中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長動能分析

譚 磊，李文君

（1.華中科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，武漢 430074；2.喀什大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆 喀什 844000）

0 引言

隨著中國經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài)，支撐銀行業(yè)規(guī)模高速擴(kuò)張的宏觀經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向中低速增長階段，中國銀行業(yè)進(jìn)入向高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)變的歷史轉(zhuǎn)折點。商業(yè)銀行的主要矛盾日益表現(xiàn)為客戶不斷升級的金融和非金融需求與銀行落后的服務(wù)和組織能力之間的矛盾。中國銀行業(yè)必須轉(zhuǎn)變需求側(cè)驅(qū)動的粗放式經(jīng)營方式，以“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”新發(fā)展理念為引領(lǐng)，以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線，抓好“去產(chǎn)能、去庫存、去杠桿、降成本、補(bǔ)短板”五大任務(wù)，提升全要素生產(chǎn)率，通過轉(zhuǎn)變經(jīng)營理念、創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)模式、變革管理和生產(chǎn)組織機(jī)制等多措并舉的方式實現(xiàn)中國商業(yè)銀行的高質(zhì)量發(fā)展，提高商業(yè)銀行服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的質(zhì)效，最終實現(xiàn)與中國經(jīng)濟(jì)的“同頻共振”。

黨的二十大報告進(jìn)一步明確堅持以推動高質(zhì)量發(fā)展為主題，著力提高全要素生產(chǎn)率，推動經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)質(zhì)的有效提升和量的合理增長。銀行業(yè)作為高杠桿行業(yè)，也是經(jīng)營風(fēng)險的行業(yè)，這要求商業(yè)銀行向高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)變時既要考慮信貸規(guī)模也要考慮信貸質(zhì)量。現(xiàn)有文獻(xiàn)通常選用不良貸款來反映商業(yè)銀行的貸款質(zhì)量[1]，不良貸款是伴隨“好”產(chǎn)出而產(chǎn)生的副產(chǎn)品——“壞”產(chǎn)出。Chung 等（1997）[2]提出使用方向距離函數(shù)來處理經(jīng)營過程中的“壞”產(chǎn)出，方向距離函數(shù)不僅可以從技術(shù)上同時實現(xiàn)“好”產(chǎn)出擴(kuò)張與“壞”產(chǎn)出縮減，還具有良好的經(jīng)濟(jì)含義，被廣泛應(yīng)用于銀行效率與全要素生產(chǎn)率研究。Fukuyama 和Weber（2009）[3]結(jié)合基于松弛變量的測度方法與方向距離函數(shù)，提出了SBM 方向距離函數(shù)，與傳統(tǒng)方向距離函數(shù)相比，SBM 方向距離函數(shù)考慮了投入產(chǎn)出松弛量。SBM 方向距離函數(shù)通過尋找投入產(chǎn)出最優(yōu)的松弛量使決策單元投入產(chǎn)出改善潛力之和最大化，投入產(chǎn)出最優(yōu)的松弛量綜合反映了決策單元的效率改善方向，SBM方向距離函數(shù)是一種內(nèi)生方向距離函數(shù)。朱寧等（2018）[4]認(rèn)為在內(nèi)生分析框架下，商業(yè)銀行可以根據(jù)自身實際資產(chǎn)規(guī)模和盈利能力內(nèi)生地調(diào)整經(jīng)營決策來應(yīng)對環(huán)境的變化，在內(nèi)生分析框架下，商業(yè)銀行具有更高的改善潛力。

現(xiàn)有關(guān)于不良貸款約束下中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率的研究主要采用Luenberger 指數(shù)和Malmquist-Luenberger 指數(shù)[1,5]。其中，Luenberger 指數(shù)為加性結(jié)構(gòu)形式，與同樣具有加性結(jié)構(gòu)的SBM方向距離函數(shù)更適應(yīng)[5,6]，兩者在分解時均可沿用F?re 等（1994）[7]或者Ray 和Desli（1997）[8]的分解思路，將全要素生產(chǎn)率增長分解為技術(shù)效率變化指數(shù)、技術(shù)變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)。劉瑞翔和安同良（2012）[9]結(jié)合SBM 方向距離函數(shù)和Luenberger 指數(shù)特點，發(fā)展了一種新型生產(chǎn)率指數(shù)構(gòu)建與分解方法，將全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和效率改善與投入產(chǎn)出因素聯(lián)系起來。涂正革等（2021）[10]運(yùn)用內(nèi)生方向距離函數(shù)研究中國工業(yè)生產(chǎn)率增長新動能，將與“好”產(chǎn)出相聯(lián)系的技術(shù)進(jìn)步和效率改善定義為發(fā)展動能，將與“壞”產(chǎn)出相聯(lián)系的技術(shù)進(jìn)步和效率改善定義為綠色動能。上述文獻(xiàn)將生產(chǎn)過程“黑箱”處理，忽略了生產(chǎn)過程內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可能導(dǎo)致測算的結(jié)果偏高[11]。Fukuyama和Weber（2010）[12]考慮到銀行業(yè)經(jīng)營過程的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將SBM 方向距離函數(shù)在網(wǎng)絡(luò)框架下進(jìn)行拓展，對日本銀行業(yè)效率進(jìn)行評價；李小勝和張煥明（2015）[13]引入兩階段SBM方向距離函數(shù)構(gòu)建Malmquist指數(shù)測算了中國上市銀行全要素生產(chǎn)率，但在全要素生產(chǎn)率分解時未將技術(shù)進(jìn)步和效率改善與投入產(chǎn)出聯(lián)系起來。

綜上所述，本文從以下幾個方面對現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行拓展：（1）結(jié)合兩階段SBM 方向距離函數(shù)和Luenberger 指數(shù)的加性特點，發(fā)展一種與商業(yè)銀行開源、節(jié)流和降“壞”相關(guān)的多維分解方法。（2）對2014—2021年中國商業(yè)銀行的開源動能、節(jié)流動能和降“壞”動能進(jìn)行詳細(xì)分析，探索中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長的來源。（3）從開源動能、節(jié)流動能和降“壞”動能方面比較分析不同類型商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長的差異。

1 研究設(shè)計

1.1 兩階段SBM方向距離函數(shù)

考慮到商業(yè)銀行經(jīng)營過程的網(wǎng)絡(luò)特征，本文引入Fukuyama 和Weber（2010）[12]提出的兩階段SBM 方向距離函數(shù)：

根據(jù)Cooper 等（2007）[14]的研究，分別定義投入非效率、“好”產(chǎn)出非效率和“壞”產(chǎn)出非效率為：

可知，決策單元的非效率水平β衡量的是投入、“好”產(chǎn)出和“壞”產(chǎn)出非效率的均值。本文選取方向向量g=(-x，y，-b)，則βx為投入非效率，表示投入潛在可縮減的比例；βy為“好”產(chǎn)出非效率，表示“好”產(chǎn)出潛在可擴(kuò)張的比例；βb為“壞”產(chǎn)出非效率，表示“壞”產(chǎn)出潛在可縮減的比例，三者分別衡量了商業(yè)銀行的節(jié)流潛力、開源潛力和降“壞”潛力。

1.2 Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)

根據(jù)Chambers 等（1996）[6]的研究，Luenberger 生產(chǎn)率指數(shù)可表示為：

Luenberger 生產(chǎn)率指數(shù)為加性結(jié)構(gòu)形式，參考涂正革等（2021）[10]的研究，LTFP指數(shù)可分解為：

其中，LTFPx、LTFPy和LTFPb分別表示投入、“好”產(chǎn)出和“壞”產(chǎn)出對全要素生產(chǎn)率的影響，將由縮減投入引起的全要素生產(chǎn)率增長定義為節(jié)流動能，將由擴(kuò)張“好”產(chǎn)出引起的全要素生產(chǎn)率增長定義為開源動能，將由降低“壞”產(chǎn)出引起的全要素生產(chǎn)率增長定義為降“壞”動能。參考Ray 和Desli（1997）[8]的分解思路，LTFPx、LTFPy和LTFPb可分解為：

其中，LECx、LTCx和LSCx分別表示引起商業(yè)銀行投入縮減的效率提升、技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率，分別記為節(jié)流技術(shù)效率、節(jié)流技術(shù)進(jìn)步與節(jié)流規(guī)模效率。LECy、LTCy和LSCy分別表示引起商業(yè)銀行“好”產(chǎn)出擴(kuò)張的效率提升、技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率，分別記為開源技術(shù)效率、開源技術(shù)進(jìn)步與開源規(guī)模效率。LECb、LTCb和LSCb分別表示引起商業(yè)銀行“壞”產(chǎn)出下降的效率提升、技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率，分別記為降“壞”技術(shù)效率、降“壞”技術(shù)進(jìn)步與降“壞”規(guī)模效率。LECx、LECy和LECb綜合反映了商業(yè)銀行的技術(shù)效率變化（LEC），LTCx、LTCy和LTCb綜合反映了商業(yè)銀行的技術(shù)進(jìn)步變化（LTC），LSCx、LSCy和LSCb綜合反映了商業(yè)銀行的規(guī)模效率變化（LSC）。LEC=(LECx+LECy+LECb) ；LTC=(LTCx+LTCy+LTCb) ；LSC=(LSCx+LSCy+LSCb)。

1.3 投入產(chǎn)出指標(biāo)選取

借鑒已有的研究，本文選取在職員工、固定資產(chǎn)凈值和營業(yè)費用作為第一階段的投入指標(biāo)①由于本文的投入指標(biāo)選取了員工人數(shù)，故營業(yè)費用中不包含員工費用。。選取存款及同業(yè)拆借之和作為中間產(chǎn)出指標(biāo)。選取凈利息收入、非利息收入和不良貸款作為第二階段的產(chǎn)出指標(biāo)。相關(guān)投入產(chǎn)出指標(biāo)說明見表1。

表1 投入產(chǎn)出指標(biāo)說明

1.4 數(shù)據(jù)來源

本文選取2013—2021年54家中國商業(yè)銀行作為研究對象，其中包含6家國有銀行、11家股份制銀行、27家城市商業(yè)銀行和10家農(nóng)村商業(yè)銀行。本文數(shù)據(jù)來源于bankscope 數(shù)據(jù)庫、各商業(yè)銀行年度報告及跟蹤信用評級報告。所有數(shù)據(jù)以2013年為基期消除價格因素。

2 實證分析

2.1 中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長動能分析

本文構(gòu)建基于兩階段SBM方向距離函數(shù)的Luenberger指數(shù)對2014—2021年中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算，并在開源、節(jié)流與降“壞”方向?qū)ζ溥M(jìn)行分解，相關(guān)結(jié)果如表2所示。總體來說，中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率呈增長態(tài)勢。節(jié)流技術(shù)效率、節(jié)流技術(shù)進(jìn)步、節(jié)流規(guī)模效率和降“壞”規(guī)模效率年均變動小于1%，對全要素生產(chǎn)率的影響較小，開源技術(shù)效率、開源技術(shù)進(jìn)步、開源規(guī)模效率、降“壞”技術(shù)效率和降“壞”技術(shù)進(jìn)步的年均變動相對較大，其中，開源技術(shù)效率和開源規(guī)模效率呈改進(jìn)趨勢，對全要素生產(chǎn)率起促進(jìn)作用，開源技術(shù)進(jìn)步、降“壞”技術(shù)效率和降“壞”技術(shù)進(jìn)步呈下降趨勢，阻礙了全要素生產(chǎn)率增長。可知，中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長主要源于開源技術(shù)效率和開源規(guī)模效率。

表2 中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率分解結(jié)果

從開源動能、節(jié)流動能和降“壞”動能來看，中國商業(yè)銀行節(jié)流動能年均增長0.03%，對全要素生產(chǎn)率影響甚微；開源動能年均增長14.42%，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率年均增長4.81%；降“壞”動能年均下降4.79%，全要素生產(chǎn)率受降“壞”動能的負(fù)面影響。中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長的動力主要來自開源動能，說明商業(yè)銀行應(yīng)緊跟國家發(fā)展戰(zhàn)略，將更多金融資源配置到經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重點領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)，同時加大非利息業(yè)務(wù)投入，創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式，培養(yǎng)業(yè)務(wù)人才，大力發(fā)展非利息業(yè)務(wù)。降“壞”動能阻礙了商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長，表明商業(yè)銀行應(yīng)借助金融科技在信息收集、信息傳遞與信息處理等方面的優(yōu)勢，提升風(fēng)險識別、風(fēng)險評估、風(fēng)險計量、風(fēng)險監(jiān)測和風(fēng)險控制等方面的能力，實現(xiàn)風(fēng)險管理轉(zhuǎn)型。

從技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率來看，中國商業(yè)銀行技術(shù)效率年均增長3.46%，規(guī)模效率年均增長3.12%，有助于促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長，技術(shù)進(jìn)步年均下降3.36%，抑制了全要素生產(chǎn)率增長，中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長受技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率的綜合影響。

2.2 中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長動能趨勢變化

圖1 給出了中國商業(yè)銀行開源動能、節(jié)流動能與降“壞”動能的歷年變化及其對全要素生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)率。可以看到，中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率除2017 年和2020 年出現(xiàn)下降外，其余年份增長較為明顯。2017 年全要素生產(chǎn)率下降可能是受債券和資本市場波動、表外業(yè)務(wù)風(fēng)險管理政策落地、營改增等多項因素影響，而2020年則是受新冠肺炎疫情的影響。

圖1 中國商業(yè)銀行開源動能、節(jié)流動能與降“壞”動能

從變化趨勢來看，中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長總體與開源動能的變動趨勢一致，節(jié)流動能與降“壞”動能的變動較小，全要素生產(chǎn)率增長的動力主要來自開源動能。結(jié)合中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長的歷年變化與開源動能、節(jié)流動能與降“壞”動能的歷年貢獻(xiàn)率可以看到，2014—2017 年中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢，受開源動能、節(jié)流動能與降“壞”動能綜合影響，這可能是受宏觀經(jīng)濟(jì)增速減緩的影響，供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革對商業(yè)銀行傳統(tǒng)經(jīng)營模式及風(fēng)險管理能力提出了新的挑戰(zhàn)。而隨著銀行業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革取得一定成效，2017年后，中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長主要受開源動能影響，節(jié)流動能與降“壞”動能的貢獻(xiàn)率基本為0，2017—2021年開源動能呈波動變化趨勢。

圖2給出了中國商業(yè)銀行技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與規(guī)模效率的歷年變化及其對全要素生產(chǎn)率增長的歷年貢獻(xiàn)率。可以看到，中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率總體與技術(shù)效率的變動趨勢一致，技術(shù)進(jìn)步與規(guī)模效率的變動相對較小，全要素生產(chǎn)率增長主要受技術(shù)效率影響。這可能是因為商業(yè)銀行積極推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，在人員結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、信貸結(jié)構(gòu)等方面不斷調(diào)整，服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)質(zhì)效持續(xù)提升。

圖2 中國商業(yè)銀行技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與規(guī)模效率

中國商業(yè)銀行技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與規(guī)模效率對全要素生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)可以分為兩個階段。2017年之前技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與規(guī)模效率對全要素生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)率均比較大，全要素生產(chǎn)率增長受技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與規(guī)模效率的綜合影響，技術(shù)效率和規(guī)模效率對全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)率為正，技術(shù)進(jìn)步對全要素生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)率為負(fù)。表明2014—2017年中國商業(yè)銀行整體技術(shù)出現(xiàn)退步，這可能是受宏觀經(jīng)濟(jì)下滑的影響。2017 年之后全要素生產(chǎn)率增長主要受技術(shù)效率的影響，但技術(shù)效率的貢獻(xiàn)率呈下降趨勢。說明隨著供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革進(jìn)入深水區(qū)，商業(yè)銀行結(jié)構(gòu)性調(diào)整動能逐步減弱。規(guī)模效率的貢獻(xiàn)率總體先升后降，2019年規(guī)模效率的貢獻(xiàn)率超過技術(shù)效率，技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)率2019年轉(zhuǎn)為正向，總體呈上升趨勢。

圖3 給出了中國商業(yè)銀行開源、節(jié)流與降“壞”方向技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與規(guī)模效率的變動。可以看到，開源方向技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率波動較大，節(jié)流與降“壞”方向技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與規(guī)模效率的變動相對較小。說明中國商業(yè)銀行技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與規(guī)模效率主要作用于“好”產(chǎn)出。從“好”產(chǎn)出指標(biāo)利息收入和非利息收入來看，中國商業(yè)銀行利息業(yè)務(wù)趨于飽和且發(fā)展較為成熟，即引起利息收入變動的技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與規(guī)模效率波動應(yīng)較為平緩，因此，中國商業(yè)銀行技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與規(guī)模效率主要作用于非利息收入。

圖3 開源、節(jié)流與降“壞”方向技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與規(guī)模效率

進(jìn)一步對中國商業(yè)銀行的開源技術(shù)效率、開源技術(shù)進(jìn)步和開源規(guī)模效率進(jìn)行分析。可以看到，受新冠肺炎疫情的影響，2020年開源技術(shù)效率、開源技術(shù)進(jìn)步和開源規(guī)模效率均出現(xiàn)下降。其余年份，2017 年開源技術(shù)效率出現(xiàn)下降，這可能是商業(yè)銀行貫徹落實國家減費讓利政策，同時受債券市場和資本市場波動的影響，銀行業(yè)非利息收入大幅減少。在開源技術(shù)進(jìn)步方面，隨著宏觀經(jīng)濟(jì)增速減緩以及金融監(jiān)管趨嚴(yán)，“好”產(chǎn)出指標(biāo)下降引起前沿面下移，整體表現(xiàn)為開源技術(shù)退步。但可以看到，2017年、2019年和2021年出現(xiàn)開源技術(shù)進(jìn)步，2017年中國經(jīng)濟(jì)企穩(wěn)回暖，全年GDP 增長6.9%，增速較上年提高0.2 個百分點，2019年銀行金融子公司獲批成立，商業(yè)銀行可以通過金融子公司發(fā)行的公募理財產(chǎn)品直接投資或者通過其他方式間接投資股票，2021年則是得益于對疫情的控制，宏觀經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)復(fù)蘇。在開源規(guī)模效率方面，信息技術(shù)尤其是互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使銀行業(yè)更具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，銀行更易通過規(guī)模擴(kuò)張來降低經(jīng)營成本，2017年出現(xiàn)開源規(guī)模效率下降，這可能是央行將表外理財納入廣義信貸范圍之內(nèi)，抑制了商業(yè)銀行表外理財規(guī)模的擴(kuò)張。

2.3 不同類型商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長動能

表3 給出了四類商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率增長動能。總體而言，不同類型商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長存在較大差異，國有銀行全要素生產(chǎn)率年均下降2.72%，股份制銀行年均下降1.63%，城市商業(yè)銀行年均增長1.48%，農(nóng)村商業(yè)銀行年均增長16.80%。可以發(fā)現(xiàn)，國有銀行全要素生產(chǎn)率下降主要受開源技術(shù)進(jìn)步、開源規(guī)模效率以及降“壞”規(guī)模效率下降的影響，股份制商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率下降主要是受開源技術(shù)效率與降“壞”技術(shù)效率下降的影響，而城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長則主要是受開源技術(shù)效率和開源規(guī)模效率提升所致。

表3 不同類型商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長動能

從開源動能、節(jié)流動能和降“壞”動能來看，四類商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長的差異主要體現(xiàn)在開源動能方面。國有銀行和股份制銀行的開源動能為負(fù)，分別為-4.25%和-0.17%，主要受宏觀經(jīng)濟(jì)增速減緩和凈息差收窄的影響，說明發(fā)展非利息收入業(yè)務(wù)將成為各銀行提升自身競爭力的主要方法。而城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行的開源動能年均增長率分別為9.88%和53.92%，2015年后城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行大規(guī)模上市，通過并購或增設(shè)網(wǎng)點的方式擴(kuò)大經(jīng)營范圍與規(guī)模。四類商業(yè)銀行的節(jié)流動能均較小，說明商業(yè)銀行投入要素的改善主要表現(xiàn)為結(jié)構(gòu)優(yōu)化而不是量的減少，如員工結(jié)構(gòu)方面，業(yè)務(wù)人員數(shù)量出現(xiàn)減少，信息科技等領(lǐng)域崗位的員工數(shù)量增加。四類商業(yè)銀行的降“壞”動能均為負(fù)，這可能是供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革持續(xù)推進(jìn)以及金融監(jiān)管趨嚴(yán)，商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險不斷積累，說明防范和化解金融風(fēng)險是商業(yè)銀行面臨的緊迫而又現(xiàn)實的挑戰(zhàn)。

進(jìn)一步地，四類商業(yè)銀行開源方向技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率存在明顯差異。國有銀行開源規(guī)模效率年均下降2.74%，股份制銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行開源規(guī)模效率分別年均增長4.45%、9.95%和21.42%，說明國有商業(yè)銀行已基本達(dá)到或接近最優(yōu)規(guī)模水平，繼續(xù)擴(kuò)大規(guī)模反而會降低產(chǎn)出效率水平，而股份制銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行應(yīng)適當(dāng)擴(kuò)大規(guī)模，合理擴(kuò)大經(jīng)營范圍。股份制商業(yè)銀行開源技術(shù)效率呈下降趨勢，這可能是國有商業(yè)銀行大力拓展非利息收入業(yè)務(wù)擠占了股份制銀行的業(yè)務(wù)市場，但股份制商業(yè)銀行開源技術(shù)進(jìn)步年均增長1.45%，這可能是股份制銀行以市場為導(dǎo)向，經(jīng)營方式靈活，有更強(qiáng)的技術(shù)進(jìn)步動機(jī)。城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行的開源技術(shù)效率和開源規(guī)模效率年均增長量較大，城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行的大規(guī)模上市，不僅可以通過募集資金用于擴(kuò)張經(jīng)營規(guī)模與擴(kuò)大經(jīng)營范圍，而且上市增加的信息披露有助于進(jìn)一步改善銀行治理水平。

3 結(jié)論

本文結(jié)合兩階段SBM 方向距離函數(shù)和Luenberger 指數(shù)的加性結(jié)構(gòu)特點，利用一種與商業(yè)銀行開源、節(jié)流和降“壞”相關(guān)的Luenberger指數(shù)多維分解方法，對2014—2021年中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長的開源動能、節(jié)流動能和降“壞”動能進(jìn)行研究。研究發(fā)現(xiàn)：（1）中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率年均增長3.22%，開源動能是中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率年均增長的源泉，開源技術(shù)效率和開源規(guī)模效率提升是全要素生產(chǎn)率增長的核心動力，開源技術(shù)退步、降“壞”技術(shù)效率惡化和降“壞”技術(shù)退步阻礙全要素生產(chǎn)率增長。（2）中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長受技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率的綜合影響，技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與規(guī)模效率主要作用于開源方向。（3）中國商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長的動能分為兩個階段，2017 年之前受開源動能、節(jié)流動能與降“壞”動能綜合影響，開源動能的貢獻(xiàn)率為正，節(jié)流動能與降“壞”動能的貢獻(xiàn)率為負(fù)；2017年后主要受開源動能影響，節(jié)流動能與降“壞”動能的貢獻(xiàn)率基本為0。（4）國有銀行和股份制銀行的全要素生產(chǎn)率分別年均下降2.72%和1.63%，城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行分別年均增長1.48%和16.80%，不同類型商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率增長的差異主要體現(xiàn)在開源動能方面，四類商業(yè)銀行的開源動能年均變化率分別為-4.25%、-0.17%、9.88%和53.92%。