基于DEA我国商业银行效率评价探究［摘要］为探求国内商业银行效率，利用数据包络分析方法(DEA)对我国14家商业银行的技术效率和规模效率进行测度，研究发现：我国银行业整体效率偏低，且波动较大;股份制商业银行的规模效率整体上优于国有商业银行。［关键词］商业银行；DEA模型；效率评价［中图分类号］F832.2［文献标识码］B［文章编号］2095-3283(2012)07-0111-02一、引言现今我国商业银行正处于金融体制全面调整时期，承受着来自市场风险以及外资银行的冲击。银行产权结构不明确、资产配置能力和市场集中度不高等诸多因素导致我国商业银行竞争力低于国外一些大型银行。因此应对国内商业银行进行评价分析，以效率指标大小作为评价标准。影响银行效率的主要因素有技术效率和规模效率。经济学意义上的技术效率是指投入与产出之间的关系，指在既定的投入下实现了产出最大化，或者在生产既定的产出时实现了投入最小化。而商业银行的规模效率是指随着银行的业务规模、人员数量、机构网点、金融产品的扩大和增多而发生的单位运营成本下降、单位收益上升的现象，它反映了商业银行经营规模与其运行成本、经营收益的变动关系。银行效率的分析方法主要有两种：一种是用单要素指标或建立多指标综合评价体系进行分析；另一种是前沿效率分析法。其中单要素与多指标评价方法采用某种单一的要素或者构建多个指标体系来进行综合评价。一般的指标有经营效率指标，包括资产收益率、利润收入率以及平均利润等；前沿效率分析法分为参数法和非参数法。参数方法确定被考察银行具体的生产函数形式，并考虑了随机误差。非参数方法在对银行效率进行计算时没有限定效率前沿的形状，不要求对基本的生产函数做出明确的定义。非参数方法主要是指数据包络分析（简称DEA）和自由排列包（简称FDH）O本文拟用DEA方法来研究商业银行的技术和规模效率。、数据包络分析（DEA）研究综述DEA方法是一个对多投入和多产出的多个决策单元的效率评价方法，它是一种系统评价方法，把反映被评价事物的多个指标的信息综合起来，得到一个综合指标，用以反映被评价事物的整体情况，并进行横向和纵向的比较。DEA方法常用于需要对同类事物在不同时间的表现进行评价。首先,DEA模型是一个线性规划模型，它反映的是产出对投入的比率。作为一种非参数方法，DEA具有无须事先设定前沿生产函数的形式，无须估计系数，并且能够处理多投入、多产出的情况，符合商业银行经营实际，并且评价结果较为客观等多方面优点。DEA可以处理多输入尤其是多输出决策单元的文的研究中，把银行的投入指标分为存款总额和相对有效性评价问题。DEA的这一特点对于银行效率评价十分有意义。银行的投入包括人、财、物等众多投入要素，这些投入要素可以看成是银行效率系统的输入，而银行的产出也是多样的，既要满足微观主体自身的各项目标，也要满足整个社会的多种公共利益，这些目标可当作银行效率系统的输出。其次，DEA不必事先设定决策单元的具体输入输出函数。这符合银行业没有固定生产函数的特点。最后，DEA在测定若干决策单元的相对有效性时注重的是对每一个决策单元进行优化，所得出的相对效率是其最大值，所得出的权重也是最优的，因而它是最有利于该决策单元的相对效率。利用这一点可以为每一家银行找出其差距和优化方向。在本营业费用，同时将银行税前利润总额作为银行产出指标。三、数据选取与模型分析（一）数据的选取本文所选取的样本银行有以下14家：中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行、中信银行、中国光大银行、华夏银行、广东发展银行、深圳发展银行、招商银行、上海浦东发展银行、兴业银行、中国民生银行，选用2001—2009年作为样本期。全部数据来自2002—2010年出版的《中国金融年鉴》。（二）实证结果分析通过上述投入一产出变量的界定，运用DEA模型对我国14家商业银行9年来的经营效率作如下分析。以下数据均由deap2.1软件在规模报酬可变的情况下计算得出。由表1、表2、表3可得出以下结论:1・我国银行业整体效率偏低，但又表现岀缓慢上升的发展趋势。其中，我国农业银行技术效率值最低，深发银行、招商银行和兴业银行...