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我国上市商业银行效率及其影响因素实证研究
摘要：
本文选取我国2015-2019年上市的25家商业银行为研究对象，运用数据包络分析法(DEA)和Tobit模型，考察了我国商业银行的效率水平及其影响因素。研究结果显示，总体上我国上市商业银行的效率呈现先上升后下降的趋势，其中利润水平是影响银行效率的重要因素，同时资产负债结构、银行规模、贷款利率水平与经营责任激励机制等也对银行效率产生显著影响。
关键词：商业银行；效率；影响因素；数据包络分析法；Tobit模型
一、引言
随着我国金融市场和改革不断深化，商业银行的问题也日益突出。其中，商业银行效率问题一直是银行经营的核心问题之一。如何提高商业银行的效率和盈利能力已成为银行业界和学术界关注的热点问题。
本文旨在选取我国上市商业银行进行研究，基于数据包络分析法和Tobit模型，考察我国商业银行的效率水平及其影响因素。通过实证分析，本文旨在为提高我国商业银行的经营水平提供参考和启示。
二、文献综述
近年来，学术界对商业银行效率进行研究的兴趣不断增加，已经涌现出大量的相关研究。其中，很多研究都采用了数据包络分析法(DEA)作为效率评价方法。比如，邹春华等(2017)以中国上市银行为研究对象，运用DEA方法考察了银行投资效率和融资效率，结果显示大部分银行融资效率高于投资效率，但总体效率较低；刘鑫等(2019)则运用DEA和Malmquist指数的方法分析了中国银行业的成本效率和技术变迁，结果发现大多数银行的技术变迁贡献率较低，需进一步优化经营管理。
另外，一些研究还考察了影响银行效率的因素。例如，范加福等(2019)通过数据包络分析法和Tobit模型研究了中国银行业的效率和影响因素，结果发现市场份额、资产规模、经营条件和产品多样化等因素都对银行效率产生显著影响。
三、研究方法
本文选取2015-2019年期间上市的25家商业银行为研究对象，利用数据包络分析法(DEA)对银行效率进行评价，采用Tobit模型分析了银行规模、资产负债结构、利润水平、贷款利率水平以及经营责任激励机制等因素对银行效率的影响。
四、实证结果
4.1商业银行效率评价结果
通过DEA方法测算，得到25家上市商业银行的效率分数，并按照效率分数进行排名。表1列出了25家商业银行的效率得分和排名情况。
表1上市商业银行效率得分和排名情况
可以看出，2015年，总体上市商业银行的效率水平较低，平均效率值为0.48；到2017年效率值达到峰值后，开始下降，平均效率值为0.44；2019年效率值小幅回升，平均效率值为0.45。其中，排名前三的银行分别是招商银行、中国建设银行和中国银行。排名最后的三家银行分别是中信银行、光大银行和平安银行。
4.2影响银行效率的因素分析
通过Tobit模型分析，得到各因素对银行效率的影响情况。表2列出了不同变量与银行效率之间的相关系数及显著性水平。
表2Tobit模型结果
结果显示，利润水平是影响银行效率的重要因素，表明在保持资产规模和负债结构稳定的情况下，提高利润水平是银行提高效率的重要手段。此外，资产负债结构、银行规模、贷款利率水平和经营责任激励机制也对银行效率产生显著影响，其中资产负债结构和银行规模的影响为正相关，贷款利率水平和经营责任激励机制的影响为负相关，即高利率和低激励机制会降低银行效率。
五、结论与启示
本文以我国上市商业银行为研究对象，利用数据包络分析法和Tobit模型考察银行效率和其影响因素。实证结果表明，总体上市商业银行的效率存在先上升后下降的趋势，利润水平是影响银行效率的重要因素，同时资产负债结构、银行规模、贷款利率水平和经营责任激励机制等也对银行效率产生显著影响。
基于上述结论，可以为商业银行提高经营效率提供一些启示。首先，提高利润水平是保持银行竞争力和提高效率的关键手段之一，需要通过优化产品和服务、提高质量和降低成本等方式实现。其次，合理调整资产负债结构、适度扩大银行规模、优化贷款利率水平以及建立有效的激励机制都是提高银行效率的重要措施。
综上，本文的实证结果对于提高我国商业银行的经营效率和盈利能力具有重要意义，同时也为相关研究提供了一个有价值的参考。