中国城市商业银行效率分析陈可【摘要】本文采用随机前沿方法，并运用超越对数函数以及相关数据，对我国2002年至2009年城市商业银行的效率进行测度，分析结果表明：我国商业银行的效率总体水平较好且是缓慢上升的。银行间效率的差异在减少。总体来说，银行的规模应该和内部管理相匹配。银行应在业务拓展、上市和引进投资者的同时。努力提高自身管理效率，从而使自己在竞争中占有优势。【关键词】随机前沿分析方法；城市商业银行；效率研究：ISSN1006—656X（2014）09-0027-01一、引言随着近年银行业改革步伐的加快，商业银行的风险与效率问题再次成为理论界、政府和业内关注的焦点，这其中既涉及银行改革的市场结构取向抑或治理结构改革取向的理论争论。本文主要研究的是区域银行的效率问题。在中国，大银行往往在地域上非常广泛的地区进行经营，通常很难确定这些银行的区域效率。对于一个典型的大型商业银行，我们只能接触到分布在全国各地的分支机构的合计财务数据。总的数据并不能反映银行的地区效率。相反，“城市商业银行”，最初是根据一个城市一家银行的规则所创建的，分别位于每个省（省级或地级市）的中心城市，同时在省内经营。从这方面看来，城市商业银行非常适合我们就这一课题进行研究。虽然在中国银行业监督管理委员会（以下简称银监会）的许可下，自2007年以来一些城市商业银行已经迅速扩大到本省范围以外，但是绝大多数城市商业银行仍然在区域内运营。二、中国城市商业银行的背景截至2009年底，共有143家城市商业银行不均匀地分布在全国各地。城市商业银行就业务发展方面在中国所有类别的金融机构中排名第三，它的前面是五大国有商业银行（SOCBs）和12家股份制商业银行。中国的城市商业银行在中国银行业中所占有的总资产，总负债，权益，税后利润，以及不良贷款不到9%。相比于五大国有商业银行在中国银行业中所占的主导地位，城市商业银行是很小的。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---三、方法（一）城市商业银行效率公式的详述最常见的效率估计有非参数技术，如数据包络分析（DEA），以及参数技术，如自由分布方法和随机前沿方法。非参数方法一般都集中于技术最优，而不是经济最优。因为我们在本文中想强调的是经济最优及其决定因素，我们采用随机前沿方法，并运用超越对数函数来估计中国城市商业银行的效率。我们意识到，相对于非参数方法，参数化技术存在一定的劣势，即得到的效率得分会依赖于所选择的函数形式是否能准确地捕捉到真实的生产关系。在这里，为了管理参数技术的这个缺点，即不准确的函数形式可导致函数形式的设定错误，我们添加三角函数到超越对数函数，以形成灵活的傅里叶函数。（二）数据和样本的描述城市商业银行的财务和经营数据是从城市商业银行的官方网站和中国领先的财经报纸《财经时间》公布的年度报告中得出。2002年至2010年全省GDP的增长速度和人均GDP均摘录自中国统计年鉴。在其他省份有分支的城市商业银行被淘汰。在此之后，2002-2009年期间有72家中国城市商业银行，174个银行年度观测值被留了下来。在我们的样本中，浙江省就有10家城市商业银行（占据了银行数量的13.89%）和38个银行年度观测值（占据了银行年度观测数的21.84%）。城市商业银行的数量和银行年度观测数位居第二的是山东省，有8家银行（11.11%）和21个观测值（12.67%）。河南省是排名第三，有七家银行（9.72%）和13个观测值（7.47%）。其余城市商业银行相对均匀地分布在其他23个省市。观测分布相对均匀多年来在样本中2005-2009年的观测值分布相对均匀，但2002-2004年只有较少的观测值。中国城市商业银行的平均资产为261.7548百万元，波动系数为1.29，这说明城市商业银行的规模，平均而言，還是比较小的。非利息收入对总资产0.77%的比例表明城市商业银行很少提供其他金融服务，除了接受存款，发放贷款。资产负债表的其他项作为总资产的比例分别是，贷款总额为51.67%，存款总额为77.53%，总成本为24.97%，股权为59.16%，而投资支出为20.26%。输入价格，资金平均为0.0218元和资本为1.0370元。在中国各省人均GDP范围从最低...