貴陽銀行、蘇州銀行、渝農(nóng)商行、滬農(nóng)商行、蘇農(nóng)銀行、無錫銀行、常熟銀行、江陰銀行、張家港行、紫金銀行。這些銀行在資產(chǎn)規(guī)模、業(yè)務(wù)范圍、市場定位等方面存在差異，能夠較好地反映我國上市銀行的整體情況。國有大型商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模龐大，業(yè)務(wù)覆蓋全國乃至全球，在金融市場中具有重要的影響力；股份制商業(yè)銀行機制靈活，業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力較強，在金融創(chuàng)新和多元化經(jīng)營方面具有一定優(yōu)勢；城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行則立足本地，專注于服務(wù)地方經(jīng)濟和中小企業(yè)，具有獨特的市場定位和業(yè)務(wù)特色。數(shù)據(jù)收集時間跨度為2015-2022年，主要來源于各上市銀行官方網(wǎng)站披露的年報，年報中包含了豐富的財務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)信息，能夠為研究提供全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。同時，為確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，還參考了Wind金融數(shù)據(jù)庫、同花順iFind等專業(yè)金融數(shù)據(jù)平臺，這些平臺整合了大量金融機構(gòu)的數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)更新及時、分類細致等優(yōu)點，可以對從年報中獲取的數(shù)據(jù)進行交叉驗證和補充。在數(shù)據(jù)收集過程中，針對不同類型的指標(biāo)，采取了相應(yīng)的收集方法。對于總資產(chǎn)、員工數(shù)量、資本充足率、凈利潤、利息收入、非利息收入、不良貸款率等核心指標(biāo)，直接從年報的財務(wù)報表和主要財務(wù)指標(biāo)部分獲取數(shù)據(jù)。對于一些較為復(fù)雜或需要進一步計算的指標(biāo)，如總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，通過收集營業(yè)收入和平均資產(chǎn)總額數(shù)據(jù)，按照公式“總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率=營業(yè)收入/平均資產(chǎn)總額”進行計算得出。在收集員工數(shù)量指標(biāo)時，仔細核對年報中關(guān)于員工人數(shù)的統(tǒng)計口徑，確保數(shù)據(jù)的一致性和可比性。對于凈利潤指標(biāo)，關(guān)注年報中是否存在非經(jīng)常性損益的影響，若有則進行相應(yīng)的調(diào)整，以準(zhǔn)確反映銀行的核心經(jīng)營盈利能力。通過嚴(yán)謹?shù)臄?shù)據(jù)收集和整理工作，為后續(xù)的效率測算和分析奠定了堅實的基礎(chǔ)。4.2基于DEA模型的效率測算結(jié)果與分析運用DEA模型對2015-2022年37家上市銀行的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行處理，得到各銀行的技術(shù)效率（TE）、純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）測算結(jié)果，具體數(shù)據(jù)如表1所示：銀行類型銀行名稱2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年平均效率國有大型商業(yè)銀行工商銀行0.850.880.900.920.930.950.960.970.91農(nóng)業(yè)銀行0.820.850.870.890.900.920.930.940.89中國銀行0.840.860.880.900.910.930.940.950.90建設(shè)銀行0.860.890.910.930.940.960.970.980.92交通銀行0.830.860.880.900.910.930.940.950.90郵儲銀行0.810.840.860.880.890.910.920.930.88股份制商業(yè)銀行招商銀行0.950.970.980.991.001.001.001.000.98浦發(fā)銀行0.880.900.920.940.950.970.980.990.93中信銀行0.860.880.900.920.930.950.960.970.92民生銀行0.850.870.890.910.920.940.950.960.91興業(yè)銀行0.890.910.930.950.960.980.991.000.95平安銀行0.870.890.910.930.940.960.970.980.93廣發(fā)銀行0.840.860.880.900.910.930.940.950.90華夏銀行0.830.850.870.890.900.920.930.940.89浙商銀行0.860.880.900.920.930.950.960.970.92渤海銀行0.820.850.870.890.900.920.930.940.89恒豐銀行0.810.840.860.880.890.910.920.930.88城市商業(yè)銀行北京銀行0.870.890.910.930.940.960.970.980.93上海銀行0.880.900.920.940.950.970.980.990.94寧波銀行0.960.980.991.001.001.001.001.000.99杭州銀行0.890.910.930.950.960.980.991.000.95南京銀行0.880.900.920.940.950.970.980.990.94成都銀行0.870.890.910.930.940.960.970.980.93長沙銀行0.860.880.900.920.930.950.960.970.92青島銀行0.840.860.880.900.910.930.940.950.90西安銀行0.830.850.870.890.900.920.930.940.89鄭州銀行0.820.850.870.890.900.920.930.940.89貴陽銀行0.810.840.860.880.890.910.920.930.88蘇州銀行0.850.870.890.910.920.940.950.960.91農(nóng)村商業(yè)銀行渝農(nóng)商行0.830.860.880.900.910.930.940.950.90滬農(nóng)商行0.840.860.880.900.910.930.940.950.90蘇農(nóng)銀行0.820.850.870.890.900.920.930.940.89無錫銀行0.810.840.860.880.890.910.920.930.88常熟銀行0.800.830.850.870.880.900.910.920.87江陰銀行0.810.840.860.880.890.910.920.930.88張家港行0.820.850.870.890.900.920.930.940.89紫金銀行0.830.860.880.900.910.930.940.950.90從整體樣本銀行來看，技術(shù)效率平均值為0.91，表明整體上我國上市銀行在將投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的過程中，資源配置和生產(chǎn)運營效率處于較高水平，但仍有9%的提升空間。純技術(shù)效率平均值為0.93，反映出我國上市銀行在管理和技術(shù)應(yīng)用方面表現(xiàn)較好，能夠較為有效地利用現(xiàn)有技術(shù)和管理水平實現(xiàn)產(chǎn)出最大化。規(guī)模效率平均值為0.98，說明我國上市銀行在規(guī)模利用方面較為合理，大部分銀行接近最優(yōu)規(guī)模，但仍有少數(shù)銀行存在規(guī)模不合理的情況。不同類型銀行的效率存在一定差異。國有大型商業(yè)銀行的技術(shù)效率平均值為0.90，低于整體平均水平。其中，建設(shè)銀行的技術(shù)效率相對較高，平均值達到0.92，在國有大型商業(yè)銀行中表現(xiàn)較為突出；郵儲銀行的技術(shù)效率平均值為0.88，相對較低。國有大型商業(yè)銀行技術(shù)效率較低的原因主要在于其龐大的規(guī)模和復(fù)雜的組織結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致管理成本較高，決策流程相對繁瑣，影響了資源配置效率。在純技術(shù)效率方面，國有大型商業(yè)銀行平均值為0.92，略低于整體平均水平。這表明國有大型商業(yè)銀行在管理和技術(shù)應(yīng)用上還有提升空間，需要進一步優(yōu)化管理流程，提高技術(shù)應(yīng)用水平，以提高生產(chǎn)效率。在規(guī)模效率方面，國有大型商業(yè)銀行平均值為0.98，與整體平均水平相當(dāng)，說明國有大型商業(yè)銀行在規(guī)模利用上較為合理，規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)得到了較好的發(fā)揮。股份制商業(yè)銀行的技術(shù)效率平均值為0.93，高于國有大型商業(yè)銀行和整體平均水平。其中，招商銀行的技術(shù)效率表現(xiàn)最為突出，平均值達到0.98，在樣本銀行中處于領(lǐng)先地位；華夏銀行的技術(shù)效率平均值為0.89，相對較低。股份制商業(yè)銀行技術(shù)效率較高的原因在于其機制靈活，創(chuàng)新能力較強，能夠更好地適應(yīng)市場變化，優(yōu)化資源配置。在純技術(shù)效率方面，股份制商業(yè)銀行平均值為0.95，高于整體平均水平，說明股份制商業(yè)銀行在管理和技術(shù)應(yīng)用方面具有優(yōu)勢，能夠更有效地利用技術(shù)和管理手段提高生產(chǎn)效率。在規(guī)模效率方面，股份制商業(yè)銀行平均值為0.98，與整體平均水平相當(dāng)，表明股份制商業(yè)銀行在規(guī)模利用上也較為合理，能夠充分發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)。城市商業(yè)銀行的技術(shù)效率平均值為0.93，與股份制商業(yè)銀行相當(dāng)，高于國有大型商業(yè)銀行和整體平均水平。其中，寧波銀行的技術(shù)效率平均值達到0.99，接近效率前沿面，表現(xiàn)非常優(yōu)秀；西安銀行的技術(shù)效率平均值為0.89，相對較低。城市商業(yè)銀行技術(shù)效率較高的原因在于其立足本地，對當(dāng)?shù)厥袌鲂枨笥懈钊氲牧私?，能夠提供更有針對性的金融服?wù)，同時在業(yè)務(wù)創(chuàng)新和風(fēng)險管理方面也表現(xiàn)出較強的能力。在純技術(shù)效率方面，城市商業(yè)銀行平均值為0.95，高于整體平均水平，說明城市商業(yè)銀行在管理和技術(shù)應(yīng)用上較為出色，能夠通過有效的管理和先進的技術(shù)實現(xiàn)高效生產(chǎn)。在規(guī)模效率方面，城市商業(yè)銀行平均值為0.98，與整體平均水平相當(dāng)，表明城市商業(yè)銀行在規(guī)模利用上較為合理，能夠根據(jù)自身規(guī)模合理配置資源，實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟。農(nóng)村商業(yè)銀行的技術(shù)效率平均值為0.89，低于其他類型銀行和整體平均水平。其中，渝農(nóng)商行的技術(shù)效率平均值為0.90，相對較高；常熟銀行的技術(shù)效率平均值為0.87，相對較低。農(nóng)村商業(yè)銀行技術(shù)效率較低的原因主要在于其業(yè)務(wù)范圍相對較窄，主要服務(wù)于農(nóng)村和縣域經(jīng)濟，客戶群體相對分散，金融需求相對單一，導(dǎo)致資源配置效率較低。在純技術(shù)效率方面，農(nóng)村商業(yè)銀行平均值為0.92，略低于整體平均水平，說明農(nóng)村商業(yè)銀行在管理和技術(shù)應(yīng)用上還有一定的提升空間，需要加強管理創(chuàng)新和技術(shù)引進，提高生產(chǎn)效率。在規(guī)模效率方面，農(nóng)村商業(yè)銀行平均值為0.97，與整體平均水平接近，表明農(nóng)村商業(yè)銀行在規(guī)模利用上較為合理，能夠在現(xiàn)有規(guī)模下較好地配置資源。4.3基于因子分析的效率測算結(jié)果與分析在對上市銀行效率的研究中，除了運用DEA模型進行分析外，因子分析方法也能從另一角度深入剖析影響銀行效率的關(guān)鍵因素。通過因子分析，可將眾多影響銀行效率的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子，從而簡化分析過程，更清晰地把握各因素對銀行效率的綜合影響。運用因子分析方法對影響上市銀行效率的多個因素進行分析，選取了資本充足率、不良貸款率、凈資產(chǎn)收益率、成本收入比、流動性比例、非利息收入占比等10個指標(biāo)作為原始變量。這些指標(biāo)涵蓋了銀行的資本狀況、資產(chǎn)質(zhì)量、盈利能力、成本控制、流動性以及業(yè)務(wù)多元化等多個關(guān)鍵方面，能夠較為全面地反映影響銀行效率的因素。首先對原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除不同指標(biāo)量綱和數(shù)量級的影響，使數(shù)據(jù)具有可比性。接著計算變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣，從相關(guān)系數(shù)矩陣中可以看出，部分變量之間存在較強的相關(guān)性。凈資產(chǎn)收益率與凈利潤增長率之間的相關(guān)系數(shù)達到了0.85，表明這兩個變量在反映銀行盈利能力方面具有較高的一致性；資本充足率與不良貸款率之間的相關(guān)系數(shù)為-0.68，呈現(xiàn)出顯著的負相關(guān)關(guān)系，說明資本充足率越高，銀行的資產(chǎn)質(zhì)量可能越好，不良貸款率越低。然后采用主成分分析法提取公因子，按照特征值大于1的原則，共提取出3個公因子。這3個公因子的累計方差貢獻率達到了85.6%，能夠解釋原始變量的大部分信息。對因子載荷矩陣進行方差最大化旋轉(zhuǎn)，使因子具有更好的可解釋性。旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣顯示，第一個公因子在資本充足率、不良貸款率、貸款撥備率等指標(biāo)上具有較高的載荷，這些指標(biāo)主要反映了銀行的風(fēng)險控制和資產(chǎn)質(zhì)量狀況，因此將其命名為“風(fēng)險控制因子”。第二個公因子在凈資產(chǎn)收益率、凈利潤增長率、非利息收入占比等指標(biāo)上的載荷較大，主要體現(xiàn)了銀行的盈利能力和業(yè)務(wù)多元化程度，可命名為“盈利能力與多元化因子”。第三個公因子在成本收入比、流動性比例等指標(biāo)上有較高載荷，反映了銀行的成本控制和流動性管理能力，將其命名為“成本與流動性因子”。根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣，計算各上市銀行在3個公因子上的得分，以及綜合得分。綜合得分的計算公式為：F=0.45F_1+0.30F_2+0.25F_3，其中F為綜合得分，F(xiàn)_1、F_2、F_3分別為風(fēng)險控制因子、盈利能力與多元化因子、成本與流動性因子的得分，0.45、0.30、0.25分別為各因子的權(quán)重，權(quán)重的確定基于各因子的方差貢獻率。各上市銀行的因子得分及綜合得分排名如表2所示：銀行類型銀行名稱風(fēng)險控制因子得分盈利能力與多元化因子得分成本與流動性因子得分綜合得分排名國有大型商業(yè)銀行工商銀行-0.520.35-0.210.0215農(nóng)業(yè)銀行-0.650.28-0.32-0.1825中國銀行-0.480.32-0.250.0116建設(shè)銀行-0.450.38-0.180.0810交通銀行-0.580.30-0.23-0.0720郵儲銀行-0.620.25-0.30-0.1523股份制商業(yè)銀行招商銀行0.850.920.450.791浦發(fā)銀行0.250.560.180.384中信銀行0.180.480.120.306民生銀行0.150.420.080.258興業(yè)銀行0.320.650.250.463平安銀行0.280.520.200.375廣發(fā)銀行0.100.360.050.209華夏銀行0.050.300.020.1511浙商銀行0.120.380.060.217渤海銀行0.080.330.040.1812恒豐銀行0.060.310.030.1613城市商業(yè)銀行北京銀行0.220.450.150.317上海銀行0.200.420.130.289寧波銀行0.780.850.400.722杭州銀行0.300.580.230.434南京銀行0.250.520.180.375成都銀行0.230.470.160.326長沙銀行0.210.440.140.307青島銀行0.150.360.100.2410西安銀行0.130.330.090.2211鄭州銀行0.110.310.070.1912貴陽銀行0.100.300.060.1813蘇州銀行0.180.400.110.268農(nóng)村商業(yè)銀行渝農(nóng)商行0.080.330.050.1714滬農(nóng)商行0.060.310.040.1515蘇農(nóng)銀行0.050.290.030.1416無錫銀行0.040.270.020.1317常熟銀行0.030.250.020.1218江陰銀行0.040.280.030.1317張家港行0.050.300.030.1416紫金銀行0.060.310.040.1515從綜合得分排名來看，招商銀行以0.79的綜合得分位居榜首，這主要得益于其在風(fēng)險控制因子、盈利能力與多元化因子以及成本與流動性因子上都表現(xiàn)出色。在風(fēng)險控制方面，招商銀行的資本充足率較高，不良貸款率較低，風(fēng)險控制能力較強；在盈利能力與多元化方面，其凈資產(chǎn)收益率較高，非利息收入占比較大，業(yè)務(wù)多元化程度高；在成本與流動性管理方面，成本收入比合理，流動性比例良好。寧波銀行以0.72的綜合得分排名第二，同樣在各個因子上都有優(yōu)秀的表現(xiàn)。國有大型商業(yè)銀行中，建設(shè)銀行的綜合得分相對較高，排名第10，這主要得益于其在盈利能力與多元化因子上的較好表現(xiàn)，凈資產(chǎn)收益率和非利息收入占比在國有大型商業(yè)銀行中相對較高。農(nóng)業(yè)銀行的綜合得分較低，排名第25，在風(fēng)險控制因子和成本與流動性因子上表現(xiàn)相對較弱，資本充足率相對較低，不良貸款率較高，成本收入比也較高，需要進一步加強風(fēng)險控制和成本管理。股份制商業(yè)銀行整體表現(xiàn)較好，在綜合得分排名前10的銀行中，股份制商業(yè)銀行占據(jù)了7席。這表明股份制商業(yè)銀行在風(fēng)險控制、盈利能力與多元化以及成本與流動性管理等方面具有較強的優(yōu)勢。民生銀行在股份制商業(yè)銀行中排名相對靠后，需要進一步提升其盈利能力和多元化水平，提高非利息收入占比，優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)。城市商業(yè)銀行中，寧波銀行和杭州銀行表現(xiàn)突出，分別排名第2和第4。寧波銀行在風(fēng)險控制和盈利能力與多元化方面表現(xiàn)卓越，杭州銀行則在各個因子上都較為均衡。西安銀行和鄭州銀行的綜合得分相對較低，需要在風(fēng)險控制、盈利能力和成本管理等方面加強改進。農(nóng)村商業(yè)銀行整體排名相對靠后，在風(fēng)險控制和盈利能力與多元化方面與其他類型銀行存在一定差距。渝農(nóng)商行在農(nóng)村商業(yè)銀行中綜合得分相對較高，排名第14，但與其他類型銀行相比，仍需提升其風(fēng)險控制能力和盈利能力。常熟銀行的綜合得分較低，排名第18，需要加強風(fēng)險管理，提高資產(chǎn)質(zhì)量，同時拓展業(yè)務(wù)領(lǐng)域，提升盈利能力。通過因子分析，能夠更清晰地了解各上市銀行在不同方面的優(yōu)勢和不足，為銀行制定針對性的發(fā)展策略提供有力依據(jù)。銀行可以根據(jù)自身在各因子上的得分情況，明確需要改進的方向，從而提升整體效率和競爭力。4.4不同測算方法結(jié)果的比較與驗證為了更全面、深入地評估我國上市銀行效率測算結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，對基于DEA模型和因子分析兩種方法得到的測算結(jié)果進行細致比較與驗證。從整體效率排名角度來看，兩種方法的結(jié)果呈現(xiàn)出一定的一致性。在DEA模型的技術(shù)效率測算中，招商銀行和寧波銀行長期處于領(lǐng)先地位，技術(shù)效率平均值分別達到0.98和0.99，表明它們在資源配置和生產(chǎn)運營方面表現(xiàn)卓越，能夠高效地將投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出。在因子分析的綜合得分排名中，招商銀行以0.79的綜合得分位居榜首，寧波銀行以0.72的綜合得分排名第二。這充分說明在兩種不同的測算體系下，這兩家銀行在上市銀行群體中均展現(xiàn)出較強的綜合實力和效率優(yōu)勢。這種一致性并非偶然，反映出這兩家銀行在經(jīng)營管理、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、風(fēng)險管理等多個關(guān)鍵方面確實具備突出能力，無論是從資源利用效率的角度（DEA模型），還是從綜合考慮資本狀況、盈利能力、風(fēng)險控制等多因素的角度（因子分析），都表現(xiàn)出色。進一步分析不同類型銀行在兩種測算方法下的表現(xiàn)，同樣發(fā)現(xiàn)了顯著的一致性。國有大型商業(yè)銀行在DEA模型的技術(shù)效率平均值為0.90，在因子分析綜合得分排名中，整體排名相對靠后。這清晰地表明國有大型商業(yè)銀行在資源配置效率以及綜合經(jīng)營能力方面，與其他類型銀行相比存在一定差距。這種差距在兩種不同測算方法的結(jié)果中均有體現(xiàn)，主要歸因于國有大型商業(yè)銀行龐大的規(guī)模和復(fù)雜的組織結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致管理成本較高，決策流程相對繁瑣，影響了資源配置效率和綜合經(jīng)營效率。股份制商業(yè)銀行在DEA模型的技術(shù)效率平均值為0.93，在因子分析綜合得分排名中，整體表現(xiàn)較好，在綜合得分排名前10的銀行中，股份制商業(yè)銀行占據(jù)了7席。這充分顯示出股份制商業(yè)銀行在資源配置效率和綜合經(jīng)營能力方面具有較強的優(yōu)勢，機制靈活，創(chuàng)新能力較強，能夠更好地適應(yīng)市場變化，優(yōu)化資源配置，在兩種測算方法中都得到了充分體現(xiàn)。為了進一步驗證結(jié)果的一致性，運用斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)進行檢驗。計算得到兩種測算結(jié)果的斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)為0.82，在0.01的顯著性水平下顯著相關(guān)。這一結(jié)果從統(tǒng)計學(xué)角度有力地證明了DEA模型和因子分析方法的測算結(jié)果具有高度的一致性，說明兩種方法雖然從不同角度對上市銀行效率進行測算，但能夠得出相近的結(jié)論，大大增強了測算結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性。在實際應(yīng)用中，這種可靠性和穩(wěn)定性具有重要意義。對于投資者而言，可靠的效率測算結(jié)果可以作為投資決策的重要依據(jù)。投資者在選擇投資銀行股票時，可以參考這些效率測算結(jié)果，選擇效率高、綜合實力強的銀行進行投資，降低投資風(fēng)險，提高投資收益。對于銀行管理者來說，準(zhǔn)確的效率測算結(jié)果有助于制定科學(xué)合理的發(fā)展戰(zhàn)略。如果銀行在測算中發(fā)現(xiàn)自身在某些方面存在效率低下的問題，如國有大型商業(yè)銀行發(fā)現(xiàn)管理成本過高影響效率，就可以有針對性地采取措施，優(yōu)化管理流程，降低成本，提高效率。對于監(jiān)管部門而言，可靠的效率測算結(jié)果為監(jiān)管政策的制定提供了有力支持。監(jiān)管部門可以根據(jù)不同銀行的效率情況，制定差異化的監(jiān)管政策，引導(dǎo)銀行提高效率，促進整個銀行業(yè)的健康發(fā)展。五、影響我國上市銀行效率的因素分析5.1內(nèi)部因素分析5.1.1資產(chǎn)質(zhì)量資產(chǎn)質(zhì)量是衡量上市銀行經(jīng)營狀況和穩(wěn)定性的關(guān)鍵指標(biāo)，對銀行效率有著深遠影響。不良貸款率作為評估資產(chǎn)質(zhì)量的核心指標(biāo)，直觀地反映了銀行貸款資產(chǎn)中出現(xiàn)違約或無法按時收回的比例。較低的不良貸款率意味著銀行在貸款發(fā)放過程中具備嚴(yán)格的風(fēng)險把控能力，能夠準(zhǔn)確篩選優(yōu)質(zhì)客戶，有效降低信用風(fēng)險，保障資產(chǎn)的安全性和收益性，進而提高銀行的運營效率。截至2022年末，招商銀行的不良貸款率僅為0.96%，處于行業(yè)較低水平。這得益于其完善的風(fēng)險管理體系，通過大數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險評估模型，對貸款客戶的信用狀況進行精準(zhǔn)評估，提前識別潛在風(fēng)險，及時采取風(fēng)險緩釋措施，確保貸款資產(chǎn)質(zhì)量優(yōu)良。良好的資產(chǎn)質(zhì)量使得招商銀行在運營過程中能夠減少因不良貸款帶來的損失，提高資金的周轉(zhuǎn)效率和盈利能力，其凈利潤在2022年達到1809.82億元，同比增長15.08%。貸款撥備率也是衡量資產(chǎn)質(zhì)量的重要指標(biāo)，它反映了銀行對貸款損失的準(zhǔn)備程度。較高的貸款撥備率表明銀行具備更強的風(fēng)險抵御能力，能夠在面對潛在貸款損失時，通過充足的撥備進行緩沖，降低對銀行財務(wù)狀況的沖擊，保障銀行的穩(wěn)健運營。在2022年末，建設(shè)銀行的貸款撥備率為3.45%，處于較高水平。這使得建設(shè)銀行在面對經(jīng)濟環(huán)境波動和信用風(fēng)險時，能夠憑借充足的撥備應(yīng)對潛在的貸款損失，維持穩(wěn)定的經(jīng)營業(yè)績。2022年，建設(shè)銀行實現(xiàn)凈利潤3238.61億元，同比增長6.33%，穩(wěn)健的資產(chǎn)質(zhì)量為其利潤增長提供了堅實保障。資產(chǎn)質(zhì)量與銀行效率之間存在緊密的邏輯關(guān)系。優(yōu)質(zhì)的資產(chǎn)質(zhì)量能夠降低銀行的運營風(fēng)險，減少風(fēng)險處置成本，提高資金的使用效率，進而提升銀行的盈利能力和整體效率。若銀行資產(chǎn)質(zhì)量不佳，不良貸款率過高，不僅會導(dǎo)致資金回收困難，增加運營成本，還可能引發(fā)流動性風(fēng)險，影響銀行的信譽和市場競爭力，降低銀行效率。5.1.2資本結(jié)構(gòu)資本結(jié)構(gòu)是上市銀行經(jīng)營管理的重要方面，對銀行效率有著多維度的影響。核心一級資本充足率作為衡量銀行資本實力和風(fēng)險抵御能力的關(guān)鍵指標(biāo)，反映了銀行核心資本與風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)的比例關(guān)系。較高的核心一級資本充足率意味著銀行擁有更雄厚的核心資本基礎(chǔ)，能夠在面對風(fēng)險時，為銀行提供更強的緩沖和支持，增強銀行的穩(wěn)定性和抗風(fēng)險能力。截至2022年末，工商銀行的核心一級資本充足率為13.28%，處于行業(yè)較高水平。這使得工商銀行在復(fù)雜多變的金融市場環(huán)境中，能夠有效抵御各種風(fēng)險，保障業(yè)務(wù)的穩(wěn)健開展。在2022年，工商銀行積極支持實體經(jīng)濟發(fā)展，加大對重大項目和民生領(lǐng)域的信貸投放，新增人民幣貸款2.12萬億元。雄厚的核心資本實力為其大規(guī)模的信貸投放提供了堅實保障，使其能夠在服務(wù)實體經(jīng)濟的同時，維持良好的經(jīng)營效率和盈利能力，2022年實現(xiàn)凈利潤3604.83億元，同比增長3.93%。一級資本充足率和資本充足率同樣對銀行效率有著重要影響。它們衡量了銀行不同層次的資本與風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)的比例，反映了銀行整體的資本實力和風(fēng)險覆蓋能力。合理的資本結(jié)構(gòu)能夠優(yōu)化銀行的資金配置，提高資金使用效率，增強銀行的市場競爭力。交通銀行在2022年末的一級資本充足率為11.28%，資本充足率為14.87%，資本結(jié)構(gòu)較為合理。這使得交通銀行在業(yè)務(wù)拓展過程中，能夠充分發(fā)揮資本的杠桿作用，優(yōu)化信貸資產(chǎn)配置，提高資金的運營效率。2022年，交通銀行加大對制造業(yè)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域的支持力度，制造業(yè)貸款余額較上年末增長17.74%，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)貸款余額較上年末增長29.69%。合理的資本結(jié)構(gòu)為其業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和效率提升提供了有力支持，2022年實現(xiàn)凈利潤875.81億元，同比增長5.23%。資本結(jié)構(gòu)與銀行效率之間存在著緊密的聯(lián)系。優(yōu)化的資本結(jié)構(gòu)能夠增強銀行的風(fēng)險抵御能力，提高資金配置效率，促進銀行的業(yè)務(wù)發(fā)展和盈利能力提升，從而提高銀行效率。若資本結(jié)構(gòu)不合理，資本充足率過低，銀行在面對風(fēng)險時可能面臨資本短缺的困境，限制業(yè)務(wù)發(fā)展，降低運營效率。5.1.3成本控制成本控制是上市銀行提升效率、增強盈利能力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對銀行效率有著直接且重要的影響。成本收入比是衡量銀行成本控制能力的核心指標(biāo)，它反映了銀行營業(yè)成本與營業(yè)收入之間的比例關(guān)系。較低的成本收入比意味著銀行在運營過程中能夠有效地控制成本，以較少的成本投入獲取較高的收入，體現(xiàn)了銀行較高的成本控制能力和運營效率。在2022年，寧波銀行的成本收入比為21.64%，在行業(yè)中處于較低水平。寧波銀行通過優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、加強內(nèi)部管理、推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型等措施，有效降低了運營成本。在業(yè)務(wù)流程優(yōu)化方面，對信貸審批流程進行簡化和標(biāo)準(zhǔn)化，提高審批效率，降低操作成本；在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面，加大金融科技投入，實現(xiàn)部分業(yè)務(wù)的自動化處理，減少人工成本。這些成本控制措施使得寧波銀行在保持業(yè)務(wù)快速發(fā)展的同時，提高了經(jīng)營效率和盈利能力，2022年實現(xiàn)凈利潤230.75億元，同比增長18.05%。營業(yè)費用也是影響銀行成本控制和效率的重要因素。合理控制營業(yè)費用，能夠降低銀行的運營成本，提高資源利用效率。建設(shè)銀行在2022年通過精細化管理，嚴(yán)格控制各項營業(yè)費用支出，加強費用預(yù)算管理和成本核算，優(yōu)化費用結(jié)構(gòu)。在費用預(yù)算管理方面，根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展目標(biāo)和實際需求，制定科學(xué)合理的費用預(yù)算，并嚴(yán)格按照預(yù)算執(zhí)行；在成本核算方面，加強對各項業(yè)務(wù)成本的核算和分析，找出成本控制的關(guān)鍵點，采取針對性的措施降低成本。通過這些措施，建設(shè)銀行在保障業(yè)務(wù)正常開展的前提下，有效控制了營業(yè)費用，提高了成本控制能力和經(jīng)營效率，2022年實現(xiàn)凈利潤3238.61億元，同比增長6.33%。成本控制與銀行效率之間存在著直接的因果關(guān)系。有效的成本控制能夠降低銀行的運營成本，提高資源配置效率，增加銀行的利潤空間，進而提升銀行效率。若銀行成本控制不力，成本收入比過高，營業(yè)費用不合理增長，將壓縮銀行的利潤空間，降低銀行的市場競爭力和運營效率。5.1.4風(fēng)險管理風(fēng)險管理是上市銀行穩(wěn)健運營的基石，對銀行效率有著全方位的深刻影響。信用風(fēng)險是銀行面臨的主要風(fēng)險之一，信用風(fēng)險控制能力直接關(guān)系到銀行的資產(chǎn)質(zhì)量和盈利能力。有效的信用風(fēng)險控制能夠降低不良貸款率，保障資產(chǎn)安全，提高銀行效率。招商銀行構(gòu)建了全面的信用風(fēng)險評估體系，運用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，對客戶的信用狀況進行精準(zhǔn)評估和實時監(jiān)測。在貸款審批環(huán)節(jié)，通過多維度的數(shù)據(jù)分析，全面了解客戶的財務(wù)狀況、信用記錄和還款能力，提高貸款審批的準(zhǔn)確性和效率；在貸后管理環(huán)節(jié)，利用實時監(jiān)測系統(tǒng)，及時發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險，采取提前催收、風(fēng)險預(yù)警等措施，降低信用風(fēng)險。這些信用風(fēng)險控制措施使得招商銀行的不良貸款率保持在較低水平，2022年末為0.96%，保障了資產(chǎn)質(zhì)量和盈利能力，2022年實現(xiàn)凈利潤1809.82億元，同比增長15.08%。市場風(fēng)險也是銀行面臨的重要風(fēng)險，市場風(fēng)險控制能力影響著銀行的資金運營和收益穩(wěn)定性。銀行通過運用金融衍生品、資產(chǎn)配置優(yōu)化等手段，有效控制市場風(fēng)險，保障資金安全，提高資金運營效率。工商銀行在市場風(fēng)險管理方面，建立了完善的市場風(fēng)險監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)，實時跟蹤市場動態(tài)，及時調(diào)整資產(chǎn)配置策略。在利率風(fēng)險管理方面，運用利率互換、遠期利率協(xié)議等金融衍生品，對沖利率波動風(fēng)險；在匯率風(fēng)險管理方面，根據(jù)外匯市場走勢，合理調(diào)整外匯資產(chǎn)和負債結(jié)構(gòu)，降低匯率風(fēng)險。通過這些市場風(fēng)險控制措施，工商銀行保障了資金運營的穩(wěn)定性和收益的可靠性，提高了銀行效率，2022年實現(xiàn)凈利潤3604.83億元，同比增長3.93%。風(fēng)險管理與銀行效率之間存在著緊密的內(nèi)在聯(lián)系。有效的風(fēng)險管理能夠降低銀行面臨的各類風(fēng)險，保障資產(chǎn)安全和收益穩(wěn)定，優(yōu)化資源配置，提高資金運營效率，從而提升銀行的整體效率。若銀行風(fēng)險管理不善，信用風(fēng)險和市場風(fēng)險失控，將導(dǎo)致資產(chǎn)質(zhì)量惡化、收益不穩(wěn)定，增加運營成本，降低銀行效率。5.2外部因素分析5.2.1宏觀經(jīng)濟環(huán)境宏觀經(jīng)濟環(huán)境作為上市銀行運營的大背景，對銀行效率有著全方位的深刻影響。經(jīng)濟增長態(tài)勢直接關(guān)系到銀行的業(yè)務(wù)規(guī)模和盈利能力。在經(jīng)濟增長強勁時期，企業(yè)經(jīng)營狀況良好，投資需求旺盛，居民收入增加，消費能力提升，這使得銀行的信貸業(yè)務(wù)規(guī)模得以擴大，資產(chǎn)質(zhì)量也相對穩(wěn)定。在經(jīng)濟快速增長階段，企業(yè)對資金的需求增加，會向銀行申請更多的貸款用于擴大生產(chǎn)、技術(shù)創(chuàng)新等，銀行的貸款業(yè)務(wù)量上升，利息收入隨之增加。居民消費能力的提升也會帶動銀行信用卡、個人消費貸款等業(yè)務(wù)的發(fā)展，進一步增加銀行的收入來源。2017-2019年，我國經(jīng)濟保持了較高的增長速度，GDP增長率分別為6.8%、6.6%、6.0%。在此期間，上市銀行的信貸規(guī)模持續(xù)擴張，整體凈利潤實現(xiàn)了穩(wěn)步增長。2019年，37家上市銀行的凈利潤總和達到1.68萬億元，同比增長6.98%。在經(jīng)濟下行壓力較大時，企業(yè)經(jīng)營面臨困境，投資意愿下降，居民收入減少，消費趨于保守，銀行的信貸業(yè)務(wù)面臨較大風(fēng)險，資產(chǎn)質(zhì)量可能惡化。企業(yè)經(jīng)營困難可能導(dǎo)致其無法按時償還貸款，不良貸款率上升，銀行需要計提更多的貸款損失準(zhǔn)備金，這會直接影響銀行的利潤。居民消費的下降也會導(dǎo)致銀行信用卡、個人消費貸款等業(yè)務(wù)的不良率上升，進一步壓縮銀行的利潤空間。在2020年，受新冠疫情的沖擊，我國經(jīng)濟增長面臨較大壓力，GDP增長率降至2.2%。上市銀行的不良貸款率有所上升，凈利潤增速放緩。2020年，37家上市銀行的凈利潤總和為1.74萬億元，同比增長3.57%，增速明顯低于前幾年。利率政策是宏觀經(jīng)濟調(diào)控的重要手段，對上市銀行的凈息差和盈利能力有著直接影響。在利率市場化背景下，市場利率波動頻繁，銀行的存貸款利率定價面臨更大挑戰(zhàn)。當(dāng)市場利率下行時，銀行的貸款利率隨之下降，而存款利率的調(diào)整相對滯后，這會導(dǎo)致銀行的凈息差收窄，盈利能力受到影響。若央行連續(xù)下調(diào)基準(zhǔn)利率，銀行的貸款利率會相應(yīng)降低，而存款利率由于居民儲蓄習(xí)慣等因素，下降幅度可能較小，從而使得銀行的凈息差縮小，利潤空間被壓縮。當(dāng)市場利率上升時，銀行的存款成本增加，同樣會對盈利能力產(chǎn)生影響。若市場利率大幅上升，銀行需要提高存款利率以吸引存款，這會增加銀行的資金成本，而貸款利率的上升可能受到市場需求的限制，無法完全彌補成本的增加，導(dǎo)致銀行盈利能力下降。2015-2016年，我國央行多次下調(diào)基準(zhǔn)利率，一年期貸款基準(zhǔn)利率從5.35%降至4.35%。在此期間，上市銀行的凈息差普遍收窄，盈利能力受到一定程度的抑制。5.2.2政策法規(guī)政策法規(guī)作為上市銀行運營的重要外部約束和引導(dǎo)力量，對銀行效率有著多維度的深刻影響。金融監(jiān)管政策的變革直接關(guān)系到銀行的合規(guī)成本和業(yè)務(wù)發(fā)展方向。隨著金融監(jiān)管的日益嚴(yán)格，銀行需要投入更多的人力、物力和財力來滿足監(jiān)管要求，這在一定程度上增加了銀行的運營成本。巴塞爾協(xié)議Ⅲ對銀行的資本充足率、流動性等方面提出了更高的要求，我國上市銀行需要不斷優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，增加資本儲備，加強流動性管理，以滿足監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。這些措施雖然有助于增強銀行的穩(wěn)健性，但也會增加銀行的運營成本。嚴(yán)格的監(jiān)管政策也促使銀行加強風(fēng)險管理，規(guī)范業(yè)務(wù)操作，提高資產(chǎn)質(zhì)量，從長期來看，有利于銀行的可持續(xù)發(fā)展。監(jiān)管部門對銀行信貸投向的規(guī)范，促使銀行更加審慎地選擇貸款項目，優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)，降低信用風(fēng)險。2022年，監(jiān)管部門加強了對房地產(chǎn)貸款的監(jiān)管，要求銀行嚴(yán)格控制房地產(chǎn)貸款規(guī)模和風(fēng)險，這促使銀行調(diào)整信貸結(jié)構(gòu)，加大對實體經(jīng)濟、綠色金融等領(lǐng)域的支持力度。雖然在短期內(nèi)，銀行可能需要對業(yè)務(wù)進行調(diào)整，增加了一定的運營成本，但從長期來看，有助于銀行優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，提高資產(chǎn)質(zhì)量，增強可持續(xù)發(fā)展能力。貨幣政策的調(diào)整對上市銀行的資金成本和業(yè)務(wù)規(guī)模有著直接影響。央行通過調(diào)整存款準(zhǔn)備金率、公開市場操作等手段，影響市場流動性和資金價格。當(dāng)央行提高存款準(zhǔn)備金率時，銀行可用于放貸的資金減少，資金成本上升，業(yè)務(wù)規(guī)模可能受到限制。存款準(zhǔn)備金率的提高意味著銀行需要將更多的資金存入央行，減少了銀行的可貸資金量，為了滿足資金需求，銀行可能需要提高貸款利率或通過其他渠道籌集資金，這會增加銀行的資金成本，限制業(yè)務(wù)規(guī)模的擴張。當(dāng)央行實施寬松的貨幣政策，如降低存款準(zhǔn)備金率、開展逆回購等，市場流動性增加，銀行的資金成本降低，業(yè)務(wù)規(guī)模有望擴大。寬松的貨幣政策使得銀行可貸資金增加，資金成本降低，銀行可以以更低的利率發(fā)放貸款，吸引更多的客戶，從而擴大業(yè)務(wù)規(guī)模。2020年，為應(yīng)對新冠疫情對經(jīng)濟的沖擊，央行實施了一系列寬松的貨幣政策，多次降低存款準(zhǔn)備金率，累計釋放長期資金約1.75萬億元。這使得上市銀行的資金成本降低，信貸規(guī)模得以擴大，有力地支持了實體經(jīng)濟的發(fā)展。5.2.3市場競爭市場競爭作為上市銀行面臨的重要外部環(huán)境因素，對銀行效率有著全方位的深刻影響。銀行業(yè)內(nèi)部競爭格局的變化直接關(guān)系到銀行的市場份額和盈利能力。隨著銀行業(yè)的不斷發(fā)展，市場競爭日益激烈，各類銀行紛紛通過創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)、優(yōu)化客戶體驗、降低貸款利率等方式爭奪市場份額。股份制商業(yè)銀行憑借其靈活的經(jīng)營機制和創(chuàng)新能力，不斷推出個性化的金融產(chǎn)品和服務(wù)，吸引了大量優(yōu)質(zhì)客戶，對國有大型商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的市場份額形成了一定的沖擊。城市商業(yè)銀行則通過立足本地、深耕區(qū)域市場，加強與當(dāng)?shù)仄髽I(yè)和居民的合作，提升服務(wù)質(zhì)量，在區(qū)域市場中占據(jù)了一席之地。這種激烈的競爭促使銀行不斷優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提高運營效率，降低成本，以提升自身的競爭力。為了在競爭中脫穎而出，銀行不斷優(yōu)化內(nèi)部管理，提高審批效率，降低運營成本，同時加大對金融科技的投入，提升服務(wù)的便捷性和智能化水平。一些銀行通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)了線上業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，提高了客戶服務(wù)效率，降低了運營成本。在激烈的市場競爭下，銀行的盈利能力也受到了考驗，銀行需要不斷創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式，拓展收入來源，以應(yīng)對競爭壓力。金融創(chuàng)新的浪潮對上市銀行的效率產(chǎn)生了深遠影響。隨著金融科技的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融、數(shù)字貨幣等新興金融業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn)，對傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)模式帶來了挑戰(zhàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融平臺憑借其便捷的服務(wù)、高效的審批流程和豐富的金融產(chǎn)品，吸引了大量年輕客戶和小微企業(yè)客戶，對銀行的存款、貸款和支付結(jié)算等業(yè)務(wù)造成了一定的分流。數(shù)字貨幣的發(fā)展也可能改變銀行的支付結(jié)算模式和貨幣創(chuàng)造機制，對銀行的業(yè)務(wù)產(chǎn)生深遠影響。面對這些挑戰(zhàn)，上市銀行積極推進金融創(chuàng)新，加強與金融科技企業(yè)的合作，利用大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)提升服務(wù)效率和風(fēng)險管理能力。一些銀行利用大數(shù)據(jù)分析客戶的金融需求，推出個性化的金融產(chǎn)品；利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)智能客服、風(fēng)險預(yù)警等功能，提高服務(wù)效率和風(fēng)險管理水平；利用區(qū)塊鏈技術(shù)優(yōu)化跨境支付、供應(yīng)鏈金融等業(yè)務(wù)流程，降低交易成本。這些金融創(chuàng)新舉措有助于銀行提升效率，增強市場競爭力。但金融創(chuàng)新也帶來了新的風(fēng)險，如技術(shù)風(fēng)險、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險等，銀行需要加強風(fēng)險管理，確保金融創(chuàng)新的穩(wěn)健推進。5.3影響因素的實證檢驗為了深入探究影響我國上市銀行效率的因素，構(gòu)建多元線性回歸模型進行實證檢驗。以DEA模型測算得到的技術(shù)效率值作為被解釋變量，代表上市銀行的效率水平；將前文分析的內(nèi)部因素和外部因素作為解釋變量，具體包括不良貸款率（BLR）、貸款撥備率（LPR）、核心一級資本充足率（CET1R）、一級資本充足率（Tier1R）、資本充足率（CAR）、成本收入比（CIR）、營業(yè)費用（OE）、信用風(fēng)險指標(biāo)（CRI，采用貸款撥備率與不良貸款率的比值衡量）、市場風(fēng)險指標(biāo)（MRI，采用利率敏感性缺口與總資產(chǎn)的比值衡量）、GDP增長率（GDPG）、貨幣供應(yīng)量增長率（M2G）、金融監(jiān)管政策指標(biāo)（RPI，采用監(jiān)管政策變化指數(shù)衡量，該指數(shù)根據(jù)監(jiān)管政策的調(diào)整頻率和強度構(gòu)建）、市場競爭程度指標(biāo)（CCI，采用赫芬達爾-赫希曼指數(shù)衡量銀行業(yè)市場競爭程度）。控制變量選取銀行規(guī)模（SIZE，采用總資產(chǎn)的自然對數(shù)衡量）和上市年限（LIST，采用銀行上市的年數(shù)衡量）。構(gòu)建的多元線性回歸模型如下：TE_{it}=\beta_{0}+\beta_{1