商业银行是以资产业务、负债业务和中间业务为主要业务划分，并以获取利润为目的的货币经营企业。商业银行因其信用中介职能，支付中介职能，信用创造职能，金融服务职能和调节经济职能，为其他金融机构的发展提供了平台，其业务范围涵盖了经济领域的大部分范围，是金融体系的重要基础。因此，商业银行的经营效率高低不仅关系到商业银行本身的发展，也关系到国家金融体系是否能良性高效运行。
　　本文在借鉴已有研究的基础上，运用多目标（Multi-stage）DEA方法，对2008-2010年我国A股市场全部16家上市商业银行的效率进行评价，并通过Malmquist生产率指数对银行效率进行分解研究，来分析影响商业银行经营效率的原因，最后归纳出一些结论，提出一些建议。
　　一、研究方法介绍和指标选择
　　(一)研究方法介绍
　　关于银行效率的评价方法由最初的财务指标分析方法，发展到前沿分析方法。上世纪90年代以来，更多的研究集中在银行的生产效率方面，多采用前沿分析方法，主要包括参数方法和非参数方法两大类。
　　国外学者目前更多地探讨研究商业银行效率问题的最佳前沿分析方法和各种方法的优缺点。
　　国内学者商对业银行效率问题的研究主要是进入新世纪以后，赵旭（2000）利用DEA方法对我国国有商业银行的效率进行实证分析。谭中明（2002）运用因子分析法对我国十家商业银行及两家外资银行的效率状况进行了定量考察。张健华(2003)利用DEA改进模型和Malmquist效率指数对我国三类商业银行1997- 2001年的技术效率、规模效率做了深刻严谨的分析。吴栋、周建平(2007)利用SFA方法对1998- 2005年间我国14家商业银行的成本效率、标准效率与可替代利润效率进行估计，考察了商业银行股权结构与银行效率之间的关系。赵翔(2010)利用超效率DEA方法对某商业银行在京的40家支行的效率进行测度。王健、金浩、梁慧超（2011）基于超效率DEA方法，运用EMS软件对2004-2009年14家商业银行的效率进行分析，并通过Malmquist指数对银行效率进行分解研究。可见，国内对于商业银行效率研究主要还是选用了非参数方法。本文运用非参数方法Multi-stage DEA和MALMQUIST指数分析商业银行效率。
　　(二)指标

选择
　　选择恰当的输入和输出指标，在运用DEAP软件测算商业银行效率时是至关重要的。在国外，对输入、输出指标的选择主要有五种方法，分别是中间媒介法，生产法，资产法，用户成本法、价值附加值方法等。综合各种方法利弊，并结合我国商业银行实际，本文选用4个输入指标和3个输出指标。输入指标：职工薪金（支付给职工以及为职工支付的现金）；资产总额；固定资产净值；营业费用支出（等于营业支出加上营业外支出）。输出指标：贷款；利息净收入；税前利润。决策单元为16家商业银行。
　　二、样本选择和数据来源
　　(一)样本选择
　　综合考虑数据的可得性和样本的覆盖面，本文选取了目前在A股上市的所有16家商业银行为样本。按照中国银行业监督管理委员会划分标准，它们分别是所有的大型商业银行：中国银行，中国工商银行，中国建设银行，中国农业银行，交通银行，八家股份制商业银行：招商银行，华夏银行，光大银行，中信银行，民生银行，浦东发展银行，深圳发展银行，兴业银行；三家城市商业银行：北京银行，南京银行，宁波银行。这些银行在2010年底的资产总额约为55万亿元，占所有商业银行资产总额的约80%，且社会知名度高，社会影响巨大，足以真实反应我国商业银行的总体情况。同时，本文研究的时间跨度为2008年至2010年，可以真实反应金融危机前后，我国商业银行效率的变化。
　　(二)数据来源
　　本文研究的数据均来自16上市银行网站上公布的2008，2009，2010年的年报。本文所用数据均是合并报表数据，或称集团数据，这样也能反映整个金融集团的真实情况。
　　三、实证分析
　　本文用DEAP软件对2008年-2010年的输入和输出数据进行处理，所有处理都是面向输入数据并在VRS模型下，分别运用Multi-stage DEA和Malmquist-DEA方法进行的。16家A股上市商业银行的效率情况如表4-1。其中crste代表技术效率，也叫综合效率；vrste代表纯技术效率；scale代表规模效率；drs表示规模报酬递减；“-”表示规模报酬不变；irs表示规模报酬递增；crste=vrste×scale 。16家A股上市商业银行的三年平均效率MALMQUIST指数情况如表4-2。本文将A股16家上市商业银行按照中国银行业监督管理委员会的分类标准划分，即大型商业银行，股份制商业银行，城市商业银行，并分别讨论每一类商业银行的效率。
　　(一)Multi-stage DEA操作结果分析
　　1、大型商业银行
　　技术效率方面，2008年，技术效率最高的是交通银行，为0.998，最低的是中国农业银行，为0.993；2009年，中国银行，中国建设银行和交通银行技术效率并列第一，都为1，中国农业银行最低；2010年，中国银行，中国工商银行，中国建设银行技术效率

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并列第一，也都为1，中国农业银行又最低，为0.995。
　　纯技术效率方面，2008年，中国银行最低，为0.999；2009年，中国农业银行最低，仅为0.990；2010年，五家商业银行都为1。



　　规模效率方面，2008年，交通银行最高，为0.998，中国农业银行最低为0.993；2009年，中国农业银行最低，为0.994，中国工商银行为0.999，其他都为1；2010年，中国银行最低，为0.995，交通银行为0.999，其他都为1。
　　2008年，5家商业银行都是规模报酬递减；2009年，除了中国工商银行和中国农业银行是规模报酬递减外，其他都是规模报酬不变；2010年，除了交通银行和中国农业银行是规模报酬递减外，其他都是规模报酬不变。
　　2、股份制商业银行
　　技术效率方面，2008年华夏银行，深圳发展银行，兴业银行最高，为1。民生银行最低，为0.995。2009年，深圳发展银行和兴业银行最高，为1。招商银行最低，为0.995。2010年，华夏银行，民生银行，深圳发展银行，中信银行都为1，招商银行最低0994。
　　纯技术效率方面，基本都呈U型，即2008、2010年较高，2009年较低。2008年，所有股份制商业银行都为1。
　　规模效率方面，所有股份制商业银行都呈上升势头，2008年，民生银行最低，为0.995。2009年，2010年，这一指标基本都为0.999或者1，总体差距不大。
　　2008年，除了华夏银行，深圳发展银行和兴业银行是规模报酬不变，其他股份制商业银行都是规模报酬递减；2009年，除了民生银行，浦东发展银行和中信银行是规模报酬递减，其他股份制商业银行都是规模报酬不变；2010年，浦东发展银行和招商银行是规模报酬递减，其余的是规模报酬不变。（表4-1所示）
　　3、城市商业银行
　　样本中的三家城市商业银行，即南京银行，北京银行，宁波银行，三年中的技术效率方纯技术效率，规模效率都没有什么太大的差异，除了宁波银行在2008年的技术效率和规模效率为0.996外，其它年份的三家银行的三种效率值都为1。
　　2008年，宁波银行是规模报酬递增，南京银行和北京银行都是规模报酬不变；2009 年和2010年三家商业银行都是规模报酬不变。
　　(二)Malmquist-DEA操作结果分析
　　Malmquist指数可分解为综合技术效率变化指数和技术进步变化指数。M 函数值大于1，表示生产率提高；等于1，表示生产率不变；小于1，表示生产率下降。
　　1、 大型商业银行
　　中国银行五个指数都大于1，技术进步变化指数达到1.263，说明中国银行在研究期内，通过技术方面的进步，带来了效率的显著提升，技术进步变化指数对全要素生产率指数贡献最大。
　　中国工商银行的技术进步变化指数小于1，全要素生产效率指数也小于1，说明在研究期内，其在技术进步方面做得不好，拖累了全要素生产率。
　　中国建设银行，交通银行，中国农业银行都存在和中国工商银行相同的情况。(表4-2所示)
　　2、股份制商业银行
　　华夏银行的技术进步变化指数为1.388，是所有16家样本商业银行中最高的，其全要素生产率指数也是最高的，说明在研究期内，其在技术改进方面做得最好。
　　民生银行，浦东发展银行，深圳发展银行，中信银行都存在着技术进步变化指数小于1，影响全要素生产率指数的情况。
　　兴业银行所有指数都大于1，说明其在研究期内，生产率有所提高。
　　招商银行和光大银行都只是在规模效率变化指数上大于1，说明其虽然在向长期最优规模靠近，但是在利用技术提高效率方面有所欠缺。
　　3、城市商业银行
　　样本中的三家城市商业银行很类似，都是技术进步变化指数小于1，其中，南京银行在该指数的表现上与其他两家银行有较大差距，仅为0.917，说明南京银行在这方面做得较差。总体来说，三家城市商业银行的全要素生产率都小于1。
　　四、总结
　　通过将多目标（Multi-stage）DEA方法和Malmquist生产率指数结合起来对2008-2010年在A股上市的16家商业银行的效率进行研究，发现了如下的一些结论。
　　总的来说，城市商业银行各个指数评价都比较良好，波动不大。大型商业银行普遍存在规模报酬递减的现象，民生银行，浦东发展银行和招商银行这些股份制商业银行也有相同的现象，这表明它们目前的经营规模超过了自身最佳的经营规模。同时，无论是哪种商业银行，都存在着技术进步效率不高的现象。
　　所以，简单的规模扩张对这些中国最知名的上市商业银行也不是问题，关键是商业银行要不断加强自身的经营管理能力，不断创新经营管理方式，在金融技术创新的同时，注重风险控制，改进业务操作水平和业务发展模式，从而使得自身的上述软实力能跟得上自身规模的扩张要求，从而达到规模经济的状态，使得技术效率，纯技术效率，尤其是技术进步指数都有所提高。