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　　二、银行效率分析的DEA方法
　　目前国际上流行的评价商业银行效率的方法是前沿分析法，这种方法的主要思想是按照一定的标准构造一个生产前沿面，被评估的银行与该前沿面的差距就是该银行的效率。
　　在金融机构效率研究中争议最大的有两个问题:一是怎样定义和计量银行的投入和产出；二是怎样确定最佳业务边界来评价业绩。由于银行的特殊性质，如何定义和计量银行的投入和产出是一个很困难的问题。总结起来主要有两种方法，生产法和中介法。
　　生产法将银行视为生产不同存款账户的公司，在这种情况下，用存款账户笔数和贷款笔数测度产出最为理想。投入则包括雇员的数目和实物资本。而中介法将银行看作是存款人和贷款人之间融通资金的金融中介，这种方法下，产出被定义为存款和贷款的货币价值，而投入则包括劳动、固定资产和设备以及可贷资金。BeigerandHumphrey(1997)认为生产法和中介法都不是完美的，应该相互补充;他们认为中介法更适于分析公司总体水准的效率，而产出法则更适于测量分支机构的效率。FenierandLovell(1990)认为在考虑银行经营成本的情况下，生产法适合于研究银行的成本效率，在控制银行全面成本的情况下，中介法适合于分析银行的经济差异性。Beigei?和Humphrey(1997)认为中介法更适于分析公司总体水准的效率，而生产法则更适于测量分支机构水准的效率。
　　BeigeiandHumphrey(1997)对130多篇有关金融机构效率的研究文献进行的述评表明，最佳业务边界的确定方法可以被划分为两大类一参数方法和非参数方法。参数方法(ParametricMethod)必须通过建立明确的生产函数来确定生产可能曲线；非参数方法(Non—ParametricMethod)则无需通过设计函数的形式来构造效率前沿的形状。客观分析，用于确定银行效率边界的这两种方法各有利弊。参数方法的主要缺陷是对最佳效率边界首先假定了函数形式，因而可能导致效率计算出现偏差(BeigerandHumphrey,1997);由于它允许随机误差的存在，因此，如何更好地将随机误差与低效率区分开来就是一个问题。非参数方法虽然允许效率在一定时期内发生变动，不要求对所有样本的无效率分布做出事先的假定，但也有两个明显的缺陷，第一是假定没有随机误差的影响，第二是忽略了价格对配置效率的影响;对于第二个缺陷，可以采用基于成本的DEA模型(测度银行的X—效率)来考虑价格的影响。郭京福、杨德礼（1998)对此作了比较分析，认为研究文献多采用非参数方法者。具体而言，按照对随机误差项与低效率的不同处置方法，参数方法又可以进一步划分为随机边界法(SFA)、自由分布法(DFA)和厚边界法(TFA)。非参数方法又可以进一步划分为数据包络分析法(DEA)和自由可置壳法（FDH)。其中DEA(DataEnvelopmentAnalysis)是目前国内外广为米用的分析银行业效率的方法。按照分析角度的差异，DEA可以分为两种模型，即投入导向型(InputOrientatedModel)和产出导向型(OutputOrientatedModel)。杨宝臣等（1999)认为在现实中银行的各种投入基本确定，减少某一种资源的投入量的难度很大而且也不实际，因此选择产出导向型DEA模型比较具现实意义。
　　DEA作为一种线性规划方法，最初由Charmseta!(1978)在Farell(1957)的生产效率的基础上提出。Farrell在1957年利用Deheu(1957)和Koopmans(1957)的成果确立了一个能解释多种投入的公司的效率的测度方式，并将公司效率分为两个部分：（1)技术效率(technicalefficiency,以下简称TE)它反映了在给定投入的情况下，公司获得最大产出的能力；（2)配置效率(allocativeefficiency,以下简称AE)它反映了给定投入的各自的价格的情况下，公司利用最佳投入比例的能力。这两种测度的结合产生了X—效率(成本效率，Farell称其为经济效率或综合效率）的测度。CRS(规模报酬不变)模型是Chanes和Rhodes(1978)所提出的最基本的模型也称为CCR模型，可以用来测度决策单位的技术效率;VRS(规模报酬可变)模型则是由Banker，Charnes和Coopera984)在假定决策单位的规模报酬可变的情况下发展出来的，所以也称为BCC模型，这一模型放松了CRS模型的限制条件，它测度的是纯技术效率(puretechnicaleffidency，简称PTE)并且它也允许将技术效率(TE)分解成纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)。ShemanandGold(1985)首次将其应用到银行业效率评价。对银行的技术效率和配置效率进行实证检验成为现代的研究重点。
　　Coelli(1996)分别在产出导向（两种产出yi，y2,一种投入x)和投入导向（两种投入X2—种产出y)的情况下(规模报酬均不变)用图形给出了银行效率的测度TEiXAEi。ZZ'表示生产可能性曲线，A(在OC线上，并在生产可能性曲线内）代表无效率的企业。AA'描述了投入的比率。P代表无效率的企业，曲线为完全效率企业的等产量线。EEi，EE〇分别为两种情况下的经济效率的测度。本文的研究重点在于银行的技术效率，即TE同时考察银行的规模效应。
　　本文采用国内外研究银行效率的主流方法——DEA方法，建立产出导向型模型如下：
　　MoxyxY,_X7-17Xi>0
　　对于银行i\，Y是其待估计的变量；是该银行的第i种产出变量;是该银行的第i种投入变量。
　　与赵旭(2000)、陈刚(2002)等相一致，本文采用中介法计量银行的投入和产出，其中投入指标采用固定资产净值和运营费用，产出指标采用存款、贷款和利税等三个指标，计算结果如表3。由表中的数据结果可以看出，我国的商业银行的DEA得分都比较高，基本上都接近于1。可知，商业银行的经营状况相差不大。应当注意的是，淄博市商业银行的效率值远小于其他银行的效率值，这应当是由于它的投入或产出出现了较大的偏差。