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本文在文献评述部分已经指出了现有文献的一些贡献以及现有文献的几点不足，针对这些不足，本文试图从以下几个方面进行创新：
（1）之前有关银行效率的研究都比较早，本文选取的时间段是2008年~2015年，数据是新的。这个时间段基本涵盖了近年来银行系统发生的重要变革。而且研究的问题主要是以效率分析为主，研究径向调整和松弛调整量的文章少之又少，本文详细分析了各家银行有效利用资源的能力。
（2）样本看似只有20家银行，但它覆盖了我国重要的银行系统，包含了四大国有商业银行，所有的13家股份制商业银行，所有的16家上市银行。
（3）以前的很多研究大多数数据都不全，还有很多学者为了弥补数据采用了插值的方法。本文的数据都来自《银行年报》和《金融年鉴》，所有数据都是各大银行公布的原始数据，未经过任何处理，能够更好的反应各大商业银行的效率。
（4）之前的研究大多数都选取几种投入要素，几种产出要素使用单一模型对银行效率进行测度，本文运用不同的模型，从银行盈利能力、银行扩张能力以及银行员工和机构创造收益的能力三个方面，各自选取不同的投入和产出要素对银行效率进行测度，分析生产率变化，并给出了径向调整和松弛调
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| 內容簡介： |
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本书主要包含三个方面的内容：一是通过以往研究者对银行效率测度的总结，指出测度效率出现差异的主要原因，并选择了不同的投入和产出指标，分别反应了银行不同的能力。二是测度了不同投入指标和产出指标下的银行效率，并把不同类型银行的效率进行对比，不同的投入指标和产出指标对应了不同的模型，指出不同模型下不同类型银行效率存在着很大差异。三是分析了各个投入和产出指标是否得到了充分利用，即我国商业银行资源（投入产出指标）利用的有效性分析，并进一步指出了资源（投入产出指标）利用有效性对银行效率的影响。*后分析了两种特殊的投入指标，即员工人数和机构数对我国商业银行效率的影响。
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| 關於作者： |
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李辉，男，汉族，讲师，复旦大学金融学专业博士研究生，重庆邮电大学理学院教师，主要研究方向：金融学，统计学。先后在省级，国家权刊上发表论文多篇，主持、参与多项课题项目。
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| 目錄：
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第1章绪论
1.1 选题的背景和意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 选题意义
1.2 文献综述
1.2.1 对银行效率及其影响因素的研究
1.2.2 对银行生产率及其影响因素的研究
1.2.3 我国商业银行资源利用有效性及其对银行效率影响的研究
1.2.4 文献评述
1.3 研究的问题及方法和思路框架
1.3.1 研究的问题及方法
1.3.2 思路框架
1.4 文章难点和创新
第2章银行效率和生产率的相关理论及其测量方法
2.1 银行效率的相关理论及其测量方法
2.1.1 生产技术的集合表示
2.1.2 产出与投入距离函数
2.1.3 利用距离函数测算效率
2.2 银行生产率的相关理论及其测量方法
2.2.1 测算生产率和生产率水平比较
2.2.2 测算生产率变化与全要素生产率指数
2.3 本文使用的模型和数据
2.3.1 数据包络分析方法
2.3.2 超效率DEA方法
2.3.3 Malmquist指数
2.3.4 银行分类和数据
2.4 本章小结
第3章我国商业银行效率测度出现差异性原因分析
3.1 引言
3.2 不同研究者对我国商业银行效率测度出现差异性原因分析
3.2.1 两个简单的数值例子
3.2.2 银行效率测度出现差异性的一般结论
3.3 选择不同的投入产出指标对测度我国商业银行效率的影响
3.3.1 三组不同的投入产出指标（三个反映银行不同能力的模型）
3.3.2 投入产出指标的含义
3.4 本章小结
第4章三组不同投入产出指标对我国商业银行效率影响实证研究
4.1 引言
4.2 我国商业银行效率测度和对比分析
4.2.1 三个不同模型下我国商业银行总体效率情况及排名对比
4.2.2 我国不同类型商业银行效率比较
4.2.3 不良贷款率对我国商业银行效率影响占比
4.3 我国商业银行超效率测度和对比分析
4.3.1 三组不同指标下我国商业银行总体超效率情况及排名对比
4.3.2 我国不同类型商业银行超效率比较
4.4 本章小结
第5章三组不同投入产出指标对我国商业银行生产率（效率动态变化）影响实证研究
5.1 我国商业银行全要素生产率Malmquist指数
5.1.1 三个不同模型下我国商业银行Malmquist指数分析
5.1.2 不同银行之间Malmquist指数对比分析
5.2 本章小结
第6章我国商业银行资源（投入产出指标）利用有效性及其对银行效率的影响
6.1 引言
6.2 DEA模型中的径向调整和松弛调整
6.2.1 DEA模型中的径向调整
6.2.2 DEA模型中的松弛调整
6.2.3 松弛调整中的产出不足问题
6.2.4 径向调整和松弛调整求解
6.3 我国商业银行资源（投入产出指标）利用有效性研究
6.3.1 2015年度我国商业银行效率表
6.3.2 我国商业银行资源（投入产出指标）利用有效性分析
6.4 我国商业银行资源投入产出指标利用有效性对效率的影响
6.4.1 投入指标对银行效率的影响
6.4.2 产出指标对银行效率的影响
6.5 本章小结
第7 章两种特殊的投入指标对我国商业银行效率的影响
7.1 引言
7.2 我国商业银行人员过多和机构臃肿性对效率的影响
7.2.1 两种特殊的投入指标员工人数和机构数
7.2.2 员工人数和机构数对银行效率的影响
7.2.3 员工人数和机构数对银行超效率的影响
7.3 人员过多和机构臃肿性对Malmquist指数的影响
7.4 本章小结
第8章全文总结
8.1 本文主要研究结论
8.2 提高我国商业银行效率的途径和政策建议
8.3 本文不足及有待进一步研究的问题
8.3.1 本文不足
8.3.2 有待进一步研究的问题
参考文献
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| 內容試閱：
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虽然研究银行效率的论文很多，但是大多数都选取单一的一组投入指标和单一的一组产出指标对银行效率进行测度。而不同的投入产出指标又对银行效率的影响很大，因而不同研究者对银行效率测度的结果也存在很大差异，甚至很多论文出现了我国不同类型商业银行效率完全相反的情况。原因如下：银行效率测度的准确性受到DMU数量的影响，也就是银行个数的影响。我国国有商业银行四家，股份制商业银行13家，上市城商行只有3家。这些银行代表了我国主要的商业银行体系，因而决定了投入产出指标数量上的限制。大多数研究者只能选取两三种投入指标和两三种产出指标对银行效率进行测度，从而形成了效率上的差异。
鉴于这种现状，仔细研究投入产出指标之间的关系，并研究不同投入产出指标对银行效率的不同影响变得很有意义。本文主要包含三个方面的内容：一是通过以往研究者对银行效率测度的总结，指出测度效率出现差异的主要原因，并选择了不同的投入和产出指标，分别反应了银行不同的能力。二是测度了不同投入指标和产出指标下的银行效率，并把不同类型银行的效率进行对比，不同的投入指标和产出指标对应了不同的模型，指出不同模型下不同类型银行效率存在着很大差异。三是分析了各个投入和产出指标是否得到了充分利用，即我国商业银行资源（投入产出指标）利用的有效性分析，并进一步指出了资源（投入产出指标）利用有效性对银行效率的影响。最后分析了两种特殊的投入指标，即员工人数和机构数对我国商业银行效率的影响。
首先，本文选取了2008~2015年的数据，使用数据包络分析（DEA）方法从三个不同的方面，选择三组不同的投入和产出指标分别测度了我国20家主要商业银行的效率，进而分析了每家银行的纯技术效率和规模效率。结果表明：（1）盈利能力方面，我国商业银行效率最高的是四大国有商业银行，3家上市城商行在盈利能力方面高于13家股份制商业银行。（2）业务扩张能力方面，我国四大国有商业银行的效率依然最高，但13家股份制商业银行的效率高于3家上市城商行。（3）人力资源模型中，我国四大国有商业银行的效率最低，但依然保持着比较高的纯技术效率。（4）纯技术效率方面，四大国有商业银行和3家上市城商行相差不大，都高于13家股份商业银行。（5）规模效率方面，我国四大国有商业银行在盈利能力模型和业务扩张能力模型都高于其它类型商业银行，但在人力资源模型远远低于其它类型商业银行。上面的结论也同时说明了三组不同的投入和产出指标导致了我国商业银行效率完全不同的结果。
其次，本文选取了2008~2015年的数据，使用超效率DEA模型和Malmquist指数方法从三个不同的方面，选择三组不同的投入和产出指标分别测度了我国20家主要商业银行的超效率以及效率的动态变化，即生产率，进而分析了每家银行的纯技术效率和规模效率。结果表明：（1）盈利能力方面，结论与之前的很相似。（2）纯技术效率方面，3家上市城商行高于13家股份制商业银行。（3）盈利能力模型和业务扩张能力模型的马氏TFP指数呈波浪形，但银行盈利能力的提升归因于纯技术效率、规模效率和技术变化的共同提高，而业务扩张能力的提升主要归因于技术进步。人力资源模型中的马氏TFP指数非常高，技术效率起了一定的作用，但主要原因是技术进步。这些结论又进一步说明了三组不同的投入和产出指标对我国商业银行的超效率和生产率也产生了完全不同的结果。
再次，本文使用数据包络分析（DEA）方法从三个不同的方面，选择三组不同的投入和产出指标分别测度了2015年度我国20家主要商业银行的径向调整量和松弛调整量，并进一步分析了每家银行有效利用资源的能力。结果表明：大多数银行在利息支出、营业支出、固定资产净值、机构数和非利息净收入等方面存在径向调整量和松弛调整量，说明存在很大的资源浪费，从而不同程度的降低了我国商业银行的效率。这些资源分别代表了三组不同的投入和产出指标，而不同的投入和产出指标对我国商业银行造成的效率和生产率上的差异也反应了各种不同的资源利用有效性对我国商业银行效率的不同影响。
最后，本文选取了2008~2015年的数据，使用数据包络分析（DEA）方法和Malmquist指数从两个不同的模型，分别测度了我国20家主要商业银行的效率，分析了人员过多和机构臃肿性对我国四大国有商业银行效率的影响。结果表明：（1）商业银行测度效率的高低很大程度上受到员工人数和机构数这两种投入要素的影响。（2）人力资源模型测度的四大国有商业银行效率远远低于盈利能力模型，说明我国四大国有商业银行存在严重的人员过多和机构臃肿性问题。（3）人力资源模型中，我国四大国有商业银行的规模效率低下是导致技术效率低下的主要原因，因而需要减小银行规模。另外，此模型中四家国有商业银行的规模效率都处于递减区域，因而需要减少不必要的分支机构，减小银行规模从而提高银行效率。
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