基于Malmquist指数的解构型商业银行全要素生产率分析

摘要

2006年底，中国银行业结束了中国加入世贸后的过渡期，外资商业银行也开始全面进入中国金融市场，这势必会对中国银行业造成严重的冲击和竞争。中国商业银行为了迎接这一天也经历近十年的改革，其中以四大国有商业银行先后顺利进行了股份制改革为改革中的重中之重。而此时的中国商业银行是否通过改革具备了同外资银行进行竞争的实力也就成为了一个必然的话题，效率作为商业银行核心竞争力的体现也就成为了研究的热点。
　　DEA模型运用于商业银行的效率评价也有近30年的历史，但是在国内的发展却相对滞后，而在 DEA基础上发展起来用于效率面板分析的Malmquist指数在中国的发展更是不到10年。虽然DEA的运用已经开始了“灰箱”研究，但Malmquist指数却基本仍停留在“黑箱”研究的阶段。
　　本文在借鉴前人研究的基础上确定了解构型商业银行的网络 DEA模型，并在此基础上提出了 Malmquist指数的计算模型，对中国四家国有商业银行和10家股份制商业银行1999年到2009年的数据进行了研究。研究发现这期间有12家商业银行的平均全要素生产率都大于1，并且都在2001-2002年达到了峰值。通过对 Malmquist指数的分解还发现这期间对 Malmquist指数与决定性影响的是技术效率改变，而非技术改变。最后中国商业银行在2006年至2009年的Malmquist指数保持了持续增长趋势表明改革后的中国商业银行并未受到外资银行进入的冲击，已具备了同外资银行进行竞争的实力。
　　本文通过生产前沿推手和标杆银行识别分析，发现深圳发展银行和中国民生银行是推动生产前沿前进次数最多的两家银行，并且为11家商业银行找到了标杆银行。

目录

基于Malmquist指数的解构型商业银行全要素生产率分析

THE MEASUREMENT OF COMMERCIAL BANKS’ TOTAL FACTOR PRODUCTIVITY BASED ON THE MALMQUIST INDEX

摘 要

Abstract

目录

第1章 绪 论

1.1课题背景及研究的目的和意义

1.1.1中国商业银行的十年变革

1.1.2 课题研究目的和意义

1.2银行效率国内外研究现状

1.2.1 中国银行业技术效率研究

1.2.2 商业银行银行全要素生产率国内外研究现状

1.3主要研究内容和技术路线

第2章 商业银行效率研究的基本理论与方法

2.1 商业银行效率相关理论概述

2.1.1 银行效率传统理论

2.1.2 银行效率现代理论

2.2 商业银行效率评价方法——数据包络分析（DEA）

2.2.1 CCR模型与技术效率

2.2.2 BCC模型与纯技术效率

2.3 全要素生产率及Malmquist指数

2.4 本章小结

第3章 解构型商业银行技术效率及全要素生产率分析

3.1 解构型商业银行DEA模型的建立

3.1.1 DEA模型及投入产出指标体系

3.1.2 指标选择及网络DEA模型的建立

3.1.3 配置参数α的确定

3.2研究数据与数据处理

3.3商业银行技术效率实证分析

3.4解构型商业银行的Malmquist指数计算方法

3.5商业银行全要素生产率

3.5.1 数据结果

3.5.2 全要素生产率结果分析

3.6本章小结

第4章 生产前沿的推手与标杆商业银行

4.1 生产前沿推手的概念与识别的必要性

4.2生产前沿推手

4.2.1生产前沿推手识别方法

4.2.2实证研究

4.3标杆商业银行的概念与标杆识别的重要性

4.4标杆银行

4.4.1标杆银行的识别方法

4.4.2实证研究

4.5本章小结

结论

参考文献

附录1

附录2

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致谢