企业效率包括规模效率、范围效率、X效率和全要素生产率等。由于全要素生产率能够克服单指标测算缺乏一致性的缺陷，衡量的效率损失范围远超其他指标，且能动态地分析不同时期间效率和技术的相对变化，因此受到国内外学者的普遍关注，特别自Fare等引入了DEA-Malmquist指数后，成为分析多投入、多产出决策单元全要素生产率变动情况及相对效率的有效工具。Wheelock和Wilson（1999）使用DEA-Malmquist指数测算了美国银行业的效率水平，发现技术无效导致银行生产率在样本期间负增长。国内学者也取得了诸多有意义的研究成果，考虑到传统DEA方法存在的局限性，学者们不断完善并改良测算全要素生产率增长率的模型和方法，如定向技术距离函数、多阶段超效率DEA模型、全域Malmquist-Luenberger生产率指数、无导向DEA-Malmquist指数等。
Fried等（2002）指出，企业的经营效率低下除了管理无效外，还受到外在环境和统计误差的影响，传统DEA模型无法对这些影响进行有效甄别和剔除，于是构建了三阶段DEA模型，通过随机前沿方法剥离环境和误差因素对效率值的影响，以得到更真实的决策单元效率值。目前国内仅有个别学者将此方法应用到金融机构的研究中。王莉等（2012）基于修正的三阶段DEA模型测算了2004—2009年我国27家商业银行的SBM效率。蓝虹和穆争社（2014）使用三阶段DEA模型的BCC分析法，结合考虑不良贷款等非期望产出指标，测算了2007—2012年115家农村信用社的绩效水平。现有研究较少有将三阶段DEA模型和Malmquist指数结合进行商业银行全要素生产率变动分析的。(www.xing528.com)
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