基于DEA模型的银行全要素生产率水平测度与分析

一、引言

全要素生产率（Total Factor Productivity， TFP）是衡量生产效率的重要指标，代表了在不增加投入要素的情况下，通过技术进步、管理水平提升等“非要素”因素所带来的产出增长。银行全要素生产率衡量其在一定投入下通过技术创新、管理优化和服务改进提升经营绩效的能力。其增长由技术进步、纯技术效率和规模效率驱动，分别反映技术应用、管理水平提升和生产规模优化带来的效率提升。影响因素包括技术创新、管理效率、人力资本、规模经济效应以及外部政策环境等。银行效率作为金融机构绩效评估的核心维度，其本质是衡量银行在特定技术条件下实现最优投入产出比的能力，反映了金融机构在经营管理、资源优化和市场博弈中的综合效能。这一指标不仅直接映射银行的运营质量，更是研判其可持续发展能力的重要观测点。

二、文献综述

在研究方法论层面，学界主要依托前沿分析框架展开深入探讨，该体系已形成参数法与非参数法两大方法论分支。毛洪涛等（2013）通过设定可变生产函数，建立SFA 模型，测算了我国银行在 1999 至2010 年改革过程中，成本效率和利润效率的变化，分析了转型经济体制下我国银行改革效率的演变[1]。王婧（2014）则使用了考虑技术进步的超越对数成本函数形式测量银行效率[2]。Delis 等（2019）采用改进的SFA 模型，将风险内生化，将银行的风险视为潜在变量，并基于美国银行业的数据测算了银行效率[3]。

三、测度方法与结果

在衡量全要素生产率的方法选择上，学术界早期主要采用财务指标法和前沿分析法两种路径。鉴于财务指标法难以全面评估银行机构的综合经营效率，其应用范围相对有限。相较于传统静态分析方法，DEA-Malmquist指数法的核心优势在于其独特的分解能力，从而为探究生产率变动的内在驱动因素提供了精细化分析工具。本研究基于中国银行业特性，构建了如下DEA-Malmquist 模型体系：

D0t和 D₀^t+1 分别表示t、t+1 投入产出的生产函数，如果TFP>1，则表明全要素生产率增长，TFP<1，则表明全要素生产率降低，TFP=1，则表明全要素生产率没有发生改变。

基于方法论比较和银行业的特性，将人力资本、固定资产和营业支出作为银行业的投入指标，而贷款总额与营业利润作为银行业的产出指标。确定以下投入产出指标体系具体见表1.1 所示。研究样本涵盖2013-2023 年中国36 家商业银行数据。为保证 DEA-Malmquist 模型的数据质量要求，已剔除关键变量存在缺失值的观测样本，最终样本银行相关指标数据详见表1.2。

表1.1 投入产出指标表

本研究采用DEAP 2.1 软件对样本银行的效率动态进行测度，表1.2 报告了全要素生产率及其分解指标的演变特征。

表 1.2 2013-2023 年银行 TFP 测算结果

在 2013-2023 年观察期内，我国银行业全要素生产率呈现稳定上升态势。具体而言，全要素生产率变化指数的年度平均值达到1.089，其中2013 年指数值为1.010，2023 年末提升至1.070，对应年均复合增长率为 7.83% 。通过指数分解发现：纯技术效率的年均变化指数为1.003，规模效率年均指数1.016，技术效率年均指数 1.019，而技术进步指数年均值最高，对应5.08%的年均增长率。这一分解结果表明，技术进步是推动银行全要素生产率提升的核心驱动力。

图 1.1 2013-2023 银行全要素生产率变动趋势

从时间维度分析，银行业全要素生产率的变化呈现明显的阶段性特征。2013-2015 年间增长相对平缓，这主要源于互联网金融的快速崛起对传统存贷业务形成强烈冲击，导致银行市场份额被蚕食，进而抑制了生产率的提升。面对这一挑战，银行业逐步意识到数字化转型的重要性，开始采取多项应对措施：包括与金融科技企业建立战略合作。在此期间，各家银行陆续推出移动端应用和多元化金融产品，通过持续的产品创新和服务升级有效降低了客户流失率，显著提升了运营效率。

四、结果与建议

本文基于 DEA 模型法对银全要素生产率水平进行了测度与时间趋势分析，分析结果表明技术进步是提升银行全要素生产率的关键因素。因此，银行在追求高质量发展的路上需要利用人工智能、大数据、云计算等技术优化银行传统的业务流程，提高自动化和标准化水平，减少人工干预的出错率与成本，通过技术革新可以使得银行的运营效率大大提升。另外，可以通过提升内部流程的智能化和数据处理能力，更好地优化资源配置，精简业务操作，从而实现更高效的服务。

参考文献

[1]毛洪涛，何熙琼，张福华. 转型经济体制下我国银行改革对银行效率的影响——来自1999～2010 年的经验证据 [J]. 金融研究， 2013， （12）： 16-29.

[12]王婧. 我国银行效率测度分析——基于 SFA 技术的实证研究 [J]. 经济问题， 2014， （11）： 33-37.

[3]Delis M ， Iosifidi M ， Tsionas M G .Endogenous bank risk and efficiency[J].European Journal of Operational Research， 2016， 260（1）：376-387.