DEA回归分析揭示中国商业银行提升效率的有效途径

1.研究创新

本章通过对我国商业银行效率进行测度及对其影响因素进行探究，对我国15家主要商业银行的效率情况有了较为全面的认识，并通过对银行效率的影响因素进行实证分析，得出了一些结论，达到了预期的研究目的。关于本章的研究可能有以下创新点：

（1）本章所选取的商业银行样本在市场上份额占有率较高，具有代表性。

（2）本章结合了银行的安全性、流动性原则，将产出指标设定为扣除了不良贷款余额的贷款数、银行存贷比、净利润，使得选取的指标尽可能全面、真实、有效地反映银行的投入产出情况。

（3）在研究方法上，运用Tobit回归分析，把通过DEA方法测出的效率值作为因变量，对影响银行效率的因素（如不良贷款率、总资产净利率、非利息收入占比、权益比率、产权结构以及货币供应量等）进行回归，并且找出影响银行效率的主要因素，从中剖析我国商业银行提升效率的有效途径。

2.研究不足(www.xing528.com)

对我国商业银行效率的测度与分析是一个值得深入研究的课题，由于受到篇幅及笔者能力、时间等方面的限制，本章研究仍存在一定的不足，有待日后进一步完善。

（1）选择样本银行的范围需要进一步扩大。本章出于数据的可得性、资产规模大小、银行是否上市的考虑，仅选择了我国15家较有影响力的国有商业银行和股份制商业银行作为研究的样本，数量稍显不足。在以后的研究中，应该考虑将具有相当资产规模的城市商业银行和农村商业银行等也一并纳入研究范围，丰富研究样本的类型，同时也能更为全面地评价我国不同类型的商业银行之间经营效率的差别，使得研究结论更加全面、丰富，反映的结果更接近我国银行业的真实状况。

（2）商业银行效率评价指标体系有待完善。投入产出指标的选取是关乎效率评价研究质量的核心因素，但是基于数据可获得性的限制、部分指标量化困难以及测量模型本身对指标数量的固有限制，本章所选择的指标在反映我国商业银行效率方面仍不够全面，期待未来能通过更丰富的数据、更科学的指标量化方法，来弥补这方面的不足。

（3）DEA模型包含了投入导向性以及产出导向型两种模型，但在模型选择方面，考虑到我国银行业还是以利润最大化为目标的，对成本的控制能力更强，也就是说投入指标变量与产出指标变量相比更好控制，因此在研究方法中使用了投入导向型的DEA模型。这种选择显然不够严谨和准确，应该同时采用这两种模型进行实证研究。