基于DEA 的我国网上银行效率研究
郑嘉露，王艳丽*
作者简介：郑嘉露，（1987-），女，学生，国际贸易. E-mail: jerrycn_zheng@126.com
通信联系人：王艳丽，(1981-），女，副教授，金融风险管理、国际金融、跨国投资. E-mail:
wangyanlicumt@163.com
（中国矿业大学管理学院，江苏 徐州 221008）
5 摘要：伴随互联网的普及和深入，网上银行业务比重不断扩大，各大商业银行也开始重视网
上银行的运行效率。本文尝试运用DEA 的方法，对四大国有商业银行和三家股份制商业银行
网上银行2009 年的经营效率进行了比较分析，实证研究表明：商业银行网上银行效率总体
来说是低效的，仅工商银行和招商银行处于规模最优状态；并揭示出导致四大国有商业银行
效率水平低下的主要原因是网上银行系统技术水平低下问题，而对于其他三家商业银行来说
10 主要原因是规模效率较低，并就此提出相应对策建议。
关键词：金融；DEA；商业银行；网上银行；效率
 0 引言
近年来，我国互联网成长迅速，各家商业银行的网上银行也随着互联网的普及和科学技
术的深入发而展壮大。据易观国际发布的《2009 年第四季度中国网上银行市场季度监测》
显示，截至2009 年第四季度末，中国网上银行注册用户数达到1．89 亿，市场交易总额达
30 404．88 万亿元，其中个人网银交易额达到38．53 万亿元，占比9．52％。网上银行交易规
模的蓬勃发展引人关注：它的高效成长是否与银行的管理、运营、人力等投入费用相匹配？
它的营业额、净利润等收入是否能使银行从中获益？网上银行的运营是否是有效率的？本文
结合DEA 模型对我国网上银行效率问题进行探讨。
1 文献综述
35 1.1 对传统银行效率的研究
1.1.1 研究内容
关于传统银行效率问题的研究由来已久。国外早期的研究集中于规模经济和范围经济，
近期的研究则倾向于生产效率，如Berger 和Humphrey (1997) [1]运用随机边界法分析了美国
商业银行效率，认为影响银行效率的主要因素是规模问题，Isik 和Hassan (2002) [2]运用同样
 40 的方法分析土耳其商业银行效率，研究表明利润效率和成本效率不存在正相关关系。国内对
银行效率的研究起步较晚，直到2000 年才兴起，X-效率研究方面，魏煜、王丽（2000）[3]
运用DEA 分析了我国商业银行1997 年技术效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬，发现
除中国工商银行外，其他三家国有银行均为技术无效及规模报酬递减；规模经济和范围经济
方面，张健华(2003) [4]基于DEA 测度了我国三类商业银行效率水平并首次利用马奎斯特效
45 率指数分析了我国银行业效率变化状况，指出我国股份制商业银行的效率水平最高，而国有
商业银行随着资产规模的增加，年平均效率也有一定程度提高；成本效率和利润效率方面，
迟国泰、孙秀峰、芦丹(2005) [5]基于随机前沿法原理，利用超越对数成本函数模型，评估了
中国14 家商业银行成本效率情况，认为中国商业银行总体成本效率并不差,国有商业银行与
股份制银行成本效率都有不同程度的攀升，但国有贷款产出质量使国有商业银行成本效率明
50 显落后于股份制商业银行。
1.1.2 研究方法
国内外学者在评价银行业效率时用到的方法可以分为两类。一类是参数法。譬如随机前
沿分析方法，利用多元回归分析建立银行效率分析模型等。另一种是非参数法，主要是利用
数据包络方法（DEA）分析模型。因为DEA 同其它方法相比具有不可比拟的优势，例如：
55 评价结果与量纲的选取无关；它的研究对象可以是多投入和多产出的银行运作过程等。
1.2 对网上银行效率的研究
网上银行发展的模式有两种，一是完全依赖于互联网的无形电子银行，此类银行没有实
际的物理柜台，借用互联网等高科技服务平台为客户提供金融服务，如美国安全第一网上银
行。 另一种是在传统银行业务的基础上，利用互联网开展交易服务，其实质是传统银行业
60 务在互联网上的延伸，我国现有的网上银行基本都属于第二种模式。
由于国外互联网普及较早，网上银行效率研究方面国外学者已经有了一定的成果：
Chien-Ta Bruceho et al（2008）[6]运用DEA 和PCA 模型对台湾地区网上银行效率进行分析，
其中投入变量包括金融和电子商务变量。国内的研究包括：赵国沛等（2004）[7]运用边际理
论对我国网上银行进行分析，认为其具有边际成本递减和边际报酬递增的特点。彭莹、杨静
65 等（2006）[8]通过EVA 绩效评价体系对电子银行进行实证分析，结果表明资产规模越大的
银行，用于抵偿资产风险的资本分配就越多，资本成本也越大。
1.3 研究综述
综上所述，国内外学者已对网上银行效率问题做过一定有益的研究，但基于网上银行相
关资料少，数据难以获得等原因，实证研究方面取得的成果较小，因此本文尝试通过DEA
70 模型评测我国网上银行效率问题。
2 实证研究
2.1 DEA 方法简介
数据包络分析方法DEA 由Charnes Coopor 和Rhodes 于1978 年提出，该方法的原理主
要是通过保持决策单元DMU 的输入或者输入不变，借助于数学规划和统计数据确定相对有
75 效的生产前沿面，将各个决策单元投影到DEA 的生产前沿面上，并通过比较决策单元偏离
DEA 前沿面的程度来评价它们的相对有效性。
 DEA 有效性的评价是对已有决策单元绩效的比较评价。设有n 个决策单元（j=1，2，…，
n），每个决策单元有相同的m 项投入（i=1，2…，m）和s 项产出（r=1，2…，s）。用xij
表示第j 单元的第i 项投入量，yrj 表示第j 单元的第r 项产出量。则每一个决策单元DMUj
都有相应的80 效率评价指数（总可以适当的取权系数v 和u，使得hj≤1，j=1,…，n）：
 如以第j0 个决策单元的效率指数为目标，以所有决策单元的效率指数为约束，就构造
了如下的CCR 模型：
  如果存在λj*（j＝1，2，…，n）使得Σλj*＝1，则DMU 为规模收益不变，如果不存
在λj*（j＝1，2，…，n）使得Σλj*＝1，若Σλj*＜1，则DMU 为规模收益递增，若Σλj*
＞1，则DMU 为规模收益递减。θ 则表示DMU 离有效前沿面或包络面的“距离”。只有θ=1
95 时，才表明被评价的决策单元DEA 有效。为了讨论和计算应用方便，进一步引入松弛变量s
 ＋和剩余变量s－，此松弛变量是指一种纯的过剩量(s-)或不足量(s+)。将上面的不等式约
束变为等式约束，可变成：
  无约束，
上述CCR 模型主要是在假设规模收益不变的情况下用于评价DMU 总体效率的最优值θ*,
100 它可以通过BBC 模型（在CCR 模型中增加约束条件Σλj=1 即可）进一步分解为纯技术效率
和规模效率，从而进一步判断非DEA（CCR）有效的决策单元的具体效率情况。
2.2 银行投入、产出变量选取
投入与产出指标的建立应遵循目的性、简洁性、关联性、多样性和实际性五个基本原则，
考虑数据收集的难易性以及当前我国网上银行的特点，本文尽量选用具有代表性的数据。以
105 固定资产（x1）营业支出（x2）职工人数（x3）作为输入指标；网上银行交易额（y1）网上
银行客户数（y2）作为输出指标。
在输入指标中，固定资产（x1）反映了开办网上银行的投入成本包括电子设备投入等；
营业支出（x2）是关系业务经营和管理效率最直接的影响因素，在其他因素一定的情况下，
费用最少的银行效率最高，在网上银行分析中营业支出包括广告宣传、网络维护投入等；职
110 工人数（x3）是直接关系公司成本、生产效率的一项劳动投入，是能否创造更大价值的主要
因素。由于我国商业银行网上银行对传统银行依赖性较大，很多业务均来自传统银行以及网
上银行数据选取有限性的原因，以上数据均由传统银行相关数据近似替代。
在输出指标中，网上银行交易额（y1）能直接反映网上银行的产出水平；网上银行客户
数（y2）包括个人、企业总客户数，客户数量在一定程度上反映了银行潜在的盈利能力，客
115 户数越多反映银行运营状态越好。
2.3 实证分析
在我国目前的金融体系中，商业银行是我国银行体系的主体，面向社会发挥着基础作用，
在这些银行中，四大国有商业银行：中国银行、中国建设银行、中国工商银行、中国农业银
行在规模和品牌等方面处于领先地位，股份制商业银行：招商银行、中国民生银行、上海浦
120 东发展银行等的市场份额在近几年中大幅度增长。本文考虑数据可得性，收集整理了中国银
行、中国建设银行、中国工商银行、中国农业银行、招商银行、中国民生银行、上海浦东发
展银行7 家银行2009 共计5 组财务数据。数据主要来源于各家银行年报以及《中国金融年
鉴》。具体数据见表1：
  130 表1. 7 家商业银行投入产出变量
Tab. 1 the input variable
银行 固定资产/亿 营业支出/亿 职工数/人 网银交易额/万亿 客户数/万户
工商银行 846.24 1434.60 389827 153.16 7725.00
农业银行 1117.76 1481.66 441144 37.32 2256.20
中国银行 587.39 989.89 262566 26.00 1255.00
建设银行 740.98 1273.19 301537 35.96 4028.00
浦发银行 70.75 196.46 21877 3.48 187.97
民生银行 74.40 264.55 26039 5.14 316.00
招商银行 125.19 295.33 40340 22.89 409.02
运用DEAP2.1 软件对以上数据进行处理，首先利用CCR 模型计算出各银行的总体效率，
然后利用BCC 模型计算出纯技术效率，两者的比值就是规模效率。计算结果见表2：
135
表2. 2009 年我国7 家银行效率评价结果
Tab. 2 the estimate of bank efficiency
决策单元 综合效率 纯技术效率 规模效率 规模效益
工商银行 1.000 1.000 1.000 不变
农业银行 0.283 0.362 0.781 递增
中国银行 0.249 0.381 0.654 递增
建设银行 0.674 0.691 0.976 递增
浦发银行 0.434 1.000 0.434 递增
民生银行 0.612 1.000 0.612 递增
招商银行 1.000 1.000 1.000 不变
四大国有商业银行均值 0.552 0.609 0.853 --
其他三家商业银行均值 0.682 1.000 0.682 --
总体均值 0.607 0.776 0.780 --
由以上数据结果可以看出：我国商业银行网上银行效率总体来说是低效的，仅工商银行
140 和招商银行处于规模最优状态（纯技术效率和规模效率均为1），其余5 家银行网上银行均
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