基于DEA交叉模型的中國銀行業(yè)效率研究

劉春志++胡雪玉

摘 要：商業(yè)銀行效率是從投入和產(chǎn)出角度對銀行綜合經(jīng)營能力的測度，對銀行效率造成影響的因素是多方面的。利用2008—2014年國內(nèi)35家商業(yè)銀行的經(jīng)營數(shù)據(jù)構(gòu)建面板樣本，分別測出國有、股份制和城商行的交叉評價(jià)效率，并通過分析各類因素對交叉效率的影響，得出以下結(jié)論：盈利能力對國有銀行效率的影響最為顯著，影響股份制商業(yè)銀行效率的主要因素是盈利能力、人力資源配置能力和風(fēng)險(xiǎn)管理能力，影響城市商業(yè)銀行效率的主要因素為人力資源配置能力、盈利能力和貸款能力。因此，國有銀行應(yīng)優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)內(nèi)部管理，主動(dòng)實(shí)施差異化戰(zhàn)略；股份制商業(yè)銀行應(yīng)進(jìn)一步擴(kuò)大市場份額，完善激勵(lì)機(jī)制，不斷增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理能力；城市商業(yè)銀行應(yīng)依靠自身相對優(yōu)勢獲取競爭地位。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；交叉評價(jià)；效率；盈利能力；貸款能力

中圖分類號：F832 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-3890（2016）04-0029-07

效率（Efficiency）是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)研究分析框架中的核心問題，也是衡量金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營業(yè)績的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。商業(yè)銀行作為金融體系中的重要組成部分，研究商業(yè)銀行的效率不僅可以反映我國銀行業(yè)自身的資源配置情況和整體經(jīng)營狀況，發(fā)現(xiàn)其與國際銀行的差距，還有助于銀行監(jiān)管部門制定相關(guān)監(jiān)管政策，并且對整個(gè)金融體系的穩(wěn)定和發(fā)展都有著重要的意義。商業(yè)銀行的效率值高低不僅能反映本身投入產(chǎn)出的能力和可持續(xù)發(fā)展能力，更能體現(xiàn)在銀行業(yè)中競爭能力的高低。隨著與國際接軌和市場化改革進(jìn)程的推進(jìn)，中國銀行業(yè)的發(fā)展取得了巨大成就，銀行規(guī)模和盈利水平的提高不斷鞏固銀行業(yè)在國際金融市場中的競爭地位，但是和發(fā)達(dá)國家銀行業(yè)的先進(jìn)技術(shù)相比，國內(nèi)銀行業(yè)在管理方面的諸多短板不容忽視。在過去的幾十年里，銀行效率越來越多地受到學(xué)術(shù)界的重視，國內(nèi)外學(xué)者分別以各種不同的方法對銀行業(yè)效率進(jìn)行研究和測度，但由于樣本范圍限制和基礎(chǔ)理論研究缺乏等，未能得出一致的研究結(jié)果，所以有必要采取恰當(dāng)?shù)姆椒ǎ瑴?zhǔn)確測算銀行業(yè)效率，判斷銀行效率的影響因素以及效率的變化情況，分析并提出有效提升我國銀行業(yè)競爭力的相關(guān)對策。

一、文獻(xiàn)綜述

西方學(xué)者通常將商業(yè)銀行的效率分為規(guī)模效率（Scale Efficiency）、范圍效率（Scope Efficiency）和X-效率（X-Efficiency）三大類型。早期的銀行效率研究主要集中在對規(guī)模經(jīng)濟(jì)的分析和測度，最早將銀行效率與規(guī)模相聯(lián)系的學(xué)者是Alhadeff（1954），他以1938—1950年美國加州的210家銀行數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)規(guī)模效率呈現(xiàn)遞增的趨勢[1]。Bell（1967）的研究也證實(shí)隨著商業(yè)銀行規(guī)模的不斷擴(kuò)大，銀行收益將不斷增加，同時(shí)成本有所降低[2]。Benston（1982）將商業(yè)銀行的規(guī)模擴(kuò)張延伸到分支機(jī)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)實(shí)行了總分支行制度的綜合型銀行的效率要顯著高于單一制度的銀行[3]。范圍效率主要是指銀行通過開展多元化經(jīng)營帶來的正效應(yīng)，但與此相關(guān)的研究結(jié)果并沒有得到確定的結(jié)論，Berger（1993）的研究發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)的范圍效率較小，多元化經(jīng)營能夠在很小程度上降低成本，但對收益的影響并不明顯[4]。Roger（1998）以美國商業(yè)銀行為研究樣本，發(fā)現(xiàn)多元化業(yè)務(wù)經(jīng)營可能會(huì)給銀行帶來降低成本的范圍效率。商業(yè)銀行的X-效率是指除了規(guī)模效率和范圍效率之外的配置效率和技術(shù)效率的總和。由于規(guī)模效率和范圍效率對銀行的影響程度較小，因此國內(nèi)外學(xué)者將更多的重點(diǎn)放在銀行的X-效率上，但相關(guān)的研究方法和研究結(jié)論尚未統(tǒng)一[5]。

銀行效率的研究方法可分為財(cái)務(wù)指標(biāo)法和前沿效率分析法，前者通過分析銀行的資產(chǎn)、成本和收益等有限的宏觀指標(biāo)信息來測度銀行的效率值，這種方法只適于短期的效率衡量，不能完全反映出各銀行不同投入和產(chǎn)出對效率影響的貢獻(xiàn)值。近年來，對銀行效率研究使用較多的是前沿效率分析法，這種方法將銀行視為特殊的生產(chǎn)企業(yè)，構(gòu)建一個(gè)生產(chǎn)前沿面，某企業(yè)與該前沿面的距離就是這個(gè)企業(yè)的技術(shù)效率或稱前沿效率[6]。Farrell最早在1957年提出利用生產(chǎn)邊界建立線性規(guī)劃模型，測算出生產(chǎn)實(shí)體的技術(shù)效率和價(jià)格效率，隨后其他學(xué)者在此模型的基礎(chǔ)上，將技術(shù)效率進(jìn)一步細(xì)分為規(guī)模效率和純技術(shù)效率[7]。前沿效率分析法可分為參數(shù)分析法（Parametric Method）和非參數(shù)分析法（Non-Parametric Method）。其中，參數(shù)分析法事先對生產(chǎn)函數(shù)做出界定，主要包含隨機(jī)前沿法（SFA）、自由分布方法（DFA）和厚前沿方法（TFA）。非參數(shù)分析法主要包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）和無界分析法（FDH）兩種。

在數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）出現(xiàn)之后，國內(nèi)外許多學(xué)者利用DEA方法對商業(yè)銀行效率進(jìn)行測算和分析，Sherman et al （1985）最先將DEA模型應(yīng)用到對銀行業(yè)的效率分析上[8]。我國最早運(yùn)用DEA方法對商業(yè)銀行效率進(jìn)行測度的是薛峰 等（1998），他們不僅分析了銀行的綜合效率，還總結(jié)了影響銀行效率的各種因素[9]。在有關(guān)銀行效率的研究文獻(xiàn)中，使用DEA模型的居多，國內(nèi)外學(xué)者也對DEA方法進(jìn)行了很多改進(jìn)，使其具有更強(qiáng)的解釋性和更加廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。在多種前沿效率分析方法中，DEA方法的說服力在銀行效率分析上要優(yōu)于其他前沿分析方法（張宗益 等，2003）[10]。

國內(nèi)外眾多學(xué)者對商業(yè)銀行效率進(jìn)行研究的目的是為了揭示其影響因素，通過改善這些因素來提升銀行的效率，最終達(dá)到增強(qiáng)銀行綜合競爭力的目的。影響銀行效率的因素多種多樣，不僅有外部因素，如市場結(jié)構(gòu)、法律制度、國家政策等，還有內(nèi)部因素，例如銀行的規(guī)模大小，與此相關(guān)的文獻(xiàn)也從多個(gè)角度進(jìn)行了研究。Colwell（1992）研究了包括美英法意等多個(gè)國家在內(nèi)的商業(yè)銀行經(jīng)營狀況，通過對比分析發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行實(shí)現(xiàn)高效率運(yùn)行的前提是擁有較高的技術(shù)水平（包括機(jī)器設(shè)備的投入）、分支機(jī)構(gòu)的合理配置以及員工的熟練操作，同時(shí)擁有以上幾種因素將更有利于銀行業(yè)務(wù)的擴(kuò)張和收益的增加[11]。De Young（1997）研究了1984-1993年美國銀行業(yè)的技術(shù)效率變化，發(fā)現(xiàn)小型銀行的效率值呈現(xiàn)遞減趨勢，且銀行業(yè)集中度、不良貸款率、股權(quán)結(jié)構(gòu)等多種因素均會(huì)對商業(yè)銀行效率產(chǎn)生影響[12]。國內(nèi)學(xué)者中，李軍（1999）和王聰（2007）均從產(chǎn)權(quán)制度的角度研究了商業(yè)銀行效率的影響因素，認(rèn)為產(chǎn)權(quán)制度的缺陷造成了國有銀行和其他銀行之間效率的差異[13]。趙旭（2001）分別構(gòu)建了單一指標(biāo)和綜合指標(biāo)，衡量中國銀行業(yè)與發(fā)達(dá)國家銀行業(yè)效率之間的差異，探討國內(nèi)商業(yè)銀行提高效率的路徑[14]。朱南（2004）的實(shí)證分析結(jié)果表明國有銀行效率明顯低于股份制商業(yè)銀行，其中關(guān)鍵的制約因素是國有銀行員工人數(shù)過多、協(xié)調(diào)不靈導(dǎo)致的效率低下[15]。趙永樂（2008）通過構(gòu)建商業(yè)銀行能力模型，分析了我國17家商業(yè)銀行效率的影響因素，提出在不同發(fā)展階段，商業(yè)銀行效率受到的影響因素有所不同，與外資商業(yè)銀行相比，我國銀行更應(yīng)該注重的是對自身資源的優(yōu)化整合[16]?？傮w來看，國外商業(yè)銀行效率研究的樣本對象比較廣泛，指標(biāo)體系和數(shù)據(jù)也都相對完整，取得大量值得借鑒的研究成果；而國內(nèi)的研究由于銀行業(yè)發(fā)展歷史較短、基礎(chǔ)理論研究薄弱和樣本數(shù)據(jù)不全等，在結(jié)論上也存在著一定的差異。

考慮到商業(yè)銀行經(jīng)營活動(dòng)是一項(xiàng)持續(xù)變化的綜合性活動(dòng)，對銀行效率影響因素的研究不應(yīng)只局限于一個(gè)方面，而應(yīng)該從盡可能全面的角度進(jìn)行分析。因此該文以2008—2014年國內(nèi)35家商業(yè)銀行的最新數(shù)據(jù)構(gòu)建面板樣本，在對不同類型商業(yè)銀行的效率進(jìn)行測算的基礎(chǔ)上，分別引入代表盈利能力、貸款能力、風(fēng)險(xiǎn)管理能力、人力資源配置能力和業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力的指標(biāo)，分析不同因素對商業(yè)銀行效率的影響貢獻(xiàn)值，并分別針對不同類型的商業(yè)銀行進(jìn)行分析。

二、我國銀行業(yè)的效率測評

（一）DEA交叉評價(jià)方法

1. DEA基本模型。目前學(xué)術(shù)界流行的商業(yè)銀行效率的測度方法主要是以SFA為代表的參數(shù)法和以DEA為代表的非參數(shù)法。其中參數(shù)法需要預(yù)先對商業(yè)銀行的生產(chǎn)函數(shù)或利潤函數(shù)以及相關(guān)干擾因素進(jìn)行評估和設(shè)定，一定程度上增加了主觀誤差，而非參數(shù)法無此限制，因此該文采用非參數(shù)法中的DEA模型對商業(yè)銀行的效率進(jìn)行研究。

商業(yè)銀行效率是一個(gè)相對概念，具體而言是商業(yè)銀行在業(yè)務(wù)開展過程中總產(chǎn)出與總投入或總收益與總成本之間的比率關(guān)系。假設(shè)金融市場中共有m家銀行（BANK，1≤i≤m），每家銀行都是一個(gè)決策主體，構(gòu)成m個(gè)決策單元。由于銀行是同類型金融企業(yè)，因此可界定各家銀行均有p個(gè)投入項(xiàng)和q個(gè)產(chǎn)出項(xiàng)（均為正值），分別用（x1i，x2i，x3i…xpi）和（y1i，y2i，y3i…yqi）來表示，同時(shí)可定義xi=（x1i，x2i，x3i…xpi）T和yi=（x1i，x2i，x3i…xqi）T作為每家銀行的投入向量和產(chǎn)出向量，家銀行的投入向量和產(chǎn)出向量共同構(gòu)成投入矩陣和產(chǎn)出矩陣。不同銀行經(jīng)營風(fēng)格有所差別，對人力、財(cái)力、物力等成本投入的側(cè)重點(diǎn)不同，所以對產(chǎn)出影響的大小也有所差異。為了區(qū)分各個(gè)投入項(xiàng)和產(chǎn)出項(xiàng)的比重差異，分別引入權(quán)重變量υj和μj，二者構(gòu)成權(quán)重向量υ=（υ1，υ2…υp）T和μ=（μ1，μ2…μp）T。假設(shè)每家銀行的投入總額和產(chǎn)出總額分別用ZI和ZO來表示，則有（i表示第i家銀行）：

ZIi=xiTυ=υ1x1i+υ2x2i+…υpxpi（1）

ZOi=yiTμ=μ1y1i+μ2y2i+…μqyqi（2）

DEA法對商業(yè)銀行效率的定義如下，假設(shè)第i家銀行的效率值為E，則有：

效率值E=■=■ （3）

商業(yè)銀行實(shí)現(xiàn)較高效率有兩層涵義，一是在控制投入總額ZI的基礎(chǔ)上，取得最大化的產(chǎn)出總額ZO；二是在控制產(chǎn)出總額ZO的基礎(chǔ)上，使得投入總額ZI盡可能的小。對效率值的求解類似于最優(yōu)線性規(guī)劃，即對于每一家商業(yè)銀行來說，權(quán)重變量υj和μj的差異造成了效率值E的差異，但存在一組最優(yōu)的υj*和μj*，能夠使該商業(yè)銀行的效率值最大化，因此商業(yè)銀行效率值的求解轉(zhuǎn)換成線性最優(yōu)化問題，可以用如（4）所示的最大值求解方程式表示：

max■（=Ei）s.t.■≤1，（1≤j≤m，μ≥0，υ≥0）（4）

方程式求解的結(jié)果即為最優(yōu)的υj*和μj*。對方程式（4）的規(guī)劃求解涉及到分式，一般需要將其進(jìn)行轉(zhuǎn)換以簡化計(jì)算步驟。分別令a=1/xiTυ，s=a*υ，t=a*μ，則含有分式的方程式（4）可以轉(zhuǎn)化成不含有分式的方程式（5），如下所示：

max yiTt（=Ei）s.t.yjTt≤xjTs，j=1，2，…mxjTs=1s≥0，t≥0（5）

計(jì)算得出s*和t*的值，即可倒推出權(quán)重向量υj*和μj*的值，帶入公式 （1）和（2）計(jì)算得出投入總額和產(chǎn)出總額，二者的比值即為商業(yè)銀行的效率值。

2. DEA交叉評價(jià)模型。DEA基本模型對商業(yè)銀行效率的測度通?；谝粋€(gè)最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)，即所有樣本中效率最高的銀行，將其效率設(shè)為標(biāo)準(zhǔn)1，其他銀行的相對效率值以此標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)計(jì)算得出，相對效率值越高說明這家商業(yè)銀行越接近最優(yōu)銀行。DEA基本模型在實(shí)際應(yīng)用中存在兩個(gè)明顯的不足：一是DEA基本模型容易出現(xiàn)2家或2家以上的商業(yè)銀行同時(shí)取得標(biāo)準(zhǔn)效率1，此時(shí)將無法對這部分商業(yè)銀行進(jìn)行效率對比分析；二是每家商業(yè)銀行作為一個(gè)決策單元，基于自身利益最大化的原則，傾向于選擇對自己更加有利的投入項(xiàng)，放棄那些對自己不利的成本投入，導(dǎo)致權(quán)重向量υj*和μj*出現(xiàn)較大差異，使得計(jì)算出的效率值無法準(zhǔn)確衡量商業(yè)銀行的市場表現(xiàn)。因此需要對DEA基本模型進(jìn)行修正。

DEA交叉評價(jià)模型最早由Doyle在1993年提出，其核心思想是每家商業(yè)銀行在進(jìn)行決策時(shí)，將不再只考慮自身的選擇傾向，而是綜合考慮了市場中其他競爭對手對各項(xiàng)資源投入的權(quán)重變化，由此引出交叉評價(jià)效率值。交叉評價(jià)效率值的計(jì)算方法如下：首先計(jì)算得出第i家商業(yè)銀行BANKi的最優(yōu)權(quán)重值υj*和μj*，再將最優(yōu)權(quán)重值帶入第b家商業(yè)銀行BANKb的計(jì)算公式中計(jì)算其效率，此時(shí)線性規(guī)劃求解方程式變?yōu)椋?/p>

min ybTμs.t.yjTμ≤xjTυ，（1≤j≤m）yiTμ=EiixiTυ，xbTυ=1，μ≥0，υ≥0（6）

其中Eii為第i家商業(yè)銀行BANKi的自我評價(jià)效率值，根據(jù)方程式（6）可以得出第b家商業(yè)銀行BANKb的交叉評價(jià)權(quán)重向量υib*和μib*，帶入效率公式（3）則可得出BANKb的一個(gè)交叉評價(jià)效率值Eib=■，其他計(jì)算方式類似。對每家商業(yè)銀行都進(jìn)行如上計(jì)算，所得到的自我效率評價(jià)值和交叉效率評價(jià)值可以構(gòu)成交叉評價(jià)效率矩陣：

E=E11 E12 … E1mE21 E22 … E2m… … … …Em1 Em2 … Emm （7）

最后對交叉評價(jià)效率矩陣的每列數(shù)值取均值，最終得到的即為m家商業(yè)銀行的修正效率值。

（二）不同類型商業(yè)銀行的效率分析

在對效率進(jìn)行交叉評價(jià)之前，需要對商業(yè)銀行投入的各項(xiàng)人力、財(cái)力和物力進(jìn)行具體界定。商業(yè)銀行經(jīng)營過程中的主要投入成本有員工、各項(xiàng)資產(chǎn)、資本以及客戶存款，產(chǎn)出項(xiàng)則包括各項(xiàng)收入和客戶貸款。考慮到各項(xiàng)數(shù)據(jù)的可得性，該文將商業(yè)銀行的投入變量分別界定為員工總數(shù)、固定資產(chǎn)總額、股本總額、存款總額和營業(yè)支出，產(chǎn)出變量界定為稅后凈利潤和貸款總額。目前我國的商業(yè)銀行體系中，主要包括國有商業(yè)銀行、股份制銀行和城市商業(yè)銀行三大類型。截至2014年底，我國共有中、農(nóng)、工、建和交通五家國有商業(yè)銀行，12家股份制銀行和145家城市商業(yè)銀行。為了區(qū)分不同類型商業(yè)銀行的效率差別，我們分別對國有銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行進(jìn)行效率測算，效率的交叉評價(jià)也只在同類型的商業(yè)銀行中進(jìn)行。

為最大程度上反映出我國不同類型商業(yè)銀行的整體效率狀況，文章共對2008—2014年國內(nèi)具有代表性的35家商業(yè)銀行的交叉評價(jià)效率值進(jìn)行測算，樣本銀行包括5家國有銀行、10家股份制商業(yè)銀行和20家城市商業(yè)銀行。數(shù)據(jù)來源為BANKSCOPE數(shù)據(jù)庫與個(gè)別商業(yè)銀行年報(bào)。運(yùn)用線性規(guī)劃求解方程式，通過mat lab語句計(jì)算可得出三種類型商業(yè)銀行的交叉評價(jià)效率值，并按照從高到低排列，如表1所示。

從表1中可以看出，國有銀行中交叉評價(jià)效率值較高的是交通銀行和建設(shè)銀行，效率值最低的是農(nóng)業(yè)銀行，各銀行市場表現(xiàn)基本維持穩(wěn)定。股份制商業(yè)銀行中，效率值最高的是興業(yè)銀行和浦發(fā)銀行，排名最后的是廣發(fā)銀行和浙商銀行，各銀行市場表現(xiàn)出現(xiàn)小幅波動(dòng)。城市商業(yè)銀行中，效率值最高的是江陰銀行和北京銀行，各銀行市場表現(xiàn)波動(dòng)性較大，近三年市場表現(xiàn)最差的是哈爾濱銀行和錦州銀行。

三、我國銀行業(yè)效率的影響因素分析

（一）模型構(gòu)建及變量說明

商業(yè)銀行效率受到的影響因素是多方面的，盈利能力、貸款能力、風(fēng)險(xiǎn)管理能力、人力資源配置能力和業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力均在一定程度上對各項(xiàng)投入和產(chǎn)出造成影響，從而影響銀行效率。因此該文在對不同類型商業(yè)銀行的效率進(jìn)行測評后，建立回歸模型進(jìn)行分析，如式（8）所示：

Eit=β0+β1ROAit+β2LRit+β3NPLRit+β4EMPit+β5NIIit+β6Zit+εit （8）

其中因變量為不同銀行的交叉評價(jià)效率值E。自變量中，ROA為總資產(chǎn)收益率（凈利潤/總資產(chǎn)），衡量商業(yè)銀行的盈利能力；LR為貸款比率（貸款總額/總資產(chǎn)），衡量商業(yè)銀行的貸款能力；NPLR為不良貸款率（貸款總額/總資產(chǎn)），衡量商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理能力；EMP為員工規(guī)模（對數(shù)化的員工總數(shù)），衡量商業(yè)銀行的人力資源配置能力；NIRR為非利息收入占比（非利息收入/總收入），衡量商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力。Z為多個(gè)控制變量，包括固定資產(chǎn)比率（固定資產(chǎn)凈值/總資產(chǎn)）、存款比率DR（存款總額/總資產(chǎn)）和股東權(quán)益比率（股東權(quán)益/總資產(chǎn)）。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)

回歸模型中相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示，E1、E2和E3分別代表國有銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的效率。從表2中可以看出，三種類型的商業(yè)銀行中，國有銀行效率值較高，股份制商業(yè)銀行次之，城市商業(yè)銀行效率值最低。商業(yè)銀行盈利能力存在較大差別，ROA最大值為最小值的20倍以上。銀行貸款比率均值在50%左右，貸款能力差別不大。不同銀行風(fēng)險(xiǎn)管理能力差別比較明顯，不良貸款率最小僅為0.13（順德銀行），最大值卻高達(dá)13.99（齊魯銀行）。各銀行人力資源配置能力的差異并不明顯。在所有自變量中存款比率的標(biāo)準(zhǔn)差最大，非利息收入占比的標(biāo)準(zhǔn)差次之，從最小值和最大值之間的差異也可以看出其較大的波動(dòng)性。

（三）模型回歸及分析

為了對國有銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的經(jīng)營特點(diǎn)進(jìn)行差別分析，對三種類型商業(yè)銀行分別構(gòu)建面板數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行回歸分析。面板模型有混合回歸模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型之分?；旌匣貧w模型假定每個(gè)個(gè)體的估計(jì)方程的斜率項(xiàng)和截距項(xiàng)并無差別；固定效應(yīng)模型假設(shè)每個(gè)個(gè)體回歸方程的截距項(xiàng)和斜率項(xiàng)有所不同，且隨機(jī)誤差項(xiàng)隨著不同個(gè)體的改變而改變；隨機(jī)效應(yīng)模型與固定效應(yīng)模型的區(qū)別在于假設(shè)隨機(jī)誤差項(xiàng)與個(gè)體變化無關(guān)?？紤]到不同商業(yè)銀行均是獨(dú)立的決策個(gè)體，經(jīng)營理念和運(yùn)營模式存在明顯差異，更適用于固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。在理論分析的基礎(chǔ)上，可以使用F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)選擇最優(yōu)模型。F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果如表3所示，由此確定三種類型商業(yè)銀行均選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。

在確定選擇固定效應(yīng)模型后，表4列出了三種類型商業(yè)銀行的模型回歸結(jié)果?？梢钥闯霈F(xiàn)階段我國國有銀行除盈利能力（ROA）變量之外，其他變量顯著性較低，股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的主要自變量大部分是顯著的。對三種類型商業(yè)銀行進(jìn)行對比分析可以發(fā)現(xiàn)，國有銀行效率受到的最主要影響是銀行盈利（ROA）能力的高低，且二者之間正向相關(guān)，而人力資源配置能力（EMP）和業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力（NIIR）與銀行效率負(fù)相關(guān)；影響股份制商業(yè)銀行效率的主要因素是盈利能力（ROA）、貸款能力（LR）、人力資源配置能力（EMP）和風(fēng)險(xiǎn)管理能力（NPLR），其中除盈利能力和貸款能力外，其余顯示負(fù)相關(guān)關(guān)系；影響城市商業(yè)銀行效率的主要因素是盈利能力（ROA）、貸款能力（LR）和人力資源配置能力（EMP），且人力資源配置能力與其效率值呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；可見各因素對不同類型的商業(yè)銀行效率的影響貢獻(xiàn)值存在差異。

四、結(jié)論及對策建議

該文利用2008—2014年國內(nèi)35家商業(yè)銀行的245個(gè)經(jīng)營數(shù)據(jù)構(gòu)建面板樣本，分別測度國有、股份制和城商行的交叉評價(jià)效率，并引入代表商業(yè)銀行盈利能力、貸款能力、人力資源配置能力、風(fēng)險(xiǎn)管理能力和業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力五個(gè)方面的指標(biāo)，衡量各因素對銀行效率的影響貢獻(xiàn)值。通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，不同類型商業(yè)銀行的效率受到各類因素的影響程度有所不同。在五個(gè)方面的影響因素中，對商業(yè)銀行效率值影響最大的是盈利能力（ROA），且盈利能力越強(qiáng)，銀行效率越高；影響次之的是人力資源管理能力（EMP）、貸款能力（LR）和風(fēng)險(xiǎn)管理能力（NPLR）；影響較小的是業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力（NIIR）。針對三種類型商業(yè)銀行所受到影響的不同，從以下方面提出對策建議。

1. 國有銀行應(yīng)優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)內(nèi)部管理，主動(dòng)實(shí)施差異化戰(zhàn)略。從實(shí)證分析結(jié)果來看，國有銀行總資產(chǎn)收益率（ROA）即盈利能力對效率的貢獻(xiàn)值最為顯著，人力資源配置能力（EMP）和非利息收入占比（NIIR）都與效率值呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，為增強(qiáng)銀行競爭能力，必須從這幾個(gè)方面進(jìn)行改善。盡管個(gè)別國有銀行盈利水平已處于國際前列，但其收入結(jié)構(gòu)與國外銀行相比有所不同，主要利潤仍然來源于傳統(tǒng)的存貸款利差，非利息收入業(yè)務(wù)開展較少且業(yè)務(wù)種類單一，未能達(dá)到優(yōu)化銀行資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的目的。隨著利率市場化改革的推進(jìn)，市場波動(dòng)性和利率風(fēng)險(xiǎn)增加，銀行利潤將受到不利沖擊，影響銀行業(yè)整體穩(wěn)定性，因此未來還需要不斷學(xué)習(xí)國外先進(jìn)的、適合本土化發(fā)展的金融產(chǎn)品技術(shù)，進(jìn)一步拓展非利息收入業(yè)務(wù)，優(yōu)化自身資產(chǎn)結(jié)構(gòu)。國有銀行應(yīng)充分利用自身雄厚的資本基礎(chǔ)和市場資源，挖掘潛在客戶需求，率先實(shí)施差異化經(jīng)營戰(zhàn)略，保證自身競爭優(yōu)勢。由于國有銀行均實(shí)行總分支行制度，決策鏈條較長，因此還需要警惕人員臃腫和資源浪費(fèi)現(xiàn)象的發(fā)生，避免尾大不掉導(dǎo)致的管理低效。