【摘要】：當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增速放緩,金融脫媒、互聯(lián)網(wǎng)金融的興起使我國銀行業(yè)的盈利模式、盈利能力和息差空間都將面臨極大的沖擊。面對復(fù)雜、嚴(yán)峻、變化的經(jīng)營環(huán)境,我國商業(yè)銀行迫切需要提高績效水平以在激烈的競爭中脫穎而出,因此對銀行效率及其影響因素的研究迫在眉睫。中國銀行業(yè)激烈的競爭使得各地陸續(xù)迎來了不良貸款的高峰期,信貸風(fēng)險(xiǎn)損失嚴(yán)重。然而我國商業(yè)銀行在一味追求擴(kuò)張規(guī)模的同時(shí)卻忽視了對銀行信貸行業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與優(yōu)化。導(dǎo)致銀行業(yè)在信貸行業(yè)結(jié)構(gòu)方面存在明顯的缺陷與失衡,不良貸款暴露增加,投資風(fēng)險(xiǎn)不斷攀高,貸款效益卻逐年下降。在這種情況下,如何準(zhǔn)確把握信貸投向,進(jìn)一步優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu),成為從事銀行信貸工作的重中之重。本文主要是以我國18家商業(yè)銀行為例,把風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(各期不良貸款率)作為投入、產(chǎn)出要素納入我國商業(yè)銀行績效評價(jià)的框架中去,采用同時(shí)考慮超效率和非期望產(chǎn)出的網(wǎng)絡(luò)SBM模型從靜態(tài)角度對銀行不同階段的效率進(jìn)行測算。得出結(jié)論:我國18家商業(yè)銀行中有14家的超效率值都是大于1的,是DEA有效的。這說明我國商業(yè)銀行運(yùn)營模式良好,資源配置能力和管理能力較高。效率排名較差的商業(yè)銀行在其投入產(chǎn)出要素中都有較高不良貸款率。從動態(tài)角度出發(fā)運(yùn)用Malmquist指數(shù)及其分解指數(shù)對我國2011-2016年的商業(yè)銀行效率持續(xù)性問題進(jìn)行研究,從微觀層面勾畫中國銀行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r。研究顯示:Malmquist指數(shù)變化趨勢與技術(shù)變化趨勢基本一致,說明各年Malmquist指數(shù)的變化主要依賴于技術(shù)變化指數(shù)的變化。最后,以6個(gè)主要行業(yè)貸款占總貸款的比重作為信貸行業(yè)結(jié)構(gòu)的量化指標(biāo),實(shí)證分析了我國商業(yè)銀行客戶信貸行業(yè)結(jié)構(gòu)對其效率可能帶來的影響,得出結(jié)論:批發(fā)與零售業(yè)、房地產(chǎn)、交通運(yùn)輸、倉儲與郵政業(yè)和與我國商業(yè)銀行生產(chǎn)率存在明顯的正向關(guān)系,制造業(yè)和電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)呈現(xiàn)出顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,而水利、環(huán)境及公共設(shè)施業(yè)和個(gè)人貸款對我國商業(yè)銀行效率的影響不顯著。進(jìn)而從信貸投放方向角度提出改進(jìn)我國商業(yè)銀行績效水平的策略建議�；谏鲜鲅芯�,得出以下政策建議:商業(yè)銀行應(yīng)該提升管理水平,加強(qiáng)自身的風(fēng)險(xiǎn)控制能力,降低不良貸款率。技術(shù)水平仍是銀行當(dāng)前和未來競爭的核心力量。我國商業(yè)銀行應(yīng)加快改革創(chuàng)新,著力提升技術(shù)水平。在信貸行業(yè)投放方向方面,我國商業(yè)銀行應(yīng)該優(yōu)化信貸行業(yè)資金配置,把握信貸行業(yè)節(jié)奏,把貸款投放到恰當(dāng)?shù)男袠I(yè)以提高績效水平。
【圖文】：

10圖 1.1 技術(shù)路線圖Fig 1.1 Technology roadmap1.4 論文的研究內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)1.4.1 研究內(nèi)容本文通過綜合運(yùn)用非期望網(wǎng)絡(luò) SBM 模型和 Malmquist 指數(shù)的方法來分析中國 18 家商業(yè)銀行 2011-2016 年的效率差異及變化。論文按以下結(jié)構(gòu)進(jìn)行敘述：第一章：緒論緒論起先介紹商業(yè)銀行效率研究的背景和意義，闡述了本文要解決的問題是在商業(yè)銀行效率測度基礎(chǔ)上，從信貸行業(yè)結(jié)構(gòu)的角度探索其對銀行效率可能帶來的影響，，進(jìn)而通過調(diào)整信貸行業(yè)的資金配置來提高貸款質(zhì)量從而提升效率。然后，

圖 3.1 單個(gè)銀行的運(yùn)營流程圖Fig 3.1 Operation flow chart of bank（3）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備為了反映我國商業(yè)銀行近幾年來的運(yùn)營情況，本文基于 2011-2016 年 18 家商業(yè)銀行的經(jīng)營數(shù)據(jù)，研究了銀行效率的表現(xiàn)情況。以下是 2011-2016 年樣本銀行投入產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)表 3.3。表 3.3 2011-2016 年投入產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)Table 3.3 Descriptive statistics of input and output indicators in 2011-2016單位：百萬元Xt1Xt2Xt3Bt-1ZtYt1Yt2Yt3Bt2011Max 130896 219800 447401 2.03% 11963815 105752 575281 203467 1.55%Min 1092 3471 3181 0.20% 164055 636 12847 2850 0.24%Mean 27301 58538 102130 0.84% 3082218 23313 163847 48075 0.72%SD 40168 71822 151225 0.40% 3862017 33251 181605 61537 0.30%20Max 140096 233666 461100 1.55% 13301472 111691 701142 233183 1.33%Min 1253 4055 3604 0.24% 207577 968 16495 3980 0.43%
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：F224;F832.33

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2690477