文献综述

一、本课题研究的目的和意义

金融业是现代经济的核心，而商业银行是金融体系中最重要的组成部分，对国民经济的发展具有重要作用。2001年中国加入WTO以来，外资银行以各种形式涌入我国，并凭借其优秀的管理水平和出众的盈利模式不断蚕食我国的金融市场，为国内商业银行带来了空前巨大的挑战。国内银行若想在这不断变化的环境中生存与发展，就必须不断提高自身的竞争实力。而银行效率是衡量银行业竞争力的重要指标，是银行业绩、投入产出能力和可持续发展能力最具综合性的体现。因此，如何正确的评价银行效率，以期在此基础上寻找到提升竞争力的途径，是商业银行及其监管部门必须解决的问题。

二、国外相关研究概况

近年来，商业银行效率评价问题也受到学术界的广泛关注，并取得了许多有益和值得借鉴的成果。

从银行效率的界定来讲，主要有两个方面：一是从规模经济和范围经济的角度来度量，主要运用超对数成本函数，这方面的研究已经比较成熟，并不存在着争议；二是银行的前沿效率（X效率），前沿效率是一种相对效率概念，效率前沿面始终由样本中最佳机构或其组合构成，对于前沿效率的定义和测度方法争议比较大。近几年对银行效率的研究集中于前沿效率。

在前沿效率的模型选择方面，Berger and Humphrey(1997)对有关银行效率的研究文献进行了很有价值的综述，总结出5种主要的效率评价方法，即随机前沿面法(SFA)、自由分布法(DFA)、厚边界法(TFA)、数据包络分析法(DEA)和自由处置壳法(FDH)等，并认为DEA是最具有应用优势的银行效率评估方法。所以此模型也是本文分析的主要方法。

1957年，Farrell首先分析了单一投入和单一产出的技术效率，为建立DEA模型奠定了基础。随后，Charnes，Cooper and Rhodes(1978)将之扩展为CCR模型（也称CRS模型），使其能够处理多项投入与多项产出的问题，并正式定义为DEA模型。该模型是以投入产出数据为基础，使用数学规划模型，寻找一个生产前沿面，通过计算所有的决策单位(DMU)实际生产点与生产前沿面的距离，比较决策单位间的相对效率，对决策单位做评价。但是，经典的CCR模型是在规模报酬不变的前提条件下提出的，实际上并非每一家银行都是在固定规模报酬下生产，若存在变动规模报酬，则在衡量技术效率时规模效率亦混杂其中。因此必须考虑变动规模报酬的情况，Banker，Charnes and Cooper在1984年将CCR模型中的固定规模报酬(CRS)的假设剔除，以衡量处于不同规模报酬状态下的相对效率值，即规模报酬可变模型(BCC模型，也称VRS模型)，并认为技术效率可以分为纯技术效率和规模效率。

然而，传统DEA模型（CCR模型和BCC模型）在运用过程中存在诸多问题，大量学者从不同角度对其进行了改进：

其一，传统DEA将评价银行作为一个”黑箱”，仅从银行整体的投入、产出考察银行的效率，忽略其内部运作过程及过程间的关联关系，因而难以对银行效率进行全面系统的评价。为此，Fare and Grosskopf(1996)首次提出网络DEA模型，其实质是将”黑箱”打开，考虑每个业务环节可能存在的对系统整体效率的影响。Wang等(1997)将银行经营过程分为存款、贷款投资两阶段，并利用DEA方法中投入导向的CCR模型研究了IT投资对银行绩效的影响。Chen and Zhu(2004)在Wang等(1997)的基础上构建了一种新的基于BCC模型的两阶段DEA模型，第一阶段采用投入导向的BCC模型，第二阶段采用产出导向的BCC模型。