安博文，侯震梅，李春玉

（1.新疆財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院，新疆 烏魯木齊830012；2.西藏大學(xué) 理學(xué)院，西藏 拉薩850000）

一、引言

商業(yè)銀行作為我國銀行業(yè)的重要組成部分，在我國金融行業(yè)中占據(jù)主體地位，是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的金融媒介。商業(yè)銀行是以盈利為目的的金融企業(yè)，隨著我國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，金融領(lǐng)域開放程度的日益擴(kuò)大，商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益提升也面臨著諸多挑戰(zhàn)。比如隨著利率市場化進(jìn)程，央行不斷進(jìn)行降息調(diào)整，貸款利率與存款利率的利差逐漸縮小，導(dǎo)致商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益開始下降。

截至2016 年，我國共有1265 家商業(yè)銀行，其中包括5 家大型商業(yè)銀行、12 家股份制商業(yè)銀行、134 家城市商業(yè)銀行和1114 家農(nóng)村商業(yè)銀行，總資產(chǎn)規(guī)模為1785772 億元，稅后利潤總額達(dá)到16353 億元。2017 年《政府工作報告》中強(qiáng)調(diào)，要大力推進(jìn)大中型商業(yè)銀行設(shè)立普惠金融事業(yè)部，并與有關(guān)部門共同加強(qiáng)稅收優(yōu)惠和風(fēng)險補(bǔ)償?shù)却胧?，這無疑給商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益的提升注入新的活力。

在全新的金融政策下，我國商業(yè)銀行的投入產(chǎn)出現(xiàn)狀如何？商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益效率處在怎樣的水平？哪些因素將會促進(jìn)商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益的高質(zhì)量建設(shè)？本文將以我國15家商業(yè)銀行（4 家國有銀行和11 家股份制銀行）為研究對象，定量測算商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益效率，同時采用計量模型探討商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益高質(zhì)量建設(shè)的實現(xiàn)路徑。

二、文獻(xiàn)綜述

商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益會受到多方面的影響，可以從商業(yè)銀行的規(guī)模經(jīng)濟(jì)、收入結(jié)構(gòu)、風(fēng)險投資、理財產(chǎn)品發(fā)行量、空間分布以及金融市場監(jiān)管體系等維度進(jìn)行考慮。于良春和高波（2003）研究發(fā)現(xiàn)，規(guī)模經(jīng)濟(jì)在我國商業(yè)銀行中確實存在，而且這種存在并不是越大越好，同時規(guī)模經(jīng)濟(jì)還受到市場結(jié)構(gòu)和金融創(chuàng)新等因素的影響。［1］鄒江等（2004）認(rèn)為，科學(xué)合理的調(diào)整我國商業(yè)銀行的收入結(jié)構(gòu)將會顯著提高商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益。他同時指出，我國商業(yè)銀行收入結(jié)構(gòu)差異產(chǎn)生的原因主要包括業(yè)務(wù)的種類與收入、行業(yè)服務(wù)水平以及客戶資源3 個方面。［2］吳迪（2018）研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行的杠桿水平取決于預(yù)期風(fēng)險資本回報與大額存單，并且較低的利率會加大商業(yè)銀行杠桿［3］。王滿四等（2018）認(rèn)為，商業(yè)銀行可以與風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作，既可以解決中小企業(yè)的融資問題，還能實現(xiàn)銀投合作的雙贏，以此提高商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益。［4］胡詩陽等（2019）研究發(fā)現(xiàn)，理財產(chǎn)品募集資金與理財產(chǎn)品收益率呈正向變動關(guān)系，會促進(jìn)商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益提升，但隨著理財產(chǎn)品數(shù)量的增加，商業(yè)銀行所要承擔(dān)的風(fēng)險也會上升，因此還需考慮經(jīng)濟(jì)效益的風(fēng)險管控能力。［5］姚曉明等（2019）認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)理論在商業(yè)銀行間也同樣適用，并且從地方產(chǎn)業(yè)和區(qū)域投資流向兩個維度分析了商業(yè)銀行網(wǎng)點空間演化路徑。［6］李智山等（2014）進(jìn)一步揭示了商業(yè)銀行空間分布結(jié)構(gòu)的差異性以及空間聚集效應(yīng)。［7］Gennaioli N 等（2013）指出，監(jiān)管體系發(fā)展的不均衡會造成商業(yè)銀行通過監(jiān)管套利來獲取經(jīng)濟(jì)效益［8］，Houston J F 等（2012）進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，目前全球金融監(jiān)管環(huán)境并不健全，因此商業(yè)銀行更傾向于將多數(shù)資本轉(zhuǎn)向監(jiān)管體系薄弱地區(qū)。［9］

商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益會受到多個層面影響，那么如何實現(xiàn)商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益的最大化便成了一個至關(guān)重要的問題。技術(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)效益的實質(zhì)就是企業(yè)的產(chǎn)出水平與生產(chǎn)成本之間的比例關(guān)系。黃憲等（2008）研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益的最大化可以從投入導(dǎo)向型和產(chǎn)出導(dǎo)向型兩個角度進(jìn)行分析，投入導(dǎo)向型考慮的是產(chǎn)出水平既定情況下的生產(chǎn)成本最小化，而產(chǎn)出導(dǎo)向型考慮的是生產(chǎn)成本既定情況下的產(chǎn)出水平最大化。［10］雖然分析問題的角度不同，但得出的研究結(jié)論完全一致。商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益的測度可以借鑒其他類別經(jīng)濟(jì)效益的測度方法，郭奇（2010）基于同一行業(yè)3 個企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的8 個指標(biāo)，采用未確知測度模型量化了企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，為評價企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益提供了一種直觀化方法［11］；趙小娥（2015）基于湖南省14 個地級市經(jīng)濟(jì)效益的10 個指標(biāo)，采用因子分析模型測算了全部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)效益得分，并依據(jù)得分情況進(jìn)行排名［12］；曾玲玲等（2018）針對農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融模式的優(yōu)化問題，采用Shapley 值法測算了優(yōu)化模式下的商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益，論證了“農(nóng)村銀行+電商平臺”模式的可行性。［13］

部分國內(nèi)外學(xué)者也從效率角度研究了商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益問題。Allen N. Berger 和Da?vid B. Humphrey（1997）研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行由于X 無效率導(dǎo)致的總成本損失占到了20%。［14］由此可見，商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效率是決定經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵因素。國內(nèi)外學(xué)者對商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效率的測度進(jìn)行了詳細(xì)研究。從測算方法來看，大致分為兩類，一類是基于參數(shù)估計的隨機(jī)前沿分析（SFA），另一類是基于非參的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）。兩類方法各有側(cè)重，其主要區(qū)別在于產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量的不同，隨機(jī)前沿分析處理的是多投入單產(chǎn)出的效率問題，而數(shù)據(jù)包絡(luò)分析側(cè)重解決多投入多產(chǎn)出的效率問題。采用隨機(jī)前沿分析的研究成果主要有：王聰和譚政勛（2007）測算了我國商業(yè)銀行1990—2003 年的X 利潤效率、規(guī)模效率和范圍效率，發(fā)現(xiàn)國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行的效率水平存在結(jié)構(gòu)性差別［15］；顧洪梅和劉金全（2009）測算了我國商業(yè)銀行1998—2005 年的經(jīng)濟(jì)效率，發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行的資源配置能力逐步增強(qiáng)，但贏利能力存在下降趨勢。［16］采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的研究成果主要有：黃憲等（2008）采用三階段DEA 模型測算了我國商業(yè)銀行1998—2005 年的X 效率，發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行的X 效率呈上升趨勢，并指出配置效率的提高是X 效率提高的主要原因［10］；陳清和張海軍（2018）采用DEASBM 模型測算了我國商業(yè)銀行2010—2016 年的經(jīng)營效率，并進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)管理層異質(zhì)性與經(jīng)營效率之間存在反向變動關(guān)系。［17］

上述研究成果顯示，相關(guān)學(xué)者對商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益影響因素、如何實現(xiàn)商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益最大化以及商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效率的測度問題都進(jìn)行了深入研究，并且成果頗豐。已有研究文獻(xiàn)表明，雖然有學(xué)者從效率角度考慮經(jīng)濟(jì)效益問題，但沒有明確定義出商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益效率這一概念，也就是說商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益的效率問題還有待進(jìn)一步研究?；诖耍疚囊陨虡I(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益為問題導(dǎo)向，立足商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效率的測度方法，給出商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益效率的概念以及測算公式，并進(jìn)一步分析商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益效率的影響因素。本文的整體布局為：首先，從商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益效率的理論機(jī)制出發(fā)構(gòu)建測度商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益效率的評價指標(biāo)體系，同時考慮金融市場環(huán)境因素的影響；其次，基于可視化的描述性統(tǒng)計方法分析現(xiàn)階段商業(yè)銀行投入產(chǎn)出的基本情況以及影響因素的分布情況；根據(jù)構(gòu)建的評價指標(biāo)體系，采用三階段DEA 模型測算商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益效率，并利用金融市場的環(huán)境因素對管理無效率項進(jìn)行修正；最后，借助Tobit 回歸模型定量分析經(jīng)濟(jì)效益效率、管理技術(shù)效率和資源配置效率的影響因素，為商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益效率的高質(zhì)量建設(shè)提供理論依據(jù)。

三、指標(biāo)體系構(gòu)建與計量模型

（一）理論機(jī)制與指標(biāo)選擇

在構(gòu)建測度商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益效率的指標(biāo)體系上，主要參考了以下學(xué)者的思路。在投入指標(biāo)方面：（1）王聰和譚政勛（2007）將固定資產(chǎn)凈值作為投入指標(biāo)的數(shù)量關(guān)系，折舊費作為投入指標(biāo)的價值關(guān)系，并把由此計算出的固定資產(chǎn)價格視為商業(yè)銀行生產(chǎn)所需的投入要素［15］；（2）袁曉玲和張寶山（2009）在測算商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率時，基于生產(chǎn)法與中介法兩個維度，將營業(yè)費用作為商業(yè)銀行生產(chǎn)過程中的投入要素［18］；（3）胡詩陽等（2019）研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行吸收存款能力的強(qiáng)弱會直接影響理財產(chǎn)品募集資金的多少，進(jìn)而通過影響理財產(chǎn)品收益率來改變商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益。［5］在產(chǎn)出指標(biāo)方面：（1）John H. Boy 和Mark Gertler（1993）在對比研究美國商業(yè)銀行時發(fā)現(xiàn)，高風(fēng)險貸款會給大型商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益造成大量損失，可見貸款能力的強(qiáng)弱是一個商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益不斷增加的前提［19］；（2）鄒江等（2004）研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行的利息凈收入在營業(yè)收入中的地位舉足輕重，德意志銀行的利息凈收入在營業(yè)收入中占十分之三左右，香港上海匯豐銀行的利息凈收入更是在營業(yè)收入中占比60%以上［2］；（3）陳清和張海軍（2018）在研究商業(yè)銀行經(jīng)營效率時，用凈利潤衡量商業(yè)銀行的盈利能力，將其作為期望產(chǎn)出，并且研究發(fā)現(xiàn)，凈利潤與投入指標(biāo)間存在高度正相關(guān)關(guān)系。［17］

在商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益效率影響因素的指標(biāo)選擇上，主要參考了以下學(xué)者的構(gòu)建思路。（1）將商業(yè)銀行貸款總額與存款總額的比值定義為貸存比，并以此測度商業(yè)銀行的資金緊張程度（胡詩陽等，2019）［5］；Viral V. Acharya 等（2017）研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行的貸存比是影響其發(fā)行理財產(chǎn)品的重要因素，會間接影響商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益。［20］（2）Allen N. Berger 等（1993）指出，商業(yè)銀行的長期平均成本曲線是一條較為平緩的U 型曲線，經(jīng)過比較研究美國大、中、小型商業(yè)銀行發(fā)現(xiàn)，銀行的規(guī)模有效性與經(jīng)濟(jì)效益有直接聯(lián)系，因此，將商業(yè)銀行的規(guī)模大小作為其經(jīng)濟(jì)效益的解釋變量。［21］（3）利息收入比是商業(yè)銀行利息收入與營業(yè)收入的比值，鄒江等（2004）研究發(fā)現(xiàn)，西方商業(yè)銀行的非利息收入占總收入的40%～50%［2］，由此可見，非利息收入占據(jù)了商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益的半壁江山，利息收入比作為非利息收入比的反向指標(biāo)，與非利息收入比指標(biāo)的作用類似。（4）銀行類型的選擇是指是否為國有商業(yè)銀行，胡詩陽等（2019）認(rèn)為銀行類型是影響商業(yè)銀行吸收存款的能力的重要因素，因此在測度商業(yè)銀行吸收存款能力時引入啞變量表示商業(yè)銀行類型［5］，將國有銀行取值定義為1，非國有銀行取值定義為0。

綜上所述，本研究將固定資產(chǎn)、營業(yè)支出和存款總額作為投入指標(biāo)，貸款總額、利息凈收入和凈利潤作為產(chǎn)出指標(biāo)，對商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益效率進(jìn)行測度。值得注意的是，多數(shù)學(xué)者采用了投入導(dǎo)向的DEA模型，旨在研究產(chǎn)出水平既定情況下的投入最小化問題（黃憲等，2008）［10］，考慮到投入指標(biāo)會受環(huán)境因素影響，因此，本文將采用三階段DEA 模型，在第二階段從無形資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、營業(yè)稅金及附加、業(yè)務(wù)及管理費、應(yīng)交稅費和應(yīng)付利息6 個方面對環(huán)境因素進(jìn)行剔除。最后，本研究將從貸存比、總資產(chǎn)規(guī)模、利息收入比和銀行類型4 個維度對商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益效率的影響因素進(jìn)行剖析。詳細(xì)的核心指標(biāo)體系構(gòu)成如圖1 所示。

本文的樣本數(shù)據(jù)來源于《中國金融年鑒》中2017 年我國15 個商業(yè)銀行的截面數(shù)據(jù)，各個指標(biāo)的具體計算公式、計量單位和相應(yīng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法見表1。

表1 指標(biāo)體系構(gòu)建

（二）基于三階段DEA 的效率測算模型

第一階段：傳統(tǒng)DEA 模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是Charnes、Cooper 和Rhodes 在1978 年首次提出的，在規(guī)模收益不變的假定下，采用CCR 模型測算決策單元間的相對效率，并將該效率值定義為綜合技術(shù)效率（TE）。［22］DEA 理論是采用投入產(chǎn)出比的形式來定義效率，并利用線性規(guī)劃方程組進(jìn)行求解，其優(yōu)勢在于可以對多投入多產(chǎn)出的決定單元進(jìn)行效率測評。1984 年Banker、Charnes 和Cooper 基于規(guī)模收益可變的假定，將投入產(chǎn)出的線性組合系數(shù)之和限定為1，得到BCC 模型，并用該模型測算出決策單元的純技術(shù)效率（PTE）。［23］最后，將綜合技術(shù)效率和純技術(shù)效率的比值表示為規(guī)模效率（SE），由此得到三者的關(guān)系為

黃憲等（2008）在研究商業(yè)銀行X 效率時，將純技術(shù)效率解釋為商業(yè)銀行的技術(shù)效率，規(guī)模效率解釋為商業(yè)銀行的配置效率，因此商業(yè)銀行的X 效率（綜合技術(shù)效率）就是除去這兩種效率以外的其他效率［10］，本文將其定義為商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益效率。

測算對象以截面數(shù)據(jù)的形式給出，包含I 個商業(yè)銀行，并假設(shè)每個決策單元有M 種投入x 和N 種產(chǎn)出y。用xim表示第i 個商業(yè)銀行的第m 種投入，yin表示第i 個商業(yè)銀行的第n 種產(chǎn)出。則基于投入導(dǎo)向的線性規(guī)劃式為

第二階段：相似SFA 模型

第三階段：調(diào)整DEA 模型

（三）基于Tobit 回歸的因素分析模型

考慮到采用DEA 模型測算出的商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益效率處于0 到1 之間，因此對于該效率值的回歸就是一個角點解問題，于是本文選用大多學(xué)者采用的Tobit 模型，將上界限制為1、下界限制為0 進(jìn)行回歸。用η 表示商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益效率（或技術(shù)效率，或配置效率），則其影響因素的Tobit 模型為

四、實證分析

（一）現(xiàn)狀分析

繪制15 家商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益投入指標(biāo)相對位置的多維標(biāo)度圖（見圖2）。圖2 顯示，中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行和交通銀行分布在位置圖中右側(cè)的投入成本較高區(qū)域，中信銀行、上海浦東發(fā)展銀行、興業(yè)銀行、平安銀行、中國民生銀行和中國光大銀行分布在位置圖中左上方的投入成本中等區(qū)域，其他商業(yè)銀行則分布在位置圖中左下方的投入成本較低區(qū)域。僅考慮商業(yè)銀行的投入成本問題，在選取的15 家樣本銀行中，國有商業(yè)銀行的投入成本相比于股份制商業(yè)銀行較高；在11 家股份制商業(yè)銀行中，華夏銀行、廣發(fā)銀行、浙商銀行與渤海銀行投入成本較低，其中渤海銀行的投入成本最低。由此可見，商業(yè)銀行投入成本的多少與是否為國有銀行有密切聯(lián)系，并且還與商業(yè)銀行的經(jīng)營規(guī)模等因素有關(guān)。

圖2 各商業(yè)銀行投入指標(biāo)的相對位置圖（圖2b 為圖2a 橢圓區(qū)域的放大）

再繪制15 家商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)出指標(biāo)的相對位置（見圖3）。圖3 顯示，僅有中國農(nóng)業(yè)銀行分布在位置圖中右側(cè)的產(chǎn)出水平較高區(qū)域，中國工商銀行、中國銀行和交通銀行分布在位置圖中左上方的產(chǎn)出水平中等區(qū)域，其他商業(yè)銀行則分布在位置圖中左下方的產(chǎn)出水平較低區(qū)域。僅從商業(yè)銀行產(chǎn)出水平來看，在選取的15 家樣本銀行中，國有商業(yè)銀行的產(chǎn)出水平處在中上層，股份制商業(yè)銀行的產(chǎn)出水平較差。由此可見，商業(yè)銀行產(chǎn)出水平的高低與是否為國有銀行有直接關(guān)系，在4 家國有商業(yè)銀行中，中國農(nóng)業(yè)銀行產(chǎn)出水平最高，這可能與其經(jīng)營效率和資源配置能力有關(guān)。

圖3 各商業(yè)銀行產(chǎn)出指標(biāo)的相對位置圖（圖3b 為圖3a 橢圓區(qū)域的放大）

考慮商業(yè)銀行投入成本與產(chǎn)出水平兩個維度，可以發(fā)現(xiàn)：（1）中國農(nóng)業(yè)銀行投入成本最高，產(chǎn)出水平最佳，由此推斷，其經(jīng)濟(jì)效益處在較高水平；（2）另外3 家國有商業(yè)銀行，投入成本較高，但產(chǎn)出水平欠佳，其經(jīng)營結(jié)構(gòu)有待調(diào)整，需要進(jìn)一步探討提高經(jīng)濟(jì)效益的路徑；（3）在11 家股份制商業(yè)銀行中，華夏銀行、廣發(fā)銀行、浙商銀行與渤海銀行的投入產(chǎn)出均處在較差水平，其經(jīng)濟(jì)效益必然不佳，但需要進(jìn)一步分析，經(jīng)濟(jì)效益效率的不合理是由技術(shù)效率導(dǎo)致還是由配置效率導(dǎo)致。

現(xiàn)在討論15 家商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益投入與產(chǎn)出的關(guān)系。因為投入與產(chǎn)出都涉及多個方面，因此選用典型相關(guān)分析尋求它們之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。圖4 顯示，提取的一對典型變量為（u，v），考慮典型變量的內(nèi)部構(gòu)成，u 的69.73%來源于存款總額、29.41%來源于營業(yè)支出、0.86%來源于固定資產(chǎn)，v 的48.57%來源于貸款總額、35.63%來源于凈利潤、15.80%來源于利息凈收入，二者的典型相關(guān)系數(shù)為0.9991，呈現(xiàn)高度正相關(guān)關(guān)系。由此可見，存款總額決定了商業(yè)銀行的投入成本，貸款總額與凈利潤決定了商業(yè)銀行的產(chǎn)出水平，這與中介法測度商業(yè)銀行效率的指標(biāo)構(gòu)建理論一致，同時，中介法也更適合用作商業(yè)銀行的總體效率測評（Allen N.Berger 和David B.Humphrey，1997）。［26］

圖4 典型相關(guān)分析圖

采用核密度估計作出商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益影響因素的核密度圖（見圖5、圖6、圖7、圖8）。貸存比的平均值為0.8025，離散系數(shù)為0.2965，從圖5 可以看出，貸存比的核密度函數(shù)明顯區(qū)分為兩部分，這可能與商業(yè)銀行的規(guī)模經(jīng)濟(jì)有關(guān)；總資產(chǎn)規(guī)模的平均值為10.8765，標(biāo)準(zhǔn)差為0.9356，從圖6 可以看出，總資產(chǎn)規(guī)模的核密度函數(shù)分布呈現(xiàn)集中趨勢，說明我國商業(yè)銀行的市場集中度較高（于良春和高波，2003）［1］；利息收入比的平均值為1.5043，離散系數(shù)為0.1402，從圖7 可以看出，利息收入比的分布并不集中，說明我國商業(yè)銀行的收入結(jié)構(gòu)存在差異；圖8 顯示，銀行類型的核密度函數(shù)分成兩部分，集中在0 周圍的即為11 家股份制商業(yè)銀行，集中在1 周圍的即為4 家國有商業(yè)銀行。

圖5 貸存比的核密度估計

圖6 總資產(chǎn)規(guī)模的核密度估計

圖7 利息收入比的核密度估計

圖8 銀行類型的核密度估計

（二）經(jīng)濟(jì)效益的效率測算

根據(jù)圖1 設(shè)置的商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益效率核心指標(biāo)體系，用固定資產(chǎn)、營業(yè)支出和存款總額3 個維度衡量經(jīng)濟(jì)效益的投入成本，從貸款總額、利息凈收入和凈利潤3 個維度考慮經(jīng)濟(jì)效益的產(chǎn)出水平，據(jù)此測度經(jīng)濟(jì)效益效率。為了從多角度詮釋商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益的效率問題，這里將基于經(jīng)濟(jì)效益效率、技術(shù)效率和配置效率3 個視角，全面考查15 家商業(yè)銀行2017年的經(jīng)濟(jì)效益。

第一階段的傳統(tǒng)DEA 模型，需要針對式（2）（3）和（1）依次進(jìn)行求解，為此采用Deap2.1軟件，將模型預(yù)設(shè)為投入導(dǎo)向型，測算15 家商業(yè)銀行2017 年的經(jīng)濟(jì)效益效率、技術(shù)效率、配置效率以及規(guī)模收益情況。

從表2 可以看出，在不剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的前提下，2017 年15 家商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益效率均值為0.958，技術(shù)效率均值為0.992，配置效率均值為0.965。具體來看，（1）中國農(nóng)業(yè)銀行的效率值全部為1，說明其經(jīng)濟(jì)效益很高，這與之前現(xiàn)狀分析中的結(jié)論一致，規(guī)模收益不變說明其高效益已經(jīng)趨于瓶頸狀態(tài)；（2）交通銀行和中國銀行在國有商業(yè)銀行中經(jīng)濟(jì)效益較低且處于規(guī)模收益遞減，其經(jīng)濟(jì)效益的無效率主要是由資源配置無效所導(dǎo)致；（3）在15 家商業(yè)銀行中，僅有3 家銀行的經(jīng)濟(jì)效益有效，分別為平安銀行、上海浦東發(fā)展銀行和興業(yè)銀行；（4）前文提到的4 家投入產(chǎn)出均較低的股份制商業(yè)銀行，經(jīng)濟(jì)效益也均為無效，并且都是由資源配置無效所導(dǎo)致，其中渤海銀行的效率值仍是最低，但這4 家銀行均處在規(guī)模收益遞增?？紤]到表2 中結(jié)果會受環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的干擾，使得測算結(jié)果與真實值之間存在較大偏差，因此需要通過第二階段剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差。

表2 第一階段效率測算結(jié)果

第二階段的相似SFA 模型，根據(jù)式（3）計算投入指標(biāo)的松弛變量，并將其作為被解釋變量，環(huán)境因素視為解釋變量，具體的解釋變量與被解釋變量的對應(yīng)關(guān)系見圖1，通過Fron?tier4.1 軟件計算式（4），其中將估計方法設(shè)定為極大似然估計，計算出的回歸系數(shù)，見表3。

表3 第二階段投入松弛變量回歸結(jié)果

郭軍華等（2010）指出，當(dāng)回歸系數(shù)為負(fù)時，表示環(huán)境因素與成本浪費呈負(fù)相關(guān)，即增加環(huán)境因素會降低投入成本；當(dāng)回歸系數(shù)為正時，表示環(huán)境因素與成本浪費呈正相關(guān)，即增加環(huán)境因素會增加投入成本。［27］表3 回歸結(jié)果顯示，3 個投入松弛變量的回歸模型中，無效率方差占總方差的比重γ 都趨近于0，說明隨機(jī)因素對這3 種投入均會產(chǎn)生顯著影響，很有必要采用相似SFA 模型剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素。具體到各個投入指標(biāo)，（1）無形資產(chǎn)和衍生金融資產(chǎn)的增加都會造成固定資產(chǎn)投入成本的浪費，進(jìn)而導(dǎo)致商業(yè)銀行增加固定資產(chǎn)投入成本；（2）業(yè)務(wù)及管理費的增加會造成營業(yè)支出投入成本的浪費，進(jìn)而導(dǎo)致商業(yè)銀行增加營業(yè)支出投入成本；而營業(yè)稅金及附加的增加會減少營業(yè)支出投入成本的浪費，進(jìn)而節(jié)約商業(yè)銀行營業(yè)支出投入成本；（3）應(yīng)交稅費和應(yīng)付利息的增加都會造成存款總額投入成本的浪費，進(jìn)而導(dǎo)致商業(yè)銀行增加存款總額投入成本。

第三階段的調(diào)整DEA 模型，以表3 的回歸系數(shù)為基礎(chǔ)，根據(jù)式（6）對投入指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，產(chǎn)出指標(biāo)不變，重復(fù)第一階段的操作流程，得到剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素后的15 家商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益效率、技術(shù)效率、配置效率以及規(guī)模收益情況，見表4。

表4 第三階段效率測算結(jié)果

通過表4 與表2 效率結(jié)果的對比，環(huán)境因素與隨機(jī)因素對效率值的影響很大。具體來講：（1）第一階段共有6 家商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益處于生產(chǎn)前沿面，而第三階段則有7 家商業(yè)銀行處于生產(chǎn)前沿面。投入指標(biāo)經(jīng)過調(diào)整后，交通銀行和中國銀行均由無效轉(zhuǎn)為有效，而中國民生銀行則由有效退化為無效，平安銀行、上海浦東發(fā)展銀行、興業(yè)銀行、中國工商銀行和中國農(nóng)業(yè)銀行前后兩次均為有效。（2）前后兩次均為經(jīng)濟(jì)效益無效率的7 家商業(yè)銀行中，在投入指標(biāo)經(jīng)過調(diào)整后，招商銀行、中國光大銀行和中信銀行的經(jīng)濟(jì)效益效率有所上升，其中中信銀行上升幅度最大；渤海銀行、廣發(fā)銀行、華夏銀行和浙商銀行的經(jīng)濟(jì)效益效率有所下降，其中浙商銀行下降幅度最大。（3）僅考慮第三階段的效率水平，8 家經(jīng)濟(jì)效益無效率的商業(yè)銀行可以分成三類，第一類由渤海銀行、廣發(fā)銀行、華夏銀行、招商銀行、浙商銀行和中國民生銀行組成，這一類的經(jīng)濟(jì)效益無效率是由資源配置的無效所導(dǎo)致；第二類僅有一家商業(yè)銀行，即中信銀行，該銀行的經(jīng)濟(jì)效益無效率是由技術(shù)效率無效所導(dǎo)致；中國光大銀行作為第三類，其經(jīng)濟(jì)效益無效率受技術(shù)和資源配置的雙重影響。

（三）經(jīng)濟(jì)效益效率的影響因素分析

為了進(jìn)一步討論商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益高質(zhì)量建設(shè)的實現(xiàn)路徑，這里以經(jīng)濟(jì)效益效率、技術(shù)效率和配置效率分別作為被解釋變量，從貸存比、總資產(chǎn)規(guī)模、利息收入比和銀行類型4 個維度進(jìn)行分析?？紤]到效率值的范圍在0～1 之間，因此選用Tobit 模型對3 種效率分別進(jìn)行回歸，計算結(jié)果見表5。

表5 回歸系數(shù)估計結(jié)果

貸存比與經(jīng)濟(jì)效益效率、配置效率呈正相關(guān)，與技術(shù)效率呈負(fù)相關(guān)，并且在經(jīng)濟(jì)效益效率和資源配置效率模型中的回歸系數(shù)在10%水平下顯著。隨著商業(yè)銀行發(fā)放貸款能力的增強(qiáng)或吸收存款能力的減弱，其經(jīng)濟(jì)效益和資源配置能力會呈現(xiàn)上升態(tài)勢，但管理技術(shù)效率會有所下降。目前，我國商業(yè)銀行主要以貸款業(yè)務(wù)為主，當(dāng)貸款發(fā)放量不足時，其資源配置能力也會減弱，進(jìn)而縮減經(jīng)濟(jì)效益，因此可以通過增加發(fā)放貸款總量，進(jìn)一步提高商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益。

總資產(chǎn)規(guī)模與經(jīng)濟(jì)效益效率、配置效率呈正相關(guān)，與技術(shù)效率呈負(fù)相關(guān)，并且在經(jīng)濟(jì)效益效率和資源配置效率模型中的回歸系數(shù)在1%水平下顯著。隨著商業(yè)銀行經(jīng)營規(guī)模的擴(kuò)大，其經(jīng)濟(jì)效益與資源配置能力會呈上升趨勢，但管理技術(shù)的有效性會相對降低。我國商業(yè)銀行的市場集中度是比較高的，而且資產(chǎn)收益率與集中度呈正向變動（于良春和高波，2003）［1］，因此擴(kuò)大商業(yè)銀行的經(jīng)營規(guī)模，將有利于提高商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益。

利息收入比與經(jīng)濟(jì)效益效率呈正相關(guān)，與技術(shù)效率、配置效率呈負(fù)相關(guān)。利息收入比既能揭示商業(yè)銀行的營業(yè)收入結(jié)構(gòu)，也能體現(xiàn)商業(yè)銀行的創(chuàng)新能力，即利息收入比與創(chuàng)新能力具有反方向變動關(guān)系。隨著商業(yè)銀行利息收入比的降低，其創(chuàng)新能力開始提升，雖然經(jīng)濟(jì)效益效率出現(xiàn)下降，但管理技術(shù)效率和資源配置能力有所提高，因此商業(yè)銀行可以提高創(chuàng)新能力，在維持利息收入不變的前提下，提高非利息收入，降低利息收入比，促進(jìn)商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益的高質(zhì)量建設(shè)。

銀行類型與經(jīng)濟(jì)效益效率、技術(shù)效率、配置效率均呈正相關(guān)。銀行類型取值為1 表示國有商業(yè)銀行，取值為0 表示股份制商業(yè)銀行，在其他外生因素既定的情況下，國有商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益效率平均比股份制商業(yè)銀行高0.4353，國有商業(yè)銀行的管理技術(shù)效率平均比股份制商業(yè)銀行高0.2865，國有商業(yè)銀行的資源配置效率平均比股份制商業(yè)銀行高0.4127。由此可見，國有商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益要高于股份制商業(yè)銀行，這與前文現(xiàn)狀分析中得出的結(jié)論一致。

五、結(jié)論與建議

本文基于我國15 家商業(yè)銀行2017 年的截面數(shù)據(jù)，首先對15 家商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益投入產(chǎn)出現(xiàn)狀及影響因素分布情況進(jìn)行討論，再采用三階段DEA 模型測算各商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)效益效率，最后建立經(jīng)濟(jì)效益影響因素的Tobit 回歸模型，對商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益高質(zhì)量建設(shè)的實現(xiàn)路徑進(jìn)行分析。實證研究發(fā)現(xiàn)：

（1）我國商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益的平均水平較高，而且國有商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益效率要高于股份制商業(yè)銀行。在4 家國有商業(yè)銀行中，中國農(nóng)業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益最佳，且不受環(huán)境因素和隨機(jī)因素的干擾；在11 家股份制商業(yè)銀行中，華夏銀行、廣發(fā)銀行、浙商銀行與渤海銀行的經(jīng)濟(jì)效益較差，但都處在規(guī)模收益遞增階段。

（2）我國金融市場的環(huán)境因素與隨機(jī)因素對商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益有顯著影響，對比投入松弛變量調(diào)整前后的經(jīng)濟(jì)效益效率，平均水平下降0.008。具體來看，有兩家商業(yè)銀行由無效轉(zhuǎn)為有效，1 家商業(yè)銀行從有效退化為無效；在前后兩次均為無效率的7 家商業(yè)銀行中，3 家銀行的經(jīng)濟(jì)效益效率有所上升，4 家銀行的經(jīng)濟(jì)效益效率出現(xiàn)下降。

（3）商業(yè)銀行貸款總量的增加（吸收存款既定）會促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效益效率和資源配置效率，但會阻礙管理技術(shù)效率的提高；商業(yè)銀行總資產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大會促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效益效率和資源配置效率，但依舊會阻礙管理技術(shù)效率；商業(yè)銀行提高創(chuàng)新能力，降低其利息收入比，會提高管理技術(shù)效率和資源配置效率；無論是經(jīng)濟(jì)效益效率還是資源配置效率，或是管理技術(shù)效率，國有商業(yè)銀行要明顯高于股份制商業(yè)銀行。

本研究為我國商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益分析提供了效率視角下的研究思路，本文認(rèn)為促進(jìn)我國商業(yè)銀行的高質(zhì)量建設(shè)需要因地制宜，在多變的金融市場環(huán)境中，要穩(wěn)定自身的管理技術(shù)和資源配置能力。具體而言，可以從以下幾個方面入手：

（1）我國商業(yè)銀行應(yīng)該繼續(xù)以貸款業(yè)務(wù)為主線，提高發(fā)放貸款能力。積極響應(yīng)國家政策，增加對中小型企業(yè)的貸款金額，通過轉(zhuǎn)移風(fēng)險來提高經(jīng)濟(jì)效益。

（2）我國商業(yè)銀行可以適當(dāng)增加資產(chǎn)投入總量，擴(kuò)大經(jīng)營規(guī)模，提高經(jīng)濟(jì)效益?？紤]到資產(chǎn)總規(guī)模與管理技術(shù)效率呈負(fù)相關(guān)，因此不能進(jìn)行盲目擴(kuò)張。

（3）我國商業(yè)銀行還需提高創(chuàng)新能力，充分重視科學(xué)技術(shù)與生產(chǎn)力的密切聯(lián)系。提高電子化服務(wù)水平，搭上國家數(shù)字普惠金融發(fā)展潮流的順風(fēng)車，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益的高質(zhì)量發(fā)展。