近几年,通过合并重组、跨区域经营、引入战略投资者等举措,中国城市商业银行得到快速发展,经营状况不断改善,综合实力不断增强,资本充足率和盈利能力得到较大提升,不良贷款率逐渐降低,城市商业银行发展势头迅猛。但是存款保险制度的推出和存贷利差的进一步缩小,使得中国城市商业银行生存压力加大。因此,有必要对中国城市商业银行效率状况进行研究,以应对复杂多变的市场环境,在激烈的市场竞争中占有一席之地。本文运用超效率DEA模型和Malmquist模型实证分析中国城商行的效率,并用面板数据随机效应模型对其影响因素进行探究。本文分为六个部分。第一章为绪论,主要介绍了论文研究背景及意义,探究了相关的研究成果,总结了研究方法和论文的局限性,并列出了本论文的研究框架。第二章为理论介绍,界定了银行效率的定义,分析了测算银行效率的方法,重点介绍了DEA、超效率DEA及Malmquist模型,为全文的研究提供了理论支撑。第三章主要介绍了中国城商行的整体发展现状,从资产规模、资本充足率、不良贷款率、盈利能力等方面定性的分析了中国城商行的发展现状。第四章在前文研究的理论基础上,选取中国34家城市商业银行作为研究对象,样本时间为2007-2013年,运用超效率DEA模型测度了中国城商行的效率。实证结果表明全国城商行的经营效率整体呈现上升趋势,而促使这一改变的原因主要在于纯技术效率的提升。分类型看,城市商业银行整体效率低于国有银行和股份制银行,体现一定的类别差异性。分区域来看,东部省份研究样本下商业银行整体效率值要高于中部省份和西部省份,体现出一定的地区差异性。第五章运用面板数据随机效应模型对中国城商行效率的影响因素进行实证研究。得出资产规模的扩大和存贷比率的提高会提升中国城市商业银行效率,不良贷款率、股权结构对中国城市商业银行效率的提升有显著的抑制作用;资本充足率与中国城市商业银行效率的关系不显著。第六章为对策建议,并针对实证结果为中国城市商业银行效率的提高提出有效的建议,包括调整资产规模、加强中间业务、优化股权结构以及加强风险管理等。本文的创新之处在于:第一,运用超效率DEA模型测量了中国城市商业银行的效率,有效的解决了DEA值都为1的城商行效率排序问题。第二,把中国城市商业银行分为东部、中部和西部三个区域,比较分析三类城市商业银行的效率值,并和5大国有银行和8家股份制银行的效率做了比较。第三,运用超效率DEA求出的技术效率值作为被解释变量,银行效率的影响因素作为解释变量,建立面板数据随机效应模型进行回归。