2基于DEA超效率模型的村镇银行经营效率研究

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基于DEA模型我国商业银行效率分析

基于DEA模型我国商业银⾏效率分析基于DEA⽅法下的我国商业银⾏效率研究分析1The research of our commercial bank efficiency based onDEA method摘要：银⾏效率是银⾏对资源的有效配置，效率问题成为中国商业银⾏⾯临的⼀个深层次的问题。

运⽤DEA模型，选取投⼊指标：总资产、员⼯⼈数、利息⽀出、⾮利息⽀出和所有者权益；产出指标：利息收⼊和⾮利息收⼊，实证分析我国商业银⾏的效率。

Abstract：Bank efficiency is the resources of bank effectively configuration, efficiency problem is becoming a commercial Banks’ deep problem. Using DEA model, input index: the total assets, number of employees, interest expenses and non-interest expenditure and ownership interest; Output index: interest income and non-interest income, the empirical analysis of Chinese commercial Banks efficiency.关键词：DEA 技术效率纯技术效率规模效率Keyword：DEA technical efficiency Pure technical efficiency Scale efficiency1、引⾔从2006年底开始，我国已经逐步取消了对在华外资银⾏的⼀些⾏政限制，享受同等的国民待遇，同时⾦融市场的进⼀步改⾰，使得具有强⼤综合实⼒的外资银⾏进⼊到中国市场。

截⽌到2008年底，在华外资银⾏的营业机构数达到558家，资产达到13448亿，外资银1作者简介：姓名：王珊珊学历：新疆财经⼤学研究⽣出⽣⽇期：1984年11⽉研究⽅向：⾦融⼯程籍贯：新疆⾃治区乌鲁⽊齐市北京中路4 49号⾏资产占银⾏业⾦融机构总资产的⽐率从2004年的1.84%到2007年的2.38%。

基于超效率DEA模型的地区农业循环经济效率评价研究

第23卷第2期2021年1月猱艺科枚Journal of Green Science and Technology基于超效率DEA 模型的地区农业循环经济效率评价研究蒋硕凡1,李晶洁1,杨富贵彳（1.天津商业大学理学院，天津300134；2.广州工商学院基础教学部，广东佛山528138）摘要：指出了农业循环经济是我国经济绿色发展的重要一环，对我国地区农业循环经济效率进行准确有效评价有助于促进该领域的健康可持续发展。

根据我国各个地区农业经济的特点，构建了地区农业循环经济评价指标体系，创新■地将超效率数据包络分析方法（DEA ）运用到农业循环经济效率评价领域，解决了现有传统DEA 方法难以区分有数效率值的问题。

在$匕基础上选取2016〜2018年中国31个省市农业数据，对我国地区农业循环经济进行了实证分析，结果表明：大部分省市三年农业效率稳步提高，同时浙江、黑龙江、山东、吉林等地三年效率平均值鬆大于1.5,效率较好；新疆、宁夏、甘肃、云南等地三年效率平均值低于0. 8,效率相对较低。

关键词：超效率DEA 模型；农业循环经济；效率评价中图分类号:F322 文献标识码：A文章编号：1674-9944（2021）02-0247-041引言中国是一个农业大国，农业作为国民经济的基础，为经济发展提供了充足的物质保障。

进入21世纪，我国农业迈入“高成本”时代而农业生产效率却逊于发达国家。

我国农业基础竞争力薄弱的根源是资源、劳动力、农业机械、科技等短板。

为此我国提出了促进农业循环经济的战略。

农业循环经济是采用农业资源减量消耗、农产品多次利用和农业有机废弃物资源化的闭合循环生产模式的工业型农业。

它是把农业生产、农产品加工和农业废弃物通过产业链有机地组合在一起，形成资源低投入低消耗,产品互为原料、多次使用，废弃物再利用，实现废弃物资源化的周而复始的循环经济体系。

在产业体系中，农业是与自然界关系最密切的产业。

DEA模型的效率分析

（一）效率分析根据表3中的样本数据进一步建立模型，运用DEAP2.1对其进行线性规划求解，其中设置的参数见（表5），求解得出如下的结果（表6）。

在软件名为“dea.txt”中输入赋权重后的输入输出指标后进行计算，其中后三者之间的关系为vrste=crste/scale[17]。

表5 DEAP2.1 参数设置参数选择软件原参数dea.txt DATA FILE NAMEdeaout.txt OUTPUT FILE NAME12 NUMBER OF FIRMS1 NUMBER OF TIME PERIODS3 NUMBER OF OUTPUTS3 NUMBER OF INPUTS0/1 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED0=DEA(MULTI-STAGE), 1=COST-DEA, 2=MALMQUIST-DEA, 3=DEA(1-STAGE),4=DEA(2-STAGE)表6 2020年东部地区12省市区房地产企业投入产出效率值DMU 综合技术效率crste纯技术效率vrste规模效率scale规模收益北京0.974 1 0.974 drs 天津 1 1 1 - 河北 1 1 1 - 辽宁 1 1 1 - 上海 1 1 1 - 江苏0.808 1 0.808 drs 浙江0.788 1 0.788 drs 福建0.690 0.725 0.952 drs 山东0.916 1 0.916 drs 广东0.565 1 0.565 drs广西0.849 0.853 0.996 drs海南0.902 1 0.902 irs均值0.874 0.965 0.908 -1.综合技术效率分析从表5可以看出，天津、河北、辽宁、上海4个省市的房地产企业的经营达到了DEA有效，其余8个省市未达到DEA有效，而且各个省市的房地产企业之间的综合效率有明显的差别。

除了上述四个省市外，福建的房地产企业的综合效率最低，仅有0.690，北京的综合效率最高，有0.974将近1。

中国各省经济效率研究：基于超效率DEA三阶段模型

中国各省经济效率研究：基于超效率DEA 三阶段模型作者：李海东吴波亮来源：《贵州财经学院学报》2013年第03期摘要：随着社会经济的发展，我国面临着资源短缺和环境污染的双重压力，资源的高效利用及绿色经济将是我国经济发展的必然趋势。

在剔除外生环境因素和随机误差项影响的条件下，筛选能反映综合经济效率的投入产出指标并运用超效率DEA三阶段模型对中国各省市经济发展效率进行评价，结果表明外生的环境和随机误差对我国经济效率影响很大，剔除前东部地区的经济效率最高，其次是西部地区，中部地区的经济效率最低，而剔除这些因素后，我国区域的经济效率高低次序是西、东、中。

对此结果进行分析研究，可提出提高经济效率的相应建议与对策。

关键词：经济效率；超效率DEA模型；建议对策文章编号：1003-6636（2013）03-0014-09；中图分类号：F293；文献标识码：A一、引言1978年改革开放以来，我国经济的持续快速发展取得了举世瞩目的伟大成就，但却是以沉重的资源、环境付出为代价的。

现阶段我国发展已基本进入工业化中后期，对资源能源的需求将进一步扩大，而不可再生的资源能源及环境保护将是我国经济发展所面临的最核心问题。

目前，我国经济的发展是以过度的资源浪费为成本，以严重的环境污染为代价的，这种经济发展方式正制约着我国经济的可持续性。

随着现代社会经济的发展，人们对生活环境提出了更高要求，使得环境问题成为备受关注的热点。

十八大报告中明确提到推进生态环境建设问题，指出良好的生态环境是人和社会持续发展的根本基础，并要把资源消耗、环境损害、生态效益纳入经济社会发展评价体系。

这说明我国需要转变经济的发展模式，在测评经济发展效率时要考虑生态环境因素。

因此，本文选取包含环境指标的经济投入产出指标，并在剔除不可控的外部环境因素和随机误差因素的前提下，基于超效率DEA三阶段模型来测算我国各省经济效率，这样的测评结果可靠性更高，更具有现实意义。

二、文献综述数据包络分析（DEA）方法是一种黑箱研究方法，以决策单元（DMU）的投入、产出指标的权系数为优化变量，运用数据规划模型对每个决策单元的相对有效性进行评价。

基于DEA-Tobit二阶段法的城市商业银行效率评价——以中部六省9家城市商业银行为例

基于DEA-Tobit二阶段法的城市商业银行效率评价——以中部六省9家城市商业银行为例何意雄;蒋芳【摘要】For simplified methods and few regionalization research of evaluation on efficiency of city commercial banks, the paper evaluates its efficiency of the six provinces of central China using super efficiency model of data envelopment analysis (DEA).The results are analyzed further in projection, and the Tobit model is applied to analyze the factors affecting efficiency.The results of the study show that per capita operating expenses and Loan-to-deposit ratio are both negatively related to the efficiency of these banks while capital adequacy ratio is positively related to efficiency.%针对我国城市商业银行效率评价方法单一且区域化研究较少的问题,利用数据包络分析超效率模型对中部六省城市商业银行经营效率进行了评价,对其结果进行了进一步的投影分析,并在此基础上,运用Tobit模型分析了银行效率的影响因素.实证结果表明,人均营业费用和存贷比与银行经营效率成负相关,资本充足率与银行经营效率成正相关.【期刊名称】《科技和产业》【年(卷),期】2016(016)011【总页数】8页(P151-158)【关键词】城市商业银行;银行经营效率;数据包络分析;投影;Tobit回归【作者】何意雄;蒋芳【作者单位】南昌大学经济管理学院, 南昌 330031;南昌大学经济管理学院, 南昌330031【正文语种】中文【中图分类】F830城市商业银行已成为继五大商业银行和12家全国性股份制商业银行后我国银行业的第三梯队。

基于超效率DEA模型的能源效率评价方法及其应用

基于超效率DEA模型的能源效率评价方法及其应用概述：能源效率评价是指对能源利用情况进行定量评估的过程。

随着能源资源的日益减少和环境污染的加剧，提高能源效率成为各国政府的重要任务。

超效率数据包络分析（DEA）模型是一种常用的能源效率评价方法，它可以根据输入产出数据计算出单位能源投入所创造的经济产出，从而评估能源利用的效率。

本文将介绍基于超效率DEA模型的能源效率评价方法及其应用。

方法：超效率DEA模型是一种非参数评价方法，它能够充分利用每个单元的最佳实践经验，评估单位的能源效率水平。

具体而言，该模型根据输入输出数据构建出一个包络表面，可以用来衡量各个单位的相对效率水平。

在计算超效率DEA模型时，首先需要确定输入和输出变量，并计算各个单位的相对权重。

然后通过最大化包络表面上的超效率得分，可以得到各个单位的相对效率评价。

应用：1.制造业能源效率评价：超效率DEA模型可以用来评估制造业企业的能源利用情况。

通过对各个企业的输入输出数据进行分析，可以找出效率最高的企业，并运用其最佳实践经验指导其他企业提高能源效率。

2.建筑行业能源效率评价：通过基于超效率DEA模型的能源效率评价方法，可以对建筑物的工程设计和施工过程进行优化，提高能源利用效率，降低能源消耗。

3.交通运输行业能源效率评价：超效率DEA模型可以用来评估不同交通工具和运输方式的能源利用效率。

通过评估各个交通工具和运输方式的优劣，可以制定相应的政策和措施，促进能源节约和环境保护。

4.农业能源效率评价：超效率DEA模型可以应用于评估农业生产中的能源利用情况。

通过评估不同农业系统和技术的能源效率，可以优化农业生产方式，实现可持续发展。

结论：基于超效率DEA模型的能源效率评价方法是一种有效的评估能源利用情况的手段。

通过该方法，可以找出效率最高的单位，促进能源利用的优化和提高。

在实际应用中，可以根据不同行业和领域的需求，针对具体问题进行相应的优化和改进。

在未来，基于超效率DEA模型的能源效率评价方法将继续得到广泛应用，并为实现可持续能源发展做出贡献。

基于超效率DEA模型的企业技术创新效率研究

ｓ一
作者简介：邱建华（１９６８一），男，河南中牟人，教授级高级工程师，中南大学商学院工商管理专业博士研究生；贺灵（１９８０一），男。湖南岳阳人，中南大学商学院管理科学与工程专业博士研究生。
基金项目：教育部人文社会科学研究课题（项目编号：１０ＹＪＣ７９０３４３）；湖南省软科学研究计划项目（项目编号：２０１１ＺＫ３０２８）；湖南省哲学社会科学基金（项目编号：１ｌＹＢＡ３１９）。
于提升其技术创新绩效进而增强整个铝工业行业的
经济效益也具有重要的现实和战略意义。
一
、
初始ＤＥＡ模型— —ＣＲ模型
ＤＥＡ方法在处理多输人、多输出单元的效率评价问题上正１３益显现优势。由魏权龄教授系统介绍了数据包络分析方法之后，数据包络分析的运用得到了很大推广】】。在对文献的查阅中发现，很多学者运用传统的ＤＥＡ模型即ｃＲ模型对各个决策单元的投入产出效率进行评价。有些学者针对传统
６６
２．若：１，但ｓ一 ≠０，ｓ ” ≠０，则ＤＭＵｉ０为弱
同的）决策单元来理解这个模型。如图ｌ所示．有
ＤＥＡ有效。表明决策单元非同时为技术效率最佳和规模收益不变，若某个ｓ『大于零，／ｅ（１，２， …，ｍ），则表明第ｉ种投入要素中有可以减少的数量为

商业银行金融科技投入产出效率研究——基于三阶段DEA方法

商业银行金融科技投入产出效率研究——基于三阶段DEA方法商业银行金融科技投入产出效率研究——基于三阶段DEA方法摘要：随着金融科技的快速发展，商业银行也积极投入到金融科技领域，以提升自身的竞争力和经营效率。

本文基于三阶段数据包络分析（DEA）方法，研究商业银行在金融科技领域的投入与产出效率，并对不同影响因素进行分析。

研究结果表明，金融科技对商业银行的经营效率有显著的正向影响，但不同因素对于不同类型的商业银行可能产生不同的效果。

因此，商业银行在进行金融科技投资决策时应综合考虑其内部特征和外部环境因素。

1. 引言随着信息技术的不断进步和全球金融市场的竞争加剧，金融科技成为商业银行提升自身竞争力和经营效率的一种重要手段。

商业银行通过引入金融科技，拓展产品和服务，提高业务流程效率，降低成本，加强风险管理等方面取得了积极的成果。

然而，金融科技投资需要巨额的资金投入，商业银行也需要评估投入产出效率，从而合理制定投资决策。

2. 文献综述现有文献中对商业银行金融科技投入产出效率的研究主要采用数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法，通过构建投入和产出指标，评估商业银行的效率水平。

然而，传统的DEA方法仅考虑了单一阶段的效率评估，难以全面评估商业银行在金融科技领域的投入产出效率。

因此，本研究采用三阶段DEA方法，将商业银行的投入产出分为金融科技前、中、后三个阶段，以更全面的方式评估其效率。

3. 研究方法本文基于三阶段DEA方法，构建了投入和产出指标体系，并选取了包括资本投资、技术投入、人力投入等在内的投入指标，以及包括利润、收入、客户满意度等在内的产出指标。

通过计算各个商业银行在不同阶段的效率评分，分析商业银行在金融科技领域的投入和产出效率。

4. 结果分析研究结果显示，商业银行在金融科技前阶段的投入效率相对较低，主要原因是缺乏对金融科技的理解和认识，导致投入中存在一定的浪费。

基于超效率的DEA模型与LINDO的应用

湖南科技大学信息与电气工程学院李众序DEA主要的模型为CCR模型，但是众所周知，用CCR模型算出来的模型的效率范围只是在0~1之间。

缺点是对于很多效率等于1的单位无法比较。

为此，Anderson & Peterson 依据CCR模型的方法，提出了超效率模型（super efficiency DEA）,计算出的效率值将不再限制在0~1的范围内，而是允许效率值超过1。

1.1什么是CCR模型1978年，著名运筹学家、美国德克萨斯大学教授A.Charnes及W.W.Cooper 和E.Rhodes发表了一篇重要论文：“Measuring the efficiency of decision making units”（决策单元的有效性度量），刊登在权威的“欧洲运筹学杂志”上。

正式提出了运筹学的一个新领域：数据包络分析，其模型简称 C2R 模型。

1.2 什么是超效率DEA模型以下是Anderson and Petersen 提出的超效率DEA模型为高阶无穷小量，和为松弛变量。

1.3 DEA超效率模型举例1.下面有一组数据，我们用超效率DEA方法来评估他们的效率我们先对DMU的A部分进行评估：我们将数据带入DEA模型得出如下式子2. 将数据带入LINDO进行计算因为PC机子上输入的问题上图对应的数字将对应式子里的数字。

得出结果我们可以看到，A的supper efficiency Rank效率值为1, X2=1.我们可以依次类推将B、C、D、E、F的Super Efficiency效率值,从而对6个单位进行排序得出B>D>C>F>A>E1.4 结论及要注意的地方Anderson & Petersen 依据CCR模型的方法，提出超效率（Super Efficiency DEA, SE-DEA）,打破了原先的效率评估瓶颈，为一些已经达到效率合格的单位进行进一步的排序，使观察者一目了然。

我国商业银行效率分析——基于超效率DEA和Malmquist指数

— — ＢａｓｅｄｏｎＳＥ－ＤＥＡａｎｄＭａｌｍｑｕｉｓｔＩｎｄｅｘ
ＷＡＮＧＪｉａｎ，ＪＩＮＨａｏ，ＬＩＡＮＧＨｌｌｉ—ｃｈａｏ（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＨｅｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００１３０，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｌｏｆＨｕｍａｎｉｔｉｅｓａｎｄＬａｗｓ，ＨｅｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００１３０，Ｃｈｉｎａ）
ｂａｎｋｓｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓａｎｕｐｗａｒｄｔｒｅｎｄｗｈｉｃｈｉｓｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔｗｉｔｈｔｈｅｓｏｃｉａｌａｎｄｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｔｈｅｆｏｕｒｍａｊｏｒｓｔａｔｅ—ｏｗｎｅｄｂａｎｋｓａｒｅｌｅｓｓｅｆｉｃｉｅｎｔｔｈａｎｊｏｉｎｔ－ｓｔｏｃｋｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｂａｎｋｓ，ＳＯｇｒｅａｔａｓｓｅｔｓｏｆｔｈｅｓｔａｔｅ－ｏｗｎｅｄｂａｎｋｓｄｏｎｏｔｌｅａｄｔｏｈｉｇｈｅｒｅａｒｎｉｎｇｓａｎｄ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｅｆｉｃｉｅｎｃｙｉｓｔｈｅｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔｏｆｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｂａｎｋ，ｗｈｉｃｈｉｓｔｈｅｃｏｒｅｏｆｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．Ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｔｈｅｐｏｓｔ—ｃｒｉｓｉｓｅｒａ，ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｅｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｂａｎｋｉｓｔｈｅｋｅｙｔｏｇｕａｒｄａｇａｉｎｓｔｆｉｎａｎｃｉａｌｒｉｓｋｓａｎｄａｃｈｉｅｖｅｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｅｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆＣｈｉｎａｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｂａｎｋｓｆｒｏｍ２００４ｔｏ２００９ｂａｓｅｄｏｎＳｕｐｅｒ－ｅｆｉｃｉｅｎｃｙＤａｔａＥｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓｍｏｄｅｌｕｓｉｎｇＥＭＳｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｍａｌｍｑｕｉｓｔｉｎｄｅｘｉｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄｔｏｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅｅｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｂａｎｋｓａｎｄａｎａｌｙｚｅｔｈｅｔｒｅｎｄｏｆｔｏｔａｌｆａｃｔｏｒｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙｏｆｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｂａｎｋｓｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒｔｈｅｆｉｎａｎｃｉａｌｃｒｉｓｉｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｅｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆ

基于超效率DEA和Malmquist指数的中国农业生产效率分析

基于超效率DEA和Malmquist指数的中国农业生产效率分析侯琳;冯继红【摘要】Using the super-efficiency DEA model and the Malmquist index,this paper analyzes the agricultural production efficiency of 29 provincial regions in China from 1990 to 2016. The results are as follows: (1) The super-efficiency DEA analyzing result shows that the agricultural efficiency in eastern regionis the highest,and the efficiency in the western and central regions are lower than the efficiency mean of the whole country. Compared with the central and western regions,the eastern region has stronger economic strength and relatively more mature agricultural development models and plans,so the agricultural production efficiency in the eastern region is higherand less affected by the national agricultural policy. (2) The Malmquist index analyzing result shows that the agricultural total factor productivity (TFP) and technological progress in the eastern,central and western regions have achieved positive growth, but only the technical efficiency in the eastern region appears positive growth; Technological progress is the main driving force for TFP growth. The decline of technical efficiency is the main obstacle to TFP growth. The decline of scale efficiency is the main reason for the decline of technical efficiency.%采用超效率DEA模型和Malmquist指数,对1990—2016年中国29个省级地区的农业生产效率进行分析,结论如下: (1) 超效率DEA分析表明,东部地区的农业生产效率最高,中、西部地区效率低于全国平均水平.相较于中、西部地区,东部地区具有较强的经济实力和较为成熟的农业发展模式与规划,使其农业生产效率呈现较高水平且效率变化受国家农业政策的影响较小.(2) Malmquist指数分析表明,中国东、中、西部地区农业全要素生产率(TFP) 和技术进步都实现了正增长,但是只有东部地区的技术效率实现了正增长; 技术进步是TFP增长的主要动力,技术效率下降是TFP增长的主要障碍,规模效率下降是导致技术效率下降的主要原因.【期刊名称】《河南农业大学学报》【年(卷),期】2019(053)002【总页数】9页(P316-324)【关键词】超效率DEA模型;Malmquist指数;农业生产效率【作者】侯琳;冯继红【作者单位】河南农业大学经济与管理学院,河南郑州 450046;河南农业大学经济与管理学院,河南郑州 450046【正文语种】中文【中图分类】F323.32017年中央一号文件提出深入推进农业供给侧结构性改革，要在确保国家粮食安全的基础上，紧紧围绕市场需求变化，从供给侧着手，提高农业供给体系质量和效率，合理利用农业资源，优化要素配置，缓解生态环境压力，促进农民增收、农业增效、农村增绿。

《2024年基于DEA原理的我国证券公司经营效率研究》范文

《基于DEA原理的我国证券公司经营效率研究》篇一一、引言近年来，随着金融市场的不断发展，证券公司在我国经济中的地位愈发重要。

然而，随着市场竞争的加剧和行业结构的调整，证券公司的经营效率问题逐渐凸显。

因此，本文旨在运用数据包络分析（DEA）原理，对我国证券公司的经营效率进行深入研究，以期为证券公司的经营管理提供有益的参考。

二、文献综述在过去的研究中，许多学者对证券公司的经营效率进行了探讨。

他们采用了不同的研究方法和指标体系，从不同角度对证券公司的经营效率进行了评价。

然而，由于研究方法和数据来源的差异，所得出的结论存在一定的差异。

因此，本文将采用DEA原理，从投入和产出的角度，对证券公司的经营效率进行全面、客观的评价。

三、DEA原理及其应用DEA（数据包络分析）是一种基于投入和产出的效率评价方法。

它通过构建生产前沿面，将决策单元（DMU）的投入和产出数据投影到前沿面上，从而得出DMU的相对效率值。

在本文中，我们将运用DEA原理，对我国证券公司的经营效率进行实证研究。

（一）模型构建本文将采用DEA模型的BCC模型（基于规模报酬不变的模型），从投入和产出的角度，构建证券公司的经营效率评价模型。

其中，投入指标包括人员数量、资产总额、营业费用等；产出指标包括营业收入、净利润、客户数量等。

（二）样本选择与数据处理本文选取了我国证券行业的上市公司作为研究对象，收集了其近几年的财务数据，并对数据进行处理和分析。

在数据处理过程中，我们采用了均值化等方法，以消除量纲和数量级的影响。

（三）实证分析通过DEA模型的计算，我们得出了各家证券公司的经营效率值。

同时，我们还对不同规模的证券公司进行了分类研究，以探讨规模对经营效率的影响。

此外，我们还通过敏感性分析等方法，对模型的稳定性和可靠性进行了检验。

四、研究结果与分析（一）整体经营效率分析根据DEA模型的计算结果，我们发现我国证券公司的整体经营效率较高，但存在一定差异。

其中，大型证券公司的经营效率普遍较高，而中小型证券公司的经营效率有待提高。

DEA模型的中国商业银行效率研究——基于因子分析

DEA模型的中国商业银行效率研究——基于因子分析谭艳娴;凌俊【摘要】为了更加深刻地认识中国商业银行的效率,本文构建与传统DEA模型不同的因子分析—DEA模型,对2000-2012年间我国12家大型股份制和股份制商业银行的效率变化进行考察.研究结果显示总体上我国12家商业银行在2001-2012年间综合效率和纯技术效率均呈现先上升后下降再上升的特征,而规模效率呈现增长趋势,但变化不显著.其中,大型股份制银行总体上属于纯技术有效,规模无效;股份制银行总体上属于纯技术无效而规模效率呈递增状态.【期刊名称】《广东技术师范学院学报(自然科学版)》【年(卷),期】2014(035)001【总页数】8页(P43-50)【关键词】因子分析;DEA模型;银行效率研究【作者】谭艳娴;凌俊【作者单位】广东工业大学管理学院,广东广州510520;广东工业大学管理学院,广东广州510520【正文语种】中文【中图分类】F832.331 引言众所周知，当今银行业作为我国金融体系的主导，主要的融资渠道都来自与银行的间接融资，可见银行在整个金融系统中举足轻重.银行效率的高低决定了我国整个金融体系的资源配置效率和可持续发展潜力.由于效率是衡量银行经营业绩的重要标准，是银行业竞争力的集中体现，中国银行业急需测算商业银行的效率，以帮助我国银行业正确应对外资银行进入带来的挑战，有效提高商业银行的运营效率，增强国际竞争力.基于这种考虑，文中采用因子分析—DEA模型，利用因子分析能寻找出最本质的投入和产出变量，解决指标个数太多的矛盾.利用我国12家商业银行2001-2012年度面板数据进行实证分析，揭示我国商业银行的效率变化.文章共分为三个部分.第一部分是对有关商业银行效率研究的主要文献进行综述，分析学者们研究的不足和需要进一步讨论的问题；第二部分介绍指标选取方法和因子分析—DEA模型，并进行实证分析，从综合效率、纯技术效率、规模效率三个方面进行分析；第三部分是结论与政策建议.2 文献回顾从20世纪50年代中期以来，国外学者对商业银行效率的研究发展迅速，现如今已硕果累累.虽然我国开始研究银行效率较晚，但也发展十分迅速.La Porta（2002）通过研究国有成分在银行所有制中所占的比重与经济增长之间的关系，发现国有成分所占比例越重，金融市场活跃性就越差，增长也越慢.Fries 和 Taci（2005）通过研究指出，私有银行的效率要高于国有银行，随着国有股份的增加，经营绩效则会下滑.Al-Sharkhas（2008）指出，美国的合股银行在平均水平上要比非合股的银行有更好的收益和经营.刘汉涛（2004）运用DEA模型测度了我国商业银行的效率，实证结果显示我国银行的技术无效性较大，而技术无效主要是因为规模无效，四大国有银行和越来越多股份制银行的规模报酬呈现递减趋势.矫亦林和吕兆友（2005）基于主成分分析法考察了我国14家商业银行的经营效率，得出在经营效率上国有商业银行与国内股份制银行存在较大差距的结论.黄馨（2007）从财务数据和DEA方法两方面考察了四种不同性质的32家商业银行的效率，结果表示银行的盈利能力、规模效率和技术效率从高到低排名是：外资银行、城市商业银行、股份制银行、国有银行.杨大强和张爱武（2007）利用DEA分析法，测算了我国商业银行1996-2005年的利润效率和成本效率，并首次从替代利润效率和标准利润效率两方面来研究利润效率，研究结果表明中国商业银行存在较为显著的利润效率和成本效率，国有商业银行的利润效率和成本效率比股份制银行高.宋增基、张宗益、袁茂（2009）对我国商业银行的DEA综合效率进行考察，采用DEA优势效率模型和劣势效率模型对我国14家商业银行进行实证研究，认为新兴股份制商业银行的效率总体上比四大国有商业银行强，四大国有银行的规模经济现象不显著.不少文献利用多种实证分析方法从银行效率的各个影响因素入手进行诸多研究，得出较为全面的相关结论，但是由于我国银行样本数据量有限且较为滞后，研究方法大多为传统的数据包络分析方法，使研究中存在指标选取全面性和指标个数太多的矛盾.有鉴于此，文中采用因子分析的方法，对指标进行筛选，有效地对银行效率进行分析评价.3 DEA模型的中国商业银行效率评价--基于因子分析3.1 选取决策单元本文在前人研究和现实的基础上，选取我国大型股份制和股份制共12家商业银行为研究样本.大型股份制银行主要包括中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行四大银行.在股份制银行的选取上既包括国有改制银行，也包括新型商业银行，最终选取交通银行、中信银行、华夏银行、民生银行、浦发银行、兴业银行、招商银行和深圳发展银行.这些银行的经营理念、经营侧重点、经营策略和面向的客户群体具有一定差异性，这体现了样本多元化和数据差异化的特点，有利于数据分析结果的可分析性、真实性和可靠性.样本期为2001-2012年，这期间中国商业银行进行股份制改革，经济迅速增长，具有可研究性，样本数据主要来源于《中国金融年鉴》（2001-2012年）、国泰安数据库和各银行年报.本文在选取被评价银行时剔除所有外资银行、城市商业银行、城市信用社和农村信用社，这是因为这几类银行的数据在《中国金融年鉴》、国泰安数据库和各银行年报中均未体现，数据难以得到.而且这几类银行在市场规模和资产份额上与本文选取的样本银行相差较大，无可比性.3.2 选取投入产出指标银行效率的研究一直以来在该如何确定银行的投入与产出的问题上争议较大，现在此问题还没有定论.目前，国际学术界普遍把确定银行投入和产出指标的方法划分生产法、中介法和资产法.（1）生产法.生产法是将银行当成一个拥有各种服务的金融机构，利用自身拥有的劳动力和资本为借贷双方提供贷款存款服务.最早提出生产法的Benston认为生产法是将劳动力和资本等作为投入，贷款笔数和存款账户数等作为产出.据前人的研究发现，用银行在一定时间内的交易数量和类型来作为产出指标较好，不过由于存款和贷款的交易记录都是属于客户隐私问题，所以大多交易信息在现实生活中难以得到，因此用银行的存款和贷款数额来表示银行的产出.（2）中介法.中介法认为银行不是存款和贷款的生产者，而是储蓄转化为投资的中介机构.中介法认为银行的投入主要包括劳动力、实物资本和存款等；而产出则包括各种贷款、所持有银行的对外权益投资以及各种有价证券，其中各种形式的贷款和银行用自身拥有的资金去投资所获得的价值也应看作是产出.（3）资产法.资产法与中介法一样也将银行视为金融中介者，资产法的投入指标包括存款和负债，产出指标则包括贷款和投资金额.3.3 构建评价指标体系Coelli等（1998）表示随着变量个数的增加，技术无效个体的数量会减少，从而影响效率的评价分析.因此借鉴国内外的研究成果，并结合中国银行业的特点，本文选取总资产、营业总支出、总股份、固定资产净值、员工人数作为投入数据源，贷款数、存款数、营业收入作为产出数据源.总资产、营业总支出、总股份能反映一个商业银行的经营规模和运营情况.固定资产净值在商业银行中不可或缺，能反映银行的经营规模和现存价值，本文的固定资产净值为固定资产原值减去累计折旧.员工作为商业银行一切生产经营活动必不可少的主体，能反映银行的人力资本，本文选取商业银行当年总行和各分支银行的管理人员、业务人员和其他人员在内的职工人数总额作为员工人数.贷款数、存款数是在前人的研究中直接选取的.由于我国商业银行的利润主要来源于利息收入，而随着中国不断大力发展中间业务，非利息收入在总收入的比重中也不断提高，而且中间业务能反映银行在创新方面的潜力，因此本文的营业收入包括利息收入和非利息收入，能反映出我国商业银行的获利能力和创新程度.3.4 构建评价中国商业银行效率的因子分析—DEA模型由于数据包络分析模型中投入—产出指标所受到的约束限制比较多，在选取指标时常常遇到指标选取不全面或者指标个数太多的问题，而在解决这种矛盾上，很多学者则是基于经济意义和数据方便性来进行指标筛选，但是这样难免会有一定的主观性，造成国内外学者选取投入-产出指标差异较大，从而使得效率值差别显著.因此，有必要对选取投入—产出指标的方法进行改进.在指标筛选方面，为了很好地解决前文提到的指标问题，也为了令指标选取更加客观，本文采用多元统计分析方法中的因子分析法.在银行效率分析中，可能会遇到变量之间存在强相关关系的问题，往往给分析带来诸多不便，通过因子分析可以找出最核心的投入和产出指标来替代原始变量.3.4.1 因子分析模型首先假设所有数据都已标准化，然后假设在相关一组的变量 y1，y2，…yk中，每个变量都由公共因子 h1，h2…hm和特殊因子 e1，e2…ek决定（k〉m），而且公共因子 hi之间彼此两两正交且方差为1，特殊因子ei互不相关且只作用于相应的 yi.基于以上两种假设建立因子模型如下：3.4.2 DEA 模型本文采用著名的C2R模型.C2R模型测算的值为综合效率，而综合效率是用于衡量当产出不变时决策单元消耗最小投入的能力，或者当投入一定时决策单元获得最大产出的能力.综合效率越接近1，表示该决策单元资源配置状态相对越合理.具体模型如下：假设有n个决策单元（DMU），在此代表n个银行，对于每个银行都有a类“输入”，代表该银行对资源的消耗和b类“输出”，表示该银行在消耗之后的产出.设xij为第 j间银行第 i种输入量，用xj表示所有银行的输入向量.yrj表示第j 间银行第r种输出量，用 yj表示所有银行的输出向量，输入权系数为 ci，输出权数为 dr，为了方便起见，记：那么当评价第 j0（1〈j0〈n）间银行的效率时，需要用权系数c，u为自变量，用第 j0间银行的效率指数为因变量，所有银行的效率指数hj≤1（j＝1,…,n）为约束条件来构造规模报酬不变的 C2R模型.其线性模型（PC2R）及对偶规划模型（DC2R）分别为：4 实证分析由于本文所选取的时间为12年，DEA方法投入及产出变量一共有8个，为了简化变量个数，使数据更加客观准确，因此首先使用SPSS软件对投入和产出数据进行因子分析，再用DEAP2.1软件对银行效率进行计算.4.1 因子分析在进行因子分析之前，需要检验这8个变量包括投入和产出变量的相关性，只有在相关性较高时，才适合做因子分析.本文用KMO样本测度来检验变量的相关性，KMO统计量的值越接近 1，表示越适合做因子分析.当 KMO〉0.9时，因子分析的效果最理想，当KMO的值在0.8～0.9之间，表示很适合，当 KMO的值在0.7～0.8 之间，表示适合，当 KMO〈0.5 时，不宜进行因子分析.先对投入变量进行KMO检验，其中KMO＝0.835，可以进行因子分析检验.接着使用主成分分析，确定因子数目，并进行旋转.如下表所示，第一个因子的贡献率为89.484%，因此选取这个公因子来反映5个投入变量的信息，并将其命名为投入因子.根据相同方法，对3个产出变量进行因子分析处理，首先计算的 KMO值为 0.763，也适合进行因子分析.通过累计贡献率分析，产出变量的第一个公因子可以解释3个产出变量的98.662%的信息，因此选取这个公因子作为产出变量的值，并命名为产出因子.4.2 中国商业银行综合效率分析用 DEZP2.1软件设置参数、变量及选定所用模型.DMU个数即总体样本个数为144，面板数据年限为1，由以上因子分析可得产出指标为1，投入指标为 1.对2001年至 2012年 12家银行总体的银行效率进行计算，得到12家银行的12年效率得分.通过整理如下表所示：图1 2001-2012年间中国12家商业银行综合效率趋势图2 2001-2012年间中国12家商业银行平均综合效率状况图3 2001-2012年间中国12家商业银行的平均综合效率分类趋势综合效率是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量与评价.表 3、图 1、图 2表明，我国这 12家商业银行在2001-2012年期间的技术无效性较大，十二年的平均综合效率仅为0.548，这意味着在投入中有45.2%浪费，差不多占了一半，说明在整体经营上中国商业银行属于粗放型.当我们回顾近几年银行整体的运行状况，不难发现我国商业银行的收入结构、组织结构并不合理，而且坏账比率相对标准而言偏高，这些都是制约我国银行业整体效率水平的重要因素.基于此，可以在给定产出水平的条件下，对投入的使用量大幅度减少，这样能在很大程度上降低成本费用，提高效率.2001年至2012年是我国经济飞速发展时期，我国银行业也是在这个时期进行了改制上市，但从综合效率的角度来看，大型股份制银行的综合效率总体上低于股份制银行.十二年来大型股份制银行效率值为0.504，而股份制银行对应的效率值为0.569.这与大型股份制银行的现实状况并不相悖.其一，大型股份制银行机构臃肿，冗员太多，到2012年末大型股份制银行平均员工多达384856人，是股份制银行平均员工数的8倍；其二，在借贷过程中难以避免一些企业因经营不善而给银行带来了长期呆坏账；其三，大型股份制银行在长期计划经济体制下，业务运作及管理出现惯性，缺乏创新.这些因素都严重制约着大型股份制银行综合效率.而大部分股份制银行体制灵活多变，产权清晰明确，因而有较高的综合效率.图2表明，只有五家商业银行在2001-2012年间的综合效率平均值高于全体银行的平均水平，其中包括交通银行、民生银行、浦发银行、招商银行和深发展银行.由图3可以直观看到，2001-2012年期间12家商业银行的平均综合效率趋势为先上升后下降再上升，在 2003年达到锋点，然后在 2003年逐渐回升.这主要是1994年至2003年银行业改革的第二阶段，是国有独资商业银行改革的阶段，而第三阶段起源于2003年，国家控股的股份制商业银行进入改革阶段，经历了案件频发的焦虑后进入我国银行业入市后过渡期的最后一年——2006年.2006年后各银行逐步上市.从图中可以看到，股份制银行与总体水平趋于一致，而大型股份制银行起伏较大.4.3 中国商业银行纯技术效率分析图4 2001-2012年间中国12家商业银行纯技术效率趋势图5 2001-2012年间中国12家商业银行平均纯技术效率分类趋势纯技术效率反映的是决策单元在最优规模时投入要素的生产效率，由于一般认为综合效率为纯技术效率与规模效率之积，因此它可以进一步说明纯技术无效率在多大概率下引起银行的综合无效率.纯技术效率反映更多的是银行日常的管理水平和技术策略.从纯技术效率看，我国商业银行的整体纯技术效率达到了0.664，其中大型股份制银行的纯技术效率值为0.702，股份制银行为0.645，这说明我国商业银行的纯技术水平处于中上水平.从表 4、图 4、图5可以直观地看出大型股份制银行的技术效率正逐步提升.以工商银行为例，2001年效率得分为0.748，而2012年的效率得分提高到1.000.2004年是效率变化的转折点，之后效率又开始回升.从总体上看大部分银行的纯技术效率表现出先上升后下降再上升的趋势，这表明中国商业银行内部的管理效率有所提高但依然偏低，只有工商银行和中国银行在2012年达到最优配置.而且四大大型股份制银行的纯技术效率均值为 0.702，而股份制银行则为 0.645，可以看出大型股份制银行的纯技术效率明显比股份制银行的纯技术效率高，表明股份制银行稳中发展，但同大型股份制银行相比的优势已不明显. 图6 2001-2012年间中国12家商业银行规模效率趋势图7 2001-2012年间中国12家商业银行平均规模效率分类趋势4.4 中国商业银行规模效率分析规模效率是由于银行规模因素影响的生产效率.从表 5、图 6、图 7可以观察到我国 12家商业银行在2001-2012年间的规模效率单位平均值为 0.843，比较低，这说明决策银行的实际规模与最优生产规模还有一定差距，规模经济现象不是很明显，有待提升，规模效率还没达到理想状态.其中大型股份制银行的规模效率值为0.739，股份制银行为0.895.大型股份制银行呈下降趋势，而股份制银行呈上升趋势.这也就解释了前面为何大型股份制银行综合效率相对总体综合效率较低.从图7可以直观地看到股份制的规模效率均在稳速增长，但依然没有达到有效值.5 结论与建议银行效率反映的是银行对于资源的有效配置，衡量的是银行投入产出能力、市场竞争能力和可持续发展能力.用银行效率作为综合评价的结果，是因为银行效率既可以反映各项财务报表上能看到的经营业绩，也可以反映那些无法进行财务分析的经营成果.本文利用因子分析-DEA方法考察我国12家商业银行的效率，实证结果显示2001-2012年间我国12家商业银行的综合效率和纯技术效率总体上均呈现先上升后下降再上升的特征，而规模效率呈现增长趋势，但变化不显著.研究期间八家股份制银行的综合效率普遍高于四家大型股份制银行，在一定程度上反映了股份制银行的管理水平、风险防范等多个方面要好于大型股份制银行.这与实际情况相符，在国家行政干预下，社会效益往往会是大型股份制银行经营业绩的主要指标，而且在国家政策的指引下，大型股份制银行常对一些国家基础工业和重要支柱产业提供必要的贷款，因此就损害了自身的经济利益.而股份制银行一般不受国家行政干预，所以其经营目标是利润最大化.大型股份制银行总体上属于纯技术有效，规模无效，这说明银行的资源配置能力均为有效状态，但是由于其经营规模不当造成了经营无效.此时大型股份制应从规模管理和创新管理出发，一方面根据实际情况精简机构和人员，建立合理的人才激励机制，并且减少冗余和费用；另一方面，可以通过开发独具特色的金融产品和提高技术含量来提升市场竞争力.而股份制银行总体上属于纯技术无效，这说明这些银行的资源配置能力较差，没有达到有效水平，而规模效率呈递增状态.应加快经营转型，调整优化企业结构，并在完善全面风险管理体制的基础上推行精细化管理，大力发展创新业务，打造属于自己的品牌，努力做到在技术水平提升与规模扩张之间寻求一个最佳的平衡点.总体而言，中国商业银行业今后的主要发展目标是：第一，时刻关注国际金融市场的方向，防范经营过程中的各种风险，包括信用风险，市场风险、流动性风险和操作风险；第二，发展多元化收入结构，进一步提升盈利能力；第三，创新开发持续产品，进一步做好零售业务基础平台；第四，以客户为主，提升经营业绩和市场竞争力.【相关文献】［1］毛定祥.基于 DEA 的商业银行经营效率分析［J］.商业研究,2005,（22）.［2］庄新路.中国商业银行效率影响因素及评价研究［J］.经济研究导刊,2009,（14）.［3］陈晓卫.中国商业银行效率评价及影响因素研究［M］.西南交通大学出版社,2011.［4］孙浦阳,武力超，付村.银行不同所有制结构与经营绩效关系—基于中国47家不同所有制银行的面板数据分析［J］.数量经济技术经济研究,2010（12）.［5］薛健.基于 DEA的商业银行经营效率分析［D］.山东大学,2011［6］张鹏.论商业银行经营效率与稳健性之间的关系—基于我国股份制银行的实证研究［J］.金融与经济,2007,（9）.［7］王相宁,张志洋.中国商业银行市场势力对其效率和稳定性的影响［J］.金融论坛,2010,（12）［8］王聪,谭政勋.中国商业银行效率结构研究［J］.经济研究,2007,（7）.［9］马占新,马生昀.基于 C2W模型的广义数据包络分析方法研究［J］.系统工程与电子技术,2009，(2):366-372.［10］马占新.数据包络分析方法在中国经济管理中的应用进展［J］.管理学报,2010,(5):785-789 ［11］杨大强,张爱武.1996—2005年中国商业银行的效率评价——基于成本效率和利润效率的实证分析［J］.金融研究,2007,(12A):102-112.［12］刘汉涛.对我国商业银行效率的测度:DEA方法的应用［J］.经济科学,2004,(6):48-58. ［13］宋增基,张宗益,袁茂.中国银行业 DEA效率实证分析［J］.系统工程理论与实践,2009,(12):105-110.［14］黄馨.基于数据包络分析法的银行效率研究［D］.西南交通大学,2010.［15］矫亦林,吕兆友.多元分析法在评价我国商业银行经营效率方面的应用［J］.济南金融,2005,(3):002.［16］Ma Zhan-xin,Wen Deer.Research on the Economic Benefit Based on the Panel Date of Chinese Regions.Proceedings of 2010 Conference on Regional Economy and Sustainable Development,Australia:M&D Forum,2010［17］Lv ximing,Ma Zhan-xin.Study of Efficiency Evaluation of Commercial Banks by Using Sample DEA Method ［J］.Proceedings of International Conference on management of Technology,Australia:Aussino Academic Publishing House,2008:541-546. ［18］Hausman J.Specification tests in econometrics［J］.E-conometrica,1978,46:1251-1271.［19］Ansari M S.An empirical investigation of cost efficiency in the banking sector of Pakistan ［J］.SBP Research,2007,(3).［20］Sherman Gold.Bank branch operating efficiency:E-valuation with data envelopment analysis ［J］.Journal of Banking and Finance,1985,(2):297-315.［21］Birgul Sakat.A study on efficiency and productivity of Turkish banks in Istanbulstock exchange using Malmquist DEA and Tobit analysis［J］.2000.［22］Battese G E,Coelli T,Rao D S,et al.An introduction to efficiency and productivity analysis［J］.1998.。

基于DEA的2012年我国会计师事务所经营效率分析

基于DEA的2012年我国会计师事务所经营效率分析摘要：在我国对四大中外合作会计师事务所推行本土化转制政策的背景下，研究当前我国会计师事务所的经营效率及整个审计行业的竞争格局具有重要的现实意义。

鉴于此，本文运用数据包络分析法中的ccr及bcc模型，对2012年我国会计师事务所的主要产出与投入数据进行分析，综合考察了我国会计师事务所的经营效率。

结果表明：我国部分本土事务所已具备相当的竞争力，但整体发展水平依然参差不齐，呈现出两极分化的态势。

关键词：数据包络分析法；会计师事务所；ccr模型；bcc模型一、引言2012年5月7日，财政部、商务部、工商总局、证监会和外汇局等五部委针对四大会计师事务所联合下发了关于《中外合作会计师事务所本土化转制方案》（又被称为“本土化转制”方案）的通知，方案规定四大会计师事务所须在规定期限内转制为特殊普通合伙企业，并且应当有100名以上的中国注册会计师，25名以上符合转制方案规定的合伙人，以及1000万元以上的等值人民币出资。

该政策的实施对四大中外合作会计师事务所以及我国本土会计师事务所未来的经营发展以及该行业的整体竞争格局有着重要的影响。

在这样的背景下，找出我国本土会计师事务所与国际四大间效率的差距，有效提高其运营效率，增强其综合竞争力，成为亟待解决的问题。

对于我国会计师事务所经营效率问题的分析，许汉友等（2008）采用数据包络分析（data envelopment analysis，简称dea）对我国排名前20位的会计师事务所的经营效率进行了实证分析，认为我国本土会计师事务所具有一定的发展潜力，但在经营上与四大会计师事务所仍旧存在一定的差距。

杨永淼（2009）引入dea超效率模型对我国会计师事务所行业的整体情况进行了分析，认为目前我国会计师事务所整体经营效率特别是规模效率还较低。

邱吉福（2011）基于dea分析，利用2010年中注协公布的数据对我国排名前50的会计师事务所进行了实证分析，认为我国只有少部分会计师事务所达到了规模效益，大部分事务所经营效率有待进一步提高。

基于DEA方法的中国商业银行综合效率的研究

基于DEA方法的中国商业银行综合效率的研究一、本文概述随着金融市场的不断发展和金融创新的不断涌现，商业银行作为金融体系的核心组成部分，其运营效率和服务质量对于整个经济体系的稳定和发展至关重要。

对商业银行的综合效率进行深入研究，具有重要的理论和实践意义。

本文旨在利用数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）方法，对中国商业银行的综合效率进行全面、系统的研究。

本文首先将对DEA方法进行介绍，阐述其基本原理、特点以及在效率评价中的应用优势。

通过对中国商业银行的发展历程、现状以及面临的挑战进行深入分析，明确研究的背景和意义。

在此基础上，本文将构建基于DEA方法的商业银行综合效率评价模型，选取合适的投入产出指标，对中国商业银行的综合效率进行实证研究。

研究过程中，本文将注重数据的真实性和可靠性，采用权威机构发布的最新数据进行分析。

同时，本文还将考虑不同类型、不同规模的商业银行之间的差异，以全面反映中国商业银行的整体效率水平。

通过对实证结果的深入分析，本文将揭示中国商业银行在运营效率、资源配置、风险管理等方面存在的问题和不足，并提出相应的改进建议。

本文的研究结果不仅有助于提升中国商业银行的综合效率和服务质量，也有助于推动整个金融体系的稳定和发展。

同时，本文的研究方法和思路还可以为其他行业的效率评价提供参考和借鉴。

二、文献综述近年来，随着中国金融市场的日益开放和竞争的加剧，商业银行的综合效率问题逐渐引起了学者和业界人士的广泛关注。

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）作为一种非参数前沿效率评估方法，因其独特的优势在商业银行效率评价中得到了广泛应用。

本文旨在基于DEA方法对中国商业银行的综合效率进行深入研究，并对相关文献进行综述。

在商业银行效率评价方面，国内外学者已经进行了大量的研究。

早期的研究主要关注银行的规模效率和范围效率，通过对比银行的资产规模、分支机构数量等指标来评估银行的效率水平。

我国保险公司农业保险有效供给不足的效率视角解释——基于DEA- 非期望产出模型

我国保险公司农业保险有效供给不足的效率视角解释——基于DEA- 非期望产出模型一、引言与文献回顾农业保险市场失灵的存在，使得政府通过补贴的方式介入农业保险市场成为必然，从而通过保费补贴进行农户参保激励，同时也一定程度上降低保险公司因为农户保费支付能力偏弱导致的“低保费收入、高保障需求”的经营困境，从而使得保险公司经营农业保险成为可能。

但是，自2007 年我国启动了政策性农业保险市场，对农业保险保费给予了高额补贴，也一定程度上刺激了我国农业保险市场规模的不断扩大，但我国农业保险市场中依然存在着典型的“低水平均衡”特征，表现在保险公司主体上，就是保险公司缺乏进一步增加农险供给的意愿，也不愿意针对农户风险保障需求进行农险产品创新以进一步刺激农业保险需求，从而表现出显著的“低端维持”特征（许梦博等，2016）〔1〕，农户在一些农产品特别是新型农业经营中存在“能保的不愿保、想保的不得保”，从而制约了我国农业保险向更深层次、更广覆盖的拓展。

为何在政府通过高额保费补贴强势介入农业保险市场后，农险市场的“低水平均衡”依然长期维持？究竟是何种原因导致了保险公司缺乏农险产品供给与创新意愿？厘清这一问题对进一步提高农险经营效率，强化农险产品供给具有重要意义。

在保险公司农险经营效率的测度上，现有研究基本遵循了两种技术框架，一是以AkhigbeAigbe and McNulty James（2003）为代表的基于SFA 框架的测度〔2〕，其优点在于通过成本份额分解能够给出保险公司农险经营要素配置的微观特征，同时便于考察政府补贴强度变化对保险公司经营效率的影响，但缺点是对数据要求较高，需要准确核算保险公司的运营资本存量与投入要素价格。

而以Lozano 等（2002）为代表的研究，则使用数据包络模型（DEA）进行测算〔3〕，该方法回避了对生产函数形式强设定的约束，也无需将保险运营的投入要素进行货币转换，但测度出的效率属于前沿面相对效率，因而在时序维度上缺乏可比性，同时存在径向与非径向松弛性问题，可能影响效率测度的准确性。

基于DEA及超效率DEA模型的农业信息化评价研究

农业信息化是国民经济信息化的重要组成部分．加速农业信息化建设．对于推进中国农业产业化、实现农业现代化，全面建设小康社会意义重大研究建立农村信息化发展水平的指标体系和评价方法．科学和客观地测算以及比较分析全国各地区信息化水平．有助于政府梳理农村信息化建设跨越式发展的思路．制定切实可行的农村信息化发展战略和政策［３＿梳理国内外相关学者研究发现已有研究的不足主要体现展现状、存在的不足和改进措施等方面，农业信息化效率研究鲜见；②研究方法主要有波拉特法、层次分析、因子分析、主成分分析、聚类分析等．基于ＤＥＡ方法的研究较少；③ 评价指标过多、过全，个别指标难以采集到真实有效的数
效率和规模效率达到了“最优状态 ”．但仍有投入与产出改进的空间：非ＤＥＡ有效的年份均出现投入冗
余：攀西地区农业信息化效率趋势总体平稳发展
关键词：ＤＥＡ：超效率ＤＥＡ：农业信息化效率
中图分类号：Ｆ３２０．１
文献标识码：Ａ
文章编号：０４３９—８１１４（２０１１）０６—１２９２—０３
ＥｆｉｃｉｅｎｃｙＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＤＥＡａｎｄＳｕｐｅｒ－ｅｆｉｃｉｅｎｃｙＤＥＡＭｏｄｅｌ

农村商业银行经营效率及影响因素研究论文

农村商业银行经营效率及影响因素研究论文农村商业银行是中国金融体系中的重要组成部分，其经营效率对于农村经济的发展具有重要影响。

本论文将从农村商业银行经营效率的定义、测度方法、影响因素等方面展开研究，旨在深入理解农村商业银行经营效率及其相关影响因素。

一、引言农村商业银行作为服务于农村经济发展的重要机构，在近年来得到了快速发展，但同时也面临一些问题，如经营效率较低、风险抵制能力不强等。

因此，研究农村商业银行的经营效率及其影响因素成为当前亟待解决的问题。

二、农村商业银行经营效率的定义与测度方法农村商业银行的经营效率是指在一定时期内，农村商业银行的经营绩效和资源利用程度的总体表现。

常用的测度方法有DEA方法、SFA方法等。

DEA方法是对输入和输出进行综合评估，可得到每个农村商业银行的相对效率水平。

SFA方法则通过回归分析，得到每个农村商业银行的效率评分。

三、农村商业银行经营效率的影响因素农村商业银行的经营效率受到多种因素的影响，主要包括经营策略、技术创新、金融市场环境等。

首先，经营策略是农村商业银行经营效率的重要影响因素之一，包括业务结构、资本结构等方面。

其次，技术创新也对农村商业银行经营效率产生重要影响，包括信息技术、金融科技等方面。

再次，金融市场环境也对农村商业银行的经营效率产生重要影响，包括市场竞争、监管政策等方面。

四、影响因素的实证研究通过实证研究，可以更加全面地了解农村商业银行经营效率的影响因素。

以我国农村商业银行为例，研究发现，经营策略对农村商业银行的经营效率具有显著影响。

一方面，优化业务结构，提高贷款业务比重，能够提高农村商业银行的经营效率；另一方面，合理调整资本结构，提高净利润率，也有助于提高农村商业银行的经营效率。

此外，技术创新也对农村商业银行的经营效率产生积极影响。

引入信息技术，提高自动化程度，能够提高农村商业银行的经营效率。

金融市场环境也对农村商业银行的经营效率产生重要影响。

市场竞争激烈，监管政策健全，都有助于提高农村商业银行的经营效率。

基于DEA模型的银行运行效益评价

数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering基于DEA 模型的银行运行效益评价张雨翔(重庆邮电大学重庆市400065 )摘要：本文选取了 12家上市银行作为样本，运用数据包络(DEA )及因子分析对国有银行及商业银行的综合运行效率值进行客观评价，并计算出机构数量、金融投资等投入指标的冗余率及资产质量、债偿能力等产出指标的不足率。

研究结果表明：国有银行运行综合效益值低于股份制商业银行，且新型商业银行运行效益处于优秀水平。

最后，本文从政策制定、资产配置等方面提出针对性建议，以期提高银行业运行效益。

关键词：数据包络；因子分析；评价模型1引言评价模型是国内外学者研究的热点问题，被广泛应用于企业效益评估、投资计划配置、行业前景分析等领域。

目前已有的传统评价模型如层次分析法、TOPSIS 法、模糊综合评价法等存在诸如人为主观性强、对样本数量或特征要求严苛、评价精度低等缺点，数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)作为运筹学、管理学与数理学科交叉下的新方法，可根据多项投入指标和产出指标进行相对有效性评价，具有客观性强、误差小、无需预估参数的优点，因此本文选用DEA 对12家上市银行进行绩效评价，为投资管理、资产配置决策提供科学的信息与建议。

2 DEA 模型的构建2. 1 C'R 模型1978年美国著名运筹学家A.chames 和W.W.Cooper 在Farrell 在生产率思想⑴基础上提出了基于多指标投入产出相对效率的数据包络分析法，并在上世纪80年代流行起来。

我国自1988年由魏权龄121系统地介绍DEA 方法后，DEA 理论也逐渐发展并有所成就。

DEA 模型以决策单元(Decision Making Unit, DMU)为应用对象。

[基于国际化经营视角的我国商业银行效率研究]银行战略规划

[基于国际化经营视角的我国商业银行效率研究]银行战略规划【摘要】本文利用基于数据包络分析法（DEA）的Malmquit全要素生产率指数，评测了国际化经营对我国十三家主要商业银行2004～2022年间效率的影响。

并运用面板数据和回归方程实证研究了衡量国际化经营水平的各指标与银行效率的关系。

【关键词】国际化经营；效率；商业银行；DEA 一、研究思路和模型的构建1．研究思路。

商业银行作为一个“多元投入、多元产出”的企业，其效率可以用Malmquit全要素生产率指数来综合反映。

本文将Malmquit全要素生产率指数作为因变量，以海外资产占比（海外资产/该行总资产）、海外利润占比（海外利润/该行总利润）以及海外净利息收入占比（海外净利息收入/海外营业收入）三个指标作为自变量，构建多元线性回归模型进行计量分析和检验，并做出说明。

受数据可得性的限制，本文选取2004～2022年十三家主要的全国性银行作为分析对象。

2．模型的构建。

结合前文对变量的选取和前人的研究，本文设定以下计量模型：EFFit=β0+β1某1+β2某2+β3某3+β4某4+β5某5+ε其中，EFFit是因变量，代表第i家银行第t年的效率指标；某1、某2、某3三个自变量分别代表海外资产占比、海外利润占比和海外净利息收入占比；某4、某5两个是控制变量，分别为商业银行资产比例和资本充足率。

i表示第i家银行，t表示第t年；ε是因横截面而异的随机误差项；β0表示回归方程的常数项；β1、β2、β3、β4、β5是回归系数。

二、效率的测算和实证分析1．商业银行效率的测算结果与分析。

本文利用Coelli等人开发的DEA2.1程序，以银行总资产、劳动力和存款总额作为投入指标，以银行的贷款总额和利润总额为产出指标，采用产出导向的BCC模型进行相对效率分析，利用2004～2022年的面板数据测算国内十三家样本银行的效率变化的Malmquit指数。

通过对所得指数的分析我们可以得出以下几个结论：第一，2004～2022年开展国际业务较多的七家银行的Malmquit生产率指数的均值（1.0740）要比其他六家银行的这一指数（1.0193）高，这体现出了国际业务的开展对银行效率的提升有积极的作用。