论文部分内容阅读
世界经济一体化进程不断加速,大数据背景下的互联网金融也迅猛开展,这些对中国商业银行提高运营效率、增加核心竞争力提出了更高的要求,也对商业银行效率研究提出了更高的要求。商业银行效率优化是未来商业银行管理需要考虑的一个重要内容。本文在阅读了大量文献的基础上,发现传统DEA效率测度方法已经不能完全满足商业银行效率提升的需求,因为传统DEA方法不能反映生产系统的内部结构,而商业银行的业务特征决定了其经营过程可以明显区分为负债业务阶段和资产业务阶段,所以需要深入商业银行业务阶段内部结构进行研究,这就要求研究者找出更适合的方法来深入研究这个课题。本文在前人研究的基础上,分析了前人研究的不足之处,结合商业银行生产系统的特征,构建了基于共享投入型两阶段关联DEA方法框架,并将其应用到商业银行生产系统效率评价中去。主要研究工作和成果有:(1)构建了共享投入型关联两阶段商业银行生产系统。该生产系统将商业银行生产经营过程划分为资产业务和负债业务两个阶段,结合商业银行的生产经营特点,生产投入在两阶段共享,并加入了第二阶段自由投入因素,使得生产系统更为贴近商业银行经营现状。(2)提出了基于共享投入型关联两阶段DEA的商业银行效率测度和分解模型。基于本文生产系统的结构和基础DEA模型构建思路,提出了本文基于共享投入型关联两阶段DEA的商业银行效率测度和分解模型。分别推导出了基于固定规模报酬和可变规模报酬假设下的两类模型表达式,由此分别计算商业银行的技术效率、纯技术效率以及商业银行每个生产阶段的子阶段效率。最后给出了模型的求解思路。(3)基于构建的共享投入型关联两阶段DEA模型,对2009-2013年中国16家上市商业银行的技术效率和纯技术效率以及银行负债和资产业务阶段效率进行了测度和分析,根据效率测度数据从几个方面分析了中国商业银行效率的现状,包括传统模型效率计算结果和本文结果的比较、银行间效率比较、银行不同业务阶段的效率比较以及产权结构类型不同的银行效率比较。(4)定量分析了商业银行技术效率和纯技术效率的影响因素。从银行内部视角的选取的影响因素包括规模、盈利水平、创新程度、稳定性和资产配置几个方面,采用DEA-Tobit固定效应回归模型,以2009-2013年中国16家上市商业银行的样本数据为基础,建立了四个子模型对其进行回归分析,最终得到各个方面的影响情况。对效率提高的政策建议提供了指导。