数据包络分析法DEA在我国商业银行效率研究中的运用.pdf

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1、F e b.2 0 0 6V o l.2 8N o.1商业银行效率就其含义而言是商业银行在经营活动中投入与产出或成本与收益之间的对比关系，从本质上讲，它是商业银行对其资源的有效配置，是衡量其市场竞争能力、投入产出能力和可持续发展能力的总称。对商业银行效率进行评价，可以了解其自身资源的配置与运用是否达到最适，有助于商业银行的经营管理者明确自身在同业中所处的地位以及与其他银行之间的差距，有针对性地采取措施改善经营和管理，实现可持续发展。一、商业银行效率评价的 D E A模型.数据包络分析法（D E A）概述数据包络分析法 D E A模式实质上是一种线性规划模型，它将所有效率良好的受评单位组成一生产

2、前沿面或是效率前沿面，而其他效率相对较差的单位，即落在该效率边界之内。自从 F a r r e l l（1 9 5 7）首先分析了单一投入与单一产出的技术效率之后，C h a r n e s，C o o p e r a n dR h o d e s（1 9 7 8）则将之扩展为 C C R模型，使其能够处理多项投入与多项产出的问题，并正式定义为 D E A。他们利用所有受评估的决策单位（d e c i s i o nm a k i n g u n i t s，D M U）的投入与产出变量的观测值，构建一个效率前沿边界。落在效率前沿边界上的 D M U是具有效率的，其效率值为；而在效率前沿边界之

3、内的 D M U为相对无效率，其效率值介于 0 与 1 之间。而F a r r e l l 与 C C R模型均假设为规模报酬不变，这样若某一 D M U处于相对无效率的状态时，原因可能是由于规模不当造成的。因此，B a n k e r，C h a r n e s a n dC o o p e r（1 9 8 4）在 C C R模型的基础上又提出了 B C C模型，其放宽了关于固定规模报酬的限制，而将技术效率（T E）分解为纯技术效率（P T E）和规模效率（S E）。以 D E 推估效率前沿边界时，可以采用两个方向去进行，一个是以投入导向（I n p u t O r i e n t a t

4、e d），另一个是以产出为导向（O u t p u t O r i e n t a t e d）。投入导向模型是在不减少产出的情况下，衡量要素投入减少的比例；产出导向模型则是在既有的要素投入下，衡量产出增加的比例。L o v e l l（1 9 9 3）认为如果厂商可以自由地调整其生产要素则应当采用投入导向模型来分析其技术效率。而就商业银行业而言，商业银行对其投入要素的控制远比对其产出的控制要容易的多，因此在使用 D E A模式对商业银行的效率进行衡量时，应采用投入导向模型较为适宜，也更加符合实际情况。数据包络法（D E A）的基本模型，主要可分为 C C R模型与 B C C模型两种，以下就

5、这两种模型逐一说明。2.C C R模型C h a r n e s，C o o p e ra n dR h o d e s（1 9 7 8）依据 F a r r e l l（1 9 5 7）所提出的“两投入一产出”的模式，推广至“多投入多产出”的模式，从而更加符合商业银行复杂的 摘 要 本文将数据包络分析法（D a t a E n v e l o p m e n t A n a l y s i s，D E A）引入我国商业银行的效率研究，建立了基于D E A 的商业银行效率评价模型，并应用该模型对我国四大国有商业银行与十大股份制商业银行2 0 0 2 年的经营效率进行了比较。研究结果表明，四大国

6、有商业银行的效率显著低于十大股份制商业银行；我国商业银行总体处于D E A 无效率，其很大程度上是缘于规模无效率。规模不当已成为制约我国商业银行经营效率提高乃至可持续发展的症结所在，而要解决这一问题的关键在于妥当处理商业银行发展过程中所必须面临的技术提升与规模扩张之间的关系。关键词 商业银行；效率；D E A 中图分类号 F 8 3 0.3 3 文献标识码 A 文章编号 1 6 7 3-0 4 6 1（2 0 0 6）0 1-0 0 6 7-0 6 作者简介 王 宁（1 9 7 8-），男，甘肃兰州人，南开大学经济与社会发展研究院博士研究生；李 植（1 9 8 1-），女，辽宁鞍山人，南开大学

7、经济与社会发展研究院硕士研究生。2 0 0 6 年 2 月第 2 8 卷 第 1 期数据包络分析法 D E A在我国商业银行效率研究中的运用王 宁，李 植（南开大学 经济与社会发展研究院，天津 3 0 0 0 7 1）当代经济管理C ONT E MP OR A R Y E C ONOMY&MA NA G E ME NT金 融 与 证 券F i n a n c ea n dS t o c k6 7王 宁，李 植；数据包络分析法 D E A在我国商业银行效率研究中的运用业务流程。C C R效率评估模型从投入面分析并假设每一决策单位（D e c i s i o nM a k i n gU n i t

8、，D M U）的生产技术为固定规模报酬，利用线性规划方法求得效率前沿边界并计算每一决策单位（D e c i s i o nM a k i n g U n i t，D M U）的相对效率，凡落在边界上的 D M U称为 D E A有效率，其效率值为 1；而其他未落在边界上的 D M U则称为 D E A无效率，其效率值小于 1 大于 0。假设有 n 家银行，每家银行均使用 种投入生产s 种产出；我们令 D M Uj表示第 j 家银行，j=1，n；xij 表示 D M Uj的 m 1 投入变量，i=1，m；yr j 表示 D M Uj的 s 1 产出向量，r=1，s。某一特定D M Uj0的相对效

9、率可由以下原始模型求得：M a xhj0=sr=1!uryr j 0mi=1!vixi j 0（1）s.tsr=1!uryr jmi=1!vixi j 0，i=1，m，r=1，s上式中，xij表示第 j 家银行的第 i 项投入值；yr j表示第 j 家银行的第 r 项产出值；ur，vi分别表示第 r 个产出项与第 i 个投入项的权数；hj0表示第 j 家银行的相对效率值。（1）式是最大化第 j 家银行的相对效率，且此效率值需大于 0，小于或等于 1。由于此式是一个分数线性规划模式（F r a c t i o n a l L i n e a r P r o g r a m m i n g），其解

10、（ur*，vi*）有无穷多组解。为了解决这一问题，C h a r n e s，C o o p e r a n dR h o d e s（1 9 7 8）将其转化为线性规划模式（L i n e a r P r o g r a m m i n g）以便于求解。如（2）式：M a x hj 0=sr=1!uryr j 0（2）s.tmi=1!vixi j 0=1 !uryr j-i!vixij 0，i=1，m，r=1，s（2）式是考虑投入加权总和为 的限制后，使产出加权总和最大化。由于（2）式的限制式个数大于变量个数，因此可将上式转换成其对偶模式（D u a l i t y），转 换 后 可 表 示

11、 为 唯 一 的 包 络 形 式（E n v e l o p m e n tF o r m）。此对偶模型如下：M i nhj 0=（3）s.tnj=l!jxi j yr j，r=1，sj 0，j=1，n上式中，即为第 j 家银行的相对效率值。、B C C模型C C R模型的假设是商业银行在固定规模报酬下运营，但实际上并非每一家银行都在固定规模报酬下生产，若存在变动规模报酬，则导致在衡量技术效率时规模效率（S c a l e E f f i c i e n c y）亦混杂其中。因此必须考虑变动规模报酬（V a r i a b l e R e t u r n s t o S c a l e）的情况

12、，B a n k e r，C h a r n e s a n dC o o p e r 即在 1 9 8 4 年将 C C R模型中的固定规模报酬（C R S）的假设剔除，以衡量处于不同规模报酬状态下的相对效率值。B C C模型为生产可能集合（P r o d u c t i o nP o s s i b i l i t yS e t）建立凸性性质、无效率性质、射线无限制性质与最小外插性质等四项公理，并且引进了 S h e p h a r d（1 9 7 0）距离函数（D i s t a n c e F u n c t i o n）的概念，于是技术效率可以再分解成纯技术效率（P T E）和规模效

13、率（S E）。也就是说，技术无效率除了来自投入产出配置不当的因素外，也可能来自于决策单位（D M U）的规模因素，因此我们就可以通过调整规模因素以改进其无效率的状态。该模型如下：M i nhj 0=（4）s.tnj=1!jxi j yr j 0，r=1，snj=1!j上式中各变量定义如（3）式，但这里的 hj0表示纯技术效率（P T E）。其经转换后的对偶模型为：M a xhj 0=sr=1!uryr j 0-uj 0（5）s.tmi=l!vixi j 0=1sr=1!uryr j-mi=1!vixi j-uj 0 0，i=1，m，r=1，s6 8其中，uj0代表规模报酬指标。、技术效率的分解

14、及规模报酬变动的判定一般而言，由 B C C模型所求得的纯技术效率比C C R模型所得到的技术效率大。B C C模型中的规模效率值（S E），可比较某一特定银行在固定规模报酬 C R S下的技术效率与在变动规模报酬 V R S下的技术效率，两者若没有差异，则表示该家银行的无效率并非来自规模的因素；但是若两者之间存在差异，则表明该家银行的无效率来自规模无效率。我们可用下式来表示其间的关系：T EC R S=T EV R S S E或 S E=T EC R S/T EV R S（6）其中 T EC R S表示固定规模报酬下的技术效率值；T EV R S表示变动规模报酬下的技术效率值，即纯技术效率（

15、P T E）；S E表示规模效率值。可见，通过 B C C模型，我们可以将商业银行的技术效率（T E）分解为纯技术效率（P T E）和规模效率（S E），并可了解商业银行的技术无效率有多少是来自纯技术无效率及有多少是来自规模无效率。此外，对于特定的银行，我们还可以通过一种简便方法来判断该银行的规模报酬变动情况。首先，我们增加非递增规模报酬（N o n-i n c r e a s i n g r e t u r n s t o s c a l e；N I R S）的假设，将（4）式中nj=1!j=1的限制式以nj=1!j 1来替代，其N I R S下的评估模型为：M i n hj 0=（7）s.

16、tnj=1!jxi j yr j0，r=1，snj=1!j 1。而对于 C C R模型中本来就是无效率的银行 E，在超效率模型中所面临的效率前沿边界仍然是 A B C D，其效率值与 C C R模型的一致，仍然是 T EE=O E /O E 1。将这一思路反映在线性规划模型上，我们可以得到（8）式：M a x htj 0sr=1!uryr j 0（8）s.tmi=1!vixi j 0=1sr=1!uryr j-mi=1!vixi j 0，i=1，m，r=1，s可以看出，（8）式与（2）式的区别仅仅在于（8）式在求解第 t 家银行的效率值时，其约束条件中决策单位的参考集合将第 t 家银行排除在外

17、。在超效率模型中，对于无效率的银行，其效率值与 C C R模型求得的结果一致；而对于有效率的银行，例如其效率值为 1.1 5，则表示该家商业银行即使等比例地王 宁，李 植；数据包络分析法 D E A在我国商业银行效率研究中的运用6 9增加 1 5%的投入，它在整个银行的样本集合中仍能保持相对有效。图 1、商业银行的超效率二、我国商业银行效率的实证研究1、研究对象及 D E A投入产出变量的选取 研究对象本文研究对象包括 4 家国有商业银行和 1 0 家股份制商业银行，分别是中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行、上海浦东发展银行、中信实业银行、光大银行、民生银行、华夏银行

18、、招商银行、广东发展银行、兴业银行、深圳发展银行。由于这四大国有商业银行和十大股份制商业银行的资产总额占我国商业银行总资产的9 0%以上，它们的效率高低足以反映我国商业银行的总体状况，因此本文将这 1 4 家商业银行作为决策单位的集合。本文运用数据包络分析法 D E A对我国商业银行的经营效率进行衡量，以 2 0 0 2 年为例，银行数据来源于 2 0 0 3 年 中国金融年鉴 及各家银行的年报，相关数据经过本文作者整理获得。投入与产出变量的选取本文对于商业银行投入与产出变量的选取以生产法为基础，也就是将所有产生费用支出的项目作为投入变量，而将所有产生收入的项目作为产出变量。但是本文的研究结合

19、我国商业银行业的实际情况，根据其经营原则、投入产出过程及参考国内外相关研究，对生产法作了一定程度的修正，选取投入与产出变量如下：三大投入变量：a 资本（C a p i t a l）：包括实收资本或股本；b 实物资产（A s s e t）：包括固定资产净值与在建工程净值；c 费用支出（E x p e n s e）：指商业银行在业务经营中发生的各项费用支出，包括利息支出、营业费用、汇兑损失、金融企业往来支出、手续费支出、其他营业支出、营业外支出、营业税金及附加等，不包括所得税。两大产出变量：a存款（D e p o s i t）：包括短期存款、短期储蓄存款、财政性存款、同业存放款项、联行存放款项、长

20、期存款、长期储蓄存款等；b收入（I n c o m e）：指商业银行在业务经营中所取得的各项收入，包括利息收入、金融企业往来收入、手续费收入、汇兑收益、其他营业收入、营业外收入、债券收入、投资收益等。本文认为我国商业银行存在两大偏好：一是盈利偏好，追求利润最大化；二是非盈利偏好，追求存款规模，这是因为存款是立行之本，各家商业银行均将其吸纳存款的能力看作是各项业务持续发展的根本所在。尽管从严格生产法的角度来看，银行要对其吸纳的存款支付利息，存款应该看作投入项，但是本文已考虑到存款所产生的利息支出，并将利息支出统一纳入各项费用支出作为投入变量，因此我们在此将存款作为产出变量也是完全合理的。2、实证

21、分析本文采用 E M S 1.3 软件对 2 0 0 2 年我国 1 4 家商业银行的效率进行实证分析，结果见表 1。四大国有商业银行全部为 D E A无效率，其效率显著低于股份制商业银行。2 0 0 2 年四大国有LEFE，CC，DX10X2王 宁，李 植；数据包络分析法 D E A在我国商业银行效率研究中的运用7 0商业银行技术效率的平均值是 0.8 3 0 3，明显低于总体平均值 0.9 1 6 4。在四大国有商业银行中，中国农业银行的技术效率最低，仅为 0.8 0 8 4；中国银行技术效率最高，为 0.8 8 2 0，但仍低于总体平均水平。十大股份制商业银行技术效率的平均值为 0.9

22、5 0 8，远高于四大国有商业银行的平均水平。其中，浦东发展银行、民生银行、招商银行、深圳发展银行的技术效率值为 1，这四家股份制商业银行均为 D E A有效。光大银行技术效率最低，为 0.8 8，但还是高于四大国有商业银行的平均水平。总体而言，我国商业银行效率不高，极具代表性的 1 4 家样本银行中，仅有 4 家为 D E A有效，其余 1 0 家虽然无效率的程度存在差异，但均为 D E A无效。笔者认为，造成国有商业银行效率明显低于股份制商业银行的根本原因在于体制方面。国有商业银行在我国由计划经济向市场经济的转型过程中承担了太多社会责任，在国家政策指导和行政干预下，国有商业银行的经营活动并

23、不能完全体现自己的意志和价值取向。其信贷资产主要投向仍集中在国有大中型企业，而这些企业普遍经营欠佳、盈利低下，故成为制约国有商业银行效率提高的微观基础。在这种情况下，银行实际上成为企业亏损的潜在承担者，非但不能获得正常的利息收入，反而连贷款本金收回都面临很大风险，致使大量呆坏账出现，直接影响其经营效率。另外国有商业银行与股份制商业银行相比，其经营机制不够灵活，对国内外金融环境的变化缺乏应有的反应力和适应力，这一点在我国 2 0 0 1 年加入 WT O金融业逐步向外资开放以来体现的尤为明显。在将技术效率分解为纯技术效率和规模效率之后，我们可以很清楚地发现，我国商业银行的技术无效率在很大程度上是

24、缘于规模无效率，也就是说，规模不当已经成为阻碍我国商业银行经营效率提高乃至可持续发展的症结所在。1 4 家样本银行中，共有 1 0 家处于规模无效率的状态。尤其对四大国有商业银行而言，其纯技术效率均为 1，这说明其技术效率的低下完全是由于规模效率的低下造成的，其规模效率的平均值为 0.8 3 0 3，远低于总体平均值 0.9 2 7 7，更低于股份制商业银行的平均值0.9 6 6 6，国有商业银行存在严重的规模不经济。反观十大股份制商业银行，浦东发展银行、民生银行、招商银行、深圳发展银行的纯技术效率与规模效率均为 1，四家银行经营稳健、规模适当，处于 D E A有效状态；而交通银行、华夏银行、

25、兴业银行这三家纯技术效率均为 1，但规模无效率，由此可知其与国有商业银行面临相同的问题，那就是技术无效是因为规模不当所致。比较特别的是另外三家股份制商业银行，其纯技术效率与规模效率均无效，这说明它们的技术无效率既有纯技术无效的原因，又有规模无效率的原因，但是各有侧重。其中中信实业银行与广东发展银行的效率低下更多地是由于纯技术效率低下造成的，而光大银行的技术无效则更多地来自规模无效率。四大国有商业银行全部为规模报酬递减，说明这些银行在当时的技术水平下其产出增量的相对百分比低于相应的投入增量的相对百分比，投入规模过大，应适当缩减投入量以达到规模有效。在 1 0 家股份制商业银行中，浦东发展银行、民

26、生银行、招商银行、深圳发展银行处于规模报酬不变阶段，也就是说这些银行已达到最优的经营规模，无须在规模上做出调整。交通银行和光大银行为规模报酬递减，而中信实业银行、华夏银行、广东发展银行和兴业银行这均为规模报酬递增，说明这四家银行在当时的技术水平下其投入规模过小，应适当增加投入量以实现更大规模的产出效益。另外，对于 D E A有效的四家股份制商业银行，在我们以上的分析中，由于其技术效率值均为1，因而无法辨别这四家银行的效率差异。为此本文引入超效率分析，以进一步考察这四家银行的效率差异，并对 2 0 0 2 年度我国 1 4 家商业银行的经营效率进行排名。结果见表 2。表 2.2 0 0 2 年我

27、国 1 4 家商业银行超效率分析结果通过超效率分析我们发现，原本技术无效的 1 0王 宁，李 植；数据包络分析法 D E A在我国商业银行效率研究中的运用7 1家商业银行其技术效率值不变，但是原本均为 D E A有效的四家商业银行的效率值发生了显著变化，并且拉开了一定差距。在总效率排名中，民生银行排名第一，其超效率值为 1.3 7 5，意即民生银行若在各投入要素上等比例增加 3 7.5%，仍能保持 D E A有效；排名二至四名的分别是：深圳发展银行、招商银行、浦东发展银行，其超效率值分别为 1.1 3 3 9、1.0 5 8 9、1.0 2 0 2。国有商业银行中排名最靠前的是中国银行，排名第

28、八，其余三家位列最后三名。股份制商业银行中排名最后的是交通银行，排名第十一，其主要原因是交通银行的股权结构中，国有股占相当大比重，国有行政干预依然存在。三、结论与建议本文运用数据包络分析法 D E A对我国 1 4 家商业银行的效率状况进行了实证研究。研究结果表明，我国商业银行虽然就总体规模而言较发达国家商业银行规模小得多，但从规模效率的角度进行考察，规模过小或规模过大导致的规模不经济同时存在，规模不当已成为制约我国商业银行经营效率提高乃至可持续发展的根本问题。有鉴于此，深化我国商业银行体制改革，重塑商业银行体系，提高我国商业银行经营效率的关键途径就是切实解决我国商业银行普遍存在的规模不当问题

29、，其具体建议如下：1.加大商业银行结构优化调整的力度，对规模较小的股份制商业银行进行扶持和发展，壮大其经营规模，从而提高其规模效率；对规模适中的股份制商业银行促使其强化风险管理、稳健经营，在进一步提升技术水平的基础上有序扩张。2.对四大国有商业银行，可根据实际情况适当收缩其经营规模，以适应现有技术水平制约下的规模经济要求。3.从长远来看，提高我国商业银行经营效率的根本出路在于：商业银行在其自身的发展过程中，要处理好技术与规模两者之间的关系。商业银行技术水平的高低直接决定了其最优的规模边界，通过技术的提高，可以突破商业银行现有技术条件下的规模限制，扩大商业银行经营的规模边界，从而根本上改善商业银

30、行的效率状况。同时商业银行的规模大小对其技术水平又有反作用，规模的有效扩张虽然受制于现有技术水平的高低，但同时又对技术水平的提升产生一种内在的渴求与拉动。因此，提高我国商业银行的经营效率，必须在技术水平提升与规模扩张之间寻求一个最佳的平衡点。参考文献 1 F a r r e ll，M.J.T h e Me a s u r e m e n t o f P r o d u c t i v e E f f i c i e n c yJ.J o u r n a l o fR o y a l S t a t i s t i c a l S o c i e t y，1 9 5 7，1 2 0：2 5 3-

31、2 8 1.2 B a n k e r，R.D.，A.C h a r n e s，W.W.C o o p e r.S o m e Mo d e ls f o rE s t i m a t i n g T e c h n i c a l a n dS c a le I n e f f i c i e n c i e s i nD a t a E n v e lo p m e n tA n a ly s i sJ.Ma n a g e m e n t S c i e n c e，1 9 8 4，（3 0）：1 0 7 8-1 0 9 2.3 C h a r n e s，A，W.W.C o o p

32、e r，a n dE.R h o d e s.Me a s u r i n g t h e E f f i c i e n c yo f D e c i s i o nMa k i n g U n i t sJ.E u r o p e a nJ o u r n a l o f Op e r a t i o n a lR e s e a r c h，1 9 7 8，2：4 2 9-4 4 4.4 P.A n d e r s e n，N.C.P e t e r s e n.AP r o c e d u r e f o r R a n k i n g E f f i c i e n c y U n

33、i t si nD a t a E n v e lo p m e n t A n a ly s i sJ.Ma n a g e m e n t S c i e n c e，1 9 9 3，3 9（1 0）：1 2 6 1-1 2 6 4.5 赵旭，周军民，蒋振声.国有商业银行效率的实证分析 J.华南金融研究，2 0 0 1，1 6，（1）：2 5-2 7.6 汪新艳，夏德根.D E A方法在四大国有银行经营状况评价中的应用 J.金融与经济，2 0 0 3，（1 2）：1 4-1 6.7 刘汉涛.对我国商业银行效率的测度：D E A方法的应用 J.经济科学，2 0 0 4，（6）：4 8-5 8

34、.8 朱南，卓贤，董屹.关于我国国有商业银行效率的实证分析与改革策略 J.管理世界，2 0 0 4，（2）：1 8-2 6.9 李希义，任若恩.国有商业银行效率变化及趋势分析 J.中国软科学，2 0 0 4，（1）：5 8-6 1.1 0 赵昕，薛俊波，殷克东.基于 D E A的商业银行竞争力分析 J.数量经济技术经济研究，2 0 0 2，（9）：8 4-8 7.1 1 许庆明，应智明.我国商业银行规模效率分析 J.生产力研究，2 0 0 4，（4）：5 3-5 5.T h e A p p l i c a t i o no f D E At o t h e R e s e a r c ho f

35、 E f f i c i e n c yo f C o mme r c i a l B a n k s i nC h i n aWA N GN i n g，L I Z h i（C o lle g e o f E c o n o mic s a n d S o c ia lD e v e lo p me n t，N a n k a iU n iv e r s it y，T ia n jin3 0 0 0 7 1，C h in a）A b s t r a c t:T h ep a p e r，b yin t r o d u c in gD E A（D a t aE n v e lo p me n

36、tA n a ly s is）t ot h er e s e a r c ho fe f f ic ie n c yo fC h in ac o mme r c ia lb a n k s，s e t s u p t h e mo d e l o f e f f ic ie n c y e v a lu a t io n.Ac o mp a r is o nisma d eo nt h ee f f ic ie n c yb e t we e nt h ef o u r wh o llys t a t e-o wn e dc o mme r c ia l b a n k sa n dt e n

37、jo in t-s t o c kc o mme r c ia lb a n k sin 2 0 0 2.T h e e mp ir ic a lr e s u lt s d e mo n s t r a t e t h a tt h ee f f ic ie n c yo ft h ef o r me riss ig n if ic a n t lylo we rt h a nt h a to ft h ela t t e r.T h ein e f f ic ie n c yo f t h ewh o leC h in ac o mme r c ia l b a n k sisb e c

38、a u s eo fs c a le-in e f f ic ie n c yt oag r e a te x t e n t.I n a p p r o p r ia t es c a leh a sr e s t r ic t e dt h eimp r o v e me n to fe f f ic ie n c yo fC h in ac o mme r c ia l b a n k sa n dt h elo n g-t e r m s u s t a in a b led e v e lo p me n t.T h ek e yt os e t t let h et o u g h

39、p r o b le m lie sinp r o p e r lyd e a lin gwit ht h er e la t io n s h ipb e t we e nt h et e c h n o lo g ic a l a d v a n c e me n ta n ds c a lee x t e n s io nint h ed e v e lo p me n t o f C h in ac o mme r c ia l b a n k s.K e y Wo r d s：c o mme r c ia lb a n k s；e f f ic ie n c y；D a t a E n v e lo p me n tA n a ly s is（D E A）（责任编辑：张积慧）王 宁，李 植；数据包络分析法 D E A在我国商业银行效率研究中的运用7 2