基于DEA的我國(guó)農(nóng)村商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)效率分析

吳雪華，張勇，朱敏，熊穎

(南京審計(jì)大學(xué)金融學(xué)院，江蘇 南京 211815 )

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，銀行面臨的競(jìng)爭(zhēng)壓力也隨之加大，農(nóng)村商業(yè)銀行在響應(yīng)國(guó)家大力服務(wù)三農(nóng)領(lǐng)域政策的同時(shí)，如何科學(xué)地提高自身能力、合理追求自身利益，值得我們不斷探索。本文將借助數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis, DEA)對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)效率進(jìn)行研究，這不僅有助于我們了解各農(nóng)村商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)效率的差異，而且能夠幫助我們從中找出運(yùn)營(yíng)效率較高的農(nóng)村商業(yè)銀行，給其他農(nóng)村商業(yè)銀行改進(jìn)運(yùn)營(yíng)效率提供參考。

1 國(guó)內(nèi)外研究概述

國(guó)外學(xué)者早在1985年就將DEA應(yīng)用到商業(yè)銀行研究中。H D Sherman和F Gold[1]選取了14家商業(yè)銀行作為樣本，用DEA評(píng)估商業(yè)銀行的營(yíng)業(yè)績(jī)效。R S Barr等[2]借助DEA模型對(duì)美國(guó)各商業(yè)銀行在1994—1998年的運(yùn)營(yíng)效率進(jìn)行評(píng)估。通過(guò)此研究，他還建議美國(guó)政府用DEA模型開發(fā)監(jiān)管工具。2006年，E N Ozkan-Gunay等[3]主要借助于DEA模型評(píng)估了1990—2001年歐洲非公有銀行的運(yùn)營(yíng)效率。通過(guò)研究，他發(fā)現(xiàn)銀行分支機(jī)構(gòu)的數(shù)量與銀行的運(yùn)營(yíng)效率呈反比，機(jī)構(gòu)數(shù)量越多，銀行運(yùn)營(yíng)能力就越差。Fadzlan Sufian[4]首先分析了次貸危機(jī)對(duì)金融效率的影響，然后運(yùn)用DEA模型來(lái)研究次貸危機(jī)對(duì)國(guó)家整個(gè)銀行體系的影響。研究表明，受次貸危機(jī)的影響，銀行系統(tǒng)效率低于次貸危機(jī)發(fā)生之前的水平。

趙旭等[5]用DEA分析了我國(guó)1993—1998年商業(yè)銀行的運(yùn)營(yíng)效率。他將總貸款、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)作為產(chǎn)出要素，總存款、勞動(dòng)力收入作為投入要素。分析結(jié)果表明，1993—1998年商業(yè)銀行的運(yùn)營(yíng)效率處于相對(duì)較好的水平。趙聽等[6]基于DEA分析了我國(guó)商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)能力。簡(jiǎn)鐘丹[7]加入了影子價(jià)格的概念，用DEA進(jìn)行分析，得到了商業(yè)銀行的運(yùn)營(yíng)效率。到2012年，逄詩(shī)章[8]選定了我國(guó)13家商業(yè)銀行作為樣本，分析了這些商業(yè)銀行在2006—2010年的運(yùn)營(yíng)效率。通過(guò)分析實(shí)證可知，我國(guó)股份制商業(yè)銀行的運(yùn)營(yíng)效率整體優(yōu)于國(guó)有商業(yè)銀行的運(yùn)營(yíng)效率。陳洋[9]利用DEA模型對(duì)16家農(nóng)村商業(yè)銀行對(duì)2007—2011年的運(yùn)營(yíng)效率進(jìn)行分析，分析結(jié)果表明，我國(guó)農(nóng)村商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)效率保持增長(zhǎng)狀態(tài)。鄧立剛[10]選取了我國(guó)32家農(nóng)村商業(yè)銀行，運(yùn)用DEA進(jìn)行效率測(cè)量，并且運(yùn)用EViews進(jìn)行多元回歸分析，找出影響農(nóng)村商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)效率的因素。

2 實(shí)證分析

本文運(yùn)用DEA模型中的CCR模型和BCC模型對(duì)我國(guó)資產(chǎn)排名前37位的農(nóng)村商業(yè)銀行進(jìn)行運(yùn)營(yíng)效率分析。

2.1 模型的選取

2.1.1 CCR模型(規(guī)模報(bào)酬不變模型)

CCR模型是由美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家 A.Charnes、W.W.Cooper和E.Rhodes于1978年提出的。規(guī)模報(bào)酬不變是該模型的前提假設(shè)條件。運(yùn)用此模型時(shí)，需假設(shè)有n個(gè)決策單元，每個(gè)決策單元投入指標(biāo)有m種，產(chǎn)出指標(biāo)有k種，運(yùn)營(yíng)效率從投入最小化、產(chǎn)出最大化進(jìn)行對(duì)比分析，則n個(gè)決策單元的投入、產(chǎn)出矩陣如下所示。

第i個(gè)農(nóng)村商業(yè)銀行的技術(shù)效率為：

Minθ,λθ

λi≥0i=1,2,…,n

Xi=[x1i,x2i,…,xmi]T表示決策單元i的投入列向量，Yi=[y1i,y2i,…,ymi]T表示決策單元i產(chǎn)出的列向量。θ是相對(duì)效率，當(dāng)θ=1時(shí)，則認(rèn)為農(nóng)村商業(yè)銀行的運(yùn)營(yíng)效率是有效的，當(dāng)θ<1時(shí)，則農(nóng)村商業(yè)銀行的運(yùn)營(yíng)效率是無(wú)效的。并且，為了保證測(cè)量結(jié)果的有效性，必須保證決策單元的數(shù)量要大于指標(biāo)數(shù)量的2倍，本文選取了37家農(nóng)村商業(yè)銀行，3個(gè)投入指標(biāo)，2個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，符合以上要求。

2.1.2 BCC模型(規(guī)模報(bào)酬可變模型)

BCC模型是Banker、Charnes和Cooper于1984年在CCR模型基礎(chǔ)上加以改進(jìn)得到的，該模型的假設(shè)是規(guī)模報(bào)酬可變。運(yùn)用此模型可以分析綜合效率、規(guī)模效率和純技術(shù)效率。

第i個(gè)農(nóng)村商業(yè)銀行的技術(shù)效率為：

Minθ,λθ

Nλi≥0i=1,2,…,n

社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展導(dǎo)致農(nóng)村商業(yè)銀行的運(yùn)營(yíng)效率發(fā)生不同程度變化，單純使用CCR模型進(jìn)行分析，容易混淆農(nóng)村商業(yè)銀行的規(guī)模效率和經(jīng)營(yíng)效率，使得分析結(jié)果偏離實(shí)際結(jié)果。為了使實(shí)證結(jié)果更加科學(xué)，本文用CCR模型測(cè)量農(nóng)村商業(yè)銀行的綜合效率，用BCC模型測(cè)量農(nóng)村商業(yè)銀行的純技術(shù)效率和規(guī)模效率。

2.2 投入、產(chǎn)出指標(biāo)的確定

國(guó)內(nèi)外對(duì)銀行投入、產(chǎn)出指標(biāo)的確定并沒有形成一個(gè)統(tǒng)一的框架。本文通過(guò)生產(chǎn)法、中介法和資產(chǎn)法來(lái)確定投入、產(chǎn)出指標(biāo)。其中營(yíng)業(yè)支出、總資產(chǎn)、總存款為投入指標(biāo)，利息凈收入、凈利潤(rùn)為產(chǎn)出指標(biāo)，如表1所示。

表1 DEA模型的變量選取

2.3 樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文為了盡可能的實(shí)現(xiàn)研究?jī)r(jià)值，結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性，最終選取了總資產(chǎn)規(guī)模相對(duì)靠前并且運(yùn)營(yíng)理念相對(duì)先進(jìn)的37家農(nóng)村商業(yè)銀行在2013—2016年的運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行分析。這37家農(nóng)村商業(yè)銀行分別是：重慶農(nóng)村商業(yè)銀行、北京農(nóng)村商業(yè)銀行、上海農(nóng)村商業(yè)銀行、成都農(nóng)村商業(yè)銀行、廣州農(nóng)村商業(yè)銀行、天津農(nóng)村商業(yè)銀行、江南農(nóng)村商業(yè)銀行、順德農(nóng)村商業(yè)銀行、武漢農(nóng)村商業(yè)銀行、鄞州銀行、南海農(nóng)村商業(yè)銀行、杭州聯(lián)合農(nóng)村商業(yè)銀行、蕭山農(nóng)村商業(yè)銀行、紫金農(nóng)村商業(yè)銀行、無(wú)錫農(nóng)村商業(yè)銀行、常熟農(nóng)村商業(yè)銀行、廈門農(nóng)村商業(yè)銀行、江陰農(nóng)村商業(yè)銀行、長(zhǎng)沙銀行、吳江農(nóng)村商業(yè)銀行、合肥科技農(nóng)村商業(yè)銀行、中山農(nóng)村商業(yè)銀行、昆山農(nóng)村商業(yè)銀行、佛山農(nóng)村商業(yè)銀行、慈溪農(nóng)村商業(yè)銀行、海安農(nóng)村商業(yè)銀行、珠海農(nóng)村商業(yè)銀行、黃河農(nóng)村商業(yè)銀行、大連農(nóng)村商業(yè)銀行、江都農(nóng)村商業(yè)銀行、溫嶺農(nóng)村商業(yè)銀行、新會(huì)農(nóng)村商業(yè)銀行、福建漳州農(nóng)村商業(yè)銀行、太倉(cāng)農(nóng)村商業(yè)銀行、江門融和農(nóng)村商業(yè)銀行、高淳農(nóng)村商業(yè)銀行、啟東農(nóng)村商業(yè)銀行。這37家農(nóng)村商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)以及各農(nóng)村商業(yè)銀行的年度報(bào)表。

2.4 運(yùn)營(yíng)效率的測(cè)量結(jié)果

本文的實(shí)證研究主要借助DEAP Version2.1 軟件來(lái)完成。

2.4.1 純技術(shù)效率測(cè)量結(jié)果

純技術(shù)效率是銀行受管理和技術(shù)等因素影響的生產(chǎn)效率，我國(guó)37 家農(nóng)村商業(yè)銀行純技術(shù)效率的計(jì)算結(jié)果如表2所示。2013—2016年這37家農(nóng)村商業(yè)銀行的純技術(shù)效率平均值分別是0.868、0.854、0.796、0.777，標(biāo)準(zhǔn)差分別是0.146、0.138、0.173、0.176。從標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)看，2013—2016年這37家農(nóng)村商業(yè)銀行的純技術(shù)效率標(biāo)準(zhǔn)差處在一個(gè)相對(duì)較低的水平并且相對(duì)穩(wěn)定。此外，重慶農(nóng)村商業(yè)銀行、常熟農(nóng)村商業(yè)銀行、溫嶺農(nóng)村商業(yè)銀行和福建農(nóng)村商業(yè)銀行、高淳農(nóng)村商業(yè)銀行的純技術(shù)效率值在這4年間都是穩(wěn)定在1，有10家農(nóng)村商業(yè)銀行的純技術(shù)效率值這4年的平均值大于0.9，占樣本的27.03%。在這37家農(nóng)村商業(yè)銀行中，江南農(nóng)村商業(yè)銀行、啟東農(nóng)村商業(yè)銀行、無(wú)錫農(nóng)村商業(yè)銀行、大連農(nóng)村商業(yè)銀行、昆山農(nóng)村商業(yè)銀行、合肥科技農(nóng)村商業(yè)銀行的平均純技術(shù)效率處在末端。銀行的純技術(shù)效率主要與其管理和技術(shù)水平有關(guān),因此,在對(duì)農(nóng)村商業(yè)銀行純技術(shù)效率值較低的原因進(jìn)行解釋時(shí)，應(yīng)該從農(nóng)村商業(yè)銀行的從業(yè)人員素質(zhì)、公司治理以及經(jīng)營(yíng)管理模式等方面進(jìn)行探討。以昆山農(nóng)村商業(yè)銀行為例，根據(jù)昆山農(nóng)村商業(yè)銀行2016年年報(bào)可知，該行高級(jí)管理人員研究生學(xué)歷僅占37%，缺乏高素質(zhì)的從業(yè)人員。

2.4.2 規(guī)模效率測(cè)量結(jié)果

規(guī)模效率是受銀行規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率,在管理和技術(shù)水平一定的前提下,表示現(xiàn)有規(guī)模與最優(yōu)規(guī)模之間的差異，我國(guó)37 家農(nóng)村商業(yè)銀行規(guī)模效率的計(jì)算結(jié)果如表3所示。2013—2016年這37家農(nóng)村商業(yè)銀行的規(guī)模效率平均值分別是0.955、0.922、0.910、0.903，標(biāo)準(zhǔn)差分別是0.054、0.087、0.094、0.093。從各年份的規(guī)模效率平均值可以看出，規(guī)模效率值處于較理想的水平，同時(shí)標(biāo)準(zhǔn)差也相對(duì)較小，說(shuō)明這37家農(nóng)村商業(yè)銀行在這4年的規(guī)模效率處于穩(wěn)定狀態(tài)。此外，我們還發(fā)現(xiàn)規(guī)模效率的情況遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于純技術(shù)效率。常熟農(nóng)村商業(yè)銀行和溫嶺農(nóng)村商業(yè)銀行的規(guī)模效率值在這4年間都保持在1的狀態(tài)，福建漳州農(nóng)村商業(yè)銀行、太倉(cāng)農(nóng)村商業(yè)銀行、重慶農(nóng)村商業(yè)銀行、珠海農(nóng)村商業(yè)銀行這4年每年的規(guī)模效率值也都非常接近1。在這37個(gè)樣本中，重慶農(nóng)村商業(yè)銀行、北京農(nóng)村商業(yè)銀行、上海農(nóng)村商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模都排在前列，但是它們的規(guī)模效率值都未達(dá)到1。根據(jù)有關(guān)資料顯示，重慶農(nóng)村商業(yè)銀行和北京農(nóng)村商業(yè)銀行2016年的不良貸款余額均達(dá)到23億。由此我們認(rèn)為，農(nóng)村商業(yè)銀行在追求擴(kuò)張的同時(shí)，應(yīng)該保持合理健康的原則，否則會(huì)降低銀行的運(yùn)營(yíng)效率。

表2 2013—2016年我國(guó)37 家農(nóng)村商業(yè)銀行純技術(shù)效率比較表

表3 2013—2016年我國(guó)37 家農(nóng)村商業(yè)銀行規(guī)模效率比較表

2.4.3 綜合效率測(cè)量結(jié)果

綜合效率是對(duì)決策單元的資源配置能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評(píng)價(jià)。綜合效率等于純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積，我國(guó)37 家農(nóng)村商業(yè)銀行綜合效率的計(jì)算結(jié)果如表4所示。2013—2016年，這37家農(nóng)村商業(yè)銀行的綜合效率平均值分別是0.831、0.788、0.724、0.903，標(biāo)準(zhǔn)差分別是0.155、0.152、0.176、0.093。從總體上看,這37家農(nóng)村商業(yè)銀行綜合效率普遍偏低。根據(jù)DEA的測(cè)算結(jié)果,在這37個(gè)樣本中,綜合效率為1的銀行只有2家,數(shù)值為1表示純技術(shù)效率和規(guī)模效率同時(shí)有效。前文已經(jīng)指出，純技術(shù)效率遠(yuǎn)低于規(guī)模效率,而綜合效率等于這兩項(xiàng)的乘積,因此,我們可以認(rèn)為,綜合效率偏低的原因主要是純技術(shù)效率較低,其次是因?yàn)橐?guī)模效率不高。

表4 2013—2016年我國(guó)37家農(nóng)村商業(yè)銀行綜合效率比較表

3 結(jié)果分析

基于對(duì)綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的分析可知，農(nóng)村商業(yè)銀行的運(yùn)營(yíng)效率存在一定的差異。上海農(nóng)村商業(yè)銀行、廣州農(nóng)村商業(yè)銀行雖然資產(chǎn)規(guī)模在全國(guó)300多家農(nóng)村商業(yè)銀行中位于前列，但是綜合效率卻在樣本銀行中處于末端。通過(guò)對(duì)比各農(nóng)村商業(yè)銀行的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率，發(fā)現(xiàn)在這37家農(nóng)村商業(yè)銀行中，只有常熟農(nóng)村商業(yè)銀行和溫嶺農(nóng)村商業(yè)銀行的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都為1。我們分別查詢了常熟農(nóng)村商業(yè)銀行和溫嶺農(nóng)村商業(yè)銀行測(cè)量期間的年報(bào)，發(fā)現(xiàn)這兩家農(nóng)村商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)范圍廣泛，并且都注重金融產(chǎn)品的創(chuàng)新和員工的培訓(xùn)。下面我們以常熟農(nóng)村商業(yè)銀行為例，進(jìn)行具體分析。

3.1 經(jīng)營(yíng)狀況分析

3.1.1 業(yè)務(wù)規(guī)模大、經(jīng)營(yíng)效益高

截至2017年12月31日，常熟農(nóng)村商業(yè)銀行的資產(chǎn)總額達(dá)1 458.25億元，較年初增加158.43億元，增幅12.19%；存款總額990.05億元，較年初增加101.95億元，增幅11.48%；貸款總額778.11億元，較年初增加113.92億元，增幅17.15%。我們從中可知，常熟商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)?cè)龇^高。同時(shí)，2017年該農(nóng)村商業(yè)銀行的利潤(rùn)總額16.68億元，同比增加3.56億元，增幅27.13%，盈收水平處在較高的階段。

3.1.2 資產(chǎn)質(zhì)量持續(xù)改善

2017年末，該行的不良貸款率為1.14%，相較2016年末下降了0.26%；撥備覆蓋率達(dá)到325.93%，較2016年末提升了91.10%；撥貸比3.72%，較年初提升0.42%，這說(shuō)明常熟農(nóng)村商業(yè)銀行的資產(chǎn)質(zhì)量不斷優(yōu)化，并具有較高的風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。

3.2 注重金融機(jī)制改革,加強(qiáng)金融創(chuàng)新

常熟農(nóng)村商業(yè)銀行不斷探索科技金融機(jī)制改革，加快新時(shí)代金融人才建設(shè)，自主開發(fā)客戶風(fēng)險(xiǎn)管理。該農(nóng)村商業(yè)銀行大力借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)和互聯(lián)網(wǎng)，推行專業(yè)化服務(wù)，助力網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)分析。銀行還積極加強(qiáng)對(duì)金融產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新力度，實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略，不斷提高自主科研水平。2017年，常熟農(nóng)村商業(yè)銀行為服務(wù)百姓生活開發(fā)了第三方支付(飛燕馬上付)、上線市民卡授信、建立可視化遠(yuǎn)程服務(wù)中心體系等。此外，該行還創(chuàng)新推出一系列服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的業(yè)務(wù)，加強(qiáng)支持小微企業(yè)的發(fā)展，如蘇抵貸、泰信保、個(gè)人經(jīng)營(yíng)性物業(yè)抵押貸款等業(yè)務(wù)。

3.3 風(fēng)險(xiǎn)管理審慎

該行建立了較為完善的全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系，明確“三會(huì)一層”(股東大會(huì)、董事會(huì)、監(jiān)事會(huì)和高級(jí)管理層)在風(fēng)險(xiǎn)管理中的職責(zé)分工，按照“全面風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)籌管理、專業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分工負(fù)責(zé)”的框架，實(shí)施全面風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)籌聯(lián)動(dòng)管理。公司發(fā)揮中小金融機(jī)構(gòu)靈活高效優(yōu)勢(shì)，經(jīng)營(yíng)力求簡(jiǎn)潔、高效、務(wù)實(shí)。結(jié)合客戶實(shí)際情況，在充分識(shí)別、控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下，梳理創(chuàng)新信貸管理機(jī)制，優(yōu)化信貸管理流程，提升信貸審批效率，有效滿足客戶個(gè)性化金融需求。此外，還通過(guò)啟動(dòng)“標(biāo)桿銀行”案防工程這一措施，優(yōu)化內(nèi)部控制環(huán)境。該行還具備科學(xué)的人才激勵(lì)機(jī)制和培養(yǎng)機(jī)制，打造了一批專業(yè)人才，不僅有經(jīng)驗(yàn)豐富的高管團(tuán)隊(duì)，還擁有高素質(zhì)的基層員工。

3.4 注重人員培訓(xùn)

常熟農(nóng)村商業(yè)銀行將“經(jīng)濟(jì)、實(shí)用、高效”作為培訓(xùn)管理的原則，統(tǒng)籌規(guī)劃，整合資源，完善體系，強(qiáng)化培訓(xùn)，以健全、完善全員培訓(xùn)體系為導(dǎo)向，以推動(dòng)建設(shè)“網(wǎng)絡(luò)金融學(xué)院”培訓(xùn)平臺(tái)為契機(jī)，進(jìn)一步加強(qiáng)該行人才隊(duì)伍建設(shè)，提升行內(nèi)各層級(jí)員工的專業(yè)能力和理論水平，并將教育培訓(xùn)與日常工作有機(jī)結(jié)合起來(lái)，打造學(xué)習(xí)型銀行。

4 加強(qiáng)農(nóng)村商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)的建議

4.1 加快人才引進(jìn)和提高管理水平

農(nóng)村商業(yè)銀行應(yīng)該充分認(rèn)識(shí)到人力資源對(duì)銀行運(yùn)作的重要性。農(nóng)村商業(yè)銀行應(yīng)加強(qiáng)員工培訓(xùn)，提高員工的職業(yè)素養(yǎng)，并建立人才引進(jìn)機(jī)制，吸引更多高素質(zhì)、高學(xué)歷的優(yōu)秀管理人才，打造高層次人才隊(duì)伍。

農(nóng)村商業(yè)銀行應(yīng)該嚴(yán)格遵守銀監(jiān)會(huì)的規(guī)定，大力推進(jìn)農(nóng)村商業(yè)銀行的穩(wěn)健發(fā)展，打造一個(gè)公平、誠(chéng)信的環(huán)境。管理水平的整體提高，有利于保障農(nóng)村商業(yè)銀行各環(huán)節(jié)的運(yùn)營(yíng)效率，從而提高農(nóng)村商業(yè)銀行整體的運(yùn)營(yíng)績(jī)效。管理水平的提高，主要從以下幾個(gè)方面入手：首先，農(nóng)村商業(yè)銀行結(jié)合自身特點(diǎn)制定科學(xué)的管理制度；其次，加強(qiáng)銀行管理文化建設(shè)，減少管理者與員工之間的分歧；最后，管理者要不斷提高自己的洞察力，在管理過(guò)程中能夠發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并及時(shí)糾正。

4.2 合理擴(kuò)張資產(chǎn)規(guī)模

不良貸款是影響農(nóng)村商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)效率的一個(gè)重要因素，一些農(nóng)村商業(yè)銀行在追求規(guī)模擴(kuò)張的同時(shí)，忽視了資產(chǎn)的質(zhì)量，從而導(dǎo)致銀行的運(yùn)營(yíng)效率低下。盲目的資產(chǎn)擴(kuò)張反而降低了農(nóng)村商業(yè)銀行的運(yùn)營(yíng)效率，影響了農(nóng)村商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力。因此，合理擴(kuò)張資產(chǎn)規(guī)模，提升資產(chǎn)質(zhì)量才能更好地提升農(nóng)村商業(yè)銀行的運(yùn)營(yíng)效率。

4.3 加強(qiáng)金融創(chuàng)新

金融創(chuàng)新、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與新時(shí)代銀行的發(fā)展是緊密相連的。在農(nóng)村商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)激烈的情況下，注重金融創(chuàng)新，加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用有助于農(nóng)村商業(yè)銀行獲得新的利潤(rùn)空間。加大金融創(chuàng)新，就需要農(nóng)村商業(yè)銀行注重對(duì)人才的培養(yǎng)，打造一支專業(yè)化的科研團(tuán)隊(duì)。此外，加大對(duì)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能的應(yīng)用，有利于農(nóng)村商業(yè)銀行信息化水平的提高，減少農(nóng)村商業(yè)銀行的人力資本和時(shí)間成本，從而提高銀行的運(yùn)營(yíng)效率。