本文运用随机前沿法Battese和Coelli（1992）模型研究了中国银行业中全国性银行及区域性银行的成本效率，并通过Battese和Coelli（1995）模型研究了银行间效率差异的影响因素。然后在此基础之上提出适当的建议。本文首先对研究商业银行效率的文献进行了归纳与总结，梳理出研究商业银行效率的参数法及非参数法两大类方法，并总结了投入产出指标确定的原则。然后重点介绍了随机前沿法的三个模型，包括随机前沿法基本模型（1977），Battese和Coell（i1992）和Battese和Coelli（1995），并确定了本文采用的成本函数模型，投入产出指标以及成本效率的影响因素。在运用Battese和Coelli（1992）的模型分别对全国性商业银行和区域性商业银行进行了随机前沿分析之后，本文得到了各个银行在2008年至2012年的成本效率，并对比了两类银行成本效率的变化趋势。结果显示，全国性商业银行的效率先小幅下降，随后稳步上升；而区域性银行的成本效率分布较分散，平均成本效率近几年则小幅下降。2008年以来国有制银行的整体效率在全国性银行中排名中等偏上。本文的第四部分首先介绍了银行效率影响因素的逻辑联系，认为大多数影响因素的方向都是不定的，需要视具体情况决定。采用Battese和Coelli（1995）模型从宏观，中观以及微观角度选取指标研究了上述两大类银行的成本效率影响因素。结果表明：对于全国性商业银行而言，资产规模，利息收入占比，金融相关率以及银行属性都对成本效率有显著影响。其中，资产规模与利息收入占比指标对成本效率有正影响，意味着资产规模以及利息占总收入比重的增大有利于银行成本效率的提升。金融相关率则对成本效率有负影响，即金融相关率越高，银行的成本效率越低。除了上述指标外，区域性银行对本地竞争也较为敏感。具体而言，资产规模，金融相关率对区域性银行有负影响，而利息收入占比和净利差则有正影响。若本地区存在两家或两家以上的本地银行，则银行的成本效率会显著下降。本文的第五部分则研究了Battese和Coelli（1992，1995）两个模型回归的成本效率排序的一致性。结果显示，虽然两个模型得出的效率值本身并不一致，但是对银行成本效率值排序具有一致性。由于1995年的模型可以一步分析出成本效率的影响因素，因而更优。同时，将银行业作为一个整体与将其分为全国性银行，区域性银行两类进行分析，其结果存在一定的差异，因而分类讨论更为准确。最后，本文根据研究的结论，建议政府应该推进上市银行国有股份改革，改善软约束困境，同时鼓励全国性银行做大做强，区域性银行提升自己的管理水平，以及加快利率市场化进程，促使银行业不断进行业务创新。