[摘 要]基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）中的VRS模型，文章選取了我國(guó)17家上市商業(yè)銀行作為研究對(duì)象，對(duì)這17家商業(yè)銀行在互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展背景下的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率進(jìn)行了分析。得出我國(guó)商業(yè)銀行的綜合技術(shù)效率是不斷提升的，但大部分銀行并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)綜合技術(shù)效率有效，其原因主要是規(guī)模效率無(wú)效，需要依托互聯(lián)網(wǎng)金融提高商業(yè)銀行的效率。據(jù)此文章也提出了在互聯(lián)網(wǎng)金融背景下提高商業(yè)銀行效率的對(duì)策建議。
　　[關(guān)鍵詞]互聯(lián)網(wǎng)金融；商業(yè)銀行效率；DEA
　　[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.12.189
　　1 引 言
　　隨著互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)金融領(lǐng)域的不斷滲透，互聯(lián)網(wǎng)金融不但改變了我國(guó)傳統(tǒng)金融的格局，對(duì)商業(yè)銀行的影響也日益增加。據(jù)《2017年互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)系列研究報(bào)告》的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，截至2016年，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融以超過(guò)12萬(wàn)億元的總交易規(guī)模，將近占到GDP總量的20%，互聯(lián)網(wǎng)金融用戶人數(shù)也以超過(guò)5億的人數(shù)位列世界第一�？梢哉f(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)金融和傳統(tǒng)商業(yè)銀行之間的競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，特別是對(duì)商業(yè)銀行的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)方面帶來(lái)了不小的沖擊。因此，研究在互聯(lián)網(wǎng)金融背景下，我國(guó)商業(yè)銀行的效率問(wèn)題，對(duì)商業(yè)銀行未來(lái)的發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　2 文獻(xiàn)綜述
　　隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行的影響已經(jīng)是理論界普遍認(rèn)可的問(wèn)題。國(guó)內(nèi)外的研究學(xué)者也進(jìn)行了大量的分析，如王靜（2014）[1]、曹鳳岐（2015）[2]、梁燕子（2017）[3]等認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)銀行業(yè)帶來(lái)了沖擊，商業(yè)銀行要直面互聯(lián)網(wǎng)金融采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略；馮娟娟（2013）[4]、邱峰（2013）[5]等認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融雖然對(duì)商業(yè)銀行有沖擊，但商業(yè)銀行也有它自身的優(yōu)勢(shì)，二者應(yīng)在合作中尋求共贏；Manuchehr Shahrokhil（2008）[6]認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融可以降低貸款利率和貸款成本，會(huì)沖擊傳統(tǒng)銀行的信貸業(yè)務(wù)。但是以上研究大多是通過(guò)定性的方式圍繞互聯(lián)網(wǎng)金融和商業(yè)銀行之間的關(guān)系來(lái)進(jìn)行研究的，很少通過(guò)定量分析的方式來(lái)進(jìn)行研究。作為衡量銀行競(jìng)爭(zhēng)力的銀行效率，在互聯(lián)網(wǎng)金融背景下的研究成果更是比較少。只有郭婕、周婧[7]、管仁榮、張文松、楊朋君[8]等就互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行的運(yùn)行效率進(jìn)行了研究，但沒(méi)有深入地分析不同種類銀行之間效率的發(fā)展變化。
　　本文擬通過(guò)定量分析商業(yè)銀行效率的變動(dòng)情況，對(duì)不同種類型的商業(yè)銀行在互聯(lián)網(wǎng)背景下的發(fā)展情況進(jìn)行比較分析。從而更清楚地了解在互聯(lián)網(wǎng)金融背景下，不同類型商業(yè)銀行效率的具體情況，為更好地在互聯(lián)網(wǎng)金融背景下提高銀行效率提供一定的參考依據(jù)。
　　3 商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率研究
　　3.1 模型的選擇
　　數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA（Data Envelopment Analysis）是由A.Charnes、W.W.Cooper和Rhodes等人在1978年共同提出的基于相對(duì)效率的多投入多產(chǎn)出的分析方法。它把單輸入、單輸出的工程效率概念推廣到多輸入、多輸出同類決策單元的有效效率中去。[9]其中，DEA的VRS模型是在它的基本模型CCR模型基礎(chǔ)上修正出來(lái)的模型，它的基本假設(shè)條件是規(guī)模報(bào)酬可變，彌補(bǔ)了CCR模型中不能評(píng)價(jià)規(guī)模有效性的缺憾。因此，VRS模型是適合分析規(guī)模報(bào)酬可變的商業(yè)銀行效率的。VRS模型將綜合技術(shù)效率分解為規(guī)模效率和純技術(shù)效率，可以用公式：綜合技術(shù)效率=純技術(shù)效率規(guī)模效率來(lái)表示。從而可以更準(zhǔn)確地分析無(wú)效率的原因是未達(dá)到最佳規(guī)模，還是經(jīng)營(yíng)管理水平低下所導(dǎo)致的。
　　DEA模型可以采用投入導(dǎo)向和產(chǎn)出導(dǎo)向，鑒于投入是基本決策變量更易控制，[10]本文采用以投入為導(dǎo)向的VRS模型。
　　3.2 樣本選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源
　　DEA方法要求評(píng)價(jià)單元DMU的個(gè)數(shù)必須是選擇的投入產(chǎn)出指標(biāo)的三倍以上來(lái)避免產(chǎn)生效果不顯著，因此本文選取了17家上市商業(yè)銀行作為樣本。主要包括5家大型商業(yè)銀行、8家股份制銀行和4家城市商業(yè)銀行。分別為：中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)工商銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、中國(guó)銀行、中國(guó)交通銀行、中信銀行、民生銀行、華夏銀行、光大銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、平安銀行、北京銀行、上海銀行、南京銀行、寧波銀行。鑒于2005—2012年是互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的第二個(gè)階段——第三方支付階段，此階段開(kāi)始互聯(lián)網(wǎng)和金融的結(jié)合更加深入[7]，因此本文將考察的樣本期定為2006—2015年。樣本數(shù)據(jù)取自歷年的《中國(guó)金融年鑒》以及各商業(yè)銀行的年報(bào)。
　　3.3 指標(biāo)選取
　　用DEA方法對(duì)商業(yè)銀行進(jìn)行效率的測(cè)定，在投入和產(chǎn)出變量的選擇上一直是金融學(xué)術(shù)界爭(zhēng)論的問(wèn)題�？傮w上，主要采取三種方法，分別為生產(chǎn)法、中介法和資產(chǎn)法。[11]這三種方法是站在銀行不同的角度來(lái)確定投入和產(chǎn)出指標(biāo)的。本文將銀行作為中介機(jī)構(gòu)來(lái)研究銀行效率，采用中介法來(lái)確定投入和產(chǎn)出指標(biāo)。最終選取的投入指標(biāo)為：存款、固定資產(chǎn)、員工人數(shù)；產(chǎn)出指標(biāo)為：凈利潤(rùn)、貸款總額。
　　3.4 效率評(píng)價(jià)分析結(jié)果
　　3.4.1 我國(guó)商業(yè)銀行綜合技術(shù)效率測(cè)算結(jié)果及分析
　　綜合技術(shù)效率是對(duì)決策單元的資源配置能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評(píng)價(jià)。
　　本文從投入導(dǎo)向出發(fā)，利用VRS模型和DEAP2.1軟件，得出2006—2015年的17家上市銀行的綜合技術(shù)效率測(cè)算值如表1所示。
　　通過(guò)表1可以看出，從VRS模型當(dāng)中測(cè)量的綜合技術(shù)效率的測(cè)算值來(lái)看，我國(guó)商業(yè)銀行在近10年來(lái)，綜合技術(shù)效率整體上有所提升，只有農(nóng)業(yè)銀行、民生銀行、南京銀行和寧波銀行的綜合技術(shù)效率低于2006年。17家商業(yè)銀行都在2008年出現(xiàn)下降趨勢(shì)，特別是大型商業(yè)銀行下降很明顯，這主要是因?yàn)?008年的美國(guó)次貸危機(jī)所引起的國(guó)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，導(dǎo)致國(guó)內(nèi)在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過(guò)程中也出現(xiàn)問(wèn)題，銀行效率普遍下降。而在互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的背景下，大部分銀行并沒(méi)有達(dá)到綜合技術(shù)效率有效。

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