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　　内容提要:本文对2004年以来上市商业银行的全要素生产率情况进行了实证分析。
　　采用“中介法”，选取利息收入、非利息收入和贷款总额为产出指标，利息支出、营业支出和存款总额为投入指标。以11家主要上市商业银行2004—2008年的投入产出数据和基于DEA的Malmquist生产率指数法，对上市商业银行的全要素生产率进行测算和分解。实证结果表明：（1)2004年以来，上市商业银行全要素生产率总体略有下降。其中，技术变化出现下降，而纯技术效率和规模效率略有提高；（2)技术变化指数的下降与宏观调控、货币信贷政策等有关；（3)股份制改造有助于商业银行经营效率的提高，而各银行规模效率的变动也基本符合企业发展的一般规律。
　　关键词：商业银行   全要素生产率   Malmquist  指数数据包  网络分析
　　一、引言
　　2001年11月，我国正式加入WTO并承诺5年内全面开放金融业。作为金融业最主要的支柱，我国银行业开始直接面临来自国际同业的竞争压力。如何完善公司治理、提高综合效率(全要素生产率)成为我国商业银行面临的首要课题。从2003年开始，以汇金公司注资450亿美元推动中国银行和中国建设银行股份制改造为标志，我国开始启动了大规模的商业银行股份制改造，改造的主要目的之一就是要提高商业银行的综合效率。
　　事实上，中国银行业综合效率的整体提高，其意义远远超出了商业银行自身。一方面，我国当前的融资结构仍然以银行体系间接融资为主，商业银行综合效率水平的提高直接关系到资金要素在全社会范围内的优化配置。所以，虽然银行体系不直接参与物质生产，但其效率的提高却影响到整个国民经济的可持续发展。另一方面，高效健全的银行体系和金融体系也是国家进行宏观调控的基础和支撑，是转变经济发展方式、落实科学发展观的重要组成部分。因此，股份制改造以后，银行业的综合效率处于何种状况，已经成为社会各界共同关注的焦点。
　　基于上述背景，本文将运用以数据包络分析(dataenvelopmentanalysis，DEA)为基础的Malmquist生产率指数，对目前已上市的11家商业银行2004—2008年间全要素生产率变化指数(Malmquist生产率指数)及其三个组成部分技术变化(technicalchange)指数、纯技术效率变化(puretechnicalefficiencychange)指数和规模效率变化(scalechange)指数——进行测算和分解对各指数的变动情况进行实证分析，并尝试对实证结果做进一步的解释。
　　二、文献综述
　　(1)基于DEA的Malmquist指数及商业银行效率研究
　　基于DEA的Malmquist生产率指数及其分解是分析多投入一多产出决策单兀（decisionmakingunits，DMUs)全要素生产率变动情况及相对效率的有效方法。该方法对生产率测度的基本思想源于Malmquist(1953)的距离函数和Farrell(1957)的多投入一多产出效率度量。Chamesetal.(1978)提出的DEA方法以及Bankeretal.(1984)在其基础上进行的技术效率(经济效率)分解，为非参数形式下的Malmquist生产率指数计算和分解提供了方法工具。正是在这两篇文献基础上，Fareetal.(1994，1997)得以将非参数形式下Malmquist生产率指数中涉及的距离函数计算出来，并对Malmquist指数进行分解。此后，基于DEA方法的Malmquist生产率指数及其分解正式成为生产率分析的有效工具。
　　关于商业银行效率的研究范围较广，涉及规模经济、范围经济、X-效率和生产效率(或综合效率)等多个方面。其中商业银行生产效率的研究是上世纪90年代以后才逐渐兴起的。在生产效率的研究中，大致有参数法和非参数法两大类方法。参数法包括随机前沿法（stochasticfrontierapproach，SFA)、厚前沿法(thickfrontierapproach，TFA)、自由分布法(distributionfreeapproach，DFA)等，其中以随机前沿法应用最为广泛。非参数法则包括DEA和自由处置壳(freedisposalhull，FDH)等方法，其中又以DEA方法应用更为广泛。
　　(2)DEA生产效率测算中的指标选取
　　使用DEA对生产效率进行测算分析，最为关键的步骤就是投入产出指标的选取。由于商业银行的生产经营与其他类型企业有着很大区别，因此，在商业银行的生产效率测算分析中，如何选择投入产出指标一直都有较大争议，也显得更为重要。在已有的相关研究中，对商业银行投入产出指标的选择存在不同的做法，这些做法大致可以划分为三类，即“生产法”（pioductionapproach)、“收支法”（revenue-expenditureapproach)和“中介法”（intermediationapproach)。